模型驾驶室的声学灵敏度分析

车身的声学灵敏度是指施加于车身的单位力产生的内部声压，是一种提高车辆NVH特性的很有效的途径。本文以一拖拉机驾驶室模型为研究对象，建立了其声振耦合模型，计算了该驾驶室模型的声学模态和声振耦合模态。并根据声振耦合特性和声学灵敏度分析方法，计算分析了在悬架接触点处振动激励引起的驾驶员耳旁的噪声灵敏度。     

果园采用的滴灌与微喷灌系统性能对比

微灌是指那些润湿部分土壤表面的灌溉方式 ,目前世界上超过 10 %的果树采用微灌技术进行灌溉。据最新统计 ,果树采用微灌的比例比所有灌溉作物采用微灌的比例多出 10倍。与漫灌或喷灌相比 ,微灌可以更好地控制水的利用 ,提高水的利用率 (减少由于深层渗漏、径流或蒸发造成的水的损失 ) ,精确施肥。微灌尤其适用于果树灌溉 ,它可使每排果树间的地面保持干燥 ,在进行喷洒农药、剪枝或采摘果子等果园管理工作时 ,不会破坏土壤结构。两种主要的微灌方式滴灌和微喷灌在有些方面是有区别的。1　水的传输方式滴灌系统灌溉时 ,水流出滴头后通过土壤…     

不同施肥时期对不同穗型水稻品种群体结构及产量的影响

通过不同施肥时期试验,研究不同施肥时期对不同穗型水稻品种群体结构及产量的影响。结果表明,穗数型品种牡丹江19群体结构、产量最佳的处理为分底肥、蘖肥和粒肥三次施入的处理,比其他处理增产17.9%～34.3%。穗重型品种系选1号群体结构、产量及产量构成因子最佳的处理为分底肥、蘖肥、穗肥和粒肥四次施入的处理,比其他处理增产8.3%～22.6%     

北方地区东方百合切花标准化栽培技术

<正>从上世纪80年代开始,地处辽宁、河北、内蒙古三省区交汇处的凌源地区就开始球根花卉生产。历经20多年的发展,凌源已成为北方最大的东方百合生产基地,在国内花卉界享有北方花都的美称。由于凌源花农一直沿用旧的栽培习惯,科技投入相对薄弱,生产成本居高不下,切花质量参差不齐,市场竞争力逐年下降。     

不同浓度赖氨酸对猪IEC碱性氨基酸转运载体mRNA表达的影响

本研究通过建立猪肠粘膜上皮细胞（Intestinal epithelial cells, IEC）原代培养的方法,研究了赖氨酸对体外培养的猪小肠粘膜上皮细胞碱性氨基酸转运载体mRNA表达的影响。用机械刮取初生仔猪小肠粘膜加胶原酶Ⅱ消化的方法,成功地在体外培养了新生仔猪IEC;分别用浓度为0.5 mM、2 mM、8 mM赖氨酸处理细胞96 h,提取细胞总RNA,采用实时荧光定量PCR方法,检测了碱性氨基酸转运载体在不同处理细胞中的表达丰度。结果表明：高浓度的赖氨酸对CAT-1 mRNA的表达有上调作用,差异极显著(P<0.01),并且呈剂量依赖效应;不同浓度的赖氨酸对CAT-2 mRNA的表达影响不大,8 mM和2 mM赖氨酸组CAT-2 mRNA的表达丰度均有低于0.5 mM的趋势,但二者之间差异不显著(P>0.05);不同浓度的赖氨酸对y+LAT1 mRNA表达影响差异不显著(P>0.05);高浓度的赖氨酸可提高4F2hc mRNA的表达;0.5 mM和2 mM赖氨酸组4F2hc mRNA的表达丰度均低于8 mM,且差异显著(P<0.05);0.5 mM和2 mM赖氨酸组之间差异不显著(P>0.05)。     

《农村电工》我的良师益友

<正>初识第一次接触到《农村电工》是在1997年,那时我刚从35 kV变电站回到乡镇电力管理站上班,在一次偶然机会接触到一期《农村电工》,便被杂志上通俗易懂的内容所吸引。至今仍记得有一篇文章介绍的是利用二极管单向导通特性,解决双联开关控制线故障案例。当时虽受工作环境所限,不是每期杂志都能接触到,但此后多年我最大的兴趣便是收集《农村电工》,学习农电管理知识,提高自己的业务技术水平。     

轴流泵叶顶泄漏涡形成演化机理与涡空化分析

为了掌握轴流泵叶顶泄漏涡(TLV)的形成演化机理,评估涡形成空化条件和间隙宽度的影响,进行了轴流泵间隙泄漏流动实验和数值计算分析.通过流线涡量云图三维可视化分析,得到间隙流动特征及其涡结构,并比较分析涡初生时吸力面的速度流线、涡量和湍动能.对比了不同截面的物理量分布,并对不同空化条件下空化发展与TLV涡强度之间的关系进...     

便携式豆类品质监控系统研究

传统的破坏性检测方法已难以满足豆类品质快速检测的需求。现有的无损检测设备存在稳定性及准确性不高等问题,为提高豆类品质含量检测装置的性能,基于近红外光谱技术研发了豆类品质无损检测装置,体积小、便于携带,能够适用于现场检测。基于所研发的装置,各取30个黄豆、绿豆、红豆、黑豆样本,通过旋转静态采集多次光谱求平均值与采集1次光谱的方式,对同一样品重复测量20次,得出随着采集次数的增加,光谱反射率变异系数平均值逐渐减小直至平缓,选取最佳豆类采集次数分别为16、8、14、16,对应的光谱变异系数平均值为2.9%、2.435%、2.763%、3.019%。以黄豆为例,选取80个样品,使用不同的预处理方法,分别建立黄豆蛋白质、粗脂肪和淀粉含量的偏最小二乘预测模型,结果表明,蛋白质、粗脂肪、淀粉质量分数预测的最优模型预处理方式分别为SG-MSC、SNV、SNV,其预测集相关系数R_p分别为0.974 6、0.950 5、0.960 7,均方根误差分别为0.249%、0.572%、0.623%。取40个黄豆样本对装置模型进行试验验证,蛋白质、粗脂肪、淀粉质量分数的独立验证相关系数R