非高斯风场作用下桥梁抖振响应研究

为研究非高斯风场作用下桥梁结构的抖振响应特性，以太洪长江大桥为例，基于Hermite多项式模型，模拟了非高斯脉动风场时程，计算了不同平均风速下不同非高斯特性脉动风场的抖振响应。结果表明：非高斯风场作用下结构响应的幅值和均方根值均比高斯风场更大，非高斯特性越强，均方根值越大；随着平均风速的增加，风场峰度对结构响应均方根的影响逐渐明显。因此，对于非高斯风场，高斯过程假定低估了实际的响应情况。此外，不同非高斯特性脉动风场作用下，结构响应的偏度和峰度均趋近高斯过程的结果。     

多应力耦合条件下氧气浓缩器退化建模

耦合应力条件下的建模是故障预测与健康管理领域的难点问题。以氧气浓缩器地面试验退化建模为例，针对试验中2种应力线性相关且耦合作用于氧气浓缩器退化的问题，提出了一种机理模型与数据驱动联合的偏微分方程建模方法。基于退化机理分析建立偏微分方程的基本形式，利用数据驱动的方法确定方程具体参数。通过偏微分方程建模，对2种应力进行解耦分析，确定引气湿度的增加会加快氧气浓缩器的退化速率，发现随着氧气浓缩器工作性能的退化，氧气浓缩器氧分压对引气压力的敏感性减弱，确定氧分压随引气压力变化斜率为健康因子。通过卡尔曼滤波器模式识别，确定氧气浓缩器退化可分为平稳阶段与退化阶段，与实际服役环境下氧气浓缩器退化数据对比，验证了氧气浓缩器两阶段退化特性。     

一种MEMS陀螺仪零偏建模与估计方法

针对MEMS陀螺仪零偏随时间变化的问题,提出了一种MEMS陀螺仪的零偏建模与估计方法.通过分析静态条件下陀螺仪零偏变化的影响因素,建立了陀螺仪零偏和温度之间的差分方程模型.采用系统辨识的方法,给出了系统模型的参数辨识流程.基于最小二乘法,实现了模型参数的辨识.设计了测试验证试验,基于陀螺仪的零偏样本特性建立了三阶差分方程,并进行了参数辨识和模型验证,结果表明该模型可以有效地估计陀螺仪的零偏.     

基于偏最小二乘回归同时测定阿莫西林和多四环素含量

阿莫西林和多四环素在紫外光谱区间吸收峰附近有多重共线现象,紫外分光光度法难以准确测出2种物质各自含量.本文通过L_(16)(4~5)正交实验设计,采集200～250 nm波长混合样品吸收光谱,数据经标准化处理,建立偏最小二乘回归预报数学模型.结果显示,该法计算阿莫西林和多四环素的预测相对误差(RPE)分别为3.13%和6.42%,平均加标回收率分别为100.34%和100.71%.该法简便快捷,准确可靠,样品无需预先分离.     

模糊特征目标的相对熵识别法

针对模糊特征的目标识别问题，提出了一种结合模糊建模和改进CRITIC方法的相对熵识别方法。计算多个时刻观测值的统计特征，通过模糊建模将观测值转化为模糊数；基于模糊数距离测度，定义并计算目标特征值和观测值之间的相似度；对CRITIC方法进行改进，提出一种目标特征客观权重的求解方法；根据相似度和特征权重，使用相对熵排序法得到识别结果。仿真结果显示：模糊特征能够更好地体现识别中的不确定性，所提方法对模糊特征的目标识别率高，实时性和鲁棒性好，具有一定的应用价值。     

基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法

通过对跨模态检索问题的研究，属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性，但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描述的属性信息，构建了基于文本属性和图片属性的双重属性空间，并通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络，提高了所提取图文特征的可区分性和语义表达性。跨模态行人重识别数据集CUHK-PEDES上的实验评估表明，所提算法的检索准确率Top-1达到了56.42%，与CMAAM算法的Top-1（56.68%）具有可比性，Top-5、Top-10相比CMAAM算法分别提升了0.45%、0.29%。针对待检索图片库中可能存在身份标签的应用场景，利用行人的类别信息提取属性特征，可以较大幅度提高跨模态行人图片的检索准确率，Top-1达到64.88%。消融实验证明了所提算法使用的文本属性和图片属性的重要性及基于双重属性空间的有效性。      

润滑油红外光谱去噪预处理方法

采用小波包变换软阈值去噪方法对润滑油的红外光谱进行去噪预处理,结合偏最小二乘法进行定量预测,并与常用的平滑去噪方法进行对比。结果表明,小波包变换能有效地去除红外光谱的噪声,以此为基础建立的润滑油酸值模型的预测精度高于常用的平均平滑法和 Savitzky-Golay卷积平滑法这 2种平滑去噪方法的预测精度。