摘要：以香蕉皮为原料,探讨去除半纤维素与木质素获得优质香蕉皮纤维素的最佳工艺。对时间、温度、去除剂用量等因素进行单因素试验后,运用正交试验设计方法分别优化了去除半纤维素与木质素的最优条件。NaOH体积分数为3%、搅拌时间为45min、温度为60℃时,半纤维素的去除效果最佳,去除率为25.56%;NaClO质量浓度为20g/L、乙酸用量为25mL/L、温度为80℃时,木质素的去除效果最佳,去除率为14.69%,此时纤维素的含量为89.18%。此方法可以为香蕉副产物的综合利用提供参考。

摘要：以香蕉皮粉末为原料,用超声波细胞破碎法提取水解单宁。选取有机溶剂种类、料液比、体积分数、提取时间和超声功率作为影响因子,以水解单宁的提取率作为响应值,进行单因素实验,在此基础上进行Box-Behnken设计和响应面分析。结果表明,香蕉皮中水解单宁的最佳提取工艺条件为料液比1∶30(g/mL)、丙酮体积分数50%、提取时间15min、超声功率120 W,提取率的预测值为78.03%,实际值为78.11%,说明响应面分析能够很好地对香蕉皮中水解单宁的提取工艺进行优化。

摘要：目的:将香蕉皮里面的白色刮层粉末作为原料,探讨水提法提取香蕉皮淀粉的最佳工艺条件。方法:分别选取硝酸钙水溶液浓度、乙醇浓度、香蕉皮粉末过筛目数作为影响因素,采用碘显色法测定其淀粉含量,以淀粉提取率为指标,进行单因素试验,并在此基础上用Box-Behnken中心组合设计建立数学模型,以香蕉皮中的淀粉提取率作为响应值,进行响应面分析。结果:用硝酸钙水溶液对香蕉皮中淀粉进行提取的最佳工艺条件为:硝酸钙体积分数80%、乙醇体积分数70%、香蕉皮粉末过筛目数40目,淀粉提取率的预测值为74.69%。结论:通过单因素试验得到的实际值为73.8%,两者较为接近,说明Box-Behnken设计结合响应面分析能够很好地优化香蕉皮中淀粉的提取工艺。

摘要：目的以鸡蛋壳膜为原材料,采用碱盐法提取硫酸软骨素。方法以多糖提取率为指标研究提取时间、提取温度、碱盐比和液料比对试验的影响。在单因素实验基础上,用响应曲面法分析优化试验的各种条件。结果得到了提取蛋壳膜硫酸软骨素的最佳工艺参数,提取时间为8 h,提取温度为65℃,碱盐比为6∶1,液料比为15∶1。在此条件下,硫酸软骨素的提取率为74.0%。结论通过响应曲面设计试验及验证试验证明该最佳反应条件具有一定的可靠性与可行性。

摘要：以香蕉皮粉末为原料,用微波提取其中水解单宁。采用响应面法优化提取工艺。选取料液比、提取温度、提取时间和丙酮体积分数作为单因素实验影响因素,应用Box-Behnken中心组合设计建立数学模型,以水解单宁提取率为响应值。结果表明,香蕉皮最佳工艺条件为:料液比1∶40g/mL、提取温度50℃、提取时间4min、丙酮的体积分数70%,预测提取率为70.52%,实际为72.37%,预测提取率和实际提取率较为接近,说明响应面法对微波提取香蕉皮中水解单宁的工艺优化较为可靠。

摘要：针对飞行器气动外形精细化设计需求,为提高设计效率和设计质量,基于数值优化设计技术发展了气动优化设计工具ARI_OPT。ARI_OPT包含气动外形参数化、网格自动变形、高逼真度数值模拟、代理模型、高效优化算法等模块,分别简要介绍了各个模块基本的基本原理和方法及单个模块的验证结果。给出了ARI_OPT针对数值函数算例的功能验证结果和宽速域翼型、多段翼型和飞翼布局机翼等典型单目标和多目标气动外形优化问题的应用算例,表明了其可靠性和适用性。

摘要：针对执行侦察和攻击任务的多用途无人机(UAV)开展了模块化布局气动设计研究,结合内部布置特点将主要部件分为共用、专用和通用3类模块,完成了前机身、机翼和尾翼的多种模块方案设计分析,并从气动角度筛选了最佳的专用和通用模块划分方案,利用基于代理模型的多目标优化平台,从布局和部件两个层面搭建了模块耦合优化设计流程,以现有典型无人机布局为参照,完成了多用途无人机模块化布局优化设计以及气动特性的对比评估。研究表明,作为专用模块的攻击构型前机身优选保证容积要求的短机身方案,作为通用模块的机翼优选侦察构型为前缘拐折平直翼、攻击构型为后掠梯形翼的模块划分方案,作为通用模块的尾翼优选变外形、变倾角的模块划分方案。针对通用模块的模块耦合优化设计能够有效提高侦察构型和攻击构型的升阻比,实现多用途无人机综合气动性能最优。

摘要：针对无尾布局超声速航向静稳定性不足的问题,提出一种基于超声速压缩/膨胀流动的后体超声速航向气动增稳设计方法。首先通过无尾布局扁平后体和常规后体方案航向静稳定性和表面流场差异的对比,明确了后体超声速航向增稳设计思路。然后基于后体参数化外形分析了后体型面对于布局超声速航向静稳定性的影响规律。最后通过评估典型后体方案的综合气动特性验证了后体超声速航向增稳设计方法的可行性。研究表明:重心后侧向投影面积增量、后体脊线以及后体截面曲线是影响后体型面超声速航向增稳能力的3个主要参数。与常规后体型面相比,通过超声速航向增稳设计获得的后体型面能够在布局阻力变化不大的情况下,显著改善无尾布局在跨声速和超声速状态的航向静不稳定性。

摘要：脉冲神经网络(Spiking neural network,SNN)由于具有相对人工神经网络(Artifcial neural network,ANN)更低的计算能耗而受到广泛关注.然而,现有SNN大多基于同步计算模式且往往采用多时间步的方式来模拟动态的信息整合过程,因此带来了推理延迟增大和计算能耗增高等问题,使其在边缘智能设备上的高效运行大打折扣.针对这个问题,本文提出一种自适应时间步脉冲神经网络(Adaptive timestep improved spiking neural network,ATSNN)算法.该算法可以根据不同样本特征自适应选择合适的推理时间步,并通过设计一个时间依赖的新型损失函数来约束不同计算时间步的重要性.与此同时,针对上述ATSNN特点设计一款低能耗脉冲神经网络加速器,支持ATSNN算法在VGG和ResNet等成熟框架上的应用部署.在CIFAR10、CIFAR100、CIFAR10-DVS等标准数据集上软硬件实验结果显示,与当前固定时间步的SNN算法相比,ATSNN算法的精度基本不下降,并且推理延迟减少36.7%~58.7%,计算复杂度减少33.0%~57.0%.在硬件模拟器上的运行结果显示,ATSNN的计算能耗仅为GPU RTX 3090Ti的4.43%~7.88%.显示出脑启发神经形态软硬件的巨大优势.

摘要：运用文献资料等方法分析新时代冰雪运动强国建设的紧迫性,从建设目标、任务和发展思路上进行冰雪运动强国的顶层设计。研究认为,按照“两个一百年”的奋斗目标,需要在2022年、2035年、2050年这三个时间节点上补齐冰雪运动短板、形成冰雪运动发展新格局、建成冰雪运动强国。新时代冰雪运动强国建设面临五项任务,即形成具有新时代中国特色的冰雪运动发展道路、形成推进大众冰雪运动普及的工作思路、形成实力均衡的竞技冰雪发展格局、形成品牌效应强的冰雪产业现代体系、形成独具人文魅力的冰雪文化底蕴,要按照贯彻冰雪运动现代化的核心目标、把冰雪运动参与放置优先发展地位、推进冰雪运动发展方式转变、补齐冰雪运动发展的运行机制短板、抓住窗口机遇促进冰雪运动领域创新、加强统筹协调推进的思路来建设冰雪运动强国。