神经网络与小型轧机万向接轴的故障诊断

利用神经网络感知器对有裂纹故障小型轧机万向接轴的各阶振动频率进行线性分类，对照不同的分类线可以准确地诊断小型轧机万向接轴的好坏和裂纹深度。     

动物冠状病毒通用PCR方法的建立及基因序列分析

参考GenBank中公布的冠状病毒相关序列,根据动物冠状病毒聚合酶基因的保守区段设计一对通用引物。用这对引物对犬冠状病毒、猫冠状病毒等8种动物冠状病毒的cDNA模板进行通用PCR扩增和通用PCR反应条件的优化,结果均得到与试验设计相符的449 bp条带;特异性试验结果表明犬冠状病毒、猫冠状病毒等均扩增出449 bp目的条带,而阴性对照没有。敏感性试验结果表明,其敏感程度与常规PCR方法相同。将扩增的聚合酶基因与冠状病毒的参考毒株进行同源性比对,同源率在56.69%～99.55%之间。进化树分析结果与文献中对冠状病毒根据血清学与基因学角度分类报道相一致。     

泛环保产业论与农业转型

通过对产业转型研究的介绍，提出了泛环保产业的概念，并对泛环保产业理论内涵进行了阐述，在此基础上，对农业转型有关问题进行了探讨。     

拖拉机动力输出双万向轴分析及优化设计

作为轮式拖拉机的重要动力输出机构,动力输出轴能够为各种类型的配套农机具提供动力。针对动力输出轴在旋耕作业中易断裂的问题,对传动系统中影响输出轴受载的因素进行研究。首先对万向节传动结构进行分析,构建万向节Ⅲ轴的工作摆角与动力输出轴的阻力扭矩之间的解析关系,并利用MATLAB进行仿真分析。然后基于TRIZ理论,以减小摆角为目标,应用物-场模型设计出一种新型的旋耕机机构,并利用ADAMS和EDEM进行新机构与原机构的对比仿真试验,结果表明摆角极值由8.42°减小至3.29°,平均值由5.23°减小至1.62°,阻力扭矩放大系数的平均值由0.55减小至0.36,有效地减少动力输出轴上的载荷,提高动力输出轴的使用寿命。该研究结果能够为同类问题提供解决思路和技术支持。     

南水北调中线水源地土壤侵蚀经济损失估算

在GIS的支持下,通过气象数据分析、实地调查、野外采样及室内分析、DEM计算、遥感解译等,构建了南水北调中线水源地丹江口水库库区流域地理信息数据库,并利用USLE估算了研究区的土壤侵蚀量。以1990年的价格为基准,利用市场价格法、机会成本法和影子工程法估算了水源区年均土壤侵蚀带来的经济损失。结果表明,水源区的年均土壤侵蚀模数为2394 t/(km²·a)。研究区表土流失造成的全氮、全磷、全钾和有机质损失量在分别换算成标准化肥磷酸二铵、氯化钾及薪柴后的经济损失分别为1.64×10⁸,7.25×10⁷,1.17×10⁹和2.97×10⁷元;年均侵蚀的土壤相当于61.94 km²的土地被废弃,经济损失为3.71×10⁷元。土壤侵蚀导致的涵养水分、泥沙淤积和泥沙滞留方面的经济损失分别为3.22×10⁵,1.88×10⁷和1.95×10⁶元。水源区年均土壤侵蚀总经济损失达1.50×10⁹元,其中养分损失占96.11%。     

裸大麦中生育三烯酚的超临界CO2流体萃取工艺

采用四元二次通用旋转设计研究了裸大麦中生育三烯酚的超临界CO₂流体萃取工艺。结果表明：萃取温度对生育三烯酚提取率有显著影响，乙醇添加量和萃取时间对生育三烯酚提取率有极显著影响，而萃取压力对生育三烯酚提取率无显著影响，但萃取压力和乙醇添加量的交互项对生育三烯酚提取率有显著影响；在本实验条件下，生育三烯酚最佳超临界CO₂萃取条件为：萃取温度51.8 ℃、萃取压力34.7 MPa、乙醇添加量9%、萃取时间 120 min。     

水蚀模型USLE与WEPP在紫色土水蚀预测中的应用对比研究

该文分别确定了USLE与WEPP模型的参数指标，通过实测遂宁组紫色土的单次降雨产沙量，对降雨产沙实测值与模型预测值进行比较分析，结果表明：在20°休闲小区模拟预测WEPP模型预测效果多数情况下优于USLE模型；通过多因子贡献分析发现，降雨量因子对产沙量的影响最大，其对休闲区和布设措施小区产沙量的贡献率分别达到了48.0%和64.1%。根据统计学中累积贡献率大于80%确定公共因子的原则，确定降雨量与降雨历时为遂宁组紫色土地区侵蚀产沙量的公共因子。     

九种动物性食品致病菌通用前增菌方法的研究

为探索快速多重检测食源性致病菌的方法,对污染动物性食品的大肠埃希氏菌O157:H7(EnterohemorrhagicEscherichiacoli O157:H7),副溶血性弧菌(Vibrio parahaemolyticus),创伤弧菌(Vibrio vulnificus),伤寒沙门氏菌(Salmonella typhi),金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus),小肠结肠炎耶尔森氏菌(Yersinia enterocolitica),单核细胞增生李斯特氏菌(Listeriamonocytogenes),宋氏志贺氏菌(Shigella sonnei),荧光假单胞菌(Pseudomonas fluorescens)等九种致病菌进行了通用前增菌方法的研究。研究了培养基、培养温度和培养时间对九种菌前增菌效果的影响,结果表明:LB肉汤培养基,36℃培养18h,九种致病菌的增菌效果最好且数量级均衡一致,均达到108cfu·mL-1。     

岷江上游景观格局与土壤侵蚀变化——以杂古脑流域为例

[目的]探索不同景观格局对流域土壤侵蚀过程的影响及动态变化,为岷江上游的生态保护和恢复工作提供依据。[方法]应用景观生态学理论与通用土壤流失方程(USLE)分析岷江上游杂古脑流域1990年和2015年的景观格局变化与土壤侵蚀变化。[结果]杂谷脑流域景观类型动态主要表现为草地面积由70 125hm~2增加到82 568hm~2,林地和耕地面积少量增加,未利用的其他地类面积减少了12 542hm~2。该区域25a来植被覆盖度显著提高,土壤侵蚀程度显著下降;2015年中度侵蚀强度以上的土壤侵蚀发生面积均出现下降,极强度侵蚀活动的发生面积下降了36 102.69hm~2。[结论]25a间杂古脑流域以草地为主的植被恢复和景观格局变化,有效降低了该区域的土壤侵蚀强度,减少了水土流失。     

Modelling spatial uncertainty of soil erodibility factor using joint stochastic simulation

Soil erosion varies greatly over space and is commonly estimated using the revised universal soil loss equation (RUSLE). Neglecting information about estimation uncertainty, however, may lead to improper decision‐making. One geostatistical approach to spatial analysis is joint stochastic simulation, which draws alternative, equally probable, joint realizations of a regionalized variable. Differences between the realizations provide a measure of spatial uncertainty and allow us to carry out an error propagation analysis. The objective of this paper was to assess spatial uncertainty of a soil erodibility factor (K) model resulting from the uncertainties in the input parameters (texture and organic matter). The 500 km² study area was located in central‐eastern Sardinia (Italy) and 152 samples were collected. A Monte Carlo analysis was performed where spatial cross‐correlation information through joint turning bands simulation was incorporated. A linear coregionalization model was fitted to all direct and cross‐variograms of the input variables, which included three different structures: a nugget effect, a spherical structure with a shorter range (3500 m) and a spherical structure with a longer range (10 000 m). The K factor was then estimated for each set of the 500 joint realizations of the input variables, and the ensemble of the model outputs was used to infer the soil erodibility probability distribution function. This approach permitted delineation of the areas characterized by greater uncertainty, to improve supplementary sampling strategies and K value predictions. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.