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期刊信息/Journal information
西北工业大学学报
西北工业大学学报

胡沛泉

双月刊

1000-2758

xuebao@nwpu.edu.cn

029-88495455

710072

西安市友谊西路127号（西工大校园158号信箱）

西北工业大学学报/Journal Journal of Northwestern Polytechnical UniversityCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为综合性工业技术刊物。主要发表该校科研成果，包括航空航天、热能工程、电子工程、自动控制工程、金属材料及热处理、高分子材料、机械学与机械制造工程、检测技术与仪器、计算机应用与软件、信息系统工程、工业企业管理等方面的学术论文和技术报告。读者对象为航空航天、自动控制、机械、电子、计算机等领域的科研人员和理工科大专院校师生等。
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    凹槽叶顶的气膜冷却特性

    吴芳芳许卫疆刘存良史经垠...
    278-285页
    查看更多>>摘要：涡轮工作时,叶顶间隙内高速高温的间隙泄露流会直接冲刷动叶顶部,产生局部高温区域,因此控制间隙泄露流至关重要.基于压敏漆涂料(PSP)实验,研究了密度比、吹风比和间隙高度对凹槽叶顶气膜冷却特性的影响.研究结果表明:密度比增大,凹槽叶顶气膜冷却效果逐渐提高,尤其是大间隙下冷效提高较为明显,叶顶面平均冷效增加了35%;间隙高度和吹风比对叶顶表面冷效的作用不是单一的,小间隙条件下,叶顶表面气膜冷效随着吹风比增大而增大,大间隙条件下,吹风比的增加使得叶顶表面气膜冷效先减小后增加,同时小吹风比时,间隙高度增加提高了叶顶尾缘区域和孔周围的气膜冷效,叶顶面平均冷效提高了6.85%.

    凹槽叶顶间隙高度吹风比密度比气膜冷效

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    不同频率下缓冲罐体积对有阀线性压缩机管系压力脉动的实验研究

    黄琦丁磊沙鑫权李子成...
    286-294页
    查看更多>>摘要：有阀线性压缩机是液氦温区Joule-Thomson(J-T)节流制冷机重要部件,而管系压力脉动会造成制冷机出现温度与制冷量波动,从而影响制冷机温度稳定性.针对有阀线性压缩机管系压力脉动问题,以有线性阻尼的平面波动理论为基础,采用传递矩阵法构造了有阀线性压缩机管路缓冲罐压力脉动传递模型,获得有阀线性压缩机脉动质量流量的量化表达.搭建了有阀线性压缩机管系压力脉动测试平台,讨论了压缩机运行频率与进排气缓冲罐体积对压力脉动的影响.研究结果表明:管系压力脉动与压缩机运行频率有关,随着压缩机运行频率增大,管系压力脉动增大.进排气缓冲罐均可有效抑制压力脉动,但两者的压力脉动抑制能力相互独立,且缓冲罐体积越大,压力脉动抑制效果越好.随着缓冲罐体积的增加,进气缓冲罐进口处压力不均匀度减小到164/423,排气缓冲罐出口处压力不均度减小到8/23.

    有阀线性压缩机平面波动理论压力脉动运行频率缓冲罐体积

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    民用客机负加速度试飞实时预测及告警技术研究

    米毅李爱军温亚军范志鹏...
    295-302页
    查看更多>>摘要：现代民用飞机通过一系列严苛的飞行试验来验证飞机设计性能的极限,因此飞行试验任务具有高风险、技术复杂的特点.其中负加速度试飞旨在验证飞机动力装置、辅助动力装置以及与之有关的任何部件或系统在负加速度条件下不会发生危险故障.负加速度试飞的风险等级是高风险.针对民用客机负加速度试飞提出一种实时预测及告警技术:开发针对负加速度试飞场景的融合仿真系统,精度验证结果表明系统可以满足工程应用的需要;通过理论分析给出影响负加速度试飞的主要因素,为仿真计算提供方向;利用BP神经网络算法和极限梯度提升(XGBoost)算法,建立基于补偿因子的负加速度试飞预测模型,并开发负加速度试飞实时预测及告警程序.所提技术应用于某型民机的负加速度试飞中,预测结果表明负加速度试飞实时预测及告警程序的精度可以满足试飞监控的要求.

    负加速度试飞实时预测及告警BP神经网络XGBoost算法

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    基于LSM-Tree的分布式数据库异步融合机制研究与实现

    杜轶德刘文洁
    303-309页
    查看更多>>摘要：信息技术的不断发展,使得分布式数据库成为研究热点.由于NoSQL架构的分布式数据库对SQL支持有限且在事务处理及一致性方面存在缺陷,基于LSM-Tree的NewSQL数据库逐渐成为应用的主流,例如TiDB、OceanBase等.分布式LSM-Tree的存储架构将数据分为基线数据与增量数据,通过合并操作将不同分区的增量数据与基线数据不断融合,并存储在磁盘,从而减少内存压力.但合并会占用大量系统资源,严重影响系统可用性.因此提出了一种基于LSM-Tree架构的异步融合机制,通过细分合并流程,将数据融合异步化,有效地缩短了单次数据合并的时间.实验表明,提出的异步融合机制可显著缩短数据合并时间,提高系统在高频写入场景下的鲁棒性和可用性.

    分布式数据库LSM-Tree数据合并异步融合数据分区

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    基于SAC的无人机自主导航方法研究

    寇凯杨刚张文启刘心成...
    310-318页
    查看更多>>摘要：针对现有深度强化学习算法在无人机自主导航任务中面临环境局部可观且感知信息不足问题,基于非确定性策略SAC(soft actor-critic)强化学习算法对未知环境下的端到端无人机自主导航任务展开研究.具体而言,提出了一种基于记忆增强机制的策略网络,通过对历史记忆信息与当前的观测整合处理,提取观测数据的时序依赖关系,从而增强局部可观条件下的状态估计能力,避免算法陷入局部最优解;设计了非稀疏奖励函数以缓解强化学习策略在稀疏奖励条件下难以收敛的问题;在Airsim+UE4 仿真平台进行了多个复杂场景的训练验证.实验结果表明,所提方法导航成功率比基准算法提高10%,平均飞行距离缩短21%,有效增强了无人机自主导航算法稳定性和收敛性.

    强化学习SAC无人机自主导航

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    一种用于星载虚拟化平台的任务容器调度算法

    刘明轩郭博渊刘曦梁欣欣...
    319-327页
    查看更多>>摘要：星载虚拟化平台借助容器等轻量级虚拟化技术,将计算任务封装到容器中形成任务容器,从而实现资源的高效利用.然而,该平台的任务容器调度问题是一个亟需解决的难题.针对这一问题建立了一个基于非阻塞通信模式的可分容器任务多趟调度模型.在该基础上,提出了一种新的调度算法,旨在确定最佳的处理机调度顺序和调度趟数.该算法结合可分任务容器和多趟调度的概念,通过将任务分解为可执行的子任务,并在多个调度阶段中进行任务分配和处理机调度,从而优化调度顺序,提高整体处理效率.该算法是一种改进的遗传算法,在传统遗传算法的基础上添加了子种群隔离的优化策略,其核心思想是将种群划分策略引入算法过程,从而改善遗传算法的性能和效果.通过实验验证了该算法的有效性和收敛性,结果表明,该算法缩短了任务完成时间.

    星载计算虚拟化容器可分任务调度

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    基于复合神经网络的多源气动数据建模

    朱星谕梅立泉
    328-334页
    查看更多>>摘要：将深度学习方法应用至气动数据建模,能够解决传统建模方法效率低、代价高的问题,具有重要的现实意义.基于复合神经网络模型对多源气动数据进行学习,利用低精度数据辅助高精度数据进行预测.与不同网络模型进行对比,验证了文中提出的复合神经网络在气动数据建模中表现优良,且泛化能力较好.

    气动数据建模深度神经网络复合神经网络

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    逐像素注意力驱动的红外小目标检测网络

    王啸林方厚章李雪婷吴辰星...
    335-343页
    查看更多>>摘要：红外小目标检测在军事和民用领域获得了广泛应用,但其存在目标尺度小、细节少、复杂背景干扰等问题,现有经典深度学习检测方法往往适用于通用目标检测,对红外小目标适配性较差.针对上述问题,构建了一种新的基于U形注意力块和逐像素注意力块的红外小目标检测网络.设计了U形注意力块,在单层级内通过局部U形子网络提取多尺度特征,并通过逐像素注意力精细化增强小目标特征,丰富多尺度小尺度目标特征表示,提升网络对小尺度目标判别能力;通过稠密融合方式进一步保留小目标信息,缓解不同层特征融合时的语义鸿沟,降低漏检率;将空间与通道2 个维度逐像素注意力块应用于融合后的特征图,避免小目标特征被衰减,同时抑制复杂背景干扰.实验结果表明,提出的网络在2 个红外小目标数据集NUDT-SIRST与IRSTD-1k上交并比、检测概率、虚警率指标均超过最新基准方法.此外,所提网络在检测精度和效率上也达到较好平衡.

    红外小目标检测U形注意力块逐像素注意力

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    基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究

    蒋栋年王仁杰
    344-352页
    查看更多>>摘要：针对工业过程中传感器数据缺失造成软测量模型精度低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial nets,GAN)的传感器缺失数据生成方法.利用孤立森林算法检测出传感器数据的缺失区域;利用缺失数据属性特征训练条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN),在CGAN的输入条件中添加随机序列作为附加信息迭代送入CGAN中生成数据,并借助WGAN-GP(wasserstein generative adversarial nets gradient penalty)成本函数提高网络训练的稳定性;针对缺失区域检测结果引入采样器,将采样的数据填补进缺失区域,形成完整数据集,以提高软测量模型精度.以镍闪速炉温度传感器数据为目标变量进行软测量建模,验证所提出的提高软测量模型精度方法的可行性与有效性.

    数据缺失孤立森林生成对抗网络软测量模型

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    基于自适应校正技术的拼接型像素阵列一致性驱动方法研究

    郭仲杰程新齐许睿明刘绥阳...
    353-361页
    查看更多>>摘要：随着拼接工艺在超大阵列CMOS图像传感器中的应用,传统的时钟树同步设计方法已不再适用于像素阵列的双侧驱动电路中,同一行像素阵列的双侧驱动面临直流穿通和坏行的严重问题.基于片上自适应校正思想提出了一种可应用于拼接型像素阵列的一致性驱动方法.该方法根据芯片工作环境的变化进行自适应实时校正,具有结构简单和可靠性高等特点.基于55 nm工艺,采用所提方法在一款12 288×12 288 的150M像素规模、芯片面积高达77 mm×84 mm的超大阵列CMOS图像传感器中进行了实际应用和全面验证.实验结果表明:在500 MHz的主时钟、125 kHz的行时钟下,双侧行驱动的非一致性由17.5 ns减小至2 ns(一个时钟周期)以内,一致性提高了9 倍以上,确保了亿级像素规模的超大面阵图像传感器的帧频达到10 帧以上.

    CMOS图像传感器超大阵列行驱动一致性

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