电外科设备快速闭合算法中功率的参数优化研究

本文基于自制的射频能量平台,开发了一种管腔组织快速闭合算法,可以达到对管腔组织快速闭合的目的,探究不同功率对闭合效果的影响。在实验中,选取猪小肠作为实验对象,实验过程中改变不同的功率,实验完成后通过爆破压和热损伤测试,来评估快速闭合算法下不同功率对猪小肠的闭合效果影响。结果表明:当功率设置分别为50W、100W、150W时,焊接口的闭合强度两两之间有显著性差异,并且在100W功率下的闭合强度较大,爆破压最大能达到(86.280±17.264)mmHg,热损伤为(0.327±0.032)cm;当射频输出功率大小为50W时热损伤范围最小,为(0.2674±0.03727)cm。本文研究表明,在对管腔组织闭合的时候,应该选择适中的射频输出功率,才能在保证管腔组织吻合口具有较大的爆破压同时,又能将热损伤保持在较小范围内。     

航班恢复问题的迭代局部搜索算法

在恶劣天气和机械故障等原因造成航班不能按照原计划执行时，航空公司需要采取相应的措施对航班进行恢复。本文基于经典的资源指派模型，综合考虑了调整时间、换机、联程拉直、取消航班和调机5种恢复策略，提出一种以最小化加权成本为优化目标的航班恢复模型，并设计一种迭代局部搜索算法。首先用构造-修复启发式方法构造可行解，然后从该初始解出发，在飞机路线对的邻域中进行局部搜索。当陷入局部最优后，对解进行扰动，然后从扰动后的解重新出发进行局部搜索。为了提高搜索效率，同时降低陷入局部最优解的概率，局部搜索过程采用模拟退火算法。实例结果表明，本文提出的模型及算法能够在短时间内对受到影响的大规模航班计划进行恢复。     

浮磁联合处理刚果(金)某难选氧化铜钴矿试验研究

刚果(金)难选氧化铜钴矿含Cu 4. 09%、Co 0. 86%,矿石中的铜钴矿物赋存状态复杂,易浮脉石含量大,同时有部分铜钴矿物以机械混入形式和类质同像吸附形式进入褐铁矿中。针对其矿石特性,研究确定了预先脱除云母浮选—氧化铜钴硫化浮选—高梯度磁选选矿工艺流程,推荐工艺全流程闭路试验获得了铜钴精矿含Cu 16. 75%、Co 3. 45%,总精矿中Cu回收率为91. 05%、Co回收率为88. 61%的选矿指标。     

GFTT+FREAK的小型测绘无人机遥感图像自动拼接技术

针对目前广泛应用的小型测绘无人机遥感影像易受尺度、倾斜和光照等变化影响,导致影像拼接难度大的问题,提出了一种基于GFTT+FREAK的局部特征匹配能够适用于小型测绘无人机的遥感影像拼接方法,该算法可以直接提取未经预处理的测绘无人机拍摄图像的局部特征,通过局部特征匹配进行图像拼接,保证拼接准确性的同时,大大提高了测绘影像拼接的效率。     

2017.6.21致灾雷暴大风特征分析

为深入探讨保定雷暴大风的形成机理和提前预防农业气象灾害的发生,本研究利用常规观测资料及NCEP/NCAR逐日6 h再分析资料,对2017年6月21日发生在保定东部及雄安新区的雷暴大风天气进行分析。结果表明:地面中尺度辐合线和冷池是直接触发机制;探空曲线存在上下2个自由对流高度LFC;雷暴大风出现在最强负变温与正变压前侧锋区;雷暴大风位于高能舌附近的能量锋区;边界层弱冷平流有利于水平锋区的形成与加强。整层MPV2负值的增大、高低空垂直螺旋度的耦合,构成此次雷暴大风天气的典型模式。此次过程是发生在高空槽前的雷暴大风天气,高低空系统的配置和不稳定条件比较有利于强对流的发生。依据地面中尺度系统至少可以提前10～20 min发出预警信号。     

AB-BNCT中子靶物理设计分析

质子加速器适用于为硼中子俘获治疗提供中子源，其中子源强及能谱较反应堆中子源更具可调性。中子靶物理计算分析是加速器中子源设计的基础，为其提供粒子能量、流强等参数需求分析，并为靶体结构尺寸设计、中子慢化和屏蔽分析等提供前端参数。本文利用MCNPX蒙特卡罗程序，通过对质子打靶的中子产额和能谱、靶体能量沉积、打靶后靶材放射性活度和中子出射空间角分布等进行研究，提出能量2.5 MeV质子轰击100～200 μm锂靶的设计，并用模拟计算数据论证其合理性。该设计中子源在1 mA流强质子轰击下，源强可达9.74×10¹¹ s^-1；拟设计15 mA、2.5 MeV质子束产生的中子源，在治疗过程中靶材放射性活度累积最大值约为1.44×10¹³ Bq。     

基于小波包变换和Replicator Neural Network的单位置结构损伤检测

为了实现对结构的损伤检测,提出一种基于小波包变换和Replicator Neural Network (RNN)的单位置结构损伤检测方法。首先采用小波包变换对原始振动响应信号进行分解,计算分解得到的各频带的相对频带能量,这些相对频带能量的分布反映了结构特性。然后,将健康结构的相对频带能量作为输入训练RNN。最后,利用训练后的网络即可对结构进行实时损伤检测。实验表明,即使在有噪声干扰下,该方法仍然能够检测出结构是否存在损伤。