自供电旋转轴系监测系统设计

针对旋转轴系监测系统中传感器相关电路需要外部电能输入的问题,设计了一种基于自供电轴系的监测系统.基于电磁感应原理设计自供电系统结构,给出理论模型,设计整流稳压电路,测试数据测量模块和无线传输模块.结果表明:在不同转速下,该旋转轴系监测系统可以在无须外界电能输入的情况下,将轴系参数发送至上位机.测试数据符合实际值,可以实现旋转轴系监测系统的自供电.     

球形压头的滑动速度对材料微米划痕响应的影响

在恒定的法向载荷下,使用Rockwell C 120°金刚石压头对聚碳酸酯(PC)、熔融石英、紫铜和镁合金AZ31进行微米划痕测试,研究滑动速度对试样划痕响应的影响.压入深度小于压头的球锥转变深度,确保仅有压头顶端的圆球部分与试样接触.结果表明:随着滑动速度的增加,压入深度、残余深度和划痕沟槽的宽度均非线性减小,划痕硬度和弹性恢复率均非线性增大;PC和紫铜的划痕摩擦系数先增大后减小,PC的黏弹性行为对其摩擦响应有显著影响;熔融石英的划痕摩擦系数先增大后减小,最后趋于稳定;镁合金AZ31的划痕摩擦系数先减小后增大.熔融石英、紫铜和镁合金AZ31的划痕摩擦系数的变化趋势可通过几何接触模型进行解释.     

中药肾茶对家猫夏季饮水和血清尿素含量的影响

家猫饮水、排尿较少,泌尿系统疾病高发.肾茶是一种传统中药,具有良好的利尿作用.本研究采用10只家猫进行实验,结果显示:在饲粮中添加1%(质量分数)肾茶可以显著增加家猫的饮水量,降低血清尿素氮含量,但不影响家猫的体重和采食量.这表明肾茶有增加家猫排尿量、减少其泌尿系统疾病的潜在作用.     

基于系统动力学的区块链技术扩散机制研究

区块链技术凭借其去中心化、去信任化及不可篡改等优势,一经提出便引起了学术界和业界的广泛关注。然而区块链技术发展中也遇到了如政府监管难、行业标准化不完善及违规违法行为频发等挑战。社会各界对于区块链技术发展前景各执己见,政府提出的各类扶植与管制政策对区块链技术发展的影响及其程度尚不明确。基于此,对区块链这一典型的共性技术扩散与演化趋势进行模拟研究。首先,结合Bass技术创新扩散模型的理论基础和区块链的特点筛选了影响区块链技术扩散的因素;其次,构建了区块链技术扩散的系统动力学模型,在参数估计的基础上对三种不同政策组合下区块链技术扩散机制进行模拟,分析了不同政策环境下区块链技术发展趋势;最后,依据模拟结果提出了引导区块链技术发展的政策建议。     

改进遗传算法及其在钻井液设计中的运用

在深井、超深井以及地层复杂等条件下，为了避免或减少钻井事故的发生，达到优质快速钻井的目的，选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR，Case-Based Reasoning）的钻井液设计中，钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出，但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响；遗传算法在优化属性权重时，存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题，提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先，对遗传算子进行改进：选择算子方面，利用指数尺度变换法优化个体选择；交叉算子方面，对算术交叉中的比例因子进行自适应调整；变异算子方面，改进个体变异方向，保持种群多样性。其次，从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后，通过对UCI数据集的对比实验，证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能，提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中，实验结果表明，所提方法能够优化属性权重的分配，进而提高钻井液设计的质量。     

大学生勤工助学体验性学习实践模式探索

以北京联合大学的大学生勤工助学体验性学习实践为例,通过课题研究,探讨了适用于高校大学生勤工助学体验性学习实践的模式。     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

架空地线电磁感应电流计算与仿真分析

对架空地线电磁感应电流产生的机理进行分析,利用ATP-EMTP上搭建不同电压等级的架空线路模型,并计算光纤复合架空地线(Optical Fiber Composite Overhead Ground Wire, OPGW)上的电磁感应电流,分析了影响OPGW上感应电流大小的因素,为实测及利用此感应电流进行感应取电提供参考依据.     

商誉减值自由裁量权的决策与影响因素

采用双向固定效应Logit模型，对我国上市公司商誉减值决策的影响因素进行实证分析，研究企业在进行商誉减值决策时对自由裁量权的运用。回归结果显示，经营波动的企业计提商誉减值的可能性较低，长期盈利的企业更有可能计提商誉减值。此外，经营波动率和盈利稳定性在高商誉余额样本或非国有企业样本中对减值决策的影响更为显著；与《企业会计准则第8号——资产减值》实施后的前6年相比，后6年的商誉减值与企业经营波动率、盈利稳定性的相关性更高。证明企业在进行商誉减值决策时考虑了自身的经营、盈利状态，并在一定程度上运用自由裁量权进行了“趋利避害”的减值决策。