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1. 基于隧道掘进机掘进过程的岩体状态感知方法
张娜,李建斌,荆留杰,杨晨,陈帅
浙江大学学报(工学版)    2019, 53 (10): 1977-1985.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.10.015
摘要   HTML PDF(pc) (1117KB)(1295)   

针对现有技术无法预先、实时获取隧道掘进机(TBM)掌子面岩体状态参数的问题,提出基于TBM掘进过程监测的岩体状态感知方法. 以吉林引松供水工程TBM施工隧道为依托,分析TBM掘进过程中掘进参数的变化规律,建立TBM掘进参数与岩体参数数据库,研究TBM设备参数和在掘岩体参数之间的相互关系. 分别采用分步回归和聚类分析的方法建立岩机关系模型,利用监测TBM掘进参数实时感知岩石强度、体积节理数和围岩等级等参数. 以石灰岩和花岗岩地层为例,对TBM在掘岩体参数的预测值与实际值进行对比. 结果表明,利用提出的岩体状态感知方法预测的岩石抗压强度UCS和体积节理数与实际值的误差小于18%,预测当前围岩等级与实际岩体状态基本一致,验证了研究结果的准确性.

2. 转子分段斜极对永磁同步电机电磁噪声的削弱影响
徐珂,应红亮,黄苏融,张琪
浙江大学学报(工学版)    2019, 53 (11): 2248-2254.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.11.024
摘要   HTML PDF(pc) (982KB)(857)   

为了削弱由齿谐波引起的电磁力谐波从而有效抑制电机的电磁噪声,推导转子分段斜极的径向电磁力波的解析式,分析分段斜极对永磁同步电机电磁噪声的抑制机理,讨论不同斜极分段数与削弱的齿谐波阶次之间的关系. 基于MANATEE仿真平台,对48槽8极永磁同步电机进行不同斜极分段数下的径向电磁力波和电磁噪声仿真分析,得到斜极分段前后主要阶次的径向电磁力谐波在不同斜极分段数下的变化规律,分析分段斜极对电磁噪声的影响. 研究结果表明:当齿谐波阶次为分段数的整数倍时,转子斜极无法削弱该阶齿谐波;当为非整数倍时,该阶次的齿谐波可以得到有效抑制,电磁噪声明显下降. 样机的实测噪声与仿真结果基本吻合,验证了转子分段斜极降低电机噪声的机理及仿真分析的正确性.

3. 基于多向电磁力的永磁同步电机电磁噪声分析
王宇,郝志勇,郑康,郑旭,邱毅
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (12): 2286-2293.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.12.002
摘要   HTML PDF(pc) (2149KB)(777)   

针对电机电磁噪声分析中主要关注径向电磁力而忽略电磁力分量,造成分析精度不准确的问题,对某8极24槽车用永磁同步驱动电机进行电磁仿真分析,得到电机磁场以及电磁力分布. 在电机定子模型上分别单独加载径向电磁力和综合加载径向、切向及轴向三向电磁力,对比分析电磁噪声. 采用边界元法计算电机电磁噪声,通过试验验证仿真分析的准确性. 建立电机参数化结构模型,分析不同定子槽口宽度和磁体圆角半径对径向和切向电磁力以及电磁噪声的影响. 结果表明,切向电磁力对电磁噪声有一定程度的影响,且加载径向、切向及轴向电磁力的电机定子模型更加真实可靠;合理减小定子槽宽和磁铁圆角半径可以有效降低电机电磁噪声.

4. 基于多尺度分解和深度学习的锂电池寿命预测
胡天中,余建波
浙江大学学报(工学版)    2019, 53 (10): 1852-1864.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.10.002
摘要   HTML PDF(pc) (3701KB)(713)   

针对目前的剩余寿命预测(RUL)方法存在模型适应性差及预测不准确等问题,提出多尺度深度神经网络的锂电池健康退化预测模型. 通过经验模态分解(EEMD)方法和相关性分析(CA),将采集到的锂电池能量数据分解为主趋势数据和波动数据;采用深度置信网络(DBN)和长短期记忆网络(LSTM),分别对主趋势与波动数据进行建模;将DBN与LSTM预测结果进行有效集成,得到锂电池的健康预测结果. 实验结果表明,利用该方法能够有效地对锂电池的健康趋势进行拟合,得到准确的RUL预测结果,性能优于其他典型的预测方法.

5. 类脑研究:为人类构建超级大脑
吴朝晖
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (3): 425-426.  
摘要   HTML PDF(pc) (409KB)(695)   

类脑研究是世界各大国间竞争博弈的战略重点,正进一步促成脑科学与计算机等多种学科的交叉融合,带动新一轮的科技革命,以信息手段加速人类对大脑的认知、模拟及融合,有望为人类构建能力强大的“超级大脑”.

6. 基于机器视觉的垃圾自动分类系统设计
康庄,杨杰,郭濠奇
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (7): 1272-1280.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.07.004
摘要   HTML PDF(pc) (1333KB)(669)   

为了提高垃圾分类过程中前端收集的工作效率,基于机器视觉技术设计垃圾自动分类系统. 设计制作垃圾分类的硬件设备,主要包括可回收和不可回收2个箱体;针对垃圾数据集较少的问题,提出基于Inception v3网络特征提取模型和迁移学习相结合的垃圾种类识别方法,在自建的垃圾数据集上进行训练和测试. 结果显示,利用该方法可以准确地对垃圾种类进行识别,平均准确率达到0.99;将训练好的模型部署在树莓派3B+上,在制作的实物垃圾桶上进行测试,系统稳定后,平均完成一次分类回收的时间为0.95 s. 实验表明,该系统能够有效地进行垃圾种类的识别和完成垃圾的分类回收.

7. 基于图卷积神经网络的城市交通态势预测算法
闫旭,范晓亮,郑传潘,臧彧,王程,程明,陈龙彪
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (6): 1147-1155.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.06.011
摘要   HTML PDF(pc) (916KB)(657)   

为了实时准确地预测城市交通流量,提高城市交通态势感知和预测准确度,提出一种改进的时空图卷积深度神经网络算法:基于自由流动可达矩阵的时空图卷积深度神经网络(FAST-GCN). 利用图卷积神经网络有效表达城市复杂路网的结构特性,引入自由流动可达矩阵来挖掘复杂路网的时空依赖性,从而提高交通态势预测准确度;对交通流速及站点地理位置数据进行数据预处理;在现有的时空图卷积深度神经网络算法的基础上,增加基于自由流动可达矩阵的图卷积模块,以有效挖掘城市交通路网的独特空间特征;通过一个全连接的输出层输出交通流预测结果;在真实世界数据集PeMS上对算法效果进行验证. 结果表明,采用提出的FAST-GCN算法能够有效获取交通路网独特的物理特性,从而捕获交通数据的时空依赖性,优于时空图卷积(STGCN)等基线算法,其在45 min的预测准确率最好可提高5.656%;相比基线模型,所提算法能够适应大规模路网的交通流预测,且具有可扩展性.

8. 基于全局?局部特征和自适应注意力机制的图像语义描述算法
赵小虎,尹良飞,赵成龙
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (1): 126-134.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.01.015
摘要   HTML PDF(pc) (1697KB)(614)   

为了探究图像底层视觉特征与高层语义概念存在的差异,提出可以确定图像关注重点、挖掘更高层语义信息以及完善描述句子的细节信息的图像语义描述算法. 在图像视觉特征提取时提取输入图像的全局-局部特征作为视觉信息输入,确定不同时刻对图像的关注点,对图像细节的描述更加完善;在解码时加入注意力机制对图像特征加权输入,可以自适应选择当前时刻输出的文本单词对视觉信息与语义信息的依赖权重,有效地提高对图像语义描述的性能. 实验结果表明,该方法相对于其他语义描述算法效果更有竞争力,可以更准确、更细致地识别图片中的物体,对输入图像进行更全面地描述;对于微小的物体的识别准确率更高.

9. 形状记忆聚合物在4D打印技术下的研究及应用
郝天泽,肖华平,刘书海,谷建峰
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (1): 1-16.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.01.001
摘要   HTML PDF(pc) (3769KB)(587)   

为了打破传统3D打印的静止约束,增加打印结构的可变形性和可设计性,4D打印的相关研究逐渐兴起. 综述了4D打印技术的发展和原理,总结了熔融沉积技术、立体光固化成型技术、聚合物喷射技术和直写技术这4种常见的打印方式的工作方式以及它们对材料的不同需求. 从外界不同激励的角度,对形状记忆聚合物的变形方式、机理及回复程度等进行分析与总结,对形状记忆聚合物目前存在的关键科学难点和未来的发展方向进行总结. 使用形状记忆聚合物的4D打印形状记忆智能结构在微创生物医学、机器人、柔性电子制造等研究领域已经有了应用,并表现出良好前景.

10. 基于多时间尺度相似性的涡扇发动机寿命预测
许昱晖,舒俊清,宋亚,郑宇,夏唐斌
浙江大学学报(工学版)    2021, 55 (10): 1937-1947.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.10.016
摘要   HTML PDF(pc) (1382KB)(556)   

针对传统相似性方法在提取健康指标和相似性匹配上存在的不足,提出结合自编码器神经网络的基于多时间尺度健康指标相似性的预测方法(AE MTS-HI). 采用自编码器从状态监测数据中提取表征发动机退化状态的健康指标,降低提取过程非线性信息的损失. 将测试退化轨迹长度的波动纳入考量,针对性地设计多时间尺度的健康指标进行相似性匹配. 这不仅可以克服单一时间尺度匹配导致的精度限制,而且可以提高预测的鲁棒性. 在涡扇发动机的公开数据集上验证所提方法的性能. 结果表明,利用该方法能够显著提升剩余使用寿命(RUL)的预测精度,为预知维护提供有力支撑.

11. 基于动态任务迁移的近数据处理方法
华幸成,刘鹏
浙江大学学报(工学版)    2019, 53 (12): 2348-2356.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.12.012
摘要   HTML PDF(pc) (1048KB)(533)   

为了应对大数据应用中数据移动对系统性能和能耗造成的负面影响,基于3D存储器集成存储与逻辑电路的特点和MapReduce模型的并发特性,提出一种基于动态任务迁移的近数据处理(NDP)方法. 对MapReduce应用的工作流解耦以获取核心计算任务,提供迁移机制将计算任务动态迁移到NDP单元中;采用原子操作优化数据访问,从而大幅度减少数据移动. 实验结果表明,对于MapReduce应用,提出的近数据处理方法将75%的数据移动约束在存储单元内部,有效减少了主处理单元与存储单元之间的数据移动. 与目前最先进的工作相比,所提方法在系统性能和系统能效上分别有70%和44%的提升.

12. 基于深度学习的多载波系统信道估计与检测
汪周飞,袁伟娜
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (4): 732-738.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.04.012
摘要   HTML PDF(pc) (1007KB)(532)   

为了提升滤波器组多载波(FBMC)系统的通信质量,针对符号检测与信道估计问题,研究系统框架和虚部干扰问题,提出基于深度学习的FBMC系统信道估计与检测方法. 搭建完整的FBMC-偏移正交幅度调制(OQAM)系统与深度学习模型结合的仿真系统,设计接收数据的特征与标签处理;采用ResNet-DNN神经网络对信道符号检测模块建模,改进原模型网络结构和优化模型参数,和传统的分类器相比,提高了符号检测的准确性;采用CNN+NN模型对信道估计、均衡、符号检测模块进行建模和集成,理论分析和仿真结果表明,新方法的抗噪声能力、鲁棒性和误比特率(BER)性能均优于正交频分复用(OFDM)系统和基于导频估计的FBMC系统性能.

13. 基于模式识别和集成CNN-LSTM的阵发性房颤预测模型
杨萍,王丹,康子健,李童,付利华,余悦任
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (5): 1039-1048.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.05.023
摘要   HTML PDF(pc) (1051KB)(488)   

为了适用于长期心电监护和ICU等实时性、数据密集型应用场合,提出可在8 Hz采样频率的1 min心电图(ECG)片段上提前45 min预测阵发性房颤(PAF)发作的实时预测模型. 采用概率符号化模式识别方法,在降采样后的ECG序列上提取出1 min窗口内的模式转移特征,降低模型的计算量和对存储空间的需求,确保实时预测的效果. 提出卷积神经网络(CNN)和长短-期记忆网络(LSTM)的混合模型(CNN-LSTM),用于提取模式转移特征内隐含的局部空间特征和时间依赖特征. 为了提升模型泛化能力,构建基于CNN-LSTM的集成分类器. 采用Spark Streaming技术完成对ECG流式数据的读、写和计算,实现数据和模型之间的低延迟通信. 所提模型在公开数据集上的准确率、灵敏度和特异度分别为91.26%、82.21%、95.79%. 模型处理总延迟平均为2 s,满足实时PAF预测需求.

14. 采用卷积自编码器网络的图像增强算法
王万良,杨小涵,赵燕伟,高楠,吕闯,张兆娟
浙江大学学报(工学版)    2019, 53 (9): 1728-1740.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.09.012
摘要   HTML PDF(pc) (2256KB)(476)   

将图像增强方法低光网络(LLNet)应用于实际场景下的彩色图像时会产生大量冗余参数,为此基于LLNet提出卷积自编码器网络(CAENet)的图像增强方法. 将LLNet方法中的低光处理模块与网络训练衔接在一起;采用卷积网络代替传统自编码器的编码和解码方式. 实验结果表明:CAENet能够有效节约时间成本,减少网络参数,使网络训练更加高效,得到更好的图像低维表示. 在Corel5k数据集上的实验效果表明,CAENet在减少网络参数的同时,能有效提高图像光感和色感;在高分辨率数据集上的实验结果表明,针对图像细节方面,CAENet能够保留细节不失真;针对含噪低光图像,CAENet能在增强图像的同时达到去噪的效果,证明CAENet具有较强的鲁棒性.

15. 基于注意力机制的车辆运动轨迹预测
刘创,梁军
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (6): 1156-1163.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.06.012
摘要   HTML PDF(pc) (972KB)(471)   

基于经典的Convolutional Social LSTM轨迹预测算法,提出一种全新的采用注意力机制的车辆运动轨迹预测算法. 引入横向注意力机制对邻居车辆赋予不同的权重,将车辆历史轨迹经由LSTM得到的特征作为全局特征,通过卷积池化提取轨迹特征作为局部特征,将两者融合作为整体邻居特征信息,用于轨迹预测. 对用于传统轨迹预测的Encoder-Decoder框架进行改进,引入关于历史位置的纵向注意力机制,使得预测的每一时刻都能使用与当前时刻最相关的历史信息. 在NGSIM提供的US101和I80数据集进行验证,结果表明:提出的轨迹预测算法相比其他算法能更精确地预测车辆未来轨迹.

16. 仿翠鸟水空跨介质航行器设计与入水分析
云忠,温猛,罗自荣,陈龙
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (2): 407-415.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.02.023
摘要   HTML PDF(pc) (1660KB)(471)   

为了满足水空跨介质航行器的推进需求,精简其动力系统,仿翠鸟设计由单一动力源驱动的水空跨介质航行器. 通过计算流体力学(CFD)软件仿真分析入水高度、入水角度和航行器密度等关键影响因素对航行器入水速度、深度和冲击加速度等动力学性能的影响,并与自然界翠鸟的入水性能进行对比. 结果表明:在入水角度一定时,增加入水高度将导致航行器所受的冲击加速度增量与入水深度增量的比值增大,从而提高相同条件下对结构强度的要求;在一定范围内航行器密度的增加有利于降低对结构强度的要求;当入水角度约为45°~60°时,所需结构强度最低. 在入水深度满足要求的情况下,应适当增大航行器的密度、减小入水高度,且航行器的最佳入水角度为45°~60°.

17. 基于优化DeepSort的前方车辆多目标跟踪
金立生,华强,郭柏苍,谢宪毅,闫福刚,武波涛
浙江大学学报(工学版)    2021, 55 (6): 1056-1064.   DOI: 10.3785/j.issn.1008.973X.2021.06.005
摘要   HTML PDF(pc) (1014KB)(468)   

为了提升自动驾驶汽车对周边环境的感知能力,提出优化DeepSort的前方多车辆目标跟踪算法. 采用Gaussian YOLO v3作为前端目标检测器,基于DarkNet-53骨干网络训练,获得专门针对车辆的检测器Gaussian YOLO v3-vehicle,使车辆检测准确率提升3%. 为了克服传统预训练模型没有针对车辆类别的缺点,提出采用扩增后的VeRi数据集进行重识别预训练. 提出结合中心损失函数与交叉熵损失函数的新损失函数,使网络提取的目标特征有更好的类内聚合以及类间分辨能力. 试验部分采集不同环境的实际道路视频,采用CLEAR MOT评价指标进行性能评估. 结果表明,与基准DeepSort YOLO v3相比,跟踪准确度提升1%,身份切换次数减少4%.

18. Ti6Al4V的激光选区熔化单道成形数值模拟与实验验证
向羽,张树哲,李俊峰,魏正英,杨理想,姜立昊
浙江大学学报(工学版)    2019, 53 (11): 2102-2109.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.11.007
摘要   HTML PDF(pc) (1629KB)(467)   

对于Ti6Al4V材料的激光选区熔化(SLM)成形工艺,基于离散元方法(DEM)建立粉末颗粒随机分布的三维介观模型.采用流体体积法(VOF)对SLM成形过程的三维自由表面进行动态追踪;考虑TC4颗粒随机分布的粉床、随温度呈非线性变化的热物性参数、熔池自由液面演化、由温度梯度引起的表面张力以及蒸发作用;通过数值模拟研究激光与粉末颗粒相互作用过程中的传热、熔化、流动、凝固等过程. 结果表明,由温度梯度及表面张力梯度产生的马兰戈尼对流是影响熔池内部传热传质和熔池三维形貌的主要因素;线能量密度(LED)与马兰戈尼对流的强度呈正相关,当LED=92.9~183.0 J/m时,单道表面质量较优. 通过单道成形实验对熔池与熔道的三维尺寸与形貌进行观察分析,有效验证了数值模拟的正确性.

19. 复杂背景下的小目标检测算法
郑浦,白宏阳,李伟,郭宏伟
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (9): 1777-1784.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.09.014
摘要   HTML PDF(pc) (1443KB)(440)   

提出一种改进的多类别单阶检测器(SSD)算法. 借鉴特征金字塔算法的思想,将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合,同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量. 在网络结构中增加裁剪-权重分配网络(SENet),对每层的特征通道进行权重分配,提升有用的特征权重并抑制无效的特征权重. 为了增强网络的泛化能力,对训练数据集进行一系列增强处理. 实验结果表明,改进后的算法在VOC数据集(07+12)上的检测效果良好,平均精度均值为80.4%,比改进前的算法提高了2.7%;在COCO数据集(2017)上的平均精度均值为42.5%,比改进前的算法提高了2.3%. 所提算法能够准确检测出不小于16×16像素的目标.

20. 融合用户信任和影响力的top-N推荐算法
张雪峰,陈秀莉,僧德文
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (2): 311-319.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.02.012
摘要   HTML PDF(pc) (946KB)(432)   

针对现有基于信任的推荐方法通常直接利用社交网络的二值信任关系来提高推荐质量,较少考虑用户间信任强度的差异和潜在影响的问题,提出结合用户信任和影响力的混合推荐算法进行top-N项目推荐. 采用自动编码器对用户行为进行无监督的初始特征优化,将高维、稀疏的用户行为压缩成低维、稠密的用户及项目特征向量;提出融合用户交互信息、偏好度和信任的新型信任度量模型,发掘社交网络中用户间的隐含信任关系,重构社会信任网络;将社会信任网络的拓扑结构和用户的交互信息融入结构洞算法,通过改进的结构洞算法来识别网络中的影响力用户,提高top-N项目推荐性能. 实验在FilmTrust、Epinions、Ciao这3个标准数据集上进行对比验证,实验结果证明了所提算法的有效性.