汽车装备电子稳定性程序后的性能评价方法

ESP系统是一种主动安全系统,装备ESP系统的车辆必须满足性能试验以保证系统对车辆极限工况下出现的过度转向趋势有足够的干预,使车辆进入稳定的工况。本文主要介绍了美国高速公路安全局建立的ESP系统性能评价的试验、法规,还介绍了各国现有ESP性能的评价方法及法规,并进行了分析与总结。     

桃贮藏保鲜技术研究现与发展趋势

从采收成熟度、预冷技术、物理保鲜技术、低温贮藏、冰温贮藏、变温贮藏、气调贮藏、减压贮藏、臭氧保鲜、化学保鲜技术、生物保鲜技术等方面,阐述了桃果实贮藏保鲜技术研究现状,并对桃果实贮藏保鲜研究领域未来发展趋势提出了建议.     

抗卡那霉素单克隆抗体细胞株的筛选及间接ELISA法的建立

采用碳二亚胺(EDC)法合成卡那霉素完全抗原,免疫BALB/c小鼠,通过杂交瘤技术获得3株能稳定分泌抗卡那霉素单克隆抗体的杂交瘤(5D7、6H8、7G4)。选择其中的5D7株抗体,经ELISA鉴定,细胞上清的效价达103以上,腹水效价达到5×104以上;建立了间接竞争ELISA法,通过优化,其检测限为0.5ng/mL,抗体IC50为3.7ng/mL,与妥布霉素交叉反应率为63.8%,与其他抗生素无交叉。可见ELISA具有快速、敏感、特异、简便等特点,适合于KAN残留的快速检测,具有较高的推广应用价值。     

施用膨润土对土壤含水量和有机质含量的影响

通过田间条件下砂滤管试验，研究了不同膨润土施用量及有机物料对砂土土壤含水量和有机质含量的影响。结果表明，施用膨润土和有机物料能显著地提高砂土土壤含水量和有机质含量，且二者存在明显的交互作用，差异达极显著水平，施用膨润土能明显增加土壤有机质的累积是，说明在施用同样有机物料的前提下，施用膨润土可有显著提高砂土土壤有机含量。     

基于LightGBM和处方数据的番茄病害诊断方法

为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。     

基于无人机遥感的盛花期薇甘菊监测技术

薇甘菊是世界十大有害杂草之一,其泛滥会对生态系统造成重大影响。建立一个高空间分辨率全域尺度的薇甘菊预警评估方法,是防治薇甘菊的关键手段之一。目前对薇甘菊的监测主要有人工踏查、卫星遥感监测,但前者效率低下而后者识别精度不够。以无人机为载体,通过采集待监测区域的薇甘菊彩色图像,应用Otsu-K-means、RGB、HSV色彩空间阈值分割算法以及K-means-RGB、K-means-HSV、K-means-RGB-HSV融合算法和MobileNetV3深度学习算法进行识别,采用召回率、精确率和均衡平均数F1值共3个评价指标对识别结果进行评价。实验结果表明K-means-RGB-HSV算法对盛花期薇甘菊的整体识别效果最佳。在此基础上,基于识别结果应用模糊层次分析法以及盖度公式,初步建立了薇甘菊的预警评估方法,划分了5个薇甘菊入侵危害等级,可根据所需监测精度的不同,设置不同尺寸的网格和辐射半径,绘制出薇甘菊入侵的精准分布热力图,能够清晰准确地体现不同区域的入侵薇甘菊的危害程度。在厘米级分辨率精度下,实现了基于无人机遥感的盛花期薇甘菊精准监测,为薇甘菊入侵的监测、预警和精准防治提供了有力支撑。     

渐开线齿面串联弹性器件传动机理研究

串联弹性器件广泛应用于外骨骼机器人驱动关节,有利于重载荷情况下的电机软启动。针对旋转类串联弹性器件转动刚度变化引起的传动力矩波动,弹性传动和刚性传动两种状态转换时的传动冲击等问题,提出了一种渐开线齿面弹性器件,建立了传动力学模型,并对器件的弹性-刚性传动过程进行了动力学分析与仿真,研究轴心装配偏差对渐开线齿面啮合滑动率与接触面接合冲击的影响,通过对弹性器件安装倾角参数优化保证了传动件转动刚度变化率最小,有效控制了弹性传动过程中的转矩波动。最后对器件进行了下肢外骨骼驱动关节工程验证和传动静特性实验,结果表明,轴心装配偏差会导致接触面接合时转矩激增,当偏差在0.05 mm内时(渐开线齿面啮合滑动率最大为0.006 5),与平面矩形弹性器件相比,转矩激增值平均降低43.55%。     

小麦倒伏信息无人机多时相遥感提取方法

采用两期无人机可见光遥感图像,对灌浆期冬小麦倒伏图像特征及倒伏信息提取方法进行研究。从增强图像空间域方面,对图像进行二次低通滤波,获取地物散点图,以散点存在明显分界线为判定标准,选出小麦倒伏信息提取的单特征,对两单特征线性拟合构建倒伏小麦两时期提取特征参数F_1和F_2,再以两特征参数相似性构建综合特征参数F_3。将特征参数结合K-means算法提取冬小麦倒伏信息,整体精度(OA)达86. 44%以上,Kappa系数达0. 73以上,倒伏信息提取精度(F)为81. 07%以上,因此综合特征参数可作为两个时期冬小麦倒伏信息提取特征参数。分别用本文方法、支持向量机、神经网络法和最大似然法提取验证区域倒伏小麦信息,经验证,本文方法提取小麦倒伏信息整体精度(OA)达86. 29%以上,Kappa系数达0. 71以上,倒伏信息提取精度(F)达80. 60%以上;其他3种常用方法提取的整体精度(OA)为69. 68%～87. 44%,Kappa系数为0. 49～0. 72,倒伏信息提取精度(F)为65. 33%～79. 76%。结果表明,本文方法整体精度和倒伏信息提取精度均高于目前常用分类方法。因此,综合特征参数与K-means算法对冬小麦在灌浆期倒伏信息提取具有一定的准确性和适用性。     

BP和RBF神经网络预测射流式喷头射程对比

为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网络模型,并分析BP和RBF神经网络的预测性能.结果表明射程与工作压力、喷嘴直径呈非线性关系;当喷头在1.2 m安装高度、27°仰角、4~10 mm喷嘴直径时,压力增大到0.4 MPa,射程趋于极限,并且安装高度与射程呈正相关关系.BP与RBF神经网络均能较好地表达全射流喷头射程与主控因素之间的非线性关系.在训练时间方面,RBF网络比BP网络慢8.05 s;预测过程中,BP网络在每次运行程序时的预测结果不一定相同,而RBF网络则不会出现此问题,且RBF网络预测值与实测值之间的平均绝对误差比BP网络的小3.55%.从网络预测总体效果观察,RBF神经网络预测喷头射程具有更好的推广能力.     

有机基质臭氧消毒设备设计与试验

为实现有机基质的绿色、高效消毒,设计了有机基质臭氧消毒设备。基于离散元软件EDEM建立了有机基质颗粒模型,根据有机质物料输送及抛撒动力学特性与臭氧消毒工艺流程,利用Solid Works软件构建了有机基质臭氧消毒设备结构模型,并对两种模型进行接触参数标定。以有机基质倾尽角为评价指标,以抄板弯折角、转筒转速、填充率为试验因素,进行了三因素五水平正交旋转组合仿真试验。根据仿真结果,利用Design-Expert软件回归分析法建立倾尽角回归数学模型,对有机基质臭氧消毒设备模型中的抄板弯折角、转筒转速、填充率进行了参数优化与试验验证。结果表明,在各因素取值范围内,抄板弯折角对有机基质倾尽角影响极显著,转筒转速对倾尽角影响显著,填充率对倾尽角影响不显著;有机基质臭氧消毒装置最优作业参数组合为:抄板弯折角124.23°、转筒转速6.29 r/min,此时物料倾尽角仿真值为89.3°。臭氧消毒灭菌性能试验验证结果为:臭氧初始质量浓度64.2 mg/m~3,消毒60 min后,细菌灭菌率88.9%,真菌灭菌率97.9%,能够满足有机基质消毒生产要求。