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基于多目标培养模式的创新实践教学体系研究——以兰州理工大学机电工程学院为例

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教学研究 2015年第5期38卷 82-86页

作者：彭斌刘永平杨萍谢小正周有欣申涛兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050

针对机械类专业普通班、基地班、卓越工程师班、国防生班和2+2国际班的不同培养模式及目标,整体按基础理论与实践、专业知识与实践、综合能力与创新实践三个层次,构建通识教育实践模块、专业大类教育实践模块、专业主干课程实践模块和... 详细信息

针对机械类专业普通班、基地班、卓越工程师班、国防生班和2+2国际班的不同培养模式及目标,整体按基础理论与实践、专业知识与实践、综合能力与创新实践三个层次,构建通识教育实践模块、专业大类教育实践模块、专业主干课程实践模块和专业选修课程实践模块四大实践模块。通过探讨多目标培养模式下的创新实践教学体系,重点强调规划创新实践体系平台的层次性、先进性、灵活性和侧重性,从而满足多目标培养模式下工科学生的学习需求,并提高创新能力。

关键词：多目标创新实践教学

传承和创新学校文化的学院建设之路——长春理工大学机电工程学院发展史

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长春理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期47卷 134-142页

作者：宋林森王淑坤武小林长春理工大学机电工程学院长春130022

大学不仅承载着人才培养、科学研究、社会服务等职能,还有文化传承与创新的重任。长春理工大学在发展过程中,王大珩院士等老一辈开拓者积淀的文化精髓,经过学校一代代拼搏者的不断筛选、整理、传播与交流,对全校师生建立文化自信与文化... 详细信息

大学不仅承载着人才培养、科学研究、社会服务等职能,还有文化传承与创新的重任。长春理工大学在发展过程中,王大珩院士等老一辈开拓者积淀的文化精髓,经过学校一代代拼搏者的不断筛选、整理、传播与交流,对全校师生建立文化自信与文化自强发挥了重要作用。本文结合机电工程学院的发展史,剖析了学校历史沿革过程中形成的文化底蕴,其内涵精髓通过传承创新并举形成了知行合一、追求卓越的学院文化,并将其建造成一种特殊的精神谱系,发挥其所蕴藏的深厚育人力量,推动学院学科专业建设、科研教研和人才培养等方面的高质量发展。

关键词：学校文化发展史传承与创新文化自信文化自强

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基于MGCD的转子故障数据集降维方法

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 266-273,408页

作者：张勇飞赵荣珍邓林峰兰州理工大学机电工程学院兰州730050

针对由于特征维数过高导致故障数据集分类困难及故障模式辨识精度偏低的问题,提出一种基于多图协同决策(multi graph collaborative decision-making,简称MGCD)的转子故障数据集降维算法。首先,在边缘Fisher分析(marginal Fisher analys... 详细信息

针对由于特征维数过高导致故障数据集分类困难及故障模式辨识精度偏低的问题,提出一种基于多图协同决策(multi graph collaborative decision-making,简称MGCD)的转子故障数据集降维算法。首先,在边缘Fisher分析(marginal Fisher analysis,简称MFA)算法框架基础上,通过建立近邻图和远邻图解决因单一图结构导致的故障类别局部不可分问题;其次,采用最大化散度加权差分方式去削弱小样本问题造成的影响;最后,利用两个不同结构型式的转子系统故障模拟数据集对算法性能进行了验证。结果表明,使用本算法对故障数据集进行降维得到的敏感故障数据集使故障类别之间的差异性更加突出,能够提高故障模式识别准确率,为提高旋转机械智能故障诊断技术水平提供一定的研究参考依据。

关键词：故障诊断降维远邻图小样本

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变截面耦合通道PCHE内超临界CO_(2)热工水力性能研究

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工程热物理学报 2024年第6期45卷 1749-1756页

作者：朱兵国何吉祥兰州理工大学机电工程学院兰州730050

本文采用数值模拟方法,以超临界CO_(2)(S-CO_(2))作为印刷电路板式换热器(Printed Circuit Heat Exchanger,PCHE)冷、热两侧耦合换热的流体,对圆形等截面耦合通道、圆形渐扩截面耦合通道以及圆形渐缩截面耦合通道的热工水力性能进行了... 详细信息

本文采用数值模拟方法,以超临界CO_(2)(S-CO_(2))作为印刷电路板式换热器(Printed Circuit Heat Exchanger,PCHE)冷、热两侧耦合换热的流体,对圆形等截面耦合通道、圆形渐扩截面耦合通道以及圆形渐缩截面耦合通道的热工水力性能进行了对比研究。研究结果表明,在相同换热面积下,相较于传统等截面通道PCHE,S-CO_(2)在冷热两侧均为渐缩通道的PEC均大于1,最大达到了2.16,最小则为1.38,其综合性能最优。然而,S-CO_(2)在两侧均为渐扩通道的PEC均小于,综合性能较差。降低冷侧运行压力有利于提高渐缩通道的综合性能。研究结果为PCHE的设计提供了新的思路和理论指导。

关键词：超临界二氧化碳 PCHE 变截面通道热工水力性能

基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 243-251页

作者：黄华张昊胡晓林聂兴毅兰州理工大学机电工程学院兰州730050

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力EC... 详细信息

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。

关键词：花椒簇识别农业机器人深度学习目标检测 YOLO v5

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基于改进Faster R-CNN的苹果采摘视觉定位与检测方法

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农业机械学报 2024年第1期55卷 47-54页

作者：李翠明杨柯申涛尚拯宇兰州理工大学机电工程学院兰州730050

针对采摘机器人对场景中目标分布密集、果实相互遮挡的检测及定位能力不理想问题,提出一种引入高效通道注意力机制(ECA)和多尺度融合特征金字塔(FPN)改进Faster R-CNN果实检测及定位方法。首先,利用表达能力较强的融合FPN的残差网络ResN... 详细信息

针对采摘机器人对场景中目标分布密集、果实相互遮挡的检测及定位能力不理想问题,提出一种引入高效通道注意力机制(ECA)和多尺度融合特征金字塔(FPN)改进Faster R-CNN果实检测及定位方法。首先,利用表达能力较强的融合FPN的残差网络ResNet50替换原VGG16网络,消除了网络退化问题,进而提取更加抽象和丰富的语义信息,提升模型对多尺度和小目标的检测能力;其次,引入注意力机制ECA模块,使特征提取网络聚焦特征图像的局部高效信息,减少无效目标的干扰,提升模型检测精度;最后,采用一种枝叶插图数据增强方法改进苹果数据集,解决图像数据不足问题。基于构建的数据集,使用遗传算法优化K-means++聚类生成自适应锚框,提高模型定位准确性。试验结果表明,改进模型对可抓取和不可直接抓取苹果的精度均值分别为96.16%和86.95%,平均精度均值为92.79%,较传统Faster R-CNN提升15.68个百分点;对可抓取和不可直接抓取的苹果定位精度分别为97.14%和88.93%,较传统Faster R-CNN分别提高12.53个百分点和40.49个百分点;内存占用量减少38.20%,每帧平均计算时间缩短40.7%,改进后的模型参数量小且实时性好,能够更好地应用于果实采摘机器人视觉系统。

关键词：苹果采摘机器人目标定位与检测 Faster R-CNN 注意力机制特征金字塔

基于云理论及GG聚类的滚动轴承故障辨识方法

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振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 284-290,409页

作者：刘强赵荣珍杨泽本兰州理工大学机电工程学院兰州730050

为了探讨不同特征对区分滚动轴承故障状态贡献的大小,在特征层面上使轴承的定性概念与定量数据建立关联,以达到敏感特征提取的目的,将云理论引入到滚动轴承的特征筛选中,并将所提方法结合GG(Gath-Geva,简称GG)聚类应用于滚动轴承的故障... 详细信息

为了探讨不同特征对区分滚动轴承故障状态贡献的大小,在特征层面上使轴承的定性概念与定量数据建立关联,以达到敏感特征提取的目的,将云理论引入到滚动轴承的特征筛选中,并将所提方法结合GG(Gath-Geva,简称GG)聚类应用于滚动轴承的故障辨识。首先,对滤波消噪后的振动信号提取高维原始特征集,建立滚动轴承在不同运行状态下的云分布模型;然后,利用正向云发生器分别求出不同样本下各特征对轴承状态的确定度,设定阈值筛选原始特征集中对轴承运行状态贡献度大的特征,计算其出现的概率并作为权值,提出一种基于云理论加权特征选择方法,筛选出敏感特征集;最后,利用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)对敏感特征集降维并输入至GG聚类中,完成故障辨识。实验结果表明,相较于传统的特征选择方法,所提算法在聚类评价指标及故障辨识率上具有明显的优势。

关键词：滚动轴承云理论特征选择特征加权确定度 GG聚类

基于改进DeepLabv3+的光伏电站道路识别方法

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上海交通大学学报 2024年第5期58卷 776-782,I0010页

作者：李翠明王华徐龙儿王龙兰州理工大学机电工程学院兰州730050

针对移动清洁机器人在光伏电站作业时需要精确快速识别道路的问题,提出一种改进的DeepLabv3+目标识别模型对光伏电站道路进行识别.首先,将原DeepLabv3+模型的主干网络替换为优化的MobileNetv2网络以降低模型复杂度;其次,采用异感受野融... 详细信息

针对移动清洁机器人在光伏电站作业时需要精确快速识别道路的问题,提出一种改进的DeepLabv3+目标识别模型对光伏电站道路进行识别.首先,将原DeepLabv3+模型的主干网络替换为优化的MobileNetv2网络以降低模型复杂度;其次,采用异感受野融合和空洞深度可分离卷积结合的策略改进空洞空间金字塔池化(ASPP)结构,提高ASPP的信息利用率和模型训练效率;最后,引入注意力机制,提升模型识别精度.结果表明,改进后模型的平均像素准确率为98.06%,平均交并比为95.92%,相比于DeepLabv3+基础模型分别提高了1.79个百分点、2.44个百分点,且高于SegNet、UNet模型.同时,改进后的模型参数量小,实时性好,能够更好地实现光伏电站移动清洁机器人的道路识别.

关键词：光伏电站道路识别 DeepLabv3+模型注意力机制 MobileNetv2

基于扩展有限元方法的自愈微胶囊和基体力学性能适配的研究

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材料导报 2024年第13期38卷 272-279页

作者：李辉郭润兰黄华黄晖阳兰州理工大学机电工程学院兰州730000

微胶囊自修复树脂矿物复合材料作为一种自愈合智能材料得到了广泛的应用。微胶囊及时开裂,释放愈合剂从而修复基体中产生的微裂纹,是确保其自愈性能的关键。本工作基于扩展有限元方法结合内聚力模型,分析在不同偏置裂纹下微胶囊和环氧... 详细信息

微胶囊自修复树脂矿物复合材料作为一种自愈合智能材料得到了广泛的应用。微胶囊及时开裂,释放愈合剂从而修复基体中产生的微裂纹,是确保其自愈性能的关键。本工作基于扩展有限元方法结合内聚力模型,分析在不同偏置裂纹下微胶囊和环氧树脂基体之间的力学性能配比以及界面性能对裂纹扩展路径和微胶囊可裂性的影响。研究结果表明:(1)裂纹的扩展路径主要取决于微胶囊与基体的断裂性能配比,而弹性性能配比起次要作用。(2)当界面具有足够的粘结强度时,相对于断裂韧性配比,微胶囊与基体的断裂强度配比是影响微胶囊开裂的主要因素。(3)裂纹的偏置距离越大,裂纹越容易发生偏转,微胶囊越不容易开裂。(4)界面缺陷的存在有利于界面裂纹的产生,不利于微胶囊的开裂。研究结果可为自修复材料在工程中的应用提供理论依据。

关键词：树脂矿物复合材料自修复偏置裂纹扩展有限元内聚力模型