农业高校实验教学队伍建设探索

从研究型农业高校实验教学队伍建设的重要性出发,针对我国研究型农林高校目前实验教学队伍的现状和问题,提出了加强实验教学队伍建设的具体措施,对同类学校有一定参考价值。     

连通交换半环上三角矩阵代数的若当同构

利用若当同构的定义及其矩阵的性质,证明了如果R是含有恒等元1的2-非挠连通交换半环,Tn(R)是半环R上的三角矩阵代数,U是R上的任一代数,Φ:Tn(R)U(n≥2)是若当同构,那么Φ或者是同构,或者是反同构.     

以抗生素抗性为选择标记的毛壳菌种间原生质体融合

以抗生素抗性为选择标记进行角毛壳菌和球毛壳菌种间原生质体融合。角毛壳菌CH21-I-402菌株对潮霉素有抗性、对G418敏感,球毛壳菌CH08对潮霉素和G418敏感。根癌农杆菌介导的新霉素磷酸转移酶基因转化球毛壳菌,得到成功转化新霉素磷酸转移酶基因的球毛壳菌菌株,转化子对G418抗性提高3~4倍,对潮霉素仍然比较敏感。以耐潮霉素、不耐G418的角毛壳菌和不耐潮霉素、耐G418的球毛壳菌为出发菌株,以PEG6000为助融剂进行原生质体融合,用G418和潮霉素抗性进行筛选,获得再生菌株。经AFLP分析表明:再生菌株PF1、PF26为融合菌株,融合菌株菌落形态均与亲本存在明显差异。     

三种油田产量预测联解模型的对比

数学模型和甲型水驱特征曲线是油藏工程中两种重要的预测方法。为有效克服两种方法的局限性,近年来不少学者提出了数学模型与甲型水驱特征曲线联解模型。在前人研究的基础上,选取较具代表性的三种联解模型,从模型的特点及适用范围进行分析和对比,实例验证表明Hubbert模型与甲型水驱特征曲线联解法对油田整个生产阶段预测效果最理想,Rayleigh模型与甲型水驱特征曲线联解法适用于油田生产递减阶段,而广义翁氏模型与甲型水驱特征曲线联解法预测含水率偏低。     

集成微电极结构的芯片介电电泳富集过程研究

集成微电极结构的介电电泳芯片具有高效、非侵入式等优点,在生化样品操纵与分析中具有重要的实用价值和研究意义。从理论上分析了芯片介电电泳富集的影响因素,构建了5种微电极间距分别为20,40,60,80,100μm的微流控芯片,重点研究了微电极间距和流体流速对酵母菌细胞富集效率的影响。结果表明,当PBS缓冲液电导率50μs/cm,进样速度10μL/min,施加电压8 VP-P,8 MHz保持不变时,通过改变微电极间距,发现微距为目标细胞直径的4—8倍时富集效率最高,为90%左右;当电极间距为20μm,改变进样速度,其他条件保持不变,发现进样流速为30~50μL/min时,富集效率最高,达到87%以上。     

多标志齐次变换的增强现实技术与虚拟教育应用

增强现实可实现真实场景与计算机虚拟信息的融合．研究了基于标志的增强现实技术,采用齐次变换实现基于标志的增强现实三维注册关键技术,改进了坐标齐次变换支持多标志识别,可同时对多个三维虚拟模型进行平移、旋转、缩放的刚体变换,实现虚拟物体的全方位操作．以古生物魔法书作为实例,展现了增强现实技术在教学中的应用优势,探讨了其在教育中的应用方式、条件需求和关键技术,实例结果显示增强现实进入教学领域可行性．      

GFRP锚杆在锚固工程中握裹力的研究

锚杆作为岩土工程的主要支护材料,广泛应用于边坡、基坑、隧道等工程中。目前在工程中最为常见的锚固技术,是有变形钢筋与水泥砂浆经钻孔注浆而形成。在实际应用中,因钢筋易腐蚀,耐久性差的特点,成为锚固工程中的一大隐患。GFRP锚杆强度高、质量轻、耐腐蚀性强、低松弛等优点,可以替代钢筋作为锚杆应用于锚固工程中。但GFRP筋作为脆性材料,其与水泥砂浆之间的握裹力能否满足要求,将会直接影响到锚固效果。通过对不同锚固深度的GFRP锚杆与水泥砂浆室内拉拔试验,发现握裹力随锚固深度增加而增大,握裹强度随着锚固深度的增加呈现减小的趋势,同时水泥砂浆凝固时间对握裹强度有较大影响,7天初凝时握裹强度仅有28天终凝时的60%左右。通过与同等直径钢筋锚杆与水泥砂浆握裹力对比发现,GFRP锚杆与水泥砂浆握裹力能够达到钢筋锚杆的要求。     

基于Cruise的微型纯电动货车动力系统的匹配仿真

为了使微型纯电动货车具有最佳的动力性能,对动力系统参数进行设计分析.结合给定的车型,采用固定主减速比的多档传动方式,预选各动力传动件参数.在Cruise软件中建立整车仿真模型,通过设定任务完成仿真计算.并结合仿真结果,对选取的各传动件参数进行优化,使其达到动力性要求的同时,提高传动效率.结果表明:设计能够以最佳传动比满足目标动力性能要求.     

基于驾驶行为的驾驶倾向特征辨识

驾驶倾向特征的实时辨识,对安全驾驶有积极的意义,但实时并准确识别驾驶倾向却是难点.通过分析驾驶倾向的外在表现,选取驾驶行为中的刹车频率、加油频率、刹车紧急程度和加油紧急程度作为评价指标,以实车试验获取的各评价指标数据为基础,运用BP神经网络构建驾驶倾向特征辨识模型,实现从驾驶行为到驾驶倾向的辨识.经验证,该模型识别率可达89.2%.     

基于协方差描述子和LogitBoost的交通场景图像分割

针对传统方法直接采用图像特征参与图像分割时存在的特征冗余且分割准确率低的问题,提出了一种基于协方差描述子和LogitBoost的交通场景图像分割方法.采用运动结构特征、纹理和HOG特征描述交通场景,并利用协方差描述子进行特征融合以消除特征冗余;采用多类LogitBoost分类器进行图像分割,提高了交通场景分割的精度.在公共测试视频数据库CamVid中测试和评估了所提出的算法,结果表明了该方法的有效性.