通过Gleeble-1500热模拟单轴压缩试验，研究了一种含1.79% Al （质量分数）的以Al替代Si微合金化高强度钢在温度为900-1100℃、应变速率为0.01-30 s-1条件下的热变形行为.建立了考虑应变量对材料常数影响的双曲正弦本构方程，利用建立的本构方程预测的应力-应变曲线与实验值吻合良好，表明建立的本构方程可以对实验钢的流变应力给出相对准确的预测.建立了实验钢的加工图，根据加工图分析确定了实验钢的动态再结晶区为1000-1100℃和0.01-1 s-1.组织观察表明在动态再结晶区实验钢发生了动态再结晶，而失稳区对应的组织出现了变形集中带或“项链”组织.最后将建立的本构方程和加工图联合运用，为更全面地研究实验钢在不同变形条件下的热变形行为提供了方法

提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法.首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法.其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度.此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换.最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中.实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征

家畜育种学的主要任务是研究家畜的起源、驯化、品种形成、生长发育的规律、家畜的体质，外形、生产力鉴定，这种选配的理论和方法，改良家畜个体与群体遗传结构的方法和措施，培育 品种和品系的方法，利用杂种优势的途径与方法以及保证家畜育种工作顺利进行的组织与措施等。 本课以高等数学、生物学、生物化学、生物统计学为基础，在学完普通遗传学及数量遗传学的基础上而开设的一门专业基础课。 要求学生熟练掌握动物育种学的常用术语，了解动物生长发育规律，掌握选种选配的进本理论和方法以及改良动物个体与群体遗传结构的措施，要求学生根据育种的基本原理与育种工作实 质相结合，正确设计育种计划，把育种的基本原理灵活的运用到生产实践中去

第一讲、课程的总体教学安排、常微分方程和解的定义与例子 第二讲、微分方程解的几何解释、存在和唯一性、实际模型的推导 第三讲、初等积分法：恰当方程与积分因子 第四讲、初等积分法：积分因子的性质和例子 第五讲、初等积分法：几类可转化为恰当方程的方程 第六讲、线性微分方程的常数变易法与一阶隐式方程的解法-1 第七讲、一阶隐式微分方程-2、高阶微分方程的解法与Mathematica 第八讲、存在唯一性证明：距离空间和压缩映射原理 第九讲、压缩映射原理与存在唯一性证明 第十讲、解的存在性：Peano定理 第十一讲、Peano定理续、解对初值和参数的连续依赖性 第十二讲、释疑、探究与习题二 第十三讲、高阶微分方程和方程组：解的存在、唯一、连续可微性 第十四讲、解析微分方程的解析解 第十五讲、微分方程可积理论：首次积分的存在与判定 第十六讲、首次积分之间的关系、与通解的联系 第十七讲、前沿、探索与习题三 第十八讲、线性微分方程组：解的存在区间与通解的结构

建模案例:最优截断切割问题 一、问题 从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过6次截断切割设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r倍且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用e试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少 二、假设 1、假设水平切割单位面积的费用为r,垂直切割单位面积费用为1; 2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e; 3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用;

旋转机械设备的维修策略对于维护机械设备运行状态,保障产品生产质量有着重要意义,并且直接影响企业经济效益.频繁维修虽可以保障设备状态,但随之会带来高昂的维修成本;检修周期过长虽然可以降低维修次数,减少维修成本,但是设备状态却难以保证.本文提出了一种基于峭度指标的故障预警方法以及基于模糊C均值方法的实时维修策略优化方法.通过监测峭度指标变化,可以成功捕捉机械设备的早期故障特征,再使用模糊C均值方法,评估设备状态,将其结果视为设备运行可靠性指标,根据企业效益最优化的维修建议准则,对设备的维修策略做出实时建议.对某钢厂的设备状态监测数据分析验证,结果表明,本文提出的基于实时维修策略优化方法的维修建议更加适用于现场设备的管理,节约了监测成本,使得企业效益更优

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

第六章 频率响应综合法 系统综合： 根据系统已知部分的特性，确定校正方式和校正装置，使系统的整体特性符合要求。 综合的核心是设计校正装置。 校正方式： 串联（重点）、反馈、前馈、复合。 频域综合：设计校正装置，使开环频率特性曲线（主要是幅频特性的Bode图）满足要求。 状态空间方法（现代控制理论） 数学模型—— 一阶微分方程组 分析—— 时域 核心内容—— 状态变量的可控、可观性 设计—— 状态反馈、极点配置、最优控制 状态信息的获取——状态观测器 （涉及第二、三、七、八章） 第九章 离散控制系统 1. 信号的采样与保持 采样过程与采样定理，零阶保持器 2. 离散系统的数学描述 z变换，差分方程，脉冲传递函数（开环、闭环） 3. 离散系统的z域分析法 稳定性，极点分布与暂态性能，稳态误差 第十章 非线性控制系统： 非线性系统的特点 典型非线性特性及其特征（死区、饱和、间隙、继电特性） 二阶线性系统的相轨迹（与极点的关系） 相轨迹的绘制（解析法，等倾线法） 由相轨迹图求时间及时间响应（积分法，增量法） 非线性控制系统的相平面分析

第一节 微分方程的基本概念 一、问题的提出 二、微分方程的定义 三、主要问题-----求方程的解 第二节 可分离变量的微分方程 第三节 齐次方程 一、齐次方程 二、可化为齐次的方程 第四节 一阶线性微分方程 一、线性方程 二、伯努利方程 第五节 全微分方程 一、全微分方程及其求法 二、积分因子法 三、一阶微分方程小结 第六节 欧拉－柯西近似法 一、方向场 积分曲线 二、欧拉-柯西近似法 第七节 可降阶的高阶微分方程 一、 型 二、 型 三、恰当导数方程 四、齐次方程 第八节 高阶线性微分方程 一、概念的引入 二、线性微分方程的解的结构 三、降阶法与常数变易法 第九节 二阶常系数齐次线性微分方程 一、定义 二、二阶常系数齐次线性方程解法 三、n阶常系数齐次线性方程解法 第十节 二阶常系数非齐次线性微分方程 第十一节 欧拉方程 第十二节 微分方程的幂级数解法 一、问题的提出 二、 特解求法 三、二阶齐次线性方程幂级数求法 第十三节 常系数线性微分方程组解法举例 一、微分方程组 二、常系数线性微分方程组的解法 三、小结