子宫动脉栓塞术在难治性产后出血中的应用

目的:探讨子宫动脉栓塞术在产后出血中的应用。方法:对2008年3月—2011年1月铜川市妇幼保健院及泾阳县医院共10例产后出血应用双侧子宫动脉选择性造影及栓塞术后的观察效果。结果:10例产后出血患者经过双侧子宫动脉选择性造影及栓塞术后,止血时间3～8min,手术时间30～50min,DSA表现为宫腔内弥漫性、局灶性或单侧子宫动脉分支出血。10例均恢复月经周期,子宫得以保留,随访3-6月无严重并发症。结论:对难治性产后出血应用子宫动脉栓塞术微创临床效果好。     

浅谈变频器在输煤系统中的应用

在火力发电厂中,变频器已在机、炉等各系统的主要设备电气控制中普遍采用,随着变频技术的不断完善和变频器市场价格日益走低,输煤系统某些设备变频改造的需求日益强烈。文章将详细论述变频器在输煤系统中的应用价值,并解析其在应用过程中的常见故障、应对措施及谐波排除方案,以增强应用的可靠性和提高效率。     

辉钼矿电氧化浸出液中Mo(Ⅵ)和Re(Ⅶ)的萃取

电氧化浸出辉钼矿技术具有浸出过程条件温和、金属回收率高、环境友好等特点,是一种很有应用前景的辉钼矿湿法分解新工艺,其中Mo(Ⅵ)和Re(Ⅶ)的萃取分离是该工艺的关键.文中以30%N235+20%仲辛醇+50%煤油为萃取剂,在萃取温度为室温、酸度为59g/L HCl、相比(W/O)为1:2时,Mo(Ⅵ)、Re(Ⅶ)单级萃...     

煤焦膨胀特性与残灰颗粒物的形成

研究了煤焦的膨胀特性及其对1~5μm残灰颗粒物生成的影响.将一种烟煤筛分为小于63μm,[63~100)μm和[100~200)μm三种粒径,并在实验室沉降炉中进行了热解和燃烧实验,反应温度分别为1 373 K,1 523 K和1 673 K.利用激光粒度分析仪和扫描电子显微镜等对热解和燃烧产物进行了分析.研究结果表明,该种烟煤由于含有较高的镜质组成分,在热解过程中表现出明显的膨胀特性,而且煤粉粒径越小,其镜质组含量越高,因此在热解过程中膨胀越厉害,形成的煤胞型颗粒越多.膨胀厉害的煤焦在燃烧过程中很容易发生破碎,形成更多的1~5μm残灰颗粒物.     

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

Distributed Second-Order Continuous-Time Optimization via Adaptive Algorithm with Nonuniform Gradient Gains

Journal of Systems Science and Complexity - This paper addresses the distributed adaptive optimization problem over second-order multi-agent networks (MANs) with nonuniform gradient gains. A...     

典型陆军部队装备维修作业能力评估系统仿真建模研究

针对陆军部队维修作业仿真评估需求,提出了一套仿真模型设计方案。分析了部队维修作业能力仿真评估原理,进而明确了评估模型需求;给出了维修任务生成、维修保障系统建模方案;结合备件调度和保障设备使用过程,设计了维修保障资源模型。为陆军部队装备维修作业能力评估提供建模基础,用于支撑部队维修作业能力仿真评估系统的设计和应用案例研究。     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.