新技术使塑件重量减轻强度保持

减轻重量是技术发展的驱动力之一。汽车减轻重量的发展趋势是一个很好的例子。减轻汽车重量不仅可降低燃料的消耗量,而且让汽车获得更好的性能并且耐用,更重要的是它还是环保的。这种趋势下塑料备受青睐是由于其易加工性和具备的理想性能,且密度比金属低。然而,在塑     

决策树算法在ofo故障分析中的应用研究

通过数据挖掘技术在海量数据库中寻找有价值的关联规则及做出有效的决策,已成为大数据时代的核心思想。决策树算法对于研究对象的分类、预判等有着直观、准确度高等特点,广泛应用于数据挖掘及分析中。本文以挖掘分析影响ofo共享单车故障主因素为目的,通过ofo共享单车数据库中的统计信息数据进行挖掘分析试验,使用ID3和C4.5算法构建决策树模型,最终找出决定ofo共享单车故障的主要因素-骑行时长。从而为分析ofo共享单车故障情况,给予针对性提示与指导提供有效的建议。     

砂土类地基中螺纹灌注桩竖向抗拔性能模型试验研究

依据模型试验相似理论,采用砂土模拟现场地基土层,通过室内模型试验得出:螺纹桩抗拔承载力是等直径直线型桩的1.34～1.92倍;同直径螺纹桩从螺纹间距100 mm加密到50 mm时抗拔承载力约为1.1倍。对等直径螺纹间距为100 mm、50 mm螺纹桩的轴力、侧摩阻力、桩周土压力进行对比分析,得出50 mm螺纹间距桩的抗拔承载能力的优越性。最后,依据试验参数提出合理螺纹间距设置公式,并推导出螺纹灌注桩基于砂土层的抗拔承载力公式。     

基于信息熵的建筑空调异常日用能模式检测方法

以夏热冬暖地区某办公建筑中央空调为研究对象,将室外干球温度、开机时长、日期属性等作为复杂工况的划分依据,然后以不同典型工况下日用能模式距离矩阵计算各模式的信息熵值,将其作为描述日用能模式异常程度的特征参数降低数据维度,最后采用聚类算法实现不同工况下的异常日用能模式的识别。结果表明:基于信息熵的检测结果与常规特征参数法、K-means直接聚类法相比,降低了异常日用能模式的误判率和漏检率。该方法可为进一步挖掘建筑空调节能潜力提供参考。     

基于图像行相关空中目标实时检测算法

针对复杂背景中弱小目标的侦测问题,提出一种弱小目标去背景检测的新方法。通过对图像做灰度反转,根据图像相邻行之间的相关性做去除背景的预处理,并计算图像中灰度值最大的像素点,得到目标的位置坐标,并对实拍的空中弱小目标视频图像进行实验验证。实拍的视频图像证明：该方法可对弱小目标进行检测,且检测速度快、抗噪声干扰性能强。     

浅析蛋鸡饲养管理技术

随着人们生活水平的不断提高,饮食结构的调整改变,对肉、奶、蛋的需求量不断增加,尤其是鸡蛋的需求相对增长。要获取更多更优质的鸡蛋,主要通过科学的养殖技术养殖优良品质的蛋鸡。蛋鸡养殖从雏鸡饲养开始,过程中的每一个环节都要采取合理的养殖方式。对于从事蛋鸡养殖生产人员,提高蛋鸡的产蛋能力是取得较好经济效益的开始。因此,提高产蛋率,注意产前、产中、产后的饲养过程管理是蛋鸡养殖过程中的关键因素和要点。     

表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)的氧化研究

茶多酚是茶叶中最为重要的活性物质,儿茶素类物质是茶多酚的主要成分,约占茶多酚总量的70%以上。表没食子儿茶素没食子酸酯是儿茶素中的主要活性物质,具有很大的研究价值,但其化学结构不稳定,易在自然条件下氧化成为其它的物质,主要研究不同条件(温度、时间和pH等)氧化EGCG对其氧化物产率的影响,最终得到最佳氧化条件为pH值为5,氧化时间0.5小时,温度25℃反应时,氧化产物产率达最大值,纯度可达98.52%。     

电子束冷杀菌对即食鱿鱼丝保藏作用的研究

利用电子束处理即食鱿鱼丝,在贮藏期间对鱿鱼丝总挥发性盐基氮、过氧化值、酸价和菌落总数进行测定,分析不同剂量电子束对鱿鱼丝的杀菌效果及其保藏作用.结果表明:电子束处理后鱿鱼丝T-VBN值、POV、AV均有不同程度的增加,但随着贮藏时间的延长,对照组样品T-VBN值、POV、AV的上升速度大于辐照组样品;除色泽略有加深外,电子束处理时鱿鱼丝感官影响不明显;电子束处理能有效降低鱿鱼丝的菌落总数,其中D10=3.62kGy,D=8.98kGy.使用电子束处理鱿鱼丝能延长产品保质期.     

一种用于红外与微光图像配准的改进型SURF算法

针对红外与微光图像配准的特殊性, 为了减少配准计算量,提出了一种从主方向确定和特征点描述 两方面加以改进的加速鲁棒特征(Speeded Up Robust Feature, SURF)配 准算法。首先检测微光图像和红外图 像的边缘,然后用改进型SURF算法提取两种图像边缘上的特征 点,并采用最近邻距离法对原始特征点进行筛选。在得到较高精 度的特征点后进行粗匹配。接着用随机抽样一致 性(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)算法对一次筛选后的 特征点进行精匹配。最后利用精确的特征点建立变换模型,并 将重采样后的待配准图像与参考图像实现配准。实验结果表明, 该算法不仅可以解决红外与微光图像的配准问题,而且在匹配精度和 算法运算时间等方面的表现均优于原始SURF算法。