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关键词： 多光谱温度测量   发射率   参考温度模型   启发式算法   算法分析  

摘要： 多光谱测温方法相较于传统单光谱测温方法而言,其具有非接触测量,响应速度快,鲁棒性好等优点,被广泛地用于科学研究,工业生产等领域;然而,光谱发射率的求解是多光谱测温方法中无法避免的问题;通过引入一种参考温度模型可将光谱发射率的求解转换为带约束的极小值优化问题;对于此问题,采用了两种启发式算法和3种其他混合算法对其进行求解,经实验测试实现了对算法性能的检验和评估;结果表明,遗传算法总体精度较高,粒子群算法速度较快,3种混合算法在一定程度上平衡了两种算法的性能优势;实际测量数据的反演结果表明,5种算法的平均相对误差均小于1.17%,满足了实际测量需求;此外,通过对比分析了不同算法在不同模型下性能,为不同测试场景和优化目标下的算法的选择提供了依据。

关键词： 压缩CO_(2)储能   CO_(2)存储装置   多能系统   CO_(2)混合工质  

摘要： 作为一种新型的压缩储能技术,压缩CO_(2)储能近年来受到学术界及企业界的广泛关注,可满足我国大规模长时储能的需求,具有良好的发展前景。对此,本文从压缩CO_(2)储能系统、CO_(2)存储装置两方面梳理了该技术的研究现状。结果表明,现有压缩CO_(2)储能系统主要分为5类,即低压罐超临界/高压罐超临界储能、低压罐液态/高压罐超临界储能、低压罐气态/高压罐超临界储能、低压罐液态/高压罐液态储能、低压罐气态/高压罐液态储能。理论研究主要在于系统性能的稳态分析,鲜有系统全工况的动态特性分析,而示范项目则多采用高压液态-低压常压柔性存储的储能方案。对于CO_(2)存储装置,主要有地下咸水层、地下盐穴、柔性储气棚、吸附储气床、储气罐及储液罐,其中柔性储气棚、储气/液罐已有工程应用,但储气棚体积巨大,而储罐内CO_(2)在充放电过程中的热力特性仍需进一步研究。在此基础上,本文介绍了压缩CO_(2)储能系统未来发展的趋势。一方面,压缩CO_(2)储能涉及多种能源形式,可与外界冷热源及其他热力系统耦合,以满足负荷侧冷热电储的需求,提高系统整体能效水平。另一方面,可引入有机工质与CO_(2)混合,解决低压CO_(2)液态存储的易结干冰、系统压比较低的问题,从而实现高低压液态存储,以极大提高压缩储能密度。

关键词： 传热   管壳式换热器   优化设计   智能进化算法   多目标优化  

摘要： 管壳式换热器是石油、化工等过程工业中应用最广泛的热量回收设备,其数学模型通常是十分复杂的非线性优化问题,现有的商业求解器和优化算法存在运算时间长、收敛困难、易陷入局部最优等难题。针对这些难题,参考管壳式换热器制造标准,将换热器内构件尺寸定义成离散变量,分别以最小化换热面积、年度总费用、环境影响因子及最大化传热效率为目标函数,建立管壳式换热器详细设计的混合整数非线性规划模型。同时,对传统智能进化算法包括遗传算法、粒子群算法及模拟退火算法进行改进,使得换热器设计变量能够在一系列离散值中自由选择,不需要对优化结果进行人工圆整处理。案例测试结果表明,改进的智能进化算法能在1.0 s内得到最优设计方案,相对于全局求解器,优化时间节约99%以上,提高了优化求解效率;相对于局部求解器,改进的智能进化算法能够获取全局最优解,换热面积节约15.4%~56.6%,年度总费用节约15.8%~77.8%,保证设计质量。通过多目标优化在不同目标函数之间进行权衡,通过灵敏度分析展示了不同设计变量对目标函数的影响趋势。

关键词： 体层摄影术,X线计算机   心肌灌注   图像质量   深度学习图像重建   混合迭代重建  

摘要： 目的探讨高强度深度学习图像重建算法(DLIR-H)在动态心肌灌注(CTP)的应用及其冠状动脉CT血管成像(CCTA)提取的可行性。方法2021年10月至2022年10月前瞻性收集就诊于郑州大学第一附属医院,并在GE Apex CT上进行传统CCTA及动态CTP检查的41例确诊或疑似冠心病患者。传统CCTA采用100 kVp管电压扫描,以DLIR-H重建原始图像;动态CTP采用80 kVp管电压扫描,分别以自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)100%和DLIR-H重建原始图像。对比ASiR-V 100%和DLIR-H的静息、负荷CTP的主观及客观评分及心肌血流量(MBF)值。以血管为单位分析主观、客观评分,以及狭窄程度及冠状动脉CT血流储备分数(CT-FFR)值,对比传统CCTA和DLIR-H CTP下提取的单期CCTA(SP-CCTA)的图像质量及诊断性能。统计学分析采用配对t检验、Wilcoxon符号秩和检验和χ^(2)检验。结果在静息和负荷CTP主观图像质量分析中,DLIR-H较高于ASiR-V 100%,差异有统计学意义(P均<0.05)。在心肌灌注定量值评估中两种重建方法所得的MBF值差异无统计学意义(P>0.05)。与传统CCTA相比,SP-CCTA的血管CT值升高15.12%,噪声值升高32.27%,主观评分也稍低(4.23±0.05)。但SP-CCTA的总斑块体积、最大狭窄程度、CT-FFR阳性血管支数与传统CCTA差异无统计学意义(P均>0.05)。结论DLIR在动态CTP上不仅可以一定程度上提高原始图像质量,还可以提取高质量的单期CCTA以满足临床诊断,实现“一站式”动态心肌灌注检查,将来有助于简化检查流程,降低对比剂及辐射剂量。

关键词： 锂离子电池   Arrhenius定律   减平均优化算法   双向长短期记忆网络  

摘要： 准确的健康状态(state of health,SOH)估算可以确保锂离子电池安全可靠运行,延长其使用寿命。针对当前许多健康特征无法表征电池老化机理,异常工况时无法准确追踪SOH变化趋势的问题,本文提出一种经验模型与数据驱动相结合的SOH估算方法。将锂离子电池负极固体电解质界面(SEI)膜增厚机理融入Arrhenius定律中构建经验模型,然后采用最小二乘法进行参数辨识,并分别计算每个参数与容量的Spearman相关系数。结果表明,它们与容量衰退都具有强相关性,可以作为估算SOH的健康特征。此外,为了克服双向长短期记忆(bidirectional long and short term memory,BiLSTM)网络参数较多且容易陷入过拟合的问题,本文使用减平均优化(subtraction average based optimizer,SABO)算法对BiLSTM的超参数进行寻优,建立SOH估算模型。最后,采用实验测试数据与美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)数据验证了所提方法的适应性,并与长短期记忆(long and short-term memory,LSTM)网络、双向长短期记忆网络以及粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的双向长短期记忆网络3种算法的估算结果进行对比。结果表明,采用SABO-BiLSTM算法估算4节电池SOH的平均绝对百分比误差分别为0.043%、0.053%、0.259%、0.230%,相较于LSTM降低了94.58%、 92.85%、 88.65%、 90.13%,相较于BiLSTM降低了89.11%、91.60%、77.90%、76.41%,相较于PSO-BiLSTM降低了58.65%、58.91%、65.37%、69.29%。

关键词： 多尺度注意力机制   YOLOv8s算法   特征提取   跨尺度特征融合   小目标检测  

摘要： 针对无人机航拍图像密集度大、目标尺寸小、背景复杂等难点,提出一种基于多尺度注意力机制的小目标检测(Small target detection of BPAN-EF_C2f YOLOv8s,SBE_YOLOv8s)算法,通过设计一种基于多尺度注意力机制的特征提取模块(EMA-Faster Block_C2f,EF_C2f),替换YOLOv8网络中的C2f模块,提高网络对小目标特征的提取能力;在特征融合网络中增加P1检测层,并设计一种跨尺度特征融合结构(Bi-Path Aggregation Network,BPAN),融合小目标特征信息;增加一个微小目标检测头,使用SIoU Loss作为边界框损失函数,提升小目标检测精度和网络收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行实验验证。验证结果表明:与YOLOv8s算法相比,新算法在检测精度上提升了6.9%、mAP50提升了9.1%,模型参数量减少了44.6%,检测速度为28帧/s,新算法在小目标检测领域具有一定的实用性。

关键词： 激光雷达点云   道路面建模   三维滤波器   高度估计   不规则三角网  

摘要： 针对难以从车载激光雷达数据中提取高精度道路路面不规则三角网的问题,本文提出一种在道路坐标系通过卷积滤波进行不规则三角网优化和建模的方法。该方法在道路坐标系进行卷积运算,可避免传统滤波方法无法解决的城市道路点云稀疏分布和道路路面特征不一致性等问题,结合占据格三维卷积方法对三角网种子点进行可靠性筛选和高程优化,最终实现道路路面不规则三角网构建。通过实验对比可知,本文方法在各种形态道路上构建的不规则三角网的投影误差稳定,且均优于其他方法,可为城市实景三维建模提供高精度的道路面DTM数据,也能够为激光雷达点云配准和更新提供路面法向量基准。

关键词： 北斗时空数据   多粒度建模   DBSCAN聚类算法   欧氏距离   停留聚类   轨迹聚类  

摘要： 为了应对大数据环境下对北斗时空数据进行存储与分析时所面临的难题,通过构建多粒度时空数据模型,以实现高效的数据管理。通过结合DBSCAN聚类算法对停留点进行分析,并利用欧氏距离进行轨迹聚类,进而统计时空对象的停留次数、轨迹数量等关键属性。研究结果表明,所构建的模型在有效提升了数据处理效率的同时,还能够精准分析北斗时空数据的特性。多粒度建模与挖掘算法为北斗时空数据的广泛应用提供了有力支持,在智慧城市、交通规划等关键领域,展现出了不可忽视的重要价值。

关键词： 视觉惯性导航系统   惯性测量单元   IMU预积分   定位精度  

摘要： 在视觉惯性同步定位与地图构建系统中,IMU的测量精度不足常常导致机器人的自主定位受限。针对此问题,提出了一种改进IMU预积分的算法。首先,采用四阶龙格-库塔法计算IMU预积分量;然后,将改进后的IMU预积分量与相机数据进行紧耦合融合,并将优化后的状态变量残差纳入滑动窗口优化框架中,以实现更准确的定位功能;最后,通过Euroc数据集,将优化后的算法与VINS-Fusion以及VIORB算法进行对比,经实验在不同的快速运动场景中,优化后的算法的定位精度相较于VIORB提高了55.1%,VINS-Fusion提高了52.3%,验证了优化后的算法通过改进位姿测量估计值提高定位精度的可行性。

关键词： YOLOv7   目标检测   Wise-IoU   LAMP剪枝   通道知识蒸馏   TensorRT  

摘要： 针对矿井下输送机特殊运行环境下输送带撕裂的检测难题,提出一种线激光辅助下的改进YOLOv7轻量化检测算法。首先,针对输送带撕裂以小目标为主,不需要最大的检测层,从而简化网络模型,达到减小模型体积和减少参数量的目的。此外,采用动态非单调FM的Wise-IoU损失函数,使模型更加关注普通质量的样本,提高模型检测性能。然后,使用LAMP剪枝方法,提高模型的计算速度并降低计算复杂度,实现检测网络的轻量化,采用通道知识蒸馏无损提高模型精度,最后使用TensorRT加速模型,达到更快的检测速度。实验结果表明,与基准模型相比,改进后模型的参数量和计算量分别减少了86.8%、49.2%,mAP@0.5:0.95达到了62.4%,并且检测速度提升151.0 fps,模型大小从71.3 MB减少到12.8 MB。经过改进后的模型,提高了对输送带撕裂故障检测的准确性和实时性。