检索结果-南通市图书馆

作者：卿正阳重庆交通大学

学位级别：硕士

为加快长江中上游水运大通道的扩能升级,确保干支流航道的畅通延伸,建设通航隧洞成为不可或缺的关键举措,这不仅有助于解决高山峡谷条件下通航设施布置的难题,还能有效提升内河运输能力。然而,国内外对通航隧洞的设计参数及航行条件缺... 详细信息

为加快长江中上游水运大通道的扩能升级,确保干支流航道的畅通延伸,建设通航隧洞成为不可或缺的关键举措,这不仅有助于解决高山峡谷条件下通航设施布置的难题,还能有效提升内河运输能力。然而,国内外对通航隧洞的设计参数及航行条件缺少规范依据,实际应用案例较少,亟需填补通航隧洞断面尺度与船舶航行要素关联性方面的研究。本文基于RNGκ-ε湍流模型与GMO船舶运动模型,对1000吨级船舶在通航隧洞内的运动过程开展三维数值模拟。通过深入分析船速、隧洞断面尺度、通航断面系数等关键参数对船舶阻力、下沉量、船首孤立波和隧洞横向流速的影响规律,以期为通航隧洞的设计提供科学依据。取得的主要研究结果如下:(1)船舶在隧洞中的航行阻力与隧洞宽度、航道水深、船速有密切的关联。当其他条件不变时,随着隧洞宽度从16m增加至18m,船舶阻力衰减幅度较大,而当隧洞宽度增至20m后,船舶阻力相比于隧洞宽度18m时降幅不太显著;航道水深由4.5m增至5.5m时,船舶阻力呈减小趋势,且在航道水深5.5m时阻力性能相对较好;此外,当船速大于2.0m/s时,阻力受到船速影响才有显著提高,而在2.5m/s时,阻力出现跃升现象。(2)对于船舶下沉量的分析表明,当其他条件不变时,隧洞宽度由16m增至20m,船舶下沉量快速减小;当航道水深从4.5m增至5.0m,船舶下沉量同样显著减小,但航道水深增至5.5m时,船舶下沉量相比于航道水深5.0m时无明显变化;在船速低于1.5m/s时,下沉量对船速的敏感性较低,但随着船速增加下沉量也不断增大,并在船速2.5m/s时出现激增现象。(3)船首孤立波的研究结果显示,船速增加会延长船首孤立波的衰减时间,且会使船舶两侧横向流速区的范围更大。当船速低于1.5m/s时,船首孤立波和船舶两侧横向流速区范围受船速影响较小;船速为2m/s时,船舶两侧横向流速区的长度约为1.5倍船身长度,当船速为2.5m/s时,船舶两侧横向流速区的长度约为2.0倍船身长度,且船首孤立波高度会显著增大。(4)在保持通航隧洞断面系数一致的条件下,发现航道水深相较于隧洞宽度对于船舶水动力特性的影响更为显著。基于数值模拟结果与数理统计方法,建立了适用于隧洞宽度与船宽比(B/b)为1.45～1.82、航道水深与船舶吃水比(h/T)为2.05～2.5条件下的船舶阻力和下沉量计算经验公式。

关键词：通航隧洞船舶水动力下沉量数值模拟断面系数

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网络贩毒犯罪预警指标体系研究

网络贩毒犯罪预警指标体系研究

作者：张睿卿中国人民公安大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网与寄递物流行业的迅速崛起,网络非法交易得以乘势而上,获得了便利的交易平台和渠道。在此背景下,网络贩毒犯罪迅速蔓延。面对这一严峻形势,我国政府对互联网禁毒工作高度重视,相继颁布实施了《关于加强互联网禁毒工作... 详细信息

近年来,随着互联网与寄递物流行业的迅速崛起,网络非法交易得以乘势而上,获得了便利的交易平台和渠道。在此背景下,网络贩毒犯罪迅速蔓延。面对这一严峻形势,我国政府对互联网禁毒工作高度重视,相继颁布实施了《关于加强互联网禁毒工作的意见》和《中国互联网禁毒公约》。通过加强网上禁毒宣传、提升监督管理效能,以及集中力量开展网络扫毒、清朗空间等专项行动,在网络贩毒犯罪的治理上取得了显著的成效。然而,不容忽视的是,网络贩毒因其高度隐蔽性和巨大收益性,仍然驱使着大量犯罪人员冒险尝试,威胁着人民的生命财产安全和社会治安稳定。本文旨在研究网络贩毒犯罪预警指标体系,以更有效地提升对网络贩毒犯罪的防控和打击能力。具体研究过程如下:本文第一部分阐述了本文的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及研究方法和思路。第二部分主要是厘清网络贩毒犯罪及其预警概念、分析当下网络贩毒犯罪预警的必要性和可行性并介绍相关理论基础。第三部分首先梳理了网络贩毒犯罪的模式,从网络贩毒犯罪的发展历程来看,其犯罪模式包括:网络电商模式、自建网络平台模式、社交媒体软件模式、境外加密软件模式、暗网模式;其次分析了当下网络贩毒犯罪呈现的新特点,具体有:非接触式贩毒,活动隐蔽性强;安全身份验证,反侦查意识强;线上线下结合,双线交织性强;信息隔离清洗,取证审查困难。第四部分为网络贩毒预警指标体系的构建。在分析犯罪构成和提取案例特征基础上,运用层次分析法量化指标权重,借鉴国内相关法规和实践确定预警等级。第五部分为预警指标体系的应用部分。选取真实案例,通过模糊综合评价的方式验证了预警指标体系的科学性,并围绕预警指标体系运转流程提出四条应用路径,包括:完善警种协作,深化合成作战;密切警企联系,强化资源支撑;持续科技赋能,加强技术革新;加强人才培养,做好人力保障。

关键词：公安情报网络贩毒犯罪预警指标体系

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面向开闭集问题的多源深度域自适应方法研究

面向开闭集问题的多源深度域自适应方法研究

作者：黄珂卿西安理工大学

学位级别：硕士

深度领域自适应方法是一类应用于解决领域间分布差异问题的机器学习技术,其主要目标是提高模型在目标领域上的泛化性能。这些方法通过利用源领域的数据和标签信息,将模型的知识迁移到目标领域,以减少领域之间的差异。初始阶段,研究人员... 详细信息

深度领域自适应方法是一类应用于解决领域间分布差异问题的机器学习技术,其主要目标是提高模型在目标领域上的泛化性能。这些方法通过利用源领域的数据和标签信息,将模型的知识迁移到目标领域,以减少领域之间的差异。初始阶段,研究人员主要关注单源域自适应方法,这些方法通过学习源域到目标域之间的映射关系,以最小化领域之间的差异。然而,单源域自适应方法在处理多源领域和目标域之间的复杂关系时存在局限性,因此逐渐引入了多源域自适应方法。多源域自适应方法旨在从多个源领域中获取知识,以更好地适应目标领域的特征分布。这种方法通过同时利用多个源领域的数据和标签信息,使得模型更加全面地理解各个领域之间的关系,从而提高了模型的泛化能力和鲁棒性,但现有的多源领域自适应方法大多关注于多个源域与目标域进行整体特征分布对齐或使用多个分类器进行加权,而忽略了源域中不同类别样本距离决策边界的距离及目标域中重要样本对网络模型的影响。此外,随着对领域自适应技术实际应用的不断探索,研究者开始关注开放集领域自适应方法。开放集领域自适应方法与传统的闭集领域自适应方法有所不同,它不再假设目标领域与任何源领域具有相同的类别空间。相反,开放集领域自适应方法允许目标领域包含源领域中未见过的新类别。这种方法更贴近实际应用场景,因为在现实生活中,目标领域往往会出现新的类别,而传统的闭集领域自适应方法无法处理这种情况,开放集领域自适应方法旨在处理这种更加开放和实际的领域自适应场景,提高模型在应对新领域时的适应能力。因此,本文面向闭集和开集数据设定,构建多源深度领域自适应网络模型分别针对上述两种数据设定展开研究,本文的主要研究内容可分为以下两个方面:(1)本文面向闭集问题提出了多源主动领域自适应方法。在多个源域和目标域共享相同标签空间的前提下,先前的经典多源域自适应方法只考虑将有标签的源域数据正确分类,而忽略了待分类样本与决策边界之间的距离,这很大程度上影响了网络模型的鲁棒性,同时虽然目标域无标注,但选择部分重要的目标域样本对网络参数进行优化是可行的。为解决上述问题,本文提出了动态边界损失函数,通过该损失函数加大源域中不同类别样本之间距离决策边界的距离,并根据动态边界损失函数设计查询函数,通过查询函数对目标域中的无标注样本进行重要性排序,选择排名靠前的部分样本对网络参数进行优化,进而提高领域自适应网络模型的泛化能力。(2)本文提出了多源域不变特征开集领域自适应网络模型。在现实世界的许多应用场景中,各领域之间的标签空间并不一定完全重叠,该模型从领域间和领域内样本类别层面出发,首先通过统计学准则对源域和目标域数据分布进行整体对齐,其次通过网络分类器对目标域中的高置信度样本进行选择,使用高置信度样本分别与多个源域数据取交集,通过统计交集部分类别数量并排序,选择排序靠前的类别样本对网络参数进行更新。从而在获得多个源域和目标域特征的基础上优化网络模型,确保网络模型能够准确识别当前目标域中的全部类别样本。此外,本文对面向开闭集问题的多源深度领域自适应方法中涵盖的数据设定、数学公式等进行了解释,并梳理了属于本文研究范畴内相关方法的进展。同时在针对闭集和开集数据设定下的多源领域自适应方法展开研究时,对当前已有方法的问题设定、具体实现以及可能存在的疏漏进行深入分析。构建不同数据设定下的实验环境,同时针对现有方法在分别闭集和开集数据设定下进行指标评估,进而与本文方法进行性能比较。为验证本文方法的效果,本文通过使用多个数据集进行实验,同时与现有的多源域自适应实验方案进行对比分析,通过对实验数据进行定量和定性分析来验证本文方法的有效性。除此之外,本文为证明网络模型中参数及模块的重要性,进行消融实验对网络模型进行进一步分析。

关键词：领域自适应闭集开集领域对抗领域对齐

基于可聚合咪唑型低共熔溶剂的多功能导电弹性体的制备及应用研究

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基于可聚合咪唑型低共熔溶剂的多功能导电弹性体的制备及应用研究

作者：孙雯卿曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着社会的不断发展,柔性导电材料因其独特性能而受到广泛的关注。然而,现有的柔性导电材料仍存在一定缺陷,如水凝胶的使用温度受水的沸点和凝固点的限制,易导致高温失水、低温冻结,进而限制水凝胶的应用;离子凝胶则存在离子液体泄露的... 详细信息

随着社会的不断发展,柔性导电材料因其独特性能而受到广泛的关注。然而,现有的柔性导电材料仍存在一定缺陷,如水凝胶的使用温度受水的沸点和凝固点的限制,易导致高温失水、低温冻结,进而限制水凝胶的应用;离子凝胶则存在离子液体泄露的风险,对人体或环境产生潜在的威胁。可聚合的低共熔溶剂因其具有可聚合单体,能在光引发剂作用下经紫外光照射固化成导电弹性体。该导电弹性体弥补了水凝胶和离子凝胶的不足。然而,大多数已经报道的导电弹性体功能单一。因此,基于简洁的设计和高效的制造,开发一种多功能的导电弹性体仍然是一个迫切的需求。鉴于此,本文采用可聚合低共熔溶剂(Polymerizable Deep Eutectic Solvent,PDES)的原位光聚合方法,制备了兼具高机械强度、优异的自修复性能、导电性能、良好的粘附性能和抗冻性能的透明多功能导电弹性体,并将其应用于柔性应变传感器和电致发光器件。具体研究内容如下:(1)在1-丁基-3-甲基咪唑氯盐/丙烯酸(BminCl/AA)低共熔溶剂中引入不同含量的单宁酸(TA),制备了一系列多功能导电弹性体。所制备的导电弹性体具有高透明度(平均透光率为94.3%)、高拉伸性(拉伸应变为1250%)、良好的自修复能力(24h自修复效率为87.5%)、导电性(1.3 × 10-2 mS/cm)和耐温性(-20℃至120℃)。同时,导电弹性体表现出良好的粘附性和较高的灵敏度,可作为柔性应变传感器来监测肢体运动、喉咙振动等人体活动。此外,poly(BminCl/AA)-TA导电弹性体可用于制备柔性可图案化的电致发光器件。(2)将含有三个醇羟基的甘油引入到BminCl/AA PDES中,形成三元BminCl/Gly/AAPDES体系,经过原位光聚合制备了 poly(BminCl/Gly/AA)导电弹性体。甘油的引入为体系提供了更多的动态氢键交联点,进而调控了聚合物网络中的交联密度。制备得到的poly(BminCl/Gly/AA)导电弹性体呈现出超高的柔韧性(拉伸应变高达7540%),同时具有较好的自修复性能(72 h自修复效率为80.4%)、良好的导电性能(6.39 mS/cm)、优异的光学性能(平均透光率为91.4%)和抗冻性能(Tg<-60℃),并且制备的透明导电弹性体可回收。基于该导电弹性体的传感器能够灵敏地监测手指、手腕关节的运动,具有良好的稳定性和重复性。BminCl/Gly/AA PDES还可作为光聚合型3D打印材料实现物品的个性化打印。本论文的研究为可聚合咪唑型低共熔溶剂基多功能导电弹性体的制备提供了新的策略,在柔性可穿戴电子器件领域具有广阔的应用前景。

关键词：可聚合咪唑型低共熔溶剂导电弹性体多功能柔性应变传感器电致发光

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基于智能协同的资源管控技术研究

基于智能协同的资源管控技术研究

作者：王元卿电子科技大学

学位级别：硕士

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基于LSTM网络的滚动轴承寿命预测方法

基于LSTM网络的滚动轴承寿命预测方法

作者：王瀚卿西安理工大学

学位级别：硕士

在当今的工业环境下,轴承作为众多机械设备的关键组成部分,其表现直接决定了整个机械系统的稳定性和使用寿命。随着工业自动化和智能化的不断发展,如何有效预测和延长轴承的使用寿命,减少意外停机时间,成为了生产和维护中的一项重要任... 详细信息

在当今的工业环境下,轴承作为众多机械设备的关键组成部分,其表现直接决定了整个机械系统的稳定性和使用寿命。随着工业自动化和智能化的不断发展,如何有效预测和延长轴承的使用寿命,减少意外停机时间,成为了生产和维护中的一项重要任务。近年来,深度学习技术的快速发展为轴承寿命预测提供了新的解决方案。在轴承寿命预测的场景中,迁移学习可以使模型在一个特定的数据集上训练得到的知识,被应用到另一个具有相似性的任务或数据集上,从而在缺乏大量标注数据的实际应用中,依然能够实现准确的预测。因此,本文提出了基于深度学习和迁移学习的滚动轴承寿命预测方法,主要研究内容如下:(1)为了解决滚动轴承在收集振动数据时的噪声问题、信号特征提取困难以及在使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)进行分解时参数需要人工设定的问题,本文提出了一种基于ZOA-VMD的轴承振动信号自适应分解算法,用于重构振动信号并提取特征。该算法使用斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm,ZOA)对VMD分解中的两个参数K和α进行自动寻优,以模态分量的包络熵作为适应度函数。之后以模态分量的峭度作为指标重构信号提取特征。在XJTU-SY和FEMTO-ST数据集上的测试结果表明,ZOA-VMD算法能够有效提取振动信号特征。(2)针对滚动轴承振动信号特征较多,使用人工选择存在一定局限性的问题,本文提出一种基于DBN-RLSTM的滚动轴承寿命预测方法。该方法首先使用多个振动信号特征,利用深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)网络对特征进行挖掘和压缩构建轴承健康指标,然后通过改进后的长短时神经网络(RMSprop Long Short-term Memory,RLSTM)网络进行时间序列的预测得出剩余使用寿命。经实验对比结果表明,DBN-RLSTM 的预测方法相较于RNN网络(Recurrent Neural Network,RNN)和普通LSTM 网络在均方根误差指标下分别降低了9.63%和8.15%,说明本文所提方法能有效降低预测误差,提高预测精度。(3)针对滚动轴承全生命周期数据难以采集的问题,本文提出一种基于JCMDA-DBN-RLSTM 的多源域领域对抗自适应(Multi-source Domain Adaptation,MDA)迁移预测网络的变工况轴承寿命预测方法。该方法结合了JMMD算法和CORAL算法计算多源域与目标域之间的特征分布差异从而调整特征分布,使模型能够挖掘和压缩类似特征达到迁移效果。实验结果表明,在不同工况数据集下,本文所提出的JCMDA-DBN-RLSTM方法相较于单源域和传统多源域方法平均可降低误差分别为30.64%和21.60%,说明本文所提迁移学习方法能有效进行寿命预测,提高预测精度。

关键词：滚动轴承寿命预测 VMD分解迁移学习

稻田螺旋推进车多向磁谐振无线充电装置的设计与试验研究

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稻田螺旋推进车多向磁谐振无线充电装置的设计与试验研究

作者：崔正卿浙江科技大学

学位级别：硕士

以数治税背景下基层税务局纳税服务优化研究 ——以F市为例

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以数治税背景下基层税务局纳税服务优化研究 ——以F市为例

作者：李易卿山东财经大学

学位级别：硕士

随着国家治理现代化的步伐不断加快,服务型政府理念在税收管理领域得到了广泛认同与实践。在这一背景下,税收管理的核心职能正逐渐发生深刻变化,从传统的以执法为主导向以服务为主导的战略转变,纳税服务成为了税收管理体系中不可或缺的... 详细信息

随着国家治理现代化的步伐不断加快,服务型政府理念在税收管理领域得到了广泛认同与实践。在这一背景下,税收管理的核心职能正逐渐发生深刻变化,从传统的以执法为主导向以服务为主导的战略转变,纳税服务成为了税收管理体系中不可或缺的关键环节。如今纳税人的体验成为了衡量纳税服务质量的重要标准。纳税人对于服务的需求日益个性化、多元化,他们期望能够享受到更加高效、便捷、精准的税收服务。税务局在效率提升、适用性拓展以及精细化管理等方面仍有很大的改进空间。为了应对这些挑战,我们亟需加速推进智慧税务建设,紧跟科技创新的步伐,从而更加精准地把握纳税人的需求,为纳税人提供更加个性化、智能化的服务。到2025年,我们设定了构建功能完备且效能强大的智慧税务系统的战略目标。将现代科技手段与税收管理相结合,为纳税人提供更加优质、高效的服务,推动税收管理体系的全面进步。数字税务依托开放、互动、创新的网络思维,大数据、5G、人工智能等先进技术的应用,以保护纳税人权益为出发点,将信息技术发展全面融入税收领域,被称为“智能税务系统”。构建全企业参与税务控制的发展模式;智能税收使服务更加科学、高效、实用,解决了当前税务管理过程中的问题。近年来,优化营商环境一直是我们努力的核心,习近平总书记多次强调,要把切实改善营商环境作为税务系统的重要职能,如何进一步提升纳税服务水平,交出满意答卷,成为一座税务城、一个解决燃眉之急的系统工程。本文在对国内外研究现状分析的基础上,描述和说明了税务服务和智能税务研究的影响和重要性。税收合规理论、马斯洛需求层次理论、新公共服务理论和税务系统业务分析为提高纳税服务水平提供了理论依据。基于服务科学层面、企业信息化层面、数据共同管理维度和活动维度这四个维度,从智能税收的角度出发,编制并完成了分析F市税务局税务部门面临问题的问卷,提出促进大数据技术与纳税服务深度融合、加强税收利益保护等若干建议,为我国“以数治税”纳税服务体系提供理论支持

关键词：以数治税纳税服务大数据信息化建设

安目消风饮治疗变应性结膜炎风热上犯证疗效观察

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安目消风饮治疗变应性结膜炎风热上犯证疗效观察

作者：王越卿黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

强电磁脉冲下碳纤维复合材料电磁屏蔽性能研究

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强电磁脉冲下碳纤维复合材料电磁屏蔽性能研究

作者：李忠卿石家庄铁道大学

学位级别：硕士