基于品评小组可靠性筛选葡萄酒的香气描述符

利用定量描述性分析（0～5标度法）评价9 款国产‘赤霞珠’干红葡萄酒的香气特性,结合方差分析和多元统计分析方法,评估品评小组可靠性和规范葡萄酒香气特性感官描述符的筛选方法。结果表明,利用平均重现性指数Ri、检验统计量F值、均方误差（mean-square error,MSE）值和Manhattan图等能够有效评估品评员的重现性、辨别能力、可重复性以及品评小组的一致性。以可靠品评小组的感官数据为原始变量,通过几何平均值（M值）计算和排序,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）和聚类分析（cluster analysis,CA）,规范了葡萄酒特征香气描述符的科学筛选方法,明确了实验‘赤霞珠’干红葡萄酒的香气特征：以黑醋栗、红醋栗等果香为主,有突出的焦糖、烟熏等焙烤类香气,兼有胡椒等佐料香气。     

基于自适应前瞻和预测校正的实时柔性加减速控制算法

为了提高离散小线段的加工效率和质量,提出一种实时柔性加减速控制算法。该算法由三部分组成：前瞻处理部分利用加减速可行性判断条件,保证加减速可达和实时前瞻;速度规划部分在保证速度和加速度连续变化的条件下,实时计算下一插补周期的进给速度;动态修调部分对当前速度规划结果进行调整,及时响应加工中机床参数的改变。实验结果表明,该算法能够实现数控系统的实时柔性加减速控制,支持动态修调,满足实际加工的要求。     

基于公差带的二次连续贝塞尔曲线刀具轨迹平滑算法

为提高加工路径的光滑性和精度,在分析现有样条拟合方法不足的基础上,提出了一种基于公差带的G2连续Bézier刀具轨迹平滑算法。该算法根据双弓高误差限制,从由离散小线段构成的加工路径中识别出连续微小线段加工区域。对于连续微小线段加工区域,首先,对离散的指令点进行局部插值,将折线加工路径转化为G1连续的二次有理Bézier曲线;然后,调整相邻两条二次有理Bézier曲线的权值和连接点处的切线方向,使加工路径达到G2连续性;最后,通过建立公差带将不满足精度要求的二次有理Bézier曲线进行重构。实验结果表明:该算法实时性好,生成的加工轨迹满足G2连续性和精度要求,实现了在线轨迹平滑处理,有效提高了加工效率。     

330 MW循环流化床锅炉燃烧调整试验研究

为解决某330 MW循环流化床（circulating fluidized bed,CFB）锅炉运行床温分布不均匀、炉内受热面磨损爆管等问题,进行了锅炉的燃烧优化调整试验。结果表明,通过优化一次风量、总风量及风室压力等关键运行参数,确定了最佳运行工况及参数,降低了锅炉灰渣平均可燃物含量,使锅炉热效率提高0.85%。燃烧优化调整试验还使一、二次风机总功率降低了0.8 MW,厂用电率相应降低了0.24%,锅炉的运行安全性和经济性由此得到进一步提高。     

二氧化硫在红葡萄酒中的抗氧化性研究

系统地阐述了二氧化硫(SO2)在红葡萄酒生产中抗氧化性的研究状况。通过大量的文献分析认为，二氧化硫在红葡萄酒中并不能表现出抗氧化特性。因此，寻求新的红葡萄酒抗氧化剂就成为主要的研究方向之一。     

喷射沉积超高强铝合金唯象本构方程材料常数应变补偿分析

基于热模拟试验,在获得变形温度为523~723 K(间隔50 K),应变速率为0.001、0.01、0.1、1 s-1喷射沉积超高强铝合金真应力-真应变数据的基础上,根据Arrhenius唯象本构方程计算出真应变为0.1、0.2和0.3时的材料常数(n、β、α、Q和ln A3)。结果表明,不同真实应变下的材料常数不同。根据真应变为0.1~0.6(间隔0.1)下的材料常数计算结果,采用回归分析的方法,进行材料常数应变补偿回归分析。材料常数n、β、α、Q和ln A3回归分析的可决系数为0.993 62、0.963 27、0.986 82、0.986 92和0.985 29,回归分析的拟合优度高,很好地反映出材料常数随真应变的变化规律。在此基础上建立了不同材料常数的应变补偿回归模型。     

芒果落果、疏果加工开胃食品的工艺研究

探讨了选用芒果落果、疏果为原料，加工芒果腌菜、酸辣芒果片和话芒果的工艺技术，认为利用芒果落果和疏果加工制作开胃食品具有原料廉价、质地佳、风味突出、工艺简单等特点，便于在芒果产区普及推广。     

借鉴韩国动画寻找中国动画发展之路

今年是中国动画诞生的第81个年头。期间经历过多次获得国际大奖的荣誉,也有沉寂于国际动画界的悲哀。韩国动画起步比中国晚,但是其发展的速度却不得不令人惊叹。在我们发展国产动画之际,应该要借鉴别人成功的经验,创造出一条振兴中国动画之路。     

自动驾驶软件测试技术研究综述

自动驾驶系统（autonomous driving system,ADS）是一种集成高精度传感器、人工智能和地图导航系统等模块的信息—物理融合系统。该类系统中的自动驾驶软件完成了从高级辅助驾驶到无人驾驶任务中关键的感知、定位、预测、规划和控制任务。随着深度学习和强化学习等人工智能技术的发展和车载硬件设备的不断升级,高级别的自动驾驶软件已经逐渐应用于多种安全攸关的场景中,保障其运行稳定性与可靠性的测试技术逐渐成为学术界和产业界的研究重点。本文在广泛调研国内外文献基础上,对自动驾驶软件测试技术进行了深入分析与梳理。结合自动驾驶软件的架构特点及系统特征,讨论了面向自动驾驶系统的仿真测试和实景测试,以及面向组件的测试技术。其中,在仿真方法方面,分析了软件仿真、半实体仿真和在环仿真等技术;在仿真对象方面,讨论了静态环境仿真、动态场景仿真、传感器仿真和车辆动力学仿真等。同时,本文介绍了当前实景测试的进展与情况,重点分析了实景测试案例中的得失优劣。在面向自动驾驶软件组件的测试技术方面,重点讨论了当前数据驱动技术在感知组件、决策规划组件,以及控制组件测试方面的进展。最后,本文总结分析了自动驾驶软件测试当前面临的挑战,并对未来自动驾驶软件测试技术的研究方向和研究重点进行了展望。     

噪声环境下基于不确定性度量的随机HT直线检测

含噪图像中直线的自动检测是机器视觉和图像处理中的热点问题之一。基于Hough变换的直线检测算法中采用硬投票方案,在噪声环境下检测精度下降且占用内存大。为了提高检测算法的抗噪性和降低算法的计算复杂性,提出了一种新的将边缘点不确定性度量和随机Hough变换相结合的直线检测算法。该算法在所建立的点属于某直线上不确定性度量概率模型基础上,根据随机选择的两点间直线参数,按照Bayesian法则用基于不确定度量的参数空间软投票提高了检测算法的抗噪能力。实验结果表明,算法在较高的噪声（方差大于0.03）时,检测误差小于1‰,检测时间是单纯不确定度量直线检测方法的1/2,比传统Hough变换算法快10-15倍。