时间-温度指示器在食品功能性包装中的应用

随着当今社会的快速发展,人们对食品健康的关注呈上升趋势。时间-温度指示器（time-temperature indicator, TTI）可以用来监测食品在运输和贮藏期间的新鲜度,有效促进食品智能包装技术的快速发展,有着很大的潜力和发展前景。从材料的功能性角度出发,分析了TTI的类型与原理,探讨了TTI在食品包装中的具体应用,以期为TTI在食品包装中的应用提供一定的参考和理论依据。     

三维快速拉格朗日法进行水布垭地下厂房的稳定分析

选取清江水布垃水利枢纽工程地下厂房区，采用三维快速拉格朗日法(FLAC—3D)，模拟施工开挖过程，研究了复杂地质条件下洞室群围岩的开挖变形形态与应力状态，分析了围岩塑性区分布及地下厂房洞室群围岩的稳定性，并对层水洞顶拱进行了加固处理。     

IGBT在无汞平面光源驱动电源中的应用

本文对绝缘栅双极晶体管（IGBT）在无汞平面光源驱动电源中的应用可行性进行了分析。同时对IGBT和金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）的性能进行了比较,对IGBT在无汞平面光源中应用的可行性进行了分析。结果表明IGBT在大电流应用场合更具优越性,同时IGBT的温度特性优于MOSFET,采用IGBT可以简化电路结构。基于上述分析,设计了一组采用IGBT的12寸无汞平面光源的驱动电源,实验结果表明采用IGBT可以简化电路结构,降低电路成本。     

基于ARIMA-CNN-LSTM模型的黄河开封段水位预测研究

为准确预测水文条件复杂的黄河开封段水位变化，提出一种基于ARIMA-CNN-LSTM的多变量水位预测模型。该模型通过综合考虑水位的多重影响因素，结合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)来学习数据中的非线性特征，同时应用ARIMA模型进行参数校正，从而实现对黄河开封段水位未来一段时间的预测。结果表明：相较于LSTM模型、CNN-LSTM模型、ARIMA模型以及BP神经网络模型，ARIMA-CNN-LSTM模型的预测精度更高，对峰值反应更灵敏，可以更加精准地预测未来一段时间的黄河开封段水位变化。