不同占空比的脉冲光源对工业大麻生长和生理生化的影响

试验研究室外栽培条件下,利用不同占空比的脉冲光源对工业大麻进行补光,探究其对工业大麻生长发育、生理生化以及主要大麻素含量的影响。结果表明:占空比100%(LED1)和占空比70%(LED2)的光源促进了工业大麻株高、茎粗、SPAD值以及花叶干重和鲜重的增加,但LED2与不补光(CK)差异不显著,而占空比50%(LED3)光源显著降低了工业大麻的株高、茎粗、SPAD值以及花叶干重和鲜重;LED1、LED2和LED3提高了工业大麻叶片中可溶性糖、可溶性淀粉以及游离氨基酸的含量,LED1与CK差异显著,LED2和LED3与CK差异不显著;LED1和LED2显著降低了超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CTA)活性,而LED3显著促进抗氧化物酶(SOD、POD和CTA)的活性;LED1显著降低了四氢大麻酚(THC)和大麻二酚(CBD)的含量,而LED1、LED2和LED3显著提高了大麻萜酚(CBG)的含量。LED1和LED2光源均可以促进工业大麻的生长发育,增加可溶性渗透调节物质含量,降低抗氧化物活性,增加CBG含量,为今后利用节能(占空比)脉冲光源提高工业大麻品质和产量提供理论参考。

纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究进展

为全面梳理纯电动汽车电驱动系统故障诊断的发展现状,明确未来发展趋势,本文首先介绍了纯电动汽车电驱动系统的基本架构、功能及发展历程;然后详细总结了纯电动汽车电驱动系统关键部件的故障类型及原因,分析了纯电动汽车电驱动系统关键部件故障诊断方法的主要研究现状;接着将诊断方法从专家知识驱动、模型驱动、信号驱动和数据驱动4个方面详细综述了纯电动汽车电驱动系统国内外研究进展和发展动态,并针对不同方法的优缺点进行了对比;最后对纯电动汽车电驱动系统故障诊断所面临的问题及发展方向进行了分析和展望,进一步讨论并指出未来纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究可以集中在变工况耦合故障诊断、微小故障诊断和前期故障诊断研究、实时在线故障诊断、基于故障诊断的智能运维、未知故障诊断与系统自愈技术等方面。

城市道路下分心行为对驾驶员驾驶绩效的影响

为探究城市道路条件下常见驾驶分心行为对驾驶绩效的影响,以16名青年志愿者为被试,开展实车驾驶试验,测量车辆纵向和横向行驶参数,对比分析正常驾驶和分心驾驶状态下的驾驶绩效,并探讨驾驶经验的影响。结果表明:3种分心行为均使横向加速度标准差和纵向加速度标准差增加,而使速度均值降低,说明驾驶员通过速度和转向控制补偿分心状态下的驾驶绩效;交谈对速度均值和纵向加速度均值、阅读广告对速度标准差和横向加速度均值具有显著性影响(p<0.05);接听电话时,经验驾驶员速度标准差明显高于新手(p=0.021);接听电话和阅读广告次任务下,经验驾驶员的横向加速度均值均明显较高(p=0.003,p=0.004),说明经验丰富的驾驶员受分心行为的影响程度更低。

基于《中国药典》的中药知识图谱构建与应用

目的/意义将电子信息领域的知识图谱技术引入中药术语研究,以生动的方式展示中药治疗作用与性味归经和中医疾病之间的辨证关系。方法/过程采用自上而下的本体构建方式在Protégé平台搭建中药本体顶层结构。以2020版《中国药典》一部为数据来源,抽取其中的中药信息,并整理各轴位信息、消歧和归一。借助Protégé平台创建实体和关系,以语义网络资源描述框架RDF数据格式输出中药三元组数据,并以Neo4j图数据库存储、展示,形成系统化的中药知识图谱。结果/结论完成基于《中国药典》的中药知识图谱构建,可通过数据统计分析、知识计量以及可视化图形绘制,充分揭示中药领域复杂的知识系统结构。

Sirt6及其相关炎症因子与脓毒症急性肾损伤患者病情严重程度的相关性

目的 探讨沉默信息调节因子6(Sirt6)及其相关炎症因子与脓毒症急性肾损伤(SAKI)患者病情严重程度的相关性。方法 选取2021年1月至2023年2月广东医科大学附属第二医院172例脓毒症患者,依据患者是否并发急性肾损伤(AKI)将其分为合并AKI组和非AKI组,比较两组患者的APACHEⅡ评分、Sirt6、TNF-α、NF-κB、IL-6、IL-18和IL-1β的表达水平,并分析Sirt6及其相关炎症因子水平与患者不同病情严重程度的关系。结果 合并AKI患者的Sirt6水平低于非AKI组,合并AKI患者的APACHEⅡ评分、TNF-α、NF-κB、IL-6、IL-18和IL-1β水平均高于非AKI组(P<0.05)。以低危组为参照,患者的TNF-α(OR=7.608)、NF-κB(OR=9.840)、IL-6(OR=8.493)是病情中危的危险因素(P<0.05)。以低危组为参照,患者的AKI分期(OR=22.427)、TNF-α(OR=11.261)、NF-κB(OR=28.983)、IL-6(OR=18.713)、IL-18(OR=41.536)和IL-1β(OR=13.303)是病情高危的危险因素,Sirt6(OR=0.063)是保护因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,Sirt6、TNF-α、NF-κB、IL-6、IL-18和IL-1β 6种指标联合预测的AUC为0.863,敏感度为91.40%,特异度为94.90%,其预测价值均优于各项单一指标(P<0.05)。结论 Sirt6及其相关炎症因子水平在SAKI患者血清中的表达有明显异常,且与患者的病情严重程度密切相关,可作为临床指标联合评估患者的病情。

右美托咪定对脓毒症急性肾损伤患者的肾功能影响的队列研究

目的探讨右美托咪定对脓毒症急性肾损伤(AKI)患者的肾功能影响。方法采取前瞻性队列研究,选取2021年10月至2023年4月广东医科大学附属第二医院180例入住ICU治疗的脓毒症患者为研究对象。按照随机对照原则进行分组,将60例非AKI患者分为S-D组(n=30,右美托咪定+常规治疗)和S组(n=30,常规治疗),比较两组治疗后AKI的发生和病情评分。将120例AKI患者分为SA-D-RT组(n=30,右美托咪定+血液净化+常规治疗)、SA-D组(n=30,右美托咪定+常规治疗)、SA-RT组(n=30,血液净化+常规治疗)和SA组(n=30,常规治疗),比较四组患者治疗后的肾功能、炎症因子水平和病情变化。结果经治疗,S-D组患者的AKI发生率低于S组,S-D组患者治疗后第7天的APACHEⅡ评分、SOFA评分均低于S组(P<0.05)。治疗第7天后,四组患者的Scr、BUN和Cys C水平较第1、3天均明显降低,且SA-D-RT组低于SA-D组、SA-RT组和SA组(P<0.05)。治疗第7天后,四组患者的CRP、PCT、TNF-α、IL-6和IL-1β水平较第1、3天均明显降低,且SA-D-RT组低于SA-D组、SA-RT组和SA组(P<0.05)。治疗第7天后,四组患者的APACHEⅡ评分、SOFA评分较第1、3天均明显降低,且SA-D-RT组低于SA-D组、SA-RT组和SA组(P<0.05)。结论右美托咪定应用于脓毒症的治疗中,可有效降低AKI的发生率,影响SAKI患者肾功能、炎症因子各项指标在血清中的表达水平,改善患者的病情。

碳排放限制下的冷藏集装箱多式联运路径优化

为了降低碳排放限制下的冷藏集装箱多式联运成本,实现节能减排的目的,高效的路径选择至关重要.该文基于碳排放限制的视角,针对多式联运网络中铁路和水路运输具有发班时间限制,以及冷藏集装箱需要考虑制冷费用、货损货差的特点,建立了在碳排放限制下以总成本最低为目标的优化模型.构建总成本时不仅考虑了运输费用和转运费用,还考虑了受发班时间影响而动态变化的冷藏费用和货损费用.设计了遗传算法求解,并进行了算例分析.结果表明:通过该模型和算法,可根据决策者的要求快速地选出成本最少的运输方案,为决策者提供决策支持.

基于门控递归单元神经网络的高速公路行程时间预测

为了更高效地预测高速公路行程时间,以高速公路行程时间为研究对象,通过采集车辆在高速公路进出口收费站的刷卡数据获取行程时间,利用门控递归单元神经网络对行程时间进行预测.按照所设计的预测流程,利用广州市机场高速南线高速公路收费数据进行验证,结果显示,预测拟合效果较好,并与LSTM神经网路和BP神经网络进行了对比分析.结果表明:门控递归单元神经网络具有更好的预测准确度.

山区公路驾驶人动态视觉试验研究

为研究山区公路设计参数对驾驶人动态视觉的影响,构建了驾驶行为多源参数采集平台,招募18名驾驶人,开展了山区公路环境下的实车驾驶试验。测量并记录了注视、扫视以及头部运动的相关参数,研究了直线长度、弯道半径等参数对驾驶人动态视觉搜索特性的影响机理。结果表明:直线距离越长,驾驶人视点分布越离散;直行行驶时的临界扫视幅度显著低于右转和左转,且弯道半径越小,临界扫视幅度越大,两者呈对数函数关系;转弯时的头部水平运动剧烈程度显著高于直行驾驶模式。研究成果为山区公路驾驶人视觉搜索可靠度评价提供了一个全新的理论视角与技术方案,具有较强的推广应用价值。

山区公路曲线路段汽车轨迹模式与切弯行为

为了明确山区公路曲线路段上的汽车轨迹形态和驾驶风格,使用小客车在山区复杂线形公路上开展了实车驾驶实验.记录了自然驾驶状态下男性驾驶人的行驶轨迹,分析了行驶轨迹相对于行车道中线的横向偏移特性,运用聚类方法识别了曲线路段的轨迹行为模式.结果发现:根据轨迹横向偏移率的聚类结果,山区公路曲线路段有6种轨迹模式,具有明显的多样性特征;切弯是曲线路段占主导的过弯方式,按照切弯点位置以及前后的轨迹形态,切弯又可进一步细分为多种类型;行驶轨迹的横向偏移导致了车道偏离,其中非预期偏离由于存在较高的事故风险,应进行防范和控制;平曲线半径越小,切弯效应越大,事故风险可控,驾驶人越倾向于采用切弯方式来通过弯道,曲线路段是否发生切弯行为的临界半径值为200 m.

基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪稳定性研究

因车辆的实际行驶环境非常复杂,导致车辆轨迹跟踪算法的稳定性问题成为智能驾驶技术发展的重点和难点之一。然而,目前基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪算法在车辆轨迹预测求解过程中,二次规划方程变量上下限设置不当可能会产生预测轨迹偏离期望轨迹的问题。针对这一问题,基于车辆的2自由度动力学模型,建立了运动学的空间状态方程,提出了基于车辆2自由度动力学模型的车辆轨迹预测改进算法,采用MPC控制算法,建立以控制增量和状态增量为变量的优化控制目标,并根据文献中的车辆机械特性极限和车辆纵横向综合能力实验数据对模型添加适当的控制增量约束和状态增量约束,通过滚动优化和反馈校正实现轨迹跟踪,解决了车辆轨迹预测求解过程中二次规划方程变量上下限设置不当导致的车辆预测轨迹偏离期望轨迹的问题。研究结果表明:基于车辆横向动力学模型的车辆轨迹预测改进方法可以更加准确地预测车辆轨迹,并能更加稳定地跟踪期望轨迹。

自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制

通过建立车辆四自由度动力学模型,基于轮胎魔术公式考虑侧偏角软约束,应用模型预测控制理论设计了车辆轨迹跟踪控制器。该控制器在保证车辆操纵稳定性的同时,能通过控制前轮转角使自动驾驶汽车自主完成轨迹跟踪控制。仿真结果表明:与最优预瞄控制算法相比,带有侧偏角软约束的线性时变模型预测控制器在轨迹跟踪方面有更好的优越性,对车速变化和参考轨迹具有良好的适应性,可提高自动驾驶汽车的轨迹跟踪能力。

山区高速爬坡路段重载车辆运行速度仿真分析

为研究重载车辆在爬坡过程中运行速度的变化规律,采用TruckSim动力学仿真软件建立了爬坡路段重载车辆运行速度仿真系统,分析了纵坡坡度、初始速度、载重量和比功率等因素对车辆爬坡速度的影响。研究表明:爬坡过程中,车辆受坡度阻力作用,速度持续下降,变换挡位后车速有所回升;坡度越大,速度下降越快,达到的最低速度和稳定速度越低,换挡越频繁;初始速度与最低速度和稳定速度无关;载重量越大,车速下降越快;比功率越大,车辆爬坡性能越好;根据多因素综合分析,车辆在以初始速度小于70 km·h-1,坡度小于5%,载重量小于35 t状态上坡,对其他车辆干扰较小,安全性较高,可为道路纵断面设计及道路货运企业车辆管理提供参考。

转运限制下的冷藏集装箱多式联运路径优化

为了降低冷藏集装箱的多式联运成本,减少冷藏品的货损货差,高效的路径选择至关重要。针对多式联运网络中,铁路和水路运输具有发班时间限制以及冷藏集装箱的运输有转运次数限制和时效性要求高的特点,建立以总成本最低为目标的路径优化模型。构建总成本时不仅考虑了运输费用和转运费用,还考虑了受发班时间影响而动态变化的冷藏费用。设计遗传算法求解,并进行算例分析。结果表明,该模型和算法可根据决策者对转运次数限制和到达时间窗的要求,在多式联运网络中快速地选出满足要求的成本最少的运输方案。

基于互联网数据挖掘的轨道交通车站步行可达性评估方法研究

优化轨道交通车站步行可达性对于提升城市品质、充分发挥轨道交通对城市用地开发的带动作用具有重要意义。针对既有研究在基础数据获取、评估技术方法等方面的不足,探索利用互联网快速获取现状步行网络数据的技术手段,并研究封闭小区背景下基于地块的可达性计算方法。研究表明:所提出的轨道交通车站步行可达性评估方法具有较强的可操作性,并实现了基础数据获取与处理过程的半自动化,提高了评估工作的效率。基于地块的评估结果能够用于后期的相关空间统计分析等,延展了评估结果的应用场景。

燃油与纯电动汽车流通过程中CO2排放分析

随着社会生产技术的不断进步及汽车保有量的不断增加,环境与能源问题日益凸显。结合国内2016年石油资源的消耗量及国家电网能源结构,对传统燃油车及纯电动汽在流通过程中CO2的排放情况进行计算。研究结果表明:若2016年全年汽车燃油消耗量的一半由电能取代,则需要新增发电量为809.6×10^9kW·h,新增部分电量占2016年全年发电总量的13.18%;为使CO2排放量降至一半,且主要把汽油车替换为电动车,需要新增电动车1.9×10^8辆,新增充电功率为570.06×10^6kW,将对现在的电网负荷提出了更高的要求;相对于传统燃油车电动化,合理减少电网结构中煤炭的使用量对于降低CO2排放有更积极的意义。

基于熵权TOPSIS法的短时交通流预测模型性能综合评价

对于同一路段,在不同评价指标下,不同短时交通流预测模型的预测及效果评价结果往往存在差异,为从不同模型中寻求最适用于目标路段的预测模型,提出了一种基于熵权TOPSIS法的短时交通流预测模型性能综合评价模型。模型运用熵权法确定各评价指标的权重,然后依据确定的权重,选用TOPSIS法计算有限个评价对象与最优向量的贴近度,根据贴近度大小,对各模型预测性能进行排序,从而确定最适用于当前研究的预测模型。最后,以实际交通流数据为例,选用神经网络等5种模型,分别对路段未来时刻短时交通流进行预测,利用构建的综合评价模型,对各预测模型的预测性能进行综合评判。结果表明:在综合考虑均方根误差等7个评价指标的情况下,XGBoost的预测效果较好,LightGBM次之,然后依次为Catboost、线性回归以及神经网络。

自动驾驶汽车横向模糊控制器设计

通过建立车辆二自由度单轨模型,考虑到车辆横向控制时的非线性以及随机外界干扰,基于实际交通场景中的驾驶员实际经验,并结合模糊控制理论,设计了车辆横向模糊控制器。根据横向误差和横摆角偏差推理出合适的前轮转角并输出;通过Carsim和Simulink进行联合仿真。仿真结果表明:设计的横向控制器能够使车辆平稳准确的跟踪道路中心线,实现自主沿期望轨迹行驶的目的。

半挂铰接列车山区高速路段协同水平分析

现阶段半挂铰接列车动力性能不足,导致山区高速公路设计指标与车辆行驶性能存在协同水平低的问题。文章以东风天龙半挂铰接列车为研究对象,开展了自然驾驶实车连续行驶试验,根据车辆运行状态参数及道路纵面高程变化,剖析了纵坡路段下车辆连续速度、平衡车速以及短下坡-上坡衔接路段速度变化特征,并以20 km·h^(-1)作为速度折减量,获取了适用于半挂铰接列车的临界坡长指标。试验结果表明:相比于相关公路路线设计规范中的代表车型,半挂铰接列车平衡车速下降了25%~35%,临界坡长降低了44%~58%;在短下坡-上坡山区高速路段,车辆车速主要分布在80~90 km/h区间,呈现区间控制状态。该研究可为山区高速公路纵断面设计、车路仿真及车速管控提供基础数据,进而提高半挂铰接列车行车安全。

基于交通流数据修复的GA-RF方法研究

城市道路交通中交通检测器获得的数据往往不完整,存在缺失现象,需要对其进行修复,以保证交通流预测模型的实际应用精度。现阶段随机森林(RF)方法主要应用于交通流预测方面,在交通流数据修复方面的应用和研究较少。针对低缺失比例的交通流数据修复提出了GA-RF模型的缺失数据修复方法,采用遗传算法(GA)对RF模型进行优化调参,用优化后的GA-RF模型修复交通流缺失数据,并将修复效果和其他修复方法进行比较。实验结果表明:在少量数据缺失情况下,所提出的GA-RF方法能很好地实现路段交通流缺失数据修复,且修复精度高于同等缺失比例的RF方法、历史均值法以及历史相邻加权法。