ass日本风韵熟妇pics男人扒开女人屁屁桶到爽|扒开胸露出奶头亲吻视频|邻居少妇的诱惑|人人妻在线播放|日日摸夜夜摸狠狠摸婷婷|制服 丝袜 人妻|激情熟妇中文字幕|看黄色欧美特一级|日本av人妻系列|高潮对白av,丰满岳妇乱熟妇之荡,日本丰满熟妇乱又伦,日韩欧美一区二区三区在线

摘要:為了解決液粘調(diào)速離合器摩擦副偏磨問題,，提高液粘調(diào)速離合器摩擦片運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提出了一種新型雙活塞結(jié)構(gòu)液粘調(diào)速離合器?；谀Σ疗芰δＰ?，推導(dǎo)出了雙活塞結(jié)構(gòu)液粘調(diào)速離合器摩擦片間油膜的動(dòng)態(tài)平衡方程及傳遞函數(shù),，并對(duì)其動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了理論分析及仿真研究,。結(jié)果表明：雙活塞結(jié)構(gòu)液粘調(diào)速離合器與單活塞的相比輸出響應(yīng)速度明顯提高,；在輸出轉(zhuǎn)速為80rad/s時(shí)，其響應(yīng)時(shí)間可由52s減少到22s,。

摘要:蓄能器充液特性對(duì)全液壓制動(dòng)系統(tǒng)安全可靠性有重要作用,，對(duì)某全液壓制動(dòng)系統(tǒng)的充液特性及其關(guān)鍵結(jié)構(gòu)元件——優(yōu)先卸荷閥特性進(jìn)行研究。在制動(dòng)系統(tǒng)蓄能器充液過程中,，對(duì)優(yōu)先卸荷閥及其所組成系統(tǒng)機(jī)理進(jìn)行分析,，建立優(yōu)先卸荷閥數(shù)學(xué)模型，搭建充液系統(tǒng)仿真和試驗(yàn)平臺(tái),，對(duì)蓄能器充液系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行研究,，給出充液壓力、流量和時(shí)間等參數(shù)的變化規(guī)律,，揭示優(yōu)先卸荷閥對(duì)蓄能器充液響應(yīng)特性的影響規(guī)律,。研究結(jié)果表明,，所設(shè)計(jì)的優(yōu)先卸荷閥回路滿足蓄能器充液特性要求,。

摘要:基于滿意優(yōu)化理論，建立了半主動(dòng)懸架與電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向集成控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,，提出了半主動(dòng)懸架與電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向集成控制系統(tǒng)滿意優(yōu)化策略,，設(shè)計(jì)了半主動(dòng)懸架與電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向集成控制系統(tǒng)及實(shí)車道路試驗(yàn)系統(tǒng)。在仿真的基礎(chǔ)上,，進(jìn)行了半主動(dòng)懸架與電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向集成控制系統(tǒng)實(shí)車道路試驗(yàn),，分析了半主動(dòng)懸架與電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向集成控制系統(tǒng)對(duì)車輛動(dòng)態(tài)性能的影響,，計(jì)算和試驗(yàn)結(jié)果基本吻合，前懸架動(dòng)撓度的峰值和標(biāo)準(zhǔn)差分別降低了14.00%和14.56%,，意味著懸架對(duì)車身的沖擊變?。欢喬?dòng)位移峰值降低了1134%,，輪胎接地性能提高,；橫擺角速度和側(cè)傾角峰值分別降低13.60%和14.41%,，標(biāo)準(zhǔn)差分別降低15.80%和1608%，提高了汽車的操縱穩(wěn)定性。

摘要:為研究分?jǐn)?shù)階微積分在汽車空氣懸架半主動(dòng)控制中的應(yīng)用效果,，建立了4自由度半主動(dòng)空氣懸架非線性動(dòng)力學(xué)模型。采用改進(jìn)的Oustaloup濾波器算法來模擬分?jǐn)?shù)階微積分,，進(jìn)而建立分?jǐn)?shù)階天棚阻尼半主動(dòng)懸架的仿真模型,，將仿真結(jié)果與被動(dòng)懸架和整數(shù)階天棚阻尼半主動(dòng)懸架進(jìn)行對(duì)比分析。分析結(jié)果表明：當(dāng)汽車以20m/s的速度行駛在B級(jí)路面時(shí),，與被動(dòng)懸架相比,，整數(shù)階和分?jǐn)?shù)階天棚阻尼半主動(dòng)懸架的車身垂向加權(quán)加速度均方根值分別減小了31.9%和43.9%，車身俯仰角加速度均方根值分別減小了23.1%和30.7%,；基于分?jǐn)?shù)階微積分的天棚阻尼控制策略能更有效地抑制車身共振,，改善乘坐舒適性。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)8擋自動(dòng)變速器工程化應(yīng)用,，通過建立液力自動(dòng)變速器的簡化動(dòng)力學(xué)模型,，分析影響換擋品質(zhì)的關(guān)鍵控制因素。針對(duì)4種基本換擋類型,，確立了換擋離合器及發(fā)動(dòng)機(jī)控制的理想曲線,。基于PI滑差控制和發(fā)動(dòng)機(jī)協(xié)同控制理論,，提出了快速充油,、扭矩相及慣性相3個(gè)階段的控制策略。搭建臺(tái)架與整車試驗(yàn)測(cè)試環(huán)境,，在極限狀態(tài)下的試驗(yàn)結(jié)果表明,，所提出的換擋控制策略正確、可行,，具有工程化應(yīng)用價(jià)值,。

摘要:為研究純電動(dòng)汽車車載電源性能在環(huán)測(cè)試，提出了由異步電動(dòng)機(jī)-直流電動(dòng)機(jī)組成的測(cè)試平臺(tái),，是集機(jī),、電、磁于一體的復(fù)雜機(jī)電耦合系統(tǒng),。首先對(duì)該測(cè)試平臺(tái)進(jìn)行了機(jī)電耦合分析,，建立了其機(jī)電耦合模型,。根據(jù)α階積分逆系統(tǒng)原理構(gòu)建了偽線性系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)該復(fù)雜機(jī)電耦合系統(tǒng)的線性化,。在此基礎(chǔ)上,，將自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與逆系統(tǒng)結(jié)合，構(gòu)造出自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)對(duì)原系統(tǒng)進(jìn)行解耦控制,。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)控制取得了較好的解耦效果,；異步電動(dòng)機(jī)的反饋轉(zhuǎn)速和直流電動(dòng)機(jī)的反饋轉(zhuǎn)矩均較好地跟蹤了參考轉(zhuǎn)速和參考轉(zhuǎn)矩。此外,，通過該測(cè)試平臺(tái)可得到在整個(gè)循環(huán)工況中與異步電動(dòng)機(jī)相連的電池電壓,、電流以及功率的變化曲線，為復(fù)合電源的在環(huán)測(cè)試提供了理論依據(jù),。

摘要:GDI噴油器中的磁路零件作為核心部件,，對(duì)加工技術(shù)的要求非常高，而傳統(tǒng)金屬切削存在效率低,、精度低,、材料利用率低、性能不穩(wěn)定等缺點(diǎn),，故將金屬注射成形技術(shù)（MIM技術(shù)）引入GDI噴油器的生產(chǎn)過程中,。根據(jù)GDI噴油器性能要求和MIM技術(shù)的成形特點(diǎn)，選擇鐵基納米晶軟磁合金粉末Fe73.5Cu1Nb3Si13.5B9作為GDI噴油器磁路零件的成形材料,，并對(duì)磁路零件進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì),。通過對(duì)樣品生產(chǎn)過程的全程跟蹤測(cè)試，分析了MIM技術(shù)較傳統(tǒng)技術(shù)在生產(chǎn)制造,、理化性能,、軟磁性能等方面的優(yōu)勢(shì)。分別采用三維電磁有限元仿真和試驗(yàn)測(cè)試的方法,，對(duì)不同成形技術(shù)的GDI噴油器樣品進(jìn)行了性能對(duì)比分析,。結(jié)果表明，采用MIM技術(shù)加工的樣品有效降低了集膚效應(yīng)和渦流損耗的影響,，啟動(dòng)電流上升速率加快,，動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間縮短，動(dòng)態(tài)噴油量升高,，并且動(dòng)態(tài)噴油量線性范圍擴(kuò)大,，GDI噴油器的綜合性能顯著提高。

摘要:針對(duì)新型螺旋栽培立柱結(jié)構(gòu)進(jìn)行了配套移栽機(jī)器人系統(tǒng)的設(shè)計(jì),。通過幾何與靜力學(xué)分析,，確定了插針式末端執(zhí)行器的驅(qū)動(dòng)電磁鐵選型與機(jī)構(gòu)參數(shù),。通過立柱的穴盤苗機(jī)器人移栽協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)仿真,，確定了機(jī)械手結(jié)構(gòu)參數(shù)與系統(tǒng)優(yōu)化布局,，得到了多執(zhí)行元件協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)時(shí)序關(guān)系并建立了移栽協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)流程。樣機(jī)試驗(yàn)結(jié)果表明,，機(jī)械手平均水平與豎直定位誤差分別為2.24m和0.63m,，移栽成功率為94.7%。立柱1.2m高度范圍的移栽作業(yè)效率為750株/h,，末端執(zhí)行器取苗時(shí)間僅為0.2s,，能夠滿足立柱自動(dòng)化移栽作業(yè)的要求。

摘要:為了在荔枝采摘時(shí)實(shí)時(shí)判斷果實(shí)的品質(zhì)狀態(tài),，通過分析自然環(huán)境中荔枝不同生長期的圖像,，對(duì)荔枝果實(shí)未成熟、成熟,、成熟后外表腐爛變質(zhì)的3種情況進(jìn)行了圖像數(shù)據(jù)分析,。選取了YCbCr顏色模型，利用探索性分析法對(duì)荔枝不同部位,、不同光照,、不同生長期的荔枝圖像的Cr分量進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)，確定了辨識(shí)荔枝果實(shí)未成熟與成熟的Cr分量的閾值范圍,；對(duì)于成熟的荔枝,，采用邊緣提取與Hough圓擬合方法對(duì)其Cr分量圖進(jìn)行處理，標(biāo)記出圖像的荔枝果實(shí),，然后利用紋理統(tǒng)計(jì)法,、顏色特征與果實(shí)不同部分面積比值相結(jié)合的方法進(jìn)行果實(shí)變質(zhì)的判斷，最終實(shí)現(xiàn)了未成熟,、成熟以及腐爛變質(zhì)的荔枝果實(shí)的視覺智能判斷,，建立了荔枝果實(shí)品質(zhì)辨識(shí)的智能系統(tǒng)。試驗(yàn)結(jié)果表明,，辨識(shí)荔枝品質(zhì)狀態(tài)的正確率達(dá)93%,。

摘要:為定位棉株上的棉花，用紅外測(cè)距實(shí)驗(yàn)裝置和計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)結(jié)合棉花的農(nóng)學(xué)生長特性測(cè)量單朵棉花的距離,。在0.7~1.6m的距離區(qū)間內(nèi)建立紅外測(cè)距模型,，〖JP2〗獲取了棉株表面點(diǎn)云的距離圖像，測(cè)量精度達(dá)0.008 5m,。以0.65為標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)計(jì)高斯濾波器的尺寸,，用1-D高斯濾波器平滑棉株圖像，用2-D高斯濾波器求取其梯度圖像,，以0.2m,、0.08m為強(qiáng)、弱閾值，基于Canny邊緣檢測(cè)算子構(gòu)建閉環(huán)邊緣,，結(jié)合形態(tài)學(xué)運(yùn)算提取棉花區(qū)域,，去除棉枝。用峰點(diǎn)濾波器削弱棉花圖像中的粘連重疊現(xiàn)象,，基于分水嶺算法提取單朵棉花并求取其距離,。結(jié)果表明，單朵棉花的圖像識(shí)別率達(dá)91.3%,，紅外與人工測(cè)距結(jié)果的相關(guān)系數(shù)為0.992 2,，為采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡的規(guī)劃提供了參數(shù)。

摘要:運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)設(shè)計(jì)了農(nóng)業(yè)機(jī)器人果蔬抓取力智能控制器,。以當(dāng)前抓取力和滑覺傳感器信號(hào)的小波變換細(xì)節(jié)系數(shù)作為控制器的輸入,，末端執(zhí)行器兩指閉合距離作為控制器的輸出?；跍p法聚類建立模糊推理模型,，通過調(diào)整聚類半徑來優(yōu)選模糊規(guī)則數(shù)。給出了訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集采集方法,，并應(yīng)用梯度下降與最小二乘混合訓(xùn)練算法辨識(shí)了控制器的前件參數(shù)和結(jié)論參數(shù),。對(duì)所設(shè)計(jì)的控制器進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明該控制器能夠適應(yīng)果蔬質(zhì)量,、表面摩擦特性等方面的差異,。抓取力超調(diào)量得到了限制，最大值小于0.8N,，可以避免給抓取對(duì)象造成機(jī)械損傷,。

摘要:用啟發(fā)式動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法解決移動(dòng)機(jī)器人自主尋路、避障問題,。提出了傳感器檢測(cè)環(huán)境狀態(tài)的方法,，以及對(duì)傳感器檢測(cè)信息進(jìn)行歸一化處理的方案。對(duì)輸入,、輸出量以及學(xué)習(xí)系統(tǒng)的強(qiáng)化信號(hào)進(jìn)行定義,，設(shè)計(jì)了機(jī)器人自主學(xué)習(xí)尋路、避障的控制策略,。定義了連續(xù)型強(qiáng)化信號(hào),，使機(jī)器人通過學(xué)習(xí)，對(duì)優(yōu)先尋路還是優(yōu)先避障做出決策判斷,。為驗(yàn)證啟發(fā)式動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法在移動(dòng)機(jī)器人尋路,、避障問題上的學(xué)習(xí)能力，設(shè)計(jì)了3種不同的尋路,、避障仿真實(shí)驗(yàn)：同目標(biāo),、不同起始點(diǎn),，同起始點(diǎn)、不同目標(biāo),，和移動(dòng)目標(biāo)仿真實(shí)驗(yàn),。仿真結(jié)果表明，對(duì)于不同的尋路,、避障要求,，基于啟發(fā)式動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的移動(dòng)機(jī)器人具有良好的學(xué)習(xí)及適應(yīng)能力,。

摘要:為使水田激光平地機(jī)的平地鏟在受到干擾偏離水平位置時(shí)能夠迅速回復(fù)水平,，設(shè)計(jì)了基于角速度-偏差角度的非線性PID控制器的平地鏟調(diào)平控制系統(tǒng)，使平地鏟零角速度漸近回到水平位置,，實(shí)現(xiàn)零超調(diào),，提高了平地機(jī)水平控制精度和穩(wěn)定性。根據(jù)平地機(jī)的機(jī)械液壓系統(tǒng)結(jié)構(gòu)搭建了平地鏟調(diào)平系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,，推導(dǎo)了傳遞函數(shù),，基于剩余路徑確定允許最小角度的非線性控制，設(shè)計(jì)了水平調(diào)平閉環(huán)控制系統(tǒng)方案,。采用標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)航向參考系統(tǒng)AHRS檢測(cè)平地鏟實(shí)時(shí)傾角與角速度,，TMS320F28035芯片作為控制器，設(shè)計(jì)制作了水平控制系統(tǒng)電路,，依據(jù)傳感器數(shù)據(jù)通過非線性PID位置控制算法計(jì)算出控制量,，并通過PWM驅(qū)動(dòng)電路實(shí)現(xiàn)平地鏟水平控制。在華南農(nóng)業(yè)大學(xué)研制的水田激光平地機(jī)上,，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)室測(cè)試與田間試驗(yàn)驗(yàn)證,。測(cè)試結(jié)果表明，水平控制系統(tǒng)響應(yīng)迅速,，實(shí)現(xiàn)了平地鏟漸進(jìn)逼近水平位置的控制效果,，超調(diào)小，穩(wěn)態(tài)誤差趨于零,，平地鏟基本控制在水平位置±1°以內(nèi),，平地鏟工作穩(wěn)定。

摘要:利用ABAQUS軟件建立了傳統(tǒng)鎮(zhèn)壓輥和仿生鎮(zhèn)壓輥與土壤相互作用的三維有限元模型,。模擬結(jié)果中偽應(yīng)變能約占內(nèi)能的0.1%,，傳統(tǒng)鎮(zhèn)壓輥和仿生鎮(zhèn)壓輥的牽引阻力的模擬值和試驗(yàn)值相對(duì)誤差分別為11.47%和2.38%，模擬值和試驗(yàn)值吻合較好,，驗(yàn)證了模型的可靠性,。從Mises應(yīng)力云圖、鎮(zhèn)壓輥與土壤接觸面積和位移云圖3方面對(duì)2種鎮(zhèn)壓輥的模擬結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,。結(jié)果表明：仿生鎮(zhèn)壓輥與土壤的接觸應(yīng)力顯著大于傳統(tǒng)鎮(zhèn)壓輥,，更利于將土壤表層的土塊壓碎,；仿生鎮(zhèn)壓輥與土壤的接觸面積比傳統(tǒng)鎮(zhèn)壓輥降低了79.05%，有利于降低土壤與仿生鎮(zhèn)壓輥表面的粘附力,，且土槽試驗(yàn)結(jié)果得到仿生鎮(zhèn)壓輥的粘附土壤量比傳統(tǒng)鎮(zhèn)壓輥降低52.78%,；仿生鎮(zhèn)壓輥表面的肋條結(jié)構(gòu)能在一定程度上約束土壤流動(dòng)，避免了壅土現(xiàn)象的產(chǎn)生,；2種鎮(zhèn)壓輥的下陷量相差很小,，壓實(shí)阻力基本相同，但仿生鎮(zhèn)壓輥更利于壓實(shí)表層土壤,；傳統(tǒng)鎮(zhèn)壓輥造成土壤沿鎮(zhèn)壓輥寬度方向的位移擾動(dòng)量大于仿生鎮(zhèn)壓輥,，需要消耗更多的功。土槽試驗(yàn)結(jié)果表明：與傳統(tǒng)鎮(zhèn)壓輥相比,，仿生鎮(zhèn)壓輥的阻力降低了28.66%,。

摘要:奇點(diǎn)分布法是計(jì)算確定軸流葉輪葉片流面翼型骨線的一種重要方法，此方法要求在骨線上布置一系列連續(xù)渦以代替翼型產(chǎn)生一符合給定葉輪外特性的平面誘導(dǎo)速度場(chǎng),，并最終形成滿足要求的微彎翼型骨線,。確定正確的骨線漩渦密度函數(shù)是實(shí)現(xiàn)這一目的的基礎(chǔ)。通常定義的密度函數(shù)實(shí)際只適應(yīng)軸流式轉(zhuǎn)輪翼型骨線的流動(dòng)特征,。提出了與傳統(tǒng)密度函數(shù)不同的適合葉輪翼型邊界條件的漩渦分布函數(shù),，以平面勢(shì)流理論證明了這一新規(guī)律的合理性：在渦層上各點(diǎn)法向合成速度為零，體現(xiàn)了由此產(chǎn)生的翼型骨線的不可穿透性,；計(jì)算所得的渦層前,、后緣點(diǎn)分別滿足平面均勻流繞流翼型的庫達(dá)-恰布雷金定理。

摘要:為優(yōu)化離心泵負(fù)載與光伏系統(tǒng)的匹配特性,，首先根據(jù)晴天光照分布特征通過系統(tǒng)配置估算方法得到所需離心泵負(fù)載在最高光照時(shí)的基本配置參數(shù),，然后根據(jù)離心泵運(yùn)行的流量和揚(yáng)程特性，采取不同額定流量與最大流量之比與系統(tǒng)匹配,，分別對(duì)不同匹配下的系統(tǒng)性能進(jìn)行分析,，最后選取較優(yōu)性能下的負(fù)載參數(shù)對(duì)泵選型并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明：流量揚(yáng)程特性曲線較斜的離心泵更適合于光伏水泵全工況運(yùn)行,，系統(tǒng)效率隨離心泵的最大光照時(shí)流量與額定流量比值增大而增大,，比值在1.1~1.2的離心泵，其系統(tǒng)全天具有較高的效率,。研究結(jié)果可為光伏離心泵負(fù)載選型及優(yōu)化提供參考,。

摘要:為研究螺旋軸流泵內(nèi)部流場(chǎng)及其壓力脈動(dòng)特性，應(yīng)用ICEM對(duì)其過流部件進(jìn)行網(wǎng)格劃分,，采用CFX軟件對(duì)其進(jìn)行定常和非定常數(shù)值模擬,，得到泵內(nèi)部流場(chǎng)和各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的壓力脈動(dòng)。結(jié)果表明：0.8Q工況時(shí),，在葉輪輪轂與葉片結(jié)合處存在局部高壓區(qū)和漩渦,，隨著流量的增大,，局部高壓區(qū)和漩渦逐漸減小并消失；設(shè)計(jì)工況和1.2Q工況時(shí),，泵內(nèi)部壓力和速度分布逐漸均勻,，流動(dòng)平穩(wěn)，入流平順,。導(dǎo)葉進(jìn)出口的壓力系數(shù)波動(dòng)幅值明顯大于葉輪進(jìn)出口邊,，具有明顯的波峰與波谷，壓力脈動(dòng)主要產(chǎn)生在低頻區(qū),，并呈現(xiàn)周期性降低的趨勢(shì),，且其幅值均在固有頻率的整數(shù)倍處產(chǎn)生。各監(jiān)測(cè)點(diǎn)中,，進(jìn)口邊壓力脈動(dòng)幅值最大,，且輪緣側(cè)大于輪轂側(cè),，出口邊監(jiān)測(cè)點(diǎn)壓力波動(dòng)較為均勻,，振幅不大。泵運(yùn)行全過程中,，獲得了平滑下降的流量揚(yáng)程曲線和功率曲線,，無馬鞍區(qū)、無過載現(xiàn)象發(fā)生,，滿足設(shè)計(jì)要求,，預(yù)測(cè)曲線與試驗(yàn)曲線基本吻合，表明數(shù)值模擬較為準(zhǔn)確,，對(duì)螺旋軸流泵的設(shè)計(jì)具有一定的指導(dǎo)意義,。

摘要:濱海粘壤質(zhì)鹽土具有質(zhì)地黏重、滲透性差等特點(diǎn),，工程實(shí)踐中一種有效的措施是在其土體中建構(gòu)砂性土柱（簡稱砂柱）加速其脫鹽,。針對(duì)此工程措施，基于2-D土壤溶質(zhì)運(yùn)移模型,，應(yīng)用COMSOL軟件模擬了飽和淋洗條件下3種類型砂柱設(shè)置的排鹽效果,，并進(jìn)行了定量分析。結(jié)果表明：內(nèi)設(shè)中豎砂柱,、單斜對(duì)角砂柱和雙斜“X”型長砂柱,，經(jīng)過24h淋洗后，其淋洗效率分別是不設(shè)砂柱的1.24,、1.29和1.45倍,；95%鹽分的淋出時(shí)長分別為不設(shè)砂柱的0.88、0.83和0.78倍,。這說明內(nèi)設(shè)砂柱能顯著提高脫鹽效率,，不同砂柱構(gòu)建對(duì)脫鹽效率也有顯著影響,，3種砂柱相比，內(nèi)設(shè)雙斜“X”型長砂柱的構(gòu)型最有利于鹽分的淋洗,，也最節(jié)省水資源,。

摘要:采用地理信息系統(tǒng)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的方法，以涇惠渠灌區(qū)麥田土壤導(dǎo)氣率空間分布特征為基礎(chǔ)進(jìn)行相關(guān)研究,。結(jié)果表明：地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法較好地模擬了土壤導(dǎo)氣率空間變異特征,，反映出該地區(qū)土壤氣體動(dòng)力學(xué)參數(shù)具有較強(qiáng)的空間變異特征；容重,、飽和含水率,、飽和度與土壤導(dǎo)氣率的空間自相關(guān)（C/（C0+C））均在0.9以上，說明由自相關(guān)部分引起的空間異質(zhì)性占總空間異質(zhì)性的程度較大,；推薦土壤導(dǎo)氣率的采樣間距參考值大約為7.5km,；土壤導(dǎo)氣率與容重的Pearson相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.595，兩者顯著相關(guān),；土壤導(dǎo)氣率與飽和度的Pearson相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值達(dá)0.959,，兩者高度相關(guān)；交互相關(guān)關(guān)系說明容重,、飽和度是影響土壤導(dǎo)氣率的主成因素,，在95％的置信水平上，容重,、飽和度對(duì)土壤導(dǎo)氣率的影響范圍均為-20~20km,。

摘要:在GIS和RS支持下,，針對(duì)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第五師81團(tuán)滴灌棉田,，選用遙感結(jié)合土壤、土壤,、遙感數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,，利用模糊c均值聚類法進(jìn)行土壤養(yǎng)分精確管理分區(qū)研究。研究結(jié)果表明：無論以何種數(shù)據(jù)源劃分分區(qū),，分區(qū)后各分區(qū)養(yǎng)分指標(biāo)變異系數(shù)均有所下降,，空間分布朝均一方向發(fā)展；不同管理分區(qū)間差異明顯,，同一管理分區(qū)內(nèi)土壤養(yǎng)分含量的空間變異差異較小,。以遙感結(jié)合土壤為數(shù)據(jù)源所劃分管理分區(qū)與實(shí)際產(chǎn)量所劃分分區(qū)符合度最高達(dá)到91.36%，以土壤為數(shù)據(jù)源的管理分區(qū)次之,，符合度達(dá)到84.40%,，僅以遙感數(shù)據(jù)（歸一化植被指數(shù)）為數(shù)據(jù)源所劃分管理分區(qū)符合度最低為75.47%。因此,，運(yùn)用聚類分析法以遙感結(jié)合土壤數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源可獲得較好的分區(qū)結(jié)果,，可實(shí)施變量投入和精確施肥推薦,，為棉田土壤養(yǎng)分管理提供科學(xué)的理論依據(jù)。

摘要:為了能夠及時(shí),、精準(zhǔn),、動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)鹽漬土水分和鹽分含量變化，以新疆瑪納斯河流域綠洲農(nóng)田為研究對(duì)象,，應(yīng)用高光譜分析技術(shù),，采用偏最小二乘回歸方法（PLSR）分析土壤反射光譜特征值與水分、鹽分含量間的關(guān)系,，建立鹽漬化土壤水,、鹽含量的高光譜預(yù)測(cè)模型，并對(duì)模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力進(jìn)行檢驗(yàn),。結(jié)果表明：12種數(shù)據(jù)變換中分別采用CR,、(lgR)′能夠有效提高土壤鹽分、含水率預(yù)測(cè)模型精度,。水分預(yù)測(cè)模型中土壤鹽分含量小于等于8.19dS/m時(shí),，R2cal均大于0.79，外部驗(yàn)證R2val均大于0.64,，RMSEP間差異不顯著,，預(yù)測(cè)精度較好,；土壤鹽分含量大于等于10.25dS/m時(shí),，外部驗(yàn)證R2val不足0.45，預(yù)測(cè)精度較差,。土壤鹽分預(yù)測(cè)模型中當(dāng)含水率小于15%時(shí),，預(yù)測(cè)R2cal均大于0.77，外部驗(yàn)證R2val大于0.64,，RMSEP小于4.3,，預(yù)測(cè)精度較好，土壤含水率大于15%時(shí),，模型預(yù)測(cè)精度較差,。結(jié)果表明土壤中水分、鹽分含量較大時(shí),，對(duì)水鹽預(yù)測(cè)模型的估算精度均會(huì)產(chǎn)生影響,。

摘要:為探討表施沼肥對(duì)土壤氨揮發(fā)和土壤中氮素分布的影響，在室溫條件下,，通過土柱模擬試驗(yàn),，系統(tǒng)研究表施沼肥對(duì)土壤的氨揮發(fā)及水分、銨態(tài)氮,、硝態(tài)氮和總氮在土壤垂直剖面上動(dòng)態(tài)分布的影響規(guī)律,。結(jié)果表明：沼肥表施后的氨揮發(fā)主要集中在前5天,，占總氨揮發(fā)總量的97%，而且最大日均氨揮發(fā)量出現(xiàn)在第2~3天,，最大的日均氨揮發(fā)量為93.24mg/(L〖DK〗·d),。沼肥中銨態(tài)氮的下滲要滯后于水的下滲，且沼肥中的水分,、銨態(tài)氮和總氮主要集中于0~5cm的表層土壤中,，而硝態(tài)氮的分布區(qū)域較大，在0~15cm土壤深度范圍內(nèi)的質(zhì)量濃度均較高,。表層土壤中銨態(tài)氮的整體變化趨勢(shì)呈現(xiàn)前高后低,，而硝態(tài)氮的變化趨勢(shì)則與之相反。

摘要:以內(nèi)蒙古河套灌區(qū)為研究對(duì)象,，根據(jù)協(xié)同學(xué)支配原理,，分別在作物種植系統(tǒng)資源環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和種植結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)設(shè)置了序參量,，利用基于協(xié)同學(xué)原理的種植系統(tǒng)演化特征識(shí)別模型,，計(jì)算了河套灌區(qū)1960—2008年種植系統(tǒng)的有序度和協(xié)調(diào)度，分析了系統(tǒng)協(xié)調(diào)度變化規(guī)律,，揭示了該系統(tǒng)的協(xié)同異化規(guī)律,，提出了種植結(jié)構(gòu)合理閾值區(qū)間。結(jié)果表明：種植系統(tǒng)協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)波動(dòng)性變化,，但變化幅度不大,，系統(tǒng)在2004年發(fā)生突變，系統(tǒng)異化特征明顯,；提出了作物種植比例合理閾值區(qū)間,，糧食為（47.82%，62.66%）,，經(jīng)濟(jì)作物為（24.64%,，43.49%）。

摘要:應(yīng)用自行設(shè)計(jì)的臭氧深度處理裝置對(duì)豬場(chǎng)厭氧處理廢水開展曝氣試驗(yàn),，在曝氣0,、10、20,、40,、60min時(shí)分別取樣測(cè)定各種形態(tài)磷素質(zhì)量濃度。結(jié)果表明,，臭氧不同曝氣時(shí)間對(duì)廢水體系（液體和固體）中磷素形態(tài)有顯著影響,。可溶性總磷、可溶性無機(jī)磷,、總有機(jī)磷和顆粒態(tài)有機(jī)磷質(zhì)量濃度呈下降趨勢(shì),，60min取樣時(shí)分別比初始減少30.28%、41.80%,、34.92%和79.53%,，均達(dá)到顯著性差異水平（P<0.05）；可溶性有機(jī)磷,、顆粒態(tài)總磷,、顆粒態(tài)無機(jī)磷質(zhì)量濃度呈上升趨勢(shì)，60min取樣時(shí)分別比初始增加105.11%,、46.74%和123.86%,，均達(dá)到顯著性差異水平（P<0.05）。60min內(nèi)通過磷化氫氣態(tài)途徑損失量極小,，僅占廢水體系總磷量的0.38%,。廢水體系中的總磷質(zhì)量濃度基本保持不變。經(jīng)臭氧消毒準(zhǔn)備用于農(nóng)田的豬場(chǎng)廢水應(yīng)考慮易被植物利用的速效磷的損失以及顆粒態(tài)磷素的回收,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有好氧堆肥反應(yīng)器試驗(yàn)系統(tǒng)體積小,、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和反饋控制功能單一等問題，在已有研究基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種好氧堆肥反應(yīng)器試驗(yàn)系統(tǒng),。根據(jù)靜力學(xué)及熱力學(xué)原理,，對(duì)反應(yīng)器試驗(yàn)系統(tǒng)關(guān)鍵功能單元進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，開發(fā)了適用于該好氧堆肥反應(yīng)器的自動(dòng)控制系統(tǒng),，并對(duì)其進(jìn)行了好氧堆肥性能測(cè)試試驗(yàn),。反應(yīng)器體積為100L，并具有實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)不同梯度溫,、氧數(shù)據(jù)的功能,，其反饋控制系統(tǒng)含有3套反饋控制方案。試驗(yàn)結(jié)果表明：好氧堆肥反應(yīng)器試驗(yàn)系統(tǒng)內(nèi)堆體上,、中、下層溫度高于50℃的時(shí)間分別為8.1d,、7.2d和4.8d,；堆體各層最終pH值均小于8，種子發(fā)芽指數(shù)均大于85%,，堆肥試驗(yàn)效果良好,。

摘要:準(zhǔn)確計(jì)算和預(yù)測(cè)食品冷凍過程，對(duì)保證產(chǎn)品質(zhì)量,、指導(dǎo)速凍設(shè)備設(shè)計(jì),、降低速凍裝置能耗具有重要的意義。但是食品冷凍過程由于自身的復(fù)雜性,，很難找到一種通用方法對(duì)其進(jìn)行描述和預(yù)測(cè),。隨著計(jì)算機(jī)功能的日益強(qiáng)大,，數(shù)值模擬技術(shù)在食品冷凍過程研究中的應(yīng)用得到越來越多關(guān)注。在對(duì)食品冷凍過程機(jī)理分析的基礎(chǔ)上,，本文主要從食品冷凍過程數(shù)值模擬方法的研究進(jìn)展和數(shù)值模擬技術(shù)在食品冷凍過程模擬中的應(yīng)用兩個(gè)方面對(duì)近年來數(shù)值模擬技術(shù)在食品冷凍過程研究中的應(yīng)用進(jìn)行了綜述,，以期為該技術(shù)在食品冷凍過程研究中的應(yīng)用提供參考依據(jù)。

摘要:通過模擬和實(shí)驗(yàn)方法研究食品包裝對(duì)凍結(jié)過程的影響,，首先,，使用CFD方法模擬食品的凍結(jié)條件，包括食品周圍空氣的溫度,、流動(dòng)速度及紊流強(qiáng)度等空氣參數(shù),，以此來計(jì)算得到食品的表面?zhèn)鳠嵯禂?shù)，然后使用自然對(duì)流和輻射換熱經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算食品與包裝材料之間的空氣層內(nèi)的傳熱過程,，在食品內(nèi)部每一點(diǎn)應(yīng)用傅里葉導(dǎo)熱公式模擬食品內(nèi)部的傳熱過程,，最后使用迭代方法將這幾部分計(jì)算結(jié)合起來。在一實(shí)際的小型冷庫中進(jìn)行不同包裝材料食品的凍結(jié)實(shí)驗(yàn),，以驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性,。結(jié)果表明，相對(duì)于傳統(tǒng)的空氣層熱阻處理方式,，該模型能夠獲得更加準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果,，與實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合較好。不同包裝材料的食品降溫曲線差別較大,，包裝材料與食品之間的空氣層對(duì)食品凍結(jié)過程有很大的影響,，其熱阻在整個(gè)過程中是不斷變化的，變化趨勢(shì)與食品降溫曲線相反,。

摘要:為觀測(cè)豬肉冷鏈物流過程中產(chǎn)品的感官質(zhì)量變化,，分析了物流過程豬肉的感官特征，采用敏感性和回歸分析獲得感官評(píng)價(jià)的關(guān)鍵指標(biāo),，進(jìn)而設(shè)計(jì)質(zhì)量控制圖展示感官特征的波動(dòng)性,。結(jié)果表明：配送中心、近距離超市和遠(yuǎn)距離超市的感官品質(zhì)總體上差異顯著,；顏色是評(píng)價(jià)總體可接受性的敏感指標(biāo),，設(shè)計(jì)其均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖；配送中心的感官質(zhì)量波動(dòng)較大,，過程能力指數(shù)偏低,，需對(duì)配送中心的質(zhì)量管理加以完善。均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖可直觀展現(xiàn)物流過程產(chǎn)品質(zhì)量的波動(dòng)性和合格率,，為監(jiān)控豬肉冷鏈物流過程的外觀品質(zhì)變化提供了科學(xué)的管理方法,。

摘要:提出了一種基于等量線匹配的時(shí)間溫度指示器（TTI）評(píng)估方法。首先，從理論方面論證了等量線方法的可行性,，然后以不同溫度條件下的4種TTI響應(yīng)值與玫瑰香葡萄硬度變化進(jìn)行了驗(yàn)證與評(píng)估,。研究結(jié)果表明，Vitsab M25-2型TTI最適于監(jiān)測(cè)玫瑰香葡萄的品質(zhì)變化,，此結(jié)果與經(jīng)過變溫方案檢驗(yàn)的反應(yīng)動(dòng)力學(xué)方法的評(píng)估結(jié)果一致,。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，TTI和玫瑰香葡萄等量線之間的差異與其反應(yīng)活化能之間的差別呈正相關(guān)關(guān)系,，進(jìn)一步驗(yàn)證了等量線方法的可靠性,。

摘要:以一個(gè)實(shí)際冷庫為試驗(yàn)對(duì)象，建立了包含冷庫內(nèi)部,、冷庫空氣幕和庫外環(huán)境在內(nèi)的三維耦合數(shù)值模型,，采用CFD數(shù)值模擬軟件對(duì)冷庫空氣幕流場(chǎng)進(jìn)行非穩(wěn)態(tài)數(shù)值模擬，并對(duì)冷庫溫度場(chǎng)進(jìn)行了試驗(yàn)測(cè)量,，重點(diǎn)分析了冷庫空氣幕的送風(fēng)速度,、送風(fēng)角度和噴口寬度等參數(shù)對(duì)冷庫空氣幕隔離性能的影響規(guī)律。結(jié)果表明,，對(duì)于某個(gè)具體的冷庫,，存在最合理的送風(fēng)速度和送風(fēng)角度，使冷庫空氣幕的隔離性能達(dá)到最佳,，庫內(nèi)溫度場(chǎng)波動(dòng)最小,。冷庫空氣幕噴口寬度不宜選擇過寬。本文研究的冷庫空氣幕最佳的送風(fēng)速度為8m/s,，最佳的送風(fēng)角度為向冷庫外側(cè)偏轉(zhuǎn)15°,，最佳的噴口寬度為 0.04m。

摘要:為探討大豆蛋白溶液聚集體性質(zhì)對(duì)其流變性質(zhì)的影響,，通過熱誘導(dǎo)不同質(zhì)量濃度（0.04g/mL和0.09g/mL）大豆蛋白溶液形成聚集體,，并考察高濃度下（0.14g/mL，高于臨界凝膠質(zhì)量濃度）聚集體溶液（聚集體濃溶液）的剪切黏度和熱致凝膠流變學(xué)性質(zhì),。試驗(yàn)結(jié)果表明：蛋白質(zhì)分子濃度是聚集體性質(zhì)的關(guān)鍵因素,，且隨著初始熱誘導(dǎo)蛋白濃度的增大，聚集體平均粒徑,、暴露巰基含量,、特性黏度增大。流變特性分析發(fā)現(xiàn)：初始熱誘導(dǎo)蛋白濃度越高,，聚集體濃溶液的剪切黏度越大，而天然大豆蛋白溶液剪切黏度最??；在重新加熱后，聚集體濃溶液產(chǎn)生了較弱的凝膠，而天然大豆蛋白溶液產(chǎn)生的凝膠強(qiáng)度最強(qiáng),。上述結(jié)果表明熱誘導(dǎo)大豆蛋白聚集可改變?nèi)芤毫髯冃再|(zhì),，而不用改變蛋白質(zhì)濃度。

摘要:對(duì)金銀花多酚氧化酶底物特異性和不同抑制劑的抑制效應(yīng)進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)分析,，結(jié)果表明：金銀花多酚氧化酶的最適作用底物為綠原酸,，Km值為0.005 9mmol/L。維生素C,、4-己基間苯二酚,、L-半胱氨酸對(duì)多酚氧化酶的抑制均屬可逆抑制，其抑制類型分別屬于混合性,、競(jìng)爭(zhēng)性,、反競(jìng)爭(zhēng)性，對(duì)游離酶的抑制常數(shù)KI分別為1.620,、4.587,、0mmol/L，對(duì)酶-底物絡(luò)合物的抑制常數(shù)KIS分別為1.995,、0,、3.780mmol/L；檸檬酸的抑制效應(yīng)屬不可逆抑制,。維生素C,、4-己基間苯二酚、L-半胱氨酸,、檸檬酸對(duì)金銀花多酚氧化酶半抑制濃度分別為0.062,、0.053、0.140,、0.048mmol/L,。

摘要:為明確魚皮明膠在高溫下的成膜特性，考察了不同蛋白濃度對(duì)羅非魚皮明膠可食膜性質(zhì)的影響,。結(jié)果發(fā)現(xiàn),，在25℃下干燥制備的明膠膜(對(duì)照組)其抗拉伸強(qiáng)度和熱收縮率分別高達(dá)67.72MPa和 48.75%，膜的固形物溶解率和蛋白溶解率分別為22.97%和15.59%,。然而,，在100℃干燥條件下，當(dāng)成膜液的起始蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)為5%時(shí),，形成的明膠膜其抗拉伸強(qiáng)度和熱收縮率分別降低至8.99MPa和8.13%,，而固形物溶解率和蛋白溶解率分別上升至33.36%和37.47%。起始蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)提高至40%時(shí),，上述指標(biāo)都逐漸接近對(duì)照組,。另一方面,，根據(jù)差示掃描量熱儀和傅里葉變換紅外光譜儀對(duì)明膠膜的分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)成膜液中起始蛋白濃度較低時(shí),，蛋白的三股螺旋結(jié)構(gòu)在高溫干燥時(shí)容易遭到破壞,，結(jié)果導(dǎo)致明膠膜機(jī)械性能和耐水性能的下降。

摘要:糧層內(nèi)部通風(fēng)阻力特性是影響干燥均勻性和能量損耗的關(guān)鍵因素之一,。針對(duì)傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)公式存在精度偏低,、未考慮糧層多孔介質(zhì)的復(fù)雜變化因素和非線性的不確定性問題，基于傳統(tǒng)的Ergun模型進(jìn)行了壓力損失因素分析,；在通風(fēng)阻力試驗(yàn)平臺(tái)測(cè)定試驗(yàn)數(shù)據(jù),，通過探索性分析方法對(duì)風(fēng)速進(jìn)行分段，引入誤差影響因子λ,，導(dǎo)出了一種新的基于多孔介質(zhì)Ergun的稻谷變層壓力場(chǎng)模型,；給出了優(yōu)化阻力特性曲線，構(gòu)建了變層阻力與層厚的數(shù)學(xué)關(guān)系,。試驗(yàn)結(jié)果證實(shí),，風(fēng)速小于0.2m/s時(shí)，λ取值為1,；風(fēng)速在0.2~0.4m/s范圍內(nèi)時(shí),，λ取值為0.89；風(fēng)速在0.4~0.6m/s范圍內(nèi)時(shí),，λ取值為0.79,。

摘要:農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的高度集成和綜合運(yùn)用，對(duì)我國農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展具有重要引領(lǐng)作用,，改變了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)向智能化、精細(xì)化方向的轉(zhuǎn)變,。本文對(duì)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概念和技術(shù)體系構(gòu)成進(jìn)行了分析,，總結(jié)了國內(nèi)外農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)、通訊傳輸技術(shù)和應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)的研究進(jìn)展,，分析了我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的主要問題,，從研究重點(diǎn)、發(fā)展布局,、推進(jìn)路徑,、應(yīng)用模式和可持續(xù)發(fā)展機(jī)制等方面，提出了我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用發(fā)展的對(duì)策,。

摘要:以2011—2013年連續(xù)3個(gè)棉花生長季的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),，利用GreenSeeker獲取冠層歸一化差值植被指數(shù)（NDVI），研究不同氮營養(yǎng)條件下棉花的產(chǎn)量變化,、冠層NDVI值隨施氮量和生育期的動(dòng)態(tài)變化,，以及NDVI與產(chǎn)量的相關(guān)性定量分析,，建立基于NDVI的棉花產(chǎn)量估算模型,。結(jié)果表明,，生育期冠層NDVI值總體上呈“低-高-低”變化趨勢(shì)。棉花4個(gè)生育期(盛蕾期,、花期,、盛鈴期和初絮期)的NDVI值與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)（r）分別為0.7137、0.8479,、0.8979,、0.6926，在花期（P=0.003 4）,、盛鈴期（P=0.0008）達(dá)到極顯著正相關(guān),。經(jīng)驗(yàn)證，NDVI能夠估測(cè)關(guān)鍵生育期的產(chǎn)量,，其中以盛鈴期預(yù)測(cè)精度最高（R2=0.9082,，RSME為301.67kg/hm2，RE為5.15%）,。

摘要:以2010年8月和1986年8月橫山縣TM圖像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源,，獲取精準(zhǔn)水域分布信息并進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。對(duì)2期TM圖像進(jìn)行預(yù)處理,；創(chuàng)建特征空間WFS,，輔助土地利用現(xiàn)狀圖、地形圖,、水系圖等專題圖件進(jìn)行疊加分析,，在WFS中通過全局閾值分割分離出溝谷陰影、植被等背景地物信息,，粗提水域分布信息,；在此基礎(chǔ)上進(jìn)行LBV變換，并選取適宜尺度執(zhí)行面向?qū)ο蠓指?，?yōu)化目標(biāo)對(duì)象識(shí)別區(qū),；執(zhí)行SVM監(jiān)督分類并組合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算對(duì)初始全域水體信息提取結(jié)果的二值圖像進(jìn)行分類后處理,，精確逼近各類水體的水陸界限,；依據(jù)2期全域水體信息提取結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。結(jié)果表明,，所用方法能完整,、快速地提取出研究區(qū)各類型水體的分布信息，準(zhǔn)確識(shí)別細(xì)小河流水體,，顯著減少對(duì)溝谷陰影等背景地物的誤判,，基本消除椒鹽效應(yīng),；1986年和2010年2期水體提取結(jié)果的制圖精度和用戶精度分別為0.921、0.875和0.913,、0.862,。

摘要:以北京市懷柔區(qū)柞樹林為研究對(duì)象，通過計(jì)算ALOS衛(wèi)星2.5m分辨率融合影像在不同窗口下的紋理特征及衍生紋理指數(shù),，采用多元逐步回歸模型建立柞樹地面實(shí)測(cè)蓄積量與ALOS影像紋理特征及衍生紋理指數(shù)的相關(guān)關(guān)系,，比較紋理特征及衍生紋理指數(shù)擬合柞樹蓄積量模型的精度，篩選最優(yōu)反演模型及最優(yōu)紋理生成窗口,。結(jié)果表明：同一紋理生成窗口下,，基于衍生紋理指數(shù)的柞樹蓄積量反演模型（R2adj=0.603、RMSE為19 899 4m3/hm2）精度優(yōu)于基于紋理特征的柞樹蓄積量反演模型（R2adj=0.217,、RMSE為27 943 8m3/hm2）,；結(jié)合同一窗口的紋理特征及衍生紋理指數(shù)進(jìn)行柞樹蓄積量建模，精度可進(jìn)一步提升（R2adj=0.747,，RMSE為15 887 6m3/hm2）,；基于所有窗口的紋理特征及衍生紋理指數(shù)建立多元逐步回歸模型，可得到柞樹蓄積量估測(cè)的最優(yōu)模型（R2adj=0.807,，RMSE為13 856 5m3/hm2）,；11×11窗口為最優(yōu)紋理生成窗口，其對(duì)應(yīng)最優(yōu)單窗口模型擬合優(yōu)度為：R2adj=0.747,，RMSE為15 887 6m3/hm2,。

摘要:以水稻為研究對(duì)象，利用葉綠素?zé)晒夤庾V對(duì)水稻葉片的光能利用效率進(jìn)行分析,。研究中,，采集水稻葉片的葉綠素?zé)晒夤庾V，同步測(cè)定凈光合速率和光合有效輻射,，并進(jìn)行光能利用效率的計(jì)算,。以紅光區(qū)F685和遠(yuǎn)紅光區(qū)F732為光譜特征參數(shù)的分析顯示， F685,、F732及參數(shù)組合F685/F732與光能利用效率顯著線性相關(guān),，因此分別以F685、F732和以F685/F732為模型輸入建立了光能利用效率預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行對(duì)比,，發(fā)現(xiàn)基于F685/F732的預(yù)測(cè)模型精度更高,。由于CO2的同化過程受氣孔導(dǎo)度的影響，而葉片溫度是氣孔導(dǎo)度的信號(hào),，且光能利用效率受葉片溫度影響顯著,，為提高模型預(yù)測(cè)精度，也將葉片溫度作為模型輸入,，建立了基于F685/F732和葉片溫度的光能利用效率預(yù)測(cè)模型,，決定系數(shù)為0.885

摘要:為部署和運(yùn)行符合桃園灌溉應(yīng)用要求的無線傳感網(wǎng)絡(luò),，選取2.470MHz載波頻率，以長時(shí)間監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包傳輸率為基礎(chǔ)獲得可靠通信距離為40m,，短時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)包傳輸率監(jiān)測(cè)結(jié)果的分析表明無線鏈路在短時(shí)間內(nèi)的變化很劇烈,，且鏈路間沒有明顯的相關(guān)性。根據(jù)應(yīng)用要求和鏈路特點(diǎn)設(shè)計(jì)了無線傳感網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議,；為降低監(jiān)聽功耗,，對(duì)泛洪時(shí)間同步協(xié)議進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了更符合本應(yīng)用要求的泛洪－固定根節(jié)點(diǎn)時(shí)間同步協(xié)議,；針對(duì)短時(shí)間內(nèi)鏈路質(zhì)量變化劇烈的特點(diǎn)，改進(jìn)采集樹路由協(xié)議以提高數(shù)據(jù)包傳輸效率,，將兩種協(xié)議結(jié)合,，設(shè)計(jì)了較完備的通信協(xié)議，并在TinyOS無線傳感網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)上用nesC的編程方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn),，最后在桃園中進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn),，結(jié)果表明：全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)時(shí)間同步的誤差小于10ms，研究的通信協(xié)議與基于MultihopLQI的通信協(xié)議相比,，數(shù)據(jù)包傳輸率提高8%~15%,，兩節(jié)AA電池可供節(jié)點(diǎn)運(yùn)行264d，具有很低的功耗,。

摘要:為了提高高斯混合模型對(duì)小麥病葉的分割精度,，減少分割時(shí)間，提出了一種基于PCA和高斯混合模型的分割方法,。首先充分利用圖像的顏色信息,，將圖像多個(gè)顏色通道進(jìn)行主成分分析計(jì)算，獲得3個(gè)主要顏色通道,；在此基礎(chǔ)上,，將圖像分成多個(gè)分塊，根據(jù)其像素平均值排序,，各取前后多個(gè)分塊組成新的像素集合進(jìn)行高斯混合模型運(yùn)算,；最后遍歷整個(gè)圖像，將每個(gè)像素歸類到已求出的高斯模型上得出分割結(jié)果,。通過對(duì)小麥銹病圖像的分割試驗(yàn)表明,，該方法的錯(cuò)分像素率分別比高斯混合模型、K-means等傳統(tǒng)分割方法低5.46和13.44個(gè)百分點(diǎn),。

摘要:基于高光譜圖像技術(shù)與極限學(xué)習(xí)機(jī) (Extreme learning machine,，ELM)模式識(shí)別方法構(gòu)建一套生菜葉片氮素水平鑒別模型。利用3種不同氮濃度的營養(yǎng)液無土栽培各氮素水平生菜,，在蓮座期采集每類氮素水平生菜葉片各84片,，利用高光譜圖像采集系統(tǒng)采集生菜葉片高光譜圖像,，并在每個(gè)高光譜圖像上選取葉片4個(gè)不同位置的60×60像素的感興趣區(qū)域(ROI)，求取感興趣區(qū)域光譜數(shù)據(jù)平均值作為葉片樣本的原始光譜,，利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理,，采用主成分分析法對(duì)光譜進(jìn)行降維。采用ELM對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行建模,，并與傳統(tǒng)的BP及SVM算法模型進(jìn)行對(duì)比,。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，ELM模型訓(xùn)練時(shí)間和分類正確率分別為0.623 04s和100%,，在訓(xùn)練時(shí)間相當(dāng)?shù)那闆r下,，ELM分類正確率高于SVM模型，在分類正確率相當(dāng)?shù)那闆r下,，ELM模型的訓(xùn)練時(shí)間比BP模型要短,。研究結(jié)果表明，基于高光譜圖像技術(shù)及ELM可以構(gòu)建生菜葉片氮素水平分類模型,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)直線超聲電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的3-PRR并聯(lián)平臺(tái)的精確軌跡跟蹤控制,，對(duì)其進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)建模，并設(shè)計(jì)了基于模型和輪廓誤差的控制器,。首先,，根據(jù)并聯(lián)平臺(tái)的閉鏈約束條件，對(duì)并聯(lián)平臺(tái)進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,。在此基礎(chǔ)上,，對(duì)并聯(lián)平臺(tái)的各部件速度和加速度進(jìn)行了推導(dǎo)，并獲得了相應(yīng)的雅可比矩陣,，隨后基于虛功原理建立了平臺(tái)的動(dòng)力學(xué)模型,。最后，由切線近似法推導(dǎo)了平面三自由度輪廓誤差的轉(zhuǎn)化方法,，并設(shè)計(jì)了基于模型和輪廓誤差的控制器,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于動(dòng)力學(xué)模型和輪廓誤差的控制器可將X和Y軸的軌跡跟蹤誤差控制在15μm以內(nèi),，提高了動(dòng)平臺(tái)的軌跡跟蹤精度,。

摘要:超磁致伸縮執(zhí)行器的遲滯具有率相關(guān)特性,。提出一種混合建模方法用于率相關(guān)遲滯建模,。首先，在低頻激勵(lì)下,，建立系統(tǒng)的率不相關(guān)PI遲滯模型,；其次,，在高頻激勵(lì)下，提出率不相關(guān)PI遲滯模型求逆與擬合相結(jié)合的方法，將系統(tǒng)響應(yīng)解耦,，進(jìn)而建立系統(tǒng)線性環(huán)節(jié)模型,；然后，在上述基礎(chǔ)上,，提出并建立系統(tǒng)遲滯環(huán)節(jié)的率相關(guān)PI遲滯模型,；最后，通過系統(tǒng)線性環(huán)節(jié)模型和率相關(guān)PI遲滯模型串聯(lián)得到率相關(guān)遲滯混合模型,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：相對(duì)于率不相關(guān)遲滯模型或率不相關(guān)遲滯混合模型,，率相關(guān)遲滯混合模型具有更高的精度，從而驗(yàn)證了所提模型的有效性和精確性,。

摘要:采用流固耦合的數(shù)值方法研究了重型立式車床轉(zhuǎn)臺(tái)的耦合傳熱特性,，使傳熱外邊界條件變成內(nèi)邊界條件，更符合實(shí)際工況,。給出了轉(zhuǎn)速范圍在5~50r/min內(nèi)的空氣流場(chǎng),，以及工作臺(tái)、底座和靜壓油膜的溫度場(chǎng)分布,。數(shù)值模擬結(jié)果表明轉(zhuǎn)速提高使靜壓油膜溫度升高，承載能力下降,，加強(qiáng)了散熱面對(duì)流,，且高轉(zhuǎn)速時(shí)底座的散熱量被低估，但散熱面溫度沒有顯著升高,，加重了工作臺(tái)和底座熱集中,。同時(shí)，工作臺(tái)數(shù)值模擬結(jié)果與紅外線熱像儀測(cè)量數(shù)據(jù)吻合較好,，說明數(shù)值模擬結(jié)果符合物理原理,，擴(kuò)展了流固耦合傳熱的應(yīng)用范圍，使立式車床的散熱情況分析結(jié)果更加可靠和精確,。

摘要:三維測(cè)量數(shù)據(jù)和自由曲面設(shè)計(jì)模型之間的位姿精確配準(zhǔn)是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜曲面加工和檢測(cè)的關(guān)鍵,。為實(shí)現(xiàn)快速精確配準(zhǔn)，提出一種基于最大熵原理的方法,。首先基于加工定位和質(zhì)量檢測(cè)配準(zhǔn)問題的分析,，建立問題的統(tǒng)一模型。然后研究模型的有效求解問題,，利用最大熵原理把配準(zhǔn)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)以熵函數(shù)為攝動(dòng)項(xiàng)的攝動(dòng)問題,，解決極大極小配準(zhǔn)模型目標(biāo)函數(shù)的不可微性，為提高配準(zhǔn)問題求解效率提供可能,。最后通過對(duì)兩類典型配準(zhǔn)問題進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，證明了所提方法的有效性和實(shí)用性。

摘要:選用3種簡單常用的雙方程湍流模型，分析不同湍流模型計(jì)算結(jié)果的精度,。通過調(diào)節(jié)模型參數(shù),，將模擬數(shù)據(jù)與相同條件下激光多普勒試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行逼近，提出了應(yīng)對(duì)高壓射流的最佳的粘度系數(shù),。結(jié)果表明,，標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型計(jì)算結(jié)果隨著Cμ值的改變，大致呈線性關(guān)系,；RNG k-ε模型計(jì)算結(jié)果對(duì)Cμ值更為敏感,；湍動(dòng)能峰值出現(xiàn)在射流半徑之內(nèi)，則影響下游射流速度的變化趨勢(shì),，反之,，則影響射流速度大小。此項(xiàng)工作對(duì)復(fù)雜物理過程進(jìn)行了合理簡化,，可用于縮短超高壓水射流技術(shù)的CAE設(shè)計(jì)周期,。

摘要:提出理論建模-動(dòng)態(tài)試驗(yàn)-多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)的廣義結(jié)合部組參數(shù)辨識(shí)方法，該方法在綜合考慮結(jié)合部組與被連接件間的雙重耦合特性,、構(gòu)建導(dǎo)軌滑塊系統(tǒng)廣義等效結(jié)合部組模型的基礎(chǔ)上,，通過結(jié)構(gòu)凝聚技術(shù)降低計(jì)算成本保證計(jì)算精度，最終推導(dǎo)得到約束狀態(tài)下以阻抗形式表達(dá)的整體動(dòng)力學(xué)模型,，基于未知傳遞函數(shù)/阻抗數(shù)據(jù)信息獲取,，將理論建模、動(dòng)態(tài)試驗(yàn)與多目標(biāo)優(yōu)化問題求解相結(jié)合對(duì)結(jié)合部參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),。實(shí)例表明,，該廣義結(jié)合部組參數(shù)辨識(shí)方法的辨識(shí)精度較高，模態(tài)頻率及頻響函數(shù)的誤差非常小,，該辨識(shí)方法有效,。

摘要:在現(xiàn)有的對(duì)稱型定量泵、定量馬達(dá)原理基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)出了雙定子對(duì)稱型結(jié)構(gòu)的多泵/多速馬達(dá),，在一個(gè)殼體內(nèi)1個(gè)轉(zhuǎn)子對(duì)應(yīng)2個(gè)定子，使多速馬達(dá)可以獨(dú)立同步工作,；以雙定子對(duì)稱型雙作用多速馬達(dá)為例,，闡述了結(jié)構(gòu)和工作原理，定義了符號(hào)表示方法,，分析了多泵的輸出流量特性,、多速馬達(dá)的輸出轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩特性，對(duì)多泵多速馬達(dá)不同組合方式下的多速馬達(dá)轉(zhuǎn)速進(jìn)行了分析,，結(jié)果表明,，雙定子對(duì)稱型多速馬達(dá)能夠輸出多種不同的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩，這為雙定子多泵/多速馬達(dá)系統(tǒng)在機(jī)床設(shè)備、行走機(jī)械等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ),。

摘要:根據(jù)超聲波透射法檢測(cè)原理,，在一定的假設(shè)基礎(chǔ)上，針對(duì)層數(shù)不同的層板碳纖維復(fù)合材料,，建立了孔隙率與材料層數(shù),、超聲衰減量的關(guān)系模型，利用5組不同層數(shù)樣本試塊的孔隙率和超聲衰減量的試驗(yàn)數(shù)據(jù),，給出了基于模型的孔隙率擬合公式,。分析和試驗(yàn)結(jié)果表明，擬合公式具有一定的精度,，滿足工程檢測(cè)的要求,。該模型可用于檢測(cè)同批次下不同層數(shù)復(fù)合材料的孔隙率，且不需要制備大量的試驗(yàn)樣本,，既方便快捷又節(jié)約成本,。在此基礎(chǔ)上，對(duì)模型進(jìn)行了修正,，建立了變厚度層板復(fù)合材料孔隙率與材料厚度,、超聲衰減的關(guān)系模型，并對(duì)模型進(jìn)行了討論,，該模型適合于大曲率半徑結(jié)構(gòu)件,。

摘要:針對(duì)人造板連續(xù)平壓機(jī)的熱壓板整體升降過程中多組液壓油缸同步運(yùn)動(dòng)控制問題，提出一種斜率式漸次逼近算法,，能夠根據(jù)各液壓油缸的實(shí)際位置狀態(tài)，動(dòng)態(tài)地確定主,、從系統(tǒng),，按照一定的斜率分步逐次逼近目標(biāo)值，從而使各升降系統(tǒng)在任意時(shí)刻的位置誤差都在理想的范圍內(nèi),，達(dá)到同步升降的目的,。對(duì)該算法進(jìn)行Matlab仿真，并將其應(yīng)用到國產(chǎn)第一條連續(xù)平壓機(jī)生產(chǎn)線上,。生產(chǎn)實(shí)踐表明,，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)平壓機(jī)的同步上升與下降，同時(shí)很好地解決各液壓油缸在運(yùn)動(dòng)過程中的相互影響,，使其相互之間的位置差值較小,，上升、下降過程的同步誤差分別為0.5mm,、0.6mm,，液壓元器件產(chǎn)生的沖擊較小，過程平穩(wěn)，控制精度能夠達(dá)到工藝要求,。

摘要:通過觀察陽極氣體壓力降對(duì)一個(gè)兩片的質(zhì)子交換膜燃料電池堆進(jìn)行水淹預(yù)警的研究發(fā)現(xiàn),，其在水淹過程中陽極氣體壓力降具有“兩級(jí)臺(tái)階”的變化特征。結(jié)合流道內(nèi)水積聚過程的研究成果以及電壓的變化特點(diǎn),，可以將水淹過程分為良好期,、濕潤期、過渡期和水淹期4個(gè)階段,。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明電流和溫度對(duì)于兩級(jí)臺(tái)階的相對(duì)幅度影響不大,，氣體壓力和陽極過量系數(shù)對(duì)臺(tái)階相對(duì)幅度有較顯著的影響。提高氣體壓力和增大陽極過量系數(shù)可以提高PEMFC抵抗水淹的能力,，但增大陽極過量系數(shù)則會(huì)造成氫氣浪費(fèi),。調(diào)整電池堆工作溫度是一種有效的水淹自愈手段，通過調(diào)整溫度可以使PEMFC工作在“微濕未淹”的狀態(tài)下,。陽極脈沖排氣或增大陽極氣體過量系數(shù)則可作為PEMFC嚴(yán)重水淹時(shí)的輔助處理措施,。