施杰:我与《道路交通安全法》这十年

不知不觉之中，《道路交通安全法》迎来了它生命里的第一个十年。十年，或许只是沧海一粟，但对于一部与大众交通安全息息相关的法律而言，却是属于它蜕变的黄金十年。而我，有幸作为一名参与者，见证了这一切的改变。

变分模态分解结合深度迁移学习诊断机械故障

针对机械故障振动信号在变工况条件下的特征提取与智能诊断问题,该研究提出了一种将变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的优化算法与深度迁移学习(Deep Transfer Learning,DTL)模型相结合的故障诊断方法。首先,通过多种群差分进化(Multiple Population Differential Evolution,MPDE)算法和包络熵适应度函数来优化VMD,以解决VMD中本征模态函数分解个数k和惩罚因子α难以自适应确定的问题,再将VMD分解后的本征模态函数根据平均峭度准则进行重构,重构信号经过连续小波变换后获取信号时频特征。然后在深度残差网络(Deep Residual Network,ResNet)的基础上,将ResNet网络与迁移学习(Transfer Learning,TL)模型进行结合,采用边缘分布自适应方法缩小机械故障信号源域数据集与目标域数据集之间的差异,构建出适合于变工况条件下的机械故障诊断深度迁移学习模型。最后,在4个不同工况条件下的滚动轴承试验数据集中,将所提出的MPDE-VMD+DTL的故障诊断方法与传统BP神经网络、ResNet卷积神经网络和迁移成分分析进行对比。结果表明,该研究的MPDE-VMD+DTL方法诊断精度达到84.36%,BP、ResNet和迁移成分分析方法的诊断精度分别为23.60%、71.63%和19.68%,均低于该研究方法。MPDE-VMD+DTL方法实现了在不同工况下的端到端机械故障智能诊断,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。

采用HHT算法与卷积神经网络诊断轴承复合故障

针对农业机械装备中滚动轴承复合故障特征提取与智能诊断问题,该文提出了一种将希尔伯特-黄变换的改进算法(improved hilbert-huang transform,IHHT)与卷积神经网络(convolution neural network,CNN)相结合的诊断方法。首先,通过多种群差分进化改进的集合经验模式分解(multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition,MPDE-EEMD)和敏感固有模态函数筛选方法来改进HHT,提取出故障信号时频特征。然后,在AlexNet网络模型基础上遍历所有可能的CNN模型组合,构建出适应于滚动轴承故障诊断的CNN网络模型。再将训练集生成的IHHT时频图输入CNN中进行学习,不断更新网络参数;并将该模型应用于测试集,输出故障识别结果。最后,通过滚动轴承单一故障和复合故障2种试验,将所提出的IHHT+CNN方法分别与传统的BP神经网络、DWT+CNN和STFT+CNN方法进行比较。研究表明,该文的IHHT+CNN方法对单一与复合故障的正确率分别达到100%和99.74%,均高于其他3种方法,实现了不同工况下端到端的轴承复合故障智能诊断,并具有较好的泛化能力和鲁棒性。

基于MPDE-EEMD及自适应共振解调的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性和非高斯性,并且故障特征往往淹没于系统噪声之中而难于识别的问题,提出了以多种群差分进化(multiple population differential evolution, MPDE)算法来改进集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)的MPDE-EEMD消噪方法,并与自适应共振解调技术(adaptive resonance demodulation technique, ARDT)相结合实现故障特征提取。首先,为了解决EEMD中加入参数依靠人工选择且难以准确获取的问题,建立极值点分布特性评价函数,利用MPDE来寻优获取最佳白噪声幅值,实现EEMD自适应分解。然后,采用峭度与相关性相结合的准则对分解后的IMF分量进行自动筛选,将满足条件的有效信号进行重构,实现对原始振动信号的降噪处理。最后,采用ARDT自动确定对消噪信号进行带通滤波的带宽和中心频率,再通过包络解调提取出滤波信号的特征频率。将轴承仿真故障信号与实际故障信号用于算法的验证,结果表明MPDE-EEMD+ARDT能有效提取出轴承故障特征。

基于Web的设备管理系统UML建模

设备是企业组织生产的物质基础,在制造业中起着非常重要的作用。现代设备呈现出结构复杂、功能完善、自动化程度高等特点,只有利用先进的信息技术来对其进行管理,才能有效提高设备管理的工作效率。因此,实现设备管理信息化成为了企业信息化的重要组成部分。然而,随着面向设备管理领域软件体系结构和Web应用复杂性越来越高,原有的CGI、ISAPI等技术,已很难满足对分布式对象访问和操作的需求。所以,本文以实现系统的复用为目标,将组件技术与Web技术相结合,在某烟厂的实际项目Web-based Equip-ment Management System(WEMS)开发过程中,采用统一建模语言(UML)对特定领域设备管理软件进行了从需求模型、静态模型、动态模型到物理模型的软件全生命周期可视化建模,提出了分布式系统建模的解决方案。最终,在Microsoft.NET框架下,采用C#语言和SQL2000数据库开发了WEMS系统,同时也验证了该分布式系统建模方案的有效性。

论我国MBA教育的隐忧与创新

作为一种应用型的学位，ＭＢＡ教育以培养职业经理人为己任。我国在从国外引入 ＭＢＡ教育的同时，却忽视了其内在价值，从而使得ＭＢＡ教育在表面繁荣的背后存在着许多隐忧。在ＭＢＡ教育即将纳入国际一体化市场竞争的形势下、实现中国 ＭＢＡ教育内在价值的回归已迫在眉睫。作者在文中指出了我国ＭＢＡ教育的隐忧，提出了在教育观念、体制、模式上的一系列创新举措。

基于EMD和包络解调的轴承故障诊断系统研究

针对传统轴承故障诊断方法存在的缺陷,研究了基于经验模态分解(EMD)和包络解调相结合的诊断方法。并对该方法在本征模函数(IMF)分量选取上需要人工干预和计算量大的问题,提出了用距离测度来自动选择最优IMF分量进行包络分析的准则。以此为基础,研究了将虚拟仪器技术应用于轴承故障诊断领域,并采用Lab VIEW2013为平台,设计开发了一套轴承故障诊断系统。通过实验验证了所提出的诊断方法和所开发系统的可行性和有效性。

农业院校机械类专业学生信息技术应用能力的培养研究与实践

随着信息技术的飞速发展,社会对大学生的信息技术应用能力提出了更高的要求。作为农业院校的机械类专业,在学生信息技术应用能力培养方面与重点高校,或是理工院校相比都存在着明显的差距。本文是在分析了农业院校机械类专业学生信息技术应用能力培养现状的基础上,从改革教学内容、创新教学手段、转变教育理念等三个方面,分别提出八点具体的建议和措施,并在教学活动中进行实践。通过实践,学生的信息化意识和能力有了显著提高,也证明了这些建议和措施是可行的。

206例经皮穿刺肾活检出血相关并发症的临床分析

目的探讨经皮穿刺肾活检术加用止血药能否有效降低出血并发症。方法收集安庆市立医院2010年1月至2017年8月行肾穿刺活检的病例206例,其中应用止血药物者101例(病例组),未应用止血药物者105例(对照组),进行性别、年龄匹配。分析2组患者肉眼血尿及严重出血并发症(肉眼血尿基础上需要输血、出现明确的动静脉瘘或需要行选择性肾动脉介入栓塞术)的发生情况,进行统计学分析,比较病例组和对照组出血发生率的差异。结果病例组有4例出现肉眼血尿(Ig A肾病1例、特发膜性肾病1例、系膜增生性肾小球肾炎1例、肾脏淀粉样变1例),其中行红细胞输注1例,行选择性肾动脉介入栓塞术1例;对照组有6例出现肉眼血尿(Ig A肾病2例、特发膜性肾病1例、肾小球微小病变1例、狼疮肾炎1例、肾脏淀粉样变1例),其中行红细胞输注2例,出现动静脉瘘2例,行选择性肾动脉介入栓塞术1例。与对照组相比,病例组的肉眼血尿发生率(3.96%vs 5.71%,P=0.748)和严重出血并发症发生率(1.98%vs 4.76%,P=0.446)均降低,但差异无统计学意义。结论肾穿刺活检常规应用止血药物并不能减少肉眼血尿以及严重出血并发症的发生率。

焦化废水纳滤浓水除氟试验研究

焦化废水采用纳滤工艺进行深度处理会产生大量高浓度的含氟纳滤浓水。针对高氟离子的纳滤浓水,对比考察了Ca(OH)2和Ca Cl2两种钙盐在焦化纳滤浓水中的除氟效果。研究了Ca(OH)2和Ca Cl2除氟药剂投加量,合适的p H值,以及纳滤浓水中氯离子、硫酸根离子对除氟的干扰作用。试验结果表明:采用Ca Cl2可将F-降至10 mg/L以下,最佳条件为初始p H调至10.0,Ca Cl2投加量为6 000 mg/L,出水p H呈弱碱性,出水中的氟离子低于10 mg/L,达到国家规定的废水排放标准,且采用工艺简便,运行稳定。

浅析品牌扩张的失误、陷阱及其规避

21世纪是品牌纵横的世纪,品牌扩张己成为企业发展、品牌壮大的有效途径。但众多的企业在利用品牌扩张使销量增加、企业壮大,但是在获得了很好的经济效益和社会效益的同时,也面临着巨大的市场风险。识别品牌扩张过程中可能存在的失误与陷阱,以及如何对此进行有效的规避成为企业成功进行品牌管理的关键。

高校思想政治理论课的创新

高校思想政治理论课程承担着对大学生进行系统的马克思主义理论教育的任务,是帮助大学生树立正确世界观、人生观、价值观的重要途径,是对大学生进行系统的思想政治教育的主渠道。本文从思想政治理论课的功能认识、课程体系的构建、教学内容的选择、教学方法的改进和师资队伍建设等方面入手,阐述了在新形势和新情况下,对高校思想政治理论课改革和创新的认识和理解。

信号处理虚拟仿真实验系统的设计与实现

针对当前高校扩招后,所面临的实验教学资源严重短缺的现状。论文以信号处理虚拟仿真实验教学工作的开展为研究对象,依托信息技术的发展,运用了虚拟仿真技术、云计算技术来设计并开发了远程信号处理虚拟仿真实验系统。这一虚拟实验系统将在高校的教学与科研工作中发挥出极大的作用。

信息化环境下教学模式转变的思考

针对当前信息技术对传统教学模式带来的深刻影响,以及高等教育中教学模式存在的不足。论文是在比较了信息化教学模式与传统教学模式的基础上,对基于移动学习、基于云计算、基于协同管理、基于微课程、基于虚拟实验室、基于数字化游戏、基于学习分析等现代教学方式进行了深入研究,并对其中一些教学模式进行了实践。

基于Web的轴承故障诊断系统设计与实现

鉴于滚动轴承在旋转机械中发挥的关键作用,对其进行故障诊断具有重要的现实意义。本文以共振解调理论为基础,采用神经网络和基于规则的诊断模式,实现了轴承故障的特征提取和智能诊断。最终,构建了基于Web的轴承故障诊断系统,实现了远程协同诊断。

用最小条件法求解平面度误差

本文对“最小条件”平面度误差的寻优计算方法进行了大量的研究,采用的寻优方法有单纯形替换法、惩罚函数法、0.618法和网格法。计算结果表明,所编写的高级语言程序具有运行速度快,计算准确度较高等特点。

虚拟仪器技术在轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承在旋转机械设备中发挥着关键作用,但由于其故障特征频率往往混杂于复杂噪声信号之中,要对其进行精确故障诊断显得异常困难,而建立一套高效、便捷的轴承故障诊断系统是最佳的途径和手段。本文以此为目标,首先介绍了虚拟仪器技术的特点和构成,并将虚拟仪器技术应用于轴承故障诊断领域。鉴于共振解调技术能够有效诊断出滚动轴承的局部故障,本文也以此技术为基础,研究了共振解调技术的软件实现方法。同时将其引入到虚拟仪器的信号分析中,来实现对轴承故障信号的特征提取与分析。最后以LabVIEW 8.2为平台,开发了一套轴承故障信号分析虚拟仪器,并经过应用案例的测试,验证了该系统的有效性。

基于云制造的设备故障诊断服务平台研究

针对中小企业在设备故障诊断应用方面的需求,从提高诊断系统的开放性、复用性、自治性和平台无关性出发,依据云制造服务思想模式,研究了云制造、SOA与WCF三者的关系。并将其引入到设备远程故障诊断领域,设计了基于云制造的设备故障诊断服务平台体系框架,其中包括:平台的SOA框架模型、业务构架、运行模式、用例模型、功能模型、部署模型;同时,采用.Net、SOA、WCF技术搭建了云制造环境下的故障诊断服务平台。