新冠肺炎应急临床试验设计中的统计学考虑

新型冠状病毒肺炎的突然来袭，国内各地相继启动重大突发公共卫生事件一级响应。为了探索新冠肺炎的治疗，百余项临床研究陆续在国内开展。在突发公共卫生事件下，尽早找到有效的药物和治疗方案对于疾病的控制更加重要，这也对在这种应急情况下所开展临床试验的时效性提出要求，尤其是针对新冠肺炎的注册临床试验。本文从统计学角度，对应急临床试验中临床终点的选择和试验设计中的相关问题进行探讨。     

基于最小维修的石化安全设备区间截尾寿命数据分析

在石化安全关键设备寿命截尾数据的可靠性评估过程中，为避免传统可靠性评估方法未考虑维修对故障间隔时间的影响，以及中值填充法误差较大的缺点，本文提出了一种逆变换区间截尾数据填充方法。首先，在可修系统基于最小维修的假设下，通过非齐次泊松过程描述系统的故障趋势，利用逆变换填充得到监测区间的缺失数据；随后根据蒙特卡罗期望最大化算法，获得填充数据的参数估计值。通过蜡油加氢装置紧急泄压阀的案例分析，该算法能够很好地融合已有数据，得到的形状参数估计值偏差与中值填充法相比缩小4%以上，从而验证了该算法的有效性；这有助于安全关键设备的定量化完整性管理，保障石化装置平稳运行。     

一种新型高杆灯灯盘挂接装置模型的设计与实验研究

高杆灯是由钢制柱型灯杆和大功率组合式灯架构成的新型照明装置。文中对高杆灯顶部灯盘的挂接进行研究,设计了一套挂接和脱卸方便,电极对接可靠的灯盘挂接装置模型,以指导实际产品的设计制作。通过改变挂接方式与挂接装置结构,借助SolidWorks软件进行三维模型结构设计,加工装配得到挂接装置实物模型。整套机构模型利用单片机控制,引导灯盘挂接顺利完成。     

Relations between asphaltene content,viscosity reduction rate of heavy oil and ultrasonic parameters

Ultrasonic treatment could decrease the viscosity of heavy oil and previous study on had focused on one heavy oil sample and involved less on the influence of asphaltene content. This study examined the effect of asphaltene content on viscosity reduction rate by ultrasonication. A comparison on samples with various asphaltene content and vibration parameter was made. The results showed that the optimal vibration frequency might decrease as the asphaltene content increased, whereas the optimal vibration intensity and the optimal treatment time were suggested to be enlarged. A semi-quantitative correlation was matched, which helped for numerical simulation about ultrasonic treatment.     

胶东三山岛西岭金矿区NW向断裂带的确定：综合物探证据

三山岛西岭金矿区位于渤海之滨，与北部海域金矿区相互连接，形成金资源量近千吨的巨型金矿床，矿床为地下与海底开采。区域内断裂发育，分布有NE向和NW向断裂，其中NE向断裂为控矿构造，而NW向断裂多具有不同程度的导水性，对矿床安全开采影响重大。基于矿区地质条件与地球物理特征，采用高精度磁测法和音频大地电磁（AMT）法在矿区东部进行了勘查试验，根据显示的磁性异常与电性异常，在平面上解译了NW向断裂(F-1、F-2)与NE向断裂（F-3、F-4），在L1剖面上解译了4条断裂，在L2剖面上解译了3条断裂。综合判断解译信息，NW向F-1断裂在平面与剖面上都反映良好。同时，与北部海域NW向构造研究资料进行对比分析，结果显示西岭矿区F-1推断断层与北部海域B-F4断层特征一致，吻合较好，推断西岭矿区NW向F-2断裂被F-3断裂错断。研究结果说明综合物探方法在该区域可行有效，为下一步钻孔验证NW向断裂存在，判断断裂富水及导水性质，以及未来矿床开发利用提供了地球物理依据。     

基于改进卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法

对于重建图像存在的边缘失真和纹理细节信息模糊的问题，提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的图像超分辨率重建方法。首先在底层特征提取层以三种插值方法和五种锐化方法进行多种预处理操作，并将只进行一次插值操作的图像和先进行一次插值后进行一次锐化的图像合并排列成三维矩阵；然后在非线性映射层将预处理后构成的三维特征映射作为深层残差网络的多通道输入，以获取更深层次的纹理细节信息；最后在重建层为减少图像重建时间在网络结构中引入亚像素卷积来完成图像重建操作。在多个常用数据集上的实验结果表明，与经典方法相比，所提方法重建图像的纹理细节信息和高频信息能得到更好的恢复，峰值信噪比（PSNR）平均增加0.23 dB，结构相似性（SSIM）平均增加0.0066。在保证图像重建时间的前提下，所提方法更好地保持重建图像的纹理细节并减少图像边缘失真，提升重建图像的性能。     

基于改进关联规则算法的警情数据分析

针对传统Apriori算法挖掘警情数据的缺点，提出一种改进的Apriori算法。该算法首先在关联规则发现阶段引入权值参数，设计支持度阈值函数，以挖掘不常发生的重大案情发生规律；然后提出一种压缩矩阵优化算法，将数据压缩存储在只有0或1的矩阵中，并用2个数组来记录矩阵中每一行及每一列1的总数，可多次压缩矩阵，提升挖掘效率；最后将改进的算法用于实际的警情数据挖掘分析，给出关联规则挖掘结果。实验表明，改进算法不仅执行效率较传统算法有所提升，且针对警情数据的挖掘结果准确性也有所提高。     

往复式活塞压缩机中间喷液制冷系统的(火用)分析

通过对往复式活塞压缩机进行改造，在单级活塞压缩系统的基础上搭建了一种中间喷液冷却的准两级压缩系统并在蒸发温度为-20 ℃的工况下进行实验测量，根据实验数据对单级活塞压缩系统和新型中间喷液冷却活塞压缩系统的COP、〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗损失和〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗效率进行计算。结果表明：加入中间喷液冷却系统后，系统的COP由1.27提升至1.36，单位制冷量由155.1 kJ/kg提升至176.7 kJ/kg；单级活塞压缩系统〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗损失较大的部分是压缩机和膨胀阀，分别占压缩机输入〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗的16.2%和14.8%，加入中间喷液冷却系统后压缩机部分的〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗损失明显降低，仅占压缩机输入〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗的3.6%，冷凝器及膨胀阀的〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗损比也有所下降。     

Disturbance observer-based adaptive boundary iterative learning control for a rigid-flexible manipulator with input backlash and endpoint constraint

In this article, an observer-based adaptive boundary iterative learning control law is developed for a class of two-link rigid-flexible manipulator with input backlash, the unknown external disturbance, and the endpoint constraint. To tackle the backlash nonlinearities and ensure the vibration suppression, the disturbance observers based upon the iterative learning conception are considered in the adaptive boundary control design. A barrier Lyapunov function is incorporated with boundary control law to restrict the endpoint state. Based on the defined barrier composite energy function, the tracking angle error convergence of the rigid part is guaranteed, and the vibrations of the flexible part are suppressed through the rigorous analysis. Finally, a numerical simulation is provided to illustrate the effectiveness of the proposed control.     

Maximum likelihood-based adaptive differential evolution identification algorithm for multivariable systems in the state-space form

Parameter estimation plays an important role in the field of system control. This article is concerned with the parameter estimation methods for multivariable systems in the state-space form. For the sake of solving the identification complexity caused by a large number of parameters in multivariable systems, we decompose the original multivariable system into some subsystems containing fewer parameters and study identification algorithms to estimate the parameters of each subsystem. By taking the maximum likelihood criterion function as the fitness function of the differential evolution algorithm, we present a maximum likelihood-based differential evolution (ML-DE) algorithm for parameter estimation. To improve the parameter estimation accuracy, we introduce the adaptive mutation factor and the adaptive crossover factor into the ML-DE algorithm and propose a maximum likelihood-based adaptive differential evolution algorithm. The simulation study indicates the efficiency of the proposed algorithms.