基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

星毛冠盖藤乙酸乙酯部位抗三阴乳腺癌的研究

研究星毛冠盖藤乙酸乙酯部位(PTE)对三阴乳腺癌细胞增殖和凋亡的影响。以MDA-MB-231细胞为研究对象,不同剂量PTE处理,MTT、台盼蓝、TUNEL法分别检测细胞的增殖、凋亡情况,Western blot检测Caspase-3的表达情况。结果显示,PTE对MDA-MB-231的增殖具有剂量依赖的抑制作用;500μg/mL的PTE处理48 h后,PTE组细胞死亡率明显增高;TUNEL染色检测到明亮的绿色荧光颗粒;Western blot检测到明显的Caspase-3激活。由此可见,PTE对MDA-MB-231细胞具有明显抑增殖、促凋亡的作用,其分子机制与Caspase-3的激活有关。     

浅谈高效节能环保性平台建设

我们整个的项目是围绕着倡节能,促环保进行的,将节能环保与现代技术相连接。拯救地球、保护环境、节约能源,是我们共同的责任。该平台可以清楚的看见个人或集体使用水电量的多少与变化,还可以通过记录将个人的使用与官方平均数据相比较,从而根据此来设置一些等级和奖励,来激励学生时刻节约资源的行动。我们进行了生态学,物理学,心理学等方面的了解和探究,但在网络平台搭建的过程中遇到了很棘手的问题,在IC卡的制作方面我们的能力和条件还不足以满足IC卡的制作,经过探讨我们转换思路使问题得到了比较好的解决。最后我们进行了项目的宣传工作,该项目取得了阶段性的良好进展。     

智能割草机器人结构设计与分析

为准确验证智能割草机器人升降结构运动特性和受力状态，文中采用了一种基于HyperMesh与ANSYS的联合分析方法。首先，使用Unigraphics NX进行运动特性分析，得出升降速度在0～24 mm/s范围内，升降距离在0～120 mm范围内，均满足设计需求。然后，使用HyperMesh与ANSYS软件进行仿真研究，对智能割草机器人关键部件进行静力学分析和瞬态动力学分析。静力学仿真分析结果表明，零件最大形变为0.05 mm,最大应力仅为11.9 MPa,其结果均在结构和材料允许范围。瞬态动力学分析结果表明，最大应力仅为13.1 MPa,结合应力和变形云图分析得出升降结构不会产生应力集中、材料强度不够等问题。     

基于能量检测的频谱感知算法性能研究

文章提出一种更精炼的能量检测算法(Improve Energy Detection,IED),该算法能避免瞬时信号能量下降造成的错误检测。实验结果表明,它能够在保持类似复杂度和计算成本水平的同时优于传统能量检测算法,精确判别信道中是否只存在噪声,有效地降低了能量检测的复杂度,提高了检测的可靠性。