肺毒清颗粒制备工艺研究

为建立肺毒清颗粒的最佳制备工艺,并考察其可行性与稳定性,选用L9(34)正交试验优选苦参、木蝴蝶及栀子的提取工艺,通过多因素平行试验对醇沉浓度进行优选,确定栀子的纯化工艺,并采用单因素平行试验对辅料及其用量、干燥条件等进行成型工艺筛选.试验结果表明:优选的肺毒清颗粒最佳提取工艺为,苦参与木蝴蝶加10倍量75%乙醇提取3次,每次1.5 h;栀子加12倍量水提取3次,每次1 h;栀子提取液纯化工艺为,将栀子提取液浓缩为相对密度为1.20左右的清膏,加乙醇使含醇量达85%;成型工艺为,取纽甜3.75 g加入到12%投料量的20%乙醇中,混匀,备用,取苦参与木蝴蝶提取物150 g、栀子提取物75 g、可溶性淀粉660 g,麦芽糊精112 g,混匀,加入含纽甜的20%乙醇溶液,混匀,制粒、干燥、整粒、即得.本制备工艺合理、稳定,操作简单,适用于大规模生产.     

保费再投资下COX风险模型的破产概率

基于经典的风险模型,考虑了对于保费进行稳健投资的情况,引入了将保费进行再投资情况下的Cox风险模型,利用鞅方法研究了破产概率问题,给出了破产概率的上界的Lundberg不等式,并对Lundberg不等式进行了推广。     

糯米酒发酵工艺优化

以优质糯米为原料对糯米酒发酵工艺参数进行优化,比较了3种酒曲的发酵性能,通过正交试验优化糯米酒生产工艺.结果表明,甜酒曲为最佳发酵酒曲,糯米酒生产的最佳工艺为糯米蒸煮15 min,酒曲量0.5%,发酵时间为48 h,料水比为10∶3（g∶m L）,在30℃下恒温发酵生产的糯米酒口感适宜,香气浓郁.     

山西忻州麻地沟煤业有限公司可采煤层的煤类探讨

通过对麻地沟矿可采煤层的煤类探讨,得出结论:该矿可采煤层是13号煤层,其浮煤干燥无灰基挥发分(Vdaf)38.15%~43.02%,平均为39.73%;黏结指数(GR·1)6.87~27.65,平均为14.67;胶质层厚度(Y值)0~8.08 mm,平均为4.13 mm。由上述各煤层分类的各项指标,确定该井田13号煤为长焰煤(CY42)。     

FeS2-MnO2-H2SO4浸出软锰矿反应

针对FeS2-MnO2-H2SO4浸出软锰矿的浸出过程进行了研究,考察了反应过程中FeS2反应方式对MnO2浸出的影响.研究过程中分别对矿浆中的Mn2+,Fe2+和Fe3+质量浓度,以及矿浆电位的变化进行了监测,并对浸出过程进行了阶段的划分与分析.通过对浸出过程中不同反应阶段的分析,发现不同反应阶段过程中Mn2+与Fe3+浸出速率的比值是不同的,说明在不同阶段存在着不同的反应方式,导致FeS2的利用率在不同阶段存在明显差异.同时,对矿浆电位的监测表明,高电位有利于FeS2浸出Fe2+,从而加快了MnO2的浸出速率.     

回流焊工艺参数在线控制及优化策略

针对回流焊自动生产过程中带速波动问题,提出基于改进的APC策略消除噪声影响的优化方案.在生产过程中对输出参数进行监测,当特征值超出规定值时,启动APC策略对初始设置参数进行调整,优化过程采用BPNN-GA技术实现.定义特征值的田口质量损失函数,以田口过程能力指数对优化效果进行评估.测试结果显示,相对于传统的APC策略,所建立的改进方案保证了过程稳定,降低了调整频率,提高了优化速度.     

磨矿破裂过程的蒙特卡洛仿真方法研究

研究了磨矿破裂过程的蒙特卡洛仿真方法.蒙特卡洛仿真的误差反比于其计算区域内颗粒数量,导致该方法存在计算精度和计算代价难以协调的矛盾.主要研究目标是在不降低精度的条件下提高仿真速度.首先给出了事件驱动的磨矿过程蒙特卡洛仿真的主要步骤.通过提出一种新的包络函数改进仿真抽样效率.设计了批次磨矿的仿真实验.仿真结果表明:所提出的改进算法能够显著降低无效抽样,提高仿真速度,而且保持仿真精度符合要求.     

基于层次分析法的高校图书馆地方文献搜集评价模型研究——以陕西理工学院汉水流域地方文献搜集为例

运用层次分析法从定性和定量角度研究和论证了高校图书馆地方文献搜集评价模型的合理性。该体系主要包括地域特色、馆藏特色和价值体现3个方面。通过论证得知该模型体系具有可行性和科学性的特点,对高校图书馆地方文献的搜集工作有一定的指导作用。     

基于层次分析法的高校图书馆学生管理员聘用群体研究

分析了读书社团、勤工俭学学生和青年志愿者3个群体的特点,利用层次分析法给出高校图书馆学生管理员聘用群体的最优选择。     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.