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关键词： 落石冲击   减振棚洞   发泡橡胶   SPH-FEM耦合   模型试验  

摘要： 为探究更为安全、有效的边坡落石防护结构,本研究基于光滑粒子流体动力学—有限元(SPH-FEM)耦合动力学数值计算及1∶10几何相似室内模型试验,针对“砂土-发泡橡胶”复合垫层棚洞的减振机制展开研究。结果表明:落石以20 m/s速度冲击时,顶板腹部正中单元峰值应力可达2.89 MPa,超过C30砼极限抗拉强度2.01 MPa;添加0.2、0.4、0.6、0.8、1.0 m发泡橡胶垫层后,正中单元峰值应力依次为2.36、1.12、0.79、0.65、0.58 MPa,相较于纯砂土垫层,降幅依次可达18.34%、61.25%、72.66%、77.51%、79.93%;针对试验期间棚洞顶板腹部纵向测点P1,添加2、4、6 cm厚橡胶垫层,其峰值应变由50.57με依次降至27.17、15.22、10.36με,降幅为46.27%、69.90%、79.51%;针对顶板腹部横向测试位置T1,复合垫层工况下应变峰值由48.47με降至26.54、17.29、13.59με;复合垫层可大幅降低落石冲击能量与顶板应力水平,模型试验与数值计算结果基本相吻合,本文工况下发泡橡胶现场设置厚度以0.4~0.6 m为宜。研究成果可为相关防护工程设计提供借鉴与参考。

关键词： 数智社会   社会信任   算法信任   法律激励   技术文明  

摘要： 信息革命的浪潮促使人类社会快速迈入数智时代,以算法、数据和信息等为核心的人工智能技术给人们的生活带来极大的便利,但随之也产生了一定的负效应。社会信任危机是在数智社会背景下产生的主要负效应之一。社会信任经历了由传统向现代的转型,数智时代的算法信任有别于传统社会的身份信任和法律信任。算法的普遍应用在人们的社会交往中横亘了一道机器中介,而算法运行过程中的黑箱性和非中立性导致的信任危机,成为当前社会治理的难题。面对技术革新的时代要求,算法可信任性的基础依然存在,算法的价值非中立性决定了算法的可规制性。借助法治的优势,通过对算法的法律规制以重构算法信任,不失为一种较为可行的方案。对算法主体施加义务建立完善算法备案和算法评估制度,赋予算法用户以算法解释权,形成算法治理的完备法律规制体系,可以实现对技术的驯化,最终畅通算法信任渠道,让社会重拾信任。

关键词： CORDIC优化算法   Hybrid CORDIC架构   两步分支   三角函数   现场可编程门阵列  

摘要： CORDIC(坐标旋转数字计算机)算法是一种用于计算三角函数和其他数学运算的算法,被广泛应用于数字信号处理、计算机图形学等领域。CORDIC算法仅需要加减和移位运算,特别适合布署在硬件平台。传统CORDIC算法的局限在于迭代次数过多,虽然不少研究对此进行了优化,但也增加了硬件开销且易造成精度丢失。为此,基于Hybrid CORDIC算法和Double step branching CORDIC算法,给出了一种CORDIC优化算法——高精度两步分支混合CORDIC(HD CORDIC)算法。该算法在迭代次数上减少到N/4+“1”(N为微旋转角度个数及位宽),并给出了新的混合角度集的划分公式,以达到ε<2-(N-2)的高精度,与基本CORDIC算法(ε<2-(N-1))相近,且不用计算缩放因子K。HD CORDIC算法采用流水线结构,流水线级数仅为N/4+3(不含缩放因子补偿操作的基本CORDIC算法为N+2)。采用Verilog对所提算法进行了硬件实现,并在XILINX Zynq-7000 xc7z100ffv900-2 FPGA平台上进行了综合,实验评估显示,当输入角度位宽为16时,工作频率为315.66 MHz,完成1次正余弦函数运算仅需6个时钟周期。相比于XILINX CORDIC IP,HD CORDIC算法处理时间减少了59.13%,LUT开销减少了55.74%,Register开销减少了80.24%,功耗降低了35.99%。

关键词： 弹道重规划   连续凸近似   定制化内点算法  

摘要： 运载火箭弹道重规划问题是航天工程中至关重要的问题之一。目前运载火箭弹道重规划方法尚未对特定的多阶段弹道优化模型的特殊结构进行深入挖掘,计算效率有待进一步提升。通过建立多阶段弹道重规划问题模型,开展模型结构特性分析,最终在连续凸优化近似框架下构建了高效的定制化内点算法,以实现高精度、高鲁棒性的多阶段弹道重规划问题在线求解。仿真实验的结果表明,对典型火箭发射的SSO和GTO弹道,定制化内点算法的运行时间与传统算法相比分别减少了37.41%和47.86%,大幅提升了计算效率。

关键词： 前列腺   深度学习   磁共振成像   快速自旋回波  

摘要： 目的:探讨深度学习(DL)算法在改善前列腺快速自旋回波(TSE)T_(2)WI序列图像质量和加快扫描速度中的应用价值。方法:前瞻性收集54例前列腺疾病患者,均行前列腺常规T_(2)WI序列和联合DL的T_(2)WI(T_(2)WI_(DL))序列扫描。对2组图像质量进行定性、定量评估,定性评估包括:伪影、前列腺包膜清晰度、病灶的细节清晰度和整体图像质量;定量评估包括:以前列腺病灶和髂腰肌为ROI,测量并比较2组图像病灶SNR,以及病灶与髂腰肌的CNR。结果:T_(2)WI_(DL)序列在伪影、前列腺包膜清晰度、病灶的细节清晰度和整体图像质量的评分均优于常规T_(2)WI序列(均P<0.001)。T_(2)WI_(DL)序列图像的SNR_(病灶)和CNR_(病灶/肌肉)均优于常规T_(2)WI序列(均P<0.05)。结论:与常规T2WI序列相比,T_(2)WI_(DL)序列可提高图像质量,且扫描时间减少了96 s(约47%),在前列腺疾病的临床应用中有较大潜力。

关键词： 棉花   产量预测   遗传算法   BP神经网络   全局寻优  

摘要： 棉花是我国重要的经济作物与棉纺织业发展的主要原材料之一,是我国经济发展的支柱产业。在棉花种植过程中,农田措施、气象环境等都会对棉花生产产生影响。对棉花生长因子进行分析,建立棉花预测模型,预测我国棉花产量,对于指导棉花生产和促进我国经济发展具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对BP神经网络模型进行优化,构建GA-BP神经网络模型;同时,基于湖北省2011-2021年棉花播种面积、气象因子、自然灾害和棉花产量,构建BP神经网络、GA-BP神经网络模型,对湖北地区棉花产量进行预测。研究结果表明:GA-BP神经网络模型精度明显高于BP神经网络模型,R2达到0.991。因此,通过GA-BP预测能够更加科学、合理地进行棉花产量预测,对棉花生产及管理措施的调整具有重要的指导意义。

关键词： 点云分割   深度学习   特征拼接   表型   器官   K NN   油菜  

摘要： 针对传统的点云分割算法精度低、鲁棒性差的问题,提出了基于K近邻算法和特征融合的深度点云网络(point clouds network++based on K-nearest neighbor algorithm and feature fusion,K F-PointNet++)三维点云分割算法。该算法首先采用了K近邻(K-nearest neighbors,K NN)算法对点云进行分组;其次,将点云网络(point clouds network,PointNet)中的局部特征与中心点全局特征进行拼接,增强算法对几何细节和全局上下文信息的捕捉能力,从而提高算法的分割精度和鲁棒性,实现了对油菜点云器官的精准分割。使用自制的油菜点云数据集进行实验,结果表明,K F-PointNet++算法在油菜点云分割中的总体精度(overall accuracy,OA)可达97.1%,平均交并比(mean intersection over union,mIoU)为86.4%。该算法在分割性能方面明显优于PointNet、深度点云网络(PointNet++)和核点卷积(kernal point convolution,KPConv),可以为油菜表型研究提供可靠基础。

关键词： 水电站拦污栅   智能识别   智能决策   自主清污  

摘要： 目前各引水式水电站主要通过人工巡视和栅差反馈来判断大坝进水口拦污栅处的漂浮物,不具备智能识别和自动清污功能,存在响应时间慢和人工清污效率低下的问题。在新质生产力引领能源电力智能发展的大背景下,利用先进的视觉AI图像处理技术,结合引水式水电站大坝进水口拦污栅清污机控制系统的特定应用场景,建立一套基于视觉AI的智能清污决策和控制系统,实现进水口拦污栅处漂浮物的智能识别、自动清污操作,以提升电站设备的智能化水平,满足远程集控中心对水电站大坝进水口拦污栅水面漂浮垃圾的监管和清理的需求,并减轻值守人员的工作强度。

关键词： 蛇优化算法   差分进化   反向学习   参数优化   支持向量机  

摘要： 蛇优化(snake optimizer,SO)算法存在前期收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,为此提出一种融合反向学习机制与差分进化策略的改进蛇优化(improved snake optimizer,ISO)算法。反向学习机制可提高种群质量,以提升算法寻优速度;差分进化策略有助于算法精准寻优,降低算法陷入局部最优的几率。在10个基准测试函数上的实验结果表明,ISO算法拥有更高的寻优精度和更快的收敛速率。将其应用于支持向量机(support vector machine,SVM)的参数选取中,进一步验证了ISO算法的有效性。