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目的 为减少温度对便携仪器近红外光谱模型预测的影响, 尝试构建局部温度混合校正模型, 结合温度信息来预测不同温度下的苹果内部品质。方法 以16、24、32 ℃贮藏温度下红富士苹果为原料, 分别用内置微型光谱仪的自制便携式水果分析仪器获得其透射光谱, 结合温度传感器获取环境温度, 用阿贝折射仪测定苹果糖度。建立单一温度校正模型、全局温度混合校正模型和局部温度混合校正模型对不同温度的样本进行预测。结果 单一温度校正模型对不同温度下苹果糖度预测均方根误差为0.474~3.125% Brix; 当采用全局温度混合校正模型时能降低温度对光谱的影响, 预测均方根误差分布在0.488~0.533% Brix。根据待测样本的温度来构建多个局部温度混合校正模型, 对不同温度下苹果糖度的预测均方根误差为 0.462~0.500% Brix。结论 局部温度混合校正模型可以结合样本温度信息预测苹果糖度, 降低温度对模型的影响, 同时能减少初期建模成本。 相似文献
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利用大型有限元软件MSC.marc,建立了7050铝合金大铸锭的半连续铸造热-力耦合有限元模型,模型采用8节点六面体单元,考虑了凝固时的液-固相变以及凝固潜热的影响,定义了半连铸过程复杂的边界条件,分析了不同的铸造速度对温度场、应力场的影响规律.计算结果显示,降低铸造速度,可以减小铸锭内层和外层冷却速度的差别,降低铸锭表层拉应力,有利于促进铸锭的成形,减小产生裂纹的倾向性. 相似文献
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