课程文献中心 更多>>

关键词： 复合酶   板栗饮料   酶解工艺   稳定性   淀粉结构   挥发性化合物  

摘要： 为解决板栗饮料易沉淀、体系不稳定的问题，以离心沉淀率和静置分层率为指标，利用单因素及正交实验筛选最优复合酶组分并确定其复配比，再经响应面法优化酶解工艺条件，并分析复合酶处理对板栗饮料理化性质、淀粉结构及挥发性化合物的影响。结果表明，α-淀粉酶、纤维素酶、异淀粉酶与脂肪酶为提升板栗饮料稳定性的最优复合酶组分，其最佳质量复配比为5:5:4:4，最佳酶解工艺条件为：pH5.0、复合酶添加量0.69%（w/w）、56 ℃下水解170 min。复合酶处理后，离心沉淀率与静置分层率显著降低（P＜0.05），葡萄糖、麦芽糖含量显著增加（P＜0.05）。扫描电镜（SEM）显示，酶解后淀粉颗粒破裂、粒径减小且结构松散。高效液相色谱（HPLC）与核磁共振（NMR）联合分析证实，复合酶处理可提高淀粉分子结构复杂度，协调其链长分布并提高分支度。顶空固相微萃取-气相色谱-质谱（HS-SPME-GC-MS）检测结果表明，酶解后挥发性化合物种类及含量增加，带有花果香、脂香等愉悦风味的醇类、酮类及烃类物质含量显著上升（P＜0.05），风味品质明显改善。综上，复合酶处理可降解板栗中大分子物质、重构淀粉结构，实现板栗饮料稳定性提升及产品风味改善，为板栗饮料品质提升提供了理论依据。

关键词： 深度学习   公路边坡   稳定性预测   灾害预警  

摘要： 针对公路边坡稳定性预测精度不足、灾害预警滞后问题，文章开展基于深度学习的边坡稳定性预测与灾害预警系统研究，提出融合注意力机制的卷积神经网络-长短期记忆神经网络（CNNLSTM）混合预测模型，构建集多源数据感知、智能预测、分级预警于一体的闭环预警系统。基于云南某高速公路边坡工程，开展模型验证与系统测试。结果表明，所提模型的边坡稳定性系数预测决定系数R2为0.987，较传统LSTM模型提升4.2%，平均绝对误差降低37.6%。该预警系统可以实现边坡灾害的提前72 h分级预警，预警准确率为92.3%。

关键词： 露天矿   边坡稳定性预测   鲸鱼迁徙优化算法   WMA   轻量级梯度提升机   LightGBM  

摘要： 对于露天矿边坡稳定性预测，传统物理力学分析或数值模拟方法存在建模过程复杂、计算成本高的问题，而现有机器学习模型对不同数据类型的敏感度不同且难以找到全局最优解。针对上述问题，提出了一种融合鲸鱼迁徙优化算法（WMA）与轻量级梯度提升机（LightGBM）的边坡稳定性预测模型（WMA-LightGBM模型）。以边坡高度、边坡角、容重、黏聚力、内摩擦角和孔隙压力比6项边坡主控影响特征作为模型输入，利用WMA的双阶段协同优化与自适应迁徙策略对LightGBM超参数进行自适应全局寻优，实现边坡稳定性状态的精准预测。实验结果表明，WMA-LightGBM模型具备良好的泛化能力，实现了对失稳边坡的零漏判，且将稳定边坡误判控制在较低水平，预测准确率为96.3%、精确率为100%、召回率为94%、F1分数为0.968、AUC值为0.98，在工程安全性和预测精度上均显著优于对比模型；基于SHAP算法的特征依赖性分析揭示了特征对预测结果的影响规律，验证了模型预测逻辑的合理性，为该模型在边坡稳定性预测场景中的可靠工程应用提供了关键支撑。

关键词： 激光金属沉积   薄壁件   温度梯度   残余应力   变形  

摘要： 运用ABAQUS软件分别模拟激光热源在单向扫描（unidirectional scanning,US）和往复扫描（reciprocating scanning,RS）策略下316L不锈钢单道多层激光金属沉积（laser metal deposition,LMD）的成形过程。采用多个物理场模拟的方式研究了薄壁件温度场的分布规律和各层最大温度梯度的变化趋势，探究了应力与变形场中残余应力对薄壁件关键区域变形的影响。设计相关实验验证数值模拟的结果，两种扫描策略下实验与模拟的相对误差分别为4.5%和4.0%。结果表明，两种扫描策略下熔池温度均会逐层提升，尤其是RS的热积累效应更加突出。沿层高方向，US各层的最大温度梯度值均大于RS的数值，US在薄壁件起始点一侧更易产生拉伸塑性变形。沿扫描方向，随LMD层数增加，RS与US之间的最大温度梯度差异明显增大，RS在薄壁件顶部更易产生压缩塑性变形，在底部更易产生拉伸塑性变形。单道多层薄壁件的整体形貌进一步说明了LMD数值模拟的准确性。

关键词： 高强钢   应力腐蚀   海洋环境   温度  

摘要： 本文研究了船用FH40高强钢在低温和常温模拟海水环境中的应力腐蚀开裂行为。通过恒位移U弯腐蚀实验与慢应变速率拉伸实验，系统分析了0℃和25℃条件下FH40钢在模拟人工海水中的腐蚀形貌演变、应力腐蚀敏感性及断裂机理。结果表明，FH40钢在两种温度下均表现出一定的应力腐蚀敏感性，且低温环境下敏感性更高，其延伸率损失达23.8%，而常温下只有15.0%。微观分析显示，海水环境中FH40钢的断裂模式由空气中的韧性断裂转变为脆-韧混合型，裂纹扩展以阳极溶解主导的穿晶路径为主。研究揭示了温度对FH40钢应力腐蚀行为的影响规律，为船舶装备选材与安全评估提供了理论依据。

关键词： 预制混凝土组合剪力墙   钢管混凝土   小剪跨比   拟静力试验   抗震性能  

摘要： 为推进装配式钢管箍芯增强混凝土组合剪力墙(PCCS剪力墙)在模块化建筑中的应用，研究薄壁钢管螺旋钢筋笼约束高强混凝土芯(钢管箍芯)对小剪跨比PCCS剪力墙剪切破坏的抑制机理。设计7个低矮PCCS剪力墙试件，进行拟静力试验，考察剪跨比、缩尺比与面外荷载偏心距对其抗震性能的影响。结果表明：钢管箍芯有效强化PC墙体的水平连接，接缝连接层无剪切滑移；整体表现为剪切破坏形态，斜裂缝主要出现在预制墙体部位；滞回曲线呈相对饱满的橄榄形，变形和延性良好，平均极限位移角为1/82，位移延性系数均值为3.59；超小剪跨比试件破坏剧烈，钢管箍芯参与抗震耗能明显；大尺寸试件的滞回性能、延性及耗能能力提升，与普通钢筋混凝土剪力墙的尺寸效应规律不同，表现出更有利于钢管箍芯增强机制发挥的趋势，抑制剪切脆性破坏效果更优；面外荷载偏心会削弱钢管箍芯与PC墙体的协同工作性能，加速刚度退化，降低极限变形与耗能能力。基于简化软化拉压杆模型并叠加钢管箍芯的作用，构建的受剪承载力计算方法能较好地估算低矮PCCS剪力墙的受剪承载力。

关键词： 自动式装卸车   稳定性计算   合成重心快速定位   弹性变形   堆垛稳定性   运行稳定性  

摘要： 针对5 t锂电池平衡重式叉车在不同工况下的稳定性评估问题，提出了一种快速定位合成重心的简化计算方法，旨在为同类产品的稳定性设计与优化提供理论依据。首先，依据国家标准，针对叉车满载纵向堆垛、满载纵向运行、满载横向堆垛及空载横向运行四类标准稳定性工况，建立了基于平行力系合成原理的计算模型，对各工况下整车合成重心位置与临界倾覆角的定量进行了求解；然后，设计并开展了等参实车稳定性试验，对上述四种工况的理论计算结果进行了精准校核与对比分析，验证了计算模型的准确性；最后，基于验证后的数据模型，进一步研究了起升高度与合成重心变化对整车稳定性的影响规律。研究结果表明：四种工况下的稳定性计算结果与实车试验测量值均具有良好的一致性；整体上，计算结果略高于试验结果，偏差范围为1%～3%，其中横向堆垛工况下的偏差最为显著，为4.7%，从而验证了该计算方法的准确性。分析数据发现，满载工况下合成重心始终位于整车重心与载荷重心的连线上；同时，叉车倾斜度随起升高度的增加呈现非线性递减趋势。这说明通过定位合成重心可显著简化不同载荷下的稳定性评估流程，控制合成重心高度是提升纵向稳定性的关键，该结论也可为同类工业车辆的稳定性设计提供理论参考。

关键词： 碳纤维复合材料   纵向压缩强度   单向板   层合板   有限元仿真  

摘要： 选取了T700级和T800级共4种牌号碳纤维，利用单向板实测力学数据，采用层合板极限强度解析方法和基于Hashin准则的有限元仿真方法对层合板纵向压缩强度进行预测，并与试验结果对比，结果显示，两种方法的预测结果均比实测数据偏低15%左右，推测单向板实测纵向压缩强度可能偏低；针对这一现象，继续探究了树脂基体强度、压缩屈曲稳定性和加强片引起的刚度突变三种因素对实测数据的影响，研究表明，加强片引起的试件表层应力集中是导致其提前破坏的直接原因，且断裂位置与实测破坏位置相符，单向板的实测纵向压缩强度大幅低于其单层铺层实际可承受的应力极限。

关键词： 井口装置短节   非均匀腐蚀   应力有限元分析   安全性评价   神经网络预测  

摘要： 井口装置短节属于短粗厚壁管道，其在服役中腐蚀安全问题突出。本研究以四种型号短节为研究对象，提出一种综合现有评价体系、应力有限元分析和粒子群优化-反向传播神经网络（PSO-BP）神经网络的腐蚀井口装置短节安全性评价与预测方法。在均匀腐蚀情形下，基于最大等效应力σem与腐蚀深度的关系拟合以及现有安全性评价指标k的定义，建立了短节的k-σem关系式；非均匀腐蚀情形下，分析了短节径厚比以及腐蚀深度、长度和宽度系数对短节σem的影响规律，并量化了各因素的影响权重；基于σem相同即安全性相同的假设，以3388组数据为样本，建立PSO-BP神经网络模型对非均匀腐蚀短节的k值进行预测，获得了有较高预测精度和较好泛化能力结果。本研究表明，短节安全性对腐蚀缺陷深度及长度相较于缺陷宽度更加敏感；相比于现有评价方法，本研究所建立方法更具保守性。

关键词： 物流中心   地基   硅质砂   黏土   强度   剪切试验   逻辑发展算法   反向传播神经网络  

摘要： 为满足舟山大宗商品储运项目堆场、路基及地基填筑材料承载力、稳定性及施工适配性要求，将力学性能优良、储量丰富的硅质砂-黏土混合物进行应用，但受黏土含量、含水率、围压及加筋方式等多因素耦合影响，硅质砂-黏土混合物力学行为呈强非线性特征。为预测硅质砂-黏土混合物强度，开展系统性三轴剪切试验，构建涵盖多样本的力学数据集，关键参数包含黏土含量、加筋层数、围压、含水率及应变。同时，构建遗传算法、粒子群优化算法、逻辑发展算法优化的反向传播神经网络模型，对比分析各模型预测性能，通过沙普利加性解释方法量化特征影响权重，并推导工程实用的解析型经验公式。研究结果表明，逻辑发展算法优化的反向传播神经网络模型预测精度与泛化能力最优；含水率、黏土含量与围压是影响硅质砂-黏土混合物强度的主控因子；推导的经验公式预测效果优异，可进行现场快速预测。