用于提炼链霉素的大孔弱酸性离子交换树脂的研究

目前工业上都是采用离子交换法提炼链霉素。我国采用的是国产110弱酸性阳离子交换树脂。但110树脂对链霉素的吸附量欠高(20×10~4μ/ml～NaR左右),且稳定性差,树脂使用短时间后吸附能力即明显下降。改善110树脂性能,对改进链霉素的提炼工艺有重要意义。     

当代服装潮牌的风格定位与造型研究

通过对当代服装潮牌的文化背景和发展趋势进行分析,阐述以vetements为例的潮品牌发展方向,据此解析具有个性风格定位的品牌创立路径、创新产品开发的可行性思路,突出展示小众潮品牌独立成长及其发展到大众引领性品牌的新见解;通过具体的开发案例和设计实践过程展示基于vetements等潮品牌设计基因挖掘思路,更加深入地理解当代潮牌发展趋势和在不同阶段进程中的风格定位和设计造型演变规律。     

乌拉盖盆地第四系潜水水化学特征及成因分析

为查明乌拉盖盆地第四系潜水化学特征及成因,应用化学参数统计、相关系数矩阵分析、派珀三线图解法、Gibbs图解法和离子比例系数分析等方法对乌拉盖盆地采取的45组潜水水样测试结果进行了数据分析。研究结果表明：乌拉盖盆地第四系潜水呈中性偏碱性水,溶解性总固体（TDS）浓度与总硬度大部分地区较低,基本为淡水和低硬度水,仅在径流排泄区及中部波状高平原边缘弱径流区一带溶解性总固体浓度与总硬度偏高;潜水水化学类型、各种主要离子及溶解性总固体浓度的变化具有规律性,各种主要离子与溶解性总固体浓度沿径流路程逐渐增高,越靠近排泄区越高,水化学类型由HCO3-Na·Ca型水逐渐演变为HCO3·Cl-Na·Mg、Cl-Na·Mg和HCO3·SO4-Na·Mg型水;乌拉盖盆地潜水的化学成分来源主要为硅酸盐和碳酸盐矿物的溶解,其形成与变化主要受溶滤作用、阳离子交替吸附作用的影响,靠近排泄区或弱径流区一带,蒸发浓缩作用为主要影响因子,大气降水的影响可忽略不计,少数地段受人类活动的影响。     

安瓿智能视觉检测机器人研究

针对医药安瓿中出现的可见异物,设计了一种医药安瓿智能视觉检测机器人。介绍了该系统的系统结构、视觉成像原理、电气控制系统和检测算法等内容。该系统通过运用机械装置使安瓿与背景之间产生运动差异,利用高速摄像机获取安瓿的序列图像,在软件中采用二次差分和能量累积的方法提取图像中的运动目标。还分析了不同系统机构的优劣和该机器所选择的系统结构。实验证明所研制的医药安瓿智能机器视觉检测机器人可以应用于实际在线检测。     

基于机器视觉的酒液智能检测系统研究与开发

设计了一种基于机器视觉的酒液智能检测系统,主要用于酒液中杂质的在线检测。设计了系统的直线式检测机械结构和翻转机械手以及基于工控机和可编程控制器的控制系统,通过特定的给光方式和高速摄像机,获取酒液序列图像,采用亚像素边缘定位方法确定检测区域,提出了在检测区域里采用累积差分和基于空间最小交叉熵的阈值分割相结合的方法获取运动目标,根据运动轨迹判断目标是否为杂质,并对提取的杂质进行测量,计算是否在允许范围内。大量实验验证了检测算法的有效性和装置的可行性。     

移动边缘计算环境中基于能耗优化的深度神经网络计算任务卸载策略

深度神经网络因其强大的数据分析功能而被广泛使用在移动智能应用中,然而其计算任务的复杂性给计算能力与电池容量均有限的终端设备带来了巨大的挑战。若将深度神经网络中的计算任务完全卸载到云端,则会产生较高数据传输时延。移动边缘计算因其低时延、分布式、位置感知的优势能有效解决深度神经网络的时延和能耗问题。为了在保证用户时间约束的同时,充分优化终端设备能耗,建立了移动边缘计算环境中深度神经网络计算任务卸载的时间和能耗评价模型,基于该模型提出了移动边缘计算环境中基于能耗优化的深度神经网络计算任务卸载策略。该策略以神经网络层为单位,将深度神经网络中的计算任务进行拆分,在计算任务卸载时,对移动边缘计算环境中多重计算资源进行综合考虑。最后,提出了移动边缘环境中基于多重资源任务卸载的粒子群调度算法,该算法能在满足时间约束的同时,充分优化终端设备能耗。实验表明,与已有的3种任务卸载策略相比,新策略对应的粒子群调度算法所得适应度值最优,满足时间约束下,终端设备的能耗值最低。     

双绕组永磁容错电机矢量控制系统研究

针对双绕组三相永磁容错电机的结构,以在无故障和电机绕组开路及短路故障情况下获得相同的输出转矩为目标,提出双绕组三相永磁容错电机的矢量控制策略。电机的每相电流采用电流滞环控制技术。利用Matlab软件搭建了双绕组三相永磁容错电机矢量控制系统的仿真模型,设计调试了以TMS320LF28335 DSP为核心的硬件实验平台,仿真和实验结果证明了该矢量控制策略的正确性。     

考虑系统耦合性的综合能源协同优化

综合能源系统(IES)具有多能耦合的特点,可实现电、热、天然气等能源的综合利用,可以最大化地发挥各能源间的协同作用和互补效益。在此背景下,文中构建了一种耦合电能、热能以及天然气能的IES结构,并给出能源耦合度等定义用于IES耦合性的定量分析;建立了以成本为目标的IES优化运行模型,优化模型同时考虑了电、热、天然气网络约束;针对系统运行时的电、热、天然气耦合问题,提出一种基于拉格朗日松弛的协同优化方法,实现了IES多能源优化时的解耦处理;最后,基于71节点的IES测试系统进行仿真分析,验证了所提模型及方法的有效性,并对IES优化结果与系统耦合性的映射关系做了定量分析。     

基于机会约束规划的分布式家庭并网光伏系统优化调度模型

分布式家庭并网光伏系统是太阳能产业规划的重要组成部分,其优化调度模型是一项重要研究课题。计及光伏出力和负荷水平不确定性,采用Maximax形式的随机机会约束规划建立分布式家庭并网光伏系统优化调度模型。该模型以满足一定置信度下的运行收益最大为目标函数,计及功率平衡约束、储能相关约束以及与外网购售电功率约束等约束条件,采用混合智能算法对所建立的模型进行求解。算例分析表明,建立的模型可计及不确定性,适用于求解分布式家庭并网光伏系统的优化调度问题,并可充分保证优化调度的经济性。