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  • 2020年第51卷第8期文章目次
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    • >特約專稿
    • 植保無人機(jī)飛控系統(tǒng)與航線規(guī)劃研究進(jìn)展分析

      2020, 51(8):1-16. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.001

      摘要 (2376) HTML (0) PDF 1.46 M (2651) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:應(yīng)用無人機(jī)開展植保作業(yè)是有效防治病蟲害的重要途徑。本文對(duì)植保無人機(jī)行業(yè)發(fā)展和相關(guān)應(yīng)用研究進(jìn)行了綜述,分別從植保無人機(jī)飛控系統(tǒng)、單機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃、多機(jī)作業(yè)調(diào)度場景及優(yōu)化方法3個(gè)角度進(jìn)行了闡述,以增強(qiáng)植保無人機(jī)作業(yè)效果與提高作業(yè)效率為目標(biāo),分析了植保無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)及航線規(guī)劃與調(diào)度的研究現(xiàn)狀。針對(duì)植保無人機(jī)因作業(yè)精度要求高而導(dǎo)致其飛控系統(tǒng)制造成本高的問題,提出應(yīng)研發(fā)低成本、高精度、可適應(yīng)植保無人機(jī)作業(yè)需求的測姿器件,開發(fā)相應(yīng)的姿態(tài)估計(jì)算法;針對(duì)植保無人機(jī)航線規(guī)劃、優(yōu)化調(diào)度模型與實(shí)際作業(yè)需求不匹配的情況,總結(jié)了單機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃與多機(jī)調(diào)度優(yōu)化場景、約束條件與優(yōu)化方法。最后,提出應(yīng)研發(fā)植保無人機(jī)自動(dòng)補(bǔ)給平臺(tái),構(gòu)建基于多機(jī)協(xié)同的作業(yè)管理與調(diào)度優(yōu)化模型,以增強(qiáng)植保無人機(jī)在復(fù)雜作業(yè)環(huán)境中的作業(yè)效果,提高作業(yè)效率。

    • >農(nóng)業(yè)裝備與機(jī)械化工程
    • 基于輕量化YOLOv3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋果檢測方法

      2020, 51(8):17-25. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.002

      摘要 (2705) HTML (0) PDF 6.69 M (1252) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為使蘋果采摘機(jī)器人在復(fù)雜果樹背景下能快速準(zhǔn)確地檢測出蘋果,提出一種輕量化YOLO(You only look once)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Light-YOLOv3)模型與蘋果檢測方法。首先,對(duì)傳統(tǒng)YOLOv3深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)一種同構(gòu)殘差塊串聯(lián)的特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),簡化目標(biāo)檢測的特征圖尺度,采用深度可分離卷積替換普通卷積,提出一種融合均方誤差損失和交叉熵?fù)p失的多目標(biāo)損失函數(shù);其次,開發(fā)爬蟲程序,從互聯(lián)網(wǎng)上獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注,采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,針對(duì)Light-YOLOv3網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,提出一種基于隨機(jī)梯度下降(Stochastic gradient descent,SGD)和自適應(yīng)矩估計(jì)(Adaptive moment estimation,Adam)的多階段學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù);最后,分別在計(jì)算機(jī)工作站和嵌入式開發(fā)板上進(jìn)行了復(fù)雜果樹背景下的蘋果檢測實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,基于輕量化YOLOv3網(wǎng)絡(luò)的蘋果檢測方法在檢測速度和準(zhǔn)確率方面均有顯著的提高,在工作站和嵌入式開發(fā)板上的檢測速度分別為116.96、7.59f/s,F(xiàn)1值為94.57%,平均精度均值(Mean average precision,mAP)為94.69%。

    • 擊打式松果采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):26-33. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.003

      摘要 (1849) HTML (0) PDF 4.58 M (1277) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)人工采摘松果過程中存在嚴(yán)重安全隱患的問題,設(shè)計(jì)了一種擊打式松果采摘機(jī)器人,該機(jī)器人系統(tǒng)主要由電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、主控模塊、視覺模塊、夾持模塊、采摘模塊組成,視覺模塊完成松果識(shí)別與定位,實(shí)時(shí)反饋給主控模塊,并控制電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊,配合夾持模塊和采摘模塊作業(yè)實(shí)現(xiàn)松果采摘。采用Matlab仿真軟件建立松果采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,求解出機(jī)械臂工作空間為直徑4.5m的球體;基于沖量原理和Lagrange方程建立碰撞動(dòng)力學(xué)模型,通過動(dòng)態(tài)分析求解出碰撞后各關(guān)節(jié)保持原有運(yùn)動(dòng)規(guī)律所需的驅(qū)動(dòng)力矩;運(yùn)用靜力學(xué)原理建立關(guān)鍵組件有限元模型,利用ANSYS Workbench對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),優(yōu)化后其安全系數(shù)最低為1.5771,支撐關(guān)節(jié)最大變形4.1484mm。仿真結(jié)果表明:該機(jī)器人結(jié)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)及靜力學(xué)方面均滿足設(shè)計(jì)要求。制作物理樣機(jī)并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了松果采摘試驗(yàn),樣機(jī)初始狀態(tài)尺寸1000mm×1200mm×1100mm,試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性與實(shí)用性。

    • 基于YOLOv3目標(biāo)檢測的秧苗列中心線提取方法

      2020, 51(8):34-43. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.004

      摘要 (2152) HTML (0) PDF 14.24 M (1146) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)秧苗列中心線的檢測結(jié)果易受到水田中的浮萍、藍(lán)藻以及水面反射、風(fēng)速、光照情況等自然條件影響的問題,提出一種基于YOLOv3目標(biāo)檢測的秧苗列中心線檢測算法?;谕敢曂队坝?jì)算提取圖像的ROI(Region of interest)區(qū)域,采用ROI圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集,對(duì)YOLOv3模型進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練過程中通過減少YOLOv3模型的輸出降低運(yùn)算量,利用模型識(shí)別定位ROI內(nèi)的秧苗,并輸出其檢測框,對(duì)同列秧苗的檢測框進(jìn)行自適應(yīng)聚類。在對(duì)秧苗圖像進(jìn)行灰度化和濾波處理后,在同類檢測框內(nèi)提取秧苗SUSAN(Smallest univalue segment assimilating nucleus)角點(diǎn)特征,采用最小二乘法擬合秧苗列中心線。試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)于秧苗的不同生長時(shí)期,以及在大風(fēng)、藍(lán)藻、浮萍和秧苗倒影、水面強(qiáng)光反射、暗光線的特殊場景下均能成功提取秧苗列中心線,魯棒性較好,模型的平均精度為91.47%,提取的水田秧苗列中心線平均角度誤差為0.97°,單幅圖像(分辨率640像素×480像素)在GPU下的平均處理時(shí)間為82.6ms,能夠滿足視覺導(dǎo)航的實(shí)時(shí)性要求。為復(fù)雜環(huán)境下作物中心線的提取提供了有效技術(shù)途徑。

    • 基于直流電機(jī)與全液壓轉(zhuǎn)向器直聯(lián)的自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)研究

      2020, 51(8):44-54,61. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.005

      摘要 (1867) HTML (0) PDF 5.05 M (1204) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)農(nóng)機(jī)裝備電控液壓自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)生產(chǎn)成本高及電動(dòng)方向盤自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中控制力矩小、存在自由行程的問題,設(shè)計(jì)了基于直流電機(jī)與全液壓轉(zhuǎn)向器直聯(lián)的自動(dòng)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)及其電控系統(tǒng),該系統(tǒng)主要包括自動(dòng)轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)、自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制器和液壓轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)等。自動(dòng)轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)與原車液壓轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)連接實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)向功能,考慮了底盤阿克曼角的自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制器實(shí)現(xiàn)車輪轉(zhuǎn)向的精確控制,通過在轉(zhuǎn)向驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出軸安裝電磁離合器和轉(zhuǎn)向柱扭矩傳感器實(shí)現(xiàn)人工駕駛模式和自動(dòng)駕駛模式的自動(dòng)切換。試驗(yàn)結(jié)果表明,車輪轉(zhuǎn)角響應(yīng)平均穩(wěn)態(tài)誤差小于0.1°,最大穩(wěn)態(tài)誤差為0.158°,±20°階躍信號(hào)最快響應(yīng)時(shí)間達(dá)1.2s,超調(diào)量小于1%,可以滿足對(duì)各種輪式農(nóng)機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航輔助駕駛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性能的要求。

    • 氣流輸送播種機(jī)壓電式流量傳感器設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):55-61. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.006

      摘要 (1843) HTML (0) PDF 2.73 M (946) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為實(shí)現(xiàn)氣流輸送播種機(jī)播種質(zhì)量的快速準(zhǔn)確檢測,設(shè)計(jì)了一種基于壓電陶瓷的弧形陣列式播種流量傳感器。在分析氣流分配器出種口種子運(yùn)動(dòng)特性的基礎(chǔ)上,對(duì)感知單元布局及傳感器整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì);通過不同條件下種子碰撞試驗(yàn),確定了感知單元的材料和結(jié)構(gòu)尺寸;設(shè)計(jì)了信號(hào)調(diào)理電路與脈沖計(jì)數(shù)電路,實(shí)現(xiàn)了種子在線計(jì)量,并通過CAN通信實(shí)時(shí)發(fā)送。利用氣流輸送播種試驗(yàn)臺(tái)架,分析了氣流壓力及排種量對(duì)傳感器檢測精度的影響,在正常工作氣壓范圍內(nèi),檢測誤差與氣流壓力近似滿足線性關(guān)系,進(jìn)一步提出了傳感器檢測的校準(zhǔn)模型,并進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明:在推薦工作參數(shù)條件下,即氣壓為166Pa、排種量低于170粒/s時(shí),校準(zhǔn)后傳感器的檢測誤差在5%以內(nèi),且傳感器對(duì)堵塞故障報(bào)警準(zhǔn)確率達(dá)100%。該傳感器能夠有效地監(jiān)測氣流輸送播種機(jī)的排種性能,有助于提高播種作業(yè)質(zhì)量。

    • 油菜覆膜打孔穴播機(jī)打孔裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):62-72. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.007

      摘要 (1715) HTML (0) PDF 4.07 M (976) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為實(shí)現(xiàn)油菜等小粒徑作物覆膜種植中膜上均勻打孔的功能,針對(duì)傳統(tǒng)膜上成穴裝置結(jié)構(gòu)龐大復(fù)雜、工作時(shí)易黏土挑種及撕挑地膜等問題,設(shè)計(jì)了一種法蘭式滾輪與螺紋式圓錐型錐釘組合式結(jié)構(gòu)的打孔裝置,確定了其主要結(jié)構(gòu)參數(shù)范圍;構(gòu)建了打孔裝置運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,分析了打孔錐釘關(guān)鍵點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡,確定了膜上打孔過程,并基于軌跡方程分析了膜孔尺寸參數(shù);運(yùn)用ADAMS運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真,采用四因素三水平正交試驗(yàn)方法,以打孔錐釘頂角、打孔錐釘直徑、打孔滾輪半徑、機(jī)組前進(jìn)速度為試驗(yàn)因素,以膜孔長度、膜孔間距偏差為試驗(yàn)考核指標(biāo),進(jìn)行了打孔裝置結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)的仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明:影響膜孔長度的因素主次順序?yàn)榇蚩诐L輪半徑、打孔錐釘頂角、打孔錐釘直徑、機(jī)組前進(jìn)速度;影響膜孔間距偏差的因素主次順序?yàn)榇蚩诐L輪半徑、機(jī)組前進(jìn)速度、打孔錐釘頂角、打孔錐釘直徑;基于參數(shù)優(yōu)化,獲得較優(yōu)參數(shù)組合為:打孔錐釘頂角53°、打孔錐釘直徑16mm、打孔滾輪半徑65mm、機(jī)組前進(jìn)速度4km/h。以打孔裝置較優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)組合進(jìn)行了田間驗(yàn)證試驗(yàn),〖JP+1〗結(jié)果表明:打孔裝置所打膜孔形狀較規(guī)則,普遍呈類圓形狀,膜孔長度均在18mm以上,膜孔間距較為均勻,與仿真結(jié)果基本一致;各行膜孔長度一致性變異系數(shù)為4.98%,各行膜孔間距均勻性變異系數(shù)為3.44%。結(jié)果表明試驗(yàn)參數(shù)組合選取合理,打孔裝置符合設(shè)計(jì)要求。

    • 非圓齒輪系大蒜直立移栽機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):73-82. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.008

      摘要 (1545) HTML (0) PDF 6.09 M (865) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:根據(jù)大蒜鱗芽直立朝上栽植的農(nóng)藝需求,設(shè)計(jì)了一種可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜栽植軌跡的二階非圓齒輪行星輪系移栽機(jī)構(gòu)。采用D-H方法建立了移栽機(jī)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型,通過對(duì)大蒜移栽軌跡與姿態(tài)進(jìn)行分析,確定了直立移栽機(jī)構(gòu)所需實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化目標(biāo);在Matlab平臺(tái)下編寫了移栽機(jī)構(gòu)的GUI優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件,利用參數(shù)導(dǎo)引啟發(fā)式優(yōu)化算法對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì),通過人機(jī)交互優(yōu)選出一組非劣解;采用自上而下的參數(shù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)方法,在CATIA中完成了移栽機(jī)構(gòu)的參數(shù)化建模,并對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了虛擬樣機(jī)驗(yàn)證;通過臺(tái)架試驗(yàn),獲得各試驗(yàn)因素對(duì)大蒜移栽后傾斜角的影響規(guī)律;提出了針對(duì)不同工況的優(yōu)化模型,在最佳參數(shù)組合方案下進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,當(dāng)移栽深度為17mm、機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速為29.6r/min、匹配速比為100%時(shí),獲得的蒜瓣傾斜角平均值為8.54°,當(dāng)提高機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速時(shí),通過對(duì)參數(shù)方案進(jìn)行優(yōu)選可將傾斜角控制在合理的范圍內(nèi),以滿足大蒜直立栽植的農(nóng)藝要求。

    • 油葵聯(lián)合收獲機(jī)專用割臺(tái)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):83-88,135. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.009

      摘要 (1677) HTML (0) PDF 4.36 M (1051) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)國內(nèi)現(xiàn)有油葵聯(lián)合收獲機(jī)割臺(tái)存在的物料堵塞、堆積以及因撥禾輪回帶導(dǎo)致的葵盤無法進(jìn)入割臺(tái)等問題,結(jié)合我國油葵種植模式和農(nóng)藝要求,設(shè)計(jì)了一種撥禾輪式油葵聯(lián)合收獲機(jī)專用割臺(tái)。對(duì)分禾過程中油葵莖稈的姿態(tài)進(jìn)行分析,確定了內(nèi)分禾器寬度、長度和內(nèi)分禾器間隙;選取不同撥禾速比λ,對(duì)撥禾輪運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行仿真分析,確定了撥禾速比取值范圍,并得出撥禾輪的最優(yōu)直徑和轉(zhuǎn)速;為降低輸送器輸送時(shí)撥指對(duì)葵盤的擊打和油葵莖稈的纏繞,設(shè)計(jì)了刮板式輸送器;為保證良好的切割效果,基于刀機(jī)速比γ,確定了往復(fù)式切割器切割速度。在新疆維吾爾自治區(qū)阜康市河南莊子村進(jìn)行了油葵收獲田間試驗(yàn),當(dāng)整機(jī)前進(jìn)速度為0.8m/s時(shí),喂入量為3.3kg/s,割臺(tái)平均損失率僅為1.42%,整機(jī)作業(yè)效率0.69hm2/h。收獲作業(yè)過程中整機(jī)運(yùn)行平穩(wěn),割臺(tái)收獲過程無堵塞、無纏繞,滿足油葵聯(lián)合收獲機(jī)割臺(tái)的設(shè)計(jì)要求。

    • 縱橫刀組協(xié)同式馬鈴薯種薯切塊裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):89-97. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.010

      摘要 (1566) HTML (0) PDF 4.42 M (1032) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)馬鈴薯種薯切塊機(jī)械化程度低的問題,設(shè)計(jì)了一種縱橫刀組協(xié)同式馬鈴薯種薯切塊裝置,對(duì)其關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì),通過對(duì)馬鈴薯種薯切割過程的力學(xué)分析、運(yùn)動(dòng)學(xué)分析和能量學(xué)分析,建立了切種能量的數(shù)學(xué)模型,確定了影響馬鈴薯切種效果的主要因素。以切種效率、切種合格率為評(píng)價(jià)指標(biāo),以圓盤刀半徑、輸送輥與圓盤刀垂直中心距、圓盤刀軸轉(zhuǎn)速和夾持輥軸轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素,進(jìn)行了四因素四水平正交試驗(yàn)。對(duì)正交試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行方差和極差分析,結(jié)果表明:當(dāng)圓盤刀半徑為180mm、輸送輥與圓盤刀垂直中心距為190mm、圓盤刀軸轉(zhuǎn)速為115r/min、夾持輥軸轉(zhuǎn)速為56r/min時(shí),切種效率為74.5kg/min,切種合格率為98.8%,滿足馬鈴薯切種作業(yè)要求。

    • 馬鈴薯中耕前期圓盤式中耕機(jī)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):98-108. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.011

      摘要 (1652) HTML (0) PDF 3.67 M (876) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)現(xiàn)有馬鈴薯中耕機(jī)在第1次中耕作業(yè)時(shí)存在作業(yè)效果不佳、易傷苗的問題,對(duì)圓盤式馬鈴薯中耕機(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)與試驗(yàn)。闡述了該機(jī)的工作原理,通過理論計(jì)算對(duì)其關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì),根據(jù)農(nóng)藝培土、除草等作業(yè)要求,確定了圓盤式馬鈴薯中耕機(jī)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)和作業(yè)參數(shù);采用單因素和二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn),以耕作深度、機(jī)車前進(jìn)速度、調(diào)節(jié)角為試驗(yàn)因素,以除草率及傷苗率為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了樣機(jī)試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)耕作深度為0.13m、機(jī)車前進(jìn)速度為4.6km/h、調(diào)節(jié)角為52°時(shí),除草率為95.2%,傷苗率為3.9%,滿足國家標(biāo)準(zhǔn)傷苗率不大于5%、除草率不小于90%的要求。

    • 花生聯(lián)合收獲青貯機(jī)秧捆包膜裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):109-117. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.012

      摘要 (1435) HTML (0) PDF 3.38 M (911) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)我國花生秧蔓包膜青貯設(shè)備自動(dòng)化程度低、無法實(shí)現(xiàn)花生果秧聯(lián)合收獲的問題,在4HB-2A型花生聯(lián)合收獲機(jī)的基礎(chǔ)上,增設(shè)了固定式秧捆包膜裝置。選擇寬25cm、厚25μm的聚乙烯拉伸膜,通過分析其拉長率和包膜重疊率,確定秧捆包膜時(shí)拉伸膜拉長率和包膜重疊率均為50%。根據(jù)拉伸膜拉長率的要求設(shè)計(jì)導(dǎo)膜機(jī)構(gòu),通過導(dǎo)膜機(jī)構(gòu)受力分析得出扭轉(zhuǎn)彈簧扭轉(zhuǎn)角大于68°,導(dǎo)膜輥繞膜角大于108°?;趯?duì)秧捆規(guī)格、拉伸膜橫向收縮率及包膜重疊率的分析,確定裝置旋轉(zhuǎn)和秧捆自轉(zhuǎn)的角速度比為18,通過對(duì)包膜裝置傳動(dòng)配合關(guān)系和承載滾筒的設(shè)計(jì),使裝置旋轉(zhuǎn)和秧捆自轉(zhuǎn)的角速度比達(dá)到預(yù)期值?;贏SAMS對(duì)包膜裝置氣壓缸推動(dòng)提升角度進(jìn)行仿真,確定裝置提升角為66°。樣機(jī)田間性能試驗(yàn)表明,所設(shè)計(jì)的固定式包膜裝置拉伸膜拉長率為51.4%,包膜2、4、6層的包膜效率分別為10.5、8.4、7.6s/層,均勻性變異系數(shù)分別為12.20%、7.70%和4.70%,各項(xiàng)指標(biāo)均符合標(biāo)準(zhǔn)要求,包膜質(zhì)量滿足花生秧蔓青貯要求。

    • 噴霧降溫風(fēng)機(jī)風(fēng)筒優(yōu)化設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):118-125,151. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.013

      摘要 (1337) HTML (0) PDF 3.61 M (941) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為緩解高溫?zé)岷?duì)茶果樹的影響,基于圓弧板型葉片模型設(shè)計(jì)了一種噴霧降溫風(fēng)機(jī),并對(duì)風(fēng)筒結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模和動(dòng)力學(xué)仿真。以出風(fēng)口直徑、進(jìn)風(fēng)段長度和出風(fēng)段長度為試驗(yàn)因素,以風(fēng)機(jī)出口總壓和風(fēng)速為試驗(yàn)指標(biāo),采用DesignExpert 8.0.6軟件優(yōu)化風(fēng)筒結(jié)構(gòu)參數(shù)。優(yōu)化結(jié)果表明,各因素對(duì)出口總壓和風(fēng)速的影響由大到小依次為出風(fēng)口直徑、出風(fēng)段長度、進(jìn)風(fēng)段長度。最優(yōu)參數(shù)組合為出風(fēng)口直徑1070mm、進(jìn)風(fēng)段長度350mm和出風(fēng)段長度270mm。選取WJ-7010、WJ-8010型噴嘴,利用優(yōu)化后的風(fēng)筒結(jié)構(gòu)進(jìn)行了風(fēng)速試驗(yàn)和噴霧降溫性能試驗(yàn)。風(fēng)速試〖JP2〗驗(yàn)表明,當(dāng)風(fēng)筒出風(fēng)口直徑和總長度分別為1070、840mm時(shí),出風(fēng)口風(fēng)量為701.30m3/min,最大風(fēng)速為16.00m/s,〖JP〗有效送風(fēng)距離約為55.00m。噴霧降溫性能試驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)使用WJ-8010型噴嘴時(shí),與對(duì)照組相比,平均溫度降低0.68~11.11℃,最大溫差范圍為1.80~13.90℃。在38℃高溫環(huán)境下,噴霧降溫風(fēng)機(jī)在20m范圍內(nèi)的降溫幅度接近5℃,降溫效果良好。

    • 氣力式圓筒篩膜雜分離機(jī)改進(jìn)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

      2020, 51(8):126-135. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.014

      摘要 (1825) HTML (0) PDF 6.90 M (825) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)氣力式圓筒篩膜雜分離機(jī)篩分性能波動(dòng)大的問題,增設(shè)運(yùn)移裝置、重置圓筒篩篩孔排布與大小,以保持氣流分布均勻性、改善雜質(zhì)通過性,提高了氣力式圓筒篩膜雜分離機(jī)篩分性能的穩(wěn)定性。對(duì)圓筒篩內(nèi)膜雜混合物進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析,選取圓筒篩轉(zhuǎn)速、進(jìn)風(fēng)管風(fēng)速、氣流角度為試驗(yàn)因素,以膜中含雜率和雜中含膜率作為評(píng)價(jià)指標(biāo),運(yùn)用Box-Benhnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理設(shè)計(jì)三因素三水平試驗(yàn),分析各因素對(duì)膜雜分離作業(yè)性能的影響。結(jié)果表明,各因素對(duì)膜中含雜率影響主次順序依次為:進(jìn)風(fēng)管風(fēng)速、圓筒篩轉(zhuǎn)速、氣流角度;各因素對(duì)雜中含膜率影響主次順序依次為:圓筒篩轉(zhuǎn)速、進(jìn)風(fēng)管風(fēng)速、氣流角度。利用DesignExpert軟件響應(yīng)曲面圖,進(jìn)行了綜合影響效應(yīng)分析,得出當(dāng)圓筒篩轉(zhuǎn)速為23.8r/min、進(jìn)風(fēng)管風(fēng)速為5.9m/s、氣流角度為2.7°時(shí),膜中含雜率為10.60%,雜中含膜率為0.133%。對(duì)上述優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,得出在該參數(shù)組合下的膜中含雜率平均值為10.54%,雜中含膜率平均值為0.132%,表明該整機(jī)優(yōu)化方案可行。

    • 基于RSM和NSGA-Ⅱ的苜蓿種子離散元模型參數(shù)標(biāo)定

      2020, 51(8):136-144. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.015

      摘要 (1683) HTML (0) PDF 4.38 M (1008) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為尋求最優(yōu)苜蓿種子離散元模型接觸參數(shù)組合,設(shè)計(jì)了一種可同時(shí)測定物料休止角與堆積角的裝置,并提出測定方法,將實(shí)際試驗(yàn)與仿真試驗(yàn)相結(jié)合,以苜蓿種子休止角和堆積角的實(shí)測值與仿真值誤差為指標(biāo),對(duì)苜蓿種子模型參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。通過Plackett-Burman試驗(yàn)篩選出對(duì)指標(biāo)影響顯著的接觸參數(shù),采用響應(yīng)曲面法(RSM)建立顯著性參數(shù)與指標(biāo)之間的二階數(shù)學(xué)模型,采用非支配排序遺傳算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu)計(jì)算,獲取最優(yōu)苜蓿種子離散元模型接觸參數(shù)組合,即種間碰撞恢復(fù)系數(shù)為0.47,種間靜摩擦因數(shù)為0.24,種間滾動(dòng)摩擦因數(shù)為0.08。采用槽輪式排種器進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明,在不同排種輪轉(zhuǎn)速條件下,苜蓿種子質(zhì)量流率實(shí)測值和仿真值的平均相對(duì)誤差為289%,該苜蓿種子離散元模型和接觸參數(shù)能夠滿足離散元仿真試驗(yàn)要求,基于RSM和NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)優(yōu)化方法具有科學(xué)性和可行性。

    • 基于Netty和Marshalling的青飼機(jī)工況遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)研究

      2020, 51(8):145-151. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.016

      摘要 (1531) HTML (0) PDF 2.98 M (751) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)青飼機(jī)工況信息數(shù)據(jù)的采樣頻率、并發(fā)量不斷增大時(shí),會(huì)造成I/O速度降低和數(shù)據(jù)丟包率上升等問題,研究了車載終端與云服務(wù)的數(shù)據(jù)通信協(xié)議和長字符串編解碼方法,分析了Netty框架和傳統(tǒng)NIO框架對(duì)并發(fā)量的影響,比較分析了Java序列化、Protobuf和Marshalling等3種編解碼方法,提出數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、Web應(yīng)用三者分開的技術(shù)方案,設(shè)計(jì)了基于CAN總線技術(shù)、Netty自定義通信協(xié)議的青飼機(jī)工況信息遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)。模擬試驗(yàn)結(jié)果表明,在500ms發(fā)送周期下,本系統(tǒng)比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在并發(fā)總量上提高了0.8倍;在200、100、50ms發(fā)送周期下,采用Marshalling的系統(tǒng)性能比采用Java序列化的系統(tǒng),在I/O速度上分別提高0.4、3.9、1.5倍。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn),具有很好的穩(wěn)定性和可靠性。對(duì)青飼機(jī)主要部件的工況數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析表明,數(shù)據(jù)對(duì)工況診斷具有參考性,系統(tǒng)基本滿足對(duì)青飼機(jī)主要部件工況的監(jiān)測需求。該系統(tǒng)能夠在高頻次、高并發(fā)量下提高I/O速度,保證穩(wěn)定的數(shù)據(jù)接入量。

    • >農(nóng)業(yè)信息化工程
    • 基于改進(jìn)穩(wěn)定映射法的土地利用/覆被變化軌跡分析

      2020, 51(8):152-162. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.017

      摘要 (1071) HTML (0) PDF 6.45 M (756) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:以丹江流域(河南段)2002—2017年16個(gè)時(shí)相的Landsat TM/OLI和HJ-1A CCD影像為數(shù)據(jù)源,提取土地利用變化圖譜,提出基于改進(jìn)穩(wěn)定映射法的土地利用/覆被變化(Land use/cover change,LUCC)軌跡分析方法,推導(dǎo)出穩(wěn)定映射的相似性、變化次數(shù)、多樣性(Similarity/Turnover/Diversity,STD)指標(biāo)與時(shí)相數(shù)的關(guān)系式;將變化軌跡劃分為穩(wěn)定型、漸變型、非連續(xù)漸變型、循環(huán)型和波動(dòng)型5個(gè)一級(jí)類軌跡,并進(jìn)一步細(xì)分為二級(jí)和三級(jí)軌跡類型。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合土地利用動(dòng)態(tài)度等定量模型和景觀指數(shù)對(duì)研究區(qū)變化軌跡進(jìn)行總體特征和時(shí)空變化分析。結(jié)果表明,在2002—2017年間,研究區(qū)耕地顯著減少,建設(shè)用地和水域持續(xù)增加,林地、草地受“退耕還林還草”政策影響變化較為復(fù)雜,裸地相對(duì)穩(wěn)定;研究區(qū)土地利用變化主要由耕地向建設(shè)用地和水域轉(zhuǎn)化;由于丹江口庫區(qū)建設(shè)和南水北調(diào)中線工程的實(shí)施,其水域面積由218.60km2增長到400.31km2;受自然地形影響,研究區(qū)北部山區(qū)和丘陵地帶的林地保護(hù)較好,而丘陵與平原過渡地帶占研究區(qū)總面積5.85%的林地、耕地和草地出現(xiàn)了顯著的相互轉(zhuǎn)化。本研究可為研究區(qū)土地資源的可持續(xù)利用、生態(tài)環(huán)境保護(hù)及水源地保護(hù)提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。

    • 基于Landsat和MODIS數(shù)據(jù)融合的農(nóng)牧區(qū)NPP模擬

      2020, 51(8):163-170. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.018

      摘要 (1568) HTML (0) PDF 3.80 M (902) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:天山北坡是中國重要的農(nóng)牧業(yè)發(fā)展基地,利用遙感數(shù)據(jù)準(zhǔn)確獲取植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net primary productivity, NPP)的時(shí)空信息,對(duì)于合理分配農(nóng)牧業(yè)草地資源具有重要意義。由于受到天氣影響及衛(wèi)星傳感器受到時(shí)間分辨率和空間分辨率的限制,獲取既具有中空間分辨率、又具有高時(shí)間分辨率的遙感數(shù)據(jù)比較困難。本文基于中空間分辨率Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)與高時(shí)間分辨率MODIS數(shù)據(jù),采用遙感數(shù)據(jù)時(shí)空融合STARFM算法,獲取中空間分辨率和高時(shí)間分辨率序列的遙感數(shù)據(jù),以天山北坡中段區(qū)域?yàn)閷?shí)驗(yàn)區(qū),結(jié)合CASA模型,對(duì)區(qū)域內(nèi)植被NPP進(jìn)行模擬。結(jié)果表明,2016年內(nèi)8個(gè)時(shí)期,融合后的NDVI數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)時(shí)刻的Landsat 8 OLI NDVI數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)不小于0.759,偏差在0.0062~0.0094之間,均方根誤差在0.074~0.135之間;利用融合數(shù)據(jù)與CASA模型協(xié)同模擬的NPP具有良好的空間細(xì)節(jié)信息,NPP模擬值與野外實(shí)測值決定系數(shù)R2為0.8601,表明兩者具有較好的相關(guān)性。本研究為多源遙感影像融合技術(shù)與光能利用率模型協(xié)同模擬NPP提供了新的思路。

    • 基于最優(yōu)子集選擇的水稻穗無人機(jī)圖像分割方法

      2020, 51(8):171-177,188. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.019

      摘要 (1558) HTML (0) PDF 4.92 M (847) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為探索有效的稻穗識(shí)別特征選取方法,解決基于無人機(jī)數(shù)碼影像水稻產(chǎn)量估測中圖像顏色空間各個(gè)通道或指數(shù)對(duì)水稻穗識(shí)別能力不清的問題,利用2017年和2018年沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)超級(jí)稻成果轉(zhuǎn)化基地水稻試驗(yàn)田無人機(jī)高清數(shù)碼影像、地面小區(qū)樣方內(nèi)水稻穗數(shù)量等實(shí)測數(shù)據(jù),構(gòu)建了水稻穗、葉、背景的3分類圖像樣本庫,應(yīng)用最優(yōu)子集選擇(Best subset selection)算法分析了RGB和HSV顏色空間各個(gè)通道或指數(shù)對(duì)水稻穗的識(shí)別能力,提取適合東北粳稻稻穗圖像分割的7種特征參數(shù),以此特征為輸入構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稻穗分割模型,進(jìn)一步對(duì)稻穗圖像進(jìn)行連通域分析,獲取稻穗數(shù)量,并與地面實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。結(jié)果表明:最優(yōu)子集選擇算法獲取的稻穗像素分割特征參數(shù)為R、B、H、S、V、GLI、ExG等7種,飛行高度為3m時(shí),稻穗分割效果最好,對(duì)應(yīng)的交叉驗(yàn)證均方誤差MSE為0.0363;構(gòu)建的稻穗分割模型可有效實(shí)現(xiàn)東北粳稻稻穗的提取,3、6、9m飛行高度下,拍攝圖像稻穗數(shù)量提取的均方根誤差分別為9.03、11.21、13.10,平均絕對(duì)百分誤差分別為10.60%、14.88%和17.16%。

    • 基于無人機(jī)多光譜影像的番茄冠層SPAD預(yù)測研究

      2020, 51(8):178-188. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.020

      摘要 (1964) HTML (0) PDF 5.11 M (804) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:番茄冠層不同垂直位置葉綠素含量的精確預(yù)測是及時(shí)防控番茄病蟲害、精準(zhǔn)施肥、灌溉等田間管理的重要基礎(chǔ),無人機(jī)可靈活高效地獲取中小區(qū)域農(nóng)作物冠層光譜信息,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供便利?;跓o人機(jī)搭載多光譜傳感器獲取的多光譜影像數(shù)據(jù),建立感興趣區(qū)域,提取各波段反射率數(shù)據(jù),計(jì)算9種植被指數(shù)參數(shù)與實(shí)測番茄3個(gè)生育期的冠層上、中、下層及冠層整體的SPAD值,進(jìn)行相關(guān)性與敏感度分析,篩選植被指數(shù)最優(yōu)變量,采用偏最小二乘、支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行冠層不同位置SPAD值的預(yù)測建模及驗(yàn)證。結(jié)果表明,開花坐果期,番茄冠層上層葉片的SPAD值高于中層和下層葉片,結(jié)果初期和結(jié)果晚期,番茄中層葉片的SPAD值高于上層和下層葉片;冠層上層葉片SPAD值與植被指數(shù)相關(guān)性程度及線性敏感程度優(yōu)于冠層中層和下層葉片;基于番茄冠層上、中、下層及整個(gè)冠層SPAD值建立的支持向量機(jī)預(yù)測模型的R2高于偏最小二乘和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。因此,支持向量機(jī)預(yù)測模型可為番茄精準(zhǔn)管理提供理論依據(jù)。

    • 基于無人機(jī)遙感影像的收獲期后殘膜識(shí)別方法

      2020, 51(8):189-195. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.021

      摘要 (1639) HTML (0) PDF 6.49 M (700) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)人工評(píng)估農(nóng)田殘膜勞動(dòng)強(qiáng)度高、效率低等問題,以及收獲期后殘膜識(shí)別困難的問題,提出了一種基于顏色特征的殘膜識(shí)別方法。為了克服光照對(duì)殘膜識(shí)別精度的影響,首先分析了陽光直射區(qū)、陰影區(qū)殘膜和土壤RGB與HSV顏色分量灰度差異;然后,選擇最佳顏色分量進(jìn)行殘膜圖像分割,分別對(duì)比分析了手動(dòng)閾值法、迭代閾值法、最大類間方差法、最大熵值法、Kmeans均值聚類法和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的分割效果,結(jié)合原始圖像殘膜分布特點(diǎn),優(yōu)選出基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割法;結(jié)合圖像形態(tài)學(xué)算法,最終提取了煙地殘膜面積與分布。結(jié)果表明,B分量可從背景中分割出直射區(qū)殘膜,但不能分割陰影區(qū)殘膜;S分量可從背景中分割出直射區(qū)和陰影區(qū)殘膜;基于S分量的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割法效果最佳,利用該方法對(duì)不同時(shí)期的農(nóng)田殘膜進(jìn)行識(shí)別,6葉期、煙葉收獲后、煙桿拔除后和冬季空閑期的識(shí)別率分別為96.99%、69.47%、93.55%和88.95%,地膜覆蓋周期的平均識(shí)別率為87.49%。本文方法可快速準(zhǔn)確地識(shí)別出秋后的農(nóng)田殘膜,提供殘膜時(shí)空分布信息及變化特征,可為農(nóng)田環(huán)境健康評(píng)估提供決策依據(jù)。

    • 基于多層EESP深度學(xué)習(xí)模型的農(nóng)作物病蟲害識(shí)別方法

      2020, 51(8):196-202. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.022

      摘要 (1486) HTML (0) PDF 3.86 M (1061) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為了提取圖像高層語義特征、解決各種植物病蟲害圖像尺寸不相同的問題,提出了多層次增強(qiáng)高效空間金字塔(Extremely efficient spatial pyramid, EESP)卷積深度學(xué)習(xí)模型。首先,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理;其次,構(gòu)建多層融合EESP網(wǎng)絡(luò)模型,該模型通過對(duì)每層設(shè)置不同的空洞率進(jìn)行空洞卷積,選擇性地提取不同層次的特征信息,通過融合各層信息獲得各種農(nóng)作物病蟲害圖像的不同特征;最后,通過Softmax分類方法實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物病蟲害識(shí)別。數(shù)據(jù)集包括10種農(nóng)作物的61種病蟲害類別,迭代訓(xùn)練300次,得到本文方法Top1分類準(zhǔn)確率最高達(dá)到了88.4%,且采用三階EESP模型達(dá)到了最佳效果。

    • 基于部分親和場的行走奶牛骨架提取模型

      2020, 51(8):203-213. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.023

      摘要 (2028) HTML (0) PDF 9.28 M (1032) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:在奶牛關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測的基礎(chǔ)上,通過點(diǎn)、線重構(gòu)奶牛骨架結(jié)構(gòu),可為奶牛跛行檢測、發(fā)情行為分析、運(yùn)動(dòng)量估測等提供重要參考。本研究基于部分親和場,以養(yǎng)殖場監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的視頻為原始數(shù)據(jù),使用1600幅圖像訓(xùn)練了奶牛骨架提取模型,實(shí)現(xiàn)了奶牛站立、行走狀態(tài)下關(guān)鍵點(diǎn)信息和部分親和場信息的預(yù)測,并通過最優(yōu)匹配連接對(duì)奶牛骨架結(jié)構(gòu)進(jìn)行準(zhǔn)確提取。為了驗(yàn)證該模型的性能,采用包含干擾因素的100幅單目標(biāo)奶牛和100幅雙目標(biāo)奶牛圖像進(jìn)行了測試。結(jié)果表明,該模型對(duì)單目標(biāo)行走奶牛骨架提取的置信度為78.90%,雙目標(biāo)行走奶牛骨架提取的置信度較單目標(biāo)下降了10.96個(gè)百分點(diǎn)。計(jì)算了不同關(guān)鍵點(diǎn)相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型準(zhǔn)確率,當(dāng)OKS為0.75時(shí),骨架提取準(zhǔn)確率為93.40%,召回率為94.20%,說明該模型具有較高的準(zhǔn)確率。該方法可以提取視頻中奶牛骨架,在無遮擋時(shí)具有高置信度和低漏檢率,當(dāng)遮擋嚴(yán)重時(shí)置信度有所下降。該模型的單目標(biāo)和雙目標(biāo)圖像幀處理速度分別為3.30、3.20f/s,基本相同。本研究可為多目標(biāo)奶牛骨架提取提供參考。

    • >農(nóng)業(yè)水土工程
    • 黑龍江省糧食水足跡時(shí)空分布規(guī)律與影響因素分析

      2020, 51(8):214-222,335. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.024

      摘要 (1276) HTML (0) PDF 12.18 M (753) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為分析黑龍江省糧食水足跡的變化規(guī)律,根據(jù)水足跡理論,選取2008—2018年黑龍江省11個(gè)地區(qū)進(jìn)行糧食水足跡評(píng)價(jià),并對(duì)其時(shí)空分布規(guī)律及影響因素進(jìn)行研究。結(jié)果表明:黑龍江省糧食藍(lán)水足跡、綠水足跡的空間分布差異顯著,呈現(xiàn)南北高、東西低的分布趨勢。通過斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)分析可知,東、西橫向地區(qū)人口密度大,可用于糧食生產(chǎn)的灌溉水資源消耗少,糧食藍(lán)水足跡較低;南、北部致力于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),農(nóng)業(yè)灌溉用水消耗較大,糧食藍(lán)水足跡較高。南、北部降水儲(chǔ)蓄率高,因而南、北部糧食綠水足跡較高;東、西部橫向地區(qū)地勢較為平坦,植被少,降水不易蓄積,所以東、西部綠水足跡相對(duì)較低。利用時(shí)間序列模型對(duì)黑龍江省糧食水足跡進(jìn)行預(yù)測得出,2021—2025年黑龍江省糧食總水足跡平均值為2050m3/t。本研究可為黑龍江省農(nóng)業(yè)水資源的合理分配和利用提供參考。

    • 黑龍江省近50年大豆需水量與干旱時(shí)空分布特征研究

      2020, 51(8):223-237. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.025

      摘要 (1203) HTML (0) PDF 8.15 M (799) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:基于黑龍江省28個(gè)氣象站1966—2015年逐日氣象數(shù)據(jù)和20個(gè)農(nóng)業(yè)氣象站1991—2008年大豆生育期觀測資料,計(jì)算大豆不同生育階段的有效降雨量、需水量和水分盈虧指數(shù)(Crop water surplus deficit index)及三者的氣候傾向率,并根據(jù)水分盈虧指數(shù)制定干旱等級(jí),計(jì)算各生育階段干旱頻率和干旱強(qiáng)度,利用ArcMap空間分析功能繪制相應(yīng)分布圖。結(jié)果表明,黑龍江省大豆生育期內(nèi)年均有效降雨量為253~370mm,平均值為321mm,除生長前期外,其他各生育階段均表現(xiàn)為中部高和東西部較低的分布趨勢,大豆生育期有效降雨量氣候傾向率為-6.16~9.09mm/(10a),平均值為2.41mm/(10a),生長前期有效降雨量總體呈上升趨勢,生長后期有效降雨量總體呈下降趨勢;大豆年均需水量為336~465mm,平均值為388mm,各生育階段需水量均呈中部低、東西部高的空間分布規(guī)律,大豆生育期內(nèi)需水量氣候傾向率為-16.01~2.42mm/(10a),平均值為-5.17mm/(10a),各生育階段需水量總體呈下降趨勢;大豆生育期內(nèi)年均水分盈虧指數(shù)為-44.5%~8.9%,均值為-15%,自西向東呈先增大后減小的趨勢,水分盈虧指數(shù)的氣候傾向率為-1.89~4.92%/(10a),水分盈虧指數(shù)總體呈上升趨勢;大豆各生育階段干旱頻率分布與需水量空間分布大致相同,其中生長前期和快速發(fā)育期干旱頻率高于生長中期和生長后期,易發(fā)生春旱和夏旱。本研究可為黑龍江省大豆的灌溉管理和旱災(zāi)預(yù)防提供理論依據(jù)和參考。

    • 基于最小響應(yīng)單元的地下水埋深時(shí)空分異特征研究

      2020, 51(8):238-246. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.026

      摘要 (1258) HTML (0) PDF 7.40 M (681) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:采用協(xié)同克里金插值方法,以2005、2009、2013、2017年4a翁牛特旗地下水埋深為主變量,以NDVI(歸一化植被指數(shù))、降水量和河網(wǎng)密度為協(xié)變量,計(jì)算研究區(qū)內(nèi)的地下水埋深,運(yùn)用改進(jìn)水文響應(yīng)單元模式,在空間上將協(xié)同克里金插值后的地下水埋深柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù),將傳統(tǒng)的簡單插值分析方法運(yùn)用協(xié)同克里金和最小響應(yīng)單元進(jìn)行改進(jìn),使之更貼合實(shí)際地下水匯流情況,獲取最小響應(yīng)單元551個(gè),并據(jù)此進(jìn)行空間整體與局部自相關(guān)分析。結(jié)果表明,在研究區(qū)空間上,地下水埋深東西分異規(guī)律明顯,地下水位呈現(xiàn)西高、東低的態(tài)勢,受降水和河流影響逐漸變大;在時(shí)間序列上,地下水埋深平均變化不大,但逐漸呈現(xiàn)聚集的趨勢。

    • 不同時(shí)間尺度下凍融灌區(qū)地下水埋深CAR模型優(yōu)選

      2020, 51(8):247-254. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.027

      摘要 (1014) HTML (0) PDF 3.54 M (717) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為提高凍融灌區(qū)地下水埋深的預(yù)測精度,探索不同時(shí)間尺度數(shù)據(jù)源對(duì)地下水埋深預(yù)測的影響,以河套灌區(qū)永濟(jì)灌域?yàn)檠芯繀^(qū)域,針對(duì)地下水埋深在時(shí)間序列上表現(xiàn)的滯后性和非線性,建立了不同時(shí)間尺度(月、季、年)CAR模型,并進(jìn)行了不同輸入變量CAR模型的差異性分析。結(jié)果表明:季尺度數(shù)據(jù)源CAR模型擬合效果明顯優(yōu)于月尺度數(shù)據(jù)源CAR模型和年尺度數(shù)據(jù)源CAR模型,擬合效果較好的季尺度數(shù)據(jù)源CAR模型的決定系數(shù)(R2)、Nash-Sutcliffe系數(shù)(Ens)和均方根誤差(RMSE)分別為0.936、0.934和0.046m,較擬合效果較差的月尺度數(shù)據(jù)源CAR模型各項(xiàng)指標(biāo)分別提高了11.30%、11.86%和降低了32.35%。僅考慮凍融期氣溫的CAR模型明顯優(yōu)于考慮氣溫的CAR模型和不考慮氣溫的CAR模型。凍融灌區(qū)最優(yōu)地下水預(yù)測模型為季尺度數(shù)據(jù)源且僅考慮凍融期氣溫的CAR模型,其R2為0.941,Ens為0.940,RMSE為0044m,模擬精度較高。

    • 河套灌區(qū)不同地類鹽分遷移估算及與地下水埋深的關(guān)系

      2020, 51(8):255-269. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.028

      摘要 (1344) HTML (0) PDF 13.70 M (725) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)河套灌區(qū)引水量逐年減少、輸入灌區(qū)的鹽分無法有效排出、僅能在灌區(qū)內(nèi)部重新分配的現(xiàn)狀,以河套灌區(qū)耕地-荒地-海子為研究對(duì)象,通過野外實(shí)測和室內(nèi)試驗(yàn)分析相結(jié)合,基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、溶質(zhì)動(dòng)力學(xué)理論,研究了耕地-荒地-海子系統(tǒng)土壤剖面、不同土層鹽分和地下水鹽分的時(shí)空變化特征,定量估算了不同時(shí)期的鹽分變化,揭示了系統(tǒng)鹽分的表觀平衡,分析了地下水埋深對(duì)土壤鹽分的影響。結(jié)果表明:在耕地-荒地-海子系統(tǒng)中,灌溉期,耕地大量鹽分隨地下水遷移到荒地,秋澆前荒地含鹽量是耕地的2倍,秋澆后荒地脫鹽量是耕地的3倍。整個(gè)生育期耕地1m土體鹽分通過灌溉期淋洗,積鹽率仍為56%,秋澆后鹽分沒有完全排出,脫鹽率為44%,土壤深層有輕微積鹽現(xiàn)象;荒地1m土體積鹽率為63%,秋澆后脫鹽率為62%,荒地鹽分全年基本保持平衡。地下水和海子鹽分時(shí)空分布呈條帶狀,存在較強(qiáng)的空間相似性,海子是系統(tǒng)的儲(chǔ)鹽區(qū)。應(yīng)采取有效措施將灌區(qū)目前地下水埋深降低0.2m,研究區(qū)地下水埋深控制在1.7~2.3m之間更佳。在生育期(5月15日—9月15日),荒地1m土體積鹽量為377705kg/hm2。地下水補(bǔ)給荒地20~100cm土壤鹽量為17985kg/hm2,占積鹽量的5%;0~20cm土壤鹽量增加202395kg/hm2,占積鹽量的54%;耕地地下水遷移給荒地深層土壤鹽量為114015kg/hm2,占積鹽量的30%;耕地水平滲透給荒地的鹽量為43305kg/hm2,占積鹽量11%。本研究可為灌區(qū)水鹽運(yùn)移提供理論依據(jù)。

    • 基于模糊數(shù)據(jù)挖掘的灌區(qū)水資源配置研究

      2020, 51(8):270-277. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.029

      摘要 (1212) HTML (0) PDF 1.13 M (710) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:在分析灌區(qū)大數(shù)據(jù)資源構(gòu)成的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了面向水資源配置的數(shù)據(jù)挖掘算法;匯聚某行政區(qū)域水資源、經(jīng)濟(jì)、人口、行業(yè)用水等數(shù)據(jù),運(yùn)用模糊層次聚類分析方法,對(duì)行政區(qū)域內(nèi)行業(yè)間的配水案例進(jìn)行分類及特征分析;采用固定步長窮舉法對(duì)灌區(qū)配水相關(guān)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)賦權(quán);運(yùn)用模糊距離匹配相似灌區(qū),通過構(gòu)造加權(quán)影響因子和采用指數(shù)平滑法,對(duì)基于實(shí)例推理的灌區(qū)進(jìn)行需水量預(yù)測。將建立的方法應(yīng)用于2018年浙江省11個(gè)市行政區(qū)行業(yè)間配水特征分析和中型灌區(qū)需水量預(yù)測,結(jié)果表明:浙江省不同區(qū)域行業(yè)間配水被劃分為4類,呈現(xiàn)出不同行業(yè)間的配水特征,灌區(qū)需水量預(yù)測相對(duì)誤差均不大于9.39%,說明該方法有效,可為制定合理的區(qū)域行業(yè)間配水方案、估算灌區(qū)需水量提供決策支持。

    • 磁化強(qiáng)度對(duì)磁電一體活化水土壤水鹽運(yùn)移特征的影響?yīng)?/a>

      2020, 51(8):278-284. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.030

      摘要 (1260) HTML (0) PDF 1.18 M (785) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:磁化與去電子等活化處理技術(shù)能夠顯著提高灌溉水鹽分淋洗效率。為了闡明磁化強(qiáng)度對(duì)磁電一體活化水土壤水鹽運(yùn)移特征的影響機(jī)制,選取不同磁化強(qiáng)度(0、0.1、0.2、0.4、0.8T)的磁電一體活化水進(jìn)行一維垂直土柱入滲試驗(yàn)。結(jié)果表明,磁電一體活化水可以促進(jìn)土壤水入滲,提高鹽分淋洗效率,并且其效果與磁化強(qiáng)度緊密相關(guān);隨著磁化強(qiáng)度的增大,土壤水分入滲量與鹽分淋洗效率呈現(xiàn)先增加后減小的二次函數(shù)關(guān)系,吸濕率S與磁化強(qiáng)度H之間同樣呈現(xiàn)良好的二次函數(shù)關(guān)系。通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)及入滲模型參數(shù)分析發(fā)現(xiàn),磁化強(qiáng)度為0.4T左右時(shí),磁電一體活化水入滲對(duì)應(yīng)的累積入滲量最大、入滲用時(shí)最短、土壤含水率最大,而含鹽量最小,脫鹽效果最好,故可以將0.4T作為磁電一體活化水的最佳磁化強(qiáng)度。

    • 生物炭對(duì)鹽漬土理化性質(zhì)和紫花苜蓿生長的影響?yīng)?/a>

      2020, 51(8):285-294. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.031

      摘要 (1375) HTML (0) PDF 1.20 M (1055) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為揭示生物炭對(duì)濱海鹽漬土理化性質(zhì)和紫花苜蓿生長的影響規(guī)律,采用盆栽試驗(yàn)方法,研究了不同生物炭添加量(炭土質(zhì)量分?jǐn)?shù)0、0.5%、1%、2%、5%、10%)處理下黃河三角洲鹽漬化土壤養(yǎng)分、結(jié)構(gòu)、鹽分以及紫花苜蓿產(chǎn)量、品質(zhì)等變化特征,并采用灰色關(guān)聯(lián)度法評(píng)價(jià)了生物炭的應(yīng)用效果。結(jié)果表明,添加生物炭后,土壤有機(jī)質(zhì)和全氮含量分別增加了16.27%~246.65%和6.38%~58.51%,全磷、有效磷和全鉀含量變化相對(duì)較??;土壤容重顯著降低,低量生物炭處理顯著提高了鹽漬化土壤大于0.25mm團(tuán)聚體的含量和團(tuán)聚體穩(wěn)定性;水溶性鹽總量降低了38.90%~46.17%,其中Mg2+、Cl-和SO2-4含量降幅較大;紫花苜蓿產(chǎn)量提高了8.19%~43.00%,品質(zhì)無顯著變化。整體而言,隨著施炭量的增加,土壤肥力有所提高,團(tuán)聚體穩(wěn)定性降低,鹽分含量和紫花苜蓿產(chǎn)量呈先降后增的趨勢。施用生物炭改善了鹽漬化土壤的理化性質(zhì),促進(jìn)了紫花苜蓿生長,生物炭用量0.5%時(shí)施用效果最優(yōu)。

    • 腐熟污泥施用對(duì)土壤有機(jī)-無機(jī)碳組分的影響?yīng)?/a>

      2020, 51(8):295-302. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.032

      摘要 (1021) HTML (0) PDF 1.20 M (618) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為探明腐熟污泥施用對(duì)兩種不同酸堿性土壤有機(jī)碳、無機(jī)碳組分的影響,明確無機(jī)碳與有機(jī)碳及土壤酸堿性的關(guān)系,通過連續(xù)兩年的盆栽試驗(yàn),開展小麥-玉米輪作模式下堿性壤土和酸性砂土污泥農(nóng)用的研究。結(jié)果表明:添加腐熟污泥后,隨污泥添加量的增加,兩種土壤的有機(jī)碳(SOC)、易氧化有機(jī)碳(ROC)、可溶性有機(jī)碳(DOC)和腐殖質(zhì)碳(HSC)等有機(jī)碳組分含量呈增加趨勢。與對(duì)照(CK)相比,當(dāng)污泥添加量為75t/hm2時(shí),酸性砂土有機(jī)碳組分SOC、ROC、DOC、HSC含量分別增加了82.39%、25.62%、158.33%和30.77%(P<0.05);在堿性壤土中,上述有機(jī)碳組分分別增加了84.36%、49.26%、340.00%和354.90%(P<0.05),且兩種土壤中各有機(jī)碳組分之間呈現(xiàn)極顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)。施用污泥降低了堿性壤土中ROC的分配比例(污泥施用量為3.75t/hm2時(shí)除外),但增加了DOC和HSC的分配比例;污泥農(nóng)用降低了酸性砂土ROC和HSC的分配比例,但增加了DOC的分配比例。在堿性壤土中污泥農(nóng)用降低了土壤無機(jī)碳(SIC)、活性無機(jī)碳(AIC)含量,同時(shí)土壤pH值降低;而在酸性砂土中污泥農(nóng)用,土壤的SIC、AIC含量增加,同時(shí)土壤pH值增大;兩種土壤的SIC和pH值之間均呈現(xiàn)極顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)。本研究可為不同酸堿性土壤碳庫質(zhì)量管理提供科學(xué)依據(jù)。

    • 基于KEGG的碳固定和氮代謝通路土壤微生物組篩選

      2020, 51(8):303-310. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.033

      摘要 (1268) HTML (0) PDF 6.56 M (1268) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:利用宏基因組測序技術(shù),以KEGG數(shù)據(jù)庫的碳固定、氮代謝途徑為工具,以陜西渭北旱塬小麥連作糧田長期定位3種施肥方式的土壤為研究對(duì)象,對(duì)影響該地區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中碳固定和氮代謝通路的主要微生物物種及功能基因進(jìn)行分析。結(jié)果表明:3個(gè)施肥水平下土壤微生物在KEGG數(shù)據(jù)庫代謝通路的基因PcoA分析顯示,常規(guī)施肥土壤功能基因豐度與平衡施肥處理的關(guān)系密切,而與低量施肥處理關(guān)系較遠(yuǎn)。施肥明顯改變了碳固定、氮代謝的功能基因豐度,常規(guī)施肥和平衡施肥的主要功能基因相對(duì)豐度均大于低量施肥;在碳固定途徑中常規(guī)施肥主要功能基因相對(duì)豐度大于平衡施肥,在氮代謝途徑中平衡施肥主要功能基因相對(duì)豐度大于常規(guī)施肥。Sorangium、Spiribacter、 Lentzea、 Rhodovibrio、 Pseudomonas、 Flavihumibacter、 Streptomyces、 Nitrososphaera、Rubrobacter、Dyadobacter、Novosphingobium、Pedosphaera、Thermogemmatispora為該地區(qū)小麥連作土壤碳固定途徑標(biāo)記性微生物種群;E4212A.fumA.fumB、E2319.atoB、mdh、ACSS.acs、korB.oorB.oforB、pps.ppsA、ppdK、sdhA.frdA、K18594、K18604、E4212B.fumC、folD、ppc、accA為施肥水平產(chǎn)生明顯響應(yīng)的碳固定功能基因。Sphingopyxis、Alcanivorax、Nitrosospira、Aeromicrobium、Roseiflexus、Devosia、Altererythrobacter為該地區(qū)小麥連作土壤氮代謝的主要物種;nirB、nasA、nasB、nrt.nak.nrtP.nasA、GDH2為施肥水平產(chǎn)生明顯響應(yīng)的氮代謝主要功能基因。平衡施肥更有益于節(jié)肥減排和土壤的可持續(xù)利用,是適合該地區(qū)小麥連作糧田的施肥方式。

    • >農(nóng)業(yè)生物環(huán)境與能源工程
    • 哺乳母豬舍環(huán)境舒適度評(píng)價(jià)預(yù)測模型優(yōu)化

      2020, 51(8):311-319. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.034

      摘要 (1671) HTML (0) PDF 4.44 M (902) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)母豬舍多環(huán)境因子相互耦合,難以合理、準(zhǔn)確地預(yù)測判斷豬舍環(huán)境舒適度的問題,根據(jù)畜禽舍養(yǎng)殖環(huán)境標(biāo)準(zhǔn),構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,提出了基于變尺度混沌布谷鳥算法優(yōu)化混合核最小二乘支持向量回歸機(jī)的哺乳母豬舍環(huán)境舒適度評(píng)價(jià)預(yù)測模型(MSCCS-LSSVR),并采用粒子群算法優(yōu)化模型(PSO-LSSVR)、遺傳算法優(yōu)化模型(GA-LSSVR)、傳統(tǒng)的LSSVR模型與本文模型進(jìn)行了對(duì)比。利用本文模型對(duì)江蘇省鎮(zhèn)江市?,斈翗I(yè)生豬養(yǎng)殖場哺乳母豬舍養(yǎng)殖環(huán)境舒適度進(jìn)行了評(píng)價(jià)預(yù)測。結(jié)果表明,混合核MSCCS-LSSVR、PSO-LSSVR、GA-LSSVR和傳統(tǒng)LSSVR 4種預(yù)測模型的平均絕對(duì)誤差分別為0.0611、0.0972、0.1306和0.1681;混合核MSCCS-LSSVR模型比其他3種模型具有更高的預(yù)測精度和更可靠的性能,提高了豬舍環(huán)境評(píng)價(jià)預(yù)測水平,在評(píng)價(jià)預(yù)測中具有可行性和有效性。實(shí)際應(yīng)用表明,本文模型能準(zhǔn)確地反映豬舍空氣質(zhì)量狀況,可以為豬舍環(huán)境精準(zhǔn)調(diào)控提供決策支持,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

    • 鹽酸預(yù)處理對(duì)生物質(zhì)熱解特性和熱力學(xué)特性的影響?yīng)?/a>

      2020, 51(8):320-327. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.035

      摘要 (1312) HTML (0) PDF 2.69 M (789) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為深入探討鹽酸預(yù)處理對(duì)生物質(zhì)熱解特性的影響,采用熱重法對(duì)比分析了酸洗前后玉米秸稈和銀中楊在低升溫速率(10、 20、 30、 40、 50℃/min)下的熱解特性,利用分布活化能模型(DAEM)計(jì)算了熱解過程的動(dòng)力學(xué)參數(shù)和相應(yīng)的熱力學(xué)參數(shù),采用傅里葉變換紅外光譜(FTIR)分析了酸洗前后生物質(zhì)化學(xué)結(jié)構(gòu)的變化。結(jié)果表明:生物質(zhì)熱解過程經(jīng)歷了失水、玻璃化轉(zhuǎn)變、快速熱解和碳化4個(gè)階段;酸洗預(yù)處理提高了生物質(zhì)熱解的最大失重速率和最終失重率,減少了焦炭的產(chǎn)生。在轉(zhuǎn)化率為20%~70%時(shí),用DAEM模型計(jì)算得到酸洗前后玉米秸稈和銀中楊熱解活化能分別為218.27~340.08kJ/mol、225.17~291.73kJ/mol、227.35~254.76kJ/mol、197.39~235.52kJ/mol?!糐P〗鹽酸酸洗預(yù)處理整體上降低了生物質(zhì)熱解過程中的活化能、焓變和熵變,增加了吉布斯自由能(ΔG),促進(jìn)了熱解反應(yīng)。酸洗前后玉米秸稈和銀中楊紅外光譜圖相似,但在相同吸收峰處存在明顯的強(qiáng)度變化,說明酸洗預(yù)處理對(duì)不同生物質(zhì)有機(jī)官能團(tuán)的影響程度不同。

    • >農(nóng)產(chǎn)品加工工程
    • 基于區(qū)塊鏈的水稻供應(yīng)鏈溯源信息保護(hù)模型研究

      2020, 51(8):328-335. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.036

      摘要 (1829) HTML (0) PDF 4.72 M (881) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)水稻供應(yīng)鏈在使用區(qū)塊鏈技術(shù)追溯過程中數(shù)據(jù)共享時(shí)隱私數(shù)據(jù)容易泄露的問題,在分析水稻供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程和信息分類的基礎(chǔ)上,建立了以區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)授權(quán)保護(hù)方法為核心的水稻供應(yīng)鏈信息保護(hù)模型。在供應(yīng)鏈溯源隱私數(shù)據(jù)上傳區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)前,利用密碼分組鏈接模式(Ciper block chaining, CBC)對(duì)其進(jìn)行對(duì)稱加密,采用橢圓曲線算法(Elliptic curve cryptography,ECC)對(duì)密鑰加密后寫入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中,區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中存儲(chǔ)隱私數(shù)據(jù)加密后的密文,授權(quán)節(jié)點(diǎn)利用私鑰查看區(qū)塊鏈上溯源隱私數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中共享隱私數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上對(duì)方法的安全性能進(jìn)行了分析,加密算法的擴(kuò)散性測試密文改變率平均值為0838。最后,基于Hyperledger Fabric平臺(tái)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了水稻全供應(yīng)鏈信息溯源系統(tǒng),并通過具體應(yīng)用案例進(jìn)行了驗(yàn)證分析。結(jié)果表明,本文提出的節(jié)點(diǎn)授權(quán)法對(duì)需要保護(hù)的隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行了節(jié)點(diǎn)間的差異化,兼顧了企業(yè)隱私數(shù)據(jù)需要加密保護(hù)和供應(yīng)鏈溯源數(shù)據(jù)需要公開監(jiān)管兩方面的問題,解決了水稻供應(yīng)鏈生產(chǎn)、加工、流通等多節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)共享問題,為水稻供應(yīng)鏈區(qū)塊鏈溯源研究提供了借鑒和參考。

    • 基于語義分割的食品標(biāo)簽文本檢測

      2020, 51(8):336-343. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.037

      摘要 (1279) HTML (0) PDF 4.31 M (715) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:食品包裝上的標(biāo)簽文本含有生產(chǎn)日期、營養(yǎng)成分、生產(chǎn)廠家等食品相關(guān)信息,這些不僅為消費(fèi)者購買食品提供了重要依據(jù),也有助于食品監(jiān)督抽檢機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)潛在的食品安全問題。食品標(biāo)簽文本檢測是食品標(biāo)簽自動(dòng)識(shí)別的前提,有助于降低人工錄入成本、提高數(shù)據(jù)處理效率?;谑称钒b圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集,提出了一種基于語義分割的距離場模型,以檢測食品標(biāo)簽。該模型包含像素分類和距離場回歸兩類任務(wù),其中像素分類任務(wù)分割處理圖像中的文本區(qū)域,距離場回歸任務(wù)預(yù)測文本區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)到該區(qū)域邊界的歸一化距離。為提升模型的檢測性能,在回歸預(yù)測模塊中通過增加注意力模塊優(yōu)化模型結(jié)構(gòu),并針對(duì)距離場回歸任務(wù)損失值過小、影響模型訓(xùn)練優(yōu)化問題對(duì)其損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,增加注意力模塊和損失函數(shù)的改進(jìn)使得模型的準(zhǔn)確率分別提高了4.39、3.80個(gè)百分點(diǎn),有效提高了檢測準(zhǔn)確率。食品包裝圖像數(shù)據(jù)集的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,采用本文模型檢測食品標(biāo)簽文本具有較好的性能,其召回率、準(zhǔn)確率分別達(dá)到87.61%、76.50%。

    • 基于高光譜成像的肥城桃品質(zhì)可視化分析與成熟度檢測

      2020, 51(8):344-350. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.038

      摘要 (2115) HTML (0) PDF 3.74 M (983) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:肥城桃采摘后轉(zhuǎn)色快、易腐爛,導(dǎo)致果品等級(jí)下降。采用高光譜成像技術(shù)對(duì)其進(jìn)行可溶性固形物含量(SSC)和硬度可視化分析與成熟度檢測,以提高果品質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)優(yōu)果優(yōu)價(jià)。首先,采集成熟度為70%和90%的各80個(gè)肥城桃的高光譜信息、SSC和硬度,通過蒙特卡羅偏最小二乘法分析剔除異常值,利用光譜-理化值共生距離劃分樣本集,采用競爭性自適應(yīng)權(quán)重采樣算法(CARS)和連續(xù)投影算法(SPA)選取特征波長,并建立多元線性回歸(MLR)模型。研究表明:CARS-MLR模型性能優(yōu)于SPA-MLR模型;預(yù)測SSC的CARS-MLR模型,R2c和R2v分別為0.8191和0.8439,RPD為2.0;預(yù)測硬度的CARS-MLR模型,R2c和R2v分別為0.9518和0.8772,RPD為2.1。然后,基于CARS-MLR模型計(jì)算肥城桃每個(gè)像素點(diǎn)的SSC和硬度,生成可視化分布圖,實(shí)現(xiàn)不同成熟度肥城桃SSC和硬度可視化檢測。最后,利用順序前向選擇算法優(yōu)選特征波長,建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成熟度預(yù)測模型,獲得98.3%總識(shí)別準(zhǔn)確率。

    • 聚乙二醇對(duì)大豆分離蛋白美拉德反應(yīng)和功能特性的影響

      2020, 51(8):351-357,381. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.039

      摘要 (1170) HTML (0) PDF 2.00 M (810) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:利用聚乙二醇(Polyethylene glycol, PEG)使大豆分離蛋白(Soy protein isolate, SPI)與葡聚糖(Dextran, D)在擁擠液體系下進(jìn)行美拉德結(jié)合反應(yīng),通過提高PEG質(zhì)量濃度改變?nèi)芤褐械娜苜|(zhì)擁擠程度,探究不同擁擠程度對(duì)SPI-D美拉德反應(yīng)的影響,并研究SPI-D復(fù)合物結(jié)構(gòu)的變化。利用接枝度和十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠電泳(SDS-PAGE)研究不同PEG質(zhì)量濃度下SPI-D復(fù)合物的結(jié)合情況,通過紅外光譜、表面疏水性、游離巰基含量、溶解度及乳化性能等分析不同糖化程度對(duì)SPI的結(jié)構(gòu)變化及功能性質(zhì)表達(dá)的構(gòu)效關(guān)系。結(jié)果表明:隨著PEG質(zhì)量濃度的增加,復(fù)合物結(jié)合程度不斷加深,蛋白結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,α螺旋等結(jié)構(gòu)減少,無規(guī)則卷曲增加,表面疏水性不斷降低,乳化性能持續(xù)改善。當(dāng)PEG質(zhì)量濃度在0.06g/mL以上時(shí),SPI-D復(fù)合物糖化增速放緩。

    • 超聲時(shí)間對(duì)大豆-乳清混合蛋白結(jié)構(gòu)及乳化性質(zhì)的影響?yīng)?/a>

      2020, 51(8):358-364. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.040

      摘要 (1270) HTML (0) PDF 2.58 M (975) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:通過混合動(dòng)植物蛋白得到具有全新口感和對(duì)人體健康更有益的雙蛋白食品越來越受到重視。采用聚丙烯酰胺凝膠電泳、傅里葉紅外光譜、紫外光譜、8苯胺1萘磺酸熒光探針等手段研究了超聲時(shí)間對(duì)大豆-乳清混合蛋白(SPI-WPI)結(jié)構(gòu)及乳化性質(zhì)的影響。結(jié)果表明:超聲處理不會(huì)使混合蛋白發(fā)生降解,但對(duì)其二級(jí)、三級(jí)結(jié)構(gòu)影響顯著;隨超聲時(shí)間的增加,SPI-WPI二級(jí)結(jié)構(gòu)中α螺旋和β折疊含量降低、β轉(zhuǎn)角含量增加,無規(guī)則卷曲含量也略有增加;由表面疏水性可知,超聲處理后混合蛋白分子構(gòu)象發(fā)生了改變,蛋白分子內(nèi)部多肽鏈部分展開,蛋白結(jié)構(gòu)變得更加舒展,疏水基團(tuán)暴露,表面活性增強(qiáng),乳化性增高;超聲處理后,蛋白濁度顯著降低,說明超聲處理產(chǎn)生的空穴效應(yīng)使蛋白粒子更加分散;混合蛋白體系乳化活性指數(shù)與乳化穩(wěn)定性指數(shù)先增加、后降低,超聲處理30min時(shí),混合蛋白體系乳化性最好。

    • 不同加工方式和蛋白組成下冰淇淋脂肪球低溫失穩(wěn)研究

      2020, 51(8):365-371. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.041

      摘要 (1391) HTML (0) PDF 2.74 M (780) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:利用乳清濃縮蛋白(WPC)和大豆分離蛋白(SPI)部分替代乳蛋白(SMP),對(duì)3種蛋白質(zhì)組成(乳蛋白、乳蛋白-大豆分離蛋白和乳蛋白-乳清濃縮蛋白)的冰淇淋漿料進(jìn)行均質(zhì)前殺菌和均質(zhì)后殺菌(65℃、30min)的不同加工處理,通過分析攪打凝凍前后的脂肪球粒度分布和表面蛋白吸附特性、漿料流變學(xué)特性以及冰淇淋的融化率、膨脹率、硬度、氣泡分布和感官特性,探究加工方式和蛋白質(zhì)組成對(duì)脂肪球低溫失穩(wěn)作用及冰淇淋質(zhì)構(gòu)形成的影響。結(jié)果表明:乳蛋白冰淇淋脂肪球的失穩(wěn)程度、流變學(xué)特性以及質(zhì)構(gòu)特性不受加工方式的影響。而對(duì)部分替代乳蛋白的混合蛋白冰淇淋漿料,兩種加工方式均導(dǎo)致脂肪球粒度、表面蛋白質(zhì)吸附量和漿料稠度系數(shù)的增加,相比于均質(zhì)前殺菌,采用均質(zhì)后殺菌使脂肪球表面蛋白質(zhì)被蔗糖脂肪酸酯替代的程度增大,更有利于脂肪球發(fā)生低溫失穩(wěn)和冰淇淋質(zhì)構(gòu)形成,此時(shí)SMP3WPC7、SMP7SPI3兩種混合蛋白冰淇淋的部分聚結(jié)度分別為282.19%和252.70%,冰淇淋具有更高的膨脹率和抗融性,氣泡分布均勻度更佳。

    • >車輛與動(dòng)力工程
    • 拖拉機(jī)作業(yè)載荷數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)與旋耕作業(yè)質(zhì)量預(yù)測

      2020, 51(8):372-381. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.042

      摘要 (1488) HTML (0) PDF 5.31 M (1035) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)拖拉機(jī)田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)不足、機(jī)組作業(yè)質(zhì)量無法實(shí)時(shí)評(píng)估與準(zhǔn)確預(yù)測的問題,設(shè)計(jì)了涵蓋多參數(shù)、多工況的車載測試終端,構(gòu)建了全國范圍的田間作業(yè)試驗(yàn)拖拉機(jī)作業(yè)載荷數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng),以獲取拖拉機(jī)各關(guān)鍵零部件的田間作業(yè)載荷數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,研究了準(zhǔn)確預(yù)測、評(píng)價(jià)拖拉機(jī)田間旋耕作業(yè)質(zhì)量的智能算法,為產(chǎn)品研發(fā)、性能預(yù)測以及作業(yè)評(píng)估提供全面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與可靠的預(yù)測結(jié)果?;谵r(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù),融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法對(duì)數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)作業(yè)載荷進(jìn)行分類挖掘,預(yù)測評(píng)價(jià)了拖拉機(jī)田間旋耕作業(yè)質(zhì)量,結(jié)果表明,基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度高達(dá)96.77%,均方根誤差(RMSE)小于0.01,說明拖拉機(jī)作業(yè)載荷數(shù)據(jù)平臺(tái)的基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型可準(zhǔn)確預(yù)測評(píng)價(jià)拖拉機(jī)田間旋耕工況的作業(yè)質(zhì)量。

    • 基于信息融合的拖拉機(jī)組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)研究

      2020, 51(8):382-390,399. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.043

      摘要 (1502) HTML (0) PDF 5.68 M (927) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)拖拉機(jī)在田間作業(yè)時(shí)因地形傾斜、土質(zhì)硬度不均、連續(xù)轉(zhuǎn)彎而導(dǎo)致的定位誤差問題,設(shè)計(jì)了一種基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多傳感器信息融合導(dǎo)航定位系統(tǒng)。該組合導(dǎo)航系統(tǒng)主要由RTK-GPS和IMU組成,融合了GA-BP卡爾曼算法和誤差分析,根據(jù)多傳感器的導(dǎo)航參數(shù),修正拖拉機(jī)的定位誤差,使拖拉機(jī)的行駛軌跡更加平穩(wěn)。根據(jù)基于MK904型拖拉機(jī)建立的導(dǎo)航定位系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái),在洛陽孟津一拖產(chǎn)品試驗(yàn)基地得到原始的導(dǎo)航定位信息,在Matlab中進(jìn)行算法驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明:在拖拉機(jī)直線行駛情況下,該組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)側(cè)傾角精度提高了0.01rad;在連續(xù)轉(zhuǎn)彎過程中,左傾時(shí)側(cè)傾角精度提高了0.02rad,右傾時(shí)側(cè)傾角精度提高了0.04rad。說明基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卡爾曼算法的組合導(dǎo)航系統(tǒng)能在一定程度上修正因田間地面起伏不定、土質(zhì)硬度不均、連續(xù)轉(zhuǎn)彎而導(dǎo)致的GPS定位誤差,使拖拉機(jī)的行駛軌跡更加平穩(wěn)。

    • >機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動(dòng)化
    • 磁流變阻尼器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與能量采集效能仿真與試驗(yàn)

      2020, 51(8):391-399. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.044

      摘要 (1267) HTML (0) PDF 7.04 M (810) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:設(shè)計(jì)了一種集阻尼可控、位移自感應(yīng)和振動(dòng)能量采集功能于一體的自感應(yīng)振動(dòng)能量采集型磁流變阻尼器,對(duì)設(shè)計(jì)的單感應(yīng)線圈式、雙感應(yīng)線圈式振動(dòng)能量采集裝置進(jìn)行了電磁場仿真分析。搭建了試驗(yàn)測試系統(tǒng),測試分析了單感應(yīng)線圈式、雙感應(yīng)線圈式振動(dòng)能量采集裝置的能量采集效能,分析了弱導(dǎo)磁性不銹鋼繞線架和不導(dǎo)磁PLA繞線架對(duì)能量采集效能的影響。測試結(jié)果表明,在幅值為7.5mm、頻率為4Hz的正弦位移激勵(lì)下,雙感應(yīng)線圈式振動(dòng)能量采集裝置采集的感應(yīng)電壓幅值為2512V、能量采集功率為1.5W,其能量采集效能約為單感應(yīng)線圈式的2倍;弱導(dǎo)磁性與不導(dǎo)磁繞線架的能量采集效能幾乎相同。

    • 柔性壓力傳感器陣列及其信號(hào)采集系統(tǒng)研究

      2020, 51(8):400-405,413. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.045

      摘要 (1290) HTML (0) PDF 4.29 M (966) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為提高機(jī)器人人機(jī)交互的安全性,選用新型智能材料——電活性聚合物材料(Electroactive polymer, EAP)作為傳感器陣列單元的敏感材料,設(shè)計(jì)一種4×4柔性壓力傳感器陣列及其信號(hào)采集系統(tǒng)。建立壓力傳感器輸入輸出數(shù)學(xué)模型,給出采用雙三次插值法提高力覺信息量的方法,并制作了傳感器試驗(yàn)樣機(jī),最后利用標(biāo)定試驗(yàn)和應(yīng)用試驗(yàn)驗(yàn)證了該傳感器陣列的可行性、準(zhǔn)確性和實(shí)用性。試驗(yàn)結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的傳感器電容理論值與測量值相差約0.01pF,測量結(jié)果與理論結(jié)果吻合。在量程0~6N內(nèi),最大靈敏度為0.1343pF/N,重復(fù)性指標(biāo)為28.73%。

    • 農(nóng)業(yè)機(jī)器人并聯(lián)視覺云臺(tái)研究

      2020, 51(8):406-413. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.046

      摘要 (1504) HTML (0) PDF 3.13 M (815) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)智能農(nóng)用機(jī)器人對(duì)機(jī)器視覺工作范圍的需求,提出了一種用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人的并聯(lián)視覺云臺(tái)設(shè)計(jì)方案?;陔p搖桿的輸入輸出特性,提出了一種運(yùn)動(dòng)支鏈設(shè)計(jì)方法,用于構(gòu)建二自由度全球面工作空間解耦并聯(lián)機(jī)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上,衍生出兩種可行的運(yùn)動(dòng)支鏈P5R和PRR,基于這兩種運(yùn)動(dòng)支鏈,設(shè)計(jì)了2種二自由度全球面工作空間并聯(lián)視覺云臺(tái)RR&P5R和RR&PRR。通過運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,分別建立了2種機(jī)構(gòu)的位置關(guān)系表達(dá)式;通過尺寸優(yōu)化,得到了2種機(jī)構(gòu)的最優(yōu)桿長比;通過對(duì)比得出,RR&P5R型并聯(lián)視覺云臺(tái)具有更好的輸入輸出性能;通過有限元分析,研究了載荷對(duì)RR&P5R型并聯(lián)視覺云臺(tái)運(yùn)動(dòng)精度的影響。結(jié)果表明,RR&P5R機(jī)構(gòu)強(qiáng)度滿足要求,但桿件的累積彈性變形導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)副的位移偏差較大。

    • 基于并聯(lián)深度信念網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機(jī)床熱誤差預(yù)測方法

      2020, 51(8):414-419. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.047

      摘要 (1218) HTML (0) PDF 2.26 M (706) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:針對(duì)基于傳統(tǒng)淺層網(wǎng)絡(luò)理論的熱誤差數(shù)學(xué)模型存在適應(yīng)性、魯棒性差的問題,提出一種基于并聯(lián)深度信念網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機(jī)床熱誤差預(yù)測與補(bǔ)償方法。建立一種基于3個(gè)子深度信念網(wǎng)絡(luò)并聯(lián)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型,各子深度信念網(wǎng)絡(luò)具有相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、不同的權(quán)值參數(shù),并共享輸入層的限制玻爾茲曼機(jī);構(gòu)建基于預(yù)測誤差的并聯(lián)深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),確定每個(gè)RBM隱含層的神經(jīng)元數(shù)量;提出初始權(quán)值共享的并聯(lián)深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法,采用對(duì)數(shù)散度無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法預(yù)訓(xùn)練模型中的1個(gè)深度信念網(wǎng)絡(luò),其他深度信念網(wǎng)絡(luò)共享該初始權(quán)值,并用反向傳播算法分別微調(diào)生成各子深度信念網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,預(yù)測的主軸熱誤差均方根誤差為2.2μm,在提高預(yù)測準(zhǔn)確性的同時(shí),顯著提高了熱誤差補(bǔ)償?shù)倪m應(yīng)性和魯棒性。

    • 可變階數(shù)NURBS曲面的相機(jī)標(biāo)定模型

      2020, 51(8):420-426. DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.048

      摘要 (1130) HTML (0) PDF 2.33 M (675) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:農(nóng)用機(jī)器人對(duì)作業(yè)對(duì)象的定位、測量和識(shí)別等都需要借助視覺系統(tǒng)(相機(jī))來完成,因此相機(jī)標(biāo)定精度至關(guān)重要。提出一種可變階數(shù)NURBS曲面的相機(jī)標(biāo)定模型,即在像平面的高失真區(qū)域應(yīng)用較高階數(shù)的NURBS曲面模型作為標(biāo)定依據(jù),其他區(qū)域用較低階數(shù)的NURBS曲面模型,在不過多增加標(biāo)定計(jì)算負(fù)擔(dān)的前提下,提高了整體的標(biāo)定精度。該模型應(yīng)用標(biāo)定誤差的預(yù)評(píng)估方法將像平面進(jìn)行“區(qū)塊”劃分,依此匹配模型階數(shù),實(shí)現(xiàn)標(biāo)定精度和計(jì)算量的綜合優(yōu)化。由于NURBS曲面隱式標(biāo)定模型的優(yōu)越性能,使標(biāo)定不依賴于相機(jī)的光學(xué)特性,理論上可校正相機(jī)的所有失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,標(biāo)定平均誤差在0.89mm以內(nèi),可滿足農(nóng)用機(jī)器人的應(yīng)用要求。

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