Diffusion Magnetic Resonance Imaging-Based Biomarkers for Neurodegenerative Diseases

There has been an increasing prevalence of neurodegenerative diseases with the rapid increase in aging societies worldwide. Biomarkers that can be used to detect pathological changes before the development of severe neuronal loss and consequently facilitate early intervention with disease-modifying therapeutic modalities are therefore urgently needed. Diffusion magnetic resonance imaging (MRI) is a promising tool that can be used to infer microstructural characteristics of the brain, such as microstructural integrity and complexity, as well as axonal density, order, and myelination, through the utilization of water molecules that are diffused within the tissue, with displacement at the micron scale. Diffusion tensor imaging is the most commonly used diffusion MRI technique to assess the pathophysiology of neurodegenerative diseases. However, diffusion tensor imaging has several limitations, and new technologies, including neurite orientation dispersion and density imaging, diffusion kurtosis imaging, and free-water imaging, have been recently developed as approaches to overcome these constraints. This review provides an overview of these technologies and their potential as biomarkers for the early diagnosis and disease progression of major neurodegenerative diseases.     

隧道预应力锚杆锚固结构承载效应及围岩力学分析

隧道中锚杆与围岩作用机理比较复杂，设计多偏于类比法和经验法，以锚杆在连续均匀地层中形成锚固结构为出发点，建立锚固结构承载强度表达式，并确定锚杆设计参数。通过对锚固结构承载特性分析，得到各影响因素对承载强度的贡献程度，在此基础上提出了“支护力放大系数”和“锚固界限强度”概念，再将锚固结构整体考虑并等效成支护力对隧道围岩应力分布、塑性区、位移进行重新求解，最终结合数值模拟和算例验证。研究结果表明：锚固结构对锚杆支护力具有放大作用，对隧道深部围岩也提供一个较强的支护力，锚固结构强度影响程度由大到小依次为力学参数、锚固厚度、支护强度，其中力学参数对锚固承载强度起着至关重要作用，合理锚固厚度为洞径的0.4～0.8倍，进一步提出了围岩稳定性控制原则。数值模拟中锚杆支护、等效力支护与理论结果加以比较，隧道周边的塑性区、应力分布、位移基本一致，可为锚杆支护下隧道围岩控制提供一种科学的分析方法。     

瓷砖表面非常规尺寸瑕疵的检测

与普通目标检测任务不同, 瓷砖表面瑕疵检测的困难之处在于检测小尺寸和大长宽比等非常规尺寸的目标. 为了解决这两个问题, 本文提出了一种基于改进 Cascade R-CNN 的新型瓷砖表面瑕疵检测算法. 为了提高模型对小瑕疵的检测能力, 本文模型利用侧向连接结构进行上下层语义信息的融合, 使用可切换空洞率的空洞卷积来增加模型的感受野; 为了提高模型对于大长宽比瑕疵的检测能力, 本文模型在标准卷积上引入偏移域以更好提取目标特征信息. 此外, 本文模型调整 Cascade R-CNN 框架中预选锚框的大小和长宽比例. 实验结果表明, 在从瓷砖工厂收集的数据集上, 本文所提出算法的平均精度均值 (mean average precision, mAP) 达到了 73.5%, 比改进前的 Cascade R-CNN 模型提高了9.7%. 本文实验代码可从以下链接获取: https://github.com/mashibin/Ceramic-tile-defect-detection.     

回转窑托轮轴瓦温度过高原因及处理方法

回转窑托轮轴瓦发热是一种常见问题,会影响到回转窑的运转率。论述了托轮轴瓦发热原因及处理措施。     

基于振动信号的深沟球轴承滚动体故障诊断研究

目前针对滚动轴承内、外圈故障的诊断方法较为有效,但难以诊断滚动体故障。针对这种情况,利用时域统计参数(有效值、峭度、脉冲因数、裕度因数)与Hilbert包络谱两种方法,对不同转速、负荷和故障程度情况下滚动体故障与正常状况的振动加速度数据进行比较分析,得出了滚动体故障难以诊断的原因,并给出了解决方法。     

微孔节流气体静压止推轴承跨缝过程时变特性研究

目前,大型气浮平台均采用花岗岩平台拼接而成,平台拼缝会对实验效果产生一定影响。针对上述问题,以微孔节流气体静压轴承运动中经过平台拼缝时的时变特性为研究对象,建立微孔节流止推轴承物理模型,并使用CFD软件与UDF相结合的动网格技术实现轴承跨越平台拼缝的动态过程仿真,研究不同气膜厚度、进气口压力、平台拼缝位置对轴承承载力和压力分布的影响。结果表明：当平台拼缝到达微孔分布圆附近时承载力急速下降,且平台拼缝到达轴承中心时承载力下降到最小值;随着气膜厚度的增加,轴承承载力的最大损失比例随之增加,并最终稳定到0.6;平台拼缝位于供气孔分布圆之外时,轴承边缘与平台拼缝之间的承载面将失效;通过增加进气口压力,轴承承载力整体有明显提升,但承载力损失速度也明显加快。     

4～5 MW风力发电机组增速箱轴承试验机研制

为验证4～5 MW风电增速箱轴承性能,研制一台轴承试验机。该试验机可以通过载荷谱控制轴承旋转方向、转速、承受的轴向和径向载荷以及润滑油流量来模拟轴承实际工况,并使用测量轴承振动和温度的方法来侧面反映轴承的实时状态。使用变频器控制变频调速电机使轴承变速变向,液压比例伺服阀可变精准加载,润滑比例流量阀调整润滑油流量,铂热电阻温度传感器测量轴承温度,加速度传感器配合振动采集模块测量轴承振动。试验机可以通过加快轴承转速和增大轴承载荷的方法,只需要普通寿命试验几十分之一的时间就足以完成强化寿命试验。通过50 000 min的测试,试验机运行平稳、可靠性良好,数据正常,达到了设计目的。     

基于多重移位复用的轴承健康监测报警存储方法研究

旋转机械正朝着高速化、智能化、高性能方向发展,为及时发现早期故障,需要研发健康监测系统。报警存储用于分析故障原因,是系统核心。针对大多系统报警存储存在缓存时间长度随采样率变化、缓存数据丢失、单次报警等问题,提出一种基于多重移位复用的方法,将多个移位寄存器、队列和循环索引相结合并利用LabVIEW平台实现该方法。实验结果表明,该方法可以自动存储报警前后10 s内所有数据,解决了数据丢失、单次报警等问题。     

GCr15SiMn贝氏体轴承钢超声滚压表层组织与性能

目的 研究超声滚压加工对贝氏体轴承钢的影响,并分析超声滚压工艺参数对贝氏体轴承钢试样表层组织及性能的影响规律,为提升贝氏体轴承表面性能提供理论及试验依据。方法 通过超声滚压加工前后试样对比分析,确定超声滚压处理技术对贝氏体轴承钢组织性能的提升;通过单因素试验法,研究超声滚压工艺试样组织、性能的影响规律;通过表面与截面组织相结合的方法,分析贝氏体轴承钢组织的类别特征。结果 根据试样表面状态可将原始试样分为3类:细晶层存在表面微裂纹的截面组织、细晶层无裂纹的截面组织及无细晶层截面组织。超声滚压后,3类截面组织均产生塑性变形层,无细晶层截面组织形成的塑性变形层最厚。超声滚压处理后,存在于原始试样表面的机加工纹理变细,犁沟变浅;试样表面粗糙度降幅可达75%,试样表面硬度增幅为4%,且试样表面产生了约90 μm硬化层。结论 相同静压力下,随电流增加,试样表面粗糙度显著降低,塑性变形层显著增加,硬度、硬化层深度增加但增幅较小;相同电流下,随静压力增加,试样表面硬度、塑性变形层深度、硬化层深度及表面硬度增加,粗糙度变化不大。