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。     

液压悬置所引发的车内异响问题的解决方案

针对某车在运行过程中,存在的车内异响问题,进行主观评价及客观测量,并通过对客观测试的噪声及振动频谱数据进行分析,查明驾驶舱内存在异响问题的原因,提出改变液压悬置解耦膜厚度的改进方案,并对改进后的液压悬置进行了测试验证,确定优化改进的方案,最终成功解决了某车型存在的车内异响问题。     

论高校学风建设中的学习竞争力

学生是学风建设的主体,学风与学习之力紧密相关,学习之力也可称为学习竞争力;学习竞争力可以归纳为8个方面,即动力、定力、勤力、毅力、心力、践行力、体力、影响力;学生是学习的主体,同时,学生的学习又需要引导;评价制度对学习的引导具有不可替代的作用;现行评价制度既有合理性,又有明显缺陷,需要改革、完善。     

基于层次分析法的西宁市油松人工林健康评价

为了解西宁市南北山20～30 a油松人工林健康水平,以西宁市南北山20～30 a油松人工林为研究对象,运用主成分分析法筛选出树高年均生长量、胸径年均生长量等13个评价指标,应用层次分析法确定各指标的权重,依据森林健康指数模型计算各标准地的健康指数,并使用正态等距分析的方法得到健康等级取值范围;由分析评价结果得出西宁市南北山20～30 a油松健康林分占6. 45%,亚健康林分占22. 58%,中健康林分占38. 71%,不健康林分占32. 26%;按照隶属度最大原则,西宁市南北山20～30 a油松人工林处于中健康水平。     

钩形弯交叉口信号协同控制优化方法研究

针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性，建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标，建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例，采用实际数据验证所建立的方法，并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法，在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力，尤其是干道直行机动车的通行能力，可降低车辆的平均延误。     

基于主成分分析的管理学核心期刊评价研究

针对我国目前科技期刊评价中存在的学科划分不够严谨、指标权重人为选取等问题,以管理学核心期刊为研究对象,提出了基于主成分分析的期刊评价方法,对CNKI文献数据库中19种管理学核心期刊进行了分析和评价,给出期刊排名,并与影响因子及总被引频次的评价结果进行对比,表明了主成分分析方法的可靠性和客观性。     

青藏铁路含保温夹层路基厚度与地温关系的研究

通过对青藏铁路风火山段含有保温夹层的路基建立均匀介质分层纯导热模型并运用分层近似解法求出冻土表层的温度函数,结合Lachenbruch给出的冻土层的理论温度表达式,得到了路基填料层、保温层、地表年平均温度与正弦变化温度的振幅比三者之间的隐式方程,并应用该方程对三者之间的关系进行了分析.     

重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

如何开展高中生物自主讨论式教学

高中教育随时间的发展，已经从传统的教师灌输式教学逐渐发展成学生自主讨论式教学（这种教学模式在下文中简称高效课堂）。如何在有限的时间，激发学生对生物学科问题的兴趣，正确地引导学生探究问题的本质，是高效课堂核心问题所在。