微生物共培养产生新颖活性次生代谢产物的研究进展

微生物源天然产物是药物先导化合物的重要资源之一.近年来,利用微生物共培养产生各类天然产物的研究发展迅速.微生物共培养是一种通过模拟（微生物）栖息地/栖息环境以激活可能的沉默生物合成基因簇并进而诱导微生物产生新次生代谢物的有效方法.与菌株纯培养相比,共培养不仅增加了次级代谢产物的种类多样性,而且其生物活性及产量也得到了提高.文章就近5年来真菌与真菌、真菌与细菌、细菌与细菌等3种类型的微生物共培养研究成果进行了综述,同时简要介绍了用于分析共培养作用机制的多组学技术,并在此基础上探讨了微生物共培养相互作用机制研究的进展及挑战.综述旨在为微生物共培养的深入研究提供借鉴,并为微生物药物的开发提供新思路.     

碳基烧蚀材料高温氧化反应机理的分子动力学研究

本文采用基于紧束缚密度泛函理论的分子动力学,研究高温下碳基烧蚀材料三种模型(无缺陷、原子缺陷以及孔洞缺陷)的氧化反应机制．研究发现高温下的反应产物主要是CO和CO₂.CO的产生过程主要源于环氧基团中C-C键的裂解,而CO₂的形成则较为复杂,主要源于小分子团簇(C₂O₂、C₃O₁、C₄O₁)的裂解．C-C键裂解是石墨氧化反应的主要途径,C-O键形成是CO和CO₂生成速率的控制因素．此外,体系的温度、缺陷以及孔洞对石墨的氧化反应机制有重要的影响．通过分析氧化反应速率,计算得到三种模型氧化反应的活化能分别为7.56、2.4和1.6kcal/mol．缺陷越明显活化能越低,则氧化反应速率较高,无缺陷的模型由于活化能最高,其氧化反应速率最低．     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

盾构隧道管片接缝密封垫防水耐久性试验研究

为研究盾构管片接缝橡胶密封垫的防水耐久性,开展了橡胶密封垫水热加速老化试验,并对老化后试样进行拉伸力学性能试验、试样表面电镜扫描与长期防水性能试验,分析了橡胶垫表面微观尺度下的防水失效机理;采用橡胶密封垫极限防水压力为耐久性评价指标,结合基于Arrhenius方程的p-T-t数学模型,推导了橡胶密封垫长期防水性能折减系数的预测公式。结果表明：老化后橡胶密封垫表面接触状况的恶化和橡胶材料的硬化,加速了橡胶密封垫接触面间渗漏通道的形成;橡胶密封垫防水性能随着老化时间的增加不断降低,但下降速度逐渐减小。采用提出的防水性能预测公式对广东榕江-关埠引水工程盾构隧洞实际使用的橡胶密封垫的耐久性进行了预测,预测服役100 a后的老化系数为0.390,结果相对于仅考虑橡胶材料力学性能时的预测结果偏小12.36%,对原设计使用期内频繁出现的渗漏现象提供了合理解释与更准确的寿命预测。     

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。     

不同分级循环加卸载模式下六边形蜂窝能量演化规律

为了阐明循环加卸载路径对六边形蜂窝能量演化的影响规律,设计了3种不同分级循环加卸载试验,揭示了不同分级循环加卸载模式下外界输入总能量、弹性变形能、耗散能、塑性变形能等参数的演化特征及相互关系,研究结果表明：不同分级循环加卸载作用下,蜂窝的初始峰值强度和平台应力与卸载过程蜂窝弹性能的释放程度有关;3种不同分级循环加卸载模式下外界输入总能量、蜂窝的弹性变形能和塑性变形能随着加卸载梯级增大呈现非线性增加的趋势,耗散能在前三级循环作用下随着加载次数增加而减小,在最后一级循环中循环载荷上限较大,扰动效应强于强化效应,耗散能呈现相反趋势;提升循环载荷上限,蜂窝内部损伤增加,且越接近蜂窝初始峰值强度,蜂窝的损伤越严重;同时提升循环载荷下限,蜂窝弹性能释放较少,损伤加剧。     

广西香蕉产业发展现状与展望

香蕉是世界上重要的粮食作物和经济作物。香蕉生产周期短、收益高,其产业已成为广西脱贫攻坚和乡村振兴战略布局中不可多得的成熟产业。广西香蕉产业具有自然条件适宜、区位优势明显、规模化程度高、科技支撑力强等发展优势,但同时也存在着品种单一、病虫害严重、寒害频发、收获期集中、管理水平参差不齐、营销方式落后等问题。近年来广西香蕉产业经历了大起大落的发展阶段,即将迎来平稳发展期,可通过加强总体规划、合理布局,加快新品种新技术研发和市场流通体系建设等措施,不断提高香蕉产业的效益。     

利用时域间断伽辽金算法 求解Tellegen介质中的电磁波

目前,利用时域间断伽辽金方法（DGTD）求解各类介质中的电磁传播问题时,通常考虑求解普通介质本构关系的麦克斯韦方程组。 然而,具有非互易性本构关系的Tellegen介质中的电磁传播非常复杂,且少有研究。基于Tellegen介质的本构关系,推导出了一种适用于该介质的时域间断伽辽金系统矩阵离散方案,准确模拟了平面波在Tellegen介质中的时域传播特性。利用所提出的算法,计算了空气与Tellegen介质的分层空间模型,分析了Tellegen介质对电磁波极化偏转角度的影响;同时,针对不同电磁参数的Tellegen介质,计算了反射波与透射波的电场偏转角度,并将时域间断伽辽金方案计算的结果与文献［1］以及解析解进行了对比,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

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。