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高超声速飞行器内流道燃料超声速气膜防热/减阻协同技术研究进展

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推进技术 2024年

作者：左婧滢章思龙韦健飞李欣鲍文哈尔滨工业大学能源科学与工程学院

燃料超声速气膜防热/减阻协同技术是能够同时实现高超声速飞行器内流道防热和减阻的重要手段。本文首先论述了高超声速飞行器内流道面临的防热减阻需求和挑战，在此基础上进一步介绍了高超声速飞行器内流道热防护技术、高超声速飞行器... 详细信息

燃料超声速气膜防热/减阻协同技术是能够同时实现高超声速飞行器内流道防热和减阻的重要手段。本文首先论述了高超声速飞行器内流道面临的防热减阻需求和挑战，在此基础上进一步介绍了高超声速飞行器内流道热防护技术、高超声速飞行器内流道减阻技术、燃料超声速气膜防热/减阻协同技术的提出及基本原理，进而针对高超声速飞行器内流道燃料超声速气膜防热/减阻协同技术梳理了相关研究进展和结论。目前，相关研究已经证实了燃料超声速气膜防热和减阻协同的可行性，并且揭示了燃料超声速气膜防热减阻机理及防热/减阻协同特性，但总体而言，国内外对于燃料超声速气膜防热/减阻协同技术的研究相对较少，仍存在许多方面值得深入的探讨和研究，文章的最后就未来的研究提出了几点建议。

关键词：超燃冲压发动机氢燃料碳氢燃料超声速气膜防热减阻综述

高马赫数燃烧室离散孔燃料膜热防护和减阻特性

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航空学报 2024年第11期45卷 181-195页

作者：韦鼎元章思龙韦健飞左婧滢李欣鲍文哈尔滨工业大学能源科学与工程学院哈尔滨150001

为了探究碳氢燃料化学反应对离散孔气膜冷却特性和减阻特性的影响,选择4种离散气膜孔构型:圆柱型孔(CH)、交错叉排孔(MH)、交叉射流孔(DJH)、收缩扩张孔(CEH),开展高马赫数燃烧室内离散孔气膜数值研究,分析对比了碳氢燃料化学反应对不... 详细信息

为了探究碳氢燃料化学反应对离散孔气膜冷却特性和减阻特性的影响,选择4种离散气膜孔构型:圆柱型孔(CH)、交错叉排孔(MH)、交叉射流孔(DJH)、收缩扩张孔(CEH),开展高马赫数燃烧室内离散孔气膜数值研究,分析对比了碳氢燃料化学反应对不同离散孔气膜冷却特性和减阻特性的影响。研究结果表明,碳氢燃料化学反应使得近壁面区域冷却射流动量降低,冷却射流形成涡旋结构强度减弱。碳氢燃料化学反应通过裂解吸热反应提高了离散孔气膜冷却效率,扩展离散孔气膜冷却的展向覆盖范围。其中,交叉射流孔和收缩扩张孔射流展向速度分量大进而冷却覆盖范围较大。边界层内碳氢燃料燃烧减阻作用进一步降低壁面剪切应力,燃烧导致涡结构耗散减少以涡结构主导的掺混过程,掺混程度降低促使燃烧减阻性能减弱,交错叉排孔和收缩扩张孔分别有27.4%和18%的减阻效果。

关键词：超声速气膜冷却碳氢燃料离散气膜孔减阻边界层燃烧

找矿知识图谱的智能化应用:以钦杭成矿带斑岩铜矿为例

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地学前缘 2024年第4期31卷 7-15页

作者：张前龙周永章郭兰萱原桂强虞鹏鹏王汉雨朱彪彪韩枫龙师尧中山大学地球科学与工程学院广东珠海519000 中山大学地球环境与资源研究中心广东珠海519000 中山大学广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室广东珠海519000 深圳市中金岭南有色金属股份有限公司广东深圳518000

找矿知识图谱是一个结构化的找矿知识表示形式,它通过将各种矿床地质、矿物、矿体和勘探开发技术等要素以及要素之间的关系进行关联和表达,形成一个知识图谱结构,为矿产资源的预测和评估提供了新的途径。本研究从数据源和文献中收集了... 详细信息

找矿知识图谱是一个结构化的找矿知识表示形式,它通过将各种矿床地质、矿物、矿体和勘探开发技术等要素以及要素之间的关系进行关联和表达,形成一个知识图谱结构,为矿产资源的预测和评估提供了新的途径。本研究从数据源和文献中收集了钦杭成矿带斑岩铜矿的相关知识,利用自然语言处理技术构建了知识图谱并和机器学习技术进行知识的自动化提取和推理。本研究通过构建找矿知识图谱模型,对钦杭成矿带斑岩铜矿的实体、属性和关系进行了表达和存储。在此基础上,利用自然语言处理技术对知识图谱进行了语义关联和推理,实现了知识的自动化提取和推理。本研究还建立了查询问答和可视化系统,使用户可以通过查询实体、属性或关系来获取相关信息,并以可视化的方式展示钦杭成矿带斑岩铜矿信息的结构和关联。最后,本研究通过实验和测试验证了基于知识图谱的智能应用在钦杭成矿带斑岩铜矿找矿工作中的有效性和准确性。与传统方法相比,该应用能够在短时间内提供更全面、准确的找矿建议。未来,将深化图算法应用和推荐系统,以满足不同场景下的找矿需求,并拓展其在其他相关领域的应用潜力。

关键词：知识图谱矿床本体斑岩铜矿钦杭成矿带成矿预测

液态栓塞剂栓塞脑动静脉畸形的计算流体力学建模与仿真

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Acta Mechanica Sinica 2024年第1期40卷 281-295页

作者：张博文陈曦张晓龙丁光宏葛亮王盛章 Institute for biomechanics Department of Aeronautics and AstronauticsFudan UniversityShanghai 200433China Department of Radiology Huashan HospitalFudan UniversityShanghai 200040China Shanghai Key Laboratory for Acupuncture Mechanism and Acupoint Function Shanghai 200433China Institute of Biomedical Engineering&Technology Academy of Engineering TechnlogyFudan UniverstyShanghai 200433China

大脑动静脉畸形(AVMs)的血管内栓塞通常需要注射液态栓塞剂(LEAs)以减少畸形处的血流.在临床实践中,需要事先仔细规划注射LEAs的供血动脉以及LEAs的剂量.计算流体动力学可以模拟LEAs在畸形团内的注射过程,并在术前评估不同操作的治疗效... 详细信息

大脑动静脉畸形(AVMs)的血管内栓塞通常需要注射液态栓塞剂(LEAs)以减少畸形处的血流.在临床实践中,需要事先仔细规划注射LEAs的供血动脉以及LEAs的剂量.计算流体动力学可以模拟LEAs在畸形团内的注射过程,并在术前评估不同操作的治疗效果.应用多孔介质模型避免了AVMs的几何建模困难,并重现了血管瘤内复杂的血管网络结构.采用多相流模拟了LEAs与血液之间的相互作用.LEAs的黏度由其溶质乙烯-乙醇共聚物(EVOH)的浓度确定.通过求解物质输运方程计算了溶剂二甲基亚矾(DMSO)的扩散过程.通过构建EVOH浓度与黏度之间的关系,模拟了LEAs的凝固过程.LEAs的注射和凝固的数值模拟方法在两个特定患者的AVMs上进行了测试。计算预测了LEAs在畸形团内的流动方向。通过三维染可以很好地可视化注射的LEAs的形态.进行了定量分析,包括供血动脉和引流静脉的流量变化.利用计算流体动力学(CFD)方法可以模拟LEAs栓塞AVMs的过程,以展示不同栓塞手术规划的治疗效果,并确定最佳治疗方案.

关键词：最佳治疗方案供血动脉血管内栓塞脑动静脉畸形计算流体力学计算流体动力学注射过程血管瘤

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径向井辅助前置液酸压裂缝扩展数值模拟

中国石油大学学报（自然科学版） 2024年第3期48卷 101-110页

作者：齐宁甘俊冲章泽辉刘毅龙申玉洋刘练中国石油大学(华东)石油工程学院山东青岛266580 中国石油长庆油田分公司天然气评价项目部陕西西安710018 中国石油化工股份有限公司西北油田分公司新疆乌鲁木齐830011

基于扩展有限元及双尺度连续模型理论建立径向井辅助前置液酸压裂缝扩展模型,引入偏离系数作为量化评价指标,分析各因素对裂缝形态的影响,并利用灰色关联分析方法明确主控因素。结果表明:径向井对前置液酸压裂缝扩展具有显著引导作用,... 详细信息

基于扩展有限元及双尺度连续模型理论建立径向井辅助前置液酸压裂缝扩展模型,引入偏离系数作为量化评价指标,分析各因素对裂缝形态的影响,并利用灰色关联分析方法明确主控因素。结果表明:径向井对前置液酸压裂缝扩展具有显著引导作用,裂缝优先沿径向井方向起裂并扩展一定距离,而后逐渐偏向最大水平主应力方向;径向井方位角、水平地应力差和地层弹性模量越小,径向井长度越长,偏离系数越小,径向井引导效果越好,其中水平地应力差为主控因素;当径向井方位角为15°时,前置液酸压裂缝沿着径向井方向扩展14.32 m后偏向最大水平主应力方向,径向井的引导效果最好,偏离系数为0.005。

关键词：径向井前置液酸压裂缝扩展扩展有限元双尺度模型

高原股骨骨折合并高原脱适应症对全身麻醉患者血流动力学、脑神经功能及认知功能的影响

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中华航海医学与高气压医学杂志 2024年第3期31卷 345-350页

作者：唐东完玛龙主吴江杨小镭夏宗敬西藏自治区人民政府驻成都办事处医院(四川大学华西医院西藏成办分院)麻醉科成都610041

目的:探讨高原股骨骨折合并高原脱适应症(HADAS)对全身麻醉患者血流动力学、脑神经功能及认知功能的影响。方法:选取2019年3月至2021年3月在西藏自治区人民政府驻成都办事处医院骨科行全身麻醉手术的高原股骨骨折合并HADAS患者69例(HADA... 详细信息

目的:探讨高原股骨骨折合并高原脱适应症(HADAS)对全身麻醉患者血流动力学、脑神经功能及认知功能的影响。方法:选取2019年3月至2021年3月在西藏自治区人民政府驻成都办事处医院骨科行全身麻醉手术的高原股骨骨折合并HADAS患者69例(HADAS组)及单纯高原股骨骨折患者63例(对照组)为研究对象。记录2组患者麻醉术中血流动力学参数心率(HR)、平均动脉压(MAP)、脉搏血氧饱和度(SpO 2),采用放射性免疫法检测脑神经功能指标S100蛋白(S100β)、髓鞘碱性蛋白(MBP)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平,采用酶联免疫吸附法检测炎症相关指标白细胞介素(IL)-2、IL-4、IL-13及干扰素γ(INF-γ)水平,采用简易精神状态检查(MMSE)量表和蒙特利尔认知评定(MoCA)量表评估患者的认知功能。结果:T1时间点(气管插管后5 min)2组患者的HR、MAP、SpO 2均较T0时间点(麻醉前)降低,T2时间点(术后)2组患者的HR、MAP、SpO 2均较T1时间点升高,T1、T2时间点HADAS组患者的HR、MAP、SpO 2均低于对照组(均 P<0.05)。术后2组患者的S100β、MBP、NSE、IL-4、IL-13水平均较术前升高,IL-2、INF-γ水平均较术前降低(均 P<0.05);HADAS组患者的S100β、MBP、NSE、IL-4、IL-13水平均明显高于对照组,IL-2、INF-γ水平均明显低于对照组(均 P<0.001)。术后1d 2组患者的MMSE、MoCA量表评分均明显低于术前(均 P<0.05),且HADAS组患者MMSE、MoCA量表评分均低于对照组(均 P<0.001)。结论:高原股骨骨折合并HADAS患者较无HADAS者在全身麻醉术后短期内认知功能、血流动力学、脑神经功能损伤更甚,对于HADAS手术患者需谨慎选择麻醉方案。

关键词：高原手术股骨骨折高原脱适应症全身麻醉血流动力学脑神经功能认知功能

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小猪逛博物馆

数学小灵通（启智版）（低年级） 2024年第2期 34-39页

作者：章舜龙不详

关键词：

基于混沌PWM与无损吸收的开关电源EMI抑制研究

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电源学报 2024年第S1期 246-253页

作者：时益龙梁京章陈延明孔繁镍王振民广西大学电气工程学院华南理工大学机械与汽车工程学院

为了抑制常见BOOST PFC变换器的共模传导噪声，提出一种基于混沌扩频与无损吸收的BOOST PFC变换器共模传导EMI抑制方法。通过分析变换器传导EMI路径，建立共模干扰等效电路，阐明无损吸收抑制高频EMI的机理。在此基础上引入扩频技术，... 详细信息

为了抑制常见BOOST PFC变换器的共模传导噪声，提出一种基于混沌扩频与无损吸收的BOOST PFC变换器共模传导EMI抑制方法。通过分析变换器传导EMI路径，建立共模干扰等效电路，阐明无损吸收抑制高频EMI的机理。在此基础上引入扩频技术，分析定频、周期以及混沌扩频PWM的频谱分布，论述混沌扩频技术运用于开关变换器抑制EMI的优异性。仿真与实验结果表明，相比定频PWM共模传导EMI频谱，无损吸收混沌PWM在100 kHz～1 MHz、1～30 MHz内分别有5～20 dBμV、12～22 dBμV的改善。该方法无需辅助开关管，通过吸收电路谐振实现开关管的零电压关断，针对无损吸收无法抑制中低频噪声的缺点，利用混沌扩频实现变换器共模噪声的进一步抑制。测试结果表明引进混沌PWM之后变换器输出纹波与效率波动范围都在1%以内。

关键词： BOOST变换器混沌扩频无损吸收共模干扰频谱

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云边协同智能识别算法研究及应用

云边协同智能识别算法研究及应用

作者：主洪磊齐鲁工业大学

学位级别：硕士

以深度学习为代表的人工智能技术的快速发展推动了图像识别技术的进步,使视觉类智能物联网系统在自动驾驶、远程医疗、工业自动化等领域中的应用日益丰富与普及。视觉类智能物联网的构建一般需要兼顾推理精度、实现成本、系统延时和隐... 详细信息

以深度学习为代表的人工智能技术的快速发展推动了图像识别技术的进步,使视觉类智能物联网系统在自动驾驶、远程医疗、工业自动化等领域中的应用日益丰富与普及。视觉类智能物联网的构建一般需要兼顾推理精度、实现成本、系统延时和隐私保护等多方面的性能需求。云计算和边缘计算相结合的混合系统架构是满足这些需求的重要技术途径。在云边结合的视觉类物联网系统中,边缘计算设备负责图像的采集与实时处理,以满足系统的实时性和隐私性需求;云计算设备具有更加丰富的计算资源和强大的运算能力,能够用于高精度的后期推理和数据处理。在此背景下,如何更加有效地进行云边协同成为保证视觉类物联网系统应用性能的关键技术问题。针对以上问题,本文开展了面向机器视觉类物联网应用的智能识别机制和深度学习架构设计以及云边协同机制的研究,并在此基础上搭建了云边协同图像智能识别原型系统。所研究的云边协同机制的基本思路为通过定制化设计云端和边缘端的神经网络模型,实现云边在线协同推理。具体而言,在云端设计高性能深度神经网络,以完成实时性要求不高的细粒度图像识别任务,并在边缘端设计轻量化模型,以完成实时性要求较高的粗粒度的图像识别任务。所研究方法有效弥补了边缘侧算力不足导致的低识别速度和精度的问题,并减少云端带宽压力,提升服务响应效率。本文具体的工作总结为以下三部分。(1)针对云端图像识别任务,提出了一种深度神经网络模型CAB-YOLO,以提升模型识别的精度,实现对图像中目标的细粒度分类。首先分别引入三种注意力机制到Conv Ne Xt V2模型中,解决了模型在特征提取时丢失重要跨通道信息的问题。在特征融合中使用Bi-FPN结构,增强网络对多尺度目标的特征融合能力,进一步提升模型识别的精度。(2)针对边缘端图像识别任务,提出了一种轻量化神经网络模型GFS-YOLO,以降低模型的计算量,提高模型的识别速度。首先改进Ghost Net V2模型,降低模型对内存的频繁访问。然后引入Shuffle Net网络中的通道混洗操作,提高特征表达的多样性和丰富度,提升模型的准确率。最后结合降低通道数和引入Ghost Conv等操作进一步减少模型的参数量和计算量,实现模型的轻量化。(3)设计了云边协同推理系统架构,并完成了肺部CT图像识别系统实现和部署。将所设计的云端深度模型和边缘端轻量级模型部署到所构建的云边协同系统中,实现了云边协同联合推理,完成了本文算法可行性与有效性的验证。

关键词：图像识别深度学习云边协同轻量级神经网络