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61.
62.
目的观察姜黄素对LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)极化的影响及机制。方法不同浓度姜黄素(6.25、12.5、25μmol/L)干预LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)12h,同时再加入20μmol/L GW9662与25μmol/L姜黄素共同干预LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)12h,采用Real-time PCR、ELISA及Western blot方法检测IL-1β、IL-6和M2表型标志分子KLF4、FIZZ1、MGL1、PPARγ的表达,及阻断PPARγ后KLF4和FIZZ1的表达。结果不同浓度姜黄素均能上调LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)的M2标志分子的表达,并且抑制炎症因子IL-1β和IL-6的分泌;阻断PPARγ后,RAW264.7巨噬细胞源性M1表型巨噬细胞表达M2标志分子下调。结论姜黄素通过活化PPARγ促进LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)向M2表型极化。 相似文献
63.
杨帅 《武汉船舶职业技术学院学报》2015,(2):115-118
以云计算为依托的现代信息技术带动高职课程资源整合方式和教学方式改革。本文依托网络学习空间平台,以《旅游英语》课程为例,详细阐述S-ISAL整体教学设计、空间课程资源建设和创新实践,旨在探寻S-ISAL基本要素配置规律,进一步验证S-ISAL教学方法在日益普及的网络教学中的应用及推广价值。 相似文献
64.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
65.
针对高速运行动车组车体悬挂设备振动疲劳损伤问题,以某型动车组车顶净水箱吊装结构为研究对象,采用名义应力法对吊装结构的焊缝部位进行疲劳强度评估.根据EN 12663标准确定净水箱的工作载荷工况,采用有限元法计算了各工况下结构的振动响应,并基于BS标准计算了焊缝疲劳评估点的寿命.假定各载荷工况出现频率相同的情况下,构造了工作载荷历程,采用Fe-safe软件对焊缝的疲劳寿命进行了仿真分析.两种方法分析结果均表明:焊缝1与焊缝2寿命最低,是结构最易发生疲劳破坏的位置;焊缝位于筋板表面的焊趾寿命低于位于主支撑板表面的焊趾寿命. 相似文献
66.
按实际加工工艺,基于有限元软件SYSWELD,采用有限元热弹塑性分析方法和Fortran语言对焊接热源进行二次开发,获得了所需要的热源,并通过实验验证了热源模型的准确性.在此基础之上,通过分析高速列车CRH380B侧墙焊接残余应力分布规律和焊接顺序对于侧墙焊接残余应力的影响,得到了侧墙焊接最优方案,为企业实际生产中的降低焊接残余应力方案选择提供了依据. 相似文献
67.
尾压浪板出现近半个世纪,较好改善了船舶性能。尾压浪板受到方尾、自由液面及鸡尾流的影响,其水动力性能极其复杂。目前大多数资料是试验探索而无理论方面的研究。采用势流理论,考虑方尾、自由液面及鸡尾流的影响,对尾压浪板升力系数斜率和零升力攻角进行研究,推导的公式和试验结果吻合良好。试验和计算表明:升力中心在船体上,升力系数斜率随Fr增加而减小,Fr0.5左右趋于稳定;零升力攻角随Fr增加而减小,对升力系数影响较大,低速可达-19°,高速可达-6°。研究结果用于穿浪双体船(WPC)耐波性研究,尾压浪板对垂荡几乎没有影响,可减少纵摇约10%。 相似文献
68.
69.
70.
动力定位系统舵桨组合推力分配研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对船舶动力定位系统推力分配中舵桨组合的推力建模及优化分配问题,将舵桨组合的非凸推力区域转化成4个凸区域,采用切换控制理论把非线性最优化问题转换为线性最优化问题。将舵、桨组合起来进行推力建模,以最小推力、舵角变化和推力误差为优化目标,对推进器的推力变化率、舵角变化率、推力误差范围和推力大小作了约束,采用多边形的方法把推力范围约束转化为线性不等式约束,基于总功率与总推力误差在不同推力区域设计了切换逻辑,实现了在不同的推力分配器中的切换。实船试验结果表明舵桨组合推力模型及推力分配策略是切实可行的,满足了推力分配的要求,在配备舵的动力定位船上具有良好的应用前景。 相似文献