硒在水稻上的应用 Ⅲ.稻田土壤硒含量及施硒对水稻产量与米质的影响

调查了湖南省１８个地（市）州、县（市）的４５个稻田土壤样品．稻田耕作层土壤中硒含量范围为０．０８～２．７８ｍｇ／ｋｇ，平均为０．４２７ｍｇ／ｋｇ．稻田施硒可以改变水稻的结实性状，并能提高水稻单产，但因地域不同、品种不同，增产的幅度有差异．施用微量硒一般能使水稻增产２．０５％～９．６７％．初步探明，水稻施硒与重金属等的存在有拮抗作用．土壤中硒含量丰富，稻米中的氨基酸的含量也相应提高．     

几种常见量子力学波包传播性质的研究

通过格林函数讨论了三种常见势场下运动粒子的波包传播性质.我们发现自由粒子的波包随时间变化,波包的重心以→P0/μ的速度移动,而波包的振幅由起初的δ变化为δt,然而r仍然按照高斯分布;均匀场中的粒子,波包的振幅以幂指数变化;简谐振子势场中粒子的波包在任意时刻动量的平均值就是经典简谐振子的动量.     

磷酸根修饰的二维DNA晶体的研究

利用可编程的刚性DNA分子瓦(DNA tile)中的双交叉(double-crossover, DX)分子的自组装形成二维DNA晶体, 可将分散的具有光、电、磁性质的分子和纳米粒子单元按照Watson-Crick的碱基配对原则精确自组装, 构成分子(纳米)线路和器件. 报道了用磷酸根修饰一条DNA链的5'端脱氧胞嘧啶核苷酸后, 将此DNA链与其他的21条DNA链在一定条件下自组装, 成功合成了具有特定几何构型的二维磷酸化DNA晶体, 并探讨了二维DNA晶体生长的条件和可能的机理.     

再结晶碳化硅及其复合材料的研究进展与应用

再结晶碳化硅(RSiC)是不含烧结助剂、经蒸发-凝聚传质机制得到的高纯碳化硅陶瓷,一直以来是高温领域的一种重要结构材料,然而伴随其烧结机制产生的低致密度、多孔性等问题制约了其更广泛的应用.本文围绕RSiC多孔且孔隙相互连通的结构特征,结合碳化硅的耐高温、耐腐蚀、抗热震等诸多优异性能,阐述了前驱体浸渍-裂解法与再结晶法相结合增密RSiC的原理和技术,介绍了RSiC的多孔化应用开发和评价,综述了熔渗法制备RSiC结构-功能一体化复合材料的进展,并对RSiC及其复合材料在新能源、环保、电子等领域的新应用进行了简要介绍.     

基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别

针对传统卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）方法在时空特征提取存在不足,提出一种改进的Inception与双向长短期记忆（ bi-directional long short-term memory,BiLSTM）联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。     

舰船装备维修费单项预测集对分析与组合建模

根据集对分析的基本原理,结合基于误差大小的集对分析组合预测,给出了基于误差方向的集对分析组合预测和基于模型性能的集对分析组合预测;针对基于误差大小的集对分析组合预测建模过程中,从关联度的确定到组合权重的计算过程相对复杂、难以理解,推导简化了组合预测权重计算过程;针对集对分析中同一度为0时导致组合预测模型信息丢失的问题,提出了一种基于折扣的同一度、差异度、对立度转换处理方法。最后算例说明了该方法的有效性。     

基于单部半实物雷达的分时组网仿真方法

提出了一种实用的半实物雷达分时组网仿真方法,有效解决了在半实物仿真中,采用一套半实物设备实现多部雷达组网仿真的问题.提出了一种基于分段曲线拟合的异步航迹关联算法,将航迹关联问题转化为空间曲线的相似性判别问题.该方法已成功应用于某雷达对抗仿真系统中,仿真结果验证了该方法的有效性.     

Learning-based force servoing control of a robot with vision in an unknown environment

A learning-based control approach is presented for force servoing of a robot with vision in an unknown environment. Firstly, mapping relationships between image features of the servoing object and the joint angles of the robot are derived and learned by a neural network. Secondly, a learning controller based on the neural network is designed for the robot to trace the object. Thirdly, a discrete time impedance control law is obtained for the force servoing of the robot, the on-line learning algorithms for three neural networks are developed to adjust the impedance parameters of the robot in the unknown environment. Lastly, wiping experiments are carried out by using a 6 DOF industrial robot with a CCD camera and a force/torque sensor in its end effector, and the experimental results confirm the effecti veness of the approach.     

IGCC发电-甲醇联产系统的协调控制分析

研究了IGCC－甲醇联产系统的调控特性，提出了IGCC－甲醇联产系统协调控制的概念。从整体上对IGCC－甲醇联产的控制系统进行了探讨。     

末制导雷达目标与诱饵的联合参数估计和辨识

拖曳式诱饵干扰条件下目标与诱饵的参数估计和身份辨识是制导雷达实现精确打击的前提条件。不可分辨角度范围内的目标和诱饵引起导引头雷达回波的干涉混叠,导致常规测量方法失效。当目标和诱饵处于相邻的两个匹配滤波采样点之间时,这些采样点所包含的信息将有助于参数估计的获取。通过充分挖掘两个连续匹配滤波采样点所包含的特征信息获得接收回波的概率分布,结合干扰形式和特点采用改进的粒子群优化方法从最大似然估计的角度获取目标与诱饵的对应参数,实现删除二者的身份辨识。各种条件下的仿真实验验证了方法的有效性。