2-RRR+RRS球面并联机构的静刚度分析

基于计算杆件变形方法及小变形叠加原理,推导2-RRR RRS机构动平台的角位移、球心点线位移与机构各支链构件上的力的关系.依据静力学分析的结果,即支链构件上的力与动平台上的外载荷的关系,建立机构的动平台上球心点的位移与外载荷关系,进而得到机构的整体柔度、刚度矩阵.通过正交变换,得到了机构的6个主刚度指标及所在的主方向.分析与计算结果表明,主刚度在三个主方向上较大、另三个方向则较小,且差值巨大.零点附近刚度较小、离零点越远刚度越大.而刚度数量级(值)比3-RRs大、比3-RRR小,证明了过约束使机构刚度增大.为该机构的工程设计和应用提供理论基础.     

气流扰动下单液滴撞击单根干燥扁网丝特性数值研究

丝网分离器在工业中有着广泛地应用。本文针对液滴撞击网丝的动态过程,采用CLSVOF方法对单个液滴撞击干燥网丝的问题进行数值模拟,经过合理的简化,建立了气流扰动下单液滴撞击干燥扁网丝面的二维数学模型,分析了液滴撞击角和撞击位置对液滴撞击行为特性的影响。数值计算的结果表明:液滴撞击到干燥网丝上分为铺展和飞溅2个过程,撞击角越小,上铺展半径越大,下铺展半径越小,分离的二次液滴体积越大;液滴撞击网丝的位置离网丝边缘越近,越容易产生二次液滴,二次液滴的总体积越多。     

设备闸门提升与导向装置运行特性仿真分析

对核电厂设备闸门提升与导向装置在设备闸门封头开启与关闭过程中的运动特性进行了分析研究,该研究借助动力学仿真软件ADAMS展开,分别对提升与导向装置可能出现的同步提升操作和不同步提升操作两种工况进行了仿真分析。分析结果表明:在同步提升操作工况下,设备闸门封头两侧导向箱位移一致,提升与导向装置不会产生卡滞;在不同步提升操作工况下,设备闸门封头两侧导向箱最大允许高度差为54 mm,否则提升与导向装置将产生卡滞。     

现代气压沉箱施工的环境监测及分析

现代气压沉箱施工多应用于大城市繁华地段,为把其对周边环境的影响降到最小,试点工程对气压沉箱施工进行了环境监测方案,并对监测结果进行了分析。监测结果表明:现代气压沉箱施工对周边环境的影响较小,周边土体、邻近建筑物以及地管线的变位能够控制在允许范围之内。     

芳胺的N-烷基化反应

芳胺的N-烷基化产物在医药、染料、石油化工等许多领域具有广泛应用,合成方法众多,目前仍然为合成研究的热点方向,新的合成方法和反应机理研究报道频繁。笔者根据国内外已经工业化生产、目前已发表的研究文章、专利文献,总结了苯胺、对苯二胺等芳香胺的各种N-烷基化方法。     

食用精炼大豆油DNA提取及单管巢式PCR检测

设计了针对转基因Roundup Ready大豆外源基因扩增的内外2对引物,分别位于CaMV35s启动子,CTP基因,CP4EPSPS基因区域,并成功对精炼大豆油中的外源基因进行单管巢式PCR检测。结果表明,用改良试剂盒法和冷冻干燥法提取大豆油中的DNA均可以满足单管巢式PCR检测要求;单管巢式PCR扩增对内外引物的Tm值有特殊要求,外引物的退火温度高于内引物。本实验建立的精炼大豆油转基因成分的单管巢式PCR检测方法特异性强,灵敏度高且快速方便。      

中国能源生产的累计㶲需求分析

以㶲理论为基础, 结合基于投入产出方法的清单计算模型, 计算了我国能源生产的累计㶲需求, 对不同能源产品的累计㶲需求进行了对比, 并分析了高次生产的㶲消耗在累计㶲需求中的比例.结果表明:供应1MJ的各能源产品, 电力的累计㶲需求最高, 为3.4MJ;其次为炼油产品、焦炭等其他二次能源, 为1.55~1.63MJ;初级化石能源最低, 为1.18~1.23 MJ.与基于流程的清单计算模型相比, 基于投入产出方法的清单计算模型更适用于分析能源系统.     

大孔吸附树脂纯化制备京尼平苷酸的研究

研究了大孔吸附树脂从栀子黄色素生产废液的京尼平苷碱水解液中纯化制备京尼平苷酸(GPA)的影响因素及工艺条件,比较了大孔吸附树脂对GPA的脱色、吸附及解吸附性能,确定了最佳制备工艺。结果表明,弱极性DA201树脂的脱色效果较好,且对GPA的吸附性差;非极性树脂DA201C对GPA的吸附率、解吸率较高,分别达到88.7%、98%。在树脂用量1 g/25 m L 10 mg/m L GPA粗提液稀释液、p H 4.0、25℃、120 r/min振荡6 h的条件下,DA201树脂的脱色率为85.9%,GPA保留率为92.3%。DA201C树脂高效吸附GPA的条件为10 mg/m L脱色液、p H3.0、上样速度1 BV/h、上样量7.2 BV。经25%乙醇溶液洗脱、干燥,制备的GPA纯度达到95.1%,回收率为86.2%。上述结果表明,在GPA的分离纯化中,DA201适用于脱色,DA201C适用于吸附和解吸。      

PD-BertEDL: An Ensemble Deep Learning Method Using BERT and Multivariate Representation to Predict Peptide Detectability

Peptide detectability is defined as the probability of identifying a peptide from a mixture of standard samples, which is a key step in protein identification and analysis. Exploring effective methods for predicting peptide detectability is helpful for disease treatment and clinical research. However, most existing computational methods for predicting peptide detectability rely on a single information. With the increasing complexity of feature representation, it is necessary to explore the influence of multivariate information on peptide detectability. Thus, we propose an ensemble deep learning method, PD-BertEDL. Bidirectional encoder representations from transformers (BERT) is introduced to capture the context information of peptides. Context information, sequence information, and physicochemical information of peptides were combined to construct the multivariate feature space of peptides. We use different deep learning methods to capture the high-quality features of different categories of peptides information and use the average fusion strategy to integrate three model prediction results to solve the heterogeneity problem and to enhance the robustness and adaptability of the model. The experimental results show that PD-BertEDL is superior to the existing prediction methods, which can effectively predict peptide detectability and provide strong support for protein identification and quantitative analysis, as well as disease treatment.