口腔综合治疗机电气安全的检测与质量控制

探究口腔综合治疗机电气安全的检测方法与质量控制,将相关工作人员的工作安全性进行增强。主要采用奥利克288型电气安全检测仪器,根据相关检测规则对其进行严格操作,主要涉及到的科室有牙体牙髓科、修复科、儿童口腔科和综合门诊科等,共涉及口腔综合治疗机80张,对其展开电气安全检测,具体检测过程中,涉及到的项目有外壳是否存在漏电问题,漏电流情况和其对地绝缘体的阻抗情况等。结果中接地保护阻抗故障问题最多。存在的不合格问题主要是由于电源线接头出现的氧化情况或是治疗机地箱内湿度过大而导致的。口腔综合治疗机在进行应用的过程中,如果其应用处于一种不安全的环境中,则其也会存在一定的不安全因素,需要在工作的实际开展过程中,能够对其中的各项指标进行检测,并将其纳入到常态化管理工作中,这是保障医院人员安全、设备质量的主要内容。     

花圃改造式自行车辅助停车装置

目前自行车停放设施和场所还相对紧缺,布局比较混乱,部分停放场所过于简陋,缺乏基本的自行车固定设施,很容易造成车辆的无序停放,也容易导致大面积倒车现象,堵塞交通,影响市容;有的缺乏明显的标识,容易造成乱停乱放现象;有的停放场所直接占用人行道,妨碍人行交通,影响城市的景观风貌等。为此我们设计出了一种新花圃改造式自行车辅助停车装置,在不占用传统停车场的前提下,将自行车整齐规划到花圃下方,是一种节省空间、成本低廉且易于运输与移动的现代化停车方案,能够在节省空间、减小占地面积、装置机动性好等方面改善城市小区内自行车停放的管理模式。该自行车辅助停车装置包括电机、传动机构、导轨、滑块、机械抓手等。     

两用型中间包控流装置的优化

为改善某钢厂一种六流和八流两用型连铸中间包的流场,对该中间包进行物理模拟研究。该中间包最大长宽比为13∶1,且需同时兼顾六流和八流流场的最佳性,优化较为困难。试验分别在空包及增加控流装置的情况下研究中间包内钢液流场的情况,结果表明:不添加任何控流装置的情况下,流场不稳定,近流(第3流和第4流)水口有短路流现象;在增加了稳流器以及4种不同的挡墙的情况下,通过水力学模拟试验确定方案二能够得到最佳的流场,其响应时间的分散度分别为14. 8,10. 5,平均停留时间的分散度分别为17. 5,34. 7,死区体积分别为4. 1%,7. 6%。合理的挡墙优化方案(导流孔的位置和角度的改变),可以有效改善中间包的流场。     

4种戊唑醇剂型对大型溞的急性毒性评价

为评价不同剂型戊唑醇对大型溞的急性毒性,筛选出环保剂型,减少农药对生态环境的影响。采用半静态法测定95%戊唑醇TC、50%戊唑醇SC、250 g/L戊唑醇EW、80%戊唑醇WP、85%戊唑醇WG对大型溞的急性毒性,并根据我国农药环境安全评价分级标准进行毒性分级。结果表明,95%戊唑醇TC、50%戊唑醇SC、250 g/L戊唑醇EW、80%戊唑醇WP、85%戊唑醇WG对大型溞的EC_(50)值(48 h)分别为8.396、1.374、3.587、5.989、2.067 mg/L,戊唑醇4种剂型产品对大型溞皆为中等毒。     

城市公园小气候热舒适性研究进展

利用信息可视化软件Cite Space,将2007年至2021年间WOS数据库中与城市公园小气候热舒适性相关的1445篇文献作为研究对象进行分析,制作相关知识图谱,可以实现研究前沿、研究热点、未来的发展趋势的可视化,为以后的研究提供参照.     

基于回归分析的玉米膜下滴灌适宜土壤含水量及阈值研究

为确定半干旱地区膜下滴灌条件下玉米生长与土壤含水量间的关系,利用通榆灌溉试验站2018年度玉米膜下滴灌灌溉制度试验数据,分析不同灌溉制度下的玉米产量,并对不同灌溉制度下的玉米株高、茎粗、叶面积等指标进行回归求解,得到了玉米各生育阶段的适宜土壤含水量及其阈值.玉米膜下滴灌各生育阶段的适宜土壤含水量区间:苗期65％—75％、拔节期70％—80％、抽雄吐丝期75％—85％、灌浆期75％—85％、乳熟期70％—80％;水分胁迫阈值:苗期50％、拔节期57％、抽雄吐丝期66％、灌浆期60％、乳熟期58％.     

退火炉内罩中气体流动及钢卷传热的数值模拟

摘要：轧制力预报一直是热连轧过程控制模型的核心，浅层神经网络对复杂函数的表示能力有限，而深度学习模型通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近。利用深度学习框架TensorFlow，构建了一种深度前馈神经网络轧制力模型，采用BP算法计算网络损失函数的梯度，运用融入Mini batch策略的Adam优化算法进行参数寻优，采用Early stopping、参数惩罚和Dropout正则化策略提高模型的泛化能力。基于上述建模策略，针对宝钢1880热连轧精轧机组的大量轧制历史数据进行了建模实验，对比分析了4种不同结构的前馈网络预测精度。结果表明，相比于传统SIMS轧制力模型，深度神经网络可实现轧制力的高精度预测，针对所有机架的预测精度平均提升21.11%。