79颗患牙采用bFGF胶原膜盖髓的临床观察

目的:探讨79例采用碱性生长因子(bFGF)的胶原蛋白膜盖髓的临床疗效,为临床寻找更有效的盖髓材料提供参考。方法:应用含有bFGF胶原蛋白膜对36颗因龋病和43颗因牙外伤而穿髓的患牙进行盖髓,分析其术后效果,同时与应用氢氧化钙对17颗因龋病和33颗因牙外伤而穿髓的患牙进行盖髓的疗效进行对比。结果:应用含bFGF胶原蛋白膜治疗外伤穿髓的盖髓效果优于氢氧化钙(P<0.05),应用含bFGF胶原蛋白膜治疗外伤穿髓的效果优于龋病治疗意外穿髓的效果(P<0.05),但含bFGF胶原蛋白膜与氢氧化钙比较,对龋病治疗意外穿髓的盖髓效果无显著性差别(P>0.05)。结论:含碱性生长因子的生物膜可以作为盖髓材料在临床应用。     

碱性甲醇燃料电池阳极催化剂的研究进展

综述了直接碱性甲醇燃料电池阳极催化剂的研究进展.由于采用碱性电解质,甲醇电化学氧化催化剂的选择可不再受只有铂才会表现较高的电催化活性的限制.指出了研究比较多的非铂催化剂Au,Pd,Ni和钙钛矿型稀土氧化物的研究机理,为进一步发展新型催化剂提供了新方向.     

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.     

Seismites(地震岩)等术语的概念与名称

seismites,按其字面意思理应翻译成地震岩,即与地震有成因联系或受发震断裂改造、变形的岩石。按发震时地质材料的固结程度与力学性质,地震岩可分为震积岩(地震时尚未固结成岩的含水沙土层,即软沉积物)和脆性断层岩(地震时已经固结成岩的沉积岩、岩浆岩和变质岩)。脆性断层岩包括断层角砾岩、碎裂岩、超碎裂岩、假熔岩和断层泥等。发育由沙土液化形成的软沉积物变形构造的沉积岩,统称为“沙土液化岩”(liquefactites),但是长期以来一直被误译为seismites。大量的研究表明,并不是所有的沙土液化和软沉积物变形都是由地震造成的,也并不是所有地震都能导致沙土液化。只有那些所在区域存在重要发震断层、真正由地震引起的区域性的沙土液化造成的软沉积物发育变形构造的岩层才能称之为震积岩(seismic liquefactites)。震积岩不应再翻译成seismites。零星出现的软沉积物变形构造与沙土液化构造(例如:砂涌丘)不足以作为古地震的证据。     

Bi掺杂的直接甲醇燃料电池阳极催化剂研究进展

发展可替代能源对缓解全球能源问题具有重要意义。直接甲醇燃料电池(direct methanol fuel cell,DMFC) 因其工作温度低、能量密度高以及污染物排放少等特性,正逐渐成为最有发展前景的便携式能源技术之一。目前,其商业化进程主要取决于甲醇氧化反应(methanol oxidation reaction,MOR) 的动力学快慢、催化剂的成本和寿命。Bi元素的掺杂可以极大地提高甲醇电催化氧化的性能,并且可以提高阳极催化剂抵抗CO中毒的能力。介绍了掺杂Bi的贵金属和非贵金属阳极电催化剂,以及贵金属掺杂Bi₂O₃、Bi₂WO₆ 等光辅助电催化剂;综述了它们提高甲醇电催化氧化性能的机制,并展望了阳极Bi电催化剂在DMFC中所面临的机遇和挑战。     

基于新算法的P码序列捕获处理器设计与实现

通常P码的捕获是利用C/A码来完成的。但是,考虑到实际的战场可用性,利用C/A码引导的P码捕获方式不再具有较好的可靠性。同时考虑到P码信号的特点,对P码信号进行直接、快速的相关捕获是首先要解决的问题。因此,在研究相应理论的基础上,对提出的新的P码直接捕获算法进行硬件设计,实现了P码序列捕获处理器。在实验室环境下对序列捕获处理器进行测试,结果验证序列捕获处理器可以有效捕获GPSP码信号。     

基于广义预测算法的直接转矩控制仿真

针对电动汽车电机驱动控制系统结构复杂且系统性能受负载不确定性影响的缺点,提出了一种用于永磁同步电动机广义预测控制方法。从驱动系统动力学方程出发,建立了不依赖电机控制参数的驱动系统CARIMA模型,并采用广义预测算法对驱动系统的给定转矩进行了控制;为了获得良好的变速性能,实现了基于GPC的PMSM驱动系统的直接转矩控制;最后对系统变速过程进行了仿真。仿真结果对比表明,这种控制结构和方法能够实现对转矩变化的有效控制,使速度变化具有较好的平缓控制效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

外商直接投资趋势研究——基于灰色马尔可夫预测模型与时间序列模型的对比

外商直接投资是影响中国经济发展的重要因素,而未来外商直接投资的预测是其发展和决策的基础.文章在阐述外商直接投资对中国经济发展的作用以及对未来中国利用外资水平预测的必要性的基础上,选取2000-2013年度中国利用外商直接投资(FDI)的数据,通过建立灰色马尔可夫(GMM)和时间序列模型,对中国利用FDI的趋势进行预测,并对预测结果精度进行比较,以得出较优的预测模型.研究结果表明:传统灰色模型合格,但仍有可提升的空间;在此基础上,建立GMM预测模型对结果进行修正,所得模型的灰色关联度有很大提升,且与真实值差距进一步缩小;建立时间序列模型,并据此对数据进行预测;比较GMM与时间序列模型预测结果的精度,可知,GMM的预测精度较高,拟合效果较好.为验证这一结果的可信度,文章选取1990-2013年度北京市和重庆市FDI水平的数据,建立GMM和时间序列预测模型,再次发现GMM预测效果优于时间序列模型的预测效果.基于此,GMM对中国利用外资水平的预测结果较为可信,预测结果对完善中国直接利用外商投资的机制具有一定参考价值.     

AFSs-RBF神经网络模型在轻亚黏土地震液化判别中应用研究

以自适应模糊系统AFSs为基础,运用径向基高斯函数RBF所建立的AFSs-RBF神经网络模型能够同时容纳模糊系统的推理功能和自适应性,动态调节隐节点数即模糊规则教,具有广泛的适用性.将这种模型应用于轻亚黏土地震液化评价中,选择震中距、上覆有效应力、黏粒含量、标贯击数、地下水位、循环应力比等6个与地震和场地条件有关的影响因子作为网络输入参数,对于轻亚黏土场地的液化势判别具体地建立了模糊神经网络模型AFSs-RBF.以唐山7.8级地震中天津某地区的轻亚黏土液化数据为训练样本,经验证和应用表明,这种AFSs-RBF网络具备更高的自适应性和非线性映射能力.     

不同系统之间的混沌同步

基于稳定性理论,针对SQCF系统和SCCF系统提出了两种不同系统之间的混沌同步控制策略：一是选取一正定的李亚普诺夫函数,基于李亚普诺夫直接法求出混沌同步的控制量,从而使两个不同的系统达到混沌同步;二是运用激活控制法实现两个不同系统的混沌同步．这两种方法均适用于一般的混沌系统,并用Mathematica软件给出了数值模拟．理论分析及仿真结果都表明该方法可以较快地实现不同系统之间的混沌同步．