检索结果-内蒙古大学图书馆

科学通报 2025年第2期70卷 164-178页

作者：张登辉王浩宇赵文馨王虎啸王轲张振院寇天一山东大学机电与信息工程学院威海264209 山东大学空间科学与物理学院威海264209 山东大学澳国立联合理学院威海264209

阴离子交换膜(anion exchange membrane,AEM)电解水是一种新兴的低温电解水技术,其可兼容非贵金属催化剂且能在低温条件下快速响应,成为启动慢且效率低的传统碱性电解水替代技术路线.然而,由于阳极反应的析氧、传质动力学迟滞,AEM电解... 详细信息

阴离子交换膜(anion exchange membrane,AEM)电解水是一种新兴的低温电解水技术,其可兼容非贵金属催化剂且能在低温条件下快速响应,成为启动慢且效率低的传统碱性电解水替代技术路线.然而,由于阳极反应的析氧、传质动力学迟滞,AEM电解水在高速率(电流密度>400 mA cm^(-2))条件下的性能仍然受限.开发高性能析氧气体扩散电极是实现高速率AEM电解水的关键.通过将高本征活性NiFe基析氧催化剂锚定在气体扩散层,形成一种快速传荷传质的自支撑气体扩散电极,展现了突出的高速率析氧活性,近两年在AEM电解水领域受到极大关注.鉴于该方向的重要性和快速发展的趋势,本文重点围绕面向高速率AEM电解水的自支撑结构NiFe基气体扩散电极展开讨论,首先简要介绍了AEM电解水面临的关键挑战及评估指标,其次分类重点评述了通过磁控溅射、阴极电沉积、腐蚀工程、水热等策略实现NiFe基气体扩散电极的代表性研究进展,辩证分析了不同制备策略的优势,对其制备路线-电极结构及性能关联展开了讨论.最后,探讨了自支撑NiFe基析氧气体扩散电极在开发与工况表征过程中面临的关键挑战,以期为高速率AEM电解水自支撑析氧气体扩散电极的开发提供参考.

关键词： AEM电解水高速率析氧反应自支撑 NiFe基催化剂

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高饱和磁通密度铁基非晶纳米晶磁粉芯的研究进展

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材料导报 2025年第3期39卷 148-156页

作者：王鹤龙史贵丙王丽李宗臻山东大学机电与信息工程学院山东威海264209 江苏集萃安泰创明先进能源材料研究院有限公司江苏常州213000

非晶纳米晶软磁复合磁粉芯具有优异的恒导磁特性、直流偏置特性、低损耗特性以及抗饱和磁化特性,因而在电感器、滤波器、扼流线圈等小型化、高频化、大功率化元器件领域具有广阔的应用前景。本文对高饱和磁通密度(B_(s))铁基非晶纳米晶... 详细信息

非晶纳米晶软磁复合磁粉芯具有优异的恒导磁特性、直流偏置特性、低损耗特性以及抗饱和磁化特性,因而在电感器、滤波器、扼流线圈等小型化、高频化、大功率化元器件领域具有广阔的应用前景。本文对高饱和磁通密度(B_(s))铁基非晶纳米晶磁粉芯研究进展展开综述。详细介绍了高B_(s)铁基非晶纳米晶磁粉芯的发展、制备工艺以及研究现状和进一步提升的研究方向,并对其未来的研究发展进行展望。

关键词：高饱和磁通密度非晶纳米晶磁粉芯制备工艺高频化小型化

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基于视觉Transformer的运动特征选择融合微表情识别算法

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信号处理 2025年第2期41卷 267-278页

作者：杜含月张鹏林强李晓桐徐森贲晛烨山东大学信息科学与工程学院山东济南250100 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 盐城工学院信息工程学院江苏盐城224051

微表情识别旨在揭示目标对象隐藏的真实情感,其在人机交互、心理诊断以及意图预测等领域具有重要应用价值。然而,微表情表达强度微弱、时间短暂且面部运动单元间存在长距离依赖,使得传统卷积神经网络难以有效表征微表情动态特征。此外,... 详细信息

微表情识别旨在揭示目标对象隐藏的真实情感,其在人机交互、心理诊断以及意图预测等领域具有重要应用价值。然而,微表情表达强度微弱、时间短暂且面部运动单元间存在长距离依赖,使得传统卷积神经网络难以有效表征微表情动态特征。此外,微表情特征与受试者身份以及面部外观信息存在强耦合性,不利于分离和提取微表情语义信息。为了解决上述问题,本文提出了一种基于视觉Transformer和运动特征选择的微表情识别算法。首先,利用TVL1光流算法计算水平和垂直光流运动图,用以表征面部运动。随后,利用视觉Transformer网络编码微表情发生时面部运动单元间的运动依赖关系,为了进一步提升特征表达能力,本文设计了特征选择融合模块(Feature Selection Fusion Module,FSFM)以实现微表情关键的局部信息的有效获取,并引入空间一致性注意力模块(Spatial Consistency Attention Module,SCAM)以确保不同运动特征在空间分布上的一致性。此外,本文提出的交叉注意力融合模块(Cross Attention Fusion Module,CAFM)能够增强微表情语义信息的表征能力。与现有方法相比,本文所提出的算法在三个权威的微表情数据库上微表情识别任务中表现出显著的准确率提升,进一步验证了该方法的有效性与优越性。

关键词：微表情识别特征选择与融合交叉注意力机制视觉Transformer

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工程教育创新背景下的机械类项目式生产实习教学模式研究

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教育教学论坛 2025年第10期 141-144页

作者：王挺侹王丽郭春生山东大学〔威海〕机电与信息工程学院山东威海264209

随着工程教育的不断发展,机械类生产实习教学面临着新的挑战,作为连接大学生与未来工作的纽带,其模式改革创新刻不容缓。为此提出了一种项目式的机械类生产实习教学改革模式,以企业在研项目开发实训内容,合理分解产品需求,建立融合多端... 详细信息

随着工程教育的不断发展,机械类生产实习教学面临着新的挑战,作为连接大学生与未来工作的纽带,其模式改革创新刻不容缓。为此提出了一种项目式的机械类生产实习教学改革模式,以企业在研项目开发实训内容,合理分解产品需求,建立融合多端的实训课程体系和更人性化的支持体系,外引内培和柔性聘用优化实训人才队伍,强调交叉融合终身学习的工程师文化内核。通过教学模式改革,将理论与实践紧密结合起来,实现更加面向现代企业产品开发模式的机械类生产实习教学,为机械类生产实习教学改革提供了新思路和新方法。

关键词：工程教育机械类生产实习工程实训改革

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基于在线实验平台的实践教学研究——以“神经网络与深度学习”为例

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湖北第二师范学院学报 2025年第2期42卷 68-72页

作者：赵瑞杰山东大学机电与信息工程学院山东威海264209

随着人工智能技术的迅猛发展,人工神经网络与深度学习作为其核心内容,已成为计算机科学领域的研究热点和教学实践的重要方向。希冀平台作为一个集云端自动化实验教学环境与人工智能科研平台于一体的综合性平台,为“神经网络与深度学习... 详细信息

随着人工智能技术的迅猛发展,人工神经网络与深度学习作为其核心内容,已成为计算机科学领域的研究热点和教学实践的重要方向。希冀平台作为一个集云端自动化实验教学环境与人工智能科研平台于一体的综合性平台,为“神经网络与深度学习”课程提供了丰富的教学资源和实践环境。探讨基于希冀平台的“神经网络与深度学习”课程实践教学的改革,研究如何优化教学内容,确保课程内容的先进性和前沿性;如何改良教学方法,以激发学生的学习兴趣和积极性;如何完善评价机制,从而客观、准确地评估学生的学习效果。通过教学改革推动本课程的持续发展,为培养更多具有创新能力和实践精神的人才做出贡献。

关键词：神经网络深度学习实践教学在线平台

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固体力学课程思政元素挖掘与教学应用研究

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高教学刊 2025年第6期11卷 185-188页

作者：王侃刘勇张恒山东大学机电与信息工程学院山东威海264200 山东大学机械工程学院济南250000

在新工科背景下,工学专业教育领域正发生深刻变革,将思政元素融入到专业课程教学中,利用隐性教育方式发挥专业课程的思想政治教育功能,成为各高校进行课程改革的一个重要方向。该文对固体力学课程中的思政元素进行挖掘,探讨在教学过程... 详细信息

在新工科背景下,工学专业教育领域正发生深刻变革,将思政元素融入到专业课程教学中,利用隐性教育方式发挥专业课程的思想政治教育功能,成为各高校进行课程改革的一个重要方向。该文对固体力学课程中的思政元素进行挖掘,探讨在教学过程中的应用方法,分析专业知识与辩证唯物主义观点的关联性,国家重大基建工程可作为素材引入到教学过程中,激发学生的民族自豪感和社会责任感。

关键词：固体力学弹塑性力学课程思政桥梁民族自豪感

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Fe_50Cu_50合金熔体相分离过程的分子动力学模拟

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物理学报 2014年第4期63卷 254-259页

作者：齐玉曲昌荣王丽方腾山东大学(威海)机电与信息工程学院威海264209

基于镶嵌原子势,采用分子动力学模拟的方法探讨了Fe50Cu50合金熔体在1823 K下液-液相分离过程.结果发现:熔体中同类原子配位数随弛豫时间的延长逐渐增大,而异类原子配位数逐渐减少;由BhatiaThornton结构因子SCC(q)获得的相关长度随时间... 详细信息

基于镶嵌原子势,采用分子动力学模拟的方法探讨了Fe50Cu50合金熔体在1823 K下液-液相分离过程.结果发现:熔体中同类原子配位数随弛豫时间的延长逐渐增大,而异类原子配位数逐渐减少;由BhatiaThornton结构因子SCC(q)获得的相关长度随时间的变化也呈现出明显的递增趋势,表明该合金熔体在该温度下发生了液—液相分离.原子轨迹的可视化显示结果发现,相分离的初期,体系呈明显的网络状组织,随时间的延长,异类原子逐渐分离,最终形成富Fe和富Cu的相分离组织,符合调幅分解特征.与Fe75Cu25合金熔体的相分离过程对比发现,Fe与Cu原子数目相差越小,相分离行为越剧烈,形成稳定分层结构所需的时间越短.以上研究从原子尺度上表征了金属熔体的相分离过程.

关键词： Fe50Cu50合金熔体液-液相分离调幅分解分子动力学模拟

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矿石拉曼光谱模型拟合分类方法

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光谱学与光谱分析 2023年第2期43卷 583-589页

作者：夏桐刘一伟高远程杰殷建山东大学(威海)机电与信息工程学院山东威海264209

拉曼光谱因具有简单、快速及无损等特点,非常适合矿石的分类与鉴别。拉曼光谱模型拟合分类方法无需构建参考光谱库且避免了复杂的逐项光谱匹配,具有明显的优势。然而,已有的基于机器学习及深度学习的矿石拉曼光谱分类研究所采用的学习... 详细信息

拉曼光谱因具有简单、快速及无损等特点,非常适合矿石的分类与鉴别。拉曼光谱模型拟合分类方法无需构建参考光谱库且避免了复杂的逐项光谱匹配,具有明显的优势。然而,已有的基于机器学习及深度学习的矿石拉曼光谱分类研究所采用的学习模型比较单一,缺乏具有参考意义的综合比较。对基于机器学习及深度学习的矿石拉曼光谱模型拟合分类方法进行综合评估验证,对比了KNN,XGBoost,SVM,RF四种传统机器学习方法和CNN,DNN,RNN三种深度学习模型在RRUFF矿物拉曼光谱数据集上的分类效果,验证了4种数据预处理方法和样本量对模型分类效果的影响。为提升机器学习模型的分类性能,本文还提出了一种拉曼光谱强度曲率的数据预处理方法,对经基线矫正后的拉曼光谱序列强度计算曲率作为构造特征,使模型更有效的提取出拉曼光谱的特征峰位置。实验结论:数据预处理对提升机器学习模型的分类性能效果明显,而对深度学习模型不敏感;样本量为影响模型分类效果的关键因素,当样本量较大时,深度学习模型的分类效果优于传统的机器学习模型;对于微小样本,深度学习模型难以发挥其优势,而辅以预处理的机器学习具有更优的分类性能。

关键词：矿物分类拉曼光谱机器学习数据预处理

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基于反贝叶斯学习的WDMS光谱自动识别研究

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光谱学与光谱分析 2019年第6期39卷 1829-1833页

作者：姜斌赵梓良黄灏钟云鹏赵永健曲美霞山东大学(威海)机电与信息工程学院

天体光谱是天体物理学重要的研究对象,通过光谱可以获取天体的许多物理、化学参数如有效温度、金属丰度、表面重力加速度和视向速度等。白矮主序双星是一类致密的双星系统,对研究致密双星的演化特别是公共包层的演化有着重要的意义。国... 详细信息

天体光谱是天体物理学重要的研究对象,通过光谱可以获取天体的许多物理、化学参数如有效温度、金属丰度、表面重力加速度和视向速度等。白矮主序双星是一类致密的双星系统,对研究致密双星的演化特别是公共包层的演化有着重要的意义。国内外的大型巡天望远镜如美国斯隆望远镜以及中国的郭守敬望远镜,每天都产生大量光谱数据。如此海量的光谱数据无法完全用人工进行分析。因此,使用机器学习方法从海量的天体光谱中自动搜索白矮主序双星光谱,有着非常现实的意义。目前的光谱自动识别方法主要通过对已有的标签样本进行分析,通过训练得到分类器,再对未知目标进行识别。这类方法对样本的数量有明确的要求。白矮主序双星的实测光谱数量有限。若要通过有限的样本集准确学习白矮主序双星的光谱特征,不仅需要扩大样本数量,还需要提高特征提取和分类算法的精度。在前期工作中,通过机器学习等方法在海量巡天数据中识别了一批白矮主序双星的光谱,为该实验提供了数据源。使用对抗神经网络生成新的白矮主序双星光谱,扩大训练数据量至原数据集约两倍的数量,增强了分类模型的泛化能力。通过反贝叶斯学习修正损失函数,将损失函数的大小与样本的方差相关联,抑制了异常数据对模型造成的影响,提升了模型的鲁棒性,解决了由于训练样本集偏差带来的梯度消失以及训练陷入局部最优解等问题。该实验基于Tensorflow深度学习库。使用Tensorflow搭建的生成对抗网络具有较好的鲁棒性,并且封装了内部实现细节,使得算法得以更好地实现。除此之外,由Tensorflow搭建的卷积神经网络在该实验中用于分类准确度测试。实验结果表明,二维卷积神经网络能够利用卷积核有效地提取白矮主序双星的卷积特征并进行分类。基于反贝叶斯学习策略的卷积神经网络分类器在白矮主序双星原始数据及对抗神经网络生成光谱的识别任务中达到了约98.3%的准确率。该方法也可用于在巡天望远镜的海量光谱中搜索其他特殊和稀少天体如激变变星、超新星等。

关键词：白矮主序双星生成对抗网络反贝叶斯学习策略卷积神经网络

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激变变星光谱参数测量研究

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光谱学与光谱分析 2019年第9期39卷 2935-2939页

作者：姜斌赵永健王璐瑶韦纪宇曲美霞山东大学(威海)机电与信息工程学院

激变变星是一类特殊而且数量稀少的双星系统,其主星是一颗白矮星,伴星通常是一颗充满洛希瓣的光谱型为G,K或M型的晚型星或矮星。激变变星是一类爆发型的恒星,对于研究密近双星的演化具有积极的意义。激变变星按照爆发特征和光变特征可... 详细信息

激变变星是一类特殊而且数量稀少的双星系统,其主星是一颗白矮星,伴星通常是一颗充满洛希瓣的光谱型为G,K或M型的晚型星或矮星。激变变星是一类爆发型的恒星,对于研究密近双星的演化具有积极的意义。激变变星按照爆发特征和光变特征可以分为很多亚型,如新星、再发新星、矮新星、类新星和磁激变变星。同时激变变星又是一类周期型的变星,这些因素都导致其可见光光谱非常复杂。目前对于激变变星的参数测量,主要通过后续观测来测量其轨道周期、主星和伴星之间的距离等。由于在吸积的过程中,物质在白矮星的表面累积,无法直接测量主星的物理参数,而且激变变星本身是一种暗弱的天体,实测光谱数量较少,因此极大限制了对激变变星物理参数的系统研究。目前唯一能够生成激变变星理论光谱的软件是基于光致电离模型的CLOUDY,但CLOUDY存在采样点过于稀少以及参数太多等问题,不能作为理想的理论光谱模板。法国ELODIE高分辨率的光谱可以作为M型恒星光谱参数测量的理论模板。前期工作中,通过机器学习等方法在美国斯隆巡天和中国郭守敬望远镜巡天数据中发现了一批激变变星。通过人工筛选,选择了伴星是M型的407条实测光谱,这些光谱大部分是宁静期的矮新星,光谱的主要特征是巴尔末线系和氦的发射线。再通过与高分辨率的ELODIE光谱交叉,利用SDSS-casjob数据库中的ELODIE参数,对激变变星的红端部分进行模板匹配,系统测量了其伴星的物理参数。为了降低计算量,对高维的光谱分别通过主分量分析和局部线性嵌入两种方法进行了特征提取和降维。实验结果表明LLE方法在邻域大小15,维度59时达到最高贡献率94.91%。根据PCA和LLE的交集,最终光谱的维度确定为59。实验中发现激变变星的伴星中M2型数量极少,具体原因需要更多的样本来解释。因为实验中激变变星光谱中,只有部分有明显的分子带特征,因此那些在爆发下降阶段或者光谱被吸积盘特征控制的激变变星没有进行参数测量。该实验弥补了激变变星光谱物理参数测量的空白。

关键词：光谱参数测量激变变星

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