Distribution and Sources of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Suspended Particle Mater in Rainy Season from Jialing River in Chongqing

16 polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were measured by GC-MS for 13 suspended particle matter samples collected from Jialing River in Chongqing in rainy season. The results showed that the total concentrations of 16 PAHs ranged from 447.47 ng/g to 1 344.92 ng/g, with a mean value of 927.48 ng/g. The concentration of total PAHs in suspended particle matter showed the trend of“up-down-up-down”in spatial distribution in the 13 sampling sites. The predominant PAHs in suspended particle matter were 4 ring PAHs, which accounting for 41.87% of the tatal PAHs. The ratio analysis and principle factor analysis-multiple linear regression(PCA-MLR) indicated that the major source of PAHs was the engine combustion source, in which the proportion of gasoline combustion and diesel combustion were 37.79% and 29.97%, respectively. The ecological risk of PAHs was evaluated by the effects range median values (ERM) and the effects range low values (ERL). The results illustrated that Acy, Ace, Fl and DahA had certain ecological risks, while the ERL values of other12 PAHs in all suspended particle matter samples were lower than the ERL guideline value,namely, PAHs in Jialing River in Chongqing could not cause obvious ecological risk.     

多层压机生产线生产E1级刨花板的生产工艺

介绍了国产多层压机生产线生产E1级刨花板的方法,阐述了胶黏剂制胶、施加、热压工艺的调整方法。     

Partial discharge pattern recognition based on S transform and two-directional 2DPCA

A new feature extraction method is proposed to recognize different types of partial discharge (PD) signals. Firstly,four typical categories of PD artificial defect models are made and S transform (ST) is employed to obtain a time-frequency representation of the recorded UHF signals. Then,two-directional two-dimensional principal component analysis ((2D) 2PCA) is applied to compress the ST amplitude (STA) matrix to extract features. Finally,support vector machine (SVM) combined with particle swarm optimization (PSO) algorithm is introduced to accomplish the recognition of experimental samples. Classification results demonstrate that the average recognition rate of (10,5) combination is the highest while the one of (5,5) combination is the lowest among four kinds of feature dimension combinations. Moreover,PSO can obviously improve the classification performance of SVM. Specifically,all the average recognition rates of PSO-SVM are higher than 94.43%and the maximum value comes to 97.67%. Therefore,the feature sets extracted by ST and (2D) 2PCA can not only achieve dramatic dimension reduction,but also retain the major information of original data. It is proved that the proposed algorithm can obtain ideal results in PD pattern recognition.     

不同粒径的桉树皮基质对桉树苗木的影响

以桉树皮为材料,通过对3种粒径桉树皮基质理化性质分析和苗木调查,研究不同粒径对基质理化性能和育苗效果的影响。试验结果表明：在育苗过程中,粒径〈2mm的桉树皮基质理化性质相对更稳定,苗木生长量最大,育苗效果最好;粒径2～5mm和5～10mm的桉树皮基质理化性质变化较明显,而粒径5～10mm的基质孔隙性变化最大,化学性质不够稳定,粒径对育苗基质和育苗效果影响较大。     

基于粒子群算法优化光谱指数的甜菜叶片氮含量估测研究

为对甜菜叶片氮含量进行快速估测,利用高光谱成像仪获取甜菜冠层叶片高光谱图像数据,通过凯氏定氮法测定叶片氮含量。基于精细采样法在全波段范围内构建归一化光谱指数(Normalized difference spectral index,NDSI)和土壤调节光谱指数(Soil-adjusted spectral index,SASI),并提出了基于粒子群算法的植被冠层调节参数L优化方法,探寻任意波段组合下SASI的最佳L值及其变化规律。在筛选出特征光谱指数基础上,开展甜菜叶片氮含量的定量估测和可视化研究。结果表明,各生育期SASI对甜菜冠层叶片氮含量(Canopy leaf nitrogen content,CLNC)的敏感度高于NDSI,尤其在NDSI易发生饱和现象的近红外区域。相比常规光谱指数,叶丛快速生长期基于SASI1(R430. 20,R896. 76)和SASI2(R433. 03,R896. 01)建立的CLNC估测模型预测效果最优,2015年验证集R~2为0. 78,RMSE为2. 48 g/kg,RE为4. 18%;糖分增长期以SASI3(R952. 09,R946. 11)和SASI4(R760. 37,R803. 48)的建模效果最佳,2015年验证集R~2为0. 67,RMSE为2. 71 g/kg,RE为4. 72%;糖分积累期的最优建模参数为SASI5(R883. 30,R887. 79),2015年模型R~2为0. 72,RMSE为2. 54 g/kg,RE为4. 49%。为直观显示甜菜CLNC在时间和空间尺度上的变化规律,基于上述估测模型计算并生成甜菜CLNC的预测分布图,实现了甜菜CLNC的可视化。研究结果表明,提出的甜菜CLNC估测方法具有可行性,可为及时了解作物长势及营养估测提供技术支持。     

融合黄瓜光质需求的设施光环境智能调控模型

设施光环境是影响作物生长发育的重要因素之一,其包括设施光强和光质。不同温度下,两者与光合速率存在显著的互作关系,建立融合作物光质需求的设施光环境智能调控模型,是设施农业环境调控急需解决的问题之一。本文以黄瓜为试验材料,设计了温度、光照强度、光质比嵌套的植株净光合速率测试试验,获取了多因子耦合的试验样本,并利用支持向量机建立了融合黄瓜光质需求的光合速率预测模型。其次,提出了基于粒子群算法的光照强度和光质比寻优算法,获取了不同温度条件下最适合植物生长的光照强度和光质比。最后,基于寻优结果,利用偏最小二乘回归法构建红蓝光目标值调控模型。验证结果表明,光合速率预测模型训练集数据和测试集数据的拟合度分别为0. 997 1和0. 996 9,均方根误差分别为0. 363 0、0. 436 7μmol/(m~2·s)。红、蓝光目标值调控模型均方根误差分别为15. 087 8、10. 138 3μmol/(m~2·s),可满足调控模型精度要求。其调控效果相比于传统固定光质比调控模型有明显提升,为有效地进行设施光环境调控提供了重要依据。     

基于多目标PSO-ACO融合算法的无人艇路径规划

【目的】针对河蟹养殖过程中,水位变化以及无人艇路径规划算法收敛慢、精度低的问题,为提高算法适应性与寻优能力,提出一种多目标粒子群-蚁群融合的无人艇路径规划算法。【方法】首先,分析蟹塘环境及养殖规律等因素,建立静态水深栅格环境模型;其次,针对覆盖遍历式投饵存在局部点投喂不足及路径次优的问题,通过对惯性参数与学习因子的非线性调整,提出基于多目标的改进粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO);然后,调整蚁群算法的初始信息素,并对蚁群算法的信息素挥发因子和启发期望函数自适应改进,提出自适应优化蚁群算法(Ant colony optimization, ACO);最后,为解决单一算法寻优不足,利用融合PSO-ACO算法,实现无人艇多目标全局路径规划。【结果】仿真结果表明：不同环境投饵策略下,PSO-ACO算法在对多目标路径寻优时,不仅环境适应性好,而且提高了寻优效率和精度,运行时间节省了32%,路径距离缩短了9.78%,迭代次数降低了62.88%,拐点数目减少了44.45%。【结论】所提出多目标点的路径规划算法适用于环境可变的蟹塘养殖,具有较好的应用价值。     

黑河中游荒漠绿洲过渡带梭梭(Haloxylon ammodendron)根区土壤含水量分布特征及影响因素

梭梭(Haloxylon ammodendron)在荒漠绿洲过渡带的防风固沙过程中发挥着重要作用,而土壤含水量在一定程度上决定着梭梭的生长状况。研究梭梭根区土壤含水量的分布特征及影响因素对进一步探究荒漠绿洲过渡带斑块植被的稳定性具有重要意义。在黑河中游荒漠绿洲过渡带的半固定沙地上于2017年5月下旬和10月中旬选取5株梭梭灌丛,对其根区土壤含水量的分布及影响因素进行研究。结果表明:1)花期土壤含水量在土层深度0~10 cm和80~120 cm较高, 10~40 cm次之,40~80 cm最低;果期土壤含水量则呈现出逐层增大的变化趋势;2)土壤温度影响土壤水分蒸发,温度越高,蒸发越大,导致花期土壤含水量随土壤温度的升高而降低。当温度低于一定范围时,蒸发受到抑制,土壤温度升高,土壤持水能力则随之增强,导致果期土壤含水量随土壤温度的升高而增大;3)土壤有机质含量增大,促使团聚体和胶体形成,土壤吸附水分能力增强,即花期和果期土壤含水量均随土壤有机质含量增加而增加;4)土壤中粗砂含量越少,中砂含量越多,土壤孔隙越小,持水能力越好。因此,花期和果期梭梭根区土壤含水量随粗砂含量的增加而减小,随中砂含量的增加而增大。     

沙粒形状对风力机翼型磨损特性及临界颗粒Stokes数的影响

风力机不可避免地运行在风沙环境下,风沙对风力机叶片的磨损将造成机组的气动性能下降和发电量降低。研究风沙对风力机翼型的冲蚀磨损特性时,通常将沙尘颗粒简化为球形颗粒,忽略了实际非球形颗粒的影响,相关研究表明颗粒形状对材料的冲蚀磨损率有一定的影响,该文以NACA 0012翼型直叶段为对象,研究沙尘颗粒形状对风力机翼型的磨损特性、气动性能及其临界颗粒Stokes数的影响规律。通过对风沙环境下NACA 0012翼型直叶段的流场进行数值模拟,研究了4种不同形状(颗粒形状因子分别为0.671、0.75、0.846和1)颗粒情况下,风力机翼型的磨损特性随颗粒体积当量直径的变化规律,以及颗粒形状对翼型开始发生磨损时临界颗粒Stokes数范围的影响规律。结果表明:来流风速为14.6 m/s、攻角为6°时,4种颗粒形状下翼型的最大磨损率均随颗粒体积当量直径的增大先增大后减小然后再增大,颗粒直径达到80μm为翼型最大磨损率的转折点;同一颗粒体积当量直径时,球形颗粒比非球形颗粒对翼型的冲蚀磨损程度小;颗粒形状对翼型升力系数和升阻比的影响很小;4种颗粒形状情况下,翼型表面的磨损区域均随颗粒体积当量直径的增大逐渐从翼型的前缘附近沿翼型压力面向尾缘扩展,并且翼型磨损最严重区域出现在前缘附近;颗粒形状会影响翼型开始发生磨损的临界颗粒Stokes数范围,颗粒形状因子越小,翼型开始发生磨损的临界颗粒Stokes数越大,Stokes数可以作为判断翼型表面是否发生磨损的依据。研究结果可为风力机叶片的防风沙磨损设计提供参考。