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[目的]建立一种利用HPLC测定75%肟菌酯·戊唑醇WG中有效成分的分析方法。[方法]采用Zorbax EcLipse XDB-C18不锈钢柱,以乙腈-水(体积比60∶40)为流动相,在波长220 nm条件下测定试样中肟菌酯和戊唑醇的含量。[结果 ]戊唑醇和肟菌酯的线性相关系数均为0.9999,标准偏差分别为0.093和0.109,变异系数分别为0.19%和0.43%,方法的平均回收率分别为100.17%和100.37%。[结论]该方法具有操作简便、分离效果好、线性关系良好、准确度和精密度高等优点,适用于制剂中肟菌酯和戊唑醇的定量分析。 相似文献
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硅因其超高的理论比容量而被视为最具潜力的下一代锂离子电池(LIBs)负极材料。目前,硅负极材料的高成本和极其苛刻的合成条件严重阻碍了其在LIBs中的使用。以天然凹凸棒为原料,通过水热法提纯和镁热还原反应制备了硅纳米颗粒(MRR Si),并进一步采用化学气相沉积法以乙炔为碳源制备了MRR Si@C复合材料,系统研究了其作为LIBs负极材料的储锂性能。研究结果表明:通过镁热还原制备的硅纳米在0.2 A/g的电流密度下可展现出2 362 mAh/g的比容量,首次库伦效率(CE)为71.87%,100次(0.5 A/g)循环充放电测试后比容量为909 mAh/g。相比之下,在MRR Si纳米颗粒表面沉积碳层后制备的MRR Si@C复合材料可展现出2 494 mAh/g的放电容量和78.92 %的高CE值。循环性能显示,该复合材料在0.5 A/g的电流密度下充/放电100次后的比容量值可达到1 324mAh/g。同时,该复合材料还可在5 A/g的大电流密度下依然可展现出高达844 mAh/g的高比容量。该MRR Si@C复合材料显示了优异的倍率性能和良好的应用前景。 相似文献
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目的 在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中,关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件,其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此,本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法 分别提取抓取区域的方向梯度直方图(HOG)和局部二进制模式(LBP)特征,利用主成分分析法(PCA)对融合后的特征进行降维,以此来训练支持向量机(SVM)分类器。通过训练Mask R-CNN(regions with convolutional neural network)神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对Mask R-CNN识别的抓取区域进行二次分类,完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割,以此达到对抓取区域的精确识别。结果 对于随机摆放的铜质金属零件,本文算法与单一的Mask R-CNN及多特征融合的SVM算法就识别准确率、错检率、漏检率3个指标进行了比较,结果表明本文算法在识别准确率上较Mask R-CNN和SVM算法分别提高了7%和25%,同时有效降低了错检率与漏检率。结论 本文算法结合了Mask R-CNN与SVM两种方法,对于反光和遮挡情况具有一定的鲁棒性,同时有效地提升了目标识别的准确率。 相似文献
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正态过程已成为加工制造业生产和装配工序加工数据的主要分布形式。放宽连续抽样检验方案(CSP-V)在方案的制定和选择阶段,都没有考虑正态过程的稳定性特征,导致单一过程输出质量不稳定和多个并行过程输出质量不一致。提出一种面向正态过程重新设计CSP-V检验方案的新方法,称为最优CSP-V边界方案(OCSP-V)。OCSP-V根据过程合格品率估计建立检验方案,利用过程合格品率估计的置信下限调整检验方案,保障单一过程和多个并行过程输出质量稳定一致。建立了边界恒等式和等值面恒等式求解方案参数。分析了OCSP-V方案的优势。为方便应用,给出三种不同质量需求下各类正态过程的OCSP-V方案。企业案例有效验证了新方案的优势。 相似文献