灯泡贯流式机组运行稳定性研究

详细介绍了灯泡贯流式机组结构形式的特性及技术优势,并对集中运行中的静态稳定性和动态稳定性进行了分析研究。     

声子晶体型浮置板轨道低频减振性能研究EI北大核心CSCD

地铁列车运行诱发的低频环境振动会对人体、精密仪器和建筑物产生不利影响,引起了人们的普遍重视。基于声子晶体理论,在钢弹簧浮置板轨道(steel-spring floating slab track,steel-spring FST)结构基础上,提出了一种声子晶体型浮置板轨道结构,通过引入弹性波带隙提升其低频减振性能。建立了周期半轨道模型,采用谱元法对其进行求解,揭示了声子晶体型浮置板轨道的能带结构与带隙特性;建立了有限半轨道模型,采用谱元法计算分析了不同轨道部件的位移导纳幅值、传递率与基础插入损失。结果表明,板下基础、浮置板和钢轨位移导纳幅值在低频带隙范围内的峰值显著降低,相比于钢弹簧浮置板轨道,声子晶体型浮置板轨道不仅低频减振性能得以提升,其轨道结构振动响应也有所减弱。     

腔静脉滤器在急性深静脉血栓形成患者系统溶栓治疗中的必要性探讨

目的：探讨急性深静脉血栓形成（deep venous thrombosis, DVT）患者行溶栓治疗时,置入下腔静脉滤器的必要性。方法：回顾性总结2006年9月至2020年4月间,中南大学湘雅三医院因深静脉血栓行尿激酶溶栓治疗的患者临床资料,探讨放置下腔静脉滤器的必要性。结果：共收集病人549例,其中滤器组294例（男154例,女140例）,未放滤器组255例（男126例,女129例）。滤器组近端DVT 268例,溶栓治疗前有35例合并肺栓塞;未放滤器组近端DVT 218例,溶栓治疗前有16例合并肺栓塞,两组间具有统计学差异（P值分别为0.038和0.023）。滤器组尿激酶总量为（163.63±91.00）万单位,未放滤器组尿激酶总量为（149.02±77.72）万单位,两组间具有统计学差异（P=0.045）,但尿激酶溶栓天数及足量抗凝患者比例均无统计学差异。本研究255例未放滤器溶栓患者只有1例患者发生溶栓后肺栓塞（P=0.282）。结论：急性深静脉血栓形成患者行溶栓治疗时不必常规置入腔静脉滤器。     

TID隔振器浮置板轨道低频减振特性研究

为了实现对地铁低频环境振动的控制,提出了一种基于TID(Tuned inerter damper,调谐惯容阻尼器)的浮置板板下隔振器,并以此形成新型浮置板轨道结构。分别探究了TID隔振器浮置板轨道的低频弹性波传播特性、简谐点荷载作用下振动特性以及列车荷载作用下减振效果;结合多目标遗传算法,开展了TID参数优化分析。结果表明：TID的引入使得传统钢弹簧浮置板新增弯曲波带隙,实现了对板内弹性波的调控;浮置板低频共振所致的振动放大问题得到较大改善。TID隔振器浮置板轨道在4 Hz～16 Hz频率范围内的减振效果得以提升,浮置板振动响应也得到减弱。     

C616型车床的改造和备件的通用

C616型车床是一种小型而使用普遍的机床。由于这种机床在结构上的不断改变,给修理、备件的准备等增加了一定困难。为了便于维修以及备件的制造、储备和外购,因此统一零件结构尺寸,实行备件通用,是很有必要的。为此,我们根据具体情况,在以下几方面进行了图纸统一和结构合并。     

早产儿童运动自我效能感研究

本研究采用自编《儿童运动自我效能感量表》对158名早产儿童的运动自我效能感进行测量,结果发现早产儿童的运动自我效能感水平较低,不同性别、家庭经济情况、父母学历的早产儿童的运动自我效能感差异显著。     

蒸汽喷射器混合室两相流动的数值模拟

应用适用于跨声速流动的湿蒸汽两相流模型对蒸汽喷射器内流体的流动进行了数值模拟研究。重点研究了蒸汽喷射器混合室内流体的流动过程,并比较了采用湿蒸汽模型和理想气体模型计算结果差异。研究结果表明,湿蒸汽模型中,蒸汽喷射器引射系数略高于理想气体模型的,混合室内喷嘴出口和引射蒸汽入口附近激波产生的局部高压明显小于理想气体模型的,工作蒸汽速度、温度的降低也要比理想气体模型的小。     

结合小波变换与改进SSA优化小波神经网络的电力负荷预测

电力负荷预测是输电网络扩展和规划及合理电力调度的关键手段。针对电力负荷时间序列的非线性和复杂性特征,提出结合小波变换与改进麻雀搜索算法优化小波神经网络的电力负荷预测模型ISSA-WNN。设计改进麻雀搜索算法ISSA对小波神经网络的关键参数初值寻优,有效解决梯度调参易陷入局部最优及对参数初值敏感的不足,提升模型学习能力。对标准麻雀搜索算法SSA改进,引入Logistic-Tent混合混沌种群初始化、发现者/警戒者自适应更新、跟随者可变对数螺旋更新和高斯-柯西混合变异策略提升算法寻优能力。利用小波变换对电力负荷样本分解与重构,降低负荷时序的无序性和波动性,在此基础上构建新的电力负荷预测模型ISSA-WNN。实验结果表明,与标准小波神经网络模型WNN和标准麻雀搜索算法优化小波神经网络模型SSA-WNN相比,预测模型ISSA-WNN的平均绝对百分比误差和均方根误差指标值平均可以降低18.42%和21.21%,其拟合能力更强,预测性能更加稳定。