一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法

受煤矿井下粉尘、水雾和低照度环境影响,对皮带运输系统的监测图像精准识别极为困难。针对现有去尘雾方法的图像处理结果和效率欠佳的问题,提出一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法。首先利用阈值分割结合伽马变换修正通道差,解决因低照度环境影响导致的尘雾浓度较大区域与其他区域间像素值差异不明显的问题,修正后通过引导尘雾图像做引导滤波得到更加符合实际情况的全局大气光强;然后为解决暗通道先验在尘雾浓度较大区域失效问题,引入亮通道先验进行补充,使用通道分量来辅助暗通道及亮通道透射率融合,避免因多次分割而导致的边缘像素归属问题;最后将去雾后RGB图像转至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡化并将均衡化前后的亮度分量进行加权融合,采用客观指标评价,选择最优聚合权值进行聚合,同时考虑去雾过程中饱和度损失和亮度分量与饱和度分量间的相关性提出饱和度自适应矫正函数,对图像饱和度进行矫正,色调分量保持不变,随后将图像转回至RGB空间,得到亮度适中、信息保留丰富和色彩鲜艳的图像;为验证所提方法的有效性,采用主观视觉、客观指标和目标检测精度及置信度进行算法对比,实验结果表明所提方法在上述4个指标上均优于被对比算法,其图像细节保留丰富,图像视觉观感更佳。

面向卓越工程人才培养的智能制造实践教学体系构建

卓越工程人才培养背景下的智能制造创新人才培养对实践教学提出了新的要求。遵循实践驱动创新的人才培养理念,探索智能制造实践教学体系的整体设计和变革过程。在实现智能制造实践教学平台联动的同时又实现单元模块的区域运行。通过数字化工艺CAPP、创新设计、虚拟仿真、智能生产四大模块开展实践教学,引导智能制造实践教学改革向数字化、信息化、智能化方向发展,旨在培养更多复合型创新卓越工程技术人才。

儿童用密胺餐具的风险分析及建议

儿童用密胺餐具因具有美观、精巧、耐摔等特点,深受广大家长的喜爱。但因使用人群是儿童,其安全性和潜在的风险不容忽视。本文根据密胺餐具相关执行标准中的技术要求以及市场监督管理总局对密胺餐具产品的风险监测结果,对儿童用密胺餐具的风险来源及项目进行分析,并从生产企业、市场监管部门和消费者3个方面提出一些建议,以期为提高儿童用密胺餐具产品的质量提供些许帮助。

临床医学八年制医学生诊断学-超声整合课程的超声可视化教学探索

目的 对超声可视化教学在临床医学八年制医学生诊断学-超声整合课程中的应用效果进行评估,以期为优化教学方案提供参考。方法 以电子问卷的形式对参加颈部及腹部超声可视化教学的北京协和医学院临床医学八年制医学生展开调查。通过自身对照的方式比较教学前后医学生对相关知识点掌握的正确率,以评估教学效果。同时收集医学生对课程的满意度及教学反馈。结果 参与调查的临床医学八年制医学生共124人。其中北京协和医学院2017级临床医学八年制博士生107人,2019级“4+4”试点班博士生17人。同一名医学生颈部超声课程前后均填写的有效问卷116份(有效回收率为93.5%,116/124),腹部超声课程有效问卷101份(有效回收率为94.4%,101/107)。颈部超声课程教学后,2017级博士生中,68.8%(11/16)知识点掌握的正确率得到明显提高;2019级博士生中,66.7%(10/15)知识点掌握的正确率得到明显提高(P均<0.05)。腹部超声课程教学后,2017级博士生和2019级博士生中,均有80%(4/5)知识点掌握的正确率得到明显提高(P均<0.05)。课程满意度调查显示,99.1%(115/116)的医学生对颈部超声课程“非常满意”或“满意”,仅0.9%(1/116)对该课程“基本满意”;99.0%(100/101)的医学生对腹部超声课程“非常满意”或“满意”,仅1.0%(1/101)对该课程“基本满意”。21名医学生反馈了教学评价,认为超声可视化教学提高了学习主观能动性(52%,11/21)及学习效率(43%,9/21),激发了学习兴趣(5%,1/21);27名医学生对该教学模式提出了建议,其中以“增加课时”的占比最高(56%,15/27),其次为“推荐学习资料”(26%,7/27)。结论 超声可视化教学可提高临床医学八年制医学生学习主动性及学习效率,激发学习兴趣,促进其对相关知识点的掌握。

滚动轴承优选WPE与ANVTPSO-BPNN故障诊断

为了提高滚动轴承故障诊断的效率和准确率,提出一种基于优选小波包能量(wavelet packet energy,简称WPE)联合自适应无速度项粒子群优化前馈神经网络(adaptive no velocity term particle swarm optimization-back propagation neural network,简称ANVTPSO-BPNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用小波分析对轴承振动信号进行消噪,并通过小波包分解提取能量特征,对基函数和分解层数进行优选;其次,采用自适应方式调节PSO算法的惯性权重和学习因子,并对标准PSO算法舍弃速度项以避免粒子初始速度对算法收敛速度和求解精度的影响;最后,针对某滚动轴承的实测数据,完成了5种不同策略的BPNN算法验证。结果表明:提出的方法迭代步数只有273步,诊断精度达到99%,较消噪前后的BPNN及消噪后的2种PSO-BPNN,具有更高的诊断效率和准确率。

核酸信号放大技术在生物检测中的应用研究进展

近年来,核酸扩增技术在食品安全控制、环境监测和医药领域都发挥着越来越重要的作用。本文介绍了部分核酸扩增技术,阐述了这些核酸扩增技术的原理,综述了这些核酸扩增技术在生物检测中的应用,并对生物样品快速检测的应用前景进行展望,以期为相关研究提供参考。

液压支架销轴连接接触应力及失效分析

销轴连接是液压支架结构件的主要连接形式,其可靠性对液压支架的正常使用具有重要影响。基于赫兹接触理论,建立销孔处接触应力理论模型;采用ADAMS对液压支架各结构件受力分析,得到销孔受力情况;基于有限元法分析销孔处接触应力、变形及塑性应变。结果表明:在顶梁扭转、底座扭转工况下,销轴连接接触应力超过材料的屈服极限,其接触应力分布结果具有较强的非线性;销孔应力主要集中在销孔前端接触部位,销孔塑性应变集中在销孔前端接触部位,表现为挤堆效应,在正拉力下销孔两侧塑性应变更为明显。

NPC型三电平逆变器可视化三矢量无模型预测控制策略

为了解决传统模型预测控制参数鲁棒性差、输出电流纹波大的不足,提出了一种应用于三相三电平逆变器的可视化三矢量无模型预测控制策略。该方法首先利用滑模观测器估计系统集总参数,采用无差拍控制获得参考电压矢量。该过程无需任何系统参数,提高了控制策略的参数鲁棒性。其次,在每个采样周期内施加由冗余矢量构成的三矢量组合,减少了输出电流纹波并实现了电容电压平衡。在此基础上,提出了一种新的可视化分析方法,从理论上证明了所提出的简化三矢量寻优的有效性。实验结果表明,在模型参数失配的情况下,所提策略可使NPC三电平逆变器的并网电流拥有较低的电流总谐波失真率,增强了模型预测控制的参数鲁棒性。

教育投入、人力资本存量对经济增长的影响研究

中国经济的长期高速增长引发了学者们对其动力源泉的广泛关注,其中人力资本一直是理论和实证研究所重点考察的因素。本文在系统梳理人力资本影响经济增长作用机理的基础上,运用中国2005-2010年地市级层面宏微观数据构建了人力资本和教育投入等相关指标,并据此对理论假设展开了实证检验。研究发现:教育投入带来的人力资本积累和以受教育程度为主要表现的人力资本存量均对经济增长具有促进作用,但这种作用会由于经济发展对物质投入的依赖或先进技术接触渠道匮乏而受到削弱。这些发现有助于更加全面地理解中国的经济增长,并为探究经济持续增长方式提供了良好启示。

基于超声导波的方钻杆检测方法研究

针对传统超声在检测长达十余米的方钻杆时效率极端低下的问题,提出基于超声导波的方钻杆检测方法。首先,利用半解析有限元方法,求解方钻杆结构的频散方程并绘制频散曲线,选择群速度值最大、曲线比较平坦、频率范围为70 kHz~130 kHz的L(0,2)作为方钻杆的检测模态;其次,优化选取中心频率为100 kHz的L(0,2)模态作为激励信号,以尺寸为25 mm×5 mm×0.5 mm的环形压电晶片阵列作为传感器,提高L(0,2)模态在100 kHz的信噪比;最后,基于仿真和实验方法,采用L(0,2)模态导波对方钻杆进行了检测。结果表明,L(0,2)超声导波能够有效检测整根方钻杆面上和棱上的圆孔及槽型缺陷,提高了检测效率,为方钻杆的检测提供了一种新的思路和方法。

上海浦东张家浜生态清洁小流域建设探索与实践

生态清洁小流域建设是系统提升水环境、水生态和改善人居环境的重要手段。该研究以超大城市水系统治理现代化需求为发展导向,聚焦张家浜生态清洁小流域的防治体系、防治措施、防治新技术和方法、经典案例和治理成效等方面,探索特大型城市水土保持系统治理、复苏河湖生态的新路径,成为引领都市宜居与绿色发展典范。

混合所有制改革能促进国有企业价值提升吗?——基于会计信息质量的中介效应检验

混合所有制改革作为国有企业改革的重要方式,能否促进国有企业价值提升,是一个亟待检验的重大命题。以2013-2021年我国国有上市公司作为研究对象,实证检验了混合所有制改革对于国有企业价值的影响。研究发现,混合所有制改革能够显著促进国有企业价值提升。中介效应检验表明,会计信息质量在混合所有制改革对于国有企业价值的提升发挥了部分中介效应。进一步分析发现,混合所有制改革对市场化竞争程度更高的国有企业价值提升效果更为显著;与东部地区相比,混合所有制改革对非东部地区国有企业价值提升的促进作用更为明显。

婴幼儿食品中克罗诺杆菌属的分离鉴定及耐药性分析

通过传统方法对婴幼儿食品中克罗诺杆菌属进行分离鉴定,共分离得到43株克罗诺杆菌属。分别用7种抗生素对分离菌株的药物敏感性进行检测,43株分离株除了对氨苄西林和呋喃妥因(耐药率均为4.65%)、头孢曲松和头孢噻肟(耐药率均为2.33%)耐药外,对氯霉素的(耐药率51.16%)的耐药率最高。

一种对称极坐标图像模糊C均值聚类的电主轴失衡故障诊断方法

为解决电主轴转子不平衡故障的可视化智能识别问题,提出了一种对称极坐标图像和模糊C均值(FCM)聚类相结合的失衡故障诊断新方法。首先对转子时域振动信号进行经验模态分解降噪,按对称极坐标方法将其转化为二维雪花图像,通过灰度共生矩阵,提取雪花图像二维特征参数;然后对已知样本信号的特征参数组建故障特征向量,标准化后作为FCM输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后计算待测样本和已知故障样本聚类中心贴进度,实现失衡故障识别和分类。在某电主轴系统平台上完成了1800 r/min时转子3种不同失衡状态的诊断试验,在对45组小样本识别中该方法的分类准确率达到73%。

智慧矿山背景下我国煤矿机械故障诊断研究现状与展望

目前,煤炭依然是我国主体能源,煤矿井下环境复杂恶劣,使煤矿设备故障频发,对采煤安全造成严重威胁。目前机械故障诊断技术以振动为主要手段,研究涉及动力学与故障机理、信号处理与特征提取、基于振动数据的智能诊断等。故障机理研究为信号特征提取和智能诊断提供基础,主要研究轴承、齿轮及机械系统在故障状态下的振动规律,特别是频率构成。信号处理算法的目的在于从实测信号中提取反映故障信息的成分,根据信号特点主要包括频谱分析、小波分析和经验模态分解等。基于数据的智能诊断方法发展迅速,其主要对监测数据进行分类、聚类和回归分析,根据数据特点有支持向量机、浅层神经网络和深度学习方法等,种群智能算法常用于这些方法的参数优化。研究表明煤矿设备机械故障诊断研究滞后,亟需加强理论研究、算法开发和工程应用,为我国智慧矿山和煤炭绿色、安全和高效开采提供支持。

标准化患者在评估麻醉临床型研究生术前访视能力中的应用

目的在现有的研究生培训体系中,术前访视能力缺少有效的评估方法。本研究拟评价标准化患者(standardized patients, SP)情景模拟在术前访视能力评估中的可行性和有效性。方法将SP情景模拟整合到多站式考核的术前访视考核站点中,对我院第二、第三年麻醉临床型研究生进行考核。考核过程中由SP和2名现场考官分别对考生进行评分,评分方法采用一个核查表评估术前访视的内容,采用一个量表评估病史采集技巧、交流技巧及人文素养的能力,同时由现场考官对SP的表现进行打分。考核结束后,另一名考官通过回顾视频对考生和SP的表现进行打分。SP与考官打分采用Pearson相关性分析。结果在量表评估中,病史采集技巧评分(r=0.701,P<0.001)、交流技巧评分(r=0.752,P<0.001)和人文素养评分(r=0.595,P<0.001)在SP与考官之间均存在良好的相关性。在核查表评估中,SP评分与考官评分也具有良好的相关性(r=0.718,P<0.001)。结论标准化患者情景模拟能够为麻醉临床型研究生术前访视过程中非技术技能的考核提供一种直观可靠的方法。

快速谱峭度结合阶次分析滚动轴承故障诊断

针对变速齿轮箱振动信号非平稳、强干扰及信号调制等特征,导致滚动轴承故障难以精确诊断,提出了融合快速谱峭度的滚动轴承故障包络阶次谱诊断方法。采用快速谱峭度自适应确定滤波参数,对时域信号进行带通滤波和包络以提高信噪比,将包络后时域非平稳信号重采样后转换为角域伪平稳信号,消除"频率模糊",对角域包络信号频谱分析得到阶次包络谱,根据阶次特征对比实现滚动轴承故障诊断,完成了从600~1 500 r/min升速过程中齿轮箱滚动轴承外圈故障的模拟与信号分析实验。结果表明,所提出的方法故障特征阶次最大误差为1.84%,能够有效提取变速工况下滚动轴承故障特征并判定其类型。

基于深度迁移学习的采煤机摇臂部滚动轴承故障诊断方法

针对长期正常服役的采掘装备典型故障数据少、有标签数据不足,故障诊断模型训练效果不好等问题,提出一种基于深度迁移学习的采煤机摇臂部传动系统故障智能诊断方法。利用该方法将模拟平台故障数据训练后获取的故障诊断模型参数迁移至采煤机智能故障诊断模型中,从而在不同设备之间进行迁移学习,实现基于小样本数据的采煤机摇臂部智能故障诊断。通过构建预训练的卷积神经网络,将转换为二维时频分布的图像数据集作为预训练模型的输入,并将预训练模型的网络参数迁移至采煤机摇臂传动系统故障诊断模型中,通过保证低层网络不变保留模型的泛化能力,将含有标签的数据集作为采煤机摇臂传动系统智能故障诊断模型的训练数据集对模型进行训练,通过微调高层网络参数进行模型优化和权值更新,得到采煤机摇臂传动系统迁移故障诊断模型,提高了模型的特征提取能力减少了误差。为验证方法有效性,以传动系统滚动轴承为研究对象,采用西储大学轴承数据作为训练集,DDS传动系统平台模拟井下采煤机摇臂部传动系统工况得到滚动轴承监测数据,作为测试集进行试验验证。试验结果表明:滚动轴承平均故障识别精度达到99.59%,与传统的智能故障诊断方法相比,提出的智能故障诊断方法收敛速度快且诊断精度高,能够基于实验室的故障诊断知识,实现高精度设备状态识别与分类。

基于生命周期的采煤机绿色评价方法研究及应用

针对采煤机需求量大,在加工制造过程中存在的耗能大和环境污染等问题,提出了一种基于生命周期评价的采煤机生命周期绿色评价方法,结合e Footprint软件分析,对采煤机加工制造过程进行量化评价。首先,以采煤机摇臂传动系统为研究对象,通过采用多目标分析理论对其进行稳健性优化设计分析,确定以质量作为绿色评价的重要影响因素;其次,以"从原材料开采到采煤机出厂"为系统边界,建立采煤机质量信息物料清单表,在e Footprint软件中对采煤机整机进行建模,并按照铸件、锻件、焊接件的分类方式进行清单分析,对采煤机各生产环节的能量消耗和环境影响进行定量分析;最后,以采煤机的摇臂、牵引部以及截割电机3个部分为目标,对比各零部件对不同影响指标的累积贡献。分析结果表明:摇臂过程中能源消耗与全球变暖了潜力的贡献率最大的是摇臂壳体,分别为49.50%和52.91%;牵引部过程中,机壳对能源消耗和全球暖化贡献率最大,分别为64.55%、63.95%;截割电机过程中对能源消耗和全球变暖潜力的贡献率最大的是冲片-硅钢片,分别为58.05%、63.27%。此方法可解决复杂机械产品绿色评价建模的问题,能识别出能源消耗最大的零部件以及对环境影响贡献最大者,可为企业提供绿色改进方向,同时为煤矿机械行业的绿色评价提供一定的借鉴与参考。

基于反相灰度图二值化修正的铁谱图像磨粒特征提取

为准确获取铁谱图像中磨粒几何形状和特征参数,提出一种图像处理算法并对其进行验证。针对铁谱图像底色特征及磨粒特征提取精度要求,提出基于反相操作的铁谱图像灰度图转化方案,得到边缘清晰的铁谱灰度图;提出一种三段式阈值分割方案,利用腐蚀和膨胀操作解决二值化对铁谱图像有效磨粒区域的影响,讨论油污等干扰因素的消除策略;确定磨粒特征参数及磨粒识别方案,完成标准的正常滑动磨损图像处理和某实际的齿轮箱磨粒铁谱图像处理验证。结果表明:所提出的算法能够准确提取铁谱图像中磨粒所在区域的几何特征,通过磨粒标定计算得到了8个特征参数值,证明齿轮箱正处于滑动磨损状态。