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镁含量对堇青石陶瓷微波介电性能的影响北大核心CSCDCSTPCD
作者：周晓华彭昶董雪孙成礼张树人
发表期刊：电子元件与材料 2020年6期
关键词：MgO堇青石固相反应微波介质陶瓷品质因数介电常数
摘要：采用传统固相反应法合成Mg2+xAl4Si5O18+x(0≤x≤0.4)微波介质陶瓷,研究了MgO含量对陶瓷烧结特性、微观结构和微波介电性能的影响.实验结果表明,增加MgO的含量可以有效地抑制Al6 Si2 O18第二相的出现,显著提升陶瓷的品质因数,同时还可以加速陶瓷的致密化,促进晶粒的长大.但是过量的MgO会导致陶瓷内部出现较大的气孔,造成品质因数和介电常数的下降.在x=0.2时获得最佳的微波介电性能:介电常数εr=5.18,品质…查看全部>>
刀具磨损声发射信号的混沌特性分析北大核心CSCDCSTPCD
作者：关山彭昶
发表期刊：农业工程学报 2015年11期
关键词：刀具材料磨损混沌理论去噪相空间重构吸引子关联维
摘要：金属切削是一个非线性系统，刀具磨损产生的声发射信号具有混沌特征。该文采用混沌理论对刀具不同磨损程度的声发射信号进行非线性特性分析。首先采用经验模态分解与小波阈值结合（empirical mode decomposition and wavelet， EMD-Wavelet）的法对信号去噪，消除噪声对吸引子结构以及特征参数的影响。其次利用互信息法和 Cao 方法分别求时延和嵌入维，对去噪后的信号进行相空间重构。最后绘制吸引子相图，并求解…查看全部>>
负压创面治疗技术在烧伤科创面治疗中的并发症分析
作者：王德怀周涛李丹彭昶谭子明
发表期刊：中国医疗美容 2019年4期
关键词：负压创面治疗技术并发症烧伤创面修复
摘要：目的探讨研究负压创面治疗技术(NPWT)在烧伤科创面治疗过程中常见的并发症,并分析出现并发症的可能原因、表现及相应的防治措施.方法回顾分析2015年2月-2017年11月于成都市第二人民医院烧伤整形科住院,并使用NPWT治疗创面的病例资料110例.结果 NPWT治疗期间,110病例中出现并发症35例,约占总病例数31.8％,其中装置漏气、漏液约占14例,引流通道堵塞11例,泡沫敷料植入5例,创面感染3例,创面出血2例,5病例出现两…查看全部>>
酱油曲霉孢子原生质体的制备与紫外诱变育种北大核心CSCDCSTPCD
作者：潘力李立风彭昶叶燕锐王斌
发表期刊：食品与发酵工业 2006年8期
关键词：酱油曲霉中性蛋白酶活分生孢子原生质体紫外诱变
摘要：由1株分离、纯化自曲精的酱油曲霉的分生孢子制备原生质体,并进行紫外诱变,得到7株中性蛋白酶活提高幅度较大的紫外突变株U系,中性蛋白酶活最高的1株达到6 197.4U,为出发株的1.94倍.对原生质体制备条件进行了优化:选取孢子生长旺盛的新鲜斜面培养物(培养5 d左右)制备孢子悬浮液;采用25 mmol/L-巯基乙醇+5 mmol/L Na2EDTA体系预处理20 min;酶解条件是:1%溶菌酶+1%蜗牛酶+1%纤维素酶,山梨醇作为渗透…查看全部>>
车削刀具磨损声发射信号的云特征分析北大核心CSCDCSTPCD
作者：关山康振兴彭昶
发表期刊：农业工程学报 2016年20期
关键词：切削刀具刀具磨损声发射信号特征云理论
摘要：针对刀具磨损状态监测和磨损量预测研究中特征提取这一关键技术，该文提出了基于云理论的信号特征提取方法。首先，采用小波包分析对声发射信号进行信号分解和重构，滤除噪声对提取特征参数的影响；其次根据重构信号的统计分布特性，利用逆向云算法提取信号敏感频带的期望值、熵及超熵云特征参数，定量分析刀具在不同切削条件下3种云特征参数随磨损量增大所呈现的变化规律；最后，通过散点图分析3种特征参数表征刀具磨损声发射信号的有效性。结果表明：刀具磨损声发射信号…查看全部>>
A型肉毒毒素联合超脉冲点阵CO2激光治疗烧伤修复后瘢痕的疗效及安全性分析CSTPCD
作者：周涛周建文陈雅洁彭昶王德怀
发表期刊：中国美容医学 2023年3期
关键词：烧伤瘢痕温哥华瘢痕评分量表A型肉毒毒素超脉冲点阵CO2激光
摘要：目的:观察A型肉毒毒素联合超脉冲点阵CO2激光治烧伤修复后瘢痕的疗效及安全性.方法:收集2016年2月-2021年2月笔者医院诊治的80例烧伤修复后瘢痕患者,依据随机数字法分为观察组与对照组,每组40例.对照组予以超脉冲点阵CO2激光治疗,观察组在对照组治疗基础上予以A型肉毒毒素治疗,选择温哥华瘢痕评分量表评估两组患者瘢痕恢复状况,比较其瘢痕厚度、转化生长因子-β1(TGF-β1)以及完全上皮化时间的变化,采用视觉模拟评分法对其疼痛状…查看全部>>
LS-SVM 回归算法在刀具磨损量预测中的应用北大核心CSCDCSTPCD
作者：关山闫丽红彭昶
发表期刊：中国机械工程 2015年2期
关键词：刀具磨损量预测最小二乘支持向量机经验模态分解自回归模型
摘要：提出了基于最小二乘支持向量机回归算法的刀具磨损量预测方法。该方法首先利用经验模态分解算法对非线性、非平稳的声发射信号进行平稳化处理，得到了若干个固有模态函数；然后建立了每个固有模态函数的自回归模型，并提取模型系数构造特征向量；最后采用最小二乘支持向量机回归算法实现了刀具磨损量的预测。该方法与神经网络预测算法相比，具有更高的预测准确率，可有效预测当前切削状态下10 s后的刀具磨损量。