管内充分发展流动与传热数值模拟的教学方法探讨

由于缺乏数值计算的基础理论知识,工科本科生在学习流体流动与传热过程的数值模拟方法并进行程序设计时,往往觉得难度较大。本文围绕圆管内不可压缩流体充分发展流动与传热,采用边界层积分法,推导出无量纲控制方程组;针对层流工况和湍流工况,开发出相应的数值方法。基于该方法的程序代码易于理解,且计算结果表明该方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。本文的工作可以为计算流体力学、数值传热学及热工计算等系列课程的本科教学提供参考。

     

转录物组学解析植物生长发育的生物钟调控模

基于拟南芥的时间序列的基因组芯片数据,分析了植物生长的昼夜调节模式相关的基因表达规律,发现有2.4%的基因的日振幅达到了显著差异水平.从整体基因转录组水平分析,白天诱导表达的基因主要参与调控植物与环境之间的相互作用,而夜晚表达上调的基因主要参与调节植物的生长发育.此外,植物叶绿素和血红素的生物合成也受到了生物钟的调控.对整个基因组水平上生物钟核心震荡调节子CCA1/LHY和TOC1的共表达基因做了基因组水平上的扫描鉴定,得到了一些新的潜在的生物节律调节因子.这些结果为今后更为系统地完善植物的生物节律的调控网络提供了参考.     

RACK1依赖的miRNA途径参与调节植物叶绿素的生物合成

为深入探索活化C激酶受体1(receptor of activated C kinase 1,RACK 1)在调节植物microRNA(miRNA)的生物发生,以及其靶基因中的关键作用,对在美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information,NCBI)网站上共享的基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中有关rack1突变体的小RNA序列数据重新进行了系统分析和挖掘,找到了19个新miRNA.通过解析差异miRNA表达,鉴定到了特异调控叶绿素合成相关基因HEMA和HEMC表达的miRNA,为今后深入系统地研究RACK1在调节叶绿体发育和光合作用机理提供了关键的理论依据,也为利用公共数据库挖掘潜在的数据信息提供了基本的研究设想和思路.     

本雅明的思想历程

通过对本雅明几部有代表性的作品及其视角形成进行分析，探索了他非正统的思想旅程，指出他的理论思想经历了从早期形而上学语言哲学的寓言观、其后的马克思主义的艺术现代论到后期以救赎为核心的历史哲学的发展过程。最后提出本雅明理论思想的本质是一种否定的神学，它源于犹太神学中对终极真理的追求和对弥赛亚的向往，而马克思主义则是实现这种追求和向往最好的世俗手段。     

高等植物硫酸盐吸收与代谢的调控机制

硫酸盐同化是原核生物、真菌和光合生物将无机硫酸盐转化为硫化物的途径,硫酸盐被进一步整合到氨基酸的碳骨架中形成半胱氨酸或同型半胱氨酸.硫酸盐是植物可利用的主要无机硫形式,其能被特定的硫酸盐转运蛋白吸收并转运到质体,特别是叶绿体中,被还原并同化为半胱氨酸.硫酸盐的代谢受需求驱动且被高度调控.然而,在不同生物中硫酸盐的代谢调控的分子机制是不同的.综述了高等植物硫酸盐吸收和代谢调控的分子机制,初步讨论了硫酸盐代谢调控的分子机制中存在的问题及其潜在的研究策略.     

高等植物铁元素的吸收、转位和调控

铁(Fe)是大多数生物体必需的微量营养元素.虽然铁在许多土壤中是丰富的,但铁在土壤中的可溶性非常低,常常限制植物生长.此外,铁自身存在高度的氧化还原特性,对细胞具有潜在的毒性.因此,细胞内铁的动态平衡需要严格调控.植物细胞中形成了一个复杂的信号网络来调节对铁的摄取、分配、运输及其代谢等过程.非禾本科和禾本科植物物种分别通过基于铁还原和铁螯合的两种不同策略从土壤中获得铁.植物对铁的吸收受到局部和全身信号的调控.系统信号通路似乎整合了激素信号、一氧化氮(NO)信号和植物营养需求等多种因素.综述了两种策略所依赖的分子机制和在铁缺乏条件下负责诱导这些策略的因素.     

海明威笔下之另类反英雄——评《白象似的群山》和《雨里的猫》中男性形象

通过对《白象似的群山》和《雨里的猫》中海明威笔下之男性形象及其表现手法的分析，表明正是此种“另类反英雄”与海明威笔下脍炙人口的“准则英雄”一道使海明威作品中的“反英雄”形象更加丰富多彩，鲜明生动。     

基于格子Boltzmann方法的平板射流大涡模拟

应用多GPU技术,将格子Boltzmann方法与大涡模拟相结合(LBM-LES),使用1.12×10⁸网格,对雷诺数Re=4 000,倾斜角α=30°,吹风比M=0.5工况下的平板单孔射流进行了大规模高性能数值模拟研究.合理的定性与定量结果验证了LBM-LES模拟平板射流的有效性与可行性.使用上亿的计算网格捕捉了精细的湍流拟序结构,有利于主流与射流之间的掺混机理研究.此外,使用6个K20M GPU并行计算,模拟了71 680 LBM时间步长,仅耗时15 402秒,计算性能达到521.24MLUPS,即每秒更新5.212 4×10⁸个网格点的数据.