基于ANSYS的文丘里施肥器水力特性研究

为了系统的分析文丘里施肥器的水力特性,在现有的相关研究基础上,利用ANSYS软件对其展开相应数值仿真。较为详细的分析文丘里施肥器在其管径发生改变时的压强以及流速变化规律,为水肥一体化灌溉选择较为合适的文丘里施肥器,提供一定的数值参考价值。研究表明通过使用ANSYS软件进行仿真,可以为实际灌溉时选择正确型号的文丘里施肥器提供具有可靠性的建议。     

基于CNN-RF模型的广州地区土壤质地识别方法

不同土壤质地直接影响土壤水分渗透程度和农作物养分吸收，进而影响农作物的产量及质量，针对土壤质地难以开展高效、精准识别等问题，基于卷积神经网络-随机森林(CNN-RF)模型算法用于实现土壤质地高效、精准识别。首先用比重法测定土壤样本中砂粒、粉粒和黏粒的百分比，然后采用自主研制的便携图像采集装置，对广州地区的土壤进行1 000个样本采集并对土壤研磨、筛选、拍摄，建立土壤样本质地和图像的数据库，提取图像中的颜色特征和纹理特征，利用CNN-RF模型并结合3种组合(颜色、纹理、颜色+纹理)方法对土壤样本中的黏粒、粉粒和砂粒百分含量进行回归预测。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R²)进行模型回归性能评估。从混淆矩阵进行模型分类结果可知，预测砂粒的MAE、RMSE、R²值分别为3.37、3.71和0.99；粉粒的MAE、RMSE、R2值分别为3.48、3.79和0.98；黏粒的MAE、RMSE和R²值分别为3.38,3.76,0.99。与RF、KNN、VGG6-RF模型相比，这种CNN-RF模型得到的MA...