一种5 重real-time PCR筛查转基因水稻方法的建立

以转基因水稻中最常用的CaMV35S启动子、NOS终止子、Cry1Ab/Ac基因、HPT基因及SPS水稻内标基因为研究对象，利用5 种不同的荧光信号（FAM、HEX、Taxas Red、Cy5、Cy5.5）进行多重实时聚合酶链式反应（real-time polymerase chain reaction，real-time PCR）检测方法的研究。通过引物组合筛选、反应体系优化、特异性测试、灵敏度测试、适用性测试等一系列实验，建立了5 重real-time PCR方法，灵敏度可达0.032%。此方法具有灵敏度高、结果准确、通量大等优点，可实现水稻中转基因成分的快速、高效检测。     

计及Spark和属性权重的售电套餐推荐方法

针对电力市场用户群庞大，交易过程中售电套餐选择困难的问题，在Spark环境下设计了一种售电套餐推荐方法，同时也解决了售电套餐推荐过程中在大数据环境下的可扩展性及实时性问题。首先，计算出每个套餐属性的权重值，从而计算得到售电套餐综合相似度。然后，计及用户和套餐两方面提出一种售电套餐推荐方法，实现售电套餐的精准推荐。实验表明，提出的推荐方法能够明显提高推荐的准确度，并且在分布式环境下具有良好的推荐效率和可扩展性。     

液相色谱法快速检测染色梅鱼中日落黄、柠檬黄的含量

目的建立一种快速、低成本检测染色梅鱼中日落黄、柠檬黄的方法。方法将染色梅鱼剥皮,鱼皮经70%甲醇氨水提取液提取,经EclipseXDB-C_(18)色谱柱分离,以甲醇和乙酸铵水溶液为流动相,进行梯度洗脱,流速为1.0 mL/min,柱温35℃,利用紫外检测器检测日落黄、柠檬黄的含量。结果日落黄、柠檬黄在1.25、2.5、12.5、25 mg/kg添加水平的加标回收率为80%～90%,相对标准偏差小于10%(n=6),柠檬黄检出限为0.05 mg/kg,日落黄检出限为0.025 mg/kg。结论该方法快速、准确、成本低,适合染色梅鱼中日落黄、柠檬黄的快速检测。     

PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测

针对模拟电路健康管理的特点，提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征，计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值，将多个核函数线性组合，并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明，该方法在小样本情况下，预测效果优于单一核函数的RVM模型，适用于健康管理中实时预测，具有较好的实用性。     

印度卫星导航系统发展及现状研究

介绍了印度 GPS 辅助型静地轨道增强导航系统(GAGAN)和印度区域卫星导航系统(IRNSS)的最新研究进展，重点介绍了 IRNSS 系统的体系结构、信号样式和导航电文，分析了 IRNSS 系统的能力，最后介绍了印度导航系统的发展计划。     

影响煤层气开发效果的地质因素再认识

地质特征认识对煤层气开发效果起着重要作用。在资源特征相差不大的情况下,发现煤层气相邻井的产量差异仍较大。排除工程因素后,通过选取8类地质参数,细致比对了保德区块低产井与邻井的参数特征,筛查出其关键因素为煤层微幅构造与顶板封盖条件,其中以微幅构造为主。据此,重新认识并划分出区块新的次生褶皱背斜单元、向斜单元和斜坡单元,获得了不同次生褶皱构造单元的开发特征。结果表明,高、低产井分布与次生褶皱背斜、向斜相关性高达92%。其中:高产井主要分布在次生褶皱背斜变化较缓、呈隆起状的“平台”,且煤层顶板以泥岩、碳质泥岩为主,封盖性较好;低产井主要分布在次生褶皱向斜,同一井台各井开发效果差异表现为从向斜条带轴部—向斜条带内—向斜条带外的煤层气井平均单井产量不断增加,到向斜轴部的距离大于向斜曲率半径73.5%的范围为主力产气区,小于向斜曲率半径40.0%范围为产水主力区。这对煤层气新井部署、生产管理、开发调整等,具有一定的指导意义。     

苏通GIL运输专用机具动力电池类型探讨

GIL运输专用机具是为安全、可靠、高效地完成苏通GIL综合管廊工程GIL单元的运输任务而研制的专用机具,其中动力电池系统设计是整机设计的重点之一。通过对各种常见动力电池优缺点的分析,并结合苏通GIL运输专用机具对动力电池的需求分析,确定了动力电池系统的技术路线,为苏通GIL运输专用机具的研制提供了坚实的基础。     

基于液压活塞式惯容器的车辆悬架性能研究

阐述了液压活塞式惯容器的基本结构、工作原理与承载力大的特点，建立了考虑摩擦力、寄生阻尼力和油液弹性效应的惯容器非线性力学模型。在数控液压伺服激振台上对液压活塞式惯容器进行了力学性能试验，基于试验结果，利用Matlab参数辨识工具箱对非线性力学模型中的参数进行辨识。在此基础上建立了包含液压活塞式惯容器非线性因素的车辆惯容器 弹簧 阻尼器（inerter-spring-damper，简称ISD）悬架动力学模型并进行了仿真分析。结果表明，当考虑液压活塞式惯容器非线性因素时，车辆ISD悬架系统的车身加速度均方根值增加5%，而轮胎动载荷与悬架动行程均方根值均有所减小,降低了车辆的行驶平顺性。     

基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法

利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。