硅酸盐化学成份快速测定仪及分析方法综述

本文对目前陶瓷原料化学分析方法作了综述。介绍了自行研制的以光度法为基础的硅酸盐化学成份快速测定仪，采用该方法可使硅酸盐八个元素的分析时间缩短到２小时。     

一段转化炉改造中弹簧的检测、调校与应用

我厂的一段转化炉系凯洛格型的顶烧炉,整个炉管系统悬挂于200个转化管弹簧及10个输气总管的弹簧上。在整个竖琴管排中,转化管及对应的下集气管的重量由转化管弹簧承受;上升     

实用的MEMS惯性器件外场标定方法

在实际工程应用中,当不具备高精度实验室标定设备时,研究简易可行的MEMS惯性器件外场标定算法非常有必要。在分析MEMS惯性器件误差模型的基础上,提出一种基于椭球模值约束算法的外场标定方法,通过设计合理的实验编排方案和有效的求解算法来实现对误差模型参数的估计。对比实验结果表明:所提出的标定方法简易可行,其误差系数在合理的误差范围内,从而证明了该外场标定方法的有效性。     

基于PXI技术的飞控计算机通用测试平台的构建

针对飞控计算机的信号特性及数量,构建以PXI总线技术为核心的通用测试设备,能够满足多余度计算机的测试。对于不同型号的飞控计算机只需开发不同的测试适配器和信号调理板,就能满足不同型号的测试要求,达到资源共享、快速研制的目的。该通用平台同时可以满足产品从研制、试验、到小批量生产的要求。     

离子自拆分法合成D-(一)-对羟基苯甘氨酸

研究了用离子自拆分方法拆分外消旋对羟基苯甘氨酸(DL-HPG)而合成D-(—)-对羟基苯甘氨酸(D-HPG)。采用正交试验确定了最佳反应条件:在丙酮和水的混合溶剂中,等物质的量的DL-HPG和硫酸在60℃下加入D-HPG,搅拌反应15min左右,降温过滤得到D-HPG的硫酸盐,水解即可得到D-HPG(光学纯度99％),一次性总收率达到20％。适于工业生产。     

语义Web作为背景知识的本体匹配

提出了一个基于语义网为背景知识的本体匹配模式,即自动寻找和检索各种网络的知识资源得出映射,根据一些关键问题获得可行的模式、提供一个良好性能的匹配方法.采取了一个大规模的匹配为实验背景,检验了以语义网为背景知识的本体匹配模式的可行性、局限性、与其他技术的结合性.实验结果表明以语义Web为背景知识的方法本体匹配的精确度为70%.说明以语义Web为背景知识的本体匹配是对现有技术的补充,并可兼容于其他方法,其匹配的精确度也有了进一步的提高.     

WuT3无血清培养上清中单克隆抗体纯化工艺的建立

目的对WuT3杂交瘤细胞生物反应器无血清培养上清中单克隆抗体进行分离纯化,建立中试分离纯化工艺。方法采用两步离子交换层析法结合硫酸铵盐析法分离纯化WuT3单抗。在通过小量试验优化纯化参数后,进行中量试验和中试放大。结果建立的纯化方法可以放大到中试规模,每批投料30000ml培养上清,可收获单抗达1.5g,单抗总回收率大于60%。经分离纯化后,单抗IgG纯度大于95%,采用免疫荧光法检测抗体活性合格。结论建立了一条生物反应器无血清培养杂交瘤细胞大规模分离纯化单抗的工艺路线。     

改进层次关联法在膨胀土判别与分类中的应用

以灰色区间关联理论和改进层次分析法为基础,选取表征膨胀土特性的自由膨胀率、液限、塑性指数、<0.002 mm胶粒含量等4个评价指标因子,运用改进层次关联法建立了膨胀土胀缩等级分类模型。结合某高速公路工程,利用该分类模型对其典型膨胀土进行了分析,并与其他方法评价的结果进行比较,表明该方法合理可靠。     

基于不完全信息的深度网络表示学习方法

网络表示学习的目标是将网络中的节点嵌入到低维的向量空间,为下游任务提供有效特征表示.在现实场景中,大规模网络通常具有不完整的链路,而现有的大多数网络表示学习模型都是在网络是完整的假设下设计的,因此其性能很容易受到链路缺失的影响.针对该问题,文中提出了一种基于不完全信息的深度网络表示学习方法DNRL(Deep Network Representa-tion Learning).首先采用转移概率矩阵将结构信息和属性信息进行动态融合,弥补了结构信息不完整带来的过大损失,然后采用一种具有强大特征提取能力的深度生成模型(变分自编码器)来学习节点的低维表示,并捕获网络数据中潜在的高非线性特征.在3个真实属性网络上的实验结果表明,与当前常用的网络表示学习模型相比,所提模型在不同程度链路缺失的节点分类任务中都明显地改善了分类效果,在可视化任务中更清晰地反映了节点的团簇关系.