摘要：该文对小型全电/混动载人飞机的技术发展路线、航空推进电机、动力系统架构进行分析、总结与展望。首先,从载人飞机的气动布局、结构拓扑、动力源和起降形式等方面分析,分出6条技术路线,总结各自的乘客数、最大起飞重量、巡航速度、功率和航程等技术指标。其次,总结已装机或拟装机航空推进电机的技术参数和应用机型。对先进航空推进电机的发展现状,按功率等级分类探讨了三相永磁电机、多相永磁电机、兆瓦级涡轮机驱动的兆瓦级电机/发电机、高温超导电机。最后,对6种动力系统架构的技术路线特点、关键技术进行梳理,分析载人全电/混动飞机未来的发展方向。国内载人电动/混动飞机领域刚起步,该文的研究工作对飞机的总体气动布局设计、功率需求、器件选型、动力系统设计具有重要的参考价值。

摘要：为了提高传统超声固结振动装置的输出振幅,达到金属箔材稳定固结的要求,提出了一种单侧双换能器结构的双振头超声固结振动装置。基于谐振系统设计理论完成了尺寸参数设计,对该装置进行模态分析及优化,得到最佳纵振频率为20 247 Hz;基于等效四端网络法对双振头超声固结振动装置进行建模仿真,最大输出振幅能达到36μm;最后,制作实验样机进行振幅测试实验,探究输出振幅与激励电压之间的关系。实验结果表明:输出振幅与激励电压线性相关,该装置的最大输出振幅为34.4μm,与仿真结果的误差率小于5%。验证了结构的合理性,有效提高了装置的输出振幅,促进了超声固结技术在相关领域的应用。

摘要：近年来高熵氧化物因其独特的四大效应,作为高性能的锂离子电池(LIBs)负极材料受到广泛关注.本研究借助于形貌和缺陷调控策略调控晶格畸变和氧空位,以金属硝酸盐为金属源,葡萄糖和尿素为低共熔溶剂,采用基于低共熔溶剂辅助的固相反应法制备了La(Co_(0.2)Cr_(0.2)Fe_(0.2)Mn_(0.2)Ni_(0.2))O_(3)以及Li、Na元素掺杂的La(Li_(1/6) Co_(1/6)Cr_(1/6)Fe_(1/6)Mn_(1/6)Ni_(1/6))O_(3)和La(Na_(1/6)Co_(1/6)Cr_(1/6)Fe_(1/6)Mn_(1/6)Ni_(1/6))O_(3)钙钛矿型高熵氧化物纳米晶粉体.测试结果表明:所制备的高熵氧化物均为单相钙钛矿结构,其形貌为具有介孔结构的空心球状且各组成元素分布均匀.储锂性能表明:La(Li_(1/6)Co_(1/6)Cr_(1/6)Fe_(1/6)Mn_(1/6)Ni_(1/6))O_(3)电极展示了最高的比容量(电流密度200 mA·g^(-1)下循环100圈的可逆比容量为410.0mAh·g^(-1))和优异的倍率性能(100 mA·g^(-1)电流密度下可逆比容量为342 mAh·g^(-1),3000 mA·g^(-1)电流密度下可逆比容量为169.43 mAh·g^(-1),容量保持率为49.4%).虽然La(Li_(1/6)Co_(1/6)Cr_(1/6)Fe_(1/6)Mn_(1/6)Ni_(1/6))O_(3)具有略小的D_(Li)~+,但适当的晶格畸变、氧空位和较高的比表面积使其具有更高的电导率(0.072 S·cm^(-1))以及更小的阻抗,从而显著提升了材料的比容量和倍率性能.该项工作为开发出高性能LIBs的先进负极材料提供了新的设计理念和思路.

摘要：由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有序信息系统下提出一种对象更新情形的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出了邻域容差优势关系,基于该二元关系建立了一种新的邻域优势粗糙集模型。其次,在其基础上定义了邻域优势条件熵,并利用邻域优势条件熵作为启发式函数设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法。然后,利用矩阵的形式重构了邻域容差优势关系和邻域优势条件熵,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态变化,基于矩阵的计算策略分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新。最后,利用邻域优势条件熵的更新机制分别提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明:(1)与非增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了3.6%,分类精度平均提升了2.4%,属性约简的效率平均提升了约10倍;(2)与同类型增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了9.0%,分类精度平均提升了2.1%,属性约简的平均效率提升了94%。因此,本文所提出增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上都有着更高的性能。

摘要：三维局部特征描述是三维计算机视觉中的重要任务.现实场景中包含噪声、遮挡和杂波等干扰,使得准确和鲁棒的三维局部特征描述具有很大的挑战性.为提高特征描述的性能,提出一种局部曲面变化统计直方图(local sur-face variation based statistics histogram,LSVSH)描述符.首先设计一种不依赖于局部参考轴(local reference axis,LRA)的新属性(称为曲率属性),增强描述符对LRA误差的稳健性;然后沿径向剖分局部空间,在每个子空间中统计3个角度属性和1个曲率属性生成LSVSH描述符,实现对局部曲面信息的全面稳健描述.在B3R,U3M,U3OR和QuLD这4个数据集上进行大量的实验,结果表明,LSVSH在4个数据集上的RPC下面积(the area under the recall-precision curve,AUCpr)值分别为0.95,0.70,0.54和0.10,优于现有的局部特征描述符的性能;在U3M数据集上的正确配准率和在U3OR数据集上的正确识别率分别达到70%和100%,验证了LSVSH应用于物体配准和识别任务上的有效性.

摘要：量子近似优化算法(Quantum Approximate Optimization Algorithm,QAOA)是求解组合优化问题的算法框架,是近期最有可能展示量子计算优势的算法之一.在QAOA框架内,表征解的量子态采取的二进制编码方案导致的对称性限制了QAOA的性能.为了克服这一局限性,本文受Dicke态制备算法的启发,给出了一种新的解编码方案,消除了现有编码方案中的对称性.本文还设计了新的演化算子——星图(Star Graph,SG)算子,及其对应的SG算法,给出了算法求解图分割问题时的量子电路.在IBM Q上的实验结果显示,星图算法比标准QAO算法平均约有25.3%的性能提升.

摘要：目的:设计一种辅助缩唇呼吸训练工具,并观察其在COPD患者居家肺功能康复中的应用效果。方法:选取本院2020年1月—2021年1月收治的116例COPD患者作为研究对象,根据随机数字表法将其分为对照组和观察组(每组n=58),对照组给予常规吸入药物治疗及缩唇呼吸训练指导,观察组在对照组基础上使用辅助缩唇呼吸训练工具进行缩唇呼吸训练,对比两组患者出院后1、3、6个月肺功能指标、动脉血气指标、6MWD、m MRC、BODE指数、患者满意度。结果:观察组训练3个月、6个月后肺功能指标(FVC、FEV1)优于对照组(t=2.196、2.613、3.022、4.200,P<0.05),动脉血气指标(PaCO_(2)、Pa O2)优于对照组(t=5.223、11.536、2.086、2.223,P<0.05),6MWD高于对照组(t=10.725、11.620,P<0.05),m MRC低于对照组(t=10.110、22.567,P<0.05),BODE指数1级(17.24%、34.48%)、2级率(37.93%、48.28%)均高于对照组(10.34%、6.90%、25.86%、27.59%),3级(25.86%、17.24%)、4级率(18.97%、0)均低于对照组(31.03%、34.48%、32.76%、31.03%)(Z=﹣2.060、35.273,P<0.05);观察组患者训练1个月满意度为91.38%(53/58),3个月满意度为96.55%(56/58),6个月满意度为100%(58/58)。结论:辅助缩唇呼吸训练工具可以改善COPD患者居家肺功能康复效果,增强运动耐力,减轻呼吸困难程度,提高患者满意度,值得临床参考。

摘要：相比于单一视图学习,多视图学习往往可以获得学习对象更全面的信息,因而在无监督学习领域,多视图聚类受到了研究者的极大关注,其中基于图的多视图聚类,近年来取得了很大的研究进展.基于图的多视图聚类一般是先从各个视图原始数据学习相似图,再进行视图间相似图的融合来获得最终聚类结果,因此,多视图聚类的效果是由相似图质量和相似图融合方法共同决定的.然而,现有基于图的多视图聚类方法几乎都聚焦在视图间相似图的融合方法研究上,而缺乏对相似图本身质量的关注.这些方法大多数都是孤立地从各视图的原始数据中学习相似图,并且在后续图融合过程中保持相似图不变.这样得到的相似图不可避免地包含噪声和冗余信息,进而影响后续的图融合和聚类.而少量考虑相似图质量的研究,要么相似图构造和图融合过程是直接联立迭代的,要么在预定义相似图过程中提前利用秩约束进一步初始化,要么就是利用相似图存在的一些底层结构来获取融合图的.这些方法对相似图本身改进很小,最终聚类性能提升也十分有限.同时现有基于图的多视图聚类流程也缺乏对各视图间一致性和不一致性的综合考虑,这也会严重影响最终的多视图聚类性能.为了避免低质量预定义相似图对聚类结果的不利影响以及综合考虑视图间一致性与不一致性来提升最终聚类效果,本文提出了一种自适应相似图联合优化的多视图聚类方法.首先通过Hadamard积来获得视图间高质量一致性部分信息,再将每个预定义相似图和这部分信息对标,重构各个视图的预设相似图.这个过程强化了各视图间的一致性部分,弱化了不一致性部分.其次设计了相似图重构改进和图融合联合迭代优化框架,实现了相似图的自适应改进,最终达到相似图和聚类结果共同提升的效果.该方法将相似图改进过程与图融合过程联合起来进行自适应迭代优化,并且在迭代优化中不断强化各视图间的一致性,弱化视图间的不一致性.此外,本文的方法也集成了现有多视图聚类方法的一些优点,自加权以及无需额外聚类步骤等.在九个基准数据集上与八个对比方法的实验验证了本文方法的有效性与优越性.

摘要：天然酶在活性、对映体选择性或热稳定性等方面经常难以满足应用与研究的需求,探索高效的酶分子改造技术改善该类酶的某些特性是酶工程的重要任务。酶分子改造技术主要包括理性设计、定向进化和人工智能辅助设计等。定向进化和理性设计是由实验驱动的酶分子改造策略,已经成功地应用于酶工程,但由于蛋白质序列空间的尺寸巨大以及实验数据少,现行的酶分子改造方法仍然面临着重大挑战。随着新一代测序、高通量筛选方法、蛋白质数据库和人工智能技术的发展,数据驱动的酶工程有望应对这些挑战。其中,采用人工智能辅助的统计学习方法,通过数据驱动方式构建序列/结构-酶性能的预测模型,依据预测模型挑选优良突变酶,大大提高了酶分子改造效率。基于酶分子改造的应用需求,本文综述了人工智能辅助酶分子改造的数据采集方法以及人工智能辅助酶分子改造的应用实例等,重点叙述了采用卷积神经网络预测蛋白质热稳定性的方法,以期为该领域的研究人员提供参考。

摘要：针对电动汽车驱动电机性能需求日益提升的现状,设计了一种车用发卡绕组多层磁钢内置式永磁同步电机,保证高功率密度、高效率的设计要求。利用有限元方法建立4种发卡绕组多层磁钢内置式永磁同步电机的二维模型,在转子分段斜极优化的基础上,比较4种电机的性能,探究多层磁钢结构中不同永磁体对电机性能的影响,选择最合适的结构进行后续多次优化;利用田口算法对电机磁钢尺寸设计进行优化,通过参数对优化目标影响的比重选出最优组合;对优化后的电机进行Halbach充磁,对每层磁钢分别利用同一角度充磁,进行参数化扫描寻优,选择最合适的一层充磁,并选择最合适的充磁角度及对应的充磁长度获取最优性能。结果表明:多次优化后的电机在保证较高平均转矩的基础上,转矩脉动与齿槽转矩大幅降低,可满足新能源汽车电机的性能需求。