基于虚拟仪器技术的发动机油耗测试系统研究

针对传统油耗仪的缺陷,利用虚拟仪器技术设计了一种发动机油耗测试系统.该系统是在原有发动机性能检测系统基础上扩充的一种智能化瞬态油耗仪系统,由重量传感器、油箱、充油电磁阀及各路油管组成.重量传感器输出的信号经信号调理电路输入6024E的模拟通道,经计算机分析处理;充油电磁阀的控制信号由6024E的数字通道输出,将油路切换成充油状态和测量状态.设计中主要结合失重原理和瞬时流量概念,使系统不仅有较高的测量精度,还能实时显示瞬时油耗和平均油耗.利用虚拟仪器技术将油耗仪与发动机性能测控系统有机地结合在一起,使系统不仅可实时显示发动机检测过程中的转速、扭矩和功率波形,还可实时显示发动机做变工况实验时的转速、扭矩、功率与瞬时油耗率的变化曲线.     

合成菌群在根际免疫研究中的现状与未来

由土壤病原菌引起的作物土传病害制约农业可持续发展并威胁粮食安全.根际生态系统所具有的抵御土传病原菌入侵的现象和功能被称为根际免疫.根际免疫与根际微生物群落的结构和功能特征,尤其是核心功能微生物、微生物-微生物以及植物-微生物生态互作等特征密切相关,但由于自然根际微生物菌群的异质性和复杂性,这3类特征在根际免疫形成中的作...     

基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类

柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是柑橘产业的毁灭性病害,及早发现并挖除病株是防治HLB的有效手段。通过无人机低空遥感监测大面积果园,可大大减少HLB排查工作量和劳动力。该文获取了无人机低空柑橘果园的高光谱影像,分别提取并计算健康和感染HLB植株冠层的感兴趣区域的平均光谱,并对初始光谱进行Savitzky-Golay平滑、异常数据剔除和光谱变换,得到原始光谱、一阶导数光谱和反对数光谱3种光谱,对这3种光谱采用主成分分析法进行降维,与全波段信息比较,分别采用k近邻(kNN)和支持向量机(SVM)进行建模和分类。结果表明,以二次核SVM判别模型对全波段一阶导数光谱的分类准确率达到94.7%,对测试集的误判率为3.36%。表明低空高光谱遥感监测HLB的手段具有可行性,可大大提高果园管理效率和政府防控病情力度。     

城镇化进程中的环境保护对策

城镇化建设与环境保护是社会经济发展的重要战略,加快城镇化建设的同时环境保护问题不容忽视。针对当前城镇化进程中出现的大众环保意识不够、环境管理机制的不完善以及投入不足的问题,从发生环境问题的本质出发,指出导致问题的内在和外在因素,继而提出在城镇化进程中应对环境问题的对策。     

四川太和毛霉豆豉中优势发酵菌株的分离鉴定与酶活分析

[目的]从传统的四川太和毛霉豆豉中分离产蛋白酶较高的优势菌株,并通过形态学与分子生物学技术进行鉴定,研究菌株酶活.[方法]以四川太和毛霉豆豉为研究对象,通过分离、纯化技术分离其中优势菌,并结合形态学与分子生物学技术进行特征菌落鉴定,最后对2株霉菌的蛋白酶和纤维素酶活性进行检测.[结果]四川太和毛霉豆豉中2株产蛋白酶较高的优势菌株分别为M-THF-01与M-THF-02;经形态学与分子生物学鉴定技术发现,M-THF-01为雅致放射毛霉(Actinomucor elegans),M-THF-02为总状毛霉(Mucor race-mosa).M-THF-01与M-THF-02中性蛋白酶酶活分别为(83.00±4.25)U/mL和(277.35±6.09)U/mL,酸性蛋白酶分别为(156.36±3.68)U/mL和(405.69±4.18)U/mL,碱性蛋白酶分别为(19.30±2.56)U/mL和(25.37±3.88)U/mL,产纤维素总体酶活分别为(2.51±0.85)U/mL和(3.64±1.31)U/mL.总体来说,M-THF-02产酶活力明显高于M-THF-01.[结论]该研究可为毛霉豆豉纯复合发酵剂的研发提供理论基础,并为毛霉豆豉的工业化与规模化生产提供科学依据.     

兵团棉花发展优势与取向研究

棉花是兵团农业的支柱产业,在当前国内、国际棉花市场已经接轨的情况下,兵团棉花直接参与到国内、国际棉花市场的激烈竞争。面对机遇和挑战,明确兵团棉花生产的发展方向,进一步增强兵团棉花在国内外市场上的竞争优势,保持兵团棉花生产的可持续发展能力,对促进兵团经济持续稳定发展具有十分重要的意义。     

湖南省今年优质稻种植面积突破3000万亩

我国首家“普洱茶银行”将在茶城思茅建成。据介绍，“普洱茶银行”的主要功能是，以以促进云南普洱茶形成大产业，创出高品位，实现大市场，找到更多的消费者为目标；集采集精品、收藏保管、科学存储、调剂余缺、茶专家打理、全优化包装、公开挂牌上市、公平拍卖、参观鉴赏、防假弃伪等10个环节为一体；按国际惯例更好、更快地营销好普洱茶。按照这一运作模式，意味着生产者可以走进“银行”里去寻求生产方面的服务并办理相应的“贷款”；     

西瓜主要病害的发生特点及防治对策

一、猝倒病 发 生 特 点 :苗 期 主 要 病 害 ,腐 霉 菌引 起 。 幼 苗 茎 基 部 初 期 出 现 水 渍 状 病斑 ,逐 渐 变 成 黄 褐 色 ,最 后 缢 缩 成 线 状而 倒 伏 。病 状 常 向 四 周 蔓 延 ,引 起 幼 苗成 片倒 伏 。潮 湿时 病部 有 白色 霉斑 。土壤 温度 低 、湿 度大 ,连 阴天 有利 于 发病 。 防 治 方 法 :(1)由 于 该 病 主 要 是 土壤 带 菌 所致 ,因 此预 防 此 病 必 须 从 土 壤入 手 。 苗床 要 选 在 地 势 高 燥 ,排 灌 方 便的 地 方 ,床 土 选 用 无 病 新 土 、河 塘 泥 或多 年未 种 过瓜 类和 蔬 菜的 土壤 。(2)土…     

基于深度强化学习的农田节点数据无人机采集方法

利用无人机采集农田传感器节点数据,可避免网络节点间多次转发数据造成节点电量耗尽,近网关节点过早死亡及网络生命周期缩短等问题。由于相邻传感器数据可能存在冗余、无人机可同时覆盖多个节点进行采集等特点,该研究针对冗余覆盖下部分节点数据采集和全节点数据采集,对无人机数据采集的路线及方案进行优化,以减轻无人机能耗,缩短任务完成时间。在冗余覆盖下部分节点数据采集场景中,通过竞争双重深度Q网络算法（Dueling Double Deep Q Network,DDDQN）优化无人机节点选择及采集顺序,使采集的数据满足覆盖率要求的同时无人机能效最优。仿真结果表明,该算法在满足相同感知覆盖率要求下,较深度Q网络（Deep Q Network,DQN）算法的飞行距离缩短了1.21 km,能耗减少27.9%。在全节点数据采集场景中,采用两级深度强化学习联合（Double Deep Reinforcement Learning,DDRL）方法对无人机的悬停位置和顺序进行优化,使无人机完成数据采集任务时的总能耗最小。仿真结果表明,单节点数据量在160 kB以下时,在不同节点个数及无人机飞行速度下,该方法比经典基于粒子群优化的旅行商问题（Particle Swarm Optimization-Traveling Salesman Problem,PSO-TSP）算法和最小化能量飞行控制（Minimized Energy Flight Control,MEFC）算法的总能耗最少节约6.3%。田间试验结果表明,相比PSO-TSP算法,基于DDRL的数据采集方法的无人机总能耗降低11.5%。研究结构可为无人机大田无线传感器节点数据采集提供参考。     

牛顿法和弦截法在方程中的应用比较研究

对迭代法中两种常用的方法——牛顿法和弦截法进行了理论分析,分别应用于Leonardo方程中进行数值计算,并对结果进行了比较分析。结果表明,就整体时间而言,双点弦截法的总计算时间比牛顿法少。