面向复杂场景的车辆动态称重方法

在动态称重系统的实际应用中,车辆重量的测量结果往往受到多种外部环境因素的显著影响,如车型差异、胎压变化和车速波动等,这些因素导致测量结果的波动较大,影响了称重的准确性。为了应对这一挑战,本文提出了一种创新的基于因子分析模型的车辆动态称重方法,旨在有效地分离和减少这些干扰因素对称重结果的影响。首先,对采集到的特征矩阵运用双线性模型进行深入的因子分析。通过这种方法,能够有效地分离出车辆外部因子,从而提取出与车辆本身重量更为紧密相关的、近似车辆无关的车重特征。随后,利用这些经过因子分离处理后的车重信号进行车辆重量的估算。通过此方法,能够更准确地反映车辆的真实重量,同时减少了由于外部环境因素引起的误差。实验结果表明,本文所提出的方法在动态称重中表现出色。它不仅显著改善了称重的稳定性,而且成功地将称重误差控制在了5%以下的较低水平,这充分验证了该方法的有效性和实用性。

螺旋藻和小球藻的高效溶解研究

为寻找能与聚合物复合的螺旋藻和小球藻的溶解条件,采用有机试剂、水为溶剂,通过改变溶解温度、p H值等,获得螺旋藻和小球藻溶解液。研究表明,采用有机溶剂溶解小球藻和螺旋藻获得的溶出物主要为油脂;采用水为溶剂可提取螺旋藻和小球藻中大部分可溶物,当p H=7,在55℃经4 h溶解后,螺旋藻可溶物质量为藻粉干重的60%;p H=14,在70℃经5 h溶解后,小球藻可溶物为藻粉干重的84%,红外光谱表明螺旋藻溶解前后,其组成未发生明显的化学结构改变;小球藻在碱性条件溶解后产物的化学组成发生了变化。