基于超声导波SC-DTW的金属板微损检测方法

针对金属板材的质量控制与服役性能评估问题,在对金属板材微损伤进行超声导波检测的基础上,结合形状上下文(shape context,SC)与动态时间规整方法对其损伤劣化程度进行量化评估.该方法以无损Lamb波信号为基准,采用动态时间规划(dynamic time warping,DWT)算法对损伤信号进行相似匹配分析对比,确定基准信号与损伤信号的最佳匹配路径.引入SC的轮廓识别方法对Lamb波的局部波形信息进行统计分析,以波形形状距离代替传统欧氏距离匹配方法,解决DTW相似匹配中的病态对齐问题.最后,将无损Lamb波与损伤Lamb波信号间SC-DTW匹配距离作为损伤程度的量化指标,采用随机闭合裂纹的有限元仿真模型和铝板弯折实验对所提出方法进行验证,结果表明,基于Lamb波SC-DTW的损伤量化指数对铝板早期裂纹具有较高的敏感性和较好的量化表征能力.该方法无需对波包进行识别,也不必进行复杂的特征提取,具有简单高效和抗噪声能力强等优点,在金属板服役性能评估与质量控制中有较好的实用性和推广价值.     

一种直升机避障电力线检测方法

电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物，常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此，提出了一种相对角度估计方法，基于常规电力线目标检测与识别算法，并结合电力线相对角度估计，从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法，提出的相对角度估计方法容易训练易收敛，计算量小，适用于实时性要求较高的应用场合。     

“半翻转”教学模式下评价指标体系研究与实践

研究基于“半翻转”教学模式的线上教学评价指标体系,包括课前活动开展、课中教学活动设计、课后任务以及基于此过程中的评价指标体系设计。最后通过层次分析法设计评价指标权重,设计评价算法得到动态评价结果。该评价指标体系应用在本专业“数据结构与算法”课程中,并得到良好的应用效果。     

动载作用下铁矿石能量耗散规律及破坏特征试验研究

为研究攀枝花铁矿开采境界内铁矿石的动力学性能,利用动静组合分离式霍普金森杆实验系统,开展 4 种典型铁矿石的动态单轴压缩试验。 以动态强度、能量耗散、碎屑分布为切入点,分析 4 种矿石的动力学响应特征。 试验结果表明:4 种铁矿石的动态强度均具有明显的率效应,随冲击速率的增加而增大;所研究冲击速率范围内,中低 品位铁矿石的动态强度显著大于高品位铁矿石和表外矿的强度;随着冲击速率的增加,单位体积耗散能随之增大,且 单位体积耗散能的增加幅度与铁矿石的品位相关;基于分形理论分析 4 种铁矿石破坏后碎屑块度的分形维数,发现碎 屑块度的分形维数随冲击速率增大而增加;最后,分析了单位体积耗散能与分形维数的关系,发现二者呈现非线性正 相关关系。     

一种新的船载激光测距仪动态精度检测方法

提出了一种新的船载激光测距仪动态测距精度检测方法,通过地面固定激光合作目标和船载全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)接收机组成动态基线,采用GNSS事后动态精密单点定位获得高精度的动态基线,进而实现船载激光测距仪动态测距精度检测。利用船载实测数据对该方法的有效性进行验证,结果表明:GNSS动态精密单点定位精度可达到11 cm,能够实现米级船载激光测距仪测距精度的检测。     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。