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可压缩边界层的入口合成湍流生成方法

力学学报 2024年第1期56卷 45-57页

作者：王天孙东郭启龙李辰袁先旭李博中国空气动力研究与发展中心空天飞行空气动力科学与技术全国重点实验室四川绵阳621000

在壁湍流中开展RANS-LES方法混合模拟时,入口处添加合理的湍流脉动能够缩短流场向完全湍流的发展距离,提高数值模拟精度以及节省计算资源.采用SA-IDDES方法对槽道湍流和可压缩湍流边界层开展了数值模拟研究,对比了3种较为常用的合成湍... 详细信息

在壁湍流中开展RANS-LES方法混合模拟时,入口处添加合理的湍流脉动能够缩短流场向完全湍流的发展距离,提高数值模拟精度以及节省计算资源.采用SA-IDDES方法对槽道湍流和可压缩湍流边界层开展了数值模拟研究,对比了3种较为常用的合成湍流方法对流场发展的影响,包括合成湍流生成器(STG)、数字滤波法(DFM)和合成涡方法(SEM);研究了不同合成湍流入口条件下流场壁面摩阻、流场结构、雷诺应力的发展过程,评估了各方法在壁湍流中的表现.其中在不可压槽道湍流和可压缩湍流边界层的模拟中,STG方法展现了较短的摩阻恢复距离,流场结构与雷诺应力发展相比DFM也有一定的优势.在高马赫数湍流边界层的数值模拟中,忽略热力学量脉动可能会降低合成边界层脉动恢复到物理真实脉动的速度.因此,文章进一步基于STG给出的速度脉动,在入口处通过若干强雷诺比拟方法(SRA,GSRA和HSRA)添加热力学脉动量,对比研究了对可压缩湍流边界层流场发展的影响,结果显示是否添加热力学脉动对于流场摩阻和雷诺应力发展影响较小,但对流场中的热力学量影响显著,其中GSRA下流场热力学量恢复得最快.

关键词：合成湍流入口边界条件可压缩性湍流边界层

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基于DBO优化的Deep-BiTCN下AUV6自由度运动辨识建模

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大连海事大学学报 2024年

作者：李辰宇梅斌张杰刘宸大连海事大学航海学院

针对AUV的6自由度运动非线性和强耦合性，本文提出一种基于蜣螂优化（DBO）的深度双向时域卷积神经网络的非线性系统辨识建模方法。首先，采用双向时域卷积网络（BiTCN）、双向门控循环开关（BiGRU）、注意力机制构建深度双向时域卷积... 详细信息

针对AUV的6自由度运动非线性和强耦合性，本文提出一种基于蜣螂优化（DBO）的深度双向时域卷积神经网络的非线性系统辨识建模方法。首先，采用双向时域卷积网络（BiTCN）、双向门控循环开关（BiGRU）、注意力机制构建深度双向时域卷积神经网络（Deep-BiTCN），建立AUV6自由度非线性黑箱模型。其次，为提高Deep-BiTCN模型预测的精度，采用DBO算法对模型超参优化。最后，与支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型比较，验证本文运动建模方法的可行性和有效性。实验结果表明，DBO使得Deep-BiTCN算法模型均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（SMAPE）降低58.94%、49.22%，决定系数(R2)提高0.73%；本文提出的运动辨识模型精度高、收敛性强，避免运动非线性导致的预报误差大、强耦合运动系统易发散的问题，能为AUV运动提供一种有效的建模与预报方法。

关键词：时域卷积网络蜣螂优化注意力机制自主水下航行器船模实验

基于多目标群体智能算法的悬索桥减震优化方法研究

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中国公路学报 2024年

作者：江辉曾聪李辰宋光松宋宇泰单允北京交通大学土木建筑工程学院北京市轨道交通线路安全与防灾工程技术研究中心华东交通大学土木建筑学院

悬索桥由于其结构复杂在减震设计时往往需同时关注多个优化控制目标，这一点在高烈度断层区地震作用下尤为突出。为实现此类结构减震体系的高效多目标优化，以多关键构件安全水平和减震体系成本为控制目标，结合响应面理论、竞争机制多... 详细信息

悬索桥由于其结构复杂在减震设计时往往需同时关注多个优化控制目标，这一点在高烈度断层区地震作用下尤为突出。为实现此类结构减震体系的高效多目标优化，以多关键构件安全水平和减震体系成本为控制目标，结合响应面理论、竞争机制多目标粒子群算法和多种单解优选策略，提出了一种多策略多目标悬索桥减震智能优化方法。以某位于高烈度区的跨断层悬索桥为案例，采用所提出方法对其双向粘滞阻尼器的阻尼系数分布开展智能优化并明确了适用于此类桥梁的阻尼器合理布设规则，最后对其合理性进行了验证。结果表明：1）该方法可有效实现多控制目标之间的平衡，具有优化精度好、计算效率高和灵活性强等优点；2）横向布设阻尼器的合理桥台桥塔阻尼系数比在1.5～2.0之间；3）相较初始减震方案，采用所提出方法得到的优化方案可在减震体系成本基本保持不变的情况下使主桁架、吊索以及纵、横向阻尼器安全水平分别提高3.42%、18.13%、30.11%和21.28%，同时可有效改善结构对断层大幅值永久位移的适应能力。

关键词：桥梁工程双塔悬索桥减震智能优化方法粘滞阻尼器跨断层地震动多目标多策略

生物炭基层状双金属氢氧化物复合材料去除环境污染物的研究进展

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精细化工 2024年

作者：王博李婧雯费超李辰范志平辽宁石油化工大学环境与安全工程学院

层状双金属氢氧化物（LDHs）是一类具有层状结构的无机功能材料，将LDHs负载到生物炭（BC）上，形成的生物炭基层状双金属氢氧化物（BC/LDHs）复合材料结合了生物炭和LDHs的优点，在去除环境污染物方面展现出巨大的潜力。该文全面探讨了... 详细信息

层状双金属氢氧化物（LDHs）是一类具有层状结构的无机功能材料，将LDHs负载到生物炭（BC）上，形成的生物炭基层状双金属氢氧化物（BC/LDHs）复合材料结合了生物炭和LDHs的优点，在去除环境污染物方面展现出巨大的潜力。该文全面探讨了BC/LDHs复合材料在环境污染物去除领域的研究进展。首先，讨论了BC/LDHs复合材料的制备方法，包括共沉淀法、共热解法和水热合成法；接着，介绍了其性能调控策略，如异质原子掺杂、化学浸渍和赋磁强化等；然后，总结了BC/LDHs复合材料在去除染料、重金属、营养盐和抗生素等方面的应用效果，分析归纳了其对环境污染物去除的关键机制；最后，指出了BC/LDHs复合材料在环境应用中存在的局限性，如对特定污染物的去除效率、在复杂环境条件下的适应能力以及材料的长期稳定性等问题，并提出了相应的解决策略。

关键词：生物炭层状双金属氢氧化物环境污染物去除性能调控

“生态修复、城市修补”政策对城市碳排放的影响

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生态学报 2024年第14期44卷 6142-6153页

作者：董照樱子孙思琪夏楚瑜周辰溪赵晶张蔚文浙江大学公共管理学院杭州310058 浙江大学中国新型城镇化研究院杭州310058 北京工业大学城市建设学部城乡规划系北京100124 北京工业大学重庆研究院重庆401135 北京林业大学园林学院北京100083

城市扩张所导致的绿地减少、生态环境退化等问题,影响碳达峰、碳中和(简称“双碳”)目标的实现。“城市双修”通过对被破坏的城市自然生态系统的恢复与重建,有效发挥森林、草原、湿地和土壤的固碳作用,以及优化城市及社区更新方式,改变... 详细信息

城市扩张所导致的绿地减少、生态环境退化等问题,影响碳达峰、碳中和(简称“双碳”)目标的实现。“城市双修”通过对被破坏的城市自然生态系统的恢复与重建,有效发挥森林、草原、湿地和土壤的固碳作用,以及优化城市及社区更新方式,改变居民出行和生活方式,有助于城市碳汇能力提升和碳排放的降低。基于2005—2021年我国287个地级市的非平衡面板数据,运用交错双重差分模型评估“生态修复、城市修补”(简称“城市双修”)政策的碳减排效应。研究发现:(1)“城市双修”政策使城市碳排放显著降低了5.6%,但该效应有3年的滞后期;(2)机制分析揭示了城市绿地的增加是“城市双修”政策实现“双碳”目标的重要途径,绿地面积每增加1000hm^(2),城市碳排放降低1.5%;(3)异质性分析表明“城市双修”政策会扩大碳排放最高和最低城市之间的碳排放差距,城市的生态基础、财政基础以及政策执行力度会影响“城市双修”政策的碳减排效力,并对位于经济发达的东部地区的城市的碳减排助推作用更强。研究据此提出了充分总结推广试点经验、系统推进城市低碳转型、因地制宜开展“城市双修”工作等对策建议。

关键词： “城市双修” 生态修复城市碳排放交错双重差分模型

干旱胁迫对青钱柳苗木生理特性及渗透调节物质的影响

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分子植物育种 2024年

作者：万一峰李辰晖方升佐南京林业大学林学院南京林业大学南方现代林业协同创新中心

以一年生青钱柳平茬苗为试验材料，通过不同浓度PEG-6000溶液（5%， 10%， 15%， 20%， 25%）进行水分梯度胁迫处理，探究青钱柳在不同程度干旱下生理响应及其水分适应范围，并对其抗旱能力做出综合评价。结果表明：随着胁迫程度的增加... 详细信息

以一年生青钱柳平茬苗为试验材料，通过不同浓度PEG-6000溶液（5%， 10%， 15%， 20%， 25%）进行水分梯度胁迫处理，探究青钱柳在不同程度干旱下生理响应及其水分适应范围，并对其抗旱能力做出综合评价。结果表明：随着胁迫程度的增加，青钱柳叶片相对含水量逐渐下降，膜脂过氧化产物丙二醛（MDA）以及叶片相对电导率（REC）逐渐增加，脯氨酸（Pro）、可溶性蛋白（SP）等渗透调节物质合成能力增强。处理24 h后，随着PEG胁迫浓度增加，初始荧光值(F0)、非光化学淬灭系数（NPQ）随着PEG浓度的增加先上升后下降，最大荧光值(Fm)、PSII实际光化学效率(φPSII)、PSII潜在光化学效率(Fv/F0)以及光化学淬灭系数（qP）逐渐下降。通过模糊隶属法计算得出青钱柳综合抗旱度量值为0.475，属于中等抗旱植物。综上所述，青钱柳在低于15%PEG浓度（土壤水势为-0.3 MPa）的环境中较好的生长，对干旱环境具有一定抵抗能力。

关键词：青钱柳 PEG胁迫渗透调节叶绿素荧光抗旱性评价

空气污染暴露与危重患者死亡风险的关联以及血细胞比值在关联中的中介效应

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中华急诊医学杂志 2024年第6期33卷 800-808页

作者：张聪李辰金平贾鹏吕菁君武汉大学人民医院急诊科武汉430060 武汉大学空间全生命周期健康国际研究中心(ISLE) 武汉430072 武汉大学资源与环境科学学院武汉430072 湖北省荆州市中心医院重症医学科荆州434020 武汉大学公共卫生学院武汉430072

目的研究主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)和CO)暴露与ICU住院患者28 d全因死亡之间的关联。方法收集2018年8月至2019年8月和2021年5月至2022年5月湖北省人民医院和荆州中心医院重症监护室收治危重患者的电子... 详细信息

目的研究主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)和CO)暴露与ICU住院患者28 d全因死亡之间的关联。方法收集2018年8月至2019年8月和2021年5月至2022年5月湖北省人民医院和荆州中心医院重症监护室收治危重患者的电子病历数据。根据患者居住地和入院日期前2个月平均浓度评估患者暴露于空气污染物的水平。使用广义线性回归模型估计单个空气污染物暴露与入住ICU的危重患者28 d全因死亡风险之间的关联;然后以单个空气污染物暴露为亚组,检验患者的疾病特征(年龄、性别、吸烟、饮酒、住院天数和SOFA评分)对患者28 d死亡这一主要结局指标的效应量和可信区间;并构建中介模型研究血细胞计数比值是否是潜在的中介变量。结果最终3772例入住ICU的危重患者纳入研究,28 d非意外全因病死率为40.0%(1509/3772)。研究证实PM_(2.5)、NO_(2)和CO与ICU患者28 d全因死亡风险呈显著正相关,而O_(3)与死亡风险呈负相关。男性是NO_(2)和CO暴露与ICU患者全因死亡的危险因素,SOFA评分>3分是NO_(2)暴露与ICU患者全因死亡的危险因素。中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)在PM_(2.5)、CO暴露与ICU患者死亡风险的关联中发挥中介效应。结论空气污染物(PM_(2.5)、NO_(2)、CO)暴露与ICU患者28 d全因死亡风险之间具有显著正向关联。即使低水平的空气污染仍然与危重患者这一脆弱群体的死亡风险有正向关联。

关键词：空气污染病死率危重患者脆弱人群中介效应中性粒细胞/淋巴细胞比值空气动力学直径<2.5μm(PM2.5)的颗粒物一氧化碳

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改进光学卫星图像中表碛覆盖型冰川区域提取算法

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计算机工程 2024年

作者：雷赛月方立李辰德杨铭福州大学先进制造学院中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心

在光学卫星影像中，表碛覆盖型冰川的光谱和山地、岩石极为相近，导致冰川与周围地形难以有效区分，使得冰川的自动化分割变得困难。针对这一问题，提出一种基于光学卫星图像和数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的双输入图像... 详细信息

在光学卫星影像中，表碛覆盖型冰川的光谱和山地、岩石极为相近，导致冰川与周围地形难以有效区分，使得冰川的自动化分割变得困难。针对这一问题，提出一种基于光学卫星图像和数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的双输入图像语义分割网络(Dual-Encoding Network， DENet)。该网络采用双编码框架，结合了多尺度特征提取和注意力机制。通过整合来自不同数据的特征信息，获取到DEM地貌参数来解决表碛覆盖型冰川中同谱异物导致的源头区域误分割。首先，通过多尺度可分离卷积注意力模块和多核注意力池化模块对卫星图像和DEM分别进行特征提取。然后，把获取到的两个特征图进行融合。多尺度特征提取模块可用于捕捉和融合冰川图像的多个尺度信息，以产生更丰富和全面的特征表示；同时，引入注意力机制可以对每个通道和空间位置分配不同的权重，关注不同尺度上的特定区域，使模型能够聚焦于更重要的信息，减少多余特征的影响。实验结果表明，该模型的平均交并比达到94.6%，比U-Net、DeepLabv3+网络分别提高了4.53和3.38个百分点，提高了山地冰川区域分割的准确率，验证了所提出的网络与其它网络相比更具有竞争力。

关键词：光学卫星影像双编码表碛语义分割数字高程模型

基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型的风电功率预测

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南方电网技术 2024年

作者：李辰龙李逗车畅畅潘苗高进南京林业大学汽车与交通工程学院江苏方天电力技术有限公司

针对风电场功率影响因素多、有效数据量小、预测时序长的复杂特点，提出了基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型的风电功率预测方法。采集测风塔数据和对应的连续功率值构造样本集，利用变分自编码器模型将样本进行数据增强，从而获得... 详细信息

针对风电场功率影响因素多、有效数据量小、预测时序长的复杂特点，提出了基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型的风电功率预测方法。采集测风塔数据和对应的连续功率值构造样本集，利用变分自编码器模型将样本进行数据增强，从而获得足够多的样本用于支撑预测模型训练；构建从测风塔多个监测指标到连续功率值的回归分析模型，以充分挖掘不同指标与功率值的映射关系；将扩充后的不同指标分别输入到注意力Seq2Seq模型中进行指标时序预测，并将数值天气预报数据用于修正预测结果，从而得到更准确的指标加权预测结果；将实时获取的测风塔和数值天气预报数据输入到训练好的加权预测模型和回归分析模型中，实现风电功率的多步预测。利用风电场站实际运行数据集进行模型验证，结果表明：与传统时序预测方法相比，基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型能够在较小的重构误差下得到更准确的风电功率预测结果。

关键词：变分自编码器注意力机制 Seq2Seq模型风电功率预测