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作者：屈皓广西大学

学位级别：硕士

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二维范德华磁性材料的性质与调控理论研究

二维范德华磁性材料的性质与调控理论研究

作者：王秋皓曲阜师范大学

学位级别：硕士

自单层CrI3和Cr2Ge2Te6被成功制备,二维磁性范德华材料成为了新兴的研究热点。与块体磁性材料相比,二维磁性范德华材料具有很多新奇的性质,而且更具有可调性。研究发现二位范德华材料的宏观磁性与层数、堆叠方式等密切相关,其磁相互作... 详细信息

自单层CrI3和Cr2Ge2Te6被成功制备,二维磁性范德华材料成为了新兴的研究热点。与块体磁性材料相比,二维磁性范德华材料具有很多新奇的性质,而且更具有可调性。研究发现二位范德华材料的宏观磁性与层数、堆叠方式等密切相关,其磁相互作用也易受到掺杂、双轴应变和外加电场等外部因素的影响。尽管二维范德华材料具有优异的物理特性,但是其合成、性质调控以及其磁相互作用机制研究仍然处于探索的初级阶段。所以深入理解二维范德华磁性材料的基本磁性质和探索调制材料磁性有效方法,对于实现其在高密度磁存储、自旋电子学和量子计算等领域的应用至关重要。在本文中,我们利用第一性原理计算的方法对于现有二维范德华磁性材料进行了调控,主要做了以下研究:(1)我们系统地研究了由单层CrI3和单层CrSe2组成异质结构在不同堆叠构型下的堆叠能和层间磁相互作用。我们发现,堆叠顺序在层间磁耦合中起着至关重要的作用。在所有可能的堆叠结构中,AA堆叠是最稳定的异质结构。当晶格常数为7.3?时,AA堆叠层间磁性耦合表现为反铁磁态,随着堆叠顺序的变化,层间耦合会出现由反铁磁态向铁磁态的转变。此外,研究还发现在不同的晶格常数下,表现出不同的层间相互作用,4.3%的双轴压缩应变(晶格常数为7?)会导致所有堆叠顺序下的层间相互作用均为铁磁态,表明双轴应变对于层间磁性相互作用有着很大的影响。这些结果揭示了CrI3/CrSe2异质结构具有可控的层间耦合并产生复杂的自旋纹理,为自旋电子器件的制备提供了更多选择。(2)我们研究了电荷掺杂以及双轴应变对单层Fe3GaTe2居里温度的影响。研究结果表明,电子掺杂和轻微的双轴压缩会导致体系居里温度的升高,空穴掺杂、双轴拉伸均会使居里温度降低,电荷掺杂对居里温度的影响更为明显。除此之外,我们还对掺杂后的体系进行差分电荷和Bader电荷分析,发现电荷掺杂影响最大的是最外层Te原子,所以我们通过替代Te原子来等效地模拟掺杂后的体系。我们分别提出了两种高居里温度材料:单层Fe3GaI2和单层Fe3GaBr2,经过计算模拟Fe3GaI2和Fe3GaBr2的居里温度分别为867K和844K。同时我们还提出了一种具有新奇磁构型的材料:Fe3GaSb2。在仅考虑J1和J2的情况下,材料的磁构型会展现出一种部分无序的状态。在J3的影响下,原本部分无序的磁构型变得有序,但由于J3的作用较弱,微小的热波动可能会使有序的态重新变为无序。我们对所提出的三种材料的动力学和热力学稳定性做了研究,三种材料均具有良好的稳定性。本文为二维范德华磁性材料层间磁性耦合和居里温度的调控提供了理论基础,同时为其他材料的调控提供了思路。

关键词：二维材料范德华力第一性原理计算磁性调控居里温度

基于阵列涡流的高碳钢管体缺陷检测与识别技术研究

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基于阵列涡流的高碳钢管体缺陷检测与识别技术研究

作者：易新皓电子科技大学

学位级别：硕士

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多特征内凹六角蜂窝结构力学性能仿真研究

多特征内凹六角蜂窝结构力学性能仿真研究

作者：孙子皓吉林大学

学位级别：硕士

本研究背景集中在工业技术领域对轻量化防护装置的需求上,尤其关注蜂窝结构的优化设计。目前,虽然有些蜂窝结构在特定载荷条件下能展现优良的力学性能,但其在其他载荷条件下的性能表现一般,导致性能的不均衡。因此,本研究的目标是设计... 详细信息

本研究背景集中在工业技术领域对轻量化防护装置的需求上,尤其关注蜂窝结构的优化设计。目前,虽然有些蜂窝结构在特定载荷条件下能展现优良的力学性能,但其在其他载荷条件下的性能表现一般,导致性能的不均衡。因此,本研究的目标是设计一种新型结构,该结构能够在多种载荷情况下均展现出色的力学性能。本研究通过融合不同的结构特征,即弯曲、分级和加固来增强蜂窝结构的力学性能。为了实现这一目标,首先根据现有的文献资料,对各种特征之间的参数进行了详细的调整,进而设计并构建了包含三种弯曲加固结构、四种弯曲分级结构、十二种加固分级结构以及一种综合弯曲分级加固结构的多特征结构模型,共计二十种有限元模型。通过将仿真结果与文献中现有的实验结果和有限元分析结果进行对比,确保了本研究有限元仿真结果的准确性和可靠性。进一步地,将这些设计的结构通过不同的排列方式组成两个主要类别:立方体结构和夹层梁结构,并在不同速度条件下进行了面内压缩和三点弯曲的仿真模拟,通过分析不同结构的变形模式、泊松比的变化以及应力-应变曲线和力-位移曲线的关系,并引入峰值压缩载荷(PCF)、平均压缩载荷(MCF)、能量吸收(EA)和比能量吸收(SEA)四个力学性能指标,以全面评估它们在抗冲击和抗弯性能方面的表现。为满足人体护具应用的需求,本研究通过复杂比例评估方法对所有结构进行了性能排序。研究发现,虽然这些特征各自对其整体结构性能都有积极影响,但它们的结合对力学性能的提升并非简单的线性关系。具体来说,弯曲和分级的结合在SEA方面表现优异,而弯曲加固结构在MCF性能上展现出更佳效果。此外,相比于动态条件,在准静态条件下,各个特征对整体结构性能的影响通常更为显著。根据复杂比例评估的方式得出弯曲分级加固结构在综合评价指标上表现最优,显示出极佳的综合力学性能。总结而言,本研究通过整合不同的结构特征,成功设计出了一种具有优异力学性能的多特征蜂窝结构。这些结构的优化和评估不仅为高性能蜂窝结构的设计提供了新的方向,也为相关领域的研究者提供了宝贵的数据和见解。

关键词：多特征结构抗冲击性能抗弯性能复杂比例评估

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我国商事登记法律制度研究

我国商事登记法律制度研究

作者：董国皓青海师范大学

学位级别：硕士

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面向图像重构的语义通信系统设计与实现

面向图像重构的语义通信系统设计与实现

作者：王煦皓电子科技大学

学位级别：硕士

基于深度学习的常见海捕鱼类智能分选设备关键技术研究

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基于深度学习的常见海捕鱼类智能分选设备关键技术研究

作者：孙子皓大连海洋大学

学位级别：硕士

中国是全球最大的渔业生产国,但其海鱼前处理技术相比与发达国家还有所不足。在海鱼分选这一基础步骤上,目前仍依赖于人工作业。针对我国海鱼分选设备较为短缺的问题,本文通过开发基于深度学习的海鱼分类模型和新型鱼类分选装置,推动海... 详细信息

中国是全球最大的渔业生产国,但其海鱼前处理技术相比与发达国家还有所不足。在海鱼分选这一基础步骤上,目前仍依赖于人工作业。针对我国海鱼分选设备较为短缺的问题,本文通过开发基于深度学习的海鱼分类模型和新型鱼类分选装置,推动海鱼分选的发展。主要研究内容如下:(1)为提高鱼类分选识别精度,提出了一种基于改进的ResNet50模型的海鱼分类方法,该方法采用双重多尺度注意力机制和三元损失函数,增加了Dropout及Dense层,以提高识别效率。通过建立的30种海鱼图像数据集进行实验,与其他模型相比,改进后的ResNet50模型在海鱼图像识别上展现出了优异的综合性能,识别准确率达到了98.67%,平均检测时间为0.2623秒。(2)针对海鱼识别过程中速度慢、计算量大且难以用于移动端的问题,提出了一种改进的EfficientNet V2模型,通过引入Hard-Swish激活函数,并在残差单元中加入通道注意力模块来解决特征信息冗余问题,提高网络性能。通过与其他轻量化模型对比,验证所提方法在保持计算复杂度基本不变的同时,具有更佳的分类性能。(3)对海鱼分选系统进行整体设计,使用SolidWorks软件完成三维建模,并对机械臂夹持器、手腕等关键部件进行选型计算。(4)开展机械臂运动轨迹分析与模拟仿真研究。通过预设的机械臂模型参数,构建连杆关系,运用改进的D-H方法来建立正逆解模型,在MATLAB中进行仿真建模。并对笛卡尔空间轨迹规划和关节空间轨迹规划两种轨迹规划方法进行了探讨,在MATLAB中进行运动轨迹的仿真分析。最后开展了基于ROS(Robot Operating System)的鱼类分选模拟实验,验证分选系统的可行性。

关键词：深度学习鱼类分选注意力模块六轴机械臂运动学仿真

液力变矩器流场尺度重构解析及导轮参数对性能的影响分析

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液力变矩器流场尺度重构解析及导轮参数对性能的影响分析

作者：丛皓吉林大学

学位级别：硕士

液力变矩器是汽车自动变速器中的关键核心部件,随着自动变速汽车朝向智能化、轻量化和绿色化的方向发展,液力变矩器在降低重量和提高功率密度方面的设计要求越来越高,导致腔型结构设计越来越扁平化,循环圆轴向尺寸的减小使得叶片几何形... 详细信息

液力变矩器是汽车自动变速器中的关键核心部件,随着自动变速汽车朝向智能化、轻量化和绿色化的方向发展,液力变矩器在降低重量和提高功率密度方面的设计要求越来越高,导致腔型结构设计越来越扁平化,循环圆轴向尺寸的减小使得叶片几何形状更加扭曲,致使流场结构更加复杂,在极端工况下更易诱发空化现象,加剧能量损耗。液力变矩器内部流动特性决定其外部工作性能,在优化流场结构进而调控外特性参数的过程中,叶片设计是最为关键的设计环节。对于车用冲焊型液力变矩器设计,由于导轮是铸造的,优化导轮叶片参数是一种经济有效的技术方案。但是叶片设计参数众多,如:进出口角、个数等,这些参数的改变对流场结构调控效果的影响程度不同,且各个设计参数彼此之间相互影响。目前,由于对叶片敏感性设计参数及参数组合设计方案影响液力变矩器综合性能的规律研究不够深入,未能建立敏感性设计参数优化流场结构的物理机制,未能定量地掌握各敏感性设计参数对性能影响的权重,叶片设计多依赖于工程经验,导致研发成本高、设计周期长、设计效率低等缺陷,严重地影响新产品的研发进程。因此,深入研究液力变矩器流场演化机理及叶片敏感性设计参数对性能的影响规律,对于完善液力变矩器现代设计方法与产品系列化研发技术具有重要的科学研究意义和实际的工程应用价值。基于计算流体动力学尺度解析液力变矩器流场,重构非定常多尺度涡系结构,分析导轮叶片参数改变对液力变矩器性能优化的影响规律。主要研究内容如下:（1）液力变矩器流场尺度解析数值模拟方法建立冲焊型液力变矩器三维模型,通过布尔运算提取全流道作为流体计算域,采用六面体结构化网格对全流道模型进行精细化网格划分,通过网格无关性分析确定合适的网格数量,考虑极端工况下空化现象,基于应力混合涡湍流模型数值模拟液力变矩器流场,依托外特性试验验证仿真结果的准确性与仿真方法的可靠性。基于ΩL方法重构液力变矩器内部三维涡结构,揭示非定常多尺度流场流动机理。（2）导轮叶片单参数优化对流动特性的影响分析考虑空化现象的影响,基于应力混合涡湍流模型和Schneer-Saure空化模型对导轮叶片参数变化的液力变矩器进行高精度流场数值模拟,采用ΩL涡识别方法提取不同设计方案下导轮流道内部三维涡结构,分析空化形态特征的差异性。在失速工况下,定性分析导轮叶片出口角、叶片数单一参数的改变对于液力变矩器内部流体动力学特性的影响机理,准确定位空泡析出位置并详细阐明空化形态特征演化规律;基于提取的二维截面流速场、压力场与湍动能分布流动图谱信息,量化分析导轮内部非定常旋涡流场演化规律及其复杂流体动力学特性对其他叶轮流场演变的影响机理。通过三维涡系结构演化规律的定性分析与二维流场特征参数的定量分析,揭示叶片出口角、叶片数单一参数改变对流场结构演化、空化形态演变及流体动力学特性的影响机理。（3）导轮叶片参数敏感性及多参数耦合设计性能分析导轮叶片出口角、叶片数对液力变矩器、流场结构变化影响显著,进而导致外部工作性能参数的敏感性变化。以失速工况下变矩比与泵轮转矩系数为目标函数,对叶片出口角、叶片数这两个参数进行敏感性分析,基于高精度流场数值模拟方法准确预测低速工况下导轮参数改变后液力变矩器的外特性参数,绘制特性曲线,提取敏感性变化区间,据此量化分析导轮叶片敏感性设计参数对液力变矩器外部工作性能的影响权重,在此基础上,将导轮叶片出口角与叶片数进行耦合设计,研究多参数耦合设计方案对液力变矩器性能的影响规律,基于敏感性参数设计区间的线性分析方法,对比分析单一参数方案与多参数耦合设计方案对液力变矩器外特性参数变化的影响幅度,建立叶片单一参数、多参数耦合设计对性能改变的影响机制,以失速变矩比和泵轮转矩系数为优化目标,筛选优化设计方案。

关键词：液力变矩器数值模拟空化流场敏感性分析试验

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个人信息侵权损害赔偿责任研究

个人信息侵权损害赔偿责任研究

作者：戴明皓黑龙江大学

学位级别：硕士

在我国,对于个人信息侵权损害赔偿责任的研究具有重要的现实意义。在信息技术飞速发展的今天,个人信息的收集、使用变得愈发普遍。与此同时,个人信息被泄露、滥用行为频繁发生,新型损害不断涌现,给公民的个人信息权益带来了前所未有的... 详细信息

在我国,对于个人信息侵权损害赔偿责任的研究具有重要的现实意义。在信息技术飞速发展的今天,个人信息的收集、使用变得愈发普遍。与此同时,个人信息被泄露、滥用行为频繁发生,新型损害不断涌现,给公民的个人信息权益带来了前所未有的威胁。《个人信息保护法》的出台为个人信息保护案件的裁判提供了法律依据,但对于个人信息侵权损害赔偿责任的相关内容,《个人信息保护法》第69条依然存在规定不明确的问题,导致其在司法实践中的适用存在困难。在具体操作中,主要在个人信息侵权损害的范围、精神损害赔偿金额的确定、承担侵权损害赔偿责任的主体、商业活动中个人信息侵权的损害赔偿,这几个方面存在问题,而上述问题主要体现为损害赔偿的范围不明确、精神损害赔偿的认定困难、承担赔偿责任的主体划分不细致、承担损害赔偿责任的方式少、商业活动中的个人信息处理行为不规范、监管机制和预防措施不完善的问题。对此,本文在结合相关案例,对问题产生原因进行详细分析的基础上,对个人信息侵权损害赔偿责任制度的完善提出了:明确非财产性损害赔偿的范围、完善精神损害赔偿的认定标准、区分不同的侵权主体、完善承担损害赔偿责任的方式、规范商业活动中的个人信息处理行为、建立完善的预防和监管机制等建议,从而丰富个人信息侵权损害赔偿责任制度,提升个人信息保护水平,保障和维护公民的个人信息权益。

关键词：知识产权个人信息权益侵权损害赔偿责任非财产性赔偿

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基于元学习方法的偏差数据文本分类研究

基于元学习方法的偏差数据文本分类研究

作者：喻皓河北大学

学位级别：硕士

随着信息技术的快速发展和互联网的普及,文本数据的数量呈现爆炸性增长,从而带来了文本分类领域的机遇和挑战。然而在现实世界中,数据存在大量的偏差,可能是由于数据采集方法不当、样本缺失或标注人员的错误判断等所导致的。由于偏差数... 详细信息

随着信息技术的快速发展和互联网的普及,文本数据的数量呈现爆炸性增长,从而带来了文本分类领域的机遇和挑战。然而在现实世界中,数据存在大量的偏差,可能是由于数据采集方法不当、样本缺失或标注人员的错误判断等所导致的。由于偏差数据的存在,即类别不平衡和标签噪声问题,传统的文本分类模型在实际应用中往往表现不佳。目前,通过元学习思想训练的元神经网络,在不同的任务上具有高泛化性,通过在元任务中学习到的具有普遍性的元知识,帮助模型快速适应新的场景。然而,现有的元学习方法偏差数据处理研究存在以下问题:(1)基于重加权法的网络模型需要人工指定一个加权函数,但通常类别不平衡问题与标签噪声问题的加权函数的单调性是截然相反的,导致无法处理包含复杂偏差情况的数据。(2)基于标签纠正方法的网络模型不能有效提取上下文的整体特征,会将包含歧义的难样本错误判断为是偏差样本,产生进行无效的标签纠正。针对上述问题,本文做了以下研究工作:(1)针对无法处理复杂偏差数据的问题,本文提出一种融合区分特征的双阶段元重加权网络。采用双阶段的训练策略,在第一阶段预先收集样本在训练时损失值的变化值。在第二阶段通过融合注意力特征的多损失重加权模块,处理样本间的差异并得到样本的区分特征,为模型提供有效辨别偏差数据的信息,提高偏差数据样本的区分度。同时采用元学习的思想训练整个模型,为有偏差的样本分配更合理的权重,以应对数据偏差挑战。实验证明,相较于基线方法,该方法在准确率指标上提升3.53%。(2)针对无法有效提取上下文整体特征的问题,本文提出一种原型向量距离加权的元标签纠正网络。首先通过全局特征提取模块对样本的语义特征进行特征增强。然后计算元数据集中每个类别的原型向量,通过和样本特征的距离生成概率矩阵来为模型的分类结果加权。接着通过元标签矫正模块中设计的门控单元来对全局特征向量进行选择,将其中有效重要特征进行放大,降低与分类任务无关的特征权重,指导标签纠正网络的预测,使其将样本的标签纠正更接近真实的标签。实验证明,相较于基线方法,该方法在准确率指标上提升3.21%。

关键词：偏差数据文本分类元学习特征融合预训练模型