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石墨烯折纸超材料梁结构的屈曲分析

力学季刊 2024年第1期45卷 248-258页

作者：王宇航王爱文蒋鹏程谢玉粉北京信息科技大学理学院北京100192

石墨烯折纸超材料具有负泊松比特性,可以有效提升结构的抗屈曲性能,在航空航天等工程领域中有着广泛的应用潜力.本文以石墨烯折纸超材料梁为研究对象,基于虚功原理,根据欧拉梁理论和冯卡门非线性应变位移关系,建立了梁在面内载荷作用下... 详细信息

石墨烯折纸超材料具有负泊松比特性,可以有效提升结构的抗屈曲性能,在航空航天等工程领域中有着广泛的应用潜力.本文以石墨烯折纸超材料梁为研究对象,基于虚功原理,根据欧拉梁理论和冯卡门非线性应变位移关系,建立了梁在面内载荷作用下发生屈曲行为的非线性控制方程;采用数值渐进方法计算出了石墨烯折纸超材料梁发生屈曲行为的临界载荷,通过与已发表文献结果进行对比,验证了本文理论和算法的正确性.最后分析了石墨烯折纸的分布、含量、折叠度和边界条件对超材料梁结构非线性屈曲行为的影响,结果表明两端固支边界下结构的屈曲临界载荷最大,在结构表层分布更多的石墨烯、石墨烯含量的增大都会使屈曲临界载荷增大,而折叠度的增大会导致临界载荷减小.

关键词：超材料石墨烯增强复合材料梁结构非线性屈曲数值渐进法

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基于自监督学习的光场空间域超分辨成像

激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 162-174页

作者：梁丹张海苗邱钧北京信息科技大学理学院北京100101

针对光场成像的空间域图像分辨率限制,提出一种基于自监督学习的空间域图像超分辨成像方法。利用深度学习中的自编码器,对全部光场子孔径图像同步进行空间域的超分辨重构。设计一种基于多尺度特征结构和全变差正则化的混合损失函数,约... 详细信息

针对光场成像的空间域图像分辨率限制,提出一种基于自监督学习的空间域图像超分辨成像方法。利用深度学习中的自编码器,对全部光场子孔径图像同步进行空间域的超分辨重构。设计一种基于多尺度特征结构和全变差正则化的混合损失函数,约束模型输出图像与原始低分辨率图像的相似度。数值实验结果表明,所提方法对噪声具有抑制作用,在光场成像的不同数据集上的超分辨结果平均值超过基于有监督学习的光场空间域超分辨方法。

关键词：光场超分辨自监督学习深度学习

创新管理模式提升毕业生党员教育实效性——以北京信息科技大学经济管理学院为例

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活力 2022年第2期 30-32页

作者：孙靳北京信息科技大学经济管理学院北京100192

高校毕业生党员是大学生党员中的特殊群体,毕业生党员教育管理是基层党组织建设的重要环节。如何有效调动毕业生党员的学习热情,提高教育的实效性,是高校学生党建工作中亟待解决的重要问题。本文以北京信息科技大学经济管理学院党史学... 详细信息

高校毕业生党员是大学生党员中的特殊群体,毕业生党员教育管理是基层党组织建设的重要环节。如何有效调动毕业生党员的学习热情,提高教育的实效性,是高校学生党建工作中亟待解决的重要问题。本文以北京信息科技大学经济管理学院党史学习教育中的举措为例,对提升毕业生党员教育实效性进行探索与实践。

关键词：毕业生党员党史学习教育教育管理

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石墨烯增强含铰梁结构的非线性模态分析

应用力学学报 2024年

作者：张楷瑞王爱文范旭东北京信息科技大学理学院

将石墨烯增强含铰梁结构视为多自由度连续保守系统，针对悬臂条件下该结构的自由振动进行非线性模态分析. 采用修正的Halpin-Tsai模型对结构中石墨烯增强复合材料的等效杨氏模量进行估计. 将铰链简化为转角非线性三次函数的无重扭簧. ... 详细信息

将石墨烯增强含铰梁结构视为多自由度连续保守系统，针对悬臂条件下该结构的自由振动进行非线性模态分析. 采用修正的Halpin-Tsai模型对结构中石墨烯增强复合材料的等效杨氏模量进行估计. 将铰链简化为转角非线性三次函数的无重扭簧. 基于有限元方法对结构进行离散，推导出结构发生自由振动的非线性控制方程，利用谐波平衡法求解其非线性频率. 在验证算法准确性的基础上，从多个角度画出频能图分析石墨烯相关物性参数以及铰链相关参数对结构非线性模态的影响. 数值计算结果表明：石墨烯的质量分数对结构非线性频率影响较大，石墨烯小块的长宽比和长厚比对其非线性模态影响较小；在其它不变的情况下，铰链非线性刚度和铰链个数的增加都会使结构的非线性特性更加明显. 上述结论对石墨烯增强复合材料在航天航空领域中大型空间桁架结构方面的应用具有重要的实际意义.

关键词：石墨烯增强复合材料悬臂含铰梁非线性模态频能图谐波平衡方法

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一种改进型1-3-2压电复合材料的研究

压电与声光 2024年第2期46卷 223-226页

作者：井苏杰于肇贤王宏伟北京信息科技大学理学院北京100192

高质量的压电换能器需要具备较高的机电耦合系数和灵敏度。该文在传统型1-3-2压电复合材料的基础上提出了一种改进型1-3-2压电材料,提高了压电换能器的机电耦合系数和换能器的接收灵敏度。通过有限元仿真分析了不同间距对改进型1-3-2压... 详细信息

高质量的压电换能器需要具备较高的机电耦合系数和灵敏度。该文在传统型1-3-2压电复合材料的基础上提出了一种改进型1-3-2压电材料,提高了压电换能器的机电耦合系数和换能器的接收灵敏度。通过有限元仿真分析了不同间距对改进型1-3-2压电材料敏感元件的谐振频率、反谐振频率及机电耦合系数的影响,并与传统1-3-2型压电复合材料进行了对比。结果表明,与传统型1-3-2压电复合材料相比,在相同间距条件下,改进型压电材料的机电耦合系数约大0.03。制做的3种不同间距改进型压电材料表明,间距为1 mm的改进型压电材料的机电耦合系数较大,约为0.68。

关键词：不同间距 1-3-2型压电复合材料改进型谐振频率反谐振频率机电耦合系数

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一类带有参数的非线性电报方程组的解理论

应用数学学报 2024年第3期47卷 429-442页

作者：邓楠冯美强北京信息科技大学理学院北京102206

该文的主要目标是研究一类带有参数的非线性电报方程组.根据参数不同的取值,作者应用紧算子不动点指数理论证明了一类非线性电报方程组正双周期解的存在性、多重性和非存在性.

关键词：非线性电报方程组正双周期解锥和半序存在性、多重性和非存在性

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中文学术论文全文语步识别研究

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 74-83页

作者：杜新玉李宁北京信息科技大学计算机学院北京100101

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学... 详细信息

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学术论文语步分类数据集,并提出一种融入章节标题文本的语步识别方法,在细粒度层面实现中文学术论文全文语步的识别。【结果】实验结果表明,学术论文语步的22类别分类任务中,RoBERTa-wwm-ext模型总体准确率提升0.031,达到0.909,Micro-F1值提升0.022,达到0.837。【局限】所构建的学术论文语步分类数据集尚存在少量数据不平衡问题,所提方法受限于论文质量,这些问题得到改进后,模型对语步的识别能力应能得到进一步提高。【结论】所提方法取得了较高的语步识别准确率,研究成果可用于学术论文的自动理解、论文质量评价及论文语义检索等领域,对科技文献的有效利用具有重要作用。

关键词：学术论文理解语步识别预训练模型

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知识增强的自监督表格数据异常检测方法研究

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 140-147页

作者：高小玉赵晓永王磊北京信息科技大学信息管理学院北京100192

传统的监督异常检测方法快速发展,为了减少对标签的依赖,自监督预训练方法得到了广泛的研究,同时研究表明额外的内在语义知识嵌入对于表格学习至关重要。为了挖掘表格数据当中存在的丰富知识信息,提出了一种基于知识增强的自监督表格数... 详细信息

传统的监督异常检测方法快速发展,为了减少对标签的依赖,自监督预训练方法得到了广泛的研究,同时研究表明额外的内在语义知识嵌入对于表格学习至关重要。为了挖掘表格数据当中存在的丰富知识信息,提出了一种基于知识增强的自监督表格数据异常检测方法(self-supervised tabular data anomaly detection method based on knowledge enhancement,STKE)并进行了改进。提出的数据处理模块将领域知识(语义)、统计数学知识融入到特征构建中,同时自监督预训练(参数学习)提供上下文知识先验,实现表格数据的丰富信息迁移。在原始数据上采用mask机制,通过学习相关的非遮掩特征来学习遮掩特征,同时预测在数据隐层空间加性高斯噪声的原始值。该策略促使模型即使在有噪声输入的情况下也能恢复原始的特征信息。使用混合注意机制有效提取数据特征之间的关联信息。在6个数据集上的实验结果展现了提出的方法优越的性能。

关键词：异常检测自监督知识增强预训练

基于门控注意力和多尺度残差融合的双源遥感图像语义分割

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激光与光电子学进展 2024年

作者：郭文杨虹刘畅北京信息科技大学应用数学研究所北京信息科技大学理学院

遥感图像语义分割是基于地理对象进行遥感图像分析的关键和重要步骤。遥感影像数据与高程数据可形成有效的特征互补，进而提升像素级分割精度。本文以Swin Transformer为主干网络提取多尺度特征，融合自适应门控注意力机制和多尺度残差... 详细信息

遥感图像语义分割是基于地理对象进行遥感图像分析的关键和重要步骤。遥感影像数据与高程数据可形成有效的特征互补，进而提升像素级分割精度。本文以Swin Transformer为主干网络提取多尺度特征，融合自适应门控注意力机制和多尺度残差融合策略，提出双源遥感图像语义分割模型STAM-SegNet。自适应门控注意力机制包含门控通道注意力机制和门控空间注意力机制。门控通道注意力通过竞争/合作的机制提升双源数据特征之间的相关性，有效提取双源数据的互补特征。门控空间注意力利用空间上下文信息动态地过滤掉部分高层语义特征，筛选出精确的细节特征。多尺度特征残差融合策略通过多尺度细化和残差结构充分捕获多尺度上下文信息，加强对阴影、边界等细节特征的关注，同时提升模型的训练速度。在Vaihingen和Potsdam数据集上进行实验，本文方法分别取得了89.66%和92.75%的平均F1-score值，具有比DeepLabV3+、UperNet、DANet、TransUNet、Swin-UNet等网络更高的分割精度。

关键词：遥感图像解译语义分割双源遥感数据自适应门控注意力机制多尺度残差融合