基于远洋渔船作业场景的机会网络移动模型

在分析现有移动模型性能的基础上,针对远洋渔船机会网络中节点运动作业时的特点,提出了一种符合远洋渔船移动特征的平滑转弯半马尔科夫移动模型(Smooth Turn Semi-Markov Smooth Mobility Model,简称STSMS模型).从节点运动方程和平均稳态速率两方面进行了理论分析,并对节点运动轨迹和平均稳态速率进行了仿真验证.仿真结果表明,构建的STSMS模型能较好地反映节点的运动特点,并具有速率不随时间延长发生衰减的特性,适用于远洋渔船机会网络的模拟仿真.     

混合分数阶p-Laplace算子方程积分边值问题的多解性

研究了一类同时具有Riemann-Liouville导数和Caputo导数的混合型分数阶p-Laplace算子方程在Riemann-Stieltjes积分边界条件下的正解的存在性。根据Riemann-Stieltjes积分性质,建立了边值问题具有多个正解存在的结论。分别运用不动点定理和单调迭代方法证明了所得结论的正确性,并建立了求解此类边值问题的近似解的迭代序列。最后给出实例用于说明所得结论的适用性。     

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

支持向量回归在圆形检测中的应用

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

辽宁新宾满族自治县乡村景观的视觉感知评价

通过实地踏勘,对民族地区乡村景观视觉感知进行研究。按照视觉特性总结出7类典型乡村景观类型。从拍摄的151张照片中选取21张各类典型景观照片,对当地及周边100名村民进行喜好的风景问卷调查。结果显示:对与自己生活相关的景观和自然风貌景观喜好较高;对有规则、管理良好的景观喜好度较高;对该地区的历史文化景观(如古树、古庙、古建筑等)的保护与开发充满期待。乡村景观的良好维护和合理规划对当地居民均有良好的积极效果。     

优选发酵毕赤酵母与酿酒酵母混合发酵的葡萄酒酿造应用潜力

实验基于主要发酵副产物的生成含量评价优选发酵毕赤酵母与酿酒酵母混合发酵对葡萄酒质量的影响。采用优选发酵毕赤酵母Z9Y-3和商业酿酒酵母F33设计同时和顺序两种接种方式启动模拟葡萄汁的酒精发酵,以酿酒酵母和发酵毕赤酵母单菌株发酵为对照。琥珀酸和乳酸利用高效液相色谱法测定,甘油采用高碘酸钠氧化法分析,挥发酸采用水蒸气蒸馏法测定。结果显示,优选菌株参与下的发酵没有显著影响酒精发酵的进程,但在发酵过程中发酵毕赤酵母生长速率低于酿酒酵母。与酿酒酵母纯发酵相比,混合发酵提高了甘油的含量,降低了挥发酸的含量,其中顺序接种的发酵过程中酿酒酵母活菌数最高,发酵毕赤酵母存活期最长(7d),发酵过程中甘油累积量最高(2.7g/L),挥发酸含量最低(0.2g/L)。不同发酵处理中,琥珀酸和乳酸含量均呈现先增后降的趋势,但其最终含量变化不显著。综上可得,优选发酵毕赤酵母和酿酒酵母的混合发酵具有应用于葡萄酒酿造的应用潜力。     

食品源单增李斯特菌喹诺酮类抗生素耐药机制研究

以945株食品源单核细胞增生李斯特菌(Listeria monoocytogens,LM)作为研究对象,分析其对喹诺酮类抗生素耐药的分子机制。采用KB法筛选出喹诺酮类耐药的LM,利用PCR检测喹诺酮耐药决定区(quinolone resistance-determining region,QRDR)的基因突变以及质粒介导喹诺酮耐药(plasmid-mediated quinolone resistance,PMQR)基因的分布情况,结合最小抑菌浓度(MIC)值和外排泵抑制剂利血平分析其外排泵的作用,多位点序列分型(multilocus sequence typing, MLST)结合血清组对耐药菌株进行遗传多样性分析。结果表明:32株耐药菌株中gyrA、gyrB、parC与parE的QRDR均未发生氨基酸突变,且未检测到PMQR相关基因;而7株fepR基因发现新的氨基酸突变位点,其作用机制有待阐明;外排泵基因lde在耐药LM中皆有检出,78.1%(25/32)LM加入利血平后MIC值降低至原MIC的1/2以下,lde可能是导致LM对喹诺酮耐药的重要因素。血清组分析发现32株耐药菌株分属血清组I.1、I.2、II.1、II.2和III,MLST共分为10种ST型,其中ST87、ST9和ST8为优势株,具有一定的致病能力。结果表明,lde是LM产生喹诺酮耐药的重要因素,但LM潜在喹诺酮耐药分子机制仍有待阐明,同时其潜在的致病性应引起重视。     

香菇菌汤煮制工艺优化及其非挥发性特征风味物质研究

通过单因素实验和正交试验以感官评定及固形物溶出率为评价指标对香菇菌汤煮制工艺进行优化,并采用高效液相色谱技术对煮制后香菇及汤液中非挥发性特征风味物质进行测定。结果表明,当煮制温度为120℃、煮制时间为45min、香菇质量浓度为0.050g/mL时,香菇菌汤感官评价及固形物溶出率较好。在煮制过程中,香菇中风味物质逐渐向汤液中转移,使得汤液中可溶性糖醇、有机酸、呈味核苷酸等非挥发性风味物质含量显著高于煮制后香菇中含量。除此之外,在煮制后汤液中,特征性风味氨基酸含量也显著高于煮制后香菇中含量。但是,与新鲜香菇相比风味氨基酸在煮制后汤液及香菇中绝大多数含量有所降低。     

基于均匀设计和BP神经网络的花生油SFE-CO2萃取预测

利用均匀设计和BP神经网络相结合的方法,研究了SFE-CO₂萃取花生油工艺。以半烘烤并粉碎之后的花生为原料,针对萃取压力、温度、时间和CO₂流量4个因素,每个因素10个水平安排实验,利用均匀设计的实验数据作为网络训练样本,构造花生油SFE-CO₂萃取的BP神经网络预测模型,对萃取过程进行预测,分析各实验因素与出油率之间的关系,确定较优的工艺条件。最后确定4-9-1的BP神经网络模型,利用该模型所得出油率的预测值与实验值相接近,相对误差(绝对值)小于2%;构造的BP神经网络模型能较好地预测萃取过程中各参数影响下花生出油率的变化趋势。结果显示,当萃取压力30MPa,温度40.5℃,时间125min,CO₂流量187L/(h·kg)时花生出油率可达期望值47.5%。该方法为实现预测与控制SFE-CO₂萃取花生油过程奠定了可靠的理论基础。     

油田埋地碳钢管道外腐蚀行为研究

针对大庆油田龙虎泡作业区埋地碳钢管道外腐蚀较为严重的情况,通过检测埋管防护层破损点周围土壤的物理、化学性质和硫酸盐还原菌（SRB）数量,分析土壤的腐蚀性。采用扫描电镜能谱（SEM-EDS）、X射线衍射（XRD）和红外光谱（IR）等技术对管道外壁腐蚀物的形貌、元素组成和矿物成分等进行了表征和分析。借助动电位极化曲线和电化学阻抗谱（EIS）进一步研究了埋地碳钢管道外壁在土壤浸出液中的腐蚀行为。结果表明,作业区潮湿的盐碱性土壤环境和复杂多变的土壤性质使该地区埋地碳钢管道发生腐蚀;腐蚀产物主要包括Fe₃O₄和FeOOH,其中FeOOH位于外层,Fe₃O₄位于内层;腐蚀产物通过参与阴极反应或充当大阴极来加剧管道腐蚀。