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森林生态系统发展和植物种群变化的热力学过程
,
生态学报 , 2006,
Abstract: 随着生态学的发展,人们对自然生态系统的认识逐渐从对自然现象的记录、描述,发展为对机制的系统认识。热力学定律为人们提供了认识系统发展规律的理论基础,但在生态系统中的应用还处于起步阶段。基于前人关于生态系统可用能的研究,探讨了森林生态系统和植物种群变化的热力学过程。在生态系统水平上,把可用能耗散分为了植物耗散和环境耗散两个部分,并探讨了这两个过程之间的关系。第一次明确地提出蒸散是植物耗散的主要部分。在植物种群水平上,“可用能储存”与“可用能耗散”是决定植物竞争力的关键因子,在同一区域相同条件下,拥有更大可用能耗散能力的物种应当被优先选择。因此,群落中的优势物种应当比同层次的伴生种具有相对高的生长速度和更强的蒸腾能力。研究试图在热力学理论体系与实际生态系统的生理生态过程之间建立了纽带和桥梁,为开展森林生态系统的健康评估、深刻认识植物与环境的关系、以及评价物种竞争能力提供新的理论视野。
中国西南地区热带季节雨林及山地常绿阔叶林热值及能量分配格局
, , 张建侯
植物生态学报 植物生态学报 , 2007, DOI: 10.17521/cjpe.2007.0138
Abstract: ?能量分配格局是研究生态系统能量流动的基础,但是由于热带森林结构的高度复杂性和物种多样性,对它的热值和能量分配格局的全面研究还很少。该文研究的热带季节雨林位于西双版纳,是分布于热带亚洲北缘的一种森林类型;山地常绿阔叶林位于云南省中部的哀牢山,属于我国西部亚热带地区的山地常绿阔叶林。该研究的目的是探讨这两种重要森林类型的热值和能量分配格局,验证Golley(1961,1969)提出的世界范围内植被的热值由低纬度向高纬度、由低海拔向高海拔升高的规律。热值的测定采用SDCM-Ⅲa氧弹测量仪。两个森林样地面积都是1hm2,能量分配格局及年固定量根据生物量和生物量增量计算。研究结果表明,热带季节雨林样地的热值低于山地常绿阔叶林,乔木层的热值>灌木层>草本层,所有器官中叶片的热值较高。由于以前种植砂仁(Amomumvillosum)的影响,热带季节雨林样地的能量现存量小于山地常绿阔叶林,但是因为地处高温高湿、光照充足的地区,热带季节雨林的能量年固定量高于山地常绿阔叶林。对于热带季节雨林样地来说,97%的能量储存在乔木层中;山地常绿阔叶林样地的乔木层储存了88%的能量,可见乔木层是维持森林能量结构的关键层。研究结果为Golley的结论提供了更加丰富的实验证据。
西双版纳不同林龄次生植物群落优势树种的热值
乔秀娟, ,
植物生态学报 植物生态学报 , 2007, DOI: 10.17521/cjpe.2007.0038
Abstract: ?该文对西双版纳的4种次生植物群落优势树种的热值进行了研究。4种群落类型分别是山黄麻(Tremaorientalis)群落、白背桐(Mallotuspaniculatus)群落、中平树(Macarangadenticulata)群落和思茅崖豆(Millettialeptobotrya)群落,群落年龄分别为2、4、6年和大于15年。4种群落各优势树种的平均干重热值分别为19182.11、19474.81、19551.38和19445.95J?g-1。总体来讲,热值随着群落年龄的增加而增加。增长的原因应该是群落光能利用效率的增加。思茅崖豆群落的热值稍有降低,是因为这个群落样地处在阴坡,不能接受到像其它3个群落那样在阳坡的充足光照。先锋树种的热值明显低于顶极树种。可能是因为在群落演替初期,生态系统增加能量耗散的主要方式是通过生物量的增加;而当结构建成,生物量增加到一定程度,已经没有足够增长空间的时候,生态系统将会改变能量储存方式,主要通过单位质量固定能量的增加,也就是热值的增加,来耗散能量。山黄麻群落中叶片的热值非常低,低于根的热值水平,是短命树种将能量更多地投资于繁殖的原因。
基于组合灰色预测模型的焦炉火道温度模糊专家控制
王伟,,
控制与决策 , 2010,
Abstract: 针对具有强非线性、大时滞、多扰动特点的焦炉火道温度控制问题,本文提出了一种基于组合灰色预测模型的改进模糊专家控制方法.采用基于黄金分割优选法寻优的解析式类型三维模糊控制器,同时并联专家规则补偿模块对模糊控制器输出进行补偿,并采用组合灰色预测方法获得未来时刻的火道温度,根据该预测值采取相应的控制决策.该方法在保持较快响应速度和消除稳态误差的同时,可有效解决焦炉火道温度控制中的大时滞问题.基于实际运行数据的验证分析表明:该方法具有较好的控制品质,有效削弱了焦炉大时滞的影响,为解决焦炉火道温度控制中的大时滞问题提供了一种新思路.
一种克服粒子群早熟的混合优化算法
,丁雷,,徐辰
控制与决策 , 2008,
Abstract: 针对粒子群优化算法在寻优时容易出现早熟现象,提出在粒子群收敛停滞时,从种群中随机选择粒子进行共轭梯度法计算,通过引入共轭梯度算法计算的信息来影响粒子速度的更新,以保持群体的活性,从而打破群体信息陷入局部最优的状况.不同于传统的粒子群算法,该算法有机地结合了粒子群的全局搜索能力和共轭梯度法的强大局部搜索能力,从而在一定程度上有效地克服了粒子群早熟的缺点.仿真计算结果表明,该改进粒子群的方法对于不同维数的非线性函数具有很好的寻优效果.
浙江省新材料行业关键共性技术的技术预见研究
,王富忠,
科技进步与对策 , 2010,
Abstract: 从需求牵引的角度分析了浙江省新材料行业关键共性技术的技术预见需求,进而探索了浙江省新材料行业关键共性技术清单选择的准则及征集"候选"关键共性技术清单的方法,详细研究了浙江省新材料行业关键共性技术的技术预见方法与程序。该方法与程序为浙江省新材料行业关键共性技术的技术预见模式及过程作了有益的探索。新材料行业关键共性技术技术预见浙江省德尔菲法
Thermodynamic processes in the development of forest ecosystems and plant populations
森林生态系统发展和植物种群变化的热力学过程

LIN Hua,CAO Min,
,

生态学报 , 2006,
Abstract: Thermodynamic theories lay out the foundations for system development, but have rarely been applied to studies of forest ecosystems.This article discussed the thermodynamic processes in the development of forest ecosystems and plant populations based on the exergy theories of ecosystems.We linked the exergy dissipation with the corresponding eco-physiological processes in the forest ecosystems.At the ecosystems level,we divided exergy dissipation into plant dissipation and environment dissipation,and analyzed the relationship between the two processes.We firstly elucidated that transpiration is the fraction of plant exergy dissipation and discussed how to use it to evaluate ecosystem development and plant competitive capacity.At the level of individual plants,we proposed that "exergy storage" and "exergy dissipation" are two important factors determining the outcomes of plant competition.Under the same physical conditions,species with high levels of dissipate energy have competitive advantages.Therefore, dominant species should have faster growth and transpiration rates than the non-dominant species occupying the same physical space.The thermodynamic theory provides a new means for the understanding of forest ecosystem development,assessment of ecosystem health,relationship between plant and environment,and outcomes of species competition.
炼焦生产过程质量产量能耗的集成优化控制
王伟,,雷琪,
化工学报 , 2008,
Abstract: 针对炼焦生产过程强非线性、大时滞等特点,基于过程参数的主元分析和灰色关联分析,建立了焦炭质量、产量及焦炉能耗的神经网络预测模型和以焦炭质量为约束条件,产量、能耗为目标函数的优化控制模型。提出一种融合模糊C均值聚类粗优化和差分进化细优化的集成优化控制方法,进行过程参数的优化并给出操作优化指导。系统仿真结果表明,该方法能有效地抑制工况的波动,达到高产、优质、低耗的生产目标,为复杂工业过程的建模和优化控制提供了一种新思路。
基于模糊满意度的烧结过程多目标优化控制
向婕,,,段平
化工学报 , 2010,
Abstract: 为实现铁矿石烧结过程中烧结终点和混合料槽料位两个关键参数的综合优化,提出了一种基于模糊满意度的多目标优化控制方法。首先,通过综合运用模糊控制、预测控制的切换控制技术,建立烧结终点的智能优化控制模型;其次,为稳定混合料槽料位,基于专家知识,建立了混合料槽料位专家控制模型;最后通过构造求解多目标优化问题的系统满意度函数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,求取系统的满意解,实现烧结过程多目标优化控制。仿真结果和实际运行结果表明提出的方法是可行而有效的。
基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型
王春生,,
控制与决策 , 2008,
Abstract: 针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进行返矿量集成预测.运行结果表明,该集成模型的预测精度高于单一模型,能有效地对返矿量进行预测.
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