葛花解饮颗粒的研制

目的：葛花解饮原汤剂改换剂型为颗粒剂。方法：本实验利用正交试验优化了提取工艺、成型工艺,并建立了质量标准。结果：当归、葛花、玄参等最佳制备工艺醇为提取溶剂;熟地黄、甘草等最佳制备工艺水为提取溶剂。当归、葛花、玄参等药材加10倍量70％乙醇,回流提取5次,每次川、时;水提工艺：熟地黄、甘草等药材加10倍量水,煎煮3次,每次2小时,过滤,合并滤液,减压浓缩至相对密度为1．15（20℃）,加乙醇使含醇量达70％;黄连的提取工艺：10倍量70％乙醇,回流提取5次,第1次2小时、第2、3次1小时。以80％乙醇作润湿剂,制粒,所得颗粒流动性良好;采用高效液相法对样品中阿魏酸的含量进行了测定及其方法学考察,结果显示其平均回收率分别为97．50％、2．04％,表明方法准确、可靠。结论：制备工艺合理,质量可控。     

氧化亚铁硫杆菌生长特性的研究

采用单因素实验研究实验室分离的氧化亚铁硫杆菌的生长特性.通过测定培养过程中吸光度、Fe2 浓度和总Fe浓度的变化,计算Fe2 氧化速率,研究初始pH值、初始接种量和温度对细菌生长的影响.结果发现,该氧化亚铁硫杆菌在接种初期,生长缓慢,对Fe2 的氧化速度较慢,12h后繁殖速度加快,氧化速率开始增加,27h后对Fe2 的氧化速率达最大值0.52g/(L.h),30h后Fe2 转化率接近100%;适宜于该氧化亚铁硫杆菌生长和代谢的初始pH值为2.30,接种量为10%,培养温度为28℃.     

不同培养基对山羊毛囊体外培养的影响研究

为得到1种简捷而适宜的山羊毛囊体外培养方法,采用3因子3水平的拉丁方正交试验设计(L9(34))方法,对比研究了无血清的Williams E培养基、无血清的DMEM培养基和添加10％FCS(胎牛血清)的DMEM培养基,及其在3种培养基中分别添加0、2和10ng／mL 3种不同质量浓度的血管内皮细胞生长因子(VEGF)和表皮细胞生长因子(EGF)时对毛囊体外培养的影响。将成年青山羊皮肤上的单根毛囊完整地分离出来,并同时平行培养在9种培养基中,借助于倒置显微镜和目镜测微尺随时不断地观察毛囊生长的形态变化和测量毛根的长度。结果发现:山羊游离毛囊在9种培养基中均能很好地生长;但以无血清的培养基和在Williams E培养基的效果最好;分别和同时添加2％～10％的VEGF和EGF时可加快毛囊的生长;添加10％FCS和不添加细胞生长因子时毛囊也能生长,但生长速度较慢。     

应用三块排样方式求解二维下料问题

本文采用顺序价值修正框架和三块排样方式求解二维下料问题。该框架顺序生成排样方案中的各个排样方式(排样图),用每个排样方式满足部分毛坯的需求,直到满足全部需求为止;动态调整毛坯价值,使毛坯价值趋于合理;多次迭代生成多个不同的排样方案,实现优选。采用的三块排样方式通过不完全枚举法生成,其中最多包含三种毛坯,从而有利于简化下料工艺。通过与线性规划算法比较,说明在毛坯需求量较小的情况下,本文算法能有效减少板材消耗量。     

普通陶器材料化学镀镍技术

实验研究了普通陶器材料化学镀镍的操作方法、工艺条件及各种因素对镀层的影响.结果表明,普通陶器材料经过预处理及敏化、活化处理后,化学镀镍的pH值在7.0,镀镍温度在80℃,反应时间40～45min,镀层质量较好.     

空中交通流量预测的人工神经网络和回归组合方法

为了寻找合适的空中交通流量预测方法,在综合回归预测方法和人工神经网络预测方法优点的基础上,提出采用组合预测方法的思想,并基于多元线性回归模型确定组合方法的权重系数。以北京管制区大王庄导航台流量预测为实例,分析结果表明:组合预测方法对实际流量有好的拟合度,能提高人工神经网络的泛化能力,并减小预测的误差,即总体上不仅优于传统的回归预测方法,也优于单独的人工神经网络预测方法。组合方法为空中交通流量的预测提供了一种可靠而有效的新途径。     

双核铜、锰三元配合物[Cu2(L1)(Phen)4](ClO4)4及 [Mn2(L2)2(Phen)4](ClO4)2: 合成、表征、结构与π-π堆积作用

合成了含邻菲咯啉的三元混配的双核酮、锰配合物：[Cu2（L^1）（Phen）4]（ClO4）4（1）和[Mn2（L^2）2（Phen）4]（ClO4）（2）（Phen=邻菲咯啉,L^1=苯并三氮唑,L^2=4-喹啉羧酸）,并用X-射线单晶衍射法测定了它们的晶体结构．配合物1中两个Cu（Ⅱ）中心均为五配位的四方锥配位构型,两金属中心之间通过苯并三氮唑桥联,分子内Cu…Cu距离为0．5877nm;配合物2中Mn（Ⅱ）中心为六配位的八面人本构型,两个4-喹啉羧酸均以双单齿的桥联模式将两个Mn（Ⅱ）原子连接,分子内Mn…Mn的距离为0．4728nm．此外,两个配合物均存在着较强的π-π堆积作用．     

一种基于新奇的动作发育模型

机器人的动作是一切活动的基本单元。就足球机器人而言,好的动作设计实现是决策实现的重要保证。传统的强化学习模型在整个学习过程中使用恒定学习速率,导致在未知环境下收敛速度慢,且适应性差。针对以上问题,提出了一种新的动作发育模型——基于新奇的动作发育模型;该模型在学习过程中使用基于状态的遗忘均值的学习速率,更加符合人类发育的真实过程。模型采用内在价值系统,该系统由三部分组成:奖励、惩罚和新奇评判。在机器人足球比赛中,通过机器人截球实验表明,该模型在不断变化的环境下可以高效而准确地完成相应的截球动作。     

基于储层物性的分段方法在控水完井中的应用

控水完井技术在我国海上油田已得到较好应用,但多数方案设计是基于水脊形态和现场经验进行分段,针对储层物性进行完井分段的方法研究相对较少。文中综合考虑储层渗透率、孔隙度、含油饱和度和岩性等参数,利用双指标指数法(物性指数和含油饱和度指数)对完井段进行评价;以各指数频率分布和累计分布情况为依据,划分为好、中和差三个等级并赋分;依据各段综合评价分值获得初始分段位置后,再结合岩性条件确定最终分段位置;最终形成了一套基于物性参数的控水完井分段综合评价方法,并开发了相应的完井分段设计程序模块。BH油田A井现场试验效果表明,该分段方法能够有效指导控水完井优化设计。为基于物性分段设计思路提供了理论依据,同时也为智能控水完井的推广应用提供了支撑。     

陀螺随机漂移时间序列建模方法研究

提出了残差自校正的RELS算法，在ARMA模型参数估计的过程中引入虚拟白噪声，来补偿参数估计过程中的由于噪声未知而引入的误差，并将DDS法与AIC准则相结合确定模型阶数。仿真结果表明所确定的模型能够精确地反映陀螺漂移趋势。