利用深度学习的硬件计数器复用估计算法

利用深度学习方法,为硬件计数器复用(multiplexing,MPX)提供结果精度更高的估计模型。通过对MPX估计得到的结果与实际采集的真实数据进行相似性分析,证明相同程序多次运行之间得到的硬件计数值是线性相关的。采用神经网络多层感知器(multilayer perceptron,MLP)和双向门控神经网络(bidirectional gated recurrent unit, Bi-GRU)这2种深度学习模型,对MPX数据进行拟合。基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW),提出一个全新的评估MPX数据精度的指标DTW-cost。实验结果表明,同时收集15个硬件事件数据时,MLP方法拟合得到的13个高性能计算应用平均准确率比现有使用最广的固定插值法高出10.53%,最多可提升19.8%;而在MLP表现较差的事件上,Bi-GRU方法得到的平均准确率提升了28.8%。     

3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network

A 3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network is proposed for the scanning system converted from 2D Lidar with a pitching motion device. The strategy is aimed at moving target detection and monitoring. Combining the device characteristics, the strategy first proposes a cascaded deep neural network, which inputs 2D point cloud, color image and pitching angle. The outputs are target distance and speed classification. And the cross-entropy loss function of network is modified by using focal loss and uniform distribution to improve the recognition accuracy. Then a pitching range and speed model are proposed to determine pitching motion parameters. Finally, the adaptive scanning is realized by integral separate speed PID. The experimental results show that the accuracies of the improved network target detection box, distance and speed classification are 90.17%, 96.87% and 96.97%, respectively. The average speed error of the improved PID is 0.4239°/s, and the average strategy execution time is 0.1521 s. The range and speed model can effectively reduce the collection of useless information and the deformation of the target point cloud. Conclusively, the experimental of overall scanning strategy show that it can improve target point cloud integrity and density while ensuring the capture of target.     

钢框架梁柱焊接连接抗震性能试验研究

以梁端腹板的扇形孔形状为主要参数,进行了4个足尺钢框架梁柱焊接节点往复加载下的破坏试验。通过对弯矩—塑性转角和弯矩—累积塑性变形倍率试验曲线对比分析表明,扇形孔是节点变形能力和破坏形式的主要影响因素。改进扇形孔构造是一种有效措施,既可提高节点的抗震性能,又能保持制作工艺与传统节点基本相同。     

含气膜孔涡轮叶片寿命可靠性设计优化中的网格参数化方法

为了自动实现含气膜孔涡轮叶片寿命的可靠性设计优化,减少其有限元计算时间成本,提出了含气膜孔涡轮叶片的非结构局部网格参数化方法.该网格参数化方法将叶片划分为参数化区域和非参数化区域,分别设计非参数化区域的网格以及参数化区域的网格控制点,更新气膜孔的形状和位置后,保持非参数化区域的网格不变,重构参数化区域的网格.相比于结构...     

潜艇内置隔板流体特性

为了探究隔板对隔舱特性的影响,以带流水孔潜艇内置隔板为研究对象,对潜艇内置隔舱设置不同的隔板数目,基于大涡模拟(LES)方法进行三维仿真模型进行数值模拟,分析内置隔板对潜艇隔舱阻力以及流噪声特性的影响。结果表明,内置隔板与流体的作用直接影响隔舱的整体特性。隔板数越多,隔舱阻力越大,噪声级也越高,并且阻力以及流噪声与来流速度呈正比例关系,这为潜艇内置隔板的设计提供了参考。     

炮管直线度测量中母线与轴线直线度关系研究

从深孔的母线直线度与轴线直线度之间的关系入手,论述了在火炮身管直线度测量中,如何通过测量母线直线度求得轴线直线度的原理和方法.给出的母线与轴线直线度误差及误差消除的方法,对深孔直线度的测量具有一定的实用价值.     

粉喷桩技术在防洪堤防工程中的应用研究

粉喷桩技术作为一种软基加固方法,以其高强度、较小的变形特性以及良好的稳定性广泛地应用于公路、铁路、港口、围海造田等工程软土地基的加固。但在防洪堤防工程中的应用刚刚开始,文中通过对此技术在堤防工程中的实际应用效果的介绍,为以后同类工程提供借鉴,以便其更好地在市政、水利工程中得到应用。     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低“相似性漂移”问题的影响,提出一种基于“邻域传播”的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻。基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低“相似性漂移”带来的误匹配现象。理论和实验分析证明,跨模态映射函数的“相似性漂移”问题广泛存在,而基于“邻域传播”的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率。     

多模态图像智能目标识别对抗攻击

基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用.然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因...     

基于遗传算法的湿陷性黄土地基灰土挤密桩优化设计

利用Visual C＋＋语言,定义了一个面向对象的基于实数编码遗传算法类。运用可最大限度保证遗传算法搜索到问题的全局最优解的深度搜索策略,编制了灰土挤密桩的优化设计和造价估算遗传算法程序,并针对兰州某地灰土挤密桩复合地基进行了计算分析,并与原有方案比较,结果表明：两种优化方案在满足承载力和变形的条件下,在降低造价成本方面优势非常明显。