风扇叶片外物撞击监测识别试验

为开展基于非接触叶尖振动测量的风扇叶片外物撞击监测识别技术研究,设计搭建了风扇叶片外物撞击监测识别试验平台,开展了不同弹体质量、发射速度、风扇转速等工况下的外物撞击试验.利用高速摄像机对外物撞击识别结果进行了检验,初步给出了外物撞击判定准则.分析了不同弹体质量、转速条件下系统识别准确率的差异,以及不同撞击因素与叶尖振动之间的定性规律.分析得出:外物撞击监测识别系统能够准确识别出撞击事件以及撞击叶片编号;风扇转速在1 800～4 000 r/min范围内,当弹体质量大于2.90 g时,系统的识别准确率达到了100％,这为后续建立外物撞击智能监测识别方法提供了重要的试验数据和依据.     

741杨离体快繁和叶片再生体系的建立

选用741杨的茎段和生根组培苗叶片为外植体,采用不同浓度组合的BA和NAA对741杨的离体快繁和叶片再生体系进行了研究。结果表明：741杨芽增值的最佳培养基为MS＋6-BA 0．5mg／L＋NAA 0．1mg／L;最佳生根培养基为MS＋IBA 0．3mg／L;741杨叶片不定芽诱导的最佳培养基为MS＋6-BA 1．0mg／L＋NAA 0．1mg/L。试验还研究了不同着生位置的叶片以及叶片在培养基上的放置方式对741杨叶片再生的影响。     

温度胁迫对叶片超弱发光的影响

用BPCL型微弱发光测量仪测定了不同温度和不同胁迫时间对绿宝石喜林芋叶片延迟发光的影响.结果表明:随着温度的升高,延迟发光的衰减参数先增加后减小,在15 ℃时有一最大值;延迟发光的最大强度也会随温度的不同而发生改变,当温度达到50 ℃时,叶片基本上不再具有延迟发光的特性;随35 ℃处理时间的延长,延迟发光的衰减逐渐加快,延迟发光的衰减参数成下降趋势;延迟发光的最大强度也会随处理时间的延长而逐渐降低.     

基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

陇东黄土高原混播草地牧草叶片N、P、K重吸收及生态化学计量特征

以紫花苜蓿和无芒雀麦为主建立单、混播栽培草地,研究叶片N、P、K重吸收及生态化学计量特征,揭示陇东黄土高原雨养农区栽培草地N、P、K养分限制及循环利用策略,为栽培草地的合理建植、施肥管理提供理论指导.结果表明:不同牧草配比草地中紫花苜蓿和无芒雀麦叶片养分重吸收效率均为N>P>K.无芒雀麦N、P、K重吸收效率显著高于紫花苜蓿.单、混播下紫花苜蓿养分重吸收效率差异不显著,混播下无芒雀麦养分重吸收效率低于单播.不同牧草配比草地中,紫花苜蓿趋于w(N)∶w(P)>16∶1,无芒雀麦w(N)∶w(P)<14∶1,表明紫花苜蓿与无芒雀麦的生长分别受P、N限制,二者生长均不受K限制.因此,混播草地牧草叶片养分重吸收受混播种类搭配和比例的影响,其中P重吸收效率和混播比例关系最为密切.     

风电叶片用粘接剂与手糊树脂的剪切性能研究

利用万能拉伸试验机对风电叶片用粘接剂和手糊树脂进行剪切性能研究,通过分析两者的剪切破坏形貌和剪切强度,探讨使用手糊树脂纤维布修复粘接剂缺胶的可行性,为现场缺陷修复提供理论依据.结果表明,叶片工艺中粘接剂抗剪强度12～24 MPa,手糊树脂抗剪强度24.09 MPa,且两者破坏形貌一致,因此手糊树脂抗剪强度可以满足叶片工...     

超高水头混流式长短叶片转轮内部流动数值模拟

对超高水头混流式长短叶片转轮内部流动进行数值模拟分析.计算基于连续方程和雷诺时均N-S方程,选用Spalart-Allmaras一方程湍流模型使方程组封闭,通过贴体坐标下的有限体积法对控制方程进行离散,数值求解采用SIMPLIC算法.通过计算得出不同工况下长短叶片转轮内部流动的速度及压力分布,发现不同工况下短叶片表面的压力分布规律与长叶片基本相同.与常规转轮叶片流场比较发现,在上冠流面和中间流面上二者有相似的翼型压力分布规律,而在下环流面上长短叶片转轮翼型表面压力分布要优于常规叶片转轮,因而具有更好的空蚀性能.     

基于片烟结构检测的叶片分类方法介绍

<正>在片烟结构检测中,通过二值化算法将物料与背景分离开来,检测图像中余下的信号即可完全描述物料信息。为了对烟叶片型结构进行分类,需要计算图像中每片烟叶的最大尺寸和面积,并以此为依据对烟叶类型做出判断。一、烟叶叶片分类过程在实际的处理过程,对二值化后的图像,首先,应进行烟叶分离,以检测出每片烟叶的信息;其次,应对叶片特征参量,如面积、长度等进行计算;最后,把烟叶归类。烟叶叶片分类     

植物王国的奥秘

著名数学家笛卡尔通过对茉莉花瓣和叶片轮廓曲线的研究,列出了X3=Y3-3axy=0的方程式,这就是现代数学中有名的笛卡尔叶线。睡莲叶子的形状,就是一个较为复杂的高次方程。读了这篇文章,你还会知道很多很多。