大豆面团粘度模型的研究

粘度η是影响螺杆食品挤压蒸煮机内面团流动过程模拟、运行能耗预测、结构优化设计的重要参数．文中经过试验测定和参数拟合，得到了如下一个随温度τ 、剪切速率γ 和湿含量Ｍ变化的粘度模型：     

改进的Miller矩阵编码及其在进化人工神经网络中的应用

Miller等人提出的矩阵编码方法要求神经元的数目预先固定，且基因数目是神经元数目的平方，另外，它是一种二进制二进制编码，使用矩阵表示的网络结构却无法编码权值，从而限制了它的使用，提出了改进的Miller矩阵编码方法，该方法采用实数编码，可大大减小编码的冗余，能用于神经元数目在一定范围内可变的场合，所设计的进化神经网络经实际应用取得了很好的结果，表明该方法是有效的。     

界碑关隧道涌水段施工技术

本文陈述了十堰至漫川关高速公路界碑关隧道涌水段的施工技术措施,特别是对小管棚预支护、锚喷初期支护施工技术作了详细叙述,并对开挖方法作了简要介绍。     

超临界CO_2萃取条件对α-V_E和脂肪酸萃取效果的研究

以豆油脱臭馏出物为原料 ,利用超临界二氧化碳萃取技术浓缩α -VE,探讨萃取压力、萃取温度和二氧化碳流量对α -VE 和豆油脱臭馏出物中几种主要脂肪酸萃取效果的影响 ,结果表明 :萃取压力和萃取温度对α -VE 和几种主要脂肪酸在超临界二氧化碳中的溶解效果有非常显著的影响 ,萃取压力增加 ,萃取得率和α -VE 含量随着增加 ,萃取温度升高 ,萃取得率下降 ,而二氧化碳流量对萃取效果影响较小 在萃取温度 30 8K、萃取压力 1 8MPa、二氧化碳流量 6～ 1 0L/min的萃取条件下 ,可以获得较高的萃取得率和α -VE 浓度     

关于建立工程造价管理信息平台的探讨

适应社会主义市场经济发展的需要,各项工作的开展在讲究质量的同时也要讲求一定的实效,为能快速、方便地完成各专业的工程概预算编制工作,解决概预算编制的本地化和专业化等问题,拟开发建设一个功能强大的工程造价管理信息平台。     

Maximum Likelihood Estimation of Clock Synchronization Error in OFDM System

IntroductionForhigh ratedatatransmission ,robustnessofimpulsenoise,andfastfrequencyselectivefading ,orthogonalfrequencydivisionmultiplexingmodulationhasbeenadoptedfordigitalvideobroadcastingforterrestrial[1] andintegratedservicedigitalbroadcastingforterrestrial[2 ] ,respectively .However,ascomparedtosingle carriersystems,OFDMsystemsaremoresensitivetocarrierfrequencyoffsetandclocksynchronizationerror,onlytheperfectsynchronizationbetweenthetransmitterandreceivercanassuretheindependencybetweenea…     

K1∪P2∪In的匹配等价图类

利用组合分析的方法刻画了K1∪P2∪I_n以及它的补图的匹配等价图类, 并且通过组合计数的方法计算了K1∪P2∪I_n的匹配等价图的个数。     

基于聚类非支配排序的电动物流车路径规划及充电策略

电动物流车电池容量有限、充电时间长以及配套设施不健全等问题制约着其在物流配送领域中有效推广.为此,提出基于聚类非支配排序算法(AP-NSGA-Ⅱ)来解决电动物流车的多目标路径优化问题,建立了一种充电策略,通过设计加权AP聚类划分配送簇,避免初始种群的随机性和盲目性,簇内配送点规模降低了非支配排序算法的运行时间和复杂度,根据充电站的分布和距离关系,电动物流车执行部分充电策略.最后,通过仿真实验证明该算法的有效性,比较了电动物流车满充和部分充电条件的差异.     

一维卷积神经网络在往复式压缩机气阀故障诊断中的应用

针对往复式压缩机气阀故障诊断问题，对气阀盖上的振动信号进行分析，提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的故障诊断模型。首先，将原始一维振动信号经傅里叶变换从时域转换为频域；然后，将频域信号作为1D-CNN的输入，利用卷积层实现自适应提取特征；最后，网络输出层利用Softmax函数实现多种故障的模式识别。在往复式压缩机故障模拟实验台上进行了气阀正常、阀片裂纹、阀片断裂、弹簧失效4种工作状况下气阀盖振动信号的测量并对提出的模型进行验证。结果表明，气阀盖上的振动信号能够明显反映气阀的工作状态，而且信号易提取、十分适合用于气阀的故障诊断；将振动信号从时域转换成频域作为1D-CNN的输入明显地提高了故障分类的准确率；与采用原始一维振动信号作为1D-CNN输入的模型相比，采用频域信号作为输入的故障诊断模型具有更优越的表现，准确率更高，可达100%,而且模型结构简单，能够实现端到端的快速故障诊断。     

Q形图的匹配能序及Hosoya指标排序

以Q(s,t)(s≥2,t≥1)表示有s+t+1个点的Q形图,主要刻画了它们之间的匹配能序;作为推论,也得到了它们之间的Hosoya指标排序。