MTENet:一种多表征时间序列证据网络,用于从心音图信号中自动检测心脏杂音

《Applied Sciences》:MTENet: A Multi-Representation Time-Series Evidential Network for Automated Heart Murmur Detection from Phonocardiogram Signals

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月01日 来源:Applied Sciences 2.5

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   摘要 准确地理解水分子扩散性与膜材料化学-形态特性之间的关系对于膜材料的优化至关重要。为了解决这一挑战,本研究对以往的大规模分子动力学(MD)模拟结果进行了仔细的后处理,以获取纳米厚度聚酰胺活性层中水分子的分布情况,包括

  

摘要

准确地理解水分子扩散性与膜材料化学-形态特性之间的关系对于膜材料的优化至关重要。为了解决这一挑战,本研究对以往的大规模分子动力学(MD)模拟结果进行了仔细的后处理,以获取纳米厚度聚酰胺活性层中水分子的分布情况,包括平衡状态以及水渗透过程中的分布。聚酰胺活性层被建模为一个线性、未交联的TMC–MPD网络,这代表了FT-30化学体系的低交联密度极限。通过这种方法,我们能够洞察分子层面的结构以及宏观传输模式。从上述MD模拟中提取的水体积分数和Fick扩散系数被用来评估影响水活度梯度的热力学因素,以及与超薄聚酰胺活性层化学结构直接相关的Maxwell–Stefan扩散系数。此外,还采用了三种基于有效介质的方法(Mackie–Meares模型、Bruggeman模型和Maxwell模型)来预测水扩散系数,这些方法同样使用了从MD模拟中获得的输入数据。因此,对这些模型的预测能力进行了严格评估。通过分析平衡状态下的膜水合作用情况,研究发现Bruggeman模型和Maxwell模型的预测结果更为准确;实际上,它们的预测值与文献中提供的实验值范围一致。相比之下,Mackie–Meares模型的预测值不够精确,甚至相较于基于分子动力学模拟得到的扩散系数也是如此。最终结果表明,在考虑瞬态水合作用过程时,基于有效介质的方法会失去准确性。
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