基于LS-DYNA的45号钢铣削SPH算法仿真分析

基于LS-DYNA软件的SPH算法对45号钢的铣削过程进行仿真分析,得出45号钢在切削过程中的变形及切屑的形成过程,控制切削速度、进给速度、切削深度等参数,以求得切削参数对切削力的影响.     

基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测

利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R^2分别为0.9959、0.9990和0.9968,UHD185光谱仪数据精度较高;7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0.738)、SR(r=0.819)、NDVI×SR(r=0.835);LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R^2=0.6788、RMSE为0.69、NRMSE为19.79%,验证R^2=0.8462、RMSE为0.47、NRMSE为16.04%)。     

生物炭对黑土区土壤水分扩散与溶质弥散持续效应研究

为探究施用生物炭对黑土区坡耕地土壤水分扩散和溶质弥散的持续效应,于2016—2019年在1.5°、3°、5°的径流小区开展了生物炭持续效应试验,分析了单次施加生物炭对土壤容重、孔隙度、有机质含量、Boltzmann变换参数ξ、非饱和土壤水分扩散率D(θ)、非饱和土壤水动力弥散系数Dsh(θ)的持续作用。结果表明：土壤中单次添加生物炭后的4年内均可显著降低土壤容重、提高土壤孔隙度、增加土壤中有机质含量,且各指标变化率均随坡度增大、施炭年限延长而减小;坡度、年份、是否施用生物炭3个因素中,对土壤容重、孔隙度、有机质含量影响程度最大的均为是否施用生物炭;施用生物炭增大了ξ,且ξ随坡度增加、施炭后年限延长逐年减小。2016—2019年D(θ)与Dsh(θ)均随土壤含水率的增加而迅速增加。当土壤含水率小于等于042cm3/cm3时,生物炭抑制土壤水分扩散;当土壤含水率大于0.42cm3/cm3时,生物炭促进土壤水分扩散。当土壤含水率小于等于0.36cm3/cm3时,生物炭抑制土壤中NaCl溶液的弥散;当土壤含水率大于0.36cm3/cm3时,生物炭可以促进土壤中NaCl溶液的弥散。试验区θ处于0.20~0.35cm3/cm3,故施用生物炭对水分扩散、NaCl溶液弥散均具有抑制效果,且生物炭对水分扩散和溶液弥散抑制效果均随坡度增加、施炭后年限延长而减弱。     

生物炭对不同坡度坡耕地土壤水动力学参数的影响

在3种地形坡度条件下,开展了施加生物炭后连续两年的土壤水动力学效应试验研究,探究不同坡度坡耕地施加生物炭当年和次年对土壤水分常数、土壤水分特征曲线、比水容量、非饱和导水率K(h)和非饱和扩散率D(θ)的影响。结果表明:施用生物炭当年和次年均使土壤田间持水率和饱和含水率增大,且随坡度增加其增率变大,生物炭因子两年内对土壤水分常数的影响显著(P <0. 015),而坡度因子影响不显著(P> 0. 05),即生物炭因子作用更明显;施用生物炭两年内,在各个土壤吸力条件下土壤含水率均增大,土壤持水性增强,且同地形坡度呈正相关关系、同年限呈负相关关系;生物炭在两年内均增大土壤比水容量,使其供水能力加强,最大增量1. 830 207×10^-3cm^3/cm^4;地形坡度对K(h)无明显影响,但施加生物炭可使K(h)增大,土壤导水性增强,2016、2017年K(h)最高分别增加239. 61%、164. 04%;施加生物炭可降低D(θ),抑制土壤水分的水平运动,随地形坡度增加抑制效果增强。生物炭施用当年对各土壤水动力学参数的影响大于施用次年。研究结果可为东北黑土区坡耕地农业水土保护和利用提供理论依据。     

球墨铸铁深松铲尖磨损试验分析

通过对比球墨铸铁与进口铲尖在相同时间、相同工作量下的失重量,探究了两种材质的耐磨性能,验证了球墨铸铁铲尖作为铸钢铲尖替代品的可能性。在相同工作量时,球墨铸铁的耐磨性能与进口铲尖一致。深松技术能提高土壤蓄水保墒的能力,球墨铸铁铲尖作为进口铲尖的替代品,同样能达到深松的效果,使土壤的容重降低并提高土壤的蓄水保墒能力。根据数据显示,深松前土壤含水率为14.29%,深松后土壤含水率为15.30%,深松后土壤平均含水率提高1%,深松前土壤容重为1.92g/cm~3,深松后土壤容重为1.35g/cm~3,深松后土壤容重降低0.57g/cm~3,有利于农作物的生长。     

基于深度信念网络的猪咳嗽声识别

为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。     

Analysis on the Effect of Moisture Migration through Walls on Heat Transfer

A dynamic mathematical model for simulating the coupled heat and moisture transfer through walls was proposed with variable material properties. Relative humidity and temperature were chosen as the driving potentials. The temperature and relative humidity and heat flux of wall surface were calculated under varying boundary conditions and compared with those without taking moisture transfer into account. The results show that without and with absorption and desorption processes, the wall interior surface temperature amplitude of the former case is lager than that of the latter, and the average difference temperature of two cases is 0.9℃. The phase change latent heat caused by absorption and desorption of wall surface takes up 27.5% of the total heat transfer quantity, which cant be neglected.     

基于机器视觉的嫁接用苗外观特征自动检测

提出了基于数学模型的幼苗外观特征自动检测方法,检测项目包括生长状态、子叶参数和胚轴参数。首先经过图像预处理提取幼苗二值图,利用行像素统计图确定特征参数基准点位置。然后以标定胚轴最小矩形倾斜度和宽度判定弯曲状态;子叶跨度通过两子叶端点距离确定,子叶展开角通过两子叶底端平展位置拟合线夹角判定;胚轴弯曲度通过胚轴中心线上曲率最大的位置为分界点分别判断两段斜度而求得,胚轴长、轴径结合斜度补偿求得。与手工测量数据对比,轴长、轴径和子叶跨度的相关系数分别为0.935 1、0.899 9和0.903 4,相对误差分别小于7%、5%和7%,绝对误差分别小于4 mm、0.2 mm和6 mm。     

土壤入渗传输函数输入变量分析

依据土壤水分入渗参数与其相关土壤理化参数之间的相关性,从土壤学的角度用物理的方法分析应县土壤常规土壤理化参数对土壤入渗传输函数影响程度,进一步确定其土壤入渗传输函数的输入变量。并用大田耕作土壤水分入渗参数及其土壤理化参数的实测资料,建立土壤入渗传输函数进行验证。     

基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究

提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。