红外焦平面阵列成像动态仿真系统

红外热像仪的研制离不开各种图像处理算法的设计、仿真和优化;结合虚拟仪器技术和可编程多模式驱动技术,开发了红外焦平面阵列成像动态仿真系统软硬件平台;利用这一平台,通过图形化软件编程, 可进行多模式红外焦平面阵列的各种图像处理算法的动态仿真,实时验证其成像效果,及时进行修改和优化。工程应用实践表明：系统对盲元检测与补偿、非均匀性校正和直方图修正等算法的验证与优化取得了满意的效果;该系统为红外热像仪设计仿真、算法的适用性和实时性验证以及算法的优化提供了灵活实用的工具。     

微生物白云岩形成机制研究进展与存在问题

近年来,有关微生物白云岩沉淀作用机制的研究拓宽了沉积学中"白云岩问题"研究的视角。硫酸盐还原反应、产甲烷作用、有机分子水解等一系列可促进沉淀白云石的微生物代谢机制的发现,延伸了微生物白云石(岩)形成模式;有关可溶解硫化物催化白云石沉淀的研究,不但强调了硫酸盐还原反应机制,也为重新认识硫酸盐还原反应促进白云石沉淀机理提供了新线索。在现代环境中,微生物席内的原生白云石沉淀的发现,将微生物过程引入地表环境原生白云石沉淀作用和机理的研究,可能为寻找地层记录中的微生物白云石提供了更多有益的工作手段和思考途径。然而更加复杂的白云岩地层记录说明,运用微生物白云石去解释复杂的地质记录还存在着较多的局限性。     

大掺量粉煤灰混凝土的配制与发展意义

在混凝土材料的发展中,掺入大量粉煤灰取代部分水泥,具有一定的经济效益。本文主要研究了,在混凝土中掺入大量粉煤灰后,混凝土的配制设计和发展意义,并对其特点、性能、主要问题等方面做了简略介绍。     

微量元素鸡蛋的研制及其营养意义

1984年12月,中央电视台公布了我国学龄前儿童抽样调查的结果2/3儿童缺锌。不发达国家儿童缺锌率高,发达国家儿童缺锌也存在。因此儿童缺锌已引起全世界医务工厂者的普遍重视,渴望找到无副作用,易吸收的锌的载体。微量元素鸡蛋是锌的良好载体。经临床应用一年多无一例有副作用。515名低锌儿童口服微量元素鸡蛋1~2枚/日,治疗2个月后发锌平均增加了50PPm,与口服硫的锌相比30~70mg/日治疗2个月发锌增加了26PPm。差别极显著,用于健康中老年人2枚/日,口服2个月后测定发Zn血清胆固醇都无明显变化。     

三种铁强化剂的毒性试验及其对大鼠血红蛋白的影响

本次研究对武汉化工学院研制的三种食品用铁强化剂:孔酸亚铁、焦磷酸铁、改性焦磷酸铁,进行了食用安全性试验,并就其对大白鼠血红蛋白的影响进行了动态观察。结果表明:三种食品用铁强化剂具有较高的食用安全性,符合食品卫生的要求;乳酸亚铁能使大白鼠的血红蛋白有显著性增长,而焦磷酸铁、改性焦磷酸铁则效果不明显。     

分形理论在储集层横向预测和油气层判断中的应用

复杂的地质现象具有内部自相似特点,因此,可以用分形理论来进行定量预测。介绍了利用地震数据求取面积、关联、振幅3种维数的方法和原理,并通过建立的理论模型和计算3种维数,可以进行储集层预测和油气判断的工作。通过实例分析,表明分形分维技术能够较准确地反映地震波形特征和油气藏本身的变化,是一种比较好的进行储集层预测等工作的方法。     

荧光指示剂吸附法测量柴油馏分芳烃含量

应用液体石油产品(汽、煤油)中的芳烃标准分析试验方法——荧光指示剂吸附法测量柴油馏分烃类族组成,考察了硅胶,洗脱剂以及空气压力对实验结果的影响,对分析条件进行优化,确保分析的重复性和准确性。     

外源GABA联合超声处理发芽绿豆淀粉的结构特性及血糖指标变化

研究外源γ-氨基丁酸（γ-Aminobutyric Acid,GABA）联合超声处理绿豆淀粉结构特性及血糖指标变化影响,获得低GI值绿豆淀粉制品,该文以不同萌发时间的绿豆淀粉为研究对象,通过扫描电镜、X-射线衍射、傅里叶红外光谱等分析方法,探讨外源GABA协同超声处理对绿豆淀粉萌发过程中结构特性和血糖指标影响。结果表明,处理后,绿豆中总淀粉含量从52.13%下降到发芽96 h的21.18%;发芽12 h时,抗性淀粉含量达到70.65%。发芽后绿豆淀粉颗粒形貌无显著变化。发芽后绿豆淀粉的相对结晶度由39.64%下降到96 h的12.72%,但发芽处理并未改变绿豆淀粉的结晶类型。发芽处理后绿豆淀粉没有产生新的基团,但淀粉晶体结构的有序性降低。发芽后绿豆淀粉的凝沉性增强,其抗消化能力也增强,在发芽12 h时,发芽绿豆淀粉的估计血糖生成指数达到了22.52,相较于未处理时的27.13,可起到减缓血糖升高的作用。外源GABA联合超声处理降低了总淀粉含量,提高了抗性淀粉含量,使绿豆淀粉的消化特性发生了显著变化,为其在功能食品中的应用提供了理论依据。     

温度变形效应认知不确定性影响下高拱坝位移置信区间的预测方法

为解决传统预测模型未考虑拱坝变形因果关系的不确定性,导致所建立的位移静态置信区间缺乏合理的因果机理,提出了温度变形效应认知不确定性影响下高拱坝位移置信区间的预测方法。采用动态时间规整法衡量坝体温度测点之间的时间序列相似性,构建最小相似性实测温度变形因子筛选准则,基于支持向量机构建不放回采样和正交试验设计采样的机器学习模型,通过统计多模型预测值的分布规律来拟定动态变化的置信区间。以锦屏一级拱坝为例的预测结果表明该预测方法及筛选准则可有效实现高拱坝最具表征性温度测点的优选,基于最小相似性实测温度因子的正交试验设计误差小、建模效率高,所得位移预测置信区间更符合因果机理;高拱坝的最优实测温度因子组合是动态变化的。     

G语言中的内存分配与管理算法

针对G语言特定的数据要求,提出一种新的内存分配与管理算法,在满足多种基本类型和数组及簇等复杂数据结构的分配与管理的基础七,实现数据的产生及生命周期管理、数据信息的完备性及独立性描述。在不牺牲运行效率的前提下,能够长期稳定地运行,有效避免内存碎片的产生。弗且将此算法在自丰开发的虐拟仪器开发平台LabScene中完整实现,在G语言的解析与运行模型中发挥关键作用。