近年来,我国支持发展万头规模羊场,在全行业的共同努力下,我国畜禽标准化规模化养殖发展迅速,涌现一批大型现代化养殖企业,新品种、新技术及新设备推广应用加快,生产机械化、信息化及智能化水平不断提高。根据羊业集约化养殖现状,团队...近年来,我国支持发展万头规模羊场,在全行业的共同努力下,我国畜禽标准化规模化养殖发展迅速,涌现一批大型现代化养殖企业,新品种、新技术及新设备推广应用加快,生产机械化、信息化及智能化水平不断提高。根据羊业集约化养殖现状,团队建立“吉羊”智慧养殖管控系统,并在示范场完成系统开发及应用测试。系统主要通过搭建人工智能物联网AIoT(artificial intelligence&Internet of Things)平台,实现羊只数据的共享与传输,实现物联网数据一体化,提高羊场饲养管理水平;通过采集环控环境数据实现智能控制,明确饮水、用电、用料量,准确采集生产数据,掌握生产成本,能耗数据实时准确采集,达到增产增效的目的;通过卷积算法和深度学习技术深度开发AI(artificial intelligence)盘点技术,提高饲养管理效率,进一步实现疾病诊断及溯源管理。本研究对该平台进行系统的应用测试,对主要的饲养管理功能及AI盘点功能进行数据检测,结果发现饲养管理功能数据传输准确、管理功能均可实现,AI盘点功能准确率远超预期,达到98%。该平台的开发利用将数字化管理系统引入羊场,为提高养羊业的集约化生产水平奠定基础。展开更多
温湿度是评价文物保存微环境的重要因素。目前,基于文物预防性保护工作的要求产生了大量文物保存微环境监测数据。如何更好地分析、利用现有的数据,建立有效的数学分析模型,用以评估并优化现有的环境调控措施是预防性保护工作的重要课...温湿度是评价文物保存微环境的重要因素。目前,基于文物预防性保护工作的要求产生了大量文物保存微环境监测数据。如何更好地分析、利用现有的数据,建立有效的数学分析模型,用以评估并优化现有的环境调控措施是预防性保护工作的重要课题。本研究使用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)的方法,建立能够反映展柜所处环境温度瞬态变化的三维CFD仿真模型,通过瞬态温度边界建模方法,将展柜外实测温度数据使用UDF(user defined function)编译,作为模型的瞬态边界条件。模型使用夏季工况的柜内温度实测数据进行标定,并将标定后的模型直接应用于冬季工况。结果表明,经标定后的模型在夏季工况中运行良好,模拟值与实测值间的平均偏差为0.18℃,最大偏差为0.33℃。模型直接应用于冬季工况,表现出很好的预测效果,模拟值与实测值之间的平均偏差为0.029℃,最大偏差为0.081℃,进一步验证了模型的有效性。本研究为预防性保护的监测数据利用及定量化研究提供了一种新的思路,同时证明了CFD技术在文物保护领域的广阔应用前景。展开更多
文摘近年来,我国支持发展万头规模羊场,在全行业的共同努力下,我国畜禽标准化规模化养殖发展迅速,涌现一批大型现代化养殖企业,新品种、新技术及新设备推广应用加快,生产机械化、信息化及智能化水平不断提高。根据羊业集约化养殖现状,团队建立“吉羊”智慧养殖管控系统,并在示范场完成系统开发及应用测试。系统主要通过搭建人工智能物联网AIoT(artificial intelligence&Internet of Things)平台,实现羊只数据的共享与传输,实现物联网数据一体化,提高羊场饲养管理水平;通过采集环控环境数据实现智能控制,明确饮水、用电、用料量,准确采集生产数据,掌握生产成本,能耗数据实时准确采集,达到增产增效的目的;通过卷积算法和深度学习技术深度开发AI(artificial intelligence)盘点技术,提高饲养管理效率,进一步实现疾病诊断及溯源管理。本研究对该平台进行系统的应用测试,对主要的饲养管理功能及AI盘点功能进行数据检测,结果发现饲养管理功能数据传输准确、管理功能均可实现,AI盘点功能准确率远超预期,达到98%。该平台的开发利用将数字化管理系统引入羊场,为提高养羊业的集约化生产水平奠定基础。
文摘温湿度是评价文物保存微环境的重要因素。目前,基于文物预防性保护工作的要求产生了大量文物保存微环境监测数据。如何更好地分析、利用现有的数据,建立有效的数学分析模型,用以评估并优化现有的环境调控措施是预防性保护工作的重要课题。本研究使用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)的方法,建立能够反映展柜所处环境温度瞬态变化的三维CFD仿真模型,通过瞬态温度边界建模方法,将展柜外实测温度数据使用UDF(user defined function)编译,作为模型的瞬态边界条件。模型使用夏季工况的柜内温度实测数据进行标定,并将标定后的模型直接应用于冬季工况。结果表明,经标定后的模型在夏季工况中运行良好,模拟值与实测值间的平均偏差为0.18℃,最大偏差为0.33℃。模型直接应用于冬季工况,表现出很好的预测效果,模拟值与实测值之间的平均偏差为0.029℃,最大偏差为0.081℃,进一步验证了模型的有效性。本研究为预防性保护的监测数据利用及定量化研究提供了一种新的思路,同时证明了CFD技术在文物保护领域的广阔应用前景。