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现代产业学院迭代创新的“莞工实践”:逻辑与进路

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高等工程教育研究 2024年第3期 98-102,193页

作者：马宏伟东莞理工学院党委

现代产业学院是解决工程科技人才培养和产业发展需求对接不紧密问题的组织创新和机制创新。东莞理工学院现代产业学院2.0在1.0“三五四三”协同育人模式基础上迭代创新,通过“三聚焦”和“六强化”持续完善共建共管治理结构,强化协同育... 详细信息

现代产业学院是解决工程科技人才培养和产业发展需求对接不紧密问题的组织创新和机制创新。东莞理工学院现代产业学院2.0在1.0“三五四三”协同育人模式基础上迭代创新,通过“三聚焦”和“六强化”持续完善共建共管治理结构,强化协同育人成果共享机制,构建“产业-专业-课程”集群敏捷对接体系,深化基于能力增值的学习管理与评价机制改革,着力培养服务支撑区域新型工业化建设、新质生产力发展的新工科人才。

关键词：现代产业学院2.0 莞工实践迭代创新

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应用研究型大学:理论内涵、功能定位与路径探索

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高等工程教育研究 2024年第1期 10-15页

作者：马宏伟东莞理工学院党委

党的二十大报告将教育、科技、人才进行统筹部署,亟需建设一批高水平应用研究型大学提供战略支撑。应用研究型大学聚焦高水平应用型创新人才培养、应用导向的科学研究和区域产业科技创新服务,发挥科技第一生产力、人才第一资源、创新第... 详细信息

党的二十大报告将教育、科技、人才进行统筹部署,亟需建设一批高水平应用研究型大学提供战略支撑。应用研究型大学聚焦高水平应用型创新人才培养、应用导向的科学研究和区域产业科技创新服务,发挥科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要交汇功能。东莞理工学院主动适应国家战略需求和区域产业布局,持续强化办学顶层设计的前瞻谋划,在构建一流人才培养体系、布局建设特色化学科专业集群、打造高水平科技创新体系、深化教育教学评价改革等方面探索应用研究型大学建设路径。

关键词：应用研究型大学功能定位应用逻辑产业科技创新

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CMT电弧增材制造2219铝合金工艺与性能研究

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CMT电弧增材制造2219铝合金工艺与性能研究

作者：陈雄东莞理工学院

学位级别：硕士

电弧增材制造（Wire Arc Additive Manufacturing,WAAM）因其高效的成型速度和相对经济的设备投资,逐渐成为大型铝合金组件制造的重要趋势。然而,该技术特有的逐层堆积成型过程常引发内部微观结构的不一致性,这对部件的机械性能产生不... 详细信息

电弧增材制造（Wire Arc Additive Manufacturing,WAAM）因其高效的成型速度和相对经济的设备投资,逐渐成为大型铝合金组件制造的重要趋势。然而,该技术特有的逐层堆积成型过程常引发内部微观结构的不一致性,这对部件的机械性能产生不利影响,并制约了该先进技术的广泛采纳和普及。为了提升WAAM加工的铝合金部件性能,以WAAM 2219铝合金构件作为研究焦点,全面探讨了其在不同送丝速度、增材速度及层间等待时间等工艺参数对材料宏观成形形貌、微观结构及力学性能的影响规律,揭示其机理。首先,通过开展2219铝合金成形工艺研究,分析了送丝速度和增材速度对单道单层成形的影响规律。结果表明,当送丝速度为4.0 m/min、增材速度为8 mm/s时,单层焊道的焊接过程稳定,单层焊道表面平滑,飞溅少,没有咬边的现象,具有很好的成形特性和组织结构。接着,对单道多层成形工艺进行了深入研究,并探讨了关键的工艺参数（如送丝速度、增材速度和层间等待时间）如何影响直壁件的宏观形貌、微观结构和力学特性。在送丝速度为4.0 m/min、增材速度为8 mm/s以及层间等待时间为60 s时,直壁件的表面平整度整洁,尺寸精度也相当高,从而实现了最佳的成形效果。采用最佳的工艺参数,可以有效地降低成形试样的气孔缺陷,使成形试样的气孔率小于0.2%。最后,对单道多层组织及性能研究,结果显示:CMT-WAAM铝合金的微观组织结构是由α-Al基体和α-Al+θ（AlCu）的共晶组织组成,而工艺参数主要决定了共晶组织的形态,这些形态会在网状、长条状和颗粒状之间发生变化。在送丝速度为4.0 m/min、增材速度为8 mm/s以及层间等待时间为60 s时,直壁件展现出了最佳的拉伸性能。在送丝方向上,其抗拉强度和延伸率分别达到250 MPa和12.7%;而在增材方向上,拉伸性能分别为207 MPa和8.6%,拉伸断口的断裂形式为韧性脆性混合断裂,且各工艺参数下拉伸性能未表现出明显的差别。在单道多层工艺的基础上,选择合适的工艺参数,成功制备出复杂曲面薄壁零件,实际成形效果表明,曲面薄壁零件轮廓清晰,表面平整光滑,成形效果良好。表明不同工艺参数对材料宏观成形形貌、微观结构及力学性能的影响规律具有科学合理性,能够有效指导复杂结构铝合金的增材制造,较好地提高成形质量。

关键词：电弧增材制造工艺参数微观组织力学性能

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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

联邻菲罗啉廉价金属配合物光/电催化CO2还原制甲酸

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联邻菲罗啉廉价金属配合物光/电催化CO2还原制甲酸

作者：张丽华东莞理工学院

学位级别：硕士

当今世界面临着日益严重的温室效益和能源短缺问题,利用太阳能将CO转化为有价值的化学能源,是将CO变废为宝实现其绿色资源化利用的理想途径。近年来,随着研究者的不断探索可持续发展路径,研究重点逐渐从贵金属分子催化剂向廉价金属分子... 详细信息

当今世界面临着日益严重的温室效益和能源短缺问题,利用太阳能将CO转化为有价值的化学能源,是将CO变废为宝实现其绿色资源化利用的理想途径。近年来,随着研究者的不断探索可持续发展路径,研究重点逐渐从贵金属分子催化剂向廉价金属分子催化剂转变。然而,开发一种高效的非贵金属光/电催化均相系统,将CO转化为CO以外的特定产物仍然是一个巨大的挑战。其他特定产物中,液态产物HCOOH因其具有较高的储氢能力而备受关注,但关于该产物的报道大都处在转化数较低、选择性不高的困境。基于以上问题,受到四联吡啶金属催化剂对CO还原的高效率和选择性的启发,我们采用平面四齿的2,2'-联-1,10-邻菲啰啉为配体,设计、合成并表征了一种新的钴金属配合物（Cobiphen）。随后,利用常见且高效的Ru（phen）Cl和蒽醌类有机染料Purpurin作为光敏剂,研究了Cobiphen/Ru（phen）Cl与Cobiphen/Purpurin两个催化体系光/电催化CO还原为HCOO的催化性能和反应机理。主要内容如下:1、在Cobiphen/Ru（phen）Cl构成的光催化体系中,利用1,3-二甲基-2-苯基-2,3-二氢-1氢-苯并[d]咪唑（BIH）作为牺牲剂,在CO饱和的NMP/TEA溶液（v/v,4:1）中,经过32 h光照,高效高选择性生成HCOO,其TON达到797,选择性达到99%。此外,在电化学方面,加入12 m M EtNHBF作为质子源,在-1.41 V ***/Ag Cl的电压下电解,产生了8.2μmol HCOO,法拉第效率为39%。2、将光敏剂换为有机染料Purpurin,同样以BIH为电子牺牲剂,在CO饱和的NMP/TEA溶液（v/v,3:1）中光照42 h,HCOO的TON达到677,选择性达到99%。尽管Purpurin由于还原性不及Ru（phen）Cl导致反应速率较慢,但在该光催化体系中,其不仅作为获取光能的光敏剂,还在Cobiphen形成活性中间体过程中起到还原作用。最后,通过循环伏安法（CV）、紫外-可见光谱（UV-vis）、荧光光谱、控制电位库伦测试（CPE）和核磁共振氢谱（H HMR）等多种技术手段表征,我们发现形成高效产甲酸的活性中间体是由Cobiphen经三电子还原形成的[（Co-H）biphen]。配体对该活性中间体的形成起着关键作用,因为2,2'-联-1,10-邻菲啰啉配体的还原不仅避免了金属零价氧化态的形成,同时也稳定了低价态的钴（I）中心,从而抑制了析氢反应,提高了HCOO的产率和选择性。这一基于地球丰富元素的催化体系为未来设计可持续CO还原生产甲酸的均相催化剂和催化体系提供了新的思路。

关键词：光/电催化 CO2还原甲酸/甲酸根钴氢

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融合卷积通道注意力的遥感图像目标检测方法

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 200-210页

作者：王怀济李广明张红良申京傲吴京东莞理工学院计算机科学与技术学院广东东莞523808

针对遥感目标检测中,目标分布不均匀、排列杂乱、大长宽比和尺寸变化剧烈等导致目标定位困难的问题,提出了一种融合卷积通道注意力的旋转目标检测方法。基于k-means进行改进,设计了在最优解下增加聚类簇之间距离的锚框设计方法;基于YOL... 详细信息

针对遥感目标检测中,目标分布不均匀、排列杂乱、大长宽比和尺寸变化剧烈等导致目标定位困难的问题,提出了一种融合卷积通道注意力的旋转目标检测方法。基于k-means进行改进,设计了在最优解下增加聚类簇之间距离的锚框设计方法;基于YOLOv5进行改进,设计融合卷积通道注意力的网络模型,增强主干网络传达给特征金字塔顶层和底层的语义和定位特征;设计包含覆盖面积、中心点距离、宽高比和角度损失四种要素的目标框损失函数;优化YOLOv5的目标框宽高回归函数,自适应生成回归预测范围。实验在两个遥感公共数据集UCAS-AOD和HRSC2016上分别与5种具有代表性的方法进行比较,在UCAS-AOD数据集上,平均精度mAP达到了95.9%,相比于CSL方法,mAP提升了0.8个百分点;在HRSC2016数据集上,平均精度mAP达到了96.3%,速度FPS达到了77.5,相比于R3Det方法,mAP提升了0.3个百分点,FPS提升了5.46倍。实验结果表明,方法的整体性能超过了近年来一些代表性的方法,在两个遥感数据集中验证了方法的有效性。

关键词：旋转目标检测 YOLO 锚框卷积通道注意力回归函数优化损失函数重构

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铁基材料体系中羟基自由基介导的溶解性有机物氧化转化机制

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铁基材料体系中羟基自由基介导的溶解性有机物氧化转化机制

作者：付怡博东莞理工学院

学位级别：硕士

废水中溶解性有机物的来源复杂,涉及工业、农业、家庭生活和医疗等多个领域。目前,抗生素等药物的广泛使用导致了废水中抗生素浓度急剧上升,对水生态系统和人类健康造成潜在威胁。此外,天然有机质的存在也对水质造成影响,增加了水处理... 详细信息

废水中溶解性有机物的来源复杂,涉及工业、农业、家庭生活和医疗等多个领域。目前,抗生素等药物的广泛使用导致了废水中抗生素浓度急剧上升,对水生态系统和人类健康造成潜在威胁。此外,天然有机质的存在也对水质造成影响,增加了水处理的难度。因此,发展高效的去除废水中溶解性有机物的技术是至关重要的。零价铁基材料作为一种重要的类Fenton催化剂,在废水处理中具有巨大潜力。然而,目前主要以粉末形式存在的零价铁基材料在废水处理过程中存在着易团聚、易钝化、孔隙率低、回收和再加工困难等问题。为了解决这些问题,本研究通过SLM 3D打印技术成功制备了具有定制尺寸和几何形状的3D打印铁基材料（3DP-Fe、3DP-Cu/Fe、3DP-Co/Fe和3DP-Ni/Fe）。这些材料均能高效地活化（HO）并催化氧化抗生素氟苯尼考（FLO）,其中3DP-Ni/Fe表现出了最佳的反应性。Ni的添加不仅可以增强3DP-Fe的还原能力和电子传递速率,还可以加速Fe（II）/Fe（III）的循环,有利于Fe（II）活化HO,生成更多的·OH。此外,3DP-Ni/Fe在不同Ni含量、HO投加量、催化剂投加量、pH、阴离子等条件下,甚至在地表水和人工废水中都能够高效地降解FLO。FLO最终被降解为CO和HO,从而降低了FLO污染废水的毒性。3DP-Fe和3DP-Ni/Fe在FLO的类Fenton反应中能够循环150次以上,而P-Fe和P-Ni/Fe在FLO的类Fenton反应30次后基本没有作用。P-Fe和P-Ni/Fe在老化过程中损失的Fe为3DP-Fe和3DP-Ni/Fe的5倍左右。研究结果表明,3D打印铁基材料相比于粉末材料具有更优异的性能,更加适用于工业上的应用。另一方面,本研究深入探讨了硫化亚铁（FeS）在有氧条件下对天然有机质（NOM）的氧化转化机制。实验结果表明,在不同pH条件下,FeS均能够有效地活化O催化氧化NOM,尤其是在pH为3时FeS可实现完全转化NOM。此外,我们观察到NOM在转化过程中没有呈现过高的腐殖化程度,这表明其在污水净化过程中产生消毒副产物（DBPs）较少。通过对反应体系中活性氧物种（ROS）的定性定量分析,发现FeS催化O产生多种ROS,包括羟基自由基（·OH）、单线态氧（O）和超氧自由基（·O）,这些ROS之间也会发生相互转化,从而促进NOM的氧化转化反应。FeS和FeS/NOM体系中ROS的种类和含量的对比结果显示,不同NOM的存在会导致ROS之间的转化进程发生改变。最后,通过XRD、XPS等表征手段分析了FeS反应前后的结构和组成变化,发现在氧化过程中NOM对FeS表面的铁、硫物种的种类和含量有影响,NOM改变了FeS在反应过程中的氧化程度,从而改变ROS的生成与NOM的降解。综上所述,本研究系统研究了铁基材料（3D打印铁基材料和天然FeS）对废水中溶解性有机物的氧化转化过程与机制,为解决水体污染问题、改善水质环境提供了重要的科学依据。

关键词：羟基自由基 3D打印铁基材料氟苯尼考天然有机质氧化转化

基于β散度张量隐特征分析的网络流量数据恢复方法研究

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基于β散度张量隐特征分析的网络流量数据恢复方法研究

作者：彭泽淼东莞理工学院

学位级别：硕士

随着5G、人工智能、大数据、云计算和物联网等前沿技术的逐步推广与普及,移动互联网、高清视频传输等新型数据业务呈现出迅猛增长的态势,新一代信息技术的广泛应用催生了前所未有的数据信息交互需求。以城域网为例,其通常包含数百万个... 详细信息

随着5G、人工智能、大数据、云计算和物联网等前沿技术的逐步推广与普及,移动互联网、高清视频传输等新型数据业务呈现出迅猛增长的态势,新一代信息技术的广泛应用催生了前所未有的数据信息交互需求。以城域网为例,其通常包含数百万个不同的终端节点,如计算机、智能手机等,随着时间的推移,大量数据在其中传输。网络数据中心能够统计不同终端之间的流量交互,但由于所涉及的节点急剧增加、数据传输过程中存在丢失等原因,数据中心不可能在每个时间段观察到它们的全部相互情况,所观测到的终端流量交互是极其高维稀疏(High Dimensional and Incomplete,HDI)。虽然观测到的网络流量数据极为稀疏,但它包含了关于所涉及节点的各种行为模式的丰富知识,例如,通过分析这些大规模终端交互可以帮助网络运营商理解和优化网络架构、数据传输和资源管理。由于数据的HDI特性,直接对其进行分析难以获取有价值信息,所以需要对其缺失数据进行精准地恢复。张量隐特征分析方法(Latent Factorization of Tensors,LFT)能够有效地建模网络节点间的交互信息,并通过张量分解的方式抽取出这种复杂交互中有用信息,并将缺失的网络流量数据进行恢复。然而,目前的隐特征分析模型在这种模式表征上依然存在表示能力不足、超参数自适应不够鲁棒等问题。因此,本文在前人研究的基础上进一步研究。本文主要研究内容如下:1.提出了基于β散度张量非负隐特征分析模型。针对网络流量数据的HDI特性和非负特性,论文首次在张量上使用了β散度构建了目标函数,同时在目标函数加入非负约束和线性偏差,并分情况对目标函数进行了理论推导,最后将所有情况进行了统一。β散度的加入提升了模型恢复网络流量数据的准确性。2.提出了基于集成自适应β散度张量非负隐特征分析模型。该模型首先分别采用粒子群优化算法、天牛须搜索算法和差分进化算法实现了超参数的自适应调节,然后使用集成学习将三种自适应模型进行集成。通过自适应调参的方式省去了手动参数调整所需大量时间消耗,集成学习的加入进一步提升了模型的对网络流量数据的恢复准确性、增强了模型的鲁棒性。3.通过在多个真实的城域网络数据集上进行实验,实验结果表明本文所提出的模型在处理HDI网络流量数据时,具有良好的数据恢复准确性、高效的收敛速度以及稳健的鲁棒性。

关键词：张量隐特征分析 β散度粒子群优化算法天牛须搜索算法差分进化算法

基于数字孪生的无人机辅助车联网计算卸载技术研究

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基于数字孪生的无人机辅助车联网计算卸载技术研究

作者：王浔东莞理工学院

学位级别：硕士

随着车联网技术的发展,车辆用户对优质服务和低时延的需求日益增加。为应对海量计算带来的延时和拥堵问题以及不同区域内计算资源不均衡的问题,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)被提出用以解决这些问题。在无人机与车联网技术融合... 详细信息

随着车联网技术的发展,车辆用户对优质服务和低时延的需求日益增加。为应对海量计算带来的延时和拥堵问题以及不同区域内计算资源不均衡的问题,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)被提出用以解决这些问题。在无人机与车联网技术融合的应用场景中,通过优化无人机飞行轨迹和调整设备间的关联关系及计算卸载比例,能有效减少系统时延和降低能耗。目前,无人机轨迹规划及任务卸载策略尚缺综合考虑,未能同时降低能耗和提升系统实时性,且难以适应车联网数据的高动态性。鉴于此,本文对上述多维度优化问题开展研究,将系统的时延及能量消耗视作关键性能指标,提出了一种近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法,减少系统时延和降低系统能量消耗。该算法涵盖无人机轨迹优化、设备之间的关联关系优化以及任务卸载比例分配优化,形成了一套完整而系统的优化方案,为车联网性能的提升和无人机技术的深入应用提供支撑和借鉴。本文主要进行的主要工作如下:本文提出了一种基于数字孪生的车联网边缘计算网络模型,通过在数据中心存储数字孪生数据,实现车辆生成的计算任务向多个无人机进行卸载的场景,并构建了从车辆到无人机的通信模型和系统产生的传输与计算的时延模型,设计总时延的表达式。针对多无人机场景,基于数字孪生和强化学习技术,对车联网系统时延的控制开展研究。在满足无人机与车辆之间的关联关系、无人机与车辆之间的计算卸载比例、无人机计算功率以及车辆最大计算功率限制的情况下,提出了一种基于PPO算法改进的算法,通过对无人机与车辆之间的关联关系和无人机与车辆之间的计算卸载比例关系进行优化来最小化车联网系统的总体时延。仿真结果表明本文所提算法相比基于策略梯度的算法和基于贪婪策略的算法,有更好的收敛性且减少了系统的总时延。针对多无人机的动态飞行场景,研究了基于数字孪生与强化学习的无人机飞行轨迹规划和能量消耗的优化方法,多架无人机从特定起点飞到终点,同时为地面车辆提供计算卸载服务。为了保证整个系统的通信质量需求,利用无人机的可控移动性进行合理的路径规划,提出基于PPO算法求解时延和能量消耗最小化问题的算法,包括中心化训练和分布式执行运算。在仿真实验中,与粒子群算法和A-star算法进行比较,所提算法具有更好的收敛性、更优的时延、更小的能量消耗。

关键词：强化学习边缘计算路径规划数字孪生车联网