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51.
离心泵理论扬程的计算   总被引:5,自引:3,他引:5  
通过对不同滑移系数计算公式的比较与分析,揭示了滑移系数是离心泵理论扬程计算结果准确与否的关键,提出了对于不同比转数的离心泵滑移系数应采用不同的计算公式。以优秀离心泵为基础,采用回归分析法对离心泵理论扬程的计算进行了修正。计算实例表明:修正后的理论扬程公式计算结果更加准确,为工程实际应用提供了一种较为准确的计算方法。  相似文献   
52.
李红梅 《安徽农业科学》2011,39(34):21456-21458,21463
采用结构方程模型分析技术,对影响重庆市大宗农产品市场竞争力的各要素进行了系统分析。结果表明,生态环境对市场竞争力的直接影响不显著;政策扶持、农户因素、生产条件、农业科技、生产能力等因素对农产品市场竞争力有不同程度的影响,体现出了直接和间接的影响,其作用路径和方式也不尽相同。  相似文献   
53.
利用指数型二分性理论及相关分析技巧,研究了一类具有有限时滞的非算子型的中立型泛函微分方程的概周期解问题,得到了方程存在唯一稳定的概周期解的新结果.  相似文献   
54.
Abstract

An economic interpretation was applied to a soybean yield prediction equation derived from data obtained in an experiment at Jabalpur, M.F. It was shown that no level of applied P could substitute for variety selection in terms of either soybean yield or economic returns per ha. Illustrative examples of the minimum price that must be obtained for soybeans before it is profitable to use P fertilizer for given price situations were shown.  相似文献   
55.
大豆新品种中黄30种植密度试验   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了探索大豆新品种中黄30在承德地区的最佳种植密度,试验采用回归设计法,设种植密度18.0万、22.5万、27.0万、33.8万、36.0万和45.0万株/hm 2计6个处理,对不同种植密度下的大豆病虫害发生情况和产量进行了分析;并对其种植密度与产量的关系进行了回归分析,建立了回归方程。结果表明:在试验设定的密度范围内,随着种植密度的增大,大豆虫食率、褐斑病率和紫斑病率均呈先降低后升高的变化趋势,其中密度为22.5万株/hm 2时,3种病虫害的发生率均最低,分别为0.4%、0.5%和0.1%;大豆产量呈先增加后降低的变化趋势,产量与种植密度的二次回归方程为 Y =-2731.4259+358.9022 X-5.0335X 2。本研究条件下,密度为33.8万株/hm 2时大豆产量最高,为3801.667 kg/hm 2。  相似文献   
56.
祖培福  姬春秋  赵文英  褚文杰 《安徽农业科学》2011,39(21):12828+12837-12828,12837
运用统计学中的回归分析方法,建立了河流年径流量与年平均降水量及年平均饱和差的线性回归模型,统计分析结果显示二者是影响河流年径流量的因素,并通过数据比较表明该模型是合理的。  相似文献   
57.
郑燕  杨明建  陈建中 《安徽农业科学》2009,37(27):12890-12891
从朗之万方程出发;对多分子马达输运过程中的货物速度进行了修正,得到了货物速度和马达个数的关系,修正以后的结果与试验值符合的相当好.为多分子马达输运机制的研究提供了新的思路和方法。  相似文献   
58.
多物种共存系统中捕食性天敌对白背飞虱捕食作用   总被引:4,自引:0,他引:4  
陶方玲 《昆虫天敌》1993,15(1):39-44
本文根据函数Taylor展开式,以二次多项式建立数学模型讨论白背飞虱各龄个体被捕食量与捕食性天敌间的数量关系。应用二次通用旋转回归组合设计法辨识模型参数,据所得模型,组建捕食性天敌对白背飞虱控制矩阵。为白背飞虱种群优化控制提供基础材料。  相似文献   
59.
近红外反射光谱(NIRS)技术分析奶粉品质的研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
奶粉中蛋白质和脂肪是影响奶粉营养品质的主要因素,利用近红外反射光谱分析技术对来自国内不同地区的奶粉共900份样品进行蛋白质和脂肪成分测定分析。研究了不同的样品数日、光谱预处理和散射校正技术对发展奶粉近红外测定定标模型的影响。结果表明.在样品数目为200—400范围内建立的定标分析模型较理想;数学预处理中以一阶导数较好,且以“1,4,4,1”的处理组合最为理想;光谱散射校正中采用“标准正态变量转换(SNV) 趋势变换法(De—trending)”的组合建立回归方程效果较好。利用改进最小二乘法回归技术(Modified PLS)建立多种定标模型,并进行交叉验证(cross—Validation)来分析各种因素对定标模型的影响。同时筛选出较理想的蛋白质和脂肪定标分析回归方程,其中蛋白质和脂肪含量的相关系数高速0.973和0.850。探讨了NIRS技术在建模应用中的一些影响因素,以及由NIRS技术建立奶粉分析模型用于快速分析和在线检测的可行性。  相似文献   
60.
A study was conducted to investigate the possibilities to develop models for predicting the relative silage dry matter intake (SDMI) in dairy cows utilising information on chemical composition and in vitro gas production (GP) kinetics of silages. In five experiments, each with an average of 38 lactating dairy cows, SDMI was recorded for 15 grass silages made from primary growth and regrowth swards of timothy (Phleum pratense L.). The silages were characterised by chemical analysis and by utilising an automated in vitro GP recording technique with end point measurements of substrate residues. The silage samples were analysed both as dried and wet samples to evaluate the effects of sample preparation techniques on GP kinetics and their relations to SDMI. Relationships between feed variables and SDMI were investigated utilising simple linear and multiple regression. The wet silage samples had higher cumulative GP and different GP curves compared to the dried samples. The linear relationships between, GP variables, harvest number (first or second cut) of the grass, chemical characteristics of the silages and the relative SDMI show that the GP technique is a powerful tool to detect silage quality. By using the parameters from the dried samples the multiple regression analysis resulted in a relationship, relative SDMI (kg per 100 kg live weight (LW)) per day = 0.071 + 0.0029 × NDFD − 0.266 × C (R2 = 0.82, S.D. = 0.06). NDFD is the degradability of the neutral detergent fibre (NDF) (g/kg NDF) and C is the variable that regulates the switching characteristics of the GP profiles. By using the wet silage samples the multiple relationship did not include any GP variable; relative SDMI (kg per 100 kg LW per day) = 1.86 − 0.008 × acetic acid (g/kg DM) + 0.024 × ethanol (g/kg DM) (R2 = 0.62, S.D. = 0.08). The results from the regression analysis and the experience of the laborious sample preparation technique for wet samples, give the conclusion that dried silage samples are recommended for determining feed characteristics using the GP technique in intake studies.  相似文献   
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