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低真空管道列车关键气动问题研究进展

空气动力学学报 2024年第2期42卷 1-20,I0001页

作者：侯自豪毛凯朱雨建薄靖龙申振李少伟中国航天科工飞航技术研究院磁电总体部北京100074 中国科学技术大学近代力学系合肥230027

低真空管道列车系统结合应用了管道运输和磁浮推进技术,是一种颇具潜力的未来地面高速交通方式。列车在极狭长的管道空间内长距离往返,通常诱发以管内壅塞现象为主导的大尺度跨声速流动和多车干扰,导致气动阻力急剧增加和气动热环境恶化... 详细信息

低真空管道列车系统结合应用了管道运输和磁浮推进技术,是一种颇具潜力的未来地面高速交通方式。列车在极狭长的管道空间内长距离往返,通常诱发以管内壅塞现象为主导的大尺度跨声速流动和多车干扰,导致气动阻力急剧增加和气动热环境恶化,从而面临突出的空气动力学问题。本文从管道全场和列车近场两个视角出发,对管道列车流动特征进行了总结,并对近年来国内外该领域气动力/热/噪声研究的进展进行了梳理。在此基础上,围绕管道列车全线多车运行热点问题,对运行速度、管道阻塞比、发车间隔、运行模式的选取进行了讨论。最后,展望了低真空管道列车气动研究领域未来发展方向,指出高效研究方法、多车运行流动干扰、多车运行气动热、长大管道气动噪声、减阻/降热/降噪技术等是今后需要重点研究的领域。

关键词：管道列车气动力流动模态全线运行真空管道多车干扰

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一例猪德尔塔冠状病毒感染的诊治

河南畜牧兽医 2024年第11期45卷 51-52页

作者：靖建涛唐河县农业综合行政执法大队河南唐河473000

猪德尔塔冠状病毒是在养猪生产中不常见的流行病,临床上常常以严重呕吐、腹泻、病死率高为特征,养殖场(户)很容易把此病误诊为猪流行性腹泻病毒、猪传染性胃肠炎病毒、猪轮状病毒引起的传染性疾病,导致治疗措施与防治措施一系列错误,耽... 详细信息

猪德尔塔冠状病毒是在养猪生产中不常见的流行病,临床上常常以严重呕吐、腹泻、病死率高为特征,养殖场(户)很容易把此病误诊为猪流行性腹泻病毒、猪传染性胃肠炎病毒、猪轮状病毒引起的传染性疾病,导致治疗措施与防治措施一系列错误,耽误了最佳治疗时间,引起大量猪只死亡,特别是仔猪死亡率更高,因为不常发生,此病防疫工作往往也被忽视,若造成地方性流行,会给当地养殖业造成不可估量的经济损失。

关键词：猪德尔塔冠状病毒诊治

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滨州市玉米病虫害综合防治策略研究

农村实用技术 2024年第5期 98-100页

作者：穆建桥山东省滨州市博兴县乔庄镇人民政府山东滨州256503

玉米是滨州市主要粮食作物之一,但其生产过程中受到病虫害的危害较大,导致玉米产量下降,影响农民收益。因此,为了保障玉米生产,需要采取综合防治策略,对玉米病虫害进行有效控制,提高玉米产量和质量。基于此,本文从防治的意义出发,首先... 详细信息

玉米是滨州市主要粮食作物之一,但其生产过程中受到病虫害的危害较大,导致玉米产量下降,影响农民收益。因此,为了保障玉米生产,需要采取综合防治策略,对玉米病虫害进行有效控制,提高玉米产量和质量。基于此,本文从防治的意义出发,首先分析滨州市玉米病虫害综合防治现状,并对防治的有效措施进行研究,以供参考。

关键词：玉米病虫害综合防治

基于物理信息神经网络的非均质材料力学研究进展

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科学通报 2024年

作者：林从建楼俊斌李奕璇徐荣桥王冠楠浙江大学建筑工程学院

非均质材料是工程领域中广泛应用的一个概念,近年来深度学习方法的井喷式发展为非均质材料系统中许多复杂问题带来了新的解决思路.然而,深度学习因为其高度的并行性、非线性和大量的参数复杂运算,使得其难以被直观解释,在非均质材料领... 详细信息

非均质材料是工程领域中广泛应用的一个概念,近年来深度学习方法的井喷式发展为非均质材料系统中许多复杂问题带来了新的解决思路.然而,深度学习因为其高度的并行性、非线性和大量的参数复杂运算,使得其难以被直观解释,在非均质材料领域的应用中容易遇到产生物理上无意义解、泛化性较低和依赖于高质量和数量的数据集等问题.而基于物理信息的神经网络(physics-informed neural networks, PINNs)可以通过将物理知识与深度学习方法结合,有效解决上述问题,从而逐渐成为固体力学与结构工程领域的热点方法,并为预测或设计非均质材料系统提供了新的思路.为了更好地了解相关方面的研究工作,本文对非均质材料领域中PINNs方法的应用进行了系统综述,总结了PINNs适应非均质材料问题特点的改进,包括域分解方法等多种方法,详细介绍了近年来PINNs在纤维/颗粒增强复合材料、混凝土、合金微结构、非均质材料弹性成像等非均质问题中的应用.在此基础上,展望了进一步的研究方向,揭示了PINNs在非均质材料上更深入、广泛的应用前景.

关键词：物理信息神经网络非均质材料复合材料深度学习

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农艺师的小麦增产策略研究

江西农业 2024年第3期 45-47页

作者：穆建桥博兴县乔庄镇人民政府山东博兴256503

农业是我国的重要产业,农作物不仅是人们生活的保障,也是国家发展的重要基础。随着改革开放的深入推进,农业已经成为我国经济发展的重要支柱。尤其是小麦成为中国农村地区的重要粮食作物,小麦的效益和栽培管理也引起了人们的高度重视。... 详细信息

农业是我国的重要产业,农作物不仅是人们生活的保障,也是国家发展的重要基础。随着改革开放的深入推进,农业已经成为我国经济发展的重要支柱。尤其是小麦成为中国农村地区的重要粮食作物,小麦的效益和栽培管理也引起了人们的高度重视。随着科学技术的提高和市场经济的快速发展,农作物栽培技术水平日益提高,杰出的农艺师不断涌现,为农业建设作出了重大贡献。基于此,针对小麦增产的重要性展开分析,指出了小麦增产方向,分析了我国小麦持续增产存在的主要问题,阐述了高级农艺师的小麦增产策略。

关键词：高级农艺师小麦增产栽培

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鸟窝（外二首）

青年文学家 2024年第25期 154-155页

作者：艾建桥

关键词：

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关于智慧污水处理厂建设的探讨

今日自动化 2024年第4期 9-11页

作者：靖建征河南长城信息技术有限公司河南郑州450041

随着人工智能技术的不断发展,其在水厂智慧化建设中的应用也越来越广泛。智慧水厂是当前水务行业的发展趋势,是通过新一代信息技术与水务技术的深度融合,旨在通过采用物联网、大数据、云计算等新技术,实现对水厂运行全过程的控制智能化... 详细信息

随着人工智能技术的不断发展,其在水厂智慧化建设中的应用也越来越广泛。智慧水厂是当前水务行业的发展趋势,是通过新一代信息技术与水务技术的深度融合,旨在通过采用物联网、大数据、云计算等新技术,实现对水厂运行全过程的控制智能化、数据资源化、管理精确化、决策智慧化,保障水务设施安全运行,使水厂运营更高效、管理更科学和服务更优质。文章围绕传统的污水处理厂存在的问题,对智慧化改造方案提出建议。

关键词：人工智能物联网大数据云计算

主动学习联合聚类分组网络的高光谱遥感图像分类

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光学精密工程 2024年第9期32卷 1395-1407页

作者：刘敬李银桥刘逸西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行... 详细信息

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行HSI的特征提取与分类,设计了基于分组卷积的轻量化网络模型以降低网络参数量。对线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维后的高光谱图像采用小批量K均值聚类算法划分成不同的簇,并用簇中心的光谱特征代表不同的簇,以利用无类标样本的信息。在分组网络中将生成的特征图沿光谱维划分成一系列小组,每组通过多个残差块依次提取空间-光谱特征,这种分组策略可以充分利用波段的冗余性和差异性,降低网络参数,并实现轻量化。最后,采用主动学习选取信息量大的样本作为训练样本集,以解决带类标样本少的问题。实验结果表明,AL-CGNet在使用相同比例的6%训练样本的情况下,在Indian Pines,Botswana,Houston 3个数据集下的分类结果明显高于ClusterCNN,SSRN和HybridSN等方法,其OA分别为99.57%,99.23%,98.82%,甚至在训练样本更少5%的小样本情况下也是有效的。该方法不仅大大提高了HSI的分类效率,在获得高精度的同时还能高效率地提取特征。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络分组卷积聚类轻量化

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改进卷积胶囊网络的滚动轴承故障诊断方法

振动工程学报 2024年第5期37卷 885-895页

作者：赵小强柴靖轩兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验室教学中心甘肃兰州730050

目前许多基于卷积网络的滚动轴承故障诊断方法受噪声信号以及负荷变化的影响,存在诊断效果不佳、泛化能力差的问题。针对此问题提出一种改进卷积胶囊网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。该方法设计了多尺度非对称卷积模块,其中采用不同... 详细信息

目前许多基于卷积网络的滚动轴承故障诊断方法受噪声信号以及负荷变化的影响,存在诊断效果不佳、泛化能力差的问题。针对此问题提出一种改进卷积胶囊网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。该方法设计了多尺度非对称卷积模块,其中采用不同尺度的非对称卷积层对输入数据进行特征提取,在实现最大化提取数据中的特征信息的同时,还能够有效减少参数量;在该模块中引入通道注意力机制,能更好地提取有用的通道特征,提高该方法特征提取的能力;通过将网络中的全连接层改进为胶囊全连接层,使得胶囊在输出向量特征信息时,避免了特征信息在空间中的丢失。使用凯斯西储大学轴承数据集和东南大学变速箱数据集来验证所提方法的诊断性能,并与其他深度学习方法进行了比较。实验结果表明,与其他深度学习方法相比,具有较好的泛化性,效果更佳。

关键词：故障诊断滚动轴承胶囊网络非对称卷积特征提取