农业机械信息管理平台中会计智能化监测技术研究

为了提高农业机械信息管理平台的智能化服务水平,将云技术和会计智能化监测技术引入到了平台的设计上,并以农机调度系统的平台功能设计为例,在智能监测的基础上,采用粒子群神经网络算法对调度系统进行优化设计.为了验证方法的可行性,以不同作业区块的路径规划模拟为测试对象,将优化前后的调度系统的性能进行了对比.由路径规划距离和调度完...     

不同动态水压模式下迷宫流道内颗粒物运动特性研究

采用PTV技术,观测三角函数、三角、台阶、矩形波形动态水压模式下迷宫流道内颗粒物的运动情况,分析不同动态水压模式下迷宫流道内单个颗粒物运动轨迹、运动速度及流体流场,揭示动态水压抗堵塞机理。结果表明:相对于三角、台阶及矩形波形动态水压模式,三角函数波形动态水压模式下颗粒物滞留滞止区内的时间最短,颗粒物的沉积概率最小,水流对颗粒物的输移能力最大;三角函数波形动态水压模式下流道内产生的水流波动效应不断冲击流道滞止区内存在的低速漩涡,加剧了滞止区水流紊动,进入滞止区的颗粒物随水流不断运动,并对滞留甚至沉积在滞止区内的颗粒物发生强烈冲击,使得颗粒物离底悬浮,返回主流区,并迅速通过流道,增大了水流对颗粒物的输移能力,增强了流道的抗堵塞性能。     

土壤含水量的Kriging和Cokriging估值研究

分析了田间同深度土壤含水量的半方差和不同深度土壤含水量的交互半方差特征 ,探讨了土壤含水量的Kriging和Cokriging估值方法。研究表明 ,同深度土壤含水量与不同深度的土壤含水量之间均具有显著的空间相关性 ,用Kriging方法进行土壤含水量的估值精度较传统方法高。加入浅层土壤含水量用Cokriging方法来估测深层土壤含水量 ,可进一步提高估值精度     

棉花不同生育期淹水历时对其生长状况和产量构成的影响

通过桶栽土培试验,分别在苗期(S)、蕾期(B)、花铃期(F)和吐絮期(T)进行淹水2、4、6、8、10 d的处理,淹水深度均为5 cm,并以全生育期不淹水为对照(CK),探索了黄淮地区夏季棉花不同生育期淹水历时对其生长状况和产量构成的影响。结果表明,在棉花苗期、蕾期和花铃期淹水6 d后,株高和叶面积开始显著小于CK(P0.05)。不同生育期淹水处理均会导致棉花株高、叶面积、果枝数、节数、铃数和单铃质量的下降,且淹水历时越长,下降幅度越大。淹水导致棉花减产最为严重的生育期为花铃期,其余依次为蕾期、苗期和吐絮期,4个生育期在淹水2~10 d条件下的平均减产率分别为28.0%、12.9%、7.3%和2.9%。在棉花苗期,当淹水不超过6 d时,如果排涝及时,其形态指标及产量构成均能在吐絮期恢复至与CK无显著差异水平。在棉花蕾期淹水关键期为4 d,而在花铃期即使淹水2 d也可导致其形态发育停滞,产量无法恢复至CK水平。     

海南省深松技术应用分析与发展建议

土壤深松作为保护性耕作技术重要环节之一,得到国家相关部门的大力支持与推广应用,并取得了良好的效果。文章通过分析已有的深松技术作用效果、深松机具与技术模式等,指出海南省土壤深松技术发展面临的问题,并结合海南省气候、土壤及作物等特点,提出了相应的对策建议。     

最优分割尺度支持下高分遥感影像水土资源信息分类

为提升水土资源信息分类精度,以无人机航拍获取的高分辨率影像为实验对象,提出了最优分割尺度和决策树支持下的对象级影像分类方法。首先,根据影像内部的同质性和异质性,建立了分割质量函数,通过该函数获取了最优分割尺度;然后,提出了基于光谱信息和面积信息的最优分割尺度评价模型对分割结果进行评价;最后,引入决策树规则机制,完成了水土资源信息分类,并与最大似然法分类结果进行对比。研究结果表明:所建立的分割质量函数能准确获取最优分割尺度,有效避免了人工分割带来的主观性,所提方法分类总体精度为86.78%,最大似然分类方法总体精度为77.59%,在分类精度上有较大提升。     

水泵水轮机泵工况非设计工况流态与压力脉动分析

水泵水轮机的运行稳定性对抽水蓄能机组产生极大影响,为研究不同工况下水泵水轮机内部流态及压力脉动的详细特征,针对某一模型水泵水轮机,分析2种不同导叶开度下从较小流量到较大流量的内部流动和压力脉动。结果表明,小流量下活动导叶开度小时和大流量下活动导叶开度大时压力脉动较小,瞬时扬程的波动变化也小,流动平稳;小流量下活动导叶开度大时和大流量下活动导叶开度小时受到许多低频的影响,频率成分比较复杂,压力脉动幅值较大,瞬时扬程的波动也大,内部流动紊乱。     

混合沙粒对半开式叶轮离心泵磨损的影响

为了研究含有混合多种颗粒粒径的含沙水对离心泵过流部件磨损特性的影响,应用RN G k-ε湍流模型和SIMPLEC算法,基于颗粒离散相模型(DPM)和半经验的McLaury磨损模型,沙粒注入选用Rosin-Rammler分布的拟合方法,对1台半开式离心泵内固液两相流的磨损特性进行数值分析.研究结果表明:叶轮流道内沙粒组分...     

基于损耗模型的永磁同步电机高效控制参数敏感性分析

针对分析参数变化对电机损耗效率的影响建立了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)损耗模型,推导出电机损耗最小的最优定子电流。然后,分析铁损电阻、铜损电阻以及磁链变化对损耗精度的影响。结果表明,当铁损电阻变为原来的1.2倍时,总损耗效率增加1.0%;当铜损电阻变为原来1.5倍时,总损耗效率下降28%;当磁链变为原来的1.4倍时,总损耗效率下降1.4%。通过电机损耗的参数敏感性分析,为基于模型的电机高效率控制提供了重要参考。     

基于改进SSD卷积神经网络的苹果定位与分级方法

为实现苹果果径与果形快速准确自动化分级,提出了基于改进型SSD卷积神经网络的苹果定位与分级算法。深度图像与两通道图像融合提高苹果分级效率,即对从顶部获取的苹果RGB图像进行通道分离,并提取分离通道中影响苹果识别精度最大的两个通道与基于ZED双目立体相机从苹果顶部获取的苹果部分深度图像进行融合,在融合图像中计算苹果的纵径相关信息,实现了基于顶部融合图像的多个苹果果形分级和信息输出;使用深度可分离卷积模块替换原SSD网络主干特征提取网络中部分标准卷积,实现了网络的轻量化。经过训练的算法在验证集下的识别召回率、精确率、mAP和F1值分别为93.68%、94.89%、98.37%和94.25%。通过对比分析了4种输入层识别精确率的差异,实验结果表明输入层的图像通道组合为DGB时对苹果的识别与分级mAP最高。在使用相同输入层的情况下,比较原SSD、Faster R-CNN与YOLO v5算法在不同果实数目下对苹果的实际识别定位与分级效果,并以mAP为评估值,实验结果表明改进型SSD在密集苹果的mAP与原SSD相当,比Faster R-CNN高1.33个百分点,比YOLO v5高14.23个百分点...