PTM不确定性的间歇过程优化补偿控制策略北大核心CSCD

过程迁移模型是实现数据不足情况下间歇过程高效建模的有效方法。然而,相似过程之间的差异性和模型不确定性因素,加剧了模型与实际过程之间的不匹配程度。针对过程迁移模型中不确定性问题,提出一种基于修正自适应优化和自校正补偿的策略。首先,利用基于修正自适应策略的批次间优化逐步消除相似过程之间的差异所产生的负面影响。然后,采用自校正补偿策略进一步补偿通过批次间优化得到的次优设定值。此外,模型更新时添加了数据剔除,提升了后续的优化效果。最后,利用草酸钴合成过程的仿真实验,验证了所提方法的有效性。     

安徽宿松地区中二叠统上升流沉积的发现及其岩相组合类型

首次在安徽宿松地区中二叠统中发现古代上升流沉积典型实例。通过对上升流层序岩相的分析,将研究区上升流岩相划分为硅质团块、硅质条带、硅质细层、硅质结核、硅质岩、硅质泥岩和泥晶灰岩7种类型,并发现发育有上升流沉积典型层理——微细层理;根据不同上升流沉积层序中岩相的有规律的组合特征,将其岩相组合划分为2种类型,即陆棚缓坡相和陆棚盆地相组合;分析了上升流对生物古生态特征的控制作用,认为上升流的发育强度和生物群落的丰度成正相关,而与分异度多成负相关。     

循环周期对Sn3.0Ag0.5Cu/Cu钎焊接头界面化合物的影响

基于自制多场耦合装置,利用准原位观察方法,研究了Sn3.0Ag0.5Cu/Cu焊点在30~125℃热循环过程中不同循环周期下界面金属间化合物微观形貌和生长变化规律。结果表明:随着循环周期的延长,同一位置处的界面化合物的平均厚度是逐渐增加的,且呈抛物线规律。单个扇贝状的Cu6Sn5在纵向方向上先降低后逐渐变大;在横向方向上,随着循环周期的增加,平均宽度一致增加。当热循环周期达到600时,界面金属间化合物的形貌扇贝状转变成层状。     

基于光电转台全局运动补偿与YOLOv3网络模型的运动目标检测算法

传统的动目标检测算法存在受噪声干扰大、背景建模时间长、无法识别目标类型等问题,并且背景建模等方法对全局运动存在限制要求.针对上述问题,提出新的运动目标检测算法,采用YOLOv3模型对观察序列中的视频进行检测,获得连续帧的目标识别结果;通过光电转台位置信息估算全局运动,对连续帧目标进行匹配获取一致性关系;计算目标像素速度与目标运动程度估值,判定目标运动状态.以车辆目标视频图像为研究对象,试验表明：算法在英伟达TX2与NX平台实现部署,单帧处理时间分别达到140 ms、36 ms,实现对多个运动目标的实时正确检测,并获取目标像素速度与运动方向等运动信息.     

纤维增强Ti/Al3Ti金属-金属间化合物层状复合材料研究进展

连续纤维增强的金属-金属间化合物层状复合材料兼具高强度、高模量和良好的韧性等优异性能, 逐渐成为国内外学者的研究重点.这种复合材料包含庞杂的体系、复杂的结构和性能表现, 因此有必要对其制备技术、结构特征和综合性能开展深入的研究.以纤维增强Ti/Al3 Ti层状复合材料为对象, 系统地综述了其研究现状.首先介绍了Ti/A...     

能源化工专业拔尖创新人才培养的实践与思考

大连理工大学(盘锦校区)能源化学工程专业围绕培养高水平拔尖创新人才的目标,实施了一系列创新性改革举措。该专业以能源和“双碳”意识为主导,强化专业思政教育;依托化工原理课程改革.以科创活动为载体,实施长链条递进式创新训练;利用优质科研资源,建设高端化、模块化、智慧化产业链模式创新训练平台：实施创新人才培养“双计划”,加强本研贯通：以一流师资培养一流人才,强化高水平师资队伍建设。文章介绍了以上改革举措的实施过程,以期为其他专业的建设提供参考。     

国家级一流课程膜分离基础的建设与改革探索

为培养知识、能力和素质全面发展的科技创新人才,膜分离基础课程教学团队以科研成果和学科发展前沿为导向,通过科教融合设计模块化课程内容,增加课程的基础性、创新性和实效性;建设工程化科研成果案例、先进性教材,实现课程资源的开放共享;建设国际化师资采用两层次、多维度的教学方法,提高课堂教学效果和课程学习的挑战度;实施多元化过程考核方式,完善课程评价体系,注重学习全过程监管。膜分离基础课程形成了“立德树人、科研引导、创新思维”的特色教学模式。     

基于随机共振的机械传动系统机电耦合振动检测方法

为提高机械传动系统机电耦合振动检测的准确性,设计基于随机共振的机械传动系统机电耦合振动检测方法。采用随机共振理论去除信号噪声,推导整个传动系统的运动学传动比;对耦合传动效率建模,求解主共振现象;计算外界激励频率,确定主共振解的幅频参数,并忽略各物理量的高次谐波,计算机械转速并确定混沌阈值;分析系统干扰情况,以此完成机械传动系统机电耦合振动检测。实验结果表明,所提出的振动检测方法具有较高的准确性。     

机器人二维码目标点识别与SLAM地图标记研究

用机器人将货物送至指定的二维码目标点时,使用的即时定位与地图构建(SLAM)算法为Cartographer。为识别二维码目标点并标记在SLAM创建的地图上,提出一种基于ZBar算法和融合Cartographer-SLAM与Hector-SLAM算法的方法对二维码目标点进行识别并标记。利用ZBar算法对摄像头捕捉到的二维码进行识别;采用Cartographer算法编写相应的服务即节点通信并生成Geotiff格式地图;保存地图时调用Hector-SLAM算法将目标点绘制在生成的Geotiff地图上。结果表明：与基于ZBar算法和Hector-SLAM算法进行二维码识别、建图与标记的方法相比,所提方法能在距目标点更远的地方识别到二维码且目标点位置标记更精确,误差更小,平均精度可提高67.6%。