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基于在机测量的曲面共形电路3D打印误差补偿方法

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仪器仪表学报 2024年第4期45卷 66-74页

作者：刘清涛魏栋杰杨鹏涛尹恩怀吕景祥长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室西安710064 西安瑞特三维科技有限公司西安710061

基于3D打印技术制备曲面共形电路具有广阔的应用前景,然而,由于曲面基材加工误差和导电线路定位误差的影响,导致曲面电路3D打印头高度难以精确控制,进而影响打印精度。为此,本文以气动式直写打印为研究对象,提出了一种“在机测量+线路... 详细信息

基于3D打印技术制备曲面共形电路具有广阔的应用前景,然而,由于曲面基材加工误差和导电线路定位误差的影响,导致曲面电路3D打印头高度难以精确控制,进而影响打印精度。为此,本文以气动式直写打印为研究对象,提出了一种“在机测量+线路模型重构”的打印头高度误差补偿方法。设计了一种曲率自适应测量点选取方法,利用NURBS曲线反算法对测量数据进行重构,还原真实线路模型。通过生成真实线路的打印轨迹,替换原始理论打印轨迹,补偿了打印头高度误差。自主搭建了一套集成了在机测量系统的曲面共形电路3D打印平台,设计了直线、圆弧与NURBS自由曲线3种形状的线路,进行补偿前后电路打印的对比实验。结果表明,未进行补偿前,在线路曲率较大的地方,线路在基板上的波峰处会产生拉丝现象,波谷处会产生堆叠现象,而补偿后的导线线宽比较均匀;进一步对每条导线的电阻进行测量,发现各条线路补偿前的电阻值波动较大,补偿后的电路的电阻值均匀,且相较补偿前平均降低65.99%,最大电阻降幅达85.75%。

关键词：曲面共形电路 3D打印在机测量误差补偿模型重构 NURBS曲线

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眼眶间叶性软骨肉瘤误诊为神经鞘瘤1例

中国中医眼科杂志 2024年第3期34卷 268-270,295页

作者：陈虹霖鲍奕清张积苏州大学附属第二医院苏州215004 不详

骨外间叶性软骨肉瘤(mesenchymal chondro sarcoma,MCS)是一种罕见软骨前体细胞来源的恶性软组织肿瘤,有侵袭性,分化不明[1],约占所有软骨肉瘤总数的1%。大多数发生在四肢近端的深部软组织中[2]。眼眶是继脑膜和下肢之后最常见的骨骼外... 详细信息

骨外间叶性软骨肉瘤(mesenchymal chondro sarcoma,MCS)是一种罕见软骨前体细胞来源的恶性软组织肿瘤,有侵袭性,分化不明[1],约占所有软骨肉瘤总数的1%。大多数发生在四肢近端的深部软组织中[2]。眼眶是继脑膜和下肢之后最常见的骨骼外部位,眼眶MCS病例由STACCHIOTTI S[3]于1971年首次报道,国内外病例少见。影像学通常表现为侵袭性溶骨性病变伴软骨钙化[4],组织学为有软骨分化病灶的小圆形间充质细胞的二态性表现[5]。现报道初诊误诊为神经鞘瘤的眼眶MCS患者1例,并进行相关文献复习。

关键词：眼眶肿瘤骨外间叶性软骨肉瘤病理诊断影像学诊断

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论生成式人工智能服务提供者的个人信息合理使用

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江苏社会科学 2024年第2期 185-192页

作者：胡宏涛对外经济贸易大学法学院

生成式人工智能的运行需要海量数据,生成式人工智能服务提供者可能会未经同意处理大量个人信息,在构成个人信息合理使用时主要有以下三个问题:合理的范围不明确,现有履行告知义务的方式阻碍其合理使用个人信息,在提供服务阶段处理个人... 详细信息

生成式人工智能的运行需要海量数据,生成式人工智能服务提供者可能会未经同意处理大量个人信息,在构成个人信息合理使用时主要有以下三个问题:合理的范围不明确,现有履行告知义务的方式阻碍其合理使用个人信息,在提供服务阶段处理个人信息的具体行为与履行内容审核等安保义务的处理目的相分离。基于生成式人工智能的运行机理,从其运行的研发阶段和提供服务阶段,来分析生成式人工智能服务提供者适用个人信息合理使用规则产生的问题。以合理的目的和个人信息公开时对个人信息权益影响的程度限定合理的范围;以公示的方式履行告知义务,促进个人信息合理使用;基于履行内容审核等安保义务的处理目的,整体性评价其在提供服务阶段未经同意处理个人信息的行为。从而破解生成式人工智能服务提供者合理使用个人信息的困境的同时保护个人信息权益。

关键词：生成式人工智能个人信息合理使用合理的范围告知义务 GAI

基于场路结合的大功率直线超声波电机压电-热-结构多物理场分析

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电工技术学报 2024年第2期39卷 423-433页

作者：李响郭鹏涛丁远合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

物理场分析对于大功率直线超声波电机的设计与优化至关重要,该文提出一种基于场路结合的超声波电机压电-热-结构多物理场解耦分析方法,解决了超声波电机传统多物理场分析方法无法兼顾分析效率与计算精度的问题。基于场的观点建立压电-... 详细信息

物理场分析对于大功率直线超声波电机的设计与优化至关重要,该文提出一种基于场路结合的超声波电机压电-热-结构多物理场解耦分析方法,解决了超声波电机传统多物理场分析方法无法兼顾分析效率与计算精度的问题。基于场的观点建立压电-结构耦合以及热-结构耦合有限元模型,基于路的观点构建定子电-振-热耦合损耗计算模型及其二维热网络模型,在此基础上通过超声波电机内部固有的电-振-热耦合效应实现压电-热-结构多物理场耦合分析,并实现了对多场耦合作用下电机作动性能、电气特性、温升特性以及关键部件机械强度的快速同步评估。利用该方法对一台V型定子大功率直线超声波电机进行理论建模与分析,仿真和实验结果表明,所提出的方法可为大功率直线超声波电机的多物理场分析及多场耦合优化设计提供理论参考。

关键词：超声波电机多物理场场路结合性能评估

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多源数据驱动的隧道场景驾驶员识别方法

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 81-93页

作者：金盛周梦涛白聪聪浙江大学智能交通研究所杭州310058 浙江大学中原研究院郑州450000

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境... 详细信息

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境多源信息的协同耦合关系提升识别精度。首先,设计开展实车驾驶试验,构建针对隧道路段的人—车—路多源驾驶数据库并设计特征集合;其次,搭建驾驶员识别模型框架,该框架通过多尺度卷积神经网络学习驾驶过程中的局部波动,并通过并行的多头自注意力层结构捕捉驾驶时间序列的长期依赖性,实现局部信息与全局信息的有效整合,从而提升隧道场景的驾驶员识别效果。结果显示,与其他先进的算法相比,所提出的模型在驾驶员身份识别任务中的准确率高达99.07%,调和F_(1)分数达到99.03%,充分证明了所提方法的有效性。此外,通过特征贡献度评估方法对隧道场景下驾驶员身份识别任务中的特征重要性进行深入探究发现,相较于车辆历史运动数据,驾驶员心理、生理及视觉特征显示出更高的贡献度。研究结果可为隧道场景多源数据应用提供支持,并对隧道安全监管提供技术支撑。

关键词：交通工程驾驶员识别深度学习隧道场景多头注意力机制多尺度卷积

内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱的轴压力学性能

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 101-113页

作者：康澜陈炫洪书涛华南理工大学土木与交通学院/亚热带建筑与城市科学全国重点实验室广东广州510640

钢管混凝土作为一种发展前景广阔的结构形式,具有较好的承载力和塑性变形能力。矩形钢管混凝土柱作为其中常见的一种形式,在实际工程中的应用较为广泛。该研究基于矩形钢管混凝土在实际应用中存在的长短边约束不一致和对核心混凝土约束... 详细信息

钢管混凝土作为一种发展前景广阔的结构形式,具有较好的承载力和塑性变形能力。矩形钢管混凝土柱作为其中常见的一种形式,在实际工程中的应用较为广泛。该研究基于矩形钢管混凝土在实际应用中存在的长短边约束不一致和对核心混凝土约束不足两个问题,探究一种新型的矩形钢管混凝土构件,即内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱。为此,对11根内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱、2根内置跑道形箍筋的矩形钢管混凝土柱、2根普通矩形钢管混凝土柱开展了轴压力学性能试验,重点分析了并束距、钢管壁厚、混凝土强度等级、箍筋间距、箍筋直径、内置用钢量等重要参数对内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱的轴压承载力和延性的影响规律。结果表明:在总用钢量不变的情况下,将矩形钢管的壁厚减薄,并加工成异形箍筋内置于核心混凝土中,能够有效地提高试件的轴压承载力和延性;内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱的轴压过程可以分为4个阶段——弹性阶段、弹塑性阶段、塑性强化段、下降段;相比于普通矩形钢管混凝土柱,内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱有更为饱满的塑性强化段。在试验和参数分析结果的基础上,采用已有的约束混凝土本构模型,推导得到内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱的轴压承载力计算公式。该研究可为实际工程应用提供科学依据和数据参考。

关键词：内置异形箍筋轴压力学性能轴压承载力矩形钢管混凝土柱

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煤气化细灰理化性质及其电磁波吸收性能

复合材料学报 2024年第5期41卷 2559-2574页

作者：高圣涛张元春安徽理工大学化学工程学院煤炭安全精准开采国家地方联合工程研究中心淮南232001

煤气化技术作为煤炭清洁利用的主要途径之一在中国得到快速发展,细灰是煤气化过程中不可避免产生的新型固体废物。国家对绿色、清洁生产和发展循环经济逐步推行,细灰的资源化利用和无害化处理技术成为实现煤气化技术环保效益和经济效益... 详细信息

煤气化技术作为煤炭清洁利用的主要途径之一在中国得到快速发展,细灰是煤气化过程中不可避免产生的新型固体废物。国家对绿色、清洁生产和发展循环经济逐步推行,细灰的资源化利用和无害化处理技术成为实现煤气化技术环保效益和经济效益兼得的关键所在。以煤气化细灰为研究对象,对细灰进行干燥、球磨预处理得到中位径为2μm的样品,利用XRD、Raman、SEM、TEM和XPS等分析测试技术对其晶体结构、微观形貌、组成、分子构造和元素化学态进行表征,并测试了细灰电磁波吸收性能。结果表明:细灰中含有部分石墨化的碳和单质铁,具有较完整的孔隙结构,这为其作为电磁波吸收材料提供了可能性;细灰/石蜡吸波剂在较薄厚度下同时表现出较宽的有效吸收带宽和一定强度的反射损耗,当匹配厚度为1.7 mm时,该吸波剂在15.6 GHz时达到最小反射损耗值,为-17.6 dB,此时有效吸收带宽(反射损耗值≤-10 dB)达到4.2 GHz。此外,雷达散射截面模拟结果表明:该吸波涂层能有效降低完美导体基板的电磁波散射。

关键词：煤气化细灰电磁波吸收煤炭清洁利用理化性质固体废物

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太赫兹光谱技术在食品污染检测中的研究进展

光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2120-2126页

作者：张红涛王龙杰谭联赵鑫涛田承浩华北水利水电大学电气工程学院河南郑州450011

随着新的食品加工技术及新型食品材料的不断涌现,食品污染问题也越来越多,国际食品安全事件频繁爆发,食品污染造成的食源性疾病对人民生命健康造成严重威胁,如何把控好食品质量成为人们关注的焦点问题。太赫兹技术作为一项新兴的检测技... 详细信息

随着新的食品加工技术及新型食品材料的不断涌现,食品污染问题也越来越多,国际食品安全事件频繁爆发,食品污染造成的食源性疾病对人民生命健康造成严重威胁,如何把控好食品质量成为人们关注的焦点问题。太赫兹技术作为一项新兴的检测技术,其反映样品的物理结构、性质及化学成分的同时,也获取样品在太赫兹波段的时域和频域信息作为物质“指纹”谱,用于无损检测和识别领域并取得了一定的成果。相较于传统的检测手段,太赫兹技术安全性高、透视性好以及波谱分辨能力强等优势使其在食品污染检测领域具有极大的应用潜力和应用前景。文章简述了太赫兹光谱技术的基本原理,以其中最为常用的太赫兹时域光谱技术为主要研究重点,对该技术在食品生物性污染、化学性污染、物理性污染检测方面的应用研究工作进行了重点归纳总结,最后聚焦于太赫兹技术在食品污染检测领域的实际应用现状,讨论其发展趋势和应用前景,并分析目前研究仍存在的问题,以期为太赫兹技术在食品安全检测领域未来的进一步发展提供参考。

关键词：光谱学太赫兹时域光谱光谱检测食品污染食品安全

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多层时序网络视角下的最优投资组合策略研究

中国管理科学 2024年

作者：刘超许澜涛北京工业大学经济与管理学院

从股票资产间的线性和非线性关联性及动态演化特征出发理解股票市场，对于投资组合优化研究具有深刻的意义。将多层时序网络与最优化理论相结合，以多层时序网络特征向量中心性测度为基础设计网络风险度量指标，创新性地提出全局最小网... 详细信息

从股票资产间的线性和非线性关联性及动态演化特征出发理解股票市场，对于投资组合优化研究具有深刻的意义。将多层时序网络与最优化理论相结合，以多层时序网络特征向量中心性测度为基础设计网络风险度量指标，创新性地提出全局最小网络风险投资组合模型，基于2010～2022年沪深300成分股数据模拟动态投资过程并结合多种评价指标评估投资组合模型。研究表明：多层时序网络可综合探明股票资产的关联性结构和演变特征，准确刻画复杂金融系统的结构，识别出优质的投资资产；边缘投资组合模型可以获得更好的投资绩效及累积收益率，且这种收益不被系统性风险因子暴露所抵消；边缘全局最小网络风险投资组合模型在外样本期间有着最优的投资表现，且在股市波动依然保持较强的稳健性，适合风险承受能力低的投资者使用。研究结论丰富了投资者的投资策略，尤其是对风险承受能力较低的散户有一定的参考意义。

关键词：多层时序网络股票市场投资组合优化