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摘要:为平衡多工序制造系统中质量与成本的问题,提出一种在机检测夹具间接影响质量与成本的求解方式.在该求解方式中,分析了在机检测夹具变量误差的特点,采用状态空间法建立了误差传递模型;分析了在机检测夹具的成本,采用显著性检验的方法建立了检测成本模型,并将检测成本融入包含公差成本和质量损失成本的成本模型中.在此基础上,提出以成本模型为目标函数、误差传递模型为约束条件的优化函数,找出零件满足质量的最优成本.以两类零件加工的质量成本为例,验证了在机检测夹具方式的有效性.
[期刊论文] 王伟 倪丽萍 李莹 侯晓娟
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CSTPCD 北大核心
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摘要:研究股市波动率和在线金融新闻情感强度的交叉相关性,首先构建了情感词典并对在线金融新闻情感强度计算方法进行研究;再运用多重分形去趋势波动交叉相关分析法(MF-DCCA)对股市波动率和在线金融新闻情感强度的交叉相关性进行考察.实证表明:两者之间存在交叉相关性,且呈现出多重分形特征;股市波动率和在线金融新闻情感强度之间存在反持续性,且两者之间存在负相关关系.
[期刊论文] 王飞 王伟 邱智亮
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CSTPCD 北大核心
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摘要:利用深度学习进行超分辨重建已经获得了极大的成功,但是目前绝大多数网络结构依然存在训练以及重建速度较慢,一个模型仅能重建一个尺度以及重建图像过于平滑等问题.针对这些问题,本文设计了一种级联的网络结构(DCN)来逐级对图像进行重建.使用L2和感知损失函数共同优化网络,在每一级的共同作用下得到了最终高质量的重建图像.此外,本文的方法可以同时重建多个尺度,比如4×的模型可以重建1.5×,2×,2.5×,3×,3.5×,4×.在几个常用数据集上的实验表明,该方法在准确性和视觉效果均优于现有的方法.
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:随着数控机床结构复杂化以及运行状态数据呈现多样性、时序性的特点,为了有效解决数控机床未来状态难以准确预测的难题,提出一种基于多维时间序列的数控机床状态预测方法.首先,采用OPC(OLE for process control)技术进行数控机床状态数据采集,结合Min-max标准化和自回归移动平均模型完成了数据预处理,建立了多维时间序列状态模型及度量模型,采用特征向量、特征趋势距离标示状态模型,并利用差异度进行多维时间序列状态匹配分析.其次,通过建立时间窗口滑动模型,利用时间窗口长度和滑动时长获取数控机床历史状态集合,进一步提出基于窗口滑动的多重匹配技术,利用β–耦合相似度量标准寻找与当前状态矩阵相似度最大的历史状态集合,并根据相似性阈值得到最优滑动时长和预测时长.然后,采用密度空间聚类算法进行状态序列分析,得到了表征机床当前时刻状态的最佳历史状态矩阵,并以此状态的下一时刻作为预测状态.最后,对数控机床主轴四项参数开展了数控机床状态预测实验,通过状态序列相似性分析得到最佳预测时长为24 s,滑动单位为2 s,并利用状态序列聚类分析完成状态序列匹配.预测结果表明,基于多维时间序列的状态预测方法的最大误差、平均误差、均方误差和相对误差均低于传统的AR预测模型,验证了所提出的状态预测方法的有效性和准确性.
摘要:为了更加直接有效地通过调整副面位置来提高双反射面天线的电性能,基于机电耦合思想,建立了副面位置调整量与远场电性能间的直接关系式,分析了副面横向和纵向位置偏差的影响.采用优化方法建立了副面位置调整量优化模型,获得了多个仰角时的副面最佳位置.为实现全仰角范围副面位置的实时调整,对多个仰角副面位置调整参数进行了参数拟合.以26 m天线为对象进行了案例分析,其结果表明采用文章所述方法能够直接有效地获得不同工况时的副面最佳调整参数,并实现电性能的最优化,对天线结构重力变形进行有效地主动补偿.
[期刊论文] 王飞 王伟
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对目前自动白平衡算法中存在的白色区域检测错误导致白平衡失效的问题,本文提出了一种基于暗通道优先的白平衡算法.首先估计光线透射率,然后根据光线透射率来提取白色区域,去除掉高饱和度的区域.最后为了校正颜色并保证图像亮度不变化,在CIE-XYZ颜色空间相对于亮度通道Y来计算校正增益.实验表明,本文的算法和现有的一些经典算法相比,在主观视觉和客观评价上都取得了较好的效果,且在嵌入式设备上速率大于150 frames /s.
摘要:为满足高性能有源相控阵天线的新要求,文中提出了一种具有索桁组合背架与并联驱动装置的创新结构设计方案.建立了该结构方案的有限元模型,通过施加自重、温度、风等外载荷,对天线结构进行了静力学分析.以阵面自重最优为目标,应用序列线性规划法,通过优化索、杆截面尺寸,得到了一组结构方案.与传统方案相比,新方案在保证阵面精度的前提下,型面变形得到了改善,背架总重减少约40%.
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:五轴数控机床的加工性能在制造行业一直是研究的热点,基于检验试件切削是常见的测评方法,然而试件和机床之间的映射关系难以确定,出现误差后如何调整精度成为难点.为了科学对其评价,通过仿真平台建立了机床控制系统参数与五轴机床检验试件——S试件加工误差之间的映射关系,引入机床各轴分类评价的隶属度,此基础上开发了误差溯源的综合评价体系,由三坐标测量机得到的S件轮廓误差数据反求出机床的加工性能等级和较差的轴类控制参数,并制订了基于S试件的机床加工精度测评规范,最后通过某五轴AB摆数控机床的切削试验,验证了方法的有效性.该成果有助于解决我国高端制造业长期缺乏机床性能测评的共性技术问题,具有重要的应用前景和经济价值.
[期刊论文] 李隽 王伟
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对传统的目标识别方法存在易陷入局部最佳值和识别精度低的问题.提出基于遗传算法优化神经网络的图像目标识别方法,通过灰度共生矩阵运算出图像的纹理特征值,并融合像素灰度值构成分类图像的特征矢量,将特征矢量输入到神经网络中实施训练.神经网络先采用遗传算法获取最佳检索范围,再通过高阶神经网络实施寻优运算,获取最佳的图像目标识别结果.实验结果说明,所提方法在图像目标识别精度和效率方面具有较高的优越性.
摘要:针对某商用车前保险杠出现怠速工况振动过大的问题,运用振动测试与CAE仿真分析相结合的方法,确定保险杆固有频率与发动机怠速工况下的点火频率接近是引起前保险杠抖动的根本原因.运用振动理论,提出在保险杠与车架连接处增加支架、支撑杆的刚度增强方案,并利用CAE进行改进前后仿真分析.结果表明:优化后保险杠的固有频率提高了6Hz以上,现场实车测试表明,改进设计方案可行,有效解决了保险杠怠速工况下的抖动问题.
[期刊论文] 王伟 王彬
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CSTPCD 北大核心
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摘要:在大规模无线射频识别(RFID)电子标签应用场景中,现有的RFID防碰撞算法存在搜索时间长、数据传输量大等问题,随着标签数目的增加,算法的效率不断降低.针对上述问题,提出一种RFID电子标签防碰撞算法.采用记忆化搜索的思想,通过分析与处理标签识别数据,得到下一次标签识别的顺序与指令参数,从而快速地识别电子标签.仿真结果表明,在识别相同数量的标签时,与动态二进制算法和后退式二进制算法相比,该算法读写器寻呼次数平均减少86.37%,33.67%,读写器请求数据量平均减少85.13%,26.67%.
[期刊论文] 王伟 张敏 占国清 崔海龙
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:为提高多孔质材料渗透系数的理论计算精度,本文基于分形理论建立了渗透系数求解模型,并基于图像处理优化了分形维数的求解方法.首先,利用扫描电子显微镜拍取4种多孔材料表面图像后,使用盒维法求解分形维数并研究多孔材料图像大小和放大倍数对分形维数求解准确性的影响.其次,基于气体Darcy定律、分形理论及修正的Hagen-Poiseulle气体方程建立了无修正系数的渗透系数求解方程,从而完善了多孔材料分形理论计算公式.最后搭建渗透系数测量平台,基于流动状态的判定结果,验证了理论推导的正确性.结果表明:图像越大、放大倍数越低,分形维数越趋近于真实值;通过建立材料的最大孔径、最小孔径、迂曲度及分形维数与渗透系数间的无经验参数的理论关系,可使渗透系数理论计算值更加准确.通过对比渗透系数理论计算值及实验值可知,误差值为5%~8%,满足材料渗透系数测量的误差要求.本文研究为材料渗透系数的准确获取提供了新的途径.
[期刊论文] 王伟 张敏 梅雄 崔海龙
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:为了有效解决多孔质空气静压主轴回转误差在理论上无法定量精确求解的难题,提出了一种基于计算流体力学和动态网格技术的回转精度预测方法.首先根据实验测量数据分析规律采用频率和幅值相结合的方式对主轴转子的圆度误差进行几何建模,建立了不同波形、不同幅值下的几何模型.然后在FLUENT平台下利用动态网格技术,并采用瞬态分析方法同时求解N-S方程和牛顿运动定律,研究了不同波形、不同幅值下转子的X/Y向受力、速度分布、压力分布、位移轨迹的变化规律,实现圆度误差对回转误差的影响规律研究.仿真结果表明:圆度误差是影响多孔质空气静压主轴回转误差的主要因素,回转误差随着误差幅值的增加而显著恶化,偶波造成的回转误差明显低于奇波误差,随波数的增加,回转误差降低.最后搭建高精度回转误差测量实验平台,对自行研制的多孔质空气静压主轴回转误差进行测量,测得回转误差为50 nm(其中包含垂直度、圆柱度、圆度等引起的回转误差),计算求得的圆度误差为23 nm占回转误差的46%,得出圆度误差是影响主轴回转精度的主要因素,也验证了所采用的回转误差分析方法的有效性和准确性.
摘要:针对使用含较少神经元的较简单模型对特定目标进行识别和检测问题,提出了一种从卷积神经网络中寻找到对应的关键神经元,并重构神经网络,实现定制优化的方法.为了避免由个人经验引入的偏差,在模型预训练和隐藏语义学习中既不使用带有部件标注或属性标注的数据集,也不使用任何语义模型假设,仅使用对象级别的标注进行弱监督学习.进一步,通过挖掘神经元高强度激活状态与不同类别输入图像之间的关联分析与可视化分析,实现了中间层神经元的隐藏语义分析.在此基础上,通过关键神经元的组合以及对特征生成后继网络结构重组,实现了针对特定任务的模型定制优化.在VOC数据集上,对Inception V3模型检测飞机和鸟类分别进行了不同复杂程度的定制优化和性能分析对比实验.实验结果展示了通过筛选6~8个关键神经元可以在大幅降低运算复杂度的情况下,保持近似的目标识别和检测性能.
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CSTPCD 北大核心
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摘要:以硝酸锂-二甲基乙酰胺(LiNO3-DMA)有机电解液体系为基础,向电解液体系添加溶剂二甲基亚砜(DMSO),研究分析了混合溶剂电解液的物化性质、恒流充放电及反应机理.DMSO的添加可以使锂负极形成稳定的固体电解质相界面(SEI)膜,有效增强了LiNO3-DMA与锂的化学兼容性,降低了极化阻抗,因此循环性能有所提高.截止比容量为1 000 mAh/gcarbon、电流密度为0.2 mA/cm2时可稳定循环40周.SEM及XRD分析表明,LiNO3-DMA和LiNO3-DMA/DMSO放电均生成可循环产物Li2O2,但DMSO中的疏水性甲基抑制了LiNO3-DMA中副产物LiOH的生成.此外,LiNO3-DMA循环过程中生成了含硫化合物,这是导致放电终止的重要原因.
[期刊论文] 史翔 王伟 杜慧玲 安群力
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CSTPCD 北大核心
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摘要:弛豫铁电单晶具有优越的压电性能和良好的温度适应性,在压电器件领域具有良好的应用前景.但是由于其复杂的工程化畴组态和各向异性,在器件设计过程中必须要考虑切型问题.该文从物联网电源的需求出发,以弛豫铁电单晶应用于振动能收集器为例,构造了以输出电压为考核目标的优化切型判据;利用基于欧拉旋转定理的张量计算方法计算分析了沿其赝立方结构的[001]、[011]和[111]极化的铌镁酸铅-钛酸铅单晶适用于振动能收集器的优化切型;分析了3种切型对切角误差的敏感性;最后给出了优化切型下的相关物理性能张量.
摘要:在多标记学习中,数据降维是一项重要且具有挑战性的任务,而特征选择又是一种高效的数据降维技术.在邻域粗糙集理论的基础上提出一种多标记专属特征选择方法,该方法从理论上确保了所得到的专属特征与相应标记具有较强的相关性,进而改善了约简效果.首先,该方法运用粗糙集理论的约简算法来减少冗余属性,在保持分类能力不变的情况下获得标记的专属特征;然后,在邻域精确度和邻域粗糙度概念的基础上,重新定义了基于邻域粗糙集的依赖度与重要度的计算方法,探讨了该模型的相关性质;最后,构建了一种基于邻域粗糙集的多标记专属特征选择模型,实现了多标记分类任务的特征选择算法.在多个公开的数据集上进行仿真实验,结果表明了该算法是有效的.
摘要:该文解决了带有离散分布式延迟的神经网络的稳定性分析问题,提出了一种不同于以前方法的新不等时滞分割方法.通过将延迟区间不等地分成多个递减子区间,从而建立一个新颖的包含三次积分项的Lyapunov-Krasovskii函数.其与一些有效的数学技术和新不等时滞分割方法综合在一起,使得新的稳定性标准已被提议减少其保守性.数值仿真实例证明了该文所提出方法的有效性.
摘要:文章从影响机床精度的动态误差因素出发,建立了运动轴进给系统的数学模型,理论推导出刀具轨迹曲率对零件轮廓误差的影响规律,基于Matlab仿真平台及Simulink模型,最终通过设计变曲率的机床多轴联动运动试验予以验证.刀具轨迹曲率对于曲面轮廓误差的影响机理分析,有助于探求曲面造型与制造精度的相生关系,建立机床加工工艺因素、动态性能参数与零件型面精度的映射规律,为关键曲面零件的高精度制造控制提供依据.
[期刊论文] 王伟 陶文坚 李晴朝
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:检验试件是对机床动态精度的最终考量,然而目前基于试件切削的机床性能评估还存在很多不确定性.通过分析四种常用的五轴机床精度检验试件造型方法,计算各试件的曲率、开闭角、扭曲角等重要几何特征,研究试件加工过程中各轴加速度冲击的跳变位置,得出试件几何特征是其具备检验特性的关键.最终,通过切削试验验证中国“S”试件的优越性.基于检验试件的分析有助于建立试件与机床动态性能间的映射关系,完成加工后误差的定向溯源与辨识,为采用试件切削的评价方法提供更加充分的依据.
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