响应面分析法优化山楂叶中黄酮的提取工艺

响应面分析法优化山楂叶中黄酮的提取工艺,以黄酮粗提取率为指标,采用乙醇回流法提取。通过单因素试验及响应面分析,研究了提取温度、液固比、乙醇体积分数和提取时间4个主要因素对山楂叶中黄酮粗提取率的影响。采用Box-Behnken中心组合设计和响应面分析法,建立了回归方程的预测模型,确定最佳提取条件为液固比29 mL/g ,乙醇体积分数68％,提取温度64℃,提取时间34 min ,在此条件下黄酮粗提取率为3．07％。试验结果与模型预测值基本相符,因此,该工艺可应用于山楂叶中黄酮的提取。     

某工程超深旋喷桩止水帷幕的质量检测

旋喷桩止水帷幕质量的好坏,直接关系到深基坑工程能否顺利地施工开挖,然而旋喷桩止水帷幕的质量检测却是深基坑工程中的一个重要难题。今以某工程为例,通过对实际工程地质情况及支护情况的说明,提出超深旋喷桩止水帷幕的钻孔取芯及深井抽水试验相结合的检验方法,探讨如何方便有效地进行超深旋喷桩止水帷幕的质量检测,以便对以后类似的超深基坑工程提供施工质量检查方法及经验。     

高职学生学习主动性意识的缺失与重塑

分析高职学生的特点和学习主动性意识缺失的症状,从学生的学习自觉自信、教师的课堂教学反思、学校的学生评价机制等方面,对高职学生学习主动性意识的重塑策略进行探讨,并提出相应的对策。     

中国省域创新系统的协调度评价分析

科技创新是区域经济发展的强大动力。基于中国30个行政区域的静态面板数据,运用因子分析法对中国省域创新系统的协调度进行测度与评价,研究结果表明,中国省域创新系统的协调度总体上表现出明显的东部高于中部、中部高于西部的空间差异格局;但各省域创新系统也呈现出各自的比较优势。     

英语精读课教学预热环节

预热环节是精读课教学的重要一环,就精读课预热环节的内容、效度和形式等进行了分析讨论,以便取得最佳的教学效果。     

钢梁外包FRP混凝土抗弯承载力计算

目的研究一种简化处理的不同破坏形态下构件极限抗弯承载力的计算方法,以方便工程实际的应用.方法采用实用叠加方法对SRHC梁贴FRP的受力过程和破坏特征进行研究.根据中和轴到钢骨的截面距离不同,将受压区高度与钢骨上翼缘至混凝土受压边缘的距离进行比较,以此来确定FRP加固后梁在破坏时的不同抗弯承载力的适用公式.基于纤维模型法,对受弯钢梁外包混凝土贴FRP布构件进行非线性全过程分析.结果提出了受弯钢梁外包混凝土贴FRP布构件承载力计算公式.通过实例表明,FRP的加固层数是构件受力性能重要的影响参数,在相同的变形条件下,FRP层厚度增加,组合构件的承载能力也有所提高,最佳加固率在3层以内.构件的承载能力随着混凝土强度的提高而提高.结论笔者给出的计算公式克服了简单叠加法和一般叠加法在计算上的缺陷,计算简便,可用于工程实际和结构设计中.     

研磨对生物质灰粒度和胶凝活性的影响

首先通过机械研磨方式对生物质电厂焚烧飞灰(以下简称生物质灰)进行改性;其次研究了不同生物质灰的化学成分、微观形貌、粒度分布特性,开展了不同掺量替代水泥胶砂强度试验,最后考察了生物质灰的潜在胶凝活性。结果表明,研磨处理明显改善了生物质灰的粒度分布及微观形态;宏观上反应为高硅型生物质灰用于水泥掺合料表现出了较高的火山灰活性。经过研磨处理的低硅灰在胶砂试件中等量替代水平下,改性低硅型生物质灰与Ⅱ级粉煤灰强度贡献水平相当,粒度分布、SEM图像观察结果与其胶砂试件的强度发展规律基本一致。就强度试验结果而言,高硅型和低硅型生物质灰分别可替代SF85微硅粉、Ⅱ级粉煤灰在水泥制品中得到应用。     

论 ESP 对高职英语教学改革的适用

针对ESP进入中国后遭遇的理论困境及教育实践中的不适应状况,分析了ESP作为教学观念的理论内涵,厘清了ESP内在的能够统合“学习者需求分析”和“特定目标导向”的指导功能。在此基础上,结合中国高职高专院校的英语教学改革,进一步确认了ESP理论是一种以就业为导向的教学观,能够同时融合学习者、教学者和用人者三个方面的需求,因而能够适用于以就业为导向的高职高专英语教学改革。     

提高高等学校课堂教学有效性的应对策略

探讨高等学校课堂教学现状,分析存在的问题,找寻其中原因,提出应对策略：学生提高自我管理能力、转变学习方法、明确学习目的和增加专业认同感;教师端正教学态度、改变教学方法、提高教学能力;学校实行样本课程、完善教学基础设施、健全和改革学生和教师评价制度等.     

均匀线阵双基地MIMO雷达目标角度估计

在高斯色噪声背景下,提出了高阶累积量最小范数算法,实现了均匀线阵双基MIMO雷达的波离方向和波达方向的联合估计。最小范数算法利用双基MIMO雷达的联合导向矢量矩阵与噪声子空间正交,用噪声子空间的全部噪声奇异矢量构成最小范数矢量,相比MUSIC算法计算量小。仿真结果也表明在低信噪比时,最小范数算法的估计性能较好。