靶向间皮角质细胞生长因子对术后腹膜粘连的预防作用

目的研究角质细胞生长因子(KGF)对大鼠腹膜粘连形成的预防作用及对腹膜粘连组织中组织纤溶酶原激活物(tPA)和纤溶酶原激活物抑制剂(PAI-1)表达的影响。方法 SD大鼠30只,随机分为3组(n=10),分别为KGF组、模型组和假手术组。7 d后处死大鼠,并参照修改后的Leach等评分系统评价粘连程度。光镜观察组织形态学变化,并用免疫组化SP法测定腹膜粘连组织中tPA和PAI-1表达情况。结果 KGF组粘连总评分结果(4.8±0.92)明显低于模型组(7.6±1.35)(P<0.01),免疫组化染色示KGF组tPA表达水平(88.41±3.92)明显高于模型组(111.63±4.04)和假手术组(100.91±1.57)(P<0.01),而PAI-1表达水平在3组之间无差异(P>0.05)。结论 KGF通过促使损伤处腹膜再生及纤溶能力恢复达到预防腹膜粘连形成,提示间皮再生可能是预防粘连形成的有效途径。     

船舶实海域耐波性预报系统研究开发

以Hydro-Star计算出的船舶运动响应为基础进行短期预报;利用"海洋风浪环境数据库"中的实海域长期统计资料结合短期预报结果完成长期预报.以一艘3 100箱集装箱船为算例,对船舶实际航行海域的耐波性进行了预报,并按系统内置的综合耐波性衡准对该船进行了耐波性等级评定.预报结果给出了船舶纵摇、横摇、垂荡等运动有义值;甲板上浪、艏部砰击和螺旋桨飞车的概率和极限有义波高以及在各航行海区中的平均失速情况.     

Correction of wave surge forces to improve surf-riding/broaching vulnerability criterion check accuracy

Surf-riding/broaching is one of the five stability failure modes to be included into the International Maritime Organization (IMO) second generation intact stability criteria (which are risk-based stability criteria) that can ensure the safety of ships in actual seaways more effectively. This study focuses on the influence of wave surge force prediction accuracy on surf-riding/broaching vulnerability criterion check result. Firstly, it is demonstrated that the wave surge force prediction method adopted in the current vulnerability criterion check procedure is not accurate and may lead to wrong conclusions. The experimental data from captive model test and the numerical result based on 3D panel method both indicate that the diffraction effect must be considered to correctly predict the wave surge forces. Besides, sophisticated methods are not suitable for Level 2 vulnerability criterion check due to their complexity. Therefore, an empirical formula for wave surge force correction based on sample ship calculation results is proposed. The proposed empirical correction formula can effectively improve the vulnerability criterion check accuracy and thus contribute to the design and safety of the ships which are vulnerable to this stability failure mode.     

城市公共自行车租赁点配置规模方法研究

目前,公共自行车在大中型城市蓬勃发展,同时也暴露出租赁点停车桩和车辆配置数量不合理等问题。为使城市公共自行车系统的循环运行效率提高,租赁点停车桩和车辆初始数量的安排至关重要。本文借助交通调查对现有租赁点的高峰小时借还车数进行统计,建立租赁点车辆优化配置双层规划模型,求解各租赁点最佳公共自行车数目和停车桩数目。并以成都市凯德广场片区作为实例进行分析,最终优化了10个公共自行车租赁点的停车桩和车辆的配置规模。     

基于图像识别的高压铸造铝合金缺陷特征分析及缺陷对性能影响的研究

利用温室拉伸、扫描电镜，以及基于深度学习和阈值分割法开发的缺陷自动识别和统计程序，研究了缺陷对高压压铸铝合金机械性能的影响规律。结果表明，高压压铸铝合金铸件不同位置的力学性能具有波动性；对比图像识别程序和人工统计断口缺陷面积结果，验证了图像识别程序的精度；断口缺陷面积和力学性能关系表明，孔隙率和最大缺陷尺寸与延伸率具有相关性，当孔隙率或最大缺陷尺寸上升时，高压铸造铝合金的延伸率呈下降趋势。     

基于PReNet和YOLOv4融合的雨天交通目标检测网络

为提高恶劣雨天交通环境下车辆目标检测精度，提出一种基于PReNet和YOLOv4融合的深度学习网络DTOD-PReYOLOv4，融合了改进的图像复原子网D-PReNet和改进的目标检测子网TOD-YOLOv4;将多尺度膨胀卷积融合模块和添加了挤压激励块的注意机制残差模块引入PReNet，获得的D-PReNet可更有效提取雨纹特征; 使用轻量化的CSPDarknet26代替YOLOv4骨干模块CSPDarknet53，为YOLOv4的颈部路径聚合网络模块添加复合残差块，同时采用k-means++算法取代原始网络聚类算法，获得的TOD-YOLOv4可在改善交通小目标检测精度的同时进一步提高检测效率; 基于构建的雨天交通场景车辆目标数据集VOD-RTE对DTOD-PReYOLOv4进行了验证。研究结果表明:与当前YOLO系列主流网络相比，提出的DTOD-PReYOLOv4对原浅层ResBlock_body1叠加残差块，可以更好地提取分辨率较小的特征; 对原深层ResBlock_body3、ResBlock_body4和ResBlock_body5进行裁剪，获得ResBlock_body3×2、ResBlock_body4×2和ResBlock_body5×2，可以有效降低卷积层冗余，提高内存利用率; 为PANet中的Concat+Conv×5添加跳跃连接形成CRB模块，可以有效缓解网络层数加深引起的小目标检测效果退化问题; 采用k-means++算法，在多尺度检测过程中为较大的特征图分配更加适合的较小先验框，为较小的特征图分配更加适合的较大先验框，进一步提高了目标检测的精度; 与MYOLOv4相比，精确率和召回率的调和平均值、平均精度、检测速度分别提升了5.02%、6.70%、15.63帧·s-1，与TOD-YOLOv4相比，分别提升了3.51%、4.31%、2.17帧·s-1，与YOLOv3相比，分别提升了46.07%、48.05%、18.97帧·s-1，与YOLOv4相比，分别提升了31.06%、29.74%、16.26帧·s-1。      

海洋石油平台电气设备与仪表防爆分析

<正>对于海洋石油开发工作来说，电气设备以及仪表属于重要基础设备，只有保障其持续稳定运行，才可以保证海洋石油开发工作顺利进行。由于海洋石油开发工作的复杂性、环境恶劣，电气设备及仪表易出现安全事故，甚至引起严重后果，针对海洋石油平台电气设备与仪表进行防爆措施方面的分析具有重要意义。渤中19-6BOP组块加工设计项目所使用的电气设备及仪表多达3 000余套，本文以该项目为例，对如何保障设备稳定安全运行进行分析。