一种大型桁架式结构精密孔协调技术

某型运载火箭发动机机架为大直径桁架式结构,具有刚度弱、焊接变形大的特点。作为连接发动机和箭体传递推力的过渡结构,其上下端面对接孔具有高精度、一致性的协调要求。针对此,提出了一种精密孔协调方案,其利用预拟合和二次拟合法协调底孔包络,采用销孔定位协调二次基准,实现精密孔的整体协调;同时,提出了基于BP神经网络的同轴度预测模型以预测加工后对接孔位置度。经过实际加工验证,该方法能够实现5 m级桁架式结构对接孔的整体协调,保证了对接孔的高精度要求,且该算法能够有效预测并辅助验证位置度检验结果,提高了检验可靠性,为航天大型产品加工整体协调提供了一种思路。     

人为粗糙度强化换热技术研究概述

人为粗糙度强化换热技术的研究既具有重要的理论意义又具有广阔的应用前景,经过长期的研究和探索,人们对它的认识不断加深,研究范围不断扩大。对人为粗糙度强化换热技术的机理进行了分析,对其研究和应用现状进行了综述。     

基于神经网络的机械结构系统优化问题的分解算法

基于前馈神经网络的权重分析，针对优化问题提出了一种分解算法，探讨了神经网络在桁架结构系统优化中的应用。实例分析表明此方法是可行和有效的。     

基于神经网络的张力控制系统

在纤维,造纸,塑料及金属镀膜工业中,对线状,带状及面状弹性材料卷取张力的控制的是关系其产品质量的关键技术,介绍了一种带有反向传播训练算法的人工神经网络,该方法克服了传统PI控制方法的缺点,有效地减弱了张力控制系统中速度和张力之间的耦合作用,仿真结果表明该种控制议程有良好效果。     

基于FPA的气动柔性手指康复器及其控制系统

针对现有手指康复器在柔顺性、适用性和安全性方面存在的不足,基于气动柔性驱动器（FPA）设计了一种气动柔性手指康复器,以采用压缩气体驱动并以橡胶材料为主体设计的基于FPA的柔性弯曲关节代替传统的纯机械式结构。根据手指康复器仿生康复的任务要求,设计具有三大模块的控制系统：模式识别模块负责通过采集和分析手指表面肌电信号(sEMG)对主体的动作意图进行识别,并生成康复运动训练方案;角度反馈模块采用AS5045芯片实时检测康复器运动状态并将数据信息反馈至主控制器;主控制模块控制上述训练方案和康复器运动状态实时反馈信号以驱动康复器完成运动训练。实验结果表明,康复器两个关节弯曲期望值为15°和30°时的稳态误差小于0.6°,提出的控制系统能很好地完成sEMG的识别、康复器运动信息检测与反馈和康复训练任务,证明了手指康复器及其控制系统是可行的、有效的。     

基于人工制造约束的三维拓扑优化设计方法

为了更好地解决三维拓扑优化工程实用化的问题,提出了基于人工制造约束的拓扑优化设计方法。该方法在拓扑优化过程中实时地监控拓扑优化结果,并借助设计人员的工程经验,实时地加入符合制造工艺成型的约束条件辅助计算进行机拓扑优化设计。钢结构拱桥算例中以有限元软件ANSYS为平台进行二次开发、以双向渐进结构优化法为核心算法通过人为干预实现了在拓扑优化过程中钢结构拱桥斜支撑向竖直支撑的转变。通过对比发现该方法的优化结果与实际拱桥模型结构相似,表明了该方法是有效的和可行的。     

神经网络分析在高温硫腐蚀中的应用

利用神经网络的分析方法和高温硫腐蚀的数据积累,对炼油过程中的高温硫腐蚀进行分析建模,从系统的观点出发,综合考虑温度、硫或硫化氢浓度、材质和腐蚀速度之间的关系,为更准确的数学建模、预测设备的使用寿命和相应专家系统的研制开拓了新的思路。     

Complex Elucidation of Cells-of-Origin in Pediatric Soft Tissue Sarcoma: From Concepts to Real Life,Hide-and-Seek through Epigenetic and Transcriptional Reprogramming

Soft tissue sarcoma (STS) comprise a large group of mesenchymal malignant tumors with heterogeneous cellular morphology, proliferative index, genetic lesions and, more importantly, clinical features. Full elucidation of this wide diversity remains a central question to improve their therapeutic management and the identity of cell(s)-of-origin from which these tumors arise is part of this enigma. Cellular reprogramming allows transitions of a mature cell between phenotypes, or identities, and represents one key driver of tumoral heterogeneity. Here, we discuss how cellular reprogramming mediated by driver genes in STS can profoundly reshape the molecular and morphological features of a transformed cell and lead to erroneous interpretation of its cell-of-origin. This review questions the fact that the epigenetic context in which a genetic alteration arises has to be taken into account as a key determinant of STS tumor initiation and progression. Retracing the cancer-initiating cell and its clonal evolution, notably via epigenetic approach, appears as a key lever for understanding the origin of these tumors and improving their clinical management.     

Glucose Metabolism,Neural Cell Senescence and Alzheimer’s Disease

Alzheimer’s disease (AD), an elderly neurodegenerative disorder with a high incidence and progressive memory decline, is one of the most expensive, lethal, and burdening diseases. To date, the pathogenesis of AD has not been fully illustrated. Emerging studies have revealed that cellular senescence and abnormal glucose metabolism in the brain are the early hallmarks of AD. Moreover, cellular senescence and glucose metabolism disturbance in the brain of AD patients may precede amyloid-β deposition or Tau protein phosphorylation. Thus, metabolic reprogramming targeting senescent microglia and astrocytes may be a novel strategy for AD intervention and treatment. Here, we recapitulate the relationships between neural cell senescence and abnormal glucose metabolism (e.g., insulin signaling, glucose and lactate metabolism) in AD. We then discuss the potential perspective of metabolic reprogramming towards an AD intervention, providing a theoretical basis for the further exploration of the pathogenesis of and therapeutic approach toward AD.     

一种新的TOC含量拟合方法研究与应用

由于取样的限制,通常在烃源岩评价中往往只能获得十分有限的实测烃源岩的TOC含量数据。但随着我国多数盆地精细勘探的深入,需要更加精细的烃源岩评价,因此,人们对测井数据拟合烃源岩的TOC含量变化越来越重视。目前该技术最先进的是人工神经网络拟合方法,但多种神经网络在拟合高成熟度碳酸盐岩烃源岩地层的TOC含量时相关性均不够高。针对研究区内烃源岩的特点,尝试了一种用图版分类-模糊排队-BP神经网络联合拟合TOC含量的新方法。利用该方法对鄂尔多斯盆地马家沟组的测井资料和实测总有机碳资料进行数据处理,将结果与ΔlogR方法、模糊神经网络方法的结果相比较,证实该方法的结果与实测值有更好的相关性,为系统了解鄂尔多斯盆地下古生界烃源岩发育提供了一定的科学依据。