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基于模型试验拦砂坝泄水孔过流能力研究

基于模型试验拦砂坝泄水孔过流能力研究

作者：古维扬西南科技大学

学位级别：硕士

红色历史文化资源在高校思政课实践教学中的优化运用——基于红色场馆的考察

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学校党建与思想教育 2024年第9期 71-74页

作者：谢若扬宋俭武汉大学马克思主义学院湖北武汉430070

在思政课实践教学中运用好红色历史文化资源,是以红色文化铸魂育人的现实需要,也是推进“大思政课”建设和全面落实立德树人根本任务的必然要求。以红色场馆为载体的红色历史文化资源在淡化历史文化的时空距离感、深化历史认知和理论思... 详细信息

在思政课实践教学中运用好红色历史文化资源,是以红色文化铸魂育人的现实需要,也是推进“大思政课”建设和全面落实立德树人根本任务的必然要求。以红色场馆为载体的红色历史文化资源在淡化历史文化的时空距离感、深化历史认知和理论思维、强化对青年学生的价值引领等方面具有重要作用。当前,高校思政课实践教学中红色历史文化资源运用的充分性合理性有待加强、互动参与式探究的教育意义有待彰显、质量和效果有待跟踪反馈。基于此,需强化红色场馆与高校之间的协同合作,通过深化资源的系统整合及构建资源信息共享机制、加强资源协同研究及成果转化运用、完善资源运用的质效协同评价机制等路径,优化运用红色历史文化资源,助力思政课实践教学高质量发展。

关键词：思政课红色历史文化资源 “大思政课” 实践教学高校

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SAR图像目标轮廓增强预处理模块设计

系统工程与电子技术 2024年

作者：龚峻扬付卫红刘乃安西安电子科技大学通信工程学院

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像中的三个通道数据均相同，以至于在使用基于深度学习的目标检测网络对其进行目标检测时会造成通道信息利用效率低下的问题，本文基于对SAR图像中各种目标物轮廓特点的研究，提出... 详细信息

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像中的三个通道数据均相同，以至于在使用基于深度学习的目标检测网络对其进行目标检测时会造成通道信息利用效率低下的问题，本文基于对SAR图像中各种目标物轮廓特点的研究，提出了一种基于平滑和锐化滤波的通道扩展预处理算法模块，并命名为ORLM(Original Roberts Laplace Mean) block。本文算法可以封装集成并应用于目标检测算法的数据读取程序中，可将每个通道数据均相同的SAR图像进行通道扩展，并且保证扩展后的通道数据中充分包含目标的轮廓信息。通过在SSDD和LS-SSDD舰船目标检测数据集上的训练、测试及对比实验，结果表明：本文所提出的预处理算法可应用在各种目标检测算法中，且可以起到提升检测准确性的作用，并不会明显降低检测实时性。

关键词：图像处理合成孔径雷达深度学习

基于FRL-Net的高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异物检测方法研究

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仪器仪表学报 2024年第1期45卷 239-249页

作者：赵宗扬康杰虎吴斌叶涛张振天津大学精密测量技术及仪器全国重点实验室天津300072 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

针对轨道入侵异物严重威胁行车安全,而基于广义深度学习的目标检测方法无法打破大数据驱动的训练壁垒、小样本目标检测方法在复杂轨道环境中对多尺度入侵异物检测能力差、鲁棒性低等问题,本文提出了一种高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异... 详细信息

针对轨道入侵异物严重威胁行车安全,而基于广义深度学习的目标检测方法无法打破大数据驱动的训练壁垒、小样本目标检测方法在复杂轨道环境中对多尺度入侵异物检测能力差、鲁棒性低等问题,本文提出了一种高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异物检测模型。该模型采用元学习策略,通过多尺度小样本入侵异物特征提取模块增强模型对于不同尺度小样本异物特征的表达能力。使用轨道入侵异物元特征精准重加权模块对小样本异物的元特征进行精准优化。提出小样本轨道入侵异物检测优化模块进一步提升模型的检测性能。实验结果表明,该模型在7-way 30-shot的小样本轨道异物检测任务中的平均检测精度为81.8%,比FSRW高3.2%,更适合在实际轨道环境中检测多尺度小样本入侵异物。

关键词：轨道入侵异物元学习小样本目标检测多尺度深度学习

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粉煤灰基P型沸石吸附水中Cu^(2+)和Cd^(2+)

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中国环境科学 2024年第6期44卷 3132-3141页

作者：孙昊勇汪泽华姚亦扬吴代赦南昌大学资源与环境学院江西南昌330031 萍乡学院材料与化学工程学院江西萍乡337000

以粉煤灰(FA)为原料经水热反应合成了P型沸石(Z-P).采用X射线荧光光谱仪、X射线衍射仪、场发射环境扫描电子显微镜、比表面孔径分析仪、傅里叶变换红外光谱仪和X射线光电子能谱对Z-P进行表征,并研究了其对Cu^(2+)和Cd^(2+)的吸附性能.... 详细信息

以粉煤灰(FA)为原料经水热反应合成了P型沸石(Z-P).采用X射线荧光光谱仪、X射线衍射仪、场发射环境扫描电子显微镜、比表面孔径分析仪、傅里叶变换红外光谱仪和X射线光电子能谱对Z-P进行表征,并研究了其对Cu^(2+)和Cd^(2+)的吸附性能.结果表明,Z-P的BET比表面积和孔隙体积分别为38.46m^(2)/g和0.2180cm^(3)/g,均高于FA的1.273m^(2)/g和0.0120cm^(3)/***、Z-P对Cu^(2+)和Cd^(2+)的吸附更符合拟二级动力学模型和Langmuir等温线模型.Z-P对Cu^(2+)和Cd^(2+)的最大吸附量分别为157.48,131.57mg/g,远高于于FA的30.88,25.47mg/g.Z-P对Cd^(2+)的循环再生吸附效果好,但对Cu^(2+)的循环再生吸附效果较差.离子强度对Z-P吸附Cu^(2+)和Cd^(2+)分别起促进和抑制作用.表明Z-P可以作为有效且廉价的Cu^(2+)、Cd^(2+)吸附剂,为FA的资源化利用和含Cu^(2+)、Cd^(2+)重金属离子废水吸附剂的开发提供了一种方法.

关键词：粉煤灰 P型沸石吸附 Cu^(2+) Cd^(2+)

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考虑关节摩擦特性的足式机器人单腿模型动态参数辨识及控制

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机械传动 2024年

作者：肖浩扬钱乐天罗欣华中科技大学机械科学与工程学院

足式机器人移动速度和机动性的提升对关节运动跟踪精度提出了高要求。跟踪误差大将导致足端偏离期望落足点，引起机器人失稳倾翻。足式机器人关节常工作在低速段，行程较小且换向频繁，传动摩擦的存在给关节控制带来了极大的非线性影响... 详细信息

足式机器人移动速度和机动性的提升对关节运动跟踪精度提出了高要求。跟踪误差大将导致足端偏离期望落足点，引起机器人失稳倾翻。足式机器人关节常工作在低速段，行程较小且换向频繁，传动摩擦的存在给关节控制带来了极大的非线性影响。针对关节低速运动工况，基于关节实测摩擦特性，建立了关节摩擦分段拟合模型，分步辨识足式机器人单腿关节摩擦及动力学参数；基于辨识模型，设计了单腿动力学前馈-反馈控制器。在重载四足机器人平台上进行的实验表明，与基于线性摩擦模型的参数辨识法相比，该方法各关节力矩预测误差减小约40%，动力学前馈下的轨迹跟踪精度提升大于60%。

关键词：足式机器人单腿控制关节摩擦拟合动态模型参数辨识前馈-反馈控制器设计

再压缩S-CO_(2)布雷顿循环性能分析及多目标优化

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化工学报 2024年第6期75卷 2143-2156页

作者：李子扬郑楠方嘉宾魏进家西安交通大学化学工程与技术学院陕西西安710049

结合储热的太阳能热发电技术输出稳定、调峰能力强,引入超临界二氧化碳(S-CO_(2))布雷顿循环可进一步提升热电转换效率。既有研究大多采用单一指标对S-CO_(2)循环进行性能评估,结果相对片面,因而有必要开展多指标综合性能评价以客观反... 详细信息

结合储热的太阳能热发电技术输出稳定、调峰能力强,引入超临界二氧化碳(S-CO_(2))布雷顿循环可进一步提升热电转换效率。既有研究大多采用单一指标对S-CO_(2)循环进行性能评估,结果相对片面,因而有必要开展多指标综合性能评价以客观反映循环性能状况。建立了35 MW再压缩式S-CO_(2)循环的热力学和经济性模型,考察了关键参数对循环性能的影响。构建了反向传播神经网络结合遗传算法的优化方法(BP-GA),对循环性能进行多目标优化。结果表明,回热器总热导率的增加可提升循环效率,但存在上限;透平入口温度、循环最低和最高压力、分流比与循环性能分别存在显著的非单调作用关系,优化后的设计值依次为639.14℃、8.10 MPa、29.74 MPa和0.70。与初始设计值下的循环性能相比,优化后的循环系统度电成本降低了11.1%,循环热效率和比功分别提高了5.1%和27.6%。

关键词：超临界二氧化碳再压缩布雷顿循环遗传算法整体优化热力学

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基于深度学习的人体坐姿识别方法研究

基于深度学习的人体坐姿识别方法研究

作者：焦树扬吉林大学

学位级别：硕士

通过实时监测坐姿,基于深度学习的人体坐姿识别方法能够为被监测者提供及时的坐姿健康提醒,具有广阔的应用场景。目前,主流的坐姿识别方法通常采用的技术路线是在人体关键点检测基础上,对检测到的关键点进行坐姿分类。但在多人、高度遮... 详细信息

通过实时监测坐姿,基于深度学习的人体坐姿识别方法能够为被监测者提供及时的坐姿健康提醒,具有广阔的应用场景。目前,主流的坐姿识别方法通常采用的技术路线是在人体关键点检测基础上,对检测到的关键点进行坐姿分类。但在多人、高度遮挡和其他复杂场景下,已有关键点检测模型无法有效地识别人体姿态。此外,当前的坐姿分类方法往往依赖于复杂的神经网络,这导致了对计算资源和性能的高要求,限制了坐姿识别系统在移动设备等计算资源较低的设备上的部署。为了实现复杂场景下人体坐姿的高效识别,本文将该任务拆解成人体关键点检测子任务及基于关键点的坐姿分类子任务,并利用轻量化神经网络展开相应研究。针对复杂场景下难以检测多人关键点这一难题,本文提出了高效的人体关键点检测模型Effi Pose Net,来对检测到的人体进行正则化分割进而实现多人关键点检测;基于Effi Pose Net输出的关键点结果,本文进一步地提出了一种轻量化的网络模型LMSPNet,用于在计算资源受限的移动设备上实现高效、准确的多人坐姿识别。本文的主要工作概括如下:(1)本文提出了在多人且存在遮挡场景下的关键点检测方法Effi Pose Net。其采用了一个轻量级的骨干网络,通过融合卷积神经网络和注意力机制实现在保持较低参数量的同时保持了高水平的特征提取能力。进一步地,本文在模型输出部分设计了一种单分支网络预测模块和级联空洞卷积模块以构造人体关键点图。实验结果表明,在多人且存在遮挡的场景下,相较于传统的Lightweight Open Pose模型,Effi Pose Net的准确率提高了1.4%,参数量上减少了82.4%,检测速度提升0.4倍。(2)本文基于Effi Pose Net模型检测得到的人体坐姿关键点骨架图构建了一个全新的人体坐姿关键点骨架数据集Postural Sit。本文首先对COCO人体关键点进行剪枝处理,仅保留与坐姿相关的14个关键点,以供Effi Pose Net模型检测。通过对这一剪枝操作,成功消除了冗余的关键点信息,使Effi Pose Net模型能够更专注于提取与坐姿相关的特征,并显著提高了坐姿分类的准确性。随后,本文提出单人姿势关联和关键点骨架数据正则化两种人体坐姿建模预处理方法作用于检测得到的人体坐姿关键点骨架图,以简化多人坐姿识别的复杂性,为后续的模型训练和识别过程提供便利。经过预处理后的Postural Sit数据集涵盖了正坐、俯卧和托腮三类坐姿的人体关键点骨架图,共计6922张坐姿图像。(3)本文提出了用于人体关键点骨架图坐姿分类的轻量化模型LMSPNet。为了满足部分场景对坐姿识别的实时性要求,LMSPNet模型采用了轻量化卷积核子网络(LCC)以降低参数量和计算复杂度,同时融入CBAM注意力机制以增强特征表示能力,最后利用本文设计的坐姿分类子网络实现快速准确的坐姿识别。实验结果表明在Postural Sit数据集上,LMSPNet的准确率达到99.57%,网络参数为0.22M,性能显著优于传统的卷积神经网络方法。

关键词：多人坐姿识别人体关键点检测注意力机制轻量化神经网络

基于风格迁移的恒星光谱模板库构建及恒星参数测量

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基于风格迁移的恒星光谱模板库构建及恒星参数测量

作者：燕泽扬太原科技大学

学位级别：硕士