基于GPR代理模型和GA-APSO混合优化算法的软基水闸底板脱空反演EI北大核心CSCD

软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自适应惯性权重粒子群(genetic algorithm-adaptive particle swarm optimization,GA-APSO)混合优化算法的水闸底板脱空动力学反演方法,用于检测软基水闸底板脱空。首先,构建表征软基水闸底板脱空参数和水闸结构模态参数之间非线性关系的GPR代理模型;其次,基于GPR代理模型与水闸实测模态参数建立脱空反演的最优化数学模型,将反演问题转化为目标函数最优化求解问题;最后,为提高算法寻优计算的精度,提出一种GA-APSO混合优化算法对目标函数进行脱空反演计算,并提出一种更合理判断反演脱空区域面积和实际脱空区域面积相对误差的指标—面积不重合度。为验证所提方法性能,以一室内软基水闸物理模型为例,对两种不同脱空工况开展研究分析,结果表明,反演脱空区域面积和模型实际设置脱空区域面积的相对误差分别为8.47%和10.77%,相对误差值较小,证明所提方法能有效反演出水闸底板脱空情况,可成为软基水闸底板脱空反演检测的一种新方法。     

AZ31镁合金铸锭加热过程中的温度场模拟

建立了AZ31镁合金铸锭加热过程的数学模型,利用基于有限元法的MARC软件对其进行加热过程的温度场的模拟,获得了所需均匀化的时间以及铸锭达到环境温度所经历的时间.此模型可用于加工前热处理的制定和参考.     

基于深度学习模型的自发学习表情识别方法研究

课堂教学环境中,面部表情自动识别是获取学习者情绪状态的重要方式。针对传统方法提取特征不全面、融合特征维度较高等问题,提出一种融合局部与全局特征的学习表情自动识别方法。该方法提取并融合表情图像的局部几何特征、KPCA降维的CLBP全局浅层纹理特征和CNN全局深度网络特征。此外,还构建一个全新的自发学习表情数据库,将课堂学习中的情绪分为困惑、快乐、疲倦、惊讶和中性等5种类型,用于CNN模型的训练。对比实验表明,该方法的识别正确率在CK+库、中国情绪图片系统和自发学习表情数据库中分别达到96.3%、86.7%和95.6%,高于传统的面部表情识别方法。该方法能够有效获取课堂中学生情绪变化,帮助教师准确全面地掌握班级学生的整体情况,促进课堂教学质量的提高。     

共沉淀法制备(Ni,Zn)Fe2O4纳米复合材料及其特性研究

以FeSO₄·7H₂O、NiSO₄·6H₂O和ZnSO₄·7H₂O为原料,通过共沉淀法先制备出晶粒细小的碱式碳酸盐前驱体,在不同的温度下焙烧1 h,制备出(Ni,Zn)Fe₂O₄纳米晶复合材料,利用XRD和TEM等方法对样品进行了分析表征;并考察了其气敏特性和红外吸收性能。结果表明:(Ni,Zn)Fe₂O₄在500℃下开始固相反应并结晶成为纳米晶体,在800℃下晶粒尺寸约为50nm。      

烟气分析仪中电化学气体传感器的使用与维护

烟气分析仪被广泛地应用于烟道中有害气体和氧含量的测量,电化学气体传感器是烟气分析仪检测气体的核心,科学合理地使用、维护,可有效地延长电化学传感器的寿命.正确使用、维护与标定,对保证其测量结果的准确度尤为重要,以保证烟气分析仪的测量准确性.     

纳米金刚石薄膜的制备特点及特性

纳米金刚石薄膜具有金刚石薄膜和纳米材料的双重优异特性，而在制备工艺上又与金刚石薄膜有所不同，通过与金刚石作比较，综述了纳米金刚石薄膜的制备特点，表征方法；并列举了其在场发射、耐磨减摩等领域的应用和其独特性能。     

一氧化碳红外线气体分析器示值误差不确定度评定

1．测量方法：根据JJG635—1999《一氧化碳、二氧化碳红外气体分析器》计量检定规程。     

使用Moodle构建教师教育技术培训平台

以社会建构主义理论为基础设计的Moodle平台为教师教育技术培训提供了新的培训平台和培训模式,文章分析了目前我校教师培训中存在的一些问题,介绍了Moodle平台先进的教育理念及其优势和特点,并对使用Moodle构建的教师教育技术培训平台中的培训内容、学习目标、培训过程设计等培训活动设计进行了说明。     

引入纹理相似性的纺织品图像增强

纺织品图像增强能够突出其纹理特性,便于纺织品的人工检测和机器视觉检测。提出一种在非局部均值滤波(NLM)框架下的纺织品图像纹理增强方法。纺织品图像具有规则周期的纹理,存在大量的冗余信息,NLM可利用这一特性来增强图像的纹理信息。但由于纺织品图像结构复杂且存在噪声,导致在NLM中相似性的度量不够准确。为解决这一问题,通过采用主分量分析(PCA)将纺织品图像分解为图像信息分量和噪声分量,并去除各分量间的相关性,来提高纺织品纹理间相似性度量的准确性。实验结果表明,本文方法比现有的纺织品图像纹理增强方法的增强效果有显著提高。     

多种诊断推理方法的设计与比较

简单介绍了诊断推理领域三种常用的方法:基于人工神经网络的方法、基于规则的方法和基于案例的推理方法,并以某农作物病害诊断为实例,详细介绍了三种方法的具体设计,并从诊断正确率和诊断时间上对三种方法的诊断性能进行了比较,比较结果为特定问题条件下选择适当的诊断推理方法提供了帮助。