基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

带有仿生环形剪切腹板风机叶片抗弯强度

随着风力机叶片日趋长展化,对其抗弯性能的要求也日益提高。受毛竹竹节规律性分布及其隔板支撑竹竿结构的启发,本文提出在叶片内部添加环形剪切腹板,建立带有环形剪切腹板的叶片受力模型,利用MATLAB软件,以一台750kW风力机为研究对象进行数值仿真,得到翼型截面惯性矩Iy,最大应力σmax和翼型相对厚度减小量ΔD分别随内弦长与外弦长之比?和叶片展长x的变化趋势。结果表明,叶片根部的抗弯性能显著提高；当比值?设为0.4时,环形腹板叶片与实心腹板叶片的抗弯强度几乎相同,且环形腹板的使用可以使叶片总质量更轻。     

双通道多感知卷积神经网络图像超分辨率重建

基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大，如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此，提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积核的通道上建立了稠密连接，并构建了带有动态调节能力的层间融合结构.这种结构的设计使得小规模卷积神经网络便能获得图片特征信息的全面感知能力.实验结果表明，DMCN重建效果优于目前多数具有代表性的重建算法.     

带裂纹功能梯度材料薄板SIFs分析的广义参数Williams单元

根据Williams级数位移场，仅考虑弹性模量E为坐标的函数，通过改变裂尖奇异区微单元刚度集成方式，推导建立了功能梯度材料薄板平面断裂分析的广义参数Williams单元新格式.结合含中心斜裂纹和边界裂纹的功能梯度材料薄板，分析了弹性模量E的分布形式、裂纹倾角及裂纹长度对裂尖应力强度因子的影响.算例结果表明:该方法能够直接且高效求解带裂纹功能梯度材料薄板的裂尖应力强度因子；当弹性模量E呈单调变化且其梯度与荷载方向平行或垂直时，分别会使中心斜裂纹两个裂尖的I型或II型应力强度因子值产生差异，而应力强度因子随裂纹倾斜角度的分布规律并不受弹性模量E的分布形式影响.     

玻璃纤维砂浆管动态劈裂拉伸性能试验研究

为了研究壁厚对玻璃纤维砂浆管动态劈裂拉伸性能的影响,利用直径为74 mm的分离式霍普金森压杆系统开展玻璃纤维砂浆管动态冲击试验,通过改变冲击气压得到不同加载速率下的玻璃纤维砂浆管动态特性变化规律,同时设置壁厚为2、3、4、5 mm并进行该变量下的纵向分析.试验结果表明:在玻璃纤维管的约束下,动态应力-应变曲线出现"双峰"现象,且第二个应力峰值高于第一个应力峰值;通过分离式霍普金森压杆(split Hopkinson pressure bar,SHPB)试验发现,随着壁厚的增加,动态强度-冲击速度拟合直线斜率减小,应变率效应减弱;在破坏形态方面,玻璃纤维砂浆管在0.4～0.5 MPa冲击气压下只出现一条贯穿裂缝,随着冲击气压的上升,开始出现受载面的局部破裂,但试件依然呈现完整的外形.     

异形汽车座椅弹簧的刚度及应力分析

以某型异形汽车椅弹簧为研究对象,针对其刚度特性及应力进行理论计算.利用Hypermesh与ANSYS联合仿真研究该异形汽车座椅弹簧的结构特点,并对其弹簧的刚度特性进行应力分析和强度校核.结果表明:基于弹簧串联理论得到的弹簧刚度和仿真结果更接近;汽车座椅弹簧轴向载荷与轴向变形量呈近似线性关系,刚度随着轴向力的增大而小幅增大,在满载工况下,汽车椅弹簧能满足强度要求,符合实际应用要求.利用有限元软件对弹簧进行应力分析及强度校核,并对切应力计算公式提出修正系数,使结果更加合理.     

围压条件下原状花岗岩残积土细观渗流数值模拟

选取福州某地原状花岗岩残积土作为研究对象,基于计算机断层扫描(CT)图像与COMSOL Multiphyscis有限元软件,研究原状土样在考虑和不考虑围压时的细观渗流规律.结果表明:两种条件下,计算渗透率都随水压差的增加呈线性降低的关系;考虑围压时,计算渗透率随竖向力呈先急剧到平缓下降,再急剧上升,最后趋于平缓下降的规律.同一时刻,考虑围压时的渗流长度较未考虑时的减少了约16%,速度大小降低了约13%.应力敏感性指数主要受围压控制,水压差对其影响甚微,且不同围压作用下应力敏感性指数呈"Z"字型变化.     

超声场中振荡微泡对血管壁的生物力学效应

血管内受束微泡振荡所产生的生物力学效应在靶向药物传递、开放血脑屏障等具有重要的医学应用。本文从生物力学角度,创建了一个气泡-流体-固体耦合动力学模型,利用有限元法,研究超声场中振荡微泡与血管壁的相互作用,得到不同超声频率、血管尺度及不同初始半径微泡对血管壁的应力及应变分布。结果表明:频率1.0～1.5MHz时,血管壁应力随频率增大而降低;1.5～2.0MHz时,应力随频率经历半个正弦波形的变化,2.0 MHz之后不同初始半径微泡对血管壁的应力趋向一个相等的稳定值;当频率和初始微泡确定时,血管壁应力随血管半径先增大后变小,血管越厚,其应力和振动幅值都相应变小。三种不同初始半径微泡在不同血管半径中能产生有相应的应力极大值,其中较小初始半径微泡应力最大。本模型可用于计算不同声参数、血管尺度及不同初始微泡半径时的生物力学效应,为血管损伤评估提供参考。     

基于刚‒柔耦合的反铲液压挖掘机工作装置多体动力学分析与仿真

以某型挖掘机为研究对象，建立其工作装置及挖掘阻力数学模型。针对土方、石方挖掘工况，采用压力传感器、位移传感器测得挖掘过程中各油缸的压力及位移，采用电阻应变片测出动臂与斗杆上各测点的应力。基于所获得的各油缸位移及压力，通过动力学分析计算载荷。使用有限元分析软件和动力学仿真软件建立挖掘机刚?柔耦合模型，并以各油缸位移曲线为驱动，得到动臂及斗杆上各点应力。仿真计算与应力测试的对比结果表明，对应测点的应力变化趋势基本一致，误差在15%以内。     

多尺度生成对抗网络的图像超分辨率算法

基于神经网络的图像超分辨率方法往往存在重建图像纹理结构模糊、缺失高频信息的问题。为了解决该问题,在SRGAN的基础上提出一种多尺度并联学习的生成对抗网络结构,其中生成模型由两个不同尺度的残差网络块组成,首先对提取的低分辨率图像通过两个子网络的多尺度特征学习,然后使用融合网络进行残差融合,融合不同尺度高频信息,最终生成高分辨图像。在Set5、Set14、BSD100基准数据集以及SpaceNet卫星图像数据集上的实验结果证明了该算法在恢复低分辨率图像的细节纹理信息具有良好效果。