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帕萨特B5密封条大变形非线性有限元分析与评价

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上海汽车 2005年第2期 26-28页

作者：万德安钟献春刘春节同济大学

利用非线性有限元分析软件MARC对帕萨特B5的车门密封条进行了仿真分析,并借助测试装置对实际产品材料参数进行了准确测定,解决了该复杂结构的几何非线性、材料非线性和压缩过程边界非线性的有限元分析难点,获得良好的定量分析结果。

关键词：帕萨特B5 非线性有限元分析车门材料非线性大变形压缩过程几何非线性密封条复杂结构仿真分析

Passat B5密封条大变形非线性有限元分析与评价

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汽车工艺与材料 2004年第12期 37-38,42页

作者：万德安钟献春刘春节同济大学现代制造技术研究所上海200092

利用先进的非线性有限元分析软件MARC对PassatB5的车门密封条进行了仿真分析,并借助测试装置对实际产品材料参数进行了准确测定,解决了该复杂结构的几何非线性、材料非线性和压缩过程边界非线性的有限元分析难点,获得良好的定量分析结果。

关键词：轿车密封条非线性有限元压缩力结构优化

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一种新型扭矩传感器的设计与刚度分析

现代制造工程 2005年第9期 78-79页

作者：万德安鲍凌霞钟献春同济大学机械学院机械北馆202 上海市四平路1239号200092

针对微型扭杆刚度测量,设计了一种高精度应变式扭矩传感器,对该传感器刚度进行计算,其结果与用大型有限元软件Nastran的分析结果十分相近,说明此方法是可行的。

关键词：扭矩传感器刚度有限元分析

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核心素养视域下高中英语课外作业设计研究

核心素养视域下高中英语课外作业设计研究

作者：钟庭春大理大学

学位级别：硕士

MDKT：融入多维问题难度的自适应知识追踪模型

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计算机应用研究 2024年

作者：李浩君钟友春浙江工业大学教育科学与技术学院

知识追踪旨在评估学习者的知识掌握状态，然而已有研究表明，问题难度与知识掌握状态密切相关。忽略问题难度的知识追踪模型难以有效评估学习者的实际状态。为了解决上述问题，提出了融入多维问题难度的自适应知识追踪模型(Multi-Dimens... 详细信息

知识追踪旨在评估学习者的知识掌握状态，然而已有研究表明，问题难度与知识掌握状态密切相关。忽略问题难度的知识追踪模型难以有效评估学习者的实际状态。为了解决上述问题，提出了融入多维问题难度的自适应知识追踪模型(Multi-Dimensional Knowledge Tracing,MDKT)。该模型采用BERT与CNN对题目文本进行语义难度提取，并结合问题难度、概念难度和认知难度，形成多维问题难度表征；通过构建自适应学习模块，个性化地捕捉学习者与增强练习难度之间的交互；在预测学习者未来表现过程中，引入Transformer的多头注意力机制，以关注不同部分预测状态的重要程度。在实验阶段，与七个知识追踪模型在两个真实数据集的性能对比实验中，AUC、ACC性能分别提升了3.99%-12.06%和3.63%-11.15%，实验结果表明提出的模型在性能方面更加出色。在应用方面，将该模型和知识点网络图相结合，准确挖掘出学习者的薄弱知识点，证明了提出模型在实际教学中的可行性。

关键词：知识追踪知识掌握状态问题难度

考虑电力设施水淹故障的电网多时段优化调度方法

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电力系统及其自动化学报 2024年

作者：邹剑锋蔡亚楠孙献春周刚叶承晋国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司嘉兴恒创电力集团有限公司博创物资分公司浙江大学电气工程学院

极端强降水天气会对电力系统的安全运行造成重大的冲击。为量化分析并有效应对极端降雨下电力系统运行的风险，提出考虑电力设施积水故障的电网多时段优化调度方法。首先，使用拉丁超立方抽样法和场景削减方法得到最具代表性的典型极端... 详细信息

极端强降水天气会对电力系统的安全运行造成重大的冲击。为量化分析并有效应对极端降雨下电力系统运行的风险，提出考虑电力设施积水故障的电网多时段优化调度方法。首先，使用拉丁超立方抽样法和场景削减方法得到最具代表性的典型极端降雨场景集，结合概率再分配定理计算不同场景集的出现概率。在此基础上，基于暴雨管理模型构建电力设施水淹随机故障生成模型，并使用半不变量与Gram-Charlier级数展开法计算多时段下电力设施综合停运场景中考虑随机负荷波动的线路潮流越限概率。最后，提出旨在极端降水场景下最小化切负荷损失的多时段优化调度方法。以改进后的RTS-79系统为例进行仿真计算，验证本文方法的有效性。

关键词：极端降雨场景削减随机潮流多时段调度抽水蓄能

“互联网+”时代下高校网络安全实验室建设路径探索

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网络安全技术与应用 2024年第2期 80-82页

作者：钟献坤玉林师范学院广西537000

随着社会经济的快速发展,在人们日常生活中,已经离不开互联网,互联网为人们生活带来了便利性,为领域发展带来了新的契机,例如,高校网络安全实验室的建设,为促进高校网络安全工作的顺利开展,本文以高校网络安全实验室建设思考为切入点,... 详细信息

随着社会经济的快速发展,在人们日常生活中,已经离不开互联网,互联网为人们生活带来了便利性,为领域发展带来了新的契机,例如,高校网络安全实验室的建设,为促进高校网络安全工作的顺利开展,本文以高校网络安全实验室建设思考为切入点,阐述在“互联网+”时代下高校网络实验室建设的原则,针对性提出建设策略,以期为高校网络安全实验室建设提供理论参考。

关键词： “互联网” 高校网络安全实验室

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云计算环境下的数据安全与隐私保护

数字通信世界 2024年第3期 158-160页

作者：钟献坤玉林师范学院广西玉林537000

在信息技术快速发展过程中,云计算是一种新兴计算模式,在全球范围内利用越来越广泛。高校是培养人才的重要基地,对信息技术需求越来越迫切,但是在云计算环境下,面临着数据安全与隐私保护问题,如何提高数据的安全性,让用户隐私得到有效保... 详细信息

在信息技术快速发展过程中,云计算是一种新兴计算模式,在全球范围内利用越来越广泛。高校是培养人才的重要基地,对信息技术需求越来越迫切,但是在云计算环境下,面临着数据安全与隐私保护问题,如何提高数据的安全性,让用户隐私得到有效保护,是当前需要尽快解决的问题。文章首先概述了高校数据安全与隐私保护的重要性,然后分析了云计算环境下高校数据面临的安全威胁,最后提出了云计算环境下高校数据安全与隐私保护措施。

关键词：云计算数据安全隐私保护

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基于时序模型的麻醉期人体生命体征预测

计算机应用 2024年第S1期44卷 363-368页

作者：汪倍民倪献春姚宇陈皎中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学北京100049 洛阳市公安局洛龙分局河南洛阳471000 四川大学华西医院麻醉科成都610000

针对现有麻醉维持期的生命体征预测方法存在个性化不足、精度较低和预测速度慢等问题,引入时序预测方法,提出一种基于保留机制的时序混合保留网络(TFR)。首先,使用变量选择网络和静态变量编码器网络对病人的生命体征进行编码,为网络提... 详细信息

针对现有麻醉维持期的生命体征预测方法存在个性化不足、精度较低和预测速度慢等问题,引入时序预测方法,提出一种基于保留机制的时序混合保留网络(TFR)。首先,使用变量选择网络和静态变量编码器网络对病人的生命体征进行编码,为网络提供病人的个性化信息;其次,通过保留编解码器网络对变量选择网络选择过的变量进行特征提取和编码;其次,使用多头注意力层融合过去和未来的特征;最后,使用输出网络进行多分位输出。在Vital DB和华西医院的数据集上分别进行训练和测试,实验结果表明,相较于基线模型TFT(Temporal Fusion Transformer):TFR在Vital DB数据集上的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)均没有增加,并节省了41.2%的推理时间;在华西医院的数据集上预测精度没有下降,并节省了32.1%的推理时间;在长期预测中,TFR也取得了更好的效果。可以看出,TFR预测更精确、更快速。

关键词：生命体征预测时序预测保留机制深度学习注意力机制