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通航机场跑道道面承载能力分析

科技创新与应用 2022年第14期12卷 49-52页

作者：刘文芝邓月秋何洁茹内蒙古工业大学航空学院内蒙古呼和浩特010051

跑道是飞机主要承载区域之一,是决定飞机起降的主要设施之一。文章针对飞行区指标Ⅱ为B的通用航空机场跑道道面承载能力问题,建立承载机型与刚性和柔性两种材料的跑道道面间的摩擦接触有限元计算模型;采用CAE方法,考虑飞机起飞重量和机... 详细信息

跑道是飞机主要承载区域之一,是决定飞机起降的主要设施之一。文章针对飞行区指标Ⅱ为B的通用航空机场跑道道面承载能力问题,建立承载机型与刚性和柔性两种材料的跑道道面间的摩擦接触有限元计算模型;采用CAE方法,考虑飞机起飞重量和机轮与道面间的摩擦,计算分析两种材料类型的跑道道面,在飞机载荷作用下,不均匀下沉和承载能力问题。

关键词：通航机场跑道道面有限元承载能力

泡沫铝填充薄壁金属圆管吸能特性的预测及优化方法

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兵工学报 2024年第6期45卷 1954-1964页

作者：严松姜毅邓月光文享华北京理工大学宇航学院北京100081

为提高泡沫铝填充薄壁金属圆管的吸能特性并进行高效率结构设计,基于均匀拉丁超立方试验设计方法和径向基函数神经网络,构建轴向冲击下泡沫铝填充铝管吸能特性的近似模型,并将近似模型嵌入遗传算法中实现构件的结构优化。研究结果表明:... 详细信息

为提高泡沫铝填充薄壁金属圆管的吸能特性并进行高效率结构设计,基于均匀拉丁超立方试验设计方法和径向基函数神经网络,构建轴向冲击下泡沫铝填充铝管吸能特性的近似模型,并将近似模型嵌入遗传算法中实现构件的结构优化。研究结果表明:基于径向基函数神经网络构建的近似模型的拟合优度大于0.99、均方根误差小于0.08,且近似模型的计算耗时仅为数值计算的0.56%;近似模型在保证较高精度的同时可大幅提高计算效率;对泡沫铝填充铝管的结构优化发现,通过增大圆管半径和壁厚、减小高度可使泡沫铝填充铝管的平均压缩力最大化,反之,可使泡沫铝填充铝管的峰值压缩力最小化;基于遗传算法的多目标优化显著提高了泡沫铝填充铝管的吸能特性;该研究成果可为泡沫铝填充薄壁金属圆管的快速设计和优化提供参考。

关键词：泡沫铝吸能特性径向基函数神经网络近似模型结构优化

基于个体模型的传染病检测–追踪–隔离防控措施评估

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疾病监测 2024年第4期39卷 497-504页

作者：邓月雷锦志天津工业大学软件学院天津300387 天津工业大学数学科学学院天津工业大学应用数学中心天津300387

目的通过建立计算模型研究检测–追踪–隔离措施对于疫情传播动力学的影响,以评价不同防控措施的效果。方法基于个体模型和动态密切接触网络模拟疫情传播动力学。在模型模拟中根据个体间接触网络的动态变化,对传染病确诊者的密切接触者... 详细信息

目的通过建立计算模型研究检测–追踪–隔离措施对于疫情传播动力学的影响,以评价不同防控措施的效果。方法基于个体模型和动态密切接触网络模拟疫情传播动力学。在模型模拟中根据个体间接触网络的动态变化,对传染病确诊者的密切接触者(密接)、次密切接触者(次密接)和涉疫场所暴露者进行追踪,对不同个体实施隔离或检测等不同的管控措施。通过模型计算模拟局部区域发生疫情以后的疫情演变过程,并估计累计感染人数和每日新增感染人数的变化。结果当没有采取防控措施时,疫情发生后感染人数快速指数增长,7 d左右达到每日新增感染人数的峰值。当实施检测–追踪–隔离措施后,感染规模和每日新增病例数均显著降低,但是仍需要比较强有力的防控措施以达到疫情的防控目标。结论通过定量模型计算表明中国所采取的检测–追踪–隔离措施对于应对疫情的局部暴发是有效的。

关键词：动态接触网络口罩佩戴概率疫苗个体模型

主题式教学在初中“民间美术”课例中的教学实践研究

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主题式教学在初中“民间美术”课例中的教学实践研究

作者：邓月贵州师范大学

学位级别：硕士

为落实我国学生发展核心素养,培养21世纪综合人才,近年来,教育界大力推进各学科课程改革。其中,以2023年我国颁布的《基础教育课程教学改革深化行动方案》为标志的课程改革,旨在扭转片面的应试教育倾向,推进以学生为中心、注重过程、培... 详细信息

为落实我国学生发展核心素养,培养21世纪综合人才,近年来,教育界大力推进各学科课程改革。其中,以2023年我国颁布的《基础教育课程教学改革深化行动方案》为标志的课程改革,旨在扭转片面的应试教育倾向,推进以学生为中心、注重过程、培养能力的素质教育为内容。主题式教学作为一种新颖的教学方式,具备独特的优越性:以具有精炼性、整合性的主题引领课程内容,以巧妙的线索串联课程内容,使学习不再繁琐与枯燥,有助于学生构建更完整的知识体系。民间美术是我国优秀传统文化不可分割的一部分,以民间美术作为主题进行教学,首先学生能比较系统的学习民间美术知识与相关技法。其次通过学习和欣赏民间美术,学生能够感受到传统文化的魅力,培养对民族文化的认同和热爱。同时,学生可以借鉴民间美术的造型特点和艺术特色,创造出具有个人风格和民族特色的作品,为文化的传承和发展做出贡献。在当今外来文化充斥的社会背景下,保持本民族的传统文化非常重要,民间美术作为我国各民族独有的艺术表现形式,可以帮助学生建立对本土文化的自豪感,并促使他们更深入地了解和珍视自己的民族文化。本文主要的研究内容分为五个章节。第一章主要阐释主题式教学与民间美术的相关概念、理论依据,探讨主题式教学的理论基础,进而分析主题式教学在初中民间美术课例中的教学意义;第二章首先以人教版、人美版、赣美版、湘美版初中美术教材为例,分析其中民间美术课例的教学内容、隶属的艺术实践领域以及教材编写中存在的问题;其次梳理了江西本土典型民间美术案例,以便为更好的构建民间美术教学主题设计做铺垫。第三章首先阐述主题式教学在初中“民间美术”课例中的设计理念与原则,接着探讨如何基于教材和本土资源整合教学内容,然后详细说明在主题式教学中民间美术教学实践应达成的具体教学目标并制定教学计划,最后探讨合适的主题教学方法。第四部分主要是在前文基础上进,进一步梳理相关教学实施策略,并围绕主题“传统韵味·美在民间”设计三个课时的子主题进行教学实践,对教学实践过程展开教学评价和教学反馈,并进行教学反思。

关键词：主题式教学民间美术教学实践

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JK地产公司成本适配体系建设研究

JK地产公司成本适配体系建设研究

作者：邓月锦吉林大学

学位级别：硕士

改进多尺度结构化融合的红外与可见光图像融合

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光学精密工程 2024年第7期32卷 1101-1110页

作者：龙志亮邓月明谢竞王润民湖南师范大学信息科学与工程学院湖南长沙410081

为解决弱光环境下的红外与可见光图像的融合结果存在对比度低、细节纹理不足、融合耗时长的问题,提出了一种改进多尺度结构化融合的方法。在图像融合前,采用动态范围压缩算法对弱光下的可见光图像进行增强,再通过多尺度结构化分解将增... 详细信息

为解决弱光环境下的红外与可见光图像的融合结果存在对比度低、细节纹理不足、融合耗时长的问题,提出了一种改进多尺度结构化融合的方法。在图像融合前,采用动态范围压缩算法对弱光下的可见光图像进行增强,再通过多尺度结构化分解将增强后的可见光图像和红外图像分解成低频和高频信息;在融合过程中,提出一种基于均方根误差系数的方法对低频信息进行融合,提出一种基于信息熵自适应调整权重的策略对初步融合的高频信息进行二次优化融合,再通过多尺度结构化分解的逆变换重构出融合图像;最后,提出一种基于灰度分类的区域像素增强算法来提高融合后图像的对比度。将提出方法与9种常用的融合方法进行了定性和定量的分析比较,在TNO和CVC-14数据集上的实验结果表明,该方法在平均梯度、交叉熵、边缘强度、标准差和空间频率指标上取得了更好的客观评价结果,整体视觉效果也要优于对比方法。本方法的融合结果具有丰富的细节纹理、较高的清晰度和对比度,且融合耗时短。

关键词：图像处理多尺度结构化融合动态范围压缩均方根误差信息熵对比度

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面向交通标识的改进RT-DETR检测算法

小型微型计算机系统 2024年

作者：谢竞邓月明湖南师范大学信息科学与工程学院

针对交通标识检测过程中，驾驶车速过快或光照等外界环境因素导致交通标识发生形变、模糊而造成的检测精度与速度下降的问题，本文提出一种面向交通标识的改进RT-DETR检测算法。首先在算法的主干网络中引入了DCNv2可变形卷积并设计了MCC... 详细信息

针对交通标识检测过程中，驾驶车速过快或光照等外界环境因素导致交通标识发生形变、模糊而造成的检测精度与速度下降的问题，本文提出一种面向交通标识的改进RT-DETR检测算法。首先在算法的主干网络中引入了DCNv2可变形卷积并设计了MCCA注意力机制，进而提出DCNv2att可变形注意力卷积块，有效的生成了偏移量，根据目标对象的形状变化自适应地选择采样位置并更准确的捕捉物体边界的细节信息；然后针对原算法Transformer编码器位置编码方式中存在的周期性缺陷问题，采用一种可学习的位置编码，模型可以自主的学习并适应输入序列特点的位置信息表示，从而提高模型的性能；最后将原GIoU损失函数替换为MPDIoU损失函数，以直接最小化预测边界框和地面实况边界框之间的左上和右下点的距离，缓解了当预测的边界框完全被地面实况边界框覆盖时，损失函数无法优化锚框位置与尺寸的问题。改进的算法在TT100K数据集上与原RT-DETR算法相比，综合平均精度提高了3.0个百分点，计算量下降了18%，FPS提高了12帧，轻量化的同时提高了检测精度与检测速度，显著优于同类对比算法，可实际应用于交通标识检测场景。

关键词： RT-DETR 交通标识位置编码注意力机制 MPDIoU Loss

改进SAF-FCOS的雷视融合目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 209-218页

作者：陈正浩邓月明谢竞何鑫湖南师范大学信息科学与工程学院长沙410081 湖南华诺星空电子技术股份有限公司长沙410221

针对雷视特征融合目标检测网络难以有效利用雷达点云信息和图像特征,在恶劣天气环境下,仍然容易出现误检、漏检的问题,提出了一种改进SAF-FCOS雷视融合目标检测网络。对SAF-FCOS的骨干网络结构进行改进,在C3、C4特征层进行雷达特征信息... 详细信息

针对雷视特征融合目标检测网络难以有效利用雷达点云信息和图像特征,在恶劣天气环境下,仍然容易出现误检、漏检的问题,提出了一种改进SAF-FCOS雷视融合目标检测网络。对SAF-FCOS的骨干网络结构进行改进,在C3、C4特征层进行雷达特征信息的多尺度融合,使网络模型更充分地利用雷达信息;在检测层前使用改进的LNblock模块——LNblcok_GAM,能够以较低的计算成本提取图像特征的同时提高网络的检测性能;在回归损失方面,使用基于EIOU与GIOU改进的CEIOU替换原网络中的GIOU,提高了网络的检测精度,提升了模型的鲁棒性。在NuScenes数据集上,改进网络的mAP_(0.5:0.95)达到了70.7%,AP_(50)达到了90.5%,比原网络SAF-FCOS分别提高了1.7个百分点和0.9个百分点,漏检、误检的情况得到了有效改善,同时,该改进网络的总体检测效果要优于其他经典的纯视觉目标检测算法。

关键词：目标检测雷视融合 SAF-FCOS网络多尺度融合 LNblock_GAM

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改进YOLOv8s的交通标识检测算法

计算机工程 2024年

作者：谢竞邓月明王润民湖南师范大学信息科学与工程学院

针对当前主流的交通标识目标检测算法在复杂环境中对小目标检测精度低，存在误检和漏检的问题，提出了一种改进的基于YOLOv8s的交通标识检测算法。该算法在主干网络中使用Pconv卷积，并设计了C2faster模块，以实现轻量化网络结构的同时... 详细信息

针对当前主流的交通标识目标检测算法在复杂环境中对小目标检测精度低，存在误检和漏检的问题，提出了一种改进的基于YOLOv8s的交通标识检测算法。该算法在主干网络中使用Pconv卷积，并设计了C2faster模块，以实现轻量化网络结构的同时维持网络精度。此外，为更好地利用底层和高层特征之间的信息，并增强区域上下文关联能力，由SPPF的思想设计了SPPFCSPC模块作为空间金字塔池化模块。另外，通过添加GAM注意力机制，进一步增强了网络的特征提取能力，有效提高了检测精度。为改善对微小目标的检测能力，在网络颈部添加了四倍下采样分支，优化目标定位。此外，使用Focal-EIoU损失函数替换原CIoU损失函数，对预测框的宽高比进行准确定义，缓解了正负样本不平衡的问题。实验结果表明，在CCTSDB-2021交通标识数据集上，改进的算法在精确率、召回率和mAP@0.5方面分别达到了86.1%、73.0%和81.2%的性能指标，相比原始的YOLOv8s算法分别提高了0.8%、6.3%和6.9%。此外，该算法在复杂天气和恶劣环境下的误检和漏检问题得到了明显改善，综合检测性能明显优于对比算法，具有较大实用价值。

关键词： YOLOv8 交通标识检测注意力机制 Pconv C2faster