本发明涉及细胞工程组织培养技术领域，旨在提供一种有效保存黄菖蒲胚性愈伤组织的方法。该种有效保存黄菖蒲胚性愈伤组织的方法包括步骤：材料采取、愈伤诱导培养、胚性愈伤组织的筛选与保存。本发明以黄菖蒲幼嫩胚为外植体，污染率极低、愈伤诱导率高、愈伤胚性好，繁殖系数高，同时解决了黄菖蒲愈伤组织保存中易褐化和分化等严重问题，实用性强，操作简便，推广性好。

本发明公开了一种视频卫星大数据的周期性编码方法，包括静态图像编码构造卫星端周期预测参考 的静态图像库、搜索周期预测匹配图像、帧级预测模式判断和动态视频编码四个步骤；本发明将卫星视 频编码分为静态图像编码和动态视频编码两个阶段，首个推扫周期执行静态图像编码，将编码的图像作 为后续推扫周期的预测参考，从而只传送少量的残差信息，大幅度提高了视频编码效率。 

本发明公开了提高多逆变器并联并网系统对电网阻抗鲁棒性的 方法。方法一步骤为：检测各逆变器电容电流、并网电流、PCC 点电 压；计算得到误差信号 e1k；计算误差信号 e2k；由误差信号 e2k 得到 控制逆变器开关管的驱动信号；判断并网电流峰值 ig1 是否大于设定 的并网电流阈值 iT：若是，导通电容支路，否则，切断。方法二步骤 为：检测电容电流 iCk、并网电流 igk、 PCC 点电压；计算误差信号 e1k； 计算误差信号 e2k；由误差信号 e2k 得到控制逆变器开关管的驱动信 号。在电网阻

本发明公开了一种强力旋压的可旋性分析数值模拟方法，包括： 获取旋轮、模具和板料的工艺参数，根据工艺参数计算旋轮在旋压成 形前的参考点 M0 的坐标，根据工艺参数以及旋轮在旋压成形前的参 考点 M0 计算旋轮的轨迹，根据得到的工艺参数、旋轮在旋压成形前 的参考点 M0 以及旋轮的轨迹，并使用有限元软件进行有限元建模， 并绘制板料的网格，以得到强力旋压有限元模型，对得到的强力旋压 有限元模型进行模拟仿真，以及与该坐标对应的板料网格上的内母线 上多个点的坐标，将外母线上多个点的坐标与对应板料网格上内母线 上点的坐标相减，以找出二者之间的最小差值作为板料的最小厚度。 本发明可用于指导强力旋压生产，并具有成本低、效率高、周期短的 特点。

本发明公开了一种订单分派调度与混合产品排序系统及方法， 其系统包括输入模块、云存储模块、处理模块和输出模块;输入模块、 处理模块和输出模块均与云存储模块连接;其方法根据订单的实时需 求、前计划周期排程订单的混合产品实时需求以及当前计划周期拟排 程的混合产品的总体需求来确定产线可用时间;将不同混合产品、交 期的订单分配到不同的平行加工线上;综合考虑各机台上各产品间的 设置时间生成各条产线混合订单-产品的生产调度计划，在各计划周期内最大化每条加工线上产品按时完工的概率，并实时更新数控机床的 生产程序;实

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

产品详细介绍特征: 气态和液态的甲醛标定. 微处理器，自动化操作 甲醛渗透源和液态甲醛标准物标定 水中甲醛的测量范围：0 to 30.0 ug/l，0 to 300 ug/l，0 to 1.5 mg/l 空气中甲醛测量范围： 0 to 20.0 ppbV，0 to 200 ppbV，0 to 2.0 ppmV 空气中甲醛检测限： < 50 ppt. 水中甲醛检测限： < 100 ng/l 坚固耐用，使用方便 RS232 输出和模拟输出   测量原理： 甲醛的检测是基于汉奇(Hantzsch)反应，该方法对于水中甲醛的测定非常灵敏。对于气态的甲醛测定我们需要用溶液捕获甲醛，然后进行测量。     产地：德国