论文部分内容阅读
扇贝超高压脱壳机制及有限元分析
【出 处】
：
浙江海洋大学
【发表日期】
：
2019年01期
其他文献
近年来,女性宫颈癌的患病率逐年提高,成为全球女性的主要癌症之一。子宫颈液基薄层细胞检查法（TCT）[1]被认为是发现早期宫颈癌前病变最可靠方法。本研究借助图像处理技术及模糊数学和神经网络建立了基于优化后的模糊神经网络、基于BP神经网络和卷积神经网络的初筛模型,目的是基于对宫颈细胞病理改变进行初步分类诊断,为病理诊断医生节省时间、提高诊断质量。本文借助文献分析法和实验分析法进行研究工作。文中模型建立
菲律宾蛤仔Ruditapes philippinarum（简称蛤仔）,是一种典型的营埋栖滩涂贝类,具有喷水吐沙的特征行为,但目前对该行为的研究鲜见报道。本研究在实验室条件下用高速摄像机观察记录了蛤仔个体喷水行为的基本过程,采用喷水粒子改进模型计算了蛤仔喷水吐沙行为的能量消耗,并通过行为阻隔对比实验和半静态双箱模型模拟研究了该行为对蛤仔富集重金属的影响。取得的主要结论如下:（1）摄像机观测记录的蛤仔
本文以浙江近海的（?）科和海鲂科鱼类为研究对象,采用形态学研究方法,描述其形态特征,比较物种间的形态差异。同时利用DNA条形码技术对其进行物种鉴定,并比较分析DNA条形码（12S r RNA和COI基因）序列,研究种内及种间的序列差异,计算种内及种间的遗传距离,构建分子系统发育树,进而探讨（?）科和海鲂科鱼类间的进化关系。此外,对东方披肩（?）进行了初步的基因组组装,为（?）科鱼类系统发育基因组学
物联网技术推动着智慧海洋的发展,油耗监测是其重要一环。在船舶油耗监测应用中,通过物联网传感器技术采集船舶油耗数据,监测周边海洋环境。其中,高精度同步采集的结果为后期系统中油耗模型分析提供必要的原始数据。参与采集的传感器同步性能的好坏将会直接影响油耗监测各项数据分析的结果。目前,船舶油耗监测系统采集数据功能存在采集精度较低、能耗较大、节点之间时间同步误差较大和稳定性差等系列问题。从船联网技术切入,建