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工程师爆炸
ATAP 23-02 市场：陆军人才调配流程 (ATAP) 23-02 市场于 22 年 10 月 3 日开始，并于 22 年 11 月 14 日结束。提醒一下，ATAP 的目标是改善陆军军官人才供应与部队人才需求之间的一致性，同时提高分配流程的透明度。在 22 年 11 月 14 日市场关闭后，我们将迅速执行后市场运营，其中包括审查我们的平衡数字（调动的军官必须等于市场上的工作）、安排、安排批准和 RFO 制作。一旦我们在 22 年 12 月收到安排批准，我们预计将在 22 年 12 月下旬/23 年 1 月初开始向军官发出工作通知。我们将快速有效地工作，确保军官尽可能及时收到他们的 RFO，目标是所有军官在 23 年 1 月底至 23 年 2 月中旬之前收到他们的 RFO。
文章 石灰石采石场爆炸引起的地面振动预测：一种人工智能方法
摘要：地面振动是爆破活动最不利的环境影响之一，会对邻近的房屋和建筑物造成严重损坏。因此，有效预测其严重程度对于控制和减少其复发至关重要。不同的研究人员提出了几种常规振动预测方程，但大多数仅基于两个参数，即单位延迟使用的炸药量和爆炸面与监测点之间的距离。众所周知，爆破结果受许多爆破设计参数的影响，例如负担、间距、火药系数等。但这些都没有被考虑在任何可用的常规预测器中，因此它们在预测爆炸振动时显示出很高的误差。如今，人工智能已广泛应用于爆破工程。因此，本研究采用了三种人工智能方法，即高斯过程回归 (GPR)、极限学习机 (ELM) 和反向传播神经网络 (BPNN)，来估计印度 Shree Cement Ras 石灰石矿爆破引起的地面振动。为了实现该目标，从矿场收集了 101 个爆破数据集，其中粉末系数、平均深度、距离、间距、负担、装药重量和炮泥长度作为输入参数。为了进行比较，还使用相同的数据集构建了一个简单的多元回归分析 (MVRA) 模型以及一种称为多元自适应回归样条 (MARS) 的非参数回归技术。本研究是比较 GPR、BPNN、ELM、MARS 和 MVRA 以确定其各自预测性能的基础研究。八十一 (81) 个数据集（占总爆破数据集的 80%）用于构建和训练各种预测模型，而 20 个数据样本（20%）用于评估所开发的预测模型的预测能力。使用测试数据集，将主要性能指标，即均方误差 (MSE)、方差解释 (VAF)、相关系数 (R) 和判定系数 (R2) 进行比较，作为模型性能的统计评估指标。本研究表明，与 MARS、BPNN、ELM 和 MVRA 相比，GPR 模型表现出更出色的预测能力。GPR 模型显示最高的 VAF、R 和 R 2 值分别为 99.1728%、0.9985 和 0.9971，最低的 MSE 为 0.0903。因此，爆破工程师可以采用 GPR 作为预测爆破引起的地面振动的有效且合适的方法。
科学传播：来自太空的冲击
在实践中，意义的建构往往就是讲故事：从最早的神话到当代基于故事的播客 [Kaiser et al., 2014; Linett, 2013]，人类动物一直使用叙事来解释它们周围的世界。
VYVGART 新药事实爆料
适应症：新生儿 Fc 受体 (FcRn) 阻滞剂，用于治疗抗乙酰胆碱受体 (AChR) 抗体阳性的成人全身性重症肌无力 (gMG)。作用机制：Vyvgart 是一种与新生儿 Fc 受体结合的人类免疫球蛋白 G1 (IgG1) 抗体片段。新生儿 Fc 受体负责保护 IgG 免于分解，从而延长其半衰期并使其在循环中保持更长时间。由于 Vyvgart 与 IgG 竞争受体位点，因此会导致 IgG 循环减少。IgG 减少意味着神经肌肉接头内乙酰胆碱的分解减少，从而导致患者出现症状和肌肉无力减少。剂量/给药：Vyvgart 在治疗周期内以一小时静脉输液的方式给药。它只能由经过培训的医疗保健专业人员在医生办公室或输液中心进行管理。对于体重低于 120 公斤的成年人：
使用扩散张量成像和支持向量机检测慢性爆炸相关轻度创伤性脑损伤
1 加利福尼亚大学圣地亚哥分校放射学系，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92121；dharrington@health.ucsd.edu (DLH)；rtheilmann@health.ucsd.edu (RJT)；adangeles@health.ucsd.edu (AA-Q.)；arobb@health.ucsd.edu (AR-S.)；tao.song@megin.fi(TS)；z2ji@health.ucsd.edu (ZJ)；rrlee@health.ucsd.edu (RRL) 2 VA圣地亚哥医疗保健系统研究、放射学和精神病学服务部，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92161 3 加利福尼亚大学计算机科学与工程系，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92093；p8hsu@eng.ucsd.edu (P.-YH)； ckcheng@ucsd.edu (C.-KC) 4 加利福尼亚大学神经科学系，加利福尼亚州圣地亚哥 92093，美国；slnichols@health.ucsd.edu 5 ASPIRE 中心，VASDHS 住宅康复治疗计划，加利福尼亚州圣地亚哥 92110，美国；lu.le@va.gov (LL)；carl.rimmele@va.gov (CR)；scmatthews@health.ucsd.edu (SM) 6 洛约拉大学心理科学系，路易斯安那州新奥尔良 70118，美国；kyurgil@loyno.edu 7 VA 压力和心理健康卓越中心，加利福尼亚州圣地亚哥 92161，美国；dgbaker@health.ucsd.edu 8 加利福尼亚大学精神病学和行为医学系，加利福尼亚州戴维斯 95817，美国； aidrake@ucdavis.edu 9 南京邮电大学计算机学院，南京 210023，中国；guoj@njupt.edu.cn 10 加利福尼亚大学精神病学系，加利福尼亚州圣地亚哥 92093，美国 * 通信地址：mxhuang@ucsd.edu；电话：+1-858-534-1254；传真：+1-858-534-6046 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
三维有限元小型猪模型用于评估脑对爆炸暴露的生物力学反应
尽管经过多年研究，爆炸引起的冲击波与头部相互作用是否会对人脑造成损伤仍是未知数。填补这一空白的一种方法是使用动物模型建立“缩放定律”，将观察到的动物脑损伤投射到人类身上。这需要实验室实验和动物头部的高精度数学模型，以建立实验观察到的爆炸引起的脑损伤与模型预测的生物力学反应之间的相关性。为此，我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验，以开发和验证小型猪头部的三维 (3-D) 高精度有限元 (FE) 模型。首先，我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验，以获得脑血管网络的几何形状，并表征脑组织和血管材料在爆炸暴露典型的高应变率下的响应特性。接下来，我们利用详细的脑血管信息以及物种特异性脑组织和血管材料特性，开发了小型猪头部的 3-D 高精度 FE 模型。然后，为了验证模型预测结果，我们进行了实验室冲击波管实验，即将哥廷根小型猪置于实验室冲击波管中 210 kPa 的爆炸过压下，并比较两个位置的脑压。我们观察到模型预测的压力与实验测量值之间有很好的一致性，最大压力的差异小于 6%。最后，为了评估脑血管网络对生物力学预测的影响，我们进行了模拟，比较了有和没有血管的 FE 模型的结果。如预期的那样，加入血管可以减轻脑部压力，但不会影响脑压的预测。然而，我们观察到，在模型中加入脑血管后，血管与脑组织界面附近区域的应变分布发生了高达 100% 的变化，这表明血管不仅会降低应变，还会导致剧烈的重新分布。这项工作将有助于建立观察到的脑损伤与预测的生物力学反应之间的相关性
脑血管影响爆炸引起的...
多种有限元 (FE) 模型可用于预测人脑与爆炸波相互作用后产生的生物力学反应，这些模型已证实纳入脑表面回旋、主要脑静脉以及使用非线性脑组织特性来提高模型准确性的重要性。我们假设，纳入更详细的脑静脉和动脉网络可进一步增强模型预测的生物力学反应，并有助于识别爆炸引起的脑损伤的相关因素。为了更全面地捕捉人脑组织对爆炸波暴露的生物力学反应，我们将之前已验证可承受钝性撞击的三维 (3-D) 详细脉管人头 FE 模型与 3-D 冲击波管 FE 模型耦合在一起。利用耦合模型，我们计算了人头面对来袭爆炸波时，爆炸过压 (BOP) 相当于 68、83 和 104 kPa 的生物力学反应。我们通过将模型预测的颅内压 (ICP) 值与之前在尸体头部进行的冲击波管实验收集的数据进行比较，验证了我们的 FE 模型，该模型包括详细的脑静脉和动脉网络、脑回和脑沟以及高粘弹性脑组织特性。此外，为了量化包含更全面的脑血管网络的影响，我们将详细血管模型与简化血管模型和无血管模型在相同爆炸载荷条件下的生物力学响应进行了比较。对于三个 BOP，预测的 ICP 值与额叶的实验结果非常吻合，峰值压力差异为 4 – 11%，相移差异为 9 – 13%。正如预期的那样，加入详细的脑血管系统不会影响 ICP，但是，它会使峰值脑组织应变重新分布多达 30%，并产生高达 7% 的峰值应变差异。与仅包含主要脑静脉的现有减少血管 FE 模型相比，我们的高保真模型重新分布了大部分脑组织的应变，这凸显了在人头 FE 模型中加入详细的脑血管网络的重要性，以便更全面地解释爆炸暴露引起的生物力学反应。
支持向量机，用于估算隧道爆破中的特定电荷
1引言钻孔和爆破，D＆B是一种传统的地下和表面发掘中岩石发掘的方法。隧道大量用于采矿以及土木工程，例如，运输隧道，水转移隧道，地下动力行星等。伊朗的大型山脉需要许多以不同形状和尺寸的隧道建筑，用于各种应用。d＆b方法更适合大多数情况，与机械化的挖掘相比，由于其明显的灵活性，低投资成本以及不需要高科技。任何爆破操作的效率都受爆炸材料与岩体之间的相互作用的影响[1-6]。因此，岩石参数的知识可以导致爆炸结果和特定电荷的优化。影响爆炸结果的参数如下[7]：•爆炸性规格•岩石质量规格•钻孔模式的几何形状
通过计算建模和模拟的爆炸创伤性脑损伤的临床模式
在现代军事冲突中爆炸脑损伤无处不在，发病率显着和死亡。然而，爆炸超压波引起人类特定颅内损伤的机制尚不清楚。审查了接触BLAST的服务成员的神经角膜神论者和神经外科医生的临床经验，揭示了对脑血管的损伤模式，表现为蛛网膜下腔出血，假脑膜瘤，早期弥漫性弥漫性大脑肿瘤。此外，在以下组织界面处的爆炸性脑损伤受害者（TBI）的受害者的精神病学病例系列（TBI）显示出独特的星形胶质疤痕模式：亚皮拉神经胶质板，血管周围，周围性脑膜周围和脑灰白色界面。BLAST TBI中临床和神经病理发现的统一特征是材料界面的损伤的共同点，无论是固体液体还是固差界面。这激发了以下假设：BLAST TBI是颅内机械界面处的损伤。为了研究颅内界面动力学，我们使用模型的人头简化但包含Gyri，Sulci，脑脊液（CSF），心室和脉管系统的模型进行了新的计算模拟，并具有高空间分辨率。模拟是在混合欧拉（Lagrangian仿真套件）中进行的（通过Zapotec耦合到Sierra Mechanics）。由于较大的计算网格，模拟需要高性能计算资源。这些空化事件与亚型神经胶质板处的高界面应变速率相邻。在多种曝光场景中进行了二十个模拟，包括150、250和500 kPa的超压，1 ms超压持续时间 - 在材料模型参数（脑剪切特性，颅骨弹性模块）中，多次爆炸暴露（前爆炸，侧面爆炸和壁爆炸）在材料模型参数（脑剪切特性，脑剪切特性）中。所有模拟都可以预测CSF内（脑脉管系统驻留的地方）内的流体空化，空化发生在深层且扩散成脑硫。较大的过压模拟（250和500kPa）表现出脑室内的气蚀，这也与邻近的高脑室应变率有关。此外，嵌入式核内血管结构的模型（直径较小至0.6 mm），可预测的血管内空化，邻近高血管周围应变率。
对爆炸碎片中粉末因子的预测和评估的回顾
粉末因子可以定义为打破岩石单位体积或吨（t）所需的爆炸物数量（kg）。通过爆破岩石的前景的特征是爆炸物的特定消费。在过去的几十年中，研究人员提出了几种精确的方法，以预测爆炸操作中的粉末因子或特定电荷，而不是通过试验爆炸。该领域的研究集中在岩体质量特性，爆破材料和爆破几何形状之间的关系上，以建立粉末因子。同样，已经研究了在洞穴理论中体现的特定能量和粒径之间的相互作用，而粒径较少依赖于当地条件。在本文中，已经审查了基于经验和洞穴理论建模的粉末因子估计方法，以及在表面基准爆破和地下隧道操作中的机器学习方法。还讨论了完整岩石特性对粉末因子分配的影响以及粉末因子选择对爆破后条件的影响。最后，在这方面指出了粉末因子估计中遇到的常见挑战。