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为降低烟草中噁霉灵检测中的基质干扰,提高检测灵敏度和和稳定性,通过试验建立了以QuEChERS为样品前处理方法、液相色谱串联质谱仪为检测仪器的烟草中噁霉灵残留检测方法。样品加水浸润后,经丙酮提取、盐析试剂包除水、石墨化炭黑除杂后,采用Agilent ZORBAX 300SB-C8液相色谱柱(2.1 mm×100 mm,1.8 μm)分离,甲醇-水程序洗脱,ESI雾化,串联质谱MRM检测。结果发现,该方法在0.0025~0.0500 mg/L范围内线性良好,决定系数r2=0.9996,定量检测限1.06 μg/L,回收率在90.8%~92.0%之间,相对标准偏差为5.1%。运用该方法测定烟草中的噁霉灵,操作简单,检测精度高,满足CORESTA对烟草农残检测的要求。 相似文献
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变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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75.
《Planning》2015,(1)
创业型大学是一种新兴的高校办学模式,其以培养创新型人才、服务地方经济和行业发展需要为使命,承担了国家以创业带动就业的高等教育发展新战略。从高校的职能来看,培养拥有知识技术的大学生成为创新创业的主力军,促进国民经济产业结构调整和发展,是一种新趋势。许多高校对此进行了实践研究。本文以齐齐哈尔工程学院的办学实践探索为基础,分析了创业型大学的办学思路和经验。学院重视培养学生的创新能力,通过政校企合作,通过课程、科研带动,通过教学做合一、产学研结合的工学交替的教学模式,使得学校办学与区域行业经济发展相结合,以高校兴产、以高校促进经济新增长点。 相似文献
77.
视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数,实现对智能体的定位。传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程,解算非常复杂,因此,提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计。借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征,将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络,通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数。在KITTI数据集上的实验结果表明,提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹,证明了方法的可行性。在简化了复杂模型的基础上,与传统的视觉里程计系统相比,该模型的精度也有所提高。 相似文献
78.
随着云制造服务模式的兴起,云池中存在大量云服务并掺杂有虚假的云服务,恶意竞争的虚假云服务伤害了云服务提供商的权益,云用户也很难判别真实且优良的云服务。针对该问题,提出基于蒙特卡洛模拟估计的超体积算法来识别和剔除虚假云服务。在剔除虚假云服务的基础上,提出面向云服务可信度评估的基于遗传算法的模糊c均值聚类算法对云服务聚类并进行可信度评估,利用由层次分析法和熵值法构成的制造云服务组合赋权综合评价法,根据可信度等级结合综合评价值对云服务进行优选。以某工程机械交易云平台作为研究对象,验证了所提算法的有效性,算法能有效识别虚假云服务,确定云服务的优先顺序,并选出最佳的云服务。 相似文献
79.
80.
核聚变堆用钨表面超精密抛光的研究现状与趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
钨作为未来核聚变堆中最有前景的面向等离子体材料,在反应堆工况下将承受高能粒子的辐照冲击。表面质量的好坏会直接影响材料的氢/氦滞留行为和辐照损伤程度,进而影响聚变堆的安全性和可靠性。现阶段,针对钨的抗辐照改性研究主要着眼于材料的成分、结构和组织设计,关于机械加工对材料表面抗辐照改性的研究甚少。文章聚焦前沿科学问题,从机械加工角度分析核材料领域科学问题,结合国内外相关研究成果及核聚变堆用钨(PFM-W)的机械加工现状,阐述了PFM-W表面超精密抛光的必要性。通过对比不同抛光方法,提出了磁流变抛光和力流变抛光是较为适合PFM-W表面超精密加工的观点,并对未来PFM-W表面超精密抛光研究趋势进行了分析,重点在抛光方法的探索以及抛光后材料表面质量对抗辐照性能影响的研究。 相似文献