余建波:重构高校高质量教育教学新形态

是时代造就了在线教育?还是在线教育创造了教育的新时代?中国慕课建设自2013年起步,即将走过十年,成为助力我国在线教育发展的关键一环。全球新冠疫情自2020年爆发并持续至今,在线教育也被赋予了更重要的使命——实现停课不停学、停课不停教,在线开课数量增长“井喷”,无疑成为教育领域回击疫情的“杀手锏”。

Sc对Al-Bi偏晶合金凝固组织及耐磨性影响的研究

采用微合金化的方法,研究了稀土元素Sc对Al-Bi偏晶合金凝固组织及耐磨性的影响。通过OM、SEM、TEM、XRD多功能材料表面性能测试仪等设备对试样进行检测分析。结果表明:微量Sc元素的加入降低了富Bi相的形核能,增加了形核位置,有效地改善了富Bi相的成分偏析现象,减小了Al基体的晶粒大小。同时微量Sc元素能显著提高Al-Bi合金的硬度及摩擦系数,当Sc含量在0.25 wt%时硬度与摩擦系数皆取得极大值,此时较未加Sc时,硬度提升了109%,摩擦系数提升了33%。当Sc的含量增加到1 wt%时,试样中发现了密集的Al3Sc相,具有规则的几何轮廓,并且有明显的偏聚行为。富Bi相与Al3Sc相两种相单独析出,互不干涉。

散鳞镜鲤皮肤囊肿病病原的分离与鉴定

吉陶单极虫隶属于后生动物亚界,粘体动物门,粘孢子纲,双壳目,单极虫科,单极虫属。目前,已报道单极虫属种类约100余种,主要寄生于淡水鱼类,少数种类可寄生于海水鱼类当中。绝大部分种类不会导致鱼类疾病,仅少数几种单极虫会导致鱼类的大量死亡,如寄生于异育银鲫皮肤的“肤孢子病”武汉单极虫、寄生于异育银鲫鳃上的“鳃孢子虫病”汪氏单极虫以及寄生于鲤或散鳞镜鲤肠道或皮肤的吉陶单极虫等。

静磁场下电子束运动行为仿真

电子束具有能量集中、能量转化效率高等特点,广泛用于金属精炼、增材制造等金属加工领域。在电子束熔炼过程中引入外磁场,可调控熔体流动与凝固组织,改善材料性能,但磁场会导致电子束偏转,造成熔区偏移。针对此问题,本研究基于COMSOL仿真软件对静磁场下电子与电子束在不同外加磁场强度、发射角、扫描角及发射距离参数下的运动行为进行建模与仿真分析。结果表明:磁场下电子束与单电子的运动行为相似;在一定外加磁场下实现电子束熔炼需满足一定的临界发射角和扫描角条件,如在背景磁场为0.15 T时,发射角需小于35°,且当发射角为0°时,扫描角介于−3.5°~+3.5°之间;磁场越强,电子(束)偏转越剧烈,其临界条件范围越窄;磁场对电子(束)具有筛选、聚焦及约束作用,在满足临界发射角和扫描角条件下任意发射距离的电子(束)均能进入坩埚。本研究可为磁场辅助电子束熔炼及其他相关技术的开发提供指导。

基于注意力残差卷积自编码器的轴承故障诊断

以卷积神经网络为代表的有监督深度神经网络凭借优异的提取能力,在轴承故障诊断领域得到广泛应用,不足是需要大量标签数据。在残差跳跃中嵌入注意力机制,构建注意力残差模块,并将注意力残差模块与卷积自编码器结合,得到注意力残差卷积自编码器。采用注意力残差卷积自编码器,在无监督学习下进行轴承振动信号的特征提取,显著提高轴承故障诊断能力。试验结果表明,注意力残差卷积自编码器具有优异的特征提取和选择能力,特征学习能力和故障诊断效果明显好于现有典型深度神经网络。

La对CMSX-4单晶合金与型壳润湿性及界面反应的影响

为了获取高质量的含稀土单晶叶片,采用座滴法研究了La含量对CMSX-4单晶合金与陶瓷型壳润湿性及界面反应的影响。实验结果表明,添加90×10^(-6) La时,合金与型壳的润湿角略有下降,合金中仅发现Al与型壳中的SiO_(2)发生反应,形成产物为Al_(2)O_(3);当合金中w[La]达到143×10^(-6)时,合金与型壳的润湿角显著下降,合金中的La和Al都与型壳中的SiO_(2)发生反应;随后继续增加La含量,界面处析出不同La、Al原子比的铝酸镧化合物,润湿角变化不大。由此可见,实验中,143×10^(-6)为CMSX-4单晶合金中La发生界面反应的临界含量,而且,La与SiO_(2)的反应可以提高合金/型壳体系的润湿性。

基于自适应全局定位算法的带钢表面缺陷检测

针对热轧带钢表面缺陷检测存在的智能化水平低、检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于自适应全局定位网络(Adaptive global localization network,AGLNet)的深度学习缺陷检测算法.首先,引入一种残差网络(Residual network,ResNet)与特征金字塔网络(Feature pyramid network,FPN)集成的特征提取结构,减少缺陷语义信息在层级传递间的消失;其次,提出基于TPE(Tree-structure Parzen estimation)的自适应树型候选框提取网络(Adaptive treestructure region proposal extraction network,AT-RPN),无需先验知识的积累,避免了人为调参的训练模式;最后,引入全局定位回归算法,以全局定位的模式在复杂的缺陷检测中实现缺陷更精确定位.本文实现一种快速、准确、更智能化、更适用于实际应用的热轧带钢表面缺陷的算法.实验结果表明,AGLNet在NEU-DET热轧带钢表面缺陷数据集上的检测速度保持在11.8帧/s,平均精度达到79.90%,优于目前其他深度学习带钢表面缺陷检测算法.另外,该算法还具备较强的泛化能力.

3D打印陶瓷型芯研究进展

陶瓷型芯是成功制造空心叶片的关键之一,它决定着叶片的尺寸精度、合格率、制备成本。但传统制造技术存在工艺复杂、制备周期长等缺点。3D打印技术具有无需模具、快速成型、个性化定制三维零件的优势,逐渐被应用于复杂形状陶瓷型芯的制备。系统总结了粘结剂喷射、激光选区烧结、浆料直写成型、光固化成型4种主流3D打印技术在陶瓷型芯领域的研究进展,及脱脂-烧结工艺对3D打印陶瓷型芯性能的影响,最后对3D打印陶瓷型芯的未来发展进行了展望。

基于智慧物联的育苗人工光型智能控制系统研究

[目的]传统的光照条件控制方法效率低下、费时费力,而分布式设备之间连接传输欠缺、光型控制能力低下,因此针对各种植物幼苗培育周期、生长环境(光照)的不同,开发普适大多数作物的基于智慧物联的智慧育苗光照控制系统,使幼苗成活率提高、育苗成本降低是非常必要的。[方法]提出了基于智慧物联网技术的植物育苗工厂光照控制技术,建立了基于智慧物联的智慧育苗光照控制系统。该系统采用B/S和C/S混合架构,浏览器通过WCF通道与服务器并发通信,服务器通过移动4G/5G网络与微型控制器建立长连接,同时集成了智能照明领域先进的控制策略,包括网关、回路开关、回路电流、电表电量、执行场景、采集场景、时控计划、批量组控、干触点和设备日志等功能模块,并从终端层、感知层、硬件层、通信层、控制层和应用层6个层次分析了智慧育苗光照控制系统的多层架构。[结果]该系统可进行植物生长与环境信息的分布式实时采集与监测,达到LED照明分布式智慧控制,通过自适应控制方法对实时获取的有关光照的生长要素(光强、光质、光质融合)进行自适应调整与控制,从而实现了植物育苗过程中光照的自适应控制。[结论]基于智慧物联的育苗人工光型智能控制系统实际运行时能够达到高效、稳定、智能、节能等效果,应用前景广阔。

基于边缘智能与云计算的人工光型智慧育苗系统研究

环境生长要素与人工光型在植物工厂育苗中起到重要作用,实施对环境生长要素及光质、光量、光周期等光要素智能控制对植物育苗有着重要意义。文章以人工光型植物育苗工厂智能控制系统为切入点,通过多传感器智能感知、可调LED光源、光照要素信息融合、光环境智能控制等关键技术,实现光调控植物育苗的精准化与智能化,基于边缘智能与云计算的智慧育苗技术,研制建立一套基于边缘智能与云计算的人工光型智慧育苗系统,并在植物育苗工厂进行了示范应用。

基于深度学习三维成型的钢板表面缺陷检测

为了解决二维检测方法难以检测带有深度信息的缺陷问题,提出全新的三维重建网络.提出基于多尺度特征增强的级联式三维重建网络(MFE-CasMVSNet),并与点云数据处理技术结合,用于钢板表面缺陷检测.为了提高三维重建的精度,提出位置导向的特征增强模块(PFEM)和多尺度特征自适应融合模块(MFAFM),对特征进行有效提取并减少信息丢失.提出基于曲率稀疏化的密度聚类方法(CS-DBSCAN),用于精确识别不同部位的缺陷.引入三维检测框,实现对缺陷的定位与检测可视化.实验结果表明,相较于图像几何的重建方法,MFE-Cas-MVSNet能够更加精确、快速地实现钢板表面的三维重建.相较于二维检测,三维缺陷检测能够精确获取缺陷的三维形状信息,实现对钢板表面缺陷的多维度检测.

基于抗干扰自适应孪生网络的运动轨迹检测方法

针对智能化工厂对于人机操作时行为轨迹检测的需求,提出一种基于抗干扰自适应孪生目标跟踪网络(Siamese Anti-Interference Adaptive Network,SiamAIAN)的人机操作行为轨迹检测方法,采用自适应无锚框机制,在主干网络的基础上提出针对遮挡等干扰因素导致目标跟丢或跟踪效果较差的判定逻辑,当跟踪目标在视野中被遮挡或部分遮挡时能够有效实现后续的跟踪。相较主流算法,SiamAIAN在OTB2015数据集上能够实现1.7%的准确率提升以及2.4%的跟踪成功率提升。

25%呋虫胺·唑虫酰胺悬浮剂的配方研制

采用湿法砂磨工艺制备25%呋虫胺·唑虫酰胺悬浮剂(SC),对其配方中的润湿分散剂、防冻剂和增稠剂进行了筛选,确定优选配方为10%呋虫胺、15%唑虫酰胺、2%SP-SC29、2%SP-27001、2%润湿分散剂A、2%润湿分散剂B、0.5%润湿分散剂C、5%丙三醇、1%硅酸镁铝、0.18%黄原胶、0.36%苯甲酸钠、0.4%SAG1522,去离子水补至100%。该产品流动性好、悬浮率高、稳定性好,各项技术指标符合SC的质量标准,用于防治茶小绿叶蝉效果良好。

高校实验教学信息化的建设与探索

对高校实验教学中的实验项目信息化、实验预约系统、实验教学辅助系统、开放式实验预习系统、演示实验系统、虚拟实验项目、远程实验系统等信息化模式进行了总结。指出实验教学信息化在现阶段高校实验教学中的重要作用,对高校实验教学信息化的发展趋势做出了初步探讨。

强磁场与交流电叠加对纯铝凝固组织的影响

研究强磁场和交流电叠加对纯铝凝固组织的影响。结果表明:强磁场和交流电叠加对纯铝的凝固组织产生明显的细化作用,磁场强度一定时(10 T),随电流强度增大,细化效果变好;电流强度一定时(10 A),随着磁场强度的增大,晶粒细化程度先增强后略为减弱,其最佳值为6 T;液体金属在叠加场中受电磁振荡力和电磁粘滞力的共同作用,其合力随着磁场强度的增大先增加后减小,存在极值点,而晶粒细化与该合力直接相关。

电磁振荡下梯度磁场对纯Al凝固组织的影响

研究了梯度磁场对纯Al在强磁场和交流电复合所产生的电磁振荡下凝固组织的影响规律.在不同的梯度磁场中,施加电磁振荡凝固后纵截面细化组织分布发生很大变化,并建立模型进行了分析.结果表明,初生晶核在梯度磁场中所受有效磁悬浮力影响了细化组织分布规律.利用梯度磁场效应,可以控制凝固过程中的"结晶雨"现象和模拟微重力凝固.

基于ITD与稀疏编码收缩的滚动轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承早期故障信号具有周期性冲击的特点和被强噪声淹没而难以提取的问题,提出了一种基于固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decomposition,ITD)与稀疏编码收缩(Sparse Coding Shrinkage,SCS)集成的轴承故障特征提取方法(命名为ITD-SCS)。ITD能自适应地将振动信号分解成若干固有旋转分量(Proper Rotation,PR),选择有效的PR分量突显信号的冲击特征。进一步采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对每一有效PR实施滤噪作为SCS的前置滤噪单元以提高信号的稀疏性。最后,通过SCS利用极大似然估计方法提取合成信号中的冲击特征。将ITD-SCS应用于轴承内圈故障仿真信号和外圈实际故障振动信号的实验结果表明,ITD-SCS能有效提取强背景噪声下的轴承故障信号的冲击特征。

强磁场下电磁振荡对Al-Si过共晶合金凝固中初生硅分布和形貌的影响

研究了强磁场与交变电流复合作用产生的振荡对Al-18%Si合金中初生硅分布和形貌的影响规律.结果表明,磁场强度较小时,初生硅发生偏聚现象;随着磁场强度的增大(10T),初生硅的偏聚现象逐渐减小至消失,并且随着振荡力的增大,初生硅由星瓣状向板条状和近颗粒状转变.同时,分析了初生硅的迁移行为,发现磁场下颗粒迁移的终端速度随颗粒尺寸的减小以及磁场强度的增大而降低.理论分析与实验结果相符.

石英含量对刚玉基陶瓷型芯材料性能的影响

研究了石英含量对刚玉基陶瓷型芯强度、收缩率、气孔率和体积密度的影响。试验结果表明:在相同的烧结温度下,随着石英含量的增加,型芯的抗弯强度、收缩率不断增大;相同SiO2含量,型芯的抗弯强度、收缩率随烧结温度的升高而增大;在相同的烧结温度下,随着SiO2含量的增多,样品的显气孔率先增加后减小,存在极值;同一成分含量,当SiO2含量≤15%,随烧结温度的升高,样品的显性气孔率增加,而当SiO2为20%,1 450℃烧结时型芯的显性气孔率最大。SEM、XRD、EDS分析结果表明,玻璃相的生成和消耗关系是影响型芯显气孔率的重要因素。

基于局部与非局部线性判别分析和高斯混合模型动态集成的晶圆表面缺陷探测与识别

在复杂的半导体制造过程中,晶圆生产经过薄膜沉积、蚀刻、抛光等多项复杂的工序,制造过程中的异常波动都可能导致晶圆缺陷产生.晶圆表面的缺陷模式通常反映了半导体制造过程的各种异常问题,生产线上通过探测和识别晶圆表面缺陷,可及时判断制造过程故障源并进行在线调整,降低晶圆成品率损失.本文提出了基于一种流形学习算法与高斯混合模型动态集成的晶圆表面缺陷在线探测与识别模型.首先该模型开发了一种新型流形学习算法—局部与非局部线性判别分析法(Local and nonlocal linear discriminant analysis,LNLDA),通过融合数据局部/非局部信息以及局部/非局部惩罚信息,有效地提取高维晶圆特征数据的内在流形结构信息,以最大化数据不同簇样本的低维映射距离,保持特征数据中相同簇的低维几何结构.针对线上晶圆缺陷产生的随机性和复杂性,该模型对每种晶圆缺陷模式构建相应的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM),提出了基于高斯混合模型动态集成的晶圆缺陷在线探测与识别方法.本文提出的模型成功地应用到实际半导体制造过程的晶圆表面缺陷在线探测与识别,在WM-811K晶圆数据库的实验结果验证了该模型的有效性与实用性.