基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。     

基于遗传算法的升力体外形优化设计

升力体由于低热流率再入物理特性和高效的内部容积利用率，是高超声速飞行器气动外形的一种典型布局.文章对升力体飞行器进行参数化数值建模，并提取其表征外形的参数作为设计变量，综合考虑飞行器再入过程中的气动力、气动热、容积利用率及稳定性等性能指标.运用多目标混合遗传算法对升力体进行了多变量、多约束下的气动外形优化设计，获得了再入飞行器外形的最优Pareto解.数值模拟结果表明，典型状态下最优Pareto解与CFD结果相差12%，验证了优化结果的准确性.      

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

新型氨基嘧啶环戊并[b]吲哚衍生物的合成及抗肿瘤活性

3-吲哚丙酸为原料，经环化、N-甲基化、Claisen-Schmidt缩合、环加成反应得到新型氨基嘧啶环戊并[b]吲哚衍生物。经¹HNMR、¹³CNMR以及HR-MS（ESI）表征。采用细胞增殖抑制实验法（MTT法）测定6a~6j对人肝癌（HepG-2）、人子宫颈癌（Hela）和人鼻咽癌（CNE-1）瘤株的体外抑制活性。6b对这些肿瘤细胞的抑制活性最好，其IC50值分别为大于50 μmol/L（HepG-2）、15.2 μmol/L（Hela）和14.8 μmol/L（CNE-1），但均弱于顺铂。      

负泊松比蜂窝材料抗爆炸特性及优化设计研究

为了深入研究车辆底部防护组件爆炸冲击下的结构响应，提高防护型车辆的抗爆炸冲击性能，建立了某车辆底部防护组件在爆炸冲击下的有限元模型，并进行爆炸冲击台架试验验证了有限元模拟的可靠性；将内凹六边形负泊松比蜂窝材料作为防护组件的夹芯部分，分析负泊松比蜂窝材料在爆炸冲击下的变形模式，并对比了同等质量的其他3种防护组件的抗爆炸冲击性能。结果表明，含有负泊松比蜂窝夹芯的防护组件具有更优的抗爆性能。建立了以内凹六边形负泊松比蜂窝胞元尺寸参数为设计变量的多目标优化问题的数学模型，采用多目标遗传算法获得胞元几何参数的最优方案，有效降低了防护组件基板的最大挠度和最大动能。     

基于CEEMD的重大事件对香港住宅价格影响的实证分析

应用互补集成经验模态分解（CEEMD）方法对香港1997―2018年的住宅价格月度数据进行了分解，将经过重构后的数据分成高频序列、低频序列与残差项。将BP多断点检测应用于低频序列，并结合样本时段内的重大事件进行实证分析。结果表明：1997年亚洲金融风暴对房价的影响大于2008年金融危机；外部经济体的救市政策间接地影响香港房价；在经济不景气的大环境下“孙九招”政策没有立即见效；资本投资者入境计划、住房供给调整与按揭贷款调整对房价的影响较为显著；税收调整对房价影响不显著、对交易量影响显著；SARS爆发使住宅价格下降约1%。     

基于PSO-HJ算法的多无人机协同航迹规划方法

针对多无人机协同航迹求解计算量大、难以收敛等问题,提出了一种基于粒子群优化和Hook-Jeeves (PSO-HJ)搜索算法相融合的多无人机时间协同三维航迹规划方法。首先,建立了单无人机航迹规划求解模型。然后,通过对适应度评价函数值低的粒子引入Hooke-Jeeves搜索算法,提高了粒子多样性,改善了航迹规划算法收敛性;对不满足约束的粒子引入约束违反度函数,基于比较准则提出了一种新的粒子评价机制,促进粒子搜索位于约束边界的最优解,加快了航迹规划算法的计算效率。最后,设计了一种多无人机时间协同航迹规划求解算法,利用PSO-HJ算法先分别求解单无人机航迹信息,通过多无人机集中航迹规划层协调到达时间实现协同航迹规划。仿真结果表明,PSO-HJ算法的精度比量子粒子群(QPSO)算法精度提高了20.85%,比PSO算法精度提高了58.14%,更适用解决实际复杂的多机协同规划问题。     

纵横载荷作用下功能梯度梁的弯曲和过屈曲

基于一阶非线性梁理论和物理中面概念,导出了纵横向载荷作用下功能梯度材料(FGM)梁非线性弯曲和过屈曲问题的控制方程,并获得了该问题的精确解;据此解研究了梯度材料性质、外载荷、横向剪切变形以及边界条件等因素对功能梯度材料梁非线性力学行为的影响,分析中假设功能梯度材料性质只沿梁厚度方向,并按成分含量的幂指数函数形式变化。结果表明:纵横载荷共同作用下,功能梯度梁的弯曲构形将有无限多个;随着梯度指数的增大,梁的变形减小,临界载荷升高;随着长高比的增大,横向剪切变形的影响减小。