微波提取人参中活性成分人参皂苷的研究

研究了应用微波提取西洋参干燥根中人参皂苷的最佳工艺.采用正交试验进行优化,分光光度法测定人参总皂苷的含量.结果表明,用微波提取人参皂苷的最佳工艺条件为:微波功率300 W,固液比1∶20,提取温度60℃,提取4次,每次提取3 m in.在此条件下,人参皂苷的提取得率高达5.53%.微波提取人参皂苷工艺具有得率高、时间短、能耗低、环保等优点.     

基于多指标的钢轨打磨目标廓形设计

提出了一种基于多维度指标综合最优的钢轨打磨目标廓形设计方法,该方法通过对车辆稳定性、曲线导向性、轮轨接触特性曲线平滑性和轮轨接触点均布性等4个指标进行综合考虑,基于轮轨接触特性的逆向求解方法,实现轮轨接触特性曲线的自动优化和钢轨打磨目标廓形的计算机智能化设计.太原铁路局北同蒲线打磨应用结果表明,打磨后钢轨光带位置和实测...     

温敏性水凝胶作为固定化酶载体的研究

提出水凝胶载体材料优化模型,根据优化结果制备出了两种性能相异的载体材料即聚丙烯酰胺/2-甲基丙烯酸羟基乙酯和聚N-异丙基丙烯酰胺/2-甲基丙烯酸羟基乙酯,并用其包埋α-胰凝乳蛋白酶,利用载体材料的温敏性可实现固定化酶活力的可控及连续可调,两种固定化酶经连续催化8次,固定化酶活力并无明显下降.     

粉尘的电晕荷电物理模型

针对目前电除尘技术理论尚不完备,以及电除尘器收尘效率不高且稳定性差的问题,建立了粉尘的电晕荷电物理模型,并深入研究了大气压电场电离放电特征参量的时空演变规律、电离放电通道中的带电粒子复合及其输运特性.实验结果证明:除尘电场的电离占空比可从1.8×10-5提高至2×10-2,带电粒子输运项也可得到2~3个数量级的提高.结果强化了烟尘的荷电、凝聚物理过程,也将大幅度提高烟尘的趋进速度和除尘效率.     

基于均匀设计的T-S建模方法

T-S模糊系统被广泛应用在基于数据的建模方法中.模糊规则作为T-S模糊系统的核心,是影响系统精度和泛化性能的重要因素,然而模糊规则数量的确定非常困难.考虑基于减聚类的规则生成方法中,聚类半径直接影响规则生成数量,采用均匀设计设定聚类半径,合理选择规则数量,简化了复杂多变量系统的建模问题.实例证明所提出基于均匀设计思想的聚类半径设定法简单易行,具有较好的实际应用价值,适合于复杂多变量系统的建模应用.     

非线性KdV-Burgers-Kuramoto方程新的行波解

用双曲正切函数∑i=-ntanhi(ζ)展开法,得到了非线性KdV-Burgers-Kuramoto方程:ut uux αuxx βuxxx γuxxxx=0的36组行波解.KdV方程、KdV-Burgers方程和KS-KdV方程等的孤波解和行波解可作为特例类推得到.     

可移动可弯曲输送机转向油缸控制方法研究

以可移动可弯曲输送机为研究对象,对输送机转弯过程中油缸的控制方法进行探讨。建立整机虚拟样机后,依次记录牵引车转弯角度;计算牵引车轨迹;计算各转向油缸对应伸出时间与位移;控制器控制辅助转向;最后完成轨迹跟踪。仿真分析证明该控制方法正确可行。     

掘进机新型液压油箱的设计与应用

液压油液的温升与污染是制约液压系统可靠性与液压元件寿命的关键。为了减小因油箱的设计缺陷而引起的油液污染速度快,温升高的问题,对EBZ230掘进机泵站闭式油箱进行改进设计。通过样机的应用与实验证明了这种新型的油箱系统能更有效地降低油液的污染速度与等级、更平稳更快速地冷却油液,对提高整机液压系统可靠性与稳定性有非常积极的意义。该油箱结构亦可应用于有着相似要求的液压设备中,具有较高的推广价值。     

基于几何统计的无人机信道模型及硬件模拟

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)通信信号三维空间传播特点,提出了基于多圆柱体的非平稳几何统计模型(geometry-based stochastic channel model, GSCM),该模型通过引入天线位置变换矩阵,可支持UAV〖JP2〗和地面移动端(mobile terminal,MT)任意三维移动轨迹。在此基础上,构建了适合硬件模拟实现的离散化模型,并设计实现了模拟时变信道特性的随机簇生灭算法,以及基于线性调频叠加原理的非平稳衰落模拟方法。硬件实测结果表明,本文信道模拟器输出的衰落幅值分布、时延功率谱和多普勒功率谱等统计特性与理论结果比较吻合,有效复现了信道时变衰落、多径时延、多径功率和多普勒频率随着UAV的位置和速度变化而变化的过程。     

一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.