双参数形变量子代数SU_（qs）（2）的相干态及其完备性

给出了双参数形变量子代数ＳＵ＿（ｑｓ）（２）的相干态的明显形式及其完备性的证明，并据此构造了ＳＵ＿（ｑｓ）（２）的ｑｓ－Ｄｙｓｏｎ实现和ｑｓ－Ｈｏｌｓｔｅｉｎ－Ｐｒｉｍａｋｏｆｆ实现。     

麦芽糖淀粉酶CDS 1-3在淀粉糖化过程中的作用分析

为探究多糖相互作用对淀粉糖化速率的影响，本研究使用较传统麦芽糖淀粉酶更具支链淀粉水解能力的麦芽糖淀粉酶CDS 1-3，将其与α-淀粉酶及糖化酶协同进行淀粉糖化，并对糖化液进行还原糖测定以及高效液相色谱分析。结果表明：反应到30 min时，CDS 1-3作用效果最明显，相比于Control组，CDS 1-3组糖化液的葡萄糖当量(Dextrose Equivalent,DE)值提高了4.51%。随着反应的进行，DE值提高速率降低。反应到60 min时，DE值提高了1.17%；反应到90 min时，DE值提高了2.12%。高效液相色谱结果显示，在整个反应过程中，CDS 1-3组葡萄糖和麦芽糖的产量始终高于Control组，说明CDS 1-3可有效加快木薯淀粉糖化速率，可应用于淀粉工业中。     

双循环体系下城市地标性产业集群打造研究 ——以南通为例

地标性产业集群是应对目前区域经济一体化范围不断扩大的挑战下必须要做出的战略抉择。研究针对南通的发展基础、定位和产业发展情况进行比较分析，结合双循环格局下产业集群打造的方向，筛选出南通地标性产业集群打造的备选产业，借鉴泰州和昆山产业集群发展的经验，提出南通地标性产业集群打造的突破路径。     

改进的KNN实时校正方法在山区中小流域的应用

为提高山区中小流域实时洪水预报精度,提出了一种基于历史洪水学习的KNN实时校正方法(KNN-H法),并选择陕北黄土高原地区2个山区中小流域为研究区域,将其与传统KNN法和AR法进行对比,验证该方法的校正效果。结果表明:KNN法和KNN-H法的校正精度总体高于AR法；KNN法和AR法不能有效降低预报结果的峰现时间误差,而KNN-H法校正结果峰现时间误差比校正前有明显降低；KNN-H法通过对历史洪水预报误差的学习,可有效解决KNN法在实时校正中因为预热期资料不足导致的校正精度不高问题；当预报洪水过程处于涨洪或退水阶段时,KNN-H法能够快速定位到历史洪水的相同阶段,分析历史预报误差后迅速对当前预报值做出校正；总体上KNN-H法校正精度高于传统KNN法。     

车用爪极发电机的不同部件对气动噪声的影响

为了明确车用爪极发电机在高转速下不同部件对气动噪声的影响，对车用爪极发电机的气动噪声进行了数值模拟研究，并进行了车用爪极发电机的空载声功率实验，验证了数值模拟的准确性；采用有无前后风扇、爪极，采用圆柱包络体代替爪极方案确定各阶次噪声的来源，明确了前后风扇、爪极对不同阶次噪声的贡献水平。结果表明：在高转速下偶极子是主要噪声源类型；前风扇主要影响8,10,12和16阶次气动噪声，去除前风扇12,16阶次噪声分别降低了6.54 dB(A)和9.04 dB(A);后风扇主要影响6,8和10阶次噪声，去除后风扇噪声分别降低了11.75,2.42,7.38 dB(A);有无爪极对气动噪声影响较小，但采用圆柱包络体代替爪极对气流流动会产生影响，使8阶次噪声有一定变化，这也表明前后风扇是气动噪声产生的重要源头。