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Enhanced permeation and retention(EPR) targeting effect of rhodamine B labeled PEG-b-P(LA-co-DHP) [PEG:poly(ethylene glycol);LA:L-lactide;DHP:2,2-dihydroxylmethyl-propylene carbonate] micelles(RhB-micelles) was observed in H22 liver cancer bearing mice.The RhB-micelles were prepared by conjugating rhodamine B with the DHP units of amphiphilic block copolymer PEG-b-P(LA-co-DHP) followed by subsequent self-assembling of the conjugate.The parent copolymer PEG-b-P(LA-co-DHP) was synthesized by ring-opening copo... 相似文献
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构造了两维Chaplygin气体Euler方程组的三参数、自相似的弱解.在自相似和轴对称的假设下,两维Chaplygin气体Euler方程组可以化为无穷远边值的常微分方程组,由此得到了解的存在性和解的结构.与多方气体不同的是Chaplygin气体的Euler方程组是完全线性退化的.即使在轴向速度大于零的时候解也会出现间断现象.这些解展示了宇宙演化过程中的一些现象,例如黑洞的形成与演化以及宇宙的暴涨和膨胀. 相似文献
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构造了两维Chaplygin气体Euler方程组的三参数、自相似的弱解.在自相似和轴对称的假设下,两维Chaplygin气体Euler方程组可以化为尢穷远边值的常微分方程组,由此得到了解的存在性和解的结构.与多方气体不同的足Chaplygin气体的Euler方程组是完全线性退化的.即使在轴向速度大于零的时候解也会出现间断现象.这些解展示了字宙演化过程中的一些现象,例如黑洞的形成与演化以及宇宙的暴涨和膨胀. 相似文献
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水下爆炸气泡射流载荷测量目前存在两个难点:(1)气泡射流载荷是非均匀的面载荷,但其作用半径仅为气泡最大半径的1/10,限于传感器尺寸及安装空间,敏感元密度较低,难以准确获取气泡射流载荷空间分布规律;(2)气泡射流载荷测量时传感器所处的力学环境非常复杂,传感器容易损坏,导致无法测得完整时程。因此现有测量手段难以获取气泡射流载荷的时空分布特性。鉴于此,设计了一种阵列传感器,在一张PVDF(聚偏氟乙烯)压电薄膜上采用特殊工艺加工多个小型敏感元,敏感元尺寸为5 mm×5 mm,呈8×8矩阵排列,敏感元密度≥1 cm?2,同时在揭示传感器损坏机理的基础上设计了传感器防护装置。在小型观测水槽内开展了小当量炸药水下爆炸试验,采用阵列传感器测量获取了气泡射流载荷的时空分布特性。研究结果表明:(1)设计的防护装置可保证传感器在气泡射流载荷测量过程中不损坏;(2)气泡射流载荷中心最大,向四周逐渐减小,中心处气泡射流载荷峰压约35.6 MPa,约为冲击波峰压的1.16倍。建立的阵列测量技术可为水下爆炸气泡射流的深入研究提供技术支撑。 相似文献
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对船舶柴油机而言,润滑油常受到冷却液的污染,引起润滑油劣化变质,从而导致其功能失效。冷却液的主要成分是水、乙二醇及少量的防腐蚀、抗穴蚀、消泡沫等添加剂。将拉曼光谱用于检测润滑油被冷却液污染的浓度,是一种针对复杂混合物的拉曼光谱检测问题,单个拉曼峰强度的定量分析方法无法满足浓度的定量检测。为此,将拉曼光谱分析和LSTM神经网络数据挖掘方法应用于检测润滑油冷却液污染的浓度。在实验室条件下,配制了冷却液污染浓度为2%,1.5%,1%,0.5%,0.25%和0%的柴油机润滑油油样,对每个油样取样50次,并进行拉曼光谱分析,共获得300个拉曼光谱数据,随机抽取其中80%的数据作为神经网络训练样本,剩余20%的数据作为测试样本,拉曼光谱样本数据的光谱范围为300~2 000 cm-1;对数据进行预处理,包括采样、拟合、离散点平均梯度估计等;构建训练样本集,将LSTM神经网络和多层全连接层(FC)结合,建立4种不同的神经网络模型结构;得到其在训练集和测试集上的平均误差曲线、测试集上的检测准确率曲线。分析结果表明,FCs,LSTM-FCs-1,LSTM-FCs-2和LSTM-FCs-3等4种神经网络模型,检测准确率分别为96.7%,93.3%,98.3%和83.3%。选取任意1%的波数点,加入幅值随机正负变化1%的噪声之后,4种神经网络模型的检测准确率分别为88.3%,90.0%,96.7%和78.3%。可见,相比于其他3种神经网络结构模型,LSTM-FCs-2模型更适用于进行润滑油冷却液污染的定量估计,加噪后最高准确率仍可以达到96.7%,鲁棒性优于其他三种模型。拉曼光谱结合LSTM网络中的LSTM-FCs-2模型,应用于冷却液污染浓度分别为0.2%和0.4%的实际油样检测,相对误差分别为5.0%和7.5%,结果表明该方法可用于在用润滑油冷却液污染浓度的检测。 相似文献
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