通过对国产固定化GL-7-ACA酰化酶和游离酶的表观米氏常数(Km)及最大反应速度(Vm)的测定.结果表明:固定化GL-7-ACA酰化酶的Km和Vm值分别为8.69 mm o l.L-1和76μm o l.g-1m i-n 1,均较游离酶高;在对酶促反应的关键参数底物质量浓度、转...通过对国产固定化GL-7-ACA酰化酶和游离酶的表观米氏常数(Km)及最大反应速度(Vm)的测定.结果表明:固定化GL-7-ACA酰化酶的Km和Vm值分别为8.69 mm o l.L-1和76μm o l.g-1m i-n 1,均较游离酶高;在对酶促反应的关键参数底物质量浓度、转化温度、转化pH进行优化后,用固定化GL-7-ACA酰化酶在底物GL-7-ACA质量浓度30 g.L-1、转化温度25℃、转化pH 8.0的条件下转化GL-7-ACA制备7-ACA可连续操作150批以上,转化率和收率均达95%以上.展开更多
文摘通过对国产固定化GL-7-ACA酰化酶和游离酶的表观米氏常数(Km)及最大反应速度(Vm)的测定.结果表明:固定化GL-7-ACA酰化酶的Km和Vm值分别为8.69 mm o l.L-1和76μm o l.g-1m i-n 1,均较游离酶高;在对酶促反应的关键参数底物质量浓度、转化温度、转化pH进行优化后,用固定化GL-7-ACA酰化酶在底物GL-7-ACA质量浓度30 g.L-1、转化温度25℃、转化pH 8.0的条件下转化GL-7-ACA制备7-ACA可连续操作150批以上,转化率和收率均达95%以上.
文摘针对 Lu Gre摩擦模型的高度非线性问题 ,提出了一种新型的基于 ACA的飞行仿真伺服系统摩擦参数辨识方法。ACA是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法 ,该算法采用分布式正反馈并行计算机制。在简要介绍Lu Gre摩擦模型的基础上 ,推导了 ACA的 Lu Gre模型静态摩擦参数和动态摩擦参数辨识方法 ,并将该辨识方案应用于某型电动飞行仿真伺服系统。实例仿真验证了本文提出的基于 ACA的 Lu Gre模型摩擦参数辨识方案的可行性和有效性 ,该方案为辨识 Lu