FHY150新型复合式自救器

阐述了一种新型复合式自救器的设计原理、基本结构、装药量计算及其控制,经实验室性能检测和现场实际人工佩戴试验,自救器均取得了良好的使用效果,对自救器的设计和生产有一定的参考价值。     

落葵浆果天然染料提取及对羊毛织物的染色性能

文章主要研究用水浸法提取落葵浆果天然染料及研究浸提液对羊毛织物的染色性能。以水为提取剂提取落葵浆果天然染料,探讨提取工艺中料液比、提取温度及时间等因素对落葵浆果天然染料提取效果的影响。研究结果表明,落葵浆果水浸提法优化工艺为:料液比1∶20、提取温度70℃、提取时间30 min。落葵浆果天然染料可以对羊毛织物进行染色,媒染染色与直接染色相比,染色深度深且会呈现不同的颜色。由于媒染剂的络合作用,媒染染色色牢度比直接染色普遍高1~2级。     

核桃雄花中总多酚提取工艺的研究

采用单因素和正交试验研究核桃雄花中多酚类物质的最佳提取工艺条件。通过对4种不同溶剂(无水乙醇、甲醇、丙酮和乙酸乙酯)在相同试验条件下的浸提效果比较发现,甲醇是核桃雄花中总酚类物质的最佳提取试剂。然后分别采用常规水浴浸提法和超声波辅助浸提法对甲醇体分数、浸提温度、浸提时间和料液比等因素进行研究,在确定最佳单因素水平的基础上,再利用正交试验优化以甲醇为浸提剂的提取工艺条件,试验得出超声波辅助浸提法具有用时短、总多酚提取量高的优点,其最佳工艺条件为:料液比1∶30(g/m L)、甲醇溶液体积分数30%、温度70℃、浸提时间10 min。在此条件下,核桃雄花中的总多酚含量可达6.56%,明显高于其他条件下的。     

带式输送机阀控调速型液力偶合器低速状态的模糊控制系统设计

针对带式输送机中应用的阀控型偶合器在20%~30%低速验带状态下发热量较大,不适合长时间运行的问题,结合模糊控制的原理设计了模糊控制器,优化设备的运行。通过模糊控制的仿真试验,可实现阀控型偶合器在低速状态下运行时间延长。     

印刷,可以不“专一”

<正>雅昌已然跳出了"印刷"狭窄的定义,以印刷为基点,辐射到更深层次、更广领域的服务。对于很多正在谋划着突破瓶颈的企业而言,或许可以从中领会到些许。随着国家对文化产业重视程度的提升,中国艺术品复制市场作为印刷行业的细分领域,呈现了与印刷整体发展略有悖逆的蓬勃发展态势。此时,如何让中国艺术品有序地进行传承,保障艺术品复制市场健康有序的发展,似已成为行业内重要的课题。雅昌启动的艺术品鉴证备案服务,从艺术品源头出发,对书画作品进行作者本人眼学鉴定、高清图     

翻转课堂教学评价体系研究

针对当前翻转课堂教学评价方法中重期末、轻平时,重理论、轻实践的问题,提出基于全过程考核的评价体系。针对翻转课堂课前、课中和课后3个教学阶段的任务和目标,提出整合课前评价、课中评价和课后评价的指标体系,同时用模糊层次分析对评价结果进行综合测算,给出指标计算方法和一致性检验方法。     

矿用泡沫降尘器研制及泡沫试剂研究

为了降低井下工作面粉尘的浓度,提出了一种以井下压风管道提供高压空气为动力的节能式高倍数泡沫降尘器,相比于其他泡沫降尘器,它可使气-液充分混合并产生大量泡沫,且节能节水。同时依据协同特性原理,通过采用复配和正交试验配制出了一种环保型泡沫试剂,它具有稳定性高,捕尘能力强,对工作人员无伤害等优点。通过现场测得,该降尘系统对全尘的降尘率是93%,对呼吸性粉尘的降尘效率是79%。     

基于GIS平台的水库库容计算模型

基于GIS平台采用数字高程模型法进行库容计算目前已成为主流,如何实现批量化、流程化计算显得尤为重要。基于GIS平台分别创建了FOR迭代模型、行选择迭代模型、字段值迭代模型3种。经实例证实,3种模型都精确、高效、极大地提高了库容计算的自动化程度,其中字段值迭代模型的运算效率最高。模型使用简单、效率高、便于普及。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。