精酿啤酒专用麦芽的研究进展

在工业啤酒日趋饱和的大背景下，精酿啤酒在中国受到越来越多消费者的喜爱，并呈现出广阔的成长空间。麦芽作为精酿啤酒重要原料之一，其品质优劣决定了啤酒品质的好坏。该文结合当前精酿啤酒专用麦芽的应用研究，总结、归纳了精酿啤酒酿造用麦芽的基本种类、制麦工艺、麦芽风味物质及麦芽主要成分对啤酒品质的影响，最后阐述了精酿啤酒专用麦芽对麦芽加工工业和精酿啤酒制造业的重要意义，并对精酿啤酒专用麦芽的前景进行了展望。     

柔性化夹具静动态特性分析及拓扑优化

针对汽车发动机缸盖、变速箱阀体全自动化混合生产线,设计柔性化夹具来满足CNC高精密加工以及快速换产的要求。建立夹具系统三维模型,并利用ANSYS对夹具系统在不同加工工况载荷下进行静态性能分析;从分析结果判断出影响夹具性能的关键结构,并对其进行拓扑优化设计,实现夹具整体减重39.25 kg。然后对改进后夹具模型进行验证分析,发现最大变形量减少为0.0045199 mm,满足设计指标0.005 mm;最后,对现有夹具系统进行模态实验和CAE模态分析,发现夹具系统在Z向受到低频激振力时,容易发生共振,该频段为70 Hz?110 Hz,在加工过程中需要控制刀具加工频率避免发生共振。     

深度学习在肺炎检测中的研究综述

针对专业影像医生每天因阅览大量胸片所导致的视觉疲劳,会在一定程度上影响医生的诊断,从而出现假阳率过高、 误诊漏诊等问题。 为了减少这类情况的出现, 近年来大量研究将深度学习技术应用于医学影像辅助诊断方面以减轻医生负担、 提高医院检测工作效率。本文对比了深度学习中几种常用的卷积神经网络模型, 并且总结了几个比较大型的肺炎公开数据集, 然后以肺炎检测为综述对象, 从传统方法和深度学习方法两个方面和分类、 目标检测两个角度, 详细分析了近年来国内外的研究现状、 取得成果以及所面临的问题,并给出相关建议。     

浅谈煤样粒度对粘结指数的影响

通过试验数据分析了煤样粒度对粘结指数的影响,阐述了煤样粒度对测量粘结指数准确度的重要性.     

Study on the preparation and properties of ultrafine copper powder

1IntroductionAs ani mportant raw material of powder metallurgy products,copper powder plays a vital role in in-dustrial fields.There are many methods for preparation of copper and copper based powder as follows[1-5]:electrolytic technique,gas-reduction technique,atomization machanical smashing,permutation,high-pres-sure hydrogen reduction,microbe lixiviation,and so on.Recently,high energy ball millingis used widelyin preparation and sythesis of materials such as dispersion intensified alloy ma…     

EXCEL在可磨性指数结果处理中的应用

本文对处理可磨性指数测定结果的校准图法进行分析，将Excel应用到结果处理中，开发出一种更为简单、快速、准确的结果处理方法。     

机械液压系统漏油故障维修技术

介绍了机械液压系统常见的漏油故障 ,分析了其产生的主要原因 ,提出了相应的故障维修技术与方法。     

适用于有高差线路的覆冰输电导线ANSYS找形方法

输电线路覆冰会对电网运行产生严重影响,输电导线找形是基于ANSYS对覆冰输电线路进行力学分析的基础。现有ANSYS找形方法主要以跨中弧垂或导线水平应力收敛作为结束条件。对于有高差的输电线路,水平应力和最大弧垂并非在一档中间位置,跨中弧垂或水平应力的确定较为复杂。为此,文中提出基于最低点位置的输电导线找形方法。首先基于解析法求解导线最低点位置,对最低点不在档内的情况需要虚拟出最低点,再通过修改弹性模量的方式使导线位于接近最低点,然后将弹性模量修改为实际值,重复迭代直至导线到达最低点。仿真结果验证了文中方法对不同类型输电导线的有效性。     

基于预测数据特征的空气质量预测方法

采用LightGBM预测模型对空气质量预测问题进行研究,提出并设计一种基于预测性特征的空气质量预测方法,有效地预测北京市区内未来24 h核心表征空气质量的PM_2.5质量浓度。在构建预测方案过程中,分析训练数据集特性开展数据清洗,利用随机森林与线性插值相结合的方法,解决数据大量缺失以及噪声干扰问题;提出使用预测性数据特征方法,同时设计相关统计特征,提高预测结果的准确性;采用滑窗机制挖掘高维时间特征,增加数据特征数量级;对预测模型的工作性能和结果进行详细分析,并结合基线模型进行对比评价。试验结果表明,基于预测性特征结合采用LightGBM预测模型的方案具有更高的预测精度。     

空心结构ZnSn(OH)6立方体制备及其可见光催化性能研究

以乙酸锌、锡酸钠、氟化铵为原料,利用NH₄F刻蚀,采用水热法制备了尺寸250 nm的空心结构ZnSn(OH)₆立方体,通过X射线衍射(XRD)、红外光谱(FTIR)、拉曼光谱(Raman)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、荧光光谱(PL)等来表征ZnSn(OH)₆的晶体结构、形貌和光学性能,研究水热时间对ZnSn(OH)₆形貌的影响,通过降解亚甲基蓝(MB)来探索不同形貌的ZnSn(OH)₆的光催化性能。结果表明,水热2 h制备的ZnSn(OH)₆具有完整的空心结构,且对亚甲基蓝(MB)在可见光下降解效率最优,在降解过程中·O^2-起主要作用,其稳定性良好。说明空心ZnSn(OH)₆立方体光催化材料是一种具有广阔应用前景的可见光催化降解材料。