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考虑冻融劣化损伤的无砟轨道力学特性研究

中国铁路 2024年第9期 15-23页

作者：谢浩然中国铁路设计集团有限公司线路站场枢纽设计研究院天津 300308

为研究严寒地区冻融冻胀耦合作用下的无砟轨道结构损伤机理,以季冻地区哈大高速铁路路基冻胀区为研究对象,通过开展室内快速冻融循环试验,进行标准试件轴向压缩、劈裂抗拉等破坏力学性能测试,以获取冻融循环作用后的材料状态参数.在此... 详细信息

为研究严寒地区冻融冻胀耦合作用下的无砟轨道结构损伤机理,以季冻地区哈大高速铁路路基冻胀区为研究对象,通过开展室内快速冻融循环试验,进行标准试件轴向压缩、劈裂抗拉等破坏力学性能测试,以获取冻融循环作用后的材料状态参数.在此基础上,考虑结构材料冻融劣化状态,建立限位凸型挡台、环形凝胶树脂以及层间黏结接触特性的无砟轨道-路基冻融冻胀有限元模型,研究寒区轨道受力特性,并检算优化轨道结构配筋设计方案.研究结果表明:冻融循环劣化后,材料密实度降低,轨道结构黏结强度显著下降,底座板结构轴心抗拉强度降幅达56％以上;短波冻胀中心处轨道板及波脚处底座板界面拉应力均较大,出现脱离现象;冻融循环作用下,冻胀中心处底座板最大拉应力均超过材料轴心抗拉强度;底座板为薄弱结构,典型冻胀波长10m、峰值8 mm工况下,底座板板中冻胀为最不利情况;冻融劣化状态下,底座结构原有配筋设计不满足裂缝及钢筋屈服应力要求,严寒地区应合理加强结构配筋设计方案.

关键词：无砟轨道冻融循环试验材料劣化路基冻胀配筋检算

来源：博看期刊

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西藏高校研究生留藏就业状况实证研究

西藏高校研究生留藏就业状况实证研究

作者：滕浩博西藏大学

学位级别：硕士

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双碳背景下火电企业碳资产管理绩效评价研究

双碳背景下火电企业碳资产管理绩效评价研究

作者：徐浩博东北电力大学

学位级别：硕士

随着全球气候变暖问题日渐严重,碳减排工作已刻不容缓。电力作为国民经济支柱产业,火电占据其主导地位,是我国进行减排工作的重中之重。实际上,电力企业的业务活动中潜藏着丰富的碳资产,应当重视碳资产管理和开发,避免增加巨额履约成本... 详细信息

随着全球气候变暖问题日渐严重,碳减排工作已刻不容缓。电力作为国民经济支柱产业,火电占据其主导地位,是我国进行减排工作的重中之重。实际上,电力企业的业务活动中潜藏着丰富的碳资产,应当重视碳资产管理和开发,避免增加巨额履约成本,将“资产”变为“负债”。因此,本文以火电企业为研究对象,在综合考虑外部环境市场运行情况和企业内部资源条件碳资产发展情况的基础上,分析探讨企业碳资产管理路径,建立碳资产管理框架,并对其碳资产管理绩效评价开展相应研究,提升企业碳资产管理水平。论文首先从火电企业碳资产管理需求入手,对其中所涉及的碳配额、碳交易价格、减排技术水平等关键问题进行研究,基于平衡计分卡理论,多维度出发挖掘碳资产管理为企业带来的利润增长点,为碳资产管理框架设计奠定基础;其次,按照碳资产管理的范围以及碳在火电企业内部和外部之间的活动轨迹,设计集中统一的碳资产管理框架体系,覆盖碳资产开发、数据、分配、交易四个部分,并根据框架内容建立可量化的碳资产收益模型;并结合已有研究,从碳投入、碳营运、碳产出三个维度构建指标体系,最终形成涵盖6个层次,15个指标的符合火电企业碳资产管理评价指标层;最后,基于所构建的评价指标体系进一步运用熵权-TOPSIS法,对五家火电企业2020-2022年的碳资产管理绩效进行评价,得出各指标对碳资产管理的影响以及五家火电企业三年的综合评价指数,并对这五家企业的综合评价指数进行横向和纵向对比分析,提出相应的改进措施。研究结果表明,论文所提出的绩效评价指标层中对火电企业碳资产管理影响较大指标的是碳研发费用率、非化石能源装机占比、新能源项目开发数量、碳无形资产CCUS和碳排放数据精准核算,五家火电企业中J电厂表现最好。论文所设计碳资产框架以及构建火电企业碳资产管理绩效指标体系,一方面为碳资产的相关理论研究提供补充,另一方面也为其他控排企业碳资产管理提供借鉴参考,帮助企业降碳减排,助力“双碳”目标实现。

关键词：火力发电厂碳资产管理绩效评价低碳经济

湘西寒武系芙蓉统双瓣壳节肢动物猛洞河虫(Mengdongella)的生长发育模式

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古生物学报 2024年

作者：谢浩闻咸晓峰张华侨古生物学与油气地层应用重点实验室中国科学院南京地质古生物研究所中国科学院大学

猛洞河虫(Mengdongella)是仅发现于湘西寒武系芙蓉统排碧阶的微体双瓣壳节肢动物。由于缺少不同发育阶段的标本，前人的研究仅限于双瓣壳的形态描述和壳刺的功能分析，对生长过程缺乏关注。本文研究了产自湘西王村剖面芙蓉统排碧阶比... 详细信息

猛洞河虫(Mengdongella)是仅发现于湘西寒武系芙蓉统排碧阶的微体双瓣壳节肢动物。由于缺少不同发育阶段的标本，前人的研究仅限于双瓣壳的形态描述和壳刺的功能分析，对生长过程缺乏关注。本文研究了产自湘西王村剖面芙蓉统排碧阶比条组上部的猛洞河虫标本，标本数共计229枚。不同大小的标本代表着不同的生长阶段。通过对它们的壳长、壳高、壳刺长和壳刺起始宽度的测量和分析，发现这些参数之间存在线性相关关系，猛洞河虫双瓣壳各部分是异速生长的。通过对壳长—壳高分析，可能存在至少7个龄期。猛洞河虫最小的个体壳长在320 μm左右，属于小型(meiofaunal)节肢动物，可能生活在海底沙粒缝隙之中或营浮游生活; 而较大个体的壳长可以达到2.6 mm以上，属于大型(macrofaunal)节肢动物，营底栖爬行或游泳生活。

关键词：猛洞河虫双瓣壳节肢动物个体发育王村剖面芙蓉统湘西

基于深度学习的肺结核病灶精确检测分类方法研究

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基于深度学习的肺结核病灶精确检测分类方法研究

作者：谢浩杰盐城工学院

学位级别：硕士

肺结核作为常见的传染性疾病,其病症复杂且筛查成本较高。在实际应用场景中,每次需要拍摄几十到上百张影像以防止漏检,繁重的计算机断层成像(Computed Tomography,CT)影像资料极大加重了放射科医生的负担,随着阅片时间的增加极易出现漏... 详细信息

肺结核作为常见的传染性疾病,其病症复杂且筛查成本较高。在实际应用场景中,每次需要拍摄几十到上百张影像以防止漏检,繁重的计算机断层成像(Computed Tomography,CT)影像资料极大加重了放射科医生的负担,随着阅片时间的增加极易出现漏检和误检。以此带来的后果对医院和患者来说都难以接受。从而迫切需要高精度的计算机辅助系统帮助放射科医生保证诊断的质量。因此,本文基于深度学习技术研究肺结核病灶的精确检测分类方法。本文主要工作如下:(1)建立规范的肺结核CT图像数据库。目前肺结核CT数据集匮乏,本文从合作医院收集了5267张肺部切片用于数据库建立。为把控数据库质量,根据专业放射科医生建议对数据进行了合理划分与数据增强。(2)针对通用网络在肺结核小病灶检测中漏检率高,检测效果差的问题。本文提出一种基于多尺度Swin Transformer检测头优化YOLOv5网络的方法,构建了肺结核病灶精确检测网络STDH-YOLO(Improved YOLO Based on Swin Transformer Detection Head)。通过在主干和头部网络融合基于Transformer的特征提取模块,有效利用层与层之间的上下文信息,进一步提升网络对于小目标病灶的检测能力。其次,为降低对不同大小尺度目标的敏感性,采用基于归一化高斯Wasserstein距离度量的损失函数优化原YOLOv5网络,以应对边界框对小目标不敏感的情况。实验结果显示,STDH-YOLO的查全率达到了86.1%,平均精度(Average Precision,AP)达到了88%。通过对检测结果的分析以及公开数据测试,所提出的改进方法有效提升了网络检测精度,并具有较高的查全率。(3)针对肺结核病灶弥散性、斑片化和对比度低,进而导致通用网络在分类过程中分类精度低的问题,提出一种基于归一化注意力机制引导YOLOv5网络的方法,构建了病灶精确分类网络NA-YOLO(Improved YOLO Based on Normalization-based Attention)。在数据处理上,提出一种基于多尺度的数据增强策略以平衡病灶数量。在网络构建中,通过通道与空间两个分支的注意力模块引导网络专注于病灶特征区域,增强通道间和局部空间信息提取,达到对病灶特征细节及全局特征描述评分。其次,通过SIo U优化损失以降低图像与图像之间的总自由度。最终实现对四类常见肺结核病灶的精确分类。实验结果表明,分类检测网络的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)和F1分数分别达到了93.8%和89.5%,兼顾了较高的分类精度与效率。(4)搭建肺结核CT影像辅助诊断系统,通过简洁的界面和操作,实现肺结核CT图像的精确检测分类,辅助医生进行病灶的高效诊断。本文针对具体问题,通过提出针对性的方法优化卷积神经网络。引入了有效的特征处理模块,有效提高了肺结核检测与分类精度。并设计肺结核辅助诊断系统,提高了放射科医生的诊断效率。

关键词：肺结核检测 CT影像深度学习卷积神经网络辅助诊断系统

基于改进LSTM的地铁运营诱发结构振动响应的预测研究

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基于改进LSTM的地铁运营诱发结构振动响应的预测研究

作者：谢浩梆广州大学

学位级别：硕士

如今随着城市建设的快速发展,城市空间逐渐开始往地下发展,地铁的建设一方面提高了空间的利用率,另一方面给人们提供了更加轻便快捷的交通方式。然而与此同时,随着地铁线路网的日益扩张,不少地铁线路不可避免地穿越了居民富集区,进而导... 详细信息

如今随着城市建设的快速发展,城市空间逐渐开始往地下发展,地铁的建设一方面提高了空间的利用率,另一方面给人们提供了更加轻便快捷的交通方式。然而与此同时,随着地铁线路网的日益扩张,不少地铁线路不可避免地穿越了居民富集区,进而导致了城市建筑以及居民的日常生活受到了影响。为了降低地铁振动对临近建筑物的影响,在地铁交通进行建设或投入运营前,需要对临近建筑物受到的影响做出预测,并采取相对应的防治措施。目前常用的轨道交通环境振动预测方法大致分为经验预测法、数值模拟法和试验预测法,而以上方法都存在着各自的优缺点,本文将结合深度学习算法,对已有方法做出改进,主要的研究内容如下:首先,对地铁交通环境振动的预测方法进行了调研并提出了一种基于深度学习的地铁运营诱发结构振动响应的预测方法。通过分析地铁交通环境振动的预测方法的研究现状,得出了数值模拟法和试验预测法所存在的优点与不足,明确了数值模拟法拥有准确率高但计算复杂且耗时长的特点,试验预测法拥有精度高但试验条件苛刻的特点。基于此,本文提出了一种基于深度学习的地铁运营诱发结构振动响应的预测方法:充分结合数值模拟法和试验预测法的优点,通过现场类比实验测得较为精确的地铁列车振动数据,对该数据进行基于长短期记忆网络（LSTM）的预测扩充,通过数值模拟软件建立模型,对扩充后的数据进行傅里叶变换得到反应谱,最后将反应谱作为输入进行谱分析,得到结构振动响应的结果。其次,对LSTM网络进行网络结构优化与参数优化。LSTM网络在本文的研究思路中起到了至关重要的作用,然而试验证明单一的LSTM网络不能十分准确地做出预测,而谱分析的准确性却十分依赖于反应谱的准确性。因此为了提高LSTM网络的预测准确性,本文对LSTM网络进行了网络结构优化及网络参数优化,并利用生成的数值模拟信号和地铁振动响应的实测数据对优化前后的网络性能做出了对比。从结果来看,优化网络DBO-Bi LSTM-attention相对于LSTM网络在性能上有明显的提升:对于数值模拟信号,在不同工况下评价指标均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）均有不同程度的下降,决定系数（R2）则在保持较高水平的情况下至少提升了3%;对于地铁振动响应的实测数据,RMSE降低了67.2%,MAE降低了67.9%,R2提升了49.37%,频谱图的峰值误差降低了3.557%。最后,对优化后的网络进行结构振动响应预测的算例验证。基于Midas GTS NX有限元软件建立了简单的土层-隧道-建筑三维立体模型,以时程分析法得到的结果模拟现场实测的振动响应,利用优化后的网络对其进行预测扩充,然后进行傅里叶变换得到对应的反应谱,将预测扩充前后的反应谱作为频域激励输入进行谱分析,对比预测扩充前后谱分析结果。从结果来看,不同工况下经数据预测扩充后的谱分析结果比预测扩充前的结果更接近于时程分析结果,说明经预测后的谱分析结果更加准确且利用更多的样本数据进行谱分析能有效降低误差。以上研究内容说明,传统的地铁列车环境振动预测方法还存在巨大的改进空间,结合深度学习的预测方法能有效地降低成本,节约时间,高效且准确。

关键词：地铁振动预测深度学习 LSTM 谱分析

基于数据挖掘的赵建军教授治疗后循环缺血（肝阳上亢证）的临床经验总结

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基于数据挖掘的赵建军教授治疗后循环缺血（肝阳上亢证）的临床经...

作者：尹浩博长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:借助中医传承计算平台(V3.5)及古今医案云平台,挖掘出赵建军教授治疗后循环缺血肝阳上亢证的用药经验,再通过网络药理学对挖掘出的核心药物进行作用靶点与作用机制的分析研究。方法:1.数据挖掘:收集赵建军教授在2021年7月至2023年1... 详细信息

目的:借助中医传承计算平台(V3.5)及古今医案云平台,挖掘出赵建军教授治疗后循环缺血肝阳上亢证的用药经验,再通过网络药理学对挖掘出的核心药物进行作用靶点与作用机制的分析研究。方法:1.数据挖掘:收集赵建军教授在2021年7月至2023年12月期间诊治的后循环缺血肝阳上亢证患者的病案资料,将符合纳排标准的148例病案信息进行规范化处理,建立数据库,分别导入中医传承计算平台(V3.5)及古今医案云平台进行相关信息分析,如患者症状、中药使用情况、药物配伍等,并将结果进行可视化展示与分析。2.网络药理学:将挖掘出的核心药对在TCMSP、BATMAN-TCM数据库内筛选其化学成分及预测靶点。在Gene Cards、OMIM数据库检索疾病相关靶点,将药物与疾病靶点在Uniprot数据库相互映射得到交集基因。再运用Cytoscape软件构建“药物-成分-潜在靶点”网络。在String平台构建PPI网络,获得核心靶点,再应用DAVID数据库对核心靶点进行GO富集分析与KEGG通路分析,对其作用机制进行预测。结果:1.本研究纳入符合纳排标准的后循环缺血肝阳上亢证患者包括男性59例,女性89例;通过分析其中的148张中药处方,得到100味不同中药,使用频次≥30的有24味药,使用频次位于前10位的为天麻、葛根、鹿衔草、钩藤、生牡蛎、生龙骨、柴胡、珍珠母、炒蒺藜、石决明。药性方面,四气以寒、温、平性为主,五味以为苦、甘、辛味为主;药物归经以肝、心、脾经为主。药物关联规则分析得出核心药物7味:天麻、葛根、鹿衔草、钩藤、生龙骨、生牡蛎、珍珠母,及关联规则19条。高频药物聚类分析使用最多的前30位药物后得到4组导师治疗后循环缺血肝阳上亢证的常用中药组合;复杂网络分析后得到核心药对“天麻-葛根”。2.通过对核心药对“天麻-葛根”进行网络药理学分析,共筛选出核心药对活性成分54个,疾病靶点2351个,通过韦恩图交集后得到潜在作用靶点145个。主要的有效成分包括达尿酸、毛蕊素、β-谷甾醇、布鲁森素A、天麻素等;PPI网络分析得出核心靶点包括ACTB、TNF、NFKB1、CASP3、BCL2、PTGS2、TLR4、PPARG等;GO富集分析得到生物过程(BP)201条,细胞组成(CC)58条,分子功能(MF)67条;KEGG通路分析共得到82条通路。结论:1.导师治疗后循环缺血肝阳上亢证的用药中,四气以寒温平性为主,五味以苦甘辛味为主;归经则以肝心脾经为主。经关联规则分析后得出核心药物7味:天麻、葛根、鹿衔草、钩藤、生龙骨、生牡蛎、珍珠母,为天麻钩藤饮化裁而成。2.导师认为本病系“肝肾阴虚,肝阳上亢,阻滞脑络”所致,治疗上以“平肝阳、熄肝风”为大法,佐以补益肝肾,效果显著。3.通过网络药理学分析,可以得出核心药对发挥作用的有效化学成分可能是达尿酸、毛蕊素、β-谷甾醇、布鲁森素A、天麻素等,并作用于ACTB、TNF、NFKB1、CASP3、BCL2、PTGS2、TLR4、PPARG等核心靶点后通过激活机体神经活性配体—受体相互作用、c AMP信号通路、钙信号通路、神经退行性变的途径—多种疾病、血清素能突触等信号通路发挥其治疗后循环缺血的作用。

关键词：后循环缺血肝阳上亢证临床经验数据挖掘网络药理学

基于图神经网络和多组学数据的癌症诊断分类算法研究

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基于图神经网络和多组学数据的癌症诊断分类算法研究

作者：师浩博吉林大学

学位级别：硕士

癌症诊断的精确预测在早期诊断、个性化治疗和预后领域具有巨大的价值。越来越多组学数据的产生为理解癌症的发病机制和发展过程提供了至关重要的支持。然而目前的多组学集成方法存在三点不足,首先现有模型集成方式简单,忽略了组学间的... 详细信息

癌症诊断的精确预测在早期诊断、个性化治疗和预后领域具有巨大的价值。越来越多组学数据的产生为理解癌症的发病机制和发展过程提供了至关重要的支持。然而目前的多组学集成方法存在三点不足,首先现有模型集成方式简单,忽略了组学间的内在关联。其次现有模型捕获到的组学信息单一,不全面。最后组学数据中参杂了许多噪声数据,现有采用图神经网络的模型大部分构建出的网络结构是不可靠。本文针对现有集成模型的不足,提出多组学集成框架MORGAT。我们框架包含五个模块,特征选择模块,采用差异分析和拷贝变异数频率筛选得到相关的基因和位点,过滤掉部分噪声数据;组学特征表示学习模块,采用基于距离算法和基于相似度算法两种构图方式结合自适应图神经网络来学习特征表示和拓扑结构,保证学得网络结构和特征表示的可靠性;基于知识融合的多组学集成模块,结合生物中心法则对多组学数据进行序列集成,同时通过自注意力机制获取组学间的关系权重,融入到组学集成特征中;组学异质性特征提取模块,通过信息筛选器,筛选出组学特征对于不同样本提供的有效信息,根据有效信息计算权重突出组学的异质性特征;特征归因模块,根据组学各特征的贡献,识别相关任务的生物标志物。其中组学特征表示学习模块、基于知识融合的多组学集成模块和组学异质性特征提取模块是MORGAT的三个核心模块,负责保证图结构的可靠性,序列集成多组学数据,提取组学数据的异质性特征,多组学集成信息和异质性特征信息相结合,保证获取信息的完整性和丰富性。本文进行了癌症分型和分期两个任务,选择基因组学、表观基因组学和转录组学三种组学,采用数据拷贝数变异数据(Copy Number Variation,CNV)、DNA甲基化数据(DNA Methylation)和转路测序数据(RNA-seq)在胃癌(Stomach Adenocarcinoma,STAD)、肺癌(Lung Adenocarcinoma,LUAD)、乳腺癌(Breast Invasive Carcinoma,BRCA)三个数据集上进行实验。在对比实验中,MORGAT的结果表现要优于现有的先进模型。在消融实验中,我们将MORGAT三种重要模块作为消融项,证明MORGAT各模块的有效性。此外,我们通过特征归因算法识别相关任务的生物标志物,发现识别出的生物标志物与目前的临床认识重合性很高。这些结果证明了我们的方法在保证图结构可靠性、捕获多组学数据的补充特征、异质特征以及识别生物标志物方面的能力和潜力。

关键词：多组学集成自适应图神经网络生物中心法则生物标志物

基于单目结构光的高动态范围表面物体三维测量技术研究

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基于单目结构光的高动态范围表面物体三维测量技术研究

作者：谢浩然安徽建筑大学

学位级别：硕士

基于结构光投影的三维测量技术因具有非接触性、测量精度高等优点被广泛运用于生物识别、工业质量检测等方向。单目结构光系统在具备一定测量精度的前提下具有结构简单、成本低等优点,但测量精度受环境因素以及被测物复杂表面的影响较... 详细信息

基于结构光投影的三维测量技术因具有非接触性、测量精度高等优点被广泛运用于生物识别、工业质量检测等方向。单目结构光系统在具备一定测量精度的前提下具有结构简单、成本低等优点,但测量精度受环境因素以及被测物复杂表面的影响较为严重。尤其对于高动态范围表面物体,因其具有广泛的亮度范围和复杂的反射特性,在测量时会出现三维点云缺失,从而导致测量数据失真。针对上述问题,本文基于单目结构光测量系统对高动态范围表面物体的三维测量进行了深入研究,主要研究内容如下:(1)选择单目结构光作为本文的测量系统,对三维测量各个坐标系进行了研究,并阐述了不同坐标系之间相互转换的原理和方法。对相机成像过程中发生的径向畸变和切向畸变进行消除。采用张正友标定法对系统进行标定获取相机的内外部参数以及畸变参数,标定结果满足实验要求。(2)研究了求解相位主值的两种常用方法:傅里叶变换法和相移法,并分析了两种方法的优缺点。对求得的相位信息进行相位修正得到相位主值。对比分析了空域相位展开法、多频外差法、格雷码结合相移法等多种相位展开方法。本文利用互补格雷码结合相移法进行相位展开,通过投射正反格雷码的方法确定二值化的阈值,利用自适应中值滤波来进行误差校正,最后得到平滑无跳变的绝对相位。(3)搭建了一套单目结构光测量平台对高动态范围表面物体进行三维测量,提出了自适应曝光融合算法,利用自适应曝光代替手动曝光,并对图像融合过程进行优化。优化后的条纹图灰度分布平均,并提高了条纹图的清晰度和对比度。对条纹图解相并结合系统标定参数生成三维点云,生成的三维点云无缺失,可视性较好,最后利用改进的半径滤波算法去除点云中的噪声点。(4)通过对不同的高动态范围表面物体开展三维重建实验,封装后的三维点云相较于传统方法有很大提升,U型卡、连接块、圆盘三个高动态范围表面物体的点云重建率分别高达99.98%、99.74%、99.76%,测量出的标准块阶梯高度差绝对误差为0.062mm,相对误差仅为0.69%。验证了本文方法适用于不同的高动态范围表面物体,并且提高了高动态范围表面物体的三维测量精度。图[48]表[7]参[70]

关键词：结构光三维测量高动态范围表面物体结构光编解码自适应多曝光融合算法