Goniothalamicin and annonacin: Bioactive acetogenins fromGoniothalamus giganteus (Annonaceae)

Summary Using brine shrimp lethality for activity-directed fractionation, goniothalamicin (I), a new tetrahydroxy-mono-tetrahydrofuran fatty acid -lactone (acetogenin), has been isolated from ethanolic extracts of the stem bark ofGoniothalamus giganteus Hook. f., Thomas (Annonaceae). This novel compound was found to be cytotoxic and insecticidal and inhibited the formation of crown gall tumors on potato discs. Annonacin (II), the only other reported mono-tetrahydrofuran acetogenin, was also isolated; the previously reported 9ASK (astrocytoma reversal) activity ofII was confirmed, andII is now also found to be weakly active against 3PS murine leukemia.     

冠状动脉粥样硬化病变中微量元素的X射线显微分析

本文应用EDAX-9100能谱仪,对家兔冠状动脉粥样硬化病变部位的微量元素进行显微分析,发现Zn/Cu比值大于1,提供了冠心病病因中“Zn/Cu假说”的实验论证。     

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。     

正交激励超声切削装置的椭圆轨迹偏转与校正

为研究超声椭圆振动切削（ultrasonic elliptical vibration cutting,UEVC）刀尖轨迹形成及控制,解决刀尖轨迹非正椭圆问题,建立二维正交柔性导波UEVC装置刀尖轨迹的运动学模型;分析90°相位差下非正椭圆轨迹产生原因,建立刀尖轨迹校正模型,并推导出基于正椭圆轨迹下的刀尖轨迹偏转模型。通过实验对刀尖轨迹校正模型进行验证,校正后轨迹偏离坐标轴1.67°,小于校正前偏离角度。实验结果表明,该模型能够有效地校正刀尖轨迹,可在轨迹控制方面为后续研究刀尖轨迹偏转及变刀尖轨迹超声振动加工提供理论基础。     

覆冰地区分裂与扩径导线表面电场特性

输电线路覆冰对电力系统安全运行具有严重威胁,目前已经发展了多种防冰除冰方法,但每种方法都有其局限性,对于一些具有微气象、微地形特征的重覆冰地区尚未有较好的解决方法。文中考虑到扩径导线的特点和分裂导线输电线路的局限性,根据波阻抗和自然功率将分裂导线等效为单导线,并考虑电流的集肤效应,得到了等效的单根扩径导线,进而分析比较覆冰地区的分裂导线及其等效的单根扩径导线的表面电场特性。研究表明：等效前后导线截面面积相同且波阻抗一致时,扩径导线与分裂导线相比,不仅显著降低了子导线根数和输电线路的覆冰荷载,而且在扩径导线的半径等于分裂导线的等效单导线半径时,扩径导线的表面最大电场强度小于分裂导线。因此,在严重覆冰地区,采用分裂导线等效半径的扩径导线具有非常好的表面电场特性,且可显著降低冰风荷载,提高抗冰强度。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

紧邻浅埋暗挖地铁隧道地下密集管线及土层变形

针对地铁隧道施工影响下紧邻密集管线保护问题,依托南昌地铁实际工程,采用ABAQUS软件建立土体-密集地下管线-隧道暗挖三维有限元模型,结合现场实测数据与数值模拟结果,分析了隧道CRD (cross diaphragm)工法施工时的地层变形规律、地下管线应力特性与地下管线变形规律,并对管线周边土体有无注浆加固时的管线力学特性进行了对比。研究结果表明：(1)隧道开挖引起的管线变形以沉降为主,管土刚度差异对管线变形和应力影响显著。(2)管土刚度差异越小,管线变形趋势与土体变形趋势越接近;管土刚度差异越大,管线对地层变形的抵抗作用也越强会产生较大应力。(3)隧道左右导洞上方管段是危险区域,需重点保护。(4)密集地下管线主要表现为管线材质、管线几何特性、管线与隧道的空间位置关系不同,保护地下管线的核心在于控制地层沉降,地下管线保护关键阶段是隧道掌子面接近管线,此时应确保超前注浆效果和初期支护快速封闭,并加强对管线变形的监测。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

基于Maxwell和Simplorer的2 kW低速永磁发电机设计

针对低风速、风资源欠佳且用电困难的地区,为改善风力发电机的低速发电性能,提高风能利用率,设计了一种应用于2 kW风力发电机组的低转速永磁发电机,利用磁路法对2 kW永磁发电机进行电磁设计,获得发电机的主要尺寸参数,其中定子内径为180 mm,铁心长度为90 mm,永磁体宽度为20 mm,永磁体厚度为4.5 mm。采用ANSYS Maxwell软件进行二维建模并分析其空载和负载情况下的磁场分布,通过ANSYS Maxwell和Simplorer联合对其仿真,对其瞬态特性进行分析。在此基础上研制了低转速永磁风力发电机样机,通过对比发电机转速在256～400 r/min时,样机试验与仿真的功率值和效率值,二者的最大误差为4.47%,低于5%,结果表明该低转速永磁发电机设计可行。     

具有不定位势Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统解的存在性

研究Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统,考虑位势函数V不定的情况。此时Schrödinger算子-Δ+V具有有限维负空间。利用Morse理论,得到Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统非平凡解的存在性。