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期刊信息/Journal information
工程科学学报
北京科技大学
工程科学学报

北京科技大学

徐金梧

月刊

2095-9389

xuebaozr@ustb.edu.cn

010-62332875

100083

北京海淀区学院路30号

工程科学学报/Journal Chinese Journal of EngineeringCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由教育部主管、北京科技大学主办的学术类科技期刊。国内外公开发行，主要刊载矿业与环境工程、冶金工程、材料科学与工程、机械工程等与冶金工业相关的学科领域的最新研究成果，为中文核心期刊（冶金工业类）及中国科技论文统计源期刊。目前，已经被EI、CA、MA、《剑桥科学文摘社网站》、俄罗斯《文摘杂志》、德国《数学文摘》等国内外著名检索刊物或数据库列为收录源期刊，先后荣获首届国家期刊奖、中国期刊方阵“双高期刊”、第二、三届国家期刊奖百种重点期刊等多项大奖。
正式出版
收录年代

    基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法

    邓飞跃蔡毓龙王锐郑守禧...
    1834-1844页
    查看更多>>摘要：针对传统机器视觉方法在列车轮对轴承损伤检测中存在的图像特征提取不敏感、专家经验要求高以及识别准确率偏低等问题,本文提出了一种基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法.首先,发展了一种图像增强类别重组的预处理方法,消除不同类别数据样本不均衡的影响,提高图像数据集质量;其次,基于卷积与自注意力融合思想,设计了VGG与Transformer双分支并行融合网络(VGG and Transformer parallel fusion network,VTPF-Net),综合获取图像全局轮廓特征与局部细节特征信息;再次,构建了多尺度膨胀空间金字塔卷积(Multiscale dilation spatial pyramid convolution,MDSPC)模块,利用多尺度膨胀卷积递进融合充分挖掘特征图中多尺度语义特征;最后,基于NEU-DET图像缺陷数据集与自建列车轮对轴承图像数据集进行了实验分析.结果表明,所提模型对NEU-DET数据中 6 类缺陷图像与轮对轴承 4 类故障图像的识别准确率分别为 99.44%与 98%,能够较为准确识别不同损伤类型图像样本,在不明显增加模型复杂度基础上各项评价指标要显著优于当前CNN模型、自注意力机制ViT模型以及CNN-Transformer融合模型.

    轮对轴承损伤识别卷积网络Transformer网络多尺度特征

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    自动驾驶车辆换道意图识别研究现状

    方华珍刘立顾青肖小凤...
    1845-1855页
    查看更多>>摘要：近年来基于数据驱动的自动驾驶车辆换道意图识别研究取得了显著进展,学者们发布了大量的研究成果.针对该领域面临的一些共性的技术挑战,如换道过程的认定、换道标签的缺失以及数据类别不均衡等问题,从不同的数据驱动方法进行分类,主要包括基于传统机器学习、基于深度学习和基于集成学习的换道意图识别方法,对近年来这些方法的研究成果进行了回顾和总结.关于换道行为的认定,存在两种主流方案,即车辆穿越车道线和未穿越车道线.对于未穿越车道线的车辆,主要应用于驾驶者换道意图的早期识别方法;而当车辆穿越过车道线时,则通常被用于完整的换道过程的识别.在换道意图标注的研究中,研究者们针对固定时间窗口和航向角阈值对标注精度的影响进行了深入探讨.为了找到最优参数,如最佳的固定时间窗口和航向角阈值,研究者们采用了网格搜索进行寻优.虽然这种方法在固定的驾驶场景中表现良好,但在不同的驾驶场景中,如何实现参数的自适应调节仍然是一个挑战.针对换道数据类别不均衡的问题,研究者采用两种策略:一是调整数据采样方法,利用欠采样和过采样技术平衡各类别样本数量;二是采用对不均衡数据适应性强的分类模型,如集成学习算法或代价敏感学习,以维持较好的分类性能.

    交通工程自动驾驶车辆数据驱动换道意图识别

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    基于切分通道注意力网络的图像分类算法

    储岳中石玉金张学锋刘恒...
    1856-1863页
    查看更多>>摘要：通道注意力机制可以有效利用不同的特征通道,通过对特征图的通道进行加权和调整,使得卷积神经网络可以更加关注重要的特征通道,以提高卷积神经网络的分类能力.然而,对于使用全局平均池化来获取通道全局特征的方法,特征图中不同的通道有极大概率出现相同的均值,使得全局平均池化后的特征缺乏多样性,进一步影响网络分类性能.针对此问题,提出一种切分通道注意力机制来构建模块,该模块对全局平均池化的输出维度进行了扩展,减轻全局平均池化造成的信息丢失,增强了通道注意力中全局平均池化层的特征多样性,然后使用多个一维卷积分别计算通道维度上每个区域的注意力权重.将切分通道注意力机制与多种图像分类网络相结合,在CIFAR-100 和ImageNet数据集上进行了图像分类实验.实验结果表明,切分通道注意力机制在保持轻量化的基础上仍然能有效提高模型的精度,并且与其他注意力机制相比也表现出较好的优势.

    图像分类通道注意力全局平均池化高效通道注意力模型解释

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    求解多维复杂函数及真实世界工程设计问题的高效海洋捕食者算法

    刘景森范文凯孙琳周欢...
    1864-1879页
    查看更多>>摘要：针对海洋捕食者算法在面对复杂函数和工程设计优化问题时存在的自适应能力有限、寻优精度有时较低、局部桎梏概率较高等缺点,提出一种新的高效自适应海洋捕食者算法.首先在海洋记忆存储阶段引入学习自动机引导的教与学搜索机制,更好地平衡算法在不同迭代时期对探索和挖掘能力的不同需求;然后在局部开发阶段,引入对数螺旋探索机制,加强算法在最优解附近的精细挖掘能力,进一步提高收敛精度;最后在算法中每次迭代末尾处加入改进的自适应相对反射策略,提升种群跳出局部最优的能力,降低局部桎梏概率.为了分析和验证该改进算法的性能,将其和 6 种代表性算法在进化计算大会(CEC)2017测试套件上进行 100 维的函数极值测试,并在 4 个具有挑战性的工程设计优化问题上进行测试.测试结果表明在求解多维复杂函数和工程设计优化问题时,本文改进算法的寻优精度、收敛性能和求解稳定性明显优于其他 6 种代表性算法,尤其在高维复杂函数下,其寻优性能的优越性更为显著.

    优化海洋捕食者算法学习自动机对数螺旋机制相对反射机制工程设计优化问题

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    多无人艇固定时间自适应分布式协同编队控制

    王义轩李擎姚其家马金戈...
    1880-1888页
    查看更多>>摘要：针对在实际海洋环境中由复杂恶劣海况导致的局部通讯条件下多无人艇协同编队控制问题,本文提出一种固定时间自适应分布式控制策略.首先,考虑只有部分跟随无人艇能够直接获取虚拟领航者的状态信息,为每艘跟随无人艇设计固定时间分布式观测器,在固定时间内实现对虚拟领航者位置和速度的估计.然后,在估计信息的基础上,采用反步法为每艘跟随无人艇设计固定时间自适应局部控制器,在固定时间内实现对由虚拟领航者产生的期望轨迹的跟踪.特别地,在局部控制器设计过程中,采用参数自适应机制对模型不确定和外界扰动进行补偿,在保证控制精度的同时避免抖振现象.同时,本文给出了所提出的固定时间观测器与局部控制器的稳定性分析,经数学证明,所提出的观测器和控制器能够保证每艘跟随无人艇均能够在固定时间内完成对虚拟领航者的位置和速度的估计并使位置和速度跟踪误差在固定时间内收敛至零的邻域内.最后,设计对比仿真,将本文所提控制策略和目前常用的PD控制器的控制性能进行对比,仿真结果表明所提出的控制策略在控制精度和收敛速度上具有更优越的表现.

    多无人艇协同编队控制分布式控制固定时间控制自适应控制

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    DS-TransFusion:基于改进Swin Transformer的视网膜血管自动分割

    杨本臣王建宇金海波
    1889-1898页
    查看更多>>摘要：视网膜血管的准确分割在辅助筛查各种疾病方面具有重大意义.然而,当前流行的模型仍存在细小血管的分割不清晰,以及眼底血管分支末端与背景的对比度较低等问题.针对这些问题,本文提出了一种全新的视网膜血管分割模型,命名为Dual Swin Transformer Fusion(DS-TransFusion).首先,DS-TransFusion采用基于Swin Transformer的双尺度编码器子网络,以提取视网膜血管的粗粒度和细粒度特征.其次,在跳跃连接处引入了Transformer交互融合注意力(TIFA)模块,用于丰富跨视图上下文建模和语义依赖,同时捕获来自不同图像视图的数据之间的长期相关性.最后,在编码器和解码器之间,DS-Trans-Fusion采用了多尺度注意力(MA),用于收集多尺度特征表示的全局对应关系,进一步优化模型的分割效果.实验结果表明,DS-TransFusion在公共数据集STARE、CHASEDB1 和DRIVE上表现出色,准确率分别达到了 96.50%、97.22%和 97.80%,灵敏度达到 84.10%、84.55%和 83.17%.实验表明DS-TransFusion能有效提高视网膜血管分割的精度,准确分割出细小血管.对视网膜血管分割的准确度、灵敏度和特异性都有大幅提高,与现有的SOTA方法相比具有更好的分割性能.

    视网膜血管分割眼底图像多尺度注意力特征融合SwinTransformer

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    装配式钢结构办公建筑全生命周期碳排放计算方法研究与应用

    林铭欣李明东秦浩刘彦皓...
    1899-1911页
    查看更多>>摘要：为了系统计算装配式钢结构办公建筑的碳排放,本文构建了装配式钢结构全生命周期碳排放计算模型,借助Autodesk Revit、Tekla Structures和商业建筑热环境设计模拟工具包(DeST-C)提供了明确计算方法,以无锡中电创新园为案例,进行了全生命周期碳排放计算,并与装配式混凝土(PC)结构、现浇钢混结构进行了碳排放比较分析.本碳排放计算模型全面考虑了建筑全生命周期的材料制备及构件生产阶段、物流转运阶段、施工建造阶段、运行维护阶段、改造再用阶段和拆除再用阶段六大阶段,涵盖了"人机料"全要素碳排放活动,并实现了钢结构构件的碳排放因子计算,具有完整性和准确性.案例分析结果显示:装配式钢结构建筑年均碳排放强度为 59.47 kg·m-2·a-1,比装配式PC结构、现浇钢混结构建筑分别减少5.46 kg·m-2·a-1、13.59 kg·m-2·a-1,展现了装配式钢结构建筑良好的减碳效果;在六大阶段中,运行阶段碳排放量最大,占比58.79%,其次是材料制备及构件生产阶段,占比 29.58%,建筑拆除再用阶段碳排放量为-3295.27 t,具有良好的减碳效果;考虑可再生能源及植物碳汇因素后,减碳 389.33 t.本文提出的方法为装配式钢结构办公建筑全生命周期碳排放计算问题提供了新的解决思路,为装配式钢结构办公建筑减碳评估提供了依据.

    装配式钢结构全生命周期评价办公建筑碳排放计算模型减碳

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    拜耳赤泥基泡沫轻质土流变特性及其调控方法

    马川义于婷婷张宁李召峰...
    1912-1920页
    查看更多>>摘要：泡沫轻质土因其轻质、高强、流动性好、施工效率高的优点成为解决交通领域不均匀沉降等路基病害问题的有效材料.拜耳赤泥替代水泥制备成为赤泥基泡沫轻质土并应用于交通工程建设中,可获得巨大的工程价值和生态效益.本研究针对赤泥基泡沫轻质土工程适用性问题,开展了赤泥基泡沫轻质土流变性能调控方法研究,揭示了水胶比、减水剂对赤泥基泡沫轻质土流变特性、抗压强度的作用规律.试验表明,萘系减水剂对改善新拌浆液流动性能最为显著,水胶比 0.5～0.6 的流动度介于165～212 mm有利于现场浇筑;掺杂质量分数0.3%的萘系减水剂在水胶比0.5 时可将流动度由165 mm增加至176 mm.水胶比的增加使抗压强度呈现先升高后降低的趋势,聚羧酸减水剂对抗压强度具有削弱作用,而萘系减水剂可提升抗压强度,最终确定了水胶比和减水剂的最佳设计值.

    赤泥泡沫轻质土流变特性水胶比减水剂

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    Copula分位数回归方法在风电超短期出力预测上的应用

    郭军红王小萱汪月新李薇...
    1921-1929页
    查看更多>>摘要：风电出力具有较强的随机性和波动性,相比于传统预测,分位数预测方法能够提供全面的风电功率概率分布信息,可实现更可靠的风电出力预报,对电网系统的安全和稳定运行具有重要意义.以甘肃某风电站为案例,将数据按 6∶2∶2划分为训练集、验证集和测试集,采用基于Copula的分位数回归方法(QCopula)进行功率区间预测,并与三个传统的分位数回归方法进行比较.结果显示,在不同置信区间下QCopula的修正预测区间精度范围在 0.701～0.773 之间,预测精度平均值比传统分位数回归(QR)、随机森林分位数回归(QRF)和长短期记忆神经网络分位数回归(QLSTM)分别高出 15%、9%和 13%,优于其他三种分位数预测方法.分位数交叉验证中,QCopula未出现分位数交叉,每个样本点的功率预测值均随概率值单调递增,而QR、QRF、QLSTM均出现不同程度的分位数交叉现象.综上所述,QCopula可以表征更小的区间宽度和更高的区间覆盖率,且分位数曲线不存在交叉,可信度较高.

    Copula函数分位数回归风电超短期出力预测

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    《工程科学学报》征稿简则

    1930页
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