CFRP布增强仿木梁的受弯性能试验研究

为研究粘贴CFRP布增强仿木梁的受弯性能,对3根分别粘贴1、2和4层CFRP布的增强仿木梁及1根未增强原梁进行了四点弯曲试验,分析了CFRP布粘贴层数对仿木梁破坏形态、受弯承载力、变形及应变发展规律的影响。研究表明:粘贴CFRP布改变了仿木梁的破坏形式,未增强仿木梁和粘贴1层CFRP布的仿木梁发生了受弯破坏,而粘贴2和4层CFRP布的仿木梁发生了剪切破坏;粘贴CFRP布可有效提高仿木梁的受弯承载力和抵抗变形的能力,改善效果随CFRP布粘贴层数的增加而增大,但提升幅度逐渐减小;CFRP布使得仿木梁的抗压强度充分发挥,且仿木梁横截面应变符合平截面假定,此研究可为CFRP布增强仿木梁的理论推导提供试验依据。

考虑行为克隆的深度强化学习股票交易策略

为提高股票投资的收益并降低风险,将模仿学习中的行为克隆思想引入深度强化学习框架中设计股票交易策略。在策略设计过程中,将对决DQN深度强化学习算法和行为克隆进行结合,使智能体在自主探索的同时模仿事先构造的投资专家的决策。选择不同行业的股票进行数值实验,说明了所设计的交易策略在年化收益率、夏普比率和卡玛比率等收益与风险指标上优于对比策略。研究结果表明:将模仿学习与深度强化学习相结合可以使智能体同时具有探索和模仿能力,从而提高模型的泛化能力和策略的适用性。

模仿产品竞争威胁下供应链独家采购合作研究

为了探究模仿产品竞争背景下品牌制造商与零售商能否达成独家采购合作,构建原创品牌制造商、模仿者和零售商三方组成的两阶段Stackelberg博弈模型;对比了零售商引入模仿产品对其自身及品牌商利润的影响;求解了品牌商折扣让利情形下品牌商与零售商达成独家采购合作的边界条件。研究结果表明:1)不考虑品牌商的折扣让利时,零售商引入模仿产品总是会提升自身利润,降低品牌商利润,但是品牌商的创新产品需求量会逆势增加;2)当零售商担任博弈领导者时,如果品牌商愿意给予零售商一定批发价格折扣,品牌商与零售商都能从独家采购合作中实现帕累托改进,该折扣水平阈值与模仿产品质量、品牌商忠实消费者比例相关;3)品牌商担任博弈领导者时,品牌商与零售商并不能从独家采购合作中实现帕累托改进。

以牛肉为基准高水分组织化植物蛋白的工艺优化

为探究高水分组织化植物蛋白(HMTVP)模拟块状熟牛肉的最佳工艺,以大豆分离蛋白、小麦淀粉、谷朊粉、豆粕为原料进行高水分挤压,并基于熟牛肉的应变率和质构特性对HMTVP原料配方和双螺杆挤压工艺参数进行单因素分析及响应面优化。结果表明:大豆分离蛋白能提升HMTVP的硬度和咀嚼度,淀粉和进水量会降低HMTVP的硬度,喂料量在一定范围能提升HMTVP硬度;在大豆分离蛋白含量32.79%、小麦淀粉含量15.83%、谷朊粉含量24.43%、豆粕含量42.78%,进水量3.4 L/h,喂料量2.8 kg/h条件下,HMTVP的硬度为12.75 kg、咀嚼度为8.27 kg、应变率为0.92×10^(-4),实际水分含量为58.62%,与五级熟度牛肉的质构特性相近;并且在此挤压配方及工艺下制备的HMTVP感官评分较高。HMTVP具有模拟动物肉的巨大潜力,为其在食品工业中的广泛应用提供了有力的参考依据。

改进行为克隆与DDPG的无人驾驶决策模型

无人驾驶技术的关键是决策层根据感知环节输入信息做出准确指令。强化学习和模仿学习比传统规则更适用于复杂场景。但以行为克隆为代表的模仿学习存在复合误差问题,使用优先经验回放算法对行为克隆进行改进,提升模型对演示数据集的拟合能力;原DDPG(deep deterministic policy gradient)算法存在探索效率低下问题,使用经验池分离以及随机网络蒸馏技术(random network distillation,RND)对DDPG算法进行改进,提升DDPG算法训练效率。使用改进后的算法进行联合训练,减少DDPG训练前期的无用探索。通过TORCS(the open racing car simulator)仿真平台验证,实验结果表明该方法在相同的训练次数内,能够探索出更稳定的道路保持、速度保持和避障能力。

旅游及相关服务业上市公司数字化转型的同群效应研究

文章以2007—2021年我国旅游及相关服务业上市公司为研究样本,实证检验了数字化转型同群效应的存在性、同群效应形成的驱动因素和作用机理。结果显示:第一,旅游及相关服务业企业的数字化转型存在明显的行业同群效应,即公司在做出数字化转型决策时会受到来自细分行业同群群体中其他企业数字化转型的影响;第二,行业同群效应受到信息获取模仿和竞争模仿的驱动,即企业所处环境的不确定水平和竞争水平对数字化转型的同群效应产生正向影响;第三,数字化转型的同群效应遵循逻辑模仿律和先内后外律,前者说明企业的数字化转型更容易受到绩效相似的同群群体的影响,后者说明企业的数字化转型更容易受到产权性质相同的同群群体的影响;第四,数字化转型的同群效应可显著改善旅游企业的短期绩效和长期价值。

当代仿宋体的发展困境与机遇

仿宋字体的设计正面临着创新发展的困境。通过分析新文化运动与五四运动带来的革新理念,揭示出仿宋字体横向排版的缺陷。当下各种媒介尤其是新媒体对屏显文字有了更高需求,而仿宋体受横向排版的影响,开发的难度更大,这也进一步说明了仿宋体面临的窘境。与此同时,借用几个案例提出困境即机遇的思索,并对仿宋体的进一步发展提供解决思路。同时相信只要顺应时代,掌握字体设计的规律,保留仿宋体的特征,仿宋体定能厚积薄发。

高海拔多山地区架空输电线路高密点云数据获取方法研究及应用

为解决高海拔多山地区有人直升机、复合翼无人机作业相对航高较高、易受侧风影响、点云稀疏的痛点,本文提出了一种“仿塔飞行”架空输电线路三维激光扫描点云数据获取方法,优化了传统的“仿地飞行”方式,对西藏藏中联网某500 kV超高压架空输电线路进行了点云数据获取,经数据处理及分析,点云数据体素密度大,空间位置精度高。试验结果表明,大载重多旋翼无人机在高海拔多山地区进行“仿塔飞行”作业,在降低作业风险的同时,所获取的点云数据密度高、噪声小,且金具和导线微部特征明显;同时,该方法具有机动性高、稳定性强、作业风险低的优势,为架空输电线路精细化自主巡检及国家电网智慧化应用提供了支撑。

产后出血MDT急救模拟培训在产科实习医师教学中的应用

目的探讨产后出血多学科协作(MDT)急救模拟培训在产科实习医师教学中的应用效果。方法本研究采用试验对照方法,选取2022年5月至2023年4月在中山大学附属第三医院产科实习的中山大学临床医学专业学生作为研究对象,按照信封随机法将其分为试验组和对照组。其中,试验组共49名,男23名,女26名,年龄(22.59±0.53)岁;对照组共50名,男29名,女21名,年龄(22.44±0.50)岁。试验组在参与中山大学附属第三医院产科实习的同时,进行产后出血MDT急救模拟培训;对照组仅参与产科实习。发放调查问卷进行各项能力的自我评估,比较两组的教学效果。计量资料采用t检验,计数资料采用χ^(2)检验或配对χ^(2)检验。结果试验组发放调查问卷49份,回收49份,对照组发放调查问卷50份,回收50份,有效问卷回收率为100.0%。试验组有73.5%(36/49)的实习医师认为参与产后出血MDT急救模拟培训课程为深入了解MDT提供了很大帮助。试验组参与培训后与对照组产科实习结束前的调查问卷显示,试验组对产科临床诊断能力、产科单项操作能力、其他学科诊断能力、其他学科单项操作能力、对多学科诊疗思维能力、对综合急救操作能力的欠缺率均低于对照组[0比44.0%(22/40)、6.1%(3/49)比52.0%(26/50)、8.2%(4/49)比38.0%(19/50)、6.1%(3/49)比44.0%(22/50)、2.0%(1/49)比58.0%(29/50)、8.2%(4/49)比82.0%(41/50)],差异均有统计学意义(均P<0.001)。结论产后出血MDT急救模拟培训课程能够加深实习医师对MDT的了解,实现提升实习医师的多学科诊疗思维、综合急救操作能力等课程目标。

基元库构建思想的机器人动作与策略演示学习方法

为解决机器人演示学习过程中演示数据优化、动作与任务策略的存储调用问题,提出一种利用基元库思想的演示学习方法。动作学习采用专家拖动机械臂执行动作获取演示数据,利用高斯混合模型与高斯混合回归提升数据质量,由动态运动基元算法转换为基函数的权重值。策略学习将任务步骤创建为动作基元,向基元内添加得到的权重值并构建包含任务执行策略的基元名片,由基元组成基元库完成存储。执行任务时从基元库中有序调用基元,利用YOLOv5目标检测网络和AlexNet图像分类网络检测目标信息,匹配动作并泛化出具有原动作特征的新动作。该方法实现了从演示中学习动作与策略存储,根据实际目标组合合适动作完成任务。钢筋绑扎实验创建5个动作基元,通过专家演示学习10个动作,机器人利用动作基元库成功完成水平面与竖直面钢筋交叉点绑扎任务说明其有效性。

冻结井壁仿钢纤维混凝土动静态力学性能和微观结构研究

为改善冻结井壁高强混凝土脆性特征,提高其抗裂性和韧性,提出采用仿钢纤维混凝土作为冻结井壁筑壁材料。通过优选材料和正交试验,得到不同配合比的仿钢纤维高性能井壁混凝土,并对其进行静态、动态力学性能及微观结构等试验研究。结果表明,在基准混凝土中掺入15%(质量分数)粉煤灰和0.54%(体积分数)聚丙烯仿钢纤维(PPTF)后,混凝土的抗拉、抗弯强度分别提高了29.46%、26.72%,其脆性特征得以明显提高。相比于基准组,最佳配合比的仿钢纤维混凝土韧性增强显著,在0~0.012应变范围内其韧性指数提高了40.83%,且失效后的破坏形态更完整。掺入PPTF、粉煤灰有效抑制了冻结井壁混凝土内部微裂隙的产生和扩张,混凝土表现出更为致密的微观结构以及更高的宏观力学性能。

基于多模态中间表示的端到端自动驾驶模型

对驾驶环境的准确理解是实现自动驾驶的先决条件之一。为提高自动驾驶车辆的场景理解能力,提出了一种基于语义分割、水平视差和角度编码的多模态中间表示的端到端自动驾驶模型。该端到端自动驾驶模型利用深度学习技术构建感知-规划网络。感知网络以RGB和深度图为输入生成多模态中间表示,实现道路环境及周围障碍物的空间分布描述;规划网络使用多模态中间表示进行道路环境特征提取和航路点预测。基于CARLA仿真平台进行模型的训练和性能测试,结果表明:该端到端自动驾驶模型能够实现对城市道路环境的场景理解,有效地减少了碰撞;相较于单模态中间表示的基线模型,其驾驶性能指标提升了31.47%。

仿牛仔成衣水洗效果针织成形编织工艺设计

针对传统牛仔水洗工艺污染性较强、舒适度不高等问题,提出仿牛仔成衣水洗效果针织成形编织工艺设计和应用的必要性。首先梳理牛仔水洗工艺,并按照其所呈现的外观效果进行分类。以该分类为依据,结合针织组织结构和纱线选择,对仿牛仔成衣水洗效果的针织成形编织工艺进行技术实践。最后阐述上述针织工艺在仿制经典牛仔服装款式以及在针织成形服装经典款式中应用的可行性。该研究是在环保可持续的大主题下,对牛仔风格服装设计与工艺的有益探索。

作战方案驱动的可学习兵棋推演智能体研究

为了使智能体能够应对兵棋推演中的复杂作战场景和作战目的,提出作战方案驱动的可学习兵棋推演智能体架构。剖析智能体对兵棋系统的“依附特性”和“松耦合特性”,得到智能体的可学习要求;在智能体框架设计中,使用作战方案压减智能体学习范围。通过有限状态机对应作战方案中的作战阶段知识,依据作战方案框架确定智能体决策空间,设计可学习的深层神经网络实施关键决策空间探索,神经网络采用先验知识模仿学习模式和深度强化学习模式。该架构能迭代探索人类难以充分梳理清楚的多棋子最优部署和协作问题。

企业基础研究决策的同群效应及影响因素

以2013-2022年中国沪深A股制造业和信息技术业上市企业为样本,实证检验基础研究的同群效应的存在性、模仿路径及其影响因素。研究发现,企业基础研究决策受行业内其他企业的影响,即存在行业同群效应,其模仿路径呈现出一定的先内后外规律。企业所处的竞争地位越高,既往基础研究经验越丰富,其基础研究决策越容易受到行业同群的影响。相较于非国有企业,国有企业基础研究决策受同群企业影响程度较高。研究进一步发现,企业基础研究决策同群效应对企业创新绩效有正向促进作用。研究发现为更好地理解企业基础研究的外在驱动力,并为鼓励企业开展基础研究与完善中国基础研究政策体系提供思路参考。

道德势能与德治秩序的生成机制

德治秩序的形成需要依赖道德势能的形成。由于存在“位的落差”,处于高位的“关键少数”更容易得到低位者的关注和效仿。只要“关键少数”做到以德配位,就可使道德变得高贵,道德能量就会因为“位的落差”从高处自然地流动到低洼地带。除此之外,人与人之间的行为模仿也是德治秩序形成的重要因素。身教是德治秩序形成的基本途径,通过高位者行为示范,以及大众的行为模仿,道德能量可由高到低地传播。由于身与心的密切联系,对道德行为的模仿也会带来道德心理的转变。在现代国家中,不同的政治理念、政治制度和文化意识对道德势能的形成有重要影响。与西方国家不同的是,中国政治权力对道德势能有着重要依赖,这也为德治秩序的形成奠定了基础。

亚麻面料仿旧色彩生态染整研究

为满足亚麻面料利用自带色素达到表面泛白仿旧色彩和柔软手感的需求,研究亚麻面料表面氧漂、再退煮的工艺处方及条件。结果表明,100%双氧水用量为3.0%、渗透剂JFC用量为2.0%、精练粉TF135A用量为10.0%、汽蒸时间30 min,亚麻面料底面色素保留,色牢度好,表面泛白,仿旧效果好;退煮酶TF-165用量为2.0%、60℃处理40 min,面料的毛效为8.18 cm,达到服用要求。

3D打印膝关节曲面磨粒流抛光数值模拟及实验研究

目的解决磨粒流加工3D打印制造的TC4钛合金膝关节时存在配合端面抛光效率低以及表面质量不均匀的问题。方法运用FLUENT软件并结合非牛顿流体的Carreau-Yasuda方程对有、无仿形工装的磨粒流加工3D打印膝关节进行对比分析,研究仿形工装对磨粒流加工的影响规律,并通过单因素实验确定颗粒直径倍数与流道间隙大小的关系,从而完成最佳仿形工装设计。结果仿真对比分析结果表明,仿形工装有助于减小压力损失,并且膝关节表面的切削量显著提升,最大提升了182.92%。同时,在双向磨粒流工艺下,膝关节表面切削量的不均匀程度平均降低73%,提升了表面质量的均匀性,证实了仿形工装的有效性。加工结果表明,当仿形流道间隙大小为5倍Si C颗粒直径、工作压力为2 MPa、加工时间为45 min、使用双向磨粒流工艺时,3D打印膝关节的整体表面粗糙度显著降低,平均表面粗糙度为0.67μm。主要配合曲面呈现镜面效果,表面粗糙度达0.38μm与0.46μm。结论当仿形工装的流道间隙为5倍SiC颗粒直径时,磨粒流抛光效果最优。采用双向磨粒流工艺,获得了优于单向磨粒流工艺的均匀表面压力,从而有效提升了表面质量的均匀性,为3D打印钛合金人工骨复杂曲端面的光整加工提供了理论参考和实验依据。

晚清民国报刊《阿房宫赋》拟作述论

晚清民国时期,中国效仿西方办设报刊,文学创作纷纷依托报刊发表,传统辞赋等旧体文学也时有见刊,但原创性作品极少,大多是对经典赋篇的模拟和戏仿。其中以杜牧《阿房宫赋》的拟作最具代表性。虽然这些拟作在艺术体式上未取得突破和创新,但其关注世界历史变迁,书写现代题旨,阐发新的价值理念,批判西方文化冲击下的不良社会风气,拓宽了传统辞赋的阐释空间,有一定的认识价值和文献史料意义,值得学界认真梳读汲取。

基于深度强化学习的无信号灯路口决策研究

无信号灯左转路口是自动驾驶场景中最为危险的场景之一,如何实现高效安全的左转决策是自动驾驶领域的重大难题。深度强化学习(DRL)算法在自动驾驶决策领域具有广阔应用前景。但是,深度强化学习在自动驾驶场景中存在样本效率低、奖励函数设计困难等问题。提出一种基于专家先验的深度强化学习算法(CBAMBC SAC)来解决上述问题。首先,利用SMARTS仿真平台获得专家先验知识;然后,使用通道-空间注意力机制(CBAM)改进行为克隆(BC)方法,在专家先验知识的基础上预训练模仿专家策略;最后,使用模仿专家策略指导深度强化学习算法的学习过程,并在无信号灯路口左转决策中进行验证。实验结果表明,基于专家先验的DRL算法比传统的DRL算法更具优势,不仅可以免去人为设置奖励函数的工作量,而且可以显著提高样本效率从而获得更优性能。在无信号灯路口左转场景下,CBAM-BC SAC算法与传统DRL算法(SAC)、基于传统行为克隆的DRL算法(BC SAC)相比,平均通行成功率分别提高了14.2和2.2个百分点。