O2 evolution and cyclic electron flow around photosystem I in long-term ground batch culture of Euglena gracilis

Based on the purpose of better exploring the function of green producers in the closed aquatic biological life support system, the condition of dynamic O₂ evolution and performance of cyclic electron flow around photosystem I (CEF-PSI) in long-term ground batch culture of Euglena gracilis were studied, the relationship between linear electron flow (LEF) and CEF-PSI was revealed, the function of CEF-PSI was investigated. Excellent consistency in O₂ evolution pattern was observed in cultures grown in both closed and open containers, O₂ evolution was strictly suppressed in phase 1, but the rate of it increased significantly in phase 2. CEF-PSI was proposed to be active during the whole course of cultivation, even in the declining phase 3, it still operated at the extent of 47–55%. It is suggested that the relationship between LEF and CEF-PSI is not only competition but also reciprocity. CEF-PSI was proposed to contribute to the considerable growth in phase 1; it was also suggested to play an important protective role against photosystem II (PSII) photoinhibition at the greatly enhanced level (approximately 80–95%) on the 2nd day. Our results in this research suggest that E. gracilis had very particular photosynthetic characteristics, the strict O₂ evolution suppression in the initial culture phase might be a special light acclimation behavior, and CEF-PSI could be an important mechanism involved in this kind of adaptation to the changeable light environment.     

跨国公司对我国轿车制造业投资的技术溢出效应

跨国公司的技术转移并没有给中国轿车产业带来实质性的提高,反而通过对核心技术的掌握牵制合资公司的产品开发,从而导致了中国轿车产业越来越依赖跨国公司的技术转移。跨国公司牢牢把持配套采购权,中国汽车零配件行业受到技术与市场的双重排斥。跨国公司在我国轿车市场的扩张所带动的主要不是中国的关联企业,而是外资企业。在中国企业与外方合资过程中,原国有企业研发力量被阉割、肢解、解散。对于中国汽车工业来说,通过合资引不进轿车开发的核心技术,技术溢出也决不会自动形成产品开发上的技术能力,所以把通过合资生产所带来的技术知识转化成为中国企业在产品开发上的技术能力,更需要中国企业自身的学习和创新。     

基于CCD自动巡线智能小车设计

为实现小车的自动巡线,采用CCD摄像头识别不同颜色的跑道,在测试时选择了黑线。CCD具有128×1个像素,每次可采集128个线阵的数据,将其二值化后转换为128个8位二进制数,通过A/D接口输出,与STM32微处理器连接。用软件进行采集处理,采用中值算法,找到黑线两边的边缘,确定黑线的中心点。计算出小车的中心点与黑线的中心点之间的偏移量,控制小车的左转、右转还是直行。用编码器对车轮测速,用速度PID算法控制小车的行驶,以实现自动巡线。测试结果表明:该CCD巡线智能车能够实现自动巡线功能,不仅可自动循迹黑线,还可循迹其它颜色的线条,使得小车的巡线速度得以提高,为自动循迹小车提供了一种新方法、新思路。     

直背式轿车起动过程中气动现象的研究

用计算流体力学方法对直背式轿车起动过程中的非定常外流场进行了数值模拟,采用k-ε湍流模型及一阶迎风格式计算出两种加速度下气动阻力和阻力系数.结果表明起动过程中气动阻力有较为显著的增加,并在起动后很短时间内达最大值.当汽车行驶平稳时,阻力趋于某一定值.阻力系数在起动过程中急速下降,起动结束后变化平缓,也趋于某一定值.起动过程中,车尾部逐渐形成旋涡,汽车头尾部压差逐渐变大,行驶平稳后,压差变小.      

基于轧制应力分布的铝合金厚板淬火应力仿真

利用高度非线性软件MSC.Marc,采用弹塑性大变形有限元法对7075铝合金预拉伸厚板在轧制、淬火过程中残余应力的分布进行数值仿真.文中顺次地仿真出轧制-升温-保温-急冷四个过程中产生的残余应力,研究轧制残余应力、升温-保温应力对最终淬火应力的影响.结果表明小压缩量下,整体轧制应力小于淬火应力,轧制应力在升温-保温过程中减小,在急冷过程中急剧增大,最终表现为淬火应力.轧制应力对淬火应力影响很小,淬火应力却彻底改变了原有轧制应力的大小和分布.      

不同透风率超大型冷却塔台风致内吸力取值

风荷载是超大型冷却塔设计的控制荷载,塔筒内部风荷载取值仅考虑了良态风工况。为研究台风作用下超大型冷却塔内吸力分布特性,采用多重嵌套的中尺度天气研究预报（Weather research and forecast,WRF）模式对台风“鲇鱼”进行高时空分辨率模拟,并借助最小二乘法优化技术拟合得到近地面三维风速剖面。以山西潞安电厂220 m世界最高冷却塔为对象,结合中-小尺度耦合模式嵌套技术对超大型冷却塔进行台风和A类地貌下大气边界层良态气候风的近地面三维风场CFD模拟。在此基础上,探讨了塔内绕流特性、能量分布、阻力系数以及风阻的差异和产生原因,对比分析了冷却塔内表面风压系数三维分布特征,最后给出台风作用下超大型冷却塔内吸力的取值建议。结果表明,采用WRF-CFD耦合模式可以有效模拟台风下超大型冷却塔近地三维风场,考虑0%、15%、30%及100%百叶窗透风率下台风致内吸力系数取值分别为-0.61、-0.36、-0.34和-0.42。     

基于CCD自动巡线智能小车设计

为实现小车的自动巡线，采用CCD摄像头识别不同颜色的跑道，在测试时选择了黑线。CCD具有128×1个像素，每次可采集128个线阵的数据，将其二值化后转换为128个8位二进制数，通过A/D接口输出，与STM32微处理器连接。用软件进行采集处理，采用中值算法，找到黑线两边的边缘，确定黑线的中心点。计算出小车的中心点与黑线的中心点之间的偏移量，控制小车的左转、右转还是直行。用编码器对车轮测速，用速度PID算法控制小车的行驶，以实现自动巡线。测试结果表明：该CCD巡线智能车能够实现自动巡线功能，不仅可自动循迹黑线，还可循迹其它颜色的线条，使得小车的巡线速度得以提高，为自动循迹小车提供了一种新方法、新思路。     

基于近海海面观测的台风黑格比风特性研究

根据在博贺海洋观测站测得的0814台风黑格比三维风速时程,首先探讨了实测数据质量的判别准则及处理方法,进而研究了平均风场特性:风剖面、风攻角、梯度风高度以及脉动风场特性:湍流强度、阵风因子、时间尺度、积分尺度、脉动风速谱等。研究结果表明:近海海面指数律风剖面指数a远小于建筑结构荷载规范推荐值;台风风场结构本身存在3°～7°正攻角;在近海海面上阵风因子均值为1.23;顺风向湍流强度平均值为0.10,三向湍流强度的比值为1∶0.80∶0.43;水平向时间尺度基本上均小于30s,竖向时间尺度均小于10s;纵向和横向积分尺度较为接近,大于竖向积分尺度;不同区域的实测风速谱与各经验风速谱均存在一定差异,与von Karman谱吻合相对较好。     

基于先验知识的红外图像汽车牌照定位方法

由于汽车牌照图像背景复杂,存在各种各样的噪音干扰,很难准确定位汽车牌照.因此提出一种快速、自动红外汽车牌照定位方法,利用红外成像特点,解决了高速行驶、无主动照明、在全天候工作情况下的牌照定位问题.根据汽车牌照在全图单位长方形面积的水平灰度梯度最大的特点,成功地从红外汽车图像中检测定位车牌,定位结果的正确率达到了99%以上.      

模糊算法在智能车控制中的应用

在自行设计的智能车中,方向控制和速度控制都存在高度非线性的问题。采用模糊算法与PID算法相结合的方法,实现了对方向和速度的优化控制,即采用模糊算法对智能车方向进行控制;采用模糊PID算法实现了对于智能车的速度控制。从而使智能车能够根据路况的变化,做出相应的控制决策。控制策略是在Freescale单片机MC9S12DGl28B上编程实现,实验表明：加载了模糊算法的智能车,对赛道的适应性和控制的稳定性都得到了较大的提高,具有很好的控制效果。