专利快递

一种葡萄籽中原花青素低温提取方法;一种树脂法提取葡萄籽中原花青素的方法;从竹子中提取的三萜总皂苷元的组成、方法及其用途;从苦丁茶中提取总三萜酸及熊果酸、齐墩果酸的方法;山茱萸提取物其提取方法以及在制备药物及保健品中的用途;紫杉烷衍生物的制备方法……     

低温等离子体处理纤维素纤维的机理和性能研究

本文应用不同技术参数的低温等离子体对Lyocell纤维进行处理,借助SEM等手段对其表面特征和物理性能进行研究,通过化学热力学和化学动力学,对反应机理做了研究和分析,证明了通过这种新型手段对Lyocell纤维进行接枝和改性的可行性和优越性,并针对Lyocell纤维的一些相关性能进行了处理前和处理后的比较,结果表明低温等离子体处理后的Lyocell纤维在不降低物理机械性能的同时很大程度上减少了纤维的原纤化。     

高沸点溶剂法合成原乙酸三甲酯

对低沸点溶剂法制备原乙酸三甲酯工艺进行了改进，比较了煤油、2-乙基己醇、氯苯、异佛尔酮、邻苯二甲酸二丁酯、乙二醇二丁醚等高沸点溶剂对反应的影响，筛选出最优高沸点溶剂煤油：研究了新反应体系的醇解pH值、溶剂的循环使用次数对反应的影响及溶剂循环损耗率，结果表明，醇解的最佳pH值为5．6；随着溶剂循环次数增加，原乙酸三甲酯收率从83．6％(1次)逐渐下降到76．7％(16次)；溶剂次平均损耗率4．6％。实现了直接蒸馏产品，溶剂循环使用的新工艺。避免了旧工艺先蒸溶剂，后蒸产品，产品大量分解，收率低等缺点。     

铜陵海螺10000t/d熟料生产线工艺主机配置浅析

安徽海螺集团铜陵海螺水泥有限公司(以下简称铜陵海螺)原燃料资源储量大、成分好，长江水运十分便利：又有海螺集团强大的市场、技术、管理、资金等综合优势，具备建设超大型熟料基地的条件。新世纪初．海螺集团规划在铜陵公司已有2条生产线、产能达10000洲熟料的基础上，在原有厂址的东侧3km处，新辟厂址，分步建设2条10000洲熟料生产线，由南京水泥设计研究院承担这2条生产线的设计工作。     

多级分解炉系统用于预热器窑提产技术改造

广厦水泥有限公司现有一条φ3m×50m带五级旋风预热器的回转窑生产线.由于受到原燃料条件及预热器系统限制,熟料产量徘徊在420t/d左右.公司经多方案比较,决定采用武汉理工大学(简称学校)的多级分解炉技术对烧成系统进行提产技术改造,学校承担设计及技术服务工作.利用烧成系统大修时间,于2004年3月15日停窑实施,4月15日完成设备安装并点火投料,5月系统产量达到840t/d.该项目总投资约350万元,项目的实施使企业取得良好的经济效益.     

陶瓷产品提价的几种策略

近年来，随着各种原燃材料的不断上涨，致使陶瓷生产成本一个劲地往上窜，一向以低价竞争的陶瓷业，如今迫于原燃材料涨价的压力而可能不得不对终端产品价格作出提升。否则，他们将很难保证企业的采购成本，更难保证企业的售后服务，利润空间会越来越小，生存将变得越来越困难。然而，价格是把双刃剑，产品提价在给企业增加收入的同时，也会带来负面效应，特别是在当前陶瓷企业竞争异常激烈的情况下，     

层析法分离提取葡萄籽原花青素的进一步研究

以吸附量和解吸率为指标,比较了7种大孔吸附树脂对原花青素的静态吸附解吸性能并考查了AB—8树脂对原花青素的吸附特性及机理。实验结果表明:AB—8树脂是较理想的吸附剂;在溶液中AB—8树脂对原花青素的吸附达到平衡的时间为240 min,吸附行为符合Langmuir等温方程;最佳动态吸附参数原花青素提取液浓度4.0 mg/mL,吸附流速2 BV/h(1BV=13.03 mL)用40%乙醇溶液洗脱。AB—8树脂适合于柱层析操作分离原花青素。     

基于M估计的非线性鲁棒检测卡尔曼滤波算法

针对传统鲁棒非线性滤波在观测噪声为非高斯强干扰噪声情况下,滤波性能下降的问题,提出一种利用卡方检测法预判断的非线性鲁棒检测滤波算法。该算法通过卡方检测设置门限,剔除突变野值,利用M估计修正量测更新。仿真实验对比了几种典型非线性滤波方法在不同观测噪声环境下的性能。所提算法在非高斯强干扰噪声情况下,比传统鲁棒滤波算法估计精度平均提高了25.5%;估计方差平均减少了18.3%。实验结果表明:所提算法可以抑制观测量非高斯强干扰噪声的影响,提高滤波精度及稳定性。     

网络控制系统H∞鲁棒控制器设计

针对存在不确定时延的网络控制系统, 将未知扰动和建模误差转换为满足给定约束的矩阵, 建立具有参数不确定性的网络控制系统模型。基于Lyapunov稳定性理论证明控制系统渐近稳定, 结合线性矩阵不等式完成H∞鲁棒控制器设计。通过仿真实验, 比较在不同时延条件下系统的状态响应曲线, 结果证明所设计的H∞鲁棒控制器可以解决系统中存在不确定建模误差、干扰和时延等问题, 具有一定的鲁棒性。     

融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别

基于尺度不变特征变换的特征包（BoF-SIFT）支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果, 但是计算复杂度高、实时性较差。为此, 提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包（BoF-SURF）支持向量机（SVM）的手势识别方法。特征包模型中用快速鲁棒性特征（SURF）算法替换尺度不变特征变换（SIFT）算法提取特征, 提高了实时性, 并引入Hu矩描述手势全局特征, 进一步提高识别率。实验结果表明, 算法无论是实时性还是识别率都要高于BoF-SIFT支持向量机方法。