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航空植保作业用喷头在风洞和飞行条件下的雾滴粒径分布为了获得GP-81A 系列航空喷头的雾滴粒径分布情况,该文针对GP-81A 系列航空喷头进行了风洞条件和飞行条件下的雾滴粒径及分布测试,通过高速风洞测试系统模拟飞行时产生的高速气流开展了气流大小对雾滴粒径及分布的影响研究;基于农用航空常用的Y5B 飞机开展了不同型号喷嘴航空喷雾时的雾滴粒径及分布研究;同时,比较了相近喷雾压力条件下,相同喷嘴在风洞条件和飞行条件下的雾滴粒径及分布差距。试验结果表明,风洞条件测试时,当风速小于33.8 m/s 时,雾滴粒径随气流的增加而增大;而当风速大于33.8 m/s 时,雾滴粒径随气流的增加而减小,足够大的气流可以使雾滴进一步雾化。当气流在33.8 m/s 时,7#喷嘴雾滴粒径最大,为491.1 μm;当气流在84.87 m/s 时,2#喷嘴雾滴粒径最小,为202.1 μm。该系列喷头的6 种不同喷孔的喷头的雾滴粒径均大于150 μm,说明该喷头航空喷雾时的飘移损失较小。在喷雾压力基本相同的条件下,风洞条件下的雾滴粒径测试结果略高于飞行试验结果,主要原因是距离喷头出口的测试位置不同。风洞条件和飞行条件下的雾滴谱相对宽度S 值均较小,表明雾滴分布较均匀,而飞行条件下的雾滴分布更均匀些。该研究为进一步优化航空喷头的作业参数,开展减少雾滴飘移研究提供参考。

 

从AlphaGo到BetaGo 一基于任务可完成性分析的定性人工智能的定量实现A1phaGo程序利用深度学习算法和蒙特卡洛树搜索算法在围棋领域取得了突破性进展,用定量分析技术实现了围棋这一传统定性式的任务.此次突破,实现了对定性人工智能的定量研究,这对人工智能体的研究具有重要借鉴意义.对于人工智能体而言,执行任务前需要考虑任务的可完成性,对下棋任务而言,任务目标是取得胜利,因此,本文先从任务可完成性角度出发,分别从特征完备性、表征空间构建及基于表征空间的搜索角度分AlphaGo程序.其次,人工智能体在任务完成过程中,不可避免地受到各种扰动的影响,对AlphaGo而言,本质是对人下棋过程的建模,因此,本文从抗干扰的角度出发,分析了A1phaGo的缺陷.再者,人工智能的研究是人类用科学技术的方式模拟大脑活动的过程.AlphaGo所体现出的围棋思想与人类棋手的围棋美学之间的差异,也是定量分析与定性描述之间的差异.因此,本文从美感评价角度对A1phaGo进行了分析和展望.通过上述三个角度,本文诠释了AlphaGo程序所包含的原理以及对定量化分析定性人工智能体研究的借鉴意义.本文认为,AlphaGo虽然取得了里程碑式的进展,但在定性描述(如:美学,艺术)以及系统未知扰动方面仍存在大量问题值得研究.人工智能的跨越式发展,即从A1pha级别提升至Beta级别,应该包含对事物定性分析的能力.最后,希望人T智能算法的研究工作者通过本文能更关注于挖掘定性描述与定量分析之问的关联,并进一步将人工智能算法提升至BetaGo乃至更高.

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