偶联剂对PLA/PBAT/WF复合材料3D打印性能的影响

以聚乳酸（PLA）和聚己二酸/对苯二甲酸丁二酯（PBAT）为基体，杨木粉（WF）为填充增强材料，使用混炼机熔融共混制备PLA/PBAT/WF复合材料，采用熔融沉积成型（FDM）技术制备标准实验试样，通过扫描电子显微镜、红外光谱分析、旋转流变测试以及力学试验等方法，研究不同含量的硅烷偶联剂KH550对PLA/PBAT共混物以及PLA/PBAT/WF的相容性、流变性及力学性能的影响。结果表明，在偶联剂用量为3 %（质量分数，下同）时，拉伸强度提高了136 %；偶联剂KH550与 PLA和PBAT共价键偶联生成接枝聚合物，二者相容性得到提高；同时偶联剂与WF表面羟基发生缩聚反应有效的改善了其与PLA/PBAT的基体相容性，PLA/PBAT/WF复合材料的FDM的制件力学性能得到较大提升；复合材料的黏度随偶联剂含量的增加呈下降的趋势，含量为3 %时线材的综合打印性能及制品质量最佳。     

浅谈水泥熟料生产中降低KFUI稳定熟料质量

由于公司没有矿山资源，石灰石供应单位多，砂页岩矿点完全不固定，随时更换改变，危固废处置种类多，煤堆场较小贮存量不足，换煤频繁，对熟料质量稳定有影响较大。为此，前置控制非常重要。     

智能化变电站的电能计量技术分析

变电站是电力运行中的重要环节,随着我国用电量不断增加,智能电网建设逐步推广升级,对变电站运行要求也提出了新的要求。智能变电站投入使用,提高了供电效率,也满足了现阶段人们的用电需求。本文对智能化变电站的电能计量技术进行如下分析,以供参考。     

英国设计院校插画教学的研究与实践

英国的设计院校在插画教学中重视研究和实践的结合,他们一方面强调对学生研究能力的培养,启发学生产生多向思维能力,实现创造力的提升;另一方面在教学中继承传统手工艺的精神,坚持实践性的教育理念,鼓励学生通过手工实践建立起个人的视觉语言。     

添加氟化物对硅灰石玻璃陶瓷性能的影响

以钙铝黄长石、废玻璃粉为主要原料,分别添加MgF2、BaF2及复合氟化物,用反应析晶烧结法制备硅灰石玻璃陶瓷.使用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)对样品的物相和形貌进行表征.对添加不同氟化物制备的硅灰石玻璃陶瓷进行了密度、收缩率、气孔率、吸水率、抗弯强度、抗压强度等性能测试.结果表明,添加MgF2、BaF2或复合氟化物制备的玻璃陶瓷主晶相均为硅灰石.添加MgF2可促使硅灰石玻璃陶瓷大量析晶,密度较低,吸水率和气孔率均较高,抗压强度大大降低.添加BaF2或复合氟化物具有较低的吸水率和气孔率,较高的密度,以及较高的抗弯强度和抗压强度.添加复合氟化物后可通过玻璃陶瓷的自收缩作用实现其烧结致密化,当添加5％MgF2与5％BaF2后,制得的硅灰石玻璃陶瓷体积密度2.4322 g/cm3,相对密度90.93％,气孔率0.27％,吸水率0.06％,抗弯强度54 MPa,抗压强度239 MPa.     

重组大肠杆菌表达17β-羟基类固醇脱氢酶全细胞催化合成宝丹酮的研究

宝丹酮作为一种重要的蛋白同化雄性激素类固醇，具有提升肌肉质量和耐力的功能。宝丹酮的传统合成方法是以1,4-雄烯二酮（ADD）为底物通过化学法合成，但过程复杂、污染严重。17β-羟基类固醇脱氢酶（17β-HSD）可催化甾体化合物C-17位点的氧化还原反应，实现ADD和宝丹酮的相互转化。本研究通过基因序列同源性分析，筛选到6种不同来源的17β-HSD基因并对其在大肠杆菌中进行异源表达。利用不同重组菌转化ADD合成宝丹酮，结果表明重组菌BL21/pET28a-HSDPy的ADD转化率最高，因此选择BL21/pET28a-HSDPy进行进一步研究。鉴定了重组菌的酶学性质并优化其全细胞转化条件。结果表明在生物量为36 g·L^-1、底物浓度为5.40 g·L^-1条件下，经过两次补料，获得了3.66 g·L^-1宝丹酮，比优化前提高了4.1倍。而且在生物转化过程中未检测到副产物。为生物合成宝丹酮提供了可能。     

“互联网+”背景下高职创新创业课程体系研究

传统的创新创业课程体系存在着课程设置不够系统、缺乏实践性及参与性,在"互联网+"背景下,创新创业课堂可打破时空的界限实现差异化与开放性,教学内容上更注重实践性,高职院校创新创业课程构建可结合学情特点采取分层教育、多元化考核评价,充分发挥校企合作优势,加大网络创业课程比重。     

同频段混合信号中的无人机信号盲检测识别

无人机信号的探测识别技术是应对无人机黑飞滥用的关键技术之一。在实际信号监测环境中，经常会接收到多个信号的混合信号，它们在时域和频域上混叠且各信号分量调制样式相同。为解决在同频段混合信号中检测识别出无人机信号的问题，提出了一种通过谱特征分析判断无人机信号存在性的方法。分别采用基于二次方谱特征的无人机图传和WiFi混合信号检测识别算法以及基于频谱带宽特征的多无人机混合信号检测识别算法，通过对射频电路采集的信号进行仿真验证，实现了从同频段混合信号中检测识别出无人机信号分量。理论分析和实验测试结果证实了所提检测识别算法的有效性。