夹芯复合材料基座激振试验研究

通过隔振理论分析,设计了偏心电机和电磁激振器两种激振试验方案,并讨论了两种激振方案中振级落差和插入损失的关系;分别对直骨架结构和曲骨架结构的夹芯复合材料基座模型进行了激振试验;通过频响分析比较了两种结构形式基座的固有特性;讨论了两种激振方案下基座的隔振效果,结果表明两种结构形式的夹芯复合材料基座均具有较好的隔振效果,且能够有效抑制高频共振。     

盱眙黏土团粒大小对填料水稳性影响试验

为研究盱眙黏土团粒大小对改良填料水稳性的影响,结合苏北某高速公路工程实际,对不同团粒粒径的 石灰土、新型固化土的8组试样进行了加州承载比试验。结果表明:石灰土、新型固化土的膨胀量、吸水量随团 粒粒径的增大表现为先减小后增大的趋势,而加州承载比值随团粒粒径的增大则表现为先增大后减小的趋势。 同时,对比两种改良方法,新型固化剂的整体改良效果好于灰土,且在较大的团粒粒径处达加州承载比最大值, 同时填料水稳性受团粒粒径影响不及灰土大。在以上试验结果的基础上,就盱眙黏土的团粒大小对填料水稳性 的影响机理进行了分析和讨论。     

灵芝红茶抗氧化活性成分的含量测定研究

以灵芝红茶为研究对象,应用DPPH·、ABTS~+·和FRAP铁离子还原能力研究灵芝红茶的抗氧化活性,并对灵芝红茶中茶多酚和多糖含量进行测定。结果发现灵芝红茶有清除DPPH自由基、ABTS~+自由基和还原FRAP的作用,表明灵芝红茶具有较强的抗氧化活性。灵芝红茶中的茶多酚和多糖含量测定方法中,没食子酸浓度在4.08μg/mL~16.50μg/mL范围内线性良好,平均回收率分别为99.6%(RSD=2.52%,n=9);葡萄糖浓度在40.33μg/mL~181.50μg/mL范围内线性良好,平均回收率为100.5%(RSD=1.08%,n=9)。所建立的灵芝红茶中茶多酚和多糖的含量测定方法简便快捷,线性、重复性、精密度和回收率良好。此含量测定方法可用于灵芝红茶生产过程中质量控制。     

衡阳地区体育旅游发展战略探析

衡阳地区体育旅游的发展必须走政府支持的战略路线,在多方面主导体育旅游产业的发展战略：把体育旅游作为旅游的一个重要组成部分,以体育旅游的发展作为新的经济增长点战略：实行旅游强市的战略：走可持续发展战略,发展旅游和体育旅游业,使经济资源得到综合合理的利用。     

可见光下纳米TiO2粉末对芽孢抗菌作用的研究

研究了在可见光照射下纳米TiO2粉末对芽孢杆菌的杀菌作用,并考察了其影响因素,包括温度、pH值、初始菌浓度和TiO2的浓度,另外还对中和方法进行了研究。     

单烷基取代苯基哌嗪衍生物的合成

单烷基取代苯基哌嗪衍生物是合成苯基哌嗪类化合物的重要中间体。以二乙醇胺为起始原料,在10℃滴加氯化亚砜,室温反应1 h,再于60℃反应5 h,经氯代反应制得β,β′-二氯代二乙胺盐酸盐,然后分别与2-甲基苯胺、4-叔丁基苯胺、4-甲基苯胺在130℃反应50 h,得2-甲基苯基哌嗪盐酸盐、4-叔丁基苯基哌嗪盐酸盐、4-甲基苯基哌嗪盐酸盐3个目标化合物,收率分别为78%、61%、67%。其结构经1HNMR、13CNMR、MS证实与目标化合物的结构一致。     

一种基于H．264的有效运动估计算法

运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点，高精度的匹配和补偿可以减少预测误差，提高视频图像的压缩效果．为降低在视频编码标准H．264中运动估计的高计算复杂度问题，提出了采用一种基于节点模型的可变形块匹配运动估计算法来搜索最佳运动矢量．该算法充分利用了H．264运动矢量的的统计特性和相关性，并采用基于像素差值分类的运动估计匹配准则．实验表明，在编码性能损失很小的条件下，该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度．     

H封闭式周转轮系多目标模糊优化设计研究

在对H封闭式周转轮系的结构类型和特点进行分析的基础上,提出以体积小、效率高为目标的模糊优化设计模型并编制了计算机程序.优化设计结果表明,利用多目标多约束的模糊优化设计方法,可以既考虑轮系的整体性能,又充分合理地利用目标和约束的模糊性,使优化设计的整体目标水平达到更高.     

耐低温PET的合成及其性能研究

为了拓宽PET在低温环境下的使用,可以采用脂肪族二元酸合成改性PET。本文用己二酸合成耐低温PET,研究不同含量的己二酸对PET性能的影响。结果表明：随着己二酸含量的增加,耐低温PET的黏度和缩聚反应速率升高、玻璃化转变温度(T_g)和熔点(T_m)逐渐降低,T_g和T_m分别为40 ℃和180 ℃。耐低温PET的机械性能受己二酸含量影响不明显。当己二酸含量为15%时,在-20 ℃的低温环境下可以使用。     

基于非线性自动回归模型的测井曲线预测方法

针对非线性、时序性的测井曲线进行研究,提出基于Tensor Flow的非线性自动回归模型(GNAR)纵向预测测井曲线法。将样本数据分成训练集和测试集,在训练集上建立模型,在测试集上进行预测评估。实验验证和应用效果分析表明,非线性自动回归模型在测井曲线纵向预测中具有较强的适应性和较高的准确性。