摘要:为了对石斛碱生物合成途径进一步解析,对石斛碱生物合成途径研究进展、5 种药用萜类生物 合成的 CYP450 酶功能、CYP450 酶研究手段三个方面进行文献综述。 通过综述石斛碱生物合成研究进展, 提出 CYP450 酶在石斛碱合成途径中羟基化中间体的作用;总结对药用萜类青蒿酸、丹参酮、鼠尾草酸、人参 皂苷、甘草甜素等合成途径中 CYP450 酶的功能研究与鉴定,发现 CYP450 酶在萜类化合物中的主要功能为 羟基化、酮基化等氧化功能;总结 CYP450 酶的研究手段:一方面基因的筛选可以通过数据库检索或植物组 织、多因子诱导表达差异筛选,另一方面基因的表达和功能鉴定通过基因工程的多种手段,转入原核或真核 宿主细胞中表达出酶蛋白,然后加入底物鉴定其催化活性。 最后,展望下一步石斛碱生物合成 CYP450 酶的 挖掘,认为可以通过已有的转录组中筛选出差异 CYP450 酶基因并进行蛋白表达,然后通过上游酶催化或从 植物中分离纯化的方式获得底物,从酶蛋白与底物的催化挖掘与石斛碱合成相关 CYP450 酶类。

摘要:新兴含氮消毒副产物较常规消毒副产物的浓度更低但毒性更强,去除难度更大。 提出采用活性 炭对形成含氮消毒副产物的前体物(以色氨酸为例)进行去除,比较常规和新型活性炭对前体物的去除性 能,并阐释原因。 研究发现:粉末状活性炭(PAC)和活性炭纤维(ACF)对色氨酸的最大等温吸附量分别为 37. 31 mg·g-1 和 178. 57 mg·g-1;对色氨酸的吸附速率分别是 5. 95×10-2 sec-1 和 1. 7×10-3 sec -1;两种类型的活性炭的吸附动力学均属于伪二阶动力学,且都符合 Langmuir 吸附等温方程(r2≥0. 99);ACF 比 PAC 具有更大的比表面积,更大的总孔体积、更小的平均孔径和更多的表面官能团。 在 15 ℃ ~ 45 ℃ 范围内,两者对色氨酸均是熵推动的自发吸附,吸附推动力先增加后减小,但 PAC 和 ACF 对色氨酸的吸附分别为物理吸附和化学吸附;研究结果表明:由于含氮消毒副产物前体物的分子量普遍较小,因此 ACF 更适用于其前体物的去除;由于 ACF 孔径较小,吸附速率较慢,因此需要保证充足的吸附接触时间。

摘要:ROS/RNS是人类正常代谢的产物,有重要的生理活性,但高浓度时会产生氧化应激,引起癌症、 心血管与肺部、高血压、神经退行性、糖尿病、呼吸道感染、类风湿性关节炎、白内障等氧化损伤疾病。 为了预 防疾病,促进健康,结合大量文献,概述了人体 ROS / RNS 来源及与疾病的关系。 介绍了常见食物抗氧化剂 如酚类化合物、维生素 E、类胡萝卜素及维生素 C 等,探讨了不同结构的抗氧化物质清除自由基、抗氧化机 制。 酚类化合物是人类饮食中广泛存在的抗氧化组分,β-类胡萝卜素为维生素 A 原,维生素 E 为脂溶性、断 链抗氧化剂,能保护细胞膜的完整性。 维生素 C 为水溶性,其自由基歧化速度远高于与其他生物分子如蛋 白质、氨基酸、DNA 脂质等反应。 它们与人体抗氧化系统,形成可逆的抗氧化防御,使人体生物大分子免受 氧化损伤。 提示人们养成好的膳食习惯,有利于提高生活质量。

摘要:针对我国食品安全事件时有发生,食品安全监管存在监管主体不统一、各类信息“孤岛化”和缺乏全过程监管等现状,提出充分利用大数据、物联网和云计算等新一代信息技术的优点,保障食品安全。 通过国内外文献的广泛调研和深入分析,发现运用大数据技术能将食品安全监管涉及原料供应、食品加工、运输和销售全过程的海量数据聚合在一起,形成有效、实时的大数据,有效进行食品风险管理和食品供应链管理。 利用物联网技术,可以实现食品安全全程追溯管理,实现食品安全源头可溯、去向可查、责任可究、全程监控的监管目标。 云计算可以针对食品安全监管全过程的大数据高效分析,且无时间、地点限制,云计算还可以改善信息不对称的问题,解决信息“孤岛化”问题。 新一代信息技术在食品安全监管应用中的不断融合 和全面推广,不仅能够进行事后的被动追溯,还能够实现事前、事中的主动管理和全天候监控,有效减少食品安全事故的发生,为我国的食品安全提供有力保障。

摘要:针对生鲜农产品供应链上游环节中物流资源投入程度是否积极的问题,引入政府监管机制,建立政府监管部门、供应商与加工商之间的三方演化博弈模型,利用复制动态方程以及演化博弈理论知识,得到模型中行为主体策略选择的走向以及系统的演化稳定策略,并对参数进行赋值,用 MATLAB 软件进行仿真分析, 验证了结果的合理性。 研究表明:只有提高政府监管部门的形象效用、降低监管成本、增大处罚金额时,政府监管部门才愿意选择“监管”策略;而增大供应商与加工商积极投入物流资源的收益增加比率、缩减投入成本、减少“搭便车”行为获得的额外收益、加大消极投入的处罚时,供应商与加工商更倾向于“积极投入”策略。

摘要:针对物流服务水平影响市场需求的情形,为探究农产品制造商的资金约束对供应链运作的影 响,构建了银行首先决策、而后零售商和 3PL 服务商同时决策、制造商最后决策的动态博弈模型;基于拉动 式订购合同,在银行融资模式下,分别求解得出制造商的最优生产决策、零售商的最优采购决策、3PL 服务商 的最优服务水平决策,以及银行的利率决策;结果表明:当 3PL 服务商提供的服务水平越高,农产品的市场 需求就越大,制造商就会生产更多的农产品;当银行提高贷款利率时,制造商的融资成本增加使其减少生产 量;当零售商提高采购价格时,会激励制造商提高生产量;最后,通过算例对制造商的初始资金、运输价格,以 及市场需求对服务水平的敏感度进行了灵敏度分析。

摘要:虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统,将分布式发电机组、储能系统、可控负荷、 电动汽车等分布式设备聚合优化并协调参与电力市场和电网运行的特殊电厂。 针对现阶段可再生能源产业的风力、光伏并网发电和优先消纳困难等问题,基于虚拟电厂强通信、高聚合的特性,提出了一种考虑供给与负荷转移的虚拟电厂调度策略,以虚拟电厂整体利润最优为目标函数,从供给侧与需求侧同时强化虚拟电厂的调度弹性。 其中供给转移通过储能设备实现,考虑蓄电池储能系统与氢能存储系统同时参与调度,发挥各自储能优势,负荷转移通过柔性负荷实现,并将所有柔性负荷分为短期、中期、长期 3 类来反映实际情况,以柔性负荷的负荷量与最晚调度时间为类别划分依据。 实验结果表明:储能设备及柔性负荷参与虚拟电厂调度,显著提高了虚拟电厂运行的强健性,增强了新能源的消纳水平,实现了“削峰填谷”的效果,并且在经济性上有着良好的表现。

摘要:协方差矩阵的建模与预测,对于金融风险管理、投资组合管理等至关重要。 针对时间序列模型 对高维变量预测精度较低的问题,利用长短记忆神经网络模型(LSTM),提出了基于深度学习的高频数据已 实现协方差矩阵预测模型。 利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵,对其进行 DRD 分解,针对相关系数 矩阵 R 进行向量化处理,利用向量异质自回归模型(HAR)预测已实现相关系数矩阵 R;针对已实现波动率 矩阵 D,利用半协方差(semi covariance)思想,结合 LSTM 模型,得到已实现波动率矩阵 D 的深度学习预测模 型,构建了 LSTM-SDRD-HAR 已实现协方差矩阵动态预测模型。 LSTM 模型和 HAR 模型能捕捉实际数据 的长期记忆性,半协方差有利于捕捉金融数据的杠杆性。 实证分析表明:相较于传统向量 HAR 已实现协方 差矩阵预测模型,LSTM-SDRD-HAR 预测已实现协方差矩阵更为准确,基于 LSTM-SDRD-HAR 预测已实现 协方差矩阵构造的有效前沿组合投资效果更佳。

摘要:针对反事实框架下的因果推断问题,在因子分析视角下,从优化角度提出利用 L2 因子分析方法估计反事实值,并引入 L1 损失函数优化 L1 风险;结合因果推断与正交因子模型,将面板数据中需要估计的反事实值视作缺失值,从而把因果推断反事实值估计转变为带有缺失值的潜在因子模型估计;舍弃面板数据中的缺失值,通过优化一步得到潜在结果与平均处理效应,避免了信息丢失问题;采用 L1 因子分析代替 L2因子分析来估计模型,做出稳健性上的改进,并获得中位数处理效应;介绍了一种交替凸优化算法解决 L1 、L2 因子分析中的目标函数最小化问题,并给出其具体实现步骤;对于加利福尼亚州限制烟草政策案例做了实证研究,将 L1 、L2 因子分析与已有因果推断方法进行比较分析,结果表明:因子模型的 L1 、L2 估计量同样适用于宏观经济变量预测;最后通过设置伪实验组与伪介入的假设,验证了 L1 因子分析较其他方法具有更稳健的预测效果。

摘要:针对带有灾难和伯努利机制的模型在实际生活中的应用问题,提出了一种伯努利机制下具有灾 难、延迟维修、反馈和休假的单工作台队列。 当工作台运行时,灾难才会影响系统,此时,系统需要被维修,在场的所有顾客从系统中永远离开;工作人员对顾客完成一次服务后,可以选择休假或者继续服务;而接受这次服务的顾客,离开系统或者回到队首等待下次服务。 利用马氏链方法,对稳态下系统进行分析,得到平衡方程;对平衡方程求解,导出稳态下队列中顾客人数的 PGF,工作人员分别处于休假期、忙期、延迟期、维修期和空闲期的概率;根据强马尔可夫性求出稳态下逗留时间的分布;最后利用数值实验解释一些参数对系统中平均顾客人数的影响,验证了模型与方法的正确性。

摘要:作为半主动悬架最为核心的运行组件,磁流变液阻尼器的阻力性能可结合外界电流变化连续控 制。 对于该阻尼器为半主动悬架的控制,本文搭建了汽车半主动悬架系统仿真模型,给出了一类以 Speedgoat 为基础的半主动悬架模糊 PID 控制器,并通过模糊推理求解 PID 参数的调整系数,运行了基于 Matlab / Simulink 的模糊 PID 控制器的联合半实物仿真,利用 Speedgoat 在不同路面等级、不同速度下进行了 仿真试验。 试验表明:设计的基于 Speedgoat 的半主动悬架模糊 PID 控制器比起经典 PID 控制器有更优良的 控制性能,从而提高了车辆行驶平顺性和乘坐舒适性。

摘要:轮式装载机广泛应用于重要的工程领域,作为其唯一动力来源的发动机的运行状态对装载机的 经济性有较大影响;针对国内某型轮式装载机瞬态油耗较高的问题,提出了发动机瞬态节能控制的控制方 法,其通过限制发动机角加速度,降低加速踏板行程突然增大时的瞬时油耗;针对 V 字形工况下,燃油经济 性差以及未考虑装载机工况识别控制发动机转速的问题,提出了整机两作业模式节能控制,主要通过模式选 择开关设置作业模式,在实现工况识别的同时,也尽可能使发动机工作点分布在燃油消耗率较低的区域;通 过实车的实验结果表明:在控制策略下,动力模式时整机能拥有较好的动力性,经济性也有所提高;在经济模 式下,动力性有所降低但经济性有较大提升

摘要:针对电动汽车无线充电线圈的相关特性,提出了耦合谐振电路结合 Maxwell 软件建模的方法对 其进行分析;电动汽车用无线充电系统的互感线圈是实现无线充电的重要模块,对其进行特性研究有助于实 际生产中线圈的设计和优化。 为此,首先分析电动汽车用无线充电技术,并建立耦合谐振电路的等效模型进 行公式推导,进而通过 Matlab 仿真研究线圈互感系数对系统输出功率和传输效率的影响。 然后在 Maxwell 软件中搭建互感线圈的仿真模型,依次改变线圈的匝数、水平偏移程度和垂直距离进行仿真实验分析;仿真 得到线圈在不同互感系数下系统输出功率和传输效率线圈的变化情况和磁感应强度分布图、耦合系数变化 折线图。 根据仿真结果对线圈特性进行分析,最后得出随着互感系数的增加系统输出功率先增后减,传输效 率不断增加。 以及在线圈匝数减小线圈水平偏移程度以及垂直距离不断变大的情况下,线圈的耦合系数不 断降低,且降低幅度变大的线圈特性。

摘要:研究了一个拥有大量小型基站(Small Base Stations,SBSs)和用户设备(User Equipments,UEs)的 超密集 5G 小蜂窝网络(Ultra-Dense 5G Small Cellular Networks,UDN)的下行通信系统,并考虑了功率控制策 略和队列状态信息(Queue State Information,QSI)的影响,研究了 SBSs 与其服务用户之间数据成功传输的概 率和 SBSs 传输能量消耗问题。 考虑 SBSs 之间的交互关系,将该问题建模为一个动态随机博弈(Dynamic Stochastic Game,DSG)。 通过利用 SBSs 的超密集特性,DSG 被进一步近似为平均场博弈(Mean Filed Game, MFG)。 然后基于 Lax-Friedrichs 方案和拉格朗日松弛法开发有限差分方法来求解相应的 MFG。 在数据传 输之前,通过所求解,每个小型基站可以独立地优化其控制策略从而最小化成本,而无需与其他 SBS 进行任 何信息交换。 仿真结果表明:所提出的控制策略能有效地提高数据传输成功的概率并减小相应成本。

摘要:针对柔性直流输电系统运行时线路发生短路故障,识别故障线路所在以及解决电网短路电流快 速上升产生的过能量难题,提出利用输电线两端加装电感的电压信息作为故障判据的线路保护方法。 该方 法利用短路发生后电流上升,使得电感感应电压的极性发生变化的原理确定故障线路并启动直流断路器,此 为主保护;主保护拒动时,启动后备保护,通过检测电感感应电压是否超过整定值以确定故障线路并断开,利 用设计的 BPI(Buffer Protection Identification)将线路中的过电流缓冲吸收以保护整个故障线路;在 PSCAD/ EMTDC 上搭建三端环状柔性直流输电系统,模拟线路发生单极短路、双极短路,仿真结果表明:线路发生故 障时,主保护可以快速识别故障线路所在并切开线路,提高了故障识别的灵敏性,主保护拒动时,后备保护启 动识别故障线路,提高了线路整个保护方法的可靠性。

摘要:针对烧结矿生产时无法直接得到粒度大小和分布,人工检测的准确性和即时性不高等问题,提 出了一种基于图像增强和霍夫变换的烧结矿粒度识别方法。 该方法首先使用形态学开操作、图像像素点分 割、拉普拉斯图像锐化算子等方法进行图像增强,然后应用高斯滤波和图像边缘检测算法,最后用霍夫圆检 测算法进行烧结矿粒度检测,实时处理获取的图像,并检测出烧结矿的粒度大小和分布。 该方法可以快速检 测出图像中的烧结矿,其中图像像素点分割方法是根据烧结矿和背景的像素值设置分段函数进行分割,大幅 度减少图像中的噪声,提升了烧结矿和背景的对比度以及亮度,并且检测的准确性和即时性高,克服了人工 检测的弊端,准确率可达到 98%以上。 通过实验表明:该方法对提高烧结矿的生产效率、改善资源的利用、 降低人员成本具有积极作用。