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Performance Monitoring of the Data-driven Subspace Predictive Control Systems Based on Historical Objective Function Benchmark 被引量：3
1
作者 王陆 李柠 李少远 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期542-547,共6页
关键词 预测控制系统 性能监控 数据驱动 子空间 历史 基准 监视控制器 目标函数
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量：1
2
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于不同目标函数的WRF-Hydro模型参数敏感性研究 被引量：1
3
作者 谷黄河 石怀轩 +2 位作者 孙敏涛 丁震 顾苏烨 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第1期61-69,共9页
水文与气象预报相结合可以有效提高洪水预报的精度和延长预见期,陆气耦合模型已成为水文气象学者研究的重点。WRF-Hydro模型作为新一代分布式陆气耦合模型在多尺度洪水预报中具有广阔的应用前景,但由于各物理过程参数化方案复杂,模型计... 水文与气象预报相结合可以有效提高洪水预报的精度和延长预见期,陆气耦合模型已成为水文气象学者研究的重点。WRF-Hydro模型作为新一代分布式陆气耦合模型在多尺度洪水预报中具有广阔的应用前景,但由于各物理过程参数化方案复杂,模型计算量大,对该模型的参数敏感性研究还不充分,也影响着模型的模拟精度。研究以湿润区的新安江上游屯溪流域为研究对象,构建多个单目标和多目标函数,并结合Morris全局参数敏感性分析方法,探究了WRF-Hydro模型在不同目标函数下的参数敏感性。结果表明:土壤参数(DKSAT、SMCMAX、BEXP)主要影响壤中流和地表径流,对径流量影响显著,尤其DKSAT最为敏感,直接影响水在土壤中的下渗速度,增大时基流量显著增高而洪峰流量则明显降低;产流参数(SLOPE、REFKDT)主要影响地表径流和基流分配,对洪水过程线形状有重要影响;河道汇流参数ManN影响汇流速度并主要控制峰现时间;植被参数MP对于总水量有一定影响;坡面汇流参数OVROUGHRTFAC和地下水参数Zmax则最不敏感。不同目标函数下的参数敏感性顺序和最优参数取值有一定差异,单目标函数中以相对误差为优化目标会更侧重于全年径流总量和低流量部分的模拟精度,而以效率系数和Kling-Gupta系数为目标则更侧重于场次洪水和高流量部分的模拟效果;基于几个单目标函数组合的多目标函数综合考虑了不同目标函数的影响,结果在一定程度上优于单目标函数。研究可为合理确定WRF-Hydro模型参数优化策略提供参考。 展开更多
关键词 WRF-Hydro模型 Morris法 敏感性分析 多目标函数 洪水预报
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基于深度学习的页岩油双二维轨道剖面优化设计方法研究
4
作者 张荣军 张喆 +3 位作者 郑小磊 王六鹏 孙健 刘志坤 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期98-103,共6页
页岩油的储层特性要求采用长水平段和大规模压裂技术,由此对井眼轨道设计提出了更高要求。文章针对传统三维轨道设计存在摩阻大、卡钻风险过高的问题,建立了“双二维”水平井轨道设计方案,包括上部三维增斜扭方位段与下部二维增斜,建立... 页岩油的储层特性要求采用长水平段和大规模压裂技术,由此对井眼轨道设计提出了更高要求。文章针对传统三维轨道设计存在摩阻大、卡钻风险过高的问题,建立了“双二维”水平井轨道设计方案,包括上部三维增斜扭方位段与下部二维增斜,建立了入靶精度和最短井深作为双优化目标函数,采用深度学习方法进行求解。利用该模型对古龙页岩油进行轨道优化,结果表明采用深度学习的优化设计,在保持相同偏移距条件下总井深更小,表明该模型在实际应用中能够有效提高设计精度和施工效率。 展开更多
关键词 双二维水平井 页岩油 轨道优化 深度学习 双目标优化
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自然环境下基于改进YOLOv7的梨花识别方法 被引量：2
5
作者 张秀花 魏华杰 +3 位作者 孔德刚 刘尚坤 黄征 王洪森 《农业工程学报》 北大核心 2025年第2期224-232,共9页
针对自然环境下梨花易被遮挡、背景杂乱、光照条件与目标距离不断变化等特点导致梨花识别难和精度不高的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7模型的梨花识别算法。该算法首先加入P2小目标层,增加了特征提取与模型多尺度融合能力,使被... 针对自然环境下梨花易被遮挡、背景杂乱、光照条件与目标距离不断变化等特点导致梨花识别难和精度不高的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7模型的梨花识别算法。该算法首先加入P2小目标层,增加了特征提取与模型多尺度融合能力,使被遮挡的梨花目标更好地被捕获;其次,在输出检测端末尾加入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块,提高模型的上下文理解能力,提升YOLOv7在各种场景下(不同光照条件、复杂背景等)的表现;最后,将CIoU(complete intersection over union)损失函数优化为NWD(normalized weighted distance)损失函数,针对不同形状的目标进行精确的边界框回归,提高模型对复杂背景梨花目标与远距离梨花目标的检测精度。试验结果表明:改进模型与原模型相比,精确率、召回率、mAP和F1-score分别提高了2.1、1.2、1.9和0.6个百分点,达到了99.4%、99.6%、96.4%和89.8%;与其他主流算法相比,各评价指标均有优势。研究结果可为梨园自然环境下梨花精准识别提供支撑。 展开更多
关键词 梨花 图像识别 YOLOv7 自然环境 小目标层 CBAM 损失函数
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文化遗产保护机构档案资源分类的问题解析与体系重构——以敦煌研究院为例 被引量：3
6
作者 孙胜利 祝洁 +1 位作者 刘越男 王雪莲 《北京档案》 北大核心 2025年第1期16-22,共7页
档案资源既是文化遗产保护机构的重要资产,也是文化遗产保护和利用的关键。现有研究对文化遗产保护机构档案资源分类原理及标准的探讨相对薄弱,实践中的类别划分更较为混乱,与文化遗产领域实践运用的现实需求之间的矛盾日益突显。论文... 档案资源既是文化遗产保护机构的重要资产,也是文化遗产保护和利用的关键。现有研究对文化遗产保护机构档案资源分类原理及标准的探讨相对薄弱,实践中的类别划分更较为混乱,与文化遗产领域实践运用的现实需求之间的矛盾日益突显。论文通过对文化遗产保护机构档案资源分类现存问题进行深入分析,秉持科学性、全面性、系统性、合规性四项构建原则,结合对象分类法和职能分类法,构建了档案资源分类体系的理论框架。以敦煌研究院档案资源分类体系为例,系统阐述了其架构过程,为文化遗产保护机构档案管理的理论发展和实践应用提供指导与参考。 展开更多
关键词 文化遗产 档案资源 文化遗产本体档案 职能分类法 对象分类法
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开关电感准Z源逆变器无权重系数FCS-MPC策略
7
作者 刘春喜 林枝伟 +1 位作者 刘志乐 徐可 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第3期142-154,共13页
针对开关电感准Z源逆变器采用有限集模型预测控制(FCS-MPC)时目标函数权重系数设计复杂的问题,提出一种无权重系数的FCS-MPC算法,避免了繁琐的权重系数调整过程。通过伏秒平衡原理分析电感周期性充放电的机理,在直通状态时对电感电流设... 针对开关电感准Z源逆变器采用有限集模型预测控制(FCS-MPC)时目标函数权重系数设计复杂的问题,提出一种无权重系数的FCS-MPC算法,避免了繁琐的权重系数调整过程。通过伏秒平衡原理分析电感周期性充放电的机理,在直通状态时对电感电流设置一个中间值,根据中间值和预测值的比较来确定下一周期的开关状态,在非直通状态时则采用归一化思想将输出电流和电容电压的目标函数设计为基于动态变化的函数,将误差限制在[0,1]范围内,从而不需要任何权重系数,避免了权重系数的调整过程,最后通过仿真和实验对所提的方法进行验证。结果表明:所提无权重系数FCS-MPC策略与传统FCS-MPC策略相比,在无权重系数的情况下,系统的稳态性能相同,动态性能更优。 展开更多
关键词 开关电感准Z源逆变器 有限集模型预测控制 无权重系数 目标函数 伏秒平衡 归一化
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基于改进YOLOv7的无人机图像小目标检测算法 被引量：1
8
作者 金涛 李昭蒂 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第7期118-124,143,共8页
针对无人机图像背景复杂、遮挡及尺度变化导致的小目标错检和漏检问题,提出基于YOLOv7算法的小目标检测改进模型。该模型通过引入坐标注意力机制(CA)优化特征提取,使用自适应激活函数(ACON)增强网络非线性表达能力;同时,采用NWD作为新... 针对无人机图像背景复杂、遮挡及尺度变化导致的小目标错检和漏检问题,提出基于YOLOv7算法的小目标检测改进模型。该模型通过引入坐标注意力机制(CA)优化特征提取,使用自适应激活函数(ACON)增强网络非线性表达能力;同时,采用NWD作为新度量改进损失函数,以更精确衡量边界框相似性。此外,使用轻量级上采样算子CARAFE扩大感受野并聚合上下文信息。在VisDrone2019和NWPU VHR-10数据集上的实验表明,改进算法与原算法相比,mAP0.5和mAP0.5∶0.95指标均有显著提升,且与其他主流算法相比,检测精度也有明显优势。该方法为复杂环境下无人机图像小目标检测的实际应用提供了技术支撑,有助于推动相关领域的技术进步。 展开更多
关键词 无人机图像 YOLOv7算法 小目标检测 注意力机制 激活函数
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基于文化景观基因的传统聚落健康评价
9
作者 胡最 肖爱华 刘沛林 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第2期88-96,共9页
针对当前缺乏从文化因子传承角度分析和评判传统聚落景观的健康状态(保存特征)现象,该文借鉴健康评价的思路,结合景观基因理论提出传统聚落健康评价的概念和指标体系,通过熵权法确定指标权重,并将权重值输入SPSSAU中,利用AHP进行一致性... 针对当前缺乏从文化因子传承角度分析和评判传统聚落景观的健康状态(保存特征)现象,该文借鉴健康评价的思路,结合景观基因理论提出传统聚落健康评价的概念和指标体系,通过熵权法确定指标权重,并将权重值输入SPSSAU中,利用AHP进行一致性检验,采用多目标线性加权函数法对湘南地区传统聚落进行总体健康评价。结果表明:湘南地区的37个传统聚落中,Ⅲ级(较差)、Ⅱ级(一般)、Ⅰ级(良好)健康聚落分别有7个、16个、14个,自然环境、旅游开发、建筑历史和管理机制是影响传统聚落健康的四大因素,传统聚落健康评价结果与实地调研结果相吻合,所构建的传统聚落健康评价指标体系可为开展全国传统聚落连片保护和科学利用提供参考。 展开更多
关键词 传统聚落 健康评价 景观基因 AHP 熵权法 多目标线性加权函数法
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基于WPA的农业运输车辆路径优化模型研究
10
作者 李慧 《农机化研究》 北大核心 2025年第6期252-257,共6页
农业运输车辆路径优化是农业物流领域的关键问题之一。为了实现农产品运输配送成本和碳排放量低等问题,提出了一种基于狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA)的农业运输车辆路径优化模型,将农业运输车辆路径优化问题建模为一种多目标优化... 农业运输车辆路径优化是农业物流领域的关键问题之一。为了实现农产品运输配送成本和碳排放量低等问题,提出了一种基于狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA)的农业运输车辆路径优化模型,将农业运输车辆路径优化问题建模为一种多目标优化问题。以最小化总行驶距离和最小化运输时间为研究目标,通过定义适应度函数,并结合狼群算法的搜索策略,实现了农业运输车辆路径的优化。针对黑龙江某农场水稻收获运输配送问题的实际需要,采用所提出的WPA优化模型完成了水稻运输车辆路径方案的优化,并与传统优化方法进行对比,结果表明:基于狼群算法的路径优化模型在农业配送总成本上平均节省了7.97%,碳排放量上平均降低了6.88%。优化后的路径方案可以显著缩短运输距离和时间,提高了农业物流的效率,并最大限度地利用运输资源。 展开更多
关键词 农业运输车 路径规划 狼群算法 多目标优化 适应度函数
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基于改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法
11
作者 任喜伟 余杰 +3 位作者 韩欣 李兆允 杨梦璐 何立风 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期428-434,共7页
鉴于光伏组件排列密集,缺陷目标较小,难以检测维护,直接影响光伏组件发电效率,提出一种改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法。首先,针对光伏组件红外图像中缺陷尺寸特性,使用K-均值++算法对缺陷目标重新聚类,确定合适的锚框大小,使... 鉴于光伏组件排列密集,缺陷目标较小,难以检测维护,直接影响光伏组件发电效率,提出一种改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法。首先,针对光伏组件红外图像中缺陷尺寸特性,使用K-均值++算法对缺陷目标重新聚类,确定合适的锚框大小,使其聚类锚框更符合小目标特征;然后,使用简化BiFPN融合更多的特征,在融合之前添加一个多通路残差连接模块,提高对小目标光伏缺陷的敏感度;其次,将YOLOv5s骨干网络进行融合,简化网络结构,减少下采样次数,提高图像分辨率以及丰富小目标特征信息;之后,将S_(IoU)损失函数引入到YOLOv5s架构中,提高网络性能,让网络部署到小型、轻量化设备;最后,将改进的YOLOv5s网络在自建的光伏组件红外图像缺陷数据集进行测试。实验结果表明,改进的YOLOv5s网络光伏组件缺陷检测方法优于对比方法,相比于原始网络,改进网络的m_(AP@0.5)提高1.7%,每秒帧率达到46.3,完全满足光伏组件缺陷检测过程中的实际需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv5s 损失函数 小目标增强 光伏组件 红外图像
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面向无人机影像目标检测的Drone-DETR算法
12
作者 谢国波 黎逍 林志毅 《电光与控制》 北大核心 2025年第10期70-76,共7页
为了解决在无人机影像目标检测任务中出现的特征信息丢失以及上下文不匹配等问题,提出了一种全新的算法Drone-DETR。在RT-DETR网络架构的基础上,设计了结合并行分块感知注意力的主干网络,解决因多次下采样操作出现的特征信息丢失问题。... 为了解决在无人机影像目标检测任务中出现的特征信息丢失以及上下文不匹配等问题,提出了一种全新的算法Drone-DETR。在RT-DETR网络架构的基础上,设计了结合并行分块感知注意力的主干网络,解决因多次下采样操作出现的特征信息丢失问题。同时,在混合编码器的跨尺度特征融合模块中引入上下文特征校准和空间特征校准方法,解决上下文信息不匹配和空间特征不对齐的问题,以便更好地聚合无人机影像中的上下文信息,对齐空间特征。最后,引入了一种全新的损失函数MPDIoU,从而进一步提升模型的检测精度和收敛速度。在Vis Drone2019数据集上的实验结果表明,Drone-DETR的m AP0.5达到50.4%,与原始的RT-DETR相比,m AP0.5提升了3.0个百分点。在与各主流检测模型的比较中,Drone-DETR的检测精度均高于其他主流算法,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 无人机影像 注意力机制 损失函数 RT-DETR
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变速工况下基于多节点网络结构的轴箱轴承振动重复瞬态特征提取方法 被引量：1
13
作者 潘彦龙 易彩 +3 位作者 闫磊 刘琦 林建辉 吴帮明 《铁道学报》 北大核心 2025年第9期84-94,共11页
针对变转速工况下频谱模糊以及健康指标对冲击噪声敏感的问题,提出一种变速工况下基于多节点网络结构的轴箱轴承振动重复瞬态特征提取方法。基于1/3二叉树结构对原始信号频谱进行划分得到子频带,将各子频带对应的滤波器系数作为迭代初... 针对变转速工况下频谱模糊以及健康指标对冲击噪声敏感的问题,提出一种变速工况下基于多节点网络结构的轴箱轴承振动重复瞬态特征提取方法。基于1/3二叉树结构对原始信号频谱进行划分得到子频带,将各子频带对应的滤波器系数作为迭代初值形成多节点网络结构;采用梯度下降法对基于均值峭度的目标函数进行求解,得到不同迭代初值的目标函数解;选取最优目标函数解对应的滤波器系数对原始信号进行滤波包络分析。在变速工况下,通过对采集数据进行角度域重采样的方式完成预处理。通过变转速和恒速仿真以及试验数据对所提方法进行测试,结果表明所提方法可以实现复杂工况下振动重复瞬态成分的提取及轴承状态判别。 展开更多
关键词 列车安全 频带划分 目标函数优化 迭代初值 故障诊断
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基于YOLO-CDBW模型的列车接触网异物检测研究 被引量：2
14
作者 郭翔羽 石天怡 +2 位作者 陈燕楠 南新元 蔡鑫 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期56-69,共14页
接触网是为列车行驶提供电力的输电线路,附着在接触网的塑料袋等异物会对列车运行造成安全隐患。针对目前人工检查效率低下、劳动成本高等问题,本文提出一种基于YOLOv7改进的接触网异物检测模型YOLO-CDBW。首先,在特征提取阶段构建一种... 接触网是为列车行驶提供电力的输电线路,附着在接触网的塑料袋等异物会对列车运行造成安全隐患。针对目前人工检查效率低下、劳动成本高等问题,本文提出一种基于YOLOv7改进的接触网异物检测模型YOLO-CDBW。首先,在特征提取阶段构建一种使用残差瓶颈结构和深度分离卷积层的特征提取模块,避免因网络深度增加造成的小目标特征丢失问题,并降低网络运算量;其次,颈部改用BiFPN结构,捕捉多尺度信息,改善细节特征丢失问题,同时嵌入BiFormer注意力机制,重新分配融合后特征图的权重,提高网络对异物的关注度;最后,使用WIoU损失函数优化模型,通过动态聚焦机制,将注意力聚集在普通质量锚框上,提高预测精准度。经实验,YOLO-CDBW模型平均精度均值mAP 0.5达到87.1%,检测速度FPS达到66.5 frame/s,较YOLOv7模型分别提高5.0和10.8个百分点,满足接触网异物检测需求。 展开更多
关键词 接触网 异物检测 YOLO 目标检测 损失函数 注意力机制
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基于改进CenterNet的遥感图像目标检测算法
15
作者 王大虎 张新科 +1 位作者 张艳伟 侯伟华 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第9期303-313,共11页
现有的目标检测算法难以很好地处理尺度差异较大的遥感图像目标,容易产生误检和漏检。针对遥感图像中的目标重叠难以检测和小目标漏检的问题,提出了一种改进CenterNet算法。在Hourglass-104主干网络之后设计一种四元回归注意力,采用端... 现有的目标检测算法难以很好地处理尺度差异较大的遥感图像目标,容易产生误检和漏检。针对遥感图像中的目标重叠难以检测和小目标漏检的问题,提出了一种改进CenterNet算法。在Hourglass-104主干网络之后设计一种四元回归注意力,采用端到端可学习的标记采样方式来预测图像目标,使网络能够捕获丰富的上下文信息并对多尺度目标进行建模,实现计算效率与表征能力之间的良好平衡。设计中心偏移特征融合机制用于网络对多层次目标的整合,通过对检测目标四个矩点和中心点的权重进行动态调整,可以高效地提升网络检测性能。引入Soft-DTW损失函数从时间序列角度对损失梯度进行动态微分处理,有效实现遥感图像目标像素的最佳匹配,进一步促进损失曲线的回归拟合状态。改进后的CenterNet算法在RSOD和NWPU VHR-10遥感公共数据集上进行训练并测试,实验结果表明:在RSOD上的mAP可以达到97.0%,在NWPU VHR-10上的AP和mAP可以达到60.0%和95.4%。与当前主流的目标检测算法相比,改进后的CenterNet算法存在明显的提升和优势。 展开更多
关键词 深度学习 遥感图像 目标检测 CenterNet Hourglass-104 损失函数
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基于能耗最优的电动拖拉机转矩控制策略研究
16
作者 武曦 全力 +1 位作者 朱孝勇 张超 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期266-272,共7页
为降低电动拖拉机的能耗,最大限度地提升作业里程,针对四轮独立驱动电动拖拉机的牵引犁耕作业和道路运输作业工况,提出了一种基于能耗最优的转矩控制策略。同时,设计了一种综合考虑轮毂电机能耗和轮胎滑移能耗的目标函数,通过粒子群优... 为降低电动拖拉机的能耗,最大限度地提升作业里程,针对四轮独立驱动电动拖拉机的牵引犁耕作业和道路运输作业工况,提出了一种基于能耗最优的转矩控制策略。同时,设计了一种综合考虑轮毂电机能耗和轮胎滑移能耗的目标函数,通过粒子群优化算法进行求解,并将其用于电动拖拉机的转矩控制中。基于CarSim和MatLab/Simulink构建了电动拖拉机模型、轮毂电机驱动模型、速度驾驶员控制模型和动力电池模型,并分别在牵引犁耕和道路运输工况下对基于能耗最优的转矩控制策略进行验证。仿真结果表明:在牵引犁耕工况下,基于能耗最优的转矩控制策略,电动拖拉机平均耗电量为1.18 kW·h/km,相较于传统控制策略降低了4.84%;在道路运输工况下,基于能耗最优的转矩控制策略,电动拖拉机平均耗电量为0.78 kW·h/km,相较于传统控制策略降低了8.33%。由此证明,电动拖拉机在基于能耗最优的转矩控制策略下降低了能耗,有效提升了作业里程。 展开更多
关键词 电动拖拉机 转矩控制 能耗最优 轮毂电机 目标函数
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基于曲面插值的光学系统点扩散函数重构
17
作者 程雪 刘晓华 +1 位作者 傅雨田 陈永和 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期279-291,共13页
光学系统点扩散函数的数据采样和拟合重构过程中,引入的背景噪声及外部干扰会导致仪器测量结果的误差。传统的固定目标函数点扩散函数拟合算法自适应性较弱,在光学仪器的测试过程中,无法有效还原光斑形态,这些误差项对仪器的图像质量分... 光学系统点扩散函数的数据采样和拟合重构过程中,引入的背景噪声及外部干扰会导致仪器测量结果的误差。传统的固定目标函数点扩散函数拟合算法自适应性较弱,在光学仪器的测试过程中,无法有效还原光斑形态,这些误差项对仪器的图像质量分析结果造成了一定的影响。针对此问题,提出了一种适用于光学成像系统的点扩散函数计算方法,针对不同光斑形态进行能量获取和重构,有效地保留了光斑的原始形态。利用光斑图像数据进行三次样条插值计算,构造亚像元级数据矩阵,对不同位置光斑进行杂散光抑制处理和质心修正,获得更接近真实光斑形态的三维曲面。考虑传感器精度差异,调节步长控制能量集中度对应的光斑半径,能够满足不同的测试需求。高斯光斑仿真分析与实验室测试结果表明,与高斯拟合法、最近邻插值法和盲去卷积法相比,所提方法更接近实际情况,曲面插值法误差仅为|ε|=0.0002,像质观测区域内偏离率<5%,能够提供较为准确的能量集中度结果。算法对点扩散函数形态变化较为敏感,能够有效分辨小尺寸光斑内存在的多峰,常温测试条件下也具有较高的精度,在仪器干扰源定位、光学调焦等方面具有工程应用价值,为光学成像系统的研制和性能分析提供了理论计算方法。 展开更多
关键词 点扩散函数 3次样条插值 目标函数 能量集中度 成像系统
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基于FCLPSO的水量水质模型参数反演方法研究
18
作者 朱沈涛 杨帆 +3 位作者 柳杨 范子武 乌景秀 李子祥 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第7期54-66,共13页
【目的】复杂河网水量水质模型中参数多、维数高,模型参数反演难度大,优化目标函数选取、单参数和多参数不同反演方式等对参数反演精度影响需开展深入分析。【方法】提出基于快速综合粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Partic... 【目的】复杂河网水量水质模型中参数多、维数高,模型参数反演难度大,优化目标函数选取、单参数和多参数不同反演方式等对参数反演精度影响需开展深入分析。【方法】提出基于快速综合粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)的水量水质模型参数反演方法,设计参数反演数值试验,采用LH-OAT全局敏感性分析方法对7种模型性能评价指标进行目标函数优选,并分析模型单参数和多参数反演结果并分析不同反演方式的差异性。【结果】结果显示:NSE∗作为目标函数敏感度最高;不同类型参数均具有较高精度,单参数反演平均相对误差(MRE)为5.2%、变差系数(CV)为7.2%,多参数反演结果MRE为13.5%、CV为14%;多参数反演中水动力指标反演结果优于水质指标反演结果,多参数“分层反演”方式优于“同时反演”方式。【结论】结果表明:该模型参数反演方法具有较高的精度,有助于提升复杂河网水量水质模型参数估计时效性与准确性,为复杂河网数值模拟精度的提升提供了技术支撑。 展开更多
关键词 水量水质模型 参数反演 快速综合粒子群优化算法 目标函数 敏感性分析
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定位艏型自航绞吸挖泥船船尾型线比较及水动力性能分析
19
作者 余欣 杨剑涛 +3 位作者 何炎平 倪连松 王有江 刘亚东 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期166-174,共9页
[目的]“定位艏型”自航绞吸挖泥船的水动力性能与普通船型相比存在较大差异,为合理选择和设计自航绞吸挖泥船的船尾型线,进行水动力性能分析。[方法]采用计算流体力学(CFD)方法开展船模阻力试验数值验证,并在此基础上对比分析双呆木艉... [目的]“定位艏型”自航绞吸挖泥船的水动力性能与普通船型相比存在较大差异,为合理选择和设计自航绞吸挖泥船的船尾型线,进行水动力性能分析。[方法]采用计算流体力学(CFD)方法开展船模阻力试验数值验证,并在此基础上对比分析双呆木艉和双尾鳍艉这2种船尾型线的静水阻力性能、艉部流场、轴向伴流分数及不均匀度等水动力性能。[结果]结果显示,在各航速下,双尾鳍艉的总阻力系数小于双呆木艉;在设计航速点,双尾鳍艉的总阻力系数较双呆木艉小8.6%,而双呆木艉的伴流目标函数(WOF)较双尾鳍艉小11.0%,轴向伴流场更均匀。[结论]研究结果可为同类船型的型线设计和优化提供参考价值。 展开更多
关键词 船型 减阻 水动力 流场 伴流目标函数 船艉型线 定位艏型自航绞吸挖泥船
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基于BiFPN和Triplet注意力机制的YOLOv5s缺陷苹果识别算法 被引量：1
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作者 惠永永 赵春雨 +1 位作者 宋昭漾 赵小强 《华南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期419-428,共10页
【目的】为了充分利用上下文信息和融合多尺度特征,提出基于BiFPN和Triplet注意力机制的YOLOv5s(BTF-YOLOv5s)缺陷苹果识别算法。【方法】首先,加权双向特征金字塔网络(BiFPN)引入额外的权重学习不同输入特征的重要性,模型通过自顶向下... 【目的】为了充分利用上下文信息和融合多尺度特征,提出基于BiFPN和Triplet注意力机制的YOLOv5s(BTF-YOLOv5s)缺陷苹果识别算法。【方法】首先,加权双向特征金字塔网络(BiFPN)引入额外的权重学习不同输入特征的重要性,模型通过自顶向下和自底向上的双向路径,实现多尺度特征的反复融合,提高多尺度的检测能力;其次,将Triplet注意力机制应用到Neck层以增强模型对目标之间的关联和上下文信息的表示能力,使模型更专注于苹果特征的学习;最后,采用Focal-CIoU损失函数调整损失权重,使模型更关注缺陷苹果的识别,提升模型的感知能力。通过消融试验对比不同损失函数,改变注意力机制在YOLOv5s结构中的位置,并与主流算法进行比较。【结果】BTF-YOLOv5s在初始YOLOv5s模型基础上,准确率、召回率和mAP方面分别提高了5.7、2.2和3.5个百分点,模型内存使用量为14.7 MB;平均精度比SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv7、YOLOv8n、YOLOv8s和YOLOv9的分别提升了5.7、3.5、13.3、3.5、2.9、2.6、2.8和0.3个百分点。【结论】模型在缺陷苹果识别中表现出显著的优越性,为采摘机器人在采摘过程中实现优质苹果与缺陷苹果的自动分拣提供了一定的技术支持。 展开更多
关键词 YOLOv5s 缺陷苹果 注意力机制 损失函数 目标检测 采摘机器人
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