磁流变抛光用蠕动泵软管失效模式及损伤演变

蠕动泵软管回收系统是磁流变抛光液循环系统中的关键组成部分,直接影响抛光液流量的稳定性。为了保证长时间磁流变抛光的可靠性,这里研究了磁流变抛光用蠕动泵软管失效模式及损伤演变规律。首先,对蠕动泵软管的失效模式进行了分析,建立了受力模型并仿真计算,获取了软管的易失效位置;然后,通过实验的方法对软管已失效处的截面损伤情况进行观察,分析损伤裂纹的特征,将最大损伤深度作为表征参数,研究其演变规律;最后,根据实验参数,建立了蠕动泵软管的寿命离线预测模型。结果表明:使用常规氧化铈抛光液,在转速为300rpm的条件下,软管的磨损过程有三个阶段:磨合磨损阶段、稳定磨损阶段、剧烈磨损阶段。该蠕动泵软管的稳定运行寿命为16h,与实际情况较为符合,模型具有较强的指导意义。

区块链环境中的隐私保护推荐算法研究

针对区块链环境中推荐算法难以抵御恶意攻击和推荐效果不佳的问题,一方面,提出了基于整数向量的快速同态加密算法,对用户数据进行隐私保护,其安全性由LWE问题保证;另一方面,基于E2LSH设计了一种高效的个性化推荐算法,该算法根据哈希桶编号进行密钥分发,从而使得同一哈希桶中的用户能进行同态加密运算并快速计算相似度。在区块链+IPFS的基础系统模型上,使用公用数据集与最新相关的隐私保护推荐算法进行了对比实验,实验结果表明,所提算法在安全性和隐私性得到保障的同时拥有理想的推荐效果和速度。

图谱数据融合的灵武长枣瘀伤等级判别

利用近红外高光谱成像技术(NIR-HSI),将采集的光谱信息融合图像纹理信息建立分类模型,实现灵武长枣瘀伤等级的判别。采用瘀伤装置获得瘀伤等级为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级的200个长枣样品,并按3∶1的比例划分校正集和预测集。采集不同瘀伤等级长枣的近红外高光谱图像,使用ENVI软件提取感兴趣区域(region of interest,ROI)并计算平均光谱值。为消除无用信息的干扰,采用正交信号修正(OSC)、基线校准(Baseline)、多元散射校正(MSC)、移动平均(MA)、卷积平滑(S-G)和去趋势(De-trending)对原始光谱进行预处理并建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型;基于最优预处理方法所得的全波段数据采用变量组合集群分析法(VCPA)、无信息消除变量算法(UVE)、竞争性自适应加权抽样算法(CARS)、区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)和连续投影算法(SPA)提取特征波长后建立PLS-DA模型;将高光谱图像进行掩膜,利用主成分分析(PCA)获取贡献率最高的主成分图像,并在该图像上采用灰度共生矩阵(GLCM)提取纹理参数,包括能量(ASM)、熵(ENT)、对比度(CON)和相关性(COR),建立图谱融合的PLS-DA模型。结果表明,原始光谱数据建立的PLS-DA模型,校正集和验证集准确率分别为89%和86%;原始光谱经De-trending预处理后的PLS-DA模型效果最优,校正集和预测集准确率均为90%,较原始光谱模型分别提高了1%和4%;基于SPA选择特征波长后建立的PLS-DA模型的校正集和预测集准确率均为90%;De-trending-SPA-COR-PLS-DA图谱融合模型效果最优,模型校正集和预测集准确率均为92%。因此,利用近红外高光谱成像技术融合纹理信息可实现不同瘀伤等级灵武长枣的快速无损判别。

水泥浆体中石墨烯纳米片团聚的X射线计算机断层扫描解析

为了实现纳米颗粒在水泥基材料中的均匀分散以及探究如何无损地检验纳米颗粒的分散程度,利用石墨烯纳米片(GNPs)作为代表性的碳纳米添加剂,设置3种不同的超声分散方式(VSD)-直接、间接和直接-间接结合分散,得到具有不同GNPs分散状态的水泥浆体.利用X射线计算机断层扫描技术(XCT)对孔隙和石墨烯团聚体进行无损表征;基于两者的形状特征差异(球形度和紧密度)筛分出GNPs团聚体,解析其分布、数量和粒径等;利用扫描电子显微镜(SEM)对GNPs团聚体形貌进行观察;进行抗压强度测试以验证GNPs分散情况对宏观性能的影响.XCT结果表明基于形状特征能够无损地区分出GNPs团聚体,直接分散作用下GNPs团聚体数量和累计体积均最小;SEM观测结果表明GNPs团聚体具有复杂多样的形貌;力学测试结果表明抗压强度与分散质量呈正相关关系.

可见近红外高光谱成像对灵武长枣定量损伤等级判别

利用可见近红外(Vis-NIR)高光谱成像技术对完好和损伤等级灵武长枣进行快速识别检测。采用定量损伤装置得到损伤Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ和Ⅴ级的灵武长枣,借助高光谱成像系统采集完好长枣和损伤长枣样本高光谱图像。提取感兴趣区域(region of interest,ROI)并计算样本平均光谱值。利用光谱-理化值共生距离算法(SPXY)将420个长枣样本按3∶1的比例划分校正集315个和预测集105个。灵武长枣原始光谱建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分类模型,得到校正集和预测集准确率分别为72.70%和86.67%;灵武长枣原始光谱数据采用移动平均(MA)、卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、正交信号修正(OSC)、基线校准(baseline)和去趋势(de-trending)等方法进行光谱预处理并建立PLS-DA分类判别模型。通过分析比较,得到MSC-PLS-DA为最优分类判别模型,校正集准确率为76.19%,预测集准确率为86.67%,其中校正集比原始光谱建模准确率提高了3.49%,预测集准确率较原始光谱建模结果未提高;为了提高建模效果,对灵武长枣原始光谱和预处理后的光谱分别采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除(UVE)、竞争性自适应加权抽样(CARS)和区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)等算法提取特征波长,建立PLS-DA分类判别模型,结果表明,MSC-CARS-PLS-DA为最优模型组合,校正集准确率为77.14%,预测集准确率为89.52%,建模准确率较原始光谱建模准确率分别提高了4.44%和2.85%。结果表明,Vis-NIR高光谱成像技术结合MSC-CARS-PLS-DA模型可实现灵武长枣损伤等级的快速识别。

慢性阻塞性肺疾病急性加重合并静脉血栓栓塞症的临床特征、危险因素及早期识别研究

目的明确慢性阻塞性肺疾病急性加重(acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease,AECOPD)合并静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism,VTE)的临床特征、危险因素,有助于临床早期识别及诊断。方法连续纳入首都医科大学附属北京朝阳医院及北京市第六医院呼吸科住院的AECOPD患者153例,均完善螺旋CT肺动脉造影(CT pulmonary angiography,CTPA)及下肢静脉超声检查,根据检查结果分为VTE+AECOPD组和AECOPD组,比较两组患者在发生VTE的常见危险因素、临床症状及体征、动脉血气分析、D-二聚体、B型利钠肽(B-type natriuretic peptide,BNP)、肌钙蛋白I(c TNI)、心脏彩色超声等方面的差异。结果 153例AECOPD患者中,30例(19.6%)合并VTE,123例(80.4%)未合并VTE,两组临床特征比较,在既往静脉血栓病史、制动或卧床>3天、双下肢非对称水肿、听诊肺动脉瓣第二心音亢进(P2亢进)方面差异有显著性。辅助检查方面,两组D-二聚体、c TNI升高及三尖瓣反流加快等差异有显著性。多因素logistic回归分析显示,静脉血栓病史、不对称下肢水肿及D-二聚体升高为AECOPD合并VTE的独立危险因素。应用ROC曲线计算曲线下面积(AUC)为0.757,相对应的D-二聚体最佳界值为0.505mg/L,敏感度为0.800,特异度为0.659。结论 AECOPD患者VTE的发生率为19.61%,既往静脉血栓病史、制动或卧床>3天、双下肢非对称水肿、P2亢进、c TNI升高、三尖瓣反流速度增快是AECOPD合并VTE的高危因素,而D-二聚体<0.505mg/L可作为VTE除外诊断的标准。

香茅精油微乳剂的制备及驱蚊效果评价

目的研究香茅精油微乳剂对蚊虫的驱避作用,为开发新型高效植物源蚊虫驱避制剂提供科学依据。方法采用相关国家标准规定的测定方法,对香茅精油微乳剂的蚊虫驱避活性和稳定性试验进行了测试,以确定其产品的驱蚊效果和稳定情况。结果香茅精油微乳剂经热贮稳定性和低温稳定性试验后,外观为无色澄清透明,密度为0. 98 g/ml,p H值是6. 6,并无破乳分层现象,产品稳定性好,但驱避试验的有效保护时间只有3 h。结论香茅精油微乳剂对蚊虫具有一定的驱避作用,是一种较为理想的天然植物环保型驱蚊产品,但仍需要进一步探寻植物精油进行复配增效规律,为新型高效植物源卫生杀虫剂提供实验数据。

预冷后宁夏菜心贮藏期内品质分析及货架期的预测

采用真空预冷和冷库预冷两种方式对宁夏菜心进行处理,分别在0、5、10℃下进行预冷和贮藏保鲜实验,测定其贮藏期内失重率、叶绿素、色泽等品质指标,直到其失去食用价值,并建立动力学分析模型预测其货架期。结果表明,在预冷温度0、5、10℃条件下,菜心贮藏的温度越低,其品质指标变化越慢;真空预冷后,贮藏期内菜心品质优于冷库预冷,真空预冷可有效延缓其失重率、叶绿素和色泽的下降,0℃是宁夏菜心保持良好感官品质的最佳真空预冷和贮藏温度。通过动力学分析显示,失重率和L~*值、a~*值的变化符合零级反应动力学模型,叶绿素和b~*变化适合一级反应动力学;经验证所建立的动力学模型有效,可以用于预测贮藏温度0、5、10℃条件下,菜心的货架期分别为21、12、9 d。

连续波腔衰荡光谱技术中模式筛选的数值方法

连续波腔衰荡光谱(CW-CRDS)测量中多模衰荡的产生是严重影响痕量气体测量灵敏度的重要因素.本文针对衰荡腔内无光阑或光阑滤模不彻底的CRDS装置,通过分析腔误调时的能量耦合规律以及受关断时间影响的衰荡过程,提出阈值选择和拟合度判定两种非光阑模式筛选方法,利用数值方法达到抑制多模衰荡及筛选基模衰荡(优衰荡)的目的.首先对CW-CRDS实验中平均采样和单次采样模式下出现的多种衰荡类型进行了归纳分析,发现可以通过单次采样数据预测多次采样的测量结果,实验结果与预期一致.解决了CRDS实验"平均"和"拟合"的先后顺序问题.在此基础上,利用优衰荡出现概率满足二项分布模型的特性,建立了优衰荡出现频率随触发阈值变化的概率模型,用于选择合适的触发阈值.实验表明提升触发阈值可以有效地抑制多模衰荡,使测量灵敏度提升约一个数量级.随着触发阈值的提升,通过优衰荡得到的Allan方差将趋于一个定值,但是衰荡过程获取时间将逐渐延长.因此,在CW-CRDS检测中触发阈值应设置在保证全部衰荡过程均为优衰荡的最小阈值处.之后,采用拟合度判定法对实验数据进行了筛选.最后给出了两种方法的适用范围,拟合度判定法虽然简单但局限性较大,阈值选择法可适用于腔误调程度不严重的情况.

机械轴与虚拟轴复合的磁流变抛光

传统的磁流变抛光工艺采用抛光缎带的固定位置对工件进行法向加工,由于机床转轴的行程限制,工件陡度较高区域不可达,当前基于等效磁场原理的变切触点抛光方法存在着等效磁场实现成本高,没有充分发挥机械轴与虚拟轴相结合的抛光能力等问题。本文针对这些问题提出了一种用于加工高陡度曲面元件的方法,分析了保证去除函数稳定的磁场特点,通过磁场测量实验验证了磁场的稳定范围,通过采斑实验确定了去除函数稳定的虚拟轴范围为±12°,提出了将虚拟轴与机械轴复合使用的加工方法,并基于刚体变换实现了该加工方法下的坐标解算。最后,通过增加倾角的球面件抛光实验,将球面元件95%口径的PV值收敛为0.096λ,RMS值收敛为0.012λ,实验结果表明虚拟轴和机械轴复合抛光方法具有针对高陡度曲面的修形能力。

基于表面增强拉曼光谱与二维相关光谱法检测鸡肉中恩诺沙星残留

利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术结合二维相关光谱法(2D-COS)对鸡肉中恩诺沙星的拉曼光谱进行特征变量优选,使用偏最小二乘回归法(PLSR)建立恩诺沙星特征峰分析模型,并与竞争性正自适应加权算法(CARS)进行比较。结果表明,2D-COS-PLSR模型效果最优,其Rc、Rp分别为0.9797,0.9972,说明采用2D-COS优选鸡肉中恩诺沙星浓度相关的特征谱峰是可行的。

贮藏期内灵武长枣果糖含量的高光谱预测

高光谱成像可将图像和光谱相结合,同时获得目标对象的图像和光谱信息,已在农产品定性和定量分析检测方面得到广泛利用。利用可见-近红外高光谱成像结合化学计量学方法对贮藏期内灵武长枣果糖含量进行无损检测。采用高效液相色谱测量长枣果糖含量的化学值,可见-近红外高光谱系统采集长枣的高光谱图像,提取每个样本感兴趣区域的平均光谱;建立长枣贮藏期的径向基核函数支持向量机(radial basis kernel function support vector machine,RBF-SVM)模型;分别选用正交信号校正法(orthogonal signal correction,OSC)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、中值滤波(median-filter,MF)、卷积平滑(savitzky-golay,SG)、归一化(normalization,Nor)、高斯滤波(gaussian-filter,GF)和标准正态变换(standard normalized variate,SNV)等方法对原始光谱进行预处理;为减少数据量,降低维度,提高运算速度,采用反向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares,BiPLS)、间隔随机蛙跳算法(interval random frog,IRF)和竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)对光谱数据提取特征变量;建立全波段和特征波段的偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和主成分回归(principle component regression,PCR)长枣果糖含量预测模型。结果表明:RBF-SVM判别模型校正集准确率为98.04%,预测集准确率为97.14%,能很好地预测长枣的贮藏期;利用BiPLS,IRF及CARS进行降维处理,提取特征波长个数为100,63和23,占原光谱数据的80%,50.4%和18.4%;为简化模型运算过程并提高模型精度,采用CARS算法对BiPLS及IRF算法所选取的特征波长进行二次筛选,分别优选出18和15个特征波长,占原光谱数据的14.4%和12%,显著减少特征波长数;将全波段光谱与提取出的特征波长分别建立长枣果糖含量的PLSR及PCR预测模型,优选出CARS提取特征波长建立的PLSR模型效果最优,其中校正集的相关系数R c=0.854 4,均方根误差RMSEC=0.005 3,预测集的相关系数R p=0.830 3,均方根误差RMSEP=0.005 7,说明CARS有效地对光谱进行降维,简化了数据处理过程。研究表明,利用可见-近红外高光谱成像结合化学计量学方法及计算机编程,可以有效的实现灵武长枣果糖含量的快速无损分析,为灵武长枣内部品质的检测提供理论依据。

基于高光谱开发滩羊肉中高铁肌红蛋白含量的定量函数

高铁肌红蛋白(metmyoglobin,MetMb)在肉中所占的比例直接影响肉的色泽。利用可见近红外光谱(ViS-NIR)采集到的滩羊肉数据与化学计量学方法相结合,探讨高光谱成像快速无损检测滩羊肉中MetMb含量的可行性以及开发滩羊肉中MetMb含量的定量函数。采用分光光度计测量滩羊样本的MetMb含量,使用ENVI4.8软件提取贮藏期间200个样本光谱图像的感兴趣区域,将获取的光谱数据与化学值相结合,定量解释两者的相关性;利用光谱理化值共生距离法,按照3∶1的比例划分样本,对校准模型进行独立(外部)验证;采用乘法散射校正(multiple scattering correction,MSC)、一阶导数(first derivative,1 st derivative)和去趋势(De-trending)等3种不同的方法对原始光谱数据进行预处理,以消除噪音对原始光谱的干扰;竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、区间变量迭代空间收缩方法(interval variable iterative space shrinkage approach,iVISSA)、间隔随机蛙跳算法(interval random frog,IRF)、变量组合集群分析法(variables combination population analysis,VCPA)、连续投影算法(successie projection algorithm,SPA)以及IRF+SPA、iVISSA+SPA组合方法被用于光谱的变量选择和优化;使用典型的线性建模方法:偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)建立全波段和特征波段的预测模型,确定最佳模型;通过最佳模型建立滩羊肉中MetMb含量的定量函数。结果表明:原始光谱模型性能较好于3种预处理光谱的模型性能,其R 2 C=0.852,R 2 P=0.788,RMSEC=4.604,RMSEP=5.729;原始光谱经过CARS,VCPA,IRF,SPA,iVISSA,IRF+SPA,iVISSA+SPA等方法分别选出16,13,48,14,45,10和11个特征波长,占总波长的12.8%,10.4%,38.4%,11.2%,36%,8%和8.8%。通过对比PLSR模型,IRF+SPA-PLSR模型性能最佳,R 2 C=0.808,R 2 P=0.826,RMSEC=5.253,RMSEP=5.149,IRF+SPA算法不仅减少了计算时间,而且生成了更准确,更稳健的预测模型;最后,基于IRF+SPA算法建立的MetMb含量的定量函数为:(MetMb)=3.2497+1.9002λ468-4.7912λ482+5.9135λ512-1.8562λ530-5.8793λ545+2.2463λ560+5.0661λ580-2.3201λ588+1.2149λ790-1.3488λ814。表明ViS-NIR光谱对滩羊肉中MetMb含量的快速无损检测是可行的,开发的定量函数为快速测定滩羊肉中MetMb的含量提供参考。

单光束多组分温室气体的腔衰荡光谱同步检测

腔衰荡光谱技术(CRDS)作为一种具有高灵敏度高光谱分辨率的检测方法已被广泛用于痕量气体检测。而目前基于CRDS痕量气体检测多针对单一气体进行测量或通过多个激光器产生的多光束进行多种组分气体浓度测量。利用DFB激光器波长可调谐特性,通过强弱吸收峰结合,使用单光束实现了多种温室气体的腔衰荡光谱技术同步检测。由于大气中水汽和二氧化碳浓度较高,为实现同一衰荡系统对三种温室气体的同步测量,在平衡吸收损耗的基础上,选取1653~1654nm内甲烷的强吸收峰与水汽、二氧化碳的弱吸收峰进行测量。通过光谱叠加反演矩阵,分别得到甲烷、水汽、二氧化碳的浓度。在计算测量灵敏度过程中发现,通过去除衰荡过程初期的部分数据点(过滤区间),会对噪声等效吸收系数产生影响。多数情况下,在测量灵敏度计算方面,列文伯格-马夸尔特算法(L-M)会优于离散傅里叶变换法(DFT);但当衰荡曲线的单指数性下降时,上述结论不一定成立。搭建了一个低精细度(F≈6×10^3)衰荡腔对上述结论进行了实验验证。相较于用于测量温室气体浓度的高精细度衰荡腔(F≈1×10^5),低精细度衰荡腔的衰荡速率较快,衰荡曲线的单指数性明显低于高精细度衰荡腔。实验表明,在过滤区间长度较短时,采用DFT算法计算得到的噪声等效吸收系数会小于L-M算法得到的结果。当过滤区间长度增加时,L-M算法得到的结果优于DFT算法。在受过滤区间长度影响方面,DFT算法的波动性要明显小于L-M算法。根据Allan方差分析,在512次采样平均(约8s)下的最小噪声等效吸收系数进行计算,该CRDS装置测量灵敏度为2.4×10^-10cm^-1。在25℃标准大气压下,对应甲烷、水汽、二氧化碳的测量灵敏度分别为0.64ppbv,3.5ppmv和4.0ppmv。基于该CRDS装置,通过单光束多波长测量方法,利用光谱叠加反演矩阵,测得大气中甲烷、水汽、二氧化碳浓度分别为2.018,3654和526ppmv;而采用经典CRDS单波长测量得到的甲烷、水汽、二氧化碳浓度分别为2.037,3898和630ppmv。通过与温控调节波长,逐点扫描得到的光谱吸收曲线进行对比,采用多波长测量得到气体浓度进行复合拟合的光谱曲线残差小于单波长测量得到气体浓度进行简单拟合的光谱曲线残差。

盐池滩羊肉脂肪含量的高光谱预测模型构建

本文利用可见-近红外高光谱成像技术预测冷鲜滩羊肉脂肪含量,优选最佳预测模型。测定90个滩羊背最长肌的脂肪含量并采集其光谱图像,对原始光谱进行不同种预处理后,构建了全波段下的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)的光谱预测模型。为减少模型运算次数,在预处理效果最优的全波段模型上采用连续投影算法(SPA)、应用竞争性自适应重加权(CARS)、变量组合集群分析(VCPA)和波长空间迭代收缩(IVISSA)方法提取特征波长,构建脂肪含量的光谱预测模型。结果表明:采用归一化(Normlize)预处理后光谱构建的PLSR全波段模型效果最好,校正集模型相关系数(Rc)达到0.921;采用多元散射校正(MSC)预处理后光谱构建的PCR全波段模型效果最好,其校正集模型相关系数(Rc)达到0.850;在4种提取特征波长过程中,IVISSA算法所提取特征波长的交互验证均方根误差(RMSECV)最低,为0.0072;Normlize-IVISSA-PLSR模型较其他3种算法所构建的PLSR模型效果最优,其校正集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)值分别为0.931和0.754,表明利用高光谱技术对盐池滩羊肉脂肪含量进行预测是可行的。研究成果为冷鲜滩羊肉品质在线光谱快速无损检测系统开发提供理论依据。

基于理想气体状态方程和道尔顿分压定律的气调包装气体混配系统

目的:解决多元气体混配系统设备稳定性差、成本高和出气流量小的问题。方法:提出基于理想气体方程和道尔顿分压定率的三元气体混配系统,并通过设计的算法不断计算误差以及调整参数,且结构上采用气缸、传感器等的连接。结果:根据相对偏差进行调整混配后,CO_(2)和O_(2)的气体浓度平均相对偏差分别为0.86%和0.75%,气体浓度精度满足<1%的技术要求,可较好地实现三元气体高精度的气体混配。结论:该系统可实现三元气体快速、无极调节,以及高精度连续化混配。

可见/近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类无损判别

利用高光谱技术对鸡蛋种类判别进行研究,为鸡蛋种类无损判别提供科学方法。本研究利用400~1 000 nm高光谱系统采集3种鸡蛋样本的高光谱图像,对原始光谱进行预处理;应用CARS、GAPLS和IRF对预处理后的光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的KNN和PLS-DA鸡蛋判别模型。结果表明:Detrend法为最优预处理方法;利用CARS、GAPLS和IRF分别选出31、52和71个特征波长;基于IRF提取的特征波长的PLS-DA模型最优,校正集正确率97.02%,预测集正确率85.71%。表明基于高光谱成像技术采集的鸡蛋反射光谱对种类无损判别是可行的。

高光谱数据对损伤长枣的检测判别

灵武长枣作为宁夏优势特色枣果,具有重要的经济社会价值和科学研究意义。利用可见近红外(Vis/NIR)高光谱成像系统采集60颗完整长枣光谱图像,然后利用损伤装置对60颗完整长枣进行损伤实验,最终得到60颗损伤(内部瘀伤)长枣,高光谱成像系统采集损伤后五个时间段(损伤后2,4,8,12和24 h)长枣的光谱图像。对采集的长枣光谱图像用ENVI软件提取感兴趣(ROI)区域,并计算完整长枣和每个时间段长枣的平均光谱值。原始光谱利用Savitzky-Golay平滑的一阶导数(SG-1)和二阶导数(SG-2)、标准正态变换(SNV)和去趋势(Detrending)、以及SNV-SG-1、SNV-SG-2、Detrending-SG-1、Detrending-SG-2算法进行预处理,原始光谱和预处理光谱建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分类模型。选择最优的预处理光谱数据,利用连续投影算法(SPA)、间隔随机蛙跳(IRF)、无信息消除变量(UVE)、变量组合集群分析法(VCPA)、区间变量迭代空间收缩法(IVISSA)和IRF-SPA、UVE-SPA、IVISSA-SPA等算法进行特征变量选择,对选择的特征变量建立PLS-DA、线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)分类判别模型。结果表明,在原始光谱建立的PLS-DA模型中,模型校正集和预测集准确率分别为82.96%和90%。光谱经过预处理后得到SNV-SG-2-PLS-DA为最优分类判别模型,模型校正集和预测集准确率分别为91.11%和96.67%。在特征变量建立的分类模型中,SNV-SG-2-UVE-PLS-DA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和94.44%;SNV-SG-2-SPA-LDA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和83.33%;SNV-SG-2-UVE-SVM模型校正集和预测集准确率分别为77.78%和71.11%。对于分类模型来说线性分类模型(PLS-DA、LDA)分类结果优于非线性分类模型(SVM)分类结果,在线性分类模型结果中PLS-DA优于LDA分类结果,PLS-DA可以更好的提供分类效果。研究表明,利用高光谱结合偏最小二乘判别分析分类模型,可以有效的实现灵武长枣损伤后随时间变化的快速检测,为灵武长枣在线检测提供理论依据。

樟树叶精油抗PM2.5致肺上皮细胞损伤的研究

以肺细胞A549为模型,研究樟树叶精油对PM2.5所致细胞损伤的拮抗活性。研究结果显示:樟树叶精油1.0 mg/mL以内对A549细胞增殖无影响,0.05~1.00 mg/mL樟树叶精油对PM2.5所致的细胞毒性作用有显著拮抗作用(P<0.05);樟树叶精油可显著降低染毒细胞中丙二醛(MDA)含量,增加超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)活性和总抗氧化物质(T-AOC)含量(P<0.05),表明樟树叶精油可通过抗氧化应激拮抗PM2.5致细胞毒性;樟树叶精油可显著降低染毒细胞中炎性因子TNF-α、IL-6的含量(P<0.05),表明樟树叶精油可通过抑制炎症反应拮抗PM2.5致细胞毒性。

磁流变抛光曲率效应的量化评价方法

磁流变抛光目前已经可以用于平面、曲面等各类几何特征光学元件的最终表面修形与亚表面残余损伤修整,然而,工程实践中,曲率类元件往往难以获得和同级别平面元件相当的收敛精度与收敛效率。理论上由曲率元件曲率因素引入的磁流变抛光的不确定性无法被定量分析与评估。本文从磁流变抛光工艺特点出发,探讨了曲率特征和抛光工艺的依赖关系,进一步基于几何分析建立了曲率特征对各工艺环节的影响机制。包括:曲率对曲面误差展开、轨迹规划、去除函数获取、驻留时间求解以及机床误差容错能力等关键工艺环节的影响机制。最终,建立了面向曲率元件磁流变抛光的曲率效应评价理论。