柱前衍生液相色谱荧光检测法测定婴幼儿配方乳粉中的低聚半乳糖

目的建立一种柱前衍生高效液相色谱荧光检测法测定婴幼儿配方乳粉中的低聚半乳糖含量的分析方法。方法样品用2-氨基苯甲酰胺衍生后,经色谱柱分离,用高效液相色谱-荧光检测器检测,外标峰加和分段法定量。结果建立的方法可以测定婴幼儿配方乳粉中的低聚半乳糖含量。采用麦芽糖、麦芽三糖、麦芽四糖、麦芽五糖、麦芽六糖和麦芽七糖建立标准曲线,在1～250μg/mL线性范围内相关系数(r~2)大于0.999。回收率为85.9%～103.5%,相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)小于5%,检出限为1.0 g/kg,定量限为3.0 g/kg。结论本方法方法重现性好,精密度高,解决了婴幼儿配方乳粉中高含量乳糖对低聚半乳糖测定的干扰问题,可以为食品中低聚半乳糖的定量提供良好的解决方案。     

不同热处理方式对玉米醇溶蛋白特性的影响

研究了不同热处理方式(水浴、微波、射频)和处理终点温度(70、80、90℃)对玉米醇溶蛋白功能性质与结构的影响。结果表明:多种热处理均会提高玉米醇溶蛋白溶解度、乳化能力和巯基含量,且这3项指标随着处理终点温度的升高而升高,射频处理至90℃使玉米醇溶蛋白溶解度、乳化能力和巯基含量分别提高了74.65%、171.7%和53.94%。应用差示扫描量热法测定玉米醇溶蛋白变性温度,发现微波处理后蛋白质变性温度略有升高。此外,紫外光谱分析提示,玉米醇溶蛋白经微波和射频加热处理后,蛋白质分子结构舒展、基团暴露,这使得蛋白质的溶解性和乳化能力有所改善。傅里叶变换红外光谱分析发现热处理改变了玉米醇溶蛋白的二级结构,其中微波和射频处理效果更明显。     

[数据驱动的智能服务]数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用

随着传感器、数据采集装置和其他具备感知能力的模块在复杂产品服务运行阶段的应用，复杂产品运维系统的数字化和智能化程度越来越高，具有实时、多源、异构、海量等特性的数据成为提高复杂产品系统可靠和低成本运行的决策依据，数字孪生技术提供了一种有效途径。介绍了数据驱动的复杂产品智能服务研究进展；分析了数据驱动的智能服务基本特征与框架模型；提出了数据驱动的复杂产品智能服务方法，主要包括面向服务的复杂产品建模与仿真方法、数据驱动的服务需求获取与精准分析预测方法、基于数字孪生的设备故障识别与动态性能预测方法、数据驱动的装备视情维修与备件库存联合多目标决策优化方法、基于数字孪生的复杂产品辅助维修技术、多要素协同的复杂装备能效精准分析预测方法、基于数据挖掘的复杂产品运行优化控制方法等；给出了智能服务系统的应用案例。所提出的框架和方法可为现代制造服务的智能化转型升级提供参考。     

面向大规模个性化的产品服务系统模块化设计

提出了面向大规模个性化的产品服务系统(PSS)模块化设计框架,通过物理与服务的内部模块组合,实现客户需求的大规模、个性化、低成本与快速提供。论述了大规模个性化与大规模定制模式的区别,归纳总结了面向大规模个性化的PSS模块化设计研究与应用现状,分析了面向大规模个性化的PSS模块化设计基本特征与实现模式,提出了面向大规模个性化的PSS模块化过程与方法。这一系统归纳的面向大规模个性化的PSS模块化设计框架与方法为产品的大规模个性化设计和产品服务系统模块化设计提供了理论参考。     

数字孪生及其应用探索

数字孪生是一种集成多物理、多尺度、多学科属性,具有实时同步、忠实映射、高保真度特性,能够实现物理世界与信息世界交互与融合的技术手段。随着数字孪生车间概念的提出,数字孪生在智能制造中的应用潜力得到越来越多的关注。分析了数字孪生在企业应用和理论研究上的进展,基于前期提出的数字孪生的五维结构模型,提出数字孪生驱动的6条应用准则,探索了数字孪生驱动的14类应用设想与实施过程中所需突破的关键问题与技术,为未来开展数字孪生的进一步落地应用提供理论和方法论参考。     

中国常见酒中生物活性物质研究进展

我国常见的饮用酒主要分为4类:红酒、啤酒、黄酒和白酒。本文综述了这4类酒中对人体有益的生物活性物质如多酚、美拉德反应产物、有机酸及其酯类、活性肽、低聚糖、氨基酸等的研究进展,分析总结了酒中主要生物活性物质的种类和含量,并指出了这些生物活性物质对人体的有益功能。     

基于数字孪生的产品生命周期绿色制造新模式

随着人们可持续发展意识的增强,传统制造业正深刻重塑并向绿色化、智能化、服务化转型。制造企业相继运用各种先进信息化技术(云计算、信息物理系统、物联网、仿真建模)来解决可持续制造中的各类问题,由此提出数字孪生驱动的绿色制造新模式,围绕以绿色特征为中心的物理世界与虚拟世界的交互与融合,建立了包含绿色特征的五维数字孪生模型,以重塑绿色制造过程中物理实体、虚拟孪生体、数据、交互接口、服务五维要素之间的关系及要素的绿色特性。分析了五维数字孪生模型下绿色材料选择、绿色拆解、绿色回收、绿色再制造及逆向供应链领域的相关应用,最后以基于绿色特征提取的产品生命周期能耗管理平台验证了提出的五维数字孪生体驱动的产品生命周期绿色制造新模式。     

基于FPGA的多源异构数据并行可配置采集方法

数据是支撑智能制造的关键要素,对生产各阶段数据的有效采集是实现"人—机—物—环境"制造全要素互联互通的基础.随着制造升级发展,车间不断引入来自不同厂家,具有不同协议、不同接口的设备,使得待采集数据多源异构且采集需求不断变化.传统数据采集设备难以并行采集多源异构数据、难以根据采集需求的动态变化对采集设备动态配置,因此提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的多源异构数据并行可配置采集方法,基于FPGA硬件并行完成对多源异构数据的监测,保证数据采集实时性;研究FPGA动态重构技术并设计了数据采集可配置方法,提升数据采集灵活性;最后,设计了验证方案,验证了所提方法的有效性.     

数字孪生卫星:概念、关键技术及应用

在分析卫星产业发展趋势与升级转型新需求后,为推动卫星与新技术融合发展,提升大型卫星工程的整体管理水平与流程管控能力,促进卫星产业数字化、网络化、智能化、服务化转型升级,将数字孪生技术与卫星工程的关键环节、关键场景、关键对象紧密结合,探讨提出了数字孪生卫星的概念。为阐述数字孪生卫星内涵,以卫星互联网项目为背景,从空间维度对数字孪生卫星的组成进行了分析,包括数字孪生卫星试验验证系统、数字孪生卫星总装车间、数字孪生卫星产品、数字孪生卫星网络等。从时间维度对数字孪生卫星核心要素,包括模型线程(Model Thread)、数据线程(Data Thread)、服务线程(Service Thread),进行了阐述。在此基础上提出了数字孪生卫星关键技术体系,并结合前期已开展的相关实践工作,从全生命周期视角对数字孪生卫星在卫星总体设计、详细设计、生产制造(含装配、集成与测试)、在轨服务与健康管理、网络运维管理各阶段的应用进行了探讨,以期为未来卫星产业发展,卫星工程和卫星互联网工程建设提供参考。