实验一土壤中产醋酸菌种的分离筛选 一.实验目的: 品1.根据一定的生产目的如抗生素或酶类的生产,建立不同的筛选模型,并从特定的样 如土壤中筛选出高产适宜的菌株。 2.加深对发酵工程上游技术中菌种选育的认识:学会常规选种和育种的方法,树立科 学认真仔细的态度,培养科研协作精神

卧式喷淋塔技术是北京科技大学环境中心开发的一种新型烟气脱硫系统工艺，在某些方面克服了立式喷淋塔的缺点，具有脱硫效率高、压力损失小、运行成本低、易检修等特点.但在实际工程中仍然需要进一步的改进.为了研究不同喷淋的布置格局对卧式喷淋塔的内部流场的影响，构建了卧式喷淋塔物理模型，采用Icem软件划分网格，利用Fluent软件数值模拟计算.模拟中选择k-ε湍流模型及随机轨道模型，数值模拟计算采用SIMPLE算法.模拟结果表明：双层喷淋设置时喷雾锥角为90°，上部喷淋高度为距顶部0.9 m，下部喷淋高度为距顶部2.4 m，喷淋层间距为1.5 m时，有效的减少脱硫塔压力损失，降低能耗，塔内吸收区烟气流动的速度均匀，增大了气液接触的频率.烟气的温度适宜于气液反应.总体上提高了烟气的脱硫效率，为实际工程的设计和应用提供指导

本文运用\黑箱\的方法对超高功率电弧炉炼钢工艺过程做了系统分析,基于物料衡算、能量衡算和化学平衡建立的数学模型,使用BASIC、DBASE等高级算法语言,对电弧炉炼钢工艺过程计算机操作软件进行了开发研究

针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

8.1高级GPSS模块 8.1.1制表模块 TABLE, TABULATE和 QTABLE 8.1.2表的统计与输出举例 8.1.3活动实体的复制与装配模块 8.1.4用户链及其模块LINK与 UNLINK 8.1.5gss语言特性模块 8.2一具有八条线路的电话交换台的模拟 8.3利用管理系统模拟模型进行最优化分析

7.1java线程模型 7.1.1理解线程概念 7.1.2用 Thread类的子类创建线程 7.1.3用 Runnable接口创建线程 7.1.4两种线程实现方式的对比分析 7.1.5线程生命的控制 7.1.6多线程优先级

利用薄壁圆管和缺口试样,在MTS 809电液伺服材料试验系统上对GH4169合金的高温多轴疲劳特性进行了实验研究．实验采用对称轴向和扭转应变控制、比例与非比例循环加载,轴向与扭转应变的相位差分别为0°,45°,90°．通过对薄壁圆管和缺口试样的高温多轴疲劳寿命特性分析,基于临界面方法提出了一个的多轴疲劳寿命预测模型,在考虑临界面上最大剪应变和正应变对多轴疲劳损伤贡献的同时,还引入了应力状态对多轴疲劳寿命的影响因素．应用新模型对GH4169合金高温多轴疲劳寿命进行预测结果表明,该模型对于缺口试样和薄壁圆管的高温多轴疲劳寿命估算具有较高的准确性．

通过构建ND钢连铸坯凝固两相区内溶质的微观偏析模型, 不仅研究了C、S和P元素对固液两相区内钢的高温力学参数以及溶质再分配的影响, 还对P元素偏析比随冷却速率(CR) 的变化规律进行了探究.通过分析模型结果表明: 初始C的质量分数在0.075%~0.125%之间时, 随着初始C含量的增加, P、S元素的偏析加剧, 凝固末端温度下降幅度变大, 导致脆性温度区间增大; 增加P和S元素的初始含量, P、S元素的偏析比降低, 但会加剧其在枝晶间残余液相中的富集, 直接导致零塑性温度(ZDT) 下降; ND钢中的Cu含量低于显著提高裂纹敏感性的临界含量, 且凝固过程中Cu元素的偏析比较低, 因此在ND钢凝固过程中Cu元素不能主导裂纹的诱发; 在一定的冷却速率波动范围内, P元素的偏析比随着冷却速率(CR)的提高略有下降

• 高聚物的高弹性 • 高聚物高弹形变的统计理论 • 高聚物的力学松弛——粘弹性 –高聚物的线性粘弹性 –动态粘弹性与分子运动 –线性粘弹性的力学模型 –Boltamann叠加原理 –时温等效原理

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪