Remote Monitoring and Early Warning Model of Frozen Soil in Dam Areas

In view of the cumbersome and often untimely process of manual collection and observation of frozen soil data parameters,and the damage caused to dams by frost heaving of frozen soil,a remote monitoring and an early warning model for frozen soil in dam areas was presented.The Pt100 temperature sensors and JM seam gauges were used as measurement tools in the system.The sensor layout was designed,based on the actual situation in the monitoring area.A 4G network was used for wireless transmission to monitor frozen soil data in real time.BP neural network was used to predict the parameters of frozen soil.After analysis,four factors including the average temperature of frozen soil,the type of frozen soil,the artificial upper limit of frozen soil and the building construction time were selected to establish an early warning model using fuzzy reasoning.The experimental results showed that the early warning model could reflect the influence on dam buildings of frost heaving and sinking of frozen soil,and provided technical support for predicting the hazard level.

基于普适性和特适性融合的交通检测方法研究

针对目前交通检测在特殊交通工具类型的场景适应性较差、车辆漏检和误检频发等问题,提出了1种基于普适性和特适性需求相融合的交通检测方法.该方法通过设计同时汲取普适性场景特征与特适性交通工具特征的数据集,利用迁移学习的思路,冻结YOLOv5模型的主干网络,并使用DIoU-NMS算法代替经典的NMS算法,以减少漏检的情况,实现对特定交通场景的快速精准检测.实验结果表明,改进的交通检测模型算法与目前常见的几种模型算法相比,均值平均精确率(mAP)分别提高了8.9%、10.9%、5.0%,且在不同的场景下依然具有良好的鲁棒性.

季冻区铁路隧道衬砌健康诊断及预警

为确保服役期间铁路隧道的安全可靠,提出了一种针对季冻区铁路隧道衬砌的健康诊断及预警技术方案。首先,结合隧道实际构建出包含7个一级指标和13个二级指标的隧道衬砌健康诊断指标体系;其次,基于改进群组G2法确定了各指标的冻季权重与非冻季权重;最后,通过对比SARIMA预测模型、BP神经网络模型与SA-BP组合预测模型的预测精度与稳定性,选用SA-BP组合预测模型来实现对隧道衬砌健康的综合诊断及预警。研究结果表明,2022年1月与2月的预警值分别为0.473 4、0.472 0,预警等级为2级,但有向三级劣化的趋势,建议加强维护,暂不报警。

基于WSN的青藏铁路温度监测系统研究

无线传感器网络综合了传感技术、MEMS技术、无线通信技术和分布式信息处理技术等,能够通过各类集成化的微型传感器,实时、全方位地监测被测对象的信息,通过嵌入式系统对信息进行处理,并通过自组织无线通信网络,以多跳中继方式将所感知信息传送到终端。利用无线传感器网络可以很好地实现对青藏铁路冻土区的无人实时监测和无线数据传输,可以对冻土区铁路工程进行长期、全面、系统的观测,确保青藏铁路安全运营,并对铁路长期运营、维修和养护提供科学依据。

昆仑山地区冻融土导热系数试验测试与预测模型研究

为探究青藏高原工程走廊带昆仑山地区冻融土导热系数基本特征,采用瞬态平面热源法对钻取的349组冻土试样和245组融土试样导热系数进行了测试,分析了五类土导热系数分布特征及天然含水率、干密度与导热系数的偏相关性,并以两者为变量因素建立了经验公式拟合、支持向量回归(SVR)和径向基(RBF)神经网络导热系数预测模型。结果表明:冻融土导热系数整体均呈粗颗粒土大于细颗粒土特征,且冻土和融土导热系数随土性分布规律存在差异;天然含水率、干密度与导热系数均呈正相关性,不同土类偏相关性结果差异明显,典型土导热系数二元经验回归方程表现为非线性拟合结果。对比三种预测模型下各典型土冻融土导热系数预测结果,全风化千枚岩、角砾及砾砂三种预测模型效果整体较佳,粉土的SVR及RBF神经网络预测精度较好;融土导热系数预测效果整体略优于冻土,SVR及RBF神经网络模型下角砾、粉土及全风化千枚岩融土导热系数预测精度较高。综合导热系数模型预测效果和误差结果分析可得,SVR和RBF神经网络模型预测效果显著优于经验方程拟合,后者针对部分土性拟合效果相对较好,可满足一般工程估算需求;SVR和RBF神经网络预测模型针对不同土性导热系数预测效果呈差异性变化,整体预测效果相当,且预测精度更高、应用土性范围更广。

复杂应力路径人工冻土三轴剪切试验及本构模型

构建人工冻土BP神经网络本构模型,利用冻土三轴实验数据对神经网络模型进行训练,并2次开发有限元本构程序。用BP神经网络本构模型能很好的反映人工冻土非线性,人工冻土三轴数值模拟值和实验值误差在2.43%范围内。通过深井冻结工程数值模拟表明:人工冻土BP神经网络本构模型能较好的描述复杂应力路径变形特征,数值结果和现场实测规律一致,且和实测位移误差在5.0%;应用BP神经网络冻土本构模型准确预测预报人工冻土帷幕应力场和变形场,为冻结工程设计与施工提供参考。

原研多光谱智能分析仪诊断肺腺癌浸润程度的诊断性分析

背景与目的肺癌是全世界最常见的恶性肿瘤之一,术中冰冻切片(frozen section,FS)诊断肺腺癌浸润程度的准确率不能完全满足临床需求,本研究旨在探究应用原研多光谱智能分析仪提高FS在肺腺癌中诊断效能的可能性。方法前瞻性采集2021年1月-2022年12月于首都医科大学附属北京友谊医院胸外科行肺结节手术患者的临床资料和多光谱信息,建立神经网络模型并临床验证神经网络诊断模型的准确性。结果共采集223例标本,最终纳入原发性肺腺癌标本156例,合计1,560组多光谱数据。神经网络模型测试集(前116例的10%)光谱诊断识别组内肺浸润性腺癌和非浸润性腺癌的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.955(95%CI:0.909-1.000,P<0.05),诊断准确率为95.69%。临床验证组(后40例)光谱诊断和FS诊断准确率均为67.50%(27/40),二者联合诊断的AUC为0.949(95%CI:0.878-1.000,P<0.05),准确率为95.00%(38/40)。结论原研多光谱智能分析仪单独诊断肺浸润性腺癌和非浸润性腺癌的准确率与FS相当,应用原研多光谱智能分析仪辅助FS诊断可提高诊断准确率,一定程度上降低术中肺癌手术方案制定的复杂性。

针灸联合关节松动术治疗肩周炎的网状Meta分析

目的 运用网状Meta分析方法评价针灸联合关节松动术治疗肩周炎的疗效。方法 运用计算机检索Web of Science、PubMed、Cochrane Library、EMbase、维普(VIP)、中国知网(CNKI)、万方(Wanfang)、中国生物医学文献数据库(CBM),搜寻有关针灸联合关节松动术治疗肩周炎的随机对照试验。所有研究人员均独立纳排文献、提录资料、风险评估,对符合质量标准的RCT研究采用Stata16.0和Review Manager 5.4软件进行分析。结果 共检索出6561篇文献,最终纳入37项研究,涉及10种针灸联合关节松动术方法。总样本量2890例,其中试验组1432例,对照组1458例。网状Meta分析所得结果表明:(1)在总有效率方面,最好的3种治疗方法为内热针联合组、温针联合组、动筋针联合组;(2)在降低VAS评分方面,最好的3种治疗方法为内热针联合组、动筋针联合组、针刀联合组。结论 针灸联合关节松动术治疗肩周炎疗效总体优于单独使用,且内热针联合组具有最佳的疗效。

BP神经网络结合有效积温预测速冻水饺变温冷藏货架期

为了解决速冻食品在温度波动贮藏过程中的货架期预测问题,准确监测其品质变化趋势,该文以速冻水饺为研究对象,将其在-28℃～-12℃进行冷藏,测定酸价、过氧化值、饺皮水分含量、亨特白度等理化指标,并结合感官评价与有效积温理论,应用BP神经网络技术预测速冻水饺的货架期。并与动力学模型预测结果进行比较。结果表明,测试集样本的距货架期终点积温的预测值与实际测定值拟合度较好,最大误差为3.29%,模型验证最大误差为2.74%。BP模型的距货架期终点时间的最大误差为3.45%低于传统动力学模型预测的误差(5.62%)。BP神经网络预测模型为速冻食品货架期预测提供了一种新途径。

通风管路基温度场神经网络预测模型

针对青藏铁路沿线冻土特性,对冻土通风管路基温度场约束空间进行了分析、简化。基于系统通风管路基温度场数值仿真分析结果,建立了面向工程设计人员的神经网络预测模型,并开发了相应的优化设计软件系统。该预测模型具有对时间、空间、活动层、布设方案等参数的独立与综合分析能力。同时,对模型的预测效果进行了检验。

人工神经网络在冻土水盐空间变异与条件模拟中的应用比较

该文利用人工神经网络的BP模型建立了具有类似普通Kriging(OK)法和条件模拟(CS)运算目标的人工神经Kriging(NK)方法,在黄河河套平原进行了耕地和盐荒地初冻期、最大冻深期和融通期土壤水盐时空变异性的模拟和估值,通过NK法与OK法、CS法模拟、估值、检验结果及3种方法的理论变异函数、统计参数与实验变异函数的对比,结果表明NK法在消除滑动平均影响方面优于OK法,并以类似于CS法的空间变异性进行模拟,而且NK法有自身独特的优点,它不需要协方差函数的估计和变异函数的推求,对于含有一定特异值和一维到三维空间的扩展有更强的适应性,是对空间变异性应用研究方法的一种补充,同时拓宽了ANN的应用领域,具学科融合的优势。

青藏铁路冻土监测无线传感器网络节点设计

着眼于对青藏铁路沿线多年冻土区典型段地温进行自动监测,并将所检测的数据传入监控中心,与其它有关信息综合分析、处理,设计了基于无线传感器网络WSN(wireless sensor networks)的青藏铁路冻土温度自动监测系统。该节点以CC2430为核心,通过温度传感器DS18B20对青藏铁路冻土温度进行监测。由其构成的WSN可为千里青藏铁路冻土区的安全运营和养护维修提供及时、有效、准确的监测数据,并对铁路长期运营、维修和养护提供科学依据。

上海冻结粉质黏土介电常数的实测及规律分析(0.1～1GHz)

利用地质雷达对冻结工程进行无损检测中,冻土中电磁波速的确定是影响冻结壁探测精度至关重要的参数,而电磁波速主要由介质的介电常数所决定的。为此,本文采用矢量网络分析仪,实测不同含水量条件下-30℃～25℃上海长江隧道联络道灰色粉质黏土在0.1～1GHz频率段的介电常数,并建立上海灰色粉质黏土介电常数的频散经验公式。研究表明,冻结前后上海灰色粉质黏土的介电常数有显著变化;温度变化对冻结状态介电常数影响较大,对融化状态下的介电常数影响不大。为今后地质雷达用于上海地区冻结工程的探测提供重要的依据,对冻土温度场的定量反演也有重要价值。

基于级连相关神经网络的人工冻土本构模型

为解决BP(back propagation)神经网络收敛速度慢,网络结构需事先定义等缺点,采用了级连相关神经网络模型来建立人工冻土应力和应变之间的关系.基于该模型推导了冻土的一致刚度矩阵形式,利用人工冻土三轴试验数据对神经网络模型进行训练,并用其替换有限元计算中的传统本构模型,将计算结果与性质及含水率相同的冻土的试验结果进行了对比,发现该神经网络本构模型很好地反应了材料的非线性,能够改善数值计算结果,与实测结果吻合地很好,比具有相同隐含层神经元个数的BP模型更接近实测结果.

冻粘土三轴流变特性的神经网络预测

针对冻粘土特殊的物理力学性质,通过详细的冻粘土三轴应力条件下长期蠕变实验,讨论了温度、轴压、围压三种因素对冻粘土蠕变特性的影响,并利用人工神经网络(ANN)方法对冻粘土三轴流变特性进行了预测,建立了BP网络模型,预测结果与实验值吻合,因而具有一定的理论和实用价值。

基于季节冻土微观结构特征的神经网络冻胀率仿真预测

为了寻求基于宏观-微观物理参数间接得到季节冻土冻胀率的途径,根据现有技术手段容易测试到土的性质参数,利用BP神经网络法对季节冻土冻胀率进行预测.选取微观孔隙参数及结构单元体参数各4个、外部条件参数3个共11个参数,建立季节冻土冻胀率神经网络预测模型.结果表明:在33个检验样本中,误差最大为0.19,最小为0.00,有4个样本的误差在0.1～0.19之间,其他样本误差都在0.05以下,占总样本数的88%,说明模型能反映冻胀变化的基本趋势.因此,文中建立的基于11个宏观微观物理参数的BP神经网络冻胀率预测模型是可行的.

超声辅助冷冻对面筋蛋白二级结构影响的红外光谱研究(英文)

超声辅助冷冻是一项崭新的食品冷冻技术.为了理解超声环境下冷冻改善食品品质的机制,作者通过红外光谱对冷冻的面筋蛋白-重水体系中蛋白的二级结构变化进行了研,结果表明典型的蛋白酰胺Ⅰ带和Ⅱ带分别出现在1 640 cm-1(C=O伸缩)和1 550 cm-1(N-H弯曲/C-N伸缩) ;采用曲线拟合的方法研究了不同实验条件下蛋白酰胺Ⅰ带二级结构的变化,结果显示,与传统的实验条件相比面筋蛋白-重水体系经超声辅助冷冻和冷藏后其二级结构没有明显变化,而传统条件下冷冻后的面筋蛋白-重水体系冷藏后其二级结构发生了明显变化:α-螺旋的含量减少、无规卷曲的含量增加.研究结果显示超声辅助冷冻的效果是面筋蛋白网络中形成了小而均匀的冰晶,从而减少了对面筋蛋白网络的破坏.

季冻区在役混凝土结构可靠性评价模型

为解决季冻区在役混凝土结构可靠性评价问题,从使用年限、地基基础、结构整体性、混凝土结构构件和围护系统等五个方面,选取了具有季冻区特点的可靠性评价指标,确定了相对动弹性模量作为使用环境指标。制定了可靠性评价指标的量化标准,构建了基于BP神经网络的可靠性评价模型,对神经网络模型的评价输出值与实际输出值进行了拟合,并结合季冻区典型城市的实测数据进行了验证。结果表明:引入相对动弹性模量的季冻区在役混凝土结构可靠性评价模型的输出值与实测值拟合度高;模型评价结果与实测结果基本符合,评价结果可信度高。提出的适用于季冻区特点的模型可对在役混凝土结构的可靠性进行合理评价,可为修缮与管理等措施的施行提供依据。

楚玛尔河黏性土与砂土导热系数试验研究

为探究青藏工程走廊带楚玛尔河地区冻融土导热系数的基本规律,采用瞬态平面热源法测试了148个冻土试样和88个融土试样导热系数。对楚玛尔河地区黏性土和砂土导热系数的总体特征及影响因素进行分析;对黏性土、砂土导热系数与干密度和含水率之间进行二元回归方程拟合,并分别建立黏性土、砂土RBF神经网络预测模型。结果表明:楚玛尔河黏性土导热系数分布较为集中,砂土导热系数离散度高,分布范围较广;二元回归方程对黏性土、砂土导热系数平均拟合优度较低;与二元回归方程相比,以干密度和含水率作为输入因子所建立的楚玛尔河黏性土、砂土导热系数RBF神经网络预测模型具有更高的精确度。研究成果可有效预测青藏工程走廊带土体导热系数,对冻土温度场计算具有重要指导意义。

不同分子质量甘薯蛋白水解物对冷冻面团和面包品质的影响

为了改良冷冻面团及其对应的面包品质,在面团制作过程中添加不同分子质量(500、1000、2000、3000 u)的甘薯蛋白水解物,从粉质特性、水分迁移、可冻结水含量变化及流变学特性探究其对冷冻面团品质及面包比容、硬度的影响。结果表明:与空白对照相比,甘薯蛋白水解物的添加增加了面团的形成、稳定时间和小麦粉质量指数,强化了面团面筋网络。随冻藏时间延长,甘薯蛋白水解物的添加使冷冻面团的自由水呈缓慢增加的趋势,可冻结水含量先增大后减小,从而抑制冰晶的生成、水分的迁移;与此同时,面团的黏性模量与弹性模量的比值也呈先增大后减小的趋势,Tanδ降低的速度延缓,进而延缓面包劣变的速度,使面包比容缓慢减小,面包硬度缓慢增加。其中分子质量为1000、2000、3000 u的甘薯蛋白水解物对面团品质各指标的改善效果更为显著。甘薯蛋白水解物的添加能够改善冷冻面团的加工品质,提高面包的综合品质。