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数据与连续损伤力学双驱动的增材疲劳寿命预测模型

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固体力学学报 2024年第4期 427-440页

作者：王谙斌甘磊淦志强范志明苏永辉吴昊同济大学航空航天与力学学院哈尔滨工业大学(深圳)理学院

传统的力学模型与新兴的数据驱动模型目前广泛用于增材制造的疲劳寿命预测中.其中，以连续损伤力学(Continuum Damage Mechanics, CDM)为代表的传统模型寿命预测模型存在着精度低、适用范围有限等问题，而以神经网络(Artificial Neural ... 详细信息

传统的力学模型与新兴的数据驱动模型目前广泛用于增材制造的疲劳寿命预测中.其中，以连续损伤力学(Continuum Damage Mechanics, CDM)为代表的传统模型寿命预测模型存在着精度低、适用范围有限等问题，而以神经网络(Artificial Neural Network, ANN)为代表的数据驱动模型则始终受限于小样本工况.为解决上述问题，融合物理知识和数据信息的知识-数据双驱动模型近年来发展迅速.以此类双驱动模型为研究目标，本文以激光粉末床熔融成型(Laser Powder Bed Fusion, LPBF)AlSi10Mg合金为研究对象，构建了可自动标定的CDM模型，并将其与基于ANN的数据驱动模型在各种工况下进行了结合，再进一步通过特征融合、参数融合和输出融合方法的手段，构建了三类以CDM模型与ANN模型为基础的知识-数据双驱动模型，并量化分析了它们在预测精度和数据需求等方面的性能.研究结果表明：基于参数融合的模型，训练数据修正作用较为显著，在预测精度方面受CDM模型影响最小，并在CDM模型拟合结果较差时也能确保一定精度；基于特征融合的双驱动模型能最大化利用CDM模型中的物理信息，在数据充足时具有最高的预测精度与稳定性；基于输出融合的模型以CDM模型的结果为主导，利用ANN进行修正，具有五种模型中最好的非训练域(外推)预测性能.这些结果对于进一步发展知识-数据双驱动的高精度增材制造疲劳寿命预测模型具有重要的参考价值.

关键词：增材制造疲劳寿命连续损伤力学神经网络知识-数据双驱动

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基于多掩膜技术的无监督深度与光流估计方法

上海理工大学学报 2024年第2期46卷 129-137页

作者：张旭东赵柏淦吴国庆姚建南南通大学信息科学技术学院南通226019 南通大学机械工程学院南通226019

针对自动驾驶领域现有方法在处理动态、遮挡等复杂实际场景时存在的估计不准确问题,提出了一种以多掩膜技术为基础的无监督深度与光流估计方法,通过无监督学习从单目视频序列中提取目标深度、相机运动位姿和光流信息。根据不同外点类型... 详细信息

针对自动驾驶领域现有方法在处理动态、遮挡等复杂实际场景时存在的估计不准确问题,提出了一种以多掩膜技术为基础的无监督深度与光流估计方法,通过无监督学习从单目视频序列中提取目标深度、相机运动位姿和光流信息。根据不同外点类型设计了多种特定掩膜,以有效抑制外点对光照一致性损失函数的干扰,并在位姿估计和光流估计任务中起到剔除外点的作用。引入预训练的光流估计网络,协助深度和位姿估计网络更好地利用三维场景的几何约束,从而增强联合训练性能。最后,借助训练得到的深度和位姿信息,以及计算得到的掩膜,对光流估计网络进行了优化训练。在KITTI数据集上的实验结果表明,该策略能够显著提升模型的性能,并优于其他同类型方法。

关键词：无监督学习深度估计位姿估计三维重建

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生物通风修复石油烃污染土壤降解效果及微生物多样性研究

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生物通风修复石油烃污染土壤降解效果及微生物多样性研究

作者：殷鹂婷重庆理工大学

学位级别：硕士

制造业单项冠军企业定向增发的动因及效应分析 ——以隆基绿能为例

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制造业单项冠军企业定向增发的动因及效应分析 ——以隆基绿能为例

作者：殷逸铭山东财经大学

学位级别：硕士

自2006年我国《上市公司证券发行管理办法》颁布以来,定向增发凭借其自身效率高、成本低及监管宽松等多重优势,逐渐成为我国资本市场最主要的股权融资方式之一。在此过程中,定向增发充分发挥其自身优势,及时为上市公司发展提供资金保障... 详细信息

自2006年我国《上市公司证券发行管理办法》颁布以来,定向增发凭借其自身效率高、成本低及监管宽松等多重优势,逐渐成为我国资本市场最主要的股权融资方式之一。在此过程中,定向增发充分发挥其自身优势,及时为上市公司发展提供资金保障,有效提高我国资本市场的资源配置效率。2020年2月再融资新规出台,从发行规模、认购对象数量及定向增发间隔周期等方面放宽要求,为我国定向增发市场未来发展创造良好的政策环境。资本市场服务实体经济发展,而制造业作为实体经济的脊梁,对推动我国经济高质量发展至关重要。制造业单项冠军企业作为制造业各细分领域的中流砥柱,是中国制造的中坚力量,在全方位推动国家经济发展中起到引领带动作用。由于制造业单项冠军企业普遍存在资金需求大、占用周期长等特点,债务融资方式难以满足其融资需求。因此,近些年来众多制造业单项冠军企业纷纷选择通过定向增发方式缓解企业资金周转压力。但由于制造业单项冠军企业提出时间较晚,目前针对其定向增发的研究还较少,难以为制造业单项冠军企业定向增发融资提出针对性建议并完善相关政策措施,一定程度上影响冠军企业自身发展与行业进步。基于此,本文以首批入选制造业单项冠军企业名单的隆基绿能作为研究对象,从多角度重点分析冠军企业连续两次定向增发的动因及后续影响,以期为后续更多先进制造业企业通过定向增发方式募集资金提供借鉴与参考,同时为市场投资者与监管部门提出相关措施建议。本文首先对以隆基绿能为代表的制造业单项冠军企业进行介绍,分析冠军企业的发展现状及融资问题。然后详细阐述了我国定向增发市场的发展历史,并对冠军企业定向增发情况进行统计。随后从定向增发过程、价格与规模、认购对象及募投方向等方面对隆基绿能两次定向增发事件进行梳理。紧接着,本文着重从公司治理、财务状况、战略发展和国家政策四个方面对隆基绿能定向增发的动因进行剖析与阐述。随后将效应分析与前述动因紧密联系,分别从公司治理效应、财务效应、创新效应、市场效应及战略发展效应五个方面对隆基绿能两次定向增发的后续影响进行详细分析。结果表明:定向增发使得公司股权结构得到优化,公司治理结构更加完善;借助财务指标和经济增加值分析可以发现定向增发有助于改善公司财务状况,推动公司价值增值;通过观察创新指标可以直观看出定向增发有效提高公司研发投入,进而对公司创新产出起到正面促进作用;利用事件研究法,本文发现隆基绿能定向增发存在一定程度的正向短期公告效应,但长期股价效应却呈现逐步下滑的趋势;通过分析定向增发之后公司行业地位及光伏产业发展情况,本文认为定向增发对隆基绿能战略发展产生积极影响。最后,本文对该案例分析进行总结归纳,并分别为实施定向增发的制造业单项冠军企业、定向增发投资者及监管部门提出针对性建议,缓解制造业单项冠军企业融资难题,多措并举帮助制造业单项冠军企业乃至更多先进制造业企业更好融资,推动我国由制造大国向制造强国迈进。

关键词：制造业单项冠军企业定向增发融资动因融资效应

居民消费结构升级对企业全要素生产率的影响研究

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经济学家 2024年第2期 101-110页

作者：王钰殷诗絮首都经济贸易大学经济学院

中国全面建成小康社会后进入共同富裕的新发展阶段,居民消费结构升级是必然趋势。本文基于2014—2020年中国上市企业的面板数据,分析消费结构升级对企业全要素生产率影响的微观机制。研究结果发现:居民消费结构升级对促进企业全要素生... 详细信息

中国全面建成小康社会后进入共同富裕的新发展阶段,居民消费结构升级是必然趋势。本文基于2014—2020年中国上市企业的面板数据,分析消费结构升级对企业全要素生产率影响的微观机制。研究结果发现:居民消费结构升级对促进企业全要素生产率提升具有显著的正向作用,消费结构升级通过供给端和需求端两侧分别对企业的创新活动和创新要素产生影响,进而影响企业全要素生产率。进一步研究发现,在经济结构服务化下,消费结构升级对企业全要素生产率提升的正向作用是“边际效应减弱”的;消费结构升级对企业全要素生产率提升的促进作用在行业与企业两个层面具有异质性。为此,应将供给和需求两侧协调配合,一方面采取措施恢复、稳定和扩大内需;另一方面支持企业进行创新投入,参与创新活动,培育企业的创新能力。

关键词：消费结构升级企业创新企业全要素生产率结构转型

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基于深度学习的高中历史“真问题”设计研究

基于深度学习的高中历史“真问题”设计研究

作者：殷一特牡丹江师范学院

学位级别：硕士

面对变幻莫测的时代发展,国家与社会对人才的培养也提出了更高的要求。因此,片面强调理解与记忆的浅层学习已经无法适应社会的需求。当下高中历史教学愈发注重培养学生的问题意识与思维能力。《普通高中历史课程标准(2017年版2020年修订... 详细信息

面对变幻莫测的时代发展,国家与社会对人才的培养也提出了更高的要求。因此,片面强调理解与记忆的浅层学习已经无法适应社会的需求。当下高中历史教学愈发注重培养学生的问题意识与思维能力。《普通高中历史课程标准(2017年版2020年修订)》中强调,培养学生的历史核心素养,需要在解决学习问题的过程中理解、解释历史,教师在教学过程中应注重问题引领,结合教学内容设计拟解决的问题。而思维的发展往往来源于对问题的深入思考,因此如何设计能够促进学生进入深度学习的“真问题”便成为一个重要研究课题。所谓“真问题”指的是相对于不需要进行深度思考,答案封闭单一,甚至有时明知故问的“假问题”而言的。而“真问题”更加强调对学生思维的启发与训练,注重创设真实且复杂的情境,同时重视学生的主体地位,允许学生各抒己见,鼓励学生积极发言。由此看来,高中历史课堂教学“真问题”设计是落实历史学科核心素养,使学生获得持续、全面、有效发展的重要手段。本文从深度学习视角出发,采用文献研究法、案例分析法等研究方法,提出了“真问题”设计对当前高中历史教育教学的有效价值,并结合实际教学案例分析当前高中历史教学问题设计中所存在的弊病。基于现阶段国外内学者对问题设计的研究作为基础,进一步提出“真问题”设计还应具备的设计原则,结合实际案例提出了高中历史“真问题”设计的方法策略,包括“真问题”设计的依据及方向、“真问题”设计的方法、以及便于教师进行问题设计实施效果反馈的教学评估。为提高“真问题”设计的可操作性,最后补充总结了进行设计时应该注意的问题。通过本文的研究,望能够总结出对高中历史教学问题设计有益的内容,为一线高中历史教师提供些许借鉴。

关键词：高中历史教学问题设计深度学习

基于YOLOv5的机耕船双目视觉障碍感知研究

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中国农机化学报 2024年第7期45卷 261-268页

作者：陈泉淦陈新元曾镛程志文武汉科技大学机械自动化学院武汉市430081 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉市430081 华友天宇科技(武汉)股份有限公司武汉市430210

为满足机耕船自动驾驶功能,设计一套YOLOv5融合SGBM算法的机器视觉障碍感知系统。首先,以人、机耕船和农具为对象拍摄和收集图片得到水田障碍数据集,将图像输入YOLOv5网络模型迭代训练得到最优权重,随后将最优权重用于测试,并且与YOLOv4... 详细信息

为满足机耕船自动驾驶功能,设计一套YOLOv5融合SGBM算法的机器视觉障碍感知系统。首先,以人、机耕船和农具为对象拍摄和收集图片得到水田障碍数据集,将图像输入YOLOv5网络模型迭代训练得到最优权重,随后将最优权重用于测试,并且与YOLOv4和Faster R-CNN网络进行比较;将双目相机拍摄的左右图像输入YOLOv5模型中进行检测,将输出的目标障碍检测框信息经校正变换后用SGBM算法进行视差计算,完成对目标障碍的识别和深度估计。结果表明,YOLOv5的平均精度均值稳定在87.25%比YOLOv4高1.55%,比Faster R-CNN高4.04%,单幅图像检测时间为0.017 s比YOLOv4快0.081 s,比Faster R-CNN快0.182 s且模型大小仅为13.7 MB比YOLOv4小236.4 MB;在检测机耕船、人和农具时,YOLOv5网络模型的置信度分别为0.91、0.99、0.95。YOLOv5+SGBM的深度估计在2 m内,精度达到98.1%。基于YOLOv5和SGBM的水田深度估计,能满足带旋耕无人驾驶作业的机耕船实际需求。

关键词：机耕船障碍感知机器视觉 YOLOv5 深度估计

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基于区块链的医疗数据存证技术的研究与应用

基于区块链的医疗数据存证技术的研究与应用

作者：殷政钰景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

随着信息技术在医疗领域的不断发展,院前急救系统的数据管理也受到关注。高效、安全的医疗数据共享不仅可以提高急救效率,还能确保患者信息的准确传递和隐私保护。然而,现有的数据管理体系常因中心化架构和有限的容错能力面临数据安全... 详细信息

随着信息技术在医疗领域的不断发展,院前急救系统的数据管理也受到关注。高效、安全的医疗数据共享不仅可以提高急救效率,还能确保患者信息的准确传递和隐私保护。然而,现有的数据管理体系常因中心化架构和有限的容错能力面临数据安全和一致性的挑战,本文针对这一问题,提出了一种结合区块链技术和优化PBFT算法的新型数据管理方案,旨在提升院前急救系统中医疗数据的存储、共享和安全性。本论文的主要内容如下:1)针对医疗信息存储重要性,数据共享难的现状,设计一种基于区块链的患者数据管理模型,模型采用双链结构提高数据共享的效率,结合IPFS分布式系统实现链上+链下的存储模式,实现了患者数据能够大规模存储,在保证数据安全存储的情况下实现了基于区块链的患者数据共享。2)分析了院前急救系统中数据管理的性能需求,提出了WR-PBFT共识算法,该算法基于分组和信誉值投票解决了PBFT在高吞吐量和低延迟需求场景下的性能问题,通过节点之间互相通信的响应速度将节点分成若干小组,以组为单位进行共识同步,根据信用模型与投票机制选出分组内信誉值最高的节点作为管理节点。实验结果表明,WR-PBFT算法优化了院前急救系统的延迟和吞吐量,降低了节点之间的通信量。3)根据医疗数据存储与共享模型,设计了基于区块链的院前急救信息管理系统。对数据管理业务进行了分析,完成了系统的功能模块并进行展示。

关键词：区块链共识机制院前急救 PBFT 数据存证

融合领域知识与禁忌搜索的多层级柔性装配作业车间调度

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计算机集成制造系统 2024年

作者：江淦唐秋华赵联鹏成丽新朱颖颖武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉科技大学精密制造研究院

柔性装配作业车间在进行每一层级装配前，均需满足齐套性要求，导致生产计划、组织和控制变得更加复杂。针对多层级柔性装配作业车间调度问题，以最小化最大完工时间为目标，提出一种融合领域知识的禁忌搜索算法(DKTS)。其中，利用基因... 详细信息

柔性装配作业车间在进行每一层级装配前，均需满足齐套性要求，导致生产计划、组织和控制变得更加复杂。针对多层级柔性装配作业车间调度问题，以最小化最大完工时间为目标，提出一种融合领域知识的禁忌搜索算法(DKTS)。其中，利用基因表达式编程，挖掘与问题属性相关的工序排序/机器选择规则，提升初始解性能；基于关键路径和关键工序，设计可有效减少目标值的邻域结构，促成靶向搜索、精炼搜索空间。此外，精准设置禁忌对象，适应性调整禁忌表长度，加强算法的前期探索及后期开发能力。实验表明DKTS在领域知识引导下大幅提高了解的收敛性和稳定性。

关键词：多层级柔性装配作业车间禁忌搜索算法领域知识基因表达式编程自适应禁忌表