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关键词： 学术谱系   隐性知识   科学共识   学科特征   科学范式  

摘要： 科学范式演进是科学发展的核心议题,而隐性知识在学术谱系中持续积淀,其传承对科学范式形塑至关重要。聚焦学术谱系传承中隐性知识转化对科学范式形成的作用机理,通过问卷调查收集967份有效样本,运用结构方程模型进行实证检验。研究表明,隐性知识转化通过认知、方法、规范等方面共识显著促进科学共识达成,进而推动科学范式形成。学科属性特征在这一过程中起调节作用,学科的成熟度、交叉融合度、开放包容度越强,隐性知识转化的效用则越高,越可能促进创新性科学范式形成。研究深化了学术谱系理论内涵,拓展隐性知识影响机制分析理路,对政府部门制定人才培养和学科建设政策、高校与科研机构改进学术管理及促进科研创新、学者个体追求卓越创新和拓展学术生涯路径具有启发意义。

关键词： 胎儿   血流动力学   超声检查   多模态   子痫前期  

摘要： 目的构建并分析基于胎儿血流动力学参数的超声多模态模型在预测重度子痫前期风险中的应用价值。方法横断面选取于我院规律产检并分娩的74例重度子痫前期孕妇临床资料作为观察组,另选取同期产检正常的50例孕妇设为对照组,对两组一般资料与胎儿的血流动力学参数;多元回归分析法分析影响孕妇发生子痫前期的因素;基于影响因素构建预测模型,并分析其预测效能。结果子痫前期组的体重指数(Body Mass Index,BMI)、收缩压(Systolic blood pressure,SBP)、舒张压(diastolic blood pressure,DBP)水平均高于对照组,分娩孕周则较低(P<0.05);观察组脐动脉的搏动指数(pulse index,PI)(1.37±0.13)、阻力指数(resistive index,RI)(0.81±0.19)和缩期峰值流速与舒张末期流速比值(peak systolic blood velocity/end-diastolic blood velocity,S/D)(3.67±0.43)均高于对照组,而胎儿大脑中动脉的PI(1.08±0.16)、RI(0.54±0.19)和S/D(2.42±0.31)则低于对照组(P<0.05);多元回归分析结果显示胎儿中高水平的脐动脉PI、RI、S/D比值为影响孕妇发生子痫前期的危险因素;胎儿大脑中动脉高水平的PI、RI和S/D比值为其保护因素;基于影响因素,构建预测模型方程,Y=3.063×脐动脉PI+1.051×脐动脉S/D比值+2.061×脐动脉RI+2.610×胎儿大脑中动脉的PI+3.762×胎儿大脑中动脉的RI+2.783×胎儿大脑中动脉的S/D比值-2.618;受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线表明,预测模型的曲线下面积(Areaunder curve,AUC)为0.856,对孕妇发生子痫前期具有较好的预测效能。结论胎儿血流动力学参数可作为早期识别高风险的重要标志,胎儿中高水平的脐动脉PI、RI、S/D比值为影响孕妇发生子痫前期的危险因素;胎儿大脑中动脉高水平的PI、RI和S/D比值为其保护因素,构建的预测模型方程有较高的预测效能,可提高早期预警能力,为临床干预提供依据。

关键词： 动态对比增强磁共振成像   乳腺癌   药代动力学模型   速率常数   容量转移常数   血管外细胞外间隙容积分数  

摘要： 目的探讨动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)药代动力学定量参数对乳腺癌患者新辅助化疗(NAC)效果的预测价值。方法选取接受完整周期NAC的106例女性乳腺癌患者,通过DCE-MRI药代动力学模型获得定量参数[容量转移常数(K^(trans))、速率常数(K_(ep))、血管外细胞外间隙容积分数(V_(e))],比较不同病理类型、分子亚型、组织分级乳腺癌患者的各参数。乳腺癌患者均经4~6个周期NAC治疗,采用Miller&Payne(MP)病理反应性分级系统评估乳腺癌患者NAC疗效,将MP分级Ⅴ级定义为病理完全缓解(pCR)组,Ⅰ~Ⅳ级为非病理完全缓解(npCR)组;并将MP分级Ⅳ、Ⅴ级定义为病理组织学显著反应(MHR)组,Ⅰ~Ⅲ级为非组织学显著反应(nMHR)组。比较MHR组与nMHR组、pCR组与npCR组之间NAC前、NAC 2个周期DCE-MRI药代动力学定量参数;采用ROC曲线分析DCE-MRI药代动力学定量参数对NAC疗效的预测价值。结果不同病理类型乳腺癌患者K_(ep)、K^(trans)比较差异有统计学意义(P均<0.05),不同分子亚型、组织分级乳腺癌患者K_(ep)、K^(trans)、V_(e)比较差异均有统计学意义(P均<0.05)。NAC前、NAC 2个周期MHR组K_(ep)、K^(trans)均低于nMHR组,pCR组K_(ep)、K^(trans)均低于npCR组(P均<0.05)。NAC前、NAC 2个周期K_(ep)、K^(trans)联合预测乳腺癌患者NAC 4个周期MHR的AUC分别为0.891、0.932(P均<0.05),NAC前、NAC 2个周期K_(ep)、K^(trans)联合预测乳腺癌患者NAC 4个周期pCR的AUC分别为0.881、0.916(P均<0.05)。结论K_(ep)、K^(trans)联合检测在乳腺癌患者NAC疗效中有较高预测价值,DCE-MRI药代动力学定量参数有利于指导临床制定、调整治疗方案。

关键词： 机器人动力学   参数辨识   加权最小二乘法   支持向量机   误差补偿  

摘要： 传统机器人运动控制通常采用PID控制,但传统PID控制反映滞后,动态性能差,精度较低。前馈控制能显著提升机器人控制性能,但需要建立精确的动力学模型,所以要辨识机器人动力学参数。利用牛顿-欧拉法建立机器人动力学模型,选用傅里叶级数型激励轨迹并以使得观测矩阵条件数最小为目标进行优化,采集机器人在该轨迹下的运动数据,使用加权最小二乘法辨识得到机器人动力学参数,因为工业机器人具有复杂和非线性的特点,通过参数辨识得到的动力学参数建立的逆动力学模型往往存在误差;因此,选用遗传算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对动力学模型进行误差补偿,支持向量机输入数据是机器人各关节的角度、角速度、角加速度数据,输出数据为预测的动力学模型误差力矩,采集机器人在多条傅里叶轨迹下的运动数据,输入支持向量机训练并预测,结果表明,误差补偿后的动力学模型能更加准确地预测关节力矩。

关键词： 参数辨识   工业机器人   鲸鱼优化算法   动力学参数  

摘要： 提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的工业机器人动力学参数方法。采用不同捕食方式更新种群分布位置,最终寻找最优位置个体,对工业机器人参数进行识别,将测试路径平均均方误差(RMS)作为评价标准。以工业机器人为对象设计仿真验证了辨识算法的正确性,研究结果表明:在第35次迭代后IWOA适应度速度较快,具备较好参数估算性能,惯性参数辨识结果验证所提方法能够对机器人动态特性识别达到很高的精度,为提高机器人动作规划具有指导意义。

关键词： 交通事故   车辆动力学参数   多源融合   实时估计   验证体系  

摘要： 交通事故场景中,传统事后重构方法难以满足实时性与精确性要求。研究围绕动力学参数实时估计展开,构建事故条件下车辆动力学模型,分析速度、加速度、角速度等参数的耦合机理。在多源传感器数据基础上,提出基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)与鲁棒滤波相结合的实时估计算法,并设计参数自适应更新机制,以应对碰撞瞬间的传感器失效与数据突变。通过构建Carsim–Simulink仿真平台及实车碰撞试验,对估计结果的准确性进行验证,为快速分析交通事故与智能交通决策提供技术参考。

关键词： The northern segment of the Shunyi-Liangxiang fault   Dynamic rupture   Scenario earthquake   Stress scheme   Friction parameters   Nucleation zone  

摘要： Numerical simulation of physics-based scenario earthquakes is recently one of the research focuses in seismology. This type of simulation requires certain parameter assumptions like fault geometry, regional stress fields, and nucleation conditions, all of which carry considerable uncertainty. This study utilizes the northern segment of the Shunyi-Liangxiang fault in the Beijing region as a case study, simulating a magnitude 7 scenario earthquake on this fault and further examines the effects of various initial parameters on dynamic rupture modeling. We first construct the fault geometry model of the north segment of the Shunyi-Liangxiang fault, the velocity structure model around the fault, the initial stress model on the fault plane, and the friction parameters model. We then simulate the spontaneous dynamic rupture of a scenario earthquake with magnitude of 7 using the curved grid finite-difference method. And the rupture propagation process, the final slip distribution, and the rupture velocity on the fault plane, as well as the moment releasing rate are obtained. The simulation results indicate that the fault slip of this scenario earthquake is predominantly characterized by strike-slip motion. Due to the blocking effect at the fault bends, the rupture area is constrained within the first 20 km of the northern segment of the Shunyi-Liangxiang Fault. Moreover, the rupture on the fault plane propagates at a sub-shear speed after initiating from the nucleation zone. Based on this earthquake rupture model, we discuss the qualitative effects of the stress configuration parameters, friction parameters, rupture initiation conditions in the nucleation patch, and nucleation locations on the rupture propagation. The simulation results show that the maximum principal stress azimuth theta, the location of the nucleation patch along the fault strike, and the radius of the nucleation patch have the greatest influence on the fault rupture dynamics. These influences are due to

关键词： 莱州湾近海海域   中软场地   土动力学   动剪切模量比   阻尼比   剪切波速   统计分析  

摘要： 为研究莱州湾近海海域中软场地土的动力学特性,本文针对0-80m深度范围内不同种类土,开展了动剪切模量比(G/Gmax)、阻尼比(λd)与剪切波速(Vs)的试验与统计分析。基于试验数据,统计分析了莱州湾近海海域中软场地条件下,不同地质单元不同种类土在不同区间深度下的土动剪切模量比与阻尼比。结果表明:同一类型土,随着深度的增加,G/Gmax统计平均值总体呈现增大趋势,λd统计平均值是减小趋势;随着动剪应变的增加,各类土的动剪切模量比变异系数与动剪应变呈正相关,其阻尼比变异系数与动剪应变呈负相关。同时给出不同种类土的Vs随深度变化的最优回归公式与拟合优度。不同种类土的Vs随土体埋深的增大而增加,但增幅减小;土剪切波速的离散程度随土体埋深的增加而增大;不同回归模型对比分析表明:采用二次多项式函数模型的拟合优度最优(R2=0.807-0.890),显著优于线性模型及幂函数模型。其研究结果可为我国海域地震区划与近海海域深软场地的工程抗震设防工作提供科学依据。

关键词： 物理可行性   原始-对偶内点优化   全参数辨识   机器人  

摘要： 为精确获取机器人动力学参数以提升控制性能，提出了一种基于原始-对偶内点优化的参数辨识方法。首先对机器人动力学方程进行线性化处理，随后利用QR分解推导出机器人的最小惯性参数集，以减少待辨识参数的数量并消除参数间的非零项和线性相关性。其次，依据动力学参数固有的物理属性，建立了参数的物理可行性约束条件。在此基础上，将参数辨识问题构建为一个带有约束的非线性优化模型。采用原始-对偶内点优化法对该优化问题进行求解，以获得满足物理约束的机器人动力学全部参数。为保证辨识数据的质量，设计了基于有限项傅里叶级数的激励轨迹，并通过最小化观测矩阵的条件数来优化轨迹参数。采集关节角度、角速度、及关节力矩，并采用二阶巴特沃斯低通滤波器对采集信号进行滤波处理，以抑制测量噪声。最后，使用另外一组轨迹用来验证算法的可靠性，通过计算预测力矩和实际力矩的均方差根来判断辨识结果的准确性。研究结果表明辨识出的预测力矩与实际力矩误差很小，总误差为2.61，从而验证本文所提算法的有效性，为机器人动力学控制奠定基础。

关键词： 高超声速滑翔飞行器   机动目标跟踪   半弹道再入飞行器   状态估计   参数估计  

摘要： 在高超声速滑翔飞行器(hypersonic gliding vehicle,HGV)跟踪问题中,动力学模型起到了关键作用。然而,由于再入过程中目标的结构时变以及流场等不确定因素的作用,导致目标的运动模式时变且未知。基于此,提出了以扩维半弹道再入飞行器(semi-ballistic reentry vehicle,SBRV)模型估计目标的状态和气动参数。基于目标机动过程中升阻比有界以及气动参数耦合的特性,采用SBRV模型估计的爬阻比、转阻比具有较快的收敛速度,且阻力参数的估计误差也保持总体最小。进一步分析了该模型与两种典型动力学模型之间的转换关系。通过对HGV典型机动场景的仿真跟踪表明,基于SBRV模型设计的估计器跟踪误差更小,且对目标机动检测的延时更小。