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基于梯形交错的多光束选区激光熔化拼接策略
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作者 吴文杰 魏文猴 范树迁 《材料导报》 北大核心 2025年第11期210-215,共6页
为解决多光束选区激光熔化拼接成形中拼接线位置固定、尖角烧蚀、重熔等问题,提出一种梯形交错拼接策略。该拼接策略采用梯形拼接线消除尖角烧蚀,使拼接区域能量输入均匀;相邻层间拼接界面彼此交错,在保证层内相邻分区充分熔合的同时,... 为解决多光束选区激光熔化拼接成形中拼接线位置固定、尖角烧蚀、重熔等问题,提出一种梯形交错拼接策略。该拼接策略采用梯形拼接线消除尖角烧蚀,使拼接区域能量输入均匀;相邻层间拼接界面彼此交错,在保证层内相邻分区充分熔合的同时,能有效提高相邻层间结合度。通过工艺实验对比分析不同拼接策略,验证了所提出的拼接策略能减少拼接区域孔洞缺陷,增强拼接区域显微硬度,提升成形样品的致密度与压缩强度。梯形交错拼接策略能有效提升成形件拼接区域质量,为大尺寸零件的增材制造过程提供新思路。 展开更多
关键词 梯形交错 拼接策略 轮廓分割 多光束 选区激光熔化
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基于多标签对抗领域自适应的行人属性识别算法
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作者 胡强梁 陈琳 尚明生 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2478-2487,共10页
针对无监督领域自适应算法通常局限于单标签学习问题,难以适配针对行人属性的多标签分类任务,提出一种多标签对抗领域自适应的行人属性识别算法。为适应行人属性多标签领域迁移任务,基于多标签特征分离模块,利用特定类别语义对主干网络... 针对无监督领域自适应算法通常局限于单标签学习问题,难以适配针对行人属性的多标签分类任务,提出一种多标签对抗领域自适应的行人属性识别算法。为适应行人属性多标签领域迁移任务,基于多标签特征分离模块,利用特定类别语义对主干网络提取的深度特征进行属性分离,有效提取特定属性的表征信息。针对不同领域属性特征分布差异较大的难点,提出基于分类器复用的多标签领域鉴别模块,同时实现多标签领域对齐和多标签分类,有效利用预测的鉴别信息捕获特征分布的多模式结构。实验结果表明:所提算法对比基准模型有明显提升,在平均准确率、准确率、召回率和F1指标上分别提升了4.49%、5.5%、11.44%和5.89%;所提算法为多标签领域自适应学习提供了新思路。 展开更多
关键词 行人属性识别 多标签学习 多标签领域自适应 多属性特征提取 多标签分类
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DPCA与GA-SVM融合的智能台车液压系统故障诊断 被引量:13
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作者 陈昭明 徐泽宇 赵迎 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第11期1980-1986,共7页
针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题,提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先,采用AMEsim软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理;然后采用... 针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题,提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先,采用AMEsim软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理;然后采用DPCA对故障特征向量进行降维,解除特征间的相关性和缩短训练时间;再运用遗传算法对SVM进行参数优化,将抽取出来的故障特征参数样本输入优化后的SVM中进行训练,获得分类模型,从而实现故障诊断。测试结果表明该方法的效率高于常规PCA-SVM及BP神经网络,为台车设备的维修和保养提供了指导,具有良好的应用价值和前景。 展开更多
关键词 液压系统 故障诊断 动态主成分分析 遗传算法 支持向量机
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面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化算法 被引量:2
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作者 黄君泽 吴文渊 +2 位作者 李轶 石明全 王正江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-30,共11页
随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足... 随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足。基于这一研究现状,提出动态公交问题模型和面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化(PSO)算法。首先给出动态公交问题的目标函数和约束条件,给出动态公交问题的解的形式,并定义解的编辑距离;其次提出使用数据驱动的预计算路径集生成PSO算法的优质初始解的方法,给出基于解的编辑距离的PSO算法中粒子的变异概率和自适应收敛系数的计算方式;最后提出将粒子群分层求解的方法,其中低层粒子群可复用、可继承,从而减少单时间片内、时间片间复制和重初始化带来的性能损耗。基于重庆市北碚区蔡家岗街道的真实场景和亿级历史数据建立仿真环境进行实验,实验结果表明:相对于不分层PSO算法,分层PSO算法通过复用和继承能缩短超80%计算用时;自适应参数和变异机制能帮助算法更稳定地收敛到更优解;相对于传统公交系统,动态公交能在同等运力限制下,提高22%的乘客接单率,节省39.1%的乘客出行时间,所提算法能满足公交运营商在片区内进行动态公交调度的需求;相对于对比算法,所提算法平均缩短了85.3%的计算用时,并且在仅耗用80%里程的情况下提高了至少12%的接单率。 展开更多
关键词 智慧交通 动态公交问题 电召问题 粒子群优化算法 预计算路径集 自适应变异
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