运动型饮料中七种塑化剂的高效色谱分离条件优化

建立了固相萃取-高效液相色谱法测定运动型饮料中的塑化剂,以正交试验设计得最佳前处理方式,并对7种塑化剂的色谱分离条件进行优化,综合考虑检测波长、流速和梯度洗脱比等因素,得到最佳色谱分离条件为：色谱柱C₁₈（5μm, 150 mm×4.6 mm）;流速1.0 mL/min; UV 230 nm;柱温30℃;进样量20μL;流动相乙腈-水,梯度洗脱。分析结果表明,两种运动型饮料中均不含塑化剂成分。利用固相萃取富集、高效液相色谱法检测,该方法操作简便,适用于7种塑化剂的分离检测。     

基于BP神经网络的桥梁施工线形相机测量标定

机器视觉位移测量技术为大跨桥梁线形控制提供新解,而确保高精度的二维到三维坐标转换至关重要。对此,提出一种基于改进遗传算法BP神经网络的提升双目相机标定精度的方法,通过改进传统神经网络中的交叉及变异概率函数,提高标定效率及准确性。经相应试验算例验证,采取传统张氏标定法测量坐标的均方差误差为4.67 mm,应用该方法标定后测量坐标的均方差误差为0.82 mm,标定精度提高,能够满足桥梁施工线形的监控要求。