浓香型白酒发酵黄水中微生物群落结构解析

运用传统培养和构建SSU r RNA文库的方法探索发酵黄水中微生物多样性。所获得的151个细菌克隆子分别归为变形菌门、柔膜菌门、拟杆菌门、厚壁菌门、黏胶球形菌门及放线菌门等6个门以及一个未分类类群,其中厚壁菌门(47.6%)、变形菌门(29.1%)为主要类群。在种属分类水平上,梭菌属(25.8%)、乳酸菌属(15.9%)和沙雷氏菌属(14.6%)为优势菌群。随机选择的37株古菌克隆子均属于广古菌门、甲烷微菌纲,其中以A13为代表甲烷八叠球菌属古细菌(59.5%)及以A8为代表的产甲烷囊菌属(35.1%)占古菌数量的绝大多数。细菌和古菌克隆文库的多样性指数(香浓指数H)分别为2.75和0.83、优势度指数12.88和2.14、盖度指数99.9%和100%。物种鉴定结果显示,黄水中多数微生物为功能性微生物,在营养物质代谢、酸、醇、酯、醛、酮等功能成分合成方面发挥着重要作用,是浓香型白酒香味物质的来源与基础之一。     

公螺纹应力减轻槽效果分析

在钻井过程中,钻具疲劳失效事故频繁发生,其失效部位主要集中在螺纹接头处,如何减轻集中在接头处的应力,国内外有关学者提出了在螺纹部位加工应力减轻槽以降低公扣最末完全扣和母扣根部的应力集中,该方法经现场应用后,效果显著。以?177.8mm钻铤公螺纹接头作为研究对象,用有限元方法对加工有不同应力减轻槽的钻铤公螺纹接头进行了分析计算,得出了4种不同公螺纹结构在相同的边界条件和载荷作用下最末完全扣处的应力集中情况。计算结果表明,带有应力减轻槽的公螺纹具有较小的应力集中,特别是API标准应力减轻槽的应力集中最小,因此抗疲劳性能最佳,建议采用这种应力减轻槽结构。     

基于CAN网络的整车授时系统设计

对于装备有多种控制系统和信息系统的车辆,整车必须有统一的时间系统才能保证各个子系统进行协调的工作.本文阐述了一种基于CAN总线的整车授时方法,基于该方法设计了一个整车授时系统,并且通过对CAN网络延时的分析,做出时间补偿.     

非均匀载荷下磨损套管抗挤强度研究

针对非均匀载荷下套管磨损后抗挤强度降低的问题,将磨损简化为套管的壁厚不均度和内壁不圆度几何缺陷。在此基础上,建立了非均匀载荷下磨损套管抗挤强度计算方程。该方程计算值与试验值的对比表明,该方程计算结果是可靠的,可为复杂地层磨损套管柱设计提供理论依据。研究表明,当载荷不均匀程度较小时,磨损对套管抗挤强度的影响较大;当载荷不均匀程度较大时,磨损对套管抗挤强度的影响较小。     

粒式搜索者算法优化的SVM短期风电功率预测

支持向量机在风电功率预测方面的应用越来越广泛。风电功率预测精度不仅受风能随机性、非线性的影响,而且取决于预测模型的主要参数。对搜索者算法的二维优化能力进行改进,设计了基于二维参数改进的粒式搜索者算法(PTSOA)。具体给出了PTSOA的实现步骤,并利用五种常用的经典测试函数验证改进后算法的优化性能。利用粒式搜索者算法对支持向量机的核函数参数和惩罚因子进行寻优,利用寻优得到的参数进行模型训练,并将模型用于功率预测。对支持向量机预测模型结果进行对比和预测误差分析。分析结果表明:粒式搜索者算法优化的支持向量机具有更精确的风力发电功率预测结果。     

英美电力市场用户及调度成本覆盖的思考与启示

以英国电力库时期、NETA时期和美国PJM时期电力市场为例,分析对比三者在用电侧和调度的成本覆盖情况,并且分别从市场运营特点的整体性和3种交易模式在交易和费用制度的繁复程度上、市场的组织形式上、价格的稳定和导向性上、市场运行的透明度上的优劣势进一步分析不同电力市场的运营模式。最后结合我国的实际情况,提出我国电力市场建设方面的相关建议。     

一种面向自动驾驶推理任务的工作流调度策略

目前自动驾驶推理任务调度中要解决的关键问题是如何在不同的时间窗内,让实时推理任务满足可容忍时间约束的前提下,在相应的处理设备上被调度执行完成.在不同时间窗内,依据边缘节点的数量变化以及推理任务的不同,设计了一种边缘环境下基于强化学习算法的工作流调度策略.首先,利用推理任务工作流调度算法计算任务的完成时间;其次,采用基于模拟退火的Q学习算法(Q-learning based on simulated annealing,SA-QL)来优化推理任务的完成时间;最后,从可行性、收敛性、有效性和探索性四个角度来体现基于模拟退火的强化学习算法(Reinforement learning based on simulated annealing,SA-RL)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的性能差异.实验结果表明,模拟退火的强化学习算法和粒子群优化算法都具有可行性和有效性,单步时序差分算法(TD(0))具有更强的探索性,多步时序差分算法(TD(λ))具有更强的收敛性.     

基于装备制造业工业汉语平行语料库的构建及相关问题的研究

现阶段,平行语料库被广泛应用于社会各行业中,特别是在计算机语言学领域中蓬勃发展,平行语料库作为语料库的一种表达形式,不仅具备语料库的共性特征,也能够为实证研究、对比语言学与翻译理论等提供便利,还能够充分发挥其优势。因此,将装备制造业专业技术与应用语言学有机结合,有利于对装备制造业工业汉语语料库的架构、语料入库来源、语料分词模型、语料数据挖掘软件等技术等深入探索与研究,为构建装备制造业工业汉语语料库奠定坚实基础。以此实现装备制造业工业汉语语料库应用价值的有效发挥,拓展应用语言学研究领域。所以,在开展装备制造业工业时,应该借助科学技术与科技力量构建装备制造工业汉语平行语料库,并对其进行深入的探索与分析,从而保障装备制造工业的可持续发展。     

直放站覆盖网络优化设计

随着移动通信的飞速发展,GSM、CDMA、小灵通网络建设速度一再加快.网络的扩容、基站数量的增加,使得覆盖更加完整,因此也带来用户数量的增加和话务量的飞速递增.在人们大量使用移动电话的同时,也对网络的服务质量提出更高的要求.本文分析直放站应用中的存在的问题,探讨了直放站覆盖网络规划及优化,并应用于实际的工程中.     

优化CMP碱性铜抛光液配比的新方法

采用响应曲面法(RSM)和人工神经网络(ANN)分别对化学机械抛光(CMP)碱性铜抛光液的主要成分(SiO2磨料、FA/O型螯合剂、H2O2氧化剂)进行优化研究.采用RSM优化,当抛光液中磨料、氧化剂和FA/O型螯合剂的体积分数分别为10.57％,1.52％和2.196％时,Cu的抛光速率的预测值和实测值分别为924.29和908.96 nm/min;采用ANN结合人工蜂群算法(ABC)优化,当抛光液中磨料、氧化剂和FA/O型螯合剂的体积分数分别为11.58％,1.467％和2.313％时,Cu的抛光速率的预测值和实测值分别为947.58和943.67 nm/min,其拟合度为99.36％,高于RSM的94.63％,且均方根误差较低为0.199 3.结果表明,在抛光液配比优化方面,RSM和ANN都是可行的,但后者比前者具有更好的拟合度和预测准确度,为更加高效科学地优化抛光液配比提供了一种新的思路和方法.