激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统

为加快运动微损伤的结痂速度，促进运动微损伤治疗恢复和自愈效果，提出激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统。通过分析低功率激光在运动医学方面的作用，以CMOS相机、传感器、光源等作为修复系统的硬件，通过驱动脉冲干扰传输，得到图像输出信号，使用不同照明方法滤波图像信息，以用户界面、损伤检测模块、激光模块、主控模块、视觉模块与配置模块构成系统软件部分，依靠该系统抑制胶原纤维的超量生成，抑制活性氧产生，缩减脂质过氧化破损，加快肌肉再生，进而完成对运动微损伤的修复。试验结果表明，激素干扰下低功率激光修复系统能够有效修复不同程度上的运动微损伤，使受损伤区域结痂的速度更快。     

铁尾矿沥青混合料基本性能及老化耐久性研究

为了避免过度使用天然砂石材料做为沥青混合料的骨料以及符合绿色发展的战略方针，采用固体废弃物铁尾矿来代替砂石材料来制备一种新型的铁尾矿沥青混合料。采用质谱仪对所选用铁尾矿进行化学成分分析，并对不同铁尾矿掺量作用下沥青混合料的针入度、锥入度、软化点、延度、粘度以及老化耐久性等方面进行了研究。研究结果表明:铁尾矿沥青混合料的较佳制备温度选定为180℃；综合经济效益和有效性确定铁尾矿的较佳掺量为30%；相对老化后的铁尾矿沥青材料而言，在同一铁尾矿掺量作用下两种不同沥青混合料老化前的针入度和延度均出现了降低的趋势，但是在同一铁尾矿掺量作用下两种不同沥青混合料老化前的软化点却出现了增大的趋势。综合分析得到:温度为180℃以及铁尾矿掺量为30%制备的沥青混合料可以满足公路的路用要求。所有沥青试样的光谱变化规律基本一致，说明了掺入铁尾矿改性沥青的结构与未掺入铁尾矿沥青的结构基本一致；但是随着铁尾矿掺量的增大，沥青的FT-IR光谱在同一波数作用下却呈现出不断减小的变化趋势，说明了铁尾矿可以有效改善沥青的物理性能。      

基于图像处理研究铁尾矿的熔化行为

作为主要成分的SiO2是铁尾矿中最难熔化的部分.通过一组SiO2的熔化时序图像来探究铁尾矿的熔化情况.首先,进行图像预处理,建立质心位置追踪模型和体积估算模型.将灰度图转化为二值图,利用卡尔曼滤波器进行质心追踪和对质心运动轨迹的描述.通过计算二值图中0像素的数量得到面积随时间变化的图像,拟合出熔化过程函数.结合二值图中目标物体的边界信息得到的参数量建立多元线性回归模型.估算颗粒扁平度和物体的体积,熔融速率通过颗粒集合的质量变化函数得出.     

“碳化硅功率半导体技术”专题前言

半导体功率器件(即电力电子器件)是电力电子技术的三大核心基础之一,被比作电力电子装置的“CPU”。现有功率器件多采用Si基或SOI基,但是受限于自身材料特性的影响,在节能与转换效率方面越来越显示出他们的局限性。为解决上述问题,半导体功率器件除了继续对传统器件进行新理论和新结构的创新研究外,也正在遵循“一代材料、一代器件、一代装置、一代应用”的发展趋势,从传统的Si基和SOI基向宽禁带半导体SiC和GaN基进行扩展和延伸。     

放电参数变化对电感耦合等离子闭式等离子体空间分布特性研究

射频电感耦合等离子体（ICP）在实际放电过程中，线圈的构型、电源参数、气压等外部工质条件的变化均会对结果产生较大影响，依靠实验很难得到多外部条件对ICP参数分布的影响机理和规律，因此需要结合仿真和实验的方法进行分析。该文通过建立感性线圈的电磁学有限元模型，分析不同线圈构型下射频电磁场在等离子体内部的空间分布，研究放电参数（线圈构型、功率大小）对等离子体分布影响和E-H模型下放电形态的跳变过程，并观察进入稳定H模式后电源参数的变化规律，为等离子体源的小型化工程应用提供理论基础。实验和仿真计算结果表明：不同线圈匝数在不同功率条件下，电磁场强度变化对等离子功率吸收和功率耦合有较大影响；当工作气压在0～20Pa时，ICP的电子密度呈轴对称分布，随着放电功率、气压的增大，等离子体吸收的功率和电离度也随之增加，其电子密度相应地增大，放电功率的增加会使得环状的等离子体区域随之扩大，在轴向、径向上的分布呈先逐渐增大而后在靠近腔室壁面区域迅速下降。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

改进的遗传算法在同步器优化中的应用

汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性.