浅析高科技电子织物在医疗保健领域的作用

智能纺织品属于纺织发展新兴领域,已经广泛应用于医疗保健领域,内容涵盖临床监护和药物管理。本文从智能纺织品的重要性、用户需求和需要解决的技术课题方面探讨了其发展前景。     

为什么汽油机一定要用火花塞?

<正>现在很多车型配置的都是缸内直喷的汽油机。有些人就会问:汽油机都能将汽油直接喷射在气缸内了,为什么不能像柴油机那样直接压燃呢?为什么还要用火花塞来点火呢?让我们分别从几个方面来看看。     

烟丝含签率在线检测设备的研制和应用

为解决人工检测烟丝含签率效率低、耗时长、结果差异大等问题,采用多级流化原理研制了一种烟丝含签率在线检测设备。该设备主要由流化室、吸丝管、烟丝收集室、烟尘烟末收集室等部分组成,流化室采用截面大、小、大、小、大、小交替变化的气流通道实现梗签和烟丝的完全分离。以广州卷烟厂某牌号烟丝为对象进行测试,结果表明:烟丝含签率实测值与理论值绝对误差在0.007 9%~0.188 1%之间,标准偏差在0.295 0%~0.862 3%之间,在线检测设备的准确度和精密度均可满足生产要求;最佳取样量和取样次数分别为150 g和30次;烟丝含签率在3%以上时,烟丝含签率增大对检测结果的绝对误差、相对误差、标准偏差无明显影响,在线检测设备对不同烟丝含签率的检测效果良好。该系统可为制丝线快速、准确检测烟丝含签率提供技术支持。     

小麦蛋白对樱桃酒的澄清效果

以制备的小麦澄清蛋白处理樱桃酒,通过测定澄清前、后理化性质和稳定性的变化来分析小麦澄清蛋白对 樱桃酒的澄清效果。结果表明：用50 mg/L的小麦澄清蛋白处理樱桃酒后,其浊度与澄清前相比降低了71.64%;总 酚质量浓度和黄酮质量浓度与澄清前相比差异不显著（P＞0.05）;酒精体积分数、pH值、色价值、花色苷质量浓 度、总糖质量分数和总酸质量浓度与澄清前相比变化不大。与明胶、聚乙烯吡咯烷酮、羧甲基纤维素钠相比,经 小麦澄清蛋白处理的樱桃酒先于其他3 种澄清剂在139 h时达到最低浊度2.07 NTU并保持不变。用明胶作澄清剂, 樱桃酒中总酚减少量最多,减少35.37 mg/L;用聚乙烯吡咯烷酮作澄清剂,色价值降低最高,降低0.30;用羧甲基 纤维素钠作澄清剂,花色苷减少量最多,减少0.49 mg/L。小麦澄清蛋白处理樱桃酒的最佳条件为：小麦蛋白用量 50 mg/L、搅拌速率800 r/min、搅拌时间120 min。小麦澄清蛋白具有澄清效果好、澄清速率快、安全无毒、成本低 等优点,对樱桃酒的工业生产和延长货架期具有重要意义。     

油墨转移渗透效应对印刷品质量预测模型的研究

应用修正的washburn公式及K-M理论推导渗透深度的改进公式,在油墨渗透的重要阶段,根据纸张、油墨性能及两者的结合特性,进行模型的建立,分别得到油墨渗透厚度及印刷品的印刷反射率.从而从理论上对印刷品的质量如印刷密度等进行预测.     

ACS800变频在推钢机控制系统改造中的应用

本文讲述ABB通用变频器在安钢推钢式连续加热炉应用上具有的优势和特点,及其在旧设备改造中的应用。     

基于Isight平台的橡胶材料超弹模型参数优化

超弹模型及参数的选择对于橡胶制品仿真计算结果的准确性有着重要的影响。对三元乙丙圆柱形橡胶试样进行单轴压缩实验，利用不同的超弹模型对实验值进行拟合，建立与实验条件一致的仿真模型，来判断不同超弹模型计算准确性。基于Isight优化平台，选择序列二次规划(NLPQL)算法对拟合的超弹模型参数进一步优化，利用优化后参数进行仿真计算。结果表明，优化参数仿真计算结果与实验值具有很好的一致性，其能够更准确地描述橡胶材料的超弹特性。     

基于BP神经网络的全色域彩色纱颜色预测模型构建

针对传统测配色理论的局限性，利用神经网络良好的非线性映射能力构建一种全色域彩色纺纱的颜色预测模型。以灰、青、品红、黄作为四基色进行全色域混色模型的构建，并选取该全色域模型中的66个网格点进行纺纱，制备混色纱及织物，利用分光光度计测出66种织物的光谱反射率曲线，建立基于颜色预测混纺比和基于混纺比预测颜色值的神经网络，并根据预测值与实际值之间的色差值和均方误差评估这两种神经网络的准确性。结果表明：基于BP神经网络的颜色预测模型可以实现色纱颜色值与四基色颜色比例之间的非线性映射，测试样本的平均色差在2,后续将使用遗传算法或粒子群优化算法对其进一步优化，提高全色域彩色纱颜色预测模型的准确性。     

基于Web3的去中心化自治组织与运营新框架

Web3技术催生的去中心化自治组织(Decentralized autonomous organization, DAO)正以颠覆性的方式重新定义要素资源、变革生产关系与塑造组织形态.为了更好地响应DAO研究与应用需求,本文从组织和运营两个角度重新解析DAO,认为其应当被更广义而精确地定义为去中心化自治组织与运营(Decentralized autonomous organization and operation).在此基础上,阐述DAO的关键原理与基本要求,探讨社会物理信息系统、平行智能等基础设施以及数字孪生、元宇宙、Web3等支撑技术,构建涵盖组织层、协调层以及执行层等的DAO五层智能新架构,提出DAO的闭环方程以及功能导向的智能新算法,分析个体、组织与社会视角下的DAO治理机制,研究面向生物人、机器人与数字人的DAO激励机制,并介绍DAO的典型与潜在应用场景.最后,总结全文并展望DAO未来研究方向.