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阻塞效应影响下隧道火灾烟气扩散规律研究

公路 2024年第4期69卷 377-386页

作者：王柯力张志强张恒西南交通大学土木工程学院成都市610031 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室成都市610031

特长公路隧道距离长、交通量大,一旦隧道内发生火灾,极有可能造成重大安全事故和经济损失。采用FDS数值仿真方法,研究了交通堵塞对烟气及温度分布规律的影响。结果表明,交通堵塞时,堵塞车辆占据隧道空间造成烟气下沉较快。由于火源功率... 详细信息

特长公路隧道距离长、交通量大,一旦隧道内发生火灾,极有可能造成重大安全事故和经济损失。采用FDS数值仿真方法,研究了交通堵塞对烟气及温度分布规律的影响。结果表明,交通堵塞时,堵塞车辆占据隧道空间造成烟气下沉较快。由于火源功率一致,交通堵塞对火灾前期温度分布几乎无影响。当初始火源引燃周围车辆,隧道内温度出现较大幅度的升高,高温区范围扩大。3 m/s临界风速条件下,烟气向火灾下游蔓延,没有出现回流。高度1.7 m平面内的CO浓度分布,呈现出平面中间波浪型的浓度较低区和隧道侧壁浓度较高区。能见度是比温度更早影响到人员疏散的因素。交通堵塞状态下,烟气下沉到高度1.7 m平面的用时比交通无堵塞时减少约8.4%。

关键词：隧道火灾纵向通风烟气扩散温度分布

长周期波作用下平板阵列防波堤消浪特性数值模拟研究

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船舶力学 2024年第9期28卷 1317-1327页

作者：程永舟李克勋林志远黄筱云长沙理工大学水利与环境工程学院长沙410114 水沙科学与水灾害防治湖南省重点实验室长沙410114

如何有效地抵御长周期波浪是目前海岸工程所需解决的难题。板式防波堤对长周期波浪具有一定的消浪效果,且施工方便、造价低廉、适用范围广,对其进一步的研究具有重要意义。本文基于数值模拟软件FLOW-3D,建立数值造波水槽,以防波堤相对板... 详细信息

如何有效地抵御长周期波浪是目前海岸工程所需解决的难题。板式防波堤对长周期波浪具有一定的消浪效果,且施工方便、造价低廉、适用范围广,对其进一步的研究具有重要意义。本文基于数值模拟软件FLOW-3D,建立数值造波水槽,以防波堤相对板长L0/L、相对板间距j/L、相对板厚d/H及板数N为研究参数,给出平板阵列防波堤最佳布置方案及尺寸。模拟结果表明:结构参数相对板厚d/H=0.1,板数N=4,相对板间距j1/L=0.3,j2/L=0.1,相对板长L0/L=0.6,非均匀布置四板型式平板阵列防波堤的消浪效果最好,说明该布置形式对周期小于8 s(原型周期T=25.28 s)的长周期波有良好的消浪效果。

关键词：平板阵列防波堤长周期波透射系数非均匀布置

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乳酸及乳酸化修饰在NAFLD中的研究进展

世界华人消化杂志 2024年第4期32卷 243-247页

作者：陈治非张靓费书珂南华大学衡阳医学院南华大学附属第二医院肝胆胰脾外科湖南省衡阳市421001 南华大学衡阳医学院南华大学附属第二医院风湿免疫科湖南省衡阳市421001

非酒精性脂肪性肝病(nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)是一种与肥胖、2型糖尿病、高血压病、高脂血症和代谢综合征密切相关的疾病. 包括单纯的肝脏脂肪变性、脂肪性肝炎及其相关肝纤维化, 是终末期肝病和肝细胞癌的主要危险因... 详细信息

非酒精性脂肪性肝病(nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)是一种与肥胖、2型糖尿病、高血压病、高脂血症和代谢综合征密切相关的疾病. 包括单纯的肝脏脂肪变性、脂肪性肝炎及其相关肝纤维化, 是终末期肝病和肝细胞癌的主要危险因素. 目前该病的有效治疗有限且无法治愈, 为解决NAFLD的难治性还需更深层次的研究. 乳酸和乳酸化参与体内炎症反应、表观遗传学修饰、脂质合成等重要过程, 目前多项研究已证实乳酸与肝脏疾病尤其是NAFLD存在密切联系, 但乳酸能否作为NAFLD的干预靶点有待进一步研究. 本文就乳酸在NAFLD发生发展中的作用进行总结, 为NAFLD的治疗提供新视角.

关键词：非酒精性脂肪性肝病乳酸乳酸化修饰靶向治疗

等离子体改性多孔聚合物材料负载银纳米粒子的抗菌性能

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高电压技术 2024年第7期50卷 2988-2997页

作者：陈朝军李淑淇卢可郑直杨德正徐庆南大连理工大学三束材料改性教育部重点实验室大连116024 石河子大学理学院石河子832000 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055

在材料表面均匀稳定地负载纳米银粒子并提高其抗菌性能是目前面临的一项挑战。为此利用纳秒脉冲放电预处理结合化学浸渍法制备了一种纳米银-多孔聚合物复合材料。利用原子力显微、X射线光电子能谱测试分析了等离子体改性前后多孔聚合物... 详细信息

在材料表面均匀稳定地负载纳米银粒子并提高其抗菌性能是目前面临的一项挑战。为此利用纳秒脉冲放电预处理结合化学浸渍法制备了一种纳米银-多孔聚合物复合材料。利用原子力显微、X射线光电子能谱测试分析了等离子体改性前后多孔聚合物材料表面物理性能和化学成分的变化。利用扫描电子显微镜和X射线光电子能谱分析了纳米银在多孔聚合物材料表面的分布情况。以大肠杆菌和白色念球菌为测试菌种,测试在不用放电处理时间、脉冲峰值电压、硝酸银浓度以及作用时间下纳米银-多孔聚合物复合材料的抗菌性能。结果表明,等离子体改性时间为20min、脉冲峰值电压30kV的条件下,在10mmol/L的硝酸银溶液中浸渍得到的复合材料在作用时间为5h时,对大肠杆菌和白色念球菌的杀菌率仍高达99.3%和98.9%,展现出良好的抗菌效果。

关键词：纳秒脉冲放电等离子体多孔聚合物材料纳米银大肠杆菌白色念球菌抗菌性能

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

数学韧性量表在小学高年级学生中的信效度检验

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中国临床心理学杂志 2024年第3期32卷 595-600页

作者：韦嘉贺慧唐槐刘智鑫陈科四川师范大学教育科学学院成都610066 四川师范大学教育科学学院智慧教育研究中心成都610066 成都市锦江区教育科学研究院成都610041 四川大学附属实验小学成都610061 四川交响乐团附属小学成都610051

目的:对数学韧性量表(mathematical resilience scale,MRS)在中国小学高年级学生中进行初步修订并检验其信效度。方法:利用4次抽样,先完成条目可理解性检验。然后调查619人进行项目分析和探索性因子分析,形成正式量表。受测者同时完成... 详细信息

目的:对数学韧性量表(mathematical resilience scale,MRS)在中国小学高年级学生中进行初步修订并检验其信效度。方法:利用4次抽样,先完成条目可理解性检验。然后调查619人进行项目分析和探索性因子分析,形成正式量表。受测者同时完成能力增长观量表(GMS)和简式韧性量表(BRS)检验聚合效度和区分效度,完成生活取向量表(LOT)检验效标关联效度。接着调查446人进行验证性因子分析,受测者同时完成简版数学态度量表的价值分量表(VS)检验聚合效度与区分效度,完成简版数学焦虑量表(AMAS)检验效标关联效度。另抽取41人进行4周重测信度检验。结果:中文版MRS验证性因子分析三因子模型主要拟合指标为χ^(2)/df=1.56,CFI=0.96,TLI=0.95,SRMR=0.05,RMSEA=0.04。MRS与VS、GMS、BRS和LOT的相关在0.35~0.69之间,与AMAS的相关在-0.30~-0.34之间(Ps<0.001)。MRS的α系数在样本2和样本3中均为0.85,4周重测信度为0.68。结论:中文版MRS具有良好的信效度,是测量小学高年级学生数学韧性的适宜工具。

关键词：数学韧性数学学习困难小学高年级学生信度效度

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基于改进PSO-VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断

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噪声与振动控制 2024年第4期44卷 118-124页

作者：宿磊刘智顾杰斐李可薛志钢江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室江苏无锡214122 江苏省特种设备安全监督检验研究院无锡分院江苏无锡214071

针对滚动轴承信号在强噪声背景下故障特征提取困难的问题,提出一种变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的故障诊断方法。首先基于VMD方法... 详细信息

针对滚动轴承信号在强噪声背景下故障特征提取困难的问题,提出一种变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的故障诊断方法。首先基于VMD方法选取故障信号的最优模态分量,然后采用MCKD算法增强最优分量信号中的冲击成分,最后通过包络谱分析提取滚动轴承的故障频率。利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对VMD算法中的参数α和K以及MCKD算法中的参数L和M进行寻优,并对PSO算法中惯性因子和学习因子的更新方法加以改进,以提高参数寻优过程的收敛速度。仿真分析和试验结果表明,所提出的诊断方法可以有效提取被强噪声淹没的滚动轴承故障特征。

关键词：故障诊断滚动轴承变分模态分解最大相关峭度解卷积粒子群优化

基于拟合优先搜索的多场景自适应改进A*算法

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计算机工程与科学 2024年第1期46卷 142-149页

作者：沈克宇游志宇刘永鑫西南民族大学电气工程学院四川成都610225

针对传统A*算法存在遍历节点数多、转折角度大和搜索速度慢的问题,提出基于拟合优先搜索的多场景自适应改进A*算法。首先,引入父节点的启发距离以减少遍历节点数和提高搜索速度,并量化场景地图信息,利用自适应控制原理实现启发权重的适... 详细信息

针对传统A*算法存在遍历节点数多、转折角度大和搜索速度慢的问题,提出基于拟合优先搜索的多场景自适应改进A*算法。首先,引入父节点的启发距离以减少遍历节点数和提高搜索速度,并量化场景地图信息,利用自适应控制原理实现启发权重的适时调整,以增强算法鲁棒性;其次,采用拟合优先搜索策略,进一步增强算法的启发性;接着,通过局部剪枝和冗余节点删除对路径进行平滑处理,减少遍历节点数和转折角度;最后,进行仿真测试。测试结果表明,所提算法遍历节点数更少、转折角度更小、搜索速度更快。

关键词： A*算法路径规划自适应拟合优先路径平滑

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抗拜占庭攻击的隐私保护联邦学习

计算机学报 2024年第4期47卷 842-861页

作者：穆旭彤程珂宋安霄张涛张志为沈玉龙西安电子科技大学计算机与科学技术学院西安710071

联邦学习是一种隐私保护的分布式机器学习框架,可以让各方参与者在不披露本地数据的前提下共建模型.然而,联邦学习仍然面临拜占庭攻击和用户隐私泄漏等威胁.现有研究结合鲁棒聚合规则和安全计算技术以同时应对上述安全威胁,但是这些方... 详细信息

联邦学习是一种隐私保护的分布式机器学习框架,可以让各方参与者在不披露本地数据的前提下共建模型.然而,联邦学习仍然面临拜占庭攻击和用户隐私泄漏等威胁.现有研究结合鲁棒聚合规则和安全计算技术以同时应对上述安全威胁,但是这些方案难以兼顾模型鲁棒性与计算高效性。针对此问题,本文提出一种抗拜占庭攻击的隐私保护联邦学习框架SecFedDMC,在保护用户数据隐私的条件下实现高效的拜占庭攻击检测与防御.基础方案FedDMC采用“先降维后聚类”的策略,设计了高效精准的恶意客户端检测方法.此外,该方法利用的随机主成分分析降维技术和K-均值聚类技术主要由线性运算构成,从而优化了算法在安全计算环境中的适用性。针对基础方案存在的用户数据隐私泄露问题,提出了基于安全多方计算技术的隐私增强方案SecFedDMC.基于轻量级加法秘密分享技术,设计安全的正交三角分解协议和安全的特征分解协议,从而构建双服务器模型下隐私保护的拜占庭鲁棒联邦学习方案,以保护模型训练和拜占庭节点识别过程中的用户隐私.经实验验证,SecFedDMC在保护用户隐私的前提下,可以高效准确地识别拜占庭攻击节点,具有较好的鲁棒性.其中,本方案与最先进的鲁棒联邦学习算法相比,在CIFAR10数据集上,拜占庭攻击节点检测准确率提升12%~24%,全局模型精度提升4.45%~18.48%,计算效率提升33.21%~47.31%.

关键词：联邦学习拜占庭攻击安全多方计算隐私保护模型鲁棒性隐私计算