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工艺参数对TA2工业纯钛无缝管热连轧力能参数的影响

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锻压技术 2025年第2期 94-102+124页

作者：董博文双远华陈晨李潮刘旭涛太原科技大学材料科学与工程学院太原科技大学机械工程学院

针对TA2工业纯钛无缝钢管生产成本高、能耗大且成材率低等问题，采用实验和有限元分析相结合的方法，进行纵连轧生产钛管新工艺的探索性研究。借助DEFORM-3D有限元软件，对TA2工业纯钛管材纵连轧过程进行模拟，建立了钛管纵连轧工艺轧... 详细信息

针对TA2工业纯钛无缝钢管生产成本高、能耗大且成材率低等问题，采用实验和有限元分析相结合的方法，进行纵连轧生产钛管新工艺的探索性研究。借助DEFORM-3D有限元软件，对TA2工业纯钛管材纵连轧过程进行模拟，建立了钛管纵连轧工艺轧制力数学模型，完成了轧制力能参数的求解，并研究了不同总压下率和初轧温度下轧制力以及轧制力矩的变化规律。最后，通过实验验证了模拟的正确性。研究结果表明：TA2工业纯钛管材在稳定区的纵连轧轧制力和轧制力矩均与总压下率呈正相关，与初轧温度呈负相关，并且轧制力和轧制力矩的变化趋势完全相同。

关键词： TA2工业纯钛纵连轧轧制力轧制力矩压下率

残余Si对C/SiC复合材料力学性能和摩擦学性能的影响

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润滑与密封 2025年第03期 180-185页

作者：谢建伟沈益顺熊杰刘迪文陈灵涛曾磊峰湖南博云新材料股份有限公司

为研究C/SiC复合材料摩擦引起的高频啸叫机制，以准三维整体针刺碳纤维毡作为预制体，经化学气相沉积法沉积热解碳得到C/C坯体，再经反应熔渗法高温渗硅得到C/SiC复合材料，研究残余Si含量对C/SiC复合材料力学和摩擦学性能的影响，探究... 详细信息

为研究C/SiC复合材料摩擦引起的高频啸叫机制，以准三维整体针刺碳纤维毡作为预制体，经化学气相沉积法沉积热解碳得到C/C坯体，再经反应熔渗法高温渗硅得到C/SiC复合材料，研究残余Si含量对C/SiC复合材料力学和摩擦学性能的影响，探究残余Si产生啸叫的机制，得出残余的Si的最佳含量。结果表明：残余Si含量对材料的力学性能、摩擦磨损性能以及高频啸叫的产生有重要影响，随着复合材料中残余Si含量的减少，碳化硅含量也减少，碳含量增多，材料的层间结合强度增大，室温热扩散率提高，材料的压缩强度、抗弯强度和剪切强度增大；残余Si在复合材料中碳纤维束和针刺孔隙内聚集成大颗粒硬质点，由于润滑组元不足，大颗粒硬质点在法向压力作用下滑动摩擦，产生模态耦合现象，形成明显的槽状沟槽，产生自激振荡，从而出现摩擦剧烈振动和高频啸叫现象；当复合材料中残余Si的质量分数为5%左右，碳化硅质量分数在40%左右，可得到较稳定的摩擦因数、较低的磨损率和无高频啸叫现象。

关键词： C/SiC复合材料残余硅摩擦磨损性能力学性能啸叫

孟德尔随机化分析在年龄相关性黄斑变性研究中的应用

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眼科新进展 2025年第1期45卷 71-76页

作者：张文峰宋琼涛刘春梦常璐张富文成都中医药大学四川省成都市610075 中医药眼病防治与视功能保护四川省重点实验室四川省成都市610075 成都中医大银海眼科医院四川省成都市610084

年龄相关性黄斑变性(AMD)是一种由多种因素引起的退行性疾病,是导致严重视力丧失的主要原因之一。孟德尔随机化(MR)使用遗传变异作为工具变量来检测和量化暴露与结局的因果关系,克服了观察性研究和随机对照试验的局限性。近年来,MR在AM... 详细信息

年龄相关性黄斑变性(AMD)是一种由多种因素引起的退行性疾病,是导致严重视力丧失的主要原因之一。孟德尔随机化(MR)使用遗传变异作为工具变量来检测和量化暴露与结局的因果关系,克服了观察性研究和随机对照试验的局限性。近年来,MR在AMD的病因推断研究中得到了广泛应用。本文对MR进行概述,总结了与AMD相关的MR研究,重点探讨不同风险因素与AMD发病之间的因果关系,为AMD的病因学研究和预防策略制定提供依据。

关键词：年龄相关性黄斑变性孟德尔随机化因果推断

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基于Transformer的胃癌显微高光谱图像分割方法

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 551-557页

作者：张然金伟牟颖于丙文柏怡文邵益波平金良宋鹏涛何湘漪刘飞付琳琳浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310058 浙江大学湖州研究院浙江湖州313000 湖州市中心医院浙江湖州313000

胃癌是全球第五常见的恶性肿瘤并死亡率较高,严重威胁人类的生命健康。因此,早期识别胃癌病变对早期胃癌诊断至关重要。显微高光谱成像技术作为一种新兴技术,可以在微观层面同时获取生物组织丰富的光谱信息和空间信息,为早期病理切片诊... 详细信息

胃癌是全球第五常见的恶性肿瘤并死亡率较高,严重威胁人类的生命健康。因此,早期识别胃癌病变对早期胃癌诊断至关重要。显微高光谱成像技术作为一种新兴技术,可以在微观层面同时获取生物组织丰富的光谱信息和空间信息,为早期病理切片诊断提供了一种新的思路。利用显微高光谱成像系统,采集了在400~1000 nm波段范围的胃癌显微高光谱病理图像,通过光谱校正等预处理构建了包含230张图像的胃癌显微高光谱数据集。尽管基于空间注意力的方法在图像分类、分割等领域已取得了显著成果,但在处理高光谱图像时仍面临计算复杂度高以及光谱信息利用不充分的问题。为此,提出了基于卷积和注意力机制的混合双分支Transformer(MDBT)的特征提取主干网络模型。该模型通过交替应用空间混合模块和通道混合模块,实现块间和块内的空间和通道特征聚合。具体而言,设计了窗口注意力和卷积双分支以及空间和通道交互结构。这种设计不仅降低了计算复杂度,还通过卷积交互实现了窗口间信息交互和特征融合,从而克服了窗口注意力感受野受限的问题,进一步提高了Transformer的全局建模能力。在进行图像分割实验中,采用UperNet模型作为解码头网络对主干网络提取得到的特征进行还原,以得到最终的分割结果。在采集得到的胃癌高光谱数据集上进行了五折交叉验证实验,结果表明本模型的平均mDice和mIoU分别达到85.39、74.66,性能优于目前UNet、Swin、PVT、VIT等主流图像分割网络模型。同时设计一系列消融实验,验证本文提出空间和通道双混合模块、卷积与窗口注意力双分支等结构对实验结果的优化效果。实验结果表明本文提出的MDBT模型能够有效利用高光谱图像丰富的空间和光谱信息,提高胃癌图像分割准确率,证明显微高光谱成像技术在胃癌诊断方面具有一定的研究意义和应用价值。

关键词：显微高光谱图像分割深度学习 Transformer

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