胸部多发伤出血性休克早期自体血回输救治的实验

 构建胸部创伤血气胸、失血性休克动物模型,应用集负压吸引、血液回收、抗凝过滤、自体输血、穿刺引流等多功能的一次性专利装置回收胸腔血,探讨自体血回输对重创失血休克血气胸救治效果。将普通级比格犬18只随机分为微创休克组(A组,n=6只)、重创血气胸失血性休克自体血回输组(B组,n=6只)、重创血气胸失血性休克非自体血回输组(C组,n=6只)。观察动物的存活率、生理指标、常规红细胞各项参数和血小板数量。结果表明,与对照组相比,实验组动物的存活率高, 血液中红细胞等各项参数保持良好。运用自体血回收装置回输胸腔血对重创失血休克血气胸犬有明显的救治作用。     

Robust H_∞ Control of Robot Manipulator

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｓｗｅｋｎｏｗ,ｂｅｃａｕｓｅｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｓｐｅｃｉａｌｄｅｓｉｇｎｄｅｍａｎｄｓ,ｒｏ－ｂｕｓｔｎｅｓｓｆｏｒｒｏｂｏｔｃｏｎｔｒｏｌｂｅｃｏｍｅｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｐｏ...     

基于价格浮动模型分析的政府对大宗农产品定价调控政策研究

大宗农产品的价格合理、稳定有利于整个社会的稳定和市场经济的发展,因此,通过对大宗农产品价格浮动模型的分析,给出政府对大宗农产品定价上浮的充分条件、保价的必要条件和与大宗农产品销售价格相关的下调幅度。由此得出了政府采取的对大宗农产品价格上浮、保价以及价格下调时的宏观调控策略建议,这些建议可以使政府对大宗农产品定价调控政策更加合理科学。图1,参5。     

多元散射校正和逐步回归法建立黑土有机碳近红外光谱定量模型

采用全谱建立近红外校正模型,计算工作量大且冗余信息多。通过特定方法筛选特征波长有可能得到更好的定量校正模型。逐步回归法在波长选取方面起到了重要的作用。多元散射校正技术（Multiple scatter correction,MSC）可以有效剔除由样品颗粒大小、装填密度、湿度等不同引起的散射影响,有效提高光谱的信噪比。以我国东北黑土为研究对象,采集了136个土壤样品3699cm^-1-12000cm^-1范围的近红外光谱,利用多元散射校正技术对近红外原始光谱数据进行预处理,评价MSC的去噪效果,并利用多元线性回归法建立了土壤有机碳含量与校正光谱优选波长点处吸光度之间的关系模型,评价多元逐步回归法优选波长的有效性。结果表明,多元散射校正技术有效降低了散射的影响,提高了相关光谱的信噪比,模型决定系数从0．598提高至0．681。基于手动挑选波长建立的模型决定系数高达0．956,预测样品集模型预测值与实测值之间的相关系数为0．823。手动挑选波长建立的SOC模型预测能力优于基于逐步回归方法建立的定量模型,利用逐步回归分析法优选波长还需要进一步研究。图7,参26。     

采用硬件加脱密算法实现IPv6网关

针对IPv6网络协议,提出了采用硬件加脱密算法的网关模型。该模型通过构建ESP安全隧道能够保证IPv6网络环境中数据的完整性和机密性。模型的实现技术采用软硬件相结合的方法,采用硬件方式提高加脱密处理速度。同时还针对预留的QoS字段探讨出一套利用密码网关来配合实施服务质量的方案。     

一种二元决策图底事件排序的新方法

故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)是对系统进行可靠性分析的一种有效方法.而在现在所有的故障树分析中,二元决策图(Binary Decision Diagram, BDD)又是其中最有效的方法之一.由于BDI)的节点数在很大程度上依赖于输入的底事件的排列次序,所以从故障树到BDD的转换过程中,需要先对底事件进行排序.而如何对底事件进行有效的排序则成为一个重要且未完全解决的课题.本文提出了一种新的底事件排序法--相邻底事件优先法.其基本思想是利用故障树的相邻关系来给其赋予不同的排序优先级.该排序方法所具备的特点包括:其底事件排序过程是静态的,但在BDD的构造过程中,能动态地对已经排序的底事件进行筛选,同时它还支持在BDD的不同分支采用不同的底事件排序方法.实验证明,与现有的最优方法相比,相邻底事件优先法可有效提高75%的故障树的BDD转化效率.     

基于变采样周期方法的网络控制系统协同设计

提出了一种基于变采样周期的动态调度策略,通过实时调整控制系统的采样周期以适应网络中信息流的变化,改善网络中时延、丢包等问题.采用动态调度策略的NCS为一个变采样周期系统,考虑时延的影响,通过等效变换将时延和采样周期的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将NCS建模为一类具有参数不确定性的离散时间系统,并给出了系统D-稳定的控制器设计方法,实现NCS的控制与调度协同设计.最后通过数值仿真验证了所提出的方法的有效性.     

基于分层马尔可夫决策过程的AUV全局路径规划研究

自主路径规划是自治式水下机器人(AUV)自主能力的重要体现,是保障AUV在大范围复杂海洋环境中自主完成使命作业的关键技术之一。提出了基于马尔可夫决策过程的路径规划方法;并建立了基本的马尔可夫决策模型和结合状态聚类的分层马尔可夫决策模型,同时给出了两种规划的仿真实验及结果分析。实验证明,此类方法能够很好地求解大范围复杂环境内AUV的二维路径规划问题。     

基于遗传编程的火电厂主汽温系统建模研究

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术,将它应用于系统辨识,可以实现同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的。提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小。应用该算法辨识火电厂主汽温系统,仿真结果说明该算法是有效的,并且比常规遗传编程算法优越。     

基于系统动力学机制的组合港发展研究

为提升港口的国际竞争力,现代港口在竞争与合作中,建立港口物流供应链的战略合作伙伴关系,形成组合港。剖析组合港的概念及内涵,应用系统动力学理论及仿真方法,分析组合港发展的因果关系、运输需求、能力供给与经济发展的基本反馈关系等,建立组合港发展的系统动力学仿真模型。苏州组合港的实证分析表明,该方法为港口发展决策提供理论依据和指导。