[目的] 探究杨树桑黄总黄酮的酶辅助微波提取工艺，及其对α-葡糖糖苷酶和α-淀粉酶的抑制作用。[方法] 采用杨树桑黄子实体为原料，在单因素试验的基础上，利用响应面法对杨树桑黄总黄酮的酶辅助微波提取工艺进行优化，并对其α-葡糖糖苷酶和α-淀粉酶的抑制作用进行探讨。[结果] 优化后的最佳工艺为：料液比1:25 g/mL，微波时间160 s，酶用量1%，提取率为1.933%，与预测值1.938%一致。对酶的抑制作用结果显示，杨树桑黄总黄酮对α-葡萄糖苷酶的半数抑制浓度（IC50）为0.56 mg/mL，对α-淀粉酶的半数抑制浓度（IC50）为0.79 mg/mL，浓度为1.0 mg/mL时对两种酶的最高抑制率分别为80.70%和64.31%。[结论] 本研究优化的提取工艺可以有效制备杨树桑黄总黄酮，所得杨树桑黄总黄酮具有较好的体外降血糖活性，可为其作为降糖药物和保健食品的开发提供一定的依据。

本文将抗氧剂3114（1,3,5-三(3,5-二叔丁基-4-羟基苄基)异氰尿酸）加入到ABS树脂中，研究其对ABS树脂热氧化性能的影响。测试结果表明，加入3114的B样条，比未加抗氧剂的A样条，氧化诱导温度提高8.70 ℃，冲击强度提高3.13 kJ/m2，而拉伸和弯曲强度略有下降， ABS树脂的5 %的初始分解温度提高4.87 ℃。3114对ABS树脂的抗氧化性能有了一定的提高。

金纳米材料由于其具有独特的电学特性与光学特性，因此可应用在光纤通信、高速测量、激光或医疗等领域。本文中我们合成了金纳米线（GNWs）材料，并研究了金纳米线的合成机理。基于金纳米材料的等离激元共振的性质，金纳米材料的光学响应范围最大能覆盖可见-近红外波段范围，这为其在光学领域提供了重要的应用。我们对金纳米线的性质进行表征，对其进行X射线衍射（XRD）性质的表征，透射电镜的表征以及高分辨率透射电镜的表征，并测试了金纳米线的吸收光谱，发现其吸收峰可覆盖至近红外波段，这为其在光学领域的应用打下了基础。

本研究利用傅里叶变换红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy；FT-IR）和二阶导数红外光谱（Second Derivative Spectroscopy；SD-IR）技术对不同产地的陈皮进行差异化分析。FT-IR结果表明，所有样品的伸缩振动在3400~3429 cm-1（-OH）、2925 cm-1（C-H）、1743 cm-1（C=O）等区域存在共有吸收峰，表明其含羟基化合物、烷基链及酯类/酮类成分（如橙皮苷衍生物）?。其中S5、S12和S13分别在3427~3429 cm-1、1242 cm-1及536 cm-1处具有特征峰，可实现初步区分?。SD-IR通过放大峰强差异和低波数区独有峰，如S6的1606 cm-1、S8的816 cm-1；结合峰强差异，如S2在1647 cm-1的高峰强和S1在2925 cm-1的强峰，实现了其余产地的精准鉴别。该研究证实，FT-IR结合SD-IR可为陈皮产地溯源及质量控制提供高效、无损的分析手段。?

微塑料作为一种新兴污染物，已被证明广泛覆盖全球海洋和淡水环境中。为了明确松花江吉林市段微塑料污染情况，选取松花江吉林市段从上游的松花湖到下游九站特大桥17个采样点为研究对象，对松花江中微塑料的赋存特征、相关性和生态风险等进行了研究。结果表明:松花江吉林市段微塑料污染较为严重，水体中微塑料的丰度为401.64 n·m-3~4242.02 n·m-3，微塑料平均丰度为1011.86 n·m-3；主要包括块状、片状、泡沫状、丝状和膜状五种形状，其中块状最多（40%），其次是丝状（29.5%）、泡沫状（23.3%），片状（4.9%），膜状最少（0.2%）；共发现11种颜色的微塑料，白色和无色含量占大多数，微塑料的粒径在水体中以小于0.5 mm为主。环境因子上pH、氨氮含量、总磷含量均和微塑料丰度无明显相关关系，形状上块状和泡沫状微塑料存在强相关性。污染负荷指数（PLI）范围为0.24~0.80，内梅罗指数为0.46，均属于较低污染水平。研究表明，人类活动是微塑料进入松花江的一大原因，微塑料大多来自于大块塑料制品降解破裂。填补了松花江吉林市段微塑料分布的认识空白，同时这也为研究松花江微塑料污染和对松花江微塑料污染源控制及治理提供了新的数据支撑和方向。

本文采用响应面设计法，对MAP法去除氨氮的效果进行了优化研究。通过PB实验筛选显著影响因子，最陡爬坡实验确定BBD实验中心点，设计BBD实验的方式，确定了pH值、Mg:N和P:N摩尔比对水中氨氮污染物去除的影响顺序和最佳条件。结果显示：三个因素对于氨氮去除率的影响的大小顺序为pH>Mg:N>P:N；最佳条件为pH为11.02，Mg:N摩尔比为1.57，P:N摩尔比为1.41。验证实验证明：在最佳条件下，氨氮去除率最高可达95.27%，与预测值接近，表明MAP法去除氨氮污染物效果良好，响应面回归模型拟合度较高。

利用农业废弃物花生壳，通过柠檬酸络合法制备CuFe2O4@BC-HS材料。该材料通过活化过硫酸氢钾(PMS)，能有效降解磺胺嘧啶(SD)。研究评估了影响降解效果的因素，包括CuFe2O4@BC-HS投加量、PMS浓度、溶液pH值、SD初始浓度及共存离子等。研究结果表明，在SD初始浓度为10 mg/L，溶液初始pH值为7，CuFe2O4@BC-HS投加量为0.1 g/L,PMS浓度为0.225 mmol/L时，SD降解率在90 min时达到93%。低浓度的HCO3-，可以提高对磺胺嘧啶的降解，高浓度的HCO3-对磺胺嘧啶的降解有抑制作用，高浓度的Cl- 对磺胺嘧啶的降解有轻微抑制，而SO42-对磺胺嘧啶的降解效果没有显著抑制。自由基猝灭实验分析证明1O2、O2?- 和SO4?- 是降解SD的主要活性自由基。

在实际的水处理过程中，高能耗一直是制约电催化氧化技术在水处理工程中应用的主要限制因素。为了降低电催化氧化技术在处理水中有机污染物方面的能耗，研究通过电弧喷涂技术引入氮化锆中间层，并采用电沉积法提升钛基PbO2阳极的稳定性和使用寿命。结果表明，通过添加氮化锆中间层，PbO2的晶体颗粒得到了显著的细化，颗粒分布更加均匀，且晶体结构更加致密。这种结构上的优化显著提高了电极表面对电解液侵蚀的抵抗力，从而增强了电极的稳定性和耐用性。对含4-氨基-7氯喹啉污水的处理结果表明，在中性条件下，经过3小时、电流密度为20 mA/cm2的电解处理，可以达到95.85%的污染物去除率。此次研究能够有效处理水处理工程中的有机污染物，对化工污水等含有复杂污染物的水体提供了有效的解决方案。

锅炉是石油化工、火力发电等工业生产过程中不可或缺的重要动力设备。本文基于三步法以及反步法，为其设计了一种复合控制策略，首先利用参考前馈控制来提升系统的响应速度，进而设计误差反馈控制来提高控制性能，闭环系统具有李雅普诺夫渐近稳定性。仿真结果表明复合控制方法上升速度快，超调量小，另外在抑制蒸汽扰动和给水压力扰动方面，也明显优于三冲量常规PI控制，而且算法简单，易于工程实现。

针对电力系统中风力发电固有的波动性和功率预测面临高频噪声的问题，提出一种基于VMD-WOA-ATLSTM的短期风电功率预测模型。模型运用皮尔逊相关系数法获取高相关度数据，确定风电功率的关键影响特征，并利用变分模态分解（VMD）实现数据的分解和重构，以突出与功率相关的主要特征和降低噪声干扰，进一步建立基于长短期记忆神经网络与注意力机制结合的ATLSTM模型，运用鲸鱼优化算法（WOA）对ATLSTM网络参数进行全局寻优，最后将各模态分量预测结果叠加以提升模型整体预测性能。实验结果表明VMD-WOA-ATLSTM模型在功率预测方面比LSTM、LSTM-Attention、VMD-ATLSTM、WOA-ATLSTM预测模型具有更好的预测精度与鲁棒性。

针对六自由度机械臂在复杂三维环境中使用传统RRT*算法时存在的路径稳定性差、搜索效率低、路径代价高三大问题，本文提出DTSP-RRT*算法(RRT* Algorithm Incorporating Distance Threshold Classification and Shortest Path Requirements)。通过三阶段技术路线实现优化：首先，引入DTSP（距离阈值评估和最短路径需求）策略筛选临时目标点，增强路径避障稳定性；其次，引入椭球约束采样空间和基于障碍物检测动态调整扩展步长，提高搜索效率；最后，通过全局父节点重规划降低运动代价，并采用三次B样条曲线消除路径尖峰。为验证算法性能，将DTSP-RRT*算法与标准RRT、RRT*及APF-RRT*算法在MATLAB仿真平台上进行仿真对比实验。对比实验结果表明：DTSP-RRT*在路径搜索时间、最终路径长度、路径节点数及采样节点数指标上均显著优于其他三种算法。本研究为六自由度机械臂在复杂场景下的路径规划提供了新思路。

研究基于RGB-D相机的机械臂抓取位姿检测，设计了一种YOLO分割和GSNet抓取检测模型的机械臂目标物体抓取的识别和定位。首先利用 YOLOv8n-seg 分割模型对RGB图像中的目标进行分割和特征提取，将提取到的目标特征映射到深度图中，从而提高了目标物体在三维空间中的定位精度，然后利用ICP算法将RGB图和深度图配准成点云图，最后将点云图输入到GSNet抓取模型中进行了抓取位姿检测。同时引入RANSNC多尺度圆柱分组学习对抓取位姿检测模型进行优化，解决了由于GSNet没有考虑不同尺度目标物体带来的有偏见的采样点分布，导致小物体抓取不准确的问题，从而提高机械臂目标抓取位姿检测的成功率。

本文设计了一款自发电滑雪（冰）鞋压电俘能系统，通过收集滑雪过程中内外鞋间的振动能量，利用压电材料将其转化成电能，最后通过其它元器件实现不同功能。首先讨论分析了滑雪过程可利用的能量形式、圆形压电振子能量收集电压值，然后建立了三维模型进行模拟实验分析，并设计制作自发电滑雪（冰）鞋压电俘能系统样机进行实验，实验结果证明了自发电滑雪（冰）鞋压电俘能系统的有效性，结果表明，在该系统下三种交替发力形式下所输出的电压可达204 V。

针对传统模型预测控制器（MPC）在调试过程中预测时域参数整定效率低、误差大的问题，本文提出一种融合粒子群（PSO）算法的动态时域自适应MPC控制器（PSO-MPC）。该方法通过设计高精度的适应度函数从而构建PSO-MPC协同框架，在每个控制周期基于车辆实时状态，利用PSO算法动态搜索最优预测时域参数，建立时变预测模型以提升轨迹跟踪自适应性。仿真结果表明：在双移线与换道场景下，相较于固定预测时域的MPC方法，所提出的控制器轨迹跟踪误差分别降低35%和37%，验证了动态预测时域优化机制可显著提升复杂轨迹的跟踪精度与动态适应性，为自动驾驶控制策略设计提供了新的技术路径。

基于Banach空间的正交性,类比Liapunov-Schmidt化简算子方程的方法，得出了分岔方程化为有限维或低维代数方程的Liapunov-Schmid格式.判断化简后分岔方程的分岔点,并求出在分岔点处的偏导数值,构造出与分岔方程强等价的光滑函数.当构造出的光滑函数与Pitchfork分岔方程在分岔点处的偏导数值满足同一条件时,光滑函数与Pitchfork分岔方程强等价,偏导数所满足的条件即为证明识别Pitchfork分岔的充要条件,丰富了Banach空间中分岔的识别方法.