摘要：为了解决CO_(2)分注井节流压差建立困难,气嘴易冲蚀的技术难题,通过构建CO_(2)物性变化的流动-传热耦合模型,揭示2级和3级节流气嘴的流场演化机制,优化设计气嘴结构、建立了绕流气嘴节流图版并开展现场应用。结果表明:流量为10 m3/d时,2级嘴径1.4 mm和3级嘴径1.6 mm的绕流气嘴分别能产生将近6 MPa和8 MPa的节流压差,证明绕流气嘴结构合理、性能可靠、能够达到调整层间压差的技术要求;参照气嘴图版优选的节流气嘴,现场应用20口井,节流压差可达4 MPa左右,调整后注入压力上升2.4 MPa,加强层相对吸气比例由9.7%上升至50.7%,有效调整了层间差异,解决了分注井小层吸气不均的问题。研究结果指导现场测调,为CO_(2)分注规模化应用提供技术支撑。

摘要：“新文科”的提出是对传统学科内涵和人才培养目标的重新定位,是适应新时代发展需要的新标准。文章基于STEAM教育模式提出三条创新路径:创新分阶跨科培养复合型人才、创新性运用智能信息技术个性化精准化教育和创新多元化过程性评价体系培养应用型人才,以路径创新促进应用型院校英语专业人才培养。

摘要：在风洞试验装置的设计和运行中,运动机构的控制质量直接影响着模型的运动范围、气动特性的准确性和试验效率。多轴同步驱动的大惯量运动机构存在着结构复杂、惯性大、控制难度高、危险性高等特点。以4 m×3 m风洞大迎角尾撑运动机构为例,该设备作为多轴同步类设备常常会面临由于支撑的模型试验角度范围大,造成机构自身补偿距离随之增加,轴系运动逼近行程极限,既会限制试验角度范围,又会增加风险隐患等问题。针对以上问题,对多轴同步类设备开展讨论研究,提出基于电子凸轮的多轴运动路径规划技术和空间包围盒防碰撞检测算法,实现机构运动轨迹可规划、模型发生碰撞可预测的能力。目前,路径规划功能与防碰撞设计已应用于4 m×3 m风洞大迎角尾撑机构控制系统,有效提升了风洞试验装备的能力水平和安全性,加强了数控与测量设备的自动化、智能化。

摘要：目的:探究在神经示踪结合膜片钳全细胞记录的实验中,示踪染料DiI是否会对小鼠背根神经节(dorsal root ganglion,DRG)神经元兴奋性产生影响。方法:采用SPF级雄性C57BL/6J小鼠,经5%葡聚糖硫酸钠(dextran sulfate sodium,DSS)诱导溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)模型,在T12~L2皮节多点注射DiI逆向示踪躯体感觉神经元,分离全组织DRG并进行全细胞膜片钳记录。结果:HE染色结果显示模型诱导成功。膜片钳记录未经标记的小鼠DRG神经元,模型组小鼠膜电位兴奋性高于正常组小鼠。两组小鼠示踪后,正常示踪组和模型示踪组DiI+神经元兴奋性均低于本组DiI-神经元;与两未示踪组的神经元相比较,两示踪组的DiI-神经元兴奋性分别升高。结论:本实验结果明确了示踪剂DiI会降低DRG神经元的兴奋性,提示相关实验设计中应注意示踪剂的应用对神经元兴奋性的影响,以保证实验结果的可靠性。

摘要：离散数学课程是信息技术专业方向重要的核心主干课程.离散、抽象是其核心特征,传统的理论讲授方式形式单一,往往难以保证教学效果.本文以离散数学课程中的关系传递闭包及沃舍尔算法的教学为例,结合编程可视化的手段,设计了示范性强的教学案例.该方法能够从多维度训练学生的思维能力,增强他们对于知识的理解和感悟,对理论性强、内容抽象的同类课程教学提供了一种新思路.

摘要：为研究复杂地质条件下水库蓄水对既有隧道稳定性的影响,以潮惠高速公路某区段隧道为依托,采用有限元数值模拟方法,对比分析了无优化措施与施加止水帷幕措施的情况下,水库蓄水对既有隧道结构及渗流的影响。结果表明:采用加固措施下,水库蓄水后隧道个别部位不能满足规范设计要求,地下水渗流对隧道产生影响较大,需采取必要的加固防护措施;在采用止水帷幕及趾板加固的优化措施后,隧道拱顶位移、轴力、弯矩较前者相比分别降低18.40%、31.52%、29.80%,降幅明显,同时孔隙水压力及渗流流量显著减小,较前者相比分别降低约40%与20%。

摘要：针对MEMS火工品的内置安全控制设计需求,在硅基MEMS作动机构的基础上,重点开展了硅基作动机构与微起爆传爆序列的集成化设计与能量匹配研究。该序列主要由微起爆器、微作动机构及传爆药组成。其中微起爆器的叠氮化铜装药尺寸为Ф0.8mm×0.8mm,装药量为1.5mg;微作动机构在11V直流电压驱动下,可以实现传爆通道的开启与闭合,隔断位移为743.06µm;传爆药为油墨直写方式制备的CL-20传爆药,装药尺寸为Ф3mm×3mm,装药密度为1.66g/cm^(3),装药量约为35mg。研究表明该序列具备可靠起爆、传爆以及隔爆功能。

摘要：新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.本文针对上述问题,提出一种M^(3)Res-Transformer的新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型,采用Res-Transformer作为模型的主干网络,结合ResNet和ViT,有效地整合局部病变特征和全局特征;设计混合残差注意力模块(mixed residual attention Module,mraM),同时考虑通道和空间位置的相互依赖性,增强网络的特征表达能力;为了增大感受野,提取多尺度特征,通过叠加具有不同扩张率的扩张卷积构造多尺度扩张残差模块(multiscale dilated residual Module,mdrM),根据不同层次特征尺度的差异,使用3个逐渐收缩尺度的mdrM进行多尺度特征提取;提出上下文交叉感知模块(contextual cross-awareness Module,ccaM),使用深层特征中的语义信息来引导浅层特征,然后将浅层特征中的空间信息嵌入深层特征中,采用交叉加权注意力机制高效聚合深层和浅层特征,获得更丰富的上下文信息.为了验证本文所提模型的有效性,在新冠肺炎胸部X-ray图像数据集上进行实验,与先进的CNN分类模型、融合不同注意力机制的ResNet50模型、基于Transformer的分类模型对比以及消融实验.结果表明,本文所提模型的Acc、Pre、Rec、F1-Score与Spe指标分别为96.33%、96.36%、96.33%、96.35%与96.26%,在COVID-19胸部X-ray图像识别任务中有效提升了识别精度,并通过可视化方法对其进行进一步验证,为COVID-19的辅助诊断提供重要的参考价值.

摘要：The output-feedback stabilization control problem is investigated for a class of nonlinear uncertain systems. Based on the multivariable analog of circle criterion, an observer is designed to estimate the system states and hence the dynamical equations that the estimation error satisfies are derived first. Then, by using integral backstepping approach together with completing square technique, the output-feedback stabilization control is constructively designed such that the closed-loop system is asymptotically stable. Finally, an example is given to illustrate the main results of this paper.

摘要：针对现有人工培训方式存在的安全风险较高、培训管理人员工作量大、学员学习效率低等不足,设计并实现了一种应用于电力巡检的无人机虚拟培训系统。设计五层B/S软件架构,推送用户基础信息,获取实操成绩。通过Unity3D设计无人机实操仿真环境,分析8字飞行的飞行姿态、轨迹、时长等,综合分析当前阶段的实操测试结果和自上个阶段到当前阶段之间的实操自测结果,完成电力巡检中无人机飞虚拟培训系统设计。实验结果表明:系统应用后,学员的取证成功率提高了8.96%,学员满意度提升了8.5%。降低了电力巡检无人机飞手培训过程的安全风险,提升学员学习效率。