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112.
目的建立超高效液相色谱-串联质谱(ultraperformanceliquidchromatography-tandemmass spectrometry,UPLC-MS/MS)检测鱼肉组织中10种雄性激素和孕激素的分析方法。方法样品经乙酸铵提取,乙酸-乙腈再提取,无水硫酸钠吸水,QuEChERS净化,经C18柱分离后进行UPLC-MS/MS选择电喷雾ESI正离子模式多反应监测模式下定量分析。结果线性范围在0.4~8.0μg/kg,相关系数达到0.99以上,10种激素的检出限在0.0100~0.200μg/kg之间,方法的回收率在77.3%~114.4%之间,相对标准偏差在0.9%~10.3%之间。结论该方法简单、快速、准确,且检出限低、回收率高,适用于鱼肉组织中雄性激素和孕激素的测定。 相似文献
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准光模式转换器是高功率毫米波回旋管的重要组成部份,能够实现电磁波与电子注的分离、隔离波的反射,并实现回旋管的高斯波束输出。基于耦合波理论,分析设计出用于频率140 GHz、TE22.6模式回旋管的Denisov辐射器;基于几何光学理论,设计出准光反射镜面系统,并采用Feko软件进行优化。计算结果表明,所设计的准光模式转换器系统的转换效率约为97.3%,波束的高斯含量约为93.3%,达到了回旋管的应用需求。 相似文献
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利用二烯丙基双酚A(DABPA)对二苯甲烷型双马来酰亚胺(BDM)树脂进行扩链,采用短切玻纤增强聚醚酮酮(PEKK-GF)对BDM/DABPA树脂进行改性。利用差示扫描量热法(DSC)研究了PEKK-GF改性BDM/DABPA树脂固化动力学,确定了改性树脂的固化工艺,并计算出了改性树脂的部分动力学参数。改性树脂的力学性能通过万能拉力机进行测试,结果表明当BDM/DABPA体系中加入10%(质量分数)的PEKK-GF时,改性树脂固化物的冲击强度比原来体系提高了69%,临界应力强度因子(KIC)和临界应变能释放率(GIC)值分别为1.22 MPa·m0.5和295J/m~2,分别提高了21%和59%;拉伸强度从85.21 MPa增加到96.39 MPa,拉伸模量从4.198GPa增加到4.531GPa;弯曲强度从133.0 MPa增加到140.4 MPa,弯曲模量从4.080GPa增加到4.251GPa。采用动态热机械分析法(DMA)对改性树脂体系耐热性进行研究,结果表明,当BDM/DABPA树脂中加入10%(质量分数)的PEKK-GF时,改性树脂固化物的玻璃化温度提高了16.5℃,达到263.5℃。该改性树脂综合性能优异,在耐高温预浸料基体树脂及胶黏剂等领域具有很好的应用前景。 相似文献
115.
基于单因素实验,研究工艺参数对不同厚度聚甲醛(POM)微注塑制品屈服应力、弹性模量、断裂强度和断裂伸长率等力学性能指标的影响,并基于制品形态结构分析工艺参数对制品力学性能的影响机理。实验结果表明,随着注射速度的增大,1.0mm厚微制品的皮层厚度减小,过渡层厚度增加,结晶度增大,综合效应使得屈服应力、断裂强度和弹性模量增大,断裂伸长率减小;0.2mm厚微制品的皮层厚度占主导地位,其力学性能是由皮层的力学性能决定,皮层厚度先增大后减小使得屈服应力、断裂强度和弹性模量先增大后减小,断裂伸长率先减小后增大。随着熔体温度的升高,1.0mm厚微制品的分子链取向度减小,皮层厚度减小,收缩量增大,使得屈服应力、断裂强度和弹性模量减小,断裂伸长率增大;而0.2mm厚微制品的皮层减小,但过渡层增加,结晶度增大,且补料更充分,综合作用使得屈服应力、断裂强度和弹性模量增大,断裂伸长率减小。随着模具温度的升高,1.0mm厚微制品的皮层比例减小,结晶度增大,结晶度影响占主导,使得屈服应力、断裂强度和弹性模量逐渐增大,断裂伸长率减小;而0.2mm厚微制品的皮层厚度占主导,皮层厚度明显减小使得屈服应力、断裂强度和弹性模量减小,断裂伸长率增大。 相似文献
117.
118.
为了对比单个水库大坝溃决时的洪水演进,本文基于MIKE11模拟了3个梯级水库发生溃决的洪水演进情况,设置了3种工况:只溃第1梯级,第2、3梯级漫顶不溃;第1、2梯级同时溃,第3梯级漫顶不溃;第1、2、3梯级同时溃。得到了梯级水库不同溃决方式和过程下的河道流量与水位变化、溃口流量与水位变化,以及洪水演进流量与水位变化,再对比4种计算溃口流量的理论公式。结果表明:在梯级水库中只溃1级的情况下,下游河道的洪峰在一定距离内没有出现衰减,且随着溃坝数的增加,下游河道的洪峰流量也会增加,甚至超过溃口的最大流量,验证了铁道部给出的理论公式更适用于实际大坝溃口流量的理论计算分析。 相似文献
119.
针对目前已有的基于深度学习的恶意代码检测方法提取特征不足和准确率低的问题,提出一种基于注意力机制和残差网络(ResNet)的恶意代码检测方法 ARMD。为了支持该方法的训练,从Kaggle网站获取了47 580个恶意和良性代码的Hash值,并利用VirusTotal分析工具提取每个代码数据调用的API,在此之后将所调用的API整合为1 000个不重复的API作为检测的特征来构造训练样本数据;然后根据VirusTotal的分析结果进行良恶性判定进而标记样本数据,并采用SMOTE增强算法使数据样本均衡化;最后构建并训练注入注意力机制的ResNet,从而实现恶意代码检测。实验结果表明ARMD的恶意代码检测准确率为97.76%,且与目前已有的基于卷积神经网络(CNN)和ResNet模型的检测方法相比,平均精确率至少提高了2个百分点,验证了ARMD的有效性。 相似文献
120.
深度学习技术使目标跟踪的精度和鲁棒性得到了很大提高,基于孪生网络的跟踪方法通过在大规模数据集上进行训练,使模型能应对目标的各种形变,缺点是无法排除相似目标的干扰。为此,提出了一种基于孪生网络的两阶段目标跟踪方法。首先,采用修改后的残差网络提取性能更优的深度特征。区域建议网络通过相关滤波调制自适应更新模板,结合时域信息过滤掉易区分的负样本;然后,通过感兴趣池化层提取候选区域固定尺度的特征,并馈送到验证网络进行更精细的分类与回归。为了提升网络对高难度样本的区分能力,采用正负样本对联合训练的方式提高特征匹配的性能。在OTB100、VOT标准测试集和UAV123无人机航拍数据集上进行了评测,实验结果表明:所提方法能明显改进基准算法的性能。 相似文献