开放性社会学习者模型实证研究

为帮助学习者准确了解自己和其同伴在学习过程中进展,并引发学习者元认知和社会比较学习体验,笔者运用社会比较理论,设计并开发了基于表格的开放性社会学习者模型TableOSLM,其采用表格可视化形式呈现学习者本人、组和学习同伴的学习进展,在实证研究方面,通过问卷调查、实验研究法和面对面访谈等方式收集数据,评价结果表明:TableOSLM能引发学习者在学习规划和自我反思两个维度上的元认知学习体验和在比较方式和自我完善两个维度上的社会比较学习体验;学习者对TableOSLM在有用性、易用性和满意度3个方面都表现出较高的认可度.     

一类具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型

考虑一类受环境噪声影响, 具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型. 通过构造Lyapunov函数并利用Ito公式, 得到该模型正解的全局存在唯一性, 并证明： 当随机基本再生数R*≤1时, 无病平衡点是随机渐近稳定的, 此时疾病将灭绝； 当R*>1时, 疾病将随机持续下去. 数值模拟结果验证了理论结果的正确性.     

LINE-SERU转化的评价分析——以某医疗制造企业实施SERU为例

面对日益增加的需求不确定性及激烈的市场竞争,SERU (赛汝)生产方式应运而生,并广泛应用于日本电子装配制造企业.国内一些制造装配业正尝试将传统的流水线转化为SERU装配方式,简称LINE-SERU转化.一些文献报道了日本企业实施LINE-SERU转化的效果,而学术界对国内企业实施SERU装配方式的生产组织与运行效率缺乏理论分析和标杆分析.本文以国内某医疗器械装配企业实施LINE-SERU转化为例,通过理论分析和数据分析,系统地讨论了国内企业实施LINE-SERU转化的背景、过程、影响因素及生产组织形态,从多维度比较分析了改善效果及原因;总结了国内企业与日本企业在SERU系统的构建方式、布局形态和企业文化等方面的差异.研究发现,中国企业处于LINE-SERU转化的初期,SERU系统具有其独特的组织形式,在提高生产效率、缩短生产周期、减少在制品数量、精简作业人数和降低次品率等方面均有显著提升,但改善效果不同于日本企业.建议国内企业依据其人力资源特征构建SERU系统、优化单元布局、培育以人为本的企业文化,以提高系统柔性和改善效率.     

球形压头的滑动速度对材料微米划痕响应的影响

在恒定的法向载荷下,使用Rockwell C 120°金刚石压头对聚碳酸酯(PC)、熔融石英、紫铜和镁合金AZ31进行微米划痕测试,研究滑动速度对试样划痕响应的影响.压入深度小于压头的球锥转变深度,确保仅有压头顶端的圆球部分与试样接触.结果表明:随着滑动速度的增加,压入深度、残余深度和划痕沟槽的宽度均非线性减小,划痕硬度和弹性恢复率均非线性增大;PC和紫铜的划痕摩擦系数先增大后减小,PC的黏弹性行为对其摩擦响应有显著影响;熔融石英的划痕摩擦系数先增大后减小,最后趋于稳定;镁合金AZ31的划痕摩擦系数先减小后增大.熔融石英、紫铜和镁合金AZ31的划痕摩擦系数的变化趋势可通过几何接触模型进行解释.     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

弹簧压并状态下悬架减振器绕流涡旋特性分析

为研究汽车行驶过程中减振器弹簧压并状态下翼子板内流场特性的变化,将该状态下的减振器简化为三维变截面圆柱模型,并建立变截面圆柱绕流三维流场模型,利用Transition SST四方程转捩模型模拟低、中、高3种车速对大、小圆柱绕流涡旋特性的影响.结果表明:绕流后尾涡的大小、形态、上升角均受圆柱直径、雷诺数及边界条件的影响,在变截面处验证“下洗”运动对N区边缘涡生长的直接作用及对L区涡旋分布的干扰作用;3种流速下适合绕流涡旋振动压电能量回收的最优夹角分别为±10°,±15°,±20°;在有界的高雷诺数流场下对变截面圆柱绕流涡旋重新分区,发现新的涡旋连接方式.     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

数据驱动的铝基复合材料性能预测和逆向设计

采用数据驱动的方法对 SiCp(0.5CNT)/7075Al 铝基复合材料的化学成分以及制备工艺进行了分析, 针对抗拉强度和延伸率两个力学性能进行了特征重要性分析, 构建了包含 8 种机器学习算法的集成框架, 自动进行模型的参数调优和最优模型选择, 并在此基础上进行了材料逆向设计. 实验结果表明, 在 470 ${^\circ}$C 固溶 40 min, 120${^\circ}$C 时效 15 h 的热处理工艺下, SiCp(0.5CNT)/7075Al-1.0Mg 复合材料抗拉强度和延伸率的预测值为 617.48 MPa 和 2.98%, 实验值为 647.0 MPa 和 3.31%, 两项物理性能的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage errors, MAPE)较小, 依次为 4.56% 和 9.97%. 这说明本数据驱动方法对铝基复合材料的工艺优化和性能提升有一定指导意义.     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。