表面残余应力的仪器化压入检测方法研究进展

针对表面残余应力的仪器化压入检测方法, 阐释利用压入方式检测残余应力的基本原理及其力学机制, 梳理建立残余应力压入检测方法的常用技术路线, 结合残余应力压入检测方法的不同分类, 着重分析6种代表性压入检测方法的优势与局限, 讨论验证压入检测方法可靠性的常用方法, 最后总结残余应力压入检测方法的研究进展, 展望未来的发展趋势为建立无需参考试样一体化检测材料力学参数和非等轴残余应力的仪器化压入分析方法, 探讨建立方法的四个研究要领, 即机制清楚、分析可靠、技术可行、结果可信. 仪器化压入检测技术是郑哲敏先生晚年的研究兴趣之一, 作者在中科院力学所工作期间曾受到郑哲敏先生的热切关注和提问式激励, 谨以此文纪念郑哲敏先生逝世周年.      

基于SHAP-RF框架的越野车辆路面识别算法研究

根据越野车辆在不同路面上行驶时的动力学响应特征, 可以实现路面类型的在线识别, 为面向路面特征调整底盘控制子系统参数从而获取更好的行驶性能奠定基础. 但越野环境地面特征复杂, 车辆响应机理分析困难, 给基于车辆动力学响应进行路面准确识别带来挑战. 提出了一种SHAP-RF路面识别算法设计框架, 通过SHAP (Shapley additive explanations)模型解释方法实现高维随机森林(random forest, RF)路面识别模型的降维化: 首先采集了试验车在压实土路、沙地、良好沥青路与冰雪路4种路面上的行驶数据并计算了3个次级行驶特征; 进一步计算了行驶数据的共计105个时域特征和频域特征, 并以此为输入特征建立了高维随机森林路面识别模型; 利用SHAP解释法分析高维模型输入特征对识别结果的影响从而提炼出各个特征与路面类型的关联性, 完成特征筛选; 最后, 利用筛选后的特征设计降维随机森林路面分类器. 基于实车数据的算法验证试验表明, 设计的降维路面识别模型对4种路面的识别精确率在94%以上, 召回率在93%以上, 相比高维的随机森林路面识别模型, 各种路面上的精确率和召回率最大降幅不超过3.2%, 证明本文提出的SHAP-RF路面识别算法设计框架能够在选用较少特征的情况下依然保证车辆行驶路面类别的准确识别.      

矩阵摄动和Newmark-β逐步积分相结合的不确定性结构载荷识别

为了反演作用在不确定性结构上的动态激励上下界,在时域内建立了一个矩阵摄动和Newmark-β逐步积分相结合的载荷识别算法。首先依据矩阵摄动理论将动载荷近似表示为中值和摄动量相叠加的一阶泰勒多项式形式,然后引入Newmark-β逐步积分算法对振动学微分方程解耦,推导一个将输入载荷、输出响应和结构特性联系在一起的线性振动离散方程,借助该方程反求出动载荷的中值和摄动量,最终获得动载荷的上下边界。数值算例结果表明,该方法可以高效准确地重建载荷的上下边界,并具有优良的抗噪性能。     

基于支座反力影响线曲率差分的等截面连续梁损伤识别方法

为了实现仅采用损伤状态信息对等截面连续梁进行损伤识别,通过推导三跨不等跨连续梁在移动荷载作用下的支座反力影响线,发现支座反力影响线求曲率并作差分后的曲线在损伤位置会发生突变,基于该现象提出了一种损伤定位方法,进一步建立了损伤程度计算方法,可对损伤程度进行较精确的定量。通过一三跨连续梁和一四跨连续梁工程实例的仿真分析,证明了支座反力影响线曲率差分指标损伤定位和相应的损伤程度定量方法对等截面连续梁损伤识别具有可行性。     

卷积神经网络在装备磨损颗粒识别中的研究综述

铁谱法是用于装备故障诊断的1种重要方法,其中铁谱法的重点是铁谱图像的分析,即磨损磨粒分析. 卷积神经网络是当下最流行的深度学习算法之一,其广泛应用于图像识别领域,使得图像识别领域得到突破. 随着卷积神经网络的快速发展,磨损颗粒在智能识别方面的技术取得了重大的突破. 本文中首先简述了卷积神经网络与磨粒智能识别的发展历史,针对基于卷积神经网络的磨粒识别方法进行了从图像数据集处理到模型优化技术方面的介绍,并详细说明了这些技术在磨粒识别中的具体应用实例. 然后从现有网络和自设计网络两方面分类,整理了近年来卷积神经网络应用于磨粒智能识别的代表性文献,综述了这些工作所提出的模型结构和特点,分析并阐述了各个模型主要的识别原理,各个网络结构存在的优缺点,以及它们的数据采用情况等,并对未来磨粒智能识别的主要研究方向进行了展望. 最后肯定了卷积神经网络方法在磨粒智能识别方面的重要性,同时指出了基于此方法的磨粒识别模型的缺点,并提出了应紧跟图像识别领域的最新技术以促进磨粒智能识别水平提高等建议,对磨粒智能识别的发展具有一定的意义.      

英国研制手持式检测仪器识别假酒

英国技术人员正在研制一种手持式设备，从而可通过瓶子快速检测假冒威士忌和葡萄酒，此举旨在打击假冒威士忌和葡萄酒的行为。根据苏格兰威士忌协会的资料，在创纪录的2010年，备受欢迎的酒类销售为英国的出口增加了34．5亿英镑。威士忌在金砖四国的销量也显著增加。其中在中国增加了24％，达到5500万英镑。然而与此同时，假冒威士忌和葡萄酒的情况也屡屡发生。     

Adaptive generalized projective synchronization of two different chaotic systems with unknown parameters

This paper presents a general method of the generalized projective synchronization and the parameter identification between two different chaotic systems with unknown parameters. This approach is based on Lyapunov stability theory, and employs a combination of feedback control and adaptive control. With this method one can achieve the generalized projective synchronization and realize the parameter identifications between almost all chaotic （hyperchaotic） systems with unknown parameters. Numerical simulations results are presented to demonstrate the effectiveness of the method.     

用可移动电流丝方法重建HL-2A等离子体边界的研究

根据Shafranov电流密度矩理论，给出了用可移动电流丝方法重建HL-2A装置等离子体边界的具体计算方法，研究了用可移动电流丝方法(VCF法)重建边界的可行性.VCF法与固定电流丝方法(FCF法)和有限电流元法(FCE法)相比，最大的优点就是用1—3个可移动电流丝就可以准确地重建位置和小半径快速变化的等离子体位形，这正好弥补了FCF法的不足.将可移动电流丝方法和FCF法相结合，可以实现全程等离子体放电的边界实时显示和等离子体的位形控制. 关键词： 可移动电流丝方法 边界识别     

货车枕簧丢失故障动态图像识别方法

针对货车运行故障动态图像检测,提出无故障目标识别工作模式,解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息,基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器,等比缩放搜索窗口检测货车图像,最终分选出无故障的枕簧图像,从而大大地减少了待识别图像的数量,显著地提高了人工识别效率。实验表明,该算法使用的特征简单,搜索策略高效,不受枕簧位置、缩放和旋转的影响,抗噪能力强,对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性,所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别,为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。     

车辆牌照识别系统的设计

利用数字图像处理技术以及神经网络技术对车牌识别系统进行研究。首先从采集的牌照图片中进行车牌定位,车牌字符分割,字符特征提取,最后送入BP神经网络进行识别。