不同倍性蝴蝶兰杂交种子的离体培养

研究了影响不同倍性蝴蝶兰杂交种子离体培养的因素.结果表明,播种方式、培养基、光照时间、温度和杂交组合明显影响蝴蝶兰原球茎产量.播种方式、培养基和温度对蝴蝶兰原球茎百粒重影响显著.有机添加物对蝴蝶兰试管苗生长发育影响显著.适合不同倍性蝴蝶兰杂交种子的培养方案是采用稀释法将蝴蝶兰种子播种到1/2 MS+6-BA0.2mg/L+NAA0.2 mg/L+CM 100 ml/L培养基上,在27℃下培养;播种后15天内每天光照5 h,15天后光照16 h,光强为20.27～13.51μmol/(m2-s);60天后将小苗转移到1/2MS+NAA0.2mg/L+土豆汁30g/L+AC0.5 g/L上壮苗,180天后炼苗移栽.     

杂交棉标杂A1和石杂2号超高产冠层特性及其与群体光合生产的关系

在田间自然条件下, 以标杂A₁、石杂2号为材料, 研究了超高产(3 500 kg hm^-2以上)杂交棉冠层的叶面积配置、叶倾角和光分布等冠层特性的变化及与群体光合生产的关系。结果表明, 超高产条件下杂交棉叶面积指数高且持续期长, 群体叶面积配置与光分布较均匀, 花铃期冠层中部有较好的透光性, 吐絮期底部漏光损失较小, 整个冠层仍保持较高的光吸收率。超高产杂交棉不仅群体光合速率峰值高, 而且高值持续时间长, 生育后期非叶器官仍维持较高的光合能力, 特别是茎的光合贡献率为常规高产棉花的1.6~4.9倍, 这是杂交棉在生育后期能保证群体光合优势的一个重要原因。超高产杂交棉的棉铃干物质空间分布与叶分布、光分布和冠层光合分布的比例吻合程度较高, 保证了光能的有效利用, 促进同化物及时向棉铃转运, 有利于挖掘杂交棉品种的增产潜力。     

基于多特征融合的蛋鸡发声识别方法研究

为更好地利用音频进行畜禽发声分类,进一步提高识别准确率,提出了一种基于多特征融合的蛋鸡发声识别方法.以栖架式养殖模式下蛋鸡的产蛋声、鸣唱声、饲喂声、尖叫声典型音频为研究对象,提取梅尔频谱系数、短时过零率、共振峰及其一阶差分作为融合特征参量,构建基于遗传算法优化BP神经网络的蛋鸡发声分类识别模型.结果表明,本文方法对蛋鸡...     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验

针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。     

化学强化初沉污泥厌氧消化产甲烷潜力研究

该试验以化学强化初沉污泥为研究对象,采用中温/高温(35℃/55℃)厌氧消化方法,研究采用化学一级强化处理工艺(CEPT)产生的化学强化初沉污泥厌氧消化产甲烷效果,并对比化学强化初沉污泥在中温、高温工况的厌氧消化产甲烷性能,明确适合化学强化初沉污泥的处理工艺.研究结果表明,化学强化初沉污泥单位VSS累积产甲烷量和VSS...     

深度学习框架下融合注意机制的机床运动精度劣化预示

数控机床运动精度衰退是一个动态的演化过程。为尽早发现数控机床潜在的失效风险,挖掘蕴含在各类监测数据序列中的运动精度演化特征,在深度门控循环网络（Gated recurrent unit,GRU）框架下,提出了一种融合注意机制的数控机床运动精度劣化预示方法。为了克服传统深度卷积神经网络不能学习时序特征的缺陷,采用深度编码器-解码器框架,提出基于深度GRU的运动精度深度学习建模方法,以数据驱动,自动挖掘运动精度与振动、温度、电流等状态信号时间序列的时空特征,预测运动精度,根据预测曲线对机床劣化趋势进行预示。为了增强主要状态信号和关键时间点的信息表达,提高精度劣化预测的准确性,提出一种在深度学习框架中融合注意机制的方法,建立状态参量的注意网络,计算振动、温度等状态信号与机床精度间关联程度,自动调整各信号的权值;进一步,建立时序注意网络自主选取精度劣化历史信息关键时间点,以提升较长时间段预示的准确性。实验结果表明,基于深度学习网络与注意机制的预示模型可以很好地追踪数控机床运动精度的劣化趋势和规律,有较高的预测精度,优于传统方法。     

基于半实物仿真的丘陵山地拖拉机电液悬挂控制试验

针对丘陵山地拖拉机电液悬挂控制系统田间试验困难、可重复性差等问题,基于半实物仿真技术开展电液悬挂控制系统试验研究。首先通过对试验拖拉机和悬挂作业装置进行受力分析,建立了丘陵山地拖拉机整机动力学模型、铧犁体的土壤阻力模型和拖拉机悬挂装置动力学模型。然后对丘陵山地拖拉机电液悬挂系统横向仿形控制、位控制、牵引力控制以及力位综合控制的系统原理进行了分析,设计了丘陵山地拖拉机电液悬挂模糊PID控制器。之后搭建拖拉机电液悬挂控制系统半实物仿真试验平台,开发电液悬挂控制系统,开展电液悬挂系统仿地形控制、力控制、位控制和力位综合控制等试验,对比分析模糊PID控制和经典PID控制方法性能。试验结果表明,模糊PID控制性能较好：在位置控制模式下,模糊PID控制无超调,控制系统响应时间为0.6s,较经典PID控制提高约33.3%;耕深控制系统稳态误差约为0.05cm,较经典PID控制降低约50%;在力控制模式下,模糊PID控制耕深的跟随误差最大值为0.38cm,标准差为0.17cm,较经典PID控制分别下降了64.5%、39.3%,验证了所开发的电液悬挂控制系统的有效性。     

降水对华北主要粮食作物灌溉需求影响特征

探明华北地区作物灌溉需求规律及主控因素是合理制定水资源规划,缓解该区地下水超采的重要依据。本文基于华北60个气象站近50年(1971—2020年)逐日气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算作物需水量,并分析降水对主要粮食作物(冬小麦和夏玉米)灌溉需求时空特征的影响。结果表明：在降水丰水年(25%),冬小麦作物灌溉需求指数I_RI以0.50～0.75区间的高度灌溉需求分布区为主,夏玉米则以0.25～0.50区间的中度灌溉需求分布区为主,分布面积比率分别为研究区的92%、86%;在平水年(50%),冬小麦I_RI以大于0.75的极高灌溉需求分布区为主,分布面积比率占56%,夏玉米仍以0.25～0.50的中度灌溉需求分布区为主,但分布面积比率扩大至100%;在枯水年(75%),冬小麦极高灌溉需求分布面积比率增大至97%,夏玉米则以0.50～0.75的高度灌溉需求分布区为主。降水量是影响I_RI的主控因素,随降水量的增大,不同区位I_RI均呈直线下降趋势,但对降水量变化的敏感性存在较大差异...     

牧草干燥太阳能聚焦吸收器机理分析与优化

目前太阳能干燥设备是以非聚焦板式空气集热器为关键工作部件,其干燥效率和生产率均较低。为此,研究了太阳能聚焦吸收器的黑腔功能,利用该功能减少聚焦光线对外二次辐射和能量损失。设计4种结构类型的太阳能聚焦吸收器,进行了性能机理研究和对比分析,其中三角形聚焦吸收器呈现出良好的黑腔效果。进一步对三角形聚焦吸收装置进行优化,得出吸收器内腔深度在4 cm左右时性能最佳。对4种吸收器进行了试验测试,结果表明,三角形优于圆弧形,圆弧形优于方形,性能最差的是半圆形。吸收器开口宽度为5 cm时的黑腔效果低于开口宽度为3 cm时的效果。盖板形状对吸收器性能产生影响,平板优于圆形,V形最差。