动网格模拟风振对超大瘦高型冷却塔风荷载的影响

利用Fluent软件对超大瘦高型冷却塔的风荷载进行了CFD数值模拟,获得冷却塔外表面的三维流场特性和风压系数分布曲线,并与规范数据进行比较,以验证数值模拟的准确性;利用CFD动网格研究风振条件下冷却塔内外壁的风压分布。结果表明:考虑风振特性后,冷却塔外壁风压呈现增大的趋势,最大负压位置即流动分离点在考虑风振时产生了滞后;对于本文研究的上下开口结构而言,在考虑风振作用后内部风压系数的绝对值整体偏大,且内部高压区的位置发生了变化;不考虑风振时内部风压高压区发生在接近塔底的区域,而考虑风振特性后,内部风压高压区发生在接近塔顶的区域。这说明风振在一定程度上改变了冷却塔内部风压的分布。     

小鼠卵母细胞染色体三维双光子荧光图像的轴向衰减

双光子荧光显微镜作为一种高分辨光学仪器,已经被广泛应用于生物样品的非侵入式三维光学成像中。相比共聚焦显微镜,双光子荧光显微镜拥有更深的探测深度。然而,即便如此,在对较厚的生物样品进行非侵入式光学三维成像时,样品的成像质量也往往会随着探测深度的增加而下降。在临床和生物学领域对研究母性遗传起重要作用的小鼠卵母细胞拥有较大的直径(80～100 μm),吸收和散射效应较为明显。本文研究小鼠卵母细胞染色体的三维双光子荧光图像随探测深度增加图像质量的衰减程度。通过对所得图像进行轴向衰减矫正,利用体积作为参数,将矫正前后小鼠卵母细胞内染色体三维双光子荧光图像进行对比。结果表明,由于吸收和散射效应,卵母细胞存在较严重的光学轴向衰减问题,因此,对用双光子荧光三维成像手段获得的小鼠卵母细胞图像进行衰减矫正是有必要的。这为进一步精确定量的研究卵母细胞内染色体的三维构像打下良好的基础。     

HL-2M 主机线圈冷却系统设计和优化

用一维网络仿真和解析计算方法对HL-2M 磁体TF 线圈、PF 线圈和CS 线圈水冷却系统进行设计和计算,给出了冷却系统工程设计所需要的水力参数。通过优化冷却系统的资用压力和流量分配,得到满足子系统动力输出的最大流量为400m³•h⁻¹,最大压力为1.8MPa,满足线圈在最大流速4.5m•s⁻¹ 下热交换的要求。     

双光子激发荧光成像技术对小鼠植入前胚胎的实时观测

双光子激发的蓝移效应可使利用同一束超快激光同时激发多种不同荧光特性的生物荧光染料的设想得以实现。选取锁模飞秒掺钛蓝宝石(Ti-sapphire)激光器输出的730nm激光,分别激发Hoechst33342,Fluo-4,PI和Indo-1四种常用生物荧光染料,分别利用(455±15)nm,(540±15)nm,(580±16)nm和(500±15)nm四种滤光片获得特异性荧光图像。结合双光子激发荧光成像技术穿透深,光损伤小,信噪比好等优势,选取合适的荧光染料组,应用单束激光激发、双染双通道成像方法,对小鼠植入前胚胎内细胞中的钙信号和染色体进行三维、四维实时成像,为探究小鼠植入前胚胎发育规律提供一种全新的多参数观测手段。     

黄花倒水莲皂甙Reinioside C在大鼠体内代谢产物的鉴定

为了探讨五环三萜皂甙ReiniosideC在大鼠体内代谢产物的结构,单剂量口服ReiniosideC,5h后放血处死,用制备型高效液相色谱方法对血液和各脏器进行提取分离,从大肠内容物和粪中,分离得到了7种代谢产物.用FAB-MS,¹H NMR和¹³C NMR方法鉴定了它们的结构.     

荧光关联谱的数据处理改进方法

荧光关联谱方法凭借其独特的对溶质浓度及扩散系数的测量能力,在对复杂系统的分子物理化学性质测量方面,不断扩大和深化其应用领域。但是从经典上,传统的荧光关联谱数据处理方法容易在拟合自相关曲线的参数时引入一定的误差,而且图表上的直观信息不多。针对以上问题,在文章中作者尝试用带有微分的数据处理办法,来更直观地估测参数并判断荧光多组分问题。经典自相关曲线处理后的微分曲线,有特异的波谷位置、深度和半深宽度,由此可判断特征扩散时间和多荧光成分的组分数目。此改进方法为利用荧光涨落谱方法测量生物组织体内的复杂环境提供帮助。     

一类热传导问题源项识别的快速稳定算法

利用正算子的性质和Lax-Milgram定理,将一维热传导方程源项识别问题转化为适定的、第二类Volterra方程的求解,给出一个新的快速稳定算法,并进行理论分析.采用两种实现后验准则的新途径,在输入数据的误差水平已知和未知的情况下,快速地决定正则参数.数值实验证实了算法的有效性.     

一种基于血氧饱和度与鼾声检测的呼吸暂停监测系统设计

长期打鼾严重的人往往都患有呼吸暂停综合征, 该症状对人的身体健康有着极大的危害. 针对用鼾声实现呼吸暂停检测技术准确度不够的问题, 设计了一种基于血氧饱和度与鼾声检测相结合的呼吸暂停监测系统, 利用微控制器结合外部的血氧检测电路以及鼾声检测电路实现血氧饱和度的实时监测与鼾声片段的识别, 当监测到用户睡眠时正在打鼾同时血氧饱和度在一定程度上下降, 系统便可以识别出该打鼾者的呼吸暂停症状. 而对于患有呼吸暂停症状的打鼾者, 后续可以对其进行止鼾, 从而一定程度上可以缓解呼吸暂停症状. 整个系统在准确实时的血氧饱和度监测以及鼾声识别基础上, 可以较为方便准确地识别出打鼾者的呼吸暂停症状, 为呼吸暂停综合征的实时监测提供了一种新的方法.     

基于影像组学与集成学习的脑胶质瘤分级预测

脑胶质瘤的术前分级对治疗决策和预后评估至关重要. 为了提高分级精度, 提出了一种基于影像组学和集成学习的无创胶质瘤术前分级方法. 首先, 从不同序列的感兴趣区域提取428个影像组学特征, 采用递归特征消除算法进行特征选择, 采用6种不同的机器学习算法对脑胶质瘤进行分级, 并对各自的性能进行评估; 然后, 根据评估结果, 选取逻辑回归、决策树和多层感知机3种分类器作为脑胶质瘤分级预测的机器学习算法; 最后, 将3种分类器的输出采用投票方式进行集成, 并评估硬投票机制与软投票机制的性能. 实验结果表明, 对于数据集BraTS2019, 基于硬投票机制的集成学习算法的性能较好, 受试者工作特性曲线下面积为0.933±0.031, 准确度为0.886±0.048, 敏感度为0.872±0.077, 特异度为0.905±0.105. 该方法不仅能增加胶质瘤分级模型的可解释性, 而且可以提高分级精度.