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基于数字孪生的海洋牧场环境监测平台结构安全快速评估方法
1
作者 曹宇 甘霖 +2 位作者 王杰 王芳 白勇 《渔业现代化》 北大核心 2025年第4期15-30,共16页
为保障海洋牧场环境监测平台服役期间安全稳定运行,提出了一种基于数字孪生技术的结构安全实时评估方法。采用三级数字孪生架构实现了监测平台整体应力分布状态快速预报和实时可视化。对比了台风“贝碧嘉”期间监测平台监测点的轴力仿... 为保障海洋牧场环境监测平台服役期间安全稳定运行,提出了一种基于数字孪生技术的结构安全实时评估方法。采用三级数字孪生架构实现了监测平台整体应力分布状态快速预报和实时可视化。对比了台风“贝碧嘉”期间监测平台监测点的轴力仿真数据与实海监测数据,验证了仿真模型的可靠性;通过对多个工况的批量前置仿真计算,建立了覆盖监测平台服役期间常见海况下的结构应力场响应数据库;在多个环境参数同时变化的情况下,基于结构响应数据库通过改进反距离权重插值法(IIDW)进行快速预报。结果显示:监测点上轴力、弯矩和空间位移的插值数据与仿真数据间的平均绝对误差分别为7.62%、11.93%和5.77%,所有2462根结构杆的插值数据与仿真数据间的平均绝对误差分别为6.24%、7.88%和5.39%。本研究提出的海洋牧场环境监测平台结构安全快速评估方法,为平台服役期间整体应力的实时监测和安全预警提供了可行的解决方案。 展开更多
关键词 海洋牧场环境监测平台 数字孪生 结构应力场 快速预报
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SOFC/MGT混合动力系统性能分析及协同控制策略研究 被引量：1
2
作者 霍海波 朱鸿翔 +3 位作者 徐胜 曹正良 许竞翔 李曦 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期79-88,共10页
为高效利用固体氧化物燃料电池(SOFC)的高温废热和提升系统的热电效率,提出一款以甲烷为燃料的新型固体氧化物燃料电池/微型燃气轮机(SOFC/MGT)混合动力系统。该系统在传统混合系统的基础上增设燃料旁通阀和加热器,以满足SOFC电堆入口... 为高效利用固体氧化物燃料电池(SOFC)的高温废热和提升系统的热电效率,提出一款以甲烷为燃料的新型固体氧化物燃料电池/微型燃气轮机(SOFC/MGT)混合动力系统。该系统在传统混合系统的基础上增设燃料旁通阀和加热器,以满足SOFC电堆入口温度的需求,并最大化利用其废热。为满足频繁波动的负载功率需求并确保透平具有合适的入口温度,首先基于所建混合动力系统的数学模型,对变工况条件下各组件的温度、输出功率等动态特性进行分析,然后在此基础上,设计混合动力系统的温度、功率协同控制策略。仿真结果表明,当负载功率需求频繁变化时,所设计控制系统的输出功率能实时跟踪外部功率需求变化并将透平入口温度控制到目标值,说明所设计的控制方案是有效的。此外,当负载功率需求变化时,就透平入口温度主动控制对混合动力系统性能的影响进行探究,结果表明对透平入口温度进行主动控制有利于系统功率跟踪和安全运行,并有效提高混合系统的效率。 展开更多
关键词 固体氧化物燃料电池 燃气轮机 混合系统 温度控制 功率控制
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基于儒可夫斯基变换的潮流能水轮机翼型设计
3
作者 王世明 汪毓莹 +1 位作者 喻卓轩 赵秀玲 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期23-29,共7页
针对低流速工况下小型潮流能水轮机翼型的快速设计问题,提出一种基于儒可夫斯基变换和高斯回归模型的水动力性能预测方法。选取儒可夫斯基翼型作为初始翼型,采用型函数/类函数变换(CST)的参数化方法对翼型外形进行拟合,并通过Fluent数... 针对低流速工况下小型潮流能水轮机翼型的快速设计问题,提出一种基于儒可夫斯基变换和高斯回归模型的水动力性能预测方法。选取儒可夫斯基翼型作为初始翼型,采用型函数/类函数变换(CST)的参数化方法对翼型外形进行拟合,并通过Fluent数值模拟得到低流速工况下的升力和阻力;基于升力、阻力和CST参数,结合机器学习中的高斯过程回归建立水动力性能预测模型。实验得出升力和阻力预测模型的平均误差率低于0.2%,均方根误差低于3%。研究表明,该方法在低流速工况水轮机翼型快速设计中具有显著的精度和效率优势。 展开更多
关键词 潮流能 水轮机 保角变换 CST参数化 高斯过程回归 翼型设计
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基于骨肌活动度的人体舒适度评价方法建立
4
作者 张丽珍 马琨 +1 位作者 朱梦祥 姜波 《医用生物力学》 北大核心 2025年第3期663-670,共8页
目的 建立并验证一种基于生物力学中骨肌活动度的人体舒适度评价方法。方法 首先分析目前基于生物力学的舒适度评价方法的不足;其次提出基于骨肌活动度的人体舒适度评价方法,综合考虑肌肉、关节对舒适度的影响,得出舒适度指数;最后选取... 目的 建立并验证一种基于生物力学中骨肌活动度的人体舒适度评价方法。方法 首先分析目前基于生物力学的舒适度评价方法的不足;其次提出基于骨肌活动度的人体舒适度评价方法,综合考虑肌肉、关节对舒适度的影响,得出舒适度指数;最后选取消防员卷水带作业进行验证。结果 改进后的基于骨肌活动度评价方法的舒适度指数为0.74,小于基于肌肉活动度舒适度情况下的舒适度指数0.82,验证结果与理论分析一致。通过对43名消防员的问卷调查,收集的主观感受与验证结果一致,进一步证明前者方法更加全面精确。结论 相较于仅考虑结合肌肉的舒适度评价方法,结合肌肉和骨骼情况的舒适度评价方法不仅更符合人体的实际情况,还能全面揭示潜在的生物力学风险,因此具有更大的现实意义。 展开更多
关键词 生物力学 骨肌活动度 人体舒适度 评价方法
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
5
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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基于故障估计的农机路径跟踪容错控制方法研究
6
作者 谢嘉 皇小虎 +2 位作者 李永国 梁锦涛 张增敏 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第3期701-713,共13页
[目的]针对无人驾驶农机路径跟踪控制问题,同时考虑转向控制系统输入性故障对其路径跟踪效果的影响,提出了一种基于故障估计的农机路径跟踪容错控制方法,保证农机在故障影响下能够按照预设路径行驶,提高农机的路径跟踪效果和控制系统的... [目的]针对无人驾驶农机路径跟踪控制问题,同时考虑转向控制系统输入性故障对其路径跟踪效果的影响,提出了一种基于故障估计的农机路径跟踪容错控制方法,保证农机在故障影响下能够按照预设路径行驶,提高农机的路径跟踪效果和控制系统的稳定性。[方法]对农机进行运动学建模,对其运动学方程进行线性化和离散化。对转向控制系统输入性故障进行分析并建立相应的数学模型,基于容积卡尔曼滤波提出故障估计方法,基于模型预测控制方法设计农机路径跟踪容错控制器,利用Matlab建立仿真模型验证所提出容错控制方法的有效性,在搭建的拖拉机试验平台上进行田间实车试验。[结果]仿真试验表明,当作业速度分别为1.0和1.5 m·s^(-1)时,无容错控制下路径跟踪的最大横向偏差分别为0.038和0.235 m,最大纵向偏差分别为0.286和0.292 m,大大偏离预设路径,跟踪效果变差。相比之下,采用所提出的容错控制方法后最大横向偏差分别为0.006和0.175 m,最大纵向偏差分别为0.059和0.064 m,路径跟踪效果明显提升。田间实车试验表明,故障发生后无容错控制下的车辆明显偏离预设路径,相反,有容错控制下的车辆依然可以维持较好的跟踪效果,农机可以按预设路径继续行驶。无容错控制的位置偏差和航向偏差绝对值最大分别为1.752 m和0.208 rad,有容错控制的位置偏差和航向偏差绝对值最大分别为0.407 m和0.091 rad,跟踪效果满足农机实际作业要求。[结论]所提出的故障估计方法能够及时准确地为容错控制器提供故障信息,并且所设计的模型预测容错控制器在故障情况下表现出良好的容错能力,使农机在面对转向系统故障时能保持较好的路径跟踪效果和稳定性。 展开更多
关键词 故障估计 容积卡尔曼滤波 模型预测控制 容错控制 路径跟踪
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改进北方苍鹰算法及其在智能汽车路径规划中的应用
7
作者 匡兴红 沈佳成 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第1期148-158,共11页
针对传统北方苍鹰算法(NGO)存在易陷入局部最优值、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种多策略改进北方苍鹰算法(INGO),并应用于智能汽车的路径规划,规划了一条路径最平滑、节点最少、距离最短的汽车路径。采用佳点集分布、融合黄金... 针对传统北方苍鹰算法(NGO)存在易陷入局部最优值、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种多策略改进北方苍鹰算法(INGO),并应用于智能汽车的路径规划,规划了一条路径最平滑、节点最少、距离最短的汽车路径。采用佳点集分布、融合黄金正弦策略、Levy飞行策略、趋优反向学习、Cauchy变异策略改进北方苍鹰算法,并进行了基准测试函数对比以及智能汽车路径规划仿真。结果表明:相比其他算法,INGO算法在寻优和稳定性上具有明显优势;在2种不同地图上生成的路径最平滑,适应度最优分别下降3.7%、16.3%,节点个数最优分别下降14.3%、21.4%。 展开更多
关键词 改进北方苍鹰算法(INGO) 佳点集 黄金正弦 Levy飞行 趋优反向学习 Cauchy变异 路径规划
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一种新型的拖曳式水深测量系统
8
作者 沈蔚 王张江尧 +2 位作者 王梓程 丁子涵 冯奇滨 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期87-92,共6页
针对当前大范围水域调查和测深工作的迫切要求,本文设计了一种新型拖曳式水深测量系统。该系统对现有单波束水深测量装置进行了创造性改进,设计了模块化的电子仓和浮体,利用无人机等设备快速布放和回收,并以水面拖曳的方式快速开展水深... 针对当前大范围水域调查和测深工作的迫切要求,本文设计了一种新型拖曳式水深测量系统。该系统对现有单波束水深测量装置进行了创造性改进,设计了模块化的电子仓和浮体,利用无人机等设备快速布放和回收,并以水面拖曳的方式快速开展水深测量。CFD仿真分析和实地测试表明,该系统在不同水流速度下均表现出良好的阻力性能和稳定性,当水流速度最大为3 m/s时,该系统所受阻力为53.36 N;系统在开放水域开展水深测量的内符合精度为0.0245 m,对比无人船内符合测量精度为0.0342 m,试验精度符合国家相关规范的要求。该系统精度可靠、运行稳定,可快速布放和回收,特别适用于边坡陡峭、无人船无法布放或密集排列的坑塘等的测量。研究结果验证了该系统在复杂水域中的应用潜力,为水深测量工作提供了创新的解决方案。 展开更多
关键词 水深测量系统 拖曳 模块化 CFD仿真 精度验证
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基于改进样本卷积交互网络的车辆组合导航系统研究
9
作者 匡兴红 严碧云 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期315-325,共11页
车载全球卫星定位系统/惯性导航系统(GNSS/INS组合导航)的GNSS信号在信号遮蔽环境中容易失锁,导致定位结果发散,影响无人车行驶的效率和安全。针对这一问题,该研究提出一种基于改进样本卷积交互网络(SCINet)的人工智能解决方案。所提出... 车载全球卫星定位系统/惯性导航系统(GNSS/INS组合导航)的GNSS信号在信号遮蔽环境中容易失锁,导致定位结果发散,影响无人车行驶的效率和安全。针对这一问题,该研究提出一种基于改进样本卷积交互网络(SCINet)的人工智能解决方案。所提出的模型在低层数的SCINet基础上增加了主成分分析、趋势分解、线性卷积交互学习等策略,提高了模型在该工况下的工作稳定性和准确性。结果表明:所提出的模型与长短记忆网络(LSTM)和SCINet相比定位误差缩小了80.9%和67.6%,有效提高了GNSS失锁状态下无人车的室外定位精度,保证了无人车辆定位的可靠性和安全性。 展开更多
关键词 无人车 组合导航 惯性导航系统(INS)失锁 样本卷积交互网络(SCINet) 趋势分解
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结合注意力机制和IPSO的石油化工过程变量预测方法
10
作者 杨琛 周宁 孔立新 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2179-2188,共10页
在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional... 在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)神经网络的预测模型,并特别引入注意力机制,以强化关键信息的表达。以北京市某化工企业初馏塔为研究对象,首先利用皮尔逊相关系数、最大信息系数筛选高相关性变量;同时,利用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)树构造关键衍生特征,增强输入变量的有效性。其次,采用BiLSTM建模,捕捉关键变量前后时序依赖性;同时结合IPSO优化隐藏层节点数、学习率、L2正则化系数和学习率调整因子,以获得最优超参数组合,实现对初馏塔换热终温的精确预测。试验结果表明,所提出的模型具有较强泛化能力,在预测准确率和稳定性方面均优于传统模型,不仅能有效避免陷入局部最优解,还能精准捕捉关键变量的变化趋势,可为实现石油化工过程关键变量的预测提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 双向长短期记忆神经网络 注意力机制 极端梯度提升树 改进粒子群优化算法
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融合N-K-DBN模型的船舶自沉事故风险因素动态耦合分析
11
作者 崔秀芳 曾杰熙 +1 位作者 邵志鹏 安楠楠 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2080-2091,共12页
我国海上事故频发,当多个风险因素动态耦合时易超系统阈值导致船舶自沉事故,造成人员伤亡、经济损失和环境危害。因此,有必要定量分析影响船舶自沉风险演化特征之间的动态耦合关系,以识别造成事故的关键因素。采用N-K模型和动态贝叶斯网... 我国海上事故频发,当多个风险因素动态耦合时易超系统阈值导致船舶自沉事故,造成人员伤亡、经济损失和环境危害。因此,有必要定量分析影响船舶自沉风险演化特征之间的动态耦合关系,以识别造成事故的关键因素。采用N-K模型和动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)研究船舶自沉风险因素的动态耦合特性,通过文本挖掘技术分析中国海事局(CMSA)公布的146起船舶自沉事故报告,对风险因素进行分类并探究其耦合机制。首先,利用N-K模型量化各风险因素间的耦合度和关系;然后,利用贝叶斯网络(BN)模型在N-K模型基础上进一步量化和优化了耦合风险,减少其主观性;最后,在BN结构上加入时间序列建立N-K-DBN风险动态耦合模型,通过风险概率分析、敏感性分析、正向推理、反向诊断和不确定性分析等,确定影响动态风险关联性的关键因素及催化因素,实现对航行中耦合风险的动态控制,并提出风险管理策略和防范措施,以提升海上安全。结果表明:船舶自沉事故的发生与耦合值呈正相关,耦合因素越多风险值越高,耦合相互作用越强。事故初期,人为因素和管理因素是船舶自沉事件的关键致因,其交叉耦合时风险更为显著。随着时间推移,船舶因素对事故的影响逐渐提高,更易与人为因素发生交叉耦合导致动态风险增强,而恶劣气象是触发船舶与其他因素耦合的催化因素,易诱发多因素的交叉耦合风险,导致事故发生概率增大。通过研究识别出安全意识淡薄、公司管理不到位、船舶故障、船舶不适航、船舶管理不当和公司未履责等是引发自沉事故的关键动态风险耦合因素,以及恶劣气象这一重要的动态风险耦合催化因素,这些因素须受到高度重视并对它们采取相应防范措施。 展开更多
关键词 安全工程 船舶自沉事故 N-K模型 动态贝叶斯网络 风险动态耦合分析
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多移动机器人编队的预定义时间事件触发控制
12
作者 许哲 廖禹祥 吴家跃 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期300-308,共9页
针对存在不确定性的多移动机器人领航-跟随编队控制问题,提出了一种基于事件触发的预定义时间控制方法。为应对模型参数不确定性和未知干扰的影响,设计一种基于滑模控制的自适应预定义时间干扰观测器,在预定义时间内估计系统的不确定性... 针对存在不确定性的多移动机器人领航-跟随编队控制问题,提出了一种基于事件触发的预定义时间控制方法。为应对模型参数不确定性和未知干扰的影响,设计一种基于滑模控制的自适应预定义时间干扰观测器,在预定义时间内估计系统的不确定性。为了减少通信资源的损耗,提出一种新的事件触发机制,实现预定义时间稳定的编队控制,并结合李亚普诺夫函数严格证明编队系统在预定义时间内的收敛性能,且系统不存在Zeno现象。通过设计仿真算例验证所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 预定义时间控制 编队控制 领航-跟随 事件触发
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基于AIS和波浪数据的船舶碳排放计算
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作者 崔秀芳 赖炜祺 +1 位作者 林浩涛 邵志鹏 《环境科学与技术》 北大核心 2025年第1期192-200,共9页
随着全球贸易运输的增长,航运业面临着日趋严峻的碳排放问题。为了更精准地估算船舶在海上巡航时的碳排放量,该文提出了一种基于船舶自动识别系统(AIS)数据和波浪数据的碳排放计算模型。该模型利用波浪数据计算波浪阻力,从而更准确地修... 随着全球贸易运输的增长,航运业面临着日趋严峻的碳排放问题。为了更精准地估算船舶在海上巡航时的碳排放量,该文提出了一种基于船舶自动识别系统(AIS)数据和波浪数据的碳排放计算模型。该模型利用波浪数据计算波浪阻力,从而更准确地修正船舶航行总阻力,通过实验数据验证了阻力计算的准确性,并根据计算主机的能耗,进一步估算船舶的二氧化碳排放量。结合2022年7-9月美国近海域超过5 000总吨的商船的AIS船舶数据,计算出船舶航行二氧化碳排放总量为268.91万t,其中货船的二氧化碳排放总量最多,贡献了181.92万t的碳排量,客船和油轮次之,分别为31.45万t和55.55万t,并根据此计算结果绘制了商船碳排放时空分布图,揭示了不同类型船舶在不同时空下的碳排放特征和规律。该研究对航运业的绿色转型以及提升环保意识具有重要的参考价值,也为海运业的碳排放管理提供了强有力的数据支持。 展开更多
关键词 自动识别系统 波浪数据 二氧化碳排放 船舶污染
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低信噪比条件下目标螺旋桨参数估计方法
14
作者 韩闯 冷冰 +1 位作者 兰朝凤 邢博闻 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2149-2162,共14页
螺旋桨广泛应用于各类航空与航海设备中,如无人机、直升机以及水下舰船,尤其在水下目标探测中,目标的螺旋桨能提供丰富的特征信息。螺旋桨的微动产生的微多普勒频率能够反映其结构和动态行为,成为识别海洋目标的重要指标。准确识别水下... 螺旋桨广泛应用于各类航空与航海设备中,如无人机、直升机以及水下舰船,尤其在水下目标探测中,目标的螺旋桨能提供丰富的特征信息。螺旋桨的微动产生的微多普勒频率能够反映其结构和动态行为,成为识别海洋目标的重要指标。准确识别水下目标螺旋桨的参数,如桨叶数目、桨叶长度以及转速等,对于目标的身份识别具有重要意义。然而,水下探测环境复杂多变,杂波干扰成为常态,对微动特征精准提取构成了挑战,尤其是强杂波背景下,信号处理的难度显著增加。以水下目标螺旋桨参数识别为例,该文针对低信噪比条件下螺旋桨参数估计的挑战,提出一种基于复数域变分模态分解(CVMD)和正交匹配追踪(OMP)算法的新方法。首先分析了螺旋桨回波信号的复杂特性,探讨了传统方法在噪声环境下的局限性。随后,引入CVMD算法对信号进行分解和去噪处理,有效提高了信号的分离能力和抗噪声能力。通过时频分析获取目标闪烁参数,并将其作为先验信息对稀疏字典进行降维处理,降低正交匹配追踪算法的运算量,提高了微动特征参数的估计精度,利用OMP算法,精确提取了螺旋桨的微多普勒特征,实验结果验证了方法的有效性和稳定性。最后,比较了CVMD-OMP方法与传统方法在不同信噪比条件下的性能表现,展示了其在水下声学目标识别中的应用潜力和优势。 展开更多
关键词 微多普勒 信号去噪 特征提取 复数域变分模态分解 正交匹配追踪
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针对大推力下ROV纵倾时的位姿模拟与结构优化
15
作者 许哲 代威 +2 位作者 姜晓爽 曹宇 张舜 《机械设计》 北大核心 2025年第7期66-72,共7页
针对大推力作用下ROV出现的纵倾现象,文中通过采取改变ROV扩展底盘高度、加装尾翼和尾插板措施,达到改善ROV纵倾现象和增加ROV作业多样性的目的。采用XFlow仿真软件对改进前后ROV进行6自由度水动力学分析,模拟静水域下ROV全力直航运动... 针对大推力作用下ROV出现的纵倾现象,文中通过采取改变ROV扩展底盘高度、加装尾翼和尾插板措施,达到改善ROV纵倾现象和增加ROV作业多样性的目的。采用XFlow仿真软件对改进前后ROV进行6自由度水动力学分析,模拟静水域下ROV全力直航运动情况。得到仿真最优解,优化后ROV纵倾比满足使用要求,航行最高速度提高了27.3%。仿真数据为实物制作提供理论支撑,改装后将ROV进行水池试验和外场测试,验证优化结果的正确性和可行性。 展开更多
关键词 ROV 纵倾 XFlow 运动位姿 结构优化
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非侵入式差频电解质溶液电导率测量系统 被引量：1
16
作者 花一鸣 吴帅 +2 位作者 张军 朱建平 吕春峰 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期231-239,共9页
针对传统接触式电解质溶液电导率测量中存在测量电极被极化、被测溶液易受污染等问题,提出一种基于电涡流效应的非侵入式双线圈电解质溶液电导率测量系统。通过建立有限元分析模型,深入探讨了激励频率、线圈几何参数等对测量系统灵敏度... 针对传统接触式电解质溶液电导率测量中存在测量电极被极化、被测溶液易受污染等问题,提出一种基于电涡流效应的非侵入式双线圈电解质溶液电导率测量系统。通过建立有限元分析模型,深入探讨了激励频率、线圈几何参数等对测量系统灵敏度的影响,为系统探头设计以及误差分析提供了理论基础。实验部分,优化了线圈探头参数,搭建了基于FPGA的双线圈差频式测量系统,该系统能够将电感变化转换为频率变化,实现数字信号输出。双线圈由检测线圈和参考线圈组成,其中检测线圈用于测量被测溶液,参考线圈远离被测溶液且仅受环境影响,二者信号实现差动输出,可消除外界干扰。对比实验显示,该系统能有效测量不同电导率溶液,验证了仿真模型的正确性。进一步的温度和抗干扰实验表明,双线圈差动结构在确保测量精度的同时,显著增强了系统的抗干扰性能,整体误差控制在1.2%以内,展现了该系统的实用性和可靠性。 展开更多
关键词 非侵入式 电涡流 双线圈 差频 电导率测量
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循环水养殖系统中固体废物输运性能的研究进展 被引量：1
17
作者 赵晨旭 吴罡 +4 位作者 孙伟 胡伟 任效忠 张俊 王仙 《大连海洋大学学报》 北大核心 2025年第1期174-184,共11页
工厂化循环水养殖模式因其高密度养殖能力、资源节约性及环境可持续性,被广泛认为将成为主导未来水产养殖趋势的重要模式之一。然而循环水养殖系统(recirculating aquaculture system,RAS)中的固体废物积累会危及养殖生物的安全,对系统... 工厂化循环水养殖模式因其高密度养殖能力、资源节约性及环境可持续性,被广泛认为将成为主导未来水产养殖趋势的重要模式之一。然而循环水养殖系统(recirculating aquaculture system,RAS)中的固体废物积累会危及养殖生物的安全,对系统的正常运行和生产活动造成不利影响,RAS中固体废物的有效管理和去除是系统稳定运行的关键。本研究综述了RAS系统中固体废物的分类、成因及其对养殖效率的潜在影响,并探讨了一系列提升废物输运性能的策略,如通过养殖池池型设计优化、进水与排水结构改进、池底坡度调整,以及饵料品质提升,可显著提高固体废物的去除效率,保障系统的稳定与高效运行。针对循环水养殖系统中固体废物输运性能研究中存在的问题,提出未来应从鱼类运动对颗粒输运的影响、饲养投喂对固体颗粒输运的影响、设施大型化对颗粒输运的影响和加快养殖设施技术创新等方面重点开展研究,以期为实现循环水养殖系统的高效率和稳定性提供科学参考。 展开更多
关键词 循环水养殖系统 固体废物管理 废物去除 水动力学
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改进RRT-Connect算法的机器人路径规划研究 被引量：3
18
作者 陈志澜 唐昊阳 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期396-405,共10页
针对标准RRT-Connect算法在路径规划中存在的路径冗长、转折较多和区域通过性欠缺问题,提出了一种新的改进RRT-Connect算法(TRRT-Connect)。采用改进RRT算法搜索并添加一个中间根节点,实现同时扩展四棵随机树,加快算法收敛速度。在随机... 针对标准RRT-Connect算法在路径规划中存在的路径冗长、转折较多和区域通过性欠缺问题,提出了一种新的改进RRT-Connect算法(TRRT-Connect)。采用改进RRT算法搜索并添加一个中间根节点,实现同时扩展四棵随机树,加快算法收敛速度。在随机点的选取上使用目标偏置策略,在新节点的生成上叠加引力场,同时融合贪婪搜索策略。结合新的动态步长调节方法,通过识别扫描区域内障碍物的个数动态选择合适的步长。对生成的初始路径使用双向剪枝优化方法,加快剪枝效率,剔除路径上的冗余节点。对路径转折处进行光滑处理,减少路径转折。在三种不同环境地图中进行仿真对比实验,结果表明,TRRT-Connect算法与标准RRT-Connect算法相比较,在路径长度、迭代次数和节点数上有较大改善,在密集障碍物区域的通过性较好,路径更加光滑且无转折,证明了该算法的有效性。同时将TRRT-Connect算法应用于现场实例仿真中,使得移动机器人的运输路径长度相较于传统固定路径降低了15.4%,且路径光滑,进一步验证了该算法的实用性。 展开更多
关键词 RRT-Connect算法 动态步长调节 双向剪枝优化 路径规划
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多尺度差分特征增强网络的遥感影像变化检测 被引量：1
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作者 王杰 蒋伏松 蒋鹏 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期211-222,共12页
遥感影像变化检测旨在识别不同时期遥感影像中的目标差异,近年来基于卷积神经网络的方法在遥感影像变化检测任务中取得了很大进展。然而,受光照变化和季节更替的影响,不同时期遥感影像中的伪变化问题仍然难以解决。同时,大多方法中未充... 遥感影像变化检测旨在识别不同时期遥感影像中的目标差异,近年来基于卷积神经网络的方法在遥感影像变化检测任务中取得了很大进展。然而,受光照变化和季节更替的影响,不同时期遥感影像中的伪变化问题仍然难以解决。同时,大多方法中未充分利用多尺度特征,导致模型的性能和准确率受到一定程度的限制。针对上述问题,提出一种多尺度差分特征增强的变化检测方法。利用由孪生网络编码器和差分网络编码器组成的并行编码框架分别提取不同层级的特征,将同级的双时特征和差分特征通过拼接的方式建立两者间的互补关系。引入差分特征增强模块获取更具判别性的特征图并将其作为差分网络编码器的补充输入,丰富变化信息的同时增加模型对变化区域的关注度,使其准确地区分地物的真实变化与伪变化。为了增强特征的多样性和表达能力,使用特征错位融合模块实现语义特征的交叉融合,让每个特征中的语义信息得到充分而不同的交互。该方法在CDD数据集和LEVIRCD数据集上的F1分数分别达到了95.45%和92.04%,交并比分别达到了92.26%和82.93%,与其余八种主流方法相比均为最优,实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 遥感影像 变化检测 差分增强 并行编码 多尺度特征融合
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凡纳滨对虾摄食不同饵料的声音信号分类模型研究 被引量：1
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作者 曹正良 王子贤 +4 位作者 李钊丞 姜珊 蒋千庆 胡庆松 靳雨雪 《南方水产科学》 北大核心 2025年第2期27-37,共11页
利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪... 利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪滤波处理后,通过2类方式分类:1)基于音频特征向量,分别建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random forest,RF)和k-最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)模型;2)基于梅尔频谱图,建立卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型。结果表明,结合Mixup数据增强技术和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的CNN模型在准确率方面表现最佳,达到91.67%。4个模型在识别颗粒饲料的召回率均超过90%,说明摄食颗粒饲料的声音信号相较于摄食沙蚕和鱿鱼等软体饵料更易识别。CNN模型不仅在准确率、精确度、召回率和F1分数等指标上均优于上述传统模型,同时能够适应复杂声学信号的分析需求,具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 凡纳滨对虾 被动声学 声音信号分类 机器学习 卷积神经网络模型
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