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。     

钨合金破片力学特性与爆轰驱动破碎行为的关联性

为了研究钨合金破片样品在爆轰驱动下的破碎行为,以93W-Ni-Fe作为研究对象,对两种不同工艺得到的钨合金破片样品进行了静态压溃性能、动态力学性能和爆轰驱动破碎性实验;采用扫描电子显微镜进行金相研究,结合原始破片及爆轰加载后的回收破片微观形貌分析,实现破片在爆轰加载后的完整性预估。结果表明,在两种破片静态压溃性能相当的情况下,其动态应力应变曲线以及爆轰驱动后的破碎率也会出现明显差异,因此静态压溃性实验不足以表征破片的爆轰驱动完整率,但与动态力学性能以及金相研究结合后,发现动态应力应变曲线无明显应变硬化行为的破片更容易发生破碎,且破片微观形貌出现大量孔隙以及晶粒分布不均匀现象,说明结合动态力学性能分析可有效预估钨合金破片样品的爆轰驱动破碎行为。     

压力管道安全阀的选用

简述了压力管道用安全阀的分类及选择,通过实例介绍如何选用安全阀。     

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。      

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。     

面向牙刷操作的Delta机器人设计与轨迹规划研究

结合牙刷自动化生产的需求,研究面向牙刷高速拾放操作的Delta机器人。简化Delta机器人的结构模型,研究机器人正运动学和逆运动学求解方法。分析牙刷上料的工作流程,确定机器人结构参数,设计机器人本体结构以及末端执行器。采用弧线过渡的门字形轨迹,基于3-4-5次多项式运动规律对机器人进行轨迹规划,利用ADAMS软件进行动力学仿真。结果表明,机器人末端的速度、加速度曲线连续,主动臂驱动力矩曲线连续无突变,满足牙刷生产中高速拾放操作的性能要求。     

甲基氯硅烷精馏流程的模拟与优化

采用Aspen plus软件对工业七塔精馏过程进行全流程建模与模拟，优化工艺参数，研究了新的精馏节能工艺。对一甲塔等7个精馏塔采用双因素水平的灵敏度分析，考察了塔釜采出率、回流比、进料位置和塔顶压力对产品浓度和热负荷的影响，确定一甲塔最优的工艺参数：塔釜摩尔采出率为0.92，摩尔回流比为130，塔顶压力为0.18 MPa，总理论板数为400，在210块理论板位置进料。在此基础上，针对高能耗的脱高塔/脱低塔，模拟研究了双效精馏新工艺，新工艺可节省39.70%的年总成本；针对一甲塔模拟研究了热泵精馏新工艺，新工艺可降低41.42%的年总成本。     

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。