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71.
基于代码生成的电控空气悬架系统电子控制单元 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高某型SUV车辆的行驶平顺性、通过性等,对其进行空气悬架改装,并设计了由最小系统、车速信号调理模块、电动气泵控制模块、组合电磁阀控制模块、车身高度检测模块、CAN总线模块、车身加速度测量模块等组成的以Freescale XDP512为核心芯片的电控空气悬架系统电子控制单元,利用Real-Time Workshop(RTW)代码生成技术将所制定电控空气悬架系统控制策略转化为ANSI C代码并下载至电子控制单元,然后对安装电控空气悬架系统的试验车辆进行了车身高度与车速耦合试验、转向试验、急加速试验、急减速试验、平顺性试验,结果表明所设计的电控空气悬架系统控制单元能够实现车速信号调理、车身高度与车速耦合、电动气泵控制及组合阀控制等功能。 相似文献
72.
车辆半主动悬架粒子群模糊混合控制策略 总被引:5,自引:0,他引:5
在Matlab中建立4自由度1/2半主动悬架车辆模型后,构建模糊混合控制器,利用粒子群优化算法对模糊混合控制器的隶属度函数和模糊控制规则同时进行优化,开发了粒子群模糊混合控制策略。为了有效验证所提出的控制策略,在搭建的车辆半主动悬架系统控制策略硬件在环仿真试验平台上进行了粒子群模糊混合控制策略的半实物仿真试验。硬件在环仿真试验结果表明,粒子群模糊混合控制策略明显优于传统模糊控制策略,能有效地提高半主动悬架系统的综合性能,并且在不同路面输入激励下均能取得较好的控制效果。 相似文献
73.
74.
营养型土壤改良剂(以下简称改良剂)施入三种不同肥力水平的土壤进行恒温培养试验和盆栽试验,测定土壤有效钾的含量、盆栽试验玉米的生物量和钾吸收量。结果表明:对于有效钾含量高的土壤,改良剂能促进钾的缓效化,有利于土壤钾的保蓄,防止土壤钾的淋失;对于有效钾含量较低的土壤,改良剂可以活化土壤中的钾,提高土壤钾的有效性;不同肥力水平的土壤,改良剂都能促进玉米对钾的吸收,有利于提高钾肥的吸收利用效率。 相似文献
75.
76.
长肢秀体溞对富营养化水体藻类的生物操纵 总被引:8,自引:0,他引:8
在实验室和开放生态系统中研究了长肢秀体溞(D iaphanosoma leuchtenbergianumF ischer)对斜生栅藻(Scem edesmus obliquusTurp)、铜绿微囊藻(M icrocystis aeruginosa)和蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosaCh ick)的牧食力和对水体中浮游动物和藻类数量、生物量、群落结构及水体中理化性质的影响,结果表明:藻类生物量在一定范围内,长肢秀体溞的摄食速度随藻类生物量增加而增加,藻类生物量超过一定值(即饱和值)时,摄食速度随之下降。长肢秀体溞对斜生栅藻和小球藻具有较高的选择性,对铜绿微囊藻的选择性较差。水泥池中每升水放养长肢秀体溞600个以上,即可对水体中浮游动物和藻类的数量、生物量、群落结构产生显著的影响,同时降低水体中总氮、总磷和CODMn的浓度,增加水体透明。7月份之前,可以利用放养长肢秀体溞的方法来控制水体中藻类。 相似文献
77.
枸杞是著名的中药材,也是宁夏的优势特色作物,为探明宁夏枸杞主产区土壤质量现状,于2021年对宁夏枸杞主产区中宁县7个乡镇的枸杞园土壤进行了多点调查及土壤养分测定,依据我国北方果园养分划分标准及其他产区枸杞园养分状况对宁夏枸杞主产区养分现状进行评价。研究结果表明:(1)在枸杞返青前0~100 cm剖面土壤含水量平均约14.5%;耕层(0~40 cm)pH、EC均值分别为8.02、817.4μS/cm,有机质含量均值为8.59g/kg,碱解氮、有效磷、速效钾含量均值分别为62.2、104.1、273.1 mg/kg。(2)0~100 cm剖面含水量变化较大,其中70~80 cm含水量相对较低;从表层10 cm至下层100 cm土壤盐分含量呈递减趋势,表层EC值达1045.4μS/cm,较下层100 cm处高47.8%;碱解氮、有效磷和速效钾含量从20 cm至100 cm均呈递减趋势,碱解氮含量在40 cm处变化幅度较大,有效磷和速效钾含量在60 cm处变化幅度较大。(3)依据果园养分质量评价标准,耕层0~40 cm土壤质量总体偏碱性,表层0~10 cm轻度盐渍化,20 cm以下虽未达到盐渍... 相似文献
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【目的】以人工落叶松为例,探索基于无人机激光雷达(Unmanned aerial vehicle LiDAR, UAVLiDAR)点云的单木探测提取树高的误差对胸径反演的影响并校准,实现单木参数(胸径、树高)的准确度量,为大尺度高效便捷估测单木参数提供新的思路。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场13块4个龄组(幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林)的落叶松人工林样地UAV-LiDAR数据及野外调查数据为数据源,基于UAVLiDAR点云的单木探测提取的树高,分别以普通最小二乘法(Ordinary least squares, OLS)和3种误差变量回归(标准主轴(Standard major axis, SMA)、远程主轴(Ranged major axis, RMA)和极大似然估计(Maximum likelihood estimate, MLE))构建胸径-树高模型,研究探测误差对各龄组人工落叶松胸径反演的影响并校准。【结果】利用UAV-LiDAR点云的单木探测提取4个龄组树高的相对均方根误差(rRMSE),误差范围为3.41%~5.14%;在胸径-树高模型预测方面,3种误差变量回归均优... 相似文献
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