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991.
为实时监测和预警航空发动机振动状态,基于气路及振动参数,提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型,对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据,使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样,以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时,不仅使用其他振动信号进行验证,还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明:针对航空发动机的振动进行预测是可行的,SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外,该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型,SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明,相较于以往只使用振动这个单参数进行预测,并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。 相似文献
992.
针对面部表情识别中,传统机器学习方法特征提取较为复杂,浅层卷积神经网络识别率不高,以及深度卷积神经网络易带来梯度爆炸或弥散的问题,构建了残差网络嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别网络。通过多层多尺度深度可分离残差单元的叠加进行不同尺度的表情特征提取,使用CBAM注意力机制进行表情特征的筛选,提升有效表情特征权重的表达,削弱训练数据的噪声影响。所提网络模型在Fer-2103和CK+表情数据集分别取得了73.89%和97.47%的准确度,表明所提网络具有较强的泛化性。 相似文献
993.
调频连续波体制合成孔径雷达(FMCW SAR)因其体积小、成本低、重量轻及分辨率高的优点越来越受到关注。随着软件无线电技术的迅速发展,数字信号处理机在SAR载荷系统中扮演越来越重要的角色。提出一种多通道Ka波段毫米波SAR数字接收机的设计与实现方法,详细分析了FMCW SAR去调频接收过程,研制出一种基于FPGA的多通道数字接收机平台。以三通道为例,采用多类滤波器级联技术,设计系统软硬件,最后通过系统测试及试验验证了方案的正确性与可行性。 相似文献
994.
995.
在铝合金板材激光电磁超声换能器(Laser-EMAT)瑞利波(RW)检测中,曲折线圈EMAT、线性线圈面内EMAT和线性线圈面外EMAT常被应用于接收超声波,但是这3类EMAT的接收性能和应用场合尚不明确。为此首先建立铝合金Laser-EMAT RW检测过程的有限元模型,分析了3类EMAT配置形式对接收RW、横波和纵波等模式超声波能量的影响;其次研究了表面约束机制对RW幅值及其纯度的影响,探讨了3类EMAT的表面缺陷检测能力;最后制作了3类EMAT探头进行铝合金板材Laser-EMAT的RW检测实验,分析了表面约束机制对3类EMAT接收的各模式超声波幅值和表面缺陷检测能力的影响。结果表明:与线性线圈面内EMAT相比,曲折线圈EMAT和线性线圈面外EMAT接收的RW纯度更高,更适合表面缺陷检测;线性线圈面内EMAT接收到的多模式超声波明显,更适合同时检测表面/内部缺陷;与无表面约束机制相比,采用表面约束机制可将3类EMAT接收到的RW幅值增强2倍以上,其中对曲折线圈EMAT的RW幅值的增强作用最明显,且与无表面约束机制的激光-线性线圈面内EMAT相比,含表面约束机制的激光-线性线圈面外E... 相似文献
996.
多智能体系统在许多实际领域中得到了广泛应用,包括机器人技术、分布式控制和多人游戏等。这些领域中的许多复杂任务无法通过预定义的智能体行为来解决,而基于通信的多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)技术是应对这些挑战的有效方法之一。该领域存在2个核心问题:1)如何建立有效的多智能体通信机制,从而提升多智能体系统的整体性能;2)在带宽受限的场景下,如何设计高效的通信调度方案从而压缩通信过程中冗余信息。本文首先对处理这两个核心问题的文献进行了概述并重点介绍具有代表性的一些工作,接着说明其在航天领域的应用前景,最后进行总结。 相似文献
997.
基于PSK调制的数字通信系统在无线通信工程实践中有着广泛的应用,由于受到各种条件的限制,从实际工程系统接收到的PSK数字通信信号在教学科研中不易获得,而PSK调制仿真数据则可以自己产生。在掌握通信原理和仿真技术的基础上利用Matlab实现对BPSK、DPSK、QPSK、DQPSK、8PSK、π/4-DQPSK、OQPSK等数字通信信号源的模拟仿真,可对调制体制、工作频率、传输码率、采样频率、信道特征等参数进行灵活设置,并按要求生成规定格式的DAT数据文件,可作为调制方式识别软件的训练和测试样本。结合模方谱、平方谱、四次方谱、八次方谱等谱线参数特征,同时结合星座图和眼图进行基于PSK调制的数字通信信号的调制体制判别和验证。 相似文献
998.
低剂量CT(LDCT)包含丰富组织结构、病理信息和分布极其不规律的噪声伪影,这2种信息的幅度值分布规律相似。因此,LDCT降噪任务易出现特征提取不充分、网络对噪声伪影方向特性敏感度不足及降噪结果过度平滑等问题。为此,应用U-Net网络作为去噪网络的基本模型,设计了一种基于伪影估计的LDCT降噪网络。所提网络模型主要包括主特征提取网络和方向敏感注意力子网络2部分。为充分利用不同尺度特征之间的差异性,提高特征提取有效性,在编解码U-Net结构基础上增加了一个稠密特征增强模块;为提高降噪网络对噪声伪影方向特征的敏感度,设计了一个方向敏感注意力子网络;为保障网络训练稳定性,设计了多种损失函数来共同优化网络训练过程。实验结果表明:与目前主流的LDCT降噪方法相比,所提方法降噪结果的视觉效果与量化指标均表现最佳。 相似文献
999.
在碳纤维增强树脂基复合材料设计及制备阶段,对成型过程残余应力进行准确的测试、评估,可为结构优化、工艺参数制定、模具参数选择等提供理论依据,也为后续应用阶段残余应力对复合材料构件性能结构稳定性影响研究提供基础。文中概述了碳纤维增强树脂基复合材料固化残余应力的形成机制,介绍了测试方法以及仿真模拟的原理、特点及在碳纤维增强树脂基复合材料残余应力评估中的应用,对仿真所需的主要性能参数的数值、测试方法进行了总结,基于仿真方法的多种优势,认为该方法为残余应力评估重点发展方向,提出该方法未来的研究重点,为进一步优化热物理、力学等性能时变特性模型,提高仿真模型的准确性,并将性能测试方法标准化;建立各类树脂、纤维仿真数据库;进行各类型复合材料构件的残余应力仿真结果准确度的验证研究。 相似文献