谈发动机的爆震燃烧与表面点火

1．爆燃的成因 正常燃烧时,混合气在燃烧室内被压缩点火,火焰前锋从火花塞电极处向四周展开,火焰传播速度为15—30m／s。而爆震自燃形成的火焰中心所产生的火焰传播速度高达2000m／s以上,使未燃混合气以极高的速度燃烧。这种燃烧将会发生剧烈的压力增高,继而发生迅速的压力波动。压力波撞击气缸壁、活塞顶部,于是就发生爆燃特有的“咔咔”的尖锐的金属撞击声,即燃烧噪声。     

精细监管下的作物长势与生境信息关联探究

为探究在不同生境条件下农作物的长势,明确并创造农作物的最佳生长条件,本文设计了一套精细监管下的作物长势与生境信息监测系统,对农作物所处生境与作物长势等信息进行探究.系统利用机器视觉、物联网等技术,完成了作物病虫害识别与生境信息监测等功能,有助于农作物的增产增收.     

基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计

为了实现待考种大豆植株主茎节数的快速、高效测量,提出一种基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计方法。首先,获取不同视角下的已脱叶待考种大豆植株图像,随机抽取训练集与验证集样本植株,并设定初始图像采集间隔与抽样步长;其次,通过植株分割、骨架提取、主茎节点去噪等操作,获取分布于植株主茎上的待检测大豆茎节点;通过基于空间距离的数据转换方法将分布离散的大豆茎节点转换至便于聚类的数据集内;利用HDBSCAN聚类算法对不同采集视角下的待检测大豆茎节点进行聚类,统计、记录主茎节数识别准确率,筛选最优采集间隔;最后,利用最优采集间隔对剩余样本植株主茎节数进行统计、分析。在63株 “中黄30”待考种大豆植株中抽取21株植株作为训练集,并进行实验测试,发现在采集间隔为90°时,以最小聚类簇为2,融合处理4幅大豆图像,大豆主茎节数识别效果最优。据此对42株验证集样本植株进行主茎节数识别和分析,结果表明,大豆主茎节数识别准确率可达98.25%。该方法能够快速、准确获取大豆主茎节数,可满足大豆考种需求。