高锰钢辙叉在机械冲击下的预硬化特性

采用自制机械冲击实验系统并建立有限元仿真模拟实际生产工况,系统性研究高锰钢辙叉在机械冲击功条件下的加工预硬化能力.结果表明:只有高于临界冲击功的情况下,高锰钢表面才能得到有效的加工硬化,而临界冲击功的大小则会随着材料组织结构的改变而改变;矩形冲击面易于控制冲击功大小,却无法使材料表面硬度均匀分布;以200 J/cm~2的冲击功冲击2次的预硬化工艺能有效提高高锰钢辙叉的表面硬度和硬化层深度,与传统的小能量多次冲击相比,在能达到良好加工硬化效果的同时,更有利于真实反映机械冲击情况下的加工硬化规律.     

基于交替迭代法的MMC-MTDC交直流混合系统的潮流分析

为解决大规模新型可再生能源的并网和消纳问题,多端柔性交、直流混合输电系统成为近年来研究的热点,且潮流计算分析又是研究其稳定控制及故障分析的基础.对此,建立了基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统(MMC-MTDC)的稳态潮流计算数学模型,提出了MMC-MTDC交直流混合系统潮流计算的交替迭代求解法,对交流子系统采用传统的牛顿-拉夫逊计算方法,对直流子系统则采用节点阻抗矩阵形式的Gauss-Seidel方法.最后,在MATLAB软件平台编写交替迭代算法程序,以改进的IEEE 9和IEEE 22节点且包含三端MMC-MTDC的交直流混合系统为例进行仿真计算,结果表明所提出的交替迭代求解法具有收敛速度快、准确性高的优点.     

空气载能辐射空调混合通风协同运行研究

基于空气载能辐射空调房间内的稳态关闭门窗、非稳态开门及非稳态开窗3种工况的试验测量,分别建立3种工况的CFD(Computational Fluid Dynamics)模型,研究稳态和非稳态工况下空气载能辐射空调的热舒适性和结露特性.基于对非稳态开门窗工况的热力学分析,提出由温度协同方程、含湿量协同方程、PMV(Predicted Mean Vote)协同方程和空调能耗协同方程表示的混合通风协同运行模型.经过试验验证的CFD模型模拟结果显示,空气载能辐射空调在稳态和非稳态工况下室内人体头部与脚踝平面的垂直温差小于0.6℃,人体活动区域内的空气速度约为0.1m/s,稳态和非稳态工况中辐射孔板下表面分别存在厚度约为12cm和6～8cm的具有良好防结露效果的低温近壁边界区.将空气载能辐射空调开门窗工况试验结果应用于混合通风协同运行模型,分析了空调送风量和门窗开度对PMV和空调能耗的协同影响,提出了混合通风协同评价系数,得到不同门窗开度对应的最优空调送风档位设置建议.     

区间删失复发事件数据混合效应模型

通过向一般速率模型中引入随机效应项来研究区间删失复发事件数据的个体异质性,允许协变量对含有区间删失的复发事件数据产生影响。在给定随机因子和协变量的条件下建立基于区间删失复发事件数据的混合效应模型。利用极大似然方法估计此模型中所感兴趣的参数,证明此混合效应模型中参数估计的相合性与渐近正态性。通过大量的数值模拟试验研究混合效应模型和参数估计方法的有限样本性质,对一组真实膀胱癌数据的分析表明服用三胺硫磷可以降低膀胱癌的复发率。     

一类线性混合效应模型分位数估计的影响分析

当回归模型误差服从非对称或非正态分布时,尤其是在重尾分布或分布受污染的情况下,如何检测纵向数据中的异常值是数据分析中的一个重要问题。为了克服非正态分布模型误差的影响,采用稳健的分位数方法对一类线性混合效应模型进行参数估计,并分别基于数据删除模型和均值漂移模型构造强影响点的诊断度量和异常值的检验统计量,以有效地检测强影响点和异常值点。在识别强影响点时,为了减轻计算负担,利用光滑逼近的方法给出了数据删除模型参数的一步近似估计,并据此构造出基于损失函数的距离和Cook距离。为了能够识别异常值点,首先构造出检验异常值点的Wald统计量,然后基于数据删除模型和均值漂移模型的系数估计的等价性,利用Bootstrap抽样得到检验的拒绝域。数值模拟结果表明,本文所提的诊断度量和检验统计量都能够很好地判断出强影响点和异常值点。最后应用本文方法针对化学实验纵向数据进行了影响分析。     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

带有学习效应的多阶段混合流水车间调度问题研究

[目的]研究考虑学习效应和顺序相关调整时间的多阶段混合流水车间调度问题.[方法]针对该问题的特点,建立以最小化最大完工时间和总能耗为目标的混合流水车间调度问题模型,同时设计一种改进的混合蛙跳算法进行求解.采用不同规模的测试问题对提出的算法进行测试,并与另外3种算法进行对比.[结果]提出的算法的效果均优于另外3种算法.此外,不同的学习率对调度目标的影响存在差异.[结论]该研究对企业提高生产效率和节能降耗的 目标有一定的指导意义,可为企业在制定生产调度方案时提供决策支持.     

生鲜品多中心区域协作半开放式配送路径研究

针对生鲜产品区域配送问题,在新物流理念下,建立了区域协作下多中心半开放式配送路径.鉴于生鲜品配送的独特性,将时间窗及满意度考虑在内,构建在时间惩罚、满意度指标及路径约束条件下的成本优化模型.结合A生鲜企业数据,设计了一种改进的自适应遗传算法与变邻域搜索算法相结合的混合算法解决问题.通过仿真实验证明模型合理性以及算法实效性.实验表明,区域协作下多中心半开放式配送方案对比各区域独立封闭式配送方案具有改进性,提高了物流配送的效率,降低成本同时保证高客户满意度,有助于生鲜配送企业整体发展.并在此基础上,对生鲜配送企业进一步发展提出建议.     

图文决策融合的多模态电商垃圾评价检测

现有的电商垃圾评价检测方法大多基于对评价文本信息进行分析,难以有效检测带有图片的多模态垃圾评价,为充分利用评价的图片和文本内容,提出了基于Transformer双向编码表示(bidirectional encoder representa-tions from transformer,BERT)和宽残差网络(wide residual networks,WRN)的图文融合决策检测方法.该方法利用评价文本对经过预训练的BERT模型进行微调训练,经过表示学习分类得到文本评价类别向量,使用宽残差网络对评价图片进行特征提取和分类并输出图片类别向量,将得到的对应评价图文类别向量共同输入启发式决策融合分类器,对多模态评价整体进行预测分类.使用真实电商评价数据集进行实验表明,相比面向评价文本的分类方法,图文融合决策检测方法对多模态评价分类的精准率提高4.44％,召回率提高2.12％,Micro-F1提高3.67％,结果证实该方法能够对多模态垃圾评价进行有效检测.