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题名干旱地区陆面过程耦合模式及应用
被引量：8
- 1
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作者
李家春
姚德良
沈卫明
谢正桐
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机构
中国科学院力学研究所
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出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
1999年第1期1-10,共10页
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基金
国家自然科学基金
中国科学院社会发展与协调局资助
沙坡头开放站和中科院力学所非线性连续介质力学开放实验室资助
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文摘
本文主要论述干旱地区陆面过程在改善人类生存环境与研究区域经济中的重要地位与研究现状，强调了采用耦合模式的必要性，详细描述了该模式的特点，并将它应用于我国西北腾格里沙漠南缘植物固沙区的水热循环研究，揭示干旱区陆面过程的主要特征。
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关键词
干旱地区
荒漠化
陆面过程
耦合模式
土地
防治
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Keywords
coupling model
land_atmosphere interaction
turbulent model
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分类号
S157
[农业科学—土壤学]
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题名植物固沙区土壤水热运移耦合模型研究
被引量：1
- 2
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作者
姚德良
李家春
沈卫明
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机构
中国科学院力学研究所
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出处
《力学学报》
EI
CSCD
北大核心
1996年第5期513-521,共9页
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基金
国家自然科学基金
中科院资环局和中科院沙坡头站基金
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文摘
根据Ｐｈｉｌｉｐ与Ｖｒｉｅｓ提出的土壤中水热交换的耦合理论，建立了植物固沙区土壤水热运移的耦合模型，考虑了液态水和汽态水运移对温度的变化，分析了植物根系吸水对土壤水热交换的影响，给出了植物蒸腾量、土壤蒸发量、根系汲水率及土壤表面热通量等有关变量的计算公式．利用本模式并采用具有二阶精度的Ｃｒａｎｋ－Ｎｉｃｏｌｓｏｎ格式对非线性扩散方程进行离散，对沙坡头植物固沙区土壤水热交换过程进行了数值模拟，模拟结果和实测值进行了比较，总体上符合较好，证明本模型具有实用价值。
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关键词
植物固沙区
水热运移
耦合模型
沙区
土壤
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Keywords
sand-fixation region, water and heat exchange, coupling model
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分类号
S152.7
[农业科学—土壤学]
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题名计算机支持协作设计环境的开发研究
被引量：4
- 3
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作者
沈卫明
JPBarthes
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机构
国家科学研究中心复杂系统诊断实验室
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出处
《北方交通大学学报》
CSCD
北大核心
1996年第6期709-719,共11页
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文摘
大型工程设计项目需要一支多专业设计队伍，并使用各种成熟有效、功能丰富的工程设计软件及工程数据库系统．为妥善协调各专业课题组的设计工作，并保证各工程软件及数据库、知识库的有效配合，有必要研究开发一种分布式智能设计环境．本文提出一种应用分布式人工智能（ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ）理论，采用异步智能服务单元（ＡｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＣｏｇｎｉｔｉｖｅＡｇｅｎｔｓ）技术集成所述各种工程软件的分布式结构．文章简要介绍智能服务单元的内部结构、分布式系统的总体结构、服务单元之间的通讯方式及相应的通讯协议等，然后介绍一种基于局部内的具有六个服务单元的试验环境。
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关键词
设计环境
智能服务单元
工程设计
软件
计算机
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Keywords
design environment, mechanical design, distributed artificial intelligence, multi agents, cognitive agents, inter agent communication
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分类号
TB21
[一般工业技术—工程设计测绘]
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题名一种以煤为原料造气的氢气产品生产工艺概述
被引量：3
- 4
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作者
强志炯
沈涛
沈卫明
蔡体杰
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机构
无锡市新苑科学气体厂
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出处
《低温与特气》
CAS
2003年第6期8-11,共4页
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文摘
介绍了用煤生产的合成氨原料气,经膜分离、变压吸附和低温吸附分离提纯技术生产工业氢、纯氢或高纯氢,并对该工艺技术进行评述。
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关键词
氢气
生产工艺
膜分离技术
纯度
氮气
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Keywords
synthesis gas
membrane separation process
pressure swing adsorption
low-temperature adsorption
separation and purifying
industrial hydrogen and pure hydrogen and high purity hydrogen
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分类号
TQ116.2
[化学工程—无机化工]
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题名华东地区三省一市气体生产现状及发展
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作者
蔡体杰
沈涛
沈卫明
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机构
江苏天鸿化工有限公司气体分公司
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出处
《低温与特气》
CAS
2006年第1期4-8,共5页
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文摘
对华东地区三省一市的气体生产现状及其发展趋势进行了论述。
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关键词
华东地区
气体
现状
发展趋势
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Keywords
Huadong district
gas
present situation
development trend
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分类号
F426.7
[经济管理—产业经济]
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题名基于深度学习的旋转机械小样本故障诊断方法研究综述
- 6
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作者
吴轲
吴军
舒启明
沈卫明
宋文斌
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机构
华中科技大学船舶与海洋工程学院
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出处
《中国舰船研究》
2025年第2期3-19,共17页
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基金
国家自然科学基金项目(523B2100)
华中科技大学交叉研究支持计划项目(2024JCYJ028)。
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文摘
[目的]深度学习在旋转机械故障诊断领域展示出显著潜力,但因工程实践中训练样本难以获取,导致基于深度学习的故障诊断方法存在泛化性弱、诊断精度低等问题。小样本故障诊断方法,凭借在有限数据条件下故障信息有效挖掘的能力,逐渐成为学术界和工程界研究的热点。[方法]通过回顾并总结小样本学习方法在旋转机械故障诊断中的最新研究成果,阐述小样本故障诊断的任务定义和主要学习方法。在此基础上,根据不同的技术原理,将现有小样本故障诊断方法归纳为元学习、迁移学习、领域泛化、数据增强和自监督学习5类,并分析各类方法原理、应用及优缺点。[结果]各类方法在小样本故障诊断领域已取得一定成效,但在实际应用中仍存在诸多局限性,如元学习计算资源需求大、迁移学习受域间相似性限制等。[结论]未来在小样本故障诊断领域应探索数据治理、多模态学习、联邦学习以及机理-数据混合驱动等方法,克服现有方法的局限性,进一步提升小样本故障诊断的可靠性。
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关键词
旋转机械
故障分析
故障诊断
小样本
元学习
迁移学习
领域泛化
数据增强
自监督学习
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Keywords
rotating machinery
failure analysis
fault diagnosis
few sample
meta-learning
transfer learning
domain generalization
data augmentation
self-supervised learning
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分类号
U664.21
[交通运输工程]
U664.22
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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