正极性操作冲击电压下长短空气间隙放电特性

现场真型试验是考核长空气间隙绝缘性能的关键环节,但由于电板结构各异、布置复杂等实际条件限制,试验对象一般为典型间隙结构,并不能涵盖所有实际工程问题.中外学者均在努力探索长、短间隙试验的内在联系,通过研究不同间隙距离下放电各阶段异同点,实现对放电特性的精细掌握.搭建了由光电倍增管、电场传感器组成的光电联合测量系统,获得了操作冲击电压下5 cm和3 m针-板间隙放电发展过程中的空间场强、瞬时光功率等信号,分析得到了初始流注起始时延、暗期持续时间、初始流注电场跃升幅值和初始流注光功率跃升幅值等关键特征参数.结果 表明:5 cm与3m针-板间隙流注起始时延、暗期持续时间、场强跃升幅值相近,且光功率跃升幅值均与场强跃升幅值呈正相关的关系,长、短间隙在初始流注和暗期阶段呈现一定相似性;另外,5 cm间隙的特征参数方差均小于3 m间隙,短间隙下的放电随机性较小.获得的5 cm和3 m间隙距离下放电发展过程特征参数及各特征参量变化规律,为后期长、短间隙放电特性的电磁学仿真提供了准确的计算参数.     

生物医用纳米材料在增强肿瘤细胞免疫原性死亡中的应用

激活机体的适应性免疫反应是提升长期抗肿瘤疗效的关键因素.化学治疗、放射治疗、光动力治疗(photodynamic therapy, PDT)等方法可诱导肿瘤细胞发生凋亡并伴随着免疫原性死亡(immunogenic cell death, ICD). ICD引起的损伤相关分子模式(damage associated molecular patterns, DAMPs)分子的暴露或释放可刺激免疫系统发挥抗肿瘤免疫作用,招募抗原递呈细胞(antigen-presenting cell, APC),激活T细胞适应性免疫应答.因此,在肿瘤免疫治疗中ICD诱导剂可以改善其治疗效果,从而提高患者生存率.越来越多的研究表明,基于纳米材料的癌症治疗平台不仅可以实现特定肿瘤微环境(tumor microenvironment, TME)刺激响应的药物控制释放,并且其可以调节TME进而诱导肿瘤细胞发生ICD,这撞击出了癌症纳米医学的新火花.自此以后,设计和构建增强肿瘤ICD效应的生物医用材料的相关研究受到了极大关注.基于此背景,本文首先介绍了肿瘤ICD的成因以及纳米材料在诱导肿瘤ICD中发挥的多重功能.其次...     

基于分层多子群的教与学优化算法

文章针对教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优与"早熟"现象、迭代后期收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于分层多子群的教与学优化算法(hierarchical subpopulation TLBO,HSTLBO),对平均学生水平进行重新定义,并根据适应度值对教学因子动态取值;通过预设的一个等级层次结构,将种群划分为若干个子群,构成层次结构的底层;底层子群粒子相对独立进化,保证种群多样性,每个子群的最优粒子则构成层次结构的上一层,提升算法的全局收敛能力,子群自下而上更新。通过10个Benchmark函数将提出的算法与其他算法进行对比实验,结果表明,HSTLBO在求解精度和收敛速度方面均优于其他算法。     

汽车理论课程平行分层化教学思路研究

汽车理论课程是车辆工程专业核心课程,其课程内容涉及车辆系统性能分析与跨学科知识点的交叉,在新工科教学理念下,传统教学模式在车辆理论分析、2自由度操纵稳定性模型、平顺性模型等内容上并不能适用于整车研发的实际需求。针对此现实问题,提出利用ADAMS软件驱动汽车理论内容平行化、分层化教学思路研究,采用软件中悬架模型、转向模型、轮胎模型、路面模型、制动及整车模型对汽车理论课程中的各个环节内容提供支撑,打通"理论教学、实践教学、企业研发"3个环节之间的屏障,使学生能够快速运用所学知识投入到生产实践中,同时转换学生思维中的传统车辆设计理念,改善课堂效果,提升教学质量。     

复合材料双悬臂梁试验Ⅰ型分层扩展的三维近场动力学模拟

近场动力学(peridynamics,PD)模拟复合材料分层损伤,相较于传统的数值方法有一定优势。双悬臂梁试验(double cantilever beam,DCB)是测量复合材料Ⅰ型层间断裂韧性GIC的标准试验。本文研究了复合材料双悬臂梁试验Ⅰ型分层扩展过程的三维近场动力学模拟。计算模型选用了球型域的常规态近场动力学复合材料模型,并引入了基于能量的失效判定准则。结果表明,近场动力学模拟的载荷-位移曲线与试验结果吻合得很好,并且模拟结果能够捕捉到DCB试验的"指甲盖形"分层前缘。在此基础上,进一步比较了Ⅰ型分层扩展过程的近场动力学模拟结果与试验结果,验证了本文采用的复合材料近场动力学模型计算Ⅰ型分层扩展的有效性。     

基于Copula函数的土石坝三维坝坡稳定可靠度分析

不完备概率信息条件下边坡稳定可靠度评价是岩土工程新兴的热点问题之一,其关键难点在于如何在不完备概率信息条件下有效地建立符合抗剪强度参数分布特征的联合概率分布模型.在考虑堆石料非线性强度参数不完备概率信息条件下,采用Copula函数建立非线性强度参数联合分布模型,结合径向基神经网络(RBFN)提出了土石坝坝坡稳定系统可靠度分析智能响应面法,并通过实例验证了其可行性与有效性.最后,基于所建的智能响应面,系统研究了Copula函数类型与样本数量对土石坝坝坡稳定系统可靠度的影响规律.     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。