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1、课程简介 农田杂草防除学是研究农田杂草生长发育和危害规律及防除体系的科学,它是高等院校 农学类专业必修的专业课。本门课程根据生物学原理,研究杂草的生物学特性,掌握其种 群、群落与个体生育、繁殖、传播规律及其与环境条件的关系,制定岀包括农业措施、物 理、机械、化学、生物生态学等对草害的与控制措施,以组成预防和田间管理相结合的综合 防治体系、将农田杂草危害控制到最小程度,保证农作物的高产、稳产。 2、地位和任务 在传统作物管理体制中,约有70%的劳力用于除草。我国农田除草用工占田间作业量的 1/3-1/2,草害造成的粮食损失平均达10%以上,草害一直严重危害着农业生产。20世纪80 年代以来,我国杂草科学进入快速发展阶段,农田化学除草面积逐年扩大,极大地推动了现 代农业的发展,农田杂草防治作为可持续发展农业的一部分,已得到人们大力推崇。本课程 的任务就是要使学生了解农田杂草危害、综合治理、如何进行化学防治,从而提高生产效率 并具有良好的综合效益

非对称的CVC工作辊与对称支持辊辊形配置易导致下游机架支持辊辊形自保持性差.利用ANSYS有限元软件分析F4机架常规支持辊磨损对轧机板形调控性能及辊间接触压力分布的影响,发现严重的支持辊不均匀磨损会影响轧机的板形控制稳定性,并导致支持辊剥落增加辊耗.基于有限元分析提出一种新的支持辊辊形,实验证明新辊形具有良好的自保持性,可在整个服役期内稳定发挥其性能,并在支持辊服役后期缓解辊间接触压力尖峰的出现

建立了球轴承ADAMS多体动力学模型，考虑轴承各元件之间的相互碰撞作用及摩擦力，分析了变工况下动量轮用球轴承的保持架质心的涡动行为，对保持架的运行稳定性做出了定量的分析。讨论了轴承启动加速度大小、轴向载荷和有无重力场对保持架稳定性的影响。结果表明轴承启动加速度增加，缩短了轴承启动过程的时间，引导面对保持架的引导作用增强，较高的转速更有利于保持架运行的稳定，但较大的启动加速度使得轴承摩擦力矩较大；轴向载荷升高加剧了滚动体与保持架的碰撞，增加了保持架的涡动状态，而且轴向载荷的增加使得轴承摩擦力矩增加；失重状态下保持架与套圈的碰撞加剧，保持架涡动增加

新一代微机操作系统,它们具有以下功能:GUI 、多用户和多任务、虚拟存储管理、网络通信支 持、数据库支持、多媒体支持、应用编程支持 API。并且还具有以下特点:(1)开放性支持 不同系统互连、支持分布式处理和支持多CPU系 统。(2)通用性支持应用程序的独立性和在不 同平台上的可移植性。(3)高性能随着硬件性 能提高、64位机逐步普及、CPU速度进一步提高 微机操作系统中引进了许多以前在中、大型机 上才能实现的技术,支持多线程,支持对称处理 器SMP,导致计算机系统性能大大提高。(4) 采用微内核结构提供基本支撑功能的内核极小 ;大部分操作系统功能由内核之外运行的服务器 来实现

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用，非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂，目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态，再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分，将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型，最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用，结果表明，该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测，以更科学的策略指导支持辊更换维护

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

外掠百叶板流动在工程中十分常见,由其引发的流场自持振荡现象能够导致流场压力持续波动,使周围结构承受持续作用的周期载荷,造成结构疲劳安全隐患.采用数值模拟方法,针对外掠百叶板流场自持振荡问题进行研究.计算结果表明:低马赫数条件下,外掠百叶板流场中产生的自持振荡现象属于纯流体动力学问题,其形成原因为流场剪切层振荡所引发的大尺度涡团的形成与迁移.同时,随之产生的压力振荡具有持续性及周期性.自持振荡频率是空间均匀的,而幅值在主流方向上呈先急剧增大后稳定,最后小幅减小的趋势.随着百叶板内侧的空腔体积不断增大,振荡频率变化较小,振荡幅值逐渐增大并在空腔体积达到一定值后保持稳定

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性