斜纹夜蛾前胸腺的生长发育研究

 通过解剖观察4龄至蛹期斜纹夜蛾前胸腺,对其形态特点和生长发育规律进行了研究,主要结果如下：发现斜纹夜蛾前胸腺由53个左右的圆形或椭圆型细胞成串组成,Y型,成对,外围包裹一层透明鞘膜,位于胸部第一气门的气管丛内;在斜纹夜蛾4龄到蛹期的发育过程中,前胸腺不发生有丝分裂,细胞数量基本恒定;前胸腺细胞直径在幼虫发育期间不断增大,斜纹夜蛾幼虫在4龄第1天的前胸腺直径为(28.80±0.47) μm,而到了6龄末期,则增加到(92.22±2.43) μm;幼虫期的斜纹夜蛾前胸腺细胞直径和虫体体质量呈显著相关,r=0.826,P=0.000,拟合曲线方程为Y=82.1X ^0.263;此外,幼虫期的斜纹夜蛾前胸腺细胞直径和虫体体长也呈现出显著相关,r=0.886,P=0.000,拟合曲线方程： Y=e^{(4.781-1.863/Z)}。     

轴承钢水冷的实验模拟研究

针对大端面轴承钢在轧后冷却过程中由于冷速过慢引起碳化物网状不合问题,利用实验室自制设备,对从现场剪取的轧材进行了模拟实验研究.记录了不同断面、不同冷却条件下的轧材径向温度变化趋势,提出合理的冷却制度,不同直径的圆钢心部温度降速在1.5-6 ℃/s变化,直径越小,降速越大.为进一步工艺设计和计算机模拟研究提供了依据.     

论行政程序之价值取向

介绍了程序、行政程序的概念,揭示了程序、行政程序的价值取向的内在联系,通过对行政程序正当性的分析,探究了行政程序的价值取向——公正与效率的问题,在此基础上,进一步分析了行政权主体分离和成本最小化下行政程序的效率价值取向及其相关问题。     

基于VxWorks的实时通信模块设计

一种基于VxWorks操作系统的实时通信模块,以PC104开发板为硬件平台,软件基于VxWorks实时操作系统。利用以太网、ISA总线等通信方式实现内部信号处理模块与外部其他模块的信息交互。着重介绍了实时多任务的设计流程,设计实现了ISA总线方式的数据通信和单点对多点的网络通信模式。     

单跑道混合起降飞机排序问题的优化算法研究

针对单跑道混合起降飞机排序问题,考虑着陆队列的优先性以及最小时间间隔的复杂性,建立最小化队列完成时间的混合起降模型.为求解该模型,提出两种基于着陆优先的两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法.该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离,并用蚁群算法对其求解;在第二阶段,TPLP算法和M-TPLP算法分别在不允许和允许着陆飞机偏移已安排着陆时间的情况下,将起飞队列插入到已排着陆队列中,即确保了着陆飞机的不同优先性,在一定程度上能够为实际的空中交通流量管理提供理论依据.最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性.     

单跑道混合起降飞机排序问题的优化算法研究北大核心CSCD

针对单跑道混合起降飞机排序问题,考虑着陆队列的优先性以及最小时间间隔的复杂性,建立最小化队列完成时间的混合起降模型.为求解该模型,提出两种基于着陆优先的两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法.该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离,并用蚁群算法对其求解;在第二阶段,TPLP算法和M-TPLP算法分别在不允许和允许着陆飞机偏移已安排着陆时间的情况下,将起飞队列插入到已排着陆队列中,即确保了着陆飞机的不同优先性,在一定程度上能够为实际的空中交通流量管理提供理论依据.最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性.     

基于爬虫和网页防篡改的高校门户网站群预警监控系统构建

黑客技术的层出不穷,出现在网络上的信息在校园门户网站群进行信息安全等级保护之后仍然会存在安全隐患.融合信息安全等级保护相关内容初步构建高校门户网站群信息安全监控系统,阐述了系统的具体内容,并对高校门户网站群信息安全扫描监测原型系统进行了实现,通过网络爬虫技术,定期采集门户网站群的页面数据,发现异常后通过qq邮箱、139邮箱、短信、微信等多维联动告警机制给管理员进行联动告警.在高校门户网站群网络信息安全监控方面,通过建立健全高校门户网站群的信息安全管理体系,以信息安全等级保护规范作为指导并融入到信息抓取和监控等信息化手段形成了文中的工作机制和方法.提出的高校门户网站群监控系统预警机制,对高等院校具有一定的借鉴意义和参考价值,可以给其它相关研究和实践提供参考.     

MDM2蛋白与抑制剂IMZ相互作用的研究

癌症是最难攻克的疾病之一,它被认为是基因疾病.P53是一种癌抑制蛋白,而MDM2是一种绑定在P53上致使其失去活性的一种癌蛋白,P53失去活性意味着癌症的发生.本文论述的是抑制剂IMZ（药物）与MDM2蛋白的相互作用,作用的目的是打断MDM2与P53的结合,使P53保持活性,这样就可以用来抑制癌症.     

神经网络预测控制在SCR烟气脱硝系统中应用

以自某热电厂350 MW燃煤机组的选择性催化还原(SCR)反应系统所采集的数据为依托,使用神经网络预测控制方法,研究电厂尾气中氮氧化物排放的预测及控制问题.利用神经网络的方法进行模型辨识,利用预测控制的思想对喷氨量进行控制,既可使尾气达到限排标准,亦能减少用氨量,提升经济效益的同时减少氨逃逸.采用最速梯度方法进行控制器的优化,并通过性能函数来约束控制量,达到预期输出.最后将仿真结果与现场所测数据进行对比,结果表明神经网络预测控制方案可以较准确地预测出未来有限时刻所需的喷氨量.     

基于FPGA与Matlab的最优FIR数字滤波器设计

FIR滤波器是一种被广泛应用的基本的数字信号处理部件,针对常用的软、硬件方法设计实现FIR滤波器存在的问题,提出采用Matlab的切比雪夫等波纹逼近方法．设计并在FPGA上高速并行实现,严格线性相位FIR滤波器的方案。