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金属基复合材料粉末全息在线检测系统的集成与测试

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金属基复合材料粉末全息在线检测系统的集成与测试

作者：杨雄伟西安理工大学

学位级别：硕士

研究金属基复合粒子雾化过程,对复合材料制备有着重要的意义。通过全息在线检测系统对雾化场进行拍摄,通过处理粒子全息图,可以获取粒子直径、三维位置、速度和群速度,为雾化过程的改进提供关键参数。粒子的大小和分布信息可以指导喷雾... 详细信息

研究金属基复合粒子雾化过程,对复合材料制备有着重要的意义。通过全息在线检测系统对雾化场进行拍摄,通过处理粒子全息图,可以获取粒子直径、三维位置、速度和群速度,为雾化过程的改进提供关键参数。粒子的大小和分布信息可以指导喷雾器的优化;粒子的速度信息可以了解喷雾器的性能以及粒子在空气中的运动,这对于研究金属基复合材料粉末的飘移和分散性能至关重要。论文对金属基复合材料全息检测系统进行集成设计,实现在金属基复合材料原位制备器上进行观测实验,通过拍摄得到的粒子全息图,处理分析金属基复合材料粉末的粒径、三维位置和速度信息。以下是论文的研究内容:对数字全息检测系统的光路进行优化设计,将全息在线检测系统集成于金属基复合材料原位制备器,实现对金属基复合材料制备雾化阶段的实时拍摄,并对系统结构进行模拟仿真实验,验证结构的稳定性。进而对数字全息检测系统进行标定实验,得出系统的最小分辨率为22.1μm。进行模拟拍摄实验,在实验室搭建模拟系统,在模拟雾化系统的下方,利用收集到的铜粉粒子,包括粒径范围在38μm～53μm和75μm～90μm,进行模拟拍摄实验,通过拍摄到的粒子全息图,处理分析得到粒子谱分布,粒径在区域内的占比达到了 84.6%和79.5%,验证通过软件输出数据的可靠性。设计了在线检测处理软件,可获得金属基复合材料粉末粒子的粒径、三维位置、速度和群速度。将拍摄的连续两帧的铜粉粒子全息图,利用软件进行处理,对软件的功能和输出数据进行验证。通过不同气压的输入,包括1MPa、3MPa和5MPa,进行金属基复合材料制备的观测实验,对三组结果进行数据处理,分析所得粒子谱数据,得出结论:在三种不同气压条件下,峰值直径区间内平均粒径分别为90μm、70μm和50μm,随着气压的增加,粒子直径分布减小。为了验证数据的可靠性,通过激光粒度仪对收集金属粒子粉末进行测量,得到粒度分布数据,分析结果可得:随着气压的增加,熔体更容易破碎,粉末粒度减小。两者的结论是一致的,可以证明观测实验数据的可靠性。并且通过第四章设计的软件对粒子的群速度进行求取,通过粒子群速度的均值求得粒子场速度分别为7.630m/s、13.568m/s和17.219m/s,随着气压的增加,粒子场的速度不断提升,符合实际测量。

关键词：数字全息金属基复合材料粉末粒子谱分布粒子群速度

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基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究

基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究

作者：郑雄伟东莞理工学院

学位级别：硕士

三维采集技术的飞速发展不仅简化了三维点云数据的获取过程,也推动了点云在自动驾驶、工业生产和城市规划等众多领域的应用。在三维数据分析和处理的研究领域,点云的形状分类与语义分割占据了核心地位。如今,深度学习在三维点云分类和... 详细信息

三维采集技术的飞速发展不仅简化了三维点云数据的获取过程,也推动了点云在自动驾驶、工业生产和城市规划等众多领域的应用。在三维数据分析和处理的研究领域,点云的形状分类与语义分割占据了核心地位。如今,深度学习在三维点云分类和分割方面的应用已成为研究热点。尽管目前已有众多针对三维点云分类与分割提出的深度学习模型,但这些方法仍面临诸多挑战。一方面,大多数现有方法未能有效结合局部特征与区域间关系,导致空间几何信息的部分丢失;另一方面,由于未能在高维特征空间中识别和强化关键特征通道,这会导致模型无法关注最有价值的特征。本文针对这些问题进行了深入探讨,主要研究内容如下:(1)为解决已有算法中局部特征与区域间关系结合不足的问题,本文设计了一种由局部特征提取模块和跨区域关系学习模块所组成的点云分类与分割网络。局部特征提取模块通过最远点采样、球查询分组和特征聚合三个步骤,高效地提取点云数据的层次化特征。跨区域关系学习模块则采用动态区域划分构建局部区域,然后利用自注意力计算的方式来建模区域间的关系。实验结果表明,跨区域关系学习模块有效地增强了模型区域间关系的理解,本文提出的算法在Model Net40数据集上的分类总体准确率为93.0%、平均类别准确率为90.3%,在Shape Net Part数据集的平均交并比为85.4%。(2)针对现有算法难以有效提取关键的高级语义信息与无法关注点云数据中的关键特征的问题,本文提出了一种结合边缘卷积和融合注意力的点云分类与分割模型。首先,模型会使用K近邻算法找到输入点云中每个点的固定数量的最近邻点以确定其局部邻域,计算每一对相邻点之间的边特征,并通过特征变换以及聚合操作将局部空间信息更新至邻域中心节点的特征表示。然后,对邻域特征并行应用空间和通道注意力来增强模型对点云数据关键区域和特征通道的关注。通过动态调整权重,提升了模型识别显著特征的能力并优化了整体性能。实验结果表明,相较于原始动态图卷积神经网络,本文提出的模型在Model Net40数据集上的分类总体准确率和平均类别准确率分别提高了1.1%和1.2%,在Shape Net Part数据集上的平均交并比提高了0.9%。

关键词：深度学习点云分类点云分割跨区域关系注意力机制

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弹性网壳杆件网格找形及曲率优化设计研究

南方建筑 2024年第8期 41-48页

作者：马雄伟孔黎明绿色建筑全国重点实验室西安建筑科技大学建筑学院

对传统弹性网壳划分等边网格的圆规法进行改进,提出基于参考曲面UV参数结构的网壳等边网格划分方法;提高了杆件网格生成运算效率和应对复杂曲面的适应性性。同时,在基于物理模拟进行杆件曲率过程中,通过参考曲面和等边网格的迭代生成与... 详细信息

对传统弹性网壳划分等边网格的圆规法进行改进,提出基于参考曲面UV参数结构的网壳等边网格划分方法;提高了杆件网格生成运算效率和应对复杂曲面的适应性性。同时,在基于物理模拟进行杆件曲率过程中,通过参考曲面和等边网格的迭代生成与优化,有效控制模拟产生的网格形变误差。在此基础上对几种常用弹性网壳材料的结构有限元分析,得出经过曲率优化的弹性网壳结构性能具有显著提升,为后续弹性网壳的建造提供更高的自由度和可行性。

关键词：弹性网壳等边网格划分网格曲率优化

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何以培养“德才兼备”高从教意愿师范生——基于两所师范高校的调查分析

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教育发展研究 2024年第17期 58-66+84页

作者：李佳丽黄烨徐雄伟宁波上海师范大学教育学院教育部“教育大数据与教育决策”实验室上海师范大学国际与比较教育研究院

培养“德才兼备”并具有较高从教意愿的师范生对建设中国特色高质量教师教育体系具有重要意义。本研究采用潜在类别分析法和回归法，依据师范生的师德规范和专业能力对师范生进行分类，并探究培养高质量师范生和高从教意愿师范生的路径... 详细信息

培养“德才兼备”并具有较高从教意愿的师范生对建设中国特色高质量教师教育体系具有重要意义。本研究采用潜在类别分析法和回归法，依据师范生的师德规范和专业能力对师范生进行分类，并探究培养高质量师范生和高从教意愿师范生的路径。研究结果表明：1.师范生可聚类为四种类型，德才兼备23.56%、德中才中42.29%、德中才弱20.06%、德才兼弱14.1%。且师范生师德规范最优，教学知识和自主发展能力居中，教学和管理等实践能力最弱，提高教学和管理等实践能力是培养德才兼备师范生的突破口。2.偏向学术和研究，且脱离中小学实践的前沿教学内容和策略，不利于提高师范生的教学和管理能力以及从教意愿。3.德才兼备的师范生从教意愿更高，但提高师范生的从教意愿和培养德才兼备师范生的路径存在差异，其中良好的基础设施和经济支持、软性学校氛围匹配高质量课程和实习机会是培养德才兼备师范生的主要路径，而营造良好的软性学校氛围匹配高质量高校教师是提高师范生从教意愿的主要路径。4.培养德才兼备且有较高从教意愿师范生，则以营造良好的软性学术和学习氛围匹配高质量同伴学习共同体、同时做好高考志愿填报服务提高学生报考专业时的主观兴趣为主要路径。

关键词：道德规范专业能力德才兼备从教意愿

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植物根毛生长发育过程及分子调控机制

作物杂志 2024年

作者：蒋凤林雷雄彪赵嘉暄黄敏李曼菲杜何为长江大学生命科学学院

根毛的生长发育有助于植物获取土壤水分和矿质营养元素。对根毛的深入研究不仅对深入了解植物根系的适应性、吸收能力和生长调控机制具有理论和实践意义，而且为细胞分化决定、细胞发育和细胞程序化死亡机制的深入探索提供了理论基础。... 详细信息

根毛的生长发育有助于植物获取土壤水分和矿质营养元素。对根毛的深入研究不仅对深入了解植物根系的适应性、吸收能力和生长调控机制具有理论和实践意义，而且为细胞分化决定、细胞发育和细胞程序化死亡机制的深入探索提供了理论基础。本文围绕小G蛋白Rop参与的根毛起始和尖端生长，转录因子参与的根毛细胞命运决定、根毛起始和根毛发育，Ca2+参与的根毛尖端生长，磷酸盐参与的根毛尖端生长及生长素参与的根毛生长等方面，归纳并综述了包括根毛细胞命运决定、根毛起始及根毛尖端生长在内的根毛生长发育过程及分子调控机制，并简单总结出调控根毛生长发育基因的分子调控网络。本文旨在对植物根毛对养分的吸收、获取及利用、影响植物根毛生长发育的分子调控机制进行研究，为根毛生长发育的分子调控机制提供理论指导。

关键词：根毛发育 Rop 转录因子 Ca 生长素

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民办高校教师教学发展项目成果转化的探索

教师教育研究 2024年第2期36卷 117-122页

作者：张国平徐雄伟上海师范大学教育学院上海200234

教学发展项目成果转化亟须致力于组织系统性的扩散变革,而非局限于部分个体的实践应用。本文以A市民办高校为例,采用质性研究方法,基于创新扩散理论视角,从过程、主体、行动三方面探索民办高校教师教学发展项目成果转化的破与立。研究... 详细信息

教学发展项目成果转化亟须致力于组织系统性的扩散变革,而非局限于部分个体的实践应用。本文以A市民办高校为例,采用质性研究方法,基于创新扩散理论视角,从过程、主体、行动三方面探索民办高校教师教学发展项目成果转化的破与立。研究发现现阶段教学发展项目成果转化的过程存在环境及关系阻力;项目成果转化的中介者有限且其功能异化;项目成果转化的政策举措落地执行有偏差。希冀通过本研究呼吁对教学发展项目成果转化现实问题的关注,并为民办高校及相关教发机构提供借鉴与启示。

关键词：教学发展项目民办高校成果转化创新扩散

基于指针标注的跨境民族文化实体关系抽取方法

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中文信息学报 2024年第3期38卷 75-83页

作者：杨振平毛存礼雷雄丽黄于欣张勇丙昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500 昆明冶金高等专科学校云南昆明650500

跨境民族文化领域文本中存在较多的领域词汇,使得模型提取领域信息困难,造成上下文领域信息缺失,在该领域中实体密度分布高,面临实体关系重叠的问题。考虑到领域信息对跨境民族文化文本语义表征有着重要的作用,该文提出一种基于指针标... 详细信息

跨境民族文化领域文本中存在较多的领域词汇,使得模型提取领域信息困难,造成上下文领域信息缺失,在该领域中实体密度分布高,面临实体关系重叠的问题。考虑到领域信息对跨境民族文化文本语义表征有着重要的作用,该文提出一种基于指针标注的跨境民族文化实体关系抽取方法,在字符向量表示中融入领域词典信息来增强领域信息用于解决领域实体标注不准确问题,通过多层指针标注解决跨境民族文化领域实体关系重叠问题。实验结果表明,在跨境民族文化实体关系抽取数据集上所提出方法相比于基线方法的F_(1)值提升了2.34%。

关键词：跨境民族文化实体关系抽取指针标注领域词典信息

高精度位场边界识别方法及在煤矿火烧区边界解释的应用

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煤炭学报 2024年第6期49卷 2757-2768页

作者：李健威薛生侯彦威李雄伟郭建磊安徽理工大学安全科学与工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学煤炭安全开采国家地方联合工程研究中心安徽淮南232001 中煤科工西安研究院(集团)有限公司陕西西安710077

场源边界识别是位场数据解释必不可少的任务,早先人们使用数据的分布特征来获取场源的边界信息,难以在较强的背景异常条件下识别弱异常,为此使用基于一定窗口尺寸的自动控制滤波器来识别场源的分布,然而这种方法的结果对于窗口尺寸有较... 详细信息

场源边界识别是位场数据解释必不可少的任务,早先人们使用数据的分布特征来获取场源的边界信息,难以在较强的背景异常条件下识别弱异常,为此使用基于一定窗口尺寸的自动控制滤波器来识别场源的分布,然而这种方法的结果对于窗口尺寸有较大的依赖,且对于复杂异常难以良好应用。近几年,人们主要采用位场数据导数的特征点反映场源边界信息的特征,然后利用成像结果与边界的对应关系来识别场源体的水平边界。其中,磁异常水平导数的极值、垂直导数的零值与地质体边界相对应,现有边界识别方法主要采用一阶水平和垂直导数的比值所组成的均衡边界识别滤波器来完成地质体位置的圈定,但方法分辨率和泛用性较低。基于此,提出将基于不同阶导数比值的边界检测滤波器与多尺度无监督深度学习相结合,利用不同阶导数比值来获得更高分辨率的边缘成像结果,同时建立Deep Image Prior(DIP)与Generative Adversarial Network-None Local(GAN-NL)网络相结合的多尺度无监督深度学习,根据边缘成像结果的极值来获取源水平位置。利用多尺度DIP网络来识别源位置,在DIP网络中加入自注意机制神经网络增强其学习能力,可以在不需要大量数据标签的情况下去除噪声,利用GAN-NL网络对极值点进行分类,给出极值点的位置信息。与其他边缘检测滤波器比较的结果表明:所开发的边界识别方法具有更高的分辨能力,其能够更精确、更清晰地显示场源的边缘,相对常规方法精度提升15%左右。多尺度无监督深度学习可以根据边缘成像结果自动给出源边缘,且结果与真实边缘一致,具有良好的泛用性。通常情况下,煤层与围岩之间不存在明显的磁性差异。而煤层自燃时,高温使煤层顶板地层中的黄铁矿、菱铁矿等结核体受热变质,形成含铁磁性矿物的烧成岩。温度降低后,保留了强烈的热剩余物,磁化强度比燃烧前高几十倍,因此煤矿燃烧区存在明显的磁异常。这一特性为利用磁测法圈定燃烧区域边界提供了物理前提。针对山东某矿煤田燃烧区开展磁法勘探来查明其分布,将所开发的边界识别方法用于获取火烧区的分布范围,后期打钻验证结果准确率85%。

关键词：位场边界识别多尺度无监督神经网络煤矿火烧区

一种基于改进YOLOv8的气缸套缺陷检测方法

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中国机械工程 2024年

作者：罗亮郎霄祖国庆张农杨林沈雄伟合肥工业大学汽车与交通工程学院先进结构材料教育部重点实验室赛德动力科技(广东)有限公司欧冶工业品股份有限公司

珩磨网纹缺陷是气缸套质量控制重要指标，目前广泛采用的人工质检方法存在检测精度与效率低及人工误差等问题，且相关自动化检测研究不能识别不同类别缺陷。因此，本文提出一种基于改进YOLOv8模型的气缸套缺陷检测方法，可细致识别七类... 详细信息

珩磨网纹缺陷是气缸套质量控制重要指标，目前广泛采用的人工质检方法存在检测精度与效率低及人工误差等问题，且相关自动化检测研究不能识别不同类别缺陷。因此，本文提出一种基于改进YOLOv8模型的气缸套缺陷检测方法，可细致识别七类珩磨网纹缺陷。首先基于几何特征参数，定义七类珩磨网纹缺陷；其次，基于轻量化卷积SCConv设计SC-C3模块，减少模型计算参数。同时引入CPCA注意力机制增强网络的特征提取能力。最后采用Wise-IoU损失函数减小低质量样本的负面影响。所建检测方法可以在复杂网纹背景下良好识别区分复合缺陷，且检测模型mAP@0.5达到96.7%，FPS达到476帧/s，较YOLOv8模型提高了2%识别精度并降低了0.7GFLOPs运算量。研究为气缸套内表面缺陷检测提供了高速自动化高精解决方案。

关键词：气缸套缺陷检测珩磨网纹 YOLOv8 网络优化