基于半解析法的极端工况干气密封动态特性研究与参数设计

采用Miller与Green提出的半解析方法,对极端工况下螺旋槽干气密封的动态特性进行了研究。首先运用有限元方法数值求解可压缩气体Reynolds方程,通过计算气膜对膜厚阶跃变化的响应,建立了干气密封中气膜的动刚度模型。在频域内将该模型应用于密封环的动力学分析,通过数学变换得到密封环在时域内的运动,从而建立了干气密封动态响应的解析式分析方法。利用该方法分析了干气密封对轴向、角向位移扰动的响应,并研究了密封端面几何参数对动态特性的影响规律。通过参数设计,可以得出端面参数的合理取值范围,从而改善密封动态性能。     

振动噪声和气动噪声统一分析方法的理论研究

首先对振动声学和气动声学理论进行了关联性分析,证明了振动声辐射的积分方程是FW-H方程的一种特殊形式,表明声比拟理论不仅适用于气动噪声的预测,而且同样适用于振动噪声的预测,是分析噪声产生机理的普适化理论。然后利用FW-H方程计算了球脉动和振动辐射噪声的声压级,计算结果和采用振动声学理论分析得到的结果完全一致。在此基础上,对流固耦合噪声的预测方法进行了探讨分析。结果表明,流体和弹性薄壳体耦合作用激发的噪声仅取决于流体的运动速度和流固界面的作用力,而与壳体边界的振动速度无直接相关。     

烟叶中Cd积累的阻控技术研究

通过植烟区的田间盆栽试验,研究了石灰、腐殖酸、硫化钠、猪粪4种阻控材料对烟草中Cd含量及土壤中有效Cd的影响.结果表明,施用不同阻控材料的烟叶中Cd含量与土壤中Cd活性呈极显著正相关,石灰和猪粪可明显抑制土壤中Cd的活性,从而降低烟叶中的Cd积累量,削减率为8.55%~42.49%,且在一定范围内,施用量越大,削减效果越好.综合考虑土壤-烟草系统Cd削减效果与烟叶经济性状,采用因子序列生成法排序,得出施用1.13~2.25t/hm2的石灰或22.5~45.0t/hm2的猪粪可有效削减烟叶和土壤中Cd的积累量.     

信息不完全DNA分子标记统计处理的Ture BASIC程序

根据ＤＮＡ分子标记信息不完全的统计处理方法，编制了相应的计算机程序，该程序以Ｆ２群体为基础，使基因组上所有显性和缺失标记的基因型信息得到合理和全面的恢复，该程序是遗传图谱构建和基因定全的有效辅助工具。     

谷物胚乳性状数量基因定位新方法

谷类作物胚乳性状的遗传表达, 可能同时受三倍体的胚乳基因型和二倍体的母体基因型控制. 然而, 迄今关于胚乳性状数量基因座(QTL)作图的统计方法均忽略了QTL可能存在的母体效应. 将二倍体母体性状的数量遗传模型与三倍体胚乳性状的数量遗传模型相结合, 提出一种新的包含母体效应的胚乳性状QTL区间作图方法. 该方法以分离群体中母株的DNA分子标记基因型以及母株上自交种子胚乳性状的单粒观察值为数据模式, 采用基于EM算法实现的极大似然分析方法进行胚乳性状QTL的区间作图. 由于该方法考虑到胚乳性状可能存在的母体QTL效应, 因此更加符合胚乳性状的遗传学本质, 并有助提高胚乳性状QTL作图精度. 其可行性通过计算机模拟研究得到了验证.     

构建数量性状基因图的双侧标记基因型均值回归法

提出一种构建数量性状基因（ＱＴＬ）图的双侧标记基因型均值回归法,该方法利用当构体上某一区间的双侧标记基因型的数量性状均值为依变数,以该区间内任一一存在ＱＴＬ的加性效应和显性效应的系数为自变数进行二元回归分析,估计出ＱＴＬ的加性和显性效应,并测验该点是否存在ＱＴＬ,ＱＴＬ的最可能位置则根据测验统计数取最大值的点而确定;同时在某一标记区间测验时,利用多元线性回归方法将该工镜外可能存在的ＱＴＬ进行统计控     

水稻三角颖突变体tri1的遗传分析与基因克隆

籽粒形状与大小是影响水稻产量和品质的重要因素. 本研究在经⁶⁰Co-γ射线辐射粳稻品种台北309的后代中分离获得一个三角颖突变体tri1(triangular hull 1). 与野生型相比, tri1籽粒颖壳呈三角形, 粒厚增加, 蛋白质含量升高, 株高和千粒重降低. 遗传分析表明, 该突变性状能稳定遗传, 受一对隐性核基因控制. 采用图位克隆法将目的基因精细定位于水稻第1染色体长臂上分子标记CHR0122与CH0127之间, 物理距离约47 kb, 并与分子标记CHR0119共分离. 在该区域内共有6个候选基因, 测序分析表明tri1突变体中一个释义基因OsMADS32的第3外显子内缺失了一个碱基A, 导致移码突变和翻译提前终止; RT-PCR分析表明, OsMADS32主要在水稻幼穗中表达, 在根、茎、叶和发育的种子等组织中的表达量极低, 说明OsMADS32基因与花的发育与关. 据此, 推测OsMADS32基因可能为TRI1的候选基因.     

基于和声搜索算法的极限学习机网络优化

极限学习机(ELM)因其运算速度快、误差小等优点而得到广泛的应用,但由于随机给定输入权值和阈值可能导致隐含层节点无效,因此,ELM通常需要增加隐含层节点数来提高预测精度,从而导致网络泛化能力不佳。为了解决上述问题,提出一种和声搜索算法的极限学习机网络(HS-ELM),采用和声搜索算法不断调整ELM输入权值和隐含层阈值矩阵选取最优以达到优化网络的目的。最后通过两种复杂度不同的非线性函数拟合加以验证。结果表明,传统ELM网络平均预测误差为0.31×10-3%和1.6%,HS-ELM的平均预测误差为0.01×10-3%和0.4%。证明和声搜索算法优化后的ELM网络在同等情况下所需的隐含层节点数和预测精度均优于传统ELM网络的。     

籼型杂种稻米品质性状的核外遗传效应

采用单一自由度的独立比较方法，研究９个稻米品质性状的核外遗传效应。试验材料为３个籼型不育系（Ａ）及其相应保持系（Ｂ）分别与２个恢复系（Ｒ）杂交而得的１８个正反交杂种的Ｆ２米粒。结果表明：多数性状组合（５４个中有３８个）没有发现（Ｂ×Ｒ）和（Ｒ×Ｂ）的差异，（Ａ×Ｒ）和（Ｂ×Ｒ）则有半数以上性状组合（５４个中有２８个）存在差异。这说明普通栽培稻不同品种间的细胞质对稻米品质大多没有不同影响；稻属不同种     

基于神经网络的铅锌烧结过程产量质量预测模型

针对铅锌烧结过程中具有强非线性、时滞的特点,提出一种基于变学习率的烧结块产量质量神经网络预测模型.通过分析过程特性和工况参数的相关性,确定影响产量和质量的操作参数;采用普通的BP(Back Propagation,简称BP)神经网络结构,建立铅锌烧结块产量质量预测模型;在网络训练的过程中,采用变学习率的方法对BP算法进行改进,获得了满意的预测效果,该算法具有较快的收敛速度.将改进的神经网络模型进行仿真实验,结果表明,该模型具有较高的预测精度和较强的自学习功能,从而验证了方法的有效性.