500kV架空线路地线防振锤滑移分析及结构改造

本文通过对地线防振锤的结构、材料、运行环境及受力特点的分析,找出了地线防振锤滑移的影响因素.针对影响因素提出了4种防滑移方案,并比较得出了最佳方案为金属内套式防振锤.利用ANSYS13.0 Workbench软件对其模型进行有限元接触分析,验证了防滑移方案的有效性.     

基于概率分析法和可靠度评估法的基桩检测合格率分析

研究了基桩合格率的概率分布,并基于此提出概率分析法和可靠度评估法两种分析方法,最后通过算例分析充分考虑现有工程数据,使得合格率的确定具有概率统计基础,对实际工程提供指导和理论依据。     

基于普鲁士蓝/双胺氧化酶修饰的生物胺传感器

通过壳聚糖及戊二醛将双胺氧化酶固定在普鲁士蓝修饰的玻碳电极表面,制备了生物胺传感器.考察了该传感器的电化学特性并优化了实验条件.结果表明,在优化条件下所制备的传感器的电流响应与组胺浓度在0.33μmol/L~3.3 mmol/L(3.7×10-2~3.7×102mg/L)范围内相关;检测限(S/N=3)为0.05μmol/L(6μg/L).该传感器具有响应范围宽、灵敏度高、选择性强、简便快速的特点.     

双金属协同催化立体发散性合成手性非天然α-氨基酸

手性非天然α-氨基酸是一类重要的化合物,在合成化学和生物医药领域都有十分广泛的应用.通过不对称催化合成高效构建手性非天然α-氨基酸,一直以来都是有机合成化学的研究热点之一,并且已经发展出多种较为成熟的合成途径.其中,最近几年兴起的双金属协同催化策略在该领域取得了巨大的成功.双金属协同催化在很多反应中表现出更高的催化活性,特别是可以通过催化剂的合理组合实现目标产物各种光学异构体的立体发散性精准合成,极大提升了该合成方法的高效与实用性,同时也为相关手性非天然α-氨基酸衍生物及其光学异构体的构效关系研究提供了便捷途径.本文对近年来双金属协同催化的立体发散性合成非天然氨基酸的研究进展进行了归纳,主要介绍该策略在亚甲胺叶立德参与的不对称烯丙基化和不对称炔丙基化反应中的应用,并讨论了相关局限性和发展前景.     

QBSO算法在PID参数优化的应用

为解决PID控制参数求解过程中所存在的求解精度不高的问题,提出一种量子天牛群算法.通过结合PSO算法的全局搜索能力、BAS算法的局部搜索能力以及量子策略的随机能力,使得算法的全局搜索能力以及搜索精度得到有效提高,并通过两类经典函数对其寻优能力进行验证.进一步,将QBSO算法应用于PID参数优化中,并对一阶与二阶延时和非延时系统进行PID控制参数求解.通过仿真实验以及计算结果表明,基于QBSO的PID控制的控制系统具有更加优良的动态性能与抗扰动能力.     

唐氏综合症听力障碍儿童言语康复训练的个案研究

通过对一名唐氏综合症听力障碍儿童进行听力语言康复的个案研究,探讨对多重残疾儿童进行康复训练的方法和意义。研究过程采用情境一对一教学法进行康复训练,发现儿童的言语发展迅速。因此,针对唐氏综合症听力障碍儿童,情境一对一教学法可有效促进儿童的言语发展。     

“小材大用”——解析小词but在应试听力中的巧用

在英语学习中，“but”虽看似微乎其微，但如能对它作为连词，介词，副词及惯用句型的语法意义细加分析，掌握其在语篇联承中的逻辑纽带功能，并在听力洲试中巧用之，可大大提高我们的应试听力技能。     

表面张力作用下柱形胶体的弹性失稳

采用弹性理论研究了圆柱形胶体在表面张力作用下的弹性失稳问题;利用能量泛函变分的方法导出 了发生弹性失稳的非经典边界条件,得到了失稳的判据方程。分析判据方程发现,弹性失稳与圆柱体的半径、 内禀尺度和失稳波长相关。     

三种丛枝菌根真菌对百喜草生长、矿质元素含量及抗旱性的影响

研究了三种丛枝菌根(AM)真菌Glomus Aggregatum(G.a)、G.etunicatum(G.e)和G.intraradices(G.i)对百喜草(Paspalum notatum)生长、矿质元素含量及干旱胁迫下几种生理指标的影响.3种AM真菌处理显著提高了主根长和地上部干重,菌根依赖性依次为G.a>G.i>G.e.G.a和G.e接种株根部P、K、Mg、Cu含量,G.i接种株根部P、Mg、Ca含量及G.e接种株根部Ca含量均显著高于对照;G.a接种株地上部P、K、Mg、Ca和Zn含量与对照无显著性差异,而G.e和G.i处理的地上部P、K、Mg、Ca和Cu含量均显著低于对照.干旱胁迫4d时,G.a和G.e处理的地上部POD活性、G.a处理的地上部脯氨酸含量均显著高于对照.干旱胁迫8 d时,各接种株的SOD和POD活性与对照并无显著性差异,而接种AM真菌显著提高了地上部脯氨酸含量,G.e和G.i处理的MDA含量显著低于对照.三种AM真菌以G.a接种处理一定程度上提高了百喜草的生长及抗旱性,而G.e和G.i的效果相对较弱.     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...