刘晓宇
- 作品数：4 被引量：35H指数：2
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金土壤与农业可持续发展国家重点实验室开放基金江苏省农业科学院科研基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术机械工程电子电信更多>>
- 渍害胁迫时期和持续时间对冬小麦产量及其构成因素的影响被引量：20
- 2018年
- 为研究渍害胁迫时期和持续时间对小麦产量及其构成因素的定量化影响,以扬麦13号为供试品种,在拔节期、孕穗期和灌浆期,开展不同渍害胁迫持续时间(0、5、10和15d)的盆栽试验,观测不同渍害胁迫处理下小麦产量及其构成因素的变化。结果表明,不同生育时期发生渍害胁迫均可导致小麦减产,且随渍害胁迫时间的延长,小麦产量下降均达到显著水平(P<0.05)。渍害胁迫造成的减产呈现为孕穗期>拔节期>灌浆期,渍害胁迫每增加1天,孕穗期、拔节期和灌浆期小麦单株产量分别下降0.79、0.59和0.48g,表明孕穗期是小麦渍害胁迫的敏感期。此外,不同生育时期渍害胁迫对小麦产量构成的影响存在明显差异。拔节期渍害胁迫同时降低小麦株穗数、穗粒数和千粒重,但主要通过降低小麦穗粒数造成产量下降;灌浆期渍害胁迫对小麦株穗数和穗粒数的影响较小,主要通过降低千粒重造成小麦产量下降;孕穗期处于小麦从营养生长转为生殖生长阶段,此时发生渍害胁迫,对小麦株穗数和穗粒数的影响大于灌浆期,对千粒重的影响大于拔节期,因此,孕穗期渍害胁迫造成小麦减产最严重。为预防渍害胁迫造成小麦严重减产,应在孕穗期前后密切关注天气状况,在田间及时开沟排水。
- 刘杨刘杨石春林刘晓宇骆宗强宣守丽
- 关键词：冬小麦生育时期
- 大口径望远镜四通垂直度检测方法研究被引量：1
- 2015年
- 为了保证大口径望远镜俯仰轴系的回转精度,对四通轴孔同轴度及轴孔轴线与两端面的垂直度等误差提出了很高的加工检测要求。针对大口径光学望远镜四通结构件的形位误差检测需求,并根据四通的结构特点,首先,提出了运用测微准直望远镜配合自准直仪等光学测量设备进行四通件的形位误差检测的方案。本方案利用测微望远镜光轴模拟四通轴孔的轴线,用精密侧角的自准直仪来测量四通端面与轴孔轴线之间的偏角,通过对测量数据进行处理计算即可得到被测件的垂直度。之后,对该方法的基本测量原理进行研究分析,并结合一套四通模拟件进行了垂直度的测量。通过实验验证了该检测方案的可行性,获得了精确的测量数据,测得其垂直度为98.2″,重复性RMS值为2.3″。最后,并对本测量方法的测量不确定度进行了分析,其合成标准不确定度为2.2″。本文所提出方法可以满足大口径望远镜四通形位误差的检测需求,对大型轴孔类结构件的形位误差检测具有一定的借鉴意义。
- 刘晓宇张景旭陈宝刚杨飞
- 关键词：光学检测形位误差垂直度自准直仪
- 面向异构工业任务高并发计算卸载的深度强化学习算法被引量：14
- 2021年
- 进入工业4.0时代,大规模互联分布式智能工业设备产生了海量的具有时延敏感和计算负载差异的异构工业任务,终端侧有限的计算能力难以支持任务的实时高效处理.通过工业无线网络将任务卸载到网络边缘侧服务器进行多接入边缘计算成为解决终端侧算力受限问题的一种有效手段.然而,工业无线网络有限的时频资源难以支持大规模分布式工业设备的高并发任务卸载.本文充分考虑异构工业任务高并发计算卸载中有限时频资源约束和建模难的问题,提出一种基于深度强化学习的动态优先级并发接入算法(Deep Reinforcement Learning-based Concurrent Access Algorithm with Dynamic Priority,CADP-DRL).该算法首先分析异构工业任务的时延敏感性和计算负载时变性,为工业设备分配不同的优先级,动态地改变工业设备接入信道进行计算卸载的概率.然后,利用Markov决策过程形式化动态优先级高并发计算卸载问题,并采用深度强化学习方法建立高维状态空间下状态到动作的映射关系.针对动态优先级和并发卸载的多目标决策问题,设计了包含优先级奖励和卸载奖励的复合奖励函数.为保证训练数据的独立同分布,同时提高算法收敛速度,提出了带经验权重的经验回放方法.对比实验结果表明,CADP-DRL能够快速收敛,实时响应,在实现最小卸载冲突的情况下为高优先级工业设备提供最高的成功卸载概率保证,性能优于slotted-Aloha、DQN、DDQN和D3QN算法.
- 刘晓宇刘晓宇许驰曾鹏
- 关键词：工业无线网络动态优先级
