基于序列二次规划的PIO易感性时域评估方法

时域Neal-Smith准则是评估PIO易感性比较理想的量化准则,但驾驶员的自适应特性给该准则的使用带来了困难。以某机型为算例,将序列二次规划算法应用于时域Neal-Smith准则,对其PIO易感性进行了评估。评估结果表明,将序列二次规划算法用于时域Neal-Smith准则来评估飞机的PIO易感性是可行的。

驾驶员模型参数与PIO易感性关系研究

分析了驾驶员模型参数对人-机闭环系统特性的影响。用时域Neal-Smith(Time Domain Neal-Smith,TDNS)准则评估PIO易感性,分析驾驶员模型参数的改变对PIO易感性的影响。TDNS准则使用了序列二次规划(Sequential Quadratic Program-ming,SQP)算法确定驾驶员模型参数。以某型机为算例,采用TDNS准则,对其PIO易感性进行评估,并分析驾驶员模型参数对PIO易感性的影响。结果表明,驾驶员模型参数对PIO易感性影响很大,在评估过程中需要合理选择参数。

CDH1、FANCB和APC基因多态性与中国人群肺癌易感性的关系

背景与目的肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因,单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)是导致肺癌发生的重要因素之一,但其机制仍未阐明。本研究拟探讨CDH1、FANCB、APC基因SNP与肺癌遗传易感性的关系。方法采用病例对照研究方法,收集来自天津医科大学总医院肺部肿瘤外科270例肺癌病例,同时收集445名健康志愿者的血液样本作为对照,并提取基因组DNA,使用Taqman~?SNP基因分型试剂盒进行基因分型,分析CDH1基因rs201141645、FANCB基因rs754552650和APC基因rs149353082三个SNPs位点在中国人群中的分布。采用卡方检验和Logistic回归分析探索不同基因型与肺癌发病风险之间的关系。结果FANCB基因rs754552650位点的AA、A/G和GG基因型的分布频率在对照组中分别为27.2%、52.6%和20.2%。AA和A/G基因型分布频率在病例组中分别为93.7%、6.3%,未检测到GG基因型。FANCB基因的rs754552650位点的A/G基因型在病例组和对照组中存在显著差异。携带者患肺癌的风险明显降低(OR=0.035,95%CI:0.020-0.062,P<0.001)。CDH1基因rs201141645 A/C和CC基因型仅存在于对照组中。此外,在病例组中仅发现1个样本存在APC基因rs149353082 C/G基因型。结论在中国人群中,FANCB基因rs754552650 A/G基因型携带者患肺癌的风险明显降低。

民用飞机适航取证中的APC/PIO评估方法

总结了MA600飞机在适航取证过程中所做的APC/PIO研究与评估工作。根据APC/PIO产生的机理及类型,理论分析了MA600的APC/PIO易感性及可能发生的类型;选择适合于运输机的预测准则,对纵向和横向的APC/PIO易感性进行了评估和分析;制定了试飞大纲,由试飞员在全动飞行模拟器上完成了试飞任务,并对其APC/PIO趋势做出了评分和评语;最后,对试飞数据进行了分析,所得结果与理论分析结果、准则评估结果及试飞员评语一致,表明MA600飞机没有发生APC/PIO的趋势,满足适航条例对APC/PIO的要求。