金属螯合双水相亲和分配技术分离纳豆激酶的研究

利用金属螯合亲和双水相分配技术对纳豆激酶的分离纯化进行了研究。考察了双水相系统、聚合物的分子量和浓度、亲和配基加入量、pH值、相比以及生物质加入量等因素对亲和分配的影响。结果表明,双聚合物系统比聚合物／无机盐系统更有利于纳豆激酶亲和分配;pH值和亲和配基加入量是影响分配的关键因素。优化的分配条件为：2．6％聚乙二醇,20．2％羟丙基淀粉,5％亲和配基PEG-IDA—Cu(Ⅱ),相比12,pH8．2,发酵液加入量15％。分配系统放大到100g,仍保持一致的酶活收率(90％)和纯化因子(2.0)。设计了两次分配分离流程,纯化因子达到3．52,总收率为81％。     

冷轧合同批量调度的模糊Job Shop模型及算法

针对冷轧薄板生产线机组设备多、产品种类多的特点,提出一种合同批量调度方法．该方法将生产合同按产品种类和交货期组批处理,建立了具有模糊处理时间的Ｊｏｂｓｈｏｐ调度模型来描述整个生产物流情况,并定义了分情况的合同批量加工时间推算规则．针对调度模型的求解,给出一种多子种群并行粒子群算法．利用宝钢冷轧薄板厂的实际生产数据进行了试运行,结果表明,该方法可大幅度提高合同交货期满意度,并能有效减少合同批量调度的工作时间。     

农业院校大学新生适应性研究

农业院校大学新生的学习和生活状态一直是教师、家长关心的话题,因大学新生对新环境的适应好坏直接影响他们各方面能 力的培养,各种能力的积累又潜移默化地决定他们今后的发展。采用问卷调查表明,农业院校大学新生学习状态不稳定,生活适应 性不强,缺乏明确的未来定位。提高农业院校大学新生适应性应该加强学风建设,帮助新生适时调整学习状态,运用团体辅导方式 提高新生适应能力,加强职业生涯规划促进新生对未来明确定位。     

转炉煤气柜位的多输出最小二乘支持向量机预测

针对钢铁企业转炉煤气系统中煤气柜位的预测问题,提出一种一致T型灰色关联分析确定柜位的主要影响用户,避免了冗余输入因素,降低了预测模型的复杂度.根据多个不同煤气柜同时并网运行的情况,提出多输出最小二乘支持向量机回归算法来建立柜位预测模型.该算法采用等式约束,通过最小化所有输出的单一和整体拟合误差,将其转换为求解一系列线性方程组,得到模型回归函数的权系数和偏置公式表示.现场数据仿真实验结果表明所建预测模型的有效性和实用性,为制定煤气调配方案提供了合理指导.     

基于模糊强化学习的空气压缩机群组协调预测控制

空气压缩机在提供动力的同时消耗着大量的电力能源,其节能增效备受关注.空气负荷需求受生产节奏、计划排程等影响呈现阶段性、间歇性的特点,导致空气压缩机组在大范围内变工况运行,人工调节速度慢,机组能耗高.针对此问题,以国内工业园区空气压缩机群组系统为背景,提出一种基于模糊强化学习的空气压缩机群组协调预测控制方法.首先利用工业现场的历史数据和设备运行机理建立基于模糊辨识的空气压缩机群组多工况模型;在此基础上,以最小化生产过程能耗为目标,结合生产工艺条件、设备安全等约束条件,建立基于模糊强化学习的空气压缩机组变负荷协调预测控制方法,保证系统在复杂工况下安全稳定运行;最后,将所提出方法应用于工业园区空气压缩仿真系统进行性能测试,取得较好的控制效果.     

基于多目标分层遗传模糊建模的磨矿过程溢流粒度软测量

提出一种基于多目标分层遗传算法的模糊系统对溢流粒度进行软测量, 该方法将模糊系统分为4 层, 即输入层、隶属度层、规则库层和系统集成层. 为了达到各层共同进化的目的, 设计遗传算法各层编码策略, 构建基于平均绝对百分误差和均方根误差的优化目标函数, 并采用该函数计算各层个体的适应度. 鉴于模糊模型训练过程中可能出现异常解, 将L-M 贝叶斯正则化方法融入训练过程. 对磨矿生产数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性.

     

聚乙烯-聚氯乙烯共混体系改性研究进展

就聚氯乙烯（PVC）和聚乙烯（PE）共混体系改性技术的最新研究进展做了总结。PVC／PE共混体系改性方法主要有添加增容剂或相分散剂，交联剂和相分散剂－交联剂协同作用。这种相分散－交联协同作用在改性PVC／PE力学性能方面表现出很好的效果。这不但为实现聚氯乙烯和聚乙烯等回收塑料的不需要分拣而直接再生利用提供了理论指导，还提供了试验依据。     

双酶法提取甜瓜籽多肽的工艺研究

以甜瓜籽为原料,水解度为考察指标,采用胰蛋白酶和碱性蛋白酶双酶协同酶解法制备甜瓜籽多肽。通过单因素试验和响应面设计试验对酶解条件进行优化,结果表明:酶解的最佳工艺条件为底物浓度为3%、加酶量为4%、酶解时间为180 min、酶解温度为50℃、pH值为8、双酶质量比为6∶4,水解度达到最大值13.85%。     

基于迁移学习的离心式水泵扬程性能预测

离心式水泵作为工业领域常见的抽水机械,一直有着广泛的应用.然而在其性能指标预测过程中,理论模型难以达到高精度要求,而机器学习模型难以应用于多工况环境.本文提出了一个最小二乘归纳式迁移学习(LSITL)方法,该方法利用离心式水泵扬程性能曲线特征,通过最小二乘方式提取迁移知识,并利用归纳法建立多工况下的迁移模型,再通过最小二乘支持向量机(LSSVM)方法的反向求解实现对离心式水泵的性能预测.本文通过与机理建模方法和传统机器学习方法的对比,表明了本文中方法具有准确性高,适用范围广的优势,可以实际应用到离心式水泵性能指标的预测当中.     

韩宏升:走创新之路打造再制造企业升级版

正韩宏升,河北瑞兆激光再制造技术有限公司掌门人。凭着一股敢想敢干的狠劲儿和勇于创新的精神,他用十年时间,把原本只有20多名工人、三五台小型设备的小作坊,发展成为科技含量高、经济效益好的一流规模企业。韩宏升第一次见识激光技术是在当兵期间。有一次,部队一架苏27飞机的叶片坏了,用一般的技术根本修不了,必须采用激光熔覆。当时这项技术在国内还