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正交面齿轮传动的两类界线

哈尔滨工程大学学报 2024年第4期45卷 764-770页

作者：赵亚平娄海青东北大学机械工程与自动化学院辽宁沈阳110004

为了建立系统的正交面齿轮传动啮合界线与曲率干涉界线理论,本文通过求解非线方程组获得了两类界线的数值解。证明了啮合界线在小轮齿面上是渐开线;其共轭线也是渐开线。发现干涉界线一般有2条,近齿面干涉界线存在于面齿轮内端附近,大... 详细信息

为了建立系统的正交面齿轮传动啮合界线与曲率干涉界线理论,本文通过求解非线方程组获得了两类界线的数值解。证明了啮合界线在小轮齿面上是渐开线;其共轭线也是渐开线。发现干涉界线一般有2条,近齿面干涉界线存在于面齿轮内端附近,大致沿齿高走向。近齿面干涉界点存在平凡解,是干涉界线和啮合界线共轭线的交点,位于传动副瞬时相对转动轴上。基于近齿面干涉界线,建立了面齿轮无根切内径公式,通过数值迭代可以获得内径准确值;还导出了无根切内径估算公式,便于设计中应用。

关键词：面齿轮曲率干涉啮合界线渐开线直齿轮根切非线性内径

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任务群视角下小学生写作能力提升策略探微

学苑教育 2024年第16期 88-90页

作者：舒聚会湖北省老河口市仙人渡小学湖北老河口441800

随着教育教学优化革新进程的日益深入,如何有效培养学生的学科核心素养成为教育教学工作的关键,也是当前一线授课教师面临的重要课题,要求教师重视对学习任务群的探究,结合学科教学内容和教学目标,为学生设计出具有针对性的教学任务,以... 详细信息

随着教育教学优化革新进程的日益深入,如何有效培养学生的学科核心素养成为教育教学工作的关键,也是当前一线授课教师面临的重要课题,要求教师重视对学习任务群的探究,结合学科教学内容和教学目标,为学生设计出具有针对性的教学任务,以此突出学科教学综合性特点,明晰课堂教学改革导向。文章从学习任务群的视角出发,阐述学习任务群的教学特征、当前小学语文写作教学现状以及学习任务群对小学生写作能力的影响,探究小学语文教学工作中如何提高学生的写作能力,以供参考。

关键词：学习任务群小学生小学语文写作能力

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海上风机水下噪声数值模拟

大连理工大学学报 2024年第3期64卷 292-300页

作者：娄砚钧马骏大连理工大学船舶工程学院辽宁大连116024

随着海上风机的快速发展,其带来的水下噪声对海洋生态环境的影响受到了广泛关注.目前对于海上风机水下噪声的研究主要以测量为主,采用Virtual Lab软件进行数值模拟能够快速预测海上风机带来的水下噪声.研究发现,5 MW海上风机水下噪声的... 详细信息

随着海上风机的快速发展,其带来的水下噪声对海洋生态环境的影响受到了广泛关注.目前对于海上风机水下噪声的研究主要以测量为主,采用Virtual Lab软件进行数值模拟能够快速预测海上风机带来的水下噪声.研究发现,5 MW海上风机水下噪声的峰值频率主要分布在低频段,风荷载也会在一定程度上增大水下噪声.

关键词：海上风机数值模拟水下噪声

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生成式知识迁移的SAR舰船检测

遥感学报 2024年第2期28卷 470-480页

作者：娄欣王晗卢昊张文驰北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题,本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图... 详细信息

为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题,本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图像空间分布一致且包含SAR图像特征的带标注模拟图像;使用所生成的带标注模拟图像,进一步优化舰船检测网络,以提高基于深度卷积神经网络的舰船检测的泛化性能。SARShip-Detection-Datasets(SSDD)和AIR-SARShip-1.0两个公开数据集上的实验结果表明,该框架有效提高了在仅包含少量标注SAR图像样本情况下的舰船目标检测效果,可显著降低舰船在复杂背景图像中漏检和误检的概率。

关键词： SAR 目标检测深度学习图像生成迁移学习

基于Cotes求积法和神经网络的稳定域判断及铣削参数优化新方法

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兵工学报 2024年第2期45卷 516-526页

作者：秦国华娄维达林锋徐勇南昌航空大学航空制造工程学院江西南昌330063 西北工业大学机电学院陕西西安710072

再生效应引起的铣削颤振,是制约加工效率和工件质量的主要因素之一。准确高效地识别铣削颤振的稳定域,是抑制颤振、提高生产效率的关键步骤。为此,根据铣削振动微分方程,利用柯特斯积分法(Cotes Integration Method,CIM)提出一种新的铣... 详细信息

再生效应引起的铣削颤振,是制约加工效率和工件质量的主要因素之一。准确高效地识别铣削颤振的稳定域,是抑制颤振、提高生产效率的关键步骤。为此,根据铣削振动微分方程,利用柯特斯积分法(Cotes Integration Method,CIM)提出一种新的铣削稳定域预测方法。利用CIM获得主轴转速-轴向切深平面二维稳定性叶瓣图(Stability Lobe Diagram,SLD),与半离散法(Semi-discretization Method,SDM)和全离散法(Full-discretization Method,FDM)等方法进行比较,结果表明CIM的收敛性更优。考虑径向切深的影响,建立三维SLD的迭代计算方法,通过等效地离散三维SLD曲面为节点集合,随机以90%的节点作为训练集,构建轴向切深与主轴转速、径向切深之间的神经网络预测模型。10%验证集的预测结果表明神经网络的预测误差不超过6%。以材料去除率为效率目标,刀具寿命为成本目标,建立稳定铣削多目标优化模型并应用基于分解的多目标进化算法(Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)求解,为获得高效率、低成本的最优铣削参数提供基础理论和技术支撑。

关键词：铣削颤振 Cotes积分神经网络遗传算法

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路侧感知车辆轨迹数据的质量评估方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 56-72页

作者：雷财林赵聪娄刃暨育雄杜豫川同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 浙江省交通运输科学研究院新一代人工智能技术交通运输行业研发中心浙江杭州310023

路侧传感器已大量部署在高速公路上,用来实时采集路段全样本车辆轨迹数据,为交通流全时空管控、微观驾驶行为分析等提供数据支持,但数据质量的快速评估一直是困扰行业管理部门的难题。现有的车辆轨迹数据评估方法大多存在操作复杂、维... 详细信息

路侧传感器已大量部署在高速公路上,用来实时采集路段全样本车辆轨迹数据,为交通流全时空管控、微观驾驶行为分析等提供数据支持,但数据质量的快速评估一直是困扰行业管理部门的难题。现有的车辆轨迹数据评估方法大多存在操作复杂、维度单一等问题,难以满足对动态交通流中实时产生的车辆轨迹数据的评价需求。为快速判别路侧毫米波雷达车辆轨迹数据的质量,文中通过挖掘数据自身信息提出了一种数据质量评价方法。首先,在分析实测轨迹数据典型问题的基础上,从轨迹完整性、一致性、准确性及有效性4个维度建立了9个二级评价指标;然后,基于CRITIC赋权法计算综合指标;最后,针对4种不同场景的3549条毫米波雷达实测轨迹进行了实证分析。结果表明,毫米波雷达的安装方式、型号等会显著影响车辆轨迹数据的质量,所提出的数据质量评价方法能够量化不同车辆轨迹数据的质量差异。文中研究结果可为路侧传感器采集数据性能衰变的短时监测及数据采集设备的选型提供支持,也可为车辆轨迹数据质量的提升提供方法参考。

关键词：智能交通路侧毫米波雷达车辆轨迹数据数据质量 CRITIC赋权法评价指标体系