高密度CO2在肉制品和水产品加工中的应用

高密度CO2是一种新型的非热食品加工技术,具有加工条件温和、对热敏物质破坏小、能有效保持食品营养、风味和新鲜度等许多优点。近年来,高密度CO2在食品加工领域的应用研究越来越多,但目前研究主要集中在液体食品的杀菌效果和动力学、钝酶效果和动力学、及其对品质的影响方面;由于固体食品体系复杂,CO2不易渗透,使得高密度CO2处理固体食品的研究还相对较少。本文重点对高密度CO2在肉制品和水产品加工中应用的研究进展进行综述,分析高密度CO2对肉制品和水产品的杀菌、肌肉品质(pH、色泽、保水性、质构、嫩度、营养成分、呈味成分等)、蛋白质等的影响规律和作用机理,并对今后高密度CO2加工技术的研究重点进行展望,为推动高密度CO2在肉制品和水产品加工中的应用研究和产业化提供参考。     

馒头胚自动摆盘机设计与研究

为了满足馒头生产线上对卫生安全、生产效率以及降低成本的要求,依据现有的馒头胚自动摆盘机的使用情况,研究一种新型馒头胚自动摆盘机。根据应用环境参数提出整机设计方案,并运用Pro/E建立三维模型;该机构由兼具抓取、分距、放置、按压等功能的机械手爪、机架和驱动气缸等部件组成;根据其基本结构和工作原理设计驱动方案,给出工作流程图和气压系统图;运用ADAMS进行虚拟仿真试验,验证设计方案的可行性。该研究可以为后续形成馒头自动化生产线提供技术支撑。     

大庆外围砂煤互层压裂工艺技术研究

大庆外围探区油气资源丰富,包括致密油以及致密砂岩气、煤层气等非常规油气资源。煤层具有杨氏模量低、泊松比高、节理发育等特点,对于砂煤互层类低渗透砂岩储层,水力压裂时裂缝容易穿入煤层或沿砂煤界面延伸,造成高停泵、裂缝扭曲、裂缝形态复杂等现象。同时由于煤层动态滤失大,易造成局部过液不过砂,加大施工难度,导致目前施工成功率低。综合分析国内外致密砂岩气及煤层气技术发展现状,开展了砂煤互层压裂工艺技术研究,通过岩石力学测试及应力精确解释,结合现场试验,形成压裂优化设计及现场施工工况诊断、分析控制方法,现场试验效果良好,为非常规储层压裂深入开展研究奠定了基础。     

SiW/ZrO_2/MCM-41催化苯甲醚酰化反应

采用逐层浸渍法制备了MCM-41介孔分子筛负载ZrO2及硅钨酸(SiW)催化剂,考察了催化剂在以苯甲醚为原料、乙酸酐为酰化试剂的Friedel-Crafts酰化反应中的催化活性,同时对催化剂进行XRD、N2吸-脱附测试、DSC、FTIR、NH3-TPD等表征,研究了ZrO2与SiW及载体之间的相互作用对催化剂活性的影响。实验结果表明,SiW直接负载到MCM-41后,SiW与载体发生相互作用使Keggin结构发生畸变,导致活性下降;但SiW通过ZrO2接枝负载到MCM-41后,SiW较好地分散在载体表面且保持了完整的Keggin结构,SiW与ZrO2间的相互作用增加了催化剂上强酸中心的数目,显著提高了催化活性。催化剂的最佳制备条件为:ZrO2负载量20%(w),SiW负载量60%(w),焙烧温度200℃;最佳反应条件为:反应时间4 h,反应温度110℃,催化剂用量为0.2 g(基于10 mmol乙酸酐),苯甲醚与乙酸酐的摩尔比10。     

基于参考输入优化的变速风电机组最大化风能捕获方法

变速风电机组在额定风速以下应用最大功率点跟踪实现最大化风能捕获. 然而, 大惯量风电机组在面对快速波动的湍流风速时, 因转速调节慢而难以保持运行于最大功率点. 本文研究进一步发现, 平均转速跟踪误差与整体的风能捕获效率并非单调关系, 这使得当前以减小转速跟踪误差为目标的控制器设计难以有效提升风电机组的发电效率. 为此, 本文以提升风能捕获效率(而非减小转速跟踪误差)为目标, 提出一种基于参考输入优化的风电机组最大化风能捕获方法. 考虑到参考转速对风能捕获效率的复杂影响难以准确建模, 本文借助深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法实现参考输入优化. 仿真结果表明该方法能够有效提升湍流风下变速风电机组的风能捕获效率.     

Ag掺杂ZnO/GaN异质结可见光吸收特性的第一性原理

ZnO/GaN异质结带隙宽度较宽,制约了对可见光的吸收。为研究Ag对ZnO/GaN异质结可见光吸收的影响,在(1-100)非极性面上构建GaN/ZnO异质结,并用Ag分别取代不同位置的Zn和Ga原子,采用第一性原理计算Ag掺杂对ZnO/GaN异质结稳定性、电子结构、光学性质和带边位置的影响。研究结果表明：Ag掺杂ZnO/GaN异质结形成能为负值,结构稳定;Ag置换Zn和Ga使带隙宽度由2.93 eV分别减小至2.7 eV和2.3 eV,吸收系数和光电导产生红移,有利于可见光的吸收,Ag掺杂ZnO/GaN异质结具有良好的光催化活性。     

基于Swin Transformer和三维残差多层融合网络的高光谱图像分类

卷积神经网络(CNNs)具有出色的局部上下文建模能力,被广泛用于高光谱图像分类中,但由于其固有网络主干的局限性,CNNs未能很好地挖掘和表示光谱特征的序列属性。为了解决此问题,提出了一种基于Swin Transformer和三维残差多层融合网络的新型网络(ReSTrans)用于高光谱图像分类。在ReSTrans网络中,为了尽可能地挖掘高光谱图像的深层特征,采用三维残差多层融合网络来提取空谱特征,然后由基于自注意机制的Swin Transformer网络模块近一步捕获连续光谱间的关系,最后由多层感知机根据空谱联合特征完成最终的分类任务。为了验证ReSTrans网络模型的有效性,改进的模型在IP,UP和KSC 3个高光谱数据集上进行实验验证,分类精度分别达到了98.65%,99.64%,99.78%。与SST方法相比,该网络模型的分类性能分别平均提高了3.55%,0.68%,1.87%。实验结果表明该模型具有很好的泛化能力,可以提取更深层的、判别性的特征。     

基于关键路径链和PACGA的网络总线资源调度方法研究

针对传统工业控制网络总线资源调度算法在节点数量逐渐增加时收敛速度慢和搜索精度不高,且准确度及效率低等问题,提出了一种基于关键路径链和多态蚁群遗传算法(PACGA)的资源调度方法,采用关键路径链的调度算法获取需求调度的节点,不同节点间采用多态蚁群遗传算法进行资源的调度,依据照工业控制网络资源调度的特征,用自适应调整挥发系数增强节点的全局搜索性能,通过候选节点集方法缩小搜索区域提高算法的搜索效率,完成工业控制网络总线资源的高效调度;仿真实验说明,该种方法在工业控制过程中任务数量较多的情况下仍然具备较高的运行效率和精度,并且具有较低的运行时间,具有较强的应用价值。     

OFDM航空数据链联合同步新算法

指出航空正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)数据链同步的必要性,在分析前人OFDM同步算法优缺点基础上提出一种新的联合同步算法,该算法设计了新的训练符号结构,通过定时同步判决函数实现定时同步,通过小数和整数频偏估计实现频率同步,并针对具体应用给出本算法与其他主要算法的仿真对比结果,证明此算法定时同步错误概率更低,低信噪比时仍能正确同步,频率同步均方误差更小,性能更优.     

面向预测的长短时神经网络记忆增强机制

基于时序数据建模的长短时神经网络（LSTM）可用于预测类问题。现实场景中,LSTM预测精度往往与输入序列长度相关,有效的历史信息会被新输入的数据淹没。针对此问题,提出在LSTM节点中构建强化门实现对遗忘信息的提取,并与记忆信息按比例选取、融合、输入记忆单元,增加学习过程中的梯度传导能力,使网络对相对较远的信息保持敏感以提升记忆能力。实验采用工业故障数据,当序列长度超过100时,具有强化门机制的改进模型预测误差低于其他LSTM模型。预测精度的差距随序列增加而增大,当序列长度增至200时,改进模型的预测误差（RMSE/MAE）较原模型分别降低了26.98%与35.85%。