生姜提取物的综合利用与深加工研究

姜精油、姜油树脂是运用现代加工技术提取生姜得到的两种深加工产品。本文综合介绍了这两种产品的概念、特性、开发应用前景及国内外研究进展与利用现状      

Ds18b20温度传感器在智能井中的研究和应用

智能井是通过安装井下设备,实施远程监控油井流量和油藏动态的系统,它是一种具有安装、操作、监控和控制完井而不需要任何各项常规修井的井。目前在温度检测方面所使用的传感器普遍存在稳定性差、使用寿命短等缺点。本文介绍了一种温度传感器,它测温范围广、体积小、稳定性高、抗干扰性强,特别适合于智能井温度监测方面的需求。     

历元自差分的伪距定位算法

针对单频伪距单点定位误差消除不干净,特别是电离层误差难以消除的问题,本文分析了伪距误差的组成,提出了利用误差的时间相关性来消除误差的历元间自差分法.针对广播星历误差大,精密星历不实时等问题,本文通过IGS提供的广播星历改正信息,实时修正广播星历得到的卫星位置偏差和钟差的偏差.本文分析了历元间自差分法的特点,得知历元间隔、初始点精度对其影响大,并用实测数据验证了这一观点.另外,通过与传统的单频伪距单点定位对比,可知在1秒历元间隔时,三维定位精度在1.2米左右,定位精度大幅提高.     

基于响应面法的汽车法兰盘终锻模具磨损分析与预测

某公司采用两次预锻、一次终锻成形汽车法兰盘锻件,但在生产中发现终锻凹模的寿命明显低于预锻凹模,因此为提高终锻凹模寿命,采用 Deform-3D 软件对法兰盘终锻过程进行了数值模拟,并引入 Archard 磨损模型,对凹模磨损情况进行了研究。并选取打击速度、凹模硬度、坯料温度以及模具预热温度作为优化参数,以凹模磨损深度最小作为优化目标,通过响应面法,获得了关于实验优化参数与凹模磨损深度的二阶响应面模型及最佳参数组合方案,即打击速度为38. 5 mm·s^-1、凹模硬度为60 HRC、坯料温度为 400 ℃ 、模具预热温度为 360 ℃ 。通过 Deform-3D 对优化后的参数进行了验证,结果表明凹模磨损深度与优化前相比得到了明显降低。基于优化结果,对法兰盘进行了试生产,获得的锻件的尺寸和性能均能满足设计要求,凹模寿命从3200 件提高至 5430 件,与模拟预测结果相近,表明 CAE 分析与 RSM 的结合应用能够有效地解决模具磨损问题。     

g-C3N4量子点复合光催化材料的制备及应用进展

g-C₃N₄量子点(CNQDs)是一种新型的零维材料,极小的尺寸赋予了它独特的光学性能。将CNQDs与其他半导体材料复合可以显著提升复合材料的光催化性能,在光催化领域具有很大的应用潜力。介绍了CNQDs复合材料的制备方法及其在降解污染物和光催化制氢方面的应用,并分析了影响复合材料光催化性能的因素,对CNQDs复合材料的发展前景进行了展望。     

基于PSO-XGBoost的船舶特涂工序能耗预测

涂装是修造船企业最大的能耗单元,能耗预测是船舶智能能效优化中的一项重要任务。应用XGBoost模型对船舶特涂工序能耗进行分析。采用基于博弈论的SHAP(解释机器学习模型输出)方法解释变量因子对目标准确预测的影响。利用粒子群算法(PSO)优化XGBoost模型超参数,从而构建PSO-XGBoost模型对船舶特涂工序能耗历史数据进行训练拟合,并与其他能耗预测模型进行对比实验。结果表明,基于PSO-XGBoost的船舶特涂工序能耗预测模型的预测结果误差MAPE仅为12.21%,效果优于XGBoost、LR、KNN、RF模型。     

半失能老人远程健康监测大数据缺失处理

本文对传统蚂蚁聚类算法易出现早熟和收敛速度慢的问题,提出了基于改进K-means蚂蚁聚类算法,并将优化后的聚类算法与优化填充策略结合,对半失能老人远程健康监测缺失数据进行填充。仿真结果说明：改进K-means蚂蚁聚类算法的分类精度有所提高,基于改进K-means蚂蚁聚类的缺失数据填充算法的填充效果有所改善,可以有效填充半失能老人远程健康监测的缺失数据。     

人工智能 链接未来

近年来,在大数据与人工智能技术蓬勃发展的背景下,数据智能正与各行业产生着深度的融合."数据"已成为最具时代特征的新生产要素,发挥和释放着红利价值,助力于在数据流的引领下形成产业链上下游和跨行业融合的数字化生态体系.同时,将产业链、创新链、资本链、数据链、供应链从串联创新转向并联创新.人工智能是引领未来的战略性技术,也成...     

南京市雨花台区水环境状况及可持续发展对策研究

根据2005年江苏省南京市雨花台区点源污染、面源污染和河道水质状况,计算出污染负荷与水环境容量。表明雨花台区的水环境和水生态系统遭到破坏,对此提出水环境保护和改善对策。     

木材削片机主轴的优化设计

以寻求木材削片机主轴的优化参数为例,展现优化设计原理及实现过程。并根据主轴的实际情况,选择合适的寻优方法,进而确定最优解。