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CMIP6模式对热带大气季节内振荡东传速度的模拟

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大气科学 2024年第2期48卷 704-714页

作者：赵维佳陈国森南京信息工程大学大气科学学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估省部共建协同创新中心南京210044

成功预测热带大气季节内振荡(MJO)能够有效改进延伸期预报。但是目前对MJO的数值模拟仍具有一定的难度,其中一个主要挑战就是能否合理地模拟出MJO的传播速度。本文研究了CMIP6模式对MJO传播速度的模拟,并揭示了影响模式中MJO传播速度的... 详细信息

成功预测热带大气季节内振荡(MJO)能够有效改进延伸期预报。但是目前对MJO的数值模拟仍具有一定的难度,其中一个主要挑战就是能否合理地模拟出MJO的传播速度。本文研究了CMIP6模式对MJO传播速度的模拟,并揭示了影响模式中MJO传播速度的因子。结果表明大部分CMIP6模式能够模拟出MJO在印度—太平洋暖池区域的传播特征,但对其平均传播速度的模拟存在显著的模式间差异。MJO的Kelvin波响应和Rossby波响应强度是影响模式中MJO传播速度的主要环流因子,强的Kelvin波响应有利于MJO加速东传,但强的Rossby波响应不利于MJO向东传播。模式间背景场海表温度(SST)的差异是导致Kelvin波响应差异的主要原因。MJO东传更快的模式在赤道太平洋中部和西北太平洋具有更高的SST。赤道太平洋中部偏暖主要以两种方式影响MJO的东传速度:第一,通过增加暖池的水平尺度,从而扩展MJO水平尺度,进而加强Kelvin波响应使得MJO东传加快;第二,通过增强该区域的水汽含量,减弱西太平洋纬向水汽梯度,导致纬向水汽平流增强,从而加速MJO东传。与前人研究不同,本研究发现西北太平洋增暖有助于加速模式中MJO的向东传播。西北太平洋增暖导致海温分布关于赤道更加对称,能够通过增强海洋性大陆北侧的水汽,使得背景场水汽分布关于赤道更加对称,从而有利于Kelvin波响应的发展。本研究的结论不仅能够提高我们对MJO传播动力机制的理解,也表明提高模式对背景场的模拟有助于改进对MJO传播特征的模拟。

关键词： MJO 东传速度 Kelvin 波响应背景场因子海温

秸秆基铁单原子催化剂活化过硫酸盐降解左氧氟沙星的效能机制研究

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秸秆基铁单原子催化剂活化过硫酸盐降解左氧氟沙星的效能机制研究

作者：杨广森山东建筑大学

学位级别：硕士

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H公司沙棘类产品网络营销策略优化研究

H公司沙棘类产品网络营销策略优化研究

作者：罗宇森河南工业大学

学位级别：硕士

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铝锂合金压铆壁板残余应力与疲劳性能分析

稀有金属材料与工程 2024年第2期53卷 474-482页

作者：丁坤英杨翼飞张涛郭万森中国民航大学天津市民用航空器适航与维修重点实验室天津300300

作为新型轻质合金材料,铝锂合金已被广泛应用于飞机蒙皮、壁板等结构的制造。飞机蒙皮与壁板之间通过自动压铆的方式进行连接,压铆后孔周残余应力的分布形式与压铆结构的疲劳性能息息相关。本研究使用ABAQUS软件建立了2060-T8铝锂合金... 详细信息

作为新型轻质合金材料,铝锂合金已被广泛应用于飞机蒙皮、壁板等结构的制造。飞机蒙皮与壁板之间通过自动压铆的方式进行连接,压铆后孔周残余应力的分布形式与压铆结构的疲劳性能息息相关。本研究使用ABAQUS软件建立了2060-T8铝锂合金壁板压铆过程的有限元模型,通过有限元分析发现了压铆后铆孔壁面上的残余应力由靠近镦头处到靠近钉头处逐渐降低的分布规律。随着压铆力由28.5 k N增大至46 k N,铆钉材料为2117-T4的压铆壁板孔壁平均残余应力提高了0.33倍,残余应力沿壁板厚度上分布的均匀度提升1.8倍;铆钉材料为7050-T73的压铆壁板孔壁平均残余应力提高0.58倍,残余应力沿壁板厚度上分布的均匀度提升1.84倍。疲劳裂纹萌生于铆接下板孔壁附近,随着压铆力由32.5 k N增大至42 k N,铆钉材料为2117-T4的压铆壁板疲劳寿命提升了0.31~0.8倍,铆钉材料为7050-T73的压铆壁板疲劳寿命提升0.06~1.61倍。相比于铆钉材料为7050-T73的压铆壁板,相同工艺条件下铆钉材料为2117-T4的压铆壁板疲劳寿命提升0.12~0.44倍。

关键词：自动压铆有限元分析残余应力疲劳性能

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基于飞秒激光的金刚石超黑表面制备研究

基于飞秒激光的金刚石超黑表面制备研究

作者：冯昱森吉林大学

学位级别：硕士

在先进光学应用领域中,超黑材料因其出色的光吸收能力成为了备受瞩目的研究对象。这些特殊的材料通常能够吸收超过98%的入射光,使它们在减少杂散光、提升太阳能效率和增强光学传感器性能等方面具有巨大的潜力。随着对超黑材料应用需求... 详细信息

在先进光学应用领域中,超黑材料因其出色的光吸收能力成为了备受瞩目的研究对象。这些特殊的材料通常能够吸收超过98%的入射光,使它们在减少杂散光、提升太阳能效率和增强光学传感器性能等方面具有巨大的潜力。随着对超黑材料应用需求的不断增长,研究者们正积极寻找新的方法和材料来制备超黑表面,而金刚石因其独特的属性受到了特别的关注。金刚石,作为自然界中最硬的材料,不仅以其卓越的物理特性而著称,还因其独特的光学性质而备受关注。它拥有极高的热导率和化学稳定性,能够在极端环境下保持稳定的性能。通过精密的表面加工技术,可以在金刚石表面形成超黑结构,这种超黑金刚石表面不仅具有高吸光性,还具有低反射率和良好的光学稳定性,使得它在光学应用中表现出色。金刚石作为超黑表面的基底,其高热导率有助于快速散发热量,防止材料在高能量光学应用中产生热损伤。同时,金刚石的高化学稳定性使其在恶劣环境下也能保持稳定的性能,为光学传感器提供了可靠的支撑。但由于金刚石材料的特性,现如今利用金刚石材料制备超黑表面仍然存在宽波段范围内减反射性能不足以及在制备过程中如何保持高性能和结构良好形貌的统一性。针对制备微纳结构前需要保证基底材料平整纯净的问题,本研究提出一种新型抛光方式即激光复合离子束抛光,针对CVD金刚石毛坯材料进行了一系列精密抛光实验,成功将表面粗糙度从5.107μm降低到了0.472μm。这一显著的CVD金刚石表面精处理旨在为后续飞秒激光加工提供一个极为平滑且均匀的基底。这一预处理步骤对于减少加工过程中的缺陷形成、提高微纳结构加工的准确性和效率至关重要,为飞秒激光加工提供了最佳的表面条件,进一步优化了超黑表面的制备过程。基于上述提出的金刚石超黑表面现存问题,本文采用飞秒激光技术,在金刚石表面制备微纳结构,旨在显著降低表面反射率,制备高效的超黑表面。通过精细调整飞秒激光的参数,如扫描周期、激光能量和处理时间,本研究在金刚石表面成功形成了高度有序的微纳米级结构。这些结构经验证可显著增强金刚石表面的光吸收能力,实现超黑效果。本文详细介绍了实验设计、激光加工参数的优化过程及超黑金刚石表面的光学性能测试结果。研究发现,通过精确控制激光加工条件,可以有效调控金刚石表面结构的尺寸和形态,从而达到预期的超黑效果。本研究不仅展示了金刚石超黑表面制备的可行性,也为其他硬质材料的超黑加工提供了新的思路和方法。综上,本文将CVD金刚石毛坯材料进行复合方法抛光得到平滑均匀的基底材料,通过飞秒激光制备高纵横比的微纳结构,在宽波段范围内检测其光学性能,结果显示在可见光及近红外波段范围内平均吸收率为99.04%,在1000-2000 nm波段范围内反射率最低为0.097%;在中远红外波段的平均吸收率为97.41%。本研究不仅展示了金刚石超黑表面制备的可行性,也为其他硬质材料的超黑加工提供了新的思路和方法。

关键词：飞秒激光金刚石超黑表面光学吸收微纳结构

面向农业物联网区块链数据链上链下存储优化研究

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面向农业物联网区块链数据链上链下存储优化研究

作者：刘兴森江西农业大学

学位级别：硕士

考虑消费者展厅行为的制造商双渠道选择策略研究

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考虑消费者展厅行为的制造商双渠道选择策略研究

作者：侯平森重庆交通大学

学位级别：硕士

线上线下双渠道销售环境为消费者提供多元化购买渠道的同时,也改变了消费者的购物方式,线下体验线上购买的展厅行为成为消费者最常见的表现之一。然而,消费者展厅行为使得线下店铺沦为线上零售商的展示厅,进一步加剧了线上线下的渠道竞... 详细信息

线上线下双渠道销售环境为消费者提供多元化购买渠道的同时,也改变了消费者的购物方式,线下体验线上购买的展厅行为成为消费者最常见的表现之一。然而,消费者展厅行为使得线下店铺沦为线上零售商的展示厅,进一步加剧了线上线下的渠道竞争。在此情形下,消费者展厅行为对线上线下渠道有什么样的影响?面对消费者展厅行为,制造商的最优渠道模式是什么?针对这一系列问题,本文针对消费者展厅行为,构建制造商线上直销线下分销、线上分销线下直销双渠道销售模式,探讨两种渠道模式下制造商的决策均衡,为制造商引导消费者行为、合理选择渠道模式提供理论依据和行动指南。首先,在线上线下双渠道销售的环境中,构建线上线下+直销分销双渠道博弈模型,探讨了消费者展厅行为系数对均衡价格及收益的影响。进一步比对两种渠道模式下的均衡收益发现,在消费者展厅行为影响下,制造商的最优渠道模式选择模式为线上直销线下分销;虽然在消费者展厅行为系数较低时,该模式降低了线下零售商的期望收益,但是能够实现整个供应链总收益的最大化。其次,进一步细分制造商产品销售渠道,构建高低质量产品+线上线下+直销分销双渠道博弈模型,研究了消费者质量差异敏感程度、消费者展厅行为程度对制造商及供应链均衡收益的影响,探讨了消费者展厅行为下差异化产品渠道模式选择。研究结果表明差异化产品销售下,线上直销线下分销渠道模式是制造商的最优选择,在此模式下,当产品质量差异较大时,线上直销高质量产品线下分销低质量产品是制造商最优投放策略;当产品差异较小时,制造商最优产品投放策略为线上直销低质量产品线下分销高质量产品。最后,综合考虑消费者展厅和反展厅行为的影响,构建制造商两周期动态博弈模型,探讨了模型的简化运算方法,分析了消费者展厅和反展厅行为对制造商均衡决策的影响,并讨论了制造商面对消费者展厅和反展厅行为时的最优渠道模式选择。研究发现:当消费者的转换购买意愿较小时,线上直销线下分销模式是制造商最优渠道模式,同时也是零售商和供应链的最优渠道模式;当消费者的转换购买意愿较大时,制造商选择线下直销线上分销模式能实现自身、零售商和供应链的收益最大化。

关键词：渠道模式选择展厅行为反展厅行为差异化产品

类风湿性关节炎患者血清ASC、NLRP3和IL-18诊断价值及相关性研究

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类风湿性关节炎患者血清ASC、NLRP3和IL-18诊断价值及相关性研究

作者：姜永森承德医学院

学位级别：硕士

目的:探讨血清人细胞凋亡相关斑点样蛋白（Apoptosis-associated speck-like protein containing a caspase-recruitment domain,ASC,PYCARD）、NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3（NOD-like receptor thermal protein domain associated protein 3,NLRP3）白介素18（Interleukin 18,IL-18）在类风湿性关节炎（Rheumatoid Arthritis,RA）诊断中的应用价值,并探讨其与RA疾病的发生发展与相关检查指标间的相关性。方法:选取2021年11月至2023年6月期间在承德医学院附属医院风湿免疫科收治88例类风湿性关节炎患者,女74例,男14例,年龄（53.88±12.33）岁,范围18～80岁,体质指数(25.04±2.76kg/m 2作为RA组、同期在承德医学院附属医院进行健康体检者88例,女73例,男15例,年龄（54.34±11.43）岁,范围18～80岁;体质指数（25.64±3.70）kg/m 2,范围18.05～30.64kg/m 2为对照组。利用GEO数据库数据集GSE93272选取232例类风湿性关节炎患者血清作为G1组,43例健康者血清作为G2组,生信分析比较G1,G2组ASC、NLRP3和IL-18水平,ROC曲线分析ASC、NLRP3和IL-18对类风湿性关节炎患者的预测价值,用Logistic回归分析生信组ASC、NLRP3和IL-18是否为发生RA的独立危险因素。收集临床资料及常规检查指标数据,采用酶联免疫吸附法检测血清ASC、NLRP3和IL-18水平。ROC曲线分析血清ASC、NLRP3和IL-18水平对类风湿性关节炎患者的预测价值,Logistic回归分析实验组类风湿性关节炎患者的影响因素,采用Spearman相关性分析类风湿性关节炎患者血清ASC、NLRP3和IL-18水平与DAS28评分的相关性。以P0.05）、IL-18（rs=0.12,P>0.05）。ASC与类风湿性关节炎患者严重程度相关。结论:1.生信分析组与实验组结果一致,ASC、NLRP3和IL-18与RA相关,对临床判断是否患有RA具有提示作用。***、NLRP3

关键词：类风湿性关节炎人细胞凋亡相关斑点样蛋白 NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3 白介素18 预测价值

基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法

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铁道科学与工程学报 2024年第4期21卷 1298-1308页

作者：吴卫阴佳腾陈照森唐涛北京和利时系统工程有限公司北京100176 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDD... 详细信息

在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发事件下的应急处置能力以及运输组织效率提供了一种智能化的方法与参考。

关键词：列车智能调度调整列车晚点时间深度强化学习整数规划模型神经网络