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Drivable generalized NeRF-based head model
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作者 Yue Wang Yudong Guo 《中国科学技术大学学报》 北大核心 2025年第1期46-57,45,I0001,I0002,共15页
In recent years,the concept of digital human has attracted widespread attention from all walks of life,and the modelling of high-fidelity human bodies,heads,and hands has been intensively studied.This paper focuses on... In recent years,the concept of digital human has attracted widespread attention from all walks of life,and the modelling of high-fidelity human bodies,heads,and hands has been intensively studied.This paper focuses on head modelling and proposes a generic head parametric model based on neural radiance fields.Specifically,we first use face recognition networks and 3D facial expression database FaceWarehouse to parameterize identity and expression semantics,respectively,and use both as conditional inputs to build a neural radiance field for the human head,thereby improving the head model’s representation ability while ensuring editing capabilities for the identity and expression of the rendered results;then,through a combination of volume rendering and neural rendering,the 3D representation of the head is rapidly rendered into the 2D plane,producing a high-fidelity image of the human head.Thanks to the well-designed loss functions and good implicit representation of the neural radiance field,our model can not only edit the identity and expression independently,but also freely modify the virtual camera position of the rendering results.It has excellent multi-view consistency,and has many applications in novel view synthesis,pose driving and more. 展开更多
关键词 neural radiance fields head parametric model semantic disentanglement novel view synthesis
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Unmanned wave glider heading model identification and control by artificial fish swarm algorithm
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作者 WANG Lei-feng LIAO Yu-lei +2 位作者 LI Ye ZHANG Wei-xin PAN Kai-wen 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第9期2131-2142,共12页
We introduce the artificial fish swarm algorithm for heading motion model identification and control parameter optimization problems for the“Ocean Rambler”unmanned wave glider(UWG).First,under certain assumptions,th... We introduce the artificial fish swarm algorithm for heading motion model identification and control parameter optimization problems for the“Ocean Rambler”unmanned wave glider(UWG).First,under certain assumptions,the rigid-flexible multi-body system of the UWG was simplified as a rigid system composed of“thruster+float body”,based on which a planar motion model of the UWG was established.Second,we obtained the model parameters using an empirical method combined with parameter identification,which means that some parameters were estimated by the empirical method.In view of the specificity and importance of the heading control,heading model parameters were identified through the artificial fish swarm algorithm based on tank test data,so that we could take full advantage of the limited trial data to factually describe the dynamic characteristics of the system.Based on the established heading motion model,parameters of the heading S-surface controller were optimized using the artificial fish swarm algorithm.Heading motion comparison and maritime control experiments of the“Ocean Rambler”UWG were completed.Tank test results show high precision of heading motion prediction including heading angle and yawing angular velocity.The UWG shows good control performance in tank tests and sea trials.The efficiency of the proposed method is verified. 展开更多
关键词 unmanned wave glider artificial fish swarm algorithm heading model parameters identification control parameters optimization
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A Method for Head-shoulder Segmentation and Human Facial Feature Positioning 被引量:1
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作者 HuTianjian CaiDejun 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第5期28-33,共6页
AMethodforHeadshoulderSegmentationandHumanFacialFeaturePositioningHuTianjianCaiDejunDepartmentofElectricalan... AMethodforHeadshoulderSegmentationandHumanFacialFeaturePositioningHuTianjianCaiDejunDepartmentofElectricalandInformationEngi... 展开更多
关键词 模型适应 边缘检测 图像编码 头肩分节 人面部特征定位
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Multi Model Technology and Its Application in the Integration of CAD/CAM/CAE 被引量:1
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作者 XU Xiang-yang, WANG Yan-yan (Automotive Engineering College, Harbin Institute of Technology Weiha i, Shandong 264209, China) 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第S1期215-216,共2页
The globalization and the intensive competition of th e automotive market require shortening the product development cycle, improving the quality and reducing the cost. Optimizing the product development process, b ui... The globalization and the intensive competition of th e automotive market require shortening the product development cycle, improving the quality and reducing the cost. Optimizing the product development process, b uilding product’s consistent defining model for life cycle, and realizing the in tegration of CAD/CAM/CAE and Concurrent Engineering (CE) become the means to acc ept the challenge. A new product modeling technology, Multi Model Technology (MM T), is provided in this paper to meet the needs of the challenge for automotive powertrain product development. First, the paper introduces the concept of Multi Model Technology. MMT introduce s Object-oriented Technology (OT) into product modeling process and combine OT with feature-based modeling technology. With the help of OT, MMT builds product object model to support system level management in product development. The obj ect model of the product is a Multi Model Structure. The MMS consists of finish part model level (assembly model level), rough part model level (part model leve l), function model level and basic model level. Every models in the MMS is creat ed by feature-based technology in design process. In this case, models in the M MS of product can be shared by casting mould, sand core and sand core mould. The refore, CAD engineers, CAE engineers and CAM engineers can work concurrently and the integration of CAD/CAM/CAE can be realized. Second, MMT is applied in cylinder head development. The multi model structures of cylinder head, its casting mould, sand core and sand core mould are built, an d the process-oriented feature models of every objects in the multi model struc tures are modeled, the application of different model objects in development pro cess is analyzed. The integrated modeling technology of cylinder head, its casti ng mould, sand core and sand core mould under MMT is studied. And the concurrent engineering oriented integration method of CAD/CAE and the method to realize th e integration of CAD/CAE under MMT are also discussed. Based on above, the integ ration of CAD/CAM/CAE of cylinder head is realized in automotive powertrain prod uct. The practice results shows that the modeling technology in this paper can optimi ze the development process, realize the data sharing and concurrent engineering in the product development process. 展开更多
关键词 modeling technology CAD/CAM/CAE INTEGRATION cy linder head
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基于量子概率的飞机HUD界面颜色编码认知摩擦量化和平衡研究
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作者 苏珂 王瑛雯 +1 位作者 张楠楠 管锐 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1164-1178,共15页
为解决飞机平视显示器(HUD)界面颜色编码不合理导致的认知摩擦,提出基于量子选择模型和量子类贝叶斯网络的认知摩擦量化和平衡模型。该模型利用贝叶斯-费舍尔线性分析法将飞行员的色彩视觉行为转化为量子选择模型可用的具体数值,利用量... 为解决飞机平视显示器(HUD)界面颜色编码不合理导致的认知摩擦,提出基于量子选择模型和量子类贝叶斯网络的认知摩擦量化和平衡模型。该模型利用贝叶斯-费舍尔线性分析法将飞行员的色彩视觉行为转化为量子选择模型可用的具体数值,利用量子选择模型中希尔伯特空间构建出的信念状态向量与正交轴之间的偏差角度准确量化认知摩擦,并根据孟塞尔色立体中的颜色心理三属性构建目标界面的有向无环网络图,使用潜在变量对期望最大化(EM)算法进行动态嵌入以提高贝叶斯网络参数学习的计算精确度,从而准确求解导致认知摩擦产生的影响因素的发生概率,以平衡认知摩擦。最后,借助战斗机平显巡航任务动态模拟飞行实验程序界面验证该方法的有效性。结果表明,提出的认知摩擦量化和平衡模型取得了较好效果,使用该模型优化后的界面认知摩擦减小了2.18,有效降低了用户与界面的认知摩擦,保障了飞行员的生命安全。 展开更多
关键词 认知摩擦 平视显示 量子选择模型 量子类贝叶斯网络
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考虑相似日选取与PVformer模型的短期光伏功率预测
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作者 李练兵 代亮亮 +3 位作者 李新达 杨鹏伟 杨少波 高国强 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期341-351,共11页
为提高光伏功率预测的准确性,提出一种基于混合蛙跳算法(SFLA)相似日选取和改进Transformer模型的短期光伏功率预测模型——PVformer模型。基于灰色关联度计算相似因子,基于SFLA优化综合相似因子,实现对光伏相似日的选取;PVformer模型... 为提高光伏功率预测的准确性,提出一种基于混合蛙跳算法(SFLA)相似日选取和改进Transformer模型的短期光伏功率预测模型——PVformer模型。基于灰色关联度计算相似因子,基于SFLA优化综合相似因子,实现对光伏相似日的选取;PVformer模型基于卷积神经网络(CNN)对光伏数据进行特征获取并降低数据维度,基于双向门控循环单元(BiGRU)提取光伏数据时序特征并对数据进行位置嵌入,基于多头自相关注意力机制寻找序列间关系,并打破信息利用瓶颈。综合相似因子最大的历史日作为预测日的相似日,选择相关性较高的特征作为模型输入,构建历史特征向量和未来气象向量输入到PVformer模型中。对比实验结果显示,PVformer模型可提高日前光伏功率预测的精度,E_(MAPE)、E_(MAE)、E_(MSE)分别达到1.526%、0.274 MW、0.134 MW^(2)。最后通过消融实验证明模型改进的有效性和必要性,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 光伏发电 相似日选取 功率预测 PVformer模型 多头自相关注意力机制
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动水头作用下花岗岩风化土内部侵蚀试验研究
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作者 王浩 严耿明 +2 位作者 李传东 黄瑛瑛 张智超 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期132-144,共13页
风化土作为花岗岩二元结构边坡的主要物源,厘清其内部侵蚀特性是开展该类边坡破坏模式与促滑机理研究的基础。地下水渗流作用下花岗岩风化土的内部侵蚀包括细颗粒迁移、淤塞等过程,本文设计制作侧向渗透模型,开展不同动水头与坡度条件... 风化土作为花岗岩二元结构边坡的主要物源,厘清其内部侵蚀特性是开展该类边坡破坏模式与促滑机理研究的基础。地下水渗流作用下花岗岩风化土的内部侵蚀包括细颗粒迁移、淤塞等过程,本文设计制作侧向渗透模型,开展不同动水头与坡度条件下花岗岩风化土的侧向渗流试验,并结合精细化数值模拟研究内部侵蚀发展特征与细颗粒的运移规律。结果表明:花岗岩风化土的内部侵蚀是渐进发展的过程,倾斜角度越陡、水头变化幅度越大,则土体内部侵蚀越强烈,细颗粒的流失量就越大;风化土流失的细颗粒与软弱带土层的矿物组分基本一致,表明差异风化界面的软弱带是渗流作用下花岗岩风化土中细颗粒迁移沉积形成;细颗粒迁移导致的土体颗粒粗化、细颗粒沉积导致的基覆界面软化是花岗岩二元结构边坡失稳的主要原因。厘清花岗岩风化土内部侵蚀的作用机制,研究结果可为花岗岩边坡失稳预测与防灾减灾提供理论依据。 展开更多
关键词 模型试验 花岗岩风化土 动水头 内部侵蚀
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基于逆向分析的车辆对碰事故再现系统
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作者 刘永涛 高隆鑫 +3 位作者 方腾源 闫星培 杨京帅 滑海宁 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第3期671-678,共8页
为提高车辆对碰事故再现的精度与有效性,基于动量与动量矩守恒定理,建立车辆碰撞速度计算方程组,并通过碰撞坐标系旋转变换,构建车辆碰撞瞬间的解析模型;其次,将碰撞事故过程分阶段进行分析,构建车辆三维车身动力学模型;最后,基于3D MAX... 为提高车辆对碰事故再现的精度与有效性,基于动量与动量矩守恒定理,建立车辆碰撞速度计算方程组,并通过碰撞坐标系旋转变换,构建车辆碰撞瞬间的解析模型;其次,将碰撞事故过程分阶段进行分析,构建车辆三维车身动力学模型;最后,基于3D MAX和OpenGL图形技术以及基础数据库技术,设计碰撞事故重建系统,并通过真实对向碰撞(对碰)事故案例进行仿真分析,以验证系统的精度和有效性.研究结果表明:该系统模拟车速的平均相对误差小于5.1%,车辆运动轨迹吻合程度的平均相关性为0.85,有效解决了模拟车辆碰撞瞬间逆向不确定性方程组解析化难题. 展开更多
关键词 逆向算法 车辆对向碰撞 事故再现 动力学计算模型 3维再现
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基于航向修正的机动扩展目标自适应IMM跟踪算法研究
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作者 陈升富 程飞龙 +1 位作者 郭锐 戚国庆 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第5期1-7,共7页
针对传统机动目标跟踪算法难以改善对机动扩展目标跟踪精度的问题,将改进的交互多模型算法应用到机动扩展目标跟踪,并在目标机动时刻引入航向信息更新量测。在交互式多模型算法中引入随机超曲面模型,实现扩展目标外形识别;提出一种转移... 针对传统机动目标跟踪算法难以改善对机动扩展目标跟踪精度的问题,将改进的交互多模型算法应用到机动扩展目标跟踪,并在目标机动时刻引入航向信息更新量测。在交互式多模型算法中引入随机超曲面模型,实现扩展目标外形识别;提出一种转移概率矩阵修正函数以解决传统交互多模型算法对机动目标模型匹配概率估计较低的问题;通过监测扩展目标外形特征信息偏差,估计目标机动下的运动航向角并作为新的量测信息,进一步提高在机动状态下对扩展目标的质心跟踪和外形估计精度。仿真结果验证了所提方法对提高机动扩展目标跟踪效果的有效性和可行性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 交互式多模型 转移概率矩阵 航向信息 模型概率估计
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克氏原螯虾双层柔性离散元粘结模型参数标定与优化
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作者 吴电建 丁子璨 +2 位作者 黄帅康 张三强 曹卫东 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期309-318,共10页
针对克氏原螯虾头尾分离机械加工环节缺乏精准的离散元粘结仿真参数和实测参数,无法有效指导相关机械装备设计与优化的问题,该文以克氏原螯虾为研究对象,在Bonding V2模型基础上通过坐标填充方法实现规则致密的虾壳网格建模,采用体积填... 针对克氏原螯虾头尾分离机械加工环节缺乏精准的离散元粘结仿真参数和实测参数,无法有效指导相关机械装备设计与优化的问题,该文以克氏原螯虾为研究对象,在Bonding V2模型基础上通过坐标填充方法实现规则致密的虾壳网格建模,采用体积填充方法实现虾肉建模模拟内部虾肉组织与体液的混合情况,用于单独标定虾壳和虾肉的粘结参数,虾壳和虾肉模型组合成为整虾的双层柔性离散元粘结模型;并利用质构仪完成克氏原螯虾头尾切断和折断分离试验。以最大切断力为评价指标,开展单因素试验、二水平析因试验和最陡爬坡试验,利用帕累托图和方差分析确定粘结参数中显著性影响因素及其取值范围,通过响应面试验得到克氏原螯虾显著性因素的最优组合:虾壳单位面积法向刚度为2.19×10^(11)N/m^(3)、虾壳临界法向强度为6.04×10^(6) Pa、虾肉临界法向强度为7.77×10^(7) Pa;基于已标定的仿真粘结参数,在EDEM中开展克氏原螯虾头尾切断和折断分离仿真试验,结果显示,试验得到的最大切断力和最大折断力分别为31.97和26.39 N,最大切断力、最大折断力的仿真值与实测值相对误差分别为0.22%和3.87%,并且仿真和实测作用力变化趋势基本相似,克氏原螯虾离散元仿真粘结参数标定与头尾分离试验具有可靠性。该研究结果可为克氏原螯虾头尾分离机械装备设计与优化提供基础理论参考。 展开更多
关键词 克氏原螯虾 粘结参数标定 离散元 粘结模型 头尾分离
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基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断模型
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作者 许家瑞 陈焰 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1458-1468,共11页
在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振... 在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振动信号进行了阈值化去噪处理,消除了背景噪声;然后,使用同步压缩小波变换算法,对去噪后的振动信号进行了时频分析和时频变换,将一维去噪信号转变为二维时频图,用于构建故障诊断模型的训练样本;接着,对预训练ResNet50模型进行了微调,实现了迁移学习(TL)目的,并对迁移学习模型进行了轻量化改进,同时在模型内部嵌入了多头注意力机制,用于改善模型对不同特征权重的分配;最后,使用2组齿轮副数据和2组轴承数据,对基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法在无负荷工况下的单齿轮副故障诊断中,模型分类精度高达99.45%,模型训练时间为644 s;在齿轮副和轴承多重故障诊断中,模型分类精度为99.59%,模型训练时间为643 s;在有负荷工况的轴承和齿轮副多重故障诊断中,模型分类精度为98.12%,模型训练时间为646 s。这表明基于SWT和ResNet50-TL-S模型的齿轮箱故障诊断方法具备较高的齿轮箱故障诊断精度和较短的模型训练时间。 展开更多
关键词 机械传动 小波阈值去噪 同步压缩小波变换 ResNet50模型 轻量化改进 多头注意力机制 迁移学习模型
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基于热黏塑性模型的缸盖变形失效分析
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作者 梁刚 张华兵 +3 位作者 巫立民 李丽婷 张国勇 崔毅 《内燃机学报》 北大核心 2025年第4期375-383,共9页
为了探索船用柴油机缸盖在长期服役下因渐进变形而导致的高温排气侧水冷阀座密封失效机理,提出了考虑温度历史效应的缸盖热黏塑性有限元仿真方法.该方法采用Chaboche非线性混合硬化方程和Norton-Bailey蠕变方程,分别描述了热疲劳和蠕变... 为了探索船用柴油机缸盖在长期服役下因渐进变形而导致的高温排气侧水冷阀座密封失效机理,提出了考虑温度历史效应的缸盖热黏塑性有限元仿真方法.该方法采用Chaboche非线性混合硬化方程和Norton-Bailey蠕变方程,分别描述了热疲劳和蠕变产生的非线性变形,并研究了二者的耦合机制.在此基础上,引入载荷衰减度分析了蠕变疲劳加载对结构刚度退化的影响,并解释了阀座密封性能的演变.结果表明:缸盖阀座孔变形的平均误差约为16%,计算精度比现有方法提高了19%;此外,阀座孔密封载荷衰减度最大达到75%,导致密封失效,引起漏水;渐进变形主要受热循环中升温和降温阶段的塑性应变控制,并受到高温保持阶段蠕变增强塑性变形机制的影响,长期服役下渐进的塑性变形是导致阀座密封失效的根本原因. 展开更多
关键词 船用柴油机 缸盖 热黏塑性 热失效
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基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型
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作者 陈雷 郑小盈 +1 位作者 祝永新 封松林 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期238-246,共9页
针对传统的信息抽取方法存在实体重叠、误差积累和依赖关系缺失等问题,该文提出一种基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型。通过共享编码层来建立实体识别与关系抽取之间的依赖;通过片段排列的方式在span的层面解决实体... 针对传统的信息抽取方法存在实体重叠、误差积累和依赖关系缺失等问题,该文提出一种基于片段排列和多头选择的实体识别与关系抽取联合模型。通过共享编码层来建立实体识别与关系抽取之间的依赖;通过片段排列的方式在span的层面解决实体重叠问题;使用多头选择机制来预测实体之间的关系,并加入对抗训练,通过辅助损失函数进行约束。通过消融实验和基于不同权重损失函数的实验,找到了效果最好的参数。该模型在中文数据集DuIE 2.0上取得了F1值0.829的效果,相对于效果最好的基线模型提升2.24%。 展开更多
关键词 实体关系抽取 联合抽取 多头选择 片段排列模型
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爆炸冲击波致颅脑损伤数值模拟
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作者 苏恒儒 李志洋 +2 位作者 杜现平 雷建银 刘志芳 《爆炸与冲击》 北大核心 2025年第10期101-115,共15页
在军事行动、工业事故等爆炸事件中,爆炸冲击波引起的头部损伤已成为主要致伤形式之一,而爆炸载荷下头部的损伤机理及损伤阈值仍不明确,鉴于此,采用数值模拟研究了爆炸载荷下头部的动态响应过程,分析了TNT药量以及空气和水2种介质对颅... 在军事行动、工业事故等爆炸事件中,爆炸冲击波引起的头部损伤已成为主要致伤形式之一,而爆炸载荷下头部的损伤机理及损伤阈值仍不明确,鉴于此,采用数值模拟研究了爆炸载荷下头部的动态响应过程,分析了TNT药量以及空气和水2种介质对颅脑的变形、压力和加速度的影响。首先,基于欧拉-拉格朗日耦合的方法建立了空气-头部流固耦合模型。在验证其有效性的基础上,从前额颅骨与脑组织的压力、加速度和频率等方面对头部动态响应过程进行了分析。研究发现,爆炸冲击波正面作用于头部时,前额颅骨的超压峰值达到613 kPa,脑组织的超压峰值达到508 kPa,并且颅骨会发生高频振动,振动频率可达7 kHz。前额颅骨和脑组织受到的冲击加速度呈现先升高后降低的变化趋势,同时颅内压呈周期性变化。在水下环境中,额叶、顶叶和颞叶脑组织压力出现高频的周期性超压波动,前额颅骨产生的超压峰值达到3.64 MPa,远高于重度脑损伤的阈值235 kPa。在水中,脑组织受到的压力峰值是空气中的5倍,加速度比空气中约提高了5倍,频率则提高了2倍。 展开更多
关键词 爆炸冲击波 头部有限元模型 颅脑损伤 水下爆炸
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面向钝性弹道冲击损伤评估的头部有限元模型
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作者 陈斌 汪送 +2 位作者 刘星雨 张昭晖 李武阳 《兵工学报》 北大核心 2025年第8期231-240,共10页
为清晰阐明钝性弹道冲击下人体头部的受损机理,基于THUMS(Total Human Model for Safety)模型,通过材料参数优化、比例缩放及流固耦合方法,构建符合中国50百分位成年男性头部特征的有限元模型。以LS-DYNA(Livermore Software Technology... 为清晰阐明钝性弹道冲击下人体头部的受损机理,基于THUMS(Total Human Model for Safety)模型,通过材料参数优化、比例缩放及流固耦合方法,构建符合中国50百分位成年男性头部特征的有限元模型。以LS-DYNA(Livermore Software Technology Corporation's Dynamic Analyzer)软件为仿真平台,采用任意拉格朗日-欧拉算法定义脑脊液流体特性,优化颅骨与脑组织的弹塑性材料参数,并通过网格变形技术实现头部尺寸与解剖结构的本土化适配。选取前额、顶壁、枕部及后窝等典型易损区,对比Nahum尸体实验及THUMS模型数据,验证模型的生物力学响应。研究结果表明:改进模型在易损区域的颅内压峰值分别为150 kPa、75 kPa、53 kPa及69 kPa,与实验数据误差为4%~10%,且动态响应曲线形态一致;脑组织最大von Mises应力(29.5 kPa)与颅骨主应力(18.7 kPa)均接近Marjoux和Yoganandan仿真实验阈值,证实模型可有效预测颅脑损伤风险。结合北约AEP-103标准评估表明,典型冲击下前额颅内压峰值达511.1 kPa,远超颅骨骨折阈值(150 kPa),凸显现有防护装备的优化需求。该模型应用性强,可为钝性弹道冲击下的头部损伤评估与安全防护提供方法参照和理论支撑。 展开更多
关键词 钝性弹道冲击 头部有限元模型 流固耦合 损伤评估 生物力学响应
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光学扫描采集三维头部模型的精度及其对头相关传输函数的影响
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作者 王婷婷 王业维 +3 位作者 余光正 林智源 何璞 李哲林 《声学技术》 北大核心 2025年第4期583-590,共8页
个性化三维(three-dimensional,3D)头部模型在头相关传输函数(head-related transfer function,HRTF)和虚拟听觉重放中有着重要应用。光学扫描是获取3D头部模型的常用方法,但不同光学扫描方式的误差及其对HRTF的影响尚不明确。文章以自... 个性化三维(three-dimensional,3D)头部模型在头相关传输函数(head-related transfer function,HRTF)和虚拟听觉重放中有着重要应用。光学扫描是获取3D头部模型的常用方法,但不同光学扫描方式的误差及其对HRTF的影响尚不明确。文章以自主设计的3D头部模型为参照模型MO(基准),并将3D打印制作的模型作为扫描对象。选取三款代表性光学扫描设备(手持式红色激光扫描仪HandySCAN 300、手持式白光发光二极管扫描仪Reeyee Pro 2X、红外激光iPhone12手机)扫描得到对应的模型M_(H),M_(R)和M_(I)。为评价新采集模型曲面精度,对比了模型间图形偏差的色阶图和偏差距离均方根(root mean square,RMS),进一步分析模型精度对HRTF数据的影响,对比了模型间的HRTF谱误差。结果表明,图形偏差主要集中在耳廓局部细节,HRTF谱误差主要出现在高频。相较而言,模型M_(H)与M_(O)最为接近,曲面误差基本在±0.40 mm以内,超过3.0 dB的HRTF谱误差仅出现在8 kHz以上的频段,且这种误差只在少数空间方向中观察到。模型M_(R)和M_(I)相比于M_(O)的曲面误差分别达到约−0.90~1.90 mm和−1.20~3.20 mm,8 kHz以上HRTF谱误差在大多数方向均超过3.0 dB。相关研究为3D头部扫描方式选用提供了参考依据。 展开更多
关键词 光学扫描成像 三维头部模型 头相关传输函数
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考虑多属性因素融合的城市轨道交通短时断面客流预测
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作者 何明 左静 余召 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第6期723-732,I0012,共11页
准确、可靠的短时断面客流预测对于优化运营组织以及提升智能化城市交通管理水平至关重要,由于天气、日期等因素的综合影响,现有的短时断面客流预测模型在捕捉复杂因素时的准确度仍不够高.为提高客流预测精度,利用重力模型构建两站之间... 准确、可靠的短时断面客流预测对于优化运营组织以及提升智能化城市交通管理水平至关重要,由于天气、日期等因素的综合影响,现有的短时断面客流预测模型在捕捉复杂因素时的准确度仍不够高.为提高客流预测精度,利用重力模型构建两站之间的出行引力因子,并结合天气和不同日期影响因素建立多属性客流特征向量;通过构建门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)网络完成多属性客流特征向量的时序特征提取,获取断面客流的时间依赖性;结合Transformer的多头自注意力机制,提取不同影响因素与客流时序特征之间的关联特征,并对关联特征权重进行优化;通过粒子群算法对模型的隐含层数、批处理量、学习率及训练轮数等参数进行优化,利用全连接网络实现特征融合及预测.以中国杭州地铁1号线2019年1月客流数据为例对所提方法进行验证,实验结果表明,在10、15和30 min粒度下的模型平均绝对百分比误差值分别为14.96%、15.86%和16.96%,均显著低于对比模型. 展开更多
关键词 城市交通 断面客流预测 门控循环单元 多头自注意力 Transformer模型 关联特征
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基于解耦自适应动态图卷积的交通预测模型
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作者 郑创锐 邓秀勤 陈磊 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期672-679,共8页
交通预测对城市规划和交通管理起着关键作用,基于机器学习和统计学的传统预测方法在捕捉复杂的非线性关系和长期依赖方面的能力有限,无法捕获交通路网中复杂的时空关系。现有基于图神经网络(GNN)的预测模型大多采用预定的静态图,无法准... 交通预测对城市规划和交通管理起着关键作用,基于机器学习和统计学的传统预测方法在捕捉复杂的非线性关系和长期依赖方面的能力有限,无法捕获交通路网中复杂的时空关系。现有基于图神经网络(GNN)的预测模型大多采用预定的静态图,无法准确反映真实道路网络的拓扑结构,且大多数模型只简单地考虑交通流量在不同节点之间的传播过程,忽略了每个节点本身流量的生成过程。针对以上问题,提出了一种解耦自适应动态图卷积网络模型(Decoupled Adaptive Dynamic Graph Convolutional Network,DADGCN),该模型通过一个自适应动态图模块,有效地量化不同节点间的动态相关性,从而捕捉交通网络中复杂的空间依赖关系,同时通过数据驱动的方式将节点的流量解耦为传播流量和生成流量,利用多头自注意力机制来处理解耦后的信号,从而提高了模型处理复杂交通数据的灵活性,提升了预测精度。实验结果表明,在数据集METR-LA上,DADGCN在60 min上的MAE比基于扩散卷积的模型DCRNN和Graph Wavenet分别提升了7.78%,10.14%;在数据集PEMS-BAY上DADGCN分别提升了25.39%,21.19%。在数据集PEMS04和PEMS08上,DADGCN比基于自适应图模型MTGNN在MAPE和RMSE上分别提升了11.61%和3.90%,表明该模型不仅能够更深入地理解交通流中的固有动态特征,还能够适应各种复杂环境下的变化,为城市交通管理和规划提供更准确、更可靠的数据支持。 展开更多
关键词 交通预测 自适应动态图 图神经网络 模型解耦 多头注意力机制
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创伤性脑损伤研究的人类头部有限元模型研究进展
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作者 张艺涵 刘雨喆 +4 位作者 王阳 展祥皓 周舟 王丽珍 樊瑜波 《爆炸与冲击》 北大核心 2025年第10期15-43,共29页
创伤性脑损伤(traumatic brain injury,TBI)是发病率、患病率最高的神经系统疾病,为全社会带来了巨大的公共卫生负担。深入研究TBI的生物力学原理有助于提升头部防护效果,发展快速评估技术并采取及时干预,从而降低伤情恶化的风险。人类... 创伤性脑损伤(traumatic brain injury,TBI)是发病率、患病率最高的神经系统疾病,为全社会带来了巨大的公共卫生负担。深入研究TBI的生物力学原理有助于提升头部防护效果,发展快速评估技术并采取及时干预,从而降低伤情恶化的风险。人类头部有限元模型(finite element head model,FEHM)作为一种数值分析工具,能够模拟头部在受到冲击时的动态响应,包括脑组织的应力应变时空分布、颅内压的变化等,为理解创伤性脑损伤的力学机制提供了重要依据。本文详细总结了国内外主流的人类头部有限元模型的现状与发展,追溯了模型的发展历程,总结了模型的特点并介绍了基于有限元模型的TBI机制研究进展。对相关研究的总结和梳理将有助于开发新型FEHM,并为创伤性脑损伤的风险评估及防护装备的设计提供理论指导和技术支撑。 展开更多
关键词 创伤性脑损伤 人类头部有限元模型 生物力学 头部防护
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融合动态卷积Transformer与CMA-ES的锂电池寿命预测方法
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作者 王雄燃 张菁 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期1-8,共8页
锂电池寿命预测对能源管理和维护具有重要意义,为解决预测过程中复杂的多维时间序列数据、长时间依赖关系以及特征的动态变化等问题,提出一种基于动态卷积神经网络层和Transformer(DCF)、协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMAES)和多头... 锂电池寿命预测对能源管理和维护具有重要意义,为解决预测过程中复杂的多维时间序列数据、长时间依赖关系以及特征的动态变化等问题,提出一种基于动态卷积神经网络层和Transformer(DCF)、协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMAES)和多头自注意力机制的锂电池寿命预测模型。DCF通过动态提取时间序列中的关键特征,降低数据维度和冗余性,捕捉长时间依赖;CMA-ES优化模型超参数,增强模型对局部特征与全局依赖的建模能力;多头自注意力机制则进一步聚焦重要特征,处理复杂的非线性动态关系。使用NASA提供的公开锂电池数据集进行实验验证,结果表明该方法的平均绝对误差最小达到0.28%,优于大部分使用同一数据集的现有方法。实验结果进一步证明,模型在预测准确度和泛化能力上均有提升,尤其在长期寿命预测中展现出更高的精度和鲁棒性,可为锂电池的寿命预测提供更为可靠的技术支持。 展开更多
关键词 锂电池 卷积神经网络 协方差矩阵 多头自注意力机制 模型超参数 非线性
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