排序方式： 共有33条查询结果，搜索用时 15 毫秒
11.
12.
基于DGT技术分析土壤重金属Cd、Ni的老化特征 总被引：2，自引：1，他引：1
为明确重金属在土壤中的老化进程,锁定关键影响因子,采用梯度扩散薄膜(DGT)技术探究了外源添加Cd和Ni两种重金属在6种不同类型土壤中的老化特性,并探讨了影响重金属老化过程的关键因子。结果表明:Cd、Ni在不同土壤中的老化过程差异性明显,Ni比Cd更易老化。进入土壤中的重金属老化过程大致分为3个阶段,添加后20～30 d为快速老化阶段,30～60 d为缓慢老化期,除个别高污染土壤外,其余土壤均在60 d后基本达到平衡。数据分析结果表明,6种土壤中Cd、Ni的老化平衡浓度由初始浓度决定,初始浓度、CEC等因子为影响Cd、Ni老化速率的主控因素。DGT作为一种原位、非破坏性、不引入外源离子的监测技术,可以动态展示土壤外源添加重金属在老化过程中的活性变化,对评估土壤重金属污染风险具有重要参考价值。 相似文献
13.
联合收割机多机协同作业路径优化 总被引：7，自引：6，他引：1
随着我国土地流转政策的不断推进,种植实现规模化生产和管理,采用多台联合收割机同时进行收获作业,可不仅提高效率,而且对抢种抢收,减少自然灾害的风险,实现颗粒归仓意义重大。但是由于作业路径规划不当,常常发生作业冲突、反而效率降低,成本增加等问题,因此,研究如何规划和优化联合收割机多机无冲突协同作业具有十分重要的理论意义和实用价值。本文以总作业时间和作业时长为综合优化目标,综合考虑联合收割机转弯和作业冲突的情况,提出了联合收割机多机无冲突协同作业路径优化算法(improved genetic algorithm,IGA)。结果表明,与遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,IGA优化的矩形农田作业路径总作业时间和作业时长平均分别下降了33.72%、34.00%,IGA优化的梯形农田作业路径总作业时间和作业时长分别下降了29.93%、30.00%,与并排作业相比,IGA优化的矩形农田作业路径总作业时间和作业时长平均分别下降了2.45%、2.29%,IGA优化的梯形农田作业路径总作业时间和作业时长分别下降了2.42%、2.02%。研究结果表明采用IGA进行多联合收割机作业路径优化是可行的,可为联合收割机多机无冲突协同作业路径规划提供参考。 相似文献
14.
基于启发式优先级规则的农机调配算法 总被引：2，自引：2，他引：2
针对目前农机调配中无科学合理调配方案的现状,该文提出了一种基于机主选择的农机调配模式,建立了以高收入低成本为目标的优化模型。针对农机调配的特点,该文分析了组合的优先级规则,设计了基于启发式优先级规则的农机调配算法。分别采用一般农机调配算法和本文提出的调配算法对农田实例进行计算并得到不同的调配方案。从服务收入、调配路程和等待时间等方面对不同调配方案进行分析和比较可知,本文算法得到的调配方案要优于一般调配算法的方案。最后分析了农田数量和并行度对本文算法性能的影响。试验结果表明该文提出的算法对于解决当前农机调配问题更为有效。 相似文献
15.
16.
针对联合收割机作业路径规划不合理、联合收割机与运粮车无法协同优化调度等问题,以最小化联合收割机总非生产性作业时间和非生产性作业等待时间为目标,构建多机型多任务协同优化调度模型,设计多机协同优化调度算法(MMCOSA)。首先通过对传统蚁群算法(ACO)进行改进,计算得到联合收割机的静态路径规划方案,然后采用相对距离最近策略实现联合收割机与运粮车协同作业动态优化。试验结果表明,采用MMCOSA算法计算得到的联合收割机总非产性作业时间和非生产性作业等待时间均比传统ACO算法的结果平均缩短17.5%和19.02%,MMCOSA算法不仅加快收敛速度,而且缩短作业时间,为农忙时节联合收割机与运粮车的协同调度问题提供有效的解决方案。 相似文献
17.
近几年来,随着经济的快速发展,各类企业对高等技术应用型人才的需求越来越紧迫,因此,高职院校的高等数学课程的教学,也就更应注重于它的工具性作用,而不在于理论讲解的透彻和精深。文章在高职院校中如何更好的实现有效且高效的高等数学教学提出了一些见解。 相似文献
18.
蛋白质已经成为水产品饲料必不可少的营养物质,目前获取的优质蛋白质主要是从鱼粉中提取,不仅含量较高,还富含多种氨基酸成分。而近些年来鱼粉的数量不断减少,价格攀升,这就需要开发其他类型的蛋白质以满足市场需求。 相似文献
19.
20.
当采用多台不同型号的农机同时作业时,农机作业速度、作业幅宽均不相同,为避免作业冲突、降低作业成本,首次提出一种异型机群协同作业路径实时优化算法,机群作业过程分为并排作业阶段和剩余农田作业阶段,按照作业速度从大到小,HAMCO算法实时调整机群作业顺序。实验结果表明,在作业20 min后,若农机M_1作业速度从2.5 m/s分别变为2.95 m/s、3.4 m/s、4.5 m/s时,农机M_1分别在第148行反超农机M_2,在第71行、第139行分别反超农机M_2、农机M_3,在第56行、第71行、第142行分别反超农机M_2、农机M_3、农机M_4;在作业15 min后,若农机M_4作业速度从3.8 m/s分别变为2.8 m/s、2.51 m/s、2.1 m/s时,农机M_4分别在第165行被农机M_3反超,在第81行、第166行分别被农机M_3、农机M_2反超,在第57行、第78行、第132行分别被农机M_3、农机M_2、农机M_1反超。剩余农田作业阶段,HAMCO算法可找出18种符合条件的联合收割机组合,农机M_1、农机M_2、农机M_3、农机M_4数量分别为0台、0台、3台、1台时,总作业成本最小,为6.11 kg,农机M_1、农机M_2、农机M_3、农机M_4数量分别为2台、0台、0台、2台时,总作业成本最大,为11.93 kg,最佳机群组合最大可节省油耗5.82 kg。HAMCO算法能实时为机群分配最合理的作业路径,同时确保机群作业成本最低。 相似文献