检索结果-南通市图书馆

塑料工业 2024年第2期52卷 79-85,90页

作者：方明月张宇王彻王儒安徽信息工程学院机械工程学院安徽芜湖241100

以某汽车仪表框架为例,对塑件注塑后的翘曲量进行研究。选取模具温度、熔体温度、冷却时间、保压压力、保压时间和注射时间作为自变量,以翘曲量作为优化对象。通过正交试验得到各个工艺参数范围内翘曲量较小的工艺参数组合,利用BP神经... 详细信息

以某汽车仪表框架为例,对塑件注塑后的翘曲量进行研究。选取模具温度、熔体温度、冷却时间、保压压力、保压时间和注射时间作为自变量,以翘曲量作为优化对象。通过正交试验得到各个工艺参数范围内翘曲量较小的工艺参数组合,利用BP神经网络建立塑件翘曲量和各工艺参数之间的非线性模型。将BP神经网络模型作为粒子群算法的适应度函数,通过粒子群算法的优化能力对工艺参数进行优化,并得到最小的翘曲量0.9363 mm和最优的工艺参数组合,即模具温度55.813℃,熔体温度259.568℃,冷却时间29.650 s,保压压力85.02 MPa,保压时间29.187 s,注射时间1.23 s。利用Moldflow模流分析软件对最优的工艺参数组合进行翘曲分析,得到翘曲量为0.9489 mm。与初始默认值和正交试验优化的工艺参数结果对比,翘曲量分别降低了64.48%和19.17%,达到优化塑件质量的目的。

关键词：汽车仪表框架 BP神经网络粒子群算法注塑工艺参数优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

蜜獾(组诗)

扬子江（诗刊） 2024年第3期 28-30页

作者：王彻之不详

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

鸡不同红羽表型的毛囊代谢物分析

中国家禽 2024年第3期46卷 7-14页

作者：王彻郭晓莉杨静张修安孙从佼中国农业大学动物科学技术学院北京100089

试验旨在比较不同羽色的毛囊代谢组学差异,以探究鸡不同羽色形成的代谢机制。试验对红羽、浅红羽和白羽三组每组各7只鸡,采集其毛囊组织,使用液相色谱-质谱(Liquid chromatography mass spectrometrhy,LC-MS)联用技术对毛囊组织进行代... 详细信息

试验旨在比较不同羽色的毛囊代谢组学差异,以探究鸡不同羽色形成的代谢机制。试验对红羽、浅红羽和白羽三组每组各7只鸡,采集其毛囊组织,使用液相色谱-质谱(Liquid chromatography mass spectrometrhy,LC-MS)联用技术对毛囊组织进行代谢物检测,鉴定3组之间的差异代谢物,并对其代谢通路进行分析。结果显示:在红羽、浅红羽和白羽组中共检测到代谢物4426个,筛选到红羽组和白羽组间的显著差异代谢物共464个,其中在红羽组显著上调的195个,下调的269个,对这些代谢物进行富集分析,筛选出8个代谢物作为导致羽色变化的标志物,其中cAMP、甲氧沙林、GDP和半胱氨酰多巴在红羽组上调,(S)-羟基己酰辅酶A、4-吡哆酸、抗坏血酸和丁酰辅酶A在红羽组下调。研究表明cAMP、甲氧沙林、GDP等8种差异代谢物和其涉及的通路可能是造成红羽、浅红羽和白羽这3种不同羽色的原因,试验可为鸡红羽表型的形成机制解析和育种应用提供参考。

关键词：鸡羽色毛囊代谢组

基于机器学习和动力过程的南极冰架崩解特征分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

地球科学进展 2024年

作者：龙清云张通王彻车涛效存德北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室首都师范大学水资源安全北京实验室中国科学院西北生态环境资源研究院

冰架崩解对南极质量损失和动力过程有着直接影响，因此研究其变化的空间特征、环境条件和受控因子尤为重要。基于机器学习算法和冰盖动力模式，利用2005—2020年南极冰架崩解遥感数据、冰架表面裂隙数据、冰架支撑值、南极冰架损伤空间... 详细信息

冰架崩解对南极质量损失和动力过程有着直接影响，因此研究其变化的空间特征、环境条件和受控因子尤为重要。基于机器学习算法和冰盖动力模式，利用2005—2020年南极冰架崩解遥感数据、冰架表面裂隙数据、冰架支撑值、南极冰架损伤空间分布数据以及表面融化数据，结合机器学习二元分类算法，分析了18种影响冰架动力过程的特征要素的重要性，并测算7种不同机器学习算法的准确性。结果表明，随机森林算法在冰架崩解事件的二元分类中具备最高准确率，其中，冰架表面流速和冰架表面融水对冰架崩解具有较高的影响，表明利用冰架自身动力性质和外部环境影响因子进行冰架崩解的预测具有一定的可行性。后续需进一步耦合动力模式和机器学习算法，并构建相应的数值模式体系，来刻画更高时空分辨率的冰架崩解事件强度和范围。

关键词：南极冰盖冰架崩解冰架损伤冰盖动力模式机器学习

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

“液压与气压传动”项目化教学改革设计

现代农机 2024年第4期 106-110页

作者：王彻王清清张振东王儒方明月安徽信息工程学院安徽芜湖241100

随着科学技术的发展,“液压与气压传动”作为机械类及其相关专业的一门重要核心课程,采用项目化教学方式成为课程改革的必然趋势。文章阐述“液压与气压传动”项目化教学方式及课程知识体系,分析课程项目构建及项目实施过程,探讨专业教... 详细信息

随着科学技术的发展,“液压与气压传动”作为机械类及其相关专业的一门重要核心课程,采用项目化教学方式成为课程改革的必然趋势。文章阐述“液压与气压传动”项目化教学方式及课程知识体系,分析课程项目构建及项目实施过程,探讨专业教学与课程思政的融合,总结“液压与气压传动”项目化教学中存在的问题,从而为“液压与气压传动”项目化教学改革设计提供具有一定参考价值的范例。

关键词：液压与气压传动项目化教学课程改革

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

警队动态

道路交通管理 2024年第4期 76-77页

作者：杨加永王彻(图) 姬磊磊肖楠吴霜杨晓东(图) 陈飞牟建平张俊秦旭东苏丽虹(图) 不详

太仓:保障国省道交通安全为织密普通国省道交通安全防控网,江苏省太仓市公安局交警大队联合公安、交运、城管、属地政府等部门,探索建立路面联合执法、错时交叉执法、驻点值守等勤务联动机制,打造“全天候、全方位、高密度”巡逻防控模... 详细信息

太仓:保障国省道交通安全为织密普通国省道交通安全防控网,江苏省太仓市公安局交警大队联合公安、交运、城管、属地政府等部门,探索建立路面联合执法、错时交叉执法、驻点值守等勤务联动机制,打造“全天候、全方位、高密度”巡逻防控模式,围绕国省道交叉口等科学规划点位,提升路面见警率和管事率。

关键词：交通安全联合执法国省道交叉口江苏省太仓市联动机制探索建立

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

警队动态

道路交通管理 2024年第6期 76-77页

作者：姬磊磊王彻(图) 苏丽虹李亚萍王丽芬于娜娜(图) 田承忠李书月王敏赖小球杜娟邱海鹰(图) 不详

澄城:开展主题党日活动今年是中国共产党成立103周年,为继承和弘扬党的优良传统和作风,陕西省澄城县公安局交通管理大队组织党员代表走进荔北战役纪念馆开展“赓续红色血脉凝聚奋进力量”主题党日活动,缅怀革命前辈,重温入党誓词,进一... 详细信息

澄城:开展主题党日活动今年是中国共产党成立103周年,为继承和弘扬党的优良传统和作风,陕西省澄城县公安局交通管理大队组织党员代表走进荔北战役纪念馆开展“赓续红色血脉凝聚奋进力量”主题党日活动,缅怀革命前辈,重温入党誓词,进一步激发广大民警辅警争先创优、奋发向上的干事创业热情。

关键词：主题党日活动入党誓词党员代表交通管理争先创优辅警干事创业革命前辈

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向深度强化学习的状态空间分析方法研究

面向深度强化学习的状态空间分析方法研究

作者：王彻吉林大学

学位级别：硕士

深度强化学习方法在解决连续决策任务上已经取得许多进展,在智慧医疗、自动驾驶、智能军事等领域取得了广泛的应用。然而,智能体的训练效率低导致深度强化学习技术很难应用到复杂的任务中,其关键原因在于对智能体收集的状态信息挖掘不... 详细信息

深度强化学习方法在解决连续决策任务上已经取得许多进展,在智慧医疗、自动驾驶、智能军事等领域取得了广泛的应用。然而,智能体的训练效率低导致深度强化学习技术很难应用到复杂的任务中,其关键原因在于对智能体收集的状态信息挖掘不充分、状态空间探索不完整导致智能体无法在短时间内学习到有效的策略。针对上述问题,本研究从两个方向对深度强化学习的状态空间分析问题进行研究:1)时序状态表征学习:如何通过模型网络学习有效的时序表征向量,从而提高模型对状态信息的特征提取能力?2)复杂状态空间探索:复杂的环境规则和高维的状态空间将增加智能体探索新策略的难度,如何构建有效的状态特征关系以简化状态空间的搜索过程、提高状态数据的多样性?本文主要贡献如下:(1)提出了基于傅里叶变换的时序状态表征学习方法。深度强化学习收集到的状态轨迹是具有明显时域特征的向量信号,目前的处理状态序列的方法通常是由神经网络将多步特征向量聚合编码成一个隐向量表示。然而,神经网络处理时序表征向量的性能是有限的,当状态空间大且状态变量连续时,通过神经网络聚合而成的隐向量可能会丢失当前时间步的部分特征信息。针对上述问题,本文提出了基于傅里叶变换的多频段时序状态表示方法,该方法可有效的区分历史序列特征和即时状态特征,并输出有效的时序状态表征。首先,该方法认为时序序列中主要包含历史信息和即时信息两种主要信号,通过基于快速傅里叶变换滤波方法提取多个不同频率范围的状态序列信号。此外,设计了掩码生成机制为不同频率范围的状态信号分配权重并生成新的状态表征,通过输入这些特征明显的多频率状态信号有效的提高神经网络的学习效率。实验结果表明,通过傅里叶分析方法对时序状态信号进行预处理,可提取不同频段的表征向量,能够改善神经网络的表征学习能力,有利于智能体在不同任务环境中获取更高的分数。(2)提出了基于阶段状态图的启发式状态空间探索方法。深度强化学习算法通常需要对不同状态信息进行价值评估,并通过价值函数优化智能体的策略模型。然而,由于状态空间的状态转移概率分布不均匀,导致一些状态很难被智能体采样,这些状态的价值估计不准确将导致智能体策略性能降低。针对上述问题,本文提出了基于阶段状态图的启发式状态空间探索方法,该方法通过统计并分析智能体样本信息组织状态图数据结构,并通过路径规划为智能体的探索过程提供启发式引导。首先,通过样本信号维护一个图结构的数据结构,根据图结构规划探索的目标方向并生成目标向量表示。其次,设计了根据目标向量生成多样化子策略的超网络。最后,我们通过统计不同算法对复杂的迷宫空间环境的覆盖率以及距终点的平均距离来详细说明不同算法之间的差异。经过实验证明,使用状态图探索的智能体可以得到更多的监督奖励信号。最终,智能体在迷宫空间中的覆盖率明显提升、距离目标位置的平均距离更短、策略性能明显提升。

关键词：深度强化学习时序表征学习状态空间探索傅里叶变换状态图构建

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

走钢丝的人(六首)

山花 2022年第10期 137-139页

作者：王彻之