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1. 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)(799)   

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.

2. 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)(749)   

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.

3. 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)(721)   

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”.

4. 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)(680)   

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.

5. 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)(623)   

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.

6. 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)(578)   

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%.

7. 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)(575)   

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.

8. 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)(538)   

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.

9. 基于区块链的车联网数据安全共享方案
刘雪娇,殷一丹,陈蔚,夏莹杰,许佳丽,韩立东
浙江大学学报(工学版)    2021, 55 (5): 957-965.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.05.016
摘要   HTML PDF(pc) (1276KB)(522)   

针对传统车联网(IoV)数据易被篡改、访问控制不够灵活的问题,提出基于区块链和带权密文策略属性基加密的车联网数据安全共享方案. 该方案由路侧单元共同维护区块的生成、验证和存储,实现分布式数据存储,保证数据不可篡改;基于属性对链上数据进行访问控制,保证只有授权的访问者才能访问数据内容;针对车联网场景下多实体、多角色的数据共享需求,通过挖掘车联网数据访问角色间属性权限的关联关系,构造基于多属性的层级访问策略制定方法,简化访问控制策略的复杂度. 实验分析表明,该方案能够实现对车联网数据的安全存储与灵活访问控制,所构建的层级访问策略制定方法能够有效降低车辆的计算和传输开销,满足车联网场景下多实体、多角色的访问需求.

10. 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)(501)   

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.

11. 面向高速公路抛洒物检测的动态背景建模方法
夏莹杰,欧阳聪宇
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (7): 1249-1255.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.07.001
摘要   HTML PDF(pc) (1099KB)(479)   

针对高速公路抛洒物检测中传统的固定背景建模方法容易因开放环境变化产生大量的前景噪声,动态背景建模方法容易因抛洒物的静止特性导致前景对象快速融入背景,提出基于背景分离高斯混合模型(BS-GMM)的动态背景建模方法. 该方法对传统高斯混合模型的背景划分和模型匹配方法进行改进,设计基于像素点的高斯分布背景模型权值的衰减状况进行背景建模和背景更新的方法,既能减少开放环境大量环境噪声的影响,也能对抛洒物快速进入静止状态后的准确检测,在计算性能上能够达到实时检测的效果. 实验结果证明,BS-GMM方法在抛洒物检测过程中产生的噪声数量比其他方法少,且对静止超过20 s的物体能够作为前景目标提取,因此能够有效地应用于高速公路抛洒物的准确识别.

12. 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)(474)   

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.

13. 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)(464)   

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.

14. 基于图神经网络的地表水水质预测模型
许佳辉,王敬昌,陈岭,吴勇
浙江大学学报(工学版)    2021, 55 (4): 601-607.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.04.001
摘要   HTML PDF(pc) (750KB)(449)   

针对水质数据在时间和空间维度上的复杂依赖关系,提出基于图神经网络(GNN)的地表水水质预测模型. 该模型采用GNN建模地表水水质监测站点在空间上的复杂依赖关系,使用长短时记忆网络(LSTM)建模水质指标序列在时间上的复杂依赖关系,将编码结果输入到解码器中得到预测输出. 实验结果表明,与时间序列分析方法、通用回归方法和一般深度学习方法相比,该模型能够实现23.3%、26.6%和14.8%的性能提升.

15. 基于点线特征的快速视觉SLAM方法
马鑫,梁新武,蔡纪源
浙江大学学报(工学版)    2021, 55 (2): 402-409.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.02.021
摘要   HTML PDF(pc) (1768KB)(428)   

为了提高RGB-D相机同时定位与地图构建(SLAM)系统在弱纹理场景下的定位精度和鲁棒性,提出快速的基于点线特征的SLAM方法. 在非关键帧的追踪过程中,基于描述子进行点特征匹配,基于几何约束进行线特征匹配;当插入新的关键帧时,计算线特征描述子以完成关键帧间的线特征匹配,并利用线特征三角化算法生成地图线. 通过降低线特征匹配过程运算量来提高SLAM系统的实时性. 此外,利用线特征的深度测量信息构造虚拟右目线段,并提出新的线特征重投影误差计算方法. 在公开数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2等主流方法相比,所提算法提高了RGB-D SLAM系统在弱纹理场景下的定位精度;与传统点线特征结合的SLAM方法相比,所提算法的时间效率提高了约20%.

16. 基于视觉-磁引导的无人机动态跟踪与精准着陆
赵燕伟,张健,周仙明,吴耿育
浙江大学学报(工学版)    2021, 55 (1): 96-108.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.01.012
摘要   HTML PDF(pc) (2881KB)(427)   

针对无人机通过视觉对地面动态目标跟踪过程中视角固定易丢失目标,以及在着陆过程中由于成像畸变严重、画面不稳定导致定位精度差的问题,提出随动视觉跟踪的跟踪控制策略和基于视觉联合磁引导的获取无人机高精度相对位姿的方法. 在跟踪过程中,设计新型信标图案供无人机进行视觉识别获取目标的方位,识别速度可以达到5 ms/帧,通过随动视觉跟踪完成实时跟踪. 在着陆过程中,在动态目标上设置磁源,利用无人机检测磁场特性并通过BP神经网络解算相对位置;在信标图案内设置平行线特征,用于近镜头时辅助视觉解算相对角度. 在获取无人机相对位姿后,进行相应的运动控制即可完成着陆. 实验结果表明,跟踪过程稳定可靠,抗干扰能力强;着陆精度高,着陆误差小于2 cm.

17. 高压低成本大容量高压储氢
郑津洋
浙江大学学报(工学版)   
摘要   PDF(pc) (1031KB)(421)   
为了实现高压氢气的安全、高效、经济储存,从基础研究、检验检测、规范标准、产品创新等方面全链条开展研究。高压氢脆机理研究。高压氢系统检测能力建设。高压储氢技术标准化。高压储氢装备创新研发。高压临氢环境用新材料研发。高压储氢装备安全附件研发。
18. 基于一维卷积神经网络的螺旋铣刀具磨损监测
汪海晋,尹宗宇,柯臻铮,郭英杰,董辉跃
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (5): 931-939.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.05.010
摘要   HTML PDF(pc) (1147KB)(421)   

基于传统机器学习的螺旋铣刀具磨损监测方法需要复杂的特征提取和丰富的经验知识,不同磨损阶段具有相同的错误分类代价,针对这些问题,结合电流信号一维性特点,提出基于一维卷积神经网络(1D CNN)和代价敏感学习的螺旋铣刀具磨损监测方法. 采集机器人螺旋铣末端执行器主轴、公转轴和进给轴电流作为监测信号,并采用滑动窗口法进行样本划分,在降低网络容量的同时增加样本数量和多样性;在网络损失函数中引入代价矩阵并增加急剧磨损阶段的错误分类代价,使得1D CNN具有代价敏感性;直接将电流时域信号输入1D CNN,网络可以自动提取刀具磨损特征,并将特征提取和不同磨损阶段分类融合在一起. 试验结果表明,在机器人螺旋铣系统中,该方法的刀具磨损监测准确率为99.29%,在急剧磨损阶段的查全率为99.60%.

19. 基于自适应阈值的DDoS攻击态势预警模型
罗逸涵,程杰仁,唐湘滟,欧明望,王天
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (4): 704-711.   DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.04.009
摘要   HTML PDF(pc) (973KB)(415)   

为了准确识别分布式拒绝服务(DDoS)攻击态势预警级别,研究DDoS攻击态势预警技术,设计DDoS攻击态势预警模型逻辑结构,定义区域网络安全脆弱性因子(SVF). 基于长短时记忆(LSTM)网络流量预测模型和区域网络安全脆弱性因子,提出基于动态自适应阈值的DDoS攻击态势预警模型. 提取IP数据包统计特征(IPDCF),使用LSTM预测模型对IPDCF序列建模,对正常流进行预测. 根据预测结果和SVF实时动态地计算预警阈值和预警区间,基于预警阈值和预警区间设定态势预警级别. 实验结果表明,利用该模型能够实时、有效地预警DDoS攻击态势,准确地识别DDoS攻击态势安全级别.

20. 离心超重力实验:探索多相介质演变的革命性手段
陈云敏
浙江大学学报(工学版)    2020, 54 (4): 631-632.  
摘要   HTML PDF(pc) (408KB)(400)   

与常重力相比,超重力实验具有时空缩尺和相物质分离加速效应. 建造高离心加速度、大容量、高时空稳定性的离心机,是离心超重力实验的装备基础及发展趋势. 多相介质相物质运动的非线性超重力效应,严重制约离心超重力实验科学的发展. 通过离心机搭载机载实验装置,离心超重力实验的研究领域不断拓宽.