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摘要:為了實(shí)現(xiàn)番茄采摘機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下對(duì)目標(biāo)番茄的準(zhǔn)確識(shí)別，提出了一種基于非顏色編碼的番茄識(shí)別算法。通過(guò)Haar-like特征及其編碼的方法，結(jié)合AdaBoost深度學(xué)習(xí)算法可以獲得用于識(shí)別成熟番茄的分類(lèi)器；并研究了Haar-like特征類(lèi)型和AdaBoost學(xué)習(xí)訓(xùn)練次數(shù)對(duì)分類(lèi)器性能的影響。所得強(qiáng)分類(lèi)器對(duì)測(cè)試集中的番茄進(jìn)行在線識(shí)別試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，測(cè)試集中93.3%的成熟番茄能夠被正確識(shí)別；同時(shí)該分類(lèi)器還對(duì)光照變化、果實(shí)粘連以及枝葉遮擋等干擾具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性，滿足采摘機(jī)器人對(duì)目標(biāo)識(shí)別的技術(shù)要求。

摘要:基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)了番茄采摘機(jī)器人夜間照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)。提出了一種基于前景與背景類(lèi)間方差和類(lèi)內(nèi)方差比值F的圖像可分割性評(píng)價(jià)指標(biāo)作為確定最佳試驗(yàn)方案即最佳照明系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)；考慮了光源種類(lèi)、光源布局及圖像采集距離3個(gè)試驗(yàn)因子；采用正交試驗(yàn)表L18(6×36)安排試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：光源種類(lèi)和光源布局是影響番茄采摘機(jī)器人夜間照明系統(tǒng)的顯著因子，圖像采集距離為不顯著因子；光源種類(lèi)因子各水平中，熒光燈照射時(shí)圖像的F最大，為2.159；光源布局因子各水平中，對(duì)角布局時(shí)圖像的F最大，為2.234。因此，所設(shè)計(jì)的番茄采摘機(jī)器人夜間照明系統(tǒng)的最佳組合為：熒光燈、對(duì)角布局。將試驗(yàn)結(jié)果與基于歸一化R-G色差的OTSU自動(dòng)閾值圖像分割算法的分割效果進(jìn)行了對(duì)比，對(duì)比結(jié)果驗(yàn)證了基于該圖像可分割性評(píng)價(jià)指標(biāo)F的夜間照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的有效性。

摘要:針對(duì)目前乘用式采茶機(jī)作業(yè)時(shí)對(duì)采摘面的茶芽不能識(shí)別大小、老嫩茶葉一刀切下的弊端，設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的乘用式采茶機(jī)，提出了嫩茶自動(dòng)識(shí)別與采茶機(jī)割刀的自動(dòng)調(diào)平調(diào)高控制方法。通過(guò)對(duì)采茶機(jī)割臺(tái)的位置伺服和水平度伺服控制，使得割刀面與茶隴蓬面有一個(gè)較好吻合，并能將割臺(tái)與大地水平面保持一致；為了實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)地切割，在采摘面的茶芽識(shí)別時(shí)采用2次最大類(lèi)間差分法。首先獲取采摘面的圖像，利用B分量的閾值分割出茶葉區(qū)域；然后選取G和G-B分量的閾值，從茶葉區(qū)域中再分割出嫩茶區(qū)域；最后計(jì)算采摘面上嫩茶部分所占面積比例，以70%作為視覺(jué)伺服的控制基準(zhǔn)。試驗(yàn)研究表明，提出的基于機(jī)器視覺(jué)的乘用式采茶機(jī)的嫩茶自動(dòng)識(shí)別與采茶機(jī)割刀的自動(dòng)調(diào)平調(diào)高控制方法能有效解決目前機(jī)采茶葉老嫩一刀切下的弊端，為今后全自動(dòng)化茶葉采摘奠定了基礎(chǔ)。

摘要:為了提高果園噴霧的農(nóng)藥利用率，減少因農(nóng)藥地面流失而造成的環(huán)境污染，針對(duì)果園傳統(tǒng)連續(xù)噴霧作業(yè)時(shí)存在過(guò)量噴灑和樹(shù)間無(wú)效噴霧的特點(diǎn)，基于3WGZ-500型風(fēng)送自走式噴霧機(jī)設(shè)計(jì)了自動(dòng)對(duì)靶噴霧系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用超聲波傳感器測(cè)距方式探測(cè)果樹(shù)（傳感器量程為0.35~2m，發(fā)射角為60°，噴藥機(jī)兩側(cè)分別以15°均布5個(gè)）。根據(jù)傳感器信號(hào)，控制與相應(yīng)位置噴頭對(duì)應(yīng)的上、中、下3組管路電磁閥的開(kāi)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)靶噴霧。以5a樹(shù)齡的蘋(píng)果園為試驗(yàn)對(duì)象，在噴霧壓力0.5MPa時(shí)，開(kāi)展不同作業(yè)速度（1.3、1.7、4.5、7.2km/h）下果樹(shù)冠層的有、無(wú)對(duì)靶噴霧試驗(yàn)，并與傳統(tǒng)噴霧機(jī)噴藥對(duì)照，結(jié)果表明：作業(yè)速度對(duì)3WGZ-500型噴霧機(jī)有、無(wú)對(duì)靶噴霧時(shí)的農(nóng)藥利用率影響不大，自動(dòng)對(duì)靶噴霧系統(tǒng)開(kāi)啟時(shí)的農(nóng)藥利用率為35.8%，比關(guān)閉時(shí)的27.6%提高了29.7%，較傳統(tǒng)噴霧機(jī)18.7%的農(nóng)藥利用率提高了91.4%，可大幅減少農(nóng)藥用量；3WGZ-500型噴霧機(jī)在不同作業(yè)速度的農(nóng)藥地面流失率十分接近，有對(duì)靶時(shí)地面流失率平均13.3%，相對(duì)無(wú)對(duì)靶時(shí)的18.86%降低了42%，說(shuō)明對(duì)靶噴霧系統(tǒng)有效降低了對(duì)生態(tài)環(huán)境的污染。

摘要:機(jī)采棉的含雜識(shí)別分類(lèi)檢測(cè)能夠提高棉花加工設(shè)備效率，減少棉花纖維損傷，并為棉花收獲設(shè)備的改進(jìn)提供指導(dǎo)。提出了一種基于顏色和形狀特征的機(jī)采棉雜質(zhì)識(shí)別分類(lèi)方法，對(duì)大雜質(zhì)和小雜質(zhì)檢測(cè)采取不同的圖像處理方法。顏色特征主要采用基于彩色梯度圖像的分水嶺變換與改進(jìn)模糊C均值聚類(lèi)方法融合的方法；形狀特征主要采用機(jī)采棉雜質(zhì)的面積、周長(zhǎng)、離心率和矩形度特征。通過(guò)對(duì)100幅機(jī)采棉圖像試驗(yàn)表明，該方法對(duì)各類(lèi)雜質(zhì)的平均識(shí)別正確率為89%。

摘要:利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行采后荔枝的品質(zhì)檢測(cè)與分級(jí)有重要意義。首先結(jié)合攝像機(jī)與熒光光譜儀進(jìn)行了荔枝圖像的光譜分析，熒光作為激發(fā)光進(jìn)行荔枝果皮的發(fā)射光譜特性分析，確定了不同熒光照射荔枝果實(shí)表皮的視覺(jué)檢測(cè)方法的可行性；然后設(shè)計(jì)了具有不同顏色光照轉(zhuǎn)換控制功能的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，選定了紅色、藍(lán)色和綠色熒光燈，對(duì)正常和微損傷兩種品質(zhì)狀態(tài)的荔枝果實(shí)熒光圖像進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計(jì)分析，確定了利用藍(lán)色熒光作為照射光源以及HSV顏色空間的V分量進(jìn)行微損傷荔枝果實(shí)圖像識(shí)別的方法，利用探索性分析法對(duì)荔枝果實(shí)視覺(jué)檢測(cè)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，確定了正常與微損傷荔枝果實(shí)圖像分割的灰度圖閾值范圍，結(jié)合優(yōu)化的圓擬合算法，實(shí)現(xiàn)了荔枝果實(shí)視覺(jué)智能分級(jí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。試驗(yàn)結(jié)果表明：該研究方法對(duì)正常荔枝和表皮微損傷荔枝的識(shí)別正確率為92%，為荔枝產(chǎn)后智能化檢測(cè)分級(jí)提供了技術(shù)支持。

摘要:集成軟硬件系統(tǒng)搭建了一套農(nóng)用車(chē)輛自主導(dǎo)航系統(tǒng)并進(jìn)行了試驗(yàn)研究。硬件系統(tǒng)包括傳感器、執(zhí)行器和CAN-Bus通信網(wǎng)絡(luò)；軟件系統(tǒng)基于Windows操作系統(tǒng)、Visual Studio 2005開(kāi)發(fā)環(huán)境，采用多線程編程技術(shù)開(kāi)發(fā)。依據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)規(guī)律建立了車(chē)輛運(yùn)動(dòng)模型，依據(jù)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)閉環(huán)響應(yīng)曲線辨識(shí)了轉(zhuǎn)向系統(tǒng)閉環(huán)模型，綜合2個(gè)模型確立了航向與橫向控制系統(tǒng)開(kāi)環(huán)傳遞函數(shù)，基于PID理論設(shè)計(jì)了航向與橫向控制器。試驗(yàn)結(jié)果表明：軟硬件系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定；初始航向偏差在-86°與84°時(shí)，調(diào)節(jié)時(shí)間均在2s以?xún)?nèi)，穩(wěn)定后航向跟蹤的精度均在1°以?xún)?nèi)；初始橫向偏差在0.7m和1.2m時(shí)，橫向偏差的最大值分別為10.4cm與9.2cm，橫向偏差平均值分別為6.4cm與3.5cm，橫向偏差標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.6cm與1.7cm，橫向控制器能夠使系統(tǒng)平滑穩(wěn)定地跟蹤期望路徑，跟蹤精度在厘米級(jí)。

摘要:針對(duì)AGV多分支路徑與工位點(diǎn)標(biāo)識(shí)的可靠識(shí)別以及導(dǎo)引路徑的精確跟蹤問(wèn)題，提出了一種基于雙視野窗口的魯棒特征識(shí)別與精確路徑跟蹤方法。采用整幅視野范圍作為模式識(shí)別窗口，在該窗口采用基于核主成分分析（KPCA）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法，將路徑特征通過(guò)核函數(shù)映射到高維空間進(jìn)行PCA降維，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別降維后的樣本矩陣。同時(shí)提出一種導(dǎo)引掃描窗口設(shè)置方法，該窗口范圍取決于攝像機(jī)豎直視角以及攝像機(jī)安裝傾斜角，在導(dǎo)引掃描窗口內(nèi)將導(dǎo)引路徑簡(jiǎn)化為直線模型并用最小二乘法擬合，針對(duì)擬合直線計(jì)算導(dǎo)引所需的路徑偏差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，KPCA-BP方法顯著提高了路徑特征識(shí)別的實(shí)時(shí)性和魯棒性，6類(lèi)路徑特征的平均特征識(shí)別正確率為99.5%；導(dǎo)引掃描窗口有效減小了導(dǎo)引路徑直線擬合的計(jì)算誤差，直線路徑跟蹤誤差小于3mm，曲線路徑跟蹤誤差小于30mm。

摘要:針對(duì)精準(zhǔn)施肥機(jī)營(yíng)養(yǎng)液的pH值調(diào)節(jié)過(guò)程控制本質(zhì)非線性、時(shí)滯性、時(shí)變性、不確定性等特點(diǎn)，建立了描述該過(guò)程的數(shù)學(xué)模型。利用云模型能夠處理定性概念和定量描述之間不確定轉(zhuǎn)換的特點(diǎn)，提出了一種基于云模型推理的變論域模糊PI控制(CVFPI)算法。該算法采用正態(tài)云模型描述系統(tǒng)誤差和誤差變化率的語(yǔ)言值，通過(guò)X條件隸屬云和Y條件隸屬云分別實(shí)現(xiàn)規(guī)則前件和規(guī)則后件的推理，利用伸縮因子實(shí)時(shí)調(diào)整輸入輸出變量論域，由二維云推理機(jī)實(shí)現(xiàn)控制參數(shù)的在線修正。為驗(yàn)證該算法的有效性和優(yōu)越性，分別對(duì)CVFPI、VFPI、PI等3種控制算法進(jìn)行了仿真測(cè)試和田間試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，提出的CVFPI控制算法能夠適應(yīng)精準(zhǔn)施肥pH值調(diào)節(jié)過(guò)程的控制要求，相比于常規(guī)PI控制算法和VFPI控制算法，在不同工作點(diǎn)條件下超調(diào)量分別減小45.3%、21.2%，均方根誤差分別減小54.9%、52.9%，在不同流量條件下超調(diào)量分別減小59.0%、48.4%，均方根誤差分別減小54.1%、37.9%，具有較好的動(dòng)態(tài)特性和穩(wěn)態(tài)特性。

摘要:為提高用于免耕播種機(jī)的氣吸式排種器的吸種效果，探尋最佳的排種器工作參數(shù)范圍，通過(guò)離散元法對(duì)排種器內(nèi)種群的離散度、種子間的作用力和種子速度進(jìn)行仿真分析，得出吸種效果最佳的排種器工作參數(shù)范圍：攪種輪轉(zhuǎn)速為14.8～18.5r/min，振動(dòng)頻率低于10Hz，振幅低于5mm，容種量為60%～80%。排種試驗(yàn)表明：攪種輪轉(zhuǎn)速低于18.5r/min比高于18.5r/min的吸種率均值提高7.1%。振幅2mm，振動(dòng)頻率低于10Hz比高于10Hz的吸種率均值提高8.9%。吸種率隨容種量增大而增高，容種量60%～80%的吸種率均值為97%，比容種量低于60%的吸種率均值提高12個(gè)百分點(diǎn)。該結(jié)論證明了仿真優(yōu)化的參數(shù)范圍是可靠的。在這些參數(shù)范圍內(nèi)可使種箱內(nèi)種子處于松散的吸種狀態(tài)，種子間的碰撞和拖帶作用減小，吸種性能得以提高。

摘要:為探索紙質(zhì)被動(dòng)式農(nóng)藥微混合器的主要參數(shù)對(duì)農(nóng)藥混合效果的影響規(guī)律和增強(qiáng)農(nóng)藥混合的機(jī)理，選取Y型、Z型和方波型3種結(jié)構(gòu)的紙質(zhì)被動(dòng)式農(nóng)藥微混合器，試驗(yàn)研究了每種微混合器不同參數(shù)條件對(duì)混合性能的影響，選出最優(yōu)參數(shù)，再將最優(yōu)參數(shù)下的3種微混合器的混合性能進(jìn)行對(duì)比。試驗(yàn)結(jié)果表明，Y型微混合器的最優(yōu)參數(shù)為：入口速度0.010mL/min、入口角30°，Z型微混合器的最優(yōu)參數(shù)為：入口速度0.010mL/min、峰間距3mm、轉(zhuǎn)角30°，方波型微混合器的最優(yōu)參數(shù)為：入口速度0.010mL/min、波高2mm、波寬5mm；在各自的最優(yōu)參數(shù)條件下，Y型微混合器出口處混合強(qiáng)度為0.6227，Z型微混合器出口處混合強(qiáng)度為0.6902，方波型微混合器出口處混合強(qiáng)度為0.7326，方波型微混合器混合性能最好；紙質(zhì)被動(dòng)式農(nóng)藥微混合器通道內(nèi)部存在紙纖維，可以提供流體流動(dòng)的動(dòng)力，也可以加劇分子間的擴(kuò)散作用，同時(shí)也在一定程度上限制了對(duì)流作用。

摘要:分析深松土壤的擾動(dòng)行為是深入研究深松鏟-土壤互作用規(guī)律的基礎(chǔ)。采用離散元方法建立深松工作模型，結(jié)合高速攝影技術(shù)及室內(nèi)土槽試驗(yàn)，對(duì)比分析了不同位置深松土壤的微觀運(yùn)動(dòng)及宏觀擾動(dòng)行為。結(jié)果表明，土壤的擾動(dòng)范圍隨土壤與深松鏟之間距離的增大而減??；不同位置土壤的擾動(dòng)范圍由大到小依次為：淺層、中層、深層；在深松范圍內(nèi)，土壤的運(yùn)動(dòng)速度隨土壤與深松鏟之間距離的增大而逐漸減小，等速度土壤顆粒的分布曲線與深松鏟的鏟柄弧線基本吻合；不同深度土層土壤顆粒在不同方向上的平均運(yùn)動(dòng)速度為：在x方向上由大到小依次為淺層、中層、深層，在y方向上由大到小依次為中層、淺層、深層，在z方向上由大到小依次為深層、中層、淺層；離散元仿真能夠較準(zhǔn)確模擬深松土壤的擾動(dòng)行為，仿真與試驗(yàn)獲取的土壤擾動(dòng)截面輪廓形狀基本吻合，土壤膨松度、土壤擾動(dòng)系數(shù)的仿真值與試驗(yàn)值的相對(duì)誤差分別為13.21%、17.38%；地表土壤縱向堆積角的仿真值與試驗(yàn)值的相對(duì)誤差為9.42%。

摘要:綜合玉米收獲機(jī)后橋搖擺軸結(jié)構(gòu)以及前、后橋輪距不等因素，建立了玉米收獲機(jī)準(zhǔn)靜態(tài)橫向穩(wěn)定性數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行了仿真分析和整機(jī)側(cè)傾試驗(yàn)，二者結(jié)果相對(duì)誤差僅為2.59%，驗(yàn)證了該模型的正確性，明確了整機(jī)橫向穩(wěn)定性的影響因素。然后，利用編碼變換，將各影響因素的變化范圍轉(zhuǎn)換到\[-1,1\]，實(shí)現(xiàn)了不同影響因素對(duì)橫向穩(wěn)定性系數(shù)λ影響程度的可比性，從而明確了玉米收獲機(jī)準(zhǔn)靜態(tài)橫向穩(wěn)定性的關(guān)鍵影響因素是：軸距x、整機(jī)重心高度h、重心到前橋的距離a以及前輪輪距t1。最后，提出了提高整機(jī)橫向穩(wěn)定性的措施。研究結(jié)果表明，整機(jī)重心h降低100mm，空載前后橋載荷比i提高至4，且采用對(duì)稱(chēng)布置的試驗(yàn)樣機(jī)，橫向穩(wěn)定性可提高19.03%。

摘要:針對(duì)2BMFJ系列原茬地免耕覆秸精量播種機(jī)作業(yè)過(guò)程中，清秸裝置所引起的振動(dòng)強(qiáng)度較大、功耗較大、作業(yè)速度較慢等問(wèn)題，在機(jī)收后的小麥原茬地條件下，采用四因素三水平正交試驗(yàn)方法，選擇每盤(pán)刀齒數(shù)、刀盤(pán)排布方式、作業(yè)速度、刀盤(pán)轉(zhuǎn)速為影響因素，以機(jī)組通過(guò)性、振動(dòng)強(qiáng)度、當(dāng)量功耗、當(dāng)量燃油消耗率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)影響清秸裝置性能的結(jié)構(gòu)與作業(yè)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化試驗(yàn)研究。結(jié)果表明：在每盤(pán)刀齒數(shù)4、刀盤(pán)排布方式3-2-3、作業(yè)速度5.4km/h和刀盤(pán)轉(zhuǎn)速300r/min時(shí)，清秸裝置未發(fā)生堵塞，振動(dòng)強(qiáng)度為134.48m/s2，當(dāng)量功耗為4.58kW,當(dāng)量燃油消耗率為159.22mL/（kW·h）。較優(yōu)化前的機(jī)具，振動(dòng)強(qiáng)度降低3174%，當(dāng)量功耗降低22.11%，作業(yè)速度提高20%。

摘要:針對(duì)目前穴盤(pán)蔬菜自動(dòng)移栽中缽苗離盤(pán)轉(zhuǎn)運(yùn)至導(dǎo)苗筒過(guò)程缽體損傷大、機(jī)構(gòu)軌跡復(fù)雜及機(jī)電氣控制成本高等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種由縱向移盤(pán)機(jī)構(gòu)、頂苗機(jī)構(gòu)、橫向移盤(pán)機(jī)構(gòu)、導(dǎo)苗筒、夾苗機(jī)構(gòu)等組成的純機(jī)械傳動(dòng)式蔬菜移栽穴盤(pán)苗自動(dòng)輸送裝置。利用功能-動(dòng)作過(guò)程-動(dòng)作法（F-P-A法）對(duì)穴盤(pán)苗自動(dòng)輸送過(guò)程進(jìn)行動(dòng)作分解，確定了符合各環(huán)節(jié)動(dòng)作要求的機(jī)構(gòu)形式；運(yùn)用運(yùn)動(dòng)建模、仿真和精度綜合分析等方法，并結(jié)合農(nóng)藝與動(dòng)力學(xué)要求，得出橫向移盤(pán)機(jī)構(gòu)圓柱凸輪最大壓力角αmax=29.32°，夾苗機(jī)構(gòu)的苗爪翻轉(zhuǎn)凸輪行程hp=29mm等關(guān)鍵部件參數(shù)；基于建立的時(shí)序分析模型，利用Visual Studio編寫(xiě)了可視化的蔬菜移栽穴盤(pán)苗自動(dòng)輸送裝置時(shí)序分析程序，通過(guò)對(duì)各機(jī)構(gòu)動(dòng)作進(jìn)行匹配，優(yōu)選出一組最佳參數(shù)：縱移機(jī)構(gòu)初始相位角φz=185°，頂苗機(jī)構(gòu)初始相位角φd=108°，曲柄長(zhǎng)度a=78mm，連桿長(zhǎng)度b=112mm，偏距e=20mm，苗爪翻轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)初始相位角φf(shuō)=15°，苗爪開(kāi)合機(jī)構(gòu)初始相位角φk=135°。以苗齡期45d、3種不同含水率的番茄穴盤(pán)苗為試驗(yàn)對(duì)象，進(jìn)行自動(dòng)輸送試驗(yàn)。結(jié)果表明：穴盤(pán)苗基質(zhì)含水率和取苗速度對(duì)裝置取苗成功率均有影響，呈負(fù)相關(guān)，基質(zhì)損失率則與取苗速度關(guān)系不大；該裝置能夠?qū)崿F(xiàn)140株/min的取苗速度（取苗成功率超過(guò)95%），當(dāng)基質(zhì)含水率為符合育苗規(guī)范的32.79%時(shí)，取苗成功率98.44%、基質(zhì)損失率36.67%，滿足移栽農(nóng)藝要求且遠(yuǎn)超人工移栽效率。

摘要:為了提高制種玉米生產(chǎn)管理的機(jī)械化水平，設(shè)計(jì)了3QXZ-6型制種玉米去雄機(jī)，主要由仿形機(jī)構(gòu)、液壓傳動(dòng)系統(tǒng)和仿形控制系統(tǒng)等組成。仿形機(jī)構(gòu)采用平行四連桿結(jié)構(gòu)；抽雄滾輪旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)由負(fù)載敏感液壓系統(tǒng)傳動(dòng)實(shí)現(xiàn)；仿形機(jī)構(gòu)高度調(diào)節(jié)由比例控制液壓系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)升降油缸實(shí)現(xiàn)；以一定距離內(nèi)下光電信號(hào)連續(xù)無(wú)表示玉米植株低，一定距離內(nèi)上光電信號(hào)連續(xù)有表示玉米植株高為控制依據(jù)，實(shí)現(xiàn)玉米植株高度仿形模糊控制。對(duì)抽雄滾輪轉(zhuǎn)速同步性能及控制系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間、升降油缸運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行了測(cè)試試驗(yàn)，結(jié)果表明：發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速在2300r/min附近時(shí)，滾輪轉(zhuǎn)速最大偏差率極值為4.4%，同步誤差率小于3%；響應(yīng)時(shí)間為0.04s；油缸上升速度為0.21m/s，下降速度為0.27m/s，最后確定了控制信號(hào)t與抽雄部件垂直位移量間的函數(shù)關(guān)系。田間試驗(yàn)表明，設(shè)計(jì)的3QXZ-6型制種玉米去雄機(jī)工作穩(wěn)定，作業(yè)效率高，去雄率均值為87.7%，能夠滿足機(jī)械化去雄作業(yè)的要求。

摘要:針對(duì)桿條輸送鏈?zhǔn)叫⌒婉R鈴薯收獲機(jī)存在果土分離效果差、明薯率低、破皮率較高等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種撥輥推送式馬鈴薯收獲機(jī)。對(duì)該收獲機(jī)推送式輸送分離裝置的作業(yè)機(jī)理進(jìn)行了研究，分析確定了輸送分離裝置的結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)。以機(jī)組作業(yè)速度、撥輥轉(zhuǎn)速、撥輥組提升高度為試驗(yàn)因素，明薯率、破皮率為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行三因素二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，運(yùn)用DPS數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行回歸方程顯著性分析，優(yōu)化得出最佳因素組合為：機(jī)組作業(yè)速度1.0m/s，撥輥轉(zhuǎn)速60r/min，撥輥組提升高度150mm，明薯率為99.01%，破皮率為1.24%。與普通輸送分離裝置對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明：撥輥推送式馬鈴薯收獲機(jī)在提高明薯率方面效果明顯，在降低破皮率方面略有改善。

摘要:為減小履帶式聯(lián)合收獲機(jī)在田間連續(xù)轉(zhuǎn)向時(shí)對(duì)土壤產(chǎn)生的剪切破壞，增加整機(jī)在田間轉(zhuǎn)向時(shí)的靈活性，提高作業(yè)效率，設(shè)計(jì)了一種差逆轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)差逆轉(zhuǎn)向、切邊轉(zhuǎn)向和單邊制動(dòng)轉(zhuǎn)向。在對(duì)差逆機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)向特性進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上，應(yīng)用RecurDyn軟件對(duì)其進(jìn)行了不同工況下的動(dòng)力學(xué)仿真，并將試制的差逆轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)安裝在履帶式聯(lián)合收獲機(jī)上，在水泥地面及水稻田條件下進(jìn)行轉(zhuǎn)向性能試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，在相同轉(zhuǎn)向模式下，即近似相等的轉(zhuǎn)向半徑及轉(zhuǎn)向角速度情況下，水稻田差逆轉(zhuǎn)向半軸輸出扭矩最大，達(dá)到5668.2N·m，遠(yuǎn)大于水泥地差逆轉(zhuǎn)向的扭矩2268.2N·m，同時(shí)在3種轉(zhuǎn)向模式中，差逆轉(zhuǎn)向所要克服的阻力矩最大。在驅(qū)動(dòng)輪輸出轉(zhuǎn)速75r/min工況下，水泥地面中，差逆轉(zhuǎn)向?yàn)?.610rad/s；水稻田中，差逆轉(zhuǎn)向?yàn)?.592rad/s，較單邊制動(dòng)轉(zhuǎn)向分別提高87.7%和88.5%；水稻田地差逆轉(zhuǎn)向的最小轉(zhuǎn)向半徑的平均值為0.098m，水泥地最小轉(zhuǎn)向半徑的平均值為0.082m，轉(zhuǎn)向占用面積顯著減??；切邊轉(zhuǎn)向的角速度小且平穩(wěn)，有助于對(duì)方向進(jìn)行微調(diào)。該差逆轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)使聯(lián)合收獲機(jī)的行走轉(zhuǎn)向性能顯著提高。

摘要:清選裝置性能決定著收獲機(jī)的作業(yè)性能，為了克服縱軸流全喂入風(fēng)篩式清選裝置單風(fēng)道離心風(fēng)機(jī)氣流場(chǎng)不均勻的缺點(diǎn)，對(duì)風(fēng)機(jī)、脫粒滾筒產(chǎn)生的混合流場(chǎng)進(jìn)行三維數(shù)值模擬，提出縱軸流全喂入雙風(fēng)道六出風(fēng)口風(fēng)機(jī)的改進(jìn)結(jié)構(gòu)，并分析結(jié)構(gòu)改進(jìn)后振動(dòng)篩面的氣流速度對(duì)全流域氣流分配的影響。同時(shí)，對(duì)改進(jìn)后清選裝置進(jìn)行風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、風(fēng)機(jī)入射傾角、魚(yú)鱗篩夾角3因素正交優(yōu)化，分析了各因素對(duì)氣流場(chǎng)的影響規(guī)律，得到最優(yōu)參數(shù)組合：當(dāng)風(fēng)機(jī)入射傾角30°、魚(yú)鱗篩夾角40°、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速1900r/min時(shí)，更利于高負(fù)荷高效率清選。最后，通過(guò)田間試驗(yàn)驗(yàn)證了雙風(fēng)道結(jié)構(gòu)和優(yōu)化試驗(yàn)的準(zhǔn)確性，水稻籽粒損失率0.91%，含雜率0.87%，小麥籽粒損失率0.82%，含雜率0.76%。

摘要:針對(duì)杭白菊采摘耗費(fèi)人力、采摘效率低、尚未實(shí)現(xiàn)機(jī)械化等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種杭白菊梳齒摘花機(jī)。該摘花機(jī)主要由采花梳齒、帶安裝孔鏈條、鏈輪、傳動(dòng)軸、分花齒、刷子、箱體、機(jī)架、車(chē)輪、步進(jìn)電動(dòng)機(jī)及控制部分等組成。采花梳齒間隙大于花蕾直徑小于胎菊直徑，利用沖擊力將花朵強(qiáng)行摘下。試驗(yàn)表明，杭白菊梳齒摘花機(jī)能夠可靠實(shí)現(xiàn)杭白菊花朵的采摘。在花朵含水率為82.5%，杭白菊梳齒摘花機(jī)采花梳齒間隙為7.5～9.0mm時(shí)，梳齒摘花機(jī)采摘效果較佳，花朵落地率為0～4.06%，花朵破碎率為0～1.00%，花朵摘除率為92.43%～98.11%。正交試驗(yàn)表明，當(dāng)采花梳齒間隙為8.5mm、分花齒間隙為17mm、喂入深度為200mm、主動(dòng)軸轉(zhuǎn)速為60r/min時(shí)，梳齒摘花機(jī)工作狀況較佳，此時(shí)，花朵摘除率為97.61%，花朵落地率為0.65%，花朵破碎率為0.03%。

摘要:為實(shí)現(xiàn)有機(jī)肥顆粒物料的高效干燥，提出了專(zhuān)用三回程轉(zhuǎn)筒干燥工藝，著重對(duì)影響有機(jī)肥顆粒運(yùn)動(dòng)的中筒內(nèi)抄板設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行研究。分析了抄板的作用原理，設(shè)計(jì)出在中筒可以實(shí)現(xiàn)物料逆向“爬坡”的組合式抄板；應(yīng)用EDEM離散元軟件，通過(guò)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)，確定物料在中筒內(nèi)停留時(shí)間的顯著性影響因素為轉(zhuǎn)筒安裝傾角和組合抄板平面滑板角；通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，完成了轉(zhuǎn)筒傾角和組合抄板平面滑板角對(duì)物料停留時(shí)間影響的單因素試驗(yàn)，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；通過(guò)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果和仿真分析結(jié)果對(duì)比分析，經(jīng)偏移修正后的仿真模型可以很好地預(yù)測(cè)物料在中筒內(nèi)的停留時(shí)間；根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果，轉(zhuǎn)筒安裝傾角不超過(guò)5°、組合抄板平面滑板角不小于40°時(shí)干燥效果好。

摘要:花生育種研究中存在花生量小但品種多、莢果大小不一的情況，針對(duì)人工脫殼效率低而機(jī)械脫殼損傷多、脫凈率低等問(wèn)題，在對(duì)典型花生種果物理機(jī)械特性研究基礎(chǔ)上，提出了小型3級(jí)回轉(zhuǎn)、單排3滾筒并列式脫殼的方案，進(jìn)行脫殼滾筒、旋轉(zhuǎn)打板以及傳動(dòng)系統(tǒng)等裝置和部件的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；脫殼滾筒由同一軸上并排的3個(gè)子滾筒組成，可調(diào)節(jié)與凹板篩距離，增減打板個(gè)數(shù)；氣力清選裝置由離心式風(fēng)機(jī)組成。以小區(qū)育種為目的，選取白沙品種為研究對(duì)象，通過(guò)正交試驗(yàn)分析，以滾筒轉(zhuǎn)速、脫殼間隙和打板個(gè)數(shù)為試驗(yàn)因素，損傷率和脫凈率為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行優(yōu)化試驗(yàn)。結(jié)果表明：滾筒轉(zhuǎn)速為350r/min、脫殼間隙為20mm、打板為3個(gè)時(shí)，花生脫殼綜合指標(biāo)最優(yōu)，脫凈率為99.15%，損傷率為2.3%，滿足種用花生脫殼要求。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于嵌入式微控制器的豬用智能粥料器控制系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了粥料器在連續(xù)送料過(guò)程中干飼料和水分的質(zhì)量比例(水料比)按設(shè)定值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，飼料日送料量能得到精確控制。通過(guò)靜態(tài)測(cè)量方法獲取樣本數(shù)據(jù)，建立飼料出料速度與送料電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速間的最小二乘支持向量回歸（LS-SVR）模型。在粥料器連續(xù)送料過(guò)程中，采用LS-SVR模型融合格羅布斯準(zhǔn)則及閾值判斷等數(shù)據(jù)處理方法對(duì)實(shí)時(shí)采樣數(shù)據(jù)的異常值進(jìn)行剔除，由最小二乘線性回歸預(yù)測(cè)出固定時(shí)間內(nèi)的干飼料出料量，在進(jìn)水量可準(zhǔn)確測(cè)量的前提下，實(shí)現(xiàn)水料比動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。粥料器控制系統(tǒng)通過(guò)結(jié)合靜態(tài)測(cè)量及LS-SVR回歸模型的質(zhì)量遞推補(bǔ)償方法對(duì)粥料器每日的送料量進(jìn)行質(zhì)量補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)了對(duì)粥料器日送料量的精確控制?？刂葡到y(tǒng)的水料比動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)誤差在4%以?xún)?nèi)，質(zhì)量遞推補(bǔ)償方法可以保證平均單頭豬日進(jìn)食量誤差不超過(guò)1g。

摘要:提出了一種滲灌用微孔混凝土灌水器制備工藝，詳細(xì)研究了原料中砂子粒徑和水泥含量對(duì)微孔混凝土灌水器的抗折強(qiáng)度、開(kāi)口孔隙率、平均孔徑和水力性能的影響規(guī)律，優(yōu)選出了微孔混凝土灌水器的最佳制備工藝。研究表明，砂子的粒徑變化對(duì)灌水器的抗折強(qiáng)度、開(kāi)口孔隙率、平均孔徑和流量的影響不大；隨著原料中水泥含量的增加，灌水器的抗折強(qiáng)度逐漸增大、開(kāi)口孔隙率顯著降低、平均孔徑變小，繼而導(dǎo)致灌水器的流量顯著減小，其中水泥質(zhì)量分?jǐn)?shù)為15%~18%的微孔混凝土灌水器具有適中的抗折強(qiáng)度、開(kāi)口孔隙率和平均孔徑，可兼顧灌水器的可靠性和流量要求，而且流量穩(wěn)定，是一種性能優(yōu)異的滲灌灌水器。

摘要:供水水質(zhì)的異同可能會(huì)影響層狀土壤積水的入滲過(guò)程。將去離子水、天然降水、天然積水、自來(lái)水4種水質(zhì)的水作用于3種土壤構(gòu)型（均質(zhì)塿土、塿夾砂、砂夾塿）,討論了4種水質(zhì)的積水入滲對(duì)層狀土壤結(jié)構(gòu)入滲特征的影響。結(jié)果表明,不同水質(zhì)和土壤構(gòu)型的入滲時(shí)間由長(zhǎng)到短分別為：去離子水、天然降水、自來(lái)水、天然積水(不同水質(zhì))和均質(zhì)塿土、塿夾砂、砂夾塿(不同土壤構(gòu)型)。4種水質(zhì)累積入滲量的變化趨勢(shì)基本相同,其累積入滲量由大到小分別為:天然降水、自來(lái)水、去離子水、天然積水(不同水質(zhì))和砂夾塿、塿夾砂、均質(zhì)塿土(不同土壤構(gòu)型)。相同時(shí)間內(nèi)不同土壤構(gòu)型的濕潤(rùn)鋒推進(jìn)距離由小到大為：均質(zhì)塿土、塿夾砂、砂夾塿；水質(zhì)對(duì)層狀土壤濕潤(rùn)鋒推進(jìn)距離的影響程度由土壤分層組合方式?jīng)Q定。

摘要:徑流沖刷是土壤養(yǎng)分隨地表徑流流失的重要影響因素之一。為了模擬徑流沖刷作用對(duì)土壤養(yǎng)分流失的影響，依據(jù)飽和土壤條件下有效混合深度概念，建立了徑流沖刷條件下坡面土壤養(yǎng)分向地表徑流傳遞的有效混合深度模型。利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型徑流養(yǎng)分質(zhì)量濃度變化過(guò)程的效果進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果顯示不完全混合模型在模擬徑流養(yǎng)分質(zhì)量濃度隨放水時(shí)間的變化方面效果較好，決定系數(shù)均在0.9以上。通過(guò)不完全混合模型計(jì)算徑流養(yǎng)分累計(jì)流失量，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)差異很小，當(dāng)養(yǎng)分為硝態(tài)氮時(shí)，計(jì)算值與實(shí)測(cè)值之間的相對(duì)誤差分別為6.6%（檸條）和5.9%（大豆），當(dāng)養(yǎng)分為水溶性磷時(shí)，相對(duì)誤差分別為1.1%（檸條）和2.3%（大豆），說(shuō)明模型的模擬精度較高。在選擇模型時(shí)，應(yīng)根據(jù)計(jì)算精度和參數(shù)獲取方便性等情況綜合確定。

摘要:為提高五節(jié)芒可發(fā)酵單糖的產(chǎn)量，采用液氨對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。選用預(yù)處理溫度T、五節(jié)芒含水率M、駐留時(shí)間t和液氨用量比k為變量因素，在試驗(yàn)范圍內(nèi)T（70~170 ℃）、M（20%~200%）、t（5~30min）、k（0.5~5.0）通過(guò)對(duì)各因素的不同取值，分析上述因素對(duì)五節(jié)芒酶解效果的影響。結(jié)果表明：在T=130℃、M=80%、t=10min、k=2.0的條件下預(yù)處理，五節(jié)芒72h的葡聚糖和木聚糖酶解率分別為72.1%和82.5%，即100g干基原材料可獲得可發(fā)酵單糖55.8g，是未經(jīng)預(yù)處理樣品酶解率的3.65倍。因此，液氨預(yù)處理能夠有效促進(jìn)五節(jié)芒的酶解單糖轉(zhuǎn)化率。

摘要:應(yīng)用能量密度較高的槽式拋物面太陽(yáng)能聚光集熱器（PTC）為厭氧反應(yīng)器提供熱源，確定裝置中重要單元的尺寸，并進(jìn)行了反應(yīng)器內(nèi)部能量平衡的計(jì)算，得出8m3的地下厭氧反應(yīng)器內(nèi)最大2處負(fù)荷分別為進(jìn)料熱損失與發(fā)酵物料散失熱量，分別為16077.31kJ/d和23180.01kJ/d。通過(guò)計(jì)算得出相應(yīng)的聚光集熱器的關(guān)鍵參數(shù)，確定光孔寬度b為2..4m，焦距f為0.6m，集熱板面積為4.16m2，集熱管直徑為0.0168m。應(yīng)用流體力學(xué)模擬軟件Fluent對(duì)反應(yīng)器內(nèi)整體的傳熱效果進(jìn)行模擬，仿真結(jié)果表明反應(yīng)器內(nèi)料液溫度可維持在35℃左右。采用與設(shè)計(jì)參數(shù)相近的PTC系統(tǒng)和厭氧反應(yīng)器進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，厭氧反應(yīng)器內(nèi)料液溫度保持在33.6~35.8℃，與Fluent仿真結(jié)果基本吻合。

摘要:為尋求對(duì)輥柱塞式成型機(jī)鋸末制粒時(shí)的最優(yōu)成型參數(shù)，探索成型參數(shù)對(duì)成型結(jié)果的影響規(guī)律，以鋸末含水率、成型模具長(zhǎng)徑比和主軸轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，以成型顆粒密度和成型機(jī)生產(chǎn)率為試驗(yàn)指標(biāo)，基于Design-Expert BBD（Box-Behnken Design）試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理和分析，建立了試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的回歸方程。結(jié)果表明：對(duì)輥柱塞式成型機(jī)采用鋸末為原料制粒時(shí)，最優(yōu)成型參數(shù)為：含水率15.5%、成型模具長(zhǎng)徑比5.3、主軸轉(zhuǎn)速47.25r/min。在此條件下，成型顆粒密度和成型機(jī)生產(chǎn)率分別可達(dá)到1.17g/cm3 、75kg/h；各試驗(yàn)因素對(duì)成型顆粒密度的貢獻(xiàn)率從大到小依次為：成型模具長(zhǎng)徑比、主軸轉(zhuǎn)速、含水率，各試驗(yàn)因素對(duì)成型機(jī)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率從大到小依次為：含水率、成型模具長(zhǎng)徑比、主軸轉(zhuǎn)速；成型顆粒密度試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值最大相對(duì)誤差為0.426%，成型機(jī)生產(chǎn)率最大相對(duì)誤差為2.733%，吻合程度較高。

摘要:玉米秸稈本身營(yíng)養(yǎng)成分含量低，需作為粗飼料和其它飼料混合生產(chǎn)全混合日糧或經(jīng)黃貯等技術(shù)工藝改善其品質(zhì)。為在利用和改善處理過(guò)程中對(duì)其營(yíng)養(yǎng)成分含量進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，采用217個(gè)玉米秸稈樣品，利用優(yōu)化后的近紅外在線光譜采集系統(tǒng)，探索了利用近紅外光譜技術(shù)在線檢測(cè)玉米秸稈水分、粗蛋白、酸性洗滌纖維和可溶性糖等營(yíng)養(yǎng)成分含量的可行性。研究結(jié)果表明利用近紅外光譜技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)玉米秸稈飼料營(yíng)養(yǎng)成分的定量分析。水分、粗蛋白、酸性洗滌纖維、可溶性糖含量模型的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差和相對(duì)分析誤差分別為9.03%和1.97、11.36%和2.31、3.75%和2.02、16.18%和3.61。

摘要:針對(duì)打結(jié)器咬繩機(jī)構(gòu)鉤鉗受載大、滾子磨損嚴(yán)重的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)咬繩機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析建立了圓柱凸輪輪廓曲面的計(jì)算模型，使?jié)L子與凸輪保持線接觸的同時(shí)鉤鉗以正弦加速度規(guī)律張合。對(duì)咬繩機(jī)構(gòu)進(jìn)行力學(xué)分析并結(jié)合壓簧〖JP2〗壓縮量和捆繩拉力測(cè)試，解析求解鉤鉗在咬合位置的靜力學(xué)模型，得出鉤鉗咬合力的最佳變化范圍為300.64~329.89N。解析求解鉗咬機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型得出，〖JP3〗當(dāng)鉤鉗咬合力處于最佳變化范圍時(shí)，圓柱凸輪的接觸力介于240~330N之間，其峰值可以用于檢驗(yàn)滾子的接觸疲勞強(qiáng)度，指導(dǎo)鉤鉗和滾子的材料選擇。打結(jié)器樣機(jī)捆扎5000捆稻麥秸稈的田間試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，按預(yù)設(shè)的壓簧壓縮量7.5mm和捆繩初始拉力35N，鉤鉗尾部的滾子沒(méi)有明顯磨損，表明鉤鉗的咬合力控制合適，線接觸凸輪改善了滾子的接觸受載情況，達(dá)到了抗沖擊和耐磨的設(shè)計(jì)要求。

摘要:針對(duì)家禽在懸掛輸送過(guò)程中的在線稱(chēng)量需求，提出一種家禽在線稱(chēng)量方法。通過(guò)對(duì)家禽宰殺用懸掛鏈輸送機(jī)牽引鏈的受力分析，建立牽引張力的力學(xué)模型，采用不同稱(chēng)量高度的方法，估算出鏈條牽引張力，再根據(jù)牽引張力計(jì)算出被稱(chēng)量物體的質(zhì)量。仿真結(jié)果顯示，通過(guò)仿真估算張力的方法計(jì)算得到的稱(chēng)量物體質(zhì)量，偏差在15.7g以?xún)?nèi)。如果根據(jù)測(cè)量得到的牽引張力計(jì)算得出被稱(chēng)量物體質(zhì)量，最大誤差為125.03g。表明采用根據(jù)牽引張力得到被稱(chēng)量物體質(zhì)量的方法實(shí)際可行，在進(jìn)一步提高測(cè)量精度后能夠?qū)崿F(xiàn)家禽的在線稱(chēng)量。

摘要:為檢測(cè)豆?jié){中固形物含量（S），采用網(wǎng)絡(luò)分析儀研究了頻率（20~4500MHz）、溫度（20~80℃）和S（200~〖JP〗7.01g/（100mL））對(duì)豆?jié){介電參數(shù)（相對(duì)介電常數(shù)ε′和介質(zhì)損耗因子ε″）的影響規(guī)律；建立了豆?jié){介電參數(shù)與溫度、S之間的關(guān)系模型，并對(duì)模型預(yù)測(cè)S的可行性進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果說(shuō)明，在20~4500MHz的頻率范圍內(nèi)，ε′隨頻率的增大而減小，ε″隨頻率的增大先減小后增大，在600~2000MHz之間有最小值。ε′隨溫度的升高而減小，低頻段下ε″隨溫度的升高而增大，而高頻段下ε″隨溫度的升高而減小，ε″達(dá)到最小值時(shí)的頻率隨著溫度的升高而增大。ε′隨S的增大而減小，而ε″隨S的增大而增大。一定頻率下，可用二次多項(xiàng)式表達(dá)豆?jié){的ε′和ε″與溫度、S的關(guān)系；基于100MHz下的ε′和20MHz下的ε″〖KG*4〗所建立的二次多項(xiàng)式的決定系數(shù)分別為0.989和0.990。對(duì)模型的驗(yàn)證結(jié)果表明，基于20MHz下的ε″計(jì)算的S值與實(shí)測(cè)值之間的決定系數(shù)為0.978。研究結(jié)果表明介電特性可用于檢測(cè)豆?jié){中的固形物含量。

摘要:在不同干燥條件下進(jìn)行胡蘿卜切片紅外輻射干燥試驗(yàn)，對(duì)表觀密度、孔隙率、體積比和體積收縮系數(shù)進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：表觀密度與輻射距離、輻射功率成反比，孔隙率隨著含水率的減小而增大，樣本厚度與孔隙率成反比，輻射距離與孔隙率成正比，輻射功率在一定范圍與孔隙率成正比，超過(guò)該范圍成反比；為確定適合胡蘿卜收縮率和干基含水率比的數(shù)學(xué)模型，分別基于二次多項(xiàng)式利用線性最小二乘法、指數(shù)方程利用非線性最小二乘法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了擬合，得出二次多項(xiàng)式模型擬合較優(yōu)，能夠更好地預(yù)測(cè)紅外干燥過(guò)程中胡蘿卜收縮率和干基含水率比之間的關(guān)系。

摘要:針對(duì)鮮切果蔬包裝機(jī)輸送機(jī)構(gòu)作業(yè)時(shí)包裝物料損傷和滑移的問(wèn)題，分析了輸送機(jī)構(gòu)對(duì)包裝盒壓縮變形原理，通過(guò)PET包裝盒的壓縮試驗(yàn)，得到了包裝盒及盒內(nèi)的果蔬產(chǎn)品避免造成機(jī)械損傷的條件，PET包裝盒壓縮位移應(yīng)在10mm以?xún)?nèi)，包裝機(jī)輸送機(jī)構(gòu)壓縮力應(yīng)在5～15N之間。采用參數(shù)化建模，通過(guò)有限元仿真分析了輸送機(jī)構(gòu)對(duì)包裝盒壓縮變形的過(guò)程及機(jī)理，分析了包裝盒的易損傷位置及原因。根據(jù)壓縮試驗(yàn)及仿真分析，以滑移率為指標(biāo)，進(jìn)行正交試驗(yàn)，確定最佳參數(shù)組合：包裝盒質(zhì)量為19g，立式輸送帶對(duì)包裝盒的壓縮位移為8mm，輸送帶速度為0.25m/s，在包裝盒及鮮切果蔬不壓縮受損的同時(shí)PET包裝盒和輸送機(jī)構(gòu)有較好的輸送同步性。

摘要:為實(shí)現(xiàn)茶葉加工機(jī)械智能化控制，在分析茶葉加工工藝的基礎(chǔ)上，提出基于模糊控制的茶葉殺青機(jī)控制方案。通過(guò)檢測(cè)殺青滾筒內(nèi)的鮮葉投葉量和鮮葉等級(jí)，應(yīng)用模糊控制規(guī)則決策，實(shí)時(shí)調(diào)整殺青時(shí)間和殺青溫度的設(shè)定值，并在殺青溫度中嵌入模糊PID控制，實(shí)現(xiàn)殺青溫度的精確控制。利用NI USB-6215數(shù)據(jù)采集卡、西門(mén)子PLC等構(gòu)建數(shù)據(jù)采集與控制硬件系統(tǒng)，并用LabVIEW虛擬儀器測(cè)試雙模糊控制系統(tǒng)的輸出效果。試驗(yàn)分析了該控制系統(tǒng)輸出量對(duì)茶葉殺青效果的影響，試驗(yàn)結(jié)果表明：該控制系統(tǒng)輸出的茶葉加工工藝參數(shù)殺青效果理想，殺青溫度偏差低于1℃，殺青時(shí)間偏差小于5s。該控制策略減少了制茶過(guò)程中人為因素的干擾，提高了茶葉加工機(jī)械的智能化水平。

摘要:傳統(tǒng)的核桃破殼取仁裝置多采用剛性元件，工作過(guò)程中易造成核桃仁過(guò)度破碎，同時(shí)剝殼率低、適應(yīng)性差。為提高核桃破殼取仁效果，結(jié)合核桃機(jī)械破殼原理，設(shè)計(jì)了柔性帶剪切擠壓式核桃破殼取仁分離設(shè)備。利用彈性力學(xué)理論對(duì)核桃殼不同部位的剛度進(jìn)行分析，得到不同部位失穩(wěn)時(shí)的臨界力；利用薄殼理論對(duì)核桃殼受擠壓時(shí)的內(nèi)力和形變進(jìn)行分析，得出核桃不同部位裂紋產(chǎn)生和破殼時(shí)的臨界力；利用斷裂力學(xué)理論分析和計(jì)算了核桃破裂后裂紋擴(kuò)展的條件。采用單因素試驗(yàn)方法分別探究間距A、上下帶速度差B及擠入夾角C對(duì)核桃破殼效果的影響，然后再通過(guò)正交試驗(yàn)確定3種因素的一組最優(yōu)解。試驗(yàn)結(jié)果表明：在間距為23mm，上下帶速度差為0.19m/s，擠入夾角為45°時(shí)破殼效果最為理想，一露仁率、二露仁率、碎仁率、未露仁率分別為75%、18%、5%、2%，即破殼率為98%，整仁率為93%。

摘要:考慮到各參數(shù)敏感因子差異大，為了更加客觀地分析多溫冷藏車(chē)降溫過(guò)程影響參數(shù)的影響程度，采用敏感權(quán)重分析方法，對(duì)多溫冷藏車(chē)?yán)鋬雠c冷藏車(chē)廂降溫影響參數(shù)進(jìn)行了敏感度分析。結(jié)果表明：對(duì)于冷藏車(chē)廂，當(dāng)取δi為100mm，λi為0.0338～0.0438W/(m·K)時(shí)，權(quán)重對(duì)應(yīng)呈反比關(guān)系，由0.564降至0.477；當(dāng)δi取20～200mm時(shí)，權(quán)重對(duì)應(yīng)為0.448～0.126；當(dāng)Ff取0.01～0.02m2時(shí)，對(duì)應(yīng)權(quán)重為0.28～0.113，其它參數(shù)的權(quán)重小到可以忽略；當(dāng)δg、vw、Q0、vf、Ff、λi、δi、β1、H值增加30%時(shí)，對(duì)應(yīng)的權(quán)重變化率分別為-32%、-36%、-30%、-37%、-34%、-17%、-30%、1%、05%，反之，減小30%時(shí)的權(quán)重變化率分別為90%、58%、42%、78%、56%、17%、44%、-1%、0.5%。冷凍與冷藏車(chē)廂的權(quán)重變化規(guī)律幾乎相同，當(dāng)vw、Q0、vf、Ff、δg、λi、δi、β2增加30%時(shí)，除β2權(quán)重變化率逐漸向正方向增大外，各敏感因子的權(quán)重變化率變化幅度都逐漸向負(fù)方向增大，對(duì)應(yīng)的權(quán)重變化率分別為-23%、-39%、-35%、-29%、-46%、-19%、-20%、-5%；減小30%時(shí)，除β2權(quán)重變化率逐漸向負(fù)方向增大外，各敏感因子的權(quán)重變化率都向正方向逐漸增大，vw、Q0、vf、Ff、δg、λi、δi、β2的權(quán)重變化率分別為104%、50%、66%、54%、138%、20%、25%、5%。

摘要:光質(zhì)是烏龍茶品質(zhì)形成不可缺少的環(huán)境因素，為了明確LED補(bǔ)光萎凋?qū)觚埐杵焚|(zhì)形成的影響，選取清香型鐵觀音為研究對(duì)象，以無(wú)光萎凋?yàn)閷?duì)照，探明日光和LED紅、黃、藍(lán)光4個(gè)光照條件下采后茶鮮葉的生理響應(yīng)能力以及鐵觀音毛茶生化、香氣組分測(cè)定與感官品質(zhì)評(píng)價(jià)。試驗(yàn)結(jié)果表明：離體葉對(duì)不同光質(zhì)的生理響應(yīng)在10~15min時(shí)分別達(dá)到峰值，光照強(qiáng)度為300μmol/(m2·s)時(shí)，光照30min可滿足萎凋光環(huán)境技術(shù)參數(shù)。與無(wú)光處理相比，補(bǔ)光萎凋可顯著提高鐵觀音毛茶的水浸出物、氨基酸、可溶性糖、黃酮等含量，促進(jìn)了茶多酚轉(zhuǎn)化并降低了咖啡堿含量；鐵觀音主要賦香成分α法呢烯和橙花叔醇的相對(duì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別提高11.42%、30.65%。主成分分析得出日光、LED萎凋處理毛茶香氣質(zhì)量綜合得分高于無(wú)光萎凋處理，LED黃、藍(lán)光萎凋處理香氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)略?xún)?yōu)于LED紅光萎凋，并與各處理毛茶品質(zhì)感官審評(píng)結(jié)果表現(xiàn)一致，補(bǔ)光萎凋技術(shù)可使經(jīng)濟(jì)效益提高63%。

摘要:植物水分脅迫程度不僅是表征植物健康狀況的一個(gè)重要生命指標(biāo)，而且是植物精準(zhǔn)撫育的一個(gè)可靠依據(jù)，研究植物水分脅迫實(shí)時(shí)在線檢測(cè)方法具有重大理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文從植物生理特性指標(biāo)（植物莖流、水勢(shì)、蒸騰速率、莖體水分）和形態(tài)（植物2D圖像、3D圖像、莖干直徑、光譜特征）兩方面著重論述植物水分脅迫檢測(cè)方法的研究進(jìn)展，討論各種方法的檢測(cè)原理，從實(shí)際應(yīng)用角度分析各種方法優(yōu)缺點(diǎn)，并給出了得到廣大學(xué)者普遍認(rèn)可的產(chǎn)品，指出基于植物生理特性指標(biāo)的水分脅迫檢測(cè)方法具有較高的檢測(cè)精度，但操作較復(fù)雜，并且對(duì)植物具有不同程度的損傷；基于植物形態(tài)特性的水分脅迫檢測(cè)方法具有無(wú)損、快捷、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，但存在檢測(cè)誤差相對(duì)較大的缺點(diǎn)。針對(duì)各種檢測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)未來(lái)的研究方向提出了展望。

摘要:由于溫室環(huán)境的復(fù)雜性，系統(tǒng)設(shè)計(jì)的不合理會(huì)直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不確定和系統(tǒng)的不穩(wěn)定。基于體系結(jié)構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)層次模型對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施具有指導(dǎo)意義，但是體系結(jié)構(gòu)模型沒(méi)有提供系統(tǒng)建模工具和模型驗(yàn)證的方法?；跁r(shí)間自動(dòng)機(jī)理論的建模與模型驗(yàn)證方法是一種對(duì)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)建模的有效手段，能在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，保證系統(tǒng)設(shè)計(jì)的正確性。通過(guò)對(duì)智能溫室監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的分析，從系統(tǒng)實(shí)施的角度重新對(duì)溫室環(huán)境監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行了層次劃分，利用時(shí)間自動(dòng)機(jī)理論對(duì)系統(tǒng)中的相應(yīng)組件進(jìn)行建模，在對(duì)各個(gè)子系統(tǒng)分別建模的基礎(chǔ)上形成了時(shí)間自動(dòng)機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型。最后利用時(shí)間自動(dòng)機(jī)建模工具UPPAAL，對(duì)已經(jīng)建立的形式化模型進(jìn)行了系統(tǒng)邏輯正確性驗(yàn)證與系統(tǒng)執(zhí)行時(shí)序驗(yàn)證。結(jié)果表明，利用時(shí)間自動(dòng)機(jī)理論及其建模工具UPPAAL可以對(duì)智能溫室監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行建模及模型驗(yàn)證，可以在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確的模型分析，避免系統(tǒng)設(shè)計(jì)錯(cuò)誤，降低系統(tǒng)設(shè)計(jì)缺陷，在系統(tǒng)投入運(yùn)行中規(guī)避設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，從而提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性，確保系統(tǒng)設(shè)計(jì)的正確性。

摘要:為了避免循環(huán)水養(yǎng)殖排氨高峰期氨氮和亞硝酸鹽積累對(duì)養(yǎng)殖動(dòng)物的毒害，提高生產(chǎn)效率，降低成本，提出了一種循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)變速流調(diào)控技術(shù)。實(shí)驗(yàn)分別研究了羅非魚(yú)群排氨規(guī)律、生物濾池硝化能力與流量關(guān)系以及循環(huán)率對(duì)循環(huán)系統(tǒng)水質(zhì)的影響，設(shè)計(jì)了變速流參數(shù)并進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果表明，羅非魚(yú)群攝食后12h內(nèi)4~8h達(dá)到最大排氨速率（0.21~0.23g/h），其他時(shí)間排氨速率為0.08~0.09g/h；生物濾池的硝化速率基本不受流量的影響，但流量越高出水氨氮和亞硝酸鹽質(zhì)量濃度越低，并且最大氨氧化速率（7.72g/(m3·h)）高于最大亞硝酸鹽氧化速率（7.21g/(m3·h)）；在實(shí)驗(yàn)循環(huán)水系統(tǒng)中，375L/h 循環(huán)流量下氨氮和亞硝酸鹽質(zhì)量濃度高于750L/h循環(huán)流量下質(zhì)量濃度，且12h內(nèi)峰值超過(guò)限制質(zhì)量濃度。根據(jù)以上結(jié)果設(shè)計(jì)的4~8h內(nèi)增加循環(huán)流量的變速流操作將高峰期氨氮和亞硝酸鹽氮質(zhì)量濃度分別降至2.03~2.24mg/L和0.56~0.62mg/L，低于羅非魚(yú)限制質(zhì)量濃度，并且變速流易于實(shí)現(xiàn)，在提高養(yǎng)殖水質(zhì)的同時(shí)降低成本，為水質(zhì)調(diào)控和低成本循環(huán)水養(yǎng)殖技術(shù)提供了參考。

摘要:為探究畜禽舍溫濕度與空氣質(zhì)量情況，獲得較可靠的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并為畜禽舍環(huán)境改善提供依據(jù)，以華東地區(qū)某典型規(guī)模豬場(chǎng)的兩間自然通風(fēng)保育豬舍為對(duì)象，應(yīng)用多點(diǎn)連續(xù)監(jiān)測(cè)方法對(duì)豬舍內(nèi)的溫濕度以及主要污染氣體（二氧化碳（CO2）、氨氣（NH3）、硫化氫（H2S）和甲烷（CH4））的質(zhì)量濃度進(jìn)行了為期1年的監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，該保育豬舍內(nèi)溫度、相對(duì)濕度以及CO2、NH3、H2S、CH4質(zhì)量濃度的小時(shí)平均值范圍分別為0.9~42.0℃、31.1%~97.7%、423~3 534mg/m3、0.11~49.7mg/m3、0.9~41.7μg/m3和0.1~17.7mg/m3；對(duì)應(yīng)的（年平均值±方差）分別為（25.6±8.6）℃、 （71.4±11.7）%、（1 982±744）mg/m3、（10.9±8.4）mg/m3、（82±52）μg/m3和（2.9±1.9）mg/m3。研究結(jié)果還揭示了這些指標(biāo)每日和四季的變化規(guī)律以及舍內(nèi)環(huán)境狀況。全年的最低和最高小時(shí)平均溫度和相對(duì)濕度，以及小時(shí)平均最高CO2和NH3質(zhì)量濃度超出了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的規(guī)模豬場(chǎng)環(huán)境參數(shù)的臨界值。但舍內(nèi)的H2S和CH4質(zhì)量濃度很低，不會(huì)對(duì)豬的健康生長(zhǎng)以及豬舍的安全造成危害。

摘要:夏季高溫造成奶牛熱應(yīng)激，物理降溫以蒸發(fā)散熱緩解奶牛高溫，其中噴淋降溫系統(tǒng)是我國(guó)常用的降溫方法。利用激光雨滴譜儀（LPM）對(duì)6種不同標(biāo)準(zhǔn)扇形噴嘴（9010、9030、9060、9080、90100、90120）在0.15、0.20、0.25MPa工作壓力下進(jìn)行了測(cè)試,計(jì)算分析了6種噴嘴在不同工作壓力下水滴粒徑的分布，研究了水滴粒徑與噴淋流量、單個(gè)水滴動(dòng)能、噴淋強(qiáng)度的關(guān)系。結(jié)果表明：〖JP2〗水滴粒徑分布呈正態(tài)分布模型，不同工作壓力（0.15、0.20、0.25MPa），〖JP〗所測(cè)6種不同型號(hào)的噴嘴水滴平均粒徑為0.475～1.210mm；水滴粒徑與噴淋流量呈線性關(guān)系(R2>0.96)；9010、9030型號(hào)噴嘴在小水滴粒徑0.125～0.250mm范圍內(nèi)占有10%~20%的比例，易霧化飄移，不適合奶牛蒸發(fā)降溫；不同工作壓力下單個(gè)水滴動(dòng)能隨水滴粒徑的增大而增大，呈冪函數(shù)關(guān)系(R2>0.96)；噴嘴的平均噴淋強(qiáng)度和水滴平均粒徑呈指數(shù)關(guān)系(R2>0.96)，平均噴淋強(qiáng)度均大于72mm/h。試驗(yàn)得出水滴平均粒徑0.801mm（9060）、0.914mm（9080）、1047.mm（90100）、1.210mm（90120）將仿真奶牛從39.3℃降溫至37℃所用時(shí)間平均值為85、75、48、30s。

摘要:為了提高高光譜遙感影像的分類(lèi)精度，提出了一種基于稀疏非負(fù)最小二乘編碼的高光譜數(shù)據(jù)分類(lèi)方法。采用非負(fù)最小二乘方法，將待測(cè)樣本表示為訓(xùn)練樣本的線性組合，并將得到的系數(shù)作為待測(cè)樣本的特征向量，通過(guò)最小誤差方法對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行分類(lèi)。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和薩利納斯山谷高光譜遙感數(shù)據(jù)集上進(jìn)行分類(lèi)實(shí)驗(yàn)，并和主成分分析（PCA）、支持向量機(jī)（SVM）和基于稀疏表示分類(lèi)器（SRC）方法進(jìn)行比較，在2個(gè)數(shù)據(jù)集上本文方法的總體識(shí)別精度分別達(dá)到85.31%和99.56%，Kappa系數(shù)分別為0.8163和0.9867。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法的總體識(shí)別精度和Kappa系數(shù)都優(yōu)于另外3種方法，是一種較好的高光譜遙感數(shù)據(jù)分類(lèi)方法。

摘要:為了快速無(wú)損測(cè)量不規(guī)則類(lèi)球體形狀農(nóng)產(chǎn)品的體積和表面積，提出了基于三維線框模型的圖像處理方法。即以Android系統(tǒng)為工作平臺(tái)，利用Java結(jié)合OpenCV函數(shù)庫(kù)，以三維線框模型為理論指導(dǎo)編寫(xiě)包括圖像采集、圖像分割、體積和表面積計(jì)算的應(yīng)用軟件。用3種不同直徑的標(biāo)準(zhǔn)球體在6個(gè)拍攝距離下進(jìn)行測(cè)量，所獲測(cè)量值與理論值的誤差小于0.3%，表明攝像頭自身畸變小，在圖像能完整呈現(xiàn)被測(cè)物的拍攝距離，被測(cè)物輪廓的大小對(duì)測(cè)量精度的影響在可接受的誤差范圍之內(nèi)。用所提方法、排水法和掃描圖像處理法對(duì)不規(guī)則形狀的柑橘、蘋(píng)果、梨各10組進(jìn)行體積和表面積測(cè)量，結(jié)果顯示3種測(cè)量方法的相關(guān)系數(shù)大于0.98，表明該方法可較精確測(cè)量類(lèi)球體農(nóng)產(chǎn)品的體積和表面積。

摘要:葉面積指數(shù)（LAI）是定量描述植物葉片生長(zhǎng)狀態(tài)的重要參數(shù)，相較于受葉片聚集情況影響較大的有效LAI，真實(shí)LAI更能準(zhǔn)確反映作物真實(shí)的生長(zhǎng)狀態(tài)。地基激光雷達(dá)(TLS)可以快速獲取高精度植物的高度、密度、葉傾角、葉面積等作物結(jié)構(gòu)信息，但在葉面積信息獲取上主要得到的是有效LAI。借鑒體素化的思想，提出了基于體素內(nèi)葉片及其投影數(shù)學(xué)關(guān)系的真實(shí)葉面積獲取方法。該方法充分利用TLS在獲取垂直結(jié)構(gòu)信息上的優(yōu)勢(shì)，將表征玉米真實(shí)生長(zhǎng)狀態(tài)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，利用體素將玉米葉片回波點(diǎn)云分割成一系列葉片單元，基于體素內(nèi)葉片及其投影數(shù)學(xué)關(guān)系求取葉片單元面積，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)玉米真實(shí)葉面積的獲取。通過(guò)利用不同激光雷達(dá)掃描儀分別于北京和河北兩地獲取的不同品種、不同尺度的4個(gè)樣本點(diǎn)的玉米TLS點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證：樣本點(diǎn)1、2、3的試驗(yàn)數(shù)據(jù)為單木尺度，采用不同體素大小計(jì)算葉面積。結(jié)果表明，該方法計(jì)算所得葉面積與實(shí)測(cè)葉面積具有較高的相關(guān)性，決定系數(shù)均在0.8以上，方法可信度較高；最優(yōu)體素大小分別為0.17、0.15、0.15cm，在相應(yīng)最優(yōu)體素大小下，RMSE分別為61898、44058、42844cm2，植株總?cè)~面積之間的相對(duì)誤差分別為-2.678%、0.619%、-0.474%，誤差較小，精度較高。樣本點(diǎn)4的玉米點(diǎn)云數(shù)據(jù)屬于群體尺度，葉面積計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)葉面積之間的絕對(duì)誤差為-14.663%，計(jì)算結(jié)果偏小。由此可知，基于體素內(nèi)葉片及其投影數(shù)學(xué)關(guān)系的真實(shí)葉面積獲取方法切實(shí)可行，且精度較高。

摘要:懸架襯套作為汽車(chē)振動(dòng)的重要傳遞部件對(duì)于衰減汽車(chē)振動(dòng)有著重要作用，在輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)中，電機(jī)的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)會(huì)引起車(chē)身的寬頻縱向振動(dòng)，傳統(tǒng)的橡膠襯套因在寬頻范圍內(nèi)阻尼特性變化不大，無(wú)法在特定的頻帶上產(chǎn)生大阻尼來(lái)迅速衰減振動(dòng)。引入液壓襯套可以衰減電動(dòng)輪懸架中特定頻帶的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)激勵(lì)，首先建立了能夠準(zhǔn)確描述液壓襯套力學(xué)性能的有限元模型，然后對(duì)液壓襯套進(jìn)行了力學(xué)性能敏感因素分析，最后根據(jù)敏感因素分析結(jié)果和振動(dòng)傳遞特性對(duì)液壓襯套進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)，結(jié)果表明通過(guò)合理設(shè)計(jì)液壓襯套的橡膠剪切模量、慣性通道橫截面積和通道數(shù)量等參數(shù)，可以顯著減小驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)矩波動(dòng)對(duì)車(chē)身縱向振動(dòng)的影響，使車(chē)身縱向力振動(dòng)在0~120Hz范圍內(nèi)衰減13.4%。

摘要:以提高增壓器渦輪等熵效率為目標(biāo)，提出使用基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)（Design of experiment, DoE）的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，進(jìn)行渦輪葉片優(yōu)化設(shè)計(jì)研究。對(duì)現(xiàn)有增壓器渦輪選取合理的特征型線方案，建立了渦輪參數(shù)化模型；在現(xiàn)有增壓器的基礎(chǔ)上建立了計(jì)算流體力學(xué)（Computational fluid dynamics, CFD）仿真模型，并通過(guò)渦輪熱吹試驗(yàn)臺(tái)架驗(yàn)證了模型的可靠性；選取14個(gè)描述葉形的葉片截面控制參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量，運(yùn)用正交矩陣法對(duì)設(shè)計(jì)空間進(jìn)行析因分析和仿真計(jì)算，根據(jù)計(jì)算結(jié)果選取了5個(gè)敏感度較高的控制參數(shù)，使用最優(yōu)拉丁超立方方法建立了響應(yīng)面近似模型；采用基于多島遺傳算法和序列二次規(guī)劃算法的組合優(yōu)化方法進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。結(jié)果表明：優(yōu)化后的渦輪流道中的渦旋強(qiáng)度降低，流場(chǎng)分布更加均勻，流動(dòng)損失有所降低，等熵效率為74.04%，較原始渦輪提升2.16個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:由于電容層析成像(ECT)圖像重建的經(jīng)典算法Landweber迭代法具有半收斂性，從而限制了其在多相流檢測(cè)中的廣泛應(yīng)用。為了解決這一問(wèn)題，從數(shù)學(xué)角度對(duì)Landweber法的半收斂性進(jìn)行分析證明，并找到其物理本質(zhì)原因。通過(guò)構(gòu)造壓縮算子提出一種全收斂的Landweber法，使得該方法具有穩(wěn)定的收斂特性。同時(shí)，對(duì)ECT敏感場(chǎng)的“軟場(chǎng)”特性進(jìn)行分析，針對(duì)忽略“軟場(chǎng)”特性所導(dǎo)致的經(jīng)典Landweber法對(duì)不同流型的最佳迭代次數(shù)不一致的問(wèn)題，利用最小二乘支持向量機(jī)對(duì)一定數(shù)量的圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到一個(gè)先驗(yàn)條件，并基于該先驗(yàn)條件提出一種自適應(yīng)的迭代停止判據(jù)，實(shí)現(xiàn)在圖像重建結(jié)果最接近多相流實(shí)際分布時(shí)停止迭代。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)后的方法不僅具有穩(wěn)定收斂性，而且與Landweber法相比，圖像重建精度可提高16%~50%。

摘要:為提高風(fēng)洞試驗(yàn)俯仰機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)精度，減少初始誤差，提出了基于改進(jìn)蟻群算法的俯仰機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)誤差優(yōu)化分析方法。針對(duì)影響俯仰機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)精度的3個(gè)誤差源——弧形導(dǎo)軌半徑R、連桿長(zhǎng)度L、直線導(dǎo)軌安裝位置yOa，建立俯仰機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)誤差分析數(shù)學(xué)模型；推導(dǎo)了可用于分析誤差的改進(jìn)蟻群算法模型，將俯仰機(jī)構(gòu)3個(gè)誤差源的求解轉(zhuǎn)換為對(duì)目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題的求解，采用改進(jìn)算法進(jìn)行誤差優(yōu)化。對(duì)比傳統(tǒng)數(shù)值方法，改進(jìn)后的蟻群算法對(duì)誤差求解精度達(dá)到10-5mm級(jí)，有效地避免了結(jié)構(gòu)自身產(chǎn)生的初始誤差源對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響。

摘要:針對(duì)軸向柱塞泵效率特性機(jī)理分析不夠深入、全工況下機(jī)理模型精度差，提出一種基于力學(xué)正反問(wèn)題的柱塞泵效率特性半經(jīng)驗(yàn)參數(shù)化建模方法。首先考慮油液可壓縮性導(dǎo)致的容積損失和傾覆力矩作用下形成的柱塞副庫(kù)倫摩擦力，建立了流量、轉(zhuǎn)矩?fù)p失機(jī)理模型；然后分析了系統(tǒng)參數(shù)非線性變化規(guī)律，在此基礎(chǔ)上利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合機(jī)理模型中復(fù)合參數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式；最后導(dǎo)出柱塞泵效率特性半經(jīng)驗(yàn)參數(shù)化模型。對(duì)比分析表明：復(fù)合參數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式顯著提高了機(jī)理模型精度，流量、轉(zhuǎn)矩?fù)p失半經(jīng)驗(yàn)參數(shù)化模型平均相對(duì)誤差分別為3%和1%。結(jié)果分析表明：復(fù)合參數(shù)以及對(duì)應(yīng)損耗能量比重直觀反映了柱塞泵效率特性，極限工況下柱塞泵效率下降以及容積效率和機(jī)械效率無(wú)法再次提升的根本原因在于油液有效體積彈性模量、庫(kù)倫摩擦因數(shù)等系統(tǒng)參數(shù)的急劇變化。

摘要:代理模型常被用來(lái)取代復(fù)雜工程問(wèn)題中的仿真模型。為了提高代理模型的效率、精度和魯棒性，提出一種優(yōu)化迭代權(quán)因子的組合代理模型構(gòu)建方法。首先采用留一交叉驗(yàn)證策略和預(yù)測(cè)平方和P來(lái)計(jì)算初始權(quán)因子，然后對(duì)權(quán)因子進(jìn)行迭代，并在每次迭代的過(guò)程中對(duì)其進(jìn)行更新，直至最終得到的組合代理模型達(dá)到理想的預(yù)測(cè)精度。為了驗(yàn)證該方法的有效性，對(duì)3個(gè)基準(zhǔn)問(wèn)題和1個(gè)工程實(shí)例構(gòu)建了3種元模型和5種組合代理模型，并從效率、精度和魯棒性等方面進(jìn)行性能比較。結(jié)果表明本文所提出的方法不僅能得到高精度和高魯棒性的代理模型，而且能有效縮短模型的構(gòu)建時(shí)間。

摘要:為了對(duì)空間4-UPS-RPS五自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行受力分析，采用達(dá)朗貝爾原理建立了并聯(lián)機(jī)構(gòu)的動(dòng)態(tài)靜力學(xué)方程，進(jìn)而對(duì)機(jī)構(gòu)受力情況進(jìn)行了分析。首先，推導(dǎo)出了4-UPS-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的位置反解、速度反解和加速度反解的表達(dá)式；然后，應(yīng)用達(dá)朗貝爾原理建立了4-UPS-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的動(dòng)態(tài)靜力學(xué)方程，導(dǎo)出了機(jī)構(gòu)中5個(gè)驅(qū)動(dòng)力；最后，分別利用Matlab理論計(jì)算與ADAMS虛擬樣機(jī)仿真得到機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)桿的驅(qū)動(dòng)力和動(dòng)平臺(tái)上球面副約束反力的變化曲線，驗(yàn)證了所建動(dòng)態(tài)靜力學(xué)模型的正確性。研究不僅為4-UPS-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)力和運(yùn)動(dòng)副反力的求解和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)，也為其他空間并聯(lián)機(jī)構(gòu)的受力分析提供了可行的方法。

摘要:針對(duì)X射線檢測(cè)中鑄件微弱缺陷誤檢率和漏檢率高的問(wèn)題，提出一種基于選擇性注意機(jī)制和深度學(xué)習(xí)特征匹配的缺陷動(dòng)態(tài)跟蹤檢測(cè)方法。基于射線圖像序列,采取幀內(nèi)注意區(qū)域檢測(cè)消除漏檢、幀間深度學(xué)習(xí)特征匹配跟蹤排除誤檢的策略。在幀內(nèi)檢測(cè)階段，提出通過(guò)中央-周邊梯度搜索方法模擬生物視覺(jué)的中央-周邊差運(yùn)算，根據(jù)梯度閾值直接檢測(cè)各可疑缺陷區(qū)域，無(wú)需分割出缺陷本身。在幀間跟蹤階段，借鑒人類(lèi)大腦視覺(jué)感知系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)層次結(jié)構(gòu)，建立基于卷積神經(jīng)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，可疑缺陷區(qū)域灰度信號(hào)直接作為輸入，自動(dòng)抽取表征可疑缺陷區(qū)域的本質(zhì)特征信息，組成深度學(xué)習(xí)特征矢量。定義基于歐氏距離的特征矢量相似度，通過(guò)連續(xù)圖像中可疑缺陷區(qū)域的相似度匹配實(shí)現(xiàn)缺陷跟蹤，以消除噪聲等偽缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于深度學(xué)習(xí)特征匹配方法的鑄件缺陷圖像動(dòng)態(tài)檢測(cè)，誤檢率和漏檢率均低于3%，缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)97%，證明了所提方法的有效性。