不同生境对银杏雌、雄株嫁接苗叶中聚戊烯醇等成分积累的影响

【目的】探究生境对银杏(Ginkgo biloba)叶中聚戊烯醇、可溶性糖、可溶性蛋白和类脂4类代谢产物积累的影响,探索影响代谢产物积累的主要立地因子,为银杏栽培提供理论依据。【方法】采用随机区组试验设计,方差分析、多重比较、相关性分析和逐步回归分析等方法,研究雌株和雄株银杏在7个生境下叶中聚戊烯醇、可溶性糖、蛋白质和类脂等变化规律。【结果】来自不同生境银杏叶中聚戊烯醇、可溶性糖、蛋白质和类脂的含量存在显著差异(P<0.05),来自石家庄地区叶中聚戊烯醇、可溶性糖、可溶性蛋白和类脂的含量最高;聚戊烯醇含量与类脂含量呈极显著正相关关系(P<0.01),但与蛋白质含量呈显著负相关关系(P<0.05);平均最暖月气温是影响银杏叶中聚戊烯醇、可溶性糖、可溶性蛋白和类脂积累的关键环境因子,此外日照时长和土壤中P、K含量对其的积累也具有较大的影响。【结论】环境因素会显著影响银杏叶中代谢产物的含量,温暖的生境有助于聚戊烯醇等类脂类物质的合成与积累。     

星载激光雷达GEDI数据林下地形反演性能验证

【目的】新一代天基测高系统全球生态系统动力学调查(GEDI)对森林观测及经营具有重要意义,为探究GEDI V2(GEDI第2版)数据反演林下地形的性能,利用机载雷达数据验证林下地形反演精度,并探究反演精度的影响因素。【方法】分别以美国西波拉森林与中国帽儿山森林为研究对象,利用G-liht及帽儿山高精度机载雷达数据验证GEDI V2数据在针叶林及针阔叶混交林下反演地形的性能,并分析不同光束强度、光斑时间、坡度及植被覆盖度对地形反演精度的影响。【结果】美国西波拉针叶林地区地形反演精度均方根误差(RMSE)为2.33 m,平均绝对误差(MAE)为1.48 m;帽儿山针阔叶混交林地区地形反演精度RMSE为4.49 m, MAE为3.33 m。随着坡度、植被覆盖度增大,两种森林类型地形反演精度均降低。【结论】GEDI V2数据反演针叶林林下地形精度要优于针阔叶混交林,强光束优于覆盖光束,湿润地区白天效果更优,干旱地区黑夜效果更优;平缓地区数据使用效果极好,陡峭地区精度降低;中低植被覆盖度区域地形反演精度较高,高植被覆盖区域地形测定性能有所下降。     

基于荧光SSR标记的紫薇遗传多样性分析

【目的】以收集的239份紫薇属(Lagerstroemia)种质和1份黄薇属(Heimia)种质为材料,开展种质种间特征分析和紫薇种内资源的遗传多样性分析,为进一步优化紫薇种质资源收集保存及合理利用提供科学依据。【方法】基于16对荧光引物鉴定样品基因型,利用GeneMarker软件进行基因型数据的读取;对239份紫薇属种质和1份黄薇属种质进行特征位点分析;并利用Popgene、Cervus、NTSYS和GenAlEx软件对227份紫薇种质进行遗传多样性参数估算、聚类分析和主成分分析。【结果】紫薇(L.indica)种内的特征位点信息最为丰富,其中15个引物所体现出的特征位点信息中,紫薇都有其独特的位点区别于其他6个种,而在福建紫薇(L.limii)、川黔紫薇(L.excelsa)和尾叶紫薇(L.caudata)中也有部分特异的特征位点是紫薇中没有的;16对紫薇SSR荧光引物共检测出143个等位基因,平均每个位点有8.938个等位基因,平均有效等位基因数(N_e)为3.600,Shannon’s信息指数(I)均值为1.459,观测杂合度(H_o)均...     

胍基化壳聚糖季铵盐的制备及其抗菌性能

以三聚氯氰(TCT)为中间桥梁,将聚六亚甲基双胍(PHMB)接枝到N-(2-羟丙基-3-甲基氯化铵)壳聚糖(HTCC)上,制备胍基壳聚糖季铵盐(HCP).研究制备HCP的最佳反应条件,采用元素分析、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和核磁共振氢谱(¹H NMR)对产物的结构进行表征,并测试其抗菌性能.得到HCP的最佳反应条件为HTCC和TCT的摩尔比1.0∶2.5,HTCC和PHMB的质量比1.0∶1.2,缚酸剂为三乙胺,TCT一取代的反应时间8 h,二取代的反应时间14 h,反应温度40℃.结果表明：制得的HCP对大肠杆菌(E.coli)和金黄色葡萄球菌(S.aureus)的最低抑菌质量浓度分别为0.020,0.005 mg·mL^-1;质量浓度为1.0 mg·mL^-1的HCP对E.coli和S.aureus的抑菌率分别为89.8%和100.0%,高于相同质量浓度下HTCC对E.coli和S.aureus的抑菌率18.2%和18.7%.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

低真空对电渣重熔工艺和铸锭质量的影响

脱氧和夹杂物控制是电渣重熔钢锭质量提升的关键.分别在氩气保护的常压和低真空(10 kPa)条件下重熔H13电极,结合热力学计算,分析了低真空对电渣重熔工艺过程和铸锭质量的影响.结果表明,相比常压,低真空条件下渣池含气率升高,熔速波动更剧烈,所得电渣锭表面质量较差.常压和低真空条件制得电渣锭中总w_O分别为24×10^-6和18×10^-6,碳脱氧反应随压力降低而加强,并逐渐取代铝脱氧.相比Al-O平衡,10 kPa条件下与电极中w_C平衡的溶解w_O更低,因而能够进一步降低钢锭中w_O.碳脱氧产物是CO气体,不会引入新的夹杂物.常压和低真空条件制得电渣锭中夹杂物的类型没有明显区别,最大夹杂物尺寸从14.9μm分别减小到10.5μm和8.3μm,等效直径小于3μm的夹杂物检出比分别为63.85%和75.91%.低真空条件能够进一步细化夹杂物,提高钢锭洁净度.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

利用时域间断伽辽金算法 求解Tellegen介质中的电磁波

目前,利用时域间断伽辽金方法（DGTD）求解各类介质中的电磁传播问题时,通常考虑求解普通介质本构关系的麦克斯韦方程组。 然而,具有非互易性本构关系的Tellegen介质中的电磁传播非常复杂,且少有研究。基于Tellegen介质的本构关系,推导出了一种适用于该介质的时域间断伽辽金系统矩阵离散方案,准确模拟了平面波在Tellegen介质中的时域传播特性。利用所提出的算法,计算了空气与Tellegen介质的分层空间模型,分析了Tellegen介质对电磁波极化偏转角度的影响;同时,针对不同电磁参数的Tellegen介质,计算了反射波与透射波的电场偏转角度,并将时域间断伽辽金方案计算的结果与文献［1］以及解析解进行了对比,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。