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模具工业 2007年第2期33卷 17-19页

作者：吕维柱先锋模具股份有限公司湖北十堰442013

通过解析一个汽车零件的冲压工艺设计及CAE分析模拟方案的可行性,重点记录了此零件拉深时由于拉深难度大导致的破裂以及降低拉深深度时出现的翻边缺料破裂的解决过程,从而避免了大批模具报废的严重后果。

关键词：拉深破裂翻边

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吊桥锚固区局部应力实体有限元分析

安徽建筑 2013年第2期20卷 172-173页

作者：吕维柱黄山芙蓉房地产发展有限公司安徽黄山242700

在某人行吊桥中支撑桥面五根钢缆锚固于桥台顶部,锚固构件距桥台顶面距离为225mm,锚固区混凝土受力特征复杂,锚固区的安全性和抗裂性是结构设计关键。运用ABAQUS对桥台建立三维实体模型,锚固钢筋使用梁单元模拟。通过单元埋植的方法实... 详细信息

在某人行吊桥中支撑桥面五根钢缆锚固于桥台顶部,锚固构件距桥台顶面距离为225mm,锚固区混凝土受力特征复杂,锚固区的安全性和抗裂性是结构设计关键。运用ABAQUS对桥台建立三维实体模型,锚固钢筋使用梁单元模拟。通过单元埋植的方法实现钢筋与混凝土无滑移联接。对锚固周边混凝土受力进行分析。

关键词：锚固区局部应力模型试验有限元单元埋植

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左右后门框下部外板冲压工艺分析

模具技术 2007年第1期 40-42,54页

作者：吕维柱先锋模具股份有限公司技术部湖北十堰442013

通过解析一个汽车零件的冲压工艺设计及CAE分析模拟方案的可行性,重点记录了此零件拉延时由于拉延难度大导致的破裂,降低拉延深度时出现的翻边缺料破裂的解决过程,从而避免了大批模具报废的严重后果。

关键词：拉延工艺分析翻边

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中医药治疗前列腺痛30例分析

现代中西医结合杂志 2008年第22期17卷 3484-3485页

作者：吕维柱马立国北京市潮白河骨伤科医院北京101313

前列腺痛又称慢性盆腔疼痛综合征,具有慢性前列腺炎的各种主观症状和临床表现,但前列腺按摩液细菌培养阴性,前列腺按摩液和按摩后尿液镜检白细胞数正常.中医认为该病因邪阻经络,气滞肝脉,肝肾两经气机不畅,络脉气血瘀阻所致,属痛证中阴... 详细信息

前列腺痛又称慢性盆腔疼痛综合征,具有慢性前列腺炎的各种主观症状和临床表现,但前列腺按摩液细菌培养阴性,前列腺按摩液和按摩后尿液镜检白细胞数正常.中医认为该病因邪阻经络,气滞肝脉,肝肾两经气机不畅,络脉气血瘀阻所致,属痛证中阴痛睾丸痛,淋证中劳淋,癃闭中癃证范畴.本院泌尿科门诊2000年1月-2007年1月采用中医药治疗前列腺痛患者30例.疗效较好,现报道如下.

关键词：中医药前列腺痛临床分析治疗方法

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有限切开复位可吸收螺钉固定治疗距骨颈骨折

中国民间疗法 2009年第8期17卷 56-57页

作者：杜连胜胡勇文吕维柱郑华君崔义北京中医药大学附属护国寺中医院 100035 北京市潮白河骨伤科医院

距骨骨折是临床常见骨折,治疗效果较差,并发症多,发生距骨坏死率较高.治疗上迅速、准确判断骨折类型,及时有效的复位、固定,是预防、减少并发症,防止发生距骨体缺血坏死、创伤性关节炎、骨折不愈合等的有效方法.

关键词：距骨颈骨折有限切开复位可吸收螺钉固定治疗腰椎压缩性骨折创伤性关节炎胫距关节脱位距下关节脱位

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基于模糊逻辑的医学人工智能:开启道义之维

中国医学伦理学 2024年第1期37卷 32-38页

作者：吕维奇同济大学人文学院上海200092

基于模糊逻辑对医学人工智能进行探讨,论述了医学人工智能在医学和医学伦理学领域的重要性,并对传统人工智能在处理复杂系统和模糊领域方面的局限性进行了讨论,提出模糊逻辑作为解决方案的观点,并强调模糊逻辑相较于经典二值逻辑的优势... 详细信息

基于模糊逻辑对医学人工智能进行探讨,论述了医学人工智能在医学和医学伦理学领域的重要性,并对传统人工智能在处理复杂系统和模糊领域方面的局限性进行了讨论,提出模糊逻辑作为解决方案的观点,并强调模糊逻辑相较于经典二值逻辑的优势以及模糊逻辑在医学人工智能中的发展和应用。通过阐述模糊道义论的发展,说明它为医学人工智能在处理规范性领域提供了新的逻辑框架和操作化工具,并能为医学人工智能决策和伦理决策提供支持。总之,基于模糊逻辑的医学人工智能对于处理医学伦理难题和医学的复杂性具有重要意义,为医学实践和伦理决策提供了实际相关性的支持,并展望了其与道义逻辑相结合后在未来的发展前景。

关键词：医学人工智能模糊逻辑二值逻辑道义逻辑

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考虑碳排放的城市轨道交通跳站运行图优化

铁道运输与经济 2024年

作者：吕维珩刘斌韩沛文中国铁路设计集团有限公司交通运输规划研究院兰州交通大学交通运输学院

为了降低城市污染物排放，实现低碳绿色发展，在传统的列车跳站停车模式优化模型的基础上，考虑跳站停车对再生制动能量利用的影响，并且考虑每位乘客的乘车可达性，针对跳站停车可能出现的乘客换乘次数过多及无法到站的问题，提出跳站... 详细信息

为了降低城市污染物排放，实现低碳绿色发展，在传统的列车跳站停车模式优化模型的基础上，考虑跳站停车对再生制动能量利用的影响，并且考虑每位乘客的乘车可达性，针对跳站停车可能出现的乘客换乘次数过多及无法到站的问题，提出跳站停车到站约束，并设计列车车内风险惩罚函数，以乘客总等待时间和碳排放最小为目标函数，构建城市轨道交通跳站停车优化模型。考虑模型的非线性特征，设计一种新的滚动跳站停车模式。以天津市某地铁线路为例，对早高峰列车采取跳站停车模式优化。结果表明，考虑再生能利用的跳站停车方案在乘客平均等待时间几乎不变的情况下，牵引碳排放最多降低11.74%；并且相比于传统的跳站停车，考虑车内风险的跳站停车模式可以降低车内风险35.6%。

关键词：城市轨道交通跳站停车列车运行图再生制动碳排放

增材制造TiB/Ti复合材料网状组织形成与力学性能

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材料工程 2024年第2期52卷 31-39页

作者：韩远飞方旻翰张亮孙中刚黄光法吕维洁上海交通大学材料科学与工程学院金属基复合材料国家重点实验室上海200240 上海材料研究所上海3D打印材料工程技术研究中心上海200437 南京工业大学材料科学与工程学院先进材料研究院南京210009

采用快速凝固技术将TiB直接植入基体钛合金,形成一种新型超细网状结构钛基复合材料(titanium matrix composites,TMCs)粉体,并采用激光增材制造技术,制备出一种等轴网状和柱状网状组织交替分布的新型钛基复合材料,系统分析和讨论增材制... 详细信息

采用快速凝固技术将TiB直接植入基体钛合金,形成一种新型超细网状结构钛基复合材料(titanium matrix composites,TMCs)粉体,并采用激光增材制造技术,制备出一种等轴网状和柱状网状组织交替分布的新型钛基复合材料,系统分析和讨论增材制造TMCs超常凝固网状组织形成机制与力学特性。研究发现:增材制造TiB/Ti复合材料网状组织(约9μm)主要由原位自生纳米TiB晶须组成,呈现B27和Bf两种晶体结构;B元素的直接引入,易于在凝固界面形成成分过冷,不仅促使交替形成等轴网状组织和柱状网状结构,也同步细化基体晶粒尺寸,实现基体合金片层α相的等轴化。经原位力学观察分析发现,增材制造形成的原位自生纳米TiB网状组织结构,不仅能够抑制裂纹偏转并钝化裂纹,还将大量滑移迹线聚集于网络结构内部,并在晶界诱发高密度位错,限制材料的塑性变形,大幅度提高了复合材料的强度,增材制造TiB/Ti复合材料抗拉强度提高42%,伸长率保持在约10%。

关键词：增材制造钛基复合材料网状结构力学性能

KCO催化醇解酯交换再生DMT的制备及减压升华提纯

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现代纺织技术 2024年

作者：李小军官军吕维扬姚玉元浙江理工大学纺织纤维材料与加工技术国家地方联合工程实验室浙江佳人新材料有限公司浙江省现代纺织技术创新中心

在醇解-酯交换法回收废旧聚酯纺织品过程中，重金属盐类醇解催化剂易引发环境污染，且强碱性酯交换催化剂NaOH易引起设备腐蚀。为了改善该问题，采用K2CO3催化醇解废旧聚酯纺织品制得醇解产物，以K2CO3为酯交换反应催化剂将醇解产物转... 详细信息

在醇解-酯交换法回收废旧聚酯纺织品过程中，重金属盐类醇解催化剂易引发环境污染，且强碱性酯交换催化剂NaOH易引起设备腐蚀。为了改善该问题，采用K2CO3催化醇解废旧聚酯纺织品制得醇解产物，以K2CO3为酯交换反应催化剂将醇解产物转化为再生对苯二甲酸二甲酯（DMT），通过单因素实验协同响应面法统计分析，系统研究了酯交换反应时间、甲醇与醇解产物投料比、催化剂K2CO3添加量及其交互作用对再生DMT收率的影响，获得最佳反应参数组合，并采用减压升华法对含杂再生DMT进行提纯。结果表明：醇解产物主要成分为对苯二甲酸双羟乙酯（BHET），伴含微量BHET低聚体及对苯二甲酸单羟乙酯；酯交换最佳反应参数为反应温度70 ℃、反应时间118 min、甲醇与醇解产物质量投料比2.13∶1、K2CO3添加量为醇解产物质量的0.94%，该工艺条件下再生DMT实际收率为88.50%；经3次减压升华提纯，再生DMT中2-羟乙基甲基对苯二甲酸酯、对苯二甲酸单甲酯和间苯二甲酸二甲酯等杂质均得到有效去除，再生DMT纯度高达99.89%。

关键词：废旧聚酯醇解酯交换再生DMT 减压升华

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基于无监督聚类分析的激进换道行为识别方法

交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 166-178页

作者：王婉琦程国柱徐亮东北林业大学土木与交通学院哈尔滨150040 长春工程学院土木学院长春130012

为有效指导驾驶人采取更安全的换道行为,本文提出基于改进的自组织映射神经网络(SOM-Kmeans)聚类分析的激进换道行为识别方法。通过模拟驾驶设备和眼动仪获取驾驶数据和眼动状态,运用变点检测算法结合方向盘转角和横向注视位置从多模态... 详细信息

为有效指导驾驶人采取更安全的换道行为,本文提出基于改进的自组织映射神经网络(SOM-Kmeans)聚类分析的激进换道行为识别方法。通过模拟驾驶设备和眼动仪获取驾驶数据和眼动状态,运用变点检测算法结合方向盘转角和横向注视位置从多模态数据集中提取换道行为事件数据,进而提取驾驶人换道行为关键特征参数,运用SOM-Kmeans聚类分析识别激进换道行为。将SOM-Kmeans聚类方法分别与基于密度的聚类算法(DBSCAN)及模糊C均值聚类算法(FCM)比较,分析激进换道行为的识别效果。研究结果表明:SOM-Kmeans能够将激进换道行为划分为紧急换道和挤车换道两种类型,并建立相应的行为指标和阈值,当换道过程中加速度波动大于8.22 m·s^(-3)且方向盘转角大于0.83 (°)·s^(-1),识别此次换道为激进换道行为;在激进换道行为的基础上,当换道间隙小于7.5 m且换道持续时间大于10.3 s时,识别此次换道为挤车换道,否则,为紧急换道行为。挤车换道行为多出现在拥堵较严重的强制换道中,紧急换道行为多出现在交通流环境较好的自由换道中。本文提出的识别方法的准确率为92.5%,与传统聚类分析相比,本文提出的激进换道行为识别方法能够更加细致地识别激进换道行为的种类,研究结果可作为评估驾驶人是否存在危险换道行为和衡量驾驶人换道习惯的参考标准,同时,该两次聚类结果可作为激进型换道行为的参考标准。

关键词：智能交通激进换道行为识别 SOM-Kmeans聚类算法城市道路模拟驾驶