大学生骨密度与肌肉峰力矩的研究——以跟骨与踝关节为例

采用分析法对高校大学生的跟骨骨密度与踝关节肌肉峰力进行比较和实验分析,探究其骨骼生长阶段出现的现象,并按照客观情况结合机体状况和治疗处方展开多方面的制定原则,科学安排方案,以提高高校不同测试对象的骨密度和骨量,为促进骨骼生长发育采集更多的理论依据。     

基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口实验研究

为提取应用于脑-机接口系统的稳态视觉诱发电位信号(SSVEP),运用叠加平均与快速傅里叶变换(FFT)相结合的方法,由其频谱图上得到作为输入信号的稳态视觉诱发电位信号.通过实验确定了叠加平均次数与最佳视觉刺激颜色,并对混合闪光刺激下SSVEP的提取进行了研究.实验结果表明,该方法提取出的SSVEP信号能够反映使用者的控制意图,可应用于脑-机接口系统.     

肌肉力量检测方法在体育应用中的再研究

肌力是指肌肉收缩力量,作为人体运动能力的重要组成部分,其大小、变化规律,对于提高运动员身体健康和创造优异成绩有着重要的作用,并与其他身体素质的协调发展有着密切的联系,如何对其进行准确、合理的检测一直是学者们关注的话题。本文收集、运用相关文献资料,经过整理处理、逻辑分析,对运动员肌肉力量的检测方法进一步研究探讨,从而判断肌肉功能状况,为制订治疗、训练计划和运动员选材等提供理论支持与科学依据。     

腰背屈伸肌群等速力星重复测量边程中肌力变化特征研究

目的：通过对腰背屈伸运动时一系列肌肉特征参数值的测试和分析,探讨和研究等速运动状态下躯干屈伸动作时屈伸肌的力学特征。结果：（1）等速向心运动时,伸肌的峰值力矩值随角速度的增加而减少（P〈0．05）,屈肌峰值力矩值未见规律性的变化;屈、伸肌的峰值力矩比随角速度的加快而增大,但差异无显著性意义（p〉0.05）。（2）屈、伸肌的峰值力矩先上升后下降。结论：由此看出运动队力量训练进行腰背屈伸肌群等速向心康复训练时宜采用3～6组慢速或中速方式：等速力量评价时应以第3组或／和第4组的测试数据为基础进行评价。     

大脑皮层-肌肉交互作用与注意力关系的实验研究

为探索注意力因素对大脑皮层与肌肉交互作用的影响,5名健康受试者被要求完成两种任务。在任务1时,受试者通过右手食指、拇指对捏维持2N的恒定力;在任务2时,为了分散受试者右手运动控制的注意力,除需完成任务1中右手动作外,还要通过左手食指外展保持一个大小随机的恒定力。实验过程中同步采集受试者脑电和肌电信号,并将皮层-肌肉耦合,即将脑电与肌电信号的频域相干作为表征大脑皮层与肌肉交互作用强弱的指标。结果显示,任务2与任务1相比,所有受试者其右手肌电信号与左侧大脑脑电信号的皮层-肌肉耦合强度显著降低。此结果表明,注意力可影响大脑皮层与肌肉的交互作用,且注意力越集中,大脑皮层与肌肉交互作用越强。这一结论对于是否将注意力因素引入到神经损伤患者的运动功能康复中具有一定指导作用。     

山东省不同运动水平大学生躯干屈伸肌群等速肌力和耐力的研究

本文通过采用kinitech等速测试训练系统对120例年轻人躯干屈伸肌群的肌力和耐力等速测试,研究对象均是在校一年级大学生,其中男60名,女60名,分为普通专业大学生、体育教育专业大学生、获得二级运动员的运动系大学生,对其中每组男女的峰值力矩、躯干屈/伸肌群峰力矩比值、耐力比、恢复比进行了比较分析,发现男女躯干屈伸肌群的特点和差异,并将普通组、体教组、二级组的男性和女性的峰值力矩、躯干屈/伸肌群峰力矩比值、耐力比、恢复比进行比较分析,找出不同运动水平下男女躯干屈伸肌群的各自特点和差异。     

脑电采集电极研究进展

脑电电极是脑电采集系统的第一环节,高效便捷稳定地获取脑电信号是研究脑科学的重要保证.从传统的Ag-AgCl湿电极到石墨烯干电极、多孔陶瓷半干电极,检测电极的发展已经获得长足进步.介绍了脑电采集系统的结构、脑电极的分类方法和各类电极的近期研究成果及专利,并讨论了电极新型材料的选取、更优结构的设计以及先进加工制备工艺,最后...     

变量泵变量机构的模块化设计研究

介绍了利用力矩反馈实现的变量液压泵变量机构的模块化设计原理和过程,以基于比例排量控制原理实现的压力控制、流量控制、功率控制和复合控制为例进行了说明,并得出了相关结论.     

激励力矩的耦合及弹性结构角速度响应测量的实验研究

本文首先给出了用磁致伸缩棒力矩激振器将激励力矩施加到被测结构上的三种耦合模式，然后用水平放置的有机玻璃悬臂梁结构作为实验对象，对不同的耦合模式进行了测量和对比分析．接着对弹性结构角速度响应的测量方法进行了研究，并设计了一个压电晶体角加速度计的原型．为了验证理论分析，作为一个例子，对一个有机玻璃悬臂梁结构的传递力矩导纳进行了测量．     

三维脑电时-空模式识别系统的研究

结合时间和空间信息的脑电模式分析是近年来脑研究的一个重要课题.文中提出了一个多方法分层次的脑电时-空模式分析系统.系统包含了任务响应提取,颅内电流分布聚集,脑电自适应分段和时-空模式识别等几个步骤.综合运用了共空域子空间分解(CSSD),隐Markov模型(HMM)等多种现代信号处理方法.还提出了一种获取高空间分辨三维脑电的LORETA-FOCUSS算法,并将脑电微状态分析由二维推广到三维脑电的情况.将该系统运用于脑机接口(BCI)问题,对两类肢体想像动作的脑电数据在未经任何人工筛选的情况下进行了分析,识别率最高可达到88.89%,平均为81.48%.结果证明脑电时-空模式分析是脑研究的一种有效途径.     

可再生能源分布式发电系统能量互补控制的研究

为了解决可再生能源分布式发电系统的稳定性问题,在系统中加入了储能设备,使总线电压得到了平滑.介绍了可再生能源分布式发电系统的能量互补控制原理,并建立了能源分布式发电系统的数学模型.采用直接转矩控制算法对系统的能量互补控制过程进行了仿真实验,在系统的风机模拟器和飞轮上的仿真与实验结果表明当直流总线电压低于300V时,飞轮转速迅速下降,飞轮释放能量,系统维持稳定;当直流总线电压高于300V时,飞轮转速上升,飞轮存储能量,系统维持稳定.     

高浓瓦斯度电效车分析

介绍了高浓瓦斯发电系统,对高浓瓦斯发电的工艺系统提出了优化方案设计,分析了影响高浓瓦斯发电效率的主要因素并提出了改进措施,同时也对周边系统流程提出了相关建议。     

瓦斯发电技术研究与实践

简述了矿井瓦斯发电技术,阐述了发电机组的原理与结构,探讨了发电机组的应用实践。     

太阳跟踪式光伏发电系统的研究

为了提高对太阳能的利用率,最大限度地获得输出功率,目前普遍采用太阳跟踪式的光伏发电方式.介绍了常见的太阳跟踪式光伏发电系统的基本原理、结构及其实现.     

基于光伏发电与压电发电技术的便携式电源装置

针对现有便携式电源能量单一化的问题, 设计了一种基于光伏发电与压电发电技术的便携式电源装置。以太阳能与人体产生的动能作为能量来源, 分别通过太阳能电池板与压电陶瓷对两种能量来源进行收集利用。通过光伏发电和压电发电技术设计的太阳衣和压电发电鞋能优势互补、提高发电效率。同时对太阳能发电装置和压电发电装置单独工作和共同工作两种情况进行数据测量和分析。实验结果表明, 该装置符合便携式电源装置的技术指标要求, 克服了传统的便携型电源装置因受外界环境干扰而不能持续供电的缺限, 从而提高了发电效率。     

计及分布式电源的配电网潮流和断线故障分析算法

介绍了分布式电源(DG)与配电网互联的两种常用接口方式,对异步发电机和太阳能电池两种典型DG的运行方式和控制特性进行了研究.建立了各自在潮流计算中所需的数学模型,提出了计及两种DG的交直流混合迭代潮流计算方法,并在此基础上通过考虑配电网特性对灵敏度分析法进行简化,使得该方法能够快速求解断线故障模式下的系统状态,也适合于计及不同DG形式的多电源配电网系统.通过对Kumamoto 15节点配电网系统进行测试,验证了所提出的潮流计算方法以及故障算法的有效性和合理性,为进一步研究DG对电网的影响奠定了基础.     

风力发电系统最大功率点跟踪控制策略研究

为了最大限度地捕获到风能,变速风电系统一般采用最大功率点跟踪（MPPT）的控制策略.MPPT有三种控制方法：即最佳叶尖速比控制、功率信号回馈控制和爬山搜寻控制.前两种方法需要准确测量风速或需要事先测量风力机功率曲线,在实际执行中存在困难,爬山搜寻法与风轮的空气动力学特性没有关系,并且可以用软件来实现.着重研究了爬山搜索...     

液压蓄能式波浪能装置发电系统的特性

分析了液压蓄能式波浪能转换器(WEC)的工作原理和优势;根据液压马达和永磁同步发电机的数学方程推导出了发电系统的4个基本特性,分析了蓄能器压力和发电机负载对转速、电压和功率的影响;针对液压蓄能式WEC发电系统的两种工作模式——恒电阻模式和恒转速模式,建立了液压蓄能式WEC发电系统的Matlab/Simulink仿真模型,并进行了仿真实验,结果验证了关于液压蓄能式WEC发电系统特性推理的正确性.     

半导体温差发电器件应用探讨

讨论了国内外半导体温差发电器件的发展状况,及需要改进的问题。包括器件种类,各种器件适用的领域。分析认为,半导体温差发电器件因其能够将低温废热直接转化为电能,而具有良好发展前景。     

基于自适应模糊时间序列法的光伏发电短期功率预测

针对并网光伏发电系统功率预测问题,提出一种基于自适应模糊时间序列法的并网光伏发电短期功率预测模型.根据光伏发电系统的历史发电数据,进行自适应算法处理,使数据结构与预测模型相适应,确定聚类数目、划分论域并定义论域区间.通过对历史数据进行模糊化处理,确定各模糊关系组,再计算各类模糊关系组的权重向量.按照模糊时间序列的方法进行光伏发电功率预测,并去模糊化得到实际预测结果.结果表明,对比时间序列预测法ARIMA模型,本文预测模型结果误差由13.66%减小到11.34%,并且在处理突变数据上有较大改进.