离心泵不同叶轮与隔舌径向间隙对泵压力脉动特性影响的研究

基于数值模拟技术,以比转速为63的单级单吸离心泵为研究对象,研究了在最佳工况Qopt、1.2Qopt和0.8Qopt下,叶轮与隔舌之间间隙的改变对泵压力脉动特性的影响。使用了3种方式改变这一间隙:改变压水室基圆直径D3,改变隔舌径向位置,以及压水室隔舌的切割与延伸。结果表明,叶轮和压水室受到的径向力和效率随D3增加而不断下降,但下降速度不同;改变0断面后会使泵的力脉动特性在不同工况出现不一致的变化;延伸与切割隔舌可改变压水室的过通性能,但都会使泵效率下降。     

盐酸去氧肾上腺素与人血清蛋白 相互作用及其检测应用

利用荧光光谱法研究了盐酸去氧肾上腺素与人血清蛋白相互作用机理.结果表明,盐酸去氧肾上腺素与蛋白反应生成不发荧光或弱荧光的复合物,荧光猝灭机制为静态猝灭.探讨了介质酸度及时间对猝灭强度的影响.在优化的实验条件了,建立了检测盐酸去氧肾上腺素的标准曲线,并将该荧光猝灭法用于注射液中盐酸去氧肾上腺素含量的测定.     

基于人工智能的舞蹈动作识别与评分系统开发

为解决线上线下融合式成绩评定一体化难以实现的问题,文中将人工智能的动作识别理论应用到舞蹈教学中,开发了人机互动的评分系统,实现了移动端的实时查询。在教学时通过使用可穿戴传感器惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)来收集舞蹈动作的数据信息,之后对数据进行标准化处理和滑动窗口数据分割,从而建立了长短期记忆(long short-term memory, LSTM)深度学习模型。通过研究模型动作识别的测试结果,发现模型准确率可达到94.28%。同时,利用LSTM深度学习模型和HTML5、CSS3等技术实现了人机互动形式的可视化实时成绩查询功能。文中提出的智能评分系统促进了课内外一体化的动态结合,实现了大学体育课程的智能化教学。     

一个关于数字图像处理的变精度形态学模型

基于形态学的基本理论,通过包含度和集合间大包含度包含关系的定义,建立一种新的变精度形态学模型.该模型与经典形态学相比,在使用上具有更强的灵活性,且经典形态学只是该模型的一种特殊形式.最后通过实验仿真,将其用于图像去噪和边界提取,验证了该模型的灵活性,并且所得效果明显优于经典形态学算法.     

基于多生理信息迁移学习的脑力负荷分类

在复杂的人机系统中,保持对实验人员脑力负荷状态的监测对于维护人机系统的安全、高效运行具有极为重要的理论和应用意义。针对现有脑力负荷分类方法识别率低及实际应用时测试样本数据偏移问题,本研究提出采用迁移学习及脑电和心电特征融合的脑力负荷分类识别方法,基于多任务航空情境操作的MATB-II平台同步采集12名健康受试者的脑电信号和心电信号,分别从时域和频域上提取各生理信息特征并进行融合,在此基础上引入迁移学习,基于迁移成分分析(Transfer Component Analysis,TCA)方法进行特征空间变换,实现源域和目标域的边缘分布适配,并进行脑力负荷分类。实验结果表明,基于多生理信息特征融合识别率高于传统脑力负荷识别方法,使用迁移学习可取得较高的识别准确率,为多生理信息脑力负荷分类研究提供了新方法。     

从信息道德教育的角度论高校图书馆的人文关怀

教育是图书馆两大基本职能之一。从本体论、认识论、控制论3个层面释明人文主义是图书馆工作之核心、信息道德教育是人文主义之应有内涵、信息过滤与控制是信息道德教育之重要途径。指出信息的入藏和利用在信息过滤与控制过程中的实践意义,得出应克服“书本位”“藏本位”思想,牢固树立“人本位”“用本位”观念的基本结论。     

基于BP神经网络的装备智能故障诊断技术 研究

针对某装备故障诊断中多故障原因和多故障征兆的复杂对应关系,本文在分析其故障模式复杂性的基础上,设计了该装备基于BP神经网络方法的智能故障诊断模型,介绍了该模型具体实现过程中的关键技术,并通过仿真实验对模型性能进行了分析。     

路堑边坡植被防护固土效果室内外试验

选取土工格室、三维网垫和铁丝网3种建植方式以及高羊茅与百喜草两种草种进行室内边坡模拟建植与防护抗冲刷试验.试验结果表明,不同草种对应的固土效果均为土工格室最好,铁丝网最差;相同降雨强度下边坡冲刷量随坡角的增大而减小;百喜草抗冲刷能力优于高羊茅,百喜草常青期约300d左右,较高羊茅少40d.现场植被生长试验表明,播种后100d内,高羊茅根系生长速度大于白三叶,此后,白三叶根系生长速度超过高羊茅,且根系长度比高羊茅大,高羊茅株高一直大于白三叶;试验前三个月,百喜草根系长势强于狗牙根,此后狗牙根根系长于百喜草,百喜草株高一直低于狗牙根.     

节能灯应用与回收处理

我们正越来越多的使用节能灯,但是节能灯含有汞,当被废弃时汞可以进入环境.有必要建立废旧节能灯回收体系.     

LC-MS/MS快速筛查中毒药物及典型病例分析

建立血液中常见中毒药物的快速、高效LC-MS/MS筛查方法. 采用沉淀蛋白的前处理方法,通过相关信息扫描模式,运用多反应监测作筛查,再依赖3个不同能量的增强型二级碎片离子扫描,最终在数据库中筛选中毒药物.结果表明:优化LC-MS/MS快速筛查方法,节省了检测时间,已成功地进行毒物检测分析,为临床抢救赢得了时间、提供了有力的依据.本方法可用于中毒患者的毒物药物定性分析.