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本文采用涵养水源、保育土壤、固碳释氧、积累营养物质、净化大气环境和生物多样性保护等9个功能指标,对湖北省三峡地区天然林生态系统服务功能价值进行评估。结果表明:湖北省三峡地区天然林生态系统服务价值为336.66亿元·年-1。其中,固碳释氧、涵养水源和生物多样性保护3项功能价值量最大,分别占该地区天然林生态系统服务总价值的34.94%,30.45%和29.00%;阔叶林生态系统服务功能价值量最大,占该地区天然林生态系统服务总价值的37.54%。固碳释氧、涵养水源和生物多样性保护等功能都发挥着重要的作用,阔叶林在湖北省三峡地区天然林生态系统中具有突出的功能。 相似文献
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针对丘陵山区农业机械作业时的机身倾角变化大、工作品质和作业安全性差等问题,以履带式作业机为研究对象,设计了一种基于“3层车架”的液压全向调平系统,并提出了复合Q学习-BP神经网络-PID(QBP-PID)的全向调平控制策略。首先,给出了全向调平整机结构方案和工作原理,在此基础上,建立了包含全向调平系统的履带式作业机整机动力学模型。然后,针对PID控制参数难以整定的问题,通过BP神经网络对PID控制参数进行实时更新,并引入Q学习算法对神经网络连接权值进行在线更新,建立了全向调平复合QBP-PID控制器。仿真结果表明,QBP-PID控制下,20°横向调平时间为2.8 s, 25°纵向调平时间为3.2 s,相较于PID与BP-PID控制,减小了调平时间,并且未出现超调量。最后,进行横坡路面和纵坡路面的整机试验,与仿真结果相比,横向和纵向调平时间误差为0.6 s和0.4 s,且平地路面机身倾角小于1.5°,满足丘陵山区农业机械调平性能需求。 相似文献
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针对成品卷烟外表面缺陷种类多、分类细、人工质检无法对卷烟外观的细粒度缺陷进行系统性检测的问题,设计一种成品卷烟外观检测设备,自动完成成品卷烟的外观全矢量成像和缺陷检测。利用黑箱法对检测设备的技术系统进行分析,并设计了成品卷烟检测设备,该设备主要包括储供装置、单元离散装置、外观成像装置、分拣装置和缺陷检测模型;对影响卷烟运行稳定性、卷烟无损率、成像质量的关键因素进行试验,在单元离散装置上对卷烟运行稳定性因素进行正交试验,结果表明,当滑板提升速度为0.3m/s、过渡板倾斜角为40°、辊子速度为0.045m/s时,烟支输送无斜率可达100%,无偏移率可达99.5%,在分拣装置上对造成卷烟损伤的关键因素进行正交试验,结果表明,当气缸伸缩速度为20mm/s、弹簧刚度为3N/mm时,烟支损伤率为0,对影响成像质量的关键光照因素进行试验,结果表明,光源照射角为10°、光源与烟支高差为30mm时,图像直方图的像素点与其亮度分布包络线平缓,图像清晰;最后,在设备上完成54mm×100规格烟支的检测试验,利用改进HourglassNet-YOLO v4网络模型对成像进行缺陷检测,结果表明,烟支缺陷检出准确率达到98%,缺陷分类准确率达到95.4%。试验结果表明,该设备运行稳定,能够满足成品卷烟外观检测需求。 相似文献
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串联弹性器件广泛应用于外骨骼机器人驱动关节,有利于重载荷情况下的电机软启动。针对旋转类串联弹性器件转动刚度变化引起的传动力矩波动,弹性传动和刚性传动两种状态转换时的传动冲击等问题,提出了一种渐开线齿面弹性器件,建立了传动力学模型,并对器件的弹性-刚性传动过程进行了动力学分析与仿真,研究轴心装配偏差对渐开线齿面啮合滑动率与接触面接合冲击的影响,通过对弹性器件安装倾角参数优化保证了传动件转动刚度变化率最小,有效控制了弹性传动过程中的转矩波动。最后对器件进行了下肢外骨骼驱动关节工程验证和传动静特性实验,结果表明,轴心装配偏差会导致接触面接合时转矩激增,当偏差在0.05 mm内时(渐开线齿面啮合滑动率最大为0.006 5),与平面矩形弹性器件相比,转矩激增值平均降低43.55%。 相似文献
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针对油菜薹机械化有序收获装备缺乏的问题,设计了一种对行式油菜薹有序收获机,完成油菜薹对行、夹持切割、柔性输送、有序铺放等收获环节。阐述了收获机整机结构和作业过程,根据切割、输送和铺放过程中油菜薹的运动学和动力学分析,确定了单圆盘切割器、夹持输送装置和导流板等部件的结构和运行参数,解析收获机参数对切割损伤率和铺放角变异系数的影响规律。研制对行式油菜薹有序收获机样机,以机器前进速度、切刀转速、输送带速度和导流板倾角为试验因素,以切割损伤率和铺放角变异系数为评价指标开展四因素三水平Box-Behnken田间试验。利用数据分析软件Design-Export 10建立试验指标与因素之间的二次多项式回归模型,分析各因素对试验指标的影响规律;求解切割损伤率和铺放角变异系数优化模型,得出最优参数组合为:机器前进速度0.5 m/s,切刀转速910 r/min,输送速度0.75 m/s,导流板倾角49°。验证试验表明,较优参数组合条件下切割损伤率为4.95%,铺放角变异系数为9.55%,与预测值之间的相对误差小于5%,能够满足油菜薹有序收获需求。 相似文献
980.