关键词:BP神经网络,模糊控制,割台高度,多传感器 摘要 本文采用BP神经网络对割台高度进行采集,利用AMEsim对割台高度调节液压系统进行仿真分析,采用模糊PID控制调节割台升降液压缸,稳定割台高度。收获不同作物的试验结果表明,在割台高度自动控制系统下,作物收获的实际高度与设定高度的误差在15 mm以内,收获效果良好,能够满足多作物联合收获机割台高度自动调节的要求。 摘要 为了提高调节的精度,采用 BP 神经网络多传感器融合处理技术采集割台实时高度,通过 AMEsim 软件对割台 高度调节液压系统进行仿真分析,最后采用模糊 PID 控制比例电磁阀调节割台升降液压缸从而稳定割台高度。 通过收获油菜、谷子和水稻的试验结果证明:在割台高度自动控制系统下,作物收获的实际高度与设定高度误
经济学家的影响已在Norsk Hydro的支持下进行了一项研究计划,以了解增加地缘政治不稳定对业务的影响。首先,经济学家的影响设计并进行了一项调查,该调查从美国,欧洲(英国,法国和德国)和新兴亚洲(中国和印度)提供了300名C套房高管的见解。调查探讨了以下关键研究问题:哪些地缘政治事件与企业最相关?地缘政治不确定性对业务绩效有什么影响?以及业务策略和决策过程如何变化?调查中的主要数据(由中学经济,业务和风险指标得到支持)为我们的分析提供了信息。本简报论文介绍了研究的结果,并由研究人员,作家,编辑和图形设计师组成,包括:
摘要。压力脊影响海冰覆盖的质量、能量和动量预算,并对穿越冰封水域的运输造成障碍。量化脊特征对于了解海冰总量和改善高分辨率模型中海冰动力学的表示非常重要。在每年的北极冰桥行动 (OIB) 航空调查期间收集的多传感器测量数据为评估冬末的海冰提供了新的机会。我们提出了一种从高分辨率 OIB 数字测绘系统 (DMS) 可见光图像中得出脊帆高度的新方法。我们通过绘制西部和中部北极 12 个压力脊沿线的完整帆高分布来评估该方法的有效性。通过与同时发生的机载地形测绘仪 (ATM) 高程异常进行比较,可以证明该方法并评估 DMS 得出的帆高。帆高和高程异常的相关性为 0.81 或以上。平均而言,帆高平均值和最大值与 ATM 海拔高度的吻合度分别在 0.11 米和 0.49 米以内。在绘制的山脊中,帆高平均值范围为 0.99 至 2.16 米,而最大帆高范围为 2.1 至 4.8 米。DMS 沿山脊的采样率也高于同步的 ATM 数据。
Hamilton Lane、Infra-Deals、Jefferies Group、哈佛大学联合住房研究中心、仲量联行、LeanIn.org、Nareit、全美房地产经纪人协会、全美软件和服务公司协会 (NASSCOM)、全美房地产投资受托人委员会、皮尤慈善信托、PitchBook、Preqin、负责任投资原则 (PRI)、Private Equity International、Real Capital Analytics、Refinitiv、科学减碳倡议 (SBTi)、S&P Capital IQ、S&P Global、美国证券交易委员会、美国人口普查局、美国联邦储备委员会、华尔街日报、宾夕法尼亚大学沃顿商学院、世界银行、世界交易所联合会、Yardi Matrix、Zumper。3 对于 2021 年,所有数据均基于报告的数字,并且可能会随着更多数字的继续报告而进行调整。业绩数据截至 9 月 30 日
在激光金属沉积(LMD)中,沉积轨道的高度可能在层和层之间变化,从而在过程演化过程中导致显着偏差。以前的作品表明,在某些条件下,会发生自动化的机制,保持规律的高度生长和零件和沉积喷嘴之间的恒定站立距离。在这里,我们分析了粉末集水区效率和沉积高度稳定性之间的联系。为此,开发了一个监测系统,以研究不同过程条件下的沉积,使用样品重量与同轴光学三角调节获得的层高度信息结合使用。一种分析模型用于从高度监测和过程参数实时估计沉积效率,这是由直接质量测量结果验证的。结果表明,轨道高度稳定与粉末集水区效率的降低有关,该效率受熔体池相对于粉末锥和激光束的相对位置的控制。对于给定的一组参数,可以估计距离距离可以实现最高的粉末集水区效率和通过构建方向的常规高度。
定向能量沉积 (DED) 是一种新兴技术,可用于修复关键的航空航天部件。研究表明,DED 部件的机械性能在整个零件过程中变化很大,因此很难达到这些应用所需的过程控制水平。使用现场捕获的热数据,计算出冷却速率和熔池尺寸,并将其与 EBSD 捕获的最终晶粒结构关联起来。冷却速率的变化解释了不同加工参数之间以及构建高度的微观结构变化。实施了一种使用累积各向异性因子的新方法,将硬度变化与晶粒结构关联起来。根据 316L 中的线性热输入发现了两种情况,高线性热输入导致部件级别上大量的机械各向异性。热特征和机械性能之间的关系表明,可以通过使用同轴摄像机监测和控制熔池大小来实现对各向异性的严格控制。
密闭空间支撑系统 76 BTRENCHSAFE® 地面挖掘和沟槽系统 77 BTRENCHSAFE® 救援/回收吊艇架套件 79 BTRENCHSAFE® 铝制设备储物箱 79 BTRENCHSAFE® 出入支撑平台 80 BTRENCHSAFE® 梯子通道防坠落柱套件 81 BTRENCHSAFE® 铝制重型梯子 81 BTRENCHSAFE® 铝制交叉走道 82 BTRENCHSAFE® 铝制可调式夹紧护栏 83 BTRENCHSAFE® 可调式夹紧护栏储物架 83 BTRENCHSAFE® 护栏用钢制屏障网 84 BTRENCHSAFE® 移动式锚固立方体 (MAC) 85
由于有效采样困难,不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验,其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图,从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此,评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量,同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较,评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比,现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言,现场测量倾向于高估高大树木的高度,尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中,中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高,基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢,基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时,可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高,具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应,这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木,TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
摘要 典型地中海树种的人工林对于该地区森林生态系统的恢复至关重要,例如栓皮栎 ( Quercus suber L.)、圣栎 ( Quercus ilex L.) 和大叶松 ( Pinus pinea L.)。虽然传统的森林清查可以提前发现这些人工林中的问题,但所需实地考察的成本和劳动力可能超过其潜在效益。无人机 (UAV) 为传统清查和单树测量提供了一种廉价实用的替代方案。我们提出了一种根据遥感图像估算单树高度和位置的方法,该图像使用集成 RGB 传感器的低空飞行无人机获取。2015 年夏天,一架低空飞行 (40 米) 六旋翼飞行器拍摄了埃武拉大学一片 5 公顷的树林。根据这些图像创建了 3D 点云和正射影像。点云用于识别局部最大值作为树木位置和高度估计的候选。结果表明,使用无人机测量的松树高度可靠,而橡树的可靠性取决于树木的大小:较小的树木尤其成问题,因为它们往往具有不规则的树冠形状,导致更大的误差。然而,误差显示出强烈的趋势,可以生成足够的模型来改进估计。