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虚拟主持人观众接受意愿影响因素研究

当代传播 2024年第5期 93-98页

作者：李佳瑜郑达威广东技术师范大学音乐学院郑州大学新闻与传播学院

本文从观众视角出发,探究虚拟主持人观众接受意愿影响因素。基于创新扩散理论与信任理论的研究框架,采用多元线性回归方法探究了相对优势、兼容性、感知拟人化、社会影响对虚拟主持人观众接受意愿的影响,并采用层级回归检验数字信任在... 详细信息

本文从观众视角出发,探究虚拟主持人观众接受意愿影响因素。基于创新扩散理论与信任理论的研究框架,采用多元线性回归方法探究了相对优势、兼容性、感知拟人化、社会影响对虚拟主持人观众接受意愿的影响,并采用层级回归检验数字信任在相对优势、感知拟人化与接受意愿之间的中介作用。研究发现,相对优势、兼容性、感知拟人化、社会影响对观众接受意愿均具有显著的正向影响。数字信任在相对优势、感知拟人化与接受意愿之间均具有中介作用,且均为部分中介。

关键词：虚拟主持人创新扩散理论接受意愿影响因素中介作用

社会资本、市场风险认知与农户销售渠道选择 ——以陕西省苹果种植户为例

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社会资本、市场风险认知与农户销售渠道选择 ——以陕西省苹果种...

作者：黄俊威西北农林科技大学

学位级别：硕士

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高强方钢管超高性能混凝土柱地震损伤分析

高强方钢管超高性能混凝土柱地震损伤分析

作者：何嘉威长江大学

学位级别：硕士

翼型涡流发生器强化翅片管式换热器换热性能的数值研究

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翼型涡流发生器强化翅片管式换热器换热性能的数值研究

作者：洪凯威广州大学

学位级别：硕士

翅片管式换热器作为工业中应用最为广泛的换交热设备,提升翅片管式换热器的综合换热性能对实现节能减排及提高能源利用效率具有重要意义。本文通过将NACA2032c-il翼型型线融入到涡流发生器(Vortex Generator,VG)的结构设计中,设计出了... 详细信息

翅片管式换热器作为工业中应用最为广泛的换交热设备,提升翅片管式换热器的综合换热性能对实现节能减排及提高能源利用效率具有重要意义。本文通过将NACA2032c-il翼型型线融入到涡流发生器(Vortex Generator,VG)的结构设计中,设计出了矩形翼型涡流发生器(RAVG)、梯形翼型涡流发生器(TAVG)和三角翼型涡流发生器(DAVG)三种新型涡流发生器用于提升翅片管式换热器的综合换热性能。通过数值模拟和优化设计的方法研究了新型翼型涡流发生器对翅片管式换热器空气侧流动与换热特性的影响。主要研究内容和成果如下:(1)对配备三种翼型VG的翅片管式换热器的流动及换热特性进行了三维数值研究。研究发现:三种翼型涡流发生器均可有效产生纵向涡流,显著提升了空气侧冷热空气的热混合效果及翅片表面的对流换热性能。对比三种翼型VG发现,RAVG在带来最大换热性能的同时也具有最大的流动阻力,其综合评价因子PEC最大提升可达1.29。(2)为进一步降低RAVG在强化换热的同时带来的压力损失,本文进一步将RAVG和椭圆管进行组合运用。根据二次流强度理论进一步对比不同尺寸RAVG及传统平板矩形VG的综合换热性能。并进行紧凑性研究,探究不同椭圆管横向间距下对综合换热性能及单位体积换热量的影响。研究发现,与传统的平板结构VG和没有装配VG的圆管案例相比,RAVG和椭圆管的组合运用在PEC方面的最大提升幅度分别达到8.8%和35%。紧凑性研究表明,当椭圆管的无量纲横向间距St/Sl=0.7时,实现了综合传热性能和单位体积换热量之间的最佳平衡。(3)采用响应曲面法和多目标遗传算法,在两种工况下对装配翼型VG和椭圆管的翅片管式换热器进行了多目标优化研究。优化目标为传热性能(Nu)和紧凑性((Q/VΔT)/(Q/VΔT)0)的最大化,以及流动阻力(f)的最小化。优化变量分别为翼型VG的后沿高度(h1)、弦长(LC)和椭圆管间的横向间距(St/Sl)。优化结果显示,St/Sl对Nu和f的影响最为显著,而对紧凑性影响最大的因子为h1,Lc对三个目标的显著性最低。在Re=800的工况下,最优设计点为h1=2.04mm,Lc=6.2mm和St/Sl=0.86。在Re=2000的工况下,最优设计点为h1=1.57mm,Lc=6.53mm和St/Sl=0.85。

关键词：强化换热涡流发生器翅片管式换热器数值模拟多目标优化设计

二维层状纳滤复合膜微观结构调控与分离性能研究

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二维层状纳滤复合膜微观结构调控与分离性能研究

作者：陈良威广州大学

学位级别：硕士

废水中含有的有机微污染物对水环境和人类健康潜在造成不可估量的危害。相较于传统的水处理方式,膜分离技术（如超滤、反渗透、膜蒸馏）因其高效分离、经济效益和可扩展性等特点,在农业、食品科学、制药和生物医学等领域得到广泛应用。... 详细信息

废水中含有的有机微污染物对水环境和人类健康潜在造成不可估量的危害。相较于传统的水处理方式,膜分离技术（如超滤、反渗透、膜蒸馏）因其高效分离、经济效益和可扩展性等特点,在农业、食品科学、制药和生物医学等领域得到广泛应用。作为纳滤技术的核心,纳滤膜被认为是低能耗、经济高效、零排放二次污染物和可扩展性的理想选择。纳滤膜因其孔径适中、工作压力低、表面带电等特点,已被广泛应用于医药及食品废水中的离子、染料、有机物及有机溶剂等领域。然而,传统纳滤膜在渗透率和选择性（Trade-off）的平衡问题上受到了一定限制。开发高效、低成本、长使用寿命的新型分离膜,是目前国际上面临的重大挑战。因此,本文选用氧化石墨烯（GO）纳米片作为纳滤膜的中间层或选择性过滤层材料,并通过简便、温和的制备方法,成功制备了一系列复合纳滤膜。通过对纳滤膜的界面与表面结构进行精确调控,使其具备优异的分离性能、抗污染性及自清洁性能。这一创新有望在提高纳滤技术的效率和可行性方面取得显著的进展。主要研究内容如下:（1）采用新型的层层堆叠的制膜方法,以Zn5（OH）8（NO3）2·2H2O（ZON）纳米粒子插层GO形成GZ纳米颗粒充当填充材料,通过GO-GZ-GO-GZ-GO的顺序将纳米材料依次真空过滤,考察了ZON纳米粒子的投加量对GZ复合纳滤膜相关性能的影响。通过SEM,AFM、FTIR、Raman、XPS和Zeta电位等表征,对膜的形貌、结构等进行评价。研究结果表明,随着ZON的添加量逐渐增多,膜的结构从致密逐渐变得疏松,表面的粗糙度也逐步增加,此外,膜的负电性也得到了降低。将ZON嵌入到GO中,使纳滤膜通量得到迅速提高,获得的GZ-3膜的纯水通量可达48.66 LMH/bar,相比纯GO膜的通量提高了8倍;GZ-3膜过滤20ppm Rh B染料和1000 ppm Na2SO4盐溶液的水渗透量为42.79 LMH/bar和44.78 LMH/bar,分别是纯GO膜（5.5LMH/bar）的7.8和8.1倍,截留率为99.86%和44.87%。添加了ZON纳米粒子,GO复合纳滤膜的耐压性和得到显著提高,从而膜稳定性增强,在测试的12h内,膜的水渗透量和对Rh B的截留率分别稳定在42.7 LMH/bar和96.6%。（2）采用组合策略,构建用于精准分子纳滤的光催化层状GO/Bi OBr（GB）膜。通过在尼龙基底上预生长Bi OBr薄片以及微调GO共生长溶液中的Bi OBr剂量,在堆叠过程中通过过滤获得可调节层间距的GB膜。通过SEM,AFM、FTIR、Raman、XPS和XRD等手段,对膜的形貌、结构、层间距等进行了表征。以多孔尼龙膜为支撑层,制备GB复合纳滤膜。结果表明:Bi OBr的添加可导致膜由致密态变为疏松态,且随着处理时间的增长,膜的表面粗糙度增大,亲水性增强。在该复合膜中,随着Bi OBr含量的升高,层间距也随之增大,而且与纯GO膜相比,GB膜表现出优异的透水性和突出的分子纳滤膜选择透过性以及光催化自清洁性能。GB-3膜的渗透率为493.9LMH/bar,对CR和VB染料的留存率分别为100%和99.1%。此外,通过在Nylon膜上预生长Bi OBr,通过GO和Bi OBr的协同作用,大大增强了GB膜的光催化自清洁能力,增强了其实用性。（3）采用界面聚合法将Al（OH）3纳米颗粒作为GO纳米片插层,并制作了高性能的TFC膜与可调控的2D夹层GO/Al（OH）3（GA）。通过SEM,AFM、FTIR、Raman、XPS和XRD等手段,对膜的形貌、结构、层间距等进行了表征。随着膜从Nylon基底演变为三层TFC-GA-0.12膜,通量从2333.5 LMH/bar急剧下降至15.45 LMH/bar,具有明显的下降趋势。结果表明,由于Al（OH）3和GO纳米片之间的的通道尺寸可以通过调节Al（OH）3负载来实现。通过控制TMC反应时间（30s）得到最优的TFC-GA-0.12膜。TFC-GA-0.12膜的水通量为15.45LMH/bar,比TFC-GO膜提高了3.25倍,对Rh B染料和Na2SO4盐溶液的水渗透量为14.48LMH/bar和15.48LMH/bar,分别为TFC-GO膜（5.15LMH/bar）的2.8和3倍,截留率为97.35%和80%。测试了膜12h内的稳定性,循环运行12h后膜的水渗透量和对Rh B的截留率分别稳定在10.38 LMH/bar和97.2%。

关键词：二维膜纳滤氧化石墨烯溴氧铋界面聚合有机废水分离性能

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针对人脸驱动的跨身份特征学习方法研究

针对人脸驱动的跨身份特征学习方法研究

作者：雍威电子科技大学

学位级别：硕士

声动3D路面防滑安全带功能提升机制及关键技术研究

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声动3D路面防滑安全带功能提升机制及关键技术研究

作者：张梦威重庆交通大学

学位级别：硕士

大量道路交通事故数据表明,驾驶员在急转弯、连续转弯、连续下坡、路侧险要等特殊路段行驶过程中出现交通事故的概率明显提高。然而,传统如彩色抗滑薄层、振动标线等警示设施往往仅依赖单一种类的感官刺激进行警示,这样的设计不仅容易... 详细信息

大量道路交通事故数据表明,驾驶员在急转弯、连续转弯、连续下坡、路侧险要等特殊路段行驶过程中出现交通事故的概率明显提高。然而,传统如彩色抗滑薄层、振动标线等警示设施往往仅依赖单一种类的感官刺激进行警示,这样的设计不仅容易被驾驶员忽视,还可能影响行车的舒适度。因此,本文深入探讨了驾驶员的驾驶心理特征,并在此基础上设计了一种结合视觉、听觉和振动感知的三维警示系统,旨在提升驾驶员的注意力,同时确保行车的舒适性。首先,基于驾驶员的视觉、听觉以及车辆振动理论,对声动3D防滑安全带进行了设计研究。通过光影、虚实、明暗的巧妙对比,为驾驶员呈现了路面图案的三维立体效果;同时,从轮胎与路面噪音的机理出发,结合乐理基础,将杂乱无章的噪音转化为具有警示意义的韵律化声音;此外,本文还将车辆振动与人的主观感受相结合,进行了针对性的设计。这种结合了平面3D图案、路面声音和车辆振动的三维行车安全警示系统,旨在通过多维度的感知刺激,有效提高驾驶员的注意力,从而达到更好的警示效果。为了验证这一系统的有效性,本文采用了驾驶模拟实验和现场驾驶试验的方法。通过实时监测驾驶员的注视时间、注视点分布、瞳孔变化率以及心率增长率等心理变化参数,本文深入研究了驾驶员在不同感官刺激下的驾驶心理特征。实验结果表明,与传统路面标线相比,3D图案更能吸引驾驶员的注意力;而适当的声音设置则能有效缓解驾驶疲劳,提升驾驶员的专注度;同时,合理的车辆振动设计也能在不影响行车舒适性的前提下,作为一种有效的警示方式。特别是在三种感官刺激叠加作用下,驾驶员的瞳孔变化率和心率增长率均出现了显著的提升,瞳孔变化率上升了8.54%、3.87%,心率增长率上升了15.94%、9.24%。此外,本文还利用三轴加速仪测量了车内振动加速度,并结合驾驶员的主观感受,研究了不同槽宽下车辆振动对驾驶舒适性的影响。结果显示,在12mm刻槽的防滑安全带上行驶时,驾驶员的不适感较为轻微;而在20mm刻槽的防滑安全带上行驶时,驾驶员的不适感则相对明显。因此,本文提出了将两种刻槽进行组合设计的方法,以在确保行车舒适性的同时,实现对驾驶员的有效警示。同时,本文还利用摆式仪法和铺砂法测量了刻槽路面的抗滑摆值与构造深度,发现与普通路面相比,12mm涂色横向刻槽,路面抗滑摆值下降了1.61%,而20mm涂色横向刻槽、12mm横向刻槽、20mm横向刻槽路面抗滑摆值分别提升了5.65%、31.85%、42.74%。结果表明,路面刻槽可以显著提升路面的抗滑性能,且随着刻槽宽度的增加,抗滑性能也会相应提升。但需要注意的是,路面彩画可能会降低路面的抗滑性能。最后,本文以重庆市涪陵区白武路声动3D防滑安全带项目为例,从视觉、听觉和振动感知三个角度对该系统的实际效果进行了全面分析。结果表明,声动3D防滑安全带在提供良好警示作用的同时,还能有效提升路面的抗滑性能,为驾驶员提供更加安全、舒适的行车环境。

关键词：声动路面路面振动视认安全性驾驶舒适性路面抗滑性能

基于轨迹数据的电动出租车充电站选址定容研究

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基于轨迹数据的电动出租车充电站选址定容研究

作者：刘博威集美大学

学位级别：硕士

随着环境污染和化石能源危机的日益突出,全球对于减少尾气排放、提高能源利用效率的需求越发迫切。新能源汽车因其零排放、低能耗的特点成为了解决交通能源危机和环境污染问题的重要途径。在新能源汽车中,电动出租车由于其在城市中长时... 详细信息

随着环境污染和化石能源危机的日益突出,全球对于减少尾气排放、提高能源利用效率的需求越发迫切。新能源汽车因其零排放、低能耗的特点成为了解决交通能源危机和环境污染问题的重要途径。在新能源汽车中,电动出租车由于其在城市中长时间运行的特性备受关注。然而,电动出租车的快速普及也对充电基础设施提出了更高的要求,特别是充电站的位置选择与充电桩数量的配置显得尤为重要。因此,本文以电动出租车充电站的选址和定容问题为研究主题,旨在探讨如何合理规划充电站的位置及确定充电桩的数量,以满足电动出租车的充电需求,提高充电系统的效率和可持续性,主要完成工作如下:首先,以深圳市的路网地图数据建立了深圳市中心城区道路网络拓扑模型,接着,结合深圳市的出租车轨迹数据,采用Stop/Move模型与VSLC算法对电动出租车开始运营的时空分布进行建模和识别。同时利用轨迹数据对电动出租车出行OD概率、电动出租车出行最短路径及能耗进行计算。其次,基于前序工作,引入强化学习的核心思想,通过建立不同状态下电动出租车司机可能采取的不同动作的奖励值模型,对电动出租车的运营行为决策进行模拟仿真,以获得在电动出租车司机做出最佳决策情况下,充电需求负荷的时空分布。再次,构建了基于聚类和排队论的电动出租车充电站选址定容规划模型。针对充电站选址,采用k-medoids算法结合改进的灰狼算法对充电需求点进行聚类,以寻找最佳匹配充电需求点的选址方案。在充电站定容方面,应用M/M/k排队论方法,综合考虑各区域的充电需求量,对聚类规划好的选址结果进行充电站容量配置,以确保充电需求与充电站容量之间的有效匹配。综合考虑充电站运营商盈利性和电动出租车司机便利性等因素,建立评价函数,对充电站选址定容结果进行客观评估。最后,将最优充电站选址定容规划方案与深圳市现有充电运营商充电站位置分布进行对比,验证方案的有效性。主要内容包括:(1)对选址方案与现有充电站建站地址的成本函数和空间分布进行比较,以此验证选址定容规划模型和算法的有效性。(2)结合最优选址方案中的建站位置和充电需求点位置与深圳市充电站周围的实际情况,综合分析本文构建的选址定容优化模型的可行性。结果表明,通过本文方法规划的充电站位置和容量方案,能够有效解决充车桩供需不匹配的问题。同时,还能有效应对充电站利用率低、盈利困难的问题,确保充电站运营商的盈利,并提升电动出租车司机充电的便捷性。

关键词：电动出租车轨迹数据强化学习充电负荷充电站选址定容

基于人工智能的表层漂流浮标轨迹预测方法研究

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基于人工智能的表层漂流浮标轨迹预测方法研究

作者：扈威齐鲁工业大学

学位级别：硕士

海洋表层漂流浮标是一种实时采集海洋水文气象生态环境数据的监测设备,具有体积小、功耗低、布放便捷的特点,在全球海洋观测中发挥着非常重要的作用。表层漂流浮标轨迹预测对于海洋监测设备运行维护、设备投放位置选取等均具有非常重要... 详细信息

海洋表层漂流浮标是一种实时采集海洋水文气象生态环境数据的监测设备,具有体积小、功耗低、布放便捷的特点,在全球海洋观测中发挥着非常重要的作用。表层漂流浮标轨迹预测对于海洋监测设备运行维护、设备投放位置选取等均具有非常重要的意义。由于海洋表层漂流浮标的漂流运动受海流、风、浪等多种动态环境因素的影响,准确预测漂流浮标的轨迹具有很大的挑战。与此同时,人工智能技术的兴起极大地促进了海洋环境监测领域的发展和进步。本文将利用人工智能技术,根据表层漂流浮标轨迹预测需求,分别开展问题建模、算法实现与软件系统集成等方面的研究工作,设计实现了浮标轨迹预测模型,并且开展了大量的验证实验对比分析模型的有效性,采用误差分析对漂流轨迹预测结果进行定量评价,最后研发了软件系统对轨迹预测模型进行集成应用与测试。首先,本文以浮标所在海域的表层海流和剖面海流数据等海洋环境数据作为输入,构建了深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)模型,以捕捉海流速度等海洋环境数据与浮标漂流速度之间的映射关系,从而实现对浮标漂流轨迹的预测。为了提高模型的预测效果,本文利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对模型的超参数进行优化。实验结果表明,相比于传统的深度神经网络模型和线性回归模型,本文所构建的基于遗传算法的神经网络模型(GA-DNN)具有较好的预测性能,预测的准确性得到了很大提升,但是仍存在长时序预测能力不足的问题。其次,为了解决表层漂流浮标轨迹长时序准确预测问题,本文利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi GRU)和注意力机制(Attention Mechanism,AM),构建了混合多层神经网络模型(即CNN-Bi GRU-Attention),在考虑海洋环境因素的同时融入浮标历史漂流轨迹的时间序列特征来预测浮标的漂流轨迹。为验证模型的预测能力,本模型与传统的机器学习模型和神经网络模型进行了对比试验,实验结果表明,CNN-Bi GRU-Attention模型具有良好的收敛性、准确性和泛化能力。为了验证模型的健壮性,本文针对浮标有无水藩以及是否流经涡旋和湍流海域展开了相应的实验,实验表明在相对复杂的海洋环境下,模型依然能够达到不错的预测效果。然后,本文在考虑海洋环境因素和浮标历史漂流轨迹的时间序列特征的同时,结合不同浮标漂流位置序列的空间特征,构建了基于光谱时间图神经网络(Spectral Temporal Graph Neural Network,Stem GNN)的浮标轨迹预测模型,将同时刻多组浮标的历史漂流速度数据及其海洋环境数据作为输入,模型自动捕捉多个浮标漂流轨迹之间可能的潜在的关系,进而通过学习捕捉单个浮标漂流的运动规律和其他浮标之间共有的运动规律,实现基于时空分布特征的海洋表层漂流浮标轨迹预测。最后,本文对上述所构建的三种浮标轨迹预测模型开展了对比试验,并在Cyber Infrastructure环境下,采用Web编程技术、Web GIS电子地图技术,构建了漂流浮标轨迹预测系统,该系统对上述的三种浮标轨迹预测模型进行了集成调用,同时还提供了浮标历史轨迹查询和浮标数据分析等功能。本文从海洋环境时空特征变化分析的角度,分别构建了三种的表层漂流浮标轨迹预测模型,实现了对漂流浮标的轨迹预测。同时,本文还将三种轨迹预测模型进行了集成应用,构建了漂流浮标轨迹预测系统。本文将人工智能技术和Web编程技术进行了结合,应用到了浮标轨迹预测领域,是一次有效的尝试,能够为漂流浮标的日常管理、浮标投放选址等提供有力的技术支撑。

关键词：人工智能表层漂流浮标轨迹预测神经网络模型时序数据分析