基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。     

增强型注意力网络点击通过率预估方法

针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。     

等衰落轨道角动量索引调制系统的信道容量性能分析

射频轨道角动量(orbital angular momentum,OAM)提供了一种可以在同一载波频率物理信道上复用一组正交模式以提高信道容量的方法。现有研究大多专注于信道容量提升,对系统复杂度的研究相对较少。在基于均匀圆形阵列(uniform circular array,UCA)的OAM通信系统中,发射机需要完成大量调制运算以生成OAM信号。于是,提出了一种等衰落轨道角动量索引调制(equal fading orbital angular momentum index modulation,EOAM-IM)方案,其中,IM有效降低了OAM调制运算复杂度,且等衰落发射机也保证了不同模式OAM子信道传输增益。此外,还详细推导了所提EOAM-IM方案的系统信道容量。仿真结果表明,所提EOAM-IM方案能以更低的调制复杂度获得比传统OAM方案更高的信道容量。     

竖向荷载作用下悬索桥纵向变位特征与机理

为揭示竖向荷载作用下悬索桥纵向变位特征与机理,以主缆变形理论为基础研究了其竖向荷载下的变位特征,并得出了其竖向及纵向位移解析解;在此基础上,分析了竖向荷载作用下传统悬索桥和设有中央扣悬索桥的纵向变位特征及加劲梁纵向位移,揭示了中央扣纵向约束机制,并分别推导了加劲梁在竖向荷载下的纵向位移计算公式;最后,通过算例分析验证所提位移计算公式计算精度. 结果表明：由于主缆的几何非线性特征,竖向位移与纵向位移相互耦合,在非对称竖向荷载作用下,主缆发生非同步纵向位移,而加劲梁主要以类似“摆锤体”发生刚体的纵向位移;跨中处主缆、加劲梁及中央扣因中央扣的存在形成一个“刚域”区,从而导致加劲梁纵向位移减小;所提计算方法与有限元数值解法在不同竖向荷载工况下吻合良好.     

变压器绕组短路故障多特征融合诊断

绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性.     

大剂量多孔无针注射器结构优化

针对目前单孔无针注射器单次注射剂量小、需要多次重复注射的缺陷,提出一种大剂量多孔无针注射器.应用ANSYS Workbench仿真平台对多孔无针注射器的注射流场进行分析,发现多孔无针注射器的工作压力不低于13 MPa;并通过流固耦合分析,得到多孔无针注射器不同直径的应力变化规律,且拟合了不同压力下许用应力与最小安瓿直径之间的关系多项式.根据仿真结果设计正交试验对多孔无针注射器收缩段进行结构优化,得到优化方案：20°收缩角、1.4的长径比、2 mm的分布圆直径、4.05 mm的收缩段长度和0.165 mm的微孔直径.且通过安瓿的应力分析,验证了优化方案满足材料的力学性能要求.优化结果表明,该注射器具有比传统单孔注射器更大的注射剂量,可达5 mL,注射速度高达150 m/s以上,能击穿皮肤,同时又不致造成过多损伤.试验及动力学分析进一步验证了优化方案的可行性.     

竹集成材钉节点抗剪性能试验研究

为研究铁钉直径和夹角对节点的破坏模式及承载力、滞回特性、刚度退化、耗能能力等性能的影响,对50个竹集成材（laminated bamboo lumber,LBL）钉节点进行单调和低周反复荷载试验. 结果表明：不同加载模式下的节点破坏模式存在明显区别. 单调荷载作用下,节点的破坏模式主要表现为铁钉“双铰”模式和钉杆下部的纤维压碎破坏. 而在低周反复荷载作用下,大部分的铁钉发生了由于反复弯曲变形所致的疲劳断裂破坏,这种破坏现象却极少发生在振动台试验和实际的地震中. 铁钉直径是影响钉节点受力性能的主要因素,节点的承载能力和刚度随铁钉直径的增加而显著提高,而夹角对节点的力学性能影响较小. LBL钉节点单调加载试件的承载力和刚度均比低周反复荷载加载试件高. 加载初期试件的荷载-位移滞回曲线形状不饱满,具有明显的“捏缩”现象. 试件的累积耗能随铁钉直径增大而增加,并随加载角度增大而减小. 研究成果可为LBL钉节点的设计提供理论依据,并加速其在土木工程领域的应用.     

一种基于PVDAC描述子的RGB-D三维点云配准方法

利用RGB-D数据进行三维点云配准时容易陷入局部最优.针对这个难题,提出了一种基于多维特征的PVDAC描述子实现三维点云配准的方法.该方法首先通过ORB特征检测算法提取二维数据的关键点,并计算关键点在2D下的灰度特征,然后构建关键点在3D下的局部像素值距离、点云法线角度以及曲率特征,接着将2D特征和3D特征联合生成全新的PVDAC像素描述子,并利用PVDAC像素描述子描述关键点实现三维点云的粗配准,最后基于ICP算法完成三维点云的精细化配准.实验表明,本文算法在大场景点云配准时总体均方误差约为0.05 m2,在小场景单物体点云配准时达到了0.000 2 m2的较小误差,实现了三维点云的精确配准.     

考虑地层三维空间分布的盾构掘进模拟

为研究复杂地层条件下盾构掘进引起的地层扰动规律,提出了一种考虑地层三维空间分布的盾构掘进模拟方法. 该方法利用Kriging算法构建三维地质模型,通过条件判断算法将地层空间分布信息嵌入到有限元模型中,进而实现考虑地层三维空间分布的盾构掘进模拟. 此外,采用C#语言编写了复杂地层盾构掘进模拟前处理程序. 以长沙地铁四号线为例,根据掘进断面内极软岩、软岩、坚硬岩的占比,选取具有3种不同地层条件的区段,利用该前处理程序构建了土压平衡盾构机掘进过程模型,并开展模拟. 模拟结果显示盾构掘进断面内极软岩占比增大会导致地表最终沉降量显著增加. 相比于极软岩占比为50%的掘进断面,全断面极软岩处的地表最终沉降量增加了11.67?mm. 模拟结果与实测数据规律一致,验证了所提方法的有效性.     

旁侧基坑开挖对超大直径盾构隧道变形影响分析

密集城市区近接基坑工程易引发超大直径（>15 m）盾构隧道变形、结构开裂及渗漏水.当前超大直径盾构隧道建设处于起步阶段,基坑影响下隧道变形响应规律不明,合理的影响分区匮乏.本文采用有限元软件建立超大直径隧道旁侧基坑开挖的三维有限元模型,分析超大直径隧道的结构变形响应机制,并探讨隧道埋深、隧道-基坑间距、基坑开挖深度等因素影响规律.结果表明,基坑开挖引发地层朝向基坑的“鼓肚子”水平位移和“勺子”状竖向位移;与小直径隧道相比,超大直径盾构隧道表现出较小的纵向变形和较为显著的横向变形;隧道变形随隧道-旁侧基坑围护结构距离增大而减小、随埋深增大先增大后减小、随基坑开挖深度的增大而增大.通过基坑开挖深度归一化后,隧道最大变形与隧道-基坑间距可用指数函数高精度拟合.提出归一化后的影响分区图,为实际工程超大直径隧道结构保护提供重要的参考.