菊花中总黄酮的提取工艺比较

为优化超声波法和酶解法提取菊花总黄酮的工艺,并比较其工艺条件,选择因素水平,采用L9(34)正交设计优化提取工艺,以芦丁为对照品,用紫外分光光度计分析其提取率.结果表明,酶解法最佳工艺条件为:25倍70%的乙醇溶液,酶添加量0.5%,于45℃水浴下酶解150min,得率为5.60%;超声波法最佳工艺条件为:10倍70%的乙醇溶液超声40min,提取3次,得率为4.61%.酶解法的得率比超声波法的高21.5%.     

高分子铱配合物磷光材料的制备技术进展

电致磷光材料因其优异的发光性能, 引起了人们广泛关注. 铱配合物是研究最多的电致磷光材料, 高分子化的铱配合物由于加工方便、成膜性好等优点成为最近研究的重点. 本文从合成的角度出发, 介绍了含配位基团的高分子配体和含铱的二氯桥小分子铱配合物作用、小分子铱配合物烯类单体的自聚及与其他单体的共聚、开环易位聚合、接枝、溶胶凝胶法等制备高分子化铱配合物的方法, 并概述了这些制备方法对器件发光性能的影响.     

基于Petri网的考试系统智能出卷的研究

一般的网络考试系统是从题库中随机选题组卷,容易造成考卷难度不一影响考试的公平性.提出了使用petri网模型,采用启发式随机替换算法来控制考试系统出题难度的解决方案.     

全行驶状态下虚拟轨道列车的动载及道路友好特性

为分析虚拟轨道列车在站间全行驶状态下（牵引、匀速、制动）的动载特性和道路友好性,基于车辆动力学、轮胎动力学、非线性动力学等理论,构建了随机路面激励下的虚拟轨道列车动力学模型,该模型考虑了车辆之间的耦合作用和轮胎-路面的相互作用,并对该动力学模型进行了验证。通过理论分析和数值计算,对虚拟轨道列车在站间全行驶状态下的动载特性和道路友好性进行了探究,同时分析了运行速度、路面等级和加/减速度的影响。结果表明：全行驶状态下的各轮纵向力趋于稳定值,牵引和制动状态下大小相等,方向相反,匀速状态下趋于零。牵引状态下车辆1前轴垂向动载荷均方根值最大,而制动状态下车辆3后轴最大。相较于牵引和制动状态,匀速状态下的道路友好性更优。垂向动载荷均方根值和道路友好性均与运行速度、加/减速度均呈正相关,与路面等级呈负相关。研究内容能够为虚拟轨道列车的运行模式提供建议以提高运行效率,同时,能够为沥青路面的选型提供指导以减缓道路损坏。     

La2/3Sr1/3MnO3/NiFe2O4复合多晶材料的磁电阻效应

用化学共沉淀法制备了NiFe2O4粉体样品,采用溶胶-凝胶(sol-gel)法制备了La2/3Sr1/3MnO3的多晶样品.用无压烧结制备了名义组分为(La2/3 Sr1/3MnO3)1-x(NiFe2O4)x(x=0,0.05,0.10,0.20)的多晶样品.在1.8×107A/m磁场作用下,当x=0时,样品的磁电阻随温度几乎成线性变化;当x=0.10时,样品在335 K时出现峰值,磁电阻值达35%.     

基于改进遗传算法的磁流变阻尼半主动控制系统整体优化

为解决磁流变阻尼半主动控制系统中控制算法参数、阻尼器参数与布置位置优化问题,提出一种改进的自适应小生境遗传算法.该遗传算法在选择策略、交叉和变异操作、交叉概率和变异概率的自适应调整等方面作了改进,并同时采用预选择机制和共享机制这两种小生境技术.算例分析结果表明：改进的自适应小生境遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的;前者首次得到最优解耗费的机时比后者平均少32.7%,可见前者比后者收敛速度更快;30次优化分析结果表明,前者比后者稳定性更强;经前者优化的磁流变阻尼半主动控制系统取得良好减振效果,El Centro波、集集波、人工波输入时,半主动控制结构层间位移角和绝对加速度的最大值较无控时分别平均减小64.1%、54.7%、55.9%.算例表明了改进的自适应小生境遗传算法的有效性,实现了对磁流变阻尼半主动控制系统的整体优化.     

模式间相互影响时估计O-D需求的双层规划模型及求解算法

考虑各种交通模式间的相互影响 ,利用多模式均衡配流的变分不等式模型 ,建立了拥挤条件下多模式 O-D需求估计问题的双层规划模型 .并在对多模式均衡配流变分不等式模型进行灵敏度分析的基础上 ,给出了关于此类双层规划模型的基于灵敏度分析的求解算法 .最后进行了数值试验.     

柴油机燃用生物柴油燃烧与排放

研究了柴油机燃用0号柴油和生物柴油的燃烧放热规律．通过对燃烧特征参数的计算分析,发现生物柴油的燃烧始点有所提前,滞燃期缩短;燃烧初期放热尖峰出现时刻对应的曲轴转角有所提前,瞬时放热率峰值下降;燃烧持续期延长．同时还比较了柴油机燃用生物柴油和0号柴油的经济性和排放特性,发现燃油消耗率增加12％,而各种排放污染物除NOx略有上升外,CO、HC和颗粒物PM均显著下降．     

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.