摘要:为进一步揭示不同类型沥青混合料在压密过程中的细观行为演化规律,利用离散元软件建立三维车辙模型,并通过智能颗粒监测结果对离散元模型精度进行验证,探究SMA-13、AC-13和AC-20沥青混合料车辙演化过程中的细观运动规律和力学特性,并分析不同粒径针片状骨料含量对内部应力的影响。结果表明:车辙发展过程可分为初始压密与稳定蠕变两个阶段,骨料平移与转动行为与车辙深度发展规律一致。SMA-13骨料平动与转动幅度小,接触力链分布均匀,且传递效率高,表现出最优的抗车辙能力;AC-13骨料间接触较弱,在荷载作用下易发生相对位移与转动,高温稳定性较差;AC-20因大粒径骨料增强了骨架的承载与约束作用,性能居二者之间。针片状骨料含量显著降低了混合料内部应力的传递效率,其中SMA-13中 9.50~13.20mm 档位影响最突出,因此该档位粒径针片状骨料含量宜控制在 10% 以下。该研究从细观角度揭示了沥青混合料的压密机理,可为混合料设计、集料形态控制提供新的思路与理论依据。
摘要:传统水泥固化软土存在能耗高、碳排放量大且早期性能不足等问题,且粉煤灰-矿渣基地质聚合物固化软土强度受到众多因素影响,使得最佳配比难以准确预估。针对上述情况,构建基于改进BP神经网络的预测模型,用于快速准确预测粉煤灰-矿渣基地质聚合物固化软土强度并辨识关键影响因素。首先,依据已有文献资料,选取前驱体掺量、粉煤灰氧化物成分、碱激发剂参数及土体物理性质等14个关键变量,建立178组样本数据集。然后,分别采用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)和自适应提升算法(Adaptive boosting,AdaBoost),对反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)进行优化,建立 PSO-BPNN与 AdaBoost-BPNN预测模型,并与传统 BPNN、径向基函数神经网络(Radial basis function neural network,RBFNN)及随机森林(Random forest,RF)模型进行对比。最后,使用Garson算法对最优模型进行敏感性分析。结果表明:构建的两种模型在预测精度与稳定性方面均显著优于传统模型,其中PSO-BPNN模型在拟合精度与泛化能力方面表现最优,能够更准确地预测多因素下固化软土强度;NaOH浓度、矿渣掺量及粉煤灰中CaO含量是影响粉煤灰-矿渣基地质聚合物固化软土强度的主要因素。该研究考虑了地质聚合物作用要素与土体物理性质,构建的PSO-BPNN模型可以有效改善传统模型精度不足的缺陷,实现了固化软土强度的高效精确预测,可为工程实践中固化软土配比优化提供参考。
摘要:为探究在偏热环境中口罩类型对人员热舒适性与生理负荷的影响,以高校健康人群为研究对象,招募的36名受试者在 26~34°C 温度下分别佩戴3类常见防护口罩(医用口罩、带阀KN95口罩和无阀KN95口罩)进行人体热舒适实验,并同步收集其主观热感知投票以及血压、心率和血氧饱和度等生理参数;结合线性回归分析与相关性分析,探讨不同口罩类型及不同温度区间对受试者热舒适性与生理负荷的影响差异。结果表明:在偏热环境中佩戴口罩对受试者的热舒适性和生理负荷有着显著影响,随着环境温度升高,所有类型的口罩均显著影响受试者的湿感觉,其投票值平均上升0.31,并且受试者的空气质量感知投票值平均下降0.59,同时引起心率平均增幅 5.3% 和血氧饱和度平均降幅 4.3% ,但仅在 30°C 以上的环境中佩戴口罩对热感觉有显著影响;无阀KN95口罩引发的热不适感和生理负荷最为显著,医用口罩对热湿感觉和生理负荷的影响最小;主观感知指标与心率、血氧饱和度存在显著相关性( ΔP<0.05) ,而与血压无显著关联 (P>0.05) 。该研究明确了偏热环境中不同口罩类型对佩戴者热舒适性与生理负荷的影响规律,为改善室内口罩佩戴者的热舒适性提供了实验依据。
摘要:针对现有研究分析基坑开挖对邻近既有隧道影响时,常忽略或过度简化降水作用的问题,提出了一种能精细考虑潜水含水层中基坑开挖与降水协同作用的隧道纵向变形解析预测方法。该方法采用两阶段分析框架:第一阶段,融合Mindlin解、井点应力叠加法与有效应力原理,计算隧道轴线处的总附加应力;第二阶段,将隧道简化为搁置在Kerr三参数地基模型上的欧拉梁,建立控制方程并利用有限差分法求解以得到隧道变形。通过完整工程案例验证该方法的有效性与准确性,并系统开展隧道及降水井相关参数敏感性分析,揭示各关键因素对隧道变形的影响规律与控制机理。结果表明:井点降水可显著抑制基坑开挖引起的隧道隆起,且该方法可更精确预测隧道变形;隧道直径增大会增加其绝对变形但减小相对变形,埋深增加可显著降低施工扰动;在一定程度上增大井坑间距、减少降水井半径或降深,能有效缓和降水对隧道的不利影响,隧道变形风险随其与基坑距离的增大而衰减。该方法弥补了简化方法在精细化考虑降水效应方面的不足,可为邻近既有隧道的基坑工程设计与安全控制提供更为可靠的理论预测工具。
摘要:为研究非线性波浪荷载对海上风电大直径单桩累积水平位移及卸载刚度的影响,开展了一系列室内模型试验,系统分析了不同一阶谐波荷载幅值、二阶谐波荷载幅值、循环加载频率及循环次数对大直径单桩累积水平位移和卸载刚度的作用规律。结果表明:一阶谐波荷载幅值、二阶谐波荷载幅值、循环加载频率及循环次数的增加,均会增加大直径单桩的累积水平位移;随着循环次数的增加,卸载刚度逐渐衰减,一阶谐波荷载幅值的增加将加剧卸载刚度的衰减,而在相同循环次数下,二阶谐波荷载幅值越大,对应的卸载刚度越大;随着荷载频率的增加,初始卸载刚度会有所增加,但卸载刚度随循环次数的衰减程度也会更大。该研究揭示了谐波效应在大直径单桩水平位移累积和卸载刚度退化中的影响,相关结果可为海上风电大直径单桩在非线性波浪荷载下的长期循环响应评估及设计优化提供试验依据。
摘要:针对精密光学制造等场景对深度除湿的迫切需求,采用梯度除湿策略,开发了一种基于双级串联干燥剂涂层换热器(Desiccant coated heat exchanger,DCHE)的节能高效深度除湿系统。系统集成了两种特性互补的复合吸附剂,通过构建实验平台,分析进口空气温度与相对湿度对系统性能的影响,并在标准工况下与单级系统进行对比分析。实验结果表明,该系统在除湿深度与能效方面优势显著。在进口温度 、相对湿度 60% 的标准工况下,其平均除湿量和热力系数分别达到 12.36g/kg 和0.62,较单级系统提升 72.1% 和 14.8% 。系统性能随进口温湿度升高而增强,在相对湿度 80% 条件下,平均除湿量最高可达 16.53g/kg ,且能够有效利用 50°C 左右的低温热源,实现将空气处理至相对湿度 10% 以下的深度除湿能力。该研究为利用低温热源实现高效深度除湿提供了新的系统解决方案与技术参考。
摘要:针对传统刚性传感器缺乏便携性和柔韧性等缺点以及现有柔性压力传感器普遍存在工艺复杂、成本高且无法同时实现宽检测范围和高灵敏度等问题,以实现柔性压力传感器的宽检测范围和高灵敏度协同优化为目标,以多壁碳纳米管(Multi-waled carbon nanotubes,MWCNTs)/聚二甲基硅氧烷(Polydimethylsiloxane,PDMS)复合材料为导电层,采用仿蝎子栉器结构与根部直径皱缩的设计,制备出一种高性能的仿生柔性压阻式压力传感器。采用场发射扫描电镜对蝎子栉器和传感器的表面形貌进行系统表征;利用ABAQUS验证仿生结构的合理性和优异性,并测试传感器的灵敏度、响应时间、检测范围和耐久性等传感性能。结果表明:MWCNTs均匀分散在PDMS基底中,仿生结构具有显著的应力集中效应;传感器在 4.73Pa~790kPa 的宽检测范围内具有 2.755kPa-1 的高灵敏度,并且响应时间低至 170ms ;传感器在监测人体生理信号时也具有优异的性能。该研究为柔性压力传感器介电层的结构设计提供了一种新的仿生思路。
摘要:针对犬类行为识别中可穿戴传感器数据特征提取困难、样本类别不平衡以及长时序依赖关系难捕捉等问题,提出了一种基于数据增强与CNN-BiLSTM的混合识别方法。该方法利用鲁棒标准化(Robust nrmalization,RN)与主成分分析(Principal components analysis,PCA)消除异常值并降低特征维度,通过重采样策略缓解类别不平衡问题;在此基础上,利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)提取局部空间特征并抑制高频噪声,并引入双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory,BiLSTM)构建双向时序依赖模型。结果显示:相较于单向CNN-LSTM模型,CNN-BiLSTM模型的准确率与F1分数提升了 2.3% 和 2.1% ,特别是“玩耍"这一复杂行为的F1分数提高了 26.0% ;相比于其他主流行为识别算法,CNN-BiLSTM在处理多达9种行为类别的情况下,仍保持了较高的识别准确率。该研究为基于可穿戴设备的犬类行为监测和识别提供了较为可靠的解决方案。
摘要:癫痫发作亚型的精准分类对诊疗有重要意义,但目前仍存在类别分布不均衡、特征冗余度较高等关键问题,为此设计了一种基于去噪扩散概率模型(Denoising difusion probabilistic model,DDPM)、黏菌算法(Slimemold algorithm,SMA)与坐标注意力(Coordinate attention,CA)机制的深度学习方法。首先,利用DDPM生成高保真少数类脑电样本,以缓解原始数据的分布不平衡问题。其次,使用 SMA算法对特征进行自适应筛选降维,降低特征冗余并增强关键特征的表达能力。再次,建立融合CA机制的双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-termmemory,BiLSTM),以提高多通道脑电信号的时空依赖建模能力。最后,采用TUSZ数据集,对原始脑电信号实施预处理及样本划分,并根据DDPM数据增强、SMA 筛选特征、CA-BiLSTM模型训练以及性能评估等4个方面展开实验。实验结果表明,该方法在6类癫痫发作亚型分类任务上获得了 96.54% 的平均准确率与0.9687的平均F1分数,在模型稳定性和鲁棒性方面优于常见方法。该方法能够在复杂临床脑电数据条件下提升癫痫发作亚型分类的性能,为临床精准诊断与个体化治疗提供一定的技术支持。
摘要:细胞凋亡抵抗是白血病恶性进展及治疗耐受的核心生物学特征,其关键分子机制为抗凋亡蛋白B细胞淋巴瘤-2(B-cellymphoma 2,BCL-2)呈现异常高表达。以维奈克拉(Venetoclax)为代表的高选择性BCL-2抑制剂,通过模拟BH3-only蛋白构象并特异性重启肿瘤细胞的线粒体凋亡进程,在多种亚型白血病治疗中表现出较好的治疗效果,但Venetoclax单药临床治疗仍面临缓解率受限及易出现获得性耐药等难题。该文综述了BCL-2家族在白血病细胞抵抗凋亡中的关键作用,以及BCL-2抑制剂Venetoclax联合去甲基化药物等其他药物在白血病治疗领域的研究进展,并探讨了BCL-2的靶向治疗在未来临床应用的挑战,以期为优化白血病联合治疗策略提供理论参考和临床实践依据。
摘要:铁硫簇(Fe-S簇)作为铁硫蛋白(Fe-S蛋白)的核心辅因子,广泛参与多种关键生物学过程,包括光合作用、呼吸作用、电子传递和必需维生素与辅因子的生物合成。在植物光合系统中,光合能量转化效率直接依赖一系列核心电子传递体的结构与功能,其中许多关键电子传递体属于Fe-S蛋白,而这些Fe-S蛋白的功能依赖叶绿体硫利用因子(Sulfurutilization factor,SUF)系统提供成熟的铁硫簇。该文综述了叶绿体SUF系统的组装机制、Fe-S蛋白在光合作用中的作用机理,并总结了当前关于Fe-S蛋白在提升作物产量及抗逆性方面的研究进展与应用潜力,为提升作物光合效率与抗逆性的遗传改良提供理论依据与分子靶标。
摘要:百合(Lilium spp.)不仅是深受大众喜爱的商品花卉和园林绿化植物,还是一种重要的药食同源植物。近年来,人们对食药用百合进行了大量深入研究,取得了显著进展。为了更好地了解中国食药用百合种质资源及其开发应用现状,该论文归纳了百合资源分布情况、活性成分鉴定及药理作用,概括了百合在成方制剂和保健产品中的应用,总结了赏食药兼用百合种质资源评价及新品种创制等方面的研究进展,并对百合连作障碍的克服、口感与成分的关联以及活性成分的合成等后续研究工作提出了展望,以期为多功能百合种质创新与利用提供理论参考。
摘要:白腐真菌代谢过程中产生的漆酶(EC1.10.3.2)能够降解染料、酚类、木质素等大分子物质,挖掘高漆酶活性的白腐真菌菌株,对清除环境残留大分子污染物及防止环境污染具有重要意义。以一株分离自温州市郊的白腐真菌BZ103为材料,通过ITS序列与18SrDNA序列系统发育分析确定其分类归属,并采用单因素实验与响应面法优化其产漆酶培养条件。结果表明:菌株BZl03与黄孢原毛平革菌(Phanerochaete chrysosporium)亲缘关系最近,为黄孢原毛平革菌的一株新菌株;初始 pH 值、碳源、氮源、 Mn2+ 浓度、 Cu2+ 浓度、碳氮比及接种量对漆酶产量均具有显著影响,当初始 pH 值在 3.5~4.5 ,碳源为葡萄糖、氮源为蛋白肺, Mn2+ 浓度为 0.6~1.2mmol/L,Cu2+ 浓度在 0.1~0.2mmol/L. 碳氮比在 60~120 、接种量体积分数为 6%~10% 时均可提高漆酶产量;经Box-Behnken设计的响应面法优化,最优产酶培养基配方为葡萄糖 20g/L 、蛋白肤 5g/L. 初始 pH 值 4.0,Mn2+ 浓度 0.54mmol/L.Cu2+ 浓度 0.11mmol/L. 碳氮比91.6和接种量体积分数 8.4% ,在该条件下漆酶活性最高达到 644.3U/L ,较优化前提高14.98倍。该研究可为漆酶的高效生产与环境污染的生物修复提供优良菌种资源,也为相关微生物的发酵工艺优化与应用开发提供了重要的理论依据。
摘要:为探索不同植物基原山慈菇的化学成分特征及其差异,采用超高效液相色谱串联四极杆飞行时间质谱(Ultra-high performance liquid chromatography with quadrupole time-of-flight mass spectrometry,UPLC-Q-TOF-MS/MS)分别对来自云南独蒜兰、独蒜兰和杜鹃兰基原的山慈菇药材进行化学表征,并运用主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析和聚类热图分析系统筛选三者间差异代谢物;在此基础上,采用高效液相色谱(High performanceliquid chromatography,HPLC)技术对山慈菇中的5种指标成分进行含量测定与对比分析。结果表明:3种不同植物基原的山慈菇药材间的次生代谢产物差异显著。首先从云南独蒜兰、独蒜兰和杜鹃兰的山慈菇中分别鉴定出 84、70、76种化学成分;进一步比较发现,三者间存在21种差异代谢物,主要是羧酸及其衍生物、有机含氧化合物和异黄酮类化合物;最终定量分析表明,云南独蒜兰中5个指标成分的含量显著高于独蒜兰和杜鹃兰,从而揭示了不同植物基原山慈菇在化学成分上存在较大差异。该研究探索了3种山慈菇基原植物的化学成分差异,为山慈菇的质量评价、鉴别及其药效基础的阐明提供了理论依据。