变刚度刚性桩复合地基上筏板基础的计算方法

建立了变刚度刚性桩复合地基的桩-土体系近似分析模型,并采用无单元法模拟筏板,有限元方法模拟褥垫层,将三者耦合建立了刚性桩复合地基筏板基础的一种计算方法.根据大比尺模型实验的结果,对该方法的合理性和可行性进行了论证.     

一种基于定量驱动策略和18O标记方法的比较蛋白质组学分析平台

定量蛋白质组学技术是一种高通量的蛋白质分析技术, 有望大大推动生物学和医学研究的发展. 最近提出了一种基于定量驱动的定量蛋白质组学分析新策略, 它采用定量和定性分析分开的模式, 先通过液相色谱一级质谱(LC-MS)定量分析确定差异肽段, 然后针对这些差异肽段再做液相色谱串联质谱(LC-MS/MS)定性分析, 最后通过定性和定量数据的匹配来获得差异蛋白结果. 这种策略被证明可以针对性地鉴定差异肽段, 增加差异蛋白的检测个数. 我们基于该策略和18O标记方法建立了一种新的定量蛋白质组学分析平台. 研究证明了该分析平台在定量蛋白质组学研究中的可行性. 本文还根据此研究在理论上提出了一种新的MS/MS分析的数据依赖模式, 即实时定量依赖的MS/MS离子选择模式.     

基于健康因子驱动的风力发电变桨系统自适应容错控制

针对双馈式风电机组存在的故障情况下,通过健康因子函数描述系统健康情况,在此基础上,提出了模型参考自适应的鲁棒容错控制方法。提出的方法可以解决系统同时存在执行器故障、外界干扰和模型不确定性的自适应控制问题。通过李雅普诺夫稳定性定理保证了系统的稳定性和跟踪特性。最后,通过一个双馈风电变桨系统的自适应容错控制证明所提出方法的有效性。     

在校大学生膳食营养调查

1调查方法与结果 自行设计调查问卷,记录7d内的食物及摄入量,计算每人每日能量和各种营养素摄入量,依照《中国居民膳食营养素参考摄入量（DRIS）》中18岁以上中等体力劳动的推荐摄入量（RNI）或适宜摄入量（AI）进行比较和评价。     

高等教育评价与质量保障

<正>2009年10月16～17日中日韩三国教育会议在北京大学教育学院召开。此次会议是三国第一轮会晤的第3站,也是第1次在中国召开。三国学者以"高等教育评价和质量保障"作为核心关注议题,进行了理论、实践上的探讨和思考。     

桐油酰胺的合成及温敏性谱学研究

以桐油和二乙醇胺为主要原料,反应制备桐油酰胺.采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和拉曼光谱对桐油的结构进行表征,并进行了谱带归属;用傅里叶变温红外光谱(temperature-dependent FTIR)对合成产物的温敏性、谱带变化和双键变化进行了研究.结果表明:1630 cm~(-1)和991 cm~(-1)为桐油的红外和拉曼特征吸收峰;25～225℃范围内,桐油酰胺变温红外光谱在1737 cm~(-1)(—C=O—)处吸收峰的吸光度随着温度升高而逐渐增大;温度高于125℃,991 cm~(-1)处的—CH=CH_2键断裂,产物发生分解;找出了桐油酰胺应用的温度条件.     

姬塬油田套损井隔水采油技术研究与应用

姬塬油田由于多年开发,油田综合含水逐渐上升,井筒腐蚀日趋严重,套损井数量不断增加,造成姬塬油田部分油藏注采井网失控、水驱动用程度降低、剩余油未能有效开采等问题,直接影响油水井正常生产及油田稳产,同时也给姬塬油田造成了巨大的经济损失。一方面,开展对Y211、Y341和桥塞等常规机械隔采工具进行原理分析和现场应用效果对比研究工作,得出其现场应用的缺陷性;另一方面,针对常规隔采工具的缺陷性,开展LEP长效封隔器隔采技术和软金属套管补贴技术研究与试验工作。通过研究及试验不同类型机械隔采工具的优缺点和适用范围,得出在不同工况下的套损井应用机械隔采工具治理套损井的有效措施,为姬塬油田套损井的治理及后期的稳产提供有力的技术支撑。     

基因芯片图像高亮噪声处理算法研究

基因芯片图像噪声处理决定了后续处理与分析的精度和准确性.高亮斑点噪声是一种亮度很高、成块状的特殊噪声,应用传统噪声处理方法无法滤除.针对高亮噪声的特点,首先利用形态学碟形结构元素进行开运算来评价图像是否含有噪声,然后利用阈值分割去除噪声.提出两种阈值获取方法,一种是基于最大类间方差的自适应获取方法,一种是固定阈值法.通过大量定性和定量实验比较分析,结果表明,两种方法都可以有效除高亮斑点噪声.     

计及误差修正的VMD-LSTM短期负荷预测

精确地短期负荷预测为电力系统经济调度和机组最优负荷分配交易奠定基础。因此,提出了一种将变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）和长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）结合的短期负荷预测模型,并使用支持向量回归（support vector regression,SVR）构建修正后的误差序列对初始预测序列补偿。首先,运用VMD算法将非平稳的负荷序列分解为多个相对平稳的模态分量;然后,将每个模态分量输入LSTM模型进行预测,并将各分量预测结果合并得到VMD-LSTM的预测结果;最后将残差值输入SVR模型中构造误差序列,来修正后一日的VMD-LSTM预测结果。通过实际案例测试,实验结果对比其他模型结果有更低的预测误差,证明所提方法的有效性。