摘要：为探究柔性防护下边坡的受力特性,设计并制作了加筋三维网–锚杆防护下的土质边坡模型,在模型内外设置了土压力盒、轴力计、百分表等元器件,通过在坡顶施加分级均布荷载,测试边坡的应力、变形和锚杆轴力的发展规律,并讨论边坡柔性防护结构的作用机制。结果表明:在坡顶超载作用下,边坡模型的变形与承载力依次经历了弹性压密、承载力发展和屈服破坏3个阶段;边坡坡面的侧向变形模式先是"中上部内凹、下部外凸"形,再随荷载增加转变为"整体外凸"式;边坡内部的侧向变形主要出现在靠坡面的中上部区域,其变形等值线呈圆弧状;坡面的竖向变形主要出现在边坡中上部,坡体内部的竖向变形主要出现在加载区的正下方;在坡顶超载作用下,上部锚杆的作用先发挥,受力也大于中下部的锚杆;锚杆强度宜采用渐进式设计。

摘要：目的为常见穿支的定位与皮瓣设计提供形态学依据。方法选用新鲜成人整尸标本2具,采用氧化铋-聚乙烯醇填充剂灌注技术,行一次性全身动脉造影,螺旋CT扫描。将数据导入Mimics图像工作站,以常见穿支皮瓣为例,分别应用快速直接体绘制(VR)和动态重建方法(DR),对穿支血管定位并模拟皮瓣设计。结果两种方法均能够对常见穿支皮瓣的穿支血管定位。快速体绘制对穿支血管定位较快,但显示层次毗邻效果不好;调节阈值动态重建方法不仅可对穿支进行定位与皮瓣设计,而且显示层次清楚。结论应用快速直接体绘制方法可快速、粗略地显示出各部位主要穿支的位置与源动脉;采用改变CT值的动态重建方法可以多彩色形式显示多种结构的层次与毗邻关系;两种方法结合可对穿支进行精确定位,模拟皮瓣设计,为皮瓣的安全切取提供形态学依据。

摘要：车载通信业务的需求加剧了基站功率消耗,降低了其数据传输的可靠性.本文提出了一种蜂窝网络下基于两阶段组播的车载安全数据传输中继选择策略,以节约系统总功耗为前提来确定中继选择范围,计算出基站功耗最小的最优组播半径x0,并选择距最优组播半径x0最近的车辆作为中继.基于中继的社会属性建立基站群体和中继群体间的非对称演化博弈模型,设计了不影响安全数据传输的中继娱乐数据发送功率动态再分配的奖惩机制.仿真结果表明:当车辆数目超过临界值Kmin时,本文提出的中继选择策略和奖惩机制,可在保证安全数据两阶段组播可靠性的同时,使基站功耗相比直接组播的功耗至少降低25%.

摘要：半地下覆土油罐常用于储存汽油、柴油等易燃易爆油品,一旦被引燃,短时间内将产生极强的爆炸压力波,造成储罐的严重破坏并带来灾难性后果,油气爆炸冲击荷载的研究是进行储罐安全设计的基础。利用等比例模拟容器,基于实验对覆土立式油罐罐内油气爆炸冲击载荷特性进行了实验研究,获得了密闭条件下油罐内不同位置处的压力荷载的变化规律,油气爆炸压力荷载变化分为四个阶段:点火孕育期、加速突变期、衰弱振荡期、惯性波动期;罐顶位置处的压力荷载数值要明显大于罐壁和罐底处的压力荷载数值;进一步考察了初始油气浓度、初始点火能量、初始温度等相关参数对爆炸冲击荷载的影响规律。研究结果表明:爆炸超压随浓度的变化呈先增大后减小的规律,当初始浓度为1.71%时,爆炸超压荷载达到最大值。爆炸超压值与点火能成正比关系,与初始环境温度成反比关系。

摘要：为解决隧道围岩挤压变形预测中数据不平衡的问题,首先在经典Boosting框架的基础上引入了权值采样,通过采样函数调整损失函数,强调正样本分类损失,提高整体识别率;然后利用已收集的不平衡案例数据对算法进行验证,明确输入参数并在预处理后利用改进框架进行分类;最后分析了不同采样函数对算法分类性能的影响,并将改进框架与其他分类器进行了对比。研究结果表明:权值采样改进的Boosting框架实现简单,不对原始数据进行删改,不需要重新设计代价敏感函数,稳定可靠;3种采样函数下改进框架的分类预测结果的各项评价指标排序为S 3>S 1>S 2;与其他分类器相比,采用改进的Boosting框架计算更为便捷,分类准确率高达93.45%,具有较强的分类精度,可为隧道围岩挤压变形预测提供参考。

摘要：利用临床预测模型指导临床决策从而为患者提供精准的诊疗服务已成为临床实践的共识和趋势。但许多临床预测模型由于研究方法不规范,证据质量不高,最终能够实现临床应用的较少。本文结合预测模型研究的国内外进展,从数据收集、模型构建、性能评估、模型验证、模型呈现和模型更新6个方面介绍临床预测模型的开发过程以及临床预测模型研究的报告规范和偏倚风险评估工具,以期为国内研究者提供方法学参考。

摘要：针对纱线张力控制系统的非线性、实时性以及传统滑模控制存在的收敛速度慢、抖振等问题,提出了一种纱线张力滑模模糊控制方法。以无刷直流电动机为张力控制执行机构,提出了改进的多幂次趋近律,设计了基于该趋近律的滑模模糊张力控制器,并对建立的纱线张力控制系统数学模型进行实验分析。结果表明,该滑模模糊张力控制器降低了系统的收敛时间与抖振幅值。该方法不仅能提高启动过程的速度,还能提高系统的稳定性。

摘要：联邦学习是一种实现数据隐私保护的分布式机器学习范式,性能取决于数据源的质量和数据规模。客户端是理性个体,参与联邦学习将耗费计算、通信和隐私等成本,需要通过激励提高客户端的参与意愿。因此联邦学习能成功应用的关键之一是尽可能多地激励高质量数据客户端参与训练。多任务联邦学习环境下客户端拥有面向不同任务且质量不同的数据,并具有执行能力的约束。为提高多个学习任务的整体性能,在预算受限的条件下设计一种面向任务的客户选择和报酬机制。通过分析影响模型精度的重要因素,提出一种基于客户端数据样本分布特征的质量评估标准,并结合客户端成本信息,设计一种逆向拍卖的激励机制(EMD-MQMFL),实现客户端的任务指派和支付策略。从理论上分析和证明了该机制具有诚实性、个人理性以及预算可行性,并通过大量实验验证了该方法在联邦学习性能上的有效性。在MNIST、Fashion-MNIST、Cifar-10数据集上的实验结果表明,EMD-MQMFL在数据不平衡的情况下,平均模型精度比已有的机制至少提高5.6个百分点。

摘要：创新政策内容主体包括供给导向、需求导向和环境支持导向等创新政策,创新政策评价指标包括政策协同度、政策强度和政策完善度3个维度。采用政策赋值量化法与模糊数学方法构建多维评价指标,指出在创新政策设计中,我国应更多采纳需求导向型和环境支持导向型创新政策体系,更加关注创新政策协同度和完善度,以引导创新型企业、创业型大学和创新中介机构在创新资源配置中发挥主体作用。

摘要：针对红花采收机械存在的花丝破碎率高,采收效果差的问题,基于低速对切与分段切割的设计思想,研究设计了一种红花采收机双动对切式末端执行器,利用双动刀和多工作段凸轮实现低速夹持切割与分段作业。构建刀具-花丝切割力学模型,对切割过程进行理论分析,确定影响末端执行器性能的关键因素为:切刀进给速度、刃口倾斜角和切刀刃面倾角;并以凸轮转速(切刀进给速度)、刃口倾斜角和切刀刃面倾角为试验因素,以花丝采净率与花丝破碎率为评价指标,进行了三因素五水平二次正交旋转组合试验,得到试验因素与评价指标间的数学模型,对回归模型进行多目标优化,确定最佳参数组合为:凸轮转速27.9 r/min、刃口倾斜角16.1°、切刀刃面倾角19.7°,对应花丝采净率为91.78%,花丝破碎率为5.32%。在最佳参数组合下进行田间验证试验,结果表明,花丝采净率为91.25%,破碎率为5.57%,与优化结果误差不超过5%,表明所设计末端执行器能实现花丝的低破碎率采收。