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关键词： 子痫前期   子宫动脉多普勒超声   子宫动脉血流   D-二聚体  

摘要： 背景:子痫前期是妊娠期并发症之一,严重威胁母儿健康,早期预测和干预是诊治子痫前期的重要临床措施,其发病机制尚未完全阐明,这可能与绒毛滋养细胞的侵袭能力降低、胎盘着床较浅、螺旋动脉未充分重铸等因素有关,从而造成了血管的阻力增加,胎盘灌注减少。多普勒超声是一种无创、安全、简便的检查手段,对评价子宫动脉血流和胎盘灌注具有重要意义。若能在滋养层侵入仍在进行的情况下,通过采取预防性干预措施,可以避免其病理恶化。在子痫前期病人中,存在血管内皮损伤的现象,大量的组织凝血活酶释放入血,从而造成了血管内凝血,形成了微血栓。同时,为消除子宫螺旋动脉和静脉窦内的血栓,促进子宫内膜的再生与修复,继发性纤溶活性增强。外周血D二聚体不仅可以对纤溶活性进行检测,也可体现血管内皮损伤及高凝状态。子宫动脉多普勒超声及外周血D二聚体从不同的角度反映了子痫前期的病理生理改变。因此,我们拟以子痫前期发病机制为切入点,通过检测子宫动脉超声PI、RI、S/D值及外周血D-二聚体水平,探讨其在妊娠早期和中期与子痫前期的相关性及其对子痫前期的预警作用。 目的:通过测定孕早期、孕中期子宫动脉多普勒超声血流参数PI、RI、S/D及外周血D二聚体水平,探究这些指标在妊娠早期、中期单独及联合应用对子痫前期的预测价值。 方法:本研究采用巢式病例对照研究,选择湖北医药学院附属人民医院2019年12月至2020年12月建档产检的孕妇,符合入组标准的960例纳入队列。采集其完整资料,并对其进行随访。分别于10-14周、20-24周采用ELISA法检测外周血D二聚体水平,多普勒超声测定子宫动脉PI、RI、S/D值。定期随访,追踪至产后6周。以是否发生子痫前期为依据,将子痫前期患者设定为病例组(n=51),并以1:3的比例进行配对,选择与病例组年龄相仿的正常妊娠孕妇作为对照组(n=153)。通过统计分析,比较孕早、中期两个阶段子宫动脉PI、RI、S/D和外周血D二聚体在两组间的差异,并通过受试工作特性曲线(ROC)评估其在孕早、中期两个阶段单独和联合使用对子痫前期的预测价值。 结果: 1.孕早期960例孕妇符合纳入标准,其中中孕引产8例,随访信息不完整22例,失访20例,910例完成研究,失访率5.2%。子痫前期51例,发病率5.6%,其中重度子痫前期组16例,早发型子痫前期6例。 2.孕早期子痫前期组患者的子宫动脉的PI、RI、S/D值,以及外周血的D二聚体水平较对照组均显著增加(P<0.001)。孕中期子痫前期组患者的子宫动脉的PI、RI、S/D值,以及外周血的D二聚体水平较对照组均显著增加(P<0.001)。 3.孕早期各指标单独应用对子痫前期的预测价值中等;孕中期各指标单独应用对子痫前期的预测价值中等;且各指标在孕中期的预测价值优于孕早期。孕早期分别以PI≥1.11,RI≥0.714,S/D≥2.54为截断值,其预测子痫前期的敏感度分别为87.3%、74.6%、74.6%,特异度分别为95.7%、93.5%、84.8%,孕中期分别以PI≥0.905、RI≥0.545、S/D≥2.428为截断值,其预测子痫前期的敏感度分别为93%、88.7%、90.1%,特异度分别为91.3%,91.3%、91.2%。 4.孕早期四个指标联合预测子痫前期的AUC为0.915(P=0.000,95%CI:0.864～0.965),敏感度为91.5%,特异度为85.9%;孕中期四个指标联合预测子痫前期的AUC为0.928(P=0.000,95%CI:0.875～0.981),敏感度为81.7%,特异度为95.7%,预测价值较高,且孕中期的预测价值优于孕早期。 5.孕早期联合孕中期子宫动脉超声血流参数预测子痫前期的AUC为0.930(P=0.000,95%CI:0.879～0.982),敏感度为91.5%,特异度为89.1%,预测价值较高。 6.孕早期四个指标联合孕中期四个指标预测子痫前期的价值最高,AUC为0.960(P=0.000,95%CI:0.927～0.993),敏感度为90.1%,特异度为93.5%。 结论:孕早期、孕中期子宫动脉多普勒超声联合外周D二聚体有助于子痫前期的预测,其中以孕中期预测价值更高,且孕早期联合孕中期预测效能最高。

关键词： 极片轧机   电液伺服泵控系统   动力学参数匹配   动力学参数设计   多目标粒子群优化算法  

摘要： 在双碳战略背景下,锂电池广泛应用在工程机械、轨道交通等行业领域中,极片轧机作为锂电池极片轧制过程中重要的设备之一,其性能倍受关注。目前,在极片轧机设备中,电液伺服阀控系统应用较为普遍,但阀控系统存在的抗污染能力差、能源浪费严重、装机成本高等缺陷,难以满足未来工业领域对绿色发展与智能转型的需求。电液伺服泵控系统具有高效节能、高功重比、环境友好和集成度高等技术优势,很好的弥补了阀控系统的技术缺陷。但泵控系统属于机电液一体化产品,各子系统之间相互耦合,系统元件动力学参数是否匹配直接影响系统的各项性能指标,制约了电液伺服泵控系统在极片轧机设备上的应用和推广。因此,本文以电液伺服泵控系统性能提升为目标,围绕系统动力学参数匹配及设计展开研究。具体研究内容如下:首先,根据电液伺服泵控系统的组成和工作原理,对主要元件及系统进行建模和分析,从系统效率、动态性能、经济性角度提炼电液伺服泵控系统参数匹配优化指标,探究各指标与动力学参数耦合作用规律。其次,以系统多目标协同优化为背景,研究多特性规律作用下参数设计权重分配关系,提出一种基于多目标粒子群优化算法的动力学参数匹配方法,并结合极片轧机工艺需求进行动力学参数设计,以获得系统的最佳性能。最后,将电液伺服泵控系统应用在极片轧机设备上,通过对系统输出特性、效率特性和动态性能的实验,验证本文所研究的极片轧机电液伺服泵控系统动力学参数匹配及设计的研究理论。本课题研究为电液伺服泵控技术在极片轧机设备领域的工程应用和推广起到了重要的推动作用。

关键词： 叶尖定时   参数辨识   叶片振动   欠采样   Python   MATLAB  

摘要： 叶尖定时法(Blade Tip-Timing,BTT)具有非接触、能够同时监测所有叶片振动状态等优点,对机械结构叶片在旋转状态下的动特性测试与分析具有重要意义。本文对叶尖定时法测振理论开展研究,主要工作如下: (1)研究旋转叶片振动理论与叶尖定时法基本原理,运用MATLAB中图形仿真平台Simulink建立叶尖定时测振系统仿真模型。基于该模型生成叶片不同振动状态下的仿真信号,并对各种仿真信号的特点进行研究。 (2)研究典型的叶片振动参数辨识算法并进行对比分析,包括单参数法、双参数法、自回归法、阶次跟踪法等。针对叶尖定时信号欠采样的特点与现有辨识方法的不足,提出了一种用于旋转叶片异步振动参数辨识的多传感器延时频域分析法,不依赖先验知识或者坎贝尔图,具有良好的抗噪性、辨识精度较高,可用于叶片多模态振动参数辨识。 (3)基于Python计算机编程语言开发了叶尖定时信号分析软件。该软件可将叶尖定时信号转化成叶片振动位移信号,具备多种针对不同信号特点的叶片振动参数辨识算法。此外,该软件还具有生成仿真信号以及数据导出等功能,方便用户对算法进行验证。 (4)对传统叶尖定时试验台进行深入调研后,搭建了叶尖定时试验台。在试验台的转轴上加装编码齿轮,采用优化算法减小了转轴振动及转速不稳对叶片振动测量结果的影响,提高了叶片振动参数辨识的准确性。对试验台所用叶片静频进行测量,通过ANSYS进行仿真分析,绘制叶片坎贝尔图,并对叶片动频进行实验分析。

关键词： 平动转动全参数   未知激励   动力学参数   最小二乘方法   扩展卡尔曼滤波方法  

摘要： 在工程结构的众多监测对象中,结构变形监测是最受关注的监测对象,也是获取结构静动力学状态和特性的最为关键的要素。但是,现有的结构变形监测技术在动态监测和信息密集度方面存在一定的不足。本文基于在已有的监测点基础上挖掘更丰富的监测数据信息的思路,以结构变形监测技术为关注对象,从两个方面进行优化和改进研究:一方面是研究以动态监测为方式的变形监测技术,提高变形监测的有效性,可以为解决基于变形信息的工程结构动力学状态评估和损伤识别提供更有力的支撑;另一方面是研究面向结构空间多自由度的变形监测技术,可以有效拓展局部变形监测测点的监测能力和监测范围,提高局部变形测点可提供的信息密集程度。基于上述目标,本文研究内容如下: (1)工程结构振动监测系统的力学模型 通过从弹性力学视角、有限元分析视角、工程结构监测视角等给出了结构振动监测系统的平动转动全参数组成,即结构任意一点的变形参量应当包括三个平动自由度和三个转动自由度;同时在外部动态激励作用下,应该包括各个自由度方向的位移、速度、加速度等参量。讨论了现有的振动监测系统的具体工艺原理,研究建立了工程结构振动监测的力学模型,并基于子结构、刚度缩聚等理论将工程结构的质量、刚度、阻尼等参数缩聚到测点位置,通过推导明确了各个参数矩阵的具体形式。对振动监测系统中的环境激励的统计特征开展了分析,基于缩聚原理和中心极限定理等推导得到测点位置未知激励应当满足高斯白噪声的结论,进而可通过假定其高斯白噪声的均值和方差等统计特征,使其能够应用于后续结构动力学参数识别、激励识别以及动态转角估计过程中。 (2)未知激励情况下的结构动力学参数和激励识别方法研究 针对不考虑转动因素的情况,研究建立了基于平动参数的结构动力学参数和激励识别方法。基于最小二乘方法的基线在线消除方法,并结合递归高通滤波器和积分算法,给出实时在线的加速度积分方案,实现平动参数(包括加速度、速度、位移)的在线实时高精度识别;进一步,采用最小二乘估计方法进行未知激励情况下的参数识别和激励识别,建立了平动振动力学模型,并基于该模型阐述了参数识别算法和识别流程。通过未知激励下单自由度参数识别算例、以及未知激励下多自由度参数识别算例进行了验证,证明了该识别方法的准确性和可行性。 针对考虑转动因素的情况,研究建立了基于平动转动全参数的结构动力学参数和激励识别方法。采用扩展卡尔曼滤波器,以及基于测量加速度信号,对未知激励条件下的结构动力学参数、测点处的平动转动位移及速度进行识别方法研究,并基于识别的动力学参数和状态向量给出了激励估计的方法;建立了考虑转动影响的振动监测系统力学模型,给出其状态方程和测量方程,以及其线性化形式;最后给出基于扩展卡尔曼滤波器的未知激励条件下的全参数辨识的标准化流程。 (3)结构参数已知的振动监测系统实时动倾角识别技术研究 在结构动力学参数已知和外部激励统计信息已知的情况下,研究给出了实时动倾角的识别方法。针对目前基于惯性测量原理的倾斜仪不能测量动态倾角的问题展开分析,给出了与结构动力学参数相关的振动监测力学模型;基于双向加速度监测模式,采用扩展卡尔曼滤波方法,给出表征转动角度动态变化的测量方程以及表征测点位置刚度缩聚后的状态方程,进一步对测量方程和状态方程分别进行了线性化和离散化,构建了时域估计动态转角的基础条件;给出适用于双向加速度监测模式的实时动倾角识别的扩展卡尔曼滤波流程,并采用二维梁模型进行了识别验证,结果证明动态倾角识别精度相较现有技术更优。 (4)基于动态转角的装配式梁桥评估诊断技术研究 针对国内普遍建造的装配式梁桥频繁出现铰缝破坏的问题,研究给出一种基于动态转角的装配式梁桥铰缝损伤监测、预警、诊断的技术方案。基于动态转角识别方法,定义动态转角相关系数作为表征预制梁间协同工作能力的指标;相应设计了适用于装配式梁桥的监测硬件系统和软件架构,以及云端科学计算环境的具体形式;设计了移动式的智能化监测设备和监测方案。为实现在线化运行,给出了动态转角相关系数指标的实时在线递归算法,以及给出了基于该指标的铰缝状态诊断和预警方法。通过基于动态应变和动态转角的装配式梁桥铰缝损伤识别工程案例验证和分析对比,证明了采用动态转角进行铰缝损伤诊断的可行性。 通过本文的研究,向工程结构动态变形监测提供了一种可行的解决方案,可以为解决基于动态变形信息的工程结构动力学状态评估和损伤识别提供更有力的支撑;同时平动转动全参数以及动态转角的识别和测量技术,也为现有的工程结构健康监测提供了新的思路和技术手段,一定程度上填补了目前健康监测中缺乏动态转角监测的技术空白,具有较大的实践价值。

关键词： 氧化脱硝   反应机理   热力学参数   动力学参数   非谐振效应  

关键词： 热风险   重氮化反应   偶合反应   动力学参数   精细化工  

摘要： 精细化工生产在化工产业中的比重日益增大,染料是典型的精细化工产品,其中偶氮染料占比超过50%,其生产工艺所涉及的重氮化反应和偶合反应均属于我国公布的18种重点监管的危险化工工艺,极易由于温度累积升高导致反应热失控,从而引起火灾、爆炸事故。然而,目前对此类反应的热风险评估并不完善,亟需开展对偶氮染料生产中反应热风险评估,为实际生产中的安全管理提供参考。 因此,本文选取四种常见偶氮染料,依据工厂实际生产工艺流程,利用实验和理论相结合的方法得到热风险参数,在此基础上开展了热风险评估并提出针对性控制措施。分别利用差示扫描量热仪、绝热加速量热仪以及全自动反应量热仪对其原辅料和干、湿品、反应后料液和目标反应全过程进行实验以确定热稳定性。基于实验数据,一方面对八组反应的放热趋势进行了横向对比分析,得到重氮化和偶合反应的放热特点;另一方面,通过理论计算和动力学模型拟合,得到后续热风险评估所需参数数值以及进入绝热加速量热阶段两组重氮化反应后料液的反应速度方程,同时通过外推法得到TMRad大于24 h。获取热风险参数后,依据精细化工反应热风险评估导则和TRHI方法对其生产工艺热风险进行了评估,其中IP和820P的重氮化工艺危险度为2级,同时主要原料分解热危险度达到3级,需实时监控工艺参数以防反应热失控。另外,对TRHI方法进行了优化,一方面将物质系数的选取细化为四个部分,包含全工艺流程,同时引入了设备状态、人因失误以及安全管理水平补偿系数对结果进行修正,另一方面完善了后续的暴露区域与财产损失的计算,形成了新的TRHI热风险评估体系,有利于对精细化工反应热风险进行更加全面的评估。 基于以上对偶氮染料生产中的反应热风险评估,针对重氮化和偶合反应热风险提出控制措施,为实际生产了解工艺热风险特点,降低热失控发生的可能性,保障安全生产提供了有力支撑。 本论文有图26幅,表41个,参考文献74篇。

关键词： 小学数学   美育   实现策略  

摘要： 美育是全面发展教育中的重要组成部分，也是数学教学的重要内容。本文基于美育和数学美育的基本内涵，分析了小学数学学科的美育特征，并在此基础上进一步分析小学数学美育的内在要求和实践策略，以期为小学数学教师在课堂教学中渗透美育提供理论依据和借鉴。

关键词： 六自由度机械臂   运动学建模   动力学建模   动力学参数辨识   时间最优轨迹规划   凸优化  

摘要： 机械臂在现今的工业领域中应用越来越广泛,其中机械臂动力学参数辨识和最优轨迹规划仍是研究的热点话题。本文主要以实验室搭建的六自由度仿人机械臂为研究对象,对其运动学、动力学、动力学参数的辨识、最优轨迹规划等方面进行研究。首先,搭建了机械臂平台并建立机械臂的仿真模型,然后采用D-H法对其运动学进行分析,建立相应的坐标系并计算各关节之间的变换矩阵得到正运动学模型。通过数值计算来研究逆运动学,较准确的计算出每个关节的角度。在MATLAB中进行实验仿真,验证了其正确性。动力学模型则采用牛顿-欧拉迭代方式求解,为了后续参数辨识工作,将其转化为线性形式,然后求得对应的观测矩阵和最小惯性参数集。其次,设计了一个采用整体辨识方法的离线辨识动力学参数实验。根据机械臂物理特性如速度、加速度,采用傅里叶级数设计出一条轨迹作为激励轨迹,该轨迹能够有效的激发本机械臂各动力学参数的特性。然后让机械臂按照该轨迹运行并对各关节的位置、速度、力矩进行采集。基于卡尔曼滤波过滤后的相关数据,采用改进的迭代重加权最小二乘法进行参数辨识,并实验验证了参数的准确性。最后,基于辨识后的动力学模型,研究了具有动力学约束下的时间最优轨迹规划。为了解决动力学约束下一般时间最优问题的局部最优和全局最优问题,将其转化为凸优化控制模型,并添加了本机械臂的物理约束条件和动力学约束。在时间最优目标下,考虑了力矩变化率的影响因素,使机械臂可以更加方便的执行。通过实验,验证了该算法的可行性。

关键词： 机械臂   动力学建模   动力学参数辨识   电流层面辨识  

摘要： 为了提升生产效率,方便日常生活,机械臂已广泛应用于许多行业,辅助人类完成各种繁杂的任务。高性能的运动控制是机械臂能够较好的完成目标任务的重要保障,而基于模型的控制能够有效的提升机械臂的控制性能,因此机械臂动力学参数辨识具有重要的研究意义。传统的动力学参数辨识都是在力矩层面进行的,而最近有研究提出了电流层面的动力学参数辨识概念。在此背景下,本文围绕机械臂的动力学参数辨识开展研究,着重研究电流层面的动力学参数辨识方法。遵照机械臂动力学参数的辨识流程,结合动力学参数辨识领域的研究热点,从以下几个方面展开研究工作: 首先,在电流层面完成考虑关节柔性与摩擦非线性的机械臂动力学建模,为研究工作奠定基础。基于MDH坐标系,在力矩层面使用牛顿-欧拉法建立线性化的动力学模型,并考虑关节的柔性与非线性摩擦,通过QR分解确定基本动力学参数。在力矩层面动力学模型的基础上,根据电流与力矩的近似线性关系,初步推导获得电流层面的动力学模型。 然后,基于电流层面的动力学模型推导动力学参数的物理可行性条件,对现有的电流层面动力学参数辨识的相关研究做出补充。在电流层面,根据动力学模型的结构推导动力学参数的形式,分析动力学参数的物理意义;在此基础上,参考力矩层面动力学参数的物理可行性,推导电流层面的物理可行性条件,并明确物理可行性条件在动力学参数辨识中的应用方式。 接着,基于建立的电流层面的动力学模型,提出多层迭代的电流层面的动力学参数辨识方案。辨识方案以迭代加权最小二乘法为基础,额外考虑数据加权、噪声加权、关节柔性、非线性摩擦与物理可行性等因素。在电流层面辨识的基础上,进一步辨识关节驱动增益系数与力矩层面的动力学参数。 最后,设计并完成动力学参数辨识实验。基于六自由度串联机械臂开展动力学参数辨识实验,设计优化激励实验轨迹,完成动力学参数辨识与验证实验,使用动力学参数辨识方案辨识获得动力学参数,并验证辨识方案的可行性。

关键词： 贝叶斯优化   参数校准   污染物迁移   数值模拟   地下水  

摘要： 地下水系统中污染物迁移具有隐蔽性,是长期且不可逆的过程,了解污染物迁移转化过程对地下水中铬污染物治理修复至关重要。由于该过程在实验室中难以复现,数值模拟已成为预测地下水溶质迁移的有力工具。模型参数校准是保证数值模拟有效性和可靠性的关键所在,然而现有参数校准方法校准计算成本较高且校准效率受限。因此,本研究提出一种地下水铬污染物迁移转化动力学模型参数自动校准的贝叶斯优化方法,用于快速准确校准地下水铬污染物迁移转化动力学数值模型,提升地下水铬污染物迁移转化数值模拟结果有效性与可靠性。论文取得主要成果如下:(1)基于铬污染场地在地下水系统中的迁移转化特征,构建了地下水铬污染物迁移转化动力学模拟模型,给出了铬污染物迁移转化动力学模拟的有限差分数值求解算法,明确了动力学模型待校准参数。(2)基于最大后验概率思想,构建了铬污染物迁移转化动力学模型参数校准的目标函数。基于贝叶斯定理表示参数的后验概率,根据参数分布特征和有效特征定义参数的先验概率分布,根据动力学模型的模拟与实际观测的一致性定义似然函数,根据最大化对数后验概率设计了参数校准的目标函数。(3)基于数值模型参数校准效率问题,提出了地下水铬污染物迁移转化动力学模型参数自动校准贝叶斯优化算法。通过概率代理模型和基于预期改进(Expected Improvement,EI)策略的采集函数提升了模型参数校准效率。概率代理模型将计算代价较高的目标函数近似为一个可高效计算的解析表达式,而EI策略的采集函数提供最可能的参数预测,提升参数校准的拟合度,降低概率代理模型的不确定性,实现参数快速校准。(4)设置了包含假想案例、实际案例两组实验用于验证贝叶斯优化方法的效率与准确性。结果表明贝叶斯优化方法可有效确定假想模型参数,快速极小化两个案例下的目标函数,适应不同校准准则,实现参数的高效校准。与模型参数校准PSO算法相比,贝叶斯优化方法在假想和实际情况下均表现出了更高的模型参数校准效率,大幅降低了模型校准的计算成本。综上所述,本研究提出地下水铬污染迁移转化模型参数自动校准的贝叶斯优化方法,可高效准确地实现地下水铬污染迁移转化模型参数校准,提升地下水铬污染迁移转化数值模拟的有效性与可靠性。图36幅,表16个,参考文献116篇