基于ASP.NET的B/S架构的软件在Windows7系统下的部署

本文重点研究了对于B/S架构的软件在Windows7系统下部署时应该采用的一系列方法及在部署时遇到的一系列问题的解决方案。文中分析了利用ASP.NET开发的B/S架构的软件的优点并在此基础上介绍了软件部署的流程。本文在分析过程中结合具体实例提出了部署中一些常见问题的解决方案。     

姜黄素促进RAW264.7源性M1巨噬细胞向替代激活M2表型极化

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。     

吸烟和β3-肾上腺素能受体基因Trp64Arg、锰超氧化物歧化酶9Ala/Val基因多态性与非酒精性脂肪性肝病的相关性

目的探讨吸烟和β3-肾上腺素能受体(β3-AR))基因Trp64Arg、锰超氧化物歧化酶9Ala/Val(MnSOD9Ala/Val)基因多态性与非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)发病之间的关系。方法采用病例-对照研究的方法,以720例NAFLD患者及720例健康对照者的外周血白细胞为样本,采用聚合酶链反应(PCR)技术分析β3-AR基因Trp64Arg和MnSOD9Ala/Val基因多态性。结果β3-AR基因Trp64Arg(A/A)基因型和MnSOD9Ala/Val(V/V)基因型频率分布分别为39.4%、71.7%(病例组)和21.1%、43.3%(对照组),差异有统计学意义(P<0.01;P<0.01)。Trp64Arg(A/A)基因型者患NAFLD的风险显著增加(OR=2.434,95%CI=1.816~4.075)。MnSOD9Ala/Val(V/V)基因型者患NAFLD的风险也显著增加(OR=3.308,95%CI=1.913~4.509)。基因突变的协同分析发现,Trp64Arg(A/A)/MnSOD9Ala/Val(V/V)基因型者在NAFLD组和对照组中的分布频率分别为32.8%和6.5%,差异有统计学意义(P<0.01)。Trp64Arg(A/A)/MnSOD9Ala/Val(V/V)基因型者患NAFLD的风险显著增加(OR=9.753,95%CI=4.292~12.426)。病例组的吸烟率显著高于对照组(OR=2.623,95%CI=1.425~4.957),Trp64Arg(A/A)/MnSOD9Ala/Val(V/V)基因型与吸烟有协同作用(OR=33.764,95%CI=18.907~61.582)。结论 Trp64Arg(A/A)/MnSOD9Ala/Val(V/V)基因型和吸烟是NAFLD的易患因素,三者的联合在NAFLD的发生中起着协同的作用。     

基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组设计

根据城市轨道交通客流短时预测量进行运营编组设计,更接近客流的实际运营情况,具有实时、灵活和快速响应等优点.以一周为周期,使用最近一周的历史断面客流量作为原始数据,应用嵌入式灰色神经网络组合模型进行短时预测,得到的下一周期断面客流量更符合客流不断变化的趋势.以此为基础进行运营编组设计,使其更能适应客流量的实时变化.然后将按计划运营的实际客流纳入历史客流,进行循环修正更新,作为下一周期客流短时预测基础进行运营编组设计.基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组优化,在一定程度上可以提高城市轨道交通系统运能,提升运营效率,降低运营成本.     

船舶甲板分段纵骨焊接变形和残余应力数值模拟

基于非线性分析软件Abaqus,采用顺序耦合的热弹塑性有限元方法研究典型船舶甲板分段纵骨焊接的变形与残余应力问题。焊接过程中的温度场分析采用具有截面积分shell单元的shell/solid模型,移动热源为高斯分布与均匀体组合热源,材料考虑应变随温度变化的特性。通过与T型接头焊接实验结果对比,验证了方法的可靠性。在此基础上,计算分析了甲板分段纵骨焊接的整体变形和局部板格变形,并讨论了外板纵向和横向焊接残余应力分布规律。     

基于AR-EMD方法的扩展非平稳船舶运动极短期预报AR模型

准确的极短期预报技术能够提高对船舶摇荡运动敏感的海洋特种作业安全性和效率。自回归（auto-regressive,AR）预报模型由于其自适应性强、计算效率高而被广泛应用于船舶运动的极短期预报研究。但该模型基于平稳随机假设,因而在非平稳船舶运动的极短期预报中存在困难。针对非平稳船舶运动极短期预报,文章提出一种基于AR-EMD方法的扩展AR模型,称为EMD-AR预报模型。其中,AR-EMD方法是指在经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）的过程中,采用AR预报的方法处理端点效应问题。 EMD-AR预报模型将非平稳信号分解成若干平稳的固有模态函数分量及余项,然后对各个分量分别用AR模型预报,得到最终的预报结果,以此克服非平稳性对AR预报模型的影响。研究基于船舶试验数据将EMD-AR模型与线性AR模型、非线性支持向量机回归（support vector regression,SVR）预报模型进行对比分析,结果表明,AR-EMD方法能够有效处理船舶运动非平稳性对AR预报模型的影响,提高该模型的预报精度,且EMD-AR模型预报性能较线性AR模型和非线性SVR模型更优。     

备件消耗预测方法研究现状及发展

备件消耗预测是制定备件消耗标准的基础工作之一,通过对国内外有关备件消耗预测的文献进行研究,在分析当前备件分类的基础上,总结消耗连续型备件和消耗间断型备件的消耗预测方法研究现状,指出不同类型消耗预测模型的优点及存在的不足,揭示了备件消耗预测的研究重点及发展趋势。     

电磁兼容预测分析在试验中的应用

论文分析在复杂的电磁环境下开展试验面临的电磁兼容问题。研究了发射场电磁兼容预测分析的理论方法,给出了干扰预测的数学模型,可以在试验设计、故障诊断、EM C加固方面得到应用。     

基于支持向量机回归树的内燃机振动信号趋势预测

针对标准回归树建立在统计分析基础上所存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的回归树预测模型。首先,根据原始振动信号趋势序列构建回归树;然后,针对回归树上包含样本数过少的节点,利用支持向量机,建立能够反映重要变量与响应变量之间映射关系的回归模型。仿真结果表明:即便由于设备出现异常,导致振动信号趋势序列出现非平稳、突变情况,该方法也能准确地预测,性能优于标准分析方法,具有一定的工程实用性。     

城市轨道交通列车噪声预测模型研究

以已建立的城市轨道交通噪声预测模型为基础,提出改进的噪声预测模型。明确了各预测参数,采用对数回归关系确定了各影响因子与等效声级的关系。运用预测模型对长春轻轨噪声进行了预测。通过与实测结果进行比较,预测值与实际结果的误差<1dB(A),表明所提出的预测模型可精确反映长春轻轨的噪声级。