耐酸酵母的分离鉴定及在丢糟发酵中的应用

从白酒丢糟及酒醅中分离得到2株酵母菌YP2、YZ13,两株菌均能在pH 3.0条件下正常生长,经鉴定YP2为Candida属,与Candida pseudolambica(KM384061.1)相似度98%;YZ13为Pichia属,与Pichia kudriavzevii(LC014798.1)相似度100%.2株酵母(种子液体积比1∶1)应用于丢糟发酵中,接种量100 mL/kg,在鲜丢糟870 g/kg、麸皮100 g/kg、硫酸铵15 g/kg、生石灰15 g/kg,28 ℃混合固态发酵60 h,丢糟(干样)的真蛋白含量达172.30 g/kg,比发酵前丢糟(干样)提高了28.29%,丰富了丢糟饲料蛋白,为丢糟发酵和高效饲料提供了依据.     

一种改进的变步长最小均方算法滤除心电信号运动伪迹的研究

设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。     

复合材料加筋壁板长桁终止端失效分析

为了研究复合材料加筋壁板长桁终止端在轴压载荷作用下的破坏机制,基于ABAQUS有限元软件中的连续壳单元和cohesive单元建立了有限元模型,在该模型中,采用hashin准则预测面内损伤,而对于壁板与长桁缘条之间的脱胶损伤的起始与扩展,则采用cohesive单元进行模拟。采用该模型对复合材料加筋壁板长桁终止端在轴压载荷作用下的破坏过程进行仿真,仿真结果与试验结果相比较表明,所建立的有限元分析模型能较好地模拟加筋壁板长桁终止端在轴压载荷作用下壁板与长桁缘条间的脱胶过程,且能较好地预测该结构的承载能力与分层面积。     

真空熔炼、氩气保护连续定向凝固技术

阐述了真空熔炼、氩气保护下引法连续定向凝固工艺.该工艺将真空感应熔炼和连续定向凝固技术结合在一起,集熔化、提纯、凝固于一体,控制方便,搅拌、脱氧能力强,生产效率高,能生产纯净度高、性能好的定向凝固材料.对该工艺生产的纯铜棒材的质量进行了分析.     

不同间距下相邻基坑相互影响数值分析

采用小应变硬化土(HSS)土体本构模型,建立同步开挖间距为1~8倍基坑开挖深度的相邻基坑有限元模型.考虑固渗耦合,分析不同基坑间距对坑间土堤沉降、支护桩弯矩和位移的影响.分析结果表明:相邻基坑间距小于等于4倍基坑开挖深度时,相互影响较强,需考虑相邻基坑施工引起的共同沉降,可采用有限土压力理论来对支护结构进行受力变形分析,减小桩径和配筋;间距大于4倍基坑开挖深度时,相互影响较弱,坑间土堤变形接近独立基坑,对支护结构的内力及变形影响也较小.     

血糖指数在耐力运动中应用的研究进展

综述长时间、大强度运动前、中、以及运动后恢复期间不同血糖指数的含碳水化合物(CHO)食物的补充对耐力运动能力及代谢的影响,目的在于为教练员、运动员及体育科研人员提供更为有益的运动营养补充方式,使营养补充与提高运动能力之间的关系达到更加优化的程度。     

一种多层前馈神经网络的快速学习算法

对多层前馈神经网络的学习算法及其特点做了较为详细的讨论，提出了一种基于层内优化的快速学习算法。在该算法中，输出层的连接权矩阵（V）和前一层的输出矢量（B）被作为2个变量集合，通过最小化该层样本的总平方误差函数可求得一组它们的优化解（V^*,Bp^*）；并将Bp^*作为前一层（隐层）的期望输出，用类似的方法同样可以求出隐层的连接权矩阵和输出矢量，最后通过计算机仿真证明了该算法的有效性。     

遗传算法在共形天线阵方向图综合中的应用

使用遗传算法(GA)来优化基于圆柱共形的天线阵的方向图,以实现所期望的平均副瓣和指定方向的零陷.作为一种优化算法,它能解决一些N维和非线性的优化问题.首先给出了共形阵列的方向图公式,其次介绍了GA算法和其它阵列综合方法.最后给出了应用实例及其运用不同方法的仿真结果.结果表明,该算法是一种解决多维和非线性问题的行之有效的方法.     

智能波形发生器

阐述了由单片机系统构成的波形发生器的原理和电路设计 ,该系统可产生正弦波、方波、三角波、锯齿波以及由用户输入的任意波形 ,能实现波形的叠加 ,并能使输出波形达到一定的幅度和频率要求     

基于区域统计特征的车牌定位与分割算法研究

通过分析车牌区域与背景区域的不同特征,采用车牌的统计特征与图像滤波相结合的方法,针对图像背景区域中不同特征的背景信息,采取相应的措施,逐步滤除车牌背景,实现了对车牌区域的准确分割.实验结果表明,本文所提出的算法能够快速、完整地提取车牌区域的字符信息.