基于新农科建设的兽医专业学位研究生教学案例库建设的思考

兽医专业学位硕士研究生教育培养的是在兽医实际生产领域具有较强实践应用能力的高水平应用复合型人才。目前,我国兽医专业硕士培养起步较晚,案例教学库的建设也刚刚开展,且存在诸多问题。在新农科背景下,本研究拟探究创新建设兽医专业学位研究生案例教学库的实践必要性、存在问题以及对策,旨在为培养符合新农科建设目标的现代兽医专业学位的人才培养提供有力依据。

谷幅变形全天时自动化监测的精密气象改正方法

谷幅变形监测对保障蓄水电站等重大基础设施安全有重要作用。然而,传统谷幅变形监测方法大都选择河谷两岸气象条件较为稳定且一致时观测,很大程度上限制了谷幅变形监测全天时自动化监测的实施。为此,引入测量平差理论,研究谷幅变形全天时自动化监测的气象误差改正方法。首先,采用传统气象改正模型初步改正光电测距的气象误差;其次,采用Fourier级数拟合建立初步气象距离的全天时趋势误差模型,并据此削弱趋势项误差;再次,提出联合稳健卡尔曼滤波和加权最小二乘算法获取全天时谷幅变形观测值;最后,选用了锦屏一级水电站测试上述方法。结果显示,该方法估计的谷幅变形精度约0.9 mm,基本能够满足谷幅变形监测对精度的要求。

基于串级LSTM深度学习模型的二次供水余氯预测方法

伴随着城市高层住宅的增多,住宅区内二次供水泵房数量迅速增加。由于二次供水水箱位于城市供水系统末端,水质安全引起社会广泛关注。为提升水箱水质,一些泵房引入自动补氯装置,然而传统自动控制方法在应对二次供水系统中长时间延迟和非线性特性的补氯系统时存在局限性,仅能在线监测水箱余氯水平,过多的余氯可能对人体健康有害,因此,确保自动补氯系统安全运行成为亟待解决的问题。研究提出基于串级LSTM深度学习的神经网络模型,用于分析水箱余氯数据、准确预测水箱出水余氯浓度,并制定相应监测和控制策略。试验验证和实际应用结果表明,该深度学习模型能有效智能预测水箱余氯,为自动补氯系统提供重要的智能控制手段,具有实用意义。

二次供水流量预测模型的构建和应用

目前二次供水系统中水泵普遍存在“大马拉小车”导致能耗偏高的问题,为了解决这一问题,需要建立一种更加贴合实际工况的二次供水流量预测方法。文章以江苏常州地区149个二次供水小区的流量监测数据为基础,形成二次供水流量特征样本集,首次综合增压户数、入住率、最高日流量、最高日最大时流量等特征数据,依靠基于遗传算法优化的BP神经网络进行数据挖掘,构建具备可用性的二次供水流量预测模型,并应用于老旧泵房的水泵改造工作,电耗降幅达19%以上,取得了良好的节能效果。流量预测模型可以为二次供水设计选型、节能改造等工作提供更精准的流量评估工具,也为二次供水节能减排提供新的研究思路,助力实现“双碳”目标,推进供水绿色发展。

复杂电网环境下并网逆变器强迫振荡机理分析与抑制

随着现代工业的迅速发展,非线性电力负荷不断增加,电网电压中出现了大量谐波和间谐波,电网环境日益复杂,这对并网逆变器的安全稳定运行提出了新的挑战。文章详细分析了复杂电网环境下由间谐波电压诱发并网逆变器产生振荡的机理,并提出了相应的振荡抑制措施。文中介绍了电网电压中间谐波的特点及其对并网逆变器输出功率的影响,发现间谐波电压会导致逆变器输出有功功率中存在持续性的周期性波动。通过一个保留主导特征值的逆变器降阶模型,从强迫振荡的角度揭示了周期性的功率波动诱发并网逆变器振荡的机理与特点。在此基础上发现强迫振荡的幅值和主导特征值的阻尼强相关,并提出了直流电压控制环时间尺度的有源阻尼来抑制强迫振荡。最后通过仿真验证了文中振荡机理分析的正确性和振荡抑制策略的有效性。

侧板自动焊接技术研究

现阶段,侧板生产时只能依靠工人手工划线装配和焊接,焊接一致性差,焊缝质量难以保证,生产效率低。文中自主设计侧板焊接单元和焊接工装,焊接单元主要由焊接系统、辅助系统、控制系统组成,为侧板实现自动焊接奠定了基础。焊接工装整体结构合理,仿真分析时局部最大应力不超过300 MPa,去除应力集中部位后工装大部分区域不超过50 MPa;工装整体刚度较好,局部最大变形不超过2.1 mm,去除气缸接头后,整体变形不超过0.9 mm,满足设计过程中刚强度的要求。侧板在焊接单元和焊接工装的作用下,实现了自动焊接,自动化率达到了100%,有效保证了产品的一致性,提高了生产效率。

320排冠状动脉CTA评价左前降支周围脂肪组织与冠心病的相关性

目的利用320排CT与半自动图像后处理插件,探讨冠状动脉周围脂肪组织(PCAT)与冠心病(CHD)的相关性。方法选取冠状动脉CTA及冠状动脉造影(CAG)确诊的罪犯病灶位于左前降支(LAD)的CHD患者52例为观察组,并选取冠状动脉CTA结果未见明显病灶的患者59例为对照组。利用半自动图像后处理插件测量LAD开口处至远端40 mm处的PCAT体积及密度,并对两组相关临床基线资料以及PCAT体积及密度进行比较;利用Pearson相关性分析PCAT体积与相关临床资料及超敏C反应蛋白(hs-CRP)的相关性;勾勒ROC曲线评估PCAT体积诊断CHD的最佳临界值;勾画箱形图及琴图描绘两组PCAT密度分布特征。结果观察组PCAT体积高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);ROC曲线显示,PCAT体积诊断CHD的曲线下面积(AUC)为0.633,当PCAT体积为1871 mm^(3)时,敏感度为73.1%,特异度为52.5%,诊断CHD的效能最高;Pearson相关性分析显示PCAT体积与白细胞计数以及hs-CRP呈正相关(r=0.208、0.189,P<0.05);观察组PCAT的密度平均为(-88.35±5.08)HU,对照组平均密度为(-86.41±5.06)HU,观察组相比对照组较低,两组密度差异有统计学意义(P<0.05),并且箱形图及琴图描述了两组密度数据的离散及分布特征。结论PCAT与CHD的发生发展有着一定的联系。

谷幅变形监测技术发展综述

为了更全面地了解国内外谷幅变形监测技术及发展趋势,对谷幅的概念、监测技术、国内外发展应用状况、自动化监测研究等进行了总结。结合当前谷幅变形监测技术发展和研究情况、存在的不足、新技术应用的优缺点,分析了目前谷幅监测在气象改正、数据处理、资源投入、仪器检定、自动化系统维护等方面的问题;根据谷幅变形监测技术的发展、研究及应用情况,对其未来发展趋势进行了探讨。结果表明:谷幅自动化监测应用日益广泛,研究人员可从谷幅气象改正模型、谷幅与其他位移监测手段的集成、激光测距仪的升级改造等方面进行深入研究与应用。

双循环新发展格局的理论思考与实践探索

构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,是党中央做出的重大战略决策。从逻辑演进上看,双循环新发展格局符合经济发展的基本规律,是适应经济发展变化的必然选择。构建双循环新发展格局过程中,各地要因地制宜,构建符合自身特点的内外双循环体系。目前,构建双循环新发展格局仍存在一些约束条件,因此在新发展格局的实现路径上,应着力打通堵点、破除制约因素,宏观层面应借助建立全国统一大市场的契机,为新发展格局提供基础支撑;中观层面各区域既要一体化协作“抱团发展”,又要根据自身禀赋确定差异化的经济循环战略目标;微观层面应厘清政府与市场的关系,促进有效市场和有为政府有效结合,推动双循环新发展格局下的经济高质量发展。

新型预制柱H型钢梁肋板式节点受力性能分析

金凤城市中心1#楼采用了预制柱的混凝土框架结构体系,部分长悬臂梁采用了H型钢梁。对比了H型钢梁与混凝土柱的常用节点形式,提出了一种混凝土柱和H型钢梁刚性连接的肋板式新型节点形式。采用有限元软件对节点进行了梁截面宽度、水平肋板宽度、预埋板厚度、栓钉数量的参数化分析,得出钢梁截面宽度对节点与梁线刚度比影响最大、水平肋板宽度影响其次、预埋板厚度影响次之、栓钉数量及布置影响较小的结论。对应用在本工程中的典型节点进行了强度、刚性分析,验证了该节点形式的安全可靠。

多叶箔片气体动压轴承静态特性研究

对箔片含有预变形的多叶箔片气体动压轴承进行研究,将箔片简化为弯曲梁,推导出多叶箔片的变形方程和考虑预变形后的气膜厚度方程。在此基础上,运用牛顿-拉弗森迭代法以及有限差分法将雷诺方程进行离散化,并且将气膜压力和多叶箔片的变形进行双向耦合求解。通过数值计算研究多叶箔片气体动压轴承气膜厚度和气膜压力的分布特点以及转速、偏心率、箔片厚度、长径比、轴承间隙、预变形运行和结构参数对轴承承载力的影响。结果表明:通过减小轴承间隙或增大转速、长径比、预变形、偏心率可增大承载力,在箔片厚度为0.10 mm时,轴承承载力最大。

肠道菌群与中医体质相关性研究

目的:通过χ^(2)检验以及肠道菌群与不同中医体质的关系模型的构建,以证明肠道菌群与不同中医体质的相关性。方法:基于问卷调查对114名受试者进行体质分类,同时收集各受试者粪便,利用16S rRNA测序技术获得肠道菌群种水平层面相对丰度的定性数据,通过χ^(2)检验筛选出与不同中医体质关系密切的肠道差异菌群。基于基尼系数筛选出特征菌种并分别用朴素贝叶斯(NB)、K近邻(IBK)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、反向传播神经网络(BPNN)5种算法进行肠道菌群与中医体质关系模型构建。结果:在P<0.05χ^(2)检验水平上,不同的肠道菌群与9种体质相关在一定程度上具有明显差异。基于基尼系数构建二者的关系模型,除气虚质外,其余体质都能构建关系模型,其受试者工作特征曲线下面积在0.7以上。结论:基于肠道菌群与不同中医体质构建的模型是合理可靠的,说明不同肠道菌群与9种中医体质具有一定的相关性。

近红外光谱技术快速检测婴配乳粉GOS和FOS含量

为实现婴幼儿配方乳粉中低聚半乳糖(GOS)和低聚果糖(FOS)的快速检测,本研究分别采用标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、归一化(Nor)和Savitzky-Golay平滑(SG)4种方法对获取的乳粉原始光谱进行预处理,再使用变量空间迭代收缩算法(VISSA)和竞争自适应重加权采样算法(CARS)提取具有代表性的特征波长,并建立线性偏最小二乘回归(PLSR)模型和非线性支持向量回归(SVR)模型对婴幼儿配方乳粉中的低聚半乳糖(GOS)和低聚果糖(FOS)含量进行预测。结果表明,乳粉的原始光谱经SNV预处理后,再使用VISSA算法能够有效提取GOS和FOS特征波长,建立的VISSA-SVR非线性模型能够得到较优的GOS和FOS预测结果,GOS的VISSA-SVR模型校正集相关系数为0.9981,均方根误差为0.0505,预测集相关系数为0.9850,均方根误差为0.2193;FOS的VISSA-SVR模型校正集相关系数为0.9943,均方根误差为0.0533,预测集相关系数为0.9487,均方根误差为0.1357。本研究可为实现婴幼儿配方乳粉生产过程营养成分在线检测和在线优化控制提供参考。

支气管动脉栓塞术治疗全内脏反位并咯血患者1例

1临床资料患者男,59岁。因1 d前无明显诱因出现咯血症状入院。既往无高血压、糖尿病、冠心病、外伤、输血等病史,否认肝炎、结核等传染性疾病史,有吸烟史。入院时偶有咳嗽,无咳痰、发热、胸闷、气促、胸痛、盗汗、纳差、消瘦等表现,无血尿、黑便等病史。查体:双肺呼吸音粗,未闻及干湿性啰音;余未见异常。

雷电引起的电压暂降严重程度自学习评估方法

雷击故障是造成电网电压暂降的主要原因之一,准确评估雷电造成的电压暂降严重程度可以为制定最优治理方案和敏感用户选址提供依据。文中提出一种数据驱动的电压暂降严重程度自学习评估方法。首先,基于雷电造成的电压暂降机理,结合雷电定位系统和电能质量监测系统中的监测信息选取参与挖掘的参数;其次,减少离散化结果对规则准确性的影响,使用离散化评价系数确定不同参数的离散区间数目;然后,针对电网数据库动态变化时挖掘算法效率过低的问题,使用基于增量式学习的关联规则挖掘算法持续更新挖掘规则,从而赋予其自学习的能力;最后,提出基于综合赋权法的加权欧氏距离评估实际场景的电压暂降严重程度。通过某地区电网的监测数据和IEEE 30节点系统仿真数据进行实证分析,结果证明文中方法能在实际应用中准确挖掘有价值规则,实现关注节点的电压暂降严重程度评估。

基于浮动装夹自适应加工工艺的薄壁件加工变形控制技术研究

航空薄壁件尺寸大、壁薄、材料去除率高,极易发生加工变形问题,严重影响零件加工质量,因此航空薄壁件的加工变形控制具有重要的意义。以某传扭转接盘作为研究对象,基于加工过程中的监测变形力重构毛坯全局残余应力分布,优化了零件的加工位姿,并结合浮动装夹自适应加工工艺实现了零件的加工变形有效控制。实际加工试验将零件的平面度和平行度分别控制在0.11mm和0.04mm,结果表明,该方法能显著控制工件加工变形。

鞍山式铁尾矿区土壤重金属含量高光谱反演

土壤中的铜浓度占比过高会对人体和环境造成一定的危害,因此探讨重金属铜含量反演具有重要意义。本研究以唐山典型铁尾矿区43个土壤样品为例,同时测定土壤中铜的反射光谱和含量信息,经多种波谱变换后,通过相关性分析法(CA)和连续投影法(SPA)进行土壤铜含量的特征波段选取,然后利用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)算法建立了铜含量的反演模型,得到多种光谱数据的反演成效。结果显示:二阶微分处理后的光谱数据,其反演效果较好,CA-PLSR和SPA-MLR两种反演模型中,SPA-MLR的反演精度相对较准确;二阶微分光谱变换后的SPA-MLR模型在估算土壤铜含量方面更有优势。

一种空中快速手写连续字符识别方法

为改善空中手写连续字符的识别效果,本文提出一种快速的识别方法,利用目标跟踪模型生成空中连续字符的轨迹图像,再利用连续字符识别模型识别轨迹图像。目标跟踪模型采用改进的高帧率孪生网络,连续字符识别模型采用改进的残差循环神经网络。实验结果表明,目标跟踪模型的帧率达到175.5 fps,连续字符识别模型的帧率达到30.8 fps,识别率达到91%。

基于拉曼光谱的中药升降浮沉药性辨识方法研究

目的通过探索中药升降浮沉药性与拉曼图谱相关关系,建立中药升降浮沉辨识模型。方法以功效作为升降浮沉药性判定标准,选取升浮药101种、沉降药138种,经处理后分别进行拉曼光谱检测。基于特征筛选后的中药拉曼图谱数据结合支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极度梯度提升(XGBoost)和自适应提升算法(AdaBoost)4种分类器建立中药升降浮沉辨识模型。选用曲线下面积(AUC)、准确率、精确度、召回率及F1值作为模型的评价指标。结果4种辨识模型的AUC均达80%以上,其中XGBoost模型表现最优,AUC达90%以上,准确率、精确度和召回率均优于其他模型,可以实现对升浮中药和沉降中药的准确辨识。结论基于特征筛选后的中药拉曼图谱数据结合XGBoost分类器建立中药升降浮沉辨识模型,可以实现对升浮中药和沉降中药的准确辨识。

基于拉曼光谱的中药归肝经辨识方法研究

目的基于归肝经(含其他经)与非肝经(不含肝经的其他经)中药拉曼谱图的比对分析,获取肝经量化表征精准数据,建立肝经辨识模型并展开分析。方法以120味非肝经(不含肝经的其他经)中药为空白对照,120味肝经(含其他经)中药为试验药,经处理后分别进行拉曼光谱检测,得到240味中药的拉曼谱图,并以1 cm^(-1)为单位进行量化处理。然后结合随机森林(Random Forest,RF)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)等算法建立肝经量化表征辨识模型。结果与非肝经(不含肝经的其他经)中药相比,含肝经中药的拉曼强度普遍较低,尤其在200-1100 cm^(-1)范围内;以拉曼量化数据结合ANN呈现出最佳辨识效果,准确度和精确度>0.871,绘制受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC),并获取相对应曲线下面积(Area under ROC curve,AUC),AUC>0.921。结论中药拉曼谱图与肝经具有显著相关性,可作为肝经整体量化表征,结合ANN高效、准确地开展辨识分析,有利于解决药性缺乏精准数据的瓶颈问题,丰富归经科学内涵。