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滑动组合密封系统的高压高速工况流-固耦合动态特性仿真分析

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工程力学 2024年

作者：张守元吕振华清华大学车辆与运载学院

应用基于Navier-Stokes方程的三维精细流-固耦合动力学仿真模型与直接耦合计算方法，实现了对复杂的滑动组合密封系统动态特性的仿真分析，得到了高压、高速冲击运动工况的密封油膜厚度、密封面接触压强、密封油膜内流场特性等随密封环... 详细信息

应用基于Navier-Stokes方程的三维精细流-固耦合动力学仿真模型与直接耦合计算方法，实现了对复杂的滑动组合密封系统动态特性的仿真分析，得到了高压、高速冲击运动工况的密封油膜厚度、密封面接触压强、密封油膜内流场特性等随密封环压缩量、滑动速度的变化规律及其对密封性能的影响，对比分析了不同滑动速度、不同冲击压强下的动密封流场的量化特性，包括高压、高速往复组合密封油膜内的反向泵油效应及其机理。实验测试了一种油气弹簧装置的浮动活塞组合密封内油膜和气膜的轴向压强分布，实测结果与仿真计算结果相符。这些研究结果显示了基于Navier-Stokes方程的三维流-固直接耦合动力学建模技术与仿真分析方法对复杂密封系统性能的精细设计分析预测的重要价值。

关键词：滑动密封组合密封高压-高速密封流-固耦合动力学 3D FEM模型密封流场压强分布测试

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钠蒸汽中的共振Raman四波差频过程

量子电子学 1986年第4期 340-340页

作者：马祖光韩晓峰吕振国哈尔滨工业大学

我们用准分子激光器泵浦的染料激光器激励钠蒸汽,观测到共振Raman四波差频过程。同时也观测到黄色锥形辐射。初步认为该辐射是强相干辐射在近共振能级上诱导的相干辐射场。在对光泵金属蒸汽激光研究不断深入的同时,金属蒸汽中的非线性... 详细信息

我们用准分子激光器泵浦的染料激光器激励钠蒸汽,观测到共振Raman四波差频过程。同时也观测到黄色锥形辐射。初步认为该辐射是强相干辐射在近共振能级上诱导的相干辐射场。在对光泵金属蒸汽激光研究不断深入的同时,金属蒸汽中的非线性光学效应也引起人们

关键词：差频过程近共振能级相干辐射电磁辐射 Raman 染料激光器液体激光器

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钠蒸汽中红外激光及非线性光学效应研究

红外与毫米波学报 1987年第3期 229-229页

作者：吕振国马祖光韩晓峰哈尔滨工业大学激光研究室哈尔滨工业大学激光研究室哈尔滨工业大学激光研究室华南工学院物理系

报道了用激发吸收光谱方法判断出Na分子蒸汽中2.52μm和0.91μm附近两谱区的级联辐射过程来自CIIa 2.52μm谱区→3∑0.91μm谱区→A∑。用窄带Dye PTP激光泵浦钠蒸汽时,首次观测到了Na原子3s-4s的受激电子喇曼散射现象,其光子转换效率为... 详细信息

报道了用激发吸收光谱方法判断出Na分子蒸汽中2.52μm和0.91μm附近两谱区的级联辐射过程来自CIIa 2.52μm谱区→3∑0.91μm谱区→A∑。用窄带Dye PTP激光泵浦钠蒸汽时,首次观测到了Na原子3s-4s的受激电子喇曼散射现象,其光子转换效率为30%,从理论和实验上分别对该现象进行了研究和比较,给出了该现象的应用实例。用聚焦

关键词：差频过程激光泵浦

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抽动秽语综合征与癫痫的鉴别

实用医技杂志 2005年第1B期12卷 3012-3012页

作者：吕振国马玲梅古丽娟赵希福阳泉第一人民医院山西阳泉045000

抽动秽语综合征(TS)与癫痫(EP)的简单部分性发作(SPS)临床需要鉴别,脑电图的非特异性异常易使二者混淆,现结合电生理化学基础与临床予以探讨.

关键词：抽动秽语综合征癫痫鉴别诊断电生理

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基于重采样方法的不平衡数据分类研究

基于重采样方法的不平衡数据分类研究

作者：吕振哲烟台大学

学位级别：硕士

在大数据时代,数据的复杂性越来越高。数据不平衡、类重叠等问题变得越来越常见。同时,不平衡数据在信用卡欺诈检测、网络入侵检测、疾病诊断、垃圾邮件过滤等领域的重要性日益突出,这对传统分类器提出了更大的挑战。传统分类器很难对... 详细信息

在大数据时代,数据的复杂性越来越高。数据不平衡、类重叠等问题变得越来越常见。同时,不平衡数据在信用卡欺诈检测、网络入侵检测、疾病诊断、垃圾邮件过滤等领域的重要性日益突出,这对传统分类器提出了更大的挑战。传统分类器很难对少数类数据进行预测,在处理不平衡数据时往往倾向于多数类而忽视少数类,因此对少数类的分类效果会大打折扣。为了有效处理不平衡数据分类问题,研究者们提出了很多方法,其中包括数据的重采样、代价敏感学习和集成学习等,但仍面临着类重叠、类内不平衡等挑战。所以有必要提出更好的方法来解决分类器在不平衡数据集中分类效果较差的问题,挖掘出少数类数据中有价值的信息。针对SMOTE算法生成数据质量较差的问题,本文提出一种基于ISODATA聚类的不平衡数据过采样方法ISODATA-SMOTE。该算法首先使用手肘法则确定每个数据集适合的聚类簇数,再结合ISODATA聚类算法,对少数类数据聚类。然后根据采样比例对每个子簇进行过采样,使过采样后的少数类数据也符合原始少数类数据的分布,从而解决不平衡数据的分类问题。实验证明,该算法在不平衡数据集上的评价指标优于其余对比算法,表明了该算法对提高不平衡数据分类精度的可行性。另外,为了降低类重叠对不平衡数据的影响,提高传统分类器对类重叠数据的分类性能,本文还提出了基于去噪扩散模型和迁移学习的不平衡数据分类混合方法BPDMR-TL。该算法把数据划分为三类,首先清除重叠区域内被标记为噪声的数据,再使用深度学习模型来生成少数类数据。通过加噪然后去噪的步骤,生成的新的少数类数据具有原始少数类数据的数据特征。然后通过轮盘选择算法增加远离少数类的多数类数据的权重,提高远离边界的多数类数据被选择的概率,降低了类重叠的问题。最后使用迁移学习来增加训练的样本,提高分类器的分类能力。实验结果显示,该算法在公开数据集上的评价指标优于其余对比算法,并且在类重叠较高的数据集上有着明显提升。这表明了该算法对提高不平衡并且类重叠的数据集的分类具有良好的效果。

关键词：不平衡数据聚类深度学习去噪扩散模型 ISODATA

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被动式超低能耗建筑发展制约因素及对策研究

被动式超低能耗建筑发展制约因素及对策研究

作者：吕振爱山东建筑大学

学位级别：硕士

MXene基柔性多功能传感器制备及敏感特性研究

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MXene基柔性多功能传感器制备及敏感特性研究

作者：吕振礼河南工业大学

学位级别：硕士

基于改进YOLO的道路场景目标检测技术研究

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基于改进YOLO的道路场景目标检测技术研究

作者：吕振洋盐城工学院

学位级别：硕士

随着汽车保有量的持续增加,交通安全问题逐渐成为社会关注的焦点。在此背景下,自动驾驶技术作为解决交通安全难题的关键技术之一,已经获得了国家及企业层面的广泛重视和深入研究。在自动驾驶任务的实现过程中,道路环境中目标的准确检测... 详细信息

随着汽车保有量的持续增加,交通安全问题逐渐成为社会关注的焦点。在此背景下,自动驾驶技术作为解决交通安全难题的关键技术之一,已经获得了国家及企业层面的广泛重视和深入研究。在自动驾驶任务的实现过程中,道路环境中目标的准确检测是实现任务的基础。尽管目前基于视觉的目标检测算法得到了迅猛的发展,但在复杂的道路场景下,这些算法面临着检测精度低和实时性差的挑战,特别是对于密集小目标和被遮挡目标的检测准确性尚未达到自动驾驶所需的水平。鉴于此,本文基于深度学习目标检测技术,对自动驾驶环境下的道路场景目标检测算法进行了深入研究,主要工作内容如下:(1)针对道路场景中目标检测精度较低,实时性较差的问题,本文提出一种基于SDG-YOLO的道路场景检测算法。首先,引入损失函数SIo U Loss对预测框的角度进行预测,确保了预测框回归方向的正确性,提高了预测框的收敛速度与算法的检测速率。其次,通过设计的轻量化解耦头(Decoupled Head-s,DHs)分离分类任务和回归任务,避免了任务中的关注点冲突问题。最后,通过设计的轻量化全局注意力机制(Global Attention Mechanism Grouped Convolution,GAMGC)来获取网络中的额外上下文特征信息,以提高网络对每个类别的关注和检测精度。上述方法能够捕捉到更多有用的上下文特征信息,在保持检测速率的同时,显著提高了检测精度,有效减少了目标的漏检和误检。(2)针对道路场景下被遮挡目标和密集小目标难以检测的问题,本文提出一种基于CMS-YOLO的道路场景检测算法。首先,本文设计了一个全新的Backbone结构(CD模块),以替代传统的Backbone。CD模块利用大规模深度可分离卷积和残差结构进行特征提取,从而增强了感受野和特征信息的丰富性,极大地提高了对密集小目标的检测精度。其次,本文设计了一种多尺度特征融合金字塔结构(MFFPN),该结构加强了浅层与深层特征之间的信息融合,有效防止了在特征传递过程中的信息丢失,极大地提高了对密集小目标的检测精度。最后,本文设计了一种特殊解耦头(Special Decoupled Head,SDH),通过三层联合输出结构有效地解决了分类和回归任务之间的冲突,极大地提高了对道路场景中被遮挡目标的检测精度。(3)针对自动驾驶领域中相机传感器目标检测的落地化应用问题,本文首先将CMS-YOLO算法成功移植到Jetson Orin Nano平台,并借助Py QT5工具设计了一个基于CMS-YOLO算法的目标检测交互式系统。在系统需求分析的基础上,利用摄像头、视频、图片等方式获取图像数据作为目标检测算法的输入。通过该算法对图像中的目标进行特征提取及检测处理,最终实现了目标的准确识别,并能够在系统界面中实时展示检测结果。最后,本文对该系统的功能进行了简单的测试和展示,测试结果验证了系统达到了预期目标,展现了其在自动驾驶辅助系统中的应用潜力。

关键词：目标检测 YOLO 解耦头注意力机制多尺度特征融合 Backbone

3D打印全再生粗骨料混凝土各向异性力学性能研究

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 370-377页

作者：段珍华吕振源肖建庄李垒刘春同济大学土木工程学院上海200092 广东省公路建设有限公司广东广州510623 广深新塘立交改造项目管理处广东广州510765

选用粒径4.75~10mm的粗骨料,制备成天然粗骨料混凝土和再生粗骨料混凝土,对比分析了作为3D打印油墨的可打印性,并探讨了不同养护条件对3D打印混凝土硬化后各向异性力学性能的影响。试验结果表明,相较于天然粗骨料,全再生粗骨料有助于加... 详细信息

选用粒径4.75~10mm的粗骨料,制备成天然粗骨料混凝土和再生粗骨料混凝土,对比分析了作为3D打印油墨的可打印性,并探讨了不同养护条件对3D打印混凝土硬化后各向异性力学性能的影响。试验结果表明,相较于天然粗骨料,全再生粗骨料有助于加速打印油墨由流动性向塑性转化;通过配合比调整,打印油墨在静置10min后仍能维持可打印性,连续打印下的可工作时间增至20min;相较于标准养护,自然养护7d的天然及再生打印试样X方向的抗压强度降低分别为19.84%及20.13%;抗压强度关系为X轴(打印方向)>Z轴(叠层方向)>Y轴(传动轴方向),标准养护28d天然及再生打印试样Y轴抗压强度分别为X轴的83.41%与84.27%,表现出明显的各向异性。最后,从细微观角度阐释了骨料类型及3D打印层间性能对各向异性的形成机理。

关键词： 3D打印混凝土全再生粗骨料可打印性各向异性养护条件

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