不同酿造工艺对黄酒理化指标及高级醇含量影响的研究

高级醇是黄酒发酵过程中酵母代谢的副产物,是黄酒中主要的风味物质之一,而高级醇过量则会使人饮后“上头”.通过对发酵过程中黄酒样品进行理化指标和气相色谱分析,2种工艺酒样中总糖消耗速率和酒精的生成量都较为相似,双边发酵工艺酒样中最后的氨基酸态氮和生物量明显高于后者.先糖化后发酵工艺酒样中,后酵结束时高级醇含量329.26mg/L,低于双边发酵工艺中的399.45mg/L.因此先糖化后发酵有利于降低高级醇的含量.     

土建工程投标预算与标底快速编制及复核的一些经验

目前,计算机已广泛应用到建筑工程预算编制工作中来.但由于目前工程计算软件的不完善,在计算工程量的工作上还需手工配合完成.所以目前预算编制通常做法是手工计算工程量,再用计算机分析材料,打印预算文件.如何快速准确地"半自动化"编制预算是专业预决算人员的一项重要任务.     

考虑网商车多方需求和决策行为特性的电动汽车有序充电

为了解决充电设施和配电网的建设情况与电动汽车(EV)的普及速度未完全适配阶段,大规模充电负荷接入配电网带来的安全性问题,建立了由电网公司、充电站运营商和EV用户(简称为网商车)共同参与的有序充电模型.分析各方需求和决策行为特性,提出电价调节代价的概念,建立考虑电价调节代价的补贴机制;基于各方决策行为特性建立网商车决策行为模型;对各方参与有序充电的成本和效益进行建模,综合配电网安全性和电网公司的经济成本建立电网公司的净收益模型,基于此建立有序充电综合目标函数;通过仿真分析不同充电电价策略下各方需求的变化,验证所提补贴机制的合理性以及所建有序充电模型的有效性.     

衬底偏压对HWCVD制备纳米晶硅薄膜结晶性的影响

通过在热丝化学气相沉积(HWCVD)制备纳米晶硅 薄膜过程中施加衬底偏压,研 究衬底偏压对HWCVD制备纳米晶硅薄膜结晶性能的影响。利用拉曼(Raman)光谱,X射线 衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)对所制备的纳米晶硅薄膜的结构性能进行分析。结果表 明,与未施加衬底偏压的薄膜相比,当衬底偏压为－300V时,薄膜 的晶化率由42.2%升高至 46.2%;当衬底偏压升高至－600V时,晶化率 又降至40.6%;未施加衬底偏压与施加－300V 偏压的纳米晶硅薄膜表面由长约200nm、宽约100nm的晶粒构成,－600V衬底偏压的薄 膜表面晶粒尺寸明显变小,并且出现大量非常细小的晶粒。分析产生上述现象的原因,主要 与 高温热丝发射电子、电子在电场作用下加速运动并与反应气体、基团碰撞发生能量传递有关 。     

纤维混凝土立方体抗压性能试验研究

混凝土作为目前使用量最多的建筑材料,因其易取材、耐久性好等优点被广泛运用,但由韧性差、易开裂等缺点,在混凝土中掺入纤维可以改善这些缺陷。为了研究不同纤维混凝土的力学性能,制作了9组27个标准立方体试块,前5组将PVA纤维按照0,0.05%,0.1%,0.15%,0.2%的掺杂到混凝土中;后4组控制纤维总量为0.2%,将PVA纤维与钢纤维以1∶3,1∶1,3∶1以及全掺0.2%钢纤维的掺量掺杂到混凝土中,采用液压机进行抗压试验,结果表明:在单掺纤维中,随着PVA纤维的掺量增加,抗压强度得到提升;对于混掺纤维,随着钢纤维掺量的增加,混凝土的抗压强度得到提升。     

XZ-11酵母菌活性干酵母应用于机械化绍兴黄酒酿造的研究

应用XZ-11酵母菌生产的活性干酵母酿制机械化绍兴黄酒,无论是代替酒母还是代替液体酵母种子使用,生产的黄酒各项理化指标均符合GB/T 17946—2008国家标准要求,且各项理化指标和感官质量与对照酒均无显著差异。     

绿色VRP的增强拉格朗日松弛启发式算法

针对绿色多车型车辆路径问题(GHFVRP),建立了以最小化车辆固定成本、行驶成本及碳排放成本之和为优化目标的混合整数规划模型(MIP),并提出一种增强拉格朗日松弛启发式算法(ELRHA)进行求解。首先，通过松弛难约束构造对偶问题，并分解为两个子问题，再采用次梯度法更新拉格朗日乘子，求解两个子问题获得原问题的下界；其次，设计一种两阶段启发式算法对下界进行修复及优化，以获得较好可行解并更新问题上界；最后进行仿真实验，实验结果表明：在相同实验环境下对17个算例进行20次测试，ELRHA平均求解间隙为4.49%,相较Gurobi提升3.28%,同时与其它算法对比进一步验证了ELRHA能求解问题高质量上界。可见，ELRHA能有效求解GHFVRP。     

诚信体系在黄酒企业的应用研究

人无信不立，业无信不兴。诚信，已成为企业在激烈的市场竞争中立于不败之地的“特殊资本”，建立企业诚信管理体系已成为企业做大做强不可或缺的基石。对食品诚信体系小组、原辅料包装材料的描述、传统黄酒的生产工艺流程、诚信体系的特征、诚信因素的识别、诚信因素的评价、诚信因素的控制、改进措施、体系的运行进行了详细分析。     

基于多相似度局部状态辨识的集成学习自适应软测量方法

鉴于流程工业过程的非线性、多时段、多模式、时变性等复杂过程特性，导致传统的全局和集成学习软测量方法预测性能不佳，提出一种基于多相似度局部状态辨识的集成学习自适应软测量建模方法。该方法在离线建模阶段，从不同相似度准则出发辨识局部过程状态，进而生成多样性的局部模型；在线预测阶段，通过双层集成策略实现模型的在线动态选择、模型权重自适应确定、局部预测结果融合；在线更新阶段，通过KL散度评价当前与相邻状态数据分布的差异性以实现概念漂移的实时检测，进而决定是否在线添加局部模型。将新获取的离线检测值添加入建模数据库。通过工业金霉素发酵过程和脱丁烷塔过程验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于学习型人工蜂群算法优化双向GRU的乙烯产率预测

本文针对以乙烯产率为生产指标的预测问题, 基于双向门控循环单元网络(BGRU)建立乙烯产率预测模型,以最小化模型误差为优化目标并提出一种学习型人工蜂群算法 (LABC) 对预测模型进行优化和设计. 在构建BGRU预测模型时, 先对乙烯裂解炉实际生产过程进行分析, 确定影响产率的关键因素并将其作为模型的输入; 再采用LABC对BGRU网络模型的结构、初始权值和阈值、训练比和动量因子进行全面的优化和设计. 在LABC中, 首先根据人工蜂群算法(ABC)特点构建强化学习(RL)框架下的状态集、动作集、奖励函数和最优混合搜索策略, 在此基础上, 提出一种深度双Q网络(DDQN) 来实现最优混合搜索策略, 通过该策略可智能选择合适的搜索动作来执行针对不同状态的局部搜索. 本文通过在标准数据集和实际生产数据上的测试及算法对比, 验证了所提学习型人工蜂群算法优化的双向GRU 网络(LABC BGRU)模型具有预测精度高、适用性强的特性.