省地一体化电力信息监控平台信息化的动态标尺评价模型

对当前省地一体化架构下电力信息监控平台的指标体系、评价方法和结果解释进行研究,从基础配置、支撑平台、动环系统、安全和投资能力5个方面刻画电力信息监控平台的综合性能与发展水平。基于模糊层次分析法和聚类分析建立多维加权的信息化水平静态评估模型;进一步利用数据包络分析法计算各指标评价值,用以获取监控平台信息化的综合性能;引入信息熵和时间度构成时序向量,最终建立动态标尺评价模型。以某网省公司省地一体化电力信息监控平台为研究对象,利用所提的动态标尺评价方法,对其2010年至2015年的多类信息监控数据进行分析判定,分析该省电力信息监控平台信息化水平的现状与趋势。     

谐波检测算法中Butterworth低通滤波器优化设计及实现

实时精确的检测出谐波电流是保证有源滤波器(APF)稳定运行的最根本要求。推导发现,低通滤波器(LPF)的优化设计在谐波检测算法中占据非常重要的地位。针对Butterworth数字低通滤波器存在的稳态误差与动态响应时间之间的矛盾,详细推导了一种新的运用在dq旋转坐标上的Butterworth数字低通滤波器的数学模型,其能够较好地调节两者之间的关系,并在Matlab中进行仿真研究,证明其稳定可靠且响应快,最后又在DSP平台实验验证了其可行性。     

干法制备黄糊精工艺的研究

以玉米淀粉为原料,干法制备黄糊精。通过单因素试验,确定出影响黄糊精糊精含量的因素有,体系含水量、浓HCl量占淀粉质量的比例、反应温度、反应时间。由L9(34)四因素三水平黄糊精正交实验确定出制备黄糊精的最佳工艺参数为:体系含水量为18%,反应温度145℃,反应时间2.5h,浓HCl量占淀粉质量的比例为0.2%。     

化纤生产和科技的现状与远景——第二届国际化纤讨论会

1977年第6期苏联《化学纤维》杂志刊登了第二届国际化纤讨论会的报导和有关文章。这个讨论会涉及的面广,从一个侧面为我们提供了目前世界化纤工业的科技发展情况,现将该期杂志中的部分有关文章暂归纳整理成三个部分,仅供参考。     

苎麻/羊毛赛络纺色纺纱的工艺设计

合理选择黑色精梳羊毛条和苎麻条,探讨长麻纺各工序的生产工艺,利用长麻纺纱设备生产苎麻/羊毛赛络纺色纺纱线,减少纱线毛羽,提高纱线强力。针对苎麻、羊毛2种纤维的性能差异较大,对黑色羊毛预并条进行预处理,然后对各工序进行合理工艺设计,有效解决了羊毛纤维在纺条过程中出现的静电缠绕现象。配置合适的赛络纺装置,改造细纱吊锭装置,利用长麻细纱机进行赛络纺,合理配置自动络筒电清参数和并捻工艺,成功生产36 Nm苎麻/羊毛70/30赛络纺色纺纱。合股后织造苎麻/羊毛色纺人字斜纹布,成为流行面料,满足市场的需要。     

复合材料用预浸料

１预浸料的基本概念预浸料是用树脂基体在严格控制的条件下浸渍连续纤维或织物,制成树脂基体与增强体的组合物,是制造复合材料的中间材料。它的一些性质直接带入复合材料中,是复合材料的基础。复合材料的性能在很大程度上取决于预浸料的性能。对于复合材料设计师来说,预浸料是具有一定力学性能的结构单元,可用以进行结构设计。对于复合材料工艺工程师而言,预浸料是制造结构的原料,可直接用以制造各种复合材料构件。预浸料的优劣关系到复合材料的质量。因此,预浸料对复合材料的应用和发展具有重要意义。预浸料从４０年代末期开始采用…     

离子选择电极法测定预混合饲料中氟的不确定度评定

对离子选择电极法测定预混合饲料中氟含量的测量不确定度进行了评定。通过建立测定过程中各分量的数学模型,分析、识别了不确定度来源,其不确定度主要来源于标准溶液、最小二乘法线性拟合曲线、定容体积、试样称量、回收率、重复测定等因素。在对各不确定度分量进行量化的基础上,合成得到了测定结果的相对不确定度。结果表明,重复测定、标准溶液和最小二乘法线性拟合曲线引入的不确定度对总不确定度贡献率最大,是影响该方法不确定度的主要因素,为采用该方法测定预混合饲料中氟含量的质量控制提供了理论依据。     

Fe载入生物质活性碳的制备及吸附性能研究

以生物质活性碳为碳基体，选取Fe Cl₃·6H₂O、Fe SO₄·7H₂O为铁源，通过化学共沉淀法、水热法两种方式制备出磁性Fe载入的多孔生物质碳材料。利用N₂吸附脱附(BET)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射(XRD)等对所制备的样品进行表征。结果表明，共沉淀法制备的磁性生物质碳的表面积为596.9m²·g^-1，对罗丹明B的最大吸附量可达到241.53mg·g^-1。进一步研究表明，吸附过程符合Langmuir等温线和准二级动力学方程，是一个自发的吸热过程。     

移动机器人优先采样D3QN路径规划方法研究

近年来，以DQN(Deep Q-Network)为代表的人工智能技术在路径规划领域中广泛应用.为了解决传统DQN方法存在收敛速度较慢的问题，本文提出一种端到端的D3QN-PER(Dueling Deep Double Q-Network Prioritized Experience Replay)路径规划方法.首先，在感知端引入长短时记忆网络(Long Short-Term Memory),障碍物状态信息作为输入，进行取舍后储存在隐藏层，再转换成固定长度的向量和机器人自身状态向量输入至D3QN网络，提高记忆和认知障碍物的能力.然后，采用优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)对经验池抽取小批量样本，保证样本多样性的同时提高重要样本的利用率，获取更加精确的Q值.最后，通过3个不同仿真场景进行验证，分别对DQN、DDQN、D3QN、D3QN-PER展开训练，实验结果表明，与其他方法相比，D3QN-PER的收敛速度比DQN算法提高56%,而且到达目标点的次数更多，可证明该方法在未知环境中可以更好地获取最优路径.     

母乳源长双歧杆菌的筛选鉴定及耐氧驯化

目的：从母乳中筛选双歧杆菌，并提高双歧杆菌在有氧条件下的耐受性。方法：采用稀释涂布法结合16S rDNA鉴定法从母乳中筛选出双歧杆菌，并采用逐渐增加氧分压和有氧厌氧交替的方法进行驯化。结果：筛选得一株MEFZ-2201菌株，通过16S rDNA测序比对，其与长双歧杆菌模式菌（NCBI登录号：ON631733.1）的同源性达到了100%，鉴定为长双歧杆菌（Bifidobacterium longum）。将长双歧杆菌MEFZ-2201进行驯化后，其有氧培养最高的活菌数为8.9×10⁹ CFU/mL，比未经驯化的菌株活菌数提高了一个数量级；此外，驯化前后菌株的生理生化及形态特征并未发生变异；在短链脂肪酸的产生量上，驯化后菌株在厌氧条件下产酸量也显著高于驯化前的菌株。结论：驯化后的长双歧杆菌MEFZ-2201在有氧条件下的活菌数明显提高，有望成为潜在的益生菌菌株进一步开发利用。