Progress and recent trend in MILD combustion

Moderate or intense low oxygen dilution(MILD)combustion plays a significant role in the mitigation of combustion-generated pollutants and greenhouse gases whilst meeting thermal efficiency needs.However,due to the lack of the fundamental knowledge on this combustion,there is a misconception that MILD combustion should be established by high preheating of the air,which has limited its application.Our research and development on this combustion has been performed for several years. We have found that the requ...     

运用实时荧光定量RT-PCR检测人正常组织及肿瘤组织中BRDT表达

目的探讨BRDT基因在正常组织及癌组织中的分布及其作为肿瘤治疗靶分子的可能性。方法运用实时荧光定量PCR方法分析BRDT在人正常组织及癌组织中的表达,使用18S rRNA作为内对照。结果在所检测的正常组织中该蛋白的mRNA只存在于睾丸组织中,而在其它组织不表达;在检测的10例胃腺癌组织标本中,有6例mRNA的微弱表达;在检测的10例食管鳞状细胞癌组织标本中,有3例mRNA的微弱表达;在检测的12例子宫颈鳞状细胞癌组织标本中均未有表达;在检测9例子宫内膜腺癌组织标本中,有2例微弱表达;在检测12例脑癌组织标本中,只有1例微弱表达。结论BRDT不可能作为子宫颈鳞状细胞癌、脑癌、子宫内膜腺癌及食管鳞状细胞癌治疗的潜在分子靶点,是否能够做胃腺癌的靶点还需进一步探讨。     

非平衡磁控溅射TiCxN1-x薄膜微结构及性能分析

为了研究不同沉积条件下TiCxN1-x(0≤x≤1)薄膜的相结构、显微硬度及摩擦性能的影响因素,用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪分析薄膜的形貌和相结构,用HXD-1000数字式显微硬度计、MCMS-1摩擦磨损仪测试薄膜的硬度和摩擦系数.研究结果表明:TiN,TiC薄膜显示出〈111〉择优取向生长趋势,Ti(C,N)有较强的〈200〉取向,Ti(C,N)衍射峰涵盖了TiN峰和TiC峰,薄膜存在TiN和TiC两相共存.与TiN,TiC相比,Ti(C,N)薄膜具有更高硬度,当C原子含量x＝0.582时,Ti(C,N)薄膜硬度达到最大值为33.6 GPa,且表现出更低的摩擦系数和更好的耐磨性能.     

窄带滤光片光学极值法直接监控的光学设计

窄带滤光片是应用于光谱学、激光、天文物理学、通信等各个领域的光学组件,精确控制每一层膜厚是制备滤光片的困难所在.采用光学极值法直接监控工件,可以同时制备多件滤光片.设计了监控光路和信号获得电路,通过探测到的测试信号,监控薄膜膜厚,实现了直接监控.     

建筑与风水营建思想探析——杨尚昆同志陵园建筑设计中的选址艺术与建筑风水营建思想

在深入实地考察,充分掌握了现场资料的基础上,对杨尚昆同志陵园的建筑选址、总体规划、环境、设计作了逐步分类研究,特别根据古代堪舆思想,从现场形法,观砂、察水、点穴、立向、绿化等方面作了较全面的分析,提出正确看待古人的选址艺术,现代建筑设计应当借鉴古代堪舆学等理念,为建筑发展提供了一个继承中国古代传统文化、古为今用的典型实例。     

基于改进的BSMOTE和时序特征的风机故障采样算法

针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,以支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）人工神经网络作为风机齿轮箱故障检测模型,F1-Score、曲线下面积（AUC）和G-mean作为模型性能评价指标,在真实风机数据集上把所提算法与常用的多种采样算法进行对比,实验结果表明：相比已有算法,BSMOTE-Sequence算法所生成样本的分类效果更好,使得检测模型的F1-Score、AUC和G-mean平均提高了3%,该算法能有效地适用于数据具有时序规律且不平衡的风机故障检测领域。     

基于多维度特征和混合神经网络的代码可读性评估方法

对代码可读性进行定量、准确的评估是有效保障软件质量、降低沟通成本以及维护成本、提高软件开发和演化效率的重要途径.然而,现有的针对代码可读性评估的研究方案大多是基于特征工程的,受到源代码表征方式、技术手段等多方面因素影响,其评估准确率并不高.为此,文中采用深度学习作为主要技术手段,提出了一种基于多维度特征和混合神经网络的代码可读性评估方法,通过整合并运用各种单一神经网络的优势,从字符级、词条级等不同维度挖掘源代码中蕴含的结构信息和语义信息,最终实现对代码可读性的量化评估.实验表明,该方法能够获得高达84.6％的评估准确率,比单独使用卷积神经网络提升了9.2％,比单独使用循环神经网络模型提升了6.5％,并且其表现优于现有的5个可读性模型,验证了所提出的多维度特征和混合神经网络的有效性.     

增强型地热系统热固流耦合数值模拟与分析

为了研究增强型地热系统热储段温度场分布的特点,以及系统在开采过程中结构性能的评估和利用效率变化的规律,结合北京市地质结构活动探测的结果,建立了增强型地热系统热固流耦合微分控制方程,提出了天然裂隙-断层模式热固流的二维数学模型。基于离散裂隙网络模型,对裂隙-断层模式的岩体-水流耦合换热过程进行数值模拟与分析。通过不同算例设置,进行了12 a的计算研究,分析了水流流速、地层断距等因素对岩体温度场、水流温度场的影响效果。在此基础上,总结了不同生产距离水流出口温度和不同岩体固定距离点温度随时间的变化规律。     

基于弹性网络模型的蛋白质结构-功能关系

蛋白质结构-功能关系研究是结构生物学领域的热点问题之一,具有重要的理论和实际应用价值.弹性网络模型(elastic network model,ENM)是获取蛋白质结构本身固有动力学性质,进而揭示其生物学功能的有效方法,在蛋白质结构-功能关系研究中得到了广泛应用.简要介绍了ENM的基本原理及其在蛋白质结构-功能关系中的应用,主要包括蛋白质功能性运动分析和关键位点识别等.     

三七灰土本构关系及强度性质试验

对6种含水率、4种不同围压条件下的灰土试样进行了室内不固结、不排水的三轴试验,探讨了不同含水率试样适用的本构模型及其强度变化规律。试验结果表明：灰土的脆塑性受含水率和围压共同制约,不同含水率情况下,灰土的应力-应变关系有着不同的形式,在含水率较低时可采用胡克模型,含水率较高时采用邓肯-张模型更为合理,这一含水率界限应在塑限附近;三七灰土的强度参数均可由含水率和围压给出;所得结论可为三七灰土工程数值模拟计算提供参考,具有工程应用价值。