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31.
本文不采用缝隙管的假定,提出毛管水头线的多段折线模型;在此基础上,定义了降比r和压比G,根据r的大小,讨论了均匀坡毛管压力水头的分布;讨论了总水头损失计算方法;导出诸水力特征量的计算公式。 相似文献
32.
湘潭市能源的生态足迹及森林固碳减排效应的分析 总被引:3,自引:1,他引:2
生态足迹作为可持续发展定量研究的一种新方法,具有简明而综合的特点。采用生态足迹成分法对湘潭市2003年能源的生态足迹进行了计算,并对湘潭市2003年CO2排放量及森林固碳减排效应进行了分析。结果表明:2003年湘潭市人均能源生态足迹为0.653 hm2,实有人均能源生态足迹为0.077 hm2,人均能源生态足迹赤字为0.576hm2;2003年湘潭市CO2排放量为1 186.42万t,现有森林CO2年吸收量为140.25万t。通过扩大森林面积和提高森林生产力,每年可多吸收74.27万t CO2,实现减排6.26%。 相似文献
33.
成品油管道发生泵站意外停电事故后通常执行水击超前保护程序,该保护方案对管道的安全性有决定性影响。为了确保管道从事故前稳态安全平稳过渡到事故后较优的运行状态,需要制定最佳的水击超前保护方案。对成品油管道泵站意外停电水击工况进行分析,以水击事故发生后下一稳态时输量最大且各调节阀节流压力之和最小为目标,建立优化模型,相应的约束条件为全线不超压、不汽化。模型求解采取两种不同策略:事故站下游以各站出站压力最低为目标分别寻优,采用水力坡降线平移法求解;事故站上游以整体总节流最小寻优,为了提高求解速度,采用深度优先搜索法求解。以某成品油管道泵站意外停电事故工况为例,对该优化模型进行实例应用,并根据优化结果制定水击事故过渡过程的控制逻辑,并使用仿真软件SPS验证了控制逻辑的合理性,表明该优化模型合理可靠。 相似文献
34.
针对崎岖山地环境下自走式履带机器人自走姿态波动大、跟踪精度低等问题,研究了三维崎岖路面履带机器人控制方法。通过分析机器人在二维平整路面与三维崎岖路面的运动学模型,建立了降维运动学几何模型;设计了一种基于降维变系数的滑模控制方法,实现三维崎岖路面履带机器人的运动控制,并进行了平整路面与崎岖路面的路径跟踪仿真与试验。仿真结果表明,平整路面仿真中,行驶方向误差逐渐减小并趋近于0,侧向位置误差在±0. 2 m内波动,并可在1 s内完成姿态调整;崎岖路面仿真中,三轴位置误差均控制在±0. 1 m范围内,同样可在1 s内完成姿态调整。路径跟踪田间试验结果表明,平整路面和崎岖路面机器人跟踪稳定后的横向误差分别为-2. 9~8. 8 cm、-14. 3~21. 5 cm,姿态误差分别控制在±2°、±5°内,能够满足实际跟踪需求。 相似文献
35.
作为研究地表能量平衡的重要参数,地表温度是研究地表物理过程、监测全球资源环境以及气候变化的重要指标之一。通过降尺度处理提高MODIS LST数据空间分辨率,对LST和气候的研究都具有重要的意义。选取黑龙江省作为研究区,选择MOD11A2数据,通过随机森林算法对MODIS LST(1 000 m空间分辨率)进行降尺度处理,并通过气象数据作为验证。试验结果表明:利用随机森林算法对黑龙江省LST数据进行降尺度,降尺度结果良好,降尺度LST的均方根误差(Root Mean Square,RMSE)为2.13 K。 相似文献
36.
以西宁盆地长岭沟流域自建试验区为研究区,筛选出适宜当地气候条件下生长的2种灌木植物柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii Kom.)、霸王[Zygophyllum xanthoxylon(Bunge)Maxim.]和2种草本植物细茎冰草(Agropyron trachycaulum cv.Slender)、紫花苜蓿(Medicago sativa Linn.)作为试验供试种,在试验区对4种植物采用单一种植和组合种植方式,探讨2种种植条件下植物根系在边坡地表以下垂直方向土体中K^+、Ca^2+、Na^+、Mg^2+、SO4^2-、Cl^-、HCO3^-、CO3^2-等8种易溶盐离子含量及其变化特征,评价了区内2种草本和2种灌木植物降低边坡土体盐分的能力。结果表明:单一种植细茎冰草、紫花苜蓿、柠条锦鸡儿、霸王对边坡土体中SO4^2-、Ca^2+、Na^+具有显著降低作用,草本与灌木组合Ⅰ(柠条锦鸡儿+紫花苜蓿+细茎冰草组合)和草本与灌木组合Ⅱ(霸王+紫花苜蓿+细茎冰草组合)对边坡土体中SO4^2-、Ca^2+、Mg^2+、K^+、Na^+表现出显著降低作用;紫花苜蓿的降盐效果相对较为显著、其次为柠条锦鸡儿和细茎冰草,霸王的降盐效果不及前者显著;草本与灌木组合Ⅱ的降盐效果相对显著于草本与灌木组合Ⅰ。 相似文献
37.
为了有效改善猪只行为分类识别效果,试验采用三轴加速度传感器获取试验猪(猪A、猪B、猪C)在X轴、Y轴和Z轴三个方向上的加速度数据,建立试验猪只行为数据集,分别提取X轴、Y轴和Z轴的平均值、中位数、最大值、最小值、第一四分位数和第三四分位数,共同构成一个包含21个特征在内的数据集,分别采用ReliefF算法和随机森林算法就各特征对试验猪行为分类识别结果影响的大小进行分析与排序,删除与分类识别性能相关性小的特征,将21维数据集降维至9维。结果表明:将经ReliefF算法降维的数据集用于猪只行为识别与分类,猪A、猪B猪C的总体平均准确率分别为80.9%、81.7%和82.0%;将经随机森林算法降维后的数据集用于猪只行为识别与分类得到的总体平均准确率分别为86.4%、85.3%和87.2%。说明采用随机森林算法进行特征降维的效果更好,更适用于处理猪只行为数据。 相似文献
38.
怎样才能延长保护地蔬菜的生长期?温度、水肥如何管理?大棚里番茄、西葫芦表现出的疑似病毒病症状是什么原因造成的?王芳德老师为您一一解答! 相似文献
39.