浒苔多糖和硒化浒苔多糖抑菌作用研究

从浒苔中提取浒苔多糖,并进行硒化反应,制备硒化浒苔多糖。考察了浒苔多糖和硒化浒苔多糖对金黄色葡萄球菌、大肠杆菌2种细菌和柑桔炭疽病菌、苹果腐烂病菌、棉花枯萎病菌、苹果轮纹病菌、小麦全蚀病菌、黄瓜枯萎病菌、苹果斑点落叶病菌等7种植物致病真菌的抑菌特性。结果表明:硒化浒苔多糖和浒苔多糖对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌都有一定的抑菌作用,硒化浒苔多糖的抑菌效果要明显优于浒苔多糖,最小抑菌浓度分别为1.70mg/mL和6.80mg/mL;硒化浒苔多糖对黄瓜枯萎病菌、苹果斑点落叶病菌、棉花枯萎病菌和小麦全蚀病菌4种致病真菌有较好的抑菌效果,但浒苔多糖对供试真菌几乎没有抑菌效果。     

滑水临界车速分析及可能采取的解决措施

轮式车辆或起降的飞机在积水的跑道上行驶或滑行时,会因滑水而导致失去行驶方向,其危害是相当严重的.经过大量的实验分析,并在实验的基础上得出了滑水时的车速u=6.34pkm/h,p为轮胎的充气气压(kPa).本文以实验公式为依据,从水流的流速、动量方程、接地区斜楔内动压大小等因素出发,推导出了临界平衡条件即滑水时的临界车速.并得出了车轮轮胎抗压能力最薄弱处变形斜楔内动压的关系以及水深、胎压、胎宽及车速间的相互作用关系,并据此提出了解决此问题的可能方法.     

平板膜生物反应器工艺在中水回用技术中的应用

为响应国家推进建筑节能减排的号召,平板膜生物反应器（MBR）工艺被应用到了天保商务园的污水处理中,出水全部回收利用,整个污水处理站实现了全自动控制,并大大减少了污泥的产生量。     

应用灰色模型(GM)时注意的一些问题

对灰色模型进行了分析 ,指出模型存在的不足 ,给出一些解决数据统计分析的有效方法 .     

正交试验法优选苹果树皮中根皮素的提取研究

分别采用浸提法、微波法、超声波法和回流法提取苹果树皮中根皮素,利用高效液相色谱测定含量,确定最适提取方法,并考察了盐酸水解对提取效果的影响。通过单因素实验和正交试验L1(645)确定最优提取工艺。结果表明:最佳提取方法为加热回流法,最佳提取工艺为:以体积分数90%乙醇和1.08%的盐酸混合溶液为提取溶剂,在料液比1∶15(g∶mL)的条件下,回流提取3次,每次2h,根皮素的得率为11.8mg/g。     

明日叶中总黄酮的微波辅助提取工艺和检测方法研究

对明日叶中总黄酮的提取工艺和检测方法进行了研究。采用微波法,利用单因素和正交实验对明日叶中总黄酮的提取工艺进行了优化,分别通过AlCl3和A(lNO3)3显色法,建立了明日叶中总黄酮的分光光度检测方法。结果表明,AlCl3显色法的最佳提取条件为:乙醇浓度85%、提取3次、料液比1:25(g/mL)、微波功率600W、提取80s,样品中总黄酮的得率为1.48%;A(lNO3)3显色法的最佳提取条件为:乙醇浓度40%、提取3次、料液比1:25(g/mL)、微波功率700W、提取80s,样品中总黄酮的得率为1.67%。另外,对两种显色方法的显色稳定性进行了初步探讨。     

用索氏提取-气相色谱法测定PVC管材中的邻苯二甲酸酯类增塑剂

建立了索氏提取-气相色谱法测定聚氯乙烯(PVC)等管材中6种国家限量邻苯二甲酸酯(PAEs)类增塑剂的方法。采用索氏提取作为前处理提取手段,通过正交试验对样品中PAEs类增塑剂的提取条件进行系统优化。结果表明:在一定范围内,该方法具有良好线性关系,相关系数在0.997~0.999之间,检测限为0.15~0.60 mg/kg,平均回收率84.2%~109%,相对标准偏差为1.33%~8.60%。方法简单高效,具有良好的重现性和灵敏度,适用于PVC等管材中PAEs类增塑剂的分析检测。     

牛蒡子中牛蒡子苷元的微波辅助水解提取工艺

对牛蒡子中牛蒡子苷元微波辅助水解提取工艺进行了研究。采用微波法,利用单因素和正交实验对牛蒡子中牛蒡子苷水解提取牛蒡子苷元工艺进行了优化,并建立了牛蒡子中牛蒡子苷和牛蒡子苷元的高效液相色谱(HPLC)检测方法。结果表明,最佳水解工艺条件为:盐酸浓度1 mol/L、微波时间500 s、料液比1:6、水解一次,牛蒡子苷水解率达到98%以上,牛蒡子苷元提取率达到1.80%。与传统的水解提取方法比,本方法工艺简单、高效。     

数字射频存储器（DRFM）设计方法研究

通过对数字射频存储器（DRFM）的基本原理和特性进行分析,对其具体组成和配置进行详细的剖析,总结出其具体设计中需要注意的事项和在数字采样和存储方面的优势。并对一些关键技术问题进行了阐述。     

贝叶斯框架下最小二乘支持向量机的中长期电力负荷组合预测

影响中长期负荷变化的因素较多,单一预测模型很难满足预测需要,组合预测能够较好地解决单一模型的缺点,借鉴单一预测模型的优点。提出贝叶斯框架下最小二乘支持向量机(LS-SVM)中长期负荷组合预测模型,利用结构化风险原则代替经验风险最小化,挖掘各单一预测模型的信息,以单一模型的预测数作为组合预测输入样本,通过贝叶斯后验理论确定最小二乘支持向量机参数,建立组合预测模型进行预测。通过算例表明,提出的模型具有较高的预测精度,能够较好地解决小样本下的预测问题,具有良好的泛化能力和预测精度。