XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System水下
在植物和拉通作物中反复洪水下甘蔗基因型的洪水耐受性
摘要：这项研究的目的是评估甘蔗基因型在植物和拉通甘蔗的反复洪水下的洪水耐受性。对照和重复的洪水条件。由于洪水泛滥，甘蔗身高增加并分配了折痕。洪水减少了甘蔗产量和商业甘蔗糖（CC）的产量，以及甘蔗汁中极化（POL），纯度和CC的百分比。甘蔗洪水的耐受性因基因型而异，KPS01-4-29和SP94-2-483具有最高的洪水耐受性指数，KK07-037，K95-84，KK07-599在洪水条件下的产量最高。此外，在洪水泛滥的条件下，在甘蔗中观察到屈服特征，拐杖身高和甘蔗数之间的关系（r = 0.45*至0.92 **）。由于我们的研究，可以选择耐洪水的甘蔗基因型。用于洪水耐受性的甘蔗基因型选择可能包括甘蔗高度和甘蔗数字作为间接特征。
编号185用机器人臂香料开发自动水下车辆（AUV）
在海上开发业务中，包括海上石油和天然气场的开发，建设和维护以及探索离岸矿产资源，远程操作的车辆（ROV）已被用来探索海床，建造，检查和维护海底结构。由于最近的石油价格下跌和对环境影响的兴趣增加，并且由于自动驾驶水下汽车（AUV）技术的进步，越来越多的预计，通过与AUVS和CO 2的ROV操作自动化一部分，可以通过降低可增强的操作效率的运营时间来提高运行效率。AUV与ROV不同，不需要具有高级技能的操作员，并且他们的移动不受电线的限制。此外，ROV需要具有高级动态定位功能的支撑船，但可以使用更简单的支撑船进行操作。我们于2013年开始对AUV的研究和开发
ru-slam：稳健的深度学习视觉同时定位和映射（SLAM）系统，用于弱质地的水下环境
摘要：准确且健壮的同时定位和映射（SLAM）系统对于自动水下车辆（AUV）至关重要，可以在未知环境中执行任务。然而，直接将基于深度学习的SLAM方法应用于水下环境会带来挑战，这是由于纹理较弱，图像退化以及无法准确注释关键点的挑战。在本文中，提出了强大的深入学习视觉大满贯系统。首先，一个名为UWNET的功能生成器旨在解决弱纹理和图像降解问题，并提取更准确的关键点功能及其描述符。此外，基于改进的水下成像物理模型以自我监督的方式训练网络的知识蒸馏概念。最后，将UWNET集成到ORB-SLAM3中以替换传统的特征提取器。提取的本地和全局特征分别用于特征跟踪和闭环检测模块。公共数据集和自收集的池数据集的实验结果验证了所提出的系统在复杂方案中保持高精度和鲁棒性。
使用分裂核心变压器和共振有限责任电路的自动水下车辆的电感无线电源传输
无人管理的水下车辆（UUV）是水下勘探和维护的关键。自动驾驶水下车辆（AUV），其潜力减少了运营时间和环境影响，这使人们增加了兴趣。但是，他们面临着重要的技术挑战，尤其是在电源方面。这项研究重点是用于连续AUV操作的电感无线功率传递（IWPT），采用紧密耦合的分裂核心变压器（SCT），设计用于近场功率传递。提出了稳健的隔离和对准机制来克服海水环境的影响。具有SCT和RESONANT LLC电路的IWPT设备进行模拟并实验测试。有限元方法研究突出了将设备与海水环境隔离，尤其是在高频时的优势。LLC仿真和实验结果表明，电力传输的效率分别为93.2％和87.1％，最高为312W。但是，实验设备的全球效率下降到76.4％，突显了对电路设计优化的需求。
钓鱼者：使用轻量级水下车辆操纵器系统的干预任务的自主框架
摘要 - 为轻量级的水下车辆操纵器系统（UVM）开发自主干预措施在近年来引起了极大的关注，因为这些系统有机会降低干预运营成本。开发自主UVMS功能是具有挑战性的，因为缺乏可用的标准软件框架和管道。以前的作品为水下车辆提供了模拟环境和部署管道，但没有提供完整的UVMS软件框架。我们通过创建钓鱼者来解决此差距：用于开发本地化，控制和决策算法的软件框架，并支持模拟传输。我们通过实现最新的控制架构来验证此框架，并证明具有平均误差低于0.25 m的平均误差和Waypoint跟踪的能力，平均最终误差为0.398 m。
水下混凝土倒入和非隔离混凝土
13。报告类型和期间涵盖的最终报告2022年10月3日至3月14日。赞助代理代码15。补充注释16。桥梁子结构中的抽象水下混凝土放置通常会引起人们对具体质量的担忧，这主要是由于骨料隔离的潜力，尤其是在深钻孔中。认识到这些挑战，该研究项目的目的是批判性评估并建议对现有的威斯康星州运输部（WISDOT）政策，标准和规格进行有关水下混凝土放置的规格，以预防深入钻孔轴的骨料隔离。研究了相关研究以及其他运输部门（DOTS）以及建筑行业的实践，尤其是在海洋环境中运营的机构和公司。 此外，全国范围内的调查还分发给了50个州点的主要人员，以更好地了解当前的做法，趋势和常见困难。 本研究综合报告对混凝土放置技术进行了详细评估，基于桩的码头的构建方面的挑战，在基础中实现非隔离混凝土的策略以及材料的影响以及与施工相关的变量的影响。 基于获得的见解，该报告阐明了可用指南的改进，尤其是关于混凝土墩的建造和水生环境中的基台的指南。研究了相关研究以及其他运输部门（DOTS）以及建筑行业的实践，尤其是在海洋环境中运营的机构和公司。此外，全国范围内的调查还分发给了50个州点的主要人员，以更好地了解当前的做法，趋势和常见困难。本研究综合报告对混凝土放置技术进行了详细评估，基于桩的码头的构建方面的挑战，在基础中实现非隔离混凝土的策略以及材料的影响以及与施工相关的变量的影响。基于获得的见解，该报告阐明了可用指南的改进，尤其是关于混凝土墩的建造和水生环境中的基台的指南。
基于VFH+算法的未知环境中自主水下直升机的完整覆盖路径规划方法
摘要：一架自主水下直升机（AUH）是磁盘形的多型Au suplopellosus au popelly ossopous水下车辆（AUV），旨在在水下环境中自动起作用。在未知环境中近底面积扫描是典型的应用程序，其中完整的覆盖路径计划（CCPP）对于AUH至关重要。提出了一种完整的覆盖路径计划方法，其中提出了带有单个梁回声声音的AUH，包括最初的路径计划和在线本地碰撞策略。首先，初始路径是使用boutrophedon运动计划的。基于其移动性，一种多维障碍物传感方法的设计，其单个光束范围安装在AUH上。VFH+算法是根据固定位置处的范围信息在遇到障碍物之前为标题决策过程配置的。在线局部避免程序进行了模拟和分析，并通过所需的标题方向和相应的极性直方图进行了分析。最后，通过分析不同障碍局情况下的标题决策来设置，模拟和比较几个模拟情况。模拟结果证明了提出的完整覆盖路径计划方法的可行性，这证明在没有单束声纳的未知环境中完成全面覆盖面积扫描是可行的。
修饰和准备磁场测量的自动水下车辆
免责声明：该出版物是由加拿大国防部国防部的组织编写的。本出版物中包含的信息是通过最佳实践和遵守负责任的科学研究行为的最高标准得出和确定的。此信息旨在使用国防部，加拿大武装部队（“加拿大”）和公共安全伙伴，并且可以根据允许的方式与学术界，工业，加拿大盟友和公众共享（“第三方”）。第三方根据本出版物做出的任何依赖或决定的任何用途都应自行进行风险和责任。加拿大对由于出版物的任何使用或依赖而可能造成的任何损害或损失承担任何责任。
使用单次水下弹性 - 拉曼激光雷达
摘要：LIDAR已成为水中垂直分析光学参数的有前途的技术。单光子技术的应用使紧凑型海洋激光雷达系统的发展，促进了其在水下部署。这对于进行空气海界面上没有干扰的海洋观测至关重要。然而，同时在532 nm（βM）处于180°处的体积散射函数，而在弹性反向散发信号中，在532 nm（k m激光拉尔）处的激光雷达衰减系数仍然具有挑战性，尤其是在几何近距离信号中受到了几何形状重叠因子（GOF）的影响。为了应对这一挑战，这项工作提出了添加拉曼通道，使用单光子检测获得了拉曼反向散射的轮廓。通过用拉曼信号将弹性反向散射信号归一化，归一化信号对激光雷达衰减系数变化的敏感性大大降低。这允许将扰动方法应用于反转βM并随后获得K M LIDAR。此外，可以降低GOF和激光功率中波动对反转的影响。为了进一步提高分层水体的反转算法的准确性，提出了迭代算法。此外，由于激光雷达的光望远镜采用了一个小的光圈和狭窄的视野设计，因此K M LIDAR倾向于在532 nm处的光束衰减系数（C M）。使用Monte Carlo模拟，建立了C M和K M LIDAR之间的关系，从而允许C M衍生物来自K M LIDAR。最后，通过反演误差分析来验证该算法的可行性。通过在水箱中进行的初步实验来验证LiDAR系统的鲁棒性和算法的有效性。这些结果表明，LIDAR可以准确地介绍水的光学参数，从而有助于研究海洋中的颗粒有机碳（POC）。
实用的建模工作和控制水下机器人
简历：2021 - 2022年大学期间，首次促进了伊拉斯mus蒙德斯·米尔（Mundus Mir）（海洋和智能机器人技术的硕士学位），始于图伦大学。在第一年提供的课程中，一个模块旨在建模和控制水下机器人。在这一领域，有许多非模型现象，实验的使用对于使学生既有一定数量的非常具体的实验知识（尤其是对于模型的识别），并概述了高度非线性系统是水下车辆的控制。在本文中，我们描述了两个实际的工作会议，在此过程中，学生首次操纵水下机器人，并识别模型的某些模型，并根据两个自由度（深度和帽子）进行控制。学生以学生评估这一教学。关键字：水下机器人技术，自动，建模，控制，实际工作。