电子舌在绿茶饮料区分辨识中的应用

用传感器型电子舌对目前市场上已有的5个品牌共7种绿茶饮料进行检测,以检验电子舌在绿茶软饮料方面的辨识能力。所得数据用主成分分析法、聚类分析法和相似性分析法进行分析。结果表明,该电子舌能够很好的区分这7种绿茶饮料,主成分分析图中的区分指数达到96,且聚类分析和相似性分析的结果与主成分分析结果一致。本结果预示着电子舌在绿茶饮料的味觉区分、在线监测以及真伪辨识等方面具有广阔的应用前景。      

椰子水果粒饮料工艺研究及其矿物元素分析

研究了椰子水果粒饮料的加工工艺及其矿物元素含量。研究表明,椰子水果粒饮料最佳的加工工艺条件为:椰子水与水的用量比为2∶1(w/w),椰肉粒添加量为3%,复合胶添加量为0·02%,乳酸钙添加量为0·033%,折光糖度为8·0°Bx,pH为4·70,SO2添加量为10mg/kg,灌装条件为85～90℃,杀菌条件为100℃/45min。同时测定了椰子水果粒饮料的理化指标及矿质元素含量。      

纤维素酶水解制备天然椰子油

研究了一种适于农户及中小企业加工生产天然椰子油的工艺。试验发现,纤维素酶对椰浆的破乳效果好,所得椰子油清澈,椰香浓厚。纤维素酶水解制备天然椰子油适宜的工艺条件为：椰肉榨汁时料液比为10：4,纤维素酶用量为0．20％（以纯椰浆计）,在50℃酶解36h后直接分离椰子油,再用500目滤布过滤,椰子油提取率可达92．86％。再将所得粗椰子油在60℃、0．07～0．08MPa真空下干燥1h,可得到水分含量为0．12％、酸值（KOH）为O．28mg／g的天然椰子油。用该方法生产椰子油工艺简单,设备投资小;以2007年市场行情计,加工1个椰子果利润为0．83元。     

基于ANSYS深基坑工程增量法计算的二次开发技术研究

针对采用通用有限元程序进行深基坑工程计算中存在的问题 ,以ANSYS为平台 ,采用APDL语言 ,对增量法计算程序二次开发中的一些关键性技术进行了研究。同时将其应用于上海市轨道交通杨浦线 (M8线 )工程陆家浜路车站的支护结构设计 ,取得满意的结果且劳动生产率有较大幅度的提高。     

探索5G技术在青藏高原的应用

4G改变生活,5G改变社会,5G的真正商用在于"应用"。青藏高原地区人口相对稀少、经济相对落后,基础设施相对不齐全,为加速促进偏远地区数字化转型,研究探索该地区的5G网络建设及5G生态培育意义非凡。本文重点介绍青海联通在青藏高原地区率先实现5G基站建设并首次实现5G高清直播、VR演示、无人机巡检等应用,以及在生态环保、智慧旅游、融媒体等领域的创新探索,为进一步加快5G网络布局,培育5G生态,积累下了宝贵经验,取得了良好的社会宣传效益,获得社会各界认可。     

EBCMOS钝化层表面残气吸附特性

基于密度泛函理论,研究了电子轰击互补金属氧化物半导体(EBCMOS)钝化层表面的残气吸附机制,并分析其电学特性。结果表明,以Al₂O₃钝化层为例,真空腔内残余气体H₂在Al₂O₃不同表面的吸附为物理吸附,在(001)面的吸附距离最大,吸附强度最低,电荷转移最少。对比CO,N₂,CO₂,H₂O等残余气体分子在(001)表面的吸附结果发现,(001)面对残气分子的吸附均为物理吸附,(001)面相比于其他表面,对残余气体分子有更好的抑制作用,所生成钝化层能提高EBCMOS器件电子倍增层的电荷收集效率。研究结果对研制寿命长而稳定的EBCMOS器件具有理论指导意义。     

钢结构厂房现浇板模板无支架施工技术

浙江利欧股份有限公司新厂区联合厂房楼面现浇板施工放弃了传统的满堂脚手架支模方法,采用无支架施工技术。该技术力学计算简单,搭设方便,使用安全;材料、人工投入少,经济效益高;各楼面可以平行施工,可以拓宽工作面,加快施工进度。具有良好的社会效益和经济效益,可推广该施工工艺的应用。     

WES在嵌入式煤矿票控机中的应用

煤矿票控机是煤炭管理机构派驻生产经营企业的电子警察。由于传统煤炭企业手工汇总票据的模式存在票据信息反馈速度慢的缺陷,结合当前煤炭企业信息化建设的现状,提出了基于WES的嵌入式煤矿票控机的设计方案。该方案加强了系统的稳定性和完全性,对海量数据的录入具有明显的优势,同时降低了企业运营成本。     

基于智能视觉的高压电力网络的线路监测

传统的高压电力网络监测主要是依靠工作人员对电力网络进行人工的巡查发现问题,在监测过程中会因为工作人员自身的因素,导致工作效率低下,降低电力网络检测标准。并且,在野外进行高压电力网络检测必须投入大量人力、物力。为此,提出一种基于智能视觉的高压电力网络线路监测方法,通过在电力网络线路中安装监控设备,提取线路环境实时图像,对采集的图像数据进行预处理,去除噪声和扰流。建立帧间差分比对方法,发现采集图像集合各帧间差异,提取出异常情况,及时报警的监测方法。仿真实验表明,基于智能视觉的高压电力网络线路监测方法能够适应恶劣的自然环境,在发现和处置电网线路异常情况时比传统人工方法高出500个百分点,能够广泛应用,并且基于智能视觉的高压电力网络线路监测方法减少了人力、物力投入,降低了电力网络维护成本。