专利文摘

一种用于检测橡胶树白粉菌的引物、方法及应用A primer,method and application for the detection of the white powder fungus of rubber tree本发明提供了一种用于检测橡胶树白粉菌的引物、方法及应用。用于检测橡胶树白粉菌的引物包括引物对,引物对为如下引物对的任一种:1)SEQ ID NO.1所示的核苷酸序列及SEQ ID NO.2所示的核苷酸序列组成的引物对;2)SEQ ID NO.1所示核苷酸序列的互补核苷酸序列及SEQ ID NO.2所示核苷酸序列的互补核苷酸序列组成的引物对。本发明提供的用于检测橡胶树白粉菌的引物,利用PCR技术,能快速、有效地检测橡胶树白粉菌,经试验确定该引物具有较强的特异性及较高的灵敏度(申请专利号:CN201510577343.9)。     

基于水平集理论和Kriging模型的镁合金差温成形伪拉延筋设计及优化

压边圈结构对改善差温成形中压边圈摩擦、传热及材料的流动阻力起着重要的作用。利用水平集理论和Kriging模型,对镁合金差温成形中的压边圈结构进行优化,提出一种伪拉延筋。以NUMISHEET2011十字杯形件为研究对象,建立相应的热力耦合模型,利用相关的试验数据,对有限元模型进行验证。基于一步法理论反求影响镁合金成形件质量的压边圈关键区域,并对该区域进行了重新离散化及处理。以部分节点坐标为设计变量,以随机水平集值为目标,建立压边圈的Kriging水平集模型。利用初始水平集阈值,对伪拉延筋进行设计。利用拉丁超立方对水平集阈值、凸模温度和凹模温度进行抽样,获得伪拉延筋样本。基于镁合金差温成形热力耦合模型,对相应的样本进行有限元仿真分析,获得镁合金成形件的成形质量,建立水平集阈值与质量之间的Kriging模型。利用粒子群算法,对该Kriging模型进行优化,获得最佳水平集阈值,实现伪拉延筋的优化。利用最优伪拉延筋,进行相应的差温成形分析。研究表明,基于水平集理论和Kriging模型,优化伪拉延筋能有效地提高成形件的减薄率均匀性。该方法为压边圈设计提供一种有益的指导。     

基于修正等速运动规律的自由曲面多轴加工刀轴序列优化方法

针对自由曲面多轴加工中起始位置处刀具相对工件速度、加速度不为零导致的一定程度刚性冲击现象,提出了一种基于修正等速运动规律的刀轴序列优化方法,通过控制工件坐标系中决定刀具姿态的两个约束角,使之变化遵循修正等速运动规律,获得了切削行上平稳变化的刀轴序列,避免了由于起始位置处刀具相对工件速度、加速度不为零导致刀具不能精准到达后续加工位置的现象。算例分析表明,该方法能产生平稳且光滑的刀轴序列,可一定程度改善机床运动性能,提高加工表面质量。     

基于多变量时间序列及向量自回归机器学习模型的水驱油藏产量预测方法

提出了一种基于多变量时间序列(MTS)及向量自回归(VAR)机器学习模型的水驱油藏产量预测方法,并进行了实例应用。该方法在井网分析的基础上通过MTS分析对注采井组数据进行优选,并将井组内不同采出井产油量及注入井注水量作为彼此相关的时间序列,通过建立VAR模型从多个时间序列中提取出相互作用规律,挖掘注采井间流量的依赖关系从而进行产量预测。水驱油藏历史生产数据分析结果表明,与数值模拟历史拟合结果相比,机器学习模型产量预测结果具有更高精度,同时不确定性分析提升了预测结果的安全性。通过脉冲响应分析对注入井的采油贡献量进行评价,可为注水开发方案调整提供理论指导。     

基于广义加扰的时域压缩扩频抗干扰能力增强方法

时域压缩扩频是继传统直接序列扩频之后写入通信传输标准的又一种新的扩频通信方式,其不仅具有抗频域窄带干扰的能力,还具有抗时域脉冲干扰的特点。在对时域压缩扩频与传统直接序列扩频特性对比分析的基础上,针对该类信号抗同周期宽带干扰能力不足的问题,通过广义加扰来消除其频域离散化线谱特征,在保持其原有抗干扰性能的基础上增强了对周期性干扰的抵抗能力,并通过压缩信号重复次数的调节实现了扩频增益的灵活控制。仿真结果验证了理论分析的正确性与有效性,不仅为时域压缩扩频通信的抗干扰性能提升和自适应抗干扰通信传输提供了重要理论指导,也为该类信号的工程优化应用提供了重要参考。     

双谱微分性质分析在故障诊断中的应用

为了研究耦合信号中的频率因素对故障诊断的影响,采取对耦合信号及其3阶累积量分别进行微分的方法。通过微分,可以放大耦合信号的频率信息在对角3阶累积量振幅中的影响。由于11/2维谱能够清晰地反应信号的耦合性质,因此实验中通过计算11/2维谱的分形维数进行故障诊断。实验结果表明:微分后的11/2维谱与微分前相比,其故障诊断正确率不同,并且可以通过改变微分次数提高故障诊断正确率。由实验结果可以得出结论,耦合信号的频率信息对于机械振动信号具有一定程度的影响,并且可以通过放大这种信息进行故障诊断。     

基于时间序列神经网络的蒸汽发生器传热管泄漏程度诊断研究

针对蒸汽发生器U形传热管泄漏，本文提出了一种基于时间序列神经网络对蒸汽发生器传热管泄漏程度进行诊断研究的方法。首先，对核电厂蒸汽发生器U型传热管泄漏进行机理分析，构建其数学模型，提取其泄漏的直接特征参数，再依据Fisher得分法，提取其间接特征参数；其次，通过滑动时间窗口法从预处理后的时间序列数据中生成数据样本，作为时间序列神经网络的输入，并以蒸汽发生器U形传热管泄漏程度信息为标注，基于反向传播（BP）算法对五层神经网络系统进行训练，得到蒸汽发生器U形传热管泄漏的时间序列神经网络模型；最后，模拟核电厂运行过程蒸汽发生器U形传热管泄漏时的时间序列测试数据。仿真结果表明，时间序列神经网络对演变事件的处理具有较好的有效性和较高的泛化能力，对故障程度的诊断研究具有参考价值。      

DWI及SWI序列在脑内经典型海绵状血管瘤MRI诊断中的价值

目的:探讨弥散加权成像(DWI)及磁敏感加权成像(SWI)序列在脑内经典型海绵状血管瘤(ICA)中的诊断价值。方法:12例经典型ICA患者均行MRI常规序列及SWI扫描,分析MRI各序列对ICA的检出情况。结果 :ICA在MRI多呈"爆米花样"或"桑葚状",T1WI多为等高信号或高低混杂信号,T2WI及FLAIR序列高信号为主,周围多为低信号的"铁环征"包绕,DWI多为低信号(部分内部可见少许高信号),ADC多为高信号,周围少许高信号环绕,SWI均呈低信号。SWI序列检出12例19个病灶,DWI及ADC检出12例16个病灶,T2WI检出10例13个病灶,FLAIR检出9例12个病灶,T1WI检出7例9个病灶。SWI序列显示病灶范围平均为(2.653±3.920)cm2,DWI为(2.511±4.053)cm2,均大于常规序列平均的(1.992±2.161)cm2。结论 :DWI及SWI序列尤其是SWI序列对经典型ICA检出率高,值得应用。     

基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法

要实现采矿机组的智能化，必须对采矿机械的位姿进行实时准确地控制。由于开采工作面环境复杂，可选用捷联惯性导航技术来实现对采矿机械的监测。光纤陀螺作为捷联惯导系统的核心元件，其随机噪声制约着惯性导航系统的精度。传统的建模滤波及小波消噪方法由于其自身的局限性，不能保证准确性和去噪效果。所以结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD），提出了Hausdorff距离（Hausdorff Distance，HD）筛选准则与阈值滤波相结合的去噪算法。该算法以本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）与原始信号概率密度函数（Probability Density Function，PDF）的Hausdorff距离为判别依据，对所有IMF进行筛选，之后引入阈值对筛选出的IMF进行滤波处理，最后将其与余项重构。通过试验比较了软硬阈值的滤波效果，确定了该算法采用硬阈值。为验证算法的有效性，将该算法与其他3种方法进行比较，仿真信号与实测陀螺静态漂移数据的试验结果表明了该方法的优越性，能够有效降低陀螺的各项随机误差。