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2.
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5.
为研究乳酸菌发酵酸面团对青麦仁面包品质的影响,利用植物乳杆菌发酵制作酸面团,添加到青麦仁面包中,并测定小麦面包、青麦仁面包、青麦仁酸面团面包3种样品的质构、感官评价、慢消化性淀粉含量(SDS)、挥发性风味物质等。结果表明:添加酸面团能显著降低样品的硬度、咀嚼性,增大弹性(P<0.05);添加酸面团的样品其感官评分接近于小麦面包,与小麦面包不存在显著性差异(P>0.05);在贮藏过程中,青麦仁酸面团面包的慢消化性淀粉含量低于其他样品,说明酸面团的添加能有效延缓面包的老化;小麦面包、青麦仁面包、青麦仁酸面团面包3种样品中分别检测出32种、42种、46种风味物质,有15种物质共同存在于3种面包中,表明酸面团的添加增加了面包挥发性风味物质种类,改善了面包的口味;综合研究结果表明酸面团的添加能有效改善青麦仁面包的品质。 相似文献
6.
针对打击固定或者缓慢移动目标时带攻击角度约束的制导问题,设计一种考虑导弹自动驾驶仪动态特性的制导律。基于平面内导弹-目标的运动模型,采用滑模变结构和非线性反步控制的方法,将导弹自动驾驶仪的动态延迟特性近似描述为一阶惯性环节,通过高增益的饱和函数,结合改进的开关项系数来消弱滑模抖振的影响,最终使视线角速率和导弹的弹道倾角分别趋于零和期望值。仿真的结果表明:该制导律下导弹能以期望的攻击角度命中目标,有效地克服控制系统的动态延迟对导引精度的影响,对参数的变化和外界的干扰有很好的适应性和鲁棒性,具有工程应用的参考价值。 相似文献
7.
针对传统运维知识库不具备图像故障现象识别能力,无法处理非结构化数据的问题,基于深度学习的故障分类网络,提出改进胶囊网络特征提取结构的Caps-DRFN算法,实现机电设备运维图像自动分类。首先,针对运维图像存在的多噪声问题,引入深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks, DRSN)提高模型在含噪声数据上的特征提取效果。然后,针对实际拍摄的运维图像多尺度问题,结合FPN(feature pyramid networks)算法,实现图像多尺度特征融合提高模型分类准确率。最后,利用胶囊结构构建向量神经元,通过动态路由的特征传递方式,得到分类结构数字胶囊,实现机电设备故障分类。实验结果表明,相较于传统胶囊网络算法,提出的基于特征融合的Caps-DRFN算法准确率提高了15%且有着更强的鲁棒性。 相似文献
8.
目的以钨极氩弧作为热源,在Q235钢表面原位自生铁基复合涂层。方法以铁粉、铁基合金粉(G302)、B4C粉末作为预置合金粉,设置两种粉末质量比Fe:B4C=15:1(记为S1)、G302:B4C=8:1(记为S2),在Q235钢表面原位合成铁基复合涂层。对涂层进行一系列组织性能表征,利用扫描电镜(SEM)分析涂层的显微组织,采用X射线衍射仪(XRD)分析涂层的物相组成,利用MHV-2000型数字式显微硬度计测量熔覆试样显微硬度的变化。结果在试样S1和S2中,涂层与基体呈现良好的冶金结合,在结合界面处没有气孔、裂纹等缺陷。通过XRD分析可知,预置合金粉末发生了化学反应且反应比较充分,没有B4C剩余。试样S1中的增强相主要由Fe_2B、Fe_7C3、Fe_3C组成,试样S2中的增强相主要由Cr-Fe、(Cr,Fe)7C3、(Fe,Cr)2B组成。试样S1中的硼化物及碳化物呈不连续网状分布;试样S2中的网状结构减弱,出现了块状和短棒状结构。试样S1和S2基体至涂层的显微硬度呈梯度变化,且涂层的显微硬度明显比基体高,S2中涂层的显微硬度达到1200HV0.1,约是基体硬度的6倍。结论利用上述预制合金粉可以原位合成铁基复合涂层。随着硼元素含量的提高以及Cr元素的加入,有助于改善硼化物形态,使其由网状结构向块状转变。原位生成复合陶瓷增强相均匀分布在铁基体上,涂层硬度显著提高。 相似文献
9.
针对土石坝的反馈分析问题,采用Fortran语言编程,实现了粒子群优化算法与商业有限元软件ADINA之间的无缝连接,使整个计算过程自动化;应用OpenMP方式同时调用多个ADINA求解器,启用多核处理器进行并行计算,提高了计算效率。以糯扎渡超高心墙堆石坝为例,对粗堆石料Ⅰ区材料应用不同种群规模粒子群进行参数反分析,结果表明,将粒子群算法与ADINA联合应用于土石坝参数反演是可行的,并行算法也具有明显的优越性。 相似文献
10.
WLAN的运用遍布了整个城市,也大大增加网络的需求量,为了更好的建设WLAN,文章根据网络的选取点和怎么样进一步优化覆盖面积的WLAN建设进行了分析,以便于更好的为客户提供网络信号。 相似文献