灵芝酸A对人肝癌细胞的辐射增敏效应的初步研究

本研究旨在初步探讨灵芝酸A(GAA)对人肝癌细胞系HepG2在高LET中子和低LET的γ射线条件下的辐射敏感性的影响及差异。研究中,我们用CCK-8方法检测不同浓度GAA对HepG2增殖抑制作用。选取低浓度(5μmol/L)GAA预处理细胞24 h,分别给予不同剂量的中子辐照或γ射线辐照,分别检测克隆存活率、细胞凋亡和γH2AX蛋白的foci的形成。结果表明:在不加GAA的情况下,高LET中子辐射比低LET的γ射线对细胞产生的凋亡比例高;在添加了GAA后,与未加GAA对照组相比,诱导细胞凋亡的比例明显增加;另外,加GAA处理后,细胞增殖抑制率也随着辐照剂量的增加而增高。即GAA能增加HepG2细胞的辐射敏感性,而在同样GAA剂量下,HepG2细胞对高LET中子辐射比低LET的γ射线更敏感。由此,这项研究说明灵芝酸或可开发成为一种天然辐射增敏剂,从而为癌症特别是肝癌的放疗提供新的辅助治疗方法。     

超越SNOM探针通光孔径尺寸的金属纳米间隙超分辨测量

采用电磁场有限元方法,数值模拟了孔径型扫描近场光学显微镜(aperture Scanning Near-field Optical Microscopy,a-SNOM)在照明模式下的工作过程.针对金偶极天线结构,改变天线长度和纳米间隙尺寸,计算了a-SNOM探针孔径的远场辐射速率随探针端面中心坐标变化的扫描曲线,实现了超越a-SNOM探针通光孔径尺寸的天线金属纳米间隙的超分辨测量,对于100nm通光孔径的探针,可分辨最小尺寸为10nm(0.016倍波长)的金属间隙.通过对比金属和介质偶极天线的a-SNOM探针远场辐射速率测量的计算结果,表明天线金属纳米间隙的超分辨测量的实现是由于金属间隙表面等离激元的激发.     

OFDM与FBMC系统带外辐射分析与实验仿真

比较了FDM、OFDM以及FBMC的频谱使用效率。详细分析了OFDM信号带外辐射较大的原因,探讨了FBMC抑制带外辐射的机理。借助MATLAB对OFDM与FBMC信号的频谱进行了仿真,结果表明:FBMC有效地减小了带外辐射,提高了通信系统的频谱使用效率。     

新型扩张状态观测器及其噪声抑制的特性分析（英文）

为了提升对快变干扰的估计性能,把输出估计误差的非线性项和切换项作为反馈设计一种新型非线性扩张状态观测器.在对干扰具有相同的估计性能下,新型非线性扩张状态观测器的增益相对较小,因而该新型非线性扩张状态观测器比传统扩张状态观测器拥有更好的噪声抑制性能。仿真结果表明新型扩张状态观测器对干扰的估计误差是传统方法的1/4。     

基于发动机主轴轴承异常油膜噪声特征的模拟试验研究

由发动机主轴轴承油膜空穴造成的不规则打字机敲击噪声一直是汽车领域未解决的难题. 为了探究发动机主轴轴承动态载荷性能耦合作用下产生的异常空穴噪声，本文作者利用自行设计的平行板挤压油膜试验机进行模拟噪声试验并探究空穴噪声的特征. 该试验机可同时采集振动、位移、声压、力和空穴图像等五种信号，通过试验探究了不同激励信号、挤压振幅、挤压频率、润滑油黏度等因素对空穴噪声的影响，结果表明在方波、大振幅、使用高黏度润滑剂以及挤压频率为12 Hz的状况下容易产生空穴噪声.      

基于贝叶斯网络的船舶靠港装卸作业溢油风险评价

通过对港口船舶靠港装卸作业溢油相关统计资料和文献的分析,识别船舶靠港装卸作业溢油风险的影响因素,并根据各因素的因果关系构建船舶靠港装卸作业溢油风险贝叶斯网络拓扑结构,确定各节点的取值范围;综合运用贝叶斯条件概率模型及三角模糊数处理方法,获得各节点变量的条件概率;在此基础上利用GeNIe软件进行概率推理和风险因素灵敏度分析;最后,以我国沿海四个港口为例进行了实际评价.研究结果表明运用贝叶斯网络模型评价船舶靠港装卸作业溢油风险问题是合理和有效的,不仅可为港口和船舶安全管理等制度的制定提供理论依据,也验证了应用贝叶斯网络评价船舶靠港装卸作业溢油风险的方法是一种科学有效的方法.     

利用外腔谐振倍频产生780nm原子吸收线明亮振幅压缩光

采用连续单频1.56μm激光光源作为泵浦光,通过周期极化铌酸锂晶体外腔倍频过程实验制备出位于原子吸收波线的780nm明亮振幅压缩态光场。在利用2个模清洁器过滤基频光的强度噪声、使之在分析频率4MHz处达到散粒噪声的基础上,利用谐振倍频获得输出功率为10mW、转换效率达40%的倍频光,实测的780nm明亮振幅压缩光的压缩度为0.6dB。     

Microwave irradiation： Novel and facile methods for the synthesis of new pyrimidinones

We describe here a rapid process for the preparation of new 9-chloromethyl-12-aryl-10,12-dihydrobenzo[5,6]chromeno[2,3-d]pyrimidin-11-ones 5a-d and 10-chloromethyl-7-aryl-7,9-dihydrobenzo[7,8]chromeno[2,3-d]pyrimidin-8-ones 6a-d by two different methods utilizing microwave irradiation. This methodology provides better yields(72%–80%) and high purity of the title compounds.     

Effect of Time Delay on Binary Signal Detection via a Bistable System

The effect of time delay on binary signal detection via a bistable system in the presence of white or colored Gaussian noise is investigated. By defining the bit error rate based on the solution of the approximated Fokker- Planck equation, the detector performance is investigated theoretically and is verified by Monte Carlo simulation. It is shown that, when the system parameter or noise intensity is optimally chosen, the increasing time delay generally improves the system performance. It is also shown that it is more difficult to accurately predict the system performance with a larger time delay and correlation time. This may inspire more thorough investigations in cooperative effects of a nonlinear system and time delay on signal processing.     

基于EMD-PSO-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。