“智慧粮食”涉粮企业信息采集技术研究

大数据、云计算等技术的发展成熟,特别是它们在仓储、物流等领域的应用,正逐渐成为人们关注的焦点.然而,实际仓储物流场景的不同,将对基于大数据的云计算构架提出不同的要求.由于粮食行业目前还没有建立行业信息化标准体系,存在涉粮企业信息系统技术路线、数据结构、模块功能各不相同等问题,迫切需要研究切实可行的数据采集技术手段.“智慧粮食”建设以大数据平台为核心,是粮食信息化建设的基础设施.这一云平台系统的建设在一定程度上可以满足粮食行业对大数据支持的需求,并为云计算在粮食行业的实际应用提供行之有效的解决方案.     

无机盐对部分水解聚丙烯酰胺溶液黏度影响的实验与理论研究

采用实验与分子动力学模拟(MD)结合的方法研究无机盐对部分水解聚丙烯酰胺(HPAM)溶液黏度影响的规律及微观机制。结果表明:无机盐对溶液黏度影响较大,其中Ca Cl2和Mg Cl2对溶液降黏作用强于Na Cl,且当Ca Cl2和Mg Cl2浓度相同时Mg Cl2的降黏作用更加明显;当溶液中加入无机盐时,由于盐离子与聚合物中羧酸根基团的静电吸引,使其在聚合物周围形成阳离子层,从而减弱了聚合物分子链上羧酸根基团之间的排斥作用,导致分子链收缩,进而降低溶液的黏度;相比于Na+和Ca2+,Mg2+更易靠近HPAM分子链,对分子链构型及黏度的改变更加明显。     

轧机主传动系统主联轴器安全销有限元优化设计

以某厂轧机主传动系统主联轴器安全销为研究对象,采用有限元的函数加载方式对其进行应力分析,对安全销的实际剪切强度进行校核,并在有限元软件中通过参数化建模对安全销退刀槽尺寸进行优化。仿真分析结果表明,优化后的安全销可以保证轧机主传动系统扭矩超过设定值时安全销及时断裂,对主传动系统起到保护作用。     

基于SVD与改进EMD联合的泄流结构工作特性信息提取

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出基于奇异值分解(SVD)和改进经验模态分解(EMD)联合的特征信息提取方法.首先,对一维泄流振动信号时程进行相空间重构,运用SVD分解技术提取振动信号的奇异值信息,并通过奇异熵增量定阶理论滤除泄流振动信号中的高频噪声,实现信号的初次滤波;其次,对初次滤波信号进行正交化EMD分解,运用频谱分析方法筛选包含主要结构振动信息的各IMF,滤除低频水流噪声,实现信号的二次滤波;最后,将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作振动特征信息.通过数值信号仿真验证本文方法的正确性,可有效滤除高频和低频噪声,凸显结构振动特征信息.结合三峡5号坝段泄流振动实测数据,运用本文方法进行坝体特征信息提取,并与ERA辨识结果进行比较,进一步说明本方法在泄流结构振动信息分析中的优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据.     

基于冗余控制理论的壁面机器人真空系统的安全性

壁面爬行机器人必须具备吸附和移动功能,吸附系统的安全性是决定整机性能的关键指标．将冗余控制理论应用于负压式壁面爬行机器人的真空吸附系统中,分析了冗余理论应用于真空吸附系统的可行性并建模,提出了提高其安全性的有效措施——双真空泵冗余系统．从理论上证明了该冗余系统可以使壁面机器人的平均无故障工作时间至少延长1倍．通过实际的实验数据分析得出,该系统具有实用性和可调性,并且双泵切换具有快速性和稳定性．     

重力输水管渠系统优化

在重力输水系统的规划设计中,有时采用无压管渠与压力管道相结合的方式输水。针对这种输水系统的特点,本文以整个重力输水管渠系统投资最小为目标函数,以无压管渠长度和压力管道中备选管道长度作为优化变量,建立了重力输水管渠系统优化设计的线性规划模型。     

基于自动网格生成技术的精细油藏数值模拟器

针对笛卡尔网格油藏数值模拟软件不能精细模拟油藏特殊区域的问题 ,在综合一些自动网格生成算法优点的基础上 ,提出了一套新的适合于有限体积差分的网格自动生成算法 ,用面向对象语言 C+ +开发出能对油藏特殊区域生成柔性网格的全隐式油藏数值模拟软件—VGRNS,并通过实例将此软件与笛卡尔网格划分的油藏数模软件进行了对比 .     

咽康片抗流感病毒的实验研究

目的:探讨咽康的抗病毒作用及疗效。方法:采用微量细胞培养法进行抗病毒疗效和病毒滴定。结果:咽康片对流感病毒的最小有效浓度为 :131.25μg/ml。咽康片对流感病毒的治疗指数(therapeuticindex,TI)等于4 ,经最小有效剂量咽康溶液作用后 ,流感病毒的滴度由104.5TCID50/0.1ml下降为101.7TCID50/0.1ml。结论:咽康在体外对流感病毒有一定的治疗作用     

基于卷积神经网络的中文新闻文本分类

经典的卷积神经网络文本分类模型仅仅着眼于全局特征,没有考虑到局部特征.为了解决此问题,引入了注意力机制,用于提取文本中的关键词,把全局特征与局部特征综合在一起,使得文本的特征表达更加丰富.实验结果表明:卷积神经网络分类模型比传统的机器学习方法分类效果更好,而引入注意力机制后的卷积神经网络模型相比于经典的文本分类模型,分类效果也有了一定程度的提高.     

基于各向异性双边滤波红外背景抑制方法研究

红外复杂背景抑制作为红外弱小目标检测的重要环节,直接影响着后续算法的目标检测概率和虚警率.针对各向同性双边滤波背景抑制方法因无法改变背景预测方向,在方向性的结构化云边缘存在较大预测残差的问题,本文设计了一种利用原始图像邻域统计信息自适应更新滤波尺度、掩模尺寸和滤波方向的各向异性双边滤波背景预测器,以最大限度地分离目标和背景.仿真实验表明该方法对输入信杂比为4的目标的信杂比增益大于4和对原始图像邻域杂波的背景抑制算子大于4.