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原理：以蜜蜂為活體生物轉(zhuǎn)化器，利用體內(nèi)酶系進(jìn)行生物轉(zhuǎn)化，將果汁轉(zhuǎn)化為果蜜創(chuàng)新點(diǎn)：世界上首次提出“以飼代采”生物釀蜜概念，以大宗水果為原料，經(jīng)前處理，飼喂蜜蜂，實(shí)現(xiàn)定場(chǎng)養(yǎng)蜂，實(shí)現(xiàn)蜂蜜工業(yè)化生產(chǎn)應(yīng)用案例：2023年，在沈陽(yáng)建立200群的生物釀蜜示范基地，輻射東北地區(qū)成果獲獎(jiǎng)：第十五屆“挑戰(zhàn)杯”全國(guó)大學(xué)生課外科技活動(dòng)大賽，三等獎(jiǎng)成果評(píng)價(jià)：完全顛覆國(guó)內(nèi)外幾千年的蜂蜜生產(chǎn)模式，實(shí)現(xiàn)0→1的突破，為蜂蜜生產(chǎn)打開(kāi)一扇全新的大門(mén)，規(guī)避了傳統(tǒng)蜂蜜生產(chǎn)的限制因素以及不利因素，實(shí)現(xiàn)蜂蜜生產(chǎn)工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、機(jī)械化、智能化，蜂蜜生產(chǎn)效率比傳統(tǒng)提高3-4倍，解決了水果滯銷(xiāo)、儲(chǔ)運(yùn)損失的問(wèn)題。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹鋁箔采氣袋鋁箔采氣袋采用五層鋁箔復(fù)合膜、全氟膜夾套式結(jié)構(gòu)，具有化學(xué)性質(zhì)穩(wěn)定、操作簡(jiǎn)單、輕便易攜帶等特點(diǎn)。鋁箔復(fù)合膜、全氟膜材質(zhì)氣體采樣袋可在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)貯存ppm（10-6）級(jí)到百分含量的一般工業(yè)氣體、石油化工氣體等并能確保濃度不變，亦可在規(guī)定時(shí)間內(nèi)貯存低濃度的腐蝕性和化學(xué)活性氣體。并具有極好的耐腐蝕性，適用于強(qiáng)腐蝕性氣體如二氧化硫、硫化氫、二氧化氮等。鋁箔復(fù)合膜/全氟膜夾套式結(jié)構(gòu)氣體采樣袋，能夠有效延長(zhǎng)微量腐蝕性氣體組份在氣體采樣袋的存放時(shí)間，適于進(jìn)行微量腐蝕性氣體分析時(shí)使用。 ★該產(chǎn)品廣泛運(yùn)用于疾病預(yù)防、環(huán)境監(jiān)測(cè)、勞動(dòng)保護(hù)、安監(jiān)、軍事、氣象、科研教學(xué)、冶金、石油化工、鐵路、建材等部門(mén)的氣體采樣及存儲(chǔ)。既可用于充裝各種高純氣體，也可用于充裝CO、H2S、PH3及碳?xì)浠衔锏雀鞣N標(biāo)準(zhǔn)混合氣，是橡膠球膽的理想替代產(chǎn)品。 主要特點(diǎn)： ★獨(dú)特的閥門(mén)結(jié)構(gòu)，使操作更加方便快捷。 ★不與樣品發(fā)生反應(yīng)，不會(huì)污染或吸附樣品。 ★極低的滲透率，無(wú)樣品損失。 ★具有更加優(yōu)良的物理強(qiáng)度，可重復(fù)使用。 ★有金屬接頭和金屬閥門(mén)兩個(gè)系列多種規(guī)格可供選擇。 ■采樣袋使用方法及注意事項(xiàng)： ★直桿金屬開(kāi)關(guān)閥與全塑料開(kāi)關(guān)閥組合型，開(kāi)關(guān)閥通過(guò)閥桿操作，閥桿順時(shí)針旋轉(zhuǎn)到底為關(guān)，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)到底為開(kāi)；開(kāi)關(guān)閥只能全開(kāi)或全閉，不能調(diào)節(jié)流量大?。?nbsp;★型開(kāi)關(guān)閥上帽為閥的開(kāi)關(guān)，通過(guò)旋轉(zhuǎn)上帽開(kāi)啟開(kāi)關(guān)，使氣體由閥的側(cè)管引入，關(guān)閉開(kāi)關(guān)后，可以上帽的針頭取樣囗注射取樣； ★使用前應(yīng)用樣品氣或惰性氣體置換氣袋； ★充氣壓力不宜超過(guò)3000pa；直觀觀察為氣袋充分鼓起；但用手指按壓并不十分繃緊。 ★使用溫度：其它為-30℃～+50℃； ★貯存和使用時(shí)，應(yīng)遠(yuǎn)離明火及高溫；不能與堅(jiān)硬物觸碰，以免刺破膜材； ★各種接口與儀器設(shè)備、裝置連接宜采用相應(yīng)軟膠管過(guò)渡； ★可用針頭取樣； ★采集或儲(chǔ)存有腐蝕性氣體，建議選擇全塑料開(kāi)關(guān)閥氣袋。 ★硅膠連接軟管可用于氣體樣品采集。 ★雙連球?yàn)橛糜诓杉瘹怏w樣品的簡(jiǎn)易工具。 ■規(guī)格： ★流量:0.5L,1L,2L,3L,4L,5L,6L.8L.10L；有單口和雙口兩類(lèi)產(chǎn)品可以選擇。  李 麗 : 1 5 8 0 1 2 6 6 4 3 4  聯(lián) 系 電 話(huà) ：0 1 0 –5 8 4 3 1 7 8 1  /  8 0 3 3 6 3 7 3  /  5 9 1 4 5 1 3 1  Q  Q 號(hào)；5 2 5 5 0 0 9 8 8 

本發(fā)明公開(kāi)了一種非均勻采樣的 Chirp 脈沖時(shí)延估計(jì)方法，發(fā)射 Chirp 脈沖信號(hào)的匹配變換階次 p 和非均勻采樣產(chǎn)生的隨機(jī)采樣時(shí)間點(diǎn) tn，并進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；對(duì)接收的信號(hào)采用調(diào)頻率為-k 的 Chirp 脈沖信號(hào)進(jìn)行調(diào)制，得到調(diào)制后信號(hào) g(t)；對(duì) g(t)以 tn 進(jìn)行時(shí)域采樣，得到采樣序列 g(tn)，對(duì) g(tn)進(jìn)行非均勻采樣離散傅里葉變換，再做 umcscα 的尺度變換得 Xp(um)，對(duì)分?jǐn)?shù)階 Fourier 域下信號(hào)的幅值|Xp(um)|進(jìn)行非相參積累；對(duì)積累后的信號(hào)進(jìn)行峰值搜索并記錄分?jǐn)?shù)階 Fourier 域下對(duì)應(yīng)位置 mi，進(jìn)而計(jì)算出脈沖時(shí)間延遲τi=mi?t。本發(fā)明可以有效解決在均勻低速采樣條件下因脈沖時(shí)延過(guò)大導(dǎo)致頻移大于信號(hào)采樣率而造成的時(shí)延模糊問(wèn)題。

本發(fā)明公開(kāi)了一種支持響應(yīng)面估值與更新的優(yōu)化流程建模方法， 包括如下步驟:使用試驗(yàn)設(shè)計(jì)組件獲得初始設(shè)計(jì)點(diǎn)，將上述初始設(shè)計(jì) 點(diǎn)作為輸入變量導(dǎo)入表達(dá)式組件中獲取輸出變量;使用響應(yīng)面組件基 于上述輸入變量和輸出變量構(gòu)造初始響應(yīng)面;通過(guò)引用組件實(shí)現(xiàn)初始 響應(yīng)面的估值計(jì)算，并計(jì)算初始響應(yīng)面的最優(yōu)點(diǎn);將該最優(yōu)點(diǎn)作為新 輸入變量載入到表達(dá)式組件中，產(chǎn)生新輸出變量;基于新的輸入變量 和輸出變量生成新響應(yīng)面，實(shí)現(xiàn)響應(yīng)面的更新;基于新響應(yīng)面計(jì)算得 到新的最優(yōu)點(diǎn);

本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì)含有模糊信息歷史洪水的 L-moment?估參方法，通過(guò)對(duì)含有模糊信息的歷史 洪水，在合理范圍內(nèi)對(duì)它可能的量值進(jìn)行離散，然后求得含有模糊信息的歷史洪水在不同離散值下，頻 率估計(jì)結(jié)果的離差平方和，通過(guò)隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃法求解得到使離差平方和最小時(shí)的離散值組合，則在該離 散值組合下計(jì)算得到的頻率分布線型的參數(shù)為最優(yōu)解，該方法既不增加冗余信息，又不提高歷史洪水的 誤差，還能夠得到使估計(jì)結(jié)果最優(yōu)的參數(shù)，拓展了 L-moment?方法的適用

西安科技大學(xué)自 1998 年開(kāi)始對(duì)我國(guó)煤與瓦斯共采基礎(chǔ)理論進(jìn)行研究，成果獲陜西省科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)，出版專(zhuān)著 2 部，發(fā)表論文 40 余篇（其中 SCI 、 EI 收錄 12 篇， ISTP 收錄 5 篇），獲專(zhuān)利 5 項(xiàng)。研究成果已在山西省天池煤礦等多個(gè)高瓦斯礦井進(jìn)行了煤與瓦斯共采技術(shù)驗(yàn)證，有效指導(dǎo)了煤礦現(xiàn)場(chǎng)的瓦斯抽采工作，實(shí)現(xiàn)了礦井的安全生產(chǎn)，具有良好的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

本發(fā)明公開(kāi)了一種雙通道欠采樣線掃頻脈沖信號(hào)的時(shí)延估計(jì)方法，采用雙通道采樣信號(hào)的分?jǐn)?shù)階傅里葉域互譜進(jìn)行 Chirp 脈沖時(shí)延估計(jì)，可以有效消除低采樣甚至是欠采樣Chirp 信號(hào)，采用傳統(tǒng)脈沖壓縮以及基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的時(shí)延估計(jì)算法時(shí)，因頻域或變換域頻譜產(chǎn)生混疊造成時(shí)延估計(jì)模糊問(wèn)題，并且能夠以較低采樣率實(shí)現(xiàn)信號(hào)的時(shí)延估計(jì)，有效降低接收信號(hào)的采樣率和后續(xù)信號(hào)處理的運(yùn)算量，并且可以通過(guò)快速傅里葉變換算法實(shí)現(xiàn)，計(jì)算復(fù)雜度低；此外，由于分?jǐn)?shù)階傅里葉域?yàn)V波可以抑制某些在傅里葉域無(wú)法濾除的干擾和噪聲，通過(guò)分?jǐn)?shù)階傅里葉域?yàn)V波的優(yōu)勢(shì)，有效抑制同頻信號(hào)間的相互干擾；為線掃頻脈沖體制雷達(dá)對(duì)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)與估計(jì)時(shí)提供了有效的工具。