摘要:管道运输系统是国民经济发展的能源动脉，其结构完整性直接关系到能源化工与基础设施等领域的安全。然而，受严酷环境和腐蚀性介质等因素影响，管道结构极易发生腐蚀损伤。在长期服役过程中，腐蚀损伤难以被有效监测已经成为制约管网建设和运维的瓶颈问题。压电超声导波管道腐蚀监测技术能够实现对服役中管道结构的腐蚀损伤和健康状态进行全覆盖的原位在线监测，从而推动管道工程运维方案由定期检修向在线监测与视情维修的转变。这为管道工程的服役安全性提供了保障，同时降低了运维费用。围绕压电超声导波管道腐蚀监测，介绍了管道压电超声导波基本理论，总结并分析了管道腐蚀监测系统设计，腐蚀损伤表征、识别及复杂工况适配等关键技术方面的发展现状，梳理了其在石油天然气、化工、市政等领域中的应用情况，最后对压电超声导波管道腐蚀监测技术面临的挑战与未来发展趋势进行了总结与展望。

摘要:针对平面金属构件表面微细裂纹电磁层析成像所面临的逆问题病态性强、重建图像伪影明显以及细长裂纹边界易模糊等问题，提出了一种融合压缩与激励模块和空洞空间金字塔池化模块的图像重建网络SE_ASPP_UNet。该网络以U形网络为基础，引入通道注意力机制以增强裂纹相关特征响应，并在瓶颈层引入ASPP模块以提取多尺度上下文信息，从而提升对不同长度和走向微细裂纹的表征能力。为提高模型对细长裂纹结构的重建效果，训练中采用由二值交叉熵损失与Tversky损失构成的联合损失函数。基于COMSOL与MATLAB联合构建的规则条状裂纹仿真数据集，开展了多种重建方法对比、损失函数消融及网络模块消融实验。结果表明，SE_ASPP_UNet在仿真测试集上的平均Dice系数和连通域误差分别达到0.836 0和0.055 2，表现出较好的区域重叠度和拓扑连通性。进一步地，基于自研平面EMT实验系统，在6061铝合金试件规则条状裂纹样本上增加了少量实测样本微调步骤并开展实测重建验证，结果表明该方法在实测环境下仍能较好恢复裂纹边界与空间位置。分布外实验进一步说明，所提方法对未见于训练集的非规则条状裂纹仍具有一定的宏观走向恢复能力。上述结果表明，SE_ASPP_UNet可为平面金属微细裂纹的EMT图像重建提供一种有效的方法。

摘要:油气工业充压阀门的内漏声振动检测受制于环境噪音干扰，检测算法难以甄别内漏时序特征，导致对阀门内漏出现误报或漏报。针对内漏声振动关键时序特征识别难题，提出特征模态分解（FMD）-Transformer-ResNet内漏检测方法，该方法采用FMD技术，充分考虑内漏声振动信号的周期性与冲击特性，实现提纯重构内漏声振动源，克服传统信号分解技术处理内漏声振动信号面临的模态混叠短板。再使用高斯混合模型对内漏声振动源信号进行敏感度赋权，该权重可促进Transformer提增对内漏声振动信号时间序列的关键特征识别能力，采用残差神经网络分类器(residual network, ResNet)作为分类决策器，实现对多种内漏孔径的高精度分类识别。实验结果表明，提出的FMD-Transformer-ResNet阀门内漏检测方法，对内漏最优识别精度高达97%，比同类型卷积神经网络（CNN）-门控循环单元（GRU）-Attention、CNN-长短期记忆（LSTM）-Attention识别精度更高，形成了“信号提纯-特征赋权-精准预测”的阀门内漏工况识别研究新视角，具有较好的工程应用前景。

摘要:针对复杂工况下电弧故障信号非平稳性强、噪声干扰严重及检测精度不足的问题，提出一种融合优化特征增强与物理约束深度建模的串联电弧故障检测方法。首先，引入改进梦境优化算法对小波能量谱重构参数进行自适应优化，实现电弧敏感频段的增强，提升信号表征能力。其次，采用递归图对重构信号进行时频映射，将一维非平稳信号转化为二维结构特征，以刻画其非线性动态演化特性。在特征建模阶段，构建时频协同感受野注意力机制，联合建模时间域突发特性与频率域能量分布，实现关键特征的自适应强化。进一步地，设计物理约束Transformer，将电弧高频能量突变与非平稳性等物理先验融入模型结构与损失函数，实现全局时序建模与物理一致性约束。实验结果表明，所提方法在检测精度及复杂工况适应性方面均优于对比模型，具有良好的工程应用潜力。

摘要:机器人触觉感知已成为实现机器人具身智能的核心能力,面临着动态适应差、感知状态重叠、实时性要求高等问题。为此,本研究采用时空解耦的深度学习框架,提出基于Transformer-Mamba的机器人触觉感知分类方法。首先,设计基于高效通道注意力机制的多尺度特征增强模块，强化触觉感知数据的空时多尺度特征；其次，构建基于Transformer-Mamba的特征提取模块，提取触觉感知数据的空间和时间特征，其中,以Transformer为核心提取空间特征,以Mamba为核心提取时间特征,降低算法的推理时间；进一步,设计了基于门控融合的特征分类器,通过融合跨阶段特征减少特征丢失,提高算法的稳定性；最后,基于Tactile-event-corl、Multimodality slip detection、Dataset for SCT-CNN 3个公开的数据集,对所提出的算法进行实验验证。结果表明,所提方法的准确率、精度、召回率、调和平均值分别可以达到98.72%、98.87%、98.85%、98.85%,相较于现有算法分别提升了1.67%、1.41%、1.70%、1.65%,且平均推理时间减少了90%。

摘要:针对常规微机电陀螺仪精度低，角速度信号随机噪声的问题,提出了一种基于四向量优化算法优化多元变分模态分解的信号处理方法。首先利用MVMD对收集到的角速度信号进行处理,将其划分为频率和能量两个组成部分。其次利用FVIM对模态分解的两个关键参数（模态数k和惩罚因子α）进行优化,得到参数的最优组合。继而,将信号分解成多个本征模态函数分量,并利用样本熵结合余弦相似度作为联合判定准则,将IMFs分量区分为噪声分量、混叠分量和有效分量。再利用小波算法对混叠分量进行处理,处理后与筛选出的有效分量进行重构，得到去噪后的角速度信号。最后进行了实验验证，将所提出的方法应用于仿真信号和采集的实测信号，结果表明仿真信号处理时均方根误差降低57.1%,实测的Y轴角速度信号与Z轴角速度信号随机游走值分别降低76.9%和56.2%。

摘要:针对变压器直流偏磁状态评估中，传统基于单一指标的诊断方法在复杂工况下泛化能力不足，以及常规集成机器学习模型决策过程不透明、难以被工程实践信任的“黑箱”问题，提出一种基于多维特征融合与沙普利加和解释（Shapley additive explanations，SHAP）可解释性分析的直流偏磁状态精确评估模型。首先，在分析不同偏磁程度下变压器振动响应机理的基础上，提取并构建了融合时域统计量、频域谐波分量及特定物理机理特征（如加权奇偶谐波能量比、频域分布能量熵）的14维特征体系。其次，利用基于SHAP重要性的递归特征消除（recursive feature elimination，RFE）策略对特征集进行自适应筛选，有效消除了冗余特征；在此基础上，采用极限梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）算法构建评估模型，并通过贝叶斯优化算法对模型超参数进行自适应寻优，实现对偏磁等级的精准辨识。多测点实验验证表明，优化后的模型能够针对不同传感测点自适应筛选出最优的特征子集，在所有测点上均取得了超过96.2%的评估准确率。最后，引入SHAP框架从全局和局部层面对模型决策机制进行量化分析，结果表明模型的决策依据与振动传递规律及偏磁物理规律高度一致。该方法在保证高诊断精度的同时展现出优异的可解释性，为数据驱动模型在变压器状态评估领域的工程应用提供了透明可靠的解决方案。

摘要:激光雷达在实际应用中常受到背景光噪声和系统散粒噪声等影响，导致信号质量下降，难以提取有效信息。为了解决这一问题，提出了一种结合局部均值分解（local mean decomposition, LMD）和逐次变分模态分解（successive variational mode decomposition, SVMD）的双重噪声滤除方法，并将其应用于激光雷达云层检测领域。该方法利用LMD对原始信号进行分解，通过样本熵将信号分为低频信号和混合信号。接着，对混合信号应用SVMD分解，并借助互信息进一步划分为高频信号和低频有效信号。最终，将低频信号和低频有效信号重构为去噪后的信号。通过仿真和实测数据对本研究方法进行了去噪效果测试，实验结果表明，在输入信噪比为-6 dB的Bumps信号上，该方法的输出信噪比达8.49 dB，均方根误差低至0.67；在输入信噪比为9 dB的激光雷达仿真回波信号上，输出信噪比达19.344 8 dB，均方根误差为5.181 7×10-12，相较于WT、LMD、EMD-WT、SVMD、EEMD-GWO-SVD等方法具有显著优势。此外，在激光雷达云参数检测应用中，该方法去噪后的信号在云底和云顶高度上与原始信号最为接近，能够有效保留信号的细节和特征，有利于提高激光雷达数据的反演精度。

摘要:针对低成本微机电系统（MEMS）惯性测量单元（IMU）在行人定位应用中存在噪声干扰与误差累积漂移的问题,提出一种基于Transformer与误差状态卡尔曼滤波器（ESKF）的紧耦合惯性导航方法。该方法的核心在于构建了深度学习感知与经典物理约束的动态交互机制，提出了基于置信度加权的观测噪声自适应调节方法。首先,利用 Transformer 的多头自注意力机制取代传统的循环神经网络,实现从原始IMU数据中更有效地捕捉长距离时序依赖关系,从而实现高精度的二维速度回归。其次,设计了一种紧耦合策略,将Transformer网络预测的速度及其置信度映射为ESKF的观测更新,并利用双重零速修正方法,构建速度误差反馈机制,实现了对航向漂移与陀螺仪零偏的修正。通过使用RoNIN公开数据集进行训练与实验验证,结果表明，该方法能够有效地对速度进行修正,相较于传统的循环神经网络/长短期记忆（RNN/LSTM）算法,该方法具有更好的鲁棒性,解算的轨迹也更贴合真实轨迹,95%分位点的最优绝对轨迹误差与相对轨迹误差分别降低至2.99和3.25 m。相较于另外两种方法，最大定位误差至少降低了3.31 m,降幅约为50.38%。该方法有效提高了惯性行人导航的定位精度,为消费级移动设备在复杂室内环境下的自主定位提供了一定的参考。

摘要:针对柔性多模态传感器鲁棒性不足、抗压稳定性较差的问题，提出了一种基于锯齿形电阻薄膜的柔性温度压力双模态传感器（flexible temperature-pressure dual-mode sensor，FTPDMS），通过COMSOL Multiphysics与NI Multisim建立了传感器的温压数学模型，并优化了传感器的结构参数，以PI作为溅射掩膜，采用金属磁控溅射、剥离及聚二甲基硅氧烷（PDMS）弹性体浇注工艺完成了FTPDMS的制作。实验结果表明，该传感器在7 Pa~1 kPa、1~60 kPa和60~100 kPa压强范围内的灵敏度分别为-4.59、-0.1和-0.23 mV/kPa，非线性度分别为10.13%、7.75%和11.68%，压力响应时间约为303 ms，低压限为7 Pa，迟滞性为3.6%，重复性≥2 000次，恒压测试信号稳定；在27 ℃~ 67 ℃温度范围内，灵敏度为0.41 mV/℃，非线性度为6.25%，温度响应时间约为1.5 s。该传感器具备宽量程（100 kPa）、高灵敏度（-4.59 mV/kPa）、快速响应（303 ms）、高鲁棒性和抗压稳定性（重复循环次数≥2 000次）及低迟滞（3.6%）等优点，且制备工艺简单、成本低、环境友好，适用于医疗健康监测、电子皮肤和智能穿戴设备等领域。

摘要:在现有滚动轴承动力学建模中,未能充分考虑滚动体经过外圈缺陷处冲击力的演变过程,导致对轴承整体动态响应特性的分析存在系统性偏差,难以准确表征其实际运行工况下的真实性能状态。为此,提出了一种刻画冲击响应特性的滚动轴承局部故障动力学建模方法。首先,分析滚动体穿越外圈缺陷时的运动过程,并据此构建对应的时变位移激励模型;其次,基于动量定理,推导滚动体撞击外圈缺陷后边沿时与缺陷长度、深度、转速有关的冲击力函数,融合赫兹接触理论,构建了能够反映冲击响应特性的滚动轴承局部故障动力学模型；最后,以N6205深沟球轴承为对象,通过仿真与实验对所建模型进行了验证,并分析了不同缺陷长度、深度及转速对轴承动态特性的影响。结果表明,在500和1 000 r/min工况下,仿真信号的双冲击时间间隔及1倍频特征与理论值的误差均小于0.6%,与实测数据的最大误差不超过3.23%。同时,滚动体与外圈缺陷接触过程中产生的局部冲击作用对轴承振动响应具有显著影响。该研究可为滚动轴承故障诊断与寿命评估提供参考依据。

摘要:为抑制热误差对磨齿机直线轴定位精度的影响，提高齿轮齿面的加工质量与一致性，提出一种基于金豺优化算法（golden jackal optimization, GJO）和长短期记忆神经网络（long short-term memory, LSTM）的磨齿机直线轴热误差预测方法。以H650GA型磨齿机直线轴作为研究对象，布置PT100温度传感器和XL-80激光干涉仪，在不同工况下分别采集温度和直线轴热误差数据样本。通过遗传算法（genetic algorithm, GA）对模糊C均值聚类算法的模糊指数、迭代次数和终止条件进行优化，再结合灰色关联分析实现关键温度特征点的筛选。采用GJO算法对LSTM的隐含层节点数、初始学习率和L2正则化系数进行优化，利用训练集数据样本构建GJO-LSTM热误差预测模型。最后，利用测试集数据样本对GJO-LSTM模型的预测性能进行实例验证。结果表明，相较于GA-LSTM、LSTM、BP模型，GJO-LSTM模型的均方根误差分别减少了30.3%、42.8%和54.8%，平均绝对误差分别减少了36.2%、41.1%和45.4%，表明所提出模型具有更好的预测精度和鲁棒性。

摘要:针对高分辨率光学遥感图像中舰船图像检测面临的小目标漏检、密集遮挡干扰的挑战,本文提出一种基于全局场景理解与局部纹理感知的光学遥感密集舰船目标检测算法。首先，为增强主干网络对小目标的特征提取能力，设计精细粒度感知模块（fine-grained perception module, FGPM），其多尺度特征并行提取策略与双注意力增强机制在缓解小目标固有信息丢失的同时，提升了前景与复杂背景的信噪比；其次，设计多尺度全局与局部联合特征融合模块（multi-scale global local feature fusion, MGLF），协同优化全局场景理解与局部纹理感知，增强模型对复杂区域的鲁棒性与自适应能力；最后,引入ADown下采样替换传统卷积，在减小特征图尺寸的过程中防止上下文信息丢失过多。在DIOR和NWPU数据集上的实验结果表明，所提算法相较基础算法，在精确度、召回率与平均精度均值上均有1%~5%的提升，有效验证所提方法在保证光学遥感密集舰船检测精度的同时能有效改善误检和漏检等问题。

摘要:针对高光谱解混中传统物理模型对复杂非线性混合效应建模不足，以及纯数据驱动方法因缺乏物理先验而泛化能力弱的问题，提出一种融合机理约束与多尺度“光谱-空间”联合的解混方法(M2S2)，旨在解决复杂场景下非线性混合效应导致的高光谱亚像元分析失效问题。因此，首先构建端元丰度非负性、丰度和为一和稀疏的物理约束条件；其次设计不同核模块分别对光谱与空间数据进行逐层挖掘，利用多尺度池化结构与多通道注意力机制凸出高光谱混合信息的显著性，提高模型的解混性能。在多个数据集上的对比实验表明，M2S2方法相较于其他方法在高光谱解混性能上提高约6.8%。研究结果验证了将物理机理先验与深度学习模型相结合，并通过多尺度光谱-空间联合学习进行特征增强的有效性，为解决高光谱非线性解混难题提供了一种新思路。

摘要:针对高速铁路信号系统电磁环境的复杂性，传统电磁兼容试验多以通过/不通过判据为主、难以支撑故障先兆识别和动态预警的问题，提出一种基于组合赋权与深度神经网络的列车电磁兼容风险评估模型。首先，依据电磁兼容三要素与风险形成机理，构建包含威胁性、脆弱性和后果3个维度的Cube风险评价体系，建立3层递进式评估模型架构。其次，采用层次分析法（AHP）-熵权法-博弈论组合赋权方法融合主客观权重，结合逼近理想解排序法（TOPSIS）与云模型构建静态评估模型，实现风险量化排序与不确定性表征。进一步，设计多层感知机电磁兼容风险预测网络，以14维工程特征为输入，输出4类运行场景下的综合风险物理量及云模型数字特征，实现未知工况下的风险动态预测。最后，以计轴设备为对象开展浪涌冲击骚扰试验，验证模型有效性，所构建的评估模型体系具有良好的可靠性与工程适用性，可为轨道交通电磁兼容风险管控提供定量决策支持。

摘要:振动筛的工作环境复杂多变，其振动数据的分布极易受到干扰而发生变化，进而引起模型的泛化能力降低。此外，不同故障类型发生频率各不相同，造成故障类别之间的样本数量存在差异。针对上述问题，提出一种结合云过采样与域适应几何构造网络的振动筛类不平衡跨域故障诊断方法。首先，通过融合信号处理与统计分析的特征提取方法，进行时域、频域及时频域联合分析，提取能够全面反映振动信号动态特性的关键统计特征。其次，为均衡数据集中各类样本数量，引入云模型的不确定性转换机制，在云特征空间中对少数类样本进行增强。最后，引入最大均值与协方差差异减少全局特征分布差异，构建域适应几何构造网络故障诊断模型，从而提升模型的泛化能力。以振动筛实际工业跨域数据为案例，结果表明，该方法通过与卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）、随机向量函数链神经网络（random vector functional link neural network, RVFLNN）以及不平衡主动广义迁移学习（active broad transfer for class-imbalanced learning, ABTCI）等跨域与类不平衡故障诊断方法进行对比，故障平均诊断准确率在0.93以上，且在各类诊断任务中的分类准确率也均高于这些方法，进一步展现出该方法的有效性和优越的泛化能力。

摘要:为提高高分辨率遥感影像中道路结构复杂、遮挡严重及易碎片化等场景的分割精度与鲁棒性，提出一种融合多尺度残差学习与高效双核感知的注意力细化网络(MSAR-Net)。该网络采用编码器—解码器架构，在LinkNet50主干中嵌入多尺度残差学习模块，将输入特征分割后经异核级联处理实现跨尺度语义融合，在扩展感受野的同时保持特征一致性；设计高效双核注意力模块，利用双核并行卷积结合自适应融合机制统一建模空间与通道依赖关系，增强长距离上下文建模能力。训练过程中联合Dice损失与二元交叉熵（BCE）损失以缓解样本类别不平衡问题，提升细小道路结构的识别能力。在Massachusetts、DeepGlobe和CHN6-CUG 3个典型高分辨率遥感道路数据集上，F1分别达到0.802 5、0.782 3、0.781 7，交并比（IoU）分别为0.670 1、0.642 4、0.641 6，平均较次优模型F1提升0.72%、IoU提升1.20%，关键指标全面优于主流对比方法。消融实验与大尺度图像测试结果表明，该方法在密集遮挡和结构复杂的城市道路场景中具备良好的泛化能力与道路拓扑保持性能。在保持计算效率的前提下，有效缓解了传统方法在感受野不足和道路碎片化方面的缺陷，为高分辨率遥感道路提取提供了兼具精度、稳定性与泛化能力的高效解决方案。

摘要:碳纤维增强复合材料（carbon fiber reinforced polymer,CFRP）广泛应用于航空航天等领域。但装配钻孔易引发应力集中，导致局部损伤扩展与承载能力下降。亟需研究碳纤维复合材料板材局部损伤的产生扩展的机理并对其失效预测。提出了一种碳纤维复合材料拉伸渐进损伤多尺度分析方法，实现了CFRP板材微观宏观力学性能和拉伸损伤的全流程数值仿真预测。首先，建立微观代表性体积单元（representative volume element，RVE），设定周期性边界条件，获得材料力学性能参数。然后，建立CFRP板材的有限元模型，采用应变形式Hashin损伤判据和基于断裂能的线性损伤演化建立了渐进损伤多尺度预测模型。对含孔层合板进行了拉伸仿真模拟，建立的渐进损伤模型能够较准确地预测层合板的载荷位移曲线，最大载荷和试验结果误差仅在9.3%以内。最后研究了不同孔深对开孔层合板拉伸极限载荷和损伤行为的影响。实验结果表明，随着孔深增加，层合板极限承载能力显著下降。损伤起始于孔边90°铺层的基体开裂，并逐步向开孔区域内的0°铺层扩展；随着载荷增大，损伤进一步向未被钻穿的内部完整0°主承力铺层传递，导致承载能力持续退化。孔深的增大不仅减少了有效承载面积，更改变了0°铺层中纤维损伤的起始位置与演化路径，削弱了层间载荷再分配能力，加速结构失效。

摘要:针对航空航天、能源装备等领域中平板构件在加工与服役过程中应力状态难以高效、精确评估的问题，研制了一套基于临界折射纵波（Lcr）的高精度超声应力检测与三维可视化分析系统，旨在为构件应力状态的无损、快速与定量化检测提供技术手段。基于Lcr波的声弹性效应，建立了应力与超声波传播声时差的定量关系模型。系统采用软硬件协同架构，硬件集成峰值达300 V的高压尖脉冲激励电路，采样频率最高为500 MS/s的模数转换（analog-to-digital，AD）模块，并配备满足第一临界角入射条件的超声探头与声楔块组合；软件通过小波混合阈值降噪技术优化波形数据，结合互相关法计算声时差，实现应力精确解算，同时具备应力场三维可视化功能。在Q235钢试件的实验验证中，该系统在0~150 MPa应力范围内的测量误差小于±10 MPa，单点检测时间低于0.5 s，在测量误差、效率及操作简便性方面均表现出明显优势，实现了平板构件应力的高精度无损检测，能够满足工程现场对应力检测效率与可靠性的要求。

摘要:针对遥感图像因雨雪雾等恶劣天气造成目标难以检测和检测性能下降等问题，研究一种以YOLOv11为基本架构，融合图像增强的遥感目标检测模型。首先，基于GFFA去雾网络，创建图像细节增强模块以弱化退化特征对检测任务的影响，并与检测网络集成为端到端的网络架构，以提升目标检测性能；同时，在YOLOv11主干网络中引入高效双层聚合网络模块模块取代原C3k2模块，通过双重卷积技术，提升特征表征能力，解决计算消耗过度问题；在此基础上，构建感受野双注意力卷积模块取代原Conv模块，利用感受野扩展特征，抑制背景噪声，从而提高目标检测精度。三者依次协同作用，首先提高输入图像质量，进而优化特征表征能力，随之进行深层特征降噪以精炼输出。最后，利用恶劣天气真实数据集和合成数据集进行实验，结果表明，改进模型的平均精度均值（mAP）mAP@0.5值较原模型提升2.4%和2.3%；mAP@0.5:0.95值较原模型提升4%和1.3%，验证了所提方法的有效性和可行性。

摘要:增强复合棒(Tonpilz)水声发射换能器的带宽和输出功率对提高声纳探测装备性能至关重要。水下探测设备空间有限，难以通过调整换能器尺寸或增添声学匹配层的方法来增强功率输出和拓展工作频带，因此需对Tonpilz型水声换能器的辐射头结构进行优化及宽频阻抗匹配设计。提出了一种新型Tonpilz换能器辐射头结构，基于有限元方法进行了参数优化设计；再在常规换能器KLM模型的基础上结合阻抗匹配网络，建立带有余振衰减电阻的新型换能器有功功率的计算模型；最后以频带内的平均阻抗为目标采用自适应高斯牛顿算法计算网络元件参数。实验结果表明，新型换能器的发射电压响应(transmit voltage response,TVR)相较于传统换能器在工作频带内提高4~13 dB，有功功率提高3倍，频带拓宽1.5倍，激励电压信号中余振干扰信号衰减90%，本研究成果能够有效增强Tonpilz水声换能器的声场辐射特性，为提高国产水声探测装备性能打下基础。

摘要:针对激光熔覆孔隙率预测中单点时间监测数据表征能力有限等关键问题，提出了一种基于多视角时序建模的激光熔覆孔隙率预测网络框架。提出基于视觉变换器(vision transformer，ViT)的“视角内时序建模 + 视角间信息交互”的多视角时序融合框架，并结合残差注意力连接，提升深层网络的梯度流与特征多样性。在单视角时序建模中，利用独立特征学习模块(independent feature learning module，IFLM)提取图像与温度场特征，并通过时序依赖编码模块 (temporal dependency encoding module，TDEM)捕捉远程依赖，形成高质量的视角级时序表征。进一步的，在多视角信息交互上，设计跨视角注意力模块(cross-view attention module，CVAM)引导信息交换，并利用多视角融合编码模块(multi-view fusion encoding module，MVFEM)进行统一编码与全局上下文建模，实现交互式与统一式融合的平衡。实验结果表明，CVAM将准确率提升至97%，MVFEM提高至98%，整体框架在孔隙率预测中准确率达到98%，较现有方法有显著提升。

摘要:神经网络在动态光散射反演领域展现出一定的优越性。然而，不同的训练样本及网络模型会影响反演结果的鲁棒性和精度。为了解决该问题，提出了一种结合信息偏差加权（information bias weighting，IBW）、卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和Transformer编码器的反演方法（CNN-Transformer）。该方法构建了“训练样本生成局部特征提取-全局依赖建模”的3层框架，以IBW反演的粒度分布（particle size distribution，PSD）作为先验信息生成可靠的训练样本，并通过CNN-Transformer模型提取电场自相关函数的局部特征，进行全局依赖建模，获得准确的PSD。4种不同宽度的模拟数据反演结果表明，与Tikhonov-PGRNN和IBW相比，对于不同颗粒系，CNN-Transformer反演结果具有更高的精度、更强的抗噪能力及更优的双峰分辨能力。实验数据反演验证了模拟数据的结论。对于100、203、555 nm单峰颗粒和33 nm/203 nm、300 nm/502 nm双峰颗粒，CNN-Transformer的峰值位置误差分别为0、1.48%、0.90%和2.42%/0.06%、1.27%/0.86%，优于Tikhonov-PGRNN和IBW的反演结果。

摘要:针对传统的超分辨率重建算法（super-resolution generative adversarial network, SRGAN）在生成芯片表面缺陷超分辨率图像时易出现伪影、细节模糊等问题，提出一种基于改进SRGAN的芯片表面图像超分辨率重建方法。首先，在生成器网络中引入了金字塔上下文提取模块（pyramid context extraction module, PCEM），该模块通过对多尺度特征图的池化与拼接，并结合上下文注意力机制，有效整合图像的多层次信息与细节，显著提升超分辨率重建性能，使生成的图像细节更加清晰。其次，在生成器网络中引入矩形自校准模块（rectangular self-calibration module, RSCM），通过水平与垂直方向的上下文建模，自适应校准具有矩形几何特征的关键区域，从而有效提取芯片图像的结构边缘与方向纹理，增强模型对芯片结构信息的表达能力。最后，在对抗网络中引入移动网络V3-小型（mobile network version 3 small, MobileNetV3-Small），使超分辨重建算法模型更加轻量化，降低硬件部署要求，同时增强特征提取能力。实验结果表明，改进后算法的峰值信噪比值（peak signal-to-noise ratio, PSNR）提高了5.53 dB，结构相似性指数（structural similarity index, SSIM）提升了4.2%，有效改善了图像质量。为高精度芯片表面缺陷检测技术在工业场景的部署提供了新的解决方案。

摘要:针对传统人工势场法在复杂随机多障碍物环境中存在的统一斥力影响范围导致路径冗余、规划效率低及易陷入局部最优等问题，提出一种基于自适应椭圆斥力场的改进人工势场路径规划方法。首先，构建自适应椭圆斥力场理论，利用激光雷达实时获取障碍物几何特征，根据多维因素动态调整椭圆斥力影响范围；其次，设计基于双圆策略的虚拟目标点生成方法，通过几何构造确定最优逃逸方向，有效解决局部极小值问题；最后，通过仿真实验和移动机器人物理平台验证算法性能。仿真结果显示，在复杂随机多障碍物环境中，相较于现有改进方法，算法运行时间缩短48.19%，路径长度减少4.67%，路径偏离度降低5.65%，逃逸机制触发频率显著降低。物理实验验证表明，相比现有改进方法，算法在运行时间、路径长度和路径偏离度3项指标上分别优化了20.15%、14.95%和5.95%。实验结果证明，改进算法在路径规划效率、安全性和环境适应性方面表现优异，具有良好的鲁棒性与实时性，能够满足移动机器人在复杂多障碍物环境中的路径规划需求。

摘要:针对风电机组关键部件在运行中随机扰动多，且早期故障难以识别的问题，提出了一种基于霜冰优化算法(RIME optimization algorithm，RIME)优化融合了单头注意力机制（self-attention，SA）、双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory，BiLSTM)的风电机组关键部件异常预警方法。首先，对风电机组监控与数据采集系统(supervisory control and data acquisition，SCADA)数据进行预处理，采用四分位与数据分箱结合的方法剔除异常数据；其次，应用灰色系统关联度分析方法，分别将主轴承温度以及发电机定子温度作为目标变量，选取与之相关程度高的变量作为模型输入变量，引入单头注意力机制，用于捕捉时序中的长依赖关系，利用RIME优化BiLSTM模型的超参数，构建RIME-BiLSTM-SA多输入单输出异常预警模型；再次，引入指数加权移动平均(exponentially weighted moving-average，EWMA)方法对模型预测值与实际值间的残差进行分析，确定预警阈值；最后，以华东地区某风电场SCADA系统实测数据为例进行验证。结果表明，本文提出的RIME-BiLSTM-SA预警模型可在主轴承温度异常发生前12 h生成有效预警信号，在发电机定子温度异常前32.5 h生成有效信号。

摘要:针对交通场景下目标检测面临的多尺度变化与小目标密集、动态光照与天气干扰导致的特征退化、以及重叠遮挡下的边界框漏检与定位偏移问题,提出一种改进YOLOv11n的高效交通场景图像检测算法。首先,通过在网络的C3k2模块中嵌入动态卷积DConv(dynamic convolution),构建C3k2-DConv模块,提高感受野扩展效率和动态特征捕捉能力;其次,设计动态特征增强ASPP-LSKA模块替代主干网络SPPF(spatial pyramid pooling-fast)模块,采用空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP),实现多尺度上下文特征的动态捕获,并融入大可分离核注意力(large separable kernel attention,LSKA),以更有效地捕捉远距离特征交互;然后,重构颈部网络,通过在颈部层添加浅层特征图,增强模型对小目标的感知能力,并结合空间到深度卷积(space to depth convolution,SPDConv),缓解下采样过程细粒度信息的丢失;最后,通过将Soft-NMS与DIoU-NMS相融合并替换原NMS,实现在保留更多边界框的同时,利用边界框之间的距离信息,以进一步优化边界框的选择,提高边界框精度。实验结果表明,在SODA-10M数据集上,与YOLOv11n模型相比,平均检测精度mAP@0.5和mAP@0.5:0.95值分别提高了4.1%和6.7%;在BDD100K数据集上,平均检测精度mAP@0.5和mAP@0.5:0.95值分别提高了6.3%和7.2%;在VisDrone2019数据集上,平均检测精度mAP@0.5和mAP@0.5:0.95值分别提高了8.5%和6.8%。由此可知,所提算法在交通场景检测方面的实用性和泛化性。

摘要:电子产品向小型化、复杂化、高性能化发展，印刷电路板（printed circuit board，PCB）作为核心功能载体，设计密度与制造精度要求持续提升，导致缺陷更小且与背景特征相似。如何在控制成本的同时实现高精度、实时缺陷检测，是当前亟待突破的关键技术难题。为此，提出基于改进YOLOv11的轻量级高精度检测框架——GSE-YOLO（global semantic exchange YOLO）。首先，设计变形特征融合模块（deformable feature fusion，DFF），动态调整感受野与形变卷积采样位置，强化特征提取与信息交互，提供丰富特征表示。其次，构建多层交互特征金字塔网络（multi-layer exchange feature pyramid network，MRFPN），以多层语义引导保留浅层边缘细节，强化深层语义表达。同时，构建高阶语义空间实现跨尺度、跨位置特征交互，提升复杂背景下缺陷检测与感知能力。此外，针对PCB缺陷背景复杂、多为微小缺陷的特点，优化YOLOv11 检测头（detection head,DH），聚焦小目标区域，兼顾精度与效率。HRIPCB公开数据集上，模型以5.87×106参数、13.4 GFLOPs计算成本，实现98.2%平均精度均值（mean average precision，mAP）mAP@0.5，验证了其工业PCB缺陷检测的有效性与部署潜力。