检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

轮辐式索承网格屋盖钢结构单道胎架施工技术

建筑钢结构进展 2024年

作者：强旭红张至毅张猛姜旭同济大学土木工程学院

泰安体育场作为泰安市的新地标，其钢结构屋盖采用轮辐式索承网格结构，通过68榀径向索和1道中央环索形成张拉结构体系，最大悬挑跨度45 m。通过数值分析对施工过程进行了精细化稳定性分析，针对不规则构件吊装的工程技术难点，进行了... 详细信息

泰安体育场作为泰安市的新地标，其钢结构屋盖采用轮辐式索承网格结构，通过68榀径向索和1道中央环索形成张拉结构体系，最大悬挑跨度45 m。通过数值分析对施工过程进行了精细化稳定性分析，针对不规则构件吊装的工程技术难点，进行了吊装方案的设计与优化；考虑到成本控制与施工周期，极具创新性地采用了径向单道胎架作为屋盖施工过程的临时支撑，结合工程实际情况设计了胎架转换结构，并对单道胎架整体在多种可能的荷载组合作用下进行验算与校核。通过对体育场屋盖施工全过程的模拟以及对安装过程中的重难点进行优化分析，为现场施工的安全顺利开展提供了技术保障，同时也大大缩减了施工工期和建造成本。也可为其他类似工程采用单道胎架施工方法提供施工方案设计的新思路。

关键词：轮辐式索承网格屋盖钢结构施工模拟吊装方案优化单道胎架有限元分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

数字先导燃油计量滑阀无模型滑模控制研究

推进技术 2024年

作者：高强刘骅毅牛明洋南京航空航天大学机电学院江苏大学流体机械工程技术研究中心

为了提高传统电液伺服阀先导驱动燃油计量滑阀结构的可靠性与动态性能，提出了一种数字阀阵列和节流孔组合先导驱动燃油计量滑阀的新构型。在深入分析燃油计量滑阀工作原理基础上，搭建其非线性数学模型，并基于滑阀位移实测数据对数字... 详细信息

为了提高传统电液伺服阀先导驱动燃油计量滑阀结构的可靠性与动态性能，提出了一种数字阀阵列和节流孔组合先导驱动燃油计量滑阀的新构型。在深入分析燃油计量滑阀工作原理基础上，搭建其非线性数学模型，并基于滑阀位移实测数据对数字阀的流量系数进行了辨识。不同占空比脉宽调制（PWM）信号下的阀芯位移仿真与实验结果基本一致，验证了模型的准确性，同时揭示了阀芯位移的振荡规律。幅频特性测试结果表明，该燃油计量滑阀在跟踪±50%全行程时的-3dB幅频宽达到16.5 Hz。进一步地，提出了一种不依赖于对象模型的无模型滑模控制算法，结果表明，在跟踪轨迹x=4.5sin(2πt)时，与PID控制相比，无模型滑模控制器的最大误差、平均误差以及误差的标差分别减少45.1%、15.4%、23.3%。

关键词：燃油计量滑阀数字阀阵列辨识无模型滑模控制非线性数学模型

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

专利质押对企业技术创新的影响研究

科研管理 2024年第6期45卷 174-182页

作者：袁礼周燕戴鹏毅湖南师范大学商学院湖南长沙410081 湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

有效破解知识产权质押融资难题,对于金融支持中小企业创新和培育“专精特新”企业具有重要意义。本文基于融资约束和信息不对称理论,探究专利质押对企业技术创新的影响机制和约束条件,并构建2006-2018年地级市层面的企业专利质押和创新... 详细信息

有效破解知识产权质押融资难题,对于金融支持中小企业创新和培育“专精特新”企业具有重要意义。本文基于融资约束和信息不对称理论,探究专利质押对企业技术创新的影响机制和约束条件,并构建2006-2018年地级市层面的企业专利质押和创新绩效面板数据,采用双向固定效应模型和工具变量法进行实证检验。结果发现:专利质押能显著促进企业技术创新,这一正向影响主要体现在非上市公司。专利质押可通过发挥专利的担保价值,缓解企业融资约束,以及促进担保价值和知识价值的转化,实现双向信号机制,激励企业技术创新。在专利市场可交易性和知识产权保护力度更强的条件下,专利质押对企业创新的促进作用更显著。本文从双向信号激励的视角丰富了专利质押促进创新的机制研究,也为打通金融机构服务链条堵点,探索金融赋能“专精特新”企业高质量发展的路径提供政策参考。

关键词：专利质押技术创新融资约束双向信号机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

室内测绘机器人自主定位与三维建图研究

计算机工程与应用 2024年第8期60卷 329-337页

作者：周宏毅章国宝朱宏伟东南大学自动化学院南京210096

室内空间由于低照明、缺少GPS定位辅助和场景特征较少等原因难以利用有限传感器进行高精度三维建图。针对此问题,对FAST-LIO算法进行改进,引入了Lider-IMU参数初始化系统和后端回环检测优化算法,以增加大场景下的建图鲁棒性。采用公开... 详细信息

室内空间由于低照明、缺少GPS定位辅助和场景特征较少等原因难以利用有限传感器进行高精度三维建图。针对此问题,对FAST-LIO算法进行改进,引入了Lider-IMU参数初始化系统和后端回环检测优化算法,以增加大场景下的建图鲁棒性。采用公开数据集进行实验研究。结果表明,和现有算法相比,该算法轨迹误差精度均有提升。还设计了机器人在东南大学的建筑内部环境进行测试。实验结果表明,机器人能够实现自主移动建图并安全返回,效果良好。

关键词：移动机器人自主探索三维建图点云地图

肝内胆管癌淋巴结清扫的研究热点、焦点与难点

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国普通外科杂志 2024年第2期33卷 168-175页

作者：刘红枝曾永毅福建医科大学孟超肝胆医院肝胆胰外科福建福州350007 福建省肝胆医学中心福建福州350007

肝内胆管癌(ICC)是一种高度侵袭性的恶性肿瘤,淋巴结转移是ICC患者预后不良的最重要因素之一。淋巴结清扫在ICC淋巴结分期、预后指导及辅助治疗等方面具有重要价值。近年来,国内外学者围绕ICC淋巴结转移及淋巴结清扫开展了深入研究,但... 详细信息

肝内胆管癌(ICC)是一种高度侵袭性的恶性肿瘤,淋巴结转移是ICC患者预后不良的最重要因素之一。淋巴结清扫在ICC淋巴结分期、预后指导及辅助治疗等方面具有重要价值。近年来,国内外学者围绕ICC淋巴结转移及淋巴结清扫开展了深入研究,但国内外不同研究结果和共识对ICC淋巴结清扫尚存在不同的认识和推荐,同时淋巴结清扫范围、清扫数量及清扫方法各不相同,相应研究结果也略有差异。本文结合近期研究成果对淋巴结清扫范围、清扫数量、清扫方式、临床价值、适宜人群和前瞻性临床研究等ICC淋巴结清扫相关问题作一概述,以期明确本领域研究热点、焦点和难点,为提高ICC综合整治水平助力。

关键词：胆管肿瘤胆管,肝内淋巴结切除术淋巴转移

基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2024年第3期55卷 243-251页

作者：黄华张昊胡晓林聂兴毅兰州理工大学机电工程学院兰州730050

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力EC... 详细信息

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。

关键词：花椒簇识别农业机器人深度学习目标检测 YOLO v5

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

连锁股东与企业全要素生产率

连锁股东与企业全要素生产率

作者：陈党毅河南财经政法大学

学位级别：硕士

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

作者：苟毅重庆理工大学

学位级别：硕士

隧道火灾中物理场与关键控制参数间的快速双向预测

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

清华大学学报（自然科学版） 2024年第6期64卷 1024-1031页

作者：洪瑶史聪灵李俊毅李佳中国安全生产科学研究院交通安全研究所地铁火灾与客流疏运安全北京市重点实验室北京100012

为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能... 详细信息

为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能力及其预测能力。结果表明:经过100个训练周期后,使用所提出的双向预测模型和数据集取得了良好的训练收敛效果,物理场和关键控制参数在训练集上均达到结果快速重现。模型训练完成后,隧道火灾的平均温度场和6项隧道火灾的关键控制参数得到了基本的预测,预测结果同时涵盖了隧道的几何信息和物理信息。该研究结果可为隧道火灾演化规律的快速预测提供参考。

关键词：隧道火灾深度学习快速预测物理场关键控制参数