基于模糊DEMATEL方法的建筑施工安全影响因子分析

近年来,建筑施工安全问题层出不穷。为加强建筑施工安全管理,本文识别了影响施工安全的6个影响因子和产生安全事故的7个因子并对其重要程度进行排序。首先,通过文献分析,结合建筑事故数据的事故因子,提出施工安全管理的发展现状;其次,建立施工安全因子模型,采用模糊DEMATEL法根据建筑行业专家对影响因子的打分情况进行分析,找出各安全因子的特点;最后,在此基础上,结合安全因子分析建筑施工的安全管理的具体内涵,并提出安全施工的办法。     

液相色谱-串联质谱技术在临床检验中的应用研究进展

液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）技术具有高灵敏度、高特异性、高分辨率和高效率的优点。近年来随着仪器灵敏度的提高，LC-MS/MS在常规临床检验中显示出极大的潜力，并在疾病早期预防和诊断中发挥着不可替代的作用。本文对LC-MS/MS在新生儿疾病筛查、维生素D检测、内分泌激素检测、肽类和蛋白质定量分析等临床检验方面的研究进展进行综述，并讨论了未来面临的挑战。     

基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。     

新型高性能动圈式电液比例阀及其性能

动铁式比例电磁铁作为电液比例阀的电机械转换器,其电磁力本身对铁心位移是非恒定的,其恒定化是研究人员研究的重点之一,并因为铁心的存在导致其线圈电感很大,不利于提高电路的响应速度。为研制高性能电液比例阀/电液伺服比例阀,在前期完成了研究动圈式比例电磁铁及其相关理论的基础上,研制出高性能动圈式比例电磁铁样机,提出了利用动圈式比例电磁铁组成电液比例阀的结构方案,分析具有所提结构的电液比例阀的主要性能,提出了相应的动静态性能试验研究方案,并对这种结构方案进行试验研究。研究结果表明,利用所研制的动圈式比例电磁铁组成比例阀的方案具有动静态性能高的优点,所研制的比例电磁铁静态具有非常好的恒力特性,开环情况下被控阀芯位移对100%输入信号的阶跃响应时间不超过15 ms。研究结果对研制高性能电液伺服比例阀具有积极意义。     

基于压缩机-支架系统的异常噪声研究

针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min，压缩机开启时车内噪声异常的问题，对样车进行试验分析与诊断，对压缩机-支架系统进行仿真分析，提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据，采用频谱分析、阶次追踪等方法，并结合压缩机-支架系统模态仿真结果，确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振，并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验，结果表明：匀速工况空调开启时问题转速下，车内噪声降低了2.5 dB(A)；匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间，车内噪声无峰值，其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变，噪声波动趋势平缓。     

大规模多状态计算系统的容错性能分析

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题，提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述，通过构造多值决策图（Multi-value Decision Diagram，MDD）模型对系统进行容错性能建模，并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率，减少了计算的冗余性。实验结果表明，该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义，使其确保系统适合预期应用。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。