摘要：为了发现新型脱落酸功能类似物,采用活性亚结构拼接原理设计了含吗啉磺酰胺片段的目标分子.以吗啉-4-磺酰胺和氟代硝基苯为起始原料,经芳基亲核取代反应合成了14个目标化合物,该合成方法操作简单,底物适用范围广.种子萌芽实验结果表明,浓度为50µmol/L时4a~4d、4k、4m、4n等7个化合物处理后完全抑制萌芽,25µmol/L时4a~4d、4k、4m、4n等7个化合物处理后抑制率仍高于95%.进一步降低至15μmol/L时,发现4m、4n的抑制活性高于ABA和先导化合物PM4.分子对接结果表明,引入吗啉促使小分子中磺酰基(SO2)与Ser98形成氢键,提高了结合受体的能力,所以4m和4n的打分函数高于ABA和PM4,活性也更高.该结果有利于发现新型脱落酸功能类似物.

摘要：实际工程中难以获取充足可用且同分布的齿轮箱故障样本,此外,获取的无标签样本难免会混入一些分布外的未知干扰样本,这些将给现有的齿轮箱智能故障诊断研究带来难题。提出一种改进半监督原型网络,面向分布外样本干扰,实现少样本下不同工况间的齿轮箱跨域故障诊断。首先,设计一种标签分配准则,既可以充分挖掘利用无标签样本信息,为无标签样本赋予伪标签,同时也可以有效抑制分布外未知样本的干扰。然后,定义一种基于标签平滑和度量缩放的修正代价函数,可以灵活有效地评估故障样本之间的相似性,挖掘元学习任务的通用特性,进一步提高模型泛化性。将所提方法用于分析不同健康状态的齿轮箱试验数据,并设置不同的少样本跨域诊断场景和分布外干扰样本进行对比验证。试验结果表明,相比现有方法,所提方法可以更有效地实现少样本下不同工况间的齿轮箱跨域故障诊断。

摘要：为了提高薄壁结构的耐撞性能,提出了一种改进的Johnson-Cook材料本构模型,结合数值计算和智能算法开展了航空铝合金薄壁开孔结构优化设计。对7150-T6航空铝合金材料进行了静动态压缩试验,其结果表明该材料具有显著的应变速率敏感性。综合材料的静动态力学特性,提出一种改进的Johnson-Cook模型,并且通过试验验证该模型能更好地描述材料的动态力学行为。结合改进的本构模型和分离式霍普金森压杆试验,建立有效可靠的薄壁圆管霍普金森杆轴向冲击有限元模型,并探讨了等距离设置长方形孔对薄壁圆管构件的耐撞性和最大峰值载荷的影响。利用遗传算法开展航空铝合金薄壁开孔圆管的多目标优化设计,并将其优化结果与试验进行验证。结果表明:改进的模型能够很好地描述7150-T6航空铝合金在不同应变速率下的塑性流动应力特性,且优化后的开孔圆管具有较好的耐撞性能和稳定的变形模式,能为薄壁结构的设计与性能研究提供有效参考。

摘要：激光发生器耦合安装到全断面岩石隧道掘进机(TBM)刀盘上,利用高能量激光辅助TBM掘进作业,理论上有望达到新型热-机械高效破岩之目的。针对激光辅助滚刀破岩,基于小孔应力集中理论的弹性应力状态计算方法,在空腔膨胀模型基础上,建立了一种考虑密实核衍生效应的激光预钻孔条件下滚刀侵岩理论模型,并对模型进行理论分析;随后开展双侧围压下的激光辅助缩尺比例滚刀侵岩试验,对理论模型进行试验验证。研究结果表明,刃宽及孔距均对侵岩垂直力有一定影响,且孔距较小时理论模型不再适用;经对比分析后,在理论模型与试验所得结果中,随着孔距的改变侵岩垂直力有着相同的变化趋势,侵岩垂直力大小较为符合,激光预钻孔条件下滚刀侵岩理论模型具有一定准确性。

摘要：针对永磁同步电机运行过程中因模型不确定、参数摄动和外部扰动等因素的影响，从而导致驱动系统性能下降的问题，提出一种新型控制策略。首先，为减少对系统数学模型的依赖，构建了一个新的超局部模型，用于描述永磁同步电机的转速环。其次，基于转速环的新型超局部模型，结合一种新型积分终端滑模面和改进超螺旋控制律来设计新型无模型超螺旋快速积分终端滑模控制器，实现了对转速的精确控制。再次，采用非奇异快速终端滑模面和双幂次趋近律设计改进扩展非奇异终端滑模扰动观测器，通过精确观测和前馈补偿未知扰动，有效地抑制参数摄动和外部扰动，增强了系统鲁棒性，提高系统的动态性能和稳态性能。最后，通过与传统控制方法的仿真和实验对比，证实所提算法转速抗超调能力提升为0.412 5%,转矩快速响应能力提升0.013 s。结果表明当存在未知扰动时，所提方法具有较强的鲁棒性和良好的抗干扰性。

摘要：目前组合肋预制底板混凝土双向叠合板(双向叠合板)已得到广泛应用.针对双向叠合板设计计算复杂的特点,基于塑性铰线法对两对边简支另两对边固支双向叠合板的设计计算进行了研究,推导出双向叠合板的极限承载力,确定塑性铰线位置,求解极限均布荷载和极限弯矩.采用极限平衡法对双向叠合板的极限弯矩求解公式进行了简化分析,得到极限弯矩的简化塑性计算公式.采用简化公式对2个算例进行求解计算,结果表明:对于两对边简支另两对边固支双向叠合板可采用文章的简化公式进行计算,简化后的塑性计算公式计算简便,有利于在工程设计中推广使用.

摘要：为实现巨型组合框架结构的地震损伤程度快速评估,提出了一种基于改进鹈鹕优化算法(IPOA)的多参数震损预测方法。设计了5个不同参数的巨型组合框架结构模型,利用振动台试验和有限元软件进行非线性时程分析获取结构动态响应数据,并采用结构损伤指数量化评估结构的损伤程度。同时,引入K均值聚类优化策略和惯性权重自适应优化策略改进传统的鹈鹕优化算法。基于振动台试验和有限元分析结果数据,比较了不同输入参数组合预测结构损伤的准确性,构建了能反映结构参数与结构损伤之间非线性关系的智能算法快速预测模型。最后,将模型预测结果与一缩尺比为1/15的振动台试验模型结构损伤程度进行对比验证。结果表明:(1)改进鹈鹕优化算法模型的准确性和泛化能力均优于其他算法模型;(2)最大层间位移角与结构损伤相关性最高,增加影响结构损伤的输入参数可提高预测模型的准确度和泛化能力;(3)模型预测的结构损伤指数与试验结果相比误差均小于10%,预测结构损伤等级与试验结果一致,所提出的快速预测模型能高效准确地预测结构的损伤指标,为巨型组合框架结构震后损伤快速评估提供了一种新方法。

摘要：基于深度学习的故障诊断方法受其黑箱特性限制难以给出可信赖和可解释的诊断结果。现有可解释故障诊断研究多集中在开发可解释模块并嵌入深度学习模型以赋予诊断结果一定物理意义，或以结果为基础反推模型做出此决策的深层逻辑，对于如何量化诊断结果中的不确定性并解释其来源和构成的研究工作十分有限。不确定性量化及分解不仅能提供诊断结果的可信度，还能辨析数据中未知因素的来源，最终指导提升诊断模型的可解释性。因此，提出将贝叶斯变分学习嵌入Transformer以开发一种不确定性感知网络，用于可信机械故障诊断。设计了一种变分注意力机制并定义了相应的优化目标函数，可建模注意力权重的先验分布和变分后验分布，从而赋予网络感知不确定性的能力。制定了一种不确定性量化及分解方案，可实现诊断结果的可信度表征以及认知不确定性和偶然不确定性的分离。以行星齿轮箱智能故障诊断为例，在测试数据中含有未知故障模式、未知噪声水平以及未知工况样本的分布外泛化场景中，充分验证了所提方法用于可信故障诊断的可行性。

摘要：传统的元启发式算法难以有效求解大规模开放车间调度问题(OSSP),为此提出了一种基于图卷积网络GCN求解OSSP的方法。首先,设计了基于GCN的开放车间调度模型,将OSSP的工序节点特征嵌入图中并对其进行多层卷积操作,有效获取了工序节点之间复杂的依赖关系。然后,为了提高求解大规模OSSP的效率和质量,提出了一种基于GCN的开放车间调度算法。实验结果表明,该方法能有效求解不同规模的OSSP实例,与元启发式算法相比,在求解大规模OSSP实例时该方法表现出更优秀的求解质量和效率。

摘要：基于BP神经网络与高阶矩法,结合实测数据,提出了钢筋混凝土渡槽侧墙抗弯时变可靠度分析方法。为评估钢筋锈蚀影响下的渡槽侧墙抗弯时变可靠度,考虑混凝土结构中钢筋有效截面面积损失效应,导出渡槽侧墙承载能力极限状态下的抗弯时变功能函数;接着,结合钢筋锈蚀实测数据和BP神经网络原理设计钢筋锈蚀速率预测模型,通过半球形点蚀模型建立混凝土结构中钢筋有效截面面积计算公式;在此基础上,引入点估计-高阶矩可靠度理论发展渡槽结构时变可靠度分析方法,最后将提出的方法应用于某实际渡槽侧墙抗弯时变可靠度分析。结果表明:较之以往的8个实用经验模型,本文所建BP神经网络预测模型可以更准确、综合、简便、快速地预测混凝土结构中的钢筋锈蚀速率;通过与蒙特卡洛模拟法对比验证,本文方法求解时变可靠指标高效准确,可为渡槽时变可靠度评估预测提供一条有效的途径。