浅议微生物检测实验室内部质量优化

在影响生物产品质量安全的各种要素中,具有决定性的就是微生物的质量和安全,也是影响生物产业发展的一个至关重要的部分。而在保障微生物质量安全的过程中,微生物检测是其中一个主要步骤,作为检测的重要环节,实验室工作成为了重中之重,其工作的成败决定着最终检测质量的安全与否。所以,为了提升微生物检测的安全质量,在工作中必须加强对于实验室工作的质量优化。     

基于动态优化双钻头打孔机生产效能的研究

首先,对孔型加工及走刀方式进行分析,为提高打孔机效能,采用两钻头同时作业的方式。然后,根据相关的数据,应用动态优化的相关理论建立数学模型,并运用遗传算法进行求解,从而确立了双钻头作业时的最优作业线路、最佳行进时间和作业成本,并用MATLAB编写程序画出了相应图形,更加形象地显现出了各个路段的最优作业方案。     

基于会计信息化环境的内部控制优化研究

在会计工作逐渐实现信息化的背景下,进行内部控制优化工作具有一定的必然性。在这一过程中主要是应用先进的技术和手段来提升会计内部控制程序,以信息技术支撑,提高风险规避的能力。还能够对企业生产和经营中出现的诸多问题进行有效的改进。本文主要对会计信息化环境下的内部控制优化方式进行研究,希望能够给相关的工作人员提供借鉴和参考。     

某型汽车发动机系统性能试验的设计与实现

为了检验优化设计后的1.5L汽油发动机二代样机的整体性能和相关零部件的可靠性,在AVL公司开发的试验台架上对样机进行了历时二十天的有关发动机呼吸系统、润滑系统、冷却系统的相关性能试验,收集整理了相关试验数据,获取了在规定工况环境下的发动机性能特征量,给出了一簇性能曲线,对比分析了试验结果和设计参数,对发动机的性能进行准确地验证和判断,验证了样机性能的最初设计指标,评定了发动机的动力性、经济性等重要性能,为发动机设计、分析和优化提供了可靠的基础数据.     

红香米硒含量与土壤中硒含量相关性研究

目的:通过研究测定土壤中全硒、有效硒和红香米中硒的含量,利用统计学的方法来分析土壤中全硒、有效硒与红香米中硒含量的相关性,从而达到指导选择合适地块种植红香米的实际目的。方法:采集土壤和红香米样品,用原子荧光光度计分别对红香米中硒、土壤中全硒和有效硒含量进行测定,以研究其相关性。结果:红香米中硒含量与土壤中全硒、有效硒含量呈正相关关系。结论:在富硒的土壤中种植的红香米其硒含量也较高,在种植时可以选择在富硒量较高的土壤中种植红香米,得到很有价值的富硒红香米。     

高集中度电力通信网的优化策略

本文通过对电力通信网进行拓扑优化分析,针对典型网络,尤其是高集中度电力通信网络提出一种优化策略。该策略能有效改善电力通信网络结构,增强业务承载能力,进而提高网络的可靠性和安全性,并具有一定的可复制性。     

供应商选择的评价指标设计及其优化

运用各种评价模型进行供应商评价选择,需要建立科学合理的评价指标体系。供应商选择的评价指标设计,应从研究现状分析入手。供应商评价指标设计的方法主要包括文献法、调查法、德尔菲法以及综合法。依据供应商评价指标设计的基本理念、思路和流程,文章以第三方物流供应商选择为例,综合运用文献法、模糊德尔菲法,优化了供应商评价指标的设计流程,设计了H公司第三方物流供应商选择的评价指标。     

复合淋洗剂对土壤中铬的淋洗规律

采用静态实验方法， 考虑研究成本及环保要求， 选用价格低廉且生物可降解的柠檬酸、 酒石酸、 水、 鼠李糖脂、 草酸及富里酸6种淋洗剂， 对高质量比Cr污染土壤进行淋洗修复. 首先考察土壤中不同陈化时间Cr对淋洗效果的影响； 其次筛选淋洗剂并优化淋洗条件； 最后考察多种复配淋洗组合， 确定最佳复配淋洗剂. 结果表明： Cr陈化时间对总Cr去除率的影响较小， 而对Cr（Ⅵ）去除率影响明显； 不同淋洗剂对总Cr和Cr（Ⅵ）淋洗效果不同， 草酸和柠檬酸均可有效去除总Cr和Cr（Ⅵ）； 对总Cr和Cr（Ⅵ）去除最优的淋洗条件是0.5 mol/L草酸或柠檬酸、m(固)∶V(液）=1∶10, 淋洗1次； 在最优淋洗条件下， 对土壤重金属Cr的去除效果较好.     

浅谈巴音沟河2004年至2013径流变化的影响因素

巴音沟河位于新疆天山北坡中段,属西北干旱内陆河流域,位于天山北坡经济带的腹地。从运行管理人员的角度,通过分析巴音沟河径流的年内、年际变化规律,分析影响因素年径流变化的几个因素。通过多年水文数据分析的结论和掌握经验管理引水枢纽。     

基于分层多子群的教与学优化算法

文章针对教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优与"早熟"现象、迭代后期收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于分层多子群的教与学优化算法(hierarchical subpopulation TLBO,HSTLBO),对平均学生水平进行重新定义,并根据适应度值对教学因子动态取值;通过预设的一个等级层次结构,将种群划分为若干个子群,构成层次结构的底层;底层子群粒子相对独立进化,保证种群多样性,每个子群的最优粒子则构成层次结构的上一层,提升算法的全局收敛能力,子群自下而上更新。通过10个Benchmark函数将提出的算法与其他算法进行对比实验,结果表明,HSTLBO在求解精度和收敛速度方面均优于其他算法。