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期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    基于遗传算法的磁流变半主动悬置系统控制器设计

    潘道远高清振唐冶
    91-98页
    查看更多>>摘要：为阐明动力总成与车身间的振动传递关系,建立了基于磁流变悬置的半车5自由度动力学模型.应用二次型最优控制理论设计了磁流变半主动悬置系统最优控制器,并采用遗传算法对控制器的权系数进行优化.为验证基于遗传算法优化的LQR控制策略(GALQR)的有效性和先进性,利用Matlab编写相关程序进行频域和时域仿真分析.分析结果表明:GALQR显著地减小了车身的垂向加速度和俯仰角加速度,但动力总成动位移有所增加,说明车辆乘坐舒适性和动力总成稳定性之间存在矛盾,设计磁流变半主动悬置系统时要根据实际综合性能要求合理选择.

    动力总成磁流变悬置遗传算法最优控制

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    单框架控制力矩陀螺受力特性分析

    葛帅帅曾四海张志刚石晓辉...
    99-107页
    查看更多>>摘要：单框架控制力矩陀螺因其优异的姿态控制性能被用于两轮平衡车的姿态控制,由于控制力矩陀螺长时间工作于转子高转速、框架高动态环境下,其结构容易发生破坏,导致装置失效.为了确定控制力矩陀螺结构薄弱点及其受力规律,确保转子系统可靠运行,利用ABAQUS有限元分析软件,分别建立了某车载单框架控制力矩陀螺转子和整体有限元模型,分析不同目标参数下其稳态特性和动态特性.结果表明,转子系统的薄弱部位在转子轴根部和框架轴轴承安装处,转子轴和框架轴薄弱处所受应力会随转速增大而增大,当达到7000 r/min时会有超过许可应力值的危险;随着框架转动,转子轴主应力先增加,随后保持不变,框架轴主应力随框架转角的增加而增加,当达到4 rad/s时,框架轴和转子轴均接近许可应力,有断裂风险.最后,基于分析结果及车载控制力矩陀螺的性能要求,给出转子转速和框架转速安全运行范围,为后续控制力矩陀螺自适应控制的实现提供参考.

    两轮平衡车单框架力矩陀螺有限元分析受力特性分析

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    弹道冲击下钛/钢复合波纹板的界面力学研究

    马桢吴伟高志雄王涛...
    108-114页
    查看更多>>摘要：探究了"波平轧制"工艺制备的钛/钢复合波纹板在弹道冲击载荷下界面的失效机理,分别建立含波纹界面与平面界面的钛/钢复合板有限元模型,采用基于双线性牵引分离准则下的内聚力单元模拟复合界面,对比分析子弹侵彻2种板材后的速度及破坏界面的形态.结果表明:在同样的弹道冲击条件下,波纹复合板对子弹动能的吸收效果强于平面复合板,平面板界面的破坏比波纹板界面更严重、更不稳定,复合波纹板完整性较好.

    弹道冲击内聚力单元复合波纹板ABAQUS有限元法

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    基于分子动力学方法的复杂合金Grüneisen状态方程参数计算及验证:以GH4169合金为例

    张圣来丁军童权黄霞...
    115-124页
    查看更多>>摘要：针对复杂合金缺乏相应势函数的情况,以GH4169为例,提出了一种计算复杂合金Hugoniot参数C0和λ的方法.采用分子动力学模拟技术,研究了GH4169合金的Hugoniot曲线、0 K等温线和Mie-Grüneisen状态方程.将合金中各相Hugoniot参数按质量百分比进行加权取值得到复杂合金Hugoniot参数.通过与现有文献实验数据对比,发现该方法计算得到的Hugoniot参数、Hugoniot曲线及0 K等温线均与已有数据吻合良好,证明了所提方法的可行性.

    Mie-Grüneisen状态方程GH4169高温合金Hugoniot曲线分子动力学

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    基于随机森林的N1+N2结构语法关系判定方法研究

    杨泉
    125-130页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于随机森林的N 1+N2结构语法关系分类判定方法,在自建熟语料库的基础上,为每个短语结构建立用于分类决策树的7个特征,使用C4.5方法生成决策树,构造随机森林算法,通过投票原则给出最终判断结果.经训练集学习后,在含有1020条语料的测试集中进行测试,正确率达到94.8％.结果表明:使用随机森林算法进行汉语短语结构语法关系分类判定是行之有效的.

    随机森林决策树短语层级语法关系词义相似度人工智能

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    基于多级特征稀疏表示的遥感图像分类

    任会峰朱洪前唐玥董庆超...
    131-138页
    查看更多>>摘要：针对遥感图像样本较少、特征维数高、特征对分类器贡献差异等问题,提出一种多角度、多尺度特征增益的多级稀疏表示遥感图像分类方法,将遥感图像在8个角度5个尺度高斯分解以提取Gabor视觉特征,将粒子群算法中的惯性权重和加速因子设置为适应度的函数以避免早熟和加速收敛,改进后的粒子群算法寻找中心最大频率和带宽参数的最优取值,通过稀疏表示构建Gabor特征视觉词典,形成遥感图像稀疏系数矩阵作为分类器的输入,在分类器中引入信息熵和条件熵,计算特征增益以区分不同特征对分类器的贡献差异,并给出特征增益支持向量机高斯核函数的表达式实现图像分类.在Pavia University数据集上仿真测试结果为:改进粒子群寻优中心最大频率和带宽组合参数后相比随机确定组合参数的分类精度分别提高67.56％和62.49％,均方误差分别降低0.4321和0.4309,30步训练时间增加了37.354 s和34.276 s,分类的总体精度相比未考虑特征增益的SVM、BoVW或PLSA分别提高了1.96％、4.47％和5.39％,Kappa系数分别提升0.0389、0.0685和0.0768.和弦图对分类结果可视化,更加直观地表现出所提方法类间混淆最少,总体分类精度最高.结果表明:二维Gabor滤波器组的中心最大频率和带宽对分类器的性能具有较大影响,通过寻优组合参数值用较小的时间可换取分类性能的较大提升,低频窄带提高了图像的描述能力和可解释性,特征增益可进一步提升分类器的性能,从而整体上改善遥感图像分类效果.

    遥感图像稀疏表示图像分类Gabor和弦图

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    一种改进的分布式同步梯度下降法

    李梁王也朱小飞
    139-145页
    查看更多>>摘要：在深度学习领域中,模型的训练往往非常耗时,尤其是当模型较复杂时,分布式训练则是解决这个问题的一个主要方式.以往的案例中,用分布式训练神经网络能够得到非常好的加速效果,是因为采用了异步梯度下降法,但是这样会导致准确率下降.也有用同步梯度下降法来提升训练的准确率,但由于实际分布式的异构集群中各个计算节点的算力差距,会出现计算节点空闲等待的现象,使得模型的训练耗时十分不理想.采取改进同步梯度下降方法,通过设计新的样本分配机制,充分利用各个工作节点来加速模型训练.实验结果证明:所采取的方法在不降低准确率的情况下能够加快模型的训练速度.

    深度学习模型训练分布式梯度下降

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    一种基于硬件特征和动态许可证的分布式高可用软件授权认证模型

    高博刘羽唐莹侯璞...
    146-153页
    查看更多>>摘要：在实际应用中,研究者发现早前研究的SSAMHFDL模型尽管能够较好地实现软件版权保护,但存在LMS和LD单点故障、LA与LMS之间未加密通讯、不支持LA离线提交授权许可、未区分终端BS版本等问题.为解决这些问题,在原模型的基础上,提出了支持分布式高可用的通用软件授权认证模型DHASAMHFDL,将原有的单点实例更新为分布式集群,引入了第三方CA签发安全证书,区分了终端B S版本并允许B S离线提交授权数据.从实际运用效果看,新模型在解决上述问题的基础上,继承了原模型在许可模式上的优点,支持分布式部署和服务器高可用性,进一步提升了授权服务器的稳定性与可访问性,更加符合实际应用需要.

    软件版权保护硬件特征动态许可证数字签名分布式

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    改进Mask R-CNN算法在低光道路环境下行人检测研究

    赖坤城赵津王超张航...
    154-160页
    查看更多>>摘要：针对目标检测算法在低光条件下检测性能下降的问题,以Mask R-CNN目标检测算法为基础,将提出的图像融合模块(MSRCR-IF)引入该目标检测网络中,同时为了更好地利用特征信息,改进了特征金字塔网络,并通过调整区域提交网络以及去除实例分割分支的方式,减少检测目标所花费的时间.实验结果显示:在COCO2017数据集下提出的算法优于其他主流算法,同时在自行构建的低光道路行人数据集下达到了75.05％的平均检测精度,比改进前提高了4.66％.为了验证改进算法的有效性,进行了实车数据测试,结果显示:改进方法能有效提高低光条件下行人检测效果.

    低光环境行人检测MaskR-CNNMSRCR-IF

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    基于RW-GA的电力物资配送多目标路径优化

    汤雪松邓勇刘鑫龚仁兰...
    161-168页
    查看更多>>摘要：设计了一种基于RW-GA算法的电力物资配送多目标路径优化方案.建立GM模型进行资源预置建模,预测出该地区的电力物资需求量,保障物资仓储量充足,在GM基础上,以时间短、风险小为目标建立多目标物资调度模型.提出了RW-GA算法,采用随机游走算法进行全局搜索,获取最优解备选集,利用遗传算法进行局部搜索获取最优解,规划出多目标约束下的最优路径.仿真结果表明:建立的三级网络GM对电力物资需求的预测精度高,所提RW-GA算法能够快速收敛并且稳定性较好,可以快速找到电力物资最优的配送路线.

    电力物资三级网络灰色模型遗传算法随机游走多目标优化

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