供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

钢结构二维桁架建模比较

桁架设计为水泥厂工程设计普遍项目,通过PKPM对两个案例多种情况的建模分析,可发现桁架在不同情况下应采用不同的模型以匹配现实状态.     

规整填料塔专用耐腐蚀支撑装置结构设计及有限元模拟

针对强腐蚀工况下，规整填料塔的塔内件设计和选材问题，设计制造了一种适用于规整填料塔的耐腐蚀填料支撑装置。利用有限元软件模拟了不锈钢（S31603）和PTFE两种材料的填料支撑装置的结构强度和刚度。结果表明：不锈钢材料的填料支撑装置可以满足强度和刚度要求，且经济性和加工难度都比纯四氟材料要好。在此基础上，设计制造了DN400 mm的支撑和收集再分布一体化装置，该装置在含氯工况中运行良好。     

5万m~2地下特大型支撑爆破拆除

介绍了在复杂环境下爆破拆除一地下特大钢筋混凝土支撑的技术难点。由于合理选取爆破参数,采取孔内高段、孔外低段毫秒微差起爆网路,安全防护采取覆盖、近体、保护性三种措施,有效地阻止了飞石对周围建筑物的损害,并对爆破可能产生的危害进行了科学验算,最后分多次爆破圆满完成拆除任务。     

基于全基因组测序解析不同瑞士乳杆菌菌株的遗传差异——以瑞士乳杆菌H9和H10为例

目的:瑞士乳杆菌是广泛用于干酪、发酵乳饮料等领域的重要发酵剂菌种之一。以瑞士乳杆菌H9和H10为例，解析不同瑞士乳杆菌菌株间的遗传背景和基因组差异，为菌株鉴定和开发应用奠定遗传学基础。方法:以瑞士乳杆菌H9和H10为例，结合NCBI数据库中其它16株瑞士乳杆菌全基因组完成图，通过比较基因组学方法探究不同菌株之间的遗传差异。结果:不同瑞士乳杆菌菌株基因组大小、质粒数量、CDSs、tRNA、rRNA数量均存在差异。系统发育分析结果显示，瑞士乳杆菌H9和H10聚类于不同进化分支。与瑞士乳杆菌H10相比，瑞士乳杆菌H9与工业发酵剂菌株瑞士乳杆菌CNRZ32的系统发育关系更近；平均核苷酸一致性(Average nucleotide identity， ANI)聚类结果与系统发育树基本一致，瑞士乳杆菌H9与H10聚类于不同类群，瑞士乳杆菌发酵乳制品分离株间的基因组序列一致性低于人类肠道/粪便分离株；与参考菌株瑞士乳杆菌DPC4571相比，瑞士乳杆菌H9和H10基因组序列中均有不同程度的片段插入、缺失和倒置；瑞士乳杆菌H9和H10特有功能基因存在差异，瑞士乳杆菌H10的特有功能基因更多涉及氨基酸和能量代谢。结论:通过比较基因组学方法分析瑞士乳杆菌基因组信息，发现不同瑞士乳杆菌菌株间存在遗传差异。     

关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

生态环境部等6部门联合印发《“十四五”海洋生态环境保护规划》

2022年1月,生态环境部、发展改革委、自然资源部、交通运输部、农业农村部、中国海警局联合印发《"十四五"海洋生态环境保护规划》(以下简称《规划》),对"十四五"期间海洋生态环境保护工作作出了统筹谋划和具体部署。《规划》按照构建现代环境治理体系等要求,从四个方面提出了相关重点任务和支撑保障措施.     

复杂环形内悬空空间网格结构施工卸载优化

为解决麦积山景区游客服务中心项目的卸载施工难题，选取合理的卸载方法，文中借助了有限元软件对拟定的4种卸载方案进行了模拟分析，分别从关键节点的位移变形、结构杆件的最大应力变化、主体结构的支撑体系受力转变、临时支撑的最大反力变化、临时支撑的总反力几个方面优选出了最佳的卸载方案。结果表明内至外卸载方案下，卸载的动态最为平稳，有利于结构和临时支撑的稳定，为最优卸载方案。其相应的分析过程和分析结果都能为类似结构的安全卸载施工提供相关指导和借鉴。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。