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关键词： 高铁级配碎石   振动压实   主控特征   机器学习   消融分析  

摘要： 为实现高铁路基级配碎石填料最优压实参数快速准确的确定,对填料的最优压实参数及其智能预测展开研究。首先,基于共振作用下振动压实参数确定方法,综合压实物理和力学指标得到级配碎石填料最优压实状态下的最优频率f_(op)和最优含水率w_(op);其次,通过填料性能试验建立级配碎石填料特征与f_(op)和w_(op)的关系,并采用灰色关联度分析算法明确影响f_(op)和w_(op)的主控特征;最后,将主控特征作为输入特征建立预测f_(op)和w_(op)的3种典型机器学习(Machine Learning,ML)模型,并融合Ada Boost算法解决基础ML算法的不足,建立PSO-ML-Ada Boost模型。结合三层次预测模型评价体系确定最优预测模型,并基于消融分析进一步验证最优预测模型的可靠性。结果表明:取w_(op)为临界含水率,f_(op)为填料的固有频率,可获得级配碎石填料压实状态最优的试样;揭示影响f_(op)和w_(op)的主控特征为最大粒径d_(max)、级配参数b和m,粗骨料细长比Ei、洛杉矶磨耗L_(aa)、吸水率W_(ac)和W_(af);综合三层次评价结果,得到PSO-BPNN-Ada Boost模型的综合评价指标Cei(f_(op)/w_(op))值为12.2645/1.8382,低于其他ML融合算法,为最优预测模型;结合消融分析结果发现,PSO-BPNN-Ada Boost模型的输入参数对于f_(op)和w_(op)预测结果的影响程度与灰色关联度分析算法所得结果一致,进一步说明最优预测模型预测结果的可靠性。研究成果可为路基填料最优压实参数的确定提供新思路,并对高铁路基的压实质量智能评估提供理论指导。

关键词： 智能合约   联邦学习   公共卫生突发事件   联邦存储  

摘要： 公共安全突发事件中对数据安全的重视程度越来越高,联邦学习由于不再需要上传数据到中心服务器进行计算,减少了隐私泄露的可能而受到广泛关注。然而当前基于智能合约的联邦学习由于运算较大,存在着效率低等缺陷,因此本文提出了一种面向公共卫生突发事件检测的智能合约与联邦存储的异步联邦学习方法。该方法允许联邦节点在任何时间加入和退出联邦学习;依托智能合约与分布存储,进一步增加了公共卫生安全领域的数据安全与训练效率;同时采用自适应的差分隐私对其上传到分布式存储节点的梯度进行动态保护,进一步降低了隐私泄露的风险。在公共数据集和公共卫生安全数据集上大量的实验表明,本文提出的方法在精度上优于已知的对比方法,且在达到相同精度的情况下所需时间更少。

关键词： 隧道工程   主动支护   岩爆预测   数值模拟   应力解除法  

摘要： 为研究以锚杆为核心的主动支护技术在岩爆隧道中的支护效果,以九岭山隧道为依托工程,通过应力解除法及点荷载试验得到洞壁二次应力和岩石强度,并开展岩爆判据适宜性比选分析与隧道初始应力场反演,在此基础上从应力和能量角度,对比分析主、被动支护对岩爆的控制效果,并针对不同岩爆等级下主动支护体系关键参数进行探究。研究结果表明:(1)主动支护相比于被动支护能明显降低洞周的σ_(θ)/R_(b)最大值,抑制岩爆发生的烈度;主动支护的“吸能释能”作用更强,主动支护模式更符合岩爆隧道的支护理念;(2)增大锚杆强度与减小锚杆间距皆可以提高主动支护体系对岩爆的防治效果;(3)对于提高中等、强烈岩爆防治效果,提升锚杆强度比减小锚杆间距更有意义,且更加经济。

关键词： 风力发电预测   人工智能   模型设计  

摘要： 随着清洁能源需求的增长,风力发电的准确预测变得至关重要。文章设计并实现了一种基于人工智能的风力发电预测模型。该模型采用多变量多步骤预测架构,结合数据预处理和特征工程方法,有效提高了预测精度。实验结果表明,所提出的模型在均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及决定系数等指标上均优于传统方法,特别是在中高风速条件下表现突出。研究成果为风电场管理和电网调度提供了可靠的技术支持,对促进风电产业的可持续发展具有重要意义。

关键词： 沙门菌   分离   鉴定   耐药性检测  

摘要： 【目的】为合理有效防控禽沙门菌病,从疑似沙门菌感染的病死鹅中进行鼠伤寒沙门菌的分离和鉴定。【方法】无菌采集6份病死鹅的脾脏组织样品进行病原菌分离鉴定,使用16S rRNA基因的细菌通用引物和沙门菌属的特异性基因invA引物分别进行PCR扩增及测序分析,并进行药敏试验和耐药基因检测。【结果】从6个样本中成功分离出6株沙门菌。这些菌株在麦康凯培养基中形成没有颜色的菌落,在亚硫酸铋培养基中形成的菌落为黑色。通过PCR方法分别扩增出16S rRNA与invA基因1500 bp和330 bp的条带;16S rRNA测序结果与鼠伤寒沙门菌参考菌株相似性位于99.59%~100%之间,invA基因测序结果与鼠伤寒沙门菌参考菌株相似性位于98.49%~100%之间;药敏结果显示,6株鼠伤寒沙门菌对9种药物的耐药率为100%,对多粘菌素B耐药率为0,对其他药物的耐药率介于50%~83.33%之间,多重耐药现象严重;耐药基因显示6株分离菌携带四环素类tetC基因,2株携带β-内酰胺类blaCTX-M基因。【结论】从病死鹅脾脏组织中分离鉴定了6株鼠伤寒沙门菌,分离菌株耐药严重,临床建议选用多粘菌素B等敏感药物治疗。为安徽凤阳及周边地区禽沙门菌病的防控和耐药机理研究提供了科学依据。

关键词： 土壤   微塑料   密度分离   氧化消解   前处理   优化  

摘要： 针对土壤微塑料检测前处理方法存在难以分离,导致样品提取效率低、提取不准确的问题,建立了基于密度分离-消解法的前处理方法,并对步骤参数进行了比较测试。通过不同浮选液、超声搅拌时间、浮选静置时间、干燥温度的试验分析,结果表明:30 min~40 min左右的超声洗脱时间最佳;NaCl和NaI的双密度浮选法,相比单独使用NaCl浮选液,双密度法对PE、PVC和PET的回收率分别提高了2.43个百分点、69.10个百分点和59.82个百分点。此外,为避免微塑料的热损伤,本研究确定干燥温度应在50℃~60℃之间;选用30%的H_(2)O_(2)进行24 h的氧化消解以去除有机杂质;不少于24 h的静置时间以确保土壤杂质与微塑料有效分离。本研究建立的密度分离-消解法前处理方法,操作简便、回收率高,可为研究各类微塑料在土壤中的分解和检测提供一定技术支持。

关键词： 电商仓储   装箱决策   智能决策算法   空间颗粒   经验模拟  

摘要： 在电商仓储中,对于不规则物品打包作业属于特殊的三维装箱问题(three dimensional bin packing problem,3D-BPP),需要选择箱子的种类和数量,确定物品的装箱位置和方向,以期最大化利用装载空间。本文采用点云刻画不规则物品的形状,通过颗粒化的思想,将稀疏不均匀的点云转化为不规则物品的空间颗粒凸包,构建了不规则物品三维装箱问题的空间颗粒模型;通过提炼装箱活动实践操作的专家规则,设计了基于经验模拟的启发式算法,并结合DQN(deep q-network)算法框架设计了针对不规则物品三维装箱问题的H-DQN(heuristic deep q-network)算法。此外,本文基于现有行业数据,开发了一个实例生成器用于算例测试。数值测试结果表明,相较于遗传算法等已有算法,H-DQN算法的空间利用率平均提高到45.92%;同时计算速度明显加快,平均降低了97%的计算时间,验证了H-DQN算法处理3D-BPP的有效性。

关键词： 北京工业大学   分子尺寸   流程再造   多面体   双重目标   高效分离   降低能源消耗  

摘要： 节能减碳是石化行业的重要发展方向.轻烃作为石脑油蒸汽裂解的关键产物,其生产过程中若能实现芳烃与烷烃的高效分离,不仅能显著降低能源消耗水平,还能获取高价值的芳烃,从而实现流程再造,达成减碳与增效的双重目标.然而,芳烃与烷烃(如苯与环己烷、甲苯与正庚烷)分子尺寸和物理化学性质相似,实现芳烃与烷烃分离极具挑战.针对这一难题,北京工业大学安全福教授团队提出了一种取向单层多面体膜(Oriented Monolayer Polyhedral,OMP膜)的构筑策略,为高效分离芳烃和烷烃提供了一项创新的解决方案.这项研究成果已在《Science》上发表,论文题目为“Aromatic-aliphatic hydrocarbon separation with oriented monolayer polyhedral membrane”.

关键词： 烧结   SCR脱硝   数值模拟   导流板   喷氨模式  

摘要： 为减少铁矿烧结过程中NO_(x)等有害气体排放并解决某钢厂SCR反应器脱硝效率低的问题,本文采用Fluent软件对SCR反应器内流场和脱硝反应过程进行数值模拟,分析反应器内气流流动和均匀性、脱硝氨气与NO_(x)的混合度和脱硝效率,找出该SCR反应器脱硝效率低的原因,随后依据数值分析结果设计优化方案,并对优化方案进行有限元建模分析。结果表明:优化方案对烟气发挥显著整流作用,可改善烟气流速的均匀性,使催化层上方和靠近反应器内侧流动死区的范围有所降低,流速的相对标准偏差由29.8%降低至7.14%;第一层催化剂上方氨气进入脱硝塔内的均匀程度得到提升,氨氮浓度比的相对标准偏差由22.3%降低至4.7%,进而使NO脱除率从48%提升至73%,达到国家排放标准要求。

关键词： 人工智能   大语言模型   化学教学   文心一言  

摘要： 在大语言模型迅速发展的今天,借助“文心一言”探索其在初中化学教学中的应用。通过教学案例研究其可能的应用模式:是化学资料查询的工具,可训练学生的思维能力,帮助学生梳理学习思路等。并比较其在个性化教学、提高课堂效率、体现学生主体性和培养核心素养、思辨能力、好奇心等方面的优劣势;预测其发展趋势,即用来设计、评估实验方案等。