摘要:针对供应中断和产量不稳定双重风险下的制造商应急采购决策问题，构建包含制造商和供应商的双层供应链模型，分析了制造商在单源采购中普通零部件采购、关键零部件采购和双源应急采购3种不同情况下的最优采购策略。研究发现：供应商中断概率的降低不仅能够提升其在供应链中的议价能力，还为制造商创造更高利润，形成双赢局面；供应商产量不稳定不仅会降低供应商的期望利润，还会迫使制造商增加订货量而承担更多的供应不确定风险。在双源应急采购中，供应商之间中断概率的相关性强化了高稳定性供应商的竞争优势；并且，当采购价格和中断风险同时增大时，双源应急采购在可靠性和成本效益上的优势显著显现；此外，双源应急采购能够使得供应链不稳定性降低，尤其在高中断风险、高采购成本环境下，该策略能有效提升供应链韧性。

摘要:针对灾后应急物资配送中如何衡量灾民内心满意度的问题，综合考虑时间满意度和物资满意度，采用一般性模糊数与梯形模糊数表示应急救援物资到达量及物资到达时间的不确定性，以满意度最大、成本最小、覆盖率最大作为突发事件应急救援目标，在轴辐式网络框架下，构建灾后应急物资配送的多目标模糊优化模型，通过改进贪心算法对模型进行求解。研究结果表明，构建的轴辐式网络应急物资配送多目标模糊优化模型，在满足灾后应急救援物资量和时间需求的基本前提下，能够实现满意度最大和应急救援成本最小的目标。最后，以2023年福建省洪涝灾害为案例背景，为确保各个受灾点需求得到最大程度的满足，应用改进模型与算法，对福建省9个地级市的应急物资配送问题进行模拟仿真，从而验证模型的可行性。

摘要:全球变暖问题日益严重，制冷行业需要对现有的制冷剂工质进行替换并进一步强化换热器的传热效率。通过实验研究了混合制冷剂R513A在外径分别为9.52 、12.70 mm的水平光滑管和内螺纹管内的沸腾换热特性，分析了热流密度、管径、质量流速和蒸发温度对传热系数及压降变化的影响机理。结果表明：沸腾传热系数随着热流密度的增大先增大后减小，9.52 mm光滑管内制冷剂扰动更剧烈，其传热系数比12.70 mm光滑管的提高了13.91%～19.77%。与此同时，9.52 mm换热管内的压降为12.70 mm换热管的1.4～3.8倍。管内传热系数随着蒸发温度和质量流速的增加而增大，并且低质量流速时更容易达到局部干涸点，此时沸腾传热系数急剧减小。对预测传热系数的Cooper、Liu-Winterton关联式进行了对比。在干涸发生前，两个关联式皆能较好地预测R513A在水平光滑管内的流动沸腾换热特性；在干涸发生后，Liu-Winterton关联式预测精度更高；干涸前、后平均绝对误差分别为18.53%和28.36%。

摘要:以5GDHC系统为基础，深度双向耦合电力网络，构建了具有复杂新特性的新型电-热双向耦合网络仿真模型。考虑到新型互联网络耦合节点以及耦合方式的改变可能引发运行阶段的安全性问题，引入多时间尺度分析方法，划分电-热网络准稳态阶段，通过添加扰动探讨5GDHC系统与电力网络在不同准稳态阶段的相互作用机制，并分析其与传统电-热网络在交互行为上的差异性。最后，通过某区域12节点配电网、26节点供热网的综合能源系统验证模型以及准稳态分析的有效性。仿真结果表明：时域内网络冷热互补功率可达到13.5 MW，低温运行下的热损耗仅占网络供热量的1.3 %，而反映网络水力特性的水力交汇点数量最大增至5个；准稳态分析则揭示了在电负荷开断状态下相比于传统电-热网络，新型电-热网络的水力变化更加显著，达到了5.7 kg/s，而热力变化相对平缓，仅为0.054 ℃，此外，扰动并不会对建筑的室内温度产生影响。

摘要:炎症性肠病（IBD）包括溃疡性结肠炎（UC）和克罗恩病（CD），大多数IBD患者需要结合侵入性内镜检查、临床和组织病理学检查才能确诊，目前缺乏便捷且无创的IBD诊断方法。针对这一现状，发展一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）的IBD无创诊断方法。利用SERS技术对210名IBD患者（127名CD，83名UC）和48名健康对照者(HC)的尿液样本进行检测。通过分析IBD、CD患者和HC尿液样本的平均SERS，发现IBD、CD患者和HC之间的一些主要拉曼峰的拉曼强度存在明显差异。为验证这些发现并构建有效的诊断模型，基于主成分分析（PCA）-支持向量机（SVM）建立预测模型对IBD/HC、CD/HC进行分类研究。经过leave-one-patient-out交叉验证（LOPOCV），IBD/HC、CD/HC分类模型的准确率分别为83.33%和83.43%。基于SERS对患者尿液样本进行检测可以有效识别IBD患者和HC的代谢变化，有望为临床IBD患者开发一种无创、快速、准确的预检方法。

摘要:针对被动预燃室增压直喷汽油机开展仿真研究，建立了预燃室点火发动机三维仿真模型，采用三次喷射策略形成稀薄燃烧环境（过量空气系数λ=1.3），通过仿真方法对不同工况下的气体流动、喷雾、燃烧以及排放特性进行了研究。仿真计算结果表明：主燃烧室内形成明显的滚流进气，燃烧后期最大湍流动能（turbulence kinetic energy，TKE ）可超过150 m²/s²，但进一步推迟点火时刻至715°曲轴转角，最大TKE会下降至110 m²/s²左右。射流火焰喷射过程中呈现明显不均衡特点，右侧喷孔火焰扩散较快，左侧个别喷孔内射流火焰扩散较慢。大负荷下，通过推迟点火时刻，有效降低了主燃烧室及预燃室的最高温度，从而降低最大压力及NO_x和CO的排放，主燃烧室中NO_x的最大质量浓度降低了约54%，CO的最大质量分数降低了约30%。

摘要:振动强耦合（vibrational strong coupling，VSC）具有显著的诱导分子能级变化的能力，为有效控制化学反应，特别是电化学过程提供了巨大的潜力。然而，很少有关于光学微腔内氧化还原过程的报道。铁氰化钾在金电极表面的氧化还原反应是电化学中一个经典的反应，为了研究VSC对铁氰化钾氧化反应的影响，设计了一个电化学微腔作为光学谐振器，研究了铁氰化钾在金表面的氧化反应。试验结果表明，铁氰化钾氧化反应的效率与O―H振动带一致。在3420 cm^–1 O―H拉伸振动的VSC下，由于O―H 拉比分裂，影响了水分子之间的相互作用，改变了离子的水合作用，所以与无腔体系相比，铁氰化钾的氧化反应效率被抑制了约52 %。这项工作为调节化学反应提供了一种新的、更有效的物理手段。更重要的是，电化学和微腔的结合可以实时监测反应过程，解决了在有限空间内检测有限数量样品的问题。

摘要:脱细胞真皮基质由于其促进伤口愈合的能力，已被用作临床伤口敷料。然而，市场上同类产品机械强度比较差，且不具备抗菌能力。优化猪皮制备猪脱细胞真皮基质（porcine acellular dermal matrix，PADM）工艺，并添加槲皮素（quercetin，QCT）和聚赖氨酸（poly-L-lysine，PLL），制备出了性能良好的槲皮素-聚赖氨酸-猪脱细胞真皮基质（QCT-PLL-PADM）敷料样品。傅里叶变换红外光谱分析表明，PADM样品添加QCT和PLL后，仍然保持胶原蛋白的天然三螺旋结构。差示扫描量热法和机械性能分析结果表明，与PADM相比，QCT-PLL-PADM的热稳定性提高了50%、机械性能提高了90%。而且QCT-PLL-PADM具有优异的抗菌活性，抗菌率超过92%。此外，在细胞相容性分析中，QCT-PLL-PADM促进了细胞的黏附生长，细胞相对增长速率超过75%。与市面上的产品相比，机械强度提升了90%～110%，其他性能提升了20%～40%。以上结果表明，QCT-PLL-PADM可以作为良好的伤口敷料，在皮肤及口腔修复方面进行应用。

摘要:乙醇胺（MEA）+2-丁基乙醇胺（BEA）溶液体系中存在对CO₂吸收的协同效应，这种协同效应可以同时促进CO₂的吸收和解吸。将MEA+BEA二元胺体系扩展至MEA+BEA+二乙氨基乙醇胺（DEEA）三元胺体系，在实验室规模的间歇式吸收-解吸反应器和再循环过程的实验系统中，研究了浓度（0.1~0.5 mol/L） MEA+2.0 mol/L BEA+2.0 mol/L DEEA溶液的CO₂吸收-解吸性能，与2.0 mol/L BEA+2.0 mol/L DEEA溶液进行比较，并进一步采用CO₂吸收和解吸参数对协同效应进行分析。结果表明，MEA+仲胺（RR'NH）+叔胺（RR'R''N）的协同效应使MEA+BEA+DEEA在CO₂吸收和解吸方面均优于BEA+DEEA，与传统的MEA增强吸收但降低解吸的效果不同，MEA、BEA、DEEA的最佳浓度分别为0.1、2.0、2.0 mol/L。

摘要:针对传粉者与食草动物之间的关系，利用时滞微分方程理论，探讨了植物–传粉者–食草动物三者之间的动力学行为。确定了系统正平衡点的稳定性和产生Hopf分支的临界时滞，并根据中心流形定理和规范型理论得到了决定Hopf分支方向和周期解稳定性的条件，数值模拟验证了理论结果。研究结果表明：存在时滞的一个临界值，当时滞小于该临界值时，系统的正平衡点稳定；而当时滞大于该临界值时，系统会失稳，此时植物、传粉者和食草动物以周期振荡的形式共存。该研究从理论上揭示了时滞对植物、传粉者和食草动物三物种间相互作用的影响，即食草动物从摄食到完成自身转化所需的时间过长，会引起系统的周期振荡。

摘要:注意力机制在细粒度识别任务中具有关键作用。为了让模型更加关注判别性区域，提出一种新的基于干预注意力的方法，为监督注意力学习特征提供关键线索。具体地，在训练过程中加入干预注意力，并将注意力应用于数据裁剪和擦除过程，进而提高模型的学习效率。同时，将融合注意力应用于特征提取网络，帮助网络学习更加有效的特征。此外，引入标签平滑损失函数以及中心正则化损失函数，有效地提升分类精度。实验表明，提出的方法具有优异性能，分别在CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC Aircraft数据集上实现了89.8%、95.7%和94.7%的分类准确率，相比多个细粒度分类算法具有更好的分类效果。

摘要:屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中存在光照度差异和采样失真的问题，基于数字信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道，为此，提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法，以解决“跨媒介鲁棒性”问题。通过基于U-Net网络结构的预处理网络对水印信息和原始图像进行预编码生成残差图像，将该残差图像与原始图像进行离散小波变换，并利用可逆神经网络实现在小波域的水印嵌入和提取。在模型训练过程中加入噪声池，以提升抵抗屏摄噪声攻击的鲁棒性。实验结果表明，通过所提方法生成的含水印图像具有更好的视觉质量，且在不同距离、角度和光照度的屏摄情况下，均有着较高的水印信息提取准确率。

摘要:针对复杂室内环境中无线信号受传播环境突发噪声影响而存在异常的情况，提出了一种基于在线粗定位和随机子集抽样的WiFi指纹定位算法。首先，该算法利用接入点（AP）信号的特定覆盖区域，将目标快速、准确地定位到局部区域，确定目标真实位置附近的候选参考点（RP）；随后，采用随机子集抽样获取多个子集内的信号距离，对其进行均值处理，由此降低异常AP信号对信号距离的影响；最后，采用加权K近邻算法确定目标的估计位置。在实际室内环境采集的公共数据集中开展实验，对在线粗定位和随机子集抽样方法的准确度进行分析，验证了所提算法的高效性，给出了参数选择对于定位性能的影响，并将本算法与其他指纹定位算法进行了对比。结果表明，在线粗定位方法能有效获取用户真实位置附近的候选RP，随机子集抽样能有效抑制大的定位误差，即使在AP信号出现异常时，也能获得优于已有算法的定位性能。