绿灯间隔时间对交叉口交通安全的影响研究

在对世界其他国家黄灯的界定进行回顾的基础上,将国内道路交通安全法对黄灯的界定与其进行了对比,指出我国道路交通安全法中对黄灯的作用与定义的界定存在一定偏差;并运用汽车动力学原理及交通冲突理论,对驾驶员在绿灯间隔期间的驾驶行为以及车辆的行驶轨迹进行分析;确定了影响黄灯时长及全红时间计算的相关因素,提出了黄灯时长以及全红时间的计算公式。研究结果指出:科学合理的绿灯间隔设置是交叉口交通安全的保证;禁止车辆黄灯期间越过停车线以及取消黄灯都是不利于交通安全的做法。     

沭阳县：长途车首获GPS接收器

沭阳县借助公安GPS警务地理信息系统,对全县274台长途客运班车安装GPS信号接收器,这在全省尚属首次。     

基于分子信标探针的荧光定量PCR方法检测转基因食品

选择了内源基因大豆植物凝集素(lectin)、玉米转化酶(invertase)和外源基因花椰菜花叶病毒35S(CaMV35S)启动子的分子信标探针,确定了探针浓度和镁离子浓度等反应条件,分别对转基因大豆和转基因玉米系列标准品进行内源基因和外源基因的荧光PCR扩增,在PCR反应过程中分别以两种荧光通道信号分别追踪同一样品DNA内源基因和外源基因的扩增动力学变化,并依此绘制了循环阈值与转基因食品百分比含量之间的标准曲线,建立了转基因大豆和转基因玉米的分子信标探针-荧光定量PCR检测方法,该方法具有特异性强、敏感性高的特点,实现了对转基因食品的定量分析.图7表1参11     

二恶英类毒理学研究新进展

二恶英类的毒理学研究已有30多年的历史,在一系列二恶英类污染事件和国际公约的推动下,近年来二恶英类毒理学研究成为备受关注的热点.综述了近年来二恶英类毒理学研究的一些新的观点和发现,涵盖了分子毒性机理、致癌毒性、非致癌毒性和非致癌剂量-效应风险度评价方法等诸多领域,其中TCDD毒性效应的负反馈调节机制研究和对人体健康非致癌效应的影响引起了国内外广大毒理学研究工作者的关注.在总结前人研究的基础上对二恶英类毒理学研究今后的发展进行了展望.     

高效液相色谱法测定卷烟主流烟气中的低分子醛酮类化合物

通过对吸烟机接口的改装,应用酸化的2,4-二硝基苯肼的乙腈溶液作为吸收液,对主流烟气中的甲醛、乙醛、丙酮、丙醛、丙烯醛、丁醛、丁烯醛、丁酮进行衍生化,形成相应的苯腙,采用紫外检测器在波长为360nm处进行检测,方法的最小检测限在0.54-1.65ng·μl-1之间,样品中被检测物的RSD值在6.22%-12.34%(n=6)之间.     

双酚E在分子识别作用下的光催化降解

研究了经分子识别后的双酚E在TiO2光催化体系中的光降解行为,结果表明:双酚E能与β-环糊精形成稳定的包结物,其包结常数为7.83×103 L·mol-1,经β-环糊精分子识别后双酚E的光催化降解效率可以提高26%,同时研究了双酚E光降解的动力学规律及pH值和β-环糊精浓度对双酚E光降解的影响.β-环糊精对双酚E光催化降解的促进作用源于β-环糊精促进双酚E在TiO2表面的吸附.     

强噪音环境下基于震动信号的车辆适应性分析

传统的分析方法在强噪声环境下分析车辆适应性的能力较差,分析结果不准确,为了解决这一问题,基于震动信号研究了一种新的车辆适应性分析方法,采用场景模拟测试手段进行采集并记录不同强噪音干扰下小车的适应性,确定震动传感器系统的组成,在不同噪音频段和地点下采集数据,分别研究了发动机、工作轮胎与地面的摩擦、不同路面的状况对车辆适应性的影响,从震动结构和震动传感器两方面进行改进,提高车辆的适应性。实验结果表明,强噪音环境下基于震动信号的车辆适应性分析方法分析能力更强,分析结果准确率更高。     

10kV电力设备防盗报警系统

结合10kV电力设备防盗的需要和特点,分析了10kV电力设备防盗系统的设计思想、原则,解决了检测通讯电路的供电和10kV高压线断电检测的问题,对载波主机和后台管理的软件进行了设计.该系统功能完善,运行安全可靠,使用简单,安装方便.该系统已在某地区电网投入试运行.     

可见光下氮掺杂罗丹明B分子印迹TiO_2的选择性光催化性能

采用溶胶-凝胶法和分子印迹技术,以尿素为氮源、罗丹明B为模板分子制备了氮掺杂罗丹明B分子印迹TiO_2粉末(N-TiO_2-RhB),并对样品进行了XRD、UV-Vis DRS和BET表征。表征结果显示:氮掺杂和分子印迹一定程度改善了样品的孔隙结构和孔径分布,N-TiO_2-RhB的比表面积和孔体积分别为TiO_2的1.9倍和1.5倍;氮掺杂使TiO_2的光吸收带边发生红移,而分子印迹不能改变催化剂的光吸收带边。N-TiO_2-RhB具有最佳的可见光活性和选择性,对罗丹明B的降解率高达92.7%。对罗丹明B、罗丹明6G、甲基紫和甲基绿的降解过程均符合一级反应动力学方程。     

基于梅尔倒谱系数的矿山复杂微震信号自动识别分类方法

为了实现矿山复杂微震信号的自动高效识别与分类,保证后续微震分析的时效性和准确性,运用梅尔倒谱系数法,将原始的4种微震信号(岩体破裂、爆破振动、电磁干扰和钻机凿岩)转化为梅尔标度上的非线性频谱,再转换到倒谱域上,结合其在时域上的差分得到1组24维的特征参数向量,利用这些特征参数向量训练构建各类事件对应的混合高斯隐马尔可夫识别模型,进而实现对微震信号的自动识别分类。研究结果表明:运用基于梅尔倒谱系数的微震信号识别分类方法对矿山实际微震数据进行测试,微震事件的识别分类准确率达到92.46%,具有较高的准确性,为实现微震监测系统的实时性分析提供了技术支持。