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水下盾构隧道管片拼装质量控制方法研究现状与展望

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隧道建设（中英文） 2024年第4期44卷 643-662页

作者：包小华李浚弘陈湘生沈俊刘自明姚义极端环境岩土和隧道工程智能建养全国重点实验室广东深圳518060 滨海城市韧性基础设施教育部重点实验室(深圳大学) 广东深圳518060 深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060 中铁二十二局集团深圳建设有限公司广东深圳518107

针对大型水下盾构隧道施工阶段可能存在的管片拼装质量问题,综述国内外相关水下盾构隧道管片拼装的重要研究,主要涵盖管片拼装质量控制指标、管片拼装对隧道衬砌力学性能的影响、管片拼装质量控制以及质量检测的应用等方面。针对管片拼... 详细信息

针对大型水下盾构隧道施工阶段可能存在的管片拼装质量问题,综述国内外相关水下盾构隧道管片拼装的重要研究,主要涵盖管片拼装质量控制指标、管片拼装对隧道衬砌力学性能的影响、管片拼装质量控制以及质量检测的应用等方面。针对管片拼装质量控制指标,探讨管片尺寸和几何要求、裂损性、水密性及防渗性能要求等关键内容。通过现场监测、相似模型试验与原型试验归纳管片拼装对水下盾构隧道衬砌力学性能的影响。在拼装质量控制方面,介绍管片拼装设备、盾构隧道管片传感监测系统、盾构姿态预测方法以及管片定位技术的发展和应用。同时,总结近期管片拼装缺陷检测方法的研究成果,包括三维激光扫描、图像三维重建以及计算机视觉等技术在管片衬砌裂缝及渗漏方面的应用。最后,讨论管片拼装的尚存问题以及研究趋势。目前存在的主要问题包括:1)缺乏有效的拼装质量实时监测与评估方法;2)对水下环境中管片拼装力学性能影响研究不足;3)自动化控制技术的成熟度不够;4)隧道缺陷检测精度及其风险评估方法仍需进一步优化。展望未来,将通过对管片拼装质量评估手段、自动化与智能化拼装技术以及高精度缺陷定量分析方法的不断创新和改进,实现对拼装质量的实时监测、数据分析和定量评估,从而提高管片拼装的效率、精度和安全性。

关键词：水下盾构隧道管片拼装质量控制指标力学特性质量检测

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支撑电力大数据的LoRa覆盖网研究

电力大数据 2022年第10期25卷 87-92页

作者：胡志杰傅仕琛钟敏傅炜婷方世烟吴浚弘国网福建省电力有限公司漳州供电公司福建漳州363000

LoRa无线覆盖网在通信方式上具有功耗低、灵敏度高、抗干扰能力强、传输距离远等特点,能够满足电力大数据背景下对于电力物联网的通信需求。现阶段电力通信的城区部署仍然存在“最后一公里”通信不到位、通信光纤部署成本高等问题。因此... 详细信息

LoRa无线覆盖网在通信方式上具有功耗低、灵敏度高、抗干扰能力强、传输距离远等特点,能够满足电力大数据背景下对于电力物联网的通信需求。现阶段电力通信的城区部署仍然存在“最后一公里”通信不到位、通信光纤部署成本高等问题。因此,本文深入剖析LoRa无线通信的传输特点,并基于Lora构建无线覆盖网,从而为电力大数据背景下的应用提供第二传输通道。通过进一步结合电力大数据中设备检查、环境监测的业务场景,定量分析LoRa无线覆盖网在电力大数据中的实时性、可靠性,同时为LoRa在电力通信建设中搭建第二传输通道提供有效参考方案。

关键词： LoRa 最后一公里电力大数据通信监测

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一种电力数据通信网设备漏洞检测系统

电力大数据 2022年第10期25卷 81-86页

作者：傅仕琛胡志杰张年臻卓俊彦吴浚弘戴骅巍国网福建省电力有限公司漳州供电公司福建漳州363000

近年来物联网场景及现网场景中尤其是电力通信网中漏洞的数量不断增加,能否有效地、高效地检测到设备的漏洞信息,直接决定能否及时设计有效且高效的预防方案,减少损失。在电力通信网中,数据通信网设备在漏洞检测方面存在空白,并且普遍... 详细信息

近年来物联网场景及现网场景中尤其是电力通信网中漏洞的数量不断增加,能否有效地、高效地检测到设备的漏洞信息,直接决定能否及时设计有效且高效的预防方案,减少损失。在电力通信网中,数据通信网设备在漏洞检测方面存在空白,并且普遍存在设备安全性较差,若遭受外来恶意侵入,容易引起网络瘫痪,威胁电力通信系统安全。通常在数据通信网设备进行漏洞检测时,需要专业的网络安全人员进行手动逐一检测漏洞,并且往往需要特定的硬件设备,场景针对性不强,操作复杂,携带不方便。本文针对电力数据通信网场景,设计开发针对性强,可批量检测,识别速度快,识别漏洞全,内部闭环,安全性强,轻量化的电力数据通信网设备漏洞检测系统。

关键词：信息安全电力数据网被动检测漏洞检测系统

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居民有纠纷时兴找律师 A07

深圳特区报

作者：邱刚吴浚弘

【本报讯】（记者邱刚通讯员吴浚弘）在龙岗区南湾街道辖区一家企业打工的小王这两天解决了一件烦心事：一件加班费上的“小纠纷”眼看要酿成大“麻烦”，后来在挂点律师事务所律师的调解下，终于得以圆满解决。记者昨天在龙岗区司法局...

【本报讯】（记者邱刚通讯员吴浚弘）在龙岗区南湾街道辖区一家企业打工的小王这两天解决了一件烦心事：一件加班费上的“小纠纷”眼看要酿成大“麻烦”，后来在挂点律师事务所律师的调解下，终于得以圆满解决。记者昨天在龙岗区司法局采访时获悉，像这样“有事找律师”的情况?

关键词：

来源： cnki报纸评论

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食品风味物质合成机理及检测方法研究进展

食品科学 2024年第16期45卷 329-336页

作者：吴鸣吴浚滢范琦琦张光刘晓飞张娜哈尔滨商业大学食品工程学院黑龙江省普通高等学校食品科学与工程重点实验室黑龙江省谷物食品与资源综合加工重点实验室黑龙江哈尔滨150028

风味物质赋予食品独一无二的特质,决定感官评价指标中的香和味,可直观影响食品质量,反映食品的特征品质和质量要求,是食品品质重要特征之一。风味物质对食品的研究、生产及消费均有重要作用,对其进行深入研究、开发与利用对食品产业的... 详细信息

风味物质赋予食品独一无二的特质,决定感官评价指标中的香和味,可直观影响食品质量,反映食品的特征品质和质量要求,是食品品质重要特征之一。风味物质对食品的研究、生产及消费均有重要作用,对其进行深入研究、开发与利用对食品产业的发展有重要作用。本文介绍食品中风味物质的定义及分类,阐述脂肪酸代谢、氨基酸代谢和碳水化合物代谢等途径合成风味物质的机理,综述风味物质检测方法及其在食品加工工业中的应用,并对风味物质检测的局限性和未来检测的发展方向进行展望,以期为食品风味物质的开发利用提供方向。

关键词：风味物质合成机理代谢途径检测方法应用

重塑城市记忆——中国电影中深圳城市空间的深港故事与改革叙事

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艺术与设计（理论版） 2024年第4期 115-119页

作者：吴浚骆文哲深圳大学艺术学部广东深圳518086

作为城市形象传播的重要途径与手段,电影不仅记录、再现城市风物与生活,同时也形塑人们对城市形象和文化空间的感知。文章将视点聚焦于中国电影对深圳的城市想象、建构与表达,有助于梳理深圳地域空间形象的流变。研究发现,深圳城市空间... 详细信息

作为城市形象传播的重要途径与手段,电影不仅记录、再现城市风物与生活,同时也形塑人们对城市形象和文化空间的感知。文章将视点聚焦于中国电影对深圳的城市想象、建构与表达,有助于梳理深圳地域空间形象的流变。研究发现,深圳城市空间想象建基于中国电影城市想象的传统之上,融合时代历史的现实而形成了中国改革叙事中的南方城市、跨境空间演绎的深港故事两种地域性叙事资源,同时针对深圳城市空间想象的问题提出建议。

关键词：电影空间深圳城市形象改革叙事深港故事城市记忆

龟芪壮骨颗粒对骨质疏松症大鼠的保护作用研究

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龟芪壮骨颗粒对骨质疏松症大鼠的保护作用研究

作者：吴浚哲吉林大学

学位级别：硕士

基于机器学习的纤维增强聚合物复合材料横向力学性能预测

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基于机器学习的纤维增强聚合物复合材料横向力学性能预测

作者：裴铭浚长春工业大学

学位级别：硕士

随着现代工程领域对材料性能要求的日益提高,碳纤维增强聚合物复合材料(CFRP)因其卓越的力学性能,被广泛的应用于工程领域。单向CFRP的横向力学性能因受到界面性能、纤维含量及分布等多因素影响,其力学性能具有明显的分散性,精确并快速... 详细信息

随着现代工程领域对材料性能要求的日益提高,碳纤维增强聚合物复合材料(CFRP)因其卓越的力学性能,被广泛的应用于工程领域。单向CFRP的横向力学性能因受到界面性能、纤维含量及分布等多因素影响,其力学性能具有明显的分散性,精确并快速的预测其力学性能具有重要的工程指导意义。实验测试方法耗时耗力且成本高昂,而细观力学理论与有限元相结合的方法计算量大且稳定性不足,这些研究方法在处理复杂微观结构和非线性力学行为方面仍存在挑战。本文针对纤维增强聚合物复合材料的横向力学性能预测问题,采用有限元模拟与机器学习相结合的方法,构建了一种基于数据驱动的卷积神经网络深度学习预报模型,用以预测单向纤维增强复合材料横向性能。首先对常用的复合材料多尺度分析方法进行对比,基于算例比较获得相对最优精度的预测方法,得出有限元法在预测材料性能方面展现出了较为明显的优势。采用硬核算法构建不同纤维体积含量的周期性代表性体积单元,开展横向拉伸有限元模拟分析,获取单向纤维增强复合材料横向拉伸性能与失效模式。探究纤维体积含量、纤维直径、纤维形状(长径比)、纤维排布与纤维排列角度等因素对单向纤维增强复合材料横向拉伸的影响,揭示上述因素对复合材料的损伤失效模式与裂纹萌生演化过程的影响规律及其内在机理,阐明了纤维的形状、随机纤维间的间距对初始裂纹萌生的诱发作用,以及纤维形状、纤维排布规律、纤维排列角度等对裂纹扩展蔓延过程的阻碍与桥联作用。研究得出,合理的纤维微观结构设计与有效界面强度将有助于改善单向纤维增强复合材料横向力学性能,提升其工程应用适应性。基于大量有限元模拟数据样本,开展数据驱动的卷积神经网络(CNN)深度学习,以均匀随机分布RVE模型样本转换的微结构二值化图像为输入,以相应模型仿真应力-应变曲线数据为输出,构建单线纤维增强复合材料微观结构与宏观力学性能之间的潜在关系,经验证优化获得复合材料横向性能快速精准预测的深度学习模型。评估指标分析表明,获得的卷积神经网络预测模型能快速实现性能预测,其与测试数据集吻合度高。研究表明,提出的基于仿真数据样本的CNN预测方法,在单向纤维增强复合材料横向性能预测方面具有较好的优势和准确性,为复合材料的设计和性能优化提供了新的技术手段与工程指导。

关键词：纤维增强复合材料力学性能深度学习代表性体积单元有限元模拟

含锥形腔的静压气体轴承振动特性优化及实验研究

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含锥形腔的静压气体轴承振动特性优化及实验研究

作者：李浚豪西安工业大学

学位级别：硕士