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铝粉燃烧对CL-20基混合炸药水下爆炸载荷特性的影响

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兵工学报 2024年

作者：刘正聂建新阚润哲杨金想谭彦威郭学永闫石重庆红宇精密工业集团有限公司清华大学合肥公共安全研究院北京理工大学爆炸科学与安全防护全国重点实验室

为研究CL-20基混合炸药中铝粉长时序燃烧过程对水下爆炸载荷的供能机理，基于水下爆炸罐开展含铝炸药和含氟化锂炸药的水下爆炸对比实验，分析获得铝粉燃烧对冲击波和气泡载荷的影响规律。研究结果表明：CL-20基混合炸药中铝粉的燃烧释... 详细信息

为研究CL-20基混合炸药中铝粉长时序燃烧过程对水下爆炸载荷的供能机理，基于水下爆炸罐开展含铝炸药和含氟化锂炸药的水下爆炸对比实验，分析获得铝粉燃烧对冲击波和气泡载荷的影响规律。研究结果表明：CL-20基混合炸药中铝粉的燃烧释放了大量能量，提高了冲击波压力峰值和冲击波能，同时降低了冲击波的衰减速率；相比于含氟化锂炸药，由于CL-20基含铝炸药中铝粉在炸药爆炸后燃反应，使得其火焰亮度更高，铝粉后燃反应时间超过1 ms；铝粉的燃烧可提高气泡最大半径、气泡脉动周期和气泡能，CL-20基含铝炸药最大气泡半径比CL-20基含氟化锂炸药最大气泡半径提高了11.89%，第1次气泡脉动周期提高了25.74%，含铝炸药达到最大半径的对应时刻比含氟化锂炸药的延迟了5.20 ms；由于铝粉在气泡脉动阶段持续供能，CL-20基含铝炸药气泡脉动半径变化速率高于含氟化锂炸药，降低了气泡的收缩速率，延长了气泡的收缩阶段持续时间，CL-20基含铝炸药气泡脉动过程在时间上具有“非对称性”。

关键词： CL-20基混合炸药水下爆炸铝粉燃烧含氟化锂炸药冲击波气泡

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临灾预警“叫应”机制研究

中国应急管理 2024年第4期 68-73页

作者：王利想广西壮族自治区应急管理厅广西反恐怖与处置突发事件研究会

临灾预警“叫应”机制是指依据预警信息和险情评估情况,通过某种议定规则,形成组织驱动效力,发挥人的能动作用,有效化解自然灾害高度风险状态,竭力实现维护人员生命安全的目标。临灾预警“叫应”机制是临灾、预警、“叫应”的有机融合,... 详细信息

临灾预警“叫应”机制是指依据预警信息和险情评估情况,通过某种议定规则,形成组织驱动效力,发挥人的能动作用,有效化解自然灾害高度风险状态,竭力实现维护人员生命安全的目标。临灾预警“叫应”机制是临灾、预警、“叫应”的有机融合,具有四个特性:时效性、制导性、集约性、开放性。本文着力从加强政策法规指导供给、建立完善智慧预警“叫应”能力体系、研制精细服务产品、提高基层解耦效能、筑牢防灾减灾救灾的“人民防线”等五个方面,提出加强临灾预警“叫应”机制建设的路径思考。

关键词：临灾预警 “叫应” 防灾减灾救灾

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太赫兹液体光子学研究进展（特邀）

激光与光电子学进展 2024年第3期 278-293页

作者：连想张明浩王国阳张亮亮首都师范大学物理系太赫兹光电子学教育部重点实验室

液态水是世界上最常见的物质，却具有复杂的分子网络结构以及超快的演化过程。迄今为止，我们对水的了解仍然不全面。长期以来，用液态水来产生或探测太赫兹波一直被认为是不可能的，主要原因是极性液体，尤其是液态水，表现出对太赫兹... 详细信息

液态水是世界上最常见的物质，却具有复杂的分子网络结构以及超快的演化过程。迄今为止，我们对水的了解仍然不全面。长期以来，用液态水来产生或探测太赫兹波一直被认为是不可能的，主要原因是极性液体，尤其是液态水，表现出对太赫兹波的强吸收，阻碍了太赫兹液体光子学的发展。与其他物质状态相比，液体具有许多独特的性质。具体来说，液体的材料密度与固体相当，这意味着与激光脉冲相互作用的分子数量比气体多3个数量级。与固体相比，液体的流动性允许每个激光脉冲入射到介质的新区域，即使使用高重复率激光脉冲，材料损伤阈值也不是问题。液体的引入加深了目前对高能量密度等离子体、激光与物质相互作用过程中电离粒子的超快动力学的理解。太赫兹液体光子学是近年来新兴的课题，它为研究人员从液体材料中获得太赫兹辐射提供了一种选择。这一跨学科、变革性的课题应该会推动太赫兹波传感和光谱技术的发展，并将对太赫兹科学产生重大影响，包括下一代液体源、探测器和系统的开发。

关键词：太赫兹波相干探测液体等离子体四波混频

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太赫兹液体光子学研究进展(特邀)

激光与光电子学进展 2024年第3期61卷 258-273页

作者：连想张明浩王国阳张亮亮首都师范大学物理系太赫兹光电子学教育部重点实验室北京100048

液态水是世界上最常见的物质,却具有复杂的分子网络结构以及超快的演化过程。迄今为止,我们对水的了解仍然不全面。长期以来,用液态水来产生或探测太赫兹波一直被认为是不可能的,主要原因是极性液体,尤其是液态水,表现出对太赫兹波的强... 详细信息

液态水是世界上最常见的物质,却具有复杂的分子网络结构以及超快的演化过程。迄今为止,我们对水的了解仍然不全面。长期以来,用液态水来产生或探测太赫兹波一直被认为是不可能的,主要原因是极性液体,尤其是液态水,表现出对太赫兹波的强吸收,阻碍了太赫兹液体光子学的发展。与其他物质状态相比,液体具有许多独特的性质。具体来说,液体的材料密度与固体相当,这意味着与激光脉冲相互作用的分子数量比气体多3个数量级。与固体相比,液体的流动性允许每个激光脉冲入射到介质的新区域,即使使用高重复率激光脉冲,材料损伤阈值也不是问题。液体的引入加深了目前对高能量密度等离子体、激光与物质相互作用过程中电离粒子的超快动力学的理解。太赫兹液体光子学是近年来新兴的课题,它为研究人员从液体材料中获得太赫兹辐射提供了一种选择。这一跨学科、变革性的课题应该会推动太赫兹波传感和光谱技术的发展,并将对太赫兹科学产生重大影响,包括下一代液体源、探测器和系统的开发。

关键词：太赫兹波相干探测液体等离子体四波混频

基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法研究

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工矿自动化 2024年第5期50卷 52-59页

作者：滕文想王成费树辉安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心安徽淮南232001 安徽中科光电色选机械有限公司博士后科研工作站安徽合肥231200

现有基于深度学习的煤矸识别方法在煤矿井下低照度、高噪声及运动模糊等复杂工况下存在煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检、模型参数量和运算量大,难以部署到计算资源有限的设备中等问题,提出了一种基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算... 详细信息

现有基于深度学习的煤矸识别方法在煤矿井下低照度、高噪声及运动模糊等复杂工况下存在煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检、模型参数量和运算量大,难以部署到计算资源有限的设备中等问题,提出了一种基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法。采用HGNetv2网络替换YOLOv8n的主干网络,通过多尺度特征的有效提取,提高煤矸识别效果并减少模型的存储需求和计算资源消耗;在主干网络中嵌入三重注意力机制模块Triplet Attention,捕获不同维度间的交互信息,增强煤矸图像目标特征的提取,减少无关信息的干扰;选用内容感知特征重组模块(CARAFE)来改进YOLOv8n颈部特征融合网络上采样算子,利用上下文信息提高感受视野,提高小目标煤矸识别准确率。实验结果表明:①HGTC−YOLOv8n模型的平均精度均值为93.5%,模型的参数量为2.645×10^(6),浮点运算量为8.0×10^(9),帧速率为79.36帧/s。②平均精度均值较YOLOv8n模型提升了2.5%,参数量和浮点运算量较YOLOv8n模型分别下降了16.22%和10.11%。③与YOLO系列模型相比,HGTC−YOLOv8n模型的平均精度均值最高,且参数量和浮点运算量最少,检测速度较快,综合检测性能最佳。④基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法在煤矿井下复杂工况下,改善了煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检等问题,满足煤矸图像实时检测要求。

关键词：煤矸识别小目标识别 YOLOv8n 内容感知特征重组模块三重注意力机制 Triplet Attention HGNetv2

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热射病器官损伤及预后判断的生物标志物研究进展

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中国急救医学 2024年第6期44卷 531-536页

作者：宋易昌张玉想解放军总医院第八医学中心重症医学科北京100091

近年来,随着全球气候变暖,热射病的发病率在逐年增加。热射病是一种病死率很高的致死性疾病,通常需要紧急抢救,临床上早期识别及诊断对于热射病及其引起的器官功能损伤至关重要。本文就现有研究中可能作为识别热射病器官损伤及判断预后... 详细信息

近年来,随着全球气候变暖,热射病的发病率在逐年增加。热射病是一种病死率很高的致死性疾病,通常需要紧急抢救,临床上早期识别及诊断对于热射病及其引起的器官功能损伤至关重要。本文就现有研究中可能作为识别热射病器官损伤及判断预后的生物标志物进行综述,以期能够对热射病的临床救治提供一定参考。

关键词：热射病器官损伤 S100钙结合蛋白β 神经元特异性烯醇酶心肌肌钙蛋白I 凝血酶原时间-国际标准化比率血管性假性血友病因子抗原热休克蛋白70

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可调谐声学石墨烯等离激元传感结构设计

可调谐声学石墨烯等离激元传感结构设计

作者：朴航中北大学

学位级别：硕士

Q235碳钢点蚀过程的电化学噪声数据的研究

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Q235碳钢点蚀过程的电化学噪声数据的研究

作者：程泓朴中北大学

学位级别：硕士

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基于Retinex的低光图像增强研究

基于Retinex的低光图像增强研究

作者：赵心朴重庆理工大学

学位级别：硕士

低光图像增强在计算机视觉领域属于一项广泛研究的任务,其目标是将收集到的低光照图像转化为在正常光照下的高质量图像。尽管现有的增强方法很多,但往往伴随着细节丧失、伪影和颜色失真等问题。这样的低质量图片不仅严重影响视觉效果,... 详细信息

低光图像增强在计算机视觉领域属于一项广泛研究的任务,其目标是将收集到的低光照图像转化为在正常光照下的高质量图像。尽管现有的增强方法很多,但往往伴随着细节丧失、伪影和颜色失真等问题。这样的低质量图片不仅严重影响视觉效果,同时也会降低下游任务的性能。Retinex理论从物理学角度深刻揭示了日常观察到的图像与光照场景的紧密关系,将图像分为光照分量和反射分量,其中反射分量包含物体的细节、颜色等信息,为深度学习模型的迭代提供了有益的指导。因此,本文结合了Retinex理论和深度学习方法,展开了对低光图像增强的深入研究,具体的研究工作分为以下几个部分:（1）提出一种基于Retinex和Transformer的创新三分支网络结构。在这一结构中,第一个分支负责预测Retinex理论中的反射分量,第二个分支用于预测光照分量,而第三个分支则致力于矫正图像的颜色。此外,设计了Transformer模块（TB）、特征融合网络（Feature Network,FN）以及光效抑制模块（Light Restrain,LR）。TB有助于模型更加关注输入图像中各通道之间的关联性,并对图像上下文信息进行更为细致的建模;FN则能够有效整合来自不同分支的输出,而LR则用于抑制图像中的过曝光区域。在配对低光图像数据集上进行的对比实验证明,该方法在评价指标上相较于其他主流监督算法表现出显著提升,同时在非配对的数据集上也与其它主流监督算法进行了对比,证明所提算法比其它主流监督算法具有更好地泛化性。（2）基于监督学习的方法需要成对的数据来进行训练,此类数据集往往规模较小,所得到的模型泛化性较差,于是本文又提出了一种基于无监督学习的网络模型。即基于Retinex和GAN的低光图像增强模型。该模型涵盖两个生成器（G和G）和一个判别器,其中G负责生成反射分量,G负责生成光照分量,最终将G生成的反射分量作为最终的增强结果。在训练过程中,引入了生成对抗损失和重建损失来引导G的迭代,同时引入生成对抗损失来引导判别器的迭代,以及引入低光场景损失来指导G2的迭代。最后通过消融实验证明了所提模型的有效性,同时与其他算法在DPED、NPE、VV、DICM、LIME等数据集上进行了对比,所提算法均表现出更好地性能。

关键词：图像增强 Retinex原理 Transformer 生成对抗网络