均直巷道通风能量耗散机理

为了深化对风流能量耗散的认识,基于流体力学相关原理,以均直巷道内稳定流动的风流为研究对象,首先分析了巷道风流分别为层流和湍流时的能量耗散,并指出了两者的异同,然后分析了平板间流体和圆筒壁间流体能量耗散,找到了无旋流动和有旋流动的本质,最后从细观角度对巷道风流层流流动和湍流流动(通风)的能量耗散产生原因及形成机理进行了分析,建立了巷道各项参数与通风能量耗散间的关系,特别分析了涡在湍流核心区能量耗散中的作用。发现单位长度巷道的层流能量耗散率与平均风速的平方及风流的动力黏度成正比,与巷道半径无关;单位长度巷道的湍流能量耗散率与平均风速的立方、沿程阻力系数、巷道半径及空气密度成正比。不论何种流体运动,从局部来看,其单位体积能量耗散率等于流体动力黏度与剪切速度梯度的平方的乘积。湍流流动与层流流动的本质区别在于,湍流中存在的涡旋使得局部剪切速度梯度增大,能量耗散率随之增大。湍流核心区能量耗散与巷道平均风速的立方成正比关系,是由于涡的初始动能与速度平方成正比,产涡频率与速度成正比。随着巷道壁面粗糙度的增大,层流底层边界上产生的涡的半径、初始动能及湍流核心区能量耗散也随之增大。     

地震信号反演的一种新方法

地震反演中,传统反卷积方法对混合相位地震记录不能得到正确的反演结果,本文在格形反卷积的基础上运用全通系统辨识技术,很好地解决了这一问题。考虑到实际地震反演中的非理想因素,本文还引入自适应处理技术用以消除子波时变因素的影响,引入检测技术用以消除噪声的影响。理论和实验均表明本文提出的综合反演方法具有良好的性能。     

差分演化的收敛性分析与算法改进

为了分析差分演化(differential evolution,简称DE)的收敛性并改善其算法性能,首先将差分算子(differential operator,简称DO)定义为解空间到解空间的笛卡尔积的一种随机映射,利用随机泛函理论中的随机压缩映射原理证明了DE的渐近收敛性;然后,在"拟物拟人算法"的启发下,通过对DE各进化模式的共性特征与性能差异的分析,提出了一种具有多进化模式协作的差分演化算法(differential evolution with multi-strategy cooperating evolution,简称MEDE),分析了它所具有的隐含特性,并在多模式差分算子(multi-strategy differential operator,简称MDO)定义的基础上证明了它的渐进收敛性.对5个经典测试函数的仿真计算结果表明,与原始的DE,DEfirDE和DEfirSPX等算法相比,MEDE算法在求解质量、适应性和鲁棒性方面均具有较明显的优势,非常适于求解复杂高维函数的数值最优化问题.     

Nonlinear dynamics theory on the steady state interface pattern during solidification of a dilute binary alloy

The nonlinear dynamics equations of the time dependence of the perturbation amplitude of the solid/ liquid interface during unidirectional solidification of a dilute binary alloy are established. The solutions to these equations are obtained, and the condition of the initial steady state growth of the cellular and dendritic structure after the planar solid/liquid interface bifurcates (mGc> G) with the increase of the growth rate is given. The condition of the steady state growth of fine cellular and dendritic structure in the beginning after the coarse dendrites bifurcate ( mGc<Γw2 + G) under the rapid solidification is obtained. The relationship of the steady state cell and dendrite tip radius, the perturbation amplitude and wavelength at the solid/liquid interface is presented.     

结合差图像和Gabor小波的人脸表情识别

提出一种结合差图像和Gabor小波变换的人脸特征提取方法,并使用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行人脸表情识别。对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,将眼睛和嘴巴等表情子区域从人脸中切割出来,求出其差图像,然后提取差图像的Gabor特征,使用下采样降维减少特征向量的维数并进行归一化,最后使用SVM进行分类。与只从表情子区域提取Ga-bor特征的识别方法进行了比较,结果显示识别效果更好。     

牛精蛋白的纯化及抑菌效果研究

以牛睾丸为原料研究牛精蛋白纯化工艺及抑菌性能,以提高牛精蛋白抑菌能力和牛副产物利用率。牛睾丸经5.48%硫酸溶液超声波辅助提取,95%冷乙醇沉淀,丙酮、乙醚洗涤后得牛精蛋白粗品。采用阳离子交换层析（SPSepharose Fast Flow）和凝胶过滤层析（Sephacryl S-100）对牛精蛋白粗品进行纯化,纯化后的牛精蛋白得率为3.92%。经SDS-PAGE分析,牛精蛋白分子量为19ku。以新鲜牛肉、酱牛肉、新鲜豆干和酱豆干为抑菌对象,发现纯化牛精蛋白溶液处理的菌落总数极显著小于粗提牛精蛋白溶液处理的菌落总数（p<0.01）,且分别降低了86.44%、85.77%、83.39%和89.82%。纯化后的牛精蛋白具有很强的抑菌能力,是一种良好的天然食品防腐剂。      

牛至油、香芹酚、柠檬醛和肉桂醛的抗氧化性能研究

采用DPPH（1,1-二苯基-2-三硝基苯肼）法、BCB（β-胡萝卜素漂白）法和TBARS（硫代巴比妥酸）法对牛至油、香芹酚、柠檬醛和肉桂醛的抗氧化性能进行研究。结果表明,BHT、牛至油、香芹酚、柠檬醛和肉桂醛的DPPH自由基清除反应速度很快,清除能力随其浓度升高而显著增强,并逐渐趋于稳定,其IC50分别为1.2、4.3、3.7、7.2、3.1g/L;采用BCB法测定抗氧化性能时,BHT、牛至油、香芹酚和肉桂醛均表现出优良的抗氧化性能,并且随着浓度的增大,抗氧化性能增强,其IC50分别为0.1、2.2、3.4、1.9g/L;采用TBARS法测定抗氧化性能时,BHT、牛至油、香芹酚、柠檬醛和肉桂醛也表现出较好的抗氧化性能,并且其抗氧化指数随其浓度的增加而提高。由此可知,牛至油、香芹酚和肉桂醛可以作为天然抗氧化剂应用于食品加工中。      

芋头与卡拉胶复配体系对猪肉饼品质的影响

选择猪肉为原料,以蒸煮得率、保水性、保油率、质构(弹性、硬度、黏度、内聚性、咀嚼性)、真空贮藏损失和硫代巴比妥酸(TBARS)值为指标,研究不同添加量的芋头与卡拉胶对猪肉饼品质的影响。结果表明:与对照组相比,分别添加5%、10%、15%芋头或0.5%、0.6%、0.7%卡拉胶的猪肉饼,蒸煮得率、保水保油性、弹性和内聚性都得到改善,真空贮藏损失和TBARS值也降低。将10%芋头与0.6%卡拉胶进行复合使用,能够发挥两者间的协同互补作用,猪肉饼的品质改善效果优于单独添加生芋头或卡拉胶。且猪肉饼的蒸煮得率与保水率、保油率都呈显著的正相关(p<0.05),与真空贮藏损失率呈极显著的负相关(p<0.01)。      

基于混沌相空间技术的输沙量预测BP网络模型

影响输沙量演变规律的前期因素比较多,且难于确定和提取,这就造成对输沙量的拟合和预测精度较低。在对输沙量时间序列混沌特性分析的基础上,利用嵌入相空间来确定前期影响因子,建立了基于混沌相空间技术的BP神经网络模型。模型既能考虑到影响输沙量时间序列的动力因子,又能解决网络的输入单元数确定的困难和利用神经网络超强的非线性映射功能,通过对龙川江流域控制站月输沙量的拟合与预测表明其结果合理,预测精度较高。     

疫情背景下健康码数据应用的现状及展望

我国在突如其来的新冠疫情中,采用了互联网思维和数据思维模式,利用科技手段研发的健康码,对疫情蔓延的控制及全面复工复产均起到了关键性的作用。健康码是通过实时采集各类数据,经过大数据分析,实现了疫情防控智能化管理。文章就健康码的现状、功能、应用及使用情况,结合健康码的大数据优势及传统产业的特点进行了分析,并对健康码大数据融合应用进行了展望。