基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

低浓度硼对锆合金缓蚀作用研究

采用动电位极化和电化学阻抗谱法（EIS）研究了核电厂包壳材料锆合金在3种pH值相同的正常硼锂水质中的高温电化学腐蚀行为；采用高压釜腐蚀增重和微观分析等手段研究了锆合金在2种锂浓缩水质中的均匀腐蚀行为。高温电化学腐蚀试验表明:在3种pH值相同的正常硼锂水质中，随着硼浓度的增加， 锆合金的钝化电流密度减少而交流阻抗值增大，硼对减缓锆合金的腐蚀有利。均匀腐蚀试验表明:相对于无硼的锂浓缩水质而言，加硼显著降低了锆合金的腐蚀增重量，减少了氧化膜厚度，并使氧化膜更为致密，对提高锆合金的耐锂浓缩加速腐蚀有明显作用。      

面向强连接网络图的无损压缩算法

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.     

microRNA在亨廷顿病中的研究进展

亨廷顿病(Huntington's disease, HD)是神经退行性疾病(neurodegenerative disorders)中一种单基因遗传病,由亨廷顿基因(the huntingtin gene, HTT)第一个外显子中的CAG三核苷酸序列重复扩增引起,尚无法治愈。HTT编码的蛋白产物被称为亨廷顿蛋白(Huntingtin protein, Htt)。突变亨廷顿蛋白(mutated huntingtin protein, mHtt)容易形成聚集体,具有毒性,导致一系列细胞学异常和神经元功能障碍。microRNA(miRNA)在基因转录后水平调控中起重要作用,其表达的改变与HD病理过程有关,成为治疗HD的潜在生物标志物。近年来,对一些特定miRNA在HD中调控机制及靶基因预测方面的研究可为HD提供潜在的治疗方法。本文就miRNA在HD中的相关研究进展进行综述。     

非开挖技术在深圳市排水管道修复中的选择与应用

以深圳市某片区排水管道为研究对象,介绍了局部树脂固化法、紫外光原位固化技术、人工喷涂聚氨酯技术和内衬钢套管技术等非开挖修复技术的工艺流程、技术特点、设计内容和修复效果。实践结果表明,非开挖修复技术需根据管道缺陷情况进行合理选择,修复后形成的内衬管可有效保证管道结构、功能的恢复,具有良好的社会、经济效益。     

硫系玻璃动力学强弱性评测方法

玻璃动力学强弱性指数m值的主要评测方法有两种:通过玻璃转变温度附近黏温关系测试直接获得mvis值;基于量热分析,根据不同升温速率获得假想温度,并假定玻璃转变温度范围内假想温度Tf符合Arrhenius关系,通过理论推导间接获得mDSC值。由于玻璃转变温度范围内假想温度Tf和黏度的关系实际上并非严格遵循Arrhenius关系,因此mDSC和mvis之间存在偏差。以系列商用硫系玻璃为例,通过两种评测方法比较,建立了通过mDSC推算mvis的经验公式,实现了准确、快速的评测硫系玻璃动力学强弱性。     

一种导致装载机摇臂变形故障的特别工况

摇臂是装载机工作装置中重要的力传递部件,也是装载机上比较容易失效的部件之一。针对50F型装载机摇臂变形问题,利用UG NX7.5建立了50F型装载机摇臂的三维实体模型,将实体模型导入ANS YS Workbe nch中进行分析,在典型工况下摇臂受力分析强度满足要求。重新对作业工况确认,得到了装载机推平作业工况,该特殊工况摇臂所受应力最大。通过装载机工况的研究,确定了摇臂受力最恶劣工况,为后续摇臂的结构设计改进提供了理论依据。     

基于多体动力学的大尺寸模锻过程长轴类坯料定位

大尺寸热模锻工艺中坯料操作放置困难,在模具上的定位精度会强烈影响最终锻件质量及所需设备吨位。为实现在实际模锻过程中,长轴类坯料在复杂模具上的快速便捷的定位过程,以某超长铁道异形件的整体锻造工艺预锻过程中坯料定位为例,从运动学势能分析出发,基于多体动力学分析软件Adams对初始坯料位置姿态偏差下的最终坯料定位偏差进行预测。在正交试验预测结果的基础上,分析了各初始偏差因素对最终坯料定位状态的位置偏差及姿态偏差的影响,并给出了可行的辅助定位方式来提升坯料初始位置的定位精度裕度,最后通过塑性成形过程仿真加以验证。