浅析传统聚落中的场所精神

本文介绍了建筑场所现象学的相关理论思想,梳理了场所精神的营建方式,进而将此研究方法与传统聚落的研究结合起来,从更为本质和贴近人们生活的层面进行聚落场所精神的营建,追溯场所的认同感与归属感。     

基于伪并行免疫遗传算法和粗糙集的图像分割方法

提出了一种结合伪并行免疫遗传算法和粗糙集的新的图像分割方法,该方法适用范围广.以各抗体子群体适应度为依据构建属性值表,基于属性值的不可分辨关系将图像分成许多小区域;通过值约简、属性权值、区域差异度计算得到各基本区域之间的差异度矩阵,进而对基本区域进行相似域和非相似域的划分,最后基于相似度的最终等价关系及分割来实现基本区域的合并完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.     

超临界CO2萃取功能性油脂的研究进展

对超临界CO2萃取技术的原理、特点和国内外研究现状进行了介绍,综述了该技术在功能性油脂提取领域的研究进展。讨论了萃取压力、萃取温度、萃取时间、CO2流量、夹带剂等因素对油脂萃取率的影响;对比了不同类型油脂对超临界CO2萃取参数的需求,并分析了超临界CO2萃取的油脂产品指标及品质优势,对其应用前景做出展望。      

商用大豆分离蛋白乳化活性的优化

首先对三种商用大豆分离蛋白粉的溶解性、氮溶解指数和二级结构进行了比较,选择大豆分离蛋白（样品1）作为后续优化实验的供试蛋白。采用Box-Behnken响应面法研究具有优良乳化活性的大豆蛋白水解产物的生产工艺参数。以胰蛋白酶、反应温度、反应时间和反应pH为影响因子,乳化活性为响应值,确定最优生产工艺条件为:胰蛋白酶添加量为2.72%,反应温度为40℃,反应时间为4.12h,反应pH为8.85时,大豆分离蛋白水解产物的最大乳化活性为22.57m2/g。      

不同真空预冷终温对新鲜牛肉品质的影响

从宏观结构和微观结构等方面来探讨真空预冷（不同的预冷终温,2、4、6℃）与传统的预冷方式对新鲜牛肉品质的影响。结果表明,真空预冷后牛肉的失水率高于其他的预冷方式,且真空预冷的终温越低,失水率越高,不同的预冷方式对失水率差异性显著（p<0.05）。真空预冷的降温速度分别是-18℃冷库预冷和0℃冷库预冷的2倍和8倍左右。综合质构TPA指标、色差、蛋白质变性等理化指标,发现不同的预冷方式对牛肉均存在显著性差异（p<0.05）,除水分损失较大之外,真空预冷对牛肉品质的影响较小,其中真空预冷终温至4℃时较其他的预冷方式更接近新鲜牛肉的理化指标。结论:真空预冷作为一种快速的蒸发预冷技术适合于牛肉胴体的预冷。      

我国煤矿冲击地压防治现状与难题

为提高煤矿冲击地压监测预警水平,对国家能源集团新疆能源有限责任公司下属矿井冲击地压监测预警现状进行分析,提出多参量集成监测预警平台本地化建设方案。该平台基于B/S架构并采用工业互联网平台,包含应用服务平台、物联网平台、大数据平台、运维平台4个模块,具备监测预警一张图、实时监测、综合预警、报表系统、设备管理、语音报警等功能,且融合了冲击地压多系统多参量监测预警指标体系和多参量集成预警模型。平台本地化建设实现了数据信息的监测、挖掘、融合分析和可视化呈现,可进行微震、地音、应力等监测数据的深度研判和危险预警的智能发布,多参量集成预警模型大幅度提高了预警效率和效果,为矿山冲击地压灾害防控提供了决策依据。

     

基于性能的钢框架结构失效模式识别及优化

该文定义了损伤和滞回耗能两个性能指标,以增量动力分析(IDA)方法为基础,提出基于性能的钢框架结构失效模式识别方法,并以性能指标为目标函数,以构件截面尺寸作为变量,建立钢框架结构失效模式多目标优化方法。在多条地震波作用下,对一个20层benchmark钢框架结构进行了失效模式识别与优化分析,结果表明,以损伤和滞回耗能作为评价指标的基于性能的钢框架结构失效模式识别方法,能有效识别最不利地震作用下的结构失效模式,基于性能的失效模式多目标优化方法能够显著提高结构整体的抗震性能。     

1-MCP处理对鸭梨常温贮藏品质及生理指标的影响

以鸭梨果实为试材,采用1.0μL/L的1-MCP处理果实,研究了1-MCP处理对常温贮藏鸭梨果实品质及生理指标的影响。研究结果表明:与对照相比,1-MCP处理显著（p<0.05）降低了鸭梨常温贮藏的呼吸强度和乙烯释放量,推迟了呼吸和乙烯高峰的出现,抑制了果实PPO酶活性,延缓了果实可溶性固形物含量和硬度的下降。1-MCP处理较好地提高了鸭梨常温贮藏的好果率,并延长了贮藏时间。      

基于RSSI测距分析

节点定位是无线传感网络的核心支撑技术之一。为提高接收信号强度指示(RSSI)法的定位精度、消除路径散逸指数,提出一种基于锚节点的模糊C-均值(FCM)校正算法。该算法利用FCM模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,筛选出RSSI较优值,并将已知2个锚节点之间的距离与测量得到的RSSI值作为参考,校正被测RSSI值对应的距离,消除路径散逸指数。仿真结果表明,该算法比统计均值模型具有更好的估计精度。     

差分选择策略在复杂多目标优化问题中的研究

在多目标进化算法中,如何提高生成解的质量一直是研究的热点与难点.为解决以上问题,该算法从差分进化算法与计算资源分配策略2个方向进行了研究.根据多目标问题从决策空间到目标空间的映射关系以及差分进化算法基本原理,提出了一种基于双种群的多目标差分选择策略.它利用2个种群来区分个体间收敛性差别,在调整差分参数以适应多目标算法特性的基础上,以收敛性差别为依据选择参与差分运算的个体,从而提高差分算法性能,加快子代个体收敛.另外,根据子代个体收敛速率的不同,动态调整计算资源的分配,进一步提高算法收敛性.与ε-MOEA和MOEA/D-DRA在一系列复杂的多目标优化问题上进行了对比实验,结果表明了所提策略的有效性.