关于工程图学教学改革的几点思考

从工程图学课程的教学实践出发,探讨了当前工程图学教学中存在的一些不足以及在教学改革中需要关注的问题。工程图学课程的教学内容要紧随时代发展的需要,更加突出课程的实践性,以满足现代工程设计对制图知识和能力提出的新要求;在教学过程中,应充分激发互动效应,以促进教学效果的提升和教学目标的达成;工程图学课程的培养目标需更关注学生动手能力、创新能力及团队合作能力等综合素质的提高。     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

苏里格气田马家沟组膏模孔型储层特征及成因

含“膏模”孔泥粉晶云岩是鄂尔多斯盆地马家沟组上组合地层重要储集岩类型，其形成时间和成因对于该类型储层的认识具有重要意义。研究利用苏里格东区丰富的取芯资料，根据岩芯、薄片等观察手段，结合常规物性测试分析，综合研究含“膏模”孔型储层特征及其成因。结果表明，“膏模”孔主要发育于泥粉晶白云岩中，位于向上变浅序列中部，常可见未充填—半充填型与全充填型两类。储层特征方面，该类储集岩主要发育“膏模”孔充填残余孔、渗流粉砂间微孔和基岩晶间溶蚀微孔3类储集空间，物性测试显示储集性能优越，平均孔隙度可达5.34%，平均渗透率为1.02 mD。纵向沉积序列显示“膏模”孔发育受沉积旋回控制，旋回中部“膏模”孔内存在溶蚀，内为云质渗流粉砂充填，旋回顶部具有暴露特征，且可见下一次海侵泥质灌入岩溶系统内，各类特征均指示“膏模”孔形成与准同生期岩溶相关，即“膏模”孔形成于准同生期，而非传统认识的表生阶段。     

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%.     

多途径资源化利用磷石膏

<正>磷石膏为湿法磷酸生产过程中排放的固体废弃物,在目前的工艺水平下,每产1吨磷酸,排放近5吨磷石膏。利用处理排放的磷石膏,是很多企业一直面临的问题。铜陵化学工业集团有限公司(以下简称铜化集团)磷石膏年排放量约200万吨,通过多种手段和技术,年综合利用率已超100%,提前实现了磷肥行业提出的"十二五"末磷石膏综合利用率30%的目标要求,处于全国行业领先水平,历史堆存的磷石膏正逐年减少。     

基于隐生灭过程模型的充电桩故障诊断研究

文章提出了采用隐生灭过程研究电动汽车充电桩故障诊断的一般模型及分析方法,将状态转移仅发生在相邻状态之间的方式加以考虑,在给定规则下建立了隐生灭过程模型;利用生灭过程局部平衡方程组研究了充电桩发生故障的稳态分布,解释了稳态分布的物理意义。实验结果验证了上述理论分析的正确性,该文提出的模型和结论具有一定可行性与普适性,在一定程度上适用于诊断速度要求较高而精度要求低的其他电子设备故障诊断。     

铸造工艺仿真设计前处理及过程处理应用技术

以应用ProCAST和MAGMAsoft 2款软件为例，针对铸造工艺仿真设计前处理和过程处理每个环节的主要内容与使用方法进行了较为详细地归纳、分析和总结。提出了处理过程的技术路线，并系统地介绍了每项应用内容的操作平台与使用步骤，从而为高效地应用铸造工艺仿真设计提供理论和技术支持。     

兰州黄河岸边卵石层大吨位桩基自平衡法试验研究

对兰州深安黄河大桥进行桩基自平衡法试验。在对黄河岸边的岩土层进行桩基试验时,对桩基的极限侧阻力和端阻力标准值的取值提出建议,并在兰州地区进行自平衡法桩基试验时,对桩基侧摩阻力的取值提出建议。     

拥塞控制新算法:试算平衡

根据资源的需求和供给关系,提出了拥塞控制新算法——试算平衡法,旨在按一定比例抑制资源的需求,以实现系统资源的供需平衡,进而达到拥塞控制的目的.     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。