【摘 要】
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针对3D 打印设备、3D 相关设备和运行数据的统一建模问题，提出并建立3D 网络系统合成模型，包含数据合成类型定义模型、单纯数据类型定义模型、组合数据类型定义模型、数据合成约束系统，实现3D 打印设备与3D 相关设备间的互操作、信息共享、协同工作；建立3DCNS 和3DNSC 的配套通讯体系，构建网络与设备的综合信息模型和对应通讯机制，实现网络与设备的自我表述。通过集成禁用品保护、在线防闭锁、区域
【机 构】
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厦门理工学院,福建省厦门市361005;厦门三维泰柯科技有限公司,福建省厦门市361005 厦门理
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针对3D 打印设备、3D 相关设备和运行数据的统一建模问题，提出并建立3D 网络系统合成模型，包含数据合成类型定义模型、单纯数据类型定义模型、组合数据类型定义模型、数据合成约束系统，实现3D 打印设备与3D 相关设备间的互操作、信息共享、协同工作；建立3DCNS 和3DNSC 的配套通讯体系，构建网络与设备的综合信息模型和对应通讯机制，实现网络与设备的自我表述。通过集成禁用品保护、在线防闭锁、区域网络禁令选跳、3D 打印通信网络平台、基于PCSD 的逻辑处理器、网络节点能量监控管理系统等具体应用，论证并说明了3DNSC 模型的信息量化能力、统一通讯能力、互操作能力，为扩展构建数字化3D 设备智能化平台及3D 打印智能网络奠定了基础。
其他文献
越来越多的研究表明,食源性致病微生物在食品生产加工、储存运输过程中能形成具有抗逆性的生物被膜,严重影响着食品安全问题.本文以水产品中常见的食源性致病菌副溶血性弧菌和单核细胞增生李斯特菌为研究对象,分别研究不同温度(4,10,25,37℃)、不同NaCl浓度(0.5％,2.5％,4.5％,6.5％)分别对单种菌和混合菌生物被膜形成能力的影响.采用结晶紫染色法和微孔板法对不同条件下形成的生物被膜进行检
细菌生物被膜是指细菌粘附于接触的表面从而形成的一类群落状的聚集体。目前，影响细菌生物被膜形成的因素很多，例如：细菌本身的特性，与细菌接触的表面的特性，细菌密度感应系统以及环境因素等。环境因素是譬如一些调节基因和环境中气体浓度等。就目前的研究状况来说，研究环境中气体浓度对细菌生物被膜形成的影响主要集中在医学方面。对于食品方面而言，国内外对其研究相对较少。副溶血性弧菌、单增李斯特菌、大肠杆菌、金黄色葡
2016年自阜新某养鸡场的病鸡中分离到一株多重耐药菌,命名为F160070.16S rRNA 扩增测序和标识基因khe 的PCR 扩增表明,F160070 为肺炎克雷伯菌.纸片法药敏试验表明,F160070 对氨基糖苷类、四环素类、喹诺酮类、大环内酯类和磺胺类都耐药,对头孢类中介耐药.
副溶血性弧菌为革兰氏阴性菌，是海产品中广泛存在的一种食源性致病菌。食用副溶血性弧菌污染后的食品可引起呕吐、腹泻等肠炎症状。了解副溶血性弧菌在人体胃肠道中存活适应机制，有助于揭示其导致人体患病的原因，为从源头上遏制感病风险提供支撑。
菜豆是世界上最重要的谷物豆类之一。多酚是各类菜豆品种中的主要活性成分。酚酸、黄酮和原花青素则是主要的多酚类化合物，有色菜豆富含多酚类化合物并且主要富集在豆皮中。影响酚类化合物成分和含量的因素包括基因型、环境因素、储藏和加工方法等。此外提取、分离和鉴定等分析方法对于菜豆多酚含量和成分分析具有重要意义。因此，为了全面了解菜豆中的多酚，本文首先总结了菜豆中的多酚含量及其成分，接着讨论影响这些组分的因素，
当前铜矿泡沫浮选的大量实时生产数据蕴含了过程工况的信息及变化规律，可以通过对生产过程的时序数据聚类分析并结合特征参数与工艺指标之间相关性，实现铜矿泡沫浮选工况的分类与识别。针对浮选过程数据具有时序性和实时性的特点，本文提出了基于滑动窗口的时序数据一致聚类方法。该方法首先利用基于Minkowski 距离的一致聚类算法对离线数据进行工况聚类，然后结合滑动窗口和一致聚类对铜浮选过程在线时序数据进行分类，
动态变规格冷轧生产过程具有多工况、变工况特征。大批量、成熟产品规格下的历史数据比较完备，而小批量、个性化产品规格下的历史数据比较匮乏，不能直接应用现有的基于数据的板形预测方法。本文应用模型移植的思想，引入PCA相似因子将变工况细分为渐变工况和突变工况，分别选用数据筛选和模型重构的移植策略，快速获得新工况下的板形预测模型。应用案例结果验证了方法的有效性。
为更好地分析水质信号在不同时频段上隐含的丰富信息，本文从时频分析中能量谱的视角研究了水质异常检测方法。在水质数据小波分析预处理的基础上，研究了小波包能量谱计算方法，利用小波包分解技术提取出正常水质信号与异常水质信号的频带能量特征，得到了水质时间序列不同时频段内的小波包能量谱，并以能量占比统计分布情况为准则，结合支持向量机分类方法进行正常和异常判断，利用氧化还原电位、pH、游离氯等多个水质指标小波能
超超临界机组过热蒸汽系统作为超超临界机组的重要组成部分是一个复杂的多输入多输出系统。针对该系统的模型辨识，本文采用基于数据驱动的闭环子空间辨识方法直接求得系统的阶跃响应系数，并结合传统的SISO(single input single output)辨识方法，利用最小二乘回归出系统的低阶传递函数模型。通过对某电厂超超临界机组过热蒸汽系统进行闭环辨识，辨识结果表明该策略很好地融合了子空间方法的简便性
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