摘要:涡轮叶片在高速旋转时会因振动产生疲劳断裂失效，造成旋转机械的损坏。叶尖定时测量技术是目前最有前途的非接触式叶片振动实时监测方法，叶尖间隙变化与叶片的振动状态密切相关。因此，实时监测叶片的振动状态和叶尖间隙是保证旋转机械安全、稳定、可靠运行的关键。系统综述了叶尖定时及叶尖间隙测量技术的原理和国内外研究成果，认为目前研究仍处于仿真模拟和实验测量的不完全成熟阶段，今后可在以下方面展开研究：1）将叶尖定时和叶尖间隙测量技术相结合，实现叶片的振动测量；2）进行无键相法的叶片异步振动测量，并投入到工程应用中；3）制定有效的动态标定方案，测量叶片在旋转状态时输出电压与叶尖间隙之间的关系；4）研制能够在恶劣环境下进行高精度、长周期测量的传感器。

摘要:为进一步分析微波破岩机理，对微波照射下硬岩损伤演化规律及其本构行为进行了研究。首先，对岩石进行弹性微元假设，结合微元强度准则和三参数Weibull分布，推导出微波作用后硬岩损伤演化方程和本构模型以及各参数确定公式，然后，采用不同微波功率照射后的花岗岩超声波检测和单轴压缩试验结果对模型进行验证。结果表明，建立的模型理论曲线与试验曲线具有较高的吻合度，能反映出花岗岩破裂的应力应变过程，且模型各参数的物理意义及对模型的影响规律明确，虽然峰后拟合存在一定偏差，但仍可以基本反映岩石经微波照射后的弱化规律。对经微波照射后的岩石本构方程进行深入研究，可为微波照射岩石的相关计算和数值模拟提供一定的参考，有助于促进微波辅助破岩技术的发展。

摘要:为了提高短时交通流预测精度，提出了基于互补集成经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition，CEEMD）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）组合模型的快速路短时交通流预测方法。首先，运用互补集成经验模态分解算法，将非稳定的原始交通流时间序列数据分解为相对平稳的多个模态分量；然后，将分解后的模态分量分别建立GRU模型进行单步预测；最后，叠加每个分量的预测值，获取最终预测结果，并采用上海市南北高架快速路实测交通流数据进行实例验证。结果表明：CEEMD-GRU组合模型的预测效果明显优于GRU神经网络模型、EMD-GRU组合模型以及EEMD-GRU组合模型，平均预测精度分别提升了33.4%，25.6%和18.3%。CEEMD-GRU组合模型能够有效提取交通流数据特征分量，提高预测精度，为交通管控提供科学决策依据。

摘要:针对目前非侵入式负荷辨识存在模型训练时间过长以及负荷特征相近的电器辨识精度不高的问题，提出了一种基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识方法。以稳态电流信号为基础，通过提取峰值因数表征波形的畸变程度，采用裕度因子表征信号的平稳程度，谱熵表征频谱结构复杂程度，并结合PSO-SVM实现负荷辨识。结果表明，新方法可解决电器电流波形相近不易识别的难题，减少训练时间，有效提高识别准确率和效率。所提方法将振动信号特征作为负荷特征引入负荷辨识领域，为非侵入式负荷辨识技术的特征选取提供了新思路，其中谱熵作为对负荷敏感的关键特征，与其他特征组合可明显提高辨识率，为实际应用中负荷特征的灵活选择提供了参考。

摘要:为实现特钢棒材生产信息的全流程可追溯，分析特钢棒材生产环境及形状特点，采用基于双标志点的标记方案进行标记并利用机器视觉技术实现成捆特钢端面字符的识别。首先，采用Hough变换将成捆特钢棒材端面图像分割成单根；其次，采用基于小波变换的图像增强算法完成单根特钢棒材端面图像的增强；再次，将MSER算法和边缘检测算法相结合完成单根特钢棒材字符区域的检测，并基于投影法完成字符的分割；最后，通过创建和训练SVM分类器完成每一根特钢棒材端面字符识别，并将成捆特钢棒材端面字符识别结果输出保存。结果表明，新算法可以满足成捆特钢棒材生产过程中字符识别要求，字符识别准确率可达到97.35%。新算法将Hough变换、基于小波变换的图像增强算法、MSER算法、边缘检测算法、投影法及SVM分类器等算法融合到特钢棒材端面字符识别过程中，为特钢棒材生产过程中的信息获取、信息传递及信息追溯的技术实现提供了参考。

摘要:针对核熵成分分析算法（kernel entropy component analysis，KECA）为不同的故障选择相同的核参数影响检测效果的问题，提出了一种基于集成核熵成分分析(ensemble kernel entropy component analysis,EKECA)算法的工业过程故障检测方法。首先，选取一系列具有不同宽度参数的核函数将非线性数据投影到核特征空间,选取Rényi熵值贡献较大的特征值和特征向量，得到转换后的得分矩阵,建立多个KECA子模型;然后，将测试数据投影到各KECA子模型上,计算各KECA子模型的统计量，得到检测结果；最后，将各KECA子模型的检测结果利用Bayesian决策进行概率换算，利用集成学习法计算检测结果统一的统计量，判断其是否超出控制限，并将该算法应用于数值例子和TE过程。仿真结果表明，与传统的EKPCA，KECA等算法相比，所提方法有效提高了故障检测率，降低了误报率。新方法解决了传统KECA算法中不同故障核参数的选择问题，为提高KECA算法在非线性工业过程故障检测中的性能提供了参考。

摘要:为了解决水下目标磁场近程化探测中磁信号衰减快、干扰强及扰动特征不明确、无法有效探测信号等问题，提出了一种基于混合神经网络与注意力机制（Att-CNN-GRU）的工频磁场水下目标时间序列扰动信号检测方法。将CNN，GRU神经网络与Attention机制相结合拟合信号，构建分类神经网络，对目标信号进行分类识别，同时与未引入注意力机制的CNN-LSTM模型及单一CNN和LSTM网络模型的预测及检测性能进行比较。结果表明，相较于传统方法，信号拟合效果将误差分别减小了36.24％，14.44％和4.878％，目标检测准确率达到83.3％。因此，加入Attention机制的CNN-GRU模型检测性能比CNN，LSTM和CNN-GRU模型更优异，作为辅助手段，能有效解决工频磁场探测中扰动信号微弱、扰动规律不明确、背景噪声多等问题，实现对水下目标造成的工频磁场扰动信号的拟合与检测。

摘要:为了解决并行处理中同步阻塞会浪费系统资源和影响程序性能的问题，提出了一种基于CompletableFuture异步机制的自动重构方法。首先，使用WALA静态程序分析工具进行访问者模式分析、逃逸分析、别名分析以及数据流分析等静态程序分析技术，确定共享变量数据的操作方式；然后，基于CompletableFuture机制设置4种异步重构模式；最后，根据不同模式实现异步机制的自动重构。基于此方法，在Eclipse平台下开发了自动重构工具AsynRef，并对HSQLDB，Jenkins，JGroups和SPECjbb2005等4个大型实际应用程序进行自动重构，从重构个数、改变的代码行数、准确性和重构后程序性能等方面对AsynRef进行评估，对4个程序所包含的919个同步方法共完成387个异步机制转换。结果显示，使用AsynRef进行异步机制重构后，程序执行性能有8%到39%的不同程度的提升。AsynRef可以有效完成代码异步化自动重构，与传统手动重构相比，有效提升了异步化的重构效率。

摘要:为探究金属粉芯型药芯焊丝电弧增材加工的可行性，采用30CrMnSiA高强钢粉芯型药芯焊丝，结合高速摄像与电信号同步采集系统，分析焊丝在脉冲熔化极气体保护焊工艺下的熔滴过渡特点和电弧稳定性，在确定的工艺参数下，探讨脉冲工艺WAAM对高强钢药芯焊丝沉积件成形性、组织和力学性能的影响。结果表明，高强钢药芯焊丝熔滴过渡类型为多脉一滴的非轴向小滴短路过渡；沉积件横向和纵向力学性能存在差异，横向强度和韧性均优于纵向；沉积件横向和纵向断口存在大量韧窝，均呈现微孔聚集型韧性断裂，且纵向断口韧窝尺寸明显大于横向。因此，将金属粉芯型药芯焊丝应用于增材加工领域，其性能满足使用要求，可获得组织和力学性能优异的沉积件。研究结果可为提高金属粉芯型药芯焊丝的增材加工效率、改善增材加工性能提供借鉴和参考。

摘要:为解决深海X70管线钢在实际焊接中粗晶区（CGHAZ）的脆化问题，在不同热循环工艺下对X70管线钢进行了热模拟研究。采用Gleeble-3800热模拟机模拟X70管线钢CGHAZ，研究CGHAZ在10～60 kJ/cm不同热输入（HI）条件下组织和韧性的变化规律，并通过光学显微镜（OM）、扫描电镜（SEM）和夏比冲击试验等手段表征CGHAZ的组织和韧性。结果表明，不同热输入下试验钢的组织主要由粒状贝氏体（GB）、贝氏体铁素体（BF）和马-奥组元（M-A组元）组成；当HI不断增大时，BF比例减少，GB比例增加，M-A组元粗化，冲击吸收能先升高再降低；当HI为20 kJ/cm时，BF和GB可获得优异组合，断口为韧性断裂，冲击吸收能达到173.8 J；当HI大于20 kJ/cm时，断口解离断裂，冲击吸收能下降明显，最低为18.8 J。因此，较低的热输入可提高CGHAZ的韧性，使X70管线钢具有高强度、高韧性和良好的焊接性。研究结果可为优化焊接工艺提供理论依据。

摘要:为了解决物流仓储分拣中心多台AGV处理大量包裹调度优化困难的问题，在考虑分拣作业时间窗和充电需求的基础上，研究了大规模AGV调度问题。以最小化分拣作业周期为目标，提出了一种通用变邻域搜索（general variable neighborhood search,GVNS）算法，为各台AGV指定转运任务和作业排序，采用遍历插入启发式策略生成满足时间窗约束的初始解，设计了10种邻域算子对初始解迭代寻优，并对比不同规模算例的算法性能，分析AGV充电速率和数量配置对分拣效率的影响。结果表明，GVNS算法具有计算时间和求解性能方面的优势，能在较短时间内求得近似最优解，平均计算时间仅为532.78 s，明显优于混合整数规划模型和约束规划模型；当包裹数为100时，最合适的AGV配置为14辆。因此，GVNS可以有效解决分拣中心考虑充电需求和硬时间窗的大规模多AGV调度问题，提高物流分拣效率，帮助企业找到科学、合理的AGV配置方案。

摘要:为了解决装配式钢框架中节点区域构造复杂和传力机制不明的问题，提出一种考虑组合楼板作用的端板螺栓连接节点。设计并制作了2组端板连接的装配式梁柱节点，进行了低周往复循环荷载试验，建立了节点试件的数值模型，分析组合楼板对节点的破坏模式、滞回性能、承载能力、半刚性性能、受力特征的影响作用。结果表明，端板连接节点主要破坏模式为端板的弯曲变形，组合楼板的加入会使滞回曲线产生一定的捏拢现象，同时会产生组合楼板开裂破坏现象；增加组合楼板后，端板连接节点的初始转动刚度、极限承载力、耗能能力分别增加了约22%，13%，22%；组合楼板和钢梁上翼缘共同作用时，荷载通过组合楼板传递至柱腹板；与闭口型压型钢板-混凝土组合楼板的节点相比，采用开口型压型钢板-混凝土组合楼板的节点初始转动刚度和极限承载力分别提高13%和9%。组合楼板能有效提高端板连接节点的抗震性能，扩大节点核心区的传力范围，增强梁柱传力机制，可为进一步提高装配式节点性能提供参考。