NiCo_(2)O_(4)//GO非对称超级电容器电动汽车动力系统应用仿真

将制备的NiCo_(2)O_(4)电极进行电化学性能测试,结果表明,NiCo_(2)O_(4)电极活性材料通过准可逆的氧化还原反应进行储能,表现出良好的电化学性能.进而使用Simulink仿真模拟了非对称超级电容器单体的放电过程,并使用AVL CRUISE仿真计算了超级电容器-锂离子电池复合储能系统的电动汽车行驶过程.结果表明,汽车在WLTC循环工况下的最大电池功率为38.0 kW,行驶时间为4.9 h,续航里程为224.4 km,相比单独的锂离子电池储能系统最大电池功率减小了31.3%,续航里程提高了11.4%.超级电容器对复合储能系统的电动汽车起到了平衡电池功率和提高续航里程的作用.

基于时频域联合数据辅助MIMO均衡算法的多维度复用千公里级相干传输系统

基于少模光纤的模式复用系统利用单根纤芯中的正交模式实现各独立信道的并行传输,能够有效提升系统容量,解决单模光纤系统的容量危机.本文联合使用模式复用、波分复用与偏振复用技术,基于六模渐变型光纤实现了80个波长通道下32 Gbaud四模双偏振16阶正交振幅调制信号的1000 km相干传输,并在接收端使用时频域联合数据辅助8×8多输入多输出最小均方算法,以补偿由光纤传输导致的模式耦合及模间色散等线性损伤.与传统的纯时域或纯频域多输入输出最小均方均衡算法相比,该算法分别实现了57.1%的收敛速度提升与25.1%的收敛误差下降.经过1000 km少模光纤传输后,80通道每个模式及偏振态的误码率均低于开销为20%的软判决前向纠错编码阈值2.4×10^(-2),系统净速率达68.2 Tbit/s.

考试焦虑障碍临床诊疗中国专家共识

考试焦虑障碍是一组与考试等评价性刺激相关的综合征,是考试带来的较为严重的心理问题之一。长期的考试焦虑容易引起紧张、恐惧、烦躁、抑郁等负性情绪,损害个体的工作记忆、注意等认知能力,严重的甚至会导致个体出现自杀意念。为进一步规范考试焦虑障碍的临床诊疗,在中华医学会心身医学分会考试焦虑协作组的组织下,由13名专家组成专家组,包括精神科医师和心理学专家,基于国内外文献和临床诊疗经验等制定本专家共识,以期从流行病学、病因、临床表现、评估、治疗等方面为临床医生提供科学、全面的指导。

多模态融合的三维目标检测方法研究

针对点云稀疏性与无序性导致基于纯点云的检测算法容易出现远小目标漏检和误检的问题,提出一种融合图像特征与点云体素特征的多模态三维目标检测算法。在图像特征提取阶段,提出一种轻量级深度残差网络,减少图像特征通道数,使其与点云体素特征相一致,提高点云和图像特征的融合能力;在体素特征与图像特征融合阶段,提出一种双次特征融合网络,在保留原始体素特征结构信息的基础上将图像特征和体素特征进行融合,使点云具备丰富的语义信息,提高远小目标检测精度。在KITTI数据集上实验结果显示,与基线模型相比,对小汽车、骑行者与行人的3D平均检测精度分别提高了0.76个百分点、2.30个百分点、3.43个百分点。实验结果验证了所提方法对于解决远小目标误检和漏检问题的有效性。

利用废岩棉制备高性能泡沫玻璃陶瓷的实验研究

以工业垃圾废岩棉和废玻璃为原料,以CaCO_(3)为发泡剂制备出高强度泡沫玻璃陶瓷。研究了废岩棉和废玻璃的添加量及烧结温度对泡沫玻璃陶瓷材料性能的影响。结果表明:随着废岩棉添加量的增加和烧结温度的提高,熔体黏度会降低,不利于气泡结构的稳定;在废岩棉添加量为40%、750℃烧结温度下得到的样品容重为0.54 g/cm^(3)、孔隙率为62.5%、抗压强度为4.76 MPa;样品主晶相为亚硅酸钙和石英晶相,加入TiO_(2)作为晶核剂后主晶相改变为榍石;TiO_(2)掺量为10%时,在750℃烧结20 min更经济,所得样品容重为0.82 g/cm^(3)、孔隙率为50%、抗压强度为7.76 MPa。

融合SMGC-ECAs-Resnet的致密砂岩岩相识别方法研究

针对目前深度学习模型通常只能提取单一尺度岩相特征,无法获得多尺度信息且没有充分适应测井曲线自身形态特点影响岩相识别的问题,基于深度学习以Resnet50为基础网络,设计开发多尺度特征提取模块SMGC(strip-pooling and multi-scale group convolution),并加入改进的ECAs(efficient channel attention strengthen)注意力模块增强对测井曲线条形纹理信息关注度,提出一种SMGC-ECAs-Resnet致密砂岩测井曲线岩相识别方法。以松辽盆地三肇凹陷扶余油层为例,对测井曲线数据预处理构建图像数据集,利用SMGC-ECAs-Resnet网络模型对其进行识别得到分类结果,设置对比试验和鲁棒性实验证明模型有效性。结果表明:所提出的SMGC-ECAs-Resnet网络岩相识别准确率达到91.9%,为复杂致密砂岩岩相的测井识别提供了新的方法。

Boruta-Optuna-XGBoost融合模型的聚驱油田产量智能预测方法研究

在聚驱油田开采时,存在向油层中加注水溶性高分子聚合物的过程,此过程包含大量参数,对油田产量具有较大影响。针对传统油田产量预测方法存在的人工计算量大、准确率低的问题。提出一种Boruta-Optuna-XGBoost融合模型对聚驱油田产量进行预测,解决传统方法存在的问题。通过Boruta特征筛选方法进行聚驱油田特征筛选,降低特征冗余,提高特征相关性,避免模型过拟合;使用Optuna超参数优化算法对XGBoost进行自适应超参数评价,提高模型精度;使用最优超参的XGBoost算法对聚驱油田产量进行回归预测,通过算法建立油田注入参数和油田月产量之间的逻辑关系模型,对聚驱油田的月产量进行预测。所提方法应用在大庆油田的实际有效数据的准确率达95%,证明了方法的有效性,能够对油田的生产效益、资源配置和可持续发展产生影响,也为数字化聚驱油田智能产量预测发展提供了新思路。

考虑需求响应及不确定性的综合能源优化调度

如何在区域综合能源系统中建立有效的需求侧模型,对于需求响应政策的实施至关重要。为提高用户参与需求响应积极性,引入实时定价机制,同时考虑系统的经济低碳性和电气热用户的用能满意度,构建兼顾系统和用户利益的综合需求响应主从博弈模型。针对用户参与需求响应的不确定性,引入贝叶斯方法更新负荷曲线。算例分析表明,所提博弈模型及贝叶斯方法能够有效平衡系统和用户之间的利益,提高了综合需求响应的可靠性。

在线学习个性化推荐中多维度学习者模型研究

随着在线学习平台的广泛使用,在线学习资源快速增长,“信息迷航”问题亟待解决。针对在线学习个性化推荐中以单一特征为主,多维度学习者模型研究较少的问题,文中以CELTS-11学习者模型规范为基础,以教育学相关理论为指导,对学习者的学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等多维度的个性化特征进行细化分类研究。利用教育数据挖掘等技术获得学习者特征项,进而构建出个性化的多维度学习者模型。该模型为后续在线学习个性化的推送服务提供有力的依据。

以编研协同模式提升科技期刊的学术影响力——以《河北工业大学学报》为例

科技期刊是科研实力的重要展示平台。目前,我国大多数科技期刊处于“编辑部办刊”的模式,高学术水平的科研人员参与度不高,导致刊文内容不能聚焦国际前沿,优质稿件数量不足。《河北工业大学学报》依托学校世界一流学科和特色学科群的优势,将科研人员纳入办刊队伍,在栏目建设、业务提升、编校审读、奖励体系、数字融合等工作中,充分发掘编辑和科研角色力量,实现“编”“研”协同合作、相互融通,打造专业的办刊学术共同体,提升科技期刊的学术引领能力和影响力。

重叠阵元时分复用MIMO雷达多目标参数估计方法研究

针对多普勒-角度耦合和速度模糊问题,该文提出一种基于重叠阵元MIMO阵列的多目标参数估计方法。该方法基于虚拟孔径原理,在传统MIMO天线阵列中引入重叠阵元,构建重叠阵元MIMO天线阵列。通过在角度快速傅里叶变换(FFT)算法中引入循环迭代的方法估计阵列位置参数,利用重叠阵元回波信号的相位差值进行频率估计。同时,引入频谱搬移方法对速度区间进行转换,实现多目标的距离和速度估计。通过蒙特卡罗仿真实验,信噪比15 dB的条件下,解模糊正确率为100%,速度误差为0.1 m/s,角度误差为0.1°。基于城市交通场景采集的车辆数据集进行测试,测试结果表明,该方法能够实现对车辆目标的速度和角度精确估计,可满足交通雷达对车辆信息监测的实时性和准确性需求。

从中美大型银行比较看建设金融强国的路径——基于价值创造的视角

2023年10月底召开的中央金融工作会议提出“要加快建设金融强国”,将金融工作提升到国家战略高度。2024年1月,习近平总书记在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班开班式上发表重要讲话,提出金融强国需具备一系列关键核心金融要素,其中之一是要有“强大的金融机构”。在这方面,大型金融机构尤其是大型银行理应承担更大的责任,需要借鉴世界一流金融企业经验,不断提升市场竞争力和国际影响力。本文从价值创造的视角对中美两国大型银行进行比较研究,剖析两国大型银行在业务结构、经营效率、分配模式等方面的差异,在综合比较的基础上得出结论并提出建议,旨在为中国大型银行做优做强、高质量发展,以及建设金融强国提供一定的参考。

大数据税收征管与审计质量——基于“金税三期”工程准自然实验

“金税三期”工程在全国范围内实现涉税数据的大集中,对企业审计质量起着重要的影响。以2010—2022年全部A股上市公司为研究样本,基于“金税三期”工程准自然实验,构建双重差分模型,考察大数据税收征管如何影响企业的审计质量,并揭示二者之间的作用机理和在不同环境下的影响效果。研究发现:大数据税收征管有效提高了审计质量。机制检验表明,大数据税收征管通过降低注册会计师的业务风险和审计风险,从而提高审计质量。进一步分析发现,在国有企业和法治环境较好的地区,大数据税收征管提高审计质量的效果更为显著。

碳酸盐岩地层漏失规律研究

碳酸盐岩在沉积/成岩过程中由于受到化学溶蚀作用,发育包括溶孔、溶洞和裂缝在内的多种类型漏失通道,导致漏失成为安全高效钻井的首要挑战。以S油田N组巨厚碳酸盐岩地层为研究对象,综合测井和录井解释成果,建立了溶孔、溶洞和裂缝不同类型的等效物理模型。通过采用将离散裂缝嵌入变渗透率基质中的方法建立钻井液漏失流-固耦合数学模型,并采用有限元方法进行求解,系统对比分析不同漏失通道条件下的钻井液漏速和漏量的变化特征,以及钻井液参数对漏失的影响。研究结果表明,漏失通道类型是影响漏失的主控因素,漏失程度与溶洞渗透率大小成正相关,且易引发失反性漏失。裂缝宽度和溶蚀半径也对漏速和漏量影响较大,但二者存在阈值,当达到一定极限时漏速和漏量趋于平缓。漏失通道组合越复杂,漏失越严重。钻井液密度与漏失程度成正相关。建立的数值模型可为溶孔-溶洞-裂缝型碳酸盐岩漏失规律理论研究提供新的思路,为安全高效钻井提供理论支持。

CrN/TiAlN多层涂层的微观结构和摩擦磨损性能

特种装备车辆往往在高速、高冲击等复杂环境下运行,底盘选装密封件表面容易被磨损造成密封失效,在密封工作面制备硬质涂层是提高服役寿命、延长维修周期的重要方法。采用物理气相沉积法在45#钢表面制备单层CrN涂层和不同过渡层厚度的多层CrN/TiAlN涂层,用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、表面轮廓仪、纳米压痕仪和往复式摩擦磨损试验机,研究涂层的微观结构、机械性能和摩擦磨损性能。结果表明单层CrN涂层厚度为0.87μm,其硬度和模量最小为19.49 GPa和160.53 GPa。CrN/TiAlN多层涂层的硬度和模量明显提高,且随过渡层厚度增加而增大,4CrN/TiAlN涂层的硬度和模量可达到39.86 GPa和386.72 GPa。在空气环境下的摩擦磨损试验中,单层CrN涂层被快速破坏;CrN/TiAlN多层涂层的平均摩擦因数随着过渡层厚度的增加先增大后减小,最大磨损深度和磨痕截面积不断下降。4CrN/TiAlN涂层具有最优摩擦磨损性能,其平均摩擦因数为0.792 5,磨痕截面积为315.09μm^(2),磨损机理为磨粒磨损和少量粘着磨损。提高过渡层厚度能够降低基体的塑性变形,降低涂层与基体的物理性能差异,减少涂层开裂并提高涂层摩擦磨损性能。通过调控过渡层厚度获得性能优异的CrN/TiAlN多层涂层,研究成果可应用于车辆旋转密封件上,显著提高密封工作面耐磨损性能。

基于概率建模的分层产液劈分方法

传统产液劈分方法无法考虑层间干扰及注水井和邻井的影响,难以准确判断井下实际状况。同时,海上油田产液剖面测试成本高,常规的机器学习方法面临样本数量少的问题。基于此,提出一种基于贝叶斯神经网络和极限梯度提升算法的多层合采产液劈分混合学习模型。概率方法可以识别预测中的不确定性,通过将神经网络与概率建模结合,进行分层产液数据分布特征挖掘,结合主控因素分析,混合学习算法可以实现小层产液量的准确预测,可以依据较少的数据获得更为稳健的模型。为验证所提方法的有效性,将其应用于实际油田某区块进行产液剖面预测。结果表明:相比KH劈分方法在计算中劈分系数固定,不会随着生产过程波动,所提出的方法可从历史数据中学习,预测精度达到87.9%,预测结果更加逼近真实单层产液量。

鸢尾素抑制炎症因子表达促成骨分化改善糖尿病小鼠骨代谢的研究

目的探讨鸢尾素在治疗糖尿病性骨质疏松模型小鼠中的疗效以及相关机制。方法基于6周龄C57BL/6小鼠构建糖尿病性骨质疏松模型小鼠,腹腔注射鸢尾素干预模型小鼠,评估其对小鼠体重、空腹血糖、糖耐量试验等指标的影响,收集小鼠血清检测鸢尾素、CTX、P1NP指标,收集骨组织及骨髓间充质干细胞并检测mRNA Runx2、IL-1β、IL-6的表达量,收集股骨远端并HE染色,量化骨微细结构相关参数。结果鸢尾素治疗后,糖尿病性骨质疏松模型小鼠体重显著下降,空腹血糖显著降低;血清中鸢尾素水平显著上升,CTX水平显著降低,P1NP水平显著升高;骨组织Runx2 mRNA表达量显著上升,IL-1β、IL-6 mRNA表达量显著降低;原代骨髓间充质干细胞Runx2 mRNA表达量显著上升,IL-1β、IL-6 mRNA表达量显著降低;小鼠单位长度骨小梁表面成骨细胞数量、骨小梁面积百分数、骨小梁宽度均限制增加。结论鸢尾素能够抑制骨组织及间充质干细胞炎症因子的表达,促进成骨分化,改善糖尿病小鼠骨代谢。

脂联素调节循环RANKL/OPG治疗糖尿病性骨质疏松的实验研究

目的探讨脂联素对外周循环RANKL/OPG的调节作用,及对糖尿病性骨质疏松的治疗作用。方法使用高脂饮食联合链脲佐霉素构建糖尿病性骨质疏松模型小鼠,使用脂联素治疗,使用阿仑膦酸钠治疗作为阳性对照。分组为:对照组、模型组、治疗组、阳性对照组。完成干预后,测量小鼠体重,收集小鼠静脉血并检测空腹血糖水平、葡萄糖耐量试验、血清RANKL/OPG。分别从各组小鼠股骨提取原代骨髓间充质干细胞,诱导成骨分化并茜素红染色,检测Opg、Rankl基因的表达量。获得小鼠腰3椎体,检测各组小鼠骨微细结构变化。结果脂联素治疗后,与模型组相比,治疗组体重明显下降,空腹血糖水平明显下降,葡萄糖耐量试验明显接近正常水平,血清OPG水平上升,血清RANKL水平下降,血清RANKL/OPG下降。与对照组相比,模型组骨髓间充质干细胞成骨能力明显减弱,显著上调RANKL/OPG;与模型组相比,治疗组骨髓间充质干细胞成骨分化能力明显增强,显著下调RANKL/OPG。脂联素治疗后能显著提高单位长度成骨细胞数量、骨小梁面积百分数、骨小梁厚度。结论脂联素能够降低糖尿病小鼠体重,降低空腹血糖,部分恢复机体的血糖调节能力,促进Opg基因的表达,抑制Rankl基因的表达,促进骨髓间充质干细胞成骨分化,改善骨微细结构,是一种潜在的治疗糖尿病性骨质疏松的选择。

生物医用聚氨酯材料用于组织再生修复替代的应用进展

聚氨酯材料由于分子结构可设计、性能可调控,且具有优异的机械性能及生物相容性,在组织再生及替代领域展现出巨大的应用潜力。回顾了近年来聚氨酯材料在生物医学领域的发展现状,归纳了聚氨酯的结构设计、合成制备、改性方法及聚氨酯在皮肤、神经系统、心血管系统、骨骼肌系统等组织的再生修复及替代领域的最新研究进展。总结并展望了生物医用聚氨酯材料面临的问题及未来发展方向,为设计性能更加广泛可调的聚氨酯材料,以实现多重组织再生修复及替代提供参考。

面向指-笔混合输入的交互原语和交互模型研究

随着触摸设备的普及,指、笔输入已成为移动办公的一种主流输入方式.然而现有的应用主要以手指或笔通道中的一种作为输入,限制了用户的交互空间.同时,现有的指-笔混合研究主要关注串行的指-笔分工协作和特定交互任务的并行处理,并没有系统地考虑并行协作机制和不同通道输入之间的意图关联.为此,提出一种面向指-笔混合输入的交互模型;结合用户指-笔协作的行为习惯定义指-笔混合交互原语,拓展指、笔交互空间;继而利用部分可观察马尔可夫决策过程提出基于时序信息的指-笔混合输入意图提取方法,用以增量式地提取多义性交互原语的交互意图.最后通过一个用户实验说明指-笔混合输入的优势.