摘要：为实现设施番茄短程栽培过程中营养液的高效供给及标准化管理,寻求短程栽培模式中最优的营养液供给方式,在兼光型植物工厂条件下,研究了营养液电导率值(electric conductivity,EC值)、灌溉频率对番茄植株形态和果实品质的影响。试验以岩棉为栽培基质,3水平EC值为2、4和6 d S/m,3水平灌溉频率为1、3和5次/d,采用全因子试验设计方法,进行9组处理。采用综合评价方法获取最佳的营养液EC值和灌溉频率,并对植株形态和果实品质指标进行数理统计分析。结果表明:营养液EC值和灌溉频率影响植株的株高、茎粗、叶数、叶面积、叶形指数和根面比,同时也影响果实的平均质量、可溶性固形物(soluble solids content)和果形指数。其中EC值对平均果实质量影响显著(P<0.05),灌溉频率对叶面积和平均果实质量影响极显著(P<0.01);试验因素的交互作用对茎粗和果形指数影响极显著(P<0.01),对SSC影响显著(P<0.05)。EC值为4 d S/m,灌溉频率为5次/d的营养液灌溉方式能兼顾植株发育和果实品质良好,该灌溉方式下SSC与平均果实质量呈极显著负相关(P<0.01)。该研究可为设施短程栽培番茄优质高产提供指导依据。

摘要：在介绍Instrument Control Toolbox的功能的基础上,设计了MATLAB环境下计算机通过GPIB接口与测量设备进行通信的过程,给出了具体的数据传输的软、硬件实施方案。以函数发生器为例研究了设备的控制和数据的获取方法,给出了部分MATLAB程序。实验结果表明该方法具有编程简便,数据处理能力强的特点,具有一定的应用价值。

摘要：设计了纤芯周围具有6个大空气孔的微孔光纤用于表面等离子体共振(SPR)传感器。利用有限元方法研究金属膜厚、微孔间距、微孔尺寸及外界环境折射率对表面等离子体共振峰所处波长的影响及传感器的灵敏度。结果显示,金属膜厚及外界环境折射率对共振峰的位置都比较敏感,而空气孔的直径和孔间距在小范围变化时谐振峰的位置基本保持不变。该传感器的灵敏度也可以达到10-4。为了降低传感器的整体损耗,可以进行选择性的对空气孔沉积金属膜,而其灵敏度并不受很大的影响。

摘要：通过分析传统家具企业存在的问题,设计出家具企业信息化处理软件,建立起家具企业管理系统。系统前台使用Delphi开发语言,后台使用SQL 2000数据库,并应用C/S模式结构,实现家具企业管理系统的信息化。

摘要：介质损耗因数是反映电力系统中高压容性设备绝缘状况的重要参数,通过对介损因数的测量可以及时发现电力设备中的绝缘受潮、劣化变质与局部缺陷等问题,从而保证电力系统的安全运行.本文阐述了介质损耗因数测量的基本原理,并且以TI公司TMS320F2812 DSP为控制与处理核心,对系统的各部分进行了设计,包括:信号传感、调理、采集和校准等单元.测试结果表明,本文所设计的硬件系统和算法具有较好的介质损耗因数测量准确度和抗干扰能力等优点.

摘要：针对单对极与多对极组合式磁钢的有限角磁电编码器,提出一种有限角磁电编码器极值扇区间差值判断细分方法。利用同轴有限角范围内的单对极磁钢及多对极磁钢进行角度信号输出,采用周期圆整补偿的方法进行整周期角度信号的补充。为保证扇区角度划分均匀性,提出区间域自动补偿划分法进行单对极扇区均匀化分割,利用极值扇区间差值判断细分方法对编码器角度值细分处理,抑制了细分后有限角磁电编码器角度值跳点的出现,有效地提高了有限角磁电编码器的分辨率。提供了一种有效的增加有限角磁电编码器分辨率和精度的方法,最终采用光电-磁电编码器对比测量装置对所设计的有限角磁电编码器进行误差测量,实验结果表明,采用所提方法的有限角磁电编码器的角度输出精度为±0.55°。

摘要：提出并确定了哈尔滨市水资源可持续利用预警指标的警度.利用反馈法确定了预警指标的警限,采用2次检验的方法对其预警有效性进行了检验,设计了预警信号灯系统,并对哈尔滨市水资源可持续利用进行监测预警;运用支持向量机的方法预警指标值进行预测,对哈尔滨市水资源可持续利用进行趋势预警,包括单指标趋势预警和多指标趋势预警,进而获得了趋势预警的结果.

摘要：首先从复杂性科学的整合思想与数字技术的整合技术出发,对大跨建筑结构形态进行特质解析,并建立非线性结构形态基础理论平台;进而提出适应当代技术水平的3种非线性结构语言,阐述数字技术作用下的结构技术、建筑空间与审美倾向之间的融合方式,从而表达大跨建筑非线性结构的表现机制;最后,提出非线性结构形态所具有的时代意义和实践潜力。

摘要：在小型调施胶系统中,基于称重传感器并联组称原理设计的称重系统,采集重量及其变化信息并传送至PLC,完成过程控制。

摘要：为解决BP神经网络模式识别时训练准则和分类准则不一致的问题,采用可拓学的扩缩变换,通过在输出空间中用一个特定区域(称作教师区域)来代替教师信号,极大地提高了可拓神经网络模型的训练速度,同时彻底解决网络训练和实际分类准则不一致的问题．计算实例表明,可拓神经网络是一个有效的模式识别工具．