Feasibility analysis for monitoring fatigue crack in hydraulic turbine blades using acoustic emission technique

In order to investigate the feasibility of monitoring the fatigue cracks in turbine blades using acoustic emission (AE) technique, the AE characteristics of fatigue crack growth were studied in the laboratory. And the characteristics were compared with those of background noise received from a real hydraulic turbine unit. It is found that the AE parameters such as the energy and duration can qualitatively describe the fatigue state of the blades. The correlations of crack propagation rates and acoustic emission count rates vs stress intensity factor (SIF) range are also obtained. At the same time, for the specimens of 20SiMn under the given testing conditions, it is noted that the rise time and duration of events emitted from the fatigue process are lower than those from the background noise; amplitude range is 49–74 dB, which is lower than that of the noise (90–99 dB); frequency range of main energy of crack signals is higher than 60 kHz while that in the noise is lower than 55 kHz. Thus, it is possible to extract the useful crack signals from the noise through appropriate signal processing methods and to represent the crack status of blade materials by AE parameters. As a result, it is feasible to monitor the safety of runners using AE technique. Foundation item: Project(50465002) supported by the National Natural Science Foundation of China     

混合粒子群径向基神经网络的短期负荷预测的应用

电力短期负荷预测的结果对电力系统的经济效益具有重要影响.为了克服基本粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出一种将自然选择和变异结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,可以保持种群的多样性,有效地避免粒子早熟,并利用混合粒子群算法优化径向基神经网络的权值,最后将优化好的径向基神经网络进行广西某市的短期电力负荷预测.计算结果表明,该算法收敛速度快,并达到了提高预测精度和改善网络性能的要求.     

D-23.5/131-143氮氢气循环压缩机气阀改造

D-23．5／131-143氮氢气循环压缩机是四川美丰化工股份有限公司德阳分公司新建200kt／a合成氨及300kt／a尿素工程的关键设备之一。该压缩机装机试运行时，电机电流过大，严重影响整个系统的正常运行。通过分析发现，该压缩机气阀通流面积过小，为此，从气阀结构型式、气流通道等方面对该压缩机气阀进行改造。改造后的气阀装机投用后，压缩机电机电流得到较大幅度下降且具有良好的可靠性。     

混凝土结构声发射检测参数设置研究

为系统解决混凝土声发射检测参数设置依靠经验选取的问题,通过模拟加载和断芯试验确定了适合试验检测环境的门槛值;通过断芯试验确定了适合被检测混凝土材料的检测时间参数值(PDT,HDT,HLT),并测定了信号在被检测材料中传播的波速和衰减。试验确定声发射检测参数的方法在混凝土结构声发射检测中具有普遍适用性。     

检测型的联盟区块链共识算法d-PBFT

联盟区块链通常都会采用严格的身份准入机制,但然而该机制不能完全保证联盟网络中不会混入拜占庭恶意节点,也不能担保现有的联盟成员节点一定不会被第三方敌手劫持利用。针对这类问题,提出了一种能够监控节点状态的检测型实用拜占庭容错（d-PBFT）共识算法。首先,选举主节点并校验主节点的其状态,以保证选举出来的主节点从未有过作恶历史;然后,经历“预准备—准备—提交”的共识三阶段过程,尝试来完成客户端提交的共识请求;最后,会根据三阶段完成的情况对主节点的状态进行评估,将有故障或作恶行为的主节点标记出来,并将作恶的主节点加入到隔离区等待处理。该算法在容忍一定数量拜占庭节点的基础上还能随时监控各个节点的状态,并对恶意节点能够进行隔离,从而降低恶意节点对整个联盟系统的不良影响。实验结果表明,采用d-PBFT算法的网络拥有较高的吞吐量和较低的共识时延,并且在联盟网络中有拜占庭节点的情况下相较原实用拜占庭容错（PBFT）算法的共识生成量提升了26.1%。d-PBFT算法不仅提高了联盟网络的健壮性,还进一步提升了网络的吞吐量。     

基于双向注意力机制的多模态情感分类方法

社交网络的发展为情感分析研究提供了大量的多模态数据。结合多模态内容进行情感分类可以利用模态间数据的关联信息,从而避免单一模态对总体情感把握不全面的情况。使用简单的共享表征学习方法无法充分挖掘模态间的互补特征,因此提出多模态双向注意力融合(Multimodal Bidirectional Attention Hybrid, MBAH)模型,在深度模型提取的图像和文本特征基础上,利用双向注意力机制在一个模态下引入另一个模态信息,将该模态的底层特征与另一模态语义特征通过注意力计算学习模态间的关联信息,然后联结两种模态的高层特征形成跨模态共享表征并输入多层感知器得到分类结果。此外MBAH模型应用后期融合技术结合图文单模态自注意力模型搜寻最优决策权值,形成最终决策。实验结果表明,MBAH模型情感分类结果相较于其他方法具有明显的提升。     

基于卷积神经网络的脑肿瘤分割方法综述

脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战。目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高效的自动分割方法非常具有研究意义。介绍了脑肿瘤分割的研究背景、意义和难点,并概述了其发展历程;从数据和结构优化两方面详细描述基于脑肿瘤分割的卷积神经网络,简介脑分割常用的数据集和性能指标;分析了2017至2019年的BraTs挑战赛中排名靠前的算法性能,并讨论分析卷积神经网络应用于脑肿瘤分割的发展趋势。     

上市公司文本信息披露智能分析研究综述

对上市公司发布的文本信息披露进行分析是投资者了解公司经营状况、做出投资决策的重要途径,然而人工阅读和分析的方法存在效率低、成本高等问题。人工智能技术的发展则为文本信息的智能分析提供了契机,能够从海量企业文本数据中挖掘有价值的信息,充分发挥数据驱动的优势,大幅度提高分析效率,成为近些年的研究热点。对近十年关于上市公司文本信息披露智能分析的研究工作进行了总结,分别从文本信息披露的事件类型的研究现状、智能分析方法和应用场景三个方面进行了归纳,分析了该领域当前面临的挑战,最后根据现有方法的不足指出了未来可能的研究方向。     

直升机载雷达频域成像算法

直升机载雷达具有全视域成像、重访周期短等优点,能有效保障直升机等旋翼飞行器的低空飞行安全.针对现有的成像算法存在方位向失配问题,提出了直升机载雷达频域成像算法,通过对直升机载雷达回波进行频域特性分析,从而获取二维精确频谱,并构建频域校正函数和匹配函数,实现回波数据的匹配成像.仿真实验验证了文中算法的有效性.     

透水管桩的群桩沉桩室内模型试验研究

本文基于室内模型试验,通过透水管桩和普通管桩沉桩模型试验对比,探究群桩情况下,透水管桩加速桩周土超静孔隙水压力消散的效果和规律。通过试验表明透水管桩更有利于桩周土超静孔压消散,其促进作用沿深度方向递增,沿水平方向递减。透水管桩阻碍了沉桩完成后桩周土超静孔隙水压力的上升,从超静孔隙水压力产生的角度出发,降低了桩周土超静孔隙水压力的峰值,控制了整个桩周土超静孔隙水压力的水平,有利于超静孔隙水压力后期的消散。表明沉桩施工中,透水管桩提高了施工进度,降低了对周围环境的影响。