跨域联合学习与共享子空间度量的车辆重识别

目的 现有的跨域重识别任务普遍存在源域与目标域之间的域偏差大和聚类质量差的问题,同时跨域模型过度关注在目标域上的泛化能力将导致对源域知识的永久性遗忘。为了克服以上挑战,提出了一个基于跨域联合学习与共享子空间度量的车辆重识别方法。方法 在跨域联合学习中设计了一种交叉置信软聚类来建立源域与目标域之间的域间相关性,并利用软聚类结果产生的监督信息来保留旧知识与泛化新知识。提出了一种显著性感知注意力机制来获取车辆的显著性特征,将原始特征与显著性特征映射到一个共享子空间中并通过它们各自全局与局部之间的杰卡德距离来获取共享度量因子,根据共享度量因子来平滑全局与局部的伪标签,进而促使模型能够学习到更具鉴别力的特征。结果 在3个公共车辆重识别数据集VeRi-776（vehicle re-identification-776 dataset）、VehicleID（largescale vehicle re-identification dataset）和VeRi-Wild（vehicle re-identification dataset in the wild）上与较新方法进行实验对比,以首位命中率（rank-1 accuracy,Rank-1）和平均精度均值（mean average precision,mAP）作为性能评价指标,本文方法在VeRi-776→VeRi-Wild,VeRi-Wild→VeRi-776,VeRi-776→VehicleID,VehicleID→VeRi-776的跨域任务中,分别在目标域中取得了42.40%,41.70%,56.40%,61.90%的Rank-1准确率以及22.50%,23.10%,41.50%,49.10%的mAP准确率。在积累源域的旧知识表现中分别取得了84.60%,84.00%,77.10%,67.00%的Rank-1准确率以及55.80%,44.80%,46.50%,30.70%的mAP准确率。结论 相较于无监督域自适应和无监督混合域方法,本文方法能够在积累跨域知识的同时有效缓解域偏差大的问题,进而提升车辆重识别的性能。     

各向异性复杂地质体内渗流场模拟分析

基于饱和非饱和渗流理论,针对各向异性复杂地质体内渗流场问题进行模拟分析。以阜新某矿典型的褶曲状地质结构为研究背景,应用克立格插值法对地质模型进行三维构建,并在此模型的基础上模拟分析了渗透系数主方向与整体坐标系成不同角度时,压力梯度在地质体内的变化情况。研究结果表明在90°时压力梯度最大,地质体的结构及地层的走向是决定渗流场内压力梯度等值线的走向和疏密程度的关键因素。     

矸石山内部粒径分布规律的实验研究

以阜新海州立井矸石山为原型,通过矸石山相似模拟实验,分析了煤矸石粒径分布特征,在此基础上利用Matlab图像处理功能画取钻孔,实现矸石山实体模型的三维构建。实验结果表明:矸石山主要存在3个区域,分别为分布于矸石山上部区域的小粒径煤矸石、分布于矸石山中部区域的中等粒径煤矸石和分布于矸石山底部的大粒径煤矸石;在区域交界处形成了锯齿状条纹结构,其条纹数量在轨道坡两翼方向上逐渐减少;同时受不同粒径煤矸石分布区域的影响,矸石山整体表现为中上部区域有较大的容重,周边位置容重相对较小。     

吸附和长时间荷载作用煤渗透规律试验

以阜新矿业集团恒大煤业有限责任公司阜新组煤样为研究对象,通过自制的多功能三轴渗透仪,进行了原煤在吸附瓦斯过程和长时间三轴加载过程渗透规律的试验研究.试验结果表明:煤吸附瓦斯后渗透率比不吸附瓦斯测得的渗透率要小,降低48.94%～82.18%,煤吸附瓦斯后的瓦斯渗流过程存在滑脱效应;经过78 d总应力为18 MPa的外力对煤样持续加载作用,煤渗透率降低了82.05%～92.65%,煤渗透率可用以时间为变量的负幂指数函数表示;应力荷载释放后二次加载,煤渗透率较卸载前增加,但远低于不考虑长时间荷载作用的渗透率;采用目前实验方法测得的煤岩渗透率要高于原始地层环境下的渗透率.     

基于损伤力学理论的脉冲压裂模型及模拟研究

脉冲压裂是一种新型的压裂增透技术,具有起裂压力低、压裂区裂纹扩展效果好等优点,更适用于非常规气体开采。首先,基于损伤力学理论和流固耦合理论建立了脉冲水压致裂的力学模型及其数值求解方法;其次,通过与已有实验的对比验证了本文所建压裂模型及其数值求解的正确性;最后,通过数值模拟初步研究了脉冲压裂频率、煤岩体力学参数(Biot系数)对压裂效果的影响机理。结果表明:1)脉冲角频率对最终裂纹扩展形态及扩展面积的影响较小,并非频率越大对压裂越有利;2)裂纹长度随Biot系数增加而增长,Biot系数对压裂效果的影响显著。     

基于分形理论的隧道砂土层渗透率快速测定研究

为研究隧道开挖过程中,流体在砂土中的渗流特征并对砂土渗透率进行快速估算,采用砂土渗透试验与分形理论相结合的方法,研究不同级配条件下影响砂土渗流特征的主要因素以及砂土渗透率与砂土分形维数D之间的关系。结果表明:渗透率对砂土细小颗粒的比例非常敏感,渗透率随细小颗粒比例的增加呈数量级式减小,砂土介质的分形维数与渗透率之间呈负指数关系,通过验证证明分形维数计算渗透率具有较高精度,因此,可供工程实践中快速估算砂土渗透系数和配制有特定渗透性要求的砂土时使用。     

基于多尺度特征和注意力机制的轻量级虹膜分割模型

针对基于深度学习的虹膜分割模型存在参数量大、计算量大、占用空间大的问题,提出了一种轻量级的虹膜分割模型。首先,将Linknet中特征提取网络替换为改进的轻量级网络MobileNetv3。这种设计在保持准确性的同时显著地提高了模型效率。其次,为了减少虹膜特征信息丢失,设计了一个多尺度特征提取模块。再次,引入了通道注意力机制,抑制无关噪声,加大虹膜区域的权重。最后,在3个虹膜数据库上将本文模型与其他虹膜分割模型进行比较,结果表明,本文模型在虹膜分割准确率和效率之间取得了更好的平衡。     

长沟峪煤矿急倾斜煤层群裂隙演化及渗流规律

以北京长沟峪矿区急倾斜煤层群为工程背景,利用离散元方法分析计算煤采动影响下覆岩裂隙场演化以及降雨入渗规律;随着急倾斜煤层群分部开采,采动裂隙场存在顺序叠加现象,采动影响下覆岩裂隙分布复杂性呈现非线性递增趋势,并逐步形成裂隙演化阻水机制。利用分形理论计算张开裂隙与闭合裂隙的分布维数,得出裂隙闭合率与采空区入渗量之间存在非对称曲线关系,并且入渗量变化滞后于阻水结构的形成。     

基于主成分分析法和贝叶斯网络的智能变电站故障诊断方法

提出将主成分分析法应用于贝叶斯网络,通过对故障源的简化与故障特征的压缩,得到最简故障特征表,降低操作系统的复杂性。根据变电站运行模式和保护措施建立相应的贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络的变量消元法对220k V变电站进行实例分析并对其故障概率进行推理。实验结果证明:该方法利于描述故障特征的变化,对变电站故障原因的分析直观可靠。