首页期刊导航|燕山大学学报
期刊信息/Journal information
燕山大学学报
燕山大学
燕山大学学报

燕山大学

张福成

双月刊

1007-791X

xuebao@ysu.edu.cn

0335-8057043

066004

河北省秦皇岛市河北大街西段438号

燕山大学学报/Journal Journal of Yanshan University北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由燕山大学主办的自然科学学术性刊物，季刊，国内外公开发行。它以繁荣科学文化、促进学术交流、发现培养人才、为两个文明建设服务为办刊宗旨。主要刊登学术论文。
正式出版
收录年代

    钢轨中残余应力的产生、影响及调控研究现状

    王建军李宏光王庆超董润洲...
    1-10页
    查看更多>>摘要：近年来随着我国高速、重载铁路的快速发展,列车速度的提升、轴重的加大对钢轨服役性能的可靠性提出了更高的要求.如果钢轨中的残余应力过大且处于不利的分布状态,容易促进疲劳裂纹的形成,并加速扩展,从而严重影响其服役性能.本文汇总了当前针对钢轨中残余应力的测量方法,并论述了钢轨中残余应力的产生原因及其对综合性能的影响机制.同时,依据钢轨生产的工艺流程,从预弯、冷却、矫直、回火等方面出发,综述了国内外研究者在钢轨残余应力演变及其调控领域所取得的成果.最后,对钢轨残余应力演变与调控技术的发展进行了展望.

    钢轨贝氏体残余应力制造工艺调控

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于韧性断裂准则的AZ31B镁合金板材成形极限预测

    张瑞昭孔博炜崔忠冠陈伟...
    11-18页
    查看更多>>摘要：结合损伤起始判据和损伤演化准则,建立了完整的韧性断裂准则,基于ABAQUS中韧性损伤材料模型对AZ31B镁合金板材成形极限进行了预测.通过拟合单向拉伸应力应变曲线得到材料本构模型及损伤演化参数,建立了板材的Nakazima半球形凸模胀形有限元仿真模型,再基于韧性断裂准则预测了AZ31B镁合金板材室温下的成形极限,并分析了不同板材断裂失效判据对成形极限的影响.研究结果表明,基于所建立的韧性断裂准则,并以损伤演化过程中应变路径转变作为断裂失效判据,可以较准确地预测镁合金板材成形极限,得到的成形极限图与实验结果吻合较好.

    损伤准则韧性断裂准则AZ31B镁合金成形极限

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    混联机器人关节间隙误差建模及其定位精度可靠性分析

    郭天宇张德权吴锦辉周鹏飞...
    19-29,38页
    查看更多>>摘要：机器人末端定位精度可靠性是衡量其精度性能的重要指标,关节间隙是影响机器人定位精度的主要因素之一,建立准确的机器人定位精度误差模型是进行可靠性分析的前提.为探究空间关节间隙的随机不确定性对含有闭链机构混联机器人定位误差的影响规律,本文运用旋量理论和D-H参数法,提出一种考虑关节间隙的混联机器人定位精度误差模型;根据关节间隙模型参数的约束条件,量化间隙模型参数的不确定性,建立混联机器人定位精度的可靠性模型;采用双变量降维方法和鞍点近似方法,拟合机器人单坐标定位误差的概率密度函数,实现混联机器人定位精度高效可靠性分析.以含有平行四边形闭链机构的建筑机器人为例,验证所提模型的准确性和工程适用性,结果表明所提方法对比于传统的蒙特卡洛方法极大地提高了效率.

    混联机器人定位精度关节间隙不确定性可靠性分析

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于卷积神经网络的抽油机故障诊断

    吴昊臻许燕周建平谢欣岳...
    30-38页
    查看更多>>摘要：抽油机故障诊断对于保障油气田的稳定运行至关重要.针对已有基于深度学习的故障诊断模型参数量大导致应用范围受限的问题,提出一种基于空洞卷积和惩罚机制的卷积神经网络模型.该模型在浅层神经网络部署不同空洞卷积率的空洞残差模块,高效获取示功图轮廓特征的同时降低了模型参数量.其次,将惩罚机制融入Softmax损失函数,增强模型诊断气体影响等难分样本的故障准确率.采用抽油机实况数据集进行实验验证,结果表明该模型参数量为 0.94 M,浮点型计算量为 165.24 M.与MobileNetV3 相比,改进后的算法模型在准确率同为 96.6%的前提下参数量减少了 3.30 M,浮点型计算量减少了 52.22 M,更易部署在资源受限的故障诊断平台.

    卷积神经网络抽油机故障诊断空洞卷积损失函数

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于注意力机制和深度残差网络的滚动轴承故障诊断

    时培明吴术平于越张宇...
    39-47页
    查看更多>>摘要：针对现有的滚动轴承诊断模型特征提取能力不足、诊断准确率不高的问题,提出一种注意力机制与一维深度残差网络相结合的故障诊断方法.该方法首先通过引入残差结构来防止深度网络性能退化,然后结合注意力机制来提高网络的特征提取能力,最后使用原始的滚动轴承振动信号训练故障特征分类器.针对变工况故障诊断,本文采用小样本迁移学习框架.在两个开源实验平台上的结果表明,该方法能够有效地提高滚动轴承故障诊断的准确率,为实际应用提供一定的理论参考.

    滚动轴承注意力机制残差网络特征提取迁移学习

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法

    刘永成刘杰文杨茜宋汶秦...
    48-53,76页
    查看更多>>摘要：针对退役动力电池存在一致性差、等级筛选效率低的难题,提出了一种基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法.首先,分析了传统CART算法的基本原理,为克服算法计算量大的缺陷,将Fayyad边界点判定定理与CART算法相结合,通过选取属性最优阈值点来减少计算量,提高分类效率;其次,基于代价复杂度后剪枝算法,采用交叉验证法对算法进行进一步优化;最后,将改进CART算法用于退役动力电池筛选分类,实验结果表明改进CART算法在保持较高准确率的情况下,可以有效提高退役动力电池的等级筛选效率.

    退役动力电池等级筛选改进CART算法最优阈值点

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于PLESN和LESQRN概率预测模型的短期电力负荷预测

    樊江川于昊正王冬生安佳坤...
    54-61页
    查看更多>>摘要：针对现有电力负荷预测不能很好反映负荷数据的周期性和趋势性以及残差的波动性特征,提出一种考虑周期性建模的泄露积分型回声状态网络点预测模型和泄露积分型回声状态分位数回归网络概率预测模型组合的短期电力负荷预测方法.首先,为了捕捉负荷的多重特征,定义了周期性和趋势性损失函数,辅助优化点预测模型;然后,为克服残差的波动问题,利用概率预测模型对点预测值与真实值的残差进行建模预测;最后整合同时刻的点预测值与残差预测区间得到概率预测模型结果.实际算例结果表明,与其他模型相比,所提模型不仅有效抑制尖端振荡现象,而且能够生成可靠的概率密度分布.

    短期电力负荷预测周期性建模泄露积分型回声状态网络分位数回归

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    预设时间性能约束下高超声速飞行器的自适应容错控制

    杜雨欣王芳温林枝
    62-76页
    查看更多>>摘要：考虑输出误差约束、不确定和执行器故障影响下的高超声速飞行器的跟踪控制问题,提出自适应容错反步控制策略.首先,设计指数型预设时间性能函数,保证输出误差在预设时间内满足约束要求.其次,通过自适应律解决不确定项和升降舵故障.利用跟踪微分器解决"计算爆炸"问题,避免反步控制中对虚拟控制输入的高阶求导.最后,基于Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性,并通过仿真验证所提控制策略的有效性.

    高超声速飞行器输出误差约束故障预设时间性能函数跟踪微分器反步控制

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于IC卡数据的公交乘客上下站点预测研究

    迟剑李秀云刘艳飞
    77-85页
    查看更多>>摘要：当前一票制的公交IC卡收费系统无法获取乘客的上车站点和下车站点,为公交线路客流量分析造成了一定困难.本文通过充分研究IC卡数据以及GPS数据,构建了以IC卡数据为基础的乘客上下车站点匹配模型,挖掘数据中包含的公交运行特征以及乘客出行特征.模型同时考虑封闭式公交出行链以及非封闭式公交出行链,并采用二分算法以及多概率融合的方法在乘客乘车特征基础上推测乘客的上下车站点,可有效提升公交的高效化运行管理.以承德市 7 号线路为例进行验证,采用线性回归方程对上下车站点匹配结果进行分析,相关系数高达 0.977,校验回归方程系数值为 0.9785.结果表明该模型可实现对公交车乘客上下车站点的有效匹配,具有较好的可靠性.

    上下车站点IC卡数据GPS数据数据挖掘数据分析

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于超声图像评估甲状腺和乳腺病变的通用计算方法

    安俊达李玉双
    86-94页
    查看更多>>摘要：甲状腺和乳腺病变是影响女性身心健康的两类常见疾病.为了深入挖掘两类病变在超声图像上的个性差异和共性特征,提出一种通用的计算方法识别甲状腺和乳腺病变.先利用小波包变换将超声图像分解为4 个子图;再借助灰度共生矩阵提取不含高频噪声的 3 个子图的纹理特征;最后利用最大相关最小冗余算法筛选特征,输入 4 种机器学习模型,完成甲状腺、乳腺结节良恶二分类和四分类.将方法应用于来自不同平台的甲状腺和乳腺超声图像,随机排列交叉验证二分类AUC达到 0.88～0.99,准确率ACC达到 0.84～0.98,均优于已有研究结果;四分类AUC达到 0.95～0.97,ACC达到 0.88～0.92,优于深度残差网络ResNet50.基于甲状腺(乳腺)图像训练的四种模型在交叉识别乳腺(甲状腺)良恶结节方面也取得了理想的分类结果,进一步验证了所提方法的稳定性和通用性.同时,T检验结果显示:甲状腺和乳腺恶性结节超声图像的近似子图存在非常显著的纹理差异,垂直细节子图展示出 6 个潜在的共性特征.

    甲状腺乳腺良性结节恶性结节机器学习超声图像

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普