基于AR规则的全路径测试数据自动生成方法

基于全路径的研究现正处于起步阶段,提出了一种全新的NRPS算法（不重复路径搜索算法）和AR规则来对程序的源文件进行静态分析,生成有向无负权图,进而得到不重复路径集;并结合粒子群优化算法最终生成最优测试用例。实验表明,该方法具有可行性。     

Cu~(2+)猝灭茜素红荧光法检测谷胱甘肽

茜素红(ARS)与硼酸(H3BO3)之间能发生相互作用形成黄色配合物,使ARS的荧光增强,Cu2+可以猝灭茜素红在Britton-Robison(BR)缓冲溶液中的荧光。加入谷胱甘肽(GSH)后,由于GSH所带的巯基(—SH)和Cu2+发生络合,使体系的荧光强度增大,据此可以快速的测定GSH的含量。在pH 6.3的BR缓冲溶液中,茜素红-Cu2+体系荧光强度的增强值与GSH的浓度在1.0×10-5~1.9×10-4 mol·L-1范围内呈线性关系,检测限为1.0×10-5 mol·L-1。     

基于FVM的油浸风冷变压器测温研究

以一台31500k VA自然油风冷变压器为仿真对象,应用控制体积法仿真计算变压器的三维温度场,得到在不同负载、不同环境温度下的热点温度及位置,并将仿真结果与传统计算结果、实验结果进行了对比,得出仿真结果更接近实际值,同时分析了负载、环境温度以及散热器对绕组热点温度的影响,对变压器测温系统有一定的的指导意义。利用是否加散热器仿真不同散热条件,得出在同一绕组的不同位置即相间和正对油箱的位置温度不同,且相间的温度稍高一些,在不同散热条件下,位置略有变化。     

4350CH小盒透明纸长边热封装置的运动仿真研究

为了减少GDX2包装机组中的4350CH小盒透明纸长边热封装置在包装过程中产生的皱纹、气泡和漏气等现象。以ANSYS作为分析平台,通过对热封装置进行深入地运动研究分析。研究结果表明:在不同的生产率下,通过相同位置的时间、速度和加速度都不同,随着生产率的提高,整个设备的稳定性将会降低,对设备与环境的不利因素也将增大。既保证设备的生产率和产品的高品质情况下,又能确保设备的稳定性,需要把生产率限制在一定的范围之内。4350CH小盒透明纸长边热封装置中的成型转塔的生产率限制在350~450包/min范围内,最能满足实际生产需求。     

肉桂醛添加方式对乳清浓缩蛋白凝胶特性的影响

利用乳液和微胶囊的包载改善肉桂醛的亲水性,并将其添加至浓缩乳清蛋白溶液中,利用热诱导形成乳清浓缩蛋白凝胶,表征凝胶的流变特性、持水性、质构及微观结构,探究肉桂醛添加方式对所得凝胶特性的影响。结果表明,添加肉桂醛后,蛋白质凝胶的持水力显著增加。以乳液形式添加时,肉桂醛含量与凝胶的黏弹性、持水力、质构特性和网络结构的致密性呈正相关;以微胶囊形式添加时,肉桂醛可显著增强凝胶的黏弹性、持水力、质构特性和网络结构的致密性,但肉桂醛含量变化对凝胶特性的影响较小。对比两种添加方式,肉桂醛以微胶囊形式添加更能有效地调控蛋白凝胶的持水性和质构特性。     

一种新的嵌入式Linux实时调度算法

针对现有实时调度算法在实时性能上的不足,提出了一种新的实时任务分类调度算法,根据实时任务的到达情况进行分类,划分为周期任务和非周期任务,并对不同类型的实时任务使用不同的改进的实时调度算法.通过实验,证明此算法与现有实时调度算法相比,综合实时性能有了很大程度的提高.     

基于Python的网络爬虫技术研究

随着网络中数据量的快速增长，网络爬虫作为搜索引擎中非常关键的一项技术，如何准确、高效地批量获取到更具价值的信息一直是其研究难点。针对此问题，本文基于Python语言的Scrapy框架展开了深入研究，在此基础上构建了通用的网络爬虫框架，并针对其关键模块的功能实现进行了详细阐述，为相关研究提供了一定的参考价值。     

改性埃洛石纳米管/聚丙烯纳米复合材料的制备与性能

采用KH-550硅烷偶联剂对HNTs进行表面改性,通过溶液共混法制备出了m-HNTs/PP纳米复合材料,并对其流变性能、结晶行为、热稳定性能及力学性能进行了深入研究。流变结果表明:m-HNTs/PP纳米复合材料为熔体假塑性流体,且剪切黏度随HNTs质量分数的增加而逐渐增加。DSC结果表明:复合材料的结晶温度呈现先增加后减小的趋势,但都高于纯PP的结晶温度。力学性能测试和TGA结果表明:加入适当质量分数的m-HNTs明显提高了PP基体的力学强度和热稳定性。     

几种常用锌层无铬钝化技术的研究进展

无铬钝化技术利于环保,是近年来镀锌件后处理的研究热点。从成膜机理、国内外研究概况及现阶段研究存在的主要问题方面,分别介绍了镀锌层无铬钝化技术中应用前景较好的硅酸盐钝化、稀土钝化、钛盐钝化及有机硅烷钝化,指出了今后无铬钝化的研究方向:加强复合钝化研究;寻找合适的物质提高钝化膜的自愈能力;重视钝化膜及钝化液的稳定性研究。     

基于谱特征和图分割的图聚类算法

为了对图数据库中的结构化数据有效的聚类分析,首先对不同的图数据样本进行特征的深度挖掘,构造了包含节点间连接层次关系的关联度矩阵,与拉普拉斯矩阵结合共同完成谱特征分析;然后利用高斯核函数进行相似度矩阵的构建,将相似度归一化到0到1的范围内便于后期处理;最后结合图分割与k-means算法将相似度矩阵进行k分割,得到k个聚类。经过大量分析实验表明,改进的拉普拉斯矩阵对样本内部结构有更为精细的划分,提高了前期样本处理效果。最小比率割算法在保证精度的前提下,将NP难的问题转化为多项式时间内解决的问题,提高了算法的效率。