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摘要:化肥作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)物質(zhì)之一，對(duì)保障糧食生產(chǎn)安全和農(nóng)業(yè)高效高產(chǎn)具有重要作用，但因其長(zhǎng)期盲目過量施用所引發(fā)的系列農(nóng)產(chǎn)品安全、環(huán)境污染及資源浪費(fèi)等問題日益突顯，如何有效權(quán)衡糧食產(chǎn)量品質(zhì)及生態(tài)安全與化肥減施增效間關(guān)系成為需要解決的系統(tǒng)工程問題。根據(jù)對(duì)科學(xué)施肥技術(shù)迫切需求，綜合評(píng)價(jià)了中國(guó)化肥施用現(xiàn)狀與形勢(shì)，重點(diǎn)闡述分析了國(guó)內(nèi)外測(cè)土配方施肥、緩控釋肥施用、精準(zhǔn)變量施肥、灌溉施肥及部分大宗農(nóng)作物典型施肥等現(xiàn)代施肥技術(shù)的研究進(jìn)展、技術(shù)特點(diǎn)、應(yīng)用概況及存在問題等。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展需求分析了我國(guó)化肥施用的發(fā)展趁勢(shì)，提出未來(lái)主要發(fā)展建議，為構(gòu)建符合中國(guó)國(guó)情的化肥減施增效科學(xué)管理技術(shù)體系及相關(guān)研究提供參考。

摘要:為精準(zhǔn)控制無(wú)人機(jī)航跡穩(wěn)定、準(zhǔn)確進(jìn)行山地果園的航空植保作業(yè)，以四旋翼無(wú)人機(jī)為載體，設(shè)計(jì)了基于GNSS與視覺導(dǎo)航融合的山地果園無(wú)人機(jī)植保航跡控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)由無(wú)人機(jī)飛行平臺(tái)和地面控制站兩部分組成。其中，無(wú)人機(jī)平臺(tái)由四旋翼無(wú)人機(jī)、內(nèi)環(huán)飛控、GNSS移動(dòng)站、RGB相機(jī)、無(wú)線視頻發(fā)射模塊和電子羅盤組成；控制站由GNSS基站、飛行控制模塊、便攜式計(jì)算機(jī)、無(wú)線視頻接收模塊和視頻采集模塊組成。基于Python語(yǔ)言，結(jié)合OpenCV庫(kù)，設(shè)計(jì)了果樹行識(shí)別算法。采用線性組合算法提取目標(biāo)行作業(yè)區(qū)域，利用最小二乘法對(duì)作業(yè)區(qū)域中心點(diǎn)進(jìn)行擬合，得到果樹行趨勢(shì)線，進(jìn)而計(jì)算出偏航角，以實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)作業(yè)航跡控制。山地蘋果園的導(dǎo)航控制試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)無(wú)人機(jī)飛行速度為2m/s，距離果樹冠層高度約2m，相機(jī)傾角為46°，視覺導(dǎo)航控制率為2次/s時(shí)，該系統(tǒng)航跡控制誤差范圍為-47~42cm，平均誤差為-9cm，系統(tǒng)控制精度較高，可滿足無(wú)人機(jī)對(duì)山地果園植保作業(yè)的要求。

摘要:農(nóng)田障礙物的精確識(shí)別是無(wú)人農(nóng)業(yè)車輛必不可少的關(guān)鍵技術(shù)之一。針對(duì)果園環(huán)境復(fù)雜難以準(zhǔn)確檢測(cè)出障礙物信息的問題，提出了一種改進(jìn)單次多重檢測(cè)器（Single shot multibox detector，SSD）深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)方法，對(duì)田間障礙物中的行人進(jìn)行識(shí)別。使用輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNetV2作為SSD模型中的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，以減少提取圖像特征過程中所花費(fèi)的時(shí)間及運(yùn)算量，輔助網(wǎng)絡(luò)層以反向殘差結(jié)構(gòu)結(jié)合空洞卷積作為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行位置預(yù)測(cè)，在綜合多尺度特征的同時(shí)避免下采樣操作帶來(lái)的信息損失，基于Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架，在卡耐基梅隆大學(xué)國(guó)家機(jī)器人工程中心的果園行人檢測(cè)開放數(shù)據(jù)集上進(jìn)行不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（運(yùn)動(dòng)、靜止）、不同姿態(tài)（正常、非正常）和不同目標(biāo)面積（大、中、?。┑奶镩g行人識(shí)別精度和識(shí)別速度的對(duì)比試驗(yàn)。試驗(yàn)表明，當(dāng)IOU閥值為0.4時(shí)，改進(jìn)的SSD模型田間行人檢測(cè)模型的平均準(zhǔn)確率和召回率分別達(dá)到了97.46%和91.65%，高于改進(jìn)前SSD模型的96.87%和88.51%，并且參數(shù)量減少至原來(lái)的1/7，檢測(cè)速度提高了187.5%，檢測(cè)速度為62.50幀/s，模型具有較好的魯棒性，可以較好地實(shí)現(xiàn)田間環(huán)境下行人的檢測(cè)，為無(wú)人農(nóng)機(jī)的避障決策提供依據(jù)。

摘要:小麥葉銹病對(duì)我國(guó)小麥生產(chǎn)危害巨大，實(shí)現(xiàn)小麥葉銹病的監(jiān)測(cè)和快速分級(jí)是進(jìn)行科學(xué)生產(chǎn)管理的基礎(chǔ)。針對(duì)常規(guī)圖像檢測(cè)技術(shù)的不足，提出一種基于紅外熱成像技術(shù)的快速檢測(cè)和分級(jí)方法。首先，采集整株小麥樣本的紅外熱成像圖像，分別計(jì)算健康植株、潛伏期植株和顯癥植株的平均葉溫，探明真菌入侵過程中的溫度變化規(guī)律；然后，將經(jīng)過直方圖均衡化和中值濾波預(yù)處理的紅外熱成像中低于顯癥植株溫度閾值的區(qū)域提取出來(lái)；通過溫度區(qū)域劃分、低溫區(qū)域提取和閾值分割，計(jì)算病斑面積在整體植株熱成像總面積中的百分比；最后，對(duì)病情指數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，獲得相關(guān)系數(shù)為0.9755，預(yù)測(cè)均方根誤差為9.79%，總識(shí)別正確率為90%。結(jié)果表明，基于紅外熱成像邊緣檢測(cè)算法的小麥葉銹病分級(jí)方法是可行的。

摘要:為了解決現(xiàn)有孢子檢測(cè)系統(tǒng)體積大、成本高等問題，提出了一種基于衍射重構(gòu)技術(shù)的作物真菌病害孢子檢測(cè)方法。根據(jù)惠更斯-菲涅爾原理、角譜理論，利用衍射成像復(fù)合重構(gòu)計(jì)算設(shè)計(jì)了一種包含富集、進(jìn)樣機(jī)構(gòu)的真菌病害孢子檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以定時(shí)完成富集、進(jìn)樣、拍攝、重構(gòu)和檢測(cè)等操作，并通過重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)真菌病害孢子原像的重建，根據(jù)重構(gòu)后的圖像提取面積(Area)、細(xì)度(Thinness ratio)兩個(gè)重要形態(tài)學(xué)特征，對(duì)稻瘟病孢子進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)裝置對(duì)稻瘟病孢子的檢測(cè)結(jié)果與人工顯微鏡識(shí)別結(jié)果高度線性相關(guān)，決定系數(shù)為0.99，平均檢測(cè)誤差為5.91%，具有較好的準(zhǔn)確性。

摘要:為適應(yīng)長(zhǎng)江中下游水旱輪作多熟制稻作區(qū)的秸稈還田與土壤耕作，降低現(xiàn)有組合刀輥的作業(yè)功耗和軸向負(fù)載，開展了螺旋橫刀排列方式及結(jié)構(gòu)參數(shù)的相關(guān)研究。根據(jù)對(duì)刀輥軸向受力的理論分析，提出平衡刀輥軸向力的初步方案，采用離散元軟件模擬不同排列形式的螺旋橫刀對(duì)土壤的切削過程，仿真結(jié)果表明，人字型排列方式的軸向受載穩(wěn)定性與切削阻力優(yōu)于鋸齒型和交錯(cuò)型?；谌俗中团帕性瓌t，重新規(guī)劃旋耕刀的布局并設(shè)計(jì)配套刀盤，形成一種人字型水旱兩用旋埋刀輥。為了進(jìn)一步降低刀輥功耗，建立螺旋橫刀切削土壤的數(shù)學(xué)模型，分析安裝角與刀寬對(duì)切削阻力及秸稈埋覆效果的影響，并進(jìn)行優(yōu)化。為驗(yàn)證刀輥優(yōu)化后的區(qū)域適用性及減阻效果，進(jìn)行了田間試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：人字型水旱兩用旋埋刀輥適用于大多數(shù)水稻田的秸稈埋覆與土壤耕作，其中耕深均值為18.10cm、耕深穩(wěn)定性系數(shù)均值為92.75%、耕后單幅平整度均值為2.00cm、秸稈埋覆率均值為92.60%，均滿足設(shè)計(jì)要求。同時(shí)，在不降低秸稈埋覆率的前提下，人字型刀輥較交錯(cuò)型刀輥降低功耗0.34%～17.01%；50°安裝角的螺旋橫刀的刀輥較35°安裝角螺旋橫刀的刀輥降低功耗6.81%～16.46%，達(dá)到了優(yōu)化目的。

摘要:為全面實(shí)現(xiàn)秸稈禁燒還田資源化利用，針對(duì)長(zhǎng)江中下游稻麥輪作區(qū)秸稈量大、傳統(tǒng)秸稈粉碎還田機(jī)后茬作物播種難、纏秸增阻、功耗高等問題，結(jié)合江蘇地區(qū)稻茬地小麥播種農(nóng)藝要求，利用動(dòng)刀高速反轉(zhuǎn)撿拾粉碎功能形成秸稈流充斥型腔，設(shè)計(jì)了一種全量秸稈粉碎條鋪與種帶分型清秸裝置，可一次完成秸稈粉碎、行間覆秸、種帶清秸以及配套后續(xù)種床整理、施肥播種、覆土鎮(zhèn)壓等復(fù)式作業(yè)工序。對(duì)秸稈撿拾粉碎裝置、分流調(diào)控裝置、傳動(dòng)系統(tǒng)等關(guān)鍵部件進(jìn)行理論分析，確定相關(guān)結(jié)構(gòu)和位置參數(shù)，以旋轉(zhuǎn)刀軸轉(zhuǎn)速n、導(dǎo)流板徑向距離τ、整機(jī)行走速度v為性能試驗(yàn)影響因素，選取碎秸合格率ε1和種帶清秸率ε2為評(píng)價(jià)指標(biāo)，設(shè)計(jì)三因素三水平正交試驗(yàn)。結(jié)果表明：影響評(píng)價(jià)指標(biāo)ε1、ε2顯著性的主次因素分別為n、v、τ和τ、v、n，綜合分析選擇較優(yōu)的因素水平組合為n=2000r/min、τ=20mm、v=1.0m/s，此時(shí)ε1=93.42%、ε2=92.71%，能夠發(fā)揮整機(jī)最佳工作性能；田間驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明：較優(yōu)的因素水平組合下ε1均值為91.25%、ε2均值為90.54%，符合相關(guān)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和農(nóng)藝要求。

摘要:針對(duì)蔬菜品種多、種子差異大的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種氣力槽輪組合式精密排種器，以滿足多種蔬菜種子類型精密播種的需求。設(shè)計(jì)的精密排種器采用二級(jí)排種方式，第一級(jí)采用小結(jié)構(gòu)槽輪排種器進(jìn)行排種，第二級(jí)采用負(fù)壓吸種、正壓投種的氣力排種器進(jìn)行排種；運(yùn)用三維激光掃描及三維點(diǎn)云計(jì)算方法，測(cè)量了青菜、蘿卜和茄子種子的三軸尺寸，并以此為依據(jù)，設(shè)計(jì)了直孔、錐形孔、圓柱孔、腰圓孔等多種吸嘴型孔；以氣室真空度、排種盤轉(zhuǎn)速及吸嘴型孔類型為變量進(jìn)行了3種種子的排種性能試驗(yàn)。對(duì)氣室真空度采用單因素試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：適宜青菜、蘿卜、茄子排種的氣室真空度分別為4、5、3kPa；對(duì)排種盤轉(zhuǎn)速及吸嘴型孔類型采用完全組合試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：排種盤轉(zhuǎn)速為17.5~22.5r/min時(shí)3種種子的排種性能較好，尤其在20r/min時(shí)3種種子的排種合格率均達(dá)到最高。適宜青菜、蘿卜、茄子排種的吸嘴型孔分別為：錐形孔、腰圓孔和直孔，在最優(yōu)真空度及轉(zhuǎn)速條件下排種合格率分別達(dá)到97.0%、95.4%、93.7%，滿足播種指標(biāo)要求。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)蔬菜小粒種子電動(dòng)播種機(jī)作業(yè)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，提高小粒種子播種機(jī)智能化水平，基于多傳感器檢測(cè)技術(shù)和可視化技術(shù)，設(shè)計(jì)了小粒種子電動(dòng)播種機(jī)作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并進(jìn)行了播種試驗(yàn)。試驗(yàn)表明：作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)粒徑0.5~1.5mm蔬菜小粒種子播種過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，其播種量監(jiān)測(cè)精度達(dá)96%，種子漏播監(jiān)測(cè)精度達(dá)92.3%，實(shí)時(shí)落種影像采集精度達(dá)95%，解決了由于蔬菜小粒種子粒徑小、質(zhì)量輕不便于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的問題，提高了播種機(jī)播種精度和作業(yè)質(zhì)量。

摘要:為解決2BMFJ系列玉米免耕播種機(jī)清秸裝置側(cè)向拋撒殘茬時(shí)，清秸工作部件殘茬回帶和動(dòng)土量較大問題，設(shè)計(jì)了一種彈齒式清秸裝置防止殘茬回帶機(jī)構(gòu)，通過理論分析確定關(guān)鍵部件主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，應(yīng)用三因素三水平正交試驗(yàn)法，以機(jī)具作業(yè)速度、清秸彈齒與帶輪圓周外法線方向后偏角和主動(dòng)帶輪轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，以殘茬清除率和殘茬回帶率為評(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)行試驗(yàn)與優(yōu)化研究，試驗(yàn)結(jié)果表明：在機(jī)具作業(yè)速度2.0m/s，彈齒與帶輪圓周外法線方向后偏角30°，主動(dòng)帶輪轉(zhuǎn)速450r/min時(shí)，殘茬清除率95.5%、殘茬回帶率1.38%。該機(jī)構(gòu)在保證作業(yè)幅內(nèi)殘茬清除質(zhì)量的同時(shí)，可有效減少殘茬回帶，為2BMFJ系列原茬地免耕播種機(jī)高質(zhì)量種床準(zhǔn)備、提高防堵性能提供了技術(shù)支撐。

摘要:針對(duì)2BMFJ系列原茬地免耕覆秸播種機(jī)播后鎮(zhèn)壓效果和播種深度一致性不理想的問題，設(shè)計(jì)了雙自由度多鉸接仿形免耕精量播種單體，應(yīng)用保守系拉格朗日方程建立了種溝深度數(shù)學(xué)模型，初步確定了影響種溝深度的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)與工作參數(shù)。采用四因素五水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)方法，選取彈簧初始增量、初始牽引角、彈簧剛度、機(jī)具作業(yè)速度為影響因素，開溝深度合格率、土壤堅(jiān)實(shí)度合格率和開溝深度變異系數(shù)為性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，得到影響開溝深度合格率各因素由大到小順序?yàn)椋簭椈蓜偠?、機(jī)具作業(yè)速度、彈簧初始增量、初始牽引角，影響土壤堅(jiān)實(shí)度合格率各因素由大到小順序?yàn)椋簭椈蓜偠?、機(jī)具作業(yè)速度、初始牽引角、彈簧初始增量，影響開溝深度變異系數(shù)各因素由大到小順序?yàn)椋撼跏紶恳恰C(jī)具作業(yè)速度、彈簧剛度、彈簧初始增量。對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理，結(jié)果表明，在初始牽引角0°、彈簧剛度10N/mm條件下，彈簧初始增量15~19.5mm、機(jī)具作業(yè)速度6.7~7.8km/h范圍內(nèi)，開溝深度合格率大于95%，土壤堅(jiān)實(shí)度合格率大于95%，開溝深度變異系數(shù)小于10%。

摘要:三七播種行株距均為50mm左右，屬于密集型精密播種。為實(shí)現(xiàn)三七超窄行精密播種，設(shè)計(jì)一種超窄行氣吸式精密排種器。通過理論計(jì)算與數(shù)值模擬，確定主要結(jié)構(gòu)參數(shù)；以云南文山三七種子為播種對(duì)象，基于EDEM離散元軟件，對(duì)水滴形窩眼孔加工傾角影響充種性能進(jìn)行仿真模擬試驗(yàn)，得出較佳加工傾角為50°；以吸孔負(fù)壓、排種輪轉(zhuǎn)速和種層高度為影響因素，以合格指數(shù)、重播指數(shù)、漏播指數(shù)和各行排量一致性變異系數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行三因素二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：影響合格指數(shù)的主次順序?yàn)槲棕?fù)壓、排種輪轉(zhuǎn)速、種層高度；當(dāng)種層高度為50mm、排種輪轉(zhuǎn)速為34~48r/min、吸孔負(fù)壓為560~660Pa時(shí)，合格指數(shù)大于93.0%，重播指數(shù)小于3.5%，漏播指數(shù)小于3.5%，各行排量一致性變異系數(shù)小于3.0%，滿足三七播種要求。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有籽粒直收型玉米收獲機(jī)脫粒分離裝置在收獲高含水率玉米時(shí)存在籽粒破碎率高、脫凈率低、籽粒夾帶損失大、玉米苞葉易堵塞凹板的問題，設(shè)計(jì)了一種低損傷圓頭釘齒與分段組合式圓管型脫粒凹板相配合的脫粒分離裝置。分析了脫粒元件與果穗、果穗與凹板之間的接觸模型，確定了玉米脫粒裝置最優(yōu)脫粒元件的結(jié)構(gòu)參數(shù)、最佳的凹板組合形式。以籽粒破碎率和未脫凈率為試驗(yàn)指標(biāo)，以脫粒元件排布方式和不同凹板組合形式為試驗(yàn)因素，進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn)，確定了較優(yōu)組合為：圓頭釘齒等高排布且最優(yōu)球頭半徑為12.5mm，凹板最佳組合形式為圓管右向+直圓管（前疏后密型），并與常規(guī)梯形桿齒和柵格式凹板組成的脫粒分離裝置進(jìn)行了田間對(duì)比試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：籽粒破碎率由13.73%降低至8.64%，未脫凈率由0.6%降低至0.2%；未出現(xiàn)玉米苞葉堵塞凹板問題。

摘要:為滿足不斷提高的玉米產(chǎn)量對(duì)玉米收獲機(jī)清選能力的要求，提高篩面利用率、籽粒清潔率，降低籽粒損失率，運(yùn)用理論分析設(shè)計(jì)了一種能夠在清選篩上部空間實(shí)現(xiàn)籽粒與雜余在豎直方向上分層、水平方向上分散的雜余拋送器。在豎直方向上，采用CFD-DEM耦合方法對(duì)玉米脫出物在雜余拋送器作用下的分層現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)值模擬。選取雜余拋送器的周向撥指數(shù)量、撥指回轉(zhuǎn)半徑、軸向相鄰指間距、撥輥旋轉(zhuǎn)角速度為試驗(yàn)因素，以水平方向上雜余被拋送水平位移、籽粒與雜余被拋送水平重疊位移為性能指標(biāo)，設(shè)計(jì)四因素五水平中心組合試驗(yàn)。通過響應(yīng)曲面方法對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，并利用Design-Expert對(duì)回歸數(shù)學(xué)模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。結(jié)果表明：各因素對(duì)雜余被拋送水平位移影響由強(qiáng)到弱順序?yàn)椋褐芟驌苤笖?shù)量、撥輥旋轉(zhuǎn)角速度、軸向相鄰指間距、撥指回轉(zhuǎn)半徑；各因素對(duì)籽粒與雜余被拋送水平重疊位移影響由強(qiáng)到弱順序?yàn)椋褐芟驌苤笖?shù)量、軸向相鄰指間距、撥輥旋轉(zhuǎn)角速度、撥指回轉(zhuǎn)半徑。雜余拋送器優(yōu)化參數(shù)為：周向撥指數(shù)量8個(gè)，撥指回轉(zhuǎn)半徑80.18mm，軸向相鄰指間距12.44mm，撥輥旋轉(zhuǎn)角速度15.41rad/s。在清選裝置入口風(fēng)速為12.8m/s、入口方向角為25°條件下，清選裝置入口玉米脫出物量為5～7kg/時(shí)，增設(shè)雜余拋送器的清選裝置籽粒清潔率均值為97.20%~98.74%，籽粒損失率均值為1.65%~1.82%，滿足玉米收獲機(jī)清選裝置在玉米脫出物大喂入量下的清選國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)要求。

摘要:針對(duì)目前殘膜回收含雜率高的問題，根據(jù)隨動(dòng)式殘膜回收秸稈粉碎聯(lián)合作業(yè)機(jī)工作原理，提出了一種螺旋清雜裝置。闡述了該裝置的結(jié)構(gòu)組成和工作原理，對(duì)其關(guān)鍵部件雙向螺旋輸送器進(jìn)行了分析和參數(shù)設(shè)計(jì)。利用EDEM軟件建立了棉稈-土壤-螺旋清雜裝置的三維離散元模型，模擬仿真了棉稈和土壤混合顆粒的清理輸送過程，以螺旋清雜裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)螺距系數(shù)、螺旋葉片直徑和出料口間隙為試驗(yàn)因素，以平均顆粒速度、平均縱向顆粒速度、質(zhì)量流率及旋轉(zhuǎn)軸總力矩為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行正交仿真試驗(yàn)，分析了3個(gè)試驗(yàn)因素對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)影響的顯著性及主次順序，試驗(yàn)結(jié)果顯示螺旋清雜裝置最優(yōu)參數(shù)組合為：螺距200mm，螺旋葉片直徑200mm，出料口直徑220mm。在該參數(shù)組合下制作螺旋清雜裝置，與隨動(dòng)式殘膜回收秸稈粉碎聯(lián)合作業(yè)機(jī)進(jìn)行裝配，并進(jìn)行了性能試驗(yàn)，結(jié)果顯示清雜裝置清理棉稈、土壤等雜質(zhì)效果符合設(shè)計(jì)要求，回收殘膜平均膜雜分離率為89.51%。

摘要:為減小谷子莖稈切割力、降低切割功耗，設(shè)計(jì)了莖稈往復(fù)式切割試驗(yàn)臺(tái)，對(duì)谷子莖稈進(jìn)行不同收獲時(shí)間、莖稈部位、切割器組合形式、切割傾角、刀片斜角、平均切割速度和莖稈喂入速度的單因素切割試驗(yàn)，并在單因素試驗(yàn)基礎(chǔ)上對(duì)平均切割速度、切割傾角和刀片斜角3個(gè)因素進(jìn)行響應(yīng)面試驗(yàn)。單因素試驗(yàn)結(jié)果表明：收獲期莖稈極限切應(yīng)力、單位面積切割功耗隨含水率的增大而減?。换科鹎o稈極限切應(yīng)力、單位面積切割功耗總體上隨莖稈高度的增加而減小，莖稈莖節(jié)極限切應(yīng)力、單位面積切割功耗較莖稈節(jié)間大；莖稈雙支撐切割形式較單支撐切割形式極限切應(yīng)力、單位面積切割功耗?。磺懈顑A角0°～20°時(shí)，莖稈極限切應(yīng)力、單位面積切割功耗隨切割傾角的增大先減小后增大；刀片斜角0°～48°時(shí)，莖稈極限切應(yīng)力隨刀片斜角的增大而減小，而單位面積切割功耗先減小后增大；平均切割速度0.5～1.5m/s時(shí)，莖稈極限切應(yīng)力、單位面積切割功耗隨平均切割速度的增大呈先減小后平穩(wěn)變化的趨勢(shì)；莖稈喂入速度對(duì)切割力學(xué)特性無(wú)顯著影響。響應(yīng)面試驗(yàn)結(jié)果表明：試驗(yàn)因素對(duì)莖稈極限切應(yīng)力、單位面積切割功耗影響的主次順序?yàn)槠骄懈钏俣?、刀片斜角、切割傾角，且最優(yōu)切割參數(shù)為：平均切割速度1.19m/s、切割傾角7.2°、刀片斜角36.4°，最優(yōu)參數(shù)下莖稈極限切應(yīng)力和單位面積切割功耗分別為2.88MPa、22.38mJ/mm2，驗(yàn)證試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差不超過3.5%。刀片斜角對(duì)比試驗(yàn)表明：刀片斜角36.4°較30°（標(biāo)準(zhǔn)Ⅱ型動(dòng)刀）切割谷子莖稈時(shí)，莖稈極限切應(yīng)力、單位面積切割功耗分別減小了6.6%、3.9%。

摘要:針對(duì)皖南山區(qū)高壟畦溝環(huán)境下小型煙草植保機(jī)田間作業(yè)易側(cè)翻、難調(diào)頭的問題，根據(jù)植保機(jī)在高壟畦溝田間行走的穩(wěn)定性與轉(zhuǎn)向要求,通過對(duì)傳動(dòng)系統(tǒng)與轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)了小型輪式煙草植保機(jī)。利用RecurDyn/Track仿真軟件，建立植保機(jī)與田壟結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)與運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，完成植保機(jī)移動(dòng)平臺(tái)設(shè)計(jì)和優(yōu)化，并對(duì)植保機(jī)在高壟畦溝田間環(huán)境下進(jìn)行試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的植保機(jī)模型能夠達(dá)到轉(zhuǎn)向半徑為0.8m的實(shí)際要求，且沿壟間直線行駛時(shí)移動(dòng)平臺(tái)側(cè)傾角小于3°，移動(dòng)平臺(tái)最佳作業(yè)速度為1.0m/s，驗(yàn)證了植保機(jī)移動(dòng)平臺(tái)模型具有良好的轉(zhuǎn)向性和穩(wěn)定性。植保機(jī)樣機(jī)田間試驗(yàn)結(jié)果表明，移動(dòng)平臺(tái)在煙草田頭轉(zhuǎn)向性滿足南方煙草壟作環(huán)境需求，利用慣導(dǎo)裝置測(cè)試壟間移動(dòng)植保機(jī)作業(yè)速度為1.0m/s時(shí)，最大側(cè)傾角為14.38°，沒有超過其發(fā)生側(cè)翻的臨界角，能夠安全通過。

摘要:根據(jù)冠層點(diǎn)云的分布特征，提出一種基于動(dòng)態(tài)K閾值的葉片點(diǎn)云聚類及生長(zhǎng)參數(shù)提取方法。首先，采用地面三維激光掃描儀獲取多站點(diǎn)云數(shù)據(jù)并完成配準(zhǔn)、去噪和抽稀等預(yù)處理；然后，隨機(jī)截取整株點(diǎn)云中的一枝作為研究對(duì)象，融合局部凹凸性算法（LCCP）并改進(jìn)K-means算法，提出基于動(dòng)態(tài)K閾值的葉片點(diǎn)云聚類方法；最后，采用主成分分析方法（PCA）計(jì)算葉片點(diǎn)云法平面方向向量，并根據(jù)葉片邊界點(diǎn)與中心點(diǎn)的位置關(guān)系，計(jì)算葉寬、葉長(zhǎng)等生長(zhǎng)參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的點(diǎn)云聚類方法相比，本文方法能夠在不損失枝干點(diǎn)云的前提下，精確地分割單葉片，保證了聚類結(jié)果的完整性和徹底性；與傳統(tǒng)的降維方法相比，本文基于真實(shí)三維空間信息提取葉片生長(zhǎng)參數(shù)能夠較大程度提高提取準(zhǔn)確性，為進(jìn)一步評(píng)價(jià)果樹冠層光照分布及果園智能化管理提供技術(shù)支持。

摘要:為支持表型參數(shù)測(cè)量和數(shù)字植物相關(guān)研究，對(duì)車載三維激光雷達(dá)獲取的玉米點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)分析的兩次濾波算法。以大喇叭口期的京農(nóng)科728和農(nóng)大84玉米為研究對(duì)象，使用VLP-16型三維激光雷達(dá)采集田間玉米點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行直通濾波預(yù)處理，去除無(wú)關(guān)點(diǎn)后，進(jìn)行第1次點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波處理，設(shè)置精確率和召回率閾值，選取參數(shù)組合；再對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行第2次濾波處理，確定精確率和召回率最優(yōu)組合(110,0.9)、(6,1.2)，邊際組合(100,1.0)、(6,1.2)和(110,0.8)、(5,0.9)，共3組參數(shù)組合；以3組驗(yàn)證集數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明:最優(yōu)組合性能最優(yōu)，可在京農(nóng)科728和農(nóng)大84玉米點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波中通用

摘要:群養(yǎng)飼喂模式下豬群有聚集在一起的習(xí)性，特別是躺臥時(shí)，當(dāng)使用機(jī)器視覺跟蹤監(jiān)測(cè)豬只時(shí)，圖像中存在豬體粘連，導(dǎo)致分割困難，成為實(shí)現(xiàn)群豬視覺追蹤和監(jiān)測(cè)的瓶頸。根據(jù)實(shí)例分割原理，把豬群中的豬只看作一個(gè)實(shí)例，在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上建立PigNet網(wǎng)絡(luò)，對(duì)群豬圖像尤其是對(duì)粘連豬體進(jìn)行實(shí)例分割，實(shí)現(xiàn)獨(dú)立豬體的分辨和定位。PigNet網(wǎng)絡(luò)采用44層卷積層作為主干網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)（Region proposal networks，RPN）提取感興趣區(qū)域（ROI），并和主干網(wǎng)絡(luò)前向傳播的特征圖共享給感興趣區(qū)域?qū)R層（Region of interest align，ROIAlign），分支通過雙線性插值計(jì)算目標(biāo)空間，三分支并行輸出ROI目標(biāo)的類別、回歸框和掩模。Mask分支采用平均二值交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算獨(dú)立豬體的目標(biāo)掩模損失。連續(xù)28d采集6頭9.6kg左右大白仔豬圖像，抽取前7d內(nèi)各不同時(shí)段、不同行為模式群養(yǎng)豬圖像2500幅作為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的比例為4∶1。結(jié)果表明，PigNet網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練集上總分割準(zhǔn)確率達(dá)86.15%，在驗(yàn)證集上準(zhǔn)確率達(dá)85.40%。本文算法對(duì)不同形態(tài)、粘連嚴(yán)重的群豬圖像能夠準(zhǔn)確分割出獨(dú)立的豬個(gè)體目標(biāo)。將本文算法與Mask R-CNN模型及其改進(jìn)模型進(jìn)行對(duì)比，準(zhǔn)確率比Mask R-CNN模型高11.40個(gè)百分點(diǎn)，單幅圖像處理時(shí)間為2.12s，比Mask R-CNN模型短30ms。

摘要:基于無(wú)人機(jī)高光譜成像遙感系統(tǒng)，在400~1000nm波段內(nèi)采集低矮、混雜生長(zhǎng)的荒漠草原退化指示物種的高光譜圖像信息。分別在退化指示物種的開花期、結(jié)實(shí)期和黃枯期進(jìn)行飛行實(shí)驗(yàn)，飛行高度30m，高光譜圖像地面分辨率2.3cm。采用特征波段提取與深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式，提出一種荒漠草原物種水平分類的方法，結(jié)合植物物候給出了中國(guó)內(nèi)蒙古中部荒漠草原物種分類的推薦時(shí)相，總體分類精度和Kappa系數(shù)平均值分別達(dá)到94%和0.91。研究結(jié)果表明，無(wú)人機(jī)高光譜成像遙感技術(shù)及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以較好地實(shí)現(xiàn)荒漠草原退化指示物種的分類，與基于徑向基核函數(shù)的支持向量機(jī)、基于主成分分析的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法相比，基于特征波段選擇的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法效果最好，分類精度最高。無(wú)人機(jī)搭載高光譜成像儀低空遙感和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法提供了一種草原物種水平分類的途徑。

摘要:以2017年6—8月獲取的重慶永勝林場(chǎng)馬尾松光譜反射率為數(shù)據(jù)源，對(duì)綠光區(qū)（490~560nm）、黃光區(qū)（560~590nm）、紅光區(qū)（620~680nm）、紅邊（680~780nm）、近紅外區(qū)（780～1100nm）最大反射率和反射率總和、綠峰（500~670nm）反射高度、紅谷（560~760nm）吸收深度等14個(gè)高光譜特征參數(shù)進(jìn)行嶺跡分析，篩選出非共線性特征參數(shù)，構(gòu)建松材線蟲嶺回歸估測(cè)模型。結(jié)果表明：紅邊和近紅外區(qū)反射率最大值、紅邊和近紅外區(qū)反射率總和、紅谷吸收深度嶺跡曲線變化穩(wěn)定且不趨于零，可用于嶺回歸建模。當(dāng)嶺跡參數(shù)k=0.2時(shí)，上述5個(gè)高光譜特征參數(shù)嶺跡趨于穩(wěn)定，根據(jù)k值計(jì)算嶺回歸系數(shù)，構(gòu)建松材線蟲嶺回歸估測(cè)模型。模型決定系數(shù)R2為0.8686，均方根誤差RMSE為0.2735，平均估測(cè)精度為87.15%，可為松材線蟲病害早期監(jiān)測(cè)和防治研究提供技術(shù)支持。

摘要:熱紅外影像較難直接提取作物冠層區(qū)域，因而無(wú)法獲得較精準(zhǔn)的作物冠層溫度。本文以拔節(jié)期的玉米為研究對(duì)象，利用六旋翼無(wú)人機(jī)搭載熱紅外成像儀和大疆精靈四Pro無(wú)人機(jī)，獲得熱紅外影像及正射影像?；诟叻直媛收溆跋?，采用改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算子、支持向量機(jī)（Support vector machine,SVM）和小波變換3種方法提取玉米冠層區(qū)域，將提取結(jié)果進(jìn)行二值化處理后，在熱紅外影像中以此生成掩膜并提取玉米冠層溫度。應(yīng)用提取的矢量面分析提取效果并對(duì)3種提取算法的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算子提取效果最優(yōu)、SVM算法次之、小波變換最差，提取精度分別為87.3%、74.5%、68.2%。同時(shí)，將手持測(cè)溫儀測(cè)得的玉米冠層溫度與提取的冠層溫度進(jìn)行誤差分析，結(jié)果表明，基于改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算子提取的玉米冠層溫度與地面實(shí)測(cè)值相關(guān)性最高，決定系數(shù)R2=0.9295，SVM算法決定系數(shù)R2=0.8957，小波變換決定系數(shù)R2=0.8760。改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算子能夠更好地提取玉米冠層區(qū)域，獲取更加精確的玉米冠層溫度，從而能夠更有效地監(jiān)測(cè)玉米生理狀況，進(jìn)行旱情預(yù)測(cè)，制定合理的灌溉、施肥措施以提高玉米產(chǎn)量。

摘要:采用兩期無(wú)人機(jī)可見光遙感圖像，對(duì)灌漿期冬小麥倒伏圖像特征及倒伏信息提取方法進(jìn)行研究。從增強(qiáng)圖像空間域方面，對(duì)圖像進(jìn)行二次低通濾波，獲取地物散點(diǎn)圖，以散點(diǎn)存在明顯分界線為判定標(biāo)準(zhǔn)，選出小麥倒伏信息提取的單特征，對(duì)兩單特征線性擬合構(gòu)建倒伏小麥兩時(shí)期提取特征參數(shù)F1和F2，再以兩特征參數(shù)相似性構(gòu)建綜合特征參數(shù)F3。將特征參數(shù)結(jié)合K-means算法提取冬小麥倒伏信息,整體精度(OA)達(dá)86.44%以上，Kappa系數(shù)達(dá)0.73以上，倒伏信息提取精度(F)為81.07%以上，因此綜合特征參數(shù)可作為兩個(gè)時(shí)期冬小麥倒伏信息提取特征參數(shù)。分別用本文方法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和最大似然法提取驗(yàn)證區(qū)域倒伏小麥信息，經(jīng)驗(yàn)證，本文方法提取小麥倒伏信息整體精度(OA)達(dá)86.29%以上，Kappa系數(shù)達(dá)0.71以上，倒伏信息提取精度(F)達(dá)80.60%以上；其他3種常用方法提取的整體精度(OA)為69.68%～87.44%，Kappa系數(shù)為0.49～0.72，倒伏信息提取精度(F)為65.33%～79.76%。結(jié)果表明，本文方法整體精度和倒伏信息提取精度均高于目前常用分類方法。因此，綜合特征參數(shù)與K-means算法對(duì)冬小麥在灌漿期倒伏信息提取具有一定的準(zhǔn)確性和適用性。

摘要:針對(duì)在森林資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)中需要實(shí)現(xiàn)高精度定位和導(dǎo)航的問題，在鷲峰國(guó)家森林公園選擇以栓皮櫟為主要樹種的實(shí)驗(yàn)區(qū)，采用三鼎T-23型多頻三星接收機(jī)和u-blox NEO-M8T多星座接收模塊，對(duì)林下觀測(cè)點(diǎn)進(jìn)行定位觀測(cè)，通過系統(tǒng)間時(shí)空統(tǒng)一并采用合理的觀測(cè)值定權(quán)方法，利用BDS和GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立森林BDS/GPS組合定位算法，將算法寫入RTKLIB軟件，實(shí)現(xiàn)森林觀測(cè)點(diǎn)三維坐標(biāo)解算（WGS-84坐標(biāo)系），最后與單一GPS定位結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，森林BDS/GPS組合定位衛(wèi)星可見數(shù)為15~23顆，遠(yuǎn)高于單一GPS定位衛(wèi)星可見數(shù)11顆；BDS/GPS組合定位PDOP值介于0.5~1.8之間，小于單一GPS定位PDOP值，二者變化趨勢(shì)較為相近；BDS/GPS組合定位與GPS定位衛(wèi)星信噪比均為10~50dB，但由于BDS/GPS組合定位衛(wèi)星可見數(shù)較多，其衛(wèi)星信號(hào)更強(qiáng)，信噪比更為穩(wěn)定。BDS/GPS組合定位結(jié)果在X、Y、Z方向的理論精度分別為2.603、3.302、3.125m，單一GPS定位結(jié)果分別為2.382、4.669、4.344m；BDS/GPS組合定位結(jié)果在X、Y、Z方向的實(shí)際精度分別為3.112、3.542、4.073m，單一GPS定位結(jié)果分別為4.946、5.254、7.274m。

摘要:針對(duì)灌區(qū)水資源配置系統(tǒng)中的復(fù)雜性和不確定性，以湖北省漳河灌區(qū)為例，構(gòu)建區(qū)間兩階段模糊可信性約束規(guī)劃模型，實(shí)現(xiàn)灌區(qū)各用水戶間水資源優(yōu)化配置。模型以系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)收益最大為目標(biāo)函數(shù)，引入模糊變量、離散區(qū)間和概率分布表征系統(tǒng)中的多重不確定性，設(shè)置可信性置信水平解決帶有違規(guī)概率的模糊風(fēng)險(xiǎn)問題。求解模型得到多種情景下水量、灌溉面積優(yōu)化配置結(jié)果以及系統(tǒng)收益，結(jié)果表明，模型可以有效處理配置系統(tǒng)的不確定性問題，反映系統(tǒng)收益與風(fēng)險(xiǎn)之間的權(quán)衡，實(shí)現(xiàn)灌區(qū)水資源高效配置。優(yōu)化結(jié)果有助于灌區(qū)管理者協(xié)調(diào)各用水戶的利益沖突，制定合理的決策方案。

摘要:微灌管網(wǎng)系統(tǒng)由輪灌管網(wǎng)（支毛管）和續(xù)灌管網(wǎng)（干管）組成，以往的研究沒有將其作為一個(gè)系統(tǒng)，且不能實(shí)現(xiàn)布置與管徑組合的同步優(yōu)化，研究成果對(duì)坡度均勻的大型灌區(qū)機(jī)壓微灌獨(dú)立管網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化也不適用。因此，提出了機(jī)壓微灌管網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化的方法，并建立了優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型，采取整數(shù)及實(shí)數(shù)編碼的混合編碼方法，通過遺傳算法求解，同時(shí)實(shí)現(xiàn)輪灌管網(wǎng)及續(xù)灌管網(wǎng)的布置優(yōu)化及管徑組合優(yōu)化，得出的管徑為標(biāo)準(zhǔn)商用管徑，無(wú)需調(diào)整。實(shí)例計(jì)算結(jié)果表明，該模型與算法在求解機(jī)壓微灌管網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題上具有良好的優(yōu)化性能和求解精度。與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方案相比較，輪灌管網(wǎng)和續(xù)灌管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案單位面積年費(fèi)用分別降低了14.85%~35.59%和4.12%~12.99%，節(jié)省投資效果明顯

摘要:為了探究寒地黑土區(qū)水稻耗水特性及其對(duì)水分利用效率的影響，于2017年在黑龍江省水稻灌溉試驗(yàn)站的蒸滲儀內(nèi)進(jìn)行了水稻耗水試驗(yàn)。采用U7（76）均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)，分析了各生育期水稻生育階段、晝夜間及逐時(shí)耗水量的變化特征，明確了各生育階段耗水量對(duì)產(chǎn)量及生物量水分利用效率的影響。結(jié)果表明：拔節(jié)孕穗期各處理耗水量及耗水模系數(shù)均值最高，分別為77.25mm、23.09%；水稻各處理晝間、夜間耗水量總體呈現(xiàn)“低-高-低”的變化趨勢(shì)，抽穗開花期晝、夜間耗水量均值達(dá)到最大，為6.32、0.76mm/d；分蘗前期、分蘗中期水稻晝間耗水特征呈倒“V”形曲線，耗水量高峰出現(xiàn)在12:00—13:00；分蘗后期至乳熟期呈“M”形曲線，耗水量高峰分別出現(xiàn)在11:00—12:00、13:00—14:00，乳熟期首個(gè)耗水量峰值相對(duì)提前，為10:00—11:00；階段耗水量對(duì)水分利用效率（WUE）的直接作用和對(duì)R2總貢獻(xiàn)排列一致，由大到小依次為抽穗開花期耗水量（ET5）、分蘗中期耗水量（ET2）、拔節(jié)孕穗期耗水量（ET4）、分蘗后期耗水量（ET3）、乳熟期耗水量（ET6）、分蘗前期耗水量（ET1）；分蘗后期、乳熟期耗水量對(duì)WUE存在直接負(fù)作用，階段耗水量對(duì)WUE影響決定系數(shù)較大的變量由大到小依次為ET5、ET4×ET5、ET2×ET5、ET2、ET4；抽穗開花期生物量水分利用效率（SWUE5）與水稻產(chǎn)量及WUE均呈顯著正相關(guān)，分蘗前期至抽穗開花期耗水量對(duì)SWUE5的影響由大到小依次為ET5、ET4、ET3、ET1、ET2。該研究結(jié)果可為深入研究黑土區(qū)水稻耗水特性、水分利用規(guī)律及水稻節(jié)水高效生產(chǎn)提供依據(jù)。

摘要:為探索黃土丘陵區(qū)深層干化土壤在不同覆蓋措施下的土壤水分恢復(fù)特征，在陜西省米脂縣丘陵山地建造大型模擬干化土壤土柱，地表分別進(jìn)行薄膜覆蓋、石子覆蓋、樹枝覆蓋、栽植棗樹、刺槐及裸地6個(gè)處理，對(duì)2014—2017年土壤水分進(jìn)行定位監(jiān)測(cè)。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明：至試驗(yàn)期結(jié)束，薄膜覆蓋、石子覆蓋、樹枝覆蓋、裸地土壤水分恢復(fù)深度分別為1000、1000、700、480cm，薄膜覆蓋、石子覆蓋、樹枝覆蓋、裸地、棗樹、刺槐0～1000cm深度范圍內(nèi)土壤儲(chǔ)水量變化量分別為1211.4、853.4、662.5、523.2、17.8、-235.7mm，全年覆蓋降雨貯存效率分別為63.4%、42.4%、29.4%、23.0%、-8.5%、-20.3%，4年生棗樹耗水區(qū)域?yàn)?～300cm范圍，刺槐耗水深度達(dá)1000cm，棗樹年均蒸散量為586.4mm、刺槐年均蒸散量為666.5mm，是棗樹的1.1倍。該研究結(jié)果對(duì)黃土區(qū)大面積干化土壤修復(fù)及合理選擇人工栽植植物具有積極意義。

摘要:以新疆于田縣綠洲區(qū)為研究區(qū)，對(duì)1165組表層土壤樣品的重金屬元素含量進(jìn)行測(cè)定。通過綜合運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析、地統(tǒng)計(jì)學(xué)、空間自相關(guān)理論、空間分析和GIS技術(shù)相結(jié)合的方法，對(duì)研究區(qū)土壤重金屬含量和空間分布特征及影響因素進(jìn)行分析。結(jié)果表明：1165組土壤采樣點(diǎn)中，有3個(gè)取樣點(diǎn)超過風(fēng)險(xiǎn)篩選值，非農(nóng)用地土壤重金屬元素含量均值均低于新疆土壤背景值，農(nóng)用地中Cd、Hg、Cr含量均值大于新疆土壤背景值；Cd、Pb的變異函數(shù)理論模型為指數(shù)模型，Hg、As、Cr、Cu、Ni、Zn的變異函數(shù)理論模型為球狀模型，Cd塊金系數(shù)小于25%，說明Cd有較強(qiáng)的空間相關(guān)性，其他元素塊金系數(shù)介于25%~50%之間，有明顯的空間相關(guān)性；土壤重金屬空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)均大于0?？h域尺度內(nèi)，土壤重金屬具有一定的空間正相關(guān)分布，其空間分布格局總體呈從研究區(qū)中心向四周含量逐漸減小的趨勢(shì)。土壤重金屬元素含量在不同成土母質(zhì)、土壤類型和土地利用類型下呈現(xiàn)的分布特征不同。Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni、Zn具有相同的來(lái)源，其含量還受土壤質(zhì)地的影響。

摘要:基于測(cè)尺法對(duì)野外淺溝發(fā)育過程進(jìn)行長(zhǎng)歷時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并結(jié)合三維激光掃描和立體攝影測(cè)量技術(shù)，定量刻畫了坡面淺溝集水區(qū)3條具有不同上方匯水面積的淺溝形態(tài)，揭示了淺溝發(fā)育動(dòng)態(tài)變化過程，建立了淺溝溝槽跌坎間距與坡度的關(guān)系。結(jié)果表明：在2003—2015年觀測(cè)期間，上方匯水面積分別增加34.8%和159.6%時(shí)，淺溝長(zhǎng)度分別增加39.6%和138.8%，溝槽平均寬度分別增加19.7%和75.3%，溝槽平均深度分別增加32.4%和71.4%，說明上方匯水面積對(duì)淺溝發(fā)育具有重要影響。淺溝形態(tài)監(jiān)測(cè)表明，與2003年相比，2015年3條淺溝長(zhǎng)度分別增加26.4%、12.1%、29.4%，增加速率分別為0.82、0.55、0.52m/a；淺溝溝槽斷面面積分別增加22.5%、65.1%、45.9%，增加速率分別為5.0、15.8、4.1cm2/a。淺溝集水區(qū)春季的橫向犁耕將溝槽兩側(cè)的表層土壤帶入溝槽，使得溝槽兩側(cè)坡面高度每年平均下降2cm；淺溝溝槽寬度和深度隨坡長(zhǎng)呈先增大后減小的趨勢(shì)，且在距坡底約20m處達(dá)到最大值。70%的淺溝溝槽跌坎間距均分布在10～25cm之間。淺溝溝槽坡度主要分布在15°～40°之間，跌坎間距和坡度呈負(fù)指數(shù)關(guān)系。研究結(jié)果可為淺溝侵蝕防治提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:對(duì)CO2氣液吸收過程進(jìn)行了化學(xué)平衡熱力學(xué)研究，計(jì)算了吸收反應(yīng)體系的獨(dú)立反應(yīng)數(shù)，提出了4獨(dú)立反應(yīng)理論。根據(jù)對(duì)獨(dú)立反應(yīng)平衡常數(shù)的計(jì)算，認(rèn)為H2CO3電離為H+和HCO-3，雖然其平衡常數(shù)僅為6.0189×10-7，但由于溶液中CO2-3離子的大量存在，使得H+濃度很低，因此H2CO3電離度不可忽略。在此基礎(chǔ)上，提出了CO2氣液吸收過程串并聯(lián)復(fù)雜反應(yīng)機(jī)理，認(rèn)為CO2吸收速率是由其分別與H2O和OH-兩條平行反應(yīng)路線共同決定的。分析了CO2-3離子的關(guān)鍵作用：該離子與H+作用直接促進(jìn)了CO2吸收過程；由于溶液中H+離子濃度很低，導(dǎo)致OH-離子濃度升高，從而間接加快了CO2與OH-離子之間的反應(yīng)速率。應(yīng)用雙驅(qū)動(dòng)反應(yīng)器，采取H2O-CO2體系對(duì)氣液相際傳質(zhì)過程進(jìn)行了研究，當(dāng)氣相攪拌轉(zhuǎn)速達(dá)到140r/min以上時(shí)，氣膜傳質(zhì)阻力可忽略不計(jì)；通過線性回歸分析，關(guān)聯(lián)了液相傳質(zhì)系數(shù)與液相攪拌轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系，得到了回歸關(guān)聯(lián)式，計(jì)算誤差最大值為11.312%，認(rèn)為關(guān)聯(lián)式真實(shí)可靠。

摘要:為提高生物油的提質(zhì)效率，在HZSM-5及Ti/HZSM-5催化的基礎(chǔ)上引入低溫等離子體技術(shù)，分析等離子體協(xié)同催化(PSC)和等離子體增強(qiáng)催化(PEC)等不同結(jié)合方式對(duì)精制生物油產(chǎn)率、理化特性、化學(xué)組成及催化劑穩(wěn)定性的影響。結(jié)果表明，Ti改性和等離子體放電使精制生物油產(chǎn)率逐漸降低，Ti/HZSM-5(PEC)催化所得精制生物油產(chǎn)率較低，生物油質(zhì)量分?jǐn)?shù)為13.84%，但烴類物質(zhì)的分布得到明顯改善；而Ti/HZSM-5(PSC)催化所得精制生物油中烴類總含量略低，但高氫碳比產(chǎn)物相對(duì)含量達(dá)68.89%，理化特性較優(yōu)，高位熱值達(dá)到36.52MJ/kg；PSC方法等離子體對(duì)催化劑表面的沖擊作用較強(qiáng)，使催化劑結(jié)焦量相對(duì)較低，Ti/HZSM-5(PSC)的結(jié)焦量較低，積分面積僅為5.24%，催化穩(wěn)定性較高。綜合而言，基于Ti/HZSM-5的催化作用，PSC方法優(yōu)于PEC方法。

摘要:傳統(tǒng)玉米秸稈纖維素分離工藝中，一般采用硫酸等強(qiáng)酸進(jìn)行處理，存在酸腐蝕性強(qiáng)及堿消耗量大等問題?；诖耍芯恳粤姿犷A(yù)處理結(jié)合堿性過氧化氫的處理工藝，探究處理過程中玉米秸稈纖維素、半纖維素及木質(zhì)素質(zhì)量分?jǐn)?shù)的變化。通過單因素試驗(yàn)優(yōu)化得到適宜工藝為：磷酸處理溫度150℃，處理時(shí)間1.5h，磷酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)1.67%，氫氧化鈉質(zhì)量分?jǐn)?shù)1.0%，過氧化氫質(zhì)量分?jǐn)?shù)2.0%，處理溫度50℃，處理時(shí)間3h，在此條件下制備的玉米秸稈纖維素得率達(dá)89.02%，半纖維素去除率達(dá)93.25%，木質(zhì)素去除率達(dá)95.18%，纖維素質(zhì)量分?jǐn)?shù)達(dá)90.19%，同時(shí)在稀磷酸處理過程獲得的濾液中能得到高副加值產(chǎn)物木糖、阿拉伯糖以及糠醛，半纖維素的回收率高達(dá)93.81%。通過FTIR、SEM、AFM和XRD等測(cè)試分析發(fā)現(xiàn)，玉米秸稈經(jīng)過磷酸處理后能有效去除半纖維素，堿性過氧化氫處理能脫除木質(zhì)素組分，兩步處理過程中秸稈纖維素晶型無(wú)變化，但是結(jié)晶度顯著提高，熱穩(wěn)定性增強(qiáng)。

摘要:為克服現(xiàn)有蓄冷車控溫范圍有限、不可多溫共配等問題，設(shè)計(jì)了一款集車載制冷系統(tǒng)、獨(dú)立蓄冷槽、隔熱車廂（冷凍和冷藏單元）、導(dǎo)風(fēng)槽、內(nèi)隔板等于一體的多溫蓄冷車。該多溫蓄冷車將蓄冷槽安裝在車廂前端并獨(dú)立隔熱保溫。夜間利用低谷電對(duì)蓄冷槽內(nèi)相變蓄冷材料進(jìn)行充冷；當(dāng)多溫蓄冷運(yùn)輸時(shí)，冷凍單元通過車廂前端送風(fēng)系統(tǒng)將冷能導(dǎo)出并調(diào)控，冷藏單元通過導(dǎo)風(fēng)槽將冷氣導(dǎo)入并調(diào)控。對(duì)車廂內(nèi)冷凍冷藏單元體積比為1∶1，溫度分別設(shè)定為-15.0℃和3.0℃工況進(jìn)行了仿真和試驗(yàn)對(duì)比分析。研究表明，所構(gòu)建的多溫蓄冷車溫度模擬值與試驗(yàn)值的均方根誤差在0.7~1.1℃之間，總體偏差合理，可較好地反映多溫蓄冷車內(nèi)溫度場(chǎng)分布狀況。試驗(yàn)結(jié)果也表明，該多溫蓄冷車車廂冷凍、冷藏單元可有效控溫10h以上，滿足配送運(yùn)輸需要；平均溫度分別在-14.2~-12.9℃和3.4~4.2℃間波動(dòng)，波動(dòng)范圍分別為1.3℃和0.8℃，溫度絕對(duì)不均勻度系數(shù)S在1.2內(nèi)，較傳統(tǒng)蓄冷車平均溫度波動(dòng)值降低了73.7%，S值降低了50%以上。改變車廂內(nèi)冷凍冷藏單元體積比的進(jìn)一步仿真也表明，蓄冷車內(nèi)溫度場(chǎng)分布仍然均勻，可滿足實(shí)際運(yùn)輸需要。

摘要:為解決真空脈動(dòng)干燥中加熱板差異和氣流擾動(dòng)引起的物料干燥不均勻問題，設(shè)計(jì)了基于過零觸發(fā)控制的加熱板輻射強(qiáng)度控制硬件電路，將PID控制理論和離群點(diǎn)檢測(cè)方法相結(jié)合，提出了加熱板溫度離群點(diǎn)優(yōu)化積分分離PID控制策略，以含水率均勻一致的面片作為試驗(yàn)原料，以干燥均勻度為考核指標(biāo)，對(duì)控制系統(tǒng)的控制效果進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明：該控制系統(tǒng)可以有效縮小不同加熱板間的輻射強(qiáng)度差異，平均溫度控制精度±0.8℃，初始階段調(diào)節(jié)時(shí)間120s，在受到氣流擾動(dòng)干擾后能夠迅速恢復(fù)；在干燥均勻性方面，離群點(diǎn)優(yōu)化PID控制優(yōu)于獨(dú)立PID控制和整體PID控制，可以減小氣流擾動(dòng)對(duì)干燥整體均勻性的影響，面片干燥均勻度由90%左右提高到95%以上。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)對(duì)優(yōu)質(zhì)果品的快速無(wú)損篩選，設(shè)計(jì)了便攜式蘋果多品質(zhì)一體化無(wú)損檢測(cè)裝置。利用可見/近紅外光譜檢測(cè)平臺(tái)，獲取蘋果樣本的漫反射光譜信息，采用隨機(jī)蛙跳算法提取了可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的特征波長(zhǎng)，優(yōu)選出3個(gè)參數(shù)的10個(gè)共享特征波長(zhǎng)。在此基礎(chǔ)上，采用特征窄帶LED光源與光電二極管相結(jié)合的檢測(cè)方式，設(shè)計(jì)了漫反射檢測(cè)光路、窄帶LED環(huán)形光源、檢測(cè)探頭及控制電路等硬件系統(tǒng)。選取144個(gè)蘋果樣本，通過檢測(cè)裝置獲取漫反射特征電壓強(qiáng)度，由傳感器感光系數(shù)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的光強(qiáng)，建立了蘋果可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的多元線性回歸模型，預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)分別為0.8129、0.8073和0.7736，均方根誤差為0.6036°Brix、0.0636%和1.7325N?；赒T和Python3開發(fā)工具，采用Python語(yǔ)言開發(fā)了裝置的實(shí)時(shí)控制與分析軟件，植入蘋果多品質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了多品質(zhì)參數(shù)的同時(shí)檢測(cè)與分析。為測(cè)試該裝置的檢測(cè)精度和穩(wěn)定性，另選取46個(gè)樣本，每個(gè)樣本重復(fù)檢測(cè)8次，預(yù)測(cè)蘋果可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的相關(guān)系數(shù)分別為0.8096、0.7962和0.7589，均方根誤差0.6973°Brix、0.0703%和1.8323N，裝置重復(fù)采樣最大變異系數(shù)分別為0.0106、0.0116和0.0062。結(jié)果表明：基于多特征窄帶LED光源研發(fā)的低成本、便攜式無(wú)損檢測(cè)裝置可實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋果多品質(zhì)參數(shù)的實(shí)時(shí)無(wú)損檢測(cè)，可滿足農(nóng)戶田間生產(chǎn)及電商銷售優(yōu)質(zhì)果篩選要求。

摘要:為了能夠可靠、快速、便捷地檢測(cè)花生仁不同程度的霉變，研究了一種基于太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)、分別結(jié)合誤差反向傳播（Back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與支持向量機(jī)算法（Support vector machine，SVM）的霉變花生定性分析方法。為排除不同樣本帶來(lái)的偶然性，實(shí)驗(yàn)隨機(jī)采集花育36號(hào)、魯花9號(hào)兩個(gè)花生品種進(jìn)行霉變培養(yǎng)。依據(jù)花生的感官特征與前人的研究經(jīng)驗(yàn)，將花生分為正常、輕度霉變、中度霉變與嚴(yán)重霉變4類，采用太赫茲衰減全反射技術(shù)采集花生仁樣本光譜（波段0.3~3.6THz）。利用傅里葉變換方法對(duì)時(shí)域光譜信號(hào)進(jìn)行頻域變換并進(jìn)行加窗處理，然后對(duì)所得頻域信號(hào)進(jìn)行光學(xué)常數(shù)吸光度與吸收系數(shù)的提取，得到樣本的光學(xué)常數(shù)信號(hào)，并進(jìn)行特征波段篩選。在此基礎(chǔ)上分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性分析模型與SVM定性分析模型。實(shí)驗(yàn)表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)花育36號(hào)花生霉變模型的預(yù)測(cè)集識(shí)別正確率為88.57%，對(duì)魯花9號(hào)花生霉變模型的預(yù)測(cè)集識(shí)別正確率為91.40%；Lib-SVM模型對(duì)兩個(gè)品種花生霉變的二分類模型、3類霉變花生的三分類模型的預(yù)測(cè)集識(shí)別正確率均為100%。應(yīng)用太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)結(jié)合SVM算法檢測(cè)霉變花生仁效果良好，具有一定的可行性。

摘要:待宰環(huán)節(jié)顯著影響羊肉品質(zhì)，有必要研究待宰時(shí)間對(duì)肉羊應(yīng)激水平和羊肉品質(zhì)的影響。選取小尾寒羊?yàn)檠芯磕繕?biāo)，通過比較不同待宰時(shí)間（0、3、6、12、18、24h）對(duì)5h運(yùn)輸后小尾寒羊應(yīng)激水平和羊肉品質(zhì)的影響，建立適宜的待宰時(shí)長(zhǎng)，指導(dǎo)羊肉生產(chǎn)。結(jié)果表明，12h的待宰時(shí)間能夠提高肉羊肌糖原含量至(7.74±0.98)mg/g，降低最終pH值至5.57±0.14，提高了羊肉的嫩度。血漿皮質(zhì)醇質(zhì)量濃度和肌酸激酶活性隨待宰時(shí)間的延長(zhǎng)先下降后上升，在待宰12h時(shí)達(dá)到較低值，分別為(39.98±5.04)ng/mL和(277.64±19.88)U/L，表明待宰12h能使肉羊從運(yùn)輸所造成的應(yīng)激中得到緩解。此外，隨著待宰時(shí)間的延長(zhǎng)，小尾寒羊體質(zhì)量損失增加且在待宰時(shí)間達(dá)到24h后紅細(xì)胞壓積和血紅蛋白質(zhì)量濃度上升，分別達(dá)到(40.63±0.85)%和(14.01±0.23)g/dL，表明待宰時(shí)間過長(zhǎng)對(duì)小尾寒羊造成了新的應(yīng)激。綜合以上指標(biāo)，待宰12h能夠在保證小尾寒羊最低體質(zhì)量損失的情況下，使肉羊從應(yīng)激中得到緩解，提高其動(dòng)物福利水平和羊肉品質(zhì)。

摘要:全蛋液營(yíng)養(yǎng)全面，含有人體所需的蛋白質(zhì)、脂類、糖類和維生素等多種成分。基于腎病患者低磷飲食的需求，采用水滑石（Layered double hydroxide，LDH）吸附法減少全蛋液中磷的含量，開發(fā)一款低磷型液蛋制品，為腎病患者提供專用型飲食。實(shí)驗(yàn)研究了不同吸附溫度下，吸附時(shí)間、磷初始質(zhì)量濃度及LDH添加量對(duì)LDH磷吸附量及蛋白質(zhì)溶解度的影響，并對(duì)其動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行分析；同時(shí)探究了解吸液體積、解吸時(shí)間對(duì)LDH解吸特性的影響以及LDH重復(fù)利用情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在1~7h內(nèi)，吸附量與吸附時(shí)間成正比；各溫度下（20~45℃）吸附量和溶解度均隨磷初始質(zhì)量濃度的增加而升高；當(dāng)LDH添加量為10g/L時(shí)，各溫度下吸附效果均較好。在模型分析中，Langmuir等溫式和準(zhǔn)二級(jí)動(dòng)力學(xué)模型擬合度較高，尤其吸附溫度在25℃和30℃時(shí)擬合效果最佳。解吸實(shí)驗(yàn)中，最佳條件為解吸時(shí)間5h，液料比1.00L/g，且循環(huán)利用前2次可維持較好吸附效果。脫磷后必需氨基酸占總氨基酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)大于40%，必需氨基酸與非必需氨基酸的質(zhì)量百分比大于60%，對(duì)蛋白質(zhì)營(yíng)養(yǎng)性的影響較小。綜上可知，LDH是一種適于去除全蛋液中磷的吸附材料，可用于專用型液蛋制品的開發(fā)。

摘要:為實(shí)現(xiàn)農(nóng)用拖掛車的避障控制，設(shè)計(jì)了一種基于非線性模型預(yù)測(cè)控制的避障控制器?？紤]到農(nóng)用拖掛車的避障控制需要同時(shí)顧及拖車與掛車的位姿狀態(tài)，基于剛體運(yùn)動(dòng)學(xué)和非完整約束條件推導(dǎo)了農(nóng)用拖掛車的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，并基于該運(yùn)動(dòng)學(xué)模型建立了農(nóng)用拖掛車的位姿狀態(tài)預(yù)測(cè)模型。在此基礎(chǔ)上，基于改進(jìn)的禁區(qū)懲罰函數(shù)設(shè)計(jì)了優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，從而完成了基于非線性模型預(yù)測(cè)控制的農(nóng)用拖掛車避障控制器的設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明，農(nóng)用拖掛車避障控制器能夠在較復(fù)雜工況下同時(shí)控制拖車與掛車實(shí)現(xiàn)避障，農(nóng)用拖掛車各車橋端點(diǎn)軌跡與障礙物中心之間的最小距離減去障礙物半徑與安全裕度之和的結(jié)果均大于或等于0m。

摘要:數(shù)控機(jī)床的主軸熱平衡試驗(yàn)是進(jìn)行熱誤差建模和補(bǔ)償?shù)谋匾侄危菧?zhǔn)確獲得數(shù)控機(jī)床主軸的熱敏感點(diǎn)、溫度場(chǎng)和熱位移以及熱平衡時(shí)間等熱態(tài)特性的方法。本文提出一種基于改進(jìn)的自適應(yīng)漸消無(wú)跡卡爾曼濾波（Adaptive fading unscented Kalman filter, AFUKF）的快速辨識(shí)機(jī)床主軸選點(diǎn)溫升的方法。首先，在標(biāo)準(zhǔn)UKF中引入漸消因子，使用殘差歸一化自動(dòng)更新漸消因子，并將其引入增益矩陣，增強(qiáng)測(cè)量值在計(jì)算中的權(quán)重；其次，通過使用自適應(yīng)規(guī)則，動(dòng)態(tài)調(diào)整過程噪聲和測(cè)量噪聲協(xié)方差陣，減少外部擾動(dòng)對(duì)溫升預(yù)測(cè)的影響，以獲得更好的濾波性能。仿真結(jié)果表明，提出的機(jī)床主軸溫升快速辨識(shí)方法可以在很短的時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)選點(diǎn)的溫升，且預(yù)測(cè)結(jié)果與熱平衡試驗(yàn)結(jié)果吻合，驗(yàn)證了本文方法的可行性和有效性。

摘要:根據(jù)平面平臺(tái)型6-UPS并聯(lián)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，選取3個(gè)代表點(diǎn)的空間坐標(biāo)作為參數(shù)來(lái)描述動(dòng)平臺(tái)的位置和姿態(tài)，結(jié)合3個(gè)代表點(diǎn)之間的約束條件，建立9個(gè)參數(shù)的一次與二次多項(xiàng)式方程組，通過對(duì)方程組進(jìn)行消元處理，最終得到6個(gè)未知數(shù)表示的二次多項(xiàng)式方程。針對(duì)所獲得的二次多項(xiàng)式方程組特點(diǎn)，改進(jìn)傳統(tǒng)牛頓-拉夫森數(shù)值迭代算法，并將其用于并聯(lián)機(jī)器人的一般六維二次多項(xiàng)式方程數(shù)值求解，迭代算法收斂并可得到唯一解。數(shù)值算例表明，在同等條件下，傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)矩陣方法的計(jì)算時(shí)間為1.42~2.67ms，所提代表點(diǎn)算法計(jì)算時(shí)間為0.14~0.23ms，大大減少了計(jì)算時(shí)間，提高了收斂速度和計(jì)算效率，為并聯(lián)機(jī)器人高性能閉環(huán)實(shí)時(shí)控制奠定了良好基礎(chǔ)。

摘要:零耦合度（κ=0）且運(yùn)動(dòng)解耦的三平移一轉(zhuǎn)動(dòng)（3T1R）并聯(lián)操作手機(jī)構(gòu)，不僅其運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)分析簡(jiǎn)單且能得到解析解，實(shí)時(shí)控制也較容易。根據(jù)基于方位特征（POC）方程的并聯(lián)機(jī)構(gòu)拓?fù)湓O(shè)計(jì)理論和冗余支鏈消除奇異位置原理，設(shè)計(jì)了一種含冗余支鏈的3T1R并聯(lián)操作手機(jī)構(gòu)，對(duì)其進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析，主要包括POC集、自由度、運(yùn)動(dòng)解耦性以及耦合度分析，表明其耦合度為零且具有部分運(yùn)動(dòng)解耦性；根據(jù)提出的基于序單開鏈法的運(yùn)動(dòng)學(xué)建模原理，方便地求解出機(jī)構(gòu)的位置正解解析解；基于導(dǎo)出的位置逆解公式，分析了機(jī)構(gòu)的工作空間、轉(zhuǎn)動(dòng)能力及其奇異性條件；推導(dǎo)出機(jī)構(gòu)動(dòng)平臺(tái)的速度、加速度變化規(guī)律。

摘要:目前6支鏈Stewart并聯(lián)機(jī)構(gòu)位置正解無(wú)全解析解或全解析解推導(dǎo)困難，不利于程式化分析計(jì)算，本文設(shè)計(jì)4種6支鏈臺(tái)體型Stewart衍生構(gòu)型，并構(gòu)建了一種數(shù)值法和解析法相結(jié)合的半解析算法。通過添加6條虛擬支鏈，4種衍生構(gòu)型可重構(gòu)為同一種12-6臺(tái)體型拓?fù)錁?gòu)型；推導(dǎo)了重構(gòu)構(gòu)型的協(xié)調(diào)方程，并針對(duì)4種衍生構(gòu)型，推導(dǎo)了虛擬支鏈長(zhǎng)度的數(shù)值解；基于動(dòng)平臺(tái)上特征點(diǎn)之間的拓?fù)潢P(guān)系，推導(dǎo)了重構(gòu)構(gòu)型位置正解的全解析解。進(jìn)一步對(duì)比分析了半解析算法與傳統(tǒng)數(shù)值法在計(jì)算位姿正解時(shí)的精度、效率和穩(wěn)定性。數(shù)值算例表明，半解析算法的精度與穩(wěn)定性優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)值法至少2倍，但傳統(tǒng)數(shù)值法的效率是半解析算法的7倍；同時(shí)得到了半解析算法的3點(diǎn)構(gòu)型選取原則。

摘要:對(duì)一種可快速行走、承載能力大及側(cè)向解耦較好的串并混聯(lián)四足仿生機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模與分析。闡述了腿部機(jī)構(gòu)的布局，進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，建立了具有顯式的線速度雅可比矩陣，并推導(dǎo)了各構(gòu)件的速度與末端線速度的顯式表達(dá)式。采用Lagrange方程建立了顯式的腿部機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)方程，推導(dǎo)了腿部機(jī)構(gòu)的逆動(dòng)力學(xué)方程。通過實(shí)例對(duì)腿部機(jī)構(gòu)的逆動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行驗(yàn)證，分析了步長(zhǎng)對(duì)驅(qū)動(dòng)液壓缸最大輸出力的影響規(guī)律；依據(jù)逆動(dòng)力學(xué)方程建立了仿生機(jī)器人的移動(dòng)能耗性能指標(biāo)，并對(duì)仿生機(jī)器人的移動(dòng)能耗進(jìn)行了分析。實(shí)例與分析表明，動(dòng)力學(xué)方程理論推導(dǎo)正確；在腿部足端著地的瞬間各驅(qū)動(dòng)液壓缸產(chǎn)生最大輸出力，與抬腿高度無(wú)關(guān)；在直線行走和側(cè)向行走時(shí)，隨著步長(zhǎng)的增加，液壓缸輸出力單調(diào)增大；在腿部機(jī)構(gòu)側(cè)向行走時(shí)，3個(gè)驅(qū)動(dòng)缸中側(cè)擺缸輸出力最大。

摘要:傅里葉非圓齒輪驅(qū)動(dòng)的差速泵在負(fù)載工況下有明顯的周期性沖擊現(xiàn)象，而在空載狀態(tài)不存在。為提升差速泵運(yùn)行平穩(wěn)性，開展數(shù)值計(jì)算和試驗(yàn)研究，首先建立差速泵數(shù)值計(jì)算模型，利用數(shù)值計(jì)算方法對(duì)差速泵流場(chǎng)和驅(qū)動(dòng)非圓齒輪進(jìn)行流固耦合計(jì)算。計(jì)算結(jié)果表明，差速泵在吸、排液工況交替瞬間，葉輪存在轉(zhuǎn)矩突變現(xiàn)象，主要原因是葉輪旋轉(zhuǎn)對(duì)進(jìn)、出口關(guān)閉或打開瞬間形成了水錘效應(yīng)。為此，對(duì)差速泵葉輪邊緣進(jìn)行微圓角優(yōu)化處理以形成流場(chǎng)過渡區(qū)。仿真結(jié)果顯示，葉輪優(yōu)化后的輸入軸周期性轉(zhuǎn)矩突變峰值至少可降低21.58%，且吸、排液腔壓力分布更為均勻。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，轉(zhuǎn)矩變化趨勢(shì)及轉(zhuǎn)矩突變點(diǎn)基本吻合，2個(gè)葉輪優(yōu)化后轉(zhuǎn)矩最大變化幅度平均降低51.20%。結(jié)果表明，差速泵葉輪邊緣對(duì)轉(zhuǎn)矩特性影響較大，葉輪邊緣優(yōu)化對(duì)減弱水錘效應(yīng)及改善葉輪轉(zhuǎn)矩特性非常有效。

摘要:為了提高液壓系統(tǒng)控制精度，通過分析幾種常用驅(qū)動(dòng)策略下閥芯的動(dòng)態(tài)特性以及進(jìn)油口壓力對(duì)動(dòng)態(tài)特性的影響，提出了一種可適應(yīng)進(jìn)油口壓力變化的多級(jí)電壓激勵(lì)驅(qū)動(dòng)策略，與常用的雙電壓激勵(lì)策略相比具有更好的動(dòng)態(tài)特性，閥芯開啟、關(guān)閉時(shí)間分別降至2.2、1.7ms，線圈熱功率降低了68.5%。設(shè)計(jì)了一種通過PWM調(diào)制、可輸出0~60V之間任一電壓的驅(qū)動(dòng)電路。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行整定，可實(shí)現(xiàn)液壓缸位移的精確控制。在自適應(yīng)電壓激勵(lì)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合控制策略下，恒流量液壓系統(tǒng)液壓缸位移誤差在-0.3~0.3mm之間，變流量液壓系統(tǒng)液壓缸位移誤差在-0.5~0.5mm之間。