检索结果-南通市图书馆

作者：杨小漫重庆理工大学

学位级别：硕士

博弈是人类永恒的话题,大到国家之间的军事、经济、外交斗争,小到人与人的斗力、斗智、斗技,皆蕴含着深刻的智能内涵。计算机博弈以计算机为工具,人们熟悉的游戏为载体,模拟、模仿与研究智能。该词语源于英文Computer Games,考虑到国情... 详细信息

博弈是人类永恒的话题,大到国家之间的军事、经济、外交斗争,小到人与人的斗力、斗智、斗技,皆蕴含着深刻的智能内涵。计算机博弈以计算机为工具,人们熟悉的游戏为载体,模拟、模仿与研究智能。该词语源于英文Computer Games,考虑到国情,国内学者意译为计算机博弈,也称之为机器博弈。计算机博弈在人工智能发展历程中,一直扮演着催化剂的角色,比如IBM“深深的蓝”、谷歌的“阿尔法狗”、Open AI的“AI bot”等标志性事件,极大地推动了人工智能发展,促进了计算机博弈成为人工智能的重要研究领域。久棋是一种藏族的民族游戏,现在已进入国家非物质文化遗产目录。在2019年,中国人工智能学会机器博弈专委会将其引入中国大学生计算机博弈大赛,推动了久棋计算机博弈国内的发展。本文以藏族久棋为研究对象,主要完成了以下三个方面工作:⑴针对久棋的多阶段博弈规则,为化解搜索空间巨大难点,提出久棋四步对弈法,即布局、行棋前、行棋后期和飞子4个阶段,然后,分段精细化处理各博弈子过程,在不同阶段选择和设计了不同的博弈算法。这不仅有助于更好地应对久棋博弈的复杂性,还增强了决策智能性,为久棋博弈的深入研究和优化奠定了坚实基础。⑵针对传统博弈算法难以直接应用于久棋计算机博弈的情况,对相应阶段进行了算法改进、重组、优化。在布局阶段,将DQN算法与经验知识相结合,设计了攻防策略,改进了Alpha-Beta算法,采用了特殊的博弈树搜索深度动态适应手段,设计局面坐标权重,以十字阵型数目判定布局阶段的暂时优势情况,以此来训练DQN模型,实现布局优化;而在行棋的前后期两个阶段,以Alpha-Beta算法计算而得的等效最优解个数为划分指标,并确定前后期划分策略。在算法选择上,前期采用传统Alpha-Beta算法,后期采用DQN算法,这样的两步对弈法,提高了对复杂局面的适应与学习能力;在飞子阶段,设计了该阶段特有的攻防策略,再次选择DQN算法,设计输赢判定机制,并设立奖惩函数训练DQN模型,有效地提升了吃子率,更好地处理了复杂多变局面,确保了久棋智能体的稳健决策输出。⑶针对久棋博弈系统研发需求,开发了藏族久棋计算机博弈系统。采用了Python编程语言,利用Tkinter工具包,首先搭建了本文需要的算法训练平台。然后,针对参加全国比赛的需要,使用Python、C++开发语言及其相应的调试环境,完成了久棋博弈智能体的开发、部署、测试并参加了2023年全国比赛,获得一等奖,证明本文研究成果的可行性与先进性。

关键词：计算机博弈 Alpha-Beta算法 DQN算法四步对弈法藏族久棋

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智能车自适应换道轨迹重规划及跟踪控制

智能车自适应换道轨迹重规划及跟踪控制

作者：吕今升重庆理工大学

学位级别：硕士

智能车辆的换道操作是智能驾驶技术研究领域备受关注的问题之一。在现代交通环境中,车辆需要频繁进行换道,而智能车辆需要准确、高效地执行换道操作,以适应复杂多变的交通环境。换道不仅涉及到车辆动力学特性,还需要考虑周围车辆的行驶... 详细信息

智能车辆的换道操作是智能驾驶技术研究领域备受关注的问题之一。在现代交通环境中,车辆需要频繁进行换道,而智能车辆需要准确、高效地执行换道操作,以适应复杂多变的交通环境。换道不仅涉及到车辆动力学特性,还需要考虑周围车辆的行驶状态、道路条件以及交通规则等多方面因素。因此,本文从智能车直路换道轨迹规划、弯路换道轨迹规划、换道轨迹重规划和轨迹跟踪控制方面展开研究,确保智能车能够安全稳定的完成换道操作,对智能汽车产业的技术发展具有重要意义。本文的主要研究内容如下:首先,对智能车在结构化道路上的换道场景进行定义,建立直路换道场景和弯路换道场景。分别计算直路换道场景和弯路换道场景下的最小安全距离,利用智能车与周围车辆间的初始纵向距离以及最小安全距离,对换道安全系数进行求解,进行基于换道安全系数的换道可行性分析。之后利用五次多项式模型分别建立直路换道轨迹方程和弯路换道轨迹方程,求解模糊变权重目标函数,对换道轨迹进行多目标优化,计算出不同场景下最优的换道时间。其次,考虑智能车沿着先前规划出的换道轨迹执行换道过程中,周围车辆的行驶状态由于某种原因突然发生改变的情况,提出换道轨迹重规划策略。重规划策略包括提前换道策略、推迟换道策略以及换道返回策略。针对重规划策略的不同,建立不同的目标函数并进行优化求解,计算出修正后的换道时间,得到重规划后的修正轨迹。从提前换道场景、推迟换道场景以及换道返回场景的仿真结果可看出,进行换道轨迹修正后可在周围车辆运动状态发生突变时有效避免碰撞。再次,设计轨迹跟踪控制器时,为减少控制算法的计算量,对车辆模型进行了简化。建立了车辆二自由度动力学模型,以及魔术公式轮胎模型。并基于车辆二自由度模型,分析得到了车辆跟踪误差模型。之后在轨迹跟踪控制器设计时,横向采用前馈加反馈的LQR控制器,实现对前轮转角的控制,纵向采用位移和速度双PID控制器,实现对车辆速度的跟踪。最后,通过Carsim动力学仿真软件进行车辆参数和道路参数的设置,并搭建了结构化道路上直路换道场景和弯路换道场景,然后与Simulink中的控制模块进行联合仿真。通过仿真结果发现,在换道轨迹跟踪过程中,前轮转角平稳变化且无剧烈抖动,横向误差、速度误差以及航向误差均满足实验误差要求,设计的控制器精度较好,进行换道轨迹跟踪时有良好的稳定性。

关键词：智能车换道轨迹规划轨迹重规划 LQR 轨迹跟踪

基于自注意力机制与用户动态偏好挖掘的序列推荐研究

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基于自注意力机制与用户动态偏好挖掘的序列推荐研究

作者：朱凯伟重庆理工大学

学位级别：硕士

在数字时代背景下,各行业内生成的数据量呈现指数级增长,用户在多元化环境中与各式物品的频繁互动,进而产生庞大的用户行为数据。序列推荐便是一种针对此类用户-物品交互序列进行建模的技术,旨在缓解信息过载的挑战。深度学习技术因能... 详细信息

在数字时代背景下,各行业内生成的数据量呈现指数级增长,用户在多元化环境中与各式物品的频繁互动,进而产生庞大的用户行为数据。序列推荐便是一种针对此类用户-物品交互序列进行建模的技术,旨在缓解信息过载的挑战。深度学习技术因能从用户历史互动序列中精准抽取兴趣偏好而广泛应用。因此,成为众多学术研究的焦点。尽管目前的推荐算法在某些维度上实现了技术突破,但它们在精准捕获用户随时间而演变的长期与短期兴趣偏好,以及在推荐中综合考虑项目的属性特征等方面仍显示出局限性。本文对用户行为序列展开分析和研究,本文的研究内容如下:(1)针对现有的序列推荐方法过度依赖于交互序列的顺序性,而未充分考虑时间间隔等时序信息对用户长短期兴趣建模的影响,以及推荐过程中用户意外交互产生的噪声等问题,本文提出了融合时间间隔和增强过滤的注意力序列推荐模型。该模型首先将时间间隔信息分别加入到用户长期和短期行为序列中。其次,加入滤波器过滤衰减数据中的噪声。然后,将时间感知的门控循环单元和注意力机制结合用于捕获用户长期偏好,同时引入感知时间间隔的自注意力机制以捕获用户短期行为序列与时间间隔的动态关系。最后,利用自适应的门控网络动态整合用户长短期兴趣信息,形成用户最终的兴趣表示。通过在不同的数据集上进行验证,证明了该模型有效提升了推荐系统的时效性和整体性能。(2)针对现有的序列推荐模型未能充分利用项目属性特征挖掘用户偏好,以及忽略热门物品的传播力影响的问题,本文提出了融合特征信息的自注意力序列推荐模型。首先,利用压缩语义的方法对属性信息进行优化处理,并和时序位置嵌入相结合,通过自注意力机制捕获用户偏好随时间及属性的动态变化。然后,结合经过信息传播模型优化后的用户评分矩阵和时间间隔矩阵,通过自注意力机制综合学习时间维度和评分信息。最后,将两个自注意力机制的输出表示进行连接,并作为下一个物品的推荐。实验证明所提出的模型较对比模型均有一定的提升。(3)在本文提出的模型的基础上,设计并构建了一个电影推荐原型系统。该系统基于上述推荐模型,并依托于用户与电影间的实际交互数据,为用户提供个性化推荐服务。

关键词：序列推荐时间间隔增强过滤属性特征自注意力机制

基于交变磁场的平面二维时栅位移传感器测量误差分析与实验研究

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基于交变磁场的平面二维时栅位移传感器测量误差分析与实验研究

作者：欧阳辉重庆理工大学

学位级别：硕士

随着国家掀起制造业转型的浪潮以及高端装备的不断发展,对平面二维位移测量的需求也随之攀升。当前,平面二维位移测量方法分为两种:一种是采用两套一维位移传感器安装于平面上的X轴和Y轴,通过组合的测量方式来实现;另一种是采用单一传... 详细信息

随着国家掀起制造业转型的浪潮以及高端装备的不断发展,对平面二维位移测量的需求也随之攀升。当前,平面二维位移测量方法分为两种:一种是采用两套一维位移传感器安装于平面上的X轴和Y轴,通过组合的测量方式来实现;另一种是采用单一传感器直接实现平面二维位移测量。采用两套一维位移传感器组合的测量方式,通常存在结构复杂、引入阿贝误差、测量精度难以保证等问题,因此目前研究热点主要聚焦于单传感器平面二维测量,其中以二维光栅的研究成果最为突出,但受限于加工工艺和加工设备的制约,导致难以制造实现大范围高精度的平面二维光栅,使其测量精度的提升受到限制。我国由于缺乏高精度加工设备以及原创核心技术,导致在二维光栅研究领域大部分都跟风国外,其商用产品更是严重依赖进口。因此,为打破国外技术封锁以及满足日益增长的二维位移测量需求,研究具有大量程、高精度且易加工的平面二维位移传感器具有重大科研价值及应用价值。课题组在一维位移传感器研究基础之上提出一种“维度判断+位移解耦”的平面二维位移测量新方法,本文通过理论分析、电磁场仿真分析和样机实验验证相结合的方式对该二维位移传感器进行了测量误差分析与实验研究,其主要研究内容及成果如下:(1)对平面二维时栅传感器测量原理进行了理论分析,基于此对传感器从激励信号施加到产生感应信号过程中可能引入误差的环节进行了详细分析。首先对电气环节引入的误差理论建模分析与仿真验证分析,从而确定该环节引入的误差大小与成分;其次对传感器样机加工带来的结构误差进行了理论分析,确定结构误差给传感器测量精度的影响。(2)根据该二维时栅传感器的结构特点,通过电磁仿真分析了两维度感应绕组交叉干扰影响。通过将某一维度感应绕组单独仿真的误差大小与两维度感应绕组同时存在的仿真误差大小进行对比,从而确定两维度感应绕组互相给各自测量误差带来的影响。(3)重点开展了传感器动尺安装误差对测量精度的影响分析。在电磁仿真软件中对传感器安装过程中动尺可能出现的安装模态进行了3D建模与仿真,通过对仿真数据进行解算与傅里叶分解得到动尺不同安装姿态对传感器两维度测量误差的影响规律以及额外引入的误差成分。(4)利用PCB技术研制了一套传感器样机,并搭建精密二维实验平台进行了安装误差验证实验以及传感器性能测试。经实验得出:动尺不同安装姿态实验结果与仿真分析基本一致,在两维度测量精度中主要引入0次、2次、4次和8次谐波误差,8次谐波误差受传感器结构影响,为传感器固有误差,可通过控制动尺安装高度进行抑制,动尺偏摆姿态对两维度测量精度影响最大,动尺俯仰姿态、偏摆姿态以及沿非测量方向偏移对两维度测量精度影响相对较小;若保证较好安装姿态,动尺与定尺之间气隙高度为0.8mm时,传感器在单对极24mm测量范围内X、Y方向原始误差分别不超过±33.9μm、±32.6μm,线性度分别为0.28%、0.27%,重复性分别为0.015%、0.014%;在216mm×216mm的测量范围内X、Y方向原始测量精度分别优于±36.3μm、±35.8μm,修正后分别不超过±9.5μm、±9.3μm。

关键词：交变磁场二维位移测量时栅传感器误差分析

X公司商业模式演化下的财务战略选择及效果研究

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X公司商业模式演化下的财务战略选择及效果研究

作者：滕小丽重庆理工大学

学位级别：硕士

伴随新兴数字技术的飞速发展,制造业迎来了新业态和新模式,消费者的主权意识逐步增强,对产品或服务提出了更多元化的主张。传统营销模式不再适应当前的消费环境和新需求,制造企业开始向服务化转型,逐步开拓电子商务领域,O2O模式和新零... 详细信息

伴随新兴数字技术的飞速发展,制造业迎来了新业态和新模式,消费者的主权意识逐步增强,对产品或服务提出了更多元化的主张。传统营销模式不再适应当前的消费环境和新需求,制造企业开始向服务化转型,逐步开拓电子商务领域,O2O模式和新零售模式随时代的发展接踵而至。为此,众多集研发、制造、销售为一体的制造企业纷纷不断演化其商业模式,朝平台化、产业链的模式发展,并制定与其商业模式相得益彰的财务战略,以确保有效运行其商业模式,不断创造价值及提升财务绩效水平。基于此,本文选取X公司作为案例研究对象,这是一家由传统实体制造向互联网化、服务化、智能化转变的企业。研究遵循“商业模式演化—财务战略选择—财务战略效果评价”的分析框架。首先,介绍X公司商业模式演化的基本情况,详细阐述其演化过程、动因及维度。其次,深入探讨X公司商业模式的渐进式演化如何驱动其财务战略选择的转变,并剖析演化过程中所选择并实施的投资、筹资及股利分配三大战略。最后,基于2012-2022年的数据,对X公司财务战略的实施效果进行评价,涵盖财务绩效指标、财务战略矩阵和非财务绩效三个层面。结果表明,X公司商业模式渐进式演化驱动其财务战略选择发生转变。在商业模式演变过程中,X公司选择了“高收益、高负债、中分配”的积极扩张型和稳健发展型相结合的财务战略。然而,X公司财务战略实施效果分析显示,非财务方面受到了正面影响,并能持续创造价值,但财务绩效有些方面表现并不乐观,可以看出商业模式演化下的财务战略选择与实施并非一蹴而就,而是一个需要持续优化和调整的过程。因此,本文先明确现存财务战略问题,再从优化投资决策、提高运营效率、改善筹资结构及丰富利润分配方式等方面提出建设性意见,以期对观望或正在进行商业模式演化的其他家电企业提供借鉴,帮助其科学配置财务战略,保障其长远发展。

关键词：商业模式演化财务战略财务战略矩阵

基于时栅传感器的多路传动误差动态检测系统研究

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基于时栅传感器的多路传动误差动态检测系统研究

作者：刘尧平重庆理工大学

学位级别：硕士

在当代的生产和生活设备中,机械传动扮演着至关重要的角色,尤其是齿轮传动,因其普遍的应用而受到特别关注。齿轮传动不仅能够确保瞬时传动比的稳定性、能达到高传动比还有较长的使用寿命。在对齿轮系统进行全面的误差分析时,通常通过测... 详细信息

在当代的生产和生活设备中,机械传动扮演着至关重要的角色,尤其是齿轮传动,因其普遍的应用而受到特别关注。齿轮传动不仅能够确保瞬时传动比的稳定性、能达到高传动比还有较长的使用寿命。在对齿轮系统进行全面的误差分析时,通常通过测量传动误差来对齿轮进行评估,这显示了齿轮测量与传动误差评估之间的紧密联系。因此,深入研究传动误差的检测方法变得极为重要。这不仅有助于评价齿轮传动的性能,也为后续的误差修正提供了关键的信息。通过持续地优化和改进检测技术,我们可以提升齿轮传动的精确度和可靠性,从而推动相关产业的技术发展。本论文以检测传动误差入手,在原有检测单传动链的基础上实现对一个机床的多路传动链同时进行检测,在一定程度上就弥补了对单条传动链传动误差问题研究的不足,丰富了在传动误差中研究的内容。本研究课题的主要研究内容包括:(1)本文首先介绍了课题研究的背景和意义,接着对国内外在传动误差测量技术和数据采集系统方面的研究成果进行了详细论述。(2)对传动误差测量的理论基础进行了详细阐述,包括了相关的核心原理和关键概念。对实验中使用的采集设备及其辅助工具进行了说明,涉及了传感器的挑选、通讯协议的确定,以及传感器与机床连接部件的自主设计。最后,对传感器信号之间的转换过程进行了详尽的描述。(3)基于同步位移采样和高频时钟插值脉冲计数的原理,开发了一套传动误差检测系统,在传感器信号的输出端设计了前置电路,使用Verilog语言编写了检测系统的硬件逻辑。此外,为了实现传动误差数据的采集、存储和动态展示,还开发了一个基于C#语言的软件平台。(4)完成传动误差检测系统仿真实验测试,搭建实验平台,分别使用自己设计的检测系统与对比实验FMT系统对同一机器进行检测,通过实验数据对比说明本文设计得到传动误差采集方案可行,与对比实验FMT系统的误差在设备示值误差范围之内,满足课题预设要求。

关键词：传动误差 FPGA 时栅传感器同步位移采样

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融合多元信息的对话情绪识别模型研究

融合多元信息的对话情绪识别模型研究

作者：沈旭东重庆理工大学

学位级别：硕士

随着社交媒体平台的普及,人工智能越来越需要在自然对话中理解人类的情绪,以便于做出具有同理心的回答。对话情绪识别(Emotion Recognition in Conversation,ERC)作为实现细粒度对话理解的关键步骤,其目标是正确识别对话中的每个话语的... 详细信息

随着社交媒体平台的普及,人工智能越来越需要在自然对话中理解人类的情绪,以便于做出具有同理心的回答。对话情绪识别(Emotion Recognition in Conversation,ERC)作为实现细粒度对话理解的关键步骤,其目标是正确识别对话中的每个话语的情绪标签。该任务在诸如社交媒体中的意见挖掘、共情性的对话系统等领域发挥了重要作用,因此吸引了大量研究者的关注。然而ERC任务目前仍旧存在话语时序信息、话语者细粒度信息和多模态信息利用不充分、利用外部信息时未考虑话语之间的复杂心理影响、模态信息中的噪声问题和语义相似但类别不同的少样本情绪标签的预测问题等挑战。针对这些难点,本文从充分利用多元信息出发,采用深度学习技术进行了多元信息的融合,主要研究内容如下:(1)基于时序感知有向无环图的多模态交互模型针对当前ERC方法没有考虑到对话中的近因效应、话语者细粒度信息挖掘不充分、多模态信息利用不充分这三个问题,提出了一个时序信息感知的多模态有向无环图模型。首先使用一种基于近因效应,以时间为监督信号的话语特征优化方法和历史情绪线索收集方法来充分利用对话时序信息。其次在文本模态中提出多粒度特征融合的上下文和话语者信息融合模块来充分利用话语者信息。最后使用有向无环图对三种模态的信息建模并设置模态交互约束条件实现多模态特征的更有效利用。(2)基于混合对比学习的多模态知识增强交互模型针对模态信息中的噪声问题、语义相似但类别不同的少样本情绪标签的预测问题以及考虑到话语之间的复杂心理影响,提出了一个基于混合对比学习的多模态知识增强交互模型。首先使用知识聚合图来捕获对话过程中话语间的常识知识依赖关系。然后使用交互注意力模块挖掘模态交互双方的特征相关性,通过限制弱模态之间的低效交互来实现更有效的多模态交互。最后采用了一种混合对比学习的方法,通过挖掘融合特征与单峰特征,融合特征与标签信息之间的关系来优化多模态融合后的特征表示进而提高少样本标签预测的准确率。在两个基准数据集IEMOCAP和MELD的大量实验验证了所提出模型的有效性和优越性。

关键词：对话情绪识别常识知识 Transformer 对比学习

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拼接式直线时栅位移传感器自校准方法研究

拼接式直线时栅位移传感器自校准方法研究

作者：黄猛重庆理工大学

学位级别：硕士

随着我国制造业的蓬勃发展,高精密大型制造装备作为实现我国工业化和现代化过程中的关键角色,其需求量逐步攀升。与之对应,高精度大量程绝对式直线位移测量技术的需求也更为迫切。这种技术不仅需要同时具备大量程和高精度,更要能够在全... 详细信息

随着我国制造业的蓬勃发展,高精密大型制造装备作为实现我国工业化和现代化过程中的关键角色,其需求量逐步攀升。与之对应,高精度大量程绝对式直线位移测量技术的需求也更为迫切。这种技术不仅需要同时具备大量程和高精度,更要能够在全量程内实现绝对定位,以避免累积误差的影响。然而,当前该技术面临着一个复杂的难题,即在扩展测量范围和实现绝对定位之间存在互相制约的关系,这为大量程绝对式直线位移传感器的设计与研发带来了巨大挑战;同时,这类传感器在实际应用中往往缺乏高效安装高精度参考器件的条件,因而难以进行频繁在线校准以维持其测量精度。时栅研究团队将时空转换思想作为理论基础设计制造了一款绝对式直线时栅位移传感器,该传感器具有掉电不丢失零点的功能,同时能够实现高精度测量及绝对定位。但由于传感器制造精度的影响,在扩展绝对式直线时栅位移传感器的测量范围后难以保证其在整个量程中能够实现绝对位置测量;除此之外,随着时栅位移传感器的工作时间变长及应用环境发生变化,其自身测量精度往往会降低,因此经常需要搭建高精度的外部参考基准来校准其测量精度,然而在复杂的传感器应用环境中往往缺乏高效安装高精度参考器件的条件,因此一种不依赖外部高精度参考器件的自校准方法是解决传感器精度损失问题的关键。本文基于绝对式测量原理并结合拼接技术成功解决了时栅位移传感器在量程扩展后难以实现绝对定位的问题;通过采用拼接技术的原生双读测头结构,并结合误差延拓自校准方法,成功实现了直线时栅位移传感器的在线误差自校准。这为传感器技术的进一步发展提供了可行且新颖的解决方案。本文围绕该传感器开展的主要研究内容如下:1)基于电场式直线时栅位移传感器的特点,采用差极原理来实现传感器绝对式直线位移测量;通过在传感器的定尺上设置双测头结构,并结合绝对式时栅测量原理提出时栅位移传感器拼接技术,成功实现了感应信号在定尺接缝处的平滑过渡。2)基于时栅位移传感器的绝对测量原理,将传感器复杂的大量程绝对式测量拆分为单段栅尺上的绝对位移测量和栅尺拼接后的绝对位置判断,使传感器具备在多段定尺拼接后完成整个量程内的绝对位移计算的条件。3)系统性地分析了拼接式直线时栅传感器的误差形式。将传感器的测量误差分为非周期性误差与周期性误差两部分,使用理论推导及仿真分析的方法从激励电极制造误差、阿贝误差、环境变化引入的误差及激励信号畸变误差等方面进行研究论证。4)针对时栅位移传感器在应用场合难以频繁校准以保持其精度的问题,提出一种误差延拓自校准方法。首先利用拼接式直线时栅位移传感器的原生双测头结构测量获取定距测量序列,然后结合误差延拓法构建误差周期函数,推导定距测量序列与误差函数的映射关系,仅依靠定距测量数据幅度谱即可解算出传感器误差函数,最终实现传感器的在线误差自校准。同时对提出的自校准模型进行了误差分析以期进一步提升自校准模型的误差补偿效果。5)为了确保实验结果的准确性和有效性,搭建了精密防震实验平台。主要开展了硬件电路系统设计优化工作、传感器样机制造工艺优化及设计工作、实验测试平台的搭建工作,为后续成功开展拼接式直线时栅位移传感器的各项实验验证工作打下了夯实的基础。6)为了验证拼接式位移传感器的性能和自校准方法的可行性,在确保实验环境达到理想的情况下对传感器样机进行测试实验,其中包括一系列的传感器样机精度测试与校准效果实验。实验结果表明,将两个单段栅尺拼接后成功将传感器量程扩展为903mm,同时拼接式传感器能够实现绝对位置测量;传感器采用自校准方法补偿自身测量误差后单周期平均误差峰峰值由2.00μm降至0.59μm,大量程误差峰峰值由18.93μm降至0.75μm,传感器测量误差得到有效降低;除此之外,自校准方法的误差补偿效果优于传统基于傅里叶谐波补偿的比较校准法,同时传感器具备良好的测量稳定性。本研究为时栅传感器实现大量程高精度位移测量提供了可靠的理论依据和有效的解决方案。

关键词：直线时栅位移传感器绝对定位拼接技术自校准

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电动汽车零部件供应商碳减排额分配研究

电动汽车零部件供应商碳减排额分配研究

作者：蒋子嘉重庆理工大学

学位级别：硕士

加快发展新能源汽车产业是应对环境污染的重要途径,同时也是汽车产业低碳转型的发展趋势。电动汽车是新能源汽车领域的代表车型之一,因在行驶过程中零尾气排放的优势而被推行发展,然而有研究表明电动汽车生产过程的碳足迹高于燃油汽车,... 详细信息

加快发展新能源汽车产业是应对环境污染的重要途径,同时也是汽车产业低碳转型的发展趋势。电动汽车是新能源汽车领域的代表车型之一,因在行驶过程中零尾气排放的优势而被推行发展,然而有研究表明电动汽车生产过程的碳足迹高于燃油汽车,因此电动汽车企业必须注重生产过程的碳减排工作。整车厂如何引领零部件供应商协同减排具有现实研究意义。本文围绕整车厂如何将碳减排额科学合理的分配给零部件供应商进行研究。主要研究内容如下:(1)构建汽车供应链碳减排额分配指标体系。首先根据碳排放分配原则设置减排责任及减排能力两个准则层并初设定准则层下的分配指标;然后使用三角模糊数的方法筛选指标,以此构建了汽车供应链碳减排额分配指标体系。(2)构建电动汽车碳足迹核算模型。首先分析电动汽车实际生产流程设置其生产阶段碳足迹核算的系统边界;其次分别构建原材料制备阶段、零部件制造阶段、整车装配阶段核算模型;然后选取B汽车企业某款纯电动汽车作为研究对象,通过清单分析获取电动汽车生产时在整车厂及各零部件供应商的原材料、能源消耗数据,应用该模型进行核算,在此基础上对供应链上生产企业进行减排责任量化分析。(3)构建汽车企业及零部件供应商减排能力量化模型。减排能力包含碳排放效率及减排潜力。针对供应链生产企业碳排放效率分析,构建基于松弛变量的数学包络模型,从而对整车厂及零部件供应商生产单辆汽车的碳排放效率量化分析;针对供应链生产企业减排潜力分析,首先通过敏感性分析识别影响碳足迹的关键因素,然后基于影响因素变化构建2030年减排情景,核算获得2030年各生产企业碳足迹相较于当前水平的减少比例,从而评估企业的减排潜力。(4)构建基于信息熵的多因子混合加权分配(IEMMA)模型。遵循“定基准值、分减量、最后确定碳减排额”的思路,建立侧重减排责任、侧重减排能力、综合考虑减排责任及减排能力三种情景,将不同情景下碳减排额分配给零部件供应商。研究结果显示,电动汽车总体碳减排目标确定之后,三种情景下整车厂及零部件供应商所承担的碳减排额比例略有差异,但是电池供应商在任何一种情景下所承担的碳减排额比例皆为最高。

关键词：电动汽车零部件供应商碳足迹碳减排额分配

基于BP神经网络模型和灰色关联模型对二手住宅价值评估的研究

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基于BP神经网络模型和灰色关联模型对二手住宅价值评估的研究

作者：王辉重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,传统的评估方法因其繁琐耗时、主观性强等局限性,已难以满足行业及市场需求。BP神经网络模型凭借其强大的学习能力和非线性映射特性受到业内人士及学术界的青睐。该模型能够高效处理大量多因素数据,通过训练和学习,实现对房地产... 详细信息

近年来,传统的评估方法因其繁琐耗时、主观性强等局限性,已难以满足行业及市场需求。BP神经网络模型凭借其强大的学习能力和非线性映射特性受到业内人士及学术界的青睐。该模型能够高效处理大量多因素数据,通过训练和学习,实现对房地产价格的客观、准确评估。相较于传统方法,BP神经网络模型在二手住宅价值评估中的应用不仅能高效处理大量交易数据,还能有效避免评估者的主观影响,从而得出更为客观、公正的评估结果。本文首先在综述当前房地产评估现状以及BP神经网络评估方法的基础上,提出了将BP神经网络应用于房地评估的研究思路,剖析了其可行性与优越性。由于BP神经网络只依据输入变量进行计算和估计,所以选择恰当的输入参数至关重要,故本文引入了灰色关联模型对BP神经网络的输入变量进行筛选,使后续计算能够最终得出尽可能准确的评估值。然后,本文选取南京市759宗二手住宅交易信息作为研究样本,并利用灰色关联模型筛选出12个关键因素作为BP神经网络模型的输入值序列。接着,本文构建了一个适用于二手住宅价格评估的BP神经网络模型,利用Matlab软件对模型进行训练和优化,确定了输入层、输出层、隐藏层和网络结构参数。最后,将量化的数据输入到训练好的模型中,得出最终的评估值。研究结果表明,训练后的BP神经网络在评估二手住宅价格和实际价格之间的误差均低于7%。将该模型与传统市场法分别评估同一二手住宅,得出两种模型的误差分别为1.91%和3.33%。说明BP神经网络模型在房地产价格评估中更具优势,提高了评估的准确性。

关键词：二手住宅价值评估灰色关联模型 BP神经网络