摘要：伴随我国的快速进步,每位个体可支配金额的日益增多,人们不单单只满足于基本的物质需要,更多的是希望得到精神上的满足,正应此形势,旅游产业得到了大多数人的喜爱,成为人们节假日的首选娱乐方式,但是单一的景区式旅游模式已经不能满足人们的需要了,在人们开拓创新的方式中,产生了创意农业与旅游产业相融合的营销方式,该模式一出便吸引了大量投资方、政府、企业、私人都想乘上这辆高速发展的列车,因此笔者针对此现象产生了一系列的思考,从多角度分析该如何将二者融合协调发展。

摘要：家风文化不仅是中华传统文化的重要组成部分,更是传承传统文化最有力的载体。通过分析市场调研结果,建设一个以中老年用户为主体,可以在线进行族谱修缮、族内消息展示的电子族谱网站平台,具有广阔的发展空间。该文基于B/S架构,使用HTML、CSS、JavaScript、Java等语言和Bootstrap、jQuery等技术框架,逐步完成了电子族谱网站平台的设计与实现。

摘要：本文基于半导体制冷片的工作原理,采用循环水冷式的散热方式进行半导体制冷箱的设计。通过实验探究冷却水的温度和容量对制冷效率的影响,从而选择半导体制冷箱的最佳工作环境,使综合效益最优化。

摘要：由于豆豉传统自然发酵过程中微生物区系复杂,深入分析豆豉蛋白水解物与黑色素形成的关系存在一定难度,本试验以毛霉型豆豉自然发酵过程中四种主要毛霉(总状毛霉PR9.00140、雅致毛霉PR9.00018、腐乳毛霉PR9.00148和五通桥毛霉PR9.00151)为发酵菌种,通过分析豆豉纯种发酵过程中颜色变化和各种蛋白水解产物含量的变化趋势的关系,得出三种蛋白水解产物与颜色的相关性依次为多肽>游离氨基酸>大分子可溶性蛋白,其中多肽和游离氨基酸含量变化与豆豉颜色变化高度相关。对豆豉纯种发酵过程中各个相对分子质量段多肽的含量变化与豆豉颜色变化相关性分析表明:相对分子质量为500~200 u的多肽更多的参与了豆豉黑色素的形成。因此,本研究结果为完善豆豉质量控制与评价体系以及豆豉快速生产工艺的研发构建奠定了理论基础。

摘要：基于自适应网格技术对敞水和船后螺旋桨梢涡空泡开展计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)数值模拟研究,分析网格尺寸对梢涡空泡计算精度的影响。敞水计算结果表明:螺旋桨梢涡空泡对网格尺寸敏感;相对于传统的固定区域加密方法,采用的基于Q准则的自适应网格加密方法能够高效地加密梢涡区域,显著提高梢涡空泡计算精度,得出与试验相似的细长形梢涡空泡尾迹。螺旋桨叶下游不同位置的涡量和压力分布显示:自适应网格得到的梢涡中心涡量更强、压力更低。船后工况的模拟结果显示:自适应网格适用于船后工况,能够给出与模型试验一致的螺旋桨梢涡空泡形态。

摘要：针对洪泽湖水量利用与生态水位维持这一矛盾开展多目标水量调度决策方法研究,构建贴近适宜生态水位(生态效益)、缺水率最小、引水量最小、入湖水量改变度最小等目标的多目标调度模型,考虑生态效益目标与水资源利用目标的不可共度性及决策者偏好模糊性特征,采用多目标模糊决策法从非劣解集中筛选最适宜调度方案。结果表明:多目标模型解集反映生态效益和经济社会效益的置换关系,贴近适宜生态水位的调控方式在一定程度上降低洪泽湖调蓄能力,与水资源利用形成矛盾关系;模糊决策法筛选的均衡调度策略可以有效反映决策者的偏好情况,并提供适用于不同情景的优化调度方式;生态目标优先方案通过减少供水、增加引水量、调节入湖水量等方式有效补充生态用水,可将生态水位偏离差降低至0.30 m,可为生态优先原则下的适宜调度策略制定提供参考。

摘要：设计合成了一种新型聚集诱导发光分子三苯乙烯炔金-三苯基膦(1)。1溶解在DMSO中几乎无荧光,在固体状态下具有明亮的蓝色荧光,表现出典型的聚集诱导发光性能。研究表明,其聚集诱导发光特性来自于限制分子内旋转机理。1在水溶液中表现出对Hg^(2+)的荧光猝灭响应,并表现出良好的选择性和抗干扰能力。

摘要：针对刚性体和柔性体组成的挠性航天器进行动力学建模研究。首先,建立中心刚体和挠性梁2个子系统;然后建立基于正交理论的离散动力学模型,设计有限空间动力学模型控制方案;最后通过仿真计算对本文提出的模型进行验证,仿真结果证明,建立的模型阐明了动力学刚化现象产生的原因和对航天器产生干扰的干扰源,能够精确全面地显示挠性航天器刚性-耦合系统的动力学现象。同时设计的一阶动力学模型能够很好地对动力学刚化产生的干扰进行抑制。

摘要：多项式神经网络是根据函数逼近理论与多项式插值建立的一种以线性无关或者正交多项式为隐层神经元激励函数的前向神经网络。分别利用Legendre多项式、Hermite多项式、第一类Chebyshev多项式、第二类Chebyshev多项式、Bernoulli多项式及幂函数构造相应的单输入多项式神经网络,设计出一种适用于该六类神经网络的增长型权值与结构确定算法以确定其相应的最优网络结构与连接权值。基于该算法,深入研究了采用不同的隐层神经元激励函数时多项式神经网络的学习和预测能力。仿真结果表明,除了由Hermite多项式和Bernoulli多项式构建的神经网络的学习和预测能力相对一般外,其他四类神经网络都具有较为优越的学习和预测能力。最后,利用第一类Chebyshev多项式神经网络对世界人口趋势进行了仿真预测。