天然油脂一步法烷氧基化及其产物乳化性能研究

以几种天然油脂(豆油、菜油、棕榈油、橄榄油)为原料,在自制FY系列催化剂作用下与环氧乙烷(EO)或环氧丙烷(PO)在140℃、0 3～0 4MPa下,经一步法嵌入反应得到乙氧基化油脂(EFO)或丙氧基化油脂(PFO)。测定了EFO和PFO的自乳化性能和乳化性能,并实验了大豆色拉油衍生EFO代替大豆色拉油作为原料复配润滑油剂及该油剂形成微乳状液的能力。实验结果表明,在油脂分子结构中嵌入EO或PO后,产物EFO及PFO的自乳化性能及乳化性能均得到提高。在该实验范围内,EFO的自乳化力最高可达原油脂的36倍,乳化力则提升140倍以上。含大豆色拉油衍生EFO的油剂与含大豆色拉油的油剂相比,油剂含油率高;在与水互溶时,前者具有更宽的微乳区域,且微乳液稳定性好;其中优选出的油剂配方可与水以任意比例混合均形成微乳状液。     

MPEG-4多媒体通信音频编码

详细介绍了ＭＰＥＧ－４音频编码标准,对其内部就不同码率和质量要求所提供的３种编码技术即参数编码、ＣＥＬＰ编码和时频编码进行了分析和比较。     

黑乳参多糖的分离和组成鉴定

通过木瓜蛋白酶酶解方法从黑乳参中提取粗多糖,再经H2O2脱色、乙酸钾除蛋白、柱层析后等程序后得到精制的酸性黏多糖。琼脂糖凝胶电泳试验表明该多糖为单一成分,经GPC法测定重均分子量为76008Da。黑乳参黏多糖中硫酸基、葡萄糖醛酸、氨基半乳糖、岩藻糖含量分别为28.08%、20.71%、15.38%、12.48%。     

高效液相色谱法同时检测糕点中几种天然甜味剂的探索研究

主要探讨应用高效液相色谱法同时检测月饼、饼干、面包等糕点食品中的甜菊糖苷、甜菊双糖苷、甘草酸、甘草次酸。以Agillent ZOBAX Eclips XDB C18(250×4.6mm,5μm)色谱柱为分析柱,确立了糕点中的天然甜味剂甜菊糖苷、甜菊双糖苷、甘草酸、甘草次酸的高效液相色谱检测法。通过三水平六平行的添加回收实验,对方法的回收率和精密度作了分析探讨,结果用外标法定量分析,在所确定的实验条件下,峰面积和标准溶液浓度在5.0-100μg/mL范围内呈良好线性关系,线性系数大于0.999,回收率为80.0%105%,RSD均小于7.5%。本方法方法准确、简捷、耗材低廉,可以应用于糕点中甜菊糖苷、甜菊双糖苷、甘草酸、甘草次酸的同时测定。     

一种高精度波形发生器的设计

随着电子技术的发展,在诸如测量、控制等领域,经常要求信号的幅度保持在某个高精度的整数值上。但由于一般数模转换器在最小量化电平上的限制,其输出的信号电平很难在整数值上得到较高的精度。针对该问题,介绍一种高性能的16位数模转换器AD7846,使用TMS320VC54X系列DSP作为核心控制器,设计出幅度可精确至1mV的波形发生器。文中给出具体的硬件实现框图以及用来产生波形的DSP汇编源程序。     

基于改进空体素跳跃法的光线投射算法

提出一种针对计算统一设备架构(CUDA)存储器的访存优化策略。在此基础上,给出适用于CUDA存储器的改进空体素跳跃法,以减少对空体素采样点的处理,加快基于Phong光照模型的光线投射算法的运行速度。实验结果表明,该算法能在保证图像质量的前提 下,提高图像绘制速度。     

太赫兹平面天线的设计

天线与太赫兹检测器的匹配网络是集成天线与太赫兹检测器的核心。针对低阻抗太赫兹检测器,在650 GHz设计了输入阻抗为7 Ω的平面U型天线和接有λg/4匹配器的蝶形天线,以及输入阻抗为50 Ω的平面对数天线和平面对数正弦天线。检测器的直流偏置电路会使天线上的高频能量通过该偏置回路漏出,故在偏置线上应用带隙结构形成低通滤波器。仿真了该滤波器的相关参数及接入位置,使得高频下天线不受超导检测器偏置回路的影响。     

基于PI迟滞模型的压电陶瓷复合控制算法研究

为减小压电陶瓷的迟滞非线性对系统跟踪精度的影响,该文采用经典的存在逆解析的PI迟滞模型对压电陶瓷的迟滞特性进行建模,将PI模型的逆模型用于压电陶瓷的前馈控制算法中,然后设计了神经元比例、积分、微分(PID)反馈控制算法,将前馈控制算法与神经元PID反馈控制算法结合得到了压电陶瓷的复合控制算法。将仅含前馈的控制算法和复合控制算法在压电陶瓷的控制器上执行,实验结果表明,仅含前馈的控制算法的跟踪误差为1.256μm,而复合控制算法的跟踪误差仅为0.092μm,该复合控制算法使跟踪精度提高了1.164μm。     

微谐振梁的激振与拾振研究

主要研究静电激励/电容拾振硅微谐振梁的激振拾振问题,推导谐振梁的激振与响应的等效数学模型,分析谐振梁的同频干扰问题,建立其等效电路模型,提出一种基于双端激励/双端检测的结构,能够有效的抑制干扰模态和消除同频信号干扰.     

层次学习骨干粒子群优化算法

对骨干粒子群优化(BPSO) 种群多样性迅速丧失的原因进行分析, 提出层次学习骨干粒子群优化算法以克 服早熟现象. 该算法中粒子依不同的学习概率向粒子自身的最优粒子、优胜粒子和群体最优粒子学习, 该机制使群 体实现不同层次的搜索并有效维持群体的多样性. 此外, 群体最优粒子依概率采用跳跃策略以增强逃逸能力或采用 扰动策略以提高解的质量. 将所提出的算法与多种改进的粒子群优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法的综 合表现优于其他算法.