高速磁浮车-轨耦合系统动态机理与振动响应

对高速磁浮车-轨耦合系统进行动态机理和振动响应研究。首先,对高速磁浮中的各类耦合关系进行建模;其次,分别分析了动态和静态条件下的车-轨耦合作用机理;然后,建立了高速磁浮车-轨耦合动力学有限元模型;最后,对磁浮列车高速通过桥梁时轨道梁、功能件的动力响应和车-轨共振速度进行分析。结果表明：高速运行时车-轨作用频率不同,长时间共振速度下运行时车-轨振动明显增大;若桥梁动力放大系数小于1.2,则基频比最小值为1.16;若桥梁动力放大系数小于1.3,则基频比最小值为1.04。     

Structure of the human CLC-7/Ostm1 complex reveals a novel state

CLC-7 functions as a Cl?/H+ exchanger in lysosomes. Defects in CLC-7 and its β-subunit, Ostm1, result in osteopetrosis and neurodegeneration. Here, we present the cryogenic electron microscopy (cryo-EM) structure of the human CLC-7/Ostm1 complex (HsCLC-7/Ostm1) at a resolution of 3.6 ?. Our structure reveals a new state of the CLC-7/Ostm1 heterotetramer, in which the cytoplasmic domain of CLC-7 is absent, likely due to high flexibility. The disordered cytoplasmic domain is probably not able to restrain CLC-7 subunits and thus allow their relative movements. The movements result in an approximately half smaller interface between the CLC-7 transmembrane domains than that in a previously reported CLC-7/Ostm1 structure with a well-folded cytoplasmic domain. Key interactions involving multiple osteopetrosis-related residues are affected by the interface change.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

光学兼容红外伪装涂料研究进展

当前侦察设备波段宽、分辨率高,具备全天候、全天时侦察能力,对现有武器装备的伪装提出了挑战。伪装涂料采用功能颜、填料,通过一定的制备、施工工艺涂覆在目标表面,在不影响武器装备战场机动性能的前提下实现武器装备的伪装,是目前最有效的伪装技术手段之一。在阐述光学伪装涂料、红外伪装涂料、光学兼容红外伪装涂料伪装机理的基础上,梳理了3种伪装涂料技术的研究进展,总结了3种伪装涂料的技术特点和存在的问题,对伪装涂料技术今后的发展进行了展望,提出了发展光学兼容红外伪装涂料的技术实现途径,为有效对抗日益发展的先进侦察技术,满足战场伪装需求提供了方法指导。     

老龄化背景下城轨换乘站客流组织仿真分析

针对人口老龄化背景下的城轨换乘站客流组织问题,从影响因素分析出发,量化老年乘客生理特征对乘客行动力影响的外在表现,并运用社会力模型描述换乘站内行人运动。借助AnyLogic仿真软件,以重庆市某换乘站为实验对象构建地铁换乘站仿真模型。通过设计多场景仿真实验,结果发现老年乘客比例对站内客流速度、进站时间、换乘时间都有明显影响,尤其是在站内客流瓶颈处和高差变化处的影响更为明显。最后,对适老背景下城轨车站设计和运营提出针对性建议。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

增强型注意力网络点击通过率预估方法

针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。     

基于TSV的3D IC层次化物理实现技术

随着集成电路特征尺寸逼近物理极限,硅通孔（TSV）实现层间互连的三维集成电路（3D IC）成为延续摩尔定律的一种趋势.但现有集成电路设计工具、工艺库、设计方法尚不成熟,难以实现三维集成中超大尺寸基板芯片的时序收敛问题.为此,本文提出了一种利用现有传统的EDA工具完成基于TSV的3D IC物理设计的流程.首先,用热应力模型将三维硅通孔投影成二维阻挡层,从而将三维集成电路设计转化成若干含阻挡层的二维集成电路分别实现;其次,针对超大尺寸基板芯片的时序收敛困难问题,提出了一种标准单元布局方法,通过在版图中划定若干固定放置区用于限定关键时序单元的摆放,并迭代确定这些关键单元在固定放置区中的位置,实现大尺寸芯片的时序收敛.基于所提出的三维集成电路设计流程完成了一款三维集成的网络路由芯片基板芯片的设计,结果表明,相比传统的设计流程,提出的3D IC物理设计流程可使超大尺寸基板芯片从时序无法收敛优化到可收敛并满足时序要求,验证了所提出的3D IC物理设计流程的可行性.     

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.     

可逆半环上的同余

本文讨论可逆半环上的同余,指出可逆半环上存在使其商半环对加法和乘法均成群的最小同余。