2024年, 第38卷, 第2期　刊出日期：2024-04-30

  

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机电与信息工程
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  基于Transformer大规模MIMO的CSI反馈网络

  王昱凯, 张志晨, 王荣, 李军, 何波

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 1-7. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.001

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  针对频分双工大规模多输入多输出系统中信道状态信息反馈方法反馈精度低的问题,提出了一种名为CDTransformer的基于Transformer和卷积分解(convolutional decomposition,CD)的CSI反馈网络。CDTransformer将卷积分解融入改进的Transformer结构网络中,在不增加计算复杂度的情况下提升网络性能,并通过对网络的全连接层进行二值化实现轻量级部署。针对用户端功率有限的情况,提出了一种MixedTransformer网络模型。其中编码器采用计算成本较低、结构简单的单层卷积神经网络,而解码器则采用与CDTransformer模型相同的结构。CDTransformer模型融合了Transformer结构和卷积分解,提高了CSI反馈精度并实现轻量级部署。此外,引入了MixedTransformer模型,结合了CDTransformer和卷积神经网络的优点,以在功率有限情况下提供更好的性能。结果显示,相比于 CsiTransformer网络模型,CDTransformer网络模型在归一化均方误差和余弦相似度方面分别提高了37.7%和0.2%。
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  装载机液压测试系统设计与应用

  刘健, 孙会来, 王佐勋

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 8-15. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.002

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  为了监控装载机液压系统状态,对液压系统进行性能诊断分析和优化设计,搭建了基于MATLAB/Simulink和LabVIEW的多通道数据采集系统对装载机的液压系统进行数据采集测试。系统的数据采集程序在MATLAB/Simulink上进行搭建,搭建完成后导出到PowerECU-57AL控制器中实现多路信号的同步采集,通过CAN分析仪将采集到的数据传入测试系统,使用LabVIEW对测试系统的监控界面进行设计,通过CAN通讯协议接收控制器采集数据并对数据进行分析和处理。实车测试结果表明,该系统可以同步采集多路模拟信号和CAN总线信号,并可以将采集到的数据实时显示在监控界面中,能有效的反映装载机液压系统工作时各个参数的变化特征,能够满足装载机液压系统的数据采集测试要求。
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  远场环境下基于方向角的测向交叉定位技术研究

  徐朋豪, 丁洪兵, 李成, 刘小梅

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 16-23. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.003

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  针对远场条件下小孔径阵列被动定位在强干扰下精度差的问题,提出基于方向角的测向交叉定位算法。分析侧向交叉定位方法的工作机理,构建改进的目标定位几何模型和数值模型;利用构建的模型建立目标估计预测方程,并对非线性预测方程进行线性化处理,将预测方程在参考点处按泰勒级数展开,获得修正方程;通过迭代过程的优化控制获得目标的无偏渐近估计,实现目标精确定位;对所提算法的主要误差来源进行分析,研究不同误差项对目标定位精度的影响。仿真实验表明,提出的算法能有效的对目标进行定位,在方向角误差和背景噪声较大时定位精度明显高于传统定位算法,具有更优的定位性能。
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  一种基于改进最小绝对Lp惩罚解与门控循环单元的软测量算法

  张旭瑞, 孙凯

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 24-33. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.004

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  :针对现代流程工业过程变量存在的多变量、非线性、时滞及测量异常值等问题,提出一种基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的鲁棒软测量算法。首先,利用历史数据训练一个初始GRU模型。其次,提出一种改进的最小绝对Lp惩罚解(improved least absolute Lp penalized solution,ILAPPS)的算法,将中值绝对偏差融入截断平均绝对误差损失,使其对异常值有更强的抵抗力，并将基于随机森林的置换重要性排序设计自适应算子嵌入Lp正则化项,提高输入变量选择的准确度。再次,将ILAPPS算法嵌入GRU输入层和循环层,以实现GRU的稀疏化。最后,将所提出的算法应用于人工数据集和实际工业铜矿浮选过程,并与其它先进算法进行性能比较,实验结果表明所提算法具有较高的预测精度和鲁棒性。
化工与材料科学
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  EH40钢在模拟海水溶液中的腐蚀行为研究

  马晨, 王雪妹, 赵伟, 饶伟锋

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 34-38. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.005

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  通过浸泡法、电化学法研究了EH40钢在海水模拟溶液中的耐蚀性。浸泡实验结果表明:在1 400 h内随着腐蚀时间的推移,试样表面的腐蚀孔洞数量不断增加,在360 h时腐蚀孔洞数量最多,在840 h后表面逐渐有腐蚀产物形成,致使腐蚀孔洞数量增长不明显。电化学测试结果表明:随浸泡时间增加耐蚀性先减弱后增强,360 h时耐蚀性最差。对 EH40 钢在模拟海水溶液中的腐蚀行为进行研究具有重要的工程实践意义和理论研究价值，有助于推动海洋工程材料的发展和应用。
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  铜掺杂硫化锡负载氧化石墨烯气凝胶光催重整纤维素酶解液产乳酸的研究

  孙平立, 杜立君, 徐宝刚, 孟凡瑶, 杨少聪, 王振

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 39-47. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.006

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  本研究采用水热-冷冻干燥-煅烧的方法成功制备了铜掺杂硫化锡负载氧化石墨烯气凝胶(CuxSnSO@GO),并采用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和紫外-可见光反射分析(UV-vis DRS)对材料进行表征,研究了不同Cu掺杂量和不同反应时间对光催重整纤维素酶解液产乳酸的影响。结果表明,铜成功的掺入到SnS2结构中,产生表面硫缺陷,改变了SnS2的带隙,提高了SnS2的光催属性。此外,煅烧工艺制备的CuxSnSO@GO改善了光生电子和空穴的分离效率,显著提高了光催化效率。CuxSnSO@GO在可见光照射下能够高效的光催重整纤维素酶解液产乳酸,当Cu掺杂量x=0.06反应时间为4 h时,CuxSnSO@GO具有38.8%的最佳产率。CuxSnSO@GO形成的表面硫空位、高吸收性、可调节的能带结构以及煅烧后形成的CuxSnS2-SnO2异质结都有利于乳酸的选择性转化,这为研究生物质光催化重整的机理提供了一种新的途径。
食品与生物工程
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  枯草芽孢杆菌生产乙偶姻工艺优化及在斑马鱼引诱中的应用

  高银浩, 王铂昊轩, 张恩豪, 陈奕杰, 颜廷瑞, 毛林静, 张娜, 楚杰, 孟武

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 48-56. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.007

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  以枯草芽孢杆菌168为代谢研究菌株,优化发酵工艺,包括培养基配方和发酵条件,最终得到在葡萄糖80.0 g/L,酵母提取物10.0 g/L,玉米浆干粉10.0 g/L,尿素5.0 g/L,K₂HPO₄ 10.0 g/L,MgSO₄ 1.0 g/L,MnSO₄ 0.08 g/L,发酵温度37 ℃,初始pH 6.5,接种密度3%,液体体积40%的发酵条件下,得到质量浓度最高为32.58 g/L的乙偶姻。将乙偶姻添加到斑马鱼饲料中,研究其对斑马鱼的引诱作用。结果表明,在斑马鱼饲料中添加质量分数0.6%的乙偶姻,可以使饲料的吸引指数从2.11±0.09提高到3.13±0.08,吸引指数提高了48.34%,并且添加适当浓度的乙偶姻可以提高斑马鱼肝脏的抗氧化能力和肠道消化道的活性。综上所述,采用枯草芽孢杆菌168发酵工艺生产乙偶姻安全可靠、回收率高,作为斑马鱼诱食剂的效果显著,应用价值高。 
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  酿酒酵母转录因子Ask10p的研究进展

  王赟, 袁嫒, 李晨豪, 徐丽丽

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 57-61. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.008

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  酿酒酵母的转录因子Ask10p又称Rgc2p,作为RNA聚合酶II全酶的一个组分参与调节氧化应激反应,还可以作为水甘油通道蛋白Fps1p的正调节因子调节胞内渗透压平衡,近年来随着研究的不断深入,Ask10p已被证实在氧化应激、渗透压胁迫、热激胁迫和木糖代谢等方面发挥重要的调节作用,本文将概述Ask10p在酿酒酵母中的生物学功能及研究进展,并对其未来研究提出展望,以期为今后的研究提供理论参考。
数理与统计科学
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  基于ANFIS-LSSVM的计算颜色恒常性算法研究

  王兴光, 罗运辉, 王庆, 陈业红

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 62-72. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.009

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  计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的简单有效的方法。该方法分为训练和预测两个阶段:在训练阶段,首先提取图像特征分别训练ANFIS、LSSVM两种初始光源估计模型,接着利用核函数变换将两种模型融合,然后利用预留训练样本进一步训练得到多元线性回归光源估计模型；在预测阶段,提取测试图像特征后,直接由训练所得模型预测得到该测试图像最终的场景光源颜色值。实验结果表明,与深度学习方法相比,本文所提方法计算复杂度较低,即使在小训练样本中也能有很好的光源估计性能。
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  基于加权复合分位数回归的变系数部分线性模型的稳健经验似然估计

  叶芸莉, 赵培信

  齐鲁工业大学学报. 2024, 38(2): 73-80. https://doi.org/10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2024.02.010

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  研究了变系数部分线性模型的稳健经验似然推断问题。利用加权复合分位数回归以及经验似然方法,并结合基于矩阵QR分解的正交投影技术,对模型的参数分量提出了一种基于加权复合分数回归的经验似然估计方法。理论证明了提出的经验对数似然比函数渐近服从卡方分布,得到参数分量的置信区间。该估计方法中引入了基于矩阵QR分解的正交投影技术,保证对模型的参数分量进行估计时不会受到非参数分量估计精度的影响,因此具有较好的稳健性和有效性。