牦牛干巴和黄牛干巴挥发性风味特征与差异分析

为分析和鉴定牦牛干巴和黄牛干巴中的特征性风味成分,采用电子鼻和固相微萃取(SPME)/气相色谱-嗅闻-质谱联用(GC-O-MS)方法分析了其中的挥发性风味成分。电子鼻检测结果表明,2组样品之间的风味差异显著(p0.05)。2组样品中共鉴定出54种挥发性化合物,其中,牦牛干巴和黄牛干巴中分别鉴定出42种和50种。2组样品中共有成分38种,包括12种烃类、7种醛类、8种醇类、3种酮类、2种呋喃类、1种酯类和5种其他类,其中,13种成分含量差异显著(p0.05)。烃类在牦牛干巴的风味组成中含量最高,而醛类在黄牛干巴的组成中含量最高。二氢化茚、十六烷、乙酸乙酯、乙酸-2-乙基己酯4种成分是牦牛干巴中的特有成分,3-甲基丁醛、反-2-辛烯醛、反式-2-壬烯醛、4-乙基苯甲醛、3-甲基丁醇、反式-2-癸烯醇、反式-2-辛烯醇、1-壬醇、苯乙醇、醋酸乙烯基酯、己酸乙酯、草蒿脑12种成分是黄牛干巴中的特有成分,这些物质是2组产品的主要差异性物质。脂肪氧化、氨基酸的Strecker降解及微生物代谢是牛干巴产品风味形成的主要来源。本研究将为牛干巴风味品质评价、生产工艺的控制、产品的标准化等提供理论依据。     

柴油机微粒排放控制技术的研究进展

分别从机内净化、排气后处理、改善燃油品质三个方面分析了近年来降低柴油机微粒排放的研究现状。     

应对挑战抓住机遇加快促进农业企业化进程

1农业企业化是做好新形势下三农问题的突破口农业企业化,是在保持家庭联产承包责任制不变的前提下,通过发展农业企业,逐步实现农业从一家一户的家庭经营向企业经营方式转变的过程。1996年以来,尽管我国农业连年丰收,但由于总供给超过总需求,粮、棉、菜、肉、蛋价格持续低迷或下跌,农民增产不增收。农民收入增长缓慢已成为启动内需的重大制约因素,农民增收已成为牵动经济发展全局的大事。1.1农业企业化是发展农村经济,引导农民奔小康的致富之路农业企业作为市场主体,一头连着市场,一头连着农户,是引导农民进入市场,按照市场需求进行生产经营…     

小拖变速箱前盖的快速螺旋夹具机构设计

针对小拖变速箱前盖设计了快速螺旋夹紧机构,该机构具有减少装卸零件所用时间,提高生产效率,确保零件加工精度的特点。     

基于工况偏差在线计算的PHEV能量补偿控制方法

针对车辆真实工况与标准工况实时偏差导致的整车能量管理性能下降问题,提出一种基于工况偏差在线计算的插电式混合动力汽车(PHEV)能量补偿控制方法。根据车辆工况识别结果建立实际工况与标准工况之间偏差的数学表达式;以油电耗比为指标函数,构建能量管理系统控制偏差数学模型,给出工况偏差与控制偏差函数关系的离线建模方法;在此基础上,以工况偏差为输入,以控制偏差为被控对象,设计能量补偿模糊控制器,给出控制偏差的模糊控制规则和动力补偿分配权值。基于某控制策略对本文所提出的方法进行仿真验证,结果表明:所提出的能量分配补偿控制方法能够进一步降低整车燃油消耗,进而提升PHEV能量管理性能。     

多层组合减振结构参数优化的研究

对一种新型的，用于大型履带式车辆的多层管状减振结构的参数特性进行了研究。在分析了参数之间耦连关系后，提出了暂定刚度参数Ｙ和阻尼材料损耗因子β，先求剪切参数Ｘ的解耦观点。把减振结构的几何尺寸作为变量，结构的损耗因子η最大为目标，对结构进行了优化。经对按本文观点优化的橡胶减振器制品的动态实验，表明实验值与理论值有较好的吻合性。     

农业机械用低碳正火钢的研究

按微合金化的成分设计方法冶炼了农机及汽车用低碳正火钢,研究了其显微组织及机械性能。在适当的化学成分及工艺条件下,低碳正火钢常规机械性能基本上达到了45号碳素钢调质水平。正火用钢空冷形成粒状贝氏体。粒状贝氏体由上贝氏体型铁素体和小岛组成,其形态分为两种,长条型和颗粒型。     

基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法

针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。     

变螺距诱导轮流场的数值模拟

在泵叶轮进口前置变螺距诱导轮能有效地提高泵机组的抗汽蚀性能。基于CFD技术,采用Fluent软件对变螺距诱导轮进行几何建模、选定边界条件等,数值模拟计算其内部流场。结合变螺距诱导轮的实例,给出了变螺距诱导轮内部速度与压力的分布情况以及粒子流动迹线图,得到了其内部流场的主要特征。     

基于PCA-GA-SVM的甘蔗收获机运行状态识别

由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。