摘要：本文基于光诱导电子转移机制,以6-甲氧基萘甲醛为起始原料设计合成了一个新的“关-开”型荧光探针MF-DBS用于识别生物硫醇。该探针可被生物硫醇选择性催化水解,生成具有强荧光发射的黄酮母核MF。该探针具有较大的斯托克斯位移、高选择性、高灵敏度、良好的生物相容性和抗干扰能力,能够在生理条件下进行识别,并且可以用于细胞内的生物硫醇检测和活细胞成像。另外,该探针可制成试纸对生物硫醇进行快速检测。

摘要：针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,通过改进两分段Tent混沌映射产生初始工件序列群;然后,在雇佣蜂阶段采用基于自适应柯西变异的邻域搜索产生新工件序列,在跟随蜂阶段设计适应度选择策略和基于自适应柯西变异的逆序反转操作对工件序列进行优化,在侦察蜂阶段利用贪婪算法基于关键/非关键工厂更新未改善的工件序列;最后,通过大量算例仿真与多种算法对比,表明所提算法在合理的计算时间内可以得到较好的近优解。

摘要：根据镜像与叠加原理推导出承压完整降-灌井群耦合作用下的水位线方程.在此基础上,提出以基坑及周边环境容许变形为主要约束条件的深基坑降水-回灌系统最优化设计方法,并结合某地铁车站深基坑工程,阐述了优化降水、回灌井点数量及其布置位置的求解过程和方法.结果表明,所建优化设计方法不仅能够保证基坑周围建筑物的安全和降水工程的顺利进行,而且可以降低工程造价,对同类工程具有一定参考价值.

摘要：线粒体在细胞的能量代谢过程中发挥着关键作用。线粒体内含有各种生物活性物质,它们在人体各种生理和病理过程中发挥着重要作用。综述了近年来有机单、双光子线粒体靶向型离子荧光探针的研究现状,重点介绍了荧光探针的设计机理、识别机理、特点以及生物应用,并对该类探针的未来发展趋势进行了展望。

摘要：基于Kirchoff定律,利用半导体激光器及钽酸锂热电器件设计了一种实用化的实时测温系统.根据待测目标的光谱辐出度及相对测温灵敏度随λT的变化关系,确定了系统工作波长的大致范围;通过对水冷遮蔽板的尺寸及其放置位置与波长间的关系、以及对大气的红外透射谱等的分析,确定了系统的工作波长;按照水冷遮蔽板的尺寸及其放置位置(H/R之值)对测温精度的影响,讨论了水冷遮蔽板的H/R之值,并由此分析了系统的抗干扰能力及测温精度.指出了引起系统测温不确定度的5种主要原因,并对其中的2种进行了简要的分析.实验结果表明,该系统的测温精度优于0.3%.

摘要：在自行设计、制造的垂直下拉式热型连铸设备上进行了纯铜的热型连铸试验。结果表明,在纯铜热型连铸过程中,由于铜液氧化或吸气,可能形成缩松和气孔等缺陷;脱氧剂加入不当会出现铸型粘坯现象;工艺参数匹配不当会产生拉漏、冻结等事故。采用钠钙玻璃作覆盖剂时,玻璃融体、铜液与坩埚内表面的润湿性对覆盖效果有显著影响,采用适量的Cr作脱氧剂,能获得完整的覆盖膜。当冷却距离为180mm、铸型出口温度为1092～1132℃、拉铸速度为0.017～0.470mm/s时,加入0.6%的Cr作脱氧剂,玻璃为覆盖剂,铸型出口用N2气或水煤气保护,能够拉铸出质地优良的单晶铜棒材。

摘要：准确的植物叶片理化参数对于监测植物生长状况至关重要。随着深度学习技术的迅速应用,结合深度学习和高光谱遥感技术的植物叶片理化参数分析应用潜力巨大;然而,现阶段结合深度学习和高光谱遥感技术在植物多叶片理化参数的联合估算研究尚少。该研究旨在挖掘结合高光谱遥感技术和深度学习技术开展高精度的多植被叶片理化参数(叶绿素含量、类胡萝卜素含量、水分含量、蛋白质含量和碳基成分含量)联合估算的潜力。首先,通过利用新型PROSPECT-PRO辐射传输模型模拟分析,确定了多个植被叶片理化参数的敏感光谱区域,并设计了LeafTraitNet模型;然后,基于Lopex93数据开展LeafTr aitNet模型训练和验证,取得了高精度的叶片参数估算结果。得到以下结论:(1)基于PROSPECT-PRO辐射传输模型辅助实测开展植被光谱特征选择十分必要;叶绿素(约434和约676 nm)和类胡萝卜素(约445 nm)两类色素的光谱吸收峰均主要位于可见光区域;然而,其与叶片光谱的相关系数绝对值最大的点却不是各自的吸收峰位置,这可能是因为叶绿素和类胡萝卜素对光谱吸收的相互影响。(2)水分的吸收峰主要位于950~2500 nm范围内,这与叶片蛋白质和碳基成分的吸收区域重叠,因此削弱了后者的高光谱遥感估算精度。基于PROSPECT-PRO辐射传输模型和Lopex93数据集的叶片参数相关性分析结果表明,叶片水分含量与950~2500 nm范围内叶片光谱反射率相关系数绝对值接近1,而叶片蛋白质和碳基成分含量与950~2500 nm范围内光谱反射率相关系数较低。(3)三种传统统计回归方法和LeafTraitNet模型的叶片理化参数估算精度可以基于其估算总nRMSE而排序为:Le afTraitNet(总nRMSE=0.84)<RF(总nRMSE=1.59)<MLP(总nRMSE=1.73)<MLR(总nRMS E=1.74)。研究显示基于深度学习的LeafTraitNet模型有潜力提供远高于传统统计回归模型的植物叶片理化参数估算结果,但其在冠层尺度的研究仍需要更多的实验来进一步验证。

摘要：提出了一款基于扰动观测器的分数阶比例-积分-微分(Perturbation observer based Fractional-order Proportional-Integral-Derivative,PoFoPID)控制策略,以在永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)高于额定风速的工况下,通过变桨距角控制,将发电机输出功率维持在其额定值附近。首先,将PMSG的系统非线性、参数不确定性和未建模动态等聚合为新的扰动,并采用扰动观测器对其进行在线估计。然后,设计分数阶PID控制对该扰动估计进行实时完全补偿,以提高系统动态特性。此外,PoFoPID控制器参数通过群天牛算法寻优获得,避免了常规PID控制参数依赖人工整定的缺陷。斜坡风速、随机风速和参数不确定算例下的仿真结果表明,与矢量控制、基于扰动观测器的PID控制和反馈线性化控制相比,所提PoFoPID控制具有满意的输出功率稳定效果。最后,基于dSpace进行的硬件在环实验(Hardware-in-loop,HIL)验证了所提方法的硬件可行性。

摘要：针对大枣深加工选材质量无法保证,手工去核无法保证食品卫生,设计一种小型全自动大枣去核机。分析大枣去核研究现状,依据大枣现有去核工艺,提出该去核机的设计要求,确定去核机机械整体结构。重点分析自动上料定位机构和去核机构,去核机构和推枣机构采用曲柄移动导杆机构。样机试验表明,该设备上料定位率93%,去核率达95%,平均成品率90%,运行稳定可靠。

摘要：针对多属性决策中多个相互冲突的属性信息使决策者很难做出决策判断的问题,文中从支持直觉模糊集的角度研究该问题.首先,在支持直觉模糊集的基础上,结合多粒度粗糙集理论,构造乐观、悲观两种多粒度支持直觉模糊粗糙集模型,分析两种模型之间的相互关系,讨论相关性质.然后,利用t-模和t-余模定义拟合函数,提出多粒度支持直觉模糊粗糙集的多属性决策求解方法,同时定义得分函数和精确函数排序决策结果,提取相应的决策规则,设计算法.实例分析表明,文中方法使决策者在处理信息冲突的多属性决策问题时可根据实际需求选择最优决策方案.