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1.
非均匀供气可以实现静压气体轴承的刚度调节,增强轴承的承载能力。为了探究非均匀供气条件对静压气体轴承内压力分布和静态特性的影响,以双排供气径向气体轴承为研究对象,采用数值计算对不同供气方式(变压供气孔位置、区域范围)和供气压力下轴承的静态特性进行了研究。数值计算结果表明:变压供气孔的位置对轴承的静特性有较大影响;当在主要承载区内增大供气压力时,可显著增强轴承的动静压效应;增加压力可变的区域范围有助于提升轴承承载力,但耗气量也相应有所增加;增加承载侧供气压力和减小非承载侧供气压力都可以有效提升轴承承载力,后者还可以减小气体总流量;承载侧与非承载侧的供气压差越大,越有利于轴承承载力的提升。 相似文献
2.
目的:从发酵食品、乳制品和婴儿粪便中筛选具有拮抗幽门螺旋杆菌活性且益生特性良好的乳酸菌。方法:从175份样品中筛选获得39株具有良好遗传稳定性的疑似乳酸菌株,采用体外抑菌圈法和尿素酶活性试验筛选出能抑制幽门螺旋杆菌生长的9株菌,并对其中活性最强的菌株GQ1702和D1进行16S rDNA鉴定。然后,进一步评价其耐酸、耐胆盐、抗生素耐药性、抑菌性能、表面疏水性及自凝集性等益生特性。结果:筛选得到两株拮抗幽门螺旋杆菌的乳酸菌:瑞士乳杆菌GQ1702(Lactobacillus helveticus GQ1702)和植物乳杆菌D1(Lactobacillus plantarum D1),其发酵产物的抗幽门螺旋杆菌活性分别相当于浓度为0.038 mg/mL和0.034 mg/mL甲硝唑的抑制率。在pH为3的环境中培养3 h后的存活率均大于70%,在含0.3%胆盐环境中培养3 h后存活率分别为0.47%和1.08%,疏水作用力分别为25.10%和11.79%,自凝集率在24 h后分别达到75.53%和68.61%,与幽门螺旋杆菌的交互凝集率在24 h分别达到61.18%和57.25%。对常见抗生素(氯霉素、青霉素、红霉素、氨苄青霉素和头孢唑林)不耐药,对4种肠道致病菌(金黄色葡萄球菌、单核细胞增生李斯特菌、大肠杆菌O157:H7、鼠伤寒沙门氏菌)均具有抑制作用。结论:本试验筛选到具有拮抗幽门螺旋杆菌能力的植物乳杆菌D1和瑞士乳杆菌GQ1702,可为功能性乳制品的开发及研究提供菌株。 相似文献
3.
4.
5.
为探索橡子仁萃取物的成分组成及对α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶的抑制作用,以栓皮栎橡子仁为材料,采用超声波辅助乙醇提取和有机溶剂萃取,制备橡子仁乙酸乙酯、正丁醇、水萃取物,通过紫外吸收光谱、高效液相色谱分析各萃取物的化学成分组成,通过抑制率测定、抑制动力学和荧光猝灭试验分析各萃取物的体外抑酶效果及作用机制。结果表明:三种橡子仁萃取物结构高度相似,主要为单宁类物质;乙酸乙酯萃取物含表儿茶素没食子酸酯、没食子酸、没食子儿茶素没食子酸酯等9种物质;正丁醇萃取物含表儿茶素没食子酸酯、儿茶素、没食子儿茶素没食子酸酯等16种物质;水萃取物含没食子酸、绿原酸等21种物质。三种橡子仁萃取物均可有效抑制α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶活性,乙酸乙酯、正丁醇、水萃取物对α-淀粉酶的半抑制浓度(IC50)分别为1.047、1.122、4.031 mg/mL,对α-葡萄糖苷酶的IC50值分别为0.014、0.028、0.037 mg/mL。三种萃取物对两种酶的酶抑制类型多为混合型抑制,荧光猝灭类型多是以静态猝灭为主,动态猝灭为辅的混合猝灭。 相似文献
6.
针对振动筛工作负荷大、工况环境差、故障率较高且识别诊断难度较大的问题,基于洗煤厂大型直线振动筛的工作原理及故障类型的分析,设计了振动筛故障诊断系统整体方案.应用结果表明,该系统实现了信号采集、故障诊断、数据管理、故障预警等功能,实现了较好的技术及经济效益. 相似文献
7.
选用乙烯?醋酸乙烯共聚物(EVA)与市面上制备工艺最成熟的聚酰胺12弹性体(PEBAX)共混挤出,制得EVA/PEBAX复合材料,再使用模压成型工艺将其进行化学发泡,制备出新型的EVA/PEBAX微孔发泡材料。结果表明,EVA/PEBAX复合材料可成功进行化学发泡,相比于传统EVA发泡材料,其性能有所提升,当PEBAX含量为5 %(质量分数,下同)、发泡剂含量为1 %时,性能最优;该聚酰胺弹性体基发泡材料不仅性能更优,同时还兼具了成本低的优势,具有替代传统EVA发泡鞋材的前景。 相似文献
8.
在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中.但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学习中弱学习器的预测能力.据此,文中将模型融合方法首次应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pKa预测的能力.与深度学习方法相比,堆叠法(Stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86.通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力.研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pKa预测结果的准确性和可靠性. 相似文献
9.
采用机械混合法制备的Fe2O3/膨润土为载氧体,在加压固定床中进行煤焦化学链气化试验和动力学研究,借助拉曼和N2吸附等温线表征手段,分析压力对煤焦反应活性及煤焦碳结构和孔结构的影响,讨论煤焦加压化学链气化反应机理。结果表明:系统总压从0.46MPa增加至0.80MPa时,煤焦化学链气化反应速率从0.0159min-1提高至0.0309min-1;水蒸气分压增加75%,H2/CO摩尔比值增加74%。煤焦加压化学链气化过程可以用随机孔模型(RPM)描述,系统总压增加有利于内部扩散。系统总压增大煤焦的比表面积增加,水蒸气分压增大煤焦的反应活性提高,因而提高了煤焦化学链气化反应速率。 相似文献
10.