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21.
针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0~20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450~900 r/min、转矩300~600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。 相似文献
22.
研究气候和植被恢复综合影响下流域实际蒸散发(Ea)的变化规律,可为水资源管理和规划提供科学参考.基于延河流域气象数据、径流资料和植被覆盖数据(NDVI),采用率定后的平流-干旱模型计算Ea,通过Mann-Ken-dall检验法和反距离加权法分析Ea时空分布特征,并利用Pearson相关分析对Ea成因进行探究.结果表明:... 相似文献
23.
通过对工厂化循环水养殖进水流速的智能调控,可降低饵料残留,避免水质恶化。为此,本研究采用数值模拟方法探究了进水流速对工厂化循环水养殖池流场特性的影响,并基于该研究设计出一套确定进水流速调控的实验方法。首先,通过对比Standard k-ε、RNG k-ε和Realizable k-ε 3种湍流模型及多种壁面函数的仿真效果,确定RNG k-ε模型和标准壁面函数作为仿真配置。同时,针对多相流模型,对欧拉多相流模型和DPM离散相模型进行对比,为提高计算准确性选用DPM离散相模型,并基于上述模型进行网格无关性验证、制定网格划分方案。其次,以大菱鲆(Scophthalmus maximus)养殖为例,模拟不同进水流速下养殖池流场、排污和水温调节的效果。最后,针对仿真结果提出进水流速调控方案。结果显示,日常采用1.0 m/s的进水流速,可有效提高适宜流速区面积并控制水处理成本;投饵前,采用0.2 m/s的进水流速可以解决循环水养殖中存在的饵料浪费问题;进食结束后,采用1.2 m/s的进水流速可快速排出残饵避免水质恶化;水温异常时,采用15 ℃的水、以1.2 m/s的进水流速注水230 s,可使20 ℃的水下降到正常水平,精准化控制水温。采用本研究提出的方法,可针对不同养殖生物和养殖环境设计进水流速智能调控策略,可用于解决循环水养殖过程中饵料浪费、水质变差和水温异常等问题。 相似文献
24.
柴达木盆地阿尔金山前东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的矿物组分复杂、纵横向变化快、裂缝及溶蚀发育程度不均一、物性参数评价难度大,导致其主控因素及有效性不明确。为此,利用地层元素测井、电成像测井及常规测井资料,通过两种岩性识别方法——M-N-GR三变量岩性识别法与铝-硅-钙三元素岩性识别法建立了适用于研究区基岩潜山风化壳裂缝性储层的岩性识别标准。通过岩心分析与电成像人工拾取刻度重构了双侧向电阻率测井裂缝孔隙度模型,利用声波时差测井结合元素测井建立了变声波骨架值及分岩性声波骨架值的基质孔隙度模型。分析了裂缝发育及物性与断层距离、地层变形程度、岩性、风化淋滤作用的关系,总结了影响东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素。在精确识别岩性及求取物性参数的基础上,结合PoroTex技术、核磁谱型分析、裂缝与地应力走向分析等方法,综合评价了裂缝性储层的有效性。研究成果为东坪地区基岩潜山风化壳储层气藏的动态开发提供了测井技术支持。 相似文献
25.
26.
山西省吕梁山区属生态环境脆弱区,其干旱少雨、气候恶劣,严重制约着农作物的种植和生长,而枣树因其生命力强盛、耐干旱而成为当地的主要经济林种,是吕梁山区的特色产业之一,曾是当地农户的主要甚至全部收入。进入21世纪,吕梁红枣产业遭遇发展瓶颈,栽培面积减少、质量下降、病害和裂果、枣农因效益不佳而疏于或者放弃管理等严重影响着红枣的生产和消费。基于863个消费者的调查数据,选择12种影响因素作为解释变量,运用Logistic模型对影响吕梁红枣消费意愿的因素进行了实证分析。结果显示,消费者有无红枣消费习惯、鲜枣价格、消费者家庭人数、消费者购买红枣的便利度以及消费者对红枣功效的认知对其消费红枣的意愿有显著影响。基于此,应提高消费者认知,树立标准化生产理念,发展红枣深加工,从而增强消费者对吕梁红枣的消费意愿。 相似文献
27.
命名实体识别是从农产品信息文本数据中有效抽取信息的关键一步,旨在从非结构化文本中确定与农产品特性相关的命名实体。农业领域的命名实体识别研究大多集中在农业病虫害领域,关于农产品信息文本的实体识别研究较少,通过采用BMES标注的方式对爬虫获取的农产品信息文本数据进行标注,提出融合BERT的BiLSTM-CRF深度学习模型对该文本数据进行实体抽取。将该模型与多种神经网络模型的实验结果比较发现,融合BERT的BiLSTM-CRF模型对农作物、地区、富含营养成分等3种命名实体识别的准确率和召回率分别为82.25%和84.54%,明显优于IDCNN-CRF等神经网络模型,说明该方法能有效识别抽取农产品信息文本数据命名实体。基于此,命名实体识别作为中文文本信息抽取的关键技术,在农产品信息推荐系统、智能问答等方面将会有广泛的应用前景。 相似文献
28.
针对车载部件疲劳失效、故障失效等问题,目前建立的动力学模型无法准确反映车载部件行驶中的特性。利用集中质量法,考虑车载部件本身的刚度,建立了整车及车载部件的十自由度动力学模型,利用MATLAB/Simulink对模型进行了仿真分析,得到了车载部件在行驶中的特性。分析结果表明:车载部件在车辆运行过程中的振动幅值比车身质心处的振动要小;对比车载部件的垂向振动特性以及车载部件侧向和纵向的振动特性,其垂向振动幅值远大于侧向和纵向的振动幅值,对车载部件在车辆行驶过程中的特性有一定的参考意义。 相似文献
29.
在大雾天或冬季路面积雪的环境,会影响车辆驾驶的安全性,甚至发生安全事故。使用树莓派平台,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图像检测算法,用于实时检测雾气和道路表面积雪。使用树莓派开发板和一个摄像头实时获取雾气和路面积雪的信息,通过Mobile Net深度学习算法检测道路情况。实验表明,其对雾气和路面积雪的检测准确率为97%以上。并且证实Mobile Net的深度学习算法的在树莓派上的工作速度优于Res Net50等算法。 相似文献
30.
以特早种茶叶品种“巴渝特早”为研究对象,应用阶段积温预报法、逐步回归预报法、集成预报法分别建立开采期气象预报模型,比较不同预报方法的预报性能.结果表明:阶段积温预报法对于“巴渝特早”开采期的预测偏差较大,预测值与观测值的剩余均方差为5.225,拟合优度为0.539;逐步回归预报法相较于阶段积温预报法预测结果的准确性明显提升,预测值与观测值的剩余均方差为2.826,拟合优度为0.749;集成预报模型综合考虑了积温条件以及影响春茶开采的关键时段的关键气象因子,优化单一预报方法的不稳定性,预测值与观测值的剩余均方差为2.729,拟合优度0.765,可以应用于特早种茶叶开采期气象预报服务. 相似文献