百合知母汤的高效液相色谱指纹图谱及其与组方药味的相关性

研究和建立了百合知母汤的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,为研究百合知母汤的药效物质基础及配伍变化提供了手段。采用Agela Venusil XBP-C18色谱柱(250 mm × 4.6 mm,5 μm),以乙腈和0.1%甲酸为流动相二元梯度洗脱,流速1 mL/min,检测波长315 nm,柱温25 ℃。以芒果苷为参照物,在相同的色谱条件下测定了10批不同产地的百合与知母制备的百合知母汤的指纹图谱,获得了16个共有指纹峰,通过与对照品的保留时间及紫外光谱比较,标定了5-羟甲基糠醛(5-HMF)、新芒果苷、芒果苷、异芒果苷、王百合苷B的出峰位置。该方法得到的百合知母汤的指纹图谱特征性和重现性较好,方法稳定、可靠,可以为百合知母汤的质量控制提供参考。通过实验归属了百合知母汤指纹图谱中的主要色谱峰,并确定了煎煮过程中的主要变化成分为5-HMF。     

可见-近红外光谱的古陶瓷断代分类识别

为客观、有效对古陶瓷进行无损断代,提出了一种基于可见-近红外光谱古陶瓷断代分类识别方法。耀州窑古陶瓷跨代较多,且不同朝代之间具有物理相似性,因此耀州窑的断代具有一定的挑战性。以耀州窑为研究对象,在采用紫外-可见-近红外光谱分析仪获取古陶瓷不同朝代的多光谱数据的基础上,提出基于分数阶微分对光谱数据进行预处理,避免微分预处理常用的一阶微分和二阶微分遗漏中间过渡信息,同时压制并消除光谱数据中的背景信息和噪声干扰。实验结果表明,未进行微分处理(0阶)时,耀州窑不同年代古陶瓷的分类准确率仅为84.8%,而基于不同分数阶微分的分类准确率均较0阶明显高,分数阶微分的最优阶数为0.7阶。另外,提出基于深度信念网络对不同朝代古陶瓷进行断代分类,首先采用层叠的受限玻尔兹曼机(RBM)对深度网络进行预训练,提取光谱数据高层特征以消除光谱数据中的冗余特征。实验结果表明,光谱数据经RBM降维之前特征间的相关系数为0.885 7,经第一层和第二层RBM降维后的相关系数分别为0.544 6和0.391 5,特征间的相关性明显下降,冗余度明显减少。然后将RBM预训练得到的权值参数对BP神经网络进行初始化,并对深度信念网络进行微调,在克服BP神经网络因随机初始化权值参数而陷入局部最优局限性的同时,提升网络训练主动性。实验可得,深度信念网络的最优RBM数量为2,RBM隐藏层最优节点数为100。最后,为避免小样本数据基于深度信念网络进行训练易出现过拟合,提出了一种Dropout随机丢弃策略,在深度信念网络训练阶段以一定概率随机让网络某些隐含层节点的权重不工作,以减少网络训练过程特征之间的相互依赖性,实验可得当Dropout丢弃比例为0.45时,分类性能最高。采用所提方法,耀州窑不同朝代古陶瓷分类的平均准确率为93.5%,而耀州窑五代时期的分类识别率最高为96.3%。通过与同类古陶瓷断代分析方法的客观定量对比,表明所提方法有效、可行,为古陶瓷的断代提供了新方法。     

矩形封闭声腔壁板轻量化对声固耦合特性的影响

基于模态耦合法建立了考虑对侧柔性壁板的矩形封闭腔体声固耦合模型,导出了耦合系统声振响应随柔性板材料属性及厚度变化的近似关系.通过数值仿真计算,详细分析了单柔性板-单侧激励、双柔性板-双侧激励及双柔性板-单侧激励三种情况下板的轻量化设计对系统声固耦合特性及腔内声压响应的影响.结果表明:对于单柔性板-单侧激励及双柔性板-双侧激励情况,低频段腔内声压主要取决于板厚,其次是杨氏模量,而与板密度关系较弱.因此使用适当增厚的轻质板可以同时达到减重和低频区降噪的目标.对于双柔性板-单侧激励情况,适当的轻量化设计可以显著增强两板间低频段振动的耦合,从而降低该频段的声腔模态响应及腔内噪音.在中高频段,增加板厚和材料密度对降低三种情况的腔内声压均有利。     

污泥对神府煤灰熔点的影响

研究了神府煤（A）、污泥（W1）、改性污泥（W2）以及煤污泥混合物（AW1、AW2）的灰熔融特性,发现W1、W2分别加入神府煤中可以不同程度地降低煤的灰熔点。W1添加30.74g时,污泥煤灰的熔融温度降到最低,流动温度（FT）降幅程度达到63℃;W2加量为51.23g时,FT降低82℃。通过XRD分析了煤、污泥及混合物中的矿物质组分,并比较了AW1、AW2混合灰在不同特征温度下矿物质的形态演变。结果表明,W1加入A中后,生成了新的矿物质氯磷灰石,并且降低了石英、硬石膏、赤铁矿这三种主要矿物质的转化温度,从而降低了煤的灰熔点;W2降低煤灰熔点的主要原因在于W2中有大量的金属钠离子,混合灰在不同特征温度下主要发生钠类矿物质的转变。