摘要：处在超固结状态的非饱和土,通常具有较强的结构性,其分布广泛且具有复杂的物理力学性质。为了研究超固结特性和结构性的影响,基于弹塑性理论和非饱和土力学,通过加载再卸载考虑超固结特性,通过引入损伤因子考虑结构性,同时采用可移动映射中心的塑性硬化法则表征边界面的运动规律,建立了一个可以综合考虑非饱和土超固结特性和结构性的弹塑性本构模型。通过卸载可以实现不同的初始超固结比,通过损伤因子可以将塑性变形和结构性的演化联系起来,同时可移动的塑性硬化法则可以考虑循环荷载的作用。最后通过与相关的排水条件下非饱和土剪切试验数据对比,来验证模型的正确性和适应性。

摘要：为了提高YOLO识别较小目标的能力,解决其在特征提取过程中的信息丢失问题,提出改进的YOLO特征提取算法.将目标检测方法 DPM与R-FCN融入到YOLO中,设计一种改进的神经网络结构,包含一个全连接层以及先池化再卷积的特征提取模式以减少特征信息的丢失.然后,设计基于RPN的滑动窗口合并算法,进而形成基于改进YOLO的特征提取算法.搭建服务机器人情境检测平台,给出服务机器人情境检测的总体工作流程.设计家居环境下的六类情境,建立训练数据集、验证数据集和4类测试数据集.测试分析训练步骤与预测概率估计值、学习率与识别准确性之间的关系,找出了适合所提出算法的训练步骤与学习率的经验值.测试结果表明:所提出的算法隐私情境检测准确率为94.48%,有较强的识别鲁棒性.最后,与YOLO算法的比较结果表明,本文算法在识别准确率方面优于YOLO算法.

摘要：为解决发明专利因缺少完善的理论体系和相关技术文献而难以实现技术突破和创新的难题,提出一种基于类比设计的专利挖掘算法。以具有相同特征和相似功能的成熟技术专利为数据源进行文本挖掘,首先,从数据源中提取实现功能和问题解决方案(PSC),建立基于PSC的词频—逆向文件频率(TF-IDF)值的向量空间模型;然后,根据专利文献间的相似度制成基于PSC的专利地图;最后,分别对PSC进行可行性分析,根据分析结果选择合理的方法,用类比的思想进行技术创新。给出了专利知识挖掘应用系统的架构设计,并采用统一建模语言描述了专利挖掘系统的动态执行过程,获得了专利挖掘系统的时序图。应用系统采用关系型数据库MySQL存储数据,运用Java编程语言开发了应用系统,以无线充电技术专利和无线传感技术专利为源数据测试系统。实验结果表明,所提算法比基于专利的类比方法具有更好的时间性能,并能获得更具创新性的创新方案。

摘要：虚拟同步发电机通过模拟同步发电机的外特性,为系统提供惯量及阻尼支撑,使逆变系统能安全稳定运行。由于新能源逆变系统中非线性负荷的存在,系统的输出谐波受到污染,影响输出的电能质量。为优化系统输出,本文结合VSG控制算法,在有噪声的系统PWM调制波中引入一个随机激励,再和载波比较而生成驱动信号。通过电压功率谱密度对其谐波分布情况进行分析。仿真结果显示,采用随机激励的方法对VSG逆变器的输出电压波形有一定程度的改善,与引入随机激励前相比,输出的A、B、C三相电压的总谐波因素(THD)分别降低了11.32%、11.60%和11.42%,表明了本方法的合理性及有效性并适用于工程应用中。

摘要：在分析当前卷积神经网络模型特征提取过程中存在问题的基础上,提出了基于Dropout与ADAM优化器的改进卷积神经网络算法（MCNN-DA）.设计了二次卷积神经网络结构,通过引入基于Re LU的激活函数以避免梯度消失问题,提高收敛速度;通过在全连接层和输出层之间加入Dropout层解决过拟合问题,并设计了ADAM优化器的最小化交叉熵.以MNIST和HCL2000数据集为测试数据,测试分析了ADAM优化器的不同学习率对算法性能的影响,得出当学习率处于0.04~0.08时,算法具有较好的识别性能.与三种算法的实验比较结果表明：本文算法的平均识别率最高可达99.21%;对于HCL2000测试集,本文算法的平均识别率比基于支持向量机优化的极速学习机算法提高了3.98%.

摘要：目的设计合成含有噻唑啉酮结构片段的4-芳氧基-6,7-二取代喹啉类化合物,并对其体外抗肿瘤活性进行研究。方法以c-Met激酶抑制剂cabozantinib为先导物,结合课题组已有的构效关系,运用拼合原理及局部修饰的方法,通过亲核取代、硝化、还原及缩合等反应合成目标化合物。采用均相时间分辨荧光法和3-(4,5-二甲基噻唑-2)-2,5-二苯基四氮唑溴盐法对其c-Met激酶抑制活性和体外抗肿瘤活性进行了评价。采用实时动态活细胞成像法进一步评价了化合物对肿瘤细胞的杀伤作用。结果合成得到了17个新化合物,其结构经1H-NMR、13C-NMR及HRMS确证。体外生物活性测试结果显示,所有化合物对c-Met激酶、人非小细胞肺癌A549、人肝癌细胞Hep G2及人乳腺癌细胞MDA-MB-231均有一定的抑制活性,其中化合物m2对A549、Hep G2及MDA-MB-231具有较显著的杀伤作用,IC50值分别为2.45、4.01和1.05μmol·L-1。结论该系列化合物具有较好的抗肿瘤活性,具有进一步研究的意义。

摘要：针对传统1维变量感性工学模型实际应用价值不高的问题,提出了多维变量感性工学模型构建方法。构建产品多维造型特征空间和情感意象认知空间,再判定多维造型特征空间主特征,并对主特征进行参数化处理,运用多元回归分析多维造型特征空间与感性设计空间映射函数关系并构建产品的形、色、音、质及相关关系元件的多维变量感性工学模型。以数控机床造型设计为例对模型构建方法进行应用,并通过验证实验和对比实验对其性能进行评估,验证实验用于评估其有效性,对比实验用于评估其优越性。实验结果表明,多维变量感性工学模型具有更高的模型拟合度,更符合人们的实际认知,性能更佳,因此能更好地指导产品情感设计。

摘要：当今网络数据呈现出更为庞大、复杂和多维的特性。传统的基于机器学习的方法在面临高维数据特征时需要手动提取大量特征,特征提取过程复杂且计算量大,达不到入侵检测的准确性和实时性的要求。深度学习在处理复杂数据方面具有较好的优势,可以自动从数据中提取更好的表示特征。为此,文中创新性地提出了一种基于深度卷积神经网络的入侵检测方法。首先,提出了一种将网络数据转换为图像的方法;然后,针对转换之后的图像设计了一个深度卷积神经网络模型,该模型使用两层的卷积层和池化层对图像进行降维处理,并引入了Relu函数作为新的非线性激活来代替传统的神经网络中常用的Sigmoid或Tanh函数,以加快网络的收敛速度,且该模型引入了Dropout方法来防止网络模型发生过度拟合的现象;最后,通过构建完成的深度卷积神经网络模型对转换之后的图像进行训练和识别。实验结果表明,与已有方法相比,所提方法具有更好的检测准确率、更低的误报率和更快的检测速率。

摘要：本文以cabozantinib为先导物,基于已有的c-Met激酶抑制剂的构效关系,设计并合成了13个结构新颖的小分子抑制剂,其结构经~1H NMR、~13C NMR和HR-MS确证。采用MTT法对所合成的化合物进行了体外抗肿瘤活性测试,采用实时动态活细胞成像法和流式细胞术对体外抗肿瘤作用机制进行了初步研究。结果表明,所设计的大多数化合物对人非小细胞肺癌细胞A549和人结直肠癌细胞HT-29有较好的抑制作用,活性优于cabozantinib;化合物对HT-29细胞除具有明显的杀伤作用外,还可抑制其增殖,促进细胞凋亡。

摘要：针对现有毛刷电接触对插合过程中随机插合现象导致的插拔力和接触电阻范围过大、可控性较差的现状,提出基于导向插合的毛刷电接触结构改进方案.改进结构包括单针簇导向结构、对接端面导向结构及插针螺旋校直结构.对改进前、后的毛刷电接触对进行2mm插拔深度的插拔力试验及接触电阻试验,结果表明:基于导向插合的毛刷电接触结构改进优化了毛刷电接触对插拔力、接触电阻范围,结构改进前、后的单对毛刷接触对多次插拔力方差值分别为0.39,0.003,结构改进前、后的单对毛刷接触对多次接触电阻方差值分别为0.41,0.008.基于导向插合的毛刷电接触对结构改进设计对改善毛刷电接触性能以及其参数设计提供了参考.