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11.
研究玉米皮膳食纤维对反式脂肪酸所致小鼠高脂血症的影响。采用反式脂肪酸饲料诱导建立小鼠高脂血症模型,分别给予低、中、高三种剂量3种玉米皮膳食纤维(水溶性、水不溶性/水溶性、水不溶性)。反式脂肪酸的摄入导致小鼠体质量、血清总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇等指数显著增加(p <0.01),高密度脂蛋白胆固醇含量显著降低(p <0.01)。玉米皮膳食纤维干预能够降低小鼠高密度脂蛋白胆固醇含量,提高小鼠体质量、血清总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇、等指数,且高剂量SDF/IDF=1∶3的玉米皮膳食纤维干预组以上指标与反式脂肪酸组对比,差异均非常显著(p <0.01),效果最好。 相似文献
12.
利用MTS试验系统,研究了珊瑚混凝土的早期强度增长规律、单轴压缩强度的尺寸效应、破坏模式以及损伤演化特征.结果表明:海水拌制的珊瑚混凝土具有明显的早强特点,养护3d和7d试件的相对强度分别可达到0.84和0.90;高径比(长宽比)对试件的单轴压缩强度有较大影响,高径比(长宽比)越大,试件的峰值强度越大,残余强度越小,且... 相似文献
13.
14.
目的:研究菊粉对反式脂肪酸所致小鼠胰岛素抵抗的影响。方法:采用反式脂肪酸饲料诱导建立小鼠高脂血症模型,分别给予低、中、高3 种剂量的菊粉,测定小鼠胰岛素抵抗相关指标。结果:反式脂肪酸的摄入导致小鼠血糖、血清胰岛素水平和胰岛素抵抗指数极显著增加(P<0.01),胰岛素敏感指数、胰岛β细胞功能指数和总超氧化物歧化酶活性极显著降低(P<0.01)。菊粉干预能够降低小鼠血糖水平和胰岛素抵抗指数,提高胰岛素敏感指数和增强胰岛β细胞功能,且菊粉高剂量干预组与反式脂肪酸组相比,差异均极显著(P<0.01),效果最好。结论:反式脂肪酸能够导致小鼠胰岛素抵抗,菊粉干预能够改善小鼠的胰岛素抵抗状况,且高剂量组效果最好。 相似文献
15.
该试验以灰树花、海棠果为原料,以植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)MA2、保加利亚乳杆菌(Lactobacillus bulgaricus)717和嗜热链球菌(Streptococcus thermophiles)176为发酵剂,制备灰树花海棠果发酵饮料,并采用正交试验对其发酵工艺进行优化。结果表明,灰树花海棠果发酵饮料最佳发酵工艺为白砂糖添加量6%,MA2∶717∶176接种比例为2∶1∶1,发酵时间3 d,发酵温度为37 ℃。在此优化条件下制得饮料酸甜可口,风味良好,感官评分为89分。通过跑笼试验、负重游泳试验、爬杆试验探究灰树花海棠果发酵饮料对大鼠抗疲劳的作用。结果表明,灰树花海棠果发酵饮料具有良好的抗疲劳效果,可显著提高大鼠机体耐力,缓解疲劳。 相似文献
16.
采用扫描电镜(SEM)、背散射电子衍射(EBSD)和焊接热模拟技术,研究了单次热循环不同峰值温度对国产06Ni9DR 钢焊接热影响区(HAZ)显微组织和低温冲击韧性的影响. 结果表明,06Ni9DR 钢HAZ的-196 ℃冲击吸收能量均低于母材,HAZ整体发生了脆化. 粗晶区脆化最为严重,原因是原始奥氏体晶粒粗大及其导致的有效大角度晶界较少,残余奥氏体量少且不稳定,以及较大的位错密度和粗大马氏体的存在. 晶界呈链状分布的大块逆转奥氏体和M-A组元的存在导致回火区脆化程度仅次于粗晶区. 细晶区和不完全脆化区的韧性低于母材,主要是因为淬火马氏体的存在和残余奥氏体的低温稳定性差. 相似文献
17.
多采样率EKF软测量在汽车状态估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
由于多采样率数字控制系统具有许多单采样率数字控制系统所不具备的优点,在深入研究多采样率数字控制系统和EKF算法的基础上,提出一种基于输入多采样率EKF的软测量算法,并将其应用于汽车的横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速的估计。通过Carsim和Matlab/Simulinkl联合仿真与蒙特卡罗实验,结果表明该算法有利于获取更多的输入量信息,提高状态估计器的性能,比单采样率EKF算法的估计精度高10%~40%。 相似文献
18.
19.
20.
新能源汽车的动力电池内部存在多种传感器用来进行电池系统的安全监测,而传感器故障会导致荷电状态等指标出现误差,严重时会触发电池热失控的风险。为了有效准确地进行电池传感器故障诊断,提出基于遗传算法优化粒子群算法(genetic algorithm optimized particle swarm optimization,GAPSO)和模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的锂离子电池传感器故障诊断方法对锂离子电池的传感器进行故障诊断,该方法使识别故障准确率迅速提升。本工作首先通过硬件平台和Matlab/Simulink环境相结合的方式获取电池传感器故障的数据,然后对故障数据进行预处理及特征提取,最后采用GAPSO-FNN算法对电池传感器进行故障诊断,并与传统神经网络和模糊神经网络方法的结果进行对比。仿真结果表明,基于GAPSO-FNN的锂离子电池传感器故障诊断方法相比于传统的神经网络方法测量准确率提升了25%,相比于模糊神经网络准确率提升了10%,故障诊断准确率能够达到95%,在减少故障诊断所需信息量的同时,有效地提升了故障诊断的准确率。 相似文献