偏高岭土对高强机制砂混凝土性能的影响

利用扫描电子显微镜(SEM)、压汞法(MIP)、快速氯离子迁移系数法(RCM)等手段,研究了偏高岭土(MK)掺量对高强机制砂混凝土抗压强度以及抗氯离子渗透性能的影响.研究发现: 掺入MK能够有效改善高强机制砂混凝土的力学性能和抗氯离子渗透性能:随MK掺量增加,抗压强度与抗氯离子渗透性能均呈先增大后减小的趋势,最佳MK掺量为8%,此时28 d抗压强度为98.5 MPa,较基准组增加13%,氯离子迁移系数为1.89×10^-12 m²/s,较基准组减小60%.微观结构试验表明适宜的偏高岭土掺量能够有效促进水泥水化;偏高岭土颗粒的晶核效应和微集料填充效应协同作用,使得机制砂混凝土的微观结构更加均匀密实,机制砂混凝土的多害孔、有害孔减少,少害孔增加,从而提高了机制砂混凝土抗压强度和抗氯离子渗透性能.     

景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。     

茶树植保机械及减量施药技术研究进展

农药防治是茶树病虫害综合防治的重要组成部分,其在病虫害突发或爆发时具有快速高效的防治优势。茶树叶片表面具有亲水性,常量施药会造成茶叶农残超标、生态环境破坏等问题,实现茶树减量施药是减少茶叶农残的有效手段。系统综述了茶树生物特性、茶树病虫害预测诊断及防治方法、茶树植保机械及施药技术,强调提高茶树低容量喷雾的农药有效利用率是实现茶树减量施药的关键。针对目前茶园地面工况复杂及农药利用率低的问题,本文从低容量仿形喷雾机、茶树病虫害喷雾决策及智能终端等六个方面提出茶树病虫害施药技术及装备的研究建议,指出低量化、精准化及智能化是未来茶树植保喷雾机械及施药技术的发展方向。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

无人机倾斜航空摄影监测崩岗侵蚀量变化的方法

如何高效精确地监测崩岗的动态发育过程并且量化侵蚀量是崩岗侵蚀机理研究中的难点。该文以准专业级无人机对目标崩岗进行倾斜摄影获得的全方位多角度航空影像为基础，通过空三加密处理生成目标崩岗的三维点云模型；利用点云数据构建DTM，提取目标崩岗地形数据；运用多时相连续DEM相减的方法获取监测周期内崩岗的高程变化，计算侵蚀量并找到侵蚀严重的部位，再使用2.5D体积测算方法细化侵蚀严重的崩壁和沟头部位的侵蚀量，以此作为补充，最终获得监测期内的总侵蚀/沉积量体积并换算为泥沙量。最终结果验证的平均相对误差为9.69%，一个月监测周期内最大的绝对误差仅为0.303 3 m3，满足监测要求。因此利用无人机倾斜航空摄影测量的方法监测崩岗侵蚀量是可行有效的，该方法可提取崩岗的所有地形信息，研究侵蚀泥沙的来源和侵蚀过程，是较为快速和精确的崩岗监测手段。     

基于辐射和温度的ET0模型在吐鲁番地区的比较与修正

利用吐鲁番地区3个气象站2000—2015年逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)模型为标准,对6种ET_0模型(M-A模型、P-T模型、M-H模型、H-S模型、Traj模型和B-H模型)进行评价并修正,采用均方根误差(RMSE)、绝对平均误差(MAE)、平均相对误差(MRE)评价指标和Wilcoxon非参数检验法比较年、月尺度上各模型修正前后的估算精度,以筛选适用吐鲁番地区ET_0简化估算模型。结果表明:吐鲁番地区ET_0的主要影响因子是R_s(太阳辐射),其次是e_s(饱和水汽压)和R_n(作物表面净辐射);修正前,年尺度上,M-H模型的估算精度最高;月尺度上,各模型误差较大且与FAO-56 PM模型存在显著差异,适用性较差;修正后,各模型在年、月尺度上的精度均有明显提高,无显著差异,其中修正后的P-T、M-H和B-H模型估算精度最高,可作为吐鲁番地区ET_0简化估算模型。     

Improving wood volume predictions in dry tropical forest in the semi-arid Brazil

The volumetric variability of dry tropical forests in Brazil and the scarcity of studies on the subject show the need for the development of techniques that make it possible to obtain adequate and accurate wood volume estimates. In this study, we analyzed a database of thinning trees from a forest management plan in the Contendas de Sincorá National Forest, southwestern Bahia State, Brazil. The data set included a total of 300 trees with a trunk diameter ranging from 5 to 52 cm. Adjustments, validation and statistical selection of four volumetric models were performed. Due to the difference in height values for the same diameter and the low correlation between both variables, we do not suggest models which only use the diameter at breast height (DBH) variable as a predictor because they accommodate the largest estimation errors. In comparing the best single entry model (Hohenald-Krenn) with the Spurr model (best fit model), it is noted that the exclusion of height as a predictor causes the values of 136.44 and 0.93 for Akaike information criterion (AIC) and adjusted determination coefficient (R2 adj), which are poorer than the second best model (Schumacher-Hall). Regarding the minimum sample size, errors in estimation (root mean square error (RMSE) and bias) of the best model decrease as the sample size increases, especially when a larger number of trees with DBH≥15.0 cm are randomly sampled. Stratified sampling by diameter class produces smaller volume prediction errors than random sampling, especially when considering all trees. In summary, the Spurr and Schumacher-Hall models perform better. These models suggest that the total variance explained in the estimates is not less than 95%, producing reliable forecasts of the total volume with shell. Our estimates indicate that the bias around the average is not greater than 7%. Our results support the decision to use regression methods to build models and estimate their parameters, seeking stratification strategies in diameter classes for the sample trees. Volume estimates with valid confidence intervals can be obtained using the Spurr model for the studied dry forest. Stratified sampling of the data set for model adjustment and selection is necessary, since we find significant results with mean error square root values and bias of up to 70% of the total database.     

车-液耦合响应下液罐车稳定性控制仿真

为了提高液罐车行驶安全性、减少液罐车侧翻、失稳所带来的危害,对于液罐车在转向或换道时车-液耦合动态响应对整车稳定性的影响进行了研究。联合液体纳维斯托克斯和流动控制方程,应用计算流体动力学软件ANSYS/Fluent建立并求解液体晃动模型,通过结合液体晃动模型和三自由度液罐车刚体模型获得液罐车车-液耦合动力学模型,分析有无控制策略情况下,液体晃动对液罐车横向稳定性的影响。仿真结果表明:提出的模糊差动制动控制策略能够有效提高车辆抗侧翻能力,减少罐车运输过程中交通事故的发生,对液罐车运输有指导意义。     

串联式混合动力拖拉机分动箱的设计与试验

设计的串联式混合动力分动箱由输入轴、中间轴、输出轴以及轴上齿轮和一对滑移齿轮组成。为减小分动箱体积,同时满足配套旋耕机较大耕深需求,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以分动箱总中心距和齿轮总体积最小为目标函数,建立了分动箱参数优化的数学模型。采用基于改进粒子群算法(PSO)的参数优化策略,优化结果表明,与基本粒子群算法相比,改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛精度方面均有明显提高,改进后的齿轮总体积减小了2.9%,优化精度提高了1.5%。分动箱运动学仿真及试验结果表明,优化后的分动箱动力输出轴(PTO)动力性能符合要求,能够满足配套旋耕机的工作要求。     

马铃薯碰撞损伤试验与碰撞加速度特性分析

针对收获过程中马铃薯破皮损伤率高的问题,以新鲜马铃薯为研究对象,借助马铃薯碰撞试验台,通过正交试验分析试验因素对马铃薯碰撞损伤体积的影响;结合马铃薯碰撞加速度变化曲线,分析马铃薯与杆条的碰撞压缩过程;选取初始高度和马铃薯质量为试验因素,考察碰撞加速度峰值随各因素水平的变化规律并建立回归模型,最后测试马铃薯碰撞损伤临界值。试验结果表明:影响马铃薯碰撞损伤体积因素的显著性由高到低依次为初始高度、马铃薯质量、马铃薯温度和碰撞材料;马铃薯与杆条碰撞经历了粘弹性压缩、弹塑性压缩、弹性恢复、与杆条分离等4个阶段;加速度峰值随初始高度的增加而增加,随马铃薯质量的增加而减小;马铃薯温度分别为5、15、23℃时与65Mn钢杆碰撞产生损伤的初始高度分别为50、80和250 mm,对应的碰撞速度和加速度峰值分别为0.99、1.253、2.506 m/s和434.154、674.437、1 249.794 m/s~2;马铃薯温度为15℃时与65Mn-塑料和65Mn-橡胶碰撞产生损伤的临界高度分别为320和280 mm,对应的碰撞速度和加速度峰值分别为2.506、2.344 m/s和1 589.528、1 409.697 m/s~2。