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1.
2.
3.
一种车辆平顺性虚拟试验方法 总被引:3,自引:0,他引:3
探讨了一种车辆平顺性虚拟试验的方法 :利用 Multi Gen Creator工具对二维和三维图形进行绘制编辑 ,形成虚拟试验场的三维图形数据库 ,然后由 Open GVS SDK通过调用图形数据库及对 Open GVS中通道、场景、光照、相机等资源的编程 ,建立了模拟真实环境的虚拟道路试验场。研究表明 ,用 Open GVS SDK软件建立的虚拟试验场环境逼真 ,拟实效果好。在用鼠标、键盘等外部输入工具进行场景控制时 ,响应快、实时性好。该技术与虚拟样机技术相结合 ,可以在计算机上实现车辆的性能试验 相似文献
4.
为探究茄衣烟叶生产中的气候资源配置情况,以“云雪1号”品种为试验材料,通过调整移栽期以改变烟株生育期内的气候指标,采用多元统计分析法研究茄衣烟叶的气候资源配置及其对烟株农艺性状及发酵后烟叶化学成分的影响。相关性分析结果显示,烟株大田期的积温、≥10 ℃有效积温、总降水量与总温差对烟株农艺性状各指标的影响较大,其相关系数分布范围为0.478~0.939,而积温、≥10 ℃有效积温、平均气温对烟叶总糖、烟碱、总氮、蛋白质含量影响较大,其相关系数分布范围为-0.955~-1.000。采用因子分析的方法在8项气候指标中提取出气候积累因子与湿度因子2个主因子,进一步通过灰色关联分析得出上述二者分别是影响烟株农艺性状和烟叶常规化学成分的主因子。以上结果表明,确定茄衣烟株移栽期的主要气候因子依据为大田生育期的气温、降水量和相对湿度的综合配置。 相似文献
5.
对青岛近海度假区、港口区、养殖区、工业区4类排污口邻近海域异养细菌的组成与分布进行了调查研究,采用海洋异养细菌平板涂布培养法分离细菌,基于16S rDNA的扩增性DNA限制性酶切片段分析(ARDRA)进行聚类筛选并测序鉴定。结果显示,青岛排污口邻近海域可异养培养的菌株分布于变形菌门(Proteobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)、放线菌门(Actinobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)4个细菌类群,变形菌门细菌数量占总测序数量的68%,其中γ-变形菌纲的数量在变形菌门中占88%;不同海域中细菌组成与分布有所不同,放线菌门和拟杆菌门的细菌种类较少且各海域分布有所不同,但γ-变形菌纲的弧菌属细菌(Vibrio sp.)在4类海域中均被发现,占总检测量的18.54%,其中溶藻胶弧菌(Vibrio alginolyticus)占弧菌总量的25%。不同海域也检测到V.parahaemolyticus、V.harveyi、V.campbellii、V.parahaemolyticus等水产养殖业的潜在致病菌。根据16S rDNA系统进化关系和细菌门类聚类分析得到的结论推断,工业区与养殖区海域的细菌组成和分布相似度较高,推断各海域的细菌组成与排污口类型有一定相关性。 相似文献
6.
针对串联式混合动力汽车特点,提出了恒SOC模糊逻辑控制策略。一方面,模糊逻辑控制器根据路况功率需求和蓄电池SOC,分配发动机给定功率,实现恒SOC控制;另一方面,将发动机的工作点控制在发动机最小燃油消耗的高效率区间内,使发动机具有较好的燃油经济性。实例仿真结果表明,恒SOC模糊逻辑控制具有较好的鲁棒性,能在不同的循环工况下实现恒SOC控制,且具有较好的燃油经济性。 相似文献
7.
渠道冻胀破坏机理复杂,其主要影响因素可归纳为土、水、温与附加荷载等4个方面。为了探明渠道冻胀影响因素对于混凝土衬砌渠道的影响程度和规律,利用正交实验设计理论,选取渠道冻胀不均匀系数作为评价指标,渠道断面形式、混凝土衬砌板厚度、分缝位置、渠基土冻胀系数和混凝土衬砌板弹性模量E作为影响因素,利用有限元软件ADINA进行数值模拟,研究各因素对渠道冻胀的敏感性。结果表明,5个因素敏感性由大到小依次排列为:渠道断面形式渠基土冻胀系数分缝位置混凝土衬砌板厚度混凝土衬砌板弹性模量E,从而为探索混凝土衬砌渠道最有效的抗冻胀措施及设计方法提供了科学合理的方法和依据。 相似文献
8.
直线电磁振动下玉米种子定向传输的模拟仿真试验与验证 总被引:1,自引:0,他引:1
针对使用实际直线电磁振动定向装置进行优化试验时效果不理想的问题,利用ADAMS建立玉米种子直线电磁振动定向装置参数化仿真模型,从传输稳定性角度确定3个影响因素(振幅A、台阶高度H和倾角J)的试验范围,以传输速度v和定向成功率ρ为指标,进行直线电磁振动下玉米种子定向传输的模拟仿真试验,得到了直线电磁振动定向装置的最佳工作条件:A=0.6mm、H=3mm、J=4°。通过实际直线电磁振动定向装置对该最佳工作条件进行验证,结果表明:玉米种子的平均传输速度和定向成功率与仿真结果基本一致,并且能够保证传输稳定性,说明该最佳工作条件正确合理。 相似文献
9.
针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林(random forest, RF)、支持向量机(support vector regression, SVR)与反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)模型,并利用遗传算法(genetic algorithm, GA)对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示:GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数(coefficient of determination,r2)与均方误差(mean square error,MSE)分别为0.980和0.001,且运行时间最短(运行时长=0.128 s)。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。 相似文献
10.
农垦八五二农场小学将日常教育教学、综合实践活动与对学生的爱国主义教育、科技强国教育与树立远大理想教育紧密联系起来,在学生幼小的心灵里埋下“实现中国梦”的种子,通过各种主题教育活动,让孩子们科技梦、强国梦等一个个梦想在这里扬帆起航! 相似文献