多刺裸腹溞的精子发生

应用组织学方法和电镜技术,研究了多刺裸腹溞(Moina macrocopa)的精子发生、成熟精子的形态以及雄性生殖系统的结构特征。多刺裸腹溞雄性生殖系统包括1对精巢、1对输精管和1个生殖孔。精巢壁薄,由电子密度不同的2层结缔组织膜组成。生殖孔位于尾爪底部,其周围无类似交媾器等其他附属结构。多刺裸腹溞的精子发生经历精原细胞、精母细胞、精子细胞和成熟精子4个主要时期。精原细胞呈椭圆形,核染色质较分散,细胞质中分布着大量的粗面内质网和游离的核糖体。精母细胞由于挤压呈多角形,细胞核为椭圆形,核基质和染色质分别位于细胞核的一侧,细胞质中存在少量的线粒体,内质网呈片层状。精子细胞向精子分化,形态上纵向拉长,细胞核也纵向伸长;细胞质中线粒体数量增多,个体增大,且部分线粒体内嵴溶解,形成空泡状的衍生物;内质网大量发生。成熟精子弯曲成棒形,细胞核变小,呈圆形,位于精子的中央。扫描电镜观察显示,精子外表面光滑无附属结构。在整个精子发生过程中,细胞核双层核膜结构完整且清晰。此外在精巢中还存在巨大细胞。     

柴油机喷嘴内空穴流动可视化试验与数值模拟

柴油机喷雾特性除了与气缸内气流运动有关外,也与喷嘴内空穴流动有密切的关系.设计了比例放大多孔喷嘴内空穴流动和喷雾的可视化试验装置,进行了不同燃油喷射压力下喷嘴内空穴现象和喷雾的可视化试验,对所建喷嘴内空穴流动的三维数值计算模型进行了试验验证.采用试验和数值模拟相结合的方法分析了喷嘴内部流动从单相湍流流动发展为空穴流动、超空穴流动的流动特性,得出了喷嘴流量系数与喷射压力及空穴参数之间的关系以及喷嘴内出现空穴现象的临界条件.     

大型连栋鸡舍自然采光的设计与测试

分析了大型连栋鸡舍自然采光的设计原则和屋顶采光窗的设计方法,测定了山东蓬莱某自然采光连栋鸡舍的室内光环境状况。理论分析与实测结果表明：确保室内光照分布均匀的屋顶采光窗（带）宽度与间距的比值应不小于窗壁高与室内笼顶净高的２倍的比值。     

鱼腥草的开发利用技术探讨

综述鱼腥草的开发利用研究状况。采用文献追踪、民间调查收集、现场调查、基地建设等方法，对鱼腥草的形态特征、分布、生物及生态学特性、化学成分，特别是对其开发利用价值及栽培技术等方面进行了探索研究。结果表明：鱼腥草生物活性较高，用途广泛，值得进一步推广应用。应进一步加强鱼腥草的基础研究，研制现代中药剂型及开发多用途加工产品。     

不同鱼腥草生物特性及高效高产栽培技术研究

对鱼腥草的生物学特性进行了调查观察,特别对鱼腥草的人工栽培技术等方面进行了探索研究。收集鱼腥草种质资源23个,进行种植保存;并建立30多亩生产示范基地。结果：不同种源鱼腥草主要经济性状存在显著差异,其中地上茎叶产量以11号处理最高干品产量达0.93kg/m^2,比最低的10号处理0.38kg/m^2高144.74%。地下根鲜产量以处理4最高达5.5kg/m^2,比最低的17号处理1.7kg/m^2高223.53%;通过对23个种源地上干品产量、地下根鲜品产量统计比较结果,可选用11号、17号、16号等作为售茎叶为主的药用栽培品种,3号、4号、13号等作为售鲜根为主的菜用栽培品种。在栽培地上套种吊瓜可增产增效。     

稻谷颗粒内部水分迁移过程的有限元分析

研究稻谷颗粒内部水分的迁移规律,以求达到较好的烘干效果,是一个重要的问题。该文研制了可用于空间轴对称湿扩散问题的有限元计算软件,并用其对描述圆粒、长粒稻谷的３层圆球和椭球两种模型进行计算,得到了两种模型在干燥、缓苏状态下的湿度及其梯度场随时间变化规律。经分析发现,烘干温度较低时,椭球脱湿速度低于圆球,烘干温度较高时,两者差异变小。两模型的含水率（干基）及其梯度分布有明显差别。     

酸性尿液的泌乳奶牛血/尿临床病理学变化

探讨泌乳奶牛尿液呈酸性时机体血/尿临床病理学的变化。根据尿液p H将实验奶牛分为极酸组15头,偏酸组9头和中性组22头。并对实验奶牛血尿中7项矿物元素、7项炎性因子、9项能量代谢指标的检测和统计分析。结果显示与中性组相比,极酸组血中K、Cu、GLU含量极显著低于中性组(P0.01),血Mg、尿Mg含量显著低于中性组(P0.05),尿Ca含量、血中LPS、BHBA、NEFA含量显著高于中性组(P0.05),尿中P、BUN含量极显著高于中性组(P0.01);与中性组相比,偏酸组尿Ca、尿P、血BHBA、血NEFA含量极显著高于中性组(P0.01),血中Fe、GLU和SAA及尿Cr含量显著低于中性组(P0.05)。结果表明泌乳奶牛尿液呈酸性时表明机体发生酸碱平衡紊乱,可能会伴发能量负平衡、酮病、炎症和矿物质代谢紊乱等病理状态。     

Research on digital intelligent recognition method of the weave pattern of fabric based on the redundant information

Digital intelligent recognition for the weave pattern of fabric plays an important role to improve automation and artificial intelligence in textile production process. In order to improve the data processing efficiency and minimize the negative influence such as human error in the conventional methods, a rapid, automatic and accurate method for the surface structure analysis and the fabric weave pattern recognition is proposed. First of all, an imaging system was designed to obtain the double-faced images of fabric samples, and then the captured images were treated by projection algorithm in both warp and weft directions to generate a grid net which splits the image into massive nodes. In the following step, the nodes were preliminary classified based on the intensity of the node’s quadrilateral boundary and at the same time, the color of the nodes was calculated by using the color clustering method. To improve the accuracy of node classification, the types and color information of the adjacent nodes, together with double-faced image information, were utilized for error correction. At last, the node information acquired was encoded and expressed digitally by a basic matrix, two one-dimension matrices (row and column) and a color mapping table. Following the procedure above, the digital model of the weave pattern of the sample fabric is established. Experiments have been conducted and show the performance of the proposed method.