多传感器分组加权融合算法研究

将多传感器对某一状态的测量结果分组 ,针对每组测量变量的算术平均值 ,依据极大似然原理 ,提出了多传感器分组加权融合算法 .通过对各组传感器测量值的方差进行估计 ,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配 ,解决了在传感器和环境干扰未知情况下 ,加权融合算法中权系数如何确定的问题     

1-(3-苯氧基丙基)-1H-1,2,4-三氮唑衍生物的合成及其抗惊厥活性

目的合成一系列1-(3-苯氧基丙基)-1H-1,2,4-三氮唑衍生物,对其体内抗惊厥活性进行研究。方法以取代酚为起始原料,先后与1-溴-3-氯丙烷及1,2,4-三氮唑进行烷基化反应,得到目标化合物2a-2m。化合物2a-2m通过核磁共振氢谱、碳谱和质谱进行结构确证;采用最大电休克发作模型和皮下戊四唑模型评价目标化合物的抗惊厥活性,旋转棒法评价目标化合物的神经毒性。结果合成了一系列单烷基取代的三唑类衍生物,这些化合物对MES模型和Sc-PTZ模型均有效,大部分在100 mg/kg剂量下表现出抗惊厥活性,使得该类化合物具有广谱的抗癫痫潜能。结论新合成的(3-苯氧基丙基)-1H-1,2,4-三氮唑衍生物具有较好的抗惊厥活性,使得该类化合物具有广谱的抗癫痫潜能。本研究进一步丰富了三唑类化合物的抗癫痫构效关系,同时为研究大发作和失神发作类癫痫的治疗药物提供了一定的基础。     

海底管道边界条件类型及其对走管行为的影响

针对深海海底管道两端通常与井口、悬链线立管、器管收集器等相连,管道端部边界条件复杂的情况,为了探究不同的管道边界条件对走管行为的影响,将海底管道端部边界条件简化为3种类型,即类型Ⅰ两端水平力、类型Ⅱ一端水平力一端倾斜力和类型Ⅲ一端弹性边界一端水平力,建立不同边界条件下海底管道走管数值模型,对比分析不同类型边界条件下海底管道走管行为。结果表明：类型Ⅱ边界条件与类型Ⅰ相比,随着管道端部拉力倾角增加,管道轴向拉力减小,走管量也减小,管道拉力倾角从0°增至60°,最大轴向拉力减小6.73%,走管率减小50%,这意味着悬链线立管形态改变,使得作用于海底管道的拉力方向改变,相应的海底管道走管量也随之改变;类型Ⅲ与类型Ⅰ边界条件相比,类型Ⅰ边界条件下海底管道走管率为恒值,随着升降温循环次数的增加,海底管道走管量近似线性增长;类型Ⅲ边界条件下海底管道走管率受器管收集器弹性刚度影响,弹性刚度越大,第1次升降温循环走管率越大;随着升降温循环次数增加,管道走管率快速衰减,直至为0,类型Ⅲ边界条件下多次升降温循环最终走管量通常小于类型Ⅰ。3类边界条件下海底管道走管行为差异很大,可为实际工程中分析海底管道端部边界条件类型、选定合适的边界条件提供参考。     

AZD0914关键中间体(2R,6R)-2,6-二甲基吗啉的合成工艺研究

(2R,6R)-2,6-二甲基吗啉(1)为合成新型细菌II型拓扑异构酶抑制剂AZD0194(Zoliflodacin)的关键中间体。本文以(S)-2-羟基丙酸乙酯(12)为原料,经三氟甲磺酰化、S_N2反应、硼氢化钠还原、对甲苯磺酰化、环合、成盐、催化氢解、游离和蒸馏提纯等步骤,成功合成了化合物1。经过对合成路线中反应条件及提纯方法的优化,以6步反应且总收率为32%获得化合物1。     

多传感器多组加权融合算法研究

将多传感器对某一状态的测量结果分组，针对每组测量变量的算术平均值，依据极大似然原理，提出了多传感器分组加权融合算法。通过对各组传感器测量值的方差进行估计，从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配，解决了在传感器和环境干扰未知情况下，加权融合算法中权系数如何确定的问题。     

基于相位展开及拼接算法的一种高精度大量程宽光谱干涉显微术

宽光谱干涉显微术广泛应用于高精密检测领域,它测量样品形貌通常采用垂直扫描干涉术对亚微米至毫米级特征进行测量,以及相移干涉术对纳米级特征进行测量。其中,相移干涉术精度可达纳米级,但量程有限,高度变化对应的相位需限制在区间内。采用包裹相位展开算法可以扩展相移干涉术的量程,也仅适用于平滑表面,当高度起伏超出焦深或者光源相干长度的限定范围时,干涉条纹模糊或对比度丧失,所解算的结果将产生较大误差甚至错误。提出一种基于相位展开及拼接算法的高精度、大量程宽光谱干涉显微测量方法,以干涉条纹调制度量化条纹质量,条纹对比度高、成像清晰的区域对应调制度较高,定义当前焦面条纹调制度高于阈值的区域为理想区域,定义焦面条纹调制度低于阈值的区域为问题区域。以相位展开算法获得理想区域中的样品相位分布,问题区域的包裹相位不进行展开。使用微位移结构纵向移动物镜焦平面,选择合理的步长,使相邻焦面位置理想区域展开后的真实相位保持部分区域重合,根据重合区域的相位值均差可以实现不同焦面位置的高精度相位拼接,最终获得扩展量程的高精度真实相位结果,进而可以恢复样品完整的表面形貌分布。该算法通过对理想区域的筛选,避免了相位在问题区域展...     

坠物撞击海底管道损伤的BP神经网络预测模型

为预测坠物撞击饱和黏土海床上海底管道的损伤，建立了坠物撞击下饱和黏土海床与海底管道相互作用的动力有限元模型，结合海底管道实际工作条件的变化范围，分析坠物撞击能量、管道直径、壁厚、钢材等级、内压、海床土不排水抗剪强度6个参数对海底管道损伤的影响规律，将6个参数作为输入层参数，以管道损伤作为输出参数，将数值模拟结果作为训练样本，通过学习和训练构建形成了海底管道损伤预测的BP神经网络模型。研究结果表明：坠物撞击能量越大，管道损伤越大，管道损伤增长速率随坠物撞击能量的增大而趋缓；管道直径、壁厚、内压、管道屈服强度增加，管道损伤减小；饱和黏土海床不排水抗剪强度越大，管道损伤越大。建立的海底管道损伤BP神经网络预测模型，仅需要坠物撞击能量、管道直径、壁厚、钢材等级、内压和海床土不排水抗剪强度6个参数，模型简单、便捷，能够较好地预测饱和黏土海床海底管道受坠物撞击的损伤，数值算例涵盖了常见饱和黏土海床海底管道的工作条件，具有很好的适用性，为海底管道损伤预测提供了新思路。