检索结果-南通市图书馆

考虑需求响应的微网群分布式日前经济优化调度

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电力系统及其自动化学报 2024年

作者：张家祥潘秋萍郑州铁路职业技术学院电气工程学院

为解决微电网群在优化调度中不同子网间存在的利益冲突问题，提出一种计及需求响应和电能交易的微网群分布式日前经济优化调度方法。首先分别将子微网用户和微网群经营者视为两类不同利益主体，构建双层微网群经济优化调度模型。然后，... 详细信息

为解决微电网群在优化调度中不同子网间存在的利益冲突问题，提出一种计及需求响应和电能交易的微网群分布式日前经济优化调度方法。首先分别将子微网用户和微网群经营者视为两类不同利益主体，构建双层微网群经济优化调度模型。然后，提出一种基于目标级联法的微网群分布式日前经济优化调度算法以实现模型的解耦和并行优化求解。最后通过算例对所提方法进行验证，结果表明所提方法能有效降低微网群整体经济调度成本。

关键词：微电网群日前经济优化调度利益主体需求响应目标级联法

关系全球健康的新型冠状病毒肺炎医学抗疫实践——基于人类命运共同体背景

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经济师 2022年第5期 20-22页

作者：潘秋予何昆蓉西藏大学西藏拉萨850000 川北医学院四川南充637100

《共产党宣言》蕴含的“共同体”思想深刻地影响着人们的思想和生产关系,共同体作为一种思想和理论,其指导的实践的最终目的是彻底实现人类的自由与发展。人类命运共同体是我国基于共同体思想提出应对世界经济、国际安全、国际治理、全... 详细信息

《共产党宣言》蕴含的“共同体”思想深刻地影响着人们的思想和生产关系,共同体作为一种思想和理论,其指导的实践的最终目的是彻底实现人类的自由与发展。人类命运共同体是我国基于共同体思想提出应对世界经济、国际安全、国际治理、全球健康等世界重大问题的一个解决方案。文章介绍了其发展和内涵,从人类命运共同体理论概念的不断深化到探索实现路径的规划,从“健康丝绸之路”建设、共同抗击埃博拉、南南合作的全球健康,到新型冠状病毒肺炎疫情中的表现等一系列践行人类命运共同体思想的实际行动。

关键词：马克思主义共同体全球健康共产党宣言新型冠状病毒肺炎

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新疆汉代石刻书法艺术研究

新疆汉代石刻书法艺术研究

作者：潘秋彤新疆艺术学院

学位级别：硕士

本文研究致力于剖析新疆汉代石刻书法艺术的独特魅力与深远影响。通过对新疆地区汉代石刻的细致考察,可窥探汉代书法在新疆这一地域的独特发展脉络,这些石刻作品不仅体现了汉代书法的古朴雄浑风格,还深刻反映了当时社会文化背景下的艺... 详细信息

本文研究致力于剖析新疆汉代石刻书法艺术的独特魅力与深远影响。通过对新疆地区汉代石刻的细致考察,可窥探汉代书法在新疆这一地域的独特发展脉络,这些石刻作品不仅体现了汉代书法的古朴雄浑风格,还深刻反映了当时社会文化背景下的艺术审美与创作风尚。本文从多个维度对新疆汉代石刻书法艺术进行了探讨。本文分为以下四个部分:第一部分为新疆汉代石刻综述。从社会文化背景的角度,探讨了汉代石刻在新疆地区得以繁荣发展的原因。通过新疆石刻拓本的概况,揭示了《任尚碑》、《裴岑纪功碑》、《沙南侯获碑》、《刘平国摩崖刻石》拓本的传播与价值艺术。第二部分为汉代石刻书法艺术风格。笔者对“新疆四石”的书法风格艺术特点进行分析,其各具特色的书法艺术与汉代中原石刻相辉映,无论是在时间还是地域上,都对书法的发展起到了承前启后的关键作用。第三部分为新疆汉代石刻与中原石刻之比较。通过探讨新疆石刻与中原汉碑在影响上的交流与融合,并得出新疆石刻受到了中原汉碑的影响,为书法艺术的传承与创新提供了新的视角和启示。第四部分为笔者通过对“新疆四石”的书法学习心得及创作实践。在这一过程中,笔者结合了中原地区同时期的汉代隶书石刻,探讨了它们与“新疆四石”之间的艺术关联。通过这一综合性的研究,笔者成功地总结出了独特的创作方法与思路,并在此基础上进行了创新性的书法创作。这一探索不仅丰富了笔者的艺术实践,也进一步凸显了本论文的学术价值和实践意义。

关键词：汉代新疆石刻拓本书法风格传承发展

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城乡居民大病保险制度研究——以四川省为例

就业与保障 2023年第4期 82-84页

作者：麦陈耀潘秋予西藏大学川北医学院

城乡居民大病保险制度作为我国医疗保障系统的重要构成部分,在预防城乡居民发生灾难性医疗支出发生率上起着重要作用。四川省开展城乡居民大病保险制度以来,各市(州)不断完善保障制度、出台大病保险制度实施方案,保障大病保险制度的运... 详细信息

城乡居民大病保险制度作为我国医疗保障系统的重要构成部分,在预防城乡居民发生灾难性医疗支出发生率上起着重要作用。四川省开展城乡居民大病保险制度以来,各市(州)不断完善保障制度、出台大病保险制度实施方案,保障大病保险制度的运行效率。但在执行过程中仍然存在医保基金筹资单一、服务运行效率有待提高、商业保险未发挥优势、缺乏有效监督等问题。文章研究分析了四川省大病保险制度现状及存在的问题,并对四川省大病医保制度的运行提出了加快融合建设等建议,以期尽快完善城乡居民大病保险制度。

关键词：大病保险城乡居民报销比例商业保险

基于物理信息神经网络的盾构隧道诱发地表沉降预测

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工程力学 2024年第4期41卷 161-173页

作者：张子龙潘秋景仉文岗黄阜中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中南大学隧地工程研究中心湖南长沙410075 重庆大学土木工程学院重庆400045 长沙理工大学土木工程学院湖南长沙410004

地表沉降是城市复杂环境下盾构隧道施工重点关注的问题。传统机器学习方法在预测隧道施工诱发地表沉降时忽略了其内在的物理机理,存在对训练样本需求量较大的弊端。基于深度神经网络(deep neural networks, DNN)对Verruijt-Booker解的... 详细信息

地表沉降是城市复杂环境下盾构隧道施工重点关注的问题。传统机器学习方法在预测隧道施工诱发地表沉降时忽略了其内在的物理机理,存在对训练样本需求量较大的弊端。基于深度神经网络(deep neural networks, DNN)对Verruijt-Booker解的围岩位移因子进行修正,构建地表沉降与隧道开挖面空间位置的关联。将修正后的Verruijt-Booker解的物理方程耦合至另一并行的DNN框架中,构建数据-物理双驱动的物理信息神经网络模型(physics-informed neural networks, PINN),从而约束神经网络在满足物理机制的空间中进行训练。算例分析的结果表明:在同等配置的条件下,提出的PINN模型的预测效果显著优于单一数据驱动的传统DNN模型,其外推泛化性能得到显著提升。工程应用的结果表明:PINN模型可以利用施工前期的实测数据,准确预测后续施工过程中开挖面在不同位置时监测断面的地表沉降值。提出的方法有助于提高盾构隧道施工过程中地表沉降控制的智慧化程度,可为工程的潜在风险及施工决策提供预警和指导。

关键词：盾构隧道地表沉降物理信息神经网络物理机理数据物理双驱动

基于分布参数模型的摇摆墙-框架结构协同性能分析

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世界地震工程 2024年第2期40卷 1-13页

作者：苏醒阎石潘秋宇沈阳建筑大学土木工程学院辽宁沈阳110168

为了研究自复位摇摆墙-框架(rocking wall-moment frame,RWMF)结构的协同工作性能,利用所提出的分布参数模型对自复位RWMF结构的协同工作原理与基本影响规律进行研究,建立并求解了完整的静力和动力方程;得到RWMF结构的侧移、内力和各阶... 详细信息

为了研究自复位摇摆墙-框架(rocking wall-moment frame,RWMF)结构的协同工作性能,利用所提出的分布参数模型对自复位RWMF结构的协同工作原理与基本影响规律进行研究,建立并求解了完整的静力和动力方程;得到RWMF结构的侧移、内力和各阶动态响应的闭合解,通过参数分析研究框架与摇摆墙(rocking wall,RW)之间的刚度特征值λ和RW底部旋转约束R_(f)对协同性能的影响,并采用层间位移集中系数(inter-story drift concentration factor,DCF)量化RW与框架之间的协同性能。结果表明:RW的设计应满足λ5后,其约束的继续增大不会再增进RW与框架间的协同效果;当λ和R_(f)取1≤λ≤5∩0.1

关键词：自复位摇摆墙-框架结构分布参数模型协同性能旋转约束层间位移集中系数

在校医学生急救知识与技能知晓现状及需求调查

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卫生职业教育 2022年第4期40卷 120-123页

作者：范思槟潘秋予川北医学院预防医学系四川南充637100 西藏大学医学院西藏拉萨850000

以川北医学院为例,了解在校医学生的院前急救知识掌握情况、对现场急救知识与技能的需求,评价其院前急救能力,为针对性开展院前急救培训提供理论依据。

关键词：在校医学生急救知识急救技能知晓现状需求

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社会医学课程思政的实施路径思考与探索

西部素质教育 2022年第17期8卷 37-39页

作者：潘秋予杨壹茗熊妍西藏大学西藏拉萨850000 川北医学院四川南充637100

为了提高课程教学质量,培养德智体美劳全面发展的综合型人才,文章从确定社会医学课程思政目标、挖掘社会医学课程思政元素、强化社会医学课程思政实施三个方面对社会医学课程思政的实施路径进行了思考与探索。

关键词：课程思政社会医学课程医德

基于多域物理信息神经网络的复合地层隧道掘进地表沉降预测

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岩土力学 2024年第2期45卷 539-551页

作者：潘秋景吴洪涛张子龙宋克志中南大学土木工程学院湖南长沙410075 鲁东大学土木工程学院山东烟台264025

复合地层中盾构掘进诱发地表沉降的准确预测是隧道工程安全建设与施工决策的关键问题。基于隧道施工诱发地层变形机制构建隧道收敛变形与掘进位置的联系,并将其耦合至深度神经网络(deep neural network,简称DNN)框架,建立了预测盾构掘... 详细信息

复合地层中盾构掘进诱发地表沉降的准确预测是隧道工程安全建设与施工决策的关键问题。基于隧道施工诱发地层变形机制构建隧道收敛变形与掘进位置的联系,并将其耦合至深度神经网络(deep neural network,简称DNN)框架,建立了预测盾构掘进诱发地层变形的物理信息神经网络(physics-informed neural network,简称PINN)模型。针对隧道上覆多个地层的地质特征,提出了多域物理信息神经网络(multi-physics-informed neural network,简称MPINN)模型,实现了在统一的框架内对不同地层的物理信息分区域表达。结果表明:MPINN模型高度还原了有限差分法的计算结果,可以准确预测复合地层中隧道开挖诱发的地表沉降;由于融入了物理机制,MPINN模型对隧道施工诱发地表沉降的问题具有普适性,可应用于不同地质和几何条件下隧道诱发地表沉降的预测;基于工程实测数据,提出的MPINN模型准确预测了监测断面的地表沉降曲线,可为复合地层下盾构掘进过程中地表沉降的预测预警提供参考。

关键词：物理信息神经网络(PINN) 盾构隧道地表沉降机器学习数据物理驱动