中国优秀速度轮滑男子选手300米个人计时赛疾跑过程中身体姿势的变化研究

运用影像测量与解析的方法,以具有代表性的中国优秀运动员作为研究对象,来获取实验状态下运动员疾跑技术的运动学参数数据,在此基础上运用运动学方法对中国优秀速度轮滑运动员疾跑技术的实际情况进行了研究,目的在于准确地反映现阶段中国速度轮滑运动员疾跑技术的特点和水平,为提高该项目竞技能力提供新的训练参考。     

河南省高校协同创新中心的现状及问题——基于三螺旋创新理论的视角

基于对三螺旋——协同创新理论的研究,探讨河南省高校协同创新中心的现状并分析其存在问题,以期能够为河南省高校协同创新机制提供有益思路,进而更好地服务区域经济发展。     

基于服务模式切换的数据中心能耗最小化问题研究

面向云计算的数据中心一般由大量服务器组成,保持合适数量活跃服务器提供及时服务的同时,尽可能切换服务器到空闲模式以减少能耗是一种有效的节能措施。文章研究了负载已知的情况下如何最小化数据中心操作能耗(服务进程能耗)和切换能耗(活跃/空闲模式改变能耗)的问题。首先,建立数据中心能耗最小化模型;然后分析特殊情况下最优解的特性;最后通过消除动态规划的递推过程,得到具有多项式复杂度的最优算法。不同负载变化趋势的数值结果表明,该算法能保证能耗达到最小,同时计算过程平稳。     

利用多级社区中心标签实现大规模图上距离查询

距离查询是图数据挖掘应用中的最基本的操作之一,但是目前的现存查询算法均无法高效处理大规模图数据.针对这个问题,提出建立多级社区中心的标签机制,即首先在原图中将结点按社区划分为多个集合,然后再将各集合中的中心结点建成带权查询子图,经过多次递归操作,最终为各结点建立一个基于社区中心的树状结构标签集,该标签集可以实现利用较短的创建时间和较小的存储代价大幅度提高距离查询的效率.从实验结果可以看出,该方法综合效率明显优于现存的高效算法.     

基于CPS的工业4.0智能制造研究

通过研究以物联网和制造业服务化为特征的工业4.0,指出信息物理系统在引领智能制造的过程中发挥的重要作用,工业4.0必定改变现有的工业结构,智能制造业将又一次焕发出新的生命力.     

中国工业制造业的资本配置效率测算

通过对各工业行业生产函数的估计,用工业制造业的实际总产出与资本配置最优时的总产出之比来度量中国工业制造业的资本配置状况,利用该方法对中国工业制造业间的资本配置效率进行了测算.研究结果发现,1985—2009年中国工业制造业间的资本配置效率的变化与工业化进程密切相关,呈现明显的波段性,其效率值基本维持在47.6%~63.8%,年平均效率值为55.8%.针对资本配置状况不尽人意的现状,提出几点建议.     

30CrMnSiA金属粉芯型药芯焊丝熔滴过渡分析与电弧增材研究

为探究金属粉芯型药芯焊丝电弧增材加工的可行性,采用30CrMnSiA高强钢粉芯型药芯焊丝,结合高速摄像与电信号同步采集系统,分析焊丝在脉冲熔化极气体保护焊工艺下的熔滴过渡特点和电弧稳定性,在确定的工艺参数下,探讨脉冲工艺WAAM对高强钢药芯焊丝沉积件成形性、组织和力学性能的影响。结果表明,高强钢药芯焊丝熔滴过渡类型为多脉一滴的非轴向小滴短路过渡;沉积件横向和纵向力学性能存在差异,横向强度和韧性均优于纵向;沉积件横向和纵向断口存在大量韧窝,均呈现微孔聚集型韧性断裂,且纵向断口韧窝尺寸明显大于横向。因此,将金属粉芯型药芯焊丝应用于增材加工领域,其性能满足使用要求,可获得组织和力学性能优异的沉积件。研究结果可为提高金属粉芯型药芯焊丝的增材加工效率、改善增材加工性能提供借鉴和参考。     

乙酰丙酮铟的制备

介绍ITO薄膜重要原料乙酰丙酮铟的制备方法,制备条件:有机多元酸浓度8.2×10-2mol/L,乙酰丙酮0.5mol/L,pH值为9.1,制得的乙酰丙酮铟一次合成产率99.8%,产品纯度99.95%.实验添加有机多元酸与锢络合物作为合成反应的中间体,解决了铟盐水解对合成反应的有害影响.     

制造单元快速构建技术研究

针对制造单元的快速构建和提高可实施性的问题,提出了一种采用聚类分析与启发式算法相结合的解决方案. 在零件存在多工艺路线、工序存在多可选设备的基础上,综合考虑加工时间、加工顺序、生产批量、设备能力、任务交货期等实际生产约束条件,以最短加工时间、最佳设备及单元平衡、最少跨单元加工等作为重构优化目标,重视生产瓶颈环节的识别和处理,采用设备单元构建、资源优化分配和单元负荷均衡的三阶段处理技术,实现了制造单元的快速构建,导出了零件族、设备集合以及瓶颈问题的解决方案,并通过实例验证了算法的有效性.     

基于卷积神经网络的合成孔径雷达图像目标识别

为了解决现有合成孔径雷达(SAR)图像目标识别算法识别率不高、泛化能力不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的SAR图像目标识别模型CMNet网络。通过设计针对SAR图像特点的特征提取网络,在损失函数中引入中心损失与Softmax损失联合监督训练过程,兼顾类内聚合和类间分离,提高算法精度和泛化能力。网络模型中所有卷积层后引入批量归一化层加快模型收敛速度、防止过拟合。实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库进行测试,10类目标平均识别率达到99. 30%。结果表明,提出的CMNet网络模型具有较高的识别率和泛化能力,在公开数据集上取得较好结果。