基于宽窄带综合的飞机机型识别方法

针对传统单模态雷达飞机目标细粒度识别能力不足的问题,提出一种基于宽窄带综合的飞机机型识别方法.通过卷积网络挖掘宽带一维距离像的局部散射特性,递归神经网络挖掘窄带微动回波不同时刻的上下文特性,达到信息互补的目的.同时,针对两种模态在决策融合时存在强弱不平衡问题,设计了一种自适应决策融合网络,实现了对飞机目标的机型识别.利用七种飞机机型的仿真宽窄带数据进行了实验验证.仿真结果表明,本文方法平均识别准确率为76.7%,较传统方法提升6.4%以上.

曹奕从风血辨治三叉神经痛经验

三叉神经痛为面部三叉神经分布区瞬间产生撕裂样或刀割样的疼痛,疼痛时间可持续数秒至数分钟。三叉神经痛的疼痛性质一般呈阵发性和周期性,且间歇期无任何不适症状,常因说话、进食、饮水、洗脸、刷牙等因素诱发[1]。临床治疗三叉神经痛多用药物及手术,但药物毒副作用较大,而手术风险大[2-3]。曹奕教授从医30余载,擅长诊疗各科疑难杂症,现将其诊治三叉神经痛经验总结如下。

电路参数对石墨加热元件发热特性的影响规律研究

电路参数是石墨加热元件发热性能的决定性因素,对电路参数的影响规律研究是高性能、高可靠性石墨加热器设计的基础。对石墨加热装置的失效过程进行研究,确定发热元件可靠性量化指标——温度均匀度;在此基础上,确定对加热元件热输出性能进行量化的四个电路参数:加热元件厚度、发热条宽度、发热条缝隙、缝隙处的倒圆半径;对发热电路进行参数化建模,并采用有限元电热耦合仿真对加热元件电路参数对加热能力和可靠性的影响机理进行研究。结果表明:加热元件的厚度决定了其热输出能力,而其余三个电路参数决定了加热元件的可靠性。本文的研究成果对高性能石墨加热装置的研制具有重要的支撑作用。

温经浴袋熏洗辅助治疗寒凝血瘀型类风湿关节炎33例临床研究

目的:观察温经浴袋熏洗辅助治疗寒凝血瘀型类风湿关节炎(RA)的临床疗效。方法:将66例寒凝血瘀型RA患者随机分为治疗组与对照组,每组33例。对照组予来氟米特口服,治疗组在对照组治疗的基础上加用温经浴袋熏洗,2组疗程均为12周。观察并比较2组患者治疗前后晨僵时间、压痛关节计数(TJC)、肿胀关节计数(SJC)、中医证候评分、临床疾病活动指数(CDAI)及类风湿因子(RF)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、红细胞沉降率(ESR)、血清钙离子(Ca^(2+))、D-二聚体(D-D)等指标的变化情况,疗程结束后评估2组患者临床疗效。结果:治疗后2组患者晨僵时间、TJC、SJC及CDAI均较本组治疗前明显降低(P<0.01),治疗组明显低于对照组(P<0.05)。治疗后2组患者hs-CRP、ESR、D-D水平均较本组治疗前明显降低(P<0.01),血清Ca^(2+)水平均较本组治疗前明显升高(P<0.01),治疗组上述指标改善程度均明显优于对照组(P<0.05)。治疗后2组患者关节刺痛、关节肿胀、关节压痛、关节屈伸不利、晨僵等中医证候单项评分及总分均较本组治疗前明显降低(P<0.01),治疗组明显低于对照组(P<0.05)。治疗组中医证候总有效率为87.88%,明显高于对照组的69.70%(P<0.05)。治疗期间2组患者均未出现与治疗药物及治疗方法相关的不良反应。结论:在常规治疗的基础上加用温经浴袋熏洗可显著缓解寒凝血瘀型RA患者临床症状,降低炎症水平,减少骨破坏以及改善局部血液循环,提高临床疗效,且安全性高,其机制可能与其对hs-CRP、ESR、D-D以及血清Ca^(2+)水平的调节作用有关,需做进一步研究。

用于荧光显微技术的多波长激光耦合系统

为了满足荧光显微镜技术对多波长单模耦合输出激光的需求,研究了400~680 nm内多波长激光耦合进单模光纤的技术,设计了三片式耦合透镜组很好地消除了不同波长耦合时的色差以提高耦合效率,同时考虑光纤耦合调试难度大的问题,设计了能快速简单完成耦合调节的耦合光纤部件结构以及耦合调试的方法,通过实验测试荧光成像常用的4种波段激光(405,488,561,638 nm),耦合效率均大于65%。实验结果达到了较高的光纤耦合水平,证明该多波长激光耦合器性能优异。同时,由于耦合器装调简单且成本低,本文的工作具有进一步商业化的价值,且为多波长单模耦合激光器国产化打下了坚实的基础。

曹奕教授基于“因虚致脱”理论治疗阴挺经验撷菁

阴挺,即西医学之“子宫脱垂”,是一种盆底功能障碍性疾病,多见于绝经后妇女。该病患病率呈逐年上升趋势,对患者的身心健康和生活质量产生了严重的负面影响。曹奕教授认为该病源于脾、肾、肝三脏功能失调及冲、任、督、带四脉失固,脾虚则提系无力,肾虚则固摄无权,肝虚则筋膜驰纵,四脉亏虚则胞失养缚。曹奕教授基于“因虚致脱”理论,结合阴挺的病理特点,巧妙地将脏腑辨治、十二经脉与奇经理论相融合,采用针药结合,辅以灸疗之法,注重通督调任以益气生血,固本培元以升提胞脏,形神共治。曹奕教授充分发挥针药并用之妙,遣方灵活,针法精妙,疗效卓矣。其经验可指导临证辨治思路,后学宜以为鉴。

嵌入NLB模块的FCN在轴承信号降噪中的应用

深度学习在故障诊断取得了显著的进展,然而其多为端到端的智能诊断,在信号降噪方面的应用较少。本文提出了一种基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的降噪方法。首先,模型整体采用了encoder-decoder架构,其中encoder部分由三层卷积层组成,decoder部分由四层反卷积层组成。其次,引入了残差连接对模型的学习目标进行了约束,使得模型在传播过程中更多地关注噪声信息。并且为了增强模型的特征提取能力,在encoder和decoder中引入了非局部块(non-local block,NLB)。然后,通过仿真信号对比实验选择网络的超参数,与目前主流的降噪方法进行对比,初步验证模型的降噪效果。最后,通过实际案例对所提方法的降噪效果进行对比验证,结果表明本文提出的方法在直观观察和降噪性能指标方面均取得了良好的应用效果,能够有效提高故障诊断的准确率。

增强探测信息可观测性的主动防御滑模协同突防制导律

针对敌方来袭拦截弹制导策略未知的主动防御协同突防场景,考虑目标弹-防御弹单向和双向协同配合模式,采用滑模控制方法提出了兼顾拦截弹探测信息可观测性和防御弹反拦截精度的协同突防制导律。构建了融合空间探测构型需求和拦截成功必要条件的滑模面,分别应用双幂次趋近律和带状态反馈的指数型趋近律,推导了目标弹-防御弹的单/双向协同制导律。相较于单向协同,双向协同通过引入加速度代价函数,应用最优化方法优化了协同突防制导律,目标弹通过协作机动帮助防御弹降低打击来袭拦截弹的过载需求。仿真结果表明,协同滑模突防制导律可确保目标弹和防御弹达到期望的空间探测构型,并能够精准地打击来袭拦截弹。

无人机集群分层通信及连通性研究

针对强干扰环境,在采用窄波束固定安装的通信模块执行任务的过程中,采用一种无人机集群分层通信与连通性判断的方法,通过上下层无人机两两之间的通信关系,确定无人机集群的连通性。局部信息在集群中多次中转实现整体的信息共享,为绕飞搜索、队形保持、防止碰撞等措施的实现提供信息支持,是执行高风险、高难度复杂任务的一种高可靠、低成本的方案。

益肾化浊汤治疗糖尿病肾病肾阴阳两虚证32例临床观察

目的观察益肾化浊汤治疗糖尿病肾病(diabetic nephropathy,DN)肾阴阳两虚证的临床疗效及其对微量白蛋白尿的影响。方法将64例DNⅢ期伴微量白蛋白尿患者随机分为对照组和观察组,每组32例。对照组给予糖尿病降糖药物基础治疗,观察组在对照组治疗基础上加用益肾化浊汤治疗,10 d为1个疗程,共治疗4个疗程。观察和比较两组患者治疗前后肾功能指标[血尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)、血清肌酐(serum creatinine,SCr)、尿白蛋白/肌酐比值(urinary albumin/creatinine ratio,UACR)、肾小球滤过率估算值(estimated glomerular filtration,eGFR)]、临床疗效、中医证候积分以及不良反应。结果观察组临床疗效优于对照组(P<0.05)。两组患者治疗后各项中医证候积分均较治疗前显著减少(P<0.05),且观察组减少程度大于对照组(P<0.05)。与治疗前比较,治疗后两组患者BUN、SCr、UACR水平均显著下降(P<0.05),eGFR水平显著升高(P<0.05);观察组BUN、SCr、UACR、eGFR改善程度均优于对照组(P<0.05)。两组治疗过程中未见不良反应。结论益肾化浊汤治疗DN患者疗效显著,可明显改善患者微量白蛋白尿,且安全性高。

奇异谱分解联合互信息的主轴轴承故障特征提取研究

奇异谱分解(singular spectrum decomposition, SSD)算法存在当信号信噪比较低时降噪能力较差以及敏感分量个数难以确定的问题。针对上述问题,提出了SSD联合互信息理论(mutual information, MI)的主轴故障特征提取方法。首先,将轴承振动信号经过SSD分解,得到多个奇异谱分量(singular spectral component, SSC);然后分别计算原始信号与SSC之间的互信息,选择最小互信息(minimum mutual information, MinMI)处的分量为最佳分量。由于背景噪声的影响,选取的最佳分量故障特征频率并不明显。因此,基于振动信号特点与互信息理论提出了差分突变互信息(differential mutation mutual information, DMMI)的有效分量保留方法,通过对计算相邻SSC之和之间的MI值,保留突变点内的分量作为敏感信号,在此基础上再依据MinMI原则设计带通滤波器,对敏感信号带通滤波并进行包络解调以提取故障特征频率。通过仿真信号与真实主轴轴承数据分析表明,对信号进行DMMI保留敏感分量,结合MinMI准则的自适应滤波处理在主轴轴承故障特征提取方面表现了优异的性能。

知识蒸馏与迁移学习的轴承故障诊断应用研究

针对工业现场工况复杂多变,易造成样本缺失或不平衡,导致模型诊断准确率低等问题。提出改进知识蒸馏与迁移学习的轴承故障诊断方法。教师-学生模型分别采用稠密卷积神经网络和人工神经网络,自适应随机提取源域样本和目标域样本的关键特征信息;获取对应领域的软标签损失和硬标签损失,引入分层迁移学习改善领域样本的条件分布差异,获取最终蒸馏损失函数,并将蒸馏后的“暗知识”反馈更新学生模型;利用目标域测试样本实现智能体的半监督故障迁移决策。实验结果表明,学生模型能够从教师模型学习到各项性能,提升简单模型的诊断精度,相较于其他方法,该方法具备较优异的准确性和鲁棒性。

社会创新视角下马路劳务市场服务设计研究

马路劳务市场自发形成于城市街道中,作为非正规劳务市场,它积累了大量社会问题,被视作城市乱象,影响农民工就业质量。基于一个典型的街头市场案例进行实地研究,将服务设计理念和方法引入城市非正规劳动力市场的研究。通过以用户为中心和以行动为导向的研究方法,解析农民工与雇主等市场参与者的具体需求,提出马路劳务市场服务的综合设计,并讨论了非正规劳务市场服务的可持续发展方法。研究指出,马路劳务市场虽是自发形成的社会现象,但它的运转机制和参与者的社会关系,能够使其成为一个可创新的城市公共服务系统。将服务设计思维与社会创新方法引入马路劳务市场问题的解决方案中,能够为解决农民工灵活就业问题扩宽思路,也为城市公共服务系统的创新与发展提供了新的参考。

郑州“7·20”特大暴雨降水特征及其内涝影响

基于郑州市自动气象观测站资料,对河南郑州2021年“7·20”特大暴雨的降水极端性、降水时段、小时降水变化等特征及其内涝影响进行分析,提出超标准降水条件下内涝防治的建议。分析表明:河南郑州“7·20”特大暴雨是一次极端强降水天气过程,可以分为5个明显的降水阶段,第三阶段和第四阶段呈现短时强降水频发、重发特征,特别是20日12—18时郑州市主城区连续出现80 mm以上的小时降水,是造成郑州市主城区严重城市内涝的主要原因。按照现有的内涝防治设计标准,郑州市主城区仍不足以防范此种强度的降水,但仍可以通过完善城市内涝防治的超标应急系统、提高城市易涝点内涝防治标准等措施减轻内涝灾害。

简易手机光谱仪的设计及应用

基于光栅衍射原理和手机的图像采集、数据处理、显示功能,设计了一款简易手机光谱仪。光谱仪主体为一暗盒,其两端分别为狭缝和透射光栅,手机摄像头采集衍射光谱图像,经开发的手机APP计算、显示光谱和吸光度曲线。利用设计的手机光谱仪测量橄榄油的吸光度,发现优质橄榄油的吸光度曲线在波长600 nm处存在明显峰值,而伪劣橄榄油的吸光度在此波长处不存峰值,从而实现了真伪橄榄油的鉴别。此外,由于其结构简单易制、成本低、可视化效果好等特点,还可将其应用到设计性实验和演示实验教学中。

基于VMD-ICMSE和半监督判别SOINN L-Isomap的滚动轴承故障诊断

针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法。利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用SSDSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出利于识别的低维、敏感故障特征子集;应用粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)分类器对低维故障特征进行故障识别,判别故障类型。VMD-ICMSE方法集成了VMD自适应分解非线性信号与ICMSE衡量时间序列复杂性程度的优势,提高故障特征提取能力;SSDSL-Isomap方法综合了全局流形结构、半监督型双约束图构建以及SOINN界标点选取的优点,增强故障分类能力。调心球轴承故障诊断实验分析结果表明,该方法对实验数据的故障识别率达到100%。

翻转课堂在生物化学课程绪论部分思政教学中的应用

立德树人是我国高等教育的根本任务。全学科、各专业课程思政教育已在全国各高校积极开展,但存在学生接受度低的问题。探索新的、有效的课程思政教学方式,是实现立德树人目标的重要途径。该文以高校生物化学课程的绪论部分为对象,根据绪论内容的特点,选用翻转课堂教学模式开展思政教育。学生学习反馈情况表明本次教学探索取得了较好的思政教育效果,为翻转课堂在高校课程绪论部分思政教学中的应用提供了参考。

基于ASL-Isomap流形学习的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障特征集维数高及冗余问题,提出一种基于自适应自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(Adaptive self-organizing incremental neural network landmark Isomap,ASL-Isomap)流形学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,从时域、频域、时频域以及复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维混合域故障特征集;其次,采用ASL-Isomap方法对高维混合域故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感特征子集;最后,应用核极限学习机(Kernel extreme learning machine,KELM)分类器对低维特征进行故障识别。ASL-Isomap方法集成自适应邻域构建和SOINN界标点选取的优势,能够更有效挖掘数据的低维本质流形。圆柱滚子轴承故障诊断实验验证该故障诊断方法的有效性和优越性。

独立焦化干熄焦余热发电项目节能量计算与分析

独立焦化干熄焦余热发电项目,在纯凝状态下,烧损率按1%控制,干熄1 t焦炭可产生(9.8 MPa、540℃)蒸汽410 kg,发电114.8 kW·h,多回收焦炭粉尘量30 g。计算得知,项目节能收益为每吨11.94 kgce。综合分析钢铁联合企业比独立焦化企业更适合干熄焦工艺。

基于智能场景概念的学习方式及设计研究

从场景的概念入手,在学习领域内探索智能时代下的产品设计方法,研究智能应用场景中用户、产品、环境等各要素之间的关系,提出智能学习场景下的产品设计路径,以满足智能时代下的用户需求。基于场景的概念,结合智能产品的特征建立智能应用场景模型,分析得到智能系统的典型结构。结合学习方式的转变,构建智能学习场景模型,提出智能学习场景下的学习类产品设计的概念。