检索结果-内蒙古大学图书馆

天然气工业 2023年第6期43卷 169-180页

作者：何太碧张岩杨炜程王意东王艳丛鲁兹西华大学汽车与交通学院流体及动力机械教育重点实验室成都纺织高等专科学校成都工贸职业技术学院

氢能作为优质高效的绿色清洁能源,是构建我国现代清洁能源体系的重要对象,合理有效地布局车用加氢综合能源补给站网络,对于大规模推广氢能燃料电池汽车,实现双碳目标具有重要意义。为此,以“成渝双城经济圈”城市集群为研究区域,综合考... 详细信息

氢能作为优质高效的绿色清洁能源,是构建我国现代清洁能源体系的重要对象,合理有效地布局车用加氢综合能源补给站网络,对于大规模推广氢能燃料电池汽车,实现双碳目标具有重要意义。为此,以“成渝双城经济圈”城市集群为研究区域,综合考虑补给站网络的上下游环节,基于氢源地以及环境因素对综合能源补给站布局进行经济性分析,搭建了基于地理信息的综合能源补给站网络两阶段规划模型。在此基础上,结合多项式拟合、主成分分析与禁忌搜索算法,以既有油气补给站为备选地,以氢气运输成本最低为优化目标,得到氢源地与综合能源补给站选址方案,对比不同补给站布局数量和服务范围,并最终确定了加氢综合能源补给站布局数量与具体位置。研究结果表明:①GDP对补给站选址具有较大的影响,为选址主要影响因素;②综合考虑多种影响因素的条件下,重庆市主城区与成都市拥有最高的补给站布局优势度,当作为重点布局区域;③合建站布局数量与区域覆盖程度呈正相关,当加氢站布局为20座,服务半径为70 km时,氢能在“成渝双城经济圈”的发展程度达到鼎盛期水平。结论认为,距离优化布局计算结果与区域布局模型的结论相同,证实了规划布局方法的可行性与有效性,其可作为改扩建既有能源补给站、规划布局综合能源补给站的重要参考依据。

关键词：成渝双城经济圈加氢综合能源补给站地理信息两阶段规划模型禁忌搜索算法优势度选址布局

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TRPV4在右美托咪定改善机械通气致脑损伤小鼠认知功能降低中的作用

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中华麻醉学杂志 2023年第2期43卷 186-191页

作者：瞿敏孙文波姚忠岩张秀青张会武陈磊齐子龙黄冬冬黄平沧州市中心医院麻醉科沧州061001 沧州市中心医院小儿窥镜室沧州061001 沧州市中心医院儿外科沧州061001 沧州医学高等专科学校医学诊断教研室沧州061001 沧州市中心医院妇科沧州061001

目的评价瞬时受体电位香草酸4(TRPV4)在右美托咪定改善机械通气致脑损伤小鼠认知功能降低中的作用。方法清洁级健康雄性C57BL6小鼠90只,体质量20~25 g,8~12周龄,采用随机数字表法分为5组(n=18):对照组(C组)、机械通气组(V组)、HC-067047... 详细信息

目的评价瞬时受体电位香草酸4(TRPV4)在右美托咪定改善机械通气致脑损伤小鼠认知功能降低中的作用。方法清洁级健康雄性C57BL6小鼠90只,体质量20~25 g,8~12周龄,采用随机数字表法分为5组(n=18):对照组(C组)、机械通气组(V组)、HC-067047组(H组)、右美托咪定组(D组)和右美托咪定+GSK1016790A组(DG组)。C组不行机械通气,自主呼吸空气6 h;V组机械通气6 h;H组机械通气3和6 h时分别脑室内注射TRPV4阻断剂HC-06704710 mmol;D组和DG组机械通气前30 min腹腔注射右美托咪定50μg/kg;DG组机械通气前60 min脑室内注射TRPV4激动剂GSK1016790A 5μmol。每组随机取6只小鼠分别于机械通气前1 d、机械通气后3和7 d时行Morris水迷宫实验。机械通气后1 d,每组随机处死6只小鼠取脑组织,采用TUNEL法检测海马CA1区神经元凋亡情况,计算凋亡指数。每组随机处死6只小鼠取海马组织,采用Western blot法检测TRPV4、丝氨酸-苏氨酸蛋白激酶(Akt)、p-Akt、Bcl-2、Bax和caspase-3的表达。结果与C组比较,V组和DG组机械通气后3和7 d逃避潜伏期延长,穿越原平台位置次数减少,海马TRPV4和caspase-3表达上调,p-Akt表达下调,Bcl-2/Bax比值降低,神经元凋亡指数升高(P<0.05);与V组比较,D组和H组机械通气后3和7 d逃避潜伏期缩短,穿越原平台位置次数增加,海马TRPV4和caspase-3表达下调,p-Akt表达上调,Bcl-2/Bax比值升高,神经元凋亡指数降低(P<0.05);与D组比较,DG组机械通气后3和7 d逃避潜伏期延长,穿越原平台位置次数减少,海马TRPV4和caspase-3表达上调,p-Akt表达下调,Bcl-2/Bax比值降低,神经元凋亡指数升高(P<0.05)。结论TRPV4参与了右美托咪定改善机械通气致脑损伤小鼠认知功能降低的过程,与其上调p-Akt表达,抑制海马神经元凋亡有关。

关键词： TRPV阳离子通道右美托咪啶呼吸,人工脑损伤认知

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刚柔耦合定位平台结构-运动-控制一体化建模

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计算力学学报 2023年第3期40卷 375-380页

作者：邓毅陈旭黄平段明磊黄观新桂林师范高等专科学校物理与工程技术系桂林541199 广西大学机械工程学院南宁530004 广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室广州510006

针对微电子制造行业等领域中的长行程高精度定位问题,提出了一种刚柔耦合定位平台,并建立了其结构-运动-控制一体化动力学仿真模型.首先,根据刚柔耦合定位平台的结构特点对浮动坐标法进行修改,建立了简洁高效的动力学仿真模型.其次,结... 详细信息

针对微电子制造行业等领域中的长行程高精度定位问题,提出了一种刚柔耦合定位平台,并建立了其结构-运动-控制一体化动力学仿真模型.首先,根据刚柔耦合定位平台的结构特点对浮动坐标法进行修改,建立了简洁高效的动力学仿真模型.其次,结合动力学模型、3阶S型曲线和经典的PID控制方法建立了结构-运动-控制一体化仿真模型.最后,通过数值算例对仿真模型的有效性进行了验证.数值模拟结果显示,建立的结构-运动-控制一体化仿真模型能够有效地对定位平台的工作过程进行模拟,为后续的结构优化、运动规划和控制系统设计等工作创造条件.

关键词：刚柔耦合定位平台动力学结构设计运动规划控制系统

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高职院校“机械制造技术基础”课程教学改革与实践

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三峡高教研究 2023年第2期 15-18页

作者：路和戴丽莉连云港师范高等专科学校海洋港口学院江苏连云港222006

一个国家的制造水平直接影响到本国的科技实力和军事实力,我国为了从制造大国转变为制造强国和智造强国,提出了中国制造2025,“机械制造技术基础”课程是今后从事制造研究和涉足制造行业的重要专业基础课程。随着科技与现代工业的高速发... 详细信息

一个国家的制造水平直接影响到本国的科技实力和军事实力,我国为了从制造大国转变为制造强国和智造强国,提出了中国制造2025,“机械制造技术基础”课程是今后从事制造研究和涉足制造行业的重要专业基础课程。随着科技与现代工业的高速发展,尤其是电子信息技术、计算机技术、新材料技术等的飞速发展,促使与之交叉的制造业也发生着深刻变化,加工制造正朝着智能化、精密化、柔性化、集成化的方向发展,这就对当前课程的教学提出了更好、更多的要求,因此有必要从高职院校的老师、学生和教学方法等方面对该门课程进行教学改革与探索。本文将在教学内容、教学方式、辅助实训和考核指标等多方面进行改革探究,通过改革着重培养学生的学习能力、创新能力和实践能力。

关键词：高职院校机械制造技术基础开放实验项目教学改革

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人工智能驱动学校体育课程改革：新趋势、新内涵、新机制及新实践

人工智能驱动学校体育课程改革：新趋势、新内涵、新机制及新实践

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第十三届全国体育科学大会

作者：赵贡美杜熙茹顾先宇胡星华广州体育学院贵州师范大学贵州医科大学贵阳幼儿师范高等专科学校

研究目的:人工智能发展为学校体育课程改革提供了技术支持,人工智能通过"教、学、练、赛、测、考、管"全场景嵌入,助推学校体育课程数字化改革。《中国教育现代化2035》《教育信息化2.0行动计划》《关于全面加强和改进新时代... 详细信息

研究目的:人工智能发展为学校体育课程改革提供了技术支持,人工智能通过"教、学、练、赛、测、考、管"全场景嵌入,助推学校体育课程数字化改革。《中国教育现代化2035》《教育信息化2.0行动计划》《关于全面加强和改进新时代学校体育工作的意见》共同指出利用人工智能技术推进一体化智能化课程改革,推动治理方式变革、决策科学化、管理精准化。顶层设计、政策导向助推学校体育课程改革,但也面临主体联动力量薄弱、政策内容模糊、执行过程受阻、资源配置失衡、教师队伍建设滞后等难题。鉴于此,在厘清人工智能驱动学校体育课程改革的新内涵、新机制基础上,提出实践路径,以期为学校体育课程改革提供有益借鉴。研究方法:运用文献资料、专家访谈等方法,探骊人工智能驱动学校体育课程改革的新趋势、新内涵、新机制及新实践具有重要意义。研究结果:(1)新趋势:人工智能赋能学校体育课程形态变革。在类脑计算、深度学习、数据挖掘技术驱动下,人工智能正逐渐与学校体育教学广度、深度融合,为体育课堂教学改革、体育课程创新赋能。人工智能驱动学校体育课程变革并非简单的体育课程内容、体育课程目标调整,而是对整个学校体育课程形态颠覆性的变革,是从体育课程管理到体育课程评价、体育课程实施到体育课程内容、体育课程目标到体育课程哲学的全方位变革,在某种意义上,此次学校体育课程变革是学校体育教育范式变革的关键,体现智能发展导向,契合全面发展目标。(2)新内涵:人工智能重构学校体育课程体系。人工智能技术的AI教师、自动测评系统、智能导师系统、学习者画像在体育教学中的运用,为重构学校体育课程体系提供技术保障。顶层设计,强化体育课程智能化定位。基于人工智能变革范式,将体育课程从实践取向、能力取向、知识取向、道德取向、健康取向层面实施梳理,明晰学校体育课程体系目标定位,探索有效的学校体育课程变革操作路径。统筹推进,搭建智能决策、数据驱动的体育课程结构。通过人工智能体育教学终端搭建"数据中心",实施体育教学数据存储、加工、清洗、采集,深度挖掘体育教学信息,依托多元服务,为智能体育技术形态提供数据底座,对组织实施、科目搭配、课程类型实施智能决策,精准满足学校体育发展需求。整体融合,探索生本取向的体育课程内容体系。利用人工智能技术,搭建学习模型,持续优化模型参数,针对个体需求和特征,定制个性化学校体育课程内容体系,继而实现生本取向的学校体育课程重构。(3)新机制:人工智能赋能学校体育课程。构建价值导向机制:以发展人的智慧为导向,制定人工智能课程标准。智慧是个人在自身知识、智力的前提下,由学习、社会经验习得的综合素质,可使个体正确理解、认识复杂问题,继而高效、创新解决问题。强化学校、专家、企业、行业、政府协同合作、互联互通,整合多元主体力量参与学校体育课程标准制定工作,增强学校体育课程标准有效性。构建核心运行机制:立足体育课堂主阵地,构建智能教学新生态。人工智能技术能融入各种体育教学要素中,促进体育教学流程开展,驱动体育课堂教学与人工智能技术深度融合发展,构建智能体育教学新生态,推动学校体育课堂教学改革。构建长效保障机制:培育体育教师智能素养,建立协同创新模式。提升各级各类学校体育教师智能素养时间紧迫,要加快开展体育教师智能素养培训,激励交叉学科体育教师参与人工智能体育教学工作,搭建体育教学实践共同体,聚集多元主体智慧力量,从体育教师素养培训、教学模式创新、平台资源开发、课程内容设计方面进行合作,促进协同创新发展。(4)新实践:人工智能驱动南京"金陵中学"学校体育课程改革探索。南京"金陵中学"学校体育课程改革是以新时代"三全育人"目标为导向,依托人工智能、区块链、大数据、物联网技术发展,构建数据赋能、资源服务、活动支持、师生发展等要素支撑的智能体育新生态。金陵中学作为首批国家级示范高中,为响应国家政策,积极启动"智慧体育创新试验区"项目,在学校操场、舞蹈房、篮球馆走道和乒乓球室分别配置了智慧体育锻炼屏和智慧体育测试屏,根据学校需求,定制化开发"活力金中"小程序。学校通过借力人工智能驱动学校体育课程改革的冲击力,高度重视学校体育课程变革,树立技术变革理念,从教师角色、课程环境、课程目标、课程评价、课程组织、课程内容等维度变革学校体育课程新形态;从内容体系、课程结构、课程定位等维度重构学校体育课程体系;构建长效保障、核心运行、价值导向的实现机制,为学校体育课程改革夯实根基。研究结论:人工智能赋能学校体育课程形态变革作为时代新趋势,体现智能发展导向,契合全面发展目标,人工智能通过顶层设计、智能决策、数据驱动、整体融合重构着学校体育课程体系,为实现人工智能赋能作用,从价值导向机制、核心运行机制、长效保障机制进行赋能,以南京"金陵中学"为例,检验人工智能赋能学校体育课程改革效果。

关键词：人工智能学校体育课程改革学校体育课程改革机制与实践

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基于项目驱动的“虚拟仪器技术”课程教学改革与实践

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三峡高教研究 2022年第1期40卷 35-39页

作者：王利锋路和张益维龚小祥吴光杰重庆三峡学院机械工程学院重庆万州404120 连云港师范高等专科学校江苏连云港222006

“虚拟仪器技术”是现代计算机技术和仪器技术结合的产物,是计算机辅助测试(Computer Assistant Test)领域的一项重要技术,本课程培养学生利用图形化编程语言编写程序的能力。由于课程内容丰富、课时相对少,采用传统授课方式,学生掌握... 详细信息

“虚拟仪器技术”是现代计算机技术和仪器技术结合的产物,是计算机辅助测试(Computer Assistant Test)领域的一项重要技术,本课程培养学生利用图形化编程语言编写程序的能力。由于课程内容丰富、课时相对少,采用传统授课方式,学生掌握理解程度一般,因此本文引入了项目驱动的教学模式,该模式有效提高教学质量,着重培养学生的学习能力、创新能力和实践能力。

关键词：基于项目驱动虚拟仪器技术学习能力教学改革

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基于固定界面法的旋转裂纹叶片动力学特性分析

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航空发动机 2022年第6期48卷 105-109页

作者：陈雪莲曾劲马辉辽宁省交通高等专科学校信息工程系沈阳110122 西南交通大学力学与航空航天学院成都611756 东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819 航空动力装备振动及控制教育部重点试验室沈阳110819

为了实现裂纹旋转叶片在复杂环境载荷作用下非线性振动特性求解的高效性和准确性,以某型航空发动机压气机叶片为研究对象,综合考虑旋转叶片的刚/软化效应、裂纹的呼吸效应和气动载荷的影响,采用固定界面模态综合法对旋转裂纹叶片进行了8... 详细信息

为了实现裂纹旋转叶片在复杂环境载荷作用下非线性振动特性求解的高效性和准确性,以某型航空发动机压气机叶片为研究对象,综合考虑旋转叶片的刚/软化效应、裂纹的呼吸效应和气动载荷的影响,采用固定界面模态综合法对旋转裂纹叶片进行了84.83%的自由度缩减,并通过与未减缩模型前3阶动频以及振动响应的对比,验证了减缩模型的有效性。结果表明:叶片裂纹呼吸特性取决于离心载荷和气动载荷的联合作用,且在低转速下气动载荷占主导,而在高转速下离心载荷占主导;减缩模型相对于未减缩模型在进行响应求解时能提升一定的求解效率,在低转速下提升约37.35%,而在高转速下提升约12.33%;在高频激励下减缩模型的计算精度较低频激励下的稍差,应根据实际情况合理选择激振频率,并对结果精确性作相应的验证。

关键词：模型减缩振动固定界面法压气机叶片裂纹呼吸特性气动载荷离心载荷

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基于样本倍增、深度神经网络与SVM的少样本图像识别技术

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智能计算机与应用 2020年第9期10卷 208-213页

作者：秦俊举曹选平夏校朋成都纺织高等专科学校机械工程学院成都611731 电子信息控制重点实验室成都610036

基于深度神经网络的图像识别技术在少样本情况下会出现识别准确率下降,甚至训练失败的情况。本文针对该问题,提出了一种将少样本倍增、深度神经网络、SVM(support vector machine)相结合的算法。通过样本倍增提升样本数量,通过深度神经... 详细信息

基于深度神经网络的图像识别技术在少样本情况下会出现识别准确率下降,甚至训练失败的情况。本文针对该问题,提出了一种将少样本倍增、深度神经网络、SVM(support vector machine)相结合的算法。通过样本倍增提升样本数量,通过深度神经网络训练得到图像的高维特征,通过经典特征提取算法提取图像常规特征,构建包含高维特征和常规特征的支持向量,使用SVM进行训练。实验表明,本文所提方法对于特定样本集,在样本数量为总样本1/40的情况下,识别准确率达到61.36%(仅仅使用YOLO神经网络算法识别准确率为44.08%),大大提高了少样本下目标识别准确率,具有重要的应用价值。

关键词：样本倍增 SVM 深度神经网络

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二维CMUT阵列成像系统的低冗余设计:一种新的阵列配置模式

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微纳电子技术 2025年第4期62卷 140-151页

作者：张甜宋金沙乔冰琴高丹王智豪邵星灵山西省财政税务专科学校大数据学院太原030024 中北大学省部共建动态测试技术国家重点实验室太原030051

在基于微机电系统(MEMS)的超声换能器研究中,经典相控阵(CPA)配置模式硬件系统复杂,经典合成孔径(CSA)配置模式成像效果较差。为了避免这些问题,研究了低冗余的二维电容式微机械超声换能器(CMUT)阵列配置模式。提出了三种新的阵列配置模... 详细信息

在基于微机电系统(MEMS)的超声换能器研究中,经典相控阵(CPA)配置模式硬件系统复杂,经典合成孔径(CSA)配置模式成像效果较差。为了避免这些问题,研究了低冗余的二维电容式微机械超声换能器(CMUT)阵列配置模式。提出了三种新的阵列配置模式,即“+”字型发射全阵列接收(PF)、“X”型发射全阵列接收(XF)和边界型发射全阵列接收(BF)。首先,计算这五种阵列配置模式的有效孔径。从对比结果可以看出,XF的有效孔径最接近CPA的理想有效孔径。然后,对五种阵列配置模式的合成波束进行对比。阵列定量结果表明,XF的主瓣宽度和第一旁瓣高度分别为9.24°(-10 dB)和-21.33 dB,CPA的主瓣宽度和第一旁瓣高度分别为8.02°(-10 dB)和-26.29 dB。此外,为了验证研究结果,进行点目标仿真成像。在PF、XF和BF三种阵列配置模式中,XF以最少的发射阵元数量实现了与CPA几乎相同的成像效果。可以得出,XF阵列配置模式可以降低硬件系统的复杂性,同时保证成像质量。该研究成果为CMUT阵列三维实时成像提供了理论依据。

关键词：二维阵列电容式微机械超声换能器(CMUT) 有效孔径合成波束超声成像

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基于反向传播神经网络的激光诱导荧光光谱塑料分类识别方法研究

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光谱学与光谱分析 2019年第10期39卷 3136-3141页

作者：王翔赵南京殷高方孟德硕马明俊俞志敏石朝毅覃志松刘建国中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院环境光学与技术重点实验室安徽合肥230031 中国科学技术大学安徽合肥230026 皖江新兴产业技术发展中心安徽铜陵244000 合肥学院生物与环境工程系安徽合肥230601 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

塑料具有成本低、质量好,可塑性强等优点被广泛用于生产生活等领域,但废弃塑料处置不当容易引发二次污染。回收再利用有望成为解决废弃塑料污染问题的关键手段,其前提是对废料的准确分选。传统分选手段耗费时间,效率低下,难以实现废弃... 详细信息

塑料具有成本低、质量好,可塑性强等优点被广泛用于生产生活等领域,但废弃塑料处置不当容易引发二次污染。回收再利用有望成为解决废弃塑料污染问题的关键手段,其前提是对废料的准确分选。传统分选手段耗费时间,效率低下,难以实现废弃塑料的快速、经济、有效分类。激光诱导荧光技术是一种快速灵敏的光谱检测技术。具有操作简便,检测效率高,样品使用量小等优点常被应用于水体、土壤中油类,多环芳烃等有机污染物的快速识别与定量分析。利用激光诱导荧光技术可以快速采集不同塑料的荧光光谱,结合相应的模式识别算法,可实现塑料材质的快速准确识别。实验采集了8种塑料(ABS,HDPE,PA66,PLA,PP,PET,PS,PVC)共358组激光诱导荧光光谱,依据特征峰信息构建358×10的光谱矩阵。利用主成份分析法削减原光谱矩阵中的线性相关量,提高数据精度。结果显示前3个主成分的累计方差贡献值达98.085%,足以表征原光谱矩阵的主要信息。将降维的主成分PC1,PC2,PC3作为输入进行光谱分类,其中同种塑料光谱聚合度高,元素构成不同的塑料如PA66,PLA,HDPE和PVC的光谱分离度较好,而元素构成相同的塑料如PET和PLA的光谱分离度较差。PCA算法并不能准确的对未知塑料进行识别。BP-神经网络具有收敛速度快,预测精度高等特点被广泛用于模式识别和分类研究。将经PCA算法得到的简化特征矩阵作为BP-神经网络算法的输入集,其中随机抽取256组数据作为BP-神经网络算法模型的训练集,剩余的102组数据作为模型检测集。BP神经网络的隐藏层设定值为1,激活函数选择双极性Sigmoid函数,输出层为8种塑料样品。识别结果显示,102组数据中只有一组HDPE光谱数据被错识为PS,其余101组数据全部正确识别。8种塑料荧光光谱的综合识别准确率达到99%。研究结果表明激光诱导荧光技术结合BP-神经网络算法可实现不同材质塑料的快速准确识别。为实现废弃塑料的自动化智能分选,降低回收成本,减少废弃塑料危害提供新的参考。

关键词：塑料激光诱导荧光主成分分析神经网络识别

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