相关向量机在光纤预警系统模式识别中的应用

由于传统模式识别方法存在过学习、训练时间长等缺陷,不能满足光纤预警系统实时在线监测的要求.相关向量机能够克服传统方法的缺点,识别精度高,向量机个数需求少,因此,将相关向量机应用于光纤预警系统模式识别中,采用小波能谱和小波信息熵的特征提取方法,在测试阶段采用有向无环图的方法进行多类识别.通过对威胁管道安全的事件进行实验,识别精度达到92.67%,向量机个数只有2个,验证了相关向量机方法应用于光纤预警系统的可行性和有效性.     

荔枝多糖的提取条件及含量测定

采用料水比、浸提温度、浸提时间3因素3水平的正交试验法优化了荔枝多糖的提取条件,并用硫酸-苯酚法对荔枝多糖含量进行了测定．结果表明,荔枝多糖最佳提取条件为：料水比为1：9,浸提温度为100℃,浸提时间为4h;荔枝多糖换算因子为1．45,多糖平均质量分数为4．36％,多糖含量测定相对标准偏差(RSD)为1．57％．     

酶法测定蔬菜中硝酸盐质量浓度

在NADPH存在的条件下,通过硝酸盐还原酶将硝酸盐还原为亚硝酸盐,间接测定蔬菜中硝酸盐质量浓度,为检测蔬菜中硝酸盐质量浓度提供一种新方法.以还原效率为考察指标,在单因素实验的基础上,通过正交实验研究了酶法还原蔬菜中硝酸盐的最佳反应条件为pH值为7,反应温度30℃,酶浓度200 u/L,NADPH浓度4 mmol/L,反应时间30 min.此方法与传统的镉柱法检测硝酸盐质量浓度相比较,两种方法都能准确地测定蔬菜中硝酸盐质量浓度,但是前者操作方便,简单快捷,无毒无害;后者操作时间长,且金属镉的挥发对人体产生毒性.     

数控车削的加工程序编制

在市场竞争激烈的情况下，数控机床的应用越来越广泛。其中数控车床的应用较为普及。而数控程序的优与劣是直接导致数控车削质量的关键因素。本文讨论数控车削加工程序的编制特点、步骤及方法。     

关于兔毛微纳米粉体生产技术的初探

在纤维改性实验中提出了生产兔毛微纳米粉体的方法,本技术粉体生产效率高、速度快。显微观察发现粒径在几微米-几十纳米之间。鉴于羊毛粉体在皮革和纺织等材料领域中获得了广泛的应用,兔毛粉体也将会有比较好的应用前景。     

桥梁承台大体积混凝土施工温控数值模拟研究

随着道路桥梁施工技术的不断发展,越来越多的施工工艺被应用到桥梁施工的建设实践中.文章对安庆地区道路桥梁主墩承台浇筑过程中的水化热情况进行模拟分析,以望江杨湾河大桥为背景,运用有限元软件建立三维数值模型对安庆地区道路桥梁主墩承台浇筑过程水化热情况进行模拟分析,通过混凝土原材料以及管冷布设施工等对承台大体积混凝土浇筑方案提...     

Ca_3Co_4O_9陶瓷的合成及热电性能

以柠檬酸为络合剂,采用溶胶-凝胶法获得了Ca3Co4O9的纳米前驱体,用常压烧结法成功制备了Ca3Co4O9陶瓷.利用TGD-TA,XRD,SEM等方法研究了其显微结构和热电性能.结果表明,Ca3Co4O9陶瓷为取向无规则片状结构,属于P型半导体热电材料,其功率因子随温度的升高而增大,具有一定的热电性能.     

绿豆提取物的抑菌作用研究

探讨了绿豆总提取物和氯仿、乙酸乙酯和正丁醇萃取物的抑菌活性.试验表明,正丁醇萃取物为抑菌活性有效萃取物,对枯草芽孢杆菌、白色葡萄球菌、大肠杆菌、青霉均有不同的抑制作用;同时对正丁醇萃取物的抑菌稳定性进行研究,结果表明温度为30~70℃,pH值为7.0~8.0的条件下都具有较好的抑菌稳定性,且不受紫外线照射的影响;正丁醇萃取物利用薄层色谱分离为五种成分,经过颜色反应和薄层检识,确定一种黄酮类成分和三种皂苷成分.     

液压驱动仿生捕蝇草柔性抓手的设计与实验研究

随着科技的发展和生活的需要,柔性抓手因其安全性和柔顺性逐渐成为了研究热点。捕蝇草作为一种能够实现包络抓取的植物,其运动特点对于柔性抓手的抓取运动具有较好的参考性。文中根据软体网格结构和捕蝇草的变形机理,提出了一种由双仿生叶片组成的液压驱动仿生捕蝇草柔性抓手结构。首先基于本构模型提出了完全嵌入式单列网格弯曲角度和压力关系的数学模型,然后基于仿真模型分析了多列网格弯曲角度和压力的关系,确定了柔性抓手0.040 MPa的工作压力。通过分析仿真结果,得出了边缘不完整网格的弯曲角度变化和受力均大于完整网格的结论,证明了不完整网格处是柔性抓手强度的薄弱点。进行了液压驱动和气压驱动仿生叶片的弯曲实验和闭合力实验,证实了在工作压力下液压驱动的性能优于气压驱动,确定了柔性抓手0.010 MPa的准备压力。最后通过适应性实验证明了所设计的柔性抓手能抓取不同形状的物体,证实了最大负载能力达304.3 g。文中设计的液压驱动仿生捕蝇草柔性抓手可以为活体昆虫捕捉和无损采摘提供有效的解决方案,也可为仿生植物机器人的研发提供理论和技术基础。     

基于改进狼群算法的柔性作业车间调度研究

将一种改进的狼群算法用于解决柔性作业车间多目标调度优化的难题。以工件的最大完工时间和机器能耗为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型;针对传统狼群算法容易陷入局部最优的缺点提出了一种改进的狼群算法,通过对狼群算法智能行为的改进,从工序和机器2个层面设计个体编码,引入POX (precedence operation crossover)交叉操作,保证解的合法性,提高算法的全局搜索能力;通过对2个车间实例的对比实验来验证改进狼群算法的有效性。实验结果表明,提出的改进狼群算法不仅具有良好的全局搜索能力,寻优能力较其他算法也有所提升,能够为制造业提高生产效率提供新的解决思路。