检索结果-南通市图书馆

农机化研究 2017年第11期39卷 81-84页

作者：刘芳建米义廖娜狄明利刘赟东刘晗琨中国农业机械化科学研究院北京100083 现代农装科技股份公司北京100083

立式旋耕机刀片运动轨迹为余摆线,刀片若没有内折角的情况下,会出现"抗土"现象,其内折角的大小与刀片回转半径、刀片宽度、刀片转速、整机前进速度有关。刀组在装配时,其排列相位角应使刀片在切土范围内受力对称,以减少整机振动。

关键词：立式旋耕抗土刀片内折角排列相位角

领域知识与数据驱动的混合交通流车辆轨迹预测

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第7期52卷 1099-1108页

作者：刘晗孙剑同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

自动驾驶车辆需具备预测周围车辆轨迹的能力。诸多发展中国家普遍存在弱规则、强交互的混合交通流道路,高密度混合交通流的车辆轨迹预测是极具挑战性的任务。为了兼顾混合交通流道路环境下轨迹预测的高精度和可解释性,设计一个融合领域... 详细信息

自动驾驶车辆需具备预测周围车辆轨迹的能力。诸多发展中国家普遍存在弱规则、强交互的混合交通流道路,高密度混合交通流的车辆轨迹预测是极具挑战性的任务。为了兼顾混合交通流道路环境下轨迹预测的高精度和可解释性,设计一个融合领域知识和经验的深度学习模型(DKConv-LSTM)实现车辆的长、短时轨迹预测。该模型采用卷积结构(Conv)提取交互特征,并将融合车辆历史信息的特征向量送入长短时记忆网络(LSTM)模型实现轨迹预测。知识经验通过嵌入损失函数的方式引导深度学习模型的训练。与基础的LSTM相比,仅添加卷积层结构的Conv-LSTM模型可提升终点轨迹误差(FDE)约30.46%,提升平均轨迹误差(ADE)约34.78%;而DK-Conv-LSTM模型可分别提升FDE 46.81%和ADE 49.08%;同时DK-Conv-LSTM模型可还原多前车跟驰、超车行为的驾驶轨迹。

关键词：交通工程轨迹预测混合交通流深度学习模型知识

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污泥资源化处理技术及成套设备应用

节能与环保 2015年第2期 68-70页

作者：马学良肖士军刘晗琨张萌梁浩中国农业机械化科学研究院

1污泥堆肥处理的必要性目前污泥处理方法主要有填埋、干化、焚烧、厌氧消化和好氧堆肥等。填埋方式因场地限制没有前途,干化、焚烧、厌氧消化方式因投资大运行成本高昂而难以广泛推进。

关键词：污泥处理资源化处理技术成套设备应用厌氧消化填埋方式堆肥处理好氧堆肥

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自动避障葡萄藤扒土机的设计与试验研究

农机化研究 2018年第4期40卷 87-90页

作者：刘芳建刘忠军王锦江米义刘晗琨刘晓秋中国农业机械化科学研究院北京100083 现代农装科技股份有限公司北京100083

针对我国葡萄主产区春季扒土工序作业量大、机械化程度低的问题,设计了一种带避障功能的葡萄扒土机,包括机架、扒土部件及避障系统等部件。扒土部件主要由刮土板和绞龙组成,负责将覆土扒开,使葡萄藤外露。避障系统通过伸缩油缸控制扒土... 详细信息

针对我国葡萄主产区春季扒土工序作业量大、机械化程度低的问题,设计了一种带避障功能的葡萄扒土机,包括机架、扒土部件及避障系统等部件。扒土部件主要由刮土板和绞龙组成,负责将覆土扒开,使葡萄藤外露。避障系统通过伸缩油缸控制扒土部件,使其在作业过程中避开葡萄藤支架。经过现场试验表明:样机出土量大、避障效果好,较好地满足了作业要求。

关键词：葡萄藤扒土机自动避障

数字记忆的“有机性”连接:新记忆生态下的多维实践

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南京社会科学 2024年第4期 109-120页

作者：刘晗湖北大学新闻传播学院武汉430062

传统记忆议题所涉及的社会框架关乎个体与社会之间的有机关系问题。连接转向之后数字记忆呈现的种种迹象,暴露出其反记忆、表浅化、晦暗性等无机性发展趋向,需要从新记忆生态视野构建整合媒介与认知模式的实践模型,以阐明数字记忆“有... 详细信息

传统记忆议题所涉及的社会框架关乎个体与社会之间的有机关系问题。连接转向之后数字记忆呈现的种种迹象,暴露出其反记忆、表浅化、晦暗性等无机性发展趋向,需要从新记忆生态视野构建整合媒介与认知模式的实践模型,以阐明数字记忆“有机性”连接的多维路径,使其形成一个循环、自足的生态系统。为此,研究焦点在于,物质维度上以平台汇集特定主题对象的记忆数据,平衡技术与人文、工具与价值的关系;精神维度以同质性因素勾连微观记忆行为与宏观社会文化结构,以共同体汇聚共享记忆的群体;知识维度上在过去、当下与未来的知识联结中,通过动态化的生产与再生产流程,构建一个以“意义”为核心的记忆世界。

关键词：数字记忆有机性连接转向新记忆生态实践

以中释西:鸦片战争前后中国士大夫的“米利坚”想象

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探索与争鸣 2024年第5期 161-176,180页

作者：刘晗清华大学法学院北京100084

鸦片战争之前,中国人对于美国整体制度的了解较少。随着来华传教士的不断介绍,特别是鸦片战争之后“开眼看世界”的士大夫对于外国史地情况的关注,中国人开始形成自己对美国制度的理解传统。从魏源、林则徐再到梁廷和徐继畲,秉承儒家思... 详细信息

鸦片战争之前,中国人对于美国整体制度的了解较少。随着来华传教士的不断介绍,特别是鸦片战争之后“开眼看世界”的士大夫对于外国史地情况的关注,中国人开始形成自己对美国制度的理解传统。从魏源、林则徐再到梁廷和徐继畲,秉承儒家思想的士大夫以中国传统观念和概念体系来理解美国制度,尤其关注美国的总统制、联邦制和分权结构,并将其与中国传统中的“三代”之治联系。此外,美国反抗英国的历史也对这些为鸦片战争战败所触动的士大夫产生了较强的吸引力。这些因素共同促成了当时中国人对于“米利坚”不无美化的制度想象。这一过程既为理解近代中国对西方制度认知的演变提供了宝贵史料与视角,也为当代比较宪法学和区域国别学研究提供了教训和启示,提示研究者在传承传统的同时,应始终保持对文明主体性和知识自主性的清醒与追求。

关键词：美国政治制度总统制晚清思想史

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宪法的原旨解释及其中国路径

中外法学 2024年第1期36卷 63-83页

作者：刘晗清华大学法学院

作为合宪性审查中的关键环节,宪法解释既需要从程序方面进行规范,更需要从内容方面进行规范。原旨主义作为一种追寻宪法原意、限制解释裁量空间的解释方法,与我国在法律解释中注重符合立法原意的传统具有一定的适配性。基于维护中国宪... 详细信息

作为合宪性审查中的关键环节,宪法解释既需要从程序方面进行规范,更需要从内容方面进行规范。原旨主义作为一种追寻宪法原意、限制解释裁量空间的解释方法,与我国在法律解释中注重符合立法原意的传统具有一定的适配性。基于维护中国宪法规范稳定性、增强宪法解释统一性和促进宪法学自主性等原因,也有必要在宪法解释中将其作为解释方法之一进行引入,探索和发展中国的原旨解释路径。未来的宪法解释、合宪性审查以及其他国家机关进行宪法判断时,需将探求宪法原意作为宪法解释的重要环节,特别是在合宪性审查的语境下用于探寻宪法规定、宪法原则和宪法精神的含义;除宪法文本外,宪法序言和制宪修宪历史文献材料是探究宪法原旨的主要渊源。

关键词：原旨主义立法原意合宪性审查宪法解释

《比零还少》的“空白性”:兼谈同名改编电影

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外国文学动态研究 2024年第5期 59-72页

作者：刘晗河南大学外语学院

当代美国小说家布莱特·伊斯顿·埃利斯的《比零还少》被学界评价为一部有着显著“空白性”的小说。本文试图从语言、叙事、人物塑造、出版审查和道德几个维度梳理《比零还少》的“空白性”,同时审视该作同名改编电影对“空白性”的“... 详细信息

当代美国小说家布莱特·伊斯顿·埃利斯的《比零还少》被学界评价为一部有着显著“空白性”的小说。本文试图从语言、叙事、人物塑造、出版审查和道德几个维度梳理《比零还少》的“空白性”,同时审视该作同名改编电影对“空白性”的“消毒”,剖析这种改编策略背后迥异于原著的美学趣味,以探讨“空白性”对于小说家埃利斯及其小说艺术的意义。本文认为,埃利斯对“空白性”的坚持一方面是为了宣泄个人情感,是一种精神上的自我疗愈,另一方面是为了保卫其作品的社会批判性和多层次的艺术性。

关键词：埃利斯《比零还少》《皇家卧室》 “空白性” 空白小说

肝细胞癌切除术后教科书式结局风险分层：一项多中心评分验证研究

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肝细胞癌切除术后教科书式结局风险分层：一项多中心评分验证研究

作者：刘晗吉林大学

学位级别：硕士

目的:随着肝细胞癌(HCC)发病率的不断上升,越来越多的患者接受肝切除手术。既往医学界聚焦于对患者术后生存和复发等长期结果的关注。然而,随着手术技术的进步和治疗策略的不断优化,患者的围术期结局也逐渐成为研究的焦点。然而,传统的... 详细信息

目的:随着肝细胞癌(HCC)发病率的不断上升,越来越多的患者接受肝切除手术。既往医学界聚焦于对患者术后生存和复发等长期结果的关注。然而,随着手术技术的进步和治疗策略的不断优化,患者的围术期结局也逐渐成为研究的焦点。然而,传统的评估指标往往过于单一,不能全面评估患者围术期的情况。为了更好地了解手术质量和患者的术后情况,教科书式结局(TOs)的概念应运而生,它提供了一种更全面的手术质量评价方法,为评估复杂手术后结果的质量和成功与否提供了关键指标。因此,我们的研究旨在开发并验证一个简单有效的评分系统,以预测HCC患者接受肝切除手术后未达到教科书式结局(non-TOs)的风险。通过对风险进行分层,我们可以为临床医生提供一个简便的工具,帮助他们更准确地评估患者的术后风险,并采取相应的预防和管理措施。这将有助于提高手术的成功率和患者的生存质量,进而改善肝细胞癌患者的整体治疗效果。方法:通过利用多中心前瞻性收集的数据库,我们将符合纳排标准的肝细胞癌患者入组,并将整个队列的人群按照7:3的比例进行随机化分组。在这个过程中,我们将使用整个队列的70%人群作为训练集,以确保样本量足够进行可靠的模型训练,同时使用其余30%人群作为验证集,以验证模型的预测能力。在训练集中,我们将通过单因素及多因素logistic回归分析来确认non-TOs的独立危险因素,并根据它们在模型中的权重为每个独立危险因素赋予不同的评分,从而制定一个简单的风险预测评分系统。随后,我们将使用验证集来验证这个评分系统的预测性能。同时,我们还将制作一个nomogram模型,并与我们制定的风险评分模型进行比较,以评估它们在预测non-TOs方面的准确性和有效性。在进行这些分析的同时,我们还将对构成非教科书式结局的变量进行单因素及多因素logistic回归分析,以确认它们的独立危险因素。加深我们对non-TOs形成机制的理解,并为未来的预防和干预提供重要的参考。结果:3 681例患者中,1 458例(39.6%)患者肝切除术后发生non-TOs。基于训练集的单因素及多因素logistic回归分析确认了non-TOs的六个独立危险因素:ChildPugh B级(OR:2.660)、最大肿瘤直径>5 cm(OR:2.158)、大肝切除术(OR:1.934)、肝硬化(OR:1.892)、肥胖(OR:1.464)和ASA分级>2(OR:1.380)。其中OR值最小的肥胖与ASA评分>2赋值为1分,其余2分,风险评分为0～10分。研究对象依据其相应评分被划分为三个分类,包括低风险组(0～3分)、中风险组(4～6分)和高风险组(7～10分)。根据风险评分模型,训练集AUC为0.701(95%CI:0.670-0.731),验证集AUC为0.679(95%CI:0.659-0.699)。在验证集中,根据风险评分系统预测发生non-TOs的风险为39.0%,与实际发生的39.9%的风险密切匹配。不同风险类别的预测风险和实际风险之间无显著差异。无论在训练集还是验证集,经过Z检验之后风险评分模型的AUC与nomogram的AUC无统计学差异。围手术期输血的独立危险因素包括女性、ASA评分>2、AFP>400μg/L、肝硬化、Child-Pugh B级、最大肿瘤直径>5 cm、大肝切除术以及大血管侵犯;术后R1/2切除的独立危险因素包括多发肿瘤、大肝切除术以及大血管侵犯;术后严重并发症的独立危险因素包括肥胖、门脉高压、Child-Pugh B级、多发肿瘤以及大肝切除术;术后90天内死亡的独立危险因素包括门脉高压、Child-Pugh B级、最大肿瘤直径>5 cm以及大血管侵犯;术后住院时间延长的独立危险因素包括ASA评分>2、肝硬化、Child-Pugh B级、最大肿瘤直径>5 cm、大肝切除术以及大血管侵犯;腹腔镜中转开腹的独立危险因素是大肝切除术。结论:1.本研究开发的新评分系统能够准确预测HCC肝切除术后non-TOs的风险。该系统有助于早期识别患者可能出现不良后果的风险,并为手术决策和质量改进计划提供重要信息。2.本研究的风险评分模型具有便于记忆的特点,且在临床应用方面更具适应性,易于解释。3.本研究确定了non-TOs及其构成因素的独立危险因素,为存在这些危险因素的患者提供了早期干预的机会,从而有望改善患者的预后。

关键词：肝切除术肝细胞癌教科书式结局风险预测并发症

面向滚动轴承未知类故障诊断的深度学习方法研究

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同方学位论文库

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面向滚动轴承未知类故障诊断的深度学习方法研究

作者：刘晗东北电力大学

学位级别：硕士

党的二十大报告中提出了建设现代化产业体系,推动新型工业化,实现制造强国、质量强国、数字中国等战略目标。机械设备成为了重点关注对象,对旋转机械关键零部件之一的滚动轴承的故障状态的信号进行深度挖掘,有助于实现制造装备的故障诊... 详细信息

党的二十大报告中提出了建设现代化产业体系,推动新型工业化,实现制造强国、质量强国、数字中国等战略目标。机械设备成为了重点关注对象,对旋转机械关键零部件之一的滚动轴承的故障状态的信号进行深度挖掘,有助于实现制造装备的故障诊断和后续的维修管理。基于深度学习的故障诊断方案是目前的研究热点,但由于工业生产的随机性和复杂工作环境,相关研究存在以下局限性:(1)出现新的未知故障数据且模型无法准确识别,表现出数据识别的局限性;(2)变工况和未知故障同时出现的域外分布问题,导致识别困难;(3)多个未知故障出现且模型无法准确识别并学习未知故障的特征,增加诊断难度。因此,本文以深度学习和迁移学习为基础,开展对滚动轴承运行中因环境变化等原因出现未知故障从而引起诊断性能下降问题的研究,主要研究内容如下:(1)针对新的未知故障数据出现导致识别难度增加的问题,提出了一种迁移聚类计算中心点的方法(Transfer Clustering Calculation Center Points,TCCP)。该方法通过计算待测样本与已知样本之间的特征空间分布,完成未知类故障诊断任务,并通过匹配目标分布进一步提高精度。验证实验在两个振动和一个声发射数据集以及五个最新的故障诊断模型下进行,证明了TCCP的可行性和优越性,并通过可视化输出结果证明了匹配目标分布模块的重要性和必要性。(2)针对实际工业生产工况和故障的随机性,提出了一种具有领域自适应能力的未知类故障诊断模型(Transfer Clustering with Wasserstein loss calculation of sample points distribution and Convolutional Neural Networks with Transformer,TCWPCT)。该模型采用Transformer层作为故障分类器,提高模型的特征提取和学习能力。未知类诊断模块通过计算样本点和样本中心的概率,更新特征分布并用Wasserstein损失对齐,从而更新故障诊断结果,提高了整体诊断性能。结果表明TCWPCT不仅可以解决域外分布下的数据外分布和标签外的分布的问题,在不同的噪声强度下也具有良好的诊断精度。(3)针对工业生产中多个未知类的出现导致诊断精度下降的问题,设计了多输出故障诊断模型(Transfer clustering multi-output is based on sample point center probability,TCPC)。该模型评估已知类特征向量的相似度,并设置阈值区间确认未知类别的存在和数量。利用聚类方法对未知类别进行初始分类,生成伪标签,建立特征分布。利用样本点和中心的概率值进行迭代优化,不断更新诊断结果。这种方法可以在识别和学习未知类别的特征的同时更新并保存权重。在三个振动数据集下验证了TCPC的有效性和可行性,促进模型的自学习和实时数据库构建。

关键词：滚动轴承深度学习迁移学习故障诊断未知类识别