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41.
在61只家鸽上纹状体中,用玻璃微电极共记录到138个对电刺激桡神经和坐骨神经发生反应的单位.根据诱发反应放电型式,可分为三类:①单个或短串放电反应.②长串放电反应.③抑制性反应.其中①类细胞有116个.上纹状体神经元对躯体神经刺激反应的潜伏期差异较大,多数桡神经传入的诱发反应具有长潜伏期特征.结合解剖学资料对潜伏期差异的原因进行了讨论.认为,短潜伏期反应可能是由DIVA-Wulst通路直接传入引起,长潜伏期反应可能是经DLP-NI/NC-Wulst通路间接传入引起. 相似文献
42.
一种动态的时延约束费用优化多播路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对动态环境下满足时延约束且费用最优的多播路由算法进行了研究.改进了一种触发重组算法,该算法根据一个区域内的节点加入或退出次数来确定对多播树的损害程度,若达到所给定平衡因子的值则触发重组.仿真表明,该算法具有较好的性能,能满足某些特殊的场合的要求. 相似文献
43.
共面波导与微带线相比具有较低的损耗,并易于与其它电路结构集成。传统共面波导馈电的矩形单极子天线频带较窄。为了展宽天线带宽在矩形贴片底部开槽,并将共面波导的中心导带延伸至凹槽顶端进行馈电。将凹槽的顶端和共面波导的一部分地面设计成渐变结构,并通过在凹槽中插入阶梯结构对天线的输入阻抗进行调整。仿真结果表明,新型结构可将天线带宽由原来84.8%展宽到167.2%(频率范围为:2.17GHz~24.3GHz,S11≤-10dB)。实际测试结果与仿真值吻合良好。该天线具有近似全向的辐射特性,适合于便携式超宽带通信系统。 相似文献
44.
目的 建立一种较传统方法更为快速可行地获取大鼠膝关节滑膜组织的方法。方法 通过查阅文献了解取大鼠膝关节滑膜组织传统方法,并查阅大量大鼠膝关节解剖图谱,在实验中随机将60只造模成功的佐剂性关节炎实验大鼠分成两个小组。30只大鼠采用传统方法取大鼠膝关节滑膜组织,另外30只大鼠采用新方法取大鼠膝关节滑膜组织。结果 传统方法30只大鼠中23只取出较为完整的滑膜组织。新方法30只大鼠全部完整取出膝关节滑膜组织;传统方法平均取一只大鼠单侧膝关节滑膜组织耗时为(15.26±3.41)min,新方法平均每只耗时(10.12±2.34)min,两者比较有显著差异(P<0.01)。结论 新方法较传统方法能更为快速可行地取出大鼠膝关节滑膜组织。 相似文献
45.
对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析,讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系.针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法,其决策基于多工艺方案、可替代机床和调度规则,生成车间作业计划,并能及时对车间作业计划进行评价和调整.在此基础上,建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统 相似文献
46.
基于多工艺方案的车间作业计划方法研究 总被引:2,自引:2,他引:2
对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析,讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系,针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法, 决策基于多工艺方案,可替代机床和调度规划,生产车间作业计划,并能及时对车间作业计划进行评价和调整,在此基础上,建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统。 相似文献
47.
48.
目的研究颗粒增强钛基复合材料的持久性能,了解其影响因素。方法以TP-650钛基复合材料(属Ti-Al-Zr-Sn-Mo-Nb系合金)为研究对象,材料经过热处理后,加工成Ф5mm标准的持久实验试样,利用Bn-2持久试验机,在650℃/220MPa、650℃/300MPa、600℃/220MPa、600℃/300MPa条件下进行持久试验,采用Olympus光学显微镜观察钛基复合材料的组织。用Gatan Mode 600B双喷离子减薄机制备TEM试样,在JEOL JEM-200CX透射电镜下进行观察,研究了持久过程中裂纹的形成、位错、TiC颗粒的行为对材料持久性能的影响。结果及结论在持久过程中,复合材料的断裂裂纹萌生及扩展和TiC颗粒密切相关,持久断裂过程是空洞在TiC/Ti界面和晶界上形成、长大、相互合并成晶界裂纹的过程,TiC颗粒以及α、β相中位错可以改变裂纹的扩展方向,从而改善材料的持久性能。 相似文献
49.
电气自动化是网络信息时代的必然产物。火电厂采用电气自动化技术可以提高火电厂的工作效率,降低工作人员的劳动强度,优化整个电厂的管理水平,是时代的必然选择,是实现电厂效益最大化的重要途径。该文分析了电气自动化技术在火电厂应用的意义,归纳了火电厂电气自动化技术应用存在的问题,并对火电厂电气自动化应用的前景谈几点个人看法,以期抛砖引玉。 相似文献
50.
故障检测与定位是保障机械装备长寿命高可靠安全运行的核心技术.机械装备上安置有众多的传感器,可获取海量运行状态数据,推动机械装备故障检测与定位迈入大数据时代.现有工业大数据驱动的装备故障检测与定位方法一般依赖于足够多的故障样本才能训练出高精度的故障检测模型.然而,实际工程中机械装备故障样本通常难以获取甚至没有,这严重限制了故障检测与定位方法的工程适用性.为了克服上述局限性,本文提出一种无故障样本下基于收缩自注意力关系网络(shrinkage transformer relation network, STRN)的机械装备故障检测与定位方法.首先,构建残差收缩网络,消除隐藏在输入信号中的干扰特征,并提取具有代表性的特征.然后,通过建立样本对揭示健康状态和其他状态之间的关系.最后,构建Transformer关系网络,评估样本对间的相似关系,以确定他们的状态类型.此外,建立辅助样本库协助STRN提取出机械装备的更具有代表性的健康特征.通过搭建船舶推进轴系实验台验证了STRN方法的有效性.实验结果表明,无论在单一或复合故障模式下STRN都能精准检测与定位出轴系故障位置,且具有很强抗噪声性能;与现... 相似文献