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关键词： Discontinuous curved fiber reinforced composites (DCFRCs)   Representative volume element (RVE)   Modified RSA algorithm   Modified rule-of-mixture   Elastic properties   Fiber waviness  

摘要： The present study proposes a modified random sequential absorption (RSA) algorithm to generate a representative volume element (RVE) model for predicting the elastic properties of discontinuous curved fiber reinforced composites (DCFRCs) with varying fiber waviness functions and orientations. A small-move method was proposed to modify the traditional RSA algorithm. In comparison with the original RSA algorithm, the generation efficiency of the proposed modified RSA algorithm increased by over 40%, and the achievable maximum fiber volume fraction could reach up to 15% with a fiber aspect ratio of 15. The generated RVE model was utilized in conducting finite element analysis to investigate the effect of fiber waviness and wavy functions on the elastic properties of DCFRCs. Finally, a modified rule-of-mixture was proposed to predict the elastic properties of DCFRCs with various fiber orientations. The results indicated that the elastic properties predicted by the modified rule-of-mixture were in good agreement with those obtained from the RVE model, thereby demonstrating its effectiveness.

关键词： Piezoelectric film bulk acoustic resonator   Overtone thickness-extensional mode   Mode coupling   Frequency spectrogram   Complex transcendental equation  

摘要： This article investigates the second overtone thickness-extensional (TE2) vibrations and associated mode-coupling behaviors in ZnO piezoelectric film bulk acoustic resonator (FBAR), utilizing its wave dispersion relation and the higher-order stress balance principle. By superimposing the general wave solutions of multiple eigenmodes within the frequency range of the TE2 mode, mode-coupling solutions for ZnO FBAR are constructed. The substitution of these mode-coupling solutions into the higher-order stress balance principle, as laterally weak boundary conditions, leads to the frequency spectrogram equation, determining the relationship between resonance frequency and plate length-to-thickness ratio. A modified algorithm that combines the bisection method and the complex modulus ratio method is developed to solve the dispersion equation and frequency spectrogram equation (namely a kind of 2D complex transcendental equations) accurately and efficiently. The obtained results indicate that the operational TE2 mode may couple to unwanted 3rd thickness-shear, fundamental thickness-shear, and flexural modes. Moreover, the mode-coupling behaviors depend strongly on resonance frequencies and plate length-to-thickness ratio. The displacement distributions of total displacement components, alongside the main displacement components of all considered eigenmodes, clearly demonstrate the variety of coupling behaviors. According to the obtained frequency spectrograms, the desirable values of plate length-to-thickness ratio for a clean operating mode with very weak coupling intensity are determined. These findings are of vital importance for the understanding of the mode-coupling mechanism in overtone thickness-extensional FBARs, which will facilitate the structural design and optimization of FBAR devices. (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(

关键词： 鱼群算法   运动者   卷积神经网络   疲劳步态   步态能量图   卷积核   运动能量分布   归一化自相关函数   工程化组织构建  

摘要： 背景:步态动作是运动中展现出的重要特征之一,反映了身体状态和运动能力。在疲劳状态下步态动作会出现异常,如步幅减小、身体摇晃等,这些异常步态动作会对身体造成伤害。目的:旨在推动运动科学领域的技术进步,将先进的算法与数据分析技术应用于运动实践中,从而进一步提升运动疲劳状态下步态动作的识别准确度。方法:基于鱼群算法的运动疲劳状态下步态动作识别方法。利用归一化自相关函数和运动能量分布原理获取运动者单周期步态能量图,采用奇异值分解法转换图像以突出视觉差异,生成运动者步态能量图,使用卷积神经网络构建步态动作识别模型,并通过鱼群算法求解模型的参数,以提升疲劳步态动作识别的准确度及效率。结果与结论:①鱼群算法在步态动作识别上的损失值较小,能够准确、快速地识别出运动者的步态动作,动态监测运动者身体疲劳情况;②基于鱼群算法的运动者疲劳步态动作识别研究,可以有效识别出运动者疲劳状态下的步态动作,实现对于细微步态变化的精确捕捉;③鱼群算法的系统稳定性良好,能够减少试验测试结果的波动性,提高识别效率,更有效地管理运动疲劳、预防运动损伤。另外,当正常人步态特征发生显著变化时,系统可以发出预警,提示个体可能处于疲劳状态,需要休息或调整活动强度。

关键词： 线粒体自噬   类风湿关节炎   机器学习算法   加权基因共表达网络分析   预测模型   外部验证   免疫细胞   生物学功能  

摘要： 背景:类风湿关节炎发病机制至今尚未完全清晰,近来有研究表明线粒体自噬与类风湿关节炎存在关联性,但关键机制有待深入探究。目的:利用多机器学习算法鉴定和验证类风湿关节炎中线粒体自噬过程的核心互作基因并解析其免疫调控过程。方法:从GEO数据库整理类风湿关节炎转录组表达数据集GSE15573作为独立训练集,GSE97779和GSE55235合集作为独立验证集。利用训练集筛选类风湿关节炎差异表达基因,同时进行“WGCNA”分析。然后从“MitoCarta3.0”数据库下载线粒体自噬相关基因,将其与类风湿关节炎差异基因和“WGCNA”分析模块基因取交集获得类风湿关节炎-线粒体自噬相关基因,将相关基因进行功能富集分析以明确细胞通路。随后利用“Random Forest”和“LASSO”2种机器学习算法分别筛选特征基因,利用“GMM”机器学习算法对前2种机器学习算法筛选的交集基因拟合验证,以获得类风湿关节炎-线粒体自噬核心互作基因。进一步建立预测模型,并利用外部验证集验证。最后,采用“CIBERSORT”进行免疫浸润分析此过程中免疫细胞亚群占比及亚群之间关联性,采用“ssGSEA”分析类风湿关节炎-线粒体自噬核心互作基因与免疫细胞亚群间关联性,同时分析核心互作基因的相关“GO”“KEGG”生物学通路。结果与结论:①差异分析获得807个类风湿关节炎差异表达基因,“WGCNA”分析筛选出2个特征模块含1208个基因,线粒体基因数据库整理出1136个基因,三部分基因取交集获得53个基因为类风湿关节炎-线粒体自噬相关基因;②相关基因的功能富集分析结果显示细胞过程主要与线粒体自噬、过氧化物酶体代谢、细胞衰老、坏死性凋亡相关;③3种机器学习算法鉴定出4个类风湿关节炎-线粒体自噬核心互作基因(DNAJA3、C12orf65、AKR7A2、PDHB);④预测模型的风险评分受试者工作特征曲线下面积为0.989,外部患者样本的工作特征曲线验证类风湿关节炎-线粒体自噬核心互作基因的曲线下面积均大于0.7;⑤免疫调控分析显示类风湿关节炎中线粒体自噬过程与记忆B细胞、M0型巨噬细胞、活化的记忆性CD4 T细胞、静息态记忆性CD4 T细胞密切相关;⑥生物学通路分析结果显示核心互作基因与821条“GO”通路强相关(|cor|>0.8,P<0.001),与48条“KEGG”通路强相关(|cor|>0.8,P<0.001),其中关键生物学过程与线粒体DNA代谢、线粒体DNA修复、线粒体DNA复制、线粒体基因组维护、线粒体去极化的正向调控和参与凋亡信号通路的线粒体外膜通透性的正向调控有关;⑦上述结果证实,DNAJA3、C12orf65、AKR7A2、PDHB是类风湿关节炎中线粒体自噬过程的核心互作基因,通过参与特定免疫过程在疾病进展中发挥关键作用,对类风湿关节炎的诊断具有精准预测效果。

关键词： 休眠期枣树   剪枝机械臂   路径规划   RRT^(*)算法   三维点云  

摘要： 针对休眠期枣树自动剪枝过程中机械臂路径规划的问题,提出了基于改进RRT^(*)算法的机械臂路径规划方法。为了获得真实休眠期枣树的树形结构,搭建了一台视觉采集系统,对上下布置的2个深度相机进行位姿标定,同时提出了枣树三维点云预处理的算法流程,通过对背景噪声、地面噪声的去除得到单棵无噪声的枣树点云。结合真实枣树结构和机器人工具箱构建了剪枝过程中机械臂路径规划的仿真环境,试验结果表明:改进后的RRT^(*)算法能够进一步减少路径规划的轨迹长度和运行时间;对于剪枝点3到剪枝点4的平均路径为5140 mm、运行时间为64.6 s,其优化后的路径长度为1244 mm、运行时间为29 s;而对于剪枝点4到剪枝点6的平均路径为1169 mm、运行时间为60.2 s,其优化后的平均路径长度为672 mm、运行时间为17 s;标准差和变异系数变化范围较小,验证了提出的方法具有可重复性。

关键词： 穴盘苗   光谱检测   机器学习   随机森林   BP神经网络  

摘要： 穴盘苗经培育后难免会出现同一穴盘内不同钵苗的品质良莠不齐的情况,如果未经品质分级并将劣质苗剔除的过程,直接将钵苗机械化移栽至大田,会对后续农产品的产量和品质等产生负面影响。为此,以番茄穴盘苗为研究对象,基于光谱技术和机器学习方法,对试验样本进行快速无损检测并实现了分类识别。首先,分别采集样本的生理生化指标和光谱数据,综合品质分级的各项标准将各样本所属的品级与光谱数据对应;其次,采用多元散射校正(MSC)和竞争性自适应重加权法(CARS)对采集到的光谱数据进行预处理和降维,消除了部分冗杂数据并提升了数据的可靠性;最后,分别采用随机森林和BP神经网络算法建立了穴盘钵苗的品质分类模型,达到了通过光谱数据对穴盘苗进行品质分类的目的。通过对分类模型评价指标的对比可知:MSC+CARS+BP神经网络结合的算法所构建的分类模型识别效果最佳,其准确率达到了98.2%,调和平均数为98.5%,可为今后进行钵苗品质的快速无损检测、实现选择性移栽健壮苗提供技术参考。

关键词： 新质生产力   计算机技术   高质量发展   政治经济学  

摘要： 在全球化与信息化交织的今天,计算机技术作为新时代最具代表性的技术革新力量,正深刻改变着社会经济的每一个角落。从生产方式的革新到产业结构的优化,从市场机制的重塑到经济增长模式的转型,计算机技术以其独特的魅力与强大的驱动力,推动着经济社会高质量发展。本文旨在深入剖析计算机技术如何在新质生产力与政治经济学框架下推动社会高质量发展,探索其内在逻辑与实践路径。

关键词： 植保无人机   路径规划   人工鱼群算法   自适应策略   黄金正弦算法  

摘要： 针对植保无人机在作业过程中如何快速找到一条更优的全局路径,提出了一种改进人工鱼群算法(T-AFSA)。利用Tent混沌映射所生成的混沌序列对种群初始化,丰富了种群的多样性,提高了人工鱼群初始解的质量;引入黄金正弦算法对适应度高的人工鱼个体进行优化,让它们更好地领导种群的觅食和追尾行为;采用自适应策略对人工鱼个体的视野和步距进行改进,平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力;删除路径中的冗余节点,去除不必要的转折点,找到全局中的更优路径;将所得的路径利用B样条曲线进行平滑处理,有利于植保无人机进行路径跟踪。仿真实验表明:改进算法能够解决传统人工鱼群算法计算精度低和后期收敛速度变慢的问题,可以为植保无人机快速规划出一条从起点到终点与障碍物无碰撞、平滑且距离较短的路径,方案具有可行性和有效性。

关键词： TSP问题   粒子群算法   模拟退火算法   模拟退火粒子群算法  

摘要： 为了充分利用粒子群算法的快速寻优能力以及全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将模拟退火算法与粒子群算法结合,保证了群体的多样性,避免了种群的退化,得到收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好的混合算法。