桥梁冬季施工的研究与探讨

结合桥梁冬季施工中存在的问题,对水泥水化热的影响和混凝土早期受冻的影响等问题进行详细介绍.以贵阳某桥段冬季施工为例,针对所出现的问题采取了材料保温与养护保温的改善措施,可为同类工程提供参考借鉴.     

基于LabVIEW的锂电池模组下线检测系统设计

介绍了一种基于LabVIEW可视化编程软件开发的锂电池模组下线检测系统,系统由采样线束、电池信息采集器（下文简称BIC）、通讯线束、CAN通讯工具、检测上位机及PC显示终端组成。BIC通过采样线束采集模组电压温度信息,将信息转换为CAN报文发送给上位机,上位机对接收到的CAN数据进行解析、判断、记录。上位机包含数据接收模块,数据处理模块、数据记录模块、NG报警模块,保证测试结果正确无误。     

某运营高速公路隧道衬砌坍塌病害检测及快速处治

通过对某高速公路隧道衬砌掉块事故现场的检测及对原设计施工资料的调查,深入分析隧道衬砌坍塌体具体特征和产生原因。在此基础上设计坍塌体的快速处治技术方案,及时有效地进行病害处治,对于类似隧道工程的病害快速检测处治具有借鉴和指导意义。     

具有星际链路的LEO/MEO卫星网络动态路由协议

针对具有星际链路的LEO/MEO卫星网络,设计了一种具有自主运行能力的卫星网络动态路由协议（SDRP）.采用时间离散化的链路状态增量更新的虚拟拓扑路由算法,降低了网络开销.提出的多点转发节点选举算法,提高了路由收敛速度和网络资源利用率.仿真结果表明,卫星网络动态路由协议的路由收敛时间远小于网络稳态保持时间,路由收敛时间是OSPF的1/10,平均协议带宽占用率也大大小于OSPF,可以保证卫星网络的信息可靠传送.     

安非他明对小鼠白细胞介素-10释放的影响及多巴胺D3受体的调控作用

目的 研究安非他明(AM)对细菌脂多糖(LPS)刺激后小鼠白细胞介素-10(interleukin-10, IL-10)释放的影响以及多巴胺D3受体在此过程中参与的调控作用.方法 实验Ⅰ:采用多巴胺D3受体基因敲除小鼠(D3RKO)以及具有相似遗传背景的野生型小鼠(C57BL/6J),腹腔注射AM(5 mg/kg)10 min后再注射LPS(150 μg/kg)刺激,在LPS给药后不同时间点(0、30、60、90、120、240 min)心脏穿刺抽血进行IL-10测试,观察上述不同时间点D3RKO和C57BL/6J小鼠IL-10的分泌情况.实验Ⅱ:在实验Ⅰ所确定的小鼠IL-10分泌最高时间点,观察不同剂量AM (0、2、5、10 mg/kg) 对D3RKO和C57BL/6J小鼠IL-10分泌的影响.结果 实验Ⅰ:AM 5 mg/kg在LPS注射后可以引起D3RKO和C57BL/6J小鼠IL-10分泌增多,其中60 min达最大值,与生理盐水对照组比较差异有统计学意义(P<0.05).实验Ⅱ:C57BL/6J小鼠以AM 5 mg/kg作用后IL-10增多最为显著,D3RKO小鼠以AM 2 mg/kg作用后IL-10升高最为显著,与生理盐水对照组相比差异均有统计学意义(P<0.05),且二者之间亦存在统计学差异.结论 AM对小鼠免疫功能的抑制可能是通过增加IL-10分泌而起作用;小剂量AM即可引起D3RKO小鼠血中IL-10升高,提示多巴胺D3受体可能参与了AM对小鼠免疫功能抑制作用的调控.     

宁杭高速公路房建工程设计

简要介绍宁杭高速公路房建工程的设计目标、特点,以及经验体会。     

基于开关角优化的开关磁阻电动机控制系统

通过仿真分析提出了开关磁阻电机（ＳＲＭ）单变量最优化控制模型,设计了以Ｉｎｔｅｌ８０９６单片机为核心的ＳＲＭ最优控制系统,给出了系统的实验结果。     

舰船机械设备状态检测中光谱分析技术的应用

舰船机械设备的正常使用对于保证舰船作战能力至关重要,在海洋高盐分、高湿度等复杂环境中使用的机械设备经常会出现状态异常,传统舰船机械设备的维护和保养大多依赖人工经验,难以满足当代舰船机械设备的维护要求。本文提出一种基于原子光谱分析技术的舰船机械设备状态监测系统,阐述了光谱分析技术实现的原理,对元素浓度的测量过程进行分析,详细论述了舰船机械设备状态监测系统各模块的基本功能,对3个轴承状态进行监测,发现得到的结果和实际情况完全相符,证明本文构建的基于原子光谱分析技术的舰船机械设备状态监控系统可实现预定功能。     

基于数据驱动的物流电动汽车充电行为分析

为研究城市配送中物流电动汽车用户的充电行为规律,本文采集70辆物流电动车2014年一年的充放电数据,并采用数据挖掘相关分析方法,建立考虑物流电动汽车的充电电量状态及充电时刻的充电行为模型.研究结果表明:用户一般在SOC为30%~50%时为车辆进行充电,车辆开始充电时的剩余电量服从μ=0.48、σ=0.22的正态分布;车辆开始充电时刻主要集中在14:00-16:00之间.通过数据实验证明本文所建立的充电行为模型具有较高的精确性,同时具有较好的实用性,为车辆的充电调度和用户的出行安排提供科学的决策支持.