风味蛋白酶水解牦牛血液蛋白工艺优化研究

通过风味蛋白酶水解牦牛血液蛋白,以蛋白水解率为指标,采用单因素实验探究水解pH、水解温度、料液比、酶浓度、水解时间五个因素对牦牛血液蛋白水解效果的影响.在此基础上以五因素三水平正交试验(L_(18)(3~7))优化水解工艺,发现较佳水解工艺参数为A_1B_2C_3D_3E_3,即最适pH为6.0、最适温度为50℃、料液比为1:9.0 g·mL~(-1)、酶浓度1.25%、水解时间6 h,此时蛋白水解率为33.42±0.44%,水解液氨基酸总量是牦牛原血氨基酸总量的174倍.本实验为牦牛屠宰场血液废弃物资源利用提供理论基础,从而提高牦牛的综合使用价值.     

关于做好电网运行中电力调度工作的思考

电力调度为电力企业经营运行与处理各项事故的协调者与指挥者,在确保电网经济安全以及高质量运行等方面,有着十分重要的影响。电力调度工作的开展质量会直接影响电网的实际运作质量,因此,为保障电力调度工作在安全生产中不产生错误操作的行为及调度事故等,应对其进行积极思考,以确保整个运作过程的安全性以及可靠性。     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

混合粒子群算法的电火花成型加工工艺参数优化

针对电火花成型加工机床工艺参数难以确定以及工件表面质量差的问题,在CTM450机床上探究了脉冲电流、脉冲宽度、脉冲间隔对成型加工中MPR和Ra的影响,在正方实验的基础上,以提高材料去除率和工件表面质量为优化目标,设计了混合粒子群算法,将仿真优化后的结果与实际加工效果进行验证,表面该算法准确有效.     

基于多环返工串行生产线的性能优化建模

为评价和优化串行多环返工生产系统的生产性能表现，结合质量管理与精益生产的理念，区别于传统的返工机制，提出一种全新的“即刻返工”检查机制，将生产系统建模扩展至多机多缓冲区的复杂生产系统.基于生产系统的两大要素，机器与缓冲区的生产状态变化，依据概率论与马氏定理，构建缓冲水平的动态概率转移矩阵，以在制品库存水平及系统平均生产率作为研究指标，针对生产设备及缓冲区展开瞬态分析，通过迭代计算，表明设置合理的系统规模与缓冲区阈值能达到优化系统生产性能的目的，并通过数值实验验证其有效性.     

氯乙烯精馏过程模拟优化与节能降耗的研究

针对某聚氯乙烯厂精馏过程中氯乙烯产品纯度低、能耗高的问题,利用化工流程模拟软件Aspen Plus对氯乙烯精馏系统中的T-203塔进行模拟优化,选择适合氯乙烯体系的NRTL模型进行计算,确定理论板数为28块。根据灵敏度分析和正交试验得到最佳操作参数为:回流比为0.8,进料位置为第2块理论板,侧线采出位置为第18块理论板。产品中氯乙烯质量分数达到99.999%,低沸物质量分数小于1×10-6,高沸物质量分数小于5×10-6。同时对精馏系统提出两项节能降耗技术,其中循环水改造技术预计为企业带来经济效益1034.85万元/a,高效导向筛板技术可以有效提高分离效率和生产能力。     

ZigBee传感器控制智能交通灯协同优化控制策略的研究

将ZigBee技术引入到智能交通系统中,提出了一种由ZigBee传感器构成的智能交通灯的体系结构和具体实现方法.通过点阵模块、数码管模块、蜂鸣器模块和传感器模块对交通灯进行数据的采集,建立了交通灯的数据模型,使用协同优化控制策略进行数据的优化处理,最终实现了智能交通灯的功能.     

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。     

两种常用启发式算法在车间生产调度中的应用

通过对某电池生产的各加工流程进行相关数据的测量,分别运用Palmer算法和彼得罗夫-哈姆算法对生产进行排序,并计算出了经排序后产品的加工周期。通过比较发现,选择彼得罗夫—哈姆算法进行排产,能达到提高设备利用率、缩短产品加工周期的目标。