基于可控气流-激光检测技术的鸡肉嫩度评估方法

以鸡肉嫩度为研究对象，采用可控气流-激光检测技术的瞬态、蠕变回复和应力松弛等动静态检测模态，并使用支持向量机分类器和全局变量偏最小二乘算法，结合不同预处理方法，对鸡肉嫩度进行定性判别和定量预测。结果表明3个激励模态结合不同预处理算法均可实现鸡肉嫩度的定性定量评估。在定性方面，瞬态模态对嫩度具有最佳的分类效果；S-G卷积平滑算法表现出最佳的预处理性能，校正集嫩/老分类精度分别为1和0.98，马修斯相关系数为0.97；而验证集分类精度也达到了0.95和0.84。在定量预测方面，S-G卷积平滑算法在提升原始数据的信噪比上同样具有最佳效果；瞬态模态校正集和验证集模型相关系数分别为0.948和0.913，均方根误差分别为0.736N和1.013N。因此，在组织结构引起的品质预测动态模态较静态模态更适用。本研究开展的可控气流-激光技术在鸡肉嫩度评估的应用，为肉品检测领域提供了新的解决方案。     

精准施肥决策模型与数据库系统

以华北地区小麦及玉米为研究对象,以北京市昌平区崔村镇大辛峰村种植区为例,研究了精准施肥决策系统中施肥参数,并建立了相应的数学模型.将算法模型与数据库相结合,采用线性回归的方法,计算施肥时土壤对氮、磷、钾的需求量,利用二维插值的方法,建立了实验区中已知肥力样点与区域内未知肥力样点的相关关系,从而建立了土壤肥力查询数据库.通过以上方式,结合土壤的养分含量、作物种类及目标产量等相关参数来确定实验区域的施肥量.结果表明,该系统可实现施肥量的精确控制.     

行星摆线针轮减速机构的动力学虚拟仿真

以UG、ADAMS等三维造型及运动学、动力学分析软件为平台，利用虚拟设计技术建立了行星摆线针轮减速机构的动力学虚拟样机模型。探讨了行星摆线针轮减速机物理约束机制的实现方法，建立了虚拟样机系统的力学模型，验证了样机的动态干涉情况，并对摆线针轮减速机构进行了动力学仿真分析，最后还进行了柱销与输出轴作用力的虚拟实验分析。仿真分析结果表明，提出的摆线针轮减速机虚拟样机建模正确，有较好的可靠性和实用价值。     

研究生课程教学中工程素质培养的研究与实践

本文以研究生工程素质培养为目标,提出了“CAD/CAM一体化技术”课程的改革思路。针对研究生课程学科交叉、内容前沿、知识覆盖面宽、技术性强等特点,建立了以现代CAD/CAM技术为基础、以Pro/ENGINEER软件为知识载体、以CIMS为工程训练环境,集“基础-实践-应用”一体化的研究生课程结构体系,实践了以能力培养为目标的研究生课程考试方式。在研究生工程素质培养方面进行了探索与尝试。     

椰糠基质有效氮近红外检测仪设计与试验

为了实现椰糠基质有效氮含量的快速实时检测,基于漫反射光谱设计了椰糠基质有效氮近红外检测仪。该检测仪的硬件系统主要由前处理装置、气力输送装置、重力式沉降样品室、近红外光谱检测装置、样品回收装置和空气压缩机等组成。制备了不同有效氮含量的椰糠基质样本135个,采用研制的检测仪获取了样本原始光谱数据,并建立了椰糠基质有效氮含量的最优偏最小二乘回归预测模型,其校正集相关系数和验证集相关系数分别为0.973和0.965,校正集均方根误差和验证集均方根误差分别为14.025 mg/(100 g)和15.757 mg/(100 g),残差预测偏差为3.72。基于MFC开发工具,采用C/C++语言开发了检测仪硬件控制及实时检测分析软件界面,将建立的最优有效氮光谱预测模型移植到软件程序中,实现了椰糠基质有效氮近红外检测仪功能硬件控制及有效氮检测的一键式操作。试验验证结果表明,所研制仪器预测值与国标测量值相关系数为0.883,测试集均方根误差为18.605 mg/(100 g)。该检测仪实现了椰糠基质有效氮含量的快速实时检测,并且预测性能较好,可以满足快速评价椰糠基质养分的实际需求。     

基于GC-MS和电子鼻的面粉中粮虫快速检测方法

储粮害虫会降低粮食及其产品的重量、品质和营养健康指数,并且我国粮虫检测方式仍然以人工检测为主。为满足储粮害虫快速检测的需求,采用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）获得了赤拟谷盗（Tribolium castaneum（Herbst））的主要特定挥发性有机化合物（VOCs）,根据这些化合物的性质筛选出多个金属氧化物气敏传感器,并以传感器阵列为核心开发了储粮害虫电子鼻检测装置。该装置采集了赤拟谷盗、被赤拟谷盗侵染的面粉、被长头谷盗（Latheticus oryzae Waterhouse）侵染的面粉3种实验对象的气味信息,提取每条响应曲线的相对变化值和相对积分值作为原始特征矩阵（10×2）,使用主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归算法（PLSR）对原始特征矩阵进行分析,并通过建立回归预测模型,实现了对面粉中赤拟谷盗和长头谷盗虫口密度的预测。优化后的传感器数量由10个减少至8个,赤拟谷盗样品的两个主成分累计的贡献率为79.4%。基于PLSR的预测模型对面粉中赤拟谷盗的数量有很好的预测效果（校正集：相关系数r=0.88,均方根误差为8.09;验证集：r=0.89,均方根误差为7.75）;该预测模型对面粉中长头谷盗的数量也有很好的预测效果（校正集：r=0.94,均方根误差为5.85;验证集：r=0.94,均方根误差为6.08）。研究结果表明：该装置能够满足判别储粮中不同虫口密度样本的基本需要,并且具有可靠的稳定性。     

基于粒子群聚类的牛肉含水率光谱检测技术

采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本,在波长900~2300 nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法(PSO)的聚类分析方法,对光谱信息进行优化以减少计算量,提高回归模型精度。该算法以经过多元散射校正(MSC)、变量标准化(SNV)等方法预处理后的光谱信息作为目标矩阵,以波长为目标进行聚类,根据聚类结果对不同波段进行重新组合,并建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明,利用PSO聚类分析方法在900~1 400 nm波段内获得的生鲜牛肉含水率预测模型最优,Rc=0.920 5,Rv=0.919 1。该方法能够有效减少光谱的数量,提升回归模型的预测结果。     

可见/近红外光谱结合遗传算法无损检测牛肉pH值

为了实现牛肉在整个货架期内(4℃环境)pH值的无损快速检测,该文采用可见/近红外光谱技术并结合遗传算法(GA,genetic algorithm),搭建了可见/近红外光谱检测系统,采集储藏在4℃下1～18d的120个牛肉样品400～1700nm范围的光谱,用不同预处理方法处理,并分别建立全波段光谱和经过遗传算法提取有效光谱的预测牛肉pH值的多元线性回归(MLR,multiple linear regression)模型、偏最小二乘回归(PLSR,partial least-squares regression)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM,least square-support vector machine)模型。结果表明,多元散射校正(MSC,multiplicatives catter correction)结合Savitzky-Golay(SG)平滑为最佳预处理方法,遗传算法提取光谱后所建模型的预测精度均高于全波段光谱所建模型,其中LS-SVM为最佳预测模型,其预测相关系数和标准差分别为0.935和0.111,相比全波段LS-SVM模型预测,精度得到了提高。研究表明可见/近红外光谱技术结合遗传算法所建LS-SVM预测模型能够实现4℃下牛肉整个货架期内pH值的无损快速检测。该研究为进一步开发实用的牛肉pH值无损快速检测设备提供依据。     

基于改进粒子群算法的车辆转向梯形机构优化

通过对车辆转向机构的尺寸和定位参数进行优化,能有效减小车辆转向机构的实际运动轨迹和理论运动轨迹间误差,进而有效改善车辆的操纵性能和提高转向安全性。该文研究了转向梯形机构的工作原理及其对车辆转向性能的影响,建立了转向梯形机构的非线性优化模型;然后引入越界检测函数改进传统粒子群优化算法,并给出了求解转向梯形机构非线性优化模型的方法;编制了改进粒子群算法的实现程序,并对3款不同车型的转向梯形机构进行了优化设计;最后选取3种不同智能算法分别对途乐GRX转向梯形机构进行多组优化试验。试验结果表明,改进粒子群算法的收敛速度快于传统粒子群算法和基于模拟退火的粒子群算法,求解精度略逊于基于模拟退火的粒子群算法,但仍能保证求解精度。     

基于气流与多点激光技术的牛肉新鲜度检测装置研发

为了提高气流-激光技术在冷鲜肉品质检测方面的预测性能,该研究根据牛肉黏弹性与其品质的相关性,基于气流与多点激光技术研发了牛肉新鲜度检测装置。该装置硬件系统主要包括气流控制模块、位移信息采集模块、载物台升降模块和气室。基于该检测装置获取不同新鲜度牛肉样本的黏弹性信息,采用S-G卷积平滑（Savitzky-Golay smooth, S-G）、一阶导数处理（First derivative, FD）、一阶导数处理结合S-G卷积平滑（Savitzky-Golay smoothing after the first derivative pre-processing, FD+S-G）对样品黏弹性信息进行预处理,并测定牛肉新鲜度指标挥发性盐基总氮（Total Volatile Basic Nitrogen, TVB-N）含量, 建立了牛肉TVB-N含量的较佳预测模型。模型验证集的相关系数与均方根误差分别为0.859和1.337 mg/100 g。基于QT应用程序开发框架设计完成了检测装置控制软件,并将预测模型植入软件内部,实现了该检测装置的一键式操作。为验证检测装置稳定性进行外部验证试验,结果表明该检测装置预测值与国标测量参考值间相关系数为0.887,均方根误差为1.385 mg/100 g。该检测装置基于黏弹性原理实现了牛肉新鲜度的无损检测,预测性能较好,可以为肉品新鲜度检测提供参考。