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《电子技术基础》课程教学大纲 《计算机网络原理》课程教学大纲 《数据仓库与数据挖掘》课程教学大纲 《数据库系统原理》课程教学大纲 《人工智能导论》课程教学大纲 《物联网专业英语》课程教学大纲 《数据结构》课程教学大纲 《物联网工程导论》课程教学大纲 《无线传感器网络及 RFID 技术》课程教学大纲 《通信技术基础》课程教学大纲 《物联网安全技术》课程教学大纲 《物联网工程技术》课程教学大纲 《物联网工程设计与实施》课程教学大纲 《物联网软件工程》课程教学大纲 《移动应用开发技术》课程教学大纲 《程序设计语言 C》课程教学大纲 《计算机组成原理》课程教学大纲 《微机原理与接口技术》课程教学大纲 《面向对象程序设计 JAVA》课程教学大纲 《Web 开发技术》课程教学大纲 《单片机与嵌入式系统设计》课程教学大纲 《离散数学》课程教学大纲 《传感器与检测技术》课程教学大纲 《物联网通信技术》课程教学大纲 《操作系统原理》课程教学大纲 《无线传感网技术》课程教学大纲 《信息工程管理》课程教学大纲 《项目管理教程》课程教学大纲 《无线通信技术》课程教学大纲 《科技文献检索》课程教学大纲
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在实验室模拟了含铌与无铌TRIP钢的连续退火工艺过程,通过金相显微技术(OM)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、背散射电子衍射技术(EBSD)、X射线衍射(XRD)和拉伸实验等检测手段研究了TRIP钢的组织性能,分析了TRIP钢中残余奥氏体稳定性的影响因素及强化机理.结果表明:在连续退火工艺条件下,Nb的存在细化了TRIP钢的微观组织,与未添加Nb的钢相比,添加Nb可以提高TRIP钢中残余奥氏体含量和残余奥氏体碳含量.含铌TRIP钢中残余奥氏体主要以团块状或薄膜状分布于铁素体与贝氏体晶界,极少部分以细小球状分布于铁素体晶内.含铌TRIP钢热轧后的主要析出物为Fe3C和(Nb,Ti)(C,N),退火后的主要析出物为(Nb,Ti)(C,N).细小含铌析出物的析出强化导致了随着退火温度的升高,屈服强度和抗拉强度升高
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成年人顶部的正常颅内压平均值约为3.62kPa,颅内压波动2.5kPa左右时,颅内压轻度异常;当波动值达到3.5kPa左右时,出现脑震荡的症状;当波动值达到5kPa或更高时,人头颈部达到危重度伤.本文在颅内压正常波动值范围内,通过有限元MSC-PATRAN/NASTRAN软件分析了颅骨三层复合结构以及颅骨与硬脑膜组成的四层复合结构的表面应力和应变;同时,随颅内压变化进行了猪颅骨片,以及模拟人体颅脑真实受力的人颅骨和猪颅骨球冠应变实验.分析结果表明:当颅内压轻度异常时颅骨外表面产生的应变约为1.5×10-6,脑部出现脑震荡的症状时颅骨外表面产生的应变约为2.5×10-6,头颈部达到危重度伤时颅骨外表面产生的应变约为4×10-6.因此,随颅内压的变化颅骨外表面的应变是可测的,且在仪器检测范围内;本文所提出的微创颅内压应变电测法是可行的,即在颅骨外表面粘贴应变片,随颅内压的变化测颅骨应变,通过计算机进行数据处理获得颅内压变化量的方法.与临床上测量颅内压时钻孔或穿刺等方法比较,应变电测颅内压法对患者造成的损伤很小,属于微创或无创范围,具有安全易操作、减少感染、对患者创伤小、可长期测量等特点
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针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性
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碘化铅是有机无机杂化钙钛矿太阳能电池的关键原料, 其使用方法为溶解在二甲基甲酰胺(DMF)中然后制成膜.碘化铅在DMF中的溶解性对电池器件的性能有重要影响.本文经实验判断, 造成碘化铅在DMF中溶解性差的原因是H2O、PbO、PbO2等氧化物在碘化铅晶体表面形成氧化物薄膜, 阻碍其溶解.在一定范围内, 碘化铅在DMF中溶解性取决于碘化铅合成过程中反应溶液的pH值.经过扫描电镜、X射线衍射、X射线光电子能谱等分析检测, 确定有机无机杂化钙钛矿太阳能电池用碘化铅最佳合成pH值为2;且在一定范围内反应溶液pH值、滴速和溶液浓度不会影响碘化铅的微观形貌及其在DMF中的溶解性; 同时发现重结晶、热反应以及慢滴速反应条件会使碘化铅样品在(001)面择优生长
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随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用,以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中,操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点,在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题,提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合,根据目标时空关系的在线学习,预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正,实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明,所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响,将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧,比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧,算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求,对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义
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采用激光电子散斑干涉技术、电化学阻抗技术和扫描电化学显微镜技术实时、动态和原位观测了涂覆丙烯酸聚氨酯涂层的碳钢在质量分数为3.5%的NaCl溶液中浸泡初期的界面腐蚀行为,并对比了纳米TiO2的添加对界面腐蚀行为的影响.在浸泡初期无宏观缺陷存在时,激光电子散斑干涉技术成功检测到涂层界面的微小变化,电化学阻抗技术显示不同涂层低频阻抗膜值的变化情况,均与扫描电化学显微镜技术获得的腐蚀电化学形貌结果一致,即在浸泡初期,未添加纳米TiO2的涂层其界面变化速度(即锈蚀萌生速度)较添加涂层明显得多,表明纳米TiO2可延缓涂层/碳钢的界面失效
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为了研究碳酸根离子对富水充填材料的影响,通过强度检测、扫描电镜观察、X射线衍射分析和红外光谱测试,分析富水充填材料在碳酸钠溶液中浸泡后的宏观及微观结构变化,并对其腐蚀及劣化机理进行探讨.富水充填材料在质量分数为10%的碳酸钠溶液中浸泡后,抗压强度随浸泡时间延长大幅度降低,浸泡90 d后抗压强度比标养28 d抗压强度降低72.5%,浸泡28 d后出现泥化现象.X射线衍射图谱显示,富水充填材料在质量分数为10%的碳酸钠溶液中浸泡后有碳硫硅钙石生成,且随浸泡时间延长碳硫硅钙石的生成量增大.红外光谱结果未发现[AlO6]存在,证实在碳酸钠溶液中富水充填材料硬化体中钙矾石急剧减少,转变为烂泥状的碳硫硅钙石;碳硫硅钙石作为无胶结力物质,会对富水充填材料硬化体造成严重破坏,表明碳酸盐溶液对富水充填材料具有腐蚀作用
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研究了带有状态时滞的多采样率线性离散时间广义因果系统的最优输出调节器的设计问题.首先利用离散提升技术将原系统转化为形式上无时滞的系统.再通过等价变换,利用系统的因果性特点将其化为一个正常系统.继续对系统进行离散提升,导出一个形式上简单的单采样率系统.然后将原系统的二次性能指标函数修正为单采样率系统的二次性能指标函数,进而利用最优调节原理,得到其最优调节器.再经过变换,得到多采样率系统的最优输出调节器.同时对导出的单采样率系统的能稳定性和能检测性进行了讨论,给出了严格的数学证明.最后的数值仿真表明,本文所设计的最优调节器是有效的
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针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征,本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法,提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式,在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性,并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本,在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实,相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法,基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数,能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律,提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征,准确区分和预报结晶器漏钢,具有较好的自适应性和鲁棒性
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