基于MATLAB下BP网络在力学反问题中的应用

存简介MATLAB语言和BP神经网络的基础上,建立了薄板力学参数反求的BP模型,调用了MATLAB软件中的神经网络工具箱,模型经过训练,并应用于实例求解,取得了良好的效果.表明运用BP神经网络进行力学反问题求解是可行的.同时,运用MATLAB神经网络工具箱,免去了繁琐的编程工作,计算效率明显提高.     

亳州市土壤Cu、Zn有效态含量与分布研究

通过对亳州市土壤的采样分析,研究了亳州市的土壤中有效态微量元素Cu、Zn的含量及分布情况,并对微量元素Cu、Zn对作物生长的需求状况进行了分析。结果表明:亳州市土壤中的有效态Zn的含量呈现大面积的缺乏状态,而土壤中有效态Cu含量比较丰富。根据亳州市不同地区之间的微量元素Cu、Zn的有效态含量比较,可以得出造成这种差异的原因是亳州市不同地区土壤类型和施肥方法、作物种植种类和耕作方式的不同。     

寒温带兴安落叶松林土壤呼吸特征

碳是一切有机体的基本成分,也是构成生物体的主要元素.自工业革命以来,由于人类大量燃烧化石燃料和过度采伐森林等原因,导致大气中的CO2浓度不断升高,严重威胁着全球生态系统和人类自身的生存与发展,已经引起国际社会的高度关注.     

重组水貂生长激素真核表达载体的构建及在巴斯德毕赤酵母中的表达

【目的】构建水貂生长激素（mGH）基因真核表达载体,并在巴斯德毕赤酵母GS115中进行表达,为大量获得水貂生长激素奠定基础。【方法】将体外合成的水貂生长激素基因插入分泌型表达载体pPIC9K。将重组的pPIC9K-mGH用SacI酶切后,LiC1法转化巴斯德毕赤酵母菌株GS115,经G418筛选后进行甲醇诱导表达,并以SDS-PAGE和Western blot检测酵母上清中水貂生长激素的表达。【结果】酵母上清中可见与目的蛋白相对分子量（31kd）相符的条带,该条带可被水貂生长激素多克隆抗体特异识别。【结论】正确构建了水貂生长激素真核表达载体,该蛋白能在巴斯德毕赤酵母中成功表达。     

橡胶树EST-SSRs发掘研究

随着橡胶树大量ESTs序列的产生,为EST-SSRs发掘提供了丰富的公共序列资源.本研究首先将11 809条橡胶树ESTs组装成3 932条非冗余序列,其中323条ESTs检索到SSRs 358个,SSRs出现的频率为9.1%.SSR重复单元共93种.其中二核苷酸重复(57.5%)、三核苷酸重复(26.0%)和六核苷酸重复(12.8%)占所有重复单元的96.3%.对323条SSR-ESTs进行特异扩增弓l物设计,共获得158对引物,对48份包括31份魏可汉种质、12份1981'野生种质、2份色宝橡胶、2份光亮橡胶和l份少花橡胶扩增,其中60对引物扩增出l条预期长度DNA片段,占所有设计引物的38%,并筛选到40对具有多态性的引物.EST-SSRs标记的发掘为巴西橡胶树分子辅助育种、种质资源功能遗传多样性分析等研究提供了良好的标记.     

早熟优质陆地棉新品种新石K28的选育及栽培技术

主要介绍新石K28的选育过程、生物学特性、产量、纤维品质、抗病性及栽培技术要点。     

基于FLUENT分析弯度对翼型性能的影响

弯度对提高翼型性能具有显著的影响.基于工程上广泛应用的标准k-ε模型,对不同弯度的翼型进行数值模拟.数值计算结果表明,随着弯度增加翼型的升阻力均增加,但升力系数增加程度逐渐减小,最佳升阻比先增大后又呈减小趋势;弯度增加升力增大,翼型吸力面的最低压力减小,但不能使其低于流体的汽化压力.     

基于拓扑优化和形状优化方法的主轴承盖结构设计

提出基于拓扑优化和形状优化的主轴承盖结构设计方法.在拓扑优化建模中,提出基于RAMP插值函数的ICM拓扑优化方法.在形状优化建模中,提出基于近似一差分敏度分析方法的形状优化方法.拓扑优化和形状优化模型以结构响应量为约束,体积最小化为目标,保证不同层次优化模型的承接性.针对某内燃机主轴承盖进行优化设计,优化结构分析结果表明,优化后的主轴承盖在满足结构刚度和强度条件下实现了结构体积最小化.证明提出的方法在主轴承盖结构设计中可行且有效.     

Patterns of synonymous codon usage bias in chloroplast genomes of seed plants

Codon usage in chloroplast genome of six seed plants （Arabidopsis thaliana, Populus alba, Zea mays, Triticum aestivum, Pinus koraiensis and Cycas taitungensis） was analyzed to find general patterns of codon usage in chloroplast genomes of seed plants. The results show that chloroplast genomes of the six seed plants had similar codon usage patterns, with a strong bias towards a high representation of NNA and NNT codons. In chloroplast genomes of the six seed plants, the effective number of codons （ENC） for most genes was similar to that of the expected ENC based on the GC content at the third codon position, but several genes with low ENC values were laying below the expected curve. All of these data indicate that codon usage was dominated by a mutational bias in chloroplast genomes of seed plants and that selection appeared to be limited to a subset of genes and to only subtly affect codon usage. Meantime, four, six, eight, nine, ten and 12 codons were defined as the optimal codons in chloroplast genomes of the six seed plants.