双对苯醌的抗氧化活性分析及其固体发酵条件优化

为探索生物活性未知的双对苯醌（2,7-dihydroxy-3,6,9-trimethyl-9H-xanthene-1,4,5,8-tetraone，DTXT）的抗氧化活性，并提高其发酵产量，考察DTXT的还原力以及对超氧阴离子自由基、羟自由基、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl，DPPH）自由基的清除效果，在单因素试验基础上，采用响应面法优化了DTXT产生菌瓶生顶孢霉（Acremonium cavaraeanum）CA022菌株的固体发酵培养基。结果表明：在200 μg/mL质量浓度下，DTXT的还原力与芦丁差异不显著，高于VE和2,6-二叔丁基-4甲基苯酚，对超氧阴离子自由基清除率达到67.00%，对羟自由基清除率达到78.83%，对DPPH自由基清除率达到76.53%。通过响应面试验，得到最佳培养基配方为葡萄糖0.773%、硝酸钠0.185%、H3BO3 0.032%、VB1 100 μg/100 g，在此条件下实际获得的DTXT产量为4 150.8 mg/kg，是优化前产量的（2 864.83 mg/kg）1.45 倍。     

膨胀剂、减缩剂对超高性能混凝土自收缩性能的影响

为了解决超高性能混凝土(ultra-high performance concrete,UHPC)存在的收缩开裂风险高等问题,研究膨胀剂、减缩剂对UHPC自收缩性能的影响,开展单掺膨胀剂或减缩剂UHPC的扩展度、基本力学性能及自收缩规律的试验研究,并在此基础上对膨胀剂与减缩剂双掺后的减缩效果进行研究.试验结果表明,膨胀剂或减缩剂单掺均提高UHPC扩展度;膨胀剂或减缩剂单掺均降低28 d抗压强度;掺膨胀剂、减缩剂UHPC的28 d自收缩发展可分为3个阶段:快速发展期、缓慢发展期、平稳期;单掺膨胀剂或减缩剂均有效抑制UHPC各阶段的自收缩,其中,膨胀剂HP-CSA质量分数为6.0％时减缩效果最佳,28 d减缩率达93.6％,减缩剂SBT?-SRA(I)质量分数为1.5％时减缩效果最佳,28 d减缩率为43.0％;膨胀剂与减缩剂双掺时未产生协同效应.     

机载远程探测用高能量双波长激光器研究

激光器是机载远程光电探测系统的重要组成部分,其性能直接决定系统应用效果.首先从激光测距方程出发,分析不同探测体制以及双波长探测需求;然后针对半导体泵浦固体激光器进行研究,并对不同双波长实现方式进行了分析;最后通过试验验证,实现了高能量双波长激光输出.试验结果表明:通过主动电光调Q技术和LD侧面泵浦共腔谐振技术,可以实现高重频窄脉宽1.064μm和1.57μm双波长激光输出.     

基于Abaqus的双裂纹不同间距对裂纹扩展速率的研究

扩展有限元法是近年经过大量运用的,在传统有限元的范围中求解不连续问题一种有效计算方法,它是基于单位分解的思想,在计算不连续问题时加入跳跃函数。以ABAQUS为平台,基于扩展有限元方法 (XFEM),以含双穿透型裂纹的有限宽板受横向拉伸载荷为力学模型,建立相应的裂纹尖端应力的有限元模型,研究焊接接头区域不同间距双裂纹相互作用对裂纹扩展速率的影响。结果表明:双裂纹间距的的大小并没有对裂纹的扩展速率产生影响。     

双技能培养视角下工程造价专业实践教学改革途径

本文将对双技能视角下工程造价专业实践教学改革难点因素进行分析,并就如何更好进行专业实践教学改革提出合理建议。     

天津:持续推进“五大体系”建设计量工作取得新进展

一、深化计量法律法规贯彻执行,加强计量技术规范建设1.加强制度建设。一是结合计量领域"双随机、一公开"监管要求,完善随机抽查工作细则,建立健全检查"两库",全面实施计量领域7个"双随机"监管项目。二是为推进服务业诚信计量体系建设,提高服务业诚信计量管理水平,有序推进我市服务业诚信计量分类监管工作.     

欧美大型钢制低温储罐抗震设计方法对比分析

以欧美标准中的单包容与全包容低温储罐中的钢制储罐抗震设计方法为分析对象，从抗震设防水准与目标、抗震设计反应谱以及抗震设计准则如地震作用调整系数、阻尼比、载荷组合、抗震许用应力、抗倾覆与滑移、晃动波高等方面进行分析对比，为欧美低温储罐抗震设计方法的工程应用提供参考。为实现抗震设防目标以及与该国(区域)建筑抗震以及荷载标准体系协调，欧美低温储罐抗震各设计准则均存在一定的差异，工程设计时应合理应用以避免安全隐患。     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.