BP神经网络对活性染料染色K/S值的预测

传统的K/S值的测定方法是先用色彩色差计测试出试验中各块染色织物的CIEL＊a＊b＊数值,再根据CIEL＊a＊b＊数值,用Hyper Choshoku-Senka TX软件计算出样品在可见光区域波长400～700 nm范围内10nm间隔的K/S值.把人工神经网络方法用在活性染料染色上,对活性染料染色后的K/S值进行预测,预测结果和实验值的相关系数达到了0.995.说明人工神经网络用于活性染料染色上是可行的.     

家长莫天天用饮料浇灌“幼苗”

如今,五花八门的饮料日益翻新风靡市场,你看那蒸馏水、大空水、纯净水、矿泉水、可乐、咖啡、澄汁……被五彩缤纷的广告吹得天花乱坠,尤其是夏季炎热,使得众多的家长不惜花钱买来这“宝”那“液”,浇灌自己心爱的幼苗。当孩子尽情地吸吮各种饮料时,你是否想过多喝饮料会影响儿童健康这一问题呢?     

草鱼小档案

草鱼与青鱼、鳙鱼、鲢鱼并称为我国四大淡水鱼。草鱼肉质细嫩，骨刺少．营养丰富。并且很适合切花刀制作菊花鱼等造型菜．深受大众喜爱。     

过氧化氢-Vc体系对甘蔗汁色值的影响

开发一种新型的蔗汁澄清方法,通过比较选择合适的工艺流程,并研究该工艺流程中过氧化氢和Vc的加入量、溶液温度、反应时间对蔗汁色值的影响。结果发现,经过预灰后过滤得到的清汁,当过氧化氢加入量为0.7%、Vc加入量为0.5 mL、蔗汁温度为60℃、反应时间为20 min,蔗汁的色值从1842 IU降至674 IU。说明过氧化氢-Vc能够有效地降低蔗汁色值,是一种低硫低温、节能高效的新型蔗汁澄清技术。     

水力空化对果胶粘度的影响及其凝胶色谱表征

为探明水力空化对果胶粘度及分子量分布的影响,通过空化装置产生空化效应并作用于果胶溶液,研究不同p H、温度、入口压力、初始浓度、作用时间下水力空化处理前后果胶粘度的变化,以粘度的下降率来衡量水力空化对果胶的作用效果,并采用凝胶色谱法(gel permeation chromatography,GPC)对空化处理前后的果胶分子量分布进行比较分析。结果表明,当溶液p H为5,温度为50℃,入口压力为0.1 MPa,果胶浓度为1 g/L,处理时间为60 min时,果胶粘度下降率达15.76%。经GPC分析发现,果胶相对平均分子量由70515 Da下降至57408 Da。所以用水力空化处理果胶可以有效降低果胶粘度及其分子量,为果胶降解提供了一个新方法。      

糖基化改性对谷朊粉功能性质的影响

采用葡萄糖、乳糖和葡聚糖对谷朊粉进行糖基化改性,研究糖基化改性对谷朊粉功能性质的影响.结果表明:谷朊粉与葡萄糖和乳糖的反应速度比葡聚糖高,体系的褐变程度和接枝度也比葡聚糖大;三种糖与谷朊粉反应后均能改善谷朊粉的溶解性,且最大溶解度相当,约为反应前的3倍;糖基化反应也能增强谷朊粉的乳化性,其中谷朊粉与葡聚糖反应产物的乳化活性和乳化稳定性明显高于谷朊粉与葡萄糖和乳糖的反应产物;此外,糖基化使谷朊粉的表面疏水性增加,并且谷朊粉与葡萄糖和乳糖的反应产物的表面疏水性增加程度高于谷朊粉与葡聚糖的反应产物.     

德国“标准创新计划”（INS）

2006年,德国联邦经济技术部启动了标准创新计划（INS）,DIN面临着巨大的挑战和机遇。2006年计划启动时,DIN的标准委员会针对前期调查所确定的重点领域,确定了大量标准研究项目。2007年,标准化利益相关方又提交了新标准化概念的开发,标准化未来主题的识别,以及中小型企业（SME）更有效地参与标准化过程等新项目。通过该计划,联邦政府、标准化实施者以及德国企业和行业都已从这些研究项目的研究成果中获益。     

帘线/橡胶复合材料轴向应力-应变的率相关预测模型研究

设计一种帘线/橡胶复合材料轴向应力-应变的率相关预测模型。利用自主搭建的静态拉伸实验装置和分离式霍普金森拉伸装置,开展帘线/橡胶复合材料试件轴向拉伸实验;构建帘线应变能函数,推导特定应变率下帘线/橡胶复合材料的轴向应力-应变关系式;提出应变能函数的率增强项,建立帘线/橡胶复合材料轴向应力-应变的率相关预测模型。研究表明：特定应变率下,轴向应力-应变理论曲线与实验曲线符合较好;不同应变率下,率相关模型预测曲线与实验曲线符合较好。     

复杂须弥山形空间弯扭铝合金结构施工技术

为确保须弥山形空间弯扭铝合金结构工程顺利实施,通过BIM技术深化设计、三维空间点阵测量、铝合金结构分段预拼装、铝合金结构卸载等新技术的应用,解决了弯扭铝合金杆件制作、安装难点,减少了材料损耗,缩短了安装工期,降低了安装费用,施工简便、无污染,工程质量良好.     

基于灰色神经网络模型的强力旋压连杆衬套屈服强度预测

强力旋压连杆衬套的力学性能与旋压参数之间的关系复杂,难以用较为系统的数学公式进行表达。为科学准确预测连杆衬套的屈服强度,采用灰色系统理论,选取旋压工艺参数作为系统相关因素,建立预测连杆衬套屈服强度的GM(0,3)模型,经过后验差检验,模型精度二级,平均相对误差为3.25%。为提高模型精度,利用RBF神经网络对预测残差进行修正后,将模型精度提高为一级。在将外来数据回代检验时,GM(0,3)+RBF模型预测结果相对误差在1%左右。研究结果表明:利用灰色理论建立的GM(0,3)+RBF模型能够较精确的预测连杆衬套屈服强度,且预测能力较强,建模简单快速。