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基于二极管钳位磁集成Boost变换器

电源学报 2025年第1期23卷 44-50页

作者：赵兴宇万会雄武汉城市职业学院计算机与电子信息工程学院武汉430064 武汉理工大学交通与物流工程学院武汉430063

将磁集成耦合技术引入高增益变换器,提出1种基于二极管钳位的磁集成Boost变换器。对所提变换器工作原理和性能的理论分析表明,该变换器在兼具原变换器电压增益较高和控制策略较简单等优点的基础上,实现了体积减少及电感电流纹波降低。... 详细信息

将磁集成耦合技术引入高增益变换器,提出1种基于二极管钳位的磁集成Boost变换器。对所提变换器工作原理和性能的理论分析表明,该变换器在兼具原变换器电压增益较高和控制策略较简单等优点的基础上,实现了体积减少及电感电流纹波降低。通过开关电容技术使所提变换器的电压增益得到了进一步提高,降低了开关管和二极管的电压应力,有效提高了变换器的能量转换效率。最后通过仿真与实验验证了理论分析的正确性。

关键词：新能源系统二极管钳位磁集成耦合电感升压变换器

基于Vgg16+BLSTM组合模型的机床齿轮箱故障诊断研究

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机械设计与研究 2025年第01期 368-371页

作者：徐江莉康家林姚传安郑州城市职业学院电子信息工程学院河南科技大学应用工程学院河南农业大学机电学院

齿轮箱的运行受到周围环境影响很大，带来了很大的故障诊断的难度。为了进一步提高齿轮箱的故障诊断精度，设计了一种基于Vgg16+双向长短时记忆神经网络(BLSTM)组合模型的机床齿轮箱故障诊断方法。基于多模态信息融合方法，从时空与时... 详细信息

齿轮箱的运行受到周围环境影响很大，带来了很大的故障诊断的难度。为了进一步提高齿轮箱的故障诊断精度，设计了一种基于Vgg16+双向长短时记忆神经网络(BLSTM)组合模型的机床齿轮箱故障诊断方法。基于多模态信息融合方法，从时空与时序维度上挖掘重要信息，构建了多模态跨注意信息的多模态信息融合方法，有效提升变速箱故障信息的可信度与稳定性。研究结果表明：所提方法的预测精度为92.73%,预测准确率为91.86%,召回率为91.04%,F1为92.39%,表现出了较强的综合性能。空间和时序融合后能够提高单维度的测试精度，达到99%以上，证明了该方法的可行性，能够在单个工作状态下获得优异预报效果，适用于分析多种情况下的复杂运行状态。该研究有助于提高齿轮箱的运行稳定性，也可拓宽到其它的机械传动领域。

关键词：齿轮箱故障诊断双向长短时记忆神经网络交叉融合注意力

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改革开放精神融入爱国主义教育路径探索

华章 2025年第02期 24-26页

作者：卢岚岚柳州职业技术大学电子信息工程学院

改革开放是中国现代化进程中的一次伟大革命,改革开放的精神内涵丰富而深远。在新时代背景下,将改革开放精神融入高校学生爱国主义教育,对于培养具有时代担当和民族情怀的新时代青年具有重要而积极的现实价值与实践意义。本文从改革开... 详细信息

改革开放是中国现代化进程中的一次伟大革命,改革开放的精神内涵丰富而深远。在新时代背景下,将改革开放精神融入高校学生爱国主义教育,对于培养具有时代担当和民族情怀的新时代青年具有重要而积极的现实价值与实践意义。本文从改革开放精神的核心要义出发,探讨其在高校学生爱国主义教育中的时代价值,并在此基础上提出具体的融入路径,以期为高校学生爱国主义教育注入新的活力。

关键词：改革开放精神爱国主义教育高校学生路径探索时代价值

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高等代数中一些问题构造性方法的探究

高等数学研究 2025年第1期28卷 16-19页

作者：卓晓华魏晋滢甘肃卫生职业学院甘肃兰州730207 兰州城市学院信息工程学院甘肃兰州730070

本文针对高等代数课程中一些需要应用构造性方法解决的问题进行了讨论.通过实例,分析构造过程背后隐藏的数学实质和规律,从而获得同类型问题更为一般的构造方法.

关键词：构造性方法逆矩阵空间直和分解矩阵分解

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基于EEMD-LSTM的下肢膝关节运动角度预测研究

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机械设计与研究 2025年第01期 117-122+127页

作者：罗天洪黄厚勤马翔宇梁爽蒲俊杰姚伟重庆文理学院智能制造工程学院重庆城市职业学院信息与智能制造学院重庆理工大学机械工程学院

针对浅层神经网络模型对膝关节角度的预测精确度不高，导致下肢外骨骼运动效果差和人机协同性差的问题，结合集合经验模态分解的信号处理方法，提出一种集合经验模态分解-长短期记忆神经网络(EEMD-LSTM)的膝关节角度预测模型。该模型以... 详细信息

针对浅层神经网络模型对膝关节角度的预测精确度不高，导致下肢外骨骼运动效果差和人机协同性差的问题，结合集合经验模态分解的信号处理方法，提出一种集合经验模态分解-长短期记忆神经网络(EEMD-LSTM)的膝关节角度预测模型。该模型以表面肌电信号(sEMG)作为输入，进行信号的EEMD分解处理，通过LSTM训练并测试得到预测结果。同时与单独使用LSTM模型进行比较，结果表明：该模型的平均绝对百分比误差(MAPE)及均方根误差(RMSE)分别最大减少了62.11%和35.89%,证明EEMD-LSTM模型在提高膝关节角度预测精度方面的优势。

关键词：角度预测表面肌电信号集合经验模态分解长短期记忆神经网络预测精度

校区EPC建设项目全过程工程咨询模式优化研究

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内蒙古科技与经济 2025年第01期 40-43页

作者：王霞重庆城市职业学院

文章探讨了校区EPC(工程、采购、施工一体化)建设项目中全过程工程咨询模式的优化，概述了校区EPC项目的特定特点，包括其复杂性和多学科交叉的需求。随后解析了全过程工程咨询的内涵，强调了其在项目管理中的全方位服务角色。通过研究... 详细信息

文章探讨了校区EPC(工程、采购、施工一体化)建设项目中全过程工程咨询模式的优化，概述了校区EPC项目的特定特点，包括其复杂性和多学科交叉的需求。随后解析了全过程工程咨询的内涵，强调了其在项目管理中的全方位服务角色。通过研究当前咨询模式在校区EPC项目中的应用现状，提出了一系列优化策略。

关键词：校区EPC项目全过程工程咨询项目优化信息化建设

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微带交指带通滤波器小型化结构设计

现代电子技术 2025年第1期48卷 112-116页

作者：蒋建华张杨侯明李晓珍柳铁铁道职业技术学院广西柳州545616 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 昆明学院信息技术学院云南昆明650214

文中提出在终端短路式交指带通滤波器的开路端引入一段微带加载线,使谐振器产生尺寸跳变。通过改变微带加载线的线宽,增加谐振器的等效电感值,从而实现降低该带通滤波器中心频率的目的,并且给出了在设计指标下,随加载线宽变化中心频率... 详细信息

文中提出在终端短路式交指带通滤波器的开路端引入一段微带加载线,使谐振器产生尺寸跳变。通过改变微带加载线的线宽,增加谐振器的等效电感值,从而实现降低该带通滤波器中心频率的目的,并且给出了在设计指标下,随加载线宽变化中心频率变化的经验公式。对X波段的微带交指带通滤波器和微带线尺寸跳变进行了研究,研究数据表明:谐振器越短,中心频率往高频偏移越多;微带线尺寸跳变越大,中心频率往低频偏移越多。通过合理减小谐振器长度和增加微带加载线线宽,滤波器整体长度减小而宽度不变,且改进前后滤波特性不发生改变,达到了滤波器小型化的目的。通过在HFSS中建立滤波器模型并进行仿真,改进后增加了传输零点,回波损耗更加稳定,谐振器长度减小10%,微带加载线线宽增加0.15 mm,整体滤波器尺寸减小10%,验证了所提出结构的可行性。

关键词：带通滤波器交指型微带加载线小型化 HFSS 谐振器

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黄河下游豫鲁地区创新网络时空演化及环境效应研究

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河南师范大学学报（自然科学版） 2025年第1期53卷 1-12,F0002页

作者：刘建华赵鼎葛世帅黄亮朝崔源郑州大学管理学院郑州450001 郑州大学黄河生态保护与区域协调发展研究院郑州450001 河南交通职业技术学院交通信息工程系郑州450000

创新是城市与区域发展的核心动力,创新网络是提升区域创新能力的重要支撑.以黄河下游豫鲁地区为研究对象,采用修正后的引力模型来构建城市间的创新关联网络,运用社会网络分析法探究2014-2022年空间关联网络的演化与特征,并探析黄河下游... 详细信息

创新是城市与区域发展的核心动力,创新网络是提升区域创新能力的重要支撑.以黄河下游豫鲁地区为研究对象,采用修正后的引力模型来构建城市间的创新关联网络,运用社会网络分析法探究2014-2022年空间关联网络的演化与特征,并探析黄河下游豫鲁地区创新网络对环境的影响.研究发现,整体来看,黄河下游豫鲁地区整体创新网络发展水平逐步提高,但空间分布不均的特征明显,创新网络整体发展水平仍处于起步阶段;分区域来看,河南省创新网络水平存在严重的两极分化现象,在空间上呈“米”字形分布.山东省整体创新网络水平高于河南省,创新资源分布较为均衡;研究期内,郑州、济南、青岛等城市是网络中的溢出主体,其中郑州、青岛是网络中的关键节点,影响整个网络稳定性.此外,研究区凝聚子群呈现出以郑州、济南、青岛为引领的“三核心”创新网络格局,但子群倾向于“抱团”,行政壁垒尚未消除;黄河下游豫鲁地区创新网络与环境污染呈倒“U”型关系,当创新网络水平跨过“拐点”时,才会对环境污染产生抑制作用,从而有效改善环境质量.在创新网络发展初期,开放程度、经济水平和人口规模扩大会加剧环境污染程度,而环境治理支出的增长和产业结构的优化能有效抑制环境污染.

关键词：黄河下游豫鲁地区空间联系网络引力模型社会网络分析环境污染

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基于改进YOLOv8的无人机航拍火灾检测算法

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林业工程学报 2025年第02期 111-122页

作者：郭纪良刘莉何建山东商务职业学院鲁东大学信息与电气工程学院中国农业大学工学院

在林业管理中，及时发现火灾并识别其规模对于安全防护和治理火灾至关重要。针对现有火灾检测算法存在的精度低、漏检误检和实时性不足等问题，提出一种无人机航拍图像下火灾实时检测算法——MDSYOLOv8。以YOLOv8为基线算法，将骨干网络... 详细信息

在林业管理中，及时发现火灾并识别其规模对于安全防护和治理火灾至关重要。针对现有火灾检测算法存在的精度低、漏检误检和实时性不足等问题，提出一种无人机航拍图像下火灾实时检测算法——MDSYOLOv8。以YOLOv8为基线算法，将骨干网络第7层卷积模块和颈部网络卷积模块替换成动态蛇形卷积(DSConv),提高算法的特征提取性能，并强化算法对微小特征的学习能力；然后在颈部与检测头之间添加多维协作注意力机制(MCA),加强颈部特征融合，增强算法对小目标的检测能力，并抑制无关背景信息；最后使用SIoU损失函数替换原YOLOv8中的CIoU损失函数，加快算法的收敛速度和回归精度。实验结果表明，MDSYOLOv8在公开数据集KMU上对烟雾目标的检测精度mAP达到95.89%,相较于基线YOLOv8提高了3.33个百分点，具有卓越的检测性能。此外，本研究采集互联网上的无人机航拍火灾图像制作UFF(UAV field fire)数据集，主要对象为火焰和烟雾，包含森林和城市等火灾隐患可能发生场景。在自制数据集UFF上进行深度实验分析，MDSYOLOv8的检测精度达到93.98%,检测速度为54帧/s,并且能同时识别烟雾和火焰两种火灾场景中的主要目标，与主流目标检测方法相比，在检测精度和效率方面均展现出明显优势，更加契合航拍场景下的火灾检测应用。

关键词：火灾检测 YOLOv8 无人机(UAV) 动态蛇形卷积注意力机制 SIoU