DeviceNet总线绝对值编码器参数设置程序设计

分析Device Net总线绝对值编码器修改参数时存在的问题,介绍在RSLogix5000编程软件中对Device Net总线编码器进行数据修改和保存的方法,并解决了编码器掉电后参数丢失的问题。     

多种酶复合水解作用改善鹰嘴豆发酵乳的品质

本研究探讨了蛋白酶、α-淀粉酶和葡萄糖苷酶组合酶解作用对鹰嘴豆发酵乳品质改善的影响。结果表明：经过蛋白酶、α-淀粉酶与葡糖苷酶组合酶解处理的鹰嘴豆浆固形物含量和总糖含量均显著增加，分别增加了23.76%、8.22%；经过三酶组合处理后的样品pH降低、持水力显著提高，粘度增大，稳定性增强；随着发酵时间的延长，发酵乳在0~24 h，各组持水力均随发酵时间呈增加而增大，C4（三酶组合）组增大了17.25%；24 h后，除C0（空白）组下降，其余各组持水力增幅趋缓；各组还原糖含量均随发酵时间呈下降趋势，C4（三酶组合）组在12~48 h还原糖含量回升了3.22%；感官品评显示酶处理较显著地影响了鹰嘴豆发酵乳的气味、外观、滋味和质构。与C0组相比，经过C4（三酶组合）组处理后感官指标提高，总体可接受性评分从6.13提高到8.53，提高了39.15%，表明组合酶解作用有利于鹰嘴豆发酵乳品质的改善。     

不同种类番茄中番茄红素含量及油脂烹制作用

近年来,研究表明番茄中富含番茄红素,具有提高机体免疫力、防癌抗癌、抗氧化等生理功能。当前市场上番茄品种较多,其外形和口感各不相同,所含营养成分也有所不同。文章通过实验手段对市场上常见的不同品种番茄中番茄红素的含量进行分析,从中找出番茄红素含量较高的品种,并与成品番茄沙司中番茄红素的含量进行对比,为人们选购提供一定的理论指导。已知番茄红素为脂溶性天然营养素,油脂的存在有助于人体对番茄红素的消化吸收,因此采用不同油脂对番茄进行烹饪处理,考察不同油脂对番茄红素的富集能力,从中选出最适于烹饪番茄的油脂,为人们日常食用番茄提供一定的理论依据。     

对新版《建筑给水排水设计规范》的几点认识

《建筑给水排水设计规范》(GB 50015—2003,2009年版)已于2010年7月正式实施,本次修订虽名为局部修订,实则大范围全面修订。新规范从提升人民群众的生活品质出发,修订了防给水水质污染,修改卫生间排水立管系统设计等内容。这些修改对工程设计有着很大的影响,在此对这两方面进行了简单的分析。     

交联作用对复合变性玉米淀粉的合成及热黏度的影响

本文以市售的玉米淀粉为原料,以环氧丙烷为醚化剂,以三偏磷酸钠为交联剂,以取代度和反应效率为评价指标研究交联作用对复合变性玉米淀粉的合成及热黏度的影响。结果表明交联剂用量、交联时间、交联温度和交联pH值是影响合成复合变性玉米淀粉的主要因素,交联一羟丙基复合变性玉米淀粉的热黏度随交联度的升高而增加。     

蒸煮方式对怀山药与普通山药食用品质、预测血糖指数和体外消化性的影响

以怀山药(产地:河南焦作)和普通山药(产地:河南周口)为研究对象,采用不同蒸煮方式研究山药不同部位、不同老化时间条件下食用品质、体外消化性和预测血糖指数的影响.结果表明:不同蒸煮方式对山药硬度、黏性、弹性、咀嚼性、L*、a*、b*值的影响不同.在同样熟化方式下,不同老化时间对怀山药不同部位的品质影响不大,而对普通山药不...     

纯水液压溢流阀噪声控制研究

噪声是溢流阀常见故障,在纯水液压系统中更为突出,严重影响到液压系统的稳定性、精确度、安全可靠性及寿命.系统分析纯水液压溢流阀噪声产生的原因,表明纯水液压溢流阀噪声主要是由气蚀、压力波动、卸荷冲击和机械摩擦等引起的,并针对这些原因提出了相应的解决措施.     

交联羟丙基木薯淀粉性质研究

本实验以木薯淀粉为原料,分别以环氧丙烷为醚化剂、三偏磷酸钠为交联剂制备了不同取代度和交联度的交联羟丙基木薯淀粉,并对其透明度、冻融稳定性、抗酸性、高温稳定性及流变学特性进行了分析,同时对其加入面条后对面条特性的影响进行了研究,结果显示糊液的透明度、冻融稳定性、抗酸性、耐高温性及耐剪切性方面都有显著的提高,加入面条后对面条的最佳烹煮时间和烹煮损失方面有较大改善。     

旋风炉高频电除尘器的开发应用

分析旋风炉烟气粉尘特点和在旋风炉烟气除尘中常规高压静电除尘器效果下降原因。通过使用高频高压电源对现有旋风炉电除尘器改造,解决了生产区飘灰现象,实现了旋风炉烟气粉尘达标排放。     

基于BP神经网络的人体行为识别

针对人体行为识别问题,提出一种基于径向基函数（BP）神经网络的人体行为分类算法。首先,利用奇异值分解（SVD）算法提取视频每一帧的奇异值,将每一帧的奇异值按照行拼接起来即为一个视频的样本,样本按照行排成样本矩阵;然后,利用主成分分析（PCA）对得到的矩阵进行去相关并且降低维数,降低维数的矩阵再进行线性鉴别分析（LDA）,使样本变得线性可分;最后,利用BP神经网络对样本进行分类;实验结果表明,与采用最近邻分类和K近邻分类（kNN）相比,所提算法具有更高的识别率。