1.5千瓦单相深井泵定子绕组参数，铁芯长度140毫米，内径45毫米，24槽。_百度知道
1.5千瓦单相深井泵定子绕组参数，铁芯长度140毫米，内径45毫米，24槽。
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出门在外也不愁应用彩色流速流量定量技术评价肾移植和血液透析患者颈动脉僵硬度--《临床荟萃》2010年09期
应用彩色流速流量定量技术评价肾移植和血液透析患者颈动脉僵硬度
【摘要】：目的探讨肾移植与血液透析患者颈动脉僵硬度的差别。方法 132例研究对象分为肾移植组(60例)、血液透析组(42例)及正常对照组(30例)。二维超声测量颈动脉内中膜厚度,彩色流速流量定量技术测量颈动脉收缩期及舒张期内径,计算颈动脉僵硬度。比较僵硬度的组间及不同时限间的差异。所有受试者血压均低于140/90mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)。结果肾移植时间在6～24个月的肾移植患者颈动脉僵硬度明显低于相同透析时间的透析患者103.8±42.7 vs 262.9±113.0(P0.01)。透析时间24个月的血液透析患者与正常对照组相比,动脉僵硬度明显增加,其中≤6个月433.3±194.6 vs 125.7±48.6,6～24个月262.9±113.0 vs 130.7±47.6(P0.05或0.01)。结论血液透析较肾移植患者和正常受试者的动脉僵硬度增高。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：R692.5【正文快照】：
肾移植患者中心血管疾病的发病率很高,而且死亡的患者中颈动脉损伤是一个独立的危险因素[1]。血液透析患者心脑血管的发病率和病死率是一般人群的10~20倍[2]。颈动脉内中膜厚度及斑块反映血管结构的改变,而僵硬度反映血管功能的改变。本研究旨在探讨肾移植与血液透析患者颈动
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京公网安备75号基于毫米波雷达与机器视觉融合的前方车辆检测研究--《吉林大学》2013年硕士论文
基于毫米波雷达与机器视觉融合的前方车辆检测研究
【摘要】：随着汽车保有量的增加，道路交通事故的频繁发生已成为全球性的重大经济和社会问题。其中车和车追尾碰撞是高等级公路最易发生的交通事故。因此为了有效减少或避免此类交通事故的发生，需研发一种前方车辆检测系统，当车辆前方出现有效目标车辆时，能及时准确地给驾驶人提供警告，并能获取车辆类障碍物相对于本车的位置、速度、加速度等状态信息，从而为车辆行驶前方障碍物监测预警系统的研发奠定理论和技术基础。
本文提出了基于毫米波雷达与机器视觉信息相融合的前方车辆检测方法，利用毫米波雷达获取前方有效目标车辆的距离、速度和加速度等信息；依据车辆几何特征信息及毫米波雷达提供的距离信息在摄像机图像上建立感兴趣区域；然后对感兴趣区域利用Adaboost算法进行验证，判断是否为车辆类障碍物。主要研究内容如下：
1、基于毫米波雷达的有效目标确定。首先，将毫米波雷达获取的障碍物信息按距离原则进行有序排列；在分析测量环境的基础上，通过设定距离阈值提取出同车道目标，使用距离最近原则初选出有效目标；将目标预测信息与初选目标信息进行一致性检验；使用有效目标生命周期的方法进行目标决策，实现有效目标的准确选择。
2、基于机器视觉的车辆识别方法。在采集大量正负样本的基础上，对样本进行灰度化、归一化处理，建立20×20像素的图片库，从而构成训练样本；利用积分图快速的提取出Haar-like矩形特征集；基于Adaboost从Haar-like特征集中提取出有效特征生成同等数量的弱分类器，最终将弱分类器加权组合成强分类器，其中利用权值体现弱分类器的性能。最后采用Adaboost与级联分类器相结合的方法将强分类器构成前方车辆检测分类器。
3、基于毫米波雷达与机器视觉融合模型的搭建。首先进行两传感器的数据融合，主要包括：空间融合和时间融合。反用基于单帧静态图像的测距模型，建立了坐标转换关系，实现数据在空间上的融合。基于张正友标定原理求出了摄像机的畸变参数，对空间上坐标转换关系进行了修正。利用多线程方法实现了数据在时间上的融合。在搭建数据融合模型的基础上，利用毫米波雷达获取的距离信息，将前方目标车辆投影到摄像机图像上建立感兴趣区域；基于搭建的前方车辆检测分类器，对目标车辆有效性进行验证。
运用VC6.0开发基于毫米波雷达与机器视觉信息相融合的车辆检测系统。对前方车辆检测分类器在PETS（Performance Evaluation of Tracking and Surveillance)提供的图片上进行测试，并将融合系统在真实道路环境条件下进行实车实验。实验结果表明，该方法可以快速、准确地实现前方车辆的在线检测，具有较好的实时性和准确性。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：U463.6【目录】：
摘要4-6ABSTRACT6-11第1章 绪论11-23 1.1 研究背景和意义11-12 1.2 国内外车辆检测技术的研究现状12-19
1.2.1 机器视觉12-15
1.2.2 毫米波雷达15-16
1.2.3 微波雷达16
1.2.4 激光雷达16-17
1.2.5 超声波和红外传感器17
1.2.6 基于多传感器信息融合的车辆检测方法17-19 1.3 论文的主要工作和章节安排19-21 1.4 本章小结21-23第2章 基于毫米波雷达的有效目标确定23-33 2.1 毫米波雷达23-24 2.2 毫米波雷达数据接收与预处理24-26 2.3 有效目标初选方法26-27 2.4 目标有效性检验和决策方法27-30 2.5 实验验证30-31 2.6 本章小结31-33第3章 基于机器视觉的前方车辆识别33-57 3.1 Adaboost 算法33-34 3.2 基于 Adaboost 的识别算法34-45
3.2.1 Haar-like 矩形特征34-36
3.2.2 扩展的矩形特征36
3.2.3 矩形特征值的计算36-39
3.2.4 Adaboost 算法39-43
3.2.5 级联分类器43-45 3.3 基于 Haar-like 特征与 Adaboost 相结合的车辆前方识别45-56
3.3.1 图像预处理46-48
3.3.2 基于 OpenCV 实现48-50
3.3.3 实验结果验证分析50-56 3.4 本章小结56-57第4章 基于毫米波雷达与机器视觉融合模型的搭建57-73 4.1 空间上融合57-66
4.1.1 毫米波雷达坐标系与三维世界坐标系转换57-58
4.1.2 三维世界坐标系与摄像机坐标系转换58-63
4.1.3 摄像机内部参数的标定原理63-64
4.1.4 摄像机镜头畸变原理64-66 4.2 空间融合参数的求取66-70
4.2.1 实验平台66
4.2.2 摄像机内、外参数及畸变参数的求取66-70 4.3 时间上融合70 4.4 融合模型验证70-72 4.5 本章小结72-73第5章 全文总结73-75 5.1 主要研究工作和结论73 5.2 不足与展望73-75参考文献75-79作者简介79-81致谢81
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京公网安备75号洗车槽减速机上有个锥形轴承，看不清楚型号了；只知道内径80mm、外径140mm、厚度22mm，谁知道型号啊?急急_百度知道
洗车槽减速机上有个锥形轴承，看不清楚型号了；只知道内径80mm、外径140mm、厚度22mm，谁知道型号啊?急急
30216圆锥滚子轴承。你说的厚度是轴承外圈宽度。内经80旦常测端爻得诧全超户毫米 ， 外径140毫米，轴承宽度28.25毫米，内圈宽度26毫米，外圈宽度22毫米，重量 1.65千克。
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其他1条回答
你好！这个不知道对不对？希望对你有所帮助！
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出门在外也不愁已知一个圆钢管的长为300毫米，外径为180毫米，内径为140毫米，求重量已知一个圆钢管（轴套）的长为300毫米，外径为180毫米，内径为140毫米，求重量，谢谢！！公式是什么样的？请写明详细步骤，非常感谢！密度为7.85，请给出具体步骤，谢谢
冷夙髇杗搟犝
π（9-7）2 ×30×密度
你没给密度呀。计算过程如图。
首先,钢和铁的密度一般都取7.8先算出实心的重量,πR平方*H*7.8=59.52Kg再算出中间空心部份的重量.πR平方*H*7.8=36Kg再将总重量减去空心部份的重量59.52-36=23.52Kg
每米单重：（外径-壁厚）*壁厚*0.02466=千克/米以上公式仅适用于金属管。
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