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Global stability coefficient of large underground caverns under static loading and earthquake wave condition

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Journal of Central South University 2024年第8期31卷 2826-2843页

作者： CHEN Peng-fei JIANG quan LIU Jian LI Shao-jun CHEN Tao HE Ben-guo State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering Institute of Rock and Soil MechanicsChinese Academy of SciencesWuhan 430071China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China Power China Chengdu Engineering Corporation Limited Chengdu 610072China Key Laboratory of Ministry of Education on Safe Mining of Deep Metal Mines Northeastern UniversityShenyang 110819China

Underground energy and resource development,deep underground energy storage and other projects involve the global stability of multiple interconnected cavern groups under internal and external dynamic *** evaluation method of the global stability coefficient of underground caverns based on static overload and dynamic overload was ***,the global failure criterion for caverns was defined based on its band connection of plastic-strain between ***,overloading calculation of the boundary geostress and seismic intensity on the caverns model was carried out,and the critical unstable state of multi-caverns can be identified,if the plastic-strain band appeared between caverns during these overloading ***,the global stability coefficient for the multi-caverns under static loading and earthquake was obtained based on the corresponding overloading *** analysis for the Yingliangbao(YLB)hydraulic caverns indicated that this method can not only effectively obtain the global stability coefficient of caverns under static and dynamic earthquake conditions,but also identify the caverns’high-risk zone of local instability through localized plastic strain of surrounding *** study can provide some reference for the layout design and seismic optimization of underground cavern group.

关键词： underground caverns global stability coefficient static-dynamic overload local instability

基于PSIM机载大视场宽谱段偏振光谱成像系统光学设计

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 250-257页

作者：李鑫权张军强吴从均马健卢天姣杨斌中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院大学北京101400 长光禹辰信息技术与装备(青岛)有限公司山东青岛260000

为满足偏振光谱成像探测中对于大视场、宽谱段技术要求,设计了一种基于偏振强度调制技术(PSIM)的宽谱段大视场偏振光谱成像仪。针对前置望远镜组,文中对现有国内玻璃材料消色差分析,优选了可见至短波红外的复消色差玻璃,通过控制镜组中P... 详细信息

为满足偏振光谱成像探测中对于大视场、宽谱段技术要求,设计了一种基于偏振强度调制技术(PSIM)的宽谱段大视场偏振光谱成像仪。针对前置望远镜组,文中对现有国内玻璃材料消色差分析,优选了可见至短波红外的复消色差玻璃,通过控制镜组中PSIM模块光线角度,实现大视场内在PSIM模块上的入射角度需求。结合分析结果,采用光学设计软件优化设计。设计结果表明,前置望远系统能够实现波段为400~1 700 nm,视场角为72°,焦距为20 mm, F数为4的高质量成像,全谱段内探测器截止频率处传递函数优于0.4, PSIM模块上最大入射角度为±4.99°,有效保证了各视场内偏振调制的一致性。后置光谱分光系统采用基于Offner结构的凸面光栅,优化结果显示各波段点列图均小于一个像元,在探测器奈奎斯特频率处中心波长的MTF达到0.6,各项指标均满足设计要求。本文对于基于PSIM宽谱段偏振光谱成像仪器的工程化具有很重要的现实意义,对宽谱段光学系统消色差设计也具有一定指导意义。

关键词：偏振成像光谱仪复消色差 PSIM 凸面光栅光学设计

VR content creation and exploration with deep learning: A survey

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Computational Visual Media 2020年第1期6卷 3-28页

作者： Miao Wang Xu-quan lyu Yi-jun Li Fang-Lue Zhang State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems Beihang UniversityBeijing 100191China. Peng Cheng Laboratory Shenzhen 518000China School of Engineering and Computer Science Victoria University of WellingtonNew Zealand

Virtual reality(VR)offers an artificial,computer generated simulation of a real life *** originated in the 1960 s and has evolved to provide increasing immersion,interactivity,imagination,and *** deep learning systems are able to represent and compose information at various levels in a deep hierarchical fashion,they can build very powerful models which leverage large quantities of visual media *** of VR methods and applications has been significantly boosted by the recent developments in deep learning *** content creation and exploration relates to image and video analysis,synthesis and editing,so deep learning methods such as fully convolutional networks and general adversarial networks are widely employed,designed specifically to handle panoramic images and video and virtual 3 D *** article surveys recent research that uses such deep learning methods for VR content creation and *** considers the problems involved,and discusses possible future directions in this active and emerging research area.

关键词： virtual reality deep learning neural networks 360°image and video virtual content

基于源项解耦的物理信息神经网络方法及其在放电等离子体模拟中的应用

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物理学报 2024年第14期73卷 155-166页

作者：方泽潘泳全戴栋张俊勃华南理工大学电力学院广州510641

近年来,以物理信息神经网络(PINNs)为代表的人工智能计算范式在等离子体数值模拟领域获得了极大关注,但相关研究考虑的等离子体化学体系较为简化,且基于PINNs求解更为复杂的多粒子低温等离子体流体模型的研究还尚处空白.本文提出了一个... 详细信息

近年来,以物理信息神经网络(PINNs)为代表的人工智能计算范式在等离子体数值模拟领域获得了极大关注,但相关研究考虑的等离子体化学体系较为简化,且基于PINNs求解更为复杂的多粒子低温等离子体流体模型的研究还尚处空白.本文提出了一个通用的PINNs框架(源项解耦PINNs,Std-PINNs),用于求解多粒子低温等离子体流体模型.Std-PINNs通过引入等效正离子,并将电流连续性方程替代各粒子输运方程作为物理约束,实现了重粒子输运方程源项与电子密度、平均电子能量的解耦,极大降低了训练复杂度.本文通过两个经典放电案例(低气压氩气辉光放电、大气压氦气辉光放电)展示了Std-PINNs在求解多粒子低温等离子体流体模型的应用,并将结果与传统PINNs和有限元(FEM)模型进行了对比.结果显示,传统PINNs输出了完全错误的训练结果,而Std-PINNs与FEM结果之间的L2相对误差能达到约10–2量级,由此验证了Std-PINNs在模拟多粒子等离子体流体模型的可行性.Std-PINNs为低温等离子体模拟提供了新的思路,并拓展了深度学习方法在复杂物理系统建模中的应用.

关键词：物理信息神经网络低温等离子体源项解耦流体模型

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乳液自组装法制备Al/B/PTFE含能微球及其性能表征

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火炸药学报 2024年第5期47卷 453-460,I0005页

作者：师鹏翔王建陈杰张行泉邓勇军王军中国工程物理研究院化工材料研究所四川绵阳621000 西南科技大学分析测试中心四川绵阳621010 工程材料与结构冲击振动四川省重点实验室四川绵阳621010

为了探究高活性金属含能微球的制备工艺以及燃烧性能,以Viton为黏结剂,聚四氟乙烯(PTFE)、硼粉(B)和铝粉(Al)为高能组分,采用乳液自组装技术制备了Al/B/PTFE含能微球,并对溶剂的挥发温度、乳化剂的种类、水相和油相的体积比和搅拌速度... 详细信息

为了探究高活性金属含能微球的制备工艺以及燃烧性能,以Viton为黏结剂,聚四氟乙烯(PTFE)、硼粉(B)和铝粉(Al)为高能组分,采用乳液自组装技术制备了Al/B/PTFE含能微球,并对溶剂的挥发温度、乳化剂的种类、水相和油相的体积比和搅拌速度等工艺进行了优化;采用扫描电子显微镜(SEM)对Al/B/PTFE含能微球形貌进行了表征;采用TG-DSC法分析了Al/B/PTFE含能微球的热分解性能;通过高速摄影和密闭爆发器表征了Al/B/PTFE含能微球的燃烧反应性能。结果表面,水浴温度为25℃、乳化剂为PVA、水油比为80∶30和搅拌速度为700 r/min是Al/B/PTFE含能微球的最佳制备工艺;所制备的Al/B/PTFE含能微球的粒径均匀、球形度高且粒径可控,主要粒径分布范围在约300~900μm;微球的流散性、反应热、燃烧火焰面积和压力输出性能随着粒径的增加,出现先增加后减弱的现象;Al/B/PTFE含能微球的最大反应热,最大火焰面积和最高峰值压力为1097.97 J/g,186.06 cm^(2)和213.3 kPa,分别是物理混合样品的1.77倍、5.16倍和1.37倍。

关键词：物理化学乳液自组装含能微球燃烧反应 Al/B/PTFE 金属燃料

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文以情传:文化类综艺节目的共情传播机制

现代传播（中国传媒大学学报） 2024年第2期46卷 86-92,100页

作者：谢清果韦俊全厦门大学新闻传播学院

中国文化类综艺节目在文化主体性觉醒与影视新技术赋能的双重加持下,不断实现着自身审美之塑新与言说之飞跃。文化类综艺节目“大爆”与“出圈”,不仅得益于视听方式、文化内容的创新,更在于其通过表层视听展演触达到受众深层情感与心理... 详细信息

中国文化类综艺节目在文化主体性觉醒与影视新技术赋能的双重加持下,不断实现着自身审美之塑新与言说之飞跃。文化类综艺节目“大爆”与“出圈”,不仅得益于视听方式、文化内容的创新,更在于其通过表层视听展演触达到受众深层情感与心理,实现社会的情感同频共振。同时,共情传播标示着人类传播学从以往聚焦客观理性逐渐关注到人的情感本位。鉴于此,亟待从共情传播的视角,透过对文化类综艺节目共情传播现象及其内在机制的探析,深入去探讨文化类综艺何以披文入情、以情动人,以期思索文化类综艺节目的创作与传播。

关键词：共情机制情感传播共情传播文化类综艺节目中华文化传播

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结构未知系统降维辨识方法——变量消去算法

控制与决策 2024年第1期39卷 171-179页

作者：陈晶程连元李俊红朱全民江南大学理学院江苏无锡214122 南通大学电气工程学院江苏南通226019 西英格兰大学工业设计和数学系英国布里斯托BS161QY

针对结构未知的系统提出一种新的降维辨识方法.借助核函数方法,利用一个高维Volterra模型逼近未知系统.由于Volterra模型未知参数维数较高,为避免高阶矩阵求逆和求特征值,提出变量消去算法,将高维系统的辨识问题转化为两个低维系统辨识... 详细信息

针对结构未知的系统提出一种新的降维辨识方法.借助核函数方法,利用一个高维Volterra模型逼近未知系统.由于Volterra模型未知参数维数较高,为避免高阶矩阵求逆和求特征值,提出变量消去算法,将高维系统的辨识问题转化为两个低维系统辨识问题.通过理论证明采用降维算法后降维系统信息矩阵条件数变小,参数收敛速度得到提高.进一步引入Aitken加速方法提高算法收敛速度,增强算法对步长的鲁棒特性.最后通过仿真例子验证所提出方法的有效性.

关键词：参数估计降维算法变量消去算法 Volterra模型结构未知系统矩阵条件数

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链状MFI型分子筛的合成与应用

化工进展 2024年第8期43卷 4382-4392页

作者：张叶素权燕红丁欣欣任军太原理工大学省部共建煤基能源清洁高效利用国家重点实验室山西太原030024 太原理工大学化学工程与技术学院山西太原030024

链状MFI型分子筛是由大小均一的晶粒沿b轴方向通过表面羟基缩合而成,在保留传统分子筛独特的三维孔道结构、耐酸性、水热稳定性、高催化活性的同时,具有较高的孔道择形性,在吸附、分离、催化等领域展现出独特的性能。本文系统介绍了链状... 详细信息

链状MFI型分子筛是由大小均一的晶粒沿b轴方向通过表面羟基缩合而成,在保留传统分子筛独特的三维孔道结构、耐酸性、水热稳定性、高催化活性的同时,具有较高的孔道择形性,在吸附、分离、催化等领域展现出独特的性能。本文系统介绍了链状MFI型分子筛合成及其应用领域的最新研究进展,重点综述了常规水热合成与微波辅助水热合成两种方法,深入分析了链状MFI型分子筛的形成机理,对诱导表面羟基缩合的各种因素进行了详细阐述,总结了其在物理吸附及催化方面的优异性能。最后对链状MFI型分子筛的绿色合成及潜在应用进行了展望,提出硅配位环境的动态变化过程分析对于揭示其合成机理至关重要,将为拓展链状MFI型分子筛的应用奠定重要理论基础。

关键词：链状 MFI型分子筛合成催化

基于DNN和属性数学的岩溶隧道突涌水风险预测

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中国公路学报 2024年第7期37卷 82-99页

作者：吴志军戴骞储昭飞刘泉声陈结尤伟军武汉大学土木建筑工程学院湖北武汉430072 重庆大学资源与安全学院重庆400044 中国建筑第三工程局有限公司湖北武汉430072

突涌水是岩溶隧道施工最常见的灾害,不仅会造成大面积涌泥塌方,支护设备等损毁破坏,甚至会造成大量人员伤亡,开展岩溶隧道突涌水灾害后果预测评估对保证隧道施工安全具有重要意义。为此,提出一种基于深度神经网络(DNN)和属性数学理论的... 详细信息

突涌水是岩溶隧道施工最常见的灾害,不仅会造成大面积涌泥塌方,支护设备等损毁破坏,甚至会造成大量人员伤亡,开展岩溶隧道突涌水灾害后果预测评估对保证隧道施工安全具有重要意义。为此,提出一种基于深度神经网络(DNN)和属性数学理论的岩溶隧道突涌水灾害预测方法,首先基于对国内外103条岩溶突涌水隧道的调查和总结,筛选了7个岩溶致灾因素和3个灾害后果特征指标,建立了包含489组岩溶隧道突水灾害信息数据库;其次,引入K均值聚类算法,根据致灾因素聚类结果和灾害后果将岩溶突涌水灾害划分为4个等级,并进一步分析了不同岩溶突涌水灾害等级对应的各致灾因素的分布区间;在此基础上,采用深度神经网络(DNN)、随机森林(RF)、K近邻(KNN)和AdaBoost四种算法进行岩溶隧道突涌水灾害等级预测,并根据属性数学理论实现了岩溶隧道突涌水灾害等级的概率预测;最后,对所提方法在湖北鸡公岭隧道等工程中进行了应用验证,将预测结果与实际情况进行对比分析,验证了所提方法的准确性和可靠性。相比以往岩溶突涌水灾害等级预测方法,所提出的结合深度神经网络和属性数学理论的岩溶隧道突涌水灾害预测方法不仅可实现对岩溶隧道突涌水灾害等级的自动划分,还可同时获得灾害等级发生的概率,对实际岩溶隧道突涌水灾害预测更为客观全面。

关键词：隧道工程灾害预测深度神经网络突涌水岩溶