接种疫苗的健康风险研究进展

在广泛文献检索的基础上,对疫苗的历史、种类、防腐剂、不良反应和安全接种等进行了综述,为接种疫苗的健康风险研究提供科学资料。     

解冻损失约束下罗非鱼冻结效率控制参数优化研究

速冻方式不同对鱼肉温降速率、均匀性以及解冻后品质的影响不同,最佳速冻方式选取已成为行业内提升鱼类速冻效率与维持鱼肉品质的主要方式之一。以罗非鱼为例,结合3D扫描逆向建模与计算流体力学数值模拟等技术直观获取冷风式速冻、氯化钠和氯化钙浸渍速冻方式下罗非鱼温度时空分布规律,并通过与实验值比较验证模拟结果的准确性与可靠性,综合对比分析不同速冻方式对罗非鱼冻结速率、均匀性以及水分流失的影响规律,确定最佳速冻方式并提出优化设计方案。研究结果表明,温度模拟值与实测值最大偏差为1.81℃,最大均方根误差与平均绝对百分比误差分别为1.017℃、18.9%,且冻结过程罗非鱼温度降至-15℃时,3种速冻方式所需冻结时间模拟值与实测值最大相对偏差仅为6.89%。其次,氯化钠和氯化钙两种浸渍速冻方式下罗非鱼冻结速率基本相同,相比冷风式速冻冻结时间约降低73%,冻结均匀性提升10~40倍。两种浸渍速冻方式下罗非鱼解冻后水分流失率仅为3.89%和3.92%,分别比冷风式速冻方式降低10.37%和9.68%左右。最后,提出了一种氯化钠液流化速冻方式优化方案,通过综合考虑冻结速率、均匀性及能耗确定最佳流速为2.5m/s,且相比鱼体头朝入口水平放置与竖直放置,鱼体背朝入口水平摆放方式的冻结效率最优。     

基于K均值聚类和开闭交替滤波的黄瓜叶片水滴荧光图像分割

为了监测温室黄瓜叶片湿润情况以计算叶片湿润时间并用于病害预警,利用K-均值聚类算法实现黄瓜叶片的水滴荧光图像分割。选择人工气候室培育的健康且洁净的黄瓜叶片作为试验试材,采用移液枪向叶面、叶缘部位上滴水,模拟不同的叶片湿润情形,使用荧光成像仪蓝光镜头在白天（07：00）和夜晚（18：00）分别采集图像。应用 K-均值聚类算法在L*a*b颜色空间对水滴图像进行分割,首先要将原始图像由RGB颜色空间转换到L*a*b颜色空间,然后在在L*a*b颜色空间中利用a*b*二维数据空间的颜色差异,以欧式距离度量像素间的相似度,使用K均值对图像进行聚类,聚类得到的图像灰度化后进一步用数学形态学中的开闭交替滤波方法进行校正,最终完成图像分割。利用该方法对10幅含有不同水滴数量的黄瓜叶片荧光图像进行分割,为了验证该方法的有效性,分别采用基于H分量直方图分割算法、主动轮廓即C_V模型分割方法、融合K均值聚类和Ncut算法作对比试验。试验结果表明,该方法的平均匹配率、误分率相较于其他3种方法有明显的优势,平均匹配率为81.27%、平均误分率为9.57%,较之于其他3种方法,平均匹配率分别提高了44.11、11.50、10.90百分点,平均误分率分别降低了23.03、5.47和5.05百分点。该方法能够较为准确地将水滴从图像中分割出来,这为用计算机器视觉的方法监测黄瓜叶片的润湿时间提供了新的思路。     

基于CFD数值模拟的冷藏车节能组合方式比较

精确掌握温度控制是实现高质量食品冷链运输的关键,节能减排降低运输成本也是供应商所追求的目标。该文以短距离冷藏运输车为研究对象,以土豆为货物区试验材料,建立了求解冷藏车车厢温度场分布计算模型。模拟过程采用2种不同的风机制冷温度（0和3℃）,依据制冷机组功率和货物最佳冷藏温度,确定运输过程中打开和关闭制冷风机最佳间隔时间。模型以冷气出风口风速、冷气温度、车厢以及货物的初始温度、货物的物性参数为边界条件,采用计算流体力学（CFD）非稳态SST κ-ω计算模型,模拟开启风机和关闭风机不同阶段车厢内温度场的分布情况。结果表明在组合方式为制冷温度3℃,制冷时间和关闭制冷风机阶段都为10 min时比制冷温度为0,制冷时间15 min和关闭制冷风机为20 min时要节约3.6×105 J能耗。该研究为合理选择制冷风机温度和冷却时间最佳组合方式,以及实现节能减排降低运输成本提供了依据。     

基于CFD的冷藏车车厢内部温度场空间分布数值模拟

以短距离运输冷藏车为研究对象,建立了求解车厢温度场分布的计算模型。模型以车厢内冷气出风口风速、空气温度、车厢壁面以及货物区温度作为初始边界条件,采用计算流体力学（CFD）非稳态剪切压力传输（SST）k-ω模 型,模拟不同边界条件和货物不同堆栈方式车厢内温度场分布情况;在特定边界条件下,交替改变出风口风速和货物堆栈方式,通过对比分析,确定最佳出风口风速和货物堆栈方式。结果表明当风速为5m/s,堆栈方式为中间及两侧留空时冷藏车厢体内温度场分布均匀性最佳。经试验验证,模拟结果与实测结果基本吻合,温度平均绝对误差不高于1℃。     

基于球体模型的苹果接触点局部处理方式研究

为实现新鲜果蔬采后预冷CFD数值模拟研究,以单个富士苹果为研究对象,构建果品近真实3D模型,在雷诺数为10~30 000的范围内对比真实果形与等直径球体壁面切应力、壁面阻力系数、边界层分离角度以及尾流回流区长度之间的不同,验证在CFD模拟研究中是否可直接利用等直径球体替代苹果真实形状。为实现果品与果品(或箱体壁面)接触点局部位置的最佳CFD建模,充分考虑果品之间局部传热性对温度变化的影响,本文以彼此接触的两果模型为研究对象,从壁面阻力系数、两果中心线上的温度模拟结果准确性角度确定4种不同的局部处理方式(缩小法、膨胀法、消平法和桥梁法)在不同雷诺数范围内各自最佳的局部处理尺寸范围。研究结果表明,在研究中可直接利用等直径苹果替代苹果真实形状,在整个雷诺数范围内两者之间的各种边界层物理量最大相对偏差在15%左右,桥梁法在4种接触点局部处理方式中模拟准确性最高,通过对比实验验证,温度模拟值与实测值具有较好的一致性,其最大均方根误差为1.514℃,平均相对误差在20%左右。     

冷链物流与智慧的邂逅

2020年的中央一号文件提出“加强农产品冷链物流统筹规划、分级布局和标准制定”“安排中央预算内投资,支持建设一批骨干冷链物流基地”。这意味着冷链物流设施建设得到了国家财政政策的大力支持。在政府的支持下,冷链物流具备了发展根基,加之互联网、大数据、区块链、人工智能、机器人等创新发展,使冷链物流进入了智能时代。2020年爆发的新冠肺炎疫情,使以无人物流为代表的智慧冷链物流提前得到应用,冷链智慧物流在满足人们生活及消费品供给上具有重要意义。2020年6月国家发展改革委、交通运输部发布《关于进一步降低物流成本实施意见的通知》,提出推进物流基础设施网络建设,并加快发展智慧物流,说明冷链智慧物流为国家关注和重视;另外,消费升级也促进冷链物流向精细化、智能化、平台化趋势发展,未来随着新政策、新理念、新模式、新业态和新技术的持续涌现,冷链物流行业面临着新的发展趋势和机遇,智慧物流将成为冷链行业发展的新动能。那么,本期业界观察将从智慧冷链物流历史漫谈、冷链物流如何智慧化、智慧冷链物流模式、智慧冷链物流发展的环境与挑战及未来发展方向等方面展开探讨,以期与业界人士产生共鸣,提供借鉴。     

冷链物流研究中的计算流体力学数值模拟技术

随着计算流体力学数值模拟技术的不断成熟,精确性和可靠性的不断提高,近年来在农产品冷链物流中得到广泛的应用,对提高冷藏类食品所需低温环境的温度均匀性、确定货物堆栈方式、合理控制制冷时间、以及对提高整体冷链物流经济效益都具有重要意义。本文具体阐述了计算流体力学数值模拟技术的前处理、求解和后处理3个阶段,并回顾该技术应用在农产品冷链物流存储、运输和销售过程中的研究进展,分析归纳了存在的优势和不足,展望了计算流体力学应用在农产品冷链物流领域的未来发展趋势。     

基于Swin Transformer与GRU的低温贮藏番茄成熟度识别与时序预测研究

面向绿熟番茄采后持续转熟特征,适时调温是满足不同成熟度番茄适宜贮运温度需求的关键,而果实成熟度自动识别与动态预测则是实现温度适时调控的基础条件。本文基于Swin Transformer与改进GRU提出了一种番茄成熟度识别与时序动态预测模型,首先通过融合番茄两侧图像获取番茄表观全局红色总占比,构建不同成熟番茄图像数据集,并基于迁移学习优化Swin Transformer模型初始权重配置,实现番茄成熟度分类识别;其次,周期性采集不同储藏温度（4、9、14℃）下番茄图像数据,结合番茄初始颜色特征与贮藏环境信息,构建基于Swin Transformer与GRU的番茄成熟度时序预测模型,并融合时间注意力模块优化模型预测精度;最后,对比分析不同模型预测结果,验证本研究所提模型的准确性与优越性。结果表明,番茄成熟度正确识别率为95.783%,相比VGG16、AlexNet、ResNet50模型,模型正确识别率分别提升2.83%、3.35%、12.34%。番茄成熟度时序预测均方误差（MSE）为0.225,相比原始GRU、LSTM、BiGRU模型MSE最高降低29.46%。本研究为兼顾番茄成熟度实现贮藏温度柔性适时调控提供了关键理论基础。     

提高计算机网络可靠性的方法研究

在计算机技术和网络技术快速发展的大环境下,人们的生活方式也越来越多样化、便捷化。当前,人们关注的焦点也已经转移到计算机网络安全这一问题上。对计算机网络安全相关内容进行深入的了解、分析有利于更好的满足人们实际需求和保证网络安全,从而不断推动计算机网络向着更好的方向发展。