CFRP用于RC梁抗弯加固剥离承载力的计算方法

深入分析了剥离破坏的机理，结合现有的CFRP加固RC梁的试验结果对四种计算端部剥离承载力的模型进行了分析研究后，比较得出了一套精度高，形式简单的端部剥离承载力计算公式，从而进一步完善了CFRP加固RC梁的设计理论。     

基于MSA的发动机冷试测量系统的研究

基于测量系统分析(MSA)方法,以发动机冷试测量系统为例,梳理了测量系统的分析流程,介绍了冷测试系统的分析方法。采用样本控制图、独立样本分析法和方差分析法对冷试测量系统稳定性、偏倚、线性、重复性和再现性(RR)进行了深入研究,利用鱼骨刺图对影响测量系统精确性的因素进行修正和完善,通过验证进一步提高了测量系统的可靠性。     

基于凸包算法的车面维修打磨区域生成

针对传统汽车漆面维修以人工为主,存在劳动强度高、效率低、一致性差等问题,结合人工打磨经验,在提取受损车面轮廓的基础上,设计生成受损车面维修打磨区域算法.首先,综合运用边缘检测算子、曲线近似算法对受损漆面进行轮廓提取.然后,运用凸包算法预生成轮廓,再对轮廓改进生成最终车面维修打磨区域.通过比较人工和算法生成后的打磨区域可知,算法生成的打磨区域精度较高,可满足基本打磨要求,该算法为实现自动化打磨提供了理论依据.     

基于MOOC的大数据分析技术

MOOC近几年发展迅猛,在使用过程中,大规模的学习者和海量的教学资源积累了庞大的学习行为数据。因此,基于MOOC的大数据分析成为了一个新兴的研究热点,其分析框架中涉及的四大核心是：大数据从哪里获取（Where）、MOOC大数据的类型（What）、如何进行大数据分析（How）和大数据分析应用（Do）。本文通过对MOOC现状的分析、特征及分类的梳理,提出一种Where-What-How-Do大数据分析框架,并对上述的四大核心进行阐述和回答。最后,结合Canvas Network数据集进行聚类分析和多元回归分析,得出关于MOOC数据的一些启示和应用。      

超高效液相色谱串联质谱法直接测定婴幼儿乳粉中牛磺酸

采用超高效液相色谱串联质谱技术,以婴幼儿乳粉中的牛磺酸为研究对象,从样品处理方法,基质效应以及影响电喷雾离子源的电离因素3 个方面进行优化,建立了一个样品处理简单、快捷,基质效应低,灵敏度高的检测方法。结果表明,方法的回收率在72%～97%之间,相对标准偏差为2.16%～3.33%。该方法的仪器检出限为50 μg/L,方法检出限为1 mg/L,应用外标法定量,能够达到欧盟及我国婴幼儿乳粉中牛磺酸的检测要求。整个分析过程在8 min内完成,适合于大批量检测婴幼儿乳粉中牛磺酸的测定。     

美国FDA建议消费者停止生吃苜蓿芽

2009年4月26日,美国食品药品管理局（FDA）和疾病预防控制中心（CDC）发布信息,建议消费者立即停止食用生的紫花苜蓿芽,包括含有紫花苜蓿芽的混合食品,截至日期另行通知。因为该产品已证实被沙门氏菌污染。其他类型的苗芽不在这次发生的被污染事件中。     

超高效合相色谱法直接检测VC方法

建立超高效合相色谱法分离和测定VC的方法。超高效合相色谱技术集合超临界流体色谱和超高效液相色谱的技术优点,流动相以CO2为主体,甲醇（含0.05% H3PO4）为助溶剂。选用Waters CSH Fluoro-Phenyl（3.0 mm×100 mm,1.7 μm）色谱柱,流速0.6 mL/min,检测波长为245 nm,方法检出限为1.5 mg/kg,线性范围为5～200 mg/L;加标回收率范围为96.05%～101.15%;相对标准偏差为0.52%～0.76%,具有高效、检测速度快、操作简单、灵敏度高、检出限低、重复性好、实验成本低等优点。     

集成一体化智能熔点仪关键技术研究

在医药、化学试剂、香料、印染等行业,通过对有机结晶物的熔点测量来确定其是否合格,熔点仪作为测量物质熔点的仪器发挥着不可缺少的作用。本文介绍了一种集成一体化的智能熔点仪的硬件电路结构和软件程序设计,该仪器具有硬件结构简单,软件算法科学的特点,能够低成本高精度的实现对温度的控制,从而准确的测量出晶体的熔点。     

MassWorksTM与气相色谱-质谱联用分析洋甘菊精油成分

采用气相色谱-质谱联用(GC/MS)技术,结合MassWorks^TM质谱解析软件,对产自甘肃省永登县的洋甘菊(Chamomila recutita L.)精油成分进行分析。对两种不同极性的色谱柱进行分离比较实验,确定了适合于洋甘菊精油分离分析的色谱条件和质谱条件,解析并确定出精油中的35种化合物。MassWorks软件在低分辨率质谱上可对化合物分子质量实现精确测量,为低分辨四极杆质谱确定化合物的元素组成和解析化合物结构提供重要依据,同时也为植物精油的成分分析提供新的技术手段。     

多用户MIMO—OFDM系统低复杂度资源分配算法研究

在MIMO-OFDM系统下行链路下提出了一种低复杂度的子载波和功率分配算法,为了在满足用户QoS需求的情况下,最小化用户的发射功率,本文算法将子载波分配给在所有子信道上具有最大增益的用户。仿真结果显示所提算法在复杂度和性能都优于以前的算法。