摘要：文章提出了单模态和多模态控制的调谐黏滞质量阻尼器(TVMD)跨层布置设计策略。该策略包括跨层布置、迭代优化和时程验证三个模块。在单模态控制策略中,基于结构相隔两质点一阶振型向量差,借助固定点优化方法确定TVMD的设计参数。在多模态控制策略中,首先利用振型参与质量系数筛选有效的设计模态,其后借助振型参与向量确定每个TVMD的设计控制模态,基于固定点方法拟定TVMD的设计参数。在迭代过程中,将三条设计地震动作用下的最大层间位移角作为更新每个TVMD振型质量比的性能指标。为了验证所提出的设计方法的可行性和有效性,利用FEMA-695中44条远场地震动分别对10层和20层benchmark模型进行时程分析。模拟结果表明,所提出的单模态控制策略适用于中低层结构的位移控制,多模态控制策略以较低的成本显著减小高层结构的位移和加速度响应。

摘要：针对人类对于未知环境的探索需求高,探索任务多样化,探索地形崎岖多样,设计了一种以Freertos实时操作系统和ARM系列处理器的智能探索机器人系统。完成了底盘移动控制、机械臂控制、环境数据采集、实时传输数据等任务,具有完善的任务调度机制,并根据机器人的探索需求设计独立的任务。机器人端还有一个运算设备,可以结合摄像头与热成像实现了对环境的实时监测,探索数据的实时交互功能。结合履带减震底盘和全向移动机械臂可以满足大部分探索任务需求,具备较高的实用价值。

摘要：提出了1种使用分裂型弯铁(split-bend)实现的储存环超周期混合型多弯铁消色散(hybrid multi-bend achromat,HMBA)磁聚焦结构(lattice),该结构具有高低β函数值的2种直线节。直线节处较低的β函数值可以提高插入件的辐射亮度,降低插入件对光学函数的影响,而较高的β函数值则可以增大动力学孔径,有利于束流注入。该HMBA lattice使用分裂型弯铁与四极磁铁doublet结构结合形成类triplet结构,在实现高低β函数值直线节的同时,还降低了束流发射度。根据HMBA lattice结构设计了1台能量为3 GeV的衍射极限储存环光源,其自然发射度为101 pm·rad,高β函数值直线节中点处的6D水平动力学孔径约为-8~9 mm,低β函数值直线节中点处的水平与垂直β函数值均小于3.1 m。

摘要：进入二十一世纪以来,我国城市建设发展迅猛,在此情况下,电能供不应求。在变电所,由于防雷接地系统出现问题而造成的设备损坏,人身伤害等事故时有发生。因此,合理设计防雷接地系统,是变电所安全、经济运行的保证。本文结合实际案例,探讨了110kV变电所防雷接地系统的设计。

摘要：近十年来,世界上开始大力发展第四代同步辐射光源—衍射极限储存环光源。目前我国正在建设或立项建设两台第四代同步辐射光源:高能同步辐射光源和合肥先进光源。从储存环磁聚焦结构设计与优化、束流注入与集体效应等方面,对第四代同步辐射光源的物理设计与优化进行了介绍;对国际范围内第四代储存环光源装置的研制情况进行了介绍。

摘要：口腔黏膜癌前病变和口腔癌是发展中国家的常见疾病尤其是在南亚地区,其癌变机制尚不明确,目前缺乏有效防治措施,因此口腔黏膜癌前病变及口腔癌动物模型建立显得尤为重要。本文结合相关研究,就近年来口腔黏膜癌前病变及口腔癌动物模型建立方法的进展作一综述。

摘要：衍射极限储存环(DLSR)作为第四代同步辐射光源,正得到世界各国的大力发展和建设。如何在尽量减小对存储束流扰动情况下,高效率地将束流注入到储存环中,是衍射极限储存环设计与运行中的重要课题之一。传统的局部凸轨注入法有着很长的历史,应用广泛且技术成熟,但是传统凸轨注入法会对存储束流造成扰动,且衍射极限储存环的动力学孔径较小,这给传统凸轨注入法的应用带来了困难。为了解决这些问题,改进了一些传统的离轴注入法,提出并发展了一些在轴的注入方法。合肥先进光源(HALF)是规划建设中的衍射极限储存环光源,基于HALF储存环的物理设计方案,设计并应用了几种离轴或在轴的注入方案,通过粒子跟踪和模拟的方法验证了它们的可行性并研究了注入效率等物理问题,并对模拟结果进行了讨论和总结。

摘要：本文对公共服务系统方面的设计进行深入研究,通过社会实践,将用户的需求及想法进行归纳和整合,将服务理念融进对老龄化社区的健康管理公共服务系统设计中,创建有关老年患者或风险人群的健康管理公共服务系统,进一步完善健康管理的产品设计理念,以构建完美及人性化的老年人健康管理公共服务系统,从而加强对国内公共服务设计方面的扩展和探讨。

摘要：我国最近立项建设的合肥先进光源将是一台软X射线与真空紫外衍射极限储存环光源,其电子束能量为2.2 GeV,周长为480 m,束流自然发射度为86 pm·rad,共有20个长直线节和20个短直线节。介绍了目前合肥先进光源储存环物理设计的进展情况,包括磁聚焦结构设计与优化,束流注入和集体效应的模拟与计算。

摘要：针对充分挖掘医疗健康大数据中有效信息不深入,智能化分析平台功能开发受限等问题,文中基于卷积神经网络,提出了一种适用于对医疗健康大数据进行智能化分析的方法。该方法通过分布式表示法对医疗文本数据进行数字化处理,得到相应特征的词向量表示,利用卷积神经网络不断训练与学习,得到不同数据集对应各个疾病的分析模型,再利用该模型完成对患者数据的智能分析与风险评估。实验结果表明,文中方法能够完成对多种疾病的风险评估,尤其对一般疾病数据集风险评估的准确率均可达到90%以上,验证了该方法的有效性、可靠性与通用性。