高温高应变率下钛合金Ti6Al4V的动态力学行为及本构关系

采用分离式霍普金森压杆实验技术,研究了钛合金Ti6Al4V在温度为25~800℃、应变速率为2 000~7 000 s-1的冲击压缩下的动态力学行为和微观组织演变,分析了其力学响应的温度依赖性和应变率敏感性,构建了可准确表征材料塑性流动行为的修正Johnson-Cook模型。结果表明,Ti6Al4V具有显著的应变硬化、应变率强化、应变率增塑和温度软化效应。随着加载温度和应变率的升高,材料的应变硬化效应减弱。温度敏感性随加载温度的升高而显著降低。应变率敏感性因子与加载温度呈负相关,随真实应变的增大呈下降趋势。高温高应变率下细小等轴α相、拉长型α相和块状α相取代初始等轴α相成为Ti6Al4V微观组织的典型特征。考虑率-温耦合作用和绝热温升影响的修正Johnson-Cook模型能够准确地预测Ti6Al4V的塑性流动应力-应变响应。

广义确定性标识网络

随着智能制造、智能交通等重大国家战略实施,确定性成为信息网络尤其是行业专网的新焦点.现有确定性网络技术始终关注网络传输要素(带宽、时隙等)来保障数据流的确定性传输.然而,仅靠保障传输要素无法支撑新兴行业应用的多样化需求.例如,在算网融合场景,智算任务要求同时保障传输与计算要素的确定性来实现高性能通信;在绿色通信场景,需要考虑节点能量要素的确定性以维持网络稳定运行.针对上述需求,本文基于前期提出的标识网络技术,研究面向传输、计算、存储、能量等多要素的广义确定性网络.首先提出广义确定性标识网络架构,包括差异化服务层、异构融合网络层和智慧化适配层.差异化服务层和异构融合网络层,分别实现差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的统一标识和描述,并通过标识解析映射实现确定性信息向智慧化适配层的统一封装和传递;智慧化适配层完成差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的适配.现有确定性资源适配方法,即使仅考虑单一网络内的基本确定性要素,仍面临计算时间长、求解复杂性高、灵活度低等问题,为了支持更加复杂的多确定性要素、多种异构网络的协同适配,设计了基于深度强化学习的端到端的确定性调度(End-to-end Deterministic resource scheduling,E2eDet)算法,该算法可统一化、端到端地为混合数据流协同分配多种确定性网络资源,满足不同应用的差异化确定性需求.实验表明,E2eDet比DeepCQF和Random算法分别提升了28.4%和6.38倍数据流调度数量,同时E2eDet可以较好地权衡计算时间和调度能力.

数据“利益束”:数据权益制度新论

创设排他性、利己性的数据权利不利于海量数据的高效流通与多元价值的实现,加剧了数据私权化与效用化之间的内生性冲突。在权益区分保护理论框架下,采取数据利益保护进路更具正当性和相对优势。我国宜将数据利益作为数据权益制度的中心,建构人与人之间动态灵活、有机立体的利他性数据“利益束”范式,以有效协调和整合多元主体之间复杂的数据利益关系,并在数据“利益束”范式下,充分利用Web3.0以用户为中心的开放式价值互联网效能,通过点对点的数据利益流通来构建全网络利益格局。我国还应建立合理的激励与收益实现机制,促进所有数据主体共创和共享数据红利,在数据财产行为主义保护模式基础上,建立智能化治理体系来保障数据安全,最终形成中国自主且更能适应数字经济发展规律的新型数据权益制度体系,以此推进我国数字经济的健康发展。

3D打印技术在腓骨头上入路治疗复杂胫骨平台后外侧骨折中的临床应用

目的探讨3D打印技术在腓骨头上入路治疗复杂胫骨平台后外侧骨折中的临床应用价值。方法回顾性分析67例接受腓骨头上入路治疗的复杂胫骨平台后外侧骨折患者的临床资料,根据术前是否采用3D打印模拟手术将患者分为3D打印组35例和常规组32例。比较2组患者的手术时间、术中出血量、术中透视次数,观察术后切口感染、腘血管损伤、腓总神经损伤等并发症发生情况。随访骨折愈合时间,术后6个月评估Rasmussen评分,末次随访时评估美国特种外科医院(HSS)膝关节功能评分。结果67例患者随访时间为14~22个月;2组各有1例患者发生术后切口感染,均未发生腘血管损伤、腓总神经损伤、下肢深静脉血栓等并发症;3D打印组患者手术时间、术中出血量、术中透视次数均短于或少于常规组,差异有统计学意义(P<0.05);2组患者骨折愈合时间、术后6个月Rasmussen评分、末次随访时HSS评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论3D打印技术应用于复杂胫骨平台后外侧骨折患者的腓骨头上入路治疗中,可以优化手术方案,缩短手术时间,减少术中出血量和透视次数。

赋能新质生产力发展:企业数据资产“确权”的三重维度

从数据资源化到数据资产化的跨越既是数字经济发展的重要节点也是发展新质生产力的机遇。数据资产化为数据流通拓宽了渠道,通过明晰数据产权边界和降低数据交易成本的方式优化数据要素市场配置。数据资产既具有资产的普遍性,也具有数据要素的特殊性,重新明确企业数据资产的定义是实现数据价值的应有之义。“创设-控制-交易”三重维度分别是指通过数据登记、数据知识产权登记等方式创设数据产权,通过政策拟制“动态控制”降低企业数据交易成本,通过优化数据收益分配制度促进企业数据流通正向循环。三重维度弥合不同领域内数据规则之间的鸿沟,确保数据政策的一致性,继而破除数据交易的桎梏,充分发挥数据要素乘数效应。

黄土高原极端降水变化及其对植被覆盖度影响

全球变暖背景下,黄土高原极端降水事件频发,对社会经济及植被生态产生了重要影响,研究黄土高原极端降水变化特征及其对植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)影响,可为生态环境保护和区域可持续发展提供科学支撑。基于2000—2020年黄土高原64个气象站点逐日降水数据和MODIS NDVI数据,采用趋势分析、相关分析等方法,分析了黄土高原地区极端降水和FVC时空变化特征及极端降水对FVC的影响。结果表明:2000—2020年黄土高原地区总降水量P_(RCPTOT)、中雨日数R_(10mm)、大雨日数R_(20mm)、强降水日数R_(25mm)和降水强度S_(DII)均呈显著上升趋势(P<0.05),区域西部和北部强降水总体增加,但区域南部呈干旱化。2000—2020年黄土高原FVC总体呈显著上升趋势(P<0.05),集中分布在区域中东部,占区域总面积的32.00%;显著下降趋势主要分布在南部少部分地区,仅占区域总面积的4.91%。2000—2020年黄土高原地区FVC与中雨日数R_(10mm)、大雨日数R_(20mm)、强降水日数R_(25mm)和降水强度S_(DII)以正相关关系为主,其中呈显著正相关的区域占比分别为22.33%、48.19%、14.36%和24.37%,主要分布在中部地区。研究认为近20年黄土高原极端降水和FVC同步增加,表现为极端降水促进植被生态改善的作用,但应注意极端降水研究中的时间尺度效应问题,即年尺度数据可能掩盖了短时间尺度上极端降水对FVC的破坏作用。

粳型水稻三系雄性不育系竹稻08A的选育及应用

竹稻08A系福建省农业科学院水稻研究所育成的粳型三系不育系,于2023年通过福建省农作物品种审定委员会鉴定。该不育系不育性彻底,株叶形态好,抗倒性强,配合力好。本文介绍了不育系竹稻08A选育过程、主要生物学特性及所配制杂交水稻新品种的表现,以期为该不育系配组及推广应用提供参考。

数字化水平对企业可持续绩效的影响研究——创新类型的中介作用和环境竞争性的调节作用

基于可持续发展和技术可供性理论,以2015-2021年中国沪深A股上市的制造业企业为研究样本,采用文本挖掘方法衡量企业数字化水平,实证检验数字化水平对企业可持续绩效的影响,探究技术创新和商业模式创新的中介作用,同时考虑环境竞争性对数字化水平与企业创新(技术创新和商业模式创新)的调节作用。实证结果表明:(1)数字化水平显著促进制造业企业可持续绩效;(2)技术创新和商业模式创新两者都在数字化水平与制造业企业可持续绩效之间发挥了部分中介作用;(3)环境竞争性在数字化水平与技术创新关系中存在显著负向调节作用,而在数字化水平与商业模式创新关系中的调节作用不显著。

特厚煤层底板断层破坏与顶板垮断联动效应的CFDEM模拟研究

特厚煤层采场空间大、覆岩扰动范围广,顶板垮断产生的强扰动加卸荷载易导致底板断层破坏加剧。通过数值模拟研究特厚煤层底板断层突水与顶板垮断联动效应机理规律是开展水害防治的基础,关键在于掌握加卸载下岩体渐进破坏与裂隙流耦合特征。构建加卸载下拉、剪损伤演化方程,结合有效偏/球应力为基本变量的屈服准则与塑性势函数,得到完整岩块的塑性损伤本构;建立拉/剪、混合型加卸载过程中塑性位移与强度劣化关系,以平方拉剪应力与B-K准则为初始、完全断裂准则,形成非贯通裂隙断裂本构;提出岩块分离、压缩、剪切判据,结合实验数据建立离散块体间挤压、剪切摩擦本构与剪胀方程。基于质量/动量守恒、状态方程,并结合流体体积与浸没边界方法,形成裂隙岩体气−水二相流模拟理论。由此形成CFDEM数值计算程序,并将加卸载下塑性损伤、断裂、挤压/摩擦、流体属性分别赋予实体单元(岩块)、黏聚力单元(非贯通裂隙)、接触对(贯通裂隙)、欧拉单元(水和气)。根据宁武煤田北部矿区工程地质条件,建立特厚煤层底板断层突水与顶板垮断联动效应数值计算模型。结果表明:①CFDEM耦合程序及相应的理论模型可数值实现特厚煤层覆岩及底板断层从(准)连续体到离散体转化,以及地下水在裂隙中运移;②模拟条件下特厚煤层含断层底板的采动裂隙包络线呈w形,最深处超过55 m位于断层及其上盘,最浅处23 m位于断层下盘,而无构造底板处的破坏深度为24~36 m,已导通奥灰含水层;③特厚煤层底板普遍出现二次破坏现象。表现为无构造底板在超前工作面处破坏深度为24.0~29.3 m,但在采空区内普遍增加至31.5~36.0 m;断层及其上盘在超前工作面处裂隙总开度为0.34~0.86 m,但在采空区内迅速增加至3.6 m,形成突水优势通道。④底板断层突水与顶板垮断联动效应的根源在于覆岩高位关键岩层垮断失稳、砌体梁下沉与二次断裂,并导致底板二次破坏,突水风险加剧。

小尺度靶丸冲击波调控的冲击波测量技术优化及应用

激光聚变研究中,冲击波调控技术是实现靶丸压缩过程的熵增调谐,保证高性能内爆的关键实验技术.本文在十万焦耳激光装置上首次实现了0.375 mm半径小尺度内爆靶丸下双台阶辐射驱动的高精度冲击波调控实验测量.针对小靶丸下任意反射面速度干涉仪(VISAR)诊断有效反射区域不足的问题,通过建立的球形反射面VISAR图像光强的理论计算方法,提出了利用锁孔(keyhole)锥反射效应提升VISAR诊断空间区域的实验技术路线,使得小靶丸尺度下有效VISAR数据区域提升了近3倍.在实验中首次获得了整形内爆实验条件下低温液氘靶的冲击波测量实验数据,实现了高精度冲击波调控实验测量.实验发现,小时空尺度内爆设计条件下,由于反射冲击波的作用,激光参数的较小偏差都会对冲击波追赶后的传输行为产生显著影响,揭示了我国当前小靶丸尺度下高性能整形内爆物理过程中冲击波传输的多因素敏感性,以及冲击波调控实验对于内爆设计验证的重要性.本文提出的小靶丸冲击波调控实验技术,不仅为我国十万焦耳激光装置上整形脉冲下熵增调谐实验的开展提供了技术基础,也对基于球汇聚压缩的超高压物理研究具有重要意义.

滑坡在役防治工程缺陷分类和健康评价方法

为快速评估常见在役滑坡防治工程的运行状态并采取科学有效的维护手段,笔者在三峡库区、汶川震区和川东地区实地调查了160余处抗滑挡墙、抗滑桩和格构锚固工程,获取了上述三类滑坡防治工程表征损伤的第一手资料,总结分析了其变形破坏模式及特征,定义了滑坡防治工程缺陷的概念,定性地提出了缺陷程度分级标准。在统计分析滑坡防治工程损伤特征基础上,选取了墙身滑移距离、墙身沉陷位移、墙身倾斜程度、墙身裂缝密度、桩体倾斜程度、桩体剪切程度、桩体裂缝密度、格梁最大裂缝宽度、单根格构梁裂缝率和受损格构变形区比例等10个控制指标作为其缺陷分类指标,结合多元线性回归法,对单体工程结构进行综合量化评分评定,进而建立了半定量的滑坡防治工程健康评价方法。

约束空间工业机器人姿态搜索及避障研究

为解决约束空间下机器人无碰撞目标姿态求解问题,提出一种机器人姿态快速搜索算法,并结合4种不同的路径规划算法实现工业机器人的多目标路径规划。首先,对机器人运动框架初步配置完成后,通过计算位姿矩阵得到了场景内物体坐标的动态相对关系,并在ROS中搭建规划场景;其次,提出一种基于模型和机器人逆解的机器人姿态快速搜索算法RFP,并在RoboDK中对其进行验证,验证结果表明该算法有效;最后,根据任务需求设计了路径规划流程并引入二次规划减少算法随机性的影响,提高规划成功率,应用了RRT等算法进行对比分析,仿真结果表明RRT-connect算法的规划速度与成功率高于其它算法,为样机的实现奠定了基础。

妊娠合并主动脉夹层的临床特征和妊娠结局分析

目的探讨妊娠合并主动脉夹层患者的临床特征和妊娠结局。方法回顾性纳入2012年1月至2023年10月于首都医科大学附属北京安贞医院妇产科或心外科住院且于本院终止妊娠的妊娠合并主动脉夹层患者的临床资料,根据主动脉夹层的类型分为A型和B型两组。通过查阅医院电子病案系统中患者的临床资料,对其临床特征和妊娠结局进行分析。结果54例妊娠合并主动脉夹层患者中,A型34例(63%)、B型20例(37%),大部分发生在孕晚期且合并主动脉扩张。妊娠合并主动脉夹层高发于年龄<35岁女性。不同类型妊娠合并主动脉夹层患者的心功能分级比较,差异有统计学意义(P<0.05)。85.19%(46/54)的妊娠合并主动脉夹层患者出现临床症状,以胸背部疼痛为主。54例患者中流产20例(37.04%)、早产24例(44.44%)、足月产9例(16.67%),其中发生胎死宫内7例、新生儿窒息12例、低出生体重儿16例。54例患者中剖宫产术或剖宫取胎术终止妊娠46例,接受心脏外科手术治疗42例,其中27例(A型25例、B型2例)为产科和心脏外科联合手术。结论妊娠合并主动脉夹层母胎并发症发生风险高,需要妊娠-心脏多学科团队共同管理。

广东省药物临床试验机构备案情况及监管现状分析

目的:了解广东省药物临床试验机构备案形势、临床试验开展情况和临床试验机构监管现状,为监管相关工作提供参考。方法:从药物临床试验机构备案管理信息系统提取药物临床试验机构备案信息,通过电子调查问卷收集药物临床试验项目数量,梳理汇总药物临床试验机构监督检查情况,并从多个维度统计分析相关数据。结果:截至2023年12月31日,广东省共备案140家药物临床试验机构,主要为三级甲等公立医院,累计备案118个专业。备案药物临床试验机构分布于19个地级市,其中位于广州市的药物临床试验机构(占比32%)承接了广东省78%的药物临床试验。监督检查中发现一些机构在组织管理、责任意识和伦理审查方面尚存在问题,新备案机构尤为突出。结论:药物临床试验机构备案制的施行促进了广东省药物临床试验资源的释放,但凸显了技术层次不齐、专业布局不合理和区域发展不均衡等制约资源有效利用的问题。建议监管部门从加强指导服务力度方面完善监管机制,助力提升药物临床试验资源的利用效率,进而推动广东省药物临床试验机构健康发展。

基于太阳能和风能的无线充电站建模和电动汽车充电需求预测

电动汽车(Electric vehicle, EV)和新能源发电相结合,有助于推动可持续能源转型,减缓气候变化,实现环境友好的能源利用和交通方式.为了在未来几年彻底取代传统燃油汽车,必须解决EV的充电和续航问题.为此,提出了基于太阳能和风能的EV无线充电仿真模型,利用太阳能和风能对无线充电站的电池进行充电,并通过2个互耦线圈之间的感应功率对EV进行无线充电.此外,提出了基于改进深度学习算法的EV充电需求预测模型.建立基于编码器-解码器结构的注意力双向门限递归单元(Attention-based Gated Reccurent Unit, Att-BiGRU)框架,对充电站的EV充电需求进行预测.结果表明,新能源无线充电站能够提高EV充电的安全性和舒适性,且所提方法能够准确预测不同时间间隔的EV充电需求.与传统模型相比,所提改进模型在充电需求预测任务中具有更快的收敛速度和更低的误差率,能够有效解决EV充电需求的随机性和波动性.

化学絮凝与消泡材料对盾构渣土渗流性能的作用机理

为促进盾构渣土的资源化利用,针对土压平衡盾构渣土成分复杂、含水率高且渗透性差等问题,结合渗透试验、压汞测试和计算机断层扫描(CT)等方法,分析盾构渣土的多尺度渗流特征,探究掺入絮凝剂阳离子型聚丙烯酰胺(CPAM)和消泡剂有机硅氧烷对渣土渗透性能的影响和作用机理。结果表明:原状盾构渣土的水分渗流受土体内泡沫的影响,渗透系数最终稳定在7.72×10^(-6)cm·s^(-1)附近,土体孔隙率高且孔径小贯通性差。絮凝剂的掺入可以改善盾构渣土的渗透性能,这是因为CPAM的吸附架桥和电中和作用,但掺量过大则会抑制渗流;该试验中CPAM的最佳掺量为0.30%,渗透系数最高可达2.55×10^(-5)cm·s^(-1)。消泡剂有机硅氧烷的掺量越高,盾构渣土的渗透系数越大,消泡剂可以快速消破土体内部泡沫并提高渗流通道的连通性;本试验的最佳掺量为0.20%,渗透系数可达1.31×10^(-5)cm·s^(-1)。

收割机脱粒装置模块化设计——基于经验预测和德尔菲法

介绍了经验预测和德尔菲法的理论知识,采用经验预测和德尔菲法相结合的方式对收割机脱粒装置模块化设计进行分析和研判,并搭建了收割机脱粒装置专家经验库,实现了收割机脱粒装置的模块化设计。设计实例实验表明:设计的收割机脱粒装置结构合理,方便生产制造,达到了预期的功能,验证了该方法的可行性。

人工智能的垄断风险及其规制

基于连接主义的生成式人工智能所依赖的数据和算力资源,往往集中控制于少数科技巨头手中。同时,依托人工智能的数字平台在市场力量的传导方面更具优势,并具有潜在的用户剥削及算法歧视等风险。数字平台是人工智能的组织基础,算力和数据是人工智能的资源基础,内容输出与用户行为预测是人工智能的行为模式。三者的滥用可能引致垄断风险,应当适用数字经济“平台-数据-算法”(PDA)范式进行分析与解构,并通过构建竞争促进型的数据要素基础制度,以开放平台原则划定人工智能必需设施,以共票理论构建人工智能利益分配机制,推动形成人工智能市场的公平竞争秩序,引导人工智能的良性发展。

TC4钛合金侧铣加工表面形貌分析及工艺参数优化

TC4钛合金是1种典型的不易加工材料,其切削加工表面质量很难控制。为实现面向侧铣加工表面形貌的切削工艺参数优选,开展了TC4钛合金侧铣加工实验研究。首先,探究了加工表面微观缺陷特征及其形成机制;然后,采用粗糙度参数R_(a)和S_(a)对铣削表面形貌进行定量表征,并分析了切削速度、进给量和切削深度对表面粗糙度参数的影响;最后,基于遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对铣削工艺参数进行了优化。研究发现,加工表面微观缺陷主要有进给刀痕等固有缺陷和黏附颗粒等随机缺陷。铣削表面粗糙度随主轴转速的增大先减小后增大;随径向切深的增大先增大后减小;随进给量先增大后减小。在主轴转速n=1093r/min、径向切深a_(e)=0.2mm、每转进给量f=0.06mm/r的条件下可以获得较小的表面粗糙度。

基于区块链的联邦学习:模型、方法与应用

近年来,人类社会快速步入大数据时代,数据安全与隐私保护已成为发展大数据生态及相关数字经济的关键问题.联邦学习(Federated learning)作为分布式机器学习的一种新范式,致力于在保护数据隐私的同时从分布式本地数据集中训练全局模型,因而获得了广泛和深入的研究.然而,联邦学习体系面临的中心化架构、激励机制设计和系统安全等技术挑战仍有待进一步研究,而区块链被认为是应对这些挑战的有效解决方案,并已成功应用于联邦学习的许多研究和实践场景.在系统性地梳理现阶段区块链与联邦学习集成研究成果的基础上,提出基于区块链的联邦学习(Blockchain-enabled federated learning,BeFL)概念模型,阐述其中的若干关键技术、研究问题与当前研究进展,探讨该领域的应用场景以及有待进一步研究的关键问题,并讨论未来发展的潜在方向,致力于为构建去中心化和安全可信的数据生态基础设施、促进数字经济与相关产业的发展提供有益的参考与借鉴.