不同质量酱香型白酒的挥发性物质差异分析

采用GC及GC/MS分析某酒企的5种质量的100个酱香型白酒酒样中的挥发性物质,结合香气活性值和化学计量学方法构建鉴别模型,找出关键差异物质。结果表明:采用直接进样法共检出29种挥发性物质,其中21种物质对酱香型白酒香气形成有贡献。聚类热图显示:不同质量酒样中各挥发性物质含量的差异以及聚类过程。采用主成分分析构建鉴别模型,与聚类热图分析结果一致;采用偏最小二乘-判别分析确定5种质量酒样中的12个关键差异物质,即2-甲基丁酸乙酯、棕榈酸乙酯、正丁醇、正丙醇、1,2-丙二醇、异戊酸、异丁酸、乙缩醛、乙醛、糠醛、糠醇、苯乙醇。将来自另外3个酒企的不同级别酱香型白酒定量分析结果代入构建的鉴别模型,可以实现有效区分。     

不同工艺酱香型白酒挥发性物质差异分析

利用气相色谱及气相色谱-质谱联用技术对两种工艺酱香白酒中挥发性物质进行定性定量分析,结合香气活性值和化学计量学方法构建鉴别模型并找出关键差异物质。结果表明：碎沙酒样中各类挥发性物质的质量浓度均低于稛沙酒样,但其酯类、酸类和芳香族化合物占其所有挥发性物质的相对含量高于稛沙酒样,说明白酒品质可能与各物质配比相关。以4/5酒样为训练集构建鉴别模型,1/5酒样为测试集验证模型,测试正确率为93.33%,可以基本实现两种工艺酒样的鉴别。9 种不同比例混合酒样在模型中的分布情况表明,该模型还可用于混合酒样的初步识别,验证了该模型的适用性。同时筛选出14 个潜在差异物质,并利用聚类热图进一步证实这14 种物质对区分两种不同工艺酒样的有效性。其中,糠醛的变量投影重要性的得分值最高,同时糠醛在两种酒样中的香气活性值差异也较大,说明糠醛可能是造成稛沙和碎沙酒样之间差异的重要物质。     

关于一类不确定非线性系统的鲁棒控制

对于一类同时具有匹配不确定性和非匹配不确定性的非线性系统,结合反馈线性化理论、矩阵不等式、李亚普诺夫稳定性理论和变结构控制,提出了一种鲁棒控制器的设计方法,使得闭环系统是渐近稳定的.     

响应面分析法优化乳化石蜡制备工艺

采用响应面分析法(RSM)中CCD数学模型优化工艺参数,考察乳化剂用量、乳化时间、乳化温度、搅拌速度各因素之间相互作用对石蜡乳液稳定性的影响。得到乳化石蜡制备的最佳工艺条件:Tween80质量为复合乳化剂质量的32.7%,乳化剂用量为总乳液质量的7.056%,乳化时间为46 min,搅拌速率为1 240 r/min,在此条件下,实验制备得到平均粒径为0.286μm,分散性为0.224的石蜡乳液。结果表明:该模型综合分数预测值为0.656,与实验验证值0.638的相关系数为0.973 2,可用于实际预测。     

稻壳制备纳米二氧化硅新工艺研究

研究以稻壳为原料,经过预处理、燃烧回收能量后获得稻壳灰,再以稻壳灰为原料,采用改良化学沉淀法,经酸化、陈化、洗涤、过滤等过程制得纳米二氧化硅。实验过程中可以回收稻壳燃烧的热能,并对废弃稻壳最大化利用。实验考察了沉淀反应体系pH、偏硅酸钠浓度、硫酸浓度、反应时间等因素对反应过程的影响,获得了较适宜的工艺条件:反应体系pH为8,偏硅酸钠浓度为0.30 mol/L,硫酸浓度为0.5 mol/L,反应时间为45 min。并对此条件下制备的产物进行多方面表征,表征结果为:所得产物为无定形二氧化硅,粒子粒径分布在50~100 nm,平均粒径D50为72 nm,比表面积为191.86 m2/g,白度为94.6%,二氧化硅纯度为98.6%。     

室温快固全透明环氧胶粘剂的研制

介绍了一种室温快固全透明环氧胶粘剂，讨论了不饱和树脂及促进剂等组分对胶粘剂性能的影响。     

多变量时变系统的CARMA模型近似解耦法

通过在线递推辨识出一阶CARMA模型,构造近似的前馈解耦补偿器,进行动态解耦,使之具有自适应动态解耦的效果.     

水泥基渗透结晶型防水涂料的配方优化

采用正交设计对水泥基渗透结晶型防水涂料的配方进行优化.采用DPS数据处理系统对试验结果进行数学模型的回归分析,并用matlab软件模拟交互项的交互作用.在回归模型分析得到的最佳工艺条件下重复实验,得到理论综合分数为0.642424,与回归模型的相关系数为0.9795(回归模型的响应值为0.62927),表明该回归模型能很好地进行预测和优化.     

一类离散非线性系统迭代最优学习控制

就一类离散非线性系统的迭代学习控制 ,提出了最优迭代因果学习律的存在性条件 .如果迭代初态严格重复 ,则迭代输出收敛于期望输出 .该结论直接推广了线性离散系统最优迭代学习相关结果     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类输入带有一定的不确定性的非线性系统 ,设计了一种鲁棒自适应控制器。该控制器作用与系统 ,能保证闭环系统信号的全局有界性 ,又能使闭环系统输出任意小。