摘要：基因与表型间的关联分析对揭示生物的内在遗传关联具有重要意义.随机游走算法可以融合多组学数据,聚合一阶或高阶邻居的标签信息,对网络中不同节点间关联信息进行补全,提高关联预测的准确度,进而发现基因和表型间潜在的遗传关联.但现有随机游走算法通常平等地对待每个节点,忽略了不同节点的重要性,使非重要节点过度传播,降低了模型性能.为此,本文提出了一种基于多组学数据融合的个性化随机游走算法(individual Multiple Random Walks,iMRW),在由基因、miRNA及表型节点构建的多组学异质网络上,基于网络拓扑结构,设计个性化多元随机游走策略,为不同重要程度的节点分配不同的游走步长,并结合高斯相互作用属性核相似性与随机游走,对网络不同节点及节点间关联信息进行补全,最终实现多源基因-表型关联矩阵的融合,准确获取基因-表型关联预测矩阵.在不同实验设置下,与主流算法的对比实验结果均显示iMRW能够取得更优的预测性能.在玉米光合作用能力和淀粉含量表型的实验分析结果也进一步证实了iMRW在识别潜在的基因-表型关联的实用性与有效性.

摘要：不同主元原子尺寸的差异导致高熵合金的塑性变形机理复杂,虽然独特的结构特点和优异的性能使其具有广泛的应用前景,但切削性能研究的不足限制了高熵合金的工程应用拓展。强度和塑性对高熵合金切削性能的影响最为显著,因此本文综述了热处理工艺、元素配比和制备工艺对FeCoNiCrAl系高熵合金塑性、强度的影响,旨在明确高熵合金塑性、强度的影响参数,为高熵合金材料的设计及切削加工提供支撑。研究发现:合适的热处理温度、保温时间和冷却方法都会改变合金切削性能,向使用真空电弧熔炼法获得的合金中添加Al,Cr,Ti,V,Nb,Mo,Si能使合金的强度提高,塑性下降;添加Ni,C会使合金强度下降,塑性上升;通过参数调整使合金达到工程要求可行。

摘要：针对机械原理课程设计中存在的时间安排不合理、题目单一、内容传统等问题,结合我校的教学大纲与教学计划,进行课程设计教学改革与尝试。通过课程设计的时间调整,创新性题目的更新以及设计要求的提高改善课程设计中存在的问题。实践结果表明,与机械原理理论课同步开始进行课程设计,提前布置设计任务,结合学生的科研经历及创新大赛开展一定的创新设计题目,更有利于学生的创新素质培养,提高学生参与课程设计的积极性和能动性,同时对课程设计的完成质量与完成效果都有较大改善。最后,结合改革成效,对未来机械原理课程设计的改革提出了进一步改进与优化的建议。

摘要：科技论文写作与学术道德规范是高校开设的一门必修实践课程,同时科技论文写作是学术交流和知识传播的重要形式。针对目前高校在科技论文写作与学术道德规范课程建设过程中存在的教学内容不全面、课程过于理论化、学术道德缺乏连贯性的问题,对科技论文写作与学术道德规范课程建设进行研究和探索。该文以科技论文写作与学术道德规范课程建设为背景,从教学内容、教学计划、教学方法和考核方式多个维度出发,设计了一个较为全面和详细的课程建设方案。实践表明,该文提出的课程建设方案,提高了课程的教学效果和教学质量,全面提升了学生的科技写作能力和学术道德素养。

摘要：目的提高混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的韧性,利用卷积神经网络预测其力学性能,以得到力学性能关键因素的影响规律。方法首先,通过实验得到了铝基复合材料的力学性能数据。其次,基于相场裂纹扩展本构,采用Python代码批量生成了不同构型参数的代表性体积单元,并利用Abaqus软件进行了有限元仿真(FEM)。通过代码实现了建模与仿真的一体化构建,利用得到的仿真数据,建立了神经网络模型,并实现了对复合材料力学性能的预测。建模前,对数据进行预处理和筛选,以提高数据质量并降低模型复杂度。最后,建立卷积神经网络,并优化模型的超参数。结果通过建立的神经网络模型,实现了对复合材料力学性能的有效预测。极限强度的预测误差保持在−7%~8.5%,能耗的预测误差保持在−5%~6%,预测精度较高。结论通过结合实验、仿真和卷积神经网络模型,可以更有效地预测混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的力学性能,从而为材料设计和制备提供指导。

摘要：研究清堵养护手段来恢复透水路面渗透性能、延长其使用寿命、发挥其透水优势具有必要性。制备了3种目标孔隙率(15%、20%、25%)的透水混凝土试件,并用全级配砂粒模拟堵塞物。分析了清理方法,高压水冲洗压力、冲洗角度以及试件孔隙率对堵塞透水混凝土试件清理效果的影响。结果表明:透水混凝土孔隙率越大,使用真空抽吸实现的渗透系数恢复率越高。相比同时使用高压水冲洗和真空抽吸,分两步应用可提升恢复率。高压水冲洗的清理效果优于真空抽吸,高压水冲洗的压力值无需调节过高,应根据透水路面孔隙率设定不同的冲洗压力,孔隙率较大的透水混凝土需较大的压力冲洗。高压水冲洗时,冲洗角度为45°对于大多透水路面来说都可获得较好的恢复效果。

摘要：课程考核评价是激发学生主动学习、检测学生学习成果产出、保证人才培养质量的重要手段。针对信号与系统课程考评中存在的考评设置不够科学、覆盖面不够宽、不能与时俱进等痛点问题,该文依托信号与系统I山东省线下一流本科课程建设,更新设计理念,以学生发展为中心,按OBE模式详细创新设计考评定位、考评目标、考评方案、考评实施、考评评价和考评反思6个环节,建立该课程全过程、闭环、持续改进的考核评价体系,对学生知识学习、能力培养和价值塑造进行全程综合考评。实践证明,该考评体系公平全面,有效提高教学质量,达到预期目标。

摘要：为实现机器人的小型化并增强其环境适应性,基于青蛙推进方式和软体材料的优势,设计出一种以介电弹性体为执行器的蛙型仿生软体机器人。根据材料拉伸特性,确定制作工艺并对执行器进行有限元仿真;对机器人进行腿部运动轨迹规划和真实水下试验;结合游泳时的各种运动参数,构建推进效率模型,确定最优的效率运动参数。试验结果表明:该机器人在频率2 Hz、电压5 kV供电时,最大游泳速度高达132 mm/s;与两栖动物的无因次模型参数对比发现,软体机器人的运动特性接近真实生物,具有良好的运动能力。

摘要：针对目前主流的模型在视频合成过程中随机性强,缺乏合成复杂场景、多样运动视频的能力的问题,提出基于多条件生成对抗网络的文本生成视频方法,包括文本处理模块、位姿建模与转换模块、视频帧生成与优化模块.文本处理模块将传统生成方法(检索与监督学习方法)与生成模型相结合建立动作检索数据库,提高生成过程的可控性;位姿建模与转换模块实现对位姿信息的提取及三维建模;视频帧生成与优化模块利用多条件生成对抗网络进行视频帧的合成与优化.在iPER,DeepFashion等公开数据集上,采用IS,SSIM,PSNR等指标进行评价的实验结果表明,与现有模型相比,所提方法生成视频的语义一致性及视频质量均具有优势.相较于目前主流的姿势转换模型MonkeyNet,在iPER数据集上的SSIM值提升了16.8%,IS提升了22.7%,PSNR值提升了27.1%.在评价姿势转换方面,在基线数据集DeepFashion进行比较,FreID值提升了26.7%.

摘要：针对水陆两栖机器人推力不稳和环境扰动造成的姿态不稳定问题,设计了一种新型的将轮驱动与喷水推进进行复合的可倾转复合推进装置。将该可倾转复合推进装置应用在H构型两栖机器人中,基于推力倾转角分离控制策略和自抗扰控制原理设计了姿态自稳定控制器,并在耦合自由度上采用异步调节机制。使用Simulink/ADAMS联合仿真平台进行姿态稳定仿真验证,并确定了具有较好效果的控制器参数;物理样机运行实验表明,H型两栖机器人可以完成预设运动,姿态自稳定控制器能够将该机器人水下运行时的姿态抖动抑制在5°以内。