自动车床工序调整卡的计算机辅助设计

“经验式”和“创成式”是计算机辅助工艺过程设计的两种基本的技术方法.后一种技术方法虽然还不够成熟,但它在CAPP系统的设计与实现上具有很多的优势.描述了计算机辅助设计在自动车床加工中的一些应用,它涉及到工艺方案的制定和加工工序的安排.另外,它描述了一些特有的计算机算法和编程原理.     

基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。     

母猪饲养管理要点

养猪业是否赚钱,关键在于对母猪的饲养管理。要想提高养猪生产水平,在相同条件下获得最佳经济效益,就必须做好母猪饲养管理的相关工作。母猪是养殖场经济效益的"发动机",做好母猪的体况管理有助于维持母猪群的健康,提高母猪群饲料利用率,延长母猪群使用年限,充分发挥母猪的遗传潜力和提高母猪终生的繁殖性能。     

割草机器人自动控制系统 —基于智能视觉和人工算法

为解决无导航功能的智能割草机割草区域最佳覆盖的问题,将智能视觉和人工智能聚类算法引入到了割草机控制系统的设计上,通过分解目标区域和计算质心位置,实现作业区域的全覆盖识别。机器人控制系统利用智能视觉来判断割草作业区域,代替了以信号和微波等为依据的导航功能,可以有效地提高作业区域的识别效率和精度。为了验证方案的可行性,以割草机器人路径规划为例,对割草机器人的路径规划时间和准确率进行了测试。结果表明:基于智能视觉和人工聚类算法的割草机器人具有较高的路径规划效率,且路径规划的准确率也较高,可以满足割草机器人控制系统的设计需求。     

机器视觉在木材缺陷检测领域应用研究进展

为了提高木材利用率，采用机器视觉来实现木材缺陷快速而稳定的检测，不仅可以克服人工检测效率低、劳动强度大、准确率低等弊端，而且对提高木材加工企业的智能化水平具有重要意义。文中概述了机器视觉检测技术及设备的国内外研究现状，介绍基于机器视觉检测木材缺陷所涉及的相关理论和算法研究，以及相关图像处理算法的优缺点；针对机器视觉应用在木材缺陷检测领域存在的不足，提出机器视觉木材表面检测应进一步向人工智能方向发展，以提高木材缺陷检测效率及准确性。     

基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法

为了规划出更加高效的植保无人机路径，提出一种基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法，该方法适用于多个具有复杂多边形边界与内部障碍物的三维作业区域。采用扫描方式生成水平面内的作业路径，经过离散化处理后，在三维地形曲面上插值，获得三维作业路径。在此基础上，建立作业路径生成算法，以三维作业路径总长度尽量短、作业路径数量尽量少为目标，对植保无人机作业航向进行寻优。改进蚁群算法通过附加记录作业路径进入点的机制，实现对三维作业路径的合理排序，生成总长度较短的转移路径。经过算例检验，针对同一作业区域规划出的三维作业路径与水平面内的作业路径的航向角存在较大差异，相差最大为92°，这说明考虑三维地形的必要性。算例中，将改进的蚁群算法与贪婪算法进行了对比，针对一系列相同的作业起点，改进的蚁群算法所得的转移路径总长度均较短，比贪婪算法所得结果缩短3%~28%；在未选定作业起点情况下，改进的蚁群算法与贪婪算法求得的转移路径总长度最小值分别为1661m与1763m，说明改进的蚁群算法具有良好的寻优能力。实例检验情况与算例所得结论基本一致。算例与实例中的作业区域边界与地形复杂，涵盖情况全面，表明本文提出的路径规划方法具有一定实用性。     

有序群决策中基于SVDD的专家排序方法研究

针对有序群决策问题,本文利用支持向量域描述给出一种专家权重的确定方法。首先把每位专家对所有方案给出的估计值视为高维空间特征向量,其次在使用该方法学习时采用"留一法"的思想,即分别留下一个专家的特征向量,把其他所有专家的特征向量进行描述,分别得到一个最小包球。然后计算每个专家的特征向量到其他所有专家的特征向量所得最小包球的球心的距离,最后把每个距离的倒数作为衡量该专家体对群体意见的贡献,从而计算出每位专家的评判权重,并依据权重的大小进行排序,算例显示该方法的有效性和应用性。     

秦巴地区蜂群春季高产措施

一、适时春繁秦巴地区弱群通常在油菜花期前70天开始春繁,即小寒节前后进行保温和饲喂,在油菜开花前能够加上继箱。越冬双王群每群6框蜂,紧脾换脾后,每只蜂王各保留2~3张脾,蜂量1.5~2kg,双王群利用箱内升温,简单外保温繁殖近50天,在油菜流蜜前10天加继箱,提早产王浆。春繁紧脾是为了提高哺育蜂密度,刺激蜂王产卵,提高巢温,是保温的重要措施。弱群不仅要重视巢内保温,用细柔保温物填满空隙的一半,还要重视外保温,箱底垫上一层厚厚的稻草,箱身用草帘包裹严实,要特别注意蜂箱大盖上部的保温。     

中国的猪群虽复产但并未使生猪价格下降

根据戴姆苏姆斯的分析,尽管中国农业农村部表明中国生猪存栏接近正常水平,但中国生猪价格仍处于高位,仅次于2019年创下的纪录高位。在过去两年中,中国的猪群被非洲猪瘟(ASF)疫情的多次暴发所影响,存栏量,出栏量有所下滑。然而中国通过支持创新育种计划和猪场扩张,为重建国内猪肉供应做出了巨大努力。2020年12月,中国宣布其猪群增长速度超过预期,目前已达到ASF暴发前水平的90%。     

建立数学模型解决“巡检线路排班”问题

目的安全检查在工业生产中不可或缺,是发现和消除事故隐患、落实安全措施、预防事故发生的重要手段。为提高巡检的效率,优化资源配置,通过建立数学模型以达到花费最短的时间和最少的人力完成巡检任务。方法通过对模型的假设及简化,建立目标规划模型,运用Kruskal算法找出连通图的最小生成树,运用Floyd算法找出最短路径,使用MATLAB、LINGO编程对建立的模型进行求解。结果在问题1中,运用Kruskal算法找出最小生成树后,经过分析计算,以调度中心XJ—0022为树根对最小生成树粗略划分为4个子图,运用Floyd算法找出每位工人的最短巡检路径,建立目标规划模型,再使用MATLAB及LINGO,确定每班4人为最优,并给出了最优巡检线路和巡检时间表。在问题2中,若增加休息和吃饭时间,经过分析讨论后每班应有6名工人。根据第一问的算法思想求出每位工人的最短巡检路径,经过软件求解,给出了最优巡检线路和巡检时间表。在问题3中,若要把问题1中的固定上班改为错时上班,反而会增加人力成本,不可取。对问题2,把上班时间进行如下调整:3∶00-11∶30、11∶30-19∶00、19∶00-3∶00,这样每班5个人就可以完成工作,此种方法比固定上班可节省3人。结论通过建立数学模型,并对模型的求解,最终解决了问题,花费最短的时间和最少的人力完成巡检任务。