Experimental and Finite Element Analysis for Multi-lead Rubber Bearings:A Comparative Study

The mechanical properties of multi-lead rubber bearings （MLRBs） were investigated by experiment and finite element analysis. First, the vertical stiffness, horizontal stiffness and yielded shear force were tested for four MLRB specimens and two specimens of the single-lead rubber bearings （ SLRBs）. Then, the MLRBs were modeled by the explicit finite element analysis software ANSYS/ LS-DYNA, in order to evaluate the horizontal force-displacement hysteretic curves under static vertical and dynamical horizontal loadings. The disagreement between the tested and theoretical values was less than 11.4%, and MLRBs and SLRBs were similar in vertical stiffness, pre-yield stiffness and yield stiffness.

Bi-level Multi-leader Multi-follower Stackelberg Game Model for Multi-energy Retail Package Optimization

In the competitive energy market,energy retailers are facing the uncertainties of both energy price and demand,which requires them to formulate reasonable energy purchasing and selling strategies for improving their competitiveness in this market.Particularly,the attractive multi-energy retail packages are the key for retailers to increase their benefit.Therefore,combined with incentive means and price signals,five types of multi-energy retail packages such as peak-valley time-of-use(TOU)price package and day-night bundled price package are designed in this paper for retailers.The iterative interactions between retailers and end-users are modeled using a bi-level model of stochastic optimization based on multi-leader multi-follower(MLMF)Stackelberg game,in which retailers are leaders and end-users are followers.Retailers make decisions to maximize the profit considering the conditional value at risk(CVaR)while end-users optimize the satisfaction of both energy comfort and economy.Besides,a distributed algorithm is proposed to obtain the Nash equilibrium of above MLMF Stackelberg game model while the particle swarm optimization(PSO)algorithm and CPLEX solver are applied to solve the optimization model for each participant(retailer or end-user).Numeral results show that the designed retail packages can increase the overall profit of retailers,and the overall satisfaction of industrial users is the highest while that of residential users is the lowest after game interaction.

环保考核、ESG表现与企业价值——基于领导干部自然资源资产离任审计试点的准自然实验

基于利益相关者理论和信号传递理论,以2010—2019年我国A股上市公司为研究对象,采用多期双重差分模型的准自然实验,考察领导干部自然资源资产离任审计这一新型环保考核制度对企业价值的影响及其作用机制。研究发现:(1)领导干部自然资源资产离任审计能够提高企业价值;(2)领导干部自然资源资产离任审计可以通过提高企业ESG表现进而提高企业价值;(3)进一步分析结果表明:离任审计对企业价值的影响在非重污染企业、媒体关注度较低地区、绿色金融水平较低地区中更为显著。研究结果为如何健全领导干部环保考核机制,更好地激励地方领导干部实施可持续发展战略,促进经济社会全面发展提供参考。同时对离任审计的深化落实具有重要意义,有助于更好地改善环境质量,推动经济的高质量发展。

多导联心电图识别的稳定步长ResNet深度网络

针对经典的ResNet深度神经网络对一维多导联心电图图像进行识别、分类时,因原始图像的维度较高导致提取到的深度特征维度高,造成全连接层训练出现收敛速度慢和过拟合的问题,在ResNet的全连接层提出一种稳定步长动量训练算法,通过引入近似二阶梯度信息增强动量法的寻优能力和加速收敛速度;利用连续2次迭代的参数变化量和梯度信息自适应调整步长,构造边界函数对步长的大小进行限制,以防止步长过大或过小而影响收敛稳定性,使用动量项对参数的更新方向进行修正。在CPSC2018心电图数据集上的实验结果表明:所提算法训练的ResNet取得的F 1分数、准确率、精确度分别达到0.859、97.4%、87.9%,收敛速度和整体分类指标值优于其他相比较的方法。

生物炭-硅酸钙联合修复铅镉污染土壤的持续性效应

为探究棕榈生物炭与硅酸钙联合施用对Pb-Cd复合重金属污染土壤的钝化效果及其稳定性,本研究采用蔬菜种植盆栽实验,测定土壤溶液pH和Pb、Cd浓度以及蔬菜可食部分Pb、Cd含量。结果表明:与不添加钝化剂的对照组相比,添加钝化剂能够有效提高土壤溶液pH,使土壤溶液中Pb、Cd浓度显著降低,种植小白菜可食部分Pb含量下降62.20%~96.77%、Cd含量下降92.76%以上,多数处理符合国家食品安全标准。土壤种植适宜性研究结果表明,五种供试蔬菜可食部分重金属含量与富集系数规律一致,小白菜对Pb的富集能力最强,苋菜对Cd的富集能力最强。当土壤Pb<500 mg·kg^(-1)时,韭菜、苋菜、甘蓝和大白菜四种蔬菜均可种植;当土壤Cd>0.6 mg·kg^(-1)、Pb>500 mg·kg^(-1)时,不适宜种植上述五种蔬菜。本研究探明了钝化剂的持续修复效果,研究结果可为土壤修复提及中低污染风险地区的适宜蔬菜种植提供技术和数据支撑。

“五位一体”课程思政体系建设与实践探索——以机械类专业为例

全面推进课程思政建设是落实立德树人根本任务的战略举措。针对当下课程思政建设面临的价值引领功能不强、思政资源缺乏以及实施途径单一等关键问题,不断探索课程思政建设模式,将课程思政贯穿整个人才培养过程,提出“以党建引领顶层设计、以文化涵养家国情怀、以师资筑牢立教之本、以课程夯实育人根基、以实践培育责任担当”的建设理念,构建了“党建—文化—师资—课程—实践”“五位一体”的课程思政体系,有效提升了教师课程思政的建设能力以及课堂教学的育人成效,为高校机械类专业(含工程力学专业)课程思政建设提供了有益参考。

深度学习在心律失常检测中的应用综述

综述了深度学习在单导联和多导联心电图(electrocardiograph,ECG)心律失常检测中的应用现状,分析了深度学习在心律失常检测应用中存在泛化能力差、可解释性差、时间复杂度大等问题,并提出了解决方案。指出了随着算法的不断迭代与更新、数据集的增加以及硬件设备性能的提升,深度学习在ECG心律失常检测中的应用前景更加广阔。

基于互信息的多导联心电图排序方法

基于卷积神经网络的心电图(Electrocardiograph,ECG)自动分类研究从默认12导联顺序的心电图中提取特征,未考虑导联顺序对卷积网络特征提取的影响。为解决该问题,文中提出了一种基于互信息的两端递增排序方法,使用互信息衡量导联之间的相关性,并根据导联之间的相关性以及二维卷积的特点将关系密切的导联相邻排序。实验结果表明,多导联心电图排序方法在3个数据库和3个卷积网络分类模型上取得了显著效果,F1、正确率、召回率、精确率以及杰卡德系数数值分别提升了0.011、0.009、0.007、0.014和0.013,汉明损失值减低了0.002。

周转箱多模型系统的鲁棒切换策略

为了抑制提前期和不确定需求对周转箱利用率的影响,研究一种周转箱多模型系统的鲁棒切换策略。首先,基于周转箱的正向流动和逆向流动,设计一种包含制造商、运营商和客户的周转箱供应链系统;然后,构建不确定需求下含生产提前期、订购提前期和还箱提前期的周转箱供应链动态演变基本模型;再次,在设计制造商生产切换策略和运营商运营切换策略的基础上,将周转箱供应链系统表示为多模型系统。将上述周转箱供应链的基本模型、切换策略和多模型系统扩展为周转箱供应链网络后,对可描述周转箱多模型系统的Takagi-Sugeno模糊控制系统提出一种鲁棒控制策略。由周转箱的切换策略和鲁棒控制策略组成的周转箱多模型系统的鲁棒切换策略可以降低多种提前期和不确定需求对周转箱供应链和网络的影响,实现周转箱供应链和网络的低成本稳定运作。最后,通过某汽车零部件周转箱供应链和网络的仿真实验验证了所提周转箱多模型系统鲁棒切换策略的有效性。

基于改进灰狼优化算法的QFN芯片图像多阈值分割方法

在QFN芯片封装缺陷检测中,增加图像分割环节可有效提高缺陷检测准确性与检测效率。针对图像分割中传统算法效率低、智能优化算法分割精度低稳定性差的问题,本文提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的图像多阈值分割方法。首先,改进原始灰狼优化算法非线性因子,平衡算法搜索效率与挖掘能力;其次,引入反向学习策略提高种群整体质量,引入正弦函数、调整头狼权重以改进灰狼更新策略,增强算法多样性与挖掘能力;然后,提出头狼靠拢与种群变异交替进行的位置更新策略,平衡算法收敛性能与跳出局部最优能力;最后,以Kapur熵为适应度函数,求解最优分割阈值。将本文提出的改进灰狼优化算法的多阈值图像分割方法,与灰狼优化算法(GWO)、基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法(DSF-GWO)、基于莱维飞行的樽海鞘群优化算法(LSSA)、改进北方苍鹰算法(INGO)的图像分割方法进行实验对比,结果表明:本文方法在分割用时方面,约为DSF-GWO的1/2,INGO的1/4;在分割精度与稳定性方面,在进行QFN芯片缺陷图像的连续30次分割时,本文方法具有最大Kapur熵平均值、最小标准差与最短分割时间。因此本文方法可实现高精度、高稳定性与高效率的QFN芯片图像多阈值分割。

党建引领农村社会组织参与文化振兴的机制研究——基于农业农村部公布的多案例分析

围绕当前农村精神文明建设,扎实推进乡村文化振兴的过程中,农村社会组织广泛分散且蓬勃发展,是解决农村社会治理难题的有效途径之一。通过多层制度逻辑的视角,结合案例分析发现,党建引领农村社会组织参与文化振兴,是政治逻辑、科层逻辑以及个体行为逻辑共同作用的结果,农村社会组织的社会性、公益性和服务性在三重逻辑下,具体表现为其组织机构的有机性、社会动员的有效性以及社会互动的有序性。这一机制对于推动乡村全面振兴、完善乡村治理体系具有重要的参考价值,对于促进农村文化的繁荣发展,具有深远的现实意义。

隔震支座布置对地铁上盖多塔楼隔震结构的抗震性能影响分析

隔震支座的布置方式影响整隔震层的刚度,从而影响隔震效果。基于铅芯橡胶支座刚度占比和偏心率,确定了隔震支座的布置方式,研究了不同隔震支座布置方式对地铁上盖多塔楼隔震结构地震响应的影响。研究了隔震结构的减震系数、楼层加速度、层间位移角、楼层位移和楼层剪力的变化规律。研究结果表明,铅芯橡胶支座刚度占比在一定范围内变化,对于隔震层及盖上结构,减震系数增大,楼层加速度、楼层位移、层间位移角和楼层剪力减小;对于盖下结构,减震系数和楼层剪力增大,楼层加速度和层间位移角减小,楼层位移几乎不变;偏心率在一定范围内变化,对于隔震层及盖上结构,减震系数和楼层加速度增大,楼层位移、层间位移角和楼层剪力减小;对于盖下结构,减震系数增大,层间位移角和楼层剪力减小;楼层加速度和楼层位移几乎没有变化。

水电站蓄电池组多模块协同阻断技术研究

蓄电池作为水电站中常用的储能设备,能够为电力系统提供稳定的备用电源,并满足水电站在电网停电或负荷波动时的供电需求。铅酸蓄电池以其容量大、寿命长、成本相对较低、充放电效率高和维护成本低等优点而在水电站得到广泛应用。然而,由于频繁的充放电,铅酸蓄电池易发生老化,所以当蓄电池出现开路故障时,会对整个水电站的电源安全构成严重威胁。因此文章基于目前较成熟的开路续流装置设计了一种新型铅酸蓄电池组装置,用于解决水电站铅酸蓄电池组开路故障问题。

Trade credit financing for supply chain coordination under financial challenges:a multi‑leader–follower game approach

This study is designed to solve supply chain inefficiencies caused by some members’financial problems,such as capital shortages and financing restrictions in a stochastic environment.To this end,we have established a supply chain finance framework by designing two novel coordinating contracts based on trade credit financing for different problem settings.These contracts are modeled in the form of multi-leader Stackelberg games that address horizontal and vertical competition in a supply chain consisting of multiple suppliers and a financially constrained manufacturer.However,previous studies in the trade credit literature have addressed only simple vertical competition,that is,seller-buyer competition.To solve the proposed models,two algorithms were developed by combining population-based metaheuristics,the Nash-domination concept,and the Nikaido-Isoda function.The results demonstrate that the proposed supply chain finance framework can eliminate supply chain inefficiencies and make a large profit for suppliers,as well as the financially constrained manufacturer.Furthermore,the results of the contracts’analysis showed that if the manufacturer is required to settle its payments to suppliers before the end of the period,the trade credit contract cannot coordinate the supply chain because of a lack of incentive for suppliers.However,if the manufacturer is allowed to extend its payments to the end of the period,the proposed trade credit financing contract can coordinate the supply chain.Finally,the sensitivity analysis results indicate that the worse the financial status of the manufacturer,the more bargaining power suppliers have in determining the contract parameters for more profit.

Applied Linguistics with Mixed Leader Optimizer Based English Text Summarization Model

The term‘executed linguistics’corresponds to an interdisciplinary domain in which the solutions are identified and provided for real-time language-related problems.The exponential generation of text data on the Internet must be leveraged to gain knowledgeable insights.The extraction of meaningful insights from text data is crucial since it can provide value-added solutions for business organizations and end-users.The Automatic Text Summarization(ATS)process reduces the primary size of the text without losing any basic components of the data.The current study introduces an Applied Linguistics-based English Text Summarization using a Mixed Leader-Based Optimizer with Deep Learning(ALTS-MLODL)model.The presented ALTS-MLODL technique aims to summarize the text documents in the English language.To accomplish this objective,the proposed ALTS-MLODL technique pre-processes the input documents and primarily extracts a set of features.Next,the MLO algorithm is used for the effectual selection of the extracted features.For the text summarization process,the Cascaded Recurrent Neural Network(CRNN)model is exploited whereas the Whale Optimization Algorithm(WOA)is used as a hyperparameter optimizer.The exploitation of the MLO-based feature selection and the WOA-based hyper-parameter tuning enhanced the summarization results.To validate the perfor-mance of the ALTS-MLODL technique,numerous simulation analyses were conducted.The experimental results signify the superiority of the proposed ALTS-MLODL technique over other approaches.

温度梯度作用下非饱和土中铅离子迁移机理研究

基于多孔介质理论及连续介质热弹性力学,研究了温度梯度作用下重金属离子在非饱和黄土中的迁移机理。首先,通过非等温吸附试验确定了黄土颗粒对铅离子的吸附模型;其次,以固、液、气三相系统中各组分质量、能量以及动量守恒方程为基础,建立了表征温度梯度下非饱和土中污染物迁移的多场耦合数学模型,模型考虑了重金属离子的吸附、孔隙流体的迁移及相变、温度梯度下土体的变形等因素,以温度、孔隙率、孔隙水压、孔隙气压、重金属离子浓度、吸附浓度、土体骨架位移为基本未知量,较全面反映了非饱和土体中热质迁移规律及变形特点;最后,开展非饱和黄土中铅离子迁移土柱试验,验证理论模型的可靠性,并分析了各因素对铅离子迁移规律的影响。结果表明:Langmuir非线性吸附模型比较符合黄土颗粒对铅离子的吸附特征,最大吸附量随温度升高而降低,温度梯度对非饱和黄土中污染物迁移有较明显促进作用;不计土体湿陷效应时,温度梯度及吸湿膨胀使土柱产生拉伸变形,重力、孔隙水压及孔隙气压共同作用使土柱产生压缩变形,后者影响大于前者,故土柱整体为压缩变形;污染物迁移随时间增长而减弱,吸附作用是长期过程,时间增长对其影响不显著。

认证引领、“双创”融入、多维互动的教学新范式——以机械电子工程专业为例

为适应国家科技和经济发展的需求,培养满足社会发展需要的高质量工程技术人才,提出了“认证引领、‘双创’融入、多维互动”的教学新范式,优化了工程教育专业认证背景下的机械电子工程专业课程新体系,构建了将创新方法和创业思维融入专业教育的教学新模式,实施多种教学法,引导学生自主学习,进行多维度师生互动,提高学生的自主学习能力,分析、设计和开发能力,以及解决实际问题的能力,培养学生的社会担当和创新意识,提高工程教育人才培养质量。

中国式体育现代化研究

中国式体育现代化是中国式现代化进程中的体育篇章和重要组成部分,中国体育通过自身发展及其外溢效应为中国式现代化做出了独特贡献。通过政策分析、文献分析等研究方法提出并深入阐释中国式体育现代化的理念演进、发展模式、价值功能及实现路径。中国式体育现代化历经“体育救国”初始萌芽、“体育兴国”积极探索、“体育报国”持续拓展、“体育强国”创新突破等4个阶段;发展模式亦呈现从“单核心”到“双核心”,再到“多核心网络融合”演进特征;在经济、政治、文化、社会、生态等5大领域发挥独特功能;在中国式现代化“人口规模巨大”“全体人民共同富裕”“物质文明和精神文明相协调”“人与自然和谐共生”“走和平发展道路”等5大特色上呈现重要价值。基于此,从增强制度生命力、彰显大众亲和力、提高国际竞争力、夯实经济贡献力、提升文化软实力和扩大世界影响力等6个方面,提出中国式体育现代化的推进举措。

阅读推广视角下图书馆领读人服务策略研究

随着全民阅读推广的深入开展,民众阅读的视界和媒介发生了很大的变化,领读人在阅读推广中的作用愈发凸显,这对领读人服务提出了更高的要求。论文基于这些变化提出了精准领读人服务策略,从“精”与“准”角度诠释了精准领读人的涵义与职责,分析了精准领读人的三大服务路径:书目推荐、导读体验、价值升华,并从阅读动机、内容IP化、细分阅读、意见领袖、读者画像五个方面提炼出精准领读人提升服务的关键要素,充分发挥多媒介下精准领读人多方位的服务驱动力,从而提高读者的阅读成效与质量。

短视频场域下主流意识形态认同的现实境遇及提升策略

短视频是继文字、图片、长视频之后兴起的又一种互联网内容传播载体,深刻改变着网络传播格局和舆论生态,已成为意识形态交锋角逐的主要场域和前沿阵地。短视频场域给主流意识形态认同带来了一系列新机遇:短视频视听化呈现、个性化推荐、裂变式传播的特征,可以给人“沉浸式的体验感”和“拟真化的在场感”,可促进主流意识形态内容的智能化生产,推动主流意识形态传播迅速抢占热点和回应舆情,有助于提高主流意识形态的传播温度、改善投递精度及扩大辐射广度。同时,意识形态领域的许多新问题新情况都是因网而生、因网而增的,短视频场域也给主流意识形态认同带来了一系列新的挑战:多元化格局冲击主流意识形态的政治权威性、碎片化信息消解主流意识形态的理论系统性、娱乐化语境遮蔽主流意识形态的价值崇高性,使得公众对主流意识形态的认同取向变得迷茫、认同内容趋于表面、认同情感逐渐淡化。鉴于此,应通过把好主方向、唱响主旋律、优化主渠道、筑牢主阵地等策略,化挑战为契机,在坚持主流引领中提升政治认同,在加大优质供给中提升理论认同,在创新话语表达中提升情感认同,在多元主体协作中提升行为认同,切实提升主流意识形态认同效果。