粮食水分含量是粮食质量的关键指标，直接影响粮食的收购、运输、储藏、加工、贸易等过程。目前在国内粮食收购时，凭手摸牙咬或者传统检测方法来判断粮食的水分，存在测定结果极不可靠、检测时间长、浪费人力物力等问题。为了快速、准确检测粮食水分，设计了基于微波的粮食水分检测系统，通过检测微波信号与被测粮食相互作用前后微波幅值、相位等变化，推算出粮食水分含量。 【基于微波的粮食水分检测系统设计】 粮食的水分含量是衡量其质量的重要标准，它对粮食的各个环节，包括收购、运输、储藏、加工和贸易等，都有着深远影响。传统的水分检测方法，如手摸牙咬或传统检测手段，存在着结果不可靠、耗时长以及人力物力浪费的问题。因此，开发一种快速且精确的检测系统显得至关重要。 微波水分检测技术应运而生，这是一种无损检测的新技术，具有高精度、宽测量范围、良好的稳定性和适应动态检测的能力。微波因为其高频率和强穿透性，可以深入粮食内部，检测到粮食的整体水分含量，而不只是表面水分。粮食中的水分，作为极性分子，在微波场中会极化，从而对微波的吸收、反射等性质产生显著变化，这就是微波水分检测的基础。相较于电容法和电阻法等传统方法，微波检测具有更高的准确性和通用性，适合不同厚度和密度的粮食检测。 系统设计方面，基于微波的粮食水分检测系统主要由微波发生器、微波传感器天线、温度传感器、检测控制器以及分析处理单元组成。微波发生器工作在10.5 GHz频率，传感器通常采用透射式检测，确保能够穿透较厚的物料。隔离器用于防止反射信号影响源信号的稳定性，检波器则将微波信号转化为电信号，通过检测控制器进行放大、滤波和A/D转换，最终通过串行总线与计算机进行数据交换，实现实时数据显示和数据分析。同时，系统会结合温度传感器的数据进行温度补偿，以提升检测精度。 硬件设计中，检测控制器是核心部分，包括放大滤波电路、A/D转换器、微控制器、键盘、LCD显示和串行总线接口。微波传感器的信号经过处理后，由A/D转换器转化为数字信号，然后在LCD上实时显示水分含量。键盘接口允许用户进行参数设置和水分标定，串口则负责与计算机的数据通信。微控制器选择Microchip公司的PIC18F6527，具有低功耗、高抗干扰能力及丰富的外围接口。A/D转换器AD7806提供高分辨率的采样，确保检测精度。系统采用5 V工作电压，采用光电隔离减少外部干扰，增强系统可靠性。 软件设计包括数据采集、水分值标定、水分值推算、系统灵敏度调节和显示模块。系统灵敏度的调整使得该检测系统能够适应不同的粮食种类和状态，优化检测效果。 基于微波的粮食水分检测系统设计旨在解决传统检测方法的不足，通过微波技术实现快速、准确的水分测定，有助于提高粮食产业的效率和准确性，保障粮食的质量安全。

COMSOL模拟多孔介质中湿热耦合与空气水分输送的复杂过程,COMSOL模拟多孔介质中湿热耦合的空气水分输送过程,COMSOL，多孔介质，空气中水分输送，湿热耦合。 ,COMSOL; 多孔介质; 空气中水分输送; 湿热耦合,COMSOL模拟多孔介质湿热耦合中的空气水分输送 COMSOL软件是一款高级数值仿真工具，广泛应用于工程和科学研究中，尤其在多孔介质领域的应用具有独特的建模和分析能力。多孔介质是指那些具有孔隙结构的物质，如土壤、岩石、生物组织、过滤材料等。这些介质在自然界和工业过程中扮演着重要角色，比如在水的渗透、空气的流动、热交换以及湿气的传输等方面。在多孔介质内部，湿热耦合是指水分的蒸发、凝结与热能的传递过程相互作用和影响，这一过程涉及到复杂的物理机制。 本文件通过COMSOL软件模拟了多孔介质中湿热耦合与空气水分输送的复杂过程。在这一过程中，水分在多孔介质中的流动受到温度变化的影响，而温度分布又受到水分状态变化的影响，两者之间形成动态的相互作用。在空气水分输送的过程中，空气中的水分会随着温度梯度和压力梯度的变化而移动，同时，水分的相变（液态和气态之间的转化）会吸收或释放热量，对热传递过程产生影响。 利用COMSOL进行多孔介质模拟，研究者能够构建准确的物理模型，通过设置不同的边界条件和初始条件，考察湿热耦合效应对多孔介质性能的影响。模拟结果可以帮助了解水分和热量在多孔介质中的传递机制，预测特定条件下的传输行为，进而为工程设计提供理论指导和优化方向。 文件中提到的模型文件名，如“模拟多孔介质中空气水分输送与湿热耦合.html”和“探索在多孔介质中空气中水分输送的湿热耦合模拟一.txt”等，暗示了该研究不仅关注理论分析，还涉及到了模拟的实践操作。通过模拟实验，研究者能够可视化地展示水分和热量的动态变化过程，从而更好地理解多孔介质中湿热耦合的复杂现象。 此外，文档名称中还包含“探秘中的多孔介质湿润气流的热力之旅摘要”和“技术探索之旅探究多孔介质中的湿热.txt”，这些可能表明文档对研究进行了总结，并提供了深入探索的技术细节。这些总结和技术描述对于同行评审和知识传播非常有价值，能够帮助其他研究者理解该领域的最新进展和应用前景。 通过这些文件的综合内容，我们不难发现，COMSOL在多孔介质湿热耦合研究中发挥着关键作用。它不仅能够模拟复杂的物理过程，而且能够帮助研究者设计实验、预测现象和解释结果。这些研究的深入将有助于改善相关工业过程，如提高过滤效率、优化热交换系统和改善土壤水分管理等。 COMSOL软件在模拟多孔介质中湿热耦合与空气水分输送过程中的应用，为多孔介质的研究和应用提供了新的视角和强大的工具，促进了学科交叉和技术进步。

Comsol冻土THM三场耦合模型案例：瞬态求解器与稳态求解器在水分场、温度场及应力场的应用,Comsol冻土THM三场耦合模型案例：瞬态求解器与稳态求解器在水分场、温度场及应力场的应用,Comsol冻土水热力，本案例物采用两个PDE模块，分别表示水分场和温度场，一个固体力学模块，表示应力场，求解器在求解THM问题中采用瞬态求解器。 在求解应力问题中，采用稳态求解器。 通过本案例可以学习掌握冻土THM三场耦合模型。 ,关键词：Comsol；冻土；水热力；PDE模块；水分场；温度场；固体力学模块；应力场；瞬态求解器；稳态求解器；THM三场耦合模型。,Comsol中冻土THM三场耦合模型分析：瞬态与稳态求解器应用案例

需要用更少的水生产更多的大米，以养活不断增长的人口。 在未来几十年中，需要明智的水管理实践和适当的节水技术来种植水稻。 有氧水稻是水稻栽培的一种节水方法。 田间试验于2018年2月至2018年5月的夏季在马德勒的泰米尔纳德邦农业大学，农业学院和研究所进行，以了解不同灌溉剂量和施氮时间对有氧水稻产量的影响。 IW / CPE（灌溉水/累积平皿蒸发量）1.0到穗开始阶段的灌溉计划，此后IW / CPE 1.2直到生面团阶段的灌溉计划，记录了较高的产量属性，即，穗-1的穗数（9.1），灌浆数穗粒数为1（87.9），容重（15.3g），单产为4462kg·ha-1，秸秆单产为5977kg·ha-1。 然而，在整个作物生长期，IW / CPE 1.0处理的最高用水效率（6.8 kg·ha-1·mm-1）被记录下来。 IW / CPE 0.8在整个生育阶段的灌溉计划记录了较低的产量，产量和水分利用效率。 在20、35、50、65和80 DAS（播种后的几天）以5个等分的方式施用150 kg·ha-1的氮，记录了较高的产量属性，即穗1的穗数（9.3），灌浆数穗粒1（90.5），容重（15.4 g），

水稻灌溉的最大限制因素是水和氮。 有效的水和氮管理对于灌溉水稻种植系统中的可持续水稻生产仍然至关重要。 由于全球人口的快速增长和气候变化，未来的水稻生产将在很大程度上取决于制定有效利用水和氮的战略和实践。 因此，该研究着手评估在各种氮和水管理方法下灌溉水稻的农艺，水生产率和经济分析。 为了达到既定目标，2015和2016年的作物季节在加蓬大学土壤与灌溉研究中心进行了田间和盆栽试验。 田间试验采用分块样地设计，以水管理处理为主样，以氮肥作为子样处理。 盆实验以五次重复的随机完整块设计进行。 水管理方法是： 连续浸水（SC），干湿土壤状况（AWD）和潮湿土壤状况（MC）。 氮肥施用率； 没有氮肥（N0），60千克氮/公顷（N1）和90千克氮/公顷（N2）。 记录了诸如水稻的产量和产量参数，用水，水生产率，成本和收益之类的数据。 从盆栽和田间试验获得的结果表明，AWD和SC的水稻单产均等，而MC处理的水稻单产低。 使用氮肥，单产为90 kg N / ha时观察到更高的产量。 90 kg N / ha淹没的交互作用产生最高的谷物产量。 氮肥对用水和水生产率的影响依次为N2> N1> N0，而水

水分亏缺指数的MATLAB计算包，包含相关的说明文档

目录 一、前言 二、安装卸载测试点 安装测试 卸载测试 三、登录注册测试点 登录测试点 注册测试点 四、更新推送测试点 数据更新 消息推送 五、还有易用性，兼容性，安全性太多了！ 一、前言 　   在当今竞争激烈的市场上一个APP的成功离不开一个可靠的测试工程师。因此，对功能和用户体验有特殊关注的App进行全面测试是必不可少的。如何做到测试用例的百分百覆盖一直是测试用例编写过程中的难点，首先在测试时我们经常会遇见一些常见的bug，那么我们可以在编写测试用例时考虑到这些点。以下是笔者总结的通用的手机app测试用例关注点！目录如下： 二、安装卸载测试点 笔者来自公众号：软测之家

AIEM简介 积分方程模型(IntegratedEquationModel,IEM)是由Fung等人于1992年提出,该模型是基于电磁波辐射传输方程的地表散射模型,能在一个很宽的地表粗糙度范围内模拟真实地表后向散射情况,已经被广泛应用于微波地表散射、辐射的模拟和分析。IEM模型的基本思想是把未知的表面场分成两部分:一部分保留原始的切面近似场(Kichhoff);另外一部分引进补偿场,用来对Kich2hoff场进行校正。因此IEM模型的双站散射系数可以表示为基尔霍夫(σkpq)、基尔霍夫项的补偿项(σcpq)和二者交叉项(σkcpq)之和σ0pq=σkpq+σcpq+σkcpq. 后来专家对IEM模型进行重新推导,将IEM模型发展为AIEM模型。

使用确定性优化的SMAR降雨径流模型（Matlab）土壤水分核算和路由模型“ SMAR”

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