一氧化氮合酶在胃食管反流病患者食道黏膜的表达

目的比较胃食管反流病(GERD)患者与健康对照者食管黏膜中一氧化氮合酶两种亚型(nNOS和iNOS)的表达情况。方法通过免疫组化法检测nNOS和iNOS在食管黏膜的分布和相对的蛋白定量,荧光定量PCR法检测其mRNA的含量。结果 nNOS和iNOS蛋白主要在食管黏膜上皮细胞胞质中表达,反流性食管炎(RE)患者明显高于非糜烂性反流病(NERD)和健康对照组(P<0.05),RE患者nNOS和iNOS的mRNA含量也明显高于NERD患者和健康对照组(P<0.05)。结论反流性食管炎患者食管黏膜中的nNOS、iNOS蛋白和mRNA含量增高,可能是一氧化氮参与胃食管反流病发生的分子机制之一。     

产业转移背景下西部综合运输系统发展对策

本文简要分析了当前西部地区承接东部地区产业的特点,结合西部地区社会、经济实际情况分析了当前西部综合运输系统发展现状,主要为基础设施建设缓慢、总体上发展滞后、能耗高及污染严重,不具有可持续性等;并阐述了产业区域转移背景下西部综合运输系统发展面临的新挑战,包括加剧了西部综合运输系统运能与运量矛盾,加重了西部综合运输系统发展的资源和环境压力,并对西部综合运输系统的协调发展能力提出了更高的要求;最后就西部综合运输系统未来的发展提出建议,即西部综合运输系统的发展要以美丽中国和生态文明理念为指导,考虑产业转移诱发的运量需求增加,并把产业转移引起的资源环境约束纳入西部综合运输系统整体发展战略中,最终实现西部综合运输系统持续、快速发展。     

环氧沥青混凝土的水损坏机理研究

利用冻融循环前后环氧沥青力学强度、吸水率、p H值以及DMA分析,并结合环氧沥青混凝土剥离断面的显微照片、环氧沥青的荧光显微照片,研究了环氧沥青混凝土在冻融循环实验条件下的水损坏机理。研究表明:环氧沥青混凝土在冻融循环条件下的水损破坏主要表现为,物理方面沥青相与环氧树脂以及集料分散情况的破坏,化学方面环氧树脂固化结构的破坏,即在冻融循环初期,水分子进入环氧沥青体系中造成环氧树脂发生水解,破坏环氧树脂的交联固化的分子结构;冻融循环后期,水分子使沥青相从环氧树脂固化系中逐渐析出,沥青逐渐析出固化体系,导致体系的分散结构,造成体系拉伸强度从5.12 MPa降低到3.46 MPa,降幅约32.42%,黏结强度从47.87 MPa降低到46.31 MPa,降幅为3.25%。     

基于二值图像处理技术的砂土颗粒统计方法

砂土具有压硬性、剪胀性、各向异性等力学性质,实质上是受其内部的细观结构的影响.利用试验和数值统计相结合的手段对砂土颗粒进行统计、细观结构进行量化分析,有利于深入研究砂土变形机理.文中基于数字图像中的二值图像处理技术,采用八邻域搜索和聚类方法实现了连通域的搜索和砂土颗粒的统计.结果表明该方法能较好地统计出染色砂土颗粒的个数和颗粒的分布情况,为进一步研究砂土内部结构性质变化与颗粒变化的内在联系奠定基础,对研究不同状态下的砂土微观结构的性质变化具有重要意义.     

车辆工程中小波分析的应用综述

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科,由于它多分辨分析的特点,使得其在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力,成为处理非平稳信号的有力工具,在车辆工程领域受到越来越广泛的应用。简要介绍了小波分析的特点及其在车辆工程的典型应用。     

汽车电动助力转向与主动悬架系统的集成控制

针对基于横向和垂向动理学的电动助力转向（EPS）与主动悬架（ASS）集成系统,设计了一种基于干扰抑制指标的控制策略。首先根据控制目标,选择相应的加权函数,建立增广被控对象矩阵,将鲁棒性能控制问题转化为标准的控制问题;然后在Matlab环境下进行了仿真计算。仿真结果表明,该集成控制方法是有效的,能够使汽车转向行驶时的整车综合性能得到提高。     

加强订单进度控制确保产品交货周期--统计分析在企业经营中的运用

通过理论运用的实证分析,提供订单进度控制的方法与模型。     

客车设计中的"老龄化"要素

分析我国客车设计中的人性化要素,尤其是针对老年人的人性化设计要求。     

复合地层下泥水盾构管片上浮规律及影响因素分析

针对在盾构隧道施工中经常出现的管片上浮问题,以南昌轨道交通4号线泥水盾构过江隧道为工程依托,通过数理统计方法对泥水盾构穿越不同地层时管片上浮量进行归纳分析,探讨地层参数以及盾构掘进参数对管片上浮的影响规律.研究结果表明:在全断面砂层中掘进,管片上浮量小且上浮值变化稳定;而当进入上软下硬地层和泥质粉砂岩层,管片上浮量急剧...     

Using a SVM to evaluate damage to vibration isolators in an elastic raft system

Predicting damage to vibration isolators in a raft experiencing heavy shock loadings from explosions is an important task when designing a raft system. It is also vital to be able to research the vulnerability of heavily shocked floating rafts unreliable, especially when the allowable values The conventional approach to prediction has been or ultimate values of vibration isolators of supposedly uniform standard in a raft actually have differing and uncertain values due to defective workmanship. A new model for predicting damage to vibration isolators in a shocked floating raft system is presented in this paper. It is based on a support vector machine（SVM）, which uses Artificial Intelligence to characterize complicated nonlinear mapping between the impacting environment and damage to the vibration isolators. The effectiveness of the new method for predicting damage was illustrated by numerical simulations, and shown to be effective when relevant parameters of the model were chosen reasonably. The effect determining parameters, including kernel function and penalty factors, has on prediction results is also discussed. It can be concluded that the SVM will probably become a valid tool to study damage or vulnerability in a shocked raft system.