液相色谱-串联质谱联用法测定蜂蜜及水产品中硝基呋喃类抗生素代谢物残留量

采用微量化样品前处理技术,以邻硝基苯甲醛为衍生剂,电喷雾正离子多反应监测方式建立了蜂蜜及水产品中四种硝基呋喃类抗生素代谢物残留量同时测定的液相色谱-串联质谱联用法。方法的检出限为0.02～0.3 ng/g,线性范围均>10~2,线性方程的相关系数>0.997,回收率为79.0％～95.6％。     

爆炸作用下综合管廊燃气舱内同舱管道失效的影响因素

为研究综合管廊燃气舱内天然气爆炸时预混气体长度、管道间距、管道壁厚和管道屈服强度4种因素对同舱管道失效的影响规律和影响程度,采用非线性有限元软件ANSYS/LS-DYNA,根据实际案例建立燃气舱三维模型,基于应变的失效判定标准,获取同舱管道的椭圆度变化情况。结果表明：天然气爆炸作用下,同舱管道的椭圆度与预混气体长度正相关,与管道壁厚和管道屈服强度负相关;同舱管道椭圆度与管道间距先负相关后正相关,该燃气舱内最优管道安全间距为0.74 m;管道屈服强度对同舱管道椭圆度的影响程度最小;当影响因素的变化率在1%～12%、13%～18%和19%～25%3个区间时,对同舱管道椭圆度影响最大的因素分别为预混气体长度、管道壁厚和管道间距。研究结论可为综合管廊燃气舱的设计提供参考。     

长碳链聚酰胺及其共聚物的拉伸诱导结晶

长碳链聚酰胺(LCPA)作为聚酰胺的特殊品种,较长的亚甲基链和极性酰胺基团使其兼具聚烯烃和聚酰胺的双重特性.在加工或使用过程中,拉伸诱导结晶现象对长碳链聚酰胺及其共聚物的强度和弹性行为具有重要影响,深入认识其在外场下的微观结构响应对该材料的设计及制备具有重要意义.围绕拉伸诱导结晶作用,该专论主要基于本团队2010年以来在长碳链聚酰胺及其共聚物的拉伸诱导结晶工作,并综述了国内外的相关研究,涉及拉伸诱导结晶现象、拉伸诱导结晶的影响因素、拉伸诱导结晶与力学性能的构效关系及拉伸诱导结晶的表征方法等方面.     

铁矿石的X射线荧光光谱分析

提出了X射线法测定铁矿中七个元素的常规方法。样品熔融成玻璃片。采用Lucas-Tooth及Pyne数学校正模式,由计算机回归校正曲线。本法准确、快速、简便。所得结果可与常规湿法化学分析结果相比。     

联合勤务保障体系网络化建模与研究方法

为了研究联合勤务保障体系在作战行动中的作用,并为体系作战建立网络化的研究方法,提出了一种包含联合勤务网络的四层复杂作战网络,建立了相应的网络化模型。首先,对联合勤务保障体系进行了网络化的定义与描述,得到了认知域、信息域、物理域、联合勤务网络内每个节点的状态属性值;然后,建立了不同网络之间的涌现性模型,提出了作战链与勤务保障链的概念,通过定义涌现满足度曲线,得到了每个节点的网络涌现程度值;最后,针对同层网络和不同层网络分别提出了对应的网络体系同步能力提高方法。研究结果表明：建立的网络化模型与提高同步能力的方法合理有效,对于体系作战的量化研究有一定的实践意义。     

尿样及动物组织中甲氧苄氨嘧啶残留量的高效液相色谱-串联质谱测定法

采用微量化样品前处理技术,以固相萃取为净化方法,电喷雾正离子多反应监测方式建立了尿样及动物组织中甲氧苄氨嘧啶残留量的液相色谱-串联质谱联用测定法.检出限为0.1 ng/g,线性范围均大于3个数量级,线性方程的相关系数大于0.999,组织样品和尿样的回收率分别为89%和93%.     

考虑非期望产出的我国对外开放机场生产效率评估北大核心

针对已有对机场生产效率评估中忽视非期望产出这一问题,研究构建了非期望产出模型SBM-Undesirable,选择我国对外开放机场为研究对象,对其机场生产效率进行评估,并在此基础上对对外开放机场投入产出要素进行定量调整.研究结果表明:在机场生产运营过程中存在非期望产出的情况下,采用SBM-Undesirable模型对其进行效率评价,能够避免传统DEA模型的缺陷,提高效率评价的准确性.通过模型分析发现我国62个对外开放机场中有18个机场生产效率有效,而采用传统CCR模型进行机场生产效率评估时,只有12个机场生产效率有效,说明非期望产出对外开放机场生产效率有显著的影响;我国对外开放机场的生产效率有显著的区域特征,我国区域对外开放机场生产效率得分排序为华中、西南、西北、华南、华东、华北、东北;通过对我国生产效率无效的对外开放机场分析,发现各个对外开放机场普遍存在投入冗余、效益产出不足和非期望产出过多的情况,优化投入产出配置能力、减少机场投诉数量等非期望产出和增加机场有效产出是改善机场生产效率的现实途径.     

基地化保障模式下飞机四站装备需求确定研究

基地化保障模式对飞机保障资源需求的影响是制约其发展的重要问题.基于离散事件仿真(DES)方法建立了航空兵场站四站保障过程的数学模型,考虑了四站装备自身故障的影响,并在所建模型的基础上提出运用离散系统仿真软件ARENA对四站保障过程进行仿真.仿真结果表明,与现行的航空兵场站单机种保障策略相比,基地化保障模式能够减少各个机种通用的四站装备数量需求,而单个机种特有的四站装备需求不变.     

微波消解-毛细管电泳法测定茶叶中的生物碱

应用微波消解-毛细管电泳法测定3种茶叶中的咖啡因、腺嘌呤及儿茶素类化合物.优化了缓冲溶液体系、浓度、pH及分离电压等实验条件.在最佳实验条件下,以30 mmol/L硼砂-10 mmol/L β-环糊精为缓冲溶液,pH为9.0,分离电压为22 kV,检测波长为280 nm,电动进样20 kV×5s时,在7 min内同时分...     

基于Transformer特征提取的A型恒星光谱子型分类算法

恒星光谱分类是恒星光谱分析的重要工作之一。我国大型巡天项目LAMOST能够获得海量的恒星光谱数据,为了对海量恒星光谱数据进行高效分类,特别是对恒星光谱子型数据进行分类,需要研究快速有效的恒星光谱自动分类算法。提出一种基于Transformer特征提取的混合深度学习算法Bert+svm(简记为Besvm)实现A型恒星光谱子型的自动分类。该算法将A型恒星光谱26个线指数作为输入特征,应用Bert模型对26个线指数进行更深层次的学习,通过学习26个线指数的内在关联,进而提取到更有利于A型恒星光谱子型分类的特征。提取好的新特征被输入到分类器算法支持向量机(简记为SVM)中,进而对A型恒星光谱的三个子型A1、 A2和A3进行自动分类。此前,SVM算法在恒星光谱分类任务中已经有过应用,一些衍生的SVM算法在恒星光谱分类任务中也有较高的分类正确率。相比从前应用到恒星光谱分类任务的SVM算法,我们的混合深度学习算法受数据的信噪比影响较小,使用低信噪比数据也能有较高的分类正确率,并且所用数据量较少。通过五组实验验证了该算法的有效性和优越性：实验1用来对比选择优秀的核函数,通过光谱数据的匹配实验,最终选择...