摘要:针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题，提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先，采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解，获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像，解决了稀疏表示算法对壁画图像结构和纹理信息考虑不足的问题.然后，提出了多重字典自适应学习的稀疏方法，将低频纹理图像根据像素之间特征的相似性进行聚类，构建多重稀疏子类字典，并利用奇异值分解和分裂Bregman迭代优化完成低频分量修复.接着，引入脉冲耦合神经网络机制，修复壁画图像的高频结构子带.最后，通过NSST逆变换融合完成修复.采用真实壁画进行修复的实验表明，该算法能够有效保护壁画图像结构和纹理层等重要信息，所提算法相较对比算法取得了更好的视觉效果和客观评价.

摘要:多聚焦图像融合是图像融合的一个重要分支，在显微成像等方面具有广泛的应用.针对多聚焦融合中存在的纹理细节不清晰、聚焦区域误判等问题，本文从空间及通道信息全局关注的角度出发，结合Swin Transformer中的移动窗口自注意力机制和深度可分离卷积设计了一个全局信息编码-解码网络，采用综合损失函数进行图像重构任务的无监督学习；从特征邻域信息重要性的角度出发，引入了改进的拉普拉斯能量和函数在特征域进行图像聚焦属性的判别，增强图像聚焦区域判别的细粒度效果.与7种经典图像融合算法比较，本文算法在定性和定量分析中均取得了先进的融合性能表现，对原始图像的聚焦区域信息具有更高的保真效果.

摘要:声呐设备在获取水下图像时，由于海底混响、散射回波和设备等因素，会产生严重的斑点噪声干扰，降低图像质量.为了克服这一挑战，提出基于中性集合与双边滤波的非下采样轮廓波变换声呐图像去噪.该方法探索了一种适合处理非下采样轮廓波变换分解的高频子带噪声的聚类去噪方法，将中性集合域作为聚类的方法应用在每一层高频子图像，用真子集、不确定集和假集表示，实现分离噪声，保留有效信息；再使用双边滤波去除真子集中被误认为是图像信息的噪声；对低频系数使用双边滤波进行平滑.最后将处理后的低频子带与高频子带进行NSCT重构，达到从图像中去除斑点噪声的目的.实验表明，本文方法能够提高图像视觉效果，改善图像均方误差、峰值信噪比等评价指标，同时也适用于去除高密度噪声.

摘要:针对现有的无人机检测算法无法同时兼顾检测速度及检测精度的问题，本文提出了一种基于YOLOv5s（You Only Look Once）的轻量化无人机检测算法TDRD-YOLO（Tiny Drone Real-time Detection-YOLO）.该算法首先以YOLOv5s的多尺度融合层和输出检测层分别作为颈部网络和头部网络，引入MobileNetv3轻量化网络对原骨干网络进行重构，并将骨干网络后的通道在原YOLOv5s的基础上进行压缩，减小网络模型大小；其次，将骨干网络中Bneck模块的注意力机制由SE修改为（Convolutional Block Attention Module，CBAM）并在颈部网络引入CBAM，使网络模型更加关注目标特征；最后修改颈部网络的激活函数为h-swish，进一步提高模型精度.实验结果表明：本文提出的TDRD-YOLO算法平均检测精度达到96.8%，与 YOLOv5s相比，参数量减小到原来的1/11，检测速度提升1.5倍，模型大小压缩到原来的1/8.5.实验验证了本文算法可在大幅降低模型大小、提升检测速度的同时保持良好的检测性能.

摘要:针对认知异构蜂窝网络的上行资源分配问题，提出了基于带宽和功率约束的资源分配算法，并使用改进的群智能算法求解.根据认知无线电技术特性推导出认知家庭用户的带宽和功率分配取值范围，在满足用户服务质量（Quality of Services，QoS）的前提下将更多的资源分配给其他用户，以提升网络中用户的传输需求和缓解网络上行接入负载的压力.针对樽海鞘群算法存在收敛精度低、收敛慢等缺陷，将疯狂算子和动态精英学习因子分别引入领导者和跟随者中，以提升算法寻优效率和寻优精度.将改进的樽海鞘群算法求解基于带宽和功率约束的资源分配算法.仿真实验表明，引入带宽和功率约束的资源分配算法能有效提升网络性能，且在保证用户QoS条件下，能有效提升系统效益和用户接入公平性.

摘要:无人驾驶场景中的动态物体会影响同时定位与建图（SLAM）系统的整体精度和鲁棒性，针对现有多数激光SLAM系统在动态环境下易出现里程计漂移、定位失败和建图重影问题，本文融合轻量级PointPillars目标检测网络和多目标跟踪方法，构建了一种面向动态场景的语义激光SLAM系统.该系统首先利用PointPillars网络获取潜在动态目标检测框并过滤检测框内特征点，以获取里程计初始位姿.其次基于匀速卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法获取跟踪结果，以构建时序滑动窗口，实现鲁棒、高效的目标级数据时空关联，以去除动态物体和恢复静态目标，进一步优化里程计.最后在包含动态场景的KITTI和NUSCENES公开数据集上与主流激光SLAM方法进行对比实验，结果表明本系统在里程计和全局地图的准确性和鲁棒性方面有显著的提高，同时系统保持了实时性，可满足动态场景下自主机器人系统和智能交通应用.

摘要:基于深度学习的语音增强方法可分为时域方法和频域方法两类，这两类方法各有优点.为了综合利用时、频两域方法的优点，提出了基于邻域自适应注意力的跨域融合语音增强模型.该模型能够同时对输入的波形和频谱进行增强，并对时域和频域的增强结果进行跨域融合得到最终增强结果.为了利用时域增强结果与频域增强结果的信息互补特性，提出使用信息交流模块来实现两域增强结果的互补提升.为了提高时域增强模型与频域增强模型的特征提取能力，充分利用时域和频域的信号特点，进一步提出了邻域自适应注意力模块.该模块依据输入信息自适应选择汇聚具有不同邻域窗口的局部自注意力模块，进而高效利用不同尺度下的平稳特征.实验结果表明，所提邻域自适应注意力模块和时频域的信息交流与融合模块，可有效利用波形与频谱的互补特性，进一步提升增强效果.

摘要:针对CORDIC算法存在硬件资源消耗大、输出精度低等问题，提出一种基于区间合并迭代的改进CORDIC算法.算法在两段式CORDIC算法的基础上，采用区间合并迭代来完成第二阶段的合并迭代运算.针对合并迭代中移位运算产生的截位误差，区间合并迭代通过减少数据移位的大小和次数来减少在合并迭代过程中产生的数据误差和资源消耗．仿真结果表明，改进CORDIC算法不仅保留了两段式算法在低时延上的良好特性，在寄存器消耗上也相比基本算法减少36.8%，相比三段式和两段式算法分别减少14.8%和9.5%.当给定16 bit的输出位宽时，改进算法的平均误差相比基本算法降低37.0%，相比三段式和两段式算法分别降低19.4%和24.5%，因此更适用于高速、高精度、低消耗的现代数字通信.

摘要:提出了一种新的基于接收信号取样协方差矩阵（SCM）极值特征值之差的多天线频谱感知算法BDDEE，其以SCM的最大最小特征值之差与接收信号平均能量之比作为感知判决量，在检测过程中摆脱了对噪声方差的依赖，且无须使用主用户信号及无线传输信道等相关参数.在此基础上，基于有限维Wishart随机矩阵有序特征值分布的相关结果，从理论上提出了一种精确的虚警概率和判决门限的分析和计算方法；更进一步，考虑到次级用户计算和存储资源的限制，利用高维Wishart随机矩阵中极值特征值的分布理论，通过融合最大和最小特征值极限分布所对应的判决门限，提出了一种低计算复杂度的判决门限计算方法.综合考虑检测性能和虚警性能指标来看，新算法比经典的CAV、MME和DMME算法具有更优的感知性能，在样本数目有限的条件下能获得更加稳健的检测结果，数值仿真结果证明了所提BDDEE算法的有效性.

摘要:采用室温拉伸测试、断裂韧性测试并结合扫描电镜及透射电镜等组织分析方法，研究淬火水温（20~60 ℃）对7B50铝合金厚板组织和强韧性的影响，并探究不同时效处理制度对淬火水温的敏感性.研究结果表明： 7B50合金的室温拉伸性能对淬火水温不敏感，但断裂韧度随淬火水温改变变化显著，当淬火水温从60 ℃降至20 ℃时，峰时效态和过时效态合金的断裂韧性分别增加12.9%和11.4%.当淬火水温较高（40 ℃和60 ℃）时，与过时效态合金相比，峰时效态合金的断裂韧性对淬火水温更敏感.透射电镜观察揭示了晶界组织的差异导致的合金断裂韧度的变化.随着淬火水温降低，淬火态合金的晶界脱溶析出相尺寸逐渐减小，并且在时效处理后使晶界析出相尺寸减小、无沉淀析出带宽度变窄，特别是峰时效态合金的晶界析出相尺寸和晶界无沉淀析出带宽度随温度变化更为显著.

摘要:为满足相关工程外包混凝土要求，制备了C60细石自密实混凝土（SCC），研究了水胶比、抗裂剂对细石SCC工作性能、力学性能、体积变形性能以及抗硫酸盐侵蚀、抗氯离子渗透、抗冻融、抗碳化等耐久性能的影响机制，探讨了细石混凝土性能变化规律.经SEM、NMR等试验探究了不同因素对混凝土的微观结构影响，并与宏观性能进行对比分析.结果表明：水胶比对细石混凝土性能影响机制与普通混凝土类似；抗裂剂存在最佳掺量点，适量抗裂剂可生成Mg（OH）2填充基体孔隙，与絮状水化硅酸钙（C-S-H）、针状钙矾石（AFt）交错生长，改善孔结构，提高细石混凝土力学性能及耐久性能，但掺量过多时复合侵蚀效应反而使SCC抗硫酸盐侵蚀性能下降，其最优掺量为8%.

摘要:考虑水胶比（0.40、0.45、0.50）、NMK掺量（0、1%、3%、5%、7%）、减水剂掺量（0、0.04%、0.08%，0.12%）及温度（10 ℃、20 ℃、30 ℃、40 ℃）的影响，采用静态屈服应力试验方法和小振幅振荡剪切试验方法获得了纳米偏高岭土（NMK）水泥浆静态屈服应力、储能模量等参数，通过静态屈服应力和储能模量随时间的演变规律讨论了水化早期（10~90 min）NMK水泥浆内部结构的建立过程.试验结果表明：NMK能够促进水泥浆在水化早期的内部结构建立.在水化90 min内，掺3%NMK水泥浆静态屈服应力的平均增长速率约为普通水泥浆的2倍；掺7%NMK水泥浆储能模量的平均增长速率约为普通水泥浆的4倍.水胶比越高、减水剂掺量越大，NMK水泥浆内部结构建立速率越低；NMK加速了不同温度环境中水泥浆内部结构的建立；温度升高，NMK水泥浆静态屈服应力和储能模量的增长速率增大.

摘要:本文探究了硅烷偶联剂KH560的浓度对陶瓷结合剂粉体分散性和放置稳定性的影响，并探究了改性机理.进而以不同分散性的结合剂粉体制备了cBN磨具，探究了结合剂粉体改性方式和放置时间对磨具微观机理、力学性能和磨削性能的影响.结果表明：以质量分数为3.0%的KH560作为添加量时，改性后的陶瓷结合剂微粉的分散性和放置稳定性最好.采用质量分数为3.0%KH560改性的陶瓷结合剂微粉放置360 h后，其所制备的cBN磨具样品微观结构均匀，抗弯强度与洛氏硬度均达到最大值，分别为189.3 MPa和100.15 HRB，相较于未改性的cBN磨具其相应数值分别增加了14.54%和5.82 %；用该结合剂制备的cBN磨具珩磨轴承钢内孔时，被加工工件的表面粗糙度Ra为0.054 μm，相较于未改性的cBN磨具所加工的工件其数值下降了48.6%.

摘要:采用放电等离子烧结（SPS）对Al与FeNiCoCrMn高熵合金（HEA）及其六种子集（Ni、NiCo、FeNi、FeNiCo、NiCoCr、FeNiCoCr）进行固相扩散焊，探究了其扩散焊界面层微观组织、元素分布、相组成与显微硬度.结果表明，FeNiCoCrMn HEA对Al具有更好的扩散阻挡作用，其扩散焊界面层厚度最薄，仅为14.5 μm.Ni、NiCo、FeNi的扩散焊界面生成金属间化合物（IMCs）以Al3Ni-类型IMC为主，而FeNiCo、NiCoCr、FeNiCoCr、FeNiCoCrMn的扩散焊界面以Al13Fe4-类型IMC为主，且当Al13Fe4-类型IMC在界面IMC扩散层的占比越大，界面的软化效果越显著.FeNiCo合金与Al扩散焊界面软化效果最明显，界面硬度最低，仅为424 HV.

摘要:共轭多孔聚合物由于其丰富的制备方法、良好的光热稳定性以及可调的能带结构，在可见光催化中展现了广阔的应用前景.本文采用Pd催化的Suzuki-Miyaura交叉偶联反应制备了共轭微孔聚合物CMP1和线性聚合物LP2，通过扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射（XRD）对聚合物的形貌和结构进行表征.通过紫外可见漫反射光谱（DRS）研究了两种聚合物的光学性质，结果表明共轭微孔聚合物CMP1的可见光吸收能力明显优于LP2.通过循环伏安（CV）测试得到两种聚合物的导带位置，两种聚合物的能带结构位置均满足光催化NADH再生的热力学条件.通过电化学测试分析了两种聚合物的光电流响应和电化学阻抗，与线性聚合物LP2相比，共轭微孔聚合物CMP1具有更快的光激发响应和电荷迁移速率.最后将两种聚合物用于光催化NADH再生实验以研究其光催化活性，CMP1和LP2对NADH再生的效率分别为58.3%和50%，表明共轭微孔聚合物光催化剂具有优异的催化活性.

摘要:面向生物医用镁合金，用Zn、Ca元素微合金化和大挤压比变形工艺制备了Mg-Zn-Ca三元合金，通过金相分析，扫描电镜分析手段对材料的显微组织进行了表征；根据应用场景，在人体模拟体液（SBF）中通过常规电化学测试、微区电化学测试相结合综合评估了该合金的耐蚀性能.同时，通过摩擦磨损测试对材料的滑动磨损性能进行了试验分析.结果表明：通过微合金化和热挤压加工，制备出的合金组织为单相固溶体，合金晶粒尺寸较为均匀，自腐蚀电流密度约为119.33 μA/cm2，腐蚀机制表现为均匀腐蚀.相比于干摩擦，材料本身较好的耐蚀性能协同提高了材料在模拟体液环境下耐磨性能，同时配合模拟体液带来的润滑作用，材料的磨损率得到显著降低.此时，磨损机制以腐蚀磨损为主并伴有轻微的磨粒磨损.

摘要:根据犰狳外骨皮盔甲的结构形态，设计了由SiC陶瓷和超高分子量聚乙烯（UHMWPE）构成的双层结构的仿生复合鳞片和新型柔性防护装具.该柔性防护装具由上层鳞片层与下层垫层组成，其中鳞片层由周期性排列复合鳞片构成，垫层为UHMWPE纤维层.采用MTS C43电子式万能试验机对防护装具进行了柔性测试，并依据《军用防弹衣安全技术性能要求》（GJB 4300A―2012）标准Ⅲ级弹道防护性能要求对其进行了弹道测试.分析了复合鳞片的厚度比、垫层数量、穿甲燃烧弹侵彻区域等因素对防护装具防护性能的影响，以及防护装具在集中荷载作用下刚度的变化过程.结果表明：该新型柔性防护装具具备良好的防护性能，不同侵彻区域对破坏范围具有显著影响；在集中荷载作用下垫层限制了鳞片层的弯曲变形，降低了整体柔性.

摘要:以提高侧翻预警中对侧翻风险的预测和判断为目标，为了给驾驶员或其他驾驶辅助系统确定对车辆进行控制的介入时机提供重要依据，提出了一种更高效准确的侧翻预警算法.首先建立三自由度车辆预警参考模型；选取相平面法划分侧倾稳定域为侧翻指标，根据三自由度模型响应，设计改进侧翻预测时间（TTR）算法并计算TTR.分析结果表明，相平面侧翻指标接近实际横向载荷转移率（LTR），比LTR常用的表达形式更准确地表述了车辆状态，且改进的TTR也更加接近实际TTR.然后建立长短期记忆网络（LSTM）模型来取代改进TTR算法，提高预警计算效率，模型输出的TTR值作为车辆预警控制的依据.最后通过驾驶员在环（DIL）试验采集数据，对LSTM模型进行训练，并在两种工况下，仿真验证了此侧翻预警方法具有对侧翻风险预测的准确性和更高的实时性.

摘要:模型预测控制设计参数选择显著影响被控系统性能，目前基于专家经验的主流参数整定方法会出现控制器鲁棒性差、计算成本高等缺点.为了解决上述问题，提出一种基于模糊C均值-极限学习机-裸骨粒子群（Fuzzy C-means-Extreme Learning Machine-Bare Bones Particle Swarm， FCM-ELM-BBPS）的参数整定算法.通过模糊C均值算法（Fuzzy C-means， FCM）聚类进行数据预处理，将被控系统复杂数据根据自身特征进行聚类，以降低神经网络的训练误差，提高预测精度；针对每一类特征数据，利用极限学习机（Extreme Learning Machine， ELM）建立预测控制参数与性能指标的映射关系模型，并进一步获得参数整定规则；采用裸骨粒子群（Bare Bones Particle Swarm， BBPS）优化算法进行预测控制参数整定，通过采用高斯分布来更新粒子位置，加快目标函数的收敛速度，从而有效地减少参数寻优时间；分别进行仿真和水箱系统实验验证，证明了提出算法的有效性.实验结果表明，本文提出的算法与现有方法相比，更具有优越性，其中整定时间减少了34.84%，同时在调整时间等时域性能指标上提升了43.98%.

摘要:针对自适应局部迭代滤波（Adaptive Local Iterative Filtering，ALIF）方法的模态混叠问题，提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波（Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering，PEALIF）方法.此方法采用增加伪极值点的方式使得信号极值点的分布更均匀，有效地抑制模态混叠问题的同时，亦保证了算法分解的顺序性.详细介绍了EPALIF方法的原理，同时构建仿真信号，将此方法与EMD、EEMD、CEEMD和ALIF方法进行分析和对比.结果表明PEALIF在分解能力、抑制模态混叠和抗噪声干扰等方面都具有一定的优越性.最后，将此方法应用在双半内圈轴承故障诊断中，实验结果表明PEALIF方法能获取更突出且易于辨识的故障特征信息，证实了该方法应用在轴承故障诊断分析上的实用性.

摘要:磨机尺度极大，采用常规物理相似模拟和物料平衡模型适用性的方法，无法对磨机出料端排矿的动态过程进行观测和开展定量化表征，本文通过耦合离散元方法和光滑粒子流体动力学方法实现基于动态自由面的固液两相流仿真，并应用于量化对比不同磨机衬板机械结构对其排矿效率的影响.通过开展流变仪试验及仿真，确定了反映选定矿浆的流变特性参数及对应数值模拟参数.选取直型及弧型出料端衬板设计，基于所开发的数值模拟进行磨机排矿量及矿浆提升器回流量的量化表征.数值模拟结果表明，弧型出料端衬板的排矿量提升了13.4%，且矿浆提升器回流量降低了93.3%，现场工业试验结果与数值结果误差较小，验证了所开发的数值模拟模型的准确性.

摘要:在铣削加工优化设计过程中，设计变量的不确定性通常被忽略，这容易导致优化解违反优化设计约束条件.为此，本文基于近似模型方法，开展铣削参数的多目标稳健性优化设计研究.在该优化设计方法中，采用多项式响应面模型和径向基函数模型近似模拟铣削过程最大铣削力、铣削后工件表面粗糙度两目标函数与铣削线速度、每齿进给量两设计变量之间的隐式关系，采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法结合蒙特卡洛模拟方法对比分析了针对铣削参数的常规确定性优化以及考虑设计变量波动的稳健性优化.结果表明：稳健性优化后的铣削参数有效地降低了铣削加工过程中的铣削力，提高了加工后工件表面质量，同时优化解具有较高的可靠性.

摘要:锂离子电池工作温度及老化程度是影响其荷电状态（State of Charge， SOC）估计算法准确性的关键因素.在二阶RC等效电路模型的基础上，提出了一种由动态时间规整算法（Dynamic Time Warping， DTW）与KiBaM模型（Kinetic Battery Model， KiBaM）相结合的混合模型.利用DTW算法基于充电电压数据确定电池老化状态，通过KiBaM模型计算电池由于电流效应导致的不可用容量，结合二阶RC等效电路模型推导新的SOC计算矩阵，采用无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter， UKF）实现SOC估计.基于城市道路循环工况（Urban Dynamometer Driving Schedule， UDDS）验证了混合模型的准确性，实验结果表明，在10 ℃低温环境或经过200次循环老化后工作的锂离子电池，模型估计SOC的最大误差小于2%.