基于ANSYS的压力容器表面双凹坑干涉效应分析

针对含有凹坑的压力容器强度降低这一问题展开分析计算,利用有限元ANSYS软件计算其最大应力,并分析双凹坑间的应力集中干涉效应对压力容器的影响。通过对数据的分析可知沿环向排列的双凹坑当两凹坑相交时,应力集中系数小于单个凹坑应力集中系数,对于安全有利。轴向排列的双凹坑当两凹坑相交时,应力集中系数大于单个凹坑应力集中系数。所以轴向排列的双凹坑更危险。     

高大空间火灾探测及灭火新技术的应用前景

在大空间建筑物内的消防系统中,尤其是防火分区过大和环境干扰时,现行的探测及灭火技术将难以正常发挥效用,大空间火灾探测及灭火技术解决了高大空间的火灾探测及灭火难题。     

气动凿岩机试验台的改进设计

介绍了一种加装气动恒压装置的气动凿岩机性能试验台。     

轴承保持架离心甩油机

对保持架离心甩油机结构及工作原理、主要性能参数和电气控制结构进行了详细介绍,并说明了设计中需注意的一些问题。     

固体绝缘材料表面电荷特性的研究进展

固体绝缘材料在电气、航空航天等领域得到了广泛应用,积聚在气体-固体或真空-固体交界面处的表面电荷被认为是导致电场畸变、造成固体材料表面绝缘性能下降的重要因素,因此成为研究者关注的热点问题之一。论文总结了近年来固体绝缘材料表面电荷特性的相关研究,分别从测量方法、反演算法、电荷积聚和消散规律及机理、表面电荷对材料绝缘性能的影响及表面电荷的调控方法这5个方面对表面电荷特性的研究现状进行评述,并对后续的研究给出了建议,旨在为今后固体绝缘材料表面电荷的相关研究提供参考。     

序列图像中三维空间点的精确重建方法

提出了一种针对序列定标图像的三维空间点精确欧氏重建算法,相对于传统基于代数误差最小化的方法,该算法用几何误差作为优化的目标函数,从而保证了三维重建点在欧氏距离误差的意义下是最优的;该算法是线性的,计算效率高;此外还可以扩展到任意多幅图像的重建中。真实测试图像的实验结果以及与传统算法的比较验证了该算法的有效性和精确性。     

万家口子水电站碾压混凝土双曲拱坝工程综述

万家口子水电站位于云贵高原喀斯特地区,大坝挡水建筑物为碾压混凝土双曲拱坝,坝基地质复杂,大坝设计极具挑战,采用多种先进技术设计、先进工艺技术施工,成功建成目前世界上最高碾压混凝土双曲拱坝,初期蓄水运行监测表明,拱坝运行性态正常。     

超宽窄行蕉园起垄机抛土机构设计与试验

目的 在查阅大量国内外有关起垄机构的研究文献基础上,结合新型蕉园种植模式和农艺要求,设计一种蕉园起垄机抛土机构,实现蕉园起垄机械化作业。方法 对抛土起垄机构主要部件进行建模仿真,应用EDEM对抛土起垄过程进行仿真,以导向罩角度、叶轮转速、叶片宽度及叶片偏角作为试验因素,将抛撒距离和土壤集中率作为评价指标,进行单因素和正交旋转组合仿真试验,探究因素对抛土起垄机构作业性能的影响。最后利用Design-Expert数据处理软件对仿真数据进行分析,得到作业最优组合参数,并将最优参数组合来制作样机进行平台试验。结果 通过仿真试验与平台试验对比,得出最佳起垄组合参数:导向罩角度为30°,叶轮转速为275 r/min,叶片宽度为82 mm、叶片偏角为–7.5°;罩角度为62°,叶轮转速为314 r/min,叶片宽度为82 mm、叶片偏角为–7.5°,最终得到仿真结果中土壤集中度分别为73%和81%,抛撒距离为2 081.29 mm和979.2 mm,平台试验验证结果在合理区间范围内。结论 根据仿真与平台试验结果的对比,得到机构抛土效果满足蕉园的起垄要求的最佳参数组合,为“超宽窄行”蕉园起垄机械设计提供了参考依据。     

基于上下游转录调控的特征数据识别关键microRNA

近年来,基于机器学习的microRNA与复杂疾病之间的关系预测受到广泛关注。然而现存的方法大多是围绕microRNA表达谱,相似性网络,序列特征等角度开发的,忽略了转录调控信息的重要性。基于此提出了一种新的基于microRNA上下游转录调控特征数据的机器学习算法(RPDZ)去预测癌症相关microRNA的重要性。此方法首先通过手动搜索和批量处理高通量数据,计算和整合microRNA上下游的特征数据,然后利用随机森林进行有效的特征提取,最后利用深度神经网络更好地捕捉疾病与microRNA的关系,更好地预测microRNA的重要性得分。使用ROC曲线下方的面积(AUC)、F-measure值和准确度(ACC)作为评估预测性能的指标。通过五折交叉验证的实验表明所提出的算法(ACC:0.874 8,AUC:0.93,F-measure:0.870 1)相比其他三种对比方法PESM、SVM、GaussianNB可得到更好的分类识别效果。算法不仅可以有效地整合多组学特征数据识别关键的miRNA,还可以为精确和自动化的计算机辅助诊断奠定基础。     

基于上下游转录调控的特征数据识别关键microRNA

近年来,基于机器学习的microRNA与复杂疾病之间的关系预测受到广泛关注。然而现存的方法大多是围绕microRNA表达谱,相似性网络,序列特征等角度开发的,忽略了转录调控信息的重要性。基于此提出了一种新的基于microRNA上下游转录调控特征数据的机器学习算法(RPDZ)去预测癌症相关microRNA的重要性。此方法首先通过手动搜索和批量处理高通量数据,计算和整合microRNA上下游的特征数据,然后利用随机森林进行有效的特征提取,最后利用深度神经网络更好地捕捉疾病与microRNA的关系,更好地预测microRNA的重要性得分。使用ROC曲线下方的面积(AUC)、F-measure值和准确度(ACC)作为评估预测性能的指标。通过五折交叉验证的实验表明所提出的算法(ACC:0.8748,AUC:0.93,F-measure:0.8701)相比其他三种对比方法PESM、SVM、GaussianNB可得到更好的分类识别效果。算法不仅可以有效地整合多组学特征数据识别关键的miRNA,还可以为精确和自动化的计算机辅助诊断奠定基础。