大数据在智慧农业发展中的应用探析

智慧农业是一种将大数据、云计算和物联网技术结合在一起的一种新型农业发展模式。为了促进智慧农业的发展,充分利用大数据等现代科技对智慧农业的发展,促进农业全产业链的转型升级。本项目从智慧农业体系结构入手,对农业生产数据、数据采集网络、农业大数据中心等主体构成的智慧农业体系进行了深入的剖析,并对农业气象、资源环境、生物信息等可以用于智慧农业的农业大数据进行了重点研究,提出了利用大数据进行农业生产优化、市场需求预测、农产品追溯等方面的应用途径。研究成果显示,大数据在智慧农业中的应用,能够有效地融合农业产业链,使农户能够更好地对消费者的需求进行预测,并能够追踪到农产品的生产全过程,从而改善农业的种植与养殖环境,促进农业的可持续发展。

42CrMo钢超声滚压残余应力及等效塑性应变研究

基于接触力学模型,建立了超声滚压加工残余应力分布的理论模型,模拟了不同静压力、进给速度和振幅下的超声滚压加工过程,分析了超声滚压加工后残余应力和等效塑性应变的分布情况。结果表明,试样表面会发生不同程度的塑性变形并产生残余压应力。随着深度的增加,残余压应力逐渐增大,在深度为0.4 mm处达到最大值,之后逐渐转为残余拉应力,最后残余拉应力和残余压应力趋于平衡。随着深度的增加,等效塑性应变先增大后逐渐减小,最后在深度约1 mm处达到0。加工参数中静压力对残余应力和等效塑性应变的影响最为显著,最大残余压应力和等效塑性应变随着静压力的增大而增大,最大残余压应力和最大等效塑性应变分别为-910.07 MPa和0.46。对比残余应力实验和仿真结果,发现二者残余应力随加工参数的变化规律一致,并且误差范围基本保持在10%以内,验证了有限元模型的准确性和有效性。

形变强化金属材料表面状态特征的疲劳演变研究进展

概述了形变强化技术对金属材料疲劳性能的增强机理,主要归因于残余压应力、加工硬化、微观组织等表面状态特征的协同作用。重点综述了形变强化处理后金属材料表层的残余应力、加工硬化以及微观组织等表面状态特征在热载荷、机械载荷影响下疲劳演变的研究进展,分别总结了热载荷、机械载荷以及热-机械耦合载荷等作用条件下残余应力松弛行为、加工硬化松弛行为以及微观组织的疲劳演变规律与机理,并就热载荷、机械载荷作用下残余应力松弛行为的理论预测模型进行了归纳总结。在此基础上,讨论了关于残余应力、加工硬化以及微观组织等表面状态特征因素之间内在联系的研究进展,并指出了对于上述三者之间的逻辑关系目前研究存在的不足之处,以及尚待解决的问题。最后分析了当前金属材料表面形变强化研究中存在的一些问题与不足,并对表面形变强化抗疲劳制造技术未来的发展趋势进行了展望。

超声滚压剧烈塑性变形诱导金属材料结构演变的研究进展

首先,对表面完整性的基本概念和内涵进行了概述,同时简要介绍了超声实现滚压技术的基本原理及其优点。随后,对比分析了不同剧烈塑性变形方法的特点和局限性,引出了实现表面完整性的相关剧烈塑性变形协调机制。在此基础上,随后结合其他剧烈塑性变形强化工艺,重点总结了超声滚压剧烈塑性变形对金属材料表面微观结构演变的影响。具体探讨了剧烈塑性变形诱导晶粒细化机制、晶粒生长机制以及合金元素偏聚机制等,主要分别论述了不同层错能的面心立方、体心立方以及密排六方等不同金属晶体结构的晶粒细化机制(以位错滑移、变形孪晶为主导)、晶粒长大机制(以晶界迁移、晶粒旋转为主要)与合金元素偏聚机制(晶界偏聚、位错核心偏聚)等。最后,对以上内容进行了综合总结,并针对超声滚压技术研究中存在的问题给出进一步研究和发展的建议,从而为实现超声滚压金属材料的表面完整性的主动精准控制及提高其服役寿命与可靠性提供一定的参考。

网络化铁路施工决策辅助支持平台的研究

尝试搭建基于WEB的铁路施工决策辅助支持平台。平台由接口层、数据层、决策支持层3个层次组成,集成运行图行车影响分析、车站作业影响分析、宏观路网影响分析和铁路信息自主查询分析等多决策支持系统,同时具备拓展能力,为铁路施工决策提供多切面、多角度的决策分析,使施工决策更科学合理。

基于BERT和深度主动学习的农业新闻文本分类方法

[目的/意义]当前农业新闻分类研究中的模型训练以被动学习方式居多,普遍存在数据无法即时标注及标注成本过高的问题,对农业新闻分析工作也造成了一定阻碍。为解决该问题,运用主动学习或者深度主动学习技术从未标注数据中选择更有价值和代表性的数据进行人工标注并构建标注数据集,提升农业新闻挖掘工作效率和效果。[方法/过程]将文本分类常用的机器学习模型结合主动学习方法分析提升效果,以及使用BERT模型结合3种采样策略进行深度主动学习训练,在共19847条样本的新闻爬虫语料上以筛选出农业相关新闻为目标,通过每轮增加30个样本标注的迭代实验进行测试。[结果/结论]实验结果表明:主动学习方法的应用对各个模型的训练过程均有明显提升。其中BERT模型配合判别性主动学习采样函数,具有最优的新闻文本分类效果和最低的标注数据需求。

浅谈水工环地质勘察工作的措施

伴随着我国经济的不断发展，水工环勘察工作面临了更为严峻的考验。水工环对于人们的生存和发展有着非常重要的意义，国民经济与人们的生活都离不开水工环，同时水工环中各项工作对于生态保护与生态环境的建设来说都是非常重要的。因此，必须提高水工环的工作水平，只有这样才能构筑起水资源科学配置体系、地质灾害防灾体系和生态环境预警体系，才能更有效地开展矿山勘察工作，保证勘察的科学性和准确性，使得矿产勘察工作质量得到有效的提高。本文就目前水工环地质的现状，应用范围以及提高水工环地质勘察工作的措施进行论述，仅供同行参考。