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3D打印仿贻贝足丝结构的粘附性能

应用数学和力学 2023年

作者：徐万崟谢宇钱劲浙江大学航空航天学院工程力学系浙江省软体机器人与智能器件研究重点实验室

贻贝足丝是一种自然界存在的高性能生物粘附器，能够在不同环境下提供贻贝-固体表面之间的粘附作用。近年来，许多研究者开始关注贻贝足丝的组成和宏微观结构对其粘附性能的定量影响，为仿生粘附器件的设计寻找思路。本文结合3D打印技... 详细信息

贻贝足丝是一种自然界存在的高性能生物粘附器，能够在不同环境下提供贻贝-固体表面之间的粘附作用。近年来，许多研究者开始关注贻贝足丝的组成和宏微观结构对其粘附性能的定量影响，为仿生粘附器件的设计寻找思路。本文结合3D打印技术、脱粘实验和有限元方法，系统研究了形状和几何参数对仿贻贝足丝结构脱粘模式和粘附性能的影响机制。本文结果揭示了贻贝足丝的脱粘机理，发现贻贝足丝存在最优的足丝方向角，使其粘附性能最佳，探究了同一角度下足丝线-斑块连接位置和斑块底部形状对其粘附性能的影响。最后，我们模拟了束状仿贻贝足丝结构在竖直拉力作用下的完整脱粘过程，所获得的锯齿状脱粘曲线表明束状结构具有相对稳定的抗脱粘能力。这些研究结果有助于理解自然界贻贝足丝的脱粘行为，为仿生粘附器件的优化设计提供基础和参考。

关键词：贻贝足丝仿生结构结构因素粘附性能 3D打印

从自然灵感角度出发的群体智能集群机器人系统研究综述

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信息与控制 2024年第2期53卷 154-181页

作者：刘金存任崟杰徐战安冬位耀光中国农业大学国家数字渔业创新中心北京100083 农业农村部智慧养殖技术重点实验室北京100083 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

受生物自组织行为启发的群体智能研究近年来发展势头迅猛,以生物自组织行为内在机理为依据可以协助研究者设计出高效的集群系统。本文从生物自组织行为出发对群体智能集群机器人系统的研究成果进行综述,首先解释自然界中生物的部分自组... 详细信息

受生物自组织行为启发的群体智能研究近年来发展势头迅猛,以生物自组织行为内在机理为依据可以协助研究者设计出高效的集群系统。本文从生物自组织行为出发对群体智能集群机器人系统的研究成果进行综述,首先解释自然界中生物的部分自组织行为;其次对生物自组织行为机制所衍生出的群体智能集群机器人系统任务进行归类,总结近年来的研究成果;最后对集群系统当前研究存在的问题以及受生物行为启发的集群机器人系统未来发展趋势进行展望。该综述致力于为广大研究者提供一个新角度思考群体智能集群机器人系统的研究成果以推动相关领域发展。

关键词：自组织群体智能集群机器人系统自然灵感分类学

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编码器安装误差抑制的轴承外圈故障特征提取

航空动力学报 2024年第08期 309-317页

作者：徐万通郭瑜陈鑫昆明理工大学机电工程学院

针对编码器信号中安装误差导致轴承外圈故障特征提取困难的难题，提出一种编码器安装误差抑制方法。该方法依据编码器安装误差特性，结合方均根包络技术，获得原始瞬时角速度信号上包络线。基于分段逐步逼近技术和绝对平均差指标，结合... 详细信息

针对编码器信号中安装误差导致轴承外圈故障特征提取困难的难题，提出一种编码器安装误差抑制方法。该方法依据编码器安装误差特性，结合方均根包络技术，获得原始瞬时角速度信号上包络线。基于分段逐步逼近技术和绝对平均差指标，结合反斜率修正方法，进一步拟合编码器安装误差分量。采用改进能量比指标自适应确定优化包络线窗长，并获得对应的剩余信号。通过剩余信号的包络谱，获取轴承外圈故障特征频率，揭示故障特征。与传统抑制周期性分量的倒谱预白化方法相对比，该方法清晰地提取出滚动轴承外圈的前3阶故障特征阶次，证明了该方法对编码器误差有较好的抑制效果，仿真和实验验证了所提方法的有效性。

关键词：瞬时角速度编码器安装误差方均根包络技术滚动轴承故障诊断

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车前子的炮制历史沿革、化学成分及药理作用研究进展

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中国中药杂志 2024年第16期 4372-4386页

作者：卢美琪徐万爱于欢江西中医药大学药学院

车前子为我国临床常用的传统中药材,具有清热利尿通淋、渗湿止泻、明目、祛痰的功效。车前子炮制历史悠久,早在汉代就有炒制的记载,其后出现了酒制、盐制、米泔水制等多种炮制方法,车前子炮制加工后可减弱药物寒性,利于临床应用。现代... 详细信息

车前子为我国临床常用的传统中药材,具有清热利尿通淋、渗湿止泻、明目、祛痰的功效。车前子炮制历史悠久,早在汉代就有炒制的记载,其后出现了酒制、盐制、米泔水制等多种炮制方法,车前子炮制加工后可减弱药物寒性,利于临床应用。现代研究表明,车前子的主要化学成分有苯乙醇苷类、环烯醚萜类、多糖类、黄酮类等,具有利尿、抗炎、降血糖、降血脂、抗氧化等药理作用。该文查阅历代本草、医药典籍和相关文献资料,从车前子的炮制历史沿革、化学成分及药理作用等方面进行论述,以期为车前子的相关研究提供参考。

关键词：车前子炮制历史沿革化学成分药理作用

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妙合真趣——张晖写意花鸟画评析

美术观察 2024年第3期 118-119页

作者：徐万诚郑州大学美术学院

写意花鸟画在明清的兴起和繁盛,与晚明“主情”的文艺思潮、清代碑学的兴起密不可分。前者侧重书写胸臆,后者强调笔墨趣味。从社会层面来看,这种兴盛还与明清的社会变动有关。随着商人、百工、城市平民为主体的市民阶层的逐步壮大,富足... 详细信息

写意花鸟画在明清的兴起和繁盛,与晚明“主情”的文艺思潮、清代碑学的兴起密不可分。前者侧重书写胸臆,后者强调笔墨趣味。从社会层面来看,这种兴盛还与明清的社会变动有关。随着商人、百工、城市平民为主体的市民阶层的逐步壮大,富足的生活及逐渐改变的消费观念使这一阶层对以书画装饰家居有了更广泛的需求。较之人物画和山水画,花鸟画与普通人的生活有更紧密的联系,其表现形态常带有“日常化”的特征,因此更受市场欢迎,这进一步推动了花鸟画创作的发展。

关键词：写意花鸟画花鸟画创作清代碑学人物画市民阶层消费观念日常化文艺思潮

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基于源-荷时序特性的配电网双层规划策略

电力系统及其自动化学报 2024年

作者：徐万杨毅强张令雄夏岩李珂四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川省氢能源与多能互补微电网工程技术研究中心人工智能四川省重点实验室

由于分布式电源和负荷具有时序性，导致分布式电源并网给配电网规划带来不确定性因素。针对上述问题，首先采用拉丁超立方采样生成风-光-荷时序场景，提出AP-DTW-K-medoi对场景缩减。其次构建双层规划模型，上层以总成本为单目标，下层... 详细信息

由于分布式电源和负荷具有时序性，导致分布式电源并网给配电网规划带来不确定性因素。针对上述问题，首先采用拉丁超立方采样生成风-光-荷时序场景，提出AP-DTW-K-medoi对场景缩减。其次构建双层规划模型，上层以总成本为单目标，下层以运行成本和电压偏差量构成双目标。上层使用单目标粒子群算法，下层提出改进的多目标粒子群算法求解，该算法引入混沌准对立策略增强解的覆盖范围，提出一种新的惯性权重衰减机制提高跳出局部最优解的能力。最后，从时序全场景与采用惯性权重叠加后的单场景出发，在IEEE33节点验证所提模型和算法的合理性。

关键词：选址定容双层规划多目标粒子群算法场景缩减

学习者游戏经验差异影响游戏化学习的机制与对策——基于大理论视角的研究

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电化教育研究 2024年第4期45卷 59-66页

作者：王崟羽王雪天津大学教育学院天津300350 天津师范大学教育学部天津300387

学习者游戏经验差异是影响游戏化学习动机、体验与效果的重要因素,但其机制尚不明确,且未形成针对游戏经验差异的游戏化学习对策。鉴于此,研究基于大理论视角,构建游戏经验差异对游戏化学习的影响机制假设模型,并招募具有高、低游戏经... 详细信息

学习者游戏经验差异是影响游戏化学习动机、体验与效果的重要因素,但其机制尚不明确,且未形成针对游戏经验差异的游戏化学习对策。鉴于此,研究基于大理论视角,构建游戏经验差异对游戏化学习的影响机制假设模型,并招募具有高、低游戏经验的大学生被试各25名,借助眼动仪与问卷采集被试游戏化学习时的视觉认知、学习动机、学习体验与学习效果数据,分析游戏经验差异对游戏化学习的影响并验证假设模型。结果表明:高游戏经验学习者内部动机、积极情绪与学习效果都相对更高,而低游戏经验学习者仅外部动机较高;游戏经验差异影响游戏化学习的机制表现为高游戏经验学习者能够通过降低外部动机、提高内部动机和积极情绪来提高学习效果,还能通过积极情绪体验获得高水平心流体验、感知成就与学习满意度。研究提出四条针对不同游戏经验学习者的游戏化学习设计对策:促成“外驱”向“内驱”转化、推动游戏化学习“挑战”与学习者“技能”高度匹配、诱发“积极情绪”以促进游戏化学习认知加工、巧用“游戏元素与机制”改善游戏化学习行为。

关键词：游戏化学习游戏经验大理论视角学习动机影响机制

基于Schwartz-Moon模型的人工智能企业价值评估研究 ——以中科创达为例

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基于Schwartz-Moon模型的人工智能企业价值评估研究 ——以中科创...

作者：卢崟睿兰州财经大学

学位级别：硕士

当前,人工智能的浪潮正在涌来,并且随着我国政策的大力支持我国人工智能产业的规模迅速扩张,市场当中有关于人工智能企业的各项融资以及投资活动也变得越来越频繁,因此对于人工智能企业的价值评估日渐重要。与传统的企业不同,人工智能... 详细信息

当前,人工智能的浪潮正在涌来,并且随着我国政策的大力支持我国人工智能产业的规模迅速扩张,市场当中有关于人工智能企业的各项融资以及投资活动也变得越来越频繁,因此对于人工智能企业的价值评估日渐重要。与传统的企业不同,人工智能企业的周期性特性比较明显,且企业内部各项专利的占比也较大,对于高水平人才的需求也更大,因此除了资产负债表所列示的企业的价值之外,还包括企业的成长能力以及未来的获利能力以及投资者的长远眼光的价值。因此,本文的研究可以在某种程度上充实利用Schwartz-Moon模型的理论研究,对于人工智能企业价值评估的发展也起到了添砖加瓦的作用,可能会在一定程度上为企业的管理者提供决策的方向以及对于企业的管理方向。当前国内在事务所对于人工智能企业的评估当中大多采取传统的评估方法,但由于我国市场环境受到多种因素影响,并且传统的评估方法无法顾及到人工智能企业存在的潜在成长价值,对于企业的现金流量也无法进行准确的预测,因此本文决定采用实物期权的理论对人工智能企业进行估值。实物期权方法可以从某种程度上改善企业现金流的不确定性,通过概率统计的办法对企业的现金流进行描述,衡量了企业管理柔性的价值,适应于人工智能企业价值评估的整体特点。本文在经过多番比较后选择了实物期权法当中Schwartz-Moon模型,并结合在模拟法中比较普遍使用的蒙特卡洛模拟对其人工智能企业进行估值。在案例评估中选取了一家典型的人工智能上市公司——中科创达,通过对中科创达的一些主要财务指标进行了分析调整了模型的参数,并通过使用wind提供的人工智能板块中于评估基准日五年前19家上市的企业作为参考样本,最终将参数代入软件MATLAB当中得出评估结果。在对案例企业进行评估之后,可以得出在使用Schwartz-Moon模型进行评估的过程当中,一定要注重对于参数的选取以及相应的修正,并且对于人工智能企业的价值和特点判断也要准确无误,最后要对案例公司进行深入研究,了解其财务状况以及基本情况,这样对于整个的评估过程就提供了坚实的基础。

关键词：企业价值评估 Schwartz-Moon模型人工智能蒙特卡洛模拟中科创达

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基于多层注意力机制的遥感图像船舶检测

基于多层注意力机制的遥感图像船舶检测

作者：史崟妮北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,深度学习在遥感图像船舶检测研究领域的应用越来越广泛,其对远海安全、航运管控和港口管理等均具有重要意义。然而,由于光学遥感图像的成像特殊性,船舶目标检测仍面临一些问题,例如薄云覆盖、厚云部分遮挡目标,图像背景复杂等导... 详细信息

近年来,深度学习在遥感图像船舶检测研究领域的应用越来越广泛,其对远海安全、航运管控和港口管理等均具有重要意义。然而,由于光学遥感图像的成像特殊性,船舶目标检测仍面临一些问题,例如薄云覆盖、厚云部分遮挡目标,图像背景复杂等导致光学遥感图像船舶检测效果不理想。为有效解决以上问题,本文提出一种基于多层注意力机制的遥感图像船舶检测算法,层次递进地开展云覆盖下的光学遥感图像判别增强、基于全局信息关联的轻量化主干特征提取、基于双向协调注意力机制的特征融合等技术攻关,相关研究工作如下:(1)针对光学遥感图像薄云覆盖、船舶目标不清晰而导致目标检测性能下降的问题,本文设计云覆盖下的光学遥感图像判别增强算法。首先,构建基于自适应暗通道先验的图像增强算法,通过设计自适应滤波窗口,解决由于窗口过大或过小造成的图像边缘扩张明显或无局部像素最小值问题;优化双通道大气光照值算法,使得大气光照值能根据图像亮暗情况进行调节计算,进一步提升算法的图像增强性能。其次,为提升算法运行效率,本文特提出轻量化光学遥感图像判别算法,区分局域图像是否有云覆盖现象,并将有云局域图像通过增强网络进行薄云去除处理,无云局域图像直接进入下一级目标检测网络,减少不必要计算量的同时,避免无云图像也被增强而降低目标检测性能。(2)针对厚云遮挡部分目标,导致完整船舶特征提取困难、检测性能不佳的问题,本文提出基于全局信息关联的轻量化主干特征提取网络,充分结合深度可分离卷积与Mish激活函数的优势,设计轻量化卷积模块。并引入基于自注意力机制的全局特征提取模块,通过线性变换和多头注意力结果的拼接,使得模型在不同的表示自空间中学习不同类型的图像特征,全局提取与被遮挡船舶特征相关的信息,提升厚云遮挡下的船舶检测性能。(3)针对复杂海陆背景中的相似虚警干扰而导致船舶检测精确率低的问题,本文设计基于双向协调注意力机制的特征融合算法。该算法以CA注意力机制为基础,充分融合最大池化对纹理特征信息更敏感,以及平均池化能充分提取图像背景信息的优势,构建双向协调特征融合网络,有效提升重要特征的表达能力,从而实现复杂背景下目标检测性能的提优。基于以上研究工作,本文采用项目合作单位-中国科学院空天信息创新研究院所提供的高分一号光学遥感图像进行大量的对比与消融实验,充分验证本文方法针对光学遥感图像船舶检测任务的可行性与有效性。

关键词：光学遥感图像船舶检测暗通道先验自适应滤波 MobileVIT Coordinate attention 池化层