基于有机-无机杂化材料和铂电极的葡萄糖氧化酶电极的研究

在制备由聚乙烯醇和二氧化硅溶胶凝胶掺杂而成的有机-无机杂化材料的基础上,将葡萄糖氧化酶用此杂化材料包埋固定在铂盘电极上,利用修饰电极对过氧化氢的电催化还原特性,制得了高性能的安培型葡萄糖氧化酶电极.此酶电极可以在0.05 V(vs SCE)下对葡萄糖进行测定,有效地消除了抗坏血酸和尿素的干扰.最适pH值为7.0,载酶量为6%.在选定的工作条件下,此酶电极的灵敏度和线性范围分别为211 nA/mmol·L-1和0.1～4.0 mmol·L-1,平均响应时间为2.8 s左右.     

细菌纤维素生产菌株的动力学研究

对细菌纤维素生产菌株QAX993的发酵动力学特性进行了研究，基于Logistic方程，提出了细胞生长动力学、基质消耗动力学、纤维素生成动力学模型，得到了描述静态分批发酵过程的动力学模型及模型参数，同时对实验数据与模型进行了验证，模型计算值与实验数据拟合良好，模型基本上反映了该菌株分批发酵过程的动力学特征。     

基于四连杆机构的大型罐笼自补偿稳罐摇台装置的研究

开展了基于四连杆机构的矿井大型自补偿稳罐摇台装置的设计研究,旨在突破大型矿井承罐稳罐关键技术,实现大型罐笼承罐稳罐的稳定性,保证罐笼装、卸载过程的安全性,全面提高大型矿井提升装备可靠性及提升效率.     

"RO/EDI"集成膜技术制备实验室纯水的研究

以城市自来水为原水,采用反渗透,电去离子（RO／EDI）集成膜过程,结合超滤（U11）、微滤（MF）、活性炭、KDF合金滤料、阳树脂软化等净化工艺,先后组成了三种不同的集成工艺流程制备实验室纯水,并进行了性能对比评价。研究表明：采用“UF/MF-RO-软化-EDI”的工艺流程,操作简便。过程稳定,产水电阻率15.0±2．0MΩ,能够满足实验室纯水水标准的需求。     

基于LVDS的高速数据交换引擎IP核设计

设计了一种基于LVDS的高速数据交换引擎IP核,并详细阐述了在FPGA上的实现原理和关键设计.该IP核能广泛适用于低速、高速FPGA中,测试结果表明,IP核的逻辑功能正确,可适应从spartan3A器件上时钟频率150MHz,300Mb/s数据传输速率(1位模式,4位模式下达到1.2Gb/s),到Virtex6器件上时钟频率500MHz,1Gb/s数据传输速率(1位模式,4位模式下达到4Gb/s).     

电动车减速器齿轮疲劳断裂分析与改进

为研究电动车减速器台架疲劳试验中出现的齿轮齿根断裂现象,利用Palmgren-Miner线性损伤累计理论进行齿根疲劳损伤计算,确定齿根断裂的主要原因是齿根疲劳寿命不足。采用增大齿轮螺旋角、齿根倒角以及齿面修形等方法进行齿轮结构优化。结果表明：优化后的齿轮未发生断裂,满足疲劳寿命要求。     

装配式桥梁架桥机施工力学特性及工艺研究

为满足山区不等跨径装配式桥梁的架设要求,提升预制梁架设施工的精度及质量,探明架桥机在架设典型工况下关键构件的结构强度、刚度和稳定性,验证架桥机机型的安全可靠,以遂德高速公路九岭岗大桥架梁施工阶段为依托,对架桥机施以满载吊设,利用有限元法分析了架桥机在3种工况下的应力状态、变形规律和整体结构稳定性。研究结果表明：架桥机主要构件在过孔、架中梁、架边梁三种不利荷载工况下的强度,均满足材料性能要求;悬臂工况下主梁前支腿端竖向位移变形量最大,跨中工况下前支腿与中支腿间主梁简支段竖向位移变形量最大,构件刚度满足规范要求;架桥机失稳主要在主梁跨中桁架杆位置,所选机型稳定性满足要求;所选架桥机满足该桥最大跨径预制梁架设安全要求,对于该桥不同跨径主梁架设也是安全的。分析确定了架桥机在3种工况下最不利控制位置,得出了相应施工流程及注意事项,为类似山区预制梁架设施工提供了参考。     

高性能图像匹配电路乘累加性能分析

基于归一化互相关的图像匹配在导航制导和模式识别中应用广泛,由于计算量大,应用中通常采用硬件实现.对级联乘累加和并发自累加两种典型结构电路的计算时间性能和资源利用率作了对比分析,从而明确了如何根据具体的匹配尺寸择优选取一种电路完成计算,以获得更好的实时性能和更好的资源利用率,最后从数据复用的角度对存储模型作了说明,并给出了计算核的带宽计算方法.     

浅析沥青路面就地热再生技术

随着我国城市人口及车辆的迅速增长,对于道路的压力也越来越大,很多老旧沥青路面出现了各种病害,需要进行维修。而目前老旧道路维修的技术有很多种,其中最为常见的最新技术就是沥青路面就地热再生技术。该文分析沥青路面就地热再生技术的优点,用工程实例介绍沥青路面就地热再生施工工艺的优势及推广价值,并根据经验提出施工注意事项。     

基于ARMA和BP_AdaBoost的组合销售预测模型研究

为了提高销售预测的准确性,建立了组合销售预测模型。历史销售数据是非线性、时变的时间序列,可看成由线性和非线性2部分组成。用ARMA模型预测线性部分,用BP_Ada Boost模型预测非线性部分,然后将2部分预测结果叠加得到销售预测结果。该组合模型克服了单纯采用ARMA模型预测结果精度低的问题,也克服了单纯使用BP神经网络模型容易陷入局部极小值的问题。经实验对比表明,采用组合预测模型能够更加准确、全面地反应销售规律,提高了销售预测的准确性。