基于小波变换的玉米撞击声信号滤波方法

根据玉米撞击声信号的特点,将信号分解成一系列小波函数,用母小波函数经过平移与尺度伸缩获得小波函数,对信号的分解系数进行阈值量化,然后再用处理后的分解系数进行信号重构,从而得到满意的处理结果,成功地将小波变换理论应用于玉米撞击声信号的滤波处理中。     

基于仿齿压头的物料脆裂力学模型建立及验证

使用仿齿压头对脆性食品物料进行了压碎试验,通过对杵-臼咀嚼模型研究以及对仿齿压头破碎物料的受力分析,建立了基于仿齿压头的物料脆裂力学模型和物料脆裂方程。验证试验结果表明,脆裂力计算值与试验值误差小,物料的脆裂方程能正确反映脆裂力和失效应力之间的关系,脆裂方程表达式正确。相关性分析结果表明,脆裂力与脆性感官评分之间的相关性良好,基于仿齿压头的物料脆裂力学模型可以用于食品物料脆性的评定。     

POE/PP体系的反应挤出接枝马来酸酐研究

通过研究辛烯-乙烯共聚物/聚丙烯（POE/PP）比例。第二反应单体的选择，马来酸酐（MAH）单体和过氧化二异丙苯（DCP）用量变化以及反应温度，螺杆转速，真空度对接枝产品性能的影响情况，找出了适合于工业生产的最佳配方和工艺条件，即POE/PP为60：40，MAH为1.5%，DCP为0.04%，提纯苯乙烯为1.5%。螺杆转速为45r/min，真空度为-0.10MPa，螺筒各段温度为160，190（反应段），190（除杂段），150（机头）℃。     

基于二维离散小波的鲜玉米果穗成熟度的等级评定

采用计算机视觉技术,经二维离散小波分解后提取与玉米果穗成熟度相关的图像特征实现成熟度等级评定。在HSI颜色模型下对鲜玉米果穗图像H分量进行二维离散小波分解,提取低频子带的颜色特征。在RGB颜色模型下提取鲜玉米果穗图像高频子带的纹理特征。通过主成分分析法实现特征参数的降维。以前4个主成分值作为网络输入,构建概率神经网络,实现鲜玉米果穗成熟度的等级评定,评定正确率为95%。     

组合Kalman隔点预测法的仿真适应性

将Kalman预测方法用于仿真经纬仪跟踪机动目标,对不同靶标旋转速度下的机动目标跟踪进行了仿真研究。对等角速度模型和等角加速度模型的状态方程输入矩阵G(k)进行了计算。根据Kalman预测曲线与实测曲线误差的标准方差最小原则,确定了两模型的状态噪声与测试噪声的方差比值Q/R,并优化了两模型适合经纬仪的比值Q/R。提出了组合Kalman隔点预测法。对两模型的组合Kalman隔点预测仿真结果进行了对比。得出了两模型的组合Kalman预测法在仿真经纬仪跟踪机动目标时的适应范围。     

甲基红-溴酸钾动力学方法测定面粉中的吊白块

利用甲基红-溴酸钾动力学催化体系建立一种检测面粉中吊白块的方法。通过试验及试验条件优化,得到最优试验条件为:反应温度15℃,盐酸溶液(2mol/L)2.6mL,甲基红溶液(0.05%,w/w)3.8mL,溴酸钾溶液(0.01mol/L)1.6mL,反应时间9min,方法线性工作区间为甲醛质量浓度[0.0243,1944]mg/L;精密度4.03%;回收率达到96.25%;测定结果在4h内保持稳定;抗面粉中其他物质干扰能力强。     

牛胴体眼肌切面分级特征的提取与分析

利用具有USB接口的CMOS摄像头和VFW技术构建了牛胴体分级信息自动采集系统。提出眼肌切面分级特征的测量和分析方法,采用计算机图像分析理论提取眼肌面积、背膘厚度、大理石花纹等级,并提出了评价大理石花纹等级的指标。背膘厚度的提取准确率平均值为92.72%,标准偏差为4.75;眼肌区域提取准确率的平均值为94.84%,标准偏差为2.52。利用BP神经网络对大理石花纹的等级进行建模、验证,准确率达到了94.74%,满足牛胴体分级信息自动采集系统的准确性要求。     

仿齿冠压头破碎物料试验及模拟

模仿人类磨牙制作了仿齿冠压头,并对其进行了破碎率试验和有限元模拟分析。采用三维激光扫描仪获取齿冠点云,利用逆向工程技术设计制作仿齿冠压头。采用筛分称重法测定仿齿冠压头破碎率,使用非线性接触模型对仿齿冠压头破碎物料过程进行有限元模拟,并与圆柱、齿形压头进行对比。结果表明,仿齿冠压头破碎率高于其他压头,并且数据稳定可靠;仿齿冠压头对物料产生的破碎应力大,应力集中区域多,破碎效果优于其他压头。本文设计的仿齿冠压头提高了压头工作性能,为破碎机械压头的优化设计提供参考。     

吉林杂交猪瘦肉率的主成分回归分析估算

在对69头吉林杂交猪的17个胴体参数进行调查分析的基础上,通过相关性分析,筛选出影响猪胴体瘦肉率的11个主要因素,并用主成分分析法优选出复合因子、眼肌面积因子和胴体品质因子3个主成分变量,构建了吉林杂交猪瘦肉率多元线性回归模型。通过对30头吉林杂交猪的胴体瘦肉率的测算,平均误差仅为3.41%,标准残差RSD为0.061。试验结果表明,该方法可以在实际生产中应用,适合对吉林二元杂交猪瘦肉率的估算。