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选择具有微观球面纹理的人工髋关节作为研究对象,通过几何建模,基于雷诺方程,构建了具有规则球面纹理表面的人工髋关节的计算模型。运用MATLAB软件编程,针对一个具体的算例,研究了球面纹理对人工髋关节润滑性能的影响规律以及球面纹理几何尺寸的变化对人工髋关节性能的影响。结果表明:相对于表面光滑的人工髋关节,带微凸体的表面可以提升人工髋关节的承载能力,带微陷体表面的人工髋关节承载能力较差;带微凸体表面的人工髋关节织构尺寸越大,承载能力越好;带微陷体表面的人工髋关节织构尺寸越大,承载能力则越差。 相似文献
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考虑微观形貌时平面型推力滑动轴承润滑性能数值研究 总被引:1,自引:0,他引:1
选择平面型推力滑动轴承为研究对象,通过对粗糙表面的数值模拟,基于雷诺方程,构建了考虑微观形貌时的平面型推力滑动轴承润滑性能的计算模型。运用Matlab软件编程,针对一个具体的算例,采用数值计算研究了轴承工作时推力环旋转一周过程中最大油膜压力、承载能力、最小油膜厚度等参数的变化规律,发现其润滑性能与表面形貌有关;研究了转速、表面粗糙度等因素对推力滑动轴承润滑性能的影响规律,绘制了在保持全油膜润滑状态下速度和承载能力、摩擦力矩之间的关系曲线,并对这些曲线进行了分析。 相似文献
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将JFO边界条件引入内燃机曲柄滑动轴承的数值模拟计算过程,在成功求解R eyno lds方程的基础上,选择Ho lland法对一具体的内燃机曲柄滑动轴承的摩擦性能进行了深入研究。通过数值研究,得出了内燃机曲柄滑动轴承在工作过程中连续转动720°范围内载荷的变化规律、摩擦力的变化规律、摩擦系数的变化规律以及所消耗功率的变化规律,通过理论分析,对这些规律进行了解释。 相似文献
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目的:探讨术前CT纹理分析在鉴别胰腺浆液性囊腺瘤(SCN)与黏液性囊腺瘤(MCN)中的价值。方法:回顾性分析46例SCN与29例MCN患者的资料,基于术前CT静脉期图像,用半自动分割技术提取肿瘤全容积纹理特征,使用单因素分析、LASSO算法及Logistic回归分析筛选独立预测因子并构建CT纹理特征模型、临床影像学特征模型及综合模型(基于临床影像学特征和纹理特征),使用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析诊断性能。结果:临床影像学特征模型AUC为0.814,CT纹理特征模型AUC为0.866,综合模型AUC为0.938,综合模型诊断性能优于单一CT纹理特征模型。结论:CT纹理分析有助于SCN及MCN的术前鉴别诊断,联合临床影像学特征可以进一步提高诊断效能。 相似文献
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目的 探讨多层螺旋CT联合纹理分析对高血压脑出血血肿扩大的评估价值。方法 选取2018年2月至2021年2月在西宁市第三人民医院治疗的82例高血压脑出血患者作为研究对象。所有患者入院后均行多层螺旋CT联合纹理分析检查,分析多层螺旋CT联合纹理分析对高血压脑出血血肿扩大的评估价值。结果 82例高血压脑出血患者中,有23例患者出现血肿扩大,有59例未出现血肿扩大;扩大组紧凑度高于未扩大组,方差与熵和低于未扩大组,差异有统计学意义(P<0.05);受试者工作特征曲线分析显示,方差、熵和、紧凑度与联合评估高血压脑出血血肿扩大的曲线下面积均>0.7,具有一定评估价值,其中以联合评估价值最高。结论 多层螺旋CT联合纹理分析在高血压脑出血患者血肿扩大评估中具有较高价值。 相似文献
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人工关节表面改性及生物摩擦学性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
人工关节表面涂层和等离子处理技术均可以提高材料的表面硬度,增强人工关节抗磨损能力,但很难在短时间内有效缓解材料的应力集中,从而导致人工关节在受到生理冲击载荷时易于断裂;表面图案化主要是通过表面微囊储存润滑液,改善摩擦配副表面的润滑状态,实现摩擦学性能的提高,但难以提高材料的抗冲击能力;表面接枝改性主要是通过在材料表面接枝具有亲水性或特异功能的官能团,提高材料表面的亲水性,改善润湿性,从而提高润滑性能,降低摩擦系数。 相似文献
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以三油楔固定瓦滑动轴承为研究对象,采用有限差分法数值求解Reynolds方程,研究了轴承启动过程、轴颈中心的运动轨迹以及轴承的动特性和稳定性在该过程中的变化规律。根据启动过程角速度不断提高,轴承对应的量纲一承载力不断减小的特点,得出承载力和轴承宽径比对轴承轴颈轨迹、动特性和稳定性影响的一系列曲线。结果表明:在启动过程,随着转动角速度的提高,轴承稳定性降低;减小宽径比有利于轴承稳定性的提高。 相似文献
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目的:分析引文网络中期刊论文引文数据分布,做好期刊文献推荐工作。方法:通过对吉林大学农学部发文的引文分布实例分析,验证其偏离幂律分布的特征,建立通用的引文概率分布模型并拟合数据。结果:通过类比引用行为和物理中的随机扩散建立的引文概率分布模型,可以很好地拟合偏离幂律分布特征的引文数据,并给出拟合参数,结合概率推荐算法建立了一个优化的文献推荐模型。结论:将期刊引文概率分布模型用于优化文献推送模型可增加当前文献推送的精度或减少当前推算法的计算量,降低当前各种高精度的优化算法计算量过大的限制。 相似文献