基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

盾构隧道围岩与衬砌协同作用纵向位移计算法

盾构机掘进过程中,千斤顶顶进力的不均匀引起的纵向位移是管片间初始错台的主要原因之一;基于Timoshenko梁理论的隧道纵向位移计算方法,未能考虑隧道开挖后围岩卸载破坏的变形特征及围岩与衬砌结构的协同作用效应,预测误差较大。建立了考虑围岩卸载扩容效应的等效地基抗力系数计算方法,提出了能考虑螺栓个数的等效抗剪刚度计算公式,建立一种基于Timoshenko梁理论的改进管片拼装式隧道纵向位移理论计算方法。实际工程案例分析表明：考虑围岩开挖卸载过程中围岩的非线性体积相关塑性变形（即扩容效应）更合理;考虑壁后注浆液固化过程的时效性,采用改进的滑移边界条件计算的纵向位移最大值是传统的固定端边界的计算值的2.3倍,边界条件对计算结果影响较大,本文计算方法更符合实际情况,也更安全。     

紧邻浅埋暗挖地铁隧道地下密集管线及土层变形

针对地铁隧道施工影响下紧邻密集管线保护问题,依托南昌地铁实际工程,采用ABAQUS软件建立土体-密集地下管线-隧道暗挖三维有限元模型,结合现场实测数据与数值模拟结果,分析了隧道CRD (cross diaphragm)工法施工时的地层变形规律、地下管线应力特性与地下管线变形规律,并对管线周边土体有无注浆加固时的管线力学特性进行了对比。研究结果表明：(1)隧道开挖引起的管线变形以沉降为主,管土刚度差异对管线变形和应力影响显著。(2)管土刚度差异越小,管线变形趋势与土体变形趋势越接近;管土刚度差异越大,管线对地层变形的抵抗作用也越强会产生较大应力。(3)隧道左右导洞上方管段是危险区域,需重点保护。(4)密集地下管线主要表现为管线材质、管线几何特性、管线与隧道的空间位置关系不同,保护地下管线的核心在于控制地层沉降,地下管线保护关键阶段是隧道掌子面接近管线,此时应确保超前注浆效果和初期支护快速封闭,并加强对管线变形的监测。     

基于Maxwell和Simplorer的2 kW低速永磁发电机设计

针对低风速、风资源欠佳且用电困难的地区,为改善风力发电机的低速发电性能,提高风能利用率,设计了一种应用于2 kW风力发电机组的低转速永磁发电机,利用磁路法对2 kW永磁发电机进行电磁设计,获得发电机的主要尺寸参数,其中定子内径为180 mm,铁心长度为90 mm,永磁体宽度为20 mm,永磁体厚度为4.5 mm。采用ANSYS Maxwell软件进行二维建模并分析其空载和负载情况下的磁场分布,通过ANSYS Maxwell和Simplorer联合对其仿真,对其瞬态特性进行分析。在此基础上研制了低转速永磁风力发电机样机,通过对比发电机转速在256～400 r/min时,样机试验与仿真的功率值和效率值,二者的最大误差为4.47%,低于5%,结果表明该低转速永磁发电机设计可行。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

具有不定位势Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统解的存在性

研究Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统,考虑位势函数V不定的情况。此时Schrödinger算子-Δ+V具有有限维负空间。利用Morse理论,得到Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统非平凡解的存在性。     

注浆法应用于局部非饱和黄土地基中的适用性

为了探明注浆法应用于黄土地区某既有高层建筑地基加固产生负面作用的原因,用以指导该建筑物进一步的加固工作。本文依托某建筑物纠偏工程讨论了注浆法在局部非饱和黄土地基中的适用性。现场监测了建筑物的沉降、倾斜以及地基土孔隙水压力指标,结合地质条件以及前期加固方案,分析了注浆后地基土承载力不升反降、建筑物沉降速率增大的原因。结果表明：注浆开始后,建筑物沉降速明显增大,且南侧高于北侧,随着施工的暂停和恢复,沉降速率随之减小和增大。最大沉降速率达2.05 mm·d-1,南北两侧最大沉降差达40.78 mm。孔隙水压力变化趋势与沉降速率类似,最大孔隙水压力达990.21 kPa。停止注浆后,地基南侧各处孔隙水压力有所降低,降幅约8.85%~45.56%。注浆使建筑物产生不均沉降的原因为,未凝结浆液中的水在注浆压力和较高的孔隙水压力作用下逐渐渗透到本就排水条件不良的地基土中,且由于地基内初始孔隙水压力及初始排水条件的差异,对地基产生了不均匀的影响,最终体现在建筑物不均匀沉降上。可见对于类似的排水条件不良且孔隙水压力过大的局部非饱和黄土地基,注浆加固前应采取打入排水板、泄压孔等措施消散孔隙水压力,然后再进行注浆施工。     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

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。     

利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。