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21.
研究猪皮胶原肽-锌螯合物的制备工艺。以猪皮为原料,制备猪皮胶原肽-锌螯合物;以螯合率为指标,研究了猪皮胶原肽与锌质量比、pH、温度、时间对螯合率的影响;通过单因素试验、响应面法试验考察优化猪皮胶原肽的富锌工艺。结果显示,猪皮肽-锌螯合的最佳工艺为猪皮肽与锌质量比2:1,螯合pH 7.0,螯合温度50 ℃,螯合时间50 min,在此条件下,试验螯合率最佳,为69.27%,与模型预测值69.92%相近。该研究为新型生物肽 锌螯合物的研制、猪皮的高值化利用提供了依据。 相似文献
22.
为了筛选阔叶十大功劳根抗炎镇痛的有效部位,应用模糊物元模型对阔叶十大功劳根不同提取部位抗炎镇痛效果进行综合评价。采用醋酸扭体法、热水缩尾法及热板法,以小鼠足跖肿胀、耳廓肿胀程度考察阔叶十大功劳根不同提取部位的抗炎镇痛作用;用变异系数权重的模糊物元模型对其干预效果进行综合评价;通过计算贴近度比较模型组(M1)、阳性对照组(M2)、水提物组(M3)、乙醇提取物组(M4)、正丁醇提取物组(M5)、乙酸乙酯提取物组(M6)、石油醚提取物组(M7)的抗炎镇痛效果。结果显示阔叶十大功劳根不同提取部位均有抗炎镇痛的效果,但各部位抗炎镇痛效果程度不同;反应不同部位抗炎镇痛总效应的贴近度值从大到小排序为M6,M4,M3,M5,M2,M7,M1。基于变异系数权重的模糊物元模型可筛选出阔叶十大功劳根抗炎镇痛的最佳有效部位为乙酸乙酯提取部位,能够客观、科学地评价不同提取部位的抗炎镇痛效果。 相似文献
23.
针对创意产业园区的分布特征构建创意产业的生态位模型,选取与城市环境有关的23个因子,通过最大熵模型(MaxEnt)确定每个因子的贡献度,从中筛选出对创意产业分布做出主要贡献的8个环境因子.以模糊隶属度研判城市环境因子对创意产业的作用,并与环境因子的权重相结合,得到研究案例区创意产业的适宜度,据此生成创意产业适宜度预测图.应用GIS空间分析的方法,依据城市环境适合创意产业发展的程度,将城市划分为不适宜区、一般适宜区、次适宜区和最适宜区四类区域.研究结果显示,创意产业最适宜区主要集中在东部沿海城市和省会城市,并且预测结果与实际现状相近,模型可靠性较高. 相似文献
24.
过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美,而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图,其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量,并给出模拟例证。 相似文献
25.
基于改进质量功能展开的质量特性重要度确定 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统质量功能展开(QFD)质量屋构建过程存在语言评价信息模糊和不确定等问题,提出一种结合犹豫二元语义变量、层次分析法和逼近理想解排序多属性决策法的改进QFD模型,用以对产品质量特性的重要度级别进行确定.模型分为评价用户需求与质量特性的关系、确定用户需求的重要度权重、确定质量特性的重要度排序3个阶段,提高了质量特性重要度排序的准确性.最后以某企业一语言类数字学习系统的质量特性重要度确定为例,进行了模型应用和有效性验证,为以用户为中心的数字学习系统设计质量提升提供参考. 相似文献
26.
由于股票价格的时间序列具有不确定性,股市的真实模型不容易建立,而模糊时间序列在解决模糊性数据和不确定性数据方面具有较大优势;因此,本文首先将数据进行预处理并改进论域划分的方法,然后利用三角隶属度函数进行数据的模糊化处理,再利用模糊化后的数据建立三层BP神经网络,最后,应用广义的逆模糊数公式将预测模糊集进行逆模糊化,从而得到预测结果.应用本文方法对印度国家银行(SBI)股票价格和Alabama 大学的入学人数进行预测,预测结果精度较高. 相似文献
27.
28.
为提高三轴重载汽车在转向制动工况下的安全性能,基于TruckSim汽车仿真软件,搭建了三轴重载汽车整车模型。对三轴汽车在转向制动工况下的力学特性进行了分析,基于分析结果设计了削减制动力的三轴汽车转向制动协同控制器。对于车辆处于不足转向的情况,设计了滑移率分配的模糊控制器。采用TruckSim与Simulink联合仿真,对ABS控制和协同控制在转向制动工况下的控制效果进行了探讨。仿真结果表明,在转向制动工况下,与ABS控制器相比,协同控制器提高了三轴重载汽车转向制动工况下的操纵稳定性和制动安全性。 相似文献
29.
基于模型的系统工程在航空发动机控制设计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于模型的系统工程(MBSE)采用模型的表达方法描述系统的整个生命周期过程中需求、设计、分析、验证和确认等活动,以其无歧义、模块化、可重用、可追溯等优点迅速覆盖了航空航天、船舶等相关工程领域。总结了MBSE的方法论、建模语言和建模工具,并探索适合航空发动机功能建模的解决方案。 相似文献
30.
优化分级T-S模糊控制动态估计纯电动汽车电池健康状态 总被引:1,自引:1,他引:0
针对纯电动汽车动力电池健康状态(state of health,SOH)预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线性关系转换成离散的二维数据表,依据使用条件,采用二分查表法获得不同估计方法下SOH值;再将使用循环次数、电压降值和内阻变化量作为输入量,以相应SOH的权重作为输出,利用T-S模糊控制建立SOH动态预测模型,根据权重和边界条件计算得到SOH.仿真结果表明,所提方法最大预测误差4.3%,响应时间55 ms内,预测效果比现有方法显著提高. 相似文献