精度验收的五圆方案

本文主要讨论关于导弹发射结果的精度验收标准，并由截尾的序贯抽验方法得到一个截尾数为３的五圆方案，其特点是充分利用各次试验中所提供的信息，使最大平均抽验量比已有的双圆方案及三圆方案要小，以减少由于抽验而造成的损失。     

基于随机森林算法的原始土壤图更新研究

以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为研究区,利用随机森林算法(random forest,RF)结合多源环境变量,对研究区原有的土壤图斑进行分解制图,将混合多种土壤类型的复合土壤图斑进行细化,在土壤多边形内部画出新的边界来代表单一土壤类型,并通过373个实地采样点验证更新后的土壤图。结果显示,更新后的土壤图其制图精度从原有的63%提高到了76%,展现了更为详细的空间细节和空间变化信息,表明利用随机森林算法进行数字土壤制图的可行性和可靠性。     

基于不同密度SNP面板的凡纳滨对虾AHPND抗性基因组预测准确性分析

为评估不同SNP标记密度对凡纳滨对虾AHPND抗性基因组预测准确性的影响，本实验对26个全同胞家系进行Vp AHPND侵染，收集686尾个体的存活时间数据，对其中242尾个体利用液相芯片“黄海芯1号”(55.0 K SNP)进行基因分型，基于A、G和H亲缘关系矩阵估计Vp AHPND侵染后存活时间的遗传参数；采用随机和等距抽取方式，基于55.0K SNP构建了8个低密度SNP面板(40.0、30.0、20.0、10.0、5.0、1.0、0.5和0.1 K)，利用GBLUP和ssGBLUP等方法预测Vp AHPND侵染后存活时间的基因组育种值，利用交叉验证方法计算其预测准确性，并与BLUP方法进行对比分析。遗传参数估计结果显示，Vp AHPND侵染后存活时间表现为高遗传力水平，估计值为0.68～0.79。在55.0 K SNP密度下，针对242尾基因分型个体数据集(G242)，利用BLUP、GBLUP和ssGBLUP方法获得的预测准确性分别为0.424、0.450和0.452,GBLUP和ssGBLUP比BLUP分别提升了6.13%和6.60%；针对686尾表型测定个体数据集(P686)...     

质量控制方法在乳制品脂肪检测中的应用

为验证衡量乳及其制品中脂肪项目检测结果的稳定性及准确性,实验室可通过质量控制方法对检测情况进行监控,且多种质量控制方法相结合,可减少试验过程的系统误差。本文通过采用质控样品、能力验证、留样再测、方法对比、人员间对比及质量控制图6 种质量控制方法,对检测数据进行动态监控,实现了检测环节的全过程控制,并可以及时掌握脂肪项目的检测趋势,从而保障检测结果的准确性。     

不可压Navier-Stokes方程的一阶有限元解法

不可压Navier-Stokes方程求解的困难之一在于如何确定压力场并且同时要满足不可压条件.压力项在连续性方程中并不出现，但是却对速度起约束作用.为了解决这一问题，对于粘性不可压流动，提出了以速度和应力为基本变量，不含压力项的一阶流体动力学方程系统及对应的积分形式.采用有限元方法，对于速度和应力进行同阶插值，对于非线性对流项，采用牛顿迭代法进行处理，对于时间项采用后向欧拉方法.基于FreeFem++平台，对两平行平板间的稳态粘性流动及二维非定常圆柱绕流进行了数值计算.分别通过和精确解及标准算例的对比，验证了方法的可行性和有效性.采用不含压力项的一阶系统，避免了连续性方程中不含压力项给不可压缩Navier-Stokes方程求解带来的困难.     

基于磁通叠加原理的变刚度关节设计与特性研究

基于磁通叠加原理，提出了一种机器人变刚度关节，在减少了关节质量的同时增加了关节刚度的调整速度和运动范围。阐述了通过电信号直接调整永磁-电磁混合式变刚度装置中磁通量，实现刚度改变的工作原理，并以此原理设计关节整体机构。根据磁通连续性原理和虚位移法建立了关节刚度模型，并给出关节刚度随电流和关节位置的变化关系。以变刚度关节刚度模型为基础，设计了变刚度关节位置与刚度协调控制器，搭建了变刚度关节的原理样机。实验结果表明，基于磁通叠加原理的变刚度机器人关节可以实现关节刚度的快速调节，关节的位置和轨迹跟踪精度随着刚度的增加而增加，随着频率的增加而降低。     

蒜头高精度动态称重信号获取与分级方法研究

针对蒜头动态称重结果稳定性差、分级效率低等问题，设计了一套蒜头自动称重分级试验台，通过巴特沃斯滤波与卡尔曼滤波对动态称重信号进行处理，以组合速度和组合成功率为目标，以预设精度、运输速度和收集箱数量为试验因素，进行多目标优化试验，研究各因素的较优组合，对滤波效果和分选组合成功率进行试验。结果表明：采用巴特沃斯与卡尔曼滤波后，在皮带输送速度120 m·min^-1下，称重最大平均误差降低到0.5 g以下、标准偏差降低到0.3 g以下，一定程度上抑制了皮带机振动引起的高频干扰信号对动态称重的影响；同时，在不同预设精度下最优参数组合的分级成功率均在95%以上，符合分选包装要求。     

全国降水天气现象平行观测对比分析

采用2017-08—2018-08全国2363个气象站降水现象平行观测对比观测数据,分别从数据完整性和准确性方面对雨、雪、毛毛雨、冰雹、雨夹雪5种降水现象自动观测数据进行了对比分析。结果表明:(1)雨、雪、毛毛雨现象的过程捕获率最高,分别为66.9%、69.2%、50.1%,冰雹的小时捕获率最高,为51.8%,雨夹雪的各捕获率指标均较低。(2)毛毛雨的漏报率最高为65.9%,雪的漏报率次之为35.6%,冰雹的漏报率最低为16.2%;毛毛雨、雨的错报率较低,雨夹雪和冰雹的错报率较高,毛毛雨、冰雹错报为雨的比例较高,雨错报成毛毛雨的比例较高,雪错报成毛毛雨和雨的比例较高,而雨夹雪则常常是毛毛雨、雨、雪交替出现;毛毛雨和冰雹的空报站点较多。(3)降水现象仪对降水现象的识别可达到分钟级,但与人工观测降水现象相比,存在漏报、错报和空报情况,需要在气象站数据采集端进行质量控制,不断优化降水现象识别算法,并结合其他天气要素进行降水现象综合判识,以提高仪器对降水天气现象的捕获率,降低漏报率、错报率和空报率。     

Optimal bandwidth selection for retrieving Cu content in rock based on hyperspectral remote sensing

Hyperspectral remote sensing technology is widely used to detect element contents because of its multiple bands,high resolution,and abundant information.Although researchers have paid considerable attention to selecting the optimal bandwidth for the hyperspectral inversion of metal element contents in rocks,the influence of bandwidth on the inversion accuracy are ignored.In this study,we collected 258 rock samples in and near the Kalatage polymetallic ore concentration area in the southwestern part of Hami City,Xinjiang Uygur Autonomous Region,China and measured the ground spectra of these samples.The original spectra were resampled with different bandwidths.A Partial Least Squares Regression(PLSR)model was used to invert Cu contents of rock samples and then the influence of different bandwidths on Cu content inversion accuracy was explored.According to the results,the PLSR model obtains the highest Cu content inversion accuracy at a bandwidth of 35 nm,with the model determination coefficient(R²)of 0.5907.The PLSR inversion accuracy is relatively unaffected by the bandwidth within 5-80 nm,but the accuracy decreases significantly at 85 nm bandwidth(R²=0.5473),and the accuracy gradually decreased at bandwidths beyond 85 nm.Hence,bandwidth has a certain impact on the inversion accuracy of Cu content in rocks using the PLSR model.This study provides an indicator argument and theoretical basis for the future design of hyperspectral sensors for rock geochemistry.