封闭域UCT算法的实现及其性能测试

UCT算法在9×9棋盘上的水平,已经接近最优秀的专业棋手,但在19×19棋盘上还不尽人意.一种可能的改进是用多个并行的局部UCT搜索来替代全局UCT搜索,以期用同样的计算资源来达到更深的有效搜索深度.本文力图沿着此研究思路做一些初步的尝试.我们通过改写Fuego的全局UCT搜索算法,本文实现了封闭域UCT搜索算法,并在64个封闭域围棋死活问题上进行了测试.初步结果表明,封闭域UCT算法能够在不使用任何领域知识的情况下,把给定问题的初始分支系数从5~16降低到2.3以下.从正确率和速度两项指标来看,多个并行的局部UCT搜索的研究思路具备可行性.     

远近场混合循环平稳信源定位方法

提出一种基于对称均匀线阵与二阶循环统计量相结合的远近场混合源定位新方法。该方法首先将均匀线阵划分为两个对称子阵,获得仅包含方位角信息的旋转矩阵,以此为基础,构造谱峰搜索函数,实现远场源和近场源角度的同时估计,将获得的方位角信息代入二维MUSIC谱函数,实现近场源距离估计。所提算法计算复杂度低,估计精度较高,且无需参数配对及二维搜索。均方根误差的仿真结果验证了该算法的有效性。     

利用转子动能的风机辅助频率控制最优策略

风机增加辅助频率控制模块是解决新能源取代同步机导致的电力系统频率安全问题的一种方案,其中利用转子动能的调频模式可以使风机运行在最大功率点,经济性比功率备用模式更好。已有研究主要让风机通过虚拟惯量和频率下垂控制模拟同步机,却未充分利用风机控制灵活、可塑性强的优点,且未考虑风机转子动能限制及系统频率二次跌落。论文跳出虚拟惯量加频率下垂控制的传统框架,提出利用转子动能的风机辅助频率控制最优策略。首先将风机输出功率曲线作为决策变量,通过优化得到最优功率曲线,然后设计对应的辅助频率控制策略,实现最优输出功率曲线。仿真结果验证所提策略的效果,并说明风机辅助频率控制不应局限于模拟同步机,而是有更优的策略。     

电喷发动机配油转阀的设计及其流场分析北大核心

针对电子喷油器控制难度和精度高的特点,为进一步提高喷油精度,提出一种新型高压共轨喷油器配油转阀,并对阀口流场特性进行数值模拟。介绍转阀结构和工作原理,基于JE4D25A型柴油发动机工作参数,通过理论计算得到阀口关键尺寸,建立阀道流体域物理模型,在Fluent软件下对阀芯转角分别为11.5°、23°和34.5°位置流域模型进行仿真分析,得到流体在阀口处的流动特性。经分析,在怠速和额定转速下,单次配油量分别为0.059 mL和0.078 mL,额定转速下的输出流量比理论计算多6.8%,为后续阀口尺寸优化提供了参考。     

基于机器视觉及深度学习的静脉药物调配机器人药瓶识别北大核心

静脉药物调配机器人需要对数百种不同类型的药物进行调配,不同药物药瓶类型的识别、测量是精准调配的关键。对静脉药物调配机器人在药瓶类型分类、药瓶关键尺寸测量等不同任务要求情况下,运用基于机器视觉方法和深度学习框架YOLOv5s,实现了一种高效稳定的识别测量方法。结合机器视觉方法的测量准确性,深度学习方法对背景、光源的不敏感性,实现配药过程中不同环节药瓶的准确识别、测量。并通过实验定量地检测背景、环境光源对于识别结果的影响。     

基于模糊熵与CS-ELM的供输弹系统早期故障识别北大核心

针对供输弹系统早期采集的信号中成分复杂,故障特征难以提取和识别的问题,提出一种基于模糊熵与布谷鸟改进的极限学习机(CS-ELM)的供输弹系统早期故障预示方法。运用改进的可调品质因子小波变换对信号进行滤波降噪,提取各子带信号的模糊熵特征;选取模糊熵值较大的5个子带进行重构,完成降噪并将其模糊熵组成特征向量;运用CS-ELM对所提取的特征向量进行早期故障预示并与ELM的诊断结果进行对比。试验结果验证了该方法的有效性,其预示准确率达90.7%。     

基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究北大核心

为有效提取非平稳性、复杂性的滚动轴承振动信号特征,提出一种基于变分模态分解、改进烟花算法(IFWA)优化支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用VMD对原始信号进行分解,计算得到各IMF的样本熵,将原始信号的时域特征与其结合组成特征矩阵。为提高故障诊断效率,采用IFWA优化SVM,建立IFWA-SVM模型。使用训练集特征矩阵训练诊断模型,实现滚动轴承的故障诊断。利用实测信号验证该方法,并与粒子群算法优化进行比较。结果表明:利用该方法进行诊断,正确率提高了3.33%、训练时间缩短了21.55 s,验证了该方法的可行性。     

基于CNN-RF的嵌入式数控系统故障诊断研究北大核心

采用Stacking集成策略,融合卷积神经网络(CNN)和随机森林(RF)法提出一种故障诊断方法CNN-RF。该方法不仅能准确提取数据集中的数据特征,而且针对数据集中故障数据数量不足的问题能提供平衡数据集误差的有效方法,以提高诊断的准确性。分别采用单独模型和集成后的模型对采集到的嵌入式数控系统实时运行数据进行分析处理。结果表明:利用CNN-RF模型进行嵌入式数控系统故障诊断的准确度较高,验证了该模型的正确性。     

红外相机三态隔热冷却装置的设计及分析北大核心

红外相机工作环境温度不能超过50℃,但在某些工业高温场合,它需在约300℃的环境中持续工作。针对此问题,设计一种适用于某型号红外相机的三态隔热冷却装置。该装置结合隔热材料阻滞热量传递、水冷却、空气冷却的三态物质的隔热冷却效果,同时具有自清洁石英玻璃的作用。通过COMSOL中的传热模块对传热性能进行验证,分析其内部空间的温度场。结果表明:所设计的三态隔热冷却装置能够在约300℃的环境温度下使红外相机所处空间的温度保持在50℃以下,保证红外相机能正常工作。     

LiDAR点云支持下地物精细分类的实现方法

在遥感数据分类中,获取精细的地物类别无疑能够传递更加丰富的信息量,进一步加深对遥感数据的理解和解译。在机载LiDAR点云高程数据的支持下,提出并实现了遥感影像上地物精细分类的方法。为保证高精度地同种地物再划分,综合考虑配准、辅助数据源、首次回波、点云密度及影像空间分辨率4种因素,并重点解决了点云密度与影像空间分辨率不匹配的问题,利用决策树显著地提高了影像上建筑物、植被的分类数量,使点云与影像联合分类的优势得到体现,达到了分类精度与地物类别数量相统一的目的。