UHPC异形多曲面座靠椅的制作

介绍了采用超高性能混凝土(UHPC)材料制作异形多曲面家居座靠椅的工艺方法,填补了家居行业中采用水泥基无辐射无毒材料制作实用家具的国内空白,此类家居具备超强的耐久性、艺术性、环保性以及极高的性价比,能满足广大消费者对高品质的个性化需求。     

切向结构永磁同步电机磁钢径向并联组合研究

针对低速大转矩切向结构永磁同步电机中磁钢尺寸对性能的影响进行研究.提出一种"工"字形排布的磁钢径向并联组合优化方案.在保证电机磁钢轴向长度和体积不变前提下,分析磁钢磁化方向长度变化对电机性能的影响.分析表明:磁钢的磁化方向长度在一定范围内增加可降低磁钢漏磁、增大反电动势和降低转矩波动;但磁钢的磁化方向长度过度增加会大大降低电机磁通面积,使得电机反电动势不增反降.在此基础上,提出一种降低磁钢漏磁、增大反电动势和降低转矩波动的三块磁钢径向并联组合的"工"字形排布方案:近气隙侧和近隔磁槽侧磁钢槽内分别插入磁化方向长度短、径向宽度窄的磁钢以降低近气隙侧和近隔磁套侧磁钢漏磁;近气隙侧磁钢和近隔磁槽侧磁钢之间采用磁化方向长度较短的磁钢以保证磁钢磁通面积降低得不多.通过仿真实验验证所提方案的可行性.     

卷积深度神经网络在基于文档的自动问答任务中的应用与改进

基于文档的自动问答,尤其是语义匹配,其目标是计算两个文本之间的相似度。这是自然语言处理中的典型任务,并且用以衡量对自然语言的理解程度。深度学习方法得益于可以自动化地学习到给定任务的最优特征表示,在许多研究中取得成功,也包括文本匹配。针对基于文档的自动问答,提出一个基于卷积深度神经网络的语义匹配模型,以便对每一对问题和文档提取特征,并据此计算它们的得分。通过问题和文档之间的交互计算,利用重叠词等文本特征,在中文开放域上的自动问答任务中取得的实际效果证明了该模型的有效性。     

基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

径向不耦合装药爆破效果的数值研究

为了研究径向不耦合条件下爆破效果的影响因素,利用AUTODYN-2D对比不耦合系数、不耦合介质、炸药种类对爆破效果的影响规律。结果表明,与耦合装药相比,径向不耦合装药条件下炮孔压力明显降低。对比水介质和空气介质下的爆破效果可知,水介质不耦合条件下,炸药爆炸能量的传递效率更高。炮孔压力与炸药种类密切相关,TNT产生的炮孔压力最大,但作用时间较短,而ANFO和乳化炸药的作用时间较长。     

基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法

针对采用二值Walsh函数重构椭圆球面波函数(PSWF)精度不高的问题,通过理论分析的方式,将二值Walsh插值函数推广为三值Walsh插值函数,并依据其完备正交性,提出基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法。在此基础上,对运算量、信号精度、信号性能等进行数值分析。结果表明,相比于二值Walsh函数重构法,在运算量基本持平的基础上,提出的方法能够在相同采样点数量的情况下,使得时域重构信号的精度至少提升5个数量级,且时域正交性较好,频域能量聚集度也有1个数量级的提高。     

激光辅助电化学放电加工微通道的特性

玻璃材料近年来被广泛应用于微电子机械系统(MEMS),对于玻璃材料的加工,电化学放电加工(ECDM)是一种被广泛运用的手段。针对目前的电化学放电加工存在热影响区和过切现象的问题,提出了一种激光辅助电化学放电加工玻璃的加工方法,阐述了其作用机理,设计了实验装置,并与传统电化学放电加工进行了微通道加工的对比实验。通过与传统电化学放电加工对比,发现激光辅助电化学放电的加工方式能明显减少放电加工过程中的热影响区和过切现象,故激光辅助有效改善了电化学放电在玻璃材料上加工微通道的质量和精度,在MEMS领域具有良好的应用前景。     

一种抗运动干扰的实时心率提取方法

针对基于容积脉搏波（PPG）提取运动心率时，传统心率提取算法由于运动噪声干扰使测量结果误差大、实时性不好的问题，提出一种抗运动干扰的实时心率提取方法。该方法通过实时小波去噪，同时结合三轴加速度信号（ACC）对运动进行分类训练，计算各运动状态心率增益，对实时心率值进行补偿。实验结果表明，通过与同时采集的ECG信号计算出的实时心率进行对比，绝对误差率仅为1.2%左右。相比传统心率提取算法，该算法具有抗干扰性强，实时准确的特点。