点击排行
2017, 49(3):1-14.
DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2017.03.001
摘要:
无人机在军事和民用应用上越来越广泛，为使无人机能够更好地发挥作用，需要采用多无人机编队飞行控制来实现协同侦察、作战、防御及喷洒农药等任务.多无人机协同编队控制技术主要包括信息感知技术、数据融合技术、任务分配技术、航迹规划技术、编队控制技术、通信组网技术和虚拟/实物验证实验平台技术等.首先对国内外多无人机编队相关技术的现状和进展进行综述，然后重点对多无人机编队控制方法进行分析，并对队形设计、队形调整和队形重构等问题进行归纳总结，最后对多无人机协同编队所面临的机遇和挑战进行了展望.结果表明：目前多无人机编队飞行理论方面取得了丰硕成果，但是实物飞行试验仅能实现简单通信环境下的协同编队飞行，任务分配和航迹规划实时性不高，控制方法应对突发情况鲁棒性低，多机多传感器协同感知能力不足，欠缺对实体的仿真实现，未来的研究方向应是突破上述关键技术的不足，开展复杂感知约束和复杂通信环境下的多无人机协同编队飞行研究，提出更加有效的控制方法，并进行多无人机实物编队飞行试验，使无人机能够更好地完成既定任务.
无人机在军事和民用应用上越来越广泛，为使无人机能够更好地发挥作用，需要采用多无人机编队飞行控制来实现协同侦察、作战、防御及喷洒农药等任务.多无人机协同编队控制技术主要包括信息感知技术、数据融合技术、任务分配技术、航迹规划技术、编队控制技术、通信组网技术和虚拟/实物验证实验平台技术等.首先对国内外多无人机编队相关技术的现状和进展进行综述，然后重点对多无人机编队控制方法进行分析，并对队形设计、队形调整和队形重构等问题进行归纳总结，最后对多无人机协同编队所面临的机遇和挑战进行了展望.结果表明：目前多无人机编队飞行理论方面取得了丰硕成果，但是实物飞行试验仅能实现简单通信环境下的协同编队飞行，任务分配和航迹规划实时性不高，控制方法应对突发情况鲁棒性低，多机多传感器协同感知能力不足，欠缺对实体的仿真实现，未来的研究方向应是突破上述关键技术的不足，开展复杂感知约束和复杂通信环境下的多无人机协同编队飞行研究，提出更加有效的控制方法，并进行多无人机实物编队飞行试验，使无人机能够更好地完成既定任务.
2024, 56(2):1-9.
DOI: 10.11918/202211085
摘要:
为控制防屈曲支撑（BRB）的残余变形,采用碟簧自复位系统（DS）和BRB并联形成自复位防屈曲支撑（SBRB）。通过拟静力试验考察组合碟簧刚度、端部连接、复位比率等对SBRB滞回性能的影响。结果表明:与BRB相比,SBRB的残余变形大幅降低;SBRB表现出旗型的滞回曲线,试验后期钢板支撑受拉断裂,其他部件保持完好;SBRB试件中DS部分和BRB部分分别是承载力和累积耗能的主要来源;由于组合碟簧间的摩擦等作用,DS部分的耗能占整个SBRB耗能的23%~36%;其他构造相同时,采用组合碟簧刚度较大的DS部分启动后承载力增幅较多,且DS部分启动力较大的复位比率也较大,残余变形更小。总体上,端部连接形式对残余变形影响不大,刚接SBRB试件因承受额外的端部弯矩,钢板支撑断裂更早,铰接SBRB试件表现出更好的耗能能力。随复位比率增大,SBRB的残余变形逐渐减小,为有效地控制支撑残余变形,同时避免对DS部分要求过高,复位比率宜取0.7～0.9。
为控制防屈曲支撑（BRB）的残余变形,采用碟簧自复位系统（DS）和BRB并联形成自复位防屈曲支撑（SBRB）。通过拟静力试验考察组合碟簧刚度、端部连接、复位比率等对SBRB滞回性能的影响。结果表明:与BRB相比,SBRB的残余变形大幅降低;SBRB表现出旗型的滞回曲线,试验后期钢板支撑受拉断裂,其他部件保持完好;SBRB试件中DS部分和BRB部分分别是承载力和累积耗能的主要来源;由于组合碟簧间的摩擦等作用,DS部分的耗能占整个SBRB耗能的23%~36%;其他构造相同时,采用组合碟簧刚度较大的DS部分启动后承载力增幅较多,且DS部分启动力较大的复位比率也较大,残余变形更小。总体上,端部连接形式对残余变形影响不大,刚接SBRB试件因承受额外的端部弯矩,钢板支撑断裂更早,铰接SBRB试件表现出更好的耗能能力。随复位比率增大,SBRB的残余变形逐渐减小,为有效地控制支撑残余变形,同时避免对DS部分要求过高,复位比率宜取0.7～0.9。
2016, 48(4):20-25.
DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2016.04.003
摘要:
针对航天器姿态控制过程中同时存在执行器故障、安装偏差与控制受限的多约束问题，提出一种基于积分滑模面的自适应鲁棒姿态容错控制方法，所设计的控制器在满足执行器控制能力的饱和受限约束的条件下确保系统稳定；同时，通过引入控制参数在线自适应学习策略以提高对干扰、安装偏差以及故障变化的鲁棒性，进而减小对这些信息的依赖能力，并基于Lyapunov方法分析了系统稳定性.通过数值仿真结果表明，提出的自适应积分滑模容错控制算法能有效的保证执行器故障时航天器姿态控制系统的稳定性，并具有较强的鲁棒性.
针对航天器姿态控制过程中同时存在执行器故障、安装偏差与控制受限的多约束问题，提出一种基于积分滑模面的自适应鲁棒姿态容错控制方法，所设计的控制器在满足执行器控制能力的饱和受限约束的条件下确保系统稳定；同时，通过引入控制参数在线自适应学习策略以提高对干扰、安装偏差以及故障变化的鲁棒性，进而减小对这些信息的依赖能力，并基于Lyapunov方法分析了系统稳定性.通过数值仿真结果表明，提出的自适应积分滑模容错控制算法能有效的保证执行器故障时航天器姿态控制系统的稳定性，并具有较强的鲁棒性.
2024, 56(8):1-16.
DOI: 10.11918/202401061
摘要:
为研究可穿戴柔性上肢外骨骼的发展现状和其面临的关键技术难题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。外骨骼可以有效地提供保护、支撑等功能,解决高强度重复性工作导致的肢体疲劳和身体机能衰退,以及中风或职业病导致的肢体运动障碍。此外,它们有能力通过额外的动力和功能来恢复或增强人类的运动能力。可穿戴柔性外骨骼作为一种新兴的外骨骼发展方向,相较于传统的刚性外骨骼,具有结构柔顺、人机交互性好和穿戴舒适性好等明显优势。首先,本研究结合柔性上肢外骨骼的3种主要驱动方式（绳驱、气动、形状记忆合金）,详细解析不同驱动方式的相关研究成果和相应结构特点。然后,从结构、材料、控制、辅助4个方面分析和阐述如今柔性上肢外骨骼面临的关键技术挑战。最后,结合外骨骼在不同领域应用的需求,推测未来柔性上肢外骨骼技术将向灵活化、舒适化、顺应化、智能化方向发展。研究表明,可穿戴柔性上肢外骨骼的技术尚处于初始阶段,仍有许多技术难题亟需解决,同时,新型的柔性执行器,柔性传感器等可为关键技术难题的突破提供参考。
为研究可穿戴柔性上肢外骨骼的发展现状和其面临的关键技术难题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。外骨骼可以有效地提供保护、支撑等功能,解决高强度重复性工作导致的肢体疲劳和身体机能衰退,以及中风或职业病导致的肢体运动障碍。此外,它们有能力通过额外的动力和功能来恢复或增强人类的运动能力。可穿戴柔性外骨骼作为一种新兴的外骨骼发展方向,相较于传统的刚性外骨骼,具有结构柔顺、人机交互性好和穿戴舒适性好等明显优势。首先,本研究结合柔性上肢外骨骼的3种主要驱动方式（绳驱、气动、形状记忆合金）,详细解析不同驱动方式的相关研究成果和相应结构特点。然后,从结构、材料、控制、辅助4个方面分析和阐述如今柔性上肢外骨骼面临的关键技术挑战。最后,结合外骨骼在不同领域应用的需求,推测未来柔性上肢外骨骼技术将向灵活化、舒适化、顺应化、智能化方向发展。研究表明,可穿戴柔性上肢外骨骼的技术尚处于初始阶段,仍有许多技术难题亟需解决,同时,新型的柔性执行器,柔性传感器等可为关键技术难题的突破提供参考。
2023, 55(5):107-113.
DOI: 10.11918/202204106
摘要:
在超密集网络环境中,各个接入点密集部署在热点区域,构成了复杂的异构网络,用户需要选择接入合适的网络以获得最好的性能。如何为用户选择最优的网络,使用户自身或网络性能达到最佳,称为网络接入选择问题。为了解决超密集网络中用户的接入选择问题,综合考虑网络状态、用户偏好以及业务类型,结合负载均衡策略,提出了一种基于改进深度Q网络(deep Q network,DQN)的超密集网络接入选择算法。首先,通过分析网络属性和用户业务的偏好对网络选择的影响,选择合适的网络参数作为接入选择算法的参数；其次,将网络接入选择问题利用马尔可夫决策过程建模,分别对模型中的状态、动作和奖励函数进行设计；最后,利用DQN求解选网模型,得到最优选网策略。此外,为了避免DQN过高估计Q值,对传统DQN的目标函数进行优化,并且在训练神经网络时,引入了优先经验回放机制以提升学习效率。仿真结果表明,所提算法能够解决传统DQN的高估问题,加快神经网络的收敛,有效减少用户的阻塞,并改善网络的吞吐能力。
在超密集网络环境中,各个接入点密集部署在热点区域,构成了复杂的异构网络,用户需要选择接入合适的网络以获得最好的性能。如何为用户选择最优的网络,使用户自身或网络性能达到最佳,称为网络接入选择问题。为了解决超密集网络中用户的接入选择问题,综合考虑网络状态、用户偏好以及业务类型,结合负载均衡策略,提出了一种基于改进深度Q网络(deep Q network,DQN)的超密集网络接入选择算法。首先,通过分析网络属性和用户业务的偏好对网络选择的影响,选择合适的网络参数作为接入选择算法的参数；其次,将网络接入选择问题利用马尔可夫决策过程建模,分别对模型中的状态、动作和奖励函数进行设计；最后,利用DQN求解选网模型,得到最优选网策略。此外,为了避免DQN过高估计Q值,对传统DQN的目标函数进行优化,并且在训练神经网络时,引入了优先经验回放机制以提升学习效率。仿真结果表明,所提算法能够解决传统DQN的高估问题,加快神经网络的收敛,有效减少用户的阻塞,并改善网络的吞吐能力。
2023, 55(5):1-13.
DOI: 10.11918/202206056
摘要:
针对边缘设备计算和存储能力差的问题,本文对传统YOLOv5模型中用于特征提取的主干网络CSPDarkNet53进行轻量化处理,提出了一种轻量化MPE-YOLOv5手势识别算法,以实现模型在低功耗边缘设备上的部署；针对轻量化模型提取特征较少而导致的难以识别大尺度变换目标和微小目标问题,对M-YOLOv5网络设计添加有效通道注意力机制（efficient channel attention,ECA）,以缓解因特征通道减少而导致的高层特征信息丢失的问题；同时增加针对微小目标的检测层,提高对微小目标手势的敏感度；并选用EIoU作为预测锚框的损失函数,以提高模型的定位精度。本文在自制数据集和NUS-Ⅱ公共数据集上验证了MPE-YOLOv5算法有效性,并将MPE-YOLOv5算法与轻量化后的M-YOLOv5算法和原始的YOLOv5算法在自制数据集上进行了对比实验。实验结果表明,改进算法的模型参数量、模型大小和计算复杂度分别是原算法的21.16%、25.33%和27.33%,平均精度可达97.2%；与轻量化模型M-YOLOv5相比,MPE-YOLOv5能够在保持原来效率的同时,使平均精度提升8.72%。因此,所提MPE-YOLOv5算法能够较好地平衡模型的检测精度和实时推理速度,可实现在硬件受限的边缘终端上进行部署。
针对边缘设备计算和存储能力差的问题,本文对传统YOLOv5模型中用于特征提取的主干网络CSPDarkNet53进行轻量化处理,提出了一种轻量化MPE-YOLOv5手势识别算法,以实现模型在低功耗边缘设备上的部署；针对轻量化模型提取特征较少而导致的难以识别大尺度变换目标和微小目标问题,对M-YOLOv5网络设计添加有效通道注意力机制（efficient channel attention,ECA）,以缓解因特征通道减少而导致的高层特征信息丢失的问题；同时增加针对微小目标的检测层,提高对微小目标手势的敏感度；并选用EIoU作为预测锚框的损失函数,以提高模型的定位精度。本文在自制数据集和NUS-Ⅱ公共数据集上验证了MPE-YOLOv5算法有效性,并将MPE-YOLOv5算法与轻量化后的M-YOLOv5算法和原始的YOLOv5算法在自制数据集上进行了对比实验。实验结果表明,改进算法的模型参数量、模型大小和计算复杂度分别是原算法的21.16%、25.33%和27.33%,平均精度可达97.2%；与轻量化模型M-YOLOv5相比,MPE-YOLOv5能够在保持原来效率的同时,使平均精度提升8.72%。因此,所提MPE-YOLOv5算法能够较好地平衡模型的检测精度和实时推理速度,可实现在硬件受限的边缘终端上进行部署。
2016, 48(4):1-12.
DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2016.04.001
摘要:
基于序列图像的自主导航作为未来深空探测地外天体精确定点着陆任务的关键技术，是目前深空探测技术的重点发展方向之一.针对未来深空探测地外天体精确着陆自主导航的需求，阐述了发展深空探测着陆过程序列图像自主导航的必要性.首先，分别从主动成像和被动成像两个方向介绍了基于序列图像的深空探测着陆过程自主导航研究现状；然后，总结并分析了基于序列图像的深空探测着陆过程自主导航涉及到的关键技术；最后，根据关键技术分析给出了基于序列图像的深空探测着陆过程自主导航研究目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望.
基于序列图像的自主导航作为未来深空探测地外天体精确定点着陆任务的关键技术，是目前深空探测技术的重点发展方向之一.针对未来深空探测地外天体精确着陆自主导航的需求，阐述了发展深空探测着陆过程序列图像自主导航的必要性.首先，分别从主动成像和被动成像两个方向介绍了基于序列图像的深空探测着陆过程自主导航研究现状；然后，总结并分析了基于序列图像的深空探测着陆过程自主导航涉及到的关键技术；最后，根据关键技术分析给出了基于序列图像的深空探测着陆过程自主导航研究目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望.
2015, 47(1):75-85.
DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2015.01.012
摘要:
分析总结了基于图优化同步定位和地图构建(SLAM)前端图构建过程的各种方法. 对现有SLAM研究方法进行分类,指出基于Kalman滤波器、粒子滤波器、图优化方法的优缺点；重点介绍SLAM问题的3种图建模方法,即动态贝叶斯网络的图建模方法、基于因子图的建模方法、基于Markov随机场的建模方法；对图优化SLAM方法前端图构建的核心环节——帧间数据关联和环形闭合检测方法进行了分析；讨论了特征提取、特征匹配、运动估计、环形闭合检测等方面的最新研究成果.
分析总结了基于图优化同步定位和地图构建(SLAM)前端图构建过程的各种方法. 对现有SLAM研究方法进行分类,指出基于Kalman滤波器、粒子滤波器、图优化方法的优缺点；重点介绍SLAM问题的3种图建模方法,即动态贝叶斯网络的图建模方法、基于因子图的建模方法、基于Markov随机场的建模方法；对图优化SLAM方法前端图构建的核心环节——帧间数据关联和环形闭合检测方法进行了分析；讨论了特征提取、特征匹配、运动估计、环形闭合检测等方面的最新研究成果.
2016, 48(2):50-56.
DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2016.02.009
摘要:
为改善粉末活性炭的可分离性，采用化学共沉淀法制备新型磁性活性炭，以亚甲基蓝为目标污染物配制染料废水，对粉末态磁性活性炭对目标污染物的处理效能进行探讨，并与粉末活性炭处理效果进行对比，考察pH、接触时间以及污染物质量浓度对其处理效能的影响.结果表明：合成的粉末态磁性活性炭吸附能力高于粉末活性炭，pH为影响其处理效能的关键因素，偏碱性的pH和适宜的接触时间有利于污染物的去除.当亚甲基蓝初始质量浓度为100 mg/L、磁性活性炭投量为0.4 g/L、pH为9、反应时间为300 min时，亚甲基蓝的去除率达98.9%.亚甲基蓝在磁性活性炭上的吸附过程符合Langmuir吸附等温线和Elovich动力学模型，热力学分析表明，该吸附过程为自发进行的单分子层吸热反应，且以化学吸附为主.该磁性活性炭具有很好的分离性能，在自然重力沉降条件下10 min内沉淀完全，而在外强磁场作用下30 s内可实现快速分离.
为改善粉末活性炭的可分离性，采用化学共沉淀法制备新型磁性活性炭，以亚甲基蓝为目标污染物配制染料废水，对粉末态磁性活性炭对目标污染物的处理效能进行探讨，并与粉末活性炭处理效果进行对比，考察pH、接触时间以及污染物质量浓度对其处理效能的影响.结果表明：合成的粉末态磁性活性炭吸附能力高于粉末活性炭，pH为影响其处理效能的关键因素，偏碱性的pH和适宜的接触时间有利于污染物的去除.当亚甲基蓝初始质量浓度为100 mg/L、磁性活性炭投量为0.4 g/L、pH为9、反应时间为300 min时，亚甲基蓝的去除率达98.9%.亚甲基蓝在磁性活性炭上的吸附过程符合Langmuir吸附等温线和Elovich动力学模型，热力学分析表明，该吸附过程为自发进行的单分子层吸热反应，且以化学吸附为主.该磁性活性炭具有很好的分离性能，在自然重力沉降条件下10 min内沉淀完全，而在外强磁场作用下30 s内可实现快速分离.
2017, 49(1):1-13.
DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2017.01.001
摘要:
从介绍人类皮肤的触觉感知性能出发，全面综述了国际上多学科领域模拟人类皮肤的电子皮肤触觉传感器研究进展与关键技术；分析讨论了电子皮肤触觉传感器的工作原理、新型材料和结构、先进设计制作方法、触觉传感特性和性能指标等方面内容；重点总结了国内外近年来在电子皮肤阵列触觉传感器柔性化、弹性化、空间分辨率、灵敏度、快速响应、透明化、轻量化和多功能化等方面的研究进展. 指出了电子皮肤触觉传感器的研究依然存在着难以兼顾高柔性和高弹性、高灵敏度电子皮肤设计制作工艺复杂，可扩展性差和成本高等技术难题. 电子皮肤触觉传感器可广泛应用于机器人、医疗健康、航空航天、军事、智能制造和汽车安全等领域，正朝着高柔弹性、宽量程的高灵敏度、多功能、自愈合与自清洁、自供电与透明化等方向发展.
从介绍人类皮肤的触觉感知性能出发，全面综述了国际上多学科领域模拟人类皮肤的电子皮肤触觉传感器研究进展与关键技术；分析讨论了电子皮肤触觉传感器的工作原理、新型材料和结构、先进设计制作方法、触觉传感特性和性能指标等方面内容；重点总结了国内外近年来在电子皮肤阵列触觉传感器柔性化、弹性化、空间分辨率、灵敏度、快速响应、透明化、轻量化和多功能化等方面的研究进展. 指出了电子皮肤触觉传感器的研究依然存在着难以兼顾高柔性和高弹性、高灵敏度电子皮肤设计制作工艺复杂，可扩展性差和成本高等技术难题. 电子皮肤触觉传感器可广泛应用于机器人、医疗健康、航空航天、军事、智能制造和汽车安全等领域，正朝着高柔弹性、宽量程的高灵敏度、多功能、自愈合与自清洁、自供电与透明化等方向发展.
2023, 55(5):78-87.
DOI: 10.11918/202112059
摘要:
针对强震作用下典型装配式剪力墙结构的破坏机理和薄弱环节,提出一种具有耗能减震功能的新型装配式剪力墙。采用模型试验和数值模拟相结合的方法,设计制作了4片缩尺比1∶1.54、剪跨比1.52的新型装配式剪力墙试件,并对其进行了相应的抗震性能试验,系统分析了螺栓数量、轴压比和边缘构件纵筋配筋率对试件破坏模式、滞回性能、承载能力、变形性能、刚度退化及耗能能力的影响规律。试验结果表明:各试件破坏模式与相同剪跨比的现浇剪力墙基本一致,呈弯剪型破坏；但新型装配式剪力墙具有更为优异的滞回性能和耗能能力,其在破坏点的耗能值显著高于普通现浇墙体；当螺栓数量减少时,新型装配式剪力墙承载能力无明显变化,但滞回性能降低、墙体变形加剧；轴压比或边缘构件纵筋配筋率的降低会导致剪力墙承载能力降低和极限位移增大。最后采用ABAQUS软件建立了相应试件的有限元模型,模拟结果与试验结果吻合较好,表明所建模型的正确性,能够将其应用于新型装配式剪力墙的分析之中。
针对强震作用下典型装配式剪力墙结构的破坏机理和薄弱环节,提出一种具有耗能减震功能的新型装配式剪力墙。采用模型试验和数值模拟相结合的方法,设计制作了4片缩尺比1∶1.54、剪跨比1.52的新型装配式剪力墙试件,并对其进行了相应的抗震性能试验,系统分析了螺栓数量、轴压比和边缘构件纵筋配筋率对试件破坏模式、滞回性能、承载能力、变形性能、刚度退化及耗能能力的影响规律。试验结果表明:各试件破坏模式与相同剪跨比的现浇剪力墙基本一致,呈弯剪型破坏；但新型装配式剪力墙具有更为优异的滞回性能和耗能能力,其在破坏点的耗能值显著高于普通现浇墙体；当螺栓数量减少时,新型装配式剪力墙承载能力无明显变化,但滞回性能降低、墙体变形加剧；轴压比或边缘构件纵筋配筋率的降低会导致剪力墙承载能力降低和极限位移增大。最后采用ABAQUS软件建立了相应试件的有限元模型,模拟结果与试验结果吻合较好,表明所建模型的正确性,能够将其应用于新型装配式剪力墙的分析之中。
2023, 55(5):139-150.
DOI: 10.11918/202112016
摘要:
为了研究近断层脉冲型地震动作用下适用于评价高耸结构抗震性能的地震动强度参数,基于加速度反应谱提出一种同时考虑结构周期延长和高阶振型效应的地震动强度指标。分别以120 m和240 m的钢筋混凝土烟囱结构为研究对象,使用OpenSEES程序,在近断层脉冲型地震动作用下,揭示了高耸混凝土结构的损伤指标（ParkAng损伤指标、最大层间位移角、最大曲率、最大楼层加速度以及最大顶点位移）与37个地震动强度指标的关联性。研究结果表明:提出的地震动强度指标最适合用于预测高耸混凝土结构在近断层脉冲型地震作用下发生的ParkAng损伤；与速度相关的地震动强度指标表现出与高耸结构损伤指标的较高的相关性；随着结构周期的增大,位移型的地震动强度指标与损伤的关联性有增长的趋势；此外,地面峰值加速度在表征高耸结构变形破坏方面存在局限性,但是可以用来分析非结构构件的抗震性能。研究结论可为选择合适的地震动强度指标和损伤指标评价高耸混凝土结构在近断层脉冲型地震动作用下的抗震性能提供参考。
为了研究近断层脉冲型地震动作用下适用于评价高耸结构抗震性能的地震动强度参数,基于加速度反应谱提出一种同时考虑结构周期延长和高阶振型效应的地震动强度指标。分别以120 m和240 m的钢筋混凝土烟囱结构为研究对象,使用OpenSEES程序,在近断层脉冲型地震动作用下,揭示了高耸混凝土结构的损伤指标（ParkAng损伤指标、最大层间位移角、最大曲率、最大楼层加速度以及最大顶点位移）与37个地震动强度指标的关联性。研究结果表明:提出的地震动强度指标最适合用于预测高耸混凝土结构在近断层脉冲型地震作用下发生的ParkAng损伤；与速度相关的地震动强度指标表现出与高耸结构损伤指标的较高的相关性；随着结构周期的增大,位移型的地震动强度指标与损伤的关联性有增长的趋势；此外,地面峰值加速度在表征高耸结构变形破坏方面存在局限性,但是可以用来分析非结构构件的抗震性能。研究结论可为选择合适的地震动强度指标和损伤指标评价高耸混凝土结构在近断层脉冲型地震动作用下的抗震性能提供参考。
2023, 55(5):88-97.
DOI: 10.11918/202111001
摘要:
针对现有去雾算法大都存在复原图像亮度低、天空明显色彩失真等问题,提出了一种融合大气光值-图估计的无人机航拍图像去雾方法。首先,根据颜色衰减先验理论获取景深图像,将景深图像内偏差最小区域均值作为大气光值；其次,设计了一种自适应随机游走聚类方法用来估计大气光图,通过自适应随机游走算法将图像聚类为N个子区域,对子区域前0.1%像素求均值作为区域大气光值,将区域大气光值组合并通过引导滤波对其进行细化,获得大气光图；然后,通过融合大气光值-图估计方法将两种大气光估计融合为新的大气光图,作为更加准确的大气光估计；利用雾霾线先验方法获得透射率,同时提出一种暗补偿方法对其进行优化,提高透射率精度；最后,根据大气散射模型,利用求得的融合大气光图和优化透射率,得到清晰的复原图像。实验结果表明,相对于比较算法,提出的算法的复原图像在信息熵、平均梯度、模糊系数及对比度上分别提升1.1%、6.3%、8.5%、6.4%,主观视觉效果更好,信息更加丰富。
针对现有去雾算法大都存在复原图像亮度低、天空明显色彩失真等问题,提出了一种融合大气光值-图估计的无人机航拍图像去雾方法。首先,根据颜色衰减先验理论获取景深图像,将景深图像内偏差最小区域均值作为大气光值；其次,设计了一种自适应随机游走聚类方法用来估计大气光图,通过自适应随机游走算法将图像聚类为N个子区域,对子区域前0.1%像素求均值作为区域大气光值,将区域大气光值组合并通过引导滤波对其进行细化,获得大气光图；然后,通过融合大气光值-图估计方法将两种大气光估计融合为新的大气光图,作为更加准确的大气光估计；利用雾霾线先验方法获得透射率,同时提出一种暗补偿方法对其进行优化,提高透射率精度；最后,根据大气散射模型,利用求得的融合大气光图和优化透射率,得到清晰的复原图像。实验结果表明,相对于比较算法,提出的算法的复原图像在信息熵、平均梯度、模糊系数及对比度上分别提升1.1%、6.3%、8.5%、6.4%,主观视觉效果更好,信息更加丰富。
2023, 55(5):50-58.
DOI: 10.11918/202201126
摘要:
为了改善通用预训练模型不适应医疗领域的命名实体识别任务这一不足,提出了一种融合医疗领域知识图谱的神经网络架构,该架构利用弹性位置和遮盖矩阵使预训练模型计算自注意力时避免语义混淆和语义干扰,在微调时使用多任务学习的思想,利用回忆学习的优化算法使预训练模型均衡通用语义表达和目标任务的学习,最终得到更为高效的向量表示并进行标签预测。实验结果表明:本文提出的命名实体识别架构在医疗领域上取得了优于主流预训练模型的效果,在通用领域也有较为良好的效果。该架构避免了重新训练针对某个领域的预训练模型和引入额外的编码结构从而精简了计算代价和模型大小。此外,通过消融实验对比,医疗领域对于知识图谱的依赖程度较通用领域依赖程度更大,这说明在医疗领域中融合知识图谱方法的有效性。通过参数分析,证明本文使用回忆学习的优化算法可以有效控制模型参数的更新,使模型可以保留更多的通用语义信息并得到更符合语义的向量表达。本文也通过实验分析说明了所提方法在实体数量少的种类上具有更优的表现。
为了改善通用预训练模型不适应医疗领域的命名实体识别任务这一不足,提出了一种融合医疗领域知识图谱的神经网络架构,该架构利用弹性位置和遮盖矩阵使预训练模型计算自注意力时避免语义混淆和语义干扰,在微调时使用多任务学习的思想,利用回忆学习的优化算法使预训练模型均衡通用语义表达和目标任务的学习,最终得到更为高效的向量表示并进行标签预测。实验结果表明:本文提出的命名实体识别架构在医疗领域上取得了优于主流预训练模型的效果,在通用领域也有较为良好的效果。该架构避免了重新训练针对某个领域的预训练模型和引入额外的编码结构从而精简了计算代价和模型大小。此外,通过消融实验对比,医疗领域对于知识图谱的依赖程度较通用领域依赖程度更大,这说明在医疗领域中融合知识图谱方法的有效性。通过参数分析,证明本文使用回忆学习的优化算法可以有效控制模型参数的更新,使模型可以保留更多的通用语义信息并得到更符合语义的向量表达。本文也通过实验分析说明了所提方法在实体数量少的种类上具有更优的表现。
2023, 55(5):132-138.
DOI: 10.11918/202112138
摘要:
面向低时延、稳定传输、高用户体验质量(quality of experience,QoE)的网络实时传输需求场景,提出一种低时延智能网络数据传输调度算法。该算法由数据块排队控制策略和拥塞控制策略两部分组成。数据排队控制策略提出了综合数据块的创建时间和有效时限(effective time)的性价比模型,有效地解决了传输时间约束下的信息传输不均衡问题；拥塞控制策略提出了基于使用耿贝尔分布(Gumbel distribution)采样重参数化与混合经验优先级模型改进后的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)方法,解决了深度确定性策略梯度不适用于离散网络动作空间拥塞控制的问题,并通过学习自适应调整发送参数显著提升了网络拥塞控制质量。实验结果表明,实时传输场景下使用本文提出的排队算法能够有效提升QoE,采用改进后的DDPG进行拥塞控制能大幅降低传输时延。同样场景下,将提出的智能网络数据传输调度算法与排队策略及拥塞控制策略相结合,与传统的网络数据传输调度算法相比,能够更好地兼顾低时延和稳定传输,提供更高的数据传输质量。
面向低时延、稳定传输、高用户体验质量(quality of experience,QoE)的网络实时传输需求场景,提出一种低时延智能网络数据传输调度算法。该算法由数据块排队控制策略和拥塞控制策略两部分组成。数据排队控制策略提出了综合数据块的创建时间和有效时限(effective time)的性价比模型,有效地解决了传输时间约束下的信息传输不均衡问题；拥塞控制策略提出了基于使用耿贝尔分布(Gumbel distribution)采样重参数化与混合经验优先级模型改进后的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)方法,解决了深度确定性策略梯度不适用于离散网络动作空间拥塞控制的问题,并通过学习自适应调整发送参数显著提升了网络拥塞控制质量。实验结果表明,实时传输场景下使用本文提出的排队算法能够有效提升QoE,采用改进后的DDPG进行拥塞控制能大幅降低传输时延。同样场景下,将提出的智能网络数据传输调度算法与排队策略及拥塞控制策略相结合,与传统的网络数据传输调度算法相比,能够更好地兼顾低时延和稳定传输,提供更高的数据传输质量。
2023, 55(5):59-70.
DOI: 10.11918/202204057
摘要:
图像分割是按照一定的规则,将图像中具有特殊意义的区域划分为若干个互不相交的子区域,是从图像处理到图像分析的关键环节,传统分水岭图像分割方法是一种应用较为广泛的技术,具有快速、简单的优点,但该方法易受噪声干扰,分割结果易丢失边缘重要信息,出现过分割现象。为改善传统分水岭图像分割方法存在的过分割问题,提出了一种基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法。首先,利用图像像素点邻域的局部密度、对称度及边缘特征构造形状可变的自适应结构元素,确保其与图像目标几何结构具有较强的一致性；其次,利用该结构元素获取图像形态学梯度,提高目标边缘的定位精度；将L0范数梯度最小化和形态学开闭混合重建相结合修正梯度图像,减少梯度图像中的局部无效最小值点,抑制过分割现象的产生；最后对修正后的梯度图像进行分水岭分割,实现图像目标区域的精确分割。实验结果表明,该方法能够有效抑制过分割现象,提高目标边缘定位的准确性,具有较高的分割精度。
图像分割是按照一定的规则,将图像中具有特殊意义的区域划分为若干个互不相交的子区域,是从图像处理到图像分析的关键环节,传统分水岭图像分割方法是一种应用较为广泛的技术,具有快速、简单的优点,但该方法易受噪声干扰,分割结果易丢失边缘重要信息,出现过分割现象。为改善传统分水岭图像分割方法存在的过分割问题,提出了一种基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法。首先,利用图像像素点邻域的局部密度、对称度及边缘特征构造形状可变的自适应结构元素,确保其与图像目标几何结构具有较强的一致性；其次,利用该结构元素获取图像形态学梯度,提高目标边缘的定位精度；将L0范数梯度最小化和形态学开闭混合重建相结合修正梯度图像,减少梯度图像中的局部无效最小值点,抑制过分割现象的产生；最后对修正后的梯度图像进行分水岭分割,实现图像目标区域的精确分割。实验结果表明,该方法能够有效抑制过分割现象,提高目标边缘定位的准确性,具有较高的分割精度。
2024, 56(2):28-36.
DOI: 10.11918/202211080
摘要:
为研究轻质砂对不同试件尺寸下超高性能混凝土（ultra high performance concrete,UHPC）拉伸应变强化性能的影响,采用轻质砂对原黄砂进行等体积替代,完成9组不同轻质砂体积率（0~35%）和不同试件厚度（30~100 mm）的单轴拉伸试验,并同步进行声发射实时探伤测试。结果表明:轻质砂体积率对UHPC弹性极限点对应应力和对应应变的影响较小,但轻质砂体积率由0增加到35%时,UHPC的极限抗拉强度和极限拉应变分别由10.6 MPa和2.35×10-3提高到了19.4 MPa和4.3×10-3；轻质砂体积率大于15%时,UHPC的应变强化程度得到显著提升,试件内部产生的损伤点数更多且分布更均匀,展现出良好的裂缝控制能力；在相同轻质砂体积率下,UHPC的应变强化程度随试件厚度的增加而降低,且试件内部的损伤点趋于集中,表现出明显的尺寸效应。
为研究轻质砂对不同试件尺寸下超高性能混凝土（ultra high performance concrete,UHPC）拉伸应变强化性能的影响,采用轻质砂对原黄砂进行等体积替代,完成9组不同轻质砂体积率（0~35%）和不同试件厚度（30~100 mm）的单轴拉伸试验,并同步进行声发射实时探伤测试。结果表明:轻质砂体积率对UHPC弹性极限点对应应力和对应应变的影响较小,但轻质砂体积率由0增加到35%时,UHPC的极限抗拉强度和极限拉应变分别由10.6 MPa和2.35×10-3提高到了19.4 MPa和4.3×10-3；轻质砂体积率大于15%时,UHPC的应变强化程度得到显著提升,试件内部产生的损伤点数更多且分布更均匀,展现出良好的裂缝控制能力；在相同轻质砂体积率下,UHPC的应变强化程度随试件厚度的增加而降低,且试件内部的损伤点趋于集中,表现出明显的尺寸效应。
2024, 56(1):1-16.
DOI: 10.11918/202306009
摘要:
随着工业4.0概念的发展,数字孪生技术（digital twin）已经成为智能制造和产品全寿命周期管理相关领域的主要数字化解决手段。在工程建设领域,提升土木工程结构数字化防灾能力和管理水平是未来智慧城市建设的重要环节。建立精确可靠的数字孪生模型,一方面,可以帮助实现工程灾害的精准防控和重大灾害事故的风险识别预警；另一方面,数字孪生也为未来城市的数字化建设和管理提供了技术基础。本文首先对数字孪生技术的基本概念和阶段性发展成果进行梳理,总结了在土木工程领域里孪生数据获取和构建数字孪生体的技术手段。最后,从结构运营评估、灾害仿真推演和数字孪生城市建设三个领域来回顾与展望数字孪生技术在土木工程领域的应用进展。
随着工业4.0概念的发展,数字孪生技术（digital twin）已经成为智能制造和产品全寿命周期管理相关领域的主要数字化解决手段。在工程建设领域,提升土木工程结构数字化防灾能力和管理水平是未来智慧城市建设的重要环节。建立精确可靠的数字孪生模型,一方面,可以帮助实现工程灾害的精准防控和重大灾害事故的风险识别预警；另一方面,数字孪生也为未来城市的数字化建设和管理提供了技术基础。本文首先对数字孪生技术的基本概念和阶段性发展成果进行梳理,总结了在土木工程领域里孪生数据获取和构建数字孪生体的技术手段。最后,从结构运营评估、灾害仿真推演和数字孪生城市建设三个领域来回顾与展望数字孪生技术在土木工程领域的应用进展。
2024, 56(2):18-27.
DOI: 10.11918/202210012
摘要:
为准确预测埋入式（特别是浅埋）钢柱脚节点的初始转动刚度,将柱脚的埋入段简化为地基梁,基于初参数法完善考虑轴力影响的Winkler地基上的Timoshenko梁理论,提出受锚栓和混凝土约束的柱脚底板转动刚度的计算方法,进而建立可以综合反映柱脚埋深、埋入段剪切变形、钢柱轴力、底板约束影响的埋入式钢柱脚转动刚度模型。基于已验证的有限元模型进行参数分析,研究埋深比、轴力和锚栓布置对柱脚转动刚度的影响。与有限元结果的对比表明,提出的刚度模型较过往文献中理论模型具有更高的精度和更好的适用性,尤其是对于埋深比为0.5~1.5的浅埋柱脚节点。理论与有限元结果表明:埋深比较小时,柱脚转动刚度随埋深比的增加快速增大,而埋深比增加到一定程度后,其对转动刚度几乎无影响；柱脚转动刚度随钢柱轴压力增加呈增大的趋势；对于浅埋柱脚节点,底板约束对其转动刚度的影响较大,而随着埋深的增大,其影响逐渐减小；底板转动约束对埋深比小于1.5的节点刚度具有显著影响,当埋深比增大至2.5,其影响可以忽略。
为准确预测埋入式（特别是浅埋）钢柱脚节点的初始转动刚度,将柱脚的埋入段简化为地基梁,基于初参数法完善考虑轴力影响的Winkler地基上的Timoshenko梁理论,提出受锚栓和混凝土约束的柱脚底板转动刚度的计算方法,进而建立可以综合反映柱脚埋深、埋入段剪切变形、钢柱轴力、底板约束影响的埋入式钢柱脚转动刚度模型。基于已验证的有限元模型进行参数分析,研究埋深比、轴力和锚栓布置对柱脚转动刚度的影响。与有限元结果的对比表明,提出的刚度模型较过往文献中理论模型具有更高的精度和更好的适用性,尤其是对于埋深比为0.5~1.5的浅埋柱脚节点。理论与有限元结果表明:埋深比较小时,柱脚转动刚度随埋深比的增加快速增大,而埋深比增加到一定程度后,其对转动刚度几乎无影响；柱脚转动刚度随钢柱轴压力增加呈增大的趋势；对于浅埋柱脚节点,底板约束对其转动刚度的影响较大,而随着埋深的增大,其影响逐渐减小；底板转动约束对埋深比小于1.5的节点刚度具有显著影响,当埋深比增大至2.5,其影响可以忽略。
2023, 55(5):114-121.
DOI: 10.11918/202109131
摘要:
先进纳米集成电路工艺的发展使得微电子器件翻转的阈值电荷不断降低,导致数字电路中由单粒子效应引起的软错误率增加。为加强集成电路中标准单元的抗辐射特性,本文提出了一种抗单粒子瞬态(single-event transient,SET)加固的与非门结构。在三阱工艺下,通过将下拉网络中每一个NMOS管的衬底和源极各自短接,便有效地提高了与非门抗辐射性能,而且随着输入端数目的增加,本文提出的与非门加固效果更加明显。利用Sentaurus TCAD软件的混合仿真模式进行粒子入射仿真实验,对于与输出节点相连的NMOS管采用经过工艺校准的三维物理模型,其他MOS管采用工艺厂商提供的Spice模型。结果显示:在40 nm工艺下,当入射粒子 线性能量传输(linear energy transfer,LET)值为10 MeV·cm2/mg时,本文提出的2输入与非门能够在3种输入的情况下降低输出电压扰动幅度。其中在N2管关闭的输入模式下,达到了对单粒子入射免疫的效果；对于3输入与非门,即使在“最坏”输入的情况下,也能使输出电压翻转幅度降低85.4%。因此,本文提出的与非门加固方法起到了显著的抗单粒子瞬态效果。
先进纳米集成电路工艺的发展使得微电子器件翻转的阈值电荷不断降低,导致数字电路中由单粒子效应引起的软错误率增加。为加强集成电路中标准单元的抗辐射特性,本文提出了一种抗单粒子瞬态(single-event transient,SET)加固的与非门结构。在三阱工艺下,通过将下拉网络中每一个NMOS管的衬底和源极各自短接,便有效地提高了与非门抗辐射性能,而且随着输入端数目的增加,本文提出的与非门加固效果更加明显。利用Sentaurus TCAD软件的混合仿真模式进行粒子入射仿真实验,对于与输出节点相连的NMOS管采用经过工艺校准的三维物理模型,其他MOS管采用工艺厂商提供的Spice模型。结果显示:在40 nm工艺下,当入射粒子 线性能量传输(linear energy transfer,LET)值为10 MeV·cm2/mg时,本文提出的2输入与非门能够在3种输入的情况下降低输出电压扰动幅度。其中在N2管关闭的输入模式下,达到了对单粒子入射免疫的效果；对于3输入与非门,即使在“最坏”输入的情况下,也能使输出电压翻转幅度降低85.4%。因此,本文提出的与非门加固方法起到了显著的抗单粒子瞬态效果。
