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1. 基于TOUGH2和FLAC3D的流固弱耦合程序开发及验证
刘夏临,张晟斌,陈佺,舒恒,刘尚各
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (8): 1485-1494.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.08.002
摘要   HTML PDF(pc) (1589KB)(691)   

传统、新型岩土工程问题诸如压缩空气含水层储能、充气截排水技术、二氧化碳地质封存、油气地下储备工程等均涉及气水两相流与应力耦合. 针对这一工程实际,根据非饱和土气水两相渗流-应力弱耦合理论,开发了基于TOUGH2与FLAC3D的气水两相渗流-应力耦合计算搭接程序. 该计算程序能够较为真实地模拟气水两相渗流问题,能够探讨流动过程中气水的相互作用及其对过程的影响. 程序考虑了气水两相渗流与土体骨架变形直接的相互作用,反映了这一过程中孔隙度、渗透率、毛管压力和土体物理力学参数的变化,实现了更为完善的气水两相渗流与应力弱耦合分析. 通过与经典的排水试验和模型试验对比,验证了该程序可以较为准确地模拟气水两相流-应力之间的相互作用.

2. 基于改进Transformer的复合故障解耦诊断方法
王誉翔,钟智伟,夏鹏程,黄亦翔,刘成良
浙江大学学报(工学版)    2023, 57 (5): 855-864.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.05.001
摘要   HTML PDF(pc) (2584KB)(601)   

大多复合故障诊断方法视复合故障为一种新的单一故障类型,忽视了内部单一故障的相互作用、故障分析粒度含糊和解释性差. 为了解决复合故障难解耦的问题,针对工业环境中复合故障数据极少的情况,提出一种基于改进Transformer的复合故障解耦诊断方法. 诊断流程分为预处理、特征提取和故障解耦3个步骤. 故障解耦引入Transformer的解码器,利用交叉注意力机制使得每个单一故障标签可以在提取的特征层中,自适应地关注到与故障特征相对应的判别特征区域,进一步预测每个单一故障标签的输出概率以实现复合故障解耦. 设计多组复合故障试验与业界先进算法进行对比,以验证方法的有效性. 结果表明,所提方法在少量单一故障训练样本和极少量复合故障训练样本情况下,有较高的诊断准确度. 当训练集中复合故障样本数仅为5时,复合故障诊断准确度达到88.29%,与其他方法比较更具有显著优势.

3. 仿生视角的数字孪生系统信息安全框架及技术
李琳利,顾复,李浩,顾新建,罗国富,武志强,刚轶金
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (3): 419-435.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.03.001
摘要   HTML PDF(pc) (1417KB)(562)   

为了推动工业信息安全防御模式从静态的被动防御向主动防御转变,缓解安全专家严重不足与陡增的信息安全需求之间的矛盾,从仿生视角搭建数字孪生系统的信息安全主动防御体系框架,以数字孪生安全大脑为核心,提出以主动防御为目的的5类关键技术:基于云边协同的安全数据交互及协同防御技术、仿生的平行数字孪生系统主动防御技术、仿生的平行数字孪生系统安全态势感知技术、基于免疫系统的数字孪生系统主动防控技术、基于AI的数字孪生系统的反攻击智能识别技术. 给出数字孪生车间信息安全建设的应用案例,验证了数字孪生信息安全在智能制造中的适应性.

4. 直接空气捕集CO2吸附剂综述
王涛,董昊,侯成龙,王欣茹
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (3): 462-475.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.03.005
摘要   HTML PDF(pc) (1561KB)(557)   

综述直接空气捕集CO2吸附剂的研究进展,对比碱/碱土金属基吸附剂、金属有机框架吸附剂、负载胺基吸附剂、变湿吸附剂的优缺点,从吸附容量与胺效率、动力学与载体选择、再生方式与能耗、热稳定性与抗降解等方面对吸附剂性能进行评估. 简要叙述相关工程示范项目和技术经济性;总结研究中存在的问题,展望未来的研究方向.

5. 基于改进MSCKF的无人机室内定位方法
王思鹏,杜昌平,宋广华,郑耀
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (4): 711-717.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.04.010
摘要   HTML PDF(pc) (992KB)(415)   

针对无人机室内定位容易出现漂移的问题,提出基于改进多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)的无人机(UAV)室内定位方法. 该方法在MSCKF的框架下,提出高鲁棒性、低时延的标志点检测方法. 利用在世界坐标系下坐标已知的标志点计算得到无人机位姿,实现惯性测量单元(IMU)信息与单目视觉信息融合以及无人机位姿修正. 对提出的定位方法进行测试. 测试结果表明,该方法的定位误差小于0.266 m,与OpenVins和LARVIO开源算法相比,定位精度提高了54.6%以上.

6. 融合注意力机制的高效率网络车型识别
柳长源,何先平,毕晓君
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (4): 775-782.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.04.017
摘要   HTML PDF(pc) (1118KB)(397)   

为了解决现有的车型识别算法对车型特征描述不充分的情况,提出融合注意力机制的高效率网络车型识别算法. 利用高效率网络中的复合缩放方式来平衡网络的深度、宽度和分辨率,将深度可分离卷积集成到基础特征提取模块中来提高模型准确率. 增加双通道的残差注意力机制来关注图片中的关键信息,获得含有更加丰富语义信息的特征图. 在网络的末端添加单独的softmax分类器,使用标签平滑正则化对损失函数进行处理,减小模型过拟合的问题. 在BIT-Vehicles数据集上进行实验,结果表明,提出方法的平均分类准确率为96.83%,较改进前的模型提高了1.11%,优于现有DCNN、Faster-CNN的改进算法,较Faster R-CNN提升了7.16%.

7. 基于改进YOLOv5的电子元件表面缺陷检测算法
曾耀,高法钦
浙江大学学报(工学版)    2023, 57 (3): 455-465.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.03.003
摘要   HTML PDF(pc) (1697KB)(397)   

目标检测模型在电子元件生产环境中的实时检测能力不佳,为此采用GhostNet替换YOLOv5的主干网络. 针对电子元件表面缺陷存在小目标及尺度变化较大的目标的情况,在YOLOv5主干网络中加入坐标注意力机制,在避免大量计算资源消耗的前提下增强感受野,将坐标信息嵌入通道注意力中以提升模型对目标的定位. 使用加权双向特征金字塔网络结构替换YOLOv5特征融合模块中的特征金字塔网络(FPN)结构,提升多尺度加权特征的融合能力. 在自制缺陷电子元件数据集上的实验结果表明,改进的GCB-YOLOv5模型平均精度达到93%,平均检测时间为33.2 ms,相比于原始YOLOv5模型,平均精度提高了15.0%,平均时间提升了7 ms,可以同时满足电子元件表面缺陷检测精度与速度的需求.

8. 考虑非线性模型不确定性的航天器自主交会控制
张科文,潘柏松
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (4): 833-842.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.04.024
摘要   HTML PDF(pc) (1412KB)(388)   

考虑航天器交会模型不确定性的问题,提出基于一般非线性相对运动方程的自适应控制策略. 针对复杂非线性系统中由外部扰动及目标星轨道参数引起的线性与非线性不确定性问题,通过自适应神经网络对模型结构进行参数化近似. 结合自适应反推技术和李雅普诺夫稳定方法进行自适应控制器设计,能够实现控制目标,保证所得闭环系统的渐近稳定性. 为了探究同时存在模型不确定性和输入约束的情况下航天器相对运动的自适应控制设计,提出辅助控制系统来分析和解决输入约束的影响. 针对相对运动提出的自适应控制策略保证了闭环系统的稳定性,使得模型未知参数的自适应估计满足最终一致有界性. 对不同案例分析比较的数值仿真结果验证了提出控制方法的有效性.

9. 基于改进Transformer的结构化图像超分辨网络
吕鑫栋,李娇,邓真楠,冯浩,崔欣桐,邓红霞
浙江大学学报(工学版)    2023, 57 (5): 865-874.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.05.002
摘要   HTML PDF(pc) (1744KB)(383)   

针对现有的结构化图像超分辨重建算法大多只能解决特定单一种类的结构化图像超分辨问题,提出一种基于改进Transformer的结构化图像超分辨率网络(TransSRNet). 该网络利用Transformer的自注意力机制在空间序列中挖掘大范围的全局信息. 采用沙漏块结构搭建空间注意力单元,关注低分辨率空间和高分辨率空间在局部区域的映射关系,提取图像映射过程中的结构化信息,使用高效通道注意力模块对自注意力模块和空间注意力模块做特征融合. 在高度结构化CelebA、Helen、TCGA-ESCA 和TCGA-COAD数据集上的模型评估结果表明,相较于主流超分辨算法,TransSRNet整体性能表现更好. 在放大因子为8时,人脸数据集和医学峰值信噪比(PRNR)可以分别达到28.726、26.392 dB, 结构相似性(SSIM)可以分别达到0.844、0.881.

10. 基于Transformer和知识图谱的新闻推荐新方法
凤丽洲,杨阳,王友卫,杨贵军
浙江大学学报(工学版)    2023, 57 (1): 133-143.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.01.014
摘要   HTML PDF(pc) (1590KB)(379)   

为了增加新闻推荐的辅助信息并提高预测精度,提出基于Transformer和知识图谱的新闻推荐方法. 为了结合新闻语义信息和实体信息,利用自注意力机制获取新闻单词之间和新闻实体之间的联系,采用加法注意力机制捕捉单词和实体对新闻表示的影响. 考虑到用户对新闻的偏好具有时序性特点,引入Transformer以捕捉用户点击新闻间的关联信息及用户兴趣随时间的变化情况. 利用知识图谱中的高阶结构信息,融合候选新闻邻接实体,提升候选新闻嵌入向量所含信息的完整性. 在2个版本的MIND新闻数据集上与5个典型推荐方法的对比实验表明,注意力机制、Transformer和知识图谱的引入提高了算法在新闻推荐方面的表现.

11. 流化床垃圾焚烧炉烟气停留时间计算及预测
林晓青,应雨轩,余泓,李晓东,严建华
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (8): 1578-1587.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.08.012
摘要   HTML PDF(pc) (1591KB)(367)   

保证焚烧烟气在大于850 ℃区域内停留2 s以上是保证垃圾稳定燃烧和避免二次污染的重要途径,但目前只采用炉膛出口热电偶测温对其定性评估,难以定量计算和预测烟气在高温区域停留时间. 本研究基于热力学计算方法、运行参数关联性分析和多种机器学习算法(反向传播神经网络、循环神经网络、随机森林算法),对我国某典型生活垃圾循环流化床焚烧锅炉开展了烟气高温段(>850 ℃)停留时间计算、关键运行参数关联计算和停留时间预测模型构建等研究. 结果表明,炉膛温度、一二次风温度和压力等10个关键运行参数与高温烟气停留时间具有强关联性和预测性. 循环神经网络预测模型相对最优,其拟合度及准确性较反向神经网络、随机森林算法更高,均方根误差(MSE)为0.11626,预测值与真实值的平均绝对误差为1.174%. 本研究可以用于预测炉内高温区域烟气温度变化,为炉内焚烧工况优化和污染物减排超前调控提供支撑.

12. 程序表示学习综述
马骏驰,迪骁鑫,段宗涛,唐蕾
浙江大学学报(工学版)    2023, 57 (1): 155-169.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.01.016
摘要   HTML PDF(pc) (1100KB)(359)   

为了提高软件的开发效率,目前已出现应用人工智能技术进行智能化开发的趋势,如何理解程序语义是智能化开发中需要重点解决的问题. 针对该问题,出现了一系列程序表示学习的研究,程序表示学习可以自动地从程序中学习有用的特征,将特征表示为低维稠密向量,高效地提取程序语义并使用于相应的下游任务. 对程序表示学习的研究工作进行综述,介绍了主流的程序表示学习模型,包括基于图结构和基于token序列的程序表示学习框架. 展示了程序表示学习技术在缺陷检测、缺陷定位、代码补全等任务上的应用,总结了程序表示学习的常用工具集和测试集. 分析了程序表示学习未来需要应对的挑战.

13. 基于深度学习的中文字体风格转换研究综述
程若然,赵晓丽,周浩军,叶翰辰
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (3): 510-519, 530.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.03.010
摘要   HTML PDF(pc) (874KB)(354)   

根据中文字体风格转换研究发展的不同阶段进行方法分类,简要回顾传统方法,梳理分析深度学习方法. 介绍常用的公开数据集和评价标准. 分别从提高生成质量、增强个性化差异、减少训练样本数量和学习书法字体风格共4个方面展望未来研究.

14. 基于小世界理论的区块链Kademlia网络改进方法
赵越,赵赫,谭海波,余斌,俞望年,马志宇
浙江大学学报(工学版)    2024, 58 (1): 1-9.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2024.01.001
摘要   HTML PDF(pc) (1194KB)(351)   

针对当前区块链Kademlia网络研究中通常以牺牲安全性为代价提升可扩展性的问题,提出基于小世界理论的区块链Kademlia网络改进方法. 该方法遵循小世界理论的思想,提出置换扩容节点的概率公式,概率与节点间距离呈反比,节点置换次数和额外增加的节点数量可以根据实际情况灵活调整. 通过理论分析和实验验证,证明了采用该方法改造的网络能够达到最终的稳定状态. 实验结果显示,利用该方法将全网广播交易消息时须经历的传输层级减少了15.0%~30.8%,加快了定位节点的速率. 与其他改变网络结构的优化算法相比,该方法降低了网络的结构化程度,增强了网络的安全性.

15. 基于改进YOLOv3的印刷电路板缺陷检测算法
卞佰成,陈田,吴入军,刘军
浙江大学学报(工学版)    2023, 57 (4): 735-743.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.04.011
摘要   HTML PDF(pc) (1420KB)(349)   

针对现有基于深度学习的印刷电路板(PCB)缺陷检测算法无法同时满足精度和效率要求的问题,提出基于YOLOv3改进的AT-YOLO算法来检测PCB缺陷. 将主干网络替换为ResNeSt50,提高特征提取能力,减少参数量. 引入SPP模块,融合不同感受野的特征,丰富了特征的表达能力. 改进PANet结构替换FPN,插入SE模块提升有效特征图的表达能力,增加1组高分辨率特征图的输入输出,提升对小目标物体的敏感程度,检测尺度由3个增加到4个. 使用K-means算法重新聚类生成锚框尺寸,提高了模型的目标检测精度. 实验证明,AT-YOLO算法在PCB缺陷检测数据集上的精度均值AP0.5达到98.42%,参数量为3.523×107,平均检测速度为36帧/s,满足精度和效率的要求.

16. 基于多头自注意力的复杂背景船舶检测算法
于楠晶,范晓飚,邓天民,冒国韬
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (12): 2392-2402.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.12.008
摘要   HTML PDF(pc) (1335KB)(341)   

针对内河港口背景复杂、类间尺度差异大和小目标实例多的特点,提出基于多头自注意力机制(MHSA)和YOLO网络的船舶目标检测算法(MHSA-YOLO). 在特征提取过程中,基于MHSA设计并行的自注意力残差模块(PARM),以弱化复杂背景信息干扰并强化船舶目标特征信息;在特征融合过程中,开发简化的双向特征金字塔结构,以强化特征信息的融合与表征能力. 在Seaships数据集上的实验结果表明,与其他先进的目标检测方法相比,MHSA-YOLO拥有较好的学习能力,在检测精度方面取得97.59%的平均均值精度,MHSA-YOLO对复杂背景船舶目标和小尺寸目标的检测更有效. 基于自制数据集的实验结果表明,MHSA-YOLO的泛化能力强.

17. 遥感图像语义分割空间全局上下文信息网络
吴泽康,赵姗,李宏伟,姜懿芮
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (4): 795-802.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.04.019
摘要   HTML PDF(pc) (1135KB)(338)   

为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型.

18. 基于改进GhostNet-FCOS的火灾检测算法
张融,张为
浙江大学学报(工学版)    2022, 56 (10): 1891-1899.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.10.001
摘要   HTML PDF(pc) (2209KB)(332)   

针对现有火灾检测算法检测精度不佳和算法模型复杂度过高的问题,提出基于改进GhostNet-FCOS的火灾检测算法. 该算法以目标检测网络FCOS为基础,降低通道维数并选用GhostNet作为特征提取网络,以实现轻量化火灾检测算法. 引入动态卷积,在不增加网络宽度和深度的情况下优化主干网络的基础模块,提高对形态多变的火焰图像的特征提取能力. 增加空间注意力模块,优化网络空间特征的表达. 改进正负样本定义和回归损失函数,优化训练过程中算法模型对标注框内不同区域的关注程度. 在自建火灾数据集和公开数据集中的实验结果表明,该算法在检测精度和模型复杂度方面具有优势. 该算法在自建火灾数据集中的检测精度为90.9%,参数量为4.58×106,浮点计算量为31.45×109.

19. 自适应樽海鞘群算法求解考虑运输时间的柔性作业车间调度
牛昊一,吴维敏,章庭棋,沈微,张涛
浙江大学学报(工学版)    2023, 57 (7): 1267-1277.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.07.001
摘要   HTML PDF(pc) (1024KB)(332)   

针对考虑运输时间的柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为优化目标,提出自适应樽海鞘群算法. 设计基于随机密钥方法的3层编码方案,将编码的离散解空间连续化. 引入惯性权重评价跟随者之间的相互影响程度,增强算法的全局探索与局部搜索能力. 提出自适应更新领导者-跟随者种群数量策略,根据种群迭代状态对领导者和跟随者的数量进行自适应调整. 在邻域搜索中引入禁忌搜索策略,防止算法陷入局部最优. 通过基准算例测试,验证了算法的有效性和优越性,发现AGV数量对完工时间的影响符合边际效应递减的规律.

20. 基于改进强化学习的多智能体追逃对抗
薛雅丽,叶金泽,李寒雁
浙江大学学报(工学版)    2023, 57 (8): 1479-1486.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.08.001
摘要   HTML PDF(pc) (1158KB)(329)   

针对多智能体追逃问题,提出基于优先经验回放和解耦奖励函数的多智能体强化学习算法. 将多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)和双延迟-确定策略梯度算法(TD3)相结合,提出多智能体双延迟-确定策略梯度算法(MATD3). 针对多智能体追逃问题中奖励函数存在大量稀疏奖励的问题,提出利用优先经验回放方法确定经验优先度以及采样高价值经验. 设计解耦奖励函数,将奖励函数分为个体奖励和联合奖励以最大化全局奖励和局部奖励,提出DEPER-MATD3算法. 基于此算法设计仿真实验,并与其他算法对比,实验结果表明,该算法有效解决了过估计问题,且耗时相比MATD3算法有所减少. 在解耦奖励函数环境下该算法训练的追击者的全局平均奖励升高,追击者有更大的概率追击到逃逸者.