检索结果-南通市图书馆

洁净煤技术 2024年

作者：张浩宋泽阳赵重保惠绍棠党博源西安科技大学安全科学与工程学院

煤反向过滤燃烧涉及煤炭清洁燃烧、污染物和灾害防控，深入研究反向过滤燃烧波模型对我国实现碳中和以及可持续发展的目标有重要意义。但目前该模型研究尚存在几个待解决的关键问题：(1)传统氧气组分运输方程难以解决气固两相之间氧气... 详细信息

煤反向过滤燃烧涉及煤炭清洁燃烧、污染物和灾害防控，深入研究反向过滤燃烧波模型对我国实现碳中和以及可持续发展的目标有重要意义。但目前该模型研究尚存在几个待解决的关键问题：(1)传统氧气组分运输方程难以解决气固两相之间氧气非均衡的问题。(2)对于过滤燃烧波反向传播动态过程的动力学和供氧控制机制缺乏深入的分析。基于此，构建包含了五步反应体系的反向过滤燃烧波数值模型。同时采用两种不同煤样(烟煤CC和无烟煤XA)在不同的流量条件下(8L/min、32L/min、64L/min)，对反向过滤燃烧进行实验研究。研究结果表明：(1)通过实验对数值模型进行了验证，所构建的模型与实验吻合较好，且其成功预测了反向过滤燃烧波传播过程。(2)随着流量降低，氧气的供应减弱，反应活性减小，峰值温度与传播速率随之减少。同时，峰值温度也受煤样种类的影响，在同一流量条件下，XA煤样的温度要低于CC煤样。(3)随着反应温度增加，反应速率加快，反向过滤燃烧的控制机制由动力学机制向氧气传输机制转变。

关键词：过滤燃烧燃烧波地下煤气化阴燃控制机制

中国城市本地知识相关性对新兴技术兴起的影响分析——以新能源汽车产业为例

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城市发展研究 2024年第09期 7-12页

作者：赵懋源杨永春兰州大学资源环境学院兰州大学西部环境教育部重点实验室

新兴产业的兴起区位在经济地理学界长期存在争论，在创新驱动战略指导下，探究其区位规律既是重要的学科问题，又对国家精准扶持新兴产业具有指导意义。通过梳理“区域分叉理论”“相关多样化”的观点，构建了知识相关性分析框架，辨析... 详细信息

新兴产业的兴起区位在经济地理学界长期存在争论，在创新驱动战略指导下，探究其区位规律既是重要的学科问题，又对国家精准扶持新兴产业具有指导意义。通过梳理“区域分叉理论”“相关多样化”的观点，构建了知识相关性分析框架，辨析出本地知识相关性是影响新兴产业区位的关键点；以新能源汽车产业为例，结合“相关多样化”假说的观点，引入知识关联密度并采用多元线性回归模型对其具体影响进行测度，结论如下：(1)北京、保定、合肥是未来新能源汽车技术创新的三大知识流动中心，新能源汽车产业兴起的潜力城市在中东部地区形成稳定的网络结构分布。(2)知识关联密度对新兴产业兴起具有稳定且显著的积极作用，且除教育支出外的多数控制变量显著为正；正是由于知识基础的异质性与控制变量的不同作用，导致了既集中于发达城市、又具有一定自由度的空间格局。(3)研究结果表明知识经济时代下，知识基础对创新的锚定效应明显，区域产业分叉出现的概率加大，区位机会窗口较难打开。不同区域需根据本地知识相关性精确引入新兴产业。

关键词：知识空间相关多样化知识关联密度新能源汽车产业中国城市

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基于扩展有限元法的裂纹分析与可靠性评估

基于扩展有限元法的裂纹分析与可靠性评估

作者：赵重卯郑州轻工业大学

学位级别：硕士

机械结构中存在的缺陷可能逐渐演变为疲劳裂纹,导致结构的失效和断裂。因此,对工程结构进行裂纹的有效识别、疲劳裂纹扩展的精确模拟与剩余寿命的评估以及结构可靠度的评估变得十分必要。本文针对裂纹从萌生到导致结构破坏的扩展过程,... 详细信息

机械结构中存在的缺陷可能逐渐演变为疲劳裂纹,导致结构的失效和断裂。因此,对工程结构进行裂纹的有效识别、疲劳裂纹扩展的精确模拟与剩余寿命的评估以及结构可靠度的评估变得十分必要。本文针对裂纹从萌生到导致结构破坏的扩展过程,采用扩展有限元方法进行分析,具体研究内容如下:首先,构建扩展有限元理论的基本框架。对二维情况下单边直裂纹模型与单边斜裂纹模型进行静态分析,分析不同模型参数下应力强度因子的计算精度,进而验证其可靠性和鲁棒性;同时针对实际情况下网格尺寸对模拟精度的影响,引入网格自适应技术,对裂纹尖端附近的网格进行细化,通过对结合网格自适应技术的改进扩展有限元法与常规扩展有限元法的结果进行对比分析,验证了结合网格自适应技术的扩展有限元方法可以较为高效且高精度的预测裂纹扩展。其次,提出了一种基于扩展有限元方法与代理模型的裂纹反演分析方法。以裂纹坐标为设计变量,裂纹平板表面位移为指标;通过扩展有限元方法进行正向分析获取样本数据;引入Kriging模型建立设计变量与输出指标关系的代理模型,并结合粒子群算法对响应值寻优,以获得最优解所对应的裂纹参数。然后,结合Paris准则和扩展有限元理论建立疲劳裂纹扩展寿命预测模型。通过计算应力强度因子幅值,确定结构在循环加载过程中裂纹的扩展长度,并模拟出裂纹扩展路径。通过数值算例进行验证,表明建立的疲劳预测模型具有较高的精度,证明了该模型的可靠性和准确性。最后,对裂纹平板的可靠性进行分析。考虑了裂纹模型随机参数的影响,定义失效模式并给出功能函数,联合应用高效的响应面-均值一次二阶矩法,提出基于扩展有限元的裂纹平板的可靠度分析方法。分析了静态裂纹模型各参量对应力强度因子的影响、裂纹扩展过程中的可靠度变化以及各参量在扩展过程中对可靠度影响的程度和变化趋势。综上所述,本文在裂纹从萌生到导致结构破坏的扩展过程中,采用了扩展有限元方法进行了深入的分析和研究,为工程结构的裂纹识别、寿命预测和可靠性评估提供了有效的理论支持和方法指导。

关键词：扩展有限元法应力强度因子裂纹识别疲劳寿命可靠度

自贸区建设对服务业结构优化的作用机制——金融发展质量的中介作用

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商业经济研究 2024年第19期 175-179页

作者：赵诗源海口经济学院海南海口571127

服务业在国民经济中的比重逐渐增加,已成为驱动国民经济稳步增长的核心关键力量。然而,如何加快服务业结构优化仍是亟待解决的问题。自贸区建设,特别是在金融领域的开放,被认为是推动服务业结构优化的一个关键因素。然而,自贸区建设如... 详细信息

服务业在国民经济中的比重逐渐增加,已成为驱动国民经济稳步增长的核心关键力量。然而,如何加快服务业结构优化仍是亟待解决的问题。自贸区建设,特别是在金融领域的开放,被认为是推动服务业结构优化的一个关键因素。然而,自贸区建设如何影响服务业结构优化以及金融发展质量在其中的作用机制还有待深入理解。本文在考虑金融发展质量中介作用的基础上,实证分析对外开放背景下自贸区建设对服务业结构优化的作用机制,旨在为有关部门更好地利用自贸区建设促进服务业结构优化提供决策依据。研究结果表明:自贸区建设能够促进服务业结构优化,金融发展质量在自贸区建设对服务业结构优化的影响中发挥中介作用。

关键词：自贸区建设服务业结构优化金融发展质量对外开放

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深度语句级实体关系抽取综述

西安电子科技大学学报 2024年

作者：赵从健焦一源李雁妮西安电子科技大学计算机科学与技术学院

语句级实体关系抽取（以下简称实体关系抽取）意指从给定的一条语句中抽取其中一对实体之间的语义关系，它是人工智能中知识图谱构建、自然语言处理、智能问答、Web搜索等应用的重要基础，是当前人工智能中最前沿的基础研究难题。随着... 详细信息

语句级实体关系抽取（以下简称实体关系抽取）意指从给定的一条语句中抽取其中一对实体之间的语义关系，它是人工智能中知识图谱构建、自然语言处理、智能问答、Web搜索等应用的重要基础，是当前人工智能中最前沿的基础研究难题。随着深度神经网络在多个领域的成功应用，现已出现了多种基于深度神经网络模型的实体关系抽取算法。近几年来，随着持续地处理与理解文本信息的需求，开始出现了一些实体关系抽取与持续学习相结合的深度持续实体关系抽取算法，该类算法可以使模型在不遗忘已学习的旧任务知识的同时，可持续高效地进行序列性的多个任务的实体关系抽取。文中将对现有典型的深度实体关系抽取和持续实体关系抽取方法，从其深度网络模型、算法框架、性能特征等方面进行深入分析综述，并指出其研究发展趋势，以为实体关系抽取的深入研究起到抛砖引玉的作用。

关键词：深度学习自然语言处理实体关系抽取持续学习持续实体关系抽取

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中国式现代化的理论内涵与实践路径研究

政治经济学评论 2024年第2期15卷 77-100页

作者：马慎萧区铭彦赵芫源中国人民大学马克思主义学院北京高校思想政治理论课高精尖创新中心中国人民大学全国中国特色社会主义政治经济学研究中心中国人民大学经济学院

党的二十大报告首次系统地阐述了中国式现代化,提出了中国式现代化九个方面的本质要求,中国式现代化理论已经成为初步成型与相对稳定的理论形态。2023年,学界围绕中国式现代化的讨论涵盖了经济、政治、文化、社会和生态文明等方面。

关键词：中国式现代化生态文明路径研究理论形态本质要求

基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测

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电力系统保护与控制 2024年第8期52卷 123-133页

作者：刘杰从兰美夏远洋潘广源赵汉超韩子月临沂大学自动化与电气工程学院山东临沂276002 雅砻江流域水电开发有限公司四川成都610000

新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高。针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改... 详细信息

新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高。针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆(improved whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory,IWOA-BILSTM)神经网络相结合的短期负荷预测模型。首先利用DBO优化VMD,分解时间序列数据,并根据最小包络熵对各种特征数据进行分类,增强了分解效果。通过对原始数据进行有效分解,降低了数据的波动性。然后使用非线性收敛因子、自适应权重策略与随机差分法变异策略增强鲸鱼优化算法的局部及全局搜索能力得到改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA),并用于优化双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BILSTM)神经网络,增加了模型预测的精确度。最后将所提方法应用于某地真实的负荷数据,得到最终相对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.0084、48.09、0.66%,证明了提出的模型对于短期负荷预测的有效性。

关键词：蜣螂优化算法 VMD 改进鲸鱼算法短期电力负荷预测双向长短期记忆神经网络组合算法

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面向遥感视觉问答的尺度引导融合推理网络

软件学报 2024年第5期35卷 2133-2149页

作者：赵恩源宋宁聂婕王鑫郑程予魏志强中国海洋大学信息科学与工程学部山东青岛266100 清华大学计算机科学与技术系北京100084 青岛海洋科技中心山东青岛266061

遥感视觉问答(remote sensing visual question answering,RSVQA)旨在从遥感图像中抽取科学知识.近年来,为了弥合遥感视觉信息与自然语言之间的语义鸿沟,涌现出许多方法.但目前方法仅考虑多模态信息的对齐和融合,既忽略了对遥感图像目... 详细信息

遥感视觉问答(remote sensing visual question answering,RSVQA)旨在从遥感图像中抽取科学知识.近年来,为了弥合遥感视觉信息与自然语言之间的语义鸿沟,涌现出许多方法.但目前方法仅考虑多模态信息的对齐和融合,既忽略了对遥感图像目标中的多尺度特征及其空间位置信息的深度挖掘,又缺乏对尺度特征的建模和推理的研究,导致答案预测不够全面和准确.针对以上问题,提出一种多尺度引导的融合推理网络(multi-scale guided fusion inference network,MGFIN),旨在增强RSVQA系统的视觉空间推理能力.首先,设计基于Swin Transformer的多尺度视觉表征模块,对嵌入空间位置信息的多尺度视觉特征进行编码;其次,在语言线索的引导下,使用多尺度关系推理模块以尺度空间为线索学习跨多个尺度的高阶群内对象关系,并进行空间层次推理;最后,设计基于推理的融合模块来弥合多模态语义鸿沟,在交叉注意力基础上,通过自监督范式、对比学习方法、图文匹配机制等训练目标来自适应地对齐融合多模态特征,并辅助预测最终答案.实验结果表明,所提模型在两个公共RSVQA数据集上具有显著优势.

关键词：遥感视觉问答多模态智能融合多模态推理多尺度表征

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宋赵构行书赐岳飞批札卷

中国书法 2024年第2期 100-101页

作者： (宋)赵构不详