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101.
以木薯(Manihot esculenta)为试材,分别用正交设计法和均匀设计法考察木薯生料发酵转化乙醇工艺参数,分析讨论了这两种设计的特点,得出在多水平多因素的条件下,均匀设计具有实施试验少、效果好等优势,并得到以乙醇产量为指标的生料发酵转化乙醇最佳工艺参数:料水比1:1.8,初始pH3.5,温度32℃,酵母添加量3.5×107cell/mL,(NH4)2SO4 0.5g,转速140r/min,糖化酶添加量200 u/g,淀粉酶添加量12 u/g,纤维素酶添加量25 u/g, 发酵周期120 h,此时乙醇得率达到15.7%(正交设计最优结果为9.2%)。 相似文献
102.
针对风洞6自由度并联支撑机器人,利用单支链D-H参数方法和摄动法建立了其运动误差模型,编写了误差模型仿真程序。根据风洞实验所需的6种典型运动模式,分析了不同模式下并联支撑机器人输出运动位姿的误差,得到了典型运动模式的误差变化规律。在风洞并联支撑机器人的构件设计和装配过程进行了针对性的误差控制,使设计和制造的并联支撑机器人精度达到了风洞实验的要求,并通过在风洞实验中嵌入与运动误差仿真类似的误差估算程序,再对风洞实验中被试模型的位姿误差进行补偿,实验证明这种方法提高了风洞实验数据的精度。 相似文献
103.
104.
水稻育秧播种机钵体苗底土压实装置 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种能实现水稻精密育秧播种机钵体软、硬秧盘穴孔底土压实的通用装置,该装置以AT89C51单片机为控制系统核心,采用步进电动机和送盘行程开关实现秧盘供送,以及限位行程开关和对准接近开关实现秧盘穴孔与压实辊指对准,压实辊指与秧盘穴孔内底土相互作用完成底土压实。通过系统的试验研究,确定了该装置的最佳工作参数。压实试验表明,该系统能满足秧盘穴孔底土压实的工作要求,实现了穴孔与压实辊指的精确对准和底土压实,当生产率在500盘/h、提前角对应弧长为1 mm时,对准率为98%,满足钵体苗穴孔底土压实的技术要求;育秧试验表明,增加穴孔底土压实深度,可提高秧苗素质,保持土壤根系坚实不散,有利于栽插作业,压实深度为6 mm时效果最佳。 相似文献
105.
设计了一种基于远程无线通信技术的灌区动态调水系统,由安装于各级渠道上的自动计量闸门集群和运行于调度中心的远程调水控制系统组成。利用明渠测流理论和传感测量技术,实现了闸门的计量功能;对称双轮双向卷拉驱动机构和中空蜂窝闸板结构设计,提高了闸门启闭运动的可靠性和闸门运行能效;开发了基于ARM的闸门终端控制器,实现了闸门终端的智能控制和无线远程通讯,多种闸门工作模式可满足不同的应用需求;设计了太阳能供电与电源管理系统,解决了闸门野外工作的供电问题;开发了远程动态调水控制的应用软件包,实现了对闸门的远程监控与联动调水。实验表明,闸门终端环境适应性强,性能稳定,动态水位误差小于5 mm,闸门定位误差小于1 mm,自由流的测流误差小于4.6%,淹没流测流误差小于8.3%,可满足各类自动调水工程应用。 相似文献
106.
107.
基于MK—SVR模型的小麦叶面积指数遥感反演 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了运用多核支持向量回归(MK-SVR)算法构建小麦叶面积指数(LAI)遥感监测模型。以2010—2013年试验样点小麦拔节、孕穗、开花3期的实测LAI数据为基础,同步获取我国自主研发的环境减灾卫星HJ-CCD对该研究区域的影像数据,分析了各生育期小麦LAI与8种植被指数间的相关性。以显著相关的植被指数作为输入参数,使用MK-SVR算法构建了每个生育期的小麦LAI反演模型,即MK-SVR-LAI模型。为了评价模型,每期使用单一核支持向量回归(SK-SVR)、偏最小二乘(PLS)回归算法构建了SK-SVR-LAI、PLS-LAI模型。将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标评价并比较了模型。结果表明:3个生育期MK-SVR-LAI模型的RMSE值均低于参比模型,拔节期为0.293 1,孕穗期为0.466 8,开花期为0.548 6,且该模型的R2也都最高,拔节期为0.762 4,孕穗期为0.801 8,开花期为0.668 9。 相似文献
108.
多架次作业植保无人机最小能耗航迹规划算法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
利用栅格法对工作区域进行划分,快速得到往复遍历式植保无人机的作业路径,在以作业架次数最少为约束条件的情况下,研究了一种多架次返航路线规划算法,合理地分配了各架次的喷药量和返航点,使无人机的工作总能耗最小,降低了无人机在非作业情况下无效消耗能量,提高了作业效率。仿真结果表明,在同等作业条件下,在一块210 m×200 m的矩形作业区域,采用本算法进行航迹规划,相比于仅以药液耗尽为返航依据的航迹规划,能耗节省率达到了12.89%,而且作业面积越大,能量节省效果越明显,通过田间对比试验,进一步证明了算法的可行性。 相似文献
109.
基于量子神经网络的马铃薯早疫病诊断模型 总被引:3,自引:0,他引:3
针对马铃薯早疫病智能诊断,将量子计算的态叠加方法和神经网络计算的自适应性结合,提出了将量子神经网络作为马铃薯早疫病诊断模型.该模型隐含层采用多个量子能级的激励函数叠加的量子神经元,有效地解决了病害诊断中模糊决策,在给出的学习算法的训练过程中自适应地确定样本特征数据中的不确定性.此算法能够较好地避免传统神经网络在训练过程中易出现局部极小值的弊端,提高了网络学习速度.仿真结果表明:量子神经网络在马铃薯早疫病诊断中,诊断正确率达到96.5%. 相似文献
110.