液压支架千斤顶附件的焊接工艺研究

为避免千斤顶附件(通液座)焊接对精加工后的缸筒内孔尺寸和圆度造成影响,从增加刚性拘束、预留反变形和控制焊接热输入等角度研究适用于精加工后缸筒附件焊接的生产工艺.研究表明:仅采用I=140～160 A、U=20～22 V、v=210～230 mm/min的小规范MAG焊接工艺,无法保证产品质量,缸筒内孔依然会出现最大0.3 mm的焊接变形;采用小规范焊接并借助拘束工装预制0.8～1.2 mm横向反变形,则可以有效控制焊接变形,保证缸筒内孔尺寸和圆度均符合设计要求.     

质量流量计撬在海上平台原油交接计量中的应用

某低气油比海上油田涉及中外双方原油交接计量,选用含水质量分数为15%的原油进行交接计量的方案,介绍了质量流量计撬用于含水原油交接计量的方案,包括质量流量计的工作原理、尺寸计算及整体不确定度计算等内容,给出了提升系统精度的推荐做法,为其他类似工程设计提供参考。     

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.     

《岩石力学与工程学报》征稿简则

本刊系中国科协主管、中国岩石力学与工程学会主办的力学类和土木工程类总被引频次和影响因子均居前列的期刊,为建筑科学与水利工程类国家核心期刊,获评“中国百强报刊”、“湖北十大名刊”、“中国百种杰出学术期刊”和"中国最具国际影响力学术期刊"等荣誉称号;被美国EICOMPENDEX、《剑桥科学文摘》(CSA)、《日本科学技术社数据库》和国内许多权威数据库确定为核心收录期刊。凡在本刊上发表的论文,即认为作者默认并同意其论文被以上数据库收录。     

《岩石力学与工程学报》征稿简则

本刊系中国科协主管、中国岩石力学与工程学会主办的力学类和土木工程类总被引频次和影响因子均居前列的期刊,为建筑科学与水利工程类国家核心期刊,获评"中国百强报刊"、"湖北十大名刊"、"中国百种杰出学术期刊"和"中国最具国际影响力学术期刊"等荣誉称号;被美国EI COMPENDEX、《剑桥科学文摘》(CSA)、《日本科学技术社数据库》和国内许多权威数据库确定为核心收录期刊。凡在本刊上发表的论文,即认为作者默认并同意其论文被以上数据库收录。     

2种侧围加强内框总成检具结构对比分析

概述了侧围加强内框总成与周边零件的匹配关系,从检具操作的人机工程出发,描述了侧围加强内框总成检具的2种定位方式和结构设计,对比了2种定位方式对于检测结果的影响,总结了其优点和弊端,结果表明侧围加强内框总成检具采用车内方向朝下的定位方式效果更好。     

面向多数据流的车厢拥挤回归分析方法

公交车拥挤度分析对维护公共交通安全起着重要的作用.针对在传统的目标检测方法中使用单个摄像头导致无法获取完整的车厢图片信息,以及在高密度场景下乘客与乘客之间的遮挡或者乘客被车厢内的座椅等物体遮挡的问题,提出了一种借助两个前后车厢的摄像头面向多数据流的车厢拥挤回归分析方法.首先,定义一个线性方程;其次,获取相对可见信息:公交车最大核载人数、根据人眼标记出的总人数、以及通过YOLOv3和ResNet50分别检测出车厢内人头数和拥挤率;然后,将包含已知信息的样本数据矩阵和期望值向量代入所定义的方程中,拟合出隐含信息:系数向量和偏置项,构建出一个多元一次线性回归方程,在高密度环境中狭窄和遮挡严重等情况下能够获得更为精确的车厢内总人数;最后,通过人数估计线性回归算法,获得最终的车厢内总人数.实验结果表明,所提方法能够预测出公交车上的人数,实时获得公交车上的人群流量,并且通过平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)对数据进行误差分析后,验证了该方法能够正确地反映公交车拥挤度.     

基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测

高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现，准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式，在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率，考虑先对集群作业日志进行聚类，将作业类别信息添加到作业特征中，再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上，根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性，从历史日志数据集中筛选出7维特征，并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集，再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明，相比于传统机器学习和BP神经网络，时序神经网络结构有更好的预测性能，其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。