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摘要:設(shè)計(jì)了氫氣定容燃燒模擬實(shí)驗(yàn)裝置，利用紋影法在此裝置中進(jìn)行了無(wú)隔板和帶隔板條件下的氫氣空氣預(yù)混合物燃燒特性研究,。結(jié)果表明，該裝置可模擬氫氣,、空氣預(yù)混合物的自燃,。本文實(shí)驗(yàn)條件下,，無(wú)隔板實(shí)驗(yàn)中,，球形火焰兩端出現(xiàn)兩股火焰；氫氣空氣預(yù)混合物的自燃首先發(fā)生在球形火焰前鋒與兩側(cè)壁面的夾角區(qū)域,。帶隔板實(shí)驗(yàn)中,，2種方案都可實(shí)現(xiàn)自燃；其中第2種方案可有效阻斷火焰從上燃燒室傳播到下燃燒室,，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自燃,。

摘要:運(yùn)用基于雙特征角的氣道穩(wěn)流測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)四氣門電噴汽油機(jī)缸內(nèi)不同測(cè)試平面內(nèi)的氣流運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了試驗(yàn),、分析及評(píng)價(jià),。引入特征矢量的概念，利用缸內(nèi)滾流運(yùn)動(dòng)矢量軌跡圖及不同氣門升程下發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)氣流運(yùn)動(dòng)特征矢量表,，分析了缸內(nèi)不同氣流運(yùn)動(dòng)形式的氣流強(qiáng)度,、作用平面、矢量方向,，宏觀地反映了缸內(nèi)氣體流場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)特性及分布規(guī)律,。在發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)氣系統(tǒng)的優(yōu)化過(guò)程中，為組織缸內(nèi)氣流最優(yōu)化作用區(qū)域及適當(dāng)強(qiáng)度的氣流運(yùn)動(dòng),，改善汽油機(jī)性能提供了新的方法和全面的數(shù)據(jù)依據(jù),。

摘要:進(jìn)氣流動(dòng)對(duì)進(jìn)氣道噴射式（PFI）汽油機(jī)燃油噴射過(guò)程有重要的影響,，采用數(shù)值計(jì)算及臺(tái)架試驗(yàn)的方法研究了進(jìn)氣流動(dòng)對(duì)汽油噴霧碰壁過(guò)程的影響,。研究表明：進(jìn)氣氣流有助于燃油的空間霧化，減少以液態(tài)形式到達(dá)壁面的燃油,；進(jìn)氣流動(dòng)能夠明顯提高噴霧的貫穿性能,，同時(shí)在進(jìn)氣流動(dòng)方向上產(chǎn)生的偏轉(zhuǎn)使附壁油膜的落點(diǎn)產(chǎn)生變化,，使油膜的面積增大，有助于附壁油膜的蒸發(fā),；當(dāng)機(jī)體溫度較低時(shí),，進(jìn)氣流動(dòng)對(duì)燃油蒸發(fā)的作用較為明顯；當(dāng)節(jié)氣門開(kāi)度較大時(shí),，由于溫度較高，進(jìn)氣流動(dòng)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的改善效果不明顯,。

摘要:小桐子油在常溫下的黏度比柴油大10倍以上,，因此研究柴油機(jī)燃用小桐子油的燃燒過(guò)程，對(duì)于小桐子油作為燃料的實(shí)際應(yīng)用有重要的意義,。建立了柴油機(jī)三維燃燒模型,，對(duì)柴油機(jī)燃用小桐子油的燃燒過(guò)程進(jìn)行了模擬。模擬所得的氣缸壓力與試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果較為吻合,。通過(guò)三維燃燒模擬對(duì)缸內(nèi)的流場(chǎng),、溫度場(chǎng)及平均溫度的變化進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)燃用小桐子油時(shí)柴油機(jī)的噴油時(shí)刻比燃用柴油時(shí)略有提前,。燃燒始點(diǎn)較早,，預(yù)混燃燒峰值提前，燃燒持續(xù)期較大,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種以耐高溫濾袋為過(guò)濾元件的柴油機(jī)排氣微粒雙過(guò)濾器系統(tǒng),。利用柴油機(jī)工作時(shí)大量進(jìn)氣流的反吹過(guò)程把沉積在濾袋上的微粒（PM）送回到氣缸內(nèi)，輔助用壓縮氣體噴嘴掃描反吹方法強(qiáng)制把沉積的PM徹底從濾袋上分開(kāi)而隨進(jìn)氣流回到氣缸中,，在燃燒室內(nèi)燒掉PM實(shí)現(xiàn)袋式過(guò)濾器再生,，達(dá)到袋濾器徹底再生的目的。在一臺(tái)單缸柴油機(jī)上進(jìn)行了驗(yàn)證性試驗(yàn),。結(jié)果表明,，袋濾器能保證82%～94%的過(guò)濾效率。在過(guò)濾時(shí)間和再生時(shí)間相等的穩(wěn)定工況下,，袋濾器的進(jìn),、排氣阻力得到徹底恢復(fù)，能增加再生后所維持的過(guò)濾時(shí)間而減少再生頻率,，表明進(jìn)氣加上壓縮氣體反吹過(guò)程不僅能把濾袋捕集的微粒重新送回氣缸中,，而且微粒能在燃燒室中燒掉實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)有效再生。

摘要:以熱力學(xué)第一定律為基礎(chǔ),，分析了柴油機(jī)熱功轉(zhuǎn)換的機(jī)制,，在此基礎(chǔ)上建立了基于GT—Suite軟件的仿真模型，實(shí)現(xiàn)了冷卻系統(tǒng)與發(fā)動(dòng)機(jī)的耦合仿真,。設(shè)計(jì)并進(jìn)行了DEUTZ TCD8V2015型柴油機(jī)的熱平衡試驗(yàn),，對(duì)仿真模型進(jìn)行了校核,。利用所建立的分析手段，研究了冷卻液溫度變化對(duì)柴油機(jī)熱功轉(zhuǎn)換過(guò)程的影響,，得出了發(fā)動(dòng)機(jī)性能及缸內(nèi)傳熱隨冷卻液溫度的變化趨勢(shì),。結(jié)果表明柴油機(jī)中小負(fù)荷時(shí)冷卻液溫度變化對(duì)熱功轉(zhuǎn)換效率影響較大，冷卻液溫度每升高20℃,，熱功轉(zhuǎn)換效率增加2%~3%,。

摘要:選用生物泳動(dòng)床、生物濾池兩種污水處理工藝下的再生水進(jìn)行滴灌試驗(yàn),，研究灌水器內(nèi)生物膜的生長(zhǎng)情況,。結(jié)果表明：灌水器內(nèi)的生物膜經(jīng)歷附著期、生長(zhǎng)期和成熟期,，在成熟期達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài),；灌水器進(jìn)水口處的生物膜附著快、生長(zhǎng)速度快,，生物膜最厚,。脫落的生物膜沉積于流道內(nèi)或出水口，體現(xiàn)流量的變化,。灌水器的平均流量變化落后于生物膜的生長(zhǎng)變化,；當(dāng)生物膜到達(dá)成熟期時(shí)，生物膜反復(fù)脫落生長(zhǎng),，是灌水器堵塞的高風(fēng)險(xiǎn)期,，表現(xiàn)為灌水器的平均流量持續(xù)下降。系統(tǒng)運(yùn)行184h后,，可采用加酸,、加氯等措施沖洗滴灌灌水器。

摘要:為探明迷宮流道滴頭發(fā)生物理堵塞的成因及過(guò)程,，采用分段粒徑渾水周期間歇滴灌的試驗(yàn)方法,，分別對(duì)含沙量、泥沙顆粒粒徑和水溫對(duì)滴頭堵塞發(fā)生過(guò)程的影響進(jìn)行研究,。結(jié)果表明：對(duì)于泥沙顆粒粒徑小于0.1mm的渾水滴灌而言,，粒徑越小越易造成滴頭堵塞，且其堵塞程度隨渾水含沙量的升高而急劇升高,；存在造成滴頭堵塞的敏感粒徑范圍,，在夏季灌溉時(shí)小于0.031m的粒徑為易堵塞粒徑；水溫是影響滴頭堵塞的重要因素,，水溫越高滴頭的抗物理堵塞性能越好,。

摘要:為了提高綠地精準(zhǔn)灌溉控制系統(tǒng)中兩點(diǎn)法測(cè)量土壤墑情的測(cè)量精度,，通過(guò)對(duì)土壤水分傳感器一體化的研究,，設(shè)計(jì)了雙層復(fù)合土壤水分傳感器,，相比于傳統(tǒng)的兩個(gè)傳感器策略，使用該復(fù)合型土壤水分傳感器測(cè)量結(jié)果更加精確,，且降低了能耗,。為了獲得綠地作物的最優(yōu)灌溉量，確保灌溉水不浪費(fèi)且能滿足作物正常生長(zhǎng)的需求,，以高羊茅為例,，通過(guò)實(shí)驗(yàn)，在綜合分析高羊茅生長(zhǎng)需求,、土壤墑情和部分氣象資料的基礎(chǔ)上,，得出適合于高羊茅的最優(yōu)灌溉量為12mm。

摘要:利用聯(lián)合多重分形方法識(shí)別在不同尺度上對(duì)土壤水分特征曲線空間變異性都具有顯著影響的因素,，基于得出的結(jié)論建立考慮尺度效應(yīng)的小尺度和大尺度van Genuchten模型參數(shù)的土壤傳遞函數(shù),，探討了將小尺度上得出的聯(lián)合多重分形結(jié)論進(jìn)行尺度擴(kuò)展,，應(yīng)用到大尺度上的可行性,。結(jié)果表明：小尺度和大尺度上基于0～20cm和20～40cm土層van Genuchten模型參數(shù)土壤傳遞函數(shù)預(yù)測(cè)的土壤含水率均方根誤差分別為0.0386、0.0473和0.0270,、0.0304,，可將小尺度上進(jìn)行聯(lián)合多重分形分析得出的結(jié)論進(jìn)行尺度擴(kuò)展，應(yīng)用到大尺度上,，且建立的土壤傳遞函數(shù)具有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)和較高的預(yù)測(cè)精度,。

摘要:以北京市延慶縣綠富隆有機(jī)肥蔬菜研究基地長(zhǎng)期定位肥料試驗(yàn)地為試驗(yàn)平臺(tái),，利用濕篩法獲得不同粒級(jí)的團(tuán)聚體,通過(guò)16SrDNA-PCR-DGGE技術(shù)進(jìn)行測(cè)序分析,，研究不同施肥條件下微生物群落對(duì)棕壤土團(tuán)聚體和碳分布的影響。結(jié)果表明,，有機(jī)肥（OF）處理的0.25~2mm水穩(wěn)性團(tuán)聚體增加,，增加幅度為109.0%；0.053~0.25mm和小于0.053mm粒級(jí)團(tuán)聚體的含量均下降,，與CK（不施肥） 相比分別下降了31.9%和142.1%,。OF處理對(duì)土壤各粒級(jí)團(tuán)聚體中碳含量均有顯著提高，與CK相比,，提高15.2%~46.9%,，其中大于2mm團(tuán)聚體中碳含量提高了46.9%。棕壤碳含量與大于2mm粒級(jí)團(tuán)聚體含量呈正相關(guān),；與0.25~2mm粒級(jí)團(tuán)聚體呈極顯著正相關(guān),；與0.053~0.25mm粒級(jí)團(tuán)聚體含量呈極顯著負(fù)相關(guān)；與小于0.053mm粒級(jí)團(tuán)聚體呈顯著負(fù)相關(guān),。

摘要:針對(duì)映射法的曲面網(wǎng)格生成容易產(chǎn)生畸變而導(dǎo)致網(wǎng)格質(zhì)量較差的問(wèn)題,，提出一種基于黎曼度量,，結(jié)合前沿推進(jìn)技術(shù)（AFT）和Delaunay三角劃分（DT）方法的曲面網(wǎng)格生成算法。該算法在黎曼度量的基礎(chǔ)上,，用改進(jìn)的前沿推進(jìn)技術(shù)生成參數(shù)域內(nèi)的背景網(wǎng)格,；且在對(duì)參數(shù)域內(nèi)背景網(wǎng)格進(jìn)行加密時(shí)，為了抵消映射過(guò)程中的畸變,，采用插入三角形外接橢圓圓心的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)Delaunay插點(diǎn)內(nèi)核,，并給出了橢圓圓心定位以及判斷節(jié)點(diǎn)是否在橢圓內(nèi)的方法。該算法通過(guò)黎曼度量的引入以及合理的背景網(wǎng)格充分地考慮了映射畸變和算法效率,，實(shí)例表明,，算法易于實(shí)施，穩(wěn)定性好且生成的網(wǎng)格質(zhì)量較高,。

摘要:為研究離心泵發(fā)生汽蝕時(shí)流道內(nèi)部變化規(guī)律,，通過(guò)三維軟件Pro/E對(duì)離心泵內(nèi)部流道進(jìn)行三維造型，利用雷諾時(shí)均N—S方程和RNG k—ε兩方程及SIMPLEC算法,，采用全空化模型并考慮水中未溶解氣體對(duì)空化的影響,應(yīng)用計(jì)算流體力學(xué)軟件CFX對(duì)離心泵全流道內(nèi)的氣液兩相湍流進(jìn)行了數(shù)值模擬計(jì)算,，分析了離心泵內(nèi)部發(fā)生汽蝕時(shí)的非定常流動(dòng)的規(guī)律。結(jié)果表明：在汽蝕初生到臨界汽蝕余量這一區(qū)間范圍內(nèi),，氣體體積分?jǐn)?shù)主要集中在無(wú)量綱徑向位置為0.2附近的一段區(qū)間內(nèi),。隨著汽蝕余量的降低，氣體體積分?jǐn)?shù)的密度會(huì)相應(yīng)地增加,，受葉輪和蝸殼的耦合作用呈現(xiàn)不對(duì)稱分布,，在汽蝕初生時(shí)葉輪流道內(nèi)壓力波動(dòng)呈正弦周期性變化。隨著汽蝕余量的降低和氣體分?jǐn)?shù)的增加,，葉輪流道內(nèi)壓力呈現(xiàn)不規(guī)則變化,，壓力脈動(dòng)從隔舌處開(kāi)始沿著葉輪旋轉(zhuǎn)方向逐漸衰落。

摘要:軸流泵端壁區(qū)流動(dòng)對(duì)流場(chǎng)結(jié)構(gòu),、能量傳輸,、水力效率等有著重要的影響?；贑FD技術(shù)和高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,，對(duì)不同葉頂間隙的軸流泵方案進(jìn)行了全流場(chǎng)數(shù)值模擬，探討了葉頂間隙對(duì)端壁區(qū)軸面速度,、環(huán)量等流動(dòng)參數(shù)的影響規(guī)律,，分析了葉頂泄漏渦的產(chǎn)生機(jī)理及其結(jié)構(gòu)，并與高速攝影試驗(yàn)進(jìn)行了對(duì)比,。研究結(jié)果表明,，端壁區(qū)葉頂間隙導(dǎo)致進(jìn)口軸面速度非均勻分布和輪緣側(cè)二次回流；葉輪出口的端壁間隙區(qū)軸面流動(dòng)減弱，且葉頂間隙越大,，軸面速度下降幅度越大,；葉頂間隙附近的二次回流區(qū)使葉輪進(jìn)口產(chǎn)生環(huán)量，當(dāng)葉頂間隙增大至2mm時(shí),，約50%的流動(dòng)區(qū)域受到間隙的影響而產(chǎn)生預(yù)旋,；端壁區(qū)葉頂泄漏渦的數(shù)值模擬運(yùn)動(dòng)軌跡及結(jié)構(gòu)與試驗(yàn)一致，在小流量工況下,，泄漏渦強(qiáng)度增強(qiáng),，且干擾流場(chǎng)范圍擴(kuò)大。

摘要:針對(duì)一典型的150QJ20型深井離心泵,，設(shè)計(jì)了3種進(jìn)口邊位置的葉輪,，基于Fluent軟件，采用標(biāo)準(zhǔn)k—ε模型,、SIMPLEC算法對(duì)其進(jìn)行了全流場(chǎng)數(shù)值計(jì)算,，對(duì)不同進(jìn)口邊位置的葉輪出口斷面的壓力場(chǎng)、湍流場(chǎng)和速度場(chǎng)進(jìn)行了比較,，并結(jié)合試驗(yàn)分析了進(jìn)口邊位置對(duì)深井離心泵水力性能的影響,。結(jié)果表明，適當(dāng)延伸葉輪進(jìn)口邊,，增加后流線的長(zhǎng)度,，可以減小葉輪出口的湍流強(qiáng)度,，改善流場(chǎng)分布,；可以相對(duì)減小葉輪進(jìn)口直徑和葉輪進(jìn)口的沖擊損失，提高深井離心泵的水力性能,。

摘要:為了研究帶小葉片的單葉片螺旋離心泵壓力脈動(dòng)特性，采用Navier—Stokes方程和標(biāo)準(zhǔn)的k—ε湍流模型對(duì)帶小葉片和單葉片的螺旋離心泵的內(nèi)部流場(chǎng)進(jìn)行非定常數(shù)值計(jì)算,。通過(guò)模擬分別獲得了帶小葉片和單葉片的螺旋離心泵蝸殼出口以及蝸殼內(nèi)部壓力脈動(dòng)特性,，并對(duì)其進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明：各個(gè)工況下,，帶小葉片和單葉片的螺旋離心泵蝸殼出口以及蝸殼內(nèi)部壓力脈動(dòng)特性呈周期性變化,，且主頻均為各自葉片通過(guò)頻率，壓力波動(dòng)的幅度大部分集中在低頻區(qū)域,；采用小葉片后周期變?yōu)樵Ｐ椭芷诘囊话?，蝸殼及蝸殼?nèi)部出口壓力波動(dòng)的幅度明顯減小，脈動(dòng)幅值也明顯減小,，且高頻脈動(dòng)有所減少,。研究表明單葉片螺旋離心泵葉輪小葉片的添加可以有效改善泵內(nèi)部壓力脈動(dòng)特性，且對(duì)降低蝸殼上的振動(dòng)噪聲有一定積極作用。

摘要:在層流爐冷態(tài)粒子圖像測(cè)速（PIV）系統(tǒng)中,，相機(jī)與測(cè)量管的相對(duì)位置是保證試驗(yàn)數(shù)據(jù)精確的重要條件,。為使試驗(yàn)過(guò)程中整個(gè)PIV系統(tǒng)操作起來(lái)更加方便、準(zhǔn)確,、快捷,，設(shè)計(jì)了二維PIV自動(dòng)控制系統(tǒng)，并在層流爐冷態(tài)模擬裝置上對(duì)該系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,。與沒(méi)有使用二維PIV自動(dòng)控制系統(tǒng)之前的試驗(yàn)結(jié)果相比：各測(cè)量段顆粒的軸向中心速度相互之間的銜接實(shí)現(xiàn)了平滑過(guò)渡,，消除了跳躍性變化；收集距離為350mm,，主氣流流量為1.5m3/h時(shí),，層流爐內(nèi)顆粒停留時(shí)間的相對(duì)誤差為9.218%。說(shuō)明該二維PIV自動(dòng)控制系統(tǒng)能夠滿足層流爐冷態(tài)試驗(yàn)需要,，實(shí)現(xiàn)了均勻,、連續(xù)拍攝，減少了人為誤差,，提高了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,。

摘要:對(duì)下吸式固定床氣化爐采用兩層配氣口實(shí)現(xiàn)氣化劑進(jìn)給量的主動(dòng)控制,，利用Fluent軟件對(duì)爐內(nèi)氣壓分布和速度進(jìn)行模擬分析,，結(jié)果表明氣化爐主要反應(yīng)區(qū)氣壓場(chǎng)呈現(xiàn)“梯級(jí)分布、層界分明”規(guī)律,，速度場(chǎng)由上而下逐漸遞增,，同一截面流場(chǎng)具有較高的均勻性。以玉米秸稈為原料,，對(duì)本氣化爐壓力場(chǎng)和溫度場(chǎng)進(jìn)行了試驗(yàn)研究,，結(jié)果表明采取主動(dòng)配氣有利于促進(jìn)氣化爐的均勻反應(yīng)，同一反應(yīng)截面反應(yīng)溫度相對(duì)穩(wěn)定,，燃?xì)饨M分波動(dòng)較小,，熱值保持在5500kJ/m3以上。

摘要:為了研究室溫（20℃）貯藏下“秦美”獼猴桃電參數(shù)與生理參數(shù)的相關(guān)性,，探討用電特性無(wú)損檢測(cè)生理特性的可行性,，用SPSS軟件對(duì)果實(shí)復(fù)阻抗等6個(gè)電參數(shù)和果實(shí)硬度等12個(gè)生理參數(shù)之間進(jìn)行了相關(guān)性分析。結(jié)果顯示,，復(fù)阻抗和電容在特征頻率下能量化的生理參數(shù)多,，其中復(fù)阻抗能量化硬度等8個(gè)生理參數(shù)，電容能量化7個(gè)生理參數(shù),，而電感不能量化任何一個(gè)生理參數(shù),。阻抗相角量化可滴定酸含量、相對(duì)電導(dǎo)率、淀粉含量和纖維素含量的可靠性高,。除了淀粉酶活性,、PE活性、PG活性,、Cx活性之外,，其余生理參數(shù)都可在特征頻率下用敏感電參數(shù)來(lái)量化。

摘要:從全國(guó)21個(gè)省份收集78個(gè)代表性酒糟樣品,，采用國(guó)標(biāo)方法測(cè)定了其成分含量并進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,，結(jié)果顯示粗纖維、粗灰分和粗蛋白3種成分質(zhì)量分?jǐn)?shù)分布范圍分別為1.60%~37.54%,、0.74%~26.85%和12.01%~38.69%,，標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為8.33%、5.21%和7.11%,，樣品成分含量差異較大,。利用NIRS建立了其粗纖維、粗灰分和粗蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)的定量分析模型,，定標(biāo)決定系數(shù)分別為0.98,、0.91和0.96，定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為1.19%,、1.58%和1.61%,，驗(yàn)證決定系數(shù)分別為0.98、0.92和0.96,，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為1.20%,、1.57%和1.60%，相對(duì)分析誤差分別為7.38,、3.75和4.98,，模型預(yù)測(cè)精度較高,，可以用于實(shí)際檢測(cè)分析,。

摘要:對(duì)采摘于一棗園的180個(gè)壺瓶棗樣本,隨機(jī)分成150個(gè)樣本校正集和30個(gè)樣本預(yù)測(cè)集。用Field Spec3光譜儀采集光譜,并進(jìn)行多元散射校正（MSC）預(yù)處理,之后分別利用連續(xù)投影算法（SPA）和逐步回歸法（SRA）提取特征波長(zhǎng),并結(jié)合光譜理論分析確定,，再分別基于偏最小二乘法(PLS)和最小二乘—支持向量機(jī)(LS—SVM)建立壺瓶棗可溶性固形物含量預(yù)測(cè)的簡(jiǎn)化模型和全波段模型,。結(jié)果表明,全波段PLS模型預(yù)測(cè)的相關(guān)系數(shù)和預(yù)測(cè)均方根誤差分別為0.8874和1.0889，預(yù)測(cè)效果最好,；建立的MSC—SPA—PLS模型預(yù)測(cè)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.7990和1.4078,，建立的MSC—SRA—PLS模型預(yù)測(cè)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.8224和1.3851，與全波段的MSC—PLS相比,，精度均降低,；建立的MSC—SPA—LS—SVM模型預(yù)測(cè)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.7963和1.1458，與全波段的MSC—LS—SVM相比，精度提高,；建立的MSC—SRA—LS—SVM模型預(yù)測(cè)精度很低,，不適用。

摘要:研究了測(cè)量信號(hào)頻率(1~1000kHz),、溫度(5~40℃)和含水率(14.7%~22.7%)對(duì)薏米相對(duì)介電常數(shù)的影響,，分析了影響相對(duì)介電常數(shù)變化的原因，建立了100kHz下基于相對(duì)介電常數(shù)和樣品溫度預(yù)測(cè)薏米含水率的數(shù)學(xué)模型,，并對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證,。研究結(jié)果表明，在1~1000kHz頻段內(nèi),，薏米的相對(duì)介電常數(shù)隨著樣品含水率和溫度的升高而增大,，卻隨著信號(hào)頻率的增大單調(diào)減小,；頻率一定時(shí),，可用三次多項(xiàng)式表示含水率與相對(duì)介電常數(shù)和溫度的關(guān)系；100kHz下模型的決定系數(shù)是0.9976,，實(shí)測(cè)薏米含水率與預(yù)測(cè)含水率的決定系數(shù)為0.9977,。

摘要:對(duì)菊粉水溶液的黏度,、膨脹度,、持水力及凝膠質(zhì)構(gòu)特性進(jìn)行了研究。當(dāng)菊粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)低于25%時(shí),，其水溶液黏度很低且隨質(zhì)量分?jǐn)?shù)增加變化不明顯,，但當(dāng)質(zhì)量分?jǐn)?shù)高于25%時(shí)，其黏度隨質(zhì)量分?jǐn)?shù)增加迅速上升,。菊粉膨脹度和持水力受溫度影響顯著,，均在40℃時(shí)趨向最大值。采用凝膠指數(shù)（VGI）和成膠時(shí)間評(píng)價(jià)菊粉成膠能力的結(jié)果顯示,，只有當(dāng)菊粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)高于35%才能全部形成凝膠,，且質(zhì)量分?jǐn)?shù)越高，成膠時(shí)間越短,。通過(guò)TPA試驗(yàn)分析了菊粉凝膠的質(zhì)構(gòu)特性,，結(jié)果表明隨菊粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)及貯藏時(shí)間的提高，凝膠硬度,、強(qiáng)度,、黏附力、黏著性和咀嚼性都有不同程度的提高,，其中凝膠硬度,、強(qiáng)度,、黏著性及咀嚼性均在菊粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)超過(guò)40%時(shí)增加明顯。

摘要:對(duì)50份普洱茶樣進(jìn)行了檢測(cè),，表明普洱茶樣中丙烯酰胺（AA）含量總體較低（2.05～91.95ng/g）,。通過(guò)對(duì)渥堆茶樣中AA生成量與蔗糖、葡萄糖,、果糖含量進(jìn)行相關(guān)性分析,，得出蔗糖含量與AA生成量相關(guān)系數(shù)最大（R2=0.5776），果糖次之（R2=0.4977）,，葡萄糖相關(guān)性最?。≧2=0.2567）。渥堆普洱茶樣中天冬酰胺含量低于檢測(cè)限,，無(wú)法檢出,。同時(shí)結(jié)合文獻(xiàn)推測(cè)認(rèn)為普洱茶渥堆發(fā)酵過(guò)程中AA主要是通過(guò)丙烯醛途徑生成，天冬酰胺途徑貢獻(xiàn)很小,。

摘要:以我國(guó)主要葡萄酒產(chǎn)區(qū)的霞多麗（Chardonnay）干白葡萄酒為研究對(duì)象,，對(duì)不同產(chǎn)區(qū)和年份的葡萄酒樣品進(jìn)行香氣質(zhì)量分析，建立了霞多麗香氣特征與香氣成分之間的數(shù)學(xué)聯(lián)系,。葡萄酒香氣感官量化分析由30名經(jīng)過(guò)葡萄酒標(biāo)準(zhǔn)香氣物質(zhì)培訓(xùn)的品嘗員進(jìn)行,，量化數(shù)據(jù)綜合了香氣特征使用頻率和強(qiáng)度分值。葡萄酒香氣成分采用固相微萃取技術(shù)偶聯(lián)GC—MS檢測(cè)分析,。對(duì)香氣特征量化數(shù)據(jù)的主成分分析和相關(guān)分析結(jié)果表明,，我國(guó)主要產(chǎn)區(qū)霞多麗干白葡萄酒有6個(gè)典型香氣特征：柑橘、菠蘿,、紫羅蘭,、石灰水、青蘋果和檸檬,。香氣成分的氣味活性值（OAV）分析表明,，供試酒樣中檢測(cè)出的64種香氣成分有25種具有氣味活性，高含量化合物中酯類香氣貢獻(xiàn)率明顯高于高級(jí)醇和有機(jī)酸,，微量成分中萜烯醇和去甲類異戊二烯化合物香氣貢獻(xiàn)率高,。通過(guò)用香氣成分建立我國(guó)霞多麗干白6個(gè)典型香氣特征的回歸模型，預(yù)測(cè)香氣特征的強(qiáng)度,，判別葡萄酒的香氣質(zhì)量和產(chǎn)區(qū),。結(jié)果顯示，6個(gè)模型中5個(gè)方差分析達(dá)到極顯著水平,，t檢驗(yàn)顯示它們的常數(shù)項(xiàng)和化合物系數(shù)極顯著，實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值相關(guān)系數(shù)R2在0.979~0.999之間,。

摘要:利用自制的熱風(fēng)干燥在線測(cè)試裝置,，對(duì)銀杏果的熱風(fēng)干燥進(jìn)行了試驗(yàn)研究，探討了熱風(fēng)溫度,、熱風(fēng)速度及裝載量對(duì)含水率,、干燥速率的影響，通過(guò)響應(yīng)面分析和逐步逼近法分析了熱風(fēng)溫度,、熱風(fēng)速度及裝載量與干燥過(guò)程平均能耗,、平均干燥速率、蛋白質(zhì)保存率以及干燥后的感官品質(zhì)之間的關(guān)系,，建立了二次回歸數(shù)學(xué)模型,。并利用函數(shù)期望優(yōu)化方法進(jìn)行了多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化，確定了銀杏果熱風(fēng)干燥的最佳工藝參數(shù)組合,。結(jié)果表明,，銀杏果熱風(fēng)干燥過(guò)程中加速過(guò)程不明顯，主要集中在恒速和降速的干燥階段,。其最佳工藝參數(shù)組合為：熱風(fēng)溫度68℃,、熱風(fēng)速度1.15m/s、裝載量15.58kg/m2,。此時(shí)平均能耗為11.86kW·h/kg,、平均干燥速率為9.77%/h、蛋白質(zhì)保存率為90.30%,、感官評(píng)分為8.57分,。

摘要:研究了兩步超濾法分離雞蛋清中卵白蛋白與溶菌酶的可行性?；诔瑸V機(jī)理分析了超濾過(guò)程中初始料液體積分?jǐn)?shù),、pH值和跨膜壓力等參數(shù)對(duì)膜通量、透過(guò)液蛋白質(zhì)質(zhì)量濃度的影響,。在考察膜通量變化確定超濾時(shí)間的基礎(chǔ)上,，通過(guò)超濾試驗(yàn)獲得最佳工藝條件：初始料液體積分?jǐn)?shù)6.0%，pH值2.5,，跨膜壓力0.12MPa,。超濾產(chǎn)物純度、回收率較高,，卵白蛋白,、溶菌酶的純度分別為85.72%、87.21%,，回收率分別為51.36%,、62.58%。試驗(yàn)結(jié)果表明,，兩步超濾法可用于雞蛋清卵白蛋白與溶菌酶的規(guī)?；?、高效分離。

摘要:為實(shí)現(xiàn)果實(shí)收獲機(jī)器人避障,，研究了樹(shù)枝空間信息提取方法和果樹(shù)樹(shù)枝三維重建方法：采用歸一化互相關(guān)法獲取立體圖像視差圖,，在圖像中提取樹(shù)枝骨架并采用多線段逼近法提取特征點(diǎn)；結(jié)合視差圖,，利用雙目立體視覺(jué)原理計(jì)算樹(shù)枝骨架特征點(diǎn)的空間坐標(biāo),，再利用距離圖像求取樹(shù)枝半徑信息；將分枝點(diǎn)斷開(kāi)形成簡(jiǎn)單線圖形,，簡(jiǎn)化了樹(shù)枝三維信息,。在空間坐標(biāo)原點(diǎn)采用12棱柱構(gòu)建各段樹(shù)枝模塊，通過(guò)仿射變換將三維模塊以正確的位姿與其他模塊組合成果樹(shù)模型,。試驗(yàn)表明,，生成的虛擬果樹(shù)為水果采摘機(jī)器人避障及路徑規(guī)劃提供了環(huán)境參照。

摘要:為提高重疊番茄的識(shí)別正確率,，提出了一種基于邊緣曲率分析的重疊番茄識(shí)別方法,。該方法從二值圖像中提取番茄區(qū)域的邊緣，并且為進(jìn)一步計(jì)算出邊緣點(diǎn)曲率,，對(duì)邊緣點(diǎn)按逆時(shí)針?lè)较蜻M(jìn)行排序,。計(jì)算出邊緣點(diǎn)曲率后，剔除掉曲率異常的邊緣點(diǎn),。最后通過(guò)對(duì)各剩余邊緣分別進(jìn)行圓回歸,，實(shí)現(xiàn)重疊番茄的識(shí)別。為減小作業(yè)環(huán)境光照變化及枝葉遮擋等因素給識(shí)別帶來(lái)的影響,，采用了基于歸一化色差的固定閾值分割方法,，6條邊緣識(shí)別準(zhǔn)則及3條圓回歸準(zhǔn)則。119幅圖像的試驗(yàn)結(jié)果表明,，存在輕微遮擋的重疊番茄識(shí)別正確率為90.9%,；遮擋率大于25%且小于50%時(shí)，識(shí)別正確率為76.9%,；遮擋率大于50%時(shí),，識(shí)別正確率為23%。

摘要:針對(duì)復(fù)雜溫室環(huán)境中的成熟黃瓜,，采用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割黃瓜圖像，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法處理,，把黃瓜從圖像背景中分離出來(lái),；提取各連通區(qū)域的4個(gè)幾何特征值和灰度共生矩陣基礎(chǔ)上的3個(gè)紋理特征值，作為最小二乘支持向量機(jī)(LS—SVM)的輸入特征向量,；利用訓(xùn)練好的分類器判別圖像中的黃瓜,。試驗(yàn)結(jié)果表明：用于試驗(yàn)的70幅黃瓜圖像,，正確識(shí)別率達(dá)82.9%,，基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割結(jié)合LS—SVM的方法,，適合復(fù)雜背景的溫室黃瓜識(shí)別。

摘要:研究了玉米單倍體育種過(guò)程經(jīng)導(dǎo)入基因標(biāo)記后雜交誘導(dǎo)產(chǎn)生的單倍體與雜合體籽粒特征提取及識(shí)別方法,，實(shí)現(xiàn)了單倍體籽粒的準(zhǔn)確識(shí)別,。以導(dǎo)入基因標(biāo)記后雜交誘導(dǎo)產(chǎn)生的玉米籽粒為研究對(duì)象，根據(jù)顏色特征將玉米分為紫色標(biāo)記,、黃色胚乳及白色胚部3部分,，通過(guò)分析此3部分像素在RGB及HSV顏色空間內(nèi)的分布特點(diǎn)，提出了(G-B)R/B模型,，實(shí)現(xiàn)了紫色標(biāo)記區(qū)域的有效提?。桓鶕?jù)玉米籽粒形態(tài)特點(diǎn)及紫色標(biāo)記部分的分布特點(diǎn),，提出了一種簡(jiǎn)單快速的單倍體籽粒識(shí)別方法,。在單倍體分揀試驗(yàn)臺(tái)上的試驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法對(duì)單倍體的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)98.07%,，且能滿足動(dòng)態(tài)檢測(cè)要求,。

摘要:在2010與2011年度冬小麥生長(zhǎng)季，通過(guò)大田小區(qū)試驗(yàn),，實(shí)測(cè)了冬小麥冠層的高光譜反射率與覆蓋度,。分析了不同覆蓋度下的冬小麥冠層光譜特征以及不同生育期冬小麥冠層光譜反射率與覆蓋度的相關(guān)性，建立了基于歸一化植被指數(shù)（NDVI）與比值植被指數(shù)（RVI）,、小波能量系數(shù)的不同生育期冬小麥覆蓋度估算模型,。結(jié)果表明：覆蓋度越大，冬小麥光譜反射率在可見(jiàn)光波段越小,，在近紅外波段越大,。在可見(jiàn)光波段，光譜反射率與覆蓋度負(fù)相關(guān),，在“紅邊”處,，由負(fù)相關(guān)變成正相關(guān)。在返青期,、拔節(jié)期,，NDVI估算效果好（R2為0.8359、0.8057）,；在抽穗期,、灌漿期，RVI估算效果好（R2為0.8031,、0.8294）,。在返青期,、拔節(jié)期、抽穗期,、灌漿期,，以高頻、低頻小波能量系數(shù)為自變量的冬小麥覆蓋度估算模型的R2分別達(dá)到0.9112,、0.8954,、0.8802、0.9275,。

摘要:針對(duì)環(huán)境溫度,、光質(zhì)和光強(qiáng)對(duì)農(nóng)作物光合作用的影響，提出結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境檢測(cè),、特定波段補(bǔ)光與定量決策的精確補(bǔ)光方法,，設(shè)計(jì)了基于反饋控制機(jī)制的定量決策算法。以單片機(jī)為核心控制器件,，設(shè)計(jì)了可調(diào)光質(zhì)的精準(zhǔn)補(bǔ)光系統(tǒng),，可根據(jù)溫度及紅藍(lán)光目標(biāo)光強(qiáng)與實(shí)時(shí)光強(qiáng)的差值精確計(jì)算補(bǔ)光量，通過(guò)PWM占空比調(diào)整LED輸出光強(qiáng),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)按需補(bǔ)光,；采用的LED光源較白熾燈節(jié)能54%，較熒光燈節(jié)能83%,；在相同LED光源時(shí),，較常規(guī)LED補(bǔ)光系統(tǒng)的節(jié)能率在不同光質(zhì)閾值和氣候條件下具有一定波動(dòng)，平均節(jié)能在30%以上,。

摘要:將標(biāo)準(zhǔn)模擬退火算法的隨機(jī)搜索策略改為混沌遍歷搜索策略,，采取一種特殊的算法確定初始溫度以減少冗余迭代次數(shù)，增加方差判定準(zhǔn)則作為搜索停止的條件,，以多臺(tái)冷水機(jī)組總能耗最小為目標(biāo),，建立最優(yōu)負(fù)荷分配模型，將改進(jìn)的模擬退火算法應(yīng)用于多臺(tái)冷水機(jī)組的負(fù)荷最優(yōu)分配,。理論分析計(jì)算及實(shí)際結(jié)果均表明,，可以實(shí)現(xiàn)節(jié)能，與通常的負(fù)荷分配策略相比,，節(jié)能4%～11%,。

摘要:針對(duì)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化調(diào)度所存在的問(wèn)題，綜合考慮影響網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化調(diào)度的4個(gè)主要因素：最小化生產(chǎn)作業(yè)時(shí)間,、最小化生產(chǎn)作業(yè)成本,、最優(yōu)化生產(chǎn)加工質(zhì)量、最優(yōu)化資源服務(wù)質(zhì)量，建立了網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造資源多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型,。提出了一種基于Pareto多目標(biāo)免疫遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化調(diào)度方法,，該算法綜合運(yùn)用了小生境技術(shù)、群體排序技術(shù)和精英保留策略,，并對(duì)遺傳算子進(jìn)行改進(jìn),，自適應(yīng)地調(diào)整交叉和變異算子，結(jié)合免疫算法的免疫選擇淘汰了相似個(gè)體,，保證了種群多樣性,，避免了早熟現(xiàn)象的發(fā)生,。免疫記憶對(duì)近似最優(yōu)解進(jìn)行動(dòng)態(tài)鄰域搜索,，提高了算法的局部搜索能力。實(shí)例仿真表明了該算法的有效性,。

摘要:以一種具有變形關(guān)節(jié)的多運(yùn)動(dòng)模式仿生移動(dòng)機(jī)器人為研究對(duì)象,，利用坐標(biāo)變換法構(gòu)建了并聯(lián)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型；利用各分支末端之間的幾何關(guān)系,，求解了并聯(lián)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)正解,，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明該機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型構(gòu)建正確,、運(yùn)動(dòng)學(xué)正解求解正確,；利用幾何建模和數(shù)值求解方法對(duì)并聯(lián)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解存在性進(jìn)行了求解驗(yàn)證與分析證明。

摘要:提出了一種能實(shí)現(xiàn)空間三維轉(zhuǎn)動(dòng)和沿Z軸移動(dòng)的機(jī)構(gòu)模型——空間4—SPS/CU并聯(lián)機(jī)器人機(jī)構(gòu)模型,，其中SPS支鏈為驅(qū)動(dòng)支鏈，CU為恰約束從動(dòng)支鏈,。采用螺旋理論分析了4—SPS/CU并聯(lián)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)空間三轉(zhuǎn)動(dòng)一移動(dòng)的機(jī)構(gòu)學(xué)原理,，計(jì)算了自由度，給出了位置正解和反解的方法,，導(dǎo)出了Jacobian 矩陣,，分析了速度、加速度性能,、奇異位形與工作空間,，為該并聯(lián)機(jī)構(gòu)的實(shí)際應(yīng)用提供了理論依據(jù)。

摘要:為了改善高速空間并聯(lián)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)的動(dòng)力學(xué)性能,，將虛擬樣機(jī)技術(shù)應(yīng)用于該測(cè)量機(jī)的彈性動(dòng)力學(xué)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,。協(xié)同利用CAD、CAE和可視化虛擬樣機(jī)技術(shù),，建立高速空間并聯(lián)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)的剛?cè)狁詈咸摂M樣機(jī),，分別考察動(dòng)平臺(tái)質(zhì)量與驅(qū)動(dòng)桿軸徑的變化對(duì)測(cè)量機(jī)運(yùn)動(dòng)輸出誤差及驅(qū)動(dòng)桿最大動(dòng)應(yīng)力等動(dòng)力學(xué)行為的影響規(guī)律，并據(jù)此對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到測(cè)量機(jī)動(dòng)平臺(tái)質(zhì)量為80.85kg,，驅(qū)動(dòng)桿軸徑為44mm,。仿真結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì),，測(cè)量機(jī)驅(qū)動(dòng)桿最大動(dòng)應(yīng)力降為17.5MPa,，運(yùn)動(dòng)輸出誤差也明顯小于優(yōu)化設(shè)計(jì)前，測(cè)量機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性得到明顯改善,。

摘要:針對(duì)三維表面粗糙度評(píng)定中表面測(cè)量數(shù)據(jù)量大且計(jì)算復(fù)雜度高，常用處理方法不能滿足實(shí)時(shí)測(cè)量要求的問(wèn)題,，提出了一種基于圖形處理器(GPU)的三維表面形貌測(cè)量數(shù)據(jù)快速評(píng)定方法,，應(yīng)用CUDA平臺(tái)開(kāi)發(fā)了基于GPU的并行處理算法，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了三維表面質(zhì)量的快速評(píng)定,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法在保證計(jì)算精度的同時(shí)，運(yùn)算效率提高了60倍以上,，可滿足三維表面質(zhì)量在線評(píng)定的要求,。

摘要:以汽車鎂合金輪轂為研究對(duì)象，根據(jù)等溫?cái)D旋成型新工藝要求,，自行設(shè)計(jì)了擠旋成型裝備,，利用有限元方法對(duì)輪轂在徑向上產(chǎn)生的連續(xù)局部塑性變形過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，分析變形規(guī)律,，并通過(guò)正交試驗(yàn)優(yōu)化工藝參數(shù),。擠旋成型試驗(yàn)結(jié)果表明，新工藝明顯增加了輪轂的連續(xù)變形區(qū)尺寸,，變形路徑合理,，顯著提高了成型效率與加工精度。

摘要:為完善同心環(huán)狀縫隙流理論,，采用理論分析與模型試驗(yàn)相結(jié)合的方法,，分析了圓柱體從靜止到起動(dòng)再到運(yùn)行過(guò)程中同心環(huán)狀縫隙流速的分布特點(diǎn)。得出圓柱體的速度,、縫隙寬度以及流量對(duì)環(huán)狀縫隙流的分布和大小的影響,。環(huán)狀縫隙流速隨縫隙寬度的增大呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢(shì)，縫隙寬度約在2cm附近時(shí),，縫隙流速最大,；流量越大，環(huán)狀縫隙流速就越大,；圓柱體的速度越大,，縫隙流速也越大,；環(huán)狀縫隙流速在與管內(nèi)水流速度和圓柱體速度相交之前最大，相交之后最小,。同時(shí)建立了動(dòng)邊界條件下的同心環(huán)狀縫隙流數(shù)學(xué)模型,，計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)基本一致，最大相對(duì)誤差不超過(guò)8.5%,，說(shuō)明該數(shù)學(xué)模型可行,。