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Alkhalifah提出的声学假设近似令沿TI介质对称轴的qSV波速度近似为0,建立了相应的qP波波动方程并进行了数值模拟,但存在两个不足:一是方程中存在退化的qSV波解,不是纯qP波波动方程;二是方程不适用于ε<δ(ε和δ为Thomsen参数)的介质。为此,在Liang等的工作基础上,将改进声学近似方法的思想引入qP波频散关系和一阶波动方程推导。令qSV波的精确频散关系中的圆频率为0,同时结合椭圆分解,推导了VTI介质纯qP波解耦频散关系,利用改进标量算子的空间域渐近近似建立了VTI介质改进声学近似qP波一阶速度—应力波动方程,采用交错网格有限差分算法实现了基于改进声学近似的VTI介质纯qP波正演模拟。频散关系分析和数值示例表明,基于改进声学近似的qP波一阶波动方程不包含退化qSV波,是纯qP波方程,与弹性波波动方程模拟结果吻合较好,具有较高精度,并且该方程在ε≥δ和ε<δ的VTI介质中均是稳定的,同时也适用于复杂VTI介质。

关键词：改进声学近似 qP波 VTI介质频散关系交错网格空间域渐近近似

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供应商早期参与新品开发的激励评估及改进 ——以装备制造型企业为例

供应商早期参与新品开发的激励评估及改进 ——以装备制造型企业...

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作者：陈浩重庆交通大学

学位级别：硕士

新产品项目开发是一项充满高风险的经营活动,主要面临市场需求的不确定性、开发过程的变化性以及前期投资的不确定回报性等挑战。在这一背景下,如果供应商能够参与到新产品开发过程中,通过实现信息资源、物资和其他资源的共享,便有可能... 详细信息

新产品项目开发是一项充满高风险的经营活动,主要面临市场需求的不确定性、开发过程的变化性以及前期投资的不确定回报性等挑战。在这一背景下,如果供应商能够参与到新产品开发过程中,通过实现信息资源、物资和其他资源的共享,便有可能显著降低企业在前期开发阶段面临的风险。然而,要实现这一目标,企业必须构建有效的供应商早期参与(ESI)管理机制,该机制应能够同时发挥约束和激励的作用,从而提高新产品开发项目成功的可能性。在当前的产业环境下,本研究实地研究了装备制造型企业在新产品开发过程中供应商早期参与的现状,特别是激励管理措施的实施及其对激励管理水平的影响,并据此提出了优化建议。通过采用文献资料法和专家打分法,本研究识别了影响供应商早期参与开发项目的关键管理影响因素,包括内在激励、外在显性激励和外在隐性激励三个主要方面,并进一步涉及到了研发项目进度控制水平、项目与环境匹配度等17个二级指标。利用层次分析法及模糊综合评价法,对激励管理水平进行了权重分析。基于此,建议在激励管理层面,应重点关注那些对激励管理水平有较大影响的二级指标,而在激励管理水平评价中排名较低的指标有因素为研发项目投资回报满意度、研发项目产品合格率、研发共担水平、参与研发项目的数量、研发项目政策支持力度,应该需予以关注,以实现全面的管理优化。为提升供应商早期参与开发项目的激励与管理水平,装备制造型企业应采取以下优化措施:首先,加强供应商在研发项目中对市场环境和产品风险的管理,优化供应商参与研发项目的进度控制,确保供应商能够有效参与。其次,从内在激励管理角度出发,制定与供应商的合作共担机制,保障供应商参与研发项目的质量与数量,从而提升外部显性激励管理水平。最后,应充分发挥研发项目政策支持和精神激励的作用,强化供应商在企业开发项目中的外部隐性激励管理。

关键词：装备制造型企业新产品开发供应商早期参与(ESI)

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卡拉瓦乔主义的研究与借鉴

卡拉瓦乔主义的研究与借鉴

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作者：陈浩太原师范学院

学位级别：硕士

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基于自主探索的移动机器人路径规划研究

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计算机工程 2024年

作者：陈浩陈珺刘飞江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室

移动机器人在路径规划过程中，当面对未知且动态变化的环境时，会存在与障碍物碰撞率高、易陷入局部最优等问题，针对此问题，本文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm... 详细信息

移动机器人在路径规划过程中，当面对未知且动态变化的环境时，会存在与障碍物碰撞率高、易陷入局部最优等问题，针对此问题，本文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm：TD3)的改进算法TD3pro，来提高移动机器人在未知动态环境下的路径规划性能。首先，引入长短期记忆(Long Short-Term Memory：LSTM)神经网络并与TD3算法相结合，通过门结构筛选历史状态信息，并感知探测范围内障碍物的状态变化，帮助机器人更好地理解环境的动态变化和障碍物的移动模式，使移动机器人能够准确预测和响应动态障碍物的行为，从而降低与障碍物的碰撞率。其次，加入OU探索噪声(Ornstein-Uhlenbeck exploration noise)，帮助移动机器人持续探索周围环境，增强移动机器人的探索能力和随机性。并在此基础上，将单个经验池设置为成功、失败和临时三个经验池，以此提高有效经验样本的采样效率，进而减少训练时间。最后，在两个不同的动、静态障碍物混合场景中进行路径规划实验仿真。分析对比实验结果，场景一中该算法相较于深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic policy gradient：DDPG) 算法以及TD3算法，模型收敛的回合数减少了100至200个回合，路径长度缩短了0.5至0.8个单位长度，规划时间减少了1至4S；场景二该算法相较于TD3算法，模型收敛的回合数减少了100至300个回合，路径长度缩短了1至3个单位长度，规划时间减少了4至8S，DDPG算法失败，移动机器人无法成功抵达终点。因此改进的算法具有更好的路径规划性能。

关键词：移动机器人路径规划 TD3算法 LSTM 多经验池优先经验回放 OU探索噪声

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发展模型建构能力的问题链设计

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物理教师 2024年第4期45卷 8-12页

作者：陈浩翔上海市西南位育中学上海200233

在物理学中,模型构建是认识自然的重要方法和思维方式.在物理教学中以问题链引导学生开展有质量的学习活动,让学生的思维动起来,以达到发展学生模型建构的能力.

关键词：问题链模型建构真实情境

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