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1.
充分灌与调亏灌溉条件下桃树滴灌的耗水量研究 总被引:19,自引:0,他引:19
本文研究了充分灌与调亏灌溉条件下桃树滴灌的耗水量。在田间设置有两个处理,其一是在整个生育期以蒸发量的80%进行充分灌溉;其二是在果实生长缓慢期以蒸发量的20%进行亏缺灌溉,而在其它季节以蒸发量的80%进行充分灌溉。利用石膏块土壤水分传感器和中子仪分别测量了根区土壤水势和土壤含水量的变化,并实测了果实生长量、枝条生长量和产量。利用水量平衡法得出了在上述两种滴灌条件下桃树不同生育期的日均耗水量与蒸发皿系数。与充分灌比较,调亏灌溉对产量没有影响,灌水量减少了32%,并有效抑制了枝条生长。 相似文献
2.
离子液体辅助TiO_2/蒙脱石材料的制备与性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在1-丁基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐[Bmim]BF4离子液体中合成了TiO2,经负载蒙脱石后,制备成TiO2/蒙脱石纳米复合材料.利用X射线衍射(XRD),差热分析法(TG-DSC)和红外光谱(FTIR)等分析手段对复合材料进行结构表征。结果表明,离子液体合成的TiO2粒径小,负载后的TiO2/蒙脱石复合材料耐热性较好,更加稳定;钛土比为1.5mmol/g,煅烧温度为400℃时,复合材料性能最佳,光照时间达到150min,催化剂对甲基橙的降解率为100%;将复合催化材料用于蓝藻水溶液的处理,效果较纯TiO2显著,显示出良好的应用前景. 相似文献
3.
4.
王小伟 《机器人技术与应用》2010,(3):39-42
策略在机器鱼水球比赛中起着至关重要的作用,本文以策略的编写为出发点,通过对机器鱼在水球比赛中路径的分析,结合机器鱼在比赛中的可能出现的实际情况,提出了一种新的策略,即"非精确"策略,接着对该策略进行了介绍,与其他策略进行了比较,并阐述了其优点。 相似文献
5.
目前一些电子选举协议利用可链接环签名或一次性环签名来保护投票者的隐私,并防止重复投票的情况发生,但签名大小随投票人数的增大而增大,而简短可链接环签名大小始终固定不变,但已有简短可链接环签名算法效率较低。针对这些问题,利用累加器和基于知识证明的签名,构造新的高效的简短可链接环签名,结合匿名地址及星际文件系统,提出一种新的智能合约选举方案,分别设计了选举的创建、投票、计票等阶段的操作。对方案的不可伪造性、可链接性、匿名性、隐私性、公开验证性以及运行效率进行了证明和分析。最后进行了实验仿真评估,结果显示,随着投票者人数的增大,该方案选票的签名大小及Gas消耗保持不变且较少,生成时间及验证时间增长缓慢且较少。 相似文献
6.
7.
近年来,随着统一计算设备构架(CUDA)的出现,高端图形处理器(GPU)在图像处理、计算流体力学等科学计算领域的应用得到了快速发展.属于介观数值方法的格子Boltzmann方法(LBM)是1种新的计算流体力学(CFD)方法,具有算法简单、能处理复杂边界条件、压力能够直接求解等优势,在多相流、湍流、渗流等领域得到了广泛应用.LBM由于具有内在的并行性,特别适合在GPU上计算.采用多松弛时间模型(MRT)的LBM,受松弛因子的影响较小并且数值稳定性较好.本文实现了MRT-LBM在基于CUDA的GPU上的计算,并通过计算流体力学经典算例--二维方腔流来验证计算的正确性.在雷诺数Re=[10,104]之间,计算了多达26种雷诺数的算例,并将Re=102,4×102,103,2×103,5×103,7.5×103算例对应的主涡中心坐标与文献中结果进行了对比.计算结果与文献数值实验符合较好,从而验证了算法实现的正确性,并显示出MRT-LBM具有更优的数值稳定性.本文还分析了在GPU上MRT-LBM的计算性能并与CPU的计算进行了比较,结果表明,GPU可以极大地加快MRT-LBM的计算,NVIDIA Tesla C2050相对于单核Intel Xeon 5430 CPU的加速比约为60倍. 相似文献
8.
本文采用格子Boltzmann方法(LBM)在图形处理器(GPU)上计算了由静止圆柱阵列组成的团聚物周期单元内的不可压缩流体流动,流固交界面处采用直接反弹以实现无滑移边界,每个圆柱上的曳力通过统计动量交换直接求得。根据LBM求得的流体速度,对于团聚物中的单圆柱按能量最小多尺度(EMMS)模型计算平均曳力系数,并考察了将聚团近似为均匀悬浮的临界条件。对颗粒雷诺数Re_p在0~10之间的80种固相份额的模拟结果表明,密相空隙率可以表征这种临界条件。当固相份额恒定时,该临界空隙率随着Re_p的增加而降低;当Re_p恒定时,该临界空隙率随着固相份额的增加而降低。 相似文献
9.
基于动态人工免疫的邮件分类算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
使用虚拟基因库技术,对用于邮件分类的人工免疫系统(AISEC)进行改进,提出了动态人工免疫分类算法(DAICA)模型,改进了AISEC的抗体更新过程。当分类正确时,充分利用参与正确分类的抗体,快速改善抗体质量;当分类错误时,不再是简单地将参与错误分类的抗体直接移去,而是对这些移去的抗体进行体细胞高频变异,以保持先前遇到的抗原信息。还研究了新算法DAICA中使用的参数α与β对算法性能的影响。实验表明,这种改进可以提高分类准确率。 相似文献
10.