DMAIC方法在提高汽车起重机钢丝绳质量中的应用

钢丝绳是汽车起重机的重要零部件之一,对吊装作业的安全性起着关键的作用。通过实施DMAIC方法可降低产品故障的市场反馈率,提高客户满意度。文章首先对钢丝绳质量故障进行定义,明确改善目标;其次利用SIPOC流程分析钢丝绳生产过程,分析影响钢丝绳质量的关键因子并加以改进;最后对改善效果进行验证,固化改进成果。     

酒糟和醋糟营养成分差异及其瘤胃降解特性分析

本试验旨在评价酒糟、醋糟等非常规饲料资源的饲用价值，为酒糟醋糟资源应用于肉牛养殖提供数据参考。试验选用山西不同地区酒糟、醋糟试样5个，试样编号分别为白酒糟、啤酒糟、醋糟1、醋糟2、醋糟3，发酵原料分别为白酒糟（高粱）、啤酒糟（大麦+大米）、醋糟1（高粱+大麦）、醋糟2（大麦+玉米）、醋糟3（高粱+玉米）。通过实验室常规方法测定样品常规营养成分以及利用体外产气法和尼龙袋法评价其饲用价值，同时建立体外法与尼龙袋法测定干物质降解率的回归方程。结果表明：5个样品的干物质（DM）含量为23.25% ~ 42.96%，粗蛋白质（CP）含量分别为啤酒糟（31.84%）>白酒糟（14.58%）>醋糟3（14.40%）>醋糟1（12.21%）>醋糟2（8.46%）。醋糟1的中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）含量均为最高，其次为醋糟2、醋糟3，白酒糟NDF含量最低。啤酒糟的72 h产气量（GP72）显著高于白酒糟（P < 0.05）。体外产气法和尼龙袋法测定的酒糟72 h干物质降解率（IVDMD72、DMD72）显著高于醋糟（P < 0.05）。5个试样的IVDMD72与DMD成正相关，随着降解时间增加其相关性逐渐增加。综上，酒糟的CP含量较高（14.58% ~ 31.84%），醋糟NDF、ADF含量相对较高（59.59% ~ 64.91%，38.78% ~ 54.78%）。结合GP、IVDMD及DMD结果，酒糟消化性能优于醋糟。以IVDMD建立估算DMD的回归公式为DMD72=-19.215+1.645IVDMD72（R2=0.912，P < 0.05）|以IVDMD建立估算DM有效降解率（ED）的回归公式为ED=-12.448+1.045IVDMD72（R2=0.929，P < 0.01）。 [关键词] 醋糟|酒糟|体外产气法|尼龙袋法     

高校图书馆智慧环境下馆员能力评价研究——基于层次分析法和理想点法

[目的/意义]馆员能力建设构成了高校图书馆智慧化转型的重要内容,评价馆员的服务能力可为高校图书馆开展馆员业务培训提供依据。[方法/过程]通过梳理现阶段高校图书馆智慧环境下馆员能力的组成要素,论文建立了评价指标体系。同时,论文将层次分析法和理想点法两者结合起来,提出了评价模型,并通过实证研究证实了其有效性。[结果/结论]论文开展的有益探索将为中国高校图书馆的智慧馆员评价活动提供理论支持。     

硒肥与钝化材料组配对土壤Cd钝化及稻米Cd消减效果

为了探讨不同硒肥施用方式联合钝化材料对土壤镉钝化和稻米镉消减的效果,采用盆栽试验的方式,选用亚硒酸钠作为硒肥,钙镁磷肥和硅藻土作为钝化材料,设置基施硒肥+钙镁磷肥+硅藻土和叶面喷施硒肥+钙镁磷肥+硅藻土2种方式,研究其不同用量对镉污染酸性稻田土壤修复与安全利用的影响。结果表明：随着施用量的增加,稻米产量增加,基施硒肥产量略高于叶面喷施硒肥,产量差为 2.115 g/pot,与对照(CK)相比,基施0.28%钙镁磷肥+0.12%硅藻土+0.004‰硒(T3)能够提高1.68倍的稻米产量;随着施用量的增加,pH升高,有效Cd降低,有机质与CEC变化不大;基施硒肥与叶面喷施硒肥处理对土壤pH、有机质与CEC差异不显著,但基施硒肥处理有效Cd含量略低于叶面喷施硒肥处理,T3对土壤Cd的钝化效果最佳;随着基施硒肥用量的增加,稻米Cd含量降低,随着叶面喷施硒肥用量的增加,稻米Cd含量先降低后升高,基施硒肥处理对稻米Cd的消减程度强于叶面喷施硒肥处理,相差 0.021 mg/kg,与对照(CK)相比,T3处理稻米Cd降低0.063 mg/kg。可见,硒对调控稻米镉累积具有重要作用,且基施硒肥强于叶面喷施。综上所述,基施0.28%钙镁磷肥+0.12%硅藻土+0.004‰硒对土壤Cd钝化与稻米Cd消减的效果最佳,值得在镉污染稻田推广应用。     

利用响应面法优化椰子风味发酵乳加工工艺

本文以脱脂乳和椰浆为原料进行风味发酵乳的制备。以感官评定为指标,在单因素试验的基础上,选取UHT椰浆添加量、发酵温度和发酵时间进行试验,利用响应面法对椰子风味发酵乳的最佳配方进行优化。结果表明,对风味发酵乳的影响程度最大的因子是UHT椰浆添加量,其次为发酵时间。椰浆发酵乳的最佳配方为椰浆添加量16.5%,发酵温度45℃,发酵时间8h。以此配方制成的椰浆发酵乳,感官评分为45.56,产品颜色均匀,口感顺滑细腻,有浓郁的奶香、椰香风味和滋味。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

福建南平市竹产业标准体系实施、评价与改进建议

推动竹产业高质量发展，标准化工作任重道远，推进标准体系有效实施、开展标准体系评价、动态优化标准体系必不可少。本文以南平市竹产业为例，探索竹产业标准体系实施、评价与改进的方法，以期逐步建立福建省竹产业标准体系实施与评价体系。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

湖北省杉木人工林立地类型划分及评价

以湖北省杉木人工林为研究对象,选择166块具有代表性的杉木人工林标准地,并测定样地的常规立地因子。利用数量化理论Ⅰ的方法建立了杉木优势高与立地因子之间的关系模型,对研究区杉木人工林进行立地类型划分及立地质量评价。结果表明,所选择的5个立地因子与优势高数量化拟合的复相关系数为0.639;海拔、腐殖层厚度和坡位这3个立地因子对优势高的贡献率达84.99%,且影响均达到极显著水平;采用海拔、腐殖层厚度和坡位3个因子构建研究区杉木人工林立地类型,共划分为22类;按照优、良、中、差4个评价等级对166块样地所属的立地类型进行立地质量评价,得出湖北省杉木人工林在中海拔、土壤湿润、土壤养分含量较高的立地条件下生产力较高,研究区立地质量整体处于中等偏上水平的结论。