温室大棚温湿度模糊解耦控制系统设计与仿真

温室环境系统是一个多变量、非线性、时变和滞后的系统,各变量之间具有耦合关系,很难建立精确的数学模型。其中,温度和湿度的变化是最基本的因子,对农业作物影响最为显著。为此,采用模糊控制方法,通过建立模糊控制系统模型和对模糊控制器的设计,引入解耦参数,实现了该系统的温湿度解耦控制,使系统的温湿度控制精度大大提高。实验结果表明:当温室温湿度设定值分别为20℃和70%时,温湿度变化超调量较小,控制过程比较平稳,系统环境达到了作物生长的需求。     

双循环流化床生物质解耦气化实验

对两种常见的生物质（玉米秸秆和稻壳）进行了能量平衡分析和计算,结果表明其中固定碳的燃烧足以维持挥发份热解所需能量。通过冷态实验得到了双床系统的循环和压力分布情况,证明可以通过该装置实现循环灰的传递并避免了燃烧炉和气化炉气体的掺混。生物质颗粒料的热态气化实验表明,可以由冷态平稳切换到气化工况并实现稳定运行,气化产生热值可以达到     

基于粒子群算法的发动机悬置系统稳健优化设计

应用稳健优化设计理论,考虑设计变量的变差对优化设计结果的影响,建立了稳健优化设计模型.以发动机悬置系统能量解耦为目标,悬置刚度参数为设计变量,考虑目标函数和约束函数均值μ和标准差σ的变化,构造了发动机悬置系统的稳健优化模型.采用粒子群优化算法对发动机悬置系统的悬置刚度参数进行了稳健优化设计,并用Monte Carlo方法进行了分析.设计应用表明,优化方法可以有效降低系统解耦度对悬置刚度参数的敏感性,系统解耦度分布更合理.比遗传算法的计算效率高.     

动力总成悬置系统振动分析与解耦优化

建立了汽车动力总成悬置系统的动力学模型,对原悬置系统进行隔振特性分析,计算了各阶模态固有频率和能量分配百分比,根据分析结果和能量分布矩阵对某轿车动力总成悬置的刚度参数进行了振动解耦优化设计。在调整刚度参数后,系统各方向的解耦程度都得到了极大提高,固有频率分配更趋合理,共振频带的宽度减小了20%,取得了明显效果。研究结果表明,对悬置刚度进行优化能有效提高动力总成悬置系统主要激励方向的模态解耦程度,改善系统的NVH性能。     

农田耕整载荷六维力传感器结构优化与解耦研究

针对农田耕整载荷大、测量精度低等问题,在经典十字梁结构基础上,设计了一种辐梁式六维力传感器,可同时测量力和力矩,通过仿真方法对传感器结构进行了优化,确定了应变梁长、宽、高分别为9、10、6mm;分析了传感器结构在载荷下的应变能力,确定了应变片贴片位置。对传感器开展了静态标定试验,基于标定数据采用改进型XGBoost(Extreme gradient boosting)机器学习网络对力信号进行解耦,并与常规网络进行比对。试验结果表明,改进型XGBoost模型在X、Y、Z方向力和力矩6种加载方式的测试集决定系数R2P分别达到0.9804、0.9418、0.9434、0.9868、0.9969、0.9822,预测效果较好,避免了陷入局部最优解。改进型XGBoost模型在六维加载力、力矩的R2P、测试集平均绝对误差（MAEP）均明显优于随机森林模型、传统多元线性回归,相较于传统多元线性回归方式,六维加载力、力矩的R2P分别提升22.57%、20.99%、23.32%、26.27%、26.05%、18.72%。基于机器学习的解耦算法可明显减少耦合误差的影响,提高传感器的测量精度, 为农机优化提供了技术支撑。     

汽车动力总成悬置系统优化设计

以某国产汽车动力总成悬置系统为研究对象,建立了该车动力总成悬置系统的力学及数学模型,应用ADAMS系统动力学软件,以能量解耦及振动传递率最低为目标函数,以悬置元件的刚度参数作为设计变量,对悬置系统进行了优化设计.仿真结果表明系统隔振性能得到明显改善.     

长白猪和梅山猪脂肪中脂肪沉积相关基因的表达差异

为了揭示瘦肉型的长白猪和脂肪型的梅山猪脂肪沉积相关基因的表达差异,采用qRT-PCR方法检测了两猪种背部皮下脂肪组织中硬脂酰辅酶A去饱和酶(SCD)、苹果酸酶(ME1)和解耦联蛋白3(UCP3)基因的表达量在30、60、90、120和150 d的变化。结果表明,两品种SCD的表达模式除90~120 d相反外,其他各日龄之间基本相同;ME1在30~120 d基本相同,而120~150 d呈现出相反的模式;UCP3除120~150 d相同外,其他各日龄之间呈现相反的模式。以上结果初步揭示了两猪种在生长发育过程中SCD、ME1和UCP3表达的发育性变化模式和品种差异,为深入研究脂肪合成代谢的调控机制提供了基础数据。     

鸡解耦联蛋白基因的研究进展

鸡解耦联蛋白(UCPs)是对机体能量平衡涉及的增重、静止代谢率和能量转化效率等性状起显著影响的基因家族,禽类解耦联蛋白(avUCP)是近年来在禽类发现的新UCP基因家族成员,被认为在禽类能量代谢中起着重要的作用。综述了近年来avUCP在家禽方面的研究现状。     

基于组态软件和模糊控制的分娩母猪舍环境监控系统

为解决北方寒冷地区分娩母猪对猪舍环境的要求,该文研究了一种舍内环境监测和控制系统。该系统综合考虑舍内温度、湿度、氨气浓度及其相互影响,利用组态软件、模糊控制技术和解耦控制技术,通过机械通风系统和热水采暖系统实现了舍内环境的智能控制。试验结果表明该系统可行且实用,在保证舍内所需温度基本恒定的条件下（舍内温度控制的最大相对误差为5.5%）,也能使舍内相对湿度和氨气浓度保持在适宜范围内。     

农产品监测预警模型集群构建理论方法与应用

【目的】农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现。构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题。【方法】在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品“因素分类解耦、参数转用适配”方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群。【结果】利用“因素分类解耦、参数转用适配”技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群。这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%。【结论】研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法。