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。     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

盾构隧道管片接缝密封垫防水耐久性试验研究

为研究盾构管片接缝橡胶密封垫的防水耐久性,开展了橡胶密封垫水热加速老化试验,并对老化后试样进行拉伸力学性能试验、试样表面电镜扫描与长期防水性能试验,分析了橡胶垫表面微观尺度下的防水失效机理;采用橡胶密封垫极限防水压力为耐久性评价指标,结合基于Arrhenius方程的p-T-t数学模型,推导了橡胶密封垫长期防水性能折减系数的预测公式。结果表明：老化后橡胶密封垫表面接触状况的恶化和橡胶材料的硬化,加速了橡胶密封垫接触面间渗漏通道的形成;橡胶密封垫防水性能随着老化时间的增加不断降低,但下降速度逐渐减小。采用提出的防水性能预测公式对广东榕江-关埠引水工程盾构隧洞实际使用的橡胶密封垫的耐久性进行了预测,预测服役100 a后的老化系数为0.390,结果相对于仅考虑橡胶材料力学性能时的预测结果偏小12.36%,对原设计使用期内频繁出现的渗漏现象提供了合理解释与更准确的寿命预测。     

基于网格映射技术的弹性密封垫孔洞设计研究

针对密封橡胶在压缩情况下易发生翘边而严重影响管片接缝防水效果的问题,基于ABAQUS/Standard中的网格映射技术,建立了超弹性橡胶密封垫的压缩数值模型,对7种不同开孔形状、开孔率、孔洞排列方式的密封垫开展轴向压缩数值模拟。结果表明：在整个压缩数值模拟过程中,弹性橡胶密封垫接触面应力呈现两端大、中间小的多峰值W形分布;闭合孔为圆角三角形的密封垫相较于其他开孔形状的密封垫,平均接触应力最大值提升86.8%;开孔率为0.294的密封垫相较于其他开孔率的密封垫,平均接触应力最大值提升92.6%;错孔排列的密封垫相较于对孔排列的密封垫,平均接触应力最大值提升25.2%;相较于敞开孔构型变化,闭合孔构型变化对接触应力的影响更大,两者同一工况下平均接触应力最大可相差85.2%。     

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。     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

雀替型阻尼器加固箍头榫木框架结构的抗震性能

为研究广府古建筑木结构的抗震性能及加固方法,采用菠萝格木材,设计并制作了两榀不同结构形式的典型广府木祠堂箍头榫框架,提出并制作了用于木结构榫卯节点加固的雀替型阻尼器,对雀替型阻尼器加固前后的木框架进行低周往复荷载试验,研究结构的抗震性能及阻尼器的加固效果。研究结果表明：阻尼器可以弥补初次加载产生的损伤,在转角不大时给残损的榫卯节点提供较高的初始刚度,并在榫卯节点自身开始闭合时与之协同受力,提高节点刚度、极限承载能力和耗能能力,使得加固试件的极限承载能力高于未加固试件;未加固试件经过加载,出现了榫卯脱离、榫卯局部压屈现象,加固试件的破坏形式主要为榫卯脱离、榫卯局部压屈和竖向顺纹劈裂裂缝;各节点的滞回曲线呈现明显的“捏缩”现象,榫卯节点强度退化系数均大于0.83,在循环荷载作用下表现出稳定的承载性能,随节点转角的增大,各节点的环线刚度、等效粘滞阻尼系数呈现逐渐减小并趋于稳定的趋势;边跨框架试件节点的等效粘滞阻尼系数逐渐稳定于0.1～0.2,而中跨框架试件节点的等效粘滞阻尼系数逐渐稳定于0.05～0.1,且经过阻尼器加固,边跨框架与中跨框架试件的总滞回耗能分别提高了67%和19%。     

一种磁流变弹性体执行器的联合优化方法研究

磁流变弹性体（magnetorheological elastomer, MRE）执行器作为智能减振应用系统的核心元件,其结构的优化是决定执行器性能上限及系统控制成效的关键。针对目前MRE执行器优化方法及理论研究欠缺的问题,文中面向一款横向隔振的MRE执行器,基于其机械结构和有效磁路,以优越磁控性能、低功耗和快速响应时间为优化目标,提出了一种新的MRE执行器联合参数优化方法。首先,基于MATLAB和COMSOL的联合仿真,将遗传优化算法和电磁有限元分析方法进行有效结合,实现对MRE执行器的优化编程;其次,完成对器件的全局尺寸结构优化设计,使得器件具备优越磁控性能（526.21 mT）、低功耗（44.05 W）及快速响应（5.43 ms）;最后,通过搭建测试系统对优化后装配的MRE执行器进行测试和评估,验证了文中优化方法的可行性和有效性。提出的联合优化方法不仅适用于MRE执行器结构,还可为多领域减/隔振应用的共性MRE器件优化设计提供理论参考。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。