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1.
目的:制备火麻仁油微乳凝胶补水面膜并对其理化性质、保湿性和抗氧化活性进行评价.方法:通过伪三元相图确定火麻仁油微乳最佳处方,采用单因素及正交试验优化火麻仁油微乳凝胶处方,载入保湿活性物质制得火麻仁油微乳凝胶面膜并对其质量、稳定性、保湿性和抗氧化活性进行评价.结果:火麻仁油微乳最佳处方:火麻仁油0.2%、PEG-20氢化蓖麻油0.53%、1,3丙二醇0.27%.火麻仁油微乳凝胶最佳处方为卡波姆-940含量1%,丙三醇含量5%,稀释倍数30倍.制得的微乳凝胶澄清透明、涂展性较好、易清洗、不油腻;平均粒径为(30.91±0.31)nm,PDI为0.299±0.017,电位为(-3.54±0.43)mV;黏度为494725.15 mPa·s;pH值为5.50±0.01;保湿效果优于市售某凝胶面膜;火麻仁油微乳凝胶面膜对DPPH自由基清除率高于火麻仁油毛油,质量浓度为6 mg·mL-1时可达62.39%,IC50为3.71 mg·mL-1.结论:火麻仁油微乳凝胶面膜安全、稳定,制备工艺简单,对皮肤具有良好的补水和抗氧化效果,具备开发和推广的价值. 相似文献
3.
该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e33增加、刚度 下降,导致Al1-xScxN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al1-xScxN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。 相似文献
4.
为了研究碳纤维混凝土硫酸盐冻侵蚀损伤,以川藏铁路喷射纤维混凝土工程环境为依托进行室内盐冻试验,盐冻最低、最高温度设置为(-37.12、17℃),(-32.12、12℃),(-25.12、5℃),(-20.12、0℃),硫酸盐质量分数分别为5%、7.5%、10%,纤维体积分数分别为0、0.10%、0.20%、0.24%、0.30%。通过宏观强度试验结果和微观分析可知,随着硫酸盐浓度的增加,碳纤维混凝土损伤越严重。与普通混凝土相比,碳纤维混凝土能够有效阻止开裂,其中0.3%的体积分数为最佳掺量。通过微观分析,揭示碳纤维在混凝土结构内起到类似梁的作用机制,并据此建立损伤模型。 相似文献
5.
针对传统各向同性全变分(Isotropy total variation,ITV)去噪算法容易导致图像边缘模糊、不易保持图像细节信息等问题,提出一种基于L p 伪范数和各向同性全变分的图像去噪方法。该方法将L p 伪范数代替ITV模型中的L 1范数,利用交替方向乘子算法(Alternating direction method of multipliers, ADMM)将能量泛函拆解成若干个子问题,并将差分算子视为卷积算子;然后引入卷积定理和快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)提高算法运算效率;最后通过Matlab进行仿真实验,运用图像质量的客观和主观评价方法进行评价分析。结果表明,本文方法能够较好地保留图像的边缘特性,有效提升去噪效果。 相似文献
6.
采用伪布尔模型和启发式算法来求解无容量设施选址问题。首先给出了问题的伪布尔(pseudo-Boolean)表示,然后基于Khumawala规则对问题进行预处理,最后提出两种启发式分支准则来求解问题。实验结果表明所提算法简单有效。 相似文献
7.
8.
以双酚A型环氧丙烯酸酯(EA)、季戊四醇三丙烯酸酯(PETA)、α-羟基环乙基苯甲酮的混合物为壳材,石墨(500目)为壳材增强剂,癸酸为芯材制备不同配比的6种试样。分别利用瞬态平面传热法(TPS)、差示扫描量热法(DSC)及热重分析法(TGA)对其做了传热性能的测试、相变性能测试及失重测试,并结合抗压试样综合分析6种试样的性能。实验结果表明:石墨掺量越多传热性能越强,但是试样的抗压能力逐渐下滑;随着掺入芯材癸酸的量的增加,融化起始温度逐渐降低,凝固起始温度逐渐升高,相变潜热逐渐增大,但其抗压强度与弹性位移逐渐下降;在所讨论的6种试样中试样5性能相对较优,失重率约为0.98%,抗压强度为22.3 MPa,弹性位移为0.26 mm。 相似文献
9.
在视频语义检测中,有标记样本不足会严重影响检测的性能,而且伪标签样本中的噪声也会导致集成学习基分类器性能提升不足。为此,提出一种伪标签置信选择的半监督集成学习算法。首先,在三个不同的特征空间上训练出三个基分类器,得到基分类器的标签矢量;然后,引入加权融合样本所属某个类别的最大概率与次大概率的误差和样本所属某个类别的最大概率与样本所属其他各类别的平均概率的误差,作为基分类器的标签置信度,并融合标签矢量和标签置信度得到样本的伪标签和集成置信度;接着,选择集成置信度高的样本加入到有标签的样本集,迭代训练基分类器;最后,采用训练好的基分类器集成协作检测视频语义概念。该算法在实验数据集UCF11上的平均准确率到达了83.48%,与Co-KNN-SVM算法相比,平均准确率提高了3.48个百分点。该算法选择的伪标签能体现样本所属类别与其他类别的总体差异性,又能体现所属类别的唯一性,可减少利用伪标签样本的风险,有效提高视频语义概念检测的准确率。 相似文献