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101.
基于多物理场活化烧结微成形技术(Micro-FAST)对TC4钛合金球形粉末进行烧结,制备出内径2 mm、外径4 mm、厚度1.5 mm的非标微型圆螺母零件,并研究了保温时间对烧结试样的致密化程度和力学性能的影响。在烧结温度1000℃、升温速率30℃/s、外压力75 MPa的条件下,当保温时间为360 s时试样的相对密度和平均纳米硬度最高,分别达到98.3%和6.699 GPa。适当地延长保温时间可以大幅减少烧结试样表面残余孔洞的数量,降低孔隙率,使微观组织更加均匀,从而提高致密化程度和力学性能。 相似文献
102.
介绍了热稳定性测定仪的测定原理、试验注意事项及测定方法,指出该仪器具有操作简便、重现性好、数据准确的优点,对评价PVC树脂及其制品的热稳定性具有指导意义. 相似文献
103.
104.
目的 建立超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱法快速测定混合型饲料添加剂中培氟沙星、氯霉素、沙丁胺醇、盐酸克伦特罗、氧氟沙星、恩诺沙星、诺氟沙星、氟苯尼考、磺胺嘧啶、磺胺甲噁唑、磺胺间甲氧嘧啶、甲硝唑、多西环素、金刚烷胺共14种化学药物的分析方法。方法 样品经乙腈-水(8:2, V:V)提取, 上清液离心后上样, 以0.1%(V:V)甲酸甲醇溶液和0.1%(V:V)甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱(负离子模式流动相为乙腈-水), C18色谱柱(50 mm×2.1 mm, 1.7 μm)分离。分别采用正/负离子模式检测分析。结果 14种药物的质量数误差绝对值小于5 mDa, 在2.0~100.0 μg/L范围内线性关系良好, 相关系数大于0.99。4个浓度水平的平均回收率为70.6%~119.80%, 相对标准偏差1.0%~12.4%。结论 该方法操作简便、结果准确, 适用于混合型饲料添加剂中非法添加药物的快速筛查分析。 相似文献
105.
为充分利用黑豆粕中的蛋白质资源,研究了复合蛋白酶水解黑豆粕制备多肽的工艺路线。从蛋白酶的筛选入手,考察了不同蛋白酶对黑豆粕水解效果的差异,并通过复配比例优化了最佳复合蛋白酶的组成。采用单因素试验及响应面试验确定了复合蛋白酶水解黑豆粕的最佳工艺条件。结果表明:最佳复合蛋白酶为胰蛋白酶、碱性蛋白酶与桔青霉蛋白酶按酶活比1∶3∶2复配;最佳工艺条件为加酶量5 670 U/g,底物蛋白质量浓度40 g/L,pH 9.55,水解温度50℃,水解时间6 h。在优化的工艺条件下水解黑豆粕,多肽得率可以达到82.44%。水解液中多肽的相对分子质量均在7.8 kDa以下,大部分多肽的相对分子质量小于3.3 kDa;多肽基本上保持了黑豆粕蛋白的氨基酸组成,具有较高的营养价值。 相似文献
106.
《Planning》2018,(5):899-903
时间针灸的相关研究取得了一定的成绩,同时在研究中也存在一些问题与不足,主要表现在以下几点:理论研究数量相对较少,且缺少从医学与文化角度对时间针灸的形成、发展脉络与理论内涵的深入研究;临床研究方面对子午流注、灵龟八法关注较多,对飞腾八法与养子时刻注穴法则极少涉及;研究者对时间针灸的概念、方法不清,导致应用上的不规范甚至是错误;临床研究选取的样本量过少、缺少对照组或对照组设置不合理,以及随机对照实验的设计不够规范和严谨,不同研究者对同一疾病采取的疗效评价标准不尽统一;有关实验研究仅限于对人与动物理化指标的观察,较少涉及深层次的机制研究。今后应进一步开展理论研究、规律总结,并探索时间针灸的临床应用,总结时间针灸的应用经验,并进行更深层次的机制研究,为时间针灸理论和临床应用提供依据。 相似文献
107.
为了研究耦合信号中的频率因素对故障诊断的影响,采取对耦合信号及其3阶累积量分别进行微分的方法。通过微分,可以放大耦合信号的频率信息在对角3阶累积量振幅中的影响。由于11/2维谱能够清晰地反应信号的耦合性质,因此实验中通过计算11/2维谱的分形维数进行故障诊断。实验结果表明:微分后的11/2维谱与微分前相比,其故障诊断正确率不同,并且可以通过改变微分次数提高故障诊断正确率。由实验结果可以得出结论,耦合信号的频率信息对于机械振动信号具有一定程度的影响,并且可以通过放大这种信息进行故障诊断。 相似文献
108.
针对蒸汽发生器U形传热管泄漏,本文提出了一种基于时间序列神经网络对蒸汽发生器传热管泄漏程度进行诊断研究的方法。首先,对核电厂蒸汽发生器U型传热管泄漏进行机理分析,构建其数学模型,提取其泄漏的直接特征参数,再依据Fisher得分法,提取其间接特征参数;其次,通过滑动时间窗口法从预处理后的时间序列数据中生成数据样本,作为时间序列神经网络的输入,并以蒸汽发生器U形传热管泄漏程度信息为标注,基于反向传播(BP)算法对五层神经网络系统进行训练,得到蒸汽发生器U形传热管泄漏的时间序列神经网络模型;最后,模拟核电厂运行过程蒸汽发生器U形传热管泄漏时的时间序列测试数据。仿真结果表明,时间序列神经网络对演变事件的处理具有较好的有效性和较高的泛化能力,对故障程度的诊断研究具有参考价值。 相似文献
109.
110.