区域平均雨量估算对径流模拟精度影响问题的研究

较大流域的降水通常具有时空分布不均匀的特点,往往在雨量站较少情况下采用测站范围以内的降水量均化值对径流进行模拟精确偏低。本文分别采用分块法、单元格点法以及DEM法计算区域平均降雨量,并在此基础上建立潘家口水库来流预测模型。比较模型的模拟结果发现,以DEM法计算区域平均雨量值作为预测模型的输入所模拟的效果优于另外两种区域平均雨量计算方法,且预测结果令人满意。     

浅谈蜜蜂繁殖进化遗传算法

遗传算法是一种模拟自然生物进化过程的一类自组织、自适应的人工智能技术。介绍一种蜜蜂进化型遗传算法的抽象模型和基本工作原理概述蜜蜂进化型遗传算法研究现状与应用领域,并对蜜蜂进化型遗传算法的未来研究进行了展望。     

水热-硝酸氧化合成发蓝光和绿光木质素基碳点的研究

以木质素和间苯二胺为前体,通过简单的一步水热法合成了蓝色发光碳量子点(B-CQDs),进一步通过硝酸氧化作用,合成了绿色发光碳量子点(G-CQDs);通过紫外吸收光谱、荧光光谱、TEM、FT-IR和XPS对两种CQDs的光学性质和结构特征进行表征分析,并测试了G-CQDs的细胞毒性及细胞成像性能。结果表明：硝酸在G-CQDs的合成中起着重要的作用,硝酸的氧化作用使CQDs石墨N含量增加,石墨化程度加深,表面态被钝化,荧光发射波长红移。结构性质分析表明所制备的B-CQDs和G-CQDs主要由C、N、O这3种元素构成,表面都具有—OH、—NH、C—O和—COOH等丰富的亲水基团,在水中是单分散的,平均粒径分别为1.3和2.5 nm。光学性质分析表明B-CQDs和G-CQDs的特征激发波长分别为392和446 nm,对应的发射波长分别为488和514 nm。B-CQDs和G-CQDs分别表现出激发相关的发射行为和激发无关的发射行为。研究发现G-CQDs的可能发射机制属于基于共轭π-域的带隙荧光发射。所合成的G-CQDs具有优异的光致发光、稳定的荧光和低细胞毒性等优点,可以应用于HeLa细胞生...     

基于遗传算法的基质培黄瓜营养液配方优化

为探究施肥多因子耦合对黄瓜产量、品质、肥料利用率等方面的综合调控,获取适宜的基质栽培营养液配方。以‘博耐526’黄瓜为试材,通过四因素(N、K、Ca、Mg)五水平(1/2)二次正交旋转组合设计,共23个处理,利用四元二次回归分析建立了N、K、Ca、Mg对黄瓜产量品质综合评分的回归模型,分析了双因素与三因素耦合效应对黄瓜产量品质综合评分的影响。结果表明,各因素对黄瓜产量品质综合评分的影响程度由大到小依次为氮、钾、钙、镁,黄瓜产量品质综合评分随各因素的增加均呈现先增加后减小的趋势。N-K和N-Ca的耦合效应显著(P<0.05),而其余因素耦合效应不显著(P>0.05);N-K耦合效应对黄瓜产量和品质综合得分的影响为负,而N-Ca耦合效应为正。同时建立了黄瓜产量品质综合评分、氮、钾和钙利用率的多目标优化模型,利用遗传算法对该模型进行模拟寻优,得到优化的氮,钾,钙和镁浓度分别为14.83、6.89、3.55和4.17 mmol/L。在此条件下,黄瓜的单株产量、可溶性蛋白、维生素C和可溶性总糖含量分别比山崎黄瓜专用配方处理显着提高了21.07%,40.91%,53.33%和11.48%,有机酸和硝酸盐含量比山崎黄瓜专用配方处理显著降低,此结果可为基质栽培黄瓜高产优质和营养液科学管理提供指导依据。     

基于模糊隶属度的多站点多机协同即时响应调度系统

为了实现多农机站联合调配完成农户的实时作业订单,该研究针对农田与农机的匹配与调度需求问题,综合考虑农户满意度、多农机站协同、订单数量、农田面积和位置坐标等因素,建立带有模糊时间窗并以调度总时长最小和调度农机数量最少为目标的多农机站即时响应调度数学模型。并设计了基于保留优秀父代基因的改进遗传算法的农机调度系统,完成多农机站响应多农田的同时作业需求的任务,在最短时间里即时调配农机按照最短路径至各农田完成作业要求。以武汉周边某地区的3个农机站和35个农田作业订单为例,验证所提出的模型和智能优化算法,并进行可视化界面展示。试验表明,当模糊隶属度为0.8时,调度总路程减少率为9.89%,农机数量降低率为15.38%;针对该地区各农机站农机数量的实际情况,在不影响农户满意度的前提下,单个农机站接受实时订单数量以不超过20为最佳。该研究实现了多农机站对多农田精准调度作业,有助于科学合理调度农机,提高农机作业效率,节约成本投入。     

滴灌轮灌分组优化模型与算法

传统的轮灌组划分计算方式效率较低且难以获得较好方案。该研究首次采用智能算法来求解轮灌组划分问题,依据《微灌工程技术标准》及轮灌组划分原则,提出了基于流量均衡的数学模型及其约束条件。通过分析支管空间分布,确定了滴灌问题的邻域特征,在半径阈值范围内给出了最大限度查找关键路径的邻域搜索策略和不可行解修复算法,并采用传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、贪心遗传算法(Greedy-GA)、泰森多边形遗传算法(Voronoi-GA)和网格遗传算法(Grid-GA)算法分别求解模型,探索适应轮灌分组问题的初始化方法。对标准差、组内路程、连通性和运行时间4项指标对比分析,结果表明:Grid-GA算法表现优异,采用的邻域策略可有效避免支管分布过于分散,有利于日常管理与维护。取半径阈值280 m条件下,算法在300代左右达到收敛,最小标准差10.9 m3/h,组内路程8 105.2 m,连通性指标25,与一种冒泡+贪心的近似算法相比最小标准差小59.1%。该研究对提高滴灌工程设计效率和促进轮灌工作制度有效运行有着重要研究意义。     

基于参数化遗传神经网络的植物病害预测方法

将混合神经网络(PFNN—FG)技术应用于植物病害预测，其输入矢量含模糊分量，遗传算法优化配置各参数。变形Sigmoid函数用于不同的隐含层，构成参数化神经网络。网络的输入层引入模糊集合理论，使网络能处理语义变量。将PFNN—FG和其他神经网络(如前向神经网络、径向基神经网络等)用于大豆基准问题进行分析比较，结果是PFNN—FG在精度和训练速度上优于其他网络。将PFNN—FG和前向神经网络用于2组黄瓜霜霉病数据，前者测试组的均方根误差小于后者。     

基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

为了提高采集机器人路径规划速度和自主导航的智能化水平,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的路径规划方法,从而有效地提高了路径规划的速度和精度。采摘机器人根据实际果实采摘环境,利用图像分割技术,对果实目标进行识别,在二维栅格地图环境下,制定出决策表,并使用粗糙集对决策表进行约简,得到最小决策表,将其作为遗传算法初试种群,进行遗传交叉和复制操作,优化路径规划算法。为了验证采摘机器人算法性能的可靠性,对采摘机器人的性能进行了测试,包括果实图像的识别和机器人路径规划能力。通过测试发现:采摘机器人可有效地分割提取出成熟果实,并可完成多目标任务。对粗糙集和遗传算法的性能进行了测试,结果发现:使用粗糙集可以大大降低所需训练种群的数目,减少平均迭代次数;增加障碍物的复杂程度后,使用粗糙集遗传算法可以明显地提高路径规划的速度,从而提高了机器人采摘作业的效率。     

果实收获机器人关节滑模控制系统设计与试验

针对多关节果实收获机器人难以获得精确控制模型以及控制系统的抖振问题,提出基于遗传算法实时动态调整滑模参数的控制策略,设计并制作了基于STM32微控制器和AS5045位置反馈模块及CAN总线通信模块的关节控制系统仿真和试验平台,分别在空载与负载情况下进行了关节电机位置响应试验。结果表明,采用遗传算法动态调整滑模控制器参数能够提高关节控制系统位置跟踪的响应速度,减少外界干扰和负载变化引起的控制系统抖振的幅度与持续时间,具有较强的鲁棒性。由空载和负载试验结果可知,关节6实际试验控制系统的位置跟踪响应时间比理论仿真试验增加了0.5 s,负载时控制系统的位置跟踪响应时间比空载时增加了0.3 s,但负载对系统精度和超调量并无明显影响,系统具有良好的控制效果。     

拖拉机自动导航摩擦轮式转向驱动系统设计与试验

针对农机导航系统中使用传统拖拉机前轮转向驱动子系统机构复杂、装卸不便等问题,设计了一种摩擦轮式转向驱动系统。摩擦轮式转向驱动系统主要由驱动装置和相匹配的自适应模糊转向控制器组成。驱动装置采用平行四连杆机构以实现工作模式的快速切换,使用夹持固定方式实现便捷装卸。搭建了试验台架以获取摩擦轮驱动装置的滑移特性数据。同时设计适用于该驱动装置的自适应模糊转向控制器,基于液压系统离散传递函数和滑移特性数据建立了驱动系统递推仿真模型,采用该仿真模型构建遗传算法参数优化器对控制器参数进行在线优化。进行了仿真模型验证试验、遗传算法参数优化器性能对比试验和驱动系统性能试验,结果表明:仿真模型与实际系统基本一致;经过遗传算法参数优化后控制器阶跃响应上升时间减少15%,稳态误差达到3%标准所需调节时间减少29%,消除了振荡现象;所设计驱动系统的20°阶跃响应平均绝对稳态误差为0.197°,平均上升时间为2.0 s,稳态误差达到3%标准的平均调节时间为2.4 s,拖拉机前轮控制效果良好。应用试验表明驱动系统能基本满足拖拉机配套2BFQ-6型油菜精量联合直播机机组自动导航作业要求。