一种基于并行化方法的自适应光学闭环预测控制器

自适应光学系统的性能受限于伺服系统的延迟误差和波前传感器的光电子噪声。提出了一种多模型单变量预测模型,该模型采用基于Levenberg-Marquardt学习算法的前馈型神经网络。利用计算机多核处理器,设计了一个具有并行处理能力的预测控制器,来实现对自适应光学闭环控制电压的预测,以消除延迟误差的影响。通过数值仿真实验,研究了预测控制器对控制电压和远场斯特雷尔比的影响,与未采用预测控制器的系统进行了比较,并对预测算法的并行性能进行了分析。实验结果表明,使用并行化方法的预测控制器可以有效缩短系统的预测时间,提高预测算法的加速比,与经典比例积分(PI)控制算法相比可以更有效地降低系统由于伺服延迟引起的误差,远场的斯特雷尔比有明显地提高。     

某结构的多轴随机振动实验研究

通过对某结构开展多轴随机振动试验研究,初步探讨了典型线性结构在多轴随机振动试验中的动力响应特点.首先对多轴振动试验系统、试验条件、控制方式等进行了介绍;然后通过有限元仿真了解结构的自振频率、振型和响应情况;重点对结构的多轴随机振动试验结果进行研究,具体分析了结构各测点加速度响应谱的共振峰特点;最后将多轴试验结果与单轴试验结果进行对比,并理论上解释了多轴随机振动响应不同于单轴振动的原因.研究结果表明:多轴振动试验能同时激发结构在不同方向的模态,使动力响应表现出比单轴振动更为丰富的共振峰,因此对经受多轴振动环境的产品开展多轴振动试验很有必要.     

多峰离子源的三维数值模拟优化与设计

本文理论计算了多峰离子源永磁体, 采用二体碰撞模型处理电子之间的库仑碰撞, 运用空碰撞方法处理电子与氢元素相关粒子碰撞, 开发了全三维粒子模拟-蒙特卡罗模拟算法, 并采用此软件对热门多峰离子源JET-60U的两种优化设计模型进行数值模拟研究, 探索了两种离子源空间分布特性和体积负氢离子产率相关问题, 提出了负氢离子源设计的基本思想: 适当调整离子源多峰磁场分布情况可以输出均匀离子束; 适当调整引出磁场大小和离子源结构, 可以达到离子束空间均匀性和高产率兼顾的效果.     

神经网络响应面法及其在随机结构动力可靠度分析中的应用

选用3层BP神经网络来作为响应面函数。典型的3层BP神经网络分为输入层LA、隐蔽层LB和输出层LC。同层节点无关联，异层神经元前向连接。其中L，A层含有n个输入节点；LC层含有m个输出节点；LB层节点的数目u可根据需要设置。     

Co-NH2-SBA-15的制备及其脱硫性能研究

采用水热合成法制备介孔分子筛SBA-15,用（CH₃COO）₂Co对其进行超声浸渍改性,并用硅烷偶联剂APTS将氨基引入SBA-15分子筛中,制备出Co-NH₂-SBA-15吸附剂,考察了常温条件下H₂S的吸附性能。通过SEM、XRD、FT-IR、BET、XPS等表征手段对吸附剂进行表征。结果表明,氨基与金属同时负载在分子筛表面,氨基与硅物质的量比为0.20,Co负载质量分数为8%的SBA-15吸附效果最好,当原料气H₂S体积分数为227 μL/L,温度25 ℃,气体流量75 mL/min时,穿透硫容和饱和硫容达0.151和0.190 mmol/g,且吸附剂可再生利用。SBA-15表面嫁接氨基并浸渍金属改性的手段不仅提高了吸附容量,同时提高了分子筛的稳定性。     

粗糙PTFE涂层表面结构对乙醇/水混合溶液润湿性的影响

以具有粗糙结构的超疏水的聚四氟乙烯(PTFE)涂层为基体, 研究具有不同表面张力的乙醇/水混合溶液在表面的润湿. 通过空气分率的计算并进行液滴受力分析. 结果表明, 随着表面张力的降低, 乙醇/水混合溶液逐渐填满涂层表面的粗糙结构, 当表面张力大于约28 mN·m-1时, 溶液首先填满表面上的条纹状结构; 当表面张力小于约28 mN·m-1时, 溶液填满表面上的乳突状结构. 当条纹状结构被填满时, 粗糙表面空气分率下降很小, 溶液不能润湿PTFE涂层表面;当乳突状结构被填满时, 粗糙表面空气分率迅速下降,溶液能够润湿PTFE涂层.     

原位电离质谱技术在食品质量安全检测中的应用

原位电离质谱技术能够在常压环境下直接分析各种食品样品,无需或仅需极少的食品制备,大大提高了分析效率,已经成为一种重要的食品快速分析方法。本文对原位电离质谱的离子化技术和工作流程进行了介绍,从食品污染物检测、非法添加物筛查、食品真伪鉴别和品质评价等方面出发,综述了该技术在食品质量安全检测中的应用。讨论了其应用于食品分析领域时面临的挑战和未来发展趋势。     

裸花紫珠抗炎作用及增强免疫功能的实验研究

研究了裸花紫珠的抗炎作用及对小鼠免疫功能的影响。结果表明,裸花紫珠能明显抑制二甲苯所致的小鼠耳廓肿胀和角叉菜胶所致的大鼠足跖肿胀,表明其具有良好的抗炎作用;裸花紫珠能增加小鼠碳粒廓清指数,表明其可增强机体免疫能力。     

基于紫外光谱的水体硝酸盐浓度混合预测模型研究

水体中的硝酸盐浓度过高不仅会造成水环境污染而且会对人类身体健康造成很大威胁,传统的检测硝酸盐的方法检测时间长且操作复杂。针对水体中硝酸盐氮难以快速在线检测的问题,基于紫外吸收光谱,提出了一种混合预测模型结合光谱积分快速定量检测水体中硝酸盐浓度的方法。混合预测模型为低浓度样本建立的双波长法预测模型与高浓度样本建立的偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型数据融合之后的模型。按照合适的浓度梯度配备了19组硝酸盐氮标准溶液,通过实验测得不同浓度硝酸盐氮样本的光谱数据。首先基于双波长法对所有样本进行回归分析,按照A=A₂₂₀-2A₂₇₅计算不同实验样本的吸光度A,其中A₂₂₀和A₂₇₅是220和275 nm处样本的吸光度,将吸光度A与样本浓度值进行线性回归,拟合出样本浓度的预测值。结果显示当样本浓度较小时,相关性很好,r为0.997 4,随着实验样本浓度的上升,曲线发生严重的非线性漂移,因此双波长法只适合低浓度样本预测模型的建立。对于高浓度样本,光谱重叠严重,适合建立非线性的预测模型,支持向量机(SVM)与LS-SVM都适合小样本的非线性数据建模,LS-SVM预测精度稍高,运算速度稍快。通过对所有的实验样本进行全波长光谱积分,比较相邻样本光谱积分的变化率可以筛选出样本的临界浓度值,4 mg·L-1的硝酸盐样本积分值前后变化率最大,因此选择4 mg·L-1作为临界浓度值较为合适。浓度高于4 mg·L-1的实验样本建立LS-SVM预测模型,通过交叉验证的方法选择出合适的参数,正则化参数γ=50,核函数选择高斯核,核函数宽度σ２=0.36,训练样本之后进行回归;其余样本建立双波长法预测模型,最后进行两种模型的数据融合,形成从低浓度到高浓度的水体中硝酸盐浓度的检测。为了验证混合预测模型的预测精度,另外建立了SVM,LS-SVM,偏最小二乘(PLS)等模型,并求出r,预测值与真实浓度值平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型进行评价。验证结果表明,相比于SVM,LS-SVM和PLS等模型,提出的混合模型回归的相关系数为0.999 86,分别提高了1.8%,1.6%和0.45%,预测值与真实浓度的平均绝对误差为2.55%,分别降低了6.27%,4.49%和1.01%,均方根误差为0.303,为四种预测模型中最小,SVM与LS-SVM的相对误差相对较高,PLS模型相对误差上下波动比较大,混合预测模型相对误差最为稳定,并保持在较低水平,由此可见混合预测模型的预测效果明显优于其他几种模型。并与文献[5-7]中的测量方法进行对比,该混合预测方法可以简单快速的测量水体中硝酸盐氮的浓度,且不需要试剂,无二次污染,与文献[9]中的预测模型相比,预测精度明显提高。因此提出的混合模型可正确快速地预测水体中硝酸盐氮的浓度,可为在线监测水体中硝酸盐浓度提供有效的技术参考。     

基于质谱的蛋白质组学技术在食品真伪鉴别及品质识别方面的应用

蛋白质组学作为后基因组时代的一个新研究方向,近几年发展迅速,目前已应用于多个领域,在食品品质检测和安全控制方面成为有力的研究工具。蛋白质组学为食品科学的相关研究打开了新思路,不仅可以鉴定蛋白质种类,还可进行蛋白质定量,为分析不同物种、产地、成熟阶段的食品蛋白质组分和含量提供了可能。蛋白质组学研究手段多样,质谱是常用技术之一。该文介绍了蛋白质组学的概念、分类、研究技术以及常见蛋白质数据库,综述了基于质谱的蛋白质组学技术在真伪鉴别和品质检测方面的应用,涉及海鲜、肉制品、奶制品、保健食品及高附加值食品等多种食品,并对蛋白质组学的发展进行了展望。