响应面法优化红薯茎叶中绿原酸的提取工艺

以红薯茎叶为原料,采用超声波辅助乙醇浸提法提取红薯茎叶中的绿原酸。在单因素实验基础上,以提取时间、提取温度、料液比和乙醇浓度为考察因素,以绿原酸得率为响应值,采用4因素3水平响应面设计组合实验,建立相应的二项式数学模型优化提取工艺。实验结果表明,红薯茎叶中绿原酸提取的最佳工艺条件为提取时间25 min、提取温度64.5℃、料液比1∶35(g/mL)、乙醇浓度45%,红薯茎叶中绿原酸的实际得率为3.442 1 mg/g,接近预测值。响应面法可用于红薯茎叶中绿原酸提取工艺的优化。     

湿法炼锌高钴渣处理工艺研究

采用锌粉置换除钴得到的高钴渣,针对现有工艺的不足,提出了一段硫酸浸出-二段高钴渣中和-过氧化氢氧化除铁-锌粉置换除镉-新型活性硫化剂（简称除镍试剂）除镍-过硫酸钠选择性氧化除锰-过硫酸钠氧化沉钴的湿法冶金工艺,实现渣中钴和镍的分离回收。对工艺流程探究,得出了较优的实验结果。硫酸浓度为150 g/L,温度80℃条件下浸出120min,钴的浸出率为96.14%。锌、镍、镉、铁、锰的浸出率均大于99%。过氧化氢沉铁率达到99.8%以上,过硫酸钠除锰可使锰除到0.13mg/L,沉淀率达到99.98%,Co沉淀率达到99.99%,氧化渣中钴含量达到49.75%。     

一种大型铝合金薄壁件高效加工工艺研究

通过对某型号卫星贮箱支架的数控加工实践,研究了大型铝合金框架式薄壁结构件的高效数控加工工艺技术。通过合理选择机械加工规程和工艺参数,解决了这类零件加工过程中极易超差等难题,可靠地满足了型号研制的要求。同时利用Mastercam X软件研究了高效数控加工问题。     

一种变径减阻的方法

为了降低流体通过变径时的局部阻力,让边界形状与流线最大限度的重合,避免流动过程产生的旋涡消耗能量,从而达到减阻的目的。为了找到流体通过变径时的流线的运动方程,对此提出了一种变径减阻的方法。     

空调换热器清洗与节能效果的分析

根据对上海200多栋公共建筑的调研结果,分析了公共建筑中集中空调系统清洗的现状,理论分析了空调换热器清洗对风量、传热系数和制冷机能效比的影响,结合两个典型商场实例进行了空调换热器清洗的经济性分析。     

空间网架结构模型动力特性测量及分析

在试验中，采用正弦稳态激振、随机激振和中向正弦波低幅共振，研究了正放四角锥网架模型的动力特性；在理论上，采用子空间迭代法求解网架结构的自振频率和振型，并绘出了振型图，最后把试验结果与理论计算结果进行了比较，得到了令人满意的结果。     

人类面部重演方法综述

随着计算机视觉领域图像生成研究的发展,面部重演引起广泛关注,这项技术旨在根据源人脸图像的身份以及驱动信息提供的嘴型、表情和姿态等信息合成新的说话人图像或视频。面部重演具有十分广泛的应用,例如虚拟主播生成、线上授课、游戏形象定制、配音视频中的口型配准以及视频会议压缩等,该项技术发展时间较短,但是涌现了大量研究。然而目前国内外几乎没有重点关注面部重演的综述,面部重演的研究概述只是在深度伪造检测综述中以深度伪造的内容出现。鉴于此,本文对面部重演领域的发展进行梳理和总结。本文从面部重演模型入手,对面部重演存在的问题、模型的分类以及驱动人脸特征表达进行阐述,列举并介绍了训练面部重演模型常用的数据集及评估模型的评价指标,对面部重演近年研究工作进行归纳、分析与比较,最后对面部重演的演化趋势、当前挑战、未来发展方向、危害及应对策略进行了总结和展望。     

铁路数据通信网安全技术及其发展

铁路数据通信网已完成基础设施建设,其承载涉及GSM-R系统、综合视频监控、旅服信息系统、铁路电报系统、变电所数据采集与监视控制系统、视频会议系统、应急通信系统、动车组运行故障动态检测系统等十余种业务.既有网络安全手段匮乏,本文从终端、准入、有线、无线、审计、流量追查、安全管理等几方面研究补强方案,并对未来铁路数据通信网网络安全运维的发展浅做展望.     

单次样本对的CSP滤波器设计及其在脑电 训练样本优化中的应用

在运动想象脑-机接口（Motor imagery brain-computer interface，MI-BCI）系统研究中，共空间模式（Common spatial pattern，CSP）作为一种有监督空域滤波设计方法，已被广泛应用于运动想象脑电信号（Electroencephalography，EEG）的特征提取。但是EEG训练样本的采集过程不仅会受到各种噪声伪迹干扰，也会受到受试者分心和疲劳等因素的影响，因此，训练集中难免出现“低质量”的异常单次试验数据。如果不加选择地将所有的单次样本用于CSP滤波器设计和分类器训练，会给所建BCI系统的性能带来较严重的负面影响。针对这一问题，本文提出一种新颖而实用的EEG训练样本筛选方法。方法的基本步骤是，先依次选择单次EEG样本对进行CSP滤波器设计，并结合零训练分类器构造相应的CSP-BCI测试系统。然后以所建CSP-BCI系统的交叉验证识别率为指标，剔除低识别率对应的单次训练数据，以实现对训练样本集的优化。基于所提方法，论文对6位受试者在不同时间采集的75组两类运动想象EEG数据进行了优化筛选和测试。实验结果表明，相比传统方法设计的CSP-BCI系统，基于训练样本优化方法的CSP-BCI系统性能得到明显改善，针对六位受试者测试集的平均识别率分别提高了5.04%、6.42%、13.15%、15.51%、1.94%和8.26%。