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Mechanical response identification of local interconnections in board- level packaging structures under projectile penetration using Bayesian regularization
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作者 Xu Long Yuntao Hu Irfan Ali 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第7期79-95,共17页
Modern warfare demands weapons capable of penetrating substantial structures,which presents sig-nificant challenges to the reliability of the electronic devices that are crucial to the weapon's perfor-mance.Due to... Modern warfare demands weapons capable of penetrating substantial structures,which presents sig-nificant challenges to the reliability of the electronic devices that are crucial to the weapon's perfor-mance.Due to miniaturization of electronic components,it is challenging to directly measure or numerically predict the mechanical response of small-sized critical interconnections in board-level packaging structures to ensure the mechanical reliability of electronic devices in projectiles under harsh working conditions.To address this issue,an indirect measurement method using the Bayesian regularization-based load identification was proposed in this study based on finite element(FE)pre-dictions to estimate the load applied on critical interconnections of board-level packaging structures during the process of projectile penetration.For predicting the high-strain-rate penetration process,an FE model was established with elasto-plastic constitutive models of the representative packaging ma-terials(that is,solder material and epoxy molding compound)in which material constitutive parameters were calibrated against the experimental results by using the split-Hopkinson pressure bar.As the impact-induced dynamic bending of the printed circuit board resulted in an alternating tensile-compressive loading on the solder joints during penetration,the corner solder joints in the edge re-gions experience the highest S11 and strain,making them more prone to failure.Based on FE predictions at different structural scales,an improved Bayesian method based on augmented Tikhonov regulariza-tion was theoretically proposed to address the issues of ill-posed matrix inversion and noise sensitivity in the load identification at the critical solder joints.By incorporating a wavelet thresholding technique,the method resolves the problem of poor load identification accuracy at high noise levels.The proposed method achieves satisfactorily small relative errors and high correlation coefficients in identifying the mechanical response of local interconnections in board-level packaging structures,while significantly balancing the smoothness of response curves with the accuracy of peak identification.At medium and low noise levels,the relative error is less than 6%,while it is less than 10%at high noise levels.The proposed method provides an effective indirect approach for the boundary conditions of localized solder joints during the projectile penetration process,and its philosophy can be readily extended to other scenarios of multiscale analysis for highly nonlinear materials and structures under extreme loading conditions. 展开更多
关键词 Board-level packaging structure High strain-rate constitutive model Load identification Bayesian regularization Wavelet thresholding method
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Synthesis and Structure's Identification of N, N-dialkyl-2-trimethyl siloxyl-4,5-dialkyl Benzoylamino
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《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1999年第S1期470-470,共1页
关键词 N-dialkyl-2-trimethyl siloxyl-4 5-dialkyl Benzoylamino Synthesis and structure’s identification of N
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Using structure restoration maps to comprehensively identify potential faults and fractures in compressional structures 被引量:5
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作者 欧成华 陈伟 李朝纯 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第3期677-684,共8页
Faults and fractures of multiple scales are frequently induced and generated in compressional structural system. Comprehensive identification of these potential faults and fractures that cannot be distinguished direct... Faults and fractures of multiple scales are frequently induced and generated in compressional structural system. Comprehensive identification of these potential faults and fractures that cannot be distinguished directly from seismic profile of the complex structures is still an unanswered problem. Based on the compressional structural geometry and kinematics theories as well as the structural interpretation from seismic data, a set of techniques is established for the identification of potential faults and fractures in compressional structures. Firstly, three-dimensional(3D) patterns and characteristics of the faults directly interpreted from seismic profile were illustrated by 3D structural model. Then, the unfolding index maps, the principal structural curvature maps, and tectonic stress field maps were obtained from structural restoration. Moreover, potential faults and fractures in compressional structures were quantitatively identified relying on comprehensive analysis of these three maps. Successful identification of the potential faults and fractures in Mishrif limestone formation and in Asmari dolomite formation of Buzurgan anticline in Iraq demonstrates the applicability and reliability of these techniques. 展开更多
关键词 potential fault and fracture comprehensive identification structure restoration maps 3D structural modeling compressional structures
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Systematically structural identification of nitric compounds in crude oil with chemometric resolution
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作者 黄熠 张泰铭 +1 位作者 梁逸曾 崔卉 《Journal of Central South University of Technology》 2005年第3期300-305,共6页
Aimed at the problem of classification of non-hydrocarbons of crude oil, the theoretical standpoint that the polarity of a compound depends on the whole structure and composition of molecule instead of a kind of heter... Aimed at the problem of classification of non-hydrocarbons of crude oil, the theoretical standpoint that the polarity of a compound depends on the whole structure and composition of molecule instead of a kind of heteroatom or its functional group was presented. A method was established for the systematically structural identification of nitric compounds in crude oil. The pre-fractionation of a crude oil sample into 7 fractions was performed by di- adsorption column chromatography with neutral aluminum oxide and silica gel. Subsequently, the individual components were obtained by using capillary column gas chromatography, and the types of compounds were detected by a mass spectrometer. In combination with a chemometric resolution, the compounds of fraction were further identified. This method can relieve the difficulty of classical analysis in identifying those species with very low contents or without being completely separated. The structures of 168 nitric compounds in a crude oil sample were determined by this method. 展开更多
关键词 column chromatography chromatography-mass spectrometry chemometric resolution structural identification non-hydrocarbon compound crude oil NITRIC
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Phase composition, transition and structure stability of functionally graded cemented carbide with dual phase structure 被引量:2
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作者 张立 陈述 +3 位作者 熊湘君 贺跃辉 黄伯云 张传福 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2007年第2期149-152,共4页
The phase composition, phase transition and phase structure transformation of the wire-cut section of functionally graded WC-Co cemented carbide with dual phase structure were investigated by XRD phase analysis. It is... The phase composition, phase transition and phase structure transformation of the wire-cut section of functionally graded WC-Co cemented carbide with dual phase structure were investigated by XRD phase analysis. It is shown that the composition of η phase in the core zone is Co_3W_3C (M_6 C type). The structure of cobalt based solid solution binder phase is fcc type. At the cooling stage of the sintering process, the phase transition of η phase, i.e. M_6C→M_12C and the martensitic phase transition of the cobalt based solid solution binder phase, i.e. fcc→hcp are suppressed, which facilitates the strengthening of the alloy. Because the instantaneous temperature of the discharge channel is as high as 10 000 ℃ during the wire cutting process, the processed surface is oxidized. Nevertheless, the oxide layer thickness is in micro grade. In the oxide film, η phase is decomposed into W_2C and CoO, and cobalt based solid solution binder is selectively oxidized, while WC remains stable due to the existence of carbon containing liquid organic cutting medium. 展开更多
关键词 cemented carbide dual phase structure functionally graded material phase identification fracture toughness testing
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链霉菌Streptomyces sp.FIM18-327次级代谢产物的研究
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作者 陈丽 谢立君 +5 位作者 周剑 林如 温耀明 邱观荣 江红 江宏磊 《中国抗生素杂志》 北大核心 2025年第1期33-40,共8页
目的本文对链霉菌Streptomyces sp.FIM18-327发酵液中的次级代谢产物进行研究。方法采用浸提、萃取、硅胶柱层析及制备HPLC等方法分离纯化次级代谢产物,其结构经MS、NMR波谱数据分析并与文献对比来确定。结果从该菌株发酵液中分离纯化得... 目的本文对链霉菌Streptomyces sp.FIM18-327发酵液中的次级代谢产物进行研究。方法采用浸提、萃取、硅胶柱层析及制备HPLC等方法分离纯化次级代谢产物,其结构经MS、NMR波谱数据分析并与文献对比来确定。结果从该菌株发酵液中分离纯化得到6个化合物,均为吲哚并咔唑类生物碱,其结构分别鉴定为7-ethyl-UCN-01(1)、RK-1409(2)、RK-286C(3)、星孢菌素(4)、7-methoxy-RK-286C(5)、K252c(6)。结论化合物1~6均是首次从该菌株中分离获得,其中化合物1是新的天然产物,活性结果表明化合物1~3对人源乳腺癌细胞MCF-7和胃癌细胞NCI-N87的抑制活性较好,其IC_(50)值为0.14~2.29μmol/L;同时也发现它们对激酶PKCθ也具有很强的抑制活性,其IC_(50)值为IC_(50)值为0.19~60.9 nmol/L。该研究结果对丰富吲哚并咔唑类生物碱的种类、发现候选抗肿瘤药物等具有指导意义。 展开更多
关键词 星孢菌素 分离纯化 结构鉴定 抗肿瘤活性
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防风地上部分化学成分及抗炎活性研究
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作者 刘振强 周淑鑫 +9 位作者 周露瑶 林宇轩 刘爽 张倩 孙艳 陈庆山 张丽莉 匡海学 刘艳 杨炳友 《广西植物》 北大核心 2025年第2期207-216,共10页
为研究防风(Saposhnikovia divaricata)地上部分的抗炎活性成分,该研究采用硅胶、ODS等柱色谱方法以及高效液相技术对70%乙醇提取物进行分离纯化,并结合理化性质及1H-NMR、13C-NMR、MS等波谱学数据对所分离化合物进行结构鉴定,采用脂多... 为研究防风(Saposhnikovia divaricata)地上部分的抗炎活性成分,该研究采用硅胶、ODS等柱色谱方法以及高效液相技术对70%乙醇提取物进行分离纯化,并结合理化性质及1H-NMR、13C-NMR、MS等波谱学数据对所分离化合物进行结构鉴定,采用脂多糖(LPS)诱导的RAW 264.7细胞模型测定化合物对一氧化氮(NO)的抑制活性。结果表明:(1)从防风地上部分中分离得到15个化合物,分别鉴定为姜糖脂A(1),(E)-2-己烯基-O-β-D-吡喃葡萄糖苷(2),(Z)-3-己烯基-O-β-D-吡喃葡萄糖苷(3),正己烷基-O-β-D-吡喃葡萄糖苷(4),sachalinoside B(5),5β,6α-dihydroxy-3β-(β-D-glucopyranosyloxy)-7-megastigmen-9-one(6),phenethyl-β-D-glucopyranoside(7),没食子酸乙酯(8),香草酸(9),蚱蜢酮(10),2-乙氧基-2-对羟基苯基乙醇(11),2-methoxy-2-(4′-hydroxyphenyl)ethanol(12),1,2,3,4,6-penta-O-gally-β-D-glucopyranose(13),(-)-当归棱子芹醇-2-O-β-D-呋喃芹菜糖基-(1→6)-β-D-吡喃葡萄糖苷(14),(9Z,12Z)-N-(2-hydroxyethyl)octadeca-9,12-dienamide(15)。其中,化合物1-5、7-10首次在伞形科植物中分离得到,化合物11-15首次从防风属植物中发现。(2)对化合物1-15进行了体外抗炎活性实验,结果表明化合物1、3、4、7、9、12、14对LPS诱导的RAW 264.7细胞NO释放具有不同程度的抑制作用。 展开更多
关键词 防风 地上部分 化学成分 提取分离 结构鉴定 抗炎活性
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基于改进多目标粒子群算法的码头结构传感器优化布置 被引量:1
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作者 周鹏飞 张雍 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期243-251,共9页
为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏... 为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏感性和冗余性、损伤识别不适定性以及模态线性独立性的多目标优化函数;改进多目标粒子群算法获取Pareto解集,利用TOPSIS熵权法确定最优传感器布置方案。在某高桩码头试验表明:与有效独立法和有效独立-模态动能法相比,IMOPSO得到的布设方案测点分布更均匀,在灵敏度矩阵条件数、MAC最大非对角元、损伤冗余性指标分别优化了45%、90%、5%以上;多种工况下的损伤位置和程度识别准确率在不同噪声下平均提高5%和7%以上。 展开更多
关键词 码头结构健康监测 传感器优化布置 损伤识别 改进多目标粒子群(IMOPSO)
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融合全局选择与局部区分的车辆重识别网络
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作者 徐胜军 张梦倩 +2 位作者 詹博涵 刘光辉 孟月波 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第1期220-233,共14页
针对跨镜头多视角差异导致车辆重识别面临的不同视角、复杂背景和光照强度等干扰问题,提出了一种融合全局选择与局部区分的车辆重识别网络。基于Resnet50骨干网络,设计了融合全局特征与局部特征的三分支互补网络,利用全局分支学习车辆... 针对跨镜头多视角差异导致车辆重识别面临的不同视角、复杂背景和光照强度等干扰问题,提出了一种融合全局选择与局部区分的车辆重识别网络。基于Resnet50骨干网络,设计了融合全局特征与局部特征的三分支互补网络,利用全局分支学习车辆的整体外观信息,局部分支捕获车辆的差异性细节信息。基于注意力机制提出了上下文特征选择模块(context feature selection module,CFSM),有效分离了车辆信息与复杂背景信息,并提出了一种细节特征增强模块(detail feature enhancement module,DFEM),利用部件之间的相对位置信息强化多粒度特征细节信息的学习。提出了一种权值自适应平衡策略,联合多损失函数进行训练。实验结果表明,所提网络在VeRi-776数据集上的mAP、CMC@1和CMC@5分别达到73.2%、93.4%和97.3%;在VehicleID数据集的大规模测试子集上,CMC@1和CMC@5分别达到75.0%和92.7%。与对比网络相比,所提网络具有较高的识别率和鲁棒性。 展开更多
关键词 车辆重识别 多分支结构 全局上下文特征 局部区分特征 权值自适应策略
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基于非线性动力学稀疏辨识的涡致振动系统建模
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作者 季廷炜 王亮 +2 位作者 谢芳芳 张鑫帅 郑畅东 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期402-412,432,共12页
以二维和三维圆柱涡致振动(VIV)系统为研究对象,通过非线性动力学稀疏辨识(SINDy)的方法,识别VIV系统的结构响应模型和尾流振荡模型.对模型进行验证和分析,得到VIV系统的流固耦合模型,实现不同缩减速度下圆柱VIV位移和速度响应的预测.... 以二维和三维圆柱涡致振动(VIV)系统为研究对象,通过非线性动力学稀疏辨识(SINDy)的方法,识别VIV系统的结构响应模型和尾流振荡模型.对模型进行验证和分析,得到VIV系统的流固耦合模型,实现不同缩减速度下圆柱VIV位移和速度响应的预测.结果表明,采用SINDy算法,识别了带有附加阻尼的二维VIV系统的结构响应模型.该模型与流固耦合系统的动力学特征表现出明显的规律:当涡致振动系统处于锁定(lock-in)区域时,附加阻尼随缩减速度变大而基本保持不变,结构的无量纲最大振幅保持在较高水平;当涡致振动系统处于非锁定区域时,附加阻尼随缩减速度变大而呈现线性下降的特征,结构的无量纲振幅保持在较低水平.基于SINDy方法识别的二维VIV系统流固耦合模型和三维VIV系统结构响应模型有较好的预测能力,其中二维VIV系统流固耦合模型有一定的泛化能力.模型预测值能够表征原系统的运动特征,对二维VIV系统结构位移响应预测的相对误差小于6%,结构速度响应预测的相对误差小于5%,对三维VIV系统结构位移和速度响应预测的相对误差小于4%. 展开更多
关键词 稀疏辨识 涡致振动 流固耦合 降阶模型 非线性动力学
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基于结构多维特征构建图卷积神经网络的结构损伤识别方法
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作者 杨建辉 赵清瑄 蒲脯林 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期158-171,共14页
以数据为驱动的深度学习结构损伤识别(structural damage identification,SDI)效果受结构复杂程度、模型构建方法及数据规模等因素影响较大.本文引入图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)以整合结构节点间的属性特征... 以数据为驱动的深度学习结构损伤识别(structural damage identification,SDI)效果受结构复杂程度、模型构建方法及数据规模等因素影响较大.本文引入图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)以整合结构节点间的属性特征,从图的视角挖掘节点间的复杂属性关系,为SDI提供多维度学习信息.为此,设计了一种融合结构多维特征的图卷积神经网络模型(graph convolutional neural network integrating multi-dimensional features of structure,S-GCN),基于结构振动数据构造损伤特征矩阵,并通过衍生图网络,以图的节点和边表征结构节点的连接关系,构建边索引矩阵,将结构损伤状态、振动数据及节点属性等多维特征信息输入GCN进行结构损伤特征提取及预测识别,探索结构多维特征信息驱动下的GCN在损伤预测中的应用效果.通过两个钢结构验证方法的可行性及有效性,结果表明,S-GCN能够整合结构多维特征信息,对两个结构对象均实现了较高的损伤预测准确性,并展现出良好的噪声鲁棒性.进一步的对比分析显示,相较于三种非GCN模型,S-GCN能够高效地依托节点间关系快速更新节点特征并预测节点损伤状态,其损伤识别准确率、计算效率及网络各层演进过程均优于对比模型,验证了在结构损伤识别中融合结构空间特征的有效性. 展开更多
关键词 结构损伤识别 图卷积神经网络 结构多维特征融合 噪声鲁棒性 训练效率
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基于结构对应学习的大跨桥梁涡激振动识别方法研究
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作者 万春风 赵文龙 +2 位作者 周珍伟 曹素功 胡皓 《桥梁建设》 北大核心 2025年第3期73-80,共8页
为解决部分大跨桥梁缺少历史涡激振动数据而无法进行涡激振动识别的问题,提出一种基于结构对应学习(Structural Correspondence Learning,SCL)的大跨桥梁涡激振动识别方法。该方法首先将含有涡激振动数据与标签的参考桥梁数据集设为源域... 为解决部分大跨桥梁缺少历史涡激振动数据而无法进行涡激振动识别的问题,提出一种基于结构对应学习(Structural Correspondence Learning,SCL)的大跨桥梁涡激振动识别方法。该方法首先将含有涡激振动数据与标签的参考桥梁数据集设为源域,需要识别的目标桥梁数据作为目标域,在时间序列上截取加速度数据提取涡激振动特征;然后使用SCL方法对领域间特征样本进行对齐,将源域变为自适应源域;最后使用自适应源域样本训练实现目标桥梁的实时涡激振动智能识别。选取内陆地区某一较少发生涡激振动的钢-混组合大跨悬索桥作为目标桥梁,沿海地区某一较为频繁发生涡激振动的大跨悬索桥作为参考桥梁,采用所提方法对目标桥梁进行涡激振动智能识别与早期预警,以验证所提方法的有效性。结果表明:所提方法可利用其它已发生涡激振动桥梁的振动信号,通过迁移学习来识别目标桥梁的涡激振动;相较于不使用迁移学习的基准模型,所提方法取得了更优的结果,且更早地探测到了涡激振动的发生,具有较好的适用性与准确性,可为大跨桥梁涡激振动早期预警与控制提供技术支撑。 展开更多
关键词 大跨桥梁 涡激振动 结构健康监测 结构对应学习 迁移学习 特征向量 识别方法
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关键核心技术识别:流程框架构建与未来研究展望
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作者 刘志迎 蔡志国 孙慧杰 《华东经济管理》 北大核心 2025年第7期1-8,F0002,共9页
如何真正准确识别重要产业领域的关键核心技术,清楚关键核心技术差距和被卡脖子风险所在,对集中力量研发攻关具有重要意义。文章在归纳已有关键核心技术识别的文献基础上,从关键核心技术概念界定出发,提炼三大特征,归纳关键核心技术识... 如何真正准确识别重要产业领域的关键核心技术,清楚关键核心技术差距和被卡脖子风险所在,对集中力量研发攻关具有重要意义。文章在归纳已有关键核心技术识别的文献基础上,从关键核心技术概念界定出发,提炼三大特征,归纳关键核心技术识别应遵循的一般流程,并对未来研究方向进行了展望。关键核心技术应具有技术关键性、核心价值性和长期累积性三个特征;关键核心技术识别框架应沿着领域选取、数据准备、方法选择与结果验证的流程逐步推进;未来研究应聚焦于利用人工智能大模型来识别关键核心技术,以推动关键核心技术识别简约化和准确化。 展开更多
关键词 关键核心技术 技术识别方法 指标体系 网络结构 人工智能
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红花八角茎叶中一个新的酚苷类化合物
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作者 颜月园 张馨予 +1 位作者 刘刚 胡玉涛 《南京中医药大学学报》 北大核心 2025年第2期251-256,共6页
目的对红花八角Illicium dunnianum Tutcher干燥地上部分的茎叶进行化学成分研究。方法综合运用AB-8、硅胶、HW-40C、ODS、Sephadex LH-20和半制备HPLC等多种色谱学方法进行分离纯化,并根据化合物的理化性质和核磁共振波谱数据及ECD计... 目的对红花八角Illicium dunnianum Tutcher干燥地上部分的茎叶进行化学成分研究。方法综合运用AB-8、硅胶、HW-40C、ODS、Sephadex LH-20和半制备HPLC等多种色谱学方法进行分离纯化,并根据化合物的理化性质和核磁共振波谱数据及ECD计算进行结构鉴定。结果从红花八角茎叶70%乙醇提取物经HP-20大孔吸附树脂30%乙醇洗脱部位中共分离鉴定5个化合物,分别为茴香脑乙二醇-7-O-β-L-呋喃阿拉伯糖-(1→6)-β-D-葡萄糖苷(1)、苯甲醛-4-O-β-D-葡萄糖苷(2)、1-O-苯甲基-α-L-鼠李糖-(1→6)-β-D-葡萄糖苷(3)、1-O-苯甲酰基-β-D-葡萄糖苷(4)、Sachalinoside B(5)。结论化合物1为新的酚苷类化合物,2~5为首次从该属植物中分离得到。 展开更多
关键词 红花八角 茎叶 化学成分 结构鉴定 茴香脑乙二醇-7-O-β-L-呋喃阿拉伯糖-(1→6)-β-D-葡萄糖苷 酚苷类
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地震与风作用下钢框架-自复位支撑筒结构损伤分析
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作者 徐龙河 刘媛媛 谢行思 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期126-134,共9页
为揭示地震‐风同时作用和先后作用下自复位支撑结构的损伤分布规律,对一50层钢框架‐自复位支撑筒在不同强度地震动与50年重现期风荷载下的梁/柱构件和结构整体损伤进行分析。结果表明,地震单独作用和地震‐风同时作用下,支撑筒梁均比... 为揭示地震‐风同时作用和先后作用下自复位支撑结构的损伤分布规律,对一50层钢框架‐自复位支撑筒在不同强度地震动与50年重现期风荷载下的梁/柱构件和结构整体损伤进行分析。结果表明,地震单独作用和地震‐风同时作用下,支撑筒梁均比外框架梁先受损,支撑筒柱较外框架柱损伤发展更快;地震‐风同时作用增大了柱的损伤程度,使31层柱的最大损伤值增大了78.6%;随着地震动强度的增大,风荷载作用对结构整体损伤的加重程度逐渐增大。在不同强度的地震动与50年重现期风荷载先后作用下,风荷载增大了震损结构的最大残余变形角均值;当峰值地面加速度为10 m/s^(2)时,风荷载使震损结构的最大残余变形角均值由0.325%增至0.330%,但风荷载对震损结构损伤最大构件的损伤状态影响不大。 展开更多
关键词 损伤识别 地震‐风耦合作用 自复位支撑 高层钢结构 残余变形
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基于视觉与振动数据融合的结构层间位移响应识别 被引量:3
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作者 单伽锃 张宏泽 +1 位作者 白子轩 周德源 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期41-50,共10页
利用基于计算机视觉的接触式位移识别技术分析结构振动视频来捕捉结构层间位移响应,可以解决极端荷载作用下结构层间位移观测困难的问题。结合结构层间变形机理与多特征检测算法,提出了结构弯剪耦合变形识别方法,并在理论上验证了该方... 利用基于计算机视觉的接触式位移识别技术分析结构振动视频来捕捉结构层间位移响应,可以解决极端荷载作用下结构层间位移观测困难的问题。结合结构层间变形机理与多特征检测算法,提出了结构弯剪耦合变形识别方法,并在理论上验证了该方法在结构发生多种变形情况下的适用性。该方法利用倾角仪数据与视觉识别结果计算得到结构的层间位移、有害层间位移、无害层间位移及部分位移在总位移中的占比,并在缩尺模型振动台试验中验证了该方法的准确性与有效性。研究结果表明,该方法可用于建筑结构在地震过程中的关键变形监测,即通过结构不同层间变形成分的比例可以准确判断结构各层实际受力状态。该方法通过多数据计算显著提高了层间位移的识别精度,为建筑层间受力状态评估提供了重要依据。 展开更多
关键词 结构健康监测 变形识别 层间位移 计算机视觉
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融合双层技术结构与综合特征评估的关键核心技术识别——以数控机床领域为例 被引量:2
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作者 高道斌 陈悦 +2 位作者 韩盟 李志杰 张彪 《情报杂志》 北大核心 2025年第2期82-91,共10页
[研究目的]提出一种融合双层技术结构与综合特征评估体系的关键核心技术识别方法,以丰富面向关键核心技术的识别体系与方法,为技术管理与决策工作提供切实、有效的方法支撑。[研究方法]在对关键核心技术概念与特征进行分析与梳理的基础... [研究目的]提出一种融合双层技术结构与综合特征评估体系的关键核心技术识别方法,以丰富面向关键核心技术的识别体系与方法,为技术管理与决策工作提供切实、有效的方法支撑。[研究方法]在对关键核心技术概念与特征进行分析与梳理的基础上,通过构建技术子领域与技术主题重要性综合分析指标识别核心技术子领域-主题,实现对核心技术的双层次解析;构建融入累积投入性、领域通用性、市场与技术价值性的关键核心技术特征评估体系,进一步对核心技术子领域-主题是否为关键核心技术进行判别。以数控机床领域为例进行实证应用,同时从技术与政策角度对结果进行了分析与验证。[研究结果/结论]共识别我国数控机床领域关键核心技术7项,分别为B23Q-主轴控制技术、B23Q-自动化机械手技术等。综合分析结果表明,该文所提方法能够有效识别具备较高综合价值的关键核心技术,赋予识别结果更加客观的语义信息,具备较好可解释性,同时,兼顾反映技术通用性与投入性,能够较好折射关键核心技术本质特征。 展开更多
关键词 关键核心技术 技术识别 专利数据 综合特征评估 双层技术结构 数控机床
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荞麦主要过敏原分子特征与表位鉴定研究进展
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作者 秦宇飞 于宁 +4 位作者 康文瀚 李洋 胡风欣 张九凯 陈颖 《食品工业科技》 北大核心 2025年第5期397-404,共8页
荞麦是一种常见的食物过敏原,能够引发呼吸系统、消化系统、循环系统等方面的疾病,严重时可导致过敏性休克甚至死亡。明确荞麦中的主要过敏蛋白,确定其中的过敏原表位,对荞麦致敏机理解析及预防治疗相关的过敏疾病具有重要意义。本文综... 荞麦是一种常见的食物过敏原,能够引发呼吸系统、消化系统、循环系统等方面的疾病,严重时可导致过敏性休克甚至死亡。明确荞麦中的主要过敏蛋白,确定其中的过敏原表位,对荞麦致敏机理解析及预防治疗相关的过敏疾病具有重要意义。本文综述了荞麦中的主要过敏原(Fag e 1、Fag e 2、Fag e 3、Fag e 4、Fag e 5、Fag t 2、Fag t 3、Fag t 6)结构特征及其表位的研究进展,旨在为荞麦过敏深入研究与防治提供一定参考。 展开更多
关键词 荞麦过敏原 结构特征 表位鉴定 致敏性
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蛇含委陵菜的三萜类成分及其细胞毒活性研究
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作者 张宝 金倩倩 +5 位作者 陈婷婷 李丽 孙绪 刘佳 李勇军 李悦 《广西植物》 北大核心 2025年第2期306-316,共11页
为研究蛇含委陵菜(Potentilla kleiniana)的化学成分及其肿瘤细胞毒活性,该研究采用D-101大孔树脂、硅胶、ODS、Toyopearl HW-40、Sephadex LH-20等柱层析方法对蛇含委陵菜60%乙醇提取物进行分离纯化,结合理化性质和波谱数据鉴定化合物... 为研究蛇含委陵菜(Potentilla kleiniana)的化学成分及其肿瘤细胞毒活性,该研究采用D-101大孔树脂、硅胶、ODS、Toyopearl HW-40、Sephadex LH-20等柱层析方法对蛇含委陵菜60%乙醇提取物进行分离纯化,结合理化性质和波谱数据鉴定化合物的结构,并运用MTT法测试各化合物对人宫颈癌细胞株Hela的细胞毒活性。结果表明:(1)从蛇含委陵菜中分离鉴定了15个三萜类化合物,分别为乌苏酸(1)、3β-O-乙酰基坡模醇酸(2)、2-氧代坡模醇酸(3)、坡模醇酸(4)、覆盆子酸(5)、野椿酸(6)、委陵菜酸(7)、2α-羟基乌苏酸(8)、野蔷薇苷(9)、积雪草苷A(10)、常春藤皂苷元(11)、山楂酸(12)、阿江榄仁酸(13)、甘草次酸(14)、甘草酸(15),其中化合物10、11、13-15为首次从委陵菜属植物中分离得到,化合物2-5、9、12为首次从蛇含委陵菜中分离得到。(2)细胞毒活性试验结果显示,化合物1、2、4、6、12对人宫颈癌细胞株Hela具有一定的抑制作用,其半数抑制浓度(half maximal inhibitory concentration,IC_(50))分别为(34.14±1.04)、(86.43±2.01)、(14.05±0.91)、(34.45±1.67)、(28.76±2.18)μmol·L^(-1)。该研究结果进一步丰富了蛇含委陵菜的化学成分,为抗宫颈癌药物的研发提供了科学依据。 展开更多
关键词 蔷薇科 蛇含委陵菜 化学成分 结构鉴定 三萜 细胞毒
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基于DCP-ShuffleNetV2的轻量级森林害虫识别方法
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作者 高天赐 王克俭 +3 位作者 陈晨 韩宪忠 王超 李会平 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第1期190-197,共8页
针对现有害虫识别模型复杂度高、计算量和参数量巨大的问题,提出一种基于DCP-ShuffleNetV2的轻量级森林害虫识别模型。该模型主要从特征提取、特征融合、轻量化方面进行改进。首先通过引入金字塔分割注意力模块PSA提取多尺度的空间信息... 针对现有害虫识别模型复杂度高、计算量和参数量巨大的问题,提出一种基于DCP-ShuffleNetV2的轻量级森林害虫识别模型。该模型主要从特征提取、特征融合、轻量化方面进行改进。首先通过引入金字塔分割注意力模块PSA提取多尺度的空间信息和跨通道依赖关系,有效地学习上下文信息;其次将基准网络模型ShuffleNetV2的Stage模块修改为CSP结构,增强特征融合能力;将模型的普通卷积替换为动态卷积,压缩模型参数量和计算量。试验以雄安新区“千年秀林”害虫为研究对象,构建30类常见害虫数据集。结果表明,改进后的DCP-ShuffleNetV2模型在自制的Forest30数据集上的害虫识别准确率是92.43%,模型参数量、计算量和内存大小分别是0.13 M、24.53 M和9.53 MB,相比于基准网络模型,识别准确率提升3.11%,参数量、计算量和内存大小分别减少62.83%、42.48%和15.13%。与目前常用的分类模型相比,识别准确率平均提高5.39%,模型参数量、计算量和内存大小平均减小14.32 M、1 035.80 M和35.98 MB。 展开更多
关键词 害虫识别 DCP-ShuffleNetV2 注意力机制 CSP结构 特征提取
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