韩氏溶出-改善利托那韦片的流体力学和溶出行为

溶出是制药行业中常用的研发手段和质量控制方法,常用的溶出方法包括篮法和桨法。由于药物在溶出装置中落点位置的不同和堆积等原因,溶出测试仍然受到重复性和准确性问题的困扰。提出溶出设备新的改良方式,并命名为"韩氏溶出"。通过改良的溶出方法对难溶性药物利托那韦原研制剂溶出考察和重现性分析。结果表明,改进的溶出装置减小了溶出装置的物理参数对溶出试验的变异性的影响,可大幅度提升重现性,避免了因测试本身的性质导致溶出试验失败的情况,从而满足质量控制的要求,以保证了研究者获得更好的体内外相关性。对目前药物制剂开发及药物一致性评价中的溶出曲线对比有较大的帮助。     

含粗骨料超高性能混凝土高温性能的研究进展

与高性能混凝土类似,含粗骨料超高性能混凝土(Ultra High Performance Concrete with Coarse Aggregate,UHPC-CA)经历高温后残余力学性能会发生变化,甚至出现高温爆裂行为.为了推进UHPC-CA的实际应用进程,结合现有文献分析了含湿量、纤维、加热速率、骨料、加载应力和混凝土强度等因素对U HPC-CA高温爆裂的影响;分析了高温后U HPC-CA的残余抗压强度、残余劈拉强度和残余断裂能等残余力学性能的变化;分析了U HPC-CA高温性能的改善措施.结果表明:随着含湿量、加热速率、加载应力和混凝土强度的增加,U HPC-CA的高温爆裂程度均呈现加重趋势,加入粗骨料与纤维后可减轻U HPC-CA的高温爆裂;随目标温度的升高,U H PC-C A的残余抗压强度与残余劈拉强度均呈现先增大后减小的趋势,残余断裂能逐渐下降;热水—干热组合养护可避免U HPC-CA的高温爆裂,显著改善其高温性能.     

(3+1)维Boussinesq方程的可积性及新相互作用解

借助符号计算软件Maple证明了新的(3+1)维Boussinesq方程具有相容正切可积性,通过选取该方程的相容性条件方程的不同形式的解,得到了新的(3+1)维Boussinesq方程的孤子与其他波的相互作用解,如简单孤子解、孤子与椭圆余弦波作用解和共振孤子解,并给出了孤子与椭圆余弦波作用解和共振孤子解所对应的图形。     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

Short-range clutter suppression method combining oblique projection and interpolation in airborne CFA radar

The airborne conformal array(CFA)radar's clutter ridges are range-modulated,which result in a bias in the estimation of the clutter covariance matrix(CCM)of the cell under test(CUT),further,reducing the clutter suppression performance of the airborne CFA radar.The clutter ridges can be effectively compensated by the space-time separation interpolation(STSINT)method,which costs less computation than the space-time interpolation(STINT)method,but the performance of interpolation algorithms is seriously affected by the short-range clutter,especially near the platform height.Location distributions of CFA are free,which yields serious impact that range spaces of steering vector matrices are non-orthogonal complement and even no longer disjoint.Further,a new method is proposed that the shortrange clutter is pre-processed by oblique projection with the intersected range spaces(OPIRS),and then clutter data after being pre-processed are compensated to the desired range bin through the STSINT method.The OPIRS also has good compatibility and can be used in combination with many existing methods.At the same time,oblique projectors of OPIRS can be obtained in advance,so the proposed method has almost the same computational load as the traditional compensation method.In addition,the proposed method can perform well when the channel error exists.Computer simulation results verify the effectiveness of the proposed method.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.