液压冷拔机液压系统故障相关问题的探讨

阐述了精密液压冷拔机液压系统中液压油泵、液压控制阀和液压缸的主要常见故障类型,及其故障产生的原因,并针对故障的具体原因,提出了具体的维修方法,以期提高维修人员的液压系统故障诊断能力,减少故障维修时间,降低设备故障停机率。     

以工作过程系统化为导向的学习任务设计与实施——以学习任务“自动变速器离合器的检修”为例

与传统教学不同,以工作过程系统化为导向的学习任务在教学内容、教学组织、职业能力培养、学习评价反馈等方面存在着较大差异.为此,文中以自动变速器离合器的检修为例演示了工作过程系统化的学习领域课程的学习任务设计和实施,并探讨了实施过程中所遇问题的解决方案.     

云端运算服务在高职英语教学中的应用

云端运算服务应用于教学逐渐成为高职院校课程信息化改革热点。文中针对当前常见云端运算服务进行简介,提出在高职英语教学中的使用范例。     

捆扎汽车线束的胶带传送机构的轮系改良

传统的汽车线束捆扎的胶带捆扎机中,胶带步距是靠四杆机构来控制的,调节步距非常不便。本文针对步距的调节问题,改变纯机械式机构,设计了一种胶带传送机构,方便控制步距,能准确调节使用胶带的长度,调整胶带的时间由原来的20min缩短为10s,调整胶带长度所浪费的胶带由原来的1m降为0损耗,提高了胶带的利用率,降低了劳动强度。     

基于半潜式海洋生活平台的加湿系统应用技术浅析

介绍温度和湿度对电子设备的影响,在分析蒸汽加湿器工作原理的基础上,结合加湿量的计算,分析蒸汽加湿器在选型时应考虑的因素.     

Multi-Model Ensemble Deep Learning Method to Diagnose COVID-19 Using Chest Computed Tomography Images

Deep learning based analyses of computed tomography (CT) images contribute to automated diagnosis of COVID-19,and ensemble learning may commonly provide a better solution.Here,we proposed an ensemble learning method that integrates several component neural networks to jointly diagnose COVID-19.Two ensemble strategies are considered:the output scores of all component models that are combined with the weights adjusted adaptively by cost function back propagation;voting strategy.A database containing 8347 CT slices of COVID-19,common pneumonia and normal subjects was used as training and testing sets.Results show that the novel method can reach a high accuracy of 99.37％ (recall:0.9981;precision:0.9893),with an increase of about 7％in comparison to single-component models.And the average test accuracy is 95.62％ (recall:0.9587;precision:0.9559),with a corresponding increase of 5.2％.Compared with several latest deep learning models on the identical test set,our method made an accuracy improvement up to 10.88％.The proposed method may be a promising solution for the diagnosis of COVID-19.     

基于EEMD-ELM 的航班运行风险混沌预测

针对航班运行风险可靠预测方案，以某航空公司2016-2018 年航班运行风险数据为基准，通过相空间重构，序列混沌特征的识别，构建基于极端学习机(ELM)的航班运行风险混沌短期预测模型，基于集成经验模态分解(EEMD)阈值降噪方法进行改进；最后，计算风险预测结果，分析不同方式下的预测精度. 结果表明：航班运行风险时间序列具有混沌特征， EEMD方法可抑制序列本征模态函数(IMF)的模态混叠现象；经由EEMD阈值降噪处理后，短期预测结果的修正平均绝对百分误差(MAPE)值显著下降. 证实本文航班运行风险预测方案可行且有效.     

基于GPS轨迹数据的不同交通状态下交通方式识别流程优化方法

基于GPS轨迹数据的交通调查技术能够有效弥补传统居民出行调查方式的不足，该技术在高峰拥堵时段的交通方式识别效果有待进一步研究.针对公交车和小汽车识别精度较低的问题，本文提出基于支持向量机(SVM)的流程优化方法，加入基于短时傅里叶变换 (STFT)的频域属性，利用遗传算法(GA)对SVM的惩罚系数和核参数进行联合优化，评估不同交通状态下交通方式和方式转换点的识别效果.结果表明：频域属性的加入能够有效提升交通方式识别精度，在道路畅通状态和一般拥堵状态下，交通方式和方式转换点的识别效果均较为理想；在严重拥堵状态下，机动化方式易与非机动化方式相混淆，方式转换点最大识别误差在13 min以内，相比于基于主观回忆的人工问卷调查方式仍具有参考性.     

京张高铁清华园隧道复合地层盾构机械配置研究

依据清华园隧道盾构区间的隧道参数和工程地质条件,分析盾构机刀盘和刀具对卵石土、砂、粉质黏土互层的适应性。从地层渗透系数、颗粒级配、地下水压、周边环境影响、隧道规模等方面进行综合考虑,选取泥水平衡盾构作为最终选型。考虑到刀盘跨度较大和中途换刀对盾构稳定性的影响,结合渣土特性和既有工程经验,决定采用辐条面板式刀盘,并确定了开口率和开口尺寸;此外,还给出了以切削型为主且可常压更换的刀具配置方案。最后简要介绍了常压换刀的技术流程和泥水环流系统的设计方案,总结了卵石土、砂、粉质黏土互层的盾构机械配置方案。     

基于深度学习的海上目标快速检测方法

在智能海洋船艇自主导航和避障过程中，对周边环境的感知能力非常重要。本文针对智能船艇对环境感知的速度和精度需求，提出了基于深度学习的海上目标快速检测方法，并构建了以船舶、浮标和岛屿为检测目标的海上目标数据集。本方法通过提取目标图像不同尺度特征语义信息，应用多框检测器实现对目标的分类和定位，采用非极大值抑制算法筛选最优结果，实现了海上目标快速高精度检测。实验结果表明，本方法在自建数据集上取得了83.3%的识别正确率，单帧耗时9.8ms, 在相同实验条件下，正确率和单帧耗时均优于现有同类快速目标检测方法，证明了该方法可以满足智能船艇对环境感知的速度和精度需求。