黄白侧耳(Pleurotus cornucopiae(paul.ex. pers)Roll)子实体多糖的研究

黄白侧耳(Pleurotus cornucopiae(paul.ex.pers)Roll)子实体经热水提取,乙醇沉淀得到多糖粗制品P_Ⅲ。再经去蛋白,透析,DEAE—SephadexA—25纯化得P_(FⅢ—1)、P_(FⅢ—2)、P_(FⅢ—3)三个多糖组分。其含量比约为146:2:1。P_(FⅢ—1)用SephadexG—200凝胶层析及醋酸纤维素薄膜电泳证明为均一体。平均分子量W=2.32×10~5,比旋度[α]_D^20=+168°(C=0.01,H_2O)。经P. L. C和G. L. C分析表明,P_(FⅢ—1)是一种含果糖的杂多糖。由葡萄糖、果糖、甘露糖组成,其摩尔比为1:0.76:0.286。元素分析表明P_(FⅢ—1)不含N,C:39.91％,H:6.13％,在3300—3490cm^(-1),1645cm^(-1),1195cm^(-1)处有红外吸收。动物药理实验表明:P_Ⅲ、P_(FⅢ—1)具有增强机体免疫功能,对Lewis肺癌,C_(27)结肠癌,Hep肝癌等多种肿瘤均有抑制作用。

双锥式滚子水果输送翻转机构的研究

设计了一种能实现准球形水果自动单列输送并均匀翻转的机构 ,分析了水果尺寸与连续采集两幅图像时间间隔内水果转角量之间的关系 ,并在对双锥式滚子输送翻转机构中的水果进行受力分析和运动分析的基础上 。

基于FOA-MKSVM的滚动轴承故障分类方法

由于滚动轴承实际各状态数据一般具有不均衡的特点,所以分类时采用单一核函数存在一定的局限性。针对此问题以及支持向量机多参数选择的盲目性,建立一种基于果蝇优化算法的多核支持向量机模型。该模型可以通过核函数权值来调节全局核函数和局部核函数在该模型中的作用,兼具了良好的学习能力和泛化能力。同时,将多核支持向量机参数与果蝇算法中食物的味道浓度值建立一定关系,通过模仿果蝇觅食行为,对各参数进行优化选择。为了验证所提方法的有效性,先利用UCI标准数据集进行实验,再将其应用到滚动轴承故障分类中,并对单核核函数与多核核函数及参数优化算法进行比较。结果表明,提出的方法具有初始化参数少、参数设置简单、全局搜索能力强和分类准确率高的优点,可有效地应用到滚动轴承故障分类中。

基于CFOA-MKHSVM的滚动轴承健康状态评估方法

为了更有效评估滚动轴承性能退化程度,提出一种混沌优化果蝇算法(CFOA)与多核超球体支持向量机(MKHSVM)相结合的滚动轴承健康状态定量评估方法。该方法针对滚动轴承各状态数据分布不均匀、单一核函数分类存在局限性的问题,提出利用多核核函数的凸组合来优化超球体支持向量机。为消除人为选择分类器多参数的盲目性、避免果蝇优化算法陷入局部最优,将果蝇算法与混沌理论相结合,对多参数进行寻优。同时构建混沌优化果蝇算法-多核超球体支持向量机(CFOAMKHSVM)模型,并提出归一化差别系数评估指标。通过实验研究,与支持向量数据描述(SVDD)算法评估指标进行对比,验证了所提指标的有效性,实现了滚动轴承健康状态的定量评估。

基于Φ函数的铝热连轧防打滑轧制规程优化

针对铝材轧制过程中的打滑现象提出了预防热轧打滑的判断条件,并提出了预防打滑为主的综合电机功率剩余程度相近的目标函数,建立了轧制规程多目标优化的数学模型,并应用果蝇优化算法对压下率进行了优化。在河南某铝热连轧厂对5052铝合金加工进行轧制规程优化,将Φ函数负荷分配法应用到轧制规程中,结果表明:合理的负荷分配能较好地实现各电机在功率上的剩余程度相近,并有很好的预防打滑效果,证明Φ函数负荷分配法制定轧制规程是合理有效的。

猕猴桃—苹果复合果丹皮加工工艺研究

为了拓宽猕猴桃产品的开发途径,以猕猴桃、苹果为原料,研制猕猴桃—苹果复合果丹皮,最佳工艺配方为苹果与猕猴桃的质量比为2∶8,每100 g混合果浆里配料的添加量为：蔗糖30 g,柠檬酸4.5 g,果胶0.7 g,植物油0.5 g;最佳工艺条件为：50℃真空浓缩至可溶性固形物含量为50%左右,摊片厚度3~4 mm,50~55℃烘烤14~16 h。

果味鱼卷加工工艺

随着现代社会的快速发展,人们的生活节奏越来越快。为适应这种生活快节奏的需要,满足人们对营养保健的需求,在不改变传统菜肴色、香、味等基础上,通过创新,结合现代食品工艺加工方法,经过多次试验研究出果味鱼卷,使果味鱼卷具有方便、快捷、营养等功效,为将来工业化生产提供了一条可行的道路。主要探讨果味鱼卷的初加工、腌制、调味、挂糊、炸制、制卤汁、真空包装、杀菌然后到成品等一系列过程的技术要点以及对产品质量指标进行评定,并对工业化道路问题进行分析。

基于数学形态学和IFOA-SVR的滚动轴承可靠度预测方法

为了保证滚动轴承运行状态可靠度的预测精度同时增加预测步长,提出一种数学形态学分形维数结合改进果蝇优化算法-支持向量回归(Improved fruit fly optimization algorithm-support vector regression,IFOA-SVR)的滚动轴承可靠度预测方法。提取振动信号的包络信号,计算该包络信号的数学形态学分形维数,将其作为滚动轴承性能退化状态特征。利用IFOA对SVR中的参数C、g以及ε同时进行寻优,建立IFOA-SVR预测模型。利用极大似然估计结合IFOA建立威布尔比例故障率模型(Weibull proportional hazard model,WPHM),进而得到可靠度模型。将退化状态特征作为IFOA-SVR预测模型的输入,采用长期迭代预测法获取特征预测结果,并将该结果嵌入到可靠度模型中,从而预测出轴承运行状态的可靠度。试验结果表明,利用所提方法对滚动轴承可靠度进行预测,能在保证预测精度的前提下增加预测步长。

基于改进果蝇算法与最小二乘支持向量机的轧制力预测算法研究

铝合金板材精轧过程中，轧制力是影响板材质量的重要因素。为了满足轧制现场的轧制力预报精度要求，采用改进果蝇算法（FOA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合进行轧制力预测。改进了果蝇算法的味道浓度判定函数和步长设定方法，采用了分组并行搜索的策略，进而提出一种基于改进FOA—LSSVM的轧制力智能预报方法。将该方法用于铝热连轧现场数据的仿真实验，结果表明样本预测误差在10％以内，其中84％的样本误差在5％以内，精度优于传统模型。

基于EEMD和MFFOA-SVM滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承发生故障时,振动信号的时域和频域特征都会发生变化的特点,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)、改进果蝇优化算法(MFFOA)和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法主要是利用EEMD方法对故障信号进行分解,并计算各IMF分量的均方根值和重心频率,以此进行归一化处理得到特征向量。为了提高诊断精度,采用果蝇优化算法优化SVM参数,建立MFFOA-SVM模型,然后对提取的特征向量进行训练与测试,从而识别故障与否及发生点蚀故障的程度。利用该方法对实测信号进行分析与诊断,并与遗传算法的优化结果进行对比,验证了该方法的有效性,说明其具有良好的应用前景。

蛇龙珠卷叶病毒病原鉴定和对果实品质的影响

以烟台蓬莱的蛇龙珠为试验材料,研究叶片反卷变红对果实品质的影响,同时利用小核糖核酸(sRNA)测序鉴定卷叶病毒病原种类。结果表明,叶片反卷变红症状的蛇龙珠成熟果实中还原糖、总酚和花色苷含量显著减少,含酸量增加。通过sRNA测序鉴定出叶片反卷的蛇龙珠携带有7种已知病毒和4种类病毒,比起常规反转录-聚合酶链反应(RT-PCR),其检测结果更精确,不仅确定了病毒种类,还确定了类病毒种类,以及未知的病毒。

籽瓜皮果卷配方及护色工艺优化研究

为提高籽瓜的副产物利用率,开发籽瓜皮果卷食品,研究最佳配方工艺。以籽瓜内皮为原料,通过护色后对配方进行优化,单因素试验结合响应面试验,以产品感官评定分数作为响应值,确定籽瓜皮果卷产品的配方和护色工艺。实验结果表明:籽瓜内皮在0.6%VC和0.4%柠檬酸的护色液中以质量1:2的比例浸泡4 min其护色效果最佳。按照籽瓜内皮的质量分别添加0.42%黄原胶,0.42%果胶,1.10%琼脂,20.53%白砂糖,在此配方条件下制备的果卷产品呈金黄色,表皮平滑细腻、无裂纹,具备一定的透明度,酸甜可口,具有籽瓜的香气。

复合果味果卷加工工艺研究

本试验以山楂、香梨、桔子为原料,通过单因素、正交试验确定产品的最佳配方:料液比为1∶0.4,蔗糖添加量为40%,柠檬酸添加量为0.1%,抗坏血酸添加量为0.4%,葡糖酸内酯添加量为0.25%,β-环糊精添加量为2.0%。食品添加剂最佳配方:果胶添加量0.35%,刺槐豆胶添加量0.15%,卡拉胶添加量0.2%。该产品属多种口味复合型果卷,其色泽、甜味、酸味及组织状态通过调配均使原料本身的特性表现出来。

林果业小型果类采摘器机具设计与试验研究

目前,我国坚果收取方式多数为手工收取,机械化程度较低,效率不高。针对这一问题,首先分析了国内外坚果收取研究现状,研究了农林业中辊式机械的应用特点,并以夏威夷果为例,设计了一种橡胶套金属辊回转式坚果收取装置。设计完成后搭建了机械收取样机,并在室内进行了夏威夷果收取试验,以验证收取效果。结果表明:当上、下两组橡胶套金属辊的组间距为30mm、转速为28r/min时,直径在30mm以上的夏威夷果均能较快地被收取下来,且未发现果树花蕾受到明显损伤。所设计的样机具有较高的收取效率,能在收取过程中有效保护果树花蕾,适用于"花果同期"类的坚果收取工作。

一种滚动轴承故障诊断方法

针对基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中支持向量机的参数优化问题,提出一种改进的果蝇优化算法,即以模式分类准确率作为果蝇味道浓度函数,并采用该算法来优化支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数;基于改进果蝇优化算法和支持向量机对滚动轴承的故障模式进行分类诊断,结果表明改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度和寻优效率,基于该算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法具有较高的分类准确率。

基于混合域相对特征和FOA-XGBoost滚动轴承退化评估

针对使用多域特征进行滚动轴承退化评估建模时准确度较低的问题,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithms,简称FOA)集成极限梯度提升树(extreme gradient boosting,简称XGBoost)的轴承退化状态评估方法。提取滚动轴承全寿命周期的时域、频域及时频域等多维特征参数,构建混合域相对特征集,利用相对方均根值初始化轴承退化相应参数,进而利用混合域特征训练XGBoost模型并结合FOA算法对退化评估模型进行参数调优。结果表明:所构建的退化评估模型比常用的支持向量回归(support vactor regerssion,简称SVR)模型在2个数据集上的性能分别提高了27.15%和34.96%,所提方法可以准确有效地评估轴承退化状态。

基于AFOA的降噪源分离在轴承复合故障诊断中的试验研究

源分离算法的分离性能受到分离矩阵的影响,不能自适应地分离滚动轴承的复合故障特征,针对这一问题,将自适应果蝇优化算法(AFOA)与降噪源分离(DSS)相结合,提出了一种基于AFOA算法的滚动轴承复合故障降噪源分离方法。首先,利用自适应果蝇优化算法对分离矩阵进行了初步优化,再将分离矩阵作为果蝇个体,负熵作为目标函数,对目标函数最大值进行了全局寻优,进而确定了降噪源分离的最优分离矩阵;以正切函数作为降噪源分离的降噪函数,对内、外圈复合故障轴承振动信号进行了估计;最后,进行了包络分析,提取出了轴承内、外圈故障特征;此外,通过仿真和实测轴承内、外圈复合故障试验,将所提方法与基于自适应果蝇优化算法的快速独立成分分析进行了对比。研究结果表明:AFOA-DSS方法能够更精确分离滚动轴承的复合故障特征,实现对轴承复合故障的诊断;该方法的有效性和实用性得到了验证。

基于ICEEMDAN能量矩和MFOA-PNN的轴承故障诊断

为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,实现对故障的精准定位,提出一种基于改进的自适应噪声的完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)能量矩和修正型果蝇优化算法-概率神经网络(Modified Fruit Fly Optimization Algorithm-Probabilistic Neural Network,MFOA-PNN)的轴承故障诊断方法。首先利用ICEEMDAN算法对滚动轴承原始序列信号进行预处理,通过能量矩计算公式求取特征值,并将其作为PNN模型的输入;其次运用MFOA搜索PNN模型的最优平滑参数,通过建立MFOA-PNN模型诊断故障类别。实验表明,MFOA-PNN模型相比PNN模型的诊断准确性有所提高,准确率可以达到99.50%,提高了滚动轴承的经济性和安全性。

红枣山楂果丹皮和果糕的制作及品质评价

以红枣、山楂为主要原料制作红枣山楂复合产品。确定了红枣山楂复合(简称复合)果丹皮的最佳工艺为:红枣与山楂的配比为3:1,料水比为2:1,沸水煮10min,果浆铺片厚度为6～7mm,温度控制在60～70℃,烘8～9h,切片,包装。复合果糕的最佳工艺为:红枣和山楂的配比为1:1.2,料水比为2:1,沸水煮15min,加入1%琼脂和10%木糖醇,冷却凝固成型。探讨分析了复合产品的感官评价和基本理化指标,并与市售产品进行对照。结果显示:复合果丹皮的总糖含量比市售山楂果丹皮降低了33.3%,复合果糕的总糖含量比市售山楂糕降低了42.9%。复合果丹皮和果糕分别与市售产品的感官评价和质构分析对照显示,复合产品在感官上与市售产品相近。结果说明红枣山楂复合产品可行,具有实际意义。

基于混合优化随机森林回归的短期电力负荷预测

针对传统预测模型存在的泛化误差大和局部最优等缺点,提出一种基于混合优化随机森林回归(RFR)的短期负荷预测模型。首先,基于数据标准化方法对多维负荷特征进行预处理,消除特征数值间差异;然后,利用贪心下降法过滤对RFR模型训练性能指标影响较小的参数,研究交叉验证与网格搜索混合算法以缩小参数搜索范围;最后,采用果蝇优化算法对RFR模型进行2次优化,获取具有最优参数的混合优化RFR预测模型。实际算例表明,所提出模型的短期负荷预测精度和预测性能显著优于人工神经网络、支持向量回归和常规RFR预测模型。