检索结果-南通市图书馆

作者：范泽川吉林大学

学位级别：硕士

我国经济的高速发展离不开交通运输行业中流砥柱的作用,然而运输作业时,柴油车排放的大量氮氧化物严重影响了人民的生命健康。使用尿素选择催化还原（Urea Selective Catalytic Reduction,Urea-SCR）技术,通过尿素分解出氨气,还原汽车... 详细信息

我国经济的高速发展离不开交通运输行业中流砥柱的作用,然而运输作业时,柴油车排放的大量氮氧化物严重影响了人民的生命健康。使用尿素选择催化还原（Urea Selective Catalytic Reduction,Urea-SCR）技术,通过尿素分解出氨气,还原汽车尾气中的氮氧化物是目前最有效的处理方法。由于车载SCR系统工作条件复杂、外部干扰量多以及反馈信息受到交叉敏感性的影响等特点,传统的基于MAP的控制方法已经难以满足日益严格的排放法规要求。本文以一款11.2L柴油发动机尿素SCR系统作为研究对象,对氨覆盖率优化跟踪控制策略进行了深入研究,具体研究内容包括:（1）面向降低发动机台架实验成本的需求,在GT-SUITE中建立了基于有限元法的SCR系统仿真模型,并通过与Simulink联和仿真构建了柴油发动机仿真平台。在此基础上,提出基于改进的贝叶斯优化模型参数快速标定方法,通过实测的发动机瞬态循环数据验证了仿真平台的精度。（2）针对准确估计SCR系统内部状态量的需求,提出了机理与数据混合的SCR状态观测器设计方法。首先,通过合理的假设与简化,搭建了三阶离散形式的SCR机理模型,对系统的状态进行估计;其次,建立了基于多样化双储备池回声状态网络的SCR数据驱动模型,通过神经网络的信息提取能力,有效利用下游NOx传感器读数,准确估计系统输出;然后,使用粒子滤波算法,融合SCR机理模型与数据驱动模型信息,得到了更准确的状态估计信息;最后,通过WHTC瞬态循环工况下的仿真验证了观测器的有效性。（3）针对SCR系统的氨覆盖率优化跟踪控制问题,提出了基于滚动时域优化的分层控制方法。首先,以氨覆盖率为控制量,以NOx排放和氨逃逸为代价设计了上层氨覆盖率滚动时域优化算法,得到了系统期望的氨覆盖率;然后,设计了基于反步法的下层氨覆盖率跟踪控制算法,使系统实际的氨覆盖率能够精确跟踪目标值;最后,通过WHTC瞬态循环下的仿真及台架实验,验证了所提方法的有效性。

关键词：柴油发动机滚动时域优化观测器反步法氨覆盖率

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机器学习预测非晶形成能力研究

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作者：曾扬川贵州大学

学位级别：硕士

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强酸性茶园土壤碳释放和碳组分对生物炭和镁添加的响应

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作者：张峻川福建农林大学

学位级别：硕士

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基于羰基硫代的光敏剂的设计和应用

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作者：董宇川西北农林科技大学

学位级别：硕士

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清代书论中的技法美思想研究

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作者：李鸿川江西师范大学

学位级别：硕士

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上海市高中体育专项化课程足球教师教学胜任力提升策略的研究

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作者：马昱川上海师范大学

学位级别：硕士

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论违约方合同解除权

论违约方合同解除权

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作者：沈靖川黑龙江大学

学位级别：硕士

2021年颁布的《中华人民共和国民法典》(以下简称《民法典》)第580条第2款为违约方解除合同提供了法律制度的支持,但是作为一项新的法律制度,该制度的适用条件和法律后果的规定高度概括,导致司法实践的标准并不统一,需要进一步的解释,... 详细信息

2021年颁布的《中华人民共和国民法典》(以下简称《民法典》)第580条第2款为违约方解除合同提供了法律制度的支持,但是作为一项新的法律制度,该制度的适用条件和法律后果的规定高度概括,导致司法实践的标准并不统一,需要进一步的解释,才能更好的应用于司法实践。首先,本文通过选取典型案例进行分析,结合法院的裁判结果,引出相关的法律问题,并围绕法律问题展开论述。其次,论述了违约方合同解除权的理论基础,介绍了学术界对于违约方是否享有合同解除权存在的争议,本文对肯定说持支持的态度,并对否定说提出的观点进行了反驳,同时阐述了赋予违约方合同解除权的意义。再次,对司法实践中违约方合同解除权存在的问题进行分析。最后,对司法实践中违约方合同解除权存在的问题提出了完善建议,具体如下:第一,明确了违约方行使合同解除权的条件应包括:合同陷入僵局、合同目的无法实现、明确违约方主观“非恶意”、继续履行合同对违约方明显不公平、守约方不解除合同违反诚实信用原则。第二,统一认定合同解除的时间应当为“判决生效时”。第三,明确违约方行使合同解除权后的损害赔偿责任,应当遵循可预见性规则、减损规则以及损益相抵原则来确定。

关键词：《民法典》第580条第2款违约方合同解除权

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游戏化激励对电商平台顾客忠诚度影响研究

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作者：何玉川山西财经大学

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鸟川芥作品

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花城 2024年第3期 F0002-F0002,F0003页

作者：鸟川芥独角鲸设计工作室

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基于Swin Transformer的图神经网络小样本图像分类算法

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激光与光电子学进展 2024年第12期61卷 371-379页

作者：王凯任劼章为川西安工程大学电子信息学院陕西西安710048 格里菲斯大学综合智能系统研究所澳大利亚布里斯班4702

针对小样本图像分类任务中基于卷积神经网络的特征提取模块难以捕获远程语义信息和边特征相似度度量单一的问题,提出一种基于Swin Transformer的图神经网络小样本图像分类算法。首先,利用Swin Transformer网络来提取图像特征,并将该特... 详细信息

针对小样本图像分类任务中基于卷积神经网络的特征提取模块难以捕获远程语义信息和边特征相似度度量单一的问题,提出一种基于Swin Transformer的图神经网络小样本图像分类算法。首先,利用Swin Transformer网络来提取图像特征,并将该特征作为节点特征输入图神经网络;然后,通过增加额外度量的方式改进了边特征相似度量模块,形成双度量模块以计算节点特征之间的相似度,将得到的相似度作为边特征输入图神经网络;最后,交替更新节点和边特征来获取图像标签的信息。在Stanford Dogs、Stanford Cars和CUB-200-2011三个数据集上,所提方法对5-way 1-shot任务的分类准确率分别达85.21%、91.10%和91.08%,在小样本图像分类任务中取得了显著的效果。

关键词：图神经网络小样本学习图像分类 Swin Transformer 双度量学习

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