医疗器械中人的可靠性分析

医疗器械产品是一类直接关系到人生命健康的特殊产品.长期以来,医疗器械产品的使用安全性一直是亟待解决的重大问题.在医疗器械产品设计中进行人的可靠性分析能够进一步提高医疗质量,防止医疗事故.但是,这方面的工作目前还处于起步阶段.本文主要从医疗器械人的可靠性方面人手,定性及定量的分析人在使用器械时的可靠性问题.用SHEL模型来定性的分析医疗器械中人的可靠性的影响因素；用故障树方法及概率树对具体的多功能医用手术床进行定量分析；用第二代可靠性分析方法-CREAM解决定量分析的主观性问题；最后提出建立医疗器械人的可靠性数据库.以此为医疗器械产品设计提供了人的可靠性分析的方法.     

A new prediction method for dust explosion venting at high static activation pressures

Venting is an effective way to prevent harmful dust explosions, but the existing prediction methods are imprecise and are suitable only for applications with low activation pressures. A new method is proposed for predicting pressures based on an analysis of energy losses at high activation pressures and verified by aluminum dust explosion experiments. Compared with the experimental results, the results of the new model are relatively stable under working conditions with different activation pressures and venting areas. Based on the analysis of energy losses, the changes in the energy loss rate, temperature, and venting velocity during venting are found to be asynchronous. The thermal energy loss, which accounts for over 80 percent of the total, is expected to be larger than the kinetic energy loss. The thermal energy loss rate changes rapidly during venting, while the kinetic energy loss rate remains relatively stable. The new model is more accurate than the NFPA68 standard, which fails to consider the thermal energy loss. Neglecting the thermal energy loss may result in an underestimation of the pressure reduction; this error increases with decreasing activation pressure.     

Effect of inert species on the laminar burning velocity of hydrogen and ethylene

The maximum laminar burning velocity (LBV) of a fuel-air mixture is an important input parameter to vapor cloud explosion (VCE) blast load prediction methods. In particular, the LBV value has a significant impact on the predicted blast loads for high reactivity fuels with the propensity to undergo a deflagration-to-detonation transition (DDT). Published data are available for the maximum LBV of many pure fuel-air mixtures. However, little test data are available for mixtures of fuels, particularly for mixtures of fuels and inert species. Such mixtures are common in the petroleum refining and chemical processing industries. It is therefore of interest to be able to calculate the maximum LBV of a fuel/inert mixture based on the mixture composition and maximum LBV of each component.This paper presents measured test data for the maximum LBV of H₂/inert and C₂H₄/inert mixtures, with both nitrogen and carbon dioxide as the inert species. The LBV values were determined using a constant-volume vessel and the pressure rise method. This paper also provides a comparison of the measured LBV values with simplified LBV prediction methods.     

基于动力学与混合核函数LS-SVM的厌氧发酵产气量预测模型研究

利用农业生产中产生的牲畜粪便牛粪和秸秆进行厌氧发酵试验,以产气量为参考指标,研究牛粪和秸秆厌氧发酵的产气量预测模型。试验过程中测量发酵物的氧化还原电位(ORP)、p H值、挥发性脂肪酸(VFA)、氨氮含量、化学需氧量(COD)、电导率及产气量,并用灰色关联分析法筛选出与产气量关联较强的参数,将筛选出的参数作为多项式核函数和高斯径向基核函数构建的混合核函数LS-SVM模型的输入量,训练出预测能力较强的混合核函数LS-SVM模型,然后在混合核函数LS-SVM模型中融入微生物动力学构建产气量预测模型,并用验证集验证模型性能。仿真结果表明,筛选得到关联较强的参数为ORP、p H值、VFA、氨氮含量;融入动力学的混合核函数LS-SVM模型与混合核函数LS-SVM模型相比,产气量的预测更准确,误差更小,最小误差减少了近一个数量级,试验证明该模型有效。     

陕西渭北旱塬区农田土壤有机质空间预测方法

准确预测土壤有机质(SOM)含量的空间分布对于改善土壤质量、提高区域土壤管理水平具有重要意义.为探索预测陕西渭北旱塬区农田SOM含量的最优模型,借助地理探测器选取与SOM含量密切相关的影响因子作为建模的协变量,选用普通克里格方法(OK)、地理加权回归模型(GWR)、偏最小二乘回归模型(PLS)、地理加权回归扩展模型(G...     

铁道线路通行列车数量与铁路边界噪声关系研究

合理的列车编组数量一直是确保铁路边界噪声达标的重要条件。从噪声控制理论出发,对铁路边界噪声达标前提下,线路上所能允许通过的最大列车编组数量(主要是车厢数量)及鸣笛时间进行了有益的探讨,并提出了可用于直接判定铁路边界噪声达标状况的方法,以及计算铁路边界噪声值的简易公式。     

基于MaxEnt的加拿大一枝黄花在中国的潜在分布区预测

基于采样后的加拿大一枝黄花(Solidago canadensis)在北半球的分布数据,以温度和降水作为预测的环境因子,以MaxEnt模型作为物种适生性预测模型,预测加拿大一枝黄花在我国的潜在分布。结果表明:加拿大一枝黄花在我国有广泛的潜在分布区,目前的实际分布远未达其最大潜在分布范围,仍有可能继续扩散。加拿大一枝黄花主要适生区包括上海、江苏、浙江、安徽、山东、河南、湖北、湖南、江西、福建、重庆、贵州、四川省东部、广东和广西2省北部、云南省东北部、山西和陕西2省南部地区。必须采取有效措施阻止加拿大一枝黄花扩散蔓延。     

基于概率组合的水质预测方法

当前水质预测研究中,组合预测缺少一般框架性组合方法,概率性预测多以水质指标服从某种概率分布为前提.针对这一状况,提出了一种概率性组合预测方法.组合预测采用优势矩阵法对预测结果加权融合,能够有效改善预测效果,并可以进一步扩展新方法;概率性预测基于对历史预测的统计,并对其进行有效性检验,进而给出水质指标在一定置信度下的区间估计.将基于灰色模型群法和指数平滑法的概率组合预测方法应用于浙江鸠坑口进行预测实验,实验结果表明,组合预测方法的总体预测效果优于单一预测方法,统计概率有效性可以得到验证并且能够有效给出一定置信度下水质指标波动曲线的包络线.概率组合预测可以有效优化预测精确度和稳定性,能够成功给出概率性的预测结果,为进一步决策奠定了基础.     

环境混合物的联合毒性研究方法

人类和其他生物通过多重途径暴露于大量的环境污染物中。单一化合物由于其在环境中非常低的浓度使得人们忽视其可能的健康危害,然而,多种化合物在环境中同时存在,就意味着更加复杂的联合作用的可能性。Something from nothing现象引起了科学界对于环境混合物加和作用和潜在协同作用的关注,致使许多研究联合毒性的数学和生物模型的提出和应用。本文综述了这些研究方法,以及未来化学混合物研究和管理面临的挑战。     

生态毒理数据筛查与评价准则研究

化学品生态风险评价和水质基准研究需要大量生态毒理数据,由于目前关于化学品毒性效应的研究较多,不同文献对同一测试终点的报道常常存在一定的差异,数据选择不当会直接影响最终评价结果。为了降低专业人员在数据筛选过程中的主观影响,有必要制定一套科学合理、操作性强的数据筛查与评价准则。本文整理比较了美国、荷兰、德国和澳大利亚等4个国家的5个毒理数据筛查与评价方法,并以荷兰的CRED方法为主,结合另外4个筛选方法以及现有的水质基准推导指南和生态风险评价技术导则,从可靠性、相关性、精确性三个方面详细阐述了数据质量评价标准与使用规范。其中数据质量评价包括五个方面:(1)实验设计,包括测试标准、操作规程、数据有效性、对照组设置;(2)实验试剂的纯度及其杂质的物理化学性质;(3)受试生物的基本信息和来源;(4)暴露条件,包括试验系统、暴露浓度设置及变化、暴露时间、生物负荷;(5)数据分析,包括平行样、统计分析方法、浓度-效应关系、原始数据;数据使用规范主要考虑受试生物、测试终点和暴露场景与评价目标的相关性,以及生态风险评价和水质基准推导对数据精确性的要求。这些均可为我国从事生态风险评价和水质基准研究的工作人员提供有益借鉴,使数据筛选过程更加客观、统一,同时还可以作为毒理实验论文撰写依据,提高数据报道质量。