公共汽车内的道理

“鸵鸟公理”。据说沙漠里的鸵鸟快要被天敌追上时,总是将头埋在沙里面,以为这样天敌就不会发现它,以逃脱追杀。公共汽车里也有很多这样的“鸵鸟”。当有老、弱、病、残、抱婴者上车的时候,很多年轻、健康的乘客们也像将脑袋深埋在沙里的鸵鸟一样,或假寐,或装做没看见,或假装看窗外的景物。“蟹篓定律”。深谙捕蟹之道的人都知道,背上的蟹篓不需要盖上盖,因为如果有蟹要爬出蟹篓,那么别的蟹就会一拥而上把它钳住,最后谁都爬不出     

喷网锚在加筋土挡土墙加固中的应用

根据山东省淄博市梧台立交桥加筋土挡土墙加固的工程实际,结合理论计算,讨论了高压注浆提高锚固力的原理,提出了局部采用双层钢筋网的喷浆支护方法.结果表明,该加固方法有效地限制了墙体的侧向位移,加固效果良好,适用于失稳挡土墙加固.     

水轮发电机定子磁固耦合电磁激发的分岔与混沌

为研究水轮发电机定子系统磁固耦合电磁激发非线性振动，以双壳系统模型作为水轮发电机定子系统的数学模型，应用非线性多尺度法分析水轮发电机定子双壳系统在电磁力作用下的主共振问题，并进行数值计算．结果表明，随着激励幅值的增大和阻尼的减小，系统主共振稳态响应的振幅增大．按照奇异性方法得到系统主共振分岔响应方程在开折参数和物理参数平面的转迁集和分岔图．利用Melnikov方法得到系统可能出现混沌运动的临界值．     

裂纹发电机转子轴系电磁激发主参数共振

建立了双质量裂纹转子扭振参数激励系统的数学模型。此模型以发电机产生的电磁力矩作为驱动源，应用多尺度法，给出了参数激励下的主参数共振解。通过对定常解平均方程的稳定性分析，得到了系统主参数共振解的幅频响应曲线。     

简谐激励弹簧测力机构的3次超谐共振

应用拉格朗日方程,得到了有阻尼弹簧测力机构在简谐激励作用下具有周期系数的非线性运动微分方程-- Duffing-Mathieu方程;根据非线性振动的多尺度解法,得到了系统满足3次超谐共振情况的一次近似解以及对应的定常解,并对其进行了数值计算,分析了激振力、谐调值、系统阻尼、弹簧刚度等对系统的影响,揭示了一些新的动力学现象.     

基于Matlab的数字FIR滤波器设计

介绍了有限冲击响应数字滤波器的设计和利用窗函数设计FIR滤波器的方法，以及运用Matlab语言实现低通FIR滤波器的设计。     

人载脂蛋白基因apoAI在毕赤氏酵母中的表达

将化学法合成的apoAI基因插入分泌型载体pPIC9K．将重组的pPIC9K—apoAI用BglⅡ酶切后，转化Pichia pastoris GS115菌株，筛选获得G418高抗性转化子．转化子经摇瓶发酵和甲醇诱导，上清液用SDS-PAGE检测，有明显的rApoAI表达．经Phenyl—sepharose 6(Fast Flow)疏水层析柱和Sephadex G-50(coarse)分子筛层析，得到rApoAI蛋白纯品．经Western blotting，N末端氮基酸顺序测定证明，毕赤氏酵母表达的rApoAI与人血浆提取的ApoAI基本一致．     

人载脂蛋白基因αpoAⅠ在毕赤氏酵母中的胞内表达

将PCR扩增得到的αpoAⅠ基因片段插入胞内表达质粒pPIC3．5K，重组的pPIC3．5K-αpoAⅠ用BglⅡ酶切后，转化Pichia pastoris GS115菌株，筛选获得G418高抗性转化子，再通过PCR鉴定证实口αpoAⅠ基因已整合到染色体上．其转化子经摇瓶发酵和甲醇诱导，收集细胞裂解后，用SDS-PAGE与Western blotting检测，证明胞内有明显的rApoAⅠ表达，其分子质量与人血浆提取的ApoAⅠ相同．     

基于Ease-off的螺旋锥齿轮齿面分区修形方法

为预控双重螺旋法加工的螺旋锥齿轮的啮合性能,研究基于Ease-off的螺旋锥齿轮齿面修形方法。用大轮理论齿面展成得到小轮共轭齿面,基于预设的对称抛物线传动误差和接触迹,将齿面划分为小端、中间接触区、大端共3个区域,并基于局部共轭原理沿啮合线方向对3个区域进行3段抛物线修形,得到目标齿面;采用Ease-off齿面接触分析方法,对得到的目标齿面啮合性能进行分析。研究结果表明:传动误差的形状、幅值、接触迹线与接触印痕达到预置要求;分区修形方法为双重螺旋法加工的齿轮工作齿面、非工作齿面同步分区修形优化提供了新途径。     

利用URL-Key领域术语识别方法

首次提出利用URL-Key进行领域术语识别的方法。以URL作为媒介, 借助已知URL-Key的领域性来判断未知领域候选术语的领域性。首先, 借助互联网中已有的人工分类领域URL, 根据URL-Key在各领域汇总使用的频度, 采用基于方差的领域URL-Key识别方法, 构建领域URL-Key词表; 然后, 利用伪反馈技术, 收集候选领域词检索得到的URL结果集, 根据URL结果集构建候选领域术语的URL-Key特征向量; 最后, 利用SVM对候选领域术语进行提取。在4个领域进行实验, 都取得不错的效果。新提出的方法可以有效地解决低频术语识别问题, 为低频术语的识别提供新的思路。