以非侵入性和定量的方式在体内实时追踪细胞、分子和药物是当代医学的优先需求,用于阐明细胞功能、监测病理过程和制定有效的治疗策略。[1] 在现有的诊断技术中,基于质子的磁共振成像( 1 H-MRI)在对软组织进行成像方面表现良好,没有深度限制,可以提供高分辨率、解剖和功能信息,而无需使用电离辐射和放射性核素。 [2] 为了进一步增强 MRI 对比度,通常使用钆或氧化铁基探针进行诊断,但它们的敏感性和特异性有限,并且其安全性仍存在争议,因为经常有毁灭性的晚期不良反应被报道或仍有待研究。 [3] 作为这些造影剂的替代品,基于氟化( 19 F)化合物的替代品正变得越来越有前景,由于 19 F 具有高旋磁比,且体内背景可忽略不计,因此可提供“热点”成像功能。 [4] 因此,氟化探针在给药后可以直接检测并以高选择性进行定量分析,特别是当它们含有多种磁当量的 19 F 原子时,最近报道的超氟化分子探针 PERFECTA 就是这种情况(图 1)。 [5] 尽管 PERFECTA 具有尖锐的 19 F 单线态共振峰和合适的弛豫特性,但它显然不溶于水,对于生物医学应用,需要通过脂质乳化剂将其分散在水介质中,或封装到聚合物纳米颗粒或胶束中。 [5,6]
近年来,银纳米颗粒电极因其稳定性和导电性而被广泛研究,作为可穿戴和柔性电子产品的电极材料。湿化学沉积技术被认为是一种低成本且可扩展的技术。目前基于湿化学的纳米颗粒沉积技术包括电喷雾沉积、滴铸法、旋涂法和喷墨打印工艺。这些技术通常需要单独的沉积后退火步骤。这对于低熔点的基底来说可能是一个问题。此外,上述某些方法需要物理接触,这增加了交叉污染的可能性。在本研究中,我们提出了一种结合电喷雾和激光辐射的技术,可以在刚性或柔性基底上同时沉积和烧结纳米颗粒。在此过程中,银纳米颗粒水相悬浮液的微滴以所谓的微滴模式从金属毛细管喷嘴喷出,喷嘴可通过电位控制。锥形空心激光束用于蒸发液体并将纳米颗粒烧结到基底上的所需位置。与传统的导电微图案制备方法相比,这项技术前景广阔,因为它简化了一步沉积过程,减少了交叉污染,并且适用于各种表面。我们利用功率为 5 至 13 W 的 Nd:YAG 激光器制备了银纳米颗粒薄膜微图案。我们利用扫描电子显微镜、能量色散 X 射线和四探针分析研究了晶粒尺寸分布、成分和电阻率之间的相关性。结果与传统的热烧结方法相当。
为了测试建议的方法的性能,使用Heureka Planwise软件在100年内针对两个瑞典县(北方地区)和克罗伯格(BoreonMoral Zone)开发了不同的未来林业场景。模拟和分析了五种不同的测试方案; 1,当前林业(“ Cur”); 2,增长和收获的增加(“递增”); 3,保护区和额外的生物多样性促进措施(“ double+”); 4,终止林业(“停止”)和5,标准林业(“站立”)。场景“停止”模拟了所有森林管理实践均在2010年终止。但是,森林仍将受到当年之前进行的森林管理活动的影响。场景“立场”的目的是反映整个瑞典的总体平均林业,以最大程度地减少诸如架子年龄分布和变化的增长条件等因素的影响。
ma-P 1200 是正性光刻胶系列,专为微电子和微系统技术而设计。这些光刻胶具有多种粘度,一次旋涂即可获得 0.3 – 40 μm 的薄膜厚度。非常适合用作蚀刻掩模,具有较高的干湿蚀刻耐受性 - 宽带、g-、h- 和 i-line 曝光 - 在湿蚀刻工艺和酸性和碱性电镀槽中具有非常好的图案稳定性 - 在干蚀刻工艺(例如 CHF 3 、CF 4 、SF 6)中具有高度稳定性 - 可获得良好的光刻胶图案热稳定性 - 水性碱性显影
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题,从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响,而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来,扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动,然后进入颅脑蛛网膜下腔,然而,物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型,当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法,并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入,可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型:动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征,例如动脉、静脉和脑脊液流量分布(幅度和相移) 8 。此前,利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小,使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反,消耗是压力-
1.1 复合直升机的示例.......................................................................................................................................................3 1.2 倾转旋翼飞机的示例.......................................................................................................................................................3 1.3 前飞对后飞桨叶速度的影响.......................................................................................................................4 1.4 同轴反向旋转旋翼能够在前飞期间保持每个旋翼的升力不对称,每个旋翼的力矩相互抵消。通过消除后飞桨叶升力来平衡旋翼力矩的需要,可以缓解后飞桨叶失速,就像单旋翼飞行器一样(左图)[5]。................................................................ ..................................................................................................................................................................................4 1.5 兰利全尺寸风洞中的 PCA-2 转子试验装置 [11]。...9 1.6 采用悬臂转子配置的 Meyer 和 Falabella 风洞试验装置 [12]。......................................................................................................................................................................10 1.7 叶片表面压力端口的展向和弦向位置 [12]。11 1.8 零铰链偏移转子的轮毂组件,显示来自叶片的压力管连接到轮毂内的压力拾音器 [12]。 12 1.9 1965 年詹金斯在兰利全尺寸风洞中的试验装置 [13]。 14 1.10 高进速比时转子推力和 H 力系数与总距(A0)的关系,显示总距推力反转 [13]。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.13 在增加前进比的情况下,在盘面载荷恒定的情况下测得的有效旋翼升阻比 [16]。 . . . . . . . . . . . . . 21 1.14 升力对总距比和前进比的敏感度变化 [16]。 . . . . . 22 1.15 在 NASA 艾姆斯研究中心 40 x 80 英尺 NFAC 风洞中监测 UH-60A 空气载荷旋翼 [17]。 . . . . . . . . . . . . . . 24 1.16 压力传感器在仪表旋翼叶片上的分布 [17] 24 1.17 UH-60A 减速旋翼风洞试验中明显的集体推力反向趋势 [18]。 . ...
5.1.3 – 坚固性 ................................................................................................................................................................................................ 17
BB4 A F是两大行业领军企业联合打造的高端无人机系统。其科学的设计和高度集成的生产技术来自全球领先的高效地理空间测量技术制造商CHCNAV,其全自动飞行控制系统则来自商用无人机制造的先驱DJI。
我要感谢我的导师:Markus Wilde 博士、Tiauw Go 博士和 James Brenner 博士,感谢他们在我在佛罗里达理工学院的整个学术生涯中给予我的耐心、指导和支持。如果没有他们的专业知识,这篇论文就不可能完成。我要特别感谢 Wilde 博士,感谢他从大三设计到大四设计一直指导这个项目,并将其变成一个论文项目。这个项目给了我一个成长为工程师的绝佳机会。我还要感谢我的矩阵主管 Jose Nunez 博士,感谢他给一个刚毕业的工程研究生一个机会,并给了我在 NASA KSC 工作的机会。特别感谢我的 NASA 导师:Mike DuPuis 和 Michael Johansen,感谢他们的耐心以及他们在建模和控制方面的丰富知识。当然,我要向 NASA KSC 飞行技术部门的所有人表示感谢。最后,我要感谢我的朋友 James (Jimmy) Byrnes、Andrew Czap、Juliette Bido 和 Charles (Joe) Berry 在本论文的整个过程中给予的支持和投入。我很自豪地说我和他们是同一届的。
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