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基于MBSE的动车组高压系统建模与验证

基于MBSE的动车组高压系统建模与验证

作者：胡显泽兰州交通大学

学位级别：硕士

随着社会飞速发展,动车组已经成为人们重要的交通工具。高压系统作为动车组最重要的系统之一,它的安全性和可靠性关系到乘客的人身安全和动车组自身的设备安全。高压系统运行工况复杂多样,控制逻辑众多,目前传统的基于文档的开发方式存... 详细信息

随着社会飞速发展,动车组已经成为人们重要的交通工具。高压系统作为动车组最重要的系统之一,它的安全性和可靠性关系到乘客的人身安全和动车组自身的设备安全。高压系统运行工况复杂多样,控制逻辑众多,目前传统的基于文档的开发方式存在故障追溯困难、设计变更管理流程繁琐、信息传递易产生偏差等问题。基于模型的系统工程(Model-Based Systems Engineering,MBSE)作为一种适合于复杂系统开发设计的系统工程方法,使用模型的方式能更高效的完成系统整体的规划和架构设计,从而解决以上问题。本文以某公司“基于模型的系统工程研究”项目为依托,将MBSE方法用于中国标准动车组高压系统建模与验证。主要的研究内容有以下几点:首先将MBSE方法应用到动车组高压系统的建模当中,解决传统系统工程使用的基于文档的开发方式中存在的不足。MBSE从需求阶段开始即通过模型来实现产品的设计任务,通过模型的形式化定义可以清晰地表达产品设计初期的相关需求,明确设计意图。同时,由于模型的唯一性,还为各方提供了一个统一的、无歧义的设计信息交流工具。其次在研究了经典建模方法后,以OFAP方法为基础,得出了适合动车组高压系统的建模方法,其核心思想为:以利益相关者为起点,采用正向设计的方式,依次从黑盒视角、灰盒视角、白盒视角对系统进行研究,再根据从顶层到底层的方向将其打开。再以动车组高压系统作为目标系统,进行利益相关者分析,以输出的利益相关者为基础进行需求分析,对分析后所获得的需求进行条目化管理,以输出的需求作为支持进行功能分析、系统架构分析和物理架构分析。使用Sys ML(Systems Modeling Language)中的活动图、模块定义图、内部模块图等图形在Cameo System Modeler平台构建相应的利益相关者模型、需求模型、用例模型、功能模型、系统架构模型和物理架构模型。为了展示功能的具体实现,对功能进行了细化分析,构建了相应的功能细化活动图。然后以需求模型作为起点,分析了模型间的正向追溯关系,在各模型元素之间建立追溯模型和追溯矩阵,确保了模型整体的关联性。最后将创建的高压系统功能模型和架构模型作为基础,以过压保护和过流保护子功能为例进行仿真研究,搭建相应的行为仿真模型、架构仿真模型和状态仿真模型,并且运行仿真模型,动画式的演示了动车组高压系统相应的控制过程,验证了模型的关联性,功能分配到架构的合理性以及模型之间的信息流可达。

关键词：中国标准动车组高压系统建模 MBSE SysML

基于深度学习的固废焚烧过程关键变量多步预测

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基于深度学习的固废焚烧过程关键变量多步预测

作者：胡显辉大连海洋大学

学位级别：硕士

城市固废焚烧作为环境友好、可持续、经济高效的垃圾处理方案在城市固废处理问题中得到广泛应用。固废焚烧过程关键变量包括蒸汽流量和烟气氧含量,前者是燃烧过程调控的核心对象,后者能够直观反映炉膛燃烧状态,实现两者精确多步预测对... 详细信息

城市固废焚烧作为环境友好、可持续、经济高效的垃圾处理方案在城市固废处理问题中得到广泛应用。固废焚烧过程关键变量包括蒸汽流量和烟气氧含量,前者是燃烧过程调控的核心对象,后者能够直观反映炉膛燃烧状态,实现两者精确多步预测对固废焚烧过程的控制优化至关重要。本文针对固废焚烧中蒸汽流量和烟气氧含量的多步预测问题,研究了基于深度学习的固废焚烧过程关键变量多步预测模型。主要研究内容包括下面三个部分:(1)固废焚烧过程关键变量多步预测数据集构建。深入分析固废焚烧过程,针对固废焚烧过程中多变量耦合和时间滞后特性,提出基于时间滞后互相关的数据集变量选择方法,同时结合现场经验利用固废焚烧分布式控制系统中采集的大量数据构造了蒸汽流量多步预测和烟气含氧量多步预测数据集。使用现有多步预测模型在两个数据集上针对180步和240步预测进行训练测试,相比于主流方法构建的数据集,平均绝对值误差降低3.20%～10.40%。(2)对于现有多步预测模型难以有效表征固废焚烧过程中多变量耦合和时间滞后特性,提出融合时滞耦合特性的固废焚烧过程关键变量多步预测模型。模型通过滞后时间段提取块将多变量对预测量产生作用的时间段提取出来,之后利用由一维卷积残差块构成的主干网络实现多变量耦合的表征。模型在本文数据集上进行有效训练后,通过对模型参数可视化分析,总结出模型实现多步预测的作用原理并且有效得出多变量对预测量作用的滞后时间,同时也进一步印证了本文构造数据集的可靠性。经过对比实验验证,该模型在两个预测任务中针对180步和240步的多步预测平均绝对值误差相比现有方法降低3.28%～28.66%。(3)为了更加充分地表征固废焚烧过程多变量耦合,提出基于Transformer的固废焚烧过程关键变量多步预测模型。模型将输入进行分片处理以提取数据中的局部性信息,并通过改进Transformer编码器中的自注意力机制为变量互注意力机制实现对多变量耦合的表征。模型在本文数据集上充分训练后,通过对测试集数据在模型上的注意力得分矩阵进行可视化分析,总结出模型实现多步预测的作用原理。经过对比实验验证,该模型在两个预测任务中针对180步和240步的多步预测平均绝对值误差相比上一模型降低3.50%～5.72%。

关键词：城市固废焚烧多步预测蒸汽流量预测烟气氧含量预测深度学习

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论习近平文化思想的鲜明立场

学校党建与思想教育 2024年第7期 33-38,47页

作者：胡显李斌雄武汉大学马克思主义学院湖北武汉430072 南昌工程学院马克思主义学院

习近平文化思想是习近平总书记在新时代文化建设的伟大实践中形成的关于推动社会主义文化事业高质量发展、丰富人民精神文化生活、构建中华民族现代文明、创造人类文明新形态的新观点新论断新思想的总和。习近平文化思想坚守和深化了马... 详细信息

习近平文化思想是习近平总书记在新时代文化建设的伟大实践中形成的关于推动社会主义文化事业高质量发展、丰富人民精神文化生活、构建中华民族现代文明、创造人类文明新形态的新观点新论断新思想的总和。习近平文化思想坚守和深化了马克思主义文化理论的阶级立场、人民立场、民族立场与人类立场。新时代新征程坚守习近平文化思想的鲜明立场,必须发展社会主义先进文化,彰显社会主义文化优越性;发展人民的科学的大众的文化,促进人民精神生活共同富裕;持续推进“两个结合”,构建中华民族现代文明;践行全球文明倡议,丰富和发展人类文明新形态。

关键词：习近平文化思想阶级立场人民立场民族立场人类立场

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福建德化尾林窑2020年发掘简报

文物 2024年第4期 25-49页

作者：胡百慧羊泽林福建博物院德化县文物保护中心德化县陶瓷博物馆中山大学历史学系

尾林窑位于福建省德化县三班镇西北上寮溪两侧的山坡上(图一)。2016~2019年调查勘探确认了尾林窑3处窑址(编号DWY1~DWY3)。为配合泉州申报世界文化遗产工作,经国家文物局批准,2020年3~7月,福建博物院、德化县文物保护中心、德化县陶瓷... 详细信息

尾林窑位于福建省德化县三班镇西北上寮溪两侧的山坡上(图一)。2016~2019年调查勘探确认了尾林窑3处窑址(编号DWY1~DWY3)。为配合泉州申报世界文化遗产工作,经国家文物局批准,2020年3~7月,福建博物院、德化县文物保护中心、德化县陶瓷博物馆联合,对德化尾林一号窑址(DWY1)进行了考古发掘,共揭露4座窑炉遗迹,并对尾林窑2处作坊遗迹(编号DWF1、DWF2)进行了试掘(图二)。

关键词：世界文化遗产考古发掘国家文物局作坊遗迹发掘简报福建省德化文物保护德化县

基于残差网络的微生物分类识别算法研究及其系统开发

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基于残差网络的微生物分类识别算法研究及其系统开发

作者：胡锃泽天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

随着科技和社会信息化的发展,微生物生物安全依然成为了人们关注的重点话题,微生物分类检测作为微生物生物安全的重要技术,具有非常重要的研究意义和应用价值,微生物分类检测分类在环境、食品、水源、医疗器械等领域中已经成为重中之重... 详细信息

随着科技和社会信息化的发展,微生物生物安全依然成为了人们关注的重点话题,微生物分类检测作为微生物生物安全的重要技术,具有非常重要的研究意义和应用价值,微生物分类检测分类在环境、食品、水源、医疗器械等领域中已经成为重中之重。对于传统人工检测来说,人工识别过程费时费力,需要多次样品的处理和传递,容易出现误差,并且只能检测到数量较多和个体较大的微生物,对于微小微生物容易漏检,并且在实际应用高强度人工检测中,可能会出现错检、漏检、效率低下等问题。随着科技不断进步,新型的微生物检测方法和技术逐渐涌现,深度学习出现在人们的视野中,这些技术和方法将大大的提高微生物检测的准确率和效率。本文根据传统人工检查中痛点、难点提出了基于残差网络的微生物图像分类算法及其系统。通过采用模块化设计搭建图像采集设备硬件系统,使相关微生物在机械臂的帮助下完成移动和拍摄原始图像后送入仓库存储,并将微生物图像识别后的种类信息发送到电子标签中存储。上位机通过接收拍摄到的原始图片,对原始图像进行预处理操作,预处理使用U-Net++算法对采集到的微生物原始图片进行分割处理,将多种微生物分成单个个体进行后续检测,在剔除噪点和其他无关杂物后大大提高了后续微生物分类检测的准确度和效率。针对预处理后的图片裁剪成标准大小,通过归一化增强后续识别效率,使用Res Net网络对其进行两次训练分类相关微生物种类信息特征。通过使用两次Res Net网络分类后根据网络识别结果确定微生物分类的分类结果,并根据其识别的准确率、效率进行分析、改进。微生物分类识别算法研究及其系统开发为工业化提供了良好的算法基础,在微生物图像识别分类方面做出了贡献。在微生物分类识别准确率方面通过深入研究算法,不断优化算法模型和特征提取方法,提出了U-Net++和Res Net网络多次分类方法,可显著提高微生物图像分类识别的准确度;在识别速度方面通过多次实验选择在保证准确率同时的最小型网络结构,在大型规模的微生物自动化识别的样本处理中提高了工作效率;在应用扩展方面微生物的研究不仅仅可以应用于环境监测方面,在医疗、生物和食品安全等领域都可以发挥重要作用,为相关领域的研究和时间提供了新的技术手段和解决方案。

关键词：图像分割图像分类 U-Net++ ResNet

嵌入全球价值链对地区就业的影响——基于中国城市层面的经验研究

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浙江社会科学 2024年第2期 91-107,158,159页

作者：胡世前林明泽刘瑶东北财经大学公共管理学院东北财经大学国际经济贸易学院大连116000

科学评估嵌入全球价值链对地区就业的影响有助于实现区域就业协调发展。本文通过构建城市全球价值链参与度和城市全球价值链参与位置两个测度指标,从城市层面实证检验了嵌入全球价值链的地区就业效应。研究发现:城市全球价值链参与度的... 详细信息

科学评估嵌入全球价值链对地区就业的影响有助于实现区域就业协调发展。本文通过构建城市全球价值链参与度和城市全球价值链参与位置两个测度指标,从城市层面实证检验了嵌入全球价值链的地区就业效应。研究发现:城市全球价值链参与度的提高并未起到促进就业的作用,而城市全球价值链参与位置的提升显著促进了就业,该结论通过了内生性检验和稳健性检验;城市嵌入全球价值链对就业的影响因城市所在区域、城市资源类型的不同而存在差异;就业增长率动态演进的结果表明,全球价值链参与位置对中西部地区城市就业的影响随时间增长呈现先抑制后促进再抑制的动态演进过程,而对东部地区城市就业的促进作用较为稳定。最后,本文发现城市全球价值链参与位置对就业存在非线性影响。

关键词：城市就业全球价值链参与度全球价值链参与位置

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初中语文古诗词鉴赏教学的实施路径

中学课程辅导 2024年第5期 75-77页

作者：胡显江苏省扬州市江都区丁沟镇麾村中学

古诗词是中华民族优秀传统文化的重要组成部分，是培养学生审美能力、文学素养的重要支撑。为进一步发挥古诗词的育人价值，初中语文教师要积极优化古诗词鉴赏教学方法，引领学生对古诗词形成更加直观的认识，带领学生了解古诗词的创作... 详细信息

古诗词是中华民族优秀传统文化的重要组成部分，是培养学生审美能力、文学素养的重要支撑。为进一步发挥古诗词的育人价值，初中语文教师要积极优化古诗词鉴赏教学方法，引领学生对古诗词形成更加直观的认识，带领学生了解古诗词的创作背景，积极寻找生活与古诗词鉴赏之间的联系，更好地体会古诗词意境，诠释作者情感，提升学生语感，做好延伸阅读教学，深化古诗词鉴赏教学的价值，进一步提升学生的文学素养。

关键词：初中语文古诗词鉴赏教学

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我国义务教育阶段循环教科书制度调整的思考

教学与管理 2024年第4期 59-64页

作者：胡显强胡月龚建涛重庆市彭水苗族土家族自治县教师进修学校重庆409600 重庆第二师范学院重庆400065

义务教育阶段循环教科书的使用在有利于培养环保意识、节约教材使用成本的同时,也存在着影响教学质量、对课程不重视、卫生隐患突出、循环教材管理成本高等问题。有鉴于此,应依据学段考量与学科评估结合、城区与乡村学校兼顾结合、宏观... 详细信息

义务教育阶段循环教科书的使用在有利于培养环保意识、节约教材使用成本的同时,也存在着影响教学质量、对课程不重视、卫生隐患突出、循环教材管理成本高等问题。有鉴于此,应依据学段考量与学科评估结合、城区与乡村学校兼顾结合、宏观推进与自主选择结合、规范管理与督导评估结合、动态调整与稳步推进结合的原则,调整循环教科书使用的对象及科目,加强勤俭节约教育,保证制度延续性;创新教科书内容及呈现方式,加快研发循环电子教科书;加强教材教辅建设管理,降低教育成本,推进电子资源库建设,增强制度执行力;补齐场馆短板,推动循环教科书实施,稳步推进循环教科书制度创新建设。唯其如此,方能充分利用教科书的育人功能,促进中小学生健康、全面、持续发展。

关键词：义务教育循环教科书制度调整电子教科书

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基于纵向联邦学习的能源排放跨界智能分析

计算机工程 2024年

作者：王圆圆王世谦王涵郭正宾胡显承西安交通大学计算机科学与技术学院国网河南省电力公司经济技术研究院河南九域腾龙信息工程有限公司

如何对企业生产过程中能源排放进行预测一直是企业管理和政府监督时重点关注的问题，而且随着信息采集能力增强，能源排放预测过程中会涉及越来越多跨界数据，这一情况导致了预测模型面临着数据量庞大和数据关联性较低的挑战，从而增加... 详细信息

如何对企业生产过程中能源排放进行预测一直是企业管理和政府监督时重点关注的问题，而且随着信息采集能力增强，能源排放预测过程中会涉及越来越多跨界数据，这一情况导致了预测模型面临着数据量庞大和数据关联性较低的挑战，从而增加了模型训练的难度，降低了预测的准确性。针对上述问题，本文提出了基于纵向联邦学习的能源排放智能预测模型，模型分为两部分：(1)针对跨领域联合建模过程中数据源分散、信息密度小的问题提出基于纵向联邦学习的异步网络更新方法，通过该方法保证本地数据的安全和多方建模的质量，异步更新方式还能降低多方建模的时间和空间开销；(2)针对模型间通讯数据的安全高效传递问题提出基于同态加密的数据跨平台通讯算法，利用数据加密保障通讯网络安全的同时使用数据压缩技术减小加密数据的体积，进一步提高了模型间通讯的效率。最后设计实验证明该模型具有良好的性能，相比于基准方法，本文提出的能源排放预测模型的R2值最多提升了16%，并能够降低约40%的联合建模时间，充分证明本能源排放跨界智能分析模型解决了跨界数据难以共享共用的问题，并且提高了跨界联合建模的速度和准确率。

关键词：能源排放预测跨界融合纵向联邦学习多方建模数据安全