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关键词： 换热器   频域分析   动态模拟   求解算法   傅里叶变换  

摘要： 换热器的高效、准确动态模拟是热系统性能动态分析的关键,然而基于时、空离散的有限差分/体积法难以兼顾模拟计算的精度与速度,不利于热系统的动态性能分析。本文提出一种频域热系统动态模拟高效算法,通过傅里叶变换导出系统内换热器的频域控制方程,并将其分解为初始-扰动部分,分别解析和数值求解,叠加得到系统的动态响应。相比于有限差分法,本文所提出算法在保证精度(偏差<0.3 K)的同时可缩短计算时间约一个量级。

关键词： PraNet算法   结直肠息肉   GNN   图像分割  

摘要： 结直肠息肉的早期精确分割对于预防结直肠癌至关重要。尽管PraNet模型在图像分割领域取得了显著成效,但在处理边界模糊和尺寸多变的息肉时仍面临挑战。为了提升PraNet在结直肠息肉图像分割中的性能,提出了一种融合图神经网络(GNN)的改进算法。将图像中的像素或超像素视为图结构中的节点,利用GNN学习图结构特征捕捉了图像中的局部上下文信息,结合特征融合机制将GNN学习特征与PraNet原始特征结合。实验结果表明,此PraNet改进算法在mDice和mIoU指标上分别达到了94.1%和88.3%,显著优于U-Net和FCN等对比模型。因此,该算法能够显著提高结直肠息肉图像分割的精度,为结直肠癌的预防提供了更加可靠的技术支持。

关键词： 算法市场   数字经济   算法确权  

摘要： 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能发展离不开数据、算法和算力组成的“三驾马车”。其中,算法作为激发算力潜能与实现数据价值的重要技术环节,是推进“人工智能+”进程与新质生产力形成的核心驱动力。与数据要素市场相比,算法市场的商业化进展明显滞后,其交易机制和市场结构尚缺少系统深入的研究。文章探讨了算法市场的交易标的、市场结构及其关键特征,梳理了算法确权保护和算法流通机制方面面临的主要挑战,并总结了算法确权和流通市场发展的实践探索。通过分析算法市场与知识产权、数据要素市场,文章发现,算法与知识产权在创新性和虚拟性方面具有相似性,但对隐私数据的依赖性和开闭源算法的差异性使其确权保护更具复杂性。同时,算法与数据要素市场共享场景依赖和非标特征,但算法更强的外部依赖性对其流通提出了更高要求。针对我国算法市场当前面临的诸多挑战,文章提出构建以政府和市场双驱动为核心的算法交易与流通机制的政策建议,通过优化确权机制、促进供需匹配、降低使用门槛以及推动跨境流通,以促进算法市场的健康发展和广泛应用。

关键词： 随机振动   工况传递路径分析(OTPA)   振动贡献量   非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)   减振优化  

摘要： 利用工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法分析随机振动不同激励谱型、不同振动等级下产品包装系统的振动传递特性,结合非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行包装系统优化设计。试验结果表明:产品关键元件实测振动加速度响应曲线与OTPA方法合成的加速度响应曲线吻合良好,验证了OTPA方法的正确性;通过OTPA方法量化各传递路径的振动贡献量,对比识别出产品包装系统的主要振动传递路径;保持非主要传递路径的缓冲衬垫材料不变,应用NSGA-Ⅱ算法优化产品包装件系统中主要振动传递路径处的缓冲衬垫分配,有效降低了关键元件的加速度响应,减少在振动过程中的能量聚集,促使各传递路径的振动贡献量趋于均衡。实现了以缓冲性能为主导,同时兼顾环保性能与成本的包装系统优化设计,验证了优化方法的有效性,为产品包装系统设计提供参考。

关键词： 地下工程   盾构   地层识别   机器学习   深度神经网络   支持向量机   随机森林   预测  

摘要： 土压平衡盾构机因其掘进速度快、施工扰动小的特点,在城市地下空间开发中得到了广泛应用,但由于地质条件的不确定性,盾构机在掘进过程容易出现卡机“磕头”、地层塌陷、突水涌水等事故。为了保障盾构施工安全,实时识别盾构机掌子面位置的地质类别意义重大。现有研究开发了多种机器学习模型以实现盾构掘进地层实时识别,但这些模型都基于特定案例的数据进行训练,其准确率指标无法直接评估。基于长沙地铁1号线北延段数据集,对现有的盾构掘进地层实时识别模型进行了比较,采用了3种基学习算法(K最近邻模型、决策树模型、支持向量机模型)和4种集成学习以及改进的基学习算法(随机森林模型(RF),基于决策树的自适应增强算法(AdaBoost-CART),轻量级梯度提升机(LightGBM)和深度神经网络(DNN)),准确率分别达到了93.20%,87.82%,93.84%,94.62%,95.53%,96.69%和94.29%,LightGBM在地层识别问题上获得了最优的表现。结果验证了轻量级梯度提升机算法作为集成学习算法在实际应用中的优越性;另外变量重要性分析表明设备倾角、土压平均值、膨润土流量、刀盘转速对预测结果贡献较大。

关键词： 息肉检测   深度学习   计算机辅助诊断   解耦头   注意力机制  

摘要： 计算机辅助诊断对提高息肉诊断准确率和降低结直肠癌死亡率至关重要,但息肉形态各异,息肉类似物和肠内的复杂环境导致目前的方法存在较多的误诊和漏诊。因此提出了一种改进的YOLOv7结直肠息肉检测算法(YOLOv7-IDH),使用含隐式知识的高效解耦头,充分利用隐含信息并防止分类和回归任务之间相互干扰;引入全局注意力机制,增强模型对浅层特征的提取能力;对SPPCSPC模块进行优化,减少模型参数和提高收敛速度。实验结果表明,改进模型在组合数据集上的F1分数和mAP@0.5分别达到了94.8%和97.1%,可以满足息肉自动检测的要求。

关键词： IPSec   分组加密   开销  

摘要： 介绍互联网安全协议(IPSec)中隧道和传输两种不同模式,针对数据分组加密的特点,进行加密开销的分析。在得出加密后IPSec开销的基础上,搭建实验环境,通过实验进行验证,对路由器出口总流量是否会受到加密后IPSec开销的影响进行分析,得出了相应结论。

关键词： 冷源系统   TRNSYS仿真平台   深度分层强化学习   选项-评论者框架   协同优化  

摘要： 中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论者(H-AC)算法分层优化设备台数与运行参数,且高层和底层模型共用Q网络评估状态价值,以解决多时间尺度下的优化难题;然后,在智能体架构、策略与网络更新方式等方面对H-AC算法进行改进,以加速智能体的收敛;最后,以夏热冬暖地区某科研办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,基于冷源系统TRNSYS仿真平台进行实验。结果表明:在平均室内舒适时间占比分别增加14.08、11.23、29.70、9.07个百分比的前提下,基于改进H-AC算法的系统能耗分别比其他4种常规深度强化学习算法减少了32.28%、28.55%、28.63%、11.53%;虽然基于改进H-AC算法的系统能耗比基于选项-评论者框架的算法增加了0.27%,但获得了更平稳的学习过程且平均室内舒适时间占比增加了4.8个百分点。该文算法可为各类建筑中央空调冷源系统节能优化提供有效的技术手段,助力建筑“双碳”目标的实现。

关键词： 组合导航   自适应滤波   量测噪声   滑动窗口   多重渐消因子  

摘要： 在复杂环境中,无人机(UAW)组合导航系统可能会因量测噪声过大导致定位精度下降。为解决这一问题,提出了一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,采用一种含权重因子的滑动窗口残差卡方检验方法识别故障信号,将系统区分为有/无故障两种状态;然后,在检测出系统故障时,引入可动态调节的遗忘因子估计量测噪声,提高系统的自适应能力;最后,在系统无故障时,引入多重渐消因子修正预测均方误差矩阵,减小陈旧信息对当前滤波的影响。仿真结果表明:改进后的滤波算法可以有效提高故障信号识别准确性以及定位精度。相较于传统Sage-Husa自适应滤波,改进后的算法在东、北、天向定位精度分别提高了46.54%、18.59%及46.24%。

关键词： 深度学习   自适应控制   工业机器人   卷积神经网络   强化学习  

摘要： 随着工业自动化技术的迅速发展,人们对工业机器人控制系统的需求日益增加。传统控制系统存在环境适应性和灵活性不足等问题。基于此,文章提出了一种基于深度学习的自适应控制算法,并在工业机器人上进行了应用。该算法通过结合卷积神经网络(CNN)和强化学习(RL),使得机器人能够实时学习并适应动态变化的操作环境。实验结果显示,相较于传统算法,该算法在任务执行效率和适应性方面有显著提升。