温度对鲜切西兰花贮藏保鲜的影响

以鲜切西兰花为实验原料,分别置于0℃、5℃和室温(20℃)环境中进行保鲜贮藏实验。结果表明:鲜切西兰花在室温下营养成分流失过快并出现发霉腐烂等现象,6d后失去食用价值。低温贮藏有效降低了Vc和叶绿素的流失。在0℃下贮藏10d后,叶绿素含量下降到437.89mg·kg~(-1),保持率达到64%,Vc含量下降到0.702mg·g~(-1),保持率达到52%。贮藏期间褐变度不断增大,PPO活性不断减小,两者呈负相关性。     

氮元素掺杂CdS/TiO2复合光催化剂的制备及表征

以尿素(UA)和TiO_2-P_(25)为原料,经浸渍-焙烧制备出N-TiO_2,经水热法合成出CdS/N-TiO_2复合光催化剂。催化剂的分析表征结果表明,N进入TiO_2的晶格,占据了O的空位,由于N和O的电负性不同,使Ti周围的电子云密度变化;掺杂N后,TiO_2晶型未发生变化,电荷分离效率提高,吸收边发生红移;CdS/N-TiO_2复合光催化剂是CdS与N-TiO_2光学性质的综合表现,扩展了TiO_2的光响应范围,提高了电子-空穴的分离效率,颗粒分布均匀,有利于电荷传输,光催化活性提高,可见光催化分解硫化氢制氢速率可达10327.4μmol/(h·g),高于未掺杂改性的CdS/TiO_2。     

汽车悬架系统的时滞反馈控制及其参数优化研究

针对汽车悬架系统的时滞反馈控制问题,提出了一种时滞反馈控制参数的优化策略。首先,建立了时滞加速度反馈控制下1/4汽车悬架系统的力学和数学模型,利用理论推导得到了车身和车轮加速度幅值与路面激励频率之间的关系;其次根据特征值法分析了系统的稳定性,得到了反馈增益系数和时滞两参数平面上的系统稳定性分区图,并通过数值模拟验证了稳定性分析结果的正确性;最后,以最小的车身加速度幅值为优化目标,以反馈增益系数和时滞为优化参数,采用粒子群优化算法得到了不同路面激励频率下反馈增益系数和时滞的最优值。研究结果表明:相较于被动汽车悬架系统,最优时滞反馈控制下汽车悬架系统的隔振效果得到了明显的改善;在频率1 Hz～20 Hz内,车身的加速度幅值至少可降低19.60%。     

华西集团举行成立70周年庆祝大会

正5月20日,四川华西集团有限公司总部大院装点一新,彩球高悬,喜气洋洋,嘉宾云集,高朋满座,华西集团成立70周年庆祝大会在这里隆重举行。四川省国资委党委书记、主任徐进,省人大城环资委副主任委员冯军,省住房和城乡建设厅副厅长程刚,省总工会党组成员、副主席李茂林,省国资委党委委员、副主任阙紫康,省建设工程质量安全与监理协会会长谭新亚出席庆祝大会。华西集团党委书记、董事长、总经理杨     

具有甜品识别功能的智能支付平台研究

针对甜品店的基于商品识别的自助结账问题,研究并实现了一个具有甜品识别功能的智能支付平台。该平台通过摄像头采集甜品图像,对图像中甜品的种类和数量进行识别,识别后自动计算甜品总价,并向用户提供支付二维码和网页支付方式完成付款。基于Web环境开发了平台的原型系统,采用百度AI图像识别技术实现了甜品种类和数量的识别,利用SQLServer搭建后台数据库,存储甜品名称及其单价,调用支付宝平台API实现支付功能。     

CH4与N2，CO2间竞争吸附关系的核磁共振实验研究

利用核磁共振(NMR)技术测试了CH4与CO2,N2在煤样中相互作用过程的NMR信号，并通过T2谱形态和谱面积对各气体间相互作用的整个过程进行了描述和分析。测试结果表明:CH4在煤中吸附过程的T2谱呈双峰结构，弛豫时间较小的为吸附峰，另一个为游离峰。随着吸附时间和注入压力的增加，吸附总量逐渐增加，但吸附速率逐渐降低。强吸附性气体能置换煤中已吸附的弱吸附性气体，反之效果不明显；置换过程中，大孔隙内的气体比小孔隙内的更容易置换。将弱吸附性气体注入已吸附强吸附性气体的煤中，一定程度上能促使原气体由吸附态向游离态转化；同时，少量的弱吸附性气体也能被吸附，气压越大越明显。NMR测试结果直观反映了CH4与各气体间的相互作用关系。     

谷维素/谷甾醇与单甘酯复合凝胶油形成过程及分子作用特性

以谷维素/谷甾醇和单甘酯为凝胶剂,葵花籽油为原料油制备复合凝胶油,探讨复合凝胶油的形成过程以及单甘酯对凝胶化过程的影响,实验发现凝胶油的形成可分为3个阶段,在凝胶剂到达过冷、过饱和的平衡阶段,受单甘酯影响较小;在凝胶剂分子聚集成核的对数阶段,单甘酯会增加单位体积焓值,降低总吉布斯自由能,促进成核;而在晶体生长、组装的线性阶段,逐渐形成凝胶油的一级、二级、三级结构,其中三级结构与宏观特性最为紧密,三级结构中永久交联和瞬时交联的比例决定了凝胶油的主要性质。通过核磁分析表明物理截留油是凝胶化植物油的主要机理,在此基础性上通过X-射线衍射和小角X-射线散射分析了凝胶剂的组装结构,结果表明谷维素/谷甾醇凝胶油形成的为六边对称结构,单甘酯凝胶油形成的为层状对称结构,同时含有谷维素/谷甾醇和单甘酯的复合凝胶油为立方对称结构。     

基于改进的GA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

为准确、快速地预测煤与瓦斯突出,提出了一种基于因子分析和遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的煤与瓦斯突出危险性预测模型。构建10种影响因素的煤与瓦斯突出评价指标体系,采用因子分析法对评价指标体系进行分析提取,将提取出的5个公因子作为ELM的输入参数,为避免ELM输入权值和隐含层偏差随机性的影响,应用GA对ELM模型参数进行优化,构建GA-ELM模型,选取20组实例进行仿真预测,同时与传统单一的ELM、SVM和BP模型进行对比分析。结果表明:基于改进的GA-ELM模型能有效降低数据冗余、简化网络结构和提高判别精度,提出将其运用到煤与瓦斯突出的预测与实际结果具有很好的一致性。