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加工型酸樱桃新品种‘奥杰’

园艺学报 2024年第S1期 33-34页

作者：蔡宇良豆志强单冬茜宛甜安峰张娟西北农林科技大学园艺学院陕西理工大学生物科学与工程学院塔里木大学园艺与林学学院

‘奥杰’（Prunus serasus‘Aoje’）是从野生酸樱桃实生选育的加工型新品种，为自然杂交种。果实紫红色，有光泽，甜酸，酸味浓郁、果汁多、果肉红色。单果质量5.8 g，总糖含量9.44%，总酸1.62%，可溶性蛋白质1.44%，维生素C 0.154 mg... 详细信息

‘奥杰’（Prunus serasus‘Aoje’）是从野生酸樱桃实生选育的加工型新品种，为自然杂交种。果实紫红色，有光泽，甜酸，酸味浓郁、果汁多、果肉红色。单果质量5.8 g，总糖含量9.44%，总酸1.62%，可溶性蛋白质1.44%，维生素C 0.154 mg·g-1FW，铁0.042 mg·g-1FW，钙0.944 mg·g-1FW。早果。株产21.23 kg(种植密度1 245株·hm-2)，产量26 431.35 kg·hm-2，易丰产。适宜加工果汁、罐头、樱桃果酒等产品，也适宜作城市道路绿化树，经济效益高。适于陕西关中地区种植。

关键词：酸樱桃加工品种

基于CGRSNet的残缺油桃外形点云补全方法

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南京农业大学学报 2024年第2期47卷 383-391页

作者：孙珂徐焕良任守纲单美轩王浩云南京农业大学人工智能学院江苏南京210095

[目的]利用深度相机采集到的油桃数据在进行三维重建时,存在摄像头视野限制,导致油桃点云出现缺失的现象,严重影响油桃表型分析的准确度。为了提高油桃分级分类的准确率和工作效率,提出一种基于三维重建的油桃片外形参数估测方法。[方法... 详细信息

[目的]利用深度相机采集到的油桃数据在进行三维重建时,存在摄像头视野限制,导致油桃点云出现缺失的现象,严重影响油桃表型分析的准确度。为了提高油桃分级分类的准确率和工作效率,提出一种基于三维重建的油桃片外形参数估测方法。[方法]提出了一种基于真实结构的粗粒度点云生成网络(coarse-grained realistic structure with point cloud generation network,CGRSNet)。该网络首先通过编码、解码机制构建点云补全网络,通过新的采样算法对原始点云提取不同维度下的特征信息,提升油桃表型的特征提取能力,然后自解码器自上而下进行多维度点云补全,最终得到完整的油桃形状,最后用模型的参数预估模块预估油桃体积。利用多组参数构建的油桃几何模型离散成点云数据输入CGRSNet网络,得到油桃几何模型外形补全的预训练模型,再利用真实油桃点云数据对预训练模型CGRSNet做模型迁移的参数微调。[结果]该补全网络对油桃数据集补全结果的倒角距离为0.196 cm。经线性回归分析,得出体积估测的RMSE和R^(2)分数为2.47 cm^(3)和0.94,相较于PF-Net的RMSE和R^(2)分数提升约0.88 cm^(3)和0.01。[结论]本文提出的基于CGRSNet的油桃外形参数估测算法具有较好的实用性和精确度。

关键词：三维图形点云补全模型迁移深度学习油桃表型体积预估

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单裂隙内浆液基本流动规律的理论、试验、模拟对比分析

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岩土力学 2024年第S1期45卷 751-760页

作者：李博刘蓉蓉邹良超绍兴文理学院岩石力学与地质灾害浙江省重点实验室同济大学地下建筑与工程系瑞典皇家理工学院可持续发展与环境工程系

工程中广泛使用的水泥浆液是一种非牛顿流体，在裂隙内扩散时表现出复杂的宏观非线性渗流特征，在细观流场上也因屈服应力的作用呈现出柱塞流等特殊流动现象。配制符合Herschel-Bulkley(H-B)模型的模拟浆液，利用粒子图像测速（particle... 详细信息

工程中广泛使用的水泥浆液是一种非牛顿流体，在裂隙内扩散时表现出复杂的宏观非线性渗流特征，在细观流场上也因屈服应力的作用呈现出柱塞流等特殊流动现象。配制符合Herschel-Bulkley(H-B)模型的模拟浆液，利用粒子图像测速（particle image velocity,PIV）技术开展平直裂隙内的可视化渗流试验，同时求解H-B-P(H-B-Papanastasiou)方程开展浆液渗流有限元数值模拟。基于平直裂隙中单相屈服幂律流体渗流解析解，从理论、试验、模拟相结合的角度分析了平直裂隙内注浆压力与流速的非线性关系；通过对流速剖面图的对比，分析了H-B流体的柱塞流特征；通过与Bingham模型的对比证明了H-B流体更符合实际浆液流动规律。通过原创的可视化测试手段验证了理论和数值模型，提出了参数取值依据，对提升复杂工程岩体中的注浆工艺具有参考价值。

关键词：注浆 Herschel-Bulkley流体平直裂隙 PIV 柱塞流

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基于边缘智能的电磁能装备轻量化故障诊断方法

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电工技术学报 2024年

作者：单南良徐兴华鲍先强丁启翔廖涛电磁能技术全国重点实验室(海军工程大学)

随着海量状态监测数据的获取，复杂电磁能装备的关键部件健康状态监测对于实时性和可靠性要求不断增加，研究利用边缘智能技术赋能装备故障诊断是一种很有前景的方法。边缘智能技术致力于将智能算法和算力资源下沉到设备端，在靠近数据... 详细信息

随着海量状态监测数据的获取，复杂电磁能装备的关键部件健康状态监测对于实时性和可靠性要求不断增加，研究利用边缘智能技术赋能装备故障诊断是一种很有前景的方法。边缘智能技术致力于将智能算法和算力资源下沉到设备端，在靠近数据源的位置对数据进行处理，能够很好的解决工业嵌入式系统资源受限和海量数据传输所带来的故障诊断时延，防止设备过度损坏。本文提出了一种基于边缘智能的轻量化故障诊断方法，在数据采集过程中利用压缩感知技术将密集型的多元监测数据非线性压缩为稀疏采样数据，故障诊断模型集成了深度极限学习机和核函数深度挖掘压缩采样信号与故障类型之间的内在联系。最后通过模型轻量化技术，将诊断模型部署在设备端的边缘智能计算卡上进行部署，显著降低了数据的传输、计算和存储压力，从而提高了智能故障诊断的实时性。

关键词：压缩感知深度极限学习机核函数轻量化故障诊断