基于数字生产设备行为数据的 流向分析与预测模型研究

探讨应用大数据相关技术、根据数字生产设备行为数据就生产行为进行预判,建立数字生产设备行为预测模型,给生产过程提供优化建议,从而节省生产排队等候时间、提高生产效率、辅助提高销售服务质量,最终为生产环节提供一个可靠的环境。     

纤维增强悬臂复合薄板固有特性分析与验证

采用理论与实际相结合的方式,对悬臂状态下纤维增强复合薄板的固有特性进行了分析与验证.首先,基于双向梁函数法,推导了具任意纤维角度下该类型复合薄板的最大动能和应变能,明确了利用该方法获取固有频率和模态振型的原理.然后,编写了Matlab计算程序,并给出了分析纤维增强悬臂薄板固有特性的具体流程.最后,搭建了固有特性测试系统,并以TC500碳纤维/树脂复合薄板为研究对象,进行了实际测试.验证结果表明,基于双向梁函数法的纤维增强复合薄板固有频率计算结果与实验结果的误差在3.7%~9.7%,且前5阶振型结果也与测试振型结果一致,进而验证了所提出的理论分析方法的正确性.     

面向远海岛礁群的双向物流网络规划

针对若干远海岛礁群系统封闭性的分布特点,将中心岛礁选址、各岛礁建设泊位数量和规模、仓库储存量、运输船型和数量以及航线设置、班期组织等作为规划内容,以整个运输网络系统总成本最低为原则,综合考虑了仓库存储理论,建立了兼顾“选址-库存-路径”的规划模型。结合所建模型特点,提出了双层并行搜索遗传算法,构建了以海上运输为基本交通方式的双向物流系统。最后,以我国南海为例进行建模并求解,采用不同算法并通过多组不同规模的算例进行演算比较,验证了所建模型和算法的有效性与合理性。     

基于双向循环网络的变色龙视觉超分辨率图像重建

针对使用均方误差（Mean Square Error,MSE）作为目标损失函数，导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题，提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型（Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN）以改善重建效果.首先，鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能，SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想，实现重建过程中失真与感知质量的兼顾；其次，SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列，并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络，将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络；最后，利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验，实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上，...     

基于相似度证据理论的模糊时间序列模型的研究

为了提高模糊时间序列模型的预测效果,利用证据理论在处理不确定信息和信息融合方面的优越性,利用贴近度作为证据之间的相似度,对模糊规则进行合成,形成基于相似度的证据理论的多因素模糊时间序列模型.方法在支持证据"与"运算的合成和对冲突证据的比例分配上,充分考虑了证据的权重.最后,通过实例的比较研究验证模型的有效性.     

矿用风门自动卸压机构研制

黑龙江龙煤股份公司鹤岗分公司井下使用的风门,由于矿井通风负压关系影响,存在风门开启困难的问题。风门间如何实现开门卸压一直是该煤矿未能很好解决的技术难题。本文设计的双向手柄旋转式百叶窗自动卸压机构解决了风门开启困难的问题,实现了卸压、开门在短时间内一气呵成,并且操作快捷方便,同时又可兼做两道风门间嘹望窗使用,能够相互观看到另一道风门的状况,是否通车、行人、联锁机构是否正常。此装置具市场前景广阔。     

GLGQXX高强度铝合金车削加工表面粗糙度研究

GLGQXX铝合金是一种新型高强度、高塑性铝合金材料,抗拉强度可达到500 MPa,伸长率能达到8%以上,本文采用正交设计的试验方法进行了切削实验,对实验结果进行多元线性回归分析,建立了粗糙度预测模型,结果表明,进给量是影响粗糙度变化的最大因素,采用较低的进给量可显著降低表面粗糙度。     

广义正交双向小波包的性质及频域表示

将正交双向小波包推广到广义正交双向小波包,研究广义正交双向小波包的性质、频域表示及其分解算法。     

在华留学生跨文化适应与沟通分析

本文在对177名在华留学生的普遍了解后,择取具有代表性的10位同学进行访谈分析。发现：在华留学生进行跨文化适应过程中,语言并非最大的文化整合障碍;拥有中国朋友和多元文化的思维才是最重要的影响因素。培育相关环境,促进中外学生双向交流是加快留学生在华适应的有效途径。