环境规制、政府研发投入与全要素生产率 ——基于省级面板数据的分析

使用空间计量模型对我国除西藏外的30个省区市和东、中、西部各区域环境规制强度、政府研发投入对地区全要素生产率的影响进行了理论与实证分析,研究表明环境规制对地区生产率提升存在显著抑制作用,环境规制政策影响企业在创新方面的投资,约束地区生产率的提升;政府研发资金投入有利于提高企业研发积极性与市场竞争力,提升地区生产效率;东部地区政府研发投入对生产率的影响程度较小,中部地区环境规制强度对生产率的影响最大.     

团队创造力维度的构建:知识资本、思维风格与人格构成

创造力是团队原始创新的产生和发展的动力.创造力直接和间接的影响因素比较繁杂,目前缺乏对各因素之间逻辑关系的梳理和辨析.根据对心理学和管理学领域的文献研究及对专家的调研访谈,综合归纳了团队创造力的十个影响因素,并阐述各因素的内涵定义;根据各因素的内涵和作用建立因素间的关系模型,运用解析结构模型方法,通过级间分解将这些影响因素进行结构分类和维度构建;最后确定了团队创造力的3个维度,即知识资本、思维风格和人格构成,并阐述3个维度间的逻辑关系.     

弹簧压并状态下悬架减振器绕流涡旋特性分析

为研究汽车行驶过程中减振器弹簧压并状态下翼子板内流场特性的变化,将该状态下的减振器简化为三维变截面圆柱模型,并建立变截面圆柱绕流三维流场模型,利用Transition SST四方程转捩模型模拟低、中、高3种车速对大、小圆柱绕流涡旋特性的影响.结果表明:绕流后尾涡的大小、形态、上升角均受圆柱直径、雷诺数及边界条件的影响,在变截面处验证“下洗”运动对N区边缘涡生长的直接作用及对L区涡旋分布的干扰作用;3种流速下适合绕流涡旋振动压电能量回收的最优夹角分别为±10°,±15°,±20°;在有界的高雷诺数流场下对变截面圆柱绕流涡旋重新分区,发现新的涡旋连接方式.     

埋入式传感器与沥青混合料的交互影响研究

为研究埋入式应变传感器与沥青混合料的交互影响,利用ABAQUS有限元软件,建立了在四点弯曲加载条件下埋入应变传感器的梁试件有限元模型,分析了荷载大小、传感器测力杆长度和传感器封装材料模量等因素对沥青混凝土梁试件及传感器的力学响应与应力集中的影响.研究结果表明:传感器埋入沥青混合料梁试件后,在梁试件上与传感器法兰相接触的沥青混合料发生了应力集中的现象,但应力集中系数较小,最大值仅为2.95.传感器的测力杆也发生了应力集中现象,其应力集中系数最大值为26.83,远高于梁试件的应力集中系数.     

兰州-西宁城市群工业集聚格局及其影响因素空间溢出

采用空间统计方法和空间计量模型分析2005-2018年兰州-西宁城市群工业集聚格局及其影响因素的空间溢出.结果表明,工业集聚呈现“中心-外围”空间格局和“点-轴”发展特征,工业集聚的空间非均衡格局存在马太效应.工业集聚具有空间相关性,热点区及次热点区主要集中在兰州-西宁城市群“中心”的工业优势县(区);工业集聚冷点区及次冷点区主要集中在兰州-西宁城市群“外围”的工业待发展县(区).工业集聚及其影响因素均存在空间溢出性,相邻县(区)工业集聚对本县(区)工业集聚具有促进作用;人口密度、经济水平、政府干预、市场化率、投资水平等因素对本县(区)工业集聚产生影响时也通过空间溢出对相邻县(区)工业集聚产生影响.     

混合粒子群算法的电火花成型加工工艺参数优化

针对电火花成型加工机床工艺参数难以确定以及工件表面质量差的问题,在CTM450机床上探究了脉冲电流、脉冲宽度、脉冲间隔对成型加工中MPR和Ra的影响,在正方实验的基础上,以提高材料去除率和工件表面质量为优化目标,设计了混合粒子群算法,将仿真优化后的结果与实际加工效果进行验证,表面该算法准确有效.     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。