水传热烹调法最佳工艺条件的研究

分别对动物性原料中的鱼肉、猪肉和牛肉进行水煮(焯)实验,以失水率、氨基酸溶出、脂防溶出和固形物溶出及成熟度为指标,确定其最佳工艺条件;对植物性原料中的菠菜以叶绿素溶出及成熟度为指标,确定其最佳条件,并以青椒为例,找出Vc含量在水焯过程中的变化规律.同时还描述了含水量范围与感官嫩度的对应及叶绿素溶出量与感官色泽的对应关系.     

基于相似接近度的切削参数多目标模糊优化

以切削用量的切削速度和进给量作为设计变量,以单件工时和单件生产成本为目标函数,在约束条件限定范围内,建立了工艺参数的两目标优化设计模型.应用模糊理论,结合海明距离、模糊贴近度和灰色关联度3项指标,构造了一个相似接近度的模糊评价函数.对实际算例进行了两目标模糊优化设计,验证了该方法的有效性.     

基于主要化学成分变化建立的海参自溶评价指标

采用环境因子紫外线诱导海参自溶,在考察温度、pH、NaCl质量浓度和液料比对海参自溶过程中主要化学成分变化的影响的基础上,建立了海参自溶的评价指标。在海参体壁自溶过程中,三氯乙酸(TCA)可溶性寡肽的溶出率显著提高,且受温度、pH和液料比的影响;对于海参肠的自溶,还原糖和TCA可溶性寡肽的溶出率均显著提高,同样受温度、pH和液料比的影响。因此,建立海参体壁自溶过程的评价指标为TCA可溶性寡肽的溶出率,建立海参肠自溶过程的评价指标为TCA可溶性寡肽及还原糖的溶出率。     

基于主要化学成分变化建立的海参自溶评价指标

采用环境因子紫外线诱导海参自溶,在考察温度、pH、NaCl质量浓度和液料比对海参自溶过程中主要化学成分变化的影响的基础上,建立了海参自溶的评价指标。在海参体壁自溶过程中,三氯乙酸(TCA)可溶性寡肽的溶出率显著提高,且受温度、pH和液料比的影响;对于海参肠的自溶,还原糖和TCA可溶性寡肽的溶出率均显著提高,同样受温度、pH和液料比的影响。因此,建立海参体壁自溶过程的评价指标为TCA可溶性寡肽的溶出率,建立海参肠自溶过程的评价指标为TCA可溶性寡肽及还原糖的溶出率。     

建立水泥窑烧成带熟料升重或f-CaO数学模型的方法

在建立有实用价值的数学模型过程中,需要工艺、数学模型和计算机三门专业知识的相互配合。本文着重从工艺方面叙述用识别技术建立烧成带熟料升重数学模型的具体作法和它的应用、模型在自动控制过程中收到的经济效益以及在机理分析中的应用。芬兰LOHJA公司水泥厂建立的熟料f-CaO数学模型及其经济效益(2)与作者在华新水泥厂建立的熟料升重数学模型是一致的。现代预分解窑的煅烧过程更为复杂,因此,更需建立教学模型以控制预分解及煅烧过程.並研究出多输入变量与输出变量之间的定量关系。     

考虑堆垛机加减速的节能自动立库设计

以料箱式自动立库为研究对象,考虑堆垛机实际作业中存在的加减速过程,以能耗、平均吞吐时间和成本的计算模型为目标函数,以货架数量、货格数量和堆垛机的运行参数为决策变量,建立自动立库存储区多目标优化模型. 采用2种方法求解该多目标的混合整数非线性规划模型问题：使用经典遗传算法进行求解,得到不同权重下的解集;使用非支配排序遗传算法求取pareto解,得到非劣解的解集. 这些解集是优化后决策变量的集合,根据这些参数组合可以确定存储区的大小,并辅助货架与堆垛机的选购. 依据该模型的优化结果,可以设计出规划更合理的自动立库存储区,可为节能自动立库的建造提供有效参考.     

复方磺胺多辛片的工艺研究

为优选复方磺胺多辛片处方和制备工艺,通过对产品工艺处方和制备方法的预试验,拟订初步工艺,以复方磺胺多辛片中磺胺多辛和乙胺嘧啶溶出度、硬度、脆碎度为主要考察指标,采用正交试验方法优选辅料配方和生产工艺.优选出的处方和制备方法适合大生产,磺胺多辛和乙胺嘧啶溶出度及其它质量指标完全符合LJSP27要求.     

混凝土配合比的非线性多目标优化算法研究

以不同性能指标的最优组合作为总体目标,采用逐步回归分析和复形调优法,建立混凝土配合比的非线性多目标优化模型.通过变量的高阶化以及目标和约束系统的柔性化,以克服线性规划中变量取值范围狭小、目标和约束函数形式受限的缺点,使混凝土优化目标的选取更加方便灵活.实例分析表明,利用该法能够设计出符合要求的配合比,并减少试验工作量,降低工程成本.     

腊样芽孢杆菌DM423分批培养过程中生物量的人工神经网络软测量

利用静态多层前馈神经网络模型对腊样芽孢杆菌(Baeillus cereus DM423)(简称DM423)分批培养过程的生物量进行软测量.构建了以培养时间、温度、pH、溶氧和葡萄糖浓度作为网络的输入变量,生物量浓度为输出变量的5-5-1型的3层前馈网络,网络对DM423的生物量浓度估算精确度较好.分别对葡萄糖浓度、pH和溶氧的实际测量值施加干扰,对网络的鲁棒性进行检测,结果表明,所建立的神经网络具有一定的抗干扰能力.     

磷矿堆场多目标优化配矿模型

以磷矿浮选场堆场配矿过程为研究对象,选取人选原矿品质指标及低品质矿石利用量为主要目标,增加资源量约束及决策变量非负约束,构建了堆场多目标优化配矿模型.同时应用Matlab优化工具箱中多目标规划解算函数,对算例及实际配矿模型求解验证,并与现场混配结果进行比较,配矿效果明显.研究结果表明:磷矿多目标优化配矿模型实现了磷矿堆场配矿工艺及过程的简单、直观、较完整描述,Matlab优化工具箱多目标规划相关函数,对求解磷矿堆场多目标优化配矿模型是简便、有效的.     

工业废液正丙醇回收工艺模拟与优化

采用PRO/Ⅱ过程模拟软件，选用UNIQUAC热力学模型，以产品正丙醇质量分数为控制指标，热负荷最低为目标函数，对双塔变压精馏的主要工艺参数进行单因素优化。在此基础上，以理论塔板数、进料位置、回流比为自变量，以正丙醇质量分数为响应值，采用Box-Benhnken中心组合设计，建立二阶回归模型并进行工艺参数全局优化。相关参数表明：回归模型可用于分析和预测响应值与自变量间的关系。在模型预测最优工艺参数下，正丙醇质量分数的实验值与模型预测值绝对偏差为6.86%,证实二阶回归模型是可靠、有效的。     

基于正交设计和神经网络的萃取精馏工艺优化

通过优化精馏工艺的操作参数,得到最优操作参数组合,可实现萃取精馏过程的节能降耗.以溶媒原液二氯甲烷-乙醇-水混合液为研究物系,乙二醇为萃取剂,在Aspen中建立萃取精馏工艺模型进行研究.分别以二氯精馏塔、乙醇精馏塔塔顶产品纯度和塔釜能耗为目标函数,改变进料位置、理论板数、溶剂比和回流比等操作变量,通过正交设计、BP神经网络、径向基函数RBF神经网络模型进行优化对比,从而得到满足产品纯度、节能降耗的最优操作参数组合.结果表明通过神经网络建立的混合物系萃取精馏优化预测模型,能完成工艺的最优操作条件设计,且明显缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,获得更优结果,约节能25%.     

TCS-R热偶精馏过程的模拟优化计算

通过简化带有侧线采出的塔为两个普通塔,建立了ＴＣＳ－Ｒ热偶精馏过程优化设计的数学模型,以回流比为优化决策变量,以总费用最小为目标函数进行优化计算     

稻草碱法制浆前酶预处理工艺的研究

以稻草为原料,研究采用木聚糖酶预处理过程中时间、温度、pH值和酶用量等因素对预处理效果的影响。研究得到较适宜的酶预处理工艺条件为：液比1：20,预处理时间120min,预处理温度50℃,预处理pH值为7,预处理酶用量80IU／g。预处理过程未对溶出木素和溶出半纤维素的结构造成实质性的破坏,溶出木素的苯环结构和溶出半纤维素的木聚糖单元的六元环结构都得到了保存。     

工程项目建设监理的业主满意度分析

根据一般顾客满意度模型 ,提出了项目业主对工程项目施工监理的满意度模型 .根据工程项目的具体特点 ,把项目业主满意度分析分为目标和过程 2部分 ,并对如何计算工程项目质量、进度、成本 3大目标的满意度进行了讨论 ,指出在评价过程满意度时要考虑隐变量和测量变量 2项指标     

遗传算法在注塑模具KBE设计中的应用

针对注塑模具设计外部约束条件多、结构复杂多变等问题,将KBE技术引进到模具设计系统中,并结合遗传算法简单通用、鲁棒性强、适合并行处理、速度快等特点,构建基于遗传算法的注塑模具KBE系统.阐述了KBE的内涵,研究了遗传算法基本实施过程,构造出KBE设计的基本框架,设计了遗传算法在模具设计过程中的具体工艺,并规划了遗传算法的设计变量、目标函数和处理过程,将有限元分析集成到KBE系统优化工艺中.     

基于ADAMS的肘杆式机械压力机仿真优化分析

以肘杆式机械压力机为研究对象,运用ADAMS软件建立了该冲压机构的虚拟样机模型.以该压力机工作过程中最大压力角最小为优化设计目标,通过确定设计变量、建立目标函数和约束函数对机构模型进行了仿真优化.优化结果表明,压力机工作过程中最大压力角较优化前减小了36.6169°,优化效果明显,说明得到了机械效率较高的机构模型.     

用高电压脉冲电场促进牛骨可溶性钙快速溶出

以柠檬酸和苹果酸的复合物作为混合酸,采用高电压脉冲电场(PEF)技术对牛骨中钙盐的溶出进行了研究。结果表明:该技术与传统方法相比,具有溶钙量高,速度快的特点。建立了场强、脉冲数、加酸量对溶出可溶性钙影响的数学模型,确定了最佳工艺参数:电场强度23 kV/cm,脉冲数12,混合酸量3.881 g,该条件下溶出的钙离子含量高达12.90 mg/mL。     

基于多变量图像分析的铜矿泡沫浮选分类与识别

针对矿物浮选过程中以人工观测为主的浮选状态监测易受人主观因素影响, 长流程的浮选现场难以实时获得生产状态信息, 引起在线监测信息的不准确性及滞后, 严重影响浮选生产工况及时调整, 造成生产过程资源和能源浪费的问题, 基于多变量图像分析方法研究矿物加工领域的泡沫浮选过程泡沫图像的分析与特征表征, 并融合多变量图像分析、多分辨率分析、多分辨率-多变量图像分析、改进分水岭的图像分割算法和基于模板匹配的宏块跟踪方法, 提取铜矿泡沫图像的颜色、纹理、尺寸、速度和稳定度特征.在此基础上, 对铜矿泡沫浮选生产状态进行了分类与识别, 并建立泡沫图像变量特征与工艺指标之间的关系模型, 可用来预测铜矿泡沫品位.应用结果表明:该方法可实现铜矿浮选过程的实时监控及生产状态的识别.     

卡莫氟分散片的制备及其处方优化

以崩解时限、溶出度、硬度、脆碎度为指标,采用正交设计实验,对卡莫氟分散片处方及制剂工艺进行筛选,按优选处方制备的卡莫氟分散片,可在3 min内完全崩解.结果表明:优选处方及制剂工艺的卡莫氟分散片溶出度明显优于普通片剂.