摘要:高速载运设施事关国家命脉，在其生产、布设、使用和维护各个环节，都需无损检测技术保驾护航。本文就高速载运设施无损检测的必要性，检测现状、检测技术的发展趋势（包括基于多物理原理的新型伤损检测技术，材料应力、微观结构、机械性能等状态检测，以及无损检测和结构健康监控及人工智能的结合）进行综述，旨在为高速载运设施的无损检测打下基础。

摘要:GH4169组织结构复杂，使用单一超声参数难以对其进行准确评价，而多超声参数评价方法存在参数集难以合理选择的问题。利用类圆映射提出一种新的全参数超声评价方法，将全部超声参数投影至二维圆内空间，构建投影多边形并提取具有全局超声信息的二阶特征；进而与晶粒尺寸进行高阶多项式拟合，将评价问题转化为以拟合误差最小为目标、类圆映射参数为设计变量的优化问题；最后利用狼群优化算法求解并获得最终的全参数超声评价模型。实验结果表明，相比其他超声评价方法，新方法具有精度高、鲁棒性好等特点。

摘要:鉴于传统经纬仪测量方法检测塔机垂直度存在诸多弊端，提出一种基于全球卫星导航系统（Global navigation satellite system,GNSS)的建筑塔机垂直度全圆智能检测技术。基于GNSS的动态检测模型，设计一种建筑塔机垂直度全圆智能检测方法，并基于Visual Studio 2017平台，利用C#编程语言，设计并开发一种基于GNSS的建筑塔机垂直度全圆智能检测系统(GNSS-based verticality intelligent detection system in rounds, GNSS_VDS)。实验结果表明：GNSS_VDS系统全圆智能检测水平精度优于3 cm、高程精度优于4 cm，本文算法是行之有效的，可为建筑塔机抗倾翻稳定性实时监测提供一种高精度智能化解决方案。

摘要:扩散焊连接的双合金整体叶盘可能会在界面处产生缺陷，采用超声检测是控制界面缺陷的最佳方案，然而声阻抗差异和复杂的几何结构给超声检测的准确性和可靠性带来极大困难。本文提出一种利用90°声反射镜将超声波信号入射到盘件内孔孔壁的检测方法，实现了双合金整体叶盘连接界面的检测。在灵敏度、信噪比等方面实验研究了该方法对于双合金整体叶盘界面的检测能力。结果表明，本文方法的检测灵敏度可以达到Ф2.0 mm平底孔当量，在实际盘件的检测中超声检测结果与金相分析结果吻合较好，验证了本方法的可靠性。

摘要:基于fMRI-BOLD信号的脑功能网络重要脑区时变特征辨识问题，提出了一种动态脑网络Rich-club时空观测模型的构建方法。该方法通过将样本所有时间采样点的Rich-club集合相似性进行聚类，从而将脑功能网络的空间与时间融合在一起，并构建脑网络中动态Rich-club重要性评价模型，定量地描述脑网络中Rich-club集合在时间以及空间两个维度的综合重要程度，从而为脑功能网络重要脑区的动态特征观测提供了一种有效的方法，也为分析健康人与自闭症患者之间的脑区重要性差异提供了依据。

摘要:为解决复杂背景下直线导轨面缺陷识别难的问题，提出了一种基于灰度共生矩阵（Gray level co-occurrence matrix，GLCM）和非负矩阵分解（Non-negative matrix factor，NMF）的纹理背景抑制来实现缺陷特征增强的方法。首先，利用GLCM多特征统计量重构导轨面背景纹理图，实现一定程度上的纹理背景抑制；接着，将纹理图均分成若干子图像块，随机抽取一定的子图像块进行NMF训练；然后，将NMF分解出的基图像同纹理图中相同大小图像块遍历求其欧式距离，并将距离平均后赋值给纹理图中相应图像块的中心像素点，以进一步实现纹理背景抑制和缺陷特征增强。最后，基于K-means聚类和支持向量机对缺陷进行分类识别。实验结果中对测试集中的划痕、裂纹和撞伤缺陷识别准确率分别为89.06%，88.46%和95.12%，表明该方法能抑制纹理背景和增强缺陷特征，有效分离出缺陷并识别其类型。

摘要:路面裂缝快速检测及响应是道路养护部门的一项重要工作，然而传统的裂缝检测方法耗时且准确度低。因此，本文基于改进后的U-net模型实现对路面裂缝精准地自动识别。结合Canny边缘检测、Otsu 阈值分割算法和人为干预手段研发一款半自动标注软件，用以实现路面裂缝的像素级标注。研究以路面2D激光图像为数据集，并在此基础上通过数据增强进行数据集样本扩充，从而构建模型训练原始样本库；在实验分析阶段，使用交叉熵损失函数判断预测值与真实值的误差大小，并结合Adam 算法优化模型。研究表明改进后的U-net模型在识别精度及泛化能力上均优于原U-net模型及全连接神经网络模型。该研究将为道路养护管理部门的路面病害快速检测提供技术支撑，从而利于快速响应、采取措施保证路面的行车安全。

摘要:结构状态评估技术可为飞机活动面载荷试飞提供监测手段，以验证载荷设计方法和分析数据是否有效，并可为活动面安全性确认和结构设计优化提供最直接的数据参考。传统的应变片测量方法在低温环境下的测试不稳定性可能会导致采集数据异常，使飞行载荷实时监测及精度保证成为型号试飞的一个难题。本文利用光纤传感器低温测试性能较稳定特性，结合理论分析、有限元仿真计算及试验验证，建立连杆结构在拉、压载荷工况下的应变-载荷关系模型，并提出一种基于光纤光栅传感器的作动器连杆应变-载荷校准方法。同时，针对作动器连杆结构典型承载形式与载荷辨识工况，给出光纤光栅传感器优化布局方法。研究结果表明，本文中建立的基于光纤光栅传感器的应变-载荷反演方法有效，能够满足民用飞机典型作动器连杆结构应变监测及载荷反演需求。

摘要:针对基于导波的复合材料结构损伤监测手段在实际工程应用中遇到的问题，结合目前已开展的利用机器学习模型辅助结构损伤识别的经验，提出了一种基于最小边际系数的复合材料结构损伤识别方法。通过采用多个机器学习模型对监测数据进行预测，利用不同机器学习模型之间的差异性和在不同数据分布上的预测置信度，提高整体结构损伤识别的泛化能力。通过试验验证，该方法能明显提高基于导波的复合材料结构损伤识别精度。

摘要:针对不同热加工工艺下GH738锻件金相组织的无损评价问题，对经过固溶、稳定化、时效和钎焊处理的合金分别进行金相、超声检测，讨论热加工工艺变化对金相组织、超声检测特征值的影响，分析金相组织参数与超声参数之间的相关性。结果表明：晶粒直径变化对声速影响微弱，在热加工过程中，固溶处理后声速下降，稳定化与时效处理后声速不断上升，钎焊处理后声速开始下降且达到最小值。衰减系数、非线性系数与晶粒直径的变化规律趋于一致，随着热加工过程的进行，呈现出固溶阶段快速上升、稳定化后缓慢上升并趋于平缓的趋势，超声衰减与非线性系数可用于表征GH738合金的晶粒直径及织构不连续性。

摘要:针对GH3536合金选择性激光熔化（Selective laser melting，SLM）工艺中，孔隙和裂纹等微小缺陷与完好区域的声阻抗差异小，超声检测缺陷回波不明显问题，提出基于变分模态分解结合小波分析的信号处理方法。首先对回波信号进行变分模态分解，分析不同分量与原始信号的相关性进行降噪重构，然后选择db7小波函数对信号进行3层分解，以极大极小规则进行硬阈值平滑处理，提取信号突变点来判别缺陷回波。仿真和实际测试结果表明：该方法比单一的经验模态分解及小波重构效果明显，能够检出加工层厚为0.15 mm的人工缺陷，为高温合金SLM成型工件超声检测回波信号微小缺陷识别提供了新方法。

摘要:研究基于超声信号的机器学习方法在钛钢爆炸复合棒材拉剪性能分类中应用。提出基于超声信号特征值的概率神经网络（Probabilistic neural network, PNN）评估分类方法，首先获取120组工件样本的水浸超声检测全序列A扫信号，对该信号进行时域分析和改进的协方差功率谱密度估计，得到钛钢上结合层深度、上复合层的反射频率、频谱能量、下复合层的反射频率、频谱能量以及下表面二次反射波衰减等6种特征值作为PNN输入；然后进行拉伸试验得到拉剪强度值作为PNN输出；最后以96个样本特征信号和拉剪强度值建立分类训练模型，其余24个样本超声特征信号作为测试集，对这些样本的拉剪强度值进行分类预测。实验结果表明，连续24次预测准确率为94.35%。本文研究为实现钛钢爆炸复合棒材拉剪性能快速、全覆盖检验找到新思路。

摘要:无线传感器网络（Wireless sensor network，WSN）中的核心技术之一就是节点定位。不同的定位方法对定位结果有不同的影响。针对最小二乘法在求解未知节点位置过程中定位精度的不足，提出一种WSN节点定位算法——基于改进的布谷鸟搜索算法(Cuckoo search ,CS)的定位算法。首先根据优化目标建立数学模型，然后设计了布谷鸟搜索算法中的适应值函数，并修改步长和拒绝概率参数，快速确定未知节点坐标位置。数字仿真实验表明：与基于距离向量跳数的定位方法（Distance vector hop,DV-HOP)，基于自适应的布谷鸟搜索和距离向量跳数的定位算法（Self-adaption cuckoo search and distance vector hop,SACSDV-HOP)进行比较，本文算法可以有效提高节点定位精度，降低定位误差，具有较高的实用性。

摘要:在毫米波大规模MIMO系统中采用全数字编码需要大量的射频链路，从而导致能量损耗过高。针对这一问题提出一种基于离散布谷鸟搜索算法(Discrete cuckoo search, DCS)的波束选择方案，减少所需射频链路数而不会造成明显的性能损失。首先分析毫米波大规模MIMO系统的波束选择模型，引用DCS算法来求解模型；然后针对布谷鸟算法Levy飞行离散化结果中出现的非正常编码，采用启发式贪婪算法进行修复；将遗传算法中的复制引入DCS算法中，复制全局最优的鸟巢来替换其中被发现的鸟巢，加快算法收敛速度。仿真结果表明，所提基于改进DCS算法的波束选择方案相比几种已有的方案可以获得更优的和速率性能。

摘要:针对私有协议的Airmax设备，提出了一种新的射频指纹提取方法。首先，介绍了软硬件实验环境的搭建并简要介绍了Airmax技术，然后介绍了帧前导信号的提取方法，分为粗定位和精确定位，接着从理论分析和实验验证阐述了Airmax射频指纹的提取方法。提取的特征维数为14，其中频率偏移相关的特征有2个，幅度相关的特征有12个。最后，基于这14维特征使用K-means算法及决策树模型对设备特征数据集进行了训练和分类，计算了分类准确率，两个模型的准确率都达到了100%，对于4个设备的分类问题，K-means算法的准确率为92.4%，决策树模型的准确率为100%。

摘要:背景感知相关滤波(Background-aware correlation filters, BACF)算法有效地解决了相关滤波类跟踪算法中的边界效应问题，提升了训练样本集的质量和数量，能够精确估计目标的位置变化，从而提高了跟踪器的性能。然而为了检测尺度变化，BACF算法通过多次重复计算不同尺度的目标区域，严重影响了跟踪速度。本文在BACF算法的基础上，采用平移加尺度滤波的思想，设计独立的一维尺度滤波器，与BACF算法无缝结合。只需预测一次目标的位置变化，再利用尺度滤波器预测目标尺度变化。因为两个滤波器单独训练、局部优化，尺度滤波器计算量远小于BACF算法，所以本文算法在保证精准预测目标尺度变化的同时极大提升目标的跟踪速度。实验结果表明：与BACF算法相比，本文算法在不损失跟踪精度的基础上提高约75%的跟踪速度。

摘要:针对实际电磁环境中，信号稀疏度不易准确预知的难题，提出了基于正则化弱相关的分布式调制宽带转换器（Distributed modulated wideband converter, DMWC）重构算法，该算法不依赖稀疏度作为收敛条件。首先将满足弱相关性的原子加入索引集，然后正则化索引集，将新选出的原子加入支撑集。当残差能量达到阈值条件时，停止迭代。最后设置支撑集越界条件，删除支撑集中相关性较小的无效原子，得到最终的支撑集。仿真结果表明，本文算法能大大提高DMWC对信号传输衰减的容忍度。此外，在同等条件下，本文算法的恢复性能优于正交匹配追踪（Orthogonal matching pursuit,OMP）算法。

摘要:现有的二维经验模式分解(Bidimensional empirical mode decomposition, BEMD)算法在极值点查找、内蕴模式筛选和迭代过程中效率低、自适应性有待进一步提高，因此本文提出了一种基于多尺度极值的二维信号经验模式分解方法。首先给出二维多尺度极值二叉树结构的概念和建立方法，进而引出一个新的分解层数和滤波窗口大小的自适应确定原则，由此形成了改进的快速自适应二维经验模式分解方法。对自然图像和合成纹理图像分解的实验结果表明：与现有的快速自适应二维经验模式分解方法相比较，新方法的自适应性和效率都有明显提升。

摘要:三维激光扫描是一种快速获取高精度点云的新技术，但由于受物体本身的构造、粗糙程度、纹理以及测量环境等因素的影响，获取的点云数据大多存在孤立的噪声点。针对文物点云数据模型中复杂噪声难以去除的问题，提出一种几何特征保持的点云去噪算法。首先通过栅格划分删除点云中的大尺度噪声；然后定义点云中数据点的曲率因子和密度因子，并通过对其加权构造模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering, FCM）的目标函数；最后采用该特征加权FCM算法删除小尺度噪声，从而实现点云的去噪处理。实验结果表明，该几何特征保持的去噪算法对文物点云数据具有良好的去噪效果，是一种有效的点云去噪算法。