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。     

基于情境感知工具辅助碎片化学习行为的研究

碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.     

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。     

电感耦合等离子体质谱法测定大气降水中钠的不确定度评定

采用电感耦合等离子体质谱仪测定大气降水样品中的钠元素，并依据不确定度的评定与表示方法对分析过程中存在的不确定度来源如：标准溶液配制、校准曲线拟合、样品重复测定等各个环节进行探讨和评定，找出影响不确定度的主要因素。最终给出降水样品的合成扩展不确定度，降水样品的钠的浓度表示为(3.934±0.550)mg/L,k=2,从而使得分析结果的表达更加准确可靠。