径向基函数神经网络用于重叠色谱峰解析

 在高斯基径向基函数神经网络 (RBFNN)学习算法中引入了鲁棒性和随机全局寻优的两阶段遗传算法 :结构学习和参数优化。通过两阶段学习算法的交替使用 ,使网络具有结构自学习和参数优化的能力 ,而后将网络应用于组分数未知的重叠色谱峰解析。该方法具有不需人为干预 ,可自动确定网络结构即组分数的优点 ;并且解析精度较高 ,适用于多组分重叠色谱峰的解析 ;对完全重叠色谱峰也具有良好的解析能力。     

高效液相色谱法测定朝鲜淫羊藿中淫羊藿甙的含量

采用高效液相色谱法测定朝鲜建羊藿中淫羊藿成的含量,色谱柱为Shim-PackCLC-ODS柱,流动相为乙睛-水（30:70）,检测波长270um。在此条件下,淫羊藿式与其它黄酮醇咸的色谱峰分离完全。方法回收率为976％,RSD为1.2％,操作简便,结果可靠,为淫羊藿药材的质量控制提供了新的方法。     

基于导数直方图和神经网络的色谱基线提取算法

根据基线信号的变化特征,提出了一种新的色谱基线提取算法－基于一阶导数直方图和神经网络的色谱基线提取算法。鉴于信号总是存在着噪声,含噪声的基线信号一阶导数值也较大,并且分布无规律,而采用了多分辨率小波变换滤波技术。通过选择阈值门限,本算法可精确提取出信号的基线,尤其适用于非基线对称类的色谱信号的基线（趋势函数）提取。     

高效液相色谱法测定地榆中金丝桃甙的含量

采用高效液相色谱法测定了地榆中金丝桃甙的含量。色谱柱为Ｓｈｉｍ－ｐａｃｋＣＬＣ－ＯＤＳ柱,以甲醇－０．０２５ｍｏｌ／Ｌ磷酸（５０５０）为流动相,检测波长３７０ｎｍ,测定组分与其它组分的色谱峰达到基线分离。加样回收率平均值为９８．７％,ＲＳＤ为１．９％。为控制中药地榆的内在质量提供了新的测定指标和可靠的方法。     

高速雨滴冲击下飞行器蒙皮涂层损伤行为动态实验研究

为了进一步研究飞行器蒙皮涂层的雨蚀损伤行为、探索其损伤机理、建立涂层雨蚀损伤判据，基于一级轻气炮搭建的单射流冲击实验平台，针对以碳纤维T300编织材料为基体、表面涂有同等厚度的3种涂层试样，在不同冲击速度（360、430、490、555、617 m/s）和冲击角度（0°、15°、30°）下进行了材料雨蚀实验。结果表明，随着雨滴冲击速度的不断升高，试样遭受到的冲击力逐渐提高，导致其损伤面积和体积均呈增大趋势；试样典型损伤形貌均为由损伤区域包围中央未损伤区域的环状损伤组成，且随着损伤加剧形成圆形剥离损伤。单射流冲击涂层出现侵蚀损伤的阈值速度约为360 m/s；而随着冲击角度的逐渐增大，试样的损伤面积和体积均逐渐减小；与硬度、模量等力学参数相比，表面粗糙度对于涂层雨蚀损伤的影响更显著。