应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.     

考虑建模误差的小型飞行器导航制导控制器设计

由于传统小型飞行器导航制导控制器对于飞行器的飞行状况调查完善度较低,数据收集力度较小,勘查条件较少.因此,本文基于建模误差设计了一种新的小型飞行器导航制导控制器.建立控制器结构,完善数据内部操作结构,获取相关性参数,并根据动力学模型,深入分析控制器数据,整合获取的信息,综合控制器设计优化算法,实现对小型飞行器导航制导控制器流程的设计.实验结果表明,相较于传统小型飞行器导航制导控制器,本文提出的设计能够在一定程度上控制数据设计的具体流向,掌控基础数据状态,具备较高的控制器反应灵敏度,且操作消耗时间较短,能够提供更为优质的系统服务.     

基于有限元的低成本塔桅设计及承载能力分析

为研究铁塔公司发布的最新《低成本铁塔标准图集V1.0》的共享改造能力,文章选取了单斜撑三管塔0.65 kN/m2基本风压下的系列塔图,从各塔段的主管应力比和塔顶位移角两个角度,考虑新增天线设备、馈线、爬梯荷载,以及天线设备之间的相互遮挡,利用有限元软件SAP2000对每种塔型进行了常规设计分析和改造增载后的研究分析.由分析结果可知,每种塔型均有可共享改造能力,且随着塔身高度的增加,共享改造的能力逐渐降低.     

变压器内部故障在线检测方法仿真及误差分析

为研究变压器内部故障在线检测方法的有效性及抗干扰性,搭建实际变压器的非线性三维有限元模型.对变压器常见几种类型的内部故障进行详细的结构仿真,通过"场-路耦合法"构建各类型故障的ΔV-I1轨迹.同时,通过对正常绕组的测量信号设置一定的误差,构建了考虑测量误差时的误差轨迹.在此基础上,将正常时的标准轨迹、误差轨迹和各种类型的故障轨迹进行对比分析,通过对ΔV-I1轨迹特征差异的定性分析与定量计算,验证该方法在实际应用中的有效性,总结判断各类型故障的规则,同时针对测量误差所造成的干扰提出了建议.     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

自重湿陷性黄土地基预钻孔浸水处理的可靠度设计方法

为解决传统预浸水法存在的浸水时间长、浸水处理范围难以确定等不足,基于土体中水分运移规律,依据可靠度理论、极限状态设计方法及复合 Poisson 过程原理,提出一种消除黄土湿陷性的处理浸水方法——预钻孔浸水法。给出了利用预钻孔浸水法对自重湿陷性黄土地基进行浸水时,水平向及竖直向浸水影响范围的确定模型;在此基础上结合达西定律给出了浸水孔设计参数如孔深、孔间距及浸水孔个数的确定方法。结合铜川某工程,设计进行了现场预钻孔浸水试验,对该方法的合理性进行了验证,并通过现场钻探、现场勘探、室内湿陷性试验等方法对该方法的处理效果进行了评价。该浸水方法具有浸水时间短、浸水影响范围可根据浸水孔布设进行控制等优点,且浸水处理效果良好,完全符合施工要求。     

SIL验证与安全仪表系统的优化设计

安全仪表功能(SIF)回路是为了降低特定场景的安全风险而设置的,定级报告中SIF回路的功能描述是工艺设计的完整逻辑要求,包含关键动作及附件动作。安全完整性等级(SIL)验证属于概率学领域研究范畴,影响失效率的因素多且复杂。如果SIL验证无法通过,将造成大量的设计变更,浪费工程投资,影响工期。设计人员应关注SIL定级报告中关键动作的识别、要求平均失效概率以及SIF回路架构的约束。按照文中方法优化测量元件、逻辑控制器、执行元件及辅助元件的设计,可增加通过验证的概率。在没有预验证及安全要求规格书时,可以参考文中典型可通过SIL验证的SIF回路的经验架构进行优化设计,以减少工程变更。     

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.     

机器翻译译文质量估计综述

机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。