太行山前平原井灌农田点尺度土壤水分动态随机模拟

基于中国科学院栾城农业生态系统试验站2002—2008年夏玉米生长期内的土壤水分观测数据及2000—2008年的降水(灌溉)、气象、生物数据,结合Laio土壤水分动态随机模型研究了太行山山前平原典型农田点尺度土壤水分动态的随机性。结果表明:研究区2000—2008年夏玉米生长期内日平均降水量为10.71 mm,降水频率0.290 9,其中小雨、暴雨的发生频率表现出明显上升趋势,中雨的发生频率呈显著下降趋势,大雨发生频率表现出微弱下降倾向;玉米生长期的土壤含水率6月份处于增长期,7月份达到生长期最高值并稳定在32.2%的水平,8月份以后下降并在9月份趋于稳定;Laio模型模拟得到土壤相对湿度的概率密度函数在曲线形状(峰值、峰值出现的位置、90%置信区间)与数字特征(中位数、均值、方差)方面与观测结果一致(α=0.05),模型在井灌区具有很好的适用性,且可以将灌溉作为一次降雨事件来处理;应用Laio模型得到在多年平均降雨条件下,32.1 mm的田间净灌溉量可以在50%水平上使夏玉米生长期内的土壤含水率保持在田间持水量的80%以上。     

基于Harris算子的籽粒尖端识别方法

通过籽粒尖端形态特征分析,提出了一种基于Harris角点检测的籽粒尖端识别方法。Harris算子在一个局部区域中检测角特征,作为籽粒最明显的角结构,尖端在Harris角点检测中具有最大的响应值,使其对尖端不明显的籽粒也有良好的响应。通过对玉米、南瓜和西葫芦等具有尖端特征的750粒籽粒的测试结果表明,提出算法的尖端检测综合准确率为95.6%。     

钢球滚子弧面分度凸轮载荷分布

运用空间啮合原理和回转张量法,推导出凸轮滚道截形采用双圆弧结构时,钢球滚子弧面分度凸轮的廓面方程和啮合方程.应用赫兹接触理论和变形协调条件,推导出载荷在每个参与啮合钢球中的分配关系.通过实例计算,发现每个钢球上的载荷大小分配不同,在钢球的啮入、啮出点,钢球受力发生突变,参与啮合的钢球数目越多,每个钢球的受力越小.     

发电机转子一点接地的查找和处理

发电机在运行过程中,由于受潮或碳刷在运行过程中的粉尘及油污等因素的影响,转子一点接地现象经常发生。如果在运行中励磁回路其他部位再发生一点接地,则将产生两点接地短路故障,此时短路点将流过很大的短路电流,     

U形渠道流速分布特性分析与试验

依据室内试验和田间实测资料,分析了U形渠道水流流速分布特性,建立了U形渠道水流横向流速分布指数律、垂向流速分布双幂律,给出了相关参数的确定方法,并提出了基于U形渠道水流分布规律的明渠测流计算断面中线“三点法”.实测资料验证表明:中线“三点法”在室内不同工况计算流量相对误差均在±4％范围内;除个别测点外,现场实测计算流量相对误差也在±5％范围内,说明中线“三点法”计算精确.与流速-面积法需9个测点相比,中线“三点法”节省了60％以上的测流工作量.     

基于改进人工势场的苹果采摘机器人机械手避障方法

针对非结构化环境下的采摘机器人机械手实时避障问题,提出一种改进人工势场法的避障路径规划方法。根据自行研制的5自由度苹果采摘机器人机械手具体结构和障碍物特征,进行机械手运动学分析和障碍物建模;在保留传统人工势场法易于实现、结构简单等优点的基础上,针对其存在的局部极小点、陷进区等问题,结合果树生长环境中障碍物的特点,通过引入虚拟目标点使搜索过程跳出局部最优的极小点,从而实现机械手避开障碍物到达目标的灵活避障;将该方法应用于机械手末端位置、障碍物位置和目标位置已知条件下的采摘机器人机械手实时避障任务中,仿真和实验研究结果表明此方法简单,实时性好,能够有效地避开障碍物,成功到达目标位置,适合自然生长状态下苹果的自动采摘。     

离心压缩机受损叶轮再制造方法

叶轮是离心压缩机的核心功能部件,极易出现损坏。受损叶轮再制造技术国内面临的主要问题是缺少设计数据。为此,提出一种基于受损叶轮结构特征建立再制造目标模型的方法。设计了离心压缩机受损叶轮的再制造流程;对受损叶轮原始三维点云进行滤波和精简;针对叶轮叶片的损伤区域和未损伤区域,分别提取并拟合叶片截面的边界曲线;重建叶轮叶片的再制造目标模型,通过布尔运算得到叶片损伤部位的三维模型。以离心压缩机受损叶轮为例,进行了再制造实验,再制造后的叶轮误差精度在±0.5 mm范围内,满足工作要求并已投入使用,证明了本方法的可行性。     

DEM分辨率对SWAT模型水文模拟的影响研究

以灞河流域为研究区,以DEM的分辨率(30~500 m)作为变量,进行了DEM空间分辨率对SWAT模型水文模拟的敏感性研究。首先,不同分辨率DEM作为输入数据构建SWAT模型并进行模拟,其后将模拟结果与灞河流域马渡王、罗李村水文站的实测流量比对进行相对偏差计算,最终采用均值变点统计方法,以模拟结果的相对偏差为研究对象,探讨分析了DEM尺度效应的最佳尺度拐点。结果表明,DEM分辨率的变化深刻影响着水文模型流域特征的提取,其分辨率的降低会导致流域的最大坡度、平均坡度、河道长度均发生衰减,同时流域形状、子流域数量也会发生不同程度的改变;随着DEM分辨率的逐渐降低(30~150 m),径流模拟的结果与实际流量的相对偏差逐渐增大,但增长幅度不超过11%。当DEM空间分辨率低于150 m时,相对偏差变化并不显著。均值变点法能够很好地识别拟合曲线发生明显变化的拐点,通过统计分析发现DEM分辨率为150 m时即为模拟结果相对偏差变化趋势逐渐由陡变缓的变化最佳拐点。     

基于硬度梯度的热成形高强钢弯曲性能研究

采用热成形高强度钢设计了不同厚度板料的三点弯曲试验,得到了相关弯曲力学性能参数.实验表明:热成形高强度钢的弯曲力学性能随厚度的增加而增强,在厚度方向上硬度分布呈中间高、两侧低的梯度分布规律,形成了具有连续梯度分布的多层金属复合材料.基于厚度方向硬度梯度分布规律及硬度-强度对应关系,建立了一种多层金属复合材料的三点弯曲数值仿真模型,研究了热成形板材在变梯度弯曲模型下更合理的数值模拟方法.     

面向立木识别的有效K 均值聚类算法研究

针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。