内镜YAG激光治疗喉狭窄在全身麻醉时的给氧问题探讨

本文作著认为《在内镜YAG激光治疗喉狭窄》中,麻醉给氧问题比较棘手,我们采用从气管切口区插入麻醉插管,光气套囊尽量封闭气管腔,在     

超精金刚石刀具的特点及应用

从金刚石的机械物理特性和金刚石刀具几何构成出发,分析研究了超精金刚石刀具的特点,并以加工实例介绍了金刚石刀具在超精加工微光学结构元件(如菲涅耳镜,衍射镜,三棱镜和微反射阵列等)时的成功应用.     

N-丁基-6-乙氧基喹哪啶半方酸菁的合成与表征

以4-乙氧基苯胺、巴豆醛和方酸等为原料,通过Skraup-Doebner-Von Miller、成盐、缩合等多步反应,以较高产率合成出了合成了一种半方酸菁功能染料,并利用FT-IR、1H NMR对其结构进行表征。这种半方酸菁可以用于合成不对称方酸菁染料,用于太阳能电池、生物探针、光动力学治疗等领域。     

基于树状分子聚酰胺-胺(PAMAM)的复合纳滤膜制备及性能研究

以聚砜超滤膜为支撑膜,通过聚酰胺-胺(PAMAM,G0)与均苯三甲酰氯(TMC)的界面聚合反应制备复合纳滤膜。首先优化了界面聚合过程,并通过场发射扫描电子显微镜(FESEM)进行了膜的表面形貌分析,最后考察了纳滤膜对Na2SO4、不同分子量聚乙二醇及小分子有机物的分离性能。结果表明:较优的纳滤膜制备条件为:PAMAM浓度0.25%(wt),TMC浓度0.3%(wt),界面聚合时间90 s,热处理温度60℃。FESEM分析表明经界面聚合反应后,超滤膜表面形成了一层致密的活性层。随着操作压力的增加及Na2SO4浓度的降低,膜对盐的截留率均不断增大。复合纳滤膜可有效截留盐,且其截留分子量(MWCO)处于600~1000 g mol 1。     

工况软件模拟演示验证系统设计

为了给工况设计和指挥决策提供可视化平台和仿真验证手段,设计模拟演示验证系统。根据STK/X整合模块的特点,提出基于操作驱动引擎的软件分层设计,把STK控件嵌入到应用程序中实现功能的集成。通过对软件各层设计分析,梳理出系统实现所需要解决的问题。针对问题研究解决了STK/X应用技术、STK三维建模以及模型控制技术、火箭位置速度姿态的转换方法、卫星轨道姿态的转换方法等关键技术,完成了系统设计开发工作。     

提升机交流电控系统的对比分析

矿井提升机电控系统分为交流电控系统和直流电控系统。文章主要对目前广泛使用的各种交流电控系统的优缺点进行了对比分析,并对交流电控系统的发展进行了研究。     

生物酶在竹纤维中的应用研究

综述了生物酶在竹纤维中的应用.分析漆酶、半纤维素酶、α-淀粉酶和复合酶的性能特点,研究了生物酶加工处理竹纤维的工艺.总结漆酶、木质素酶等对竹材处理能力低、蛋白质大分子体积过大阻碍反应的缺点和生物酶对于竹纤维织物整理的低碳环保的优点.提出了多工序融合、多个反应同时进行的复合酶处理工艺,并展望未来生物酶加工竹纤维的发展趋势.     

基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别

为提高人体下肢步态相位识别准确率以实现外骨骼机器人控制,采用一种改进的粒子群优化MPSO-BP神经网络方法识别不同运动模式下的人体步态相位。通过自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,以多种传感信息组成的特征向量样本集训练神经网络分类器,用于识别人体下肢在平地行走、上楼梯和起坐三种典型运动模式下的步态相位。实验结果表明,MPSO-BP神经网络分类器能有效识别三种不同运动模式的步态相位,识别准确率均达到96%以上,识别性能优于传统的BP神经网络模型和粒子群优化神经网络模型。     

碳纤维的表面化学镀及其在青铜器纹样中的应用研究

为了将碳纤维应用于青铜器纹样中,采用化学镀的方法在碳纤维表面制备了化学镀镍层和化学镀铜层,研究了碳纤维表面预处理、化学镀镍和化学镀铜对碳纤维表面形貌和力学性能的影响.结果表明,热脱脂处理后碳纤维表面粗糙度增加,凹槽数量增多且深度相对商业碳纤维有所加深;粗化处理后碳纤维表面凹槽模糊化,表面粗糙度增加的同时凹槽棱角有所钝化...     

基于FPGA和SSA-SVM算法的线阵智能相机产品设计及应用研究

为提升粮食品质检测的检测准确率,提出一种基于FPGA芯片结构的线阵智能相机和SSA-SVM算法的图像品质检测系统。该相机在图像预处理部分,通过模板调整后的离散型高斯滤波算法进行图像去噪,通过两点矫正法与时延法进行图像的灰度矫正及颜色错位矫正;在图像品质分析部分,以花生图像为例,通过改进的最大类间方差法进行目标提取,然后通过SSA-SVM对粮食的颜色、纹理、轮廓等特征进行品质划分。试验表明,模板调整后的离散型高斯滤波算法具有更好的图像去噪性能,两点校正法与时延法可实现对图像灰度畸变与颜色错位的有效校正;改进的最大类间方差法具有更好的图像提取性能,SSA-SVM对花生这种粮食的品质划分准确率达到98.34%、单次划分耗时为2.747 s,具有较好的粮食品质划分性能;该线阵智能相机对不同体积的粮食都具有较高的品质检测准确率,对花生这类体积中等的粮食的品质检测准确率甚至高达98.55%,在粮食品质的自动检测中具有一定的应用价值。