一种基于孪生网络的图片匹配算法

随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的不断改进，基于CNN的图片匹配成为图像处理的关键，然而，许多基于CNN的图像相似度检测算法对图像特征的表达能力较差，且曼哈顿距离或欧式距离的计算方式导致在计算损失函数时模型不一定能很好地收敛.针对此问题，提出一种基于孪生网络和注意力机制的方法（CSNET）来提升图像匹配的性能，主要步骤如下：使用将激活函数改进为Mish函数的VGG16网络作为主干网络提取图像的特征，在模型的卷积层加入注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM），这提高了模型的特征提取能力和鲁棒性，保证训练可以收敛.对模型输入图片对的特征向量的欧氏距离，再利用网络全连接层输出的相似度分数来度量被检图片是否相似.将提出的CSNET与其他图片匹配方法在Omniglot和SigComp2011等数据集上进行比较，实验结果表明，CSNET能有效提高图像相似度匹配的准确性.     

自复位学校建筑抗震韧性区域评估用数字孪生模型

在区域层面上对具有自复位模块结构的学校建筑进行抗震损伤和恢复力评估研究，建立了一个基于Python语言的从结构非线性分析到损伤程度可视化演示用的数字孪生模型。Python语言也是目前通用于机器学习模型训练的编程语言，方便在该数字孪生模型中引入人工智能模型来代替结构仿真计算，通过使用实时监测地震动和结构响应数据结合人工智能模型进行区域灾害响应和功能恢复快速评估。结构损伤和恢复力分析结果（如不同地震下修复成本、修复时间、不可修复的概率等指标）通过生成shapefile在地理信息系统（GIS）软件中进行三维可视化，从而对采用自复位模块结构的学校建筑结构群在区域范围上进行抗震韧性定量评估。该模型的计算模块包括区域建筑结构清单生成、简化数值模型建立、地震响应非线性分析、结构响应参数生成、建筑结构易损部件定义、地震损失概率模型评估以及区域灾害损失的结果输出。这里的基于概率模型的学校建筑结构地震损失评估采用了FEMA P-58方法，并使用了Pelicun软件包进行计算。以旧金山湾区近2 000栋学校建筑作为案例，对假定使用偏心支撑框架自复位结构作为抗震结构体系的学校建筑群进行了抗震韧性评估，研究了通...     

数字孪生模型在轴承套圈磨削加工中的应用

数字孪生模型能够有效地促进实际产品与产品模型间的虚实交互。针对调心滚子轴承套圈磨削过程中的磨削力，通过对磨削工作区各构件进行动力学与接触算法建模以及刚柔耦合处理，构建了轴承套圈沟道磨削加工数字孪生模型，完成了轴承套圈磨削工作区域在数字空间中的虚拟映射。并使用该模型对砂轮线速度、工件转速等工艺参数进行了分析与试验，证明了所构建数字孪生模型具有一定的有效性。该模型具有高保真性，可用于理解、预测和优化真实系统。     

八种最小二乘SVM型学习算法的优势比较

我们知道,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)型学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.学者们针对这两个因素做了大量的研究,提出了许多改进的SVM型算法,常见的有基于最小二乘技术的SVM型算法和孪生SVM型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,但是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同.选取八个较具代表性的最小二乘SVM型算法,分析和比较它们之间的优势和劣势,以期读者更加深入的理解这类算法,且在应用于实际问题中时更具有选择性.     

自动化集装箱码头数字孪生数据建模及评价方法研究

为充分利用自动化集装箱码头海量作业数据，实现数字孪生驱动的码头数字化、智能化转型，提出一种自动化集装箱码头数字孪生数据建模及效果验证评价的方法。研究了基于数字孪生的自动化集装箱码头的应用框架及其运行机制；结合数字孪生框架的数据处理逻辑，提出了基于数字孪生的码头作业过程演化及动态数据建模方法；为验证数字孪生数据能否满足码头数字孪生的有效运行，给出了码头数字孪生数据验证评价的量化计算方法。为实现基于数字孪生的自动化集装箱码头的智能作业管控和作业数据管理提供方法支撑。     

从建模仿真看数字孪生

简要回顾建模仿真技术的发展与演变历程,及其在科技进步中所发挥的重要作用.通过数字孪生产生的背景及内涵,揭示其与建模仿真一脉相承的关系.探讨如何借鉴建模仿真理论方法进行数字孪生的构建和评估,从而保证数字孪生的可信.     

三维数字化建模技术在数字城市建设中的应用研究

近年来,随着新兴测绘科学与技术的发展,“数字孪生”“实景三维”“元宇宙”等成为数字城市建设的技术路径,数字城市是通过构建一个与现实物理世界相对应的数字化、虚拟化镜像城市,使得现实物理世界中的各环境要素与数字城市相互匹配映射。其底层数字基座就是相似度极高的虚拟仿真实景三维场景。本研究通过对比传统人工手动3ds Max建模、无人机低空数字倾斜摄影影像建模、机载激光扫描建模等单项建模方法,探索通过将机载激光扫描技术获取的点云和倾斜摄影技术获取的两种异构数字影像数据融合的建模方法,来构建数字城市实景三维场景,并阐述三维数字化建模的技术路线和生产流程,以期为相关工程提供技术参考。     

扰动累积下基于数字孪生的车间重调度

针对隐性扰动累积下车间重调度问题,搭建车间重调度决策服务,实现数字孪生驱动的扰动累积下的车间重调度。提出一种调度参数更新的方式,采用随机概率分布来描述调度参数的分布,提升调度参数的准确性;利用孪生网络搭建隐性扰动检测模型,以实时数据为输入,实现重调度的启动时刻的判定;从历史调度数据中提取用于调度知识挖掘的样本数据,利用伪孪生网络获取工序和机器的状态数据的映射关系作为调度规则,用于车间的重调度。仿真实验证明了所提数字孪生驱动的重调度模式的可行性。     

孪生组合恒等式(十七)——Fibonacci幂级数与Lucas幂级数类型

笔者提出一对孪生幂级数,即Fibonacci幂级数∑∞n=0fnkxn与Lucas幂级数∑∞n=0lnkxn,这里fn为Fibonacci数,ln为Lucas数,k为正整数.它们有相同的收敛区间,应用代入法求出它们的级数和,从而获得孪生组合恒等式.此外,证明孪生数集{fnk}与{lnk}有相同的递推关系式.     

孪生组合恒等式(十六)--混合类型

孪生组合恒等式的混合类型简称孪生混合恒等式,这里每个恒等式中包含2种组合记号n与n,获得3组孪生混合恒等式.