基于改进目标场法梯度线圈的感应式磁声磁粒子浓度成像研究

感应式磁声磁粒子浓度成像(MACT-MI)是一种基于磁声耦合效应的磁性纳米粒子(MNPs)浓度成像新方法。由于其磁声信号的信噪比低,导致系统成像质量不佳,该文提出一种改善MACT-MI信噪比的新思路:首先,基于经典目标场法(TFM)设计梯度线圈的思路,将最小化磁场相对误差定义为适应度函数,并采用鲸鱼优化算法对电流密度系数进行优化,设计了一种结构灵活、激励简单的高质量梯度磁场线圈;其次,为研究梯度磁场空间分布特征对MACT-MI的影响,该文构建不同的MNPs分布模型,并利用多物理场仿真软件COMSOL对MACT-MI的物理过程进行数值求解,得到成像区域的磁力和声压分布。仿真结果表明,磁力和声压的有效波动范围与梯度磁场均匀空间的大小成正比,且随着均匀空间的缩小,磁力和声压的峰值也随之衰减,通过提高磁场的均匀度可以有效提高磁声信号的信噪比,改善系统成像质量。研究结果可为成像装备的设计以及MACT-MI的后续实验应用提供研究基础。

基于半解析法的功能梯度悬臂梁力学行为研究

功能梯度材料(Functionally Graded Material,FGM)物理性能优良,具有重要的应用价值,近些年来受到了越来越多的关注。本文发展了一种可用于功能梯度悬臂梁受力分析的半解析方法,该方法具有与解析法同等的计算精度,并且可用于材料性能梯度分布复杂情况下的悬臂梁结构受力分析。将该方法用于材料性能按线性梯度分布、指数梯度分布、复杂经验公式梯度分布的功能梯度悬臂梁受力分析,并与解析法、梯度有限元法、分层有限元法的计算结果进行了对比验证。研究结果表明,当高度和长度方向的积分点数分别为11个和21个时,半解析法和梯度有限元法计算的弯曲应力分布结果与解析解基本一致,分层有限元法计算的弯曲应力分布结果与解析解相差较大,相对误差大于10%。而对于挠度值分析,半解析法、梯度有限元法、分层有限元法的计算结果均与解析解非常接近,最大相对误差不超过1.0%。

一种近似BFGS的自适应双参数共轭梯度法

为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新算法是有效的.

Percoll梯度离心法分离牛X精子及配种试验

用改良Ｐｅｒｃｏｌｌ梯度柱离心分离牛精子，并将分离后富含Ｘ精子的底层精液进行配种实验。结果发现，底层精子活率正常，含Ｆ小体的Ｙ精子仅１０．２％。将其鲜精直接配种母牛１３头；冻精配种８１头。鲜精组产仔率８４．６％，冻精组为７２．８３％，与对照组比较无差异。母犊出生率，鲜精组为８１．８０％，冻精组为７１．１８％，分别比对照组提高３６．３８％与２５．７８％（Ｐ＜０．０１）。结果表明，此分离方法可提供富含Ｘ精子的精液；应用于人工配种。

基于共轭梯度法的晶闸管电热耦合模型快速求解方法研究

为解决传统求解技术在处理效率和计算成本上的局限问题,针对晶闸管电热应力耦合交互模型,提出一种基于共轭梯度法的高效解析方法。通过优化迭代过程和收敛条件来显著提升求解效率和精度。新的参数选择策略被引入以自动调整算法迭代步长,加快收敛速度,减少计算资源消耗。相比传统求解方法,所提优化方法在求解时间上平均减少10%,求解精度提高8%。这一进展证明自适应共轭梯度法在电热应力耦合模型快速求解中的有效性,可为电力电子设备热管理提供高效、可靠的计算工具。所提方法在多种测试条件下均表现出显著的提升效率和良好的精确度,为晶闸管电热耦合模型的高效求解提供了创新方案,同时对电力电子领域的相关研究具有重要的实践意义。

Percoll非连续梯度法分离未成年绵羊精原细胞的研究

为探索一种简单可行的分离未成年绵羊精原细胞的方法,采用0.3%的胰蛋白酶消化新鲜采集的4～6月龄未成年绵羊睾丸组织,制备单细胞悬浮液,经Percoll非连续梯度法离心分离,得到自下而上3条清晰的细胞带,用流式细胞仪对各层细胞进行倍性和抗体染色鉴定.结果表明:第一层细胞中的精原细胞含量达到了76.76%,形态良好,活率高于96%.表明试验中所采用的分离方法对未成年绵羊睾丸精原细胞的分离效果较好,所得细胞可用于进一步的研究.

优化精液处理中的密度梯度离心法以提高受精结局的探讨

【目的】本研究旨在改进生殖男科领域现有的精液处理方法,特别是针对双层密度梯度法中的300×g 20 min处理条件,以提高受精结局。【方法】收集2020年7月和9月以及2022年3月和5月在中山大学附属第六医院生殖医学中心进行辅助生殖助孕的1623例患者的精液标本进行实验。预实验中,比较四种不同的双层密度梯度方法(200×g 10 min、200×g 20 min、300×g 10 min和300×g 20 min)处理后标本的精子DNA碎片率和回收率。然后,筛选出一种最优的方法作为新方法,并与目前在用的旧方法(300×g 20 min双层梯度法)进行对比,检验受精率是否有统计学差异。在新方法的基础上,进一步优化为单层密度梯度法,并与双层密度梯度法进行对比,检验是否存在统计学差异。实验过程中严格控制温度、离心速度和离心时间,同时记录每组样本的数量和处理条件。【结果】在保证足够的精子回收率的基础上,发现四种双层密度梯度法中300×g 10 min的精子DNA碎片率低于300×g 20 min。因此,选择300×g 10 min作为新方法进行试验。结果表明,新方法300×g 10 min的总受精率、二核体(2pn)受精率均高于300×g 20 min,且差异有统计学意义(P<0.05);300×g 10 min的卵裂率也略高于300×g 20 min,但差异没有统计学意义(P>0.05)。单层密度梯度法的总受精率、2pn受精率均高于双层密度梯度法,但差异没有统计学意义(P>0.05);单层密度梯度法的卵裂率高于双层密度梯度法,囊胚形成率低于双层密度梯度法,且差异均有统计学意义(P<0.05)。【结论】相对于现有的300×g 20 min双层梯度法,300×g 10 min双层梯度法成功提高了总受精率、2pn受精率、卵裂率,缩短了精液优化处理的时间;而单层密度梯度法虽提高了卵裂率、节约了试剂成本和操作时间,但其囊胚形成率却出现了下降的情况。这些发现为生殖男科领域的精液处理方法提供了有益的指导和启示。

酵母同步细胞的Percoll连续密度梯度改良方法分离及其单细胞拉曼光谱鉴别

利用改良后的Percoll连续密度梯度分离方法,分离不同酵母菌株稳定期的同步细胞,并在单细胞水平上,应用激光光镊拉曼光谱对分离的同步细胞进行鉴别。采用高速离心机角式转头和2mL聚丙烯离心管,20℃,19 320g离心15min,将大约1.75mL Percoll溶液形成1.00～1.31g·mL^-1连续密度梯度;将样品均匀铺加在离心管连续密度梯度液顶层,20℃,400g离心60min,酵母分成明显的2层细胞带;微分干涉差显微镜（DIC）、相差显微镜以及同步生长曲线分析显示,下层酵母细胞以单个细胞为主,大小均匀、致密,折光性强,生长呈现阶梯式增长,具有同步细胞生长的特性,确定其为同步的G0细胞。利用单细胞光镊拉曼光谱系统对所分离的G0同步细胞与非G0细胞进行分析,结果显示G0同步细胞和非G0细胞的特征峰位置基本一致,但G0细胞对应的蛋白质、糖类、核酸等生物大分子特征峰强度大于非G0细胞,说明G0细胞大分子物质含量要比非G0细胞的高;对G0细胞和非G0细胞进行主成分分析,结果显示,分离的同步化G0细胞之间成分含量差异少,比较均一,而非同步细胞之间内含物质差异大,呈不均一性,说明单细胞光镊拉曼光谱系统可以鉴别同步和非同步细胞。改良后的Percoll连续密度梯度分离方法,能够分离多数酵母菌株同步化细胞,是一种易操作、成本低、效率高的细胞分离方法。

基于Percoll密度梯度法的轻老龄红细胞膜表面电荷的研究

红细胞衰老过程中膜表面电荷的变化情况与其结构功能密切相关。针对以往研究对轻老龄红细胞膜表面电荷的差异性不确定的问题,本文从不同的细胞分离方法分离轻老龄红细胞的效果不同的角度,通过比较分离出的轻老龄红细胞表面唾液酸的含量和细胞膜的弯曲弹性模量Kc值,提出高速离心法和Percoll密度梯度离心法分离出的轻老龄红细胞间的细胞年龄差距不同,Percoll法分离出的细胞年龄差距更大。利用Percoll密度梯度离心法,进一步分离出四种不同细胞年龄的红细胞,由红细胞表面唾液酸的含量和表面Zeta电位值检验轻老龄红细胞膜表面带电状态的差异性,结果显示,轻老龄红细胞的膜表面电荷存在明显差别,且随着细胞年龄的增长,红细胞的膜表面负电荷逐渐减少。研究结果对红细胞的衰老机制及体内清除老化红细胞的途径等研究具有重要意义。

采用Percoll密度梯度及免疫磁珠法分离人骨髓巨核细胞

目的 探讨一简单、快速的获得高纯度骨髓巨核细胞的方法。方法 采用Percoll密度梯度法获取富集巨核细胞 ,采用抗血小板球蛋白Ⅱb Ⅲa单克隆抗体和免疫磁珠法获得进一步纯化的巨核细胞 ;用台盼蓝活性测定及Wright Giema染色及抗GpⅡb/Ⅲa组织化学染色确定。 结果 此法可获得的巨核细胞纯度达 90 %以上 ,结构完整 ,大约 5 0 %巨核细胞具有生物活性 ,可作短期培养。

改良Percoll梯度离心法优化精液宫腔内人工授精疗效观察

目的 观察改良Percoll梯度离心法 (简称改良法 )和常规Percoll梯度离心法 (简称常规法 )优化精液行宫腔内人工授精的疗效。方法 选择适应证患者 12 6例 ,共行宫腔内人工授精 2 0 4周期 ,其中 10 6周期应用常规法 ,98周期应用改良法。结果 改良法处理后精子密度、精子活力及周期妊娠率高于常规法 (P <0 .0 5 )。结论 改良法优化精液行宫腔内人工授精具有较高的周期妊娠率 ,疗效较为满意。

基于鲁棒控制的自适应分数阶梯度优化算法设计

当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种新的优化算法.受到鲁棒控制理论中二次约束和李雅普诺夫稳定性理论的启发,建立了一个线性矩阵不等式去分析所提出的算法的收敛性.当目标函数是L-光滑且m-强凸时,算法可以达到R线性收敛.最后几个数值仿真证明了算法的有效性和优越性.

一种WYL型谱共轭梯度法的全局收敛性

为解决大规模无约束优化问题,该文结合WYL共轭梯度法和谱共轭梯度法,给出了一种WYL型谱共轭梯度法.在不依赖于任何线搜索的条件下,该方法产生的搜索方向均满足充分下降性,且在强Wolfe线搜索下证明了该方法的全局收敛性.与WYL共轭梯度法的收敛性相比,WYL型谱共轭梯度法推广了线搜索中参数σ的取值范围.最后,相应的数值结果表明了该方法是有效的.

一种基于扭秤的重力梯度动态测量方法

针对传统的扭秤式重力梯度仪测量准确度高,但稳定性差且测量效率低的问题进行了研究。引入动态调制方法,并将Z型扭秤结构应用于动态测量模式,实现重力水平梯度和重力曲率值的同时测量。在信号处理过程中使用旋转滤波和遗传算法,可有效消除扭摆自由振荡对目标峰值的影响并提取目标频率的幅值和相位。仿真实验结果表明,遗传算法从动态测量模式信号中提取目标重力梯度值引入的不确定度分量不超过0.0077 E(1 E=10^(-9)/s^(2))。使用遗传算法进行数据后处理时,系统的测量不确定度评定为0.0582 E。

基于分层法的功能梯度三明治壳线性弯曲无网格分析

基于3D连续壳理论和一阶剪切变形理论,采用分层法,提出了一种求解功能梯度三明治壳线性弯曲问题的移动最小二乘无网格法.通过映射技术,将随动坐标系上的二维无网格节点信息映射到三维壳中,并在随动坐标系上形成移动最小二乘近似的形函数.因基于3D连续壳理论的壳数值解答无法像特定壳一样给出其厚度方向的显式表达式,该文将功能梯度三明治材料壳结构中材料参数变化的部分划分成若干层,得到每层的材料参数为常数.利用最小势能原理,推导出了功能梯度三明治壳线性弯曲的无网格控制方程.通过引入一个厚度方向的线性变换,使得每层厚度方向的Gauss积分均在-1至1区间内,不违背一阶剪切变形理论.采用完全转化法施加本质边界条件.以功能梯度三明治板、柱壳、双曲扁壳经典几何形状壳为例,讨论了不同梯度系数、径厚比和曲率半径等对数值结果的影响,并将计算结果与文献解对比.研究表明,该方法在求解不同形状的功能梯度三明治壳线性弯曲问题时,具有收敛性好、计算精度高的特点.

单边相对光滑非凸-凹极小极大问题的镜像梯度算法

本文提出了一种镜像梯度下降梯度上升算法来求解单边相对光滑的非凸-凹极小极大问题。在算法的每次迭代中,我们采用镜像梯度下降步来更新相对光滑的变量,采用梯度上升投影步来更新目标函数中光滑的变量。本文在理论上证明了算法收敛到ε-近似一阶稳定点的迭代复杂度是O(ε^(-4))。

一种放松条件的 Hager-Zhang 共轭梯度算法

共轭梯度(CG)算法是求解无约束二次优化问题的一种经典算法,但其无法求解非二次问题.为解决该问题,在Hager-Zhang共轭梯度下降算法的基础上引入一个新的参数,设计出一种放松条件的CG下降算法.该算法在每次迭代中不会储存雅可比矩阵,因此能够解决大规模非光滑问题.结果表明,该算法不仅满足全局收敛性且数值表现优异,还可求解单调约束方程.因此它比其他CG算法有更强的适应性.

基于变增益最速梯度下降法的表贴式永磁同步电机位置修正策略

滑模观测器具有响应速度快、鲁棒性强等优点,已广泛应用于表贴式永磁同步电机无位置传感器的中、高速控制系统。然而,具有固定参数的滑模观测器很难在宽速度范围内保持一致的估算精度,而采用基于速度观测器带宽限制的方法进行噪声和扰动抑制会降低电机的动态性能。针对上述问题,该文首先分析滑模观测器估算表贴式永磁同步电机转子位置的误差产生机理,提出一种新型位置误差观测器,主要思想是基于磁链观测进行位置误差连续估算,并采用最速梯度下降法对积分过程进行反馈校正;然后,通过变增益循环迭代优化提高位置误差观测器的速度与准确性;最后搭建表贴式永磁同步电机加载测试平台进行实验,结果验证了所提方法具有位置观测精度高、鲁棒性强的特点。

基于美学梯度法的人工智能风格化绘画系统

当前Stable diffusion等人工智能绘画模型在绘画时难以直接控制图像风格,同时风格模型训练仅针对单种风格。针对该问题,提出了一种基于美学梯度法的人工智能风格化绘画系统,以实现多种图像风格的控制和融合,并提供更加便捷的图像创作体验。收集并分析网络用户数据,结合问卷得到用户对图像风格的感性需求;根据感性需求收集各风格图像数据得到对应的风格图像训练集。使用梯度下降算法计算风格化文本编码器的权重,实现生成图像风格化的效果。通过可用性测试对比用户对该系统与传统人工智能绘画系统产出图像的风格满意程度,结果表明:人工智能风格化绘画系统的平均满意度相较传统人工智能绘画系统提升23%,表明人工智能风格化绘画系统在图像风格生成上具有更好的效果,可满足用户对图像风格的需求。该人工智能风格化绘画系统可以更便捷地实现图像风格调整,允许用户直观选择不同风格的权重,便捷使用一种或多种风格,能够有效满足用户对图像风格设计的需求。

一种新型的分数阶梯度下降法在深度神经网络中的应用

文章基于Caputo分数阶微积分,提出了一种新型的适用于神经网络模型训练的分数阶梯度下降法。该算法通过改变积分区间下界,成功将分数阶阶次拓展到了(0, 2)区间,增加了阶次的选择范围,同时,本文基于梯度裁剪机制,从遗憾函数的角度证明了该算法的收敛性,保证了算法的理论可行性。最后,基于CIFAR-10公开数据集的数值实验表明,在选择了合适的阶次的情况下,本文所提出的算法相比于传统的整数阶梯度法,能够获得更快的收敛速度和更高的收敛精度。