用加速遗传算法和SP模型评估电能质量

综合量化评估电能的质量,是衡量电能质量优劣与电价制定的依据之一,有利于实现按质论价、优质优价的购电原则。为了综合评估电能质量,根据电能质量评估的实质,提出基于遗传算法的Shepard插值理论用于电能质量的评估,并构建了电能质量综合评估的Shepard模型(SP模型)。对于模型中的非线性优化问题,采用加速遗传算法来解决,取得了很好的效果。实例计算结果表明,SP用于电能质量综合评估,其评估结果更为客观、合理。     

无锁相环ip-iq检测任意次谐波电流的新方法

电力有源滤波器是补偿电力系统谐波及无功功率的重要装置,其关键的环节是实时准确地检测出谐波电流。为了检测出任意次谐波电流,消除其对电网的危害,提出了基于瞬时无功理论的无锁相环ip-iq检测方法,该法可检测三相三线制不对称系统任意次谐波的正、负序分量,并将其相加得到任意次谐波电流,而无锁相环ip-iq检测法中的变换矩阵中的频率换为一个固定值可省去传统ip-iq检测方法中锁相环,简化了电路。理论分析表明,ip-iq变换过程中频率偏差不影响检测结果,且可通过设置变换矩阵频率实现对任意次谐波的检测。仿真结果证实了本文所提出新方法的准确性。     

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。     

对苯/间苯结构比例对聚醚酮酮热力学性能的影响分析

聚醚酮酮(PEKK)机械强度高、耐高温性能优异，作为高性能热塑性复合材料的基体树脂获得了广泛关注。PEKK由二苯醚、对苯二甲酰氯和间苯二甲酰氯制备而成，合成过程中对苯和间苯原料比例的不同，使得其分子链构型产生差异，对PEKK的结晶状态和动力学性能造成影响，进而影响树脂基复合材料的力学性能。结合PEKK现有的制备、性能等方面的研究进行总结，分析了对苯/间苯比例对PEKK的结晶行为和热力学性能的影响。