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基于车辆响应的连续梁桥损伤检测

基于车辆响应的连续梁桥损伤检测

作者：唐一瑞郑州大学

学位级别：硕士

近年来,为了保证桥梁结构安全,桥梁损伤检测和健康检测已成为热门研究方向。在过去二十年里,桥梁损伤检测多通过桥梁静(动)力响应识别桥梁损伤,但存在需要布置大量传感器以及检测中封闭桥梁等问题。为此,本文提出了基于车辆响应的连续... 详细信息

近年来,为了保证桥梁结构安全,桥梁损伤检测和健康检测已成为热门研究方向。在过去二十年里,桥梁损伤检测多通过桥梁静(动)力响应识别桥梁损伤,但存在需要布置大量传感器以及检测中封闭桥梁等问题。为此,本文提出了基于车辆响应的连续梁桥损伤检测方法,并且对损伤程度进行判定,主要研究内容如下:(1)以车桥耦合振动响应方程为基础,建立了车辆-桥梁耦合振动有限元分析计算方法,并利用前人计算数据验证了算法的正确性。(2)对新建桥梁,提出了基于桥梁健康数据的连续梁桥损伤识别方法。依据桥梁损伤前后的车体加速度响应,对损伤前后车体加速度响应差进行离散小波变换,利用极大值逐次逼近方法(即MSAA方法)对小波变换系数进行处理,可准确识别损伤位置。并对检测车车重、车速、路面粗糙度、桥梁不同跨径布置、噪声等影响因素进行了深入分析,提高了方法的适用性。(3)针对没有完好状态数据的老旧桥梁,提出了基于激励差的连续梁桥损伤识别方法。让不同配重的车辆系统在当前连续梁桥上先后行驶两次,对两次检测中车体加速度响应差进行离散小波变换,利用极大值逐次逼近方法(即MSAA方法)对小波变换系数进行处理,可准确识别损伤位置。并对检测车车重、车速、路面粗糙度、桥梁不同跨径布置、牵引车配重等影响因素进行了深入分析,验证了方法的适用性。(4)在确定损伤位置后,针对所提出的两种桥梁损伤识别方法,提出了基于健康数据的损伤程度判定和基于激励差的损伤程度判定方法,以桥梁挠度和桥梁挠度差为基础,提出了损伤程度指标D和E,以及损伤程度函数S(D)和S(E),据此可判定桥梁损伤程度,损伤程度判定误差基本满足要求。所提出的损伤程度判定方法适用于不同桥梁跨径组合的连续梁桥,其中基于健康数据的损伤程度判定方法具有较好的鲁棒性。

关键词：连续梁桥车桥耦合系统车辆响应损伤识别损伤程度指标噪声

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收缩对分期浇筑砼箱梁受力性能的影响分析

结构工程师 2020年第4期36卷 151-155页

作者：孙增寿唐一瑞王涛郑州大学土木工程学院交通工程系郑州450001

针对实际工程中预应力钢筋混凝土箱梁分层浇筑的情况,考虑箱梁上下层收缩不同步,可能对混凝土箱梁受力性能产生影响。采用有限元方法建立箱梁的实体有限元模型,分析研究收缩应变对分期浇筑混凝土箱梁受力性能的影响规律。研究表明,分期... 详细信息

针对实际工程中预应力钢筋混凝土箱梁分层浇筑的情况,考虑箱梁上下层收缩不同步,可能对混凝土箱梁受力性能产生影响。采用有限元方法建立箱梁的实体有限元模型,分析研究收缩应变对分期浇筑混凝土箱梁受力性能的影响规律。研究表明,分期浇筑对箱梁受力性能的影响较大,分期浇筑时间间隔越长对箱梁受力性能的影响越大,龄期越长对未加载箱梁受力性能的影响也越大。

关键词：分期浇筑箱梁收缩受力性能

基于深度全局信息融合的复杂山区机载点云滤波

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激光与光电子学进展 2024年

作者：崔杰瑞普运伟夏炎刘一成昆明理工大学计算中心昆明理工大学国土资源工程学院云南省水利水电勘测设计研究院

激光雷达在获取地势陡峭、植被覆盖密集区域的点云数据存在非地面点比重大、密度分布不均匀的情况，传统滤波算法难以获取精确点云滤波结果。深度学习在点云滤波中仍存在信息利用不充分、特征提取不足等问题。因此本文提出一种融合多维... 详细信息

激光雷达在获取地势陡峭、植被覆盖密集区域的点云数据存在非地面点比重大、密度分布不均匀的情况，传统滤波算法难以获取精确点云滤波结果。深度学习在点云滤波中仍存在信息利用不充分、特征提取不足等问题。因此本文提出一种融合多维特征与全局上下文信息的点云滤波网络（MGINet），建立多维度特征提取与全局信息融合学习框架，提升复杂山区点云滤波精度。MGINet首先设计了局部交叉特征融合模块，融合法向量与空间几何结构获取高维差异特征，保留点云局部空间结构特征。其次，引入全局上下文聚合模块实现全局上下文信息捕捉，结合交叉编码增强特征的泛用性。在公开与真实的复杂山区的数据集上进行测试，实验结果表明MGINet的滤波精度优于传统算法。

关键词： Li DAR数据点云滤波特征融合全局上下文信息

“挤入效应”还是“挤出效应”:养老金与家庭养老

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社会保障研究 2024年第2期 53-64页

作者：马健瑞刘一伟中国社会科学院工业经济研究所北京100006 中央财经大学政府管理学院北京100081

基于2014年和2018年中国老年健康影响因素跟踪调查数据,将家庭养老分为经济供养、精神慰藉和生活照料三个维度,检验养老金对家庭养老的影响,结果发现:养老金对家庭养老同时产生显著的“挤入效应”和“挤出效应”,二者呈现非线性关系。其... 详细信息

基于2014年和2018年中国老年健康影响因素跟踪调查数据,将家庭养老分为经济供养、精神慰藉和生活照料三个维度,检验养老金对家庭养老的影响,结果发现:养老金对家庭养老同时产生显著的“挤入效应”和“挤出效应”,二者呈现非线性关系。其中,养老金与经济供养呈现倒“U”型关系,养老金与精神慰藉呈现“U”型关系,但是养老金对生活照料没有显著影响。异质性分析发现:养老金的“挤入效应”主要体现在女性与老年人样本中;养老金的“挤出效应”主要体现在男性与城镇老年人样本中;养老金的“挤入效应”与“挤出效应”同时体现在低龄老年群体中。影响机制分析发现,老年人居住模式、健康水平与家庭决策权是养老金产生“挤入效应”与“挤出效应”的重要渠道。因此,应进一步完善我国养老保险制度,建构社会养老与家庭养老的互补机制,明确社会养老和家庭养老的职责分工,推动两者的有机结合。

关键词：养老金家庭养老挤入效应挤出效应

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氧化锌量子点敏化氧化铈的制备及可见光催化降解罗明丹B

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精细化工 2024年

作者：宗一超张富青郭丽瑞袁军武汉工程大学化学与环境工程学院

采用溶胶-凝胶法合成了氧化锌量子点(ZnO QDs)，将其浸渍负载在CeO2微球上，制备了ZnO QDs修饰的CeO2可见光催化剂ZnO QDs/CeO2。通过XRD、TEM、SEM表征了ZnO QDs/CeO2的结构和形貌，考察了ZnO QDs/CeO2降解罗明丹B(RhB)的可见光催化性... 详细信息

采用溶胶-凝胶法合成了氧化锌量子点(ZnO QDs)，将其浸渍负载在CeO2微球上，制备了ZnO QDs修饰的CeO2可见光催化剂ZnO QDs/CeO2。通过XRD、TEM、SEM表征了ZnO QDs/CeO2的结构和形貌，考察了ZnO QDs/CeO2降解罗明丹B(RhB)的可见光催化性能，通过电化学阻抗(EIS)、UV-Vis测试了ZnO QDs/CeO2的光电性能。结果表明，直径6～9 nm的ZnO QDs均匀分布在直径800 nm的CeO2微球表面上，ZnO QDs/CeO2的光响应范围拓展到550 nm。1 g CeO2负载0.02 g的ZnO QDs制备的0.02 ZnO QDs/CeO2具有最优的光催化降解RhB的性能，0.02 ZnO QDs/CeO2(50 mg)在可见光照射下，催化降解50 mL 0.1 mmol/L RhB水溶液，在90 min时，RhB的降解率为94%，而相同条件下，CeO2和ZnO QDs的RhB的降解率为20%和55%。空穴(h+)是ZnO QDs/CeO2光催化降解RhB的最主要活性物种。

关键词：光催化氧化铈氧化锌量子点可见光降解染料废水

“双碳”目标下流域生态城市绿色发展与高质量发展实施路径

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水资源保护 2024年第1期40卷 16-24页

作者：王红瑞刘艺欣张力李一阳李永坤北京师范大学水科学研究院北京100875 北京市水科学技术研究院北京100048

针对流域生态城市绿色发展与高质量发展趋势,在阐释绿色发展与高质量发展理论渊源和发展进程的基础上,从理论维度和现实维度辨析了两者之间的联系,明确了“双碳”目标下的高质量发展路径。立足于流域生态保护,分析了当前生态城市建设规... 详细信息

针对流域生态城市绿色发展与高质量发展趋势,在阐释绿色发展与高质量发展理论渊源和发展进程的基础上,从理论维度和现实维度辨析了两者之间的联系,明确了“双碳”目标下的高质量发展路径。立足于流域生态保护,分析了当前生态城市建设规划的三大瓶颈因素,提出了流域生态城市建设的对策建议:提高人口素质,合理开发利用资源;严守生态保护红线,提高抵御自然灾害的能力;发展绿色经济,推进经济转型。

关键词： “双碳”目标绿色发展流域生态城市高质量发展

基于关系网络和vision Transformer的跨域小样本分类模型

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计算机应用 2024年

作者：严一钦罗川李天瑞陈红梅四川大学计算机学院西南交通大学计算机与人工智能学院

针对小样本学习模型在数据域存在偏移时分类准确度不高的问题，提出了一种基于关系网络和vision Transformer的跨域小样本图像分类模型ReViT(Relation Vision Transformer)。首先，引入vision Transformer作为特征提取器，经过预训练的... 详细信息

针对小样本学习模型在数据域存在偏移时分类准确度不高的问题，提出了一种基于关系网络和vision Transformer的跨域小样本图像分类模型ReViT(Relation Vision Transformer)。首先，引入vision Transformer作为特征提取器，经过预训练的深层神经网络解决了浅层神经网络的特征表达能力不足的问题；其次，以浅层卷积网络作为任务适配器提升模型的知识迁移能力，并基于关系网络和通道注意力机制构建非线性分类器，将特征提取器和任务适配器进行特征融合，从而增强模型的泛化能力；最后，采取“预训练-元学习-微调-元测试”的四阶段学习策略训练模型，通过迁移学习与元学习的有效融合，进一步提升ReViT的跨域分类性能。实验结果表明，ReViT在面对跨域小样本分类问题上有良好的性能，在Meta-Dataset数据集的域内场景下和域外场景下的分类准确度相较于次优的模型分别提升了5.82和1.17个百分点，在BCDFSL(Broader study of Cross-Domian Few-Shot Learning)数据集的三个子问题EuroSat(European Satellite data)、CropDiease和ISIC(International Skin Imaging Collaboration)的5-way 5-shot上相较于次优的模型分别提升了1.00、1.54和2.43个百分点，在EuroSat、CropDiease和ISIC的5-way 20-shot上相较于次优的模型分别提升了0.13、0.97和3.40个百分点，在CropDiease的5-way 50-shot上相较于次优的模型提升了0.36个百分点。ReViT能在样本量稀少的图像分类任务上保持良好的准确率，在卫星图像识别，人类皮肤病识别和农作物病害识别等实际应用中能够提高系统的效率。

关键词：小样本学习关系网络跨域学习元学习图像分类

大气压垂直流动液体地电极制备等离子体活化溶液的理化特性

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高电压技术 2024年第1期50卷 441-449页

作者：齐志华谭一航孟广伊吉晓瑞史书慧沈阳工程学院基础教学部沈阳110136 沈阳工程学院国际交流学院沈阳110136

大气压气液放电制备的等离子体活化溶液(plasma activated liquid,PAL)是一种富含多活性物种的溶液。该研究以流动水柱替换传统线筒式电极结构内的中心金属电极,设计出利用垂直流动水柱产生放电的电极结构,以实现高效制备PAL的目的。通... 详细信息

大气压气液放电制备的等离子体活化溶液(plasma activated liquid,PAL)是一种富含多活性物种的溶液。该研究以流动水柱替换传统线筒式电极结构内的中心金属电极,设计出利用垂直流动水柱产生放电的电极结构,以实现高效制备PAL的目的。通过改变溶液(水柱)的初始电导率和施加电压,研究了利用该电极所制备PAL的理化特性及灭菌效果,计算了在不同放电参数下产生活性物种的能量效率,并讨论了该电极与液面下鼓泡法电极放电产生活性物种能量效率的差异。结果表明,随着施加电压和溶液初始电导率的增加,PAL的p H值逐渐下降,而平均电导率呈逐渐升高趋势,NO_(3)^(-)、H2O_(2)、O_(3)的浓度逐渐增大。当溶液初始电导率在2~200 mS/cm的范围内,NO_(2)^(-)的浓度随施加电压的升高呈现出先增加后降低的趋势。但当溶液初始电导率<2 m S/cm时,NO_(2)^(-)的浓度随施加电压的增加单调升高。PAL的灭菌效率随着施加电压的升高而增大。该研究将为气液放电技术在不同环境中应用选取适宜电极提供新的思路。

关键词：等离子体活化溶液电导率活性物种能量效率灭菌

基于硼氢化钠原位还原的纳米金杂化酶的制备及催化阿魏酸甘油酯合成

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分子催化（中英文） 2024年第1期38卷 26-34,I0001,I0002页

作者：尹一孙立瑞刘青云辛嘉英哈尔滨商业大学食品科学与工程重点实验室黑龙江哈尔滨150076 中国科学院兰州物理化学研究所羰基合成与选择氧化国家重点实验室甘肃兰州730000

建立了一种基于硼氢化钠原位还原法制备纳米金杂化酶用以合成阿魏酸甘油酯的方法,使杂化酶的催化活性、稳定性及结构的刚性皆有所提高.利用硼氢化钠原位还原法制备了NaBH_(4)@AuNPs-CRL杂化酶,通过单因素实验得到了最优的杂化条件,并利... 详细信息

建立了一种基于硼氢化钠原位还原法制备纳米金杂化酶用以合成阿魏酸甘油酯的方法,使杂化酶的催化活性、稳定性及结构的刚性皆有所提高.利用硼氢化钠原位还原法制备了NaBH_(4)@AuNPs-CRL杂化酶,通过单因素实验得到了最优的杂化条件,并利用荧光光谱、红外光谱、X-射线电子能谱、透射电镜等方法探究了杂化前后酶结构的变化.研究表明制备的NaBH_(4)@AuNPs-CRL杂化酶蛋白二级结构中α-螺旋含量减少、β-折叠含量增加,杂化酶比活性为4.91±0.12 U∙mg^(-1),与游离酶相比提高了66.44%,最佳条件下催化合成阿魏酸甘油酯的转化率为98.39%±3.65%,批式操作稳定性实验表明杂化酶的稳定性有较大提升.

关键词：脂肪酶纳米金硼氢化钠杂化酶阿魏酸甘油酯