基于自注意力机制的新生儿胆道闭锁识别

新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点...     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

碳化环境下多元胶凝体系钢筋混凝土电化学特性

为研究不同矿物掺合料钢筋混凝土碳化后的电化学特性,利用电化学工作站定期进行无损检测,通过极化曲线、交流阻抗图谱等电化学参数对碳化循环过程中钢筋混凝土微结构的变化进行分析. 采用Kramers-Kronig转换对交流阻抗数据进行验证,选用合适的等效电路进行电化学参数拟合, 并采用卡方检验验证参数拟合的吻合度. 研究结果表明：等效电路R（QR）（QR）可以有效地对碳化环境下钢筋混凝土的电化学阻抗谱进行拟合,等效电路拟合卡方值建议不大于10-4数量级. 碳化腐蚀环境下,随着碳化周期的增加,混凝土的电阻值呈现波动增加的趋势,钢筋电阻呈现波动减小趋势;极化曲线随着碳化周期的增加整体向腐蚀电流密度增大和负电位方向移动,在49 d时钢筋锈蚀程度从大到小依次为双掺体系、单掺体系、基准体系、三掺体系,且单掺和双掺体系混凝土接近中等腐蚀状态,基准和三掺体系混凝土还处于低等腐蚀状态. 不同凝胶体系下,单掺和双掺体系钢筋混凝土对碳化腐蚀环境更加敏感,三掺体系则具有最佳的抗碳化性能.     

变压器绕组短路故障多特征融合诊断

绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性.     

大剂量多孔无针注射器结构优化

针对目前单孔无针注射器单次注射剂量小、需要多次重复注射的缺陷,提出一种大剂量多孔无针注射器.应用ANSYS Workbench仿真平台对多孔无针注射器的注射流场进行分析,发现多孔无针注射器的工作压力不低于13 MPa;并通过流固耦合分析,得到多孔无针注射器不同直径的应力变化规律,且拟合了不同压力下许用应力与最小安瓿直径之间的关系多项式.根据仿真结果设计正交试验对多孔无针注射器收缩段进行结构优化,得到优化方案：20°收缩角、1.4的长径比、2 mm的分布圆直径、4.05 mm的收缩段长度和0.165 mm的微孔直径.且通过安瓿的应力分析,验证了优化方案满足材料的力学性能要求.优化结果表明,该注射器具有比传统单孔注射器更大的注射剂量,可达5 mL,注射速度高达150 m/s以上,能击穿皮肤,同时又不致造成过多损伤.试验及动力学分析进一步验证了优化方案的可行性.     

花岗岩残积土双孔结构的蒸发脱湿机理

为研究花岗岩残积土蒸发脱湿过程中的水分运移规律,对深圳花岗岩残积土进行了一系列核磁共振测试和微观试验,分析了花岗岩残积土双孔结构的成因,对比了不同饱和度下残积土的水分分布规律,提出了残积土双孔结构的水分运移机理. 结果表明：氧化铁等胶结物与高岭土片层形成了花岗岩残积土的微孔结构;微孔结构与不易受扰动的大孔结构组成残积土的双孔结构;微孔结构和大孔结构在高饱和度下相互连通,在低饱和度下水力连接中断;双孔结构间水分同步蒸发,大孔结构向微孔结构的补给随着蒸发进行而减少. 本研究可为研究复杂土体结构水分蒸发过程提供一定的理论基础.     

超高压气井井口节流工艺选择与优化

超高压气井的节流系统对气井的生命周期起到至关重要的作用,而合理的节流工艺,不但可以延长气井开采寿命,还可降低成本。对国内超高压气井使用的节流工艺进行了介绍,并基于计算流体力学对川西北气矿产气井不同节流工艺内流场进行仿真,运用流场分析软件对单级节流和两级节流工艺系统内部的压力、流速等问题进行了分析,确定了不同节流工艺系统合理CV值及开度,得到了不同节流工艺系统的最高流速,提出了现场不同节流工艺下的节流参数选择及使用建议。研究表明,3种节流工艺均可满足节流要求和现场生产情况,其中,单级节流工艺简单,但流速均在850 m/s以上,阀门冲蚀严重;一级固定二级可调节流的最大流速在550~600 m/s,低于单级节流,但最大产量受限;两级可调节流的最大流速与一级固定二级可调节流相仿,可实现按需调产,但成本相对较高。     

秦淮河流域典型排涝泵站前池水质与降雨特征响应关系

为分析排涝泵站前池水质与降雨特征的响应关系,对南京市城区秦淮河沿线2个排涝泵站前池水质以及降水量开展高频在线自动监测,结合回归树方法分析了不同降雨强度、前期干旱时间条件下排涝泵站前池水质变化规律,探讨了不同类型排涝泵站前池水质的主要影响因素。结果表明:晴雨天均有生活污水汇入的A泵站前池氨氮质量浓度在大雨强下降低,中雨强下先升高后降低,小雨强下平缓上升,A泵站前池污染物质量浓度主要受降雨强度和次降水量影响;主要接收降雨径流,雨量大时有生活污水溢流汇入的B泵站,前池污染物质量浓度在大雨强下先升高后逐渐降低,中雨强下降低,小雨强下变化不大,B泵站前池水质主要受次降水量、前期干旱时间和降雨强度影响;2个泵站前池CODMn质量浓度变化与降雨的响应规律相似,但更多受到与前期干旱时间关联的地表径流冲刷作用影响;连续降雨均导致泵站前池氨氮质量浓度和CODMn质量浓度波动变化较大,而前期干旱时间越长,降雨发生后泵站前池水质越差。