双相情感障碍及治疗新进展

双相情感障碍是以情感高涨或低落为主要特征，伴有相应认知、行为改变，间歇期精神状态基本正常，临床治疗较为棘手，容易引起躁狂一抑郁的相互转变．近年来非典型抗精神病药维思通和新型抗癫痫药妥泰在治疗双相情感障碍中的应用取得了较好的效果，对它的病因、分类、诊断标准及治疗的新进展做简要综述．     

抗广谱除草剂pursuit水稻的抗性遗传分析和利用

以4个恢复系测64、明恢63、特青和02428为母本,分别与抗除草剂pursuit(普杀特)水稻品种PT2杂交,遗传分析表明,PT2的抗性遗传符合一对显性核基因的模式.通过杂交一代和回交二代已将抗性基因转移到恢复系,初步培育出4个抗性恢复系测64-P、明恢63-P、特青-P和02428-P;它们与不育系杂交,选育到4个杂交稻组合.考种结果发现,抗除草剂组合基本上能保持原组合的产量水平,苗期喷药可完全淘汰假杂种.利用这项技术可望解决三系、两系或化学杀雄杂交稻制种过程中出现的纯度问题,且有利于新杂交稻组合的选育.对该项技术在生产上的应用前景和存在问题进行探讨.     

生物质合成气制甲醇的研究

以玉米秸秆合成气为原料,在等温积分反应器中,使用国产C301铜基催化剂(粒度为0.991 mm×0.833 mm),在5 MPa压力下,进行甲醇合成优化实验研究.结果表明:合成甲醇的最适宜流量为0.6～0.9 mol/h,最佳温度为230～250℃,每千克催化剂的最大甲醇时空收率为0.541 7 kg/h.     

表面粗糙度的综合评定及混合谱模型

采用自回归谱分析结合改进周期图检验的方法，建立表面粗糙度的混合谱模型，以分离其中表现为离散谱的确定性谐波成分和表现为连续谱的随机性成分，并在此基础上提出综合评定表面粗糙度各种参数的方法，同时对AR模型的阶数与谐波成分识别给出较有效的经验判定方法．     

原油沥青质吸附与沉积对储层岩石润湿性和渗透率的影响

原油沥青质吸附引起的油藏岩石润湿性改变和沥青质沉积对储层孔喉的堵塞是造成储层损害、导致油井产能下降的重要机理之一。首先 ,采用改进的自吸速率法和分光光度法 ,研究了原油沥青质吸附所引起的砂岩岩样润湿指数的变化 ;然后 ,利用岩心流动实验方法 ,定量评价了稠油沥青质沉积对储层岩石渗透率的影响。实验结果表明 ,岩心润湿指数随沥青质吸附量的增加而减小 ,从而导致油相的相对渗透率降低。地层水的离子组成是影响水湿性的主要因素之一。地层水所含无机阳离子的化合价价数越高 ,它与沥青质的协同作用所引起的润湿指数下降的程度越大。储层岩心油相渗透率下降的程度与沥青质沉积量和储层岩心的原始渗透率有关 ,沉积量越大或原始渗透率越低 ,则油相渗透率下降幅度越大。因此 ,对于原油中富含沥青质的油藏 ,特别是稠油油藏 ,尽可能抑制沥青质的吸附和沉积是保护储层的一项重要措施。     

基于随机介质理论的香丽高速某隧道浅埋段拱顶沉降预测

为了提高地下隧道施工的安全性,加强不稳固围岩的支护强度,基于随机介质理论对隧道浅埋段拱顶沉降进行了预测。以随机介质理论为基础,将隧道相关参数整合,输入到编好的程序中,得到隧道理论沉降值。然后,利用有限元分析软件对隧道开挖及发生沉降的过程进行模拟,通过观察模型应力、应变及位移的变化,确定隧道模拟沉降值。将隧道拱顶沉降实际值与理论及模型值进行比较,结果表明,基于随机介质理论的隧道拱顶沉降预测方案具有较高的可信度,可以为相关隧道工程提供参考。     

川渝地区雾霾时空分布特征及影响因子分析

利用1981-2014年川渝地面气象观测资料,分析了川渝地区雾霾的时空分布特征及影响因子,结果表明:川渝地区雾日变化总体呈下降趋势,两种雾日观测资料的倾向率分别为-6d/10a和-8.2d/10a,研究时段内未出现突变点,80年代到90年代初,雾日变化周期以2~4a为主,21世纪后以8~10a为主.霾日总体趋势与雾日变化相反,呈上升趋势,倾向率为8.2d/10a,1997年开始发生突变,90年代变化周期以2~4a为主,2000年后4~10a周期变化较显著.在对雾霾与风速和空气相对湿度的关系讨论中发现,整个川渝地区雾与风速的变化趋势一致,与相对湿度呈正相关;霾与风速的变化趋势相反,与相对湿度呈负相关.     

凸轮连杆组合机构在水面垃圾清洁船中的应用

该文设计了水面清洁船的翻斗机构，该机构由凸轮连杆组合机构构成，运动仿真显示，翻斗机构实现了间歇翻转的功能，运转流畅，达到了收集水面垃圾的目的。     

采用预测模式的智能安全气囊控制算法

现有的汽车安全气囊易产生误触发和不触发的现象,为此,采用遗传神经网络预测模型开发了一款智能安全气囊控制器.首先在已开发的安全气囊控制器硬件系统基础上,建立并验证了目标车型的整车有限元模型以及乘员约束系统多刚体模型,通过仿真分析确定安全气囊的起爆方式以及最佳点火时刻,然后根据改进的遗传神经网络模型设计了安全气囊的智能控制算法,最后进行了台车试验验证.试验结果表明,该智能控制器可正确预测碰撞动态,并能够准确地预测起爆时刻.