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101.
明确华南5个优新荔枝品种果实品质风味特征的差异,为荔枝的品质评价、果品加工和产业优化提供科学依据。通过测定荔枝果肉糖酸组分和游离氨基酸含量,比较不同品种果实品质和风味差异。结果表明:桂味、仙进奉和井岗红糯为糖分均衡累积型品种,妃子笑和糯米糍分别为还原糖和蔗糖累积型品种。5个荔枝品种均主要累积苹果酸,酒石酸次之;最主要的游离氨基酸为γ-氨基丁酸(GABA)或丙氨酸(Ala)。甜味贡献最大的均是果糖,氨基酸中均以Ala、谷氨酸(Glu)和缬氨酸(Val)分别对甜味、鲜味和苦味的贡献最大,酒石酸则是酸味的最大贡献者,GABA对涩味贡献极大。荔枝品种间果肉甜度、甜度/总酸、总糖/总酸、甜味/鲜味氨基酸和甜味/苦味氨基酸均差异显著(P<0.05)。用上述指标评价5 个荔枝品种的品质风味,评价结果差异大。不同品种荔枝果实风味物质含量差异显著。果糖、Ala、Glu、Val、GABA和酒石酸是荔枝果实独特风味的关键物质基础。 相似文献
102.
When an aircraft or a hypersonic vehicle re-enters the atmosphere, the plasma sheath generated can severely attenuate electromagnetic wave signals, causing the problem of communication blackout. A new method based on time-varying E × B fields is proposed to improve on the existing static E × B fields and mitigate the radio blackout problem. The use of the existing method is limited by the invalid electron density reduction resulting from current density j = 0 A m-2in plasma beyond the... 相似文献
103.
104.
105.
"施工组织管理"是工程管理专业中既传统又比较综合的科目,结合现阶段BIM技术的高速发展,对BIM信息技术融入该门课程进行实践研究.通过对传统课程教学中导致学生被动学习缺乏创造性的弊端进行剖析,深入研究BIM信息技术优势,寻找与课程教学的契合度.在教改过程中,利用翻转课堂、角色模拟、理实相结合等教学手段总结出BIM信息技术的引入不仅能将全过程案例导入,让学生体验施工全过程管理,而且通过软件的使用,还能提高学生的学习热情,变被动为主动学习,并在课程结束后真正实现了与市场动态链接等多方面的应用价值. 相似文献
106.
微拉曼光谱技术及其在微结构残余应力检测中的应用 总被引:3,自引:1,他引:3
多孔硅薄膜,硅基底结构是微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)中的一个基本组元,其厚度为微米量级。由于薄膜与基底材料之间存在着晶格错配,在薄膜,基底间的界面上会出现残余应力,严重时会导致裂纹出现而发生断裂。微拉曼光谱法(micro-Raman spectroscopy,MRS)是近些年来在化学、物理、材料和力学等学科领域迅速发展的光学测量方法。文中对这一方法进行介绍,并且用来测量化学腐蚀多孔硅薄膜结构的残余应力,发现随着孔隙率的增加,多孔硅表面的拉伸应力逐渐增大。特别对某一样品出现裂纹区的拉曼测量表明,在裂纹区的残余应力急剧上升,达到了0.92GPa。使用金相显微镜观察不同孔隙率的多孔硅薄膜表面的微观形貌,这种不同程度的微观孔穴结构与残余应力的分布存在着紧密的联系。 相似文献
107.
建在深厚覆盖层上的高土石坝,混凝土廊道与防渗墙的应力变形性状十分复杂,针对深厚覆盖层上高土石坝防渗体系的受力特点,提出对廊道与防渗墙之间可设置定向支座连接型式,并开展了有限元分析,研究了刚接、定向支座两种不同的连接型式以及定向支座接头嵌固时机对防渗墙应力变形的影响。结果表明:定向支座型式的主要优点是在完建期允许防渗墙能自由伸入廊道,与防渗墙顶端刚接廊道的传统结构型式相比,能充分减小上部坝体的巨大自重经过廊道传递给防渗墙的压应力;防渗墙顶端蓄水前受到一定的压应力是有益的,可避免防渗墙在水压力作用下产生较大的拉应力;提出对于定向支座连接型式,应在坝体填筑到一定高度后将廊道与防渗墙顶端嵌固起来,使得蓄水后防渗墙的拉压应力处于合理范围内。 相似文献
108.
109.
110.
当齿轮箱传动系统发生故障时,不同振动信号的多尺度均值排列熵(Multi-scale Mean Permutation Entropy,MMPE)与其故障状态有一定的对应关系,但MMPE提取故障特征的效果取决于参数的选取。因此,提出了一种基于改进MMPE和参数优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的齿轮箱故障识别方法。首先,引用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对MMPE的参数进行优化;其次,对采集到的齿轮振动信号计算其MMPE;最后,采用PSO-SVM对齿轮的故障状态进行了识别。试验结果验证了所提方法的有效性且具有较高的准确率。 相似文献