架线式电机车安全制动距离的能量观

采用7t,10t架线式电机车和1t,3t矿车进行列车车组计算,讨论了安全制动距离对列车组成和运输能耗的影响。     

结构稳定性在非线性系统鲁棒性分析中的应用

探讨了非线性系统的结构稳定性、分叉点和鲁棒性之间的关系，提出了一种分析非线性系统鲁棒稳定性的方法，并给出了相应的计算实例．     

全面和谐发展教育,德育为先——苏霍姆林斯基全面和谐发展理论对学校德育工作中的实践要求

人的全面发展是马克思主义教育理论的一个基本原理。本文试以苏霍姆林斯基全面和谐发展理论为依据,就德育在全面和谐发展教育中的地位、现阶段德育中的现状、以及在创新德育教学内容和方法上稍做论述。     

烟草体细胞杂交再生植株的影响因素

利用体细胞杂交技术,可以克服传统的有性杂交遇到的诸多育种障碍,加速烟草品种选育进程.本文着重对影响烟草体细胞杂交成株的相关因素进行了论述,并讨论了体细胞杂交技术在烟草育种上的应用潜力.     

极低盐度下饲料蛋白质量分数对凡纳对虾生长表现和免疫状况的影响

探讨了在室外低盐度池塘网箱中饲料中w(蛋白)对凡纳对虾Litopenaeus vannamei幼虾生长表现和免疫状况的影响.设计6组等能饲料,其w(蛋白)为20%,25%,30%,35%, 40%, 45%;初始体质量为0.28 g左右的凡纳对虾幼虾放养在悬挂于池塘中的18个小网箱中(1 m×1 m×1.2 m),每个处理设置3个网箱,每箱放养100尾幼虾,池塘水的盐度约为10-3,虾自由摄食,饲养期为6周.结果表明,存活率没有显著差异.凡纳对虾的摄食量、特殊生长率和饲料效率在饲料w(蛋白)从20%增长到40%时随w(蛋白)增加而显著增加,蛋白质效率和氮保留效率则饲料w(蛋白)最低(20%)和最高(45%)的组显著低.全虾和肌肉粗蛋白含量随饲料w(蛋白)增加而显著增加.肝胰脏糖原和肝脂肪含量在饲料w(蛋白)从20%升至35%时随饲料w(蛋白)增加而显著降低,在饲料w(蛋白)高于35%的组中随饲料w(蛋白)加而显著升高,而肌糖原在饲料w(蛋白)从20%增至30%时显著降低,在饲料w(蛋白)高于30%的组间无显著差异.肌脂肪在各组间无显著差异.血淋巴细胞总数、血淋巴蛋白和血蓝蛋白含量、酚氧化酶活性、盐度应激测试存活率只有饲料w(蛋白)为20%的组显著低于其它各组,在饲料w(蛋白)高于20%的组之间无显著差异.从本试验表明,在低盐度室外池塘中,凡纳对虾幼虾在自由摄食条件下,生长表现对饲料w(蛋白)的反应表明其适宜饲料w(蛋白)在40%,饲料w(蛋白)低于30%导致w(肝糖原)和w(肝脂肪)显著增高,饲料w(蛋白)低于20%导致免疫状况降低.     

一类非线性系统Hopf分叉的控制

讨论了一类二阶参变非线性控制系统中产生Ｈｏｐｆ分叉的条件及其用控制的方法消除分叉，以使当参变量在某一给定的范围内变化时，系统始终保持在渐近稳定的平衡态。     

同构阵列式自重构机器人的设计和变形策略

设计了一种同构、阵列式自重构模块机器人,其特点为结构紧凑、运动灵活.每一个模块可以单独地与其他模块相互分离或连接,通过与其他模块合作改变自身的连接.讨论了如何描述机器人的位形,并提出了一种建立在评价函数和邻接矩阵基础上的变形运动方法.该方法有效地降低了系统的计算量,减少了运动步数.利用Java 3D验证了所提出运动算法的可行性和合理性.     

生物技术在海洋鱼类苗种培育中的应用:现状与前景

围绕海洋鱼类苗种培育过程中饵料和病害这两个关键问题,就基因克隆、重组蛋白、DNA疫苗、抗菌肽和转基因技术等生物技术和产品在鱼类中的研究现状和前景进行讨论和分析,提出应针对鱼苗的营养需求和消化吸收的生理特点,有效利用基因工程产品;同时,要研究和采用新的病害控制技术,提高苗种成活率.苗种培育是海洋鱼类养殖业发展的基础,在苗种培育中加强生物技术的应用,将大力推动海洋鱼类养殖业的健康可持续发展.     

舌体一维传热模型解析解及舌温与血液灌注率的关系

结合中国传统医学理论，以猪舌为实验对象进行了生物传热的研究与计算．采用药物进行“动物造模”改变舌体的血液灌注率，测得不同血液灌注率下相对应的舌面温度，首次得到舌血液灌注率与舌面温度之间的函数关系．对猪舌动、静脉的血气分析，计算得到了舌体的代谢热．根据舌体的传热特点，以实验数据为依据，对Pennes模型进行简化，建立了舌一维传热方程，并获得其在不同血液灌注率下的解析解，结果表明，通过一维传热模型求解所得到的舌面温度与实验值基本吻合．此研究提供了较准确的生物物性参数，并为生物传热模型的建立与计算提供了方法和经验．     

基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。