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小模数直齿轮免参数并行快速测量

光学精密工程 2024年第6期32卷 792-805页

作者：方一鸣石照耀北京工业大学北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心

小模数齿轮在实际制造中，单条产线多台设备通常同时生产多种不同参数的齿轮，迄今无法用单台齿轮测量仪器在生产线上同时实时全检这些不同参数的齿轮。开发了基于Facet的齿轮亚像素边缘定位算法、基于迭代重加权最小二乘的齿轮中心定... 详细信息

小模数齿轮在实际制造中，单条产线多台设备通常同时生产多种不同参数的齿轮，迄今无法用单台齿轮测量仪器在生产线上同时实时全检这些不同参数的齿轮。开发了基于Facet的齿轮亚像素边缘定位算法、基于迭代重加权最小二乘的齿轮中心定位法、圆与齿廓交点快速定位法、正弦函数拟合齿数法和齿廓近似测压力角法等；若结合适当的送料与定位机构，本文方法能够在未知参数时，实现多种不同型号齿轮的混合测量，无需装夹，测量效率高。可以实现齿数、模数、压力角、齿顶圆直径、齿根圆直径、全齿高、齿宽、公法线变动量、变位系数、齿廓偏差和形位误差的测量。实验结果表明：该方法测量0.5～1.0 mm模数的直齿轮的重复性精度为4μm。该方法在小模数齿轮柔性化生产线具有重要应用前景。

关键词：小模数直齿轮齿轮在线测量机器视觉边缘检测亚像素

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叶尖定时测量误差的高精度实验分析与修正

航空动力学报 2024年第7期39卷 238-249页

作者：蒙一鸣肖志成欧阳华上海交通大学航空发动机研究院上海200240 上海交通大学燃气轮机与民用航空发动机教育部工程研究中心上海200240

叶顶位移的精确测量是叶尖定时(BTT)技术应用于旋转叶片振动模态重构和实时状态监测的基础.设计了一套基于激光位移传感器的高精度BTT标定装置,在实验中直接获取叶顶位移的时域标定数据,并以此确定了转速波动是叶顶位移测量误差的主要... 详细信息

叶顶位移的精确测量是叶尖定时(BTT)技术应用于旋转叶片振动模态重构和实时状态监测的基础.设计了一套基于激光位移传感器的高精度BTT标定装置,在实验中直接获取叶顶位移的时域标定数据,并以此确定了转速波动是叶顶位移测量误差的主要来源之一.在此基础上,提出了局部5阶拟合的转速波动修正方法以提升BTT测量精度,并在标定装置上完成实验验证.结果表明:局部5阶拟合的转速波动修正方法在不同工况下均能有效提高BTT测量准确度.在旋转叶片非线性升转状态下测量误差最高降低90%;在恒定转速条件下误差可以降低38%至63%.将该算法应用在一台单级轴流压气机的实验数据中,修正的误差达0.4mm,有效降低了 BTT技术实时测量叶顶位移量的不确定度.

关键词：叶尖定时叶顶位移转速波动标定装置误差分析

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探寻式搜索中用户满意度状态识别与演化规律研究

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 90-103页

作者：赵一鸣陈湛张帆武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学大数据研究院武汉430072 武汉大学图书情报国家级实验教学示范中心武汉430072 武汉大学科教管理与评价中心武汉430072

【目的】识别探寻式搜索中的用户满意度状态,揭示用户满意度与用户查询式重构模式之间的相互作用关系和动态演化规律。【方法】利用用户查询、时序等特征,基于4种有监督学习算法进行用户满意度预测;通过挖掘用户满意度与查询式重构模式... 详细信息

【目的】识别探寻式搜索中的用户满意度状态,揭示用户满意度与用户查询式重构模式之间的相互作用关系和动态演化规律。【方法】利用用户查询、时序等特征,基于4种有监督学习算法进行用户满意度预测;通过挖掘用户满意度与查询式重构模式之间的相互影响规律,指导探寻式搜索智能辅助中的查询式重构推荐策略。【结果】在开放基准数据集上,所构建的满意度预测模型的预测准确率最高达到74%,优于已有基线模型;同时,相关性分析的结果表明用户满意度与查询式重构模式之间的关联关系显著。【局限】用户满意度仅代表搜索状态的一种视角,未来需要针对探寻式搜索中的用户状态构建完善统一的描述和分类体系。【结论】利用探寻式搜索中的用户搜索行为,优化了模型特征,进一步提升用户满意度预测模型的性能,并结合用户满意度演化规律,为探寻式搜索中的智能搜索辅助策略提供了有效的理论支撑。

关键词：探寻式搜索用户满意度用户满意度预测查询式重构

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广泛知情同意签字还是部分知情同意授权

中华医学杂志 2024年第26期104卷 2383-2385页

作者：赵一鸣北京大学第三医院临床流行病学研究中心北京

研究资源平台, 包括研究数据库和生物样本库的建立, 是临床研究领域的重要进展。国际学术界提出广泛知情同意签字(以下简称泛知情)以规范该类研究的伦理管理。但泛知情解决方案没有体现建立知情告知和同意授权不完整的主要特征, 存在误... 详细信息

研究资源平台, 包括研究数据库和生物样本库的建立, 是临床研究领域的重要进展。国际学术界提出广泛知情同意签字(以下简称泛知情)以规范该类研究的伦理管理。但泛知情解决方案没有体现建立知情告知和同意授权不完整的主要特征, 存在误导研究者和管理者, 进而可能导致课题研究伦理管理缺位的问题。为此, 本文提出部分知情同意授权解决方案, 将资源平台建设与课题研究的伦理管理彻底分离, 形成两个独立的伦理管理模块, 分别纳入临床研究伦理管理框架。在回顾临床研究伦理管理法理基础和伦理基础的前提下, 本文分析了项目管理与课题管理的异同、伦理委员会批准豁免知情同意签字的基础、课题层面的多中心研究伦理管理中需要注意的问题, 解读了广泛知情同意签字和部分知情同意授权的背后实质内涵及操作层面的差异。

关键词：知情同意部分知情同意授权广泛知情同意签字临床研究生物样本库研究数据库

基于机器学习的中长期和短期电力负荷预测方法研究

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基于机器学习的中长期和短期电力负荷预测方法研究

作者：羡一鸣河北工业大学

学位级别：硕士

电力负荷预测是电力系统规划、建设和调度的重要基础,提升电力负荷预测的精度有助于提高电力系统的运行效率,降低运营成本。随着电力需求的不断发展,电力负荷与经济政策、人类活动和气象条件等影响因素之间的不确定性关系愈加复杂,传统... 详细信息

电力负荷预测是电力系统规划、建设和调度的重要基础,提升电力负荷预测的精度有助于提高电力系统的运行效率,降低运营成本。随着电力需求的不断发展,电力负荷与经济政策、人类活动和气象条件等影响因素之间的不确定性关系愈加复杂,传统的统计学方法已难以满足电力负荷预测的精度要求。为此,本文运用多种机器学习算法的强数据挖掘和拟合能力,对电力负荷中长期和短期预测分别进行了研究,论文的主要工作如下:(1)概述了电力负荷预测与机器学习的基本理论。首先,说明了电力负荷预测的原理、特点、分类以及预测步骤;然后,确定了本文所用的数据预处理方法和预测模型评价指标;最后,对机器学习的基本理论、发展历史和分类进行了介绍。(2)建立了经济新常态下基于GWO-SVM的中长期电力负荷组合预测模型。该部分首先分析了在经济新常态下,中长期电力负荷预测面临的负荷发展趋势改变、可用样本数量少和不确定性增加的难题;其次,针对上述难题,分别选择改进灰色Verhulst模型、偏最小二乘回归模型和广义回归神经网络作为单项预测模型;然后,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归的方式实现组合预测,以求综合全面的利用数据信息。并采用具有强全局搜索能力的灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)对SVM的参数进行优选,从而避免了参数选取的盲目性和主观性,增强了SVM的泛化推广能力。最后,通过对天津市全社会用电量进行预测,验证了组合预测模型的精度和可靠性,可为经济新常态下中长期电力负荷预测提供借鉴。(3)针对短期电力负荷影响因素众多且具有强随机性的问题,提出了一种基于MIC-FA和改进LSTM神经网络的短期电力负荷预测模型。首先,分析了短期电力负荷的周期性和气象因素的影响;其次,采用最大信息系数法(Maximal Information Coefficient,MIC)对输入特征进行筛选,避免了人工经验和传统方法选取的不足;然后,通过因子分析法(Factor Analysis,FA)对输入特征进行降维,在保证精度的前提下,简化了输入特征的维数;最后,采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络对筛选与降维后的输入特征进行回归分析,并采用自适应矩估计算法优化LSTM神经网络的训练,从而实现短期电力负荷高精度预测。实际算例表明,同其它传统方法相比,所提短期电力负荷预测模型具有更好的预测精度与抗干扰能力。

关键词：电力负荷预测机器学习支持向量机灰狼优化算法最大信息系数因子分析长短期记忆神经网络

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车辆荷载作用下斜拉索参数振动分析

自然灾害学报 2024年第1期33卷 231-238页

作者：路一鸣刘敏中国建筑上海设计研究院有限公司上海200333 哈尔滨工业大学土木工程学院黑龙江哈尔滨150090

当外部荷载激励的频率与斜拉索自身的频率呈一定倍数关系时,斜拉索便会发生参数振动,产生非常大的位移响应,会给车辆、行人、桥梁以及拉索本身带来非常严重的灾害,这一现象也引起了学者和社会各界的高度关注。以某超大跨度斜拉桥作为研... 详细信息

当外部荷载激励的频率与斜拉索自身的频率呈一定倍数关系时,斜拉索便会发生参数振动,产生非常大的位移响应,会给车辆、行人、桥梁以及拉索本身带来非常严重的灾害,这一现象也引起了学者和社会各界的高度关注。以某超大跨度斜拉桥作为研究对象,采取ANSYS有限元分析法,考虑车桥耦合以及桥面不平顺等因素,研究斜拉索在车辆荷载作用下发生大幅值参数振动的可能性。研究表明,由于斜拉桥有限速要求,若桥面上车辆都在规定时速内行驶,斜拉索不会发生大幅值参数振动。

关键词：斜拉桥斜拉索行车荷载参数振动有限元

连续河水位波动对河床潜流带硝酸盐转化效率的影响

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地球科学 2024年第7期49卷 2637-2649页

作者：张佩瑶文章李一鸣中国地质大学环境学院湖北武汉430078

为了探究连续水位波动下潜流带内硝酸盐的反应迁移规律,构建了包含河床沙丘的垂向二维数值模型.通过考虑不同河水位波动情况、河床坡度以及有氧呼吸、硝化和反硝化过程,系统探讨河床坡度和连续水位波动过程对溶质时空分布以及硝酸盐转... 详细信息

为了探究连续水位波动下潜流带内硝酸盐的反应迁移规律,构建了包含河床沙丘的垂向二维数值模型.通过考虑不同河水位波动情况、河床坡度以及有氧呼吸、硝化和反硝化过程,系统探讨河床坡度和连续水位波动过程对溶质时空分布以及硝酸盐转化效率的影响.结果表明:河床坡度越大,地表水和周围地下水流之间会发生更快的物质交换,使溶质的浓度变化幅度变小,最终降低潜流带对NO_(3)^(-)的转化效率;较高的后续水位峰值会延长地下水潜流路径并使溶质的浓度相对变化幅度越大,然而潜流带对NO_(3)^(-)的转化效率会变低;后续水位波动持续的时间会影响溶质的时间响应,但不会影响对NO_(3)^(-)的转化效率;不同的后续水位波动延迟时间会影响NO_(3)^(-)浓度变化峰值出现的数量,延迟时间越久,越容易出现NO_(3)^(-)浓度的多峰现象.

关键词：连续水位波动河床潜流带硝酸盐转化效率反应迁移模拟水文地质

区块链投资与银行融资对资金约束企业决策影响

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系统工程理论与实践 2024年

作者：程昱翔王一鸣陈斌中国银行研究院北京大学经济学院

区块链技术正改变着资金约束企业的融资现状,不失为解决企业融资难问题的前景方向.本文考虑了一个融资生产模型,分析市场需求随机情况下,资金约束企业进行区块链技术投资向银行进行借贷后的最优生产策略.探讨了三种类型企业(初始资金投... 详细信息

区块链技术正改变着资金约束企业的融资现状,不失为解决企业融资难问题的前景方向.本文考虑了一个融资生产模型,分析市场需求随机情况下,资金约束企业进行区块链技术投资向银行进行借贷后的最优生产策略.探讨了三种类型企业(初始资金投资区块链较为充足企业,初始资金投资区块链不充足企业,不进行区块链投资企业)的投资策略,生产策略和企业利润受企业初始资金,银行利率,银行对区块链投资的利率折扣系数的具体影响.研究发现随着区块链投资效率与企业生产获利水平关系上的不同,对最优生产和区块链投资有着相反的影响.区块链投资增加产生的市场需求可以降低企业面临的贷款违约风险.文章发现区块链投资能够为企业创造更大价值,降低实际融资成本.本文对企业面临不同背景下进行区块链投资提供管理启示,本文还发现银行制定的利率及区块链投资利率折扣将对企业生产起到引导作用.

关键词：融资市场风险区块链投资公司金融

基于全流程并行遗传算法的贝叶斯网络结构学习

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系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1703-1711页

作者：蔡一鸣马力陆恒杨方伟江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分... 详细信息

为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分并行化3个部分。互信息并行计算可以高效减少搜索空间;在演化前增加对种群信息与选择信息的广播来对全种群执行选择操作。选择与交叉算子共用选择信息以并行执行,从而高效演化并减少数据落盘时间。对约束和评分两阶段产生的中间数据作记忆化存储,提升数据复用率和全局执行效率。实验结果表明,所提算法在执行效率和学习准确率方面均优于对比算法。

关键词：贝叶斯网络结构学习遗传算法并行结构学习 Spark

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