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食物过敏的精准诊治研究进展

中华实用儿科临床杂志 2024年第1期39卷 73-76页

作者：张韦胡燕重庆医科大学附属儿童医院儿童保健科国家儿童健康与疾病临床医学研究中心儿童发育疾病研究教育部重点实验室儿童营养与健康重庆市重点实验室重庆400014

食物过敏的发病率逐年升高, 给患者及其家庭和社会带来了沉重的负担。近年来, 通过明确疾病的临床表型、内型和生物标志物对食物过敏患者进行精准治疗已成为新兴的方法。现就食物过敏的精准诊治研究进展作一综述。

关键词：食物过敏精准医学诊断治疗

电商平台赋能农产品供应链数字化转型模式研究

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电商平台赋能农产品供应链数字化转型模式研究

作者：韦巍巍河北经贸大学

学位级别：硕士

农产品供应链数字化转型是实施“数商兴农”工程和供应链现代化等国家战略的重要内容,电商平台是农产品供应链数字化转型过程中的重要主体。在此背景下,研究电商平台赋能农产品供应链数字化转型模式具有重要的实践意义。如今相关研究还... 详细信息

农产品供应链数字化转型是实施“数商兴农”工程和供应链现代化等国家战略的重要内容,电商平台是农产品供应链数字化转型过程中的重要主体。在此背景下,研究电商平台赋能农产品供应链数字化转型模式具有重要的实践意义。如今相关研究还处于起始阶段,具有理论创新研究的空间。电商平台赋能农产品供应链数字化转型模式研究主要包含模式的形成机制、实现机制、效应机制、应用分析。首先,研究电商平台赋能农产品供应链数字化转型的形成机制。基于场景驱动,分析农产品供应链数字化转型场景痛点,引入电商平台作用,解决转型场景痛点。以场景痛点和平台作用作为模式分类依据,划分出电商平台赋能农产品供应链数字化转型的三种模式:数字孪生型模式、数据融合型模式、智慧优化型模式。其次,分析电商平台赋能农产品供应链数字化转型模式的实现机制与效应机制。基于TOE框架以及各模式的形成特征,从技术、组织、环境三个层面分析不同模式的数字化转型实现过程。通过效应生成机制的研究得出:数字孪生型模式所产生的效应为技术进步效应、结构优化效应、数字化治理效应;数据融合型模式所产生的效应为服务优化效应、数据优化效应;智慧优化型模式所产生的效应为技术协同效应、协同治理效应。再次,在构建电商平台赋能农产品供应链数字化转型模式评价指标体系的基础上,运用熵权TOPSIS法,计算出三种转型模式与最优模式的相似接近度,作为模式优劣的评价标准。运用此标准进行案例分析,计算出电商平台与最优模式的相似接近度,选择相似接近度最贴近的模式作为电商平台当前的赋能转型模式,并与之匹配对应的转型实现过程与效应。最后,针对三种模式分别提出对策建议。针对数字孪生型模式提出提升农产品供应链主体对数字技术关注度、转换农产品供应链运行思路的建议;针对数据融合型模式提出建立农产品供应链数字化综合服务平台、加强数据使用的建议;针对智慧优化型模式提出拓展数字化应用,加强人才培养,加强政府支持保障数字化转型的建议。

关键词：电商平台农产品供应链数字化转型模式

基于模型预测控制的电动汽车复合制动协调控制策略研究

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基于模型预测控制的电动汽车复合制动协调控制策略研究

作者：张韦阳盐城工学院

学位级别：硕士

近些年来,随着汽车工业的快速发展,传统汽车对环境的污染以及资源枯竭问题的不断加剧。新能源电动汽车因其节能,并且零污染逐渐走向大众的视野,但是因其电池成本和续航里程的弊端严重阻碍了电动汽车发展。而再生制动技术作为电动汽车的... 详细信息

近些年来,随着汽车工业的快速发展,传统汽车对环境的污染以及资源枯竭问题的不断加剧。新能源电动汽车因其节能,并且零污染逐渐走向大众的视野,但是因其电池成本和续航里程的弊端严重阻碍了电动汽车发展。而再生制动技术作为电动汽车的关键技术,通过回收制动能量并转化为电能储存,不仅提升了电动汽车的续航里程,还减少了传统制动系统的磨损,增强了制动的安全性和舒适度。本文以前轮驱动的纯电动汽车为研究对象,围绕制动力合理分配,确保行车安全,提高能量回收效率等问题进行研究,针对这一系列的问题,设计了一种基于模型预测控制的纯电动汽车制动力矩分配系统,本文的主要研究内容为:(1)通过分析制动的发展历程以及优势选取线控制动系统为研究对象,再分析该制动系统的结构和工作原理。深入分析了电动汽车的制动及行驶动力学特性,利用魔术轮胎公式揭示了轮胎与地面的相互作用,并探讨了滑移率与路面附着系数的关系,为提升制动性能与行驶安全以及后续路面实时估算系统打下了理论基础。(2)为了使汽车能在各种路面上实现良好的制动效果,研究了六种不同路面附着系数下路面附着系数与车轮滑移率的关系,并据此设计了一种实时估算路面附着系数的系统。通过计算得到当前路面的峰值附着系数,来确定车辆的最佳滑移率,并进行仿真验证其识别的准确性。(3)分析理想制动力分配约束和ECE制动法规约束,设计了一种改进后的制动力分配控制策略,针对不同制动强度的切换,以同时优化制动能量回收和制动稳定性。基于改进后的制动力矩分配控制策略,进一步开发了以模型预测控制算法为核心的制动能量回收控制系统,能够根据实际行驶工况实时调整制动策略,实现制动能量回收的最大化,同时确保制动过程中的稳定性和舒适性。基于路面实时估算系统估算得到的最佳滑移率,通过跟踪前后轮的滑移率,在保证汽车制动稳定性和防抱死的同时,合理分配电动汽车前后轴电机和液压制动力,最大限度回收制动能量。(4)利用Matlab/Simulink和Cruise,分别搭建了本文设计的控制策略模型和整车模型,进行联合仿真。在高附着路面上针对不同车速以及不同的制动强度,对车速的跟踪,制动转矩的分配,滑移率的追踪控制以及制动能量的回收进行控制策略可行性验证,其次在新欧洲道路循环工况(New European Driving Cycle,NEDC),与Cruise自带的控制策略做对比,证实了所提出的模型预测控制在制动力矩分配和能量回收方面的优越性。

关键词：复合制动滑移率模型预测控制制动力矩分配能量回收

燃气透平叶片前缘冲击/气膜复合冷却的管网耦合方法研究

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西安交通大学学报 2024年第6期58卷 114-127页

作者：包林焌刘钊张韦馨丰镇平西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为方便燃气透平叶片前缘冲击/气膜复合冷却结构的设计与研发,提出了一种管网耦合计算方法。利用Python编制了叶片冷却结构设计的一维管网程序,并采用冲击冷却的实验结果对管网程序进行了验证;结合ANSYS CFX三维数值计算软件,搭建了用于... 详细信息

为方便燃气透平叶片前缘冲击/气膜复合冷却结构的设计与研发,提出了一种管网耦合计算方法。利用Python编制了叶片冷却结构设计的一维管网程序,并采用冲击冷却的实验结果对管网程序进行了验证;结合ANSYS CFX三维数值计算软件,搭建了用于叶片前缘冲击/气膜复合冷却的管网耦合设计计算平台,设计了用于计算内部流场的管网模型,并提出了管网耦合计算中的外部气膜冷却修正方法;通过与经湍流模型验证和网格无关性考核后的三维气热耦合计算结果进行对比分析,验证了管网耦合计算方法的可靠性。结果表明:所设计的管网模型对叶片内部冷却具有较好的模拟精度,可用于管网耦合过程中内部流场的计算;与三维气动计算相比,采用气膜冷却修正方法得到的平均气膜冷却效率的相对误差在2.18%~12.2%之间,验证了气膜冷却修正方法的可靠性;管网耦合计算结果与三维气热耦合计算结果吻合良好,两种方法计算的叶片壁面温度分布一致,但采用管网耦合方法可以大大节约计算时间,耗时为三维气热耦合计算的1/18。管网耦合计算方法可应用于叶片前缘冲击/气膜复合冷却的设计与研究。

关键词：冲击/气膜复合冷却管网计算管网耦合气膜冷却修正

考虑微电网协同的线路冰灾下配电网韧性提升策略

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上海交通大学学报 2024年

作者：方子闻周永智但扬清韦巍浙江大学工程师学院国网浙江省电力有限公司经济技术研究院

冰灾下线路断线严重影响配电网安全运行，含分布式资源的微电网接入后为提升配电网韧性提供了新手段。针对冰灾下微电网资源的合理利用，本文提出了一种微电网协同配电网的韧性提升策略，充分发挥微电网分布式电源及储能的紧急供电能力... 详细信息

冰灾下线路断线严重影响配电网安全运行，含分布式资源的微电网接入后为提升配电网韧性提供了新手段。针对冰灾下微电网资源的合理利用，本文提出了一种微电网协同配电网的韧性提升策略，充分发挥微电网分布式电源及储能的紧急供电能力。首先，考虑线路覆冰灾害故障演化特性，构建配电网线路覆冰风险量化模型。其次，提出基于长-短周期混合时间尺度滚动的优化方法，长周期优化聚焦跨日时间尺度微电网储能预调度与配电线路修复策略；短周期日前优化应对新能源及冰灾故障演化下网络拓扑变化的日间不确定性，采用列与约束生成算法生成调度策略；长-短周期优化模型在灾害全周期内滚动进行。最终，采用改进IEEE标准33节点配电网对所提韧性提升策略的有效性进行仿真验证。

关键词：配电网韧性覆冰灾害混合周期滚动优化

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碱液电解槽建模与宽范围运行控制

电力自动化设备 2024年

作者：胡致远程浩然夏杨红韦巍浙江大学电气工程学院

在碱液电解制氢中，碱液电解槽(AWE)的低载性能差，难以宽范围跟踪波动性可再生能源出力。基于工业AWE的内部结构和工作原理，建立了一种新的工业AWE等效电路模型，揭示了AWE低载低效率的内在机理，并提出了一种多模态自寻优(MMSO)变流... 详细信息

在碱液电解制氢中，碱液电解槽(AWE)的低载性能差，难以宽范围跟踪波动性可再生能源出力。基于工业AWE的内部结构和工作原理，建立了一种新的工业AWE等效电路模型，揭示了AWE低载低效率的内在机理，并提出了一种多模态自寻优(MMSO)变流控制策略及其原理样机。在低载时施加低频脉冲电流以提高制氢效率，从而实现工业AWE的宽范围运行。基于10kW的AWE实验平台，验证了所提模型的正确性以及所提MMSO变流控制策略对AWE在低载范围内效率的提升具有显著的效果。

关键词：制氢碱液电解槽变流器宽范围运行效率提升

考虑热惯性的极端冰雪灾害下综合能源系统韧性提升

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电力系统自动化 2024年

作者：唐坤霆周永智李宝聚韦巍浙江大学工程师学院国网吉林省电力有限公司

近年来，极端冰雪灾害导致的配电网大规模停电事故频发，造成巨大的经济损失，严重危害人民群众的冷暖安危。目前，针对能源系统韧性已有相关研究，但综合能源系统中热电耦合密切，极端冰雪灾害发生时如何通过热能提升电力系统韧性依然... 详细信息

近年来，极端冰雪灾害导致的配电网大规模停电事故频发，造成巨大的经济损失，严重危害人民群众的冷暖安危。目前，针对能源系统韧性已有相关研究，但综合能源系统中热电耦合密切，极端冰雪灾害发生时如何通过热能提升电力系统韧性依然面临挑战。为提升综合能源系统应对极端冰雪灾害的能力，充分发挥热能特性，文中首先给出了极端冰雪灾害下配电网线路的故障模型；其次，结合热网传输延时特性和热负荷的热惯性，对综合能源系统进行了建模；然后，基于两阶段分布鲁棒优化模型提出了灾前利用建筑物热惯性存储热能，配置储热量，灾后闭合联络开关、优化故障抢修的综合能源系统韧性提升策略；最后，搭建热电耦合算例进行仿真验证。结果表明，所提的韧性提升策略充分挖掘热能潜力，兼顾了经济性和鲁棒性,实现了综合能源系统韧性提升。

关键词：极端冰雪灾害韧性提升综合能源系统热惯性分布鲁棒优化

气膜抽吸作用下透平叶片冲击冷却的一维管网计算方法研究

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西安交通大学学报 2024年

作者：包林焌刘钊张韦馨丰镇平西安交通大学能动学院叶轮机械研究所

为了研究透平叶片冲击冷却结构的一维管网计算方法，利用Python自主编制了一维管网程序。分别选取平板冲击冷却、有无靶面气膜抽吸的前缘冲击冷却模型为研究对象，通过分析冲击冷却的内部流动换热特性，提出了局部阻力修正方法，并考虑... 详细信息

为了研究透平叶片冲击冷却结构的一维管网计算方法，利用Python自主编制了一维管网程序。分别选取平板冲击冷却、有无靶面气膜抽吸的前缘冲击冷却模型为研究对象，通过分析冲击冷却的内部流动换热特性，提出了局部阻力修正方法，并考虑了气膜抽吸的作用，提出了靶面气膜抽吸的前缘冲击冷却的换热修正方法。将管网计算结果分别与实验数据以及经湍流模型验证和网格无关性考核后的三维CFD计算结果进行对比，对所编制的一维管网程序进行了验证。结果表明：所编制的一维管网程序在计算平板冲击冷却时计算精度较高，计算结果与实验数据吻合较好，相对误差不超过12.4%。对于前缘冲击冷却，经局部阻力修正后的一维管网程序流动计算结果误差较小，与三维CFD计算结果基本一致。由于气膜抽吸的作用，靶面气膜抽吸的前缘冲击冷却的计算精度有待进一步改进。综合考虑了气膜孔结构参数以及气膜孔出流比的影响后，提出了换热修正因子，并设计了管网模型的修正方案，经修正后靶面气膜抽吸的前缘冲击冷却的管网计算精度显著提高，相对误差基本在10%左右。

关键词：冲击冷却管网计算气膜抽吸修正方法

应用不同深度学习代理模型的灯笼型扰流柱通道换热性能分布预测方法比较

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西安交通大学学报 2024年第2期58卷 31-42页

作者：高尚鸿张韦馨杨克峰汪翔宇丰镇平西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为提高对灯笼型扰流柱通道端壁面的换热分布预测能力,构建并比较了几种深度学习代理模型的预测性能。应用数据驱动的思想,建立了多项式响应面模型(RSM)、径向基函数模型(RBF)、径向基神经网络模型(RBFNN)、Kriging模型和总体平均近似模... 详细信息

为提高对灯笼型扰流柱通道端壁面的换热分布预测能力,构建并比较了几种深度学习代理模型的预测性能。应用数据驱动的思想,建立了多项式响应面模型(RSM)、径向基函数模型(RBF)、径向基神经网络模型(RBFNN)、Kriging模型和总体平均近似模型(Ensemble)共5种传统代理模型以及5种基于生成对抗网络的深度学习代理模型,包括有残差网络的pix2pix模型、pix2pixHD模型、CycleGAN模型、StarGAN模型以及单一无残差网络的pix2pix模型,以扰流柱截面参数为设计变量,通过拉丁超立方抽样分别得到了样本数为50、25、12、6和3的训练集,并根据扰流柱尾迹高换热区分布特点,将训练样本数为50的数据集分为宽样本数据集和窄样本数据集,比较了不同代理模型对端壁面换热性能的预测精度、计算成本和泛化能力。结果表明:有残差网络的pix2pix模型相比于无残差网络的pix2pix模型,预测精度得到有效提高,在样本数为50的情况下,面平均值预测误差从0.68%降低到0.32%,平均相对误差从6.89%降低到6.41%,而且当训练样本数减少时,有残差网络的模型预测能力更加突出;传统代理模型的时间成本可忽略不计,但深度学习模型的单卡训练时间较长,且增加残差网络后的模型计算成本更高;当训练样本数为50时,传统代理模型和深度学习模型之间预测精度差异不大;当训练样本数逐渐减少时,深度学习代理模型展示出更高的预测精度和泛化能力;Kriging模型虽然泛化能力强,但是预测结果趋同;RSM模型、RBF模型和Ensemble模型泛化能力最差,训练样本数较少时,预测结果严重失真。可见在换热性能预测方面,深度学习模型在预测精度与泛化能力上均有显著优势,尤其适合于小样本问题,对提高灯笼型扰流柱截面设计效率具有参考价值。

关键词：燃气轮机代理模型深度学习扰流柱换热性能预测