太原市沼气发展模式

沼气的五大效益 1．能源效益 建1座8～10立方米的沼气池，全年可产沼气380-450立方米，可解决3-5口人10-12个月的生活燃料，节煤3吨或节柴2．5吨，节电200度左右，全年可节约燃料费700元、电费100元。     

基于条件拉丁超立方抽样的县域耕地土壤有机质空间插值合理样本密度的确定

  目的  采样密度与耕地土壤有机质（SOM）的空间预测精度密切相关,为提高耕地SOM空间预测精度,需要确定合理的采样密度。  方法  以湖南省岳阳县为例,用R语言设计了条件拉丁超立方体抽样（cLHS）方案,从7399个（采样密度为14.82个 km?2）耕地土壤样本中独立抽取不同采样密度的8个训练集（采样密度分别为10.01、7.41、3.70、1.85、0.93、0.46、0.23、0.12个 km?2）,为了兼顾样本特征空间与地理空间,地形部位、坡度、成土母质、土壤类型、乡镇和经纬度等信息被添加到了cLHS中。结合普通克里格方法,分析和探讨了不同采样密度的耕地SOM空间预测效果。  结果  不同采样密度训练集SOM均值高于湖南省平均水平,具有中等程度变异,描述性统计结果差异不大,各训练集对总体均具有较强的代表性;半方差函数模型均为指数模型,具有较好的半方差结构（结构性比例:87.5% ~ 94.5%）,空间相关性较强,变程与拟合优度呈现出正相关关系(相关系数r = 0.96),与结构性比例则表现为负相关关系(相关系数r = ?0.79);在采样密度为3.70个 km?2时,探测到的SOM变异结构中结构性组分最完整,精度最佳。当采样密度达到1.85个 km?2以上时可较稳健地揭示其空间结构特征,继续增加采样密度并不能大幅提升预测精度。  结论  考虑预测精度要求和工作成本,与研究区自然地理条件相似的地区将耕地土壤采样密度控制在1.85个 km?2以上可获得预期的效果。     

应用SGS和LHS分析数字土壤质量评价中的不确定性

土壤信息不确定性在空间分析中的传递是数字土壤评价中的关键问题。本文提出使用序贯高斯模拟(Sequential Gaussian simulation,SGS)和拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)相结合的方法(即SGS-LHS),来应对该问题,目的在于充分利用SGS和LHS各自的优点,互补各自的缺点,以提高不确定性传递分析的准确性和效率。这种方法(包括两种途径:SGS-LHS1和SGS-LHS2)和SGS、LHS一起被应用于香港农田土壤质量评价中,并进行了比较。结果表明:(1)SGS-LHS分析所得的不确定性结果与SGS接近一致,与LHS则有一定的差别,但差别不大;(2)SGS-LHS估计不确定性的准确性与SGS接近一致,且两者均高于LHS,尽管LHS估计的置信度区间平均宽度略显精确。     

基于组合近似模型的分体式插秧机秧箱轻量化设计

为了解决插秧机秧箱质量过重影响机器工作稳定性和作业质量等问题,以可调行距高速插秧机分体式秧箱为研究对象,建立其有限元模型,对秧箱进行了静动态性能分析。根据有限元分析结果,采用最优拉丁超立方试验设计和组合近似模型相结合的优化设计方法,以刚度和模态作为约束条件,以质量作为优化目标,建立轻量化设计的数学模型,采用粒子群优化算法进行了求解。优化结果显示,秧箱质量由优化前的14.6 kg下降到13.2 kg,减轻了9.59%。根据轻量化设计结果对秧箱进行了结构改进,并进行了仿真验证,结果表明改进后的秧箱刚度分布更加均匀,弯曲刚度、扭转刚度和一阶固有频率等性能指标均有不同程度的提高,为轻量化秧箱产品研发提供了理论依据。     

面向行人安全的保险杠结构改进优化

针对行人下肢的碰撞保护，建立了某车型的有限元碰撞模型并进行了试验验证。为改善行人保护性能，提出了添加吸能泡沫及副保险杠的改进方案。以吸能泡沫厚度、主副保险杠垂向距离、副保险杠壁厚这3个结构参数为设计变量，构造了优化的拉丁超立方试验，结合最小二乘法建立胫骨加速度、膝关节弯曲角度及剪切位移3个伤害指标的响应面模型，运用多目标遗传算法进行优化求解。对比结果表明，优化后的结构有效地降低了行人腿部受到的伤害，满足了安全法规要求。