自动测蚀轮:一种新的土壤侵蚀测量装置

奥地利BOKU大学A.Klik等人设计了一种能够自动测量水土流失量的装置(自动测蚀轮),该装置有1个翻斗(由4个容积为5L的小桶组成)、盒式支架、水平轴、电磁感应器等组成,可以持续测量60m2样方的水土流失,测定最大流量为75L/s。小桶的每次翻倒都被数据采集系统—电子数据记录仪实时感应并记录下来,3个自动测蚀轮可以被连接到一个电子数据记录仪上,整个电子系统的能量依靠太阳能支持,翻倒的小桶将水土混合物倾倒到一个多管分离器中,大约3.4%的径流流到塑料容器中被收集作为样品,用来进一步测定其内部成分含量,大部分径流被放掉。经过3次实验应用证明,自动测蚀轮可以被重复使用,所取得的样品具有代表性,而且精度符合统计的要求。     

干燥机粮层通风阻力特性数值模拟与试验

粮层内部通风阻力特性是影响干燥均匀性和能量损耗的关键因素之一。针对传统的经验公式存在精度偏低、未考虑粮层多孔介质的复杂变化因素和非线性的不确定性问题,基于传统的Ergun模型进行了压力损失因素分析;在通风阻力试验平台测定试验数据,通过探索性分析方法对风速进行分段,引入误差影响因子λ,导出了一种新的基于多孔介质Ergun的稻谷变层压力场模型;给出了优化阻力特性曲线,构建了变层阻力与层厚的数学关系。试验结果证实,风速小于0.2m/s时,λ取值为1;风速在0.2~0.4m/s范围内时,λ取值为0.89;风速在0.4~0.6m/s范围内时,λ取值为0.79。     

不完全分形多孔介质热导率模型

将多孔介质的物理构成分为具有分形结构的团聚体集合和不具有分形特性的固相和孔隙相,建立了简化单元体模型解释其微观结构。结合多孔介质在干燥过程中热量守恒定律和傅里叶导热定律导出了材料总有效热导率模型。此模型无经验常数,每一个参数都有物理意义。研究结果表明,有效热导率与迂曲分形维数、面积分形维数、孔隙率和热风温度呈反比,与热风速率和时间呈正比。     

低压管道输水波涌多孔灌溉软管设计与模拟

根据目前我国南方丘陵山地灌溉区域的经济状况、管理运行情况和水资源供应等条件,给出了低压管道输水波涌多孔软管灌溉系统的设计,并应用软件建立该系统的多孔软管模型,在模拟条件下对其进行了分析。研究表明,在灌溉系统配水均匀性方面,该多孔软管能够较好的满足要求。     

贝叶斯网络的参数学习研究

贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具,它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系,进行概率推理。在给出贝叶斯网络相关概念后,讨论了贝叶斯网络在离散型、连续型和混合型3种情况下的参数学习计算公式;利用给定样本数据,对具有完整数据和不具有完整数据的贝叶斯网络,学习网络参数,更新网络变量原有的先验分布;从理论上给出两种不同类型下的参数学习公式。     

MS-222对大黄鱼成鱼麻醉效果的研究

研究了大黄鱼成鱼在不同MS-222浓度下麻醉、苏醒过程中的行为变化,呼吸频率变化及麻醉时间对复苏的影响,探讨了麻醉温度对大黄鱼入麻时间的影响。结果表明：MS-222麻醉大黄鱼的有效浓度为50～60mg/L,在此浓度范围内,鱼体能够在5min之内达到第Ⅵ期麻醉状态,5min之内苏醒恢复;随着浓度增大,呼吸频率下降速率增大;MS-222对大黄鱼成鱼的15、20、30、40、50min半数致死浓度分别为69、62、55、51、42mg/L;温度为16℃时,入麻时间最稳定。     

基于多孔介质的玻璃温室加热环境数值模拟

利用CFD方法对冬季夜间加热温室热环境进行建模,模型中考虑热压、热辐射和作物的影响,作物用多孔介质替代,采用标准k-ε湍流模型和SIMPLE算法的有限体积法对流场微分方程进行离散,对室内流场和温度变化以及分布进行了数值模拟.通过在Venlo型温室采集关键位置的温度和速度数据,与仿真结果比较发现,测试点的温度误差均控制在2℃之内,少数相对误差控制在15%之内,大多数控制在10%之内,验证了所建CFD模型和用多孑L介质替代作物的正确性.     

多孔混凝土研究综述

在对多孔混凝土进行简单概述的基础上,对多孔混凝土的应用和国内外发展现状进行详细阐述,并进一步分析了多孔混凝土研究中存在的问题,提出其今后的研究方面,为更好地实现多孔混凝土的环保功能提供参考。     

物联网在规模化辣椒种植生长分析中的应用

为了实现规模化辣椒种植生长状态的实时监控,基于物联网技术,设计了生长等级评价分析系统,且土壤水分含量、土壤pH和温室温度被选为本系统监控指标。采用ZigBee技术建立传感器局域网,传感器节点采用六边形布局;通过协调器,采用GPRS技术,将检测数据上传物联网服务器,分析3种传感器检测数据,确定三者对于辣椒生长的影响,建立生长评级标准,并建立对应区间隶属度函数。利用本系统监测辣椒样本数据,根据建立的生长评级标准,计算其隶属度矩阵和权重向量,最终得到样本模糊判定集,进而计算该样本生长健康等级。系统可实现对于大规模辣椒生长的实时监控,并量化评级,及时有效地反映辣椒生长状态,具有普及潜力。