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2022 年 12 期封面

2022, 42(12).

摘要(71) PDF(28)

摘要:

2022 年 12 期目录

2022, 42(12): 1-2.

摘要(47) HTML(23) PDF(11)

摘要:

线性聚焦式杀伤战斗部设计及破片飞散特性

葛超, 王晋, 郑元枫, 王海福, 余庆波

2022, 42(12): 1219-1228. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.349

摘要(118) HTML(38) PDF(28)

摘要:
为进一步提升杀伤战斗部破片聚焦效应，开展了线性聚焦式杀伤战斗部设计及破片飞散特性研究. 基于破片线性聚焦原理，研究了破片排布方法. 引入装药长度修正系数，建立了等冲量装药曲线理论模型，掌握了线性聚焦式杀伤战斗部破片驱动及速度分布特征，揭示了战斗部装药长度及其修正系数对破片平均飞散速度、速度分布幅值、速度分布标准差等飞散特性参数影响规律. 结果表明，装药长度一定时，随修正系数增加，破片平均速度增大，速度分布幅值、标准偏差均降低，修正系数一定时，随装药长度增加，破片平均速度、速度分布幅值和标准偏差均增加. 研究结果可为聚焦杀伤战斗部设计提供新的技术途径.

基于有限测点的铝合金板残余应力场重构研究

刘广彦, 熊土林, 王璐, 文磊

2022, 42(12): 1229-1235. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.361

摘要(129) HTML(92) PDF(18)

摘要:
应力函数法可基于有限测点的实测结果重构出构件的全场残余应力，但其应力函数往往难以确定，且不易通过同一应力函数同时重构出多个残余应力分量的分布. 针对上述不足，发展了一种利用通用应力函数同时重构多个残余应力分量场的方法. 该方法构造双元傅里叶函数作为艾瑞应力函数，使用判定系数确定模型阶数，并根据实测散点值优化确定应力函数中的未知参数. 最后利用模拟三点弯实验的残余应力场验证了该方法的准确性，并将其应用于真实铝合金板的残余应力场重构. 结果表明，该方法能同时重构多个应力分量，且重构残余应力场具有较高的精度.

某埋头式弹丸动态冲击挤进特性的研究

常人九, 薛晓春, 余永刚

2022, 42(12): 1236-1245. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2022.001

摘要(89) HTML(38) PDF(12)

摘要:
为研究埋头式弹丸动态冲击挤进过程中弹带在坡膛处产生的高应变率塑性变形及断裂失效问题，考虑到埋头式弹药二次点火和火药程序燃烧的特殊性，将试验测得的弹底压力及弹丸一次上膛速度作为数值仿真模型的初始边界条件，建立了基于身管及埋头式弹丸结构特性、材料大变形和损伤效应等因素的三维有限元模型. 基于LS-DYNA软件，采用显式数值计算方法，对埋头式榴弹动态冲击挤进过程进行了研究，获得了弹丸冲击挤进阻力的变化规律，并分析了弹带表面刻槽的成形过程及应力应变特征. 结果表明：当埋头式榴弹的紫铜弹带冲击挤入坡膛时，经历了从弹性变形到塑性变形，并最终断裂失效的过程. 当弹带完全挤入身管全深膛线，整个动态冲击挤进过程结束，弹带表面形成了较深的刻槽，并与身管膛线紧密贴合，其间冲击挤进阻力呈现出强烈的非线性变化.

基于PSO-BP神经网络湿式摩擦元件损伤预测模型

李乐, 舒越超, 吴健鹏, 陈漫, 王立勇

2022, 42(12): 1246-1255. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.347

摘要(131) HTML(56) PDF(17)

摘要:
为求解湿式离合器的多影响因素损伤关系，应用多源数据融合方法，构建一种基于PSO-BP神经网络的湿式摩擦元件损伤预测模型. 将转速和接合油压作为模型的输入参数，将提取到的摩擦片周向温度梯度、Fe和Cu元素浓度变化率、摩擦片表面粗糙度变化率作为模型输出参数, 建立了有限元仿真模型，搭建了湿式离合器摩擦磨损综合试验台，采用控制变量法研究了油压、转速对摩擦元件损伤特征参数的影响. 结果表明，输入工况与4类损伤特征参数呈非线性关系，预测值与实测值随工况变化趋势一致，损伤特征参数较油压的变化更为敏感. 对比同类模型与试验数据，预测模型具有较高的预测精度，能够有效地对湿式离合器多工况损伤进行预测.

基于排队长度估计的网联车辆节能车速规划方法

张春涛, 冷江昊, 王博, 孙超, 周星宇

2022, 42(12): 1256-1263. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.368

摘要(123) HTML(68) PDF(21)

摘要:
针对网联车辆在动态车流环境中多信号灯道路的车速规划问题，文中提出了一种基于路口排队长度实时估计的车辆节能车速规划方法. 首先，构建并训练用于路口排队长度估计的径向基神经网络；然后，在最优控制问题的框架下，实现车流排队和信号灯的联合建模，构建参考车速曲线优化问题；最后，利用提出的车速规划解耦变换求解方法，高效地获得参考车速曲线. 仿真结果表明，相比于传统的未考虑路口车流排队的节能车速规划方法，文中提出的方法可以产生更平滑的实际车速曲线，同时降低40%以上的能量消耗.

多模态交互的车内即时通信应用可用性评价

马钧, 潘维涛, 徐雯霞

2022, 42(12): 1264-1272. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2022.002

摘要(138) HTML(79) PDF(17)

摘要:
针对多模态交互的车内即时通信应用，构建可用性评价模型，并基于评价结果提出优化建议. 基于人机界面和可用性等领域的研究，确定了明确易操作、高效实用和安全的可用性原则，依次定义共15项评价指标，并创新性地搭建了实车模拟驾驶平台对3款汽车进行了可用性评价测试. 结合层次分析法和CRITIC法，综合考虑主观意见和客观数据表现，动态地确定了各指标的权重，并应用模糊综合评价法建立了评价模型. 在实车测试中发现了触屏交互引起的视觉和操作分心对安全性方面构成威胁，语音交互的任务完成时间直接影响用户的人机信任进而影响驾驶绩效等问题，并提出了优化建议. 基于该实车模拟驾驶平台和评价模型，还可针对更多样的交互模态、交互任务和车机应用进行可用性测试与评价，并指导其体验设计.

联合多视角互投影融合的三维目标检测方法

赵亚男, 王显才, 高利, 刘语佳, 戴钰

2022, 42(12): 1273-1282. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.332

摘要(118) HTML(63) PDF(24)

摘要:
针对当前智能车辆目标检测时缺乏多传感器目标区域特征融合问题，提出了一种基于多模态信息融合的三维目标检测方法. 利用图像视图、激光雷达点云鸟瞰图作为输入，通过改进AVOD深度学习网络算法，对目标检测进行优化；加入多视角联合损失函数，防止网络图像分支退化. 提出图像与激光雷达点云双视角互投影融合方法，强化数据空间关联，进行特征融合. 实验结果表明，改进后的AVOD-MPF网络在保留AVOD网络对车辆目标检测优势的同时，提高了对小尺度目标的检测精度，实现了特征级和决策级融合的三维目标检测.

基于随机化网络的自主平台实时场景分类方法研究

代英鹏, 王军政, 李静

2022, 42(12): 1283-1289. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2022.007

摘要(79) HTML(29) PDF(8)

摘要:
场景分类使自主平台能够理解环境信息. 通常，基于随机化的神经网络能够快速识别场景信息，并且花费很少的时间训练权重. 然而，基于随机化的神经网络的浅层网络结构限制了其非线性表示能力. 此外，全连接的特征提取方式不能有效地提取局部特征信息. 集成框架能够有效提升精度，但会引入高模型复杂度及大量参数而大幅降低推理速度. 针对上述问题，提出一种基于多尺度卷积随机化的实时场景分类网络集成结构（multi-level convolutional randomization-based network ensemble architecture，E-MCRNet）. 首先，基于随机化网络将全连接层替换为多尺度卷积层构成多尺度卷积随机化网络（multi-level convolutional randomization-based network，MCRNet）；其次，多个MCRNet构成集成体系结构E-MCRNet. E-MCRNet由一个主隐藏层和多个子隐藏层组成，主隐藏层分别与每个子隐藏层级联形成分支网络. 测试结果表明，E-MCRNet可以提高精度以及降低集成模型的复杂度，而且能够部署于嵌入式设备有效地执行相关任务.

基于贪婪量测划分的隐身目标跟踪MS-LMB滤波器

孙进平, 代贝宁, 张玉涛

2022, 42(12): 1290-1298. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.353

摘要(105) HTML(54) PDF(14)

摘要:
针对隐身目标的跟踪，本文将贪婪量测划分的方法应用于多传感器标签多伯努利(MS-LMB)滤波器中，较好地解决了低检测概率下的多雷达跟踪问题. 传统的MS-LMB滤波器一般采用吉布斯采样来解决量测划分问题. 当雷达网中多数雷达对隐身目标的检测概率较低而处于漏检状态时，目标的似然权值将偏小而很难被吉布斯采样获取，从而难以准确估计隐身目标的状态. 贪婪量测划分机制由于单独考虑了包含漏检项的量测集，可有效解决此问题. 仿真实验结果表明，在隐身目标的跟踪中，采用贪婪量测划分的MS-LMB滤波器的滤波性能明显优于采用吉布斯采样的MS-LMB滤波器的性能.

基于带符号位的浮点数运算的多位宽3D RRAM设计

王兴华, 王天, 王乾, 李潇然

2022, 42(12): 1299-1304. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.358

摘要(163) HTML(51) PDF(13)

摘要:
本文介绍了卷积神经网络（convolutional neutral network，CNN）系统中具有多位存储的三维阻变式存储器（three-dimensional resistive random-access memory，3D RRAM）的带符号位的浮点数运算. 与其他类型存储器相比，3D RRAM可以在存储器内部进行运算，且具有更高的读取速率和更低的能耗，为解决冯诺依曼架构的瓶颈问题提供新方案. 单个RRAM单元的最大和最小电阻分别达到10 GΩ和10 MΩ，可在多级电阻状态下稳定，以存储多比特位宽的数据. 测试结果表明，带符号位的浮点数的卷积运算系统的精度可以达到99.8%，测试中3D RRAM模型的峰值读取速度为0.529 MHz.

基于改进广义线性组合算法的极化阵列稳健波束形成

吕岩, 曹菲, 杨剑, 冯晓伟, 何川

2022, 42(12): 1305-1311. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.362

摘要(109) HTML(64) PDF(18)

摘要:
为提升极化阵列波束形成的稳健性，将广义线性组合(general linear combination, GLC)算法应用于极化阵列. 分析了GLC算法在较高输入信噪比条件下，阵列存在阵元扰动和期望信号(signal of interest, SOI)波达方向(direction of arrival, DOA)误差时，输出的信干噪比随快拍数增加而下降的原因，并提出了一种结合转换函数的改进GLC算法. 所提算法根据采样协方差矩阵(sample covariance matrix, SCM)特征值相关参数的大小，对信噪比进行判断. 信噪比较高时，采用改进GLC算法计算对角加载量(diagonal loading level, DLL)；信噪比较低时，采用原GLC算法计算DLL，从而使得所提算法在任意输入信噪比和快拍下的输出信干噪比均大于或等于原GLC算法. 通过主瓣干扰条件下的计算机仿真实验验证了所提算法的有效性.

面向端到端目标检测神经网络的高效硬件加速系统设计

任仕伟, 刘朝钾, 李剑铮, 蒋荣堃, 王晓华, 薛丞博

2022, 42(12): 1312-1320. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2022.004

摘要(99) HTML(46) PDF(19)

摘要:
针对神经网络目标检测系统在硬件资源受限与功耗敏感的边缘计算设备中应用的问题，提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）实现的YOLOv3-Tiny神经网络目标检测硬件加速系统. 利用网络结构重组、层间融合与动态数值量化，缩减YOLOv3-Tiny网络规模. 基于通道并行与权值驻留硬件加速算法、紧密流水线处理流程与硬件运算单元复用，提升硬件资源利用效率. 所设计的端到端目标检测加速系统被部署在UltraScale+ XCZU9EG FPGA上，达到了96.6 GOPS的吞吐量与17.3 FPS的检测帧率，功耗为4.12 W，并具有0.32 GOPS/DSP与2.68 GOPS/kLUT的硬件资源利用效率. 在保持高效准确目标检测能力的同时，硬件资源利用效率优于其他已有的YOLOv3-Tiny目标检测硬件加速器.

复合导电剂在超细炭微球超级电容器中的应用研究

赵芸, 郭逸青, 赵晓欢, 梁杰, 矫庆泽

2022, 42(12): 1321-1328. doi:10.15918/j.tbit1001-0645.2022.017

摘要(87) HTML(37) PDF(6)

摘要:
导电剂能否在电极材料中形成良好的导电网络是影响超级电容器性能的关键因素之一. 以改进Stöber法合成了高比表面积且具有多级孔结构的超细空心炭微球，以其为电极材料，对比研究了碳纳米管/炭黑复合导电剂与单一导电剂对基于超细空心炭微球超级电容器性能的影响. 研究发现，在0.2 A/g的电流密度下，采用复合导电剂时其比电容为205.7 F/g，远高于单一导电剂时的比电容. 尤其在100 A/g的大电流密度下，采用复合导电剂时的比电容高达104.0 F/g，相比炭黑导电剂提高了275%. 分析表明，纤维状的碳纳米管和炭黑可在本身易团聚的超细空心炭微球中形成点-线协同作用的导电网络，这是提升超级电容器性能的主要原因.

2022 年总目录

2022, (12): 1328-1328.

摘要(43) HTML(20) PDF(8)

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