航天飞行器结构应力腐蚀基因解析及应用

应力腐蚀(SCC)是一种易引起航天飞行器结构无征兆事故的多因素耦合作用失效类型。为厘清SCC机理,文章从基因角度解析SCC的应力因子和微观因素,探索SCC基因测取方法和无SCC事故内涵。分析表明,SCC应力基因位于远低于σ_S的量值区间,其微观基因包括溶解阳极、氢、电负性离子、滑移位错、钝化膜和晶体取向,可采用多尺寸断裂形貌、化学浓度、电位/电流、应力/应变等参数测取SCC基因组态和SCC敏感性。基于SCC基因分析,航天飞行器结构设计寿命内无SCC事故原则应包括合理设计、精准评价和正确失效分析三部分。     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理,其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点;然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的,并且在点移动过程中相关解的二     

到空间站发酵——根据酵母基因结构探素未来太空旅客的标准

发酵,是人类较早接触的一种生物化学反应,多指有机物的某种分解过程,也是我们日常生活中一种很普通的现象,主要应用于农业、医药、酿造、食品及化工等方面,如我们比较熟悉的有秸秆发酵、造酒发酵和面食发酵等。不过别看发酵在我们生活中是件简单的事情,要是给发酵的实物换个环境,     

风力机叶型增升技术

介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。     

基于基因算法的加工质量故障诊断研究与实现

以基于节约覆盖集理论的概率因果诊断模型为理论基础,以基因算法为该模型的求解策略,两者结合起来解决质量管理界的难点问题之一--机械加工过程质量故障诊断问题,其中又以构造一个合理有效的基因算法个体适合度评价函数为重点,同时引入了故障树分析方法,来提高诊断模型的准确性和可解释性。应用研究表明,该方法将有效地解决加工质量的诊断与改进问题。     

表达鸡传染性支气管病毒S1蛋白的重组假型杆状病毒的构建

根据鸡传染性支气管炎病毒M41株的基因序列(GenBank:AY851295.1),设计特异性引物,利用 RT-PCR方法扩增其 S1基因,并将扩增产物克隆到杆状病毒转移质粒pFast-VSV-G-CMV中,获得重组质粒pFast-VSV-G-CMV-S1,进一步将该重组质粒转化到DH10Bac感受态细胞中,得到重组穿梭载体Bacmid-CMV-S1,再利用脂质体转染sf9昆虫细胞,获得重组杆状病毒Ac-V-S1.间接免疫荧光试验表明,该重组杆状病毒可以转导哺乳动物细胞并表达S1蛋白.     

食用太空食品安全吗？

目前，人们对航天育种产品还存在一定程度的误解，把它和转基因食品混淆起来。实际上，二者是完全不同的概念。转基因产品是将人工分解和修饰过的外来基因直接导入另一个生物体基因组中，引起生物体性状发生变化，比如，把小麦的基因移植到水稻上，甚至有时是从某种微生物、动物身上提取基因，转到农作物上。这些种子本身染色体已产生缺失、重复、易位、     

外星基因(一)

在为所发现的头发样本进行DNA分析的过程中，彼得·克奥瑞1992年的经历中所潜在的非同寻常的东西也随之渐渐浮出水面，而就在我开始调查彼得外星人经历的同一年，又一件惊人的事情引起了我的注意。这两件事情将会给我提供一个真实性的定位点——切实的实物证据，这是我一直苦苦寻找的，它将证明外星人绑架事件的确发生过。     

清风拂面来——与道金斯一席谈

在2005年4月30日，理查德·道金斯公开表明了自己无神论者的身份。他是全世界最著名的活着的无神论者，也是全世界最具争议的进化生物学家。道金斯于1976年出版的《自私的基因》一书，把他作为科学还原论的一个英俊、易怒的人性代表，推到了聚光灯下。这本书认为自然选择仅仅通过基因——而不是通过物种或者个体——发挥它的力量．     

A strategic flight conflict avoidance approach based on a memetic algorithm

Conflict avoidance （CA） plays a crucial role in guaranteeing the airspace safety. The cur- rent approaches, mostly focusing on a short-term situation which eliminates conflicts via local adjust- ment, cannot provide a global solution. Recently, long-term conflict avoidance approaches, which are proposed to provide solutions via strategically planning traffic flow from a global view, have attracted more attentions. With consideration of the situation in China, there are thousands of flights per day and the air route network is large and complex, which makes the long-term problem to be a large-scale combinatorial optimization problem with complex constraints. To minimize the risk of premature convergence being faced by current approaches and obtain higher quality solutions, in this work, we present an effective strategic framework based on a memetic algorithm （MA）, which can markedly improve search capability via a combination of population-based global search and local improve- ments made by individuals. In addition, a specially designed local search operator and an adaptive local search frequency strategy are proposed to improve the solution quality. Furthermore, a fast genetic algorithm （GA） is presented as the global optimization method. Empirical studies using real traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our approach outper- formed the existing approaches including the GA .based approach and the cooperative coevolution based approach as well as some well-known memetic algorithm based approaches.