摘要：Natural products（NPs） have long been recognized as a valuable resource for drug discovery, and bringing NP-related features to virtual libraries is believed to be an effective way to increase the coverage of druggable chemical space. Here, deep learning-based molecule generative model, which is a recent technique in de novo molecule design, was applied to generate virtual libraries with NP-like properties. Results demonstrated that the model was effective in generating molecules that highly resemble NPs. Moreover, the model was also found to be capable of generating NP-like molecules that were also easy to synthesize, significantly increasing the practical value of the compound library.

摘要：As a valuable resource for drug discovery, natural products remain largely unexplored. The cheminformatics analysis of natural product databases could help us know better about natural products, providing valuable information in drug design. In this study, we collected an in-home natural product library consisting of more than 220 000 molecules. The results showed that natural products were distributed more diversely than synthetic compounds and approved drugs in chemical space, and natural products still possessed better scaffold diversity. Besides, natural product scaffolds had more potential in some specific indications, such as antiarthritic, antihypertensive, antiallergic and analgesic. However, the utilization rate of natural product scaffolds is relatively low, especially in terms of potential indications. Therefore, we recommend the greater use of natural products while designing lead libraries.

摘要：为了研究轴流式喷泵流体的瞬态特性,利用计算流体动力学对两级轴流泵的流场进行定常和非定常计算分析。通过对设计及大、小流量工况下,两级叶轮和导叶处各监测点的静压分布与压力脉动进行时域和频域分析,发现叶轮表面静压随流量增大而增大,且流速在设计工况下基本稳定,而在变工况下在出口处出现紊乱。此外,流体的压力脉动在前后叶轮处基本呈周期性变化,其频率成分主要为叶轮转频的1、4、8倍频,以及叶轮通频的1、2倍频。

摘要：在无线通信领域,系统性能的优劣通常与无线信道的特性密切相关。精确掌握信道和信号参数对于提升信息传输的可靠性和效率至关重要,因此信道估计成为该领域的核心技术之一。由于无线信道的不可预测性以及信号在传输过程中涉及多个维度(如空间、时间、频率等),使得信道估计方法的设计变得异常复杂。近期研究表明,通过将这些多维度信号转换为张量并进行分析,可以显著降低信道估计的技术难度。探讨了信道估计算法的改进方法,特别是引入中心化处理作为数据预处理的一部分。中心化处理通过调整数据的均值来减少低频噪声,从而提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)。这不仅提升了信道估计的准确性,还降低了算法实现的复杂度,加快了模型的训练速度并提高了收敛效率。此外,还采用了因子分解的方法对张量进行分解,进一步降低了计算复杂度并提高了估计精度。仿真实验结果表明,改进后的算法不仅具有更高的准确度,而且在低SNR环境下表现出更优越的性能。

摘要：模块化多电平矩阵变换器(M~3C)是分频输电系统中的核心装置.由于缺乏直流环节,所以不同频率的电气量在M~3C内部直接耦合,导致M~3C内部出现非常复杂的谐波,造成子模块均压困难,影响M~3C的稳定运行.提出一种基于准比例谐振(PR)控制器的闭环控制策略,实现对M~3C内部环流的抑制.首先,研究稳态时子模块电容纹波电压,详细分析子模块纹波电压与开关函数耦合产生谐波电流的机理,推导谐波环流的解析式,指出抑制环流的必要性.然后,针对4种频率成分的谐波环流设计并联的准PR环流抑制器,在抑制环流的同时减少桥臂电流的畸变,保障桥臂间电容电压均衡并且具备良好的动态性能.最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,通过仿真验证控制策略的有效性.

摘要：在旋转压电能量收集器结构中,通过对离心力的设计可使共振频率被动式跟随旋转频率的变化而自调谐,以达到宽频带的目的。然而该收集器的性能对参数的设计非常敏感,对该收集器的关键参数进行了分析优化。利用欧拉-拉格朗日定理建立机电耦合方程,提出了调谐因子D的概念,将多个参数的设计集中到调谐因子中,大大提高了收集器的设计效率。通过数值仿真及实验对调谐因子的设计作用进行了研究,结果表明:在D<1时,随着D的增大,带宽提高而峰值降低,在D≥1时,性能显著下降。在D=0. 9时,与无离心力收集器相比,峰值降低了31. 6%,6 d B带宽从0. 6 Hz提高到7 Hz,提高了11. 7倍。

摘要：传统电磁超声纵波换能器换能效率低,水平偏置磁场弱且无法被充分利用,导致回波信号幅值小,影响检测结果的准确性。该文应用一种新型纵波换能器,其永磁体磁极方向按照Halbach阵列排布,能够显著增强水平磁场。为提高其回波幅值,利用有限元软件进行建模,分别采用正交试验和均匀试验方法,在考虑线圈匝数的前提下,对换能器参数进行优化。仿真结果表明,降低导线间距、导线宽度和导线高度,将永磁体提离距离固定在合适范围内,均可以增强回波信号;设置合适的激励电流频率,能够使得声衰减和回波幅值处于适中水平,有利于检测。实验结果表明,优化后的换能器相较于优化前回波幅值提高了83%。

摘要：临近空间飞行器近年来得到了广泛的关注和研究。为克服传统飞艇和太阳能飞机尺寸大、抗风能力差的缺点,本文提出了一种升浮一体飞行器概念方案,并对其总体参数设计方法进行研究。以能量平衡分析为核心,建立了太阳能电池系统、燃料电池系统、推进系统等子系统的数学模型,给出了适合于该飞行器的总体参数设计方法,并对总体设计参数进行了研究。结果表明,升浮一体飞行器相对于传统飞艇,体积下降了53%,长度下降了22%,起飞重量下降了4%。相对于固定翼太阳能飞机,翼展下降了52%,机翼面积减小了56%,起飞重量下降了3.5%。该类飞行器总体参数对飞行速度非常敏感,飞行速度从30m/s提高至40m/s时,起飞重量增加约1倍,艇体体积增大77%。提高太阳能电池、燃料电池和螺旋桨效率可有效降低起飞重量,且升浮一体飞行器比传统飞艇对上述参数更敏感。

摘要：球形管道内检测器是一种新型的管道安全检测装置,但由于封闭结构中携带的电池有限,限制了其在长输管道中的应用。为了尝试解决该问题,提出了一种压电振动能量收集结构,将旋转中的机械能转化为电能。为了对结构的性质进行分析,利用欧拉-拉格朗日法建立了机电耦合动力学模型。基于该模型的数值仿真与旋转平台实验,结合内检测器在管道中的旋转特征,对能量收集器进行了详细的参数设计与优化。在管道中进行了样机实验,结果证明本收集器在所设计的内检测器工作条件下,可获得12.6 V的电压输出,在1.8 MΩ负载下可得88.2μW的功率。

摘要：为了解决智能车轮中的无线传感器的自供能问题,提出一种压电自供能智能车轮,增强了现有车轮能量收集技术的实用性和安全性。压电悬臂梁固定于轮辐中,利用旋转中自由端质量块的重力作用产生周期性激励,为了避免直接对辐条产生碰撞,设计了安全限幅结构。通过建立系统的机电动力学模型,针对R16尺寸的轮辋进行了装置的参数设计,搭建实验平台进行负载优化并研究了限幅间距对收集性能的影响。为了全面评估压电自供能智能车轮的性能,在实车上进行了样机实验。结果表明,本收集装置在50~70 km/h可获得64. 3~866. 0μW的能量,为建立无需维护的自供能智能车轮系统提供了可能。