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旋喷静压复合桩芯桩-水泥土界面强度特性试验研究

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建筑科学 2024年第3期40卷 154-162页

作者：尹浩中国建筑科学研究院有限公司北京100013

旋喷静压复合桩具有单桩承载力高、受力合理,可在既有建筑加固与改造工程的低净空条件下施工等优势;旋喷静压复合桩具有双层荷载传递模式,芯桩-水泥土界面和水泥土-桩周土界面是控制旋喷静压复合桩承载特性和破坏模式的关键因素;针对此... 详细信息

旋喷静压复合桩具有单桩承载力高、受力合理,可在既有建筑加固与改造工程的低净空条件下施工等优势;旋喷静压复合桩具有双层荷载传递模式,芯桩-水泥土界面和水泥土-桩周土界面是控制旋喷静压复合桩承载特性和破坏模式的关键因素;针对此特性,对旋喷静压复合桩的芯桩-水泥土界面进行研究,通过水泥土试块强度试验,验证了水泥掺量、水灰比和龄期对水泥土无侧限抗压强度的影响,并通过界面强度特性试验,证明了芯桩-水泥土界面侧阻力与水泥土无侧限抗压强度有关,得出了钢管-水泥土界面和混凝土-水泥土界面的粘结系数。试验表明:水泥土的无侧限抗压强度受水泥掺入量和含水量的双重控制,随水灰比的增加而减小,对于不同水灰比的水泥土,存在最优水泥掺量;芯桩-水泥土界面的极限侧阻力与水泥土强度存在近似线性关系,钢管-水泥土界面的粘结系数平均值为6.66%;芯桩-水泥土界面在受荷过程中经历了弹性阶段、脆性破坏阶段和剪切滑移阶段。

关键词：旋喷静压复合桩芯桩-水泥土界面强度钢管-水泥土界面粘结系数极限侧阻力

数字零售对供应链效率的影响分析——基于上市零售企业年报数据的考察

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商业经济研究 2024年第12期 125-128页

作者：尹浩亮重庆移通学院德国工程学院重庆401520

数字零售是零售企业数字化转型的重要方向,也是零售企业高质量发展的关键所在。本文基于零售数字化转型视角,就数字零售对零售企业供应链效率的影响机制进行理论剖析基础上,进一步采用我国166家零售上市企业数据就数字零售对零售企业供... 详细信息

数字零售是零售企业数字化转型的重要方向,也是零售企业高质量发展的关键所在。本文基于零售数字化转型视角,就数字零售对零售企业供应链效率的影响机制进行理论剖析基础上,进一步采用我国166家零售上市企业数据就数字零售对零售企业供应链效率的影响效应进行了实证分析。研究发现,数字零售能够显著提升零售企业供应链效率,并通过了实证检验和稳健性检验。同时,数字零售对零售企业供应链效率的正向赋能作用会由于零售企业规模差异、产权性质差异而存在显著的异质性。相比较而言,数字零售对规模较大零售企业、非国有性质零售企业供应链效率的正向赋能作用更强。最后本文从零售企业加快数字零售倒逼供应链数字化转型、加大人工智能和大数据分析等技术在零售中的应用、加强合作伙伴关系和供应链网络优化,以及提升零售客户体验和个性化服务方面提出了提升供应链效率的建议。

关键词：数字零售供应链效率零售企业年报分析

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旋喷静压复合桩竖向抗压承载特性的试验研究

旋喷静压复合桩竖向抗压承载特性的试验研究

作者：尹浩中国建筑科学研究院

学位级别：硕士

组织变革视角下乡村小规模学校高质量发展的困境与突破

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教育研究 2024年第2期45卷 31-42页

作者：尹浩宇赵丹中国人民大学教育学院北京100872 陕西师范大学教育学部西安710062

乡村小规模学校作为推进县域教育公共服务均等化、促进乡村人力资本提升的重要载体,其高质量发展不仅是补齐乡村教育短板的关键,也是建设高质量教育体系不可或缺的组成部分。在这一过程中,组织变革是适应乡村小规模学校班级规模较小、... 详细信息

乡村小规模学校作为推进县域教育公共服务均等化、促进乡村人力资本提升的重要载体,其高质量发展不仅是补齐乡村教育短板的关键,也是建设高质量教育体系不可或缺的组成部分。在这一过程中,组织变革是适应乡村小规模学校班级规模较小、管理方式灵活等特殊性的关键动力,有助于提升办学质量。但当前乡村小规模学校存在组织目标不清晰,组织结构呈跨校科层制,扁平化优势体现不足,组织变革能力及实践效果不尽如人意等问题。基于学习型组织、科层组织和非正式组织等相关理论及其主要特征,围绕愿景、价值、战略等核心要素,通过构建乡村小规模学校“愿景—促进”组织变革模式,可以增强组织变革的内驱力和创造力。推进乡村小规模学校高质量发展亟待转变学校组织发展理念,强化育人为本教育观念;重塑学校组织发展目标,挖掘学校发展内生动力;优化学校组织制度,促进组织高效运行;创生学校“在地化”组织文化,推进校地共生发展;再造学校组织环境,拓展高质量学习空间;优化学校组织技术,提升组织运行效率。各级政府应通过构建多元治理共同体、完善小规模学校治理政策、优化小规模学校治理机制、应用数字教育教学资源,为乡村小规模学校组织变革提供保障。

关键词：基础教育乡村小规模学校教育高质量发展组织变革

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基于代理模型与分类技术的多目标进化算法

基于代理模型与分类技术的多目标进化算法

作者：尹浩佳青海师范大学

学位级别：硕士

群智能算法是一种模拟自然界群体行为的优化算法.算法对问题函数的凸性和可微性等性质要求不高,因此基于自然选择机制的优化算法更适用于研究无凸可微性质的问题.在求解一般性优化问题时,进化算法已经充分展示了其优势.随着大数据时代... 详细信息

群智能算法是一种模拟自然界群体行为的优化算法.算法对问题函数的凸性和可微性等性质要求不高,因此基于自然选择机制的优化算法更适用于研究无凸可微性质的问题.在求解一般性优化问题时,进化算法已经充分展示了其优势.随着大数据时代的到来,算法所面临的问题可能是大规模、多属性的,优化的目标往往不止一个.当目标数量增加或Pareto前沿形状复杂时,传统优化算法往往效率不高.当约束函数复杂或约束过紧时,存在的进化算法难以找到数量足够的最优解.针对上述问题,本文基于代理模型和分类进化技术设计了相应的进化算法,主要研究内容如下:超多目标优化问题存在的一个重大挑战是种群收敛性和多样性难以得到有效平衡,特别是当目标数量较大时,个体的选择压力丧失,无法保证种群多样性.为了克服这一不足,本文提出一种双目标代理模型驱动的超多目标进化算法.首先,通过双目标模型策略,增加个体的选择压力.其次,通过双归档集策略对种群进行划分,保留适应度较好的个体,以保证种群的收敛性.然后,通过基于共享函数的拥挤度距离估计策略,保留具有良好多样性的候选个体,使种群收敛性和多样性得到平衡.最后,在WFG和Ma F测试集上进行模拟实验,实验结果显示,提出的算法得到了更好的Pareto解集.针对约束多目标优化问题中存在的约束难以处理、种群多样性差等问题,提出了一种约束多目标进化算法,对种群的进化分类和边界收缩进行了创新.首先,根据个体的约束违反程度,设计了种群进化分类策略,将种群分为两个不同的子种群,针对性地设计适合产生高质量后代的交叉变异算子.同时,子种群通过共享子代来实现种群间的信息交互.其次,为了更好地发挥双种群的优势,设计了一种约束处理方法.在进化早期,使种群能够快速地跨越不可行区域,保证了种群的可行性和收敛性.最后,为了利用不可行解信息,对目标值较好的不可行解进行修复操作,确保输出足够数量的Pareto最优解.实验结果显示,在IGD和HV指标上,提出的算法与其它比较算法相比有明显的优势.

关键词：多目标优化问题进化算法代理模型约束处理技术 Pareto最优解

一种游动傅科机械编排的捷联惯性间接极区导航算法

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宇航学报 2024年第3期45卷 409-420页

作者：孙新雷尹浩凌富立王玲玲北京航空航天大学机械与控制工程国家级(虚拟仿真)实验教学中心北京100191 莫斯科罗蒙诺索夫国立大学力学数学系莫斯科119991

针对指北方位、游移方位等机械编排的惯性导航系统在极区附近出现计算溢出、导航误差发散、方向基准缺失等问题,本文提出了一种基于游动傅科机械力学编排的捷联惯性间接极区导航算法。首先,推导了传统坐标系和横向坐标系下的游动傅科机... 详细信息

针对指北方位、游移方位等机械编排的惯性导航系统在极区附近出现计算溢出、导航误差发散、方向基准缺失等问题,本文提出了一种基于游动傅科机械力学编排的捷联惯性间接极区导航算法。首先,推导了传统坐标系和横向坐标系下的游动傅科机械编排位置、速度和姿态转换关系,并设计了完整的捷联惯性极区导航流程。其次,在详细分析载体沿经线穿越极点时的导航解算性能基础上,提出了一种游动傅科机械编排的捷联惯性间接极区导航算法。实验结果表明,该算法能够实现传统导航与横向导航方式的平滑切换,并借助横向导航信息解决载体穿越极点时无法导航的难题。

关键词：极区导航惯性导航机械编排游动傅科系横向坐标系

基于数据挖掘的赵建军教授治疗后循环缺血（肝阳上亢证）的临床经验总结

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基于数据挖掘的赵建军教授治疗后循环缺血（肝阳上亢证）的临床经...

作者：尹浩博长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:借助中医传承计算平台(V3.5)及古今医案云平台,挖掘出赵建军教授治疗后循环缺血肝阳上亢证的用药经验,再通过网络药理学对挖掘出的核心药物进行作用靶点与作用机制的分析研究。方法:1.数据挖掘:收集赵建军教授在2021年7月至2023年1... 详细信息

目的:借助中医传承计算平台(V3.5)及古今医案云平台,挖掘出赵建军教授治疗后循环缺血肝阳上亢证的用药经验,再通过网络药理学对挖掘出的核心药物进行作用靶点与作用机制的分析研究。方法:1.数据挖掘:收集赵建军教授在2021年7月至2023年12月期间诊治的后循环缺血肝阳上亢证患者的病案资料,将符合纳排标准的148例病案信息进行规范化处理,建立数据库,分别导入中医传承计算平台(V3.5)及古今医案云平台进行相关信息分析,如患者症状、中药使用情况、药物配伍等,并将结果进行可视化展示与分析。2.网络药理学:将挖掘出的核心药对在TCMSP、BATMAN-TCM数据库内筛选其化学成分及预测靶点。在Gene Cards、OMIM数据库检索疾病相关靶点,将药物与疾病靶点在Uniprot数据库相互映射得到交集基因。再运用Cytoscape软件构建“药物-成分-潜在靶点”网络。在String平台构建PPI网络,获得核心靶点,再应用DAVID数据库对核心靶点进行GO富集分析与KEGG通路分析,对其作用机制进行预测。结果:1.本研究纳入符合纳排标准的后循环缺血肝阳上亢证患者包括男性59例,女性89例;通过分析其中的148张中药处方,得到100味不同中药,使用频次≥30的有24味药,使用频次位于前10位的为天麻、葛根、鹿衔草、钩藤、生牡蛎、生龙骨、柴胡、珍珠母、炒蒺藜、石决明。药性方面,四气以寒、温、平性为主,五味以为苦、甘、辛味为主;药物归经以肝、心、脾经为主。药物关联规则分析得出核心药物7味:天麻、葛根、鹿衔草、钩藤、生龙骨、生牡蛎、珍珠母,及关联规则19条。高频药物聚类分析使用最多的前30位药物后得到4组导师治疗后循环缺血肝阳上亢证的常用中药组合;复杂网络分析后得到核心药对“天麻-葛根”。2.通过对核心药对“天麻-葛根”进行网络药理学分析,共筛选出核心药对活性成分54个,疾病靶点2351个,通过韦恩图交集后得到潜在作用靶点145个。主要的有效成分包括达尿酸、毛蕊素、β-谷甾醇、布鲁森素A、天麻素等;PPI网络分析得出核心靶点包括ACTB、TNF、NFKB1、CASP3、BCL2、PTGS2、TLR4、PPARG等;GO富集分析得到生物过程(BP)201条,细胞组成(CC)58条,分子功能(MF)67条;KEGG通路分析共得到82条通路。结论:1.导师治疗后循环缺血肝阳上亢证的用药中,四气以寒温平性为主,五味以苦甘辛味为主;归经则以肝心脾经为主。经关联规则分析后得出核心药物7味:天麻、葛根、鹿衔草、钩藤、生龙骨、生牡蛎、珍珠母,为天麻钩藤饮化裁而成。2.导师认为本病系“肝肾阴虚,肝阳上亢,阻滞脑络”所致,治疗上以“平肝阳、熄肝风”为大法,佐以补益肝肾,效果显著。3.通过网络药理学分析,可以得出核心药对发挥作用的有效化学成分可能是达尿酸、毛蕊素、β-谷甾醇、布鲁森素A、天麻素等,并作用于ACTB、TNF、NFKB1、CASP3、BCL2、PTGS2、TLR4、PPARG等核心靶点后通过激活机体神经活性配体—受体相互作用、c AMP信号通路、钙信号通路、神经退行性变的途径—多种疾病、血清素能突触等信号通路发挥其治疗后循环缺血的作用。

关键词：后循环缺血肝阳上亢证临床经验数据挖掘网络药理学

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跨设备联邦学习中的客户端选择算法

软件学报 2024年

作者：张瑞麟杜晋华尹浩清华大学计算机科学与技术系清华大学北京信息科学与技术国家研究中心

联邦学习是一种新型的分布式机器学习范式,它在满足用户隐私和数据保密性要求的前提下,充分利用众多分散客户端的计算能力及其本地数据联合训练机器学习模型.在跨设备联邦学习场景下,客户端通常由数千甚至万级别的移动设备或端侧设备组... 详细信息

联邦学习是一种新型的分布式机器学习范式,它在满足用户隐私和数据保密性要求的前提下,充分利用众多分散客户端的计算能力及其本地数据联合训练机器学习模型.在跨设备联邦学习场景下,客户端通常由数千甚至万级别的移动设备或端侧设备组成,由于通信和计算成本的限制,聚合服务器在每个训练轮次中仅选择少量客户端加入训练.几种被广泛应用的联邦优化算法均采用完全随机的客户端选择算法,但这被证明有着很大的优化空间.近年来,如何高效可靠地从海量异构客户端中选择合适的集合参与训练,以优化联邦学习协议的资源消耗和模型性能被广泛研究,但仍没有文献对这一关键问题进行综合调研.需要对跨设备联邦学习的客户端选择算法研究进行全面调研.具体地,形式化描述客户端选择问题,然后给出对选择算法的分类并逐一深入讨论分析.最后,讨论客户端选择算法的一些未来研究方向.

关键词：跨设备联邦学习客户端选择组合优化效用理论

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基于领域自适应的变工况轴承故障诊断

北京航空航天大学学报 2024年第8期50卷 2382-2390页

作者：曹洁尹浩楠雷晓刚王进花兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 甘肃省制造信息工程研究中心兰州730050

针对轴承故障诊断中存在训练样本和测试样本分布不同及各类故障数据不平衡导致故障识别率低的问题,设计了一种基于改进残差网络(ResNet)的领域自适应故障诊断方法。在诊断网络第1层使用多维度卷积结构进行特征提取,得到不同维度的故障... 详细信息

针对轴承故障诊断中存在训练样本和测试样本分布不同及各类故障数据不平衡导致故障识别率低的问题,设计了一种基于改进残差网络(ResNet)的领域自适应故障诊断方法。在诊断网络第1层使用多维度卷积结构进行特征提取,得到不同维度的故障特征信息;在领域自适应层采用局部最大平均差异(LMMD)对齐源域和目标域的分布,获取更多细粒度信息;使用类平衡损失函数(CBLoss)解决不平衡数据的训练问题,以Adam优化网络实现故障诊断。实验结果表明,所提方法可在故障样本类别不平衡下有较高的诊断结果。在2个轴承数据集和采集的风力发电机数据上进行实验验证,结果表明,所提方法具有一定的优越性,在数据样本不平衡情况下,诊断性能优于深度神经网络和领域自适应网络等深度迁移学习方法,可作为一种有效的跨工况故障分析方法。

关键词：故障诊断残差网络数据不平衡局部最大平均差异类平衡损失函数轴承