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摘要:采摘是溫室作物生產(chǎn)中勞動(dòng)力耗費(fèi)最大且最難以實(shí)現(xiàn)機(jī)械化作業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，近幾十年來(lái)采摘機(jī)器人技術(shù)得到了迅速發(fā)展，特別是日本以番茄、草莓等主要作物為對(duì)象的機(jī)器人采摘研究得到了持續(xù)和深入的開(kāi)展。這些年中國(guó)溫室的采摘機(jī)器人技術(shù)發(fā)展迅猛，已成為全球研發(fā)最為活躍的國(guó)家。本文按作物品種對(duì)日本、中國(guó)、歐盟、韓國(guó)等的溫室采摘機(jī)器人技術(shù)研究的發(fā)展進(jìn)程進(jìn)行分析，梳理出了全球該領(lǐng)域的主要研發(fā)主體、技術(shù)特征、發(fā)展水平和演進(jìn)脈絡(luò)。在此基礎(chǔ)上總結(jié)了溫室采摘機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的復(fù)雜非結(jié)構(gòu)環(huán)境的適應(yīng)能力、復(fù)雜機(jī)器人系統(tǒng)的融合能力兩大技術(shù)關(guān)鍵，認(rèn)為環(huán)境工廠化、結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化、多機(jī)共融化和人機(jī)共融化將成為其發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)。

摘要:考種是制約育種效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。玉米高通量考種過(guò)程，存在籽粒堆積和粘連現(xiàn)象，影響籽粒考種參數(shù)的提取。本文結(jié)合玉米高通量自動(dòng)考種需求，設(shè)計(jì)了籽?？挤N信息獲取裝置。通過(guò)分析堆積籽?；匦\(yùn)動(dòng)過(guò)程的受力情況并根據(jù)試驗(yàn)情況確定振動(dòng)平臺(tái)回旋速度，實(shí)現(xiàn)籽粒的平鋪攤種。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)粘連籽粒圖像提出了一種先分割后融合的改進(jìn)分水嶺算法，該方法通過(guò)比較相鄰分割區(qū)域極小值與最小分水嶺的差值與設(shè)定的閾值T，進(jìn)行鄰域融合，對(duì)過(guò)分割區(qū)域進(jìn)行合并，實(shí)現(xiàn)粘連籽粒的準(zhǔn)確分割，分割完成后，統(tǒng)計(jì)籽粒個(gè)數(shù)，并基于Graham掃描法建立單個(gè)籽粒的最小外接矩形，獲取籽粒長(zhǎng)寬參數(shù)。在構(gòu)建的玉米籽粒自動(dòng)考種裝置上進(jìn)行動(dòng)態(tài)試驗(yàn)，結(jié)果表明，本文所提出的方法可實(shí)現(xiàn)玉米粘連籽粒的準(zhǔn)確分割，單穗玉米籽粒計(jì)數(shù)正確率不低于98.05%，籽粒平均長(zhǎng)寬與人工測(cè)量結(jié)果的決定系數(shù)R2在0.97以上，滿足自動(dòng)考種在線檢測(cè)的需求。

摘要:針對(duì)自然條件下馬鈴薯典型病害區(qū)域定位和識(shí)別難的問(wèn)題，提出了一種馬鈴薯典型病害圖像的自適應(yīng)特征融合與快速識(shí)別方法。該方法利用K-means、Hough變換與超像素算法定位葉片，結(jié)合二維Otsu與形態(tài)學(xué)法分割病斑區(qū)域，通過(guò)病斑圖像顏色、形狀、紋理的自適應(yīng)主成分分析（PCA）特征加權(quán)融合，進(jìn)行支持向量機(jī)（SVM）病害識(shí)別。對(duì)3類馬鈴薯典型病害圖像進(jìn)行識(shí)別試驗(yàn)，結(jié)果表明：SVM識(shí)別模型下，自適應(yīng)特征融合方法相比PCA降維、特征排序選擇等傳統(tǒng)自適應(yīng)方法，平均識(shí)別率至少提高了1.8個(gè)百分點(diǎn)；13個(gè)自適應(yīng)融合特征下，識(shí)別方法平均識(shí)別率為95.2%，比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器提高了3.8個(gè)百分點(diǎn)和8.5個(gè)百分點(diǎn)，運(yùn)行時(shí)間為0.600s，比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮短3s，可有效保證識(shí)別精度，大大加快了識(shí)別速度。

摘要:針對(duì)長(zhǎng)江中下游稻油輪作區(qū)油菜種植時(shí)土壤黏重板結(jié)、秸稈量大、播種作業(yè)需同步開(kāi)畦溝的農(nóng)藝要求，考慮傳統(tǒng)耕整作業(yè)耕層淺、功耗大的不足，依據(jù)驅(qū)動(dòng)圓盤犁組與傳統(tǒng)鏵式犁相比，不易纏草堵塞、通過(guò)性好、牽引阻力小的特征，設(shè)計(jì)了用于油菜播種的驅(qū)動(dòng)圓盤犁對(duì)置組合式耕整機(jī)。提出了主動(dòng)式對(duì)置犁耕與被動(dòng)式開(kāi)畦溝、碎土、平整相結(jié)合的聯(lián)合耕整作業(yè)方案，分析了對(duì)稱布置的圓盤犁組的動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)特性，確定了其主要結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)。根據(jù)犁體曲面成形原理，設(shè)計(jì)了開(kāi)畦溝前犁犁體曲面；依據(jù)組合式船型開(kāi)溝器與土壤擠壓互作機(jī)制的分析，確定了開(kāi)畦溝區(qū)域?qū)挾葹?50mm時(shí)，開(kāi)畦溝系統(tǒng)作業(yè)后可有效保證畦溝和種床廂面質(zhì)量。耕深穩(wěn)定性試驗(yàn)表明，整機(jī)作業(yè)實(shí)際耕深與限深深度基本一致，耕深穩(wěn)定性系數(shù)均在90%以上。廂面質(zhì)量試驗(yàn)表明，開(kāi)畦溝系統(tǒng)在中間開(kāi)畦溝區(qū)域能開(kāi)出溝寬241.6~293.5mm，溝深328.6~370.8mm的梯形溝。經(jīng)組合式船型開(kāi)溝器擠壓的土壤對(duì)犁溝的實(shí)際填埋率高于87.67%，碎土輥?zhàn)鳂I(yè)后廂面平整度為22.45~26.70mm，碎土率為60.14%~68.37%。正交試驗(yàn)結(jié)果表明，整機(jī)較優(yōu)工作參數(shù)為：限深深度為180mm，機(jī)組前進(jìn)速度為3.5km/h，圓盤犁組轉(zhuǎn)速為160r/min，此時(shí)整機(jī)功耗為24.37kW，相比傳統(tǒng)旋耕方式的油菜播種種床整備機(jī)具的功耗降低了37.67%，秸稈埋覆率為92.78%，碎土率為66.74%，廂面平整度為24.18mm，土壤對(duì)犁溝平均填埋率為92.3%,滿足油菜播種的農(nóng)藝要求。

摘要:丘陵山區(qū)地形復(fù)雜，地面凹凸不平，針對(duì)農(nóng)用車輛行駛穩(wěn)定性較差、車體傾斜等問(wèn)題，提出一種自適應(yīng)調(diào)平方法，并根據(jù)丘陵山區(qū)農(nóng)用動(dòng)力底盤作業(yè)要求，設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)調(diào)平懸架及應(yīng)用該懸架的自適應(yīng)調(diào)平底盤。建立虛擬樣機(jī)三維模型，并導(dǎo)入動(dòng)力學(xué)分析軟件ADAMS中進(jìn)行仿真分析，將底盤仿真過(guò)程中的側(cè)傾角和俯仰角與四輪剛性底盤在同等條件下仿真得到的側(cè)傾角和俯仰角對(duì)比，自適應(yīng)調(diào)平底盤參考某種作業(yè)環(huán)境在幅值和波長(zhǎng)特定的波形地面上行走作業(yè)時(shí)，側(cè)傾角和俯仰角之和可降低60%左右。通過(guò)對(duì)樣機(jī)土槽試驗(yàn)結(jié)果分析，證明自適應(yīng)調(diào)平方法的可行性和仿真分析的正確性。

摘要:為提高機(jī)械式玉米排種器作業(yè)質(zhì)量與適播范圍，設(shè)計(jì)了一種基于限位導(dǎo)引的動(dòng)定指勺夾持式玉米精量排種器，闡述了排種器總體結(jié)構(gòu)及工作原理，優(yōu)化了關(guān)鍵部件指勺種盤和限位導(dǎo)引總成結(jié)構(gòu)參數(shù)。以排種器工作轉(zhuǎn)速和調(diào)控?cái)[臂調(diào)節(jié)尺寸為試驗(yàn)因素，株間合格指數(shù)和變異系數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行了單因素試驗(yàn)分析各因素對(duì)性能指標(biāo)的影響規(guī)律。試驗(yàn)結(jié)果表明，排種器對(duì)各等級(jí)尺寸玉米種子均具有良好的適應(yīng)性。為研究排種器最佳工作參數(shù)，采用多因素二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)，建立了性能指標(biāo)與試驗(yàn)參數(shù)間數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用Design-Expert 6.0.10軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行處理分析，對(duì)回歸模型進(jìn)行優(yōu)化驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)工作轉(zhuǎn)速為30.5r/min，調(diào)節(jié)尺寸為12.0mm時(shí)，對(duì)圓形大粒玉米種子作業(yè)性能最優(yōu)，其合格指數(shù)為88.41%，變異系數(shù)為12.32%，滿足精量播種作業(yè)要求。

摘要:針對(duì)氣吸式棉花精密排種器輸氣管路結(jié)構(gòu)復(fù)雜、能耗大以及排種單體只能實(shí)現(xiàn)單行播種等問(wèn)題，采用陣列吸孔吸種、側(cè)向氣吹清種等方式，設(shè)計(jì)了一種氣吸滾筒陣列式棉花精密排種器，確定了該排種器關(guān)鍵零部件的結(jié)構(gòu)參數(shù)，建立了充種過(guò)程的力學(xué)模型。以棉花種子為播種對(duì)象，以滾筒轉(zhuǎn)速、吸孔直徑、氣室負(fù)壓為影響因子，以合格指數(shù)、漏播指數(shù)和重播指數(shù)為排種性能指標(biāo)，進(jìn)行二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)，建立各影響因子與排種性能指標(biāo)之間的回歸模型，分析了各因子對(duì)排種性能的影響規(guī)律。采用多目標(biāo)優(yōu)化方法，確定最佳參數(shù)組合：滾筒轉(zhuǎn)速為15.5r/min，吸孔直徑為3.5mm，氣室負(fù)壓為4.2kPa，此時(shí)排種器的合格指數(shù)為93.5%、漏播指數(shù)為2.0%、重播指數(shù)為4.5%。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)化結(jié)果基本一致，滿足棉花精密播種的要求。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了排種適應(yīng)性試驗(yàn)，試驗(yàn)對(duì)象為幾何特性存在一定差異的新陸早48號(hào)、新陸早52號(hào)、新陸早60號(hào)3種棉花種子，結(jié)果表明：合格指數(shù)均大于92%，漏播指數(shù)均小于3%，重播指數(shù)均小于5%，說(shuō)明該排種器對(duì)不同品種的棉花種子具有一定的排種適應(yīng)性。

摘要:針對(duì)常用風(fēng)速廓線儀線路連接復(fù)雜、體積和功耗大、測(cè)量精度與自動(dòng)化程度低且無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)記錄與處理，致使研究退化草地近地表風(fēng)速變化規(guī)律、地表粗糙度及其抗風(fēng)蝕能力等諸多困難等問(wèn)題，基于熱敏電阻和無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，設(shè)計(jì)了具有體積小、功耗低、測(cè)量精度高的熱敏式風(fēng)速傳感器和具有自動(dòng)風(fēng)向識(shí)別與無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸功能的近地表風(fēng)速廓線儀，實(shí)現(xiàn)了環(huán)境溫度、濕度、大氣壓力、近地表風(fēng)速等數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、無(wú)線傳輸和實(shí)時(shí)處理等功能。試驗(yàn)表明：該風(fēng)速廓線儀的旋轉(zhuǎn)啟動(dòng)風(fēng)速為3.7m/s，風(fēng)速測(cè)量范圍為0～16m/s，精度不低于0.3m/s，最大響應(yīng)時(shí)間為3s，一次充電可連續(xù)工作7h以上，能夠準(zhǔn)確反映近地表風(fēng)速隨高度的變化規(guī)律，風(fēng)速廓線的指數(shù)擬合度在0.9以上；軟件系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)最多6個(gè)風(fēng)速廓線測(cè)點(diǎn)的循環(huán)自動(dòng)采集與處理，在射頻功率最大、空中傳輸速率為2.4kb/s時(shí)，35字節(jié)的數(shù)據(jù)包有效傳輸距離不低于500m，6個(gè)節(jié)點(diǎn)完成一次數(shù)據(jù)傳輸所需時(shí)間不超過(guò)10s。該系統(tǒng)具有功耗低、使用方便、操作簡(jiǎn)單、自動(dòng)數(shù)據(jù)采集等優(yōu)點(diǎn)，能夠滿足近地表風(fēng)速變化規(guī)律的研究需要。

摘要:離散元法（EDEM）建立土壤模型過(guò)程中部分土壤顆粒參數(shù)直接測(cè)量難度較大，若基于間接測(cè)量的土壤參數(shù)值建立離散元土壤模型進(jìn)行仿真，導(dǎo)致仿真結(jié)果誤差較大。本文結(jié)合代理模型基本理論，提出一種離散元土壤模型的參數(shù)標(biāo)定及優(yōu)化方法，步驟如下：根據(jù)基本試驗(yàn)測(cè)定的參數(shù)建立離散元土壤模型；結(jié)合堆積角及剪切試驗(yàn)，利用模型仿真進(jìn)行模型參數(shù)敏感性分析；以敏感性參數(shù)為變量，以真實(shí)試驗(yàn)測(cè)量值為目標(biāo)值構(gòu)造代理模型；通過(guò)高斯-牛頓迭代法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。由敏感性分析結(jié)果知，代理模型自變量為土壤顆粒半徑、顆粒間靜摩擦因數(shù)及滾動(dòng)摩擦因數(shù)，目標(biāo)量為土壤堆積角、黏聚力、內(nèi)摩擦角。以涿州保護(hù)性耕作試驗(yàn)站土壤（砂壤土）為原型，經(jīng)優(yōu)化建立的土壤模型變量參數(shù)值分別為：顆粒半徑5.7mm，顆粒間靜摩擦因數(shù)0.45，滾動(dòng)摩擦因數(shù)0.21。將建立的離散元土壤模型進(jìn)行輪胎-土壤相互作用仿真模擬，分析輪胎-土壤接觸面最大應(yīng)力、平均應(yīng)力，并通過(guò)田間試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，將接觸面最大應(yīng)力值、平均應(yīng)力的仿真值與實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行比較，結(jié)果表明：虛擬仿真與實(shí)測(cè)值之間數(shù)值差異在5.1%以內(nèi)，標(biāo)定優(yōu)化后的土壤模型能夠近似代替真實(shí)土壤進(jìn)行仿真。

摘要:為研究揚(yáng)料板對(duì)實(shí)驗(yàn)室級(jí)回轉(zhuǎn)筒內(nèi)秸稈碎料發(fā)酵熱均勻化速度的影響，需研究筒內(nèi)二元秸稈碎料顆粒的混合速度?；趫D像分析，建立了研究二元秸稈碎料顆?；旌隙菼mix及完全混合時(shí)間Tc的方法，并用Visual Studio編寫(xiě)了分析軟件。依據(jù)實(shí)驗(yàn)室級(jí)回轉(zhuǎn)筒設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)臺(tái)，采用完全實(shí)驗(yàn)、分析軟件和正交分析法，研究了直揚(yáng)料板對(duì)Tc的影響。結(jié)果表明：對(duì)實(shí)驗(yàn)室級(jí)回轉(zhuǎn)筒而言，在對(duì)Tc的影響上，板長(zhǎng)大于板數(shù)，兩者數(shù)量級(jí)相同，均表現(xiàn)顯著，并相互耦合；宏觀效應(yīng)曲線上，Tc隨板長(zhǎng)增加類余弦函數(shù)規(guī)律變化，隨板數(shù)增加類指數(shù)函數(shù)規(guī)律變化；Tc向“單+長(zhǎng)板”和“多+中長(zhǎng)板”兩級(jí)化降低，向“多+短板”和“多+長(zhǎng)板”兩級(jí)化升高，4塊板55%筒體半徑長(zhǎng)度揚(yáng)料板情況下混合最快。不當(dāng)?shù)膿P(yáng)料板選擇，反而會(huì)降低筒內(nèi)料發(fā)酵熱的均勻化速度，選用揚(yáng)料板時(shí)，應(yīng)采用“多+中長(zhǎng)板”方案。最后，基于攝像結(jié)果分析了顆粒的運(yùn)動(dòng)模式、揚(yáng)料板的作用過(guò)程、揚(yáng)料板作用下的物料混合機(jī)理，歸納總結(jié)了不同長(zhǎng)度/數(shù)量的揚(yáng)料板作用下的顆粒運(yùn)動(dòng)模式，完成實(shí)驗(yàn)室級(jí)回轉(zhuǎn)筒內(nèi)物料運(yùn)動(dòng)模式的分解、定性研究。對(duì)于工業(yè)級(jí)回轉(zhuǎn)筒，可參考本文所提出方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。

摘要:針對(duì)我國(guó)飼料混合機(jī)的發(fā)展需要及其混合機(jī)理的研究現(xiàn)狀，對(duì)葉板式飼料混合機(jī)進(jìn)行了機(jī)理分析與參數(shù)優(yōu)化。通過(guò)理論分析和高速攝像研究，按物料運(yùn)動(dòng)特征將混合室內(nèi)物料分布區(qū)域劃分為蠕動(dòng)區(qū)、滑動(dòng)區(qū)、拋落區(qū)，其中蠕動(dòng)區(qū)以剪切混合為主，滑動(dòng)區(qū)以較強(qiáng)的剪切混合為主，拋落區(qū)以較強(qiáng)的剪切混合與擴(kuò)散混合為主、伴隨較弱的對(duì)流混合，且各個(gè)區(qū)域的位置、大小、形狀受結(jié)構(gòu)和運(yùn)行參數(shù)的影響很大。在物料充滿系數(shù)為65%的條件下（通過(guò)預(yù)試驗(yàn)確定），以影響混合過(guò)程的主要因素——葉板寬度、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、混合時(shí)間作為試驗(yàn)因素，以變異系數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用三因素五水平正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)方法進(jìn)行試驗(yàn)。結(jié)果表明：各因素對(duì)變異系數(shù)的影響由大到小依次為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、混合時(shí)間、葉板寬度；當(dāng)試驗(yàn)參數(shù)組合為葉板寬度138mm、混合時(shí)間4.7min、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速32.5r/min時(shí)，變異系數(shù)為3.11%。

摘要:針對(duì)懸臂式多級(jí)離心泵易出現(xiàn)陀螺效應(yīng)，造成轉(zhuǎn)子失穩(wěn)與泵機(jī)組振動(dòng)等問(wèn)題，根據(jù)理論公式計(jì)算所得的密封流體激勵(lì)力、泵腔流體激振力和附加質(zhì)量代入有限元模型進(jìn)行仿真計(jì)算，得到懸臂式多級(jí)離心泵的軸心軌跡圖，并分別與未加載3種激勵(lì)力、只加載密封流體激勵(lì)力與添加密封和泵腔流體激振力的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，最后利用Bently 408型便攜式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)軸心軌跡進(jìn)行試驗(yàn)，對(duì)仿真進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果表明：加載葉輪口環(huán)密封力能夠提高轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并能有效降低徑向位移幅值；泵腔中流體激振力增加了轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的交叉剛度，導(dǎo)致振幅增加；相比于密封流體激勵(lì)力和泵腔流體作用力，流體附加質(zhì)量對(duì)懸臂式轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的瞬態(tài)響應(yīng)的影響更為顯著。

摘要:為研究離心泵不同空化狀態(tài)下噪聲特性的變化規(guī)律，以及空化的發(fā)展對(duì)水動(dòng)力噪聲的影響，首先以一臺(tái)超低比轉(zhuǎn)數(shù)離心泵為研究對(duì)象，搭建閉式試驗(yàn)臺(tái)，基于泵產(chǎn)品測(cè)試系統(tǒng)及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)建立了離心泵空化噪聲的試驗(yàn)測(cè)試系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了泵性能參數(shù)和內(nèi)場(chǎng)噪聲信號(hào)的同步采集。其次，分別應(yīng)用不同空化模型對(duì)模型泵空化性能曲線進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與試驗(yàn)值進(jìn)行對(duì)比，選擇合適的空化模型。在此基礎(chǔ)上將整個(gè)空化過(guò)程劃分為未空化階段、空化初生階段、特征空化階段及嚴(yán)重空化階段，結(jié)合聲學(xué)邊界元法將流場(chǎng)信息轉(zhuǎn)化為聲場(chǎng)信息，并通過(guò)比較各空化階段噪聲預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值相對(duì)誤差，發(fā)現(xiàn)模擬信號(hào)與實(shí)際信號(hào)吻合度較高，充分驗(yàn)證了預(yù)測(cè)方法的可行性。最后，基于流聲耦合法研究空化對(duì)內(nèi)部聲場(chǎng)的影響。研究發(fā)現(xiàn)：針對(duì)超低比轉(zhuǎn)數(shù)離心泵空化，Zwart模型比Kunz模型具有更好的適用性。內(nèi)場(chǎng)噪聲信號(hào)隨空化的發(fā)展變化規(guī)律比較復(fù)雜。在中低頻段，由于空化對(duì)動(dòng)靜干涉的抑制作用，使得葉頻及其倍頻特征值離散分量聲壓級(jí)隨空化的發(fā)展呈現(xiàn)逐漸下降趨勢(shì)，而軸頻分量呈現(xiàn)增大趨勢(shì)；而高頻寬頻噪聲隨空化系數(shù)的降低呈現(xiàn)先緩慢減小、然后急劇上升的規(guī)律，逐漸將高頻特征值分量淹沒(méi)在寬頻帶中，高頻段聲壓級(jí)的增高造成總聲壓級(jí)的升高。

摘要:為研究葉片交錯(cuò)布置對(duì)雙吸離心泵空化性能的影響，選用RNG k-ε湍流模型和基于Rayleigh-Plesset方程的空化模型，考慮泵腔和工藝圓角的影響，分別對(duì)葉片交錯(cuò)角為0°、10°、15°、20°、30°的5組角度在設(shè)計(jì)工況下進(jìn)行了全流場(chǎng)空化流動(dòng)模擬和性能試驗(yàn)。為突出研究結(jié)論的共性，引入交錯(cuò)度的定義，并分析了不同交錯(cuò)度下葉輪中間流面的空泡分布、揚(yáng)程和葉輪扭矩變化，同時(shí)驗(yàn)證了所選數(shù)值計(jì)算模型的準(zhǔn)確性；從數(shù)值分析中得到，選擇合理的交錯(cuò)度可以有效提高雙吸離心泵的抗空化性能。不同交錯(cuò)度下葉輪所受扭矩急劇下降時(shí)對(duì)應(yīng)的有效空化余量均不同，當(dāng)交錯(cuò)度為1時(shí)，葉輪所受扭矩在未空化時(shí)較為穩(wěn)定且在空化時(shí)損失較少；當(dāng)有效空化余量小于臨界空化余量時(shí)，雙吸離心泵葉輪流道內(nèi)低于當(dāng)?shù)乜栈瘔毫Φ膮^(qū)域，交錯(cuò)度為1時(shí)相對(duì)最少，即空泡占據(jù)流道過(guò)流面積最少，此時(shí)雙吸葉輪的空化特性也相對(duì)較好。

摘要:平面S形軸伸泵裝置是低揚(yáng)程泵站的重要裝置，現(xiàn)有的平面S形軸伸泵裝置效率較低，難以推廣應(yīng)用。對(duì)傳統(tǒng)的S形彎管和流道進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出平面S形軸伸泵裝置方案，通過(guò)CFD數(shù)值模擬計(jì)算，獲得了全流道內(nèi)部流場(chǎng)，顯示了優(yōu)良的流動(dòng)特性，進(jìn)水流道出口軸向流速均勻度達(dá)到99.2%以上。泵裝置在高精度水力機(jī)械試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn)，其性能在水泵葉片角2°下流量Q=244.21L/s，揚(yáng)程H=2.003m，最高裝置效率為78.35%。在葉片角-2°下，流量Q=232L/s，揚(yáng)程H=1.05m，效率為68%，滿足設(shè)計(jì)運(yùn)行工況運(yùn)行要求；葉片角-2°下最高效率點(diǎn)出現(xiàn)在Q=213.79L/s、揚(yáng)程H=1.74m，效率為77.1%。泵裝置最高運(yùn)行揚(yáng)程大于3m，滿足泵站最高揚(yáng)程運(yùn)行要求。模型泵裝置試驗(yàn)的結(jié)果，驗(yàn)證了數(shù)值計(jì)算結(jié)果，二者在高效區(qū)一致。在葉片角度-4°、-2°、0°和2°，揚(yáng)程1.7~2.0m時(shí)，模型試驗(yàn)最高泵裝置效率為77.1%~78.35%，達(dá)到實(shí)際工程應(yīng)用的較高要求。高效平面S形軸伸泵裝置在黃金壩閘站實(shí)際工程應(yīng)用表明，泵機(jī)組運(yùn)行平穩(wěn)，性能良好。

摘要:進(jìn)水流道出口流態(tài)是影響立式軸流泵裝置運(yùn)行穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素之一，基于立式軸流泵裝置整體物理模型，采用在肘形進(jìn)水流道出口段壁面布置絲狀紅線和壓力脈動(dòng)傳感器，研究分析了不同轉(zhuǎn)速時(shí)立式軸流泵裝置肘形進(jìn)水流道出口段的流態(tài)及壓力脈動(dòng)變化規(guī)律。結(jié)果表明，當(dāng)流量小于0.7Qbep時(shí)肘形進(jìn)水流道出口段內(nèi)壁面的絲線偏移方向與葉輪旋轉(zhuǎn)方向相同，各測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)幅值均隨轉(zhuǎn)速的增加而增加；當(dāng)流量大于0.7Qbep時(shí)肘形進(jìn)水流道出口段內(nèi)壁面的絲線偏移方向與泵軸方向相同，各測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)幅值隨轉(zhuǎn)速的增加而減小。相同轉(zhuǎn)速時(shí)，各測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)幅值隨流量的增大先減小后增大，在最優(yōu)工況時(shí)脈動(dòng)幅值最小。不同轉(zhuǎn)速下，流道出口各測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)主頻均為4倍轉(zhuǎn)頻，最優(yōu)工況時(shí)各測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)次主頻均為1倍轉(zhuǎn)頻。隨轉(zhuǎn)速增加，肘形進(jìn)水流道出口段各測(cè)點(diǎn)主頻幅值的增幅存在差異性，小流量工況時(shí)各測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)主頻幅值增幅小于最優(yōu)工況和大流量工況。

摘要:利用理論推導(dǎo)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法，通過(guò)多元非線性回歸分析得出軸流泵裝置調(diào)速性能模型。根據(jù)水泵基本方程，結(jié)合假定條件推導(dǎo)出軸流泵裝置揚(yáng)程、效率關(guān)于轉(zhuǎn)速、流量的特性方程。利用高精度水力機(jī)械試驗(yàn)臺(tái)分別對(duì)2種不同類型的軸流泵裝置試驗(yàn)測(cè)試，分析得出效率和揚(yáng)程特性曲線隨轉(zhuǎn)速變化呈非線性變化的結(jié)論。利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為觀測(cè)值，特性方程作為預(yù)測(cè)模型，利用nlinfit函數(shù)和遺傳算法相結(jié)合的多元非線性回歸算法計(jì)算得出特性方程的待定系數(shù)。對(duì)2個(gè)算法的分析比較發(fā)現(xiàn)，單獨(dú)利用多元非線性回歸算法所求得的系數(shù)解趨于局部最優(yōu)，而結(jié)合遺傳算法后能得到全局最優(yōu)解。將所求待定系數(shù)代入預(yù)測(cè)模型，分別將2種軸流泵裝置的揚(yáng)程、效率調(diào)速特性試驗(yàn)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較，得出：全流量范圍內(nèi)揚(yáng)程誤差絕對(duì)值在0~0.8m之間，效率誤差絕對(duì)值在0~8%之間；設(shè)計(jì)工況點(diǎn)附近揚(yáng)程誤差絕對(duì)值在0~0.5m之間，效率誤差絕對(duì)值在0~5%之間。

摘要:土地利用分區(qū)是土地利用總體規(guī)劃的基礎(chǔ)和關(guān)鍵內(nèi)容，對(duì)于確定區(qū)域未來(lái)土地利用方向、制定土地利用結(jié)構(gòu)與空間布局調(diào)整策略，實(shí)現(xiàn)區(qū)域土地差異化管理與可持續(xù)利用具有重要意義。本文通過(guò)構(gòu)建表征糧食主產(chǎn)區(qū)土地利用“本底-現(xiàn)狀-潛力”三維狀態(tài)的指標(biāo)體系，運(yùn)用兩維圖論聚類法對(duì)東北地區(qū)184個(gè)縣級(jí)行政單元進(jìn)行土地利用分區(qū)研究，并提出差異化的土地利用調(diào)控措施。結(jié)果表明：土地利用“本底-現(xiàn)狀-潛力”三維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系可以清晰地反映土地利用的自然本底條件、開(kāi)發(fā)現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展?jié)摿μ卣?；兩維圖論聚類法和GIS定性分析法相結(jié)合得到的東北地區(qū)土地利用分區(qū)結(jié)果具有較好的空間連續(xù)性和區(qū)劃完整性；將東北地區(qū)劃分為城市綜合發(fā)展區(qū)（3個(gè)）、土地利用區(qū)（2個(gè)農(nóng)牧、1個(gè)農(nóng)林和1個(gè)農(nóng)林牧）和林農(nóng)生態(tài)區(qū)（5個(gè)），針對(duì)不同類型區(qū)采取不同的土地利用指標(biāo)調(diào)控措施。

摘要:以陜西省關(guān)中平原為研究區(qū)域，基于MODIS數(shù)據(jù)反演的條件植被溫度指數(shù)（VTCI）的定量化干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果（MODIS-VTCI）和基于Landsat數(shù)據(jù)反演的VTCI相對(duì)干濕監(jiān)測(cè)結(jié)果（Landsat-VTCI），應(yīng)用點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)（PSF）將930m空間分辨率的MODIS-VTCI降尺度轉(zhuǎn)換至30m，并對(duì)降尺度轉(zhuǎn)換的VTCI進(jìn)行定量化驗(yàn)證。結(jié)果表明，降尺度轉(zhuǎn)換的VTCI與LandsatVTCI間的相關(guān)系數(shù)和結(jié)構(gòu)相似度均較大，降尺度轉(zhuǎn)換的VTCI與累計(jì)降水量間的相關(guān)性和MODISVTCI與累計(jì)降水間的相關(guān)性相近，且均高于Landsat-VTCI與累計(jì)降水量間的相關(guān)性，說(shuō)明降尺度轉(zhuǎn)換的VTCI既考慮了Landsat-VTCI的空間變異，又保持了MODIS-VTCI較為準(zhǔn)確的定量化干旱監(jiān)測(cè)特性。

摘要:獲取農(nóng)作物分類信息是極化合成孔徑雷達(dá)（Polarimetric synthetic aperture radar，PolSAR）的重要應(yīng)用之一，然而單時(shí)相PolSAR數(shù)據(jù)能夠提供的信息十分有限，而且單時(shí)相數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間也會(huì)影響農(nóng)作物分類精度。隨著技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了大量的機(jī)載和星載PolSAR系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠獲取目標(biāo)重復(fù)觀測(cè)的PolSAR數(shù)據(jù)，這為多時(shí)相PolSAR的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供了可能。本文以多時(shí)相PolSAR農(nóng)作物分類為出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)利用不同農(nóng)作物的極化散射特性的變化特性來(lái)提高分類精度。首先，基于極化散射特性分解原理分析了不同農(nóng)作物在生長(zhǎng)過(guò)程不同時(shí)期所呈現(xiàn)的散射特性變化規(guī)律，在此基礎(chǔ)上定義了一個(gè)新的參數(shù)描述其散射特性的變化特性。其次，基于這一新參數(shù)提出了一種多時(shí)相PolSAR農(nóng)作物監(jiān)督分類算法。最后，通過(guò)對(duì)歐洲空間局所提供的基于Radarsat-2實(shí)測(cè)仿真生成的Sentinel-1數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，相比于基于復(fù)Wishart分布的監(jiān)督分類算法，農(nóng)作物的整體分類精度提高了約4個(gè)百分點(diǎn)，當(dāng)農(nóng)作物種類合并為4類時(shí)，整體分類精度提高了約6個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)配準(zhǔn)方法準(zhǔn)確度低、速度慢的問(wèn)題，提出了基于改進(jìn)SIFT-ICP算法的彩色植株點(diǎn)云配準(zhǔn)方法。首先采用Kinect獲取不同視角下植株彩色圖像和深度圖像合成原始植株彩色點(diǎn)云，通過(guò)預(yù)處理提取原始點(diǎn)云植株信息，對(duì)植株點(diǎn)云進(jìn)行尺度不變特征變換(SIFT)的特征點(diǎn)檢測(cè)，得到點(diǎn)云配準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)，再對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)法線估計(jì)，然后求取關(guān)鍵點(diǎn)的快速點(diǎn)特征直方圖(FPFH)，通過(guò)采樣一致性(SAC-IA)初始配準(zhǔn)方法改進(jìn)點(diǎn)云間初始位置關(guān)系，最后利用Nanoflann加速最近點(diǎn)迭代(ICP)算法完成精確配準(zhǔn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)SIFT-ICP算法可以大幅度提高點(diǎn)云配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和快速性，其中對(duì)應(yīng)點(diǎn)間平均歐氏距離小于7mm，配準(zhǔn)時(shí)間小于30s。

摘要:近年來(lái)，信息管理系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，由于大多研發(fā)者只著眼于設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)自己所需求的應(yīng)用系統(tǒng)，由此產(chǎn)生一系列問(wèn)題：各領(lǐng)域內(nèi)系統(tǒng)整體開(kāi)發(fā)效率低下，系統(tǒng)的擴(kuò)展性和通用性差，造成了資源的大量浪費(fèi)。本文針對(duì)于數(shù)據(jù)填報(bào)及統(tǒng)計(jì)類系統(tǒng)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)包含數(shù)據(jù)訪問(wèn)構(gòu)件、數(shù)據(jù)校驗(yàn)構(gòu)件、空缺數(shù)據(jù)填補(bǔ)構(gòu)件和統(tǒng)計(jì)結(jié)果查詢輸出構(gòu)件在內(nèi)的可復(fù)用軟件——基于表驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)上報(bào)管理系統(tǒng)（DDTMS），以解決信息管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)填報(bào)及統(tǒng)計(jì)類系統(tǒng)的共性問(wèn)題。將DDTMS應(yīng)用到中國(guó)林業(yè)生態(tài)資源環(huán)境承載力：數(shù)據(jù)投放器和中國(guó)生態(tài)安全指數(shù)系統(tǒng)中，試驗(yàn)表明：該可復(fù)用軟件具有良好的通用性，極大提高了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)效率，改善了系統(tǒng)的擴(kuò)展性，表現(xiàn)出良好的實(shí)用性和穩(wěn)定性。

摘要:以攝影測(cè)量學(xué)原理、圖像處理技術(shù)原理、測(cè)樹(shù)學(xué)原理為理論基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)望遠(yuǎn)攝影測(cè)樹(shù)儀，該儀器由PDA模塊、遠(yuǎn)程EDM模塊、長(zhǎng)焦CCD鏡頭模塊和云臺(tái)組成，測(cè)量時(shí)獲取傾角、方位角、遠(yuǎn)程距離及圖像信息等參數(shù)，通過(guò)在Android Studio 2.1開(kāi)發(fā)環(huán)境下集成并利用Java語(yǔ)言進(jìn)行匯編實(shí)現(xiàn)樹(shù)高測(cè)量、胸徑測(cè)量、微樣地林分測(cè)量等功能。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，樹(shù)高測(cè)量精度達(dá)93.32%，胸徑測(cè)量精度達(dá)96.49%，林分平均高度測(cè)量精度達(dá)94.47%，林分平均胸徑測(cè)量精度達(dá)91.68%，林分密度測(cè)量精度達(dá)86.04%，林分蓄積量測(cè)量精度達(dá)82.64%，解決了不可到達(dá)點(diǎn)觀測(cè)難度高、看得見(jiàn)測(cè)不到等問(wèn)題。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)立木胸徑的快速、準(zhǔn)確測(cè)定，以EAN-13條形碼編碼和譯碼規(guī)則為模版，基于Android開(kāi)發(fā)平臺(tái)和Open CV圖像智能處理技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種可以實(shí)現(xiàn)單人作業(yè)、立木胸徑自動(dòng)測(cè)量的電子條碼尺。條碼尺編碼完成后，利用開(kāi)發(fā)的手機(jī)APP掃描條形碼圖像，通過(guò)圖像的預(yù)處理、條形碼的定位與識(shí)別、胸徑的自動(dòng)測(cè)量與記錄、數(shù)據(jù)保存與導(dǎo)出等過(guò)程，實(shí)現(xiàn)立木胸徑自動(dòng)測(cè)量。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法進(jìn)行立木胸徑測(cè)量的精度達(dá)99.95%以上，滿足國(guó)家森林資源連續(xù)清查的精度要求，測(cè)量工作的效率也得到顯著提高。

摘要:以重慶紫色砂巖區(qū)坡耕地田間染色示蹤試驗(yàn)為基礎(chǔ)，采用形態(tài)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)3種坡耕地土壤剖面染色圖像進(jìn)行指標(biāo)提取，運(yùn)用多指標(biāo)評(píng)價(jià)法確定了優(yōu)先流指數(shù)PFI，并結(jié)合幾何學(xué)中的分形理論，定量評(píng)價(jià)了土壤優(yōu)先流的發(fā)育程度。結(jié)果表明：6個(gè)優(yōu)先流特征指標(biāo)(優(yōu)先流區(qū)染色面積比、基質(zhì)入滲深度、優(yōu)先流分?jǐn)?shù)、長(zhǎng)度指數(shù)、峰值指數(shù)和變異系數(shù))均表現(xiàn)出南瓜地和柑橘地的優(yōu)先流程度高于玉米地；優(yōu)先流指數(shù)PFI由大到小為南瓜地（0.88）、柑橘地（0.77）、玉米地（0）；通過(guò)FractalFox 2.0軟件計(jì)算得到的優(yōu)先流濕潤(rùn)峰跡線分形維數(shù)由大到小為南瓜地、柑橘地、玉米地。與土壤優(yōu)先流指數(shù)PFI進(jìn)行比較，所得結(jié)果基本一致，說(shuō)明利用分形維數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)土壤優(yōu)先流發(fā)育程度是準(zhǔn)確可行的。

摘要:以伊犁河谷察南灌區(qū)為研究區(qū)，運(yùn)用磁感式電導(dǎo)率快速獲取技術(shù)及室內(nèi)分析相結(jié)合手段，通過(guò)構(gòu)建鹽分解譯模型，獲取2015年及2016年秋季0~30cm、30~60cm、60~100cm土壤鹽分含量。對(duì)土壤各土層進(jìn)行了鹽漬化分級(jí)統(tǒng)計(jì)和半方差函數(shù)分析及空間插值分析。對(duì)研究區(qū)高程信息進(jìn)行提取，并通過(guò)調(diào)查河流影響范圍對(duì)河流進(jìn)行緩沖區(qū)分析。旨在構(gòu)建適用于研究區(qū)及同類型灌區(qū)磁感式鹽漬土地快速精量診斷評(píng)估與利用規(guī)劃技術(shù)體系，了解干旱、半干旱區(qū)灌溉農(nóng)田土鹽時(shí)空變異特征，并對(duì)土鹽時(shí)空運(yùn)移機(jī)理進(jìn)行研究。初步研究表明，相比于2015年秋季，2016年秋季研究區(qū)非鹽化土面積顯著減小，中度鹽化土面積顯著增加，非鹽化土、輕度鹽化土呈現(xiàn)向中度鹽化土演變的趨勢(shì)；研究區(qū)土壤鹽分呈現(xiàn)向中部及東部區(qū)域運(yùn)移的趨勢(shì)，鹽化土面積增加，且鹽分含量均值增大；另外，在空間大尺度范圍上，河流是影響土鹽運(yùn)移的主要影響因素，在局域小尺度范圍內(nèi)，地勢(shì)是影響土鹽運(yùn)移的主要影響因素。

摘要:水資源一直是制約我國(guó)西北干旱區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。以新疆渭庫(kù)綠洲為研究區(qū)域，選取41個(gè)土壤含水率與干旱區(qū)綠洲植被實(shí)測(cè)高光譜樣本，以植被指數(shù)為橋梁，采用支持向量機(jī)回歸（SVR）方法，建立干旱區(qū)綠洲土壤含水率與植被指數(shù)之間的擬合方程模型，并與多元回歸（MLSR）、偏最小二乘回歸（PLS）2種模型進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：不同模型的精度各異，擬合效果由優(yōu)到劣為：改進(jìn)的SVR模型、PLS模型、MLSR模型，其中基于干旱區(qū)綠洲實(shí)測(cè)的植被光譜數(shù)據(jù)改進(jìn)的SVR模型對(duì)土壤含水率具有較好的擬合效果，通過(guò)最優(yōu)參數(shù)的定值與最優(yōu)測(cè)試集的抽取，R2高達(dá)0.8916，RMSE僅為2.004，在干旱區(qū)綠洲的土壤含水率擬合中獲得比較高的預(yù)測(cè)精度。而MLSR模型與PLS模型，R2分別為0.6300、0.6549，RMSE分別為3.001與2.749。研究結(jié)果表明，因地制宜開(kāi)展合理的土壤含水率反演模型規(guī)則制定是提高干旱區(qū)綠洲土壤淺層含水率監(jiān)測(cè)精度的有效手段，也可為干旱區(qū)農(nóng)業(yè)作物生長(zhǎng)提供更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)積累。

摘要:基于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)、變異函數(shù)理論以及經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里格法，以西南地區(qū)某歷史遺留硫磺礦廢棄地為研究對(duì)象，從點(diǎn)與區(qū)域兩方面系統(tǒng)分析其復(fù)墾土壤重金屬空間分布特征，揭示其與復(fù)墾措施的量化關(guān)系。結(jié)果表明，經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)、變異函數(shù)理論以及經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里格法相結(jié)合方法用于揭示硫磺礦廢棄地復(fù)墾土壤重金屬空間分布格局是可行和科學(xué)的。該硫磺礦廢棄地復(fù)墾土地的5種土壤重金屬的變異系數(shù)均較大，這與復(fù)墾土壤無(wú)序、易變以及空間均勻性和突變性統(tǒng)一的特征相符合。土壤重金屬富集系數(shù)均在2以上。在歷史礦山開(kāi)采、復(fù)墾措施和地形地貌的共同作用下，不同土壤重金屬在全局空間上具有一定的相似，在南北和東西方向均基本呈現(xiàn)兩頭低和中間高的倒U字形趨勢(shì)。絕大多數(shù)復(fù)墾土壤重金屬的塊基比在50%，復(fù)墾過(guò)程中覆土、培肥和土壤pH值調(diào)節(jié)措施等隨機(jī)因素在各重金屬的空間變異中占主導(dǎo)作用。無(wú)論是何種重金屬，一區(qū)東部、二區(qū)北部、四區(qū)西部均呈現(xiàn)較高的重金屬含量；一區(qū)和二區(qū)西部、三區(qū)北部地區(qū)含量相對(duì)較低。復(fù)墾為林地和草地的重金屬平均含量均高于耕地，對(duì)于復(fù)墾為耕地后續(xù)需進(jìn)一步防控重金屬污染，特別是Cd元素；隨著有效土層厚度的逐漸增加，土壤重金屬總體呈下降趨勢(shì)。有效土層厚度在30~100cm之間土壤重金屬無(wú)明顯差異，建議研究區(qū)復(fù)墾覆土后有效土層厚度達(dá)到100cm以上。隨著土壤pH值變小，復(fù)墾土壤重金屬總體呈上升趨勢(shì)，通過(guò)調(diào)控pH值來(lái)降低土壤重金屬含量需要持續(xù)保證在一定范圍，建議研究區(qū)pH值持續(xù)控制在7～8。

摘要:在野外調(diào)查取樣和室內(nèi)分析獲得大量土壤重金屬含量數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和普通克里格法(OK)對(duì)采樣區(qū)域土壤重金屬含量的空間變異性進(jìn)行了分析，并利用指示克里格法(IK)和多變量指示克里格法(MVIK)繪制了各項(xiàng)重金屬元素污染風(fēng)險(xiǎn)和土壤污染綜合風(fēng)險(xiǎn)概率圖。結(jié)果表明：巖溶地貌區(qū)土壤重金屬As、Cd、Cr、Cu、Pb、Hg、Ni和Zn的含量顯著高于非巖溶地貌區(qū)，各項(xiàng)重金屬元素之間具有顯著的相關(guān)性，說(shuō)明它們存在很大的同源性和復(fù)合關(guān)系；受巖性、成土母質(zhì)等內(nèi)在因素的影響，各項(xiàng)重金屬元素(除Cu元素外)都具有強(qiáng)烈的空間變異性，重金屬元素含量高值主要分布在東南部和北部的巖溶地貌區(qū)，低值主要分布在西南部的非巖溶地貌區(qū)；采樣區(qū)域存在As、Cd、Cu、Hg、Ni和Zn等重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)概率分別為0.326、0.805、0.185、0.192、0.267和0.270，土壤重金屬污染綜合風(fēng)險(xiǎn)概率為0.335。

摘要:為了掌握紅壤多點(diǎn)源滴灌條件下水分溶質(zhì)運(yùn)移規(guī)律，為紅壤丘陵地區(qū)臍橙滴灌灌溉設(shè)計(jì)和管理提供參考，建立了5個(gè)不同紅壤容重下滴灌水分和硝態(tài)氮運(yùn)移的數(shù)學(xué)模型。借助Hydrus-3D模型模擬了不同紅壤容重、同一滴頭流量和施氮量時(shí)土壤水分溶質(zhì)分布特征和濕潤(rùn)鋒推移和交匯過(guò)程。模擬結(jié)果與試驗(yàn)對(duì)比表明：模擬的濕潤(rùn)鋒運(yùn)移交匯過(guò)程、濕潤(rùn)體內(nèi)土壤含水率以及NO-3-N含量與實(shí)測(cè)值之間的偏差均在9.5%以內(nèi)；模擬值和實(shí)測(cè)值具有很好的一致性，并顯示在濕潤(rùn)鋒交匯處土壤含水率和NO-3-N含量低于同一深度滴頭下方的土壤，另外高容重紅壤阻礙濕潤(rùn)鋒的推進(jìn)速度。總體而言，Hydrus-3D可以用于紅壤滴灌施肥灌溉條件下濕潤(rùn)體范圍以及水分和氮素運(yùn)移和分布的模擬。

摘要:以西北干旱典型縣域磴口縣為研究區(qū)，基于增量學(xué)習(xí)的改進(jìn)隱馬爾可夫預(yù)測(cè)模型（IL-HMMs），對(duì)區(qū)域地下水埋深進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。為檢驗(yàn)IL-HMMs模型預(yù)測(cè)效果，將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與2013年長(zhǎng)觀井的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較；同時(shí)為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膬?yōu)劣性，與未經(jīng)增量學(xué)習(xí)的隱馬爾可夫模型（HMMs）、加權(quán)馬爾可夫鏈(WMCP)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP neural network,BPNN)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明：與其他幾種預(yù)測(cè)模型相比，IL-HMMs模型預(yù)測(cè)精度顯著提高，誤差更小，有較好的魯棒性。并使用IL-HMMs模型對(duì)2018年地下水埋深進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果表明，2018年地下水年平均埋深略有增加、局部區(qū)域地下水埋深增量加劇?；贗L-HMMs模型的地下水埋深預(yù)測(cè)具有很好穩(wěn)定性的同時(shí)對(duì)新數(shù)據(jù)加入又有很好的魯棒性，可為地下水埋深動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)提供思路與方法補(bǔ)充，為區(qū)域地下水資源開(kāi)發(fā)利用和保護(hù)提供重要依據(jù)。

摘要:基于水足跡理論，計(jì)算了實(shí)際耗水和施肥情況下寶雞峽灌區(qū)小麥水足跡的各項(xiàng)指標(biāo)，分析了小麥水足跡各指標(biāo)的時(shí)空變化特征，利用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法推導(dǎo)了總水足跡變化量分解公式,細(xì)致定量了氣候變化和人類活動(dòng)因子對(duì)總水足跡變化的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明：灌區(qū)小麥總水足跡1994—2010年均值為6.73億m3，Mann-Kendall檢驗(yàn)呈顯著下降趨勢(shì)，年均變幅為-0.17億m3/a，水足跡結(jié)構(gòu)由藍(lán)水主導(dǎo)演變?yōu)榛宜鲗?dǎo)。單位產(chǎn)量的小麥生產(chǎn)水足跡、生產(chǎn)綠水、藍(lán)水和灰水足跡多年平均值分別為1.04、0.36、0.32、0.37m3/kg。生產(chǎn)水足跡、生產(chǎn)綠水和藍(lán)水足跡在灌區(qū)內(nèi)從西向東呈遞增趨勢(shì)，生產(chǎn)灰水足跡以興平為中心向兩側(cè)遞增。歸因分析表明，影響灌區(qū)小麥總水足跡變化的主導(dǎo)因子為人類活動(dòng)，其貢獻(xiàn)率和為-113.57%，而氣候變化因子的貢獻(xiàn)率僅為13.57%。人類活動(dòng)因子中，貢獻(xiàn)率從大到小依次為灌溉定額（-56.58%）、總種植面積（-55.78%）、小麥種植比例（-43.76%）、單位面積施氮量（39.96%）、灌溉水有效利用系數(shù)（2.59%）。

摘要:枯落物含水率測(cè)定在森林水文學(xué)、碳循環(huán)、林火蔓延以及火險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估等研究中具有重要作用。本文提出了一種基于駐波率（SWR）原理的森林枯落物含水率測(cè)量方法，所設(shè)計(jì)的SWR水分傳感器具有復(fù)用雙環(huán)式探頭結(jié)構(gòu)，可分時(shí)測(cè)量枯落物或土壤的含水率和電導(dǎo)率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，傳感器輸出電壓與半分解、全分解枯落物和土壤含水率呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系。與商品化TDR水分傳感器相比，SWR傳感器測(cè)量枯落物和土壤含水率的平均絕對(duì)誤差較小，且在厚度小于10cm的枯落物含水率測(cè)量以及測(cè)量成本方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。在對(duì)枯落物含水率進(jìn)行長(zhǎng)期原位測(cè)定時(shí)，SWR傳感器可通過(guò)測(cè)量電導(dǎo)率判斷半分解的枯落物是否隨時(shí)間推移而完全分解，以便及時(shí)調(diào)整傳感器水分測(cè)量的標(biāo)定曲線，最大程度降低因枯落物成分改變對(duì)傳感器測(cè)量精度造成的影響，為準(zhǔn)確測(cè)量森林地表枯落物含水率奠定基礎(chǔ)。

摘要:對(duì)解淀粉芽孢桿菌（Bacillus amyloliquefaciens）L-H15的促生抗病特性進(jìn)行了研究，分析了全基因組序列中促生抗病相關(guān)基因，并在表型上對(duì)菌株形成生物被膜、根際定殖、固氮溶磷解鉀、分泌鐵載體和植物激素等能力進(jìn)行測(cè)定。結(jié)果表明：L-H15具有形成生物被膜的能力，且在根系表面定殖的菌數(shù)超過(guò)105CFU/g，分泌鐵載體的相對(duì)表達(dá)量為60.22%，分泌IAA、CTK和GA含量最多可達(dá)到61.35pmol/L、48.93ng/mL和82.46pmol/L，對(duì)立枯絲核菌（Rhizoctonia solani）和尖孢鐮刀菌（Fusarium oxysporum）的抑菌帶直徑分別為(8.67±1.15)mm和(2.50±0.50)mm。綜上所述，解淀粉芽孢桿菌L-H15具有多重促生抗病能力，在未來(lái)實(shí)際應(yīng)用方面具有良好的生防潛力。

摘要:以楊樹(shù)為研究對(duì)象，通過(guò)分析莖干水分與微環(huán)境參數(shù)集的變化關(guān)系，提出了莖干水分的估算模型。采用主成分分析法選取微環(huán)境參數(shù)集的最大主成分PC1作為特征變量，解決了微環(huán)境參數(shù)集之間的共線性問(wèn)題，并在保留98.89%的原始數(shù)據(jù)信息的同時(shí)，達(dá)到了數(shù)據(jù)降維的目的，從而降低了模型復(fù)雜度。以PC1作為輸入變量，莖干水分作為輸出變量，基于兩者的周期性變化規(guī)律建立了莖干水分與PC1的斜橢圓模型。在微環(huán)境狀況相近的6個(gè)晴天，該模型的平均誤差小于0.05%，均方根誤差小于0.06%，決定系數(shù)大于0.94，能夠較好地依據(jù)微環(huán)境參數(shù)集估算出實(shí)時(shí)的莖干含水率。但是由于植株個(gè)體存在形態(tài)指標(biāo)上的差異，不同植株莖干水分與PC1的斜橢圓模型的預(yù)估參數(shù)也會(huì)存在差異，針對(duì)不同季節(jié)和氣象環(huán)境需要分別建立莖干水分的估算模型。

摘要:針對(duì)目前生物質(zhì)熱解氣中焦油去除困難、焦油能量難以利用等問(wèn)題，結(jié)合現(xiàn)有燃?xì)馊紵飨嚓P(guān)技術(shù)，開(kāi)展了生物質(zhì)熱解氣直接燃燒技術(shù)研究與試驗(yàn)。燃燒器理論耗氣量為2~5m3/h，通過(guò)理論計(jì)算確定了燃燒器參數(shù)，設(shè)計(jì)了臥式燃燒室并安裝煙氣催化裂解裝置及煙氣檢測(cè)裝置，搭建了熱解氣燃燒試驗(yàn)平臺(tái)，并對(duì)熱解氣的燃燒特性進(jìn)行了試驗(yàn)研究。以花生殼為原料，在碳化溫度500℃、滯留時(shí)間30min的條件下進(jìn)行連續(xù)熱解碳化，產(chǎn)生的高溫?zé)峤鈿庵苯油ㄈ肴紵O(shè)備。結(jié)果表明，燃燒設(shè)備性能較好，熱解氣燃燒過(guò)程穩(wěn)定，燃燒效率達(dá)到98.5%，在催化劑的作用下，燃燒效率提高到98.9%，滿足設(shè)計(jì)要求。

摘要:以柳桉快速熱裂解制取生物油的固體副產(chǎn)物為原料，通過(guò)物理化學(xué)活化法，采用微波預(yù)處理和傳統(tǒng)焙燒加熱相結(jié)合的方式對(duì)其進(jìn)行活化，改善其結(jié)構(gòu)和表面性質(zhì)。采用氮?dú)馕锢砦健呙桦婄R、X射線衍射、熱重分析和紅外光譜等多種表征技術(shù)對(duì)活化后的生物炭進(jìn)行表征。結(jié)果表明，活化后的生物炭具有豐富的微孔和介孔，形成了多級(jí)孔道結(jié)構(gòu)，其中微孔比表面積占36%~48%。微波預(yù)處理結(jié)合N2氣氛焙燒活化的生物炭具有更高的比表面積，其值為1224m2/g，這歸因于微波均勻加熱產(chǎn)生微孔和氣氛焙燒進(jìn)一步形成介孔的高效協(xié)同作用。此外，不同活化方式對(duì)生物炭的紅外特性有著顯著影響，經(jīng)過(guò)活化后的生物炭表面含氧基團(tuán)大量減少?；罨蟮纳锾繜岱€(wěn)定性顯著提高，有利于生物炭作為催化劑載體進(jìn)行高值化利用。

摘要:以華東地區(qū)種植著空心菜的單棟塑料溫室為研究對(duì)象構(gòu)建其全尺度計(jì)算流體力學(xué)模型(CFD模型)。該模型經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，其計(jì)算值與各測(cè)點(diǎn)溫度實(shí)驗(yàn)值變化趨勢(shì)吻合且差異在1.1℃以內(nèi)。隨后，通過(guò)該模型研究不同開(kāi)窗配置下溫室內(nèi)氣流和溫度場(chǎng)特征，評(píng)估開(kāi)窗配置對(duì)通風(fēng)率、室內(nèi)外溫差和室內(nèi)氣候均勻性的影響，揭示不同風(fēng)況下溫室微氣候形成機(jī)理。仿真結(jié)果表明，不同開(kāi)窗配置會(huì)產(chǎn)生截然不同的溫室微氣候場(chǎng)。頂側(cè)窗配置下溫室通風(fēng)率最高，室內(nèi)外溫差最小，能產(chǎn)生較均勻的室內(nèi)氣候，因此最適合于溫室夏季通風(fēng)。不同風(fēng)況會(huì)對(duì)溫室內(nèi)氣流和溫度場(chǎng)產(chǎn)生顯著的影響，進(jìn)而影響溫室降溫效果和氣候均勻性；當(dāng)外界高溫低風(fēng)速氣候條件下，熱壓通風(fēng)起主導(dǎo)作用；頂側(cè)窗通風(fēng)能顯著提高溫室降溫效果，有效降低作物冠狀層氣溫。

摘要:為保證設(shè)施番茄周年生產(chǎn)的壯苗供給，研究了人工氣候環(huán)境下不同光質(zhì)處理對(duì)番茄幼苗不同時(shí)期內(nèi)生長(zhǎng)特性的影響，以確定培育番茄壯苗的最佳人工光源。試驗(yàn)采用LED為光源，選取紅藍(lán)比分別為3（RB3/1）、5（RB5/1）、7（RB7/1）和白光（W）4個(gè)處理對(duì)番茄幼苗進(jìn)行為期28d的照射，光周期為12h/12h，自然光照射為對(duì)照，并利用綜合評(píng)價(jià)方法分析不同LED光質(zhì)對(duì)番茄幼苗不同時(shí)期內(nèi)生長(zhǎng)特性的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明：光質(zhì)對(duì)番茄苗期下胚軸、葉面積和根冠比的影響極顯著（P<0.01）；生長(zhǎng)初期光質(zhì)對(duì)幼苗生長(zhǎng)株高、莖粗、根數(shù)、根長(zhǎng)、生物量、壯苗指數(shù)和G值的影響不顯著，而后變?yōu)轱@著（P<0.05），且不同時(shí)期內(nèi)光質(zhì)對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的影響存在差異；依據(jù)不同生長(zhǎng)時(shí)期各項(xiàng)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，確定番茄苗期較優(yōu)光照組合為出芽后兩周內(nèi)采用紅藍(lán)比為RB7/1光質(zhì)，而后采用白光LED光質(zhì)進(jìn)行照射；紅藍(lán)比為RB3/1的光質(zhì)不適宜單獨(dú)作為照射光源用于培育番茄壯苗。

摘要:聲音分析技術(shù)已成為研究動(dòng)物行為、動(dòng)物福利的一種重要工具，蛋雞聲音可用來(lái)評(píng)價(jià)其健康或福利狀況，然而規(guī)?；半u舍中存在較多風(fēng)機(jī)噪聲等聲源干擾，這對(duì)準(zhǔn)確識(shí)別蛋雞發(fā)聲有很大影響。本文以海蘭褐蛋雞為例，預(yù)處理獲取的聲音信號(hào)，以減少風(fēng)機(jī)噪聲的干擾。利用數(shù)字化聲音采集平臺(tái)采集不同類型的蛋雞發(fā)聲和風(fēng)機(jī)噪聲音頻，采用LabVIEW軟件進(jìn)行聲音信號(hào)處理并分析蛋雞聲音和風(fēng)機(jī)噪聲的時(shí)頻特征。同時(shí)，對(duì)比分析不同去噪方法（IIR濾波器去噪、小波閾值去噪和改進(jìn)譜減法去噪）在去除風(fēng)機(jī)噪聲方面的效果。結(jié)果表明，在信噪比為-8～20dB聲音環(huán)境下，改進(jìn)譜減法均方根誤差最?。?.03~0.38），算法運(yùn)行耗時(shí)最短（6~7ms），在實(shí)際應(yīng)用中去噪效果較好，可為規(guī)?；半u舍中風(fēng)機(jī)噪聲環(huán)境下的蛋雞聲音信號(hào)處理和分析提供參考。

摘要:提出了一種日常情況下利用耕水機(jī)改善水質(zhì)和應(yīng)急情況下采用葉輪增氧機(jī)增氧的復(fù)合自動(dòng)增氧模式。耕水機(jī)通過(guò)太陽(yáng)能電池驅(qū)動(dòng)晝夜不停耕動(dòng)水體，不僅釋放了底層水體有害物質(zhì)，而且通過(guò)水體中藻類的光合作用極大提高了整個(gè)水體溶解氧濃度，大幅減少了葉輪增氧機(jī)應(yīng)急增氧時(shí)間。水體溶解氧濃度通過(guò)ZigBee無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)控，低于設(shè)定下限值時(shí)，啟動(dòng)應(yīng)急變頻增氧，高于上限時(shí)停止增氧，控制方式采用增量式PID控制。試驗(yàn)結(jié)果表明，復(fù)合增氧方式與單一增氧方式相比，節(jié)省了約65%的電能、80%的人力成本和20%的藥品等，總體利潤(rùn)增加20%以上。

摘要:為擴(kuò)大魚(yú)塘增氧范圍、提高增氧效率、改善水體環(huán)境并節(jié)約能源，提出了一種太陽(yáng)能供電行走式智能增氧機(jī)器人。該機(jī)器人可以智能行走，攪動(dòng)水體上下層進(jìn)行增氧，適用于2666~5333m2魚(yú)塘輔助增氧。采用HF-LPB100型超低功耗嵌入式WiFi模組與整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，太陽(yáng)能電板提供電能，利用超聲波測(cè)距模塊進(jìn)行避障，超聲波測(cè)深儀防止擱淺。裝置分為手動(dòng)和自動(dòng)兩種模式，手動(dòng)模式中，用戶可以遠(yuǎn)程遙控增氧機(jī)行走方向進(jìn)行定向增氧；自動(dòng)模式中，路徑規(guī)劃采取基于蟻群算法的“之”型有限狀態(tài)機(jī)模型，以STM8L051F3P6單片機(jī)控制電路，PWM產(chǎn)生方波規(guī)定L9110的高低電平時(shí)間控制增氧雙電機(jī)葉輪的差速變向。實(shí)驗(yàn)表明，裝置“之”型路徑的遍歷程度可達(dá)到23.17%，增氧范圍大于傳統(tǒng)增氧機(jī)15.4%,增氧能力為1.69kg/h。

摘要:K值是評(píng)價(jià)豬肉新鮮度的重要指標(biāo)，能夠反映豬肉內(nèi)核苷酸的分解情況，從而評(píng)定肉的變質(zhì)程度。一般采用高效液相色譜法測(cè)定K值，此方法過(guò)程耗時(shí)，需破壞被測(cè)樣品，不能滿足生產(chǎn)和流通環(huán)節(jié)的快速檢測(cè)需求。本文利用太赫茲(THz)光譜分析技術(shù)無(wú)損檢測(cè)豬肉K值，探索快速檢測(cè)K值的可行性。在0.2~2THz范圍內(nèi)，采用衰減全反射模式提取80份不同新鮮度的豬肉THz光譜數(shù)據(jù)，同時(shí)用高效液相色譜法測(cè)定每份樣品的K值。THz光譜原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一階微分和Savitzky-Golay平滑濾波后，分別用主成分回歸(PCR)、偏最小二乘回歸(PLSR)和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸(BP-ANN)建立了THz光譜預(yù)測(cè)豬肉K值的數(shù)學(xué)模型。研究表明：非線性BP-ANN模型預(yù)測(cè)精度最高，相關(guān)系數(shù)為0.75，均方根誤差為14.36%；采用THz光譜數(shù)據(jù)BP-ANN模型能夠檢測(cè)豬肉的新鮮度K值。與HPLC方法相比，該方法具有快速、無(wú)損、簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。

摘要:建立了葡萄酒中7種常見(jiàn)有機(jī)酸的高效液相色譜檢測(cè)方法，該方法條件下7種有機(jī)酸均得到了很好的分離，各有機(jī)酸的線性關(guān)系良好，檢測(cè)限低，加樣回收率準(zhǔn)確度較高。使用該方法對(duì)年份葡萄酒和品種葡萄酒進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)年份和品種均對(duì) (紅/白)葡萄酒中有機(jī)酸有一定的影響，其中品種的影響較大，年份的影響較小，年份對(duì)于白葡萄酒的影響遠(yuǎn)大于紅葡萄酒。此外，紅葡萄酒與白葡萄酒有機(jī)酸組成也明顯不同，紅葡萄酒中主要為酒石酸和乳酸，檸檬酸含量很低；而白葡萄酒中主要的有機(jī)酸為檸檬酸和蘋果酸，其次為酒石酸。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，北京市售葡萄酒中有機(jī)酸品質(zhì)狀況整體較好，所測(cè)103款葡萄酒樣品中，檸檬酸超標(biāo)僅有5例，超標(biāo)檢出率為4.9%。使用有機(jī)酸可以有效區(qū)分葡萄酒與非葡萄酒；使用檸檬酸總量，以及檸檬酸與有機(jī)酸總量比值，可以初步檢測(cè)勾兌假葡萄酒，尤其是“三精一水”勾兌的低劣等葡萄酒。進(jìn)口葡萄酒與國(guó)產(chǎn)葡萄酒、不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒、不同酒莊葡萄酒的有機(jī)酸特征均不相同。

摘要:以豆粕和3種抗生素菌渣為研究對(duì)象，通過(guò)傅里葉變換近紅外顯微成像系統(tǒng)采集樣品近紅外顯微圖像；對(duì)采集到的近紅外顯微圖像進(jìn)行光譜重構(gòu)，并對(duì)所有樣品光譜進(jìn)行預(yù)處理，利用Duplex算法分別從不同的樣品預(yù)處理光譜中篩選具有代表性的光譜建立豆粕和抗生素菌渣的特征光譜庫(kù)。使用偏最小二乘判別分析（PLS-DA）與支持向量機(jī)判別分析（SVM-DA）結(jié)合不同的光譜預(yù)處理方法，構(gòu)建豆粕與不同種類抗生素菌渣的近紅外顯微成像定性判別模型。結(jié)果表明：構(gòu)建的2種模型均能有效對(duì)試驗(yàn)中所用豆粕和抗生素菌渣樣品進(jìn)行鑒別分析，正確率均在99.4%以上。進(jìn)一步比較研究發(fā)現(xiàn)，一階導(dǎo)數(shù)+SNV的預(yù)處理方式優(yōu)于無(wú)預(yù)處理、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)；SVM-DA的模型效果優(yōu)于PLS-DA，SVM-DA中特征提取方法PLS優(yōu)于PCA。

摘要:為了提高智能汽車在突發(fā)性交通危險(xiǎn)工況下的安全性，設(shè)計(jì)了主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)擬人智能決策-規(guī)劃算法。建立了不同路面峰值附著系數(shù)條件下的制動(dòng)電機(jī)目標(biāo)電流Ii-hope函數(shù)，依據(jù)制動(dòng)過(guò)程中實(shí)際滑移率λ和路面峰值附著系數(shù)μ，對(duì)制動(dòng)電動(dòng)機(jī)最優(yōu)目標(biāo)電流進(jìn)行實(shí)時(shí)決策-規(guī)劃。研究結(jié)果表明，在突發(fā)性交通危險(xiǎn)工況下，所設(shè)計(jì)的擬人智能決策-規(guī)劃算法能夠把滑移率控制在當(dāng)前路況最佳滑移率附近，在兼顧了舒適性的同時(shí)，整車制動(dòng)能力提高了4.12%~4.38%，有效降低了智能汽車在突發(fā)性交通危險(xiǎn)工況下的事故率。

摘要:為實(shí)現(xiàn)電磁閥減壓過(guò)程的精確控制，提出階梯減壓控制方法，并對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行了試驗(yàn)標(biāo)定。通過(guò)對(duì)電磁閥閥芯受力與電磁閥液壓響應(yīng)特性分析，指出可通過(guò)調(diào)節(jié)電磁閥壓力控制狀態(tài)和控制信號(hào)狀態(tài)持續(xù)時(shí)間得到不同的壓力變化率，為階梯減壓控制實(shí)現(xiàn)提供依據(jù)。電磁閥壓力控制狀態(tài)采用延遲開(kāi)閉控制方法。電磁閥控制信號(hào)狀態(tài)持續(xù)時(shí)間受壓力變化速率和開(kāi)關(guān)延遲現(xiàn)象的影響，其中影響壓力變化速率的閥口流量系數(shù)，影響開(kāi)關(guān)延遲現(xiàn)象的開(kāi)啟延遲時(shí)間與關(guān)閉延遲時(shí)間通過(guò)試驗(yàn)標(biāo)定。借助試驗(yàn)臺(tái)架，對(duì)電磁閥不同速率的壓力變化試驗(yàn)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明所提出的階梯減壓控制方法能夠很好地跟隨目標(biāo)壓力，試驗(yàn)偏差可以維持在1MPa以內(nèi)，控制精度高。

摘要:提出了一種可實(shí)現(xiàn)三維移動(dòng)和一維轉(zhuǎn)動(dòng)的四自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)，它的2條相同支鏈通過(guò)被動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)副連接到動(dòng)平臺(tái)上，每條支鏈有2個(gè)相同分支，通過(guò)安裝在基座上的移動(dòng)副驅(qū)動(dòng)。首先，闡述4PPa-2PaR并聯(lián)機(jī)構(gòu)的構(gòu)型，通過(guò)螺旋理論驗(yàn)證機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)性質(zhì)，基于機(jī)構(gòu)自身特點(diǎn)研究機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)特性；其次，利用數(shù)值法確定機(jī)構(gòu)的工作空間，分析各設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)工作空間的影響，基于解析法研究機(jī)構(gòu)工作空間的形狀及滿足的幾何約束條件；最后，以工作空間占機(jī)構(gòu)自身的比重為目標(biāo)函數(shù)，設(shè)置影響工作空間的約束條件（如邊界約束、不干涉性約束、避奇異約束和工作空間形狀約束），并選擇遺傳算法對(duì)機(jī)構(gòu)的尺寸參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。分析結(jié)果表明，優(yōu)化后工作空間占機(jī)構(gòu)自身的比重增大，工作空間體積也明顯增大，優(yōu)化結(jié)果可為后續(xù)樣機(jī)研制提供參考依據(jù)。

摘要:針對(duì)六自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)的正向運(yùn)動(dòng)學(xué)無(wú)全解析解或全解析解推導(dǎo)困難、不便于程式化、存在多解選擇的現(xiàn)狀，提出一種含混合單開(kāi)鏈支路的12-6臺(tái)體型Stewart冗余并聯(lián)機(jī)構(gòu)，推導(dǎo)了適用于實(shí)時(shí)反饋控制的正向運(yùn)動(dòng)學(xué)全解析算法。通過(guò)單開(kāi)鏈的方位特征集運(yùn)算及路線分解，對(duì)機(jī)構(gòu)的拓?fù)錁?gòu)型進(jìn)行了剖析，并解算了耦合度，為運(yùn)動(dòng)學(xué)方程的構(gòu)造及同構(gòu)處理指明了方向。基于動(dòng)平臺(tái)上4個(gè)共面特征點(diǎn)的拓?fù)潢P(guān)系，對(duì)15個(gè)二次相容方程進(jìn)行同構(gòu)運(yùn)算，推導(dǎo)了12個(gè)一次多項(xiàng)式，得到正向位姿方程的全解析解，具有形式簡(jiǎn)潔、對(duì)稱，且根能夠唯一確定的特點(diǎn)。根據(jù)速度基點(diǎn)法，建立特征點(diǎn)速度之間的矢量關(guān)系，解決了機(jī)構(gòu)的速度正解問(wèn)題。結(jié)合桿長(zhǎng)協(xié)調(diào)方程及速度映射方程，并運(yùn)用Jacobian代數(shù)法解析出機(jī)構(gòu)的3組奇異曲面方程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，位姿正解的計(jì)算值與測(cè)量值完全一致，速度正解的最大相對(duì)誤差為0.08%，它們的效率指標(biāo)值分別為0.21和0.32，均滿足實(shí)時(shí)性要求。

摘要:提出了一種由兩自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)和三自由度串聯(lián)機(jī)構(gòu)構(gòu)成的五自由度混聯(lián)機(jī)構(gòu)-2SPU+U+RRR。建立了該混聯(lián)機(jī)構(gòu)的三維模型并搭建了試驗(yàn)樣機(jī)，通過(guò)分析將其等效為U+RRR串聯(lián)機(jī)構(gòu)。對(duì)等效后的U+RRR串聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)正反解分析，并驗(yàn)證了正反解求解的正確性，同時(shí)對(duì)兩自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)反解計(jì)算，為機(jī)構(gòu)控制奠定了理論基礎(chǔ)。針對(duì)傳統(tǒng)空間圓弧插補(bǔ)算法計(jì)算的復(fù)雜性，提出了一種基于等弧度數(shù)據(jù)采樣的新型空間圓弧插補(bǔ)算法，簡(jiǎn)化了插補(bǔ)算法的計(jì)算量。通過(guò)Matlab仿真和樣機(jī)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了上述插補(bǔ)算法的正確性。

摘要:以直線驅(qū)動(dòng)型并聯(lián)機(jī)器人為研究對(duì)象，根據(jù)其幾何結(jié)構(gòu)模型，利用矢量法建立并聯(lián)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，并得到其運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解、速度和加速度模型。利用虛功原理建立反向動(dòng)力學(xué)模型，分析機(jī)械系統(tǒng)中各個(gè)運(yùn)動(dòng)部件在虛位移下對(duì)應(yīng)的廣義力，推導(dǎo)出其動(dòng)力學(xué)方程，并確定其影響因素。給定動(dòng)平臺(tái)末端一個(gè)已知軌跡，反解出各個(gè)電機(jī)的力矩，分析得出慣性項(xiàng)是力矩的最大影響因素。通過(guò)ADAMS與Matlab聯(lián)合仿真和負(fù)載特性試驗(yàn)，驗(yàn)證了動(dòng)力學(xué)理論模型的正確性，為并聯(lián)機(jī)器人的尺寸綜合與軌跡規(guī)劃奠定了理論基礎(chǔ)，也為同類并聯(lián)機(jī)器人控制器的研究與開(kāi)發(fā)提供了理論支撐。

摘要:為滿足新型電液伺服閥的驅(qū)動(dòng)要求，設(shè)計(jì)了柔性鉸鏈放大的疊堆式超磁致伸縮致動(dòng)器(FASGMA)，建立了FASGMA輸出位移模型，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析。首先，根據(jù)傳統(tǒng)GMA偏磁施加方式的特點(diǎn)和不足，采用永磁體和GMM棒交替排布的結(jié)構(gòu)形式，設(shè)計(jì)了疊堆式超磁致伸縮致動(dòng)器(SGMA)，并利用柔性鉸鏈機(jī)構(gòu)放大其輸出位移；然后，根據(jù)SGMA的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，建立了反映軸向分布不均勻性的SGMA應(yīng)變模型；接著，利用力學(xué)基本原理和有限元法對(duì)柔性鉸鏈機(jī)構(gòu)的放大比和固有頻率進(jìn)行了分析，提出了結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法，完成了放大機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)參數(shù)的確定；在此基礎(chǔ)上，考慮SGMA與放大機(jī)構(gòu)的相互作用以及SGMA軸向應(yīng)變分布規(guī)律，建立了FASGMA多自由度位移模型，確定了自由度的合理取值；最后，搭建了FASGMA測(cè)試系統(tǒng)，進(jìn)行了階躍和正弦激勵(lì)實(shí)驗(yàn)，完成了模型驗(yàn)證。結(jié)果表明：實(shí)驗(yàn)與模型計(jì)算結(jié)果吻合，證明了模型準(zhǔn)確性；在階躍激勵(lì)下，F(xiàn)ASGMA最大位移約為130μm，響應(yīng)時(shí)間約為70ms；正弦激勵(lì)下，F(xiàn)ASGMA工作頻帶為60Hz，對(duì)激勵(lì)信號(hào)有較好的跟隨特性。