垃圾风选设备结构优化数值模拟

我国城市生活垃圾处理塑料分选技术尚处于起步阶段,设备分选效率低是目前影响该技术应用的核心问题,另外能耗偏大也是影响其广泛应用的重要原因。本文以流体力学基本原理为基础,将传统直筒立式风选设备改为折线形,应用流体模拟软件FLUENT对其结构进行了模拟优化设计。

V_2O_5-MoO_3/TiO_2催化剂的NOx选择性催化还原及SO_2氧化活性

采用浸渍法以TiO2为载体制备V2O5-MoO3/TiO2选择性催化还原催化剂,研究V2O5和MoO3负载量对于催化剂选择性催化还原反应及SO2氧化活性的影响,并考察氧含量、氨氮物质的量比和反应空速对3%V2O5-6%MoO3/TiO2催化剂选择性催化还原脱硝活性的影响。结果表明,随着催化剂中V2O5负载质量分数增加,V2O5-MoO3/TiO2催化剂的选择性催化还原活性和SO2氧化活性均呈上升趋势。MoO3的负载对催化剂的SO2氧化活性有明显抑制作用。MoO3负载质量分数超过9%,制备的催化剂既保持较高的低温选择性催化还原活性,又使选择性催化还原反应中的SO2转化率小于1%。

脑卒中后手功能康复机器人的研究进展——从传动机构角度的探讨

脑卒中是由脑部血管堵塞或破裂导致脑部供血不足而引发脑组织损伤的疾病,具有高发病率、高致残率等特点[1]。近年来,脑卒中患病率呈上升趋势,该疾病已成为我国居民第一大死因,同时也是世界第二大死因[2]。脑卒中患者死亡比率高达1/3,其余幸存者也存在不同程度的残疾[3]。

经颅交流电刺激对阿尔兹海默病小鼠双侧海马有效连接的干预研究

通过格兰杰因果方法,对Y迷宫任务中双侧海马间的有效连接进行分析,从相连脑区的角度,研究经颅交流电刺激(tACS)干预阿尔兹海默症(AD)的神经机制。记录正常对照组、AD组、tACS组和假刺激组小鼠执行任务时的行为表现和海马左、右侧场电位,计算各组的功率谱密度和格兰杰因果值(GC)。研究发现:AD组行为训练的正确率低于正常对照组,tACS可以提高其正确率。在θ和γ频段上,AD组的功率谱密度显著低于正常对照组(P<0.01),tACS组接近正常对照组水平。在θ频段上,tACS增加了AD小鼠海马左侧到右侧和右侧到左侧异常的GC值(从0.111±0.002;0.109±0.003到0.377±0.017;0.185±0.005),和正常对照组接近;在γ频段上,tACS降低了AD小鼠海马左侧到右侧和右侧到左侧异常的GC值(从0.145±0.002;0.127±0.003到0.074±0.001;0.082±0.002),和正常对照组接近。双侧海马间有效连接的异常可能是AD小鼠记忆功能下降的原因,tACS可以改善海马间的异常连接且恢复海马处场电位的功率谱密度。

飞行员经颅交流电刺激睡眠调节干预方法研究

目的针对飞行员经常需要打破昼夜节律出紧急任务的现状,研究一种经颅神经电刺激睡眠干预方法来缩短入睡时间、提高睡眠质量,以达到短时间内提高作战效能、提升飞行安全性的目的。方法提出了一种基于低频正弦交流电经颅刺激的睡眠干预方法,按照设计要求招募20名被试,每名被试参与3组睡眠干预实验,分别为对照组、伪刺激组和刺激组,其中刺激组使用经颅神经电刺激仪根据刺激方案对受试者进行电刺激干预,伪刺激组仅模拟刺激仪开关时的电流,其余时间不刺激,实验全程进行脑电、眼电、肌电信号的同步监测,记录相关数据。对采集到的脑电信号进行delta/theta功率谱密度比值分析,结合眼电、肌电信号确定受试者的入睡时间。结果对照组、伪刺激组和刺激组入睡时间分别为(17.29±7.72)、(11.41±4.71)、(5.21±3.36)min,刺激组入睡时间与对照组结果比较,差异具有统计学意义(P<0.05),伪刺激组入睡时间与对照组结果比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论在入睡时间上刺激组<伪刺激组<对照组,证明该经颅神经交流电刺激方法可有效缩短被试入睡时间。

常村矿井采区材料换装站设计改进

本文简要介绍了根据西德蒙坦公司提供的设备图纸所设计的常村矿并采区材料转换站中存在的问题,并提出了改进措施,取得了明显的技术经济效果.

基于CSP算法与小波包分析方法的运动想象脑电信号特征提取性能的比较

运动想象脑电特征快速准确提取是脑-机接口技术研究的重要问题。本研究分别讨论了共同空间模式(common spatial pattern,CSP)与小波包分析关于左右手运动想象特征提取的原理,并对两种方法进行了比较。对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数据,使用CSP与支持向量机(support vector machine,SVM)结合的分类正确率最高为85.5%;使用小波包分析与SVM结合的分类正确率最高为99%。同时对于本实验室采用Emotiv epoc+系统采集的运动想象脑电数据,利用小波包分析与SVM结合的分类正确率也保持在98%以上。实验结果表明,相较于CSP算法,小波包分析对于运动想象特征提取的效果更好。

基于稳态视觉诱发电位脑机接口的智能轮椅系统研究

本研究提出一种基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)脑机接口的智能轮椅系统,该系统采用典型相关分析实时提取脑电信号,并产生控制信号,信号传输速率高、分析速度快。同时该轮椅采用了基于麦克纳姆轮的全方向移动系统,避免了传统轮椅转弯角度不好控制的问题。六位被试者参与了该系统的在线实验,实验结果证实,该系统可以在较高准确率的条件下,在平面内进行任意方向的移动。实验结果证实了该系统的可行性与有效性。

遗传算法与模拟退火算法在FMS中的混合应用

讨论了柔性制造系统(FMS)中的机械加载问题,问题的主要目标是使制造系统不平衡最小化,在诸如可用的加工时间和刀具槽等工艺约束条件下使系统吞吐量最大化。将遗传算法(GA)与模拟退火(SA)算法相结合,提出了一种高效的进化算法--GASA。使用5个样本数据集对GASA的性能进行了测试,并与其他文献提及的启发式算法进行了比较,研究了它们对解决方案质量的影响。为了评价所提出的进化启发式算法的性能,通过进行大量的计算实验,以表格和图表形式给出了结果。实验结果表示GASA在柔性制造系统的应用中性能更好。

基于染色体分化遗传算法的工业生产线柔性加工

柔性制造系统(FMS)包含两个相互关联的问题,即零件类型选择问题和机器上的操作分配问题。通过考虑与机器的柔性、加工时间的可用性、工位数量等相关的若干技术约束,以满足最小化系统不平衡、最大化吞吐量为目标,对机器装载问题进行建模。以上这些约束条件的解决,即使对于中等数量的零件类型和机器,实现起来计算的复杂性都很高,因此我们需要采用一些随机搜索和优化技术来解决这些问题。提出了一种新的遗传算法--染色体分化遗传算法,用于解决我们之前提出的机器装载问题。该算法克服了简单遗传算法的缺陷,能够较好地平衡优化步骤并减少局部极小值成为最优解的可能。经过实验计算表明相较于传统遗传算法,该算法在工业生产线中能取得更好的结果。

基于遗传算法的运动想象脑电信号分类准确率的提升方法

为了提高运动想象脑电信号的分类准确率,本研究提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的脑电信号分类提升方法。该方法利用遗传算法与共空间模式算法(common spatial pattern,CSP)相结合,进行不同时间段的特征提取,再利用遗传算法得到不同时间段对分类正确率的权值及数据可信度。利用本实验室采集的脑电信号进行测试,分类准确率由加权前的80%左右提升至加权后的95%以上。实验结果证实,该方法可以有效提高脑电信号分类准确率,并且可以根据可信度剔除低质量的数据。同时,该方法还可以与其他特征提取方法相结合,对不同时、频特性进行有效性及可信度计算,提升分类准确率。这也是本方法更深一层的意义。

中兴煤矿瓦斯抽采工程设计

为指导矿井瓦斯抽采工程建设,设计根据分源预测方法预测出的矿井瓦斯涌出量,针对性地提出瓦斯抽采方法,确定矿井高、低负压抽采系统主要设备及管路,确定瓦斯抽采工程的建设工期及投资,并在中兴煤矿工作面得到应用,取得了较好的瓦斯抽采效果。

基于模糊补偿的主从式上肢外骨骼康复机器人训练控制方法

针对主从式上肢外骨骼康复机器人主臂信息获取、从臂快速响应等问题,提出了基于关节位姿、速度和力/力矩等信息的运动意图建模方法及基于模糊补偿的康复训练控制策略.根据人体工程学原理,提出了一种同构同型的主从式双臂康复机器人新型结构;利用D-H算法给出了笛卡儿空间的主从臂运动学模型,建立了患者健肢运动意图信息和从臂各关节动作的人机协作映射关系;以患者运动意图力矩作为输入,基于模糊补偿算法提出了患者-主臂-从臂协作控制策略,并利用李亚普诺夫定理证明了该控制系统的稳定性.仿真结果表明,康复机器人从臂可以根据患者运动意图跟随主臂运动,能有效地防止抖动误动,可避免对患肢的二次伤害.实验结果表明从臂运动轨迹平滑,无剧烈波动,控制轨迹跟踪主臂效果好.