内河船舶配员与值班检查系统设计

针对内河船舶配员不规范,值班情况复杂,海事管理部门执法管理难度大等问题,开发内河船舶配员与值班检查系统,获取船员打卡状态与驾驶室音视频数据,并利用运营商网络发送至岸基管理平台,实现海事管理部门远程监管。经实船验证,该系统可对船舶配员与值班状况进行有效监管,减少船舶配员与值班违规事件,保证了内河船舶航运安全。

不同干燥方法对兰州百合质量的影响

目的以不同干燥方法干燥后兰州百合的外观品质和主要质量指标为依据,研究适宜的干燥方式。方法分别采用不同温度烘干、晒干、阴干、真空和冷冻干燥,用冷浸法提取浸出物,HPLC测定王百合苷A含量,百合多糖、总黄酮含量使用紫外分光光度法。结果真空和冷冻干燥外观质量综合评价最好,其次为80~100℃烘干。真空干燥处理的折干率、多糖和王百合苷A含量最高,且总灰分最低,分别为56.77%、23.13%、1.95 mg·g^(-1)和3.26%;冷冻干燥浸出物和总黄酮含量最高,分别为66.07%和3.84 mg·g^(-1),真空干燥次之;烘干处理中100℃烘干多糖、总黄酮和王百合苷A含量最高分别为21.30%、3.28 mg·g^(-1)和1.81 mg·g^(-1);90℃烘干浸出物含量最高,为56.83%,100℃和90℃烘干差异无统计学意义(P>0.05);冷冻干燥能耗高,阴干和晒干时间成本高。从外观质量、主要指标成分及能耗三方面综合考虑,认为真空干燥和100℃烘干是兰州百合干制的适宜方法。

基于深度学习的蔬菜田精准除草作业区域检测方法

【目的】蔬菜生长随机,杂草种类众多。传统杂草识别算法复杂,且仅识别出杂草,未能精准确定除草作业区域。本研究以蔬菜及其伴生杂草为研究对象,拟探索一种基于深度学习的杂草识别与精准除草作业区域检测方法。【方法】通过将原图切分网格图像,利用深度学习模型识别蔬菜、杂草及土壤,将包含杂草的网格图像标记为除草作业区域。选取ShuffleNet、DenseNet和ResNet模型开展识别试验,并采用精度、召回率、F_(1)值和总体准确率、平均准确率分别对验证集和测试集进行评价分析。【结果】所选的3种网络模型均能较好地识别杂草和蔬菜,其中ShuffleNet为杂草识别最优模型,其对杂草的识别具有较为均衡的精度和召回率,分别为95.5%、97%,且其识别速度也达最优,为68.37 fps,能够应用于实时杂草识别。【结论】本研究提出的除草作业区域检测方法具有高度的可行性和极佳的识别效果,可用于蔬菜田间杂草的精准防除。

基于圆周相关扩频信号的快速捕获改进方法

针对大多普勒频偏、低信噪比条件下长周期伪码的扩频信号捕获问题,提出了一种基于圆周相关扩频信号的快速捕获改进方法。该算法对圆周相关后的结果利用快速傅里叶变换(FFT)进行频率估计,扩大了传统圆周相关法的扫频步进,使扫频步进不再受跟踪环路带宽的限制。理论分析及仿真结果表明,在信噪比为-34 dB、多普勒频率为500 kHz条件下算法可以正确地估计出伪码相位和多普勒频偏。在达到相同的灵敏度条件下,所提算法的平均捕获时间与传统的圆周相关法相比缩短了约47%,与基于FFT的并行频率搜索法相比缩短了约88%。另外,用于频率估计的FFT点数仅占圆周相关点数的1%,故额外增加的硬件资源很少。算法逻辑控制简单,尤其适用于大多普勒频偏、低信噪比及长周期伪码的卫星通信系统。

镁螯合肥对万寿菊生长及产量品质的影响

目的:研究镁螯合肥对万寿菊花生长及产量品质的影响,筛选最适施用量。方法:采用单因素随机区组设计,以清水为对照,设置5个浓度处理进行叶面喷施。结果:喷施1200倍液镁螯合肥对花直径影响显著;喷施1000倍液花鲜产量最高,为21973.3 kg/hm^(2),较CK高49.5%,第一茬和第二茬花中黄酮、多酚和叶黄素含量分别为50.09、54.54、6.86 mg/g和58.48、60.09、7.82 mg/g,灰分、酸不溶性灰分、水溶性浸出物和醇溶性浸出物分别为5.97%、0.48%、29.19%、25.82%和5.74%、0.44%、28.33%、26.94%。结论:喷施镁螯合肥可促进万寿菊的生长,提高其产量和品质,1000倍液镁螯合肥效果最佳。

不同来源当归种苗种植后生长状况及品质评价研究

目的:探究不同来源当归种苗在不同试验地种植后的生长状况及有效成分含量。方法:选取甘肃定西、陇南和青海海东的当归种苗,并在定西、陇南、张掖及海东四地进行栽培试验。详细观测芦头直径、侧根数、归头长度等重要性状指标,并通过HPLC法测定阿魏酸和藁本内酯含量。结果:相较于其他处理,来自青海海东的当归种苗在当地栽培后,其农艺性状指标及有效成分含量皆为最佳,分别为芦头直径32.19 mm、侧根数12、归头长度0.8 cm、干重63.56 g、阿魏酸含量0.1078%、藁本内酯含量0.3699%。Pearson相关性分析显示,当育苗地和栽培地为同一地点时,当归药材品质更佳。这证明当归产量与品质紧密相连,并受到生长条件的影响。结论:在实际生产中,推荐选用青海海东的当归苗,并在当地栽培,以充分利用其生长优势,确保当归的高产优质。

4个蒙古黄芪品种光合特性及其产量质量比较研究

目的:筛选出4个蒙古黄芪品种中的最优品种。方法:采用单因子随机区组设计的方法,研究不同蒙古黄芪品种光合特性、抗氧化酶活性和产量质量的差异,为黄芪优质品种推广提供支撑。结果:叶绿素b含量、类胡萝卜素含量、过氧化物酶(POD)活性、产量、黄芪多糖及浸出物含量排序为陇芪3号>陇芪1号>陇芪2号>陇芪4号;净光合速率、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量排序为陇芪3号>陇芪1号>陇芪4号>陇芪2号;气孔导度、黄芪甲苷含量及过氧化氢酶(CAT)活性排序为陇芪3号>陇芪2号>陇芪1号>陇芪4号;蒸腾速率大小排序为陇芪2号>陇芪3号>陇芪1号>陇芪4号;胞间CO_(2)浓度大小排序为陇芪3号>陇芪4号>陇芪1号>陇芪2号;叶绿素a含量排序为陇芪1号>陇芪3号>陇芪2号>陇芪4号;超氧化物歧化酶(SOD)活性大小排序为陇芪1号>陇芪2号>陇芪3号>陇芪4号。结论:在本试验条件下,陇芪3号质量最佳,其产量及有效物质含量均最高,为适宜渭源县栽培的陇芪品种,适合推广种植以增加当地药农收入和带动当地经济发展。

二维吊运充液容器系统的动力学与振荡控制

吊车绳索吊运充液容器在工业中被广泛应用,但容器摆动与液体晃动之间的耦合动力学降低了运送的安全性和有效性。前人研究摆动-晃动耦合动力学时,将容器建模为集中质量负载,且忽略了吊钩质量对动力学的影响。提出一种全新的二维吊车吊运分布质量盛液容器系统的动力学模型,将容器考虑为刚体,并将吊钩质量考虑其中。基于动力学,提出一个全新的由整形器MZVD和光滑器FP组成的复合控制器,用于抑制容器的摆动和液体的晃动。MZVD控制器是对ZVD控制器的改进,用于减小对系统的冲击。在非线性模型上进行的一系列仿真说明了该控制方法可有效抑制系统中不期望的振荡,并对吊钩质量的变化具有很强的鲁棒性。

基于电子鼻信号处理的牛肉中掺假猪肉判别模型

由于牛肉经济价值较高,一些商贩为了获取更多利益对其进行掺假,危害了消费者的健康。牛肉掺假的常规检测技术具有耗时、费力的特点,而电子鼻因其快速无损的优势在牛肉掺假检测方面具有很大的潜力。本研究对纯牛肉、猪肉及牛肉中掺假猪肉的金属氧化物半导体(Metal Oxide Semiconductor,MOS)型电子鼻传感器数据进行处理,采用主成分分析实现传感器数据的去相关和降维,以累计贡献率大于90%的少数前几个主成分得分作为输入,对比采用Fisher判别分析(Fisher Linear Discriminate Analysis,Fisher LDA)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)构建牛肉中掺假猪肉的判别模型。结果显示,ELM模型训练集和测试集的识别准确率分别为99.64%和94.29%,均高于训练集和测试集识别准确率(分别为96.43%和75.71%)的Fisher LDA模型。结果表明,所构建的ELM模型能够用于基于MOS型电子鼻的牛肉中掺假猪肉的快速鉴别,可望为保障肉制品质量安全贡献积极力量。

基于人工智能的青菜幼苗与杂草识别方法

【目的】提出一种基于人工智能的青菜幼苗与杂草识别方法,以期解决杂草识别这一制约精确除草的瓶颈问题。【方法】以青菜幼苗及其伴生杂草为试验对象,通过神经网络模型识别青菜幼苗。青菜幼苗目标之外的绿色像素则认为是杂草,并利用颜色特征对杂草进行分割。为探究主流卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型以及新兴Transformer神经网络模型在青菜识别中的效果,分别选取YOLOX模型和Deformable DETR模型,以识别率和识别性能作为评价指标进行对比分析。【结果】基于CNN的YOLOX模型和基于Transformer的Deformable DETR模型都能有效识别青菜幼苗。其中YOLOX模型为最优模型,平均精度和识别速度分别为98.1%和44.8 fps。【结论】将青菜幼苗之外的绿色目标视为杂草的思路不仅简化了杂草识别的复杂性,同时提高了杂草识别的泛化能力。提出的青菜幼苗与杂草识别方法可用于青菜幼苗生长管理的精准作业。

不同杀青干燥处理对兰州百合质量的影响

以不同杀青干燥处理后兰州百合的外观品质和主要质量指标为依据,研究适宜的杀青干燥方式。分别采用沸水、110、120℃杀青处理后60℃烘干,冷浸法提取浸出物,HPLC测定王百合苷A含量,紫外分光光度法测定百合多糖、总黄酮含量,TOPSIS法进行综合评价。结果发现,120℃杀青2 min处理的兰州百合外观品质综合评分最高,为92.77分;110℃杀青2 min浸出物含量及百合多糖含量最高,分别为66.97%、21.13%,120℃杀青2 min的王百合苷A含量和120℃杀青4 min的总黄酮含量是CK处理的1.39倍和1.99倍,杀青处理的折干率、浸出物、百合多糖、王百合苷A和总黄酮含量均高于直接烘干。综合考虑,120℃杀青2 min后60℃干燥处理效果最优。说明不同杀青处理对兰州百合外观及内在质量影响较大,120℃杀青2 min后60℃烘干可作为兰州百合生产加工中的干燥方法。

铁锰锌对黄芪抗氧化酶及产量质量的影响

为探究铁、锰、锌配施对黄芪抗氧化酶及产量质量的影响,应用三因素四水平“3414”试验,测定并记录黄芪抗氧化酶活性及产量品质。结果发现,铁、锰、锌肥各5 g/m2的1 000倍液对黄芪抗氧化酶活性、叶绿素含量、产量及品质影响最佳。过氧化氢酶、过氧化物酶及超氧化物歧化酶活性最强,分别为457.04 U/g、4 870.34 U/g、1 616.24 U/g;叶绿素a、叶绿素b及内胡萝卜素含量最多分别为2.80 mg/g、24.61 mg/g、5.07 mg/g;产量为6 280.49 kg/hm2,增产率达64.63%;总灰分含量最少为2.09%,黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷最多分别为0.115 3%、0.038 9%,浸出物含量排第3位为34.32%。铁锰锌配施黄芪抗氧化酶活性及产量质量结果均优于对照。铁锰互作对其抗氧化酶及产量质量作用最佳;单独施用锌肥对其抗氧化酶及产量质量影响最佳。铁锰锌配施对其抗氧化酶及产量质量具有促进作用,但施肥浓度过高或过低有不同程度抑制作用。

胰高血糖素样肽-1受体胞外区域突变体复合物的动力学研究

采用分子动力学模拟方法研究了胰高血糖素样肽-1(GLP-1)与GLP-1受体(GLP-1R)胞外区域的相互作用.结果表明,配体的结合导致受体的构象发生改变,Loop2区域的氨基酸Pro90和Trp91以及C末端的Glu128向配体移动.根据保守位点突变受体(P73A,V81L,Y88A,P90A和W91A)后所得多肽模拟数据,发现Loop2区域在突变体中的结构和柔性均发生了明显变化,Trp91和Tyr88的突变将导致配体亲和力丧失.研究结果证明,P73A突变型受体和野生型受体分别与配体相互作用后,二者数值差别不大,因此Pro73不是关键残基;V81L突变体则会导致配体亲和力的丧失.该结果为GLP-1药物设计提供了重要理论依据.

低海拔地区(上海)哺乳期大熊猫适应性饲养研究

上海作为典型的低海拔地区,气候、环境等条件均与大熊猫栖息地环境存在很大差异。为了让大熊猫更好地适应上海地区环境条件,本文比较研究了上海、四川雅安两地大熊猫食物营养的差异,对哺乳期大熊猫优优、芊芊和思雪在上海地区进行适应性饲养,并通过采食量、排便量和幼仔体重来评估适应性饲养的效果。结果显示:夏、秋季上海野生动物园大熊猫食用的箬竹、早园竹、刚竹、淡竹、金镶玉竹、慈孝竹的总磷含量均显著高于雅安刺黑竹(P <0. 05)。冬、春季上海野生动物园大熊猫食用的箬竹、早园竹、刚竹、淡竹和金镶玉竹的粗蛋白、粗脂肪和总磷含量均显著高于雅安苦竹(P <0. 05);慈孝竹的粗蛋白含量显著低于雅安苦竹(P <0. 05),总磷含量显著高于苦竹(P<0. 05)。全年上海野生动物园窝头的钙、总磷和粗灰分含量均显著低于雅安窝头(P <0. 05)。为此,采用各种竹子混搭方式饲喂大熊猫,并补充适量的钙片、多维,优优、芊芊和思雪3只大熊猫的采食量和排便量不断增加,所产幼仔的180 d体重与雅安研究中心相似状况大熊猫所产幼仔的180 d体重差异不显著(P> 0. 05)。表明上海所采用的低海拔地区哺乳期大熊猫适应性饲养方案是有效的。

超小净距盾构隧道施工对既有隧道变形分析

近年随着我国双线地铁建设快速发展过程中,由于周围的地质情况和城市管线、建筑基础的布局等原因,常常会导致双线隧道间距过小。双线盾构开挖过程中两边隧道难免会产生相互影响。因此,研究双线近距盾构隧道开挖对邻近隧道内力和变形的影响,具有非常重要的实际意义。根据雄安新区至北京大兴国际机场快线工程金融岛站—第五组团站盾构区间工程实例,使用ABAQUS进行建模,模拟超小净距盾构开挖过程中双线隧道的位移变形。研究结果表明:在竖直方向,隧道位移分布均匀,隧道下部部分位移较大;横向位移隧道两端较小,中部较大,根据变形情况讨论该工程过程中可能产生的影响安全性的问题及应对措施。

超滤+反渗透+连续电除盐处理低放废液的研究

设计了超滤-反渗透-连续电除盐装置(200 L/h)处理低放射性废液,研究了影响设备连续运行的因素,对主要指标回收率、除盐率、去污系数进行了验证。结果表明,装置的回收率达到80%,除盐率达到99%,去污系数达到99.99%。对核素的去污系数可以达到10^(2)~10^(3)数量级;净化水的放射性活度浓度Σα<1 Bq/L,Σβ<10 Bq/L,满足了设计要求。

名优绿茶智能化采摘关键技术研究进展

阐述名优绿茶智能化采摘研究中的茶叶新梢与嫩芽识别、采摘点定位以及采茶机器人本体结构设计等关键技术,分析智能化采摘关键技术的原理和特点,指出复杂多扰动环境下,密集交错的多目标智能识别、精准定位与无损采摘等相关学科领域具有普遍意义的共性科学难题。通过总结现有技术存在的嫩芽识别精度低、定位误差大和采摘损伤芽头等问题,展望名优绿茶智能化采摘关键技术的研究趋势。

上海和雅安两地不同育幼方式大熊猫幼仔生长发育的初步研究

上海作为典型的低海拔地区,气候、环境等条件均与大熊猫Ailuropoda melanoleuca栖息地存在很大差异。为了研究在上海出生并生活的大熊猫幼仔的生长发育情况,以及与四川雅安的大熊猫幼仔生长发育是否存在差异,本文比较分析了上海、雅安两地大熊猫幼仔在母兽哺育、人工辅助育幼2种育幼方式下的体质量、体尺和其他器官的生长发育情况,并采用Chapman生长模型模拟了两地大熊猫幼仔的生长曲线。研究发现:上海大熊猫幼仔40 d、60 d和70 d的体质量显著大于四川雅安大熊猫幼仔(P <0. 05);母兽哺育的大熊猫幼仔40 d、60 d和70 d的体质量显著大于人工辅助育幼的大熊猫幼仔(P <0. 05);雄性大熊猫幼仔40 d、60 d、70 d和100 d的体质量显著大于雌性大熊猫幼仔(P <0. 05)。整体而言,大熊猫幼仔的体长增长最快,其次为腹围,尾长最慢。母兽哺育大熊猫幼仔的体尺数据稍高于人工辅助育幼,与海拔无关;而相同育幼方式下,高、低海拔组幼仔体尺之间的差异无明显规律。Chapman生长模型很好地模拟了上海和雅安两地大熊猫幼仔0～120 d的生长曲线,但2条曲线在拐点日龄、拐点体质量、最大生长率均存在一些差异。通过对两地大熊猫幼仔生长发育的差异研究,为上海地区繁育大熊猫提供了科学依据。

利用星地差分GPS的地基测控系统实时标校方法

针对地基测控系统传统标校方法和基于差分GPS事后标校方法的不足,提出了一种基于低轨卫星与地面测控站之间星地差分GPS的地基测控系统测量误差实时标校方法。与基于差分GPS的事后标校相比,实时标校能使地基测控系统及时获取标校后的测量数据,从而实时进行轨道解算和预报,并及时上注以提升卫星运行性能。针对星地长基线、高动态和实时标校场景,系统地分析了影响星地基线估计性能的各项误差及修正效果,并提出相对位置精度因子的概念,由此得到星地基线估计精度预算。采用基于抗差自适应卡尔曼滤波的实时星地基线估计算法,并利用加权最小二乘法求解测控系统测量误差,从而获得校准结果。利用星载双频GPS接收机和导航信号模拟器构建半实物仿真平台,仿真结果表明,实时标校后测距系统误差残差降低到40 cm左右,测速系统误差残差降低到1 cm/s以下,与理论分析结果一致,可以较好地满足未来航天任务的测控需求。

基于深度学习的青椒识别研究

为解决青椒智能识别问题,以在自然环境中采集的苏椒1614图像为识别对象,采用深度学习方法,选择YOLO-v3,Faster R-CNN和CenterNet 3种神经网络进行深度学习模型训练,并比较分析不同深度学习模型的识别结果。试验结果表明,Faster R-CNN为青椒识别的最优模型,其精度、召回率和F1值分别达到92.4%,79%和85.2%,证明深度学习方法能够有效提取图像特征。研究为青椒的智能化识别与采摘提供依据。