C57/BL6小鼠海马的发育和衰老

目的 探讨C57/BL6小鼠海马发育及老化过程中的形态学变化规律.方法 采用光镜连续切片和体视学方法对不同发育阶段C57/BL6小鼠海马进行系统地形态学观察和定量分析.结果 E12d出现海马原基.E18d阿蒙角(CA)锥体层"C"形轮廓形成,齿状回(DG)颗粒层外臂外壳形成.出生后,CA逐渐发育成熟.P7d DG颗粒层外壳形成.P21d DG颗粒层内外臂厚度相当,出现亚颗粒层,直到15月仍存在.海马、CA、DG、CA各层体积及DG各层体积P7d前增长缓慢,P7～P14d快速增长,P14d后增长又减缓,3月后趋稳定.结论 小鼠海马E12d发生,3月基本发育成熟.老年小鼠海马体积无明显改变.     

YNvd接线变压器的阻抗匹配与运行特性

为在电气化铁道牵引供电系统中推广应用YNvd(星形-开闭三角形)接线变压器,基于磁势平衡方程、绕组接线方程、输出端口方程和电压传递方程,建立了YNvd接线变压器的数学模型,讨论了达到变压器良好的平衡特性应满足的设计条件;对电力系统阻抗进行了折算,给出了牵引变压器二次侧端口的电压输出方程和两相等值电路.研究表明,绕组阻抗不匹配将导致变压器在不同接地运行方式下产生零序电流和零序电压;牵引母线短路电流由系统阻抗、变压器漏抗及阻抗匹配程度决定.     

基于现场试验的桩网复合地基垫层效应分析

为对桩网复合地基垫层设计提供参考,对4组不同桩帽尺寸的桩网复合地基进行了现场试验,测试、分析了路堤荷载作用下的地基沉降、基底压力和垫层筋带拉力.结果表明:桩顶设置桩帽的作用显著,可有效降低桩顶压力,减小桩顶筋带拉力,缩小桩土沉降差;土拱高度与桩间净距有关,试验条件下约为桩帽间轴线净距的0.9~1.3倍;桩顶压力分布不均匀,中间小,边缘大,前者约为后者的67%~79%;桩顶筋带拉力最大,桩帽边缘筋带拉力大于桩中心.     

载药多层复合颗粒材料的合成及结构

为研究载有盐酸四环素微球的多层复合骨修复材料的结构,采用乳化交联法制备载药壳聚糖微球、凝聚相分离法制备复合载药微球、悬浮液热分散复合法制备复合载药骨修复颗粒样品,并对3种样品进行了显微分析.结果表明:用分子量为42.0万的壳聚糖合成出载药壳聚糖微球的形态呈球形,其均匀且易分散,复合材料颗粒能够包覆载有四环素的壳聚糖微球,载药多层骨修复复合材料颗粒断面空腔尺寸为100~200μm,有利于成骨细胞长入,适合用作骨组织工程材料.     

小半径曲线箱梁桥预应力效应研究

以重庆某小区一座小半径曲线箱梁桥为背景,介绍了曲线梁桥的一般求解方法,并用有限元软件ANSYS对预应力效应进行了数值仿真分析。结果表明,对于跨宽比值较小的曲线箱梁桥,宜采用空间实体进行受力分析,当设置有抗扭支座时,预应力引起的内、外侧支座竖向荷载差异效不应被忽略。     

轮对安装误差对铁道车辆行车安全性的影响

为研究轮对安装误差对行车安全性的影响,建立了具有轮对安装误差的车辆动力学模型.以某高速车辆在直线上运行为例,用此模型分析各种安装误差对行车安全性的影响.分析结果表明:轮轴平行度误差对行车安全性影响较大,应严格控制;对角线误差对行车安全性的影响较小.     

受电弓滑板状态监测的图像目标提取

将数字图像处理技术应用于受电弓滑板状态监测,给出了受电弓无线图像监测系统的工作原理和组成结构,设计了图像目标的提取算法,将受电弓滑板图像的提取划分为粗提取和精提取2个步骤.该图像目标提取算法结合边缘提取、形态学图像处理、投影变换、聚类分析和Hough变换等方法,完成复杂目标图像的提取,并实现较高精度的定位.实验结果表明,所提出的算法对复杂背景、不均匀光照和噪声等影响因素不敏感,正确识别率能达到85%.     

直供方式下综合地线对牵引回流的影响

为探讨高速、重载运营条件下牵引回流的分布规律,通过分析钢轨和综合地线电路,获得了钢轨和综合地线的等效阻抗,进而得到牵引电流在钢轨和综合地线之间的分配比例.根据遂渝线无砟轨道试验段典型参数计算出综合地线上最大电流为牵引回流的19.7%,与实际测量结果吻合.     

双层Ni-P合金镀层制备及耐蚀性

为研究双层Ni-P合金镀层的高耐蚀性,通过改变络合剂组分和控制化学镀工艺条件,制备了3种不同磷含量的镀层.用XRD,EDS和SEM方法,对镀层的成分、结构和形貌进行表征,并用电化学方法和腐蚀膏法,分别测定了镀层的腐蚀电位和耐蚀性.结果表明:不同的镀液成分和化学镀工艺使镀层的磷含量和组织结构发生变化.随镀层中磷含量上升,镀层组织的变化从晶态到晶态+非晶态,最后到非晶态,使镀层的自腐蚀电位及自腐蚀电流分别增加和下降.在外层为低电位层(-550 mV),内层为高电位层(-295 mV),内外层厚度比为2∶1时,镀层的耐腐蚀性最好.     

基于导向搜索算法的电力系统无功优化

采用导向搜索算法(OSA),以实现电力系统的无功优化.该算法将搜索个体模拟为人的搜索行为,搜索对象(目标函数最优解)模拟为可向搜索个体传送导向信息的智能体,以使搜索个体和搜索对象间可相互通讯.为验证该算法的有效性,以IEEE 57和IEEE 118节点测试系统为例进行了仿真,并与全面学习粒子群优化算法(CLPSO)和自适应遗传算法(AGA)的结果进行了比较.结果表明:导向搜索算法能得到高质量的全局最优解,IEEE 57和IEEE 118系统优化后的网损可分别减小13.871%和13.223%.