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經(jīng)四川省科技廳組織省內(nèi)外專家進(jìn)行成果鑒定，一致認(rèn)為該項(xiàng)目的研究成果創(chuàng)新性強(qiáng)，“達(dá)到國際領(lǐng)先水平”。 相關(guān)技術(shù)成功應(yīng)用于國家火星探測(cè)項(xiàng)目“螢火一號(hào)”。

一種UPFC故障診斷方法，包括：1)建立UPFC模型，模擬4種故障，采集UPFC直流側(cè)正極電壓和直流電流在4種故障與正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，利用邊界提取與二次采樣法簡(jiǎn)化原始數(shù)據(jù)，構(gòu)成有效數(shù)據(jù)倉庫；2)采用小波變換將預(yù)處理過的數(shù)據(jù)經(jīng)消噪和重構(gòu)處理后識(shí)別出故障點(diǎn)，得到統(tǒng)一數(shù)量級(jí)的故障特征數(shù)據(jù)集；3)提取特征值，包括4個(gè)直流側(cè)正極電壓上邊界電壓特征值，4個(gè)直流側(cè)正極電壓下邊界電壓特征值和4個(gè)直流電流特征值，構(gòu)造特征樣本空間；4)建立支持向量機(jī)故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)UPFC的5種狀態(tài)進(jìn)行故障診斷。本發(fā)明能高效、精確、迅速識(shí)別模擬的5種UPFC狀態(tài)，提高電網(wǎng)智能化運(yùn)維水平，延長設(shè)備使用年限，減少UPFC運(yùn)維成本，彌補(bǔ)控保系統(tǒng)在故障早期預(yù)警和故障定位中的不足。

成果描述：本發(fā)明提供了軌道平順狀態(tài)的評(píng)定方法及裝置，包括基于車輛-軌道耦合大系統(tǒng)的振動(dòng)方程，確定測(cè)量的軌道不平順中各個(gè)波長使耦合大系統(tǒng)產(chǎn)生的振動(dòng)變化值；計(jì)算與每一個(gè)振動(dòng)變化值對(duì)應(yīng)的軌道不平順的波長相匹配的波長權(quán)重系數(shù)；對(duì)該波長權(quán)重系數(shù)相匹配的軌道不平順中的波長成分進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到新的軌道不平順；根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)定方法對(duì)新的軌道不平順進(jìn)行評(píng)定，本發(fā)明綜合考慮了幅值、波長和空間位置信息的軌道不平順評(píng)定方法，使得對(duì)軌道不平順的分析更準(zhǔn)確并且基于本評(píng)定方法可制定更具針對(duì)性的、科學(xué)合理的軌道維修計(jì)劃和管理辦法，可以控制對(duì)耦合大系統(tǒng)振動(dòng)影響較大的軌道不平順，最終能夠保證軌道結(jié)構(gòu)的安全以及列車運(yùn)行的平穩(wěn)性和舒適性。市場(chǎng)前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性價(jià)比較高。

成果描述：本發(fā)明涉及鐵路維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及道岔轉(zhuǎn)轍區(qū)的鋼軌打磨方法，包括：現(xiàn)場(chǎng)采集第一基本軌的廓形數(shù)據(jù)，以及尖軌與第二基本軌貼靠后形成的整合軌道的廓形數(shù)據(jù)；利用現(xiàn)場(chǎng)采集的廓形數(shù)據(jù)，根據(jù)輪軌接觸幾何算法計(jì)算得出第一基本軌及整合軌道輪軌接觸點(diǎn)位置；根據(jù)整合軌道上的輪軌接觸點(diǎn)的位置，以第一基本軌和整合軌道之間的軌道中心線為基準(zhǔn)，對(duì)第一基本軌進(jìn)行廓型打磨，以使第一基本軌上的輪軌接觸點(diǎn)與整合軌道上的輪軌接觸點(diǎn)關(guān)于軌道中心線呈對(duì)稱分布。經(jīng)過本發(fā)明提供的方法有效地降低了機(jī)車車輛蛇形擺動(dòng)的幅度，進(jìn)而減輕輪軌動(dòng)力作用，改善了列車過岔時(shí)的行車品質(zhì)，降低了尖軌磨耗，延長了使用壽命。市場(chǎng)前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性價(jià)比較高。

本發(fā)明公開了一種聚焦爬蟲的設(shè)計(jì)方法，通過搜索引擎檢索到與領(lǐng)域相關(guān)的本領(lǐng)域網(wǎng)頁URL資源，而非針對(duì)少數(shù)特定的網(wǎng)站，豐富了URL資源的數(shù)量。

該方法首先對(duì)多個(gè)接收信號(hào)分段、濾波，再使用不同的測(cè)量矩陣對(duì)每個(gè)濾波之后的信號(hào)重新線性組合，在一系列利用了這多個(gè)信號(hào)之間相關(guān)性的低復(fù)雜度迭代運(yùn)算后，可以測(cè)量出每個(gè)原始信號(hào)在同一特征基下的展開系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)原始信號(hào)更加精確的重建。

在發(fā)送端通過改進(jìn)子載波索引調(diào)制的映射方法，即引入一種新的映射法則使得每個(gè)子塊中的子載波間相互獨(dú)立，這么做增大了最小歐氏距離，從而提升了系統(tǒng)性能；在接收端，針對(duì)最大似然檢測(cè)的復(fù)雜性，本發(fā)明提出了一種新的頻域檢測(cè)技術(shù)，在達(dá)到最大似然檢測(cè)的性能的同時(shí)還能極大地降低復(fù)雜度。

本發(fā)明涉及生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域，具體地，本發(fā)明涉及制備人造微環(huán)境的方法及其應(yīng)用。再生醫(yī)學(xué)的發(fā)展為應(yīng)對(duì)藥物治療難于見效的復(fù)雜重大疾病帶來了新的希望，逐漸成為臨床醫(yī)學(xué)發(fā)展的重要方向，有望成為繼藥物和器械治療之后下一個(gè)醫(yī)療健康行業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)。目前，再生醫(yī)學(xué)已在臨床成功地用于皮膚再生，關(guān)節(jié)軟骨重建，肌腱、脊髓損傷修復(fù)，免疫系統(tǒng)功能重建等，并在治療疑難病癥(如遺傳性疾病和心血管類疾病)和各類器官組織(如神經(jīng)、肝臟、心臟、胰腺等)修復(fù)和再生的動(dòng)物模型和臨床試驗(yàn)中顯示出良好效果。/line再生醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，構(gòu)建人體復(fù)雜器官的結(jié)構(gòu)與功能替代物、解決人體器官移植的來源問題、或以組織工程手段修復(fù)受損組織器官是人們最早也是最終的夢(mèng)想。在器官的修復(fù)與移植來源供不應(yīng)求的今天，人工器官替代物有著臨床應(yīng)用的巨大需求，而已經(jīng)批準(zhǔn)進(jìn)行臨床治療的人工替代物的種類還十分有限，主要集中在皮膚、角膜、軟骨等結(jié)構(gòu)與功能還較為簡(jiǎn)單的器官上，其構(gòu)建的基本思路可大致分為兩種：人工合成替代材料與天然組織的脫細(xì)胞化基質(zhì)材料。/line然而，目前人工合成替代材料與天然組織的脫細(xì)胞化基質(zhì)材料仍有待改進(jìn)。/line根據(jù)本發(fā)明的一些實(shí)施例，所述固相載體

本發(fā)明公開了圖像合成方法及圖像處理裝置。

本發(fā)明提供了一種材料強(qiáng)度分布獲取方法，通過材料的強(qiáng)度試驗(yàn)獲得若干個(gè)材料強(qiáng)度樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１１．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇６０＇　ｈｅ＝＇５９＇／）確定基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的強(qiáng)度隨機(jī)變量樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１２．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１７９＇　ｈｅ＝＇１２８＇／）將強(qiáng)度隨機(jī)變量η采用混沌多項(xiàng)式展開，根據(jù)高斯采樣計(jì)算得到各階混沌多項(xiàng)式基函數(shù)樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１３．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１５６＇　ｈｅ＝＇６６＇／）采用馬爾科夫鏈?蒙特卡洛算法獲得各階混沌多項(xiàng)式系數(shù)γ的后驗(yàn)分布樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１４．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇７７＇　ｈｅ＝＇６０＇／）根據(jù)重構(gòu)的混沌多項(xiàng)式系數(shù)樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１５．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇４７＇　ｈｅ＝＇５５＇／）和混沌多項(xiàng)式基函數(shù)樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１６．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１２６＇　ｈｅ＝＇６３＇／）確定強(qiáng)度隨機(jī)變量的后驗(yàn)分布樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１７．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３６４＇　ｈｅ＝＇１２０＇／）根據(jù)強(qiáng)度隨機(jī)變量的后驗(yàn)分布樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１８．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３３＇　ｈｅ＝＇５３＇／）計(jì)算強(qiáng)度的后驗(yàn)分布樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１９．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇２４７＇　ｈｅ＝＇６２＇／）最終采用區(qū)間統(tǒng)計(jì)的方法獲得材料的強(qiáng)度分布。本發(fā)明方法僅需完成少量強(qiáng)度試驗(yàn)即可獲得材料的強(qiáng)度分布，且不需要假設(shè)材料的強(qiáng)度分布類型，節(jié)約了大量的試驗(yàn)時(shí)間和經(jīng)費(fèi)，同時(shí)，也避免了因材料強(qiáng)度分布模型的錯(cuò)誤選取而引入的誤差。