集束孔掏槽爆破破岩机理研究

掏槽爆破是竖井掘进爆破的常用手段，集束孔爆破用于掏槽爆破可有效提高掏槽效率。集束孔掏槽爆破过程涉及到结构在动力载荷下的从连续介质到非连续介质过程，数值计算过程复杂，如何快速估计某特定集束孔设计的爆破效果一直是科研界与工程界研究重点之一。本文基于应力波叠加方法提出了爆破区半径快速计算公式，同时基于连续–非连续单元法对5孔集束孔爆破设计展开了理论与数值分析。通过与实验结果对比，验证了计算公式的有效性，并讨论了集束孔掏槽爆破的破岩机理与规律。结果表明，当集束孔孔间距为4～5倍炮孔直径时，爆破效果最佳。本文相关成果可为爆破设计人员提供一定指导

Application of smell identification test in Parkinson's disease in China

目的 建立我国嗅觉识别测验材料与方法,测查帕金森病患者的嗅觉功能,验证测验的有效性,分析其影响因素。方法 选取诊断明确的原发性非痴呆帕金森病患者55例以及与其人口学资料相匹配的健康对照55名作为研究对象,采用中国科学院心理研究所研发的基于中国人群的嗅觉识别测验方法,进行嗅觉识别测验。结果 帕金森病组嗅觉识别测验的正确选择数(19.3&plusmn;5.4)显著少于健康对照组(26.5&plusmn;5.7),差异有统计学意义(t=-6.827,P〈0.01);依据不同年龄段的参考值进行分段比较,发现63.6%的帕金森病患者存在显著嗅觉减退,Hoehn-Yahr分级2~3级显著嗅觉减退的发生率为77.8%;通过帕金森病组与健康对照组受试者工作特征(ROC)曲线分析显示,嗅觉识别测验正确识别数取界值为22.5时,诊断嗅觉减退的敏感度为74.6%,特异度为70.9%;帕金森病患者嗅觉识别测验正确数不受年龄、教育年限、Hoehn-Yahr分级、病程、统一帕金森病评定量表的第三部分得分、MMSE评分的影响(均P〉0.05)。结论 帕金森病患者存在嗅觉识别能力的减退,中国人群的嗅觉识别测验能够有效地测查帕金森病患者的嗅觉功能。</p

基于运行工况的三峡升船机齿轮齿条载荷与润滑状态分析

三峡升船机齿轮齿条属低速重载开式硬齿面齿轮传动，一旦润滑不良极易产生齿面胶合等损伤，影响升船机运行的安全性和可靠性。根据三峡升船机的实际运行数据，采用油膜厚度准则系统分析了各种典型工况下齿轮齿条的润滑情况，推导了匀速工况时船厢误载水深与膜厚比之间的关系，计算了典型误载水深下润滑状态最危险啮合点的膜厚比；确定了船厢变速时齿轮齿条最差的润滑状态，分析了变速运行典型工况下的润滑状态与船厢水深的相关关系，进一步确定了较易产生胶合损伤的位置。结果表明，升船机匀速运行时，厢内水位处于最佳水位时，齿轮齿条的润滑状态最好；偏离最佳水位时，膜厚比随误载水深呈λ∝±Δh-0.13的幂函数形式下降；齿轮齿条处于最危险啮合点时，齿轮齿根与齿条齿顶相接触且在大误载水深下齿面间的润滑状态更为恶劣；升船机变速运动时，润滑状态较差的工况为船厢水深为3.6 m时的上行加速和下行减速；因齿条上齿面接触频率高、润滑状态较差，发生胶合损伤的风险更高

Application of smell identification test in Parkinson＇s disease in China

目的 建立我国嗅觉识别测验材料与方法，测查帕金森病患者的嗅觉功能，验证测验的有效性，分析其影响因素。方法 选取诊断明确的原发性非痴呆帕金森病患者55例以及与其人口学资料相匹配的健康对照55名作为研究对象，采用中国科学院心理研究所研发的基于中国人群的嗅觉识别测验方法，进行嗅觉识别测验。结果 帕金森病组嗅觉识别测验的正确选择数（19.3±5.4）显著少于健康对照组（26.5±5.7），差异有统计学意义（t＝-6.827，P〈0.01）；依据不同年龄段的参考值进行分段比较，发现63.6%的帕金森病患者存在显著嗅觉减退，Hoehn-Yahr分级2～3级显著嗅觉减退的发生率为77.8%；通过帕金森病组与健康对照组受试者工作特征（ROC）曲线分析显示，嗅觉识别测验正确识别数取界值为22.5时，诊断嗅觉减退的敏感度为74.6%，特异度为70.9%；帕金森病患者嗅觉识别测验正确数不受年龄、教育年限、Hoehn-Yahr分级、病程、统一帕金森病评定量表的第三部分得分、MMSE评分的影响（均P〉0.05）。结论 帕金森病患者存在嗅觉识别能力的减退，中国人群的嗅觉识别测验能够有效地测查帕金森病患者的嗅觉功能

嫦娥四号着陆区次表层介电特性全波形反演与仿真验证

介电特性是决定雷达波在物质中传播速度的重要参数. 嫦娥四号测月雷达提供的高垂向分辨率次表层雷达剖面信息有助于加深对月球次表层物质介电特性的理解与认识. 全波形反演法充分利用雷达波场的运动学和动力学信息, 根据雷达波模拟结果与真实数据的差异计算更新参数, 迭代初始介电模型实现对次表层介电剖面的反演. 本文结合嫦娥四号测月雷达数据与时域有限差分方法下均质模型和随机等效介质模型的雷达回波特性, 确定随机等效介质模型能够更好地模拟嫦娥四号着陆区次表层物质的介电特性. 全波形方法反演的介电模型与真实模型在大部分区域的相对介电常数误差小于0.2, 为反演月壤厚度及构建次表层温度模型提供了重要的数据支撑

Amplitude analysis of the decays D0 → π+π−π+π− and D0 → π+π−π0π0*

Using e+e− annihilation data corresponding to an integrated luminosity of 2.93 fb−1 taken at the center-of-mass energy √s = 3.773 GeV with the BESIII detector, a joint amplitude analysis is performed on the decays D0 → π+π−π+π− and D0 → π+π−π0π0 (non-η). The fit fractions of individual components are obtained, and large interferences among the dominant components of the decays D0 → a1(1260)π, D0 → π(1300)π, D0 → ρ(770)ρ(770), and D0 → 2(ππ)S are observed in both channels. With the obtained amplitude model, the CP-even fractions of D0 → π+π−π+π− and D0 → π+π−π0π0 (non-η) are determined to be (75.2 ± 1.1stat. ± 1.5syst.) % and (68.9 ± 1.5stat. ± 2.4syst.)%, respectively. The branching fractions of D0 → π+π−π+π− and D0 → π+π−π0π0 (non-η) are measured to be (0.688 ± 0.010stat. ± 0.010syst.)% and (0.951 ± 0.025stat. ± 0.021syst.)%, respectively. The amplitude analysis provides an important model for the binning strategy in measuring the strong phase parameters of D0 → 4π when used to determine the CKM angle γ(φ3) via the B− → DK− decay

Measurement of integrated luminosity of data collected at 3.773 GeV by BESIII from 2021 to 2024

We present a measurement of the integrated luminosity e+e- of collision data collected by the BESIII detector at the BEPCII collider at a center-of-mass energy of Ecm = 3.773 GeV. The integrated luminosities of the datasets taken from December 2021 to June 2022, from November 2022 to June 2023, and from October 2023 to February 2024 were determined to be 4.995±0.019 fb-1, 8.157±0.031 fb-1, and 4.191±0.016 fb-1, respectively, by analyzing large angle Bhabha scattering events. The uncertainties are dominated by systematic effects, and the statistical uncertainties are negligible. Our results provide essential input for future analyses and precision measurements