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当前,科学技术和人工智能的快速发展,为烟叶的自动分离和烟叶质量的自动检测分析提供了有效的方法和手段;针对目前烟叶的分离和分级仍采用传统的人工方式,从而使分级结果的主观性较强,导致分级不具备科学性、客观性等一系列问题的出现,提出对烟叶自动分离及智能分级分拣系统的研究。该系统在设计上以工业计算机为核心,使用Visual Basic编程语言编制软件,应用专家系统结构进行智能控制,采用DCS分布式控制系统,监控各个工段的运行工作,并且详细阐述了该系统实现烟叶的自动分离、智能检测定级、智能分流分拣的过程和系统间各个工段的工作原理。模拟实验测试结果表明,本系统各个工段都运行流畅,烟叶分离效果明显,分级结果的正确率也较高,可以实现对烟叶的有效分离、分级和分拣。 相似文献
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锅炉燃烧是工业生产中常见的形式,但其在运行过程中存在诸多潜在的问题,与之相关的能源损耗以及环境影响也是人们长期以来关注的话题。只有锅炉长期处于稳定运行状态,才可以确保其具有良好的燃烧效率。通过采集火电厂锅炉燃烧相关运行数据,旨在研究电厂大数据背景下将神经网络建模方法应用于锅炉燃烧系统辨识的可行性,探讨其对提高火力发电燃烧效率的意义。 相似文献
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AnnAGNPS模型在太湖流域丘陵区适用性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
太湖流域位于长江三角洲南缘,其富营养化和水污染日趋严重的现象已成为国内外广泛关注的环境问题。目前流域的农业非点源污染比较突出,尤其是湖岸周围的丘陵区,农业活动频繁且距离太湖较近,在降雨条件下随径流流失的农田营养盐是太湖非点源污染物的重要来源。结合实测资料及利用ArcGIS、ArcView等GIS软件,建立太湖流域典型丘陵区(梅林小流域)AnnAGNPS模型数据库,将非点源污染模型AnnAGNPS运用于研究区,进行农业非点源污染数值模拟,结果表明,预测结果与实际观测结果基本相符,相关程度较高,认为该模型可用于太湖典型丘陵区,因而该模型在太湖典型丘陵区非点源污染研究方面具有一定的应用价值。 相似文献
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目的 探究绿豆煮制过程中淀粉含量及理化性质的变化规律,从而根据不同目的 选用最优煮制时间,且为绿豆煮制加工提供科学数据.方法 以明绿豆为主要原料,采用传统煮制方法,以10 min为间隔时间采样,进行淀粉含量和淀粉性质测定及相关性分析.结果 随着煮制时间的延长,绿豆中总淀粉含量和直/支链淀粉含量均呈下降趋势.溶解度在煮制30 min后呈上升趋势,在60 min时达最大;膨胀力呈下降趋势,煮制50 min后趋于稳定;糊透明度在煮制40 min后明显增大,在60 min时达最大;凝沉稳定性在煮制40 min后逐渐增强.由相关性分析结果可知,煮制时间与溶解度呈极显著正相关,与绿豆中总淀粉含量和膨胀力呈极显著负相关,与透光率呈显著正相关,与直/支链淀粉含量和凝沉体积呈显著负相关.结论 煮制时间是影响绿豆中淀粉含量和性质的主要因素,而淀粉含量则可以直接影响绿豆的膨胀力、透明度等理化性质.在绿豆食品加工过程中,可根据加工目的 选择不同的煮制时间. 相似文献