不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失试验研究

曲线锚索沿程预应力损失是影响衬砌结构应力分布的关键因素，获取摩擦系数和偏差系数尤其重要。开展不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失研究，建立了模型试验平台，进行了不分级加载、分级加载和分级循环加载测试，分析了锚固端和张拉端受力特征、预应力损失变化规律、摩擦系数和偏差系数取值，并结合实际工程计算了曲线锚索任意点受力值。结果表明:曲线锚索沿程损失摩擦系数和偏差系数不仅与材料自身属性有关，还受到力学加载状态影响；与不分级相比，分级加载曲线锚索平均预应力损失由 8．47％ 降低至 3．63％，且各级荷载必须给予足够停滞时间，以保持预应力传递；分级循环加载曲线锚索预应力沿程损失大幅降低，而加载时长却较久，不适宜作为常规加载方式，宜作为极个别曲线锚索预应力值不能达标时的应急处置方案。     

一种架空蒸汽管滑动支座保温结构的优化方案

以山西某市工业园区架空蒸汽管网工程为例,提出了一种架空蒸汽管滑动支座的保温新结构,计算了普通滑动支座和新保温结构滑动支座的散热损失,并结合前期施工成本和后期运行费用,对普通滑动支座和新保温结构滑动支座进行了技术经济分析。结果表明,新保温结构滑动支座在施工阶段成本费用较高;但在运行期间可有效减少由于滑动支座弧形板处热损失所导致的蒸汽损耗的运行费用。因此采用新保温结构滑动支座实现了运行阶段的稳定、安全、节能、节省费用等。     

自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性.     

ATC与PSV对接受机械通气支持的呼吸衰竭患者在自主呼吸实验时通气参数及拔管情况的影响

目的:对比接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者应用自动导管阻力补偿技术(ATC)与压力支持通气(PSV)对自主呼吸试验(SBT)及拔管情况的影响。方法:选取本院2017年1月-2019年3月收治的100例接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者作为观察对象,所有患者均符合撤机标准。应用随机数字表法分为ATC组与PSV组,每组50例。ATC组撤机过程中接受ATC治疗,PSV组撤机过程中接受PSV治疗。对比两组撤机过程中SBT通气参数及拔管相关情况。结果:ATC组成功拔管46例,PSV组成功拔管38例,ATC组拔管成功率明显高于PSV组(P<0.05)。在1 h通气过程中,两组呼吸频率(RR)、心率(HR)、收缩压(SBP)及舒张压(DBP)均呈现升高后降低趋势(P<0.05),但两组各时间点RR、HR、SBP及DBP比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。两组SBT的潮气量(VT)、分钟通气量(MV)及浅快呼吸指数(RSBI)比较,差异均无统计学意义(P>0.05);ATC组吸气峰流速(PIFR)、气道峰压(PIP)及呼气达峰容量比(VPEFR/VTE)均低于PSV组,而呼气峰流速(PEFR)高于PSV组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:ATC可在不影响接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者生命体征的同时,有效提高拔管成功率,并改善患者的SBT结果。     

汽轮机转子钢断裂韧度试验方法的研究

采用载荷分离法和多试样法对汽轮机某高压转子钢材料在高温下的断裂韧度值进行了测试,讨论了载荷分离法测断裂韧度的可靠性,并与传统的多试样法进行了对比。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

电动叉车减速器系统阻力研究与优化设计

电动叉车靠蓄电池作为能源输入,因电池自身特性及容量的不同,最大限度地提高叉车的续航能力,提升各部件效率迫在眉睫。电动叉车的能量消耗除了电机自身的发热、起重系统中油液热量产生的能量损失等,传动系统减速器的系统阻力不容忽视。本文基于对减速器系统阻力的主要影响因素分析,从齿轮、轴承、润滑等方面探讨了降低系统阻力的解决方案。