超声波透射技术无损评价粗晶材料平均晶粒尺寸

利用超声波透射波对粗晶材料的平均晶粒尺寸Ｄ进行了评定。研究结果表明,用超声波衰减变化Δα能够对材料的平均晶粒尺寸的波动进行无损评价,计算机处理曲线的变化特征与样品金相分析的结果符合得很好。     

利用LBM-DEM方法模拟研究粗颗粒管道水力输送

管道水力输送是运输固体物料的一种重要方式。本文采用Fortran语言在Visual Studio平台建立了一套描述粗颗粒管道水力输送过程的LBM-DEM数值模拟方法,并用该方法对相同体积的双层颗粒群和三层颗粒群在水平管道中的运动进行了模拟,研究了不同颗粒堆积方式下的水力输送特性。结果表明:推移运动是粗颗粒在水平管道中的主要运动形式,部分颗粒在水流的作用下会产生跃移运动;颗粒群前方存在水流低速度区,且管道初始流速越低、颗粒直径越大时,低速度区的存在越明显;颗粒群上层颗粒在运动的过程中会产生坍塌,随着管道初始流速的增大和颗粒直径的减小,上层颗粒由向下层坍塌逐渐转变为向颗粒群前方坍塌;堆积方式对颗粒群在管道中的运动具有重要影响,双层颗粒群和三层颗粒群在低速度区特性、颗粒坍塌方式等方面存在部分差异。该研究可为粗颗粒管道水力输送技术的发展起到一定的指导作用。     

基于词嵌入特性聚类的文本主题挖掘

数据聚类是常用的无监督学习方法,通过词嵌入聚类能够挖掘文本主题,但现有研究大多数采用常规聚类算法挖掘词嵌入的簇类,缺少基于词嵌入特性设计实现词嵌入聚类的主题挖掘算法.该文从语言模型通过建模词间相关信息来使相关及语义相似词的嵌入表示聚集在一起的特点出发,设计词嵌入聚类算法.该算法首先计算中心词的簇类号,然后使该簇中心嵌入和相邻词嵌入的相似性增强,同时使其与负样本词嵌入远离,学习文本集词嵌入的簇类结构,并将其应用于文本主题挖掘.在3种公开数据集上的实验表明:该算法在一些模型的词嵌入结果上能够挖掘出一致性和多样性更好的主题结果.     

基于偏振图像与粗糙深度图的形状重建

首先使用双边滤波法对粗糙深度图作平滑处理，该方法在保持边缘细节的同时可以很好地去噪；然后针对偏振法线的歧义问题，以深度信息作为先验条件，采用自定义阈值分割方法校正；最后构造以深度约束为拟合项、偏振法线约束为光滑项的罚函数方法，并利用最小二乘法进行计算，以实现融合重建.选取4幅不同偏振角度的偏振图像与单幅粗糙深度图进行实验，结果表明，相对于单一模态，深度与偏振的多模态融合能恢复更好的表面细节，达到更优的几何形状效果.     

冻融循环条件下粗粒料变形特性试验研究

为揭示粗粒料在冻融环境与复杂应力条件下的变形特性，采用大型三轴压缩试验与蠕变试验研究了粗粒料在不同冻融循环次数、围压与应力水平下的变形特性与蠕变特性。试验结果表明，未冻融粗粒料的应力-应变曲线为应变硬化型曲线，在试验围压100～600 kPa范围内粗粒料剪切过程中均表现为剪胀性；冻融循环后初始弹性模量与破坏应力均呈下降趋势，200 kPa围压时，初始弹性模量降低20%,破坏应力降低37%,600 kPa围压时，初始弹性模量降低5%,破坏应力降低25%;冻融循环后粗粒料轴向蠕变应变随时间的发展为衰减型蠕变规律，轴向蠕变应变随冻融循环次数和应力水平的增大而逐渐增大，8次冻融循环后轴向蠕变应变明显增大；应力水平影响下的粗粒料蠕变时间曲线可采用指数函数形式表达。     

基于图拉普拉斯嵌入的合成孔径雷达时变窄带干扰抑制算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)作为一种宽带系统, 常与同频段内其他有源电磁系统发生冲突, 这些信号相较于宽带SAR系统而言, 大部分是窄带干扰(narrow-band interference, NBI), 会对高分辨SAR成像系统产生严重干扰。早期关于NBI抑制问题的研究中, 很少有人注意到NBIs在不同脉冲之间可能具有局部时变特性, 这削弱了某些经典方法在干扰抑制上的性能。因此, 本文提出了一种图拉普拉斯嵌入(graph Laplacian embedding, GLE)算法, 通过在不同脉冲信号之间构建拉普拉斯嵌入关系来抑制NBIs。这使得局部时变的干扰能够被嵌入到非线性低维流形中, 并被有效去除。对实测受NBI干扰的SAR数据进行处理, 处理后的结果证明了所提方法的有效性。     

基于知识图谱嵌入的多跳中文知识问答方法

基于知识图谱嵌入模型, 提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法, 以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务, 与传统的单跳知识问答方法相比适用性更广. 该方法在搜索最优答案的同时构建一个查询链路, 通过查询给出答案集合, 从而有效缓解了现有方法中遗漏答案的情况. 在NLPCC-MH数据集上的实验结果表明, 该方法在多跳问题上的平均F₁值为0.653, 显著优于对比方法. 真实知识图谱通常存在链路缺失的情况, 实验以随机丢弃25%三元组的方式模拟了知识图谱的稀疏性, 结果表明该方法在这种情况下仍然有效.     

伪惯导建模的极区双速度模式惯性系对准算法

针对极区V^b辅助的捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS) 行进间惯性系对准, 提出了基于伪惯导建模的双速度模式惯性系对准算法, 消除由惯导建模引起的极区导航误差放大以及传统惯性系对准过程存在的模型误差问题, 提高极区对准性能。最后通过低纬度车载半实物仿真试验以及极区对准仿真试验对其进行验证。在75°和85°初始纬度, 50次航向对准结果的平均绝对误差和标准差分别为0.507 2°、2.527 3°和0.605 2°、2.875°。试验结果表明, 所提算法是可行且合理的, 可以解决极区SINS行进间惯性系对准中惯导建模以及对准模型所存在的问题, 提高极区对准的性能。     

基于纯电动汽车高频数据的驾驶风格分类方法

基于纯电动汽车的高频运行数据选取了15项与驾驶安全有关的特征参数;通过对各特征参数的统计分析,提出了多参数组合阈值边界线进行危险驾驶行为识别,然后对比分析了两种聚类算法和4种降维方法的效果,采用t分布随机邻域嵌入(t-SNE)和高斯混合模型(GMM)组合算法建立了驾驶风格分类模型,将驾驶风格分为3种类型.在此基础上,研...