冲击载荷下减振器安装位置的动力响应优化

针对一受冲击载荷作用的结构,以减振器的安装位置为优化变量,以结构姿态角为目标函数,应用遗传算法,实现了对该结构的动力响应优化。运用有限元法及Mooney-Rivlin模型,橡胶减振器被简化为非线性弹簧单元。基于该简化模型,运用包含小生境技术和惩罚处理的遗传算法,实现了对减振器的位置优化。通过将优化结果与原设计方案的比较,验证了本文算法的有效性。本文方法对其它结构的动力响应优化设计也有很好的参考价值。     

优化学报生态位,发挥科研导向作用

根据生态位理论,找准并优化学报的生态位,更好地发挥学报在科研方向、选题、成果及表述等方面的导向作用。利用学报作为信息源的优势,积极寻找原始生态位,引领科研创新。     

丁酸型产氢-产酸发酵细菌pH生态位探讨

本试验结果认为,细菌在3 86,或4 5>PH>5 3生态位理论。分析原因在于,试验过程中的环境因素———C/N比的降低,氮源物质浓度的提高,相应提高了微生物的合成代谢水平,并且使得细菌发酵过程在pH值较低的环境中,向合成代谢水平较高的丁酸型发酵转变。细菌发生丁酸型发酵是在环境内多种环境因子协同作用下进行的。该试验结果拓宽了前期理论研究中得到的丁酸型发酵生态位范围,为今后相关的理论研究及实际生产提供了理论依据。     

改进的小生境遗传算法在铁道车辆优化设计中的应用

选取合适的优化方法对铁道车辆转向架悬挂参数进行优化,能有效提高车辆的动力学性能。遗传算法是一种多参数多目标优化方法,提出了采用改进的小生境遗传算法,以某铁道车辆转向架悬挂参数为设计变量,针对车辆的稳定性进行了优化设计。结果显示,通过改进的遗传算法优化出的悬挂参数能有效提高车辆的稳定性,优化后车辆的临界速度到达了600 km/h,而通过基本遗传算法和单目标优化方法得到的临界速度分别仅为500 km/h和520 km/h。研究表明,改进的小生境遗传算法能很好的实现悬挂参数间的合理匹配,优化出良好的动力学性能。     

小生境蚁群-BP神经网络在大坝变形监测中的应用

针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大量的输入-输出模式的非线性映射关系的学习存贮能力,将两种方法结合,用小生境蚁群算法优化BP神经网络的建模方法建立了水平位移观测数据的预测模型,并与ACA-BP神经网络和传统BP神经网络进行了对比分析。结果表明,本文方法可加快BP神经网络收敛速度、增强局部搜索能力,具有更高的预测精度。     

添加肉类蛋白对米酒乳杆菌生境适应相关基因表达的影响

米酒乳杆菌是常见的异型发酵乳酸菌,它常常用作肉类工业发酵剂。为了了解其在肉类环境中的生存状况,本文用定量PCR对米酒乳杆菌La22在添加肌浆蛋白和肌原纤维蛋白的培养基中生长时生境适应相关基因表达量进行分析。结果显示,在两种培养基中生长时,p H值均随时间的延长而下降,在添加肌浆蛋白的培养基略高于添加肌原纤维蛋白培养基。与对照相比,在添加肌浆蛋白培养基中的arc A、arc B、arc C、arc T以及添加肌原纤维蛋白培养基中的arc R基因表达量明显上调,其余几个arc基因也均上调,但不明显;压力相关基因lsa00513、usp4以及usp2在肌浆蛋白培养基中均明显上调;有6个ABC转运子基因在添加两种肌肉蛋白的培养基中表达量明显上调。结果表明米酒乳杆菌能通过能量转换与基因表达调节来适应含肉类蛋白的培养环境。     

适应大规模风电接入的电力系统旋转备用优化模型与求解

以经济性为评价指标,综合考虑系统有功平衡、机组爬坡和有功约束、节点电压约束、线路热稳极限和旋转备用总量需求等条件,建立了含风电的随机最优模型。通过场景生成和消减,建立了风功率的随机模型,并最终得到了在预测误差范围之内的10种风功率出力场景。在求解算法方面,引入了基于模糊聚类的改进小生境遗传算法,并在IEEE10机39节点系统进行了仿真验算,得到系统在多个场景下的出力曲线和旋转备用容量要求。结果表明,改进小生境遗传算法与其它算法相比,在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

基于连锁环网与改进离散粒子群算法的多目标配电网重构

配电网重构本质上是一个复杂的高维数非线性组合优化问题。为避免其不可行解的影响,同时实现快速寻优,提出了一种通过连锁环网矩阵快速判断粒子是否满足配电网拓扑约束的方法。采用基于Pareto准则的离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)以求解配电网重构多目标优化问题。从三方面对BPSO算法进行改进:改进粒子更新策略以提升新代粒子的可行概率;改进sigmoid函数同时提出邻域搜索机制以强化算法后期的收敛能力;提出基于次优解保留策略的小生境共享机制以改进群体最优粒子更新方式,进而强化算法的全局搜索能力。对IEEE33系统算例进行仿真,结果表明改进BPSO算法在求解含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网重构多目标优化问题时,能够更加精确高效地收敛至Pareto最优前沿。     

间作下根际微生物控制土传病害的研究进展

为了解根际微生物在间作模式下有效控制土传病害的作用和机理,综述了间作系统对于根际微生物群落结构和代谢功能的影响,介绍了间作作物组合、作物品种选择和间作方式对根际微生物群落的影响,并从养分和宿主感染位点竞争、生防微生物的拮抗作用、植物化感自毒作用的缓解以及植物诱导系统抗性四个方面总结了与根际微生物相关的间作抗病机理。最后,讨论了现阶段间作抗病研究的局限性并对今后的研究方向进行了展望。     

Distinct Expression Patterns of Cxcl12 in Mesenchymal Stem Cell Niches of Intact and Injured Rodent Teeth

Specific stem cell populations within dental mesenchymal tissues guarantee tooth homeostasis and regeneration throughout life. The decision between renewal and differentiation of stem cells is greatly influenced by interactions with stromal cells and extracellular matrix molecules that form the tissue specific stem cell niches. The Cxcl12 chemokine is a general marker of stromal cells and plays fundamental roles in the maintenance, mobilization and migration of stem cells. The aim of this study was to exploit Cxcl12-GFP transgenic mice to study the expression patterns of Cxcl12 in putative dental niches of intact and injured teeth. We showed that endothelial and stromal cells expressed Cxcl12 in the dental pulp tissue of both intact molars and incisors. Isolated non-endothelial Cxcl12⁺ dental pulp cells cultured in different conditions in vitro exhibited expression of both adipogenic and osteogenic markers, thus suggesting that these cells possess multipotent fates. Taken together, our results show that Cxcl12 is widely expressed in intact and injured teeth and highlight its importance as a key component of the various dental mesenchymal stem cell niches.