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1987年 | 1篇 |
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目的研究氢鼓包形成过程中应力诱导下氢原子的扩散聚集行为,并考虑氢原子扩散聚集后对裂纹尖端区域应力场的影响,探究裂纹尖端区域氢浓度、氢气压强、应力强度因子随时间的演化历程。方法采用有限元软件ABAQUS,通过一个完全耦合分析,探究氢扩散与裂纹尖端区域应力场相互影响的动态过程。借助于断裂力学中的裂纹扩展判据判定氢鼓包是否会继续向前扩展。结果在应力诱导作用下,氢原子源源不断地向裂纹尖端高应力区域聚集,裂纹尖端区域的氢浓度、氢压、应力强度因子随时间呈指数型增长。结论在浓度梯度作用下,氢原子会向材料内部扩散。氢压引起的应力场会促进氢原子的扩散聚集行为,且应力场越大,促进作用越明显,使得缺陷处的氢浓度不断增大,氢压也就越来越大。当应力强度因子达到裂纹起裂的临界值时,就会导致开裂,形成氢鼓包,如此循环往复,直至氢鼓包开裂。 相似文献
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以枯草芽孢杆菌基因组为模板通过PCR扩增获得谷氨酰胺酶基因ylaM,构建重组质粒p MA5-ylaM,将其转化到枯草芽孢杆菌168中获得重组菌BS168/pMA5-ylaM,并在宿主菌成功得到表达,纯化后的谷氨酰胺酶比酶活大小为939.48 U/mg。谷氨酰胺酶的反应最适pH为7.5,反应最适温度为55℃,La~(3+)、Zn~(2+)、Fe~(3+)和Al~(3+)对谷氨酰胺酶活力具有一定的抑制作用,在NaCl浓度为15%~17.5%的条件下,该酶酶活力可以保留50%以上。在5 L罐中,通过分批补料发酵,其最高酶活力产量为215.06 U/mL。 相似文献
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多时段可中断负荷合同的市场价值评估 总被引:1,自引:0,他引:1
在已有的单时段可中断负荷价值研究的基础上,进一步考虑了中断持续多个时段和销售侧电价由政府制定的情况,提出适用于多时段的可中断负荷价值评估方法。并基于计及负荷率影响的电价预测模型,采用蒙特卡罗方法对其进行评估。新英格兰电力市场的仿真计算表明了所提方法的合理性和可行性,结果显示,缩短持续时间、提高中断次数和降低中断门槛都可以提高可中断负荷市场价值,但同时增加了操作实施的难度。为了有效利用可中断负荷资源,应该根据市场运行经验对这些关键参数进行合理设置。 相似文献
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4-羟基异亮氨酸(4-HIL)是一种很有前景的药物,它具有促进胰岛素分泌、改善外周组织对胰岛素的抵抗性和调节血脂异常等作用,而L-异亮氨酸羟化酶(IDO)常用于4-HIL的生产。首先,克隆了苏云金芽孢杆菌来源的L-异亮氨酸羟化酶,实现了其在E. coli BL21(DE3)中的异源表达。其次,通过同源建模和蛋白质结构分析,本着将与底物氨基酸侧链结合的氨基酸残基从亲水性或长链疏水性结构突变成丙氨酸Ala的原则,对I156位点进行了定点突变,以增大底物结合口袋,扩宽底物通道进而提高4-HIL的产量。最后,对野生酶及突变酶的酶学性质、突变酶的羟基化反应体系进行研究,在最优催化条件下,分批补料转化底物进行4-HIL的生产。酶学性质结果显示,野生酶及突变酶I156A的最适温度均为25℃,最适pH均为7.0;突变酶I156A比酶活比野生酶提高了1.9倍,L-ILe转化率提高了28%。羟基化反应体系的最优转化条件为:20 mmol/L L-ILe,20 mmol/L α-酮戊二酸,8 mmol/L Fe~(2+),30 mmol/L抗坏血酸和HEPES(50 mmol/L,pH 7.0)缓冲液。在最优转化条件下,重组菌E. coli BL21/pET28a-ido~(I156A)进行分批补料转化底物,时间间隔为4 h,32 h后得到77.3 mmol/L 4-HIL,底物最高转化率98.35%。 相似文献
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利用贫营养条件,从土壤样品中筛选到一株产红色素的菌株。经形态学、生理生化实验进行菌株初步鉴定,并经16S rDNA测序分析确定该菌株为粘质沙雷氏菌属,将其命名为:Serratiamarcescens JNB5-1。该菌株所产红色素经全波长扫描及LC-MS确定为灵菌红素。对Serratiamarcecens JNB5-1产灵菌红素做初步发酵研究,在蔗糖2 g/dL,牛肉膏1.5 g/dL,CaCl21 g/dL,脯氨酸0.75 g/dL,MgSO4.7H2O 0.02 g/dL,FeSO4.7H2O 0.006 g/dL的培养基中发酵72 h后,其发酵产量可达4.139 g/L。 相似文献
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高光谱图像(Hyperspectral Images,HSI)在采集过程中常受到多种类型的噪声干扰,会直接影响其在后续应用中的精度,因此HSI的去噪是一项十分重要的预处理过程。低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)模型能很好地满足HSI的光谱性质,但该框架下字典的选择尤为重要,在当下仍是一个开放性的问题。同时,典型去噪方法仅考虑了图像的局部相关性,已不能满足去噪要求,非局部相似性在图像中也是不可忽略的。基于LRR,文中提出了一种新的HSI去噪算法。首先,综合考虑噪声的类型,选取具有更全面的噪声判别能力的字典;其次,在对图像分块处理的前提下,通过聚类的方式引入非局部相似信息,将相似的图像块联合起来进行低秩表示。在模拟Indian Pines数据集以及EO-1 Hyperion真实数据集上的实验结果均表明,相较于目前主流的HSI去噪方法,无论是在图像的目视效果还是在模拟数据集的定量评价指标下,所提方法均有显著提升。 相似文献