典型化工生产单元操作一体化实训室数字化课程学习系统建设

基于对典型化工生产单元操作一体化实训室数字化课程学习系统建设实践，将复杂且具有高度危险性的化工生产单元操作过程教学、培训等，构建成一个高度信息化的综合平台，利用视频、动画、微课、仿真等软硬件组成数字化的学习系统，即解决了学校资源、资金、场地、安全等的不足，方便学生随时随地学习，又解决了教师枯燥难教的困境，同时也解决了校内学资源碎片化、校际缺少共享等问题，为教学、培训、社会服务等提供便捷途径。     

KR过程铁水包底部倾斜对铁水混匀现象影响的水模型研究

以210 t铁水包为原型建立1∶7的水模型，研究底部倾斜对KR过程铁水混匀现象的影响。研究了铁水包底部倾斜时搅拌桨转速和浸入深度对混匀时间、漩涡、液相中粒子分散和扭矩的影响，并与平底铁水包进行了对比。结果发现，包底倾斜17.5°时，混匀时间较平底时减少30.6%。搅拌桨转速为110 r/min时，浸入深度增加会导致液相中粒子分散变差，倾底铁水包中粒子分散程度优于平底铁水包。搅拌桨转速为160 r/min时，平底铁水包中粒子分散程度优于倾底铁水包。将平底改为倾底后，同工况下扭矩大幅增加。     

山西省红色旅游经典景区客流量互动影响——基于ARDL模型的实证分析

分析景区客流量之间的互动影响关系，有助于景区发展。以山西四个红色旅游经典景区麻田八路军总部纪念馆、八路军太行纪念馆、太原解放纪念馆、山西昔阳县大寨景区的客流量为研究对象，构建ARDL模型，分析四个景区之间客流量互动影响关系。结果显示：4个景区客流量之间存在互动影响关系，但影响大小和方向不同；一个景区的当期客流量不仅受自身滞后期客流量的影响，还会受其他景区当期和滞后期客流量的影响。     

地表径流速度对城市内涝影响规律

为分析地表径流速度对城市内涝的影响,采用一维地下排水管网与二维城区地形的动态耦合模型,选取大连市某排水区块作为研究区域,设置4种地表径流速度10种设计降雨场景,模拟分析在不同重现期设计降雨及不同地表径流速度下研究区的内涝积水特性。结果表明:随着地表径流速度降低,管道排水压力变小,管道排水达标率最高可提升48.05%,且降雨重现期越短,地表径流流速对管道排水压力的削减效果越明显;地表径流流速对检查井溢流量影响显著,随着地表径流速度降低,检查井溢流量峰值最高可减小2 750 m~3,峰现时间最长可滞后56 min,同时随着降雨重现期增长,地表径流流速对检查井溢流量的削减效果减弱;研究区低、高风险区淹没面积随地表径流速度降低,最高可分别减小1.64万、8.37万m~2,但中风险区淹没面积变化反复。     

化工设备泄漏失效频率修正模型研究

化工设备泄漏失效频率数据对化工企业定量风险评估具有重要意义,但目前国内还没有建立相应数据库,在实际应用过程中往往采用国外的数据.介于工业化水平的差异,直接引用国外的数据不够严谨,因此,选取挪威船级社(DNV)公布的数据库为基础,建立合理的修正模型,从而获得适合我国化工行业的通用设备泄漏失效频率数据库,为定量风险评估及设备泄漏概率预测提供数据支撑.     

水利输配水压力钢管多运行工况下水锤数值模拟及设计优化与应用

本文以海外某水利输配水工程为例,通过在管径DN1600压力钢管上设置液控缓闭止回蝶阀、三阶段防水锤复合排气阀、开式双向调压塔等技术措施,并应用Pipe2016 Surge软件对不同运行工况下的水锤进行数值模拟,计算钢管应力,在满足招标技术要求的同时优化泵站及输配水压力钢管设计,取得了良好的经济效益和社会效益.     

基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

深度元学习在无人驾驶中的应用前景

在无人驾驶发展的初期,科学家们依靠数学方法与计算机视觉领域的相关技术创造出无人驾驶算法,其性能和安全性都不是很理想。近年来,随着深度学习的不断发展,无人驾驶领域出现了越来越多与深度学习相关的优秀算法。与传统算法相比,与深度学习相结合的无人驾驶算法有着更为优秀的性能,无人驾驶技术也随着深度学习的发展不断向商用化推进,其中具有代表性的产品即为近年来美国特斯拉公司生产的车辆,其拥有较为完善的辅助驾驶系统,可以将其看作一款非常典型的无人驾驶产品。本文将从目标检测以及目标跟踪两个领域分析深度元学习在无人驾驶领域中的应用前景。