摘要：目的:构建基于CRISPR Cas12a的高敏等温核酸检测方法,并评估其在支气管肺泡灌洗液及脑脊液中对于新型隐球菌的诊断能力。方法:利用NCBI Blast确定新型隐球菌保守序列,针对保守序列,设计等温重组酶聚合酶扩增引物及crRNA序列。利用新型隐球菌标准菌株及其他菌株(白念珠菌、热带念珠菌、光滑念珠菌、近平滑念珠菌、金黄色葡萄球菌、脑膜炎奈瑟菌、肺炎链球菌),提取其核酸,以评估方法的特异性及最低检测限。进一步收集临床确诊的10例肺部及10例中枢神经系统新型隐球菌感染患者的支气管肺泡灌洗液及脑脊液,以评估本研究构建的核酸诊断方法的临床检测性能。结果:共设计6组引物及crRNA组合,经筛选得到1组最佳组合。本研究构建的检测方法特异性高(与7种其他类型菌株无交叉反应),最低检测限达到5 copies/μL,整个检测流程速度快(在1 h内完成)。针对10例支气管肺泡灌洗液及10例脑脊液临床标本的阳性检出率均为100%。结论:本研究构建的新型核酸检测方法,具有高度的特异性和良好的检测限,在临床标本检测中同样具有优良检测性能,具备了较强的临床新型隐球菌核酸检测的应用潜力。

摘要：MIMO技术虽然可以提高频谱的利用率,但是多维度的信号处理为MIMO信号的检测带来了极大的挑战.在对各类MIMO检测算法分析的基础上,选择非线性QR分解算法作为研究对象.为了获取更高的检测性能,进一步研究了排序的QR分解并提出了基于L1范数的排序方案.Matlab性能仿真显示,基于L1范数的排序策略和基于L2范数的排序策略对MIMO系统检测性能的影响基本一致,但采用L1范数降低了计算复杂度.在此基础上,设计了基于FPGA的利用Givens旋转改进的排序QR分解的硬件电路结构.在4×4信道矩阵的分解实现中,相较于L2范数求解,L1范数在单个列范数计算中组合逻辑资源至少节省了29.2%,触发器资源至少节省了32.4%.整体结构设计与同等规模的类似结构相比,主频时钟得到明显改善.

摘要：含光充储用的智慧建筑直流系统具有更好的经济效益和环境效益。为避免短路过电流对智慧建筑直流系统造成危害,该文提出一种双向直流故障限流器拓扑,其特点为电流通过全桥换向阀组、单向流经全控开关管和各并联支路,故障后通过关断单向载流的开关管增大阻抗实现双向限流。分析该限流器的电阻、电感参数对电压应力和电流抑制能力的影响。其中,限流器参数在动作前对抑制效果影响较小;二极管和开关管的电压应力峰值与电阻取值几乎呈线性关系;动作后的电流抑制效果在电感增加时趋于饱和,而在电阻增加时抑制效果提升明显但受电压应力约束。采用Matlab/Simulink对限流器在375 V直流系统中的应用进行仿真验证,结果表明该限流器能满足智慧建筑直流系统故障电流抑制要求。

摘要：为了减少汽车冷却风扇产生的噪声,模仿猫头鹰翅膀的条纹状突起结构和翅膀前缘的锯齿状结构,对风扇叶片进行仿生学设计。通过正交实验设计确定9种风扇叶片的设计方案,对9种叶片方案进行计算流体动力学仿真分析,仿真结果表明,经仿生设计后的大部分叶片都起到降噪的效果。将由3D打印所得的叶片模型安装在原有的风扇叶片上进行噪声实验,对实验结果进行极差分析,研究各设计参数对风扇降噪效果的影响。通过极差分析得出,对降噪效果影响最大的因素是叶片条纹半径,其次是条纹所在圆弧间距离,然后是齿槽半径,最后是齿槽所在圆弧间距离。该研究对于汽车冷却风扇的降噪设计具有一定的参考价值。

摘要：针对现有单孔腹腔镜柔性手术机器人刚度不足,负载能力较差及灵活度低等问题,提出了一种切口式连续体机器人机械臂构型设计方案。考虑柔性机器人工作刚度和灵活性难以同时提高这一瓶颈,结合分层理论(Layerwise theory, LWT)及拉格朗日乘子法对模型构造及尺寸参数进行优化。基于Ⅰ型裂纹模型和应力强度分析,对绳驱机器人的牵引线位限方式进行优化。利用切口式机器人切口间隙和连续体最大可弯曲角度θ的关系图以及有限元分析,提出了切口间距优化策略。通过样机测试验证了各优化方案的可行性和有效性。实验证明,优化后的实验机械臂样机在0.5 N的弯曲反向负载下末端偏移误差在0.5 mm内;在柔性体弯曲角90°的范围内,末端负载0.5 N的偏移量均值为0.27 mm。实验表明提出的优化夹层切口式机器人具有较大的刚度和负载能力,在实际手术场景应用中,柔性体末端受拉或负载器械时仍能够满足所需的姿态要求。

摘要：针对智能小车转向时跟踪精度差、响应时间较慢的问题,提出了一种基于机器视觉的智能小车转向系统的滑模控制方法。首先,以感知路面信息的智能小车为研究对象,对其转向系统进行了原理分析及数学建模。通过对永磁直流电机工作过程的分析,建立了电枢电压平衡方程和转矩平衡方程,得出了相应的传递函数,并采用实验方法对传递函数参数进行了辨识。其次,针对上述被控对象,设计了滑模控制器,并进行了稳定性证明。利用Matlab/Simulink仿真结果验证了滑模控制算法的有效性。理论结果和实验验证相结合表明,相较于PID(proportional integral differential)控制,滑模控制具有较好的跟踪精度和响应速度。在频率为20 Hz时,跟踪精度提高了89.3%。此外,滑模控制能够克服系统的不确定性,尤其是对于非线性系统,显示出良好的控制效果。

摘要：以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性.

摘要：对微型轴流散热风扇叶片扭曲规律进行研究,根据"径向平衡原理",通过引入一反映气动特性的参数—变环量指数α,建立轴流叶轮中通流速度沿径向分布的微分方程及其边界条件,提出在几类不同条件下该方程解的解析形式,并分析这些解所对应的物理意义及其叶片扭曲形式。在此基础上,根据微型轴流风扇实际运行工况的特点,提出其扭叶片设计中变环量指数α所须满足的约束条件,并指出该变环量指数α存在一个最小值,具体数值则确定于风扇的气动、几何等参数。运用"计算流体动力学"(Computational fluid dynamics,CFD)技术详细地数值研究变环量指数α对微型轴流风扇气动性能的影响,发现降低变环量系数能增加风扇气动性能,进而有助于提高其散热能力。因此,满足约束条件下的最小变环量指数是微型轴流风扇扭叶片气动设计中所须选取的最佳值。

摘要：引入弯度与端壁弯角两个参数,提出一种基于样条函数思想的弯叶片生成方法,并导出弯叶片积迭线的解析表达式。这种弯叶片生成方法能按所选取不同的边界条件与弯度分别形成W型、中心拐点型、C型、自然样条型等多种形式的弯叶片。将这种弯叶片设计方法运用于微型轴流风扇叶片设计,并通过计算流体动力学技术对上述各种弯叶片的气动特性进行数值研究。研究结果表明:W型弯叶片在各工况点均易恶化流动,不利于叶片气动性能的提高;C型弯叶片,特别是作为其特殊形式的自然样条型弯叶片尽管能有效抑制小流量工况流动分离,对扩大稳定工况范围能起到明显作用,但在大、中流量工况下的气动性能则不如相应的直叶片;中心拐点型弯叶片能在扩大稳定工况范围的基础上,同时保证叶轮在大、中流量工况有较好的气动性能,是一种具有实用价值的叶片弯曲形式。

摘要：针对基于通信的城市轨道交通列车控制系统车载设备故障排查困难,故障维修日志由于信息零散、语义模糊及归类混乱等导致的传统文本分布式表示与浅层机器学习算法分类精度低等问题,提出一种基于焦点损失函数BERT-CNN(bidirectional encoder representations from transformers-convolutional neural network)的故障分类方法,建立故障处理及结论、故障现象的关系模型.利用预训练好的BERT模型微调获取故障现象的词向量,充分捕捉融合了上下文的双向语义并关注重点词汇;利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行训练,改进损失函数以缓解数据类别不平衡引起的性能下降问题.通过对某车载信号工区数据进行实验,对比基于交叉熵损失函数的BERT-CNN、单一BERT模型与word2vec-CNN(word to vector-CNN)方法,基于焦点损失函数BERT-CNN方法在分类指标上最优,对某些样本数量少的类别能够更精准分类.研究结果有助于建立更完善的智能运维故障案例库.