PCR法区别HBVRC－和CCC－DNA

乙型肝炎病毒（ＨＢＶ）的基因组为一松弛环状、部分双链的ＤＮＡ（ＲＣ－ＤＮＡ）。在其负链的５＇与３＇端之间存在一缺口。当ＨＢＶ进入宿主细胞后，基因组转变为共价闭合环状ＤＮＡ（ＣＣＣ－ＤＮＡ）。我们根据ＨＢＶＲＣ－和ＣＣＣ－ＤＮＡ的结构特点，设计了ＰＣＲ区别ＲＣ－和ＣＣＣ－ＤＮＡ。实验表明，该方法可有效地区别两种形式的ＨＢＶＤＮＡ。     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

预应力混凝土简支T形梁优化设计

对预应力混凝土T梁进行优化设计，选取合理的截面有效高度及预应力筋截面面积，可以提高梁的承载能力，降低工程造价．文中以现行规范为依据，运用拉格朗日乘子法进行优化分析，提出了预应力混凝土T梁的优化设计方法，并推导了具有实用价值的计算公式．     

ActiveX控件DataGrid在工程计算中的应用

提出了在工程计算辅助软件系统中让一些计算模块具有通用性的方法，并以拉格朗日插值模块的实现过程为例。分析了DataGrid控件在工程计算辅助软件系统中的应用．     

改性沥青及纤维增强沥青混合料应力松弛性能试验研究

通过等速加栽弯曲试验，研究GoodRoadⅡ聚酯纤维增强沥青混合料和SBS改性沥青混合料的应力松弛能力的结果表明。二者的应力松弛速度增大，松弛能力增强，低温稳定性能良好。用弯曲试验来推断应力松弛能力是一种有效的方法。     

任意阶扩张性拉氏函数描述的拉格朗日方程的新公式

采用带有任意阶非线性非完整约束方程的扩张性拉氏函数,建立了扩张性拉格朗日方程的又一新公式。该新公式较为规则,它提供了一种完整约束系统和非完整约束系统两者统一的变分方法,它可广泛应用于运动和过程控制的自动控制理论及工程中。     

溃坝模拟的光滑粒子流体动力学方法及其粘性特性(英文)

Smoothed particle hydrodynamics (SPH) is a Lagrangian meshless particle method. It is one of the best method for simulating violent free surface flows in fluids and solving large fluid deformations. Dam breaking is a typical example of these problems. The basis of SPH was reviewed, including some techniques for governing equation resolution, such as the stepping method and the boundary handling method. Then numerical results of a dam breaking simulation were discussed, and the benefits of concepts like artificial viscosity and position correction were analyzed in detail. When compared with dam breaking simulated by the volume of fluid (VOF) method, the wave profile generated by SPH had good agreement, but the pressure had only reasonable agreement. Improving pressure results is clearly an important next step for research.     

拉格朗日松弛启发式算法求解时空网络下的弧路径问题

为减少车辆调度成本,优化车辆运输路径,在时空网络中研究路段作业车辆的弧路径问题;考虑道路出行的时变性,利用车辆运行的时间、空间特征,构建时间-空间网络,建立弧路径问题的时空网络流模型;设计了拉格朗日松弛启发式算法,引入拉格朗日乘子松弛耦合约束,构建拉格朗日松弛问题;进一步通过拉格朗日分解,把松弛问题分解为单车最短路问题;用次梯度算法更新乘子,求解拉格朗日对偶问题,并更新原问题最优解的下界;使用启发式算法获得可行解,并更新原问题最优解的上界;用六结点运输网络和Sioux-Falls网络下的算例对算法进行实证分析。计算结果表明:六结点运输网络中6个算例的上下界间隙值等于0或接近0,Sioux-Falls网络中算例2的间隙值为0.02%,其余5个算例的间隙值等于0,均可以得到质量较高的近似最优解;在最复杂的算例(15辆车,70个任务)中,算法在可接受的时间内也得到了间隙值为0的解,找出了最优的车辆路径;随着迭代次数的增加,拉格朗日乘子会逐步收敛到固定值;当车辆容量从50增加到100时,最优解从52下降到42,说明在任务数和车辆数一定时,适当增加车容量可以降低运营成本。可见,与商业求解器相比,拉格朗日松弛启发式算法的间隙值更小,求解质量更高,可以更有效地求解弧路径问题。