摘要:钢框架结构的底层刚性连接柱脚节点在地震时内力大,容易发生损伤破坏,摇摆结构体系中需改变框架柱脚的构造形式以改善结构体系的失效模式并提高结构性能。本文提出一种可抬升的半刚性框架柱脚,设置屈曲约束钢板（buckling restraint steel plate,BRSP）以耗散能量,分别从BRSP与框架柱翼缘的厚度比α、宽度比β和轴向刚度比ω 3个方面分析柱脚的滞回性能,并与传统刚接柱脚进行对比。结果表明:随着α和β的增大,构件耗能能力和结构抗侧刚度不断增大,且能较好地减少柱脚的塑性损伤。当α取0.85、β取0.50且ω在[0.3,0.5]范围内时,结构性能最优。BRSP的塑性耗能占总体塑性耗能的比值在80%以上,柱脚的损伤可集中控制在可替换的BRSP内。通过对BRSP与垫板、盖板以及地梁的接触分析表明,盖板不仅能够有效防止BRSP的面外屈曲,还能提供总耗能7%的摩擦耗能量。本文提出的框架柱脚形式具有良好的耗能能力,可以提高结构的抗震性能和可恢复性。

摘要:从无线通信系统的安全性角度出发,为了进一步提升传统加权分数傅里叶（weighted fractional Fourier transform, WFRFT）的抗截获性能,引入二维加权分数傅里叶变换（two-dimensional weighted fractional Fourier transform, 2DWFRFT）。2DWFRFT在原有一维变换基础上,其核心算法通过进行多次不同参数的横纵维度变换以进一步提升单参数加权分数傅里叶变换的抗扫描特性。本文给出了信号的生成方法,推导出特定情况下的矩阵表达式,并详细阐述了本方案的实现计算复杂度以及星座旋转特征优势。理论分析方面,为了充分说明本方案的抗截获性能,从物理层安全信息理论角度分析了MISO窃听信道模型下的遍历安全容量。仿真结果表明:相比于单参数一维加权分数傅立叶变换,2DWFRFT变换阶数由多个参数向量组成,仅以有限的计算复杂度为代价便可获得抗截获性能的有效提升,同时在星座混淆方面可突破原点数限制,提供更加丰富的星座变换特征。相比于传统物理层安全领域中的人工噪声方法,本文方案具有安全容量高、无需额外消耗噪声信号功率等优势。

摘要:有机微污染物是饮用水处理的新兴难题,过一硫酸盐氧化是去除有机微污染物的有效途径,但存在催化剂成本高、制备和再生过程复杂等问题。本文尝试利用三价铁盐改性后的蒙脱土（Fe-MMT）作为过一硫酸盐催化剂,研究Fe-MMT活化过一硫酸盐（PMS）降解饮用水中双酚A的规律和效能。实验结果表明:双酚A能够快速吸附到Fe-MMT表面,并在1 h 内的去除率高达96.4%。分析认为,Fe-MMT的纳米级层间距加速了Fe³⁺与PMS间的电子转移,有利于PMS活化分解产生HO· 和SO₄·^-自由基,导致水中双酚A快速降解。此外,Fe-MMT的层状结构能够有效抑制水中背景腐殖酸成分对PMS活化的影响。铁盐改性蒙脱土的制备和再生过程简单,可作为过一硫酸盐催化剂应用于饮用水处理领域。

摘要:由于深度卷积网络的参数量及计算量过大,多尺度目标检测网络难以快速高精度地部署在许多资源及功耗受限的平台上。为解决此问题,本文基于Python productivity for ZYNQ(PYNQ)框架实现了无预选框检测模型CTiny的IP核设计及异构系统架构部署。首先,提出在卷积核中分段量化整体缩放系数的方式,使得预训练的高精度算法低损地部署于可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)上；其次,基于PYNQ框架实现了CTiny模型的系统搭建,包含ResNet主干网络、反卷积网络和分支检测网络；最后,将图片预处理及后处理等耗时计算从串行的ARM端移入并行的FPGA中,进一步缩减了总处理时长。实验结果表明:在PYNQ-Z2开发板上部署CTiny模型后,本文所提量化方式在公开光学遥感数据集NWPU VHR-10的平均检测精度达到81.60%,相较于截断量化提升了14.27%,实现了部署精简无预选框检测网络的精度低损耗的需求,且后处理的处理时长由ARM端的9.228 s缩减为了FPGA端的0.008 s,提高了检测模型的速度。

摘要:传统无线通信传输和网络接入依赖射频通信技术。随着海量移动设备涌入,频谱资源匮乏、移动设备电能受限等问题对新一代物联网的可持续发展提出了严峻挑战。本文通过融合传统无线射频通信技术与新型可见光通信技术,构建一种基于可见光信息能量同传（simultaneous lightwave information and power transfer,SLIPT）的混合可见光/射频协作通信系统。为了建立可见光信源与远距离目的端之间的有效通信连接,考虑在光源的覆盖范围内存在一个随机移动的离网中继；通过中继转发,可将端到端链路分为可见光通信链路和射频通信链路两部分。在第一跳可见光链路中,中继将接收的光信号分离为用于信息解码的交流成分和用于能量收集的直流成分;在第二跳射频链路中,中继利用收集的能量将解码信号以射频方式转发至目的端。考虑可见光信源受到平均功率与峰值功率的双重约束条件,本文通过综合考虑两跳传输之间差异化信道状态、中继位置、中继信号处理、中继能量收集等不同因素,得到了系统端到端中断概率、数据吞吐量和能量效率的精确闭合表达式。仿真实验结果表明,通过选择合适的参数配置以平衡两跳传输之间的性能,本文所提方案能够有效促进复杂系统内部能量流和信息流的匹配,从而显著提升可靠性、吞吐量和能量效率等关键性能指标。

摘要:SiC纤维具有良好的耐高温抗氧化特性,是陶瓷基复合材料的关键原材料之一。在高温陶瓷基复合材料制备过程及实际服役过程中,均需对SiC纤维进行高温热处理。为了获得SiC纤维在高温工艺过程及高温服役过程中的性能变化规律,通过对SiC纤维进行高温氩气和空气环境热处理,研究了热处理对SiC纤维拉伸性能及微观形貌等的影响,并对支撑纤维的工艺性能和使用性能进行了分析。将国产二代SiC纤维分别置于1 000 ℃的氩气环境和空气环境热处理30 h,并采用纤维电子强力仪测试了纤维的拉伸性能；使用扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射分析（XRD）及拉曼光谱等分析手段,分析了SiC纤维的微观结构及化学成分的演变情况；探讨了SiC纤维高温氧化过程、纤维表面变化与力学性能衰退之间的关系。研究结果表明:国产二代SiC纤维在1 000 ℃氩气环境热处理30 h后,其性能基本不变化,纤维内部SiC微晶结晶度提高有利于性能提升；而1 000 ℃空气环境热处理30 h使得SiC纤维表面氧化出现SiO₂层及孔洞,初始光滑的纤维表面变粗糙,导致SiC纤维拉伸强度显著降低约26%。

摘要:人脸图像修复是计算机视觉领域中重建人脸图像的一项重要图像处理技术。现有人脸图像修复技术存在修复结果全局语义不合理的问题,这主要是由于现有技术的特征长程迁移能力不足,无法将破损图像中已知区域的信息合理地迁移到被遮蔽区域上。为此,本文在生成式对抗网络（generative adversarial network,GAN）框架下,构建了一种融合风格感知和多尺度注意力的编解码人脸图像修复模型。风格感知模块用于提取图像的全局语义信息,并利用提取的信息对编码逐级地进行渲染,以实现对修复过程的全局性调节；利用多尺度注意力模块对多尺度特征进行补丁块提取,并通过共享注意力得分和提取补丁块的矩阵乘法进行多尺度特征的长程迁移。在公开数据集CelebA-HQ上的实验结果表明:风格感知模块和多尺度注意力模块极大地增强了修复网络的特征长程迁移能力。相较于现有先进的人脸图像修复方案,本文所提出的模型在多种评价指标上均有显著的提升；修复结果的全局语义更加合理,并且在暗光条件下的修复效果更加自然。

摘要:为考察通信机柜在不同地震强度下的损伤情况,进行了36款通信机柜的振动台试验。根据规范要求采用人工合成地震动作为振动台试验输入。试验结果表明,满足检测标准的机柜有13个,不满足检测标准的有23个,其中有9个机柜在检测中发生倾倒。通信机柜产品质量参差不齐,抗震性能状况堪忧,可能为数据中心的正常运行埋下安全隐患。基于试验测得的加速度时程曲线,对机柜加速度放大效应进行了对比分析,发现不合格机柜的顶部加速度放大效应明显大于合格机柜,中部加速度放大效应基本相当。本文基于36款通信机柜的振动台试验检测结果,建立机柜的地震易损性模型,选取楼面峰值加速度为工程需求参数,以难以修复、丧失使用功能定义通信机柜的损伤状态。结果表明:在楼面峰值加速度达到1.118 1 g时,通信机柜即有50%的概率丧失使用功能。通过与已有文献中的易损性曲线研究结果对比,发现通信机柜尺寸对其地震易损性的影响较小,但与单向地震激励相比,双向地震输入下机柜更易发生破坏、丧失使用功能。

摘要:基于草图的跨域图像检索任务以手绘草图为输入,从彩色图像数据库中检索得到最相似的图像。为了在基于草图的图像检索任务中,更好地融合来自草图和彩色图像的特征,本文提出了用于草图检索任务的混合跨域神经网络,由草图特征提取分支与异构特征融合的彩色图像网络分支组成。该网络提取获得手绘草图、正负样本彩色图像及其边缘轮廓的特征表示,并将彩色图像及其草图近似图（即彩色图像的边缘轮廓）进行特征融合,作为彩色图像特征,弥补了手绘草图与彩色图像直接匹配的跨域差距。通过对网络模型的参数与网络结构等方面探索,进一步优化草图检索算法。在Flickr15K草图检索数据集上的实验结果表明,本文提出的方法优于当前其他先进的草图检索算法,在检索平均精确度这个客观指标上达到了0.584 8,相比其他方法中指标最优的值提升了0.052 2。

摘要:近年来,一侧亲水、一侧疏水的双面神膜由于具有特殊的性质而倍受关注。双面膜大多由亲水和疏水两种材料复合而成,但存在界面结合强度低且亲疏水转化不可逆等缺点。本文基于石墨烯膜制备出一侧亲水、一侧疏水且亲疏水状态可逆转换的双面神膜。首先,对氧化石墨烯（GO）/二苯醚体系进行高速剪切处理,得到GO/二苯醚“水包油”皮克林乳液,对该乳液进行冷冻干燥,采用碘化氢（HI）化学还原,获得微米尺度碗状薄壁球壳的石墨烯基疏水膜。然后,利用等离子体处理,在石墨烯膜一侧引入COOH、CO和C—O等含氧官能团,将两侧疏水的石墨烯膜转换成一侧疏水、一侧超亲水的浸润膜,采用电焦耳热处理将超亲水表面恢复为疏水表面。最后,通过测量静态接触角检验亲疏水转化的稳定性；借助高速摄像机记录水滴在石墨烯双面膜的动态铺展过程。结果表明:等离子体处理疏水石墨烯膜10 s,可将其变成超亲水状态,在20 V直流电压下石墨烯膜在8 s内可由亲水恢复至疏水；经历10次可重复亲疏水转化后,仍保持亲水状态接触角为0°而疏水状态接触角为152°；水滴在亲水表面仅需20 ms即可完全铺展。利用X射线光电子能谱法(XPS)表征材料表面化学官能团；采用扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)分析微观结构形貌。材料在等离子体和焦耳热处理过程中保持壳壁连通的碗状微球结构恒定是亲疏水可逆循环转化的关键,纯石墨烯成分是这两种处理手段得以实现的保证。

摘要:目前在基于到达时间差（TDOA）和到达频率差（FDOA）的多站无源定位模型中,噪声的干扰、接收站和目标位置的不合理分布以及接收站的个数均会对定位模型中的系数矩阵造成影响,因此在实际的求解过程中系数矩阵可能会出现病态的问题,这在很大程度上会对定位结果产生影响。为了进一步在系数矩阵出现病态的情况下确保定位精度,提出了一种基于正则化约束总体最小二乘（RCTLS）的闭式解析法。该方法分为两步,第一步针对TDOA/FDOA定位问题建立基于RCTLS思想的定位模型,同时基于最小化均方误差的准则求解正则化参数,之后通过数学推导给出该模型的闭式解析解；第二步是利用约束条件建立关于第一步估计误差的方程并进行求解,最后利用求得的解对第一步的估计结果进行修正。仿真结果表明:本文方法通过牺牲了无偏性取得了低于两步加权最小二乘法（TSWLS）和约束总体最小二乘法（CTLS）的均方根误差（RMSE）,而且在系数矩阵出现病态的情况下,其定位性能较TSWLS方法和CTLS方法也更为稳定。

摘要:针对传统算法对高调频率线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号进行参数估计时误差较大的问题,提出了一种基于新型离散分数阶傅里叶变换(discrete fractional Fourier transform,DFrFT)的LFM信号参数估计算法。新型DFrFT在传统离散算法的基础上引入一种新型尺度变换型量纲归一化方法,其归一化因子可随变换阶次的改变自适应变化。基于该新型DFrFT,本文建立了LFM信号参数估计算法的数学模型。首先,通过新型量纲归一化方法对待估计LFM信号进行预处理,将信号由时频域转换至两个无量纲域,再对信号进行DFrFT；然后,利用新型量纲归一化方法的尺度变换特性提升高调频率段的调频率参数估计分辨率,并理论推导了该参数估计算法相较于传统算法调频率的优势区间；最后,在不同调频率与信噪比条件下,对所提算法的有效性进行了仿真验证,并与传统算法进行对比分析。仿真实验结果表明:当待估计LFM信号的调频率较高时,相较于传统算法,新型尺度变换型量纲归一化方法的引入有效提升了本文算法对调频率的估计精度,且在信噪比较高的环境中,其参数估计性能提升更为明显。

摘要:在拉深成形过程中,纤维金属层板常见的失效模式主要有起皱、纤维拉伸断裂以及界面分层。受金属拉深成形测试的启发,经研究,当纤维金属层板以纤维拉伸断裂与界面分层失效为主要的失效模式时,可以将纤维应变引入到成形极限图中。但是,由于用于拉深测试的传统金属条状试样形状会干扰纤维金属层板内纤维应变的计算,因此,本研究设计了一种新型切槽形状试样。通过对比传统的条状试样和新型切槽试样的成形试验以考察玻璃纤维/聚酰胺树脂(Gf/PA)复合材料-铝合金层板的成形性能。研究结果表明:所设计的新型切槽试样可以将纤维计算的应变水平控制在6%以内,通过对不同纤维应变区间的分类,可以明显地区分出层板拉深成形的破坏形式是纤维拉伸断裂或者界面分层。研究得出,切槽试样的成形极限图包含3个区域:成形安全区-纤维拉伸断裂区-界面分层区。除此之外,切槽试样获得的成形极限曲线可以将变形演化与破坏机理结合起来,更有效地表征纤维金属层板的拉深成形性能。

摘要:针对无人机在航拍目标跟踪的复杂场景过程中,运动目标可能会被遮挡或不确定跟踪,导致视觉模型出现逐渐损坏、漂移和不可逆转失败等问题,提出了一种无人机航拍目标的长期跟踪算法。首先,进行互补分类器多特征自适应融合设计,在贝叶斯分类器中采用颜色直方图特征,在相关滤波器中采用方向梯度直方图、灰度以及颜色名特征；结合多种特征的优点,构建目标鲁棒性的外观以适应复杂场景。然后,在相关滤波器中加入自适应时空正则化项。在空间正则化参数中引入局部变化,实现学习时限制像素可信度较低的滤波器；而在时间正则化中,根据全局响应自适应地调整滤波器的学习,并用初始滤波器约束更新范围,这样在缓解边界效应的同时,有效防止滤波器退化。最后,在上述基础上,加入重检测模块,使得跟踪过程更加准确。实验结果表明,本文算法可以适应无人机航拍的复杂场景,缓解边界效应和防止滤波器退化。与同类主流算法相比,在目标经历严重遮挡、移出视野等情况后,仍然满足实时性需要,获得了较好的跟踪效果。

摘要:车对车(V2V)通信是智能交通系统的重要组成部分。隧道是智能交通系统的一个重要应用场景。考虑到隧道壁反射、车辆衍射以及隧道附属设施布置密而复杂的问题,研究隧道场景下的V2V信道传播特性对于智能交通系统的设计与测试具有重要意义。本文利用宽带信道探测器对隧道环境下的V2V信道进行了测量。测量所使用的载波频率和带宽分别为5.2 GHz和120 MHz。根据不同的情况,将测量分为3种类型:可视距（LOS）、部分视距（OLOS）和不可视距（NLOS）。基于实际测量数据,建立不同场景的路径损耗模型和接收信号幅值衰落分布,进而分析信道衰落特性。结果表明,NLOS场景下的路径损耗指数、阴影衰落均大于LOS、OLOS情况,LOS、OLOS之间阴影衰落没有显著变化。LOS和OLOS场景下接收信号的幅度衰落均服从莱斯分布,NLOS场景下接收信号的幅度衰落服从瑞利分布；3种场景下均方根延迟扩展都符合对数正态分布； NLOS引起了更大的阴影衰落和时域弥散；随着距离的增大,K因子逐渐减小,表明K因子对距离具有依赖性。

摘要:针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络（long-distance self-calibration convolutional neural network,LSCNet）的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。

摘要:为研究新型双箱型空腹圆弧钢拱的平面内稳定特性,采用理论推导与有限元数值模拟相结合的方法,研究其平面内弹性屈曲及弹塑性稳定承载力,分析剪力对拱截面破坏模式的影响,并建立了平面内稳定承载力的设计方法。首先,根据拱截面的剪力分布情况,研究了双箱型空腹圆弧钢拱截面整体剪切变形及弦腹杆剪切变形对平面内弹性屈曲的影响；推导出了考虑双剪切变形影响时,双箱型空腹圆弧钢拱的纯压弹性屈曲荷载公式。然后,参考轴心受压柱设计原理,引入稳定系数及正则化长细比,绘制了纯压状态下的稳定曲线。最后,分析了在几种常见荷载工况下,双箱型空腹圆弧钢拱整体破坏模式的稳定承载力设计公式。本文分析的拱结构新颖,所提弹性屈曲荷载公式计算结果与有限元分析结果十分吻合,同时采用轴力与弯矩的二项式验算了整体稳定承载能力。研究结果可供日后科研和实际工程设计参考,具有一定的现实意义。

摘要:为了提高分割算法在焊缝缺陷检测工程中的实用性,提出轻量级焊缝缺陷评估网络MYNet。其中,轻量级的残差结构降低了模型的计算量,多层视觉融合机制FPN（feature pyramid network）提高了网络的分割能力,并行蒙版机制可以得到快速和高质量的缺陷分割蒙版；引入开源跨平台计算机视觉库OpenCV,利用像素阈值计算不同缺陷面积；引入腾讯超高性能的移动平台推理框架,加快模型在中央处理器的前向推理速度。搭建以ARM Cortex-A72架构为控制核心的数字化人工智能（artificial intelligence）评估设备,部署适用于缺陷检测的轻量级64位Linux系统,验证了焊缝缺陷评估算法的可行性。实验结果表明:本文模型能够有效定位和学习不同类型的缺陷特征；网络评估缺陷面积和位置信息的准确率为94.64%；相比于准确度较高但计算量较大的MS R-CNN网络,所提方法的准确率仅下降1.93%,但网络的参数权重仅为MS R-CNN网络的1/14,网络执行所需计算力更低。在基于ARM（advanced RISC machine）架构的低成本硬件上,轻量级的残差结构使网络前向推理速度提升了309%,仅用1.7 s完成低成本硬件上的焊缝实例分割任务。本文所提方法能有效学习和评估X射线焊缝缺陷图像,应用在评估设备上的算法降低了焊接质检的成本。

摘要:相比于香农采样需要大规模样本,压缩采样在视频信号的高能效表征方面具有独特优势。当关键帧采样率与非关键帧采样率不一致时,现有的帧间片匹配算法在多种联合采样率下呈现出不稳定的重建质量。为了充分利用帧间的相关性进行视频压缩感知重构,本文提出了一种采样率自适应的帧间片匹配重构算法,根据关键帧采样率与非关键帧采样率的相对变化执行差异化的帧间片匹配,以更好地适配不同联合采样率生成的视频码流。所提算法首先对各帧的观测值分别进行帧内重构,然后按照关键帧采样率较非关键帧采样率的增长率情形进行自适应的帧间重构:若增长率较低,当前帧直接选取最近的关键帧和同向的邻近非关键帧的重构结果,执行基于同向双参考帧的片匹配重构；若增长率较高,当前帧逐步地挑选多个参考帧的重构结果,完成更为精细的多阶段片匹配重构。相较于现有重构算法,所提算法在视频压缩感知的典型架构中能够获得更为稳定的重构性能,视频序列的重建质量得到了一定程度的提升。

摘要:半透明光伏天窗因其特有的遮阳与发电协同增益特性,在高大空间公共建筑天窗中得到了广泛运用,其可变遮阳与透光特性加剧了应用于高大空间公共建筑天窗时自然采光机理的复杂性。为改善铁路客站候车厅高大空间自然采光问题,揭示半透明光伏天窗关键设计参数对自然采光的影响机制。本文选取北京作为中国北方太阳辐射水平适中且需兼顾自然采光、遮阳与得热地区的代表,选择并基于广泛调研提取了典型铁路客站候车厅、典型半透明薄膜光伏天窗为研究对象,通过DAYSIM工具完成了室内光环境全年动态模拟分析,研究验证了光伏天窗屋面面积比对其室内光环境质量的决定作用。结果表明:集中式和“一列多排”分散式半透明光伏天窗的天窗屋面面积比达标值是40%和15%。为集中式天窗应用不同可见光透光率的光伏组件时,推荐了适宜的天窗面积比最小值,为“一列多排”分散式天窗提出了纵向天窗个数以及纵横向尺寸综合控制的设计建议。研究基于此为这两种典型分布方式下的半透明光伏天窗分别提出了自然采光优化设计策略。

摘要:为进一步提升基于值函数强化学习的智能干扰决策算法的收敛速度,增强战场决策的有效性,设计了一种融合有效方差置信上界思想的改进Q学习智能通信干扰决策算法。该算法在Q学习算法的框架基础上,利用有效干扰动作的价值方差设置置信区间,从干扰动作空间中剔除置信度较低的干扰动作,减少干扰方在未知环境中不必要的探索成本,加快其在干扰动作空间的搜索速度,并同步更新所有干扰动作的价值,进而加速学习最优干扰策略。通过将干扰决策场景建模为马尔科夫决策过程进行仿真实验,所构造的干扰实验结果表明:当通信方使用干扰方未知的干扰躲避策略变更通信波道时,与现有基于强化学习的干扰决策算法相比,该算法在无通信方的先验信息条件下,收敛速度更快,可达到更高的干扰成功率,获得更大的干扰总收益。此外,该算法还适用于“多对多”协同对抗环境,可利用动作剔除方法降低联合干扰动作的空间维度,相同实验条件下,其干扰成功率比传统Q学习决策算法高50%以上。