基于数据质量评价的目标估计

针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题，提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法，对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价，并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重，从而减少人工干预，提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。     

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。     

窄带SAW滤波器在频率合成中的应用

频率合成技术是电子对抗与电子系统实现高性能指标的关键,频率合成器的性能好坏直接影响雷达、导航、通信、空间电子设备及仪器、仪表等现代设备的性能。SAW 滤波器工作频率在 10M~ 3GHz 之间,具有稳定性好、高选择度、尺寸小、质量轻等优点,在频率合成中得到广泛的应用。文章根据 SAW 滤波器的原理和优点,介绍并分析其在频率合成中的应用。这种使用窄带 SAW 滤波器来实现低杂散、低相位噪声、模块小型化的频率合成方法,对于频率合成方案设计具有实际的借鉴意义,有助于推动小型化、低相位噪声的频率合成方法的发展。     

适用于高比例风电接入的自适应低电压故障穿越控制策略EI北大核心CSCD

随着高比例新能源电力系统的发展,系统等效转动惯量大幅下降,电网发生故障时,系统频率稳定问题愈发凸显。然而新能源电源传统的低穿控制策略仅考虑电压支撑需求,并未考虑大面积风电机组低穿成功造成的暂态低频问题。基于此,该文提出一种综合考虑电压与频率变化量的自适应低电压故障穿越控制策略。该控制策略通过构建电压与频率变化量指标并比较二者大小实现低电压故障穿越控制策略切换。当电压指标小于频率指标时,切换至有功功率优先模式,通过调整有功电流参考值,增大风机有功功率输出,从而有效缓解传统低穿策略下高比例新能源系统的暂态低频问题;反之,则选择无功功率优先模式,增大风机无功功率输出,以支撑系统电压。与传统低穿控制策略相比,新策略可以兼顾故障期间调压与调频需求,提升风电并网系统的稳定性。最后通过MATLAB/Simulink验证了所提控制策略的有效性。     

化工设备泄漏失效频率修正模型研究

化工设备泄漏失效频率数据对化工企业定量风险评估具有重要意义,但目前国内还没有建立相应数据库,在实际应用过程中往往采用国外的数据.介于工业化水平的差异,直接引用国外的数据不够严谨,因此,选取挪威船级社(DNV)公布的数据库为基础,建立合理的修正模型,从而获得适合我国化工行业的通用设备泄漏失效频率数据库,为定量风险评估及设备泄漏概率预测提供数据支撑.     

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.     

氧化铝纤维束织造过程中摩擦磨损性能研究

运用往复线性摩擦试验方法,搭配自制的摩擦试验夹具,模拟织造过程中氧化铝纤维束-筘齿的摩擦行为,研究加载力、预加张力和摩擦频率对悬空状态下氧化铝纤维束摩擦磨损性能的影响.结果表明:随着加载力的增加,氧化铝纤维束所受摩擦力及长丝断裂根数增加,摩擦系数减小;在预加张力为0.40 N时,氧化铝纤维束所受摩擦力和摩擦系数出现最小值,磨损程度也最小;在摩擦稳定阶段,摩擦频率增加,则氧化铝纤维束所受摩擦力先下降,后略有上升,当摩擦频率增加至5 Hz时,氧化铝纤维束的摩擦系数较1 Hz时增加18.7％,磨损程度也最为严重.     

一种基于SVD的改进LTS气动数据异常检测方法

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销.为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测.实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析.实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值.     

一种改进的特征匹配算法在碎片云测量建模中的应用

为满足超高速撞击典型Whipple防护构型的损伤评估需求,利用图像处理技术对碎片云序列阴影图像进行深入研究。使用超高速序列激光阴影成像仪得到三组不同实验条件下碎片云发展过程的高清阴影图像,分别对每组最具代表性的2帧进行图像处理分析;根据碎片云图像特点以及碎片运动特性,提出了一种改进的碎片二次特征匹配算法,该方法包含碎片粗定位、特征定义及初匹配和精确匹配三步策略;通过运用改进的匹配算法,对选取的相邻两帧图片完成碎片高效匹配,并提取匹配碎片的运动参数,进而分析碎片的速度分布和飞行角度分布,获取二次碎片云相关运动特性;得到三组实验各自的轨迹模拟图。根据得到的轨迹分析结果分别对三组实验的后板损伤进行估计,并通过与防护构型的实际损伤结果进行比较,验证了该方法的有效性。