基于网络节点相似性的髋关节点云配准算法

针对基于聚类和距离的点云去除异常值算法在髋关节点云上容易去除正常值,导致点云结构发生改变等问题,本文提出一种随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)拟合圆算法与包围球去除离群值算法,利用RANSAC算法提出距离点云主体较远的异常值,使用包围球算法去除髋臼窝中悬浮的异常值.同时,针对迭代最邻近点算法(iterative closest point, ICP)在选取初始点对时偏离真实值较大,容易导致迭代次数过多,陷入局部最优解的情况,本文提出一种基于网络节点相似性筛选初始点对方法,通过选取最接近真实值的点对进行迭代优化.结果表明,改进算法能够有效剔除髋关节表面点云中的异常值,选取准确的初始点对,实现任意位姿下两组点云的快速、精确配准.     

数字技术与农业现代化的相关性及空间效应——以黄河流域为例

通过探究黄河流域数字技术与农业现代化耦合协调度，构建引力模型深入研究数字技术与农业现代化对黄河流域各省的影响以及各区域间的空间溢出效应。结果表明，数字技术与农业现代化的显著作用主要体现在下游地区，以山东、河南为中心对其他省份产生显著的空间溢出效应，对相邻的省份或其他关联地区的农业现代化发展能够起到带动作用。从农业数字基础、资源配置、绿色农业等方面提出政策建议，为加快黄河流域农业高质量发展提供一定的理论和应用参考。     

一种利用改进麻雀搜索算法的中央空调系统节能控制方法

中央空调系统在面临末端数量多、末端负荷需求变化频繁的情况下，虽然采用常规的比例积分微分控制或固定参数控制能够满足冷量需求，但存在冷量过剩带来的能耗问题.针对中央空调系统中的空气调节子系统，提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的中央空调系统节能控制方法，利用t分布强化麻雀群体的搜索能力，基于轮盘赌规则使得个体向最优群体学习，增强算法跳出局部最优的能力，有效改进控制参数的寻优精度和稳定性.在12个测试函数中，寻优精度和稳定性大多提升2个数量级以上.针对空气调节子系统能耗优化问题，ISSA表现出很好的节能潜力，相比于固定参数的控制方法节约能耗25.13%.ISSA解决实际工程问题的可行性也得到验证.     

科技政策推动区域创新效率的提升路径 ——基于省域的fsQCA分析

科技产业政策作为地方政府执政目标和政策愿景的实现手段，合理选择和使用可以推进区域创新效率提升。基于TOE框架采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA），以我国31个省区市为案例，揭示科技产业政策中人才培养、组织规模、政府补助、制度规范、技术引进和技术改造等6个因素对区域创新的联合效应。研究表明，“政府补助”是区域创新的必要条件，技术因素在区域创新中发挥关键核心作用，科技产业政策影响区域创新的组合路径有5条，其中“技术引进+组织规模”路径占据主导，所有路径可以归纳为“技术吸收型”和“技术再造型”2种模式。地方政府应从动态调整政府补助的方向与对象、提升基础研究与自主创新水平以及注重政策措施的适应性与精准性等方面优化区域创新的实现过程。     

不同切片方式对丹参干燥特性的影响

为探讨不同切片方式对丹参干燥特性的影响，分别采用现代常用的40℃热风干燥与传统常温晾晒干燥，比较不同切片方式(圆切和45°斜切)、切片厚度(2、4、6 mm)丹参的干燥失水过程。结果显示不同切片方式的丹参在干燥过程中主要为降速阶段，干燥速率随着干基含水率的降低而降低，切片厚度越大，干燥速率越低，干燥时间越长。Page模型为丹参干燥拟合最好的模型，模型预测值与实验值吻合性较好，能较好地描述不同切片方式下丹参的干燥过程。该研究对丹参趁鲜切制干燥等加工生产具有一定的指导意义。     

基于压裂车底盘变速箱油温研究

压裂车在正常工作时经常会用到底盘取力而且底盘负载一般都会在60%以上，这就使得底盘变速箱油温过高从而导致互锁阀内的O形圈失效。针对上述问题，提出通过安装一种风冷装置，通过将变速箱中的润滑油在风冷装置中循环对其油温进行物理降温避免互锁阀O形圈失效，采用有限差分法对底盘变速箱油温进行分析，通过分析选用合适的风冷装置进行安装使用。     

基于Kalman滤波的供水管网水力模型用水量动态估计

节点用水量的动态估计是供水管网水力模型动态更新的主要工作，以扩展Kalman滤波(EKF)为代表的数据同化方法已被应用于管网水力模型参数动态校核和估计中，但现有研究未考虑用户节点24 h用水模式对节点用水量估计的影响。该文研究了节点用水模式先验信息对EKF方法节点用水量动态估计结果的影响。根据用户24 h的用水模式和t时刻用水量估计值预测t+1时刻节点用水量，并采用t+1时刻管网测量数据校正t+1时刻节点用水量预测值。案例管网的应用结果表明：与现有研究中应用的EKF方法相比，考虑用水模式的扩展Kalman滤波(IEKF)方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了15.93%,节点用水量时变曲线的Nash-Sutcliffe效率(NSE)系数值提高了0.40,且2种方法的计算时间相近；与推断测量Kalman滤波(IMKF)相比，IEKF方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了12.20%,节点用水量时变曲线的NSE系数值提高了0.35,计算时间缩短了99.8%。在节点用水量估计问题中，考虑用水模式可以显著提高EKF方法的计算精度。