浅析呼和浩特市大气SO2发展趋势及防治对策

本文通过对二氧化硫的形成及危害的阐述，以及对我市近几年大气中二氧化硫监测结果的分析，针对发展趋势和存在的问题，根据实际情况提出相应的建议。     

英国布特火鸡在我国北方地区的适应性研究

本文就英国布特(BUT)火鸡引入丹东地区后,在环境的生态要素出现较大的反差时,其生活力、繁殖性能及生理机能的表现进行探讨,实验研究的结果表明:布特火鸡是一个生活力、繁殖力、草食性都比较好的禽种。对不同纬度的各种气候类型都有很强的适应性。已具备在我国北方广大地区引进推广的经济意义及生态和生物学的基本条件。     

基于TMS320C2812的电机调速系统的数字控制改进应用

近些年来,在电机调速领域,串级调速已逐渐被变频调速取代,但在矿山机井,泵机风机等自然条件恶劣,功率要求大的环境下,串级调速显示出不亚于变频调速的机械性能,而且还有明显的经济性.在传统绕线式异步电动机的基础上,对其进行数控改进,结果表明:经过数控改进后,调速系统的健壮性、稳定性都有很大提高.     

鱼雷战斗部装药室隔热设计分析

本文用热传导理论和后向有限差分法分析鱼雷战斗部装药室隔热涂层设计方案。计算结果证明,选用适当导热系数的绝热材料层来提高战斗部炸药耐火场的安全性是可行的。隔热涂层结构简单,技术易解决,可用于各种战斗部装药室内。     

基于支持向量机算法的多环芳烃表面增强拉曼光谱的定量分析

以硫氰化钾(KSCN)为内标物,利用主成分分析(PCA)降维,利用支持向量机(SVM)算法建立定量分析模型——支持向量回归(SVR),并结合网格搜索(GS)、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)三种参数优化方法,实现了芘、菲单一溶液和混合溶液的定量分析。研究结果表明:以KSCN为内标物,提高了定量分析结果的准确性;利用PCA降维提高了建模速度;三种优化模型对芘预测的平均相对误差(ARE)在7.6%以内,对菲预测的ARE在11.3%以内;三种参数优化方法对同一物质的预测结果相近,但GS的运算速度最快;综合考虑误差和分析速度后,采用GS-SVR模型获得了菲、芘混合溶液的最佳结果。表面增强拉曼光谱(SERS)技术结合SVM算法有望实现多环芳烃的定量分析。     

带FIR滤波的非线性滑动平均动态软测量模型

非线性滑动平均(NMA)模型能有效描述工业过程的动态特性,是一种典型的动态软测量模型.而受限于模型复杂度, NMA模型的输入时序边界相对较窄,难以适应带有大滞后或强测量噪声的动态工业过程.针对该问题,本文将NMA模型与结构简单、输入时序边界宽的FIR滤波器相结合,构造一种非线性、强抗干扰的软测量建模策略.并设计层白化结构来避免二者间的参数耦合现象,采用Adam算法进行同步优化,提高模型的预测精度及训练效率.最后,利用数值仿真和硫回收过程建模实验,验证所提模型的预测精度以及模型设计的合理性.     

国内外超声探头性能测试标准的比较与分析

超声探头是超声检测系统的重要组件,其性能会直接影响检测结果。介绍了国内外超声探头性能测试标准,包括这些测试标准中的测试参数和测试方法,并对这些测试标准进行比较与分析,为检测人员了解探头性能测试标准提供参考和依据。     

煤矿设备网络化集中监测的实现方法

分析了现有煤矿综合监测系统中存在的问题,提出了采用国产组态软件实现煤矿设备网络化集中监测的一种方法,介绍了组态王的主要功能,分析了监测系统的结构特点及监测软件的功能。     

GC-MS与E-Nose结合PCA和HCA 用于陇南橄榄油品质研究

以陇南大堡油橄榄品种示范园种植的20个油橄榄品种为试样,利用压榨法提取橄榄油,采用GC-MS与E-Nose对其脂肪酸组成及风味物质进行测定。在此基础上,结合主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)对其品质进行分析。结果表明:20个油橄榄品种鲜果出油率在1. 30%～23. 50%之间,平均出油率为11. 91%;主要脂肪酸及其含量分别为油酸58. 96%～74. 86%、棕榈酸12. 20%～21. 04%、亚油酸4. 06%～18. 62%、硬脂酸1. 61%～4. 73%、亚麻酸未检出～1. 48%及棕榈烯酸0. 57%～3. 14%。饱和脂肪酸(SFA)占16. 54%～25. 77%,单不饱和脂肪酸(MUFA)和多不饱和脂肪酸(PUFA)分别占60. 95%～75. 86%和4. 54%～19. 89%,MUFA/PUFA和C_(18∶∶1)/C_(18∶2)分别为3. 10～16. 71和3. 21～18. 44;从脂肪酸的PCA综合得分可知,20个品种中‘皮削利’的品质最好,‘法加’最差,HCA表明,20个品种共分为5个类群,同一类群中橄榄油的脂肪酸组成与含量相似,不同类群之间存在差异。橄榄油风味物质E-Nose分析表明,不同品种的橄榄油有不同的风味特征,通过PCA可将20个品种分为7组,前4组之间能够明显区分,后3组之间分布较近,但均能较好地区分。