库仑阵列电化学检测器高效液相色谱仪的日常使用与维护

在使用库仑阵列电化学检测器高效液相色谱仪(HPLC-ECD)的过程中,难免碰到各种各样的问题,本文参考该仪器厂家的技术文献,结合本实验室的使用经验,从仪器系统各组成部分、色谱柱以及流动相等几个方面,探讨影响该设备正常使用的因素、常见故障的成因及解决方法,为HPLC-ECD仪器的使用人员提供技术参考。     

线阵相机二维高精度内方位元素标定

针对精密测角算法标定线阵相机内方位元素时仅标定一维方向的主点坐标及畸变,导致该标定算法适应性及精度受限的问题,提出了一种线阵相机二维高精度内方位标定方法。首先,分析了线阵相机内方位元素模型,然后,针对该模型提出了一种基于二维转台的二维标定方法,并给出了详细的标定步骤及数据处理方法,最后,将本文提出方法的标定结果与精密测角算法的标定结果进行了对比,结果表明,本文提出的标定方法的重投影误差为0.34pixel,相比于精密测角算法的1.25pixel,显著提高了标定精度,且标定时不需要进行对准、调平等操作,标定过程操作简单。     

生物医药实验室有害试剂使用的防护及废弃物的处理

生物医药实验室在教学、科研过程中广泛使用各种生物制品和有机溶剂,其中许多化学试剂具有毒性、腐蚀性、易燃性、致癌性、致畸性,这些物质及其废弃物对人体和周围环境都具有不同程度的危害。如果没有相应处理办法和控制措施,这些有毒有害物质则可能引发火灾,而泄漏、排放会造成更广泛的环境污染问题。实验室对于医学废物的处理要遵守国家标准,在制定和在进行生物危害性废弃物的处理、运输和废弃之前,必须参考最新版的国家相关文件。本文针对有害化学试剂使用中的防护及使用后废物的处理进行探讨,旨在为实验试剂的安全使用,控制废弃物的污染,努力探索新方法以解决实验室的安全防护和污染问题     

快速鲁棒的基础矩阵估计

针对基础矩阵估计过程中因受野值影响导致估计精度下降和稳定性不高等问题,本文提出了一种新的快速鲁棒的基础矩阵估计方法。该方法首先将野值去除融入到计算基础矩阵的过程中,而不再将它作为一个独立的处理步骤。通过迭代将潜在的错误对应点剔除,从而实现基础矩阵的稳定估计。然后,在每次迭代过程中,采用对极几何误差准则来识别野值,同时获得基础矩阵的估计结果。该迭代过程收敛较快,即使存在大量匹配野值的情况下,计算值也会很快趋于稳定。仿真和实际实验结果一致表明:所提出的算法在保证类似估计精度的同时还在计算效率方面有极大地提升,相比较快的M估计法有30%以上的速度提升,而相比于估计精度较优的MAPSAC算法甚至达到4倍以上。     

可重用零件特征的快速设计技术

针对零件建模中复杂结构设计重用困难的问题,提出了一种基于网格融合的建模方法。采用离散指数映射(DEM)方法对基网格目标区域进行局部参数化;利用最小二乘网格以特征网格边界为条件进行补洞处理,进而采用DEM方法对补洞网格进行参数化,得到特征网格边界点的参数坐标和法矢;依据参数坐标将特征网格边界映射至基网格目标区域,并以目标区域映射边界点的位置和法矢作为初始形变条件,利用基于层的网格变形优化算法对特征网格进行变形重建,使特征网格具有较好的保形性;通过修正特征网格边界点法矢来控制重建网格体积膨胀收缩情况,进一步提高保形性;依据法矢、曲率对基网络和特征网格提取特征图元并以此添加几何约束,控制特征网格在基网格上的位置形态,保证两网格相对位置关系。实验结果表明：该方法便捷高效、精度高,可在新模型设计中有效实现设计重用。     

轻量化蜂窝3D打印路径自适应生成技术

为了解决当前模型轻量化的力学性能问题,根据材料和压应力分析生成参数可控的蜂窝状路径轨迹,提出一种轻量化蜂窝3D打印路径的自适应生成技术。通过对蜂窝路径的参数优化设计,建立了基于材料最少的优化模型和自适应压应力轨迹优化模型;基于蜂窝结构在承载下的力学性能分析,实现了对非均布载荷下轻量化蜂窝轨迹的自适应生成。实验分析表明,该方法能生成参数可控的自适应蜂窝路径轨迹结构,并可实现轻量化结构的力学性能优化,为提高局部承载性能轻量化结构的直接打印生成提供了新的思路。     

历史再现——恭王府建筑群的修缮复建研究

恭王府是清代王公府邸中经修缮复建后,现存最完整且对社会整体开放的王公府邸。该文通过文献资料整理、现场调研及专家访谈等方法,对恭王府中建筑群的修缮复建状况进行了梳理总结。通过总结发现,在恭王府整体修缮中,少量已经不存在的建筑进行了原址复建;大部分建筑在保持建筑主体不变的情况下,对建筑进行了木构件防腐加固、彩画修复、门窗补配等恢复性修缮;部分建筑内容在修缮中进行了原状保留,展现其历史原貌。从以上结果可以看出,整个府邸及花园建筑群的修缮复建过程中,秉承了"恢复历史原貌"、"不改变文物原状"的修复原则,真实地再现了恭王府的原貌,修缮复建的过程符合文物保护法的保护原则。     

分析实验室能力验证数据统计评价方法研究

按照化学分析实验室能力验证国际协调方案的要求 ,对现行统计评价能力验证数据的各方法进行了研究。并提出了一种新的统计方法。组织进行了对金属硅有证标准物质中A1、Ca、Fe含量测定的能力验证活动 ,验证了方法的可靠性。     

基于IPSO-RELM转炉冶炼终点锰含量预测模型

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义.