玉米淀粉/蛋壳粉复合膜的制备及性能分析

以玉米淀粉（corn starch,CS）和蛋壳粉（eggshell powder,ESP）为主要成膜基材制备CS/ESP复合膜。研究CS质量浓度、ESP添加量、丙三醇（glycerol,Gly）添加量3 个因素对CS/ESP膜抗拉强度（tensile strength,TS）、断裂伸长率（elongation at break,EB）、水蒸气透过系数（water vapour permeability,WVP）和氧气透过率（oxygen permeability,OP）的影响。在此基础上采用主成分分析法对膜性能进行综合评价,并通过响应面法优化试验得到CS/ESP膜制备的最佳工艺参数,具体如下：CS质量浓度4.9 g/100 mL、Gly添加量49%（m/m）、ESP添加量1.9%（m/m）,对应CS/ESP膜的TS、EB、WVP和OP分别为4.97 MPa、109.12%、1.31×10－12 g/（cm·s·Pa）和1.19×10－5 cm3/（m2·d·Pa）。傅里叶变换红外光谱分析表明ESP和CS具有较好的相容性。X射线衍射和热重分析结果表明ESP的添加提高了CS/ESP膜的结晶度和热稳定性。扫描电子显微镜分析表明CS/ESP膜具有光滑的表面和断面形貌,没有明显的突起和腔。     

崭新的力量——卫浴设计趋势简报

转眼,2011年已走过大半,国内外大大小小的卫浴展,也都热热闹闹的悉数登场,大师跨界设计、文化艺术理念、独特创新科技,各品牌使出浑身解数,只为博个满堂彩。到底谁真正身怀绝技,惊艳四方?个性、品味、灵感,人们在追求品质生活的同时,愈发重视浴室文化的存在,不妨让我们以观者的角度,去感受卫浴设计的时尚潮流走向。     

特殊布局打造完美卫浴空间

浴室的位置,在现代居家空间中非常重要,无论是贯穿整个居室的视野开放型,还是格局紧凑、功能齐备的私密型,都需要运用巧妙丰富的设计手法,利用光影的关系,融入氛围的意境;让沐浴的过程,成为真正意义上的奢华享受。     

木之理性设计

木是有生命的材料,它的生长特性,它与时间之间的巧妙关系,它所承载的智慧,都让木成为了变化最为丰富的材料。不论它表现出的是质朴平实,还是雍容华贵,木头都成为了人们最善用的材料。从树到木再到料的过程,是人类智慧与自然元素间的结合,而真正能够用     

新材料结缘中国设计:MC新材料图书馆北京馆开放

作为具有全球背景的创新材料咨询服务机构,MC新材料图书馆(Material ConneXion)汇聚了世界上创新、前沿、自然环保的新材料。自1997年在纽约创立以来,已帮助世界500强、全球设计公司和设计师、制造企业、政府机构建立独特的竞争优势,协助它们完成了众多有世界影响力的创新项目,比如与宝马合作研发了GINA概念车、与彪马合作发明的"聪明小包"、与雅诗兰黛合作开发Beyond Paradise香水包装等等。同时,MC是一个工艺的、开放的、激发创意的平台,整合了诸多世界级设计师资源并进行深入广泛的合作,Philippe Starck、DrorBenshetrit、Marcel Wanders和YvesBehar等。现在,位于北京的MC新材     

盘点2011,不可错过的厨房利器

纵观趋势演变,厨房已经从单纯烹饪食物的区域,逐渐向生活的中心靠拢,甚至成为连接情感的纽带。为朋友家人烹制一桌美食,挥刀点火翻勺铲,切拌蒸煮熬爆炒,一气呵成,成就美味的同时,享受到生活最本真的乐趣。此时,考验功力的不仅仅是技术.各种利器齐上阵.才能成就最佳效果。放眼2011,盘点那些为我们带来真正便捷的厨房利器。     

卫浴的随心享乐派

浴室空间受到面积、位置、朝向的影响,总是让人无法从真正意义上,对其达到满意。如何打造能够随心所欲享受沐浴乐趣的浴室?理所当先的,就是要从各个细节都符合使用者的习惯需求,如同定制一般,让功能与整体空间设计统一结合,诠释出个性化的舒适理念,尽情享乐完美沐浴时光。     

基于LAMP技术快速检测冷鲜鸡新鲜度

依据冷鲜鸡新鲜度与假单胞菌数量的高度正相关性为基础,建立一种利用环介导等温扩增(loop-mediated isothermalamplification,LAMP)技术快速检测假单胞菌数量从而实现新鲜度检测的技术。结果显示：建立的LAMP体系对假单胞菌特异性扩增极高,灵敏度最高达到3.05×10² CFU/mL;根据贮藏期间冷鲜鸡中假单胞菌数、菌落总数、挥发性盐基氮、pH值和感官属性等指标测定结果,发现通过菌落总数和气味属性指示新鲜度最准确,而假单胞菌数与二者相关性最强;通过LAMP技术能准确判别腐败初期的假单胞菌数,进而推测冷鲜鸡的新鲜度。本研究建立的方法省时、灵活,在多种场景下均具有实用性,有一定的推广价值。     

关于道路交通行车安全距离预测仿真

为了提高道路交通安全,针对行车安全距离的非线性带来的难以准确预测的问题,提出了一种临界行车安全距离的预测方法。以驾驶员驾驶风格类型、前车速度、后车速度、前车减速度为系统输入,以临界行车安全距离为系统的输出,应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立预测模型。结合仿真软件采集到的样本数据进行训练,得到行车安全距离的预测结果,并与目前普遍采用的BP (Back Propagation)神经网络模型的预测结果进行了对比。实验结果表明,所提出的预测模型能准确地预测临界行车安全距离,且预测准确度明显优于BP神经网络。