摘要：通过建立数学模型分析正弦脉宽调制(SPWM)逆变器死区对桥臂和输出电压基波和谐波含量的影响机理,首先在开环情况下分析死区对桥臂电压基波与低次谐波的影响;接着分析闭环情况下死区影响输出电压谐波含量的关系,提出在闭环情况下理论建模时将死区的影响等效为在桥臂电压上叠加了相应谐波频率次的误差电压的分析方法并证明其正确性,进一步提出闭环情况下由于死区引起的低次谐波的估算方法,并从参数设计的角度指出减小死区影响的方法。另外提出考虑死区对基波影响后的逆变器直流母线电压(调制比)优化选取方法。通过仿真和实验验证了以上结果的正确性,研究结果可用于指导SPWM逆变器的参数优化设计。

摘要：梨火疫病菌Erwinia amylovora是我国进境植物检疫性有害生物,主要侵染梨、苹果、山楂、海棠等多种蔷薇科植物引起梨火疫病。该病自1780年在美国被发现以来,已经传播到世界多个国家,对我国的果树生产也构成一定的威胁。严格植物检疫是全球防控梨火疫病菌扩散危害的重要方法之一,目前我国植物检疫部门主要从实验室分离鉴定、分子检测和田间症状识别及快速检测方面开展工作。本研究基于重组酶聚合酶扩增(RPA)技术和*** 16S-23S ITS区间的保守序列设计的引物和探针,建立了实时荧光RPA和侧流层析试纸条RPA两种检测方法。经测试,在39℃条件下,这两种检测方法都具有良好的特异性,分别能在20 min和10 min内完成扩增。实时荧光RPA对***菌株DNA的检测阈值为1.38×10^(-2)ng/μL;侧流层析试纸条RPA对***菌悬液和DNA的检测阈值分别为10^(4)cfu/mL和1.38×10^(-3)ng/μL。侧流层析试纸条RPA体系因反应快速、读取结果方便、不需要复杂仪器操作可以满足现场快速检测的需求。

摘要：随着现代软件规模的不断增大,程序员面临着与日俱增的开发与维护负担,一种辅助他们完成开发流程的工具成为了迫切需求。基于深度学习的代码分析技术从分析代码性质入手,致力于辅助程序员生成或理解代码,成为了软件工程近期研究的热点。总结近期软件工程和人工智能领域中基于深度学习的代码分析研究。论述其一般的技术流程,并从代码表征方法、模型选择以及应用场景三个方面对现有工作进行分类,体现了不同工作的技术特点与设计思路。通过对现有工作的总结整理,认为深度学习在代码分析中的应用还处于初级阶段,既体现了其性能的优越性,又存在着诸如抽象问题描述、数据标注和领域知识理解等问题。在未来的研究中,可能产生突破性进展的发展方向包括建立可标注数据集、设计合理的评判体系以及与知识图谱等新型人工智能技术相结合等。

摘要：酱香型白酒因其独有的酱香风味闻名于世,随着生活水平的提高,“适量饮酒,有益健康”已经达成了共识,因此提升饮酒舒适度是当前研究的重点。本研究通过招募志愿者,设计、收集问卷,对不同酱香型白酒中的风味成分进行定量并与问卷结合分析相关性。结果显示,酱香型白酒中适当含量的醇类和酯类不会对白酒饮后舒适度造成很大影响,较高含量的高级醇如正己醇、正丁醇会降低饮后舒适度。正丁醇、正丙醇、正己醇等可作为影响饮后舒适度的负向因子,四甲基吡嗪、3-羟基-2-丁酮、丙酮等可作为正向因子。

摘要：随着机器学习方法的不断发展,形成了各类算法,已有学者将其应用于流体机械的流动计算、流动控制以及优化设计。以深度学习为代表的机器学习方法具有强大的归纳学习能力,能够自主进行特征学习,不仅可以直接利用实验和数值模拟数据,从中挖掘出潜在的流场信息,更可以在优化设计过程中实现自适应的设计参数探索,以实现快速、鲁棒、全局且高效的优化,因此可以作为一种全新的流体机械优化设计方法。本文概述了流体机械气动优化的现状、机器学习方法的研究现状、机器学习在流动计算、流动控制以及流体机械优化设计中的应用现状,并指出了深度学习在流体机械优化设计上的应用前景。

摘要：以马齿苋为原料,采用加压提取技术提取抗氧化活性成分。选用DPPH自由基清除率和浸膏量作为指标,采用多指标综合评分法考察加压提取过程中提取温度、料液比和提取时间对评价指标的影响,在此基础上采用星点设计-响应面法对提取工艺进行优化。预测得到最佳提取工艺条件:对乙酸乙酯层,提取温度133℃,液料比29∶1,提取时间32 min;对正丁醇层,提取温度134℃,液料比31∶1,提取时间30 min。所建立马齿苋抗氧化活性部位提取工艺参数回归模型的相关系数均大于0.9,说明模型与数据拟合度高,可信性好,可用于指导马齿苋抗氧化活性成分提取。