摘要：针对锅炉汽包水位控制动态响应缓慢、滞后大等问题,提出了一种将粒子群PSO(Particle Swarm Optimization, PSO)算法与PID控制相结合的控制策略,设计了一套PSO三冲量PID自适应控制器,实现对水位的控制.结果表明,PSO-PID算法在汽包水位控制上超调小,调整时间短.

摘要：针对锅炉汽包水位控制动态响应缓慢、滞后大等问题,提出了一种将模糊算法与常规比例积分微分控制相结合的控制策略,设计了一套三冲量模糊PID自适应控制系统,通过模糊控制更新PID各参数。此外,还利用MATLAB中Simulink模块搭建模型并进行仿真,利用更新得到的新参数对水位实现控制,达到优化的目的。

摘要：利用S7-200 SMART进行编程,并引入昆仑通泰触摸屏软件,完成换热站设备参数监测、显示和控制功能,并通过联锁控制程序实现设备的安全保护控制。通过触摸屏界面可对相关参数进行设置和调整,并具有报警、显示及查询等功能。

摘要：目的观察大豆卵磷脂(soy lecithin,SL)和大豆异黄酮(soy isoflavone,SIF)改善大鼠学习记忆损伤及脑血管保护的联合作用,探讨二者的最佳联合剂量,为明确大豆活性物质的神经保护作用及其联合效应提供科学依据。方法本研究使用SPF级的成年雄性Wistar大鼠,采用两因素三水平正交实验设计分为对照组、β淀粉样肽(β-amyloid,Aβ)模型组和9个不同的SL+SIF剂量组合干预组。应用水迷宫、脑血管HE染色、酶联免疫吸附测定(enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA)以及酶法试剂盒等方法,对大鼠学习记忆能力、脑血管病理损伤、体内氧化损伤水平以及氧化还原平衡体系等相关指标进行检测。结果Aβ模型组大鼠逃避潜伏期显著延长(P<0.05),脑血管组织形态异常改变明显,并且伴有体内丙二醛(malondialdehyde,MDA)和3-硝基酪氨酸(3-nitrotyrosine,3-NT)显著上升(P<0.05),谷胱甘肽与氧化型谷胱甘肽的比值(ratio of glutathione/oxidized glutathione,GSH/GSSG)显著下降(P<0.05)。相反,SL+SIF各干预组与Aβ模型组比较,二者对上述改变均有不同程度的保护作用。SL(40 mg·kg^(-1)·d^(-1))+SIF(50 mg·kg^(-1)·d^(-1))是改善大鼠学习记忆、保护脑血管以及调节体内氧化还原平衡体系的最佳联合剂量。结论SL+SIF可以显著改善Aβ介导的大鼠学习记忆损伤,其神经保护作用可能与二者发挥抗氧化活性拮抗Aβ介导的脑血管损伤有关。二者的神经保护作用具有协同效应,SL(40 mg·kg^(-1)·d^(-1))+SIF(50 mg·kg^(-1)·d^(-1))是大鼠神经保护的最佳联合剂量。

摘要：为了提高石油类高校实践课程的教学质量,应当改革课程体系和教学内容。结合长江大学"测井综合解释课程设计"课程教学的现状与不足,从测井资料手工解释与计算机处理两方面阐述了学校勘查技术与工程专业(测井方向)的课程教学改革,以此来达到锻炼学生的实践能力和提高其综合素质的目的。

摘要：本研究对大蒜脱臭具有较好的效果．采用正交设计方法确定了脱臭大蒜汁的最佳制备条件，脱臭蒜汁经与中药汁复合，制得风味独特的大蒜保健饮料．

摘要：目的研究适配子PBCA-USPIO纳米微粒体制备工艺。方法以聚氰基丙烯酸正丁酯作为载体,通过乳化聚合法制备PBCA-USPIO,并通过正交试验和单因素实验设计对制备工艺进行优化。用生物素亲和素法将适配子连接到PBCA-USPIO纳米微粒上。MTT法检测细胞毒性。结果优化后的制备工艺所获得的PBCA-USPIO纳米微粒体大小均匀、形态规则、无黏连,平均粒径为260 nm。适配子PBCA-USPIO的细胞毒性低于USPIO。结论该优化方法切实可行,能有效提升PBCA-USPIO纳米微粒体的制备质量。

摘要：为了提高长江大学勘查技术与工程专业必修课《测井综合解释课程设计》的教学质量,须对其教学现状进行调查与分析。首先,针对目前这门课在教学过程中存在的问题,设计了一套调研问卷,对测井(基)11201班、测井11201班共57人进行了问卷调研,并分析了调研结果。其次,根据调查反映的结果,从课程时间安排、课程设计内容、课程设计考核方式三个方面总结了目前教学过程中存在的问题。

摘要：由于社会生活、工作节奏越来越快,许多人没有足够的时间与金钱去请私人教练或者去健身房健身。个人进行自我锻炼的时候,难免会有动作不规范的情况存在。众所周知,养成正确规范的仰卧起坐动作有助于提升身体协调度,肌肉系统、神经系统等形成正反馈,达到增强体质,巩固锻炼成果。仅仅依靠自身来进行动作及时纠正显然不太现实。针对以上现象,本文开发设计出一套动作训练纠正系统,通过识别用户行为动作来判断用户健身动作是否标准,以此纠正健身动作的不规范甚至错误,提升健身效果。本项目以Python作为开发语言,以SQLite为数据库,用PyQt实现用户界面,调用OpenCV函数库并结合TensorFlow框架实现特征点提取。最终可为运动爱好者提供一个有效的健身动作管理及指导平台。