高校校园灌木生态效益研究

通过实地监测,利用温度计、温湿仪、光照仪测定不同种类灌木与对照地的地温、空气温度、空气相对湿度、光照强度等环境因子,用EXCEL做图比较分析,通过数据比较说明灌木植物具有降低地温、降低空气温度、增加空气相对湿度、降低光照强度作用.

水木清华·庭院人家——广州南景园二期绿化种植设计浅析

南景园二期绿化种植设计主要从建筑与植物的协调关系、绿化设计风格的延续、生态学的设计观以及体现对人文环境内涵的追求等方面着手,进行层次丰富、品种多样、色彩变幻的植物景观设计,并通过选用不同景观特性的植物材料,划分以植物为主题的不同景区。关注人的生理、心理和情感的需求,赋予居住环境多样化、个性化情感化的植物景观效果,创造具有丰富内涵的绿化空间。

大学校园植物多样性特征及其优化配置——以江苏大学为例

为分析高校绿化状况,合理建设生态校园,以江苏大学为例,通过对实地物种分布调研和分析,发现校园植物物种丰富度不足,但注重环境效益物种的选择,根据配置原则,找出了以工厂、学校绿化带附近为主的绿化漏点,提出解决优化方案。此次调查以期找出共性,为高校生态校园建设提供合理的植物配置方案。

贯流泵压力脉动特性及叶片结构性能分析

基于非定常数值计算,对大型轴伸贯流泵进行全流道数值模拟,分析叶轮进出口处压力脉动特性,并基于双向流固耦合对叶轮叶片结构进行结构性能分析。结果表明:叶轮进、出口处压力脉动变化幅值均沿径向位置增加而增大,叶轮进口处压力脉动呈周期性变化,而叶轮出口处靠近轮毂位置受动静干涉影响较大;叶轮进、出口处压力脉动主频均为叶频,但叶轮出口处靠近轮毂位置次频影响较大;叶轮叶片轮缘处最容易发生形变,应力集中于叶片叶根附近,最大形变位置集中在叶片进水侧轮缘处。

从广州市公园的建设历程看植物配置的演变

以广州各个时期的代表性公园为对象,从历史演变的角度,研究不同时期广州公园植物配置的影响因素及特点,以期对城市公园植物配置的发展脉络有较全面的了解,总结和完善广州公园的植物配置发展的理论研究。

机械设计基础教学改革探索与实践

针对当前高校机械设计基础教学中存在的不足,从课堂教学和实验教学的角度进行改革探索。通过应用多媒体技术、三维仿真软件,开发创新性实验等改革,大大地提高了学生的学习兴趣,提升了学生的自主学习能力,使学生的观察能力、综合设计与创新能力、实践动手能力及分析和解决问题的能力得到明显改进和提高,为培养综合实用型人才打下坚实基础。

高光谱成像快速检测壳聚糖涂膜草莓可溶性固形物

为了对壳聚糖涂膜草莓可溶性固形物含量(soluble solids content, SSC)进行快速检测,该文采用高光谱成像仪(400~1 000 nm)对0,0.5%,1%浓度的壳聚糖(chitosan, CTS)涂膜草莓分别储藏1,2,4 d 后进行成像,并测量样本SSC。通过分析SSC 发现,0.5%和1%壳聚糖涂膜草莓,其SSC 随着储藏天数的增加均高于0 浓度壳聚糖涂膜草莓,说明了0.5%和1%壳聚糖涂层抑制了草莓中SSC 的降低,能够延长草莓的新鲜口味。随后采用蒙特卡罗-偏最小二乘法(monte carlo-partial least squares, MCPLS)对异常样本进行剔除。对剔除异常样本后的光谱数据进行不同预处理,以确定最优的预处理方法。为提高运行速度和降低数据维数,采用竞争性自适应权重取样法(competitive adaptive reweightedsampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)进行特征波段选择。最后,采用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)和支持向量回归(support vector regression, SVR)法建立回归模型。最终结果表明:SPA-SVR 模型效果最佳,0 浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度R^2c 为0.865,预测集精度R^2v 为0.835;0.5%浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度R^2c 为0.808,预测集精度R^2v 为0.799;1%浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度R^2c为0.834,预测集精度R^2v 为0.875。对储藏第4 天的部分样本图像进行主成分分析(principal component analysis, PCA),结果显示除第二主成分图像(PC2)中有部分噪声影响外,PC1 和PC3 均能完整反映草莓信息,且PC3 图像明显呈现出不同浓度壳聚糖涂膜草莓的褐变程度,说明不同浓度的壳聚糖涂膜也会对草莓货架期产生不同影响。综上说明利用高光谱成像技术可以实现壳聚糖涂膜草莓SSC 快速检测,有效指导草莓保鲜处理。

基于高光谱成像的肥城桃品质可视化分析与成熟度检测

肥城桃采摘后转色快、易腐烂,导致果品等级下降。采用高光谱成像技术对其进行可溶性固形物含量(SSC)和硬度可视化分析与成熟度检测,以提高果品质量,实现优果优价。首先,采集成熟度为70%和90%的各80个肥城桃的高光谱信息、SSC和硬度,通过蒙特卡罗偏最小二乘法分析剔除异常值,利用光谱理化值共生距离划分样本集,采用竞争性自适应权重采样算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选取特征波长,并建立多元线性回归(MLR)模型。研究表明:CARS-MLR模型性能优于SPA-MLR模型;预测SSC的CARS-MLR模型,Rc^2和Rv^2分别为0.8191和0.8439,RPD为2.0;预测硬度的CARS-MLR模型,Rc^2和Rv^2分别为0.9518和0.8772,RPD为2.1。然后,基于CARS-MLR模型计算肥城桃每个像素点的SSC和硬度,生成可视化分布图,实现不同成熟度肥城桃SSC和硬度可视化检测。最后,利用顺序前向选择算法优选特征波长,建立人工神经网络成熟度预测模型,获得98.3%总识别准确率。

逆向驱动焊接机器人NURBS轨迹规划

针对焊接机器人逆向运动学不易求解且多解或无解的缺点,提出一种基于ADAMS和MATLAB的逆向驱动轨迹规划方法,并采用非均匀有理B样条(non-uniform rational B-splines,NURBS)进行关节曲线拟合,并进行焊接机器人的运动学仿真.结果表明,与正弦曲线和五次多项式等传统规划算法相比,逆向驱动NURBS轨迹规划算法,获得的各关节角位移曲线光顺性较好,机械手各方向的位移误差均较小,误差小于1 mm,从而快速准确实现焊接机器人的预期轨迹,为焊接机器人轨迹规划提供了一种新思路.

高光谱成像的猕猴桃货架期快速预测

货架期是影响果蔬品质和供应安全的重要因素,快速准确预测果蔬货架期已成为消费者、生产者和管理者共同关注的问题。猕猴桃含有多种有机物和氨基酸,具有丰富的营养价值,深受广大消费者的喜爱。但由于猕猴桃表面颜色变化不明显,人们仅凭感官难以准确判断猕猴桃的货架期和质量等级。采用高光谱成像结合化学计量学方法对不同储存条件下的保鲜猕猴桃进行了货架期预测。首先采集了4℃和(18±2)℃下保鲜时间为0,2,4天各120个猕猴桃样本在400~1000 nm的高光谱数据,测定其硬度值和可溶性固形物含量(SSC),获取猕猴桃切片高光谱图像。对猕猴桃平均光谱提取并进行Savitzky-Golay卷积平滑预处理后,通过光谱数据主成分分析(PCA),发现不同货架期和储存温度的猕猴桃样本在前2个主成分空间形成一定的聚类,4℃下猕猴桃样本出现少量重叠。为了减少波长变量,提高运算速度,使用载荷系数法(XL)与连续投影算法(SPA)选择特征波长。其中,4℃猕猴桃样本的XL和SPA特征波长分别7个(481,501,547,665,723,839,912 nm)和10个(406,428,520,617,665,682,723,818,878和983 nm);(18±2)℃猕猴桃样本XL特征波长为508,545,665,672,720,839和909 nm,SPA特征波长为575,622,731,756,779,800,828,865,920和983 nm。基于3∶1的光谱数据集划分三个货架期虚拟等级值1,2和3,以全光谱数据、特征波长为输入,建立非线性最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型。结果表明,对于4℃下3种货架期猕猴桃样本,在全光谱和XL,SPA特征波长上的预测集准确度分别达到92.2%,92.2%,91.1%;(18±2)℃时预测准确度均为100%。猕猴桃切片图像PCA分析显示,除PC5中有部分噪声影响外,其他主成分图像均能完整反映猕猴桃切片信息,PC2图像可以明显呈现出猕猴桃切片在不同货架期的变化程度。进一步分析猕猴桃硬度和可溶性固形物含量发现,随着货架期延长,猕猴桃可溶性固形物含量逐渐增加,(18±2)℃时二者存在正相关性,相关系数为0.5576。硬度则随货架期延长逐渐减小,4和(18±2)℃下硬度值和货架期之间存在负相关性,相关系数分别为-0.3356和-0.5620。结合猕猴桃光谱信息,可以发现猕猴桃光谱反射率与其单个理化指标不成线性关系,而是多个指标的综合反映。因此,采用高光谱成像技术可以全面、准确、快速的预测猕猴桃货架期,为猕猴桃的生产、销售提供技术指导。

大蒜种植机分插机构优化设计及运动仿真

为了满足大蒜种植的农艺要求,对大蒜种植机的分插机构进行了优化设计。以蒜爪运动的设计轨迹与理论轨迹最近为目标函数,建立分插机构最优化设计模型,利用Matlab进行最优化求解,求出分插机构的各个参数。然后利用优化参数在Adams中建立分插机构的虚拟样机模型,进行运动学仿真。仿真结果表明:优化后分插机构的轨迹、速度、加速度满足了大蒜的种植要求,为大蒜种植机的研制提供了理论依据。

复旦大学电子签章多场景应用模式

2005年,国家实施《中华人民共和国电子签名法》,为电子签章的应用与推广提供了法律依据[1]。《上海市公共数据和一网通办管理办法》中也提到“符合《中华人民共和国电子签名法》规定的可靠电子签名,与手写签名或者盖章具有同等法律效力,公共管理和服务机构应当采纳和认可。公共管理和服务机构应当使用统一的电子印章系统开展电子签章活动,加盖电子印章的电子材料合法有效。”

多媒体定时器在工程机械实时数据采集中的应用

文章介绍了在工程机械中多媒体定时器的具体应用,给出了快速实时数据采集与分析处理的实现方法,并将这种方法应用到了振动压路机检测系统中,很好的满足了该系统实时性、稳定性与精确性的要求,并能准确的绘出振动曲线。

机电一体化实验教学改革探索与实践

文章针对当前高校机电一体化实验教学中存在的不足,从改革实验教学模式入手,给出了一种机电一体化实践教学新模式,对其主要内容和特点进行了介绍。通过实践,使学生的观察能力、综合设计与创新能力、实践动手能力及分析和解决问题的能力得到明显的提高,为培养综合实用型人才打下了坚实基础。

闸门有限元分析及其有无水工况下振动特性研究

应用数值模拟方法对秦淮新河节制闸门在现有布置型式下进行了整体及主横梁应力分布、位移变形程度的仿真分析。发现闸门整体最大应力为33.754MPa,最大位移为1.2962mm,二者都出现在底部,主横梁的最小应力均在中心处,左右边柱与主横梁1相连接的地方,数值同样达到最大值但最值区域很小。研究模态分析原理,使用模态分析方法,对闸门无水、有水状态下频率进行了计算,以探究水体对该闸门振动特性的影响。计算结果表明无水、有水状态基频分别为2.7454MPa、3.1746MPa,闸前有水时,闸门的振动频率出现了明显下降,增加了闸门振动的可能性,会对闸门的安全性和稳定性造成影响。通过有限元和模态分析对安全性进行了研究,提出了增强安全性的建议。

平板闸门闭门过程水流流态数值模拟研究

本文以某水利枢纽工程多道闸门为研究对象,采用VOF方法、UDF命令与动网格技术对其进行了数值模拟,得到了平板闸门闭门过程的水流流态与压力分布,发现随着开度减小,速度先增大后减小,压力先减小后增大,最值区域出现在开度0.6~0.7之间,最小平均压力27866Pa,最大平均压力36754Pa,揭示了水流流态与压力分布规律,随闸门开度减小会出现旋涡与水体分流现象,上下游顶缘压力均先减小后增大,下游底缘压力顺水流减小,上游底缘压力顺水流方向先减小后增大。研究了入口速度对水流流态的影响,发现入口流速不同对流道速度值有一定影响,对水流流态分布没有影响。

支持产品并行开发的过程管理系统研究与实现

对支持产品开发的过程管理技术进行了研究 ,基于面向对象的C + +语言和统一建模语言UML ,提出并实现了支持产品并行开发的过程管理系统。该系统主要由项目管理、工作流管理、人员管理和个人工作平台 4个子系统组成 ,实现了过程建模、过程执行与监控、过程历史管理等功能 。

自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型

为解决当前自然环境下水果识别率不高、泛化性不强等问题,该文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑4种水果为研究对象,提出了一种改进的SSD(single shot multi-boxdetector)深度学习水果检测模型:将经典SSD深度学习模型中的VGG16输入模型替换为Res Net-101模型,并运用迁移学习方法和随机梯度下降算法优化SSD深度学习模型。该文基于Caffe深度学习框架,对自然环境下采集的水果图像进行不同网络模型、不同数据集大小和不同遮挡比例等多组水果识别检测效果对比试验。试验表明:改进的SSD深度学习水果检测模型对4种水果在各种环境下的平均检测精度达到88.4%,高于经典SSD深度学习模型中的86.38%,经过数据增强后平均检测精度可提升至89.53%,在遮挡面积低于50%的情况下F1值能达到96.12%,有较好的泛化性和鲁棒性,可以很好地实现自然环境下多类水果的精准检测,可为农业自动化采摘中的水果识别检测问题提供新的方案。

田间玉米茎秆往复切割试验台!

为了研究影响玉米茎秆切割力和切割功耗的诸因素,设计了田间玉米茎秆往复切割试验台。该试验台可以更换不同形状刀片,切割速度0~2.5 m/s可调,削切角0°~35°可调。通过试验得出的切割力随时间变化曲线求出切割功耗,并分析切割刀片形状、刀片开口角度、切割速度及削切角对切割力和切割功耗的影响。试验结果表明:该试验台数据采集误差不超过1.12%,最大切割力和切割功耗随着切割速度和切割角的增大而减小,锯齿刀的切割力比光滑刀的切割力小,削切角在20°左右时较其他角度的切割力小。

淹水条件下渗漏强度对稻田TP浓度的影响

通过蒸渗测坑进行淹水稻田不同渗漏强度控制试验,研究水稻各生育阶段中不同渗漏强度下地表水及地下水TP浓度变化。结果表明:稻田灌水扰动田表土壤颗粒,加速了土壤磷的释放,是淹水过程中地表水TP浓度升高的主要原因,尤其在田表面没有形成板结层之前,灌水或降雨会使土壤磷颗粒大量析出;淹水3—5 d后,由于沉淀作用,地表水TP浓度明显降低;渗漏强度对淹水前期稻田地表水TP浓度影响较为显著,对地下水TP浓度影响不显著。