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基于纳米流体强化传热的电池热管理格子Boltzmann研究

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基于纳米流体强化传热的电池热管理格子Boltzmann研究

作者：吴凡尘中国矿业大学

学位级别：硕士

新能源电动汽车具有零排放等优势,对于减少交通污染、节约能源具有重要的现实意义,近年来发展迅速。作为电动汽车的核心,动力电池的性能易受温度影响,进而影响整车性能,因而需要有效的散热系统。液体冷却方式具有传热效率高、适用性强... 详细信息

新能源电动汽车具有零排放等优势,对于减少交通污染、节约能源具有重要的现实意义,近年来发展迅速。作为电动汽车的核心,动力电池的性能易受温度影响,进而影响整车性能,因而需要有效的散热系统。液体冷却方式具有传热效率高、适用性强等优点,在电池热管理中得到了广泛应用。然而,随着电动汽车续航里程要求的提高,电池组结构势必变得更加紧凑、复杂,这就对液冷系统提出了更高的要求。为了进一步提高传热效率、降低能耗,本文建立了纳米流体强化的自然对流电池热管理系统,并采用格子Boltzmann方法进行模拟。随后基于上述内容建立了颗粒运动模型,研究了颗粒运移条件下的自然对流传热特性。本文的主要工作和结论有:(1)结合平面插值方法的边界条件格式和非平衡态外推法,建立格子Boltzmann模型的曲线边界条件,在该曲线边界条件中采用恒定热流密度边界来简化电池放热模型,实现电池在恒流放电过程下的产热模拟。在上述模型基础上,使用基于LB模型的动量交换边界格式实现流固边界上的受力计算,并采用平衡态分布函数来更新运动边界节点,建立颗粒沉降运动模型。(2)针对纳米流体强化的自然对流电池热管理系统,研究了纳米流体体积分数和瑞利数对传热效果的影响。发现随着纳米流体体积分数的升高,电池表面最高温度、平均温度和温度标准差都有一定的降低,6%vol.的铜-水纳米流体可以使最高温度降低6.5%;但随着时间的推进,对流开始充分发展,纳米流体的带来的粘度增加在一定程度上阻碍了流体的流动,其强化传热的效果开始降低。此外,纳米流体体积分数的增加降低了流体与壁面间的温度差异,导致左壁面Nu数有一定程度的降低。Ra的增加增强了对流换热强度,然而在Ra较小时,Ra的增加反而破坏了原有的以热传导为主的线性温度场,使得电池表面存在热量聚集现象,导致温度有一定的上升。此外,Ra也不是越高越好,对流足够强时形成的小型稳定涡旋反而会阻碍热量在较大范围内的传递。(3)针对存在运移颗粒的方腔自然对流,研究了颗粒沉降开始时间、颗粒大小以及颗粒密度对流动传热特性的影响。结果发现颗粒沉降过程可以强化对流换热强度,并向壁面输送大量热量,并且因为对流的发展,颗粒沉降开始的时间越晚,所输运的热量越多,产生的强化传热效果越明显。在颗粒沉降过程中,随着颗粒半径的增大,颗粒所驱动的流体增多,流体获得的速度也更大,对流换热强度也更强。密度大小对于沉降过程中流动传热特性的影响较为复杂。一方面,密度变大时,颗粒的沉降速度变大,对流强度得到增加。另一方面,颗粒密度增加时,颗粒将会更快的降落到底部壁面,将失去对对流传热的后续影响,原有对流模式将提早恢复。颗粒大小和密度对颗粒运动轨迹有着显著的影响。颗粒半径越大,密度越大,越容易保持原有的运动状态;颗粒密度增大时,轨迹向方腔中间偏斜;颗粒半径增大时,虽然其惯性更大,但与流体接触面积也更大,易受到更多流体影响,导致轨迹向左壁面偏斜。

关键词：电池热管理纳米流体自然对流强化传热颗粒沉降格子波尔兹曼方法

高速可见光通信系统中新型均衡机制研究与设计

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高速可见光通信系统中新型均衡机制研究与设计

作者：王凡尘北京邮电大学

学位级别：硕士

可见光通信(Visible Light Communication,VLC)技术融合了照明与通信技术,不仅符合绿色节能需求,还能完成数据传输。基于发光二极管(Light Emitting Diode,LED)的可见光通信可以使用无需授权的频谱和低成本发射设备,达到更高的数据传输... 详细信息

可见光通信(Visible Light Communication,VLC)技术融合了照明与通信技术,不仅符合绿色节能需求,还能完成数据传输。基于发光二极管(Light Emitting Diode,LED)的可见光通信可以使用无需授权的频谱和低成本发射设备,达到更高的数据传输速率,以缓解当前射频系统频谱资源日益紧缺的问题。可见光通信是一种宽带无线接入技术,具有频谱资源丰富、通信容量大、保密性好、绿色安全、无需许可等优点。但实际上,可见光通信系统中LED的调制度很小,调制带宽非常有限,因此需要研究各种提高VLC系统速率和网络容量的技术,以实现高速通信的目标。可见光通信系统的非理想传输特性在传输速率、通信误码率等方面限制着高速无线光通信等领域的应用技术发展。信道均衡是指为了提高衰落信道中通信系统的传输性能而采取的一种抗衰落措施,主要是为了消除或者减弱宽带通信时的多径时延带来的码间串扰(Inter Symbol Interference,ISI)问题,可以改善VLC系统中的非理想传输特性问题。本论文的创新性工作主要包含如下三个方面:·提出了一种基于最小均方误差算法的可见光通信均衡方案。在常见的VLC通信系统中,一般都有多个接收端和多个发送端,由于器件本身的缺陷,以及系统中反射光等干扰,会产生多径效应,带来严重的码间干扰,采用适当的均衡技术可以有效减小其码间干扰,可以很好地改善可见光通信中的非理想传输特性问题。该方案设计的是一种基于最小均方误差算法的均衡器,通过优化算法以及调整滤波器的结构和系数,使系统达到最优,改善可见光通信系统的非理想传输特性问题,仿真结果表明该方案能在10MHz频段实现低于10-5的误码率,并且一定程度上提升原常规算法的收敛性能。·提出了一种基于径向基函数神经网络的可见光通信均衡方案。可见光通信的非理想传输特性属于一种非线性问题,可以运用神经网络技术来解决。神经网络作为一种非线性的动态结构,在可见光通信系统中高速传输数据的同时,可以快速处理其大规模的数据。对于系统中的数据流来说,均衡器的作用是辅助信号判决,利用神经网络的归类能力,均衡可见光通信中的非线性,可以使信号的误码率降低,有效改善其信号失真等问题。本论文提出方案的实验结果表明,该方案能在同样的资源投入前提下,达到比常规均衡器更好的均衡效果,同时还具备简单的网络结构和出色的收敛性能。·实现了一种基于LED联合协同均衡方案的可见光通信系统。可见光通信系统中核心的器件有两个:其一,接收端的光电检测器,将光信号转换为电信号;其二,发送端的LED,发出光信号。其中LED因为最初的设计目的是照明,在系统中呈现的形式往往为阵列,既能保证光照的需求,还能稳定地传输信号,然而在实际的通信系统中,这种空间特性却会带来问题,在一个室内的可见光通信系统中,阵列中不同位置的LED具有不同的信道特性,如果采用常规的均衡方案,传输效果优化并不明显。本论文设计并实现了基于LED联合协同均衡方案的可见光通信系统,以适配LED阵列的传输特性,优化可见光通信系统的传输效果。

关键词：可见光通信最小均方误差神经网络径向基函数均衡

基于全外显子组和单细胞转录组测序的肺腺癌主克隆突变分子亚型研究

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基于全外显子组和单细胞转录组测序的肺腺癌主克隆突变分子亚型研...

作者：孟凡尘南京医科大学

学位级别：硕士

背景:肺癌在亚洲人群中具有独特的流行病学特征,其中以肺腺癌(Lung adenocarcinoma,LUAD)为最常见的组织学亚型。这些亚洲LUAD患者中多数并无吸烟史,同时具有独特的基因组景观。目前对于肺腺癌的生物学基础研究已经探及单细胞水平的深面... 详细信息

背景:肺癌在亚洲人群中具有独特的流行病学特征,其中以肺腺癌(Lung adenocarcinoma,LUAD)为最常见的组织学亚型。这些亚洲LUAD患者中多数并无吸烟史,同时具有独特的基因组景观。目前对于肺腺癌的生物学基础研究已经探及单细胞水平的深面,对肿瘤微环境(Tumor microenvironment,TME)的认识也日益成熟。然而,LUAD的基因组异质性、免疫特征和临床预后之间的关联尚未得到充分揭示。目的:本研究试图探索不同免疫基因组学背景对亚洲人群早期LUAD的治疗效果的影响,利用多组学分析,建立了亚洲人群的突变特征和TME的综合景观。方法:我们共收录了26例经病理证实的早期LUAD样本,所有样本均进行了单细胞RNA测序(Single-cell RNA sequencing,sc RNA-Seq)和全外显子组测序(Whole-exome sequencing,WES)。在对118,560个细胞的原发肿瘤突变信息和转录表达图谱进行整合后,我们根据WES数据定义的主要克隆突变将样本分为四种类型,即EGFR突变型、EGFR-TP53共突变型、TP53突变型和SMARCA4突变型。接着我们分别注释每个细胞亚群,富集功能指数,并重点研究不同突变类型相应的肿瘤细胞及免疫微环境特征。结果:结果显示,EGFR突变型的肿瘤细胞具有更强的上皮细胞分化表型,这与免疫微环境中单核细胞、记忆B细胞和幼稚T细胞的优势相关。相反,TP53突变型和SMARCA4突变型的肿瘤细胞表现出明显的低分化状态,并伴有更多的高度分化免疫亚群(SPP1+巨噬细胞、耗竭型T细胞等),同时具备高水平的免疫检查点分子的富集。在现有的免疫治疗队列(OAK、POPLAR和MSK-IMPACT)中,携带不同突变的患者在免疫治疗后的总反应率在各组间有较明显的差异,而这种差异与各组间免疫检查点分子的表达趋势一致。此外,在验证队列中,这四种突变型之间可以观察到不同的临床结果,这证明了靶向治疗和免疫治疗的使用场景需要特定的分子特征。结论:综上所述,本研究的结果提出了早期LUAD基于主克隆突变的新型分子亚型,该亚型与TME的综合特征有关,并与患者的长期预后进一步相关。本研究突出了由显性EGFR、TP53和SMARCA4突变得出的患者分组在实际临床应用中的可行性,以上突变亚型可以与肿瘤上皮和免疫逃逸特性的组间趋势相匹配,并与免疫治疗反应相关,即携带TP53、SMARCA4和KRAS突变的患者可能对免疫治疗更敏感。此外,本研究为早期肺腺癌的基因组和免疫特征之间的联系提出了一个新的视角,这有助于更好地理解在不同的免疫基因组背景下各种临床干预疗效的多样性。

关键词：早期癌症肺腺癌单细胞RNA测序肿瘤异质性肿瘤微环境

右旋糖酐基两亲性聚合物药物载体的合成及其性能研究

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右旋糖酐基两亲性聚合物药物载体的合成及其性能研究

作者：敬凡尘北京林业大学

学位级别：硕士

右旋糖酐（DEX）是D-吡喃式葡萄糖单元经脱水后所构成的一种天然高分子多糖化合物,由蔗糖溶液中培养的细菌生产的葡聚糖蔗糖酶催化蔗糖而生成。DEX具有无毒、生物相容性及大量可反应的官能团等特点,成为医药领域的研究热点。本论文分别... 详细信息

右旋糖酐（DEX）是D-吡喃式葡萄糖单元经脱水后所构成的一种天然高分子多糖化合物,由蔗糖溶液中培养的细菌生产的葡聚糖蔗糖酶催化蔗糖而生成。DEX具有无毒、生物相容性及大量可反应的官能团等特点,成为医药领域的研究热点。本论文分别利用酯化反应和可逆加成断裂链转移自由基聚合反应（RAFT）设计和合成了用于递送天然药物分子熊果酸（UA）的三种右旋糖酐基纳米药物载体系统,并评价了它们的理化性质及生物活性等性能。论文的研究工作及主要结论如下:1.将熊果酸通过酯键偶联至DEX上,并在水溶液中自组装成DEX-UA纳米载药胶束。利用红外光谱（FTIR）、核磁氢谱（H-NMR）、热重分析（TGA）对DEX-UA偶联物进行了结构表征。透射电镜（TEM）证明了DEX-UA纳米胶束为球形（粒径:171.38±22.15 nm,Zeta电位:-7.72±1.36 m V）。通过界面张力法得到其临界胶束浓度（CMC）为0.1 mg/ml。通过液相色谱（HPLC）得到DEX-UA胶束的载药量为10.00±0.20%,体外释放行为具有p H响应性释药特点。2.基于右旋糖酐（DEX）和二茂铁甲酸（FCA）、2-丙烯酰氧乙基二茂铁甲酸酯（AEFC）通过酯化反应、RAFT聚合反应分别合成了右旋糖酐-二茂铁甲酸偶联物（DEX-FCA）及右旋糖酐-g-二茂铁甲酸酯接枝聚合物（DEX-g-PAEFC）。利用FTIR、H-NMR、TGA对两种聚合物进行了结构表征,凝胶渗透色谱分析（GPC）表明RAFT聚合中所有聚合物分子量分布较窄（PDI值都在2.15-2.66之间）,证明了RAFT聚合法分子量可控。其中,当投料比即单体:大分子引发剂=280:1时,DEX-g-PAEFC接枝聚合物的数均分子量（Mn）为7994 g/mol,且聚合物自组装得到的球形胶束具有最小的粒径（80.55±20.49 nm）。当FCA:DEX=56:1时,DEX-FCA聚合物自组装得到的球形胶束具有最小的粒径（59.69±21.77 nm）。随后选择了具有最小粒径的DEX-FCA和DEX-g-PAEFC胶束进行刺激响应性功能研究以及临界胶束浓度测定,结果表明两种胶束均具有氧化还原可逆性。DEX-FCA和DEX-g-PAEFC的CMC值分别为0.07 mg/ml和0.002 mg/ml,两种胶束具有较好的稳定性。***-FCA和DEX-g-PAEFC聚合物通过在水中自组装包裹熊果酸分别得到DEX-FCA/UA和DEX-g-PAEFC/UA纳米载药胶束。TEM表明DEX-FCA/UA载药胶束的形貌呈花形（粒径:191.15±17.34 nm）。DEX-g-PAEFC/UA载药胶束的形貌呈球形（粒径:178.06±22.83 nm）。DEX-FCA/UA和DEX-g-PAEFC/UA载药胶束的载药量分别为30.43±0.32%、14.87±0.49%,UA包封率分别为60.87±0.64%、29.73±0.98%。体外释放实验表明,两种载药胶束有良好的氧化还原响应性释药特点,但DEX-FCA/UA胶束的缓释性能不如DEX-g-PAEFC/UA胶束。利用CCK-8法研究两种载药胶束的细胞毒性（采用鼠源4T1乳腺癌细胞、人源MCF-7乳腺癌细胞）,得到DEX-FCA/UA的IC值为1.56 ug/ml（4T1）和22.66 ug/ml（MCF-7）,DEX-g-PAEFC/UA的IC值为9.169 ug/ml（4T1）和21.89 ug/ml（MCF-7）,表明两种载药胶束对癌细胞都有较强的抑制作用。

关键词：右旋糖酐二茂铁甲酸熊果酸纳米药物载体氧化还原响应性

中国国有企业改革—从体制改革到“互联网+”

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中国国有企业改革—从体制改革到“互联网+”

作者：罗凡尘中央民族大学

学位级别：硕士

中国国有企业的发展历程,总是和"改革"连在一起,似乎国有企业就是在改革中前进,在改革中生存。其实自国有企业诞生之日起,就是在不断进行改革的背景下发展壮大的。国企是国民生产中的重要环节,几乎涉及国民经济的各个关键领域,国企的改... 详细信息

中国国有企业的发展历程,总是和"改革"连在一起,似乎国有企业就是在改革中前进,在改革中生存。其实自国有企业诞生之日起,就是在不断进行改革的背景下发展壮大的。国企是国民生产中的重要环节,几乎涉及国民经济的各个关键领域,国企的改革也一直是每届政府工作的重点之一,在改革开放即将迎来40周年之际,国有企业改革依然作为社会的热点问题之一被不断提及。同时,社会的又一个热点"互联网+"也汹涌来袭,在互联网企业大佬们逐渐霸占各种新闻头条之时,几乎所有的行业都主动或被动的加入了互联网浪潮,从简单接入互联网到全行业实现互联网化和移动互联智能化,快速、便捷成为了"互联网+"的代名词,一众传统行业搭上了互联网技术革新的顺风车,作为拥有广泛传统行业的国有企业必然又被拉入了"互联网+"的大背景之下,"互联网+国有企业"将会是今后国企改革的新重点和新难点。近几年,国企改革步入了设计施工的新阶段,国家提出要依托"互联网+ ",抓住科技革命和产业变革的机遇,全面深化国企改革的战略。鉴于此,"互联网+国企改革"其实在我国并没有做到全行业的普及,国企树大根深,要彻底改变旧体制,全身心地投入到互联网化的转型,其实并不容易。必须从传统经营理念着手,增强国企在改革中的信心,配合以一定程度的自我颠覆,通过企业内部机构的重置,整合优势资源,真正做到理直气壮地做大做强。第一部分,本文对传统的国有企业改革和新型的"互联网+"相结合,从探索中前进的国有企业入手分析,把1978年至今的各个阶段的国有企业改革平铺直叙,直指不同阶段的改革重难点和所取得的经验教训,在与具有代表性的国家进行对比分析,以求得出其他国家改革取得成绩的共性措施。因为是要在"互联网+"的背景下进行讨论,那么把"互联网+"作为一种新型的经济形态的研究也是必不可少。推动"互联网+"和各个传统行业的融合,推广至国有企业改革方向,使得国有企业摆脱新时代改革的困境,实现企业互联网化转型的目标。第二部分,构建"互联网+国有企业改革"基本框架,作为改革的一项新尝试,力求先从央企和大型国有企业施行推广,再总结建立"互联网+国企"的基本改革模式,通过政府监管方面的适时放手和企业内部决策力的提升,为国企的改革扫清障碍。并以借鉴其他国家国企改革模式的方式,对中国国企改革思路进行针对性研究。第三部分,对国企转型以及"互联网+"应用方面展开讨论,并提出从央企推广出去,让国有企业"霸气"起来、政府要做好引导支持国企改革的"操盘手"、政企合作、直击病灶,为改革扫清障碍等措施,本文旨在论述国有企业是如何在新时代及时走出改革窘境,进行互联网化转型,为全社会传统行业的"互联网+ "做出榜样。

关键词：互联网+ 国企改革创新发展

基于深度学习的高分遥感图像多目标语义分割方法研究

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基于深度学习的高分遥感图像多目标语义分割方法研究

作者：刘凡尘北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,我国在航空航天领域取得了显著的突破,不仅推动了卫星和飞行器等平台的创新升级,而且为获取高分辨率、多光谱以及全球范围内的遥感图像提供了更为丰富和精确的数据资源。这些进展促进了遥感图像语义分割技术的显著发展,使其在森... 详细信息

近年来,我国在航空航天领域取得了显著的突破,不仅推动了卫星和飞行器等平台的创新升级,而且为获取高分辨率、多光谱以及全球范围内的遥感图像提供了更为丰富和精确的数据资源。这些进展促进了遥感图像语义分割技术的显著发展,使其在森林监测、水体检测、城市轨道交通规划、建筑物提取等多个领域的应用变得日益广泛。自深度学习在图像处理方面崭露头角以来,卷积神经网络显示出了卓越的图像特征提取能力,并建立了端到端的网络结构。Transformer作为近几年新提出的一种架构,广泛用于各种复杂任务中。然而,现有模型在遥感多目标语义分割中依旧存在一些短板。一方面,现有遥感图像分割模型普遍采用迁移学习的方法以达到更好的效果,但Transformer带来的高参数量和计算复杂度使得模型训练和推理的开销更大;另一方面,遥感图像分辨率的增加,也带来了更大的类内差异性和类间相似性,且现有Transformer模型在特征图序列化过程中会损失大量细节信息。此外,网络的扁平化操作(Flatten)也会破坏图像的结构化信息,导致细小分支目标的误分及漏分情况。针对上述在多目标语义分割任务中出现的问题,本文将对此展开进一步分析,提出解决方法,并在一系列主流遥感数据集上进行实验。本文选择了以卷积神经网络和Swin Transformer模型为基础,融合Adapter、掩码分割和空洞卷积等分割技术,提出了新的基于深度学习的遥感图像多目标语义分割模型,来解决迁移学习效率低及遮挡目标、细小目标分割误分、漏分的问题。本文的主要工作如下:1.针对当前遥感图像分割模型在迁移学习中计算复杂度过高的问题,本文提出了一种基于Adapter的CNN-Transformer遥感图像多目标语义分割方法。首先,本文提出了针对遥感图像分割的Adapter模块,它采用双注意力结构,确保可以从特征图中充分地获取全局语义信息,通过在训练时冻结编码器中其他模块的参数,更新Adapter模块中的参数,以此减小训练和推理时的资源开销;为了促进该模块与Swin Transformer网络的无缝集成,本文使用了与其相同的补丁合并策略进行下采样。其次,为了弥补Transformer模型在提取局部浅层特征的不足,本文探索了一种基于CNN的多尺度特征提取模块,旨在通过卷积滤波器来提取纹理,颜色等浅层特征。最后,通过在公开数据集ISPRS Potsdam与Vaihingen上进行了一系列对比实验与消融实验,证明了本文所提出方法的有效性。2.针对当前遥感图像分割模型在遮挡、细小目标误分、漏分的问题,本文提出了一种基于掩码分类的CNN-Transformer遥感图像多目标语义分割方法。首先,本文采用了基于掩码分类的分割方法,将分割任务分解为堆叠的二进制掩码及其对应类别的预测;并提出了残差增强的像素解码器模块,其借助可变形注意力算法来适应图像中的不规则目标,通过增强多尺度可变形注意力层前后的残差链接,有效减少了上采样过程中深层信息的丢失,从而增强模型面对复杂场景的适应性和泛化能力。其次,针对解码器中相邻位置的信息丢失,本文提出了多尺度空洞模块,该模块在不增加额外参数的前提下,扩大了解码过程中的感受野,进一步提升了模型对细小目标分割的效果。最后,通过在公开数据集ISPRS Potsdam和Vaihingen上进行多项对比实验以及消融实验,充分证明了该方法的有效性。

关键词：语义分割遥感图像卷积神经网络 Transformer Adapter