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斜拉桥横桥向设置钢阻尼器的减震优化研究

桥梁建设 2017年第3期47卷 53-58页

作者：徐艳曾诗杰同济大学土木工程防灾国家重点实验室上海200092

为研究如何在斜拉桥中合理布置钢阻尼器而取得最优减震效果,以某跨径为640m的半飘浮体系斜拉桥为例进行分析。采用SAP2000软件建立桥梁空间有限元模型,分析桥塔、过渡墩和辅助墩3处弹塑性钢阻尼器的初始屈服强度、屈服强度比以及阻尼器... 详细信息

为研究如何在斜拉桥中合理布置钢阻尼器而取得最优减震效果,以某跨径为640m的半飘浮体系斜拉桥为例进行分析。采用SAP2000软件建立桥梁空间有限元模型,分析桥塔、过渡墩和辅助墩3处弹塑性钢阻尼器的初始屈服强度、屈服强度比以及阻尼器的布置方式对其减隔震效果的影响。结果表明:桥塔和过渡墩两处钢阻尼器同时屈服的方案能获得更好的减震效果;辅助墩处阻尼器的初始屈服强度对其他两处的影响不大,在减震设计中可单独考虑。在此基础上,提出钢阻尼器参数设计的简化方法,直接确定桥塔、过渡墩两处钢阻尼器的初始屈服强度和比值,达到优化的减震效果。

关键词：斜拉桥横桥向抗震钢阻尼器初始屈服强度屈服强度比布置方式参数设计简化方法

高超声速稀薄弱电离气体下电子运动的数值模拟

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高超声速稀薄弱电离气体下电子运动的数值模拟

作者：曾诗杰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

由于飞行器以大马赫数进行高超声速飞行时，飞行器头部会和流场发生激烈的相互作用，这时化学反应和电离反应就变得明显，成为了模拟中不可缺少的一环。伴随而来的在高超声速弱电离气体中出现的一大问题就是对电离后电子运动问题的处理... 详细信息

由于飞行器以大马赫数进行高超声速飞行时，飞行器头部会和流场发生激烈的相互作用，这时化学反应和电离反应就变得明显，成为了模拟中不可缺少的一环。伴随而来的在高超声速弱电离气体中出现的一大问题就是对电离后电子运动问题的处理。目前对于这一问题的研究还处在发展阶段，并没有完全成形的方法可以毫无瑕疵地解决这一问题。目前，DSMC(Direct Simulation Monte Carlo，直接模拟蒙特卡罗)方法被广泛应用于稀薄气体域的研究并取得了令人满意的结果。本文主要研究的内容是在非平衡化学反应的基础上加入电离反应，并对随之产生的电子运动进行处理。由于电子本身质量的奇异性，使其在不加任何处理的情况下运动速度远远超过其他粒子。这构成了DSMC中在同一时间步长内对分子运动模拟的技术难点，并且破坏电中性假设。本课题主要针对在DSMC中电子运动模拟的难度特点采用捆绑法和平均速度法来完成模拟，这样基本可以满足电中性的假设，同时也能避开电子在物理特性上的奇异性。其次，本文还对飞行器头部的主要气动参数进行了计算模拟，发现最大热通量出现在滞止点附近，以及滞止点附近的区域同时也是强压缩和壁面压力最大的区域。本文对高超声速弱电离气体的进一步发展和研究有一定的指导意义，其中电子运动的分析以及各气动参数的模拟计算对DSMC方法的推广和拓展也起到了一定的推动作用。

关键词：高超声速弱电离电子运动 DSMC 气动特性

我国碳交易价格的驱动因素分析及组合预测研究

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我国碳交易价格的驱动因素分析及组合预测研究

作者：曾诗懿重庆理工大学

学位级别：硕士

碳减排是应对全球气候变化和生态环境问题的重要措施,通过有效控制碳价波动可促进企业减排。因此,碳价作为低碳经济发展的基础,不仅可以刺激企业的减排力和行动,还能鼓励环保低碳技术的研究和开发。于是,碳价预测的相关研究接踵而至。... 详细信息

碳减排是应对全球气候变化和生态环境问题的重要措施,通过有效控制碳价波动可促进企业减排。因此,碳价作为低碳经济发展的基础,不仅可以刺激企业的减排力和行动,还能鼓励环保低碳技术的研究和开发。于是,碳价预测的相关研究接踵而至。单因素碳价预测忽略了外部因素与碳价间的动态关系及非线性特征的提取,而VAR模型及宽度学习系统方法可为上述问题提供解决方案。本文以深圳、北京、湖北、上海和广东碳市场为研究对象,采用脉冲响应分析和随机森林进行特征筛选,并提出一种考虑多影响因素的基于宽度学习的碳价组合预测模型。首先,从能源市场、汇率及环境因素三个方面探索碳价的关键驱动因素。针对各碳市场构建了不同的VAR模型,来描述碳价与不同因素间的关系。然后,对每个碳价与因素进行了脉冲响应分析。实证结果发现,能源价格对碳价的影响最显著,空气质量指数对碳价的影响最不显著。且各因素对碳价的影响还存在显著的区域差异性,其影响程度及响应周期也均不同。其次,采用随机森林重要度筛选各碳市场的主要影响因素,剔除不显著变量。通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和样本熵相结合的方法分解并重构筛选后的影响因素及碳价数据,以降低不同序列中噪声的影响。此后,采用LSTM神经网络分别对碳价重构后的高频子序列、低频子序列和趋势项序列进行预测。并以线性集成的方式将三种频率下的子序列求和后得到碳价原始序列的预测结果,即为CEEMDAN-SE-LSTM模型的预测结果。实证结果表明,CEEMDAN-SELSTM与LSTM模型相比,具有更优越的预测性能。最后,为了进一步提升CEEMDAN-SE-LSTM模型的预测性能,本文提出了一种基于宽度学习的组合模型(CEEMDAN-SE-LSTM-BLS),以非线性集成算法的方式,将高频子序列、低频子序列和趋势项子序列作为解释变量,碳价的原始序列作为被解释变量,实现碳价的预测任务。实证结果表明,相比LSTM和CEEMDAN-SELSTM,CEEMDAN-SE-LSTM-BLS在五个碳市场中的预测性能最优,且最优拟合优度为深圳碳市场的0.963。这表明该模型具有较强的稳健性,且非线性集成的方式能有效提升模型整体的预测性能。此外,为了验证宽度学习系统方法在非线性集成算法中的有效性,还与随机森林和XGBoost集成的方式进行了对比,发现效果略逊色于宽度学习。

关键词：碳价预测自适应噪声完备集合经验模态分解样本熵长短期记忆神经网络宽度学习系统

数字金融能力与城镇家庭债务风险:倒U形特征与机制解释

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金融发展研究 2024年第7期 37-47页

作者：罗娟曾诗婕湖南师范大学商学院湖南长沙410081

本文基于2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据,以城镇居民为研究对象,从微观视角构建了数字金融能力指数,并在此基础上实证检验了数字金融能力对家庭债务风险的影响。研究结果表明,数字金融能力对城镇家庭债务风险的影响表现为先增大后减... 详细信息

本文基于2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据,以城镇居民为研究对象,从微观视角构建了数字金融能力指数,并在此基础上实证检验了数字金融能力对家庭债务风险的影响。研究结果表明,数字金融能力对城镇家庭债务风险的影响表现为先增大后减小的倒U形关系。进一步分析发现,一方面,数字金融能力通过增加非理性支出、提升信贷可得性和增加风险偏好扩大家庭债务规模,进而导致债务风险增加;另一方面,数字金融能力也会通过增加财富积累能力和减少非正规渠道借贷行为实现资产增值和降低借贷成本,从而降低家庭债务风险,而两者之间的倒U形关系是由数字金融能力提升所带来的净效应决定的。异质性分析表明,低资产城镇居民的数字金融能力与家庭债务风险表现出正相关关系,而中、高资产城镇居民的数字金融能力与家庭债务风险呈现出倒U形特征;不同教育程度的城镇居民数字金融能力与其家庭债务风险之间均呈现倒U形特征,但受教育程度越高,拐点出现得越靠左。

关键词：数字金融能力家庭债务风险倒U形特征

基于转移概率分布的组合信用转移风险参数估计与压力测试

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系统工程理论与实践 2024年第3期44卷 893-911页

作者：史若诗何寅杰赵延龙包莹中国工商银行博士后科研工作站北京100140 中国科学院数学与系统科学研究院系统控制重点实验室北京100190 中国科学院大学数学科学学院北京100049 中国工商银行总行风险管理部北京100140

近年来,压力测试因其衡量金融危机等极端环境下风险的特性在现代银行风险管理中发挥着越来越重要的作用.准确衡量组合风险受系统性因素的驱动作用,是有效控制金融风险,防范金融危机的关键.本文研究了组合信用风险参数估计与压力测试问题... 详细信息

近年来,压力测试因其衡量金融危机等极端环境下风险的特性在现代银行风险管理中发挥着越来越重要的作用.准确衡量组合风险受系统性因素的驱动作用,是有效控制金融风险,防范金融危机的关键.本文研究了组合信用风险参数估计与压力测试问题,建立了包含系统性因子和多级相关性系数的Vasicek信用转移模型,分析了相关性系数对各评级间信用转移概率的影响,给出了使得评级单调一致的相关性系数条件,保证了信用评级转移概率的单调一致性;构造了基于降级概率分布的参数估计方法,利用转移概率矩阵推导出市场均衡状态下的评级寿命分布,进而给出了相关性系数和系统性因子的估计算法.与已有算法相比,本文提出的方法减弱了系统性因子固定偏差的影响,克服了算法对系统性因子分布的依赖,在降低计算代价的同时提高了估计的精确度.仿真实验结果表明,本文提出的方法有效提高了计算速度,对系统性因子、相关系数及组合损失的估计效果都显著优于已有方法;利用该方法估计的极端损失可以更充分地覆盖样本外组合损失,使得在压力测试中能够更好地预判和防范金融风险,维护金融市场稳定.

关键词：组合信用风险 Vasicek模型信用转移概率矩阵压力测试

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基于多要素的大眼金枪鱼渔场智能探测方法研究

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基于多要素的大眼金枪鱼渔场智能探测方法研究

作者：廖诗杰大连海洋大学

学位级别：硕士

本研究探索了利用模型堆叠方法预测中西太平洋大眼金枪鱼(Bigeye Tuna)渔场空间分布的可行性。随着全球海洋环境的日益变化及其对渔业资源的影响,精确预测渔场的空间分布成为了渔业资源管理的一项重要任务。传统的渔场预测方法往往依赖... 详细信息

本研究探索了利用模型堆叠方法预测中西太平洋大眼金枪鱼(Bigeye Tuna)渔场空间分布的可行性。随着全球海洋环境的日益变化及其对渔业资源的影响,精确预测渔场的空间分布成为了渔业资源管理的一项重要任务。传统的渔场预测方法往往依赖于经验模型和简单的统计方法,限制了预测的准确性和应用范围。因此本研究使用来源于中西太平洋渔业委员会的2014-2020年中西太平洋大眼金枪鱼延绳钓数据以及来源于哥白尼数据中心和Argo浮标观测数据的0米、50米、100米、150米、200米、260米、300米、400米和500米共9个水层深度的海洋环境因子数据,提出了一种基于机器学习模型堆叠(Stacking)技术的预测框架,以期提高大眼金枪鱼渔场空间分布预测的准确率,并对高产与低产渔场的分布特征进行了更为细致的区分。本研究首先选取了五种初级预测模型:自适应提升树(Ada Boost)、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、极限梯度提升树(XGBoost)、随机森林(RF),并将这些模型的预测结果汇总作为次级模型逻辑回归的输入,以构建最终的堆叠预测模型。通过对比分析单一模型与模型堆叠后的预测效果,研究发现堆叠模型在大眼金枪鱼渔场空间分布预测上表现出了更高的准确率,特别是在预测精度和模型泛化能力上有显著的提升。在高产渔场预测时,堆叠模型高产渔场预测准确率较初级模型提升了0.3%到7.12%;在低产渔场预测时,堆叠模型低产渔场预测准确率较初级模型提升了0.1%到6.2%。在与广义可加模型(GAM),最大熵(Maxent)模型以及线性判别分析(LDA)三种传统的机器学习模型的性能对比中,堆叠模型同样表现出了更加优越的性能,准确率(ACC)高出其他三种模型2.3%至7.2%,并在精确度、召回率和F1得分上优于其他三种模型。研究同样揭示了堆叠模型在应对不同类型渔场分布预测时的局限性,尤其是对于数量较少的高产渔场,堆叠模型的预测准确率不如对于数量较多的低产渔场。这一发现指向了海洋环境变量与渔场丰富度之间复杂关系在模型中的不完全映射,以及对于高产渔场特征抓取的不足。为了进一步提高预测模型的表现,本研究分析了高贡献率初级模型的不同环境特征重要性,并讨论了未来改进预测模型的可能途径:(1)增加和优化模型输入特征,尤其是对高产渔场有着重要影响的环境因素;(2)深入研究海洋生态与渔场分布的内在机理,以指导特征选择和模型构建;(3)探究更多先进的数据处理和机器学习技术,如深度学习在大数据环境下的应用;(4)考虑气候变化等长期变量对渔场空间分布的影响,增强模型的适应性和预测的长期有效性。本研究不仅为中西太平洋大眼金枪鱼渔场的高精度空间分布预测提供了新的方向,同时也为利用机器学习技术进行海洋渔业资源预测提供了宝贵的实践经验和理论依据。未来,该预测框架有望被扩展应用于全球其他海域的渔业资源管理和保护工作中,为可持续渔业发展和海洋生态保护贡献力量。

关键词：大眼金枪鱼渔场空间分布模型堆叠

CO_(2)和NO_(3)^(-)偶联在富氧空位的Ru掺杂CeO_(2)纳米棒上高效电催化合成尿素

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Science China Materials 2024年第5期67卷 1543-1550页

作者：余欣曾诗淇李磊姚虎郑依楠郭晓辉 Key Lab of Synthetic and Natural Functional Molecule Chemistry of Ministry of Education the College of Chemistry and Materials ScienceNorthwest UniversityXi’an710069China

利用可再生能源驱动的电催化C-N偶联来合成尿素可以取代高能耗、高污染的工业生产尿素过程.然而,同时提高尿素收率和相应的法拉第效率,目前仍面临挑战.在此,我们设计了富氧空位的Ru掺杂CeO_(2)电催化剂用于高效电化学合成尿素.通过调节R... 详细信息

利用可再生能源驱动的电催化C-N偶联来合成尿素可以取代高能耗、高污染的工业生产尿素过程.然而,同时提高尿素收率和相应的法拉第效率,目前仍面临挑战.在此,我们设计了富氧空位的Ru掺杂CeO_(2)电催化剂用于高效电化学合成尿素.通过调节Ru的比例,发现最佳掺杂量为5%,该Ru-CeO_(2)电催化剂在电压为-0.7 V ***时能提供20.2 mmol h^(-1)g^(-1)的高尿素产率和20.1%法拉第效率,优于大多数已报道的催化剂.实验结果表明,Ru掺杂和氧空位的协同效应优化了反应物的吸附和活化,增强了C-N偶联的动力学,并显著提高了电化学合成尿素的效率.本工作将为开发高效合成尿素的先进C-N偶联电催化剂提供借鉴.

关键词： Ru-CeO_(2) C-N coupling urea synthesis electrocatalytic activity oxygen vacancies

滑坡易发性预测建模的不确定性:不同“非滑坡样本”选择方式的影响

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工程科学与技术 2024年第1期56卷 169-182页

作者：黄发明曾诗怡姚池熊浩文范宣梅黄劲松南昌大学工程建设学院江西南昌330031 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 纽卡斯尔大学岩土科学与工程卓越研究中心纽卡斯尔2287

滑坡易发性预测建模中如何选择非滑坡是影响建模结果的重要不确定因素。为研究不同非滑坡选择方式的影响规律,拟用5种方式,即全区随机、坡度低于5°区域、滑坡缓冲300 m外区域、信息量(IV)法、半监督法来选择出与滑坡等比例的非滑坡样本... 详细信息

滑坡易发性预测建模中如何选择非滑坡是影响建模结果的重要不确定因素。为研究不同非滑坡选择方式的影响规律,拟用5种方式,即全区随机、坡度低于5°区域、滑坡缓冲300 m外区域、信息量(IV)法、半监督法来选择出与滑坡等比例的非滑坡样本;进一步将各选择方式与随机森林(RF)耦合构建随机RF、低坡度RF、缓冲区RF、IV–RF及半监督RF等模型。以江西南康区为例,获取高程、岩性、公路密度等19种环境因子和233个滑坡编录,将滑坡编录划分为2598个滑坡栅格单元构建上述耦合模型的输入–输出数据集。再采用预测精度和易发性指数分布等指标分析其建模不确定性。进一步针对耦合模型预测的滑坡易发性指数分布不合理等问题,在半监督RF建模时采用滑坡与非滑坡比例为1∶2的样本集开展建模并与1∶1等比例样本集工况作对比。结果表明:1)低坡度RF、缓冲区RF、IV–RF和半监督RF等模型的预测精度均大幅优于随机RF模型,可见准确选择非滑坡样本对易发性建模至关重要;2)半监督RF模型选择非滑坡样本的建模性能最优,且半监督RF在滑坡∶非滑坡=1∶2比其在1∶1时预测的易发性指数分布规律更准确可信。后续研究中有必要更深入探索滑坡与非滑坡样本的比例问题。

关键词：滑坡易发性预测非滑坡样本选择半监督机器学习信息量随机森林

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喜马拉雅东构造结地壳形变及断层运动特征

大地测量与地球动力学 2024年

作者：陈静杨莹辉廖诗森赵凌园曾陈浩西南石油大学土木工程与测绘学院环天智慧科技股份有限公司成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室

利用SBAS-InSAR技术提取喜马拉雅东构造结高精度的地壳形变速率场，提出一种利用外部GACOS大气数据基于干涉相位抑制与地形相关大气垂直分层延迟相位的方法，并发展了一种顾及块体运动的残余轨道趋势相位校正方法。采用弹性回跳理论和... 详细信息

利用SBAS-InSAR技术提取喜马拉雅东构造结高精度的地壳形变速率场，提出一种利用外部GACOS大气数据基于干涉相位抑制与地形相关大气垂直分层延迟相位的方法，并发展了一种顾及块体运动的残余轨道趋势相位校正方法。采用弹性回跳理论和负位错模型反演东构造结断层闭锁深度及蠕滑速率。InSAR形变结果表明，东构造结LOS向形变速率在-10～15 mm/a范围内。东久-米林断裂西南段断层两侧存在明显差异性运动，沿断层走向差异性运动逐渐减弱并趋于稳定；嘉黎断裂跨断层构造活动不强烈。断层运动模型反演结果表明，东久-米林断裂西南段断层闭锁程度较小，闭锁深度以下的蠕滑速率为7～16mm/a，靠近东构造结顶端，断层闭锁程度逐渐增大，蠕滑速率逐渐减小至2 mm/a；嘉黎断裂闭锁深度为4～25 km，蠕滑速率为1～4 mm/a，整条断裂均处于深度闭锁状态。

关键词：喜马拉雅东构造结大气校正残余轨道校正 SBAS-InSAR 断层运动反演