一株高效褐藻胶降解菌的筛选及其发酵条件的优化

针对8株已知有褐藻胶降解酶活性的菌株,以褐藻酸钠为唯一碳源,驯化培养后筛选得到一株高效降解菌中华黄海杆菌QM42。经过发酵培养实验,确定其最佳产酶条件（w/v）：以蛋白胨为氮源,以褐藻酸钠为碳源,褐藻酸钠浓度0.4%~0.7%,培养盐度5%~7%,培养初始pH值为7,培养温度31℃,150r/min摇床发酵72h,粗酶液酶活力达到9.74U/mL。

琼胶酶高产海洋细菌QM42的发酵条件优化

通过单因素试验和正交试验对琼胶酶高产海洋细菌QM42发酵条件进行了优化。经过发酵培养试验,确定优化培养基组成:蛋白胨浓度5.0g/L、酵母粉浓度0.50g/L、琼胶浓度3.0g/L;在培养初始pH值为7.0、装液量50mL/150mL、培养盐度50g/L,29℃条件下发酵48h,粗酶液酶活力达到627.65U/mL。

对医学院校新建化学实验室管理的反思

在医学院校,化学实验课作为一门基础专业课程是学校实践教学的重要组成部分,而化学实验室则是重要的实践基地,它的建设管理和运行直接影响着学校的发展和定位,我们结合自己的工作经验从实验技术人员管理、物资管理、安全管理和规划建设管理等4个方面进行了反思,以确保学校化学实验教学的顺利开展,使实验室真正成为培养学生动手能力、实践技能、创新意识和能力的重要基地。

二甲双胍-羧甲基纤维素钠聚电解质聚集体作为药物缓释载体的研究

目的:研究MH-CMC形成的聚电解质聚集体体外释放行为。方法:采取冷冻干燥法制备聚电解质聚集体,电镜下观察形成复合物形态,在不同p H值条件下进行缓释。结果:在电镜下观察复合物呈网状颗粒有粘连,得到MH-CMC聚集体的缓释曲线。结论:MH-CMC聚电解质聚集体具有良好的缓释效果。

高校有效教学反思的实践研究——以化学类课程为例

教学反思是教师的自我意识和自觉、自愿行为。教师要在教学活动的过程中,重视教学反思意识的培养,善于发现问题,察觉不足。以无机化学和现代材料表征技术高校化学类课程为例,从反思授课前的教学目标、授课时长等,反思授课中的课程引入、教学引入、阅读材料等,以及反思授课后的布置作业方式、作业内容等三个维度探索了教学反思新思路,为其他课程反思制度的建立打下基础。

基于优化VMD和SVM的柴油机故障诊断算法

为有效进行柴油机故障诊断,利用柴油机振动信号,将振动信号处理和机器学习相结合,提出一种基于优化的变模态分解(VMD)和支持向量机(SVM)的柴油机故障诊断算法。首先,针对VMD中分解层数对分解结果的影响,给出自适应分解层数的优化VMD算法方案,利用该优化VMD算法处理柴油机振动信号并获取IMF矩阵;然后,提取IMF矩阵的奇异值、原始信号的有效值和峭度作为SVM输入的特征向量,并设计多分类SVM模型。最后,利用台架实测样本数据(包含正常、曲轴故障、连杆故障和惰轮故障)验证该故障诊断算法的有效性,选取80%的样本数据对分类模型进行训练得到分类模型,20%样本数据进行预测验证。结果表明,模型10折交叉验证值为0.0067,算法的故障诊断正确率为98%以上。

量子点的性质、制备与应用

量子点的研究目前正处于发展阶段,包括碳量子点和MXene量子点在内的新型量子点正被不断开发与研究。两种量子点均具有结构易调、分散性满意、光学性能显著、生物相容性好的特点,在生物传感与小分子检测中有巨大的应用前景。本文介绍了两种量子点的研究进展,包括它们的合成路线(自上而下和自下而上的方法)、性质(结构、电子、光学和磁性)和应用(传感、生物医学等),以便为后续的研究提供便利。

基于时频分析和SVM的发动机齿轮箱故障诊断

为了有效提高发动机部件故障诊断的精度,基于发动机齿轮箱相关振动数据,提出了一种发动机齿轮箱的故障诊断方法。首先,对振动信号进行时域、频域和时频域分析,对振动数据进行预处理;然后,提取时域峭度值、频域能量值、小波包系数矩阵奇异值和小波包各频带能量比10个特征值,并构建特征矩阵;最后,将特征值矩阵导入线性向量机进行训练,得到故障诊断模型。选取20组测试数据对得到的故障诊断模型进行测试验证,结果表明:故障诊断模型能够准确地识别出其中的15组正常数据和5组故障数据,诊断准确率为100%,虚警率和漏警率均为0%,所提出的方法能够准确的识别发动机齿轮箱故障,证明了方法的有效性。

基于静动信息融合的柴油机关键部件故障识别

针对柴油机系统早期故障难以识别的问题,提出一种基于跨点频响与静动信息融合相结合的柴油机系统装配质量早期故障识别方法。通过对采集的动态信号经CEEMD重构降噪后提取样本熵和近似熵、静态信号提取频响特征作为特征参量,由PCA将两种信息进行静动信息融合,运用优化后的支持向量机分别对其进行故障识别。结果显示:诊断正确率高达95.0%,具有良好的应用前景。