基于实时性优化的内燃机燃烧分析系统研究

采用缸压传感器、数据采集卡、光电编码器和Lab VIEW软件,搭建在线缸压采集和实时燃烧分析系统平台,研究HCCI和RCCI燃烧模式的循环波动特性。针对单循环缸压测量过程中的通道效应干扰,基于频谱分析,采用FFT、线性插值法和IFFT等方法相结合的滤波方式,实现共振峰的在线自适应识别与实时滤波,较好地减少了单循环缸压的干扰误差,使单循环的实时燃烧分析成为可能。随后,基于实时滤波后的缸压曲线,计算得到内燃机的最大压力升高率、燃烧放热率、爆发压力等重要燃烧参数。利用程序算法中同步性良好的生产者/消费者运算模式提高数据的共享能力,实现了数据实时运算与数据快速储存的并行处理,提高了燃烧计算的实时性;针对发动机不同工作阶段采用了不同精度层次的计算方法,减少了进排气、压缩和膨胀阶段的计算耗时,在计算量较大的燃烧放热率计算部分,通过适当简化计算公式和公式节点运算模块来提高燃烧系统的实时性。最后,分析了燃烧分析系统的实时性,并进行了燃烧分析系统的实验验证。     

人溶菌酶密码子优化及其在牛乳腺细胞中高效表达

【目的】分析牛乳腺中7种主要乳蛋白基因密码子使用偏好性,筛选高频密码子和低频密码子,依据其对人溶菌酶基因进行密码子局部优化和全局优化,通过牛乳腺上皮细胞等多种细胞对优化效果进行分析评价,为提高重组人溶菌酶表达量,开发新型、高效、安全的重组人溶菌酶提供理论依据。【方法】利用CodonW和EMBOSS等软件对7种主要牛乳蛋白和人溶菌酶基因密码子偏好进行生物信息学分析,筛选牛乳蛋白基因高频、低频密码子并根据牛乳蛋白基因密码子使用偏好对人溶菌酶基因翻译起始区前22位密码子（LYZop22）和全局密码子(LYZop)分别进行优化。构建人溶菌酶-荧光素酶融合表达载体（pGL3-LYZcw/op22/op）和人溶菌酶过表达载体（pcDNA-LYZcw/op22/op）,将上述载体分别转染牛乳腺上皮细胞(BMEC)、牛成纤维细胞（BFFC）和C127小鼠乳腺上皮细胞等3种细胞,通过荧光素酶、实时荧光定量PCR及Western-blot等方法检测密码子优化对溶菌酶表达的影响。【结果】牛乳蛋白基因密码子偏好以GC结尾,GC3s平均含量为0.537±0.062,而人溶菌酶GC3s含量为0.407,偏好以AT结尾;聚类结果表明,牛乳中酪蛋白与乳清蛋白类基因在密码子使用偏好性上也存在一定差异。依据筛选获得的牛主要乳蛋白基因5个高频密码子（RSCU>1.5）和7个低频密码子（RSCU<0.5）对人溶菌酶基因密码子进行优化并转染多种细胞进行表达效果分析。荧光素酶分析发现,相比野生型溶菌酶密码子（LYZcw）,翻译起始区密码子优化类型LYZop22分别在BMEC、BFFC细胞中提高1.48倍（P<0.01）和1.30倍（P>0.05）;而全局密码子优化类型LYZop分别在BMEC、BFFC中提高2.2倍（P<0.01）和2.44倍（P<0.01）,说明密码子优化能明显提高人溶菌酶在多种细胞中表达量。实时荧光定量PCR结果表明,LYZop22相比LYZcw在BMEC和BFFC细胞中分别提高了2.08倍（P<0.05）和1.5倍（P>0.05）,而LYZop则分别提高了22倍（P<0.01）和17.8倍（P<0.01）,mRNA表达水平与密码子优化后的mRNA二级结构稳定性呈正相关。Western-blot结果也进一步表明,密码子优化后的LYZop22和LYZop能明显提高重组人溶菌酶在牛乳腺上皮细胞中的表达量。上述结果表明,根据牛乳腺中主要乳蛋白基因密码子使用偏好进行密码子优化,能显著提高人溶菌酶在牛乳腺上皮细胞及成纤维细胞中的表达量,且溶菌酶基因全局密码子优化效果优于翻译起始区密码子优化效果。【结论】通过生物信息学分析获得了牛乳蛋白基因使密码子使用偏好及高低频密码子;依据牛乳蛋白密码子使用偏好性对人溶菌酶密码子优化能显著提高重组人溶菌酶mRNA水平和蛋白水平的表达量,为今后利用生物反应器高效生产重组人溶菌酶奠定基础。     

苹果花脸病田间病情发展及ASSVd在组培条件下的传播

为了明确苹果锈果类病毒（apple scar skin viroid，ASSVd）引起的苹果花脸病在田间的病情发展情况以及ASSVd在组培条件下的传播方式，2012—2015年对河北省顺平南神南村3个果园进行持续调查和检测。结果显示，果园A、B、C的显症率分别从3.00%、19.35%和10.00%上升至10.00%、34.41%和22.00%，带毒率分别从11.00%、20.43%和14.00%上升至23.00%、37.63%和30.00%，带毒率和显症率都逐年增加，而且带毒率大于显症率，即有些带毒果树不显症。发病果树田间分布有明显的发病中心。通过高通量测序发现显症果树ASSVd vsiRNA reads数是带毒未显症reads数的4.08倍，同时实时荧光定量PCR检测发现显症树ASSVd病毒积累量显著高于带毒未显症树。以携带ASSVd的组培苗和无毒组培苗为试材，利用RT-PCR检测明确了ASSVd可通过伤口沾染带毒汁液、组培剪污染、含毒培养基、根系接触进行传播，其中根系接触传染率较高。     

不同栽培模式下草莓脱毒苗与常规苗对生长和结果影响的比较

以‘红颜’‘章姬’2个草莓品种脱毒苗和常规苗为试材,比较脱毒苗与常规苗在植物学生长特性和果实抗病性方面的表现,以期为上海地区草莓优质种苗的繁育、母苗选择、育苗方式的选择提供科学指导。结果表明:脱毒苗在炼苗期叶片病虫害发生率控制在0%~6%。在相同栽培模式下,‘红颜’脱毒苗的生长势较常规苗株高、冠径、单株匍匐茎和单株花序分别增加了8.40 cm、1.70 cm、1.75条、1.77个;‘章姬’脱毒苗的生长势较常规苗株高、冠径、单株匍匐茎和单株花序分别增加了3.89 cm、0.74 cm、1.60条、1.10个。同时‘红颜’脱毒苗定植后果实病害发生率从常规苗的17.33%降低到脱毒苗的2.66%;‘章姬’脱毒苗定植后果实病害发生率从常规苗的13.33%降低到0%。不同栽培模式下繁苗,‘红颜’脱毒苗在单层X支架式栽培下生长势较单层单列式栽培模式下株高、冠径和单株匍匐茎数目分别增加了6.10 cm、2.48 cm与2.77条。‘红颜’‘章姬’脱毒苗比常规苗在繁苗期生长势更旺盛,‘红颜’脱毒苗在生产时期果实病害发生率比常规苗极显著性降低,‘红颜’脱毒苗采用常规地垄式栽培比立架栽培植株生长势和繁苗率高。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

基于改进VMD的离心泵空化声发射信号特征提取

针对变分模态分解算法中分解层数和惩罚因子不易确定的问题,提出一种改进变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)算法,并将其应用于离心泵空化声发射信号特征提取.应用IVMD算法时,首先根据包络熵差异系数确定变分模态分解的分解层数;然后采用人工蜂群算法优化得出惩罚因子,并将其作为变分模态分解的最佳输入参数.利用IVMD算法对仿真信号进行分析,并与集合经验模态分解结果进行比较.以60%额定流量下采集到的离心泵进口处的声发射信号为例进行IVMD计算,分析携带原信号大量信息的信号分量的频域特征及其绝对能量随离心泵空化状态变化的关系.结果表明:IVMD算法能够择优确定分解层数和惩罚因子,实现非平稳信号的自适应分解.反映离心泵空化状态的声发射信号特征频率集中在50,100 kHz及其附近.随着离心泵空化从无到有、从弱到强的变化,这2个特征频率范围信号分量绝对能量值呈“基本保持不变-减小-增大”的变化规律.     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划，进而实现平地路径在线调整的问题，以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的，提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型，采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向，建立新的路径搜索节点，对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量，根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数，获取农田平地的最佳三维路径；基于平地机的运动学模型，设置农田平地机转向约束条件，根据约束条件对路径进行平滑优化，并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法，该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上，可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务，而且大大缩短了路径生成时间和路径长度，使路径更为平滑，更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

中国奶牛养殖生产布局优化研究——基于比较优势的实证分析

科学分析奶牛养殖区域比较优势,是优化中国奶牛养殖生产布局的前提条件。利用2001-2017年中国乳业数据,通过面板数据模型分析影响中国奶牛养殖生产布局的关键因素,基于比较优势理论、采用资源禀赋系数法,针对关键因素进一步分析中国奶牛养殖区域比较优势,探讨中国奶牛养殖生产布局的优化方向。研究结果表明:中国奶牛养殖生产布局主要受到玉米产量、生产者预期和温度的影响,不同地区在这三个方面具有不同的奶牛养殖比较优势。奶牛养殖优势区域主要集中在华北产区和西部产区,包括内蒙古、河北、山西、新疆、甘肃和宁夏;非优势区域主要集中在南方产区,包括上海、江苏、浙江、福建、湖北、湖南、广东、四川、安徽、江西和广西;其余省份为较优势区域,主要集中在东北产区和大城市周边产区。因此,从区域发展层面,提出建设优势区域产业带、因地制宜发展较优势区域、引导非优势区域转移和整合区域资源优势等建议;从奶牛养殖生产布局显著性影响因素层面,提出推广种养结合养殖模式、种植替代玉米的饲料作物、引导乳制品消费、改善养殖基础设施等建议。     

振安区农机深松整地作业技术推广应用研究

实施农机深松整地作业技术有利于农业可持续发展。介绍振安区农机深松整地技术发展现状与技术模式,阐述该技术推广应用中采取的措施及存在的问题,提出逐步建立起技术示范应用长效机制,以期为科学高效地推进农机深松整地技术在振安区的推广应用提供参考。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.