重型刮板输送机齿轮传动系统的动态优化设计

以重型刮板输送机的齿轮传动系统为研究对象,对其进行动力学分析和动态优化设计,从振动的角度对齿轮传动系统进行再设计,达到低振动、低噪声的要求。采用集中质量法建立齿轮传动系统的扭转振动模型,并列出振动方程,计算出其低阶固有频率。在对齿轮传动系统进行共振分析的基础上,通过灵敏度分析找到敏感参数,并对其进行修改,改变齿轮传动系统的固有频率,避免共振的发生,进而缩短研发周期、降低研发成本。     

中国OFDI对“一带一路”国家GTFP的门槛效应研究

在可持续发展的背景中,以资源节约、环境友好为导向的绿色发展备受世界各国关注。提高绿色全要素生产率（GTFP）成为了绿色发展的重点。GTFP不仅体现了经济增长的效率,同时将资源消耗与环境污染囊括其中。在“一带一路”建设的过程中,中国对沿线国家的投资力度不断增加。为探索中国对外直接投资（OFDI）对“一带一路”东道国GTFP的作用,在考虑到中国与东道国政治制度环境和经济制度环境差异的前提下,本文运用面板门槛模型分析中国OFDI对东道国GTFP的门槛效应。实证结果表明中国OFDI能够对“一带一路”东道国GTFP产生正向作用,然而这种正向作用受到政治制度距离和经济制度距离的制约,随着制度距离的增大,中国OFDI对东道国GTFP的正向作用减弱。具体来说：1）当政治制度距离低于1.986时,中国OFDI对东道国GTFP的回归系数为0.072;当政治制度距离处于1.986至2.513之间时,回归系数为0.058;当政治制度距离大于2513时,回归系数为0.012。2）当经济制度距离低于1.440时,中国OFDI对东道国GTFP的回归系数为0.102;当经济制度距离处于1.440至2.575之间时,回归系数为0.085;当经济制度距离大于2.575时,回归系数为0.023。3）扩大对外直接投资规模能够减少双边制度差异带来的影响,提升中国OFDI对东道国GTFP的正向作用,随着对外直接投资规模由3.899提升至4.15,中国OFDI对东道国GTFP的正向作用由0.028增至0.122。     

应用型高校产教融合的思维转换与模式建构

新一轮的技术创新和产业升级迅速推动高等教育结构性改革,产教融合是应用型高校加快内涵建设的关键,也是高校实现创新发展的重要任务。目前,应用型高校产教融合在内外驱动力、平台建设以及体制政策等方面存在不足和缺位。打破产教协同不力的现实困境,需要通过对话、互动、共生的思维转换,从推进产教融合应用型人才培养模式改革、构建共生共赢的产教融合长效合作机制、建立科学有效的考评激励机制等方面入手,共同推动产教融合向纵深发展,形成产教融合、协同共进的发展新格局。     

基于Android手机的晶体管特性图示仪研究

利用Cortex-M0+微控制器与Android平台相结合,设计了一种采用蓝牙技术实现无线数据传输的晶体管特性图示仪。在分析系统工作原理的基础上,重点阐述基极阶梯波电流发生器、集电极扫描电压发生器及蓝牙通信模块电路,详细描述下位机软件流程和Android平台软件开发方法,并且实现晶体管特性曲线在智能手机上的存储、显示、分析等功能。测试结果表明,该图示仪测量精度高,稳定性好,方便易用。     

基于视觉认知的自闭症儿童干预图卡角色造型设计研究

以自闭症儿童视觉认知特点为基础,探究自闭症儿童的视觉意象偏好,解析干预 图卡角色造型的设计要素,充分发挥干预图卡的效能。首先通过康复机构、教辅人员、特殊教 育网站等渠道整理目前市场上流通的自闭症儿童干预图卡,筛选出具有代表性的图卡角色造型, 并结合自闭症儿童视觉认知特点对角色造型的特征进行意象分析,整理视觉意象词汇;然后运 用语义差异法,将视觉意象词汇和图卡样本相结合制作评估量表,对获得数据进行统计整理, 通过结合因子分析法提取出视觉意象主因子;最终构建自闭症儿童视觉认知偏好与主意象因子 之间的映射关系。通过调研与实验,整理了具有代表性的干预图卡角色造型,结合自闭症儿童 的视觉偏好与意象词汇,有针对性地调整造型特征,能够增强干预图卡角色造型的趣味性,提 高干预训练的有效性,为教辅人员进行干预训练提供参考。     

基于ANFIS的电气火灾预测模型

对电气火灾进行精确的预测是保证工业安全生产的重要手段。提出ANFIS(自适应神经模糊推理系统)预测模型,通过BP算法和最小二乘估计法(LSE)的混合算法来进行学习,来调整系统的前件和后件参数。以徐州特气某一办公楼层的实测数据为例进行算例分析,其中在形成初始模糊推理系统结构时,采用的算法是减法聚类,该算法有效地避免了人工设定结构法产生的组合爆炸问题。引入一阶Sugeno模糊模型,该算法有效解决了平滑地改变线性增益及非线性建模问题。最后将预测结果与真实值对比,利用MTALB仿真工具进行误差分析,结果表明鲁棒性较高,进一步说明了ANFIS预测模型的有效性。     

基于移动互联网的大型仪器设备共享管理模式研究

大型仪器设备是高校培养人才、科学研究和服务社会的重要物质基础。针对大型仪器设备管理存在管理水平低、共享程度低和使用效率低三个主要问题,从大型仪器设备共享管理平台实现技术的视角,探讨问题存在的原因,结合移动互联网的技术优势,提出创建基于移动互联网的大型仪器设备共享管理模式,研究构建基于移动互联网的大型仪器设备共享管理系统平台涉及的三个主要工作,即系统平台总体架构设计、系统功能模块设计、系统平台实现的关键技术。这为解决大型仪器设备共享问题和进一步提高大型仪器设备的利用率提供了一种新思路。     

基于模型的工程机械安全控制研究与应用

工程机械控制系统复杂,安全性要求高,为避免基于代码开发模式存在的验证风险大和移植性差等现象,提出了基于模型设计(MBD)的开发模式。首先,建立MATLAB+CodeSys工具链,以MATLAB/Simulink为模型载体,CodeSys为集成开发环境;其次,利用可视化组件建立硬件无关模型,同步设计测试用例并实施仿真测试;接着,基于Simulink PLC Coder将模型映射为IEC 61131-3结构化文本(Structure Text, ST),完成代码自动分析和模型追溯;最后,集成代码和数据,通过实车测试,验证工程机械控制系统MBD模式的有效性和可行性。     

基于图卷积深浅特征融合的跨语料库情感识别

语音情感识别任务的训练数据和测试数据往往来源于不同的数据库,二者特征空间存在明显差异,导致识别率很低。针对该问题,本文提出新的构图方法表示源和目标数据库之间的拓扑结构,利用图卷积神经网络进行跨语料库的情感识别。针对单一情感特征识别率不高的问题,提出一种新的特征融合方法。首先利用OpenSMILE提取浅层声学特征,然后利用图卷积神经网络提取深层特征。随着卷积层的不断深入,节点的特征信息被传递给其他节点,使得深层特征包含更明确的节点特征信息和更详细的语义信息,然后将浅层特征和深层特征进行特征融合。采用两组实验进行验证,第1组用eNTERFACE库训练测试Berlin库,识别率为59.4%;第2组用Berlin库训练测试eNTERFACE库,识别率为36.1%。实验结果高于基线系统和文献中最优的研究成果,证明本文提出方法的有效性。     

基于声学和文本特征的多模态情感识别

在语音模态中,利用OpenSMILE工具箱可以从语音信号中提取浅层声学特征,通过Transformer Encoder网络从浅层声学特征中挖掘深层特征,并将深浅层特征融合,从而获取更丰富的情感表征。在文本模态中,考虑到停顿因素与情感之间的关联性,将语音和文本对齐以获得说话停顿信息,采用停顿编码的方式将停顿信息添加到转录文本中,再通过DC-BERT模型获取话语级文本特征。将获得的声学与文本特征进行融合,利用基于注意力机制的双向长短时记忆（Bi-directional long short-term memory-attention,BiLSTM-ATT）神经网络进行情感分类。最后,本文对比了3种不同注意力机制融入BiLSTM网络后对情感识别的影响,即局部注意力、自注意力和多头自注意力,发现局部注意力的效果最优。实验表明,本文提出的方法在IEMOCAP数据集上的4类情感分类的加权准确率达到了78.7%,优于基线系统。