海南省波浪能开发智能化适宜性分析模型研究

针对目前波浪能开发适宜性分析方法存在的问题及工作量大、成本高的特点,基于地理信息系统(Geographic information system, GIS)、改进的多准则决策方法(Multi-criteria decision making, MCDM)和人工神经网络(Artificial neural network, ANN)提出海南省波浪能开发智能化适宜性分析模型。对于该模型:首先,使用模糊层次分析(Fuzzy analytic hierarchy process, FAHP)法计算评价指标权重,降低专家主观偏差,更好地描述信息的不确定性;其次,提出灰色关联分析-折衷优化(Grey relation analysis-vlse kriterijumska optimizacijaⅠkompromisno resenje, GRA-VIKOR)法计算开发适宜性指数,解决评价过程中部分信息丢失、评价结果不准确的问题;最后依托反向传播(Back propagation, BP)神经网络进行模型训练并进行验证,实现海南省波浪能开发适宜性分析的智能化,不仅提高工作效率,而且降低计算成本。通过模型得到海南省波浪能可开发区域和开发适宜性等级,为海南省波浪能选址决策奠定基础,同时可填补海南省波浪能开发适宜性分析在智能化领域的空白。

基于EMD-PSO-BP模型的短期潮流流速预测

针对潮流流速的随机性和波动性,本研究基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法,改进了反向传播(Back propagation,BP)神经网络的短期潮流流速预测模型。该模型首先对原始流速序列进行EMD分解,得到多个本征模函数(Intrinsic mode function,IMF)和残差。然后,利用PSO改进BP神经网络,对分解所得的IMF和残差分别进行预测。最后,将各个预测结果相结合,得出流速的最终预测结果,从而提高潮流流速的预测精度。本文以江苏省潮流流速为例,分别建立BP、PSO-BP、EMD-BP以及EMD-PSO-BP四类预测模型,以对潮流流速进行预测和对比分析。结果表明,相较于其他模型,EMD-PSO-BP预测模型在潮流流速的预测方面具有更高的精度,为潮流能开发提供重要的数据支撑。

基于直觉模糊环境的海上风机选型

选择合适的海上风力发电机机型对海上风电场的长期高效运行起着至关重要的作用。针对决策者在风机选型决策过程中存在不确定性和主观偏好等问题,提出一种改进的多准则决策(multi-criteria decision making, MCDM)框架及方法:在权重求解算法中将群体决策和直觉模糊数与层次分析法相结合,提出群体直觉模糊层次分析法(group intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process, GIAHP)计算指标权重;在备选方案排序算法中将余弦距离引入接近理想点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS),提出多距离TOPSIS确定备选方案排序。最后以山东省海上风电场风机选型为例,并通过敏感性分析验证框架及方法的鲁棒性。该框架及方法为中国海上风电场风机选型提供理论依据,可确保海上风电场长期稳定运行。

基于Transformer的陶瓷轴承表面缺陷检测方法

针对传统机器视觉检测方法中,由于陶瓷轴承滚动体表面曲率大、对比度低,表面成像模糊导致后续缺陷检测精度低的问题,提出一种基于Transformer的超分辨率残差网络。首先,网络使用残差学习策略,通过预测模糊图像与清晰图像之间的差值,实现超分辨率任务;其次,在网络上前端插入通道注意力模块和空间注意力模块并改进L2多头自注意力模块,以增强图像纹理、改善梯度爆炸问题;最后,针对超分辨率重建任务,提出一种两阶段训练策略优化训练过程。自建陶瓷轴承表面缺陷数据集上的大量实验结果表明,所提出网络模型在客观指标与主观评价上均优于MSESRGAN、VSDR等超分辨率算法,重建图像SSIM为0.939,PSNR为36.51 dB。

医学领域国家重点实验室的建设发展回顾与剖析

国家重点实验室是我国创新体系的重要组成部分。总结回顾我国医学领域国家重点实验室的建设历史和发展布局,以分子肿瘤学国家重点实验室为实例类比美国弗雷德里克癌症研究国家实验室,从实验室发展历史、职责定位、管理机制及组织架构、经费结构和对外开放等方面为研究切入点,剖析我国医学领域国家重点实验室和美国医学领域国家实验室在建设发展、研究定位和运行机制等方面的不同模式和深层影响因素,以期为我国医学领域国家重点实验室未来的发展提供思路。

基于GIS-MCDM-GRU的舟山市波浪能电站选址决策研究

选址决策是开发利用波浪能资源的重要前提。为实现波浪能电站选址决策,本文基于地理信息系统(Geographic information system,GIS)、多准则决策(Multi-criteria decision making,MCDM)方法和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络建立波浪能选址决策方法框架。在决策过程中,为降低主观偏差,提出基于云-层次分析法(Analytic hierarchy process,AHP)和熵值法的组合赋权方法进行权重求解;为更加准确地描述实际情况,应用基于区间数的简单加权法进行方案排序;为提高电站后期实施运行的可预测性和可控性,采用GRU神经网络对最优场址波功率密度进行短期预测。最后,以舟山市波浪能电站选址为例验证了该方法的鲁棒性和可靠性。本文为中国波浪能电站建设提供了重要的理论依据。

基于构建退化特征和PSO-PF的滚动轴承寿命预测

针对使用常规粒子滤波(PF)解决轴承寿命预测的方法中存在预测结果准确度不高的问题,提出了一种基于构建退化特征和粒子群优化粒子滤波算法(PSO-PF)的滚动轴承寿命预测方法。首先,将轴承振动信号经CEEMDAN-小波包联合去噪后提取多种时、频域特征;其次,经过综合指标评价与弗雷歇距离分析得到优秀退化特征集,用加权拟合的方法构建出新的退化特征;然后,通过特征的梯度变化来自适应检测轴承退化起始时间;最后,用PSO-PF算法对寿命预测模型进行更新来完成寿命预测。将构建的退化特征和PSO-PF算法预测结果分别与原始特征和PF算法预测结果进行对比,结果表明该方法更适用于轴承的寿命预测。

高新技术企业股权激励方案探讨

股权激励能够有效缓解委托-代理关系中的“二权分离”问题,将股东与受托方的关系转变为“共同所有者”,二者形成利益共同体,从而有效激发管理层的积极性。本文从高新技术企业发展历程出发,分析企业股权激励方案发展现状及意义,指出存在的问题,并提出相应的改进建议,希望给广大高新技术企业带来一些启示。

转台运动误差分离与角度优化技术研究

为了解决测量转台运动误差时存在的多种误差耦合问题,提出了一种基于多点法的运动误差分离方法。首先,通过分析转台在回转过程中多自由度误差的运动特性,提出了一种端面四点误差分离方法,在分离出测量盘下表面的平面度误差的同时,可完成倾斜误差和轴向误差的解耦。然后,建立了该方法的误差传递函数,采用麻雀算法(SSA)进行优化,寻找不同阶次下受谐波抑制影响最小的最优布置角,提高了误差解耦精度。最后,通过仿真与实验的方式对该方法进行验证。仿真结果表明,端面四点误差分离方法对轴向、倾斜误差的分离精度(相对误差)分别为1.934%和9.177%。实验结果表明,分离的运动误差与转台标定误差相符合,验证了该方法能够精确获得转台运动误差。

淡黑雷松藻低聚糖提取物的制备与抗炎、抗光老化活性

采用分步提取的策略从淡黑雷松藻中制备一种低聚糖提取物(AIV1)。AIV1相对分子质量约为8000,糖醛酸相对含量为63.64%,其单糖组成以甘露糖醛酸(ManA)和半乳糖(Gal)为主,并采用傅里叶-红外光谱和核磁共振波谱法对其结构进行表征。AIV1对小鼠单核巨噬细胞(RAW264.7细胞)和人皮肤成纤维细胞(HSF)无明显毒性,可显著降低脂多糖诱导的RAW264.7细胞中一氧化氮的过量释放(P<0.01)、下调肿瘤坏死因子α(P<0.01)和白细胞介素1β(P<0.05)mRNA的过量表达,同时可抑制长波紫外线(UVA)损伤造成的HSF细胞中活性氧的过量释放(P<0.05)。因此,AIV1具有良好的抗炎及抗光老化活性,可作为一种天然原料用于抗炎和抗光老化功效性化妆品的开发。

新疆紫草多糖提取、脱色工艺优化

目的优化新疆紫草多糖提取、脱色工艺。方法以液料比、浸提温度、浸提时间为影响因素,多糖得率为评价指标,Box-Behnken响应面法优化提取工艺。以上样质量浓度、上样体积、洗脱体积流量为影响因素,多糖脱色率、保留率的总评“归一值”(OD值)为评价指标,Box-Behnken响应面法优化脱色工艺。结果最佳提取工艺为液料比43∶1,浸提温度79℃,浸提时间134 min,多糖得率为(2.79±0.05)%。最佳脱色工艺为上样质量浓度1.6 mg/mL,上样体积1 mL,洗脱体积流量2 BV/h,OD值为0.56。结论该方法稳定可靠,可用于新疆紫草多糖的提取和脱色。

鲁棒性优化的混合四探针圆柱度测量方法

四点法在现场测量方面具有优越性,被广泛应用于圆柱度轴系轮廓重构中。为了进一步提高四点法的测量精度,构建了一种混合四点法测量模型。在第一个测量位置布置不同的探头角度并进行多次测量,为每个谐波系数提供多个候选解;针对单个谐波系数,根据传递矩阵从候选解集合中选取最优估计;将探针支架移动到第二个测量位置,重复上述步骤,直到测量全部截面;利用最优谐波系数得到整体圆柱度误差。实验证明,混合四点法比常规方法对误差源的测量具有更强的鲁棒性。

基于混合搜索算法的圆度误差评定

加工中因各种因素导致回转类零件产生几何误差,而圆度误差作为重要的几何误差直接影响机器配合精度与性能,因此,准确评定零件的圆度误差显得格外重要。本文提出一种精确评估圆度误差的混合方法,由区域搜索算法和三角形搜索算法两部分组成。区域搜索算法用于区域的全局搜索,找到准圆心,再运用三角形搜索算法,根据限制条件进行精细搜索,找到最小包容区域圆心完成圆度误差评定。本方法无需满足小误差和小偏差假设,对采样点数与采样策略没有要求。通过仿真验证了本文方法的可行性,并对实例验证与试验验证进行评定与比较。结果表明,本方法比PSO算法和文献中的算法评定精度更高,不存在模型误差与原理误差,对采样点分布与数量没有限制,可以准确找到最小包容区域圆心。

淡黑雷松藻低聚糖硫酸酯的制备及抗凝血活性研究

以淡黑雷松藻(Lessonia nigrescens)为原料,采用分步提取和定向改性的方法获得低聚糖硫酸酯ACV1,对其进行了糖醛酸含量、硫酸基含量、相对分子质量、单糖组成理化性质分析,采用傅里叶变换-红外光谱(FT-IR)和核磁共振碳谱(13C-NMR)对其结构进行了表征。体外抗凝血试验结果显示,ACV1可显著延长活化部分凝血活酶时间(APTT)、凝血酶原时间(PT)和凝血酶时间(TT)(P <0.05),减少纤维蛋白原(FIB)的生成(P <0.05)。体内斑马鱼试验结果显示,ACV1可显著加快斑马鱼的节间血管血流速度(P <0.01)。ACV1作为一种天然活性原料具有良好的抗凝血活性,有潜力改善高凝血状态的药品、日用化妆品等功能性产品的开发。

金荞麦中的酚酸类成分

目的:研究中药金荞麦中的化学成分。方法:采用多种色谱方法分离化学成分,依据理化性质、波谱数据分析进行结构鉴定。结果:从金荞麦中分离鉴定了4个酚酸类成分,分别为反式对羟基桂皮酸甲酯(trans-p-hy-droxy cinnamic methyl ester,Ⅰ),3,4-二羟基苯甲酰胺(3,4-dihydroxy benzamide,Ⅱ),原儿茶酸(protocatechuic acid,Ⅲ),原儿茶酸甲酯(protocatechuic acid methyl ester,Ⅳ)。结论:其中化合物Ⅰ,Ⅱ,Ⅳ为首次从荞麦属植物中分离得到。

金荞麦的化学成分研究

目的研究中药金荞麦中的化学成分。方法运用多种色谱方法分离化学成分 ,依据理化性质、波谱 (NMR、EI- MS)数据分析鉴定化合物结构。结果从金荞麦中初步分离得到 5个化合物 ,分别鉴定为赤杨酮 (glutinone ,Ⅰ )、赤杨醇 (glutinol,Ⅱ )、棕榈酸单甘油酯 (glycerolmonopalmitate ,Ⅲ )、木犀草素 (luteolin ,Ⅳ )、正丁醇 - β- D- 吡喃型果糖苷 (n butyl -β- D fructopyronoside ,Ⅴ )。 结论 5个化合物均为首次从荞麦属植物中分离得到。

了哥王根茎中的酚性成分及其抗肿瘤活性研究

采用多种色谱手段,从了哥王根茎中共分离得到17个酚类化合物;通过理化常数和NMR、MS等光谱数据分别鉴定为：荛花酚（1）、罗汉松脂素（2）、丁香脂素（3）、松脂酚（4）、异落叶松脂素（5）、刺五加酮（6）、异鼠李素-3-O-刺槐双糖苷（7）、wikstaiwanone A（8）、wikstaiwanone B（9）、山奈酚（10）、芦丁（11）、西瑞香素（12）、triumbelletin（13）、赤杨二醇（14）、芦荟大黄素-8-O-β-D-葡萄糖苷（15）、绿原酸（16）、对羟基苯甲酸（17）,其中化合物3~9、13~16为首次从该植物中分离得到。体外抗肿瘤活性筛选实验表明,化合物1~4,6~9对人结肠癌SW480和SW620细胞均表现出不同程度的增殖抑制作用,其中化合物6对两种细胞的作用最为显著。

西黄丸的抗肿瘤作用及临床应用研究进展

西黄丸为具有确切临床疗效的经典抗癌中药名方,其通过抑制肿瘤细胞和肿瘤干细胞的生长及侵袭、抗新生血管生成和逆转免疫抑制微环境等多种途径发挥抗肿瘤作用。本文对西黄丸在治疗结直肠癌、乳腺癌和肝癌等方面的作用机制和临床研究进展进行了综述,为进一步研究和开发西黄丸抗肿瘤的中医药特色治疗提供参考。

番石榴叶的化学成分及药理活性研究进展

综述番石榴叶化学成分和药理活性的研究进展。

2010-2012年陕西地区猪圆环病毒2型分子流行病学调查

【目的】调查陕西地区猪圆环病毒2型(Porcine circovirus type 2,PCV2)的分子流行病学变化趋势,为进一步预防和治疗猪圆环病毒病提供参考。【方法】于2010-2012年采集陕西西安、咸阳、宝鸡、榆林和延安等地区发病猪群中的141份样品。首先,采用PCR检测样品中PCV2感染情况;然后,通过基因型特异的PCR,检测PCV2阳性样品中PCV2a和PCV2b亚型的感染情况;最后,扩增、克隆和测序PCV2 ORF2基因编码序列,并通过生物信息学软件统计分析所获得基因序列的进化情况。【结果】141份样品中,117份检测为PCV2阳性,阳性率达82.9%,其中的33份病死猪样品中有32份检测为PCV2阳性。基因型特异的PCR检测结果显示,117份PCV2阳性样品中单感染PCV2b的为59份,单感染PCV2a的为11份,另外47份样品为PCV2a和PCV2b混合感染。对32份病死猪PCV2阳性样品的PCV2 ORF2基因序列进行比对分析,结果表明,12份为PCV2b-1A/1B亚型,16份为PCV2b-1C亚型,4份为PCV2a亚型。对各亚型ORF2氨基酸序列的分析结果表明,氨基酸的变异位点主要存在于8-47,59-101,134-169,180-210这4个区域。【结论】陕西地区猪群PCV2感染严重,并且PCV2b-1A/1B和PCV2b-1C亚型是主要流行毒株,氨基酸变异位点主要存在于Cap蛋白潜在表位区。