课程文献中心 更多>>

关键词： 信道仿真   室外传播   辐射度算法  

摘要： 大尺度战场环境中电磁频谱作战装备测试和演训需要依靠大规模数字化电磁环境进行仿真，然而大尺度电磁信道计算复杂度较高，难以提升计算速度。针对这一问题，该文提出一种迭代时域辐射度算法。该算法通过递推方法建模信道，利用空间相干性复用前一时刻的信道数据，并经过修正后用于当前时刻的信道计算。同时，采用面元信道搜索方法对面元中的信道进行低复杂度近似，有效降低了计算复杂度。仿真结果表明，与传统时域辐射度算法相比，所提算法在保证计算精度的基础上计算速度提升了1个数量级。与频域辐射度算法相比，所提算法的时延分辨率更高，更适用于大规模战场环境。

关键词： 盾构机   土压力   控制参数优化   多智能算法   掘进速度   螺旋机转速  

摘要： 盾构机掘进过程中土压力的平衡控制是盾构施工安全的关键因素。为实现盾构机安全高效智能的土压力平衡控制，文章对基于盾构掘进参数的智能优化控制策略进行了研究。该策略基于先进的预测模型框架，采用离散小波变换对原始施工数据进行去噪预处理；利用一维卷积神经网络和长短时记忆神经网络对土压力进行特征提取和土压力多步预测；通过改进的粒子群优化算法对掘进速度和螺旋机转速等掘进参数进行在线优化求解，进而实现土压力的平衡控制。实验结果表明：该策略能够精确地追踪设定的土压力，实现密封舱内外土压力的控制，从而显著提升盾构掘进作业的安全性和效率。

关键词： 月牙肋钢岔管   Kriging模型   结构优化   遗传算法  

摘要： 月牙肋钢岔管是目前抽水蓄能电站最常用的岔管型式。针对岔管结构设计时的结构非线性和设计参数响应值之间复杂的隐式关系，采用三维参数化建模和拉丁超立方采样进行试验设计，利用Kriging模型建立起包括管壁厚度、肋板厚度和肋板中央截面宽度在内的岔管关键设计参数和关键点Mises应力值的非线性映射关系，通过遗传算法，实现岔管体型参数的最佳寻优方案。优化后的岔管体积与原设计相比由20.901 m3变为15.780 m3，减小24.5%，岔管各部位应力分布均匀，满足规范允许值，钢材强度得以充分发挥，且相邻椎管段壁厚差值满足焊接要求。结果表明，采用该方法能够有效提高月牙肋钢岔管优化设计效率和精度，具有一定的工程实际意义。

关键词： 双模通信   双深度Q网络   MAC层接入   超帧结构   时隙分配  

摘要： 电力线和无线双模通信混合组网，可以优势互补，在电力物联网和智能家居等中具有重用的应用前景。为了提高双模通信MAC算法的接入灵活性和网络资源利用率，提出了一种基于深度强化学习的双模网关超帧时隙资源分配算法。首先建立了双模通信网关与终端的交互模型，分析了超帧结构以及每个阶段具体步骤；接着定义了机器学习应用的关键奖励函数、状态和动作空间，其中网关对超帧接入的吞吐量等参数进行监测和统计，在迭代学习和训练中得到优化的超帧时隙数和比例等参数。最后仿真验证了算法的有效性和可靠性，对比使用超帧结构和不使用超帧结构等算法，分析了不同算法下的网络吞吐量、平均时延与丢包率以及关键参数影响规律。仿真结果表明，所提出的算法能有效提升系统吞吐量和时延等性能，实现资源灵活高效分配。

关键词： 低碳战略规划   ChatGPT   投资者e互动   绿色创新绩效  

摘要： 低碳战略规划，是企业低碳战略转型过程的首要环节和核心组成部分，对于实现国家“双碳”目标、推动企业自身可持续发展、提升核心竞争力和社会责任具有重要意义。本文提出基于ChatGPT等大数据模型测度“企业低碳战略规划程度”指标的计量方法；进而，以主板上市公司2016-2023年度“投资者e互动”问答和企业经营数据为研究样本，剖析低碳战略规划，通过低碳转型资金来源，助力企业绿色创新绩效提升的路径和机制。研究发现：其一，详尽完备的低碳战略规划显著提升了企业绿色债券融资能力。其二，详尽完备的低碳战略规划有助于企业获取绿色政府补贴。其三，绿色债券融资等绿色转型资金是低碳战略规划促进企业绿色创新绩效增长的有效路径。异质性研究表明，国有企业、高新技术企业制定详尽完备的低碳战略规划，更易获得绿色转型资金，绿色创新绩效更高。本文基于“战略过程”框架聚焦低碳战略规划，从融资路径角度为企业低碳战略管理和绿色创新提供有益建议。

关键词： 三维点云   点云分类   深度学习   注意力机制   点云分割   激光点云  

摘要： 为了提高点云处理精度，针对PointNet++对不均匀分布的点云数据特征提取不完整以及忽略了部分点云特征导致分类与分割结果不佳等问题，对算法PointNet++进行了研究，提出了基于PointNet++的融合密度信息的逆密度点云识别与分割算法D-PointNet++；利用点云密度计算出每个点的采样概率，根据采样概率使用多项分布进行点云采样；通过自适应缩放分组半径进行点云分组；采用多种池化方法混合提取点云特征并利用多头注意力机制计算出多种特征的权重，并加权聚合得到点云的全局特征；实验结果表明，相较于多种参评算法，D-PointNet++在点云分类准确率、分割精度上均有显著提升。

关键词： 单颗粒质谱   萎缩芽孢杆菌   营养细胞   芽孢   1D-CNN   Score-CAM  

摘要： 萎缩芽孢杆菌（ATCC-9372）是一株重要的芽孢杆菌属菌株，利用单颗粒质谱技术区分萎缩芽孢杆菌营养细胞和芽孢的独特生化标志物，对理解其生物学特性和代谢途径具有重要意义。近年来，国内外单颗粒质谱技术取得了很大进展，但是，随着质谱数据处理算法的不断丰富，还未见联合先进的深度学习算法与单颗粒质谱技术区分不同状态萎缩芽孢杆菌的报道。本研究利用深度学习算法和分类模型可视化方法区分萎缩芽孢杆菌的营养细胞和芽孢，并从粒径和质谱离子特征角度进行分析。通过对比粒径发现，营养细胞的粒径大于芽孢，不同采样时间点的营养细胞的粒径大小基本一致。另外，采用相同的方法建立用于训练及测试分类模型的数据集和用于评价模型分类稳定性的验证集，发现模型在测试集和验证集上的识别准确率均在99%以上；对Score-CAM结果中得分高的离子特征进行成分溯源分析，通过箱型图展现了这些高分离子特征信号强度的分布差异。本研究从生化角度对不同状态下的萎缩芽孢杆菌进行深入分析，可为质谱数据的处理分析提供思路和方法。

关键词： 频域盲解卷积   同频相关源   参考信号   定量辨识   卫星微振动  

摘要： 卫星微振动源定量辨识能够为微振动的抑制提供指导和依据，而由于振源信号中含有同频强相关性信号成分且信号传递路径复杂，给信号的分离和源贡献量的定量估计带来困难和挑战。为此，提出了带参考信号的频域盲解卷积(Frequency-domain blind deconvolution with reference signals, FBDR)算法。首先，提出一种基于同频去除的相关源盲分离算法，利用去除同频成分后混合信号计算分离矩阵，并将其作用于原始混合信号得到估计信号，为含同频成分相关源信号的分离提供了解决思路。在此基础上，提出复值参考FastICA算法，将参考信号的相似度信息引入到优化迭代目标函数中，从而引入先验信息提高算法的分离性能。最后，通过仿真分析和卫星舱段结构激励试验验证了FBDR算法的有效性，结果表明，提出算法振源贡献量估计误差相较于对比算法明显降低。将FBDR算法应用于卫星微振动地面试验信号中，试验结果表明，贡献量估计误差小于3%，满足工程需求，可为卫星减振降噪和振源在轨控制提供参考依据。

关键词： 无人机巡检   绝缘子缺陷   注意力   多尺度特征   YOLOv8  

摘要： 在野外利用无人机等设备对绝缘子巡检时，绝缘子因体积小、种类多、材质和外观差异大，且尺度不一，影响了巡检过程中的检测准确率，为此提出了一种改进的YOLOv8算法，以提升多类型、多尺度绝缘子缺陷检测的准确性。改进算法中，在回归损失计算中引入了WIoU，降低了图像质量引起的梯度增益，增强了模型的定位性能和泛化能力。主干网络的特征提取和预测阶段采用多尺度混合注意力机制MHA模块，提高了对小目标重要特征的学习能力。为有效全面提取图像中多尺度层级的上下文特征信息，在主干网络末端引入多尺度可分离卷积以增强SPPF，并引入多尺度空间敏感模块MS3M。实验结果表明，改进的YOLOv8算法在绝缘子缺陷检测中的mAP值达到97.3%，相较于基线YOLOv8提升了6.2%，对于不同类型、不同尺度大小的绝缘子，改进的YOLOv8算法的缺陷检测效果更好，有利于提升实际应用中无人机在野外对绝缘子巡检和维护的准确性与效率。

关键词： 超短基线   冰下   时延估计   脉冲噪声  

摘要： 冰层的散射和冰下脉冲噪声会影响超短基线系统时延估计精度，进而影响超短基线系统的定位性能。针对这一问题，该文提出一种基于首达径时延估计抗冰下脉冲噪声的超短基线定位算法。该算法利用了极地半声道下稳健的首达径时延结构，采用自适应调整阈值的Huber损失函数来抵抗脉冲噪声带来的异常点，通过对信号残差不断进行匹配更新，逐步寻找不同的到达径时延，最终得到首达径时延的估计，实现目标的坐标估计。冰下仿真实验表明，所提算法能有效抵抗脉冲噪声带来的干扰，同时具有较强的鲁棒性，显著提高了冰下超短基线定位的精度。