大通中高位山旱地区不同配置模式退耕还林地物种多样性研究

对大通县退耕还林中高位山旱地不同配置模式群落物种多样性进行研究。结果表明:不同配置模式的群落物种多样性指标的变化规律明显不同,多样性指数排序为模式H(白桦 青海云杉)>模式J(青杨 中国沙棘)>模式G(华北落叶松)>模式F(青海云杉)>模式K(青海云杉 中国沙棘)。     

桃的电特性及新鲜度识别

为了解采后果品电特性变化机理,并探索基于电特性识别果品品质的方法,研究了桃采后电特性和生理特性的变化。结果表明,随着桃新鲜度下降,相对介电常数呈余弦规律变化,损耗角正切逐渐减小,呼吸高峰时相对介电常数最大。分析了电特性变化的原因,进而建立了采后桃电特性与生理特性之间的关系模型。以相对介电常数和损耗角正切为输入特征参数,应用BP神经网络技术识别桃的新鲜度等级,平均识别率为82％。     

人工神经网络NIR定量分析方法及其软件实现

在Visual C＋＋环境中采用面向对象技术,开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱（信噪比为14dB）与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型,对10份未知小麦样品的原始光谱、加噪光谱分别进行含水率的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR预测分析。分析表明,对于含噪声的光谱,与PLS建模相比,使用PCA-MBP-NIR对未知样品预测结果具有更高的相关系数,更低的预测误差标准差。     

利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型,此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量,从而实现提早进行选择,加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。     

内燃机燃烧模型的发展现状

利用CFD技术对内燃机燃烧过程进行数值模拟已成为内燃机研究的重要工具。选用恰当的燃烧模型对准确预测内燃机燃烧过程具有重要意义。内燃机CFD燃烧模型主要针对自燃、预混燃烧和非预混燃烧3种燃烧模式,其中有些模型可以同时模拟2种模式或3种模式。内燃机新的燃烧系统的不断出现促进了燃烧模型的发展。本文以STAR—CD和FIRE软件为出发点,介绍了内燃机燃烧模型的发展现状。     

滴头流道中颗粒物质运移动态分析与CFD模拟

采用CFD模拟技术,对迷宫式滴头流道内不同质量浓度的悬浮颗粒运动情况进行数字化模拟计算,并采用两相流动力学理论对迷宫式滴头结构尺度下的悬浮颗粒的随流性进行了分析,研究结果表明,采用DPM模型对悬浮颗粒分布特点的模拟结果与已有试验数据吻合度较高,可以作为模拟的手段;水流中颗粒质量浓度对滴头内部流场有着较强的反作用,应在模拟过程中予以重视;根据Stokes数的计算结果,10%左右的颗粒随流性差,可以认为导致滴头堵塞的物质主要来自于这一部分颗粒。     

基于相似理论的谷物干燥过程经验模型

根据谷物干燥过程的相关影响因素,采用量纲分析方法推导出谷物干燥过程相似准则.利用实验方法确定了该相似准则的具体函数关系,建立了干燥过程的相似型经验公式.通过实验验证,该模型预测值与实测值的最大相对误差为2.8%,最小相对误差只有0.7%,可以较准确地预测分析一定参数范围内谷物含水率.     

稀燃汽油机瞬态空燃比的滑模-神经网络控制

提出了稀燃汽油机空燃比滑模-神经网络控制方案,采用滑模变结构控制对稀燃工况的空燃比进行反馈控制,采用神经网络实现对进气量的精确预测和油膜动态特性的前馈补偿,进而实现对稀燃发动机瞬态空燃比的精确控制。采用自行开发的电控系统,在一台稀燃发动机上进行了瞬态空燃比实验。实验结果表明:节气门急速变化时空燃比超调可以控制在1个空燃比单位以内,调整时间不超过3s;转速越低,节气门变化越剧烈;空燃比超调越大,调整时间越长。     

基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像,进行了蝗虫图像分割实验,区域正确识别率达94％,为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明,采用PCNN图像分割算法,图像中的目标（蝗虫）易于发现,分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

含运动副间隙汽车摆振系统非线性动力学建模

机构运动副间隙对系统动力学响应有重要影响,有必要将转向机构运动副间隙引入汽车摆振系统动力学分析。基于非线性系统动力学,应用拉格朗日方程建立了考虑转向机构运动副间隙的六自由度摆振动力学模型。通过仿真分析讨论了车速对前轮摆振的影响,结果表明在特定车速范围内前轮会发生自激摆振,这与实际情况吻合,验证了模型的正确性。