太空茶叶中矿物质及抗氧化营养成分的溶出特性研究

为研究航天工况下绿茶及红茶中钙、镁、钾、钠、γ-氨基丁酸(GABA)、没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、没儿茶素没食子酸酯(ECG)溶出特性,以太空绿茶及太空红茶为原料,采用(65±1)℃去离子水模拟太空泡茶程序,梯度冲泡5次,并通过电感耦合等离子体发射光谱法测定钾、钠、钙及镁矿物质营养元素含量,采用液相色谱-质谱法测定EGCG、ECG及GABA相对含量。结果表明：矿物质元素溶出率由高到低为钾、镁、钠、钙,元素溶出率与冲泡次数呈指数函数关系,5次冲泡各矿物质元素溶出率太空绿茶分别为86.98%、44.25%、17.95%和7.17%,太空红茶为93.34%、36.04%、26.19%和5.2%;EGCG、ECG及GABA3种成分溶出量随浸泡次数呈线性降低关系,在相同固液比条件下太空绿茶EGCG、ECG溶出量较太空红茶高,GABA在太空红茶中溶出量较高。     

并行原位自适应建表方法在超燃计算中的应用

分别采用直接积分方法(DI)和并行原位自适应建表方法(ISAT)对二维超声速燃烧室进行了计算,并与试验结果进行了比较。从对比结果可以看出,ISAT方法和DI方法计算的压力和组分分布结果基本一致,壁面压力分布与试验结果相吻合,能够满足计算的精度要求。在本文并行计算环境下,和DI方法相比,在化学反应计算速度上,ISAT方法最低提高了3.34倍,最高达到约40倍。     

一种有限区域运动目标分布模型及计算

潜艇的运动模型对于反潜效能的评估具有重要意义。针对应召搜索时概知潜艇的初始位置、但潜艇运动不确定性的特点,建立了一种有限区域内潜艇的运动和分布模型,并利用数值积分的方法从理论上进行了计算分析,给出了计算的结果。     

迟滞非线性二元机翼颤振特性分析

 采用多项式迟滞非线性模型建立二元机翼气动弹性运动方程，并用数值积分法进行求解。通过系统响应振幅随来流速度变化的分叉图和频谱分析发现，俯仰方向由于含有非线性因素，振动中的高阶分量随速度提高不断增加，并引起高次分叉。重点研究“机翼/空气”质量比以及“沉浮/俯仰”两个自由度的自然振动频率比对非线性颤振速度边界的影响，并提出可以通过提高自然振动频率比来减小迟滞非线性因素的不利影响。     

CATIA V5下三维标准件库建立方法

介绍了一种方便的使用CATIA V5版本建立三维标准件库的方法，并给出了具体步骤。应用这种方法可以方便的建立各种客户化的标准件库，并运用CATIA V5的库管理功能进行管理和调用。     

针刺技术在C/C复合材料增强织物中的应用

在介绍刺针功能的基础上,论述了针刺技术用于C/C复合材料增强织物成型的原材料特点、工艺与应用等.分析表明,刺针的结构对于纤维引入有重要影响,合理选用刺针是针刺C/C复合材料增强织物复合成型的基础;针刺增强织物中材料成分、刺针和工艺的多样性,使得针刺增强织物具有相当的可设计性.     

基于COFF和自举表文件的DSP执行程序提取器设计及实现

介绍了基于COFF和自举表文件的DSP执行程序提取器设计方案及实现技术,包括两种文件的解析算法、软件实现、功能验证、性能评估以及在新一代运载火箭型号中的应用情况.使用提取器,能够快速、自动生成带有CRC校验信息的DSP执行程序,提高了生成效率、正确率、可靠性以及使用的安全性.     

表贴式永磁同步电机齿槽转矩抑制技术及新进展

表贴式永磁同步电机结构简单、功率密度高、高效节能,但其固有的齿槽 转矩会影响电机的低速性能和定位精度。研究了齿槽转矩的产生机理和计算方法,综合 归纳了工程上常用的齿槽转矩抑制技术及其特点,最后分析了现代智能控制策略在表贴 式永磁同步电机齿槽转矩抑制技术上的新进展。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.