基于智能算法的猪饲料配方优化数学模型

在多种原料配比过程中，营养指标因素复杂的实际情况及控制成本保证收益的现实需求，文章结合智能算法背景，进行猪饲料配方优化设计，建立猪饲料配方模型，采用智能算法求解饲料配方的过程，对于生猪饲料配方进行建模，同时优化出饲料配方。结果表明，智能算法的猪饲料配方优化能够解决多种原料配比以及多个营养指标复杂因素，实现快速计算和生产处理，对企业生产者、销售经营者、实际消费者具有十分重大的价值与现实意义。 [关键词]智能算法|猪饲料|配方优化|数学模型     

多环芳烃在茶树鲜叶及绿茶加工过程中残留水平研究

利用气相色谱-串联质谱联用仪监测了茶树鲜叶及其绿茶加工中多环芳烃(PAHs)的残留水平。结果表明,不同地区茶树一芽二叶样品PAHs含量差异明显,产地环境PAHs污染程度对茶鲜叶PAHs含量影响较大。茶芽、嫩叶、老叶PAHs含量分别在40.5~52.8μg·kg~(-1)、50.0~67.4μg·kg~(-1)和91.5~97.6μg·kg~(-1)之间,PAHs含量大小顺序为老叶嫩叶芽。汽车尾气对交通公路旁茶树芽和嫩叶PAHs含量影响较大,且对50 m范围内茶树鲜叶影响更明显。电加热干燥模式下,水分散失和PAHs挥发是影响绿茶加工过程中PAHs含量的两个关键因子。加工环节过后,茶叶PAHs含量由61.0μg·kg~(-1)上升到166.1μg·kg~(-1)。摊放和干燥过程中PAHs大量挥发,造成茶叶干重中PAHs残留量由292.0μg·kg~(-1)降低到171.9μg·kg~(-1)。     

行星变速机构换挡变胞与其构态属性自动识别

针对数学表征行星变速机构换挡变胞过程及自动识别各挡位构态属性较难的问题，首先，解析了行星变速机构变胞理论，基于机构转换法定义相对转速意义下行星排构件间运动副约束函数的转换规则，构建以约束函数为元素的行星变速机构构件和关联关系的邻接矩阵；然后，根据换挡逻辑分析了操纵离合器和制动器的换挡变胞过程，基于邻接矩阵分别推导这两种换挡构态演变的变胞方程，建立包含行星排空转和整体回转等特殊构态的判别准则，结合实例分析揭示换挡变胞机理；最后，通过建立相对转速方程和行星变速机构特性参数识别，结合行星变速机构等效拓扑模型的约束条件，提出了基于构态变胞方程的行星变速机构传动比和转矩自动建模和求解方法，实现了行星变速机构各挡位构态属性的自动识别。以某拖拉机行星变速器为例进行了分析，验证了该方法的可行性和有效性。     

基于物联网的日光温室环境监测在线校准

[目的]温室环境条件特别是温度对于作物生长和发育具有十分显著的影响。日光温室调控的主要环境因子之一是温度。然而,自然环境下的光照对温度产生作用,影响空气温度的监测精度。大多温度传感要求将传感器置于避光处,然而实际应用中难以保证。[方法]采用机器学习中的支持向量机算法(SVM),对日光温室内的温度智能监测算法进行了研究,根据光照情况对实时监测的温度数据进行校准。[结果]通过与实验测量的数据进行对比分析,结果表明,所提出的监测方法可以较为准确地实时监测空气温度,从而无需使用隔热材料或者遮阳处理,就可以基于监测的数据更精确地对相应的环境因素进行调节。[结论]基于该方法,可采用常用的工业设备实现温室大棚内实时温度数据的监测,既可以节约设备和人力成本,又可以为温室控制提供准确的数据。     

基于物联网技术的智能农业管理系统设计

随着信息时代的发展,智能农业得到了前所未有的发展空间。为了提高农业管理的科学性,提高工作效率,本文设计了一种基于物联网技术的智能农业管理系统,该系统基于阿里云物联网平台通过智能传感器技术采集农业数据和智能管理。系统具有实时采集和监控功能,使用户能够及时处理各种环境信息,提高管理效率和生产效率。实验测试结果表明：本文所设计的智能农业管理系统具有稳定性强、可靠性高、价格低廉等特点,为智能化农业管理系统提供了一种可行的方案。     

植保无人机旋翼风场模型与雾滴运动机理研究进展

近几年，植保无人机施药技术在中国获得广泛应用，并逐渐发展为国内主要植保技术之一。但由于对植保无人机施药技术基础理论研究不够深入，相关机理尚不明晰，且植保无人机作业平台的稳定性依然有待提高，导致国内植保无人机施药效果不够理想。深入研究植保无人机施药技术的基础理论，理论结合试验结果共同指导植保无人机田间施药是提高其施药效果的经典方法。该研究综述了植保无人机旋翼风场分布特性、雾滴与无人机旋翼风场交互机理、雾滴沉降与飘移机理、雾滴与叶片表面的交互机理及雾滴分散和蒸发特性等植保无人机施药技术基础理论及其模型构建情况的国内外研究现状，并结合其基础理论与模型构建的国内外研究现状，给出植保无人机施药技术的未来发展建议，以期为植保无人机施药技术的发展提供参考。     

基于无人机高光谱影像的玉米地上生物量反演

【目的】研究以玉米地上干生物量为研究对象,探讨基于无人机高光谱数据利用人工神经网络法反演生物量的可行性。【方法】在吉林省蔡家镇开展玉米氮肥梯度试验,并进行无人机高光谱数据和地上干生物量获取,共获数据30组。随机选22组数据用于建模,剩下8组用于模型的外部验证。分别基于光谱指数法和BP神经网络算法构建反演模型,比较分析各种方法反演玉米生物量的优劣。【结果】结果表明：和基于光谱指数构建的生物量反演模型相比,BP神经网络模型取得了更好的反演结果。其建模时决定系数为0.99均方根误差为0.08 t/ha,相对均方根误差为3.39%；外部验证时,决定系数为0.99,均方根误差为0.15 t/ha,相对均方根误差为8.56%。【结论】BP神经网络模型可有效提高无人机高光谱遥感反演玉米地上生物量的精度。     

植保无人机在江苏农垦稻麦病虫草害防治中的应用及展望

植保无人机作为一种新型施药工具,以作业高效安全、节水省药环保等特点于近几年迅速发展,并已广泛应用于农作物病虫草害防治。本综述重点对我国植保无人机的施药发展现状、近年来江苏农垦植保无人机的应用情况和植保无人机应用过程中存在的问题进行阐述,并对植保无人机应用的未来发展趋势进行展望。     

基于Cruise的纯电动汽车的参数匹配与仿真

对某款纯电动汽车的驱动电机参数、传动系统参数、电池组参数等进行参数匹配选型,并借助汽车仿真软件AVL Cruise(Cruise是一款在业界功能最强大、最稳定,适用性最广的整车和传动系统性能分析的仿真工具)进行动力性能仿真分析。经过仿真验证之后,该参数匹配过程正确,动力性能达到设计的要求。