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学者姓名：张涛
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Abstract ：
针对传统对接方法在缺少现场实测数据支持下的被动调整问题，提出基于数字孪生的机身对接精度优化控制方法.基于数字孪生虚实结合技术，研究机身对接工艺优化反馈控制技术. 搭建融合冗余控制算法和工艺优化策略的数字孪生系统，明确了基于现场实测数据的测量-优化-反馈精度优化流程. 基于有限状态机理论，精准重建数字孪生模型，实现对接过程的监控和精度预测，根据同轴度评价指标完成工艺参数二次设计，将优化后的工艺参数重新下发至物理现场、控制现场进行对接. 对接位姿偏差对比结果表明：对接精度优化控制方法将机身筒段位置偏差降低了60.03%，姿态偏差降低了53.94%.
Keyword ：
模型重构 模型重构 优化控制 优化控制 数字孪生 数字孪生 机身对接 机身对接 参数优化 参数优化
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| GB/T 7714 | 赵永胜 , 赵志勇 , 李迎 et al. 基于数字孪生的机身对接精度优化控制方法 [J]. | 浙江大学学报(工学版) , 2023 , 57 (5) : 883-891 . |
| MLA | 赵永胜 et al. "基于数字孪生的机身对接精度优化控制方法" . | 浙江大学学报(工学版) 57 . 5 (2023) : 883-891 . |
| APA | 赵永胜 , 赵志勇 , 李迎 , 张涛 . 基于数字孪生的机身对接精度优化控制方法 . | 浙江大学学报(工学版) , 2023 , 57 (5) , 883-891 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种基于坐标测量的局部齿面定位方法，齿轮端面调平并使齿轮圆心位于被测局部齿廓下方。测量单一截面齿顶圆区域和齿根圆区域，获得数据坐标点。建立关于圆心横坐标x0的方程，最小二乘拟合求解未知参数x0。以x0作为分段函数判定点，建立关于圆心纵坐标y0的方程，最小二乘拟合求解未知参数y0。利用相同的方法求解沿齿向方向上划分的的不同截面的圆心坐标，将其作为齿轮的理论中心轴线，实现全齿面的定位。本发明在测量齿廓偏差、齿向偏差时实现理论模型与实测数据的匹配定位，与以渐开线轮廓拟合求解实现定位相比，提高了测量效率和测量精度，在一定程度上减少了少数测量异常值带来的计算误差。
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| GB/T 7714 | 杨聪彬 , 冯陶 , 周恢 et al. 一种基于坐标测量的局部齿面定位方法 : CN202110811119.7[P]. | 2021-07-19 . |
| MLA | 杨聪彬 et al. "一种基于坐标测量的局部齿面定位方法" : CN202110811119.7. | 2021-07-19 . |
| APA | 杨聪彬 , 冯陶 , 周恢 , 张涛 , 刘志峰 , 马弘列 . 一种基于坐标测量的局部齿面定位方法 : CN202110811119.7. | 2021-07-19 . |
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Abstract ：
本发明涉及一种机械臂安全碰撞轨迹规划方法，通过采用五次B样条轨迹插值的方法，确立以运行时间量、运行过程中安全碰撞量两个指标为优化目标，考虑运动学约束条件中的位置、速度、加速度，利用快速非支配多目标优化算法进行多目标轨迹规划最优解求解，从而解决了经颅磁医疗机器人的机械臂运行轨迹安全性不可控、难以优化轨迹不连续和末端避障问题，以提高机器人辅助经颅磁系统的治疗效率和碰撞安全性。
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| GB/T 7714 | 程强 , 郝小龙 , 徐文祥 et al. 机械臂安全碰撞轨迹规划方法、装置、存储介质及设备 : CN202111427905.3[P]. | 2021-11-26 . |
| MLA | 程强 et al. "机械臂安全碰撞轨迹规划方法、装置、存储介质及设备" : CN202111427905.3. | 2021-11-26 . |
| APA | 程强 , 郝小龙 , 徐文祥 , 黄河 , 张涛 , 刘志峰 . 机械臂安全碰撞轨迹规划方法、装置、存储介质及设备 : CN202111427905.3. | 2021-11-26 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种谐波减速器柔轮滚齿加工齿面残余高度计算方法，该方法包括如下步骤，柔轮滚齿刀具轴向齿廓是由齿根直线AB、齿根过度圆弧BC、齿侧直线CD、齿顶过度圆弧DE和齿顶直线EF五部分组成。在滚齿加工时，只有圆弧AB、DE和齿侧直线CD参与切削齿面，因此只建立这三部分方程。为描述柔轮毛坯与滚刀在加工过程中的相对运动，分别建立一个固定机床参考坐标系，柔轮齿坯动坐标系和滚刀动坐标系。柔轮滚齿后齿面最大残余高度计算。本发明通过建立谐波减速器柔轮滚齿刀具齿形，分析滚齿加工过程，基于材料去除原理和数值离散思想，离散刀具齿廓点和工件网格节点，计算柔轮加工表面残余高度，为谐波减速器柔轮表面质量的提高奠定了理论基础。
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| GB/T 7714 | 杨聪彬 , 马弘列 , 刘志峰 et al. 一种谐波减速器柔轮滚齿加工齿面残余高度计算方法 : CN202110877653.8[P]. | 2021-08-01 . |
| MLA | 杨聪彬 et al. "一种谐波减速器柔轮滚齿加工齿面残余高度计算方法" : CN202110877653.8. | 2021-08-01 . |
| APA | 杨聪彬 , 马弘列 , 刘志峰 , 赵永胜 , 张涛 . 一种谐波减速器柔轮滚齿加工齿面残余高度计算方法 : CN202110877653.8. | 2021-08-01 . |
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Abstract ：
贷款风险分析是全球金融机构面临的共同考验.在大数据背景下,通过机器学习算法预防贷款风险具有现实意义.针对贷款数据不平衡、噪声大等特点,本文采用Boruta特征选择算法对贷款数据进行重要性筛选;提出通过综合学习粒子群算法(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,CLPSO)优化CatBoost集成学习算法(CLPSO-CatBoost)的贷款风险预测方法,该算法改善了全局搜索能力、避免了陷入容易陷入局部最优的问题.CLPSO-CatBoost相较于传统信用评估模型具有更好的准确性,有实际应用价值.
Keyword ：
贷款风险 贷款风险 特征选择 特征选择 CatBoost CatBoost 综合学习粒子群 综合学习粒子群
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| GB/T 7714 | 张涛 , 范博 . 基于CLPSO-CatBoost的贷款风险预测方法 [J]. | 计算机系统应用 , 2021 , 30 (4) : 222-226 . |
| MLA | 张涛 et al. "基于CLPSO-CatBoost的贷款风险预测方法" . | 计算机系统应用 30 . 4 (2021) : 222-226 . |
| APA | 张涛 , 范博 . 基于CLPSO-CatBoost的贷款风险预测方法 . | 计算机系统应用 , 2021 , 30 (4) , 222-226 . |
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Abstract ：
波发生器安装误差是柔轮变形测量中较为常见的误差来源之一,安装误差的存在使得柔轮变形与转动角度之间的函数关系产生较大偏差.为解决波发生器中心与回转中心的安装误差问题,本文对柔轮测量误差进行分析,并提出柔轮径向变形误差补偿方法.首先,基于坐标变化原理建立了偏心误差表征数学模型,获得安装偏心量、波发生器实际结构参数;其次,基于波发生器偏心径向变形函数构建了柔轮径向变形误差修正模型,对安装偏心工况下柔轮实际径向变形函数进行修正补偿.实验结果表明:在安装误差影响下柔轮变形函数峰谷偏差达0.134 mm,与理论相差较大;通过本文方法进行修正补偿后,误差在0.012 mm左右,且柔轮径向变形结果与理论变化趋势基本一致.该方法能够有效提高柔轮径向变形测量精度,为优化谐波减速器的齿廓参数奠定实验与理论基础.
Keyword ：
波发生器 波发生器 安装偏心 安装偏心 误差补偿 误差补偿 柔轮径向变形 柔轮径向变形 谐波减速器 谐波减速器
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| GB/T 7714 | 杨聪彬 , 郭庆旭 , 刘志峰 et al. 谐波传动柔轮变形测量误差分析与补偿 [J]. | 光学精密工程 , 2021 , 29 (4) : 793-801 . |
| MLA | 杨聪彬 et al. "谐波传动柔轮变形测量误差分析与补偿" . | 光学精密工程 29 . 4 (2021) : 793-801 . |
| APA | 杨聪彬 , 郭庆旭 , 刘志峰 , 张涛 , 胡秋实 , 张雪洋 . 谐波传动柔轮变形测量误差分析与补偿 . | 光学精密工程 , 2021 , 29 (4) , 793-801 . |
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Abstract ：
“让学引思”,是在素质教育的背景下以及新课程标准的基础上提出的一种新型教学理念.“让学引思”有两层含义:一是“让学”,二是“引思”.“让学”就是让学生亲身经历学习过程,在时间和空间上保证学习活动正常开展和学习行为真实发生.“引思”就是要引发、引导、引领学生思考,在形式和本质上保证学生大脑处于积极的思维状态,实现学习者与思想者的统一.在体育教学中,教师的“让”,就是要“让”出课堂主导地位,“让”出练习时间,“让”出思考空间;而“思”则是让学生通过观察、引导,引发积极的思考,化被动学习为主动学习,培养终身运动的意识和能力.
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| GB/T 7714 | 张涛 . “让学引思”提升体育课堂实效 [J]. | 北京教育（普教版） , 2021 , (4) : 82-83 . |
| MLA | 张涛 . "“让学引思”提升体育课堂实效" . | 北京教育（普教版） 4 (2021) : 82-83 . |
| APA | 张涛 . “让学引思”提升体育课堂实效 . | 北京教育（普教版） , 2021 , (4) , 82-83 . |
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Abstract ：
“让学引思”提升体育课堂实效
Keyword ：
体育 体育 引领学生 引领学生 思想者 思想者 课堂实效 课堂实效 让学引思 让学引思 思维状态 思维状态 新课程标准 新课程标准 素质教育 素质教育
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| GB/T 7714 | 张涛 , 北京教育:普教版 . “让学引思”提升体育课堂实效 [J]. | 张涛 , 2021 , (4) : 82-83 . |
| MLA | 张涛 et al. "“让学引思”提升体育课堂实效" . | 张涛 4 (2021) : 82-83 . |
| APA | 张涛 , 北京教育:普教版 . “让学引思”提升体育课堂实效 . | 张涛 , 2021 , (4) , 82-83 . |
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Abstract ：
The research of this topic is based on financial risk control, and Sunshine Jinke's risk prevention and control is taken as a specific research case. The data set uses user consumption data used by Sunshine Jinke. The data source is a bank's customer consumer loan records in the past five years. The feature fields are extracted according to the degree of correlation between the data and the repayment rate, and combined with the convolutional neural network and the recurrent neural network, these feature fields are processed for the differentiation of credit data and fraud data, and finally matched with user information and scored, matching The process uses the singular matrix factorization idea. Through experimental papers, this idea has good stability and accuracy in the field of risk control forecasting. © 2021 IEEE.
Keyword ：
Factorization Factorization Recurrent neural networks Recurrent neural networks Convolutional neural networks Convolutional neural networks
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| GB/T 7714 | Zhang, Tao , Du, Yang . Research on user Credit score Model based on Fusion Neural network [C] . 2021 : 1391-1395 . |
| MLA | Zhang, Tao et al. "Research on user Credit score Model based on Fusion Neural network" . (2021) : 1391-1395 . |
| APA | Zhang, Tao , Du, Yang . Research on user Credit score Model based on Fusion Neural network . (2021) : 1391-1395 . |
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Abstract ：
基于CLPSO-CatBoost的贷款风险预测方法
Keyword ：
特征选择 特征选择 综合学习粒子群 综合学习粒子群 贷款风险 贷款风险 CatBoost CatBoost
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| GB/T 7714 | 张涛 , 范博 , 计算机系统应用 . 基于CLPSO-CatBoost的贷款风险预测方法 [J]. | 张涛 , 2021 , 30 (4) : 222-226 . |
| MLA | 张涛 et al. "基于CLPSO-CatBoost的贷款风险预测方法" . | 张涛 30 . 4 (2021) : 222-226 . |
| APA | 张涛 , 范博 , 计算机系统应用 . 基于CLPSO-CatBoost的贷款风险预测方法 . | 张涛 , 2021 , 30 (4) , 222-226 . |
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