电喷雾质谱脱溶剂过程的改进和应用

电喷雾电离(ESI)技术由于脱溶剂过程中产生的电解作用及溶剂蒸发作用,使得酸性溶液喷雾液滴中质子残留,pH值降低,导致蛋白质在液滴中的空间构象受到破坏,所得质谱图无法正确反映蛋白质在溶剂中的真实构象。本研究以两种经典蛋白质(细胞色素C和肌红蛋白)为实验样本,通过在ESI源和质谱仪进样端中间加入自行设计的空气放大器,产生高流速大流量气流,改善ESI脱溶剂过程。结果表明,电喷雾电离的初始液滴在高流速大流量气流引发的激烈碰撞中,被切割为粒径极小的喷雾液滴,同时液滴所带电荷被均分,从而使液滴pH值保持稳定,避免因ESI脱溶剂作用而破坏蛋白质的空间构象。基于高流速大流量气流在ESI脱溶剂过程的新机理,在使用商业化的ESI源时,着重于鞘气等脱溶剂辅助气体的使用和调节。通过增大鞘气的气流量保持蛋白质的生物构象。     

基于景象匹配的低精度MEMS航向修正与组合算法

针对巡飞弹弹载微机电系统（MEMS）在长航时过程中航向易发散的问题,提出了一种基于景象匹配的低精度MEMS航向修正与组合算法。首先,基于匹配点几何关系与匹配重投影设计了两种航向误差模型,前者分别根据实时图与基准图匹配点连线与图像纵轴计算反正切值,作差后计算出航向修正值;后者利用实时图与基准图的匹配关系构建重投影误差,通过优化计算出航向最优值。然后,基于上述两种模型,根据匹配点数量设计了一种航向修正与组合算法。飞行实验结果表明,长航时过程中修正后的航向误差为0.7423°（RMSE）,更新频率优于1 Hz。与传统仅能定位的景象匹配算法相比,所提算法提供了一种航向修正方法,且对传感器精度依赖性较低,具备一定的通用性。     

基于罗德里格参数的线性最优估计自对准

针对车载捷联惯导系统怠速条件下的初始对准问题,提出了一种基于罗德里格参数的线性最优估计自对准算法。利用姿态阵分解和凯莱变换,将任意姿态下的无初值初始对准问题简化为罗德里格参数的无约束线性最优估计问题。讨论了算法的有效性,推导了算法的对准误差公式,并设计了一种简洁的工程实现方案。利用车载捷联惯导系统进行了四位置对准试验,每个位置对准六次,结果表明,在发动机振动及外界随机扰动下,新算法可以在5 min内完成对准,统计方位均方差(1σ)不超过3′。     

基于水平罗经的捷联惯导系统自动零速修正

为提高车载捷联惯性导航系统(SINS)的定位和姿态精度,分析了SINS静态罗经对准原理,并推广至行进过程中,借助里程仪测速辅助实现姿态动态、持续对准。同时,通过此动态罗经回路控制律对里程仪测速噪声进行平滑,并对平滑后速度加以检测,实现了零速修正(ZVU)的停车自动识别;停车瞬间利用动态罗经对准回路对系统姿态进行修正,速度误差归零,并依据相邻停车时刻记录的速度误差拟合曲线积分值修正系统位置误差。最后,采用此方案进行了长达4h(约160km)的三组跑车实验,每10min停车ZVU(1s),达到的定位精度为44.2m(CEP),姿态精度优于0.5′。     

海藻酸钠前药纳米粒在肿瘤光动力治疗中的应用研究

利用具有还原敏感性的胱胺将疏水性光敏剂脱镁叶绿酸盐A(Pheo A)偶联到天然多糖海藻酸钠(ALG)上,得到同时具有光敏性和还原敏感性的两亲性多糖前药(Pheo A-ALG),再通过疏水相互作用自组装形成前药纳米粒(Pheo A-ALG NPs),应用于肿瘤光动力治疗.对Pheo A-ALG NPs的理化性质进行了评价,体外考察Pheo A-ALG NPs的释药行为、细胞胞吞及胞内ROS,并重点研究了Pheo A-ALG NPs的体外细胞毒性以及体内抑瘤活性.     

环形激光陀螺人工神经网络温度漂移建模

研究了系统在常温条件下开机后,壳体密闭条件下环形激光陀螺(RLG)漂移的温度特性建模问题。一系列不同环境温度条件下的RLG自升温实验表明,由于系统壳体的保温和隔温功能,系统内部温度场变化缓慢、均匀,此时漂移的变化主要与内部温度场的温度值变化相关。利用一组25℃-55℃范围内静态漂移测试数据作为学习样本,建立起基于BP和RBF神经网络的温度漂移补偿模型,并利用四组不同测试条件下测得的静态数据对文中模型进行检验。结果表明,若采用均方根误差(RMS)指标进行评价,则得到的温度漂移模型可以有效补偿RLG的漂移输出趋势项,使陀螺的稳定性指标提高20%-40%,且BP网络建模补偿精度优于常规最小二乘中的一阶线性分段拟合,RBF网络建模优于二阶抛物线分段拟合。