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基于“BPNN+NSGA-II”模型的简支梁优化算法研究
1
作者 柏华军 潘昊阳 +1 位作者 肖祥 秦寰宇 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第1期63-70,共8页
针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方... 针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方法优势,提出基于“BPNN+NSGA-II”模型的结构高效优化算法。其优化原理是基于有限元法构建的样本集对BPNN模型进行训练形成代理模型,使用NSGA-II算法对BPNN代理模型进行优化求解,形成“BPNN+NSGA-II”模型的高效优化算法。以某简支梁结构为例进行优化试验,结果表明:BPNN代理模型预测值与有限元模型计算值相比误差在2%以内,代理模型可靠性高;同时代理模型显著减少NSGA-II算法对有限元模型调用次数,提高优化效率。经优化的简支梁方案,承载能力安全系数接近规范限值,设计方案为近似最优方案。 展开更多
关键词 代理模型 优化算法 BPNN模型 NSGA-II算法 简支梁 拉丁超立方设计 蒙特卡罗采样
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基于国家药品抽检的复方金银花颗粒质量评价
2
作者 姜莲 朱嘉亮 +4 位作者 陈雯 程韬 刘勋 舒柯 刘兴鹏 《医药导报》 北大核心 2026年第1期116-121,共6页
目的基于国家药品抽检工作,系统性评价复方金银花颗粒的质量,分析存在的问题,为该品种的质量控制提供参考和建议。方法对抽样的20家企业207批次样品进行标准检验及探索性研究,采用液相色谱-紫外法建立制剂中金银花、连翘、黄芩的含量测... 目的基于国家药品抽检工作,系统性评价复方金银花颗粒的质量,分析存在的问题,为该品种的质量控制提供参考和建议。方法对抽样的20家企业207批次样品进行标准检验及探索性研究,采用液相色谱-紫外法建立制剂中金银花、连翘、黄芩的含量测定及指纹图谱,采用液相色谱-蒸发光散射法鉴别制剂中山银花掺伪金银花投料。结果按法定标准检验,207批次样品均符合规定,按照探索性研究,金银花、连翘、黄芩含量测定值存在低于拟定限度的情况,指纹图谱有部分企业相似度低于拟定限度并出现缺失峰情况,部分批次存在掺有山银花药材投料情况。结论复方金银花颗粒的总体质量一般,部分企业存在原料药混伪投料情况、制剂存在有效性成分含量不合格的情况,现行质量标准亟需提高并统一。 展开更多
关键词 复方金银花颗粒 国家药品抽检 质量评价
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番茄潜叶蛾卵在番茄植株冠层的空间分布格局
3
作者 魏玉红 周昭旭 +1 位作者 刘月英 罗进仓 《生物安全学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期48-55,共8页
【目的】明确番茄潜叶蛾卵在番茄植株冠层的空间格局及抽样技术,为其早期监测和防控提供依据。【方法】将处于营养生长阶段的盆栽番茄(9个复叶)放入养虫纱笼中,每笼1株,笼中释放3日龄成虫5~15对,3 d后调查记录植株冠层不同部位的卵量。... 【目的】明确番茄潜叶蛾卵在番茄植株冠层的空间格局及抽样技术,为其早期监测和防控提供依据。【方法】将处于营养生长阶段的盆栽番茄(9个复叶)放入养虫纱笼中,每笼1株,笼中释放3日龄成虫5~15对,3 d后调查记录植株冠层不同部位的卵量。根据卵量占比、聚集度指标、Iwao回归法及Taylor幂法则分析卵在植株冠层的空间分布特征,并使用相对方差RV和确定系数R^(2)确定最适抽样方式。【结果】在植株冠层,番茄潜叶蛾卵以叶片上卵量最多,占全株卵量的78.0%(其中叶正面54.3%、叶背面23.7%),显著高于叶柄(9.1%)、茎秆(6.8%)和顶芽(6.1%)的卵量,叶正面卵量显著高于叶背面,叶柄、茎秆和顶芽之间的卵量差异不显著。在植株冠层垂直分布中,以植株中部的卵量(49.7%)最多,显著高于上部(29.8%)和下部(20.5%)的卵量;叶片上的卵量以中部数量最多(48.4%),显著高于下部卵量(19.2%),而与上部卵量(32.4%)差异不显著,上部与下部卵量差异不显著;叶柄、茎秆和顶芽3个部位的卵量差异不显著。在冠层叶片水平分布上,外层卵量(46.2%)显著高于中层(31.0%)和内层(22.8%)。聚集度指标、Iwao回归法(m^(*)=-0.1255+3.5583m,r=0.9036,p<0.01)及Taylor幂法则(lgS^(2)=0.4887+1.3442lgm,r=0.9503,p<0.01)测定结果均表明,卵在植株冠层呈聚集分布,个体间相互排斥,聚集分布的原因与密度(m)呈正相关(λ=-0.1876+4.4395m,r=0.9468,p<0.01)。在几种抽样方式中,在植株冠层上、中、下部位分别各随机抽取2~5个叶片的取样方式,其相对方差RV为28.9%~29.7%,与总体样本的相对方差RV(30.9%)接近,其确定系数R^(2)为0.864~0.924,可用于田间抽样计划。【结论】在番茄植株冠层,番茄潜叶蛾卵呈聚集分布,叶片上的卵量显著多于叶柄、茎秆和顶芽卵量,植株中部的卵量高于植株上部和下部,植株冠层外层的卵量高于中层和内层。抽样方式以上、中、下部位分别各随机抽取2个以上叶片的取样方式为佳。 展开更多
关键词 番茄潜叶蛾 卵 空间格局 抽样方式 番茄 植株冠层
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基于VMD重构数据增强的不平衡少样本轴承故障识别方法
4
作者 张锐 赵锦钰 +5 位作者 郭洪飞 王燕 杨思妍 刘婷婷 周卫斌 游国栋 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第1期339-354,共16页
滚动轴承在机械设备中至关重要,其健康状态直接关系到机械设备安全运行和整体性能,然而,实际运行中获取足够的故障样本进行研究是一项挑战。因此,针对实际工况下故障样本数量缺少、与正常样本数量相比形成类不平衡的情形,提出一种基于... 滚动轴承在机械设备中至关重要,其健康状态直接关系到机械设备安全运行和整体性能,然而,实际运行中获取足够的故障样本进行研究是一项挑战。因此,针对实际工况下故障样本数量缺少、与正常样本数量相比形成类不平衡的情形,提出一种基于变分模态分解(VMD)重构数据增强的故障识别模型。首先,通过VMD分解和滤波调整将轴承故障信号重构为平衡数据集。其次,建立各故障类型样本特征参数与不同故障尺寸间关联性,实现生成样本特征评估。最后,通过深度学习YOLOv8算法对各不平衡比例数据集进行深入分析。分析实验结果表明,所提方法能有效扩充少样本场景下的轴承故障数据,提高故障识别精度,从数据层面解决类不平衡问题,对于轴承不平衡样本故障识别具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 故障识别 不平衡样本 变分模态分解 数据增强 滚动轴承
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基于非随机样本的煤电平均碳足迹量化方法
5
作者 王志轩 张晶杰 +5 位作者 石丽娜 冯田丰 王晨龙 杜歆欣 雷雨蔚 谷尔雪 《中国电力》 北大核心 2026年第2期71-80,共10页
为解决全国或某地区的燃煤机组单位发电量平均碳足迹量化中面临的代表性机组选取难题,给全国煤电碳足迹平均因子量化提供科学支撑,研究聚焦煤电碳足迹非随机样本对总体的代表性分析方法很有必要。煤电作为中国电力行业碳排放主导来源(... 为解决全国或某地区的燃煤机组单位发电量平均碳足迹量化中面临的代表性机组选取难题,给全国煤电碳足迹平均因子量化提供科学支撑,研究聚焦煤电碳足迹非随机样本对总体的代表性分析方法很有必要。煤电作为中国电力行业碳排放主导来源(占比约88%),因装机规模大、影响因素复杂,通过代表性样本分析总体特征成为可行路径。首先,明确煤电碳足迹核心环节为煤炭燃烧(占93.0%)与煤炭获取(占6.5%),合计贡献超99%碳排放,煤耗水平与电煤碳排放因子是影响碳足迹的本质因素;然后,提出基于已有百余个量化样本构建代表性新样本的3类方法,包括通过关键参数一致性验证间接证明代表性、按多维度分层补充缺失样本、加权重抽样匹配总体分布等;最后,基于现有数据组合生成171个样本数据集,其发电煤耗(286.9 g/(kW·h))、单位热值含碳量(26.39 t/TJ)与1 964个电厂组成的总体对应指标(286.7 g/(kW·h)、26.28 t/TJ)偏差仅为–0.07%、–0.415%,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 燃煤发电 碳足迹 非随机样本 数理分析
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基于卷积变分自编码器的游梁式抽油机示功图样本扩展方法
6
作者 叶哲伟 刘章 +2 位作者 刘兵 金存 周瑜 《石油机械》 北大核心 2026年第1期10-19,共10页
深度学习法在游梁式抽油机示功图诊断中发挥着重要作用,但实际应用中,不同故障类型的示功图样本在数量、多样性和平衡性方面存在不足,影响现有诊断模型的性能。为此,提出了一种基于卷积变分自编码器(CVAE)的示功图样本扩展方法。将CVAE... 深度学习法在游梁式抽油机示功图诊断中发挥着重要作用,但实际应用中,不同故障类型的示功图样本在数量、多样性和平衡性方面存在不足,影响现有诊断模型的性能。为此,提出了一种基于卷积变分自编码器(CVAE)的示功图样本扩展方法。将CVAE模型编码器和解码器设计为浅层卷积神经网络,作为示功图样本生成模型;原始示功图样本归一化和二值化处理后,提取图像的像素值作为模型输入。由CVAE模型单独学习每类示功图的形状特征,以生成与原始数据集相似的新样本;将生成的新样本与原始数据集结合,构建扩展数据集;利用诊断模型对扩展数据集进行训练,以验证生成样本的有效性,并分析样本扩展后改善类不平衡性对模型诊断性能的影响。研究结果表明:采用该方法扩展后的数据集显著提升了诊断模型的性能,其宏平均分数(F_(macro))达到98.66%,优于随机复制和全连接变分自编码器扩展数据集的结果。该方法为示功图故障诊断提供了样本数量、样本多样性和平衡性兼备的深度学习数据,显著提升了判断的准确性,可为智慧油田建设提供技术支撑。 展开更多
关键词 游梁式抽油机 示功图 类不平衡样本 故障诊断 样本扩展 卷积变分自编码器
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2023年国家药品抽检质量状况分析
7
作者 朱嘉亮 顾颂青 +4 位作者 陈碧莲 侯雯清 刘利群 孙婷 王翀 《医药导报》 北大核心 2026年第2期218-223,共6页
目的基于2023年国家药品抽检数据,识别可能存在的药品质量风险因素。方法以问题为切入点,梳理国家药品抽检的历史数据,对2023年国家药品质量情况进行全面分析,深入剖析主要质量问题与风险因素。结果2023年抽检结果显示,平均合格率达99.3... 目的基于2023年国家药品抽检数据,识别可能存在的药品质量风险因素。方法以问题为切入点,梳理国家药品抽检的历史数据,对2023年国家药品质量情况进行全面分析,深入剖析主要质量问题与风险因素。结果2023年抽检结果显示,平均合格率达99.3%。反映我国上市后药品质量状况总体良好,安全形势稳定可控。结论国家药品抽检工作通过药品真实性、安全性、有效性等关键属性方面开展探索性研究,不仅实现对药品质量状况的系统性评估,还在提升药品质量控制水平与行业标准、震慑违法违规行为、提升监管效能、服务科学决策等方面发挥了关键作用。 展开更多
关键词 国家药品抽检 药品质量 质量状况
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探槽工程布设及采样编录虚拟仿真实验设计与实践
8
作者 郎兴海 陈思 +3 位作者 张刚阳 施泽明 陈翠华 丁枫 《高教学刊》 2026年第3期25-28,共4页
探矿工程是矿产资源勘查工作的重要手段之一,是矿产勘查地质学课程的重点教学内容,对地学类专业学生的工程实践能力和工程创新能力的培养尤为重要。由于属于高成本、高风险、高投入和周期长的大型综合性工程实践,难以在传统实践教学中... 探矿工程是矿产资源勘查工作的重要手段之一,是矿产勘查地质学课程的重点教学内容,对地学类专业学生的工程实践能力和工程创新能力的培养尤为重要。由于属于高成本、高风险、高投入和周期长的大型综合性工程实践,难以在传统实践教学中开展。为此,成都理工大学依托四川省“地质矿产资源三维立体勘探开发虚拟仿真实验教学中心”,设计探槽工程布设及采样编录虚拟仿真实验教学项目,通过该实验让学生熟练掌握探槽工程布设、工程测量、地质编录、取样及绘制成果图件等一系列理论知识和操作技能,加深对探矿工程的相关理论知识的理解,提升工程实践能力,也为以后进一步开发钻探、平硐等探矿工程虚拟仿真实验平台提供有益的参考。 展开更多
关键词 探槽 采样 编录 虚拟仿真 实验设计
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仿真数据驱动的感应电动机定转子故障迁移识别方法
9
作者 王攀攀 王宇佩 +3 位作者 张成 刘扬 戴诗科 韩丽 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第5期2080-2091,I0028,共13页
在工程实际中,感应电动机故障数据的匮乏已成为制约数据驱动诊断方法广泛应用于现场实际的瓶颈。为了摆脱对实际数据的依赖,提出一种基于仿真数据驱动的感应电动机定转子故障迁移诊断方法。首先,通过有限元建模,产生电机不同健康状态下... 在工程实际中,感应电动机故障数据的匮乏已成为制约数据驱动诊断方法广泛应用于现场实际的瓶颈。为了摆脱对实际数据的依赖,提出一种基于仿真数据驱动的感应电动机定转子故障迁移诊断方法。首先,通过有限元建模,产生电机不同健康状态下的电压和电流数据;然后,分析不同故障在瞬时功率中的表现,并将其中不同频率的故障特征分量转化为不同颜色的轨迹图形,进而形成多特征分量融合的图形化样本,用以降低仿真数据与实际数据间的分布差异,达到降低迁移识别难度的目的;最后,以该图形化样本作为输入,将仿真数据训练后的卷积神经网络直接应用于实际电机的故障辨识。实验结果表明,该方法在只学习仿真数据样本的情况下,仍能准确辨识出实际电机的定转子故障,且准确率高达97.7%,满足工程要求。 展开更多
关键词 感应电动机 迁移学习 定转子故障 图形化样本 卷积神经网络
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基于耿贝尔采样的差分进化算法
10
作者 张合 王川 黎建宇 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期38-45,I0007,共9页
针对差分进化算法在求解复杂优化问题中面临的搜索多样性不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合耿贝尔采样机制的差分进化算法.该算法引入了两种新型变异策略:一是基于耿贝尔采样学习的变异策略,通过对高质量个体进行耿贝尔采样,... 针对差分进化算法在求解复杂优化问题中面临的搜索多样性不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合耿贝尔采样机制的差分进化算法.该算法引入了两种新型变异策略:一是基于耿贝尔采样学习的变异策略,通过对高质量个体进行耿贝尔采样,提升个体生成的质量;二是基于耿贝尔采样的精英变异策略,结合耿贝尔扰动机制对精英个体进行局部搜索,增强算法的局部开发能力.两种策略协同作用,能够有效提高种群的多样性和搜索精度.在大量测试集函数和大规模定日镜场应用问题上对所提算法与多种主流差分进化算法变体进行了对比.实验结果表明,所提算法在大多数测试问题上表现优越,兼具较好的全局搜索能力与收敛性能,具有较强的稳定性与适应性.该研究为复杂优化问题的智能求解提供了一种有效的新方法. 展开更多
关键词 差分进化算法 耿贝尔采样 变异策略 全局优化 进化计算
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基于关系一致性的多分支对比学习算法
11
作者 冯慧敏 吕巧莉 陈俊芬 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期104-112,共9页
传统对比学习算法进行实例判别时容易引入虚假负样本,导致模型收敛于次优解,影响下游任务性能.为此,提出一种基于关系一致性的多分支对比学习算法.该算法在分支网络中挖掘近邻集,提供语义一致的正样本,避免产生假的负样本.结合数据增强... 传统对比学习算法进行实例判别时容易引入虚假负样本,导致模型收敛于次优解,影响下游任务性能.为此,提出一种基于关系一致性的多分支对比学习算法.该算法在分支网络中挖掘近邻集,提供语义一致的正样本,避免产生假的负样本.结合数据增强的多分支网络,最小化KL散度拉近语义一致性的正样本推开负样本,提升网络的特征表达能力.不同分支的温度控制输出分布的平滑性,保证特征表示的真实可靠性.最后在5个数据集上测试所提算法,并与其他先进方法进行对比,均获得令人满意的结果. 展开更多
关键词 对比学习 关系一致性 特征表示 假负样本对 数据增强
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基于K-means聚类算法的印刷返单追样色彩补偿计算研究
12
作者 付文亭 邓体俊 《包装工程》 北大核心 2026年第3期161-167,共7页
目的引入K-means聚类算法量化评估印张与客户样网点面积率差异,运用非线性拟合算法确定C/M/Y/K四色通道优化调整参数,实现印刷返单色彩精准补偿还原。方法调用扫描仪与机台印刷ICC配置文件,将扫描的RGB文件转换为与印前分色标准一致的C... 目的引入K-means聚类算法量化评估印张与客户样网点面积率差异,运用非线性拟合算法确定C/M/Y/K四色通道优化调整参数,实现印刷返单色彩精准补偿还原。方法调用扫描仪与机台印刷ICC配置文件,将扫描的RGB文件转换为与印前分色标准一致的CMYK文件;引入K-means聚类算法模型,对印张与客户样的C/M/Y/K分色文件进行高精度比对;用非线性拟合算法确定四色通道优化调整节点及参数;在Photoshop中对C/M/Y/K 4个颜色通道进行“曲线”调整。结果动态补偿机制有效校正印张偏蓝、偏深缺陷,同步优化四原色、二次叠印色和三色叠印灰平衡色,补偿修正后印张色差ΔE00稳定控制在2.5以内。结论该数据驱动补偿方法效率远超传统人工调整,具有完全可复制的标准化特性,为印刷生产数字化升级提供关键技术支撑。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类算法 印刷返单追样 色彩补偿 色彩管理
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16种嗅味物质在环境水中的稳定性及样品保存试验研究
13
作者 郭爱华 王玮 +2 位作者 王晨 李堃 温雅 《化学试剂》 2026年第1期66-75,共10页
了解环境水中16种嗅味物质的稳定性和样品最佳保存条件,以提高检测结果准确性。考察16种嗅味化合物在两种不同基质(地表水和自来水)环境水中的稳定时间,以及常见采样容器(棕色硬质玻璃容器、棕色聚乙烯容器)、保存温度(20~25℃常温、0~... 了解环境水中16种嗅味物质的稳定性和样品最佳保存条件,以提高检测结果准确性。考察16种嗅味化合物在两种不同基质(地表水和自来水)环境水中的稳定时间,以及常见采样容器(棕色硬质玻璃容器、棕色聚乙烯容器)、保存温度(20~25℃常温、0~4℃冷藏)和常用保存剂(抗坏血酸、盐酸溶液、硫代硫酸钠)对水样中目标物稳定性的影响,采用固相微萃取-气相色谱-串联质谱法对水样中嗅味化合物进行检测。各嗅味物质随时间的延长浓度降低,萜类(2-MIB、GSM)、吡嗪类(IPMP、IBMP)在环境水中的稳定性优于酮类(β-ionone)、醛类(β-cyclocitral、2,4-HD、2,6-ND)和芳香杂环类(indole);水样采集后应置于磨口硬质棕色玻璃瓶0~4℃保存,聚乙烯塑料瓶存在MTBE和2,6-dichlorphenol污染溶出风险,相较于常温保存,0~4℃保存可缓解待测物损失速度;地表水中2,4-HD、2,6-ND、β-ionone、indole稳定性较差,自来水中2,4-HD、2,6-ND稳定性较差,其他化合物在无添加保存剂时,可保存24 h;地表水中2,4-HD、2,6-ND、β-ionone应添加盐酸保存,indole应添加抗坏血酸保存并当天测定,自来水中2,4-HD添加抗坏血酸后可保存24 h。水样中嗅味物质的稳定性不同,应根据其在不同基质水样中稳定性的差异,采用相应保存方法,确保检测结果的准确。 展开更多
关键词 环境水 嗅味化合物 稳定性 样品保存 固相微萃取-气相色谱-串联质谱法
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随机信息自由度超声检测信号压缩及参数重构方法研究
14
作者 宋寿鹏 沈宏泽 《压电与声光》 北大核心 2026年第1期37-44,共8页
针对超声波长时间自动检测复杂构件缺陷时,界面与缺陷回波相互干涉使回波信号呈现随机多峰性,难以实时准确地解析缺陷信息,且事后解读也将带来海量数据存储的技术瓶颈,提出了一种随机信息自由度超声检测信号的压缩及参数重构方法。通过... 针对超声波长时间自动检测复杂构件缺陷时,界面与缺陷回波相互干涉使回波信号呈现随机多峰性,难以实时准确地解析缺陷信息,且事后解读也将带来海量数据存储的技术瓶颈,提出了一种随机信息自由度超声检测信号的压缩及参数重构方法。通过先验能量分布,自适应匹配采样核的频域支撑区间及参数,将随机多峰回波脉冲流通过自适应采样核调制,再以低速率对其进行等间隔稀疏采样,最后通过零化滤波器重构多峰回波信号幅值与时延特征。以钢轨缺陷超声检测为例,相较于奈奎斯特采样法,本文所提方法在保留轨头、轨腰、轨底、人工缺陷及二次回波信息的同时,数据量减少了90%。 展开更多
关键词 超声检测 随机信息自由度 压缩采样 参数重构
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粮库液压式深层粮堆扦样辅助装置的设计与应用
15
作者 董朋 王沛阳 +2 位作者 李瑞 张永君 孙辉 《粮食加工》 2026年第1期87-90,共4页
根据现代粮仓建设发展实际,结合浅圆仓、立筒仓特点,设计制作能够快速实现深层粮堆下杆辅助的液压下杆系统,设计原理为液压总成系统,液压站通过电机驱动,利用液压油形成高压推力,通过油管输送至扦样杆下杆油缸,从而驱动扦样器行进并推... 根据现代粮仓建设发展实际,结合浅圆仓、立筒仓特点,设计制作能够快速实现深层粮堆下杆辅助的液压下杆系统,设计原理为液压总成系统,液压站通过电机驱动,利用液压油形成高压推力,通过油管输送至扦样杆下杆油缸,从而驱动扦样器行进并推动扦样杆下杆,最大下杆速度可达到1.84 m/min,最大下杆深度24.9 m,大幅提升深层扦样工作效率。同时,该装置也可通过更换套管连接螺母,实现深层粮堆精准通风,异常粮情处置等工作,有效确保储粮安全。 展开更多
关键词 浅圆仓 立筒仓 扦样 液压总成 粮食安全
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空-谱增强与半监督协同的小样本地块级林果识别
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作者 杨耘 杨开源 +7 位作者 宁捧月 吉春容 杨贵军 刘艳 程镕杰 高美玲 火红 霍艾迪 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期222-232,共11页
针对传统深度学习方法在小样本下县域尺度的地块级林果种植分布提取精度不高的问题,该研究提出了一种基于空-谱语义特征增强与动态样本扩展的可泛化的地块级林果作物智能识别方法。首先,基于GF-2等高空间分辨率遥感影像,选取迁移学习参... 针对传统深度学习方法在小样本下县域尺度的地块级林果种植分布提取精度不高的问题,该研究提出了一种基于空-谱语义特征增强与动态样本扩展的可泛化的地块级林果作物智能识别方法。首先,基于GF-2等高空间分辨率遥感影像,选取迁移学习参数优化的BsiNet耕地地块分割网络获取耕地地块数据集,并与Sentinel-2A多光谱影像进行空间位置映射,获取各个地块的影像多光谱数据。其次,构建了一种空-谱语义特征增强的轻量化深度可分离卷积残差网络(LiteTransResNet),增强网络对空-谱语义信息这类深层次特征的表达;进而,引入半监督学习策略实现样本标签的动态扩展,减少模型参数训练所需的样本数量,同时提升模型对跨空间域林果作物识别任务的泛化性;最后,设计了一种集成BsiNet分割网络与半监督学习LiteTransResNet模型的地块级林果作物分类识别方法,实现小样本下县域地块级林果种植空间分布制图。以新疆伽师县西梅林果为例,实地外业调查数据与当地农业部门提供的种植面积数据为参考基准对该模型进行了验证。结果表明,在巴仁镇和米夏乡两个区域,该研究提出的半监督学习的LiteTransResNet模型在小样本条件下林果分类准确率达到99.11%和99.46%,显著优于同类方法。进一步利用巴仁镇与米夏乡的西梅样本数据训练,该模型在全县12个乡镇西梅种植面积的估算误差范围在2%~9%,验证了该模型仅利用2个乡镇的小样本数据集可实现全县林果地块级的高精度识别并具有良好的泛化性能。该研究可为大范围林果作物类型调查与监测提供高精度的1 m分辨率的耕地地块数据,以及10 m分辨率的林果作物空间分布信息。 展开更多
关键词 图像分割 泛化性 作物分类 小样本 半监督学习 深度学习 多源遥感 特色林果
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基于二重采样延时补偿的LC型并网逆变器鲁棒有源阻尼控制方法
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作者 曾江 杨耀权 +1 位作者 肖扬 倪泽洹 《智慧电力》 北大核心 2026年第1期128-134,共7页
LC型逆变器广泛应用于分布式电源与电网的接口。针对LC型并网逆变器有源阻尼的控制延时问题,提出基于二重采样延时补偿的LC型并网逆变器鲁棒有源阻尼控制方法。该方法通过在同一开关周期内采集载波波峰与波谷时刻的并网点电压,构造出超... LC型逆变器广泛应用于分布式电源与电网的接口。针对LC型并网逆变器有源阻尼的控制延时问题,提出基于二重采样延时补偿的LC型并网逆变器鲁棒有源阻尼控制方法。该方法通过在同一开关周期内采集载波波峰与波谷时刻的并网点电压,构造出超前信号以实现1.5个控制周期的延时补偿,使并网点电压单位前馈的等效正阻尼范围拓宽至Nyquist频率附近,提高了LC型并网逆变器适应电网阻抗变化的鲁棒性。实验结果表明,所提方法能改善数字控制延时对并网点电压前馈有源阻尼性能的影响,从而保证系统稳定运行。 展开更多
关键词 并网逆变器 LCL谐振 有源阻尼 二重采样 延时补偿
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测量参数对建筑风场特征分析结果的影响
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作者 侯亚丽 李存虎 +2 位作者 李琪 韩玉霞 王文新 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期532-541,共10页
采用三维超声波风速仪,对内蒙古呼和浩特市某建筑环境内的风场特征开展现场测量实验,将10 Hz实验数据分别处理为采样频率为5、2和1 Hz的子数据样本,及平均周期为10、5及1 min的子数据样本,探寻分析采样频率和平均周期对建筑环境内风速... 采用三维超声波风速仪,对内蒙古呼和浩特市某建筑环境内的风场特征开展现场测量实验,将10 Hz实验数据分别处理为采样频率为5、2和1 Hz的子数据样本,及平均周期为10、5及1 min的子数据样本,探寻分析采样频率和平均周期对建筑环境内风速、风向、湍流强度及湍流功率谱密度等参数的影响,结果表明:1 Hz采样频率即能准确捕捉建筑环境内风速和风向特征,而无需追求过高的采样频率;采用1 min平均周期能保留更多远大于或远小于平均风速的实际风速值,由此计算的风功率密度更接近实际情况;平均周期对风向频率有轻微的影响,但并不会改变测点风向分布特征和主风向;采样频率对建筑环境内湍流强度和湍流功率密度均不存在影响;采用1 min平均周期时建筑环境内的湍流强度和湍流功率谱密度均相对较小,采用10 min平均周期可能高估建筑环境内风场湍流强度,但却提供较为保险的风力机载荷分析依据。 展开更多
关键词 城市风能 风功率密度 采样频率 平均周期 湍流强度 湍流功率谱
原文传递
基于数据增强策略的跨座式单轨列车齿轮箱故障检测模型
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作者 赵玲 王航 +1 位作者 邹杰 秦佳继 《振动与冲击》 北大核心 2026年第1期206-214,共9页
齿轮箱作为跨座式单轨列车的主要传动部件,列车频繁启停的冲击和高负荷运行的压力,使得传动系统故障成为一个无法忽视的问题。由于无法直接从实际工程场景中获取充足的故障数据,可利用的故障数据非常有限,导致小样本故障数据集问题的出... 齿轮箱作为跨座式单轨列车的主要传动部件,列车频繁启停的冲击和高负荷运行的压力,使得传动系统故障成为一个无法忽视的问题。由于无法直接从实际工程场景中获取充足的故障数据,可利用的故障数据非常有限,导致小样本故障数据集问题的出现。针对这一问题,提出一种优化连续变模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)和基于平均绝对误差的一维运算生成对抗网络(1D operational generative adversarial network based on mean absolute error,1D MOPGAN)的故障数据增强策略,首先通过引入优化SVMD,采用本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)随机加权和标准差一致策略,初步构建一组足以训练1D MOPGAN模型的故障样本数据集,以提升模型生成数据的质量。同时,在所用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型的损失函数中引入平均绝对误差这一度量指标,用以衡量生成样本与真实样本之间的相似度,促进生成样本更贴近真实情况,最后利用随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)进行故障分类。试验结果显示,所提出的方法可以更高效地生成质量更高的多种故障样本,并具有较高的精度和良好的稳定性,对解决实际工程中的小样本数据集问题具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 跨座式单轨列车 故障检测 小样本 1D MOPGAN 数据增强
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基于图拉普拉斯正则化深度学习模型的TBM滚刀磨损预测方法
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作者 王开松 郭旭华 +3 位作者 唐威 魏一鸣 李朝阳 邹俊 《工程设计学报》 北大核心 2026年第1期33-43,共11页
针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过... 针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过掘进循环动态提取法精准识别并剔除非掘进段和空推段的数据,采用四分位法进行异常值剔除,并结合SG(Savitzky-Goloy)滤波降噪,提升了数据质量;融合GLR和深度学习技术,利用k-NN(k-nearest neighbor,k近邻)图构建数据流形结构,通过拉普拉斯矩阵约束相邻样本的预测平稳性,生成了高置信度伪标签扩充训练集,并分别结合长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、深度神经网络(deep neural network,DNN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),构建了GLR-LSTM、GLR-DNN和GLRCNN等3种预测模型。实验结果表明,GLR-LSTM模型的预测性能最优,相较岭回归、支持向量机回归和梯度提升回归树等传统小样本机器学习方法,预测精度显著提高。该方法仅需TBM刀盘转矩、总推进力等运行参数即可实现滚刀实时磨损速率的精准预测,为减少开仓检测、优化维护决策提供了技术支撑。 展开更多
关键词 全断面隧道掘进机 图拉普拉斯正则化 半监督学习 小样本学习 长短期记忆网络
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