机电工程领域大型变压器的设计与优化

本研究聚焦于电力系统中大型变压器的设计与优化,旨在提升能源利用效率。通过深入剖析变压器结构与原理,创新设计了共享铁心的自冷式双绕组变压器,以适应大型化需求。采用肖特基-科纳特矩阵分析法,精确模拟多工况下的热行为,优化冷却系统,有效管理热耗散。进一步,引入改进的粒子群优化算法,精准调控电磁设计参数,显著减少铁损与铜损,从而全面提升变压器运行效率与可靠性,为电力工业的高效运行提供坚实支撑。最后,通过实际案例验证了设计作品的优越性和实用性,该优化设计的大型变压器相较于传统设计,在性能上有了明显提升,不仅效率高,而且有显著的节能效果。本研究为机电工程领域大型变压器的设计提供了一种新的优化方法,对实际工作有重要的参考价值。

内源式发展·派生式发展·跨越式发展——论马克思语境中的社会发展方式

马克思认为,如果不仅从国家和民族自身去考察,而且从其相互间的交往中去考察,社会发展的主要方式包括:内源式发展,即"过去那种地方的和民族的自给自足和闭关自守状态",主要依赖国家或民族的内部因素的,"完全是自然发生的"社会发展方式;派生式发展,即交往扩大后,"国际关系在这里的影响"的,"第二级的和第三级的","导入的和带去的","派生的、转移来的、非原生的"社会发展方式;跨越式发展,即全球化时代,某一特定民族或国家充分利用现成的物质条件,获得"异常迅速的"、"跳跃性的"社会发展方式。内源式发展、派生式发展和跨越式发展是同一与共生的。

基于图神经网络的高光谱图像分类研究进展

高光谱成像是遥感领域的一项先进技术,它能够收集和处理来自不同波段的电磁光谱信息,包括可见光、近红外和红外波段.由于高光谱成像技术能够检测到光谱信息的细微变化,因此,其在区分不同类型的地物方面取得了不错的成果.近年来,高光谱图像分类在城市规划和植被监测等应用中引起了许多研究者的关注,其主要目的是将图像中的每个像素分类到一个有意义的类别中.然而,高光谱图像数据量大、特征维数高的问题给像素的精确分类带来了一定挑战.如何有效提取高光谱图像的空谱特征已成为高光谱图像分类中最重要的问题之一.在过去的几年里,深度学习技术依靠强大的特征提取能力,在高光谱图像分类中具有不错的表现.其中,基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的方法凭借其处理不规则数据的出色能力,为高光谱图像分类提供了新的研究方向.图神经网络是一种能够直接处理图结构数据的深度学习模型.在图神经网络模型中,每个图节点表示一个样本,每条边表示一对样本之间的关系.图卷积操作通过在图节点之间传播信息,来学习图节点的表征,从而模型能够捕捉到图节点之间的复杂关系,并实施诸如节点分类和链接预测的任务.通过将高光谱图像转换为图结构,图神经网络能够在卷积过程中提取图像的空谱特征.其中,每个节点对应于一个像素或区域,像素或区域之间的关系被表示为边.本文从图神经网络的构图方式、图卷积类型、模型架构和优化策略4个角度,梳理了当前基于图神经网络的高光谱图像分类方法的研究内容和进展,并为该领域的技术研究提供了多层次的对比分析.在基于图神经网络的高光谱图像分类方法中,图结构的构建是一项非常重要的任务.目前,主要存在两种基于高光谱数据的建图方法,即基于像素和基于区域的方法 .在基于像素的建图方法中,每个像素都被视为一个图节点,这也是构建图结构最直接的方法.其中,每对图节点之间的权重可以由网络预先计算或学习.考虑到基于像素的建图方法复杂度较高,研究者开发了基于区域的建图方法 .此类方法将图像的区域作为图节点,目前已被广泛应用于高光谱图像分类方法中.基于区域的建图方法可以有效减小图结构的尺寸,从而实现高效的图卷积运算.此外,图卷积类型的选择也是基于图神经网络的高光谱图像分类中的一个重要问题.当前的图卷积操作主要包含两种类型,即基于谱域的图卷积和基于空间域的图卷积.基于谱域的图卷积从图信号处理的角度引入了滤波器,通常具备较为坚实的数学基础,并且在高光谱图像分类中得到了较为广泛的使用.与基于谱域的方法不同,基于空间域的图卷积利用加权平均函数直接对每个图节点的邻居进行卷积.因此,基于空间域的图卷积通常表现出更强的灵活性和泛化能力.同时,模型架构的选择在基于图神经网络的高光谱图像分类中同样关键.目前主要存在两种类型的模型架构,即单一型和混合型.基于单一型架构的方法仅使用单一类型的深度模型(即图神经网络),早期的基于图神经网络的高光谱图像分类方法大多采用这一架构.然而,图神经网络模型本身存在一些固有的缺陷,这一定程度上限制了单一型架构方法在高光谱图像分类任务中的表现.为了缓解图神经网络模型的固有缺陷,进一步提高算法在高光谱图像分类任务中的性能,研究者开始探索将图神经网络与其他深度模型相融合的混合型模型架构,从而能够利用不同子模型来捕捉高光谱图像中多种类型的空谱特征.模型优化策略的选择对于算法性能也有着显著的影响.目前主要存在两种模型优化策略,即全批量梯度下降和小批量梯度下降.全批量梯度下降法会遍历所有样本计算一次损失函数,然后根据各个参数对应的梯度来更新模型参数,这种优化策略通常用于基于谱域的图神经网络模型.然而,由于每一次的参数更新都会涉及所有样本,因此全批量梯度下降法的复杂度通常较高,尤其是像素或超像素数量较多时.为了提高训练效率,研究者提出使用小批量梯度下降进行模型优化.其中,损失可以根据每个子图计算得到.由于每个子图的规模比原始图结构小得多,因此小批量梯度下降策略通常具有很高的效率.尽管图神经网络模型已经在高光谱图像分类任务中取得了一定成果,但现有方法仍存在一些问题有待改进.例如自适应邻域构建,即邻域的大小和形状可以根据图像的不同区域变化.现有的基于图神经网络的方法通常假设邻域大小和形状是固定不变的,而这一假设对于图像的所有区域而言可能并非最优.此外,另一个问题是可伸缩性和准确性之间的权衡.图神经网络在获得可伸缩性的同时,无可避免地会对原始数据的完整性造成损伤.然而,保持数据的完整性对模型学习是至关重要的.因此,越来越多学者开始研究能够同时保证可扩展性和高分类精度的图神经网络方法 .同时,由于高光谱图像可能包含各种类型的噪声,因此噪声的处理亦是一个值得关注的问题.大部分现有的图神经网络方法对噪声不具有鲁棒性,这更加凸显了开发噪声鲁棒图神经网络方法的必要性.总的来讲,由于基于图神经网络的方法能够有效提取高光谱图像中的空谱特征,其在高光谱图像分类领域展现了巨大的潜能.本文从不同角度回顾并总结了当前基于图神经网络的高光谱图像分类方法,包括建图方式、图卷积类型、模型架构和优化策略.同时,还分析了高光谱图像分类所面临的挑战和图神经网络算法的特点,并探讨了未来潜在的研究方向.随着图神经网络方法的不断发展,高光谱图像分类有望在各个领域取得更高的精度和更广泛的应用.

基于多尺度空谱鉴别特征的高光谱图像分类

为了应对高光谱图像同质区域面积分布不均的问题,同时更充分地挖掘空间和光谱信息之间的内在联系,提出了一种基于多尺度空谱鉴别特征的高光谱图像分类方法。该算法首先对图像进行不同尺度的滤波操作,接着分别从得到的多幅图像中提取鉴别的空谱特征,并使用支持向量机(SVM)进行分类。最后,该算法采取"决策级融合"的策略,来综合不同滤波尺度图像的分类结果。在Indian Pines,Kennedy Space Center和University of Pavia数据集上的实验表明,该算法能够提取较为有效的空间信息,当随机选取10%的像素作为训练样本时,该算法的总体分类准确率均能达到96%以上,其分类精度和Kappa系数均优于其他分类算法。

切分技术的应用与改进

叙述了鄂钢棒材厂一车间小规格螺纹钢的工艺选择、试轧时出现的问题和工艺改进情况及对切分技术的成果分析和切分技术的展望。

镉的气体发生原子光谱法测定

总结了近年来有关镉 (Cd)的气体发生原子光谱测定方法 ,并对各种方法的优缺点作了简单的评述。

From the Strategy of Sustainable Development to Pr omoting Ecological Progress

Under the influence of the traditional outlook on development, human beings have created many miracles and accumulated the rich material wealth, at the same time we paid a heavy price, such as waste of resources, environmental pollution and ecological destruction. People truly realize that the regenerative ability of nature is not inexhaustible, and the economic growth also did not improve the quality of life. Therefore, it has become our consensus to get rid of the traditional outlook on development and adopt the Scientific Outlook on Development.

马克思的社会发展方式思想及其当代启示

马克思立足于"现实的人",将人类社会看视为"有机体",并且在社会基本矛盾的根本作用中来探讨社会发展的历史轨迹。在马克思看来,社会发展包括内源式发展、派生式发展和跨越式发展,三种社会发展方式的终极指向都是一致的,即追求每个人自由而全面的发展。马克思社会发展方式思想,为当代社会特别是欠发达国家如何发展提供了方法论启示。

棒材厂二车间二切分技术的应用与改进

介绍了棒材厂二车间小规格螺纹钢的轧制工艺选择,及进行二切分试轧时出现的问题和采取的工艺措施。

朋朋修脚20名年轻职工自愿加入“中华骨髓库”

6月21日，来自大连朋朋修脚服务有限公司的20名年轻志愿者与大连市西岗区红十字会签订造血干细胞志愿捐献同意书，自愿加入中华骨髓库。继2015年底朋朋修脚义工站成立首日29位义工签订遗体器官捐献志愿书后又一大爱的举动。他们希望尽自己的绵薄之力，同时也希望更多的人参与到这项活动中来，让更多的白血病人得到救治。

倍尺剪剪前辅助装置成组结构件设计

介绍了条材总厂棒材二车间倍尺剪剪前辅助装置优化设计实践。改进后,简化了操作工序、降低了误时、减少了成品弯钢和圆钢划线现象,进一步提高了剪切质量和成材率。

Φ14螺纹钢三切分轧制技术的应用

介绍了棒材厂一车间Φ14螺纹钢三切分轧制的工艺方案选择,及调试情况和改进措施。

切分技术的应用与改进

本文叙述了棒材厂一车间小规格螺纹钢的工艺选择、试轧时出现的问题和工艺改进以及对切分技术的成果分析和切分技术的展望。