呼吸机质量检测仪校准中应注意的问题

正呼吸机作为一种在临床上广泛使用的急救、治疗设备,其质量优劣特别是计量指标的准确与否直接关系到被救治病人的治疗效果与生命安全。按照ISO14971《医用装置风险管理》中规定的风险分析方法评估出呼吸机的安全风险系数分值远远高于高频电刀、除颤仪等其他医疗设备。为保证呼吸机日常的安全使用及量值准确,对其定期开展计量校准是行之     

基于响应曲面法的风力机叶片覆冰载荷影响因素分析

以NACA4412翼型风力机叶片为研究对象,通过搭建风力机试验台,以风速、温度、湿度和运行时间为影响因素,利用响应曲面分析法,设计四因素三水平试验方案。采用覆冰叶片整体变形量作为评价指标,探究四个因素对风力机叶片覆冰载荷的影响。运用Design-Expert 8.0数学统计软件,建立覆冰风力机叶片变形量多元响应函数模型,分析因素与响应值变形量之间的响应曲面关系,预测覆冰叶片的变形情况。通过试验验证该回归模型的准确性和可靠性,为风力机叶片覆冰载荷相关研究提供理论依据。该研究对进一步提高风力机运行稳定性,降低运维成本具有重要意义。     

新疆风力机叶片覆冰风险评估探究

针对近些年风力机叶片覆冰事故逐渐增多的情况,依据系统工程理论,探究新疆风力机叶片覆冰风险,分析风力机系统中叶片覆冰风险影响因素,建立叶片覆冰风险评估体系。利用G1法计算准则层与指标层两级评估指标权重,并对叶片覆冰风险因素进行模糊评估,构建模糊三维风险矩阵评估模型。通过对新疆某风电场风力机叶片覆冰风险验证,证明该模型具有一定应用价值,能为有效评估风力机叶片覆冰风险提供理论依据。     

呼吸机质量检测仪校准中应注意的问题

呼吸机质量检测仪是用于校准呼吸机的专用医学计量质控设备,定期计量校准是保证呼吸机质量检测仪量值准确的有效方法。本文通过实验分析找出校准呼吸机质量检测仪时,影响静态流量、氧浓度校准结果的因素及应注意的问题。     

基于IAO-PNN模型的天然气水合物生成条件预测研究

为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题，收集天然气水合物生成实验数据，构造了概率神经网络（PNN）模型。通过自适应权重和双曲正切函数，对天鹰（AO）算法进行改进，实现了平滑参数的优化，最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。通过与热力学模型及机器学习模型进行比较，验证了算法的优越性。结果表明，AO算法改进后（IAO），寻优精度和收敛速度明显优于AO、粒子群（PSO）和麻雀（SSA）等智能算法；IAO-PNN模型与实验数据的吻合性相对最高，适合二元体系、多元体系、酸性体系和醇盐体系中的水合物生成条件预测，且在高压环境下的预测效果良好；与热力学模型及机器学习模型相比，IAO-PNN模型在训练集上的均方根误差（RMSE）为0.6176、决定系数（R2）为0.9994，测试集上的RMSE为0.7624、R2为0.9991，表现出良好的泛化性能。通过现场验证，IAO-PNN模型适用性良好，可为现场解堵措施的制定提供参考。