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考虑点蚀损伤的系泊锚链极限强度分析

中国造船 2024年第1期65卷 75-85页

作者：刘德让刘刚唐鑫彤郭育豪大连理工大学船舶工程学院大连116024 中国船级社海洋工程技术中心天津300451

在系泊锚链外表面模拟点蚀损伤,建立系泊锚链点蚀损伤模型,并对点蚀损伤下的锚链极限强度进行评估,分析锚链的极限强度演变规律。数值计算结果表明,锚链极限强度随着点蚀程度的加剧逐渐下降,在同等腐蚀体积损失率下,点蚀损伤对极限强度... 详细信息

在系泊锚链外表面模拟点蚀损伤,建立系泊锚链点蚀损伤模型,并对点蚀损伤下的锚链极限强度进行评估,分析锚链的极限强度演变规律。数值计算结果表明,锚链极限强度随着点蚀程度的加剧逐渐下降,在同等腐蚀体积损失率下,点蚀损伤对极限强度的影响远大于均匀腐蚀损伤。结合不同损伤形式下的腐蚀体积损失率,建立了点蚀损伤与均匀腐蚀的等效关系。研究结果可为系泊锚链极限强度的快速评估提供参考。

关键词：锚链点蚀极限强度载荷-位移曲线等效关系

Co基复合催化剂的制备及其在大电流密度下的析氧/尿素氧化性能研究

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Co基复合催化剂的制备及其在大电流密度下的析氧/尿素氧化性能研究

作者：郭本帅曲阜师范大学

学位级别：硕士

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肝移植受者戊型肝炎病毒感染

器官移植 2024年第3期15卷 352-358页

作者：郭藩盛曾强窦剑河北医科大学第三医院肝胆外科石家庄050051

戊型肝炎病毒感染是急性病毒性肝炎的常见病因。近年来,戊型肝炎发病率呈上升趋势,逐渐成为世界范围内急性病毒性肝炎的重要病因。年龄、性别、免疫抑制强度、经济社会因素均是戊型肝炎病毒感染的危险因素。肝移植受者术后需长期应用免... 详细信息

戊型肝炎病毒感染是急性病毒性肝炎的常见病因。近年来,戊型肝炎发病率呈上升趋势,逐渐成为世界范围内急性病毒性肝炎的重要病因。年龄、性别、免疫抑制强度、经济社会因素均是戊型肝炎病毒感染的危险因素。肝移植受者术后需长期应用免疫抑制药进行抗排斥反应治疗,处于免疫抑制状态,易感染戊型肝炎病毒且有引起肝纤维化及肝硬化的风险。因此,在临床工作中应重点关注肝移植受者,同时应进一步明确相关危险因素,以便辅助诊断和采取更严格的预防措施。本文根据现有文献对戊型肝炎病毒病原学特点以及肝移植受者戊型肝炎病毒感染的流行病学特征、临床表现、诊断及治疗进行综述,以期在临床上更好地对肝移植受者戊型肝炎病毒感染进行监测、治疗及预防,改善肝移植受者的预后。

关键词：戊型肝炎病毒肝移植流行病学特征慢性戊型肝炎肝纤维化肝硬化利巴韦林持续病毒学应答

新零售企业审计重大错报风险评估研究 ——以瑞幸咖啡为例

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新零售企业审计重大错报风险评估研究 ——以瑞幸咖啡为例

作者：郭开心兰州财经大学

学位级别：硕士

随着信息技术的高速发展,互联网工具的广泛应用,人们消费习惯发生了改变,导致各行各业呈现新模式、新面貌。也推动消费需求和企业模式转型。并且我国零售业高度依赖互联网的运用,零售业正发生深刻变革。利用互联网和大数据技术的优势,... 详细信息

随着信息技术的高速发展,互联网工具的广泛应用,人们消费习惯发生了改变,导致各行各业呈现新模式、新面貌。也推动消费需求和企业模式转型。并且我国零售业高度依赖互联网的运用,零售业正发生深刻变革。利用互联网和大数据技术的优势,新零售企业成功地整合了传统零售行业的特性,进而推动了公司结构的创新。这一变革不仅深刻影响了产业结构,同时也对审计师在评估重大错报风险时提出了新的挑战;且新零售企业目前尚处于发展初期,互联网与大数据技术的特殊性更是为审计人员的工作带来了前所未有的难题。本文以新零售企业瑞幸咖啡作为案例研究对象,梳理国内外关于新零售、审计风险评估、审计重大错报风险的相关文献,在阐述委托代理理论、风险导向审计理论、信息不对称等理论基础上,以瑞幸咖啡财务舞弊为案例,通过新零售的视角来探讨瑞幸咖啡财务欺诈事件所带来的潜在审计重大错报风险。同时通过梳理事务所专家填写的调查问卷结果,运用灰色关联分析方法构建评估框架并对发现的风险点分配权重评分,按照评价结果重要性次序对审计重大错报风险提出相应的解决对策。有效的重大错报风险防范对策,不但能够帮助瑞幸咖啡有效进行重大错报风险评估,还能提高其工作效率,优化企业审计环境。而且对整个新零售市场的健康发展产生积极的影响。

关键词：新零售企业重大错报风险灰色关联分析法

基于扰动补偿的自触发模型预测控制器设计及应用

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基于扰动补偿的自触发模型预测控制器设计及应用

作者：郭本帅曲阜师范大学

学位级别：硕士

时间敏感的个性化IoT服务事件检测机制研究

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时间敏感的个性化IoT服务事件检测机制研究

作者：郭陈虹北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着大数据和物联网(IoT)技术的高速发展,社会生产中涌现出了海量的数据,采集这些数据的IoT设备连接到互联网,通过IoT服务提供的业务事件使得业务流程(Business Process)可以感知到物理世界的变化并及时地做出响应。目前有关IoT... 详细信息

近年来,随着大数据和物联网(IoT)技术的高速发展,社会生产中涌现出了海量的数据,采集这些数据的IoT设备连接到互联网,通过IoT服务提供的业务事件使得业务流程(Business Process)可以感知到物理世界的变化并及时地做出响应。目前有关IoT服务的应用场景中,企业存在着多样的、复杂的业务需求,业务用户往往需要在流程建模时以需求为导向配置个性化IoT服务。然而在个性化IoT服务事件检测时存在以下问题:一是大量的个性化IoT服务事件存在事件模式复杂、模式关联较多、并且与流程活动实例执行时间相关的特点,如果用传统方法会带来大量的冗余计算;二是业务场景对事件检测的效率和实时性要求高,因此需要一种任务调度机制,负责确定事件检测中每个任务的执行顺序以及为任务分配计算资源,以确保事件检测任务能够在流处理系统中高效地执行。针对所述的问题,本文主要的贡献如下:(1)提出了基于聚类和算子优化的个性化IoT服务事件的去重优化方法。该方法首先采用Transformer实现流程预测模型,预测业务流程中个性化IoT服务活动实例执行的起止时间;然后依据执行时间和结构相似度的加权和将个性化IoT服务事件进行聚类;最后分别针对每个簇采用算子优化算法将转化得到的IoT服务事件检测任务进行去重、重构。该方法将可以合并、重构的个性化IoT服务事件尽可能的放到一个簇中进行算子优化,最大可能地减少每个任务中需要创建的算子实例,减少了后续的冗余匹配和计算。(2)提出了基于深度强化学习的IoT服务事件检测的任务调度方法。该方法首先利用图卷积神经网络Graph Sage提取到IoT服务事件检测任务和计算资源的特征;然后将特征输入到循环神经网络RNN中,计算得到任务的调度策略;最后利用Qo S估计工具计算调度策略下对应的吞吐量、延迟和资源消耗,将这些指标作为强化学习中的奖励,进而利用强化学习模型不断地更新RNN网络的参数,最终得到较优的调度策略。该方法可以有效地解决业务场景对于事件检测的效率和实时性要求高的问题。(3)结合上述提出的方法设计并实现了原型系统。该系统主要包括:业务流程构建、流程预测、聚类、算子优化和基于深度强化学习的任务调度模块。各个模块协同作用将多个业务用户在流程建模时配置的个性化IoT服务事件进行聚类,然后依次针对每个簇将其转化为IoT服务事件检测任务进行去重、重构。重构优化之后IoT服务事件检测任务由集成了任务调度算法的流处理引擎执行。最后,通过结合智能家居场景中的个性化IoT服务的案例验证了本文提出方法的有效性,并通过实验验证了去重优化方法和任务调度方法的结合使用可以提高个性化IoT服务事件的检测效率。

关键词：业务流程 IoT服务聚类算子优化深度强化学习任务调度

基于深度学习的车内声品质预测与主动控制研究

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基于深度学习的车内声品质预测与主动控制研究

作者：郭周敏重庆理工大学

学位级别：硕士

随着消费者对汽车舒适性的不断追求,车内声品质成为消费者购买汽车时的重要考量之一,因而对于声品质的评价和改善变得尤为重要。本文从声品质评价和主动噪声控制出发,构建了相应的模型和算法,并对主动噪声控制算法进行了实验验证。首先... 详细信息

随着消费者对汽车舒适性的不断追求,车内声品质成为消费者购买汽车时的重要考量之一,因而对于声品质的评价和改善变得尤为重要。本文从声品质评价和主动噪声控制出发,构建了相应的模型和算法,并对主动噪声控制算法进行了实验验证。首先,根据国家标准采集不同工况下的车内噪声信号,共取得了68个样本数据。并对数据进行初步处理。在选定切实可行的评价方法和符合一定数量及要求的评价人员后,进行了车内声品质主观评价实验,将实验所得数据中相关性差的内容剔除后,得到了车内主观评价得分,以此作为声品质评价模型的标签依据。其次,利用对数梅尔频谱,获得了同时蕴含时域和频域信息的车内噪声频谱图,以此为基础,构建了频谱图像数据集。为防止因样本不足产生过拟合的问题,以时频遮掩的方式对数据集进行了扩充,最终得到2244个数据样本。同时,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为框架,构建了车内声品质评价模型,结果显示模型在测试集上的预测准确率达94.1%,且模型没有明显的过拟合现象,表明新模型的泛化能力和预测准确度是可行的。然后,对主动噪声控制的原理进行了推导说明,并对主动噪声控制的经典算法—滤波最小均方算法(Filtered-X Least Mean Square,FXLMS)进行了推导。考虑到车内噪声是非稳态的时变信号,对算法收敛速度与稳定性的要求很高,FXLMS算法难以做到加快收敛速度的同时提高稳定性,因此本文提出变步长滤波归一化最小均方(Variable Step Size-Filtered-X Normalized Least Mean Square,VSS-FXNLMS)算法。新算法以步长为切入点,使步长的更新同时受到参考信号功率和瞬时误差的控制,从而达到提升稳定性并加快收敛速度的控制效果,仿真结果显示新算法性能有明显的提升。最后,设计了以TMS320F28335芯片为核心的主动噪声控制器(Active Noise Control,ANC),搭建了车内主动噪声控制硬件在环实验平台,进行了实验验证,结果显示平均降噪量为1.6d B,表明了VSS-FXNLMS算法的有效性与可用性。

关键词：声品质预测深度学习主动噪声控制 VSS-FXNLMS算法

肺腺癌能谱CT参数与Ki-67表达水平相关性研究

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肺腺癌能谱CT参数与Ki-67表达水平相关性研究

作者：郭苇承德医学院

学位级别：硕士

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千米级斜拉桥索塔锚固区力学分析及优化设计

千米级斜拉桥索塔锚固区力学分析及优化设计

作者：郭梨山东交通学院

学位级别：硕士

伴随着我国桥梁建设的脚步加快,跨径较大的悬索桥和斜拉桥等工程已逐渐跻身国家的重点工程行列。对于斜拉桥而言,索塔上的钢锚箱式的锚固区作为桥梁结构的最关键的受力部位,其受力性能和设计质量对整体桥梁的安全性、稳定性和疲劳寿命... 详细信息

伴随着我国桥梁建设的脚步加快,跨径较大的悬索桥和斜拉桥等工程已逐渐跻身国家的重点工程行列。对于斜拉桥而言,索塔上的钢锚箱式的锚固区作为桥梁结构的最关键的受力部位,其受力性能和设计质量对整体桥梁的安全性、稳定性和疲劳寿命具有决定性的影响。本文针对钢锚箱式的索塔锚固区,进行了受力分析及优化设计研究,旨在为实际工程提供理论指导和设计参考。本文采用Midas/civil有限元软件对观音寺大桥的整座桥梁进行杆系模型的建模,并在全桥五种荷载工况下进行有限元计算和分析。在施工和运营阶段,掌握主塔等主要受力结构的内力变化、分布及挠度变形,提取最不利荷载工况下的荷载下的索塔及斜拉索的应力数据,目的是全面评估桥梁和分析的整体受力性能。其次,使用先进的有限元软件Midas/FEA NX,对索塔锚固区的钢锚箱进行精细化数值模拟,在此基础上,对锚固区在最不利工况下的受力性能进行了计算分析以及钢锚箱钢结构疲劳分析,得出了该工况下锚固区的应力分布、位移及疲劳寿命。然后,本文将对钢锚箱式的索塔锚固区的优化设计进行深入研究。以锚固区的材料用量、结构性能为优化目标,对锚固区的尺寸、形状等参数进行了优化。通过多轮迭代计算,得到一套经济合理的锚固区设计方案。最后,对优化后的锚固区进行力学性能分析,并与原设计方案进行比较。结果表明,经过优化的锚固区不仅在满足受力性能的同时,材料用量上还得到了有效控制,具有较高的经济性和可行性。通过对锚固区的受力特点和优化设计的深入研究,为后续的工程提供有价值的参考。本文的研究成果对于提高钢锚箱式的锚固区的设计质量、保障桥梁工程安全具有重要意义。在未来的研究中,可以进一步研究其他类型桥梁锚固区的受力分析与优化设计,以满足多类型桥梁工程的需求。同时,结合实际工程案例,探讨锚固区的施工工艺、检测技术及维护方案,期望能为我国桥梁工程的发展贡献绵薄之力。

关键词：索塔锚固区钢锚箱受力性能疲劳分析优化设计