自适应重复学习算法在岩土动态应力试验中的应用

岩土实验机的执行机构与被压试样都具有非线性、时变特性,针对周期性动态应力波形的跟踪问题,在结合传统PID控制算法基础上,提出一种自适应重复学习控制算法。依据不同的控制过程增加了不同的计算模型和控制参数,进而设计了自适应重复学习控制器,通过斜率差值法和误差均值法对比例增益和偏差进行自适应调整,通过重复学习对自适应结果进行优化。通过实际实验验证了该算法的稳定性和收敛性,从而保证了非线性负载所承受的动态应力能够准确跟踪设定的动态波形。目前,该算法已应用于1000 kN多功能三轴试验仪正弦波和三角波的波形跟踪

人表皮生长因子(hEGF)基因的合成、鉴定及植物表达质粒的构建

用 PCR方法合成了人表皮生长因子 ( h EGF)基因 ,构建了原核表达质粒 p2 0 T-h EGF,研究了原核表达的重组蛋白 h EGF的生物学活性 ,并构建了植物表达质粒 .研究表明 :无论是融合蛋白 GST-h EGF或纯化的h EGF蛋白 ,都有相当高的生物活性 ,h EGF蛋白对 Hela细胞的增殖有很好的促进作用 ,免疫小鼠亦能产生很高的免疫应答反应

基于级联光纤的拉曼光纤放大器的研究

文章利用光子转换理论给出了两种光纤的任意信道间隔、N信道单向受激拉曼散射（SRS）的稳态分析结果,提出了一种新型的具有平坦增益的宽带拉曼光纤放大器（FRA）。对64信道的波分复用（WDM）系统进行了仿真,为FRA增益平坦化提供了一种新的实现方法

Development and validation of the Preoperative Anxiety Scale for Cardiac Surgery Patients

目的：编制适合心脏外科手术患者的术前焦虑测评工具。方法：结合理论和临床实践编制心脏手术患者术前焦虑问卷。以北京安贞医院心脏外科择期手术住院患者为调查对象，对150名患者进行初步测量，筛选正式问卷条目。对265名患者施测正式问卷，考察问卷信度和效度。用医院焦虑抑郁问卷焦虑分量表为效标。结果：探索性因素分析获得3个因子（不确定感、积极体验、消极体验），可解释总方差52％，每个因子6个条目，各条目负荷〉0．4。验证性因素分析各项指标支持3因素模型。问卷Cronbachα系数0．88。心脏手术患者术前焦虑问卷总分与医院焦虑抑郁问卷焦虑分量表分呈正相关（r=0．79，P〈0．01）。本研究获得该问卷得分在心脏手术患者中的百分等级列表和划界值，供问卷应用时参考。结论：心脏手术患者术前焦虑问卷具有良好的信效度，可用于心外科患者术前焦虑的评估

心脏手术患者术前焦虑问卷的编制和信效度检验

目的:编制适合心脏外科手术患者的术前焦虑测评工具。方法:结合理论和临床实践编制心脏手术患者术前焦虑问卷。以北京安贞医院心脏外科择期手术住院患者为调查对象,对150名患者进行初步测量,筛选正式问卷条目。对265名患者施测正式问卷,考察问卷信度和效度。用医院焦虑抑郁问卷焦虑分量表为效标。结果:探索性因素分析获得3个因子(不确定感、积极体验、消极体验),可解释总方差52%,每个因子6个条目,各条目负荷>0.4。验证性因素分析各项指标支持3因素模型。问卷Cronbachα系数0.88。心脏手术患者术前焦虑问卷总分与医院焦虑抑郁问卷焦虑分量表分呈正相关(r=0.79,P<0.01)。本研究获得该问卷得分在心脏手术患者中的百分等级列表和划界值,供问卷应用时参考。结论:心脏手术患者术前焦虑问卷具有良好的信效度,可用于心外科患者术前焦虑的评估

Preoperative anxiety and depression in patients undergoing cardiac surgery and related influencing factors

目的探讨人口学变量和手术不确定感等因素对择期心脏手术患者术前焦虑、抑郁状况的影响。方法采用医院焦虑抑郁量表（HAD）和心脏手术术前焦虑、抑郁自编问卷对已住院择期心脏手术97例患者进行调查，分析相关因素对焦虑、抑郁的影响。结果焦虑阳性检出率为27％，抑郁阳性检出率为20％，焦虑和抑郁同时存在的阳性检出率为14％。性别在焦虑和抑郁得分上的差异均具有统计学意义T（101）=3．51，P〈0．01；T（101）=2．78，P〈0．01；文化程度对焦虑得分的影响不显著F（3，98）=1．06，P=0．37；文化程度对抑郁得分的影响差异具有统计学意义F（3，98）=4．10，P〈0．01。与手术不确定感有关的3个项目“心里想的都是有关手术的事”、“担心手术失败”、“担心手术后恢复得不好”对焦虑、抑郁得分的影响均具有非常明显的统计学意义（P〈0．01）。结论心脏患者的术前焦虑和抑郁状况受到多种因素不同程度的影响，临床上应综合考查多种测量指标，而手术不确定感对焦虑和抑郁的程度有预测作用

A thermal load identification method based on physics-guided neural network for honeycomb sandwich structures

The identification of thermal load/thermal shock of aircraft during service is beneficial for collecting information of the service environment and avoiding risks. In the paper, a method based on multivariate information fusion and physics-guided neural network is developed for the inverse problem of thermal load identification of honeycomb sandwich structures. Two thermal feature parameters: temperature gradient and temperature variation rate are used to build the dataset. A 16-layers physics-guided neural network is presented to achieve the predicted results consistent with physical knowledge. In the work, laser irradiation is used as the thermal load, and two laser parameters are to be identified, i.e. spot diameter, power. Simulations and experiments are conducted to verify the effectiveness of the proposed method. The effects of physics-guided loss function and multivariate information fusion are discussed, and it is found that the results based on the proposed method are much better than the results based on the method without physical model. Besides, results based on multivariate information fusion are better than results based on single temperature response. Then, the effects of network models and hyper parameters on the proposed method are also discussed

基于LMD云模型与PSO-KELM的齿轮箱故障诊断

由于齿轮箱故障振动信号具有非平稳性与不确定性的特点，导致齿轮箱故障诊断精度较低。针对该问题提出一种基于局部均值分解（LMD）云模型特征提取结合粒子群优化（PSO）核极限学习机（KELM）的齿轮箱故障诊断方法。首先，将故障振动信号用LMD分解得到若干PF分量，并利用相关系数原则筛选出相关性较高的PF分量；其次，在云模型中输入筛选后的PF分量，采用逆向云发生器对特征向量进行提取并输入到PSO-KELM中进行故障诊断；最后，利用QPZZ-Ⅱ实验台齿轮箱实测数据对该方法进行了性能分析。结果表明，该方法识别精度为97.65%，与多种方法进行对比，该方法具备最佳识别性能

一种防胀气添加剂及其适用的钛酸锂电池

本发明提供了一种防胀气添加剂及其适用的钛酸锂电池，添加剂为含氮磷酸酯-亚磷酸酯衍生物，其适用的钛酸锂电池电池包括钛基负极活性材料和碳酸酯或长链醚类溶剂电解液。本发明提供的防胀气添加剂与现有的钛酸锂电池符合很好，不需要更换薄膜、正极材料、外壳；可有效抑制钛酸锂电池的胀气现象。本发明提供的防胀气添加剂及其适用的钛酸锂电池成分清晰，制备方法简单，适合工业应用，在动力电池和储能电池领域具有广泛的应用前景