关于Riemann-Lebesgue引理的一个推广

通过“把Riemann-Lebesgue引理看做是在一个周期上可积的周期函数的一种性质”的这个角度，提出了亚周期函数的概念，并得到有界亚周期函数的刻画.     

毕业设计互动管理平台的构建——以江苏海事职业技术学院为例

本文首先从江苏海事职业技术学院入手,分析了当前相关用户对于毕业设计互动管理平台的需求,进而对系统进行功能设计和详细设计,构建出一个互动管理平台,以实现毕业设计管理过程的信息化、高效化。     

一株DBP高效降解菌的筛选及其降解特性

从污染土壤中筛选到一株能够以酞酸酯(Phthalic acid esters,PAEs)为唯一碳源和能源生长的微生物,命名为JDC-11,对其进行鉴定和降解特性研究,并考查不同葡萄糖浓度对其降解的影响。采用形态学、生理生化和16SrDNA序列分析进行鉴定。采用高效液相色谱(HPLC)测定菌株JDC-11在摇瓶中对邻苯二甲酸二丁酯(DBP)的降解能力。研究结果表明:该菌株为Rhodococcussp.;最佳降解条件是温度为30℃,初始pH值为8.0,转速为175r/min,在此最佳条件下,JDC-11能够在24h内将1g/LDBP完全降解,证明JDC-11是一株高效降解菌。在降解过程中的前12h,葡萄糖的存在均抑制DBP的降解,12h后,200mg/L的葡萄糖仍抑制降解,而质量浓度≥400mg/L的葡萄糖加速了DBP的降解效率。     

木质纤维素高效降解菌株的筛选及其对小麦秸秆的强化降解

为有效加速废弃生物质的转化速度,以林下土壤为菌种来源进行木质纤维素高效降解菌株的筛选和鉴定,利用BBD(Box-Behnken-Design)二阶模型优化其对木质纤维素的降解条件,并探究预处理对细菌菌株降解小麦秸秆的影响.结果显示,初筛共计筛选出5株对木质纤维素具有降解能力的细菌菌株,经复筛后获得1株对木质纤维素具有较强降解能力的细菌菌株(RS22),经16S rRNA基因鉴定为Klebsiella oxytoca.RS22的滤纸酶、羧甲基纤维素酶和半纤维素酶活性分别为1.01、0.82和5.87 U·mL^-1,其对木质纤维素的最佳降解条件为pH:6.8、温度：30.9℃和转速56.8 r·min^-1.小麦秸秆降解实验表明,经化学预处理后的小麦秸秆木质纤维素总量降低最为明显,达到了54.30%,各处理中滤纸酶、羧甲基纤维素酶和半纤维素酶活性均呈现随时间缓慢增加的趋势,而对照组中各种酶活性变化呈“M”型.结晶度分析显示,除粉碎预处理外,其他处理组的小麦秸秆生物降解后木质纤维素的结晶度均有一定的提高,说明RS22可以有效加速非晶态木质纤维素的降解...     

新时期环境规划学课程教学改革

为适应国家环保行业对新时期环境规划管理人才的需求,OBE教育理念以学生为中心的要求以及高速发展的环境科学技术,结合国内相关院校环境规划学课程的教学改革实践和自身教学过程中发现的问题,对河南大学环境规划学课程进行了教学改革和探索,取得了一定的效果.     

高黏改性沥青宏观自愈合性能

本文采用动态剪切流变试验结合分子扩散理论,研究高黏改性沥青的宏观自愈合性能。通过愈合时间增加沥青胶结料的复数模量与原样沥青胶结料复数模量比值来评价沥青胶结料的愈合程度,并建立愈合本征方程,描述不同高黏沥青的瞬时愈合性能。结果表明：在整个愈合历程中,添加高黏改性剂对沥青的愈合性能具有积极意义;随着愈合时间的增加,高黏改性沥青的自愈合行为主要发生在裂纹界面愈合的前10min,后期愈合程度较小;通过愈合本征方程可以看出,添加高黏改性剂对提升沥青的瞬时愈合性能具有良好的作用,其中Ⅰ型高黏添加剂的瞬时愈合百分比增加幅度最大;Ⅱ型高黏改性沥青的整个愈合过程发生前10min,愈合时间的增加对其愈合性能并无太大影响,而Ⅰ型高黏改性沥青与SBS改性沥青在随着时间的增加愈合率依然呈现缓慢增长模式,说明随着时间的变化Ⅰ型高黏改性沥青与SBS改性沥青的愈合现象仍会缓慢继续,在外界荷载作用下Ⅰ型高黏添加剂对提升沥青混合料自愈合性能更加出色。     

路表纹理多尺度特性表征及演化行为研究综述

为了量化路表纹理的多尺度特征,厘清路表纹理的演化行为,概述了路表纹理尺度特征及其影响,总结了多尺度表征的数学理论方法,分析了表面纹理演化机理及磨光演化模型。结果表明：不同尺度的路表纹理影响着安全、环境、经济等方面。路表纹理在结构特性上具有统计几何、频谱及自仿相似特征。在路表纹理形成期,材料、级配及施工等决定了表面纹理水平,而在劣化期主要受到表面雨雪冰霜、沉积污染物以及荷载磨光等因素影响。解析胎-路接触应力是预测路表纹理磨光演化行为的有效途径。未来研究有必要研究纹理尺度之间的相关性、表面纹理与内部结构的映射关系、碳排放的量化关系以及接触状态理论力学等问题,为材料力学设计、快速检测评价及智能养护提供理论和应用支持。