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141.
为探究草原露天矿区不同类型土壤的水平扩散特征,以内蒙古鄂尔多斯市伊旗武家塔矿区的原状土、矿山堆积土和生态改造土3种不同立地类型的土壤为对象,通过土壤质地、扩散率、含水率等测试试验,采用HYDRUS-1D软件,对原状土、矿山堆积土和生态改造土入渗特性进行数值模拟,分析各因素对矿区土壤入渗规律的影响,探讨草原露天矿区不同类型土壤水平扩散过程的影响及变化规律。结果表明,在一维水平入渗运动条件下,原状土、堆积土、生态改造土3种不同粒径土壤的湿润锋运移距离与时间曲线整体呈现相似变化,随着入渗时间的增加,湿润锋运移距离呈现先快速增加,后缓慢推进趋势。同一种土壤类型条件下,土壤的湿润锋到达土柱最末端所需时间与土层深度呈反比关系,随着土层深度的增加,所需时间逐渐减少,且平均扩散速率更快;在同一入渗时间下,湿润锋运移距离与土层深度呈正比关系,随着土层深度增加,湿润锋运移距离也相应增大。Boltzmann参数(λ)随着土壤含水率的增加而逐渐减小,各土壤的λ~θ关系曲线随土壤含水率的增加呈现下降趋势。当θ达到某一临界值之后,λ急剧减少,原状土、堆积土和改造土各土层θ临界值略有差异,原状土各土层的θ临界值为0... 相似文献
142.
篱垣型垂直绿化是城市小尺度空间增植扩绿的重要手段之一,优选其主体攀缘植物能够使该类型绿化的城市价值最大化。文章以北京篱垣型垂直绿化攀缘植物为主要研究对象,运用层次分析法,从植物的生物学特性、生态学特性、应用成本、观赏价值和生态效益5个维度,选用11个评价指标、构建优选模型;结合综合评价指数和差值百分比分级法对30种攀缘植物进行适宜性评价,最后优选出适宜北京篱垣型垂直绿化的14种Ⅰ、Ⅱ级攀缘植物,其中4种为最佳优选种(Ⅰ级植物),即五叶地锦、地锦、野蔷薇和藤本月季‘光谱’,10种为备用使用种(Ⅱ级植物),即南蛇藤、扶芳藤、忍冬、藤本月季‘安其拉’、转子莲、台尔曼忍冬、布朗忍冬、美国凌霄、木香花和杠柳。该研究结果对城市垂直绿化工程实践具有重要的参考价值。 相似文献
143.
基于EDEM的鱼苗分选机设计与工作参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对工厂化水产养殖工程中,需要对不同生长阶段的鱼苗按照大小进行高效率、高准确率的分级,进而实现分池养殖的需求,设计了一种辊道式鱼苗分选试验样机。采用离散元软件建立了鱼苗-机械部件耦合仿真模型,以分选机的工作参数作为试验因素,以分选效率、分鱼准确率作为评价指标,进行仿真,并通过试验验证了仿真结果的准确性;基于建立的耦合仿真模型,进行了单因素及多因素正交影响仿真分析,确定了各工作参数的主次顺序及最优的参数组合。结果表明,各因素对分鱼准确率和分选效率影响的主次顺序均为辊道倾角、进鱼量和辊道转速。以提高分鱼准确率和分选效率为原则,运用Design-Expert 8.0.5软件进行了参数优化,确定了最优组合为:辊道转速138.40 r/min、辊道倾角10.47°、进鱼量3.00尾/s。研究结果可为鱼苗分级设备的优化设计提供重要参考。 相似文献
144.
随着养殖业集约化和规模化的迅猛发展,同时伴随着肉鸡养殖面临的生产性能下降、体脂率增加、免疫力降低等问题,通过营养方式进行机体调控已成为研究的热点之一。铬(Cr)是畜禽机体所需的重要微量元素,是影响胰岛素功能的必需元素之一,具有增强机体对碳水化合物、脂肪和蛋白质的调节作用。丙酸铬作为一种新型的有机铬添加剂,美国食品药品监督管理局(FDA)在2016年将其认证为家禽饲粮中可以添加的唯一铬源。本文整理了近年来丙酸铬在肉鸡生产性能、肉品质和免疫功能方面的研究进展,以期为丙酸铬的进一步的研究和推广使用提供参考。 相似文献
145.
针对平原大垄双行覆膜种植模式,研制了一种适合蔬菜钵苗大垄双行栽植的复式联合作业移栽机,对移栽机栽植机构的栽植轨迹和投苗机构的开闭控制参数进行了设计和优化,同时针对传统农机装备地轮深度调控装置难以满足大垄双行膜上栽深精确控制的难题,设计了一种基于可编程控制器的液压栽深仿形装置并整合到移栽机,使得整机可一次性完成旋耕起垄、垄上覆膜、双行独立仿形、膜上Z字形移栽等多道作业工序。分别在45、60株·min-1的栽植频率条件下进行移栽试验,田间试验结果表明:株距合格率、移栽合格率的平均值分别为94.08%、90.45%和91.90%、88.33%,平均栽深合格率为94.15%,较好地满足了蔬菜钵苗大垄双行种植要求。 相似文献
146.
针对现有茶叶病害识别方法准确率低、模型运行速度慢和缺乏检测功能等问题,提出一种新的Yolov7-TSA(Yolov7-Tiny-SiLU-Attention)轻量型网络架构对茶叶病害检测和分类。将Yolov7-T网络中的LeakReLU激活函数替换为SiLU激活函数,以提升检测精度,并防止过拟合。同时,通过融合坐标注意力机制进一步提升对目标轮廓和空间位置的特征感知能力。在含8种茶叶病害(含健康茶叶)的数据集上试验。结果表明,Yolov7-TSA网络对茶叶病害的识别准确率达到了94.2%,与Yolov7-T、Yolov7网络相比,分别提升了3.2、1.2个百分点。另外,Yolov7-TSA网络在参数量、浮点运算数、模型大小和单张图片推理时间方面表现出了显著的效果,与Yolov7网络相比,其分别降低了83%、87%、83%和34%。该网络模型实现了对茶叶病害的检测与分类,同时平衡了识别准确率和实时性能。 相似文献