山西省支家地铅锌银矿矿床地质特征

结合生产勘探实践,依据矿体地质特征,总结出成矿规律,通过对代表性样品的Ag,Pb,Zn三元素相关性分析,发现成矿元素的共生共存关系,并预测了在断裂构造、岩枝体、次火山岩体、隐爆角砾岩筒、外接触带等部位成矿的前景。     

氨基酸与丙二醛反应体系的荧光光谱

采用荧光光谱法研究氨基酸与丙二醛的反应,考察反应时间、pH和浓度对赖氨酸与丙二醛反应体系发射光谱的影响,并对不同种类的氨基酸与丙二醛反应进行比较。结果表明,氨基酸与丙二醛反应生成了400nm激发、460nm发射的荧光物质,该反应在中性条件下易于进行,并随时间延长产物增多,反应体系中,丙二醛浓度高于赖氨酸浓度有利于生成荧光产物。不同氨基酸与丙二醛反应产物的荧光强度差异明显,精氨酸、赖氨酸、甘氨酸、苯丙氨酸、组氨酸等五种氨基酸易与丙二醛反应,脯氨酸、羟脯氨酸、色氨酸未能与丙二醛反应生成荧光物质。     

可食性复合膜的制备及其在羊肉保鲜中的应用

以木薯淀粉、壳聚糖为原料,研制可食性复合保鲜膜,并测试其性能,同时将其应用于羊肉保鲜中。结果表明:当2%木薯淀粉溶液与2%壳聚糖溶液的配比为1.5:1时得到的复合膜综合性能最优,其拉伸强度、断裂伸长率、透水气率和透光率分别为(47.75±2.49)MPa、(77.4±2.3)%、(0.355±0.056)g·mm/(h·m~2·kPa)、(70.4±1.02)%。该复合膜包装冷藏羊肉(4℃),在贮藏期10d内,羊肉失水率、挥发性盐基总氮值、丙二醛值均低于未包复合膜的羊肉,并且差异显著(P<0.05)。     

黄秋葵黄酮的提取工艺和体外抗氧化活性研究

研究黄秋葵黄酮的超声辅助提取工艺和体外抗氧化活性。在单因素试验基础上,采用响应面法优化黄秋葵黄酮的超声辅助提取工艺,并以VC为对照,对其还原力及羟自由基（•OH）、超氧阴离子自由基（O2-•）、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（DPPH）自由基清除能力进行探讨。结果表明,在超声功率250 W的条件下,最佳提取工艺为料液比1∶25 （g/mL）、提取时间21 min、提取温度75 ℃、乙醇体积分数50%,此条件下黄酮得率的验证实验平均值为4.85%,与预测值4.88%相近,最佳工艺切实可行,制得的黄秋葵黄酮对•OH、O2-• 、DPPH自由基的IC50分别为6.00、3.28、2.98 mg/mL,最大清除率分别达31.49%、64.40%、62.22%,且具有较强的还原力,表现出较好的体外抗氧化活性。     

乳及乳制品中苯甲酸、山梨酸和糖精钠检测方法的研究

通过加入适量沉淀剂除去样品中绝大部分蛋白质和脂肪后,用高效液相色谱法,由紫外检测器同时测定牛乳中苯甲酸、山梨酸和糖精钠。苯甲酸、山梨酸和糖精钠的回收率分别为93.1%～100.6%、98.3%～101.8%和97.9%～103.0%,精密度分别为0.78%、1.15%和1.51%。本方法的主要特点为适用面广、操作快捷、精密度高、重现性好。     

小麦粉中甲醛次硫酸氢钠含量数字色度测定方法

提出一种小麦粉中甲醛次硫酸氢钠含量的检测方法.利用图像处理软件对样品显色液的数字图像信息进行分析、测定.研究结果表明,甲醛浓度在0～4.5μg/mL时,与色度B值具有良好的线性关系,方法检出限为0.0649μg/mL,准确度和精密度良好.能较好的排除小麦粉中淀粉及过氧化苯甲酰对测定的干扰,是一种较为快速,低成本的检测方法.     

微波辅助提取黄芩苷

运用微波辅助提取法提取黄芩中的黄芩苷,以50 g黄芩为处理量,确定了微波辅助提取黄芩苷的工艺条件为:m(水):m(黄芩)=15:1,黄芩原材料粉碎粒度200目,溶剂为体积分数60%的乙醇溶液,微波辐射时间8 min,微波辐射功率680 W;与传统水提法相比,具有提取时间短,收率高等优点.     

井场数据一体化集成方案对比分析

阐明了分专业数据集成管理、两级数据集成管理和一级数据集成管理三种方案的优缺点,并从系统架构、数据采集、数据存储和对应用系统的支持四个方面对三种方案进行了全面对比分析。     

六自由度水下机械臂系统设计及试验

针对目前水下作业任务对机械臂的轻型化要求,设计了一种关节一体化的水下机械臂系统。论文首先开展了水下机械臂系统结构设计工作,确定水下机械臂的材料和密封方式,着重进行关节执行部件的设计计算和选型工作。其次对该机械臂进行系统建模,建立了系统的运动学和动力学模型。在此基础上进行了水下机械臂控制系统硬件电路设计工作。最后进行了水下机械臂系统控制系统试验,验证系统的设计的有效性和可行性。     

基于可生长结构的神经网络建模与仿真

构建了用于倒立摆平衡控制的神经网络学习模型。该模型利用可生长结构神经网络的优势,不需要预先规定网络的结构和规模,便可以在学习过程中根据需要生长。基于可生长结构的神经网络将监督与无监督学习结合,能够快速学习刺激与响应之间的潜在关系。该神经网络离线进行监督学习,训练后作为控制器作用于倒立摆系统,构成基于可生长结构的倒立摆控制模型。以Matlab为开发工具进行了仿真实验。仿真结果表明,该模型能够完成一级倒立摆平衡控制任务,并验证了其有效性和抗干扰能力：