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多锥形摩擦副接合过程摩擦转矩特性研究

北京理工大学学报 2024年第6期44卷 635-644页

作者：刘雨薇付崇智孙园植靳爽衣超程正坤中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院北京100083 北京理工大学机械与车辆学院北京100081 中国北方车辆研究所北京100072 深圳职业技术学院广东深圳518055

多锥形摩擦副是新型湿式离合器的关键部件,具有体积小、转矩传递性能好等优点.针对多锥形摩擦副的特殊构型,考虑油膜承载力、微凸体接触以及摩擦元件温升等因素,建立了接合过程中摩擦转矩的多物理场耦合数学模型并进行数值求解.计算得... 详细信息

多锥形摩擦副是新型湿式离合器的关键部件,具有体积小、转矩传递性能好等优点.针对多锥形摩擦副的特殊构型,考虑油膜承载力、微凸体接触以及摩擦元件温升等因素,建立了接合过程中摩擦转矩的多物理场耦合数学模型并进行数值求解.计算得到的摩擦转矩与试验数据相比误差小于10%,仿真模型具有较高的准确性.基于该模型对不同加载压力和相对转速下的摩擦转矩特性进行了研究.此外,采用Box-Behnken Design试验设计,通过响应面分析得到锥面数量、锥形角度、锥形高度等锥形参数对摩擦转矩的影响规律.结果表明:摩擦转矩与加载压力呈正相关关系,当加载压力从0.1 MPa增加到0.2 MPa时,摩擦转矩峰值增大了102.2%;减小锥形角度的同时增大锥形数量可更有效地提高摩擦副的转矩传递能力,缩短同步时间.研究结果可为新型多锥形摩擦副的优化设计提供参考依据.

关键词：多锥形摩擦副摩擦转矩影响因素响应面法

基于PLUS模型的黄河中游多沙粗沙区土地利用变化模拟及驱动力分析

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水土保持研究 2024年第06期 309-318页

作者：杜洲牛健植樊登星张卓佩杨智勇北京林业大学水土保持学院林木资源高效生产全国重点实验室水土保持与荒漠化防治国家林业局重点实验室北京林业大学林业生态工程教育部工程研究中心

[目的]分析黄河中游多沙粗沙区土地利用演变规律及其驱动因素，探究不同情景下区域土地利用变化趋势，以期为保障区域生态安全及未来土地利用合理规划提供依据。[方法]基于2000年、2010年、2020年3期土地利用数据，进行黄河中游多沙粗... 详细信息

[目的]分析黄河中游多沙粗沙区土地利用演变规律及其驱动因素，探究不同情景下区域土地利用变化趋势，以期为保障区域生态安全及未来土地利用合理规划提供依据。[方法]基于2000年、2010年、2020年3期土地利用数据，进行黄河中游多沙粗沙区土地利用变化特征及驱动力分析，并结合多情景设定，利用PLUS模型预测了2030年3种不同情景下区域土地利用空间格局。[结果]2000—2020年研究区土地利用变化总体趋势体现为耕地持续减少，林地、草地先增加后减少，水域和未利用地先减少后增加，建设用地持续增加；PLUS模型对2000—2020年区域土地利用变化的驱动力挖掘效果较好，其中建设用地的扩张受距县政府距离、GDP和距铁路距离等社会经济因子影响为主；自然发展情景下，耕地、林地和草地面积有所下降，水域、建设用地和未利用地的面积上升，经济建设情景下，建设用地大幅增加，对其他各类用地侵占作用显著，生态保护情景下，建设用地扩张得到有效约束，主要转入草地，面积缩减。林地、草地和水域面积明显上升，区域生态用地显著增加。[结论]不同发展情景下，黄河中游多沙粗沙区土地利用格局变化差异显著，区域未来土地利用规划应以可持续发展方式为导向，结合具体发展目标制定政策，注重典型生态脆弱区生态保护与经济建设的协调发展。

关键词： PLUS模型土地利用变化多情景模拟多沙粗沙区

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启发式优化算法的GPU并行加速框架

系统仿真学报 2024年第8期36卷 1929-1943页

作者：王东杰温思歆孟万植吴迪大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024

为解决启发式优化算法计算量大、耗时长的缺点,使用图形处理单元(GPU)以及统一计算架构(compute unified device architecture,CUDA)对启发式优化算法进行并行化。提出了一种针对启发式优化算法的GPU并行框架,设计了具有并行逻辑结构的... 详细信息

为解决启发式优化算法计算量大、耗时长的缺点,使用图形处理单元(GPU)以及统一计算架构(compute unified device architecture,CUDA)对启发式优化算法进行并行化。提出了一种针对启发式优化算法的GPU并行框架,设计了具有并行逻辑结构的信息交互框架、算法并行优化策略,解决了信息交互的逻辑结构在串、并行中的相异性问题,该框架可并行化各类启发式优化算法,具有一般性与高效性。为验证该框架的有效性,利用并行框架对5种常见启发式优化算法进行并行化,给出了多个测试函数下GPU并行计算与CPU串行计算的对比结果,其中差分进化算法、哈里斯鹰优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法在种群维度为5000时,分别加速高达179.1、178.6、74.3、358.2倍,同时保证了结果的准确性,表明所设计并行框架的高效性与实用性。

关键词：启发式优化算法 GPU并行 CUDA模型并行框架信息交互

超氧化物歧化酶在植物响应干旱、盐碱和冷害中的作用

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植物研究 2024年第4期44卷 481-490页

作者：郭迦南赵倚澎杨元植管清杰东北盐碱植被恢复与重建教育部重点实验室东北林业大学生命科学学院哈尔滨150040

超氧化物歧化酶(SOD)在植物细胞中广泛存在,主要分为Mn-SOD,Fe-SOD以及Cu/Zn-SOD 3大类,它们可以在细胞中发挥不同的防御作用,增强植物的耐受力。此外在蓝细胞和海洋生物中存在的Ni-SOD有待探究。该研究根据SOD所包含金属离子的不同对... 详细信息

超氧化物歧化酶(SOD)在植物细胞中广泛存在,主要分为Mn-SOD,Fe-SOD以及Cu/Zn-SOD 3大类,它们可以在细胞中发挥不同的防御作用,增强植物的耐受力。此外在蓝细胞和海洋生物中存在的Ni-SOD有待探究。该研究根据SOD所包含金属离子的不同对其理化性质和作用机制进行分析;阐述了在干旱、盐碱、冷害等胁迫下SOD在植物中发挥的作用,并对该酶在未来植物生长发育进程中的作用进行展望,为有关逆境环境下植物生长发育机制的研究提供参考。

关键词：超氧化物歧化酶蛋白质的理化性质活性氧平衡作用机制抗逆响应

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智能水产养殖系统设备故障诊断与排除

电子制作 2024年第5期32卷 83-85,78页

作者：刘玉洁唐升郎波姜源曾范茂珠海城市职业技术学院广东珠海519090

随着物联网技术的日益成熟和应用场景的不断丰富,水产养殖业开始实现“数智化”转型,逐步形成使用智能监控来替代人工巡守、投饵以及检测等养殖模式。然而智能水产养殖系统在使用的过程中也会经常出现各种设备故障,本文则是针对水产养... 详细信息

随着物联网技术的日益成熟和应用场景的不断丰富,水产养殖业开始实现“数智化”转型,逐步形成使用智能监控来替代人工巡守、投饵以及检测等养殖模式。然而智能水产养殖系统在使用的过程中也会经常出现各种设备故障,本文则是针对水产养殖智能控制系统有可能出现的故障原因以及故障诊断进行了具体分析,并针对性地提出相应的故障排除措施,以此促进物联网智慧水产养殖业的可持续发展。

关键词：物联网水产养殖智能控制故障诊断

2001—2020年全球植被对极端气候的响应

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应用生态学报 2024年

作者：焦鹏华牛健植苗禹博李君宜王迪北京林业大学水土保持学院林木资源高效生产全国重点实验室水土保持与荒漠化防治国家林业局重点实验室北京林业大学林业生态工程教育部工程研究中心国家林业和草原局林草调查规划院

探究全球植被与极端气候的时空变化和响应特征，对于应对全球气候变化和提高生态系统的稳定性具有重要意义。本研究基于欧洲中期天气预报中心的ERA5气候数据和MODIS归一化植被指数（NDVI）数据，运用Sen’s趋势分析、相关性分析和随机... 详细信息

探究全球植被与极端气候的时空变化和响应特征，对于应对全球气候变化和提高生态系统的稳定性具有重要意义。本研究基于欧洲中期天气预报中心的ERA5气候数据和MODIS归一化植被指数（NDVI）数据，运用Sen’s趋势分析、相关性分析和随机森林回归模型等方法，探究2001—2020年全球5种植被类型（北方森林和温带森林、热带森林、其他木本植被、草原、农田）NDVI对23个极端气候指数的响应特征。结果表明：研究期间，全球NDVI总体呈增长趋势，增长趋势最显著的植被类型为北方森林和温带森林，最不显著的是农田。极端气候指数方面，除少部分极端高温和低温指数呈降低趋势外，其余指数均呈增长趋势。在不同植被区，对NDVI影响最大的极端气候指数不同。相关性分析结果表明，在北方森林和温带森林、热带森林、其他木本植被、草原和农田区域，对NDVI影响最大的指数分别为冷昼日数、结冰天数、年降水总量、年降水总量、年降水总量；随机森林结果显示，对各植被区NDVI影响最大的指数分别为冷昼日数、热夜日数、霜冻天数、暖昼日数和寒冷时间持续指数。两种方法结果不同的原因在于相关性分析只反映变量间的线性关系，而随机森林回归模型可以捕捉更复杂的非线性关系。以上研究结果体现了全球植被对极端气候的响应具有显著的区域差异性和复杂性，这种差异性和复杂性可能是不同气候因子交互作用的结果。

关键词：极端气候全球植被归一化植被指数随机森林相关分析

基于文本和图像门控融合机制的多模态方面级情感分析

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计算机科学 2024年

作者：张添植周刚刘洪波刘铄陈静战略支援部队信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室

多模态方面级情感分析是多模态情感分析领域的一项新兴任务，旨在对给定的方面实体在文本和图像中所体现的情感进行识别。尽管多模态方面级情感分析研究近年来取得了突破性的进展，但是现有的模型在多模态特征融合阶段大都仅采用简单的... 详细信息

多模态方面级情感分析是多模态情感分析领域的一项新兴任务，旨在对给定的方面实体在文本和图像中所体现的情感进行识别。尽管多模态方面级情感分析研究近年来取得了突破性的进展，但是现有的模型在多模态特征融合阶段大都仅采用简单的拼接方法，而没有考虑图像中是否存在与文本语义不相关的信息，这在一定程度上可能会为模型引入额外的噪声。为了解决上述问题，提出了一种基于文本和图像门控融合机制的多模态方面级情感分析模型（TIGFM）。该模型在文本和图像做交互的同时引入了从数据集图像中所提取的形容词-名词对（ANPs），并将其中形容词的加权作为图像辅助信息，此外在特征融合阶段通过构建一种动态控制图像和图像辅助信息输入的门控机制实现多模态特征融合。实验结果表明，TIGFM模型在两个基于Twitter的数据集上取得了具有竞争力的结果，进而验证了所提出方法的有效性。

关键词：多模态方面级情感分析门控融合机制形容词-名词对图像辅助信息语义相关性

一种载药壳聚糖抗菌止血海绵的制备及其性能研究

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四川大学学报（医学版） 2024年第1期55卷 190-197页

作者：周元植卢雯杨倩倩许昭李健军西安交通大学化学学院西安710049 西安交通大学第一附属医院消化内科西安710061 陕西省消化系统疾病(肿瘤方向)临床医学研究中心西安710061 西安交通大学第一附属医院精神心理卫生科西安710061 西安交通大学医学部第一临床医学院西安710061

目的本研究拟制备一种新型壳聚糖抗菌止血海绵(novel chitosan antibacterial hemostatic sponge,NCAHS),并对其材料学特性和生物学性能进行评价。方法以壳聚糖为海绵基材,添加不同比例三聚磷酸钠(sodium tripolyphosphate,STPP)、甘油... 详细信息

目的本研究拟制备一种新型壳聚糖抗菌止血海绵(novel chitosan antibacterial hemostatic sponge,NCAHS),并对其材料学特性和生物学性能进行评价。方法以壳聚糖为海绵基材,添加不同比例三聚磷酸钠(sodium tripolyphosphate,STPP)、甘油、酚磺乙胺,并使用冷冻干燥法制备海绵,以全血凝血指数(BCI)为指标筛选壳聚糖及添加物的最佳浓度获得的止血海绵;在止血海绵中负载盐酸环丙沙星的玉米醇溶蛋白/碳酸钙复合微球(Zein/CaCO3)制备得到NCAHS。采用扫描电镜观察NCAHS的微观形貌、孔隙率,并检测其吸水率、体外对金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus,***)和大肠杆菌(Escherichia coli,***)的抗菌率、体外凝血性能、血液相容性。使用兔肝损伤和兔耳动脉损伤出血模型评价止血效果,以市售止血海绵(commercial hemostatic sponge,CHS)作为对照。参照医疗器械生物学评价国家标准检测NCAHS浸提液的细胞毒性,动物皮肤刺激性和体内急性毒性等体内生物相容性。结果以1.5%壳聚糖(质量浓度)、0.01%STPP(质量浓度)、体积分数0%甘油(不添加甘油)、体积分数0.15%酚磺乙胺、Zein和CaCO3质量混合比为5∶1、Zein终质量浓度为2.5 g/L、乙醇终浓度为17.5%(体积分数)制备所得NCAHS细密均匀,具有蜂窝状多孔结构,孔径约200μm,其BCI数值最低。NCAHS吸水率〔(2362.16±201.15)%vs.(1102.56±91.79)%〕、体外凝血性能(31.338%vs.1.591%)均优于CHS(P<0.01)。在体内兔耳动脉出血模型〔(36.00±13.42)s vs.(80.00±17.32)s〕和兔肝脏出血模型〔(30.00±0)s vs.(70.00±17.32)s〕中,NCAHS止血时间均短于CHS(P<0.01)。NCAHS对***和***具有明显的抑制能力,且NCAHS体内外生物相容性良好。结论NCAHS是一种具有优异抗菌性能和止血效果且生物相容性良好的复合海绵,可用于临床推广。

关键词：载药微球壳聚糖止血海绵抗菌生物相容性

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基于混合比例估计的标签噪声学习方法

中国科学：信息科学 2024年第3期54卷 603-622页

作者：郑庆华曹书植阮建飞赵锐董博西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049 西安交通大学继续教育学院西安710049 智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049 陕西省天地网技术重点实验室西安710049

近年来,人工智能蓬勃发展,伴随着计算硬件算力的提升,深度学习已成为了人工智能算法的新范式.然而深度学习依赖大量精确标注的数据,在现实的多类别分类场景中,受限于标注成本和隐私数据保护等因素,大量精准标注的数据往往难以获得.近些... 详细信息

近年来,人工智能蓬勃发展,伴随着计算硬件算力的提升,深度学习已成为了人工智能算法的新范式.然而深度学习依赖大量精确标注的数据,在现实的多类别分类场景中,受限于标注成本和隐私数据保护等因素,大量精准标注的数据往往难以获得.近些年,移动众包和网络爬虫这类经济廉价的数据收集方法被广泛采用,但他们不可避免地引入了错误标注,即标签噪声.鉴于深度神经网络强大的数据拟合能力,标签噪声的存在将造成算法的过拟合,严重制约了深度学习方法的泛化能力.针对标签噪声问题,现有研究大多显式或隐式地依赖锚点(明确属于某一类别的样本),然而在现实场景中锚点难以获取,这使得现有解决方案不再适用.为解决这一问题,本文创造性地将多类别标签噪声学习问题转化为混合比例估计(mixture proportion estimation,MPE)问题,构建了一种不依赖锚点的满足统计一致性的学习算法.本文的主要贡献包括:(1)对现有的仅适用于二组成物MPE场景的R-MPE(regrouping-MPE)方法进行推广,提出了多组成物场景下不依赖不可约假设的MPE方法MR-MPE(multi-component oriented R-MPE);(2)理论上证明了多类别分类场景下标签噪声学习算法锚点假设和MPE问题不可约假设的等价性,并基于所提出的MR-MPE方法构建了不依赖锚点的满足统计一致性的算法.本文在合成噪声数据集和真实噪声数据集上分别与现有算法进行了对比实验,结果显示本文所提算法在多个数据集上均展现出了最优的性能;同时,在移除锚点的情况下,本文对算法的鲁棒性进行了测试,验证了所提算法不依赖锚点的特性.

关键词：混合比例估计多类别分类标签噪声学习锚点不可约假设统计一致性