离子对反相高效液相色谱法考察糖浆口服液中核黄素—5—磷酸钠稳定性

建立了离子对反相高效液相色谱分析方法考察复方制剂诺平糖浆口服液的稳定性。以核黄素-5-磷酸钠为指标组分,采用Hypersil C18色谱柱,流动相为：0．01：mol／L K2HPO4(含50mmol／L PIC-B7)：乙腈(90：10),检测波长为254nm,流速：1．0mL／min。结果表明,核黄素-5-磷酸钠在8．0～320μg／mL范围内呈良好的线性,降解产物不干扰测定;方法准确、灵敏、操作简单、重现性好,可对复方制剂中核黄素-5-磷酸钠的降解产物进行有效监控。     

离子液体[EOEMIM][NTf2]与甲醇二元混合物的密度和粘度性质及半经验估算

为了更好的研究离子液体二元体系的性质,同时为了离子液体的应用研究提供理论数据,本研究测定了离子液体1-乙基乙基醚-3-甲基咪唑双（三氟甲烷磺酰）亚胺盐[EOEMIM][NTf₂]与甲醇二元混合体系（即摩尔分数x₁ = 0.0000 ~ 1.000）在T = （288.15 ~ 318.15）K温度范围内间隔5 K的密度值和粘度值。二元混合物的密度和粘度值随着温度T的升高而减小,随着摩尔分数的增加而增大。二元混合物的平均摩尔体积随着温度的升高而减小,随着摩尔分数的增加而增大。热膨胀系数随着温度和摩尔分数的变化缓慢。二元混合物的超额摩尔体积均是负值,Redlich-Kister方程将超额摩尔体积对摩尔分数作图,在最低点时值最小,说明此时离子液体与甲醇分子间的相互作用力最强。粘度偏差和超额粘滞流动活化Gibbs自由能分别对摩尔分数进行R-K方程拟合,拟合效果良好。结合R-K方程参数值,提出估算二元混合物任何组成的平均摩尔体积半经验方法和粘度半经验方法,二元混合物的平均摩尔体积和粘度的估算值分别与他们相对应的实验值较好的一致。     

小波Semisoft阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用

输油管道中存在的噪声影响了有用泄漏信号的提取,为了提高泄漏检测系统的灵敏度,降低系统的误报警率,利用小波半软(semisoft)阈值函数对实测的泄漏信号进行去噪处理,并与其他几个常用阈值函数的去噪结果进行比较,结果表明,半软阈值函数法可有效地去除管道信号中的噪声。     

社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度

【目的】社区生活圈是居民日常生活接触最密切的空间单元。评估生活圈内公园绿地的暴露水平，能够精准刻画居民与公共绿色资源日常交互场景，识别公园绿地服务盲点。【方法】选取南京市中心城区为实证案例，首先通过Isochrone应用程序编程接口(API)计算居住小区15 min步行等时圈，以此作为社区生活圈的划定依据；其次构建了一个涵盖数量、面积、距离和质量的系统性暴露水平测度体系来评估圈内公园绿地暴露度；最后，采用区位熵指数和Getis-Ord G_i^*指数分析公园绿地暴露度和人口之间的供需空间匹配度，以及公园绿地暴露冷点-热点居住小区的空间聚类分布。【结果】(1)南京城区居住小区的公园绿地暴露度存在空间分布不均衡性，城区内近一半的居住小区分布在公园绿地暴露的盲点(20.12%)和冷点(25.63%)区域；(2)区位熵指数表明研究区域内公园绿地暴露度与人口之间的空间匹配度失衡；(3)公园绿地暴露度呈现了显著的“圈层”结构聚类状态。【结论】研究成果可为细化城市绿地系统规划、促进公园绿地科学合理的配置提供理论和实践支撑。     

非圆齿轮半径与转角的计算机辅助计算

借助计算机辅助设计技术进行了非圆齿轮半径与转角的计算 ,经验证明计算结果准确、精度高     

能源消费背景下河南省碳排放测算及碳达峰预测

区域碳减排对中国实现“双碳”目标起着重要作用，预测区域能源消费碳达峰时间及峰值大小对实现“双碳”目标具有重要意义.以河南省为例，运用IPCC法测算2000-2019年河南省能源消费碳排放量，基于STIRPAT扩展模型及岭回归法分析能源消费碳排放影响因素，并预测不同情景下2020-2040年全省达峰值及达峰时间.结果表明：(1)2000-2019年河南省能源消费CO₂排放量及人均CO₂排放量均呈倒“U”型趋势，碳排放强度呈现持续下降趋势.(2)正向影响因素对能源消费碳排放量作用程度大小依次为产业结构(1.900%)、城市化率(0.602%)、人均GDP(0.231%)和能源强度(0.079%),负向影响因子的作用程度大小依次为人口规模(-2.659%)和能源结构(-0.888%).(3)碳达峰值范围均在1.73～1.86亿t之间，达峰时间均出现在2029年.在节能情景下达峰值最低，约为1.73亿t;在无序情景下达峰值最高，约为1.86亿t.综合6种情景发现，人均GDP、城市化率和能源结构呈中低速增长，且人口规模、能源强度和产业结构呈中高速发展，...     

基于小波变换和灰度-梯度共生矩阵的局部放电特征提取及识别

为了能够充分利用局部放电(Partial Discharge, PD)信号中包含的特征信息，提高变压器内部局部放电类型的识别率，文中提出了一种基于小波变换(Wavelet Transform)和灰度-梯度共生矩阵(Gray-GradientCo-occurrence Matrix,GGCM)算法的局部放电类型识别方法。结合变压器内部结构特点，设计四种局部放电缺陷类型，在实验室搭建变压器局部放电实验检测平台，通过脉冲电流法采集局部放电高频电流信号。运用小波变换对非平稳信号处理时的灵活性对局部放电信号脉冲构建时频谱图；然后结合GGCM算法提取时频谱图的15维纹理特征组成特征向量；将特征向量输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行模式识别。结果表明，小波变换和GGCM算法结合的识别方法能够有效地对不同局部放电缺陷类型进行识别。     

基于两级信息融合的隧道掘进机拆装装置作业安全预警模型

为了能对隧道掘进机（TBM）拆装装置作业时的安全做出有效预警，通过研究两级信息融合建立最优的安全预警模型，为TBM拆装装置吊装作业提供安全保障。一级融合将数据通过层次分析法-熵权法算法融合得出安全状态系数；二级融合建立灰色（GM）、差分自回归移动平均（ARIMA）、长短期记忆网络(LSTM)预测模型，通过三个单项预测模型构建4个简单平均组合模型和4个最优加权组合模型，对拆装装置作业时的安全状态系数进行预测分析，通过R、MAE、MAPE、RMSE四个评价指标以及后期预测数据的相对误差对预测模型精度进行比较，选出最优组合模型。结果表明：①最优加权组合模型的评价指标、后期数据相对误差、模型拟合效果明显优于单项与简单平均模型；②通过两级信息融合，构建了权重为（0.21，0.10，0.69）的TBM拆装装置作业时的最优加权组合预警模型GM-ARIMA-LSTM。可见创建的二级信息融合安全预警模型在TBM拆装装置作业时能有效判断装置的安全状态，对危险作出及时预警。     

基于深度强化学习的快速道路入口匝道信号控制方法研究

匝道合流区是公路、快速路、隧道等快速道路的交通瓶颈.为缓解匝道合流区的交通拥堵，基于强化学习理论中的深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）算法，提出了以匝道调节率和信号周期共同作为动作向量输入的匝道信号控制模型，该模型通过增设不定周期这一控制动作，拓展动作空间，使交通状态被模型更充分感知和学习，增加了模型的求解空间和优化能力，克服了只以固定周期为前提的动作输入致使输出方案并非最优解的问题.通过在SUMO中搭建仿真场景，测试所提出算法的有效性，并与其他算法进行了控制效果对比.结果表明，本文提出的模型C&R-DDPG可以显著提升效率和安全水平，对比无控制、ALINEA控制和只以匝道调节率为动作的控制，平均行程时间分别减少52.3%、31.6%、15.5%；平均延误分别下降66.3%、36.1%、11.5%；匝道平均排队长度分别减少30.2%、23.1%、9.1%；平均加速度平方和分别降低87.5%、77.7%、66.9%.