混合驱动量子点制冷机

研究了由两个单能级量子点分别与两电子库耦合而构成的混合驱动量子点制冷机的性能特征.考虑非辐射效应的情况下,论文应用主方程描述电子在传输过程中的动力学特性,导出了制冷机的制冷率和制冷系数,得到了其性能特征曲线,并分析和优化其性能.研究表明,由于非辐射效应的存在,制冷系数会降低,制冷率随制冷系数变化的特征曲线为回原点扭叶型曲线;两量子点能级差或者两库化学势差分别是外界提供的光能或者电能,只要有外界能量的输入,该模型就具有制冷效果.当光能或电能一定时,最大制冷系数下的制冷率和最大制冷率下的制冷系数都存在极大值;外界输入能量一定时,存在最佳温比,使得最大制冷系数下的制冷率达到极大值.     

基于重要性—绩效性分析法的老年科技产品需求及影响因素分析

为积极应对我国人口老龄化，促进老年科技产品创新发展，提高老年人生活质量，本文以“老年人对科技产品的需求”为主题，针对北京地区老年人在居家与日常生活、健康、信息与沟通、学习与娱乐以及行动交通5个方面使用科技产品及服务的情况进行调查。在利用卡诺（Kano）模型修正科技产品重要性的基础上，采用基于帕累托原理的六维重要性-绩效性分析（6-Importance Performance Analysis, 6-IPA）法将34种老年科技产品按需求分为6大类，并运用主成分分析法确定影响老年科技产品需求的主要因素。结果表明：老年人购买和使用科技产品的主要影响因素包括新技术的有用性、安全性、易用性以及价格定位是否合理等。应深入调查分析，制定合理发展策略；加大创新投入，提高企业自主创新能力；健全发展政策，推进老年科技发展。     

基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法优化

以转子呈各向异性、支撑刚度非线性时的自动平衡系统为研究对象，提出一种轴心轨迹重构方法来实时测算稳定的基频振动矢量作为最优自动平衡的控制输入，并在自动平衡试验台上进行了试验验证。结果表明，相较于传统单向传感器自动平衡系统，基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法的振动幅值降低了7.54 μm，同比下降约5%。     

分块主成分分析在文本特征抽取中的应用

为了降低原始文本特征空间的维数,获得较高的分类精度与执行效率,对多种文本特征提取方法进行了研究,如卡方、互信息、信息增益、主成分分析(PCA)等。针对传统文本特征抽取方法存在的精度不高、执行效率低等问题,提出了一种基于分块主成分分析的文本特征提取算法。该算法通过K-均值词聚类进行特征词分块,再对各分块实施PCA操作抽取出更具代表性的特征项,最后使用支持向量机分类器对文本进行分类。实验结果表明:分块主成分分析的分类指标F_(β=1)达到了88.7%,执行时间为353 s,能够有效提高文本分类精度与执行效率。     

后桥主减速器壳体轴承座材料裂解性能数值分析

对基体组织为25%P+75%F和50%P+50%F的后桥主减速器壳体轴承座材料QT450的显微组织进行比较,以研究组织与裂解性的内在联系.首先,对不同金相组织的QT450试件进行拉伸试验,获取数值模拟所需的材料参数,并与模拟相结合,分别确定两种基体组织的临界断裂韧度J_(IC),利用ABAQUS模拟获得不同显微组织的QT450的裂解载荷及应力集中程度;然后建立回弹模型,分析两种组织的塑性变形及失圆;最后进行裂解试验对数值分析的有效性进行验证.结果表明:基体为50%珠光体+50%铁素体的QT450相比基体为25%珠光体+75%铁素体的QT450更适于裂解;QT450材料的强度和刚度取决于珠光体的含量,随珠光体含量的上升,材料的脆硬性好,缺口敏感性好,其裂解性能更佳;采用基体组织为25%珠光体+75%铁素体的QT450生产的轴承座的失圆度大于0.2 mm,无法完成后续精加工及装配,而采用基体组织为50%珠光体+50%铁素体的QT450材料生产的轴承座的失圆度小于0.2 mm,裂解产生的塑性变形小,更符合实际生产的工艺要求.     

对数变换主成分分析的图像识别

为了进一步提升现有鲁棒主成分分析(PCA)算法处理含有异常样本数据的性能,提出了对数变换的PCA算法。为降低异常样本对目标函数值的影响,根据对数函数的性质建立了对数变换PCA算法的目标函数,证明了所提目标函数值小于标准PCA算法的。之后,给出了求解所提目标函数的一种优化算法,即为所提算法。通过迭代计算对角矩阵和进行特征值分解进行优化,证明了所提算法可以近似收敛于所提目标函数的最优解。分析证明了所提算法具有旋转不变性。为了更好地比较各算法处理异常样本数据的能力,使用AR数据库中的原样本作为异常样本,在其他数据库中人为添加了异常样本。与标准PCA算法、鲁棒PCA算法、包括贪婪求解的基于l1范数的PCA算法、非贪婪求解的基于l1范数的PCA算法、基于l2,p范数的PCA算法和基于最大相关熵的PCA算法在AR、Extended Yale B、CMU PIE这3个人脸数据库和MNIST这1个手写字符数据库进行了实验对比,结果表明:所提算法均得到了最低的重构误差和最高的识别精度;所提算法具有良好的收敛性能,一般迭代5到6次即可收敛。     

高温大曲中一株产香细菌的筛选及香气成分分析

该研究旨在从高温大曲中筛选得到产酱香风味的细菌菌株,用于高温大曲的增香提质。以仁怀地区酱香大曲为原料,采用嗅闻法筛选获得1株产香细菌XJ-12,通过菌株形态、生理生化特性,结合16SrRNA序列分析,鉴定该菌株为地衣芽孢杆菌(Bacillus licheniformis)。对细菌XJ-12进行耐受性测试,发现XJ-12生长较为迅速,18 h左右进入稳定期,能在55℃下生长,pH值为3.5时出现抑制,耐受8%的乙醇、17%的NaCl和25%的初始糖度。通过顶空固相微萃取-气质联用分析,检出固态发酵挥发性风味物质39种,主要有2,3,5,6-四甲基吡嗪、乙偶姻、苯乙醇、苯酚、苯乙酸乙酯等。结果表明细菌XJ-12有较好的耐受性,并能产生多种香气成分。     

固相微萃取技术分析两种芳香植物精气成分及与其精油成分的比较

采用顶空固相微萃取和气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术对香叶天竺葵与柠檬香蜂草的精气进行分析鉴定,并用面积归一法测定其相对含量.结果显示,在香叶天竺葵和柠檬香蜂草中分别鉴定出62和43种化学成分,分别占总精气成分的99.5%和99.9%.其中,香叶天竺葵的主要成分为香叶醇(17.8%)、愈创蓝油烃(14.6%)、d-杜松烯(12.0%)、香茅醇(8.7%),而柠檬香蜂草的主要成分则为β-石竹烯(11.4%)、异戊醇(9.5%)、月桂烯(9.0%)、3-辛酮(8.4%),顶空固相微萃取和气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术比动态顶空采样和热脱附/GC/MS联用技术所得到精气成分种类多,且主要成分差异性明显.与精油相比,香叶天竺葵精气与精油的共有成分为香叶醇、香茅醇、α-水芹烯、罗勒烯、芳樟醇、薄荷酮、异薄荷酮、丙酸香茅酯、α-石竹烯;柠檬香蜂草精气和精油的共有成分是甲基庚烯酮、芳樟醇、香茅醇、α-石竹烯.