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电场作用下非饱和黄土中铅离子迁移机理研究

工程力学 2024年

作者：罗玚周凤玺马强兰州理工大学土木工程学院兰州工业学院土木工程学院青海大学土木工程学院

研究了电场作用下非饱和黄土中铅离子的迁移机理。首先通过等温吸附试验确定黄土对铅离子的吸附类型；其次基于固、液、气三相系统建立了电场作用下非饱和土中污染物迁移的多场耦合数学模型，利用COMSOL Multiphysics软件对模型进行数... 详细信息

研究了电场作用下非饱和黄土中铅离子的迁移机理。首先通过等温吸附试验确定黄土对铅离子的吸附类型；其次基于固、液、气三相系统建立了电场作用下非饱和土中污染物迁移的多场耦合数学模型，利用COMSOL Multiphysics软件对模型进行数值求解，结合室内土柱试验验证了模型可靠性，参数分析了各因素对污染物迁移的影响。研究表明：Langmuir非线性吸附模型较符合黄土颗粒对铅离子的吸附特征；土柱高度方向铅离子浓度和吸附浓度随电压、电渗透率及离子扩散系数的增大而增大，电压增大1倍，浓度和吸附浓度增大约11%，电渗透率增大2倍，浓度和吸附浓度增大约10%，离子扩散系数增大1倍，浓度和吸附浓度均增大约8%；土体最大吸附量增大1倍，浓度减小约33%，吸附浓度增大约52%；电泳作用引起负极处浓度出现富集，电压越大，富集越明显，但电泳对吸附浓度影响不明显。

关键词：电场非饱和黄土铅离子吸附模型多场耦合

“我们的翻译官”汉英同传中的错误类型实验研究

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“我们的翻译官”汉英同传中的错误类型实验研究

作者：贾玺辰南昌大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的迅速发展,机器口译正日益智能化并被逐渐采用。研究人员不断地对机器翻译进行优化与改进,竞相推出基于神经网络的机器翻译系统,翻译的质量都取得明显进步。但伴随着机器同传技术的高速发展,也产生了一系列关于机器翻... 详细信息

随着人工智能技术的迅速发展,机器口译正日益智能化并被逐渐采用。研究人员不断地对机器翻译进行优化与改进,竞相推出基于神经网络的机器翻译系统,翻译的质量都取得明显进步。但伴随着机器同传技术的高速发展,也产生了一系列关于机器翻译准确性、可靠性以及机器翻译是否会取代人工翻译的讨论。基于此,本研究从韩礼德纯理功能理论的视角出发,选取全国翻译硕士专业学位系列教材《同声传译》中一至三单元的6篇汉英同传练习为实验对象,以机器同传APP“我们的翻译官”为研究对象,对原文与译文在概念功能、人际功能、语篇功能三个层面进行对比,总结出机器翻译在语言处理层面上面临的人工口译一般不会出现的的困难和缺陷,并分析其中的原因,验证基于语音识别的机器同传功能的成熟性。研究结果显示,“我们的翻译官”的同传结果在概念功能、人际功能和语篇功能方面都存在问题。语篇功能错误占比最高,达46%,主要体现为主述位系统、信息结构系统以及衔接系统错误,例如,信息划分错误、信息冗余、回指错误等,导致听众难以获取准确、流畅、连贯的信息。其次,在概念功能方面,错误占比同样高达43%,主要反映在概念功能和逻辑功能错误上,如词语选择不恰当、概念表述不清、小句内逻辑混乱等。最后,人际功能错误占比为11%,机器在传达演讲者情感态度等方面存在问题。这些问题最终都一定程度地导致译文僵化、不准确,无法有效传达讲者想要表达的信息及其情感态度,造成这些问题的原因来自于:机器语言识别系统不成熟、翻译机械、无法识别语境等。

关键词：纯理功能 “我们的翻译官” 汉英机器同传错误类型

翼尖铰接组合式无人机气动建模方法及布局参数影响

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航空学报 2024年第6期45卷 167-182页

作者：安朝霍贵玺孟杨谢长川杨超北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

翼尖铰接组合式无人机是一类新概念飞行器,其由多个单体无人机以翼尖铰接形式连接而成并允许相对滚转运动,在布局参数及飞行力学特性上与常规飞行器有较大不同,单体无人机间存在气动耦合。首先基于状态空间形式涡格法给出了针对该类型... 详细信息

翼尖铰接组合式无人机是一类新概念飞行器,其由多个单体无人机以翼尖铰接形式连接而成并允许相对滚转运动,在布局参数及飞行力学特性上与常规飞行器有较大不同,单体无人机间存在气动耦合。首先基于状态空间形式涡格法给出了针对该类型飞行器的气动导数计算方法。然后,结合Newton-Euler方程建立的飞行力学模型进行配平计算及飞行力学稳定性分析,说明其具有以相对滚转运动主导的不稳定复合运动飞行模态特征。最后,开展布局参数对飞行动力学稳定性影响研究,经分析,减小单体无人机配平滚转角,增加后掠角可以改善飞行稳定性,同时机翼与尾翼距离存在改善飞行稳定性最优值。研究结果可为翼尖铰接组合式无人机设计提供指导和参考。

关键词：飞行力学多体组合式无人机新概念飞行器涡格法气动布局

基于机器视觉的水稻穴直播播种质量在线检测方法研究

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基于机器视觉的水稻穴直播播种质量在线检测方法研究

作者：林玺煊山东农业大学

学位级别：硕士

玉米渣蛋白及多糖的小麦芽复合酶法制备工艺研究

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玉米渣蛋白及多糖的小麦芽复合酶法制备工艺研究

作者：费玺洺山东农业大学

学位级别：硕士

功能化复合材料构建生物传感器用于非小细胞肺癌生物标志物的检测研究

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功能化复合材料构建生物传感器用于非小细胞肺癌生物标志物的检测...

作者：符琳重庆医科大学

学位级别：硕士

焦耳电熔炉玻璃固化工艺控制系统设计及温控算法研究

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焦耳电熔炉玻璃固化工艺控制系统设计及温控算法研究

作者：符世德西南科技大学

学位级别：硕士

基于数据驱动的旋转机械故障诊断与寿命预测方法研究

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基于数据驱动的旋转机械故障诊断与寿命预测方法研究

作者：卢玺康郑州轻工业大学

学位级别：硕士

随着工业化的发展,旋转机械广泛应用于各种生产场景。滚动轴承是旋转机的核心零件,其故障类别和剩余寿命直接影响整个机械设备的健康状态。因此,对滚动轴承的故障诊断与寿命预测展开研究具有重要意义。本文以滚动轴承为主要研究对象,以... 详细信息

随着工业化的发展,旋转机械广泛应用于各种生产场景。滚动轴承是旋转机的核心零件,其故障类别和剩余寿命直接影响整个机械设备的健康状态。因此,对滚动轴承的故障诊断与寿命预测展开研究具有重要意义。本文以滚动轴承为主要研究对象,以基于数据驱动的机器学习和深度学习为主要方法逐渐开展故障诊断和寿命预测的研究。主要研究内容如下:(1)以振动信号为训练数据,构建基于BP算法的人工神经网络模型以实现故障诊断。由于其自身结构的局限性,该方法通常需要进行一定的数据处理才能保证模型的分类准确率。因此,本文首先对振动信号进行了滤波处理并提取了时域、频域等22种数据特征以重构数据集;其次,将数据集送入模型训练并完成故障分类;最后,使用枚举法讨论了模型参数对模型分类性能的影响并为模型的参数选择积累了经验。针对人工选择和提取特征的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络与支持向量机结合的故障诊断方法。该方法依靠深度学习模型自动提取故障特征,不仅简化了故障诊断流程、提高了故障分类的准确率还使得模型具有良好的泛化性和抗噪性。(2)在使用振动信号完成故障分类时,仅利用了时域信息,而忽略了频域信息的作用,这一定程度上影响了故障分类的准确性和完整性。为了充分利用振动信号所蕴含的故障信息,提出了一种基于卷积时频特征提取的故障诊断方法。首先,该方法利用短时傅里叶变换获取振动信号的时频图像;其次,使用双线性插值进行图像处理并构建图像数据集;最后,将数据集送入所提模型训练并完成故障分类。结果表明,所提方法具有更高的故障分类准确率。此外,模型还引入了CBAM注意力机制以增强特征提取能力。(3)鉴于寿命预测通常需要全周期的振动信号,而该信号既包含正常的振动状态又包含异常的振动状态。因此,预测剩余寿命相比于故障分类更加具有挑战性。针对这一问题,提出了基于混合信号的寿命预测方法。该方法首先利用小波变换获取时频图像;其次综合振动信号和图像信号两种健康信息训练模型并实现寿命预测。此外,该方法还引入了通道注意力模块和ECANet模块以增强模型特征提取的能力。(4)所提算法经过公开数据集的验证均取得了不错的效果。此外,开展了刀具噪声实验以采集刀具切削过程中的噪声信号并构建刀具噪声数据集。最后,在该数据集上分别验证了所提故障诊断和寿命预测算法的有效性和泛化性。

关键词：数据驱动短时傅里叶变换小波变换深度学习机器学习

干热河谷植被生长与固碳能力时空特征及其影响因素

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干热河谷植被生长与固碳能力时空特征及其影响因素

作者：符玥中南林业科技大学

学位级别：硕士