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51.
在建立密闭式鸡舍机械通风系统气流运动方程的基础上,推导了由流函数和势函数表示的气流运动控制方程。根据能量变分原理,导出了平面等参可变节点的统一有限元模型。重点讨论了流函数形式下的多连通域(即鸡舍内存在阻挡物)方程的数值分析法。提出了采用流场叠加法求解时的两种内边界条件确定方法:①切向循环速度为零条件:在任一封闭内边界上切向循环速度为零;②能量最小条件:真实内边界条件使整体流场的能量最小。通过上述两种条件建立了原方程的补充代数方程,使问题得到了圆满解决。运用数值模拟,比较了横向通风与纵向通风系统在舍内气流分布型式上的特点。结果表明,在纵向通风形式下,鸡舍内的气流分布非常均匀,鸡体鸡笼等障碍物对空气运动的阻挡作用不十分明显。相反,横向通风系统的气流分布极不均匀,尤其下部鸡笼周围的气流速度大大降低。 相似文献
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53.
54.
一、课题的提出我国的工厂化养鸡场,在建筑形式上沿用工业与民用建筑,多采用钢混结构或钢木结构的封闭型鸡舍,这种封闭型鸡舍,无疑可按鸡群需要控制创造良好的舍内环境,对生产可以起到较好的作用。但是由于缺乏经验和设计、施工过程中技术和物质条件不够,往往达不到 相似文献
55.
通过研究光活化杀虫活性成分 α -三联噻吩( α -T)对红火蚁 Solenopsis invicta Buren工蚁觅食行为和触角识别功能的影响,探讨了光活化成分用于控制红火蚁的可行性。用Potter喷雾法将100 μg/mL的 α -T丙酮水溶液喷施于红火蚁中型工蚁体表,再经紫外(UVA)光照射30 min,在处理后5、10、15、20和30 min时,试蚁对火腿肠的识别率分别为20.00%、25.00%、38.33%、40.00% 和41.67%,对杀虫剂饵料的识别率分别为3.33%、0、0、3.33%和0,聚集率分别为17.50%、38.33%、 32.50%、45.00%和48.33%;经100 μg/mL的 α -T涂抹试蚁触角再经紫外光照处理30 min后,触角对丙酮反应的电位值为-0.177 mV,可正常行走的工蚁比率为75.00%;以100 μg/mL的 α -T涂抹试蚁触角并经紫外光照射30 min后10 h,红火蚁的死亡率为27.50%;上述结果均与 α -T黑暗处理、对照(CK)光照处理和CK黑暗处理结果差异显著。 α -T对红火蚁工蚁食物识别和探路行走能力均具有良好的光活化抑制作用,以其防治红火蚁具有良好可行性。 相似文献
56.
57.
为探究秸秆还田条件下长期施用控释掺混尿素对土壤酶活性及养分状况的影响。基于自2008年开始的长期定位施肥田间试验,于2021年小麦返青期、挑旗期、灌浆期和成熟期采集0—20 cm土壤样品,以不施氮肥为对照,研究秸秆还田条件下控释掺混尿素(CRF)和普通尿素(BBF)2种氮肥类型及不施氮(N 0 kg/hm2)、减量(N 120 kg/hm2,N1)、常量(N 240 kg/hm2,N2)和增量(N 360 kg/hm2,N3)4个施氮水平对麦季土壤酶活性及土壤养分的影响,并对指标进行相关性分析。结果表明:相同施氮水平下的控释掺混尿素处理较普通尿素处理土壤蔗糖酶活性提高9.6%~21.0%,纤维素酶活性提高9.0%~31.5%。在小麦返青期和成熟期,控释掺混尿素处理的土壤硝态氮含量显著高于普通尿素处理,提高23.2%~145.0%。在返青期,CRF2处理土壤铵态氮含量较BBF2处理显著提高148.0%;成熟期,各施氮水平的控释掺混尿素处理的土壤铵态氮含量均显著高于普通尿素处理。CRF1和CRF2处理的... 相似文献
58.
以大黑山水土保持生态修复工程示范区为研究区域,运用典型植物群落物种组成和群落物种多样性指数方法,对大黑山水土保持生态修复区典型植物群落物种多样性变化特征进行了研究,结果表明,生态修复区内天然次生林植物群落形成了乔灌草相结合的稳定的植物群落结构。人工林植物群落按生长型可以划为明显的乔木层和草本层2层群落结构类型;典型植物群落物种多样性指数的排序为:蒙古栎+蒙椴植物群落(Ⅱ)>山杏+黄榆植物群落(Ⅰ)>蒙古栎植物群落(Ⅲ)>油松+山杏混交植物群落(Ⅴ)>油松纯林植物群落(Ⅳ)>油松+沙棘混交植物群落(Ⅵ)>油松疏林植物群落(Ⅶ)。天然次生林植物群落的物种多样性要大于人工林植物群落。天然次生林植物群落由于远离人类活动区,长期以来受人为干扰较小,逐渐形成了相对比较发达的草本层植物群落。 相似文献
59.
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Ping Zhong Yunlong Shi Xu Chen Qingxin Tan Changpeng Zhang 《Fibers and Polymers》2013,14(11):1919-1926
Digital intelligent recognition for the weave pattern of fabric plays an important role to improve automation and artificial intelligence in textile production process. In order to improve the data processing efficiency and minimize the negative influence such as human error in the conventional methods, a rapid, automatic and accurate method for the surface structure analysis and the fabric weave pattern recognition is proposed. First of all, an imaging system was designed to obtain the double-faced images of fabric samples, and then the captured images were treated by projection algorithm in both warp and weft directions to generate a grid net which splits the image into massive nodes. In the following step, the nodes were preliminary classified based on the intensity of the node’s quadrilateral boundary and at the same time, the color of the nodes was calculated by using the color clustering method. To improve the accuracy of node classification, the types and color information of the adjacent nodes, together with double-faced image information, were utilized for error correction. At last, the node information acquired was encoded and expressed digitally by a basic matrix, two one-dimension matrices (row and column) and a color mapping table. Following the procedure above, the digital model of the weave pattern of the sample fabric is established. Experiments have been conducted and show the performance of the proposed method. 相似文献