响应面试验优化香根草油的超临界CO2萃取工艺及其萃取物分析

以新鲜香根草根须为原料,通过单因素试验研究粒径、装料系数、萃取压力、萃取温度、CO2流率及萃取时间对超临界CO2萃提香根草油得率的影响。在此基础上,选取萃取压力、萃取温度和CO2流率为影响因素,以香根草油得率为响应值,采用Box-Behnken方法设计试验,进行响应面分析。结果表明：超临界CO2 萃取香根草油的适宜工艺参数为粒径范围60～80 目、装料系数0.8、萃取压力22.61 MPa、萃取温度35.41 ℃、CO2流率1.65 L/min、萃取时间1.5 h。在此条件下预测香根草油得率达到7.780%,实验验证值为7.762%,与预测一致。采用气相色谱-质谱法对超临界萃取的香根草油进行了成分分析,鉴定出18 种化合物,占总萃取物的69.88%。其中主要成分为柏木烯醇、脱氢香橙烯、月桂烯酮以及香根草特有的香根醇、香根酮等化合物,并按照应用领域对其进行了分类总结。     

FBG应变与温度交叉敏感分离方法研究

应变与温度交叉敏感的分离技术是光纤Bragg光栅(FBG)传感器的关键技术之一。详细介绍了双波长矩阵法、双参量矩阵法、温度参考光栅法、温度补偿封装法等几类应变与温度分离方法的原理,并从应用的角度比较了各自的优缺点和应用范围。     

一种改进的星图中星提取方法

在矢量法基础上,将改进SUSAN算法和限制条件下扩展像素标记法相结合,提出一种改进的星图中星提取方法。仿真结果表明:该方法的提取精度优于矢量法,有较强的抗噪声干扰和剔除暗星能力。     

基于非线性局部滤波的红外小目标检测方法

为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快.      

灰色稀疏极端学习机在激光陀螺随机误差系数预测中的应用

为了提高激光陀螺的性能,有效地补偿激光陀螺的随机误差,提出了一种灰色稀疏极端学习机的预测新模型。为了克服极端学习机(ELM)训练样本缺乏稀疏性的不足,根据矩阵求逆引理实现了冗余样本递推剔除,提出了一种稀疏极端学习机;利用灰色预测模型对原始数据进行初步预测,将实测值与预测值生成残差序列,选取适当长度残差序列作为训练样本,剩余数据序列作为测试样本,输入稀疏极端学习机进行残差回归预测,将预测的残差值与灰色预测得到的数据结合生成最终的预测结果。将灰色稀疏极端学习机预测模型应用于某型激光陀螺随机误差系数预测实验中,结果表明:该模型能够取得比其他3种预测模型更加精确的结果。     

基于预测跟踪星表提高星敏感器实时性的方法

为提高星敏感器在星跟踪失败时向全天识别模式转换的效率,提出了一种在星跟踪的同时,并行预测跟踪导航子星表的方法,以随时做好工作模式切换的准备,提高星敏感器实时性。设计了分层存储、逐层索引结构的导航星表,实现了均匀化筛选导航星、构建导航子星表及对数据快速搜索和处理;由飞行态数据预测下一时刻星敏感态,并通过星敏感器视轴指向与子星表地址之间的索引关系,预测跟踪子星表的地址;星跟踪失败时,全天识别在4个冗余子星表中完成,简化识别过程,提高了识别效率。实验结果表明,设计的导航星表较为科学、合理,预测跟踪星表方法具有较强的鲁棒性,在高动态条件下有效提高了星敏感器模式切换的实时性。     

贫数据多退化量产品可靠性评估

为了在退化数据比较贫乏时对产品进行可靠性评估,首先从数据扩充方面着手,用灰色理论对数据进行预处理,探求数据变化规律,在保证精度的前提下,用GM(1,1)模型进行一定长度的数据预测;其次,从产品的多个失效模式出发,考虑退化量之间的相关性,建立多退化量产品可靠性评估模型;最后,对于评估模型中的参数,采用线性回归方法进行建模,求出可靠度函数,从而评估任意时刻产品的可靠度。为了验证方法的有效性,进行了仿真分析,用未进行数据扩充的评估方法作为比较,仿真结果表明,所提方法有更高的评估精度。因此,在对贫数据产品进行可靠性评估时,该方法可行且有效。     

膜浓缩木醋液的工艺研究

综合利用超滤、纳滤和反渗透膜分离技术,对商丘三利新能源有限公司的粗制木醋液进行了浓缩处理。实验结果表明,在处理量为300L/h的条件下,原液中的总有机酸回收率可以达到90%以上,乙酸的回收率超过85%,同时木醋液经单套膜组件处理后含水量减少45%。     

密胺树脂的改性工艺研究

在蜜胺树脂的合成中引入聚乙二醇、聚乙烯醇、糠醛对其进行改性,并对合成条件进行了优化。在n(三聚氰胺)∶n(甲醛)∶n(甲醇)为1∶5∶5,羟甲基化温度为85℃,醚化温度为50℃,羟甲基化时间为30 min,聚乙二醇质量分数为2.3%时,蜜胺树脂储存稳定性由40 d提高至3个月以上,改性后的蜜胺树脂对酚醛树脂有很好的补强作用,还能提高树脂磨具的机械性能和磨削比。