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应用数学 2025年第1期38卷 130-142页

作者：曹宇宇姜金平刘丹延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

本文研究具有惯性项和记忆项的Cahn-Hilliard方程在时间依赖速度传播作用下解的长时间行为.通过采用渐近先验估计和压缩函数的方法,得到了在时间依赖空间中,具有惯性项和记忆项的Cahn-Hilliard方程的拉回吸引子的存在性.

关键词： Cahn-Hilliard方程记忆项时间依赖拉回吸引子压缩函数

基于性能退化与冲击的竞争失效可靠性评估模型

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基于性能退化与冲击的竞争失效可靠性评估模型

作者：曹宇宇西南交通大学

学位级别：硕士

当产品处于运行状态时,会受到各种外界因素的影响,例如冲击载荷、侵蚀等等。通常体现在以下两个方面:其一,产品的性能会随时间的推移而下降,最终导致退化失效;其二,产品也可能会受外部冲击的作用,致使其停止工作,从而发生突发失效。本... 详细信息

当产品处于运行状态时,会受到各种外界因素的影响,例如冲击载荷、侵蚀等等。通常体现在以下两个方面:其一,产品的性能会随时间的推移而下降,最终导致退化失效;其二,产品也可能会受外部冲击的作用,致使其停止工作,从而发生突发失效。本文从两方面进行展开,一方面,在恒加退化试验中,针对产品的退化过程,采用退化量分布函数进行刻画,弥补了伪失效寿命建模方式的缺陷;同时考虑到突发失效与性能退化和应力水平的联系,引入了基于比例危险的突发失效模型,并用线性回归和极大似然估计（MLE）模型中的参数,由此实现了对竞争失效下恒加退化问题的建模分析。另一方面针对性能退化与冲击同时存在的产品,由于两种失效模式存在关系,故从突发失效阈值和性能退化量之间呈线性函数关系的角度,建立了变失效阈值动态评估模型,从而拓展了两者的相关性研究。文中详细阐释了性能退化对突发失效阈值的影响,衍生得到极值冲击、δ冲击和m冲击下的可靠性模型。

关键词：竞争失效突发失效性能退化失效阈值冲击

具有记忆项的双曲型Cahn-Hilliard方程时间依赖吸引子及其正则性

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吉林大学学报(理学版) 2024年

作者：曹宇宇姜金平刘丹王碧琪延安大学数学与计算机科学学院

考虑具有线性记忆项的双曲型Cahn-Hilliard方程解的长时间动力学行为,在时间依赖速度传播的作用下,利用渐近先验估计、算子分解方法以及修正的拉回吸引子理论,证明该方程在时间依赖空间中吸引子的存在性及正则性.

关键词：双曲型Cahn-Hilliard方程线性记忆项时间依赖吸引子算子分解正则性

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无界域上带有线性记忆的随机梁方程的吸引子

贵州大学学报(自然科学版) 2024年

作者：刘丹姜金平曹宇宇延安大学数学与计算机科学学院

考虑带有线性记忆和加法噪声的随机梁方程在无界区域上的长时间行为。首先,给出连续随机动力系统的相关概念;其次,利用Ornstein-Uhlenbeck过程将加法噪声扰动下的梁方程转化为含随机参数而无噪声的确定性动力系统,并且证明方程所生成的... 详细信息

考虑带有线性记忆和加法噪声的随机梁方程在无界区域上的长时间行为。首先,给出连续随机动力系统的相关概念;其次,利用Ornstein-Uhlenbeck过程将加法噪声扰动下的梁方程转化为含随机参数而无噪声的确定性动力系统,并且证明方程所生成的随机动力系统与确定性动力系统等价;再次,通过对方程解的渐近先验估计及算子分解克服Sobolev嵌入在无界区域上缺乏紧性带来的困难,得到对应系统的一致有界吸收集和一致渐近紧性,最终得出原系统随机吸引子的存在性。

关键词：梁方程随机吸引子渐近先验估计算子分解

基于多源数据融合Bayes修正的可靠性综合评估模型

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甘肃科学学报 2021年第3期33卷 35-41,60页

作者：曹玲唐家银曹宇宇何平西南交通大学数学学院四川成都611756

基于Bayes统计理论,融合同类产品的加速退化试验信息和待估产品工作环境中的正常退化信息,进行信息融合可靠性综合评估。针对性能退化过程服从Gamma过程的产品,考虑个体退化之间的差异,将Gamma过程参数进行随机化处理;考虑正常工作环境... 详细信息

基于Bayes统计理论,融合同类产品的加速退化试验信息和待估产品工作环境中的正常退化信息,进行信息融合可靠性综合评估。针对性能退化过程服从Gamma过程的产品,考虑个体退化之间的差异,将Gamma过程参数进行随机化处理;考虑正常工作环境与加速试验工况的外载环境差异,建立带有修正系数的广义寿命-应力响应Bayes可靠性模型;根据正常退化和加速退化数据,利用加速模型,折算出各未知参数先验分布的数据样本,采用A-D检验法及极大似然估计确定参数集的先验分布;采用MCMC方法求解各分布参数的后验均值以及后验概率密度曲线。通过算例验证了该类模型的可行性和有效性。

关键词： Gamma过程 Bayes理论加速退化修正系数 MCMC方法

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竞争失效场合恒定应力加速退化试验统计分析

湖北大学学报（自然科学版） 2020年第3期42卷 344-351页

作者：曹宇宇唐家银何平曹玲西南交通大学数学学院四川成都611756

为了解决恒定应力加速退化试验中突发与退化同时存在的竞争失效可靠性评估问题,针对产品的退化过程,采用退化量分布函数进行刻画,弥补伪失效寿命建模方法的缺陷.同时考虑到突发失效与性能退化和应力水平的相关性,提出基于比例危险的突... 详细信息

为了解决恒定应力加速退化试验中突发与退化同时存在的竞争失效可靠性评估问题,针对产品的退化过程,采用退化量分布函数进行刻画,弥补伪失效寿命建模方法的缺陷.同时考虑到突发失效与性能退化和应力水平的相关性,提出基于比例危险的突发失效模型,并用线性回归和极大似然估计(MLE)模型中的参数,实现对竞争失效场合恒定应力加速退化问题的建模分析.最后应用算例验证该方法的有效性.

关键词：恒定应力竞争失效突发失效加速退化比例危险模型

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信息茧房对大学生信息素养的影响机制研究

高校教育管理 2025年第1期19卷 113-124页

作者：于文卿宋宪萍曹宇驰北京理工大学教育学院北京理工大学马克思主义学院北京102488

探究算法时代如何打破信息茧房,进而提高大学生的信息素养已成为高等教育领域亟待解决的关键课题。本研究通过扎根理论对不同教育背景的30位大学生进行半结构化访谈,系统探究信息茧房对大学生信息素养的影响机制。结果发现,当大学生困... 详细信息

探究算法时代如何打破信息茧房,进而提高大学生的信息素养已成为高等教育领域亟待解决的关键课题。本研究通过扎根理论对不同教育背景的30位大学生进行半结构化访谈,系统探究信息茧房对大学生信息素养的影响机制。结果发现,当大学生困于信息茧房之中时,其信息素养的各个维度都会受到不同程度的影响;信息茧房通过信息技术这一载体,对大学生信息素养产生直接影响;被信息技术“装备”的信息茧房经由信息驱动力这一中介,对大学生信息素养产生间接影响,在此过程中,主体内驱力和信息情境分别通过改变个体动机强度和环境感知强度,进一步调节信息茧房对大学生信息素养的影响。政府、社会、高校等主体应通过多种举措帮助大学生在信息知识层面下拓展信息视野、在信息意识层面下锐化信息敏感度、在信息能力层面下优化数字技能、在信息道德层面下规范信息行为,从而全面提升大学生的信息素养。

关键词：信息茧房大学生信息素养影响机制扎根理论质性研究

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探讨小学语文低年级识字方法

中文科技期刊数据库（全文版）教育科学 2017年第3期 221-221页

作者：曹宇宇贵州省铜仁市德江县荆角乡杉树完小贵州德江565200

低年级学生的识字教学一直以来就是研究的热点,教学方法多种多样,但是,哪种方法才是最有效地,正是我们研究的重点内容。由此,笔者结合自身教学经验和思考,对低年级的识字教学进行了探讨。

关键词：小学语文低年级识字教学

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发芽小麦的品质变化及改善方法研究进展

食品与发酵工业 2025年

作者：张玉荣陈杨曹宇飞张大伟李梦瑶吴琼河南工业大学粮食和物资储备学院河南工业大学粮油食品学院省部级科研平台粮食储藏与安全教育部工程研究中心中央储备粮新港直属库有限公司

小麦在发芽过程中生理代谢旺盛，多种酶活性升高，小麦籽粒中淀粉、蛋白质和脂肪发生不同程度水解，导致其含量降低并影响小麦粉的加工与食用品质；同时，发芽小麦籽粒中对人体有益的阿拉伯木聚糖、γ-氨基丁酸等功能性成分含量升高。... 详细信息

小麦在发芽过程中生理代谢旺盛，多种酶活性升高，小麦籽粒中淀粉、蛋白质和脂肪发生不同程度水解，导致其含量降低并影响小麦粉的加工与食用品质；同时，发芽小麦籽粒中对人体有益的阿拉伯木聚糖、γ-氨基丁酸等功能性成分含量升高。该文综述了发芽小麦中营养组分的变化及其对加工品质和食用品质的影响，进一步总结了芽麦品质改良方法，并对发芽小麦未来的加工与利用发展方向进行分析与展望，以期为发芽小麦的品质改善及合理利用提供思路，促进小麦产业的健康发展。

关键词：发芽小麦营养组分加工及食用品质品质改良

基于原型引导与自适应特征融合的域适应语义分割

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智能系统学报 2025年

作者：杨宇宇杨霄潘在宇王军中国矿业大学信息与控制工程学院

无监督域自适应技术对于减少计算机视觉任务中的数据标注工作量具有重要意义，尤其在像素级的语义分割中。然而，目标域的特征分布离散和类别不平衡问题，如模糊的类边界和某些类别的样本过少，对此技术构成了挑战。针对上述挑战，本文... 详细信息

无监督域自适应技术对于减少计算机视觉任务中的数据标注工作量具有重要意义，尤其在像素级的语义分割中。然而，目标域的特征分布离散和类别不平衡问题，如模糊的类边界和某些类别的样本过少，对此技术构成了挑战。针对上述挑战，本文提出了一种原型引导的自适应特征融合模型。其中，通过引入原型引导的双重注意力网络融合空间和通道注意力特征，增强类内紧凑性。此外，本文提出自适应特征融合模块，灵活调整各特征的重要性，使网络能够在不同的空间位置和通道上捕捉到更加具有类别区分性的特征，进一步提升语义分割性能。在两个具有挑战性的合成-真实基准GTA5-to-Cityscape和SYNTHIA-to-Cityscape上的实验结果证明了本文方法的有效性，展现出模型对复杂场景和不平衡数据的处理应对能力。

关键词：深度学习无监督学习域适应语义分割注意力机制自训练学习自适应迁移学习原型引导