三段式Halbach阵列永磁电机解析建模与研究

针对传统子域模型在分析电机电磁性能时无法考虑软磁材料磁导率的缺陷,提出了一种考虑软磁材料磁导率为具体值的三段式Halbach阵列永磁电机多层解析模型。根据内部激励源和媒介的不同,将永磁电机全域划分成Halbach阵列永磁体层、气隙层、定子齿尖层和电枢绕组层4类磁场求解层。利用柯西乘积和复数形式的傅里叶级数来描述磁场求解层中媒介磁导率分布情况。基于麦克斯韦方程组建立了每个磁场求解层的拉普拉斯方程或泊松方程,结合边界条件求解出每个磁场求解层的磁矢位。利用多层解析模型计算了电机的气隙磁密、空载反电动势和输出转矩等电磁特性,并与有限元模型计算结果进行了对比。计算结果表明：多层解析模型和有限元模型计算得到的气隙磁密波形吻合得很好,两者的空载反电动势峰值和输出转矩平均值的相对误差均小于1%,证明了多层解析模型的正确性。最后利用多层解析模型研究了槽开口宽度、磁极宽度和充磁夹角对电机输出转矩的影响规律,给出了输出转矩最优的设计方案。仿真结果表明：优化后的输出转矩脉动削减了75.7%,证明所提出的多层解析模型不仅计算准确而且计算速度快,在电机的初始设计和电磁性能影响规律的探究上具有明显的优势。     

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。     

基于PiggyBac转座系统的低溢漏诱导型Tet-On过表达体系的建立及应用

为避免诱导基因稳定表达的Tet-On诱导表达系统溢漏表达,实现简便且高效的外源基因稳定诱导表达, 本研究拟在Tet-On调控的转录水平基础上,将基于稳定配体Shield-1的不稳定结构域FK506结合蛋白引入目的基因的N端,从蛋白水平控制其本底表达水平.为验证该系统的效果,本研究以荧光蛋白TdTomato为报告基因,经流式分析结果证明优化后的体系较原体系的溢漏表达在蛋白水平上降低7倍左右.将该系统应用于基于小鼠胚胎干细胞的体外牙向分化模型,在诱导因子Dox和稳定配体Shield-1的协同作用下,诱导表达牙齿发育相关转录因子Hand2提高了牙向分化诱导的完成度.     

基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化

现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

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。     

双船联合举升多体协同作业系统横摇稳性评估

基于ADAMS平台,构建特定场景双船联合举升多体协同作业系统虚拟样机,对新型一体化拆解作业双船联合举升过程中待拆除组块横摇稳性进行预测与评估。构建了该系统拓扑模型,使用几何参数描述系统中上部组块横摇运动特征;通过虚拟样机仿真探究了双船不同耦合运动情况时上部组块最危险失稳状态,并分析了上部组块重心至连接点连线垂直距离与水平距离比值对横摇角度的影响规律。结果表明:物理模型试验数据驱动的虚拟样机技术可以有效评估该系统运动特征,与几何拓扑模型得到的上部组块横摇失稳角度理论公式计算结果吻合;双船同相位横摇与反相位垂荡耦合运动时对上部组块横摇稳性影响最大;待拆除上部组块横摇失稳时的极限纵横比可以作为复杂多体系统横摇稳性评估参数,为实际工程方案选择提供参考。     

基于电阻率层析扫描的水下抛石体内部空洞探测

为提高水下抛石体的识别精度,构建了预留有内部空洞的抛石体物理模型与电阻率层析扫描模型研究电阻率层析扫描技术在水下抛石体内部空洞探测中的成像效果,并与传统克里金插值法效果进行了对比。结果表明:电阻率层析扫描可以有效识别水下抛石体中的空洞,并且在刺激源数量为6时电阻率层析扫描模型模拟精度达到较高值;电阻率层析扫描技术在通道纵剖面上的识别能力要远高于传统克里金插值法;将数值模拟结果中电导率大于300.μS/cm的区域视为空洞区,整体反演结果略大于真实值,在 x、y、z 3个方向上的偏差分别为2.73、1.75、6.95.cm;基于反演结果对电阻率层析扫描模型进行正演,正演结果与实测数据的拟合度超过0.95,证明了电阻率层析扫描模型反演的准确性。     

长叶苦竹新造林的生长发育规律研究

【目的】为揭示长叶苦竹(Pleioblastus chino var.hisauchii)新造林的生长发育规律,探究不同年龄竹株的秆形特征及不同龄级竹地下茎的鞭根生长情况,为长叶苦竹及其他混生型竹的栽培养护和经营管理提供参考。【方法】调查了南京林业大学溧水白马实验基地长叶苦竹新造林5年时的年龄结构和空间分布,标记整片竹林每株竹子的位置和年龄信息,随机选取3株1～5年生健康无病虫害竹株,测定其地径、株高、枝下高、每节节长和对应的节径等指标。追踪1～5年生竹鞭系,统计鞭段数、鞭节数、岔鞭数、芽数,测量鞭长、鞭径、鞭节长等指标。【结果】随着长叶苦竹新造林的更新,前4年新龄竹株数呈递增趋势。地径、株高和枝下高随竹龄的增长均呈递减趋势,且不同年龄竹株的地径和株高、枝下高和株高均存在线性正相关关系。竹秆每节节径由基部到梢部呈递减趋势,且每节节长和对应的节径存在线性正相关关系。新龄竹每节节径、每节节长、平均节径和平均节长均大于老龄竹。鞭径、总鞭长、鞭段数和芽数随竹龄的增长呈递减趋势。鞭长、鞭节长、岔鞭数和笋芽数随竹龄的增长呈先增后减的趋势,在造林第4年时达到最高。【结论】长叶苦竹新造林的年龄结构呈上...