融合语义标签和噪声先验的图像生成

针对现有生成模型难以直接从复杂语义标签生成高分辨率图像的问题,提出了融合语义标签和噪声先验的生成对抗网络(SLNP-GAN)。首先,直接输入语义标签(包含形状、位置和类别等信息),使用全局生成器对其进行编码,并结合噪声先验来学习粗粒度的全局属性,初步合成低分辨率图像;然后,基于注意力机制,使用局部细化生成器来查询低分辨率图像子区域对应的高分辨率子标签,获取细粒度信息,从而生成纹理清晰的复杂图像;最后,采用改进的引入动量的Adam算法(AMM)算法来优化对抗训练。实验结果表明,与现有方法text2img相比,所提方法的像素精确度(PA)在COCO_Stuff和ADE20K数据集上分别提高了23.73%和11.09%;相较于Adam算法,AMM算法收敛速度提升了约一倍,且损失值波幅较小。可见,SLNP-GAN能高效地获取全局特征和局部纹理,生成细粒度、高质量的图像。     

多约束条件下金刚石圆锯片结构优化研究

基于序列响应面模型和混合优化算法相结合的方式,提出一种在复杂载荷条件下降低金刚石圆锯片锯切噪声的优化方法。建立了多变量、多约束条件下金刚石圆锯片结构优化的数学模型,经计算得到了满足刚度要求的优化圆锯片。通过数学统计分析,获得了尺寸参数对锯片的声学、变形以及应力等性能影响规律。根据结果制备了金刚石圆锯片,锯切实验表明优化锯片能够有效的降低噪声,表明这种方法可为锯片或此类结构的声学优化研究提供新的方向和参考依据。     

基于汽车油箱振动噪声控制的隔振优化设计

介绍基于汽车油箱振动噪声控制的隔振优化设计。根据油箱和车身动刚度实测数据及振动传递损失率要求,确定油箱隔振垫静刚度的设计目标值为50 N·mm~(-1);利用仿真分析得到油箱隔振垫结构优化方案,并进行样件的单品静刚度测试,对比分析设计的准确性。整车NVH测试结果表明,油箱隔振垫结构优化后隔振效果较好。     

运行核电厂堆芯吊篮壳型振动特性研究

反应堆堆芯吊篮的振动反映了吊篮及相关堆内构件的振动情况与设备稳定性，是评估反应堆安全运行的重要依据。本文采用中子噪声技术和信号时频域分析方法，重点研究了堆芯吊篮壳型振动特性，通过分析某核电厂特定机组近几年的监测数据，获得堆芯吊篮壳型振动模态参数的变化趋势。结果表明，在每个燃料周期内，吊篮壳型振动频率有逐渐变小趋势，每经历一次大修后，振动中心频率基本恢复至上一个燃料循环的初始振动频率处。研究结果有助于了解堆芯吊篮在多个燃料循环周期内壳型振动的特性和成因，为堆芯吊篮早期故障诊断奠定基础。      

结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。     

基于CNN的塑料光纤信道解码技术研究

为降低塑料光纤中放大自发发射噪声对解码信号的影响,应用卷积神经网络实现塑料光纤信道解码器,并设计三个TInception类型网络。将TanH非线性激活函数应用于解码器网络第一层,将设计的TInception2应用于解码器网络第二层,可提升训练效率,便于从塑料光纤信号中捕获多样且抽象的信号特征,增强模型的特征表达能力。经仿真,本塑料光纤信道解码器在非对称X～2噪声信道、非对称高斯噪声信道、加性高斯白噪声信道上,对于硬判决和软判决,Q因子为5.75时,信号误码率分别为0.082 72、0.000 64、0.007 26、0.001 23、0.006 27和0.001 34,均低于传统Viterbi光纤信道解码器和反馈神经网络解码器。