基于小波包总能量变化率的体外拉索损伤识别方法

针对体外预应力拉索的损伤识别问题,建立基于小波包能量谱的拉索损伤识别指标,传统的频域计算分析方法很难对拉索的这类损伤进行有效的识别,需要从时频域进行分析. 首先,设计针对体外索结构的拉索损伤识别实验,得到不同损伤程度、不同索力和不同索长的拉索动力响应信号,并得到频率、时域和能量域的特点;其次,从小波包分解的能量域展开分析,建立小波包总能量变化率指标RES;最后,建立基于RES的拉索损伤识别流程,并进行实桥损伤识别. 结果表明,提出的损伤指标对损伤程度有较强的敏感性,能够有效地识别出体外索损伤,能够应用于体外预应力加固桥梁结构的长期监测中.     

融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明：所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。     

高速公路分车道荷载差异及其响应特性

为研究我国高速公路各车型分车道行驶的交通规则对分车道荷载及其响应的影响,选取实测的单向两车道、三车道和四车道的动态称重(WIM)数据,首先统计了各车型对车道的选择概率;然后,对比了分车道交通流量及荷载分布的差异;最后从车重极值、荷载响应极值、荷载响应损伤累积三方面研究了分车道行驶对桥面结构局部设计、桥梁整体设计和桥梁疲劳设计的影响.研究表明,各车型对车道具有特定的选择概率,分车道在车型组成、交通流量及荷载分布上显著差别.不同车道数时,分车道的外推车重极值存在差别,桥面结构局部设计用车辆荷载模型应据此进行车道修正.分车道荷载响应极值的比值及等效应力幅的比值均不为1,说明分车道最不利荷载响应及疲劳损伤累积效应都不相同,桥梁的整体设计和疲劳设计应该考虑这些特性.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

一种超体积准则多目标遗传算法的螺旋桨叶片优化方法

为改善螺旋桨叶片敞水效率,用结合超体积准则的多目标遗传算法优化螺旋桨桨型设计.优化过程中,桨叶形状用B样条曲线拟合,利用面元法建立桨型性能模型.将计算螺旋桨升力和阻力转化为降低阻升比、桨型面积差和压力方差三个优化目标,得到优化后的螺旋桨剖面形状,并将优化前后的螺旋桨进行流体分析.结果表明,超体积准则结合多目标遗传算法进行螺旋桨叶片优化是有效的.优化后的桨型在面积差变化较小的情况下三个目标均有明显改进,螺旋桨水动力性能达到预期目标,敞水效率提升12%.     

行并行可重构单元阵列流水映射性能评估

针对粗粒度单元阵列流水映射问题,设计了三种行流水结构阵列,并分析了其执行步骤,提出了一种基于行流水阵列通用的流水映射算法.该算法综合考虑混合多层迭代启动间距、块间流水通信成本、块配置成本等多个因素,一组测试基准程序实验结果表明了文中算法的合理性,与多目标优化映射算法相比,该算法消耗总时延平均节省了4.0%(可重构单元阵列RCA_(4×4))和4.3%(可重构单元阵列RCA_(8×8));与满射映射相比,该算法消耗总时延平均节省了52.1%(RCA_(4×4))和56.2%(RCA_(8×8)).     

基于区间二元语义VIKOR的外包供应商选择模型

在外包战略中,间接成本提升、信息不对称、控制权降低等问题给供应商选择增加了困难.为充分发挥外包优势、降低外包风险,将外包供应商选择准则分为服务质量、价格与成本、沟通与协调以及研发与创新四类,并运用区间二元语义VIKOR模型对外包供应商进行评价及排序.通过算例及比较分析验证了区间二元语义VIKOR模型在外包供应商选择中的优势.结果显示所提出模型不仅有效避免了数据处理过程中信息失真情况,规避了排序结果重复的问题,而且可同时处理定性与定量数据,融入了主客观权重及决策者偏好,从而为企业选择供应商提供了更为理想的方法.     

基于虚拟水及营养学的水资源优化配置

为综合考虑经济效益、虚拟水消耗量、人均用水公平性差异以及营养学因素在地区农畜产品生产规划中的作用,研究了基于虚拟水及营养学的水资源优化配置问题。建立了经济效益最大化、虚拟水消耗量最少、人均用水公平性差异最小并满足营养学约束的多目标优化模型。用可变模糊决策理论求解模型,得到最佳的各类农畜产品生产方案。以石羊河地区各数据为例对模型进行仿真,结果表明所得到的方案是综合性能最优的方案。     

以位置特异性得分矩阵和基因本体为特征的蛋白质亚细胞定位预测

提出一种蛋白质亚细胞定位预测方法.该方法以位置特异性得分矩阵和基因本体抽取对应特征,结合支持向量机构建多标签分类模型.充分考虑了蛋白质进化信息对其亚细胞定位的影响,并基于文本分类中涉及到的卡方检验的对数变换思想,构建基因本体注释信息的加权系数对其进行加权处理,从而提高预测的准确率.采用支持向量机作为基分类器构建多标签分类模型,进一步提高预测的准确率.通过在目前该领域两个常用的真实数据集上进行的一系列测试结果表明,该方法能有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确率.     

基于声波探测的海底管道非掩埋状态检测方法

基于声波探测技术,提出一种对海底管道非掩埋状态进行联合检测的方法,以山东胜利油田某海底输油管道为对象,设计一种双声纳探头多波束测深系统,并联合侧扫声纳系统,通过对系统参数进行分析、优化,从而实现对海底管道非掩埋状态的高效精确检测。分析检测结果表明:基于双声纳探头多波束系统的海底管道检测可获得高密度的点云数据,显著提高了管道检测数据的稳定性及可靠性;侧扫声纳系统的良好检测效果有赖于其声波掠射角的最佳取值;参数优化后的联合检测系统的检测效率得到显著提高,能够精确判断出管道的实际状态。