摘要：针对传统体积力模型应用于跨声速压气机精度不够的问题,发展了带能量源项的三维体积力模型。在从单通道RANS定常结果提取体积力源项时,考虑控制体能量方程,提取出能量源项,连同力源项一起加入到CFX软件中进行求解。将仿真结果与实验数据对比,从而修正源项的值和分布,并循环计算。最终结果表明:体积力模型成功模拟了NASA Rotor37在设计转速下的气动性能,其网格数相比全通道RANS减少约1.5个数量级;模型结果与实验取得良好一致,平均相对误差为0.62%。

摘要：进气畸变同压气机之间的相互作用机制一直是进气道/发动机一体化设计的重点。本文在一台低速轴流压气机上进行了插板畸变实验,研究了插板畸变对压气机性能和稳定性的影响。实验发现:轴向速度畸变和周向速度畸变是影响压气机性能的主要因素;当转子叶片离开畸变区时,其载荷最大,易产生较大的流动分离,当转子叶片刚进入畸变区时,其后的静子叶片叶根易出现流动分离。同时发现插板进气畸变条件下的压气机失速机理与均匀进气条件下压气机失速机理差别很大,并提出一个压气机失速模型去描述插板畸变条件下压气机失速的三个阶段。

摘要：通过低速轴流压气机失速实验,结合压气机失速仿真云图以及实验中所测得的叶片径向压力脉动图,发现失速后为部分叶高失速,而不是全叶高失速。基于失速预测Moses模型,通过比较不同径向截面计算得到的总压损失,发现沿径向叶片截面安装角的变化对模型的计算结果有影响,通过引入参数B对模型中的参数k进行改进。经过改进后的模型所预测的结果较原模型能够更加准确地预测压气机失速后的情况,改进后的模型可以为压气机设计提供良好的参考设计数据。对高亚声速轴流压气机进行改进,将高速可压这一因素考虑到模型推导中,对模型进行改进,改进后的模型相较于原模型在预测计算高亚声速轴流压气机压比特性上准确度提升了30%。

摘要：为了探索进气道/发动机一体化设计方法,发展了一种压气机与进气畸变耦合计算的方法.首先从压气机基准流场雷诺平均Navier-Stokes(RANS)仿真结果中提取压气机叶片对气流的作用力,建立压气机全通道体积力模型.再将压气机体积力模型加入到流体计算软件CFX中,实现插板进气畸变与压气机的耦合计算.与实验结果对比表明:压气机体积力模型能有效模拟压气机与上游畸变流场的耦合作用,相比传统的全通道RANS计算能减少近2个数量级的计算网格数.

摘要：目的初步分析我国尖锐湿疣患者病变组织分离的乳头瘤病毒6型(HPV-6)基因组晚期区编码序列变异情况。方法采用重叠PCR设计,分别从HPV-6阳性尖锐湿疣患者病变组织扩增出主要衣壳蛋白L1和次要衣壳蛋白L2基因片段,插入质粒载体克隆,经测序、拼接获得HPV-6基因组晚期区序列。结果得到的两条长2869bp的HPV-6晚期区序列(GenBank序列索取号AY015006,AY015008)均具有完整的L1和L2开放阅读框(ORF),与原型序列比较,在L1和L2ORF中共有9个核苷酸变异,其中错义突变4个(有3个发生在L2ORF,1个在L1ORF)。分子进化分析表明,克隆的晚期区序列属于HPV-6b亚型。结论HPV-6基因组晚期区编码序列非常保守(核苷酸变异率小于0.28%),并且L1ORF比L2ORF更为保守,其中位于L1ORF中7081位的A→G和7099位的G→A两处共有突变在我国HPV-6分离物中具有代表性。本研究首次从我国尖锐湿疣组织标本克隆了HPV-6基因组晚期区全长编码序列。

摘要：目的旨在获得无转化活性而保留抗原性的人乳头瘤病毒１６型（ＨＰＶ１６）Ｅ７Ｃ端，为进一步研制抗ＨＰＶ１６疫苗打下基础。方法应用自行设计合成的引物进行ＰＣＲ扩增ＨＰＶ１６Ｅ７Ｃ端亚基因片段，并克隆入真核表达载体ｐＬＮＣＸ。结果准确获得含有Ｅ７Ｃ亚基因片段的重组质粒ｐＬＮＣＥ７Ｃ，将ｐＬＮＣＥ７Ｃ转染Ｂ１６细胞。对Ｓｏｕｔｈｅｒｎ杂交阳性克隆应用Ｅ７多抗进行免疫组织化学方法检测，检出Ｅ７Ｃ的表达。结论所构建的表达质粒适于ＤＮＡ疫苗的制备。

摘要：分析DICOM标准,建立解析DICOM文件的模型,研究DICOM文件解析及其图像显示的方法。以DICOM3.0标准为对象,提出将DICOM文件划分为概念模型、数据模型、物理模型3个层面;以概念模型、数据模型为指导进行解析程序的设计,将物理模型与程序设计相结合进行解析程序的编程实现;利用线性/非线性两种算法对文件中的医学图像进行显示以及窗宽/窗位的调整。测试结果表明,该DICOM文件解析程序能够完整解析DICOM3.0标准文件,显示医学图像并支持窗宽/窗位的调整。通过对标准的分析编程实现了DICOM3.0医学图像文件的解析、显示和调整。

摘要：K-means聚类算法作为一种经典的聚类算法被广泛应用,但是传统聚类算法在对实时性聚类要求较高的场景已经不适用,特别是在基于聚类的一些实时推荐算法中。本文通过Spark Streaming框架对传统K-means聚类过程广播共享聚类中心并使用KD树对迭代过程进行二次优化。实验结果表明优化改进后的K-means聚类算法能够明显提升收敛效率和降低聚类时间,能够满足对实时性聚类的要求。

摘要：随着互联网信息技术的大规模应用,挖掘海量实时数据蕴含的价值受到越来越多地关注和研究。本文构建基于Spark的机器学习平台,该平台集成经过并行优化改进的经典机器学习算法,满足在不同场景下的机器学习需求。最后通过在单机环境、Hadoop环境和本文平台三个环境下进行实验对比,说明本文构建的混合架构机器学习平台性能有很大的提升。

摘要：随着移动互联网技术的大规模发展,创新型互联网公司和迭代型各行各业应用产品层出不穷,门户访问、好友互动等操作产生的大规模日志记录,对大数据处理的实时性、准确性和高可用性发起了挑战。Kafka是一种高吞吐量分布式发布订阅消息系统,其在高并发数据读写方面优势明显,但其提供的数据消费方式存在数据丢失和重复的风险。本文首先介绍Kafka架构及其Offset管理,介绍了新型流式数据处理框架SparkStreaming与Kafka的结合,并说明了Kafka数据消费方面存在的缺陷,最后提出了一种基于SparkStreaming读取Kafka的近似ExactlyOnce方案实现。通过搭建实验环境进行对比测试,验证了该设计可以在保证数据读取效率的前提下确保数据的准确性。