DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 污水检测实验 3.1. 实验准备 手机一部、红色滤光片、蓝色滤光片、绿色滤光片、一碗清水、一碗污水(模拟)、空碗、直尺、卷尺、量角器。 3.2. 实验内容、方法 实验通过用手机摄像头以及滤光片组合模拟光谱相机，通过从对污水样本拍摄图像的方法来对污水进行分析，实验中用清水的拍摄图像作为对比，同时通过改变污水样本的位置、拍摄的方向，从而获得不同的图像。通过测量的极角、方位角来计算BRDF，对图像进行分析，得出结论。 通过一个模拟实验完成图像取样，模拟实验原理图如下图3所示。 图3. 模拟实验原理图 为了便于研究，设光源在地上的投影点O为坐标系原点，以此建立一个三维坐标系，X、Y、Z轴正方向由图中设计给出。从坐标轴X方向上选取3个点A、O、B，这样可以使BRDF中的方位角为0度，便于计算，设OA = L 1 ，OB = L 2 ，光源S到投影点的距离SO = H，将污水样本分别放置在A点、O点、B点，并且分别从A、B、O三个点上方平面上选取4个观察点，对污水样本进行无滤光片、有滤光片等4种情况下的图像获取工作，然后再对清水在同样的位置进行图像获取作为参考图像。以A点为例，从A点上方等高度平面上选取四个观察点图4、图5，四个观测点向XOY面的投影分别落在X、Y轴线方向上，这四个观测点同等高度设为h并且相对于Z轴距离相同设为l。 图4. XOZ平面上的两个观测点 图5. YOZ平面上的两个观测点 由相同的h以及相同的l可以得到在A点上方四个观测点观察时反射光线的极角相同，即 θ o 1 = θ o 2 = θ o 3 = θ o 4 = θ o A ，其他两个点O、B处的实验方法与A点相同。 3.3. 图像采集 首先利用手机摄像头和滤光片相结合的方式作为模拟成的光谱相机，然后向清水中加入酱油、醋、油、研磨后的汁液混合后作为模拟而成的污水样本，再向碗中加入相同深度的清水作为参照，再取一个干净的相同大小的空碗消除误差。使用家中的日常使用的汞灯灯管发光作为光源，光源点设定为灯管的中心点即为S，由测量得到SO之间的距离H为262.5 cm，取O两侧同一直线上的两个点作为A、B点，取点坐标为A (−70， 0， 0)、B (30， 0， 0)以及O (0， 0， 0)作为污水水样、清水、空碗放置点。 用手机作为拍照设备，将水样由污水、清水、空碗的顺序依次摆在A点、O点、B点，然后从四个观测点进行拍摄。由此选择观测点1、3向XOY面的投影在X轴上，观测点2、4向XOY平面的投影点连线垂直于X轴。以O点的4个观测点投影为例图6，A、B两点处的观测点选择方向相同，但A、O、B三点选4个观测点高度互不相同，即反射角不同。 图6. O点处四个观测点在XOY面上的投影 拍摄的图像如下表1~12所示： Table 1 Fature picture taken at observation point 1 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表1. A点处观测点1拍摄的特征图片 Table 2 Fature picture taken at observation point 2 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表2. A点处观测点2拍摄的特征图片 Table 3 Fature picture taken at observation point 3 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表3. A点处观测点3拍摄的特征图片 Table 4 Fature picture taken at observation point 4 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表4. A点处观测点4拍摄的特征图片 Table 5 Fature picture taken at observation point 5 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表5. O点处观测点1拍摄的特征图片 Table 6 Fature picture taken at observation point 2 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表6. O点处观测点2拍摄的特征图片 Table 7 Fature picture taken at observation point 3 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表7. O点处观测点3拍摄的特征图片 Table 8 Fature picture taken at observation point 4 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表8. O点处观测点4拍摄的特征图片 Table 9 Fature picture taken at observation point 1 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表9. B点处观测点1拍摄的特征图片 Table 1 0 Fature picture taken at observation point 2 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表10. B点处观测点2拍摄的特征图片 Table 1 1 Fature picture taken at observation point 3 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表11. B点处观测点3拍摄的特征图片 Table 1 2 Fature picture taken at observation point 4 at point 无滤光片绿色滤光片蓝色滤光片红色滤光片 表12. B点处观测点4拍摄的特征图片
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user: 4. 数据分析 为了实验准确，我们让污水样本的液面高度与清水液面高度相同，由测量得到液面高度约为2.5 cm，通过量角器测量A点处的入射角为15˚、反射角为28.5˚，O点处的入射角为0˚、反射角为26.5˚，B点处的入射角为6.5˚、反射角为30.5˚。这里我通过使用matlab提取A了点第一观测点处的RGB值并与我们通过滤光片拍摄的图样进行对比，由于滤光片并不是专业的滤光片，所以图样并没有特别清晰，matlab中对RGB三种颜色提取的波段分别为700.0 nm左右的红光(R)，546.1 nm左右的绿光(G)，435.8 nm左右的蓝光(B)。 由图7和图8可以看出模拟的污水样本中的酱油、醋和菠菜汁液中的某些物质对光线中的红色波段-的光具有反射作用，这类物质在污水中通常需要化学试剂或微生物进行降解，即污水的COD、BOD指标，所以可以通过光谱相机的红色滤光片拍摄，从而监测污水中COD、BOD、水华等污染物的污染量及面积。 从图7、图9中可以看到提取的绿色主要来自菠菜汁液中的叶绿素，拍摄的图片虽然有些模糊，但还是显示出了污水中叶绿素的分布，通过光谱相机用绿色滤光片可以监测水质是否被叶绿素、藻类等浮游植物污染同时可以看出污染的面积大小。通过图7和图10中三幅图像的对比我们发现实验中透过蓝色滤光片拍摄所得到的污水中很难分辨出其污染物含量以及污染面积情况，利用matlab提取原污水图样的蓝色成分以后，所得到的图片只能看到叶绿素部分的轮廓，反射蓝色波长光的情况并不是很好，这也跟我模拟污水时并未加入反射蓝色光波的物质有关，但还是可以看到叶绿素稍微可以反射出少许蓝色光波，而且在污水监测时对藻类、水华等情况的监测时，藻类中的藻蓝素会对太阳光中435 nm左右波长的光(蓝光)反射，所以通过绿色和蓝色滤光片共同来监测水体水华、藻类等污染情况也不失为是一种很好的方法。 图7. 无滤光片时的拍摄图像 图8. 利用matlab提取红色后的图片、透过红色滤光片拍摄的图片 图9. 利用matlab提取绿色后的图片、透过绿色滤光片拍摄的图片 图10. 利用matlab提取蓝色后的图片、透过蓝色滤光片拍摄的图片 用matlab对3个点位12张无滤光片拍摄的照片进行了灰度处理，然后用matlab计算了A、O、B三个点位4个观测点方向的平均灰度值，由灰度原理可知，灰度均值越高图片亮度也就越高，间接的来表示该方向反射率的大小，通过测量并计算得到表13中的数据。 Table 1 3 Gray level and BRDF representation of A， O and B point 观测点 BRDF表示 灰度均值 A点 1 f (15˚， 0˚， 28.5˚， 180˚) 110 2 f (15˚， 0˚， 28.5˚， 270˚) 95 3 f (15˚， 0˚， 28.5˚， 0˚) 87 4 f (0˚， 0˚， 28.5˚， 90˚) 86 O点 1 f (0˚， 0˚， 26.5˚， 180˚) 177 2 f (0˚， 0˚， 26.5˚， 270˚) 182 3 f (0˚， 0˚， 26.5˚， 0˚) 181 4 f (0˚， 0˚， 26.5˚， 90˚) 185 B点 1 f (6.5˚， 0˚， 30.5˚， 180˚) 195 2 f (6.5˚， 0˚， 30.5˚， 270˚) 190 3 f (6.5˚， 0˚， 30.5˚， 0˚) 192 4 f (6.5˚， 0˚， 30.5˚， 90˚) 190 表13. A、O、B点处的灰度及BRDF表示方法 由表中灰度均值分析可以看出，在A点(−70， 0， 0)处四个观测点方向，1号观测点的灰度值最高，即监测污水时获取的图片亮度、质量会更好一些，在O点(0， 0， 0)处观测点4的灰度值最高，拍摄出的照片亮度更好，在B点(30， 0， 0)处通过matlab计算出灰度值在观测点1进行拍照时，成像质量更好一些。 在利用matlab计算灰度时，由于在A、B两观测点拍摄的照片高度较O点高一些，所以用原始图片计算灰度均值时会有一些由碗、地瓷砖等不属于污水部分的物体产生的误差。由此我们通过截取碗中污水的一部分进行灰度值的对比分析，以此来观察污水在不同波段情况下的反射情况，减少非污水部分产生的影响。这里我们截取了A点处观测点1的四张图片的一部分(图11)，控制四张图片所包含的像素点和内容相同，图片分辨率为(194 × 153)，然后利用matlab对图像进行了灰度处理，接着从图片的所有像素点中随机提取了20个像素点，并且对四张图片的这20个像素点的灰度值进行了计算，以无滤光片情况为标准对其他三张图片做归一化处理，以此来提高三种波段的对比精度。 图11. 截取的四张污水图 用matlab处理后的图片像素数据是一个194 × 153的矩阵，其中每一个点就是一个像素点，我们随机提取的20个像素点坐标为(20， 30)、(25， 70)、(15， 100)、(10， 150)、(30， 180)、(50， 25)、(60， 80)、(40， 110)、(55， 140)、(45， 190)、(85， 35)、(70， 80)、(100， 115)、(90， 150)、(105， 185)、(135， 25)、(110， 75)、(145， 120)、(150， 165)、(125， 190)，将坐标点按上面顺序排为1~20号，以序号为横轴，灰度值为纵轴画出无滤光片时的图线如图12所示，将蓝、绿、红滤光片下的灰度值归一化后的图线如图13~图15所示，红、蓝色滤光片图像灰度值对比值如图16所示。 图12. 无滤光片时图像20个像素点的灰度值 图13. 蓝色滤光片图像归一化后的灰度值 图14. 绿色滤光片图像归一化后的灰度值 图15. 红色滤光片图像归一化后的灰度值 图16. 红、蓝色滤光片图像灰度值对比图 设A 0 为不加滤光片时图像的灰度值，A 1 为图3~9蓝色图片的灰度值，A 2 为图3~9中绿色图片灰度值，A 3 为图11中红色图片的灰度值。从图3~11中可以看出污水在蓝光波段(430~480 nm左右)处的灰度值与原始灰度值之比A 1 /A 0 在0.4上下浮动，通过计算灰度值的平均值A 1 = 29.55，而无滤光片图像的灰度值均值为A 0 = 82.4，可以看出我模拟的污水在蓝光波段的反射成像效果不是特别理想，可以说明模拟污水中并没有特别大量反射蓝色光的物质存在。从图14中我们发现归一化后的灰度值较高，整体灰度值基本都处于0.8~1之间的范围，由此可以说明污水中还有大量可以反射绿色波段光(510~530 nm左右)的物质。通过计算后的灰度值均值为A 3 = 31.8，成像质量也不是十分理想，但是比蓝光波段处的成像质量要好一些。这是因为污水中加入的酱油、醋等物质有对红色波段的光产生反射，对蓝光波段反射的物质较少。
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user: 5. 结论 由于世界水资源十分短缺、水污染急需治理和检测，遥感技术和光谱相机的快速发展以及广泛的应用前景，将光谱相机应用到水体污染物的监测中是可行的。 应用光谱相机的原理后进行了模拟实验，用手中现有的设备模拟光谱相机探测水体污染物，使用三种不同颜色的模拟滤光片获取了污水的图像信息，通过对比消除清水、空碗的影响，并通过matlab对图像进行了几种处理。发现模拟污水中COD、BOD成分用红色滤光片拍摄时分辨效果较好，用绿色滤光片采集的图片中叶绿素、藻类分辨效果较好，用蓝色滤光片采集的图样中分辨效果并不理想。同时用BRDF表示了实验中三个放置点分别的最佳观测点为f (15˚， 0˚， 28.5˚， 180˚)、f (0˚， 0˚， 26.5˚， 90˚)、f (6.5˚， 0˚， 30.5˚， 180˚)，利用排除影响因素后的拍摄图进行分析后发现模拟的污水在绿光波段(510~530 nm左右)反射率最高，在红光波段(600~720 nm左右)和蓝光波段(430~480 nm左右)反射率不是特别高，相比之下红光波段的反射优于蓝光波段，说明光谱相机监测水污染具有可行性。
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user: 摘要 本文通过引入弛豫时间和分数阶导数对Pennes方程进行修正，得到了关于温度分布的双相滞后模型。并以此为基础求解了以磁纳米粒子为热源的传热问题，使用Laplace变化得到温度分布的数值解。本文以图像的方式分析了分数阶导数参数、弛豫时间和外加磁场性质对温度分布的影响。
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user: 1. 引言 癌症治疗是近几十年来最具挑战性的临床治疗之一，现代医学采取手术、化疗、放疗等方式治疗癌症或者减少癌细胞的扩散。热疗被公认为一种有效的治疗恶性肿瘤的方式，因为相对正常细胞来说，癌细胞对高温更敏感且其散热要比正常组织差，所以可以通过加热局部温度来杀死癌细胞。热疗的方式有很多种，磁感应热疗是近年来比较热的一种治疗方式。磁感应热疗技术利用铁磁性物质可在交变磁场下感应升温的物理特性，将磁纳米粒子注射到肿瘤组织中，并通过在外部施加的交变磁场，使局部快速升温，达到杀死或诱导肿瘤细胞凋亡的作用。Jordan等人 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 在1997年对小鼠乳腺癌、胶质母细胞瘤和前列腺癌的动物研究已经证明了这种加热方法的可行性和有效性。2014年，Bohara等人 [ 4 ] 将磁感应热疗技术应用于乳腺癌，同样证实了它对乳腺癌的可行性。 在磁热疗过程中，需要对温度的分布和变化进行精准的预测，才能准确地控制热损伤，提高治疗效果。基于经典傅里叶定律的热传导方程，它是一种抛物线型热传导方程，允许热扰动以无限的速度进行传播。然而，在实际应用中，传热的速度是有限的，并不满足经典的傅里叶传热定律。于是对傅里叶定律进行了修正，通过引入弛豫时间τ q 和τ T ，得到了双相滞后(双曲型)方程，给出了一个在微观层面上传热的公式，即双相滞后(Dual-Phase-Lag， DPL)模型 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]: q → ( r → ， t + τ q ) = − k ∇ T ( r → ， t + τ T ) ， (1) 其中 r → 代表几何坐标，T表示温度，q表示热量，t是时间，k是导热系数，τ q 是热流量的弛豫时间，τ T 表示温度梯度的弛豫时间，弛豫时间被认为是由微观结构相互作用引起的，例如声子–电子相互作用。 Antaki [ 9 ] 用DPL模型解释了对肉类制品进行加工的过程，他分别预测了加工肉类热通量的相位滞后时间和温度梯度的相位滞后时间。Kumar等人 [ 10 ] 基于DPL模型研究了高斯热源分布对组织温度的影响。结果表明，与热波模型和彭纳斯方程相比，DPL模型能够更好地预测温度分布。Ma等人 [ 11 ] 利用DPL模型，确定了平板对非高斯热源的响应，利用格林函数得到了不同情况下的热场，并且强调了热和温度相位滞后的重要性。 由于人体组织温度受多种外界因素的影响，如：血流量、代谢产热以及组织内部热传导效率等。关于这些影响因素与组织温度之间的联系，Pennes [ 12 ] 在1948年提出的模型得到了广泛认可和应用： ρ c ∂ T ∂ t = − ∇ ⋅ q + S ˙ ， (2) 热源项 S ˙ 是下面几项的总和： S ˙ = ω b c b ( T b − T ) + Q m + Q l ， (3) 其中ρ，c代表组织的密度和比热容，ω b 和c b 代表血液的灌注率和比热容，T b 是动脉血液温度，Q m 是皮肤组织产生的代谢热，Q l 是任何外界来源产生的热。 近年来，分数阶导数已经成为一个迅速发展的领域，在流体力学 [ 13 ]，粘弹性材料 [ 14 ]，电磁学 [ 15 ] 等领域得到了广泛的研究。分数阶导数模型的起始点通常是一个经典的微分方程，用分数阶微分算子代替整数阶的时间导数。Tan和Xu等人 [ 16 ] - [ 21 ] 用分数阶导数对广义二阶流体的速度场、应力场进行了研究。Song和Jiang [ 22 ] 使用分数阶Jeffrey流体模型推导了线性粘弹性理论的特征材料函数，并且发现理论预测结果与实验测定具有较好的吻合效果。Wang和Zhao [ 23 ] 研究了分数阶导数的广义麦克斯韦流体在狭窄毛细管中的瞬态电渗透流动，利用积分变换方法导出了电势和瞬态速度剖面的解析表达式。Abdullah [ 24 ] 等人采用Caputo分数算子建立了分数阶导数的血液流动数学模型。他们指出，分数阶导数与普通导数相比带来了显著的差异。 本文拟研究交变磁场下人体中磁热源粒子产生的热量分布，使用Pennes方程对人体组织温度进行模拟，并考虑引入弛豫时间τ q 和τ T ，使用分数阶导数对温度分布函数进行修正。使用Laplace变换的方法对修正的温度分布函数进行求解，并利用数值方法进行Laplace逆变换，最终得到磁热源粒子影响下人体组织温度的具体分布情况，为实验和理论发展提供研究基础。
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user: 2. 模型概述 对方程(1)两边进行泰勒级数展开，并忽略二阶和高阶项(由于τ q 和τ T 很小)，我们得到方程(1)的一阶近似： q → ( r → ， t ) + τ q ∂ q → ( r → ， t ) ∂ t = − k [ ∇ T ( r → ， t ) + τ T ∂ ∂ t ∇ T ( r → ， t ) ] ， (4) 或 ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) q → ( r → ， t ) = − k ( 1 + τ T ∂ ∂ t ) ∇ T ( r → ， t ) ， (5) 对方程(2)两边同时乘以算子 ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) ，得到 ρ c ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) ∂ T ∂ t = − ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) ∇ ⋅ q → + ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) S ˙ . (6) 将式(5)带入式(6)，得到： ρ c ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) ∂ T ∂ t = k ( 1 + τ T ∂ ∂ t ) ∇ 2 T ( r → ， t ) + ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) S ˙ . (7) 为了简化计算，本文中只考虑一维的情况，得到： ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) [ ∂ T ∂ t + ω b ρ b c b ρ c ( T − T b ) ] = k ρ c ( 1 + τ T ∂ ∂ t ) ∂ 2 T ∂ x 2 + 1 ρ c ( 1 + τ q ∂ ∂ t ) ( Q m + Q l ) . (8) 在本文中我们考虑Q l 为0，采取的边界条件为： − k ∂ T ∂ x | x = 0 = q 0 ， T | x = l = T b ， (9) 其中l为组织长度，初始条件为： T | t = 0 = T b ， ∂ T ∂ t | t = 0 = 0. (10) 对上述方程进行无量纲化： T ¯ = T − T b T ∗ ， ( x ¯ ， l ¯ ) = ( x ， l ) x ∗ ， t ¯ = t t ∗ ， Q ¯ = Q m Q ∗ ， t ∗ = ρ c ω b ρ b c b ， x ∗ = k ω b ρ b c b ， T ∗ = q 0 k ω b ρ b c b ， Q ∗ = q 0 ω b ρ b c b k ， (11) 将上述无量纲方程代入式(8)，得到 ( 1 + τ ¯ q ∂ ∂ t ¯ ) ∂ T ¯ ∂ t ¯ + ( 1 + τ ¯ q ∂ ∂ t ¯ ) T ¯ = ( 1 + τ ¯ q ∂ ∂ t ¯ ) ∂ 2 T ¯ ∂ x ¯ 2 + Q ¯ . (12) 对应的边界条件和初始条件变为： ∂ T ¯ ∂ x ¯ | x ¯ = 0 = − 1 ， T ¯ | x ¯ = l = 0 ， T ¯ | t ¯ = 0 = T b ， ∂ T ¯ ∂ t ¯ | t ¯ = 0 = 0. (13) 为了简单方便，在下述方程中，去掉所有的上标“—”。
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user: 3. 方程求解 在求解温度函数T的过程中，我们引入分数阶导数 D t α 。在关于时间的分数阶导数计算中，本文中采用Caputo-Fabrizio分数阶导数定义 [ 25 ]： D t α f ( x ， t ) = 1 1 − α ∫ 0 t e − α 1 − α ( t − τ ) ∂ f ( x ， t ) ∂ τ d τ . (14) 则式(12)变为： ( 1 + τ q D t α ) ∂ T ∂ t + ( 1 + τ q D t α ) T = ( 1 + τ T D t β ) ∂ 2 T ∂ x 2 + Q ， 0 < α < 1 ， 0 < β < 1 ， (15) 其中α，β称为分数导数的参数，我们采取Laplace变换对方程(15)进行求解： L [ f ( x ， t ) ] = f ^ ( x ， s ) = ∫ 0 ∞ f ( x ， t ) e − s t d t . (16) 记 L [ T ] = T ^ ，由Laplace变化的性质知： L [ ∂ T ∂ t ] = s T ^ ， L [ ∂ 2 T ∂ x 2 ] = ∂ 2 T ^ ∂ x 2 ， L [ Q ] = Q s . (17) 对分数阶导数进行Laplace变换，得到： L [ D t α f ( x ， t ) ] = 1 1 − α L [ exp ( − α t 1 − α ) ] L [ ∂ f ( x ， t ) ∂ t ] = s f ¯ ( x ， t ) − f ( x ， 0 ) ( 1 − α ) s + α ， (18) L [ D t α ∂ f ∂ t ] = s L ( ∂ f ∂ t ) − ∂ f ∂ t | t = 0 ( 1 − α ) s + α = s ( s f ¯ ( x ， t ) − f ( x ， 0 ) ) − f ′ t ( x ， 0 ) ( 1 − α ) s + α . (19) 将式(16)~(19)带入方程(15)，化简后得到： s T ^ ( x ， s ) + τ q ⋅ s ( s T ^ ( x ， s ) − 0 ) ( 1 − α ) s + α + T ^ ( x ， s ) + τ q s T ^ ( x ， s ) ( 1 − α ) s + α = ∂ 2 T ^ ∂ x 2 + τ T s ( 1 − β ) s + β ∂ 2 T ^ ∂ x 2 + Q s ， (20) 整理得： ∂ 2 T ^ ∂ x 2 − ( s + 1 ) [ s ( 1 − α ) + α + τ q s ] [ s ( 1 − β ) + β ] [ s ( 1 − α ) + α ] [ s ( 1 − β ) + β + τ T s ] T ^ + s ( 1 − β ) + β [ s ( 1 − β ) + β + τ T s ] s Q = 0. (21) 对应的边界条件化为： ∂ T ^ ∂ x | x = 0 = − 1 s ， T ^ | x = l = 0. (22) 令 ω 2 = ( s + 1 ) [ s ( 1 − α ) + α + τ q s ] [ s ( 1 − β ) + β ] [ s ( 1 − α ) + α ] [ s ( 1 − β ) + β + τ T s ] ， γ = s ( 1 − β ) + β [ s ( 1 − β ) + β + τ T s ] s ， 即方程(21)表示为： ∂ 2 T ^ ∂ x 2 − ω 2 T ^ = − γ Q . (23) 设该非齐次线性方程的通解为： T ^ = A cosh ( ω x ) + B sinh ( ω x ) + γ ω 2 Q . (24) 根据边界条件(22)可以解得A，B： A = − γ Q ω 2 cosh ( ω l ) + 1 ω s tanh ( ω l ) ， B = − 1 ω s . (25) 温度进行Laplace变换后 T ^ 的解为: T ^ ( x ， s ) = − γ Q cosh ( ω x ) ω 2 cosh ( ω l ) + 1 ω s sinh [ ω ( l − x ) ] cosh ( ω l ) + γ ω 2 Q . (26) 为了得到温度的具体分布，我们考虑对其进行Laplace逆变换： f ( x ， t ) = L − 1 [ f ^ ( x ， s ) ] = 1 2 π i ∫ α − i ∞ α + i ∞ f ^ ( x ， s ) e s t d s (27) 其中， s = α + i ∗ η 。由于ω的形式太过复杂，本文中并没有得到式右侧逆变换的解析解。我们通过MATLAB进行数值计算，并最终得到了温度 T ( x ， t ) 的具体分布。
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user: 4. 分析和讨论 本文通过弛豫时间和Caputo-Fabrizio分数阶导数对Pennes方程进行修正，得到了温度分布的数值解。在实际问题中，考虑参考文献 [ 8 ] [ 26 ] 中热源 S ˙ 的参数，这是Wissler对Pennes [ 12 ] 给出的参数修正后得到的：血液的比热 c b = 4187   J / ( kg ⋅ K ) ，血液灌注率 ω b = 1.87 × 10 − 3   s − 1 ，动脉血温 T b = 36 ˚ C ，组织密度和比热 ρ = 1000   kg / m 3 ， c = 4187   J / ( kg ⋅ K ) ，组织导热系数 k = 0.628   W / ( m ⋅ K ) 。 磁热疗技术的热疗效应是通过在中频范围内磁滞损耗和弛豫时间引起的，文献 [ 27 ] 给出了磁性例子产热与外加磁场强度，频率等的关系： Q = π μ 0 χ H 2 f 2 π f τ 1 + ( 2 π f τ ) 2 . (28) 其中μ 0 是真空磁导率，一般取4π × 10 −7 (T•m/A)，χ= M/H是磁化率，M是磁场强度，一般取为4.25 × 10 5 A/m，H是外加磁场强度，f是交变磁场频率，τ是磁纳米粒子的有效弛豫时间。从式(28)中可以看出，主要有两方面因素影响磁纳米粒子产热，一方面是外磁场本身的相关性质，例如磁场强度和交变磁场频率，在磁场强度和频率的选取中，我们要考虑人体的耐受，一般H的选择范围在10 4 A/m以下，频率f在40 × 10 3 Hz~80 × 10 3 Hz。另一方面是磁纳米粒子的弛豫时间τ，一般取为3.378 × 10 −6 。 本文中所有图像(图1，图2，图3)坐标都采用的是无量纲形式，根据上述参数及无量纲参数式(11)，参考温度T * 大约为9.7℃，参考时间t * 为10 s。弛豫时间τ T ，τ q 选取的标准为10~30 s，组织长度l一般取为5~10 cm。本研究得到的温度随距离分布的图像与参考文献 [ 7 ] [ 8 ] 类似，以下分析中选取的都是x = 0位置处，即热源点的温度。 图1. (a)不同的热流弛豫时间τ q 下(τ T = 1.6)；(b)不同的温度梯度弛豫时间τ T 下(τ q = 1.6)，温度随时间的变化。(α = 1， β = 1， f = 6 × 10 3 Hz， H = 1000 A/m) 图2. (a)不同的α下(β = 1)；(b)不同的β下(α = 1)，温度随时间的变化。(τ q = 1.6 s， τ T = 1.6 s， f = 6 × 10 3 Hz， H = 1000 A/m) 图3. (a)不同的磁场强度H (f = 40 × 10 3 Hz)下；(b)不同的交变磁场频率 f (H = 1000 A/m)下，温度随时间的变化。(α = 1， β = 1， τ q = 1.6 s， τ T = 1.6 s) 如图1所示，在同一τ T 下，随着热流弛豫时间τ q 的增加，升温速度下降，但都在一段时间后趋近于一个相同的值并保持平稳。反之，τ q 相同时，在同一时间，随着温度梯度弛豫时间τ T 的增加温度反而升高。这是因为，τ T 越大，热的传播扩散越快，温度升高越快。而热流弛豫时间τ q 越大，表明热流耗散越大，所以温度变低。此外，当τ T > τ q 时，温度曲线会出现一段先升温后略微下降的状态，这是由于弛豫时间的影响导致热量堆积在磁纳米粒子处。 从图2(a)可以看出，在刚开始的时候，随着α的增加，相同时刻对应的温度下降，即温度趋于平稳的时间延长。不同的α所对应的的平稳状态的温度是大致相同的。从图2(b)中可以看出，与α类似，不同的β对应相同的平稳温度，且β变化并不会延长温度达到最高点的时间。值得注意的是，当α和β的差距足够大时(α = 1， β = 0.6)，温度曲线会在前期出现震荡的情况。 图3描述了不同的磁场强度和磁场频率下x = 0处温度随时间的变化。可以清晰地看到，外加磁场强度和磁场频率都可以有效的改变组织所达到的最终温度。并且，这种改变是幅度较大的。联系前面的分析，我们可以通过调整分数阶导数参数的方式改变温度增长的速度，通过调整外加磁场的频率和强度改变最终达到的温度，并在具体问题中得到应用。
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user: 5. 总结 本文利用双相滞后模型研究了磁纳米粒子的热传导问题，并引入分数阶导数对温度分布函数进行求解，分析了分数阶导数系数对温度分布函数的影响，发现α对温度的影响较大，β对温度的影响较小，且β变到一定程度会出现波动现象。我们还分析了热流弛豫时间τ q 和温度梯度弛豫时间τ T 对温度分布函数的影响，发现在相同的变化时间，随着τ q 增加，温度降低，而τ T 增加，则温度升高。同时，我们对交变磁场的磁场强度和磁场频率也做了分析，证实了增加磁场强度或提高交变磁场频率，也会相应地使温度升高。这些结果对实验设计和理论发展具有较好的促进作用。
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user: 摘要 舰艇水下航行过程中需频繁进行纵倾平衡水舱的移水操作，经常出现水锤现象，从而诱发系统高强度瞬态振动及瞬态噪声，通过FLOWMASTER输出瞬态载荷力，并在CAESAR II中建立纵倾移水系统模型，进行时间历程分析计算。同时，计算分析了支撑高度、支撑刚度、固定方式和支撑间隔对舰艇纵倾平衡系统振动的影响，为后续管路系统的三维设计提供支撑。
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user: 1. 引言 舰艇纵倾移水系统的功能是通过艏、艉平衡水舱间的移水，改变艏、艉液舱的动载荷重量，消除纵倾力矩差，实现纵倾姿态的调整。舰艇水下航行过程中需频繁进行纵倾平衡水舱的移水操作，经常出现水锤现象。水锤引起的冲击激振十分剧烈，水锤问题 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 是诱发系统高强度瞬态振动及瞬态噪声的主要原因。因此，需对本系统进行水锤冲击振动的仿真计算。 输流管道，系统操作会诱发水力暂态过程，严重时产生水锤的极端水力现象。作为一种极端的非定常流动问题，水锤产生的压力升高以波的形式在管道系统中运动，从而造成了在管道中同时并存有流体运动、压力波动以及管道振动等多种运动的形式，这些具有不同特性的运动形式之间的耦合作用称为流体与结构之间的耦合(Fluid Structure Interaction)，或简称为流固耦合(FSI)。 通常对管道系统耦合动力学分析 [ 4 ] [ 5 ] 的主要方法有：特征线方法(The Method of Characteristics， MOC)、有限元法(Finite Element Method， FEM)和传递矩阵法(Transfer Matrix Method， TMM)、行波法(The Traveling Wave Method)。 其中有限单元法是将连续的求解域离散为一组有限个单元的组合，这样的组合体能解析地模拟或逼近求解区域。在流固耦合过程中，流体与固体两相介质交互作用，其非线性特性是非常明显的。不仅流体运动方程是非线性的，而且耦合运动的特性将随着结构振动的幅值不同而变化，这就使得耦合过程的力学行为呈现出十分复杂的特征，其数学描述是高度非线性的。与其它方法相比，有限元方法具有对复杂边界条件和几何形状良好适应性和更容易处理复杂本构关系和非线性问题的优点，因此它能够灵活地模拟和逼近复杂的求解区域。
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user: 2. 水锤基本理论与数学模型 在有压管道中，当流体的流速因为某种原因发生突然改变时，由于流体的动能和压能相互转换，流体会对阀门、管壁等水力部件产生一个压力，而管壁摩擦损失一般较低，在惯性的作用下，后续流体会使得压力迅速达到最大，从而在管道内引起可能会破坏管路的水击现象。引起管道中产生水锤现象的诱因有很多，比如水泵开启或突然失电，阀门的突然启闭等。因此需要对纵倾平衡系统的过渡过程进行分析研究，特别是压力波在管道中的传播过程。水锤波在有压管道中的传播过程较为复杂。在流体的压缩性和惯性、管道弹性和阻力的共同作用下，水锤波会在管路中以多种形式来回传播，如叠加、干涉、反射，直至水锤波消散达到稳定。所以主要利用特征线法对纵倾平衡系统的水力过渡过程进行计算，这里主要介绍相关的基本理论和公式推导。 2.1. 水锤基本方程 水锤基本方程包含两个方程：运动方程和连续性方程。运动方程是基于流体的动量守恒定律，连续性方程是基于流体的质量守恒定律。 2.1.1. 运动方程 如图1所示，假设有一团微小流体，长度为 Δ x ，横截面积为A，离基准线高度为Z，压力为H，且流体的原始运动方向与x坐标轴的正方向相反，管道与水平基准线的夹角为水锤发生点为 α ，直径为D，摩擦应力为τ 0 ，水锤发生在坐标原点。 图1. 微小水体上的作用力 对微小水体进行受力分析，其受到上下表面的压力，管道的摩擦力和重力的作用，根据牛顿第二定律： − ∂ ( H − Z ) ⋅ Δ x A ∂ x − ρ g Δ x sin α − τ 0 π D Δ x = ρ A Δ x d V d t (2.1) 由于： d V d t = ∂ V ∂ t + ∂ V ∂ x ∂ x ∂ t = ∂ V ∂ t + V ∂ V ∂ x (2.2) 可将式2.1化简为： g ∂ H ∂ x + V ∂ V ∂ x + ∂ V ∂ t + 4 τ 0 ρ D = 0 (2.3) 切应力τ 0 的值在速度为定常时是不变的，按照Darcy-Weisbach公式，即得到： τ 0 = 1 8 ρ f V 2 (2.4) 式中f为摩阻系数。将式2.4代入式2.3中即可得： ∂ H ∂ x + V g ∂ V ∂ x + 1 g ∂ V ∂ t + f V 2 g D | V | = 0 (2.5) 式2.5被称为水锤运动方程。 2.1.2. 连续性方程 仍利用图1，根据质量守恒定律：dt时段内流入与流出控制体的流体质量差等于同一时段此控制体流体质量的变化量，即： − ∂ ∂ x ( ρ A V d t ) d x = ∂ ∂ t ( ρ A d x ) d t (2.6) 整理得： ∂ ( ρ A ) ∂ t + ∂ ( ρ A V ) ∂ x = 0 (2.7) 在产生水锤时，流体断面积A、流体密度 ρ 、以及截面平均流速V都是关于x和t的函数，可对式2.7化简整理为： − ∂ V ∂ x = 1 A d A d t + 1 ρ d ρ d t (2.8) 将式2.8继续简化可得： ∂ H ∂ t + V ∂ H ∂ x + a 2 g ∂ V ∂ x = 0 (2.9) 式中：H——管道中流体的压力水头(m)； V——管道中流体的流速(m/s)； α ——水锤波波速(m/s)。 一般而言： ∂ H ∂ x ≪ ∂ H ∂ t (2.10) 所以式2.9可以继续化简为： ∂ H ∂ t + a 2 g ∂ V ∂ x = 0 (2.11) 式2.9和2.11均为水锤的连续性方程。
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user: 3. 系统建模 纵倾移水系统包含直管、弯管、阀门以及支承架等主要元件。计算结果精确度的关键在于合理地确定力学模型中每个元件的弹性与惯性性质。 为了保证模型的准确性，建模时遵守以下原则：凡是由地面支承的管线，无论覆土与否，直径大于300 mm的管道，节点之间的距离小于等于20倍的管道直径；而对于直径小于等于300 mm的管道，节点之间的距离不大于30倍管道直径。对于有管架约束的管道，管段节点均划分在管架处，否则管架间的节点将因为重量无承载而产生错误的纵向位移。 对于建立的模型进行分析、比对和调整，保证建立模型的准确，并且确保各管路运行的安全与稳定。整体系统模型如图2所示，其中阀门与法兰模型如图3所示。 图2. 系统整体模型 图3. 法兰——阀门模型
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user: 4. 纵倾移水系统水锤激振时间历程分析 首先运用FLOWMASTER输出瞬态载荷力，得到不同时刻下的各管段水锤力数值。进而在CAESAR II中建立纵倾移水系统模型，进行模态分析，确定系统的固有频率与模态振型。将FLOWMASTER中得到的水锤力输入到计算模型中，并设置水锤力方向，进行工况组合，完成时间历程计算。 针对不同移水方向、移水压力、阀门启闭时间，选取了移水压力0.8 MPa，移水方向艏向艉，关阀时间1 s的工况，此次重点关注球阀前后法兰与支架的振动情况，将阀前法兰、阀后法兰、阀前支撑、阀后支撑四处节点各时刻、各方向的位移数据分别输出。CAESAR II原始计算结果如图4所示，此时阀前支撑、法兰位移如下表1左侧两栏，阀后冲击峰值压力为4.87 MPa，此时阀后支撑、法兰位移为右侧两栏。阀门处水锤荷载和重力荷载共同作用下的位移变形和应力云图如图5~8所示。 Table 1 Displacement under maximum impact pressur 位移方向 阀前支撑位移/mm 阀前法兰位移/mm 阀后法兰位移/mm 阀后支撑位移/mm DX 35.72 34.84 −21.58 −11.76 DY 5.21 3.44 0.91 1.72 DZ −0.11 −1.54 −0.15 −4.32 表1. 受最大冲击压力时位移
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user: 6. 小结 支撑高度、支撑刚度、固定方式和支撑间隔都会对舰艇纵倾平衡系统的振动产生影响。通过建模，并进行水锤激振时间历程分析得知，支撑越高、支撑间隔越大或支撑刚度越小，管系振动则越大。采取固定支撑后，管系振动则会减小。
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user: 摘要 区块链技术具有多方共享与维护、动态存储、公开透明、高度信任、可追溯等特点，其是包含智能合约、分布式存储等技术的综合体。对于高等教学而言，因区块链不需中央权力机构或受信任的第三方来进行相应操作的协调互动、验证监管，区块链的智能合约、高度自治等为高等教学中的诸多环节提供了新的思路。
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user: 1. 引言 2019年初，国家互联网信息办公室发布《区块链信息服务管理规定》，同年，习近平总书记在中央政治局会议中曾强调“把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口”，“加快推动区块链技术和产业创新发展”。区块链技术被上升至国家战略，至此之后，“区块链”成为各界关注的焦点，逐步在各个领域得到推广与应用。本文通过介绍区块链技术，探索区块链技术在高校教学中的应用。
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user: 2. 传统教学考核面临的问题 2.1. 缺乏互动性 传统教学模式多为室内课堂教学，主要形式包括：板书、电子课件、图片及视频播放等，主要以师生系统地传授和学习书本知识的教学模式。传统教学模式侧重从教师如何去教学生，缺忽视了学生如何学的问题，使得课堂缺乏有效的互动性，导致学生缺乏参与感、兴趣度低等问题。课程中及课程结束后的考核方式多采用考试(开卷、闭卷)或考查(论文、报告等)形式。这些考核方式多由学生通过对课堂知识的理解与消化进行准备，学生之间缺乏交流与互动，学生与老师之间缺乏引导与探讨，老师之间缺乏教学经验与技巧的交流。 2.2. 考核机制单一 考核目的是了解学生对相应课程的掌握情况，促进学生对知识点的理解与消化，便于授课老师获得课堂效果的反馈，从而提高教学质量。仅以课程中或课程末的考核结果进行判定，难以全面反映课程效果的真实情况。课堂中的课程教学是以专业理论知识为主线，行业实际需求是以实践能力为标准。将考核机制贯穿于部分或整个课程学习过程，以解决实际问题能力等为重要指标，有助于综合评定学生掌握情况及课程效果。
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user: 3. 区块链技术 区块链最早起源于网络中流行的比特币，比特币应用区块链技术解决了传统货币支付中的信任问题，实现了网络货币不易伪造、不能篡改、来源可溯等优势特性 [ 1 ]。本质上区块链是一种新型信息技术，其具有多方共享与维护、动态存储、公开透明、高度信任、可追溯等特点，区块链是包含加密算法、智能合约、分布式存储、共识机制、激励机制等技术综合体 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。对于高等教学而言，因区块链不需中央权力机构或受信任的第三方来进行相应操作的协调互动、验证监管，区块链的智能合约、高度自治等为高等教学中的诸多环节提供了新的思路。基于这些技术的应用，将有助于提升高等教学考核效率与质量。 3.1. 智能合约 智能合约本质上是一种计算机协议，其通过信息化方式进行传播、验证或执行合同。智能合约不仅使得在没有第三方监管的情况下能确保交易的可信任性，而且，交易记录可被追溯并不可篡改。一个智能合约是一份经多方参与协商拟定的数字形式承诺，其被数字化地存储在区块链中，并使用加密技术强制执行协议。智能合约如同一款软件程序，通过相应操作，智能合约中的条款细节是可协商的，经确认后其能自动验证履行，甚至执行约定的条款，均不需通过中央权力机构来审核或批准。简而言之，智能合约具有去中心化和高度自治的特征。无需中心化服务器的参与，在实际操作中可降低成本，同时也能通过的共同协商并确认的合同条款解决操作过程中的信任问题；当预先协商确认的合约条件满足并被触发时，智能合约将会被自动执行，这有助于合约的自动化，提高自治效率。 3.2. 分布式存储 区块链是一种点对点的分布式记账系统，包括父区块与子区块，子区块通过哈希指针链接到父区块上，将各个区块连成一个链条，构成链状结构。每一个点都可以在上面记录信息，采用区块链分布式结构进行数据存储和操作记录存储，可以到达分散部署、集中执行的目的 [ 5 ]。在区块链系统，每一个参与方或终端就是一个节点，任何一个节点都可以记录信息，而且直接连接另外一个点，中间无需第三方服务器的参与。当其中两个节点发生信息交互时，每一个操作都会告知其他所有节点，有助于防止交互信息被篡改。
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user: 4. 区块链在教学考核中的应用 随着移动客户端应用的发展，结合区块链中智能合约和分布式存储技术的优势，可将课程多方互动(学生与学生之间、学生与老师之间、授课老师之间)信息以不可篡改的方式记录下来，其流程如图1所示。该流程可分为两大模块：教师模块与学生模块，两模块间通过授课、线上线下答疑等互动环节衔接。教师模块流程为：首先，确定课程教师教学团队，教师团队名单确定后由任课老师共同讨论与协商该课程工作量的评定方式与方法，并通过智能合约的方式将详细条款进行约定，如授课时间与次数、线上线下答疑次数、作业批改次数、授课效果等；然后，教学团队教师以教学大纲形式明确课程教学内容、重难点及学生对课程内容应掌握的程度，并将其进行分解，分发至教学团队各成员教师，此环节通过分布式账本全程记录各教师在本课程中的参与信息，并将各成员累计工作量公开化；最后待学生成绩评定完成后，按智能合约中规定的课程评价与考核条款，对各授课教师的工作量进行量化评定。学生模块流程为：首先，同学通过选课系统选修该课程，并明确课程要求掌握的内容与深度，如课程中需多人小组共同完成相应课程任务，则通过自愿形式组成相应小组并进行任务分工，并通过智能合约的方式将详细条款进行约定，条款内容包括任务分配原则、任务完成度评定、任务参与度等，若需学生单独完成，则直接根据相应课程任务要求进行；然后，学生通过自学、成员间讨论、与授课教师团队交流等方式逐步完成课程任务，并通过分布式账本全程记录各位学生在本课程中的参与信息；最后，待各小组成员完成相应任务后，将课程作业任务进行综合与优化，并根据智能合约条款约定综合评定各位成员的贡献率，按智能合约中的规定，如所有成员认可并确认作业完成即可提交，课程教师团队对作业任务进行评定。教师模块与学生模块各自通过相应的智能合约条款进行约定，但两模块间以课程为载体，以授课内容(知识点)为中心进行多成员间的互动与交流，交流信息分别在各模块中均有相应记录。教师对学生成绩的评定以智能合约规则下各成员的综合表现为依据，学生对各授课教师综合表现的反馈也将作为教师评价与考核的一个指标。以不同智能合约为约束的全流程分布式记录有助于两模块间的有效交互，促进不同参与体的积极性，提高信息交互与共享的效率，从而提供课程质量。授课教师创建父区块，包括哈希值、时间戳和课程介绍，哈希值为数据标号和随机数组成，时间戳为操作信息的创建时间，课程介绍包括课程内容、重难点、课程计划进度等；子区块由参与学生或授课教师创建，并通过哈希指针链接到父区块上，构成链状结构。为满足多名学生或授课老师使用同一服务器的需要，达到分散部署、集中执行的目的，采用分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法的加密分布式记账本)，区块链本质上是一个分布式的公共账本，将各个区块连成一个链条，实际上是一种点对点的记账系统，每一个点都可以在上面记录信息。随着交流信息的不断获取以及使用者的增加，信息体量在不断增加，在交流与反馈过程中采用区块链分布式结构进行数据存储和操作记录存储。在区块链系统，每位参与者都是一个节点，任何一个节点都可以记录信息，且直接连接另外一个点，中间无需其他服务器。当其中两个节点发生交互或共享时，加密操作会广播到其他所有节点，以防篡改交互信息。分布式存储系统是分享分布式节点的存储资源，数据存储采用分布式德管理模式，所有节点并不维护相同的存储信息，这样可提高分布式系统的效率。 图1. 基于区块链技术课程记录流程图
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user: 5. 结论 区块链技术优势已在多个领域得到充分应用，但在高等教学中的应用仍有待进一步探索。基于区块链技术独特的优势，本文重点介绍了其在高等教学中的应用，以课程教学为例，探究了智能合约与分布式存储技术的运用，这些为高等教学中的诸多环节提供了新的思路。
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user: 摘要 近年来，随着高校思想政治会议工作的开展，如何把思想政治工作贯穿教育教学全过程成了高校重点关注并探索的问题。“人才培养”是大学的核心功能，如何培养思想政治素养优秀的高素质人才是思政教育探索的关键。本文以“双一流”学科建设背景下成都中医药大学大学物理通识教育为例，对如何更好地实现隐形课程思政教育进行探讨。
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user: 1. 引言 在2016年12月7日~8日的高校思想政治会议上，习近平指出高校思想政治工作关系高校培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人这个根本问题 [ 1 ]。高等院校的核心功能是培育人才，“立德树人”是高校的立身之本，也是高校教育的中心，针对“立德树人”教育中心，高校对于如何把思想政治工作贯穿教育教学，更好地实施大学生思想政治教育进行了探索。“双一流”建设是国家在高等教育制度层面的重大创新型举措，它的目标是在21世纪中叶，一流大学和一流学科的数量和实力进入世界前列，基本建成高等教育强国，在“双一流”建设过程中进行思政教育，构建课程思政体系，对于落实立德树人这一根本任务，实现培养优秀人才的目标具有重要意义 [ 2 ]。高等教育发展水平是一个国家发展水平和发展潜力的重要标志，我国高等院校肩负着培养德智体美劳全面发展的社会主义事业建设者和接班人的重大任务，要坚定正确的政治方向，为国家培育思想政治修养良好的人才 [ 3 ]。习近平总书记指出只有培养出一流人才的高校，才能够成为世界一流大学。办好我国高校，办出世界一流大学，必须牢牢抓住全面提高人才培养能力这个核心点，并以此来带动高校其他工作 [ 1 ]。高等院校作为培育未来社会主义建设者和接班人的摇篮，必须坚持正确的思想政治方向，需要培养学生拥有正确的思想观念，树立正确的世界观、人生观、价值观，把实现个人价值同党和国家前途命运紧紧联系在一起。思政教育在高等医药学校思想教育中的作用十分重要，对于引导学生树立大医精诚的职业道德和救死扶伤的职业精神具有重要意义 [ 4 ]。 目前，我国大学生的思想政治文化水平普遍不高。一方面，由于大学生正处于一种对社会充满好奇、个性凸显、人格塑造的阶段，经常通过互联网来了解社会信息，互联网内容良莠不齐，呈碎片化状态，良莠不齐的互联网内容容易对大学生思想产生巨大冲击，碎片化的信息容易导致大学生断章取义受到错误的引导 [ 5 ]。另一方面，高校大多数教师对于思想政治教育普遍存在误解，高校大多数老师认为思政教育只与思政老师有关，而忽略了教师最根本的“育人”职责。这类老师对于所教授的知识的传递十分重视，但却忽略了对学生思想方面的引导，致使课程的思政功能缺乏，在育人方面未能与思政课程之间实现和谐互动 [ 6 ]。因此，在大学生思想政治教育中，思想政治理论课长期作为思政教育的主要承担者。受应试教育的影响，大学生学习时间和精力的投入更加偏向于专业技能课，老师在进行思政课程授课时，可以明显发现学生积极性不高、主动性不强，对于学习思政课程理论不感兴趣。思政课程教育主要是依托于国家历史政治背景下，通过老师的讲解对于学生产生一种思想上的积极引导。思想政治理论课并非单纯的知识理论输出，而是通过老师的引导实现学生的政治立场和价值观与主流意识形态的统一，但目前大部分思政课程，老师仍采用填鸭式教育方式，对思政理念生搬硬套，增强了思政教学的枯燥、乏味，容易激发学生的厌恶情绪 [ 6 ] [ 7 ]。除此之外，单一的考核方式也是学生忽视思政课程的重要原因。思政课程主要以考试的形式进行考核，但由于考试内容多以概念为主，需要重复多次死记硬背，这更加打击了同学们学习思政课程的积极性。
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user: 2. 隐形课程思政的作用 大学生是未来实现中华民族伟大复兴的生力军，作为社会主义事业建设者和接班人，社会要求大学生必须具备良好的政治思想和品德。因此，思政教育十分重要。思政教育的重要组成部分之一是课程思政。显性课程思政即思政课程，主要以一种单向灌输、理性说教的方式，直接地向受教育者展现教育目的，隐性课程思政教育更加偏向于以一种渗透的、迂回方式引导受教育者的思想观念 [ 8 ] [ 9 ]。大学生大多处于青少年阶段，个性更加鲜明，思想最为多变，需要更加合适的婉转的引导方式，过于直白的思想引导易引起学生的逆反心理。受应试教育的影响，中国大学生对于学习带有浓厚的功利主义色彩，常把课程与成绩挂钩，以学分绩点的高低程度和学习内容的难易程度来决定学习投入时间与精力，因而，高校学生因重视成绩大多关注于专业课的学习而忽视思政课程，导致思政课程容易受到忽视。 高校课程思政是以立德树人为根本，以学生为高校课程思想政治工作开展对象，把思想政治工作贯穿教育教学全过程 [ 10 ]。对于学生而言，高校隐性课程思政采用迂回、渗透的方式，以“润物细无声”的形式使受教育者的思想道德素质得到极大地提高，为培养一流的高素质的社会主义建设者和接班人奠定思想基础 [ 8 ] [ 9 ]。对于老师而言，进行隐性课程思政不仅增加了教学内容的丰富性，有助于提高教学质量，提升教学水平，还对学生的思想道德素质有着明显的促进作用 [ 11 ]。物理学是探究自然界物质的结构、性质、相互作用及其运动的基本规律的自然科学，是其他自然科学的基础和核心，它以实验作为检验理论是否正确的唯一标准，其内容具有逻辑性、思想性、抽象性的特点，富含唯物论和辩证法思想 [ 12 ] [ 13 ]。思政教育是以马克思主义和党的教育方针为思想指导，以“立德树人”为教育中心环节，在能力培养、知识传授中，弘扬社会主义核心价值观，培养具有科学精神、探索精神、精益求精的一流高素质人才 [ 10 ]。结合我校“双一流”学科中药学建设发展需求，大学物理作为一门通识教育课程，在培养学生思维的逻辑性和科学性，培育高素质一流人才中发挥着重要作用。通识教育是面向全校学生的非专业性的教育，它是传播一种广泛的、非专业的、非功利性的基本知识、技能和内容，旨在培养学生积极参与社会生活、有社会责任感、全面发展的教育 [ 14 ]。大学物理作为一门通识教育课程，它具有教育对象的广泛性这一特点，根据这一特点，高校通过大学物理通识教育课程对学生进行隐性课程思政教育相比其他课程而言根据优势。大学物理同时具备科学性和哲学性的特点，在理论教学过程中呈现辩证唯物主义哲学思想和观点，以提高学生辩证思维能力，用辩证的观点去思考问题，在实验中检验理论的正确性。因此，依托大学物理教学，隐性课程思政可以围绕辩证唯物主义哲学观、科学素养等方面将思政元素完美融入于教学中 [ 13 ]。