一、关于一个计数问题的讨论（论文文献综述）
李扬[1]（2021）在《基于流水线像素控制的高速低噪音低功耗CMOS图像传感器研究》文中进行了进一步梳理CMOS图像传感器以其集成度高、速度快、功耗低和成本低等优势已经在大部分应用场合取代了CCD图像传感器。相比较于CCD的电荷转移方式,CMOS图像传感器的像素输出以电压形式传递到读出电路,所需要的时间短并且更有利于高速成像。此外,CMOS图像传感器还可以支持更为复杂电路部分的设计实现,例如高速片上模拟前端读出电路、模数转换电路和高速输出接口等,这使得CMOS图像传感器在高速、低噪音、低功耗成像方面展现出了显着的优势。随着近些年CMOS图像传感器制造工艺的发展和设计水平的进步,其读出噪音、暗电流和图像均匀性等指标已经逐渐超越CCD图像传感器。本文首先提出并研究一种CMOS图像传感器的像素阵列操作方法,该方法对像素进行流水线操作以提升传感器工作速度。通过同时操纵相邻两行或多行像素控制时序,可以极大程度地减轻由像素阵列控制信号线延迟引起的传感器帧频限制。在像素曝光控制方面引入了曝光数字状态机,将传统曝光起始操作时间从几百纳秒降低至几十纳秒。为了验证所提出的方法,本文对一个像素阵列矩阵进行了建模和仿真。结果显示通过流水线像素操作,可将像素阵列输出差异的峰峰值从25m V降低至4m V。基于所提出的流水线像素阵列操作方法,本文对配合流水线像素操作的模拟前端读出电路进行设计,并对其噪音性能进行了详细分析。在高增益条件下,流水线像素操作仅比传统像素操作增加30u V的等效输入噪音。其次,本文在具有低功耗计数方式的双斜坡ADC基础上,提出一种基于列级振荡器产生高频时钟的低功耗ADC结构。对于斜坡式ADC而言,高频计数时钟的传输和驱动消耗大量的功耗。本文提出的结构使用列级振荡器在本地产生高频计数时钟,列级振荡器只在有需要的情形下提前开启,可以节省掉高频时钟的传输功耗。本文对提出的列级低功耗ADC进行了全部设计和后仿真,仿真结果表明该ADC结构在10位量化精度、转换时间为1.4us情况下,DNL为+0.55/-0.41,INL为+1.63/-1.2,单列ADC的功耗仅为14.1u W。再次,本文对像素滤波方法进行了研究。对带宽限制、相关双采样和相关多采样进行了详细的数学分析。对相关多采样次数和采样间隔对噪音的影响进行了研究。同时提出一种随机电报信号噪音的自适应滤波方法。通过对像素的噪音进行阈值判定,并自动选择平均滤波或最大值最小值滤波方法,可以大幅降低像素随机电报信号噪音。对随机电报信号噪音的滤波算法验证结果显示在使用本文提出的算法后,随机电报信号噪音在7DN以上的像素数量减少约68%。最后,本文基于180nm CMOS图像传感器工艺设计了一款像素阵列感光面积为21.45mm x 21.45mm,像素结构为4T的CMOS图像传感器测试芯片。基于该测试芯片,对本文提出的流水线像素操作、曝光状态机控制、模拟前端读出电路以及随机电报信号噪音的滤波方法进行了详细验证。使用本文提出的流水线像素操作方法,可以在1.25us行时间下保证像素控制信号和输出信号稳定,并实现2个电子的读出噪音。
章建跃[2]（2021）在《通过计数原理感悟运算真谛 利用排列组合提升思维品质》文中提出计数问题在日常生活、生产中普遍存在.例如,幼儿会通过一个个数的方法,计算自己拥有的玩具数量;学校要举行班际篮球比赛,在确定赛制后,体育老师要算一算共需举行多少场比赛;用红、黄、绿三面旗帜组成航海信号,颜色的不同排列表示不同的信号,也需知道一共可以组成多少种不同信号;……数量很少时,一个一个数也不失为一种好方法;但如果数量很大,这种方法不仅效率低而且容易出错.所以,需要研究高效且准确的计数方法.
张居敏,潘永斌[3]（2021）在《升维思考，降维打击——以“计数原理”解题教学为例》文中指出1数学中的"降维打击""降维打击"一词,原出自中国科幻作家刘慈欣的经典作品《三体》一书,《三体》里描述了这样的一个故事:当地球和三体星的坐标都暴露在宇宙之下时,歌者文明向太阳系发了一片"二向箔",包括地球在内的太阳系文明全部降成二维,一切烟消云散.在讨论数学中的"降维打击"之前,我们不妨先看一个例子:
包希港,周春来,肖克晶,覃飙[4]（2021）在《视觉问答研究综述》文中认为视觉问答是计算机视觉领域和自然语言处理领域的交叉方向,近年来受到了广泛关注.在视觉问答任务中,算法需要回答基于特定图片（或视频）的问题.自2014年第一个视觉问答数据集发布以来,若干大规模数据集在近5年内被陆续发布,并有大量算法在此基础上被提出.已有的综述性研究重点针对视觉问答任务的发展进行了总结,但近年来,有研究发现,视觉问答模型强烈依赖语言偏见和数据集的分布,特别是自VQA-CP数据集发布以来,许多模型的效果大幅度下降.主要详细介绍近年来提出的算法以及发布的数据集,特别是讨论了算法在加强鲁棒性方面的研究.对视觉问答任务的算法进行分类总结,介绍了其动机、细节以及局限性.最后讨论了视觉问答任务的挑战及展望.
刘海,彭长根,吴振强,田有亮,田丰[5]（2021）在《基因组数据隐私保护理论与方法综述》文中进行了进一步梳理基因组数据已广泛应用于科学研究、医疗服务、法律与取证和直接面向消费者服务.基因组数据不但可以唯一标识个体,而且与遗传、健康、表型和血缘关系密切关联.此外,基因组数据具有不随时间而变化的稳定性.因此,基因组数据管理不当和滥用将会带来人类所担心的隐私泄露问题.针对此问题,除了相关法律法规的监管以外,隐私保护技术也被用于实现基因组数据的隐私保护.为此,本论文对基因组数据的隐私保护理论与方法进行综述研究.首先,本论文根据基因组测序到应用归纳基因组数据的生态系统,并依据基因组数据特点分析其存在的隐私泄露问题.其次,分类总结和对比分析基因组数据存在的隐私威胁,并陈述重识别风险与共享基因组数据的价值之间的均衡模型.再次,分类概述和对比分析量化基因组数据隐私和效用的度量.然后,分析基因组数据生态系统中测序与存储、共享与聚集及应用的隐私泄露威胁.同时,分类介绍和对比分析用于基因组数据的隐私保护方法.针对基因组数据生态系统中存在的隐私泄露问题,根据所使用的隐私保护方法,分类概括和对比分析目前基因组数据隐私保护的研究成果.最后,通过对比分析已有的基因组数据隐私保护方法,对基因组数据生态系统中基因隐私保护的未来研究挑战进行展望.该工作为解决基因组数据的隐私泄露问题提供基础,进而推动基因组数据隐私保护的研究.
闫壮壮[6]（2021）在《基于深度学习的大豆花荚识别及落花落荚规律研究》文中进行了进一步梳理
李诚[7]（2021）在《基于轻量级卷积神经网络的人群计数算法研究》文中指出
朱慧琳[8]（2021）在《地铁场景下的人群计数关键问题研究》文中研究指明人群计数出现时间很早,最早的时候人们采用检测、回归的方法进行人群计数。随着深度学习的发展,人们也开始使用深度学习的方法得到一张图片的人数。在地铁场景中,实现人群计数有着很大的意义。本文按照人群密集程度将地铁站台场景划分为密集场景,将站厅和出入口场景划分为稀疏场景,分别进行计数。一、密集场景下静态人群计数网络。密集场景采用了自适应的远近景划分计数网络（Gr CNet）进行计数。该模型分为两个阶段,第一阶段是图像划分阶段,该阶段利用回归的方法将每一张人群图片自适应地划分为远近景图,并在特征提取部分加入了SPPNet更好地融合了图像的上下文信息,第二阶段是计数阶段,该阶段分别利用不同的远近景网络对远近景图片进行计数,再相加求和,得出最终的人数。由于站台人群流动性不强,进行静态的图像计数就可以完成这部分的任务。二、稀疏场景下动态目标检测网络。稀疏场景采用实时性较强的目标检测单阶段算法YOLO v4进行人群计数。为了更好地训练,实验采用的是YOLO v4算法在COCO数据集上的预权重,并且使用K-means聚类算法对框的尺寸进行聚类,得到9种框的类型,为了保证模型更适用于地铁场景,本文将视频取帧并进行了头肩标注,制作了一个地铁真实场景数据集。利用该数据集对模型进行训练,通过对乘客的头肩检测得到最终的人数。由于站厅和出入口的人群流动性较强,在此部分进行了动态的视频计数。三、人数统计系统。在完成算法部分以后,本文通过使用基于Python的Web框架Django,搭建了完整的客流统计系统,分别对客流进行静态和动态的人数统计,在静态部分实现图片上传功能,动态部分可以对视频进行计数,并统计出进出人数,本文的实用性大大提升。主要创新点:1)将场景划分为密集与稀疏两种情况。2)对密集场景下的人群计数网络提出了自适应划分远近景的网络。3)对于稀疏部分目标检测网络融入了注意力机制。
王袁哲[9]（2021）在《高寒区送水车运行寿命可靠性与传热特性研究》文中研究指明寒区送水车作为一种重要的特种运输车辆,在高寒地区灾难救助、物资运送等较为严苛工况下的运输任务中具有重要的战略意义。由于其在越野路面与极寒低温环境行驶工况的特殊性,使得其越野运行寿命的可靠性,以及低温环境下的防结冰保温性能研究具有十分重要的意义。基于此,本课题通过理论计算与仿真分析,对运水车寿命设计可靠性与保温性能进行系统研究,为寒区运水车结构设计提供参考。本文主要研究内容与结论如下:1.对水车行驶过程中的路面激励输入进行了研究,通过傅里叶逆变换法结合路面功率谱密度函数得到了不同路面等级下的路面载荷谱,建立了运水车液体晃动压力计算的有限元模型,将得到的路面载荷谱以时间函数的形式施加并车辆行驶中的路面约束,设置相关边界条件得到了正常行驶、转弯、刹车工况的液体压力分布结果,并进一步建立了液体压力以函数的形式施加于运水车流固间接耦合计算的方法。2.以某型运水车为对象,建立了运水车结构强度计算的有限元模型,并对其进行了动态行驶、转弯、刹车工况下的力学分析计算,提取出了翼板总成、阻浪板、副车架、罐体等关键部分的应力计算结果云图并对其进行分析。分析结果表明运水车关键承载部位的应力水平均未超过其使用材料许用应力,验证了方案静强度设计的安全性。3.研究了运水车关键部位的疲劳可靠性,提取了阻浪板总成应力较大点的应力-时间曲线,通过雨流计数法结合Matlab软件编写程序对应力幅值与平均应力进行统计。利用Goodman公式将得到的平均应力修正为可以用于疲劳计算的应力比等于-1的对称循环条件下的平均应力,并得到了材料的简化S-N曲线。通过Miner线性累积损伤理论计算获得了阻浪板对应0.3万公里、2万公里、5万公里、10万公里行驶里程下的安全系数。4.研究了运水车罐体部分在极寒条件下的保温性能,对其传热方式进行了分析,针对热量散失影响较大的对流换热,运用CFD软件对罐体外蒙皮与外界空气之间的对流换热系数进行了计算。最后根据保温罐体的结构特性,分别建立了三维与二维有限元计算模型,对四分之一罐体与散热危险截面进行了热仿真,对24小时后的温度分布结果与热量散失结果进行了分析,获到了散热较为严重的部位,结果表明罐体内运输饮用水在24小时后仍旧可以保持零度以上,罐体保温结构设计能满足设计要求。
齐松蔚[10]（2021）在《桌面游戏提升中大班儿童数学能力的实证研究》文中提出
二、关于一个计数问题的讨论（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于一个计数问题的讨论（论文提纲范文）
（1）基于流水线像素控制的高速低噪音低功耗CMOS图像传感器研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 数字成像系统 |
| 1.3 图像传感器的发展 |
| 1.4 CMOS图像传感器基本工作原理和结构 |
| 1.5 CMOS图像传感器研究现状 |
| 1.6 本论文的研究目的和创新点 |
| 1.7 本论文的结构 |
| 第2章 CMOS图像传感器及其性能指标 |
| 2.1 CMOS图像传感器曝光方式 |
| 2.1.1 卷帘快门 |
| 2.1.2 全局快门 |
| 2.2 CMOS图像传感器像素结构 |
| 2.2.1 3T像素 |
| 2.2.2 4T像素 |
| 2.3 CMOS图像传感器的读出电路 |
| 2.4 CMOS图像传感器指标 |
| 2.4.1 量子效率 |
| 2.4.2 满阱 |
| 2.4.3 噪音 |
| 2.4.4 动态范围 |
| 2.4.5 图像均匀性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 像素流水线控制方法 |
| 3.1 传统4T像素曝光控制和读出操作 |
| 3.2 流水线方式的像素操作 |
| 3.3 多级流水线方式的像素操作 |
| 3.4 流水线像素控制的电路实现 |
| 3.4.1 行译码器 |
| 3.4.2 静态随机读取存储器 |
| 3.4.3 逻辑控制电路 |
| 3.5 像素阵列驱动速度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于流水线像素控制的模拟读出电路和及其噪音分析 |
| 4.1 基于像素流水线操作的低噪音模拟前端电路 |
| 4.1.1 跨导放大器 |
| 4.1.2 采样保持电路 |
| 4.1.3 模拟前端电路速度分析 |
| 4.1.4 模拟前端电路噪音分析 |
| 4.2 读出电路速度与噪音分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 低功耗双斜坡模数转换器的研究和设计 |
| 5.1 CMOS图像传感器ADC架构和类型分析 |
| 5.1.1 CMOS图像传感器模数转换器架构 |
| 5.1.2 列级模数转换器类型 |
| 5.1.3 双斜坡式ADC |
| 5.2 基于列级振荡器的低功耗模数转换方法 |
| 5.2.1 低功耗ADC架构 |
| 5.2.2 列级振荡器时钟产生和校准 |
| 5.3 低功耗斜坡型模数转换器模块设计 |
| 5.3.1 比较器及其噪音分析 |
| 5.3.2 列级振荡器 |
| 5.3.3 低功耗计数逻辑 |
| 5.3.4 低功耗斜坡型ADC版图设计 |
| 5.4 低功耗斜坡型模数转换器性能分析 |
| 5.4.1 差分和积分非线性 |
| 5.4.2 功耗分析 |
| 5.4.3 ADC速度和噪音分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 图像传感器降噪处理方法 |
| 6.1 带宽限制 |
| 6.2 相关双采样 |
| 6.3 相关多采样 |
| 6.3.1 原理分析 |
| 6.3.2 电路实现 |
| 6.4 随机电报信号噪音滤波算法及其实现方式 |
| 6.4.1 像素噪音分布 |
| 6.4.2 随机电报信号噪音像素时域特性 |
| 6.4.3 随机电报信号噪音滤波实现算法 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于流水线像素控制的CMOS图像传感器的测试 |
| 7.1 图像传感器成像系统 |
| 7.1.1 测试芯片 |
| 7.1.2 测试硬件系统 |
| 7.1.3 测试软件系统 |
| 7.1.4 光电测试平台 |
| 7.2 测试结果 |
| 7.2.1 测试芯片光响应曲线和光子转移曲线 |
| 7.2.2 流水线像素控制对速度提升的对比 |
| 7.2.3 流水线像素控制的噪音测试 |
| 7.2.4 相关多次采样对噪音的影响 |
| 7.2.5 成像测试 |
| 7.2.6 测试总结 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望及后续研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）通过计数原理感悟运算真谛 利用排列组合提升思维品质（论文提纲范文）
| 1 课程定位 |
| 2本单元的内容与要求 |
| 3内容的理解与教学思考 |
| 3.1对内容的整体分析 |
| 3.2关于两个基本计数原理 |
| 1.如何帮助学生理解“完成一件事情” |
| 2. 两个计数原理的区别 |
| 3. 两个基本计数原理的教学 |
| 3.3 排列 |
| 3.4 组合 |
| 3.5 排列与组合的教学 |
| 3.6 二项式定理 |
| 3.7关于杨辉三角的数学探究活动 |
（3）升维思考，降维打击——以“计数原理”解题教学为例（论文提纲范文）
| 1 数学中的“降维打击” |
| 2 “升维思考”与“降维打击” |
| 3 “计数原理”教学设计研究 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 课堂教学过程 |
| 3.2.1 创设情境，提出问题 |
| 3.2.2 问题探究，归纳原理 |
| 4 提升核心素养，实现“降维打击” |
（4）视觉问答研究综述（论文提纲范文）
| 1 模型介绍 |
| 1.1 联合嵌入方法 |
| 1.2 注意力方法 |
| 1.2.1 以问题为引导的注意力方法 |
| 1.2.2 共同注意力方法 |
| 1.2.3 检测注意力方法 |
| 1.2.4 关系注意力方法 |
| 1.3 组合方法 |
| 1.4 基于外部知识的方法 |
| 1.5 鲁棒性研究 |
| 1.6 模型效果介绍 |
| 2 数据集介绍 |
| 2.1 早期数据集分析 |
| 2.2 VQA-CP数据集 |
| 2.3 Text VQA数据集 |
| 2.4 VQA-Rephrasings数据集 |
| 2.5 Tally QA数据集 |
| 2.6 VQA-X数据集 |
| 3 评价标准 |
| 4 挑战和展望 |
| 5 结束语 |
（5）基因组数据隐私保护理论与方法综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基因组数据隐私威胁 |
| 2.1 个体识别 |
| 2.2 链接攻击 |
| 2.3 基因型推断 |
| 2.4 贝叶斯推断 |
| 2.5 重识别风险博弈 |
| 3 基因组数据隐私与效用度量 |
| 3.1 基因组数据隐私度量 |
| 3.2 基因组数据效用度量 |
| 4 基因组数据隐私保护 |
| 4.1 基因组数据隐私泄露威胁 |
| 4.2 基于密码学的基因组数据隐私保护 |
| 4.2.1 基于对称和非对称加密的基因隐私保护 |
| 4.2.2 基于安全多方计算的基因隐私保护 |
| 4.2.3 基于同态加密的基因隐私保护 |
| 4.2.4 基于模糊加密的基因隐私保护 |
| 4.2.5 基于蜂蜜加密的基因隐私保护 |
| 4.2.6 基于SGX的基因隐私保护 |
| 4.2.7 基因隐私保护的密码学方法比较与分析 |
| 4.3 基于匿名的基因组数据隐私保护 |
| 4.4 基于差分隐私的基因组数据隐私保护 |
| 4.5 基于混合方法的基因组数据隐私保护 |
| 5 基因隐私保护方法分析与展望 |
| 6 总结 |
（8）地铁场景下的人群计数关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 研究工作准备 |
| 2.1 数据集 |
| 2.1.1 人群计数数据集 |
| 2.1.2 地铁数据集制作 |
| 2.2 主要模型 |
| 2.2.1 密度估计模型 |
| 2.2.2 目标检测模型 |
| 2.3 实验环境 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于密度估计的人群计数算法 |
| 3.1 基于密度估计的算法框架 |
| 3.1.1 人群尺度问题 |
| 3.1.2 总体框架 |
| 3.2 场景自适应划分阶段 |
| 3.2.1 远近景划分网络SplitNet |
| 3.2.2 训练方法 |
| 3.3 人群计数阶段 |
| 3.3.1 远近景计数网络 |
| 3.3.2 密度图生成 |
| 3.3.3 训练方法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 评价指标 |
| 3.4.2 数据集 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于目标检测的人群计数算法 |
| 4.1 基于YOLO v4 的算法框架 |
| 4.1.1 算法原理 |
| 4.1.2 YOLO v4 总体结构框架 |
| 4.2 YOLO v4 算法改进 |
| 4.2.1 K-means聚类 |
| 4.2.2 可形变卷积 |
| 4.3 实验与结果分析 |
| 4.3.1 数据准备 |
| 4.3.2 损失函数 |
| 4.3.3 评价指标 |
| 4.3.4 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地铁客流统计系统 |
| 5.1 系统任务需求 |
| 5.1.1 B/S架构简介 |
| 5.1.2 功能确认 |
| 5.2 技术应用分析 |
| 5.2.1 Django框架 |
| 5.2.2 前后端开发 |
| 5.3 系统结构设计 |
| 5.3.1 静态人流量统计模块 |
| 5.3.2 动态人流量统计模块 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表论文及研究成果 |
| 致谢 |
（9）高寒区送水车运行寿命可靠性与传热特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 寒区送水车概述 |
| 1.2.1 寒区送水罐车介绍 |
| 1.3 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3.1 国内外疲劳与可靠性理论发展进程及其现状 |
| 1.3.2 水车传热特性计算的国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 寒区送水车行驶过程中液体晃动力学分析 |
| 2.1 Adina有限元软件简介 |
| 2.2 基于路面不平度的随机路面载荷谱的获取 |
| 2.2.1 路面不平度与路面载荷谱 |
| 2.2.2 路面载荷谱处理 |
| 2.3 运水车罐体内液体晃动力学性能分析 |
| 2.3.1 运水车模型介绍与简化 |
| 2.3.2 网格划分与边界条件设置 |
| 2.3.3 运水车正常行驶时液面压力分布分析 |
| 2.3.4 运水车刹车时液面压力分布分析 |
| 2.3.5 运水车转弯时液面压力分布分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 运水车行驶过程中整车结构强度分析 |
| 3.1 ANSYS APDL语言简介 |
| 3.2 水车模型建立与载荷施加 |
| 3.2.1 运水车三维几何模型构建 |
| 3.2.2 边界条件及载荷的施加 |
| 3.3 运水车整车动态与静态结构强度结果分析 |
| 3.3.1 正常行驶满载下的结果分析 |
| 3.3.2 转弯工况的结果分析 |
| 3.3.3 刹车工况的结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Miner法则的运水车疲劳可靠性研究 |
| 4.1 结构的抗疲劳理论与设计方法 |
| 4.1.1 疲劳破坏特征 |
| 4.1.2 疲劳裂纹萌生与扩展机理 |
| 4.1.3 疲劳设计方法 |
| 4.2 基于时域的疲劳评定方法 |
| 4.2.1 应力时间历程获取 |
| 4.2.2 三点雨流计数法 |
| 4.2.3 雨流计数法的matlab程序实现 |
| 4.3 S—N曲线的获取 |
| 4.3.1 S-N曲线的数学表达 |
| 4.3.2 S-N曲线的估计 |
| 4.4 平均应力修正 |
| 4.5 基于Miner线性累计损伤准则的疲劳寿命评估方法 |
| 4.5.1 Miner线性累计损伤理论 |
| 4.5.2 变幅应力条件下的可靠性计算 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 寒区送水车传热特性计算 |
| 5.1 热分析基础 |
| 5.1.1 三种基本传热方式 |
| 5.1.2 三类边界条件 |
| 5.2 水车行驶过程中罐体的传热方式分析 |
| 5.2.1 接触热传导 |
| 5.2.2 对流换热 |
| 5.3 运水车对流换热系数计算方法 |
| 5.3.1 对流换热仿真模型的构建 |
| 5.3.2 运水车行驶过程中对流换热系数计算 |
| 5.4 运水车行驶过程中的保温性能分析 |
| 5.4.1 有限元模型构建 |
| 5.4.2 运水车三维传热特性分析 |
| 5.4.3 运水车二维传热特性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
四、关于一个计数问题的讨论（论文参考文献）
- [1]基于流水线像素控制的高速低噪音低功耗CMOS图像传感器研究[D]. 李扬. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021
- [2]通过计数原理感悟运算真谛 利用排列组合提升思维品质[J]. 章建跃. 数学通报, 2021(11)
- [3]升维思考，降维打击——以“计数原理”解题教学为例[J]. 张居敏,潘永斌. 数学之友, 2021(05)
- [4]视觉问答研究综述[J]. 包希港,周春来,肖克晶,覃飙. 软件学报, 2021(08)
- [5]基因组数据隐私保护理论与方法综述[J]. 刘海,彭长根,吴振强,田有亮,田丰. 计算机学报, 2021(07)
- [6]基于深度学习的大豆花荚识别及落花落荚规律研究[D]. 闫壮壮. 东北农业大学, 2021
- [7]基于轻量级卷积神经网络的人群计数算法研究[D]. 李诚. 哈尔滨工程大学, 2021
- [8]地铁场景下的人群计数关键问题研究[D]. 朱慧琳. 华东交通大学, 2021(01)
- [9]高寒区送水车运行寿命可靠性与传热特性研究[D]. 王袁哲. 西安理工大学, 2021(01)
- [10]桌面游戏提升中大班儿童数学能力的实证研究[D]. 齐松蔚. 江西科技师范大学, 2021