葡萄果实膨大剂残留物分析方法研究

对果实的膨大作用最为明显的是氯吡尿等植物调节剂,随着人们对于食品安全的不断关注,人们开始将目光投射在药剂的使用是否对人类的身体产生危害上,在当今的时代背景下,对于葡萄果实膨大剂的残留进行分析,对于提高食品的安全性有着重要的意义。本文选取了氯吡脲和赤霉素两种典型的膨大剂作为研究对象,利用高效液相色谱分析法分析了葡萄的膨大剂残留情况,对于指导膨大剂的使用、促进食品安全有一定的指导作用。     

基于改进模拟退火算法的关节臂式坐标测量机参数辨识

结构参数误差是影响关节臂式坐标测量机精度的主要因素之一,精确辨识其结构参数可以有效地提高测量机的精度。建立基于Denavit-Hartenberg模型的六自由度关节臂式坐标测量机坐标变换方程,分析基于锥孔的参数辨识原理,提出一种改进的模拟退火算法用于测量机的结构参数辨识,该算法在接近最优解时将减小搜索范围以提高搜索效率和求解精度,并保留中间过程的最优解。以单点重复精度为目标函数,利用改进的模拟退火算法对研制的六自由度关节臂式坐标测量机的结构参数进行辨识。实验结果表明,经过参数辨识后,测量机的单点重复精度提高了7.87倍,长度测量精度提高了5.59倍。     

关节臂式坐标测量机角度传感器偏心参数辨识

对关节臂式坐标测量机中圆光栅角度传感器分度盘安装存在的偏心误差进行修正,可以有效提高测量机的测量精度。为了实现坐标测量机动态、实时的现场标校,建立了一种六自由度关节臂式坐标测量机的坐标系统,分析了圆光栅分度盘的安装偏心对角度测量的影响,推导了由于偏心引起的测量误差及其修正公式。分析表明,较小的安装偏心便会引起较大的角度测量偏差。以测量机的单点重复测量精度为目标函数,提出了一种基于模拟退火算法的角度传感器偏心参数辨识方法,并将其用于测量机关节圆光栅12个偏心参数的辨识和修正,实验结果表明,修正之后测量机的重复测量精度提高了11.3%。     

铁磁材料阿留麦尔居里温度测试研究

铁磁材料阿留麦尔合金具有稳定的居里温度,常作为热分析温度校准的标准物质。介绍了阿留麦尔合金原料的选择、成分测试以及成分差异对居里温度的影响、居里温度的测量方法。采用可溯源的温度有证标准物质对仪器进行温度校正后,选取铟熔点标准物质作为外标物质,实现溯源至SI单位。测试了铁磁材料阿留麦尔居里点国家有证标准物质GBW(E)130668(居里温度为161.6℃,U=2.1℃,k=2),测试值为161.8℃,测试结果在认定值的不确定度范围内。     

关节臂式坐标测量机误差仿真系统建模与分析

为了提高六自由度关节臂式坐标测量机的测量精度,建立了相应的坐标系统及误差模型,并基于误差模型在Matlab软件中建立了误差仿真系统,根据误差仿真结果绘制了关节空间的误差分布图.仿真结果表明:当关节长度、杆长和测头长度的误差传递到测量结果上时,没有被放大或缩小,且不受测量机位姿的影响;而关节转角和关节扭转角误差传递到测量结果上时,被严重放大,放大效果受关节顺序和测量机位姿影响显著.最后根据分析结果对角度传感器和轴承的选择、零件的加工精度要求和测量位姿提出了建议.     

有向图上k步可达查询处理

给定一个有向图,一个k步可达查询u→?kv用来回答在该图中是否存在一条从顶点u到顶点v且长度不大于k的有向路径。k步可达查询是一种基本的图操作并在过去十年间被广泛地研究。已有的k步可达查询算法仍存在许多弊端,例如不可达查询效率低,索引规模大和索引构建时间长等。本文针对上述问题提出了2种优化方法,分别是基于互逆拓扑序号以及基于等价顶点的图压缩方法.前者提高了不可达查询的效率,后者减少了索引规模和索引构建时间。实验结果表明,本文提出的方法可以有效地处理k步可达查询,并支持大规模数据的处理。     

酸性橙II纯度标准物质的研制

质量平衡法是确定有机类标准物质纯度的经典方法,利用质量平衡法研制了GBW(E)100373酸性橙Ⅱ纯度标准物质,介绍了标准物质样品的制备、均匀性检验、稳定性检验、定值、不确定度评定及比对和验证等严格的研发程序。最终获得了纯度认定值为99.2%,相对扩展不确定度为1.0% (k=2)的酸性橙II纯度标准物质,可以在食品和化妆品分析中的仪器校准和方法评定等领域发挥重要作用。     

气相色谱-质谱法测定儿童餐具中芳香胺迁移量

目的 为了实现畜禽肉品在物流过程中的持续保鲜,保障畜禽肉品品质。方法 通过文献查阅和统计数据分析我国畜禽肉品的保鲜需求,研究畜禽肉品物流保鲜中存在的主要问题,提出解决畜禽肉品在物流过程中持续保鲜的对策。结果 从优化畜禽肉品物流链、构建畜禽肉品物流信息平台、提升畜禽肉品物流保鲜技术、推进畜禽肉品物流保鲜智慧化、完善冷链物流体系等6个方面提出了畜禽肉品在物流过程中持续保鲜的对策。结论 畜禽肉品关乎民生问题,需要从多个方面协同发展,以提升畜禽肉品物流过程中的保鲜水平,推进畜禽肉品在物流过程中持续保鲜。     

基于RBF神经网络的关节转角误差补偿

关节转角误差对关节臂式坐标测量机的精度有非常重要的影响,影响关节转角误差的因素众多,难以用准确的数学模型来描述,为此提出一种采用三坐标测量机标定关节转角误差、基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行关节转角误差补偿的方法。应用该方法对关节臂式坐标测量机6个关节的转角误差进行离散标定,标定数据训练各关节的RBF神经网络,使用经过训练的RBF神经网络分别对6个关节进行转角误差补偿。试验结果表明经过补偿后关节转角精度提高了约两个数量级,基于RBF神经网络的补偿效果优于正弦函数补偿模型,且其适用范围更广,具有很强的工程应用价值。     

圆光栅角度传感器的误差补偿及参数辨识

基于正弦函数和粒子群算法提出了一种误差补偿及参数辨识方法,用于提高圆光栅角度传感器的测量精度。使用光电自准直仪和金属多面体对圆光栅角度传感器的测量误差进行了离散标定,通过对标定数据的频谱分析,发现传感器测量误差主要由几种不同频率的正弦函数信号组成,由此提出了一种基于正弦函数的圆光栅角度传感器误差补偿模型。补偿模型中包含7个待定常量,本文采用粒子群算法求解这7个待定常量以克服最小二乘法无法收敛的问题。以待定常量为粒子位置坐标,以平均误差为适值函数,建立了一种基于粒子群算法的参数辨识模型,并根据参数辨识模型求出最优的待定常量。应用补偿模型对关节臂式坐标测量机的6个圆光栅角度传感器测量误差进行了补偿,结果表明:补偿后各角度传感器的平均测量误差减小了约398～1102.5倍,大大地提高了传感器的测量精度。