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一种深度神经网络多步延迟参数更新并行优化方法

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哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：巨涛康贺廷刘帅丁肖健王龙翔兰州交通大学电子与信息工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多... 详细信息

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多次本地迭代，再聚合节点梯度，以降低频繁通信造成的额外开销；同时提出了一种参数修正策略，防止本地模型在多步本地更新后偏离全局模型，从而保证训练精度；其次在聚合梯度时，将梯度张量切分为子张量，在梯度聚合过程中实现通信与计算的最大化重叠，进一步加速模型训练；最后在CIFAR-100和ImageNet-mini数据集上，将本文方法与SSGD、Local SGD训练方法进行实验对比。实验结果表明，本文方法可以在保证模型训练精度的基础上，显著减少因参数更新引入的通信开销，可以实现通信与计算的最大化重叠、充分利用计算资源进提升并行训练速度。研究结果可为降低DNN分布式训练过程中的通信开销提供新的方案。

关键词：深度神经网络数据并行通信调度参数更新计算与通信重叠

混合量子-经典算法的配电网灾后拓扑重构方法

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西安交通大学学报 2025年第1期59卷 1-16页

作者：付炜谢海鹏王鹤峰陈晨别朝红西安交通大学电气工程学院西安710049 西安交通大学物理学院西安710049

为及时有效地制定配电网拓扑重构策略以提升负荷快速恢复能力,基于量子计算的优越性,提出混合量子-经典(HQC)算法的弹性配电网灾后拓扑重构方法。首先,构建基于HQC算法的灾后配电网拓扑重构模型,以实现实际场景、优化问题、嵌入算法相... 详细信息

为及时有效地制定配电网拓扑重构策略以提升负荷快速恢复能力,基于量子计算的优越性,提出混合量子-经典(HQC)算法的弹性配电网灾后拓扑重构方法。首先,构建基于HQC算法的灾后配电网拓扑重构模型,以实现实际场景、优化问题、嵌入算法相应模块在量子计算和经典计算环境下的协作交互过程。然后,将配电网拓扑重构问题构造为无约束离散优化子问题和有约束连续优化子问题,提出量子退火嵌入式交替方向乘子(QA-ADMM)算法,将离散子问题等效映射成量子可解释的伊辛模型后,部署在D-Wave量子退火计算机中,并与经典计算机中连续子问题迭代求解,采用自适应惩罚因子调节机制加速算法收敛。最后,通过IEEE 14、33、69、123以及改进的205节点的不同规模配电系统,分析验证了QA-ADMM算法的有效性、稳定性与可扩展性。结果表明,惩罚因子、目标函数惩罚项系数、量子退火中采样读取次数会影响所提算法的精度和收敛速度;优化问题规模扩大后,所提混合量子-经典算法计算优势更加明显,205节点配电系统算例下,计算效率较经典计算可提升约34%。

关键词：弹性配电网拓扑重构混合量子-经典算法量子计算量子退火

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微纳材料在氢分子医疗中的应用

西安交通大学学报 2025年

作者：李东林展乐冯璟师进文孙成珍张浩余泽佳陈斌王国祥周致富姚亮郑玉萍王慧渊高宁西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室美国俄亥俄州阿克伦大学机械工程系西安交通大学第二附属医院眼科西安交通大学第一附属医院

自2007年首次发现氢分子具有选择性的抗氧化特性以来，氢分子迅速成为现代医学研究的热点，多项研究已证实其在多种动物模型和人类疾病中发挥着积极作用。针对传统氢分子给药（如吸入氢气、饮用富氢水和注射氢盐水等）存在的利用率低、... 详细信息

自2007年首次发现氢分子具有选择性的抗氧化特性以来，氢分子迅速成为现代医学研究的热点，多项研究已证实其在多种动物模型和人类疾病中发挥着积极作用。针对传统氢分子给药（如吸入氢气、饮用富氢水和注射氢盐水等）存在的利用率低、释放难以控制和靶向性不足等问题，微纳材料给出了新的解决方案。本文从微纳材料的释氢原理出发，综述了吸附载氢与原位释氢两种主要策略，以及它们在协同治疗中的前沿应用。吸附载氢依靠物理或化学吸附储存氢气，通过温度、压力等外部调控实现释放；原位释氢则利用化学反应、光热催化或生物手段在特定病理环境中生成氢气，可通过内源响应或外源调控达到更高的靶向性和可控性。以微纳材料为媒介，结合氢分子的抗炎、抗肿瘤等功能，氢分子还可通过与化疗药物、光热疗法及光动力疗法的协同作用，显著增强对肿瘤疾病的治疗效果。本文还总结了当前面临的生物安全性、靶向性及规模化生产等挑战，并提出未来需通过设计智能响应材料及氢分子多模式协同治疗相结合，进一步提高治疗效果与精准性，为后续基于微纳材料的氢分子医学提供了指导。

关键词：氢分子微纳材料吸附载氢原位释氢协同治疗

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中国女性队列生育水平的变化趋势

人口学刊 2025年

作者：王甜姜全保西安交通大学公共政策与管理学院西安交通大学人口与发展研究所

中国的生育水平持续下降引起了社会各界的广泛关注。但由于数据有限，对于中国女性队列生育水平的研究较少。文章使用2017年全国生育状况抽样调查数据，基于队列的视角，计算各出生队列女性的平均曾生子女数和年龄别平均曾生子女数，分... 详细信息

中国的生育水平持续下降引起了社会各界的广泛关注。但由于数据有限，对于中国女性队列生育水平的研究较少。文章使用2017年全国生育状况抽样调查数据，基于队列的视角，计算各出生队列女性的平均曾生子女数和年龄别平均曾生子女数，分析生育的推迟与补偿情况，计算孩次递进比，并将队列到某一特定年龄平均曾生子女数的变动进行分解。主要研究以下几个问题：第一，描述各队列年龄别平均曾生子女数和分孩次平均曾生子女数的变化趋势，包括不同初婚、初育年龄群体平均曾生子女数的差异；第二，鉴于生育推迟对队列生育水平存在影响，分析各队列生育的推迟效应和在较高年龄的补偿效应，包括分孩次生育的推迟与补偿情况，从而理解生育的推迟与补偿效应对队列曾生子女数变动的影响；第三，分析各孩次递进比变动对队列到特定年龄平均曾生子女数总变动的影响，探讨队列平均曾生子女数的变动具体受哪一孩次递进生育水平变动的影响较大；第四，进一步分析分年龄、分孩次递进生育条件概率变动对队列到特定年龄平均曾生子女数总变动的影响；第五，考虑受教育程度对女性生育行为的重要影响，将队列平均曾生子女数的变动进行分解，考察女性教育结构变动和各受教育程度女性分孩次生育水平变动对队列曾生子女数总变动的贡献大小。研究结果表明：随着时间的推移，中国女性队列平均曾生子女数呈减少趋势；初婚和初育年龄越晚，女性曾生子女数越少；越晚出生的队列，一孩生育的推迟程度越深。对队列平均曾生子女数的变动进行分解，发现晚出生队列曾生子女数的降低主要受一孩递进比下降的影响；在城市女性和受教育程度高的女性中，一孩递进比下降的影响更大，而在农村女性和受教育程度低的女性中，三孩递进比下降的影响更大；队列平均曾生子女数的降低还受到年龄别孩次递进生育条件概率变动的影响，且一孩递进生育条件概率变动的影响在晚出生队列中变大；女性受教育程度的提高对队列生育水平产生影响，在越晚出生的队列中，教育结构变动对队列平均曾生子女数降低的影响越大。

关键词：队列生育水平曾生子女数教育结构孩次递进比分解

人工智能技术在反应堆中子学分析中的应用研究进展

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核动力工程 2025年

作者：吴宏春雷铠灰申靖文西安交通大学核科学与技术学院

在全球科学智能研究与应用的浪潮下，人工智能技术已在反应堆中子学分析的各个环节得到应用，以增强中子学分析的智能化、精细化和高效化。本文对近年来人工智能技术在反应堆中子学分析中的应用研究进展进行综述，以期为推进反应堆数智... 详细信息

在全球科学智能研究与应用的浪潮下，人工智能技术已在反应堆中子学分析的各个环节得到应用，以增强中子学分析的智能化、精细化和高效化。本文对近年来人工智能技术在反应堆中子学分析中的应用研究进展进行综述，以期为推进反应堆数智化发展提供一定的借鉴和参考。为便于读者阅读，首先介绍了人工智能方法的基本分类及其特点；然后分别介绍了中子学分析的核数据评价处理、问题建模、方程数值求解以及输运结果应用四个主要环节的应用研究情况，并分析了其关键技术；最后从模型、数据和应用安全三个方面总结了人工智能技术在中子学分析计算中存在的问题，并给出了相应的研究建议与思考。

关键词：反应堆物理中子学分析人工智能物理机器学习中子输运

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涡轮叶片的热流固耦合数值方法研究及应用

西安交通大学学报 2025年

作者：汪翔宇高尚鸿丰镇平西安交通大学能源与动力工程学院

为了解决对于航空发动机高压涡轮叶片缺乏有力的热流固耦合分析工具的现状，构建了集流动、换热与振动于一体的多物理场耦合数值模拟基础框架与计算方法。依托双重运动方法和动网格技术，使用跨求解器的弱耦合方法实现了对动静交错环境... 详细信息

为了解决对于航空发动机高压涡轮叶片缺乏有力的热流固耦合分析工具的现状，构建了集流动、换热与振动于一体的多物理场耦合数值模拟基础框架与计算方法。依托双重运动方法和动网格技术，使用跨求解器的弱耦合方法实现了对动静交错环境下带陶瓷涂层动叶的热、流、固耦合数值分析。计算分析了简化约束条件的涡轮叶片在多物理场环境下的振动特性，获得了涡轮叶片重要的热流固特性及其变化规律。结果表明：叶片在热流固耦合环境下振动形态为一阶弯曲及扭转振动形态的混合，其最大位移为0.209 mm；动叶的变形会进一步显著影响作用在叶片上的气动力和热负荷，叶尖附近的静压变化达9.44%，热流密度变化达39.7%；陶瓷涂层对热流固耦合条件下振动特性的影响极小。

关键词：涡轮叶片热流固耦合热障陶瓷涂层振动耦合传热

考虑隐私保护的智能制造企业边云计算资源的配置

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工业工程与管理 2025年

作者：费雪冬谭柯欣赵庆平孙新宇西安交通大学管理学院

智能制造企业如何基于边云协同框架来配置计算资源，从而控制其日益攀升的数据处理成本已迫在眉睫。该问题建模为计算资源在云层、设备层部署的0-1规划问题，不仅考虑工业生产设备层数据处理所需的各项成本，而且还考虑云层数据的隐私... 详细信息

智能制造企业如何基于边云协同框架来配置计算资源，从而控制其日益攀升的数据处理成本已迫在眉睫。该问题建模为计算资源在云层、设备层部署的0-1规划问题，不仅考虑工业生产设备层数据处理所需的各项成本，而且还考虑云层数据的隐私保护。模型优化结果表明，与数据仅在边、云单层级处理相比，边云协同计算不仅可以确保完成所有数据处理任务，而且使得成本更低。当考虑隐私保护时，存在最优保护水平来控制数据处理成本。在边云协同处理的设置下，可通过调整边缘层时延约束来实现数据处理成本和耗时的双重优化，并保持较高的隐私保护水平。此外，在云层处理的数据量越多，最优隐私保护水平反而越低，此时智能制造企业的最优决策为少保护多赔偿。

关键词：智能制造生产运维边云协同资源配置隐私保护

超临界循环流化床锅炉深度调峰时水冷壁流动不稳定特性计算分析

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西安交通大学学报 2025年第1期59卷 68-77,92页

作者：李维腾郭泽瑞韩磊杨冬西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室西安710049

针对深度调峰时超临界循环流化床锅炉水冷壁管道内的汽液两相流动不稳定问题,提出了一种适用于不同工况的频域法数学模型。通过对质量、能量、动量方程进行小扰动线性化后经拉普拉斯变换得到了用于描述管道内汽液流体流动稳定性的传递函... 详细信息

针对深度调峰时超临界循环流化床锅炉水冷壁管道内的汽液两相流动不稳定问题,提出了一种适用于不同工况的频域法数学模型。通过对质量、能量、动量方程进行小扰动线性化后经拉普拉斯变换得到了用于描述管道内汽液流体流动稳定性的传递函数,通过图解奈奎斯特图的方法判断管内工质流动的稳定性。然后,通过该模型计算了某350 MW超临界循环流化床锅炉水冷壁管段的不稳定边界并研究了不同参数对流动不稳定特性的影响。计算结果表明:所选回路在20%和50%锅炉最大连续蒸发量负荷发生流动不稳定时,热负荷分别为76.09 kW·m^(-2)和113.52 kW·m^(-2),水冷壁管道流动稳定且安全;入口过冷度对临界热流密度的影响呈非单值性;增大质量流速使流体的进口和出口密度差减小,有利于流动的稳定;增大入口节流系数,可以抑制入口处流量的脉动,有利于流动的稳定;在不同的工况条件下,改变管段倾斜角度会对流动稳定性产生不同的影响。

关键词：深度调峰流动不稳定性频域法超临界循环流化床锅炉

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蒙特卡洛方法在生物组织光传播模拟中的应用及优化

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中国激光 2025年

作者：张浩刘轶锋吴文娟李东陈斌西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室

蒙特卡洛法（Monte Carlo method, MC）在生物组织光传播模拟中被广泛应用，传统的基于结构化网格的蒙特卡洛方法（Voxel-based Monte Carlo method, VMC）计算速度快，但在处理复杂曲面界面时存在较大误差。而基于非结构化四面体网格... 详细信息

蒙特卡洛法（Monte Carlo method, MC）在生物组织光传播模拟中被广泛应用，传统的基于结构化网格的蒙特卡洛方法（Voxel-based Monte Carlo method, VMC）计算速度快，但在处理复杂曲面界面时存在较大误差。而基于非结构化四面体网格的蒙特卡洛方法（Tetrahedron-based Monte Carlo method, TMC）则对复杂曲面适应性较好，但计算成本较高。本文分析了VMC与TMC两种蒙特卡洛方法在不同条件下的适用性及误差情况。计算结果显示当曲面界面两边折射率差异不大时，VMC计算结果与TMC接近；但当曲面界面两边折射率差异较大时，VMC计算结果会产生较大的计算误差。为解决这一问题，本文提出了一种基于坐标变换的修正方法，对VMC计算进行修正，对结果显示：经过坐标变换修正后，VMC的误差显著降低，尤其在光子穿越复杂界面时，其计算结果与传统四面体网格蒙特卡洛方法（TMC）趋于一致，最大误差可由51.3%降低至3.9%。此外，本文还通过糖尿病视网膜病变激光治疗的实际案例验证了该方法在处理复杂光学场景中的有效性。实验结果表明，修正后的VMC不仅显著减少了伪影，还在计算效率和精度之间取得了良好平衡，为激光治疗和光学诊断提供了可靠的模拟方法。

关键词：蒙特卡洛方法光传播生物组织光学失配弯曲界面反射和折射