连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导

放矿截止品位的选择和资源回收率、盈利及每年精矿产量密切相关,从而影响到综合技术经济效果。本文仅侧重讨论其中的盈利指标。文中推荐用三种盈利性指标去评价经济效果:1)每吨报销工业矿量盈利;2)每吨采出矿石盈利;3)利本率。从边际效益的角度分析了边际效益和平均盈利的关系,进而分别导出了上列诸盈利指标的极大值判据。应用这些判据和两个盈亏转折点,可把放矿过程划分成几个效益不同的区间,从而为最终选定截止品位提供经济依据。使用覆岩下放矿的崩落采矿法时,矿石损失和贫化的高低,极大地影响矿床开采的经济效果。在矿床条件、崩落矿岩品位及流动特性、以及采矿方法结构参数和放矿方法一定的情况下,损失和贫化指标将主要取决于放矿截止品位的选择。最优放矿截止品位的选定应该满足企业盈利性,资源回收率,以及最终产品的年生产能力等要求。考虑到盈利是企业活动效果的综合表现,反映了损失和贫化的影响,在决策中具有重要意义,本文拟主要就盈利性指标进行初步讨论

一般情况下,多个同步观测站之间的基线向量解算, 均可由基线解算软件自动完成。数据处理结果:观测 站之间的基线向量及其方差与协方差,或观测站在上 述坐标系中的坐标值及其方差与协方差。 当布设的GPS卫星网点数较多时,需在不同的时段, 按照预先设计的作业计划,依次进行观测。在这种情 况下,为了提高定位结果的可靠性,通常须将不同时 段观测的基线向量网连接成网,并通过观测量的整体 平差,以提高定位结果的精度。 整体平差的目的,在于消除图形闭合条件的不符值, 并建立网的基准

针对CH4这种特别气体,对其实验结果运用数字化处理方法研究CH4稳定性.在内径50.8 mm圆形管道内获得CH4+2O2预混气在不同初始压力条件下的胞格爆轰结果并使用烟膜记录,且测得的平均爆轰速度数据与CJ爆轰速度接近,在初始压力高于5 k Pa时爆轰可稳定传播.烟膜上形成的三波点轨迹十分不规则.为减少人为误差,使用改进后的数字化处理烟膜图像的技术方法,从烟膜轨迹中得出柱状图及自相关函数结果,发现CH4+2O2是一种爆轰十分不稳定的气体,并给出CH4+2O2预混气的爆轰胞格尺寸及差距,结果显示人为测量结果偏大而数字化处理方法更为准确.这种方法能计算CH4+2O2预混气胞格尺寸及不稳定度,完善了定量化预混气不稳定程度的方法

《机械制造技术基础》模拟试题1 一、名词解释(14%) 1.前角Y 2.外联系传动链 3.定位 4.粗基准 5.机械加工工艺系统 6.常值系统误差 7.自激振动 二、填充题(16%) 1.切削三要素是指金属切削过程中的和三个重要参数,总称切削用量,其中对刀具寿命影响最大的是。 2.车外圆时,导轨水平面内的直线度误差对零件加工精度的影响较垂直面内的直线度误差影响得多,故称水平方向为车削加工的误差方向。 3.磨削加工时,提高砂轮速度可使加工表面粗糙度数值,提高工件速度可使加工表面粗糙度数值,增大砂轮粒度号,可使加工表面粗糙度数值

化工原理是化工类各专业开设的一门技术基础必修课，它是以高等数学、物理、物理化学等为基础的后继课程，在高等学校教学计划中起到从自然学科到应用学科的搭桥作用。它的任务是研究化工生产过程中主要单元操作及典型设备的计算及选型；最佳生产操作条件及过程强化和优化的选择。本书由基本知识、填空、计算、公式推导四部分组成，内容包括流体流动、流体输送机械、流体通过颗粒层的流动、颗粒的沉降和流态化、传热、气体吸收、液体精馏、液液萃取、固体干燥九章

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

利用粒子图像测速技术,以200 mm×2040 mm板坯连铸结晶器为原型,建立1∶4水模型进行实验,对结晶器内钢液流动形态、流速及各流态所占比例、液面波动、以水口为中心结晶器两侧对称点速度随时间的变化、水口两侧液面水平流速、水口两侧对称位置液面至结晶器底部垂直方向速度和钢液对两侧窄面的冲击深度进行系统地研究和分析,并对比拉速的影响.研究表明,粒子图像测速技术不仅可以测量结晶器内流场流速,还可以对流场对称性进行全方位、多角度定量分析,为研究连铸参数变化,比如拉速、水口结构和水口浸入深度,对板坯连铸结晶器内钢液流动及对称性的影响提供一种较为精确的方法和思路.通过分析得出,在本实验条件下拉速0.5 m·min-1优于0.6 m·min-1

利用扫描电镜、背散射电子衍射(EBXD)和X射线衍射技术研究了三种方式热变形后保温时铁素体的长大行为.结果表明,回复、再结晶和长大的相对程度与第二相粒子的状态及铁素体的取向分布有关.形变强化相变产生的超细铁素体中形变储存能较低,退火时难以发生静态再结晶,而以晶粒长大为主,铁素体因第二相出现较晚而充分生长:A1温度以下纯铁素体区形变的铁素体虽然形变储存能最高,形变量最大,但第二相钉扎最明显,铁素体仅发生部分再结晶,取向形变晶粒比取向形变晶粒更明显地被削弱;α+γ两相区形变时,铁素体(亚)晶粒发生回复式长大,取向晶粒和取向晶粒有不同的再结晶倾向

在热模拟单向压缩条件下考察了四个不同C,Mn含量的低碳钢中通过形变强化相变产生的超细铁素体在模拟卷取温度下的长大倾向.结果表明,不同C,Mn含量的四种钢中的超细铁素体在-500℃的保温0～10min过程中都很稳定,没有明显的长大过程,也未明显观察到铁素体的静态再结晶.超细铁素体稳定的主要原因是由于稳定的第二组织（珠光体或渗碳体颗粒）的有效钉扎,它既阻止了铁素体的明显长大,也抑制其静态再结晶的充分进行.但不同C,Mn含量的四种钢中的第二组织有不同的演变规律,保温过程中形变奥氏体内形成离异珠光体并缓慢粗化.另外,利用背散射电子衍射取向成像技术还测定了08钢保温过程中的取向（差）变化