便携式叶绿素含量光电检测仪设计

本文介绍了一个基于单片机的便携式叶绿素含量检测仪。该检测仪根据光电无损快速检测叶绿素原理设计,通过比对650nm和940nm两束光波透过叶片的强度变化定量描述叶绿素相对含量。仪器硬件设计采用模块化设计思想,每个模块完成相对独立的功能,包括有测量模块、实时时钟模块、温湿度检测模块等。软件系统采用C语言设计,实现SPAD测量、数据存储和分析、与Pc通信等功能。此外,本文研究了该仪器分别与植物分析光谱仪和分光光度计的比对实验,实验表明仪器测量值与其他方法的测量结果具有显著的一致性。叶绿素检测仪创新的采用光电检测方法,在不破坏叶片的前提下测量叶绿素含量,而且记录环境温湿度。仪器采用常见芯片,成本较低,同时具有中文界面,便于在我国科研教学、农林工作中推广。     

轧辊断裂原因分析

轧辊在经调质热处理后的校直过程中辊颈发生断裂。采用宏观检验、金相检验和化学成分分析等方法对轧辊断裂的原因进行了分析。结果表明：由于断口处存在较为严重的共晶碳化物和较大尺寸的氧化铝夹杂物形成了应力集中点,导致辊颈在调质热处理后的校直过程中发生断裂。     

新型推挽激励的谐振式微机械静电场传感器

为了提高传感器的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR),降低器件的耦合干扰,基于表面微机械工艺设计制作了一种新型推挽激励方案的谐振式微型静电场传感器.该传感器敏感结构主要包括静电梳齿激励电极、屏蔽电极和感应电极3部分.工作时,在该传感器敏感结构同一侧梳齿的固定端上加入反相相等的激励信号,实现差分激励,使屏蔽电极在谐振频率处振动,从而在感应电极上感应出差分电流信号,通过相关检测方式检测出传感器该输出信号的二次谐波分量,即可获得被测静电场强度大小.该传感器的新型结构设计和激励检测方案可获得最大电场响应灵敏度,并有效抑制了同频耦合串扰和共模噪声.常压室温(约25℃)测试结果表明,在量程(-15 kV/m～15 kV/m)内,只需要5 Vpp激励电压,其中线性度(端基线性度)达到了1.03%,分辨率优于200 V/m.     

离散自由搜索算法

针对离散组合优化问题,给出一个自由搜索的算法。但是仅仅通过自由搜索算法求得的解,往往存在交叉现象,针对这个问题提出将离散自由搜索算法和交叉消除相结合的算法,这样不仅大大地提高了自由搜索算法运算过程的收敛速度,而且较大程度地提升了结果的质量。利用旅行商问题(TSP)标准库中的测试数据对所提算法进行了验证,结果表明该算法比遗传算法性能提高了约1.6%。     

顺槽带式输送机缩带一体化装置及仿真研究

针对当前顺槽带式输送机在输送带收卷过程中存在的问题,研制了缩带一体化控制装置。介绍了此装置的系统组成、工作原理,并运用Adams仿真软件对该装置进行了运动学仿真分析。     

地下矿用车辆无人驾驶目标路径规划方法研究

针对井下巷道复杂多变的路面条件,将地下矿用车辆无人驾驶目标路径划分为主目标路径和局部避障目标路径,在主目标路径规划时不必考虑局部避障问题,在主目标路径规划完成后,再进行局部避障目标路径规划。建立车辆轨迹跟踪偏差控制模型及动力转向控制模型,通过对模型的仿真计算,可对地下矿用车辆无人驾驶目标路径进行规划及优化。该目标路径规划方法具有简单方便和灵活可靠的优点。     

鱼类血红蛋白诱导脂质氧化及其控制的研究进展

脂质氧化不仅使食品的营养、风味、质构和外观发生变化,而且缩短了产品的货架期,降低其食用品质,是造成水产食品品质劣变的重要原因之一。血红蛋白是水产品脂质氧化的重要诱导因子,其自动氧化产生的高铁血红蛋白可以加速脂质氧化反应速率,同时释放的血红素和铁离子也可催化脂质氧化的发生。化学防腐剂在食品中的应用越来越受到限制,天然抗氧化剂的研究与应用已成为热点,了解血红蛋白促氧化的机理,找到适宜的抗氧化技术,有效地控制水产品在贮藏过程中血红蛋白诱导的脂质氧化的发生是非常必要的。因此,本文以血红蛋白诱导的脂质氧化为切入点,介绍了鱼类血红蛋白的结构、促氧化的反应机理和影响因素,以及天然酚类抗氧化物在控制血红蛋白促氧化方面的诸多应用与进展,并提出了目前急需解决的问题和未来的研究趋势。     

二级学院教学质量监控与保障体系的构建与实施

随着大学规模的扩大,二级学院教学质量监控与保障体系的构建显得越来越重要,根据大学及所在二级学院的实际情况从组织、制度、监控、评价以及动态管理系统的开发几个方面来构建二级学院的教学质量监控与保障体系。经过近几年的实施,有力地推动了教学质量的提高。     

浅谈中国电力行业的可持续发展

电力行业的可持续发展问题,是电力行业急需解决的战略性问题。本文分析了电力行业可持续发展的内涵及重要作用,并在此基础上论述了电力行业可持续发展策略。     

基于改进边缘检测算法的服装款式识别

为快速识别服装款式类型,提高生产效率,针对现有传统边缘检测算法难以准确提取轮廓特征序列的不足,设计一种改进的边缘提取算法。通过定义一种新的优化卷积核,在使用传统边缘检测算法提取训练样本的服装轮廓基础上,将该卷积核与目标矩阵进行卷积得到新的外轮廓,将新轮廓序列的傅里叶描述子作为特征向量,进一步利用BP神经网络模型完成服装款式的自动分类与识别。为验证改进方法的有效性,建立一个包含4类服装500个不重复服装图像的样本库,选取281个作为训练样本,对剩余219个样本进行测试,测试识别准确率最低为93.48%,最高达到了100%。该改进算法提高了服装款式识别率,对服装智能化生产具有借鉴意义。