希望的田野

本项目以中国乡村地区教育空间如何可持续发展为背景,探讨一种适用于乡村教育的新型教与学模式,使之既能促进对当地地域空间文化的继承与发扬,又具有一定的普适性和示范性,从而为乡村空间发展的多样与统一提供智囊培育.当前中国大学生在城市中的就业率并不乐观,而乡村地区更是缺少对技术人才的吸引力;城市中大部分的职业技术院校也难以培养出对特定地域条件传统文化熟识的人才.     

一种大直径锥形零件的补偿铣削加工方法

随着航天制造技术的发展,航天产品结构日趋复杂,产品尺寸越来越大,加工精度要求也越来越高.由于锥形零件较球形零件和椭球形零件在空间节省方面更具优势,同时其力学性能更好,受力更加均匀,大直径锥形零件的应用越来越广泛.某大直径锥形零件属于典型的弱刚度薄壁件,同时产品铣削尺寸精度要求较高,在产品加工过程中,存在装夹困难、铣削基...     

基于多算法进行的页岩气井积液智能预测

<正>页岩气井在实际生产作业过程中,存在气井积液等异常工况频发,采气措施未能及时有效介入,气井正常生产受到较大影响。因此,对气井积液做出及时、准确、有效的故障预测,能够在气田气井稳产、增产、排水采气措施中发挥十分显著的作用。基于上述原因,积液的系统预测研究分析工作是紧迫且必要的。     

深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例

岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果,但对于岩性识别存在瓶颈。深度学习是当前人工智能领域的研究热点,卷积神经网络是适用于图像识别的重要网络架构。以巴音戈壁盆地西部塔木素铀矿床北部区域为试验区,以SASI航空高光谱影像为数据源,将深度卷积神经网络引入航空高光谱遥感岩性识别,测试和评估其应用效果。基于预处理后的SASI航空高光谱影像,以试验区地质图及野外调查为参考,制作了8类样本,包括：印支期花岗岩、华力西晚期花岗岩、华力西晚期花岗闪长岩、华力西中期石英闪长岩、石炭系碎屑岩、中下侏罗统火山凝灰岩、第四系沉积物和绢云母化蚀变岩。构建了基于光谱特征的一维卷积神经网络、基于图-谱联合特征的一维+二维卷积神经网络和三维卷积神经网络3种模型结构,分别进行模型训练、测试和试验区岩性分类应用。模型测试结果表明：一维卷积神经网络、一维+二维卷积神经网络和三维卷积神经网络的总体精度分别为82.13%、86.46%和90.90%。通过评价分析三种卷积神经网络模型的岩性分类识别结果,三维卷积神经网络的识别结果与真实参考最为接近,对试验区各类岩性的...     

焊料凸点倒装焊技术

介绍了倒芯片面阵式凸点制作、多层陶瓷基板焊盘制作及倒装焊各关键技术 ,并成功地获得了芯片与基板的互连。     

中高锰钢液与精炼渣的反应行为研究

基于某钢厂中高锰钢现行精炼渣组分,设计了碱度为2～10的6组实验渣系,在1 600℃下采用高温电阻炉将不同Mn含量(0.80%、5.50%、10.81%、19.82%)的中高锰钢与实验渣系进行渣-钢平衡实验。采用FactSage计算了熔渣碱度对SiO₂活度的影响,不同MnO含量下渣中MgO溶解度及CaO-SiO₂-Al₂O₃液相区。结果表明,中高锰钢中的Mn会被精炼渣中的SiO₂氧化生成MnO;渣碱度提高会抑制MnO的生成,但当碱度达到4之后,MnO的生成量基本稳定;钢液中Mn含量会明显促进MnO生成;随着渣中MnO含量的增加,熔渣中MgO的溶解度降低,渣系的液相区逐渐扩大,使熔渣的熔化性质得到改善。     

自动化药房取药机械手爪的设计

为了进一步提高自动化药房取药时的工作效率,设计了一种取药机械手爪。该设计重点在于改进对瓶装药品的抓取,基于二指平移型机械爪夹取方式,对手爪结构进行了再设计并增设吸盘、传感器等装置,以TUBRO PMAC卡为控制系统核心完成机械手爪的取药控制,使取药机械手在工作时的稳定性更好、取药效率更高。     

一种薄壁桁条类零件随形加工技术研究

内缘条是火箭壳段内部结构件,连接不同的火箭零件,起承上启下的作用,该产品在立边铣削过程中出现尺寸精度不稳定、效率低的问题;通过设计一套具有限位、定位功能并集合机床的主轴旋转运动的方案,使产品立边高度尺寸一次加工成型。有效解决内缘条铣切过程中超差的问题,降低操作人员的劳动强度,效率提升40倍。该产品快速切削的加工方案已应用到实际生产中。     

实用化28层陶瓷基板的设计与制作

针对MCM技术发展的现状提出了采用新型技术设计制作超多层陶瓷基板的设计方法和工艺路线,介绍了多层布线软件的二次开发及制备过程中的互连孔冲制、复合孔化、高精度层压等技术,并对25～45层的超多层陶瓷基板的研究结果进行了总结和应用前景展望。     

基于云模型居民健康水平评价研究

结合“失配性”慢性非传染疾病的形成机理,在传统模糊综合评价的基础上,从生态环境、生活方式、医疗保障及工作压力等4个维度,建立基于云模型居民健康水平的评价模型. 云模型充分挖掘数据中的信息,对评价指标的模糊性和随机性进行量化,使政府的决策评价与测控策略更具科学性和针对性.