基于PSO-CNN-XGBoost水下柱形装药峰值超压预测

为探索水下柱形装药结构、爆距等参数与水下柱形装药峰值超压的关系,将装药样本数据视为二维数据,建立粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、一维卷积神经网络(1D Convolutional Neural Network,1DCNN)和极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)的水下柱形装药峰值超压融合预测算法。采用相关性分析与数据可视化方法,分析装药结构参数、爆距与峰值超压之间的关联关系。设计1DCNN深度网络挖掘不同长径比、爆距等参数与峰值超压之间的纵向时序关系。运用XGBoost算法寻找装药结构参数、爆距与峰值超压之间的横向非线性关系,提升小样本数据的预测精度。使用PSO算法优化1DCNN和XGBoost的超参数,获得最优算法结构。研究结果表明,在包含10种智能算法的对比实验中,PSO-CNN-XGBoost水下柱形装药峰值超压预测算法在精度、稳定性、拟合程度上均高于其他模型。

考虑水力效应的裂缝边坡稳定性非线性能耗分析

现有考虑水力效应的裂缝边坡稳定性分析大多基于线性破坏准则,而岩土体破坏往往呈现非线性特征,因此开展水力效应影响下的裂缝边坡稳定性非线性极限上限分析具有重要意义。基于极限分析上限定理及强度折减技术,结合“外切线法”非线性破坏准则,构建坡顶含竖直裂缝的边坡对数螺旋线破坏模式,根据虚功原理推导出裂缝边坡安全系数解析式,通过MATLAB优化计算,结合边坡工程实例探讨了典型因素对裂缝边坡稳定性、临界裂缝及滑动面位置的影响规律。研究结果表明:随着地下水位h的持续上升,边坡安全系数不断降低,临界裂缝深度逐渐增大且临界裂缝位置逐渐向坡顶缘偏移;非线性系数m明显影响边坡的稳定性,边坡安全系数随着非线性系数的增大显著减小,采用线性破坏准则会高估地下水位变化对边坡稳定性的影响;随着非线性系数的增大,临界裂缝深度随之增大,临界裂缝位置距离坡顶缘越来越远,滑坡体体积逐渐增大;裂缝与坡顶缘距离l m随着非线性系数m的增大而增大(当m增大0.2时,l m增大约1 m),且随着裂缝与坡顶缘距离的增大,边坡安全系数无明显变化,临界裂缝深度先逐渐减小后趋于稳定。

智能算法优化XGBoost的聚能-爆破装药比冲量预测

为了探索聚能-爆破装药结构、爆破距离等参数与比冲量间的复杂关系,提出一种智能算法优化极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)的聚能-爆破装药比冲量预测模型.采用相关性分析方法,探寻聚能-爆破装药结构参数、爆破距离参数与比冲量之间的关联程度.使用具有数据并行处理能力和集成学习思想的XGBoost算法,挖掘结构参数、爆破距离参数与比冲量间的潜在非线性关系.基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)良好的全局搜索能力和蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)优良的局部搜索能力,设计双智能算法优化XGBoost的融合预测模型PSO-ACO-XGBoost,提高聚能-爆破装药比冲量预测精度.PSO和ACO分别用于搜索XGBoost超参数解空间的全局最优解与局部最优解.实验结果表明,PSO-ACO-XGBoost模型相较于BP、XGBoost、PSO-BP、ACO-XGBoost等其它8种预测模型,在预测精度、拟合程度、速度和稳定性等方面具有最佳性能.

“互联网+健康管理”模式在健康体检外阴阴道假丝酵母菌病检出人群的干预效果分析

目的外阴阴道假丝酵母菌病(VVC)是当前育龄期女性常见的一种下生殖道感染性疾病,VVC除了对患者生殖器官和功能造成一定的损害外,还因其反复发作、顽固难愈引发了患者心理健康、生活质量和社会功能等一系列相关问题。为加强VVC患者对疾病的防治意识,提高卫生服务质量和妇女的生殖健康水平,现探讨应用“互联网+健康管理”模式对健康体检外阴阴道假丝酵母菌病(VVC)检出人群的干预效果。方法选择2019年7月—2020年3月医院200例被确诊为VVC的育龄期女性为研究对象,按照组间基本特征具有可比性的原则分为观察组和对照组,各100例。对照组采用常规基本的健康体检管理方式,发放体检结果及健康指导建议、建立健康体检档案,电话或短信提醒患者按时复诊等;观察组在对照组基础上应用“互联网+健康管理”模式,建立管理小组,搭建医患沟通平台,健康科普宣教,健康风险评估,个性化干预,定期健康随访。比较两组患者干预前后疗效、VVC复发率、遵医行为及VVC相关知识得分情况。结果干预3个月、6个月后,观察组患者各项VVC相关知识评分高于同期对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预后观察组患者的遵医行为、临床总有效率及VVC复发率据低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论“互联网+健康管理”模式可促进健康体检VVC检出人群健康生活方式的养成,提高患者治疗依从性,延缓患者VVC发展,降低VVC的复发率,实现了预期的管理目标。在防治VVC的发展起到了“治未病,防患于未然”的作用。该管理模式具有高效率、广覆盖、低成本的特点,适宜在健康管理和临床护理领域应用。

基于AGEP-DNN的水下聚能装药比冲量预测模型

聚能装药比冲量是表征水下爆炸中冲击波对目标破坏作用的重要参数。为实现水下聚能装药比冲量智能预测,提出一种自适应基因表达式编程(adaptive gene expression programming, AGEP)优化深度神经网络(deep neural network, DNN)的聚能装药比冲量预测模型(AGEP-DNN)。考虑装药结构与比冲量数值之间的复杂非线性关系,通过AUTODYN软件建立有限元模型,对水下爆炸过程进行仿真,采用经验公式验证仿真数据的有效性;基于仿真实验数据,设计AGEP算法优化DNN超参数,构建AGEP-DNN模型,对比冲量进行智能预测。实验结果显示,AGEP-DNN聚能装药比冲量预测模型在9种对比智能预测模型中具有最优的预测精度。

重塑人与人之间的连接——社会学视角下的老旧社区边界空间微更新实践与探索

社区是城市的基本构成单元,其内部的物质性与非物质性边界作为一类重要结构性要素长期以来受到学界的多方关注。然而在当前国内普遍开展的社区更新工作中,边界因素仅被简单抽象为不可调整的物质性围墙,致使大量由消极边界因素引起的空间结构性问题未得到应有的重视。以社区边界空间为研究对象,以社会学视角介入社区更新的过程性评价,同时结合在社区边界所开展的相关实践,以多视角对目标区域的社会空间构成元素在不同规模、不同强度的重构活动中所受到的“作用力”产生的变化做出判断,审视社会诉求,引导社会公众有序参与社区治理,推动共商、共建、共治、共享的社区生态文明建设,以更好地为社区空间构建稳定的环境秩序,激发人与空间结构性的互动效应,为老旧社区边界空间微更新的可持续模式提供实践经验。

基于5参数GA-BP模型的出水水质预测——以宁夏某水厂为例

为解决饮用水处理过程中关键水质参数浊度取样检测时滞性大和精度低的问题,提出了基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的出水浊度预测模型。利用2019—2021年银川市某水厂的实测出水浊度及相关水质数据,采用灰色关联度分析对影响出水浊度的输入指标进行筛选,结合Q型聚类分析将样本数据划分为具有不同特征的3类,构建了基于GA-BP神经网络的机器学习模型对出水浊度进行预测,并与传统BP和未分类的预测结果进行对比。结果表明:与未分类相比,利用Q型聚类分析后预测模型的误差评价指标决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别优化了2.9%和22%;与传统BP神经网络相比,经遗传算法优化后的预测模型误差评价指标R2和RMSE分别优化了2.4%和12%。研究表明,Q型聚类分析和遗传算法均能提高BP神经网络预测模型的泛化能力,减小误差。

白及根腐病病原菌的鉴定及抑制效应研究

为明确鉴定白及块茎腐烂病(根腐病)的病原菌,并筛选能够抑制病原菌的中药材提取物。该研究利用常规组织分离法对病原菌进行分离,通过形态学和分子生物学技术对致病菌株进行鉴定,同时观察了7种中药材提取物对病原菌的抑菌效果。结果表明:(1)从感病叶片、叶鞘及块茎中共分离得到14株真菌和4株细菌,病原菌室内和室外回接表明菌株GF-1致病症状与田间一致,致病率均达到100%。(2)经形态学鉴定,菌株GF-1为附球菌属(Epicoccum)病原菌,菌落白色绒絮状,圆形;菌丝匍匐向外、向上生长,气生,无色,有隔膜,有分枝,具有分生孢子和厚垣孢子。(3)菌株GF-1的ITS序列(全长522 bp)与GenBank中已登录的甘蔗的高粱附球菌(E.sorghinum,MN493119.1)序列一致性最高,达99.62%,与已报道的白及叶斑病致病菌高粱附球菌(E.sorghinum,MF948994.1)的一致性为98.88%。(4)培养基中含有0.1~0.2 g·mL^(-1)的青钱柳等7种中药材提取物,能够完全抑制GF-1菌落的生长;当培养基中含有0.05 g·mL^(-1)的提取物时,肉桂和丁香提取物仍然能够完全抑制菌落的生长。综上认为,引起白及根腐病的致病菌为附球菌属高粱附球菌(E.sorghinum),培养基中分别含有0.1~0.2 g·mL^(-1)的青钱柳、白及、厚朴、八角、肉桂、蛇床子和丁香7种中药材提取物且均能完全抑制致病菌的生长。该研究结果为白及根腐病的防治提供了理论指导。

台湾榕组培快繁技术研究

【目的】建立台湾榕(Ficus formosana)组培高效繁育技术体系。【方法】以台湾榕茎段为试验材料,研究不同基础培养基对台湾榕茎段诱导率和萌芽数的影响;利用正交试验研究不同植物生长调节剂、活性炭及其质量浓度配比对丛生芽增殖系数、生根率和生长发育的影响;最后通过设置不同移栽基质对生根的组培苗开展移栽驯化研究,筛选能提高组培苗移栽成活率和质量的基质。【结果】同样添加1.0 mg/L 6-苄基腺嘌呤(6-BA)、0.5 mg/L激动素(KT)、0.2 mg/L萘乙酸(NAA),以WPM为基础培养基对台湾榕茎段的诱导效果优于MS培养基,培养30 d后其诱导率达97.13%,萌芽数为3.38。正交试验的极差结果显示,NAA是影响丛生芽增殖的主要植物生长调节剂,其次是6-BA,丛生芽增殖的最佳培养基为WPM+2.0 mg/L 6-BA+0.5 mg/L KT+0.1 mg/L NAA,接种60 d后,增殖系数达到5.77,丛生芽健壮;同时NAA也是影响丛生芽生根的主要因素,吲哚丁酸(IBA)、活性炭对生根率的影响差异不显著,丛生芽生根的最佳培养基为WPM+0.1 mg/L IBA+0.1 mg/L NAA+1 g/L活性炭,接种60 d后,生根率达到100%,组培苗健壮、根系发达、不易折断;组培苗最适移栽基质是河沙∶蛭石∶珍珠岩=1∶1∶1的组合基质,移栽30 d后,苗株成活率97.78%,长势很好。【结论】台湾榕茎段经过WPM+1.0 mg/L 6-BA+0.5 mg/L KT+0.2 mg/L NAA诱导,再利用WPM+2.0 mg/L 6-BA+0.5 mg/L KT+0.1 mg/L NAA和WPM+0.1 mg/L IBA+0.1 mg/L NAA+1 g/L活性炭进行丛生芽的增殖和生根,最后由河沙∶蛭石∶珍珠岩=1∶1∶1的组合基质进行移栽驯化,是最适合台湾榕组培高效繁育的技术体系。

基于面板数据模型的拱坝缺失数据填补方法

混凝土拱坝作为重要的水工建筑物,由于监测设备故障、人为因素等影响,导致其监测数据频繁出现缺失的现象,降低了大坝安全评估与预测的有效性与准确性。传统方法多仅依赖单测点测值进行插补,忽略了测点之间的相关性与异质性。本文提出了一种基于面板数据模型的变形缺失数据插补方法。首先,改进传统变形相似性增量速度指标,解决了其分母可能等于零的问题。其次,提出了一种组合加权方法以计算变形相似性综合指标,并采用改进的基于密度聚类方法对变形监测点进行分类。随后,建立了面板模型,以填补不同区域内的缺失数据。本文提出的方法可以更准确地填补混凝土拱坝变形数据的缺失,从而能够有效地解决变形监测数据缺失的问题。

单原子Mn-N-C催化活化过一硫酸盐降解2,4-二氯苯酚

针对2,4-二氯苯酚(2,4-Dichlorophenol,2,4-DCP)对环境污染的危害,急需开发一种清洁高效的处理方式。研究采用模板蚀刻法制备了锚定在氮掺杂碳上的Mn单原子催化剂(Mn-N-C),Mn原子以Mn—N_(x)的形式均匀地稳定在载体上,该结构增强了Mn-N-C材料的极化和电子传递。当Mn-N-C和PMS的投加量分别为50 mg/L和0.8 mmol/L时,在温度为25℃,pH=7.0的条件下,2,4-DCP在60 min内降解率为99.6%,拟一级反应速率常数k_(obs)=0.0786 min^(-1)。通过分析计算,Mn-N-C中Mn—N_(x)和N—(C)3结构活化PMS产生^(1)O_(2)和·O_(2)^(-),而后2,4-DCP主要由^(1)O_(2)通过羟基化、脱氯和开环反应降解,降解产物的毒性大幅降低。试验结果表明:Mn-N-C在活化PMS降解2,4-DCP显现出优异的催化活性;Mn-N-C/PMS体系具有一定抗干扰能力、优异的稳定性和可重复使用性,为实际废水中2,4-DCP的处理提供了一种有效方法。

主责主业标准化促进市场监管现代化路径研究

党的二十大报告提出构建全国统一大市场。本文从市场监管角度调查研究,立足湖北省市场监管主责主业工作实际,以标准化为切入点,以数字化为落脚点,探索构建市场监管现代化的实践路径。以期通过市场监管主责主业标准化,推动市场监管现代化,创新监管模式,提升监管效能,从而支撑全国统一大市场建设。

水下爆炸冲击波数值仿真精度研究

在水下爆炸数值仿真研究中,网格尺寸和一次项人工粘性系数对冲击波峰值压力计算结果有较大影响。在预定计算精度条件下,快速确定网格尺寸及人工粘性对数值计算意义重大。为此,文中基于LSDYNA有限元软件,建立78 g三硝基甲苯(TNT)二维水下爆炸数值计算模型,重点分析网格尺寸和一次项粘性系数对水下爆炸冲击波峰值压力和整体计算误差的影响规律。结果表明,随着网格密度因子的增大,计算峰值压力对网格的敏感性降低,且网格密度较大时,过小的一次项系数会导致计算峰值压力与经验公式值的相对误差增大。在此基础上获得20%范围内误差与网格尺寸、粘性系数之间的关系,并构建出可用于快速确定网格尺寸和一次项人工粘性系数的误差预估模型,通过0.2~5000 kg范围内的TNT柱形装药(长径比为1)和球形装药的水下爆炸计算,验证了预估模型的普适性,可为二维中近场范围内的水下爆炸冲击波数值仿真计算研究提供参考。

标准化助力数字乡村建设的探索与实践研究

随着信息技术的快速发展,数字化转型已成为推动乡村振兴的重要途径。标准化是实现乡村数字化建设的关键环节,对于促进乡村治理现代化具有重要意义。本文根据国家数字乡村建设试点实际经验,分析标准化作用,为数字乡村建设提供湖北方案。

对羟基苯甲醛对实验性肠纤维化的作用机制

目的基于小鼠肠纤维化模型、体外上皮间质转化(epithelial-mesenchymal transition,EMT)模型探讨对羟基苯甲醛(p-hydroxybenzaldehyde,HD)对小鼠肠纤维化的作用和机制。方法采用HE染色、Masson染色、免疫组化、qPCR、Western blot等实验方法验证HD对小鼠肠纤维化的作用及其机制。结果在体内实验中,相较于正常组,葡聚糖硫酸钠诱导的肠纤维化模型组小鼠结肠缩短,结肠组织病理评分升高,胶原容积分数(collagen volume fraction,CVF)升高,Ⅰ型胶原(collagenⅠ)明显表达升高。在使用4、10、25 mg·kg-1HD治疗后,相较于模型组,缓解了小鼠结肠缩短,且组织病理评分、CVF及collagenⅠ的表达呈剂量依赖性降低。而在体内外实验中,相较于模型组,HD都能够呈剂量依赖性抑制结肠组织和IEC-6细胞中EMT相关因子α-平滑肌肌动蛋白(α-smooth muscle actin,α-SMA)、波形蛋白(vimentin)、神经钙黏素(N-cadherin),升高上皮细胞钙黏蛋白(E-cadherin)的蛋白和mRNA表达。结论HD能够通过抑制EMT改善实验性肠纤维化。

基于DACO-BP的水下聚能装药峰值超压预测

为提高水下聚能装药爆炸冲击波参数预测的准确性和稳定性,基于AUTODYN数值仿真软件获取的装药爆炸仿真数据,提出了动态自适应蚁群算法(dynamic adaptive ant colony algorithm,DACO)优化BP(back propagation)神经网络(DACO-BP)的水下聚能装药峰值超压预测模型。采用梅森旋转算法(mersennetwister,MT)对数据进行随机排序,提升模型对不同数据分布的泛化能力。设计信息素纯增长策略和挥发系数双曲线动态自适应调整策略,改善蚁群算法的全局寻优能力和收敛速度。将DACO算法获得的全局最优解映射到BP神经网络的权值和阈值,提高BP神经网络预测的精度和稳定性能。实验结果表明,动态自适应蚁群优化BP神经网络的水下聚能装药峰值超压预测模型具有良好的有效性、稳定性和可信性。

公立医院医护人员社会主义核心价值观践行现状与培育路径研究

目的了解北京市属公立医院医护人员对社会主义核心价值观的认知、认同和践行情况,探索针对公立医院医护人员培育社会主义核心价值观的路径。方法采用问卷调查法,对北京市属22家公立医院819名医护人员进行问卷调查,内容涉及对社会主义核心价值观的认知、认同和践行情况。结果社会主义核心价值观各项内容被医护人员知晓的比例在31.38%~92.55%之间,被认为非常重要的比例在61.90%~81.56%之间,医护人员的观念和行为经常践行社会主义核心价值观的比例在73.99%~97.92%之间,医师经常践行的比例(78.57%~98.63%)整体上高于护理人员(70.33~98.02%)(P<0.05)。结论医护人员对社会层面内容的认知仍需进一步加强,建议建立健全培育机制,推动社会主义核心价值观融入医疗管理服务;医护人员已将“友善”的价值观外化为自觉行动,建议强化人文医院建设,推动社会主义核心价值观融入医德医风教育;护理人员的践行情况较医师尚存在提升空间,建议发挥管理人员作用,推动社会主义核心价值观融入优质护理服务。

水下爆炸动力学的起源、发展与展望

水下爆炸动力学是研究炸药等含能物质水下爆轰后,产物与水介质互作用的物理效应的专门学科,多学科相互交叉、渗透的特点尤为突出。文中在充分、详尽的文献分析基础上,首先讨论了水下爆炸动力学的研究范畴并梳理了其起源过程;然后以水下爆炸冲击波、气泡、边界效应和深水爆炸为主题,从理论认识与技术发展的角度概述了水下爆炸动力学的发展现状;最后,从水下爆炸载荷、水下爆炸毁伤和新技术的应用3个方面对水下爆炸动力学的发展方向进行了建议与展望。不仅可以为从事水下爆炸研究的科研人员提供有益的参考、借鉴以及思路的启迪,还能够对水下爆炸动力学相关专业知识有迫切需求的非专业领域工作者提供入门指导。

智能化单病种质控数据上报系统的应用实践

目的运用信息化手段,实现单病种数据的自动填充、质控指标统计分析及上报管理。方法搭建智能化单病种质控数据上报系统,系统根据ICD-10编码自动入组,智能分配填报医生,自动采集并标化患者数据,实现数据实时智能填充、数据上报质量的管理与控制、国家平台的一键上报。结果系统上线应用后,医院单病种自动填充比率提升至85%,平均填报时间减少92%,日均上报病历数是原来的130倍,国家平台的病历审核通过率接近100%。结论智能化单病种质控数据上报系统的应用,极大地方便了医院的单病种自动填充并提升了质控管理与数据上报工作的效率。

面板堆石坝面板顺坡向挤压破坏机理的试验研究

本文针对面板堆石坝面板顺坡向挤压破坏的钢筋压曲凸起问题开展了试验研究,采用了配有单根立筋的混凝土柱受压试验来模拟面板顺坡向的挤压破坏。试验结果证实了以往研究中无箍筋钢筋混凝土立柱抗压强度低于素混凝土柱、且钢筋保护层厚度越小强度越低的推测。与素混凝土柱相比,保护层厚5 cm钢筋混凝土柱的强度降低约10%。根据试验的破坏荷载结果,通过已有理论解反推出了立柱的侧向支撑刚度k,对于保护层厚5 cm和8 cm立柱k值相应为0.841 N·mm^(-2)和1.032 N·mm^(-2)。经过试验结果分析,发现钢筋混凝土立柱各截面不服从应变平面假设,受压中钢筋没有同混凝土一起协调变形,钢筋与混凝土之间相互作用强烈。本研究结果再次说明,限制钢筋的侧向变形是防止面板顺坡向挤压破坏的根本措施。应开展可模拟混凝土中钢筋压曲的挤压破坏数值模拟研究,为这些措施的量化设计提供依据。