钢坯磨削温度的若干试验研究

通过使用“可磨式”人工热电偶进行的不同条件下的磨削温度测量试验研究了钢坯磨削工件表层温度,结果表明钢坯被磨削表层温度分布与热强呈三角形分布时的理论分析结果相同,表层峰值温度随磨削压力及磨削功率增大而提高,且随工件进给速度提高而略有降低,峰值温度还随磨削角度减小而提高,90°磨削的峰值温度比0°磨削要低250℃左右,砂轮种类也对峰值温度有重要影响,使用锆刚玉砂轮时磨削温度低于棕刚玉砂轮,试验结果表明高效钢坯磨削的磨削区温度远比普通磨削为高,可达1200℃左右,还从不同方面探讨了磨削高温对钢坯磨削的影响,认为尽管磨削高温有若干不利影响,但对高效钢坯磨削却是重要条件,上述讨论,从一个方面揭示了钢坯磨削机理,并验证了关于钢坯磨削温度的理论分析结果。     

基于强化学习的电磁悬浮型磁浮列车悬浮控制

为了保证磁浮列车的安全、可靠运行,研究了悬浮系统在参数摄动条件下的悬浮控制问题。首先,对电磁悬浮（EMS）型磁浮列车的基本悬浮单元建模,给出了电流控制模型;然后,建立了悬浮系统的强化学习环境以及软演员-评论家（SAC）智能体,并设计了加速训练的奖励函数与“吸死”处理方案;最后,提出了基于强化学习的悬浮控制方法。与传统比例-积分-微分（PID）控制方法的对比结果表明,本方法具有更快的动态响应,在损失50%线圈匝数或磁极面积变化时具有更好的跟踪精度。     

基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

基于DCPAN的低剂量能谱CT图像去噪方法

能谱式计算机断层扫描(CT)成像技术具备良好的能量分辨率,能够精确地鉴别人体组织成分,从而为后续诊断提供更准确的检测信息．随着辐射剂量的降低,能谱CT图像中噪声水平显著提高,对成像质量产生严重影响,进而降低了组织成分的解析精度．基于卷积神经网络(CNN)的去噪模型虽然可以显著降低图像中的噪声含量,但随着卷积层数的增加,深层神经网络通常会丢失高频信息．为了解决这一问题,并实现在低剂量条件下重建出高质量能谱CT图像,本文提出了一种结合通道注意力机制(CA)和持续自注意力机制(PSA)的密集连接持续注意力网络(DCPAN)．两种注意力机制分别建立特征图像在通道和全局维度的联系以提高网络对图像高频分量的敏感程度,进而抑制高频细节信息的丢失．该模型所采用的密集连接结构通过特征复用的方式可以在前馈传播中保留高频信息,使用复合损失函数来监督网络的训练可以使该模型对边缘特征和组织细节信息更加敏感．实验结果表明,经该模型处理的腹部切片CT图像峰值信噪比、结构相似性指数和特征相似性指数分别达到了38.25 dB、0.993 7和0.973 2以上．相比于目前先进的CT噪声去除方法,该方法具有更好的噪声抑制...     

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。     

融合电池温度和寿命的深度强化学习PHEV能量管理策略

针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型和老化模型,引入调节目标价值函数的严重因子和量化电池老化程度的安时通量.其次,建立由超温惩罚、等效电池老化成本和燃油消耗组成的目标价值函数,进而构建深度强化学习能量管理策略.最后,通过仿真实验对所制定的控制策略进行验证.结果表明：融合了电池老化和电池温度的能量管理策略能够有效抑制电池老化和温度.在4个随机工况中,DQN策略下的电池有效安时通过量相较于CD-CS最大下降了35.75%;与CD-CS相比,DQN策略下单个驾驶任务的行驶总成本最大降低10.36%,证明了所制定策略的有效性.     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制

针对在风速、同步发电机负载变化情况下,液压蓄能式风力机组并网转速控制问题,提出一种新型并网转速控制方法——解耦广义预测优化控制方法（Decoupled Generalized Predictive Optimization Control, DGPOC）.首先,DGPOC利用基于广义预测的前馈解耦方法解除变量马达摆角和蓄能器比例阀开度之间的耦合关系,进而调节蓄能器比例阀,依靠蓄能器吸收波动流量,同步调节变量马达摆角实现恒转速控制,解决因风速、同步发电机负载变化引起的变量马达转速波动问题; 其次,将蓄能器比例阀的能量损耗作为性能约束项,加入到优化目标函数中,求取最优控制量,从而提高液压蓄能式风力机组风能利用率; 最后,利用建立的MATLAB-AMESim联合仿真实验平台验证DGPOC方法的有效性.实验结果表明： DGPOC方法不仅可以实现变量马达摆角和蓄能器比例阀开度两个变量的解耦,提升变量马达转速控制的快速性及鲁棒性,而且能够降低系统的能量损耗.     

白蜡虫(Ericerus pela Chavannes)雌虫神经分泌系统的形态及组织学研究

应用Ewen’s改良多聚醛品红染色方法,对雌性白蜡虫(Ericerus pela Cha-vannes)成虫神经分泌系统的形态及组织学进行了研究.确定了在前脑中存在有两群属于“A”型神经分泌细胞.愈合腹神经节中亦有分散的“A”型神经分泌细胞.脑神经分泌细胞中的神经分泌粒通过其轴突传送到心侧体中释放.心侧体为神经血器官.虫体在进入成体阶段后到产卵期间,其脑中的神经分泌细胞在形态及染色性上都没有明显差异.