摘要：针对河西绿洲灌区小麦生产中氮肥投入高、产量不稳定等问题,通过研究不同施氮水平下土壤调理剂配施缓释氮肥对小麦地上干物质积累动态与产量的影响,为构建河西绿洲灌区减氮小麦的高产高效栽培技术提供实践依据。本研究于2022—2023年在河西绿洲灌区进行,采用裂区设计,主区为:凹凸棒(A)、生物炭(B)和无调理剂(C);裂区为2种氮肥类型:传统化学氮肥(T)和缓释氮肥(S);裂裂区为2个施氮水平:常规施氮量(N2:180 kg hm^(-2))和减量施氮30%(N1:126 kg hm^(-2)),通过测定小麦不同生育阶段的干物质积累量、开花前后干物质转运量、籽粒产量和生物产量,量化最大增长速率及其出现时间,明确不同土壤调理剂配施缓释氮肥对小麦干物质积累特性及产量的影响。结果表明,N1较N2降低小麦地上部干物质积累量10.4%,缓释氮肥较传统化学氮肥提高小麦地上部干物质积累量7.0%,与无调理剂相比,凹凸棒和生物炭提高小麦地上部干物质积累量为7.8%与10.9%。结合土壤调理剂、氮肥类型与施氮量三因素,凹凸棒配施缓释氮肥结合常规施氮减量30%(ASN1)与生物炭配施缓释氮肥结合常规施氮减量30%(BSN1),分别较无调理剂配施传统化学氮肥结合常规施氮量(CTN2)提高出苗后45~95 d小麦干物质积累量9.0%与10.7%,提高出苗后45~90 d小麦干物质积累速率9.7%与12.6%。拟合结果表明,ASN1、BSN1较CTN2推迟小麦干物质最大增长速率出现时间为3.1 d与4.2 d,提高小麦干物质最大增长速率为6.3%与8.1%。ASN1与BSN1提高了小麦开花前后干物质对籽粒的贡献率,ASN1、BSN1较CTN2增产6.8%与8.5%,其增产主要源于穗粒数和千粒重的提高。BSN1较ASN1提高小麦穗粒数、千粒重为7.8%与8.1%,从各方面来看,BSN1的增产优势更为突出。因此,生物炭配施缓释氮肥可作为西北灌区节氮30%时小麦产量提升的有效措施。

摘要：随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量级EMO作为算法特征提取主干,充分学习绝缘子目标的长距离特征交互及缺陷小目标的局部特征交互,并提出基于轻量级注意力的尺度内特征交互模块和轻量级跨尺度特征融合模块设计轻量级高效混合编码器;再次,在轻量级高效混合编码器中引入定位信息补充分支、使用DIoU损失函数结合迁移学习训练技巧,缓解轻量化造成的算法精度下降问题;最后,构建多天气条件绝缘子数据集进行训练验证。实验结果表明,相较于基线算法,所提算法检测精度达到97.2%,只损失0.7个百分点,而参数量和计算量分别下降67.8%和71.2%,检测速度提升2.5倍,满足多天气条件下的输电线路绝缘子状态巡检准确率及边缘部署轻量化要求。

摘要：以玉米淀粉为主要原材料,使用丙烯酰胺和2,3-环氧丙基三甲基氯化铵为接枝共聚单体,制备高效低毒的阳离子改性淀粉絮凝剂.以接枝率和接枝效率为目标函数,设计了单因素实验和正交实验,探讨了本实验的最佳制备条件,随后通过高岭土模拟废水水样来探索实验产物的最佳絮凝环境.实验表明:当醚化剂用量为0.8 g/L,NaOH用量为0.1 g,反应温度为60℃,反应时间为3 h时,接枝率达到80%,接枝效率达到81%.用高岭土废水模拟水样的测试时,在40℃的弱碱环境中产品的絮凝效果最佳,其絮凝率可达94%.

摘要：针对无油涡旋压缩机轴向间隙导致的泄漏和密封条的磨损问题,提出一种具有表面织构密封条的无油涡旋压缩机齿顶密封结构,建立了不同形状表面织构的齿顶密封条和涡旋盘底面间流体间隙的几何模型,并采用Fluent软件对间隙内流体的流动状态、开启力和泄漏量进行模拟分析。结果表明,因为流体的动压效应,表面织构可以增大开启力,圆形凹坑织构、椭圆凹坑织构分别能够使涡旋盘底面作用力增加1.13%和2.29%;圆形表面织构的泄漏量小于椭圆形表面织构。

摘要：为探究氮肥和有机肥配施对玉米生育期光合速率、干物质积累量、氮肥利用率和产量的影响。本研究以‘沃玉3号’为研究对象,于2022—2023年在河西绿洲开展田间试验,采用裂区设计,以氮肥施用量[不施氮(N_(0),CK)、传统施氮(N_(1),360 kg/hm^(2))、减量15%施氮(N_(2),306 kg/hm^(2))、减量30%施氮(N_(3),252 kg/hm^(2))]为主区,以有机肥施用量[O_(1)(3500.00 kg/hm^(2))、O_(2)(3000.00 kg/hm^(2))、O3(2500.00 kg/hm^(2))]为裂区,测定玉米生育期内的光合速率、叶绿素含量、干物质积累量、氮肥利用率和产量等指标。结果表明:在相同氮肥用量下,N_(2)O_(2)处理玉米生育期的光合速率较N_(2)O_(1)、N_(2)O_(3)处理提高17.91%、10.59%;N_(2)O_(2)处理玉米生育期的蒸腾速率较N_(2)O_(1)、N_(2)O_(3)处理提高19.13%、18.46%;N_(2)O_(2)处理玉米生育期的气孔导度较N_(2)O_(1)、N_(2)O_(3)处理提高20.13%、26.62%;N_(2)O_(2)处理玉米生育期的叶绿素含量较N_(2)O_(1)、N_(2)O_(3)处理提高18.73%、9.77%;N_(2)O_(2)处理玉米生育期的Vmax较N_(2)O_(1)、N_(2)O_(3)处理提高13.79%、17.84%;N_(2)O_(2)处理玉米生育期的生物产量较N_(2)O_(1)、N_(2)O_(3)处理提高7.14%、6.78%;N_(2)O_(2)处理玉米的籽粒产量较N_(2)O_(1)、N_(2)O_(3)处理提高18.77%、20.14%;N_(2)O_(2)处理玉米生育期的氮肥利用率较N_(2)O_(1)、N_(2)O_(3)处理提高15.68%、8.02%。综合表明,在资源短缺的河西绿洲灌区,氮肥减量15%(306 kg/hm^(2),N_(2))与有机肥(3000.00 kg/hm^(2),O_(2))配施可替代部分氮肥,具有较高的养分供给潜力,玉米稳产效果最好。

摘要：聚焦新质生产力背景下高校理工科专业课程思政建设改革路径。以培养适应新质生产力发展的高素质理工科人才为导向,以《机械制造基础》课程为例,从教学目标重新确立、创新教学内容、加强教师队伍建设、完善顶层设计与保障措施、创新教学方法及深化校企合作六个维度展开。旨在培养高素质理工科人才,适应新质生产力发展需求,为高校理工科专业课程思政建设改革提供新路径。

摘要：针对工业生产中存在多轴孔铆接件因铆钉数量多、铆钉与铆孔间隙小、铆钉分布不规则等特点,致使装配过程约束复杂,装配精度要求高,难以实现铆接工艺智能化以提升装配效率问题,提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的铆接件视觉伺服精确装配方法。为实现铆接件装配时的高精度定位,在传统扩展卡尔曼滤波的基础上,引入自适应噪声估计器,消除未知环境下的系统噪声对图像雅可比矩阵估计精度的影响,保证视觉伺服过程中图像雅可比矩阵的高精度估计;为保证铆接件装配时视觉伺服运动轨迹平滑稳定,设计滑模控制器,对铆接件进行轨迹跟踪,同时引入最小二乘法对铆接件图像特征深度信息进行实时在线估计,实现铆接件的高精度装配;以6自由度机器人建立仿真模型,结果表明在分布不规则的铆钉中选取4个铆钉的圆心点特征作为控制输入,通过设计的视觉伺服控制器能够完成铆接件的高精度多轴孔装配,提高了铆接工艺中关键工序的智能化水平。

摘要：高次谐波(High-Order Harmonic Generation,HHG)是强激光与物质相互作用过程中产生的一种重要的非微扰、非线性光学现象.它不仅开辟了产生极紫外光源的新途径,还被用于合成阿秒脉冲,从而开启了阿秒物理学的大门.与气体相比,固体具有更高的原子密度,高次谐波的产生机制也更为复杂.半导体布洛赫方程(Semiconductor Bloch Equations,SBEs)作为研究固体HHG的一种重要理论方法,在揭示固体HHG的物理机制、解释和预测实验现象等方面扮演着重要角色.本文综述了SBEs的理论框架和最新进展.首先总结了布洛赫基组和绝热休斯顿基组下的SBEs,并分析了它们在数值计算中的优势与局限性.针对波函数随机相位问题,探讨了平滑波函数相位的平行输运规范和扭曲的平行输运规范.最后重点介绍了规范不变形式和瓦尼尔规范SBEs.它们不仅完美地解决了随机相位问题,还为分析固体高次谐波的产生提供了新的视角.

摘要：在通过深度学习模型进行抑郁症类脑电信号分析时,针对单一尺度的卷积存在特征提取不充分的问题和卷积神经网络在感知脑电信号全局依赖性方面的局限性,分别设计了多尺度动态卷积网络模块和门控Transformer编码器模块,并与时间卷积网络相结合,提出了混合网络模型(MGTTCNet)进行抑郁症患者和健康对照组的脑电信号分类。该模型首先通过多尺度动态卷积从空间域和频率域捕捉脑电信号的多尺度时频信息。其次通过门控Transformer编码器学习脑电信号中的全局依赖关系,其利用多头注意力机制有效增强网络表达相关脑电信号特征的能力。之后利用时间卷积网络提取脑电信号可用的时间特征,最后将提取的抽象特征输入到分类模块进行分类。在公开数据集MODMA上用留出法和十折交叉验证法对提出模型进行实验验证,分别取得了约98.51%和98.53%的分类准确率,相较于基线单尺度模型EEGNet,分类准确率分别提升了约1.89%和1.93%,F1值分别提升了约2.05%和2.08%,kappa系数值分别提高了约0.038 1和0.038 5;同时消融实验验证了文中设计的各个模块的有效性。

摘要：针对焊接过程严重非线性和焊材中多种成分的复杂交互作用使得对接头力学性能的准确估算十分困难的实际问题,论述了神经网络技术在焊接接头力学性能预测方面的应用。研究了神经网络建模方法,提出采用均匀设计法优化设计神经网络参数,在四类17种钢材的焊接热模拟数据基础上,建立了预测焊接接头力学性能的神经网络模型。试验表明该模型可根据钢材成分和焊接规范对焊接接头及其热影响区的冲击韧度、抗拉强度、屈服强度、断面收缩率和硬度等力学性能进行较为准确的估算。试验表明,该预测方法较之传统统计方法,预测精度有了大幅度提高,为实现焊接接头力学性能预测提供了一条有效的途径。