李飞针灸治疗面瘫经验举隅

总结李飞教授治疗面瘫的学术思想及诊疗经验。李飞提出诊治面瘫时应遵循“初病审因,次探病机,再明病证,辨证论治”,以祛风通络、疏调筋经为基本治疗原则。临床治疗时,以“重视解剖,依症施治”为基本方针,贯通中西理论,结合表情肌解剖结构,动态化判断神经、肌肉恢复情况,依据症状选取相应经验组穴。重视整合理论,总结理法辨证、分期辨证、症状辨证之“辨证三重”法则,调经、调筋、调神之“治疗三调”理论,值得临床借鉴。

基于试验设计的电动汽车充换电站接入电网的降损研究

为了降低网损,对充换电站的电气接入点和接入工作功率进行了研究,分析了单个和多个充换电站接入配电系统不同电气节点产生的有功损耗的变化规律。针对多个未知运行状态的充换电站接入配电系统某些固定电气节点的情况,提出了一种基于试验设计的电网有功损耗快速估算方法,其能够在准确反映建模所需信息的同时大幅缩减仿真试验次数。以降低有功损耗为目标,对估算所得的模型进行组合优化。

滚边力监测试验研究

机器人滚边由于具有包边质量好、成本低、柔性高、维护简单等优点,被广泛应用于汽车四门两盖以及天窗等车身覆盖件的包边,但它也具有生产效率低、适用于小批量生产且包边质量不稳定等缺点。文章基于滚边力监测系统,通过试验实时监测和反馈滚边力的大小,观察滚边力与波浪、翻边高度变化等的关系。对滚边力监测试验结果的研究表明,可以通过滚边力的变化判断机器人滚边过程中出现的质量缺陷。该研究对实际生产有一定的指导意义。

铝合金胶接电阻点焊工艺研究与优化

按照正交试验方案对6111铝合金进行胶接电阻点焊,通过拉伸试验机对焊点的剪切强度进行测量,并利用Matlab软件对试验数据进行分析。试验结果表明:电流对焊点剪切强度影响最大,焊接时间对焊点剪切强度影响次之,压力影响最小。熔核直径和焊点剪切强度在一定范围内呈正相关关系, 6111铝合金的胶接点焊熔核直径(mm)与剪切强度(kN)的回归模型是:y=0.7718x-1.8385;根据试验结果,实现了对6111铝合金胶接电阻点焊工艺的优化,优化结果验证了模型的正确性。

基于激光诱导击穿光谱的元素成像技术研究进展

元素成像技术是一种基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的元素光谱强度成像技术,该技术拥有多元素分析能力、原位成像能力和大面积样本扫描成像能力,且样本制备简易、成像速度快。首先介绍了LIBS元素分布成像技术的原理,其次介绍了目前常用的LIBS成像设备,最后回顾了LIBS成像技术在古气候学、病理分析、药物代谢及植物学分析等领域的相关应用。

基于LIBS的元素成像技术在古气候研究中的应用

古气候学是研究地球的过往气候的一门学科,可以预测未来气候变化,解决有关环境、资源等问题。基于激光诱导击穿光谱的元素成像技术可以快速、准确、原位分析复杂多样的大面积古气候样本,获得能够与气候建立联系的元素信息,在气候变化研究中展现出很好的应用前景。首先介绍了基于激光诱导击穿光谱的元素成像技术的基本原理,其次回顾了目前常用的成像系统的仪器配置,包括激光光源、聚焦系统和光谱探测系统等,最后介绍了国内外基于激光诱导击穿光谱元素成像技术分析古气候代理物的典型案例。该研究对基于激光诱导击穿光谱的元素成像技术在古气候研究中的应用有很好的指导作用。

Hadoop数据存储分析技术在风电并网系统中的应用

随着风电规模的不断扩大,现有数据处理方案将难以适应风电并网环境对海量数据高效存储分析的要求。本文将分布式系统基础架构Hadoop应用于风电数据的存储和分析,给出了基于分布式文件系统HDFS的风电数据存储方案。将均方根RMS转化算法基于并行计算框架MapReduce实现,对存储于HDFS的低电压穿越LVRT测试数据进行分析计算。通过存储耗时对比实验,验证了HDFS在存储LVRT数据方面的高效性。通过RMS算法计算耗时对比实验,验证了MapReduce算法在分析计算LVRT数据方面的优越性。算例结果表明,将Hadoop数据存储分析技术应用于风电并网系统是可行的。

热熔自攻丝连接工艺的分析与优化

以铝合金板件6111及6082-T6为研究对象,采用正交实验的方法,通过对连接接头的剖面进行观察和极差法分析,研究轴向下压力(downholder力)、螺钉转速和拧紧扭矩三组过程参数对热熔自攻丝工艺连接接头参数的影响权重,并给出了1.2mm 6111+3mm 6082-T6搭接的最优过程参数组合。实际应用表明,分析得出的参数权重能够指导选择合适的热熔自攻丝过程参数,减少试验次数,提高生产效率。

基于多尺度特征提取与特征融合的交通标志检测

基于卷积神经网络的交通标志检测算法在对现实中复杂的交通场景图像进行交通标志检测时,难以同时解决定位和分类两项任务,并且目标检测领域相关算法所使用的公开数据集提供的图像和交通标志的种类不能满足现实交通场景中复杂的情况。建立一个新的道路交通标志数据集,在YOLOv4算法的基础上针对现实交通场景图像的复杂性和图像中交通标志尺寸差异较大的特点,设计多尺寸特征提取模块和增强特征融合模块,提高算法同时定位和分类交通标志的能力。在此基础上,对算法中不同的模块设置不同的参数进行对照实验,得到一组表现最优的参数,用于检测现实交通场景图片中的交通标志。在道路交通标志数据集上的实验结果表明,该算法相比基于卷积神经网络的同类型任务目标检测算法具有更高的检测精度,平均精度均值达到83.63%。

参数α、β和ρ自适应调整的快速蚁群算法

对蚁群算法迭代次数多、收敛速度慢提出了改进。针对蚁群算法前期信息素匮乏而导致收敛速度慢的问题,对信息素和启发式信息的权重参数α和β进行改进,动态调整两种参数;针对迭代后期信息素浓度过高,使得蚁群易陷入局部最优问题,对信息素蒸发系数加以改进,使其成为动态全局自适应参数。通过栅格法进行静态已知环境建模,通过不同规模的路径规划的实验验证了改进后的蚁群算法在寻找最优路径时具有更快的运算速度。

基于隐式感知的老人认知健康评估系统

针对现有的老人认知评估需要固定周期检验,存在繁琐、执行困难的问题,提出一种智能化的老人认知健康评估方法。该方法基于隐式传感器如门禁,红外等采集数据,融合蒙特利尔认知评估量表数据,并进行分析,以实现连续性的预判老人认知衰退,从而引导老人进行认知评估,解决评估周期长的问题。系统使用Node.js搭建一个基本的数据管理平台框架,Mongo DB进行数据管理,用线性回归拟合传感器数据及评估数据。社区试点部署结果表明,本平台不仅提供了一套评估老人认知下降的有效方法,同时有效实现老人居家智能化危险报警。

一种基于移动充电器模式的电动汽车充电方法

随着电动汽车的规模化应用,电动汽车与充电桩之间的矛盾日益突出。本文提出了一种基于移动充电器模式的电动汽车充电方法,在不适合新建集中规模固定式充电设施的区域,利用已有停车场建设充电服务站,配置移动充电器为电动汽车进行充电,无需对配电网进行增容和新建停车位。基于电动汽车充电需求参数和移动充电器工作状态参数,为用户计算可行的充电方案,并为充电服务站提供对应的运营参数以有效管理各移动充电器,弥补了固定式充电设施建设受多方限制的弊端,并解决了充电位被不合理占用而导致的充电资源利用率低等问题。

城市规模对劳动生产率的影响——以中国267个城市为例

基于中国267个城市的面板数据,运用空间计量分析方法,分析了城市规模对劳动生产率的影响。结果显示:劳动生产率具有空间相关性;城市规模和劳动生产率之间存在倒U型关系,即在城市规模到达拐点之前,城市规模的扩大对劳动生产率具有正效应;城市规模的扩大在越过拐点之后,随着城市规模的继续扩大,劳动生产率会呈现下降趋势。

基于逸度方法评价巢湖流域PAHs在水体-沉积物间扩散过程

沉积物是污染物的一个重要汇区,同时亦可作为二次污染源释放污染物,因此,研究污染物在沉积物-水体界面的扩散过程对认识污染物的环境归趋及其迁移扩散具有重要意义.先前的研究结果表明,巢湖流域沉积物中高浓度多环芳烃(PAHs)来源于历史上工业废水排放,并且整个流域呈显著的空间差异性,但上层水体中PAHs浓度较为均匀.因此,有理由假设这些污染物在巢湖流域水体-沉积物间扩散交换呈明显的空间差异:即受工业废水污染的沉积物可能成为水体中PAHs的二次污染源,而其它区域沉积物则可能是这些污染物的重要汇.然而对于这些问题的研究目前仍然处于空白.本研究利用49个采样点的数据,通过逸度扩散模型,分别计算水体和沉积物中17种PAHs的逸度(f),并进一步计算它们的逸度分数(ff)值,依此全面认识这些污染物在水体-沉积物间的扩散趋势.结果显示,PAHs的ff值随环数增大而减小,即环数越高的PAHs越倾向于从水体向沉积物扩散.其中,低环(2~3环)PAHs和五环苝(Per)的ff均值都大于0.9,表示其从沉积物向上层水体扩散.多数采样点中、高环(4~6环)PAHs的ff值介于0.1~0.9,表示处于交换平衡,但受工业影响区域则呈现从沉积物向水体扩散的趋势.以Per和苯并[g,h,j]苝(BghiP)为例深入讨论了两种不同来源PAHs在巢湖流域水体-沉积物间扩散的差异性.对于Per而言,ff值空间差异较小,其普遍从沉积物向水体释放,说明沉积物-水体间扩散过程是上层水体中自然来源Per的重要来源.对于BghiP而言,ff值存在明显的空间差异性,受工业污染严重的地区,PAHs更易于从沉积物向水体扩散,而其它区域,BghiP则普遍处于平衡态甚至从水体向沉积物汇集.碳黑能促使PAHs向沉积物扩散,对PAHs的扩散有重要影响,且对高环(5~6环)PAHs扩散的影响更明显.当沉积物中碳黑含量为有机碳含量10%时,巢湖流域一半以上区域的PAHs扩散方向发生了改变.