基于CA-RL的堆石坝填筑仓面碾压作业动态路径规划

碾压作业是堆石坝填筑仓面施工的关键工序,科学合理规划碾压路径能够在保障碾压质量的前提下提高碾压效率。在当前路径规划研究基础上进一步考虑碾压机数量变化、压实质量感知等动态要素可以提高路径规划模型面对复杂动态的仓面施工环境的适应性。本文通过建立基于元胞自动机的填筑仓面信息模型、提出条带整体压实质量评价方法,解决压实质量等仓面信息的储存更新的问题;通过建立基于强化学习的碾压作业路径规划模型、构建碾压机状态集和动作集、设计奖励函数和探索利用策略,解决碾压机数量变化的路径分配的问题;耦合上述两种模型,实现堆石坝填筑仓面碾压作业动态路径规划。结合国内某堆石坝工程开展了工程应用,结果表明:本方法可动态考虑碾压机数量变化、压实质量感知等要素,路径规划结果在保障碾压质量的前提下路径长度相较现场施工实际路径平均缩短22.3%,能够有效提升碾压效率。

维生素D治疗全面性发育迟缓患儿的临床疗效研究

背景 除了某些有明确病因的代谢性疾病导致的全面性发育迟缓(GDD),康复治疗是GDD的主要治疗方式;维生素D通过影响神经营养因子在调节神经细胞的发育和分化方面发挥着重要的神经保护作用;但目前关于补充维生素D对GDD患儿临床疗效的研究开展较少。目的 探讨补充不同剂量的维生素D对GDD患儿康复治疗的临床效果。方法 于2020年9月—2022年6月选取在郑州大学第三附属医院康复医学科首次住院就诊的120例GDD患儿为研究对象,采用随机区组化的方法将其分为常规组(38例)、400 U组(37例)和1 200 U组(35例)。常规组仅进行常规康复治疗;400 U组在常规康复治疗的基础上给予口服400 U/d维生素D;1 200 U组在常规康复训练的基础上给予口服1 200 U/d维生素D。收集3组患儿的性别、就诊年龄等基本资料;于入院时(治疗前)及第3个疗程末(治疗后)行血清25羟维生素D[25(OH)D]水平检测和Gesell发育量表评估[评估适应能力、大运动能力、精细运动能力、语言能力和社交能力5个能区的发育商(DQ)];记录发生在患儿住院期间不良事件的次数,并对上述资料进行分析比较。结果 3组患儿性别、居住地、出生季节、分娩方式、就诊年龄、出生体质量、出生胎龄、主要就诊原因比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。治疗前,3组患儿25(OH)D水平、Gesell量表各能区DQ值比较,差异均无统计学意义(P>0.05);治疗后,1 200 U组患儿血25(OH)D水平、Gesell量表大运动能力、精细运动能力、语言能力DQ值高于常规组(P<0.05)。第1、2疗程期间,3组患儿不良事件发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05);第3疗程期间,1 200 U组患儿不良事件发生率低于常规组及400 U组(P<0.05)。结论 补充1 200 U维生素D对GDD患儿的康复疗效有益,且能减少康复期间不良事件的发生率。

基于PCA-SSA-XGBoost算法的拱坝应力预测模型研究

由于大坝应力受水位、温度等众多因素共同作用,各影响因子间的相互关联会引起多重共线性问题,容易导致以此为输入的预测模型出现伪回归现象。此外,现有基于机器学习算法的应力预测模型由于训练特征过多、过度训练易产生过拟合现象,其预测精度还有待提高。针对上述问题,提出了基于主成分分析法(PCA)和麻雀搜索算法(SSA)改进的极限梯度提升算法(PCA-SSA-XGBoost)构建拱坝应力预测模型。该模型首先采用主成分分析法对参数进行降维,降低影响因子的多重共线性影响;进而通过SSA算法优化XGBoost的超参数,以避免传统算法过拟合,进一步提高模型预测性能。将该模型应用于我国西南某混凝土拱坝工程,对应力及应力相关监测数据进行处理、分析和预测,并与多元线性回归模型(MVLR)、神经网络模型(RBFNN)、极限梯度提升回归预测模型(XGBR)的预测结果进行对比分析。结果表明,基于PCA-SSA-XGBoost算法的应力预测模型可克服输入变量的多重共线性和过拟合问题,在预测精度方面具有优越性。

坝基灌浆量预测ISSA-Stacking集成学习代理模型研究

灌浆量预测对坝基灌浆施工具有重要意义.由于灌浆工程隐蔽且复杂,传统方法难以实现准确高效的灌浆量预测.代理模型是一种能够建立影响因素与响应值之间近似关系的快速求解方法,然而单一代理模型的预测稳定性和准确性较低,组合代理模型仅将单一模型结果进行加权平均,预测精度仍有待提高.为解决上述问题,本文提出一种ISSA-Stacking集成学习代理模型新方法用于灌浆量预测研究.首先,针对灌浆量预测具有数据量小、影响因素与灌浆量之间非线性关系复杂且预测不确定性较大等特性,基于Stacking集成学习策略,选取在小样本预测中表现优越的支持向量回归(SVR)、具有良好非线性拟合能力的BP神经网络(BPNN)和预测泛化性能及稳定性高的随机森林(RF)等算法作为基学习器,采用自适应学习和不确定性处理能力强的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为元学习器以集成上述机器学习算法的优势,构建具有更优预测性能和泛化能力的Stacking集成学习方法作为代理模型;其次,为进一步提高模型预测精度,采用混沌理论和Lévy飞行策略改进的麻雀搜索算法(ISSA)对集成学习代理模型进行参数同步优化;最后,将所提ISSA-Stacking集成学习代理模型应用于某实际灌浆工程的灌浆量预测并与其他方法进行对比分析.结果表明,所提方法具有较高的预测精度,绝对平均误差仅为0.21 m^(3);与组合代理模型及单一代理模型(SVR、BPNN和RF)相比,平均精度分别提高24.34%、30.84%、32.68%和26.56%,为灌浆量预测提供了一种新思路.

基于产业学院的应用型高校专业研究生培养模式研究

本文分析了应用型高校专业型硕士研究生人才培养现状,并提出了将全流程OBE理念应用于校企合作专业型硕士研究生人才培养的模式,以产出为导向,构建适合应用型高校校企协同育人模式,探索校企-产业学院联合培养体系,创建产业学院专业型硕士研究生人才培养模式和保障体系,目的是通过对产业学院模式下应用型高校专业研究生培养模式研究,解决制造业发展建设中高端应用型人才培养的实际问题。

大坝混凝土凝结过程的超声波联合测定方法

新拌混凝土的凝结状态测定对大坝混凝土施工质量控制至关重要。传统的混凝土凝结时间测定方法是贯入阻力法,该方法为有损监测且难以实现对混凝土凝结过程的连续、实时监测。新兴的超声波无损监测主要采用单一的透射法或反射法,然而,反射法受入射角度影响较大、透射法存在波速的计算需要人工精准确定首波出现时间的问题。针对上述问题,本文提出了超声波透射-反射联合测定方法,并以此开展混凝土凝结状态的监测试验研究,构建基于L-M(Levenberg-Marquaredt)算法的神经网络模型,并以能量指标确定的时间点数据集进行训练,用以精确计算大坝混凝土凝结时间。将该方法用于C25大坝混凝土的凝结试验中,并同基于能量分析的反射法、透射法和基于波速分析的透射法进行了对比。结果表明:本文所提的方法相比上述方法计算所得凝结时间的最大相对误差降低了2.5%~18.7%,且计算所得初凝时间和终凝时间与真实值的相关系数分别为0.89和0.96,验证了超声波透射-反射联合法的准确性。本文提出的“透射-反射”联合法能够准确监测大坝混凝土凝结过程,可为大坝混凝土施工质量控制提供新的有效手段,具有重要的理论意义与实用价值。

基于施工全过程参数的堆石坝掺砾土心墙压实质量实时评价

料源参数和施工参数是影响掺砾土心墙压实质量的重要因素。针对当前研究中料源参数被局限于掺砾土,且施工参数考虑不全面,缺乏掺拌参数,不能客观实时评价仓面压实质量的问题,提出了一种基于双向极限学习机(Bidirectional extreme learning machine,B-ELM)算法,综合考虑施工全过程参数的掺砾土心墙压实质量实时评价模型。研究模型将掺砾土心墙碾压填筑施工过程中土料参数、石料参数等料源参数,掺拌参数、碾压参数等施工参数和气象参数作为模型的输入参数,采用B-ELM算法构建压实质量实时评价模型,将该模型嵌入堆石坝碾压施工质量实时监控系统中,可以实现压实质量的实时评价。结合西南某在建的掺砾土心墙堆石坝,采用本文提出的压实质量实时评价模型,实现了对碾压施工单元压实质量的实时评价。此外,将该模型与基于掺砾土料源参数的压实质量评价模型进行对比,结果表明,二者在精度上具有一致性,该模型在鲁棒性上具有优越性,并且可以实现压实质量的实时评价;与现场实测压实度比较分析,该模型对压实度评价更为准确和稳定。研究成果可为碾压堆石坝施工技术和设计工作提供参考。

高心墙堆石坝填筑施工过程实时监控系统研发与应用

文章针对高心墙堆石坝填筑施工特点,建立了过程控制指标体系,确定了过程监控方法,提出了解决方案,研制开发了具有实时性、高精度、自动化、全天候等特点的大坝填筑施工过程监控系统,实现土石料上坝运输过程、坝面填筑碾压过程的实时监控。该系统应用于亚洲第一高土石坝———糯扎渡心墙堆石坝的施工现场,建立了以监控系统为核心的施工过程控制体系,对大坝填筑施工的主要环节实现精细化的全天候实时监控,有效地控制了大坝填筑施工参数,提高了施工过程的质量控制水平与效率。

军队高龄老年人阿尔茨海默病危险因素的对照研究

目的探讨军队高龄患者阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)可能的危险因素,分析早年电磁场暴露史与AD发生的关系。方法以流行病学调查发现的男性高龄AD患者80例为病例组,以年龄分层抽样按12的比例,从同次调查中认知功能正常的高龄老年人中随机抽取同性别150例为对照组(年龄>90岁且无足够正常对照,则按11配对)。2组危险因素调查通过查阅干休所既往病历及与知情人面访进行。采用非条件logistic回归分析AD危险因素。结果单因素分析显示,2组脑梗死、脑外伤史、痴呆家族史和电磁场暴露史比较,差异有统计学意义(P<0.05);经校正后多因素分析显示,电磁场暴露史和脑外伤史为AD发生的危险因素,OR值及95%CI分别为4.30(1.33～13.98,P<0.05)和3.41(1.15～10.14,P<0.05)。结论脑外伤史和电磁场暴露史是高龄老年人患AD的独立危险因素。

两种杀虫剂复配的固体纳米分散体的增效研究

为延缓害虫对生物农药的抗性,显著提高生物农药有效利用率,本研究在排除剂型组成及制备工艺对杀虫活性影响的条件下,采用自乳化-载体固化法制备了具有生物农药特性的甲氨基阿维菌素苯甲酸盐和仿生型农药高效氯氟氰菊酯的复配固体纳米分散体。纳米制剂呈现出了良好的叶面浸润与滞留特性。高效氯氟氰菊酯和甲氨基阿维菌素苯甲酸盐质量比为3:1、2:1、1:1、1:2和1:3的复配纳米制剂处理棉蚜24 h后的LC50分别为24.0、21.71、33.26、17.96和16.09μg/m L,共毒系数分别为264.74、229.59、106.82、158.72和162.78,显著增效配比为3:1和2:1的组合。研究结果表明滞留量为影响制剂生物活性的关键指标。该杀虫剂复配纳米剂型的创制及增效效应的研究为延长生物农药使用寿命,解决害虫抗性问题提供了新的理论依据与技术途径,具有广阔的应用前景。

陆相拗陷湖盆细粒沉积有机质富集机制研究:以松辽盆地长岭凹陷青山口组为例

松辽盆地作为白垩纪形成的大型陆相拗陷含油气盆地,沉积了巨厚的湖相细粒沉积,近年来在非常规油气方面展现了巨大的勘探潜力,其中青山口组是松辽盆地页岩油的重点攻关层系,细粒沉积有机质富集机制对于非常规油气勘探至关重要。在松辽盆地南部长岭凹陷分别选取位于不同沉积区的3口井,针对其青一段水进体系域的细粒沉积岩,借助岩心观察、有机地球化学和生物标志化合物等技术手段,讨论在不同沉积环境和水进过程中,有机质来源和有机质保存条件的变化,分析有机质富集的关键控制因素,并建立相关的有机质富集模式。结果表明:研究区青一段细粒沉积岩有机质丰度较高,有机质类型以Ⅱ型干酪根为主,整体呈现有机质丰度南低北高、下低上高的特征;饱和烃中正构烷烃主要表现为单峰、前峰型,具有微弱奇数碳优势;萜类化合物中以三环萜烷和五环三萜烷为主;甾类化合物中C_(27-29)规则甾烷以C_(27)规则甾烷丰度最高;芳香烃中三芴系列化合物以二苯并噻吩为主。研究区青一段细粒沉积岩有机质来源以湖泊内源菌藻类为主,含有一定的陆源高等植物输入,古水体整体为弱还原的半咸水环境。其中,有机质来源和古盐度是控制有机质富集的关键因素。在平面上,半深湖—深湖沉积区相较三角洲外前缘沉积区,受河流影响较弱,陆源输入较弱,水体盐度较高,有机质类型较好,有机质更加富集。在垂向上,随着水体加深,河流影响减弱,水体盐度呈升高的趋势,有机质类型变好,有机质富集。

数字技术对宝坻皮影戏的创新传承研究

目的由于大量的视觉娱乐文化进入人们的生活,像皮影戏这种受到演出观看条件制约的传统戏剧,受到了前所未有的冲击。宝坻皮影戏作为天津地区最后的皮影戏种类,发展和传承就显得尤为重要。而数字技术作为非物质文化遗产地传承和传播的载体,应具有保护和延续的作用,为宝坻皮影戏的创新传承提供可能性。方法以成功推广和传播皮影戏的案例为参考,分析不同时代非遗资料保存的方式,结合当下科技带来的新的影像采集方式,重新思考对宝坻皮影戏的保护形式,探讨宝坻皮影戏的留存传承的可能性。结论宝坻皮影戏作为天津地区非物质文化遗产中重要的一个项目,它所面临的传承断代和无以为继的现状,更应得到天津地区非遗保护者的重视。把数字技术应用在宝坻皮影戏中,尝试探索宝坻皮影戏的技术性艺术保护与传承,对其进行实验性的数字化创新,从而证明数字技术在非物质文化遗产中所起到的切实有效的作用。

噪声暴露对大鼠事件相关电位P300的影响及其海马水平的机制

目的:研究噪声暴露对大鼠事件相关电位(ERP)的影响及海马水平的机制。方法:雄性SD大鼠,随机均分为正常对照组(C组)、噪声暴露组(N组)。暴露条件:105dB白噪声2.5h/d×20d。观察试验过程中第0、7、14和20dERP各波的峰潜伏期以及峰峰幅度值,并检测海马神经元尼氏体、NMDAR2B及胞内钙浓度的变化。结果:在实验第14d、第20d,噪声暴露组动物ERPP3a、P3和P3b的峰潜伏期显著增长,而且在噪声暴露20d后,大鼠海马齿状回以及CA1区尼氏体显著减少(P<0.01),齿状回、CA1及CA3区NMDAR2B的免疫反应强度显著降低(P<0.01),神经元胞内钙浓度显著升高(P<0.01)。结论:噪声暴露可致事件相关电位的改变,这可能与其海马神经元尼氏体、NMDAR2B以及胞内钙的变化有关。

混凝土坝水平缝面智能冲毛系统研发及应用

新老混凝土水平施工缝面处理是确保坝体混凝土整体性的关键工序。目前混凝土坝施工主要根据经验采用高压水人工冲毛方式对冲毛位置、冲毛时间等进行控制,存在工作强度高、作业主观性强等不足,难以实现冲毛质量的精准控制。针对上述问题,本文研究了混凝土水平缝面智能冲毛系统。基于工业机器人、自动化控制等技术研制智能冲毛装备,实现混凝土坝仓面无人冲毛作业;耦合多源传感器信息,建立智能冲毛装备运动学模型以及路径规划方法,实现智能冲毛装备自主避障;结合机器视觉理论,建立基于卷积神经网络的混凝土冲毛表面图像智能分类模型,实现冲毛质量的客观分析;同时,开发云端监控平台和无线通讯子系统,实现与智能冲毛装备之间的信息传输和多平台互联互通,并进行智能冲毛装备的有效管理和远程控制。此外,通过现场试验验证了智能冲毛系统的可行性和可靠性,研究成果为混凝土坝冲毛施工实现无人化作业、科学化质量管控提供了新的思路和技术手段,具有十分重要的现实意义和应用价值。

噪声暴露对大鼠学习记忆及海马氨基酸神经递质水平的影响

目的研究噪声暴露对大鼠学习记忆及海马氨基酸神经递质的影响。方法雄性SD大鼠，随机分为正常对照组（C组）、Morris水迷宫训练组（M组）、噪声暴露组（N组）和噪声暴露后Morris水迷宫训练组（NM组）。暴露条件：105dB白噪声2．5Wd×20d。应用Morris水迷宫进行学习记忆测试。高效液相色谱法检测海马氨基酸类神经递质含量。结果在学习记忆测试第1，3天，NM组的逃避潜伏期为（38．25±10．72）s和（25．42±8．59）s，均显著高于M组的（26．91±9．25）s和（13．72±10．19）s（P〈0．05），在第2，4天，NM组的逃避潜伏期与M组相比也呈现升高趋势；NM组在目标象限停留时间及穿越原平台次数中的成绩[（20．22±9．16）s、（3．56±2．40）次]均显著低于M组[（36．25±13．13）s、（8．00±4．31）次]（P〈0．05）。N组和NM组海马谷氨酸含量[（13．76±1．09）μmol／g、（14．38±1．60）μmol／g]与C组和M组[（11．18±1．32）μmol／g、（10．84±1．03）μmol／g]相比均明显增加（P〈0．01），γ-氨基丁酸含量则明显下降（P〈0．05），天冬氨酸和甘氨酸含量各组间未见明显差别。结论噪声暴露可致大鼠学习记忆能力下降，这可能与其海马主要氨基酸神经递质含量改变有关。

红桂木凝集素对Jurkat T淋巴细胞生长的影响

目的研究红桂木凝集素（ALL）对Jurkat T淋巴细胞生长的影响。方法将ALL单独作用于CD4＋T淋巴细胞系Jurkat E6-1细胞株,WST-8比色法检测细胞增殖;倒置显微镜观察细胞生长变化;酶联免疫夹心法（ELISA）检测IL-2、IL-10和IFN-γ的分泌水平。结果 ALL（0.36~360μg/ml）单独作用后,能够抑制T细胞的增殖,抑制率为1.82%~59.17%（P〈0.01）,且呈剂量-效应关系,其半数细胞抑制剂浓度（IC50值）为59.72μg/ml,且镜下可见细胞集落形成受到抑制;ALL对细胞因子IL-2和IFN-γ的分泌均有明显促进作用,ALL（1.8μg/ml）处理组IL-2和IFN-γ的分泌与空白对照组比较分别增加了11.69倍和21.29倍（P〈0.01）。结论 ALL能有效抑制Jurkat T淋巴细胞的生长,且具有剂量-效应关系。

高光谱成像技术在农畜产品有害微生物快速检测中的研究进展

农畜产品中含有有害微生物可以使农畜产品腐败变质,快速可靠的检测有害微生物显得特别重要,高光谱成像技术可以对农畜产品微生物进行快速无损检测。本文首先介绍高光谱成像系统以及高光谱图像处理方法。然后介绍了高光谱成像技术在水产品微生物、肉类产品微生物、粮食籽粒微生物、水果表面有害微生物无损检测方面的研究进展。指出高光谱成像技术可以检测出有害微生物种类以及有害微生物的总量。尽管高光谱成像技术优势明显,但在精确性、快速挖掘数据等方面面临着挑战。随着光学技术、计算机技术的进一步发展,未来高光谱成像技术可能会在农畜产品微生物实时在线检测上得到应用。

基于S7-300的污水泵站自动控制系统设计

针对目前污水泵站采用的继电器-接触器控制方式运行管理成本高的问题,提出了一种以S7-300 PLC为核心的污水泵站自动控制系统的设计方案,介绍了系统的组成及控制原理,阐述了系统的软、硬件设计。该系统采用PLC控制1台软启动器拖动4台电动机的方式,消除了直接启动对电动机带来的影响;可根据不同情况自动选择最合理的运行状态,同时可与上位机通信,以上传数据和接收控制命令。实际应用结果表明,该系统运行稳定,提高了污水泵站的净水效率。

用于吸油烟机气味降低度实验的传感器特性研究

介绍了TGS822型MOS传感器对丁酮的反应机理,分析了将该传感器应用于吸油烟机气味降低度实验的可行性。设计实验室内的模拟厨房检测系统,并进行了丁酮气味浓度上升与下降过程中传感器响应实验,绘制出传感器对丁酮的标准灵敏特性曲线。针对传感器个体间存在的不一致性,提出了依靠标准曲线上各浓度间线性关系的比例校正方法。随后建立了橱内气体浓度稀释模型,并在此基础上对传感器的迟滞特性进行了模拟分析。实验结果表明,该型传感器对200×10-6以下浓度丁酮气体具有较好的响应效果,系统检出限能够达到1×10-6左右,并且响应的时间特性较为陡峭,能够满足气味降低度实验中在线检测的要求。