直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

鹰嘴豆发芽过程中部分营养成分的变化规律

采用国家标准规定的方法,研究鹰嘴豆发芽过程中蛋白质、氨基酸、核黄素、异黄酮、膳食纤维的变化规律。结果表明,鹰嘴豆在发芽过程中蛋白质含量不断下降,由未发芽时的18.42%降低至第9天的13.50%。鹰嘴豆氨基酸的组成中,天冬氨酸、谷氨酸、精氨酸含量较多。在发芽过程中,谷氨酸和精氨酸含量有所下降,谷氨酸含量由未发芽时的3.50%下降为第9天的3.10%;精氨酸含量由未发芽时的2.25%下降为第9天的1.72%;天冬氨酸含量则不断上升,由最初的2.51%上升至第9天的4.73%。异黄酮在鹰嘴豆中含量丰富,在发芽过程,其含量由最初的106.44mg/100g,上升到第9天的806.00mg/100g;核黄素含量也由发芽前的1.44mg/100g上升至第7天的1.85mg/100g;可溶性膳食纤维含量显著提高,不溶性膳食纤维含量呈下降趋势。通过对鹰嘴豆发芽前后营养成分变化对比的研究,希望为鹰嘴豆功能食品的开发和利用提供理论依据。     

水下航行器附连水质量的理论及实验研究

以二维无限长圆柱在水下的垂向振动为例,对其有限区域的不可压缩流场进行分析;通过数值计算并借鉴刘易斯法,分析了水域宽度比、水深比和浸没深度比等无量纲参数对刚体附连水质量的影响;提出了水下航行器附连水质量的快速预测公式.结果表明:刚性壁面可使刚体的附连水质量增大,但当刚体与壁面的距离增加到一定程度(截面半径的5倍)时,刚性壁面的影响可以忽略;自由表面可使刚体的附连水质量减小,当刚体与自由表面的距离达到截面半径的6倍时,可以忽略自由表面的影响;当刚体的垂向运动频率较高或刚体与自由表面的距离较大时,可以认为自由表面的速度势为零.     

优化快速流程模式对直肠癌患者手术效果的影响

目的分析快速流程模式(FT)对直肠癌手术效果的影响.方法选择100例符合条件的患者,随机分成两组,观察组进行FT,对照组应用传统模式(TC),对比研究两组患者的康复效果并统计两组出现并发症的例数.结果观察组患者的术后住院天数、首次排气时间、首次下床活动时间、首次经口进食时间、首次拔除胃管以及尿管时间均短于TC组,其差异具有统计学意义(P0.05);两组之间首次拔除引流管的时间差异无统计学意义(P0.05);两组患者在吻合口瘘、肠梗阻、切口感染的发生率及总发生率的差异均无统计学意义(P0.05).结论对直肠癌患者围手术期实施快速流程模式,手术效果显著,且并不增加术后并发症,是一种安全有效的方法.     

催产素对蟾蜍离体坐骨神经-腓肠肌收缩的影响

采用常规方法剥离制备神经-腓肠肌标本，分别用浸有0.5％、1％和1.5％催产素的纱布浸润标本，浸润5min后，测量蟾蜍坐骨神经-腓肠肌的阈强度（mv）、收缩幅度（g）以及收缩潜伏期（ms），与放入正常任氏液作比较。经0.5％的催产素浸润后，腓肠肌的阈强度无明显变化，收缩幅度增大，且潜伏期时间缩短；经1％的催产素浸润后，腓肠肌的阈强度减小，收缩幅度增大，潜伏期时间相应缩短；而经1.5％浓度的催产素浸润后，腓肠肌的阈强度、收缩幅度以及潜伏期均无明显变化。较低浓度催产素可以提高骨骼肌收缩的兴奋性，但受药物剂量的限制。超过一定范围，骨骼肌收缩不随催产素浓度变化或随浓度增加骨骼肌的收缩能力相应减弱。     

A brief introduction to neutron activation analysis in China

The history, the major achievements in both methodology and applications, the current trends and future perspectives of neutron activation analysis (NAA) in China are briefly described.     

关于Zn的拉回及其性质

通过代数和数论的方法, 研究了Z 模范畴中Zn的拉回, 给出了具体的描述, 并利用该结果给出了一类构造关于欧拉函数等式的方法。     

基于谱域球谐展开的多层快速多极子算法

介绍了基于谱域球谐函数展开的多层快速多极子算法,通过处理三维金属体的散射问题,验证了算法参数选取的经验公式,并对算法性能做出了理论分析,得出该算法具有内存占用少﹑迭代速度快的优点,数值结果显示了该方法的高效性.     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.