铝热剂法原位合成农机刀具Al_2O_3-Ti(C,N)复合涂层组织结构及性能

为了提高旋耕刀、犁铧等农机触土刀具表面强度,以铝热剂的放热反应提供内在热源、等离子弧作为外在热源,采用反应等离子熔覆技术在Q235钢表面原位合成了Al_2O_3-Ti(C,N)复合材料涂层。利用扫描电镜、能谱仪、X射线衍射仪、显微硬度计、金相显微镜等对复合涂层的微观结构及强质硬化相的成分、组织及性能进行了分析。结果表明:涂层与基体呈冶金结合,涂层主要由网状、嵌套、球状等3种结构组成,硬质相Al_2O_3、Ti(C,N)与粘结相Fe-Ni之间相互包裹、互相嵌套,构形成空间网状骨架结构;涂层硬度最高可达HV_(0.5)2160,平均硬度HV_(0.5)1870,约为基体Q235钢的7.7倍;涂层摩擦系数约为0.372,其磨损量约为65Mn钢及Q235钢的1/7和1/17,与基体相比,复合涂层具有较高的硬度和较好的摩擦磨损性能,可以为农机材料表面强化提供参考。

生鲜电商物流包装的现状及分析

生鲜电商物流包装是生鲜寄递的重要环节。采用网络实采和线上调研的方式,对当下某东、某多等主流电商平台的生鲜寄递包装的封装方式、蓄冷剂应用和填充物使用等进行了调研,分析了目前生鲜电商物流包装现状和存在问题,为企业解决寄递成本过高、生鲜不易保存和过度包装等问题提供决策依据。

基于加速度分布特征的快递暴力分拣识别方法

目的解决快递包裹物流过程中暴力分拣问题的前提是对暴力分拣行为进行有效识别,为此提出一种基于加速度分布特征的快递包裹暴力分拣行为智能识别方法。方法利用集成三轴加速度传感器的数据采集设备实时采集并截取潜在异常操作情况下快递包裹的加速度数据。然后将潜在异常数据上传服务器,在服务器端执行分布特征的提取。最后将特征矩阵送入神经元网络分类器,得到当前包裹所受操作类别的结果。结果实验证明,文中提出的多阈值截取方法可以有效截取潜在异常数据,使用加速度分布作为特征可以有效对暴力分拣行为进行分类。其中,使用BP网络作为模式识别分类器时,分类正确率可以达到93.6%;使用CNN作为模式识别分类器时,分类正确率可以达到95.3%。结论文中提出的暴力分拣识别方法准确、快速,具有良好的在线实时性。基于此方法可以构建暴力分拣行为识别数据库,为进一步完善快递企业服务水平定量化评价体系提供数据支撑。这些数据还可以用于对暴力分拣产生的原因进行深入分析,从而提出减少暴力分拣行为的针对性解决方案。

高效毛细管电泳检测脑膜炎球菌结合疫苗原液中二甲亚砜残余量

目的采用毛细管区带电泳法(capillary zone electrophoresis,CZE)测定脑膜炎球菌结合疫苗原液中二甲亚砜(dimethyl sulfoxide,DMSO)的含量。方法以25 mmol/L四硼酸钠(p H 8.0)为背景电解质,以20 cm×50μm I.D.未涂层的毛细管为色谱分离柱,于200 nm波长检测脑膜炎球菌结合疫苗原液中二甲亚砜的残余量。结果DMSO在不同溶液中质量浓度为1~100 mg/L的线性范围内线性关系良好,R2≥0.998 9。加标回收率为98.07%~103.13%,变异系数为0.38%~2.57%。结论该方法简单、快速、经济、环保,不受混合物组分中其他物质的干扰,适用于快速检测结合疫苗中DMSO的残余量。

A群C群脑膜炎球菌多糖结合疫苗的安全性及免疫原性分析

目的:探讨并分析婴幼儿接种A群C群脑膜炎球菌多糖结合疫苗的安全性及免疫原性。方法:选取115名接种A群C群脑膜炎球菌多糖结合疫苗的婴幼儿作为研究对象,观察其接种疫苗后的表现,根据其出现全身或局部不良反应的情况评价该疫苗的安全性。在接种疫苗前及接种疫苗后30 d,检测并评价婴幼儿的免疫原性。结果:接种A群C群脑膜炎球菌多糖结合疫苗前,这115名婴幼儿A群流脑抗体的阳性率和C群流脑抗体的阳性率分别为2.61%和6.09%,几何平均滴度(GMT)分别为4.30和4.38。接种A群C群脑膜炎球菌多糖结合疫苗后30 d,这115名婴幼儿A群流脑抗体的阳性率和C群流脑抗体的阳性率分别为95.65%和97.39%,GMT分别为162.27和157.39。这115名婴幼儿接种A群C群脑膜炎球菌多糖结合疫苗后出现的不良反应有发热、腹泻、皮肤斑丘疹、皮肤瘙痒、皮肤水泡疹等,其上述不良反应多较为轻微。结论:为婴幼儿接种A群C群脑膜炎球菌多糖结合疫苗具有良好的安全性及免疫原性。

IOOSR评价实验室稳定性的应用

在药品质量管理中,为保证产品质量和提高实验室检测数据可靠性,提出了一种IOOSR计算和应用方法,可以有效地评价和提高实验室稳定性。基于兰州某医药公司质量控制实验室2018~2020年的OOS报告数据,对OOS有效性进行甄别,计算得出3年的IOOSR分别为21.05%、56.52%和56.00%。经对IOOS原因进行分类分析,发现造成2019年和2020年IOOSR显著提高的主要原因是检测设备IOOS报告数大幅度增加和检测用耗材IOOS报告数小幅度上涨,还有部分原因是2019年和2020年增加了异常情况IOOS。通过计算和应用IOOSR,可以分析得出2019年和2020年的实验室处于不稳定状态,主要是由于设备和耗材变化引起的,应加强管控。该应用研究表明,IOOSR可有效评价实验室稳定性,并为实验室持续改进提供明确的方向和依据。