【雜志簡介】

　　《沈陽理工大學學報》堅持為社會主義服務的方向，堅持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅持實事求是、理論與實際相結合的嚴謹學風，傳播先進的科學文化知識，弘揚民族優秀科學文化，促進國際科學文化交流，探索防災科技教育、教學及管理諸方面的規律，活躍教學與科研的學術風氣，為教學與科研服務。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄　該刊被以下數據庫收錄：

　　CA 化學文摘(美)(2009)

　　期刊榮譽：

　　Caj-cd規范獲獎期刊

　　【欄目設置】

　　主要欄目：信息科學與工程、材料工程、材料科學與工程、化學和環境學與工程、汽車交通、數理科學。

　　雜志優秀目錄參考：

　　三容水箱液位的預測函數控制算法研究 紀振平，張揚，張曉杰，JI Zhenping，ZHANG Yang，ZHANG Xiaojie

　　嵌入式SNMP網管代理系統的研究 譚小波，李冬，TAN Xiaobo，LI Dong

　　一種小波變換的數字信號調制方式識別方法研究 范真真，朱立忠，張笑宇，李瑩，FAN Zhenzhen，ZHU Lizhong，ZHANG Xiaoyu，LI Ying

　　RFID技術在藝術品監控管理系統中的應用 代巍，馬秀麗，DAI Wei，MA Xiuli

　　禁忌搜索的單機總加權拖期最小化問題 郭宇，曲鐵平，GUO Yu，QU Tieping

　　一種STTC空時編碼識別方法研究 隋濤，李歡歡，錢博，馮永新，SUI Tao，LI Huanhuan，QIAN Bo，FENG Yongxin

　　采用Haar離散小波變換的彩色圖像水印算法研究 馬金發，MA Jinfa

　　ElGamal數字簽名方案的安全性分析及改進 曹燁，CAO Ye

　　超細負離子粉在有機單體中分散性能的研究 鄧愛民，周建，穆銳，DENG Aimin，ZHOU Jian，MU Rui

　　電磁攪拌法制備SiCp/Al復合材料 耿德軍，王承志，劉鳳國，GENG Dejun，WANG Chengzhi，LIU Fengguo

　　化學沉淀-局部規整法制備棒狀ZnFe2O4 宋慶美，孟錦宏，楊久平，曹曉暉，王晨，SONG Qingmei，MENG Jinhong，YANG Jiuping，CAO Xiaohui，WANG Chen

　　褪色光度法測定硫酸慶大霉素 高俊杰，趙瑞華，姜金波，GAO Junjie，ZHAO Ruihua，JIANG Jinbo

　　乳狀液膜法處理含銅廢水的實驗研究 姜承志，李飛飛，佟星，JIANG Chengzhi，LI Feifei，TONG Xing

　　納米SiO2改性丙烯酸酯復合乳液的制備 楊蓓，穆銳，鄧愛民，YANG Bei，MU Rui，DENG Aimin

　　風況對露天油池燃燒特性的數值模擬 崔岳峰，林興華，李德順，李宏濤，張敏革，CUI Yuefeng，LIN Xinghua，LI Deshun，LI Hongtao，ZHANG Minge

　　數學通報論文發表：數控車床可編程臺尾的結構與控制

　　摘要：文章針對數控車床的可編程臺尾結構進行專門研究，提出多種模型，并對控制模型進行逐一分析，研究了相關控制邏輯，分析了各種可編程臺尾結構的優點與不足。

　　關鍵詞：數學通報論文發表,數控車床,可編程臺尾,臺尾結構,控制模型,金屬加工設備

　　1 可編程臺尾的特點

　　數控車床是現代工業中應用非常廣泛的一類金屬加工設備，數控車床主要用于加工回轉件，比較常見的是加工盤類零件和軸類零件。盤類零件的加工一般僅采用卡盤卡緊方式就能滿足要求，而對于軸類零件特別是對于長軸類零件的加工，需要使用卡盤和臺尾結構，采取一卡一頂的裝卡方式，所以對于數控車床的加工而言，良好、可靠、高效的臺尾結構非常重要。可靠高效的臺尾結構，不僅能保證數控車

　　沈陽理工大學學報最新期刊目錄

基于改進YOLOv8s的水下目標檢測方法————作者：馮迎賓;符珊;

摘要：針對水下環境存在的色偏、細節模糊以及水下目標存在多尺度和遮擋等問題，提出了一種改進YOLOv8s的水下目標檢測算法SLG-YOLOv8s。首先，通過Shallow-UWnet網絡對水下圖像進行增強，提高圖像的對比度和清晰度；其次，提出了輕量化多尺度全局注意力(lightweight multi-scale global attention, LMGA)模塊，將此模塊與YOLOv8s主干部分的C2f...

基于時空差異網絡的抑郁檢測方法研究————作者：吳東升;徐鵬飛;林玉婷;

摘要：在面部表情識別領域，針對不同抑郁水平的面部表情差異小以及模型計算復雜度高導致過度擬合的問題，提出一種由對角注意力機制(DMA)和時空差異模塊(SDN)相結合的深度學習架構(DSN)進行抑郁檢測，并根據面部表情的變化進行抑郁癥等級評估。引入DMA使模型具備精確識別圖像之間變化的能力；使用SDN模塊捕獲平滑與突然的面部表情變化，探索多尺度時間信息。實驗結果表明，本文提出的DSN架構在保證模型性能的同時...

基于改進EfficientNet的抽油機井故障分級評價方法————作者：李翔宇;張帥;高憲文;袁春華;

摘要：針對抽油機井電參數的特征提取及故障分級評價的準確性問題，提出使用相對位置矩陣對抽油機井電參時序數據進行圖像編碼增強抽油機井電參數特征并生成抽油機井故障數據集的方法，改進EfficientNet模型對抽油機井故障進行更加精確的分級評價。該方法對抽油機井電參數進一步處理并凸顯其關鍵特征，利用圖像編碼和深度學習技術提高抽油機井故障分級方法的準確性和效率。通過對典型故障的分級實驗以及與多種模型性能的對比實...

面向受限工業環境的移動檢測機器人全局路徑規劃方法————作者：吳應;武越;張凱;孫曉界;陳思遠;

摘要：針對當前全局路徑規劃方法在受限工業環境中所規劃的全局路徑存在安全性不足、曲率不連續等問題，提出一種融合改進Dijkstra算法和二次規劃的移動檢測機器人全局路徑規劃方法。首先改進Dijkstra算法，在原始評價函數的基礎上增加障礙物代價項，使規劃路徑遠離障礙物，提出自適應評價函數，平衡路徑長度與路徑安全性，使用改進的Dijkstra算法生成從起始位置到目標位置且遠離障礙物的引導路徑；然后改進二次規...

基于改進YOLOv8和LPRNet的車牌識別算法————作者：宋建輝;夏彬;趙亞威;劉曉陽;

摘要：車牌定位檢測與識別是實現智能交通系統的關鍵技術之一。為解決傳統方法定位不準確、識別率低的問題，提出一種基于改進YOLOv8和輕量級識別網絡LPRNet的車牌識別算法。在YOLOv8網絡架構中增加卷積塊注意力模塊(convolutional block attention module, CBAM),通過特征融合提升目標檢測的準確率；在LPRNet中加入多頭自注意力(multi head self ...

機器人樓梯環境重心自調整策略研究————作者：李宗奇;李艷杰;卜春光;范曉亮;

摘要：針對移動機器人在樓梯環境中的運動穩定性問題，通過分析雙擺臂移動機器人的運動學特性，建立相應的運動學模型。在此基礎上，提出一種基于穩定錐模型和梯度搜索法相結合的重心自調整策略，能夠根據機器人當前的姿態和環境條件實時優化質心位置，從而增強其在不同構型和復雜地形中的穩定性。Matlab與ROS聯合仿真結果表明，在運動過程中重心調整策略能有效地調整質心位置，顯著提高了機器人在樓梯環境中的穩定性，降低了傾覆...

面向食指康復的sEMG控制SMA驅動的外骨骼機器人————作者：武凱;李敦超;張佳琦;

摘要：為提高食指康復運動的輔助效果，提出一種基于肌電信號控制的雙自由度外骨骼機器人。研究中引入表面肌電信號(surface electromyography, sEMG)控制方法，構建了雙自由度耦合且通過形狀記憶合金(shape memory alloys, SMA)絲驅動的機械結構，設計了手指位移放大機構。通過運動角度范圍實驗、壓力實驗及肌電信號強度分析實驗驗證外骨骼機器人的性能，結果顯示，外骨骼機器...

面向車聯網數據傳輸可靠性的共識機制研究————作者：王瓊惠;張文波;

摘要：車聯網環境中數據傳輸量呈指數增加，路況信息復雜多變，由此導致的數據傳輸可靠性問題愈發嚴重。確保車聯網內各個車輛節點傳輸數據的統一性是應對問題的關鍵，而共識機制研究則是實現該目標的重要途徑。針對上述問題，基于實用拜占庭容錯(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)共識算法提出一種基于信譽的R-PBFT共識機制：對車輛節點提出基于直接交互值和推薦交互值的全局...

基于ISGMD-CMAE的滾動軸承復合故障特征提取方法————作者：李穎;于家奇;吳仕虎;巴鵬;馬小英;

摘要：滾動軸承復合故障信號具有非線性和不確定性的特點，且信號中含有噪聲，直接提取故障特征存在困難，為此提出一種基于改進辛幾何模態分解(ISGMD)和復合多尺度注意熵(CMAE)的滾動軸承復合故障特征提取方法(ISGMD-CMAE)。針對辛幾何模態分解(SGMD)方法中分解信號分量過多，導致信號特征過于分散，無法進行有效提取的問題，采用聚類算法對信號分量進行處理，依據相關系數和峭度構成的綜合評價指標篩選分...

基于改進YOLOv8的鐵路異物檢測算法————作者：趙子藝;張德育;徐雙成;

摘要：由于監控場景覆蓋面積大、侵限異物相對尺寸小、背景干擾較多等，現有鐵路侵限監控系統檢測精度較低，且達不到實時檢測要求，為此提出一種基于改進YOLOv8的鐵路異物檢測算法。首先，引用FasterNet中部分卷積的設計思想，在頸部網絡采用FasterC2f模塊替代原C2f模塊，以降低模型參數量和運算量，同時提升模型的特征融合能力；其次，對快速空間金字塔池化(SPPF)模塊進行改進，引入大型可分離核注意力...

高壓制備n型碲化鉍基多孔材料及其熱電性能優化————作者：單蕾佳;李苗;丁戰輝;周悅;佘雅琪;王宇軒;李永峰;姚斌;

摘要：碲化鉍（Bi₂Te₃）基復合材料是目前熱電性能最好的近室溫熱電材料，然而n型Bi₂（Se, Te）₃塊材的熱電優值（zT值）滯后于p型（Bi, Sb）₂Te₃材料，進一步提升n型Bi₂Te₃基復合材料的zT值對熱電器件的發展...

具有包覆結構的Ni-NiO粉體制備及其形貌調控————作者：陳永志;李佐紅;羅佳;高凱;張曉紅;余勇;王利華;周宏志;

摘要：采用水熱法在Ni顆粒表面制備了Ni（OH）₂包覆層，并在惰性氣氛（Ar）下退火獲得了具有包覆結構的Ni-NiO粉體復合材料。研究了尿素濃度、反應溫度和反應時間對包覆結構粉體復合材料物相組成與微觀形貌的影響。結果表明：隨著尿素濃度的升高，Ni顆粒表面形成的Ni（OH）₂包覆層由初始的片狀和顆粒狀的混合結構逐漸轉變為單一的片狀結構，最終僅表現為顆粒狀結構；隨...

基于ANFTSM方法的分布式電驅動汽車操縱穩定性控制————作者：郭莉蕊;魏佳帥;陳克;王楷焱;

摘要：為提高分布式電驅動汽車的操縱穩定性，依據車輛動力學特點，設計基于直接橫擺力矩控制的分層控制系統。提出一種自適應非奇異快速終端滑模(adaptive nonsingular fast terminal sliding mode, ANFTSM)控制器作為上層控制器，計算車輛所需的附加橫擺力矩；采用二次規劃優化算法設計最優力矩分配控制器作為下層控制器，將附加橫擺力矩以最優的方式分配給4個車輪的輪轂電機...

圓端形鋼管混凝土柱局壓力學性能研究————作者：劉華東;湯永強;

摘要：采用有限元軟件ABAQUS對圓端形鋼管混凝土柱局壓力學性能及受力機理進行數值模擬,對試件受力全過程、接觸力及參數進行分析。結果表明:同一截面鋼管圓弧段相比平直段約束作用更強,接觸力更大,且自端部向下,截面各點處的接觸力逐漸減小;當局壓面積比由1.44分別增大至4、9、16時,圓端形鋼管混凝土柱局壓承載力分別降低33.6%、54.7%、66.1%;鋼管屈服強度由235 MPa增加至345、390、4...

基于改進EAF-YOLO的輕量化遙感圖像檢測————作者：侯林靜;李芳;

摘要：針對遙感圖像目標檢測模型難以在無人機、衛星以及移動設備等低算力場景下部署的問題，提出一種輕量化遙感圖像檢測方法EAF-YOLO。模型以YOLOv7框架為基礎，采用EfficientNet特征提取網絡作為輕量級骨干網絡，降低模型參數；在框架頭部設計串行結構的空間金字塔池化層，提升內部尺度交換能力，增強對特征信息的聚合能力；采用WIoU損失函數作為回歸損失，自適應地調整難易樣本的權重，提高模型的檢測性...

基于HAF-PLL的PMSM無位置傳感器控制研究————作者：于林鑫;費連越;盛肖煒;

摘要：如何快速地對永磁同步電機(permanent magnetic synchronous machine, PMSM)轉子位置實現精確估計是實現PMSM無傳感器控制的關鍵。然而，PMSM驅動系統的反電勢諧波問題及其參數時變的特點影響基于鎖相環(phase locked loop, PLL)轉子位置估計方法的速度和精度。由于PMSM定子反電勢中包含大量諧波，已有基于鎖相環的濾波方法無法根據轉速變化自適...

基于多傳感器融合的無人車定位方法————作者：陳旭升;代勇;溫承超;秦冠一;周智晨;吳佳欣;

摘要：無人車單一傳感器同步定位與地圖構建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法魯棒性較差，現有多傳感器融合方案則較少考慮車輛運動約束，導致橫向定位漂移。為此，提出一種基于ORB-SLAM的視覺-慣性-車輪緊耦合優化方法，將三者約束統一納入后端的捆集優化(bundle adjustment, BA)。首先給出視覺里程計、慣性測量單元(inertial...

基于混合編碼遺傳算法的檢驗質量釋放模糊PID控制策略————作者：石海琳;紀玉杰;魯伯林;

摘要：檢驗質量作為空間引力波探測的重要檢測基準，要求其被釋放機構釋放后的殘余動量極低，但實際由于釋放機構釋放不對稱及受外界擾動力的影響，檢驗質量會產生一定的加速度與位置偏移，導致其不易控制。針對上述問題，提出基于混合編碼遺傳算法的模糊PID控制策略，通過混合編碼方式的遺傳算法優化模糊PID的量化因子與比例因子，實現檢驗質量的最優釋放控制。聯合仿真結果顯示：在3.5×10^-3 N的脈...

基于支持集特征增強的Meta Faster R-CNN小樣本目標檢測————作者：馬俊光;文峰;殷向陽;

摘要：小樣本目標檢測的元學習方法能快速適應少量訓練樣本，較好解決現有常規檢測模型泛化能力不強、適應新任務速度緩慢、魯棒性差的問題，具有較高的實際應用價值，但該方法對支持集特征利用能力不足、檢測精度不高。為此，基于支持集特征增強，針對元學習SOTA算法Meta Faster R-CNN進行改進，從支持集背景抑制與目標特征增強兩個角度出發，削弱與待查詢目標無關的背景信息并加強支持集內部特征之間的聯系，構建一...

基于YOLOv8n的夜間車輛檢測————作者：馮迎賓;劉艾妮;

摘要：針對夜間環境光照度低、光照分布不均勻導致車輛檢測細節模糊以及車輛漏檢和錯檢等問題，提出一種改進YOLOv8n的夜間目標檢測算法。首先，引入圖像增強算法Zero-DCE提高圖像質量，減小光照度低、光照分布不均勻的影響，同時使用LSKNet作為主干網絡，調整動態感受野，改善模型特征提取能力，提高檢測精度；其次，采用空間和通道卷積(SSConv)模塊融合C2f模塊，減少特征之間的空間和通道冗余；最后，提...

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