摘要：LX-3型起重力矩限制器是蚌埠学院与蚌埠高灵传感系统工程有限公司共同研制与开发,按照GB 7950-1999及GB 6067-1985等标准进行设计和生产的产品,该产品已获得国家劳动和安全生产局的起重安全设备认证.LX-3型起重力矩限制器采用4组4位液晶数字显示器分别显示起重机的实际起重量、额定起重量、起重臂的臂长和角度.

摘要：重点研究了数据采集在现代医疗监护系统中的重要作用。为获取更为精确的数据,本文设计了基于Zigbee的无线智能输液监护系统,并给出了该系统的模型架构和基于Zigbee的无线通信模型的软硬件设计方案。采用了性价比较高的CC2530芯片作为核心控制器,实现了无线智能输液实时、精确的控制效果。实践证明,该系统具有良好的实用性和应用价值。

摘要：设计了一种基于Zigbee通信技术的无线输液监护系统,采用性能良好的CC2530芯片作为无线传感网络节点,对输液数据进行采集和传输.由无线传输设备把数据传到控制中心,实现对医疗输液过程的实时、准确、快速的监控,通过组网可实现输液的远程控制.实践证明,该监护系统具有良好的实用性和一定的应用价值.

摘要：目的:研究TGFβ1、BMP-2、b FGF、IGF、BMP-7、ASA、Dex七种因素在滑膜间充质干细胞向透明软骨分化中起的作用。方法:酶消化法、有限稀释法获得滑膜间充质干细胞,并诱导其向脂肪细胞、软骨细胞和骨细胞分化。正交实验中纳入TGFβ1、BMP-2、b FGF、IGF、BMP-7、As A、Dex七种因素。通过SPSS22.0统计软件设计L8(27)正交实验及表头,定义2水平条件。结果:滑膜间充质干细胞在成骨、成脂、成软骨分化后分别进行油红染色、碱性磷酸酶染色、甲苯胺蓝染色,染色结果均呈现为阳性。正交实验中直观观察、主体间方差分析显示TGFβ1作用最强。结论:滑膜间充质干细胞能够成功诱导向各种组织细胞分化,TGFβ1是七种因素中作用最明显的一种。

摘要：基于RELAP5/MOD3.4分析软件建立了1 000 MW核电机组一回路模型,在发生多根蒸汽发生器传热管道双端断裂事故(SGTR)瞬态下对发生事故后30 min内无人为操作的5种不同断裂工况进行了主要参数对比分析,并且对蒸汽发生器(SG)发生满溢时间进行了敏感性分析。研究表明:传热管断裂根数不同,各参数变化趋势相似;断裂根数越多,破口初始流量越大,触发系统动作越早;破口面积、主泵运作、主给水关闭时间、辅助给水投入时间和投入量都会影响SG满溢时间。对CPR1000机组发生多根SGTR事故对比分析和事故后各设备动作对SG满溢时间影响的研究有实际设计和运行参考价值。

摘要：为解决700℃四角切圆燃煤锅炉热偏差较大的问题,利用Fluent 16.0软件进行数值模拟,采用正交试验法,以炉膛出口截面热偏差为优化指标,对燃尽风反切角度(因素A)、燃尽风速度偏置(因素B)及燃尽风反切角度与燃尽风速度偏置交互作用(因素A×B)等3个因素,分别设计3个水平进行优化处理。采用极差分析法和权矩阵分析法,确定最佳的因素与水平组合以及具体的权重占比。结果表明:各因素对炉膛出口截面热偏差重要程度为燃尽风反切角度>燃尽风速度偏置>燃尽风反切角度与燃尽风速度偏置交互作用;3种因素权重占比分别为燃尽风反切角度0.875、燃尽风速度偏置0.079、燃尽风反切角度与燃尽风速度偏置交互作用0.046;通过2种分析方法得出燃尽风反切角度与燃尽风速度偏置交互作用可以忽略,正交试验最佳因素与水平组合为A3B3,该组合燃尽风反切角度25°,燃尽风速度右/左为0.77,炉膛出口截面热偏差为28.405 K,与最高热偏差值相比,下降89.01 K,降幅明显。

摘要：以湖南潭邵高速公路 K174～ K186地段所取的 4种膨胀粘土样为例 ,通过大量室内膨胀试验 ,对比研究了膨胀速度曲线、收缩速度曲线的特征。研究结果表明 ,尽管膨胀粘土的膨胀、收缩过程有很多相似特征 ,但两者并非是完全可逆的过程 ,其吸水膨胀速度远比失水收缩速度快。同时 ,利用非线性最小平方拟合法对胀缩曲线进行拟合 ,并给出胀缩曲线的曲线回归方程及其各参数的物理意义。研究结果为膨胀粘土堤坝边坡设计以及膨胀粘土地基加固。

摘要：采用蒙特卡洛中子光子(MCNP)输运程序构建了AP1000压水堆栅元模型,进行典型燃料组件的栅格反应性模拟计算。研究了不同硼酸溶液浓度和水铀比下栅元的有效增值因数Keff值的变化规律,得到了AP1000典型燃料组件的栅元反应性变化规律,以期为核反应堆运行及设计提供数据参考。

摘要：胃癌前疾病识别对降低癌变风险及胃癌发病率具有重要意义。提出一种基于胃镜图像浅层特征与深层特征融合的胃癌前疾病识别方法。首先,根据胃镜图像性质,手工设计75维浅层特征,包含图像的直方图特征、纹理特征以及高阶特征;然后,基于构建的Resnet、GoogLeNet等卷积神经网络,在其输出层前添加一个全连接层作为图像的深层特征,为保证特征权重一致,全连接层的神经元数目设计为75维;最后,串联图像的浅层与深层特征,使用机器学习分类器,识别胃息肉、胃溃疡和胃糜烂等3类胃癌前疾病。对每种疾病收集了380张图像,并以4:1的比例划分为训练集和测试集,然后基于该数据集,分别采用传统机器学习、深度学习、特征融合等3种方法进行模型训练和测试。模型在测试集上的结果显示,所提出的特征融合方法识别准确率高达95.18%,优于传统的机器学习方法(74.12%)和深度学习方法(92.54%)。所提出的方法能够充分利用浅层特征与深层特征,为医生提供临床决策支持以辅助胃癌前疾病诊断。

摘要：索力测量是桥梁健康监测的重要测试项目,而传统的索力检测手段一般具有安装布线不便、成本高昂以及需专业人员操作等缺点,为此,为方便现场测量,提高测量效率,提出了一种基于智能手机的索力便携式检测方法。首先,根据频率法的测量原理设计了基于苹果手机系统的Orion CC索力测量软件;其次,将该方法与压电式加速度传感器索力测试方法作对比,测试结果可靠性高;最后,在实桥中应用,可操作性强、数据稳定性好。该基于手机的无线索力测量方法具有易操作、便捷、高效等优点,易于在桥梁结构检测工程中推广。