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石榴粉与茶多酚替代部分亚硝酸盐对菊粉火腿肠品质的影响

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食品工业科技 2024年第10期45卷 84-92页

作者：冯晓慧申智宇薛晓凌吕慧毕海丹枣庄学院食品科学与制药工程学院山东枣庄 277160

为研究红石榴粉及茶多酚替代部分亚硝酸盐对菊粉火腿肠品质的影响,本文以火腿肠的蒸煮损失、色差、质构等指标为依据确定菊粉添加量,以pH、红度值、硫代巴比妥酸值(TBARS值)、硬度值、亚硝酸盐残留量的综合评分为评价指标,采用单因素实... 详细信息

为研究红石榴粉及茶多酚替代部分亚硝酸盐对菊粉火腿肠品质的影响,本文以火腿肠的蒸煮损失、色差、质构等指标为依据确定菊粉添加量,以pH、红度值、硫代巴比妥酸值(TBARS值)、硬度值、亚硝酸盐残留量的综合评分为评价指标,采用单因素实验及正交试验优化工艺配方。结果表明,菊粉添加量6%时,红石榴粉添加量3%,亚硝酸盐添加量60 mg/kg,茶多酚添加量300 mg/kg,所得产品红度值高,pH、脂肪氧化程度及亚硝酸盐残留量低且感官品质最佳。此外,本研究显示添加6%菊粉的火腿肠,3%红石榴粉与300 mg/kg茶多酚联合使用可以替代60%的亚硝酸盐添加量,有效降低亚硝酸盐的添加量及残留量,既提升了火腿肠的食用安全性,也可有效提高产品的色泽与抗氧化能力,为开发低硝低脂肉制品提供了理论依据。

关键词：火腿肠菊粉红石榴粉茶多酚亚硝酸盐

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GPS/BDS-3/Galileo/QZSS重叠频率长距离RTK松紧组合定位性能分析

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测绘科学 2024年第2期49卷 1-16页

作者：祝会忠刘智强辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

针对GPS/BDS-3/Galileo/QZSS具有重叠频率的特性,该文分别对GPS/BDS-3/Galileo/QZSS双频重叠频率的松组合和紧组合在长基线的定位性能进行了分析。首先,建立了松组合和紧组合的RTK数学模型,通过误差改正模型对电离层、对流层延迟误差进... 详细信息

针对GPS/BDS-3/Galileo/QZSS具有重叠频率的特性,该文分别对GPS/BDS-3/Galileo/QZSS双频重叠频率的松组合和紧组合在长基线的定位性能进行了分析。首先,建立了松组合和紧组合的RTK数学模型,通过误差改正模型对电离层、对流层延迟误差进行模型改正;对大气延迟残差采用历元间随机游走约束模型,增加了历元间的约束,然后,通过最小二乘模糊度降相关平差法(LAMBDA)进行模糊度固定;最后,选用相同接收机类型长距离连续运行参考站(CORS)网的实测数据进行方法验证。结果表明,GPS/BDS-3/Galileo/QZSS紧组合相较于松组合能够有效提高定位性能和首次固定时间(TTFF),特别是在恶劣环境下,采用紧组合长距离载波相位差分(RTK)定位算法能够实现流动站厘米级定位且适用性更强。

关键词： GPS/BDS-3/Galileo/QZSS 重叠频率松组合紧组合长距离

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高声强冲击波作用人耳动态响应特性

兵工学报 2024年

作者：李冈胡钟铃胡滨李智宇蔡萌黄土顺中国华阴兵器试验中心南京理工大学能源与动力工程学院

为研究冲击波作用下的人耳动态响应特性，设计并开展基于某单兵火箭类武器发射环境的有/无佩戴护听器装置试验研究。在分析发射冲击波特性的基础上，设计制作人耳测试装置模型，形成耳内冲击波防护试验测试方法。通过在射手位置处布设... 详细信息

为研究冲击波作用下的人耳动态响应特性，设计并开展基于某单兵火箭类武器发射环境的有/无佩戴护听器装置试验研究。在分析发射冲击波特性的基础上，设计制作人耳测试装置模型，形成耳内冲击波防护试验测试方法。通过在射手位置处布设人耳测试装置模型以获取人耳内压力-时间变化曲线，并采用超压传感器测量对比位置处的自由场冲击波压力。利用小波分析法对测到的数据进行分析，对比分析2种发射冲击波安全限值的评价方法。研究结果表明：发射时的高声强冲击波具有不稳定性，超压峰值高，持续时间短，具有多个脉冲；高声强冲击波频带宽，成分复杂，有明显的低频率高声压特性；无护听器装置时耳内压力有所增强；佩戴护听器装置后可大幅削弱冲击波对人耳的作用，正射手右耳超压峰值削弱了95.7%、声压级峰值削弱了14.8%；改进后的国家军用标准GJB 2A-1996和美军标中AHAAH模型2种方法得到的单日允许射击数范围接近，对佩戴护听器装置后的冲击波测量曲线评估的方法是可行的。研究结果可为单兵火箭类武器发射冲击波测试系统优化及改进提供理论基础和实践指导。

关键词：高声强冲击波耳道耳罩听力损伤允许日暴露次数

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毛泽东对党性范畴的科学拓展

新视野 2024年第1期 21-27,59页

作者：刘智峰北京市委党校党史党建教研部北京市100044

毛泽东党性思想是在中国共产党加强自身建设的实践过程中逐步丰富和完善起来的。皖南事变之前,毛泽东对党性问题的思考主要在哲学层面,而皖南事变之后,这一思考就延伸到党的建设的实践领域。毛泽东把实事求是、理论联系实际、调查研究... 详细信息

毛泽东党性思想是在中国共产党加强自身建设的实践过程中逐步丰富和完善起来的。皖南事变之前,毛泽东对党性问题的思考主要在哲学层面,而皖南事变之后,这一思考就延伸到党的建设的实践领域。毛泽东把实事求是、理论联系实际、调查研究的工作作风提高到党性的高度,从而使党风与党性密切联系起来,这一方面极大拓宽和丰富了党性概念的内涵,另一方面也推动了调查研究在全党范围的普及和深入,使之成为党的优良传统和工作作风。

关键词：毛泽东党性调查研究

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基于拉胀结构的柔性应变传感器制备及应用

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 110-116页

作者：刘智勇甘浪廖广兰程荣沁华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074

为使柔性应变传感器兼具高灵敏度和优异稳定性,在聚二甲基硅氧烷(PDMS)基底背面引入具有负泊松比特性的拉胀结构,利用聚乙烯亚胺优异的黏附性和多壁碳纳米管的应变传感特性,采用层层自组装技术沉积聚乙烯亚胺-多壁碳纳米管敏感层,再制... 详细信息

为使柔性应变传感器兼具高灵敏度和优异稳定性,在聚二甲基硅氧烷(PDMS)基底背面引入具有负泊松比特性的拉胀结构,利用聚乙烯亚胺优异的黏附性和多壁碳纳米管的应变传感特性,采用层层自组装技术沉积聚乙烯亚胺-多壁碳纳米管敏感层,再制备电极并进行聚二甲基硅氧烷封装,得到基于拉胀结构的柔性应变传感器.传感器应变系数达499,为无结构应变传感器应变系数的13倍,响应速度快(响应时间为37 ms,弛豫时间为38ms),稳定性好(超过1.5×10^(4)次循环).该柔性应变传感器能够检测人体肢体动作和手腕脉搏等微小生理信号,成功应用于手掌与机械手的实时控制,充分展示出在肢体动作检测和人机交互领域的应用价值.

关键词：柔性应变传感器拉胀结构层层自组装技术人机交互

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门座式起重机防摇定位控制算法

计算机集成制造系统 2024年

作者：韩欣马向华刘智恒王欣上海应用技术大学电气与电子工程学院大连理工大学机械工程学院

门座式起重机作为典型的欠驱动系统，实际控制过程中存在的建模误差、未知扰动、摩擦等问题，为门机的防摇定位控制带来挑战，为解决上述问题，提出了一种基于自适应干扰观测器的改进PID(Improved PID -Adaptive Disturbance Observer，... 详细信息

门座式起重机作为典型的欠驱动系统，实际控制过程中存在的建模误差、未知扰动、摩擦等问题，为门机的防摇定位控制带来挑战，为解决上述问题，提出了一种基于自适应干扰观测器的改进PID(Improved PID -Adaptive Disturbance Observer， IPID-ADOB)控制策略。首先，采用自适应干扰观测器作为前馈补偿器，对复合扰动（建模误差和未知干扰）进行实时估计和补偿，以减少不确定性对防摇定位控制性能的影响；其次，提出一个改进的PID控制策略以克服由摩擦补偿不准确引起的稳态误差问题并避免超调，进一步提高控制性能；此外，为解决吊臂高精度定位和高效抑制负载摆动之间相互矛盾的问题，选择ITSE作为目标函数，采用蜣螂算法优化防摇定位控制器的参数。利用Lyapunov理论证明了闭环系统的全局稳定性。最后，仿真结果验证了控制方法的有效性。

关键词：门座式起重机 IPID-ADOB 复合扰动自适应干扰观测器蜣螂算法

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明代京营三千营“红盔将军”甲胄考

纺织高校基础科学学报 2024年第1期37卷 76-86页

作者：刘智怡陈芳北京服装学院美术学院北京100029

红盔将军是明代皇宫内廷侍卫之一,隶属于京营中的三千营。针对红盔将军所着甲胄的形制、工艺、搭配方式和生产成本等问题,以历史文献为基础,结合实物、图像进行探讨。结果表明,红盔将军头戴红盔、身穿青布甲。红盔有铁制、皮制2种,表层... 详细信息

红盔将军是明代皇宫内廷侍卫之一,隶属于京营中的三千营。针对红盔将军所着甲胄的形制、工艺、搭配方式和生产成本等问题,以历史文献为基础,结合实物、图像进行探讨。结果表明,红盔将军头戴红盔、身穿青布甲。红盔有铁制、皮制2种,表层均髹红漆,正面额前书一金色“勇”字。青布甲是由棉布与金属复合制成的甲衣,以布为表,内缀甲叶并用甲钉固定;棉布由经蓝染的细布与粗布叠加缝制;甲叶为钢,冷锻而成;甲钉多为铜制,表饰摆锡工艺,并使用火漆法或锡焊法与甲片焊接。该文从服饰的视角,对红盔将军的甲胄进行考释,旁涉明代军事装备体系和视觉审美风尚。

关键词：红盔将军红盔青甲明代军戎服饰甲胄

基于CBAM-CNN和压电悬臂梁的温度解耦质量感知方法

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仪器仪表学报 2024年第4期45卷 113-126页

作者：闫宇楠刘智康徐佳文严如强东南大学仪器科学与工程学院南京210096 机器人感知与控制技术重点实验室南京210096 西安交通大学高端装备研究院西安710049

悬臂梁结构广泛用于微小质量测量,而温度变化会引起测量结果漂移。传统测量方法需要在温度稳定的环境中进行,但实际应用中通常难以满足此要求,且温度漂移对测量的影响难以直接解耦。本文提出了一种基于数据驱动,CBAM-CNN和压电悬臂梁的... 详细信息

悬臂梁结构广泛用于微小质量测量,而温度变化会引起测量结果漂移。传统测量方法需要在温度稳定的环境中进行,但实际应用中通常难以满足此要求,且温度漂移对测量的影响难以直接解耦。本文提出了一种基于数据驱动,CBAM-CNN和压电悬臂梁的自适应温度解耦质量感知方法。首先,搭建谐振式压电悬臂梁温控测量平台采集不同质量负载下的阻抗响应信号,设计自适应加权预处理方法以增强结构特征并突出有限样本中的关键信息;其次,设计基于混合领域注意力机制的CBAM-CNN网络来评估信号中多个谐振峰的相对关系,实现温度解耦和质量感知。实验结果表明,该方法在25℃至55℃的温度范围内的对0.1~1 g的质量感知准确率高达99.70%,无需进行温度补偿即可实现大跨度温度下的精确质量感知。

关键词：压电悬臂梁深度学习 CNN CBAM 质量感知温度解耦

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大规模MIMO信道预测和估计模型研究

大规模MIMO信道预测和估计模型研究

作者：刘智勇齐鲁工业大学

学位级别：硕士

大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)是一种基于大量天线和用户设备的多输入多输出技术,旨在提高通信系统的频谱效率、系统容量和抗干扰能力。在大规模MIMO系统中,通过使用数十甚至数百个天线,并利用空间多样性和波束成形... 详细信息

大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)是一种基于大量天线和用户设备的多输入多输出技术,旨在提高通信系统的频谱效率、系统容量和抗干扰能力。在大规模MIMO系统中,通过使用数十甚至数百个天线,并利用空间多样性和波束成形技术,实现更高的信道容量和更好的抗干扰性能。信道预测和估计在大规模MIMO系统中起着至关重要的作用,它通过对信道状态进行估计和预测,帮助优化天线波束的配置和功率分配,从而提高系统的性能和可靠性。近年来,针对大规模MIMO信道预测和估计的研究逐渐受到关注,涉及到各种预测和估计算法和技术,如基于机器学习的方法、时变信道建模等。这些研究旨在克服大规模MIMO系统中的信道变化和干扰等挑战,为未来通信系统的发展提供重要支持。针对大规模MIMO信道预测的研究至关重要。由于用户移动导致上行和下行信道的差异,信道老化问题已经出现。获取准确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)是具有挑战性的,这主要是由于多径衰落引起的快速信道变化,CSI往往会变得过时。CSI的不准确性会对无线系统的性能造成严重影响,信道预测可以减少由于过时的CSI而导致的无线通信质量下降。因此,本文考虑使用信道预测方法来解决这个问题。信道预测的理论基础在于,不同时间、频率和天线都经历着相似的传播环境,这使得它们之间具有一定的相关性和一致性。然而,信道与环境之间的映射关系通常十分复杂,难以用传统的数学方法准确刻画。幸运的是,深度学习技术具备强大的近似能力,可以有效地对这种复杂且非线性的映射关系进行连续的逼近。因此,深度学习模型将在大规模MIMO信道估计和预测系统中发挥出其强大的计算能力和预测精度。本文将各种深度学习模型与信道预测和估计相结合,并分析各种模型在信道预测中的优缺点。关于大规模MIMO信道估计,本文提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)的信道估计方法,该方法利用DNN强大的学习和泛化能力,从接收到的信号中精确提取信道状态信息,从而实现对信道特性的有效估计。首先,详细阐述了DNN模型的设计思路。同时,选择了合适的激活函数和损失函数,以优化模型的训练过程。其次,通过不断调整网络参数,使模型能够逼近真实的信道特性,并实现对信道状态的准确估计。在仿真实验中,本文对比了基于DNN的信道估计方法与传统信道估计方法的性能。实验结果表明,在多种信噪比条件下,DNN方法均展现出了优越的性能。在低信噪比环境下,DNN方法能够显著减少估计误差,提高频谱效率;而在高信噪比条件下,虽然信道状态较为稳定,但DNN方法仍能保持较高的估计精度。大规模MIMO信道预测作为无线通信领域的关键技术,对于提升系统性能至关重要。在大规模MIMO信道预测领域,本文首先提出了堆叠神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和注意力机制相结合的预测模型,称为DL(3)-Attention。首先,该模型通过堆叠多个LSTM层,增强了模型对数据的深层次特征提取能力。这种多层次的结构使得模型能够逐步学习到数据中的更高级别特征表示,从而提高预测的准确性。其次,DL(3)-Attention模型引入了注意力机制,使得模型在预测过程中能够自适应地关注到输入数据中的关键部分。这种关注机制有助于模型更加精确地捕捉信道数据的时空特性,进一步提高预测精度。相比之下,CNN-LSTM模型虽然结合了卷积神经网络和LSTM网络的优势,但在处理复杂信道数据时可能无法充分提取关键特征。由两层LSTM堆叠而成的模型,称为DL(2)。DL(2)和DL(3)模型在结构或参数设置上存在一定的局限性,导致预测精度不如DL(3)-Attention模型。但是DL(3)-Attention模型的预测效果提升并不明显。针对这个问题,本文又提出了CNN-Bi-LSTM-Attention深度学习预测模型。相较于DL(3)-Attention模型,CNN-Bi-LSTM-Attention模型在预测精度上表现更为优越。通过结合卷积神经网络的空间特征提取能力、双向长短时记忆网络的时序建模能力,以及注意力机制对关键信息的关注,CNN-Bi-LSTMAttention模型能够更准确地捕捉信道数据的时空特性,从而实现更高精度的预测。

关键词：大规模MIMO 信道预测信道估计模型