Self-healing,elastic and deformable novel composite phase change polymer based on thermoplastic elastomer SEBS for wearable devices

Journal of Materials Science - Form-stable composite phase change materials (C-PCMs) prepared by microencapsulation method and porous matrix adsorption method need for compression molding after...     

One-step ultrasonication-assisted synthesis of graphitized multi-walled carbon nanotubes@Super P Li nanocomposite for the determination of isoproturon

Journal of Porous Materials - Carbonaceous nanomaterials have exhibited huge practical prospects as conductive sensitizers for the modification of electrodes. In this work, the nanocomposite of...     

Woody Breast短期贮藏中肉质的变化

为研究近年来速生型肉鸡鸡胸肉硬度缺陷(woody/wooden breast,WB)俗称"木质肉"在短期贮藏中生肉肉质参数的变化。实验选取68只42日龄Cobb 500肉鸡作为研究对象,经宰杀后人工分级为低(normal,NORM)、高(severe,SEV)两组(n=34只/组)。在不同时间节点下(1、3、8 d)对所有样本测定质量、挤压力(compression force,CF)、滴水损失(drip loss,DL)、肌节长度(sarcomere length,SL)及肉破碎化指数(gravimetric fragmentation index,GFI)。对所有参数进行组间(不同WB等级间,不同时间节点)显著性分析,同时对各参数与WB等级间进行相关性分析。结果表明:SEV样本质量、CF、SL、GFI在贮藏时间节点处都显著高于NORM样本(P0.05),DL在1 d时NORM与SEV间无差异,在3~8 d时显著上升(P0.05)。CF、SL、GFI在1~3 d时,所有样本都显著减小(P0.05),3~8 d时CF无显著变化(P0.05),SL、GFI在NORM样本间无差异但在SEV样本间继续减小(P0.05)。相关性分析表明,CF、累积DL与WB等级极显著相关(P0.01),SL、GFI随时间变化与WB硬度减小存在联系。综上可知,SEV生肉肉质较NORM差,WB硬度随贮藏时间变长而减小,但其生肉品质并不会发生改变,因此对WB检测应在宰杀当天在线进行,且WB硬度由多种原因共同作用导致。     

散射法测量管道油垢厚度的进一步研究

用Monte-Carlo方法模拟计算了有、无保温层时输油管道不同油垢厚度d的散射γ射线计数,建立了计数与油垢厚度的响应关系.结果表明,计数随d增加而增长,呈指数曲线形状;通过增大源管距t或增大源距h,可探测的最大油垢厚度dM会增加;有保温层时的dM值小于无保温层时的值.此方法能实现对输油管道油垢厚度的无损检测.     

天然橡胶生物合成分子调控机制的研究进展

天然橡胶(NR)生物合成的精确调控机制解析是尚未攻克的重要理论问题。综述产胶植物基因组和NR生物合成过程相关基因的调控机制,重点阐述小橡胶粒子蛋白质基因在产胶植物的橡胶合成过程中作用的研究进展,为NR生物合成分子机制以及分子育种研究提供理论参考。指出NR生物合成调控机制的研究与收获技术和提取工艺技术相结合,有助于解析产胶植物的NR合成机制和提高其产胶量。     

闭环需求化风电场运维模式

计划检修模式被中国大部分风力发电企业所采用。但这种检修模式存在诸如数据孤立、盲目维修、频繁维修及过度维修等问题。文章分析了以计划检修为主导的机组检修存在的优点和弊端,分析了国内外风电设备设备管理和维修的发展历史。针对计划检修模式存在的缺陷与不足,作者提出了基于需求的检修模式。该模式融合了PDCA循环管理、数理统计回归分析法、维修树等管理方法的优点。以一个49.5 MW风电场机组实时运行数据为应用实例,验证了该模式的可行性和优越性。     

Quantitative grafting of peptide onto the nontoxic biodegradable waterborne polyurethanes to fabricate peptide modified scaffold for soft tissue engineering

Gly-Arg-Gly-Asp-Ser-Pro (GRGDSP) peptide has frequently been used in the biomedical materials to enhance adhesion and proliferation of cells. In this work, we modified the nontoxic biodegradable waterborne polyurethanes (WBPU) with GRGDSP peptide and fabricated 3-D porous scaffold with the modified WBPU to investigate the effect of the immobilized GRGDSP peptide on human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) adhesion and proliferation. A facile and reliable approach was first developed to quantitative grafting of GRGDSP onto the WBPU molecular backbone using ethylene glycol diglycidyl ether (EX810) as a connector. Then 3-D porous WBPU scaffolds with various GRGDSP content were fabricated by freeze-drying the emulsion. In both of the HUVECs adhesion and proliferation tests, enhanced cell performance was observed on the GRGDSP grafted scaffolds compared with the unmodified scaffolds and the tissue culture plate (TCP). The adhesion rate and proliferation rate increased with the increase of GRGDSP content in the scaffold and reached a maximum with peptide concentration of 0.85 μmol/g based on the weight of the polyurethanes. These results illustrate the necessity of the effective control of the GRGDSP content in the modified WBPU and support the potential utility of these 3-D porous modified WBPU scaffolds in the soft tissue engineering to guide cell adhesion, proliferation and tissue regeneration.     

回火温度对42CrMo4高强钢力学性能及应力腐蚀敏感性的影响

以42CrMo4高强钢为研究对象,采用光学显微镜(OM)、慢应变拉伸(SSRT)和透射电镜( TEM)等研究了42CrMo4显微组织中碳化物形貌和分布随温度变化的情况及其对力学性能和应力腐蚀敏感性的影响.结果表明,42CrMo4高强钢在500～650℃回火后,组织均为回火索氏体,随着回火温度的提高,碳化物由片状不均匀分布逐渐转变为短棒状,最终呈颗粒状弥散分布于基体上;回火过程中碳化物由不均匀片状分布转变为颗粒状弥散分布是42CrMo4高强钢综合力学性能和抗应力腐蚀敏感性持续改善的主要原因.随着回火温度上升,42CrMo4 高强钢0 ℃冲击韧性逐渐提高,拉伸强度逐渐降低;回火温度为500～600 ℃时,试样具有较高的应力腐蚀敏感性,且在相同热处理条件下EH(42CrMo4 充氢后的脆化指数)＞ENaCl(42CrMo4在3. 5% (质量分数)NaCl介质中的脆化指数),回火温度为620～650 ℃时,EH 和ENaCl均低于25% ,具有较低的应力腐蚀敏感性.     

等距映射和局部线性嵌入算法集成的转子故障数据集降维方法

经数据分析途径实现机器智能的故障决策引发出了关于故障数据集的降维问题。通过将等距映射算法(Isometric Mapping,ISOMAP)、局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法的优缺点进行互补,提出一种适用于非线性数据集降维的核框架下等距映射与局部线性嵌入相结合的KISOMAPLLE算法。该算法能够同时满足全局距离保持性和局部结构保持能力的数据降维基本要求。用典型的人工数据集和转子故障数据集进行的降维验证结果表明,该算法能够继承ISOMAP、LLE两种算法的各自优良性能,具有能够显著提高典型非线性数据集分类精度的性能。