检索结果-南通市图书馆

作者：张文豪青岛科技大学

学位级别：硕士

化石能源大量使用造成的环境污染和能源短缺问题日益严重,在“碳达峰”和“碳中和”的背景下须立即保护不可再生资源,开发新能源,以促进可持续发展。氢气(H)具有高能量密度和零碳排放的优势,成为了最具吸引力的绿色能源之一。在众多制... 详细信息

化石能源大量使用造成的环境污染和能源短缺问题日益严重,在“碳达峰”和“碳中和”的背景下须立即保护不可再生资源,开发新能源,以促进可持续发展。氢气(H)具有高能量密度和零碳排放的优势,成为了最具吸引力的绿色能源之一。在众多制氢方法中,电解水制氢作为一种绿色转化过程备受关注。目前大部分的电解水体系采用纯水作为电解液,而占地球水资源97%的海水仍未得到充分的开发利用。与纯水相比,海水不仅在经济方面更具优势,利用电解海水还可以实现海水淡化,解决干旱地区的缺水问题。近年来电解海水电催化剂得到了广泛的研究,提升阴极析氢反应(HER)和阳极析氧反应(OER)的活性、避免碱性条件下发生阳极氯氧化副反应(Cl OR)是目前电解海水催化剂需要解决的核心问题。Ni基材料因其资源丰富、成本低和电子结构可调的优势,是一类理想的电解海水催化材料,然而其活性仍有待提升。此外,已报道的大部分电催化剂只能承受较低的电流密度(<100 m A cm),严重制约了电解海水的工业化进程。因此,合理设计和定向合成具有高活性且耐大电流的Ni基电解海水电催化剂成为了重中之重。主要研究内容如下:(1)在工业安培级电流密度电解海水条件下,电催化剂需要具有优异的活性和长期的稳定性。此工作在室温下通过快速液相合成法制备了含O空位的Fe,S共掺杂Ni(OH)纳米片阵列(Fe,S-Ni(OH)-Ov)。Fe,S-Ni(OH)-Ov电催化剂不仅可以快速合成,而且还可以实现大尺寸制备,这为工业化生产提供了前提条件。并且在碱性海水中表现出优异的OER性能,只需要340 m V的过电位就能达到1000 m A cm的电流密度。同时,在模拟工业海水条件下,Fe,S-Ni(OH)-Ov|Pt/C只需1.65 V即可达到1000 m A cm的电流密度。原位阻抗证实了O空位能够加快OER过程中中间体(OH*)的吸附动力学,进一步表明O空位可以让OH*中间体在低电位下快速吸附,促进OER进程,有效地提高了催化剂的催化性能。该策略为催化剂在工业生产中的应用提供了一条可行途径,并在电解海水方面具有重要意义。(2)考虑到肼氧化反应(HzOR)具有更低的热力学电位,肼氧化辅助电解海水是一种防止氯离子氧化反应和实现节能制氢的有效策略。此工作在泡沫镍上构建了具有独特2D/3D结构的Fe,F共掺杂NiP异质结构纳米片阵列(Fe/F-NiP@NC),该催化剂在碱性海水中表现出优异的Hz OR和HER性能,只需122和323 m V的电位,就可达到1000 m A cm的电流密度。DFT结果表明,Fe,F共掺杂实现了电子重分布,优化了电子结构。并且与OWS海水系统相比,OHz S双电极系统达到1000 m A cm的电流密度时所需的电压仅为571m V,生产1.0 mH可节省3.35 k W·h电能。此外,利用工业肼污水作为电解系统的原料,可迅速使水合肼废水降解至～5 ppb。通过将小分子氧化与电解海水相结合,进一步降低了反应过电位,减少了Cl O对催化剂和电极的腐蚀,提高了稳定性。该策略对节能制氢和避免海水中阳极氯氧化副反应的发生具有借鉴意义。

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同方学位论文库评论

基于深度学习的方面级情感分析研究

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作者：张文豪江西理工大学

学位级别：硕士

近些年,随着互联网以及智能设备的兴起,各式各样的购物、社交、美食和旅游等软件相继被开发出来。这些软件给人们的生活带来了便利,因此在日常生活中人们会在网络上发表带有情感色彩的评论性的观点或看法,这些观点和看法都带有发布者的... 详细信息

近些年,随着互联网以及智能设备的兴起,各式各样的购物、社交、美食和旅游等软件相继被开发出来。这些软件给人们的生活带来了便利,因此在日常生活中人们会在网络上发表带有情感色彩的评论性的观点或看法,这些观点和看法都带有发布者的主观情绪。这些带有主观情绪的观点和看法可能会引导其他的用户对该商品或服务产生偏见,甚至会引导舆论的走向。因此,对这些评论性意见进行情感分析显得十分重要。随着深度学习技术的广泛应用,情感分析也逐渐趋向于细粒化。方面级情感作为细粒度的情感分析,与粗粒度情感分析相比,方面级情感能够对语句中的每个方面词进行分析,对方面词的情感极性的分析更精准,进而达到对用户情绪更深层次的解析。本文对方面级情感分析进行了研究,并提出了两个模型,主要研究内容如下:(1)针对方面级情感分析任务中语义信息难以提取以及方面词信息难以和上下文信息相关联的问题,提出了融合双通道的语义信息模型(Fused Dual-Channel Semantic Information model,FDCS)。该模型通过BERT预训练模型搭建两个通道来获取不同层次的语义信息,一个是全局信息通道,另一个是句子信息通道;使用语义注意力来融合双通道中不同层次的语义信息,将融合后的语义信息再次分别融入到全局信息和句子信息中,最后再根据每个通道语义信息的不同分别提取相应的特征信息。在三个基准数据集上的实验结果表明,该模型的性能优于其他模型。(2)近年来方面级情感分析基本都是单一的进行语义或者语法信息的挖掘,两者之间缺乏关联性;另外,以往的模型忽略了相对距离和语法距离对方面词的联合影响,忽略了单词在依存句法树中的位置关系。针对以上问题,提出了融合句法树多信息学习模型(Multi-Information Learning by Fusing Syntax Trees,MILFST)。该模型首先通过双向长短时记忆网络来捕捉文本序列的信息;然后根据依存句法树的树形结构更新序列信息,再将相对距离和语法距离位置信息嵌入到文本序列中;之后分别通过卷积神经网络和图卷积网络学习语义信息和语法信息;通过注意力机制实现语义信息和语法信息的优化融合;最后将融合后的信息输入到Softmax分类器中进行情感极性的分类。实验结果表明,在五个数据集上该模型相比其他模型有不同程度的提升。

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基于热力耦合的非线性复合涂层疲劳裂纹扩展和寿命分析

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作者：张文豪青岛科技大学

学位级别：硕士

本课题基于山东省军民融合重点研发项目,研究基于热力耦合的非线性复合涂层疲劳裂纹扩展和寿命分析。复合涂层涂覆舰船表面进行拉毛处理使其具有较好的防滑性,以提高基体钢板的性能。由于舰船航行范围广距离远,外界环境温度变化产生的... 详细信息

本课题基于山东省军民融合重点研发项目,研究基于热力耦合的非线性复合涂层疲劳裂纹扩展和寿命分析。复合涂层涂覆舰船表面进行拉毛处理使其具有较好的防滑性,以提高基体钢板的性能。由于舰船航行范围广距离远,外界环境温度变化产生的热应力会影响复合涂层性能,因此有必要研究考虑极热和极寒温度对复合涂层粗糙纹理表面疲劳裂纹扩展和寿命造成的影响,本文主要研究内容和结论如下:首先,通过基本弹性元件和粘性元件模型加入粘弹性材料的特有属性,同时考虑损伤后的蠕变柔量和松弛模量,推导出适用于本复合涂层材料的本构模型,并进行复合涂层力学性能试验。试验结果表明复合涂层材料高温下变软韧,抗剪能力降低,抗压能力下降,疲劳寿命增加;低温下变脆硬,抗剪能力降低,抗压能力提高,疲劳寿命减少。且推导出的复合涂层本构模型与试验曲线拟合后吻合程度较高,为后续仿真的计算提供输入参数。其次,采用随机过程函数和数字滤波技术来表征复合涂层高斯随机粗糙表面,使用指数型自相关函数作为输入量,代入到高度分布函数和空间分布函数里,建立了复合涂层的高斯随机粗糙表面模型。并通过对高斯随机粗糙表面与条纹状纹理表面进行归一化处理,得到最终所需的三维粗糙纹理表面,为仿真计算提供几何模型。再次,在不同温度、表面形貌、基体钢板厚度、裂纹长度和裂纹位置条件下对复合涂层裂纹的应力强度因子K和J积分进行分析,得出极热和极寒工况下,裂纹为张开型(I型)裂纹,极热工况下温度增加复合涂层裂纹开裂风险也随之升高,极寒工况下温度降低复合涂层裂纹开裂风险也随之升高。在极热工况下,σ=4mm的表面、钢板厚度为10mm、裂纹长度为2mm和裂纹在坡面处时复合涂层表面裂纹开裂风险最高;在极寒工况下,σ=1mm的表面、钢板厚度为10mm、裂纹长度为2mm和裂纹在坡面处时复合涂层表面裂纹开裂风险最高,为复合涂层疲劳裂纹扩展趋势提供重要的参考依据。最后,考察在温度、表面形貌、基体钢板厚度、裂纹长度和裂纹位置这五个因素影响下,分析复合涂层疲劳寿命和疲劳裂纹扩展趋势,得出极寒工况下裂纹尖端附近等效应力更大、变形量较多、疲劳寿命更短和裂纹程度较大的结论。在不同极热温度下,裂纹扩展趋势呈指数型增长,极热温度越高复合涂层疲劳寿命越短,疲劳裂纹扩展程度越大;在不同极寒温度下,裂纹扩展趋势呈线性增长,极寒温度越低复合涂层疲劳寿命越短,疲劳裂纹扩展程度越大。在极热工况下,σ=8mm的表面、钢板厚度为10mm、裂纹长度为2mm和裂纹在坡面处时复合涂层疲劳寿命最短,疲劳裂纹扩展程度最大;在极寒工况下,σ=4mm的表面、钢板厚度为10mm、裂纹长度为2mm和裂纹在坡面处时复合涂层疲劳寿命最短,疲劳裂纹扩展程度最大,为复合涂层实际应用下的寿命预测和性能升级提供理论参考。

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同方学位论文库评论

基于忆阻卷积神经网络的图像复原方法研究及应用

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作者：张文豪西南大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉已经被广泛应用于人们生产和生活的各个领域,例如智能交通监控、军事侦察、自动驾驶、医疗卫生等。计算机视觉系统要求输入清晰干净的图像数据。然而,面对雨天、雾霾、照明不良等常见天气环境,户... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉已经被广泛应用于人们生产和生活的各个领域,例如智能交通监控、军事侦察、自动驾驶、医疗卫生等。计算机视觉系统要求输入清晰干净的图像数据。然而,面对雨天、雾霾、照明不良等常见天气环境,户外相机和监控设备采集到的图像数据严重损害了视觉效果,出现背景模糊、细节丢失、亮度不足等问题,这些降质图像大大降低了计算机视觉系统的性能。因此,研究图像复原方法,让机器“看”得更清楚,具有重要意义和实际应用价值。传统的图像复原方法依靠预先设定的先验知识和约束条件来建立和优化模型。这些基于先验的方法通常会在其他干净区域执行复原操作,导致这些区域过渡平滑。另外,这些预定义的模型泛化能力有限导致复原结果细节恢复欠佳。同时,由于大量的参数需要被优化,传统的图像复原算法通常非常耗时。随着深度神经网络技术的快速发展,依靠深度学习的图像复原方法正在逐步取代传统的方法。深度学习的方法通过神经网络在降质图像与真实背景之间建立复杂的映射来完成图像复原任务。相较于传统的图像复原方法,深度学习的方法依靠强大的特征提取能力获得了更好的图像复原效果。然而,这些方法大都是针对某一项具体的任务而设计的,且它们拥有大量的参数量和运算量,不利于硬件实现,导致其难以部署到计算资源有限的端侧智能系统上。由于忆阻器具有纳米级尺寸、非易失性存储、可编程性、互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxid Semiconductor,CMOS)兼容等各种理想特性,越来越多的学者研究将忆阻器应用于深度神经网络的硬件实现。但是,现有的神经网络硬件实现电路大多是基于通用框架设计的,基于忆阻神经形态计算架构的多任务图像复原系统的研究尚不完善。针对以上问题,本文将忆阻器和卷积神经网络结合,研究基于卷积神经网络的图像复原方法,以忆阻器为基础运算器件构建网络的全电路实现方案,主要创新工作如下:(1)针对大多数现有的图像去雨方法在雨条纹去除与图像背景细节恢复之间难以平衡的问题,提出一种基于双路径卷积神经网络(Dual Path Convolutional Network,DPCN)的图像去雨方法。DPCN通过多个双路径单元完成雨条纹的定位、提取和分离。首先,考虑到雨条纹大小、密度和形状分布的不规则性,采用像素级注意力机制来精准定位雨条纹的位置。同时,对于这些分布在不同区域的雨条纹,提出一种多尺度聚合方法来提取和融合不同尺度的特征。此外,对于一些纹理细节与雨条纹相似的背景,引入自校正操作,通过自适应地在每个空间位置构建远程空间和内部通道之间的依赖关系,将雨条纹与这些背景细节分离开。通过双路径拓扑结构巧妙地组合多个双路径单元,DPCN获得了更加接近真实背景的去雨结果,并在很大程度上去除了雨条纹。在真实数据集和合成数据集上的综合实验评估表明,DPCN可以有效地去除各种类型的雨条纹,同时恢复真实背景的纹理细节。(2)针对现有的图像复原方法大都只适用于单项复原任务且不利于端侧部署的问题,本文提出一种基于全局自注意力忆阻卷积神经网络的图像复原方法(Global Self-Attention Memristive Convolutional Neural Network,GSA-MCNN),并给出了基于忆阻器的GSA-MCNN的电路设计实现方案。GSA-MCNN能够同时提取图像的全局和局部信息,并具有全卷积特性,灵活适用于不同分辨率的图像。首先,设计了两个全局注意力模块来完成全局关系的建模和推理:全局空间注意力模块用于建模特征图像素之间的全局空间关系,全局通道注意力模块用来探索跨通道的全局关系。此外,为了处理具有复杂纹理细节的图像区域,还设计了一个多尺度局部信息提取模块。最后,提供了这三个模块的全电路实现方案,采用模块化设计完成整个GSA-MCNN的电路设计。得益于忆阻器交叉阵列的可编程性,通过调整配置参数,实现在同一个电路模板上完成三种图像复原任务:图像去雨、低照度增强与图像去雾。在十个公开数据集上,与超过二十种先进方法进行实验对比,结果表明所提出的GSA-MCNN在色彩还原、纹理细节保真度等方面具有优越性。

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独立新风空调系统热湿负荷解耦预测及优化控制研究

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作者：张文豪广州大学

学位级别：硕士

随着人们生活水平提高,对高品质室内环境的需求逐渐加大。建筑空调作为营造良好室内环境的主要设备,其能耗也日益增加。独立新风空调系统(DOAS)在满足室内空气质量的同时,又能实现建筑节能的目标,逐渐被广泛应用。然而,由于DOAS采用独... 详细信息

随着人们生活水平提高,对高品质室内环境的需求逐渐加大。建筑空调作为营造良好室内环境的主要设备,其能耗也日益增加。独立新风空调系统(DOAS)在满足室内空气质量的同时,又能实现建筑节能的目标,逐渐被广泛应用。然而,由于DOAS采用独立的两套机组分别处理显热负荷与潜热负荷,空调运行策略的要求比常规空调系统更高,现有的空调系统总负荷预测控制方法难以完全满足DOAS高效运行的需求。对空调系统的热、湿负荷进行解耦预测是实现DOAS高效节能运行的有效手段。本文针对DOAS热湿负荷解耦预测展开研究,主要内容如下:(1)对DOAS的热湿成因以及负荷组成进行了分析,并以广州某DOAS辐射供冷实验舱为研究对象,采用Energy Plus搭建了DOAS系统,并在实验舱进行了实测实验,验证了Energy Plus DOAS模型的可靠性。采用Energy Plus模拟了广州供冷季节的DOAS运行负荷数据,为热湿负荷解耦预测提供了数据基础与输入特征。(2)搭建了长短期记忆神经网络(LSTM)模型、多元线性回归(MLR)、多层感知机(MLP)。利用广州供冷季节的空调负荷数据做训练与预测,采用评价指标对三种热湿负荷解耦预测模型的性能进行了对比分析。结果表明LSTM解耦预测模型表现最优,在总体预测结果上平均绝对误差(MAPE)分别比MLR、MLP降低了9.1%,4.8%。(3)融合不同神经网络结构的优势,在LSTM的基础上混合注意力机制(AM)与卷积神经网络(CNN)。所搭建的混合模型(AM CNN LSTM,ACL)提高对于负荷历史数据隐含特性的挖掘能力,并增加了对输入特征的权重分配能力。利用广州供冷季节的空调负荷数据做训练与预测,与LSTM进行对比MAPE降低了1.4%、RMSE降低了60W。误差对比分析表明ACL比LSTM更加稳定,最大误差降低了14%,证明了ACL解耦预测混合模型的优势。(4)搭建了Energy Plus与Python的联合仿真平台,利用ACL负荷解耦预测模型实现了在线监测控制。以广州地区夏季设计日为例对基于ACL负荷解耦预测控制进行了节能分析,结果表明该方法可以降低7.7%的耗电量。

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急性心肌梗死患者血浆游离脂肪酸与冠脉病变严重程度的相关性

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作者：张文豪吉林大学

学位级别：硕士

背景:研究表明,游离脂肪酸与冠心病的发生率存在相关性,但是对游离脂肪酸与冠脉病变程度的相关性研究较少,在急性心肌梗死的患者中研究则更少,并且目前的研究结果存在较大争议。因此,本文旨在研究急性心肌梗死患者的血浆游离脂肪酸与冠... 详细信息

背景:研究表明,游离脂肪酸与冠心病的发生率存在相关性,但是对游离脂肪酸与冠脉病变程度的相关性研究较少,在急性心肌梗死的患者中研究则更少,并且目前的研究结果存在较大争议。因此,本文旨在研究急性心肌梗死患者的血浆游离脂肪酸与冠脉病变严重程度的相关性。方法:选取于2019年-2021年因胸闷、胸痛就诊于吉林大学中日联谊医院心内科的急性心肌梗死患者193例。这些患者均急诊行冠脉造影术并于入院后12小时内行空腹血浆游离脂肪酸及血脂的检测。1.根据冠脉造影结果计算每个患者的Gensini积分和冠脉病变支数,并按照冠脉病变支数进行分组:1支冠脉病变为单支病变组,2支及以上冠脉病变为多支病变组。2.收集并记录所有研究对象的基本临床资料、血浆游离脂肪酸谱、冠脉造影结果,分析游离脂肪酸与Gensini积分和冠脉病变支数的关系。3.两组间有差异的因素行二元logistic回归分析,Gensini积分与游离脂肪酸行相关性分析。通过以上研究,得出游离脂肪酸与急性心肌梗死患者的冠脉病变严重程度的相关性。结果:(1)多支病变组患者平均年龄为62.80±11.27,单支病变组患者平均年龄为57.96±11.69。多支病变组患者年龄高于单支病变组患者年龄,且存在统计学意义(P<0.05)。(2)单支病变组月桂酸(C12:0)含量为21.00nmol/ml(16.00 nmol/l,27.00nmol/ml),多支病变组月桂酸(C12:0)含量为17.00 nmol/ml(12.00nmol/ml,22.00 nmol/ml),单支病变组月桂酸高于多支病变组,且存在统计学意义(P<0.05)。(3)Logistic回归分析显示,年龄与冠脉病变严重程度呈正相关,且是冠脉病变严重程度的独立危险因素(P=0.013,B=0.035,OR=1.036,95%,CI 1.007-1.065);控制年龄因素影响后,月桂酸(C12:0)与冠脉病变严重程度呈负相关,是冠脉病变程度的独立保护因素(P=0.015,B=-0.046,OR=0.955,95%CI 0.920-0.991)。(4)亚麻酸(C18:3)与Gensini积分呈负相关(P<0.05,r=-0.155),二十二碳六烯酸/花生四烯酸(DHA/AA)与Gensini积分呈正相关(P<0.05,r=0.154)结论:在本次调查的急性心肌梗死患者中,亚麻酸(C18:3)与冠脉病变严重程度呈负相关,DHA/AA与冠脉病变严重程度呈正相关;控制年龄变量后,月桂酸(C12:0)与冠脉病变严重程度呈负相关,并提示是冠脉病变程度的独立保护因素。本研究结果提示亚麻酸(C18:3)、DHA/AA、月桂酸(C12:0)可能可以预测冠脉病变严重程度。

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同方学位论文库评论

碳化铌和包覆石墨烯增强镍基自润滑涂层的制备及其耐磨性能研究

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作者：张文豪齐鲁工业大学

学位级别：硕士

在液压泵和液压马达使用过程中,活塞杆与内壁的持续往复接触和相对运动是导致构件磨损产生表面损伤与失效的主要原因,严重影响液压泵和液压马达的使用寿命。针对该技术需求,本文在合金粉末中添加陶瓷增强相和包覆型固体润滑剂制备得到... 详细信息

在液压泵和液压马达使用过程中,活塞杆与内壁的持续往复接触和相对运动是导致构件磨损产生表面损伤与失效的主要原因,严重影响液压泵和液压马达的使用寿命。针对该技术需求,本文在合金粉末中添加陶瓷增强相和包覆型固体润滑剂制备得到兼具良好力学性能和自润滑性能的自润滑耐磨涂层,以实现液压泵和液压马达活塞表面减磨耐磨性能的提升。制备了在镍基合金粉末(Ni60)中添加碳化铌(Nb C)的碳化铌增强镍基复合涂层(NNT)。实验结果表明,与未添加陶瓷相的Ni60涂层材料相比,添加20vol.%的NNT涂层材料的显微硬度由680.1 HV增加到882.9 HV,提高了29.8%。SEM分析发现,Nb C作为陶瓷增强相其本身的高硬度有助于提高复合涂层的显微硬度;Nb C颗粒在涂层中均匀分布,其较大颗粒能够很好的抑制晶粒生长,而其较小的颗粒作为金属结晶的形核基底提高了形核率;同时Nb C的导热率明显低于Ni等金属材料,减小了熔池凝固的温度梯度,抑制了晶粒生长进而细化晶粒,增强了复合涂层材料的力学性能。研究了熔覆工艺参数对熔覆效果的影响。分别以900W、1200 W、1500 W、1800 W和2100W五种不同激光功率和500 mm/min、750 mm/min 1000 mm/min、1250 mm/min和1500 mm/min五种不同扫描速度,进行了熔覆实验。结果表明,熔覆工艺参数对熔覆层的物相组成没有明显影响。最优熔覆工艺参数为1500W、1000mm/min时,碳化铌颗粒在熔覆层中均匀分布,熔覆层中粗大的棒状晶、树状晶和胞状晶消失,熔覆层主要为均匀生长的胞状晶,显微硬度最高为967HV。为了减少激光熔覆过程中高能激光束对石墨烯的破坏,利用正硅酸乙酯水解生成非晶态二氧化硅(Si O)作为包覆粉体的外壳,通过非均匀成核法制备得到以石墨烯为核,非晶态二氧化硅为壳的包覆石墨烯(G@Si O)。实验研究发现,正硅酸乙酯为9 m L、正硅酸乙酯的滴加速度为0.4 m L/min、PH值为8.5时可以获得包覆结构良好的G@Si O。非晶态二氧化硅外壳厚度在30-40nm左右。将G@Si O和Nb C同时添加到Ni60中制备得到自润滑复合涂层(NNG@T)。研究发现,在NNG@T自润滑涂层材料中,G@Si O能够促进Nb C晶粒细化,当G@Si O含量为10 vol%时涂层微观形貌良好,Nb C颗粒尺寸较小且分布均匀。在激光熔覆实验中,G@Si O包覆结构中的非晶态二氧化硅外壳能够散射激光束,使高能激光束聚焦性降低,对石墨烯的完整性起到了良好的保护作用。另一方面,G@Si O的添加很好的提高了Nb C增强相的分散性,NNG@T显微硬度最高为946HV,相比于45钢基体材料大幅提高了302.7%。测试了自润滑涂层材料的摩擦磨损性能。测试数据表明:不同摩擦参数下,G@Si O含量为10vol%的NNG@T自润滑涂层材料均表现出良好的自润滑效果。与其他摩擦参数相比,载荷压力25N、往复频率10Hz时,NNG@T自润滑涂层材料摩擦系数值最低稳定在0.25左右,磨损量最低为2.45×10μm,比未添加G@Si O的NNT的摩擦系数降低了48%,磨损量降低了60%。SEM分析表明,G@Si O石墨烯颗粒析出能够在涂层磨损表面堆积成润滑膜,实现NNG@T自润滑涂层材料良好的自润滑效果。

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BMP信号通路调节果蝇血细胞吞噬和造血功能研究

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作者：张文豪东北林业大学

学位级别：硕士

天然免疫是果蝇抵抗病原微生物入侵的第一道防线,分为体液免疫和细胞免疫。浆细胞的吞噬作用是细胞免疫的重要组成部分,负责清除发育过程中产生的凋亡细胞和入侵的病原微生物。浆细胞吞噬功能的分子机制依旧不明确。淋巴腺是果蝇幼虫时... 详细信息

天然免疫是果蝇抵抗病原微生物入侵的第一道防线,分为体液免疫和细胞免疫。浆细胞的吞噬作用是细胞免疫的重要组成部分,负责清除发育过程中产生的凋亡细胞和入侵的病原微生物。浆细胞吞噬功能的分子机制依旧不明确。淋巴腺是果蝇幼虫时期主要的造血器官,根据细胞类型分为三个区域,皮质区(cortical zone,CZ)、髓质区(meduliary zone,MZ)和PSC区。正常情况下,淋巴腺应处于动态平衡之中,但维持淋巴腺稳态的分子机制依旧不清晰。骨形态发生蛋白(bone morphogenetic protein,BMP)属于转化生长因子β(TGF-β)超家族的一员,参与多种生物学过程,包括卵发生、胚胎中胚层的形成、中肠形态发生以及干细胞维持。但BMP信号通路在浆细胞吞噬和淋巴腺稳态维持中的功能尚不明确。本研究利用果蝇UAS-Gal4系统和BMP信号通路基因RNAi果蝇筛选了参与影响浆细胞吞噬和淋巴腺稳态的BMP信号基因。此外,重点关注了gbb基因对淋巴腺稳态的影响,使用遗传学和细胞生物学技术分析了gbb基因在造血功能中的作用。本文的主要研究结果如下:1、在幼虫中,Dpp、Gbb、Tkv、Wit、Brk和Omb促进浆细胞吞噬Fluo Sphere Microspheres,Dpp、Gbb、Tkv、Wit和Brk促进浆细胞吞噬革兰氏阴性菌,Gbb促进浆细胞吞噬革兰氏阳性菌。在成虫中,Gbb促进浆细胞吞噬Fluo Sphere Microspheres,而Put抑制。2、在CZ区,Gbb、Wit、Put、Sal和Brk抑制浆细胞分化,在MZ区,Dpp和Put促进前体血细胞分化,而Gbb、Wit、Sax、Med、Mad、Sal和Brk抑制前体血细胞分化。3、gbb基因在淋巴腺中广泛表达。Gbb通过抑制EGFR和JNK信号通路活性来抑制薄层细胞分化和淋巴腺细胞增殖。在CZ区,Gbb通过抑制EGFR通路活性来抑制浆细胞分化。在淋巴腺前体血细胞和中间前体细胞中,Gbb抑制晶细胞分化。综上所述BMP信号通路基因在浆细胞吞噬和造血功能中起到重要作用。Gbb在调节薄层细胞、浆细胞和晶细胞的分化中起重要作用。本研究进一步加深了BMP信号通路与造血功能之间的联系,为研究血液疾病发生的分子机制提供了理论基础。

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可溶性光敏聚酰亚胺的合成与性能研究

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作者：张文豪大连理工大学

学位级别：硕士

聚酰亚胺(PI)是一类拥有良好耐热性、耐辐射性、机械、化学与介电性能的有机高分子材料,其优异的性能使之在航空航天、微电子与光电子领域得到广泛的应用,尤其近年来在3D打印领域倍受青睐。光固化3D打印技术正处于飞速发展阶段,与之相... 详细信息

聚酰亚胺(PI)是一类拥有良好耐热性、耐辐射性、机械、化学与介电性能的有机高分子材料,其优异的性能使之在航空航天、微电子与光电子领域得到广泛的应用,尤其近年来在3D打印领域倍受青睐。光固化3D打印技术正处于飞速发展阶段,与之相应的光敏聚酰亚胺(PSPI)成为研究热点。目前PSPI的溶解性较差,成为其应用于光固化3D打印领域的一大难题。本文调研了光敏聚酰亚胺在光固化3D打印领域的应用策略与最新进展,通过对二胺单体结构进行设计以实现改善聚酰亚胺溶解性的目的,并创新性的在单体阶段引入可交联基团,使聚酰亚胺具备光交联性能,并进一步提升其溶解性。首先,本文设计合成了一类以刚性螺环结构螺[芴-9,9’-氧杂蒽]为母核的二胺单体,通过其4,4-六氟异丙基邻苯二甲酸酐(6FDA)、3,3’,4,4’-二苯甲酮四甲酸二酐(BTDA)分别聚合制备了聚酰胺酸PAA1与聚酰亚胺PI1。螺[芴-9,9’-氧杂蒽]中芴环与氧杂蒽环两个垂直的非共轭单元使其具有三维大体积空间位阻的刚性结构,由其合成的一系列衍生物都具有较高的熔点和玻璃化转变温度,提高分子的热力学稳定性,能够抑制分子的结晶,有利于改善聚合物的溶解性。其次,通过H-NMR、FT-IR、高分辨质谱等测试方法对PAA1与PI1的结构进行了表征,确定了合成的单体与聚合物的结构。通过紫外-可见吸收、溶解性测试、热重分析(TGA)等方法对聚合物的光学性能、溶解性与热学性能进行测试,实验结果表明螺[芴-9,9’-氧杂蒽]结构的引入有效的改善了聚酰亚胺的溶解性。最后,在前面工作的基础上,可交联的丙烯酸基团被引入到二胺单体,设计合成了新型交联单体。通过可交联单体与6FDA、BTDA聚合制备了聚酰胺酸PAA2、PAA3与光敏聚酰亚胺PSPI2、PSPI3,对单体、聚合物的结构与聚合物的性能进行了表征与测试,并对PSPI进行光固化实验。测试结果表明,PSPI系列光敏聚酰亚胺具有良好的光化学性能和溶解性,在紫外光照射下可发生光交联固化,在光固化3D打印领域具有良好的应用前景。

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同方学位论文库评论

面向瞬态性能增强的四旋翼抗干扰轨迹跟踪控制方法研究

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作者：张文豪中北大学

学位级别：硕士

近年来,随着四旋翼无人机在航空实践方面的广泛应用,如何提升四旋翼轨迹跟踪控制的鲁棒性和安全性是众多科研机构和高校研究的重点难题。然而,常规设计的抗干扰控制器难以适用在机动过程中诱发的强耦合、快时变气动不确定性以及外部环... 详细信息

近年来,随着四旋翼无人机在航空实践方面的广泛应用,如何提升四旋翼轨迹跟踪控制的鲁棒性和安全性是众多科研机构和高校研究的重点难题。然而,常规设计的抗干扰控制器难以适用在机动过程中诱发的强耦合、快时变气动不确定性以及外部环境摄动等集总干扰下确保优秀的跟踪性能。另一方面,考虑到勤务性能需求日益提高带来的对飞行过程中收敛时间、超调量能瞬态指标的精细要求,现有的控制技术并不能满足复杂任务环境下对瞬态性能特性的精准可靠控制能力的迫切需求。在此背景下,本文开展面向瞬态性能增强的四旋翼抗干扰跟踪控制方法研究,旨在提高四旋翼系统机动过程中的抗干扰能力同时保证瞬态性能指标具有先验调节特性。主要研究内容包括:1.基于指定时间预设性能的四旋翼低计算复杂度姿态跟踪控制方法。首先,通过设计一个连续分段函数来取代传统的指数型性能函数,并利用误差转换技术将受限的姿态误差转为为非受限形式,构建指定时间预设性能控制（Appointed-time Prescribed Performance Control,APPC）,实现了性能包络在指定时间上达到稳态,从而约束了跟踪误差在不需要再次调节控制器参数的前提下具有指定时间收敛的瞬态性能。然后,考虑到传统神经网络学习结构中神经与控制回路耦合导致的快学习暂态抖震以及机载数字微处理器所提供的计算资源受限的问题,通过利用状态观测误差实现神经权值在线更新,使用L2范数和稳定性理论刻画神经暂态学习的动力学特征,借助实时敏感的姿态、角速率信息,构造了不依赖于四旋翼精确模型、低计算复杂度的最小参数学习估计器（Estimator-based Minimal Learning Parameter,EMLP）,实现了对于集总干扰的在线快速精准观测,提高了系统的实时性。通过Lyapunov函数对四旋翼系统稳定性进行证明,并在Matlab/Simulink仿真平台上对所提方法进行可行性与优越性验证。2.基于任意时间的四旋翼事件触发USDE抗饱和姿态跟踪控制方法。首先,基于任意时间理论,构建不依赖于初始状态及控制器参数的任意时间控制策略,实现了跟踪误差具有可任意调节收敛时间的瞬态性能。其次,通过对原始控制信号构建扩张动态方程,设计一种新颖的中间控制律,避免了对指令控制输入立即设计饱和控制律的难题,实现了控制信号连续平滑的抗饱和性能。针对姿态回路中的集总干扰辨识,考虑到四旋翼在弱扰动环境或无突发事件处理的情况下,无需进行频繁的数据刷新及处理,也能维系满足任务要求的控制品质,通过构造可获得状态依赖于自身信息与设计参数的固定阈值事件触发机制,然后对输出信号进行一阶滤波处理,并基于不变流形定理形成滤波信号与集总干扰本身之间的映射关系,构建能够非周期采样更新的基于固定阈值事件触发机制的未知动态估计器（Fixed Threshold Event-triggered Based Unknown System Dynamic Estimator,FTEUSDE）,实现了对集总干扰的在线精准辨识,显著地消减了测量和控制回路信号描述的冗余度,降低了信息传输与采样负担。通过Lyapunov函数对四旋翼系统稳定性进行证明,并在Matlab/Simulink仿真平台上对所提方法进行可行性与优越性验证。3.基于指定时间漏斗的四旋翼USDE轨迹跟踪控制。首先,对传统漏斗变量进行改进,提出新型漏斗变量,避免了传统漏斗控制中存在的奇异问题,提升了控制系统的稳定性。然后,将提出的分段连续函数与传统漏斗控制相结合,构建基于指定时间收敛的漏斗控制方法（Appointed-time Funnel Control,AFC）,约束了轨迹跟踪误差以指定时间形式收敛到预设的漏斗包络。围绕轨迹和姿态回路中存在的集总干扰在线辨识的问题,基于一阶滤波操作,通过构造不变流形建立滤波变量与干扰之间的映射关系,提出了未知动态估计器（Unknown System Dynamic Estimator,USDE）,具备了简洁设计结构、低计算复杂度及估计误差的指数收敛等性能。通过Lyapunov函数对四旋翼系统稳定性进行证明,并在Matlab/Simulink仿真平台上对所提方法进行可行性与优越性验证。4.基于无超调预设性能的四旋翼相对阈值事件触发轨迹跟踪控制。首先,通过设计可表征瞬态指标的基于双曲余割函数的行为边界,利用误差转换技术将受限的轨迹跟踪误差动力学转换为非受限形式,构建基于无超调约束的轨迹改进预设控制方法（Modified Prescribed Performance Control,MPPC）,实现了轨迹跟踪误差在瞬态的无超调约束。然后,通过构造测量端依赖于量测状态和设计参数的事件触发机制,建立测量端采样前后数据的映射关系,利用非等间隔采样状态更新扩张状态观测器干扰辨识结果,设计基于相对阈值事件触发机制扩张状态观测器（Relative Threshold Event-triggered Bas

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