数字孪生自演化驱动的地下工程沉降预测

随着城市地下空间发展,地下工程沉降问题应引起重视。传统沉降预测模型常存在模型预测精度 不高、模型可解释性差和难以模拟沉降规律的动态变化等局限性和不足,对此提出一种基于数字孪生自演化 的地下工程沉降预测方法。建立的地下工程孪生体为沉降预测模型的高精度建模提供了有效的支撑,开发 的“多项式回归+总体卡尔曼滤波”自演化算法每一步都具有可解释性,同时模型参数自主校正功能使预测 模型能够动态追踪沉降规律的改变。实验结果表明所提方法能够有效解决传统沉降预测模型的缺陷。     

基于模糊层次分析法的综合效益评价 ———以高碑店市新发地农副产品物流园区为例

物流园区在经济发展、各种交通方式的整合和城市生活环境的改善方面发挥着重要作用。然而,投入运营后的物流园区发展能否达到预期效益问题值得关注。选取河北省高碑店市新发地农副产品物流园区作为研究对象,应用模糊层次分析法,对可能影响物流园区的综合效益的要素进行了权重排列,在此基础上进行综合效益评价,最后根据上述方法得到结论和数据,提出物流园区综合效益的对策和建议。     

调控氧化猪脂的香气成分分析

采用通空气加热方法将猪脂调控氧化,随氧化时间的延长(1、3、4h)获得3个感官气味有代表性的样品(过氧化值分别为45.5、158.0、271.5mmol/kg)。由于香气分子一般有强亲脂性,难以用溶剂萃取法从脂肪中分离,利用溶剂辅助蒸发装置的高真空蒸馏及液氮冷凝优势,在50℃下将调控氧化猪脂中的挥发性组分直接蒸发分离出。该法具有操作简单、处理条件温和、不使用有机溶剂的优点。蒸发分离的组分用GC-MS和稀释法/气相色谱-嗅闻(AEDA/GC-O) 分析香气物质构成。结果表明,GC-MS分析共鉴定出91个化合物,醛类含量最高,其次是酸类。其中氧化程度处于适中的样品(过氧化值158.0mmol/kg)有油脂香特征,GC-MS鉴定出的化合物数量最多且含量高；而氧化程度低(45.5mmol/kg)的样品有青草香,氧化程度高的(271.5mmol/kg)样品有刺激性气味,这两个样品鉴定出的化合物数量及含量均较少。3个样品中含量较高的前5个化合物均是己醛、(E)-2-庚烯醛、(E)-2-辛烯醛、1-辛烯-3-醇和己酸。AEDA/GC-O分析共鉴定出39个香气化合物,以醛类为主,仍为氧化程度处于适中的样品中鉴定出的香气化合物数量最多。1-辛烯-3-醇、己醛、(E)-2-辛烯醛、(E)-2-壬烯醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛、戊醛在3个样品中稀释因子均较高,为猪脂调控氧化不同程度均具有的重要香气成分。希望研究结果可为了解脂肪调控氧化机制及完善“脂肪调控氧化-热反应”制备肉味香精工艺提供参考。     

基于混合模型的锂离子电池热失控预判方法

锂离子电池在储能系统中已得到普遍应用,但其会由于热失控而产生自燃、爆炸等引发安全事故, 如何对储能锂离子电池热失控故障风险进行超前预测和判定是当前研究的热点问题。将电热物理模型与深 度学习模型长短期记忆模型(LSTM)相结合,提出一种基于混合模型的储能锂离子电池热失控预判方法。 通过收集电池运行数据,利用电池的电热耦合模型进行电池内部温度、荷电状态(SOC)的估算;同时,将电池 表面温度、电池电压、电池电流等参数共同作为 LSTM 的输入,利用混合模型精确预测电池的表面温度和内 部温度。通过阈值方法判定热失控的发生并确定诱发原因,从而实现对电池热失控的准确预测。基于公开 数据集的实验结果表明,提出的混合模型进行热失控预判具有较好的精确性和快速性,在实际工程应用中有 着较好的应用前景。     

浅论如何促进传统产业的改造升级

对制约我国传统产业发展的原因进行了简要分析，在此基础上提出了改造和升级我国传统产业的对策和建议。