利用交叉信息熵模拟东北地区水稻种植面积空间分布

作物时空分布变化是农业研究的重要内容。近30a来,东北地区水稻种植面积显著增加,为探讨东北地区水稻时空变化特征,进一步丰富和完善作物空间分布信息获取方法,研究作物空间分布对包括气候变化在内的多种影响因素的响应关系,该研究综合80年代以来的作物面积与产量统计数据、耕地数据、农业灌溉数据以及作物生长适宜性分布等多源数据,利用基于交叉信息熵原理的作物空间分配模型(spatial production allocation model,SPAM)构建了针对中国作物分布特点的SPAM-China模型,模拟了中国东北地区1980-2008年像元尺度上水稻空间分布信息。结果表明,模拟结果能较好地反映出东北地区水稻主要种植区域,近30a东北地区水稻种植时空变化特征显著,水稻种植区域向北向东扩展,种植重心北移了约1.76个纬度,中北部地区水稻种植面积增加且趋势明显,南部地区变化趋势不显著。     

超声空化气泡动力学仿真及其影响因素分析

为获得最佳的超声空化效果,构建了空化气泡运动的动力学模型,并对模型方程进行数值仿真,探讨了超声频率、声压、空化泡初始半径、反应体系主体温度和绝热指数对空化气泡运动的影响。模拟结果表明,随着超声频率的增加,空化效应减弱;随着声压幅值的增大,空化泡最大振幅增加,崩溃时的最高温度和最大压力先增大后减小;气泡的初始半径较小,并且反应体系温度较低时,空化效果较好;绝热指数取值的不同会导致空化模拟计算结果有所差异,该研究为超声空化技术的广泛应用提供参考。     

基于高光谱图像的稻瘟病抗氧化酶值早期预测

水稻稻瘟病是危害水稻种植的真菌病害,早期预测病害源头是防治稻瘟病的有效手段。在病害症状显证之前实现早期预测,能从源头上更好地遏制病害,阻止分生孢子的大量繁殖,达到稻瘟病早期防治的目的。该文通过连续分时段测定水稻稻瘟病潜育期稻苗的高光谱图像和相对应的稻苗抗氧化物酶SOD（superoxide dismutase, SOD）酶值,利用高光谱图像处理技术结合化学计量学方法,建立稻瘟病潜育期内稻苗冠层高光谱图像与抗氧化酶SOD酶活之间的关联预测模型。结果表明,基于全光谱信息建立的SOD酶值预测模型,模型具有较好的预测效果,校正集相关系数RC=0.9921,校正集均方根误差RMSEC=5.135 U/g;预测集相关系数RP=0.9274,预测集均方根误差RESEP=8.634 U/g。出于建立更为广泛应用的稳定的多光谱成像检测系统的需要,基于选定的6个特征波长526、550、672、697、738和747 nm建立了简化的SOD酶值预测模型,该模型的RC=0.6945,RMSEC=17.92 U/g;RP=0.5488,RESEP=22.0085 U/g。研究表明,在水稻稻瘟病潜育期内,通过高光谱图像反演相应的SOD酶活性信息,推断水稻稻瘟病病害胁迫程度信息是可行的。     

离心泵平衡腔液体压力的计算与验证

针对开平衡孔双密封环叶轮离心泵的平衡腔液体压力计算问题,基于液体通过叶轮平衡孔和后密封环间隙的泄漏量相等,引入了压力系数p和比面积k2个无因特征参数,推导出了平衡腔液体压力计算模型,其关系曲线为p= f (k )的无因次曲线,并给出了待定系数 a、b 的计算方法。在3BA-6泵上,取与计算相同的叶轮平衡孔直径进行了试验验证。结果表明,在泵设计工况下平衡腔液体压力的试验与理论无因次曲线较为一致,验证了平衡腔液体压力计算模型的正确性与可行性。该研究可为开平衡孔双密封环叶轮离心泵轴向力计算提供基础理论。     

松嫩高平原黑土区耕地资源安全的驱动机制分析

为了深入剖析影响区域耕地资源安全驱动因子的作用机理,研究区域耕地资源安全驱动机制。该文以松嫩高平原黑土区巴彦县为例,运用Matlab编程,采用遗传算法对神经网络模型进行改进,结合相关分析法,识别影响耕地资源安全的关键性因子及其与之相关的因子,应用多元回归分析和完全二次回归分析方法,阐明影响因子间的协同作用关系,进而揭示其对耕地资源安全影响的作用机理和驱动机制。结果表明：1）影响研究区耕地资源安全的协同作用关系中,不同影响因子间的协同作用正向和负向交互进行,且不同因子间协同作用大小也不尽相同;2）影响研究区耕地资源安全的自然因素、社会经济因素、生态因素中,自然因素对研究区耕地资源安全起促进作用,社会经济因素和生态因素起抑制作用,且社会经济因素对研究区耕地资源安全的抑制作用最强,生态因素的抑制作用次之;3）在主要影响因子中,土壤质地对耕地资源安全的促进作用最强,pH 值次之,黑土层厚度的促进作用最弱,而高程对耕地资源安全抑制作用最强,水土流失量仅次之,氟的抑制作用最弱。该研究成果可为黑土区耕地资源保护及耕地资源的合理利用提供参考。     

非线性惯容器-弹簧-阻尼悬架系统隔振性能分析

以滚珠丝杠式惯容器为研究对象,基于非线性因素对惯容器力流传播过程的影响机理,建立了考虑滚珠丝杠副中的摩擦以及丝杠弹性效应的惯容器非线性力学模型。进行了惯容器的实际力学性能试验,根据试验结果确定了摩擦力的幅值,在此基础上,建立了不含摩擦的惯容器输出力模型,并采用最小二乘递推算法对模型参数进行了辨识。建立了包含惯容器非线性的惯容器-弹簧-阻尼（ inerter-spring-damper ）悬架数学模型,基于Matlab/Simulink和车辆双轴振动模型对ISD悬架性能进行了仿真分析,仿真结果表明,惯容器非线性在一定程度上降低了ISD悬架的隔振性能,但最大降幅不超过10%,同时,相对于三元件并联式ISD悬架,两级串联式ISD悬架不仅表现出较高的综合性能,而且其性能受惯容器非线性的影响程度较小。研究结果可为评估惯容器非线性对ISD悬架性能的影响以及ISD悬架的结构选型提供一定参考。     

黄土沟壑区切沟植被的激光点云滤波及地形构建

为了获取黄土沟壑区切沟的高精度地面高程模型(DEM),该文针对其植被特点,提出一种基于激光回光强度衰减模型的植被滤波方法。首先建立回光强度随距离的衰减模型,通过得到的衰减系数,对点云作回光强度补偿。其次提出融合回光强度的自适应分块拟合法,在Matlab7.6中对甘肃天水桥子沟切沟点云数据应用该方法进行滤波。滤波后植被点数为160 517,占点云总数的34.04%。对比滤波前后切沟数据,地面点集的高程均方根误差由0.1430降到0.1324,滤波后等高线毛刺基本消除,地面特征保持良好。对比该文方法、回光强度分类法、曲面拟合法的均方根误差分别为0.1324、0.1398、0.1412,说明该文方法降低了切沟DEM的误差。通过计算滤波前后DEM高程差的累积概率,得到桥子沟试验区一条典型切沟的植被盖度分布,沟底植被平均盖度为0.274,左侧A区和右侧B区沟壁植被平均盖度分别为0.802、0.583,得出了右侧沟壁侵蚀速度明显大于左侧且沟头前进速度较快的结论,与2002-2012十年间该切沟实际调查资料对比,沟长增长213.6%,沟宽仅增长83%,一定程度说明植被降低了沟壁的侵蚀速度。试验表明该方法适用于黄土沟壑区切沟点云的植被滤波处理,为建立高精度切沟DEM、切沟的发育监测和水土流失治理提供科学依据。     

加工番茄地上部干物质分配与产量预测模拟模型

为了探究加工番茄在滴灌栽培条件下地上部干物质分配动态和产量形成过程,该文通过定量分析加工番茄的生长发育特征,设置不同品种的播期试验,构建了基于分配指数(partitioning index,PI)和收获指数(harvest index,HI)的加工番茄地上部干物质分配与产量预测的模拟模型。利用与建模数据相独立的试验资料对模型进行了初步检验,结果表明,模型对不同播期、品种的加工番茄各生育期（出苗至开花、开花至坐果、坐果至红熟、红熟至拉秧期）干物质量,全生育期总干物质量、地上部茎、叶、果干质量的预测结果与1:1直线间的R2分别为0.9754、0.9936、0.9840、0.9713;0.9856;0.9595、0.9798、0.9671;RMSE和RE分别为0.029 t/hm2、11.43%;0.074 t/hm2、5.09%;0.250 t/hm2、6.83%;0.102 t/hm2、5.71%;0.504 t/hm2,8.06%;0.332 t/hm2,14.62%;0.200 t/hm2,10.84%;0.549 t/hm2,18.30%。模型对加工番茄产量的预测结果与1:1直线间的R2为0.9658,RMSE和RE分别为5.806 t/hm2、8.07%。该模型对于不同播期、品种的加工番茄干物质分配与产量的预测值与模拟值之间符合度较高,表明模型具有较好的预测性和适用性。该研究可为滴灌加工番茄精准栽培提供理论参考。     

少齿差星轮型减速器的弹性静力学分析

针对目前少齿差星轮型减速器在机械应用中行星轴承易烧毁的现象,对其进行力学分析以寻求解决的途径。综合考虑内啮合齿轮副、行星轴承的变形以及各轴的扭转变形,构造少齿差星轮型减速器的变形协调条件,并采用子结构法建立该类传动系统的弹性静力学模型。通过求解系统的弹性静力学方程,获得系统各环节的受力,并给出了一个运动周期内两相机构的齿轮啮合力、行星轴承力和各曲轴扭矩的变化规律。弹性静力学仿真表明,少齿差星轮型减速器两相机构各环节的受力均呈周期性变化,且二者的变化规律基本相同,仅存在180?相位差。两相机构中齿轮副的啮合较为平稳,其啮合力在一个运动周期内仅存在微小波动;但行星轴承的载荷状况较为恶劣,其中星轮轴行星轴承的载荷波动较大,而输入轴行星轴承的载荷幅值较大,这恰与星轮型减速器应用中行星轴承易烧蚀的现象相吻合。该研究可为少齿差星轮型减速器的强度设计和结构优化提供准确的力学依据。     

基于神经网络系统的附着系数计算模型

对几种附着系数计算模型进行了深入研究,在全面分析了主要影响附着系数因素的基础上,采用神经网络优化算法,分别建立了以路面状况、胎压及车速为输入,以附着系数为输出的3种轮胎花纹的神经网络附着系数计算模型,并验证了模型的有效性。该模型能够计算汽车在不同的行驶工况下的轮胎/路面间的附着系数,从而为附着系数实时监控提供理论依据,为行车安全提供保障。