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执行回转制度的厘清与重构——以《强制执行法(草案)》为视角

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法律适用 2024年第3期2024卷 130-140页

作者：李宗诚最高人民法院执行局中国政法大学

我国执行回转制度的理论基础在于不当得利返还请求权,具有独立性和强制性的特点。不同于执行救济,执行回转程序是独立于原执行程序的全新的执行程序。执行回转程序中应当适用善意取得制度。原审裁判被撤销或者变更是执行回转的前提条件... 详细信息

我国执行回转制度的理论基础在于不当得利返还请求权,具有独立性和强制性的特点。不同于执行救济,执行回转程序是独立于原执行程序的全新的执行程序。执行回转程序中应当适用善意取得制度。原审裁判被撤销或者变更是执行回转的前提条件,再审裁定作出之前,一般应当认为执行回转缺乏实体基础和依据。执行回转的启动应当摒弃职权主义回归当事人主义,积极探索构建执行回转之诉。执行回转一般仅限于金钱类执行案件,但行为不应完全排除在执行回转的范围之外。

关键词：执行回转执行救济善意取得启动范围

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基于深度神经网络的河流遥感图像分割方法研究

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人民长江 2024年第7期55卷 73-78,97页

作者：李宗斌重庆文理学院重庆402160

为解决河流遥感图像分割效果较差且交并比较低的问题,提出了基于深度神经网络的河流遥感图像分割方法。通过对高空间分辨率的河流遥感图像数据集的分析,预处理河流遥感图像,解决数据集中存在的弱标签问题;采用卷积编码-解码网络构建深... 详细信息

为解决河流遥感图像分割效果较差且交并比较低的问题,提出了基于深度神经网络的河流遥感图像分割方法。通过对高空间分辨率的河流遥感图像数据集的分析,预处理河流遥感图像,解决数据集中存在的弱标签问题;采用卷积编码-解码网络构建深度神经网络的特征提取模型,并运用KNN算法实现河流遥感图像的高精度分割;最后以重庆市嘉陵江2022年河流遥感图像为例进行验证。实验结果表明:所提方法能够保留分割后的图像细节特征,且图像分割交并比较高,为0.94。所提方法能够对河流遥感图像进行高精度分割,可为水资源管理和环境保护等方面提供技术支持。

关键词：河流遥感图像图像分割特征提取残差连接深度神经网络嘉陵江

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CVD-SiC阵列结构对ZrB_(2)/SiC涂层抗烧蚀性影响

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航空学报 2024年第3期45卷 261-274页

作者：高志廷马壮柳彦博北京理工大学材料科学与工程学院北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆401120

采用飞秒激光在化学气相沉积(CVD)-SiC中间层表面制备不同尺寸的阵列,研究了阵列结构对ZrB_(2)/SiC涂层性能的影响。结果表明,随着激光刻蚀频次的增大,阵列结构的深度从30μm增大到150μm。采用氧乙炔烧蚀600 s,ZrB_(2)/SiC涂层烧蚀表... 详细信息

采用飞秒激光在化学气相沉积(CVD)-SiC中间层表面制备不同尺寸的阵列,研究了阵列结构对ZrB_(2)/SiC涂层性能的影响。结果表明,随着激光刻蚀频次的增大,阵列结构的深度从30μm增大到150μm。采用氧乙炔烧蚀600 s,ZrB_(2)/SiC涂层烧蚀表面温度随CVD-SiC微结构深度增大而逐步降低,最低的表面温度达到1700℃,下降了约200℃。烧蚀中心区域的颜色从白色过渡到浅灰色。对于激光刻蚀频次为5的试样,在600 s的单次烧蚀后,质量烧蚀率和线性烧蚀率分别为-7.4×10^(-5)g/s和-13.3μm/s。阵列结构增大了ZrB_(2)/SiC涂层与CVD-SiC中间层的接触面积,从而增强了导热性能,减少了热积聚,进而改善了ZrB_(2)/SiC涂层的抗烧蚀性能。

关键词：阵列结构烧蚀等离子喷涂 C/C复合材料 CVD-SiC 激光刻蚀

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张衡一号卫星多参量多级别数据质量管理研究

张衡一号卫星多参量多级别数据质量管理研究

作者：李宗雨防灾科技学院

学位级别：硕士

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侦查讯问人员决策能力研究

侦查讯问人员决策能力研究

作者：李宗德中国人民公安大学

学位级别：硕士

固体碱催化草酸二甲酯脱羰基制备碳酸二甲酯的研究

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固体碱催化草酸二甲酯脱羰基制备碳酸二甲酯的研究

作者：李宗霖上海师范大学

学位级别：硕士

老龄化背景下高龄劳动者就业权的法律保障研究

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老龄化背景下高龄劳动者就业权的法律保障研究

作者：李宗翰南京信息工程大学

学位级别：硕士

基于AGWO-LSTM的锂电池健康状态(SOH)预测研究

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基于AGWO-LSTM的锂电池健康状态(SOH)预测研究

作者：李宗泽郑州轻工业大学

学位级别：硕士

动力锂电池凭借其高效和便捷等优势,被认为是未来最有发展前景的绿色能源之一,已被广泛应用于新能源汽车等领域。然而随着对动力电池的续航能力和能量密度等综合性能要求的不断提高,电池系统的过度充放电、寿命缩短、容量衰减等问题也... 详细信息

动力锂电池凭借其高效和便捷等优势,被认为是未来最有发展前景的绿色能源之一,已被广泛应用于新能源汽车等领域。然而随着对动力电池的续航能力和能量密度等综合性能要求的不断提高,电池系统的过度充放电、寿命缩短、容量衰减等问题也成为目前最制约锂电池和新能源汽车进一步发展的主要因素。因此,高效智能的电池管理系统对提高锂电池的综合性能非常重要,而对动力电池健康状态的评估是锂离子电池管理系统的关键内容,也是确保电池高效稳定运行的重要手段。本文基于数据驱动的方法,根据锂电池寿命周期内的历史数据,通过深度学习的方法建立对锂电池健康状态的估计模型,然后通过实际行驶车辆的数据对提出的估计模型进行验证。本文具体的研究内容主要包括以下几个方面:首先,对锂电池健康状态的研究方法和研究内容进行综述,对不同方法的发展情况和局限性进行分析并确定了采用数据驱动方法的研究方向和思路。概述了动力锂电池的工作原理,通过搭建实验平台并设计实验,进一步研究锂电池的充放电特性,容量和内阻的变化特性以及电池的老化特性,并在此基础上对影响电池退化的因素进行分析。然后,分析电池在寿命周期内充放电过程中的电流、电压、温度等历史参数,提取出了涵盖电池工作的整个放电和充电过程的20个能够表征电池老化衰减的特征参数。然后用灰色关联度分析对提取的特征和电池容量退化之间的相关性进行分析并排序,筛选出了充电温度最大的时间和放电温度最大值等八个相关性较高的特征。其次,采用三种具有较强的时序预测能力的深度学习模型RNN、GRU和LSTM来构建电池健康状态的估计方法,但是模型的预测效果受限于超参数的选择。基于此本文设计了一种结合基于GWO改进后的AGWO进行自动寻优的改进模型。在两个数据集中,以不同比例的训练和测试数据分别对原始的RNN、GRU和LSTM和经过GWO优化改进的RNN、GRU和LSTM模型,以及经过AGWO优化改进的RNN、GRU和LSTM模型进行训练和测试,然后建立包含四个评价指标的健康状态估计模型的评价体系,对九个估计模型进行交叉对比。实验结果表明,在两个数据集和两个不同比例的条件下,经过改进的AGWOLSTM模型对健康状态的估计性能表现最佳,相较于未经过优化的LSTM模型RMSE、MAE和MAPE分别降低了34.33、53.16%和33.29%。最后,由于实验室条件下获得的数据是在理想的稳定工况下进行的,电池的实际工况条件是不断变化的动态过程,因此在实际行驶的车辆数据中进行验证,采用实车记录的电池数据进行实验。考虑到实际工况下的设备性能和信号干扰等因素导致的异常数据,采用K-Means聚类算法对异常值进行处理,然后采用波动幅度较小的停车充电阶段的数据。以容量作为估计电池SOH的标签值,通过安时积分法计算出对应充电片段的容量值,通过经验模态分解对计算的容量进行降噪处理,得到标签容量序列。为了进行比较,分别用AGWO-RNN、AGWOGRU和AGWO-LSTM三个模型对实际车辆的SOH进行估计,结果表明AGWOLSTM的对实际工况的电池SOH估计性能表现最好,其RMSE较于AGWO-RNN和AGWO-GRU分别降低了36.50%,21.76%。

关键词：锂电池健康状态估计深度学习长短期记忆网络新能源汽车

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公共场所防火谈

消防视点 2000年第4期 18-18页

作者：李宗廷

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