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数字先导燃油计量滑阀无模型滑模控制研究

推进技术 2024年

作者：高强刘骅毅牛明洋南京航空航天大学机电学院江苏大学流体机械工程技术研究中心

为了提高传统电液伺服阀先导驱动燃油计量滑阀结构的可靠性与动态性能，提出了一种数字阀阵列和节流孔组合先导驱动燃油计量滑阀的新构型。在深入分析燃油计量滑阀工作原理基础上，搭建其非线性数学模型，并基于滑阀位移实测数据对数字... 详细信息

为了提高传统电液伺服阀先导驱动燃油计量滑阀结构的可靠性与动态性能，提出了一种数字阀阵列和节流孔组合先导驱动燃油计量滑阀的新构型。在深入分析燃油计量滑阀工作原理基础上，搭建其非线性数学模型，并基于滑阀位移实测数据对数字阀的流量系数进行了辨识。不同占空比脉宽调制（PWM）信号下的阀芯位移仿真与实验结果基本一致，验证了模型的准确性，同时揭示了阀芯位移的振荡规律。幅频特性测试结果表明，该燃油计量滑阀在跟踪±50%全行程时的-3dB幅频宽达到16.5 Hz。进一步地，提出了一种不依赖于对象模型的无模型滑模控制算法，结果表明，在跟踪轨迹x=4.5sin(2πt)时，与PID控制相比，无模型滑模控制器的最大误差、平均误差以及误差的标差分别减少45.1%、15.4%、23.3%。

关键词：燃油计量滑阀数字阀阵列辨识无模型滑模控制非线性数学模型

基于遗传区间仿射响应面的结构时变稳健可靠性优化

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机械强度 2024年第3期46卷 643-651页

作者：官毅盛国军大连东软信息学院信息与商务管理学院大连116023 电子科技大学机械与电气工程学院成都611731 电子科技大学广东电子信息工程研究院东莞523808

为提升结构时变稳健可靠性能并兼顾区间变量参数描述精度,提出一种基于遗传区间仿射响应面的结构优化设计方法。首先,根据结构性能分析方法获取结构性能响应,并提取结构不确定性因素。其次,构建结构参数化分析模型并开展试验设计,将试... 详细信息

为提升结构时变稳健可靠性能并兼顾区间变量参数描述精度,提出一种基于遗传区间仿射响应面的结构优化设计方法。首先,根据结构性能分析方法获取结构性能响应,并提取结构不确定性因素。其次,构建结构参数化分析模型并开展试验设计,将试验设计过程分别存储为设计变量及结构性能响应两种数据库,基于区间仿射理论初步构建结构区间仿射响应面,依据设计变量数据库的各变量样本边界及结构性能分析结果,利用遗传算法及误差最小化判别准则优化初始区间仿射响应面,并利用结构性能响应数据库验证优化后响应面的有效性。最后,结合结构性能退化行为及稳健可靠性优化方法,构建结构时变稳健可靠性优化模型并开展结构优化设计,通过工程算例验证了所提优化设计方法的合理性。算例分析表明,遗传区间仿射响应面能够更合理地反映出结构响应的波动区间,所提优化方法能够有效提升结构稳健可靠性水平。

关键词：转向架构架稳健可靠性仿射响应面区间理论遗传算法

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肝内胆管癌淋巴结清扫的研究热点、焦点与难点

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中国普通外科杂志 2024年第2期33卷 168-175页

作者：刘红枝曾永毅福建医科大学孟超肝胆医院肝胆胰外科福建福州350007 福建省肝胆医学中心福建福州350007

肝内胆管癌(ICC)是一种高度侵袭性的恶性肿瘤,淋巴结转移是ICC患者预后不良的最重要因素之一。淋巴结清扫在ICC淋巴结分期、预后指导及辅助治疗等方面具有重要价值。近年来,国内外学者围绕ICC淋巴结转移及淋巴结清扫开展了深入研究,但... 详细信息

肝内胆管癌(ICC)是一种高度侵袭性的恶性肿瘤,淋巴结转移是ICC患者预后不良的最重要因素之一。淋巴结清扫在ICC淋巴结分期、预后指导及辅助治疗等方面具有重要价值。近年来,国内外学者围绕ICC淋巴结转移及淋巴结清扫开展了深入研究,但国内外不同研究结果和共识对ICC淋巴结清扫尚存在不同的认识和推荐,同时淋巴结清扫范围、清扫数量及清扫方法各不相同,相应研究结果也略有差异。本文结合近期研究成果对淋巴结清扫范围、清扫数量、清扫方式、临床价值、适宜人群和前瞻性临床研究等ICC淋巴结清扫相关问题作一概述,以期明确本领域研究热点、焦点和难点,为提高ICC综合整治水平助力。

关键词：胆管肿瘤胆管,肝内淋巴结切除术淋巴转移

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碳量子点/硫醇-烯复合材料在白光LED的应用以及其介电特性研究

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碳量子点/硫醇-烯复合材料在白光LED的应用以及其介电特性研究

作者：柴鑫毅郑州轻工业大学

学位级别：硕士

基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 243-251页

作者：黄华张昊胡晓林聂兴毅兰州理工大学机电工程学院兰州730050

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力EC... 详细信息

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。

关键词：花椒簇识别农业机器人深度学习目标检测 YOLO v5

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连锁股东与企业全要素生产率

连锁股东与企业全要素生产率

作者：陈党毅河南财经政法大学

学位级别：硕士

当前我国经济发展已经从片面追求经济增长速度的高速增长阶段转向追求质量、效益的高质量发展阶段。党的“二十大”报告中明确提出“推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革,提高全要素生产率”。在推动经济实现更高质量、更有效率... 详细信息

当前我国经济发展已经从片面追求经济增长速度的高速增长阶段转向追求质量、效益的高质量发展阶段。党的“二十大”报告中明确提出“推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革,提高全要素生产率”。在推动经济实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续发展以及建立现代化经济体系的过程中,全要素生产率扮演着至关重要的角色。近年来,随着资本市场的发展和企业产权结构的多元化,连锁股东现象逐渐引起学术界的广泛关注。连锁股东是指在同行业内同时持有多个企业股权,它们凭借独特的持股方式,有力地推动了同行业内企业在所有权层级上构建起一种持续而稳固的网络联结关系。这种网络联结不仅能够充分发挥连锁股东的治理优势,还能在企业间传递和共享资金、行业信息资源,进而促进企业全要素生产率的提高。随着连锁股东的数量和影响力不断增大,如何充分发挥连锁股东的优势提升全要素生产率就成为一个颇具研究价值的话题。此背景下,本文聚焦连锁股东对企业全要素生产率产生的影响,探索提升企业全要素生产率的新视角。本文以中国2011-2022年沪深A股非金融类上市公司作为基础研究对象,以债务负担、金融化程度作为切入点,结合社会网络理论、资源依赖理论、委托代理理论、信息不对称理论,采用多元回归方法考察连锁股东如何影响企业的全要素生产率。研究结论如下:(1)连锁股东能够显著提升企业的全要素生产率,该结论在经历一系列的稳健性检验和内生性检验后仍然成立。(2)作用机制表明:连锁股东通过降低企业债务负担和金融化程度进而提升企业的全要素生产率(3)进一步研究发现:企业多元化经营能够加强连锁股东与企业全要素生产率之间的正相关关系;而管理层权力会弱化连锁股东与企业全要素生产率之间的正相关关系。本文的主要贡献在于深入探讨了连锁股东与企业全要素生产率之间的关系以及两者之间的具体作用机制:连锁股东通过发挥资源、治理、信息方面的优势,有效的降低企业债务负担和金融化程度,进而促进企业全要素生产率提升。在此基础上,提出建议:(1)政府要发挥在市场中的主导作用,完善连锁股东外界环境的同时也要防止竞争合谋现象出现;(2)企业在经营和发展过程中要积极引入连锁股东并充分利用其协同治理优势,促进企业全要素生产率提升;(3)连锁股东应在追求投资组合长期价值最大化的基础上,助力企业全要素生产率提升。

关键词：连锁股东全要素生产率债务负担金融化程度

隧道火灾中物理场与关键控制参数间的快速双向预测

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第6期64卷 1024-1031页

作者：洪瑶史聪灵李俊毅李佳中国安全生产科学研究院交通安全研究所地铁火灾与客流疏运安全北京市重点实验室北京100012

为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能... 详细信息

为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能力及其预测能力。结果表明:经过100个训练周期后,使用所提出的双向预测模型和数据集取得了良好的训练收敛效果,物理场和关键控制参数在训练集上均达到结果快速重现。模型训练完成后,隧道火灾的平均温度场和6项隧道火灾的关键控制参数得到了基本的预测,预测结果同时涵盖了隧道的几何信息和物理信息。该研究结果可为隧道火灾演化规律的快速预测提供参考。

关键词：隧道火灾深度学习快速预测物理场关键控制参数

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OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

作者：苟毅重庆理工大学

学位级别：硕士

随着科技的不断发展,电子产品已成为人们生活中不可或缺的物品。对电子产品的高强度使用已经成为常态,伴随而来的眼部疾病患病率也日益增长。OCT视网膜层的厚度及形状作为眼科疾病和其他系统疾病的关键指标,准确的分割出OCT视网膜层结... 详细信息

随着科技的不断发展,电子产品已成为人们生活中不可或缺的物品。对电子产品的高强度使用已经成为常态,伴随而来的眼部疾病患病率也日益增长。OCT视网膜层的厚度及形状作为眼科疾病和其他系统疾病的关键指标,准确的分割出OCT视网膜层结构变得刻不容缓。目前的OCT视网膜图像分割算法,忽略了OCT图像边界不明显导致的分割精度不高的问题,从而使得分割结果的准确率降低。并且没有考虑医学领域带标签数据较少的问题,缺乏对无标签数据的有效利用和研究,制约了算法鲁棒性的提升。本文针对以上问题进行了研究,具体研究内容如下:(1)提出了一种基于深度学习的OCT图像视网膜层识别方法---多通道UNet模型,用于提升OCT图像各个层次的分割精度。该模型使用多通道结构单独提取特征并改进UNet网络,增强模型对每个类别识别的鲁棒性。同时,多通道UNet模型精细化提取各层次的结构特征,并在融合时使用m Io U系数作为层结构边缘优化的判断指标,从而提升了整体和局部分割的准确率以及边界的精细度。通过实验验证,该方法较改进之前在总体得分上提升了0.05。(2)提出一种充分利用无标签数据的方法,扩充模型可学习的特征量。首先在少量的有标签数据集上训练教师模型,使用教师模型对更多的没有标记的数据生成伪标签;然后使用信息熵对伪标签数据计算混乱程度,将混乱程度近似等价为数据的难易程度;最后将具有难易梯度的伪标签数据进行渐进式自训练,在该自训练的过程中结合婴儿步调式课程学习模式,最大化挖掘无标签数据集的潜力。本文通过实验验证,该方法在多个模型的实验中可以使Dice系数平均降低0.008。(3)提出了一种针对OCT图像边界精细化分割并提取的方法,通过设计一种更加关注图像整体信息的模型用于分割OCT图像的边界。同时,设计边界损失函数,以边界线的拟合程度作为损失,进一步约束边界线的误差,最后将提取出来的边界线与前期模型的分割结果拟合。实验结果验证该方案在一定程度上可以降低由于数据边界不明显产生的误差。本文通过在多个模型上实验发现,该方法可使边界误差系数平均降低0.075。

关键词： OCT图像分割 UNet 自训练课程学习

城镇职工基本养老保险费率下调对城镇就业的影响研究

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城镇职工基本养老保险费率下调对城镇就业的影响研究

作者：张凤毅兰州财经大学

学位级别：硕士

2023年新冠疫情虽已结束,但我国就业压力依然较大,结构性失业问题严峻。我国自2013年提出适时适当降低社会保险费率开始,先后5次降低或阶段性降低社保费率,其中城镇职工基本养老保险费率降幅较大,单位缴费比例从20%降至16%,为企业提供... 详细信息

2023年新冠疫情虽已结束,但我国就业压力依然较大,结构性失业问题严峻。我国自2013年提出适时适当降低社会保险费率开始,先后5次降低或阶段性降低社保费率,其中城镇职工基本养老保险费率降幅较大,单位缴费比例从20%降至16%,为企业提供了更多的利润空间。城镇职工基本养老保险费率对于劳动力需求方——企业来说是一种用工成本,对于劳动力供给方——劳动者来说却是一种预期福利,这就导致降低城镇职工基本养老保险费率将在一定程度上影响城镇就业水平。因此,研究城镇职工基本养老保险费率下调对城镇就业的总体影响对于提高城镇就业水平有重要意义。本文通过构建联立方程模型,从劳动力供求综合角度研究城镇职工基本养老保险费率下调对城镇就业的影响,明确揭示出下调城镇职工基本养老保险费率对城镇就业的正向影响,并通过构建因子测算模型测算出未来我国城镇职工基本养老保险最优费率,有助于国家把握好政策力度,适时适当调整城镇职工基本养老保险费率,提振企业劳动力需求,缓解城镇就业压力,促进经济增长。

关键词：城镇职工基本养老保险费率城镇就业最优费率