扑热息痛多腔体贮库式植入剂的制备及体外释放性能检测

目的以聚乳酸-羟基乙酸共聚物（PLGA）为载体,制备扑热息痛贮库式缓释体系,研究其体外释药性能。方法用微机电技术制备扑热息痛多腔体贮库式植入剂,采用高效液相色谱法检测药物的释放性能。本实验采用C18色谱柱,以甲醇-水（15：85）为流动相,检测波长为215nm,流速为0．8mL／min。结果载体形状不同,体外药物释放速率具有明显差异,外方内六边形扑热息痛植入剂缓释曲线符合Higuchi方程。结论扑热息痛多腔体贮库式植入剂制备工艺可行,载体的腔体形状对体外药物释放速度有较大影响。     

汽车制动能量回收系统的节能分析

文章分析了汽车制动时能量的回收与利用技术,提出了利用飞轮来储存汽车制动的能量,当汽车制动时,把汽车制动的能量转变为液压能,并将液压能转变为飞轮的机械能储存起来,在汽车起步或加速时再利用。建立了汽车定压源能量回收系统(以下简称CPS)模型,在给定制动工况的条件下,利用Matlab/Simulink工具对车辆"长安之星"SC6350的CPS进行了仿真研究,仿真结果表明,汽车CPS定压源能量回收系统的节能效果是明显的。     

单桩波浪破碎荷载的数值模拟研究

基于开源程序Open FOAM建立了三维波浪破碎数值模型,模型控制方程采用三维不可压缩粘性流体运动RANS方程,应用VOF方法捕捉自由表面,分别运用动量分布源方法、阻尼消波方法实现数值造波和消波,紊流模型选用RNG k-ε模型。利用所建立的三维波浪破碎数值模型模拟了破碎波对单桩结构物的作用力,并与物理模型实验数据进行对比分析。结果证明该模型可以较好地模拟近岸单桩结构物所受破碎波浪荷载。     

中国枢纽港集装箱码头多式联运吞吐量快报(2015年2月)

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渔业科考船电力推进系统概述与分析

介绍了船舶推进的两种方式:常规机械直接推进与电力推进。指出电力推进系统在渔业科考船应用的优势。分析了电力推进系统中两种类型变频器的工作原理:DFE整流前端变频器和AFE整流前端变频器,并进行了性能比较。认为AFE系统体积重量更有优势,DFE系统具有成本优势。     

基于Adams与Isight的某转向机构运动学仿真及多目标优化

针对东风某重型商用车在使用中存在的轮胎异常磨损问题,利用Adams/View对该样车双轴转向机构进行参数化建模与运动学仿真,仿真结果表明:各车轮实际转角关系与阿克曼理论转角关系存在一定误差,其中第二轴两车轮转角误差较大,导致该轴轮胎磨损严重。利用多学科优化软件Isight集成Adams/View建立了转向机构运动学仿真优化分析流程,采用正交数组DOE分析法和NCGA遗传算法实现了该转向机构的多目标优化。优化结果表明:优化后各车轮转角误差大大减小,有效解决了车轮异常磨损问题。     

脑源性神经营养因子基因单核苷酸多态性与陕西汉族海洛因依赖群体的相关性研究

目的探讨脑源性神经营养因子(BDNF)基因多态性与海洛因依赖的相关性。方法对符合纳入及排除标准的海洛因依赖组308例及健康对照组317例进行临床资料收集与血样采集。采用飞行时间质谱分析方法对BDNF rs16917204、rs6265、rs7103873、rs7103873、rs56164415、rs13306221、rs2030323共7个多态性位点进行分型,数据采用SPSS 20.0和HaploView 4.0软件进行统计学分析。结果 rs6265位点基因型频率分布在海洛因依赖组及健康对照组中存在统计学差异(χ2=15.151,P=0.001)。与健康对照组相比,海洛因依赖组rs6265位点G等位基因频率显著高于健康对照组(χ2=9.864,P=0.002,OR=1.429,95%CI=1.143~1.786)。rs13306221位点基因型频率分布在海洛因依赖组及健康对照组中存在统计学差异(χ2=7.699,P=0.006)。与健康对照组相比,海洛因依赖组G等位基因频率显著高于健康对照组(χ2=7.137,P=0.008,OR=0.539,95%CI=0.340~0.853)。连锁不平衡检验发现,由rs6265与rs71038731(block1)构建的单倍型为强连锁不平衡(D>0.9;r2>0.8)。在海洛因依赖组及健康对照组中,G-G单倍型频率分布存在显著性差异,健康对照组中G-G单倍型频率显著高于海洛因依赖组(χ2=4.546,P=0.033)。结论 BDNF基因rs6265及rs13306221多态性位点可能与海洛因依赖有关,携带有rs6265位点G等位基因及rs13306221位点G等位基因的个体更易形成海洛因依赖,携带有G-G单倍型(rs6265-rs71038731)的个体相对不易对海洛因产生依赖。     

基于多模式弱分类器的AdaBoost-Bagging车辆检测算法

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。     

科考船多波束导流罩线型CFD分析方法与试验验证

针对于科考船多波束导流罩设计和船体线型设计缺少关联分析的主要问题,介绍了一种科考船导流罩线型与船体线型一体化CFD分析方法,综合考虑实船航行过程中船体型线和导流罩型线之间的相互影响。根据这种分析方法,分别对导流罩和船体组合线型的阻力性能和防气泡性能进行了CFD预报,并进行了船模试验。两者吻合良好,验证了此种CFD分析方法的工程实用性。     

Geoswath Plus多波束水深数据抽稀算法研究

根据多波束数据量大的特点,采用VC++程序开发语言,结合工程实际需要,开发出一套多波束数据抽稀程序,有效解决了用户从原始多波束水深数据中提取所需数据的问题。