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面向复杂工程问题能力培养的校企合作创新模式探索与实践被引量：1: 2021年; 针对自动化专业本科生企业实践教学环节难落实、效果差、形式单一、师资队伍现场实践能力弱及在职工程硕士生生源的现状等问题,依托工程硕士资源及其培养,面向提高本科生解决复杂工程问题的能力,探索青年教师、工程硕士、本科生“三位一体”的校企合作实践创新能力培养新模式。以工程硕士生培养为纽带,校企联合共建工程实践教育中心;挖掘企业资源,开发实践教学片,丰富实践教学形式;搭建校内“流程工业综合实践平台”,对师生进行全面系统的工业主流技术的培训与模拟,夯实基础;一带一带二深入现场,提高解决复杂工程问题的能力。实现师资队伍、工程硕士与本科生的共同培养,校企双赢,办出自己的特色,为同类院校相关专业建设和改革起到示范作用。; 李爱莲解韶峰吕东澔; 关键词：自动化专业

融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法被引量：49: 2022年; 针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性;在发现者位置更新中引入正余弦策略以及非线性递减搜索因子和权重因子协调算法的全局和局部寻优能力;在跟随者位置中引入柯西变异对最优解进行扰动更新,提高算法获取全局最优解能力。通过10个经典测试函数对SCSSA算法在收敛速度、收敛精度、平均绝对误差等指标的评估,并引进工程设计优化问题进行验证。实验结果证明改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有明显增强,表现出良好的鲁棒性。; 李爱莲全凌翔崔桂梅解韶峰; 关键词：柯西变异

风积砂石粉及风积砂石粉水泥砂浆性能研究被引量：2: 2019年; 风积砂研磨制备成风积砂石粉,将风积砂石粉替代相同质量的水泥(替代率为0,5%,10%,15%,20%)制备风积砂石粉水泥砂浆.研究风积砂石粉的比表面积、活性指数等指标以及风积砂石粉水泥砂浆的破坏形貌、抗压强度.结果表明:研磨30 min内,风积砂石粉的比表面积随研磨时间的增加而增大,且增加比较显著;研磨20 min的风积砂石粉具有一定的活性.风积砂石粉有助于提高水泥砂浆的早期强度,且最优替代率为5%~10%,当替代率大于10%,其强度下降比较明显。; 董伟苏英林艳杰吕帅; 关键词：比表面积替代率

论城建优化与防震减灾被引量：1: 2004年; 举例说明了城市震灾的严重危害性和防震减灾的现实紧迫性,进而阐释了依靠法制和科技建立防震灾3大工作体系的基本内容及城建抗震对策的要点。; 邢德强程金有; 关键词：城市建设地震灾害抗震对策

应用改进YOLOv5s的转炉下渣状态检测算法研究: 2024年; 针对人工目测法、红外热像检测法在转炉下渣状态检测中检测精度和实时性较差带来挡渣操作不及时,进而影响钢成品质量的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的转炉下渣状态检测方法。在主干网络融合卷积注意力(CBAM),增强算法特征提取能力;在颈部层引入加权双向特征金字塔结构(BiFPN),将主干结构的原始特征信息与输出节点的特征信息进行多层次融合,并给予不同特征相应的权重,获得更加丰富的特征图;在检测层使用EIoU Loss函数优化模型性能,提升预测框的收敛速度。实验结果表明:改进后模型的均值平均精度(mAP)达到91.8%,每秒传输帧数(FPS)为87.7 f/s,相比原模型分别提高4.6%和11.4%。; 曹君李爱莲解韶峰崔桂梅; 关键词：下渣检测损失函数

基于STM32的货车钩高测量装置的设计与优化: 2022年; 为了改善铁路货车钩高测量存在的劳动强度大、卡尺易卡死、刻度使用复杂等问题引起的测量数据不准确、操作费时费力,基于STM32设计了具有时间显示、工号输入、高度测量并语音播报、数据存储等功能的超声波测量装置。针对环境温湿度变化产生的测量误差,采用黑猩猩优化算法优化的BP神经网络模型进行补偿优化,将测量精度提高到±5 mm,并通过模拟实验进行精度验证。验证结果显示,该超声波测量装置满足生产现场对精度±10 mm的要求,且结构简单、使用方便,具有较好的人机交互性能。; 杨锐哲李爱莲解韶峰; 关键词：STM32 超声波测距 BP神经网络

集成IHPO-ELM的转炉终点磷含量预测研究: 2024年; 转炉终点钢水磷含量的预测对控制钢材质量和降低生产成本具有重要意义。为提高转炉终点磷含量的控制精准度和减少原料消耗,提出一种在Stacking集成学习框架下融合多个改进型极限学习机(Improved Extreme Learning Machine,IELM)的转炉终点磷含量预测模型。首先,根据理论基础和相关性分析确定模型的输入特征;其次,针对ELM(Extreme Learning Machine,ELM)的参数选取问题,提出一种改进的猎人-猎物优化(Improved Hunter-Prey Optimization,IHPO)算法对其进行参数寻优得到IELM;最后,在Stacking集成算法框架下,融合多个IELM初级学习器,以高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)作为次级学习器,建立Stacking-IELM-GPR集成学习模型。与7种单一模型和2种Bagging同质集成算法进行对比,结果表明,所提出模型在预测精度和误差性能指标方面表现最优,且预测误差在±0.003%间的命中率为92.86%。; 杨荣称李爱莲崔桂梅解韶峰; 关键词：转炉炼钢

改进深度信念网络的转炉耗氧量预测被引量：3: 2020年; 为降低炼钢能耗,提高炼钢的产量、质量及炼钢过程中的耗氧量预测精度,针对某钢厂的转炉,基于海量历史数据,提出一种基于深度学习的改进深度信念网络(DBN)转炉耗氧量预测模型。通过引入高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GBRBM),解决传统DBN中受限玻尔兹曼机(RBM)所引起的在连续输入时造成的信息丢失问题。首先经过数据预处理,再采用灰色关联度法,找出影响耗氧量的主导因素,最后将其作为GBRBM-DBN模型的输入,建立GBRBM-DBN模型,并通过仿真验证该方案的可行性。结果表明:该方案能够准确地预测炼钢过程中的耗氧量,预测精度高,泛化性强,可为实际生产提供理论指导。; 李爱莲赵多祯郭志斌张帅解韶峰; 关键词：转炉

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