摘要：设计了基于PLC的废金属破碎生产线监控系统,系统采用Profibus与Profinet总线技术,建立了可靠的系统通信网络,采用触摸屏的现场操作系统改善了传统操作系统人机交互性差的问题,同时针对废金属破碎主机运行负荷平衡问题提出了解决方案,实现了废金属破碎主机负荷平衡自动调节。

摘要：目的探讨住院老年慢性病共病(multiple chronic conditions,MCC)患者认知功能障碍情况,分析其与衰弱的关系。方法本研究为多中心横断面研究设计,2021年12月至2022年10月采用便利抽样方法选择肇庆市三家医院老年病房的MCC患者为研究对象,应用自制的调查问卷收集患者年龄、性别、疾病诊断、经济、文化水平等人口学资料,应用画钟试验和衰弱筛查量表分别进行认知功能和衰弱的评估。结果最终招募了264例患者,其中,认知功能障碍147例(占55.68%),衰弱97例(占36.7%);认知功能与衰弱及其表型中的体质量下降、疲乏、耐力减退、自由活动下降等维度(P<0.05)有关。二元logistic回归分析的结果显示:高龄(β=-0.707,95%CI=0.265~0.919)、糖尿病(β=-1.224,95%CI=0.141~0.616)、慢性肺病(β=-0.759,95%CI=0.251~0.873)、耐力减退(β=-0.850,95%CI=0.224~0.813)和自由活动下降(β=-1.601,95%CI=0.086~0.473)均是认知功能的独立危险因素,文化程度(β=1.521,95%CI=1.269~16.502)则是认知功能的保护因素。结论住院老年MCC患者认知功能障碍和衰弱的发生率较高,与高龄、文化程度低、糖尿病、慢性肺病有关,可导致衰弱的发生,主要以耐力减退、自由活动下降为主。

摘要：为了加快正交频分复用(OFDM)系统盲信道估计的收敛速度和提高该系统的估计精度、频带利用率,提出了一种子空间盲信道估计的改进算法。该算法不同于已提出的利用累量信息或者进行接收端分集的盲信道估计算法,而是在引入虚拟子载波的基础上,在接收端直接对接收到的信号进行两次奇异值分解(SVD),并可直接应用于CP-OFDM系统和ZP-OFDM系统中。计算机仿真结果表明,在相同条件下,该算法与已提出的子空间盲信道估计算法相比,提高了OFDM系统盲信道估计的精度和收敛的速度。

摘要：主轴系统主要包括主轴辊及悬挂在主轴辊上的破碎锤头,是废金属破碎机的核心部件。主轴系统破碎力、结构强度及抗振性都直接决定了废金属破碎机的动态及破碎性能,因此需要对其进行优化。提出了一种基于综合性能的主轴系统二级多目标优选方法,首先对破碎机主轴系统中锤头的排布形式进行了分析,基于动力学分析结果,采用综合评价法优选了一种动静态特性较好的V型锤头排布形式。其次基于V字型锤头排布结构,以主轴转速、锤头质量、隔板半径以及主轴半径为设计变量,采用正交实验法和综合评价法,得出了动态及破碎性能较优的主轴系统工作及结构参数。

摘要：首先阐述了可重构制造系统和公理化设计的基本知识,然后通过公理化设计的两个公理(独立性公理和信息公理)对可重构制造系统进行设计。在独立性公理的应用中,将总目标进行了四级分解,每一级分解通过四个步骤来完成,并列出了各自的设计方程。然后汇总列举出了相应的功能结构表;在信息公理的应用中,针对非耦合设计和准耦合设计的情况分别计算了系统的信息含量。最后提出了公理化设计两个公理存在的问题及相应的解决办法。

摘要：通过设计药物医嘱闭环执行系统,将执行医嘱的全过程及对药物疗效观察的所有数据写入医院信息系统中,进行全流程数据跟踪及医嘱闭环管理。临床应用后,提高了医嘱录入和药物配置的准确性,护士医嘱执行正确率和药物宣教记录的符合率均>99%,给药错误发生率由0.51次/千床日降至0.42次/千床日,护理质量和患者安全明显提高。

摘要：履带车辆要求其辅助制动系统响应快、全速段功率密度高,而现有的液力辅助制动技术难以满足需求。为解决这一问题,基于电涡流和液力缓速技术优点与缺点互补的特性,对电涡流缓速器和液力缓速器进行了集成设计,提出一种电涡流-液力复合型缓速器结构。对此结构应用数值模拟方法预测电涡流制动与液力制动的速度特性,研究该缓速器控制策略,得到最佳制动性能。结果表明,电涡流-液力复合型缓速器电涡流部分响应时间在0. 2 s以内、转速600 r/min以内主要依靠电涡流制动,转速600 r/min以上依靠电涡流与液力制动共同作用,在转速1 000 r/min工况下能够提供280 kW制动功率。

摘要：库岸边坡消落带岩体处于长期水-岩作用和频发中低强度水库地震作用之下,岩体的力学特性劣化直接影响库岸边坡的动力响应及抗震能力。基于此,模拟库岸边坡消落带的环境条件,设计进行了模拟库水位周期性升降变化过程的水-岩作用试验,在试验过程中采用循环加卸载方式模拟地震作用的影响,并重点考虑了水-岩和循环加卸载的次序作用。研究结果表明:(1)在水-岩作用下,岩样的动力参数总体呈先陡后缓的指数形式变化,考虑水-岩和循环加卸载次序作用后,岩样动力参数的劣化速度和劣化趋势明显增大,说明频发中低强度水库地震对长期处于水-岩作用环境的岸坡岩体损伤发育有明显的促进作用。(2)在水-岩作用和循环加卸载作用下,岩样的微细观结构由密实状态逐渐趋于松散,对应的完整性劣化系数和次生孔隙率亦呈现先陡后缓的变化趋势,其中,周期性水-岩和循环加卸载次序作用下岩样的微细观结构变化最显著,含初始循环加卸载损伤的岩样次之,单独水-岩作用下岩样的变化趋势最小,不同方案下岩样微细观结构的变化及差别也决定了其动力特性的劣化规律。(3)在长期水-岩作用和频发中低强度水库地震作用下,库岸边坡岩体内部的损伤会逐渐累积发展,直接影响库岸边坡的动力响应特性及抗震能力,因此,在库岸边坡长期抗震性能分析评价中,应该比较系统地考虑岸坡岩体动力特性的劣化规律。

摘要：经典的小波去噪方法有软阈值、硬阈值滤波两类。软阈值收缩函数滤波后信号过于平滑,而硬阈值收缩函数滤波后在信号突变处伴有吉布斯现象。因此,提出介于软、硬阈值之间的一种收缩函数,通过其对小波系数的估计,使滤波后的信号在过分平滑与边缘振荡现象之间达到合理的平衡。在分析的基础上,给出了各种方法滤波后的PSNR对比值以及图像。实验结果表明,该方法在去噪的同时既有效地消除了振荡现象,又保留了部分细节信息。

摘要：深度神经网络(deep neural network,简称DNN)量化是一种高效的模型压缩方法,使用少量位宽表示模型计算过程中的参数和中间结果数据.数据位宽会直接影响内存占用、计算效率和能耗.以往的模型量化研究缺乏有效的定量分析,这导致量化损失难以预测.提出了一种超低损失的DNN量化方法(ultra-low loss quantization,简称μL2Q),以揭示量化位宽与量化损失之间的内在联系,指导量化位宽选择并降低量化损失.首先,将原始数据映射为标准正态分布的数据;然后,在等宽的量化区间中搜索最优量化参数;最后,将μL2Q方法融合进DNN的训练过程,并嵌入到主流的机器学习框架Caffe及Keras中,以支撑端到端模型压缩的设计和训练.实验结果表明,与最新的研究方法相比,在相同的位宽条件下,μL2Q方法能够保证更高的模型精度,在典型的神经网络模型上精度分别提高了1.94%,3.73%和8.24%.显著性物体检测实验结果表明,μL2Q方法能够胜任复杂的计算机视觉任务.