重视海上落水伤员关键温度点及脑保护策略的研究

随着我国海事活动日益频繁,海上伤员的救治研究已成为制订海战策略不可或缺的重要组成部分。伤员遭受低温海水的侵袭后,短时间内即会发生体温过低症,除生命体征减弱外,还伴随着多器官的损伤与衰竭,严重威胁伤员的生命安全。因此,针对海上落水伤员的核心温度变化以及相关脑保护策略的探索刻不容缓。本文通过分析关键温度点的发生时间和温度范围,为未来进一步优化复温方案,探索更多可能的脑保护措施提供重要参考。

关键温度点稳温时间和湿度组合调控对烤烟外观质量的影响

烟叶密集烘烤过程中关键温度点稳温时间和湿度组合调控试验的结果表明:下部叶以处理T3、中部叶以处理T2、上部叶以处理T4的烤后烟叶外观质量总体得分最高,且在同部位中与其他处理的差异均达显著水平。

密集烘烤关键温度点稳温时间与湿球温度优化组合研究

采用标准化气流上升式密集烤房,研究了烘烤过程关键点(38、42、46或47、54℃)稳温时间和不同湿度组合,对烟叶外观、内在品质、感官质量和经济性状的影响。结果表明,在烟叶烘烤的各关键温度点稳温维持较长时间再配合前期(38℃)相对较高的湿球温度和42℃以后适中的湿球温度(T2)条件能够使烟叶物理、生理生化变化过程充分,烤后烟叶外观质量与感官质量评价得分最高,化学成分含量适宜,比例协调,但存在身份变薄、杂色烟比例增多而影响经济形状的趋势。因此,密集烘烤中在干球温度42℃以后维持中等的湿球温度并适当控制稳温时间,避免变黄过度,可兼顾烤后烟叶质量和效益。

豫烟11号烘烤关键温度点配套技术研究

根据豫烟11号品种特性,通过在贵州省施秉县对烘烤中关键温度点湿度及稳温时间对比试验,对烘烤中及烘烤后的烟叶质量评定,结果表明:该品种烘烤温度42℃时,湿度保持在36±0.5℃,稳温时间为24h,此配套技术较为适宜在当地推广。

密集烘烤关键温度点和稳温时间对烤后烟叶品质的影响

进行烟叶密集烘烤过程中的关键温度点湿球温度试验和关键温度点稳温时间试验,结果表明,下部叶以处理T4和H3、中部叶以处理T1和H1、上部叶以处理T5和H4的烤后烟叶质量较好。

关键温度点不同湿球温度对烤烟品质的影响

采用自控温湿度电烤箱,研究了关键温度点不同湿度控制处理对烤烟品质的影响。结果表明,红大烘烤时在干球温度42℃时,需要湿球温度配合37℃左右的,干球温度54℃、湿球温度39℃的烤后烟叶质量较好,在一定范围内能改善烤后烟叶的可用性,对改善烤后烟叶外观质量方面效果明显,化学成分协调性和感官吸食质量可得以提高。

关键烘烤温度点对烤烟身份的影响

在福建省南平市烤烟烘烤工艺的基础上,研究了关键烘烤温度点对烤烟身份的影响。结果表明,下部叶烘烤,延长42℃时间,缩短42.5℃时间,烤后烟叶的干鲜比、单叶重较重,身份略厚。中部叶烘烤,延长43℃时间,缩短43.5℃时间,烤后烟叶的干鲜比、单叶重较重,身份略厚。上部叶烘烤,延长43℃时间,缩短44℃时间,烤后烟叶的干鲜比、单叶重较重,身份略厚。

关键烘烤温度点对烤烟的香气影响研究

在烤烟密集烘烤干球温度为52~54℃的过程中,以时间为变量,研究关键烘烤温度点对烟叶香气的影响。结果表明,在52~54℃的关键温度点下,各处理各烘烤阶段缩短1 h会增加烟叶干鲜比和单叶重;中下部叶各烘烤阶段延长1 h,烟叶的干重减少的较小;上部叶各烘烤阶段延长1 h,烟叶的外观质量更好;每烘烤阶段延长1 h,烟叶香气表现较好。

基于统一框架的数控机床热误差建模方法

为了克服独立筛选关键温度点再进行热误差建模破坏其内在联系从而降低热误差模型预测性能的问题,提出了一种统一框架下同时筛选关键温度点和热误差建模的方法。采用最小二乘支持向量机作为基本热误差模型,将温度点的选择状态和模型超参数作为优化变量,采用二进制鲸鱼优化算法进行寻优,并综合考虑最大化预测精度和最小化关键温度点个数设计损失函数。以一台卧式加工中心为例,进行热误差实验,利用所提方法在10折交叉验证模式下筛选出了最优关键温度点,将其个数从20减少到了3,并同时获得了模型最优超参数。最后,与传统独立方式进行了对比分析,结果表明利用所提建模方法热误差预测精度最高提高约62.8%,验证了其有效性和优越性,为后续热误差补偿实施提供了参考。

基于LSTM循环神经网络的数控机床热误差预测方法

针对传统热误差预测中忽略了机床历史累积温度状态与机床热误差之间的关联关系,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的数控机床热误差预测方法。LSTM循环神经网络可以有效利用机床当前时刻和历史时刻的温升数据来表征更加符合机床热变形机制的热误差。以一台精密卧式加工中心为例,首先进行热误差实验,然后利用模糊c均值(FCM)聚类算法从20个温度点中筛选出4个关键温度点,再以其温升数据为输入热误差数据为输出建立LSTM循环神经网络热误差预测模型。最后,在不同工况下与传统热误差预测模型进行预测性能对比分析,结果表明所提热误差预测方法预测精度最高提高约52%,具有更加优越的预测精度和泛化性能。

基于工件尺寸的数控机床热误差建模与补偿

工件精度一直是制造企业的第一要务。在大批量生产的情况下,工件尺寸的超差以及加工工序的过程能力指数(Cpk)偏低主要受热误差影响。基于Cpk分析,提出了一种新的关键温度点的选择方法。基于关键温度点的温度数据和直接源自生产线的工件尺寸数据,构建了数控机床主轴径向热误差模型。该模型的补偿效果显著,补偿后的工件尺寸均符合技术规范的要求,工件内径距离中心值的最大值由12μm减小至6μm,Cpk由补偿前的0.82提高至1.48。