竹林信息遥感提取方法研究进展

开展竹林信息遥感提取方法研究有利于竹林生态经济发展和生态环境保护。本文梳理了竹林信息遥感提取方法发展的三个阶段,包括传统的统计识别模型、机器学习分类、多源信息复合分类。指出受竹林生长特征、遥感数据源及遥感信息提取方法的诸多影响,竹林信息提取面临高时空分辨率遥感数据难获取、光学遥感信息提取具有不完备性、林冠下竹林信息提取难度大以及大空间尺度信息提取精度欠缺等不足。基于竹林信息提取发展历史和现状问题,展望未来发展趋势,亟待开展竹林基础研究、跟踪传感器改进、实现多源长时序数据动态监测、加深多种提取方法交叉融合。     

车载部件振动特性研究

针对车载部件疲劳失效、故障失效等问题,目前建立的动力学模型无法准确反映车载部件行驶中的特性。利用集中质量法,考虑车载部件本身的刚度,建立了整车及车载部件的十自由度动力学模型,利用MATLAB/Simulink对模型进行了仿真分析,得到了车载部件在行驶中的特性。分析结果表明：车载部件在车辆运行过程中的振动幅值比车身质心处的振动要小;对比车载部件的垂向振动特性以及车载部件侧向和纵向的振动特性,其垂向振动幅值远大于侧向和纵向的振动幅值,对车载部件在车辆行驶过程中的特性有一定的参考意义。     

基于分形理论的汽油机富氧燃烧模型

阐述了湍流的分形特征,应用分形理论计算了湍流燃烧速度和质量燃烧率,分析了富氧燃烧时未燃混合气密度的计算方法。借助VB语言编制计算程序,进行了计算与实验对比分析。探讨了将分形理论应用到发动机富氧燃烧模型中的可行性。     

基于树莓派平台的道路雾气和积雪检测系统设计

在大雾天或冬季路面积雪的环境,会影响车辆驾驶的安全性,甚至发生安全事故。使用树莓派平台,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的图像检测算法,用于实时检测雾气和道路表面积雪。使用树莓派开发板和一个摄像头实时获取雾气和路面积雪的信息,通过Mobile Net深度学习算法检测道路情况。实验表明,其对雾气和路面积雪的检测准确率为97%以上。并且证实Mobile Net的深度学习算法的在树莓派上的工作速度优于Res Net50等算法。     

松花江干流鲢生长模型筛选

2018和2019年6-10月,在松花江干流肇源、新甸、汤原、桦川、富锦、同江断面,用网目5～15 cm的流刺网采集鲢Hypophthalmichthys molitrix样本335尾,用鳞片观察年龄,采用Von Bertalanffy生长方程(VBGF)、逻辑斯谛生长方程(Logistic GF)、Gompertz生...     

山地公园游客景观偏好与主动式健康行为的相关性分析——以福州飞凤山奥体公园为例

近几年,山地公园凭借独特的地形地貌和丰富的自然资源,成为众多健身爱好者的独宠之地.本研究以福州飞凤山奥体公园作为研究对象,结合数理统计和地理信息系统(geo-information system,GIS)技术,在形成的景点区域偏好强度图和公园景点人流量核密度图的基础上,从景观空间和景观元素两个方面分析游客景观偏好与主动...     

甘薯淀粉相关性状变异性的分析

运用主效可加互作可乘模型(Additive main effects and multiplicative interaction model, AMMI)对2019年重庆市合川、永川、彭水和万州4个地点淀粉型甘薯联合鉴定试验中9个品种薯块的干物质质量分数、鲜基淀粉质量分数、淀粉产量、直链淀粉质量分数、平均粒径和粒径Span 6个与淀粉相关的性状在品种间的差异与稳定性、地点间的稳定性以及试验地点对各个性状的辨别能力进行了分析.结果表明:干物质质量分数、鲜基淀粉质量分数和平均粒径主要受遗传因素的影响,淀粉产量主要受地点因素的影响,直链淀粉质量分数和粒径Span受品种和地点交互作用的影响.不同地点对这6个性状的辨别能力有差异,可以通过筛选适宜地点来提高这6个淀粉相关性状的鉴定效率.淀粉相关的6个性状的地点间稳定性虽然在品种间有差异,但也可以通过育种手段选育出符合各类工业加工要求且较为稳定的优质淀粉型新品种.     

车用锂电池健康状态下快充方法研究综述

为了改善电动汽车使用便捷性,锂离子动力电池快速充电被广泛用于新能源汽车充电领域,然而,不当的快速充电会加速电池老化,引发电池热失控等一系列安全问题,如何实现锂离子动力电池安全、可靠地快充已成为行业的热点和痛点.本文通过对国内外文献的归纳整理,阐述了锂离子动力电池在快充条件下的主要阻碍因素及基于电化学—热耦合模型的快充方法和快充趋势,探讨了锂离子动力电池的电化学特性、热特性、老化机理及阳极析锂机理,在总结当前主流的快充策略优缺点基础上,提出了电动汽车用动力电池电化学—热耦合模型的安全快充方法的研究趋势.     

基于Q图的M(t)/M/C服务台配置优化

排队问题随处可见,如何科学有效地对排队拥堵状况进行监控,合理配置资源具有重要的理论和现实价值.与平稳模型相比,动态排队模型由于其时变特征,适用性更广.本文根据逐段平稳和M/M/C模型的相关理论,构建了基于Q图的动态M(t)/M/C模型.该模型利用Q控制图对过程中的到达率λ进行实时监测,根据变点对到达过程进行分段,进而优化服务台的配置问题.随机模拟结果表明,该模型具有优良的检测效果,能够使有限的服务台资源得到有效利用.最后,本文基于收费站数据,进行了实证分析,结果表明该模型可以实时监测到达率的变化情况,从而达到合理安排人工收费车道的目的.