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82.
大流量贯流式水轮机转轮叶片由轮毂至轮缘形状变化很大,流动特征变化亦非常明显,采用代表半径处能量平均的一元设计将不能满足要求。为了使转轮叶片设计达到更细致的优化设计目标,非常有必要进行二元的转轮叶片翼型优化设计。本文提出将一元能量概念及技术扩张至二元能量收支的新概念。研究中由CFD三维数值解析结果求得叶片进出口二元能量收支状况并对其进行评价及控制,为转轮叶片翼型优化设计提供依据。研究结果表明,二元能量收支方法对优化设计具有实际意义,用此方法设计的贯流式水轮机效率比一元设计提高了0.5%。 相似文献
83.
采用全自动在线固相萃取净化技术去除植物粗提物中的基质干扰组分,建立了一种超高效液相色谱-串联质谱(UHPLC-MS/MS)同步测定植物叶片组织中23种全氟化合物(Per-and polyfluoroalkyl substances,PFASs)(13种全氟羧酸类、4种全氟磺酸类和6种新型替代品)的新方法。植物样品经1%甲酸-甲醇溶液提取两次再旋蒸至干,用70%甲醇溶液复溶后直接进样分析。通过WAX在线固相萃取柱对PFASs进行自动化净化后,切换六通阀,将PFASs冲洗至适用于碱性流动相体系的C18分析柱上,采用含0.4%氨水的甲醇/水二元流动相体系进行梯度洗脱,在16 min内即可实现各目标化合物的色谱分离。采用串联质谱在多重反应监测(MRM)模式下进行PFASs的在线检测,并用内标法进行定量分析。方法学考察结果表明,植物叶片样品中23种目标PFASs的平均加标回收率为64.2%~125.5%,相对标准偏差(RSD)为0.7%~12.8%,各目标PFASs在相应的质量浓度范围内线性关系良好,相关系数(R2)大于0.990,检出限(LOD,S/N=3)在0.02~0... 相似文献
84.
本文针对目前风机叶片人工检测工作量大、效率低、缺陷检测准确率不高的问题,提出并设计了一种基于无人机图像的缺陷自动化检测系统。本文介绍了系统的图像采集系统、采集方法、缺陷检测原理及检测效果:系统以无人机为飞行载体实现了(风机叶片的)自动巡检,从而提高了巡检效率,降低了人工的工作量;通过图像分割及缺陷检测算法设计实现了缺陷可疑区域的自动检测;可见光加红外光双光融合提高了叶片缺陷自动识别的准确性。经过多次现场测试验证,本系统可以精确、快速地实现鼓包,裂纹和褶皱等缺陷的自动识别与检测。 相似文献
85.
综合使用光谱技术对作物养分进行实时、有效诊断,有助于作物的精准管理、保障产量和减少环境污染,提高肥料利用率,并且为定量估测作物生化组分状况提供了一种新的途径.光谱指数是进行作物叶片叶绿素实时估测的重要指标,然而由于受到环境条件及内在生化成分的影响,估测结果不尽满意.为了进一步提高光谱指数在估测作物叶片叶绿素含量时的抗干... 相似文献
86.
以某型离心式压气机为研究对象,利用ANSYS工程软件对叶轮进行数值模拟。在分析内部流场的基础上,探究叶片数和分流叶片长度对离心式压气机性能的影响。结果显示,叶片数过多会使叶轮流动摩擦损失增加,从而降低等熵效率。叶片数过少,容易造成叶片载荷增加,从而缩短叶轮寿命。分流叶片过长或者过短均会使叶轮流场分布不均匀,从而使其等熵效率降低。最终得出结论:叶轮的最佳叶片数为7对叶片,叶轮最佳分流叶片长度为长叶片的0.813倍,此时,压气机增压比为3.81,等熵效率为66.82%。 相似文献
87.
基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米(郑单958)为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400~2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明:玉米叶片氮含量:上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加(追肥)再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557),RSI(600, 511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。 相似文献
88.
为了快速检测马铃薯叶片的水分含量,并探究受到干旱胁迫时叶片含水率变化情况,利用高光谱成像对马铃薯叶片含水率进行检测和可视化研究。采集71个叶片,用烘干法对叶片水分梯度进行控制,共得到355个样本。使用高光谱分选仪器采集叶片862.9~1 704.2 nm(256个波长)的光谱成像数据,采用称重法测量含水率。利用Sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(240个样本)和验证集(115个样本)。对采集的数据进行光谱特征分析,本文分别用CA和RF两种算法,各筛选得到15个特征波长。基于CA筛选出相关系数高于0.96的15个波长分别为1 406.82,1 410.12,1 403.62,1 413.32,1 416.62,1 419.82,1 400.32,1 423.12,1 426.32,1 429.62,1 432.82,1 436.12,1 439.32,1 442.52和1 445.8 nm。基于RF算法筛选被选概率高于0.3的15个特征波长,按照被选择概率值从大到小排列,分别为1 071.62,1 041.12,1 222.52,1 465.22,1 397.02,1 449.02,1 034.32,1 523.22,976.42,1 172.52,979.82,1 165.82,1 037.72,1 426.32和869.8 nm。用CA和RF算法筛选到的特征波长建立PLSR模型,分别记为CA-PLSR模型和RF-PLSR模型。利用高精度模型检测结果,对马铃薯叶片含水率进行可视化分析,首先计算马铃薯叶片图像每个像素点的含水率,得到灰度图像,然后对灰度图像进行伪彩色变换,绘制出叶片含水率可视化彩色图像。为了体现马铃薯叶片烘干处理中含水率变化进程,用HSV彩色模型对样本叶片的伪彩色图像进行分割,获得分割图像结果,显示出在某含水率区间的叶片面积比例。结果显示,CA算法选取的15个波长均在1 400.3~1 450.0 nm范围内,CA-PLSR模型的建模精度(R2c)为0.975 5、建模集均方根误差(RMSEC)为2.81%,验证集精度(R2v)为0.933 2、验证集均方根误差(RMSEV)为2.31%。RF算法选取的特征波长分布范围较CA法选取范围广,具有局部“峰谷”特性,且RF-PLSR模型的建模集精度(R2c)为0.983 2、RMSEC为2.32%,验证集精度(R2v)为0.947 1、RMSEV为2.15%。选取RF-PLS模型计算马铃薯每个像素点的含水率,得到伪彩色变换图像,观察可知随着烘干时间的增加含水率逐渐下降;并能够从叶片结构角度看到,随着水分胁迫的加强,叶片从边缘开始失水,逐渐向叶片中间蔓延,其中叶茎和叶脉的含水率较其他部位高。计算得到叶片伪彩色图像中含水率大于90%,80%和70%的像素点占整个叶片图像的比例。利用高光谱成像技术可以实现马铃薯叶片的含水率检测与分布可视化表达,为监测马铃薯生长状况以及叶片含水率分析提供新的理论根据。 相似文献
89.
90.
不同含水量条件下树种叶片光谱差异分析 总被引:2,自引:0,他引:2
叶片含水量是影响树种光谱特征的一个重要因素,探索不同叶片含水量条件下相同树种叶片光谱特征的变化规律及相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,不仅是高光谱植被遥感信息识别的关键,也为研究植被光谱随着叶片含水量变化产生的差异提供理论支撑。利用地物光谱仪对6个树种叶片进行观测,获取了不同含水量叶片的反射光谱,同时进行一阶微分光谱变换,从而分析不同叶片含水量条件下各树种叶片的光谱变化特征,对比了相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,探索高光谱遥感识别树种叶片含水量的可能波段。结果表明:各树种叶片光谱都随着叶片含水量的改变而产生较大差异,但变化规律各有不同;相同叶片含水量条件下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,为实现树种高精度识别提供了可能。本研究旨在为植被叶片光谱库的构建以及植被的高光谱识别提供理论支撑和基础数据。 相似文献