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1.
4.
通过对旋流器结构参数的分析研究,探讨了旋流器锥角、给矿段材质、溢流管和沉砂嘴直径、溢流管长度对铅锌矿尾砂分级沉砂产率的影响,试验给出了不同旋流器锥角、给矿段材质和溢流管长度下的沉砂产率的变化情况。结果表明:在本试验范围内,给矿浓度为21%的条件下,10°单锥旋流器对尾砂分级沉砂产率的影响最大,且Si C材质给矿段较不容易被磨损并对旋流器的沉砂产率有较为明显的影响,当溢流管直径20 mm,沉砂嘴直径48 mm,溢流管长度为285 mm时,旋流器分级沉砂产率最高值可达49.37%。本试验对提高旋流器分级沉砂产率、改善矿山采充失调等具有一定的参考价值。 相似文献
5.
【摘要】 目的 探讨肝动脉化疗栓塞术(TACE)和经皮微波凝固术(PMCT)联合重组人血管内皮抑素(YH?蛳 16)治疗原发性肝细胞癌(HCC)的疗效及安全性。方法 将2008年11月—2010年11月期间符合HCC诊断标准、直径5 ~ 12 cm不可切除的HCC患者77例,分为A、B、C 3组。A组(26例) 只行TACE,B组(26例)采用TACE联合PMCT,C组(25例) 在B组方案上联合YH?蛳 16静脉滴注。观察比较3种疗法对患者体力状况、肿瘤指标、近期疗效、累计生存率的影响和治疗相关并发症及不良反应,以治疗后最佳疗效作为最终评价结果(mRECIST 标准)。结果 ① 治疗后A、B、C组客观有效率(ORR)分别为26.9%、53.9%、56.0%,疾病控制率(DCR)分别为50.0%、76.9%、92.0%,B组、C组与A组间差异有统计学意义(P < 0.05);中位无疾病进展生存期(mPFS)分别为7.5、12.0和15.0个月,3组间差异均有统计学意义(P < 0.05);中位总生存期(mOS)分别为13.0、20.5和21个月,B组、C组与A组间差异有统计学意义(P < 0.05);1年和2年累计生存率分别为65.4%、88.5%、92.0%和19.2%、42.3%、44.0%,B组、C组与A组间差异有统计学意义(P < 0.05)。② 治疗后体力状况改善C组优于B组(P < 0.05)、B组优于A组(P < 0.05);A、B和C组AFP下降50%的比率分别为38.9%、61.1%、70.6%,肝外转移灶比率分别为57.7%、61.5%和44.0%。③ 各组均无治疗相关的严重并发症及明显不良反应。结论 双介入法治疗大肝癌安全、有效, 联合YH?蛳 16治疗大肝癌可提高患者生存质量,有望减少肝外转移概率。
相似文献
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6.
在经典锁相理论Adler 条件基础上,考虑到相对论磁控管互作用空间内高度非线性的束波互作用,用粒子模拟方法得出了磁控管注入式锁相模型的注入比和频率差的参数区域图,研究了注入比和频率差对锁相的影响。模拟结果表明,在相对论磁控管的谐振频率为2.4667GHz 情况下,当注入比为0.25、频率差为35MHz 或20MHz、注入比为0.15 都可以实现稳定锁相。在此基础上对经典的Adler 条件引入了非线性参数修正,其取值与器件工作时的非线性程度有关,基于本文模型得到的非线性参数约为7,可见修正后的理论结果比经典理论结果允许有更大的锁相范围。 相似文献
7.
社团结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,社团结构的划分方法对分析复杂网络相关统计特性具有十分重要的理论意义.为了提高社团划分精度,提出了一种新的基于信息熵(information entropy)模块度的社团划分算法(简称IE算法).在有着确定社团结构的数据集和不确定社团结构的数据集上,通过选取Q值、社团划分个数、社团最大连通分量大小和强弱社团个数比例4个重要参数,将IE算法与两种最主要的基于模块度的划分算法GN(Girvan-Newman)和FastGN(Fast Girvan-Newman)进行对比,实验结果证明了IE算法在社团划分性能上优于GN和FastGN;将IE和其他7种最主要的经典社团算法进行时间复杂度分析,并在随机网络和真实网络上进行实验,结果表明该算法时间复杂度在GN与FastGN之间,时间复杂度小于GN而精确度优于GN,证明了在大多数数据集上IE算法的社团划分准确度优于传统基于点边比率的社团划分算法的准确度. 相似文献
8.
针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制性能易受模型参数不确定性和未知外部干扰影响的问题,提出一种基于自适应反步法的全局鲁棒控制策略。该方法利用单一虚拟变量表达的线性化参数模型描述系统内部不确定性和外部干扰组成的集总干扰,并通过反步法设计的自适应算法在线估计虚拟变量,从而降低计算量,提高控制器的实时性。基于Lyapunov理论证明了该方法对集总干扰的鲁棒性及系统全部变量的全局一致最终有界性。最后,通过仿真算例验证了该控制策略的有效性和可行性,结果表明:该控制策略能有效克服集总干扰影响,实现四旋翼飞行器的精确轨迹跟踪。 相似文献
9.
提出多监控数据下的刀具磨损精确估计神经网络模型,将多传感器信号数据处理成三种时间特征数据,利用三个相同的子模型分别对特征数据进行处理,并作为多层全连通网络的输入,进而实现刀具磨损的最终估计。使用的子模型结合了Transformer模型和自注意力机制,利用长短期记忆网络(LSTM)增强了刀具磨损的数据获取能力,提高了模型的性能。通过实际铣削数据集的多个实验,验证了该方法的有效性,与其他方法进行了比较,验证了该方法的优越性。 相似文献
10.