双动态吸附毛细管电色谱的手性分离——采用阳离子表面活性剂和阴离子手性选择剂作为假固定相

建立了以十六烷基三甲基溴化铵或1 ,5_二甲基_1 ,5_二氮杂十一烷亚甲基聚N_甲溴化物为阳离子表面活性剂 ,并以磺丁基 β_环糊精为手性选择剂的双动态吸附毛细管电色谱。以碱性的丙比胺和酸性的华法林作为拆分对象 ,考察了双动态吸附毛细管电色谱的手性分离行为 ,以及动态吸附柱的重复性。在双动态吸附毛细管电色谱条件下 ,丙比胺和华法林的手性分离度较大 ,丙比胺的分离度可达3.21 ,丙比胺连续进样10次 ,迁移时间的相对标准偏差小于1.0 %。

双动态条件下多传感器融合的车辆检测方法研究

运用双动态条件研究追尾事故中车辆防撞预警方法,提出一种基于毫米波雷达和PTZ摄像机相结合的前方车辆检测方法。解决摄像机、雷达、世界坐标系的变换关系,实现空间上的融合;采用线程同步方式实现时间上的融合。目标识别过程中,在图像中生成感兴趣区域,通过三阶Kalman滤波算法对当前周期内获取的初始目标信息进行预测,基于已训练好的级联分类器进行多尺度识别,得到感兴趣区域内的车辆。将单目测距获得的距离与毫米波雷达获得的实际距离进行比对,以验证上述算法的准确性,试验结果表明,测量距离与实际距离误差率为1.96%,可控制在用户可接受的区间内。

装备精度的双动态阈值评价算法及收敛性分析

利用数理统计的原理和方法,提出了装备精度的双动态阈值评价算法.构造依赖于可靠概率的装备精度上限阈值与下限阈值,通过调整可靠概率,利用随之而变的上限阈值与下限阈值对装备精度进行了动态评价.理论分析与实例计算表明:在上限阈值大于给定精度时,双动态阈值评价算法通过用下限阈值与给定精度二次比较有效作出了装备精度评价,在收敛性上显著优于单阈值静态法;对于预先给定的精度要求,当可靠概率由95%单调减小且至多减小到50%的过程中,一定存在唯一的可靠概率α,使得双动态阈值评价算法以不小于α的概率给出装备精度评价.

基于模糊切换的DFIG转子串联双动态电阻LVRT优化控制

针对双馈感应风力发电机(DFIG)转子串联单电阻不能满足高性能低电压穿越(LVRT)需求的问题,提出了基于模糊切换的DFIG转子串联双动态电阻LVRT优化控制策略。建立LVRT期间DFIG转子串联阻尼电阻的数学模型,剖析串联电阻对转子磁链、电流、电压及温度的影响机理。根据实际中不同电网电压跌落深度和转子电流大小的逻辑关系,设计转子串联双动态电阻开关信号模糊控制器,对其切换状态进行全面、详细、精确的控制。仿真和实验结果表明,所提控制策略可根据电网电压跌落深度和转子电流幅值的不同,快速、准确地选择相应电阻值,在有效抑制LVRT期间转子过流、直流母线过压的同时,减小了转子串联电阻消耗的有功功率,促进了电网跌落电压的快速恢复,提高了LVRT期间机组整体安全性能。

考虑共享汽车和区域换乘的多模式双动态演化模型

构建多模式交通系统的双动态演化模型,模型包括逐日动态演化和日内动态演化,逐日动态演化在1 d的维度上不断更新用户的多模式感知出行成本;日内动态演化依据多模式感知出行成本,采用Logit模型划分模式,并通过宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)理论计算区域内各模式的平均行驶车速和出行时长。探究共享汽车新型交通模式和区域换乘对出行者选择行为和交通系统演化均衡的影响。算例结果表明:相比长途出行,出行者在短途出行中更愿意使用共享汽车;稳态系统中,共享汽车出行将代替28.09%的私家车出行和8.52%的公共汽车出行;共享汽车出行增加了交通系统的总出行成本(1.07%)和总旅行时间(16.53%);区域换乘是重要的出行模式,降低了交通系统的总出行成本、总旅行时间和小汽车的拥有量。

一日内与逐日的双动态网络交通流演化

选择不同出发时间与不同路径出行的出行者汇聚到交通网络上,宏观表现为网络交通流的复杂时空特性.本文分析出行者1 d内的出发时间与路径选择过程的同时,还考虑了出行者的出发时间与出行路径的逐日变化情况.通过设定1 d内与逐日的网络交通流更新规则,并以此为依据,建立1 d内与逐日的双动态网络交通流演化模型,分析出行者对时段感知费用的敏感程度与对前一天出行感知效用的依赖程度是如何影响各时段网络交通流演化过程.数值结果表明:对时段感知费用敏感的出行群体,前一天出行感知效用依赖程度的大小对各时段网络交通流动态演化的影响效果相反.

双动态调幅中频电流对神经传导的影响

本文观察了双动态调幅中频电流对神经传导速度的影响,结果说明正中神经肘、腕部潜伏期,肘-腕部运动神经传导速度无变化;但治疗后诱发电位幅度下降,并随时间延长逐渐恢复,推测该电流有阻断神经轴突、轴浆流作用.

双动态显示方式的软硬件设计

本文通过一个实例，介绍了利用并行口和串行口实现双动态显示的软硬件设计方法，并重点介绍了汉字显示方法。

双动态选粉机联合粉磨系统研究与应用

突破传统联合粉磨主要由辊压机、V型选粉机(静态)、球磨机、高效选粉机(动态)等设备构成的生产工艺,通过在该系统新增加一台动态选粉机对出V选半成品进行多级精选,创造了双动态选粉机联合粉磨的生产工艺,从而达到提产降耗的目的。

采用双动态驱动方式的SB-M1000/SB-M500音箱

鉴于普通家庭室内空间狭小,日本松下公司最近采用该公司所谓的D·D·D(Dual·DynamicDrive——双动态驱动)方式推出了SB-M1000和SB-M500两种占地面积很小的全音域音箱供用户选用。从使用效果来说。

电子海图数据的双引擎动态更新设计

当前电子海图数据更新方式主要为数据生产者方的单源更新,存在数据更新不及时、生产者与用户交互性差等问题。提出将地理信息数据双引擎动态更新机制运用到电子海图数据更新上,将有利于提高海图数据更新效率,同时对电子海图数据的双引擎动态更新过程进行框架设计。

基于动态双硫键的本征自修复环氧绝缘材料性能研究

传统环氧树脂的三维交联结构赋予了其良好的理化特性和绝缘性能,但也因此不可自我修复、难以回收再利用,一旦内部出现损伤,往往意味着绝缘性能劣化甚至完全丧失。为了使环氧绝缘材料具备自我修复能力,延长其使用寿命,该文制备了一种含双硫键的环氧基体-4,4’-双(环氧丙氧基)二苯二硫醚,并分别通过环氧基体和固化剂引入自修复所需双硫键,获得自修复环氧绝缘材料。为了探究不同原料配比、不同双硫键含量对环氧树脂力学性能、电气性能及自修复性能的影响,采用红外光谱仪、动态热机械分析仪及宽频介电仪等手段对材料进行了表征与分析。结果表明,在环氧基体中引入双硫键对材料基本特性的影响比固化剂更大,适量引入双硫键可在保证环氧绝缘材料原始特性基本不变的情况下,使其具备一定的自修复能力。

基于动态双种群NSGA2算法的分布式柔性作业车间调度研究

在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、机器负荷、能耗为优化目标的分布式柔性作业车间多目标调度模型;然后,基于帕累托(Pareto)等级特点设计了一种动态双种群搜索策略和种群划分机制,以替代传统的选择操作,并对每个种群采用了不同的搜索策略;针对关键工厂,在第二个种群中设计了局部搜索策略,基于Pareto等级的支配关系设计了Q学习的状态、奖励函数,采用Q学习对双种群的数量比例进行了自适应调整;最后,采用扩展的基准算例对该改进算法的有效性进行了验证,并将其与其他算法进行了对比分析。研究结果表明:采用动态双种群搜索策略改进的NSGA2算法能有效保持种群多样性,且不易陷入局部最优,提高了算法的求解质量。该改进算法与传统NSGA2算法相比,多样性评价指标平均提高了15.34%,收敛性评价指标平均提高了76.37%,证明了该算法在解决分布式柔性作业车间多目标调度问题上的优越性。

基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法

针对单一启发式算法易受自身原理导致的全局和局部搜索不平衡的问题,提出了一种基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法HASMFP。首先,通过种群个体和当前最优个体之间的距离,将种群动态划分为黏菌子种群和花粉子种群分别进行搜索,以更有效地平衡算法的探索能力和开发能力;其次,对全局搜索融入相似度与适应度的综合排序感知机制来提高黏菌子种群的多样性,以帮助黏菌算法跳出局部最优;最后,在标准花粉算法的全局搜索中加入动态权重和恒定收缩系数,并对局部搜索设计了精英引导项来提高算法的收敛速度和搜索精度。选用CEC2017测试集中的12个函数作为实验测试集,将HASMFP与ISMA、DTSMA、HLFPA、SCFPA和tMFPA五种改进算法进行性能测试对比。还对HASMFP的各个改进策略进行消融实验,实验表明在综合改进策略的共同作用下,HASMFP的优化性能排名第一。基于实验结果的Friedman检验表明,HASMFP能够获取最优的性能。

双动态调制中频电流的实验研究与临床观察

目的 观察双动态调制中频电流的止痛作用与临床效果。方法 实验研究分为实验组及对照组 ,分别采用双动态调制中频电流和正弦调制中频电流刺激 ,于刺激后分别测其痛阈 ;临床观察也分为实验组和对照组 ,治疗方法同上 ,观察其对 5种常见疾病的临床治疗效果。结果 双动态调制中频电流的痛阈明显高于正弦调制中频电流 ;双动态调制中频电疗法对 5种常见疾病的疗效亦高于正弦调制中频疗法。结论双动态调制中频电流的疗效优于正弦调制中频电流 ;是一种值得推荐的治疗颈、肩、腰。

结合双层路由感知和散射视觉变换的视觉-语言跟踪方法

针对视觉-语言关系建模中存在感受野有限和特征交互不充分问题,该文提出一种结合双层路由感知和散射视觉变换的视觉-语言跟踪框架(BPSVTrack)。首先,设计了一种双层路由感知模块(BRPM),通过将高效的加性注意力(EAA)与双动态自适应模块(DDAM)并行结合起来进行双向交互来扩大感受野,使模型更加高效地整合不同窗口和尺寸之间的特征,从而提高模型在复杂场景中对目标的感知能力。其次,通过引入基于双树复小波变换(DTCWT)的散射视觉变换模块(SVTM),将图像分解为低频和高频信息,以此来捕获图像中目标结构和细粒度信息,从而提高模型在复杂环境下的鲁棒性和准确性。在OTB99,LaSOT,TNL2K 3个跟踪数据集上分别取得了86.1%,64.4%,63.2%的精度,在RefCOCOg数据集上取得了70.21%的准确率,在跟踪和定位方面的性能均优于基准模型。

基于马尔科夫模型的认知无线电动态双门限能量检测策略

该文针对低信噪比条件下频谱感知精度低的问题,提出一种基于马尔科夫模型的动态双门限能量检测算法。该算法根据信道时变特性建立基于马尔科夫的频谱占用模型,利用信道历史状态信息实现模型参数的修正。然后采用"先听后说"的机制对处于双门限之间的"困惑"信道状态进行判决,并详细分析了噪声不确定性对频谱感知性能的影响。在此基础上,为了克服噪声不确定性的影响,以频谱检测概率最大为优化目标,对双门限进行实时更新。仿真结果表明,所提频谱感知算法在减小噪声不确定性影响的同时增加了频谱感知精度,降低了认知用户的感知时间。

电力系统机组组合问题的动态双种群粒子群算法

针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优点的缺点,提出了动态双种群粒子群优化算法(DDPSO)。该算法中两个子种群规模随进化过程不断变化,进化中分别采用不同的学习策略且相互交换信息。将该算法应用于机组组合问题中,采用实数矩阵编码方法对发电计划进行编码,将两层优化问题转化为单层优化问题,直接运用DDPSO算法求解。仿真结果表明,用该方法解决机组组合问题具有良好的精度和鲁棒性。

物流中心选址动态双钻石评价方法

以竞争优势理论中的动态双钻石模型为基础,提出物流中心选址的动态双钻石模型.该模型用区位论的要素分析方法选取区位因子,用聚类分析法设计北京市物流中心选址指标体系,用层次分析法定量解决物流中心选址问题.测算结果与北京市“十五”物流中心规划吻合.