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教书育人 2002年第10期 8-9页

作者：雷金土浙江·松阳

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提高德育实效性的思考

教书育人（高教论坛） 2002年第10期 8-9页

作者：雷金土浙江.松阳

粗糙度和金属间化合物粒子对A6111铝合金表面腐蚀的影响

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稀有金属材料与工程 2024年第5期53卷 1252-1261页

作者：康明龙邓运来雷金琴中南大学轻合金研究院湖南长沙410083 中南大学有色金属材料科学与工程教育部重点实验室湖南长沙410083 东北轻合金有限责任公司黑龙江哈尔滨150060

钎焊铝蜂窝夹层结构板常用于高速列车的地板和船舶的甲板。其中四层铝复合板(4343/3003/6111/3003)作为该蜂窝结构的面板常暴露于腐蚀性环境中。经过成分优化的6111铝合金作为四层铝复合板的主要支撑层材料,其组织结构和表面状态对腐蚀... 详细信息

钎焊铝蜂窝夹层结构板常用于高速列车的地板和船舶的甲板。其中四层铝复合板(4343/3003/6111/3003)作为该蜂窝结构的面板常暴露于腐蚀性环境中。经过成分优化的6111铝合金作为四层铝复合板的主要支撑层材料,其组织结构和表面状态对腐蚀性能有很大影响。采用不同粒度的砂纸磨削6111铝合金,研究了不同程度磨削后6111铝合金的微观组织和表面腐蚀行为。结果表明:6111合金中的AlFeSi(Mn,Cu)相的电位高于基体电位,这种相作为阴极与相邻基体形成多级体系,加剧了表面腐蚀。同时,较光滑的表面具有更好的耐腐蚀性。当表面粗糙度从18.03μm降至0.92μm时,表面几何体积由0.629 mm3减少至0.029 mm3,金属间化合物AlFeSi(Mn,Cu)粒子的平均数量由1631 mm-2减少至917 mm-2,其面积分数由3.93%降至0.92%。相应地,平均腐蚀深度由237μm降至95μm。

关键词： 6111铝合金表面粗糙度金属间化合物颗粒耐腐蚀性电化学测试

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心肌梗死监测数据智能分析方法研究与应用

心肌梗死监测数据智能分析方法研究与应用

作者：雷金浩北京邮电大学

学位级别：硕士

基于频域反射的环式农田土壤水分传感器的开发与试验验证

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南水北调与水利科技（中英文） 2024年第2期22卷 265-271页

作者：张召召雷金洋河北省农村供水总站石家庄050011 中国水利水电科学研究院北京100048 河北农业大学城乡建设学院河北保定071001

针对农田灌溉土壤含水量的监测需求,设计开发一种基于频域反射(frequency domain reflectometry,FDR)法的环式土壤水分传感器,并选取砂土、砂壤土、粉壤土和黏土4种类型的土壤对FDR传感器进行实验室标定。标定过程中将土壤体积含水量θ_... 详细信息

针对农田灌溉土壤含水量的监测需求,设计开发一种基于频域反射(frequency domain reflectometry,FDR)法的环式土壤水分传感器,并选取砂土、砂壤土、粉壤土和黏土4种类型的土壤对FDR传感器进行实验室标定。标定过程中将土壤体积含水量θ_(v)与FDR传感器电路的振荡频率S_(F)采用指数函数■θ_(v)=aS_(F)^(b)进行拟合来确定a、b参数,从而建立S_(F)与θ_(v)对应关系。实验室标定结果表明:当FDR传感器安装深度为15 cm时,振荡频率S_(F)与土壤体积含水量θ_(v)的拟合效果较好;在5 cm深度处,FDR传感器离土表距离较小,电磁波受到表层空气的干扰,导致数据测量不稳定,两者数据拟合效果稍差。在此基础上,将在实验室标定后FDR传感器安装于玉米田进行野外精度检定,与取土烘干法对比分析发现FDR传感器可以较好地反映土壤水分的动态变化,且精度符合行业标准的要求。

关键词：土壤水分传感器频域反射土壤含水量烘干法标定

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植物纤维自结合成型环保材料研究进展

复合材料学报 2024年第8期41卷 3897-3909页

作者：程鹏钟土华陈红南京林业大学家居与工业设计学院南京210037 国际竹藤中心北京100102

植物纤维作为天然生物质材料,在绿色环保材料开发和应用方面备受关注。植物基微纳米纤维具有高比表面积、高强度、高模量等优异特性,利用其构建绿色环保结构材料,在替代部分不可生物降解塑料材料及产品方面具有巨大潜力。本文综述了目... 详细信息

植物纤维作为天然生物质材料,在绿色环保材料开发和应用方面备受关注。植物基微纳米纤维具有高比表面积、高强度、高模量等优异特性,利用其构建绿色环保结构材料,在替代部分不可生物降解塑料材料及产品方面具有巨大潜力。本文综述了目前植物纤维自结合成型环保材料研究进展,主要讨论了植物微米纤维成型材料、植物纳米纤维素结构材料和植物微纳米纤维结构材料的制备工艺及性能表现,展望了未来植物纤维自结合成型环保材料的重点研究方向,为促进植物纤维在结构材料领域发展和应用提供一定的参考。

关键词：植物微米纤维植物微纳米纤维自结合成型制备工艺力学性能

研究生分类培养模式下工程技术类研究生创新能力培养研究

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印刷与数字媒体技术研究 2024年第3期 125-133页

作者：李金土福州大学电气工程与自动化学院福州350108

随着时代的发展,研究生教育已经从以往的“统一要求”向“因材施教”转型。而对于工程技术类研究生而言,基于分类培养模式培养和提升研究生的创新能力,能够更好地实现个性化培养目标、提升研究生就业竞争力、促进产学研深度融合以及满... 详细信息

随着时代的发展,研究生教育已经从以往的“统一要求”向“因材施教”转型。而对于工程技术类研究生而言,基于分类培养模式培养和提升研究生的创新能力,能够更好地实现个性化培养目标、提升研究生就业竞争力、促进产学研深度融合以及满足创新型国家建设需求。然而,分类培养模式下,工程技术类研究生教育仍存在培养目标模糊、教育内容与实践脱节、导师指导缺位、培养效率低下等问题,导致研究生培养质量不佳。因此,在厘清研究生创新能力内涵的基础上,需要进一步明确专业学位与学术学位研究生培养目标、调整教学内容、优化导师结构、建立健全淘汰机制,构建更加科学合理的研究生分类培养模式,不断提高研究生的培养质量和就业竞争力,进而满足现代社会发展对工科技术类专业应用型创新人才的需求。

关键词：分类培养工程技术研究生创新能力

可逆固体氧化物电池流场设计及优化的研究进展与展望

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化工进展 2024年第10期43卷 5441-5456页

作者：黄旭锐雷金勇潘军于丰源许余浩涂正凯广东电网有限责任公司广州供电局广东广州510600 华中科技大学能源与动力工程学院湖北武汉430074

氢能作为一种清洁能源,不但具备清洁的利用过程,还能够与间歇性可再生能源有效结合,达到节能减排的重要效果。作为一种能够有效利用和制造氢能的装置,可逆固体氧化物电池(reversible solid oxide cell,RSOC)拥有燃料电池和电解槽两种运... 详细信息

氢能作为一种清洁能源,不但具备清洁的利用过程,还能够与间歇性可再生能源有效结合,达到节能减排的重要效果。作为一种能够有效利用和制造氢能的装置,可逆固体氧化物电池(reversible solid oxide cell,RSOC)拥有燃料电池和电解槽两种运行模式,引起了广泛关注。RSOC的流场结构对其性能具有重要影响,具体表现为流道形状、尺寸及气体配置对RSOC内部气体流动特性的影响,均匀的气体分布及优异的扩散过程有利于电池输出性能及稳定性的提升。本综述总结了RSOC平行、蛇形、交指等传统流场与X形、三维网状等新型流场的结构特点及其电池输出特性,并对现有相关流场优化方式的研究进行了详细的分析和讨论,以全面概述该领域的最新进展。结果显示,针对RSOC内部气体流动特性可以通过优化温度、压强、气体流量等运行条件,选择合适的电解质、电极结构参数,阴阳极气流配置,以及设置流道障碍物等方式改进传统流场,促进气体传质与扩散过程;同时设计新型流场结构及多孔介质流场也是改善气体流动状态的一种方式。

关键词：可逆固体氧化物电池流场结构特点优化设计热力学过程

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以可消化蛋白质为基础的水产低蛋白质饲料发展方向与技术分析

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饲料工业 2024年第16期45卷 1-8页

作者：叶元土苏州大学生命科学学院江苏苏州215123

依据动物营养学理论,水产动物对饲料蛋白质和氨基酸的营养需要量就是在满足动物生长性能和生理健康条件下的饲料蛋白质和氨基酸的最低需要量。水产饲料中过高的粗蛋白含量既违背动物营养理论,又造成饲料资源的严重浪费,同时显著增加了... 详细信息

依据动物营养学理论,水产动物对饲料蛋白质和氨基酸的营养需要量就是在满足动物生长性能和生理健康条件下的饲料蛋白质和氨基酸的最低需要量。水产饲料中过高的粗蛋白含量既违背动物营养理论,又造成饲料资源的严重浪费,同时显著增加了对养殖水体中的氮输入量。因此,发展低蛋白质含量、高质量的水产饲料是必需的。这类饲料可以称之为实现了理想蛋白质模型的低蛋白质水产饲料。水产动物理想蛋白质模型是以饲料中可消化蛋白质的量、可消化氨基酸的量为基础计算和配制的,同时也要保持很好的氨基酸平衡性。构建饲料原料中蛋白质和氨基酸消化率数据库是发展理想蛋白质模型水产饲料的技术核心。采用工业化酶解技术和微生物发酵技术,可以显著提高饲料原料中蛋白质和氨基酸的消化利用率,或者开发出蛋白质、氨基酸消化率很高的新的饲料原料,这类原料在饲料中的应用,是发展低蛋白质含量、高质量水产饲料的重要保障。水产饲料产品质量标准是水产饲料工业和水产养殖业发展的重要技术保障。因此,水产饲料产品质量标准也要增加饲料中可消化蛋白质和氨基酸含量的技术指标和含量。

关键词：可消化蛋白质理想蛋白质氨基酸平衡饲料标准水产饲料

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基于可解释性深度学习的太阳辐射强度预测

热力发电 2024年第5期53卷 132-140页

作者：李昂周雷金闫群民贺海育陕西理工大学电气工程学院陕西汉中723000

准确预测太阳辐射强度(SI)对电力调度和光伏选址至关重要。随着高性能计算机和大容量存储设备的发展,基于数据驱动的深度学习模型在SI预测领域获得广泛关注,然而,深度学习模型的“黑箱”特性在物理解释性上的缺失,限制了其在特定场合的... 详细信息

准确预测太阳辐射强度(SI)对电力调度和光伏选址至关重要。随着高性能计算机和大容量存储设备的发展,基于数据驱动的深度学习模型在SI预测领域获得广泛关注,然而,深度学习模型的“黑箱”特性在物理解释性上的缺失,限制了其在特定场合的应用可信度。为了在保持预测精度和模型结构不变、不增加计算复杂度的前提下,提升模型的可解释性,构建了一个基于长短时记忆(LSTM)神经网络的模型。其性能比传统神经网络提高了8.07%,并展示出更优的离群点处理能力。通过采用分层相关传播(LRP)算法,从时间和空间2个维度对影响模型输出的因素进行了评分,增强了模型的可解释性。研究结果表明:该模型在确保性能的前提下,具备良好的可解释性,其中历史辐射强度、时间相关特征(如时日周月)、太阳高度角信息(如日出和日落时刻)、云层覆盖度、辐射时长、温度和露点温度等因素是影响太阳辐射强度预测的主要因素。

关键词：太阳辐射强度预测深度学习可解释性 LRP算法 LSTM

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