泵站虹吸式出水管虹吸形成过程气液两相流数值模拟

为分析虹吸式出水管虹吸形成过程中气液两相流动,基于各向同性假设,采用欧拉多相流模型与RNG k-ε湍流模型对一泵站虹吸式出水管虹吸过程中的气液两相流进行了数值模拟。结果表明:虹吸过程中,在虹吸管驼峰段和下降段易产生上、下气囊,对虹吸作用的完成有不利影响。来流流量是影响虹吸形成时间的主要因素,水力驱气阶段和水力挟气阶段可分别用不同的幂函数来表达时间与流量的关系。     

棉花采摘机器人红外测距技术研究

为定位棉株上的棉花,用红外测距实验装置和计算机图像处理技术结合棉花的农学生长特性测量单朵棉花的距离。在0.7~1.6 m的距离区间内建立红外测距模型,获取了棉株表面点云的距离图像,测量精度达0.0085 m。以0.65为标准差设计高斯滤波器的尺寸,用1-D高斯滤波器平滑棉株图像,用2-D高斯滤波器求取其梯度图像,以0.2 m、0.08 m为强、弱阈值,基于Canny边缘检测算子构建闭环边缘,结合形态学运算提取棉花区域,去除棉枝。用峰点滤波器削弱棉花图像中的粘连重叠现象,基于分水岭算法提取单朵棉花并求取其距离。结果表明,单朵棉花的图像识别率达91.3%,红外与人工测距结果的相关系数为0.992 2,为采摘机器人运动轨迹的规划提供了参数。     

一种优化的基于协同过滤的农业信息推荐系统研究

随着信息爆炸而引发的信息过载和资源迷向的问题日趋严重,特别是对于农民来说,对计算机技术的掌握不多。为了向农民及时、方便、高效地提供其感兴趣的农业信息及知识,许多学者都对推荐系统技术进行了研究。为此,首先介绍了目前推荐系统的关键技术,并针对目前推荐系统中存在的用户评价矩阵稀疏问题提出了通过项目聚类来构造出一个无缺失的用户评价矩阵。考虑到农民行为差异性,在进行评价预测之前先对评分进行标准化处理。     

自动跟踪相关滤波在内燃机主轴动平衡中的应用

根据动不平衡信号的信息特征和信号的相关性,给出了自动跟踪相关滤波原理和算法;基于Labview开发系统,依据自动跟踪相关滤波原理开发了动不平衡信号提取图形化程序,应用此程序对含有不同倍频谐波和噪声的振动信号进行仿真处理及在内燃机主轴动平衡中的现场试验。结果表明:通过自动跟踪相关滤波,不仅能够准确提取不同转速的动不平衡信号,而且还能够满足内燃机主轴高精度动平衡测试的要求,具有较强的应用价值。     

射流泵内部流动计算中不同湍流模拟方法的比较

为了掌握射流泵中工作流体与被吸流体的混合过程,通过基于雷诺平均N-S方程(RANS)的不同双方程湍流模型以及大涡模拟(LES)对射流泵内部三维单相流场进行数值模拟,并将这些模型的计算结果和试验值进行对比,研究了适合射流泵模型的数值方法,并在此基础上,对不同工况下射流泵的内部流动进行了分析．结果表明:采用LES方法对射流泵湍流场进行模拟计算的结果是可靠的,无论是压力比还是效率,LES模型的数值模拟结果均与试验值吻合较好;采用双方程模型预测的喉管段高速核心区在混合过程中能量耗散过快,且没有预测出剪切层的旋涡结构,只有LES方法才能得到合理的旋涡结构,从而能准确地反映出大流量工况时剪切层中工作流体和被吸流体间的动量和能量输运及混合过程,因此LES所预测的射流泵的能量特性比其他湍流模型更接近试验值;流量比越大,工作流体与被吸流体在喉管内的混合位置越靠后,势流核区沿轴向区域越长,均匀混合后的轴向速度越大．     

pH与曝气耦合调控厌氧发酵相分离技术研究

为验证pH调节与曝气处理对两相厌氧发酵相分离的影响,文章研究了以葡萄糖为底物,不同起始pH值(5.5,6.5,7.5)、不同间隔时间(8h,12h,16h)通入不同量的空气(3 L,5L,8 L),对厌氧发酵产甲烷的影响,并进一步研究了pH调节与曝气处理对秸秆两相厌氧发酵相分离的影响.结果表明:通过连续曝气处理可以降低反应器料液的pH、升高反应器料液的氧化还原电位,起始pH、曝气间隔时间及曝气量分别为6.0,8h和5L对厌氧发酵的产气量和产甲烷量的抑制有明显效果.将秸秆两相厌氧发酵系统中水解产酸相初始pH调到6.5以下,结合每天曝气3次(间隔8小时),每次曝气量≥1L空气·L-1反应器(等于或大于容器体积),不用产甲烷相沼液作水解相消化液补充回流条件下,可以有效地抑制甲烷产生,基本实现两相有效分离.     

苹果图像的背景分割与目标提取

水果的缺陷、大小和颜色差异以及光照等因素影响图像背景分割与目标提取精度.以苹果为研究对象,针对4种不同光照强度条件下采集的280幅不同姿态的苹果图像,将彩色图像的R、G、B分量进行算术运算,然后采用形态学开运算进行消噪处理,采用线性空间滤波消除锯齿状边界,采用自动阈值分割方法进行背景分割与目标提取.结果显示,203幅图像的分割偏差小于1％,占总量的72.5％;70幅图像的分割偏差大于1％而小于2％,占总量的25％;偏差大于2％的有7幅,占总量的2.5％.最大分割偏差为2.83％.     

面向立木识别的有效K 均值聚类算法研究

针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。     

基于HJ-1卫星影像的三大农作物估产最佳时相选择

对于农作物遥感估产,精确选择最佳估产时相是关键环节。该文利用中国自行研发的HJ-1卫星CCD影像对黑龙江八五二农场3大作物（水稻、玉米、大豆）进行遥感估产的最佳时相选择,通过构建小波变换滤波方法和移动平均法的时序NDVI曲线数据,并依据平滑后的时序NDVI曲线分别确定3大作物的遥感估产最佳时相。研究结果表明,从平滑后的时序NDVI曲线中识别出来的3大作物的关键生长期与当地作物的物候期相对比,水稻生长期拟合误差为-0.003356508,玉米生长期拟合误差为-0.001687117,大豆生长期拟合误差为-0     

固相微萃取技术及其应用

固相微萃取(SolidPhasemicroextraction,SPME)技术是近年来发展起来的一种样品分析预处理的新方法,该技术集采样、萃取、浓缩和进样于一体,简便、快速、经济安全、无溶剂、选择性好、且灵敏度高。文章介绍了固相微萃取的装置、原理、操作及萃取方法,着重论述了其工作条件选择,包括不同涂层的萃取头、萃取时间、萃取温度、搅拌方法、萃取方式、离子强度等因素对固相微萃取的萃取效率的影响,此外文章还指出固相微萃取技术已经广泛的应用于医药、环境、食品等生活领域。