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71.
系统动力学是研究信息反馈系统动态行为的计算机仿真方法,其核心的部分主要取决于系统的平顺性和操纵稳定性。文中主要针对操纵稳定性进行相关模拟研究。目前,我国主要运用于系统动力仿真模拟的软件是ADAMS,在阐述车辆系统动力学的仿真模拟过程的基础上,对ADAMS软件的适用性进行相关分析。 相似文献
72.
对于双检波器采集的信号,通常将其变换至频率—波数域中,经过波场分离得到上、下行波,再对其中的陆检信号和水检信号分别进行处理,然后合并,以达到消除鬼波,加强一次波的目的。这样处理的前提是假设海面平静、检波点分布均匀。然而,实际数据采集中很难满足上述条件,导致检波点鬼波的压制效果不甚理想。据此,本文首次提出适用于起伏海面的时空域逐道波场分离技术,通过构建非高斯性最大化优化目标实现波场分离。与传统的波场分离方法相比,该方法更适用于海上地震数据处理,能取得理想的鬼波压制效果。实际数据处理结果表明,基于非高斯性最大化波场分离的鬼波压制处理流程,能有效消除鬼波,拓展地震资料频带并提高信噪比,进而提高成像质量。 相似文献
73.
本文以四种丙烯酸类单体合成了一种pH敏感型聚合物(PMDMN)。该聚合物连接金属螯合剂(IDA)后与Cu~(2+)或Fe~(3+)通过配位键形成聚合物PMDMN-Cu或PMDMN-Fe。首先对聚合物的红外光谱、等电点及回收率进行了测定。其次,探讨了PMDMN-Cu、PMDMN-Fe对木瓜蛋白酶粗酶的吸附条件,包括pH、时间及NaCl浓度。通过对洗脱液的酶活回收率的测定,考察了咪唑、盐酸胍、EDTA及其浓度配比的洗脱效果。最后通过SDS-GAGE对最优洗脱条件的酶液纯度进行了验证。结果显示:接枝金属配基前后的等电点分别为5.15或5.08,回收率皆大于95%(5个吸附-洗脱循环后);PMDMN-Cu、PMDMN-Fe最适吸附pH值均为7.0,并于120 min和210 min达到吸附平衡,最大吸附量分别为5.09 mg、4.58 mg,NaCl浓度的增加能一定程度增加木瓜蛋白酶的吸附量。在洗脱方案中,0.5 mol/L咪唑+1.0 mol/L盐酸胍具有最好的洗脱效果,洗脱率皆接近95%,同时不会造成金属配基的泄露。SDS-PAGE显示PMDMN-Cu和PMDMN-Fe都能大幅度提高木瓜蛋白酶的纯度,纯化倍数分别为4.29和4.48。 相似文献
74.
75.
76.
配电网由配电设备和相应的传感测量网络组成,由于传感器自身可能出现故障,容易导致告警漏报或误报,这给配电系统的故障检测带来了困难,特别是难以区分馈线区段故障和传感器故障。针对配电网传感器故障检测问题,首先,提出了一种基于能量平衡的故障检测方法,给出了能量网络模型的构建和描述方法。然后,基于能量平衡这一基本物理定律建立电气测量数据之间的关联模型。该方法在没有馈线故障信息的情况下,利用传感器之间的相互校核,可以甄别配电网传感器故障。最后,利用仿真实验证明了该方法的有效性。 相似文献
77.
该研究以湖北神农架林区5个中蜂蜜样品为研究对象,对其理化指标和总酚酸、总黄酮含量进行测定,采用DPPH·和ABTS+自由基清除试验测定其抗氧化活性。试验结果表明,神农架林区5个中蜂蜜样品理化指标均符合GH/T 18796-2012《蜂蜜》,总黄酮含量为(9.95±0.04)mg/100 g13.66±0.04mg/100 g;总酚酸含量为(20.69±0.03)mg/100 g31.71±0.07mg/100 g;5个中蜂蜜样品均具有DPPH·和ABTS+自由基清除能力,IC50值分别在(39.14±0.16)mg/mL106.63±0.38mg/mL和(48.48±0.22)mg/mL127.07±1.41mg/mL之间。其中总酚酸含量与清除DPPH·和ABTS+自由基能力存在显著正相关,其相关系数分别为0.973、0.920。该研究首次报道了神农架林区中蜂蜜的理化性质及其抗氧化活性,为神农架林区中蜂蜜的开发利用提供了理论依据。 相似文献
78.
以胡椒叶为提取原料,探究低共熔溶剂对胡椒叶精油提取效果的影响。在单因素实验结果的基础上,以液料比、超声功率与蒸馏时间为影响因素,以精油得率为响应值,应用Box-Behnken试验设计建立数学模型,进行响应面分析。结果表明,氯化胆碱-尿素组成的低共熔溶剂提取效果最好,响应面优化的最佳提取工艺条件为液料比为14:1 mL/g、超声功率300 W、蒸馏时间53 min。在此条件下,胡椒叶精油得率为1.380%±0.018%,优于水蒸气蒸馏法和超声辅助水蒸气蒸馏法,胡椒叶精油得率分别提升了14.33%、5.18%。通过GC-MS对胡椒叶精油进行分析,共鉴定出34种化合物,其主要成分为δ-榄香烯(19.75%)、α-荜澄茄油烯(9.17%)、石竹烯(8.97%)、α-古芸烯(6.12%)、β-榄香烯(5.13%)。结果表明,以氯化胆碱-尿素作为低共熔溶剂提取胡椒叶精油的方法是可行的。 相似文献
79.
《Food chemistry》1999,65(1):91-97
Soft and firm varieties of jackfruit of three stages of maturity (7–8, 10–12, and 14–16 weeks), harvested from the central, western and eastern parts of Bangladesh, were analysed. The dry matter content of perianth and seed of the soft and firm varieties increased from 10.0 to 32.0% and 19.0 to 52.0%, respectively, while the ash content decreased from 5.7 to 2.0% and 4.9 to 1.5%, respectively, on a dry matter basis. The free sugars of jackfruit samples increased with maturity from 1.5 to 10.5% and 1.4 to 5.2% of their dry matter for the soft and firm varieties, respectively. In all cases varying proportions of glucose, fructose and sucrose were the major sugar constituents. The starch content of the perianth samples increased from 7.8 to 47.0% and from 9.0 to 50.5%, on a dry matter basis for the soft and firm varieties, respectively, whereas, that for seed increased up to 65.0 and 59.0%, respectively. Microscopic examination of the samples showed the perianth to contain thin-walled cells packed with starch granules, some organized into distinct clusters. From both the chemical and histological studies, it appeared that the starch content of both perianth and seed of soft and firm varieties of jackfruit samples gradually increased with the increase of maturity. The total dietary fibre varied from 42.0 to 55.0% in the perianth. However, that of seed changed very little. The results show that the starch and total dietary fibre contents of jackfruit are higher than those of other fruits and vegetables of Bangladesh. © 相似文献
80.
针对局部异常因子(local outlier factor,LOF)异常检测算法时间空间复杂度高、对交叉异常及低密度簇周围异常点不敏感等局限,提出了基于近邻搜索空间提取的LOF异常检测算法(isolation-based data extracting LOF,iDELOF),将基于隔离思想的近邻搜索空间提取(isolation-based KNN search space extraction,iKSSE)前置于LOF算法,以高效剪切掉大量无用以及干扰数据,获得更加精准的搜索空间。基于此完成了理论以及4组实验分析,每组实验分别进行iDELOF算法与LOF、iForest、iNNE等多种典型算法的对比分析。结果表明:iDELOF算法通过拉大正异常点局部离群因子的差距,增强了对交叉异常以及低密度簇周围异常点的识别能力,提升了LOF的检测效果;iDELOF算法在识别轴平行异常方面与LOF同样具有明显优越性;iDELOF算法通过iKSSE所获数据子集显著小于原数据集,多数子集数据量小于原数据集的1%,因此iDELOF的时间空间复杂度显著降低,且原数据集数据量越大,优越性越明显,当数据量足够大时,iDELOF算法的运行时间将低于IF算法。 相似文献