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植被护坡机理及影响因素分析

水利技术监督 2024年第7期 187-189,260页

作者：肖事成安徽省阜阳市水利规划设计院有限公司安徽阜阳236000

植被是常见的护坡措施。为了研究植被在护坡中的作用机理护坡效果影响因素。文章通过数值模型建立了植被护坡模型,分析了浅根及深根植被的护坡机理及根系类型、根系密度、植被防护位置、植被生长龄期对边坡稳定性的影响。结果表明,设置... 详细信息

植被是常见的护坡措施。为了研究植被在护坡中的作用机理护坡效果影响因素。文章通过数值模型建立了植被护坡模型,分析了浅根及深根植被的护坡机理及根系类型、根系密度、植被防护位置、植被生长龄期对边坡稳定性的影响。结果表明,设置植被防护可以显著提升边坡土体的抗剪强度及边坡整体稳定性;植被根系密度、防护位置及生长龄期均对边坡稳定性有显著影响。研究结果为边坡防护治理提供参考。

关键词：植被护坡边坡防护护坡机理边坡稳定性

能源使用转化的代际分化图景:经济收入、技术能力与乡土认知

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社会发展研究 2024年第3期11卷 39-59,M0004页

作者：陈心想薛珂凝中央民族大学民族学与社会学学院

基于晋西南毋伯村“煤改气”项目的田野调查,本文探讨了天然气下乡后农民在能源使用上的代际分化图景及形成逻辑。研究发现,新生代农民是“煤改气”项目的主要支持者,老一代农民通常拒绝或被动地接入天然气,并且在对天然气的使用上具有... 详细信息

基于晋西南毋伯村“煤改气”项目的田野调查,本文探讨了天然气下乡后农民在能源使用上的代际分化图景及形成逻辑。研究发现,新生代农民是“煤改气”项目的主要支持者,老一代农民通常拒绝或被动地接入天然气,并且在对天然气的使用上具有“季候性”的特点;而在代际同住的家庭中,两代人则会相互尊重彼此的能源偏好。新老两代农民的能源选择差异是经济收入、技术能力、乡土认知三个维度共同驱动的结果。相比于新生代农民注重享受现代的生活方式,老一代农民的生活方式更多受到传统乡村社会结构的塑造。他们出于为子代发展和家庭绵续而省吃俭用的想法,拒绝使用成本相对较高的天然气。可见,乡村“煤改气”项目不宜被盲目地、孤立地推进,而须因地制宜,在一定时间内允许多种能源使用方式并存,以满足不同代际群体的生活习惯和用能需求。

关键词：煤改气代际分化日常生活转型农村社会结构变迁

基于迟滞和偏移修正的动力锂电池峰值功率估计研究

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基于迟滞和偏移修正的动力锂电池峰值功率估计研究

作者：戚创事西南科技大学

学位级别：硕士

基于神经网络的电弧增材制造铝合金力学性能预测

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精密成形工程 2024年第1期16卷 43-51页

作者：张子琪周祥曼郑事成李波李立军付君健三峡大学机械与动力学院湖北宜昌443002 三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002

目的预测不同工艺参数下电弧增材制造铝合金的力学性能。方法通过实验建立了电弧增材制造6061铝合金及TiC增强6061铝合金力学性能的数据集,并建立了一种以焊接电流、焊接速度、脉冲频率、TiC颗粒含量为输入,以屈服强度和抗拉强度为输出... 详细信息

目的预测不同工艺参数下电弧增材制造铝合金的力学性能。方法通过实验建立了电弧增材制造6061铝合金及TiC增强6061铝合金力学性能的数据集,并建立了一种以焊接电流、焊接速度、脉冲频率、TiC颗粒含量为输入,以屈服强度和抗拉强度为输出的神经网预测模型,对比了反向传播神经网络(BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)3种预测模型的精度。结果与BP模型和PSO-BP模型相比,GA-BP预测模型具有更好的预测精度。其中,GA-BP模型预测6061铝合金屈服强度最佳结果的相关系数(R)为0.965,决定系数(R2)为0.93,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为2.35,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为2.67;预测TiC增强的6061铝合金抗拉强度最佳结果的R=1,R2高达0.99,MAE为0.46,RMSE为0.49,GA-BP具有良好的预测精度。结论BP、PSO-BP、GA-BP3种神经网络模型可以用来预测电弧增材制造铝合金的力学性能,GA-BP模型比其他2种模型的预测精度更优。与传统的实验方法相比,用神经网络模型预测电弧增材制造铝合金力学性能的速度更快,成本更低。

关键词： 6061铝合金 TiC增强的6061铝合金 BP神经网络粒子群算法遗传算法力学性能

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压力容器气体泄漏超声定位方法研究

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作者：林事力南京信息工程大学

学位级别：硕士

基于改进YOLOv8n的无人机视角下小目标检测算法

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计算机应用 2024年

作者：刘涛鞠事宏高一萌辽宁工程技术大学软件学院辽宁工程技术大学基础教学部

针对目标检测算法在无人机视角下的小目标检测中精度低的问题，提出一种改进骨干网络与注意力机制的算法SFM-YOLOv8。首先，在骨干网络中融入适用于低分辨率图像和小物体检测的空间深度转换卷积(Space-to-DepthConvolution,SPDConv)，... 详细信息

针对目标检测算法在无人机视角下的小目标检测中精度低的问题，提出一种改进骨干网络与注意力机制的算法SFM-YOLOv8。首先，在骨干网络中融入适用于低分辨率图像和小物体检测的空间深度转换卷积(Space-to-DepthConvolution,SPDConv)，保留判别特征信息，提高小目标感知能力；其次，插入多分支注意力(Multiple Coordinate attention, MCA)，加强提取特征层的空间信息和通道信息；然后，构建一种融合FasterNet和高效多尺度注意力(Efficient Multi-Scale Attention, EMA)的卷积FE-C2f，减少计算量并使模型轻量化；此外，引入边界框相似度比较度量(Minimum Point Distance based IoU, MPDIoU)提高算法精度；最后，在YOLOv8n的网络结构中增加小目标检测层，保留更多关于小目标的位置信息和细节特征。实验结果表明，在VisDrone2019数据集上SFM-YOLOv8的检测精度提高4.4%，参数量减少5.8%，与其他主流模型对比，精度有所提升，且满足实时检测需求。

关键词：小目标检测 YOLOv8 特征提取注意力机制损失函数

基于相位变换和CNN-BiLSTM的自动调制识别算法

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电讯技术 2024年

作者：胡国乐李鹏林事力纵彪无锡学院江苏省工业环境危害要素监测与评估工程研究中心南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室无锡学院自动化学院

针对真实信道使无线通信信号发生相位偏移导致信号识别率下降的问题，提出了相位变换算法。该算法将信号输入神经网络，通过Flatten层和Dense层估计出相位参数，再利用参数变换器完成相位变换，减轻相位偏移对调制识别准确率的影响，提... 详细信息

针对真实信道使无线通信信号发生相位偏移导致信号识别率下降的问题，提出了相位变换算法。该算法将信号输入神经网络，通过Flatten层和Dense层估计出相位参数，再利用参数变换器完成相位变换，减轻相位偏移对调制识别准确率的影响，提高了调制识别的准确率。同时提出一种卷积双向长短时记忆网络 (Convolutional Bidirectional Long-short-time， CNN-BiLSTM)网络，其中CNN用于提取信号的高维特征，BiLSTM用于提取信号的双向时间特征。结果表明，该文提出的调制信号分类模型识别率达到96.7%，相较于卷积( Convolutional Neural Network， CNN)神经网络提高了12%。

关键词：自动调制识别相位变换卷积双向长短时记忆网络数据预处理

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蛋黄粉对面团特性及面条品质的影响

食品科技 2024年第4期49卷 178-183,193页

作者：张雅洁申子月史盈盈谈宇婷张倩汤尚文胡事成豁银强湖北文理学院湖北襄阳441053 襄阳市农业科学院湖北襄阳441057 低维光电材料与器件湖北省重点实验室湖北襄阳441053 襄阳孔明菜食品科技有限公司湖北襄阳441000

分别以0%、2%、4%、6%、8%和10%的蛋黄粉替代面粉,研究蛋黄粉对面团色度、流变、水分子状态及面条质构、蒸煮品质和感官品质的影响。结果表明,加入蛋黄粉改善了面团和面条的色泽,对面团中水分子状态的影响不显著;蛋黄粉替代量大于8%时,... 详细信息

分别以0%、2%、4%、6%、8%和10%的蛋黄粉替代面粉,研究蛋黄粉对面团色度、流变、水分子状态及面条质构、蒸煮品质和感官品质的影响。结果表明,加入蛋黄粉改善了面团和面条的色泽,对面团中水分子状态的影响不显著;蛋黄粉替代量大于8%时,降低了面团的黏弹性;蛋黄粉替代量低于8%时,对面条的蒸煮损失率、吸水率、硬度、最大黏度值、咀嚼性和黏着性等品质影响不显著,且对面条的剪切特性影响比较小。综合物化和感官品质,以4%~6%的蛋黄粉替代面粉制备鲜湿方便面条能获得较好的效果。

关键词：蛋黄粉面团特性面条品质

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基于深度学习的奶牛乳头检测方法研究

内蒙古民族大学学报（自然科学版） 2024年第3期39卷 58-66页

作者：席横流王磊王成军夏事成安徽科技学院机械工程学院安徽滁州239000 巢湖学院电子工程学院安徽合肥230000 安徽理工大学人工智能学院安徽淮南232000

为提高奶牛乳头目标检测的精度和速度,在YOLOv5算法中引入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)和轻量级卷积模块(Ghost module),提出一种改进的CG-YOLOv5目标识别算法。改进的方法:首先,引入CBAM注意力机制,用... 详细信息

为提高奶牛乳头目标检测的精度和速度,在YOLOv5算法中引入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)和轻量级卷积模块(Ghost module),提出一种改进的CG-YOLOv5目标识别算法。改进的方法:首先,引入CBAM注意力机制,用于学习和提取奶牛乳头目标图像相关特征;其次,通过Ghost模块轻量化C3骨干网络,减少参数和计算量;最后,采用EIoU(Efficient iou)损失函数替换CIoU(Complete iou)的方法,以提高模型的回归精度和收敛速度。试验结果表明:改进的CG-YOLOv5目标识别算法在奶牛乳头数据集上表现出色,平均检测精度达到92%,检查帧率达到33.6,相较于原YOLOv5算法分别提高4%和16%。该算法在检测精度和速度上均优于原YOLOv5算法,验证了提出的CG-YOLOv5算法在奶牛乳头实时检测等场景的适用性。

关键词： YOLOv5 奶牛乳头数据集 CBAM注意力机制 Ghost模块 EIoU损失函数