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,制定出包括农业措施、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

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,制定出包括农业措施、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

对标准大气压强下的[Al]-[O]平衡和不同压强下[C]-[O]平衡进行了热力学计算，得到了钢液中[O]含量的最小理论值.温度一定的条件下，采用[Al]脱氧时钢液中[Al]和[O]呈U型关系；过小或过大的[Al]含量对减少钢液中[O]均不利；提高温度可进一步降低[Al]脱氧条件下的钢液中[O]含量的最小理论值.对[C]脱氧而言，温度一定的条件下，提高真空度可提高[C]的脱氧能力；且随着钢液中[C]的增加，钢液中[O]呈减少趋势.温度为1873 K，真空度100 Pa时，钢液中[C]含量大于0.0015%的条件下，[C]的脱氧能力大于[Al]的脱氧能力.利用实际数据分别对[Al]脱氧和[C]脱氧平衡曲线最低值理论公式验证，且与实际结果均符合较好

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

建立了考虑裂纹尖端非奇异项T应力的最小应变能密度因子断裂准则, 研究了不同裂纹类型条件下T应力和泊松比对起裂角的影响, 结果表明裂纹起裂角不仅与奇异项应力强度因子有关, 而且还需要考虑非奇异项T应力和泊松比的影响作用.同时计算了含井筒对称双裂纹水力压裂模型的起裂角和临界水压, 表明依据本文断裂准则计算得到理论解与实验结果吻合良好.在此基础上, 利用该准则从理论上分析了临界裂纹区尺寸、T应力、比奥系数、侧压系数、泊松比等因素对水力压裂裂纹起裂特性的影响.参数分析表明: 临界裂纹区尺寸、T应力和侧压系数对临界水压和临界起裂角有显著影响.临界水压随着泊松比增大而减小, 而临界起裂角呈现相反变化趋势.比奥系数对临界起裂角没有影响, 但是在高水压条件下对起裂角具有显著影响

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

提出一种以燃料消耗量最小为优化目标的加热炉生产调度新方法。首先基于热力学第一定律分析了流入及流出加热炉的各项能量，并对燃料消耗量的计算式进行了理论推导。进而根据加热炉区实际生产调度特点归纳各约束条件，以多台加热炉总燃料消耗量最小为优化目标，构建调度优化数学模型。采用自适应差分进化算法搭配禁忌搜索算法进行综合求解，并通过9组实际钢坯生产案例模拟验证了该算法的可行性和有效性。同时，为了探究加热炉燃料消耗量的影响因素，提出了分别衡量加热炉区缓冲等待、炉内加热两部分时间同理想生产时间匹配程度的评价参数μ1和μ2，并分析了燃料消耗量对二者的敏感性，结果表明：当连铸坯到达加热炉节奏与热轧工序出坯节奏之比由0.5增至2时，燃料消耗量对两评价参数的敏感性逐渐减弱

本文研究指出,微量元素Mg能大幅度地提高GH698合金的蠕变断裂时间及断裂塑性,在不明显影响最小蠕变速率条件下延长蠕变第二和第三阶段的持续时间。Mg对高温1Hz下的拉压对称疲劳无影响,但一旦存在疲劳蠕变交互作用,Mg的有利作用就显示出来了。AES分析了Mg在蠕变过程中行为,在无应力条件下晶界偏聚的Mg,在蠕变应力作用下,晶界Mg偏聚先均匀化,再向蠕变孔洞富集,同时有减少S偏聚的倾向,导致减慢蠕变孔洞长大速率,延长蠕变第二和第三阶段