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在对机械产品进行"功能-运动-动作"结构化分解的基础上,将影响元动作装配单元装配精度的误差源分为零部件的形状误差、位置误差、装配位置误差和运动误差等四类误差源。引入误差链接模型作为元动作装配单元误差关联关系的基本封装单元,构建结构化误差关联模型——链接网络和链接矩阵,形象描述误差间的耦合嵌套关系。提出基于误差链接模型的装配误差传递路径求解方法,用老鼠迷宫算法搜索所有可能的误差传递路径,以装配精度最高作为判别依据,得到各误差分量的有效传递路径。以蜗杆转动元动作装配单元蜗杆轴线平行度误差有效传递路径为目标,对上述方法进行验证,结果表明该方法能够高效地搜索到所有误差传递路径,并快速获得有效传递路径。该方法的提出为整机装配过程质量预测与控制提供了理论依据。 相似文献
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田间小区试验研究了喷施亚硒酸钠不同浓度、时期、品种对紫云英硒含量的影响,结果表明:在120~360mg L-1亚硒酸钠溶液浓度范围内对紫云英鲜草产量可增产9.32%~14.8%,到420mg L-1对紫云英有轻微中毒现象,鲜草产量减产;在0~360 mg L-1浓度范围内,紫云英茎叶和花蕾的含硒量、硒蛋白含量和蛋白硒含量随喷施浓度的提高而增加,到420mg L-1紫云英茎叶和花蕾的硒含量降低。紫云英的茎叶浸出液的硒含量在0~300 mg L-1的范围内变化很小,但花蕾的浸出液的硒含量较大。在不同生长时期喷施对紫云英的硒含量影响较小,但随喷施时期的延迟对紫云英有机硒的含量有显著降低。不同品种紫云英在未喷施硒的情况下影响较小,喷施硒后,品种间有一定的差异,闽紫1号硒含量最高。 相似文献
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我国森林面积广域,人工林面积居世界首位。为了确保质优量足的苗木进一步提升苗木造林效果,苗木质量的无损检测成为苗木质量精准快速评价的关键。文中概述人工智能理论与算法在苗木质量的形态、生理和活力指标3个方面的无损检测应用现状;针对传统检测指标单一、效率低和主观误差大的问题,指出综合应用图像采集、数字图像处理和机器学习技术的人工智能算法与理论在苗木质量评价指标检测领域具有明显优势,并从检测技术融合、提升检测算法和多源数据融合等方面进行展望,旨在为苗木质量快速精准评价提供参考。 相似文献
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为筛选可用于尾矿植被恢复的高羊茅适栽品种,采用质量浓度为200 g/L的聚乙二醇(PEG-6000)溶液对8个高羊茅品种作模拟干旱胁迫处理,测定千粒重、胚芽长等11个指标,采用灰色关联度分析法评价不同品种种子的抗旱性能。结果表明,8个高羊茅品种抗旱性强弱依次为:凤凰、维加斯、易凯、锐步、天霸、新秀、凌志Ⅱ、探索者。凤凰抗旱评级为一级,高抗旱;维加斯和易凯抗旱评级为二级,抗旱;天霸、新秀、凌志Ⅱ和探索者抗旱评级为三级,中抗旱。因此,在贵州矿区废弃地植被恢复过程中优先推荐种植的高羊茅品种为凤凰,其次为维加斯。 相似文献
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