粉碎度对中高温包包曲质量的影响因素研究

在中高温包包曲培养过程中,测定原料的皮、颗粒、细粉占比及水分含量,并对对应的出房曲进行糖化力、发酵力和酯化力等理化指标检测,通过数据分析,探寻出房曲质量与原粮粉碎程度和水分的关系。     

多元红外探测器元内均匀性扫描测试系统

针对多元红外探测器元内均匀性参数测试需求,研究开发了一套红外小光点扫描测试系统,主要由红外点光源汇聚成像光学系统、视觉辅助对准系统和精密六自由度扫描工作台以及数据采集与处理系统构成.该系统获得了高质量微米尺度的红外小光点,可精确实现小光点与探测器的感光面的对准,并自动完成多元红外探测器各个元元内均匀性的测试.针对某型号探测器的测试实验表明,该系统具有高的测试效率,较好的测量少度和稳定性.     

基于动线分析和系统布局设计法的手机购物网页设计研究

目的从用户体验角度对手机购物网站界面进行优化设计。方法选取20名大学生利用3.5英寸屏的智能手机,在淘宝网(m.taobao.com)进行购物操作实验,通过录像分析被试者的手机购物操作动线,基于用户体验的交互设计、人类工效学和系统布局设计(SLP)等理论和方法对网页进行了改善设计,提出了两种改善方案。结果两种改善方案比改善前手指移动距离分别减少约24.5%和51.7%,操作时间比改善前显著减少约11.2%和15.9%。结论动线分析和SLP方法对手机网页优化设计具有积极作用。     

板料激光弯曲成形工艺参数优化设计

提出了一种以动态显式有限元为解算器，并采用遗传算法对矩形板激光弯曲成形工艺参数进行优化设计的方法。介绍了根据拟成形角度，制定板料激光弯曲成形工艺参数的过程，并通过一算例公布了一组优化的工艺参数。     

钢轨高速探伤系统超声发射/接收装置的设计

介绍了钢轨高速探伤检测系统的工作原理 ,设计了超声发射 /接收装置电路 ,验证结果表明该装置完全可满足钢轨高速探伤的要求     

基于分层块状全局搜索的三维点云自动配准

提出了一种分层块状全局搜索到临近点局部搜索的改进迭代最近点(ICP)算法,用于进一步提高ICP算法的配准速度并消除点云缺失对点云配准的影响。该配准方法在粗略配准之后,以点云块为分层单元对模型点集进行选取,并对选取的少量模型点进行全局搜索获取其对应最近点;然后,以这些模型点对应的最近点作为搜索中心,在场景点集中进行局部搜索,获取这些模型点的大量临近点的对应最近点;最后,剔除错误对应最近点对,并求取坐标变换。与基于KD-Tree的ICP算法和基于LS+HS(Logarithmic Search Combined with Hierarchical Model Point Selection )的ICP算法相比,该配准算法对Happy bunny扫描数据的配准速度分别提高了78%和24%;对Dragon扫描数据的配准速度分别提高了73%和30%。这些结果表明该算法可以快速、精确地实现三维点云间的配准。     

肉枣加工过程中细菌群落消长规律

目的:确定导致样品胀袋的关键控制点,加强肉枣加工过程中微生物污染防控。方法:采用微生物传统培养法结合高通量测序手段分析肉枣生产全过程中不同加工工序样品及胀袋样品的微生物变化情况。结果:整体来看,原料中菌落总数较低,其中鸡皮中菌落总数最高达9.10×10⁴ CFU/g,蒸煮后菌落总数下降至30 CFU/g,但真空包装后菌落总数显著上升,说明真空包装工序存在较大污染风险。胀袋样品中微生物增殖明显,菌落总数为1.03×10⁶～3.30×10⁶ CFU/g。肉枣原料中的优势菌属为不动杆菌属(Acinetobacter)、嗜冷杆菌属(Psychrobacter)和假单胞菌属(Pseudomonas)。加工过程中样品的主导菌属为葡萄球菌属(Staphylococcus),灭菌后其相对丰度降至0.02%。而胀袋样品中均以枝芽孢菌属(Virgibacillus)为主,平均相对丰度为99.37%;该属在灌肠工序开始出现,且耐热性较强,灭菌后其相对丰度增加。结论:灌肠和包装工序可能为肉枣加工过程中的关键污染点。     

内配圆钢管的钢骨混凝土核心柱承载性能参数分析

采用非线性有限单元法,考虑钢管对核心混凝土和箍筋对外围混凝土的约束作用,计算了内配圆钢管的钢骨混凝土核心轴压柱完整的荷载-应变曲线,详细分析了纵筋配筋率、箍筋配箍率、混凝土强度和钢骨配骨率等参数对轴压极限承载力和延性的影响,提出了使核心柱达到最佳承载和变形能力的参数范围,可直接应用于工程设计。最后根据所提出的合理参数范围推导了计算内配钢管壁厚的简化公式,从而使内配圆钢管的截面得以优化。工程实例计算表明简化公式具有良好的适用性。     

基于平面基线靶标的视觉测量数据拼接方法

针对视觉测量中三维数据的拼接问题,提出一种基于平面基线靶标的数据拼接方法。该方法利用平面基线靶标提供特征点,建立视觉传感器在相邻位置坐标系旋转矩阵和平移矢量各参数的优化目标函数,通过Levenberg—Marquardt优化算法求解出旋转矩阵和带有未知系数平移矢量。在此基础上,利用平面靶标上的基线长度确定平移矢量系数,从而求得数据拼接矩阵。利用平面靶标上100个点进行拼接试验,计算出x、y和z坐标拼接RMS误差分别为0．038 mm、0．022 mm和0．135 mm。结果表明该方法柔性好,适用范围广。