不同轴向游隙下涡轮泵球轴承动态特性研究

针对不合理的轴向游隙会恶化轴承的工作环境、降低轴承寿命并影响到涡轮泵球轴承-转子系统的稳定运行的问题,根据轴向游隙与接触角间的数学关系,将轴向游隙引入轴承部件的几何分析中,并基于Hertz接触定理和各部件间的相互作用,建立了考虑轴向游隙的涡轮泵球轴承动态特性计算模型。依据部件间变形几何关系进行变量缩减,简化了解析形式刚度矩阵的建立流程,降低了迭代计算的复杂度。以涡轮泵某型号球轴承为例,对不同载荷工况下轴向游隙对接触载荷、刚度和旋滚比的影响进行计算分析。计算结果表明：当轴向游隙增大,滚球与内、外滚道间的接触载荷均会降低,轴向刚度增大,径向刚度减小,所有滚球旋滚比均会升高,各滚球旋滚比之间的差异也会增大;当轴承所受径向力较大或转速较高时,轴向游隙越大,轴承刚度和旋滚比随外载荷改变而变化的程度越明显。所建立的模型和动力学典型算例的计算结果偏差最大不超过2.02%,整体偏差较低,证明了所建立的模型在轴承动态参数计算上的有效性和稳定性,同时也表明了在数值求解及迭代矩阵建立上采取的简化措施是可行的。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法

在工业领域,设备运行过程中采集的原始故障信号具有强噪声以及多工况的特点,现有的基于数据的轴承故障诊断模型的抗噪能力与泛化能力相对较弱。针对以上问题,提出一种基于频域降采样(down-sampling)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断方法 Ds-CNN。频域降采样包含最大偏移降采样和噪声横截断两个部分,可以实现样本增强,降低样本在频域的差异性,同时减弱噪声对频域信号的影响。基于频域信号建立的CNN模型能够自动提取降采样后频域信号的故障特征,并完成对轴承故障的识别分类。实验结果表明,在强噪声环境和多工况条件下,与目前常用模型相比, Ds-CNN具有更高的识别准确率。     

泵闸混凝土施工期智能温控关键信息识别

为实现施工期大体积混凝土温控要素的智能快速识别,提高智能温控系统的反馈及预测模型精度,提出了一套智能算法对物联网技术采集到的各类温控要素原始测值进行识别及转化。针对浇筑温度、浇筑时间、最高温度、内外温差、冷却通水起止时间与表面保温覆盖等施工期关键温控参数,结合工程经验分别给出相应识别任务的判定逻辑并编写对应程序,然后应用多个实际工程数据进行验证,并分析各识别功能的准确率。验证结果表明,本文算法识别效果良好,能够实现温控要素采集的自动化、智能化、快速化、精准化,具有较强的工程实用价值。     

针刺麻醉与镇痛泵在肩关节术后镇痛领域中的应用及评价

以行肩关节手术的患者作为研究对象,比较和评价了针刺麻醉与肩峰下自控型镇痛泵对术后镇痛的疗效与安全性,指标包括疼痛视觉模拟评分（VAS）、肩关节活动度（ROM）、Lovett肌力分级等,结果显示镇痛泵组的胃肠道不良反应发生率（7/64）、基础病复发率（4/64）,及总体不良反应发生率（16/64）均显著高于针刺组（0/70）(0/70)(4/70),在轻度疼痛者中,2组的VAS未见差异,但针刺组的ROM更大,在中、重度疼痛者中,镇痛泵组的VAS低于针刺组,但2组的ROM及肩关节肌力未见差异,说明针刺麻醉的安全性极佳,可促进术后康复,适用于轻度疼痛者及合并相关内科基础病的中、重度疼痛者。     

强化型硫铁矿自养反硝化工艺深度处理城市二沉尾水研究

为实现硫铁矿自养反硝化工艺快速启动,提高出水稳定性,将以硫铁矿为填料的硫自养反硝化生物滤池反应器(1号反应器)作为对照组,分别构建了以硫铁矿/石灰石和硫铁矿/硫黄为填料的强化型硫铁矿生物滤池反应器(2号、3号反应器)处理城市污水处理厂二沉尾水,从去除效果、出水水质的角度来评价强化工艺的可行性,并通过微生物群落分析来探究强化工艺的强化机理.结果表明：当反应温度为31～33℃,水力停留时间(HRT)为2.2 h时,3个生物滤池反应器总氮(TN)去除率分别为91.3%(1号反应器)、84.5%(2号反应器)、100%(3号反应器),出水TN浓度均小于5 mg/L;总磷(TP)去除率分别为91.4%(1号反应器)、85.0%(2号反应器)和100%(3号反应器),TP去除效果随TN去除效果的提升而提升;出水pH基本均能维持在6.8～7.6,体系内硫酸根生成量较低,维持在4.99～5.91 mg(每mg NO^-₃-N).Thiobacillus作为硫铁矿自养反硝化工艺的核心功能菌属在3号反应器内占据优势地位.以硫铁矿/硫黄为填料的生物滤池反应器不仅可以...     

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...