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用于电动汽车的集成双向变换器研究: 2018年; 针对电动汽车储能、运行以及和交、直流电网之间能量转换的关键问题,设计了一种用于电动汽车与交、直流电网之间的集成双向变换器。变换器以三相全桥电路为主体,综合利用了牵引电机绕组电感作为接入电网时的无源元件,并采用接触器进行电路结构的变换,实现了驱动、牵引电机,蓄电池组充电以及与交、直流电网之间的能量传递的功能。新型变换器较传统装置的集成度更高、体积重量更小,同时还具有很高的功率密度。最后,对新型变换器的原理样机进行了不同模式下的运行试验,试验结果验证了新型变换器的功能。; 龚益民高俊伟; 关键词：电动汽车双向变换器交流电网直流电网电路拓扑

白内障手术不同方向角膜切口对术后泪膜稳定性及角膜神经损伤修复的影响被引量：2: 2022年; 目的:分析白内障超声乳化术不同方向的透明角膜切口对年龄相关性白内障(ARC)及糖尿病性白内障(DC)患者泪膜稳定性及角膜神经损伤修复的影响。方法:前瞻性研究。收集2021年9—12月常州市第三人民医院眼科行超声乳化吸除联合人工晶状体(IOL)植入术的白内障患者67例(80眼),其中ARC患者35例(40眼),DC患者32例(40眼)。ARC患者按随机数字表法分为2组:Ⅰ组18例(20眼)行上方透明角膜切口;Ⅱ组17例(20眼)行颞侧透明角膜切口。DC患者按随机数字表法分为2组:Ⅲ组16例(20眼)行上方透明角膜切口;Ⅳ组16例(20眼)行颞侧透明角膜切口。术前,术后1周、1个月及3个月时行泪膜破裂时间(BUT)、泪河高度(TMH)、泪液分泌试验Ⅰ(SⅠT)检查;术后1周、1个月及3个月时行眼前节光学相干断层成像扫描(AS-OCT)检查;术后1个月及3个月时行角膜共焦显微镜(CCM)检查。各组术后BUT、TMH、SⅠT与术前比较采用t检验;角膜神经纤维主干密度(CNFD)、角膜神经纤维分支密度(CNBD)组间比较采用单因素方差分析。角膜神经纤维长度(CNFL)、角膜神经纤维宽度(CNFW)组间比较采用非参数Mann-Whitney检验。结果:术后l周、1个月,4组患者BUT、TMH、SⅠT与术前相比差异均有统计学意义(均P<0.05)。术后1周,Ⅰ组与Ⅲ组相比、Ⅱ组与Ⅳ组相比,BUT、TMH、SⅠT值均较大,差异均有统计学意义(均P<0.05);术后1个月时,差异无统计学意义(P>0.05)。术后1个月,所有患者完整的长神经纤维均很少;术后3个月,4组均可见完整长神经纤维且可见神经纤维束连接。与术后1个月相比,术后3个月4组患者CNFL、CNFD、CNBD均升高(均P<0.05)。术后1个月Ⅳ组与Ⅲ组相比,CNFL、CNFD、CNBD均较低(均P<0.05);术后1、3个月,Ⅰ组与Ⅲ组相比、Ⅱ组与Ⅳ组相比,CNFL、CNFD、CNBD均较高,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论:行白内障手术时,DC患者上方角膜切口对神经的损伤较颞侧�; 邹茜刘志南周栋张骏江一邓国华; 关键词：白内障角膜切口干眼

厚板冲小缺口模具设计被引量：3: 2017年; 通过对铝型材结构分析,设计一种新型结构的模具冲压型材支架短边缺口,以渐进式切削代替冲压加工,满足加工要求,且效率得到提升,并对其进行力学分析以验证齿形凸模设计合理性。试验证明:该模具完全符合生产要求,达到预期效果。; 陆凯雷杜祥哲尹东海孙克华; 关键词：切削力铝型材

2型糖尿病视网膜病变功能磁共振成像研究被引量：1: 2014年; 为了探讨在静息状态下2型糖尿病引发的视网膜病变的脑部活动情况,对21名性别、年龄、文化程度相近的2型糖尿病视网膜病变(type 2diabetes mellitus retinopathy,T2DR)患者和与之对应的16名正常志愿者(normal control,NC)在静息态下进行脑部扫描。分别用低频振幅(amplitude of low frequency fluctuation,ALFF)和局部一致性(regional homogeneity,ReHo)的脑功能磁共振成像方法 (functional magnetic resonance imaging,fMRI)处理所得的fMRI数据,对ALFF和ReHo两种方法所得的数据分别进行双样本T-检验,两种方法结合起来比较正常人和病人的脑功能活动之间的差异,并对结果进行分析。经过双样本T-检验之后的结果显示(与NC组相比):ALFF显著增高的脑区有右侧舌回、枕叶和楔叶(p<0.001,体素值>30),ALFF显著降低的脑区有右侧小脑后叶、小脑前叶、缘叶、海马旁回、梭状回、颞上回、顶下小叶、角回;ReHo显著增高的脑区有右侧舌回和枕叶,ReHo显著降低的脑区有左侧后扣带回、缘叶、右侧顶下小叶、颞上回、海马、枕叶。结论显示2型糖尿病视网膜病变患者静息态脑功能存在明显异常,ALFF和ReHo的联合运用可以有助于2型糖尿病视网膜病变患者的脑功能状况的研究。; 严永王中领葛晓敏邹凌; 关键词：2型糖尿病视网膜病变功能磁共振成像低频振幅

孟河医派党参特色炮制品中党参用药品种考证: 2023年; 目的:党参入药品种复杂,且不同品种间的物质基础差异较大,本研究拟确定孟河医派党参特色炮制品中的党参用药品种。方法:参照国家药典、省市中药材标准及中药炮制规范等,通过对那一时期包括孟河医派在内的江浙主要中医药流派代表医家医案及药学著作中的党参处方名进行释名考证。结果:发现当时党参用药品种与今天存在差异,众医家均仅认可党参Codonopsis pilosula(Franch.)Nannf。结论:推断姜汁炒党参、藿香炒党参、木香炒党参等孟河医派特色炮制品所用党参品种为党参C.pilosula(Franch.)Nannf。; 申海进凡杭房海灵刘产明; 关键词：孟河医派党参

基于IPSO-DBN的管道故障诊断方法被引量：5: 2021年; 针对城市燃气管道故障诊断效果不佳的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化深度信念网络(IPSO-DBN)的管道故障诊断方法。该方法首先对粒子群算法(PSO)中的惯性权重ω、加速因子C1和C2进行修正,得到改进粒子群优化算法(IPSO),并采用两种基准函数对比测试PSO与IPSO的网络性能,证明所选改进方法的优越性。其次利用IPSO优化深度信念网络(DBN)的初始权重,建立合适的DBN网络,将4种不同燃气管道工况下的实验数据用于IPSO-DBN网络训练及预测。最后将实验所得的故障诊断准确率与BP、DBN、PSO-DBN方法进行对比分析。实验结果表明,对于燃气管道不同工况下的故障分类识别,IPSO-DBN方法的平均测试集诊断准确率高达94.5%,诊断效果优于传统的BP、DBN以及PSO-DBN方法。; 王新颖赵斌张瑞程黄旭安陈海群; 关键词：燃气管道故障诊断粒子群算法

变压器油中微水检测方法及其比较分析被引量：11: 2006年; 在对国内外非在线检测到在线检测微水的方法原理进行比较分析的基础上,分析了各种方法的优缺点,尤其对变压器油中微水检测总体方法进行了客观评价,指出目前在线检测准确度中存在的瓶颈问题.指出变压器油中微水检测方法的建立要考虑4个方面,即检测方法的复杂性、检测设备的灵敏性、检测结果的准确性以及检测方法及仪器推广的经济利益,并认为利用超声波进行检测是一种可行的新型检测方法.; 路龙惠朱昌平陈畯单鸣雷张晓花; 关键词：变压器油微水检测

新能源电动汽车低温热泵型空调系统研究被引量：24: 2020年; 为提高电动汽车的能源经济性,减少低温制热性能衰减问题,提出并分析对比了3种用于低温环境的热泵空调系统解决方案:(1)余热回收利用:回收利用电池、电机和电控系统的余热,提高热泵空调系统性能的同时,优化整车的能量消耗。(2)蒸汽喷射热泵空调系统:对R1234yf制冷剂的蒸汽喷射热泵空调系统进行了试验研究。结果表明,开蒸汽喷射比不开蒸汽喷射时的热泵系统的制热COP约高10%~30%,环境温度越低,制热COP改善越明显。(3)CO2制冷剂热泵空调系统:研究显示由于CO2制冷剂的特性,热泵系统可在环境温度-20℃稳定有效地采暖。得出的结论是,目前利用蒸汽喷射热泵空调系统是解决新能源电动汽车低温采暖的有效手段,而在未来,使用自然制冷剂CO2是必然趋势。; 汪琳琳焦鹏飞王伟伊虎城牟连嵩刘双喜许翔; 关键词：电动汽车低温热泵余热回收蒸汽喷射 CO2

某电镀企业工人低水平六价铬接触调查被引量：6: 2018年; 目的了解电镀工人六价铬低水平接触情况及其接触途径。方法采用判断抽样法,以某电镀企业95名电镀工人为研究对象,对其进行现场职业卫生学调查。采集工作场所空气样品测定铬和六价铬水平时间加权平均浓度(C_(TWA)),检测研究对象六价铬个人接触水平和血铬水平,测定其工作场所桌面、工作服等表面六价铬污染量。结果该电镀企业非镀铬组工作场所空气中铬的C_(TWA)均<0.010,六价铬C_(TWA)的M为0.001 mg/m^3;镀铬组工作场所空气中铬、六价铬C_(TWA)的M分别为0.013和0.019 mg/m^3。7名镀铬工人六价铬个体接触C_(TWA)的M为0.017 mg/m^3。工作场所工作面六价铬污染量为1.6~7 860.2μg/m^2。电镀工人血铬水平M为1.29μg/L。镀铬组工人血铬水平高于非镀铬组(M:3.73 vs 0.87 g/L,P<0.01)。非镀铬组工人中,工龄>10年组工人血铬水平分别高于其他3个工龄组(P<0.05)。结论电镀作业存在六价铬的低水平污染。直接镀铬作业和工龄是影响电镀工人血铬水平的主要因素。; 龚伟吉俊敏吴林林汪国海刘炘刘德晔王军吴钢; 关键词：六价铬低浓度表面污染

Keras在燃气管道阀门故障诊断中的应用被引量：4: 2020年; 针对燃气管道阀门故障诊断存在的诊断准确率低,鲁棒性差和容易陷入过拟合等问题,结合深度学习理论,基于谷歌人工智能学习系统Keras,构建多层感知器MLP神经网络模型,用于预测阀门故障程度。选取阀门故障中的8种特征参数作为模型的原始输入量,经过多层感知器的特征提取、参数重构、Adam优化、Softmax分类,并加入Dropout模块避免过度拟合,最终得到具有较高预测精度的多层感知器模型。将得到的多层感知器模型应用在实验室的燃气管道阀门故障诊断系统中,结果表明,这种模型具有更高的准确性和鲁棒性。; 王新颖张瑞程张惠然赵斌黄旭安; 关键词：多层感知器人工智能燃气管道

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