基于深度学习的农作物病害识别方法研究

随着计算机视觉技术不断发展,识别检测已为热门研究方向。我国作为农业大国,广泛存在农作物病害问题,如何有效检测识别农作物中的病害一直是个技术难题。传统的病害识别方法需要消耗大量的人力和物力,且识别的精度不高。随着深度学习技术用于农业领域,农作物病害检测识别精度大幅提升,但检测精度参差不齐,因此找到具有强鲁棒性且识别精度高的网络意义重大。基于Faster RCNN的算法原理和特点,对Faster RCNN进行网络构架和数据训练,对不同农作物的病害进行分类识别并对比,得到的Faster RCNN网络具有较好的识别精度,适合对农作物病虫害进行识别检测。

欧洲低温空气源热泵技术发展现状

阐述了目前低温空气源热泵技术在欧洲的发展方向,概括了欧洲市场上常见的低温空气源热泵的技术难点及相应的切入点,对比了国内和欧洲常见的热泵系统的安装费用,总结了欧洲的热泵补贴政策及相关执行标准。

阴离子交换树脂对玉米秸秆蒸汽爆破预处理液的选择性脱毒

分别以糖-酸-醛模拟液和玉米秸秆蒸汽爆破预处理液为实验材料,比较了4种典型的阴离子交换树脂的选择性交换吸附脱毒性能,从中筛选出大孔型苯乙烯系阴离子交换树脂D301。D301树脂可以选择性地吸附脱除模拟液大部分酸类和呋喃醛类抑制物,但几乎不吸附糖类。其中,酸类的交换吸附符合Freundlich多分子层等温吸附特征,而糖类和呋喃醛类符合Langmuir单分子层吸附特征。在玉米秸秆蒸汽爆破预处理液中,D301树脂仍然保持对酸和呋喃醛类抑制物的选择性交换吸附性能,但是受未知成分杂质的复杂交换作用的影响和干扰,它对酸类和糠醛类抑制物的总脱除率由70.2%显著下降至44.5%,降幅达36.6%;而对单糖类的吸附率由1.2%大幅急剧提高至25.5%～37.9%,增幅达20～31倍;低聚木糖和低聚葡萄糖的吸附率分别达到13.7%和10.6%。采用减压蒸发浓缩与树脂吸附相结合联合脱毒方法可脱除69.1%和94.4%的酸类和醛类,脱除75.4%色素类和33.9%木质素分解物质,同时造成糖类损失16.3%。联合脱毒方法可以有效提高玉米秸秆蒸汽爆破预处理液的发酵生产性能,但是距离工业化发酵生产水平的差距仍然较大,仍需要针对木质纤维原料预处理体系的脱毒技术开展更加广泛和深入的研究工作。

基于光伏/光热屋顶预制模块冷/热-电联供的研究

以太阳能的光伏、光热转化技术应用为背景,提出一种新型的冷/热-电联供热泵系统模式。该模式使用光伏光热模块作为热泵系统蒸发器,通过预制技术与建筑屋顶一体化。通过建立物理和数学模型,对模块的结构、热泵系统的设计参数对太阳能转化效率的影响进行了数值分析与计算。计算结果表明上海地区系统冬季日平均太阳能综合转换率达71.7%;蒸发温度增加,转换效率降低;冷凝温度增加,光伏转化效率降低,光热转化效率增加,综合效率保持不变,其中0~10℃的蒸发温度和50~70℃的冷凝温度是较理想的设计温度点;透明的硼硅酸材料能有效减少热损失,是表面覆盖材料理想的选择;单晶硅产电能力强,可迅速提高光伏转化效率。

基于项目导向的应用型高校混合式教学模式探索与实践

结合电气信息类课程特点,将混合式教学、项目导向式教学和讨论式教学等多教学模式有机融合。以项目为导向重构教学内容,围绕以学生为中心构建应用型高校混合式教学组织架构,通过教学实践表明,该教学模式能有效激发学习主动性,提升线上学习参与度,提高学习效果。培养适应新经济环境的工科类人才,实现和落实信息化、数字化课程改造方案,将人工智能技术与教育理论相结合,是新工科视域下应用型高校混合式教学探索的新方向。

基于SVD分解的二阶离散时变线性系统稳定性分析

连续系统的稳定性判据已经不适用于二阶离散时变线性系统,但目前仍未有较简便的稳定性判定方法。通过研究矩函数的三项递归式,并利用矩阵SVD分解将三项递归式所构成的二阶离散线性时变系统的状态方程转变为由一个旋转矩阵和一个对角矩阵构造的等效系统。根据李雅普诺夫理论得到几个二阶离散时变线性系统的稳定性判据和不稳定性判据。实验结果与所提出的判据相符合,验证了该判据的有效性。

新型扁盒肋片式太阳能集热器的数值模拟与实验研究

建立了扁盒肋片式集热器的CFD模型,对集热器内部流体的流动与换热进行了数值模拟。搭建了太阳能光伏光热实验系统,进行了冬季实验测试。模拟结果与实验结果较吻合,验证了模型的可靠性。结果显示:出口温度随入口流量的增大呈曲线形下降,每小时集热量呈线性增长,流速为0.5~0.6 m/s时,温度衰减率为10%左右,每小时集热量增加率为12%左右;出口温度和每小时集热量均随热源温度的升高呈线性升高和增大,整体增长33.33%左右;温度分布呈双曲线形,圆柱肋片处产生对称涡旋;冬季工况下,实测PV/T系统发电效率在10%以下,集热效率为12%左右,水箱温度为25℃左右。

中药一测多评研究进展

一测多评法,又称为一标多测,是中药和民族药进行多指标多成分同时测定的新方法,在缺少对照品或者部分对照品价格昂贵时,能对中药、民族药及相关制剂同时进行测定多成分多指标的含量,显著减少测定成本。本文小结几类成分开展一测多评(一标多测)法的进展研究。

基于自编码算法聚类的城镇住宅建筑日用电典型模式分析

面对能源短缺和环境污染问题,为了实现节能减排的目标,可再生能源近年来得到发展。可再生能源产能特性不同于传统的电力网络,具有更强的波动性与不稳定性,使得供电侧与用电侧负荷特性的相互匹配尤为重要。因此,在实际工程应用中,需要对建筑用电的负荷特性做深入分析,有助于传统电力系统与可再生能源的结合,指导调配控制策略的设计制定。本研究关注区域、城市规模级别下,不同家庭住户的用电负荷特性,针对住宅用电负荷展开聚类分析,分析区域内住宅的日用电特性。原始数据来自各户家庭智能电表的每日电耗数据,在一年时间的监测跨度下,每一户数据呈现"高维特征"。为避免"维数灾难",本研究引入自编码算法对高维数据做降维运算,并利用k维近邻算法对用电数据预处理剔除异常值。对降维后的数据做聚类分析,分析不同类别的用电尖峰值与负荷特性,得到住宅用电量随季节变化特征。本研究以中国南京市城区住宅为例,对住宅建筑用电做聚类分析,本研究对于区域用电容量设计以及储能规划具有一定的指导作用。