基于金属磁记忆的高铁轮对早期故障检测研究

列车安全性检测是铁路机车车辆工程的重要研究课题。轮对是高速列车行走部的关键部件,传统检测模式只能发现宏观存在的缺陷,而不适用于运行过程中的早期缺陷的发现与状态跟踪。为了实现对早期故障的快速识别与轮对寿命预测,针对传统测试方法在早期检测与动态检测方面的不足,提出了全新的动态检测系统,以满足列车运行的安全要求,还对磁记忆信号与该材料所受载荷状态之间的关系进行了大量的试验研究。研究结果表明：在50~150 kN的载荷区间内,试件的磁记忆信号呈单调变化,变化趋势明显;对试件进行疲劳载荷后发现磁记忆信号的原始值及梯度、峭度等信号特征均有所变化,峭度变化较为明显,能够有效反应材料的疲劳状态。采用金属磁记忆技术进行轮对早期故障检测与动态检测,对于保证列车的运行安全具有重要的现实意义,可为无损检测领域的应用提供借鉴。     

基于堆叠自编码器神经网络的复合电磁检测铁磁性双层套管腐蚀缺陷分类识别方法

铁磁性双层套管长期服役于恶劣的工作环境,极易出现腐蚀缺陷,定期为服役中的双层套管进行在线检测十分必要,而对管壁腐蚀缺陷位置的分类识别是管道定量检测与维修的前提和基础,实时准确的套管腐蚀缺陷分类识别能力是决定管道在线检测效率的重要因素。针对这一情况,将脉冲远场涡流和脉冲涡流技术相结合,提出了基于堆叠自编码器神经网络的分类方法。通过仿真和实验选取合适特征量作为输入层,实现了内管外壁腐蚀、外管内壁腐蚀和外管外壁腐蚀的分类,实验整体预判精度可达97.5%,结果表明该方法可对双层套管腐蚀缺陷缺陷实施高效、高精度分类识别。     

铆接结构中缺陷的脉冲远场涡流定量评估技术

针对飞机机身铆接结构检测中难以对缺陷进行定量评估的问题,将脉冲远场涡流检测技术运用于铆接结构缺陷检测之中。利用脉冲激励频谱成分丰富、可提取特征信息较多的优势对铆接结构中缺陷的定量评估技术展开研究。首先,建立铆接结构脉冲远场涡流三维检测模型,对缺陷进行检测,从而确定缺陷位置。在此基础上,分析缺陷类型、尺寸对检测信号的影响发现直接耦合分量幅值与上下表面缺陷深度之间具有不同的变化关系,从而实现对缺陷的分类识别。最终,利用信号的过零时间变化量实现对缺陷深度的定量,在缺陷深度已知的情况下,进一步利用直接耦合分量幅值变化对上表面缺陷长度进行定量;利用间接耦合分量幅值变化对下表面缺陷长度进行定量。     

基于属性降维的钓鱼网站检测方法

随着对钓鱼网站分析刻画的不断完善,使得钓鱼网站检测特征呈现高维化特点。属性维度的增加以及数据量的增长,会造成检测计算复杂度呈几何倍数扩大,导致检测时间复杂度高、占用资源大和检测效率低。针对多属性的钓鱼网站检测,设计了一种基于属性降维的钓鱼网站检测方法。该方法使用信息增益方法对原始数据进行特征选择,筛除可能存在的冗余和噪声数据信息;根据不同属性间的互信息计算属性相关性矩阵,利用属性相关性矩阵作为权值参与加权主成分分析;根据得到的降维后新特征数据通过监督学习算法构建钓鱼网站检测模型。实验表明,该方法可以有效降低原始数据中冗余和噪声属性的干扰,能够有效检测出复杂网络环境中的钓鱼网站,同时具有较高的稳定性。     

南图尔盖盆地SA区块河道砂体演化及定量刻画

针对河道砂体横向变化快而难以有效刻画评价的问题,综合应用分频检测、相位调整、地层切片及地质体雕刻等技术对南图尔盖盆地SA区块上侏罗统阿克萨布拉克组河道发育特征及期次进行了研究。首先,利用分频方法检测出目的层段可能存在的两期调谐厚度不同的河道沉积体;然后,采用波阻抗分析和90°相位转换,揭示目的层段地震负振幅与河道砂岩具有较好的对应关系;最后,在高频层序地层格架内制作等时地层切片的基础上,通过河道沉积特征及典型地层切片振幅的单井标定分析,识别并分期刻画出两期不同类型的河道砂体。结合河道弯度、宽厚比及储集体积等参数综合分析认为,早期河道具有低弯度曲流河特征,晚期河道为具有平直河特征的三角洲平原分流河道,且早期河道储集体积明显高于晚期河道。     

高原环境下AMT汽车动力性换挡规律分析

针对内燃机汽车性能受高原地区海拔高度的影响,在分析海拔高度的改变对发动机性能影响的基础上,建立整车动力传动系统仿真模型,分析高原环境下AMT汽车动力性换挡规律。通过对最佳动力性换挡规律控制参数进行修正,提出了基于不同海拔高度的动力换挡规律制定方法,并进行了仿真验证。仿真结果表明:在高原行驶环境下,采用所提出的高原环境动力性换挡规律,明显改善了AMT汽车在高原环境行驶时的动力性能,提高了汽车高原环境适应能力。     

高电压与绝缘技术课程实验教学改革与实践

高电压与绝缘技术课程是电气工程及其自动化专业核心基础课程之一.但该门课程在本科教学过程中存在实验课程结构分配不合理、教学内容体系不健全、教学方式多样性缺乏等核心问题.研究试从教学内容改革、教学设备系统化及教学方式改革等方面入手,完善该课程教育体系,提升本科生的实验动手能力、团队协作能力以及在研究领域的适应能力,提高该课程的实验教学质量,培养新型高素质人才.     

聚集诱导发光材料在生物成像、疾病诊断及治疗的应用

 聚集诱导发光（AIE）从2001年提出到现在,经历了迅猛的发展。研究AIE的发光机理、设计合成新型的AIE分子,应用到人类生活的各个领域中是当前的研究热点。在生物医学应用上,AIE分子相比于传统的结构平面刚性的荧光材料具有优势。根据AIE的发光机理--分子内运动受限,研究者设计出多种点亮型的AIE探针,它们可以在生物检测中提供更低的背景和更可靠的信号。同时,由于未结合检测物的AIE探针具有低背景,使用AIE探针的应用还具有无需洗涤步骤的优点,大大节省了操作时间及减少检测样品的损失。检测形成的AIE聚集体具有优异的光稳定性和抗光漂白性,可以实现长时间的追踪和监测。目前,AIE生物探针在生物分子检测、细胞器成像、细菌成像、细胞追踪、血管成像、体内肿瘤成像与治疗等方面已经取得了众多的成果。本文介绍了AIE的提出、AIE的工作机理,AIE生物探针的构建,总结了AIE探针在生物成像、疾病诊断及治疗等不同方面的应用。     

空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测

为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法.      

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.