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1.
2.
为建立黑水虻幼虫与收集、输送、分离等机械工作部件间发生碰撞时的碰撞模型,基于黑水虻幼虫生物特性,应用Hertz弹性碰撞理论推导了黑水虻幼虫碰撞过程动力学方程,结合运动学方程原理构建了黑水虻幼虫恢复系数的测定装置并进行了黑水虻幼虫恢复系数测定试验。试验针对第5龄期的黑水虻幼虫,采用L16(44×23)混合正交试验方案研究了碰撞材料、材料厚度、下落高度、碰撞角、跌落方向、含水率等因素对黑水虻幼虫恢复系数的影响,然后对碰撞材料、材料厚度、下落高度、碰撞角、跌落方向进行单因素试验,并获得了材料厚度、下落高度、碰撞角对恢复系数的影响规律与回归方程,且方程的决定系数均不小于0.9427。试验结果表明,影响黑水虻幼虫恢复系数的因素影响由大到小为:碰撞材料、下落高度、碰撞角、跌落方向、碰撞材料厚度、含水率,其中含水率对恢复系数影响不显著。单因素试验结果可得:黑水虻幼虫与Q235钢、铝合金、有机玻璃、橡胶等碰撞材料间的恢复系数依次降低,随下落高度的增大而逐渐减小,随材料厚度的增加而逐渐增大,恢复系数随碰撞角的增大而整体呈增大趋势,且横向跌落方向大于纵向跌落方向。该文研究结果可为黑水虻幼虫收集、输送、分离等机械相关工作部件优化设计提供参考依据。 相似文献
3.
小麦生产是河南省农业生产中的重要环节,在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度,综合考虑影响小麦产量的相关因素,基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化,提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集,并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明,PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络,PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中,PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度,稳定性好,可为小麦产... 相似文献
4.
针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能. 相似文献
5.
本文主要对辣椒组织培养过程中外植体的选取与消毒、培养基理化性质、各类植物激素和防褐化添加剂的影响效果进行了综述,同时,也对愈伤组织褐化机理、再生苗移栽的方法等进行了讨论,以期为辣椒的快繁育苗技术发展提供参考。 相似文献
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7.
为解决河南油田聚合物驱油注聚井堵塞导致采收率严重下降的问题,采用物理模型试验及扫描电镜(SEM)的方法对堵塞位置、堵塞因素进行研究.聚合物注入性试验结果表明,注入阻力越大,注入压力就越高,确定堵塞位置为近井地带,结果与实际矿场结果相符;扫描电镜结果表明,高渗岩心以吸附堵塞为主,低渗岩心以机械捕集为主;静态吸附试验显示防吸附剂质量分数、聚合物相对分子质量、矿化度、温度均对聚合物吸附有不同程度影响,为此研制出一种使砂岩表面润湿反转以减少吸附的防吸附剂(代号5807),并对注入参数进行优化:防吸附剂最优注入质量分数为0.5%;该防吸附剂耐盐性较好,不同矿化度(1500~10000mg/L)对该防吸附剂体系的防吸附率影响不大;防吸附剂注入体积数越大,聚合物防吸附率越高,最佳注入体积为0.6PV;防吸附剂处理地层的时间越长,聚合物防吸附率越高,处理时间在12h以上防吸附率大于70%;防吸附剂的最佳注入方式为:顶替液+0.6 PV防吸附剂段塞+1PV清洗剂.该研究对油田后续现场施工及动态调整具有重要指导意义,同时也可为河南油田提高聚合物驱技术应用效果提供理论支持. 相似文献
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10.
针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限,导致防碰撞能力下降的问题,提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型,通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置,对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理,实现模型的训练和优化。实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力,达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法,具有一定的参考价值和应用前景。 相似文献