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黄河河南段农业发展新质生产力路径研究

农业经济 2024年第8期 37-38页

作者：张红太洛阳理工学院马克思主义学院

黄河河南段以黄河为纽带成为全国重要的农业生产经济带，保障着国家的粮食安全。长期以来传统生产力系统内部要素质量偏低、结构不合理，外部生产关系固化，亟需以信息化手段对生产力系统进行优化。通过数字技术对生产力内部系统要素质... 详细信息

黄河河南段以黄河为纽带成为全国重要的农业生产经济带，保障着国家的粮食安全。长期以来传统生产力系统内部要素质量偏低、结构不合理，外部生产关系固化，亟需以信息化手段对生产力系统进行优化。通过数字技术对生产力内部系统要素质量提升、结构重组，以及外部生产关系的治理，以实现新质生产力的形成与跃升。

关键词：新质生产力黄河河南段农业

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润滑水凝胶涂层研究进展

清华大学学报（自然科学版） 2024年第3期64卷 381-392页

作者：郭伟成廖元太张洪玉清华大学高端装备界面科学与技术全国重点实验室北京100084

随着医学技术进步,对医用材料在生物相容性和功能性方面的要求也日益提高。作为一种新型表面修饰技术,润滑水凝胶涂层近年来受到广泛关注。该文旨在从水凝胶润滑原理、水凝胶润滑改性方式和水凝胶涂层的修饰方法3方面综述润滑水凝胶涂... 详细信息

随着医学技术进步,对医用材料在生物相容性和功能性方面的要求也日益提高。作为一种新型表面修饰技术,润滑水凝胶涂层近年来受到广泛关注。该文旨在从水凝胶润滑原理、水凝胶润滑改性方式和水凝胶涂层的修饰方法3方面综述润滑水凝胶涂层的相关研究。首先,从关节软骨的润滑机理出发,引出水凝胶润滑原理相关研究;其次,基于已有润滑理论,介绍了几类典型的水凝胶润滑改性方式,并详细阐述了现有几种水凝胶涂层的修饰方法,为设计水凝胶涂层提供参考;最后,对润滑水凝胶涂层的研究进行总结与展望。

关键词：水凝胶涂层润滑改性修饰方法

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高速列车升力翼气动外形设计

铁道科学与工程学报 2024年

作者：谢红太王红兰州交通大学机电工程学院华设设计集团股份有限公司铁道规划设计研究院

为探索下一代高速列车升力翼技术开发应用的空间和气动条件，明确升力翼翼型优选气动结构和运行工作姿态关键技术参数。研究提出高速铁路限界约束条件下列车升力翼及翼身融合设计方法及技术，重点从升力翼气动设计、运行姿态和安装布置... 详细信息

为探索下一代高速列车升力翼技术开发应用的空间和气动条件，明确升力翼翼型优选气动结构和运行工作姿态关键技术参数。研究提出高速铁路限界约束条件下列车升力翼及翼身融合设计方法及技术，重点从升力翼气动设计、运行姿态和安装布置进行了研究。结果表明：与平凸型和平凸型（带掠角）升力翼相比，平凸型（带偏角）升力翼在整体增升效果、减阻特性、流场效应及与车顶流线型契合度等方面具备较好的综合优势，升力系数为1.15，其中在速度450km/h工作时，气动升力贡献达19.08kN，气动阻力仅占升力的32.7%；升力翼所受气动力与小角度迎角呈二次抛物线关系变化，约在迎角为18°附近范围常态化工作时，气动效率达到最高135%；升力翼以速度450km/h按单节车辆单套布设运行时，产生的气动升力是中国标准动车组最大轮轴垂向力的10%以上，具备良好的增升特性；结合铁路限界、翼型几何参数和车顶设备设施空间布局，升力翼优选起升高度在400～800mm范围内变化工作时，随着起升高度的降低，气动阻力基本保持不变，但有效增升特性显著。升力翼列车技术开发是实现下一代更高速轮轨列车和磁浮列车减阻增升与节能降耗的有效措施，具备良好的应用前景，下阶段应重点关注升力翼高速列车多运行工况下的一体化协同控制和恶劣风环境下的行车安全问题。

关键词：高速列车空气动力学升力翼气动设计数值模拟

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动态三维场景重建研究综述

图学学报 2024年第1期45卷 14-25页

作者：黄家晖穆太江清华大学计算机科学与技术系北京100084

三维重建技术旨在通过传感器输入,恢复所观测场景的数字化三维表示,是计算机图形学与视觉领域的重要研究方向,在可视化、模拟、路线规划等各类任务上都有重要应用。相比于静态场景,动态场景额外引入了时间维度,对应的重建任务不仅需要... 详细信息

三维重建技术旨在通过传感器输入,恢复所观测场景的数字化三维表示,是计算机图形学与视觉领域的重要研究方向,在可视化、模拟、路线规划等各类任务上都有重要应用。相比于静态场景,动态场景额外引入了时间维度,对应的重建任务不仅需要重构每帧细节几何,还需刻画目标随着时间变化的趋势与关联关系用于下游分析任务,为重建算法设计带来了更大的挑战。然而,目前学界就动态场景重建的讨论依然仅处于起步阶段,且关于现有方法的系统性总结也较为欠缺。为了填补上述空缺、进一步启发算法设计,对学界当前最新的动态三维场景重建技术进行整理和归纳,对动态三维场景重建问题及其通用求解框架进行一般性的定义,从动态三维表示方式、优化框架方面对已有技术进行综述,并针对结构化的特殊场景讨论对应的重建方法与处理方式。最终,介绍相关数据集,并对动态三维场景重建现存的问题进行分析总结,对未来工作进行展望。

关键词：动态三维重建研究综述动态场景表示三维建模结构化场景

强侧风作用下带制动风翼板高速列车气动力和力矩特性

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武汉大学学报（工学版） 2024年第8期57卷 1114-1121页

作者：谢红太王红兰州交通大学机电工程学院甘肃兰州730070 华设设计集团股份有限公司铁道规划设计研究院江苏南京210014

基于三维定常不可压的黏性流场N-S(Navier-Stokes)及k-ε(湍动能-耗散率)双方程模型,采用计算流体动力学方法对强侧风作用下带制动风翼板高速列车的气动力和力矩特性,分别从不同运行速度等级及不同偏航角列车所受气动阻力、升力、侧向... 详细信息

基于三维定常不可压的黏性流场N-S(Navier-Stokes)及k-ε(湍动能-耗散率)双方程模型,采用计算流体动力学方法对强侧风作用下带制动风翼板高速列车的气动力和力矩特性,分别从不同运行速度等级及不同偏航角列车所受气动阻力、升力、侧向力、滚转力矩、偏航力矩及俯仰力矩等方面进行了数值模拟分析,同时与不带制动风翼板高速列车所受气动力和力矩特性进行对比。

关键词：高速列车空气动力学气动特性制动风翼板侧风

基于主动学习与贝叶斯深度神经网络的高维多输出不确定性传播方法

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中国机械工程 2024年第5期35卷 792-801页

作者：刘竟飞姜潮倪冰雨汪宗太河南工业大学机电工程学院郑州450001 湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 中国核电工程有限公司北京100048

针对实际工程中存在的具有多个输出响应的高维问题,提出一种基于主动学习与贝叶斯深度神经网络的高维多输出不确定性传播方法。利用多个输出响应对应同一组输入变量的特点,对输入变量进行一次性采样,从而构造初始训练样本集。采用贝叶... 详细信息

针对实际工程中存在的具有多个输出响应的高维问题,提出一种基于主动学习与贝叶斯深度神经网络的高维多输出不确定性传播方法。利用多个输出响应对应同一组输入变量的特点,对输入变量进行一次性采样,从而构造初始训练样本集。采用贝叶斯深度神经网络初步构建高维多输出问题的代理模型。贝叶斯深度神经网络能够同时求解多个预测输出响应的不确定性估计,基于该特点发展了一种针对高维多输出问题的主动加点策略,通过主动学习的方式进一步构建具有较高精度的高维多输出代理模型。然后,利用蒙特卡罗采样方法以及高斯混合模型求解多个输出响应的联合概率密度函数。研究结果表明,所提方法不仅能够避免分别对多个输出响应进行独立求解的复杂过程,而且能够利用多个输出响应之间的关联,主动筛选关键样本点进行建模,在一定程度上提高了高维多输出问题的求解效率。最后,通过几个数值算例验证了所提方法的有效性。

关键词：主动学习贝叶斯深度神经网络高维不确定性多输出问题

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围绕实战抓教学着眼明天育人才

中国出入境观察 2024年第9期 34-37页

作者：于沛源赵楠欣于宙张圣鹏

9月的昆明，阳光依旧热辣。国家移民管理局常备力量第二总队的训练场上，一组学员正向专业技能战训队队长李嘉庆学习无人机操纵技能。“很好，左打杆，慢一点，保持飞行姿态平稳。”李嘉庆鼓励学员。另一组学员在听教官赵华良介绍无人...

9月的昆明，阳光依旧热辣。国家移民管理局常备力量第二总队的训练场上，一组学员正向专业技能战训队队长李嘉庆学习无人机操纵技能。“很好，左打杆，慢一点，保持飞行姿态平稳。”李嘉庆鼓励学员。另一组学员在听教官赵华良介绍无人机性能。只见直径1米的“庞然大物”在他的操作下，眨眼间升到了空中。警用无人驾驶航空器三级培训是总队今年新增的培训项目，针对移民管理机构无人机驾驶员短缺的问题，总队通过申请及前期大量细致的筹备工作，于今年3月通过培训资质审核，成为国家移民管理机构首个获得警用无人驾驶航空器三级培训资质的单位，填补了本系统警用航空教学培训业务空白。

关键词：

参加基本养老保险对灵活就业者主观社会地位认同的影响研究

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参加基本养老保险对灵活就业者主观社会地位认同的影响研究

作者：朱益太安徽财经大学

学位级别：硕士

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小样本下的滚动轴承故障诊断方法研究

小样本下的滚动轴承故障诊断方法研究

作者：伊丽太黑龙江大学

学位级别：硕士

滚动轴承广泛应用于大型旋转机械设备中,而轴承故障可能导致生产运作停滞,带来重大经济损失,甚至危害人身安全,及时对轴承进行故障诊断至关重要。但在多数实际场景,带标签故障数据有限,小样本问题尤为突出。本文针对小样本下的滚动轴承... 详细信息

滚动轴承广泛应用于大型旋转机械设备中,而轴承故障可能导致生产运作停滞,带来重大经济损失,甚至危害人身安全,及时对轴承进行故障诊断至关重要。但在多数实际场景,带标签故障数据有限,小样本问题尤为突出。本文针对小样本下的滚动轴承故障诊断问题进行如下研究:(1)针对单域中可学习信息不足而无法获得具有辨别力的编码器问题,提出频域和时频域下的自监督双域对比学习(Dual Domain Contrastive Learning,DDCL)方法。该方法利用频域和时频域信息在高维空间的不变性和一致性,构建多个正样本对学习样本自身信息,获得可区分不同类别的模型。并通过跨工况和跨数据集实验,验证DDCL的准确率和泛化性。(2)针对诊断数据出现未知或私有故障类别时,传统域自适应方法无法有效对齐源域与目标域数据问题,提出无监督的双判别器域自适应(BiDiscriminator Domain Adaption,BDDA)方法。该方法通过引入两个判别器,实现源域与目标域共有类别的特征对齐,并准确识别目标域的私有类别。通过实验验证,BDDA方法在处理私有类别时,分类准确率得到有效提升。(3)针对小样本学习中原型网络因标记样本有限而导致初始原型无法准确表示类别问题,提出半监督的原型优化网络(Prototype Optimization Network,PON)方法。该方法利用无标签数据对原型优化,得到更精确的聚类表示。经实验验证,PON方法能够解决初始原型不准确问题,提高了小样本条件下的分类准确率。

关键词：滚动轴承故障诊断小样本学习对比学习域自适应原型网络