大连理工大学学报杂志

大连理工大学学报杂志2024年第3期

• 金纳米圆孔阵列异常光学透射模拟研究

  陈琳,韩雪

  利用COMSOLMultiphysics对金纳米圆孔阵列的物理场进行模拟，分析不同金属膜厚度、孔径、周期下阵列的光谱和电场分布，探究异常光学透射(extraordinaryopticaltransmission，EOT)的成因．通过分析发现透射峰主要有3个成因：一是材料本身的带间跃迁特性会导致透射峰；二是金属阵列产生的表面波会激发金属膜背侧的局域表面等离激元，通过散射形成透射峰；三是耦合的表面等离激元转化成波导模式，沿着圆孔传输造成透射峰，该透射峰的频率低于表面等离激元的频率．

• 狭窄血管压降及壁面剪应力数值模拟分析

  刘巍,孙傲然,刘小龙,龙丽丽,王明亮,迟青卓,张宇恒,母立众

  血管狭窄是一种常见的心脑血管病变类型，狭窄血管的几何及流动参数影响着血管内压降及壁面剪应力分布．基于数值模拟分析了稳态条件下血管狭窄度、狭窄长度、偏心度及雷诺数Re对狭窄血管前后压降及壁面剪应力的影响．结果表明狭窄域压降随狭窄长度增加先减小后增大，当狭窄长度接近血管内径2倍时最小．狭窄域压降与轴反向偏心度近似成反比，与轴正向偏心度近似成正比．狭窄血管的径向偏心度越大，狭窄域压降变化幅度越大．此外，在相同狭窄度下，轴正向偏心狭窄的压降比轴反向偏心狭窄的压降更大，当Re100时狭窄域压降与速度的平方近似成正比．壁面剪应力整体上随狭窄度增大而增大，在径向偏心狭窄对侧和同侧壁面剪应力大小不同，且随径向偏心度的变化也不同；轴向偏心狭窄的壁面剪应力普遍高于对心狭窄模型，且随Re的增大而增大，当Re100时增长速度较快．研究将有助于评估动脉狭窄引发的血流动力学异常的风险．

• 节律基因PER3基于胰腺癌干细胞调控的胰腺癌转移抑制

  王佳琳,郑仁,王墨涵,肖桂山

  胰腺癌是一种极具破坏性的消化系统癌症．PER3是昼夜节律基因家族的主要成员，世界卫生组织将其列为潜在的致癌物．有报道显示PER3的异常表达与结直肠癌的发生发展有关，为了解其是否参与胰腺癌调控，使用小鼠胰腺癌细胞系Pan02构建PER3低表达细胞系，利用MTT法证明敲低PER3会抑制细胞增殖．通过Transwell实验证明敲低PER3能够抑制细胞迁移．细胞成球实验证明敲低PER3降低了胰腺癌干细胞的干性，并且抑制了干性标记物mRNA的表达．以上结果表明节律基因PER3可以通过抑制胰腺癌干细胞的干性进而抑制胰腺癌转移．

• 核黄素强化IFAS工艺脱氮同步降解布洛芬研究

  田石一,张宇晴,张秀红,王竞

  城市污水厂中传统脱氮工艺脱氮效果差以及对药物及个人护理品(pharmaceuticalandpersonalcareproducts，PPCPs)降解效率低，导致出水氮超标的同时频繁检出PPCPs．以布洛芬(ibuprofen，IBP)作为典型PPCPs，以泡沫炭作为微生物及核黄素载体，以核黄素作为氧化还原介体强化生物膜-活性污泥组合(integratedfixed-filmactivatedsludge，IFAS)工艺脱氮同步降解IBP，并探究其作用机理．结果表明，微氧条件下，脱氮与IBP降解能够同步进行，碳氮比(COD/NO-3-N)为4∶1、水力停留时间为6h时核黄素强化反应器(R2)中硝氮平均去除率及IBP平均降解率相较于空白对照反应器(R1)分别提高了36%和25%．机理研究表明，R2中核黄素促进了脱氢酶与反硝化酶的活性，生物膜的脱氢酶、硝酸盐还原酶和亚硝酸盐还原酶活性平均值分别较R1提高了35%、14%、35%，从而实现了核黄素强化IFAS工艺脱氮同步降解布洛芬．

• 短程硫黄/硫铁矿自养反硝化脱氮性能研究

  胡明星,张捍民

  为了解决异养反硝化处理低n(C)/n(N)废水需外加有机碳源和硫黄自养反硝化硫酸盐产量较高的问题，启动了短程硫黄/硫铁矿自养反硝化反应器并探究其脱氮性能，通过批式试验考察了n(S)/?n(N)、初始pH、硫铁矿和石灰石等因素对脱氮性能的影响．结果表明，短程硫黄自养反硝化总氮(TN)去除率稳定在96%以上，比完全硫黄自养反硝化的实际硫酸盐产量减少大约40%．在氮容积负荷(以NO－2-N计)为0.40kg/(m3·d)时，短程硫铁矿自养反硝化的TN去除率高达98%，进一步解决了以S0为电子供体时硫酸盐产量较高的问题．短程硫黄自养反硝化在n(S)/n(N)=2.5、初始pH=8时脱氮效果较好；FeS2+NaHCO3组合脱氮效果最好；CaCO3在减少出水中硫酸盐产量和碱度缓释方面具有优势．Thiobacillus是硫自养反硝化反应器的主要功能菌属，相对丰度在13.2%以上．

• 低浓度甲烷旋流燃烧器性能数值模拟

  默亦凡,胡大鹏,于洋

  为了解决煤层气中低浓度甲烷燃烧利用问题，基于贫燃预混、旋流燃烧等方法，运用传统导向叶片的成型原理提出一种新型旋流叶片．采用数值模拟研究了叶片的结构参数对燃烧器性能的影响．结果表明：随着叶片内径、包络角、数量和出口角增大，旋流强度增大，火焰的形状由细长向短粗转变，火焰向燃烧室中轴线靠近；未燃烧的混合气与高温烟气接触后可以更快达到燃烧温度，燃烧效率提高．但叶片包络角达到90°后，再次增大包络角，燃尽率稳定在98.2%．叶片内径增大，燃尽率先增大后减小，这是因为随着叶片出口速度的增大，混合气在高温区的停留时间反而减少，燃料燃烧效率下降．

• 单重态氧发生器分离性能数值模拟

  伍凯轩,许晓波,盛荟霖,胡大鹏

  为了解决单重态氧发生器气液分离效率不高的问题，设计了一种使用螺旋式叶片对雾化液滴高速离心的发生器．基于计算流体力学方法对反应区域分离性能进行数值模拟，使用Creo对发生器和流场进行三维建模，并在Fluent软件中使用多重参考系(MRF)模型和离散相模型(DPM)相结合的方法对模型进行数值模拟，在不同结构参数、操作参数以及物性参数下进行系统性仿真，得到不同参数下连续相的流场分布及离散相的运动颗粒特性曲线．研究表明该发生器在2000r/min的转速下能够对20μm及以上粒径的液滴有90%以上的分离效率．

• 基于详细化学反应机理的加力燃烧室湍流燃烧数值研究

  王彦红,薛帅,贾玉婷

  为了深入理解加力燃烧室的湍流燃烧特性，开展了燃油配置和内涵进气参数对燃烧性能影响的二维数值研究．基于燃油喷嘴和火焰稳定器附近涡系结构和涡量探究了油气掺混过程，通过燃烧室压力、温度、流速、湍动能等分布情况揭示了流场和温度场的组织状况，阐述了燃油、氧气的分布情况以及主要燃烧产物的生成机制，揭示了燃烧室典型截面温度和流速的分布特征．结果表明：燃油总流量增加整体上增强了三圈的燃烧性能，内涵进气参数下降减弱了内圈和中圈的燃烧性能，较高内涵进气压力是保障高效燃烧最关键的运行措施．

• 海上风机水下噪声数值模拟

  娄砚钧,马骏

  随着海上风机的快速发展，其带来的水下噪声对海洋生态环境的影响受到了广泛关注．目前对于海上风机水下噪声的研究主要以测量为主，采用VirtualLab软件进行数值模拟能够快速预测海上风机带来的水下噪声．研究发现，5MW海上风机水下噪声的峰值频率主要分布在低频段，风荷载也会在一定程度上增大水下噪声．

• 面向船舶吊装工艺安全评估的有限元快速建模方法研究

  李瑞,邱永添,张全有,汪骥,蒋萍

  分段吊装是船舶建造中的一项重要工艺，为精准模拟船舶吊装作业过程中眼板结构节点的应力分布，在船舶吊装有限元强度计算时眼板区域需进行细网格计算．基于由几何方法添加辅助硬点并生成过渡单元的思路，提出了一种眼板有限元细网格快速生成方法．在粗网格的基础上，将眼板几何模型进行网格细化并根据布置位置与粗网格相连接．基于HyperMesh二次开发，编制了实用可靠的程序，提高了眼板的建模计算效率．

• 基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测

  李海莲,高雅丽,江晶晶,司金忠

  基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型，对高速公路沥青路面的破损状况进行预测，再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合，得到两种组合模型．对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析．实例分析表明，组合模型相较于单一模型的精度和稳定性均有所提升，NAR-ARIMA最优加权组合模型预测效果最佳．该组合模型所需样本量较小，且基于时间序列．由于采用历史数据作为影响因素代替指标，该组合模型计算速度快、精度高，适用于日常的预测工作，为后续合理的道路养护决策提供了重要的理论依据．

• 基于改进YOLOv5的路面裂缝检测算法

  龚芳媛,方冰杰,程雪佼,王清华

  针对使用YOLOv5模型检测路面裂缝未能充分考虑裂缝尺度差异大、目标小的特性以及与背景不易区分等因素导致检测精度低的问题，提出了一种基于改进YOLOv5的路面裂缝检测算法．首先，引入SwinTransformer模块到YOLOv5模型中，提升网络全局特征提取能力．其次，在主干网后增加膨胀卷积模块，旨在特征融合前提取主干网全局特征信息．最后，通过加入注意力机制模块来增强模型对检测目标的关注力并削弱背景干扰因素的影响．实验结果表明，改进YOLOv5模型在路面裂缝数据集中检测精度有较大提升，相比原模型平均精度均值提升了3.4个百分点，其中龟裂精度提升最明显，且检测裂缝的平均精度均值高于其他典型的一阶段目标检测算法，证明了改进YOLOv5模型的有效性．

• 基于传感器阵列解耦合的气体种类识别及浓度检测方法

  董典典,黄正兴,李中洲,余隽,冯仕玮

  采用传感器阵列进行气体识别时，某个传感器出现故障将导致整个系统不能使用．受集成学习Bagging方法的启发，提出了传感器阵列解耦合方法．当硫化氢、氨气和丙酮这3种气体在某路传感器数据无法被正常采集的情况下，使用逻辑回归方法作为基分类器仍然能达到100%的气体分类正确率．鉴于良好的分类效果，提出了基于类别先验知识的浓度检测方法．将决策树回归作为基回归模型的传感器阵列解耦合浓度检测方法平均绝对百分比误差为2.28%，结果验证了传感器阵列解耦合方法的可行性．