掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

组合钢板梁桥全宽预应力桥面板预制施工关键技术

结合安徽省北沿江高速公路巢无段组合钢板梁桥工程实例,针对首次采用的全宽预应力桥面板预制施工时钢筋定位精度高、桥面板结构尺寸大、板厚小、吊装易开裂、平整度要求高等施工难点,介绍了全宽预应力桥面板模板、钢筋、混凝土、预应力钢绞线及吊运施工技术。     

移动设备交互环境下的注视点感知计算方法

为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%～40%.     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

基于YOLOv4与光流法的行人检测和计数方法研究

针对行人进行检测与统计的问题进行分析和研究,提出一种基于深度学习的方法。首先分析YOLOv4算法的优越性,并使用监控下获取的行人图像和YOLOv4算法,训练出深度学习模型。再在监控下进行实时行人检测和统计,针对部分实验结果精度较小的问题,采用光流法进行改进。改进后的检测速度以及检测精度基本满足行人检测和计数的需求。     

浅析太阳能耦合空气源热泵技术的原理及应用

供暖占据我国能源消耗较大的比例,清洁、高效采暖是提升我国能源利用效率,减小污染物排放的重要手段。本文讨论了耦合太阳能的空气源热泵技术的原理,近年来的相关国家政策以及一些应用实例,为"清洁取暖"政策推动提供一些建议。     

高职生物化工专业"微生物学实验"的思政教学探索

为了响应"全员育人、全程育人、全方位育人"三全育人的重要举措,以及体现专业课程在立德树人方面的重要作用和对生物化工专业的认同,文中旨将专业知识与社会主义核心价值观有机的融合,润物细无声的对学生进行思政教育,积极探索微生物学实验中能够与思政元素相融合的切入点,一方面激发了学生的学习兴趣和自学潜能,提升了课堂教学效果和效率,另一方面达成了生物化工行业对高质量人才的需求.     

我国堆场磷石膏工程特性分析

磷石膏堆场的渗流及稳定性分析结果的可靠度取决于磷石膏物理力学参数的准确性,因此开展磷石膏工程特性研究十分必要。根据我国不同磷石膏堆场的试验数据,分别对磷石膏的物理性质、击实特性、渗透特性、固结特性和强度特性进行了分析。结果表明:磷石膏强度、压缩、渗透特性均与其压实程度密切相关,相同压实程度不同堆场磷石膏的物理力学性质相近;磷石膏渗透特性与其晶体形态有关;磷石膏在荷载作用下具有长期蠕变变形特性,磷石膏堆场封场后仍会发生较大沉降;深部磷石膏破坏时的应变大于浅层磷石膏;磷石膏剪切破坏时产生负孔隙水压力,实际工程中可通过测试孔压的变化了解堆场坝体的安全程度。     

物联网智能物流车辆监控系统的研究与开发

随着世界经济一体化进程的加快，物流产业正在世界范围内迅速发展，物流业在国民经济中占据了重要的地位，为了提高物流管理水平和效率，降低物流成本，开发了一种物联网智能物流车辆监控系统。该系统能够实现对物流配送作业全过程的可视化监控管理，让物流配送部门可以实时掌握配送作业的进度以及配送过程中人、车、物的状况，从而有效提升物流 配送过程的精细化管理水平，增强对物流配送过程的安全把控。