高效应力筛选技术在导弹上的应用

高效应力筛选技术是首先从美国发展起来的一项电子产品筛选技术。文章具体介绍了应用该筛选技术在自己的产品上取得的试验成果,并做了详细的分析。文章为提高产品的可靠性提供了新鲜经验。     

稠油乳化降粘剂研究现状及其发展趋势

稠油因其密度大、粘度高、流动性差而不能用常规方法开采。稠油开采的关键是降粘、降摩阻、改善流变性目。目前常用的稠油（包括特稠油和超稠油）降粘方法有：掺稀降粘、加热降粘、改质降粘及乳化降粘。掺稀降粘受到稀油来源的限制;加热降粘能耗大;改质降粘存在催化剂筛选困难的问题：     

建立肿瘤血管生成抑制剂的体外筛选方法

以Avastin为阳性药,建立稳定、客观的肿瘤血管生成抑制剂的体外评价体系。用CCK-8检测人脐静脉内皮细胞（HUVECs）的增殖情况;荧光定量的Boyden小室法检验HUVECs的迁移能力;荧光定量分析HUVECs对纤维蛋白的粘附能力;运用图象分析软件Image—ProPlus定量分析HUVECs的小管形成行为的图像。结果表明,在该体系中,Avastin能够抑制VEGF诱导的HUVECs与血管生成相关的生物学行为。该体系具有操作简单、可重复性好、易量化的特点,是一种在体外筛选肿瘤血管生成抑制剂的理想模型。     

通信产品早期失效期分析

目前对于所有电子产品来说,如何有效的利用产品的市场信息进行分析显得非常重要;而如果我们如何能够把握住产品的早期失效期并合理利用有限的资源进行分析改进,就显得势在必行。本文将详细分析通信产品的早期失效期,并通过引入筛选的概念,从而找出合理激发并发现产品潜在故障的有效方法。     

基于多策略的改进径向基代理模型方法

为提高径向基代理模型的预测精度和计算效率,提出一种基于多策略的改进径向基代理模型方法。该方法将局部密集加点策略、全局均匀选点策略和最小距离筛选策略应用于径向基代理模型构建过程中,通过拉丁超立方抽样方法获取初始样本,并建立径向基模型,利用七星瓢虫优化算法求得最优解信息;借助已知样本信息,采用局部密集加点策略与全局均匀选点策略相结合的方式获取训练样本,以平衡所提方法的探索与开发能力;进而利用最小距离筛选策略对训练样本进行筛选,引导模型进行有效预测。利用数值和工程算例进行仿真测试,结果表明该方法不仅能满足精度要求,还能明显提高计算效率;特别是对于工程设计问题,该方法的优化结果相对理论解的误差仅为0.01%,调用模型次数相比其他3种方法减少了33.10%,66.19%,72.78%。     

黔东北药膳用中药材资源调查与开发现状——以铜仁地区为例

随着营养健康产业的发展,为探索铜仁地区新的经济增长点,文中对该区中药材在药膳行业中的利用现状进行调研,从该区300多种中药材资源中,筛选出10种资源丰富并可以作为药膳使用的中药材,对其相关药膳的制作、功效等进行介绍,为该区药膳产业及其相关经济行业的发展提供参考。     

固态发酵制备黄精多糖的工艺优化、理化特性及抗氧化活性

选取7种乳杆菌进行固态发酵,以黄精多糖得率为评价指标确定最佳发酵菌种。借助单因素试验和响应面曲面分析法对固态发酵黄精工艺进行优化,并分析固态发酵黄精多糖(solid state fermentation Polygonatum sibiricum polysaccharide, SF-PSP)与相同条件下未经发酵黄精多糖(P.sibiricum polysaccharide, PSP)的单糖组成、形态特征、热失重特性以及体外抗氧化活性。结果表明：副干酪乳杆菌ATCC 334为最优发酵菌种,SF-PSP的最佳制备工艺条件为：液料比0.98∶1(mL∶g)、接菌量4.80%、发酵时间51.30 h,此条件下SF-PSP得率为(11.14±0.89)%。SF-PSP主要由甘露糖、半乳糖醛酸、半乳糖和葡萄糖组成,与PSP相比,鼠李糖、半乳糖醛酸、半乳糖含量均提高了4倍。扫描电镜结果表明,与PSP相比,SF-PSP结构更加疏松且有更多致密的小孔。热重分析结果表明2种多糖失重温度节点不同,且SF-PSP保水能力优于PSP。体外抗氧化活性结果表明SF-PSP的DPPH自由基清除率、ABTS阳离子自由...     

拉曼光谱结合光谱特征区间筛选算法快速定量鉴别植物调和油品质

本研究提出了一种基于拉曼光谱与光谱特征区间筛选算法实现植物调和油中高价值植物油含量快速定量检测的方法。首先,将粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法与灰狼优化（grey wolf optimization,GWO）算法融合构建混合智能优化算法,即PSOGWO算法。其次,将PSOGWO与组合移动窗口（combined moving window,CMW）策略结合构建新型的拉曼光谱特征区间筛选算法,即PSOGWO-CMW算法。然后,将玉米油（corn oil,CO）和特级初榨橄榄油（extra virgin olive oil,EVOO）以不同比例配制为CO-EVOO植物调和油,并采集其拉曼光谱。将拉曼光谱输入偏最小二乘回归、PSO-CMW、GWO-CMW和PSOGWO-CMW模型预测EVOO含量,并比较建模效果。结果表明,PSOGWO-CMW模型具有最佳的预测性能。采用本方法与气相色谱-质谱法分别检测真实的CO-EVOO植物调和油样本中EVOO含量,结果表明两者的检测性能无显著差异。本方法快速、准确,亦可用于其他植物调和油中高价值植物油含量的快速...