摘要：针对交通灯故障无法及时处理影响交通效率与安全的问题,设计了基于ZigBee技术的监测终端,根据监测系统中部件发生故障的时序关系建立动态故障树模型,分别采用二元决策图法BDD(binary decision diagrams)和马尔科夫模型对静态子树和动态子树进行定量分析,确定监测系统底事件对系统整体的概率重要度,计算得到导致交通灯故障的主要原因为光纤传感器位置移动和灯珠寿命到期。使用动态故障树法设计交通灯监测系统为工作人员快速分析故障原因提供了理论依据。

摘要：为解决单一神经网络不能获取准确全局文本信息的问题,提出一种基于A-BiLSTM双通道和优化CNN的文本分类模型。A-BiLSTM双通道层使用注意力机制关注对文本分类贡献值较大的部分,并用BiLSTM提取文本中上下文语义信息;A-BiLSTM双通道层中将两者输出的特征信息融合,得到高级语义;A-BiLSTM双通道层后,使用优化CNN的强学习能力提取关键局部特征,得到最终文本特征表示。分类器输出文本信息的类别。实验结果表明,该模型分类效果优于其它对比模型,具有良好的泛化能力。

摘要：建立皂荚ISSR-PCR反应体系,为皂荚遗传多样性分析、种质资源鉴定提供技术支持,以皂荚DNA为模板,对影响PCR扩增反应的4个因素(模板DNA浓度、引物浓度、Master Mix用量、PCR反应循环数)设置6个梯度并从3个水平上进行单因素优化,后采用L 9(34)正交设计,对各处理组合进行电泳检测后进行评分,对评分结果进行极差分析和方差分析,从而筛选出皂荚最佳的ISSR-PCR反应体系和扩增程序以及得出各因素对反应体系的影响程度。通过设置不同的退火温度,利用优化后的皂荚ISSR-PCR反应体系及扩增程序对已公布的100条ISSR通用引物进行筛选。研究结果表明,皂荚ISSR-PCR最佳反应体系为:在25μL的反应体系中,DNA模板浓度35 ng,引物浓度5μmol/L,Master Mix用量12μL,30个循环;各因素影响大小依次是:DNA模板浓度>Master Mix用量>引物浓度>PCR反应循环数。最后在该体系下共筛选出了22条条带清晰、多态性好的引物。

摘要：针对复杂背景红外弱小目标检测过程中存在的检测误差率高,检测时间过长等问题,提出基于全卷积网络的复杂背景红外弱小目标检测方法。分析复杂背景红外弱小目标检测的研究进展,找出不同方法的缺陷,采集红外图像,提取目标检测特征,并采用全卷积网络设计弱小目标检测的分类器,实现复杂背景红外弱小目标检测。实验结果表明,该方法的复杂背景红外弱小目标检测精度超过97%,具有较高的实际应用价值。

摘要：电极扁钢又称作阴极扁钢,主要用于电解铝行业中的阴极电解电极,代表牌号有Q195、Q215、Q235.为满足钢坯尺寸的多样化,使用无孔型轧制,依靠压下量的精确设计满足客户需要.与限制孔型轧制相比,无孔型轧制的关键技术在于通过轧制参数设计保证钢坯的表面垂直度.以280 mm × 325 mm方坯为研究对象,进行了无孔型轧制计算.由于方坯和轧辊结构对称,将模型简化为1/4模型,调整和优化道次压下量、轧制速度、轧制出口高度和宽度等参数,得到截面尺寸为165 mm × 210 mm的方坯.该方坯在Z轴的高度由中心向两侧逐渐升高,上表面的表面垂直度为2.7 mm,在Y轴的宽度由中心向两侧逐渐缓慢增加,左侧面的表面垂直度仅为0.4 mm,模型对轧辊间距的简化处理对钢坯形变没有产生影响.根据对称分布关系,该无孔型轧制模型的参数设计可以满足方坯对4个表面的垂直度在3 mm以内的要求,为电极扁钢方坯的实际生产提供了理论依据.

摘要：随着智能产品的不断发展,对超薄电子玻璃的需求越来越多,性能要求也越来越高,对其各项性能检测也就显得越来越重要。智能产品朝着手持式、小型化的方向发展,其往往会发生跌落、冲击等破坏现象,抗冲击强度能直接反映、评价或者判断超薄电子玻璃的抵抗冲击能力,是反映超薄电子玻璃应用性的重要指标,因此对超薄电子玻璃的抗冲击检测显得尤其重要。设计与开发了一种新型结构的超薄电子玻璃冲击检测试验机,以适应新标准的冲击强度检测要求,并达到智能化检测的新目标,大幅提高检测效率,对新标准的落地、实施及促进超薄电子玻璃产品质量提升贡献一份力量。

摘要：为了最大程度延长并保持甜加糯型鲜食玉米的营养成分和口感,对玉米加工工艺进行研究。首先,确定了需要保留玉米内部2~4片苞叶的加工要求;其次,以冀糯173甜加糯型鲜食玉米为研究对象,掌握了鲜食玉米苞叶包覆状态及其在穗柄上的生长分布规律,提出了先定位切割再利用内外层苞叶附着力的差异去除外层苞叶的加工工艺;然后,在开展鲜食玉米外部形态尺寸测量实验的基础上,设计了一种环状定位结构,并搭建了去苞叶设备;最后,通过合理留层试验对所提出的加工工艺进行了验证。结果表明:先经定位环定位切割穗柄,再经去苞叶设备处理的玉米能够苞叶合理留层2~4片,定位环参数为大内径53 mm、小内径41 mm、接触区8 mm、保护区2 mm、厚度2.5 mm。先定位切割再去除外层苞叶的加工工艺合理可行,能够实现甜加糯型鲜食玉米合理保留内层苞叶的加工目标。鲜食玉米留层加工工艺可为甜加糯型鲜食玉米留层加工生产线的设计和改进提供参考。

摘要：现实世界中越来越多的复杂数据被表示为具有属性节点的图,因此属性图聚类是图挖掘中的一个重要问题。图神经网络在图结构数据的编码表示方面取得较好性能,但基于卷积操作或者注意力机制的图神经网络方法存在节点噪声、特征过度平滑、网络异质性、计算代价高昂等问题。基于深度学习方法如自编码器能够有效地提取节点属性表示,但不能包含丰富结构信息。因此提出了一种基于自监督训练和对比学习的图联合表示聚类方法(self-supervised contrastive graph joint representation clustering,SCRC)。使用自编码器预训练学习节点的属性表示,通过在图结构信息上增加对比损失信息,使用影响对比损失融合更加丰富的结构信息,联合图结构信息和属性表示,基于神经网络自监督训练机制迭代优化完成聚类任务。通过设计简单的线性模型,避免使用卷积和注意力机制,有效整合结构信息,使得运行速度更快。在广泛使用的引文网络数据上进行实验,对参数敏感性进行分析,验证了影响对比损失和自监督联合聚类的有效性。实验结果表明,所提出的方法取得了显著的性能提升,并且对节点噪声、特征过度平滑和网络异质性更具有鲁棒性。

摘要：目的研究L形宽肢钢管混凝土组合柱(W-LCFST柱)的抗震性能及弯矩-曲率计算方法,为工程应用提供设计依据。方法应用ABAQUS有限元分析软件建立考虑混凝土塑性损伤和延性金属损伤的有限元模型,在验证模型合理准确的基础上,对比分析等肢截面、不等肢截面、轴压比及钢管厚度等参数对抗震性能的影响;基于W-LCFST柱的参数化分析结果和破坏现象,提出柱截面屈服、峰值和极限状态弯矩-曲率的简化计算方法。结果等肢W-LCFST柱截面高宽比从4.0增至5.0时,初始刚度和正向峰值承载力分别提高了16.9%和35.0%;X向截面高宽比从4.0增至5.0时,初始刚度和正向峰值承载力分别提高了15.3%和31.8%;Y向截面高宽比从4.0增至5.0时,初始刚度提高了9.4%,正向峰值承载力提高了18.0%;轴压比从0.2增至0.6时,正向峰值承载力和延性分别降低了13.8%和6.8%;钢板厚度从6 mm增至10 mm后,峰值承载力和延性分别提升了25.7%和4.9%。结论有限元模拟、试验和理论计算的结果吻合度较好,误差在10%以内,验证了弯矩-曲率计算方法的准确性;等肢截面高宽比增加,增大X向肢长和增加钢管厚度使柱的承载力、初始刚度和延性有明显提高。

摘要：针对因设备健康状态样本数据不均衡严重影响对健康状态预测效果的问题,提出基于混合采样实现数据均衡、改善预测效果的思路,设计了基于混合采样方法的样本数据平衡流程。通过采用Borderline-SMOTE算法补充少数类样本数量,利用改进K-means算法对多数类样本进行删除,将冗余数据剔除后,形成较为均衡的数据集提供给分类器。实验数据显示,无论是对数据进行欠采样还是过采样,均可提升评价指标AUC和G-mean;采用混合采样对数据进行平衡,评价指标改善更加明显。结果表明,本方法可以明显提升设备健康状态的预测效果,对装备管理部门实现精准维修具有重要的参考价值。