农产品组织中光输运规律的初步研究

目前对农产品近红外无损检测中的光输运规律研究较少,该文主要从光的辐射传输方程出发,简析了基于该理论的几种相关模型及Monte Carlo(蒙特卡罗)仿真方法,讨论了各种模型适用条件和范围。应用Monte Carlo仿真方法,选择目前已知的肌肉组织光学参数进行了仿真计算,给出光源到检测距离与穿透深度的计算结果。研究表明,光传输理论和蒙特卡罗仿真方法在农产品无损检测领域将有良好的应用前景。     

用稳态空间分辨光谱技术检测农产品光学参数的研究及应用

基于光子输运理论,针对农产品强散射介质的特点,采用光子输运方程的漫射近似理论,从其解的形式出发,进行以稳态空间分辨光谱技术为基础的农产品光学参数无损测量方法的研究,设计了农产品光学参数的无损检测装置,用以获得吸收系数和约化散射系数等光学参数.通过对散射与吸收的标准液体模型(Intralipid-10%溶液与Evan's blue溶液)在波长750 nm处的光学参数的测量,对系统进行了测试校准.测试结果表明,系统稳定、可靠并日.检测得到组织的光学参数与文献报道的理论值一致.首次应用基于稳态空间分辨光谱方法测量了富士苹果样品的光学参数,检测结果约化散射系数为(0.97711±0.191858)mm-1,吸收系数为(0.00321±0.00076)mm-1;同时测量了番茄样品,其约化散射与吸收系数分别为(1.13451±0.22749)mm-1,(0.00140±0.00045)mm-1;稳态空间分辨光谱方法较时间分辨光谱TRS方法更适合应用在果蔬生产检测中.     

基于光子传输模拟的苹果品质高光谱检测源探位置研究

光谱无损的检测方法是质检测最常用的方法之一。传统的光谱仪光源探头位置和源探距离相对固定,导致品质检测精度受限。为解决这个问题,提出基于蒙特卡洛的苹果多层组织的光子传输模拟,分析了光子入射最佳位置和源探距离,并用点光源高光谱仪实际拍摄红富士苹果进行验证。分析表明,光子在苹果赤道位置入射,具有73.12%概率到达更深的深度。源探距离与苹果的光学参数有关,形状为圆环,源探距离内外半径为1.5～10.15 mm。点光源高光谱仪采集红富士苹果的光谱信息,光子入射位置为赤道,源探距离为距离光源点半径2.7～11.7mm的圆环,与模拟数据分析结果基本一致。蒙特卡洛光子传输模拟方法为研究高光谱苹果品质无损检测开辟了新思路,分析结果可以为研究高光谱品质检测试验设计和苹果便携式品质检测光学仪器设计提供理论基础。     

作物冠层BRDF的Monte Carlo模拟与分析

该文构建了光子在作物冠层传输的随机过程,采用蒙特卡罗(Monte Carlo)方法模拟了作物冠层BRDF。对比蒙特卡罗模型和MCRM模型,分析了叶倾角(LAD)与叶面积指数(LAI)对两模型BRDF的影响,并对其中的变化给出了合理的解释。研究表明,两模型虽然在模拟的BRDF数值上有一定差异,但在不同LAD和LAI对BRDF的变化趋势上达到了较好的一致性。最后,用实测BRDF数据验证和分析蒙特卡罗模型,结果表明,蒙特卡罗模型与实测BRDF较为吻合,蒙特卡罗模型可以作为其他作物冠层BRDF前向模拟的有效验证工具。     

7.5MeV电子束转轫致辐射的理论研究初探

为研究电子束转轫致辐射的特性,采用FLUKA蒙特卡罗程序,研究了7.5 Me V电子束透过Cu、Ag、W、Ta、Water靶的电子、轫致辐射光子的特性,得到了利用轫致辐射进行辐照时的最佳靶厚度,以及在最佳靶厚度情况下的透射轫致辐射的能量密度分布。同时对不同束流扫宽情况下的能量利用率进行了初步探讨。本研究对7.5 Me V电子束转轫致辐射的靶设计及其辐射加工产业具有一定的理论指导意义。     

蒸汽烫漂与热风干燥箱流场优化设计及仿真

农产品的烫漂与干燥是农产品加工的关键技术。农产品蒸汽烫漂与热风干燥箱是集烫漂与干燥一体的新型农产品绿色保质低碳智能干燥技术装备。农产品蒸汽烫漂与热风干燥箱内部流场均匀性直接影响着农产品烫漂与干燥效果。为提高其内部速度均匀性与温湿度均匀性,同时减少冷凝现象发生,采用计算流体力学（computational fluid dynamics,CFD）方法建立蒸汽烫漂与热风干燥箱模型,对其送风方式和送风口数量进行研究。结果表明：侧送侧回的送风方式在速度场以及温湿度场的均匀性总体优于上送下回,能量利用系数提高约18%,箱内壁面冷凝面积小于上送下回。仿真研究表明,当送风口数量为4个时,箱内的温度场和相对湿度场均匀性更好,能量利用系数最高。试验表明,蒸汽烫漂与热风干燥箱的试验值和仿真值最大温度偏差为2.3℃,相对湿度误差不超过1.3%,误差在合理范围内,仿真结果可靠,研究结果可为农产品低碳智能干燥新技术的研究提供参考。     

农村电网实时安全风险管理模型与方法研究

随着科学技术的发展,农村电网的可靠性研究在算法方面有了新的进步。蒙特卡罗仿真法具有抽样次数与电网规模无关而只与要求的精度有关的特点,在农村电网安全风险管理中得到了广泛的应用。介绍了序贯仿真、非序贯仿真基本的蒙特卡罗概率仿真算法的基本原理和特点。     

Calculation and simulation of air mass flow forturbocharged diesel engines

在进行增压器与柴油机匹配及柴油机系统动态仿真时,需要准确计算柴油机进气流量。为确定最佳的进气流量计算模型,对进气流量平均值模型进行比较分析,综合考虑增压中冷、废气再循环率、充量系数及工况变化的影响并建立相应的修正模型,利用Matlab/Simulink对所有模型进行了仿真验证。仿真和试验结果表明：修正后的进气流量模型计算结果与试验数据相吻合,最优模型的平均相对误差为2.96%,模型设计合理准确。研究结果可为准确计算涡轮增压柴油机进气流量及其模型的选择提供指导和依据。     

基于高速摄像的玉米种子滚动摩擦特性试验与仿真

玉米种子的滚动摩擦系数是排种器设计计算和仿真分析的重要依据,但其测量目前尚无成熟的理论与方法。该文基于能量守恒原理,借助高速摄像技术对玉米种子与有机玻璃、镀锌钢板以及玉米种子间的滚动摩擦特性进行了试验研究,得到玉米种子与有机玻璃、镀锌铁板以及玉米种子间的滚动摩擦系数分别为0.0931、0.0531和0.0782。通过玉米种子休止角试验和离散元分析软件EDEM仿真结果的对比,对所得试验数据进行了验证,结果表明所得数据准确性较高,可为排种器的设计计算与仿真分析提供理论依据。     

涡轮增压柴油机进气流量的计算与仿真

在进行增压器与柴油机匹配及柴油机系统动态仿真时,需要准确计算柴油机进气流量。为确定最佳的进气流量计算模型,对进气流量平均值模型进行比较分析,综合考虑增压中冷、废气再循环率、充量系数及工况变化的影响并建立相应的修正模型,利用Matlab/Simulink对所有模型进行了仿真验证。仿真和试验结果表明:修正后的进气流量模型计算结果与试验数据相吻合,最优模型的平均相对误差为2.96%,模型设计合理准确。研究结果可为准确计算涡轮增压柴油机进气流量及其模型的选择提供指导和依据。     

Uncertainty in simulated nitrate leaching due to uncertainty in input data. A case study

Abstract. Deterministic leaching models are used to estimate regional losses of nitrate from agricultural land to the environment. The estimated leaching losses are associated with uncertainty arising from uncertainty in the input data used. In the present case study we have assessed this uncertainty by use of Monte Carlo analysis, using the Latin hypercube sampling technique. Input data have preferably been adopted from publicly available data. Data which could not be retrieved from the databases was assessed by guided estimates or based on local data. The estimated annual leaching loss from the study region was around 106 kg N ha⁻¹, which is in agreement with previous findings. The uncertainty in the leaching expressed in terms of coefficients of variation (CV) depended on the agricultural practices. CV's for arable farm rotations, cattle farm rotations, and pig farm rotations were around 20, 30 and 40%, respectively. Breakdown of the total uncertainty into contributions of different error sources did not isolate one single all important source.     

Monte Carlo 法在多元肥效模型参数估计和推荐施肥中的应用

针对多元肥效模型大量存在非典型式的事实,本文应用“3414”田间试验结果,详细介绍Monte Carlo法的原理以及在多元肥效模型参数估计、非典型肥效模型推荐施肥等方面的应用方法和步骤。结果表明,采用最小二乘法回归建模,67个二元和59个三元肥效模型的典型式出现机率分别为23.1%和16.9%;而改用Monte Carlo法参数寻优,典型式出现机率分别提高到56.7%和37.3%,是最小二乘法的2.5倍和2.2倍。与最小二乘法相比,Monte Carlo法是在参数寻优时牺牲数学上偏差平方和最小的最优性,使待估参数达到专业上最优而数学上较优,从而提高典型肥效模型的出现机率。对Monte Carlo法也不能得到典型式的晚稻磷钾非典型肥效模型,用产量频率分析法计算推荐施肥量,表明只有一组磷钾肥用量组合入选,导致磷肥推荐用量偏高而钾肥偏低。在相同目标产量下,改用Monte Carlo法,平均推荐用量介于相同试验地所建立的氮磷、氮钾和氮磷钾典型肥效模型的推荐用量之间,结果明显优于产量频率分析法。因此,Monte Carlo法为多元肥效模型参数估计和非典型肥效模型推荐施肥提供了一种新方法,提高了当前测土配方施肥田间试验的成功率。     

基于变化光源方向多图像的植物叶片表观三维模拟

为了真实准确地模拟植物叶片表观颜色,提出一种基于多图像的叶片表观模拟方法。首先搭建基于线性光源的表观图像采集系统,用以获得400张视线角度固定、光源方向变化的叶片图像集合;采用拟合方法自动地从400张图像中获得整个叶片表面的表观特征参数,包括漫反射强度、高光反射强度和粗糙度;利用该拟合方法对线性光源移动条件下理想物体的各种反射特征的变化情况进行仿真计算,然后针对叶片图像中的每个像素寻找与仿真计算结果最接近的表观模型参数作为拟合结果。通过该拟合方法,可将叶片表面上各个位置的表观参数合成3张表观参数图像,采用基于点光源的实时光照方法测试最终的可视化模拟效果。从模拟结果中可以看出利用该文方法得到的结果能够真实地表现叶片自身的表观质感特性,相对于传统方法更加真实准确。     

蔬菜氮磷钾三元肥效模型的MonteCarlo建模法

应用"3414"设计的田间肥料试验结果,探讨蔬菜氮磷钾三元肥效模型的Monte Carlo建模法。莴苣试验结果表明,采用最小二乘法回归建模,NP、NK二元肥效模型属于非典型式,PK二元和NPK三元肥效模型属于典型式;而改用MonteCarlo建模法,NP、NK和PK二元肥效模型以及NPK三元肥效模型均属于典型式。采用最小二乘法回归建模,不同蔬菜作物建立的34个三元肥效模型的典型式出现机率为41.2%,而Monte Carlo建模法的典型式出现机率为91.2%,提高了2.2倍。Monte Carlo建模法是适当放弃数学上偏差平方和最小的最优性,使待估参数达到专业上最优而数学上较优,从而提高典型肥效模型的出现机率。对莴苣氮钾非典型肥效模型的推荐施肥表明,Monte Carlo法的结果明显优于产量频率分析法。因此,Monte Carlo建模法为建立蔬菜多元肥效模型和推荐施肥提供了一种有效方法。     

A resource selection model for analyzing pseudoreplicated data due to grouping behavior of animals

Quantifying resource selection is of primary interest in animal ecology. Many analyses of resource selection assume spatial and temporal independence of the sampling unit. Autocorrelation between observations, which is a general property of ecological variables, causes difficulties for most standard statistical procedures of resource selection because autocorrelated data violate the assumption of independence. To overcome this problem, we develop a mixed-effects model to estimate resource selection functions from data that are autocorrelated because of unobserved grouping behavior by animals. In the application of the expectation-maximization (EM) algorithm, the computation of the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function does not have a closed-form solution requiring numerical integration. A Monte Carlo EM algorithm with Gibbs sampling can be used effectively in such situations to find exact maximum likelihood estimates. We propose a simple automated Monte Carlo EM algorithm with multiple sequences in which the Monte Carlo sample size is increased when the EM step is swamped by Monte Carlo errors.We demonstrate that the model can detect inherent autocorrelation and provide reasonable variance estimates when applied to nocturnal bird migration data. This approach could also be applied to ecological processes with various types of spatially and temporally autocorrelated data, circumventing serious problems caused by dangerous pseudoreplication.     

基于虚拟模型的雾滴与叶片的交互行为分析

该文针对现有雾滴与植物叶片交互行为的研究局限于水平叶片的问题,提出了一种基于试验的液滴与不同倾角的植物叶片交互行为的模拟方法,并设计了一种新的液滴弹跳方向计算方法。首先利用微距高速摄像机对液滴在不同倾角的叶片上的静态接触角大小做了精确测量,并拟合了其随叶片倾角增大的变化规律,然后以此将弹跳判定公式推广到0°~50°范围内任意倾斜的叶片上。在液滴弹跳方向计算上引入了蒙特卡洛法,代替了原有的镜面反射计算液滴弹跳方向。模拟结果表明该方法能够较真实的模拟液滴与任意倾斜叶片的弹跳判定、碰撞、驻留以及飞溅现象。该文提出的方法,为研究雾滴与叶片的交互行为提供新的思路,使得模拟过程的计算量相对较小,为植物冠层与大量雾滴交互的沉积量计算和大规模植物场景与雾场交互的实施绘制提供了技术参考。