基于众创生态视角的大学生创新创业环境建设研究

在国家创新驱动发展背景下,从生态学角度对创新创业的环境建设进行系统分析,以"人—环境—创新教育"的观点,把大学生作为生态进化的驱动力量,驱动各个创新要素的流动,带动创新创业服务环境的进化升级,在教育生态环境中培养、塑造学生的创新创业能力。在"大众创业,万众创新"新政策驱动下,高校应该充分发挥培养创新型人才的土壤作用,引入开放办学理念,积极利用政产学研资源,构建动态的有机生态链条,形成多元化的教育场景。创新创业生态环境的建设要确立创新个体的主体地位,要注重学生的教育体验。在由小生态构成的大生态循环环境中,学生的情感体验、兴趣、经验、判断力、实践性在环境中都能得到满足,这些情感体验成为创新驱动力量的来源。大学生主动实践活动促进资源的融合增长,增加整个系统的能量,保持系统的活力和演化。在这个循环系统中,个体成为教育生态环境的受益者,环境资源也随着主体增长而提高。在教育生态环境的不断进化中,大学生创新创业意识、能力不断提高,最终形成服务于国家战略的内在动力。

新时期推动张家港高校带动型政产学研协同创新路径研究

高校带动型政产学研协同创新是侧重政府机构参与的同时又强调以高校为中心的一种政产学研协同创新模式。论文旨在阐述高校引领新型政产学研协同创新模式内涵及不足的同时,结合张家港自身产业结构特点,突出高校的带动作用,通过多方的协调配合,充分发挥高校资源优势,推动张家港政、产、学、研以及其他主体之间的深度融合,提出优化张家港高校带动型政产学研协同创新路径,推动地方产业界技术创新与转型升级。

基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测

为了实现无人船自主导航过程中对障碍物的精确检测,提出了一种基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测方法。首先基于四叉树扇形划分进行障碍物点云数据的检索,并剔除扇形象限内不可信数据;然后利用所获得的四叉树层值来求取全局密度距离,进而获得层值阈值,以此来对不规则多线形障碍物特征进行检测;最后通过建立数据点之间的空间拓扑关系来求取参考距离,并以参考距离为基准对障碍物点云数据进行聚类判定,提高聚类分割准确性。多线形障碍物特征识别性能测试及水面无人船障碍物检测实验结果表明,相较于其他密度聚类算法,在正检率、误检率和漏检率性能指标方面,多线形障碍物特征识别性能测试中,所提算法分别平均下降了9.86%、5.04%、3.10%,水面无人船障碍物检测中,所提算法分别平均下降了10.50%、6.97%、2.95%。

多源干扰下侧扫声呐图像复原的综合校正研究

为了减少因海洋环境以及侧扫声呐工作机理等干扰所造成的声呐图像畸变,提出多源干扰下侧扫声呐图像复原的综合校正方法。针对辐射图像明暗区域差异明显、轮廓特征模糊等问题,基于双伽马函数和Retinex理论设计辐射均衡化和轮廓清晰化算子,实现了图像辐射校正;针对环境干扰及工作机理所造成的图像水柱区及图像压缩等问题,设计了海底点检测因子并通过获取实际平距实现斜距校正;针对AUV速度波动造成的图像异常拖拽和压缩等问题,基于经纬度设计航行速度,并通过校正比例系数复原图像块来实现速度校正。实验测试结果表明,相较于其它方法,文中综合校正方法不仅使校正图像具有均衡性好、特征轮廓清晰、水柱区基本消除和两舷图像衔接平滑的优点,而且SNR指标平均提升了6.060%、ENT指标平均降低了16.583%、SD指标平均降低了49.904%、ENL指标平均增加了78.347%,有效实现了侧扫声呐图像的复原。

结合贝叶斯-MCMC更新的RC梁抗剪承载力概率模型的可靠度分析

为分析钢筋混凝土(RC)梁抗剪承载力,首先,基于国内外100组RC梁抗剪承载力试验数据作为先验信息,结合我国GB 50010-2010规范的抗剪承载力,综合考虑混凝土与箍筋的材料强度、截面尺寸、剪跨比、配箍率等因素的影响,通过贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对我国规范模型进行更新与修正;随后,结合Monte Carlo模拟,对所建立的RC梁概率抗剪承载力模型进行可靠度分析,验证了该模型具有较好的计算精度与可靠性。结果表明:概率模型均值与试验值比值K的均值与标准差分别为1.013与0.171,试验值落在概率模型的95%置信区间范围内,且可靠指标分布在4.0左右,说明建立的概率模型具有较好的预测效果与可靠性。

铁酸锌钙化碳热还原的热力学行为

通过热力学计算和实验相结合,分析了含锌电炉粉尘中铁酸锌钙化碳热还原过程热力学行为,讨论还原温度和碳氧摩尔比对铁酸锌钙化碳热还原行为的影响。结果表明,与传统碳热还原相比,ZnFe_(2)O_(4)钙化碳热还原可在较低温度生成ZnO,并可在1100 K直接由ZnFe_(2)O_(4)得到部分单质Zn。当温度高于1221 K时,ZnFe_(2)O_(4)钙化还原出的单质Zn以及由ZnO还原的Zn均以锌蒸气形式挥发,并随着配碳量及温度的升高还原挥发增强。钙化碳热还原不仅降低ZnFe_(2)O_(4)消失的温度,而且降低其还原产出金属铁和锌的温度和碳耗。CaO可重构物相从而明显降低铁酸锌反应产出ZnO、Zn和Fe的温度点,使得ZnFe_(2)O_(4)提前反应完全。当温度为1270 K,碳氧摩尔比n(C)/n(O)=0.7时,ZnFe_(2)O_(4)中锌铁还原与分离效果较好,此时Zn以蒸气形式挥发,Fe以金属单质形式被还原出来。

表面掺杂改性生物质活性炭在超级电容器中的应用

活性炭作为超级电容器电极材料,具有许多优点,但也存在能量密度低、比电容不足的缺点。介绍了双电层电容器和赝电容电容器的储能原理以及生物质活性炭的制备工艺,综述了近年来表面掺杂N、S、O、P和金属氧化物改性生物质活性炭电极材料在超级电容器中的应用,指出了存在的问题及未来研究方向。

基于递归免疫网络在线辨识的AUV三维轨迹跟踪控制

为了提高海流、海浪、水下噪声等扰动下的AUV三维轨迹跟踪精度,提出基于递归免疫网络在线辨识的PID自整定轨迹跟踪控制器(PID-RINN)。首先建立AUV的运动学模型,并将其深度距离、首向角和俯仰角作为控制变量,设计了基于神经网络在线辨识的PID控制器;然后借鉴生物免疫系统的信息处理机制构建了递归免疫网络;接着将水下机器人在水平面上距预瞄路径点的侧向距离定义为疫苗,并联合细胞隐层输出接种到递归免疫网络的突触隐层;最后基于梯度法实现了递归免疫网络辨识下的PID控制器在线自整定。测试结果表明,与PID、PID_GA、PID_RBF相比,文中轨迹跟踪控制的平均和最大位置误差分别平均减少31.91%和25.81%,平均和最大首向角误差分别平均减少32.54%和25.27%,以及平均和最大俯仰角误差分别平均减少61.93%和61.26%,从而验证了文中递归免疫网络在线辨识的AUV三维轨迹跟踪具有高控制精度,以及强扰动抑制优点。

含锌电炉粉尘固相烧结法制备Mn-Zn尖晶石铁氧体

这是一篇冶金工程领域的论文。锰锌尖晶石铁氧体由于其具有高磁导率和高频低损耗等优点,被广泛应用于各领域。为充分利用电炉粉尘中的Fe、Zn、Mn等元素,以碱浸法处理过的含锌电炉粉尘为原料,加入MnSO_(4)·H_(2)O,采用固相烧结法制备Mn-Zn尖晶石铁氧体。通过XRD、SEM-EDS、VSM等,探讨温度、配比(RZ/M)、预处理对Mn-Zn铁氧体的合成及磁性能的影响。结果表明,当反应温度升高,锰锌铁氧体中的晶粒间吞并速度加剧,饱和磁感应强度和晶粒尺寸增加,而矫顽力减小。当RZ/M变化到1∶1.0,饱和磁感应强度、矫顽力和晶粒尺寸均增加。预处理后的电炉粉尘中的SiO_(2)含量降低,合成的锰锌铁氧体的磁饱和强度增加。因此,经过浓度为2 mol/L的碱液预处理后,在质量比为1∶1.0、煅烧温度为1100℃的固相反应条件下合成的锰锌尖晶石铁氧体性能较好,其饱和磁感应强度(Ms)为17.902 emu/g,矫顽力(Hc)为3.21 kA/m。

基于深度学习的空气质量综合分析系统

空气质量指数(AQI)是衡量环境空气质量的重要指标,能够方便地获取空气质量监测和预报数据具有重要的研究价值。采用网络爬虫技术采集了苏州市2014-2020年的历史空气质量数据,基于信息增益(IG)和长短期记忆网络(LSTM)计算各污染物对AQI的信息增益,并开展空气质量预测。实验结果表明:与LSTM模型相比,提出的基于信息增益的LSTM模型能够更准确地预报AQI。此外,建立了空气质量综合分析系统,功能丰富直观,为政府和公众提供科学依据。

基于交叉自注意力的多模态图像融合方法

为了提高多模态图像的融合效果,提出一种基于交叉自注意力的多模态图像融合网络,主要利用卷积运算和视觉Transformer的优势进行多模态的图像数据融合。网络采用了双分支结构,首先,将可见光图像与红外图像分别经过相同的卷积模块获取模态特征,为了更有效地学习不同模态图像间的局部关联信息和全局关联信息。其次,将输入图像特征转化为序列模块特征后输入Transformer模块,采用交叉自注意力机制模拟Transformer模块中不同模态图像的对应关系,增加数据解析的维度,提高融合网络对全局信息的保留;然后设计了一个自残差空洞卷积连接网络,用于获得卷积过程中忽略的局部重要信息,增强网络对重点信息的提取能力;最后将融合得到的特征信息通过后续的卷积神经网络获得融合后的图像。为验证方法的有效性,在多模态数据集MS-COCO中的两个公开的红外和可见光图像数据集、磁共振成像和正电子放射断层造影术数据集上进行了大量的实验,并进行定性和定量分析,结果表明,所提出的模型相较于主流融合方法能够取得更好地融合效果。

基于深度学习方法的海上舰船目标检测

为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及Fast R-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网络提取特征;通过区域建议网络生成候选区域;通过Fast R-CNN框架实现目标检测识别,从而实现端到端的舰船目标检测。实验结果表明,相比于传统机器学习目标检测算法,该舰船检测系统在检测精度及检测速率上均有大幅提高,达到83.79%的准确率及0.05 s/帧的检测速率。本文的舰船检测系统在检测精度及速率上均表现优异,满足了水面无人艇的工作要求。

联合迁移学习和自适应学习率的苹果成熟度识别

针对目前用于苹果成熟度识别的卷积神经网络存在训练时间长,训练样本多的不足,提出了联合迁移学习和自适应学习率的识别方法。首先,选用结构较小的VGG-F模型作为预训练模型;然后在VGG-F模型的训练过程中融入局部响应归一化的数据预处理、以函数损失为依据的学习率自适应调整和优选动量值的三种训练策略;最后将已构建的图像样本用于调整后的模型进行重训练和测试。实验结果表明,相比于基本VGG-F模型、具有深层结构的VGG-16和VGG-19模型,文中提出的模型将平均识别准确率分别提高7.5%、6.33%和4.5%,且重训练时间远少于其他三种模型,从而验证了文中方法在解决苹果成熟度识别问题时具有训练成本低和识别准确率高的优势。

基于自适应反演滑模的全向AGV运动控制

为了提高全向自动导引车(Automatic Guide Vehicle,AGV)的运动控制精度,提出了一种基于自适应反演滑模的全向AGV运动控制算法。首先建立了基于麦克纳姆轮的全向AGV运动学及动力学模型;然后设计了反演滑模全向AGV控制律;接着在此基础上引入了自适应控制律,设计出基于自适应反演滑模的全向AGV控制律,并证明了其稳定性。在施加复杂干扰的情况下,多种路径下的轨迹跟踪仿真表明,与PID算法、反演滑模算法和模糊自适应滑模算法相比,文中运动控制算法的轨迹跟踪误差最小,验证了算法的有效性和优越性。而圆形轨迹跟踪性能分析表明,文中运动控制算法的跟踪误差不仅小而且输出抖动大幅减弱,从而进一步验证了文中控制律的有效性。

非线性等转化率法木质炭和烟煤共气化动力学

为研究木质生物炭和烟煤CO2共气化反应动力学规律,将木质炭和神华烟煤以不同比例进行掺混,采用非等温热重分析法对木质炭、烟煤及混合试样进行热重分析,并采用非线性等转化率积分法和Flynn-Wall-Ozawa法(简称FWO法)对木质炭和烟煤共气化过程进行动力学分析。研究结果表明:木质炭呈多孔蜂窝状结构,气隙发达且排列有序,而烟煤为光滑致密的少孔或无孔结构,添加木质炭可改善烟煤的微观结构。在木质炭与烟煤共气化过程中,由于烟煤的存在,其转化率曲线在700—1100K区间发生弯曲上扬,故以约973K(700℃)为分界点,将木质炭与烟煤共气化过程分为低温的热解段和高温的碳气化段。随着木质炭添加量的增加,热解段反应速率下降,而碳气化段反应速率明显增加,使整个气化过程反应速率增大,气化时间缩短。用非线性等转化率积分法和FWO法计算得到木质炭气化的平均表观活化能值为123.383kJ/mol和133.857kJ/mol,烟煤气化平均表观活化能值为265.890kJ/mol和269.902kJ/mol。随烟煤添加量的增加,气化反应的表观活化能平均值呈明显增加趋势。

考虑关节柔性的机器人动力学分析与仿真

针对考虑关节柔性的机器人系统,采用假设模态法对柔性梁变形场进行离散,运用拉格朗日方程,在计入柔性梁横向弯曲变形引起的轴向缩短的情况下,推导得到柔性机器人动力学方程,并编制动力学仿真软件。通过仿真算例对系统的动力特性进行研究。研究中考虑了两种情况:重力作用下系统的动力特性研究和恒定角速度转动下系统的动力特性研究。结果表明:重力作用下系统的运动符合实际情况,说明程序的正确性;恒定角速度下,随着角速度的增加,柔性关节的作用将不可忽略。

室外巡检机器人的磁导航系统设计及实现

为了提高室外巡检机器人的导航精度和稳定性,基于磁钉磁场分布特性,设计了一种新的磁导航系统.首先根据巡检机器人室外磁导航需求,确定了磁钉材料、形状、尺寸及其排布方案;接着针对磁钉磁场强度设计了磁钉检测装置;然后对检测装置输出信号进行消抖滤波,并根据磁钉磁场分布构建了磁场比值函数,以及机器人相对于磁钉的横向偏差函数;最后以横向偏差为变量设计出巡检机器人磁导航的可变参数PID控制器.3种路径环境下的实验测试结果表明:与定常PID控制相比,基于可变参数PID控制的机器人横向偏差平均减少76.8%,轨迹标准差平均提高69.8%,且无脱离路径现象,说明机器人磁钉导航的准确性和稳定性,进而验证了所设计磁钉检测装置以及导航控制算法的有效性.

联合中间层的深度卷积神经网络模型

针对当前卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型通常将网络最后一层的输出作为特征表示,未能充分利用网络中间层的不足,提出了一种联合中间层的CNN模型(Intermediate Layers Connected-CNN,ILC-CNN)。该模型以AlexNet为基础,首先联合前、中、末端卷积层,通过深度连接方式连接;接着通过池化层、全连接层等操作得到描述图像的特征向量;通过辅助分类器训练方式保证了中间层特征的有效性,使模型得以成功训练。测试结果表明,该模型在图像分类与识别任务中效果显著,其提取的特征更具辨识度,具有比其他模型更高的识别精度。

材料专业应用型人才培养模式的改革与实践研究

在我国高等学校中,绝大多数综合性大学和理工类院校都将材料学科作为自己的重点学科来发展,并且将重点放在新材料的研发等前沿学术研究工作。然而对于江苏科技大学张家港校区、苏州理工学院这一类学校,办学方向不同于学术型大学,而是直接为本地的行业和企业服务,学以致用,为地方企事业单位提供应用型人才,促进本地区社会经济发展。因此有必要探索和改革适用于该校培养目标下的材料专业应用型人才培养机制与模式。针对直接为地方企业服务类大学材料成型专业学生,从企业调研确定对口企业对应用型人才需求指标,适当调整课程体系安排,加强课程设计和实用技能培训,以及与企业建立合作平台,探索3+1培养模式等方面,分析了材料专业应用型人才培养模式与机制的实现途径。

白介素调节的多机器人队形免疫网络控制算法

为了提高多机器人队形控制精度和效率,尤其是偏离预定轨道时的纠正能力,提出一种白介素调节的多机器人队形免疫网络控制算法。将机器人的速度和期望队形重心分别作为抗体和抗原,借鉴Jerne的独特型免疫网络假设,通过抗体和抗原的刺激和抑制来构建队形控制免疫协作网络;在白介素免疫调节机理启发下,定义白介素调节因子来解决机器人轨道偏离时的纠正难题;通过抗体激励值自适应选择速度完成队形控制。4种不同环境下的数值测试表明,与其他算法相比,白介素免疫网络算法不仅能够形成规定队形,而且队形形成所需时间平均减少73%,平均位移减少60%,且平均偏差角度逼近于0。仿真平台下的干扰测试结果也进一步验证了该算法的有效性和优越性。