摘要：目的 设计并构建靶向Tsc1和Tsc2基因的CRISPR/Cas9基因编辑系统,并在细胞水平验证基因编辑效力。方法针对小鼠Tsc1和Tsc2基因分别设计3个sgRNA导向序列,构建sgRNA表达载体,与Cas9表达质粒共转染小鼠N2a细胞,经药物筛选获得阳性细胞后,PCR扩增打靶位点的DNA片段,利用TA克隆测序验证打靶效率。结果 Tsc1基因Tsc1-M-sgRNA2、Tsc1-M-sgRNA3及Tsc2基因Tsc2-M-sgRNA1、Tsc2-M-sgRNA2、Tsc2-M-sgRNA3这5个靶点均发生基因编辑,编辑效率分别为40%、80%、30%、30%和20%。结论 成功构建了有编辑效力的靶向小鼠Tsc1和Tsc2基因的CRISPR-Cas9基因编辑系统。

摘要：采用应力控制模式,对不同硫磺掺量(0%、30%、35%、40%)的马歇尔试件进行间接拉伸疲劳试验,使用CCD相机跟踪采集试验过程中的试件疲劳破坏的全过程,利用数字图像相关技术(DIC)和matlab处理试件变形前后中心区域和局部胶浆区域的位移场和应变场,从而研究硫改性沥青混合料的疲劳断裂性能。结果表明:硫磺掺入对沥青混合料的疲劳断裂性能有一定的提高,其中硫磺掺量为35%对沥青混合料的疲劳断裂性能有显著作用,疲劳性能提高3.61倍,硫磺掺量为40%时,疲劳性能提高约2倍,疲劳性能相对35%掺量下降约40%;沥青混合料的疲劳断裂性能取决于沥青胶浆和胶浆与粗集料的界面特性。

摘要：双指数波形是国际雷电防护标准IEC62305,建筑物防雷设计规范GB50057—2010和美军标MIL—STD—464规定的雷电流标准波形。因此研究双指数波形作为雷电通道基电流产生的空间辐射电磁场有重要的价值。在计算雷电辐射场时,通常会对通道基电流表达式进行求导和积分运算,使计算过程非常复杂。本文基于传输线(TL)模型,使用泰勒级数展开的方法将作为通道基电流的双指数波形进行改进,利用偶极子法推导出回击电流的辐射电磁场的解析解。该方法使求解雷电辐射电磁场过程简便,并且增加了修正因子重构雷电通道基电流波形,使计算结果更准确。

摘要：小湾水电站工程属大(Ⅰ)型一等工程,永久性主要水工建筑物为一级建筑物。该工程为混凝土双曲拱坝,拱坝高294.5 m,建成后将形成149.14×10~8m^3的水库,总水推力约181 000 k N。监测成果显示,高拱坝库盘变形对大坝及其枢纽区的影响真实存在,巨大的水荷载作用致使库盘产生坝前沉降大于坝后沉降的"翘曲"变形,使得拱坝产生向上游倾斜变形现象,以及整个枢纽区倾倒现象。因此,利用库盘变形实测资料,对小湾高拱坝库盘变形的规律、量级以及对拱坝及其枢纽区的作用效应等进行了深入的研究。

摘要：虚拟现实技术综合利用计算机软硬件技术,高度逼真地模拟人在自然环境中的视觉、听觉、触觉等行为,给用户以较强沉浸感的环境体验,从而获得感受和体会。采用先进工具Autocad、3ds max、Sketchup建模,利用高级计算机引擎Unity3d进行驱动,以visual studio为编程平台,结合sql server数据库真实反映矿井环境状态、人员状态、工作设备状态等,设计实现了虚拟矿井灾害应急仿真系统。该系统为指导现场生产,实现全矿井监控、控制、管理的一体化,进行事故模拟等提供了一种崭新模式。

摘要：悬臂梁作为发动机安装车上最重要的承力构件之一,除必须具有足够的强度和刚度之外,同时还要保证质量较轻,最终才能保证发动机安装车的正常使用和安全性。通过分析悬臂梁的工作原理,建立出零件的初步三维模型,通过设定边界条件和添加载荷,利用有限元数值模拟技术进行分析,结果显示强度满足要求、但质量过大,需进一步优化改进。利用Workbench环境中的拓扑优化模块对零件进行形状和尺寸的优化,最终得到了满足强度条件下质量更轻的悬臂梁。经实物称量,该零件的实际质量较设计之前减少了14.25 kg、减幅达51.59%,为今后该类型零件的设计提供一定的参考。

摘要：三层金属液化天然气(LNG)全容罐的设计温度-196℃,工作温度-163℃,装置的运行及设计材料使用均属于超低温范围,任何天然气液体的泄露或泄露的迅速气化都会形成重大安全质量事故,所以对储罐本体绝热保冷施工质量要求极高。通过分析研究对罐底泡沫玻璃砖的施工平整度、罐壁珠光砂的填充方式、施工空气含水率均应进行质量控制,才能提高保冷效果降低储罐的日蒸发量。

摘要：大坝及边坡表面变形监测是水电站安全运行的重要保障。高拱坝、高边坡的温渡、气压、风速、降雨量等环境因素随不同部位不同高程的变化差异大,从而直接影响表面变形监测数据的精度与效率,建立一套高拱坝、高边坡智能表面监测系统是一项重大研究内容。小湾电站具有坝高、库大、地形地质条件复杂、边坡潜在变形失稳模式多样等特点,通过对小湾大坝及枢纽区边坡表面变形监测进行智能化改造,及时、准确、智能的掌握大坝及枢纽区边坡的表面变形情况非常必要。