基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

砂卵石地层盾构隧道掌子面稳定性理论分析

盾构隧道穿越砂卵石地层掘进施工时,由于砂卵石的地层特性及施工扰动,隧道掌子面容易失稳而引发事故。为研究砂卵石地层盾构隧道掌子面稳定所需的最小支护力,结合砂卵石地层的掌子面失稳模式,在三维Murayama模型的基础上,将掌子面前方土体的滑动面形式假设为对数螺旋滑移线,结合上部松动区域的破坏机制,引入椭球体放矿理论,对传统的棱柱体筒仓模型进行改进,进一步通过极限平衡法推导出砂卵石地层的掌子面极限支护力求解公式;最后通过离散元数值模拟验证所推公式,两者的误差为3.1%。结果表明所得公式可对砂卵石地层的掌子面极限支护力进行较为精确的求解。研究成果以期为砂卵石地层掌子面极限支护力计算理论提供依据。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

吉木萨尔陆相页岩油微观赋存类型

为了更好地认识页岩油微观赋存状态及类型,避免实验过程中水钻取样对原油分布的影响,选取吉木萨尔页岩典型含油岩芯,采用全程液氮钻、切、磨制样工序,通过全能谱扫描电子显微镜、二次电子成像及背散射相结合的技术手段,获得微观储层矿物类型和结构、储集空间类型、形貌以及C, O, Si, Al, Ca, K, Na,Mg等元素在微、纳米尺度的分布。依据去除矿物因素后的C元素含量分布,判别原油在微、纳米空间尺度的富集程度。结合矿物岩石组构和储集空间形貌,对微、纳米尺度页岩油原油的赋存状态及分布类型进行直观的定量表征,并基于C元素含量推测微观含油饱和度的相对变化。针对原油与孔喉的配置关系,进行储层微观孔喉结构与原油赋存状态的表征,明确原油赋存类型。总结出研究区4种微观原油赋存类型:白云质溶蚀微米级大孔道中的可动油、砂质粒间微纳米级孔中可动油、砂质粒间孔喉壁吸附的半束缚状态的油膜以及自生黏土矿物晶间孔内束缚油。     

基于 Swin Transformer 和 Style-based Generator 的盲人脸修复

盲人脸修复任务是从低质量的图像（例如模糊、噪声和压缩图像）中恢复高质量的图像.由于事先不知道低质量图像的退化类型和退化参数,因此盲人脸修复是一个高度病态的问题,在修复过程中严重依赖各种先验指导.然而,由于面部成分和面部标志等面部先验通常是从低质量图像中提取或估计的,可能存在不准确的情况,这直接影响最终的修复性能,因此难以有效利用这些先验知识.此外,目前的主流方法基本都是依赖ConvNets进行特征提取,没有很好地考虑长距离特征,导致最终结果缺乏连续一致性.本文提出了一种改进的StyleGAN模型,命名为SwinStyleGAN,应用在高级视觉任务上表现出色的Swin Transformer来提取长距离特征,并通过改进后的类StyleGAN合成网络逐步生成图像.本文设计了一个空间注意力转换模块SAT来重新分配每个阶段特征的像素权重,以进一步约束生成器.大量实验表明,本文提出的方法具有更好的盲人脸修复性能.     

C波段低剖面双圆极化微带阵列天线小型化设计

设计了一种工作在C波段的5×5小型化低剖面双圆极化微带阵列天线.与传统的阵列相比,通过相邻2×2子阵列的贴片交错,可以缩小单元间距,实现小型化;采用两个T型功分器馈电网络,同层分布,可以拓展带宽.测试结果表明,左右旋圆极化的阻抗带宽（VSWR<2）和轴比带宽（AR<3dB）分别达到20%和16%,在频段5.3-6.36 GHz内,左右旋增益最大值为15.2dBi.天线阵列尺寸为3.05λ0×2.74λ0×0.037λ0.     

新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂的筛选

为寻找新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂,本文以SARS-CoV-2主蛋白酶为研究对象,通过计算机辅助药物筛选方法初步筛选出16个潜在抑制剂并进行体外酶活测试.其中,野黄岑素对SARS-CoV-2主蛋白酶的IC50为（10.79 ± 2.116 ） μmol/L,没食子儿茶素没食子酸酯抑制SARS-CoV-2主蛋白酶的IC50为（2.104 ± 0.346） μmol/L.最后,将两种天然产物与主蛋白酶进行分子动力学模拟发现没食子儿茶素没食子酸酯和野黄岑素与新型冠状病毒主蛋白酶结合时的复合物RMSD都在0.22 ?附近,说明两个天然产物与新型冠状病毒主蛋白酶结合较为稳定,可以作为新型冠状病毒主蛋白酶的抑制剂或先导化合物.     

Abel数域的导子计算公式

本文基于Kronecker-Weber 定理,利用素数在Abel 数域中的分歧指数明确地给出了Abel 数域的导子计算公式. 特别地,二次数域的导子公式可以容易地从该公式推导出来.     

基于PiggyBac转座系统的低溢漏诱导型Tet-On过表达体系的建立及应用

为避免诱导基因稳定表达的Tet-On诱导表达系统溢漏表达,实现简便且高效的外源基因稳定诱导表达, 本研究拟在Tet-On调控的转录水平基础上,将基于稳定配体Shield-1的不稳定结构域FK506结合蛋白引入目的基因的N端,从蛋白水平控制其本底表达水平.为验证该系统的效果,本研究以荧光蛋白TdTomato为报告基因,经流式分析结果证明优化后的体系较原体系的溢漏表达在蛋白水平上降低7倍左右.将该系统应用于基于小鼠胚胎干细胞的体外牙向分化模型,在诱导因子Dox和稳定配体Shield-1的协同作用下,诱导表达牙齿发育相关转录因子Hand2提高了牙向分化诱导的完成度.     

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...