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精密热处理过程温度测量多模态重构方法 被引量：1
1
作者 杨航 汪玉兰 +6 位作者 汪雪 张帅 甘欢 孔维雄 张云飞 黄文 何建国 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期15-21,共7页
为了增大惯性约束聚变玻璃靶丸的磁悬浮力,通过热处理工艺对其表面金属氧化物涂层进行晶态调控从而增强磁性能的方法对热处理温度控制精度要求极高,需要从多方面对温度进行把控。目前基于圆图记录仪的温度测量手段已经不能满足惯性约束... 为了增大惯性约束聚变玻璃靶丸的磁悬浮力,通过热处理工艺对其表面金属氧化物涂层进行晶态调控从而增强磁性能的方法对热处理温度控制精度要求极高,需要从多方面对温度进行把控。目前基于圆图记录仪的温度测量手段已经不能满足惯性约束聚变对热处理温度开展实时多模态数据分析的要求。提出一种针对精密热处理过程温度测量的多模态重构方法,首先将精密热处理过程的温度数据进行数字化传输与存储,然后在计算机中进行多模态解析与重构,最后基于空间拓扑关系与特征参数标定结果,利用Corexy机构实现热处理温度的多模态重构。结果表明所提方法可以实现对温度调控过程的单一化模态分离与多模态重构,实现误差一般小于5%。 展开更多
关键词 惯性约束聚变 玻璃靶丸 热处理温度 多模态重构
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离心泵叶轮流场的动力学模态分解与重构误差分析
2
作者 张润强 南玲博 +2 位作者 陈帝伊 韩伟 黄卫宁 《振动与冲击》 北大核心 2025年第5期18-25,37,共9页
离心泵是液体输送过程中的重要设备,广泛地应用于工业、农业及工程等领域,深入了解泵内的复杂流动对泵的设计和优化有重要意义。该研究介绍了动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)与重构方法,并针对离心泵内复杂的流动特性... 离心泵是液体输送过程中的重要设备,广泛地应用于工业、农业及工程等领域,深入了解泵内的复杂流动对泵的设计和优化有重要意义。该研究介绍了动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)与重构方法,并针对离心泵内复杂的流动特性进行了研究。首先,针对叶轮的分解结果研究了模态能量与频率之间的关系,发现低频模态具有的能量更高,且模态能量随频率的增加而降低;其次,分析了各阶模态在叶轮流道中的分布,发现影响叶轮内复杂流动主要的流动结构分布在叶轮进口及叶轮出口处,随着模态数的增加,动力学模态分布更碎片化,表明高阶模态可以捕获到更加细致的流动结构;然后,研究了各阶模态随时间的变化关系,发现高阶模态对流场的影响逐渐降低;最后,对模态重构方法进行了研究,发现模态重构可以较好地构建出原始流场,降阶重构和全阶重构与原始流场的对比表明,降阶重构方法也可以有效地反映出流动的主要特征,但是会缺失部分流动信息,这部分信息主要是流场中的幅值分布,保存在高阶模态中,与叶轮出口处的复杂流动有关。通过DMD方法能够有效地提取出离心泵内主要流动特征,为离心泵减振降噪的设计优化提供研究基础。 展开更多
关键词 离心泵 动力学模态分解(DMD) 模态重构 误差分析
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基于跨模态理解与重构的适应性数字教育资源:模型构建与实践框架 被引量：17
3
作者 罗江华 张玉柳 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2023年第6期91-101,共11页
数字教育资源在推进教育高质量发展的过程中扮演着重要角色。人工智能时代,如何让数字教育资源从之前的“让人适应”变为能“主动适应人”,是数字教育资源建设亟待解决的关键问题。随着人工智能生成内容(AIGC)应用场景的持续拓展,跨模... 数字教育资源在推进教育高质量发展的过程中扮演着重要角色。人工智能时代,如何让数字教育资源从之前的“让人适应”变为能“主动适应人”,是数字教育资源建设亟待解决的关键问题。随着人工智能生成内容(AIGC)应用场景的持续拓展,跨模态理解与重构技术为破解数字教育资源的适应性问题提供了可行的技术支持。具体而言,就是主张“人—境—机—物”多主体协同,利用跨模态理解与重构技术对复杂教育情境中的多模态教学行为和多模态数字教育资源进行智能挖掘和耦合计算,实现适用于人机协同环境的教育资源推荐,挖掘数字教育资源服务的供需适配关系,达成数字教育资源生成链的自我调度,由此即可构建起适应性数字教育资源模型。在实践推进层面,应构建起包括数据采集层、智能分析层、规则约束层、应用服务层四个层次的适应性数字教育资源实践框架,以期在对多模态教育资源和师生行为进行跨模态理解的基础上,切实推进对数字教育资源的智能管理和个性化服务。 展开更多
关键词 跨模态重构 跨模态理解 适应性数字教育资源 人机协同 AIGC
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基于经验模态分解谱峭度重构峰值定位的电机噪声溯源方法 被引量：1
4
作者 冯爽 许琦 +1 位作者 罗园庆 陈长征 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2023年第12期35-39,共5页
针对无刷直流电机噪声溯源问题,提出了一种基于经验模态分解谱峭度重构峰值定位(EMD-KR-FP)的电机噪声溯源方法。首先经理论计算得到径向电磁力、转矩脉动和共振引起的电磁噪声的特征频率,定义特征频率集,并采用经验模态分解(EMD)方法... 针对无刷直流电机噪声溯源问题,提出了一种基于经验模态分解谱峭度重构峰值定位(EMD-KR-FP)的电机噪声溯源方法。首先经理论计算得到径向电磁力、转矩脉动和共振引起的电磁噪声的特征频率,定义特征频率集,并采用经验模态分解(EMD)方法对电机噪声时域信号进行分解;然后根据谱峭度理论筛选本征模态函数(IMF)分量进行信号重构,对重构信号进行傅里叶变换,使用峰值定位算法对频谱上贡献最大的几个峰值进行峰值频率提取并与特征频率集的频率进行对照,确定引起电机电磁噪声的原因。试验结果表明,该方法有效,与传统阶次分析法相比,工作量显著降低。 展开更多
关键词 无刷直流电机 经验模态分解谱峭度重构 噪声溯源
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基于透射型超表面的模态可重构太赫兹涡旋波束生成
5
作者 周晶仪 郑史烈 +2 位作者 余显斌 回晓楠 章献民 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期728-735,共8页
太赫兹技术与轨道角动量(OAM)技术相结合在高速无线通信领域具有巨大潜力。理论上不同模态的OAM之间具备严格正交性,若能将OAM技术应用到太赫兹通信系统中,必能极大提升系统的通信容量。因此,如何产生高质量的THz-OAM波束,并给予它灵活... 太赫兹技术与轨道角动量(OAM)技术相结合在高速无线通信领域具有巨大潜力。理论上不同模态的OAM之间具备严格正交性,若能将OAM技术应用到太赫兹通信系统中,必能极大提升系统的通信容量。因此,如何产生高质量的THz-OAM波束,并给予它灵活的动态控制成为研究者们的一大研究热点。该文设计了一种双层透射型超表面,使用3D打印作为加工方式,成本低、加工难度小。超表面单元结构采用高度可变的介质单元,随着单元高度不断发生改变,透射相位覆盖0°~360°,且透射率保持在88%以上。采用WR-10标准波导喇叭天线进行馈电,在100 GHz工作频率下,通过改变双层超表面之间的相对旋转角度,产生了不同模态的OAM波束。仿真结果表明,该文设计的超表面天线能够实现$l=1,2,3$的OAM波束,二维幅相结果符合对应模态的特征,$l=1,2,3$时,OAM波束的模态纯度分别为85.4%,84.9%,83.4%。通过太赫兹扫场测试平台测试了天线在90 GHz,100 GHz,110 GHz频点下的电场分布。结果表明:在20 GHz带宽内,产生的OAM波束质量较好,证明该文设计的超表面天线在高频工作具有一定的工作带宽,有望应用于高频OAM通信。 展开更多
关键词 太赫兹 涡旋波束 模态可重构 超表面 透射型
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基于ENEMD与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取研究 被引量：8
6
作者 徐俊祖 王晓东 +1 位作者 吴建德 马军 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期85-92,共8页
针对经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)方法存在模态混叠、噪声残留以及对滚动轴承早期微弱故障特征提取效果不理想的问题,提出一种基于集成噪声重构经验模态分解(ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition,... 针对经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)方法存在模态混叠、噪声残留以及对滚动轴承早期微弱故障特征提取效果不理想的问题,提出一种基于集成噪声重构经验模态分解(ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition, ENEMD)与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取方法。首先,使用ENEMD对采集信号进行分解,基于固有噪声分量处理方法实现信号降噪;其次,基于峭度与相关系数的联合准则,提取ENEMD分解的峭度值及相关系数较大的imf分量进行重构;再次,利用Teager能量算子对重构信号进行分析,从而提取到滚动轴承的早期微弱故障特征;最后,基于滚动轴承内、外圈的故障振动信号,开展所提方法与基于EMD和Teager能量算子(EMD-Teager)及基于EEMD和Teager能量算子(EEMD-Teager)方法对比实验。实验结果表明,本方法能有效提取滚动轴承早期微弱故障特征,并取得略优于EMD-Teager和EEMD-Teager能量算子的效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 微弱故障 集成噪声重构经验模态分解 TEAGER能量算子
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基于VMD-MDE的柱塞泵磨损故障诊断研究 被引量：9
7
作者 曲全鹏 曲海军 张强 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第9期1202-1206,共5页
通过变分模态分解特征能量重构法(VMD)来实现对故障进行分析时,存在准确性不高的问题,针对这一问题,提出了一种通过变分模态分解特征能量重构法(VMD)和多尺度散布熵实现的柱塞泵滑靴磨损故障诊断方法。首先,对原始信号先进行了VMD分解,... 通过变分模态分解特征能量重构法(VMD)来实现对故障进行分析时,存在准确性不高的问题,针对这一问题,提出了一种通过变分模态分解特征能量重构法(VMD)和多尺度散布熵实现的柱塞泵滑靴磨损故障诊断方法。首先,对原始信号先进行了VMD分解,获得了能量余量;然后,设计了一种建立在特征能量占比(FER)基础上的变分模态分解特征能量重构法(VMD)和多尺度散布熵(MDE)的方法;最后,以柱塞泵故障诊断为研究对象,通过仿真分析方法,依次对柱塞泵在正常状态与滑靴端面磨损为0.1 mm、0.2 mm、0.3 mm状态下的情况进行了分析。仿真及研究结果表明:在逐渐增加时间尺度的过程中,粗粒化序列的随机性和复杂性都明显下降;故障程度增大后,形成了更加规律的变化过程;与DE、MSE和MFE相比,该方法的计算速度更快,分离效果更好;ELM相对SVM的训练时间缩短了12.5%,同时测试精度提升了17%;相对于其他方法,采用该方法诊断柱塞泵滑靴磨损故障时获得了更快的分类速率与更高的准确性,提高了故障诊断效率。 展开更多
关键词 柱塞泵 磨损振动 信号提取 变分模态分解特征能量重构法 特征能量占比 多尺度散布熵
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一种改进基尼指数加权的轴承健康指标构建方法
8
作者 钱门贵 陈涛 +3 位作者 于耀翔 郭亮 高宏力 李威霖 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1813-1819,1855,共8页
在轴承的状态监测中,构建一个可以准确描述轴承退化趋势且能及时识别早期退化点(EDP)的健康指标(HI)至关重要。目前大多学者提出的健康指标能较好地描述轴承的退化趋势,但不能准确识别早期退化点。提出了一种改进基尼指数(IGI)加权的轴... 在轴承的状态监测中,构建一个可以准确描述轴承退化趋势且能及时识别早期退化点(EDP)的健康指标(HI)至关重要。目前大多学者提出的健康指标能较好地描述轴承的退化趋势,但不能准确识别早期退化点。提出了一种改进基尼指数(IGI)加权的轴承健康指标构建方法。利用集成经验模态分解(EEMD)对原始信号进行分解,根据各分量的故障特征能量比(FCER),对其进行加权重构得到重构信号;计算重构信号的IGI;将IGI作为重构信号的FCER进行加权计算,得到最终的指标IGI-FCER-HI。通过两个实验验证了所提方法的有效性,并与其他健康指标进行了对比。结果表明,所提方法构建的指标不仅具有良好的单调性和趋势性,而且能准确监测轴承的早期退化点。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期退化点 健康指标 集成经验模态分解 加权重构的集成经验模态分解 故障特征能量比 改进的基尼指数
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