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混凝土裂缝自修复试验研究

混凝土裂缝自修复试验研究

作者：牛申龙中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

受生物界骨骼组织结构受创伤后恢复机理的启示,相关学者提出了自修复混凝土这一概念:采用胶粘剂、贮胶容器和混凝土基体相复合的方法实现裂纹的自愈合。本文以混凝土自修复理论为出发点,采用C30混凝土作为体系基材,对内置有胶粘剂的空... 详细信息

受生物界骨骼组织结构受创伤后恢复机理的启示,相关学者提出了自修复混凝土这一概念:采用胶粘剂、贮胶容器和混凝土基体相复合的方法实现裂纹的自愈合。本文以混凝土自修复理论为出发点,采用C30混凝土作为体系基材,对内置有胶粘剂的空心玻璃载体与基材构成的修复体系进行试验研究,完成了以下几方面的工作:1.以混凝土有效强度细观预测模型和复合材料理论为基础,预选用空心玻璃球和空心玻璃管为贮胶容器,通过试验研究对比发现:球形玻璃材料难以在整个体系中发生破裂。考虑到破裂难易度和多组分胶粘剂的贮藏和释放进一步确定了贮胶容器应选取空心玻璃双管。2.应用临界体积率理论并根据空心玻璃管微分单元的平衡状态,研究了玻璃管在混凝土中的工作机理,确定了埋置修复玻璃管的适宜体积率、长度和壁厚。3.玻璃容器对混凝土基体强度的影响是双重的,定义抗折强度损失率对修复体系进行研究。4.根据自修复混凝土的工作机理,确定选取具有多组分特质的环氧树脂胶粘剂,以粘接强度为依据采用正交试验,确定最适配比,并通过六速旋转粘度计对流动性进行了研究。初步确定了环氧树脂、692活性稀释剂、650低分子聚酰胺固化剂和丙酮的配比为:100:15:100:30。5.以C30混凝土为基材,内置玻璃双管,采用多组分环氧树脂胶粘剂对整个修复体系进行三点弯曲试验,通过分析胶粘剂的流出状况以及裂缝胶粘面的破坏方式并记录抗折强度等数据,检验了自修复效果。

关键词：自修复混凝土玻璃管胶粘剂三点弯曲试验

脑卒中后抑郁患者SEP与血浆5-羟色胺的临床意义

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脑卒中后抑郁患者SEP与血浆5-羟色胺的临床意义

作者：申龙燮延边大学

学位级别：硕士

目的：探讨脑卒中后抑郁患者SEP与血浆5-羟色胺临床意义,为临床防治脑卒中后抑郁患者提供参考依据。方法：35例脑卒中患者分为单纯脑卒中组(B组,n=19),脑卒中后抑郁组(C组,n=17),采用用汉密尔顿抑郁量表判断抑郁程度,另设正常对照组(A组... 详细信息

目的：探讨脑卒中后抑郁患者SEP与血浆5-羟色胺临床意义,为临床防治脑卒中后抑郁患者提供参考依据。方法：35例脑卒中患者分为单纯脑卒中组(B组,n=19),脑卒中后抑郁组(C组,n=17),采用用汉密尔顿抑郁量表判断抑郁程度,另设正常对照组(A组,n=12)检测三组体感诱发电位N9、N13、N20的潜伏期及波幅,判定大脑神经功能损害程度;检测各组血浆5-HT含量,比较分析三组体感诱发电位和血浆5-HT含量。结果：1.脑卒中患者、脑卒中后抑郁患者正中神经测定N20的潜伏期及波幅异常率较正常人高(P<0.05);2.脑卒中后抑郁组血浆中5-HT含量明显低于正常对照组或脑卒中组,差异显著均有统计学意义(P<0.05);3.脑卒中后抑郁患者HAMD评分与N20潜伏期正相关、与N20波幅负相关,N9波幅、N9潜伏期、N13波幅、N13潜伏期、N20波幅无相关;4.脑卒中后抑郁组HAMD评分与血浆中5-HT含量负相关。结论：脑卒中后抑郁患者血浆中5-HT含量明显低于正常人或脑卒中患者,并且脑卒中后抑郁患者及脑卒中患者正中神经测定N20波幅及潜伏期异常率明显高于正常组,检测脑卒中患者SEP和血浆5-HT含量,能更好、更准确的对脑卒中后抑郁做出诊断。

关键词：脑卒中脑卒中后抑郁体感诱发电位 5-羟色胺汉密尔顿抑郁量表

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改性油页岩灰渣对水中DNBP吸附去除效果

环境工程学报 2013年第12期7卷 4786-4792页

作者：金兰淑王建国李平申龙沈阳农业大学土地与环境学院辽宁省农业资源与环境重点实验室沈阳110866

采用PDMDAAC改性方法对油页岩灰渣进行改性,确定最佳改性方案,并研究了环境因素对改性油页岩灰渣吸附DNBP的影响。实验研究结果表明,油页岩灰渣经20 g/L的PDMDAAC处理时,对DNBP的吸附能力最强。在吸附温度为30℃,初始溶液pH值为4的条件... 详细信息

采用PDMDAAC改性方法对油页岩灰渣进行改性,确定最佳改性方案,并研究了环境因素对改性油页岩灰渣吸附DNBP的影响。实验研究结果表明,油页岩灰渣经20 g/L的PDMDAAC处理时,对DNBP的吸附能力最强。在吸附温度为30℃,初始溶液pH值为4的条件下,0.3 g的改性油页岩灰渣对30.0 mg/L DNBP溶液50 mL,吸附120 min时,其吸附率达到94.48%以上。在实验条件下,改性油页岩灰渣对DNBP的吸附符合Langmuir和Freundlich等温吸附方程,相关系数分别为0.9985和0.9776,其对DNBP的理论饱和吸附量达到6.196 mg/g。改性油页岩灰渣对DNBP的吸附主要归因于离子交换和表面吸附作用。

关键词：改性油页岩灰渣 DNBP 吸附

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炉管弯头冲蚀失效行为分析

腐蚀与防护 2009年第6期30卷 425-427页

作者：张瑛申龙涉王军辽宁石油化工大学抚顺113001 中国石油建设公司北京100120

对失效的注汽锅炉的弯头样品剖开检查,测量分析了壁面的厚度、硬度、显微组织垢层的成分,尝试阐述其腐蚀过程及腐蚀机理。认为腐蚀坑的演变以及冲刷道的形成在弯头腐蚀受损过程起着关键作用,冲刷腐蚀在弯头总的腐蚀过程中占主导作用。

关键词：炉管弯头失效冲刷腐蚀

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唐山三友集团硅业公司发展战略研究

唐山三友集团硅业公司发展战略研究

作者：申龙河北工业大学

学位级别：硕士

近几年,在宏观经济形势稳中向好、持续向好的大背景下,国内有机硅行业进入景气周期,有机硅企业可谓赚得盆满钵满。受资本逐利性的影响,行业内外新增产能快速、大幅投放。经不完全统计,未来五年有机硅行业产能将以100万吨/年的速度增长,... 详细信息

近几年,在宏观经济形势稳中向好、持续向好的大背景下,国内有机硅行业进入景气周期,有机硅企业可谓赚得盆满钵满。受资本逐利性的影响,行业内外新增产能快速、大幅投放。经不完全统计,未来五年有机硅行业产能将以100万吨/年的速度增长,预计到2025年底,国内有机硅产能将逐步扩产至800万吨左右,较2020年底增长152%,年均增长幅度超过25%,结构性产能过剩将导致场竞争越演越烈。硅业公司是依托唐山三友集团循环经济优势,借力南堡经济技术开发区化工产业集群效应,全力打造的有机硅新材料基地,是三友集团四大主产业之一,拥有成本低、资金充沛等优势,目前处在有机硅行业第二梯队。面对日益激烈的市场竞争,硅业公司如何在利用优势、克服不足,正确迎接未来的机遇与挑战,确保公司在行业中的地位及市场份额,实现三友集团可持续发展,便成为一个亟待解决的课题。本文以三友集团硅业公司为研究对象,采用文献研究法,对企业发展战略、有机硅行业发展历史以及相关理论工具进行了介绍,为论文研究奠定了理论基础。其次,通过走访同行企业,了解了当前有机硅行业的发展现状,并借助PEST、五力模型等分析法对硅业公司外部环境进行了综合分析;同时,通过与山东东岳经营能力进行比较,深度剖析硅业公司内部环境的优劣势,最终总结出31项公司内外部环境影响因素。然后,以问卷调查的形式,请三友集团高管、硅业公司销售团队、同行企业专家共10位相关领导对各项因素进行打分,根据评分情况筛选出20项对硅业公司影响较大的内外部环境因素,再运用EFE矩阵、IFE矩阵对硅业公司所面临的机遇与威胁、拥有的优势与劣势进行综合分析。再次,借助SWOT分析法筛选出纵向一体化战略、横向一体化战略、相关多元化战略。最后,运用QSMP矩阵对3项战略进行比较分析,科学的选择了纵向一体化战略,并从扩大产能、延伸下游产业链、收购硅块基地三个方向制定9项投资项目,结合公司财务情况,制定了2021-2025年度投资计划,同时从制度、技术、人力资源、资金、信息化以及环保等六个方面提出了保障措施,为硅业公司发展战略的顺利实施提供了有力支撑。

关键词：有机硅公司内外部环境分析问卷调查纵向一体化战略

面向数控机床动态加工过程的能耗建模与仿真方法

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面向数控机床动态加工过程的能耗建模与仿真方法

作者：林申龙重庆大学

学位级别：硕士

节能减排是我国制造业的一项重要科技发展方向。机床是制造业的重要组成部分,而且我国量大面广的机床的能耗总量巨大且有效能量利用率低。减少机床的能量消耗是我国制造业实现节能减排的策略之一。机床能量消耗过程的评估和分析是减少... 详细信息

节能减排是我国制造业的一项重要科技发展方向。机床是制造业的重要组成部分,而且我国量大面广的机床的能耗总量巨大且有效能量利用率低。减少机床的能量消耗是我国制造业实现节能减排的策略之一。机床能量消耗过程的评估和分析是减少机床能量消耗的基础。现有的机床能耗评估和分析的研究主要集中在机床的基础性能耗、工艺性能耗和结构性能耗等方面的研究,缺乏对机床动态加工过程能耗的研究。为此,本论文针对数控加工过程中数控机床能量源多、加工任务及其加工参数的动态变化等特点,提出了一种面向数控机床动态加工过程的能耗建模与仿真方法。主要工作如下:对数控机床的能耗动态性进行分析。在对数控机床多能量源构成分析的基础上,对数控机床加工过程能耗动态性进行分析,包括:分析了数控机床的能耗受动态变化加工任务的影响、分析了数控机床的能耗受机床及多能量源动态变化的运行状态的影响、分析了数控机床多能量源的能耗受变化的加工参数的影响。在此基础上,结合分层的面向对象Petri网(HOONet)和部件能耗模型对数控机床动态加工过程的能耗进行建模。其中,通过构建HOONet模型的几何结构来对受数控机床及多能量源的运行状态影响的能耗进行建模;通过定义HOONet模型的着色token及其相关属性来对受数控机床的加工任务和加工参数影响的能耗进行建模;通过建立部件能耗模型来对受加工参数影响的能耗进行建模,为HOONet提供受加工参数影响的能耗数据。在以上研究的基础上,采用MATLAB/Stateflow语言对上述模型进行仿真实现。通过仿真三个工件的数控机床动态加工过程,从数控机床角度和加工任务角度综合分析了数控机床动态加工过程的能耗信息,证明了本论文方法的可行性和有效性。

关键词：数控机床动态加工多能量源能耗评估

基于压缩感知理论的MEMS陀螺仪信号降噪研究

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仪器仪表学报 2012年第4期33卷 769-773页

作者：程承潘泉王申龙程咏梅西北工业大学自动化学院西安710072

通过分析传统小波阈值滤波的局限性,将基于压缩感知的小波滤波方法应用于低精度MEMS(micro electro mechanicalsystem)陀螺仪信号降噪中,并与小波阈值滤波方法进行了实验对比,实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除MEM... 详细信息

通过分析传统小波阈值滤波的局限性,将基于压缩感知的小波滤波方法应用于低精度MEMS(micro electro mechanicalsystem)陀螺仪信号降噪中,并与小波阈值滤波方法进行了实验对比,实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,并且在压缩比较大时基于压缩感知的滤波方法去噪效果优于小波阈值滤波方法,改善了低精度MEMS陀螺仪零偏稳定性,为工程中解决低精度MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路。

关键词： MEMS陀螺仪小波滤波压缩感知信号噪声

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基于DNA序列的转录因子结合位点预测

基于DNA序列的转录因子结合位点预测

作者：申龙晨南京理工大学

学位级别：硕士

了解DNA-蛋白质结合的特异性对于理解基因表达、调控机制和基因治疗有着重要的意义,而转录因子是一种常见的DNA结合蛋白。转录因子通过与DNA结合调控位于其下游基因的表达,增强或者抑制下游基因的活性,对蛋白质的翻译也起着至关重要的... 详细信息

了解DNA-蛋白质结合的特异性对于理解基因表达、调控机制和基因治疗有着重要的意义,而转录因子是一种常见的DNA结合蛋白。转录因子通过与DNA结合调控位于其下游基因的表达,增强或者抑制下游基因的活性,对蛋白质的翻译也起着至关重要的调控作用。因此,从DNA序列中精准地识别出转录因子结合位点是一项重要的任务。基于分子生物学实验来识别转录因子结合位点的方法存在耗时长、成本高等缺点。近年来,随着高通量测序技术的出现、计算机性能的提升与算法的发展,为构建转录因子结合位点预测模型从海量生物数据中挖掘出有价值的知识提供了可能。然而,现有基于机器学习、深度学习的转录因子结合位点预测模型的预测精度还有待提高。因此,进一步提高转录因子结合位点预测模型的性能十分有必要。本文对基于DNA序列的转录因子结合位点预测问题进行了深入研究,主要工作如下:（1）本文将自注意力机制与残差网络相结合,提出了名为SARes Net的转录因子结合位点预测模型。自注意力机制能很好地捕捉序列的远程依赖关系,将空间信息集成到网络中,同时与卷积得到的局部信息相互补充,使网络能够有效地学习空间位置信息和局部信息。同时,SARes Net采用了迁移学习,提高了网络的泛化性能,加快了模型微调阶段的收敛速度。实验结果表明SARes Net模型在转录因子结合位点预测的基准数据集上表现良好,与目前最先进的方法相比有进一步地提升,且具备良好的预测性能与泛化能力。（2）本文考虑到LSTM网络具有处理序列数据的强大特性,并且能够处理长期依赖的问题,基于LSTM网络提出了名为LSTM-Net的结合位点预测模型。实验结果表明LSTM-Net具备较好的预测性能。（3）考虑到SARes Net与LSTM-Net都具备相近的预测性能,本文还提出了名为SARes Net-LSTM的自注意力残差网络与LSTM网络相结合的转录因子结合位点预测模型。并通过在不同规模的数据集、不同细胞系的数据集上对比了LSTM-Net、SARes Net和SARes Net-LSTM的预测性能,还与其他现有预测模型在基准数据集上进一步对比,表明了本文提出的三种模型预测的准确性与稳定性。（4）为了方便生物医学研究者的使用,我们基于Spring Cloud微服务框架开发了一个预测平台用于提供在线的结合位点预测服务。

关键词：转录因子结合位点自注意力机制深度残差网络迁移学习长短时记忆网络在线预测服务序列分析

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基于多尺度卷积神经网络的图像增强方法研究

基于多尺度卷积神经网络的图像增强方法研究

作者：楼申龙厦门大学

学位级别：硕士

图像增强算法能够不依赖硬件而得到较高质量的图像,同时也能减轻高质量图像带来的传输负担,近年来成为研究的热点,出现了许多新颖且实用的算法。其中,基于深度学习(尤其是卷积神经网络)的图像增强算法能明显改善图像质量,得到了研究者... 详细信息

图像增强算法能够不依赖硬件而得到较高质量的图像,同时也能减轻高质量图像带来的传输负担,近年来成为研究的热点,出现了许多新颖且实用的算法。其中,基于深度学习(尤其是卷积神经网络)的图像增强算法能明显改善图像质量,得到了研究者的广泛关注。然而当前基于深度学习的图像增强算法多是单尺度模型,无法有效捕捉鲁棒的特征以应对尺度变换问题,且模型的体量难以在实际应用中有效部署。本文针对单幅图像超分辨重建以及遥感图像增强,开展了基于多尺度卷积神经网络的图像增强方法研究,主要包含以下两个方面:(1)本文在总结过去经典深度学习超分辨率重建模型的基础上,提出了一种新颖的基于层级融合与分裂思想的多尺度卷积神经网络超分辨重建模型,即残差融合网络(RFNet,Residual Fusion Network)。鉴于超分问题中存在尺度变换问题,引入了多尺度特征提取模块,使得模型在不同尺度上均具备一定的鲁棒性。同时在网络中引入层级分裂与融合的思想,进一步压缩了模型的参数。分别在计算机视觉模拟数据集与真实数据集上开展超分辨重建实验,结果验证了 RFNet模型的有效性。与现有深度学习模型相比(所有方法设置相同的层数),所提出的RFNet模型在各个图像质量评价指标上均有优势,同时模型的参数更为精简。(2)进一步讨论了 RFNet在光学遥感图像的多波段全色锐化方面的适用性,并针对遥感数据的特性,对算法进行改进。改进的RFNet(Modified RFNet,M-RFNet)模型主要体现在三个方面:从模型的复杂度入手,压缩了整个模型的大小以防止过拟合问题;同时,进一步增大网络的感受视野以获取更多的特征信息;以及采用卷积加像素重组的组合替代双三次插值操作,通过网络自主学习来实现多光谱图像的上采样操作。基于高景一号影像数据的实验显示,通过M-RFNet模型获得了优异的图像增强效果。与传统全色锐化方法相比,M-RFNet模型能实现更优的图像融合结果,使得融合图像具有更小的光谱失真与空间失真。此外,实验结果验证了全色图像对遥感图像全色锐化的价值。

关键词：多尺度卷积神经网络图像增强残差融合网络全色锐化