基于多源数据的特长隧道驾驶疲劳模型

为研究驾驶人在特长隧道内驾驶疲劳演变过程及其影响因素,基于实车试验采集的多源数据,对特长隧道内驾驶疲劳分类判别以及驾驶疲劳影响因素关系模型展开了研究。通过差异显著性分析和相关性分析筛选出闭眼百分率P80、瞳孔直径变异系数和加速度作为疲劳敏感性指标,并分析了各指标随行驶时间累积的变化规律。为构建驾驶疲劳分类判别模型,基于卡罗林斯卡嗜睡量表(Karolinska sleeping scale,KSS)主观疲劳检测结果,将疲劳程度划分清醒状态、半疲劳状态和疲劳状态,采用构造多类分类器的方法将不同疲劳状态样本进行组合分类,利用网格搜索法进行分类模型的参数寻优,并将筛选出的疲劳敏感性指标作为分类模型的输入变量,建立了基于网格搜索法的多分类支持向量机疲劳状态判别模型(GS-M-SVMs模型)。然后根据疲劳状态分类判别模型,利用有序多分类Logistic模型建立了特长隧道疲劳程度与影响因素的关系模型,对特长隧道内驾驶疲劳影响因素进行了探究。研究结果表明:疲劳敏感性指标变化规律可有效表征特长隧道内驾驶疲劳演变过程,而GS-M-SVMs模型分类检测准确率达到90.75%,对疲劳程度的分类识别效果较好,并且累积行驶时间和隧道长度显著影响驾驶人的疲劳程度,其模型回归系数分别为2.634和0.395,表明累积行驶时间是驾驶人在特长隧道路段中疲劳程度加重的最主要因素,隧道照度和隧道线形等因素并无显著影响。

利用GS流场重构方法研究磁尾等离子体片涡流

2000年9月30日Geotail卫星分别于1 7:54:36～18:09:00UT和18:59:00～19:30:00UT在磁尾晨侧等离子体片内(n≈0.4 cm^(-3) ,T≈6 keV)观测到等离子体涡流事件.本文采用Grad-Shafranov(GS)流场重构技术再现了这些涡流的二维速度场、离子数密度和离子温度的分布图像.结果显示:从地心太阳磁层坐标系(GSM)赤道面上面看,涡流的尺度约为5000 km×1400 km,朝地球的运动速度约为15～25 km/s.所有5个涡流的旋转方向都为顺时针方向,旋转周期约为6～11 min.相邻涡流的相互作用导致它们之间的磁场强度增强.考察观测数据发现,涡流内不仅包含等离子体片热等离子体成分,也包含较大通量的类似源自磁鞘的冷等离子体成分(T<1 keV).这与观测到涡流等离子体的平均温度(T≈4 keV)较磁尾等离子体片等离子体的典型温度(T≈6 keV)明显偏低的事实是一致的.不仅如此,离子数密度和温度在结构内的分布也不均匀,数密度在涡流内部偏离中心的位置比较低而在每个涡流的边缘位置比较高,温度的分布大体上与密度相反.分析认为观测到的磁尾等离子体涡流事件可能由发生在低纬边界层的Kelvin-Helmholtz不稳定性引起,涡流结构内的冷等离子体可能来自磁层顶外部的磁鞘.

河北产北柴胡挥发油化学成分的GS-MS分析

本文研究了河北产北柴胡药材中挥发油的化学成分。利用水蒸气蒸馏法提取河北产北柴胡药材中的挥发油,利用GSMS(气象色谱-质谱)法对挥发油的成分进行分析鉴定,并利用色谱峰面积归一化法计算各组分的相对百分含量及其相似度。结果表明,共鉴定出55种化合物,其中含量较高的成分有L-抗坏血酸-2,6-二棕榈酸酯(23.85%)、2,4-癸二烯醛(7.02%)、炔醇(9.55%)、顺,顺-9,12-十八碳二烯-1-醇(5.63%)等。河北产北柴胡中挥发油成分较多,但相对含量不高,为北柴胡的质量控制和进一步开发利用提供依据。

鞍点问题的HSS-GS迭代法与收敛理论

为了更好地求解鞍点问题,提出了埃尔米特和反埃尔米特分裂-类高斯赛德尔(HSS-GS)交替迭代法,并分析了其收敛性质。由于鞍点问题是二阶分块矩阵,且最后一块是零矩阵,通过引入新的矩阵,可以得到求解鞍点问题的类高斯赛德尔(GS-like)方法,并给出了相应的收敛性质。进一步,在GS-like方法和HSS迭代法的基础上,给出了HSS-GS交替迭代方法,并分析了这类算法的收敛性质。数值算例表明,GS-like方法和HSS-GS迭代法都可行,且后者更加有效。

基于响应面法和GS理论的板料成形优化

基于GS理论和响应面寻优法,借助Dynaform非线性有限元分析软件,对某型汽车横梁件成形中存在减薄率过大的问题,进行工艺参数寻优。首先,通过正交试验获取一定参数组合下的减薄率。然后,借助GS理论,获得对减薄率产生主要影响的两个参数即冲压速度和模具间隙。最后,利用Design-expert软件,以设计冲压速度和模具间隙为输入参数,减薄率为输出参数,进行响应面法寻优。通过响应面法寻优的最优解与未优化之前的对比,优化后的冲压参数对横梁件的板料成形质量有显著提升。

小麦高分子量麦谷蛋白亚基的SDS-PAGE方法

小麦高分子量麦谷蛋白亚基(HMW-GS)与小麦面粉的加工品质密切相关,SDS-PAGE是其常用分离方法。在前人工作的基础上摸索了一套适于分析HMW-GS的SDS-PAGE方法,具有简便、快速、微量、不影响种子萌发出苗、分辨率好、制成干板清晰、不皱缩、易保存等优点,以供有关工作者参考。

小麦高分子量麦谷蛋白亚基研究现状分析

小麦高分子量麦谷蛋白亚基(HMW-GS)与小麦品质密切相关,尤其对面包烘烤品质有显著影响。目前,关于HMW-GS的一些优质亚基基因已被标记和克隆,并应用在育种中,从而为小麦品质的改良提供了理论根据。对HMW-GS的结构、分离方法、与小麦品质的关系、在育种中的应用及在我国的分布情况进行了综述,并对应用分子生物学技术和栽培农艺措施共同改善我国HMW-GS分布及含量的前景进行了展望。

无壳瓜子挥发油化学成分的气相色谱-质谱分析

用毛细管气相色谱法分离无壳瓜子中的挥发油组分,用GC-MS和Kvoat’s指数法对各种组分进行鉴定,共定性检测出34种化合物,占挥发油总含量的73.5%,其中主要成分为甲酸乙酯、1-十一炔、2,8-二甲基十一酸甲酯、正十八烷、十六酸甲酯、十八二烯-11,14-酸甲酯、正十八酸乙酯和十八二烯-9,12酸(z,z)等.

黄酒中风味物质的研究

黄酒是中国的国酒,它的香味独特,自成风格。目前,黄酒的风味品评还在一个感性阶段。该文叙述了黄酒香味的来源,采用气质联用法对黄酒香味进行了分析研究,鉴定了其中一些香味物质组分。

基于响应面法的汽车灯底板成形参数设计

为了解决汽车灯底板成形过程中存在破裂缺陷的问题,运用正交试验、GS理论和响应面寻优法相结合的方法,对某型汽车灯底板拉延成形过程的参数进行寻优。得到优化后的压边力4 kN、摩擦因数0.09、冲压速度2 000 mm/s、模具间隙1.71 mm时,成形结果的最大减薄率为27.44%,符合产品的质量要求。通过对比优化前后的成形效果图可知,优化后的工艺参数有效改善了汽车车灯底板拉延成形质量。这种优化方法的结合,对企业实际生产中的工艺参数设计有一定的参考价值。

CoFe_2O_4/磺化石墨烯的合成及对低浓度甲基橙的吸附

采用一步溶剂热法合成了钴铁氧体/磺化石墨烯纳米复合材料(CoFe_2O_4/GS),通过BET、FT-IR、SEM、VSM等对样品的结构、形貌和磁性进行了表征。制备材料对低浓度甲基橙有很好的吸附效果,循环使用性能稳定。实验结果表明:在297 K、pH为7.0时,CoFe_2O_4/GS对甲基橙的去除率可达99.5%。与GS相比,CoFe_2O_4/GS具有铁磁性,便于回收,更适于循环吸附实验。

人参总皂苷超声提取工艺的研究

目的优选人参总皂苷的超声波提取工艺。方法采用正交设计通过比色法对不同超声处理条件下的人参总皂苷含量进行测定。结果超声-比色法测人参总皂苷的最佳工艺为:水饱和正丁醇提取、超声时间60分钟、超声2次、不萃取。结论该方法简便、准确,可用于人参总皂苷含量评价。

基于GA-SVR算法的顺北区块固井质量预测

为了准确预测西北油田顺北区块固井质量,在固井质量影响因素分析的基础上,采用机器学习方法,建立基于支持向量回归(SVR)模型的固井质量预测模型,并分别利用网格搜索法(GS)、贝叶斯优化算法(BOA)、遗传算法(GA)优选模型惩罚系数C和核函数参数g,以提高SVR预测精度。基于优化的模型结合顺北区块某井进行了实例计算,研究结果表明:相比SVR、GSSVR、BOA-SVR算法,运用GA-SVR算法预测固井质量的均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)最低,分别为2.318和7.30%,具有较高的预测精度,可用于该区块固井质量预测。该方法为固井质量预测提供了一种有效手段,有助于固井前开展施工方案优化,提高固井质量。

蚕蛹虫草和冬虫夏草化学成分的研究

本文报道了用气相-质谱联用法研究柞蚕蛹虫草、桑蚕蛹虫草和冬虫夏草乙醚提取物中化学成分的方法和条件。发现柞蚕蛹虫草中主要含有的软脂酸和软脂酸乙酯与冬虫夏草的主要成分相同;桑蚕蛹虫草主要成分亚油酸和软脂酸也是冬虫夏草的重要成分。

用DEA方法评价火力发电厂及其机组效率

采用DEA方法中的C2R模型和C2GS2模型对火力发电厂及其机组进行生产效率的相对有效性分析,分别从3个层面进行分析并建立模型,即:电力系统内不同发电企业生产经营效益的相对有效性分析;电力系统内不同发电机组生产效益的相对有效性分析;电厂内部不同发电机组生产效益的相对有效性分析。

一种D-ProPer保护框架下的差分隐私数据发布方法

差分隐私保护框架是实现差分隐私的基础环境。文中研究了满足PDP保护的Pro Per框架并对其改进应用到分布式环境中,提出了D-Pro Per差分隐私保护框架。在此框架下,针对GS分组划分方法在划分存在离群点的数据集时会造成巨大误差的问题,提出了满足ε差分隐私的S-GS数据发布方法。该方法是在原有GS划分方法的基础上引进差值集这一概念用于对数据集中存在的离群点进行判定,并对其进行针对性的划分,并进行了两组S-GS方法与GS方法的对比实验。实验结果表明,在拥有大量离群点的数据集中S-GS方法比GS方法有更强的算法鲁棒性以及更好的数据可用性。

基于Dynaform和响应面法的带凸缘圆筒件拉深工艺优化

对带凸缘圆筒件拉深成形工艺进行有限元模拟,以压边力、摩擦因数、冲压速度和模具间隙为影响因素,零件减薄率为质量参考指标,设计正交试验方案.根据灰色系统(GS)理论计算结果,通过响应面法(RSM)进一步优化工艺参数,得到最优工艺参数组合为:压边力5.2 kN,冲压速度4000 mm/s,摩擦因数0.1,模具间隙2.16 mm.模拟结果显示圆筒件减薄率为22.94%,增厚率为6.83%,该优化方案可为拉深件实际生产提供参考.

转基因小麦插入突变蛋白的鉴定

为研究转基因小麦中插入突变蛋白的编码基因,以转基因小麦B73-6-1和受体小麦L88-6为材料,利用改良方法分离、纯化、回收目的蛋白后进行鉴定。N端测序结果显示,该蛋白N端前五个氨基酸序列(EGEAS)以及部分氨基酸序列与几乎所有高分子量麦谷蛋白亚基(HMW-GS)具有100%的同源性;同时,质谱鉴定结果显示,该蛋白的两个得分最高(96和58)的肽段(GGSFYPGETTPPQQLQQR和IFWGI-PALLKR)与1Dx5亚基的同源性达到100%,初步证明该突变蛋白为新的HMW-GS。这对外源1Dx5基因整合位点的确定和外源基因整合规律的研究提供了更多依据。

基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论。

基于区间不确定语言多属性群决策的政府投资工程项目决策方法

对政府投资工程项目的主要影响因素进行了系统全面的分析,构造出影响因素的指标体系(即属性集)。为应对不确定信息和增加决策的科学性,采用多属性群决策理论由专家用区间不确定语言给出方案属性值的定性判断。为得到最优的综合方案,同时考虑属性间的交互作用,利用非可加测度及GS-IVIULCA算子来计算方案的综合评价值,属性权重由信息熵与Shapley函数确定。当专家及属性权重不确定时,分别建立了专家集与属性集上的最优模糊测度模型。基于此,给出了在信息不确定环境下政府投资工程项目方案选择的一个新评价方法。最后,通过一个实际案例分析来验证所给方法的可行性和有效性。