大比例尺数字测图内外业有关问题分析

作为测图技术现代化水平的标志之一,数字测图技术以其高精度、高效益逐渐代替传统测量模式。现在,随着实时动态定位(RTK)技术的推广和应用,数字化技术已进入全新境界。本文就数字化测图的几种方法进行了简单介绍。对于普遍应用的内外业一体化数字测图,根据笔者的实践情况和大比例尺测图内外业易忽略的一些问题阐述了自己的一些见解。

情景教学模式在《口腔专业英语》教学中的应用

目的在《口腔专业英语》课堂中引入情景教学模式,紧密结合临床实践,提高学生专业口语表达能力,增强自主学习能力和学习兴趣。方法将天津医科大学2016级和2017级口腔七年制学生分为两组,2017级为实验组,2016级为对照组,分别采用情景教学模式和传统教学模式进行《口腔专业英语》课程授课,学期末全体同学进行笔试+口试以及2017级同学填写问卷调查表来评估教学效果,其中笔试包括基础知识、病例分析和中英互译3项,口试包括发音流畅度、专业台词涵盖度和幻灯片(PPT)制作质量3项。结果笔试中基础知识得分两组无明显差异;而病例分析和中英互译以及口试发音流畅度、专业台词涵盖度和PPT制作质量方面,实验组评分高于对照组;问卷调查结果显示2017级同学对情景教学模式普遍持赞同意见。结论情景教学模式引入《口腔专业英语》课堂能够提高专业口语表达能力,增强自主学习能力和学习兴趣。该教学模式值得推广应用。

miR-20a-5p调控成骨细胞分化相关靶基因的筛选及靶向关系验证

目的:筛选miR-20a-5p调控成骨分化的靶基因,深入研究miR-20a-5p调控成骨分化的分子机制。方法:通过靶基因预测软件预测miR-20a-5p的靶基因,将靶基因的3′UTR及点突变序列插入荧光素酶或绿色荧光蛋白(GFP)报告载体中,并与miR-20a-5p的模拟物或阴性对照共转染HEK-293T细胞,通过双荧光素酶实验和GFP抑制实验检测荧光素酶活性及GFP阳性细胞比例,确定miR-20a-5p与靶基因的靶向关系。结果:通过生物信息学预测到Smad7是miR-20a-5p的靶基因,miR-20a-5p在不同物种的Smad7基因3′UTR区都有保守的结合种子序列;荧光素酶、GFP报告基因及点突变载体经PCR及测序鉴定均正确;双荧光素酶活性检测结果显示:miR-20a-5p显著降低Smad73′UTR报告基因载体的荧光素酶活性;GFP抑制实验及流式细胞仪检测结果显示:miR-20a-5p可以显著降低GFP阳性细胞的比例。结论:miR-20a-5p可以直接靶作用于Smad73′UTR的种子序列,提示其可能通过直接靶向Smad7基因来发挥促进成骨分化的调控作用。

客舱内呼吸道病原体传播与感染风险数值模拟

为研究呼吸道病原体通过患病乘客的呼吸在飞机客舱内的传播规律,降低疾病的感染风险,构建了呼吸道病原体在Boeing737经济舱内传播的数值模型,模拟了患病乘客通过呼吸释放呼吸道病原体后,呼吸道病原体的动态传播过程以及客舱中其他乘客的被感染风险。以SEI(Susceptible Exposure Index)作为评价指标,通过改变患病乘客的座位,依据仿真数据得出使其他乘客感染风险最小的座位,并分析出患病乘客位于某些座位时,其余乘客的被感染风险最大。所得结果为研究客舱呼吸道病原体传播规律与感染风险的预测提供理论依据。

客舱内呼吸道病原体传播机制与感染风险评估

为得出呼吸道病原体在飞机客舱内的传播特征,降低乘客的感染概率。首先,建立Boeing 737客舱仿真模型,利用Boeing 737试验舱和粒子图像测速法(PIV)验证客舱仿真模型的合理性;然后,基于客舱仿真模型与离散相模型(DPM)模拟患病乘客通过咳嗽和呼吸2种方式释放含有呼吸道病原体过程,得出呼吸道病原体的传播轨迹与速度;最后,基于Wells-Riley模型评估乘客的感染风险。结果表明:当传播时间达到200 s时,大部分呼吸道病原体的传播距离均在1 m以内;改变患病乘客的座位与飞机客舱的通风量,当患病乘客位于3号位置且客舱通风量为900 m3/h时,其余乘客感染风险概率下降至7.7%。

基于SET指标与区域划分的地面空调送风优化

针对飞机地面空调恒速送风时,所造成客舱热舒适性不佳的问题。构建了Boeing737飞机客舱的CFD仿真模型,验证了所建立的模型的合理性。基于合理的客舱模型,考虑太阳辐射传热的情况下,模拟了客舱内的温度场、风速场,根据客舱内各区域干球温度的差异,对客舱进行区域划分,以标准有效温度(SET)作为客舱热舒适性的评价指标,模拟地面空调不同送风速度下,客舱各区域热舒适性的变化,得出优化后的地面送风区间为[2.0,3.0]m/s满足客舱热舒适性要求。该研究结果为地面空调的送风控制、客舱热舒适性研究和能源节约提供理论依据。

个性化送风模式下客舱火灾阴燃排烟控制模拟

为有效控制飞机客舱火灾阴燃阶段烟雾和有毒气体在客舱内的扩散范围,以火灾阴燃阶段对人体危害较大的CO为研究对象,建立Boeing737经济舱模型,模拟发生小范围火灾阴燃时,普通送风模式与个性送风模式下,CO扩散范围的控制效果。采用NEV作为排污效率评价指标,得出在增加个性送风后,可以将火灾阴燃产生的烟雾和有毒气体控制在阴燃源附近的结论。所得结论为飞机客舱内发生小范围火灾阴燃时控制局部区域的烟雾和有毒气体提供参考。

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。