天然冬虫夏草不同组分对小鼠肠道损伤修复的作用机制

采用乙醇和水从天然冬虫夏草里提取出6种不同组分,通过建立环磷酰胺诱导的小鼠肠道损伤模型,评价包括原料在内的7种组分对小鼠肠道损伤修复的作用机制。结果显示,各组分均能提高胸腺指数,减缓脾脏肿大,且能提高小肠紧密连接蛋白(Claudin-1、Occludin、ZO-1)表达,增加IgA分泌细胞数量、sIgA含量、Th17和Treg相关细胞因子(IL-17和TGF-β3)含量及转录因子(RORγt和Foxp3)的表达,实验结果表明天然冬虫夏草能够通过修复紧密连接和调节Th17/Treg平衡来修复环磷酰胺诱导的肠道损伤,为更好利用冬虫夏草提供了理论基础。     

高温花岗岩遇水快速冷却后力学性质实验研究

通过对高温加热–遇水快速冷却后的花岗岩试样进行单轴和三轴实验,研究了800℃内高温花岗岩遇水快速冷却后的力学性质随温度和围压的变化规律。实验结果表明:(1) 400℃为高温加热–遇水快速冷却对花岗岩力学性质影响的阈值;(2)同一温度条件下,峰值偏应力、峰值应变随围压的增大而增大;弹性模量随围压的增大先增大后减小;(3)单轴实验中,温度低于400℃时,岩样表现为复合破坏,随着温度的升高破坏形式转变为拉破坏;三轴实验中,岩样整体上表现为剪切破坏。     

美国静力学教材分析

为对美国静力学教材有较为全面的理解,以便于在教学和教材建设中参考借鉴,本文研究这些教材的历史发展与现状。概述美国静力学教材的起源与演变。选择有代表性的7本仍在使用的教材,考察这些教材的主要内容及其教学处理,分析这些教材的教学理念和特点。     

基于OBE的人才培养目标制定机制及程序

按照OBE教育理念培养工程技术人才对人才培养目标的修改和完善提出了新的挑战。本文构建了包括行业专家、企业及毕业生代表参与的双循环培养目标论证机制,提出了综合考虑外部及内部需求的培养目标制定程序。     

熔盐环境下热障涂层新材料Mg2SiO4的高温腐蚀研究

采用高温固相反应法合成了Mg2 SiO4陶瓷粉末,冷压成型后烧结成陶瓷块材.盐涂法制备V2 O5涂覆的样品,利用马弗炉在950℃空气气氛下保温不同时间.对热腐蚀后的样品进行表面形貌、截面特征的表征,并对Mg2 SiO4的高温熔盐腐蚀机制进行分析研究.结果表明:熔融的V2 O5对Mg2 SiO4陶瓷试样产生两种形式的腐蚀降解作用,即溶解-沉淀机制形成腐蚀产物Mg2 V2 O7和SiO2以及沿晶界腐蚀为主的渗透腐蚀作用.     

力学专业多元化发展的改革探索1)

在论证全学分制下对力学专业进行改革的必要性和可行性的基础上,提出了力学专业改革的思路。全学分制下力学专业的改革旨在将学生自主学习的边界打开,最大限度地实现力学专业与其他工科专业的深度融合,使得力学专业在充分享受全学分制提供的优越性下,又形成了适合本专业持续发展的多元化特色。     

基于细胞穿膜肽的药物递送研究进展

从细胞穿膜肽(CPP)的分类、内化机制、与货物的连接和应用四个方面讲述目前人们在对细胞穿膜肽的研究上已经取得的成果。细胞穿膜肽是一种能穿过细胞膜的短肽,可分为阳离子型肽、两亲性肽和疏水性肽。细胞穿膜肽的内化机制主要有内吞作用、直接渗透、依赖于糖蛋白的内化机制和依赖于浓度的内化机制等。近年来,人们合成了多种有实际应用价值的CPP-货物复合物,在细胞穿膜肽的应用上,取得了很多进展和突破。科学家们主要研究将细胞穿膜肽应用于药物递送和细胞成像。     

数据驱动计算力学研究进展

以数字孪生、人工智能为核心的大数据理念正深刻影响着第四次工业革4 命，数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现勃勃生机。与此同时，航5 空航天等尖端工业领域对高性能材料与结构的先进制造与安全评估提出了更6 严峻的挑战，经典计算力学已很难实现成倍缩短产品研发周期、实时跟踪产7 品信息并提供解决方案的目标。因此，发展面向高性能材料与结构的数据驱8 动计算力学正当其时且刻不容缓。本文拟通过梳理数据驱动计算力学的部分9 研究现状，探讨并浅析数据驱动计算力学的发展趋势.     

力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.      

3D打印贝壳仿生复合材料的拉伸力学行为

采用硬质和软质双组分材料,通过调控两种基体材料的装配夹角,采用光固化3D打印技术制备了不同装配方式的仿贝壳珍珠层复合材料,开展了准静态拉伸实验,结合扫描电镜观察,分析了其拉伸力学性能、断裂及能量耗散机理。研究结果表明,保持胞元边长不变,随着面内装配角度增加,仿贝壳珍珠层复合材料的强度呈线性增加趋势,断裂应变呈线性减小的趋势;随着面外装配角度增大,断裂应变呈线性减小趋势,而强度在面外装配角小于45°时呈增强趋势,超过45°时趋于稳定;面外装配角度为45°时,材料的强度达到最大值。试样在断裂前主要通过硬质材料的拔出、软/硬相界面处微裂纹的生成及微裂纹在扩展过程中的合并和偏转等方式耗散能量。