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长江流域协调机制落实困境及路径研究

四川环境 2022年第6期41卷 284-288页

作者：潘秋池河海大学法学院南京211100

长江流域协调机制是《长江保护法》亮点之一,但长江流域协调机制至今仍没有具体的实施规定,这也使得长江流域协调机制本应发挥的作用未能实现。通过分析长江流域协调机制落实所面临无具体执行机构、适用范围有限、缺乏相应的专门的责任... 详细信息

长江流域协调机制是《长江保护法》亮点之一,但长江流域协调机制至今仍没有具体的实施规定,这也使得长江流域协调机制本应发挥的作用未能实现。通过分析长江流域协调机制落实所面临无具体执行机构、适用范围有限、缺乏相应的专门的责任条款和监督的3个现实困境,提出了通过完善长江流域协调机制的执行机制的具体方案。为长江流域协调机制的落实从执行主体、启动程序、公众参与以及责任监督等方面提供了具体路径,提升长江流域协调机制落实的可操作性,以期实现这一机制统筹长江流域重大事项的真正效用。

关键词：长江流域协调机制流域治理长江保护法流域管理

再认识与再出发:中国环境法学自主知识体系构建之道

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江淮论坛 2024年第2期 159-168页

作者：方印付秋池贵州大学法学院贵阳550025

环境法学研究与环境法学自主知识体系构建之间存在内在关联,故中国环境法学自主知识体系的构建有必要在全面把握与客观评价既有环境法学研究成果基础上,摸清既有环境法学研究存在的主要问题,揭示环境法学自主知识体系构建的现实困境。... 详细信息

环境法学研究与环境法学自主知识体系构建之间存在内在关联,故中国环境法学自主知识体系的构建有必要在全面把握与客观评价既有环境法学研究成果基础上,摸清既有环境法学研究存在的主要问题,揭示环境法学自主知识体系构建的现实困境。尽管既有环境法学研究为环境法学自主知识体系构建提供了丰厚养料,但体系化程度尚不圆满。当前环境法学研究中存在旨趣分散、内容碎片、定位模糊问题,这些问题的存在使环境法学研究者在追求环境法学自主知识体系构建目标实现过程中自觉或不自觉地陷入“合力缺失”“体系性不足”“图景不明”困境,故有必要采取化“散”为“聚”、化“碎”为“整”和“独特”与“共通”兼备的应对策略逐一破解上述困境,实现环境法学自主知识体系构建的目标。

关键词：环境法学研究环境法学自主知识体系主要问题现实困境应对策略

基于数据驱动的盾构竖向姿态预测深度学习模型

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第2期55卷 485-499页

作者：王树英汪来潘秋景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 中南大学重载铁路工程结构教育部重点实验室湖南长沙410075

在盾构掘进过程中,竖向姿态控制难度较大,盾体常与设计轴线产生偏差。为解决既有盾构姿态预测模型无法准确提取数据特征和有效去除数据噪声的问题,充分挖掘盾构掘进实测数据时间序列信息,依托合肥地铁7号线耕耘路站—清潭路站区间盾构... 详细信息

在盾构掘进过程中,竖向姿态控制难度较大,盾体常与设计轴线产生偏差。为解决既有盾构姿态预测模型无法准确提取数据特征和有效去除数据噪声的问题,充分挖掘盾构掘进实测数据时间序列信息,依托合肥地铁7号线耕耘路站—清潭路站区间盾构隧道工程,对收集的掘进数据进行预处理,包括去除停机状态数据及异常数据,提出用于盾构竖向姿态预测的CNN-LSTM组合模型,并将测试集上的模型预测结果与传统回归模型进行对比,最后对不同样本数量及固定网络参数时的模型性能进行研究。研究结果表明:CNN-LSTM组合模型对盾构竖向姿态的预测效果较好,在测试集上的预测平均绝对误差E_(MA)和均方根误差E_(RMS)较低,同时预测的决定系数R^(2)较高,表明模型具有较小的预测误差和较高的预测精度;与ARIMA、LSTM和SVR模型相比,CNN-LSTM模型在测试集上预测的R^(2)分别提高了1.04%、19.75%和79.63%,此外,模型的预测E_(MA)和E_(RMS)较低,并且训练耗时显著降低;不同训练集样本数量对CNN-LSTM模型性能有一定影响,当训练集样本数量与测试集样本数量之比为4:1时,模型预测的R^(2)最高,表明此时模型具有最佳的预测性能;增加训练集样本数量可能导致过拟合问题,降低模型的泛化能力,减少训练集样本数量则可能导致欠拟合问题,使模型在测试集上的预测精度下降;固定部分网络参数可以有效减少训练参数量和训练时间,同时提高模型的预测精度,当固定4层网络参数时,模型预测性能最佳,预测的R^(2)为0.93,预测的E_(MA)和E_(RMS)分别为0.029和0.048,训练耗时为46 s。

关键词：盾构隧道盾构竖向姿态停机状态 CNN-LSTM组合模型

数智化转型背景下S医药公司存货业务内部控制优化研究

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数智化转型背景下S医药公司存货业务内部控制优化研究

作者：陈秋池重庆理工大学

学位级别：硕士

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

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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

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

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