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摘要:區(qū)域生態(tài)安全格局的最優(yōu)化是保障區(qū)域生態(tài)安全的基礎(chǔ)，采用模型方法準(zhǔn)確地對(duì)區(qū)域生態(tài)安全格局進(jìn)行分析及優(yōu)化對(duì)于區(qū)域生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展有重要意義。區(qū)域生態(tài)安全格局優(yōu)化需要多學(xué)科的綜合、多角度的分析和多種實(shí)現(xiàn)手段的結(jié)合。一般建立在對(duì)不同景觀類型、景觀的空間格局、景觀過(guò)程以及功能之間關(guān)系深入理解的基礎(chǔ)上，首先找到景觀格局對(duì)過(guò)程的影響方式，建立數(shù)量關(guān)系，其次利用景觀生態(tài)學(xué)的原理集成數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化土地利用，多層次、多角度、多學(xué)科進(jìn)行區(qū)域生態(tài)安全格局優(yōu)化。本文在分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，對(duì)區(qū)域生態(tài)安全格局的概念發(fā)展、研究?jī)?nèi)容演變、優(yōu)化方法等進(jìn)行了總結(jié)，在此基礎(chǔ)上得出未來(lái)區(qū)域生態(tài)安全格局優(yōu)化的研究趨勢(shì)：多模型、多方法、多技術(shù)的有機(jī)集成；區(qū)域生態(tài)安全標(biāo)準(zhǔn)量化的探索；公眾參與機(jī)制及利益協(xié)調(diào)的管理手段研究。

摘要:以東方紅X-804型拖拉機(jī)為平臺(tái)，設(shè)計(jì)了一種基于RTK-DGPS定位和雙閉環(huán)轉(zhuǎn)向控制相結(jié)合的自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)，研究提高農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航控制精度的方法。闡述了導(dǎo)航系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案，以RTK-DGPS和AHRS500GA分別提供位置信息和輔助修正信息實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位，以電控液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向控制。分析了整體控制的策略，建立了路徑跟蹤的傳遞函數(shù)模型，闡述了雙閉環(huán)轉(zhuǎn)向控制算法的建立過(guò)程，以及控制器的硬件實(shí)現(xiàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：GPS定位數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)校正后，平均偏差降低至0.031m；雙閉環(huán)控制算法提高了自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性能，穩(wěn)態(tài)時(shí)方波信號(hào)以及正弦波信號(hào)的跟蹤誤差平均值為0.40°；在拖拉機(jī)田間作業(yè)跟蹤過(guò)程中，路徑跟蹤誤差平均值不超過(guò)0.019m，轉(zhuǎn)向輪偏角跟蹤誤差平均值為0.43°，標(biāo)準(zhǔn)差不超過(guò)0.041m。

摘要:為解決工廠或農(nóng)業(yè)非線性光照環(huán)境下視覺(jué)導(dǎo)航算法魯棒性和實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，提出基于主動(dòng)輪廓模型的導(dǎo)航標(biāo)識(shí)線檢測(cè)與跟蹤算法。首先用多項(xiàng)式曲線模型描述單向標(biāo)識(shí)線，導(dǎo)航問(wèn)題等價(jià)為計(jì)算多項(xiàng)式曲線參數(shù)；然后依據(jù)標(biāo)識(shí)線顏色和邊緣等特征，給出關(guān)于多項(xiàng)式曲線的主動(dòng)輪廓模型的內(nèi)、外部能量函數(shù)；最后將能量函數(shù)簡(jiǎn)化為非線性最小二乘問(wèn)題，應(yīng)用高斯牛頓法和Armijo-Goldstein不精確一維搜索方法求解曲線最優(yōu)參數(shù)。采用自制視頻和自主小車測(cè)試算法，結(jié)果表明：該算法對(duì)非線性光照條件下直線和彎曲標(biāo)識(shí)線的導(dǎo)航正確率為98.96%，運(yùn)算時(shí)間為40.18ms。試驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的魯棒性和實(shí)時(shí)性。

摘要:根據(jù)玉米定向播種對(duì)種粒的要求，設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的玉米種粒實(shí)時(shí)精選裝置。闡述了裝置的組成和工作原理，設(shè)計(jì)了不合格種粒吹除裝置及吹除方案，提出了種粒圖像動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法，根據(jù)種粒圖像RGB顏色特征，提取出種粒區(qū)域及其各顏色區(qū)域，結(jié)合種粒形態(tài)特征建立了周長(zhǎng)、面積等20個(gè)檢測(cè)指標(biāo)，并通過(guò)測(cè)試統(tǒng)計(jì)確定了其合格范圍，最終據(jù)此分析和完成了尖端露黑色胚部、小型、圓形、蟲(chóng)蝕破損、霉變等不符合定向播種種粒的判斷。依據(jù)種粒粘連處兩分界點(diǎn)沿輪廓線較近一側(cè)的距離與兩分界點(diǎn)間直線距離之比，大于單一種粒輪廓線上任意兩點(diǎn)的對(duì)應(yīng)值，來(lái)判斷種粒粘連性。試驗(yàn)表明，合格性檢測(cè)準(zhǔn)確率為96%，粘連性判斷準(zhǔn)確率為99%，不合格種粒有效吹除率為98%。

摘要:提出一種在大田環(huán)境下快速、精確提取中晚期玉米行中心線作為農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航基準(zhǔn)線的新方法。改進(jìn)了傳統(tǒng)的2G-R-B算法，實(shí)時(shí)地獲取植株綠色特征。根據(jù)玉米垂直投影圖生成根莖輪廓特點(diǎn)并采用峰值點(diǎn)檢測(cè)算法生成玉米根莖候補(bǔ)定位點(diǎn)，再對(duì)候補(bǔ)定位點(diǎn)進(jìn)行二次判別，提取玉米根莖定位點(diǎn)。利用最小二乘法對(duì)已知特征點(diǎn)進(jìn)行擬合，得到作物行線。求取左右行斜率后，計(jì)算出實(shí)際需要的導(dǎo)航基準(zhǔn)線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其它算法相比，處理一幅700像素×350像素的彩色圖像平均耗時(shí)小于185ms，實(shí)時(shí)性好。在多種環(huán)境下生成的導(dǎo)航基準(zhǔn)線準(zhǔn)確率在90%以上，有較強(qiáng)的魯棒性，為農(nóng)業(yè)自動(dòng)導(dǎo)引車（Automated guided vehicle，AGV）在中后期玉米大田中的自主行走提供了一種可靠的導(dǎo)航方法。

摘要:國(guó)家根據(jù)果園施藥機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航噴藥作業(yè)需求，設(shè)計(jì)了一種基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）的施藥機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括RTK-BDS接收機(jī)、導(dǎo)航控制器、轉(zhuǎn)向控制器、電控氣動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和三軸電子羅盤(pán)。其中轉(zhuǎn)向控制器、電控氣動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和三軸電子羅盤(pán)構(gòu)成轉(zhuǎn)向角閉環(huán)控制回路，該回路可根據(jù)導(dǎo)航控制器發(fā)送的施藥機(jī)期望轉(zhuǎn)向角實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向角的隨動(dòng)控制。將施藥機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和純追蹤模型相結(jié)合，設(shè)計(jì)了施藥機(jī)直線跟蹤導(dǎo)航控制器，輸入為位置坐標(biāo)和方位角，輸出為期望轉(zhuǎn)向角。針對(duì)果園地形特點(diǎn)對(duì)施藥機(jī)進(jìn)行了導(dǎo)航路徑規(guī)劃，并在果園進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：所設(shè)計(jì)的導(dǎo)航控制系統(tǒng)，在施藥機(jī)行進(jìn)速度為2km/h時(shí)，直線跟蹤最大誤差不大于0.13m，平均跟蹤誤差不大于0.03m，能滿足果園自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)精度要求。高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）項(xiàng)目（2012AA041507）和“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2015BAD23B02）

摘要:傳統(tǒng)精量玉米播種機(jī)作業(yè)時(shí)，排種器的動(dòng)力由地輪提供，針對(duì)由于田間作業(yè)工況復(fù)雜導(dǎo)致地輪打滑而造成漏播率增加等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了電控玉米排種系統(tǒng)。該系統(tǒng)在田間播種作業(yè)時(shí)，由雷達(dá)測(cè)速儀采集播種作業(yè)速度，結(jié)合所需粒距得到排種器理論轉(zhuǎn)速；通過(guò)編碼器采集排種器實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速，利用控制器控制策略，進(jìn)行轉(zhuǎn)速的最優(yōu)控制，從而得到目標(biāo)排種轉(zhuǎn)速，提高排種精度。田間試驗(yàn)結(jié)果表明：應(yīng)用該電控排種系統(tǒng)進(jìn)行田間玉米播種作業(yè)時(shí)，排種合格指數(shù)平均值為92.40%，與傳統(tǒng)排種相比提高3.63個(gè)百分點(diǎn)；漏播指數(shù)平均值為4.82%，與傳統(tǒng)排種相比降低2.04個(gè)百分點(diǎn)；不同播種作業(yè)工況下粒距變異系數(shù)均小于4.20%，播種效果好。

摘要:針對(duì)目前深松鏟作業(yè)阻力大的問(wèn)題，以3種深松鏟（鑿形、箭形、翼形）為研究對(duì)象，以深松鏟的鏟形、入土角α和張角β為試驗(yàn)因素，在遼寧省春玉米壟作區(qū)，進(jìn)行了田間正交試驗(yàn)。檢測(cè)了深松溝土壤擾動(dòng)等指標(biāo)和深松阻力F，計(jì)算了深松溝形面積與牽引阻力比值即溝形面積比阻。結(jié)果表明，α、β對(duì)耕后土壤特性、深松溝形面積和溝形面積比阻沒(méi)有顯著影響。α對(duì)阻力F有顯著影響，F(xiàn)隨α先減小，再增大，當(dāng)α為21°時(shí)阻力最小。鏟形對(duì)耕后土壤特性、深松溝形面積、阻力F和溝形面積比阻有顯著影響，鑿形鏟、箭形鏟和翼形鏟作業(yè)對(duì)土壤擾動(dòng)面積依次增大，翼形鏟的擾動(dòng)面積分別比鑿形鏟和箭形鏟大49.8%、30.0%，箭形鏟擾動(dòng)面積比鑿形鏟大15.3%（P＜0.05）；但翼形鏟所受阻力分別比箭形鏟和鑿形鏟大123.6%和36.6%，箭形鏟比鑿形鏟所受阻力大63.7%（P＜0.05）。從鑿形鏟到翼形鏟，溝形面積比阻依次增大，鑿形鏟的溝形面積比阻分別較箭形鏟和翼形鏟小42.4%和50.2%（P＜0.05），箭形鏟的溝形面積比阻較翼形鏟小5.4%（P＜0.05）。綜合深松鏟對(duì)土壤擾動(dòng)疏松效果、牽引阻力及溝形面積比阻分析，入土角α為21°的鑿形鏟是相對(duì)最優(yōu)的鏟形。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有開(kāi)溝刀片在密植果園開(kāi)溝施肥過(guò)程中存在功率消耗大、溝深穩(wěn)定性差的問(wèn)題，運(yùn)用旋耕理論和試驗(yàn)分析的方法，設(shè)計(jì)了一種正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片。通過(guò)分析拖拉機(jī)前進(jìn)速度、刀盤(pán)轉(zhuǎn)速以及二者相互作用對(duì)功率消耗和溝深穩(wěn)定性的影響，確定了正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片工作參數(shù)的最佳組合為：拖拉機(jī)前進(jìn)速度1m/s，刀盤(pán)轉(zhuǎn)速為200r/min。以正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片B處彎曲角、彎曲半徑、C處彎曲角為影響因子，以功率消耗和溝深穩(wěn)定性為響應(yīng)值，通過(guò)三因素四水平正交試驗(yàn)，確定了正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片結(jié)構(gòu)參數(shù)的最佳組合為：B處彎曲角為95°，C處彎曲角為140°，彎曲半徑為9mm。對(duì)正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片和現(xiàn)有開(kāi)溝刀片進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明：在工作參數(shù)和開(kāi)溝深度相同的條件下，正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片比現(xiàn)有開(kāi)溝刀片功率消耗下降3.29kW，溝深穩(wěn)定性提高8.83個(gè)百分點(diǎn)，各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)均達(dá)到了國(guó)家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)要求。

摘要:針對(duì)植保施藥多個(gè)作業(yè)區(qū)域的情況，研究了一種植保無(wú)人機(jī)全局航線規(guī)劃算法，將整個(gè)算法分為單個(gè)區(qū)域航線規(guī)劃、區(qū)域間作業(yè)順序和區(qū)域間調(diào)度航線規(guī)劃3部分。從作業(yè)路程、多余覆蓋和遺漏覆蓋的角度，分析了多種覆蓋作業(yè)方式的優(yōu)劣，確定了無(wú)人機(jī)在單區(qū)域內(nèi)的覆蓋方式?；谶z傳算法與TSP問(wèn)題得到區(qū)域間的優(yōu)化作業(yè)順序，并基于改進(jìn)的二進(jìn)制編碼遺傳算法進(jìn)行區(qū)域間調(diào)度航線的規(guī)劃，最終實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)多作業(yè)區(qū)域航線的全局規(guī)劃。仿真結(jié)果表明，規(guī)劃算法可以有效地實(shí)現(xiàn)全局航線的規(guī)劃，縮短了無(wú)人機(jī)的作業(yè)距離與區(qū)域間調(diào)度飛行的距離，達(dá)到了能耗與工作時(shí)間的優(yōu)化，節(jié)省了航線規(guī)劃所需的人力成本，使作業(yè)管理更加便利。

摘要:大型噴桿式噴霧機(jī)在田間作業(yè)時(shí)，噴桿運(yùn)動(dòng)嚴(yán)重影響了噴霧分布，懸架系統(tǒng)是控制噴桿動(dòng)力學(xué)行為的關(guān)鍵裝置，既要隔離來(lái)自車體的高頻擾動(dòng)，又要使噴桿跟蹤低頻的地面坡度變化，時(shí)刻保持與地面（或作物冠層）平行。為了研究雙鐘擺主、被動(dòng)懸架機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)特性，綜合考慮車體運(yùn)動(dòng)耦合作用、地形坡度變化、摩擦等因素，使用第二類拉格朗日動(dòng)力學(xué)方法建立描述噴桿動(dòng)力學(xué)行為的數(shù)學(xué)模型。首先進(jìn)行被動(dòng)懸架動(dòng)態(tài)特性研究，分析阻尼、摩擦、擺鐘長(zhǎng)度等因素對(duì)響應(yīng)特性的影響；然后建立基于液壓比例控制的主動(dòng)懸架Matlab/Simulink仿真模型，揭示控制系統(tǒng)增益系數(shù)、時(shí)間常數(shù)、懸架結(jié)構(gòu)參數(shù)等對(duì)噴桿響應(yīng)特性、跟蹤誤差的影響規(guī)律。利用Stewart六自由度運(yùn)動(dòng)模擬平臺(tái)及動(dòng)態(tài)測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)28m大型噴桿懸架系統(tǒng)進(jìn)行瞬態(tài)響應(yīng)測(cè)試和頻響測(cè)試，頻響試驗(yàn)值與數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)值均方根誤差為0.087，表明模型可用于預(yù)測(cè)噴桿動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性，指導(dǎo)懸架參數(shù)科學(xué)配置。

摘要:為計(jì)算有風(fēng)條件下折射式噴頭水量分布及噴灌均勻度，以彈道軌跡理論為基礎(chǔ)，依據(jù)風(fēng)速分布模型，建立有風(fēng)條件下折射式單噴頭水量分布計(jì)算方法，采用該方法模擬出有風(fēng)條件下Nelson D3000型噴頭倒掛安裝方式下水量分布特性，通過(guò)與實(shí)測(cè)資料進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了模擬具有較高的準(zhǔn)確度，可應(yīng)用于有風(fēng)條件下折射式噴頭水量分布計(jì)算。在此基礎(chǔ)上，選用476mm（24號(hào)）噴嘴直徑，模擬出不工況下單噴頭水量分布，計(jì)算出組合情況下噴灌均勻度，分析了風(fēng)速、風(fēng)向、噴頭間距、工作壓力和安裝高度5種因素對(duì)噴灌均勻度的影響，并對(duì)蒸發(fā)漂移損失進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：95%的置信區(qū)間下，噴頭布置間距對(duì)噴灌均勻度的影響最顯著，其次是安裝高度和噴頭工作壓力，風(fēng)速和風(fēng)向?qū)姽嗑鶆蚨扔绊懖伙@著。風(fēng)速、噴頭工作壓力和安裝高度都會(huì)對(duì)蒸發(fā)漂移損失產(chǎn)生影響，其中工作壓力影響最大。當(dāng)選用Nelson D3000型噴頭在風(fēng)速小于6m/s的環(huán)境下噴灌時(shí)，應(yīng)將噴頭安裝間距固定在2.13~3.04m范圍內(nèi)。另外，該安裝間距范圍內(nèi)，噴頭安裝高度和噴灌壓力增大后，噴灌均勻度增大的效果不明顯，因此應(yīng)采用低壓噴灌以降低噴灌系統(tǒng)運(yùn)行成本；考慮到較高的噴頭安裝高度會(huì)產(chǎn)生較大的蒸發(fā)漂移損失，噴灌時(shí)還應(yīng)適當(dāng)降低噴頭安裝高度，以提高噴灌水分利用率。

摘要:設(shè)計(jì)了由機(jī)架、液壓站、行走機(jī)構(gòu)、弓齒脫粒機(jī)構(gòu)及葡萄果串藤架組成的釀酒葡萄籬架梳脫運(yùn)動(dòng)試驗(yàn)臺(tái)，通過(guò)螺旋對(duì)輥、兩側(cè)梳脫裝置的空間位置、對(duì)輥轉(zhuǎn)速和行進(jìn)速度等關(guān)鍵參數(shù)的調(diào)節(jié)，可進(jìn)行柔性梳脫裝置的試驗(yàn)，研究運(yùn)動(dòng)中柔性弓齒梳脫作業(yè)機(jī)理和各因素對(duì)梳脫的影響。通過(guò)脫粒過(guò)程運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)分析，研究了影響釀酒葡萄運(yùn)動(dòng)梳脫效果的主要因素為行進(jìn)速度、對(duì)輥轉(zhuǎn)速和弓齒螺旋角。在室內(nèi)進(jìn)行正交試驗(yàn)，結(jié)果表明，行進(jìn)速度和對(duì)輥轉(zhuǎn)速對(duì)脫粒率有一定影響，弓齒螺旋角的影響不顯著，對(duì)輥轉(zhuǎn)速?gòu)?00 r/min增加到300 r/min，脫凈率從75.7%提升到了92%，行進(jìn)速度從0.4m/s增加到0.7m/s，脫凈率從94.7%降低到78%；對(duì)于破損率，3個(gè)因素均不顯著，約為20%左右。

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)了一種父本整稈切除鋪放機(jī)，主要由切割機(jī)構(gòu)、莖稈輸送機(jī)構(gòu)和液壓傳動(dòng)系統(tǒng)等組成。切割機(jī)構(gòu)采用斜向無(wú)支撐旋轉(zhuǎn)切割方式，根據(jù)玉米植株被完全切斷的條件，結(jié)合設(shè)計(jì)的一字型刀片結(jié)構(gòu)參數(shù)，確定了刀片的旋轉(zhuǎn)角速度，通過(guò)刀片的運(yùn)動(dòng)分析，驗(yàn)證了刀片結(jié)構(gòu)的合理性；莖稈輸送機(jī)構(gòu)采用裝有長(zhǎng)、短夾齒的回轉(zhuǎn)輸送鏈和壓桿相互配合的方式，通過(guò)對(duì)輸送過(guò)程中莖稈受力和輸送鏈運(yùn)動(dòng)分析，得出了莖稈被牢固夾持并有序輸送時(shí)的相關(guān)技術(shù)參數(shù)；留茬高度調(diào)節(jié)由升降油缸驅(qū)動(dòng)平行四邊行機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，刀片和輸送鏈由負(fù)載敏感液壓系統(tǒng)傳動(dòng)實(shí)現(xiàn)。田間試驗(yàn)表明，設(shè)計(jì)的制種玉米父本整稈切除鋪放機(jī)性能穩(wěn)定、可靠，切斷率為100%，鋪放整齊率達(dá)95%，滿足了機(jī)械化父本切除作業(yè)的要求。

摘要:切割器作為蘆蒿收獲機(jī)的重要工作部件，其切割性能直接影響作物的收獲質(zhì)量和后續(xù)輸送效果。采用虛擬樣機(jī)設(shè)計(jì)方法，對(duì)自走式蘆蒿有序收獲機(jī)中往復(fù)式切割器的結(jié)構(gòu)參數(shù)和蘆蒿莖稈的物理參數(shù)進(jìn)行研究，建立了切割部件的三維實(shí)體模型和莖稈的柔性簡(jiǎn)化模型，并進(jìn)行剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)仿真分析。以切割系統(tǒng)的切割速度vg、切割角度α和前進(jìn)速度vm為影響因素，選取切割器對(duì)莖稈切割力F和重割率γ為評(píng)價(jià)指標(biāo)，設(shè)計(jì)了三因素三水平虛擬正交試驗(yàn)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行響應(yīng)面回歸分析和方差分析，并進(jìn)行田間試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明，響應(yīng)面模型（RSM）優(yōu)化組合vg=1.6m/s，α=15°，vm=1.0m/s時(shí)，F(xiàn)、γ明顯降低，割茬質(zhì)量最好，與試驗(yàn)結(jié)果相比，切割力誤差小于10.9%、重割率誤差小于11.3%。分析結(jié)果驗(yàn)證了預(yù)測(cè)模型的有效性和準(zhǔn)確性，表明所設(shè)計(jì)的往復(fù)式切割器滿足對(duì)蘆蒿的有序收獲要求。

摘要:基于標(biāo)準(zhǔn)的Smagorinsky亞格子尺度模型，對(duì)斜流泵全流場(chǎng)進(jìn)行大渦模擬并結(jié)合壓力脈動(dòng)實(shí)驗(yàn)對(duì)小流量工況下的壓力脈動(dòng)和內(nèi)部流場(chǎng)進(jìn)行研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，葉輪進(jìn)口處的脈動(dòng)幅值最高，隨著流量的降低壓力脈動(dòng)幅值逐漸增加，不同工況下葉輪進(jìn)口、葉輪出口、導(dǎo)葉進(jìn)口的壓力脈動(dòng)主頻為葉頻，但導(dǎo)葉出口脈動(dòng)主頻隨著流量的變化而變化。大渦模擬表明，0. 8Qopt工況下葉輪進(jìn)口流動(dòng)狀態(tài)較好，葉輪進(jìn)口軸面速度變化較小，而在0.4Qopt工況下葉輪進(jìn)口流動(dòng)狀態(tài)較復(fù)雜，軸面速度變化較大,0.4Qopt工況時(shí)葉輪進(jìn)口沖角增加以及受到相鄰葉片葉頂泄漏流的影響，在t*=0.0416時(shí)葉片進(jìn)口吸力面已發(fā)生流動(dòng)分離，當(dāng)葉輪從t*=0.0416旋轉(zhuǎn)到t*=0.1249時(shí)，葉片吸力面流動(dòng)分離加劇，輪緣處的軸面速度明顯升高，同時(shí)分離渦的旋轉(zhuǎn)強(qiáng)度也逐漸增強(qiáng)，導(dǎo)致該區(qū)域的靜壓下降，逆壓梯度上升，促使回流的產(chǎn)生，當(dāng)回流到達(dá)葉片進(jìn)口時(shí)進(jìn)口處的靜壓逐漸恢復(fù)，因此葉輪進(jìn)口流動(dòng)分離是引起葉輪進(jìn)口壓力脈動(dòng)幅值增加的重要因素。

摘要:雙進(jìn)口兩級(jí)雙吸離心泵的過(guò)渡流道由正流道、過(guò)橋段、反流道3部分組成，其中正流道為雙蝸殼型式，反流道為帶有導(dǎo)葉的雙螺旋型式，過(guò)橋段連接正反流道呈現(xiàn)空間扭曲狀。過(guò)渡流道與首級(jí)葉輪和次級(jí)葉輪均存在動(dòng)靜耦合關(guān)系，由此導(dǎo)致的動(dòng)靜干涉效應(yīng)是引起壓力脈動(dòng)的主要根源之一。采用CFD方法對(duì)雙進(jìn)口兩級(jí)雙吸離心泵典型工況下的三維非定常流場(chǎng)進(jìn)行了研究，對(duì)過(guò)渡流道壓力脈動(dòng)機(jī)理進(jìn)行了分析。研究發(fā)現(xiàn)，正流道內(nèi)的靜壓分布與其雙蝸殼型式密切相關(guān)，在所有工況下均呈180°對(duì)稱分布，壓力脈動(dòng)主頻均為葉片通過(guò)頻率，最大脈動(dòng)幅值均出現(xiàn)在隔舌附近；小流量工況下，隔舌處壓力脈動(dòng)主頻幅值明顯高于設(shè)計(jì)工況，約為設(shè)計(jì)工況的180%。在過(guò)橋段中，所有工況下壓力脈動(dòng)主頻均為葉片通過(guò)頻率，設(shè)計(jì)工況下，沿著流動(dòng)方向，內(nèi)壁面進(jìn)口處的壓力脈動(dòng)主頻幅值達(dá)到最大，外壁面主頻脈動(dòng)幅值變化沿流動(dòng)方向有增加的趨勢(shì)；在反流道中，設(shè)計(jì)工況下壓力脈動(dòng)主頻為葉片通過(guò)頻率，幅值沿著流動(dòng)方向逐漸增加，出口處主頻的脈動(dòng)幅值約為進(jìn)口處的110%；小流量工況下，反流道導(dǎo)葉附近存在低頻成分，且在導(dǎo)葉周圍發(fā)現(xiàn)具有周期性的漩渦。

摘要:為了研究導(dǎo)葉位置對(duì)雙向豎井貫流泵水力性能與流態(tài)的影響，利用CFX14.5對(duì)6種導(dǎo)葉位置方案的雙向豎井貫流泵在正向運(yùn)轉(zhuǎn)與反向運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)分別進(jìn)行小流量工況（0.8Qdes）、設(shè)計(jì)流量工況與大流量工況(1.1Qdes)的定常計(jì)算，總計(jì)共36個(gè)工況。將數(shù)值模擬結(jié)果與泵裝置外特性試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證對(duì)比，并對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行水力性能與流態(tài)分析。研究結(jié)果表明：泵裝置數(shù)值模擬結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合度良好，最大相對(duì)誤差小于5%。泵裝置正向運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，在小流量下，泵裝置效率隨導(dǎo)葉位置S增加而下降，S=40mm時(shí)的導(dǎo)葉水力損失最大；但是在設(shè)計(jì)流量與大流量下，泵裝置效率隨導(dǎo)葉位置S增加而上升，S=100mm時(shí)的導(dǎo)葉水力損失最小。泵裝置反向運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，導(dǎo)葉位置對(duì)泵裝置水力性能與流態(tài)沒(méi)有顯著影響，綜合考慮，選擇導(dǎo)葉位置S=100mm作為最終方案。

摘要:基于遙感（RS）、地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)、支持向量機(jī)（SVM）和景觀指數(shù)等方法，提出了撂荒耕地信息提取的技術(shù)路線和研究思路。以河南省羅山縣子路鎮(zhèn)為研究區(qū)，采用2013、2015年春秋兩季的4景Landsat-8 OLI遙感影像，提取該鎮(zhèn)撂荒耕地及其時(shí)空分布信息，進(jìn)而分析地形、交通、灌溉條件和耕作半徑等幾個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件對(duì)子路鎮(zhèn)耕地撂荒的影響，得出利用遙感影像提取撂荒耕地的正確率達(dá)到90%以上；該區(qū)域撂荒耕地主要分為季節(jié)性撂荒和常年性撂荒，且季節(jié)性撂荒較為嚴(yán)重；地形、交通、灌溉和耕作半徑均影響耕地撂荒的時(shí)空分布，且地形因素中的坡度影響最大。研究結(jié)果不僅能夠?qū)?jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)撂荒耕地空間信息提取、驅(qū)動(dòng)因素分析提供技術(shù)支撐，而且也可為國(guó)家糧食安全以及區(qū)域可持續(xù)發(fā)展政策的制定提供依據(jù)。

摘要:利用2013年耕地質(zhì)量等別縣級(jí)年度更新數(shù)據(jù)，采用面積加權(quán)平均法，計(jì)算各因素指標(biāo)區(qū)的耕地平均等別；采用均值二分法，計(jì)算各指標(biāo)區(qū)內(nèi)各耕地地塊等別與平均等別之間的離差；采用等別方差，計(jì)算各縣（區(qū)）利用等的離散程度。研究結(jié)果表明：各因素指標(biāo)區(qū)平均等別均低于8等，大部分地區(qū)耕地質(zhì)量等別低于全國(guó)平均水平的9.8等，北京平均水平略高于天津與河北；自然等的離差值域?yàn)?3.08~4.90，利用等的離差值域?yàn)?5.97~5.16，經(jīng)濟(jì)等的離差值域?yàn)?5.99~4.24，該地區(qū)80%以上的耕地等離差范圍在±2等；各區(qū)縣的耕地利用等方差值域?yàn)?~6.13，平原地區(qū)各區(qū)縣的利用等方差較大，山地丘陵區(qū)和高原地區(qū)的各縣利用等方差較小。通過(guò)空間差異分析表明，平原地區(qū)自然條件稍好，但其利用水平和經(jīng)濟(jì)效益差異較大；西部山區(qū)、北部山區(qū)和壩上高原區(qū)的耕地質(zhì)量提升潛力較大，但自然條件和基礎(chǔ)設(shè)施較差。

摘要:以規(guī)則網(wǎng)格為評(píng)價(jià)單元，采用因素組合法對(duì)耕地自然質(zhì)量限制因素進(jìn)行分析；采用熱點(diǎn)分析法對(duì)耕地利用水平指標(biāo)進(jìn)行局部聚類；并分別測(cè)算限制因素改變和利用水平指標(biāo)提升后的耕地質(zhì)量變化。以河北省涿州市為研究區(qū)進(jìn)行研究，結(jié)果表明：灌溉保證率是涿州市耕地自然質(zhì)量的限制因素，經(jīng)改善灌溉條件的耕地自然等指數(shù)可平均提升408。涿州市耕地整體利用水平相差較大，可依據(jù)熱點(diǎn)分析結(jié)果提出相應(yīng)的耕地平整、修建溝渠或田間道路等工程措施，改善土地利用條件，提高耕地利用等指數(shù)。綜合整治潛力呈現(xiàn)東西低、中部高的分布特點(diǎn)。所提出的耕地整治質(zhì)量潛力測(cè)算方法有助于確定耕地質(zhì)量限制因素、劃分耕地整治區(qū)域及指明整治方向。

摘要:為了進(jìn)一步推進(jìn)京津冀耕地規(guī)劃統(tǒng)籌和協(xié)調(diào)配置，實(shí)施耕地質(zhì)量空間管制與全面提升機(jī)制，保障京津冀協(xié)同發(fā)展的耕地資源需求，采用GIS技術(shù)、分形理論、灰色關(guān)聯(lián)度分析相結(jié)合的方法，系統(tǒng)研究京津冀耕地質(zhì)量空間分布分形特征及其機(jī)制。主要結(jié)論為：京津冀耕地質(zhì)量在空間上呈現(xiàn)規(guī)律分布的態(tài)勢(shì)，具有南北差異明顯、南高北低、區(qū)域邊緣低、中間高的特征；分形理論可以用于京津冀耕地質(zhì)量空間分布的結(jié)構(gòu)特征研究，分形特征反映了京津冀耕地質(zhì)量類型的空間形態(tài)復(fù)雜性和空間占據(jù)度。京津冀高等地空間結(jié)構(gòu)最簡(jiǎn)單，形態(tài)最穩(wěn)定，空間占據(jù)度在自然質(zhì)量水平上最高，在經(jīng)濟(jì)質(zhì)量水平上最低；中等地的空間結(jié)構(gòu)和穩(wěn)定性居中，但空間占據(jù)度最大；低等地空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜度、空間形態(tài)穩(wěn)定性和空間占據(jù)度與高等地完全相反。影響京津冀耕地質(zhì)量分形特征的主要因素是光溫/氣候等自然條件，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步擾動(dòng)了其分形特征。

摘要:基于關(guān)中平原Aqua MODIS 條件植被溫度指數(shù)（VTCI）的干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果，分別采用分布式和聚合式的主導(dǎo)類變異權(quán)重法（DCVW）、算術(shù)平均值變異權(quán)重法（AAVW）和中值變異權(quán)重法（MPVW）對(duì)市域單元內(nèi)VTCI進(jìn)行空間尺度上推，以獲取冬小麥主要生育期聚合后的加權(quán)VTCI；以加權(quán)VTCI與冬小麥產(chǎn)量間的回歸分析精度為參考，選擇最為合適的空間尺度上推方法。結(jié)果表明：采用分布式獲得的加權(quán)VTCI與冬小麥產(chǎn)量的回歸分析結(jié)果整體優(yōu)于聚合式獲得的結(jié)果。在分布式的上推過(guò)程中，MPVW獲得的加權(quán)VTCI與冬小麥產(chǎn)量間的回歸分析精度較低，DCVW和AAVW的精度均較高，其中DCVW獲得的加權(quán)VTCI與冬小麥產(chǎn)量間回歸分析的決定系數(shù)R2達(dá)0.64，精度最高，說(shuō)明采用分布式DCVW對(duì)市域單元內(nèi)VTCI進(jìn)行空間尺度上推得到的加權(quán)VTCI最為合理。

摘要:植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化及其空間格局演化研究是了解土地資源和環(huán)境變化的重要方式，對(duì)科學(xué)合理地改善生態(tài)環(huán)境具有重要意義?；?982—2013年GIMMS-NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)，運(yùn)用均值法、變異系數(shù)法、趨勢(shì)分析法、Hurst指數(shù)法，分析了黃河流域植被覆蓋時(shí)空格局和演化趨勢(shì)。結(jié)果表明：在時(shí)間上，黃河流域32a來(lái)NDVI月平均波峰值主要出現(xiàn)在5—9月份，其中以8月份的0.546居首。在年際變化方面，黃河流域植被覆蓋呈現(xiàn)較為緩慢的增長(zhǎng)趨勢(shì)，增速為0.018/（10a）；在植被覆蓋變異方面，黃河流域在1982—2013年間NDVI變化總體處于低態(tài)勢(shì)的波動(dòng)過(guò)程，其中變異系數(shù)小于0.1的低波動(dòng)變化的區(qū)域占流域總面積的53.88%；在空間分布上，黃河流域NDVI多年均值小于0.4的低植被覆蓋區(qū)域約占流域總面積的24.65%，大于0.6的植被覆蓋較好的區(qū)域約占流域總面積的45.73%，植被分布從北至南呈階梯狀逐漸增強(qiáng)的變化態(tài)勢(shì)；在變化趨勢(shì)上，32a間黃河流域植被覆蓋整體在不斷改善，約59.49%的地區(qū)植被覆蓋得到了改善，約33.96%的區(qū)域植被覆蓋基本沒(méi)有發(fā)生變化；在變化可持續(xù)性方面，黃河流域未來(lái)植被覆蓋變化類型主要是基本不變和持續(xù)改善2類，分別占流域總面積的33.56%和58.81%。

摘要:激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)以其詳盡、高精度的三維信息，在森林參數(shù)估算、精確重建植物形態(tài)結(jié)構(gòu)三維模型方面具有特殊優(yōu)勢(shì)。為進(jìn)一步提高三維模型精度，綜合集成多種算法，在改進(jìn)現(xiàn)有PC2Tree軟件基礎(chǔ)上，基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行樹(shù)木三維重建。首先根據(jù)樹(shù)木局部點(diǎn)云的主方向相似度和局部點(diǎn)云軸向分布密度分離枝干與樹(shù)葉；其次采取水平集和最小二乘法提取枝干部分的骨架點(diǎn)，通過(guò)下采樣方法提取冠層部分的特征點(diǎn)；最后根據(jù)骨架點(diǎn)和特征點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重構(gòu)樹(shù)木三維模型。以樟樹(shù)為例，分析枝葉分割精度，自動(dòng)分割與手動(dòng)分割結(jié)果相近；以無(wú)葉的雞蛋花樹(shù)為例，分析重建模型精度，模型主枝長(zhǎng)度相對(duì)誤差范圍集中在0~8.0%，半徑相對(duì)誤差范圍集中在0~10%；枝條重建過(guò)程避免了噪聲點(diǎn)的干擾，對(duì)噪聲點(diǎn)具有一定的不敏感性；重建三維模型與原始點(diǎn)云吻合度高，基本解決了冠層內(nèi)部枝干遮擋嚴(yán)重帶來(lái)的三維建模困難的問(wèn)題；依據(jù)模型提取樹(shù)高、冠幅、胸徑、體積等參數(shù)，增加了重建模型的應(yīng)用范圍。

摘要:為進(jìn)一步提高溫室黃瓜霜霉病診斷的準(zhǔn)確率，構(gòu)建了一個(gè)基于圖像處理的溫室黃瓜霜霉病診斷系統(tǒng)。針對(duì)溫室黃瓜栽培現(xiàn)場(chǎng)采集的病害圖像，采用基于條件隨機(jī)場(chǎng)（Conditional random fields，CRF）的圖像分割方法進(jìn)行病斑圖像分割，并采用決策樹(shù)模型擴(kuò)展一元?jiǎng)莺瘮?shù)，提高病斑圖像分割的準(zhǔn)確性；將分割后的病斑圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間并提取其顏色、紋理和形狀等25個(gè)特征，利用粗糙集方法進(jìn)行特征選擇與優(yōu)化；構(gòu)建了基于徑向基核函數(shù)的SVM分類器，準(zhǔn)確地識(shí)別與診斷溫室黃瓜霜霉病。系統(tǒng)試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明，該系統(tǒng)采用的病斑分割方法，能夠克服復(fù)雜背景和光照條件的影響，準(zhǔn)確地提取病斑圖像；采用粗糙集方法能夠有效地選擇分類特征，將25個(gè)初始特征減少到12個(gè)，提高了運(yùn)行效率；黃瓜霜霉病識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90%，能夠滿足設(shè)施蔬菜葉部病害診斷的需求。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)稻葉瘟病害的早期、快速檢測(cè)，對(duì)稻葉瘟病害初期水稻葉片的葉綠素?zé)晒夤庾V變化進(jìn)行分析，建立光譜診斷模型。將稻梨孢接種于水稻葉片，分別在接種前期（0h）、潛育期（48h）和病斑初現(xiàn)期（7d）3個(gè)時(shí)段采集水稻葉片的葉綠素?zé)晒夤庾V。分析3個(gè)時(shí)段光譜變化特征，并利用Savitzky-Golay平滑（SG）和一階導(dǎo)數(shù)變換（FDT）對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理。利用高斯擬合法（GFF）分別對(duì)原始光譜、SG平滑光譜和SG-FDT光譜提取各波段光譜特征向量。將試驗(yàn)樣本劃分為建模樣本和檢驗(yàn)樣本，以病害初期的3個(gè)時(shí)段作為稻葉瘟病害的等級(jí)指標(biāo)，分別采用全波段光譜特征向量和組合波段光譜特征向量，對(duì)3種預(yù)處理光譜利用建模樣本建立稻葉瘟病害的支持向量分類（SVC）模型，對(duì)比4個(gè)經(jīng)典核函數(shù)，并利用檢驗(yàn)樣本對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，藍(lán)綠光區(qū)域、紅光與遠(yuǎn)紅光區(qū)域熒光隨初期稻葉瘟病害程度的變化而變化，SG-FDT光譜的GFF-SVC（PLOY）模型對(duì)3個(gè)時(shí)段病害的分類準(zhǔn)確率最高，且原始光譜、SG光譜、SG-FDT光譜的不同波峰位及其組合對(duì)稻葉瘟病害的識(shí)別效果不同。

摘要:智能化畜牧業(yè)管理需要對(duì)牧場(chǎng)中牲畜的行為進(jìn)行檢測(cè)以及對(duì)牲畜的運(yùn)動(dòng)路徑、位置等信息進(jìn)行采集,利用牧場(chǎng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)上述信息的獲取?；跓o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)架構(gòu)能夠滿足各個(gè)采樣節(jié)點(diǎn)間的通信需求，但是由于牧場(chǎng)所處的地理位置一般比較偏遠(yuǎn)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜，與互聯(lián)網(wǎng)連接時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)連接中斷、丟包等問(wèn)題。采用傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連接方式可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)大量丟失，為了減少在與互聯(lián)網(wǎng)連接中斷時(shí)采樣數(shù)據(jù)的丟失，提出了一種基于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的牧場(chǎng)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸方案，分析了在牧場(chǎng)環(huán)境中傳感器之間的通信狀態(tài)，總結(jié)出傳感器之間通信的3種方式，分別予以建模分析。在傳感器有限存儲(chǔ)容量的前提下，利用機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的原理，提出接入點(diǎn)密度的計(jì)算方法，并總結(jié)了牲畜運(yùn)動(dòng)速度、傳感器節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量與數(shù)據(jù)傳輸丟包率之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而保證了系統(tǒng)數(shù)據(jù)丟失在設(shè)計(jì)允許的范圍內(nèi)。通過(guò)評(píng)估和驗(yàn)證所提方法理論結(jié)果的實(shí)驗(yàn)，證明了方法的正確性。

摘要:選用石家莊平原區(qū)補(bǔ)排因子的多種組合為輸入?yún)?shù)，利用28眼水井的實(shí)測(cè)資料作為預(yù)測(cè)目標(biāo)值，首次建立基于極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme learning machine，ELM）的地下水位埋深時(shí)空分布預(yù)測(cè)模型，討論補(bǔ)排因子在不同缺失情況下對(duì)模型精度的影響；利用ArcGIS分析誤差空間分布趨勢(shì)，并與常用的三隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明：基于水均衡理論的ELM地下水位埋深模擬模型能夠準(zhǔn)確反映人類和自然雙重影響下地下水系統(tǒng)的非線性關(guān)系，模型輸入因子中缺失降水量或開(kāi)采量的模擬結(jié)果均方根誤差（RMSE）比缺失其余因子的RMSE高200倍及以上，同時(shí)模型有效系數(shù)（Ens）和決定系數(shù)（R2）進(jìn)一步降低；與BP模型相比，ELM模型可使RMSE減小43.6%，誤差區(qū)間降低46.4%，Ens和R2提高至0.99，且RMSE在空間相同區(qū)域上均明顯呈現(xiàn)出ELM模型小于BP模型；ELM模型在南部高誤差區(qū)的移植精度（RMSE低于1.82m/a，Ens高于0.95）高于BP模型（RMSE超過(guò)3.00m/a，Ens低于0.85）；因此，影響地下水位埋深的主導(dǎo)因素是降水量和開(kāi)采量，且ELM模型在精度、穩(wěn)定性和空間均勻性上較優(yōu)，移植預(yù)測(cè)效果較好，可利用已知資料推求區(qū)域空間內(nèi)其余未知水井的淺層地下水位埋深；該模型可作為水文地質(zhì)參數(shù)及補(bǔ)排資料缺乏條件下淺層地下水位埋深預(yù)測(cè)的推薦模型。

摘要:研究了開(kāi)放式和封閉式供液方式下番茄根區(qū)鹽分累積強(qiáng)度、鹽分離子組成與比例變化特征、番茄養(yǎng)分含量特征、養(yǎng)分利用效率，分析了鹽分累積對(duì)番茄產(chǎn)量和臍腐病患病率的影響。結(jié)果表明：開(kāi)放式和封閉式根區(qū)電導(dǎo)率均隨生育期的延長(zhǎng)不斷上升，開(kāi)放式根區(qū)溶液電導(dǎo)率最高為11.9mS/cm，封閉式為17.2mS/cm；開(kāi)放式和封閉式根區(qū)鹽分離子組成由大到小為NO3-、K+、Ca2+、Mg2+、SO42-、H2PO4-；開(kāi)放式和封閉式根區(qū)溶液離子比例失衡特征與程度相當(dāng)，均表現(xiàn)為K+、Ca2+和H2PO4-比例降低，Mg2+、NO3-和SO42-比例上升；番茄產(chǎn)量隨電導(dǎo)率的增加而降低，果實(shí)臍腐病患病率則隨電導(dǎo)率和離子比例失衡程度的增加而增加，到采收后期開(kāi)放式和封閉式果實(shí)臍腐病患病率分別高達(dá)29.7%和36.6%；與開(kāi)放式相比，封閉式供液方式下番茄N、P、K、Ca、Mg和S養(yǎng)分利用率分別提高11.6%、19.6%、18.9%、11.8%、37.3%和15.9%。開(kāi)放式和封閉式基質(zhì)栽培根區(qū)均存在鹽分累積和離子比例失衡現(xiàn)象，為控制根區(qū)離子比例失衡和果實(shí)缺Ca現(xiàn)象，在番茄進(jìn)入坐果期后應(yīng)提高K和P的投入，控制N、Mg和S的投入。從節(jié)水、節(jié)肥和保護(hù)環(huán)境角度出發(fā)，基質(zhì)栽培應(yīng)著力發(fā)展封閉式供液方式。

摘要:利用人工氣候室控制空氣溫度、相對(duì)濕度和光合有效輻射量，根據(jù)水量平衡法控制土壤含水率，按照四因素五水平的二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)，對(duì)甜瓜蒸騰量進(jìn)行模擬，并探討各因子調(diào)控水分傳輸?shù)臋C(jī)制?；贘arvis模型建立環(huán)境因素驅(qū)動(dòng)的多元非線性氣孔導(dǎo)度模型，結(jié)合水汽擴(kuò)散原理建立蒸騰量模型，模型預(yù)測(cè)精度良好。探究因素交互作用及其耦合調(diào)控效應(yīng)，結(jié)果表明：除相對(duì)濕度對(duì)蒸騰表現(xiàn)為抑制作用，土壤含水率、空氣溫度和光合有效輻射均對(duì)蒸騰具有促進(jìn)作用；土壤含水率與空氣溫度的單因素效應(yīng)相似，隨因素水平增加，蒸騰量線性升高；光合有效輻射量驅(qū)動(dòng)蒸騰的單因素效應(yīng)為開(kāi)口向下的二次函數(shù)，當(dāng)因素水平超過(guò)閾值后，蒸騰量逐漸下降。環(huán)境因素在驅(qū)動(dòng)和調(diào)控蒸騰過(guò)程中均存在密切耦合和反饋效應(yīng)，土壤含水率與溫度對(duì)蒸騰調(diào)控的耦合效應(yīng)趨近于平滑曲面，蒸騰量隨兩因素水平的升高而升高，在試驗(yàn)水平內(nèi)兩因素對(duì)蒸騰表現(xiàn)為協(xié)同促進(jìn)效應(yīng)；空氣相對(duì)濕度減弱了水汽擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)力，進(jìn)而抑制溫度和土壤含水率對(duì)蒸騰的驅(qū)動(dòng)作用，且這種抑制作用隨相對(duì)濕度的升高而更明顯。

摘要:基于長(zhǎng)期定位耕作試驗(yàn)（2006—2016年），探討長(zhǎng)期傳統(tǒng)翻耕、免耕和深松耕作對(duì)冬小麥關(guān)鍵生育期0~100cm土層土壤含水率的影響，分析長(zhǎng)期免耕和深松耕作下冬小麥植株氮素積累和轉(zhuǎn)運(yùn)的特性。試驗(yàn)結(jié)果表明：長(zhǎng)期免耕和深松耕作較傳統(tǒng)翻耕均不同程度提高了0~100cm土層土壤含水率，但在較干旱年份，不同生育期免耕蓄水保墑效果優(yōu)于深松耕作。從冬小麥揚(yáng)花期到成熟期，無(wú)論何種耕作方式氮素在莖和葉中的分配比例逐漸減小，在穗中的分配比例逐漸增大。揚(yáng)花期，與傳統(tǒng)翻耕相比，連續(xù)2a免耕分別提高莖、葉和穗的平均氮素積累量44.3%、80.5%和70.9%，而連續(xù)2a深松耕作未呈現(xiàn)顯著變化；成熟期，連續(xù)2a免耕和深松耕作較傳統(tǒng)翻耕均顯著降低了莖的平均氮素積累量，增加了籽粒的平均氮素積累量（P<0.05），且免耕優(yōu)于深松耕作。此外，與傳統(tǒng)耕作相比，免耕顯著提高冬小麥植株?duì)I養(yǎng)器官氮素轉(zhuǎn)運(yùn)量、轉(zhuǎn)移率和營(yíng)養(yǎng)器官對(duì)籽粒的貢獻(xiàn)率（P<0.05），而深松耕作僅在較干旱年份未明顯提高冬小麥植株?duì)I養(yǎng)器官轉(zhuǎn)運(yùn)量和對(duì)籽粒的貢獻(xiàn)率。綜上，長(zhǎng)期深松耕作并不能持續(xù)促進(jìn)冬小麥植株氮素積累與轉(zhuǎn)運(yùn)，對(duì)于干旱少雨年份免耕優(yōu)于深松耕作。

摘要:在野外山地設(shè)置4種不同土壤含水率水平的定位試驗(yàn)小區(qū)，試驗(yàn)棗樹(shù)采用相同的節(jié)水型修剪標(biāo)準(zhǔn)使其保持一致的規(guī)格，在自然降水情況下連續(xù)2年觀測(cè)土壤含水率、棗樹(shù)生長(zhǎng)、產(chǎn)量等。不同初始含水率的土壤在自然降水條件下，土壤含水率趨向某一個(gè)值，該值受年降水量的影響而異，2014平水年該值為（13.83±0.22）%，2015偏旱年為（9.46±0.32）%。初始土壤干化程度不同會(huì)顯著抑制棗樹(shù)棗吊生長(zhǎng)和果實(shí)個(gè)數(shù)，在相同干化土壤中棗樹(shù)的生長(zhǎng)取決于當(dāng)年的降水量，但節(jié)水型修剪下的產(chǎn)量比常規(guī)矮化修剪提高36%～41%，產(chǎn)量水分利用效率提高3.6倍以上。節(jié)水型修剪技術(shù)有利于提高棗樹(shù)的產(chǎn)量水分利用效率。

摘要:采用基于顆粒動(dòng)力學(xué)理論的歐拉-拉格朗日固液多相湍流模型，選用夾角、上底寬、齒高、齒尖參差量、流道寬等五因素四水平組成16個(gè)迷宮流道模型，進(jìn)行水沙運(yùn)動(dòng)CFD-DEM耦合數(shù)值模擬，分析沙粒群通過(guò)率、速度下降百分?jǐn)?shù)、沙粒群運(yùn)動(dòng)和分布規(guī)律。結(jié)果表明：沙粒群通過(guò)率能有效描述迷宮流道的抗堵塞性能，沙粒群通過(guò)率與沙粒速度下降百分?jǐn)?shù)呈負(fù)相關(guān)，沙粒群整體速度下降是影響迷宮流道內(nèi)沙粒通過(guò)率的核心因素；沙粒速度的變化取決于流道內(nèi)水流運(yùn)動(dòng)特性，而夾角、流道寬是影響水流特性的主要流道結(jié)構(gòu)參數(shù)，其中夾角具有顯著性影響；較優(yōu)結(jié)構(gòu)中可使沙粒始終受曳力牽引，大部分沙粒運(yùn)行于主流區(qū)中，保持較高的運(yùn)動(dòng)速度，速度下降較小，動(dòng)能損失少，通過(guò)率高，減少了被堵塞的機(jī)率；該方法統(tǒng)計(jì)了沙粒群運(yùn)動(dòng)及分布規(guī)律，從微觀角度分析迷宮流道內(nèi)沙粒運(yùn)動(dòng)，將有效提高迷宮流道結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)效率。

摘要:在收集、處理大量空間及屬性數(shù)據(jù)資料的基礎(chǔ)上，構(gòu)建涇河流域SWAT模型，運(yùn)用流域出口站張家山水文站點(diǎn)11年的月實(shí)測(cè)徑流量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證，并以Nash-Sutcliffe系數(shù)（Ns）和決定系數(shù)（R2）2個(gè)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模擬效果，率定期及驗(yàn)證期的2個(gè)指標(biāo)值均大于0.7，表明模型對(duì)涇河徑流量的模擬具有較好的適用性。通過(guò)歷史降水量數(shù)據(jù)頻率分析計(jì)算，選取3個(gè)典型水文年作為基準(zhǔn)年，并根據(jù)前人對(duì)HadCM3模式在A2、B2情景下的輸出數(shù)據(jù)作統(tǒng)計(jì)降尺度處理得到流域未來(lái)3個(gè)時(shí)段（2020s、2050s和2080s）降水量、氣溫的變化結(jié)果，設(shè)定2種未來(lái)氣候變化情景，并分別輸入已驗(yàn)證的SWAT模型，預(yù)測(cè)未來(lái)典型水文年月徑流量的變化趨勢(shì)。結(jié)果表明：相比基準(zhǔn)年，2種情景下未來(lái)3個(gè)時(shí)段典型水文年年徑流量均減小，豐水年在2種情景下的減幅分別為26%~42%和25%~35%，平水年的減幅為23%~37%和21%~25%，枯水年的減幅為23%~38%和20%~31%；2種情景下未來(lái)3個(gè)時(shí)段典型水文年內(nèi)的月徑流量分配趨勢(shì)與基準(zhǔn)年大致相同，且月徑流量的變化特征與降水量的變化基本一致，徑流量在月峰值處的變化幅度較大，在其他月份變幅較小；A2情景下，3個(gè)時(shí)段的豐水年月徑流量在8月份減幅分別為41%、43%和61%，平水年月徑流量在7月份減幅依次為15%、23%和38%，枯水年的月徑流量在6月份減幅依次為20%、36%和46%；B2情景下，3個(gè)時(shí)段的豐水年月徑流量在8月份減幅分別為34%、37%和56%，平水年月徑流量在7月份減幅依次為15%、23%和38%，而在2月份的徑流量分別從17.71m3/s增加到24.93、38.79、63.63m3/s，枯水年的月徑流量在6月份減幅依次為24%、31%和28%；2種情景下，豐水年的徑流量年內(nèi)分配不均勻系數(shù)從1.06分別減小到0.71和0.74，年內(nèi)分配不均勻程度降低，而平水年及枯水年的徑流量年內(nèi)分配不均勻系數(shù)變化較??；對(duì)比2種情景，無(wú)論是典型年的年徑流量還是各月徑流量，其在各時(shí)段的變化趨勢(shì)基本一致，且變幅相差不大。

摘要:通過(guò)2年桶栽試驗(yàn)，設(shè)置3個(gè)灌溉水平：低水（W0：（50%~60%）FC，F(xiàn)C為田間持水率，下同）、中水（W1：（60%~70%）FC）和高水（W2：（70%~80%）FC），3個(gè)施氮水平：不施氮（N0）、中氮（N1：施純氮1.2g/桶，約合180kg/hm2）和高氮（N2：施純氮2.4g/桶，約合360kg/hm2），研究不同灌溉和施氮水平對(duì)冬油菜生殖生長(zhǎng)階段地上部分生物量和氮素的積累、產(chǎn)量、耗水量和水分利用效率的影響。結(jié)果表明，中水中氮處理（W1N1）能顯著增加冬油菜生殖生長(zhǎng)階段地上部分干物質(zhì)量和氮素積累量，顯著提高冬油菜的產(chǎn)量和水分利用效率；過(guò)量灌溉或施氮處理（W1N2、W2N1和W2N2）的促進(jìn)作用不顯著。2年W2N1處理的產(chǎn)量最高，平均為38.4g/株；W1N1處理的水分利用效率最高，平均為1.07kg/m3；但W2N1和W1N1處理的產(chǎn)量和水分利用效率不存在顯著差異，而W1N1處理的耗水量顯著小于W2N1處理。另外，冬油菜的籽粒產(chǎn)量和水分利用效率與耗水量均呈顯著的二次拋物線關(guān)系，冬油菜的水分-產(chǎn)量響應(yīng)系數(shù)為1.36。全面考慮產(chǎn)量與節(jié)水節(jié)肥等因素，W1N1處理為該研究區(qū)較優(yōu)的冬油菜灌水施氮策略。

摘要:在干旱區(qū)大田條件下，以制種玉米“金西北22號(hào)”為供試材料，采用交替灌水、固定灌水、均勻灌水和交替施氮、固定施氮、均勻施氮二因素三水平的完全組合方案，在拔節(jié)期、大喇叭口期、抽雄期、灌漿期和成熟期對(duì)0～100cm土層分層監(jiān)測(cè)植株正下方、植株正南側(cè)和植株正北側(cè)的土壤NO3--N含量。結(jié)果表明:監(jiān)測(cè)時(shí)期內(nèi)，植株南、北兩側(cè)較植株下和0～40cm土層較40～100cm土層的土壤NO3--N含量時(shí)空分布受灌水施氮方式影響更大。固定灌水固定施氮下，水氮同區(qū)時(shí)土壤NO3--N施氮側(cè)下移，而水氮異區(qū)時(shí)土壤NO3--N在施氮側(cè)累積。灌漿期，40～80cm土層的植株下，與均勻灌水相比，交替灌水下不同施氮方式的土壤NO3--N含量減少9.9%～14.4%。交替灌水均勻施氮或交替灌水交替施氮使得土壤NO3--N在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)維持在0～40cm土層周圍，成熟期二者0～100cm土層的土壤NO3--N殘留量相近，但較其他處理減少11.7%～27.3%。綜上，交替灌水均勻施氮或交替灌水交替施氮使玉米生育期土壤NO3--N含量時(shí)空分布比較合理，成熟期土壤NO3--N殘留量較低。

摘要:針對(duì)兩階段閉式循環(huán)氨脫除工藝處理豬糞厭氧消化液耗時(shí)、耗堿、難以達(dá)到工業(yè)化大量污水處理的需求問(wèn)題，進(jìn)行了連續(xù)閉式循環(huán)氨脫除工藝的試驗(yàn)研究。試驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于起始氨氮質(zhì)量濃度為(1444±37)mg/L的豬糞厭氧消化液，在氣流量為530L/h、液流量為445mL/h、氣液比為2036條件下，氨氮脫除率可達(dá)(66.81±0.24)%。經(jīng)RSM優(yōu)化的模型能夠很好地分析和預(yù)測(cè)該工藝及系統(tǒng)條件下豬糞厭氧消化液的氨氮去除結(jié)果。所選自變量對(duì)于氨氮脫除的影響力從大到小依次為：氣液比、液流量、氣流量。研究結(jié)果可為豬糞厭氧消化液的連續(xù)處理提供依據(jù)。

摘要:針對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技示范區(qū)污水特點(diǎn)，在處理農(nóng)村生活污水的“兩級(jí)回流連續(xù)供氧生物膜”工藝基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)“兩級(jí)交替回流局部循環(huán)供氧生物膜”工藝，并對(duì)該工藝處理分散污水的脫氮除磷效能進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用研究。系統(tǒng)采用沉淀池和循環(huán)池交替回流技術(shù)，簡(jiǎn)化調(diào)節(jié)池為集水池，改造水解酸化池為水解酸化調(diào)節(jié)池，在平均處理量100t/d，水力停留時(shí)間（HRT）為2d的情況下，穩(wěn)定運(yùn)行2a結(jié)果表明：工藝對(duì)有機(jī)污染物、NH3-N、總氮和總磷的去除率分別為71.6%、64.4%、45.5%和72.0%；出水有機(jī)污染物、NH3-N、總氮和總磷的平均質(zhì)量濃度分別為15.3、9.2、17.2、0.8mg/L，出水符合城鎮(zhèn)污水處理廠污染物排放（GB 18918—2002）一級(jí)B標(biāo)準(zhǔn)。進(jìn)水有機(jī)污染物與總氮比值、有機(jī)污染物與總磷比值與總磷、有機(jī)污染物和NH3-N去除率呈正相關(guān)關(guān)系，與總氮去除率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。實(shí)踐證實(shí)，該工藝對(duì)波動(dòng)較大的冬季低溫期及復(fù)雜水質(zhì)期高沖擊、高負(fù)荷的特殊分散污水具有較好的脫氮除磷和有機(jī)物去除能力。

摘要:為探討基于選擇的近紅外光譜變量定量判別堆肥腐熟度的可能性，為堆肥發(fā)酵終點(diǎn)判定及開(kāi)發(fā)相應(yīng)的近紅外漫反射光譜控制設(shè)備提供理論基礎(chǔ)，采集了100份堆肥樣本，用濕化學(xué)方法分析了堆肥樣本中的胡敏酸含量，采集范圍為4000～9000cm-1波段的光譜，進(jìn)而利用該近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理方法的優(yōu)化研究及堆肥胡敏酸感變量的優(yōu)選研究，以偏最小二乘的方法建立了基于近紅外光譜分析的堆肥胡敏酸定量模型。結(jié)果表明：小波變換充分提取了近紅外光譜的信息；利用C4小波系數(shù)對(duì)58個(gè)堆肥樣本進(jìn)行建模，對(duì)42個(gè)預(yù)測(cè)集樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)集均方根誤差和R2分別為0.1138%和0.9266，優(yōu)于原始光譜直接建模的0.1672%和0.8348。對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換，利用處理后的小波系數(shù)，采用偏最小二乘法預(yù)測(cè)了堆肥中胡敏酸的含量，建立了小波變換與近紅外光譜技術(shù)結(jié)合用于測(cè)定堆肥樣品中胡敏酸測(cè)定的模型?；谛〔ㄏ禂?shù)的模型優(yōu)于傳統(tǒng)的近紅外光譜全譜模型，對(duì)于堆肥胡敏酸的測(cè)定取得了較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

摘要:采用浸漬法對(duì)HZSM-5分別進(jìn)行了Fe、Co、Cu改性；通過(guò)XRD、Py-IR和BET法對(duì)改性HZSM-5進(jìn)行了表征；在兩段式固定床反應(yīng)器上進(jìn)行了生物質(zhì)熱解氣的在線提質(zhì)試驗(yàn)；分析了改性HZSM〖CD*2〗5的催化提質(zhì)和抗結(jié)焦性能。結(jié)果表明，F(xiàn)e、Co、Cu改性負(fù)載物分布較為均勻，沒(méi)有團(tuán)聚成大顆粒晶體，對(duì)HZSM-5的酸性分布產(chǎn)生了不同的影響，同時(shí)修飾了分子篩孔道，減小了分子篩孔容；經(jīng)Fe、Co、Cu改性HZSM〖CD*2〗5催化所得精制生物油的產(chǎn)率為1837%~19.03%，O質(zhì)量分?jǐn)?shù)為15.13%~17.23%，pH值為5.05~5.12，運(yùn)動(dòng)黏度為5.16~5.22mm2/s，高位熱值為34.56~36.01MJ/kg；精制生物油中含有多種官能團(tuán)，有機(jī)物種類較多，烴類物質(zhì)總含量有明顯升高，尤其是〖JP2〗PAHs的含量顯著升高，芳構(gòu)化性能顯著增強(qiáng)，其中，經(jīng)Fe/HZSM-5和Co/HZSM-5催化提質(zhì)，生物油中MAHs含量相對(duì)較高；Fe/HZSM-5和Cu/HZSM-5抗無(wú)定型焦炭的性能較強(qiáng)，Co/HZSM-5抗石墨型焦炭的能力大幅增強(qiáng)。

摘要:時(shí)間-溫度指示器(TTI)是一種可以跟蹤冷鏈物流溫度歷程的智能裝置，可以指示相應(yīng)的農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)。但現(xiàn)有的TTI匹配條件在一定程度上限制了TTI的應(yīng)用范圍，即使TTI滿足了傳統(tǒng)匹配條件的要求，但應(yīng)用效果也會(huì)受到農(nóng)產(chǎn)品采收品質(zhì)波動(dòng)的影響。通過(guò)使用反應(yīng)動(dòng)力學(xué)方程和等量線方法，在原有的匹配過(guò)程中引入了TTI的校準(zhǔn)過(guò)程，并借此推導(dǎo)TTI匹配所需的基本條件，以及校準(zhǔn)過(guò)程所需的參數(shù)。結(jié)果表明，TTI匹配性判斷所需的基本條件僅為農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)與TTI的反應(yīng)活化能相等，或兩者等量線存在比例關(guān)系。在此前提下，利用公式推導(dǎo)或等量線的繪制過(guò)程，可以求得靜態(tài)校準(zhǔn)和動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)時(shí)所需的相關(guān)參數(shù)，經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)后的TTI即可與對(duì)應(yīng)的食品完成匹配。校準(zhǔn)過(guò)程的引入可以顯著擴(kuò)大TTI的適用范圍。除此之外，動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)模型還可以縮小處于變化中的TTI和農(nóng)產(chǎn)品對(duì)應(yīng)品質(zhì)之間的差值，提高TTI指示貨架期的精確性。最后，通過(guò)使用兩種酶型TTI、兩種不同激活條件的化學(xué)型TTI和玫瑰香葡萄進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明經(jīng)過(guò)合理校正之后TTI的等量線普遍與玫瑰香葡萄的品質(zhì)等量線更接近，對(duì)其指示效果精準(zhǔn)。

摘要:為了探索一種反應(yīng)條件溫和、方法簡(jiǎn)單的食品熏蒸劑環(huán)氧乙烷制備方法，采用甲基彎菌IMV 3011（Methylosinus trichosporium IMV 3011）細(xì)胞作為生物催化劑，催化乙烯的環(huán)氧化反應(yīng)生成環(huán)氧乙烷，確定了反應(yīng)條件。結(jié)果表明：反應(yīng)器中氣相的組成為氧氣50%、乙烯20%、氮?dú)?0%（體積分?jǐn)?shù)），30℃、150r/min 振蕩反應(yīng)8h，采用固定化形式催化劑，環(huán)氧乙烷生成量為34μmol/mg，利用甲烷培養(yǎng)對(duì)其循環(huán)再生，再生8次催化劑中甲烷單加氧酶（MMO）活力仍保留89%，環(huán)氧乙烷物質(zhì)的量為3.4nmol。

摘要:采用超濾法回收水解液中的蛋白質(zhì)，在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)BoxBehnken響應(yīng)面法試驗(yàn)設(shè)計(jì)建立了操作壓力、溶液質(zhì)量分?jǐn)?shù)、溶液pH值對(duì)膜通量影響的模型。研究結(jié)果表明，各因素對(duì)膜通量的影響由大到小依次為溶液質(zhì)量分?jǐn)?shù)、操作壓力、溶液pH值。經(jīng)優(yōu)化得到的最佳工藝參數(shù)為：操作壓力0.20MPa、溶液質(zhì)量分?jǐn)?shù)5.60%、溶液pH值8.50。在此條件下超濾膜通量為7.02L/(m2·h)，回收物中蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)增至88.63%，紅外光譜顯示構(gòu)成大豆蛋白的各官能團(tuán)特征峰明顯，高效液相色譜結(jié)果顯示超濾對(duì)水解液中低聚糖類物質(zhì)的脫除效果較好，所回收蛋白在功能特性上溶解性得到提升，且在酸性pH值范圍內(nèi)有明顯改善，而乳化活性指數(shù)和乳化穩(wěn)定性指數(shù)有所降低。超濾法回收水解液蛋白可實(shí)現(xiàn)同步濃縮與雜質(zhì)分離，為水解液的增值利用提供了可行方法。

摘要:為了研究不同聚合度菊粉對(duì)面團(tuán)中不同流動(dòng)性水分遷移行為的影響規(guī)律，以短鏈、天然和長(zhǎng)鏈菊粉及中筋面粉為原料，采用差示量熱掃描儀（DSC）和核磁共振儀(NMR) 分析了不同聚合度菊粉在不同添加量（0、2.5%、5.0%、7.5%、10.0%）時(shí)對(duì)面團(tuán)中可凍結(jié)水（弱結(jié)合水和自由水）和不可凍結(jié)水（緊密結(jié)合水）的影響。DSC結(jié)果表明：3種不同聚合度菊粉的添加均引起面團(tuán)中可凍結(jié)水含水率的下降和不可凍結(jié)水含水率的上升；NMR結(jié)果表明：隨著菊粉添加量的增加，面團(tuán)中緊密結(jié)合水和自由水含水率增大，弱結(jié)合水含水率減小，說(shuō)明菊粉的添加促進(jìn)了蛋白質(zhì)與水分的相互作用，而抑制了淀粉與水分的相互作用。短鏈和天然菊粉對(duì)面團(tuán)中自由水的影響較明顯，而長(zhǎng)鏈菊粉則對(duì)緊密結(jié)合水的影響較明顯，3種菊粉都對(duì)弱結(jié)合水的影響較明顯。分析顯示DSC與NMR 測(cè)得面團(tuán)中水分狀態(tài)的結(jié)果具有一致性，面團(tuán)中水分遷移行為與菊粉添加量之間存在顯著的線性相關(guān)性。

摘要:以環(huán)烷酸鈰溶液作為燃油添加劑(FBC)，依次按Ce元素質(zhì)量比為50、100、150、300mg/kg添加到柴油中，分別配制出F50、F100、F150和F300燃油。對(duì)共軌柴油機(jī)燃用鈰基FBC燃油的燃燒顆粒，采用熱重分析、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀、掃描電鏡和粒徑分級(jí)采樣的方法，研究了FBC燃油顆粒的氧化特性、可溶有機(jī)物組分(SOF)、粒徑分布及微觀結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明：隨FBC摻混比的提高，顆粒物的氧化反應(yīng)向著低溫區(qū)域移動(dòng)，含鈰元素150mg/kg時(shí)為最佳摻混比；與純柴油顆粒相比，F(xiàn)BC顆粒的SOF中高碳原子數(shù)目下降，多環(huán)芳烴含量減少了49.2%；FBC顆粒粒徑向著小粒徑方向移動(dòng)，核模態(tài)顆粒的數(shù)量濃度峰值增加了8.9%，而質(zhì)量濃度峰值降低了14.5%；FBC顆粒物含有Ce元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)為1.23%，其形貌為疏松多孔的海綿狀，粘結(jié)程度明顯降低。

摘要:對(duì)于電機(jī)后置式及地面耦合式混合動(dòng)力系統(tǒng)，在其換擋過(guò)程中，可以通過(guò)電機(jī)補(bǔ)償動(dòng)力中斷，因此調(diào)節(jié)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與AMT變速箱轉(zhuǎn)速匹配可以實(shí)現(xiàn)平順的換擋過(guò)程。針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)調(diào)速特性引入基于定量反饋理論與史密斯預(yù)估器結(jié)合的控制方法。首先，在AMESim中搭建自然進(jìn)氣發(fā)動(dòng)機(jī)高保真模型，并通過(guò)速度特性驗(yàn)證保證模型的合理性；其次，基于機(jī)理建立發(fā)動(dòng)機(jī)線性模型，并且分段辨識(shí)得到參數(shù)的不確定范圍，從而將非線性系統(tǒng)用具有參數(shù)不確定性的線性模型表示；然后，通過(guò)頻域分析優(yōu)化得到一組最佳的史密斯預(yù)估器模型，用以補(bǔ)償發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)氣-扭矩過(guò)程不確定延遲；最后，結(jié)合史密斯預(yù)估器與定量反饋理論設(shè)計(jì)得到發(fā)動(dòng)機(jī)調(diào)速SP-QFT魯棒控制器，從而保證系統(tǒng)在參數(shù)不確定情況下的魯棒穩(wěn)定性及跟蹤性能要求。仿真結(jié)果表明：所設(shè)計(jì)的SP-QFT控制器滿足設(shè)計(jì)要求，相比于基本QFT控制器及PID控制器，有效提高了發(fā)動(dòng)機(jī)速度調(diào)節(jié)的控制精度及響應(yīng)速度。

摘要:針對(duì)車輛主動(dòng)懸架系統(tǒng)，提出了基于單步法求解的靜態(tài)輸出反饋有限頻域H∞控制器設(shè)計(jì)方法。由于現(xiàn)有的有限頻域H∞控制定理含有雙線性項(xiàng)，且全狀態(tài)反饋控制增益并不滿足單步法的充分條件，導(dǎo)致靜態(tài)輸出反饋問(wèn)題無(wú)可行解。文中應(yīng)用GKYP引理給出了一個(gè)新的基于靜態(tài)輸出反饋的有限頻域H∞控制定理。該定理可采用單步線性矩陣不等式LMI直接求解，相對(duì)于傳統(tǒng)的迭代LMI及CCL算法，極大地簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì)過(guò)程。借助狀態(tài)反饋信息，避免了初始求解的不可行性。最后，通過(guò)數(shù)值算例及臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性。

摘要:為提高多目標(biāo)進(jìn)化算法在求解復(fù)雜多目標(biāo)問(wèn)題上的收斂性和解集多樣性，提出了一種基于正交設(shè)計(jì)模型的多目標(biāo)進(jìn)化算法。該算法在基于分解技術(shù)的多目標(biāo)進(jìn)化算法框架下，將正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法同分解技術(shù)相融合。利用正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，有針對(duì)性地對(duì)父代個(gè)體進(jìn)行重組，并生成多個(gè)保留優(yōu)良基因的子代個(gè)體，避免了盲目性搜索以提高算法收斂性，并應(yīng)用分解技術(shù)選擇優(yōu)秀個(gè)體來(lái)維持全局搜索和局部尋優(yōu)的動(dòng)態(tài)平衡。將該算法與目前典型的優(yōu)異算法在18個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)集上進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，仿真結(jié)果表明所提算法相比另外4種算法具有良好的競(jìng)爭(zhēng)力，在保持良好收斂性的同時(shí)，所獲得的Pareto前端分布更加均勻，尤其在求解具有復(fù)雜Pareto解集的問(wèn)題時(shí)，能保持較好的搜索性能。為了測(cè)試算法在求解含有約束問(wèn)題的性能，將其應(yīng)用于I型主梁多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)中，獲得的Pareto前沿較均勻，且解集域較寬廣，對(duì)比分析表明了算法的工程實(shí)用性。

摘要:針對(duì)農(nóng)機(jī)專業(yè)底盤(pán)參數(shù)屬性多、參數(shù)類型差異大、屬性不能無(wú)條件補(bǔ)償?shù)忍攸c(diǎn)，傳統(tǒng)實(shí)例推理中以屬性加權(quán)評(píng)價(jià)為主的最近鄰算法已不能滿足實(shí)際需求。基于此，提出將級(jí)別高于關(guān)系的ELECTRE多屬性決策方法應(yīng)用到農(nóng)機(jī)專業(yè)底盤(pán)的實(shí)例推理中，算法首先對(duì)農(nóng)機(jī)底盤(pán)實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后采用層次分析法確定屬性權(quán)重，通過(guò)不斷試驗(yàn)調(diào)整各屬性不和諧性閾值后進(jìn)行級(jí)別高于關(guān)系構(gòu)造、挖掘，最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)實(shí)例與數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)例的相似性評(píng)價(jià)，并以履帶式稻麥?zhǔn)斋@機(jī)底盤(pán)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。與經(jīng)典的最近鄰評(píng)價(jià)方法相比，算法除能返回總體相似度較高的模型之外，同時(shí)返回影響實(shí)例排序的關(guān)鍵參數(shù)，讓用戶擁有更多后續(xù)評(píng)價(jià)依據(jù)，總體效果較好。

摘要:提出了變驅(qū)動(dòng)布局的平面5R機(jī)構(gòu)的選型設(shè)計(jì)方法，對(duì)其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，利用幾何法建立了不同驅(qū)動(dòng)位置的工作空間圖譜，并提出了跟蹤運(yùn)動(dòng)軌跡搜索可達(dá)工作空間的方法，為紙箱定制封裝機(jī)構(gòu)的構(gòu)型應(yīng)用提供了優(yōu)選依據(jù)。通過(guò)分析紙箱搖蓋折合的工藝流程，選擇兩個(gè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)軸線重合的5R機(jī)構(gòu)，作為搖蓋折合的手指機(jī)構(gòu)原型。通過(guò)運(yùn)動(dòng)仿真提取了驅(qū)動(dòng)電機(jī)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，將擬合的解析函數(shù)輸入手指機(jī)構(gòu)的控制程序中，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了紙箱搖蓋折合的預(yù)期運(yùn)動(dòng)軌跡，表明該手指機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)具有良好的可控性。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種區(qū)別于生產(chǎn)線作業(yè)的可重構(gòu)紙箱包裝機(jī)，通過(guò)裝置模塊結(jié)構(gòu)的重組和控制程序重構(gòu)，末端執(zhí)行器的運(yùn)動(dòng)輸出柔性可控，完成了不同尺寸規(guī)格紙箱的包裝、膠帶十字封裝工作。

摘要:四回路保護(hù)閥（簡(jiǎn)稱四保閥）啟閉特性檢測(cè)系統(tǒng)中，管路孔徑、壓力數(shù)據(jù)采集頻率對(duì)四保閥的開(kāi)啟壓力、關(guān)閉壓力檢測(cè)結(jié)果影響較大，由于目前缺乏相關(guān)研究，導(dǎo)致不同檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)結(jié)果無(wú)法比對(duì)。在研究閥體力學(xué)模型及流量特性模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了四保閥檢測(cè)的啟閉動(dòng)態(tài)過(guò)程數(shù)學(xué)模型，搭建了啟閉特性檢測(cè)系統(tǒng)的AMESim仿真模型并進(jìn)行了研究。結(jié)合實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)管路孔徑和采樣間隔對(duì)四保閥啟閉檢測(cè)結(jié)果的影響進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：進(jìn)氣節(jié)流孔越大，開(kāi)啟壓力檢測(cè)時(shí)間越短，檢測(cè)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性越差；排氣管路孔徑越大，關(guān)閉壓力越大；數(shù)據(jù)采集頻率越高，開(kāi)啟壓力檢測(cè)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性越好；進(jìn)氣節(jié)流孔面積為0.5mm2，采樣間隔為0.001s，可同時(shí)兼顧開(kāi)啟壓力檢測(cè)的穩(wěn)定性和效率。

摘要:針對(duì)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的問(wèn)題，提出了一種基于人工蜂群算法的辨識(shí)方法?？紤]到關(guān)節(jié)摩擦特性，引入非線性摩擦模型，推導(dǎo)了機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的非線性形式。設(shè)計(jì)滿足速度、加速度邊界條件的五階傅里葉級(jí)數(shù)作為激勵(lì)軌跡來(lái)采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；利用人工蜂群算法，以蜂群為搜索單位，通過(guò)群體間的信息交流方式與優(yōu)勝劣汰機(jī)制，對(duì)模型中的未知參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)。最后，對(duì)得到的辨識(shí)模型進(jìn)行了分析與驗(yàn)證，結(jié)果表明通過(guò)辨識(shí)得到關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)力矩與測(cè)量力矩有較高的匹配度，所建立的非線性模型能夠更好地描述機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)特性。

摘要:提出了2D電液伺服流量閥設(shè)計(jì)方案，應(yīng)用磁柵霍爾傳感器檢測(cè)比例旋轉(zhuǎn)電磁鐵的角位移，并與輸入控制信號(hào)對(duì)比，形成角位移信號(hào)閉環(huán)反饋；采用變傳動(dòng)比撥桿撥叉驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，結(jié)合2D控制技術(shù)將旋轉(zhuǎn)電磁鐵角位移比例轉(zhuǎn)換為閥芯軸向位移，斜槽敏感通道形成位置閉環(huán)反饋，提高了其控制精度和抗污染能力。建立了該閥的數(shù)學(xué)模型，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真分析，并設(shè)計(jì)樣機(jī)，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)工作壓力為35MPa、閥芯行程為0.8mm時(shí)，其頻寬約為120Hz,階躍響應(yīng)5ms，6mm通徑閥流量達(dá)60L/min，且其質(zhì)量?jī)H為同級(jí)別閥的1/3左右，適用于機(jī)載液壓系統(tǒng)。

摘要:提出一種定質(zhì)量分?jǐn)?shù)交變氣體載荷激勵(lì)的盤(pán)型壓電陣列發(fā)電機(jī)，設(shè)計(jì)了盤(pán)型壓電陣列發(fā)電機(jī)的樣機(jī)結(jié)構(gòu)并對(duì)壓電陣列的工作原理進(jìn)行了分析，理論分析結(jié)果表明盤(pán)型壓電片具有良好的承載能力，適合對(duì)具有較高壓力的氣體能量進(jìn)行收集，壓電發(fā)電量是由氣體壓縮過(guò)程中的體積壓縮量、壓縮速度、供氣壓力、周期及流量等多種要素共同決定的。對(duì)盤(pán)型壓電片進(jìn)行了有限元仿真分析，分析結(jié)果表明盤(pán)型壓電片適合對(duì)高壓氣體載荷進(jìn)行能量收集與轉(zhuǎn)換，壓電材料的微小變形就可輸出較大的電壓。采用外徑為12mm、厚度為0.2mm的壓電單晶片及缸徑為63mm、行程為150mm的氣缸設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)樣機(jī)，利用氣動(dòng)組件來(lái)模擬氣體環(huán)境搭建測(cè)試系統(tǒng)。分別調(diào)節(jié)壓力、周期、流量等參數(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)壓力固定時(shí)，隨著流量的增加峰值電壓逐漸升高，盤(pán)型壓電片并聯(lián)式具有較好的效果，當(dāng)5片壓電片并聯(lián)時(shí)最佳匹配電阻為3MΩ且最大的瞬時(shí)功率為6.53μW，輸出功率可滿足低功耗傳感器的能量需求。