分布式数据挖掘在森林资源信息管理中的应用

分析了分布式数据挖掘技术在森林资源信息管理中的重要性,探讨了森林资源分布式数据挖掘系统的关键技术 森林资源管理部门的组织机构是一种层次式的结构,从林业基层单位到国家林业局数据量由小变大、数据粒度由细变粗 据此提出了包含客户端程序、服务器数据挖掘组件、分布式数据挖掘组件、数据转换中间件和"四库"等部分的森林资源分布式数据挖掘系统结构,并对结构的各组成部分进行简述     

基于能量转换的地貌单位线计算方法及应用

该研究基于能量转换原理构建汇流模型,针对中小河流汇流参数确定困难、汇流计算准确度低的问题,分析流域内水质点能量的空间分布,采用将重力势能转化为动能的方式估计地表水流速度,计算空间流速场并提取地貌单位线。采用分辨率30 m×30 m的数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据,将湖南省竹溪坡流域划分为57个计算单元,分别采用能量转换法和坡度雨强法提取了地貌单位线。构建了研究区的分布式模型,其中产流计算采用新安江模型,坡面汇流采用地貌单位线模型,河网汇流采用马斯京根法,对竹溪坡流域36场降雨径流过程进行模拟。采用统计方法分析汇流参数,对参数的取值范围进行了评估。结果表明,与坡度雨强法相比,基于能量转换方式的洪水模拟结果中,峰现时间误差不超过1 h的场次比例由30.5%提高到83.3%,确定性系数不低于0.9的场次由9场提升至17场,平均确定性系数达到0.89,显著提高了模拟精度。通过对断面流速进行统计分析,评估竹溪坡流域汇流参数取值范围为[0.008, 0.014],当参数在此区间浮动时,确定性系数不低于0.9的场次比例为44%～50%,与率定得到的结果接近。该方法物理意义明确,参数可以通过率定或者测量方式确定,为无资料地区汇流规律研究提供了一种可靠思路。     

减振器节流阀片区段均布压力下应力解析算法及其应用

农用车辆驾驶室减振器节流阀片应力特性分析及相关问题研究普遍依赖于有限元法,尚缺少有效的解析算法,给工程应用带来诸多不便。针对该问题,该研究建立驾驶室减振器节流阀片区段受压力学模型,推导基于阀片应力影响系数的周向、径向及复合应力解析表达式,进而提出一种简洁实用的减振器节流阀片区段均布压力作用下应力特性解析算法,该算法确切计及了区段压力、阀片片数、各片厚度、阀口半径、上垫片半径及下垫片半径等参数。实例计算分析和有限元仿真对比结果显示在减振器工作压力下,各片阀片不同半径位置处周向应力、径向应力及复合应力解析值与仿真值的相对偏差均在1.5%以内,表明了所提算法的正确性和可靠性。在此基础上,建立了基于该解析算法的驾驶室减振器叠加节流阀片应力快速校核方法、节流阀片厚度拆分设计方法及优化设计准则,并进行实例设计和减振器台架试验,结果显示所设计减振器与原减振器阻尼力最大相对偏差仅为4.6%,且100.0万次以上仍可正常工作。该算法避免了有限元法的诸多局限,可有效应用于揭示减振器叠加节流阀片结构参数与应力内在物理联系、结构参数对应力影响规律,为相关工程技术人员提供了更为实用、便捷的有效工具。     

基于核函数极限学习机的分布式光伏短期功率预测

伴随中国农村电网的较快发展,分布式光伏的集成应用是实现新能源就地消纳的重要途径。国家相关政策已对分布式光伏的快速发展进行了相关规划,国家电网公司也出台政策为分布式光伏接入提供便利条件与技术支持,相关的分布式光伏发电功率预测技术需要进行深入研究。针对用户侧分布式光伏发电系统,考虑预测系统的成本约束和运行需求,以及农村电网应用特点,提出一种基于核函数极限学习机的分布式光伏功率预测方法。对于不同容量的分布式光伏发电系统,使用核函数极限学习机构建分布式光伏短期功率预测模型,使用基于权重的训练样本筛选方法提高预测模型计算效率,并通过粒子群算法优化模型参数。预测模型使用低成本的非数值天气预报采样信息,对几十千瓦级的分布式光伏,预测相对误差仅16%～18%,能在低功耗处理器上实现10ms内完成单次发电功率预测,在简化低权重属性后能基本保持原有精度,同时在分布式光伏随机覆尘或逆变器故障条件下预测误差基本不变,具有较高的适应能力。     

汾河上游流域分布式水文模型的构建

根据汾河上游流域的水文特性,采用以坡度、坡向为主要因素,按照集水区自然分水线划分子流域的流域离散方法,将SCS产、汇流模型与马斯京根法结合用于计算该地区的径流过程,建立了适于该地区,基于流域尺度的次降雨-径流分布式水文模型.选用该地区的典型流域--岚河流域与分布式模型耦合,进行模拟.经实测资料与模拟结果的分析比较,结果表明,该模型具有一定的精度,径流量合格率及汇流合格率分别达到70%和80%,且计算流量过程与实测流量过程吻合较好,所建模型基本适用于该地区的降雨一径流计算.     

分布式水文模型在陕西省冬小麦产量模拟中的应用

利用分布式水文模型和作物模型模拟了不同深度的土壤含水量,以及在连接分布式水文模型和不连接分布式水文模型两种方式下,利用作物模型分别对冬小麦叶面积指数、干物重增量和产量进行了模拟,最后采用连接分布式水文模型的作物模型模拟了全流域内冬小麦产量的空间分布。模拟结果经对比检验表明,分布式水文模型在土壤水分模拟方面准确性高于作物模型;连接分布式水文模型的作物模型对冬小麦生长过程和产量的模拟结果准确性均高于作物模型独立模拟的结果;连接分布式水文模型的作物模型在流域内对冬小麦产量的空间分布模拟结果也与农业试验站观测产量和社会统计产量基本一致,高产区、低产区分布与实际基本相吻合。这为分布式水文模型和作物模型耦合应用,以及通过引进分布式水文模型来推动作物模型和产量预报研究进一步发展提供了基本的试验支持。     

分布式移动农业病虫害图像采集与诊断系统设计与试验

为了便捷地采集和实时诊断农业病虫害图像,设计了一个分布式移动农业病虫害图像采集与诊断系统。该系统由多个便携式图像采集终端和一个图像处理服务器组成;其中,图像采集终端包括嵌入式相机、可伸缩的手持杆和装载控制App的手机;图像处理服务器包括农业病虫害诊断、信息记录和反馈模块等。手持杆可将安装在其前端的嵌入式相机送到人手或视觉难以企及的病虫害区域,手机可实时预览前端相机的拍摄画面和实现控制相机完成农业病虫害图像采集等功能;系统通过HTTP协议实现多个采集终端与图像处理服务器的数据交互,协同进行分布式计算,可以减少网络移动资费和服务器的负载。利用该系统对水稻纹枯病图像采集与诊断测试结果表明,该系统的图像采集终端可以便捷地采集到水稻纹枯病图像,手机端视频预览画面延时低,对相机控制命令无误,图像采集终端与服务器通信稳定,服务器端对水稻纹枯病图像处理和诊断实时,基于图像的水稻纹枯病为害等级诊断准确率为83.5%。如果服务器端加载不同的农业病虫害图像处理和诊断算法,该系统可广泛应用于各种农业病虫害图像的采集与诊断。     

Method for Dynamic Tasks Allocation in Automatic Shop Based-on the Idea of AM

A distributed scheduling method in a networked manufacturing enviroment is given. A allocation algorithm for dynamic tasks in distributed systems based on LAN information in factories is introduced. The design goal is to obtain some better comprehensive targets, such as cost price, load balance, waiting time and efficient of systems.     

微型双自由度全柔性五杆机构设计与分

分别采用伪刚体模型和拟柔性模型对双自由度全柔性五杆机构进行了分析,建立了不完全分布柔度全柔性五杆机构的伪刚体模型和拟柔性模型,推导出外载荷与位移关系的一般公式.设计了一微型对称全柔性五杆机构,利用刚性五杆机构几何关系和迭代程序,给出了该机构拟柔性模型的理论计算结果,同时用ANSYS对该实例进行了分析.通过实例的理论计算和有限元分析结果的比较,验证了理论推导的正确性,同时也验证了拟柔性模型分析方法的有效性.     

基于多岛遗传算法的电动拖拉机分布式驱动系统优化设计与试验

针对分布式驱动电动拖拉机（Distributed drive electric tractor,DDET）牵引效率低、系统能量损耗大的问题,提出了一种基于多岛遗传算法（Multi-island genetic algorithm,MIGA）的分布式驱动系统参数优化设计与验证方法。根据犁耕作业工况,建立了拖拉机分布式驱动系统7自由度耦合动力学模型以及轮胎-土壤交互模型,完成了驱动系统关键部件参数设计和匹配选型。提出基于MIGA的前后轮边传动比参数优化策略,将轮边传动比作为决策变量,驱动系统能量损失最小为优化目标,驱动电机功率和转速为约束条件。搭建Matlab/Simulink-NI PXI联合仿真平台验证了参数优化策略的正确性和实时可执行性。结果表明,基于MIGA参数优化后的分布式驱动系统各方面性能得到了有效提升。犁耕循环工况下,拖拉机平均牵引力为10.610N,最大牵引功率为31.25kW;平均效率提升了0.38%,驱动电机能耗降低了7.53%。本研究可为分布式驱动电动拖拉机优化设计和系统控制提供理论基础和验证方法。