阅读排行为探究非高密度脂蛋白胆固醇(non-high density lipoprotein cholesterol, Non-HDL-C)与高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein cholesterol, HDL-C)比值NHHR与肾功能快速下降风险之间的关系。通过使用2011年和2015年中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study, CHARLS)数据,分析了4 055名年龄≥40岁并且基线估计肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate, eGFR)≥60 mL/(min·1.73m2)的参与者(根据血清肌酐和胱抑素C生成估计肾小球滤过率)。肾功能快速下降定义为eGFR下降≥3 mL/(min·1.73m2·a)。采用多因素logistic回归模型探究NHHR与肾功能快速下降的风险的相关性,同时采用限制性立方样条和阈值效应分析评估二者的剂量-效应关系。结果表明:在4年的随访期间,447名(11.02%)参与者肾功能快速下降。在完全调整的多因素Logistic回归模型中,NHHR最高组(T3)肾功能快速下降风险是NHHR最低组(T1)的1.94倍(OR=1.94,95%CI:1.46~2.61)。当NHHR作为连续变量时,NHHR每升高一个单位,肾功能快速下降风险增加1.21倍(OR=1.21,95%CI:1.08~1.36)。限制性立方样条结果显示,NHHR与肾功能快速下降呈现近似对数曲线的饱和效应关系(Pnonlinearity<0.05),拐点分析显示NHHR≤3.52时,随着NHHR升高,肾功能快速下降风险增加。当NHHR>3.52,肾功能快速下降风险趋于饱和。可见在中老年人中,较高的NHHR与纵向肾功能快速下降相关且存在非线性关系。
机器学习技术是当前的研究热点,以其强学习力、高通用性广泛应用于各类预测、识别、分类任务中。探讨了机器学习在计算结构力学中的应用,重点分析了其在材料性能预测、结构损伤分析、传统方法改进、本构方程建立和微分方程求解中的作用。通过文献综述总结了机器学习算法如神经网络、支持向量机和随机森林在提高计算效率和设计流程优化方面的优势。研究指出,机器学习与经典计算方法的结合为工程问题求解提供了新途径。未来研究将聚焦于算法优化、模型改进和跨学科技术融合。
多机械臂协同采摘技术通过集成多个机械臂,实现果蔬采摘的高效、精准和自动化,有效解决传统人工采摘面临的成本高与效率低的难题。综述了多机械臂协同采摘技术的研究进展,梳理了多机械臂协同采摘系统框架。针对协同采摘中的决策难题,分析了协同采摘任务规划中的协同方式以及任务分配,综述了多机械臂协同采摘中的碰撞检测与避障策略,以及路径规划技术。最后,对多机械臂协同采摘技术未来发展方向进行展望,提出机与农艺结合、人机协作、决策大模型和多算法融合等方面的发展趋势。
作为渔业转型升级和绿色发展的重要方向,养殖工船受到学术界和工业界的广泛关注。传统的多点系泊方式会导致鱼类生长环境较为恶劣,不利于其生长,因此养殖工船普遍采用单点系泊方式,但是现有研究主要关注其系泊方案优化和性能研究,对养殖工船单点系泊装置的设计研究较为罕见。基于尽可能减少改造主船体的要求,首先设计了某型养殖工船的外转塔单点系泊装置,详细阐述了系泊系统转塔装置、系泊装置、桁架结构、轴承装置等主要结构的工作原理。然后,采用三维势流理论结合水动力计算软件AQWA对养殖工船进行了水动力系数计算。最后,依据规范对风、浪、流的方向进行组合,采用船舶-系泊时域耦合动态算法对养殖工船及其单点系泊系统进行计算,得到了系泊完整作业和完整自存工况下的系泊缆张力、船舶六自由度运动。研究发现,风浪流非同向时养殖工船会产生较大的艏摇、横荡和横摇运动,其值仍在合理范围内;在作业和生存工况下系泊缆张力是合理安全的,因此所设计的单点系泊系统具有良好的定位能力。
为解决现有路面裂缝检测算法精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的路面裂缝检测算法YOLO-CD(YOLO-crack detection)。YOLO-CD算法采用ASF-YOLO架构中的尺度序列特征融合(scale sequence feature fusion,SSFF)模块和三重特征编码器(triple feature encoder,TFE)模块,提高了对多尺度裂缝的检测性能和对目标特征的感知能力。同时,在骨干网络末端和颈部网络中引入CA注意力机制(coordinate attention),将位置信息嵌入通道注意力中,强化了对裂缝特征的提取能力。此外,在YOLOv8n原有3个输出层的基础上新增了一个P2小目标检测层,增加了网络的多尺度感受野,可以同时捕获全局和局部上下文信息,提升了算法在复杂场景中对小目标裂缝的检测能力。通过将原始YOLOv8n的检测头替换为DyHead检测头,使尺度、空间和任务3种注意力机制结合统一,进一步提升了网络对裂缝的检测性能。实验结果表明,在自建数据集PD-Dataset中,改进后的算法YOLO-CD比原算法YOLOv8n的mAP50提高了4.1%。在公共数据集RDD2020中,改进后的算法YOLO-CD比原算法YOLOv8n的mAP50提高了1.5%。且算法检测速度达到了89.9 帧/s,满足了路面裂缝检测实时性的要求。
整流器作为电能变换功率模块的关键环节,广泛应用于变频器等供电系统设备中,其运行可靠性直接影响整个系统的运行状态。为提高整流器运行可靠性,需针对其中的敏感部件整流二极管进行寿命预测,提出一种由改进后的灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)优化简单循环单元(simple recurrent unit, SRU)网络超参数的预测模型。首先对二极管进行功率循环加速老化试验,对其特征参数进行分析,选取正向导通压降作为主要老化特征,其次采用改良策略后的GWO对SRU网络的学习率、隐藏层个数、迭代次数等超参数进行寻优,建立组合预测模型,最后将老化试验所得数据输入模型中进行训练以及验证,得到预测结果与其他模型对比。结果表明:本文模型具有更高的准确性,基于数据驱动的预测方法较传统分析建模方法提高了二极管寿命预测精度,进而提高了整流器工作可靠性。
为提高永磁辅助同步磁阻电机(permanent magnet-assisted synchronous reluctance motor, PMa-SynRM)的输出性能,提出了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)和快速非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm, NSGA-II)相结合的外转子PMa-SynRM多目标优化设计方法。首先,对PMa-SynRM转子磁障进行初步设计并分析PMa-SynRM工作原理。其次,通过综合敏感性分析评估每个设计变量对优化目标的影响,选取主要优化参数。然后,以高输出转矩、高效率和低转矩脉动为优化目标,建立基于KELM的代理模型。最后,采用NSGA-II进行全局寻优,从NSGA-II生成的Pareto前沿中选择最优解,并通过有限元分析进行验证。仿真结果表明:优化后的电机较初始电机平均转矩提高了15.83%,转矩脉动降低了60.27%,且优化后电机效率较初始电机也有所提高,验证了本文优化设计方法的有效性。
针对具有执行器故障的四旋翼无人机姿态控制问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、事件触发机制和迟滞量化器的自适应规定时间预设性能反演容错控制策略。首先,构造四旋翼无人机系统的动力学模型,并结合执行器故障模型重构姿态模型。其次,通过设计一类时变函数,对反演控制所需误差变量进行变换,使其满足规定时间内达到预设性能指标的要求。再次,利用RBF神经网络的非线性函数逼近能力对虚拟控制律的导数以及具有未知参数的执行器故障进行估计。最后,为了降低执行器的更新频率,结合事件触发技术和迟滞量化器设计自适应反演控制输入。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性,并由MATLAB软件仿真验证了提出算法的有效性。实验结果表明所设计的事件触发量化控制器同仅利用事件触发技术设计的控制器相比具有更低的更新频率。
结构设计是建筑工程设计阶段的重要环节,须保证建筑物安全可靠、经济耐久。人工智能可代替结构设计师进行大量训练及重复操作,从而找到最优设计结果、提高设计效率。为全面了解人工智能在结构设计中的相关研究和应用热点,从整个结构设计流程的角度总结当前人工智能在方案设计、初步设计、施工图设计3个阶段的研究现状。通过查阅文献发现,专家系统、决策树、退火算法、遗传算法、神经网络、线性回归等人工智能方法在建筑结构设计领域有着广泛的应用,为其带来了新的发展方向和途径。目前,人工智能方法在地上结构设计中应用较多,但在地下结构(基础、地下室等)中应用较少,需加强其在地下结构中的应用;此外,定量的规范条文转译技术较为成熟,但定性的规范条文转译技术还有待突破,有必要加强基于规则或基于机器学习的自然语言处理研究。
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