复方葛根汤诱导结肠癌HCT116细胞铁死亡分子机制研究

为探究复方葛根汤对结肠癌HCT116细胞增长作用及其分子机制,通过MTT法检测、克隆形成、形态学分析探讨复方葛根汤对HCT116细胞增长作用,以活性氧试剂盒检测、荧光显微成像及蛋白免疫印迹法探究其分子机制。研究结果显示,与溶媒对照组相比,复方葛根汤能显著抑制HCT116细胞增长能力,并呈浓度和时间依赖性,机制上能显著增加细胞内活性氧,显著上调铁死亡相关蛋白PTGS2、ACSL4蛋白的表达,及明显下调铁死亡相关蛋白GPX4表达,表明复方葛根汤可能通过诱导铁死亡机制抑制HCT116细胞增长。     

羧基改性聚丙烯腈纳米纤维的制备及其对Cd2+吸附性能的研究

通过自由基聚合结合静电纺丝技术制备了羧基化改性聚丙烯腈纳米纤维膜,并用傅里叶变换红外光谱（FTIR）、扫描电子显微镜（SEM）对膜的结构进行了表征和分析,探索了PAN羧基化改性后对镉离子（Cd²⁺）的吸附性能。研究发现PAN-COOH-a（丙烯酸与丙烯腈2:8共聚）、PAN-COOH-b（丙烯酸与丙烯腈3:7共聚）吸附量比纯PAN分别增加了65%和95%。以PAN-COOH-b为研究对象,对其热力学、动力学吸附机理进行了研究,探索了金属离子浓度、pH值、温度、循环对Cd²⁺吸附性能的影响。热力学结果符合Langmuir模型,预测的理论最大吸附容量为204 mg∙g^-1。动力学研究表明该反应符合二级动力学模型,主要受化学吸附控制,并在5 h达到平衡。最佳吸附条件为pH = 6,T= 25℃,金属离子浓度为400 mg∙L^-1。循环实验表明,PAN-COOH-b纤维膜经4次循环后仍能保持初始吸附能力的93%,表现较好的循环效果。实验结果证明该材料对废水中Cd²⁺净化具有较大的潜力。     

基于LVQ神经网络的水果图像分割研究

由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明：网络在很宽广的阈值范围内（0.001 ~ 0.99）分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。     

不同来源尾巨桉苗木造林生长的比较研究

为明确不同来源良种尾巨桉(Eucalyptus urophylla×E.grandis)无性系DH32-29苗木造林后幼龄阶段(1-3 a)的生长差异,为优质苗木的选择和提质增产增效提供理论依据,本研究以来源清楚的尾巨桉无性系DH32-29苗木(BG)和来源不清的尾巨桉无性系DH32-29苗木(NBG)造林林分为研究对象,比较研究广西西北部、中部及南部3个区域不同苗木造林林分的胸径、树高、生物量、碳储量及生产力的差异性。结果表明：林龄为2、3 a时,尾巨桉BG林分的平均胸径、单株生物量、单株碳储量及单株生产力均显著高于NBG林分(P＜0.05);BG林分乔木层生物量、碳储量及生产力整体高于NBG林分,在林龄为1 a时差异较小,林龄为2 a生时差异增大,但未达显著水平(P＞0.05),林龄为3 a生时差异达极显著水平(P＜0.01)。因此,采用来源清楚的优质苗木造林增产效果更明显。     

基于Ni@Pt燃料电池型甲醛电化学传感器的研究

通过热裂解和氢还原制备了Ni纳米颗粒,并在酸性溶液中通过液相置换合成了核壳 Ni@Pt-800。采用喷涂法将催化剂作为阴极涂层附着在质子交换膜上,阳极涂层为商业Pt/C。采用透射电子显微镜、X射线光电子能谱仪、X射线衍射仪对催化剂结构进行表征。结果表明,Ni@Pt-800对甲醛的响应分别是Ni@Pt和其他干扰气体的4.95倍和25倍。在0～135×10^?6范围内,甲醛的氧化峰电流与浓度有着良好的线性关系,其线性回归方程为：△i=0.00103×10^?6－0.006 61,相关系数为0.98。     

基于个人舒适系统杭州住宅冬季热舒适与能耗

为揭示该地区个人舒适系统(PCS)作用下的居民冬季热舒适特征和供暖能耗需求,以杭州市为对象,采用问卷调研和入户现场实测的方式得出冬季住宅开窗、遮阳、使用空调和PCS等典型热环境组合调节模式以及典型供暖模式和居民活动状态组合下的热舒适特征;在此基础上模拟得到冬季室内热舒适和供暖能耗特征。结果表明,冬季“无设备+静坐”“、空调+静坐”“、PCS+静坐”“、无设备+家务劳动”“、空调+家务劳动”、“PCS+家务劳动”等6种工况下的冬季中性温度分别是17.3、18.8、16.4、15.7、15.7、13.9℃,舒适温度区间分别是14.3～20.3℃、17.1～20.5℃、14.4～18.4℃、13.7～17.8℃、13.3～18.1℃、11.0～16.9℃。冬季室内热舒适水平受热环境调节模式影响较大,客厅在室舒适时间占比在43.74%～80.21%之间,卧室在室舒适时间占比均为70%以上。使用空调与PCS供暖时,典型建筑在冬初冬末的供暖能耗强度是1.28 kWh·m^-2,在严冬的供暖能耗强度是13.06 kWh·m^-2。     

软岩隧道支护让压体系优化及安全状态易损性评价

软岩隧道围岩参数变异性大,支护体系与围岩相互作用不确定性强,易发生大变形等安全问题,为此国内外开展了隧道让压支护优化等工作以应对上述风险,但对其安全状态评价仍面临诸多难题。设计了一种新型柔-刚型让压接头,并基于可靠度分析方法,从易损性出发,综合拱顶沉降及初衬强度破坏准则,提出了基于概率的隧道开挖安全状态易损性评价方法。其通过利用概率有限元分析围岩?支护相互作用,拟合形成极限状态功能函数响应面,经由随机抽样获得隧道开挖失效概率与可靠度指标;以此为基础,建立拱顶沉降与结构应力响应之间的拟合关系,提出了基于拱顶沉降的结构极限状态条件概率计算方法,并根据概率分布区间划定易损区进行支护安全性评价。基于上述理论方法,结合工程实际,开展了新型让压支护与传统刚性支护的易损性对比分析,验证了让压支护体系在大变形承载可靠性方面的优势。     

海砂超高性能混凝土试验

采用未淡化的海砂制备超高性能混凝土（UHPC）和普通混凝土,研究了不同氯离子含量的海砂对UHPC抗压强度、孔结构、快速氯离子渗透性以及内置钢筋耐久性的影响,并与普通混凝土进行分析比较。结果表明,海砂中的氯离子含量对UHPC抗压强度并不会产生较大的消极影响;海砂UHPC的临界孔半径约为2 nm,与海砂普通混凝土不同,孔隙率随海砂中氯含量的增加而增加;即使海砂氯离子含量高达0.636%,海砂UHPC的氯离子渗透性仍可忽略不计;海砂UHPC中钢筋在28 d后处于钝化状态并趋于稳定。     

TPMS点阵结构的密度梯度杂交优化设计

三周期极小曲面（triply periodic minimal surface,TPMS）点阵结构因其优异的综合性能受到中外学者的广泛关注。在点阵结构实际应用过程中,常常需要对其进行优化设计以兼顾轻量化与承载性能两方面的要求。目前,对TPMS点阵结构的优化设计主要集中于密度梯度层面,未综合考虑载荷方向对其力学性能的影响。为此,首先研究了TPMS点阵结构的各向异性特征。基于平均场均匀化方法求解了不同类型TPMS点阵结构的等效弹性矩阵,通过Matlab插值计算,绘制了其在三维空间范围内的杨氏模量图。发现不同类型的TPMS点阵结构呈现出不同的各向异性特征,其中W点阵结构在[100]等轴线方向上性能较强,在[111]等斜向对角方向上性能较弱,而P点阵结构则刚好相反。根据TPMS点阵结构的各向异性,同时考虑主应力方向以及相对密度分布对其性能的影响,提出了TPMS点阵结构的密度梯度杂交优化设计方法。以悬臂梁模型为基础,基于载荷边界条件对其进行拓扑优化设计,并将拓扑优化密度云映射为点阵结构的相对密度分布,从而实现密度梯度设计。根据TPMS点阵结构的各向异性特征以及单元主应力方向分别选择W和P点阵单胞填充悬臂梁,使主应力方向位于点阵结构性能较强的方向,避免点阵结构在性能薄弱的方向承受较大的应力。将不同类型的TPMS点阵单元合理分布后,利用激活函数将它们进行杂交连接,实现结构梯度设计。综合相对密度分布和单元结构分布,生成密度梯度杂交点阵结构。采用有限元仿真方法对比分析优化设计前后点阵结构的承载性能,结果表明密度梯度W和P点阵结构的刚度与对应的均质点阵结构相比都有明显提高,而由W和P两种点阵单胞组成的密度梯度杂交点阵结构刚度最大,比密度梯度W和P点阵结构分别提高4.63%和33.63%。该结果表明在密度优化的基础上,根据承载时单元主应力方向将不同类型的点阵结构进行合理分布以及混合杂交设计能够进一步提高结构的整体刚度。建立的TPMS点阵结构密度梯度杂交优化方法为其在轻量化设计等方面的应用提供了一定的指导。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。