摘要：【目的】开发新的控制策略,用于解决传统控制方法果蔬保鲜环境参数因时变性、非线性、滞后性强和惯性大等特点导致的控制精度低、鲁棒性弱等问题。【方法】将传统比例−积分−微分(Proportional-integral-derivative,PID)和BP神经网络(Back-propagation neural network,BPNN)算法相结合,开发一种基于BPNN-PID的控制策略,通过自主搭建的果蔬保鲜环境调控试验平台和自主设计的控制系统,研究不同控制策略对保鲜环境参数调控效果的影响。【结果】基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境控制系统,环境温度超调量为1.7℃、稳定时间为80 min、稳态误差为±0.2℃,环境相对湿度超调量为2.8%、稳定时间为55 min,相对湿度稳定维持在80%~90%范围内。与传统PID控制策略相比,BPNN-PID控制策略环境温度超调量减小了2.1℃、稳态误差减小了0.3℃、稳定时间缩短了25 min,环境相对湿度超调量减小了2.2%、稳定时间缩短了25 min,环境参数波动幅度均有所降低。【结论】本文开发的果蔬保鲜环境控制系统呈现出良好的动态调整能力,具有较强的鲁棒性,控制性能明显提升,实现了保鲜环境参数的精准控制,满足果蔬保鲜贮藏要求。研究结果为果蔬保鲜环境参数调控提供了参考。

摘要：以AZ91D镁合金为研究对象,采用自主设计的真空抽气系统进行3组真空压铸试验,研究不同快压射速度对真空压铸件力学性能及组织的影响。结果表明,该真空抽气系统制得的压铸件外形完整,力学性能优于普通压铸件。当快压射速度为3 m/s时,压铸件表面容易形成冷隔和流痕且内部组织存在多处缩松、缩孔;当快压射速度为5 m/s时,压铸件则容易出现飞边且内部组织存在多处缩孔;当快压射速度为4 m/s时,压铸件外形完整且内部只有少许缩孔,此时散热片的抗拉强度为226 MPa,伸长率为5.4%。

摘要：首先,利用多体动力学仿真软件ADAMS/View建立了某SUV车型的整车动力学模型。其次,开展了车辆平顺性实验,利用数据采集装置分别采集了车辆通过粗糙水泥路面及减速带时,车身沿纵向、横向及垂向的振动加速度信号,并通过车辆加速度振动响应验证了所建车辆模型的准确性。最后,基于ADAMS和isight的联合仿真技术,以提高车辆平顺性及稳定性为目标,采用多岛遗传算法对车辆前、后悬架刚度及阻尼进行多目标优化。优化后所得车辆悬架参数不仅能提高车辆平顺性,且有限改善了车辆行驶稳定性,较好解决了车辆行驶过程中平顺性及稳定性之间的矛盾。

摘要：构思、设计、实现、运作(CDIO)模式较之传统的教学模式更为偏重理论与实践的紧密结合,有助于提高学生的实际操作能力,为社会培养出具有专业知识和创新性的人才。目前的电池专业课程,不利于激发学生学习的积极性和创造性。分析电池专业课程教学中存在的一些问题,阐述CDIO模式的内涵和重要性,并探索基于CDIO模式课程的教学改进,期望能通过教学改革,取得较好的教学效果,使培养的学生满足企业和社会的需求。

摘要：联邦学习通过分布式机器学习训练出一种全局模型,该模型能够泛化所有的本地用户数据,以达到保护用户数据隐私的目的。由于用户间的行为、环境等不同,造成了数据异构问题,进而使得用户局部模型的性能往往远高于全局模型。针对上述问题,该文提出了一种基于用户层次聚类的联邦学习方法。设计了一种联邦学习收敛评估的方法,用于判断全局模型收敛程度;当全局模型收敛时进行聚类用户操作,能够更加准确地找出相似程度较高的用户;通过余弦相似性的层次聚类方法,将具有相似性的用户进行聚类操作,从而减少因数据异构带来的影响。此外该文还采用较大深度的模型WideResNet提高用户本地训练精度。该文采用数据集EMNIST、CIFAR10,调整用户数据之间的角度,分别进行了两类用户和三类用户的聚类联邦学习实验。实验结果显示,与相关经典联邦学习算法FedAvg相比,采用聚类策略后,其训练准确度提高约10%。

摘要：第二课堂作为高校大学生在课外参加的具有一定学术性和社会实践性的活动,是素质教育不可缺少的部分,是提高大学生创新能力和综合素质的主要途径,是高校在第一课堂以外的重要教育阵地。随着现代信息技术的快速发展,大数据技术在社会经济、科学技术、公共服务等各个领域得到广泛的应用,高校应充分发挥大数据技术的作用,将大数据技术应用于第二课堂建设,促进高校教育教学的高质量发展。

摘要：课程思政作为扎根中国大地土生土长的概念术语,是内涵丰富而又立意高远的创新。课程思政是立足思想政治教育工作现实语境下,探索课程育人价值的中国本土方案,蕴含了对现行课程制度的反思和课程应然状态的新时代设想。本文从学术研究、政策文本、实践探索三个角度梳理国内外课程思政的演变历史,并重构二维度(广义与狭义)三层面(理念层、政策层、操作层)的课程思政概念体系。依据此概念体系,提出政府(设计者)、高校(推动者)、教师(实施者)利益相关者开展课程思政建设的共同建设体系。

摘要：为了解决工厂车间视觉监控存在噪声干扰、光线变化、目标遮挡等问题,提出一种基于多模态视觉监控的工人跌倒检测算法.首先,采用热像仪和可见光相机获取车间内全天候监控图像,结合自适应滤波模型对图像进行降噪处理,以抑制环境噪声对监控图像的干扰;然后,构建一种改进的人体姿态特征提取网络,通过融合串联时间帧合并模块和位姿残差模块,以简化目标检测的特征图尺度,实现监控图像中工人区域被部分遮挡时姿态的实时、可靠预测;最后,设计人体轴线倾角、人体外接矩形框长宽比以及双膝盖点移动速度作为工人跌倒判别性特征,进而实现车间内工人的跌倒判别.在自建数据集和公开数据集上对所提出方法进行验证,实验结果表明,所提出算法的跌倒检测精度分别为95.6%和96.3%,与对比算法相比具有更好的准确性和实时性.

摘要：YOLO系列算法因其独特的优越性而被广泛研究,但是复杂的模型使得其在某些应用场景受到了限制。针对城市轨道交通无人列车驾驶中对前方轨行区异物入侵检测的时效性,本文以YOLOv5s算法为基础,从主干网络轻量化设计和边界框回归损失函数两方面进行优化。首先,通过引入GhostNet网络来减少网络参数提升模型轻量化。然后,以DIOU作为边界框回归损失函数,提高了模型收敛速度和精度。以COCO数据集进行试验,结果表明,所提算法在模型轻量化和检测精度上相比YOLOv5s均有所提升。

摘要：效率高、体积小、质量轻的微波无源器件是5G频段移动通信覆盖的必备设备。文中在研究传统微带型曲折线慢波结构和开路枝节加载基础上,提出基于超宽带慢波微带传输线的设计并进行研究,利用电磁场仿真软件HFSS对该慢波微带传输线进行模拟仿真,仿真结果表明,超宽带慢波结构与普通微带线相比,频带宽,尺寸小,损耗低,成本低,满足5G通信系统的需求。最后通过对加载了所提出的新型慢波微带传输线的小型化U型移相器的实验数据分析表明,该新型慢波微带传输线在基站天线系统中有着广阔的市场应用前景。