Au-Cu系的合金相特征原子排列晶体学

本文指出合金相结构的描述取决于所采用的结构单元序列．在系统合金科学（SSA）的合金相特征原子排列晶体学中,合金相的结构是采用对称要素序列和特征原子序列相结合的方式来描述,称之为合金相的特征原子排列结构．它除了能显示结构的对称性之外,还可以给出格点上的特征原子种类以及合金相微观不均匀性．每个特征原子都有其自身的特性：近邻原子组态,势能,体积和电子结构等．合金相的微观不均匀性可以通过特征原子的浓度分布和短程有序参数分布来描述．同时本文对合金相的电子结构和合金相中特征原子的电子结构之间的差异也作了讨论．     

双斜面无颠簸和震动高速重载无缝钢轨焊接结构的静态力学解析

本文提出的双斜面无缝钢轨焊接结构,同时能消除车轮过焊缝时的上下颠簸与左右震动,文中结合焊接面的几何方位解析了无缝焊接钢轨的受力状态由不利到有利的转化,进而理论解析了双斜面无缝钢轨承载能力增大的机理.     

高阶表征理论的论证策略及其问题

高阶表征理论认为一个有意识的心理状态需要被另一个高阶心理表征。简单性论证和现象学论证是它的两个主要论证,它们的策略是先把意识看作高阶心理对低阶心理的觉知,然后用表征来定义觉知,最后把意识状态解释为高阶心理以低阶心理为表征对象的再表征。简单性论证的问题是没有进一步澄清表征的过程,现象学论证则没有充分说明自我表征命题如何从经验判断过渡到必然性判断。高阶表征对意识解释的实质是把意识状态看作不同心理状态之间的表征关系,但对其中的表征机制这一核心问题缺乏详尽的诠释。     

MLINEX损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在MLINEX损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计,并证明其容许性.给出了在MLINEX损失下得到了k阶Erlang分布参数的Bayes估计的精确表达式,并且通过随机模拟检验参数Bayes估计的合理性和优良性.     

基于模拟有限差分的嵌入式离散裂缝数学模型

嵌入式离散裂缝模型划分网格时不需要考虑油藏内的裂缝形态,只需对基岩系统进行简单的网格剖分,可以大大降低网格划分的复杂度,从而能够提高计算效率.并且该模型可以将现有成熟的油藏数值模拟技术和离散裂缝网络模型有机地结合起来,能精细地模拟流体在裂缝性油藏中的流动.本文模型求解采用模拟有限差分方法,该方法基于单个网格的节点和面信息构造数值计算格式,理论上适用于任何复杂网格系统,且具有良好的局部守恒性,将其推广到嵌入式离散裂缝模型后,克服了该模型基于有限差分方法求解时不能有效处理全张量形式的渗透率以及不适用于复杂边界形状裂缝性油藏的局限性.最后通过实际算例验证了本文方法的正确性和优越性.     

二阶微分方程唯一正周期解的存在性

应用不动点定理,研究了一类二阶时滞微分方程,给出了其唯一周期正解的存在性定理.     

局部凸空间非线性脉冲Volterra型积分方程解的存在性

利用局部凸空间中非紧性测度的基本性质,推广了一个不动点定理,然后应用此定理研究了局部凸空间中一类非线性脉冲Volterra型积分方程解的存在性,推广了已有文献的结果.     

正常脐血TCR Vα亚家族的分布和克隆性表达

目的:了解正常脐血中T细胞受体(TCR)Vα亚家族T细胞的分布和克隆性情况.方法:利用RT-PCR分别扩增10例正常脐血单个核细胞的TCR Vα29个亚家族基因,了解各Vα亚家族的利用情况.阳性的PCR产物进一步经荧光素标记和基因扫描分析产物的CDR3长度,了解T细胞的克隆性.9例健康成人外周血和T细胞株Jurkat作为对照.结果:正常脐血T细胞平均表达17.30±5.48个Vα亚家族,占全部家族的59.65%±18.89%,以Vα3,4,5,6,8,10,12,13,15,17,21和Vα25为多见,健康成人外周血T细胞则大部分表达Vα亚家族,Vα1,6和Vα13在脐血中的表达率高于健康成人对照组,而Vα14和Vα16的表达率则低于对照组.T细胞株Jurkat则仅表达Vα1亚家族.基因扫描显示10例脐血中有2例在Vα24和Vα28 T细胞出现寡克隆性,其余均为多克隆性.结论:脐血中TCR Vα亚家族T细胞分布存在倾斜性,绝大部分TCR Vα亚家族T细胞均呈多克隆性,极个别可出现寡克隆性.     

Retinex理论在航空影像增强中的应用

在航空影像的成像过程中,由于大气衰减、云层、烟雾、向阳、背阳等影响,使获取的影像质量下降,出现对比度降低、亮度不均、色彩失真等问题。针对这些问题,提出结合人眼颜色恒常性的典型计算理论Retinex理论,来模拟人眼视觉的感知模型,通过一个像素和其周围像素的明亮度比较运算,获得对象表面的反射率影像,并基于"灰度世界"假设,对图像进行了后处理。给出了Retinex算法在航空影像增强中的具体实现流程,并进行了计算机仿真实验。结合方差、平均梯度、清晰度等参数,验证了算法在图像对比度、细节增强和色彩保真等方面的效果。