冀北山区天然林黑桦木材解剖特性的径向变异

探究冀北山区天然林黑桦木材材质,为天然林黑桦木材的培育与加工利用提供理论依据。选取阴坡和半阴坡长势良好的林木作为研究对象,借助光学显微镜和计算机显微图像分析系统,通过离析法、拉线法和切片法对冀北山区2种坡向50年生天然林黑桦木材胸径处圆盘解剖特性进行测定和分析。结果表明:1)阴坡黑桦纤维长度、宽度、长宽比、壁腔比均值分别为1607.86、24.74μm和64.87、0.69,半阴坡黑桦纤维长度、宽度、长宽比、壁腔比均值分别为1782.69、25.91μm和68.75、0.70;不同坡向天然林黑桦木材纤维长度、宽度和长宽比由髓心向树皮方向的径向变异趋势为初始迅速增大,随后趋于稳定;纤维壁腔比自髓心向树皮方向呈波浪式变化,且略有增大的趋势。2)阴坡黑桦木射线比量、导管比量、纤维比量均值分别为16.80%、18.93%、64.27%,半阴坡木射线比量、导管比量、纤维比量均值分别为15.37%、18.96%、68.72%;由髓心向外,组织比量等指标基本在一条水平线上波动,变异规律较差。3)黑桦木材2种坡向间纤维长度和纤维长宽比差异显著,其他指标差异不显著。     

一个可持续发展的目标——生物基胶粘剂开发前景

SUSBIND联盟开发、生产和测试生物基胶粘剂,作为目前用于家具大规模生产的人造板的甲醛胶粘剂的替代品。项目协调机构RTDS解释说,该项目的目标是用可再生资源替代化石基化学品。SUSBIND是一个生物经济、研究和创新领域的欧洲项目,汇集了来自6个欧盟国家的11个合作伙伴,包括研究部门和工业生产企业。     

基于LSTM神经网络模拟的陇中黄土高原沟壑区保护性耕作下土壤贮水量变化

为分析陇中黄土高原沟壑区不同保护性耕作措施的贮水效果,本研究利用春小麦/豌豆（W/P）、豌豆/春小麦（P/W）轮作的长期定位试验,分别设置传统耕作（T）、免耕（NT）、传统耕作秸秆覆盖（TS）和免耕覆盖（NTS）4种耕作措施,以当地月平均气温、月降水量、月平均辐射量、月平均蒸发量、月作物耗水量为输入因子,以月土壤贮水量为输出,建立基于长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络的土壤贮水量预测模型,并对该模型的有效性进行评估。研究结果表明：1）基于LSTM神经网络建立的土壤贮水量模型对陇中黄土高原沟壑区保护性耕作下土壤贮水量预测具有较好的适用性,模型模拟结果的平均均方根误差为7.76 mm,平均绝对误差为6.95 mm,相对误差控制在-5%~+5%的范围内。2） P/W轮作序列中各处理的土壤贮水量均比W/P轮作序列增加1.09%~1.43%。3）不同轮作序列,NTS处理的贮水效果均优于其他3种耕作措施,在W/P轮作序列中,NTS处理的年均土壤贮水量比T、NT和TS分别增加2.89%、1.70%和2.46%;在P/W轮作序列中,NTS处理的年均土壤贮水量比T、NT和TS分别增加3.03%、1.91%和2.57%。4）不同降水年型,NTS处理的土壤贮水量最高,且干旱年效果更加显著,其中丰水年NTS处理的土壤贮水量比T、NT和TS平均增加2.71%、1.48%和2.19%,而干旱年平均增加3.97%、2.54%和3.64%。5）保护性耕作措施的贮水效果随季节发生变化,作物生长前期（3-5月）保护性耕作措施的贮水优势较为明显,进入作物生长旺盛期（5-6月）保护性耕作措施与传统耕作的贮水效果差异不显著,而作物生长后期（7月）保护性耕作措施较传统耕作土壤贮水量明显增加。基于LSTM神经网络模拟环境下免耕覆盖的贮水保墒效果最好,为陇中黄土高原沟壑区最适宜的保护性耕作措施。     

人字形板式换热器流道传热特性及参数优化

为实现田间条件下快速、准确识别棉花与杂草,该文以自然光照下田间棉花与杂草为研究对象,采用垂直向下拍摄的方式获取棉花杂草视频,按1帧/s的速率从视频中提取图像,在人工去除冗余度过多的图片后,建立1 000幅图片的数据集。对比了Faster R-CNN和YOLOv3 2种典型卷积神经网络,将Faster R-CNN卷积神经网络的深度学习模型引入到棉花杂草图像识别中,并提出一种结构优化的方法,使之适用于复杂背景下的棉田杂草识别。该文选用残差卷积网络提取图像特征,Max-pooling 为下采样方法,RPN网络中引入特征金字塔网络生成目标候选框,对卷积神经网络结构进行优化。在使用700幅图片进行训练后,通过200 幅田间棉花杂草图像识别测试,结果表明：该方法的平均目标识别准确率达95.5%,识别单幅图像的平均耗时为1.51 s,采用GPU 硬件加速后识别单幅图像的平均耗时缩短为0.09 s。优化后的Faster R-CNN卷积神经网络相对于YOLOv3平均正确率MAP高0.3以上。特别是对于小目标对象,其平均正确率之差接近0.6。所提方法对复杂背景下棉花杂草有较好的检测效果,可为精确除草的发展提供参考。     

基于卷积神经网络的中国北方冬小麦遥感估产

针对传统的农作物估产方法过度依赖人工经验,以及实地采样成本高等问题。该研究使用MODIS数据构建了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的冬小麦估产模型。对2006-2016年中国北方冬小麦核心区的60个地级市进行模型训练,鲁棒性检验以及估产误差空间特征分析。结果表明:1)估产模型在训练集和验证集的均方根误差(root mean squareerror,RMSE)分别为183.82kg/hm2、689.72 kg/hm2,决定系数(R2)分别为0.98、0.71。2)以同样的神经网络结构对2006-2016年估产样本分别作为验证集,训练11个独立模型的RMSE平均值是772.03 kg/hm2,证明算法具有较高的鲁棒性。3)2007、2012和2016年不同省份的估产结果表明,模型对北方冬小麦区的平原区估产精度较高,尤其是河北和山东2省(RMSE为500 kg/hm2)。该文构建的估产模型可以实现冬小麦单产的复杂拟合,可以应用于较大尺度(范围)冬小麦产量预报。     

湖南设立东洞庭湖生物多样性司法保护基地

6月5日,湖南省岳阳市中级人民法院及君山区人民法院在湖南东洞庭湖国家级自然保护区管理局采桑湖保护站设立“东洞庭湖国家级自然保护区生物多样性司法保护基地”。据介绍,这一基地是法院创新环境资源审判方式的举措,岳阳法院系统将依托该基地,推动建立与检察、林业、生态环境等部门的执法协调机制,构建与东洞庭湖自然保护区管理部门的双向互动机制,将其打造成融合巡回审判、科研实践、法治教育、环保宣传和生态修复等于一体的多功能基地,为洞庭湖流域环境资源保护和生态文明建设提供有力司法保障和服务。     

基于小波神经网络的水肥一体化控制技术

准确掌握和控制各参数的水肥一体化灌溉,是保证农作物健康生长、提高农业生产水平、利用科学技术实现科学农业的基本要求。研究基于小波神经网络的水肥一体化控制对现代农业生产具有重要意义。文章根据滴灌施肥控制的实际情况,对小波神经网络水肥一体化控制技术进行了实验研究。     

基于神经网络的无人驾驶车辆转向控制研究

为了提高无人驾驶车辆进行路径跟踪时转向的准确性,基于神经网络控制理论,利用ADAMS/Car与MATLAB/Simulink进行无人驾驶车辆转向控制联合仿真。利用ADAMS/Car模块建立整车模型,进行规定路径下的跟踪实验并收集路径、车速、前轮转角等信息,以作为神经网络的训练样本。利用MATLAB对训练样本进行训练,并在Simulink中建立神经网络控制器。最后利用ADAMS/Control模块连接ADAMS/Car与MATLAB/Simulink,实现无人驾驶车辆路径跟踪时转向控制的联合仿真。仿真分析结果表明:所建立的神经网络转向控制器能够对路径进行良好的跟踪且具有良好的鲁棒性;同时验证了联合仿真的可行性与优越性,为智能车辆的整车开发提供了思路。     

基于Deform-3D旋锻轴径向进给参数仿真

以某轿车等速万向传动中间轴为研究对象,通过Deform-3D有限元仿真,研究避免旋锻缺陷产生的关键工艺参数:径向进给,仿真在不同径向进给量(0.3,0.5,0.65,0.8,1.0mm)下,等速万向传动中间轴不同应力、应变的情况,为避免中间轴造成严重损伤,保证产品质量,从而确定最佳径向进给量为0.65mm。     

浮潜式消防泵启动过程瞬态特性的数值模拟

为了研究浮潜式消防泵在启动过程中的瞬态特性,建立包含泵、水箱及循环管路在内的三维封闭模型,运用Fluent 145商用软件,采用RNG k-ε湍流模型,并结合UDF程序加载转速变化规律对模型进行非稳态数值模拟．分析泵在启动过程中其流量、扬程、叶轮加速转矩、总效率、叶轮轴向力及径向力随启动时间的变化规律．研究结果表明:泵在启动过程中其流量、扬程及总效率的变化主要取决于动力源的启动特性,并呈指数上升趋势,叶轮的加速转矩随启动时间的增加而逐渐减小;当泵转速达到额定转速时其加速转矩为0,在泵启动初期因流量严重偏离额定流量而导致其产生较大的轴向力及径向力,随着启动时间的增加,泵的轴向力及径向力逐渐减小,最后趋于稳定．研究为离心泵的优化设计、振动及噪声诊断提供理论参考．