绿色高产牧草鲁梅克斯K-1的基本特性和栽培技术

最近杂志社接到不少电话,咨询我们读者服务部推荐的绿色高产牧草鲁梅克斯K-1的有关情况。为了让大家对这种产品有更深入的了解,欢歌在这里为大家总结了有关鲁梅克斯K-1的基本情况,希望能为大家解惑。     

抗虫杂交棉湘K-5选育初报

自 1 992年以来 ,我国黄河流域棉区遭受严重的棉铃虫危害 ,棉花产量急剧下降 ,棉农损失严重。近年来 ,棉铃虫的危害已由北方棉区迅速扩展到了长江流域。 1 995～ 2 0 0 0年我省棉铃虫的危害逐年加重 ,据不完全统计 ,造成棉花减产由 1 5%已上升到 3 0 %以上 ,特别是 2 0 0 0年我省棉铃虫危害的重灾区 ,棉花减产达到 60 %以上 ,个别丘块籽棉产量不足 750 kg/ hm2 。农药成本达 1 50 0元 / hm2 以上 ,增加农药成本40 %以上 ,高的达到 2 2 50元 / hm2 以上 ,即加重了环境污染 ,人畜中毒事件也时有发生。特别是瓜、菜、玉米套作地 ,长期受到农药…     

鲁梅克斯K-1优质饲草引种栽培试验

鲁梅克斯K-1为蓼科酸模属多年生宿根草本植物,是抗逆性强,适应性广,营养丰富,适口性好,用途广泛,产业前景广阔的优质饲草.而且耐盐碱、抗干旱、御严寒、生长快、产量高.尤其粗蛋白含量高,干品粗蛋白含量为34%,属牧草家族之冠,相当于大豆的蛋白质含量.同时还含有18种氨基酸和丰富的β-胡萝卜素,维生素C及多种矿物质,质地柔嫩多汁、微甜清香,适口性强,特别是奶牛、猪、禽等家畜均喜食.     

安徽省油菜花期连阴雨灾害损失评估指标

基于安徽省油菜主产区1980-2009年44个气象台站逐日气象资料和油菜产量资料,采用数理统计方法,获得油菜历年灾损率以及花期连阴雨特征量指标即连阴雨日数、持续降水量和日照时数。按照引入因子对产量的影响最大且因子之间相关性较低的原则,筛选出连阴雨关键致灾因子并确定致灾因子临界值。最后利用K-均值聚类分析方法,建立油菜花期连阴雨灾害评估等级指标,并利用2010-2014年连阴雨灾害样本进行验证。结果表明,油菜花期的连阴雨日数和持续降水量与减产率相关性较高,且因子间相关性较低,可作为连阴雨灾害评估的关键因子;连阴雨日数致灾临界值为3d,持续降水量致灾临界值在江淮区、沿江区和皖南地区分别为20、50和70mm。利用聚类分析法构建的包括江淮、沿江和皖南地区的安徽省油菜主产区花期连阴雨灾害评估指标为：轻度灾损率5%～10%、中度10%～20%、重度20%～30%和特重≥30%,其历史回代和独立样本检验表明轻度和中度准确率较高（88%～100%）,重度和特重准确率相对较低（65%～70%）。     

基于无线传感器网络的奶牛行为特征监测系统设计

奶牛等大型动物的疾病和发情状况目前主要依赖饲养员目测判断,大规模集约化养殖仍采用人工观测方法,这不仅带来繁重的人力负担,也容易误判。为了能自动准确地识别奶牛是否发情或生病,该文提出在奶牛颈部安装无线传感器节点,通过各种传感器获取奶牛的体温、呼吸频率和运动加速度等参数,采用K-均值聚类算法对提取的各种参数进行行为特征多级分类识别,以此建立的动物行为监测系统能准确区分奶牛静止、慢走、爬跨等行为特征,从而可以长时间监测奶牛的健康状态。而且,这种监测系统易于推广到对其他动物的监测,对促进养殖业和畜牧业的发展也具有指导意义。     

轴流泵叶轮内部三维流动分析

基于N-S方程和标准K-ε紊流模型，采用非结构化网格技术，用速度压力校正法对设计工况下的轴流泵叶轮内部的三维紊流场进行了详细的数值计算与分析，得出其内部流场、压力场的分布情况，预测其性能，并据此提出了叶型优化的设想。     

散乱点云数据K-邻域快速搜索算法的研究

K-近邻搜索是海量数据曲面重构中构建合理拓扑关系的关键步骤,其效率直接影响到曲面重构的效率.本文主要研究了一种面向逆向工程的k邻域的快速搜索算法,并通过Visual C 6.0编程实现,最后结合UG二次开发对车身数据点进行了检验.结果表明该算法稳定可靠,效率较高.     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

基于改进NSGA-Ⅱ的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化

为实现大功率拖拉机变速箱箱体在强度、刚度要求下的轻量化,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化方法。首先,分析大功率拖拉机变速箱箱体的受力情况,提出承载式变速箱箱体的静力学仿真分析方法,利用ANSYS分析箱体的强度、刚度;然后,引入K-均值聚类算法、正态分布交叉算子（Normal distribution crossover,NDX）和差分变异搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法,并开展算例测试,结果表明,改进NSGA-Ⅱ的解集分布均匀性和算法稳定性均优于NSGA-Ⅱ,寻优效果更好,验证了所提算法的有效性与优越性;最后,基于改进NSGA-Ⅱ算法开展变速箱箱体多目标优化,对优化后的箱体进行仿真分析验证。结果表明,优化后的箱体质量、最大变形量、最大应力分别为168.16kg、0.449mm、215MPa,优于NSGA-Ⅱ的168.16kg、0.454mm、216.12MPa,在满足强度、刚度要求的前提下达到了轻量化的目的,同时进一步验证了本文算法在解决大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化问题中的有效性和优越性。研究可为大功率拖拉机变速箱箱体的仿真、优化过程提供方法参考。