B.cereus MBL13-U产牛骨胶原蛋白酶工艺优化

为了获得能够高效降解牛骨胶原蛋白的新型胶原蛋白酶,以蜡样芽孢杆菌(Bacillus cereus MBL13-U)为出发菌种,以胶原蛋白酶活力为检测指标,对影响发酵的4个因素(菌种接种量、发酵温度、p H、发酵时间)进行单因素试验。通过四元二次正交旋转组合试验,确定了B.cereus MBL13-U菌株发酵制备胶原蛋白酶的最佳工艺。当菌种接种量4%(体积分数)、发酵温度35℃、初始p H6.4、发酵时间46 h时,胶原蛋白酶活力达(92.31±1.13)U/m L。将其作用于牛骨胶原蛋白,通过扫描电子显微镜对酶解过程中的牛骨胶原蛋白进行结构分析。分析结果表明:酶解破坏了牛骨胶原蛋白原本完整的表面结构,使其所含的Ⅰ型胶原蛋白更多地暴露在表面,加快水解。     

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。     

基于特征选择遗传算法对混合动力汽车的研究

针对传统遗传算法优化串联式混合动力汽车时燃油经济性和排放性不佳、优化运行时间过长的问题,提出一种基于特征选择遗传算法的串联式混合动力汽车系统参数和控制策略参数的多目标优化算法,并建立以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性模型,其中目标函数包含最佳的燃油消耗和排放等指标。首先对目标函数的可行解空间进行特征选择,筛选出与目标函数相关度较高的可行解,并将基于特征选择的优化方法与传统遗传算法相结合,对其控制参数进行优化。其次通过ADVISOR仿真程序,计算出目标函数的最佳燃油消耗量和排放值。仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,燃油经济性提高9.96%,CO、HC和NOX的排放分别降低18.07%、26.71%以及15.61%,同时优化运行时间降低62.14%。     

汽车安全带固定点失效分析及结构优化

以乘用车后排安全带固定点为对象，基于安全带固定点强度试验结果，通过有限元方法建立模型，简化并调试有限元模型，进行试验对标分析。经过对标后，有限元分析结果与试验结果基本吻合。然后基于对标后的有限元模型对结构进行优化，提高安全带固定点强度，提出优化方案，并通过试验验证，满足法规要求。通过利用CAE分析技术在产品开发过程中的应用，有效找到问题原因并有针对性地加以优化，从而缩短开发周期和节约成本。     

耦合膜分离的新型CO2低温捕集系统性能优化

CO₂捕集作为温室气体排放控制的有效手段已成为重要研究课题。作为新兴捕集技术之一，低温CO₂捕集因产品纯度高、无附加污染等优势受到关注。然而，该技术能耗和捕集率对于气体中CO₂浓度十分敏感，对于高CO₂浓度气体可获得较高的CO₂捕集率和较低能耗水平。基于此，本文提出了耦合膜分离的新型CO₂低温捕集系统，通过膜材料选择渗透性实现待捕集气体CO₂浓度主动调控，并在最优浓度下进行CO₂低温捕集。首先基于不同传统低温捕集系统特点，对比分析了不同耦合系统模式，从而确定了最优耦合系统结构。针对最优耦合系统进行了运行参数优化，并分别基于实现系统捕集能耗最低与捕集率最高的目标，获得了膜渗透侧CO₂浓度与进气CO₂浓度间的关系式，为该耦合系统中膜组件选型提供指导。研究表明，本文提出的耦合系统捕集能耗为1.92MJ/kgCO₂，相比于传统单一低温系统捕集能耗可降低16.5%。