亚甲基蓝对单增李斯特菌菌膜的光动力杀伤作用

探讨单增李斯特菌（Listeria monocytogenes,LM）生物菌膜的生长特性及亚甲基蓝对LM生物菌膜光动力杀伤作用。通过结晶紫染色法判断与观察LM生物菌膜的形成并用酶标仪在595 nm波长处对其不同生长阶段的生物量进行测定,同时通过细菌平板菌落计数法研究亚甲基蓝对LM生物菌膜的光动力杀伤作用。结果表明：结晶紫染色法可用于定性判断与观察LM生物菌膜,且随着培养时间的延长,LM生物菌膜生物量不断增加,形成的网状结构越来越致密。当光敏剂质量浓度为10 μg/mL的亚甲基蓝在光功密度为200 mW/cm2 的可见光照射30 min时,即可使LM生物菌膜的失活率达到99.99%以上,其菌落数降低了4.08（lg（CFU/mL））。亚甲基蓝对LM生物菌膜的光动力灭活作用非常显著,其杀伤效果主要取决于光敏剂质量浓度和光照时间。     

电机专用运动控制器LM629的应用研究

LM629是一款电机专用运动控制处理器,可用于直流、无刷直流电机及其它可提供增量式位置反馈信号的伺服机构。该器件可完成数字运动控制中的高精度实时计算任务。根据LM629功能特点与工作原理,以LM629为核心构建了微型位置伺服控制系统。介绍该系统的硬件结构,详细讨论了软件开发流程。LM629的使用简化了系统结构,加快了运动控制模块的开发进度。     

基于控制器LM3445带三端可控硅调光器的离线式LED驱动器

LM3445是一种与标准三端双向可控硅（TRIAC）兼容的自适应固定关断时间离线式AC／DC降压恒流L印控制器。本文主要介绍了LM3445的特点和基于LM3445的TBIAC可调光离线式LED驱动电路原理与设计。     

提高传感器输出特性线性化的神经网络方法

采用BP神经网络结构和LM网络学习规则对传感器系统的非线性误差进行线性校正和补偿,并对网络结构进行了适当的改进.用Matlab语言实现,计算比较了使用两种不同初始化规则和网络结构时对网络性能的影响.计算机仿真实验表明使用NW初始化规则并改进网络结构后,网络的收敛速度更快,拟合精度也有所改善.     

发泡工艺温度测控系统

针对某破甲弹试验用聚苯乙烯隔板的发泡工艺温度测控,采用数字温度传感器LM74和单片机89C51组成自优化规则模糊温度测控系统.其LM74实时记录温度,89C51监测和控制调温电热套内的温度.当温度超过设定的临界温度值时,通过单片机自优化规则模糊温度控制系统,达到对温度的实时调节,以提高隔板质量.     

可调转速比的离心机转速测量系统

转速比可调节的转速测量系统适用于一种新型离心机的转速测量,其最大特点是不受安装位置限制,可以根据实际安装位置调节转速比。该系统可以同时测量和显示多个转速,根据设备显示要求,采用模拟表头显示。系统采用美国的频压转换芯片LM2907实现频压转换,结构简单实用,安装灵活,性能稳定,满足工业测量条件需求。     

基于TMS320F2812的液晶屏显示方案

LCD模块逐渐被广泛应用于对体积和显示模块功耗有较高要求的各种便携式智能型仪器仪表领域。通过对TMS320F2812和液晶屏模块特性的介绍,提出了基于TMS320F2812的液晶显示器的硬件接口电路以及程序设计方法,并给出了主要软件算法。上位机采用TI CCS开发环境,该设计方案能达到与程序运行相符合的显示结果,为液晶屏显示在类似的应用提供了有意义的参考。     

带钢重卷机组卷取机的纠偏系统

本文针对生产中存在的如钢卷边部不齐、错边现象,影响带钢质量的问题,在设计中通过采取带钢边部自动定位伺服纠偏系统,亦即EPC(edge position control)寻边系统的卷取机纠偏系统的方法,以及改变卷取机本身的机械结构和提高张力控制精度等办法,解决了钢卷边部不齐、错边现象,取得了纠偏精度提高,带钢质量增加的预期效果。     

基于Elman网络LM算法的异步电机故障诊断

电机故障诊断问题在生产安全运行中非常重要,但难以建立准确数学模型,而神经网络能较好地解决故障诊断问题,Elman网络是一种动态递归神经网络,具有适应时变特性的能力,训练速度快、精度高,识别能力强。针对电机转子故障样本应用Elman网络并采用LM算法训练,将其训练效果与BP网络训练效果进行比较,显示了Elman网络和LM算法的优越性。     

一种改进的调合辛烷值模型预测汽油研究法辛烷值

对中国石化安庆分公司（安庆石化）汽油调合组分油进行调合实验,建立了修正的调合辛烷值模型预测汽油的研究法辛烷值,利用基于LM改进的信赖域方法进行了模型参数非线型回归。选取安庆石化实际生产数据验证模型准确性,比较了线性模型、调合辛烷值模型、改进调合辛烷值模型的预测效果。通过对比3种模型的预测结果,发现3种模型中改进调合辛烷值模型具有较好的预测效果,平均绝对误差0.49,平均相对误差0.5%,残差均方和是0.74,模型的R2是1.08。