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41.
从收购天然鱼种进行驯化养殖入手,经3年池塘培育,获三角鲤亲鱼1676尾,亲鱼培育成活率达96%;对性腺发育情况进行了初步研究,结果表明:三角鲤属每年1次产卵类型,雌鱼的性成熟年龄为3冬龄,雄鱼则为2冬龄;性成熟雌鱼卵巢系数大致变动在1.6%~12.7%,全年平均约7.5%;卵径变动范围50~1450μm,平均762μm;相对怀卵量为4.67~6.70万粒/kg,平均5.98万粒/kg;适宜的繁殖生产季节在3月初到4月底。 相似文献
42.
43.
三角褐指藻固定化培养的初步研究 总被引:7,自引:0,他引:7
用褐藻酸钙对三角褐指藻进行固定化培养实验,测定了不同胶粒大小,不同胶粒密度及不同接种量对该藻的影响,比较了自由生长和固定细胞的生长曲线,还进行了常温组和低温组固定化细胞的活化复苏实验,三角褐指藻在褐藻酸钙胶中仍具有呼吸和光合作用的能力,球径为2.5mm时,细胞生长快,每50ml培养液中加入150个胶球时细胞生长量大,接种量不能低于10^5个细胞/ml,在冰箱(4℃)中可保存21个月,本藻适合用固定 相似文献
44.
氨氮与拥挤胁迫对吉富品系尼罗罗非鱼幼鱼生长和肝脏抗氧化指标的联合影响 总被引:6,自引:5,他引:6
采用中心复合试验设计(CCD)和响应曲面方法(response surface methodology,RSM),探讨了氨氮(0.02 ~ 2.00 mg/L)和养殖密度(1~5尾/10 L)对吉富罗非鱼幼鱼生长和肝脏抗氧化指标的联合影响.结果表明,本试验条件下,氨氮和养殖密度的一次与二次效应对特定生长率有显著影响(P<0.05),随着氨氮或养殖密度的上升,特定生长率呈先上升后下降的变化.氨氮与养殖密度之间存在互作效应(P<0.05),氨氮浓度为0.02 ~0.20 mg/L,养殖密度在1~2尾/10 L时,幼鱼特定生长率较高;而氨氮浓度高于0.20 mg/L,养殖密度在3尾/10 L左右时,生长速度较快.肝脏丙二醛(MDA)含量随氨氮浓度和养殖密度的上升而上升,超氧化物歧化酶(SOD)和过氧化氢酶(CAT)的活力呈先上升后下降的变化.氨氮与养殖密度的一次效应对MDA含量和两种酶活力均有显著影响(P<0.05),二次效应对两种酶活力的表达有极显著影响(P<0.01);氨氮与养殖密度对CAT活力有互作效应,高浓度氨氮与高养殖密度环境会抑制SOD和CAT活力的表达.因子与响应值间二次多项回归方程的决定系数分别达到0.972 4、0.913 2、0.938 9和0.969 2(P<0.01),可用于预测;氨氮效应对生长和抗氧化酶活力的影响较养殖密度明显.建议在罗非鱼的养殖过程中合理安排好养殖密度,保持溶氧充足,降低氨氮胁迫,提高罗非鱼的生长与抗病力. 相似文献
45.
提出一种基于包络面构建技术的等残留高度刀具路径规划方法。在计算过程中,首先分别以残留高度值和刀具半径值为等距距离将被加工曲面进行等距,得到残留曲面和刀具中心曲面。然后以前一行刀具路径为引导线,构建截面半径等于刀具半径的包络面,通过包络面与残留曲面之间的求交计算,得到残留曲线;以残留曲线为引导线,再次构建包络面,包络面与刀具中心曲面之间的交线即为当前刀具路径行。依次递推,求出所有刀具路径行。最后针对可能出现的欠切问题,给出边界处理方法。通过实例验证了算法的可行性,并与现有算法进行比较,表明应用该方法生成三坐标自由曲面加工的刀具路径,可在保证加工精度的前提下,大大提高加工效率。 相似文献
46.
47.
基于逆向工程的车门外板曲面重构 总被引:2,自引:0,他引:2
利用三坐标测量仪测得轿车车门外板的点云数据,经数据处理后,应用CATIA软件中的相关模块进行曲面重构。以此为例探讨如何由实物或样品反求产品CAD模型的逆向设计的一般流程。 相似文献
48.
针对用KIVA-3V软件模拟液滴碰撞的O’Rourke模型所存在的网格敏感性问题,将Nordin的MIC(Mesh Independent Collision)模型应用于液滴碰撞模拟,采用定容室对MIC模型和O’Rourke模型在不同网格喷油位置、网格密度和油滴个数条件下的喷雾形状和液滴平均半径进行了模拟比较。比较结果显示,MIC模型的稳定性、精度和可靠性等均比O’Rourke模型要好。 相似文献
49.
介绍了小波分析理论在曲面去噪中的应用,在所设计的原始曲面上随机设置噪声,对含噪声的原始曲面型值点数据进行Hilbert扫描和小波分解,提取低频分量,再应用Unigraphics软件中的NURBS完成曲面重构,并对曲面重构的精度和效率进行了分析、验证。 相似文献
50.
在数据密集型计算环境中,数据的海量、高维、分布存储等特点,为数据挖掘算法的设计与实现带来了新的挑战。基于MapReduce模型提出网格技术与基于密度的方法相结合的离群点挖掘算法,该算法分为两步:Map阶段采用网格技术删除大量不可能成为离群点的正常数据,将代表点信息发送给主节点;Reduce阶段采用基于密度的聚类方法,通过改进其核心对象选取,可以挖掘任意形状的离群点。实验结果表明,在数据密集型计算环境中,该方法能有效的对离群点进行挖掘。 相似文献