基于体外模型研究广叶绣球菌多糖的酵解特性

目的:通过人体新鲜粪便酵解模型研究广叶绣球菌多糖在体外的酵解特性,以便为其体内的消化特性研究提供理论支持.方法:制备广叶绣球菌多糖和人体粪便菌群混合液,在无氧环境下发酵0、1、2、6、12、24、48h后,检测酵解液中的OD600值、pH值,总糖、还原糖、短链脂肪酸(乙酸、丙酸、丁酸)含量,乳酸杆菌、双歧杆菌和大肠杆菌...     

石油化工行业远传液位仪表调校方法

本文介绍了远传双法兰液位仪表在不知道被测介质密度、毛细管内填充物密度时仪表量程及上下限设定的一种新的凋校方法,解决了现场仪表维护技术人员维护过程中遇到的此类棘手问题,通过此方法可以实现现场远传双法兰液位计量程及上下限的快速设定,及时快速投用仪表。     

基于大型异步电动机长轴改进设计探究

随着我国经济和科技不断发展的同时也在一定称程度上带动了我国工业的迅速发展,因此对电动机的性能做出了进一步的要求,因此在设计的时候需要注重提高主轴的刚度和强度以及挠度等综合方面的因素。因此,我们就针对磨机类的长轴异步电动机在工作运行中出现的问题进行原因分析,并针对此类问题提出相应的解决方案。     

1 000 kV特高压新型钢管及角钢混合塔的设计研究

由于钢管塔优越性显著,中国1 000 kV特高压双回输变电工程基本采用钢管塔结构。然而钢管塔加工工艺复杂、质量要求高、施工难度大,尽管已经采用标准化设计,钢管塔的产能仍很难满足需要。以皖电东送工程为例,参考特高压钢管塔的设计条件,规划设计了新型钢管及角钢混合塔,下横担以上杆件全部采用角钢材料;优化设计了塔身主材钢管变角钢截面处的过渡节点,比较了钢管塔和混合塔2种塔型的动力特性,并开展了经济指标的分析。在保证安全运行的前提下,论证了新型混合塔的可行性,使得杆件中角钢比例大幅增加,钢管比例相应减少,有效缓解钢管应用于输电塔产能不足的问题。     

应用于LOCOS隔离工艺的平坦化技术研究

介绍了LOCOS隔离技术的原理,研究了应用于LOCOS工艺的反刻平坦化技术,通过调整刻蚀中反应气体流量等工艺参数,在CHF3流量50 mL/min、O2流量2 mL/min条件下,获得了较好的平坦化表面。研究了应用于LOCOS工艺的CMP平坦化技术,通过调整CMP压力、转速、流量等工艺参数,控制了抛光速率和精度,提高平坦化的均匀性,在工艺条件为压力1psi(1 psi=6.89×103 Pa),转速25 r/min,流量120 mL/min时,获得了良好的平坦化形貌。通过实验对比发现,CMP平坦化效果优于反刻平坦化,适合于实际生产应用。     

连杆机构中公差和间隙的配置

作为机器组成部分的连杆机构,在设计制造时,必须配置适当的构件几何尺寸公差和铰链配合间隙,否则会影响整个连杆机构的运动精度。 连杆机构中接受外来动力的构件称为原动件或动力输入件,简称输入件;其他各构件均称为从动件,其中最末一个输出动力的从动件特称为输出件。 每一个构件存在长度尺寸加工误差,使连杆机构的输出件存在累积误差。由于加工误差不仅是作为系统误差出现,同时还含有随机误差,因此,几何尺寸加工误差与输出件累积误差     

浅析LTE无线通信网络安全漏洞及防御措施

移动通信作为国家的关键基础设施,是全球科技核心竞争力必争之地,伴随着通信技术的快速发展,其在经济和社会方面的地位显著提高,带动了上下游产业、移动互联网和人工智能等新兴领域的崛起和发展.因此,在移动通信技术快速发展的今天,除了关注速率和系统容量,安全方面的问题更值得关注.目前,国内外对于LTE系统的安全问题的研究主要涉及...     

输电线路十字组合角钢主材拼接性能分析

输电线路中,十字组合角钢塔主材的传统单角钢拼接方式存在内外角钢受力不均匀,导致实际承载力与理论设计值偏差较大等缺陷,为此提出采用双角钢拼接方式来改善十字组合角钢塔的受力性能。就十字组合角钢主材的2种拼接方式进行受力分析,通过有限元仿真分析,比较2种不同拼接方式主材构件位移的协调性、受力的均匀性、主材最大应力控制截面的应力状态。经计算分析指出双角钢拼接方式位移协调性好,受力性能优于单角钢拼接方式,非等高接腿表现尤为明显,其最大应力控制截面上2种拼接方式主材的最大应力分别相差4.7%和13.7%。     

考虑节点转动刚度的圆管杆件结构自适应有限元分析方法

为了判断杆件结构的有限元分析精度对节点转动刚度是否敏感,并据此调整杆件结构的离散方式,根据Zienkiewicz-Zhu后验误差估计理论,定义了正应力范数来衡量有限元的计算精度,推导了考虑节点刚度的梁单元节点力-位移公式,并以试算得到的梁/杆单元的两节点位移作为边界条件,根据半刚性节点位移-力的公式,给出了杆件需要采用梁单元、杆单元、梁+弹簧单元离散的节点刚度范围,然后通过试算确定杆件结构的合理离散方式。在ANSYS中用APDL语言实现以上算法,并以2个简单结构为例说明了该算法的流程并验证了它的正确性。     

人工智能和机器学习下的5G网络安全研究

提出了一种基于机器学习的网络入侵检测系统来防止恶意的在线攻击。该系统是一种多阶段优化框架,研究了过采样技术对模型训练样本数量的影响,比较了基于信息增益和基于相关性的两种特征选择技术,探讨其对检测性能和时间复杂度的影响;探索了不同的超参数优化技术来进一步提高网络入侵检测系统的性能。在CICIDS 2017和UNSW-NB 2015入侵检测数据集上的实验结果表明,该模型能显著降低所需的样本数量和特征集量,并在两个数据集上的检测准确率均超过99%。在保持检测性能的同时降低了计算复杂度。