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关键词： 机械臂   动力学模型   Stribeck摩擦模型   参数辨识   混合迭代法  

摘要： 精确辨识机器人动力学参数是阻抗控制与轨迹跟踪控制等研究的关键,由于传统的辨识方法无法保证动力学参数的物理可行性,导致辨识出来的参数无法使用,为此提出一种混合迭代法用于机器人动力学参数辨识。该方法分为内、外两个循环,通过在内循环中引入线性矩阵不等式与半正定规划来保证辨识参数的物理可行性,进而辨识惯性参数,在外循环中结合Stribeck摩擦模型来改进摩擦力矩估计,以辨识摩擦参数,内、外循环迭代计算,直至满足收敛条件。最后在六自由度串联机械臂上进行实验,混合迭代法6关节的力矩均方根误差值与最小二乘法相比降低了17.24%,切实提高了机器人动力学参数辨识的准确性,证明了混合迭代法的有效性。

关键词： 新能源叉车   电子液压制动系统   动力学模型参数辨识   带遗忘因子的递推最小二乘算法  

摘要： 新能源叉车电子液压制动(EHB)系统的主缸活塞位移-液压力特性建模是实现高精度制动压力估计与控制的关键。然而,该特性受叉车运行工况、负载情况及元器件状态等因素影响,呈现出显著的时变性与非线性,所以常规机理分析难以准确获取其动力学模型。为解决此问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)的在线参数辨识策略。首先,建立了以主缸活塞位移为输入、主缸液压力为输出的二次多项式模型;随后,基于实车采集的主缸活塞位移与液压力数据,设计FFRLS算法,对该模型中的未知参数进行在线辨识,使模型能够动态跟踪系统的实际特性。实验结果表明,所提方法能够有效辨识系统的位移-压力特性,且模型输出与实测数据较吻合。

关键词： 沥青混凝土   近场动力学模拟   输入敏感性分析   裂缝   模拟参数  

摘要： 通过半圆弯曲(semi-circluar bending,SCB)实验室测试,将模拟结果与实验结果进行对比,并逐步调整模型输入,以更接近实验数据。研究识别了4个关键输入参数:砂浆刚度、砂浆裂缝能量、骨料刚度和骨料裂缝能量,并探讨了这些参数对模拟裂缝指标FE(断裂能,fracture energy)、KIC(Ⅰ型平面应变断裂韧度,简称断裂韧度)、FI(抗裂柔度指数,flexibility index)和CRI(裂纹阻力指数,cracking resistance index)的影响。研究发现,FI对砂浆刚度、砂浆裂缝能量和骨料裂缝能量最为敏感;FE对骨料刚度最敏感,而对骨料裂缝能量的敏感性最低;CRI对砂浆刚度、砂浆裂缝能量和骨料刚度的变化最不敏感。方差分析(ANOVA)结果表明,骨料刚度对FE、KIC和CRI具有显著影响,而砂浆刚度、砂浆裂缝能量和骨料裂缝能量对FI的影响不显著。研究结论有助于理解近场动力学模拟模型及其输入参数,为模拟沥青混凝土裂缝提供了重要的输入参数选择依据。

关键词： 掺合料组合   复合体系   水化动力学   动力学参数  

摘要： 大体积混凝土水化热引发的温度应力裂缝是特高压变电站工程的关键技术瓶颈。以典型特高压输变电站大体积混凝土为研究对象,通过水化热试验,系统探究粉煤灰、矿渣与抑制剂组合对水泥复合体系水化热的影响机制,并提出协同调控方案。结果表明:矿渣粉、粉煤灰及抑制剂的掺入可显著延长水泥水化加速起始期,降低水化放热量。其中,酒石酸-粉煤灰组合效果最显著,水化温峰降幅达97.4%,远超传统材料的控温水平(水化温峰降幅在30%~50%之间);抑制剂-矿物掺合料-通水冷却协同调控体系,可将温度梯度稳定降至8.5℃/m以下,也优于现有传统温控指标。研究成果为大体积混凝土低水化热配方设计提供了核心参数,对解决特高压变电站施工的温度调控及其诱发的温度裂缝问题具有重要指导意义。

关键词： 脑梗死   经颅骨多普勒超声   血管内治疗   脑血流动力学参数   预后转归  

摘要： 目的探讨早期行经颅多普勒超声(TCD)监测脑血流动力学参数对急性前循环大血管闭塞性卒中病人血管内治疗(EVT)后转归的预测价值。方法回顾性纳入2022年1月至2024年3月在安徽医科大学附属六安医院卒中中心接受EVT治疗的急性前循环大血管闭塞性卒中病人。EVT后24 h内完善TCD检查,监测脑血流动力学参数并记录相关指标:收缩期峰值流速(PSV)、平均峰值流速(MV)、搏动指数(PI)等;为排除个体间差异,引入患侧(i)及健侧(c)大脑中动脉PSV和MV,计算患侧与健侧大脑中动脉的PSV比值(PSV_(iMCA)/PSV_(cMCA))及MV比值(MV_(iMCA)/MV_(cMCA))。在发病后90 d根据改良Rankin量表(mRS)评分将所有病人分为预后良好组(mRS≤2分)和预后不良组(mRS>2分)。应用多变量logistic回归分析EVT后转归的独立相关因素。采用受试者操作特征曲线(ROC曲线)评估脑血流动力学参数对预后转归不良的预测价值。结果共纳入106例病人,男性55例(51.87%),中位年龄70岁(范围61~75岁),61例(57.55%)发生了预后转归不良。预后不良组的PI(104.84±22.71比87.09±16.32)和PSV比值(126.02±22.39比109.85±21.59)均高于预后良好组(P<0.001)。多变量logistic回归分析显示,PI优势比(OR)95%CI:1.06(1.03,1.10)、PSV比值OR 95%CI为1.04(1.01,1.08)、基线美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分OR95%CI为1.76(1.33,2.33)升高以及基线阿尔伯特卒中项目早期CT(ASPECTS)评分OR 95%CI为0.51(0.29,0.90)降低是预后转归不良的独立预测因素。ROC曲线分析显示,脑血流动力学参数PI和PSV比值预测预后不良转归的曲线下面积及其95%CI分别为0.73(0.64,0.82)和0.70(0.60,0.81),联合预测的曲线下面积是0.79(0.71,0.88)。同时,再联合其他临床参数后预测效也显著提高。结论脑血流动力学参数对EVT后转归不良具有一定的预测价值,尤其PI等参数联合预测时,具有更好的预测价值。

关键词： 本体感觉   神经肌肉易化拉伸   柔韧素质   训练方法  

摘要： 柔韧性作为运动能力的重要组成部分,对提升运动表现和预防运动损伤具有重要意义。柔韧性的发展不仅有助于提高学生体育活动的参与度,还能促进身体素质的全面发展。本体感觉神经肌肉易化拉伸(Proprioceptive Neuromuscular Facilitation,PNF)是通过人体自身反射性放松和牵张反射,同时自生抑制和交互抑制现象促进肌肉的拉伸程度。

关键词： 煤自燃   变质程度   低温氧化   动力学参数   极限参数  

摘要： 为系统评估煤炭自燃引发的安全风险,选取了具有代表性的不同变质程度煤样(不黏煤、弱黏煤和贫煤),采用程序升温实验方法,对其自燃特性进行了系统研究。通过实时监测气体产率、耗氧速率、放热强度等关键参数,并结合表观活化能分析,深入揭示了煤样在低温氧化过程中的热化学演化规律。在此基础上,重点研究了煤自燃的临界条件参数———最小浮煤厚度(h_(min))、下限氧气体积分数(C_(min))和上限漏风强度(Q_(max))的温度依赖性。研究结果表明,低变质煤种具有更高的耗氧速率,且其氧化过程均呈现“稳定—缓慢增加—快速增加—趋缓”的典型特征;在160℃之前,低变质煤表现出更低的活化能和更强的放热能力,显示出更高的自燃倾向性;极限参数的演变规律显示,h_(min)和C_(min)与煤的变质程度正相关,Q_(max)则相反。本研究为煤矿火灾风险评估和精准预警提供了理论基础和数据支持。

关键词： 洛伦兹力冲量   带电粒子   空间问题  

摘要： 应用洛伦兹力冲量解带电粒子在磁场中运动空间问题,阐述了洛伦兹力冲量特点及在单一磁场、叠加场、组合场等各种情境下的运用.

关键词： 超声动态监测   子宫动脉血流动力学参数   妊娠早期   自然流产  

摘要： 目的:探究超声动态监测下子宫动脉血流动力学参数与妊娠早期自然流产的关联。方法:回顾性选取新余市妇幼保健院2024年9月—2025年10月200例妊娠早期孕妇的临床资料,以其中发生自然流产的41例孕妇为研究组,未发生自然流产(正常妊娠早期孕妇)的159例孕妇为对照组。两组妊娠早期均接受经腹部或经阴道多普勒超声子宫动脉血流动力学参数动态监测,对比两组子宫动脉血流动力学参数,并将其中差异有统计学意义的指标数据进行logistic回归分析,评估子宫动脉血流动力学参数与妊娠早期自然流产的关系。结果:研究组搏动指数(PI)为(2.68±0.59),收缩期峰值流速/舒张末期流速(S/D)为(7.49±3.01),阻力指数(RI)为(0.90±0.20),高于对照组的(2.01±0.55)、(5.39±2.09)、(0.69±0.20),差异有统计学意义(P<0.05);logistic回归分析显示,PI[OR=3.013,95%CI(1.223,7.423)]、RI[OR=2.136,95%CI(1.097,4.160)]、S/D[OR=4.850,95%CI(1.647,14.281)]与妊娠早期孕妇发生自然流产存在关联(P<0.05)。结论:妊娠早期自然流产与超声动态监测PI、RI、S/D存在较强关联。

关键词： 妊娠期糖尿病   血流动力学   全血黏度   红细胞变形指数   空腹血糖  

摘要： 目的基于孕早期血流动力学参数构建并验证妊娠期糖尿病(GDM)风险预测模型。方法回顾性纳入2022年1月至2024年6月建册并完成妊娠结局的孕妇400例,依据孕24~28周口服葡萄糖耐量试验(OGTT)结果分为GDM组和非GDM组。收集孕前体质指数(BMI)、糖尿病家族史、激素用药史、空腹血糖(FPG)、白细胞计数(WBC)、全血黏度(WBV)、血浆黏度(PV)及红细胞变形指数(DI)等资料。单因素与多因素筛选独立影响因素并建立风险预测模型。结果共纳入GDM组89例(22.25%)。孕前BMI≥25kg/m^(2)、糖尿病家族史、激素用药史、FPG、WBC、WBV升高及DI降低为GDM独立危险因素(P<0.05)。模型AUC为0.895(95%CI:0.852~0.931),校准良好。结论孕早期血流动力学与代谢指标联合可有效预测GDM风险,模型具有良好应用前景。