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摘要:農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)是實(shí)施精細(xì)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，可有效減輕農(nóng)機(jī)操作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，提高作業(yè)精度與作業(yè)效率。經(jīng)典的農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)包括定位測(cè)姿、路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制，針對(duì)這3項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，分別闡述了基于全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、機(jī)器視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及多傳感器信息融合的農(nóng)機(jī)定位測(cè)姿方法，總結(jié)歸納了農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)中的全局路徑與局部路徑規(guī)劃算法，以及農(nóng)機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、導(dǎo)航?jīng)Q策控制方法、轉(zhuǎn)向制動(dòng)控制系統(tǒng)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)機(jī)智能導(dǎo)航技術(shù)受到越來越多的關(guān)注，保證作業(yè)安全與提高作業(yè)效率成為農(nóng)機(jī)智能導(dǎo)航不同于傳統(tǒng)自動(dòng)導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)。以激光雷達(dá)和RGB相機(jī)為例綜述了農(nóng)機(jī)自主避障技術(shù)，并從協(xié)同導(dǎo)航模式、通信技術(shù)、協(xié)同控制、遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)等角度闡明了多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。最后，結(jié)合無人農(nóng)場(chǎng)和智慧農(nóng)業(yè)對(duì)農(nóng)機(jī)智能導(dǎo)航技術(shù)未來的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

摘要:為解決航空施藥作業(yè)時(shí)霧滴粒徑變量精細(xì)控制的難題，采用二次回歸正交試驗(yàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法建立了二次殘差補(bǔ)償霧滴粒徑模型。在以Aerial-E型電動(dòng)轉(zhuǎn)籠霧化器為控制對(duì)象的霧化試驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行了二次回歸正交試驗(yàn)，分析了霧滴粒徑與風(fēng)速、施藥流速、霧化器轉(zhuǎn)速之間的相關(guān)性，建立了霧滴粒徑模型；為了提高霧滴粒徑模型預(yù)測(cè)精度，添加補(bǔ)償因子建立了第1次優(yōu)化霧滴粒徑補(bǔ)償模型；利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建了第2次殘差預(yù)測(cè)模型，將第2次殘差預(yù)測(cè)模型與第1次優(yōu)化霧滴粒徑補(bǔ)償模型線性疊加，得到了二次殘差補(bǔ)償霧滴粒徑模型。為驗(yàn)證二次殘差補(bǔ)償霧滴粒徑模型的有效性，進(jìn)行了模型驗(yàn)證試驗(yàn)與對(duì)比試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明，二次殘差補(bǔ)償霧滴粒徑模型預(yù)測(cè)偏差絕對(duì)值最大為10.78%，其預(yù)測(cè)值與測(cè)量值的決定系數(shù)R2為0.95，比無補(bǔ)償霧滴粒徑模型提高了0.06，比第1次優(yōu)化霧滴粒徑補(bǔ)償模型提高了0.05。將二次殘差補(bǔ)償霧滴粒徑模型進(jìn)行了等效變形，得到了電動(dòng)轉(zhuǎn)籠二次殘差補(bǔ)償霧化模型，基于該模型設(shè)計(jì)了電動(dòng)轉(zhuǎn)籠霧化系統(tǒng)，并進(jìn)行了系統(tǒng)應(yīng)用試驗(yàn)，結(jié)果表明，該系統(tǒng)霧滴粒徑設(shè)定值與測(cè)量值的決定系數(shù)R2為0.94，霧滴相對(duì)分布跨度均小于1.6，實(shí)現(xiàn)了在恒定風(fēng)速、施藥流速條件下霧滴粒徑的控制。本研究結(jié)果可實(shí)現(xiàn)航空施藥作業(yè)時(shí)霧滴粒徑變量精細(xì)控制。

摘要:為研究因風(fēng)脅迫產(chǎn)生的霧滴飄移對(duì)霧滴沉積分布的影響規(guī)律，設(shè)計(jì)了三因素三水平的噴霧飄移沉積試驗(yàn)，測(cè)定了不同條件下的霧滴沉積量分布。為更好描述霧滴飄移沉積分布情況，建立了基于正態(tài)分布概率密度函數(shù)的雙峰分布式數(shù)學(xué)模型，系統(tǒng)地表達(dá)了沉積范圍與沉積量的關(guān)系，分析了各水平因素對(duì)雙峰分布式中各參數(shù)的影響。結(jié)果表明，沉積量參數(shù)k1與k2變化規(guī)律相反，隨著噴霧高度、噴霧壓力和橫風(fēng)風(fēng)速的增加，k1減小而k2增大，質(zhì)量由第1峰值分布向第2峰值分布轉(zhuǎn)移；雙峰分布的2個(gè)位置參數(shù)μ1、μ2具有相同的變化趨勢(shì)，均隨著風(fēng)速、高度的升高而增大，隨噴霧壓力的升高而減小，因此增大噴霧壓力可以減小中心飄移距離；第1和第2峰值分布的范圍（尺度參數(shù)σ1、σ2）均隨著噴霧高度和風(fēng)速的增加而增加，沉積量分布更加分散；增大噴霧壓力可以有效減少第一峰值的質(zhì)量分散，但對(duì)第2峰值分布無影響。本文探究了不同強(qiáng)度橫風(fēng)作用、噴霧高度和噴霧壓力對(duì)霧滴飄移沉積分布的影響，可為優(yōu)化農(nóng)藥噴霧技術(shù)和增強(qiáng)霧滴抗飄移能力提供參考。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于GNSS的智能水田旋耕平地機(jī)，將兩個(gè)GNSS天線分別固定在旋耕平地機(jī)兩端，以天線高程定位數(shù)據(jù)與俯仰角數(shù)據(jù)作為旋耕平地機(jī)高程與傾角信息，采用模糊PID控制算法，通過向電液比例換向閥輸入驅(qū)動(dòng)電壓信號(hào)控制調(diào)節(jié)油缸伸縮，使旋耕平地機(jī)繞中間旋轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動(dòng)或沿滑槽上下移動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)具的水平與高度調(diào)節(jié)。設(shè)計(jì)了一種蓄能器、液壓泵協(xié)同工作的液壓系統(tǒng)，提出了基于最小二乘法的基準(zhǔn)面生成方法。為驗(yàn)證智能水田旋耕平地機(jī)的工作性能，在水稻、小麥等不同前茬作物以及砂質(zhì)土、粘質(zhì)土、壤土等不同土壤類型條件下，對(duì)其進(jìn)行了水田平整試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，智能水田旋耕平地機(jī)平整效果較好，平整度達(dá)到3cm左右。該系統(tǒng)穩(wěn)定性較好，適應(yīng)性強(qiáng)，對(duì)水田平整度有較大的改善，平整后的水田滿足水稻種植的農(nóng)藝要求。

摘要:針對(duì)高速作業(yè)條件下芯鏵式開溝器阻力過大的問題，基于狗獾犬齒曲面的高效低阻貫穿結(jié)構(gòu)，提出了一種開溝器仿生設(shè)計(jì)方法。對(duì)狗獾犬齒進(jìn)行三維掃描，獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用Matlab軟件擬合了4條狗獾犬齒曲線，設(shè)計(jì)并加工了4種滑動(dòng)式開溝裝置，并進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)分析。在作業(yè)深度50mm條件下，以開溝裝置類型、作業(yè)速度為試驗(yàn)因素，以水平方向作業(yè)阻力為主要指標(biāo)，以開溝裝置開出溝形的溝深、溝寬、側(cè)壟高和側(cè)壟寬為次要指標(biāo)，進(jìn)行了土槽試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，在同一作業(yè)速度下，優(yōu)化的各滑動(dòng)式開溝裝置的阻力均比標(biāo)準(zhǔn)芯鏵式開溝器小。在作業(yè)速度為3.6、5.4、7.2km/h的條件下，優(yōu)化的滑動(dòng)式開溝裝置比標(biāo)準(zhǔn)芯鏵式開溝器作業(yè)阻力分別降低8.04%、8.15%、8.71%；標(biāo)準(zhǔn)芯鏵式開溝器與優(yōu)化的滑動(dòng)式開溝裝置所開溝形的溝深、溝寬、側(cè)壟高和側(cè)壟寬的變異系數(shù)均低于5%。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有水稻缽苗移栽機(jī)移栽行距固定、不能適應(yīng)南方雙季稻區(qū)不同行距移栽農(nóng)藝要求的問題，在歩距式水稻插秧機(jī)基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種取苗軌跡簡(jiǎn)單、實(shí)用及性能可靠的變行距缽苗移栽裝置。根據(jù)缽苗最佳拔取角度與取、投苗位置要求，確定取苗運(yùn)動(dòng)軌跡，設(shè)計(jì)取苗連桿機(jī)構(gòu)，建立運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，并應(yīng)用Matlab對(duì)機(jī)構(gòu)模型進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)；根據(jù)取苗連桿機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)參數(shù)與缽苗下落姿態(tài)的要求，設(shè)計(jì)苗夾開合與旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)控制凸輪，并進(jìn)行取苗連桿機(jī)構(gòu)與苗夾機(jī)構(gòu)之間運(yùn)動(dòng)同步性的運(yùn)動(dòng)仿真分析；為滿足缽苗經(jīng)過輸苗筒后下落至水田時(shí)刻的一致，以保證移栽時(shí)缽苗株距均勻性，對(duì)輸苗筒的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)進(jìn)行了理論分析及設(shè)計(jì)；進(jìn)行不同取苗速度、不同行距的移栽試驗(yàn)，平均取苗成功率達(dá)到89.96%，平均倒苗率3.45%，表明該裝置具有較好的移栽效果，可應(yīng)用于水稻缽苗變行距移栽作業(yè)。

摘要:為探究剛?cè)狁詈辖Y(jié)構(gòu)在玉米摘穗中的減損作用及機(jī)理，以板式摘穗機(jī)構(gòu)和具有緩沖彈簧的輪式摘穗機(jī)構(gòu)為2種基本結(jié)構(gòu)，以剛性觸穗表面和柔性觸穗表面為2種基本表面，構(gòu)建4種摘穗機(jī)構(gòu)作為研究對(duì)象，進(jìn)行摘穗速度下的玉米果穗碰撞試驗(yàn)，分析碰撞參數(shù)和籽粒損失情況。結(jié)果顯示，剛?cè)狁詈辖Y(jié)構(gòu)可有效改變碰撞參數(shù)，并降低果穗籽粒損失。緩沖彈簧可縮短果穗的碰撞時(shí)間，當(dāng)輪式摘穗機(jī)構(gòu)觸穗表面分別為剛性、柔性材料時(shí)，碰撞時(shí)間比板式摘穗機(jī)構(gòu)分別縮短62.2%、67.3%，碰撞沖量降低60.6%、76.0%，掉粒質(zhì)量降低14.4%、25.6%。柔性觸穗表面可降低果穗受到的沖擊力，在板式和輪式摘穗機(jī)構(gòu)上，柔性觸穗表面的果穗碰撞時(shí)間比剛性觸穗表面分別延長(zhǎng)78.4%、53.8%，最大沖擊力降低45.1%、55.2%，碰撞沖量降低19.9%、51.2%，掉粒質(zhì)量降低34.1%、42.8%。本研究可為玉米摘穗割臺(tái)的減損設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。

摘要:為了研究水稻收獲秸稈處理方式對(duì)東北稻區(qū)秸稈還田效果、耕整地質(zhì)量、水稻生長(zhǎng)和產(chǎn)量的影響，以及進(jìn)行收益綜合評(píng)價(jià)，本文根據(jù)秸稈還田的農(nóng)藝要求，結(jié)合不同秸稈處理機(jī)具，設(shè)置了3種秸稈處理方式：收獲時(shí)粉碎拋撒（CK，聯(lián)合收獲機(jī)自帶粉碎拋撒裝置）、收獲后秸稈處理1（T1，聯(lián)合收獲機(jī)自帶粉碎拋撒裝置+收獲后二次拋撒）、收獲后秸稈處理2（T2，聯(lián)合收獲機(jī)不帶粉碎拋撒裝置+收獲后粉碎拋撒），進(jìn)行了秸稈還田對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明，3種秸稈處理方式均能實(shí)現(xiàn)秸稈全量還田，能夠保證正常的田間機(jī)具作業(yè)和水稻生長(zhǎng)。其中，T2的綜合效果最優(yōu)，能實(shí)現(xiàn)較好的秸稈粉碎拋撒效果和秸稈掩埋效果，有較高的水稻地上部生物量及產(chǎn)量。在秸稈粉碎拋撒質(zhì)量方面，T2與CK、T1相比，其秸稈粉碎平均長(zhǎng)度及秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率均有顯著性差異，均優(yōu)于CK、T1；秸稈拋撒均勻程度顯著優(yōu)于CK，與T1無顯著性差異。在后期耕整地質(zhì)量方面，T2與CK相比，其地表以下和8cm深度以下的植被覆蓋率均有顯著性差異，均優(yōu)于CK；T2與T1相比，其地表以下植被覆蓋率有顯著性差異，8cm深度以下植被覆蓋率無顯著性差異。在水稻生長(zhǎng)及產(chǎn)量方面，T1和T2處理的產(chǎn)量較CK分別提高1.5%和4.4%，且T2與CK達(dá)到顯著性差異。本研究結(jié)果可為東北稻區(qū)水稻秸稈處理方式及配套機(jī)具的選擇提供理論參考。

摘要:針對(duì)深施型液肥穴施肥機(jī)存在損傷作物、穴口寬度大和噴肥效率低等問題，設(shè)計(jì)了一種深施型斜置式液肥穴施肥機(jī)?；谛敝檬皆ê蛥?shù)反求求解設(shè)計(jì)思想，借助人機(jī)交互平臺(tái)，設(shè)計(jì)關(guān)鍵部件扎穴機(jī)構(gòu)，優(yōu)化了機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)與工作參數(shù)，分析了噴肥針進(jìn)肥接口運(yùn)動(dòng)軌跡。根據(jù)噴肥針入土、出土噴肥技術(shù)特點(diǎn)，運(yùn)用差動(dòng)輪系傳動(dòng)和空間凸輪機(jī)構(gòu)的組合傳動(dòng)形式，設(shè)計(jì)了關(guān)鍵部件液肥分配機(jī)構(gòu)，減少了輸肥管路復(fù)雜的連接配置，構(gòu)建了出肥軟管接口運(yùn)動(dòng)模型，解析了滿足于進(jìn)肥軟管接口協(xié)同運(yùn)動(dòng)機(jī)理。進(jìn)行了深施型斜置式液肥穴施肥機(jī)田間性能檢測(cè)試驗(yàn)，結(jié)果表明，該機(jī)扎穴性能優(yōu)越，肥料噴射均勻，對(duì)作物的機(jī)械損傷小，穴口寬度、作物損傷率、施肥量和施肥深度分別為45.0mm、0.3%、28.5mL/次和102mm，各項(xiàng)指標(biāo)與前期設(shè)計(jì)差異較小，且符合農(nóng)藝要求。

摘要:針對(duì)液肥穴施肥機(jī)斜置式扎穴機(jī)構(gòu)扎穴時(shí)，觸土部件-針體所受三向阻力變化規(guī)律以及土壤動(dòng)態(tài)行為特性難以直接通過試驗(yàn)獲取問題，通過采用Drucker-Prager屈服準(zhǔn)則構(gòu)建穴施土壤有限元模型，運(yùn)用ADAMS運(yùn)動(dòng)學(xué)分析模塊獲得扎穴機(jī)構(gòu)噴肥針扎穴軌跡，利用ANSYS/LS-DYNA顯示動(dòng)力學(xué)軟件建立噴肥針與土壤互作仿真模型。以Z軸方向針體所受最大壓力（均指絕對(duì)值）為測(cè)量指標(biāo)，工作參數(shù)為影響因素，進(jìn)行噴肥針單向受力虛擬和臺(tái)架對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明，壓力皆隨前進(jìn)速度和扎穴機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速的增大先增大后減小，仿真和試驗(yàn)數(shù)據(jù)接近，變化趨勢(shì)基本相同。以噴肥針前進(jìn)速度0.62m/s、扎穴機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速70r/min及斜置角20°為仿真工作參數(shù)，對(duì)針體進(jìn)行三向阻力以及土壤動(dòng)態(tài)行為仿真分析，可知噴肥針在3個(gè)方向的阻力先增大后減小。0~0189s內(nèi)即噴肥針入土過程，針體在X軸方向阻力緩慢上升，說明噴肥針對(duì)前進(jìn)方向土壤擾動(dòng)較小；針體在Z軸方向上阻力增大較快，說明噴肥針沖擊土壤作用較強(qiáng)，土壤受到針尖剪切致使應(yīng)力主要集中在此方向上，在0.189s阻力達(dá)到最大值21.69N；針體在Y軸方向上阻力較小，說明噴肥針擠壓土壤作用較弱，在0.189s阻力達(dá)到最大值8.56N。0.189~0.214s內(nèi)即噴肥針原位置自身擺動(dòng)過程，針體在X軸方向阻力增大趨勢(shì)變快，說明噴肥針對(duì)前進(jìn)方向土壤產(chǎn)生較大擾動(dòng)；其他兩個(gè)方向阻力基本保持不變。0.214~0.350s內(nèi)即噴肥針出土過程，噴肥針在Z軸和Y軸方向阻力逐漸減小直至變?yōu)?；其中在0.214~0.238s內(nèi)，針體在X軸方向阻力瞬間增大，說明噴肥針對(duì)前進(jìn)方向土壤產(chǎn)生強(qiáng)烈擠壓，0.238s達(dá)到最大值31.87N。在整個(gè)扎穴過程中，穴口形成是噴肥針出土過程自身的擺動(dòng)姿態(tài)與前進(jìn)方向土壤擾動(dòng)引起的，因此針體沿X軸方向阻力影響顯著，符合實(shí)際扎穴規(guī)律。

摘要:為提高大蒜收獲機(jī)對(duì)不同種植模式、不同行距大蒜機(jī)械化收獲的適應(yīng)性，設(shè)計(jì)了集扶禾、破土、輸送、斷秧、集果于一體的大蒜聯(lián)合收獲機(jī)，并對(duì)其關(guān)鍵功能部件進(jìn)行了深入研究。將扶禾、起送蒜、破土、齊蒜斷秧等大蒜收獲所必需的功能集中設(shè)置，構(gòu)建相對(duì)獨(dú)立的收獲單元功能模塊。用戶可根據(jù)需要加掛收獲單元功能模塊，配合輸送單元，實(shí)現(xiàn)1~n行大蒜聯(lián)合收獲機(jī)的自由組合。同時(shí)，收獲單元功能模塊之間間距可在0~300mm或更大范圍內(nèi)無級(jí)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)70~420mm之間不同行距大蒜的機(jī)械化收獲。建立了大蒜拉拔力理論分析模型，在對(duì)影響因素研究的基礎(chǔ)上，得到了結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)拉拔力影響的規(guī)律。試驗(yàn)表明，拉拔力隨大蒜假莖包角增加而增大；當(dāng)同步帶張緊力超過2800N時(shí)，同步帶所提供的拉拔力大于松土后大蒜所需拉拔力，可保證大蒜拉拔收獲順利完成。建立了破土力理論分析模型，得到了箭鏟入土角、箭鏟入土深度、整機(jī)前進(jìn)速度等參數(shù)對(duì)破土力的影響規(guī)律。正交試驗(yàn)結(jié)果表明：入土深度、土壤濕度對(duì)箭鏟破土力影響顯著；當(dāng)土壤濕度為30%、入土深度為80mm時(shí)，破土力為520N。樣機(jī)田間試驗(yàn)結(jié)果表明，大蒜聯(lián)合收獲機(jī)的各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)均滿足設(shè)計(jì)預(yù)期效果，大蒜收凈率為98.3%、總損失率為3.5%、生產(chǎn)率為0.14hm2/h。

摘要:為提升中國(guó)甜菜收獲機(jī)械的自動(dòng)化水平和作業(yè)性能，依托前期研制的4LT-A型牽引式甜菜聯(lián)合收獲機(jī)和4LTSYT-A型甜菜自動(dòng)對(duì)行收獲田間模擬試驗(yàn)臺(tái)，對(duì)自動(dòng)對(duì)行系統(tǒng)進(jìn)行了總體結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵部件設(shè)計(jì)及參數(shù)確定。以漏挖率、破損率和反應(yīng)時(shí)間為自動(dòng)對(duì)行性能指標(biāo)，以復(fù)位彈簧預(yù)緊力、前進(jìn)速度、偏離距離、液壓流量、供油壓力及株距為試驗(yàn)因素進(jìn)行了單因素臺(tái)架試驗(yàn)，分析了各因素對(duì)各性能指標(biāo)的影響顯著性和影響規(guī)律。方差分析和直觀分析結(jié)果表明，彈簧預(yù)緊力、前進(jìn)速度、偏離距離和液壓流量均對(duì)各性能指標(biāo)影響顯著，供油壓力和株距對(duì)各性能指標(biāo)影響不顯著。隨彈簧預(yù)緊力的增大（53~346N），反應(yīng)時(shí)間增加，漏挖率和破損率先減小后增大，當(dāng)預(yù)緊力為198N時(shí)，漏挖率和破損率最低，分別為2.34%、3.77%；隨前進(jìn)速度的增加（0.4~2.0m/s），漏挖率和破損率逐漸增大，反應(yīng)時(shí)間逐漸減小并趨于穩(wěn)定；液壓流量在15~35L/min變化時(shí)，漏挖率逐漸減小，反應(yīng)時(shí)間和破損率先減小后增加，當(dāng)液壓流量q=25L/min時(shí)，破損率和反應(yīng)時(shí)間最小，分別為3.77%、0.47s；各性能指標(biāo)隨偏離距離的增加而逐漸增加，自動(dòng)對(duì)行系統(tǒng)在偏離距離0~60mm范圍內(nèi)的適應(yīng)性較好。

摘要:針對(duì)目前預(yù)切種式寬窄行甘蔗種植機(jī)排種系統(tǒng)存在排種不均、合格率低、漏種率高、耗種多、卡種堵塞嚴(yán)重等問題，通過ADAMS進(jìn)行仿真虛擬試驗(yàn)分析及試驗(yàn)研究，設(shè)計(jì)了一種由轉(zhuǎn)向?qū)Я饔行蚣釞C(jī)構(gòu)和單輥排種器構(gòu)成的甘蔗預(yù)切種排種系統(tǒng)。通過自行搭建的試驗(yàn)平臺(tái),研究了轉(zhuǎn)向?qū)Я饔行蚣釞C(jī)構(gòu)和單輥排種器的集蔗箱彈性控流板結(jié)構(gòu)形式、側(cè)板夾角及排種輥轉(zhuǎn)速等參數(shù)對(duì)排種性能的影響。研究結(jié)果表明：自動(dòng)轉(zhuǎn)向?qū)Я饔行蚣岷细衤蕿?5.1%；單輥排種器的集蔗箱彈性控流板結(jié)構(gòu)對(duì)排種合格率具有極顯著影響，側(cè)板夾角和排種輥轉(zhuǎn)速對(duì)排種合格率具有顯著影響；單輥排種器優(yōu)化參數(shù)組合為：兩段圓弧式集蔗箱彈性控流板結(jié)構(gòu)、集蔗箱兩側(cè)板夾角為105°、排種輥轉(zhuǎn)速為6r/min（理論排種速度：0.83s/根）。最后進(jìn)行了優(yōu)化組合參數(shù)的驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明：排種平均合格率為91.0%、平均漏種率為4.5%、平均堵塞率為0.5%，排種均勻性顯著提高。

摘要:為探究帶分流葉片離心泵內(nèi)長(zhǎng)短葉片尾緣形狀對(duì)其性能與動(dòng)靜干涉的影響，對(duì)長(zhǎng)短葉片尾緣壓力面與吸力面分別進(jìn)行不同厚度切削，采用SST-SAS湍流模型對(duì)各方案進(jìn)行非定常數(shù)值模擬，結(jié)合外特性與PIV試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證其計(jì)算準(zhǔn)確性，并基于壓力脈動(dòng)、渦量分布分析泵內(nèi)動(dòng)靜干涉變化。研究結(jié)果表明：離心泵長(zhǎng)短葉片尾緣壓力面切削PSF可有效提高離心泵額定流量點(diǎn)效率，且切削厚度越大，效果越顯著，長(zhǎng)短葉片尾緣壓力面切削PSF還可有效改善額定流量下的離心泵動(dòng)靜干涉效應(yīng)，減小壓力脈動(dòng)能量損耗，提高離心泵性能，并延長(zhǎng)葉片使用壽命，而吸力面切削SSF則會(huì)大幅加劇離心泵動(dòng)靜干涉效應(yīng)。壓力脈動(dòng)與渦量頻域分布說明，離心泵葉輪流道內(nèi)動(dòng)靜干涉主要頻率成分為軸頻及其倍頻，蝸殼流道內(nèi)動(dòng)靜干涉的主頻與次主頻分別為fB與0.5fB。對(duì)比各方案長(zhǎng)短葉片尾緣附近主頻渦量得出，短葉片尾緣切削效應(yīng)較長(zhǎng)葉片更為顯著。短葉片經(jīng)過隔舌時(shí)渦結(jié)構(gòu)演化程度較長(zhǎng)葉片更為劇烈，這一現(xiàn)象導(dǎo)致了長(zhǎng)短葉片尾緣附近動(dòng)靜干涉的差異性，由此產(chǎn)生次主頻0.5fB。

摘要:為了保證雙向軸流泵葉片安放角的可調(diào)節(jié)性，在葉輪結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)，葉片與輪轂之間均會(huì)保留一定的間隙，并且該間隙也會(huì)隨著葉片安裝角的調(diào)節(jié)而發(fā)生改變。根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)，葉輪葉根間隙設(shè)計(jì)不合理會(huì)對(duì)軸流泵水力性能產(chǎn)生顯著影響。為了探究葉根間隙在不同流量下對(duì)雙向軸流泵正、反運(yùn)行工況下水力性能的影響，設(shè)計(jì)了5種葉根徑向間隙半徑（0、1、3、5、8mm），基于CFX對(duì)5種方案在不同運(yùn)行工況下的水力性能與內(nèi)部流態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)模擬，并將計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)測(cè)量值進(jìn)行了驗(yàn)證對(duì)比。研究結(jié)果表明：當(dāng)葉根徑向間隙大于一定數(shù)值時(shí)，雙向軸流泵在正、反運(yùn)行工況下的揚(yáng)程與扭矩會(huì)出現(xiàn)明顯下降。在大流量條件下，泵效率由于葉根徑向間隙半徑增加而產(chǎn)生的下降幅度較大，正、反運(yùn)行工況下泵效率最大下降5.72個(gè)百分點(diǎn)和3.48個(gè)百分點(diǎn)。在研究葉輪流道內(nèi)部的流場(chǎng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，正、反運(yùn)行工況下的間隙泄漏量均隨著葉根徑向間隙半徑的增大而上升。對(duì)于葉輪出口處的速度分布而言，輪轂附近的軸向速度與絕對(duì)速度環(huán)量受葉根徑向間隙半徑影響較為明顯，均隨著間隙增大而呈現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì)。

摘要:為了研究全貫流泵回流間隙對(duì)泵水力性能的影響，利用CFD軟件對(duì)全貫流泵裝置進(jìn)行了數(shù)值模擬計(jì)算，分析了全貫流泵裝置的流動(dòng)特性和水力性能，并通過模型試驗(yàn)驗(yàn)證了計(jì)算數(shù)據(jù)的可靠性。研究結(jié)果顯示：回流間隙對(duì)全貫流泵的水力性能有較大的影響，且隨著電機(jī)轉(zhuǎn)子間隙的增大，泵裝置在設(shè)計(jì)工況下的效率和揚(yáng)程均逐漸降低。當(dāng)回流間隙為0.65mm時(shí)，全貫流泵在設(shè)計(jì)工況下的揚(yáng)程為3.05m，效率為82.46%，最高效率為82.66%。當(dāng)回流間隙為2mm時(shí)，全貫流泵在設(shè)計(jì)工況下的揚(yáng)程為2.92m，效率為80.85%，最高效率為81.27%，兩種回流間隙的泵裝置在設(shè)計(jì)工況下的揚(yáng)程差值為0.13m，效率差值為1.61個(gè)百分點(diǎn)。隨著流量的增大，全貫流泵葉輪進(jìn)出口的壓差逐漸減小，間隙回流流量也逐漸減小，間隙回流對(duì)葉輪進(jìn)出口的流態(tài)影響也減小。距離輪緣越近，回流對(duì)流態(tài)的影響越大。隨著回流間隙的增大，全貫流泵的間隙流量變大，間隙回流對(duì)葉輪進(jìn)出口的流態(tài)影響增大，葉輪的做功能力逐漸變差，全貫流泵的揚(yáng)程和效率均逐漸下降。

摘要:為探究變化背景下安徽省干濕指數(shù)時(shí)空分布格局，利用安徽省1957—2016年的逐日氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，在采用區(qū)域修正模式的FAO 56 Penman-Monteith模型計(jì)算潛在蒸散量（ET0）的基礎(chǔ)上，通過云模型定量描述近60年安徽省干濕指數(shù)（AI）的時(shí)空分布特征、均勻性和穩(wěn)定性。結(jié)果表明：安徽省AI、ET0呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，傾向率分別為-0.006a-1和-0583mm/a，降水量P呈現(xiàn)1155mm/a的上升趨勢(shì)，ET0和P的相向趨勢(shì)造成了AI的逐漸降低，近60年安徽省總體呈現(xiàn)變濕趨勢(shì)。相較于ET0與AI，P最為離散，穩(wěn)定性最差。在四季尺度上，以夏季為主導(dǎo)（-0.012a-1）的夏秋冬AI降低為安徽省干濕變化主要特征，AI超熵值由高到低依次為夏季、秋季、春冬季，不確定性逐漸降低；四季ET0變化熵值均低于年均熵值，四季ET0模糊性與隨機(jī)性較差，冬季ET0具有最大不穩(wěn)定性；夏冬季節(jié)的雨雪增加與春秋季降水量減少是安徽省四季降水格局的主要表現(xiàn)形式，且夏季降水增加趨勢(shì)顯著（2 467mm/a），同時(shí)表現(xiàn)出最大的不均勻性和不穩(wěn)定性。在空間尺度上，AI、ET0和P均呈現(xiàn)皖南至皖北的梯度變化特征，〖JP〗出現(xiàn)非平滑緯度地帶性現(xiàn)象，空間上各區(qū)域熵與超熵均高于時(shí)間序列，空間上AI的分布更為離散、不穩(wěn)定。

摘要:受云雨天氣和衛(wèi)星自身回訪周期的影響，縣域尺度水稻種植面積的提取往往難以獲取完整時(shí)間序列的高空間分辨率影像，利用單一MODIS數(shù)據(jù)導(dǎo)致提取精度不高。針對(duì)上述問題以河南省優(yōu)良水稻種植區(qū)原陽縣為例，采用增強(qiáng)型自適應(yīng)反射率時(shí)空融合模型(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model，ESTARFM)，融合中高分辨率的Landsat數(shù)據(jù)和高時(shí)間分辨率的MODIS數(shù)據(jù)，獲取完整時(shí)間序列的歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index，NDVI）數(shù)據(jù)，經(jīng)過TIMESAT濾波平滑處理后，利用研究區(qū)內(nèi)水稻與其他地物的時(shí)序NDVI曲線，設(shè)置合理的NDVI閾值，采用決策樹分類的方法提取水稻種植面積。結(jié)果顯示，總體分類精度為92.23%，Kappa系數(shù)為0.9043。提取的水稻制圖精度為96.73%，用戶精度為93.51%，說明ESTARFM模型能很好地融合出高空間分辨率影像，解決數(shù)據(jù)缺失問題，可為縣域尺度水稻種植面積提取提供參考。

摘要:先進(jìn)地形激光高度計(jì)系統(tǒng)（ATLAS）可為全球森林冠層高度測(cè)量提供科學(xué)數(shù)據(jù)，利用ATLAS光子云數(shù)據(jù)可獲取森林冠層高度信息。為探究光子云去噪算法在弱光束條件下森林研究區(qū)的去噪效果，采用局部距離統(tǒng)計(jì)算法、基于密度的聚類(Densitybased spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法和基于粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization, PSO)模型的PSO-DBSCAN算法在弱光束條件下的森林區(qū)域進(jìn)行了光子云去噪試驗(yàn)，研究了算法的去噪精度，并分析研究區(qū)不同特性對(duì)于去噪效果的影響。結(jié)果表明： PSO-DBSCAN算法在弱光束條件下森林區(qū)域去噪精度達(dá)到了0.95，滿足光子云去噪的精度要求，該算法相對(duì)局部距離統(tǒng)計(jì)算法和DBSCAN算法表現(xiàn)出更好的去噪效果；相對(duì)地形坡度和植被覆蓋度，太陽高度角會(huì)對(duì)算法的去噪結(jié)果產(chǎn)生更大的影響。

摘要:為了快速重建蘋果樹冠層結(jié)構(gòu)三維模型，以紡錘體蘋果樹冠層為研究對(duì)象，利用地面三維激光掃描儀獲取冠層三維點(diǎn)云，提出了蘋果樹冠層點(diǎn)-葉模型重建方法。首先，提出了蘋果樹冠層葉基自動(dòng)提取方法，可獲取蘋果樹冠層生長(zhǎng)期和葉幕穩(wěn)定期的葉基，與手工提取的葉基對(duì)比分析表明，兩種方法重合度較高、誤差較小，兩種方法的平均歐氏距離為1.41mm；其次，提出了基于冠層體素化的葉基提取方法，構(gòu)建了蘋果樹冠層點(diǎn)模型，并在葉基上拼接葉片模板，構(gòu)建出蘋果樹冠層點(diǎn)-葉模型；最后，利用VegeSTAR光模型計(jì)算光截獲進(jìn)行驗(yàn)證分析，與常規(guī)數(shù)字化儀測(cè)得數(shù)據(jù)相比，本文方法提高了蘋果樹冠層三維結(jié)構(gòu)重建效率。

摘要:為探究卷積層深度對(duì)獼猴桃樹干圖像特征提取的影響，提出了一種分析所提取特征的可視化方法。首先，對(duì)所采集建立的數(shù)據(jù)集進(jìn)行正負(fù)樣本分類，將數(shù)據(jù)集中的樹干與輸水管交叉區(qū)域作為正樣本，其余區(qū)域作為負(fù)樣本，輸入LeNet、Alexnet、Vgg-16以及定義的3類淺層模型進(jìn)行訓(xùn)練；然后，通過提取激活映射圖、歸一化、雙三次插值的可視化方法，獲取各個(gè)分類模型最后一個(gè)卷積層的可視化結(jié)果，通過可視化試驗(yàn)對(duì)比可知，Alexnet和Vgg-16能夠準(zhǔn)確提取測(cè)試集圖像中的樹干區(qū)域特征,而LeNet與3類淺層模型在提取樹干的同時(shí)將輸水管、地壟等區(qū)域特征一并提??；最后，以上述6類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為特征提取層的圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)模型，對(duì)開花期和結(jié)果期的數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，以不同季節(jié)數(shù)據(jù)集特征變化而引起的精度下降幅度作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果顯示，圖像分類淺層模型精度下降幅度不小于15.90個(gè)百分點(diǎn)、Alexnet與Vgg-16分別下降6.94個(gè)百分點(diǎn)和2.08個(gè)百分點(diǎn)，目標(biāo)檢測(cè)淺層模型精度下降幅度不小于49.77個(gè)百分點(diǎn)、Alexnet和Vgg-16分別下降22.53個(gè)百分點(diǎn)和20.54個(gè)百分點(diǎn)。所有淺層模型因所提取特征的改變，精度有更大幅度的下降。該方法從可視化角度解釋深層網(wǎng)絡(luò)與淺層網(wǎng)絡(luò)對(duì)獼猴桃樹干目標(biāo)特征的提取差異，可為研究網(wǎng)絡(luò)深度和訓(xùn)練樣本的調(diào)整提供參考。

摘要:針對(duì)背景和雜草干擾下的果樹圖像冠層提取問題，提出了一種基于M-SP特征加權(quán)聚類的冠層分割算法。首先，將采集的原始圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，計(jì)算果樹與背景區(qū)域在H、S分量上的馬氏距離，構(gòu)造馬氏距離相似度矩陣〖WTHX〗M〖WTBX〗；其次，提取圖像像素的垂直位置作為空間特征〖WTHX〗P〖WTBZ〗，在HSI空間內(nèi)的I(xiàn)分量上，利用最大熵算法提取圖像的陰影區(qū)域，并進(jìn)行掩膜處理，將獲取的陰影區(qū)域作為空間特征的加權(quán)區(qū)域L，從而構(gòu)造陰影位置加權(quán)的空間特征〖WTHX〗L〖WTBX〗P；最后，對(duì)獲取的M-LP特征矩陣進(jìn)行歸一化處理，分別進(jìn)行上背景、下背景、果樹冠層、雜草4個(gè)類別的Kmeans聚類，最終完成圖像分割。為驗(yàn)證算法的有效性，在采集的果樹圖像上進(jìn)行了分割試驗(yàn)，結(jié)果表明，基于M-LP特征的聚類方法能有效解決重度雜草干擾條件下果樹冠層被漏分的問題。采用精確率、召回率和F1值3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，選取不同雜草干擾程度（輕微、中等、較強(qiáng)）和時(shí)間段（早晨、中午、傍晚）的果樹圖像，分別以傳統(tǒng)K-means和GMM聚類算法作為對(duì)比進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明，相對(duì)于未經(jīng)過特征提取的普通聚類分割方法，本文算法對(duì)于不同雜草干擾程度和不同拍攝時(shí)間段下的果樹冠層分割表現(xiàn)出一定的魯棒性，平均精確率為87.1%，平均召回率為87.7%，平均F1值為87.1%。分割和驗(yàn)證結(jié)果表明，在進(jìn)行有效圖像特征提取的基礎(chǔ)上，結(jié)合少量標(biāo)注作為先驗(yàn)知識(shí)的無監(jiān)督分割方法可以準(zhǔn)確分割出果樹冠層區(qū)域。

摘要:為研究夜間環(huán)境下采摘機(jī)器人的視覺檢測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)采摘機(jī)器人的夜間作業(yè)，提出了一種多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Des-YOLO v3算法，可實(shí)現(xiàn)夜間復(fù)雜環(huán)境下成熟柑橘的識(shí)別與檢測(cè)。借鑒殘差網(wǎng)絡(luò)和密集連接網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)了Des-YOLO v3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)多層特征的復(fù)用和融合，加強(qiáng)了小目標(biāo)和重疊遮擋果實(shí)識(shí)別的魯棒性，顯著提高了果實(shí)檢測(cè)精度。柑橘識(shí)別試驗(yàn)結(jié)果表明， Des-YOLO v3網(wǎng)絡(luò)的精確率達(dá)97.67%、召回率為97.46%、F1值為0.976，分別比YOLO v3網(wǎng)絡(luò)高6.26個(gè)百分點(diǎn)、6.36個(gè)百分點(diǎn)和0.063。同時(shí)，經(jīng)過訓(xùn)練的模型在測(cè)試集下的平均精度(mAP)為90.75%、檢測(cè)速度達(dá)53f/s，高于YOLO v3_DarkNet53網(wǎng)絡(luò)的平均精度88.48%，mAP比YOLO v3_DarkNet53網(wǎng)絡(luò)提高了2.27個(gè)百分點(diǎn)，檢測(cè)速度比YOLO v3_DarkNet53網(wǎng)絡(luò)提高了11f/s。研究結(jié)果表明，本文提出的Des-YOLO v3網(wǎng)絡(luò)對(duì)野外夜間復(fù)雜環(huán)境下成熟柑橘的識(shí)別具有更強(qiáng)的魯棒性和更高的檢測(cè)精度，為柑橘采摘機(jī)器人的視覺識(shí)別提供了技術(shù)支持。

摘要:以識(shí)別玉米秧苗莖稈為目標(biāo)，采用云臺(tái)搭載電荷耦合器件（CCD）相機(jī)獲得玉米秧苗圖像，采用LabelImage插件制作了玉米秧苗的標(biāo)記與標(biāo)簽?；谏疃葘W(xué)習(xí)框架TensorFlow搭建了多尺度分層特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，應(yīng)用4倍膨脹的單位卷積核，獲得了玉米秧苗圖像的識(shí)別模型，其識(shí)別準(zhǔn)確率為99.65%。將已知玉米秧苗圖像劃分為最佳子塊，求取了各個(gè)子塊的最佳二值化閾值。選取6種雜草密度在每天5個(gè)時(shí)間段進(jìn)行為期3d的試驗(yàn)，共采集了10800幅圖像。試驗(yàn)結(jié)果顯示，對(duì)玉米秧苗莖稈的平均識(shí)別準(zhǔn)確率為98.93%，且光照條件與田間雜草密度對(duì)識(shí)別結(jié)果沒有顯著影響（P>0.05）。

摘要:為提高對(duì)馬鈴薯芽眼的識(shí)別效果，提出一種基于改進(jìn)Faster R-CNN的馬鈴薯芽眼識(shí)別方法。對(duì)Faster R-CNN中的非極大值抑制(Nonmaximum suppression, NMS)算法進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)與M交并比(Intersection over union, IOU) 大于等于Nt的相鄰檢測(cè)框，利用高斯降權(quán)函數(shù)對(duì)其置信度進(jìn)行衰減，通過判別參數(shù)對(duì)衰減后的置信度作進(jìn)一步判斷；在訓(xùn)練過程中加入采用優(yōu)化NMS算法的在線難例挖掘 (Online hard example mining, OHEM) 技術(shù)，對(duì)馬鈴薯芽眼進(jìn)行識(shí)別試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)的模型識(shí)別精度為96.32%，召回率為90.85%，F(xiàn)1為93.51%，平均單幅圖像的識(shí)別時(shí)間為0.183s。與原始的Faster R-CNN模型相比，改進(jìn)的模型在不增加運(yùn)行時(shí)間的前提下，精度、召回率、F1分別提升了4.65、6.76、5.79個(gè)百分點(diǎn)。改進(jìn)Faster R-CNN模型能夠?qū)崿F(xiàn)馬鈴薯芽眼的有效識(shí)別，滿足實(shí)時(shí)處理的要求，可為種薯自動(dòng)切塊中的芽眼識(shí)別提供參考。

摘要:針對(duì)圖像法根系表型檢測(cè)中因土壤遮擋而導(dǎo)致根系圖像斷裂的問題，提出一種基于腐蝕生長(zhǎng)算法的玉米根系修復(fù)方法，并進(jìn)行了不同活力玉米種子早期根系表型研究。首先，采用長(zhǎng)方形扁平結(jié)構(gòu)透明培養(yǎng)容器種植玉米，迫使其根系貼壁生長(zhǎng)，可得到清晰的玉米根系圖；通過偏振鏡和單反相機(jī)采集圖像，并采用灰度化、二值化、水漫算法等對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，可有效去除因設(shè)備反光和土壤色差造成的各類噪聲。其次，基于玉米根系的向水性、向地性、連續(xù)性等生理特性，提出5條圖像修補(bǔ)規(guī)則，即端點(diǎn)判定規(guī)則、分叉點(diǎn)判定規(guī)則、內(nèi)部連續(xù)性規(guī)則、片段生長(zhǎng)規(guī)則、近鄰生長(zhǎng)規(guī)則，在以上規(guī)則約束下，通過細(xì)化圖像得到單像素連接的根系骨干，以各個(gè)根段的末端點(diǎn)為起點(diǎn)向中心腐蝕，并為屬于不同根段的點(diǎn)集標(biāo)記不同編號(hào)，根據(jù)不同根段間的端點(diǎn)導(dǎo)數(shù)值和平均導(dǎo)數(shù)值等參數(shù)，連接根段，實(shí)現(xiàn)根系的修補(bǔ)，從而得到完整根系圖像。最后，基于所提圖像修復(fù)算法對(duì)不同活力的玉米種子根系圖像進(jìn)行表型研究，發(fā)現(xiàn)在相同時(shí)間，根系數(shù)目、根系寬度、根系長(zhǎng)度、根系延展長(zhǎng)度與玉米種子活力均呈現(xiàn)明顯負(fù)相關(guān)；以上4個(gè)生理參數(shù)的增速與種子活力呈現(xiàn)明顯正相關(guān)。研究表明，本文所提的根系修復(fù)算法可用于作物根系高通量表型無損檢測(cè)。

摘要:為監(jiān)控柑橘的生長(zhǎng)情況，提出了一種通過巡檢機(jī)器人獲取單個(gè)柑橘果實(shí)完整表面信息的方法。使用LabelMe為標(biāo)記工具，采用類圓形和類長(zhǎng)方形分別對(duì)柑橘果實(shí)和分段枝干進(jìn)行標(biāo)記，再使用Mask R-CNN模型對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練與識(shí)別，可從Kinect V2相機(jī)拍攝的含有深度信息的圖像中提取出柑橘果實(shí)及分段枝干的三維信息。根據(jù)柑橘果實(shí)生長(zhǎng)情況及發(fā)生病蟲害情況，〖JP2〗對(duì)柑橘果實(shí)表面進(jìn)行區(qū)域化劃分，并采取積分制描述其表面信息獲取率。通過機(jī)械臂末端連接的CCD相機(jī)對(duì)柑橘果實(shí)進(jìn)行表面信息獲取，提出了獲取柑橘完整表面信息的3種機(jī)械臂拍攝方案。搭建了巡檢機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，在機(jī)器人操作系統(tǒng)(Robot operating system，ROS)下進(jìn)行了仿真，提出實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下柑橘表面信息的獲取流程，并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對(duì)巡檢機(jī)器人獲取柑橘完整表面信息進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，柑橘果實(shí)的橫縱徑比越接近1，拍攝所獲取的柑橘外表面信息越完整，當(dāng)采用3個(gè)拍攝位姿的拍攝方案時(shí)，在保證獲取柑橘表面完整率的同時(shí)可以獲得較高的避障成功率和工作效率，柑橘表面信息獲取率可達(dá)94.21%，〖JP3〗機(jī)械臂平均運(yùn)動(dòng)時(shí)間為86.57s。本研究為農(nóng)業(yè)巡檢機(jī)器人獲取柑橘表面情況、監(jiān)控柑橘生長(zhǎng)及病蟲害信息提供了方法。

摘要:及時(shí)檢測(cè)奶牛發(fā)情、適時(shí)人工授精、減少空懷奶牛，是奶牛養(yǎng)殖場(chǎng)增加產(chǎn)奶量的關(guān)鍵手段。針對(duì)基于運(yùn)動(dòng)量和體溫等體征的接觸式奶牛發(fā)情識(shí)別方法會(huì)造成奶牛應(yīng)激反應(yīng)且識(shí)別準(zhǔn)確率不高的問題，提出了一種非接觸式奶牛發(fā)情行為自動(dòng)識(shí)別方法。該方法首先使用改進(jìn)的高斯混合模型實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)奶牛目標(biāo)檢測(cè)，然后基于顏色和紋理信息去除干擾背景，再利用AlexNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練奶牛行為分類網(wǎng)絡(luò)模型，識(shí)別奶牛爬跨行為，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)奶牛發(fā)情行為的自動(dòng)識(shí)別。在供試數(shù)據(jù)集上的試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法對(duì)奶牛發(fā)情的識(shí)別準(zhǔn)確率為100%，召回率為88.24%。本文方法可應(yīng)用于奶牛養(yǎng)殖場(chǎng)的日常發(fā)情監(jiān)測(cè)中，為生產(chǎn)管理提供輔助決策。

摘要:為實(shí)現(xiàn)無接觸、高精度養(yǎng)殖場(chǎng)環(huán)境下奶牛個(gè)體的有效識(shí)別，提出了基于改進(jìn)YOLO v3深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擠奶奶牛個(gè)體識(shí)別方法。首先，在奶牛進(jìn)、出擠奶間的通道上方安裝攝像機(jī)，定時(shí)、自動(dòng)獲取奶牛背部視頻，并用視頻幀分解技術(shù)得到牛背部圖像；用雙邊濾波法去除圖像噪聲，并用像素線性變換法增強(qiáng)圖像亮度和對(duì)比度，通過人工標(biāo)注標(biāo)記奶牛個(gè)體編號(hào)；為適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境下的奶牛識(shí)別，借鑒Gaussian YOLO v3算法構(gòu)建了優(yōu)化錨點(diǎn)框和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的YOLO v3識(shí)別模型。從89頭奶牛的36790幅背部圖像中，隨機(jī)選取22074幅為訓(xùn)練集，其余圖像為驗(yàn)證集和測(cè)試集。識(shí)別結(jié)果表明，改進(jìn)YOLO v3模型的識(shí)別準(zhǔn)確率為95.91%，召回率為95.32%，mAP為95.16%， IoU為85.28%，平均幀率為32f/s，識(shí)別準(zhǔn)確率比YOLO v3高0.94個(gè)百分點(diǎn)，比Faster R-CNN高1.90個(gè)百分點(diǎn)，檢測(cè)速度是Faster R-CNN的8倍，背部為純黑色奶牛的F1值比YOLO v3提高了2.75個(gè)百分點(diǎn)。本文方法具有成本低、性能優(yōu)良的特點(diǎn)，可用于養(yǎng)殖場(chǎng)復(fù)雜環(huán)境下擠奶奶牛個(gè)體的實(shí)時(shí)識(shí)別。

摘要:為解決智能灌溉系統(tǒng)中水泵運(yùn)行的不穩(wěn)定問題，基于人群搜索優(yōu)化算法（Seeker optimization algorithm，SOA）實(shí)現(xiàn)了PID（Proportion integration differentiation）參數(shù)的自動(dòng)優(yōu)化。該優(yōu)化算法能夠有效解決智能灌溉系統(tǒng)水泵控制中的非線性、時(shí)變性和滯后性等問題。為驗(yàn)證SOA優(yōu)化PID控制的實(shí)際效果，與PSO（Particle swarm optimization）算法和GA（Genetic algorithms）算法優(yōu)化的PID控制進(jìn)行比較。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于SOA優(yōu)化的PID控制響應(yīng)時(shí)間短、超調(diào)量小，穩(wěn)態(tài)過程沒有振蕩。因此，適用于智能灌溉系統(tǒng)中的水泵控制。

摘要:為探明河套灌區(qū)典型耕地最佳灌水制度和合理地下水埋深，于2017、2018年連續(xù)2年進(jìn)行了田間試驗(yàn)，選取向日葵農(nóng)田作為研究對(duì)象，應(yīng)用飽和-非飽和土壤水分及溶質(zhì)運(yùn)移理論，利用HYDRUS-2D數(shù)值模型對(duì)研究區(qū)不同灌水量及地下水埋深條件下GSPAC系統(tǒng)中水鹽運(yùn)移規(guī)律進(jìn)行數(shù)值模擬，分析了不同灌水量條件下的水鹽運(yùn)移狀態(tài)。將模擬結(jié)果與田間試驗(yàn)實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，模型模擬值與實(shí)測(cè)值較吻合。結(jié)果表明，試驗(yàn)區(qū)最佳灌水量為82.8~85.5mm，地下水合理調(diào)控埋深為160.72cm。研究結(jié)果可為干旱區(qū)水資源合理利用和水鹽調(diào)控提供理論依據(jù)。

摘要:基于東北地區(qū)1951—2018年107個(gè)氣象站點(diǎn)的氣象資料和春玉米觀測(cè)資料，利用不同作物系數(shù)修正公式，對(duì)作物系數(shù)模型計(jì)算的春玉米作物系數(shù)進(jìn)行了驗(yàn)證，并利用空間插值法對(duì)全生育期及各生長(zhǎng)階段作物系數(shù)年際變化趨勢(shì)和空間分布特征進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：考慮風(fēng)速、濕度影響的單作物系數(shù)法對(duì)春玉米生育初期作物系數(shù)的模擬效果最好（R2=0.65）。東北地區(qū)全生育期春玉米作物系數(shù)在0.756~0.815范圍內(nèi)變化，在空間分布上，高值區(qū)主要分布在東北地區(qū)西部，低值區(qū)主要分布于黑龍江省北部的局部地區(qū)和遼寧省的東南部。不同生育階段的作物系數(shù)，在生育中期最大，快速生長(zhǎng)期次之，生育初期和末期總體較小。近70年東北地區(qū)春玉米全生育期作物系數(shù)年際變化呈顯著下降趨勢(shì)（R2=0.38），作物系數(shù)傾向率達(dá)到-0.004/（10a）。在各個(gè)生育階段，作物系數(shù)年際變化均呈下降趨勢(shì)，黑龍江省下降最為明顯，吉林省和內(nèi)蒙古自治區(qū)東部次之，遼寧省變化不明顯。東北地區(qū)絕大部分站點(diǎn)作物系數(shù)基本呈下降趨勢(shì)，呈下降趨勢(shì)和顯著下降趨勢(shì)的站點(diǎn)占比分別達(dá)到92.5%、64.5%。就不同生育階段而言，快速生長(zhǎng)期下降趨勢(shì)最為明顯（呈顯著下降趨勢(shì)站點(diǎn)占比為46.7%）；在生育中期及末期，下降趨勢(shì)也較為明顯（呈顯著下降趨勢(shì)站點(diǎn)占比分別為41.1%和34.6%），在生育初期下降趨勢(shì)不顯著。

摘要:為快速獲取土層厚度信息，提出利用土壤機(jī)械阻力判別土壤層次結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了一種能夠自動(dòng)記錄土壤機(jī)械阻力、測(cè)量深度、加速度等參數(shù)的便攜式圓錐儀，在加速度補(bǔ)償修正非勻速誤差的基礎(chǔ)上，利用圓錐指數(shù)，基于包絡(luò)檢波和Hilbert瞬時(shí)振幅特征值聚類算法實(shí)現(xiàn)土層結(jié)構(gòu)及土層厚度信息的精細(xì)獲取。仿真試驗(yàn)和實(shí)地測(cè)量對(duì)比分析結(jié)果表明，對(duì)于土層物理特性差異明顯的土體結(jié)構(gòu)，該方法能有效獲取土層厚度信息，相對(duì)誤差不超過10%，本研究可為耕層厚度的測(cè)量提供有效的方法。

摘要:為探究有機(jī)肥替代化肥比例對(duì)不同程度鹽漬化玉米農(nóng)田土壤供氮特性及水氮利用效率的影響，于2018年進(jìn)行了田間試驗(yàn)。選取輕度（0.460dS/m）和中度（0.951dS/m）2種鹽漬化農(nóng)田，以純施氮量240kg/hm2為相同施氮總量進(jìn)行有機(jī)無機(jī)肥配施，分別設(shè)置5個(gè)施肥處理（有機(jī)肥占施肥比例分別為0、25%、50%、75%、100%）和1個(gè)空白對(duì)照處理，依次記為U1、U3O1、U1O1、U1O3、O1、CK。結(jié)果表明，同一處理中度鹽漬土氮素礦化量顯著低于輕度鹽漬土。輕度鹽漬土無機(jī)肥施入比例越大，土壤礦質(zhì)氮釋放速度越快，有機(jī)無機(jī)配施能更好地調(diào)節(jié)玉米生育期氮素的釋放。中度鹽漬土各處理下，生育前期土壤礦質(zhì)氮含量無顯著差異，增大有機(jī)肥施入比例對(duì)于提高作物生育后期土壤礦質(zhì)氮含量的優(yōu)勢(shì)明顯。同一處理中度鹽漬土玉米產(chǎn)量及水氮利用效率較輕度鹽漬土顯著降低，產(chǎn)量下降幅度達(dá)到30.94%~63.90%（P＜0.05）。適當(dāng)?shù)挠袡C(jī)肥施入比例能顯著提高作物水氮利用效率，輕度鹽漬土表現(xiàn)出隨有機(jī)肥施入比例增大玉米水氮利用效率呈先升后降的趨勢(shì)，中度鹽漬土表現(xiàn)出隨有機(jī)肥施入比例增大玉米水氮利用效率逐漸升高的趨勢(shì)。輕、中度鹽漬土分別以U1O1、O1處理水分利用效率最大，分別較U1處理提高11.84%、27.68%（P＜0.05），同時(shí)，產(chǎn)量、植株吸氮量、氮收獲指數(shù)、氮肥當(dāng)季回收率、氮肥偏生產(chǎn)力和氮肥農(nóng)學(xué)效率等指標(biāo)也較高。綜合玉米產(chǎn)量、水氮利用效率及生育期土壤礦質(zhì)氮變化規(guī)律，得到河套灌區(qū)玉米適宜的有機(jī)無機(jī)施肥管理模式為：輕度鹽漬土為120kg/hm2有機(jī)肥+120kg/hm2化肥，中度鹽漬土為240kg/hm2有機(jī)肥。

摘要:為探究施用生物炭對(duì)黑土區(qū)坡耕地土壤水分?jǐn)U散和溶質(zhì)彌散的持續(xù)效應(yīng)，于2016—2019年在1.5°、3°、5°的徑流小區(qū)開展了生物炭持續(xù)效應(yīng)試驗(yàn)，分析了單次施加生物炭對(duì)土壤容重、孔隙度、有機(jī)質(zhì)含量、Boltzmann變換參數(shù)ξ、非飽和土壤水分?jǐn)U散率D(θ)、非飽和土壤水動(dòng)力彌散系數(shù)Dsh(θ)的持續(xù)作用。結(jié)果表明：土壤中單次添加生物炭后的4年內(nèi)均可顯著降低土壤容重、提高土壤孔隙度、增加土壤中有機(jī)質(zhì)含量，且各指標(biāo)變化率均隨坡度增大、施炭年限延長(zhǎng)而減?。黄露?、年份、是否施用生物炭3個(gè)因素中，對(duì)土壤容重、孔隙度、有機(jī)質(zhì)含量影響程度最大的均為是否施用生物炭；施用生物炭增大了ξ，且ξ隨坡度增加、施炭后年限延長(zhǎng)逐年減小。2016—2019年D(θ)與Dsh(θ)均隨土壤含水率的增加而迅速增加。當(dāng)土壤含水率小于等于042cm3/cm3時(shí)，生物炭抑制土壤水分?jǐn)U散；當(dāng)土壤含水率大于0.42cm3/cm3時(shí)，生物炭促進(jìn)土壤水分?jǐn)U散。當(dāng)土壤含水率小于等于0.36cm3/cm3時(shí)，生物炭抑制土壤中NaCl溶液的彌散；當(dāng)土壤含水率大于0.36cm3/cm3時(shí)，生物炭可以促進(jìn)土壤中NaCl溶液的彌散。試驗(yàn)區(qū)θ處于0.20~0.35cm3/cm3，故施用生物炭對(duì)水分?jǐn)U散、NaCl溶液彌散均具有抑制效果，且生物炭對(duì)水分?jǐn)U散和溶液彌散抑制效果均隨坡度增加、施炭后年限延長(zhǎng)而減弱。

摘要:以聚酯（PET）有光切片和含有機(jī)助劑的母料為主要原料，經(jīng)過結(jié)晶干燥、熔融擠出鑄片、縱橫向拉伸等工藝，研發(fā)了具有高保溫、高透光、高強(qiáng)度、耐老化的可降解并循環(huán)再生聚酯（Degradable recyclable polyester,DRP）農(nóng)用薄膜，簡(jiǎn)稱DRP薄膜。使用分光光度計(jì)、萬能試驗(yàn)機(jī)和熱重分析儀等儀器，采用對(duì)比分析法對(duì)該DRP薄膜的透射性、保溫性、抗拉性能、抗撕裂性能、熱穩(wěn)定性以及耐老化性能進(jìn)行了表征研究。結(jié)果顯示，DRP薄膜在光合有效輻射波段透過率為90.73%；在中波紫外、中紅外波段透過率分別為0.74%、14.56%，表明DRP薄膜有很強(qiáng)的阻隔中波紫外線能力以及優(yōu)異的夜間保溫能力。將覆蓋于溫室上自然老化約1 年的DRP薄膜與初始DRP薄膜的光學(xué)性能進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，自然老化的DRP薄膜在光合有效輻射波段透過率降低3個(gè)百分點(diǎn)，5~25μm波段紅外阻隔能力降低4.34個(gè)百分點(diǎn)，說明自然老化的DRP薄膜仍然具有較好的透光率和很強(qiáng)的紅外阻隔能力。DRP薄膜縱向拉伸強(qiáng)度可達(dá)103.21MPa，可以滿足正常使用要求。DRP薄膜縱向褲形撕裂強(qiáng)度為244.17kN/m，是PET膜的19.49倍。在升溫到600℃的過程中，DRP薄膜發(fā)生了3次較為明顯的失重現(xiàn)象，首次失重溫度為250℃±5℃，可見其熱穩(wěn)定性較好。研究表明，DRP溫室透光覆蓋材料在透光、保溫、力學(xué)性能和耐老化方面都具有突出的優(yōu)勢(shì)。

摘要:現(xiàn)有光合預(yù)測(cè)模型主要考慮環(huán)境因子對(duì)植物光合作用的影響，模型只能對(duì)生理狀況相似的葉片進(jìn)行光合速率預(yù)測(cè)，本文面向不同生長(zhǎng)狀態(tài)葉片光合速率預(yù)測(cè)模型的建模需求，提出融合葉片暗熒光參數(shù)Fv/Fm的多環(huán)境因子光合速率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法。試驗(yàn)以不同生長(zhǎng)狀態(tài)的茄子葉片為樣本，在獲取暗熒光參數(shù)的同時(shí)，分別測(cè)量不同溫度、CO2濃度和光照強(qiáng)度下的光合速率，構(gòu)建建模樣本集。在此基礎(chǔ)上，利用遺傳支持向量機(jī)算法，建立了光合速率統(tǒng)一預(yù)測(cè)模型，其訓(xùn)練集決定系數(shù)為0.8895，均方根誤差為3.2679μmol/(m2·s)。采用異校驗(yàn)方式進(jìn)行模型驗(yàn)證，結(jié)果表明，融合熒光參數(shù)后模型精度顯著提高，光合速率預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值擬合斜率為0.9046，截距為0.3641，〖JP〗說明引入Fv/Fm后，模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同生理狀態(tài)葉片光合速率的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

摘要:以降低氣霧培生菜葉片硝酸鹽含量并提高產(chǎn)量為目標(biāo)，針對(duì)生菜與櫻桃蘿卜間作氣霧培，采用三因素三水平正交試驗(yàn)對(duì)間作氣霧栽培管理模式進(jìn)行優(yōu)化。選取間作比、營(yíng)養(yǎng)液濃度分階段管理、采收前補(bǔ)光處理時(shí)間作為試驗(yàn)因素，由前期單因素試驗(yàn)結(jié)果，設(shè)計(jì)三水平正交試驗(yàn)。結(jié)果表明，最優(yōu)栽培管理模式的因素水平組合為：生菜與櫻桃蘿卜間作比為2（植株數(shù)量比），采用前期供應(yīng)0.5倍標(biāo)準(zhǔn)濃度的營(yíng)養(yǎng)液、中期供應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)濃度營(yíng)養(yǎng)液、后期供應(yīng)0.5倍標(biāo)準(zhǔn)濃度營(yíng)養(yǎng)液，采收前補(bǔ)光處理48h。驗(yàn)證試驗(yàn)表明，該組合栽培管理模式下生菜栽培效果優(yōu)異，具有高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、可顯著降低生菜葉片硝酸鹽含量等優(yōu)點(diǎn)，為低硝酸鹽優(yōu)質(zhì)葉菜無土栽培研究提供了理論基礎(chǔ)和方法。

摘要:為解決規(guī)模化豬舍廢氣排放造成的環(huán)境污染問題，設(shè)計(jì)了一種豬舍廢氣復(fù)合凈化系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用化學(xué)法與水洗法相結(jié)合，通過PLC（可編程邏輯控制器）控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集凈化系統(tǒng)內(nèi)的pH值、電導(dǎo)率、液位和壓差等動(dòng)態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，智能控制洗滌泵啟停和電磁閥通斷，自動(dòng)完成供水、加酸、噴淋和排廢4個(gè)工作環(huán)節(jié)。同時(shí)，控制系統(tǒng)采用MCGS觸摸屏與PLC建立通訊，通過創(chuàng)建人機(jī)交互界面實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、運(yùn)行狀態(tài)流動(dòng)顯示、按需配置系統(tǒng)參數(shù)和報(bào)警信息輸出等多種功能，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)操作的人性化和過程的可視化。系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中對(duì)凈化效率和運(yùn)行成本的要求，實(shí)現(xiàn)多種控制模式，均有效抑制了豬舍廢氣排放。試驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)對(duì)主要污染成分氨氣的平均去除率可達(dá)到85%，整體運(yùn)行可靠、控制簡(jiǎn)單，經(jīng)濟(jì)成本量化清晰。該系統(tǒng)在江西某種豬場(chǎng)實(shí)施應(yīng)用，成效顯著，可為畜禽養(yǎng)殖環(huán)境廢氣凈化處理的工程應(yīng)用提供參考。

摘要:傳統(tǒng)的牛糞好氧堆肥作為育苗基質(zhì)利用，其育苗效果差，加入調(diào)理劑是改善育苗效果的重要手段。為研究木醋液對(duì)牛糞好氧堆肥物料理化特性及育苗效果的影響，以牛糞、小麥秸稈為原料，木醋液添加量為0、1%、3%、5%，在自主設(shè)計(jì)的小試堆肥反應(yīng)器中進(jìn)行好氧堆肥試驗(yàn)。選取黃瓜為指示植物，使用堆肥腐熟料進(jìn)行育苗試驗(yàn)。結(jié)果表明：隨著木醋液添加量的升高，堆肥物料的含水率、總氮含量、總磷含量、K+含量及有機(jī)質(zhì)降解率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，pH值、電導(dǎo)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；低濃度（添加量1%）木醋液可促進(jìn)纖維素、半纖維素的降解，發(fā)芽指數(shù)最高，為79.17%，且1%木醋液處理組的壯苗指數(shù)最高，為0.0449g，顯著高于其他3組（P＜0.05）。

摘要:采用浸漬法制備了Fe-Ce/白云石催化劑，運(yùn)用SEM和XRD檢測(cè)對(duì)催化劑進(jìn)行了表征，在自行搭建的固定床氣化爐試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行高溫水蒸氣催化氣化試驗(yàn)，研究了助劑含量、氣化溫度等因素對(duì)松木棒水蒸氣氣化特性的影響，以及催化劑使用次數(shù)對(duì)氣體組分和催化劑積碳沉積的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明，助劑Fe和Ce能夠很好地負(fù)載于白云石上，助劑負(fù)載量為8%Fe-2%Ce的催化劑氣化效果較好。用該催化劑進(jìn)行不同溫度的松木棒水蒸氣氣化試驗(yàn)，溫度從750℃升高至950℃，產(chǎn)氣率、產(chǎn)氫率分別由750℃的1.05m3/kg和31.67g/kg提高到900℃的1.56m3/kg和65.39g/kg，與無催化劑的氣化試驗(yàn)相比，900℃的產(chǎn)氣率、產(chǎn)氫率分別增加了0.15m3/kg和16.27g/kg，氫氣體積分?jǐn)?shù)由39.02%升高至46.95%。在800℃時(shí)對(duì)催化劑進(jìn)行重復(fù)利用3次氣化試驗(yàn)，氫氣體積分?jǐn)?shù)由第1次的40.34%降低至第2次的38.97%和第3次的34.95%，積碳量由第1次的21.55mg/g升至第3次的31.61mg/g，催化活性降低。

摘要:目前，真空預(yù)冷裝置體積大、能耗高，且捕水器捕水量不能適應(yīng)水蒸氣蒸發(fā)量等，針對(duì)上述問題，設(shè)計(jì)了一臺(tái)基于鹽水蓄冷的小型枸杞真空預(yù)冷裝置。根據(jù)技術(shù)要求建立了枸杞真空預(yù)冷數(shù)學(xué)模型，對(duì)枸杞表面?zhèn)髻|(zhì)邊界層進(jìn)行了理論分析，對(duì)真空泵、真空預(yù)冷冷負(fù)荷、鹽水蓄冷系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵部件參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)計(jì)算，并試制出一臺(tái)小型蓄冷式帶柄鮮枸杞真空預(yù)冷裝置。試驗(yàn)結(jié)果表明：該真空預(yù)冷裝置能夠在879s內(nèi)將8.714kg帶柄鮮枸杞的中心溫度降至保鮮溫度4.0℃，在補(bǔ)水率4.50%情況下鮮枸杞失水率為5.29%；該裝置捕水器設(shè)計(jì)捕水率為75.00%，實(shí)際捕水率為79.32%；試驗(yàn)期間鹽水箱中鹽水溫度從-20.1℃升高至-9.8℃，鹽水所蓄冷量保證了真空預(yù)冷過程的順利完成，通過調(diào)節(jié)鹽水泵、改變鹽水循環(huán)速度實(shí)現(xiàn)了捕水器捕水量與水蒸氣蒸發(fā)量的平衡，滿足設(shè)計(jì)要求。

摘要:為探索熱風(fēng)對(duì)苦瓜片微波干燥特性、濕熱特性與表觀形態(tài)的影響，利用微波-熱風(fēng)振動(dòng)流化床干燥機(jī)，研究了新鮮苦瓜片在不同微波-熱風(fēng)組合方式下的干燥動(dòng)力學(xué)特性、熱像變化、水分狀態(tài)分布、色澤以及微觀結(jié)構(gòu)的變化。試驗(yàn)結(jié)果表明：熱風(fēng)對(duì)微波振動(dòng)流化床干燥有顯著影響，微波0.6W/g、微波0.6W/g+熱風(fēng)60℃+風(fēng)速3m/s、微波0.6W/g+熱風(fēng)70℃+風(fēng)速6m/s比單獨(dú)熱風(fēng)70℃+風(fēng)速3m/s的干燥時(shí)間分別縮短56.4%、70.5%和75.6%。在表觀形態(tài)上，單獨(dú)熱風(fēng)干燥的脫水苦瓜片與新鮮苦瓜片色澤最為接近，兩組微波-熱風(fēng)組合干燥所得樣品色澤優(yōu)于單獨(dú)微波干燥。在濕熱特性上，微波-熱風(fēng)組合干燥后期物料溫度均勻性顯著優(yōu)于單獨(dú)微波干燥，4種干燥方式下NMR波譜下的水分信號(hào)逐漸降低，且主峰向左移，水分的活躍程度降低，MRI信號(hào)顯示，熱風(fēng)能改善微波干燥過程中水分分布均勻性。掃描電鏡觀測(cè)表明，單獨(dú)熱風(fēng)干燥對(duì)保持脫水苦瓜片細(xì)胞完整性效果最明顯，微波-熱風(fēng)組合干燥的細(xì)胞完整性顯著優(yōu)于單獨(dú)微波干燥。微波-熱風(fēng)組合振動(dòng)流化床干燥工藝在保證被干物料品質(zhì)前提下還極大提高了物料干燥效率，縮短了干燥時(shí)間。

摘要:應(yīng)用太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)結(jié)合移動(dòng)窗口相關(guān)系數(shù)法篩選與種子老化密切相關(guān)的太赫茲特征波段。選取3個(gè)不同品種的玉米種子，并制備人工老化0、1、2、3、4d的實(shí)驗(yàn)樣本，采用衰減全反射(Attenuated total reflection, ATR)附件采集從樣本分離得到的種胚和胚乳粉末的太赫茲吸光度譜（0.2~80cm-1），應(yīng)用移動(dòng)窗口相關(guān)系數(shù)法（窗口寬度為10，閾值為0.3）篩選樣本種胚和胚乳特征譜區(qū)。結(jié)果表明，不同品種樣本篩選得到的老化特征譜區(qū)差異顯著，說明種子老化進(jìn)程受品種影響較大；在相同的老化階段，不同品種樣本的特征譜區(qū)也存在部分共同區(qū)間，且主要集中在60~80cm-1，說明老化進(jìn)程中有些成分的變化相近；種胚和胚乳在相同老化階段篩選的特征譜區(qū)不同，說明兩者在老化進(jìn)程中生理變化存在差異。本研究表明太赫茲時(shí)域光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可用于快速表征并探測(cè)玉米種子老化的動(dòng)態(tài)變化過程。

摘要:為了提供一種操作簡(jiǎn)單、成本低廉且便于現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的生鮮牛乳蛋白質(zhì)含量檢測(cè)儀器，基于農(nóng)業(yè)物料的電學(xué)特性設(shè)計(jì)了掃頻范圍為1~100MHz的牛乳蛋白質(zhì)含量檢測(cè)儀。該檢測(cè)儀的硬件系統(tǒng)由STM32單片機(jī)、掃頻信號(hào)源模塊、檢測(cè)模塊、信號(hào)處理模塊和輸入輸出模塊組成。基于MDK 5.0環(huán)境，利用C語言開發(fā)了檢測(cè)儀的軟件，主要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)初始化、頻率掃描、數(shù)據(jù)采集、串口發(fā)送、按鍵處理和結(jié)果顯示等功能。以生鮮牛乳為研究對(duì)象，分析了蛋白質(zhì)含量與1~100MHz范圍內(nèi)199個(gè)采樣點(diǎn)的輸入、輸出信號(hào)的幅值，以及輸入與輸出信號(hào)相位差之間的關(guān)系，基于采集的信號(hào)建立了牛乳蛋白質(zhì)含量的偏最小二乘模型，該模型決定系數(shù)為0.835。對(duì)儀器檢測(cè)精度進(jìn)行了測(cè)試，本檢測(cè)儀蛋白質(zhì)含量絕對(duì)測(cè)量誤差范圍為-0.11~0.12g/(100g)，平均絕對(duì)測(cè)量誤差為0.01g/(100g)，檢測(cè)時(shí)間小于2min，可以快速、有效地檢測(cè)生鮮牛乳中的蛋白質(zhì)含量。

摘要:分析了交錯(cuò)軸摩擦輪機(jī)構(gòu)傳動(dòng)的基本原理，解析了交錯(cuò)軸摩擦輪機(jī)構(gòu)特例——輪地交錯(cuò)軸摩擦輪傳動(dòng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的理論關(guān)系和設(shè)計(jì)計(jì)算方法，建立了摩擦輪軸向移動(dòng)方向的判定方法，并利用ADAMS對(duì)不同加載條件下輪地交錯(cuò)軸摩擦輪傳動(dòng)關(guān)系模型進(jìn)行了仿真；在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用輪地交錯(cuò)軸摩擦輪傳動(dòng)原理分析了基于Mecanum輪的全方位移動(dòng)小車的運(yùn)動(dòng)關(guān)系。研究表明，輪地交錯(cuò)軸摩擦輪傳動(dòng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的理論設(shè)計(jì)計(jì)算方法準(zhǔn)確，傳動(dòng)有效時(shí)，摩擦輪與地接觸點(diǎn)的靜摩擦力與輪軸線的夾角取決于所加載的載荷，接觸點(diǎn)靜摩擦力與所加載荷能自適應(yīng)平衡，摩擦輪輪心的移動(dòng)速度和沿輪軸向移動(dòng)速度及支撐軸驅(qū)動(dòng)速度之間的關(guān)系不受外載的影響，摩擦輪輪心速度和其沿支撐軸的移動(dòng)速度與其支撐軸的移動(dòng)速度之間構(gòu)成直角三角形關(guān)系，摩擦輪的兩個(gè)速度分別是支撐軸移動(dòng)速度的余弦和正弦；Mecanum輪的腰鼓形輥?zhàn)优c地面形成的傳動(dòng)關(guān)系屬于交錯(cuò)軸摩擦輪傳動(dòng)，運(yùn)用輪地交錯(cuò)軸摩擦輪傳動(dòng)的運(yùn)動(dòng)關(guān)系理論分析Mecanum輪全方位移動(dòng)小車的運(yùn)動(dòng)可行。

摘要:針對(duì)純電動(dòng)拖拉機(jī)能量利用率低、續(xù)航里程不足的問題，提出了基于超級(jí)電容和蓄電池復(fù)合的純電動(dòng)拖拉機(jī)動(dòng)力電源系統(tǒng)。通過分析純電動(dòng)拖拉機(jī)的作業(yè)工況特點(diǎn)以及功率需求，對(duì)動(dòng)力電源系統(tǒng)進(jìn)行了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)選型和參數(shù)匹配，并以動(dòng)力電源能耗最低為優(yōu)化目標(biāo)，應(yīng)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃對(duì)純電動(dòng)拖拉機(jī)的動(dòng)力電源系統(tǒng)進(jìn)行能量控制策略優(yōu)化，對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃結(jié)果以及工況特點(diǎn)進(jìn)行分析，總結(jié)出基于規(guī)則的動(dòng)力電源能量控制策略，利用Matlab/Simulink建模對(duì)控制策略進(jìn)行仿真。結(jié)果表明基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的控制策略能量消耗比基于規(guī)則的控制策略能量消耗減少了18%，證明了基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的能量控制策略在節(jié)能降耗方面的有效性。

摘要:為進(jìn)一步改善差速泵性能，提出一種自由節(jié)曲線非圓齒輪驅(qū)動(dòng)的四葉片差速泵，建立自由節(jié)曲線非圓齒輪驅(qū)動(dòng)差速泵性能計(jì)算模型，編寫差速泵性能計(jì)算軟件，分析不同控制點(diǎn)下的差速泵排量、流量和脈動(dòng)率等性能指標(biāo)。結(jié)果表明，相比最優(yōu)傅里葉節(jié)曲線，自由節(jié)曲線具有更好的局部?jī)?yōu)化能力，可有效提升非圓齒輪不根切最大模數(shù)和差速泵排量，降低差速泵脈動(dòng)率，更有利于提高差速泵綜合性能。試驗(yàn)表明，在相同泵尺寸及管路環(huán)境下，相比最優(yōu)傅里葉非圓齒輪驅(qū)動(dòng)的四葉片差速泵，自由節(jié)曲線非圓齒輪驅(qū)動(dòng)的差速泵排量增加6.6%，不根切最大模數(shù)增加18.7%，有效提升了非圓齒輪承載能力，差速泵單泵脈動(dòng)率降低8.3%，說明自由節(jié)曲線非圓齒輪更有利于提升差速泵性能。

摘要:礦用電鏟作業(yè)過程中，大質(zhì)量的工作裝置在提升和推壓電機(jī)驅(qū)動(dòng)下切入物料實(shí)現(xiàn)挖掘，在其卸料后下降時(shí)，工作裝置的重力反驅(qū)提升電機(jī)發(fā)電，發(fā)出的電能通過制動(dòng)電阻以熱能形式消耗掉，造成能量浪費(fèi)。本文提出液電混合驅(qū)動(dòng)電鏟提升系統(tǒng)，與提升電機(jī)同軸設(shè)置液壓泵/馬達(dá)，液壓泵/馬達(dá)的進(jìn)出油口分別與蓄能器和油箱連接，通過蓄能器的預(yù)充壓力平衡工作裝置的重力。工作裝置下降時(shí)，液壓泵/馬達(dá)將油箱中的低壓油泵入蓄能器中，存儲(chǔ)工作裝置的重力勢(shì)能；工作裝置提升時(shí)，蓄能器釋放高壓油，液壓泵/馬達(dá)與提升電機(jī)共同驅(qū)動(dòng)提升機(jī)構(gòu)，達(dá)到降低電機(jī)裝機(jī)功率和能耗的目的。分析了液電混合驅(qū)動(dòng)的電鏟提升機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)方案及其工作原理，搭建了原理性試驗(yàn)臺(tái)，對(duì)液電混合提升驅(qū)動(dòng)方案進(jìn)行了驗(yàn)證，進(jìn)一步建立了電鏟整機(jī)機(jī)電液聯(lián)合仿真模型，對(duì)液電混合電鏟提升系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析。結(jié)果表明，本文方案可降低提升電機(jī)裝機(jī)功率、峰值功率和能耗，適用于電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的重型提升裝備。