滤纸存储试剂在分析化学中的应用

滤纸是一种生物和化学实验室里的常用材料,由纯纤维素制成,通常被用来做过滤或者色谱分析.滤纸经过进一步的修饰与表面处理后被广泛应用于生物医学、传感器、微流控、环境保护等领域,并展示了很好的应用前景.简要综述了滤纸在分析化学中的应用,着重介绍了滤纸存储试剂作为外标和内标在分析化学中的应用.     

基于dSPACE及FESTO的控制系统平台设计

为提高传统控制装置的利用率,提出了一种基于dSPACE半实物仿真系统和MATLAB/Simulink技术的改造方案,并将这一方案运用到具体的FESTO传统控制系统,设计了一个改造实例,建立了系统控制平台。最后对此平台进行了基于单神经元自适应PID控制算法的实验仿真。实验结果表明该控制平台克服了FESTO传统控制系统的弊端,能方便验证控制算法的有效性。     

基于MATLAB/FDATool的电力系统数字滤波器的设计与实现

在分析数字滤波器原理的基础上,基于MATLAB/FDATool开发工具,介绍了电力系统中常用的数字滤波器的设计方法并进行了仿真验证,具有一定的理论研究意义和工程实践价值.     

大倾角厚煤层软弱围岩煤柱支承压力监测分析

大倾角软弱围岩环境下,工作面巷道扰动区内煤柱应力变化及分布特征复杂.开采扰动、煤厚及倾角因素的影响易造成区域内巷道围岩局部附加变形失稳和支护失效,而理论推导和定量验证得到的护巷煤柱参数往往与实际差别较大.基于现场地质力学调查,借助钻孔应力探测仪对工作面主运巷下帮护巷煤柱纵向和倾向移动支承压力显现特征进行了监测分析.得出纵向和倾向移动支承压力峰值位置和分布范围,并根据弹塑性极限平衡理论对峰值位置进行了计算和对比分析,为改善巷道维护状态和提高煤炭资源采出率及类似条件下的厚煤层开采提供有益借鉴.     

建立农业高校农学类实验教学质量保障长效机制的研究与实践

构建高等农业院校本科实验教学质量保障的长效机制,对贯彻国家中长期教育改革与发展计划精神具有重要的意义。提高本科实验教学质量应把实验教学示范中心引领到实验教学改革和实验室建设的方向。山东农业大学国家级实验教学示范中心,创新性地提出了"学校—专业主任—实验教师—实验中心"四位一体的实验教学管理模式,起到了国家级实验教学示范中心辐射带动其他实验教学中心,从而全面带动本科实验教学改革纵深发展的作用。通过几年来的运行,取得了良好的实践效果。     

基于ZigBee的Android智能移动设备控制系统设计

阐述了基于Android智能移动设备控制的Zig Bee无线数据采集系统。该系统摒弃了传统固定终端设备监控的缺点,实现了灵活可移动的特点,同时利用当前比较流行的Zig Bee技术,实现数据的无线无障碍传输,应用前景非常广泛,也为类似控制系统设计提供借鉴作用。     

中国陆地生态系统碳汇发展的现状、问题及建议

 分析了陆地生态系统碳汇相关问题的内涵与科学意义,结合中国陆地生态系统碳汇和生物多样性领域的发展现状和问题,从加快推进生态保护和修复重大工程、构建促进生态系统碳汇增量发展的科技支撑体系、加强生态碳汇的技术研发与能力建设、推进完善生态系统碳汇交易机制、加强碳中和与生物多样性保护统筹等方面,提出了陆地生态系统碳汇促进碳中和目标实现的对策建议。     

系统频率电磁调谐的双层薄膜声学超材料

为了拓宽声学超材料对低频声波的隔声带宽,设计了1种系统频率电磁调谐的双层薄膜声学超材料,该超材料由双层硅橡胶薄膜、薄膜之间的羰基铁粉、附加铅质质量块、铝质框架和电磁场加载装置等组成.运用COMSOL Multiphysics 5.5仿真和试验等方法,对声学超材料的声学性能进行了研究.研究结果表明:该声学超材料在低频范围内可实现良好的隔声效果;通过输入不同电流改变磁场强度,可以实现声学超材料固有频率的定向调节;与被动声学超材料相比,主动声学超材料实现了声学超材料隔声性能的非接触主动调谐,拓宽了声学超材料的声波控制带宽;在此基础上,通过进一步探讨材料参数对声学超材料声学性能的影响,发现双层薄膜的厚度越厚,杨氏模量越大,声学超材料将获得更宽的隔声带宽.     

江西赣江源自然保护区森林固碳释氧及转化太阳能的价值核算

赣江源自然保护区是以保护中亚热带常绿阔叶林生态系统为主的自然保护区,涵盖江西的石城、瑞金二县市.流域面积161.008 5 km<'2>.赣江是江西省的母亲河,流域面积83 500 km<'2>,占全省国土面积的48%,保护赣江源区的森林环境资源,对江西经济社会的发展,具有重要的战略和现实意义.     

C&R Tree算法在车险费率厘定中的应用

提出基于C&R Tree算法的车险理赔风险模型。现有研究方法对变量多、数据类型复杂和数据量大的数据不能准确进行分析,导致对车险客户的理赔风险出现误判,从而不能准确制定车险费率,为了解决上述问题,提出C&R Tree算法。C&R Tree算法通过检测输入字段,通过度量各个划分产生的异质性的减少程度,找到最佳的一个划分,将C&R Tree算法应用到车险理赔数据中,实验证明:所得理赔风险模型不依赖于经验知识,其模型易于理解,且具有较高的准确率,能够满足评价的要求。