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概述了影响报警产品性能的两大原因-电路和气体传感器,其中气体传感器部分是影响质量的关键.以半导体传感器为例,分析了可燃气体报警器在正常使用环境下经常发生误报警及使用一段时间后不报警的原因,并采取了相应的措施—通过对传感器增加干扰气体过滤帽把主要影响报警器误报的乙醇等气体滤除掉,并尽可能远离含硅物质以保证传感器的长期稳定性.根据对不同质量传感器在各种气体环境下的试验数据及特性曲线分析,论述了传感器对报警产品的可靠性及长期稳定性的影响,并针对报警器的误报问题提出相应的解决方法. 相似文献
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为研究全封闭大功率永磁牵引电机额定工况下的稳态温度场,以一台额定功率为815 kW的永磁同步牵引电机为研究对象,依据成型绕组槽部导热模型,建立了整机三维温度场共轭传热计算模型。考虑旋转磁化、冲压过程和磁密高阶谐波对定子铁耗的影响,以及水套-定子铁心间接触热阻抗对电机温升的影响,采用Fluent软件对电机额定工况下的稳态流场与温度场求解,使用电阻法和埋置检温计法(ETD)测得电机在额定工况下绕组的平均温升、铁心测点和绕组端部测点局部温升,绝对误差分别为-3.7 K、-0.3 K和7.6 K。进一步分析了电机水路和内风路流场分布特性、水套-定子铁心间接触间隙对绕组平均温升的影响以及槽内绕组附近的温升分布情况,最后提出了该类电机冷却系统设计优化方向。 相似文献
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建立了一种高效液相色谱定量方法,测定以4-氯-2'-硝基联苯制备4-氯-2'-氨基联苯合成啶酰菌胺路线各步反应中的有效成分含量.采用InertSustain ODS-C18不锈钢柱(250 mm×4.6 mm i.d.×5μm)和二极管阵列检测器,以乙腈和0.02%磷酸水为流动相,流速为1.0 mL/min,在220 nm波长下对中间体4-氯-2'-硝基联苯进行分离和定量分析;在254 nm波长下对中间体4-氯-2'-氨基联苯进行分离和定量分析;在254 nm波长下对啶酰菌胺进行分离和定量.分析结果表明,4-氯-2'-硝基联苯保留时间约24.3 min,线性相关系数为1.0000,标准偏差为0.04,变异系数为0.34%,平均回收率为100.04%;4-氯-2'-氨基联苯保留时间约18.0 min,线性相关系数为1.0000,标准偏差为0.05,变异系数为0.33%,平均回收率为99.94%;啶酰菌胺保留时间约11.9 min,线性相关系数为1.0000,标准偏差为0.21,变异系数为0.32%,平均回收率为100.09%.方法 操作简便,精密度与准确度较高,满足定量分析要求. 相似文献
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脉压和脉压指数与糖尿病心肌病患者心脏结构和功能的相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨脉压及脉压指数与糖尿病心肌病(Diabetic cardiomyopathy,DCM)患者心脏结构及功能的相关性.选取规律服药且排除其他心血管疾病的2型糖尿病心肌病患者66例为研究对象,根据脉压将患者分为糖尿病心肌病正常脉压组(19例)和糖尿病心肌病高脉压组(45例),同时选取40例年龄等相匹配且24 h脉压正常的健康志愿者作为对照组.比较各组患者的血糖、血压和脉压水平,并对各组患者心脏结构和功能的心超参数进行分析.DCM组和对照组基线资料比较:DCM组pro-BNP、baP-WV、24 h收缩压、24 h脉压和糖化血红蛋白水平均高于对照组(P<0.05);DCM组和对照组心超参数比较:DCM组患者左心房内径、室间隔厚度、左心室后壁厚度和E/e′高于对照组(P<0.05),e′低于对照组(P<0.05);DCM正常脉压组和DCM高脉压组与对照组患者的脉压和心超参数比较:与对照组和DCM正常脉压组比较,DCM高脉压组患者24 h收缩压及24 h脉压显著增加(P<0.05),24 h舒张压显著降低(P<0.05),而空腹血糖较对照组显著升高(P<0.001).DCM正常脉压组空腹血糖、24 H收缩压及24 h舒张压高于对照组(P均<0.05),差异有统计学意义;DCM组患者的脉压及脉压指数与其心超参数相关性分析:DCM组患者脉压及脉压指数与室间隔厚度(r=0.40、0.38,P<0.01)、左心室后壁厚度(r=0.29、0.24,P<0.01)、E/e′(r=0.22、0.15,P<0.05)呈正相关,与e′(r=-0.44、-0.48,P<0.01)呈负相关.DCM患者相关因素的Logistic回归分析:对DCM患者有影响的变量进行单因素分析显示,脉压及脉压指数是DCM患者心脏重塑的独立危险因素.脉压和脉压指数与糖尿病心肌病患者心脏结构和舒张功能有相关性,是糖尿病心肌病患者心脏重构的独立危险因素. 相似文献
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针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗. 相似文献
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交联聚乙烯电缆已成为城市电网架构建设的首要选型材料.电缆缺陷会导致电缆局部放电的产生,最终导致绝缘击穿、线路跳闸.通过电缆局放检测的手段,及时检测到问题电缆的局放信号,对减少电缆绝缘隐患和电网的安全运行有重要意义.阐述交联聚乙烯电缆局放产生机理、特征,检测技术、方法,并分析电缆局放各检测方法的不足,为电缆局放检测研究应用提供参考. 相似文献