以“原子结构”为例的初高中化学教学衔接研究

目前在基础化学教育过程中我国各省市均采用初高中两个阶段进行教学,由于各阶段课程标准的不同、教师教学方法的转变、学生心理发展和学习习惯的变化等都可能导致学生在学习中出现问题,因此初高中化学课程过渡阶段的衔接至关重要。立足于初高中化学衔接现状,以“原子结构”为例,浅要分析如何进行初高中化学教学的有效衔接。

基于神经网络和证据理论的滚动轴承故障预测方法

传统的故障预测方法难以对不同工况下的滚动轴承故障进行有效预测,为此,提出了一种基于BP神经网络和DS证据理论的滚动轴承故障预测方法。首先采用擅长于处理非平稳信号的小波包分解对多个传感器采集的原始振动数据进行特征分析,然后对BP神经网络的结构和参数进行优化设置并使用多个BP神经网络分别进行故障预测模型训练,最后利用DS证据理论将多个神经网络得到的预测结果进行融合并输出最终预测结果。实验结果表明,该方法能对不同工况下的滚动轴承故障进行有效预测,故障预测平均准确率达96.37%;且与相关文献提出的方法相比,所提出的方法得到的滚动轴承故障预测准确率有所提升。

基于参数辨识的力传感器动态校准方法

力传感器动态校准通常采用静态指标分析方法,很难评价其结构参数对模型时变特性的影响,为此提出一种力传感器动态校准方法。针对被校准力传感器的结构特征建立参数化数学模型,分析动态激励与结构响应之间的频域传递关系;利用最小二乘法对传递函数的频谱特性进行解析,实现模型参数的辨识;采用频率分析法建立传递函数的频域几何关系式,实现动态校准模型的稳定性评价。采用落锤式冲击力校准装置验证所提方法,结果表明该方法能以较小的标准差辨识被校准力传感器的结构参数,也能依据相位裕量和幅值裕量判断动态校准模型的稳定性。

基于蚁群优化K均值聚类算法的滚轴故障预测

为解决基于传统K均值聚类算法的滚轴故障预测中随机选取初始聚类中心导致预测效果不佳的问题,提出一种基于蚁群优化K均值聚类算法的滚轴故障预测方法。采用小波包分解得到滚轴振动数据的特征向量并归一化作为聚类算法的输入,采用蚁群优化算法选择最佳初始聚类中心,基于K均值聚类算法建立滚轴故障预测模型。实验结果表明,与传统K均值聚类算法相比,该方法有效规避了易陷入局部最优解的问题,得到了更稳定和更准确的预测结果。

应用“治阴疗阳法”治疗多囊卵巢综合征验案

多囊卵巢综合征是一种以稀发排卵或不排卵、高雄性激素血症和卵巢多囊样改变为临床特征的疾病,严重影响女性正常生活。该文介绍应用“治阴疗阳法”分阶段使用中药、针刺与艾灸疗法治疗多囊卵巢综合征验案1则,患者经治疗后成功受孕。

线激光传感器的边缘偏差修正方法

为了修正线激光传感器在轮廓测量中的边缘偏差,提出了一种边缘偏差修正方法。该方法通过分析边缘偏差的主要误差来源,建立一种基于曼哈顿距离和切比雪夫距离的混合去噪模型,实现杂散噪声的滤除;采用最小二乘法对线激光轮廓测量误差模型进行补偿。为了验证该方法的有效性,以量块的标称尺寸作为评价指标进行测量校准实验。实验结果表明:该修正方法对杂散噪声的滤除效果显著;其中,未经补偿的尺寸测量误差为0.43 mm,经修正方法补偿后的尺寸测量误差最小达0.04 mm,比前者降低了一个数量级。因此,该方法可有效修正边缘偏差,提高线激光传感器的轮廓测量精度。

针灸治疗偏头痛经验举隅

偏头痛是临床常见病证,其临床常表现为一侧头部疼痛反复发作。此病常伴有恶心、呕吐、对光及声音过度敏感等症状。中医学认为偏头痛属“头风”“脑风”等范畴,纵观历代医家,偏头痛的病因外感多责之于风、寒、湿、热,内伤多关乎气、血、痰、瘀、虚。随着生活节奏的加快,偏头痛的发病率也随之升高。目前防治中存在诸多问题,寻求有效治则治法是患者和社会的需要。安徽中医药大学第一附属医院潘宾副主任医师从事临床近二十年,总结出偏头痛病机不外乎“不通则痛”和“不荣则痛”两大类。潘副主任主张“首辨主病兼病,再辨证型经络,后给予施针中药”。临证中,他灵活运用“开四关”“热敏灸找敏感点”“先阴后阳”等特色针灸方法治疗,且用药时重视用川芎及虫类药,取得了良好疗效,形成治疗偏头痛的独特临证特色。文章通过案例,介绍潘宾副主任医师针灸治疗偏头痛经验,以期为临床参考。

仿生矿化细胞保护壳的制备及其在环境微生物领域的研究进展

自然界中部分生物体能够产生矿物质形成矿化保护壳,保护壳在提高生物体对外界不利环境的抗性和改善生命功能方面展现出良好的效果。为了利用保护壳的诸多优势,科研人员深入研究生物矿化机理,开发出多种仿生矿化方法,为不能自然产生矿化壳的生物体制备人工保护壳,具有保护壳的生物体在疾病治疗、环境保护和新能源等领域展现出广阔的应用前景。主要围绕微生物细胞保护壳的制备方法和功能价值进行讨论。首先从制备机理、制备过程和适用范围方面介绍细胞保护壳的主要制备方法,然后阐明矿化壳在保护细胞免受外界侵害和室温储存细胞方面的应用价值,最后对具有保护壳的微生物在环境污染治理方面的应用进行展望。