酿酒酵母和植物乳杆菌混合发酵对金银花浸提液多酚物质的影响

采用高分辨飞行时间质谱和液质联用技术,研究酿酒酵母和植物乳杆菌混合发酵对金银花浸提液多酚的影响.结果 表明,经混合发酵后的金银花浸提液中黄酮和多酚含量明显增加.黄酮含量(以芦丁计)由72.04 mg/g提升到79.07 mg/g,提升率10％;多酚含量(以焦性没食子酸计)由47.74 mg/g提升到59.37 mg/g...     

地心坐标系下基于UCUT-IMM的机动目标跟踪算法

针对远距离杂波环境下弹载雷达NED坐标系跟踪机动目标精度差的问题,提出一种ECEF(地心坐标系)下基于无偏UCUT-IMM的机动目标跟踪算法。该方法首先利用无偏转换把弹载雷达极坐标量测值转换到NED坐标系下的量测值,然后通过坐标旋转得到ECEF坐标系下的量测值,在ECEF坐标系下跟踪滤波,避免了远距离NED坐标系下跟踪滤波受地球曲率的影响,同时为了减少坐标非线性转换旋转所带来的误差,利用UT(不敏变换)计算出地心坐标系下的量测协方差,在此基础上采用IMM(交互多模型)算法来进一步提高目标机动时的跟踪精度。仿真结果表明,与NED坐标系下的跟踪滤波相比,该算法具有更好的跟踪精度。     

基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型

传统的混凝土拱坝位移预测模型主要关注水压、温度、时效等因素与拱坝位移之间的关系,未对拱坝位移数据中所包含的信息进行充分挖掘。为此,采用Seasonal and Trend decomposition using Loess算法(STL)将拱坝位移原始数据分解为趋势序列、周期序列及残差分量。在此基础上,采用鲸鱼优化算法(WOA)结合随机森林算法(RF)对三个分量进行预测,并使用Holt-Winters算法充分考虑趋势序列中的趋势信息对趋势序列的预测结果进行修正。最后将修正后的趋势序列预测结果和周期序列、残差分量预测结果相加,得出拱坝位移最终预测结果。工程实例表明,基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型能够显著提高预测的准确性和稳定性,为拱坝位移预测提供了新的思路和方法。     

EDTA和精氨酸对锌电积过程影响的研究

考察了EDTA和精氨酸对Zn-H₂SO₄-ZnSO₄体系锌电积过程电流效率、单位能耗和表面形貌的影响, 并运用线性扫描、循环伏安法研究了EDTA和精氨酸对锌电积过程电化学行为的作用。结果表明: EDTA和精氨酸均能提高电流效率、降低单位能耗、改善锌板表面形貌, 二者的最佳加入浓度分别为1 mg/L和3 mg/L, 锌电积单位能耗均已降到2 900 kW·h/t以下。通过电化学和表面形貌分析可知, EDTA促进锌的析出, 精氨酸抑制氢的析出, 两者对锌电积过程影响机理是不同的。     

一种高数据率雷达跟踪慢速目标的数据互联算法

杂波环境下, 现有的最近邻数据互联算法在高采样率雷达跟踪慢速目标时, 由于量测误差远远大于目标实际运动的距离, 量测值往往难以落入预测波门之内, 从而造成数据互联失败。针对这一问题, 提出了一种自适应距离最近邻数据互联算法。该算法用状态估计向量中的位置信息计算与下一时刻量测值的实际距离来代替预测中心与量测值的统计距离, 降低了预测中心不确定性造成的漏互联概率, 从而提高了跟踪精度。实际距离波门的大小与雷达和目标距离、雷达测距精度、雷达测角精度有关, 并且随着时间实时变化。通过在地心坐标系下的跟踪滤波仿真证明, 该算法能够有效地实现高数据率雷达对慢速目标的跟踪, 且跟踪精度较高, 具有一定的工程实用价值。     

杂质对锌电积过程的影响及其消除

考察了有机杂质(磷酸三辛酯和异辛酸甲酯)、无机杂质氨、Pb²⁺对ZnSO₄-H₂SO₄体系中锌电积过程的影响,研究了消除有机杂质磷酸三辛酯和无机杂质Pb2+对锌电积过程影响的方法。实验结果表明: 异辛酸甲酯对锌电积过程影响较小, 而磷酸三辛酯的影响较大, 但通过活性碳吸附处理, 电积基本可以得到正常电锌。氨对锌电积过程基本无影响; Pb²⁺严重影响阴极锌质量, 而SrCO₃能有效地降低阴极锌含铅量。铅板活化后, 加入适量添加剂SrCO₃能有效地降低阴极板锌含铅量, 并在一定条件下得到0号锌。     

基于信号残差修正与PSO-RVM的混凝土拱坝位移组合预测模型

传统的混凝土拱坝位移预测模型仅考虑各类影响因子对预测结果的影响,未充分挖掘残差序列中的有效信息。为此,首先运用关联向量机(RVM)结合粒子群(PSO)算法建立拱坝位移预测的PSO-RVM模型;然后采用奇异谱分析(SSA)对残差序列进行分解,并根据奇异值的累计贡献率筛选分量进行重构;其次利用随机森林算法(RF)对重构序列进行预测,得到残差序列的修正值;最后将PSO-RVM模型预测值与残差序列修正值叠加,建立基于信号残差修正与PSO-RVM的混凝土拱坝位移组合预测模型PSO-RVM+。工程实例表明,奇异谱分析与随机森林算法能有效提取残差序列中的有效信息并对残差进行修正;相较于PSO-RVM、RVM及传统的回归模型(SWR)等位移预测模型,PSO-RVM+组合预测模型的预测性能更优、适应性更强。本研究能为大坝安全监控与健康诊断提供一种新的思路。     

预应力钢丝张拉力的质量控制

中小型预应力构件,大多数采用冷拔低碳钢丝,控制预应力钢丝材质和张拉应力,对保证预应力构件的质量具有重要的意义。 通过在彭县建筑工程公司预制构件厂的试点实践,对如何控制生产过程中的张拉控制(应)力,使预应力钢丝的材质和张拉控制应力处于稳定的控制状态,以达到有效地保证预应力构件的质量。