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基于有限元模拟的丝网印刷电化学传感器的设计及制备
1
作者 孙鹏程 杜海英 +3 位作者 李瑞鑫 王敬 陈吉平 卢宪波 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期108-111,115,共5页
丝网印刷电化学传感器在生物医学检测和环境分析等领域具有巨大的应用潜能。为了研究不同形状、尺寸的电化学传感器对循环伏安(CV)性能的影响,利用有限元模拟仿真技术对电化学传感器进行了建模和结构优化,基于CV法理论分析了电化学反应... 丝网印刷电化学传感器在生物医学检测和环境分析等领域具有巨大的应用潜能。为了研究不同形状、尺寸的电化学传感器对循环伏安(CV)性能的影响,利用有限元模拟仿真技术对电化学传感器进行了建模和结构优化,基于CV法理论分析了电化学反应过程中电极表面反应物与生成物的浓度分布和扩散现象。采用丝网印刷工艺在聚偏二氟乙烯膜表面印制了碳基电化学传感器,并进行实验测试。仿真和实验结果表明:传感器的形状不会影响其CV特性,传感器的工作电极表面积越大,其响应曲线的峰值电流越大。在确保丝网印刷效果的前提下,选择最大工作电极面积12.56 mm^(2),以获得CV性能最佳的丝网印刷电化学传感器,为开发性能优良的一次性丝网印刷电极提供了一定的理论依据。 展开更多
关键词 丝网印刷技术 电化学传感器 电极结构 有限元模拟仿真
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基于深度学习的图像篡改检测方法综述 被引量：1
2
作者 张汝波 蔺庆龙 张天一 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期283-304,共22页
随着数字图像编辑工具的普及,图像篡改变得越来越容易,大量被篡改后的虚假图像通过网络和社交媒体进行传播,这对法律、新闻媒体和科学研究等领域的真实性和可信度构成了威胁。图像篡改检测的目的是检测和定位篡改图像中的篡改区域,以保... 随着数字图像编辑工具的普及,图像篡改变得越来越容易,大量被篡改后的虚假图像通过网络和社交媒体进行传播,这对法律、新闻媒体和科学研究等领域的真实性和可信度构成了威胁。图像篡改检测的目的是检测和定位篡改图像中的篡改区域,以保护图像的可信度。本文对基于深度学习的篡改检测方法进行了回顾总结。首先,介绍了目前图像篡改检测领域的研究现状。其次,对近5年的深度学习方法进行了分类整理。然后,介绍了主要的数据集和评价指标,以及各种方法的性能对比。最后,探讨了目前篡改检测方法的局限性并对未来的发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 图像篡改检测 计算机视觉 卷积神经网络 图像处理 图像取证 图像伪造 伪造检测
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波动气候下高校少数民族学生热适应性分析 被引量：1
3
作者 汪语哲 张津淼 +4 位作者 马海萍 李辉 米霞 高天一 史小平 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期27-33,共7页
热感觉是人类对于周围温度、湿度等环境的感知.为研究少数民族群体在波动气候环境下的热感觉,使其能更快适应异地环境,对冬季大连教室环境进行现场测试,对来自不同气候分区的80名汉族学生、88名少数民族学生(回族24名、蒙古族12名和土家... 热感觉是人类对于周围温度、湿度等环境的感知.为研究少数民族群体在波动气候环境下的热感觉,使其能更快适应异地环境,对冬季大连教室环境进行现场测试,对来自不同气候分区的80名汉族学生、88名少数民族学生(回族24名、蒙古族12名和土家族14名等其他少数民族)的着装、热感觉进行问卷调查,分别对调查结果进行回归分析,将不同少数民族的数据,进行对比并分析差异原因,同时对实验结果进行验证.结果表明:少数民族学生舒适度满意区间为18.5℃~19.4℃,与汉族热感觉存在差异.根据TSV模型得出各民族学生实际的热中性温度,分别为:回族18.5℃、蒙古族16.9℃和土家族15.0℃.经分析PMV模型并不能准确预测真实热感觉,本研究根据热感觉适应性模型(aPMV)为各民族提出了λ参考值,分别为:回族-0.79、蒙古族-0.90和土家族0.97.不同民族指标存在较大差异,表明学生对当地气候具有一定适应性,而到大连求学伴随着气候波动,使学生不能快速适应新环境.基于此利用aPMV模型对少数民族学生的热感觉进行预测,并提供了实验室热工改造方案. 展开更多
关键词 少数民族学生 热感觉 适应性热感觉模型 预测热感觉模型 波动气候环境
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多重边界参考的弱监督语义分割网络
4
作者 杨大伟 迟津生 毛琳 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第1期120-128,共9页
针对弱监督语义分割任务中目标被重叠或遮挡,种子区域生成的伪像素掩模难以准确覆盖目标区域,出现的漏分割和错分割问题,提出一种多重边界参考的弱监督语义分割网络.首先设计了一个边界探索模块,该模块聚焦于融合空间域边界和频率域边界... 针对弱监督语义分割任务中目标被重叠或遮挡,种子区域生成的伪像素掩模难以准确覆盖目标区域,出现的漏分割和错分割问题,提出一种多重边界参考的弱监督语义分割网络.首先设计了一个边界探索模块,该模块聚焦于融合空间域边界和频率域边界,并以空间域和频率域互参考方式得到目标区域边界,使网络可以在目标重叠或遮挡的情况下仍可以准确找到目标;然后,将得到的目标区域边界作为参考信息输入网络中,使网络可以生成覆盖更准确目标区域的伪像素掩模,进而提高网络在目标重叠或遮挡情况下的分割精度.在通用数据集PASCAL VOC 2012和COCO 2014上对其进行实验验证和分析,所提网络的mIoU值分别达到了69.2%和40.6%,并可以有效地改善目标被遮挡或重叠时分割精度低的问题,提升弱监督语义分割精度. 展开更多
关键词 弱监督语义分割 伪像素掩模 空间域 频率域
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分布式驱动独立转向电动汽车四轮转向与直接横摆力矩集成控制研究
5
作者 左昊 葛平淑 +1 位作者 王阳 张涛 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第1期12-18,共7页
根据分布式驱动独立转向电动汽车四轮可单独控制的特点,提出一种考虑轮胎负荷率的四轮转向与直接横摆力矩集成控制策略,在保证轮胎稳定裕度的同时提升电动车辆行驶稳定性。采用分层控制,上层滑模控制器根据理想质心侧偏角、理想横摆角... 根据分布式驱动独立转向电动汽车四轮可单独控制的特点,提出一种考虑轮胎负荷率的四轮转向与直接横摆力矩集成控制策略,在保证轮胎稳定裕度的同时提升电动车辆行驶稳定性。采用分层控制,上层滑模控制器根据理想质心侧偏角、理想横摆角速度与实际值的偏差对后轮转角和附加横摆力矩进行集成控制;下层力矩分配控制器考虑轮胎负荷率及垂直载荷,采用等式约束代入目标函数的方法实现力矩优化分配。选取前轮正弦转向工况和双移线工况,在CarSim与Simulink软件联合仿真平台中对四轮转向与直接横摆力矩集成控制策略进行验证,结果表明:分层控制器能有效提高分布式驱动独立转向汽车的行驶稳定性。 展开更多
关键词 分布式驱动 四轮转向 横摆力矩 集成控制
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基于阶段诱导学习的多无人艇协同目标围捕策略
6
作者 曲星儒 江雨泽 +2 位作者 龙飞飞 张汝波 高颖 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期162-171,共10页
[目的]针对海上目标无人艇智能逃逸问题,提出一种基于阶段诱导学习的多无人艇协同目标围捕策略。[方法]首先构建针对无人艇围捕逃逸的马尔科夫博弈模型,明确基于距离和角度的围捕成功判定条件。为提升智能逃逸下多无人艇的目标围捕性能... [目的]针对海上目标无人艇智能逃逸问题,提出一种基于阶段诱导学习的多无人艇协同目标围捕策略。[方法]首先构建针对无人艇围捕逃逸的马尔科夫博弈模型,明确基于距离和角度的围捕成功判定条件。为提升智能逃逸下多无人艇的目标围捕性能,采用集中式训练-分布式执行框架和长短时记忆网络相结合的方法,基于多智能体柔性行动-评判(MASAC)算法开展协同围捕训练。同时,设计基于阶段诱导的协同围捕奖励机制,依据双方当前状态来优化训练进程,避免“惰性围捕艇”现象,提高围捕成功率,引导无人艇由易到难地完成围捕任务。[结果]仿真结果表明,与仅采用阶段诱导奖励的MASAC、仅采用长短时记忆网络的MASAC和MASAC围捕策略相比,所提策略的围捕成功率分别提高3.3%,6.1%和24.4%,验证了其可行性和有效性。[结论]所提策略为无人艇攻防对抗提供了有价值的技术参考,有助于推动无人艇技术在相关领域的应用与发展。 展开更多
关键词 无人艇 协同目标围捕 多智能体柔性行动-评判 阶段诱导奖励
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基于速度优化的分布式驱动差动转向无人车路径跟踪控制研究
7
作者 张涛 朱若兮 +2 位作者 葛平淑 王阳 崔芳磊 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第2期39-46,共8页
分布式驱动电动汽车各轮转矩独立可控,可通过控制左右车轮力矩差实现转向功能。以分布式驱动电动无人车为研究对象,针对该类车辆的差动转向特性,提出了一种基于速度优化的路径跟踪控制策略,旨在提高车辆在复杂路径下的路径跟踪控制精度... 分布式驱动电动汽车各轮转矩独立可控,可通过控制左右车轮力矩差实现转向功能。以分布式驱动电动无人车为研究对象,针对该类车辆的差动转向特性,提出了一种基于速度优化的路径跟踪控制策略,旨在提高车辆在复杂路径下的路径跟踪控制精度。根据驾驶员驾驶习惯,考虑到道路曲率、路面附着系数等道路条件对车速的影响,基于动力学模型确定最大安全车速,通过速度优化算法实现车辆的纵向速度控制。采用线性时变模型预测控制方法求解期望前轮转角,设计了滑模变结构的差动转向控制策略,实现速度优化下的路径跟踪功能。基于Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真验证。结果表明:控制器能根据道路条件变化实时调节车速,在实现路径跟踪功能的同时,也具有良好的稳定性。 展开更多
关键词 差动转向 路径跟踪 速度优化 模型预测控制
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基于多任务学习的桃园环境检测方法研究
8
作者 汪语哲 李卓徽 段晓东 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第10期146-152,160,共8页
桃园场景复杂,为辅助农业机器人更好地感知环境,快速精准识别桃园中的桃子和道路,针对当前现有的模型任务单一、检测精度低和推理速度慢等实际问题,改进YOLOv5n并提出一种高效的多任务学习网络MTL-YOLO,同时完成目标检测和语义分割两类... 桃园场景复杂,为辅助农业机器人更好地感知环境,快速精准识别桃园中的桃子和道路,针对当前现有的模型任务单一、检测精度低和推理速度慢等实际问题,改进YOLOv5n并提出一种高效的多任务学习网络MTL-YOLO,同时完成目标检测和语义分割两类任务。首先,在YOLOv5n的基础上添加可行驶区域分割检测头,实现对桃子和桃园道路的检测;其次,使用轻量级ShuffleNet V2作为MTL-YOLO的主干网络,在保证检测精度的同时大大降低模型计算量;然后,在模型的Neck部分嵌入RepNCSPELAN4模块,替换掉原有的C3模块,增强模型的特征提取能力,并进一步减少模型计算量;最后,提出一种适用于多任务模型的自适应损失权重调整方法,避免手动优化两类任务损失权重的复杂过程并加强两类任务训练的相关性。结果表明,改进后的MTL-YOLO目标检测精度由原算法的82.1%提高到84.7%;语义分割精度比主流的Mask R-CNN和YOLACT算法分别提高0.3%、2.5%;模型的实时推理速度达到110 f/s。 展开更多
关键词 目标检测 语义分割 多任务学习 轻量化 自适应损失函数
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基于改进YOLOv5s的青稞病虫害检测方法
9
作者 陈佳豪 汪语哲 +1 位作者 段晓东 梁凯华 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第5期162-168,共7页
青稞病虫害检测过程中,目标具有不同尺度、重叠遮挡、模型复杂度高以及实时性差,难以在边缘计算设备上部署等问题,基于此,提出一种多尺度轻量化YOLOv5s的改进方法。首先,使用EfficientViT替换YOLOv5s中的主干网络,通过在主干网络中引入... 青稞病虫害检测过程中,目标具有不同尺度、重叠遮挡、模型复杂度高以及实时性差,难以在边缘计算设备上部署等问题,基于此,提出一种多尺度轻量化YOLOv5s的改进方法。首先,使用EfficientViT替换YOLOv5s中的主干网络,通过在主干网络中引入级联的自注意力机制,减少模型复杂程度,同时增加特征提取能力。其次,该方法在模型中引入具有注意力机制的SCP模块,通过聚合空间上的上下文信息,帮助模型更好地提取不同尺度下的特征,在控制参数量提高10%以内的情况下,提高模型对不同尺度病虫害的识别精度。然后,使用C2f替换head部分全部的C3层,进一步提升模型对特征的提取能力。最后,引入具有动态聚焦机制的加权交并比非极大值抑制算法(WIoU)作为损失函数,以此来平衡正负样本。结果表明,相比原始YOLOv5s,改进后的模型参数量减少60%;计算量减少32%,平均精度达到88.7%,平均精度提高2.3%;与主流目标检测算法,如Fast R—CNN、SSD,YOLO系列等模型相比,改进后的融合多尺度的轻量化模型在提升检测精度的同时,降低模型的复杂程度。 展开更多
关键词 青稞病虫害 目标检测 EfficientViT 多尺度特征融合 轻量化
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基于需求的停车场电动车集群充放电管理策略 被引量：1
10
作者 董槟 张江燕 申铁龙 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1774-1782,共9页
电动车作为电网的分布式储能装置可以有效提高电能的使用效率.当前的车网互联(V2G)方案主要采用集中式策略实现电动车充放电管理与用电负荷的调整.然而,当大规模电动车接入电网,由于车辆用户出行行为的不确定性,集中式策略无法满足个体... 电动车作为电网的分布式储能装置可以有效提高电能的使用效率.当前的车网互联(V2G)方案主要采用集中式策略实现电动车充放电管理与用电负荷的调整.然而,当大规模电动车接入电网,由于车辆用户出行行为的不确定性,集中式策略无法满足个体电动车的实时需求以及电网负荷的有效调整.本文以停车场内的电动车集群作为研究对象,并将停车场作为电动车的电力供应站,进而,提出了一个实现用电负荷调整和分布式实时控制的充放电控制方案.首先,依据车群出行统计数据和实时电价信息,基于动态规划算法提出了车群一天内各个时刻最优能源需求规划策略,从而达到了高效利用能源的目的.在车群最优能源需求的约束下,基于实时优化方案提出了针对个体车辆的分布式充放电控制策略.最后,通过不同情况的仿真实验验证了提出方案的可行性. 展开更多
关键词 电动车 停车场 集群控制 需求侧响应 动态规划 分布式控制
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基于边界辅助的弱监督语义分割网络 被引量：3
11
作者 杨大伟 迟津生 毛琳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期623-628,634,共7页
由于弱监督语义分割任务中种子区域的随机生长机制,导致弱监督语义分割网络经常出现错分割和漏分割的问题,为此,提出一种基于边界辅助的弱监督语义分割网络。该网络利用边界信息和语义信息,为种子区域的生长提供参考,使种子区域可以自... 由于弱监督语义分割任务中种子区域的随机生长机制,导致弱监督语义分割网络经常出现错分割和漏分割的问题,为此,提出一种基于边界辅助的弱监督语义分割网络。该网络利用边界信息和语义信息,为种子区域的生长提供参考,使种子区域可以自然生长至目标边界,并在目标被遮挡或重叠时正确区分目标类别,生成可以覆盖更完整目标的伪像素掩码。以此伪像素掩码作为监督信息训练分割网络,可以改善弱监督语义分割网络由于伪像素掩码无法准确覆盖目标区域导致的错分割和漏分割问题,提升弱监督语义分割网络精度。在通用数据集PASCAL VOC 2012验证集和测试集上对该网络进行评估,mIoU分别达到71.7%和73.2%。实验结果表明,其网络性能优于当前大多数图像级弱监督语义分割方法。 展开更多
关键词 弱监督学习 语义分割 种子区域 伪像素掩码
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基于EEMD能量熵和GJO-KELM的滚动轴承故障诊断 被引量：3
12
作者 史书杰 赵凤强 +2 位作者 王波 杨晨昊 周帅 《电子测量技术》 北大核心 2024年第6期116-122,共7页
滚动轴承在旋转机械中发挥着重要作用,若出现故障,轻则引起设备停机,重则危及现场人员生命安全,因此有必要对其进行故障诊断。针对滚动轴承故障特征难以提取,传统分类方法正确率不高的问题,本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量... 滚动轴承在旋转机械中发挥着重要作用,若出现故障,轻则引起设备停机,重则危及现场人员生命安全,因此有必要对其进行故障诊断。针对滚动轴承故障特征难以提取,传统分类方法正确率不高的问题,本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和金豺优化算法(GJO)优化核极限学习机(KELM)的故障诊断方法,实现了提取滚动轴承故障特征并正确分类的目标。通过实验数据进行验证,该方法能够提取到滚动轴承原始信号中隐含的故障信息特征,其诊断正确率高达98.47%。 展开更多
关键词 EEMD 能量熵 金豺优化算法 核极限学习机 故障诊断
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改进的密集视频描述Transformer译码算法 被引量：1
13
作者 杨大伟 盘晓芳 +1 位作者 毛琳 张汝波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第17期89-97,共9页
当Transformer应用于密集视频描述时,历史文本特征会对后续文本生成产生干扰,难以捕捉视频动态信息从而影响描述的连贯性和准确性。为保持上下文一致性的同时又能缓解历史文本干扰,提出改进的密集视频描述Transformer译码算法(D-Uformer... 当Transformer应用于密集视频描述时,历史文本特征会对后续文本生成产生干扰,难以捕捉视频动态信息从而影响描述的连贯性和准确性。为保持上下文一致性的同时又能缓解历史文本干扰,提出改进的密集视频描述Transformer译码算法(D-Uformer)。该算法利用前馈神经网络(FNN)增强历史文本特征表达,通过跳跃连接构建删除冗余支路和增强补足支路,利用减法降低历史文本特征过度聚焦导致描述不准确的影响,提高模型对输入视频特征的关注度;同时,利用加法弥补特征传递过程中丢失的上下文信息,生成准确且连贯表达当前视频内容的描述语句。在ActivityNet和Charades数据集上的实验结果表明,D-Uformer算法的描述性能提升明显,与视频多样性描述网络(TDPC)相比,准确性最高提升4.816%,多样性最高提升4.167%,生成的描述不仅更贴合视频内容,且更符合人类语言习惯。 展开更多
关键词 密集视频描述 Transformer网络 译码 前馈神经网络 跳跃连接
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基于改进TD3的欠驱动无人水面艇路径跟踪控制 被引量：1
14
作者 曲星儒 江雨泽 +2 位作者 李初 龙飞飞 张汝波 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第3期1-9,共9页
针对模型参数未知和海洋环境干扰下的欠驱动无人水面艇(unmanned surface vehicles,USV)路径跟踪问题,提出一种基于改进双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)的控制方法。在运动学层次上,设... 针对模型参数未知和海洋环境干扰下的欠驱动无人水面艇(unmanned surface vehicles,USV)路径跟踪问题,提出一种基于改进双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)的控制方法。在运动学层次上,设计基于视线制导的航速航向联合制导律,引导USV准确跟踪期望路径。在动力学层次上,设计基于改进TD3的强化学习动力学控制器;采用基于时间差分误差的优先经验回放技术,建立包含路径跟踪成功和失败采样信息的双经验池,通过自适应比例系数调整每批次回放数据的组成结构;搭建包含长短期记忆网络的评价网络和策略网络,利用历史状态序列信息提高路径跟踪控制器的训练效率。仿真结果表明,基于改进TD3的控制方法可有效提高欠驱动USV的跟踪精度。该方法不依赖USV模型,可为USV路径跟踪控制提供参考。 展开更多
关键词 无人水面艇 路径跟踪控制 双延迟深度确定性策略梯度 优先经验回放 长短期记忆网络
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小样本下基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断
15
作者 葛平淑 王朝阳 +3 位作者 王阳 张涛 薛红涛 夏晨迪 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1-9,共9页
轮毂电机复杂多变的运行环境可能导致轴承故障而危及电动车辆行驶安全,为解决传统故障诊断方法在小样本条件下识别精度低的问题,提出一种基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断方法。首先,通过合成少数过采样技术(SMOTE)扩展训练数据... 轮毂电机复杂多变的运行环境可能导致轴承故障而危及电动车辆行驶安全,为解决传统故障诊断方法在小样本条件下识别精度低的问题,提出一种基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断方法。首先,通过合成少数过采样技术(SMOTE)扩展训练数据集,生成与真实样本分布相似的故障样本,并使用主成分分析(PCA)优化其时域和频域的特征。然后,通过引入非线性收敛因子和Levy飞行策略改进传统的灰狼优化算法(GWO),使用改进的灰狼优化算法(IGWO)优化随机森林(RF)模型的参数。最后,基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断模型实现故障状态的识别,并在轮毂电机试验台架上进行了实验验证。结果表明,所提出的轮毂电机轴承故障诊断方法在7种转速工况下平均准确率均超过96%,具有高精度和稳定性。与遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、GWO优化RF相比,提出的IGWO-RF模型在3种小样本训练集下的诊断准确率均超过90%,且准确率均明显高于其他3个对比算法,能够有效实现小样本条件下的轮毂电机轴承故障诊断。 展开更多
关键词 轮毂电机 轴承 合成少数类过采样技术(SMOTE) 改进灰狼优化算法(IGWO) 随机森林(RF) 故障诊断
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双原子分子发射光谱分析Ar/Air/CH4等离子体射流转动温度研究
16
作者 张文钧 宋鹏 +3 位作者 鞠迎昕 关婷予 纪相彤 韩朋 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3136-3141,共6页
为了提升等离子体应用效果,必须对等离子体的放电动力学过程进行深入探讨。转动温度是反映等离子体放电过程中能量输运的重要参数之一,目前主要采用波尔茨曼斜率法计算,该方法常用于计算热力平衡状态下等离子体的转动温度,在计算非热力... 为了提升等离子体应用效果,必须对等离子体的放电动力学过程进行深入探讨。转动温度是反映等离子体放电过程中能量输运的重要参数之一,目前主要采用波尔茨曼斜率法计算,该方法常用于计算热力平衡状态下等离子体的转动温度,在计算非热力平衡状态下的等离子体转动温度时误差较大。针对这一问题,提出了利用双原子分子谱带计算转动温度的分析方法,采用针-环式电极等离子体射流装置进行试验,向装置中通入Ar/Air/CH_(4)混合气体放电形成等离子体射流,工作电压为10~14 kV,利用光谱仪采集不同放电电压下的等离子体射流的光谱数据用以计算转动温度。选择OH(A—X)、CH(A—X)以及N_(2)^(+)(B—X)发射光谱,利用三种双原子分子波长区间内谱线不受振动温度变化所影响的特性,对Ar/Air/CH_(4)等离子体射流的转动温度进行研究。在波尔茨曼斜率法计算得到转动温度±100 K范围内每20 K选取谱线,与试验谱线进行拟合,计算谱线拟合得到的均方根误差,分析拟合准确度,得到更为准确的介质阻挡放电(DBD)激励Ar/Air/CH_(4)等离子射流的转动温度。波尔茨曼斜率法计算出的转动温度在拟合时得到的均方根误差要高于最小均方根误差,均方根误差能够减小38%。利用OH、CH、N_(2)^(+)谱带拟合得到最小均方根误差分别为4.6、2.9、2.1,N_(2)^(+)谱带拟合结果比OH谱带的拟合结果均方根误差减小61%。结果表明,在计算非热力平衡状态等离子体的转动温度时,相比于波尔茨曼斜率法,计算谱线拟合均方根误差的的方法能够有效地提升计算结果的准确度,在进行谱线拟合时选择N_(2)^(+)(B—X)谱带的发射光谱与试验谱线进行拟合能够进一步提升计算结果的准确度。 展开更多
关键词 介质阻挡放电 等离子体射流 发射光谱 转动温度
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全局-局部特征融合的人体姿态估计算法
17
作者 毛琳 任春贺 杨大伟 《电子测量技术》 北大核心 2024年第10期115-125,共11页
针对现有人体姿态估计算法存在因骨干网络特征提取不充分,导致关键点特征信息丢失的问题,提出一种结合全局-局部特征融合模块的人体姿态估计网络模型(GLF-Net)。为了在特征提取阶段获得高质量的特征图,该算法从全局特征和局部特征出发,... 针对现有人体姿态估计算法存在因骨干网络特征提取不充分,导致关键点特征信息丢失的问题,提出一种结合全局-局部特征融合模块的人体姿态估计网络模型(GLF-Net)。为了在特征提取阶段获得高质量的特征图,该算法从全局特征和局部特征出发,对骨干网络ResNet-50进行改进,分别设计了全局极化自注意力模块和局部深度可分离卷积模块。同时采用并行的结构方式将融合了全局位置信息和局部语义信息特征的模块嵌入到骨干网络的Bottleneck层中,既能增强原骨干网络的特征提取能力,又为后续的Transformer网络提供有效的全局和局部特征输入,进而提高姿态关键点检测的性能。在公开人体姿态估计数据集COCO 2017上和MPII数据集上分别进行模型测试,该算法性能与与基准算法(Poseur)相比,姿态关键点的平均准确度(AP)提升了2.1%,平均召回率(AR)提升了1.5%,正确估计关键点比例(PCKh@0.5)最高达到90.6。实验结果表明,所提算法在姿态估计精度上优于现存同类方法,可以明显提高人体姿态关键点的定位准确度。 展开更多
关键词 人体姿态估计 特征提取 全局极化自注意力 局部深度可分离卷积 全局-局部特征融合
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大气压低温氦等离子体射流的诊断研究 被引量：4
18
作者 宋鹏 李政楷 +3 位作者 陈雷 王晓放 隆武强 曾文 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1874-1879,共6页
为了加快低温氦气等离子体射流的工程化进程,通过自主设计的同轴式介质阻挡放电等离子体射流发生器,在放电频率10 kHz,一个大气压条件下产生了稳定的氦气等离子体射流。通过分析不同工况下的电压电流波形可以发现单纯增加氦气体积流量... 为了加快低温氦气等离子体射流的工程化进程,通过自主设计的同轴式介质阻挡放电等离子体射流发生器,在放电频率10 kHz,一个大气压条件下产生了稳定的氦气等离子体射流。通过分析不同工况下的电压电流波形可以发现单纯增加氦气体积流量只能小幅的增加电流脉冲幅值,而对放电时间、电流脉冲数的影响不大。增加放电峰值电压时电流脉冲幅值会得到较大幅度增加。通过发射光谱法对大气压氦气等离子射流的活性粒子种类、电子激发温度、电子密度进行了诊断。结果表明,大气压氦气等离子体射流中的主要活性粒子为HeⅠ原子、N_(2)第二正带系、N_(2)^(+)的第一负带系、羟基(OH),H原子的巴尔末线系(H_(α)和H_(β))与O原子,这表明虽然该试验中使用的氦气纯度已达99.99%,但其中仍残留有少量的空气,同时放电时大气中的空气会被卷吸到放电空间发生电离。还可以发现,主要活性粒子的相对光谱强度随氦气体积流量的增加及放电峰值电压的增大均呈现上涨的趋势。选用HeⅠ原子的四条谱线对不同试验工况下的电子激发温度进行了计算,得到大气压氦气等离子体射流的电子激发温度在3500~6300 K之间,电子激发温度随放电峰值电压与氦气体积流量的增大总体上呈现上升的趋势。但由于反向电场的存在,某些峰值电压可能会出现电子激发温度下降的情况;根据Stark展宽原理对大气压氦气等离子体射流的电子密度进行了计算,发现电子密度的数量级可达10^(15)cm^(-3),同时增大峰值电压与氦气体积流量均可有效的提高射流中的电子密度。这些参数的研究对氦气等离子体射流在工程实际中的应用具有重要意义。 展开更多
关键词 大气压 氦气介质阻挡放电 发射光谱法 电子激发温度 电子密度
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煤层气发动机燃烧稳定性试验 被引量：1
19
作者 陈雷 宋鹏 +3 位作者 杜宝国 隆武强 冯立岩 刘爱虢 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期583-587,共5页
为研究燃料组分变化对煤层气发动机性能的影响,在一台火花点火发动机上进行了煤层气发动机运转稳定性试验研究,探明了稀燃极限以及燃料当量比、煤层气各组分混合比对发动机的经济性及运转稳定性的影响,并采用掺氢燃烧的方式研究了掺氢... 为研究燃料组分变化对煤层气发动机性能的影响,在一台火花点火发动机上进行了煤层气发动机运转稳定性试验研究,探明了稀燃极限以及燃料当量比、煤层气各组分混合比对发动机的经济性及运转稳定性的影响,并采用掺氢燃烧的方式研究了掺氢量对煤层气发动机稀燃极限及循环变动的改善作用。试验结果表明:煤层气中CO_2含量对发动机的经济性及运转稳定性均有较大影响,随着CO_2含量的升高,有效热效率逐渐下降、并在较高CO_2含量时急剧恶化,发动机的循环变动系数增加;掺氢能够有效拓展稀燃极限,随掺氢量的升高煤层气发动机的工作稳定性有明显改善,即使在较低当量比条件下采用较高的H_2含量仍能获得较理想的循环变动系数(COV_(IMEP)小于5%)。 展开更多
关键词 煤层气 火花点火发动机 运转稳定性 稀燃极限 CO2稀释 有效热效率
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协作多智能体深度强化学习研究综述 被引量：15
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作者 邹启杰 蒋亚军 +2 位作者 高兵 李文雪 张汝波 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2022年第6期78-88,共11页
多智能体系统是由多个智能体与环境交互组成的分布式决策系统,是分布式人工智能的一个重要研究方向,在复杂未知的现实社会具有广阔的应用前景,如工业、农业、军事和航空航天等群体机器人系统,以及交通控制、资源管理、商业金融和游戏AI... 多智能体系统是由多个智能体与环境交互组成的分布式决策系统,是分布式人工智能的一个重要研究方向,在复杂未知的现实社会具有广阔的应用前景,如工业、农业、军事和航空航天等群体机器人系统,以及交通控制、资源管理、商业金融和游戏AI等。多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning,MARL)依托强化学习在未知环境中的序贯决策能力,融合了运筹学、博弈论和群体心理学等众多学科,能够更好地发挥多个智能体的协同优势,进而低成本、高效率地完成复杂任务。本文着重针对无通信环境下的协作多智能体深度强化学习研究成果进行分析、对比和展望。首先,介绍了MARL的研究背景及其学习任务的分类。其次,根据MARL重点研究内容,将多智能体强化学习算法分为价值分解、 Actor-Critic和经验回放三个类别加以剖析,并从环境非平稳性、信度分配和收敛性能等不同角度对比算法差异性。最后,分析了MARL领域未来研究所面临的一些挑战,并对MARL的应用和前景进行展望。 展开更多
关键词 多智能体 深度学习 强化学习 协作学习 价值分解 Actor-Critic 经验回放
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