拖拉机集材对迹地土壤条件及苗木生长影响的研究(Ⅱ)——拖拉机对集材道苗木生长影响的灰色动态分析

履带式拖拉机和轮式拖拉机由于其走行机构的不同,其集材道土壤压实也存在差异,特别衡量土壤压实的两个重要指标——土壤硬度和孔隙度——两种机型不一致。通过对调查测定数据进行计算处理以及用灰色系统理论进行动态分析,结果表明:与轮式拖拉机相比,履带式拖拉机对苗木生长是有利的。     

基于动态边界的双吸离心泵叶片渐进磨损及泵性能预测

过流边界形态随磨损时间的变化对客观真实地反映双吸离心泵磨损特性及磨损形貌至关重要。采用欧拉-拉格朗日方法,配合磨损壁面几何重构的动态边界法,对黄河平均含沙量及粒径下甘肃省景泰川泵站双吸离心泵进行固液两相流计算,结合实验数据,预测了该泵叶片渐进磨损特性,分析了叶片磨损机理及壁面几何形貌变化对泵性能影响。结果表明：以冲击角函数最大值对应冲击角α0为阈值,小于α0磨损形貌呈类圆形凹坑,大于α0磨损形貌呈沟槽状,冲击角在50°~75°范围且冲击速度高的叶片区域磨损率大,叶片磨损程度严重;根据该泵水力性能损失率变化特性,将预测期划分为3个阶段,磨损率在初期增长率最大,但在数量级上远小于中、后期,使前1000h磨损阶段扬程损失率、效率损失率、叶片质量损失率均小于其他阶段;上述3个参数的增长均呈初期慢、中期快、后期减缓的趋势,最大增长率均在磨损中期,参数变化曲线斜率分别为1.51×10-3、1.97×10-3、4.12×10-3,在1000~6000h磨损时长范围内,磨损导致双吸离心泵性能下降最快。     

全基因组预测枯草芽孢杆菌BEST195的分泌蛋白

枯草芽孢杆菌BEST195作为纳豆菌的一种,是纳豆生产的重要菌株之一。利用SignalP、ProtComp、TMHMM、Phobius、LipoP、TatP等预测程序对该菌中4456条蛋白质序列进行分泌蛋白找寻,同时,对上述分泌蛋白的氨基酸分布、信号肽长度大小、信号肽切割位点等性质进行分析。结果表明：枯草芽孢杆菌含有分泌蛋白102个,其氨基酸长度、信号肽长度与植物病原菌不同;信号肽切割位点属于A X A类型,与其他已经报道的植物病原真菌、细菌以及卵菌中分泌蛋白信号肽切割位点一致。通过上述生物信息学分析方法有效地实现了枯草芽孢杆菌BEST195分泌蛋白的预测,分泌蛋白的信号肽切割位点具有物种保守型特点。     

基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测

生物质中钾、钠等碱金属含量高,极易导致生物质与煤混燃灰沾污结渣严重。灰熔融特征温度是用于表征积灰结渣倾向的重要指标。该研究在充分考虑灰中酸/碱性组分对熔融特征温度影响的基础上,以生物质与烟煤混燃灰中Al₂O₃、SiO₂、P₂O₅、SO₃、K₂O、CaO、Fe₂O₃7种氧化物作为变量,利用Matlab软件建立了基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测模型,并以中国农村典型的玉米秸秆和神木烟煤为试样,测定其在不同掺混比例、不同温度和不同停留时间下的灰分组成及熔融特征温度。试验结果表明：随着混合燃料中玉米秸秆的质量分数由25%增至75%时,灰样中MgO、K₂O、CaO、Na₂O等碱性氧化物的含量增加,特别是对于K₂O而言,其质量分数由5.89%升至14.41%,而Al₂O₃、P₂O₅和SO₃等酸性氧化物的含量逐渐减少,其中Al₂O₃的质量分数由12.05%降至7.78%,P₂O₅的质量分数由3.66%降至1.07%,SO₃的含量由7.70%降至1.48%。随着灰化温度升高和停留时间延长,Cl元素的含量明显减少。将该模型的预测结果与经验公式预测结果及试验结果对比,发现该预测模型中P₂O₅、SO₃对灰熔融特征温度的影响系数较大,这与试验结果基本相符。灰熔融特征温度与Al₂O₃、SiO₂、P₂O₅、CaO等氧化物含量呈正相关,表明这些氧化物成分有助于抑制熔融结渣。利用试验测量及经验公式等方法对该预测模型的结果进行检验,利用该模型预测的熔融特征温度与试验值的误差在5%以内,验证了该模型的准确性和可靠性。该模型研究结果可为准确预测生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度以及防治锅炉积灰结渣提供参考。     

蓝细菌16S rRNA双甲基化酶基因ksgA的进化分析、蛋白结构预测及功能验证

为研究核糖体小亚基rRNA双甲基化酶基因ksgA的进化关系、蛋白结构和功能,利用MEGA 5.2软件构建了37种蓝细菌ksgA基因和16S rDNA的系统进化树,通过SWISS-MODEL分析和预测KsgA的蛋白质结构模型,并通过克隆集胞蓝细菌Synechocystis sp.strain PCC 6803、鱼腥蓝细菌Anabaena sp.strain PCC7120和聚球蓝细菌Synechococcus elongates sp.strain PCC 7942的ksgA基因对大肠杆菌ksgA突变体进行了异源互补.结果表明:ksgA基因在蓝细菌中与16S rDNA进化分支高度相似,且体现出蓝细菌进化的聚类特征;蓝细菌KsgA甲基化酶与该蛋白家族的其他蛋白质拥有共同的保守结构、催化位点和配体结合位点;克隆的3种蓝细菌ksgA基因均能在一定程度上互补大肠杆菌ksgA基因的功能.     

利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型,此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量,从而实现提早进行选择,加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。     

高层建筑桩基础沉降预测

高层建筑施工过程可近似地看为一个线性加载的过程。在沉降-时间曲线特征的基础上,建立了高层建筑桩基础的龚帕兹沉降-时间预测模型,其中3个参数a、b和c可以简单求解得到。两个个工程实例的应用证明了该模型在桩基沉降预测中的合理性和实用性。     

基于机器学习算法的奶牛疾病预测模型的研究

【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning, ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree, DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、随机森林(Random Forests, RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)和逻辑回归(Logistic Regression, LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT...     

石羊河流域玉米棉铃虫发生气象条件分析预测

为深入了解石羊河流域玉米田棉铃虫的发生规律和准确预测其危害特征,以石羊河流域1999～2007年玉米田棉铃虫和气象资料为基础,运用膨化相关、SPSS统计软件进行逐步回归、方差分析,分析、模拟了气象因子与卵始见期、卵高峰持续期、高峰期百穗卵量关系和预测模型,模型回代检验效果较好.结果表明:棉铃虫累计百株卵量增长动态符合典型的"S"生长曲线,Nt=206.8536/1+e3.8130-0.3703t,呈缓慢增长-快速增长-减速增长.棉铃虫卵始见期与光热因子呈负相关,与风、水分因子呈正相关;高峰期百穗卵量与此恰恰相反.热量多、气温高使棉铃虫的繁殖力和生存力提高,棉铃虫卵出现早、年发生程度重.棉铃虫卵期、蛹期相对干旱利于卵的羽化,使卵出现早、卵量增加.