摘要：铁道机车车辆高速重载情况下,车轮损伤日益增多,行业内多采用镟修方法修复损伤车轮,造成了材料的大量浪费。本文利用激光熔覆再制造技术修复损伤车轮,采用动力学仿真软件SIMPACK确定熔覆车轮接触应力及其蠕滑特性,修正了现有基于磨耗数的损伤函数车轮损伤评估模型,并将之用于再制造车轮的损伤评估。建立了激光熔覆再制造车轮寿命评估模型,模型计算结果和车轮设计寿命基本吻合。

摘要：针对森林环境下受扰无人直升机的高度和姿态约束控制问题,提出了一种安全跟踪滑模飞行控制方法.为了使无人直升机躲避树木高度威胁并保持期望的飞行姿态,考虑无人直升机的高度和姿态约束,利用误差性能转换函数方法对约束进行处理.基于回馈递推方法和滑模控制方法设计了无人直升机的鲁棒跟踪控制方法,并采用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了所有闭环系统信号的收敛性.仿真结果验证了所设计安全滑模飞行控制方法的有效性.

摘要：针对柔索驱动机械臂容易发生绳索松弛从而影响动作准确性和有效载荷能力的问题,设计了一种新型的连续体机械臂混合式预紧机构,并提出了对应的预紧力控制策略。首先,研究了多节柔索驱动超冗余连续机械臂的3个主要组成部分——连续体部件、预紧部件和致动部件,并给出了采用线性电位器的混合式预紧机构具体硬件设计;其次,根据电机和绳索分布,提出了相匹配的混合式预紧力控制策略,包括了2种方式——被动补偿和主动补偿,并对主动补偿的电机角度计算公式进行了推导;最后,通过有效载荷和载荷可操作性试验,对所提预紧机构和控制策略的有效性进行了验证。研究结果表明:有预紧机构机械臂的有效载荷能力增加了20 g,最大高度增加了约200 mm,避免了绳索松弛现象,从而提高了末端位置控制的精度,同时,机械臂的载荷可操作性明显提升。

摘要：目的 随着国际经济、政治、文化的融合发展,文理工科的交融成为新时期高校交叉学科成型、发展的前提,也是高校迈向国际、建设双一流大学不可或缺的目标。方法 基于研究生层面的新时期江苏交叉学科建设可以通过省内相关高校的科技与艺术交叉学科建设得到体现。其建设路径主要源于相关交叉学科的研究生招生单位对其学科的定位、统筹与发展,统观全省、聚焦特色高校,将树立教学新内涵、开辟科研新途径、促进人才引育新模式、立足学科评价新体系、提升资源配置新机制作为学科建设的要务。结果 全方位、立体地建构与发展交叉学科,将江苏诸高校的科技与艺术交叉学科推向更新、更高、更强的学科高度。结论 新时期江苏交叉学科的建设路径不仅关涉其内涵,还涉及其外延,是在“十四五”规划与“新文科”理念推动下新的学科建设思路与措施,有着放眼当下、开拓未来之意。

摘要：多环芳烃(PAHs)作为主要环境污染物和致癌物受到广泛关注。免疫分析技术应用于多环芳烃检测时,由于其潜在交叉反应物太多,很难通过实验来确定所有的交叉反应率(CR)。本研究采用定量构效关系(QSAR)中的比较分子力场分析法(CoMFA),对芘多克隆抗体的CR进行了预测。结果表明,化合物的CR与其三维结构相关,立体场贡献率95%,静电场贡献率5%,相关性结果与随机选取的测试化合物的实际CR进行了比较,证明模型具有良好的预测能力。该模型被用于预测其他17种多环芳烃的CR,同时运用分子模拟和量子化学计算,从空间结构、疏水性、原子电荷、前线分子轨道和静电势比较了引入连接臂的三种半抗原,最终确定1-芘丁酸为最佳半抗原。

摘要：现有的知识获取算法所挖掘出的规则太多,不易理解;规则描述太过具体,容易造成过拟合。为此,本文提出了多粒度层次序贯三支决策模型。首先引入概念层次树将目标概念泛化,构建多层次决策表,并设计了多粒度层次序贯三支决策模型,从多视角、多层次计算3个概率区域并获取相应的泛化层次决策规则。最后,通过实验证明了模型的有效性。本模型为知识获取提供了新的视角并丰富了多粒度三支决策的研究。

摘要：设计史论课程通常采用课堂讲授的方式进行教学,教学结果普遍指向知识点的单向记忆,学生较难产生对史论课程的学习兴趣,知识点的记忆效果和迁移效果也不强。用体验式教学法在设计史论课程中展开教学验,从课堂反应和课后反馈来看,这是一种有效且符合学习感受的教学方式。文本记述并分析了如何在设计史论课程中运用体验式教学法的过程和细节,在理解和记忆、学习动机、迁移这三个方面展开教学探讨。

摘要：农产品独特的“田间地头”直播场景能更好地呈现农村原生态产品,给直播用户带来更加直观立体的体验。农产品直播中用户的购物体验属于心理层面的主观感受,可在一定程度上主导用户的购买行为。从用户心理体验视角,基于SOR理论构建包含农产品直播平台、主播、用户心理体验及用户黏性的结构方程模型,利用AMOS工具以及270份问卷数据进行实证检验。结果显示,农产品直播中的用户心理体验受到平台及主播的双重影响,直播平台互动及主播互动能极大地增加用户临场感,改善用户心理体验;主播专业能力是影响用户心理体验的重要因素,主播专业能力、主播互动更趋向于通过用户心理体验来间接影响用户黏性;加强平台互动改善用户心理体验是增强用户黏性最直接而有效的路径,用户黏性越强,平台吸引用户持续购买农产品的能力越强。为更好地通过农产品直播销售商品,提升农产品品牌形象,塑造农产品品牌价值,必须准确把握用户需求,改善用户心理体验,提高用户参与积极性。因此,对农产品主播而言,需要在直播中不断强化与用户的互动,加强自身形象管理,重视主播专业能力培养;对农产品直播平台而言,需要注重用户界面开发以及交互功能设计以增强直播的趣味性,尽可能根据农产品特点为用户打造恰当的直播场景,优化用户视觉体验,改善用户购物环境。

摘要：目的基于深度卷积神经网络的目标检测模型易受复杂环境(遮挡、光照、远距离、小目标等)影响导致漏检、误检和目标轮廓特征模糊的问题,现有模型难以直接泛化到航拍场景下的小目标检测任务。为有效解决上述问题,提出一种融合非临近跳连与多尺度残差结构的小目标车辆检测算法(non-adjacent hop network you only look once version 5s multi-scale residual edge contour feature extraction strategy,NHN-YOLOv5s-MREFE)。方法首先,设计4种不同尺度的检测层,根据自身感受野大小,针对性地负责不同尺寸车辆的检测。其次,借鉴DenseNet密集跳连的思想,构建一种非临近跳连特征金字塔结构(non-adjacent hop network,NHN),通过跳连相加策略,在强化非临近层次信息交互的同时融合更多未被影响的原始信息,解决位置信息在传递过程中被逐渐稀释的问题,有效降低了模型的误检率。然后,以减少特征丢失为前提,引入反卷积和并行策略,通过参数学习实现像素填充和突破每1维度信息量的方式扩充小目标细节信息。接着,设计一种多尺度残差边缘轮廓特征提取策略(multi-scale residual edge contour feature extraction strategy,MREFE),遵循特征逐渐细化的原则,构建多尺度残差结构,采用双分支并行的方法捕获不同层级的多尺度信息,通过多尺度下的高语义信息与初始浅层信息的逐像素作差实现图像边缘特征提取,进而辅助网络模型完成目标分类。最后,采用K-Means++算法使聚类中心分散化,促使结果达到全局最优,加速模型收敛。结果实验结果表明,非临近跳连的特征金字塔与多尺度残差结构的多模态融合策略,在提升模型运行效率,降低模型计算资源消耗的同时,有效提升了小目标检测的准确性和鲁棒性。通过多场景、多时段、多角度的样本数据增强,强化了模型在不同场景下的泛化能力。最后,在十字路口、沿途车道双场景下包含多种车辆类型的航拍图像数据集上,对比分析4种主流的目标检测方法,本文算法的综合性能最优。相较于基准模型(YOLOv5s),精确率、召回率和平均精度均值分别提升了13.7%、1.6%和8.1%。结论本文算法可以较好地平衡检测速度与精度,以增加极小的参数量为代价,显著地提升了检测精度,并能够自适应复杂的交通环境,满足航拍场景下小目标车辆检测的实时性需求,在交通流量、密度等参数的测量和统计,车辆定位与跟踪等场景下有较高的应用价值。

摘要：在机械设备状态监测与故障诊断中,振动信号是一个重要的状态参量。本文针对压电式、电涡流传感器等常规的振动测量方法和仪器在特殊环境中的局限性,提出了基于超声波的非接触式检测方法,研究并设计了系统检测装置。该检测装置主要由超声波发生模块、超声波接收模块和基于LabVIEW的数据采集/处理3个部分组成,利用该装置对振动对象进行远距离测量,并同时用传统测量仪器(电涡流位移传感器)作对照实验,得到较理想的检测结果,验证了该超声波振动检测装置的有效性和可行性。