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基于数控工艺信息挖掘的型腔特征粗加工刀具序列优化决策方法

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1060-1071页

作者：徐昌鸿张树生梁嘉宸南京工程学院工业中心江苏南京211167 西北工业大学机电学院陕西西安710072

为有效提升数控加工过程中粗加工刀具的使用效率,提出一种基于数控工艺信息挖掘的型腔特征粗加工刀具序列优化决策方法。首先计算型腔特征的中轴变换表征数控加工的刀具轨迹,探究中轴变换与数控加工的映射机理;然后基于加工规则和中轴... 详细信息

为有效提升数控加工过程中粗加工刀具的使用效率,提出一种基于数控工艺信息挖掘的型腔特征粗加工刀具序列优化决策方法。首先计算型腔特征的中轴变换表征数控加工的刀具轨迹,探究中轴变换与数控加工的映射机理;然后基于加工规则和中轴变换参数,挖掘隐含在型腔特征中的深层次数控工艺信息;最后综合考虑材料去除量和加工连续性,建立刀具序列决策的多目标优化模型,采用混合蚁群/模拟退火算法进行优化求解。实验结果表明,该方法能够高效、自动生成型腔特征最优粗加工刀具序列,提升企业数控工艺设计智能化水平。

关键词：信息挖掘型腔特征粗加工刀具序列优化决策数控加工

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知识经济导向引领的美育浸润创新路径

山西财经大学学报 2024年第S2期 251-253页

作者：麦宸多名古屋艺术大学

知识经济时代的到来，对人才培养和社会进步提出了新要求。在这一背景下，美育作为一种培养审美情趣、人文素养和创新能力的教育，正逐渐成为教育体系的重要组成部分。然而，传统美育局限于对学生艺术技能的培养，忽略了美育的本质，因... 详细信息

知识经济时代的到来，对人才培养和社会进步提出了新要求。在这一背景下，美育作为一种培养审美情趣、人文素养和创新能力的教育，正逐渐成为教育体系的重要组成部分。然而，传统美育局限于对学生艺术技能的培养，忽略了美育的本质，因此审美教育的实施路径亟待创新，才能适应知识经济的发展需求。本文通过分析美育和知识经济的相互关系以及音乐美育浸润的创新路径，以期为美育工作的发展提供可行性路径。

关键词：知识经济美育浸润音乐美育创新路径

基于深度强化学习的无人机集群数字孪生编队避障

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工程科学学报 2024年第7期46卷 1187-1196页

作者：张宇宸段海滨魏晨北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室北京100083

无人机集群在各个领域中扮演着重要角色,具有丰富的应用场景.然而,将深度强化学习方法应用于自主无人机面临着诸多严峻挑战.本文基于多智能体深度强化学习,通过使用局部信息建立单个无人机的状态空间,并使用多智能体近端策略优化(Multi-... 详细信息

无人机集群在各个领域中扮演着重要角色,具有丰富的应用场景.然而,将深度强化学习方法应用于自主无人机面临着诸多严峻挑战.本文基于多智能体深度强化学习,通过使用局部信息建立单个无人机的状态空间,并使用多智能体近端策略优化(Multi-agent proximal policy optimization,MAPPO)的在线策略算法来训练策略网络,从而克服了环境的不确定性和对全局信息的依赖.同时,引入了数字孪生的概念,为资源紧张型算法提供了新思路.为了解决采样困难和资源紧张的问题,基于数字孪生技术,构建了一个用于无人机编队避障策略模型训练的架构.首先,构建了多个数字孪生环境,用于强化学习算法在任务开始之前进行交互采样的预训练,以使集群具备基本的任务能力.然后,使用在真实环境中采集的数据进行补充训练,使得集群能够更好地完成任务.对采用这种两阶段训练架构的效果进行了对比,同时与其他策略算法进行比较,验证了MAPPO的样本效率性能.最后,设计了实际飞行验证测试,验证了从孪生环境中获得的策略模型的实用性和可靠性.

关键词：数字孪生深度强化学习无人机编队控制避障

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前进接触线薄液膜结构与运移机制

物理学报 2024年第1期73卷 277-284页

作者：刘乔黄家宸王昊邓亚骏中国石化石油勘探开发研究院北京102206 北京大学工学院北京100871 深圳技术大学聚龙学院深圳518118

气-液-固三相接触线薄液膜微观结构认识不清使得动态接触角预测问题始终存在争议.本文通过大规模分子动力学模拟研究液滴动态润湿过程,获得了完全浸润液滴前进接触线区域的前驱液膜结构、部分浸润液滴前进接触线区域的纳米级凸起结构.... 详细信息

气-液-固三相接触线薄液膜微观结构认识不清使得动态接触角预测问题始终存在争议.本文通过大规模分子动力学模拟研究液滴动态润湿过程,获得了完全浸润液滴前进接触线区域的前驱液膜结构、部分浸润液滴前进接触线区域的纳米级凸起结构.首次在模拟中获得了微观接触角与宏观接触角随时间的动态演变规律.分子轨迹追踪揭示了接触线薄液膜区域流体在固体表面摩擦作用下,随速度增大从滑动为主向滚动为主的模式转变,进而在底层出现气体裹挟导致滑移、发生溅射的机制.本研究为进一步构建普适的动态接触角预测模型提供了关键物理依据.

关键词：接触线薄液膜润湿界面分子模拟

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自定“一流学科”政策分析与优化

复旦教育论坛 2024年第2期22卷 91-98页

作者：伍宸宁波大学教师教育学院浙江宁波315211

第二轮“双一流”建设工程中出台了赋予个别高校自主遴选建设学科权的政策,这一政策在当前我国高等教育不断深化改革过程中具有丰富的内涵。基于政策分析的基本框架,从事实、价值、规范和可行性四个维度做了全面剖析。从政策事实维度看... 详细信息

第二轮“双一流”建设工程中出台了赋予个别高校自主遴选建设学科权的政策,这一政策在当前我国高等教育不断深化改革过程中具有丰富的内涵。基于政策分析的基本框架,从事实、价值、规范和可行性四个维度做了全面剖析。从政策事实维度看,这是高等教育强国建设新阶段对政策创新能力的必然要求,是世界一流大学建设新阶段不断提高政策创新能力的现实需要,是高等教育深化改革新阶段所做出的实质性探索和举措。从政策价值维度看,能提振我国世界一流大学发展的制度自信,是对政策实施对象办学主体性的价值承认,能对其他办学主体产生示范价值。从政策规范维度看,自定建设学科是在世界一流大学建设新阶段的重大政策创新,需要在充分尊重办学主体决定权基础上加强宏观政策指导。从政策可行性维度看,该政策的试点具备技术和经济可行性。在全面建设高等教育强国新阶段,需要进一步优化这一政策举措,具体包括:进一步提升政府的高等教育宏观政策创新能力,进一步完善高校内部治理体系以提升自治能力,进一步探索和凝练中国特色世界一流大学发展模式。

关键词：自定学科政策分析 “事实-价值-规范-可行性”

基于点云识别与参数化建模的残缺物体重建方法

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现代电子技术 2024年

作者：陈天宸刘勇三峡大学计算机与信息学院三峡大学中首科技

当前激光扫描获取点云数据应用十分广泛，但也普遍存在部位缺失的问题，无法通过激光点云建模获取高精度的实体模型，同时现有的建模方法往往需要较为高昂的成本，面对实际工业场景中还面临着大量同种类型模型消耗过多人力资源的问题。... 详细信息

当前激光扫描获取点云数据应用十分广泛，但也普遍存在部位缺失的问题，无法通过激光点云建模获取高精度的实体模型，同时现有的建模方法往往需要较为高昂的成本，面对实际工业场景中还面临着大量同种类型模型消耗过多人力资源的问题。而模型库替换的方式虽便捷却无法较为贴合地适配原始点云的比例，难以满足生产需求。本文提出一种通过识别物体类别进行参数化的逆向建模方法，可有效解决部位缺失问题，且动态地调整尺寸，满足不同场景需求。该方法首先将三维点云数据通过深度学习网络进行分割与分类获取残缺物体的类别与型号，然后通过包围盒的获取计算物体的尺寸及位置信息，再通过3D建模软件，根据对物体不同部件的参数化驱动并组装实现对实体模型的高精度逆向建模，最后通过ICP配准的方法完成相似度检测及模型替换。

关键词：激光点云深度学习目标识别逆向建模部件分割参数化建模

基于绿色档案馆建筑评价框架体系的碳排放研究探讨

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中国档案 2024年第7期 63-65页

作者：高宸北京城建集团有限责任公司

绿色档案馆建设倡导在全生命周期内,最大限度地节约资源(节能、节地、节水、节材)、保护环境和减少污染,其精神实质是践行习近平生态文明思想的具体体现,是“3060”国家重大战略目标在档案行业的具体实践。绿色档案馆建筑评价框架体系... 详细信息

绿色档案馆建设倡导在全生命周期内,最大限度地节约资源(节能、节地、节水、节材)、保护环境和减少污染,其精神实质是践行习近平生态文明思想的具体体现,是“3060”国家重大战略目标在档案行业的具体实践。绿色档案馆建筑评价框架体系综合考虑了《档案馆建筑设计规范》中建筑设计、档案防护、建筑设备等方面的相关要求,是绿色档案馆建筑技术逐步完善和系统化的结果,是将所涉及的碳排放问题整合到从建材生产、运输、施工、运行、资源利用、垃圾处理、拆除直至自然资源再循环的整个过程。伴随《关于推动能耗双控逐步转向碳排放双控的意见》的出台,加强在绿色档案馆建筑评价框架体系下的碳排放研究方向显得尤为重要。

关键词：档案行业绿色档案馆评价框架体系建筑设备国家重大战略全生命周期碳排放垃圾处理

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我走过的废墟

人民文学 2024年第6期 197-198页

作者：吴雨宸不详

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图终身学习:综述

计算机研究与发展 2024年第8期61卷 2067-2096页

作者：刘壮董子宸董宜琳尚家名张帆陈雨然楼佩妍孙欣然王昱赵军 Wayne Lin 东北财经大学金融科技学院辽宁大连116025 大连理工大学计算机学院辽宁大连116024 南加州大学计算机学院美国加利福尼亚州洛杉矶90007

图终身学习(lifelong graph learning,LGL)是一个新兴领域,旨在实现对图结构数据的持续学习,以解决现有任务上的灾难性遗忘问题,并使得顺序更新的模型能够适应新出现的图任务.尽管LGL展现出良好的学习能力,但如何持续提高其性能仍然是... 详细信息

图终身学习(lifelong graph learning,LGL)是一个新兴领域,旨在实现对图结构数据的持续学习,以解决现有任务上的灾难性遗忘问题,并使得顺序更新的模型能够适应新出现的图任务.尽管LGL展现出良好的学习能力,但如何持续提高其性能仍然是一个至关重要的问题.为填补现有研究对这一方面的空白,对最近在LGL领域的研究进行了全面调查和总结.首先,重新分类了LGL的现有方法,重点关注克服灾难性遗忘的方法.随后,系统地分析了这些方法的优缺点,并探讨了实现持续性能提升的潜在解决方案.该研究着重于如何在持续学习的过程中避免对旧任务的遗忘,同时快速适应新任务的挑战.最后,还就LGL的未来发展方向进行了讨论,涵盖了其在应用领域、开放性问题等方面的潜在影响,并具体分析了这些方向对持续性能改进的潜在影响.这些讨论将有助于指导未来LGL研究的方向,推动这一领域的进一步发展与应用.

关键词：图终身学习(LGL) 图神经网络(GNN) 重放正则化持续学习增量学习灾难性遗忘