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客户关系对上市公司财务风险的影响研究

会计之友 2024年第7期 68-75页

作者：周晨张飞腾韩晨山东管理学院会计学院

中国式现代化目标下企业与供应链参与方实现良性互动是保障高质量发展的前提。基于利益相关者理论与交易成本理论,以2008—2021年沪深A股制造业企业为研究样本,考察客户关系对财务风险的治理效应。研究发现,客户集中度有助于降低上市公... 详细信息

中国式现代化目标下企业与供应链参与方实现良性互动是保障高质量发展的前提。基于利益相关者理论与交易成本理论,以2008—2021年沪深A股制造业企业为研究样本,考察客户关系对财务风险的治理效应。研究发现,客户集中度有助于降低上市公司财务风险。影响机理检验表明,为“体恤”主要客户而提供的商业信用在客户关系与上市公司财务风险之间发挥了部分中介作用。进一步将客户关系拓展为客户稳定度后发现,客户关系对上市公司财务风险的治理效应依然显著。研究厘清了客户关系对企业高质量发展的治理机制,丰富了我国制度背景下利益相关者非正式治理效应的文献,为制造业企业高质量发展提供了经验证据。

关键词：客户集中度客户稳定度财务风险商业信用供给

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任务驱动下的“眼和视觉”跨学科教学设计

生物学教学 2024年

作者：李雪梅张飞重庆第三十中学校重庆市渝中区教师进修学院

鲁科版初中生物学教材“眼和视觉”一节主要介绍了眼球的结构、视觉的形成和近视及其预防三方面内容,涉及的名词较多,比较抽象。在教学实践中,通过光线进入眼球的路径以及视网膜成像特点等探究实验,帮助学生推理视觉形成过程,引导其明... 详细信息

鲁科版初中生物学教材“眼和视觉”一节主要介绍了眼球的结构、视觉的形成和近视及其预防三方面内容,涉及的名词较多,比较抽象。在教学实践中,通过光线进入眼球的路径以及视网膜成像特点等探究实验,帮助学生推理视觉形成过程,引导其明确近视成因及预防。借助“凸透镜成像”物理实验装置演示实验,开展“跨学科”探究,实现对教学难点问题的突破,帮助学生认识事物的本质,提升学生学科核心素养。

关键词：跨学科眼和视觉任务驱动初中生物学

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基于混合推理网络的文档级关系抽取研究

基于混合推理网络的文档级关系抽取研究

作者：张飞宇电子科技大学

学位级别：硕士

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航空发动机燃油管路系统温度特性研究

航空发动机燃油管路系统温度特性研究

作者：张飞宇中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着民航运输行业的快速发展,国家对航空发动机的重视程度越来越高。航空发动机燃油管路系统为发动机的运行提供燃料,燃油管路系统温度特性受多个元件和多种因素的影响,温度过高会增大发动机系统的安全隐患。现有研究主要关注部件级的... 详细信息

随着民航运输行业的快速发展,国家对航空发动机的重视程度越来越高。航空发动机燃油管路系统为发动机的运行提供燃料,燃油管路系统温度特性受多个元件和多种因素的影响,温度过高会增大发动机系统的安全隐患。现有研究主要关注部件级的温度特性,本文参照民用涡扇发动机燃油管路系统,在考虑环境温度、滑油系统热交换等条件下,开展了发动机不同工况下的燃油管路系统温度研究。主要工作如下:(1)基于机械系统控制原理和传热学原理,依据发动机实际运行情况,建立了燃油泵、热交换器等元件温度分析模型,根据能量流动过程,构建了航空发动机燃油管路系统的温度特性研究模型。并根据相似性理论,搭建了航空发动机燃油管路温度验证实验平台。实验结果表明,模拟系统温度特性与实验误差为5.16%,可靠性较高。(2)通过AMESim仿真平台,搭建了航空发动机燃油管路温度特性仿真系统,在考虑飞机的起飞和巡航飞行状态下,开展了燃油泵、热交换器和回油管路等部件对系统的温度特性影响研究,结果表明,泵转速超过6000 r/min,燃油温升速度加快,超过140℃,系统温度和热交换器中滑油温度呈线性正相关关系。回油管路对系统温度影响幅值为14℃。燃油泵效率、离心泵和外界环境对系统温度特性影响幅值均在5℃之内。(3)根据系统温度分析数据,基于参数敏感性原理,建立了系统影响敏感性模型,并通过正交试验,研究了系统温度特性对各影响因素的敏感性。对比敏感性结果发现,热交换器中滑油温度的敏感度为0.687,燃油泵转速的敏感度为0.304,二者是影响燃油管路温度较显著的因素,外界环境温度和泵效率不显著。(4)为了获得燃油管路关键部件故障对温度特性的影响,研究了燃油泵故障、热交换器故障和回油管路故障,分别在单点和耦合故障条件下燃油管路系统的温度规律。对比分析了故障和正常状态下的系统温度特性,并在最后分析得出5种系统高风险情况。在燃油泵和回油管路耦合故障下,系统最高温度达到157.44℃,与正常工况最大温差为44.12℃。本文的研究为航空发动机燃油系统的热管理以及民航飞机的安全运行等问题提供了理论依据。

关键词：航空发动机燃油管路系统数值模拟温度特性参数敏感性分析

基于图卷积网络儿童学习坐姿判断与座椅自适应设计方法研究

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基于图卷积网络儿童学习坐姿判断与座椅自适应设计方法研究

作者：张飞宇中南林业科技大学

学位级别：硕士

儿童长期处于伏案学习的状态,不良坐姿对儿童生长发育会造成严重影响,因此,对儿童坐姿的矫正已刻不容缓。通过对儿童学习时的坐姿行为调研,基于OpenPose姿态估计算法进行坐姿检测分析,引入时空图卷积网络ST-GCN(Spatio-Temporal Graph C... 详细信息

儿童长期处于伏案学习的状态,不良坐姿对儿童生长发育会造成严重影响,因此,对儿童坐姿的矫正已刻不容缓。通过对儿童学习时的坐姿行为调研,基于OpenPose姿态估计算法进行坐姿检测分析,引入时空图卷积网络ST-GCN(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks,ST-GCN)模型进行坐姿识别与评判,快速准确识别儿童的八种坐姿,并根据识别结果对错误坐姿进行提示。基于此开展儿童自适应智能座椅设计方法探讨,为智能儿童课桌椅的设计提供技术支撑。主要研究内容和结论如下:(1)自主采集儿童坐姿实验样本数据集,从湖南省砂子塘新世纪小学征集20名儿童进行坐姿检测实验,采集视频图像数据,将获取的数据视频图像进行整理预处理,获得儿童学习坐姿真实场景,增强儿童坐姿模型鲁棒性,生成儿童坐姿数据集。(2)基于OpenPose人体姿态估计模型对数据集中的儿童骨骼关键点进行识别以及特征提取等处理。针对儿童学习坐姿特点删除冗余关键点,输出得到18个关键点的位置,建立儿童关节点序列的时空图作为图卷积网络的输入,将儿童骨骼关节点时空图输入ST-GCN模型后提取时空图的高阶特征图,通过SoftMax分类器识别视频中儿童八种坐姿的所属类别,包括正确坐姿、右手托腮、头往左斜、头往右斜、左手托腮、含笔、驼背等,发现引入ST-GCN模型后,Macro-F1和Micro-F1评分分别提高了 6.8%和7.4%,证明了具体识别率高且稳定性好,可快速有效识别与判断儿童坐姿正确与否。(3)基于判断坐姿结果合理调节座椅的设计方法。通过算法识别儿童用户的坐姿,当检测出坐姿不规范时,可以通过设定的算法配合座椅机械结构实现座椅高度、宽度的自动调整,例如驼背、含笔、左托腮、右托腮等不良坐姿还会由靠背调节功能来提醒儿童及时调整坐姿。以上实验结果分析表明,基于图卷积网络搭建姿态估计和动作识别的混合模型,对矫正儿童坐姿具有有效性和可行性,实验结果可为智能儿童桌椅的设计提供参考,引导学生培养健康的坐姿习惯,这既验证了时空图卷积网络在儿童坐姿判断中应用的可行性,也对计算机图像识别的应用范围及促进智能儿童桌椅的发展具有重要意义。

关键词：儿童坐姿姿态估计时空图卷积网络自适应座椅设计方法

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工业原料自动取样及粒度估算方法研究

工业原料自动取样及粒度估算方法研究

作者：张飞扬北方工业大学

学位级别：硕士

在采矿业、钢铁冶金业、建筑行业等行业中,工业原料的粒度是否合适,决定了其生产出的产品的质量,所以工业原料的粒度估算与分类统计至关重要。传统的工业原料粒度估算方法一般是通过人工定期挑拣取样的方式或者通过筛网粗筛的方式进行... 详细信息

在采矿业、钢铁冶金业、建筑行业等行业中,工业原料的粒度是否合适,决定了其生产出的产品的质量,所以工业原料的粒度估算与分类统计至关重要。传统的工业原料粒度估算方法一般是通过人工定期挑拣取样的方式或者通过筛网粗筛的方式进行。这种测量方式工作量大、耗时耗力、缺乏时效性,难以处理大量的工业原料,增加了企业人力成本。本文提出了一种基于改进YOLOv7与传统图像处理方法相结合的工业原料粒度估算方法。本文给出了工业原料自动取样系统的设计方案,采用高分辨率工业相机采集9000余张工业原料图片,对图片重叠分割后完成数据集收集、标注。首先采用传统的YOLOv7对制作的砾石和烧结混匀矿颗粒进行分类测试。针对检测框定位不准的问题,引入segmentation分割模块,提高检测框定位精度;对于小目标易漏检、检测速度慢的问题,将Biformer注意力机制引入YOLOv7;采用NWD损失函数替换IOU损失函数,提高模型鲁棒性,改善密集颗粒检测分割效果,构建出YOLOv7-seg-B-N改进型算法。与传统YOLOv7算法相比,改进算法砾石检测的m AP值达到了0.995,检测精度提高0.02%,预测每个目标的速度提高了约九倍,漏检率小于0.01%;混合烧结混匀矿数据集m AP值达到了0.918,检测精度提高0.6%,预测每个目标的速度提高了十五倍左右,漏检率小于5%,去除过小和遮挡颗粒后的漏检率为0.4%。本文对分割、检测完成的图像进行拼接,并剔除了重叠部分,形成具有预测结果的完整图像。采用传统图像处理方法尝试对烧结混匀矿颗粒进行轮廓提取,由于光照不均、轮廓模糊、遮挡等原因,导致15%左右的颗粒无法精确获取轮廓,且存在各个颗粒边缘轮廓连通的情况。进而,利用YOLOv7-segB-N深度学习模型再次对预测出的颗粒进行精确定位、分割及轮廓提取,分别采用预测框对角线、等效圆直径、最大内切圆直径、最小外接圆直径等四种粒度估算方式,实现颗粒尺度精确分类统计。之后对粒度估算算法各模块进行了时间分析,并针对其耗时较长的问题进行优化,减少了计算时间。测试结果表明,系统可以准确统计1～3mm、3～5mm、5～8mm及8mm以上的颗粒数量,符合实际工业应用的要求。最后编写了系统软件界面,实现核心算法封装,可以控制相机工业原料颗粒图片抓取、保存、分割与拼接,统计结果直观展示。

关键词：工业原料分类粒度估算 YOLOv7 深度学习图像处理

KurVMDPgram：一种用于旋转机械故障诊断的信号分解算法

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机械工程学报 2024年

作者：李华王天杨张飞斌褚福磊贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室清华大学机械工程系

变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)是一种在旋转机械故障诊断领域广泛应用的信号分解方法。然而，VMD的若干影响参数尤其是模态数和惩罚因子对其分解性能影响很大，但需要事先确定，使得其参数优化成为研究热点。首先... 详细信息

变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)是一种在旋转机械故障诊断领域广泛应用的信号分解方法。然而，VMD的若干影响参数尤其是模态数和惩罚因子对其分解性能影响很大，但需要事先确定，使得其参数优化成为研究热点。首先，结合小波包变换(Wavelet packet transform, WPT)的二元分解模式和VMD的维纳滤波特性构造一种新的信号分解方法，即变分模态分解包(VMD Packet, VMDP)。然后，构造了平铺结构的VMDP，提出了VMDPgram方法。VMDPgram的提出是为了利用VMD实现信号的WPT模式的分解。在VMDPgram中，原始信号被分解为一定层次的若干子分量(Sub-component,SC)，其中每个VMD生成两个SC，由此可将多参数问题简化为单参数问题。利用峭度指标对VMDPgram中的各VMD的惩罚因子进行优化，进而提出Kur VMDPgram方法。随后，提出累积峭度指标的策略选取Kur VMDPgram的最佳SC，可以解决共振频带分解到不同SC中的情形而不需要预先对其进行判定。最后，用仿真案例和实际轴承故障案例证明了Kur VMDPgram的有效性和优越性。

关键词：变分模态分解小波包变换 VMDPgram Kur VMDPgram 累积峭度指标故障诊断

基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法

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工程科学与技术 2024年

作者：张彬彬陈祝云张飞晋刚华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心华南理工大学聚合物成型加工工程教育部重点实验室华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室广东工业大学机电工程学院

聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况，开发能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案，但在... 详细信息

聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况，开发能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案，但在聚合物挤出加工过程中，由于数据类型、工艺参数、操作环境等多变性因素的影响，传统的机器学习方法可能难以捕捉聚合物加工中不同输入参数和输出质量参数之间的复杂关系，使得监测任务难以获得理想的准确性。本文提出了一种基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）的熔体密度监测方法，用于在线监测聚碳酸酯-丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物（PC/ABS）共混体系的熔体密度。首先，通过实时采集安装在挤出机模头处的近红外、拉曼及超声3种传感器数据，对3种传感数据进行处理并融合作为输入；然后，通过合理设计的网络结构，利用卷积神经网络的特征提取能力与长短期记忆网络的预测能力，最终实现对聚合物共混过程中的熔体密度的实时监测。基于独立开发的多源传感数据实时采集装置获取的数据，利用CNN-LSTM模型对PC/ABS共混挤出过程的熔体密度进行实时监测，结果表明：该模型能够准确监测聚合物熔体密度，其在测试集上的RMSE和R2分别为0.975 5、0.006 3 g/cm3，比传统的卷积神经网络方法、长短期记忆网络方法、岭回归方法、偏最小二乘回归方法、多层感知机方法和支持向量机回归方法具有更高的预测精度；模型的10次输入平均预测时间为1.523 5 s，能够满足实际生产过程的实时监测。综上所述，所提出的基于多源数据融合与CNN-LSTM模型的熔体密度监测方法显著提高了聚合物挤出过程中熔体密度的实时监测精度，为挤出过程中聚合物的质量提供了可靠的技术支持。

关键词：聚合物挤出加工熔体密度多传感器数据融合 CNN-LSTM 在线监测

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黄河下游叶蜡正构烷烃的物源指示意义

中国科学：地球科学 2024年第6期54卷 2031-2049页

作者：张亮刘金召姜崇张飞安芷生西安交通大学人居环境与建筑工程学院西安710054 中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室西安710061 陕西黄土高原地球关键带国家野外科学观测研究站西安710061

黄河作为输沙量和有机碳输送通量最大的河流之一,在区域生物地球化学及全球碳循环过程中发挥了至关重要的作用.目前,关于黄河总颗粒有机碳的通量、组成、来源及其季节变化已开展了大量研究,但针对不同时空尺度上分子生物标志物的研究仍... 详细信息

黄河作为输沙量和有机碳输送通量最大的河流之一,在区域生物地球化学及全球碳循环过程中发挥了至关重要的作用.目前,关于黄河总颗粒有机碳的通量、组成、来源及其季节变化已开展了大量研究,但针对不同时空尺度上分子生物标志物的研究仍然较少.本文重点研究了黄河下游不同季节(汛期、非汛期),不同类型载体中叶蜡正构烷烃的分子组成及氢同位素比值.结果表明:岸边表土中叶蜡正构烷烃的分子指标反映了其上覆植被的输入;汛期悬浮物的正构烷烃分子指标体现出黄土高原不同地质时期土壤的混合特征,而受水动力条件影响,非汛期悬浮物表现出相应的季节性差异;另外,考虑气候因素影响,利用正构烷烃氢同位素对汛期悬浮物中单子叶植物的输入进行了半定量化估算.本研究一定程度上为黄河有机质的物源研究中叶蜡指标的应用提供了新的见解.

关键词：分子组成氢同位素叶蜡正构烷烃悬浮物黄河下游

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