Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi最新文献

Hdpe Boruların Alın Kaynağında Kaynak Parametrelerinin Birleşme Mukavemetine Etkisinin Yüzey Cevap Metodu ile Optimizasyonu 用表面响应法优化对接焊接 Hdpe 管时焊接参数对接头强度的影响

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-12-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1289128

Muhammet Dağli, Ahmet Demi̇rer, Esra Yumat

引用次数: 0

Optimization of Manufacturing Parameters for Fluorinated Ethylene Propylene (FEP)/Graphene Hydrophobic Coatings 优化氟化乙丙橡胶 (FEP) / 石墨烯疏水涂层的制造参数

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-12-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1321014

B. Özakin, Mustafa Pehli̇van, Orhan Deniz Acer

{"title":"Optimization of Manufacturing Parameters for Fluorinated Ethylene Propylene (FEP)/Graphene Hydrophobic Coatings","authors":"B. Özakin, Mustafa Pehli̇van, Orhan Deniz Acer","doi":"10.53448/akuumubd.1321014","DOIUrl":"https://doi.org/10.53448/akuumubd.1321014","url":null,"abstract":"The coating of surfaces carrying fluid with hydrophobic materials has shown effective results in reducing friction factors. In this study, the optimization of manufacturing parameters, including the additive ratio, curing temperature, and curing time was conducted to enhance the hydrophobic behavior of fluorinated ethylene propylene (FEP) material by incorporating nano graphene additives. Three different levels for the optimized parameters were determined based on the literature sources. These levels were set as 1% wt, 2% wt, and 3% wt for graphene additive ratios, 200 ˚C, 300 ˚C, and 400 ˚C for curing temperatures, and 30 min, 40 min, and 50 min for curing times. Following the L9 Taguchi design, the FEP/graphene mixture was applied to AISI 304 stainless steel surfaces, and the curing process was completed in an oven. The optimization process was performed based on the response of water droplet contact angles on the surfaces. The optimum graphene additive ratio was determined as 1%, the optimum curing temperature was 400 ˚C, and the optimum curing time was found to be 40 min. Variance analysis revealed that the curing temperature had the most significant effect on the contact angles with a contribution rate of 96.78%. Applying the optimal manufacturing parameters to the FEP coating material with added additives can contribute to energy savings in applications such as pumps, turbines, and pipelines.","PeriodicalId":313113,"journal":{"name":"Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi","volume":"8 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"138997599","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Dirençli Punta Kaynağı Prosesinin KNN ve CART Makine Öğrenimi Teknikleri ile Değerlendirilmesi 利用 KNN 和 CART 机器学习技术评估电阻点焊工艺

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-12-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1302120

Sena Pekşi̇n, Soydan Serttas

{"title":"Dirençli Punta Kaynağı Prosesinin KNN ve CART Makine Öğrenimi Teknikleri ile Değerlendirilmesi","authors":"Sena Pekşi̇n, Soydan Serttas","doi":"10.53448/akuumubd.1302120","DOIUrl":"https://doi.org/10.53448/akuumubd.1302120","url":null,"abstract":"Spot welding, a type of resistance welding, is a welding application widely used in the production area and it is a common method for joining metal sheets. The spot-welding process is widely used in many production areas, especially in the automotive industry, radiator, and wire mesh production. Spot welding in car production lines is mainly performed by robotic applications. Industry 4.0 and digital transformation trends have led to unprecedented data growth. Nowadays, the manufacturing industry benefits from the power of machine learning and data science algorithms to monitor production processes and make predictions for quality, maintenance, and production optimization. Applying machine learning algorithms reduces the duration and cost of experiments. This study aims to confirm whether the spot welding, applied by robotic arms, is within the ideal spot-welding norms, in real production area. The ideal parameter norms were evaluated by using KNN and CART machine learning algorithms. To use real production data, this study was executed in the body production assembly line, which is selected as the pilot area, at TOFAŞ factory. The data set used in this research consists of the welding parameters of the current year, 2023. By running machine learning algorithms on the dataset, the performance evaluation of each algorithm was examined and the most appropriate estimation method was determined. In the experiments, the best F1-Score value was obtained by the CART model with 93%.","PeriodicalId":313113,"journal":{"name":"Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi","volume":"43 11","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"138997446","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

AA5754 Alüminyum Alaşımının Bilyeli Dövme Prosesi ile Mekanik Özelliklere Etkisi ve Dövme Üzerine Cr+6 Kaplamanın Korozyon Özelliklerine Bakış 喷丸锻造工艺对 AA5754 铝合金机械性能的影响以及 Cr+6 涂层对锻造的腐蚀性能

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-12-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1295992

M. Bozkurt, Ahmet Demi̇rer

{"title":"AA5754 Alüminyum Alaşımının Bilyeli Dövme Prosesi ile Mekanik Özelliklere Etkisi ve Dövme Üzerine Cr+6 Kaplamanın Korozyon Özelliklerine Bakış","authors":"M. Bozkurt, Ahmet Demi̇rer","doi":"10.53448/akuumubd.1295992","DOIUrl":"https://doi.org/10.53448/akuumubd.1295992","url":null,"abstract":"Bilyeli dövme prosesi, bir metalin yorulma ve stres korozyonuna karşı direncini artırmak için uygulanan mekanik bir yüzey işlemidir. Bu çalışmada, korozyon özelliklerinden dolayı havacılık endüstrisinde çeliğe alternatif olarak kullanılan AA5754 H111 Alüminyum alaşımının bilyeli dövme işlemi ile mekanik ve korozyon özelliklerinin arttırılması amaçlanmıştır. Bu çalışmada %100 yüzey örtme oranında 3 farklı bilye çapı S110 (0,3 mm), S170 (0,4 mm), S230 (0,6 mm) ve 3 farklı Almen değerine sahip (8A-12A-15A) 3 çeşit çelik bilye ile dövme işlemi uygulanmıştır. Almen şiddeti (A); bilye çapı, bilye cinsi, püskürtme basıncı, dövme süresi ve yüzey örtme oranına bağlı olarak değişen bir ölçüm sistemidir. Elde edilen numuneler Cr+6 (Alodin) kaplama işlemine tabi tutulmuştur. Her numune çekme mukavemeti testi, pürüzlülük testi ve tuz püskürtme korozyon testine tabi tutulmuştur. Yapılan deneyler sonucu AA5754 H111 malzemesinde S170 (0,4mm) 15 Almen değerinde dövülen numunelerde malzemenin çekme mukavemeti değerinde %5,25 oranında artış meydana gelmiştir. Korozyon test sonucu ise S110 (0,3mm) bilyesininde 15 Almenlik dövülmüş numunede korozyon hasarı kısmen oluşmuştur. S170 (0,4mm) 15 Almenlik dövülmüş numune ise korozyon hasarı görülmemiştir. Sonuç olarak S170 bilyesi ve 15 Almen şiddetindeki prosese tabi tutulmuş numunelerde hem korozyon direncinin hem de çekme dayanımının arttığı tespit edilmiştir.","PeriodicalId":313113,"journal":{"name":"Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi","volume":"6 15","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139000894","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Leonarditin Hidrosiklon ile ön Zenginleştirilmesinin Alkali Liç Verimi Üzerine Etkisi

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-06-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1222554

İsmail Bentli̇, Uğursal Demir

引用次数: 0

Analysis of ABS and Karbon Fiber Materials in Spoiler Design ABS与碳纤维材料在扰流板设计中的应用分析

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-06-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1200553

M. Çakmakkaya, Furkan Soylu

{"title":"Analysis of ABS and Karbon Fiber Materials in Spoiler Design","authors":"M. Çakmakkaya, Furkan Soylu","doi":"10.53448/akuumubd.1200553","DOIUrl":"https://doi.org/10.53448/akuumubd.1200553","url":null,"abstract":"Bu çalışmada, binek araçlarda oldukça yaygın kullanılan spoylerin arac üzerindeki aerodinamik etkileri ve bunlarda kullanılan malzemerin mekanik özelikleri analiz edilmiştir. Günümüz imalat süreçlerinde yeni ürünlerin optimum tasarım kriterlerinin belirlenmesinde özellikle otomotiv gövde ve parçalarında sonlu elemanlar yöntemi yaygın olarak kullanılmaktadır. Analizde elde edilen tasarım kriterleri imalat sürcinde anahtar rol oynar. Spoylerin fonksiyonu aracın aerodinamiği bununla birlikte yüksek hızlarda stabiliteye sahip olması otomobil için önemlidir. Spoylerin uyguladığı tersine basma kuvveti aracın hızlanması sonucunda oluşur ve bu etki aracın yere daha iyi basmasını sağlar. Bu durum aracı yüksek hızlarda daha güvenli hale getirir. Araç ağırlıkları da dikkate alındığında bunların oldukça hafif ve yüksek dayanıma sahip karbon fiber malzemelden imal edilmesi önemli tercih sebeplerindendir. Bu çalışmada çelikten çok daha hafif ve dayanmı yüksek olan karbon fiber malzeme araştırılmıştır. ABS plastik ile karbon fiber malzemeden spoyler tasarımı yapılarak tasarım analizleri ANSYS yazılımı kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonlu elemanlar yöntemi ile çekme, basma ve burulma analiz verileri nümerik olarak hesaplanmıştır. Yapılan analizler sonucunda karbon fiber malzemeden üretilmiş spoylerin daha üstün özelliklerde olduğu tesbit edilmiştir.","PeriodicalId":313113,"journal":{"name":"Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi","volume":"65 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133292488","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

The Thickness of Insulation to be Applied on The External Walls of Buildings Depends on Embodied Energy and Thermal Atalet Index 建筑外墙保温材料的厚度取决于建筑的蕴含能和热容指数

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-06-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1272710

O. Kon

{"title":"The Thickness of Insulation to be Applied on The External Walls of Buildings Depends on Embodied Energy and Thermal Atalet Index","authors":"O. Kon","doi":"10.53448/akuumubd.1272710","DOIUrl":"https://doi.org/10.53448/akuumubd.1272710","url":null,"abstract":"Çalışmada, yalıtım malzemesinin farklı gömülü enerjisine (üretim enerjisine) bağlı farklı yalıtımsız duvar ısıl direncine bağlı yalıtım kalınlığı hesaplanmıştır. Son yıllarda binalarda kullanılan, yapı ve yalıtım malzemelerinin başlangıçtan, ham madde halinden ve kullanımına kadar olan tüm enerjileri kapsayan, gömülü veya üretim enerjileri bina enerji tüketim incelemelerinde önemli ölçüde dikkate alınmaya başlanmıştır. Isıl atalet indeksi yapı kabuğu yalıtım kalınlığının ile birlikte bina enerji tasarrufu analizlerinde dikkate alınması gerekli önemli parametrelerdendir. Çalışmada ek olarak, yalıtım malzemesinin kalınlığına ve farklı zaman dilimleri için ısıl atalet indeksi değerleri tespit edilmiştir. Isıtma sisteminde doğal gaz ve kömür kullanıldığı kabul edilmiştir. Yalıtım malzemesi olarak poliüretan alınmıştır. En yüksek yalıtım kalınlığı, 250 ısıtma günde 2.0 m2.K/W ısıl dirençte 30 MJ/kg gömülü enerjide, 0.064 m olarak hesaplanmıştır. En düşük yalıtım kalınlığı ise 100 ısıtma günde 2.0 m2.K/W ısıl dirençte 150 MJ/kg gömülü enerjide, 0.006 m olarak bulunmuştur.","PeriodicalId":313113,"journal":{"name":"Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130569278","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Classification of Electrical Appliance Devices Using –Bi-LSTM and Genetic Algorithm 基于-Bi-LSTM和遗传算法的电器设备分类

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-06-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1288738

G. Küçükyildiz

{"title":"Classification of Electrical Appliance Devices Using –Bi-LSTM and Genetic Algorithm","authors":"G. Küçükyildiz","doi":"10.53448/akuumubd.1288738","DOIUrl":"https://doi.org/10.53448/akuumubd.1288738","url":null,"abstract":"Elektriğe bağlı olan her ev aletinin akım/gerilim karakteristiği farklı olduğundan, bu cihazların her birinin şebekeden çektiği gücün özelliği farklı olmaktadır. Bu nedenle şebekeye bağlı olan cihazın tipinin tespiti cihazın şebekeden çektiği harmoniğin tespit edilmesinde ve de düzeltilmesinde önemli rol oynamaktadır. Bu çalışma kapsamında farklı derin öğrenme teknikleri kullanılarak “ACS-F2 Elektrikli Ev Aletleri Veri Seti” üzerinde sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. ACS-F2 veri setinde toplamda 15 farklı sınıf için 225 cihaz bulunmasına karşın, çalışma kapsamında yapılan ön işlemler ile veri setindeki sınıf sayısı 14’e indirilmiştir. Sonrasında LSTM, FeedForwardNet, çift yönlü LSTM( Bi-LSTM) ve parametreleri genetik algoritma tarafından optimize edilmiş Bi-LSTM kullanılarak sınıflandırma yapılarak sınıflandırıcının performansları karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışma kapsamında parametreleri optimize edilmiş sınıflandırıcının diğer yöntemlerden daha başarılı sonuçlar elde ettiği gözlenmiştir.","PeriodicalId":313113,"journal":{"name":"Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132698746","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Classification of Marble Types Using Machine Learning Techniques 使用机器学习技术对大理石类型进行分类

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-06-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1268931

M. Yavuz, I. Türkoglu

{"title":"Classification of Marble Types Using Machine Learning Techniques","authors":"M. Yavuz, I. Türkoglu","doi":"10.53448/akuumubd.1268931","DOIUrl":"https://doi.org/10.53448/akuumubd.1268931","url":null,"abstract":"Natural stones are one of the indispensable elements of people from shelter to weapons. Among these stone types, marbles and marble-derived products are among the objects that people always prefer, from bathroom to kitchen, from garden design to small decorative home decorations. While the marbles are named according to the regions where they are extracted, their types and qualities are classified based on observation by people who are qualified as experts in this field. This classification, which is made by experts based on observation, carries risks in economic terms, increases the workload and is a difficult process with a high error rate. These processes need a fast, easy and highly accurate digital transformation. In this study, feature extraction was done by using deep learning in the species classification of marbles. The extracted features were classified using machine learning techniques. As a result of the application made with the data set consisting of 3703 marble and marble-derived natural stone images belonging to 28 different species, a classification success of 99.7% was obtained with the DenseNet deep learning model and the K-Nearest Neighbor method.","PeriodicalId":313113,"journal":{"name":"Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi","volume":"65 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127624837","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Eğricik Dönüşümü Ayrıştırması Kullanılarak İki Sınıflı Motor Görüntüsü EEG Sinyallerinin Sınıflandırılması

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi Pub Date : 2023-06-15 DOI: 10.53448/akuumubd.1183726

Nebi Gedi̇k

{"title":"Eğricik Dönüşümü Ayrıştırması Kullanılarak İki Sınıflı Motor Görüntüsü EEG Sinyallerinin Sınıflandırılması","authors":"Nebi Gedi̇k","doi":"10.53448/akuumubd.1183726","DOIUrl":"https://doi.org/10.53448/akuumubd.1183726","url":null,"abstract":"Beyin bilgisayar arayüzü çalışmaları, temel olarak beyin sinyallerini toplamayı, analiz etmeyi ve kullanılmak üzere komutlara çevirmeyi amaçlamaktadır. Beyin sinyallerinin kontrol komutlarına çevrilmesinde elektroensefalogram (EEG) bir olanak sağlamaktadır. Deneğe özgü ve durağan olmayan yapısı nedeniyle EEG sinyallerinin sınıflandırılması zorlu görevlerdendir ve farklı yaklaşımlarla çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmaların bir bölümü motor hareket hayali içeren beyin aktivitelerinin analizini kapsamaktadır. Bu makale, eğricik dönüşüm ayrıştırmasını kullanan iki sınıflı bir motor görüntüsü sınıflandırma algoritması sunmaktadır. Önerilen algoritma, BBA yarışması IV veri kümesi IIa kullanılarak gerçekleştirilmiştir. 22 kanaldan oluşturulan veri kümesinden, seçilen üç kanala (C3, Cz ve C4) ait EEG sinyalleri uygulamada kullanılmaktadır ve kanal sinyallerine 9-30 Hz frekans aralığı için eğricik dönüşümü uygulanmaktadır. Elde edilen dönüşüm katsayıları üzerinden standart sapma, ortalama değer ve log-varyans değerleri hesaplanarak özellik vektörleri oluşturulmaktadır. Doğrudan özellik vektörleri üzerinden ve özellik seçimi yapılarak karşılaştırmalı sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmektedir. Özellik seçimi için t-test yöntemi kullanılmakta, sınıflandırma işlemi k-NN sınıflandırıcısı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.","PeriodicalId":313113,"journal":{"name":"Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123863322","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0