食品冷冻干燥过程机理的研究

通过对胡萝卜和土豆的冷冻干燥实验研究，探讨了加热方式、热源温度、系统真空度等过程参数对冷冻干燥过程的影响。在合理简化的基础上，导出了所需参数较少的数学模型，且模拟值与实验值吻合良好。     

依靠科技创新调整产业结构——浅谈科技创新是调整和优化西藏产业结构的必然选择

科技创新是当今世界经济发展的一大主流,也是各国经济增长的一个主要亮点。1998年3月4日,江泽民同志在与出席全国政协九后一次科技界委员座谈时指出：“世纪之交,世界经济发展的一个明显趋势,就是科学技术发展日新月异,科技在经济发展中的作用越来越大”,“创新是一个民族进步的灵魂,是一个国家兴旺发达的不竭动力”。为此,本文根据二十一世纪世界经济发展的主要趋势和科技创新的主要动力,结合《西藏自治区国民经济和社会发展第十个五年计划和2010远景目标纲要》报告,通过科技创新加大和调整我区的产业结构。     

基于护栏性能指标的集成式人工智能模型研究

目前公路护栏缺少系统的高效设计方法,其主要问题在于缺少一个具有明显优势的高精度预测模型。公路安全护栏的结构尺寸参数与其防护指标之间具有高度的非线性关系,而人工智能模型被广泛应用于在非线性问题的处理上。本文中将使用现有研究中的数据集来对5种常用的单个模型进行训练,并将其中具有较高性能的模型用于集成模型的构建。结果显示, RBFNN+BPNN+Genlin模型较单个模型和参考文献中所用模型具有更高的准确性,各项模型评价指标值优化了24%～58.9%。本研究验证了集成模型在护栏性能预测方面具有更好的性能,且为护栏优化设计提供了一种更具优势的预测模型。     

脉冲准分子激光制备多层铁电薄膜的铁电性能研究

为ＦＲＡＭ、ＦＦＥＴ、ＦＤＭ的实际应用和研究提出了多层结构铁电薄膜的设计思想．采用脉冲准分子激光淀积方法实际制备了两种不同电极的ＢＩＴ／ＰＬＺＴ／ＢＩＴ／ｐ－Ｓｉ多层铁电薄膜．用Ｓａｗｙｅｒ－Ｔｏｗｅｒ电路测试了这两种薄膜的铁电性能．结果表明,多层结构铁电薄膜具有良好的铁电性能,并且以氧化物为电极的铁电薄膜的铁电性能优于用金属为电极的铁电薄膜     

活菌制剂对雏鸡白痢沙门氏菌的体外拮抗及预防效果试验

从健康鸡的新鲜粪便中分离到乳酸杆菌和粪链球菌,佐以地衣芽孢杆菌,按不同比例制成活菌制剂。比较其对雏鸡白痢沙门氏菌的体外拮抗作用。结果表明,复合菌的组合适宜,对雏鸡白痢沙门氏菌的生长有很强的抑制作用。用此复合菌培养物预防人工感染的雏鸡白痢病,其预防保护率为８５％。     

森林资源地理信息系统设计的关键技术

以杭州市西湖区为例，介绍了在建立一个完整的县级森林资源地理信息系统中关键的系统设计技术，这些技术包括：系统功能模块设计、空间数据库管理系统设计、属性数据库管理系统设计、属性数据库与空间数据库信息的连接、图件制作设计。该系统可为地方“数字林业”的林业基础信息平台设计提供基本方法。     

WDST-G型容错式双微机电液调速器

本文提出一个采用硬件冗余与软件容错技术研制的双微机电液调速器.该电液调速器采用标准总线与小板功能模块式结构,变结构变参数控制器算法,软件检错容错技术.实际运行结果表明,调速器工作可靠,性能优良,是大中型水轮机-发电机组调速器微机技术改造的一种有效方案.     

正向衰减电压与载流子寿命的关系

本文研究了不同结构工艺参数的电力半导体器件正向衰减电压与器件在大注入、中注入、小注入条件下,体内载流子有效寿命的关系。为在各种不同注入水平下载流子寿命的测试与分析提供了理论和实验依据。     

用Richardson外推法分析流动传热层流问题的不确定度

用ＳＩＭＰＬＥＣ算法计算了流动传热问题中２个有基准解的层流问题。对于２阶精度中心差分格式的２套网格数值解,用Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ外推法可以得到４阶精度的解、其工作量比直接求解４阶差散方程的工作量减少许多;对于计算中的数值不确定度,用该方法分析了离散误差,并用逐次加密网格的方法探讨了外推法的合理性。     

基于深度学习的公路路面病害检测算法

针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于路径聚合网络(path aggregation network, PANet)的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用平均准确率损失(average precision loss, AP-loss)函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071 s。与快速基于区域的卷积神经网络(faster region-based convolutional neural networks, Faster R-CNN)算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。