受激拉曼散射中的激光“耗尽”

用染料调Q红宝石激光器激发了苯、硝基苯、二硫化碳等六种有机液体的受激拉曼散射.在特定的条件下观察到拉曼光谱强度分布出现I_(s_1)(z)>I_l(z)以及I_(s_2)(z)>I_(s_1)(z)>I_l(z)的现象,这是由入射激光场与拉曼辐射场之间强烈的非线性耦合造成的入射激光场的“耗尽”现象,它导致受激拉曼散射的高转换效率。对所观察现象进行了讨论.     

基于构建主义学习观的主题发散法在《供配电技术》中的探索

构建主义学习理论强调学习的主动性,认为学习是学习者主动构建意义的过程。本文在此理论下,以供配电课程部分内容为基础,提出了相应的主题发散式教学法,并结合具体实例,介绍了该课程中某一教学的过程及效果。该方法为供配电技术的教学提供了很好的启示。     

面向产品族配置的可拓关联分析方法

为更好地实现快速、有效的产品配置,通过建立需求评价模型、关系映射和可拓关联规则来实现配置过程,提出了基于需求评价模型的产品族可拓配置方法。通过确定客户的需求指标建立基于需求指标的评价模型,并根据评价模型中各个指标与产品族实例的特征指标建立映射关系,由关联规则确定评价模型与实例之间的相似度,提取最具相似度的产品族实例。根据具体相似情况展开实例推理,将实例修改成为满足配置要求的产品。该方法通过减速机配置得到验证。     

基于改进YOLOv4的轻量化目标检测方法

针对检测模型参数量大,难以在嵌入式设备上部署等问题,设计了一种改进的YOLOv4目标检测算法.该算法使用轻量化的MobileNetV1替换CSPDarketnet53主干特征提取网络,并将后续网络中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,极大地减少了模型的参数量;在检测头加入NAM注意力模块,增强网络对细节信息的提取能力;采用SDIoU Loss作为边框回归损失,在加快收敛速度的同时提高了检测精度.实验表明：与YOLOv4-CSPDarknet53相比,改进算法在PASCAL VOC07+12数据集上训练出来的模型大小为47.19 M,约为原来的五分之一,FPS提升了40(f/s),mAP提升了2.4%.与YOLOv4-Tiny、YOLOv5s、YOLOv7等目标检测算法相比,具有兼顾检测速度与精度的特点.     

面向项目制造的复杂装配过程资源建模

面向订单设计(engineering-to-order,ETO)制造企业由于其产品结构复杂,对制造过程的组织管理不同于一般产品的装配制造。在单件小批生产模式的基础上,采用项目管理方法满足复杂产品制造过程特征要求,建立面向产品最终装配的项目制造(project-based manufacturing,PM)计划管理模式。面向项目制造的分层网络计划方法将生产计划的对象从零部件转换为具有一定缓冲空间的装配单元,建立整个装配过程的资源-任务矩阵,实现资源与任务的关联以及资源负荷的追溯,为实现以项目产品为对象的计划与资源的匹配提供数据支持。