论汉英不同性别的人喻体及喻体能动性的特征

隐喻不仅是一种修辞手段,而且还是一种认知工具。喻体在汉英修辞格中占有重要、关键的地位,是一种生动的源自生活的表达方式。喻体所指不同性别的人时,喻体能动性会产生差异。通过汉英对比,对不同性别的人喻体能动性进行分析,并据此探讨汉英喻体能动性的相似性、差异以及喻体能动性产生的原因。历史、文化、生活经验、风俗习惯等因素可以引起人的喻体能动性变化。     

对公路桥头跳车原因与防治浅见

分析了桥头跳车的危害及原因,论述了软土地基加固处理、桥头搭板刚柔过渡、台背填料的选择等综合治理桥头跳车的方法和经验。     

汽车多路传输系统数据的简化算法

介绍了一种应用于汽车多路传输系统中所有关联数据库数据的简化算法.同时对此算法进行了具体的性能分析.汽车多路传输系统允许汽车电子系统内各个智能模块共享信息,实现了信息在各个电子模块中进行实时交换,从而能提高各个智能模块之间的信息交换速度.     

桥头跳车原因与防治措施

本文从路在沉降、施工方法和结构体系上对桥头跳车病害进行原因分析,提出减少病害防治措施。     

作物表型信息获取机器人底盘设计与试验

为进一步提升农业机器人底盘田间适应性和行驶稳定性,面向我国山东地区小麦表型信息获取作业场景,设计了一种四轮独立驱动转向的农业机器人底盘。根据小麦种植农艺需求和行驶地形环境,确定了底盘总体布局方案和主要技术参数。分别开展了底盘驱动部件、转向部件以及摆臂平衡部件设计,并进行了参数校核和元件选型。建立了关键部件ANSYS有限元模型,分别进行了摆臂平衡机构的应力形变分析和车架振动模态模拟,仿真结果表明,摆臂平衡机构的强度和刚度均能满足设计要求,车架能够有效避免因地形激励产生的共振。建立底盘ADAMS动力学仿真模型,分别进行纵向、横向稳定性分析和单侧凸起、凹坑越障性分析,仿真结果表明,底盘横纵向稳定性能够满足设计要求,摆臂平衡机构能够有效补偿单侧障碍造成的质心高度变化,提高了底盘的行驶稳定性。田间试验表明,机器人底盘具有良好的行驶性能,硬质地面直线行驶平均偏驶率为0.51%,田间地面平均偏驶率为1.13%。原地转向中心点偏移量为3.1mm,阿克曼转向最小转向半径为1.125mm。纵向翻倾角为34°,横向翻倾角为28°。单侧越障最大高度为160mm,单侧跨坑最大深度为160mm。     

跨式油茶果收获机履带底盘行走液压系统设计与试验

跨式油茶果收获机在丘陵山地作业时需要较大的牵引力,且要求行走平稳。本文基于机液联合仿真技术对跨式油茶果收获机底盘行走液压系统进行设计,以达到动力匹配及行走性能较优的目的。在RecurDyn软件中建立了跨式收获机履带底盘虚拟样机模型,采用谐波叠加法构建了B级路面谱,仿真分析了跨式履带底盘直线行驶和差速转向的动力学特性。通过AMESim与RecurDyn软件对收获机行走系统进行机液联合仿真,研究底盘在直线行驶与差速转向工况时行走马达液压特性。研制了全液压驱动的跨式油茶果收获机,进行了地面直线行驶与差速转向测试,结果表明：底盘直线行驶偏移率为1.7%;直线行驶时,行走马达流量稳定在23 L/min,压力稳定在1.5 MPa;差速转向时,行走马达流量稳定在22 L/min,压力在2～12 MPa范围内波动,验证了跨式履带底盘行走液压系统的稳定性。     

水产养殖机器鱼设计与三维路径跟踪控制

为方便监测水质与水下鱼群活动,本研究设计了一款面向全水域实时监测的水产养殖机器鱼,并搭建了机器鱼控制系统,开展了机器鱼三维路径跟踪控制研究。在Serret-Frenet坐标系下建立了机器鱼三维空间路径跟踪误差模型,并基于LOS制导律和李雅普诺夫理论设计了一种模糊滑模控制器,最后利用Matlab仿真对本研究提出的控制算法的有效性进行验证。仿真结果表明：所设计的控制器能使机器鱼在模型参数不确定性、外部干扰未知的情况下实现三维路径跟踪控制,其控制精度和鲁棒性明显优于常规PID与滑模控制器。     

苜蓿智慧管理研究进展与应用

【目的】 结合现有苜蓿智慧管理研究进展,提出基于小型无人机+超声波检测在苜蓿智慧管理上的具体应用,为精准农业和苜蓿规模化生产的远程诊断提供思路。【方法】 文章以苜蓿为研究对象,以内蒙古呼伦贝尔市谢尔塔拉农牧场为研究区,在总结归纳当前苜蓿智慧管理研究及应用现状的基础上,进行了无人机+超声波的苜蓿田数据采集及应用。【结果】 研究进展表明与卫星相比,无人机在农作物识别与长势估算中,识别精度和速度表现出明显优势,苜蓿智慧管理的前提是数据的获取与分析,从无人机获取的代表苜蓿冠层高度信息的DSM数据能够显著提升苜蓿识别精度、苜蓿形态三维建模、苜蓿相对高度估算等方面,实时获取苜蓿生长过程中的相关参数使结果更为可靠。【结论】 该文总结现阶段苜蓿智慧管理研究进展,归纳现有研究成果的优势与不足,提出结合无人机采集的高分辨率图像和超声传感器,对不同状况下的苜蓿进行准确数据获取的方法。基于此方法配套相应的苜蓿管理决策支持系统,将可以为用户提供苜蓿长势、产量预测和实时灌溉、施肥等管理策略。     

基于机载高光谱端元提取分析棉花生长期光谱变化

【目的】棉花在不同生长期的波谱曲线变化具有规律性,研究其时间序列上的反射光谱变化趋势与规律并监测长势,为基于无人机多光谱、高光谱遥感的作物长势监测提供借鉴和参考。【方法】使用多旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪,获取棉花从花期到后期之间的高光谱影像。使用纯净像元指数算法和最大单形体体积算法进行端元提取,并以SR-3500光谱仪采集的地面光谱曲线为标准,光谱角度为评价指标,依次从端元提取算法效果、不同航高数据对比、光谱相关性、多期光谱曲线变化趋势等分析。【结果】最大单形体体积算法在60、80、100 m航高下波谱角度结果分别为0.065 8、0.065 9、0.067 7,相较于纯净像元指数算法结果更接近地面光谱仪数据,具有较优的相关性(R²均在0.99以上),且能更好地提取小样本端元。航高对端元提取的影响较小,同种算法在不同航高下提取结果差异均在2%以下。不同生长期棉花波谱曲线变化呈规律性,吸收谷与红边值在7月中旬到达峰值。标准植被指数与比值植被指数在7月上中旬达到最大值(0.841 7、11.630 5),增强型植被指数、差值植被指数、优化土壤调节植被指数在7月中下旬达到最大值(0.818 9、0.501 3、0.501 2)。【结论】最大单形体体积算法可较好的从棉花高光谱影像中提取出棉花波谱曲线,且100 m为较优的无人机数据采集航高。棉花在7月光合作用最大,对红光的强吸收、近红外波段强反射现象最为明显。     

农用无人车环境感知技术发展现状及趋势分析*

传统农业随着人口老龄化、生产劳动强度大等原因导致其发展受到制约。近年来随着信息化技术、智能控制技术、传感器技术的快速发展,使得农用无人车的应用成为可能,实现传统农业向智慧农业的转变。对目前农用无人车发展情况介绍的基础上,重点阐述农用无人车环境感知技术的发展现状,对不同传感器技术的特点和应用情况进行总结,并比较分析不同传感器技术的优缺点;同时在对目前传感器信息融合技术发展情况总结分析的基础上,指出农用无人车环境感知技术的发展与应用没能够遵循精细化农业的发展方向,对于农业生产环境结构化研究欠缺。对此文章融合精细农业思想,提出作业对象结构化和作业机器传感器融合技术并重的解决策略,最后为降低成本、提高普及性,指出农用无人车的环境感知技术层可拓展性等发展趋势。