亚洲一区欧美在线,日韩欧美视频免费观看,色戒的三场床戏分别是在几段,欧美日韩国产在线人成

摘要:針對采摘機器人在野外作業(yè)環(huán)境中，面臨采摘任務數(shù)量多，目標與障礙物位置具有隨機性和不確定性等問題，提出一種基于深度強化學習的虛擬機器人采摘路徑避障規(guī)劃方法，實現(xiàn)機器人在大量且不確定任務情況下的快速軌跡規(guī)劃。根據(jù)機器人本體物理結(jié)構(gòu)設定虛擬機器人隨機運動策略，通過對比分析不同網(wǎng)絡輸入觀測值的優(yōu)劣，結(jié)合實際采摘行為設置環(huán)境觀測集合，作為網(wǎng)絡的輸入；引入人工勢場法目標吸引和障礙排斥的思想建立獎懲函數(shù)，對虛擬機器人行為進行評價，提高避障成功率；針對人工勢場法范圍斥力影響最短路徑規(guī)劃的問題，提出了一種方向懲罰避障函數(shù)設置方法，將障礙物范圍懲罰轉(zhuǎn)換為單一方向懲罰，通過建立虛擬機器人運動碰撞模型，分析碰撞結(jié)果選擇性給予方向懲罰，進一步優(yōu)化了規(guī)劃路徑長度，提高采摘效率；在Unity內(nèi)搭建仿真環(huán)境，使用ML-Agents組件建立分布式近端策略優(yōu)化算法及其與仿真環(huán)境的交互通信，對虛擬機器人進行采摘訓練。仿真實驗結(jié)果顯示，不同位置障礙物設置情況下虛擬機器人完成采摘任務成功率達96.7%以上。在200次隨機采摘實驗中，方向懲罰避障函數(shù)方法采摘成功率為97.5%，比普通獎勵函數(shù)方法提高了11個百分點，采摘軌跡規(guī)劃平均耗時0.64s/次，相較于基于人工勢場法獎勵函數(shù)方法降低了0.45s/次，且在連續(xù)變動任務實驗中具有更高的適應性和魯棒性。研究結(jié)果表明，本系統(tǒng)能夠高效引導虛擬機器人在避開障礙物的前提下快速到達隨機采摘點，滿足采摘任務要求，為真實機器人采摘路徑規(guī)劃提供理論與技術支撐。

摘要:針對實際環(huán)境中由于農(nóng)業(yè)機械（簡稱農(nóng)機）作業(yè)過程的作業(yè)量以及土壤條件的變化等不確定性因素的影響，導致協(xié)同作業(yè)跟隨農(nóng)機的行駛工況不穩(wěn)定、跟隨協(xié)同作業(yè)響應慢、控制困難等問題，在綜合考慮不確定性以及響應性能的基礎上，提出了一種農(nóng)機跟隨分層控制架構(gòu)，搭建農(nóng)機田間作業(yè)下的縱向跟隨動力學模型，并以間距保持、速度跟隨、燃油經(jīng)濟性、加速度跟隨性能為目標，進行基于模型預測控制（MPC）算法的上層控制器推導，基于前饋以及PI反饋的控制器作為下層控制，以上層控制器獲得的控制加速度為目標，進行力矩（電流）跟蹤，在保證抗不確定性以及干擾噪聲的同時，提高跟隨農(nóng)機的響應能力。通過Matlab/Simulink仿真和田間試驗驗證，結(jié)果表明，該控制方法可以有效解決農(nóng)機作業(yè)的跟隨控制問題，與滑模變結(jié)構(gòu)控制器相比，能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定跟隨行駛，且速度誤差和加速度誤差更小，速度誤差控制在-0.29132~0.18001m/s，加速度誤差控制在-0.05678~0.05628m/s2，穩(wěn)定跟隨距離誤差為±0.45m，具有良好的跟隨效果。

摘要:針對原4MB-6型密植棉稈對行鏟拔鋪放機田間性能試驗中存在的減阻裝置壅土嚴重、對行鏟切裝置處棉稈堆積、拔稈鋪放輥拔稈不連續(xù)及有效性差等問題，對該機具進行了改進設計；為進一步提高該機具的作業(yè)性能，對其核心工作部件的作業(yè)機理進行了分析；對行鏟切裝置采用原地放垡間隔作業(yè)技術，當鏟切深度約為115mm時，在1幅寬膜內(nèi)（2050mm），其底部虛實作業(yè)比例為1∶242，地表虛實作業(yè)比例為1∶0.59，該比例從地面到底部呈連續(xù)遞減趨勢，有利于降低作業(yè)功耗；在鏟切作業(yè)過程中，在梯形框架帶刃口的側(cè)板部分和鏟切板的擠壓、剪切作用下，棉茬周圍土壤被剪切和彎曲破壞、土壤-棉根系復合體產(chǎn)生失效被原位抬升于土壤上層，對其余土壤的擾動較小；齒型推拔輥采用反向推拔作業(yè)原理，有利于棉稈導入V形刀齒并進行有效夾持，由于其所起拔的棉稈已被鏟切抬升，且入土深度（0~10mm）小，因此進一步減小了整機作業(yè)功耗。田間試驗表明，改進后的機具整機作業(yè)性能穩(wěn)定，對行鏟切裝置工作流暢，實現(xiàn)了棉稈對行鏟切及原位抬升作業(yè)目標，齒型推拔輥能有效抓取棉稈，并進行切向甩拋使得整株棉稈根茬土壤分離、鋪放于田間，拔凈率為90.87%~91.42%，達到了整稈鏟拔的設計要求（拔凈率90%以上），是新疆棉區(qū)棉稈資源機械化收獲的適用設備。

摘要:為提高超級雜交稻穴盤育苗低播量排種器的播種性能，設計一種壓電式振動供種裝置，提出一種小供種量條件下均勻、有序、單列供種的導流振動板。闡述了壓電式振動供種裝置的工作原理，構(gòu)建了振動裝置動力學模型，分析了稻種在振動板上的運動機理，確定了其主要工作參數(shù)。以振幅、儲種盒深度為試驗因素進行仿真試驗和回歸及響應曲面分析，建立了振幅、儲種盒深度與供種速率、供種速率變異系數(shù)和單列率間的數(shù)學模型，試驗結(jié)果表明振幅對供種速率影響極其顯著，儲種盒深度對單列率影響極其顯著；當600~1000盤/h生產(chǎn)率條件下確定最佳儲種盒深度為9mm，振幅范圍為0.4~0.6mm。振動供種性能和排種性能樣機試驗結(jié)果表明，當通電電壓為120~140V時，供種速率為6.1~13.4粒/s，供種速率變異系數(shù)為10%~14%，單列率為77.5%~84.6%，與回歸模型誤差分別小于6%、9%、4%，且各列間供種速率變異系數(shù)小于4%；樣機試驗結(jié)果表明，當生產(chǎn)率為600盤/h時，天優(yōu)998和蜀優(yōu)217的1~2粒/穴合格率分別為95.54%和94.88%，漏播率為2.47%和2.96%，滿足超級雜交稻低播量精密播種的設計要求，該研究為工廠化穴盤育秧精量播種機的設計提供參考。

摘要:為解決玉米免耕播種機播種作業(yè)時存在漏播的問題，針對漏播自補償和漏播輔助補償方法進行了對比研究。對水平圓盤排種器的排種性能進行試驗，獲取了排種器在不同排種盤轉(zhuǎn)速和播種粒距下排種合格指數(shù)、漏播指數(shù)和重播指數(shù)。由漏播自補償補種性能分析可得，在排種口檢測漏播信號進行加速補種，補種的實際粒距LPR>1.5L，補種粒距依然為漏播，無法實現(xiàn)漏播補償功能，若在種子脫離排種口之前檢測到漏播信號，提前做好加速準備再進行補種，可實現(xiàn)漏播自補償功能。由漏播自補償試驗可知，漏播自補償受播種速度和播種粒距影響較大，在播種粒距為20、25cm，播種速度不大于5km/h時，補種合格率不小于88%，在播種粒距為15cm或播種速度大于5km/h時，補種合格率較低；由漏播輔助補償補種性能試驗可知，在播種速度3~7km/h，粒距15~25cm下，補種成功率不小于89%，在播種速度不大于5km/h，補種合格率不小于96%。為了保證補種位置精確，采用漏播輔助補償裝置進行補種，〖JP2〗需合理設計漏播補償裝置安裝位置，同時受播種速度、播種粒距、排種盤線速度、投種角的影響，通過合理設計補種裝置安裝參數(shù)后，控制補種裝置響應時間t和補償裝置排種盤的線速度vb實現(xiàn)補種位置的精確控制。

摘要:玉米精量播種機多采用高位投種，種子著床過程彈跳移位，粒距一致性變差的問題突出。為了探明高位投種著床位置影響因素，利用三維激光絕對臂測量機，掃描真實種溝外形，通過逆向建模方法構(gòu)建種溝三維數(shù)字模型，采用正向測量和逆向驗證組合標定種子與土壤接觸參數(shù)：滾動摩擦因數(shù)0.22，滑動摩擦因數(shù)0.727，碰撞恢復系數(shù)0.16。基于標定參數(shù)的仿真試驗與真實試驗相比，著床種子與導種管出口距離誤差為4.7%，仿真種子著床過程與真實過程接近。以播種作業(yè)速度、粒距和投種角為因素，以種子著床點與第1落點的縱向偏移量為指標，基于種溝三維數(shù)字模型，開展單因素仿真試驗和兩因素四水平仿真試驗，單因素試驗結(jié)果表明：高位投種過程中，粒距對種子縱向偏移量影響不顯著（P＞0.05），投種角和作業(yè)速度對種子縱向偏移量有顯著影響（P＜0.01）；兩因素四水平試驗表明：相同投種角條件下，縱向偏移量隨著作業(yè)速度的增大而增大；相同作業(yè)速度條件下，縱向偏移量隨投種角的增大而增大；著床時種子與種床的縱向速度（種子速度沿作業(yè)方向的分量）與縱向偏移量呈線性相關關系，作業(yè)速度和投種角通過影響種子與種床的縱向速度影響種子著床分布。田間試驗表明：隨縱向速度增加，粒距合格指數(shù)先增大后減小，變異系數(shù)先減小后增加；粒距合格指數(shù)最大值出現(xiàn)在縱向速度為0.14m/s時，粒距變異系數(shù)最小值出現(xiàn)在縱向速度-0.18m/s時，說明縱向速度越接近零，播種效果越好，進一步驗證了仿真試驗結(jié)論。

摘要:針對我國黃淮海地區(qū)小麥秸稈覆蓋地玉米免耕播種機高速作業(yè)時開溝器易堵塞、播種質(zhì)量差等問題，基于旋耕防堵理論設計一種淺旋條帶對行主動式防堵裝置。根據(jù)黃淮海地區(qū)小麥玉米種植模式中小麥苗帶狀況，對防堵裝置的刀型排布結(jié)構(gòu)和刀軸轉(zhuǎn)速進行設計；從秸稈流動、拋撒軌跡和受力角度進行分析，確定防堵裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)設計的合理性，并對影響其性能的關鍵因素進行土槽試驗；選取刀軸間距、刀軸轉(zhuǎn)速和機具前進速度為影響因素，以秸稈清秸率和動土率為性能評價指標，進行離散元模擬仿真和多因素正交試驗，對影響作業(yè)性能刀軸間距和防堵裝置工作參數(shù)進行優(yōu)化。仿真試驗結(jié)果表明，在刀軸轉(zhuǎn)速為800r/min、刀軸間距為70mm、機具前進速度為7km/h時，綜合作業(yè)質(zhì)量最優(yōu)；對優(yōu)化結(jié)果進行玉米播種田間試驗，在秸稈覆蓋量為1.02kg/m2，前進速度為8km/h時，秸稈清秸率為91.85%，溝深穩(wěn)定性為86.67%，動土率為26.47%，可滿足高速作業(yè)要求。

摘要:針對現(xiàn)有蔬菜嫁接機器人單手爪夾持搬運機構(gòu)作業(yè)時需要在上苗、切削和對接工位往復旋轉(zhuǎn)作業(yè)，限制了機器嫁接生產(chǎn)效率，存在夾持傷苗、操作人員上苗等待時間過長、易疲勞等問題，設計了一種四手爪柔性夾持搬運機構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)上苗、切削和對接工位同步作業(yè)，以及秧苗柔性夾持與快速搬運，有助于提高機器嫁接效率。提出了基于緩沖材料的柔性夾持手爪和夾持力調(diào)節(jié)方法，分析了不同厚度EVA緩沖材料的壓縮力學特性，得到緩沖墊完全閉合夾持條件下對不同秧苗的夾持力。利用ADAMS軟件建立夾持搬運機構(gòu)動力學仿真模型，分析了秧苗不同夾持力與旋轉(zhuǎn)位移的變化規(guī)律，得出當夾持力小于0.4N時秧苗脫離了夾持手的束縛，夾持力大于3.5N時秧苗夾持與旋轉(zhuǎn)作業(yè)穩(wěn)定。機構(gòu)性能試驗結(jié)果表明：選取白籽南瓜苗和黃瓜苗為測試對象，柔性夾持手爪平均夾苗成功率為98.5%，比弧形夾持手提高4.5個百分點，傷苗率降低3.5個百分點，柔性夾苗效果顯著；該機構(gòu)嫁接平均速度為1052株/h，是同類型單手爪嫁接機作業(yè)效率的1.72倍，嫁接成功率為96.67%，大幅提高了嫁接機器人生產(chǎn)效率，能夠滿足工廠化嫁接育苗生產(chǎn)需求。本文研究結(jié)果可為高速嫁接機器人的夾持搬運機構(gòu)設計和優(yōu)化提供技術參考。

摘要:針對貴州地區(qū)辣椒種植宜機收簇生品種小株距膜上移栽農(nóng)藝要求，對井關PVHR2型移栽機進行改造。在將機具最小株距由300mm減小為150mm后，分析株距減小前后栽植軌跡變化，以減小穴口寬度為目標，綜合考慮栽植裝置與整機空間位置關系、鴨嘴開合時間、入土及接苗時的姿態(tài)等，對栽植機構(gòu)的桿件進行優(yōu)化。仿真優(yōu)化后，栽植穴口寬度由91.1mm減小為66.3mm，按照優(yōu)化后的尺寸進行了膜上移栽試驗，試驗結(jié)果表明，因地膜自身彈性，穴口寬度較理論分析尺寸都略小，優(yōu)化后的栽植裝置在株距150mm時，穴口寬度約為60mm，滿足使用要求。

摘要:為了實現(xiàn)蔬菜移栽的自動取苗作業(yè)，基于二階橢圓齒輪行星輪系設計了自動取苗機構(gòu)，并建立該機構(gòu)的運動學數(shù)學模型和運動仿真模型。通過分析自動移栽的農(nóng)藝要求，確定了機械取苗過程中取苗爪理想的運動軌跡和取投苗姿態(tài)。在理論分析的基礎上，借助運動仿真優(yōu)化了二階橢圓齒輪行星輪系結(jié)構(gòu)參數(shù)，包括橢圓齒輪偏心率、栽植鴨嘴相對于行星架初始安裝角、行星架初始安裝角、第一中間齒輪與第二中間齒輪夾角，最終得出一組最佳的參數(shù)組合。優(yōu)化后的取苗機構(gòu)能實現(xiàn)直線取苗和豎直投苗。在此基礎上，設計了自動取苗試驗臺，進行取苗試驗。試驗結(jié)果顯示，二階橢圓行星輪系取苗機構(gòu)工作效率為80株/min時，取苗成功率平均達到91.3%，達到了預期的設計目標。

摘要:針對菠菜收獲過程中收獲散亂、根切阻力大等問題，從根土復合體特性著手，分析收獲過程中菠菜根、土壤與根切鏟之間的互作關系，以優(yōu)化根系聚攏、減少土壤雍堵和降低鏟切阻力，提高菠菜切根效率。設計了一種兼具切根與根系聚攏功能的新型根切鏟，建立了根切受力模型，對鏟刀的關鍵參數(shù)進行計算優(yōu)化，確定了鏟刀滑切角為60°，刃口角為45°；測定了菠菜根的生物力學特性，建立菠菜根柔性體離散元模型，并基于顆粒接觸力學模型的本構(gòu)方程計算出菠菜根的粘結(jié)參數(shù)，結(jié)合土壤模型建立菠菜根土復合體，并對各項參數(shù)進行標定；構(gòu)建了根切鏟與根土復合體的鏟切過程仿真，明晰根切鏟的工作機理，確定影響切根與根系聚攏性能的主要參數(shù)。利用響應面法對根切鏟各項參數(shù)進行優(yōu)化，確定根切鏟的最優(yōu)設計參數(shù)為：鏟翼角76°、鏟翼長度占比57%、鏟槽面積占比40%。田間根切試驗表明：根切合格率均值為93.8%，采收率均值為87.2%。本研究可為菠菜收獲機根切機構(gòu)的研制提供理論指導。

摘要:我國果樹栽培面積和果品產(chǎn)量均居世界第一，果樹施肥是果園生產(chǎn)管理的關鍵作業(yè)環(huán)節(jié)，施肥質(zhì)量直接決定果樹產(chǎn)量及果品品質(zhì)。果園主要施肥方式有深施基肥、土壤追肥、葉面噴肥、樹干涂肥等。其中，基肥的肥料施用量占全年施肥總量的70%以上，是影響果樹產(chǎn)量及品質(zhì)最重要的階段?；适┓蕶C械化是果園生產(chǎn)管理機械化水平的重要體現(xiàn)。本文綜合分析了果園基肥施肥機械化農(nóng)藝要求及發(fā)展概況，重點闡述了我國和國外發(fā)達國家基肥施肥裝備的典型機具及其技術參數(shù)和特點，并結(jié)合我國基本農(nóng)情和果園生產(chǎn)的實際情況，歸納總結(jié)了我國果園基肥施肥機械化發(fā)展亟待解決的主要問題，展望了基肥施肥裝備的發(fā)展趨勢，為我國果園基肥施肥裝備的進一步發(fā)展提供參考。

摘要:針對兩熟區(qū)玉米籽粒直收過程中籽粒破碎嚴重、未脫凈率高的問題，設計了一種縱軸流柔性錘爪式玉米脫粒裝置。該脫粒裝置采用縱軸流脫粒滾筒，脫粒滾筒上安裝脫粒錘爪，脫粒前段和脫粒后段可更換不同型式的脫粒錘爪，脫粒錘爪與脫粒滾筒柔性連接，以降低籽粒破碎率，實現(xiàn)玉米的柔性低損傷脫粒。脫粒凹板采用分段組合式，便于脫粒段、排雜段的調(diào)整，凹板圓柱鋼上設計半球形凸起，以增加搓擦力，提高脫凈率。選取喂入量、滾筒轉(zhuǎn)速、脫粒錘爪型式作為試驗因素進行了正交試驗，確定了在不同含水率下，喂入量、滾筒轉(zhuǎn)速和脫粒錘爪的最佳參數(shù)組合，結(jié)果表明：含水率為25.12%時，最佳參數(shù)組合為滾筒轉(zhuǎn)速500r/min，喂入量8kg/s，起脫段為扁頭脫粒錘爪，平脫段和強脫段為圓頭脫粒錘爪，此時籽粒破碎率為3.73%，未脫凈率為0.69%；含水率為32.83%時，最佳參數(shù)組合為滾筒轉(zhuǎn)速450r/min，喂入量8kg/s，起脫段、平脫段和強脫段均為圓頭脫粒錘爪，此時籽粒破碎率為4.36%，未脫凈率為0.70%。

摘要:針對目前國內(nèi)玉米收獲機割臺操控仍依靠機械調(diào)控、調(diào)整不便等問題，設計了一種割臺高度自動調(diào)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括浮動壓緊式仿形機構(gòu)、STM32控制單元、顯示模塊、按鍵模塊、電磁閥驅(qū)動模塊等。浮動壓緊式仿形機構(gòu)由角度傳感器、仿形板、扭簧、固定軸等組成，利用ADAMS軟件得到了仿形板垂直高度變化情況并設計了扭簧，能夠較好貼附地面行走。建立了割臺高度自動調(diào)控參數(shù)模型，采用PID控制算法實現(xiàn)割臺高度的自動調(diào)控?？刂葡到y(tǒng)通過仿形機構(gòu)檢測割臺的離地高度，經(jīng)STM32控制單元處理后，通過割臺油缸自動調(diào)整割臺的離地高度。測試結(jié)果表明，割臺在按鍵模式下調(diào)控時平均響應速度為0.42m/s，在自動調(diào)控模式下割臺實際高度與設定高度的誤差在20mm以內(nèi)，均滿足玉米收獲機割臺調(diào)控的需要。研究結(jié)果可為玉米收獲機智能化設計提供參考。

摘要:針對當前玉米果穗收獲存在損傷大、效率低的問題，在原來激振摘穗技術研究的基礎上，從激振輥夾持果柄實現(xiàn)激振波有效傳遞入手，結(jié)合激振摘穗實現(xiàn)果-莖分離的條件，開發(fā)了基于橢圓截面的新型摘穗裝置，確定了該型摘穗輥結(jié)構(gòu)參數(shù)的設計方法；根據(jù)激振摘穗過程中產(chǎn)生的激振波波形確定了橢圓激振輥的布局和結(jié)構(gòu)參數(shù)，建立了橢圓激振摘穗試驗臺；通過正交試驗確定了影響摘穗質(zhì)量（果穗啃傷率、落粒率和莖稈折斷率）的主次因素依次為激振輥長短徑之比、激振輥基圓直徑、摘穗輥轉(zhuǎn)速；確定了較優(yōu)組合，即當激振輥長短徑之比為0.7、激振輥基圓直徑為7.5cm、摘穗輥轉(zhuǎn)速為1000r/min時，果穗啃傷率為0.38%，落粒率為0.12%，莖稈折斷率為0.49%，均低于國家玉米收獲機械技術標準要求。在較優(yōu)參數(shù)組合下進行了試驗驗證，結(jié)果表明激振輥長短徑之比為0.7、激振輥基圓直徑為7.5cm、摘穗輥轉(zhuǎn)速為1000r/min時，果穗啃傷率為0.39%，落粒率為0.12%，莖稈折斷率為0.48%，與前期試驗結(jié)果基本保持一致。

摘要:油菜聯(lián)合收獲機田間作業(yè)過程中，割臺碰撞和振動引起油菜角果和籽粒脫落，導致割臺落粒損失約占收獲總損失（8%～10%）的50%，為研究割臺振動對田間收獲落粒的影響，以4LL-15Y型履帶式油菜聯(lián)合收獲機為研究對象，基于振源分析和在田間收獲工況下對割臺開展振動測試，確定引起割臺振動的關鍵激振源是發(fā)動機（27.53Hz）和割刀（7.93~8.53Hz），然后基于Default Shaker液壓振動臺以0~40Hz掃頻方式確定出影響適收期“華油雜62”油菜角果籽粒脫落的最大頻率段為5~10Hz，在該頻率段內(nèi)開展激振頻率對油菜角果和籽粒脫落影響的單因素試驗。結(jié)果表明，Default Shaker液壓振動臺激振頻率為7Hz時，油菜植株在橫向固定和縱向固定時，其油菜角果和籽粒脫落率均為最大，橫向固定時油菜角果和籽粒脫落率最高達3.42%，而傳統(tǒng)往復式割刀激振頻率在8.0Hz左右，位于5~10Hz油菜角果和籽粒落粒最大的頻率范圍內(nèi)，割刀的往復運動會引起油菜角果和油菜籽粒大幅落粒，因此割臺振動也是造成油菜聯(lián)合收獲機割臺落粒損失的重要原因之一。

摘要:為了適應丘陵山區(qū)作業(yè)環(huán)境，滿足超級雜交水稻收獲要求，設計了4LZ-21Z型同軸雙滾筒聯(lián)合收獲機。闡述了聯(lián)合收獲機整體設計方案，設計了同軸雙速脫粒分離裝置與履帶自走裝置，可一次完成分禾、扶禾、切割、脫粒、清選、裝袋等工序。以低/高速脫粒滾筒線速度、回轉(zhuǎn)式凹板篩速度和脫粒間隙為試驗因素，籽粒損失率、破碎率和含雜率為性能指標，采用三因素五水平正交旋轉(zhuǎn)組合設計試驗，運用Design-Expert軟件進行多目標變量優(yōu)化，建立了各試驗因素與性能指標數(shù)學模型，并進行多目標參數(shù)優(yōu)化。根據(jù)參數(shù)優(yōu)化結(jié)果，開展了樣機田間試驗。田間試驗表明，該樣機作業(yè)性能穩(wěn)定，籽粒損失率、破碎率和含雜率分別為1.34%、0.20%和0.40%，各項性能指標均優(yōu)于檢測標準要求。

摘要:為了進一步提高小麥聯(lián)合收獲機谷物測產(chǎn)系統(tǒng)的準確性與穩(wěn)定性，本文在第1代基于光電漫反射原理的小麥聯(lián)合收獲機測產(chǎn)裝置基礎上，結(jié)合定量螺旋輸送原理，設計了一套聯(lián)合收獲機測產(chǎn)誤差動態(tài)自校準系統(tǒng)，提出了一種在聯(lián)合收獲機動態(tài)條件下，測產(chǎn)誤差自動進行反饋校準的方法。該系統(tǒng)由谷物體積傳感器、卸糧轉(zhuǎn)速傳感器、糧倉糧位傳感器、數(shù)據(jù)采集與處理模塊、顯示終端和誤差反饋校準軟件組成。2020年6月在北京市小湯山國家精準農(nóng)業(yè)研究示范基地分別進行了卸糧轉(zhuǎn)速傳感器性能試驗、室內(nèi)螺旋輸送臺架試驗和室外田間動態(tài)自校準性能驗證試驗。卸糧轉(zhuǎn)速傳感器性能試驗結(jié)果表明卸糧轉(zhuǎn)速傳感器相對誤差小于2%。臺架試驗結(jié)果表明，在不同的卸糧轉(zhuǎn)速下，系統(tǒng)監(jiān)測值與實際輸出值誤差不大于2.5%，定量螺旋輸送谷物瞬時流量與轉(zhuǎn)速呈線性關系，R2達到0.9937。田間試驗表明，采用測產(chǎn)誤差動態(tài)自校準方法的測量誤差在-2.95%~3.13%，比未使用該方法的測產(chǎn)裝置測量結(jié)果降低了0.45個百分點，同時系統(tǒng)的誤差波動減小。測產(chǎn)誤差動態(tài)自校準方法為小麥田間產(chǎn)量信息的準確獲取提供了一種新的測量手段。

摘要:為提高脫粒裝置的設計效率，本文構(gòu)建了一種稻麥聯(lián)合收獲機脫粒裝置智能化設計平臺。分析聯(lián)合收獲機脫粒裝置關鍵零部件設計知識特點，收集設計知識，采用產(chǎn)生式和框架式知識表示法表示設計知識，以SQL Server 2012構(gòu)建設計知識庫，并以Visual Studio 2012為開發(fā)工具建立脫粒裝置知識庫管理系統(tǒng)；針對脫粒裝置關鍵零部件結(jié)構(gòu)特征，研究不同的參數(shù)化建模方法，對NX軟件進行二次開發(fā)，建立脫粒裝置關鍵零部件參數(shù)化模型庫；根據(jù)脫粒裝置常規(guī)設計流程和零部件的設計要求，采用基于實例和基于規(guī)則的正向演繹推理方法，建立脫粒裝置智能設計推理機；以Visual Studio 2012為開發(fā)平臺，融合知識庫、推理機、參數(shù)化模型庫和人機交互界面，構(gòu)建稻麥聯(lián)合收獲機脫粒裝置智能化設計平臺，實現(xiàn)脫粒裝置的智能化設計。利用平臺設計一個脫粒滾筒實例，并基于CAE軟件進行了虛擬仿真試驗，對設計實例進行了分析。結(jié)果表明，該平臺縮短設計周期，降低設計成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量，推動農(nóng)機企業(yè)的發(fā)展。

摘要:為解決西南丘陵山地青菜頭機械化收獲問題，結(jié)合青菜頭生物特性和農(nóng)藝要求，設計了一種具有柔性夾持功能的小型青菜頭收獲機。闡述了整機結(jié)構(gòu)與工作原理，并對樣機關鍵部件進行了結(jié)構(gòu)設計和理論分析，柔性夾持裝置初始間隙為60mm，最大允許通過青菜頭直徑為150mm，分析得到夾持輸送帶速度為0.37m/s、所需最大夾持力為38.04N；對割臺架的仿地形能力和結(jié)構(gòu)動力特性進行了分析，可得該結(jié)構(gòu)允許地形起伏度為50mm，在安裝割刀位置振幅最大，前5階固有頻率為115.63~783.60Hz，遠大于發(fā)動機和地形產(chǎn)生的激勵頻率，因此不會發(fā)生共振現(xiàn)象。田間試驗結(jié)果表明，切割及夾持輸送機構(gòu)運行平穩(wěn)、振動小、切割有力、夾持力度適中；切割成功率為89.5%，青菜頭損傷率為10.8%，實際工作效率為0.035hm2/h，各項性能指標基本滿足設計和農(nóng)藝技術要求。

摘要:針對單縱軸流小麥聯(lián)合收獲機物料輸送中出現(xiàn)的堵塞問題，對小麥在螺旋輸送器、傾斜輸送器和脫粒滾筒螺旋喂入頭中的輸送過程進行理論分析，確定了影響小麥輸送性能的主要因素及參數(shù)范圍；利用EDEM軟件建立了收獲期小麥植株離散元模型，并采用EDEM-Recurdyn耦合的方法，構(gòu)建了小麥從螺旋輸送器喂入、經(jīng)傾斜輸送器，直至到達脫粒滾筒的輸送系統(tǒng)仿真體系，分析了小麥在連續(xù)輸送過程中的遷移規(guī)律、軸向速度和局部物料質(zhì)量流率變化情況。以喂入量、螺旋輸送器轉(zhuǎn)速、傾斜輸送器主動軸轉(zhuǎn)速和脫粒滾筒轉(zhuǎn)速為試驗因素，以物料輸送時間為試驗指標，進行四因素五水平的二次正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗，結(jié)果表明：各因素對輸送時間的影響由大到小依次為喂入量、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速、螺旋輸送器轉(zhuǎn)速、傾斜輸送器主動軸轉(zhuǎn)速；當喂入量為7.52kg/s、螺旋輸送器轉(zhuǎn)速為308r/min、傾斜輸送器主動軸轉(zhuǎn)速為369r/min、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速為1083r/min時，輸送時間為6.37s，輸送時間最短，采用高速攝影技術拍攝物料輸送情況，結(jié)果表明試驗與仿真模擬誤差為4.08%，驗證了數(shù)值仿真結(jié)果的可靠性，為解決單縱軸流聯(lián)合收獲機輸送系統(tǒng)的堵塞問題提供了理論依據(jù)。

摘要:針對大白菜種子機械化收獲時滾筒脫出物各組分農(nóng)藝形態(tài)差異大、物理特性復雜等問題，設計了一種由內(nèi)流式圓筒篩（內(nèi)置螺旋輸送器）、橫流吸雜風機等組成的分離清選裝置。闡述了該裝置的結(jié)構(gòu)組成和工作原理，通過理論分析確定了其關鍵部件的結(jié)構(gòu)與工作參數(shù)。選取圓筒篩轉(zhuǎn)速、內(nèi)螺旋輸送器轉(zhuǎn)速和橫流風機轉(zhuǎn)速為試驗因素，以含雜率和損失率為性能指標，結(jié)合單因素試驗結(jié)果，開展正交試驗，采用綜合評分法優(yōu)化得到了裝置最佳工作參數(shù)組合并進行了試驗驗證。結(jié)果表明：影響裝置清選性能指標的試驗因素由大到小為：橫流風機轉(zhuǎn)速、圓筒篩轉(zhuǎn)速、內(nèi)螺旋輸送器轉(zhuǎn)速，裝置的最優(yōu)參數(shù)組合為：圓筒篩轉(zhuǎn)速70r/min、內(nèi)螺旋輸送器轉(zhuǎn)速200r/min、橫流風機轉(zhuǎn)速700r/min。在該參數(shù)組合下進行了性能驗證試驗，試驗結(jié)果為含雜率2.75%，損失率0.62%，滿足行業(yè)相關標準要求。

摘要:為了改善國內(nèi)谷物聯(lián)合收獲機風篩式清選裝置清選作業(yè)參數(shù)的調(diào)控、監(jiān)測與顯示方式簡單且自動化程度較低導致清選效率較低的問題。分析了谷物聯(lián)合收獲機風篩式清選裝置4個清選作業(yè)參數(shù)（振動篩曲柄轉(zhuǎn)速、風門開度、風機轉(zhuǎn)速和魚鱗篩篩片開度）的調(diào)節(jié)理論依據(jù)，對每個清選作業(yè)參數(shù)的調(diào)控與監(jiān)測裝置進行獨立設計，在聯(lián)合收獲機風篩式清選裝置基礎上設計了多參數(shù)可調(diào)可測式清選系統(tǒng)，實現(xiàn)風篩式清選裝置清選作業(yè)參數(shù)的自動化調(diào)控、監(jiān)測與顯示，整體系統(tǒng)采用電力驅(qū)動，實現(xiàn)了收獲機風篩式清選裝置的綠色環(huán)保作業(yè)。經(jīng)準確性檢測多參數(shù)可調(diào)可測式清選系統(tǒng)4個清選作業(yè)參數(shù)的調(diào)節(jié)精度均不小于97.17%，具有良好的魯棒性，可實現(xiàn)4個清選作業(yè)參數(shù)的精確調(diào)控與實時顯示。本文利用裝配了多參數(shù)可調(diào)可測式清選系統(tǒng)的4LZ-4型全喂入履帶收獲機，以總損失率和含雜率為清選性能評價指標，進行了大豆機收田間試驗，試驗時樣機運行良好。試驗結(jié)果表明，大豆機收田間試驗總損失率和含雜率平均值分別為3.13%和2.70%，達到行業(yè)標準要求。

摘要:針對傳統(tǒng)油菜聯(lián)合收獲機風篩組合式清選裝置結(jié)構(gòu)復雜、振動較大的問題，設計了一種組合式旋風分離清選系統(tǒng)，主要由拋揚裝置、組合式旋風分離筒、吸雜管道、離心風機等組成，其中，組合式旋風分離筒包括上錐段、中間圓柱段、下錐段、可拆卸圓弧或錐形擋料板等部件。結(jié)合油菜脫粒分離裝置中脫出物輸出量分析計算得出拋揚裝置主軸理論轉(zhuǎn)速不小于569.6r/min，結(jié)合雜余分離最小風量需求分析得出組合式旋風分離筒出糧口直徑小于256mm；基于運動學與動力學建立了單粒油菜籽粒在旋風分離筒穩(wěn)定氣流場中的運動方程組，分析了擋料板對籽粒分離的影響；以拋揚裝置主軸轉(zhuǎn)速、吸雜口風量為因素，以旋風分離系統(tǒng)清潔率與損失率為評價指標開展了單因素試驗；開展了正交試驗尋求拋揚裝置主軸轉(zhuǎn)速、吸雜口風量、上錐段錐角、擋料板形式、出糧口直徑的最佳參數(shù)組合。單因素試驗結(jié)果表明：拋揚裝置主軸轉(zhuǎn)速與吸雜口風量分別在500~700r/min、0.566~0.692m3/s范圍內(nèi)清選性能較優(yōu)。正交試驗結(jié)果表明：旋風分離清選系統(tǒng)清選性能影響主次因素為吸雜口風量（吸雜口風速）、擋料板形式、上錐段錐角、出糧口直徑、拋揚裝置主軸轉(zhuǎn)速；最佳參數(shù)組合為吸雜口風量0.692m3/s、拋揚裝置主軸轉(zhuǎn)速600r/min、上錐段錐角30°、無擋料板、出糧口直徑200mm；最佳參數(shù)組合與不同工況條件下，開展驗證試驗得出旋風分離清選系統(tǒng)清潔率和損失率分別為86.80%~94.45%和5.90%~7.73%。該研究為油菜聯(lián)合收獲機清選裝置的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和改進提供了參考。

摘要:針對東北地區(qū)免耕播種時易出現(xiàn)秸稈堵塞等問題，本研究設計一種螺旋切分式種帶清理裝置。通過理論分析，確定了清茬刀的排布方式和清茬刀刃口曲線參數(shù)，并得到影響種帶清理效果的主要因素：拖拉機前進速度、螺旋切分式種帶清理裝置轉(zhuǎn)速和螺距。在離散元軟件EDEM中建立螺旋切分式種帶清理裝置仿真模型，以種帶清秸率為試驗指標，以前進速度、轉(zhuǎn)速和螺距為試驗因素，進行了二次回歸組合仿真試驗，建立了種帶清秸率的回歸模型，結(jié)果表明，前進速度、轉(zhuǎn)速和螺距對種帶清秸率影響極顯著(P<0.01)，其中轉(zhuǎn)速影響最為顯著。利用Design-Expert軟件對影響因素進行優(yōu)化求解，得到最優(yōu)參數(shù)組合為：前進速度2m/s、轉(zhuǎn)速400r/min、螺距570mm，最佳組合下種帶清秸率為92.55%。在最優(yōu)參數(shù)下進行了田間驗證試驗，試驗種帶清潔率比仿真減少了約2.89個百分點，基本滿足玉米免耕播種的要求。該研究為東北地區(qū)免耕播種機秸稈清理與防堵裝置的研究提供了參考。

摘要:為優(yōu)化蓖麻蒴果柔性脫殼裝置的脫殼過程參數(shù)，基于離散元粘結(jié)接觸理論，構(gòu)建蓖麻蒴果脫殼過程仿真模型，對物料在脫殼室內(nèi)運動過程進行分析。結(jié)果表明，當滾筒轉(zhuǎn)速為250r/min、脫殼間隙為7mm、填充率為40%時，脫殼率最高。滾筒轉(zhuǎn)速對顆粒受到的最大壓力和最大速度影響顯著，隨著轉(zhuǎn)速的增加，顆粒間最大擠壓力從68.78N減小到68.10N，顆粒最大速度從8.92m/s增加到12.99m/s，脫殼率從91.23%增加到91.28%，然后下粒最大壓力從76.93N下降到58.69N，顆粒最大速度先由12.14m/s增加至12.99m/s，后減小至10.05 m/s；脫殼率先由92.50%減小至89.59%，后增加至91.41%。蓖麻蒴果在脫殼過程中，顆粒在X軸方向運動的平均速度從4.17m/s減小到3.26m/s；顆粒在Y軸方向運動的平均速度從8.26m/s減小到7.59m/s；顆粒在Z軸方向運動的平均速度從6.58m/s減小到6.24m/s。開始脫殼階段，蓖麻蒴果集中分布在脫殼室中部，部分呈堆積現(xiàn)象，其運動軌跡為接觸內(nèi)滾筒后彈起一定高度后下落并隨內(nèi)滾筒轉(zhuǎn)動，向出料口方向運動；穩(wěn)定脫殼階段，蓖麻蒴果集中均勻分布在脫殼室出料口附近，并隨著內(nèi)滾筒一起轉(zhuǎn)動；脫殼結(jié)束階段，物料集中分布在脫殼室出料口底部位置，并不斷向底部位置移動，大部分蓖麻從脫殼室右側(cè)排出。通過仿真得到脫殼過程最優(yōu)參數(shù)組合為：轉(zhuǎn)速350r/min、脫殼間隙5mm、填充率40%。試驗結(jié)果為：轉(zhuǎn)速350r/min、脫殼間隙5mm、填充率30%，因3個因素中轉(zhuǎn)速和脫殼間隙為極顯著因素，填充率為顯著因素，故差異在合理范圍內(nèi)。

摘要:針對目前玉米籽粒直收機的清選裝置存在籽粒損失率和含雜率偏高、傳統(tǒng)試驗受季節(jié)性影響大等問題，基于CASE 4099型聯(lián)合收獲機清選系統(tǒng)，搭建玉米脫粒清選試驗平臺，設計了一種豎式可調(diào)節(jié)分風板，并采用數(shù)學建模、仿真模擬和試驗驗證相結(jié)合的方法對清選裝置作業(yè)性能進行優(yōu)化。建立籽粒在振動篩上運動過程的數(shù)學模型，分析了振動篩傾角、振幅、頻率、振動方向角和風機風力與振動篩篩面夾角等因素與籽粒在振動篩上平均運動速度和移動距離的關系；對清選裝置內(nèi)部流場風速分布進行仿真和試驗，仿真結(jié)果表明，分風板左或右偏18°時，流場中風速分布均勻，在垂直方向上差值較小，驗證試驗結(jié)果表明，分風板右偏18°時流場內(nèi)各測量點風速分布均勻，適于籽粒與雜質(zhì)分離，清選效果較好；以振動篩轉(zhuǎn)速、風機轉(zhuǎn)速為主要影響因素，以籽粒損失率、含雜率為指標進行正交試驗，結(jié)果表明當振動篩曲柄轉(zhuǎn)速為275r/min、風機轉(zhuǎn)速900r/min為最優(yōu)作業(yè)參數(shù)組合，損失率和含雜率分別為1.34%、1.66%。

摘要:為實現(xiàn)小型方捆機草捆動態(tài)稱量系統(tǒng)的準確測量，降低地面顛簸和機械傳動引起的振動對草捆質(zhì)量測量精度的影響，分析了打捆機作業(yè)速度、拖拉機PTO啟停對草捆動態(tài)稱量系統(tǒng)壓力和角度噪聲信號的作用機理。當系統(tǒng)采樣頻率為40Hz時，壓力噪聲信號頻率主要在0.1~16Hz；角度噪聲信號頻率主要在3~4Hz和16~17Hz；打捆機作業(yè)速度與噪聲信號強度呈正相關。在信號分析基礎上，研究了信號處理方法。為提高濾波精度，首先采用基于3σ準則的雙閾值動態(tài)濾波方法對信號進行預處理，消除奇異值影響，再利用分段線性插值補充空缺點，最后設計一種巴特沃斯帶阻濾波器對噪聲信號進行消除。田間試驗結(jié)果表明，采用該方法對信號進行處理后，草捆質(zhì)量預測相對誤差為-4.15%~4.17%，優(yōu)于均值濾波得到的結(jié)果，且該濾波方法適應性更好，更符合實際生產(chǎn)需要。

摘要:收獲機械結(jié)構(gòu)復雜多樣，使用季節(jié)性強，且用戶多樣性、定制化需求特征明顯，傳統(tǒng)研發(fā)模式存在設計周期長、效率低和質(zhì)量難以保證等問題。本文以玉米聯(lián)合收獲機果穗剝皮裝置為研究對象，根據(jù)剝皮裝置結(jié)構(gòu)特征、技術參數(shù)和性能評價指標之間的關系，提出了基于知識工程的玉米果穗剝皮裝置設計方法。首先明確剝皮裝置設計流程，制定模塊化設計方案，按照功能劃分為專用件模塊、通用件模塊和標準件模塊，其中專用件模塊為剝皮裝置核心組成部件，主要包括剝皮輥、壓送器，通用件模塊包括喂入輥、輸送機構(gòu)、排雜器、傳動機構(gòu)和果穗回收機構(gòu)等，標準件模塊包括傳動件、連接緊固件和軸承等。然后按照標準、規(guī)范和約束范圍，建立剝皮裝置相關設計知識庫，分析玉米品種特性、作業(yè)形式、傳動方案、結(jié)構(gòu)參數(shù)和工作參數(shù)之間的數(shù)學關系，同時利用框架式表示法對剝皮裝置進行分解，建立自頂向下的譜系層次結(jié)構(gòu)?；诠脒\動學和動力學分析，融合文獻資料、試驗數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，建立了剝皮裝置工作性能評價模型，包括苞葉剝凈率評價模型、籽粒損失率評價模型和籽粒破碎率評價模型?；赩isual Studio平臺，融合知識庫、推理機、評價模型和系統(tǒng)人機界面，開發(fā)了基于知識工程的玉米剝皮裝置設計系統(tǒng)，實現(xiàn)用戶需求參數(shù)輸入下設計參數(shù)的實時計算輸出及參數(shù)評價。基于上述研究，以TPJ16型玉米果穗剝皮裝置參數(shù)為例，在交互界面輸入功率7.5kW、喂入量16.6t，計算獲取剝皮裝置關鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)和運動參數(shù)，并進行設計參數(shù)的性能評價，求解結(jié)果表明該剝皮裝置的苞葉剝凈率為96.01%，籽粒破碎率為1.42%，籽粒損失率為3.25%。

摘要:為了進一步研究固定管道式常溫煙霧系統(tǒng)的風場分布特性和霧滴沉積分布特性，基于計算流體力學（CFD）非穩(wěn)態(tài)模擬，通過建立固定管道式常溫煙霧系統(tǒng)在溫室內(nèi)作業(yè)的氣流速度場仿真模型及霧滴沉積分布仿真模型，分析了該系統(tǒng)在3組作業(yè)參數(shù)（液壓為0.05MPa，氣壓為0.2、0.3、0.4MPa，3組作業(yè)參數(shù)分別對應的噴頭出口截面平均氣流速度為200、400、600m/s）〖JP2〗下的氣流速度分布特征及在3組作業(yè)參數(shù)、4組高度水平（0、40、60、80cm）和2個〖JP〗霧滴沉積區(qū)域（噴頭正下方區(qū)域和噴頭中間區(qū)域）下的常溫煙霧系統(tǒng)的霧滴沉積分布特性，并對霧滴沉積分布特性進行了試驗驗證。研究結(jié)果表明：固定管道式常溫煙霧系統(tǒng)作業(yè)時可在棚室內(nèi)形成渦旋氣流，有益于霧滴在整個棚室內(nèi)的漂浮、彌散和沉積，根據(jù)仿真和試驗結(jié)果得出本系統(tǒng)的最優(yōu)作業(yè)參數(shù)為氣壓0.3MPa、液壓0.05MPa。噴頭正下方和噴頭中間區(qū)域的霧滴最大沉積量分布在噴頭噴射方向前方1m區(qū)域（采樣點5），且沿噴頭噴射方向呈逐漸降低趨勢。相同試驗條件下，霧滴沉積量隨著氣流速度的增加呈降低趨勢。噴頭正下方的霧滴地面沉積量低于中間區(qū)域的霧滴地面沉積量，而在高度水平40、60、80cm下，噴頭正下方相應的霧滴沉積量高于中間區(qū)域。正下方區(qū)域的霧滴主要沉積分布在60~80cm的高度區(qū)間，中間區(qū)域的霧滴主要沉積分布在高度40、80cm區(qū)域。不同作業(yè)參數(shù)下霧滴在不同高度的仿真和實測沉積量相關系數(shù)范圍為0.990~0.924。霧滴沉積量仿真值和實測值的相對誤差范圍為0.008~0.374， 說明CFD仿真可較準確地預測模擬常溫煙霧系統(tǒng)氣流速度場與霧滴沉積分布特性，指導實際作業(yè)參數(shù)優(yōu)化。

摘要:針對目前旱地胡麻機械化噴藥作業(yè)中存在作業(yè)效率低、配套機型少、自動化程度低、藥霧對操作人員傷害大等問題，設計了3WYP900型旱地胡麻噴藥機，該機可實現(xiàn)遠程遙控及滑移轉(zhuǎn)向。對樣機行走轉(zhuǎn)向裝置、噴灑裝置、噴桿升降折疊裝置等關鍵部件進行了設計，并結(jié)合作業(yè)要求進行了理論分析計算。設定不同的噴頭施藥壓力進行噴頭施藥量及噴幅試驗，試驗結(jié)果表明，當壓力為0.3MPa時，單個噴頭變異系數(shù)最小為0.0096，穩(wěn)定性最優(yōu)，且該壓力下噴幅穩(wěn)定為9.423~9.622m。在0.3MPa壓力下發(fā)生滴漏噴頭數(shù)目均小于3，單個噴頭的滴液量最大為3滴，滴漏液滴數(shù)為5滴，防滴性能符合國家標準。同時整機調(diào)速轉(zhuǎn)向以及制動靈活，控制反饋精準迅速，試驗過程中未發(fā)生側(cè)翻、失速、噴藥中斷等現(xiàn)象，表明整機基本達到設計要求，具備田間試驗的相關條件。 

摘要:針對噴桿噴霧機作業(yè)過程中，因田間地表起伏和土壤硬度不同導致噴桿與施藥靶標面無法始終保持適當距離、影響施藥均勻性和防治效果的問題，設計了一種噴桿高度智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用3個超聲波測距傳感器獲取噴桿不同位置的高度信息并用限幅滑動平均濾波算法對傳感器數(shù)據(jù)進行預處理，同時將雙軸傾角傳感器分別安裝于車體底盤中部和噴桿上，以實時獲取噴霧機和噴桿的姿態(tài)信息。然后采用基于加權平均的多傳感器融合算法對噴桿高度信息進行融合處理。利用專家知識和經(jīng)驗，綜合考慮當前噴霧機姿態(tài)信息和噴桿高度信息，設計使用不同的控制參數(shù)和控制規(guī)則，再由專家控制推理機按照制定的控制策略進行推理輸出。然后控制機構(gòu)通過PWM控制電磁比例換向閥動作，驅(qū)動噴桿調(diào)節(jié)油缸對噴桿高度進行調(diào)節(jié)，使噴桿高度誤差快速穩(wěn)定在允許誤差范圍內(nèi)。給出了噴桿系統(tǒng)的機械結(jié)構(gòu)，闡述了系統(tǒng)硬件系統(tǒng)組成、工作原理和噴桿高度智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)的專家控制算法和軟件實現(xiàn)。系統(tǒng)通過CAN總線實時獲取外部變量施藥系統(tǒng)的工作狀態(tài)信息，實現(xiàn)與變量施藥系統(tǒng)的工作同步，同時由觸摸屏實現(xiàn)人機交互，設定放大系數(shù)、衰減系數(shù)、動作閾值等控制參數(shù)，再通過CAN總線輸送至控制器用于噴桿高度控制。系統(tǒng)應用于課題組研制的3WZG-3000A型大型噴霧機，并針對噴桿高度智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)性能進行了試驗。試驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以快速跟隨階躍激勵引起的噴桿高度調(diào)節(jié)需求，當噴桿高度控制允許誤差設定為8%、階躍激勵為20cm時，最大調(diào)節(jié)時間不大于0.75s。

摘要:自走式噴霧機由于其作業(yè)路面復雜多樣易產(chǎn)生滑轉(zhuǎn)，需防滑控制保持機具穩(wěn)定驅(qū)動，本文提出一種模糊防滑控制策略，設計了控制器，并在Matlab/Simulink中對控制系統(tǒng)進行了仿真分析，仿真結(jié)果表明：該模糊防滑控制系統(tǒng)可以有效將滑轉(zhuǎn)率控制在0.05左右。最后通過田間試驗驗證了驅(qū)動防滑控制系統(tǒng)的性能，試驗表明，所設計的全時四驅(qū)液壓驅(qū)動噴霧機模糊防滑控制機具在低速行進時，未開啟防滑控制時相對滑轉(zhuǎn)率均值為0.078，開啟后相對滑轉(zhuǎn)率均值為0.028；在中速行進時，未開啟防滑控制時相對滑轉(zhuǎn)率均值為0.109，開啟后滑轉(zhuǎn)率均值為0.031；在高速行進時，未開啟防滑控制時相對滑轉(zhuǎn)率均值為0.110，開啟后相對滑轉(zhuǎn)率均值為0.035，表明了該控制系統(tǒng)防滑控制效果良好。

摘要:在施藥機械滿足噴霧質(zhì)量前提下，為降低果園施藥綜合成本，需要對果園施藥機械資源消耗水平進行評估。本文選擇典型地面風送噴霧機、單旋翼和六旋翼植保無人機進行果樹施藥試驗，對比分析冠層霧滴沉積分布、霧滴穿透性、地面霧滴流失等主要噴霧效果指標，結(jié)果表明：3種施藥機械在樹冠縱向各層、橫向各層霧滴沉積密度均大于25滴/cm2，能夠滿足果園植保要求；比較冠層霧滴分布/沉積均勻性，樹冠縱向沿送風方向整體呈下降趨勢，樹冠橫向由外到內(nèi)整體呈下降趨勢，變異系數(shù)最高分別達63.54%和79.19%；對比霧滴穿透性，風送噴霧機較優(yōu)，縱向與橫向變異系數(shù)最大為5.35%，單旋翼植保無人機橫向最差，變異系數(shù)為35.20%，而六旋翼植保無人機縱向最差，變異系數(shù)達40.77%。但單旋翼和六旋翼植保無人機地面霧滴流失量分別是風送噴霧機的2.78%和12.50%，減少了農(nóng)藥浪費。進一步綜合施水量、施藥量、用工量、作業(yè)時長和作業(yè)能耗等指標，采用基于變異系數(shù)客觀賦權法與主觀賦權法兩種線性加權方法，構(gòu)建了施藥裝備資源消耗水平評價模型，驗證結(jié)果均表明，綜合資源消耗由小到大依次為單旋翼植保無人機、六旋翼植保無人機、風送噴霧機；兩種評價方法的資源消耗綜合評價指標值變異系數(shù)分別為110.2%和74.2%，說明基于變異系數(shù)客觀賦權法的評價模型，綜合指標值之間差異更明顯、評價效果更符合實際。

摘要:目前國內(nèi)大多數(shù)果園風送噴霧機多通過控制風機轉(zhuǎn)速或出風口截面積調(diào)整風量，依據(jù)果樹冠層特征實時變量調(diào)控風量的相關研究較少，針對上述問題，本文提出了一種基于果樹冠層特征實時調(diào)整風量的單風機多風管旁路調(diào)風技術。分析對比了節(jié)流調(diào)風和旁路調(diào)風兩方案風速調(diào)節(jié)能力和風場風速空間變化特性，旁路調(diào)風結(jié)構(gòu)風速與蝶閥開度線性變化關系更明顯，利于風量及風速的控制，因而選擇旁路調(diào)風方案。該方案基于果樹分割冠層層數(shù)設置相應數(shù)量的扇形出風口，構(gòu)建了基于果樹分割冠層特征的蝶閥開度模型，并依據(jù)該模型計算各出風口處蝶閥的理論開度，結(jié)合PID變量調(diào)控技術控制蝶閥實現(xiàn)各出風口風量實時調(diào)控進行變量噴霧。選擇普通風送噴霧、自動對靶變量噴霧和變風量噴霧3種模式，以霧滴沉積量和藥液飄逸損失為指標，對3種作業(yè)模式進行噴霧性能試驗，試驗結(jié)果表明：普通風送噴霧模式下農(nóng)藥飄移量及地面流失量最大；變風量噴霧表面冠層的沉積量比自動對靶風送噴霧模式提高了17.3%，變異系數(shù)降低了10.29個百分點，且果樹冠層下、果樹間的地面沉積量分別降低了26.1%和40.7%，飄移量相比于其他2種噴霧模式分別降低了69.9%和50.9%。

摘要:為了研究扇形噴嘴不同噴霧方式下的空間沉積情況，利用自行設計的NJS-1型植保風洞，搭建霧滴粒徑測試裝置與霧滴沉積分布測試裝置。選用LURMARK-04F80型標準扇形噴嘴開展霧滴粒徑分布與沉積特性試驗，分析了噴霧壓力與風速對霧滴粒徑的影響，同時研究了不同風速、噴霧壓力、霧流角及噴頭傾角下霧滴沉積特性，并采用3種不同的計算方法對比了霧滴飄移減少百分比的影響因素。霧滴粒徑分布試驗結(jié)果表明，相同風速下，增大噴霧壓力會導致DV0.1、DV0.5和DV0.9都變小，同時ΦVol＜100μm變大，霧滴譜寬S變化不大；相同壓力下，增大風速導致DV0.1和DV0.5變大，DV0.9變化較小，同時ΦVol＜100μm變小，霧滴譜寬S減小。霧滴沉積分布試驗結(jié)果表明，壓力從0.2MPa增加至0.4MPa時，水平噴霧平面上，距離噴頭2～3m處霧滴沉積量基本呈增加趨勢，豎直噴霧平面上，距離地面0.1～0.2m處霧滴沉積量呈增加趨勢；風速從1m/s增加至5m/s時，在水平噴霧平面以及豎直噴霧平面上，霧滴沉積量整體呈增加趨勢；霧流角從-15°變化到15°時，在水平噴霧平面以及豎直噴霧平面上，霧滴沉積量明顯加大；噴頭傾角從0°變化到30°時，在水平噴霧平面以及豎直噴霧平面上，總體趨勢是噴頭傾角越大，沉積量越低，但差異不大；同時與參考噴霧相比較，采用3種計算方法得到的霧滴飄移減少百分比（DPRP）表明，噴霧壓力、風速以及霧流角對霧滴飄移減少百分比影響較大，特別是側(cè)風風速影響尤為顯著。該研究可為田間噴霧作業(yè)參數(shù)的選擇提供試驗數(shù)據(jù)指導。

摘要:針對目前在役農(nóng)機裝備的維修策略主要采用事后維修方式，維修策略經(jīng)濟性差、維修效率低，甚至無法完全保證農(nóng)機裝備服役階段可靠性與安全性的問題，提出了一種在役農(nóng)機裝備預防性成組維修策略。首先，采用模糊聚類分析法對農(nóng)機裝備的故障數(shù)據(jù)進行分類等級化處理，建立了基于改進競爭威布爾分布的農(nóng)機裝備可靠度評估模型，并對其可靠性水平進行定量化評價；其次，基于農(nóng)機裝備季節(jié)性服役的特征與維修的經(jīng)濟相關性，給出了預防性成組維修時間間隔和維修時機的算法模型；最后，考慮維修人員與農(nóng)機裝備服役數(shù)量之間的關系，建立了以最小維修費用為目標的算法模型，得出了農(nóng)機裝備成組維修計劃。結(jié)合重慶市某農(nóng)場10臺小型聯(lián)合收獲機的歷史故障數(shù)據(jù)以及成本數(shù)據(jù)，給出了成組維修策略在農(nóng)機裝備服役階段的具體實施案例。通過2個案例分析結(jié)果表明，與傳統(tǒng)事后維修方式相比，預防性成組維修策略減少了總維修次數(shù)，總維修費用分別降低了22.37%與19.11%，從而驗證了預防性成組維修策略在農(nóng)機裝備服役階段應用的有效性。本文提出的方法為農(nóng)機裝備維修策略的研究工作提供了參考和借鑒。

摘要:雜草是導致農(nóng)作物減產(chǎn)的一個重要因素，準確的識別是雜草治理的前提和基礎，隨著計算機和信息技術的進步，機器視覺和圖像處理相結(jié)合成為了當前雜草檢測和識別的主流方法。本文從圖像的預處理、分割、特征提取和分類4個角度，詳細介紹了當前國內(nèi)外田間雜草識別的研究進展以及各種分割、提取、識別方法的優(yōu)缺點。另外，針對目前田間雜草檢測中存在的光照環(huán)境影響、葉片的遮擋和重疊以及分類器的優(yōu)化等問題進行了分析和討論，最后根據(jù)目前雜草識別的研究趨勢提出了建議與展望。

摘要:為了解決農(nóng)業(yè)病蟲害命名實體識別過程中存在的內(nèi)在語義信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕獲長距離依賴能力不足等問題，以農(nóng)業(yè)病蟲害文本為研究對象，提出一種基于部首嵌入和注意力機制的農(nóng)業(yè)病蟲害命名實體識別模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radicalembedding and selfattention, RS-ADP)。首先，該模型將部首嵌入集成到字符嵌入中作為輸入，用以豐富語義信息。其中，針對部首嵌入設計了3種特征提取策略，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional neural network, CNN)、雙向長短時記憶網(wǎng)絡(Bidirectional long shortterm memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM；其次，采用多層不同窗口尺寸的CNNs層提取不同尺度的局部上下文信息；然后，在BiLSTM提取全局序列特征的基礎上，采用自注意力機制進一步增強模型提取更長距離依賴的能力；最后，采用條件隨機場(Conditional random field, CRF)聯(lián)合識別實體邊界和劃分實體類別。在包含11個類別和24715條標注樣本的農(nóng)業(yè)病蟲害自制語料上進行了實驗。結(jié)果表明，本文模型RS-ADP在該數(shù)據(jù)集上精確率、召回率和F1值分別為94.16%、94.47%和94.32%；在具體實體類別上，RS-ADP在作物、病害、蟲害等易識別實體上F1值高達95.81%、97.76%和97.23%。同時，RS-ADP在草害、病原等難以識別實體上F1值仍保持86%以上。實驗結(jié)果表明，本文所提模型能夠有效識別農(nóng)業(yè)病蟲害命名實體，其識別精度優(yōu)于其他模型，且具有一定的泛化性。

摘要:針對車輛果園行間自主導航出現(xiàn)的車輛偏航、非相鄰樹行干擾、植株缺失、樹行彎曲等問題，提出一種基于激光雷達的行間路徑提取方法，構(gòu)建多樣化虛擬果園環(huán)境仿真行間路徑導航過程，評估路徑提取算法性能。行間路徑提取時，采用二維激光雷達（Light detection and ranging，LiDAR）獲取果園樹干測量數(shù)據(jù)，通過中值濾波削弱測量噪聲，設計橢圓感興趣區(qū)域（Region of interest，ROI）提取相鄰樹行，提出兩步樹行分割法獲取相鄰樹行數(shù)據(jù)，通過最小二乘法擬合樹行直線，將樹行中心線作為導航路徑。行間導航仿真時，建立虛擬果園環(huán)境和LiDAR測量模型，基于仿真測量數(shù)據(jù)生成導航路徑，經(jīng)過一階數(shù)字低通濾波后實時控制車輛運動。仿真實驗中，設置果樹種植偏差為±20cm，樹干直徑偏差為±3cm，LiDAR測量誤差為±3cm。實驗結(jié)果表明，本文方法在車輛偏航、缺樹、曲線樹行等情況下均能準確提取導航路徑，在偏航角不大于15°、橫向偏差不大于1m、缺樹率不大于25%時均能將車輛軌跡與道路中心線的橫向偏差控制在±14cm內(nèi)。

摘要:傳統(tǒng)的柑橘灌溉方式主要依賴人工經(jīng)驗，一方面有可能導致灌溉時機不準確，另一方面有可能造成灌溉量過高或者過低，對果實的生長都會產(chǎn)生負面影響。柑橘果園水分蒸散量是表征耗水量的重要指標。為了實現(xiàn)對大面積柑橘果園蒸散量(Evapotranspiration, ET)的準確估算，制定更加科學精細化的灌溉策略，基于氣象數(shù)據(jù)集，應用長短期記憶（Long shortterm memory, LSTM）、極限學習機（Extreme learning machine, ELM）和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(General regression neural network, GRNN)方法對蒸散量建立預測模型并驗證其準確性。結(jié)果表明，LSTM模型的平均絕對誤差(Mean absolute error, MAE)和均方根誤差(Root mean square error, RMSE)是3種模型中最優(yōu)的，ELM和GRNN模型的性能接近。為了估算3種模型結(jié)果的可信度，在訓練時加入了蒙特卡洛不確定性分析方法。結(jié)果表明，LSTM模型在不同輸入特征數(shù)量下具有較高的精度，而ELM模型存在預測值偏高的現(xiàn)象，GRNN模型則偏低。

摘要:在玉米育種、田間測產(chǎn)和提高玉米產(chǎn)量的過程中，均需要對玉米果穗考種，即需要對玉米果穗的穗長、穗粗、穗行數(shù)、行粒數(shù)和穗粒數(shù)等性狀參數(shù)進行測量。人工考種不僅花費大量的人力物力，而且在考種過程中普遍存在人工勞動強度大、觀測效率低、人為干擾導致測試結(jié)果不客觀及不準確等問題，在很大程度上限制了考種的速度與精度。針對上述問題，利用所研制的自動考種設備和機器視覺方法，通過USB工業(yè)相機獲取玉米果穗單面性狀彩色圖像，利用|B-R|模型、（G+B）/2模型將彩色圖像分別進行灰度化，利用改進后的一維最大熵閾值分割方法對灰度圖像進行二值化，分別得到果穗輪廓二值圖像和果穗特征二值圖像；通過輪廓二值圖像計算果穗放置后的傾斜角，實現(xiàn)果穗輪廓二值圖像和特征二值圖像的自動糾偏；通過相機標定，得到單位像素對應的實際值，進而得到穗長及穗粗；通過提取局部籽粒特征二值圖像，利用水平黑背景點掃描及對掃描曲線的修正獲取穗行寬度，通過穗行數(shù)修正模型得到果穗的穗行數(shù)；通過提取局部單行籽粒特征二值圖像，利用垂直黑背景點掃描及對掃描曲線的修正得到行粒數(shù)；根據(jù)行粒數(shù)和穗行數(shù)得到穗粒數(shù)。試驗結(jié)果表明，穗長和穗粗平均測量精度分別為98.05%和97.99%，穗行數(shù)測量正確率為95%，行粒數(shù)平均測量精度為96.29%，穗粒數(shù)平均測量精度為95.67%，和實際值相比，穗粗、穗長、行粒數(shù)及穗粒數(shù)的測量值差異無顯著性。單穗玉米果穗機器視覺平均測量速度為600ms/穗，考種設備測量速度為6s/穗，能夠滿足自動考種設備的使用需求。

摘要:葉綠素是植物進行光合作用的重要色素，利用作物光譜、紋理信息對葉綠素進行反演，為作物的實時監(jiān)測和健康狀況診斷提供重要依據(jù)。以大田環(huán)境下5個不同品種四葉期、拔節(jié)期的玉米為研究對象，利用無人機獲取試驗區(qū)可見光影像，對土壤背景進行掩膜處理，提取25種可見光植被指數(shù)、24種紋理特征，綜合分析植被指數(shù)、紋理特征與玉米冠層葉綠素相對含量（SPAD）的相關性，分別建立基于植被指數(shù)、紋理特征和植被指數(shù)+紋理特征的逐步回歸（SR）、偏最小二乘回歸（PLSR）和支持向量回歸（SVR）模型，定量估算葉綠素相對含量。在SR模型中，植被指數(shù)+紋理特征模型與植被指數(shù)模型相同，R2為0.7316，RMSE為2.9580，RPD為1.926，優(yōu)于紋理特征模型；在PLSR模型中，植被指數(shù)+紋理特征模型較優(yōu)，R2為0.8025，RMSE為2.4952，RPD為2.284，紋理特征模型次之，植被指數(shù)模型最差；在SVR模型中，植被指數(shù)+紋理特征模型較優(yōu)，R2為0.8055，RMSE為2.6408，RPD為2.158，植被指數(shù)模型次之，紋理特征模型最差。綜合分析采用基于PLSR植被指數(shù)+紋理特征模型可以實現(xiàn)玉米冠層SPAD快速、準確提取，為葉綠素反演提供一種新的方法，可為無人機遙感作物長勢監(jiān)測提供參考。

摘要:為開展馬鈴薯葉片PSⅡ葉綠素熒光參數(shù)無損檢測研究，利用高光譜成像系統(tǒng)采集200個感興趣區(qū)域樣本點的光譜圖像并提取反射率，使用封閉式葉綠素熒光成像系統(tǒng)采集相應樣本點的qP值。采用SPXY算法將總樣本按照2∶1的比例劃分為建模集(135個樣本)和驗證集(65個樣本)，采用聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares，si-PLS)和隨機蛙跳(Random frog，RF)算法各篩選出18個敏感波長，并用選擇的特征波長建立偏最小二乘回歸(Partial least squares regression，PLSR)模型。結(jié)果表明：si-PLS-PLSR模型的建模集決定系數(shù)R2c為0.6285，驗證集決定系數(shù)R2v為0.6103；RF-PLSR模型的建模集決定系數(shù)R2c為0.7093，驗證集決定系數(shù)R2v為0.6872。結(jié)果表明利用RF算法篩選的特征波長對馬鈴薯葉片qP值檢測的解釋性優(yōu)于si-PLS算法，特征波長在518.72~640.64nm、650~800nm和850~1000nm范圍，體現(xiàn)了熒光發(fā)射信號是馬鈴薯作物光化學吸收qP值的重要響應特征，且葉片光化學吸收與葉綠素含量、葉片結(jié)構(gòu)、水分含量等屬性緊密關聯(lián)。繪制葉片qP值分布圖為分析馬鈴薯葉片光化學吸收和光合作用動態(tài)提供了直觀的分析手段，可為馬鈴薯作物光合活性評價及復雜生理生化動態(tài)監(jiān)測提供支持。

摘要:提出了一種基于納米金粒子比色法的汞離子檢測方法，采用鉍試劑-Ⅱ修飾的納米金粒子膠體懸浮液檢測汞離子。汞離子與鉍試劑-Ⅱ選擇性配位，使納米金粒子膠體懸浮液反團聚，汞離子濃度與溶液吸光度呈一定的線性關系，線性范圍為0.05μg/L～1mg/L，相對標準偏差為1.98%~3.52%。在實驗條件下，采用Savitzky-Golay一階導數(shù)對連續(xù)投影算法提取的特征波長進行了預處理，通過線性支持向量機回歸模型進行建模與分析，該模型具有良好的自預測能力和實際預測能力。校正集的相關系數(shù)為0.9685，均方根誤差為0.0412mg/L，驗證集的相關系數(shù)為0.9600，均方根誤差為0.0434mg/L。本文方法為提高汞離子濃度的檢測效率提供了有效支持。

摘要:土壤水分的精準測量對節(jié)水灌溉、墑情監(jiān)測、水肥一體化等領域具有重要意義，土壤氮含量會影響水分傳感器的測量。為了消除這種影響，設計了不同尿素質(zhì)量對不同水分含量土壤樣本的監(jiān)測實驗，采用高靈敏度水分傳感器并對尿素干擾下的輸出電壓進行監(jiān)測，通過稱重法監(jiān)測土壤樣本的含水率，使用LCR電橋測試儀監(jiān)測土壤樣本的電容和電阻。為了研究氮含量影響水分測量的機理，根據(jù)實驗數(shù)據(jù)建立了三元三次多項式、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習3種預測模型，并對預測結(jié)果進行誤差分析。結(jié)果表明，相同土壤含水率條件下，尿素質(zhì)量與土壤水分傳感器輸出值呈周期性的振蕩關系。3種預測模型的平均絕對誤差分別為0.77%、0.64%、0.75%，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型有98%誤差集中在0~2%區(qū)間，誤差峰值僅為2.07%，確立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為最佳抗尿素干擾水分預測模型。

摘要:在電流-電壓四端法原理基礎上，采用信號發(fā)生器替代恒流源作為激勵源來提供振幅更大、穩(wěn)定性更高的正弦信號，以數(shù)字示波器替代電壓源進行反饋信號檢測從而解決電壓有效值轉(zhuǎn)換和AD轉(zhuǎn)換頻率較慢的問題，改進設計開發(fā)了一款基于數(shù)字示波器的土壤電導率檢測系統(tǒng)。農(nóng)田現(xiàn)場車載式測量實驗分為穩(wěn)定性檢測和定點測量兩部分。穩(wěn)定性實驗測試下該檢測系統(tǒng)能夠穩(wěn)定讀取相關數(shù)據(jù)。農(nóng)田定點測量實驗結(jié)合土壤樣本采集和實驗室實驗，得出每個定點測量點土壤電導率測量值和土壤電導率實驗室真值（R2=0.7531）。根據(jù)實驗中拖拉機牽引犁盤抖動導致電極與待測土壤之間形成的兩種測量接觸面的情況，分析并消除了實驗中拖拉機抖動現(xiàn)象對數(shù)據(jù)結(jié)果的影響后，土壤電導率實測數(shù)據(jù)與實驗數(shù)據(jù)之間的決定系數(shù)R2提高到0.8552~0.9066，表明設備能夠在排除測量方式等外界因素影響下，測量精度達到較高水平。實驗數(shù)據(jù)對比結(jié)果顯示，基于數(shù)字示波器的車載式土壤電導率儀能夠在農(nóng)田現(xiàn)場進行穩(wěn)定測量，并且具有較好的性能和準確度。

摘要:采用新型納米復合材料金納米簇復合石墨烯為固態(tài)離子選擇電極介導材料，以土壤滲出液為對象開展原位NO-3的影響。結(jié)果表明：電極壽命達到65d，響應斜率為44.02mV/dec，對硝酸根選擇性較好，對土壤中主要共存陰離子抗干擾性良好；采樣探頭包埋深度每下降10cm，硝態(tài)氮質(zhì)量濃度增加30~60mg/L；含水率對滲出液硝態(tài)氮影響不明顯；土壤顆粒粒徑大于2.5mm后，硝態(tài)氮質(zhì)量濃度下降約19.5%；原位滲出液電極測定結(jié)果與光學法一致性較好，約為標準浸提液檢測值5~6倍。

摘要:為探明不同深度的基質(zhì)含水率變化規(guī)律，使用干燥法分別對多個EC-5型傳感器進行校準，并將4個傳感器分別放置垂向距滴頭5、10、15、20cm 4個不同深度處，測量不同滴頭流量及滴灌量條件下垂向基質(zhì)含水率的變化，建立了不同深度基質(zhì)含水率預測模型。試驗結(jié)果表明，在滴灌開始后第1層（距滴頭5cm處）基質(zhì)含水率最先上升并迅速達到較高水平，滴灌停止后水分將快速擴散至更深基質(zhì)層，其含水率可提升至根系易利用水平（25.3%及以上），水分快速運移時間持續(xù)1h左右，隨著初始基質(zhì)含水率的降低，在相同滴頭流量及灌溉量條件下，水分在垂直方向的運移程度更深，將第1層基質(zhì)初始含水率、滴灌時間、預測時間、預測層高度差、滴頭流量作為輸入，利用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法與隨機森林回歸算法（RFR），建立滴灌下基質(zhì)不同深度含水率預測模型。將試驗所預測的滴灌后基質(zhì)含水率與實際測量的不同深度基質(zhì)含水率進行對比分析，并對不同預測深度的預測結(jié)果進行誤差分析，結(jié)果表明GA-BP預測模型及RFR預測模型的R2分別為0.8664、0.9465，即RFR算法建立的預測模型更加精確，并且預測深度越接近于第1層基質(zhì)預測結(jié)果越準確。

摘要:土壤信息對于指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著極為重要的作用，土壤電導率反映了土壤含水量、鹽分、粘粒含量和類型等土壤信息，準確獲取土壤電導率對于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)精細化生產(chǎn)意義重大。在各種土壤電導率測量方法中，四端法因其成本低、精度高、測量快速和操作簡便而大量應用于實際測量；恒流源是四端法測量儀器的重要組成部分，其性能直接決定著測量儀器的精度以及測量范圍。本文對比了3種恒流源對測量儀器測量性能的影響，發(fā)現(xiàn)采用Howland恒流源的四端法測量儀器高電導率測量能力強而低電導率測量范圍較小，測量精度最高；采用改進型Howland恒流源的四端法測量儀器低電導率測量范圍有所擴大，測量精度良好；采用基于差動放大器的恒流源的電導率儀低電導率測量范圍最大，高電導率測量范圍較優(yōu)，測量精度良好。

摘要:在華北一年兩熟區(qū)，利用聯(lián)合收獲機留茬收獲玉米后，玉米根茬行與行間秸稈及裸露地表顏色相近，采用傳統(tǒng)的圖像檢測方法對其進行分割比較困難。針對該問題，采集了利用聯(lián)合收獲機留茬收獲玉米后的根茬行高光譜圖像，以根茬頂端切口為目標，提出了一種玉米根茬行高光譜圖像的分割方法。首先，對黑白校正后的全波段圖像進行主成分分析，根據(jù)主成分圖像權重系數(shù)優(yōu)選出3個特征波長，分別為1260、1658、2131nm；然后，對3個特征波長處的圖像再次進行主成分分析，并對所得到的PC2圖像進行單閾值分割；最后，通過中值濾波、形態(tài)學開運算、根茬行區(qū)域外噪聲濾除對分割結(jié)果進行優(yōu)化。為驗證該分割方法的效果，利用采集的50幅玉米根茬行高光譜圖像進行試驗，并選取分割準確率、召回率和F1值對分割結(jié)果進行定量評價。結(jié)果表明：該分割方法下的玉米根茬行圖像分割效果較好，分割準確率、召回率和F1值分別為91.85%、90.49%和91.16%。研究結(jié)果表明基于高光譜成像技術可對玉米根茬行進行分割。

摘要:為了研究進風口形式對豬舍空氣齡和CO2分布的影響，利用計算流體力學（CFD）技術對某實驗豬舍的風速、空氣齡、CO2濃度以及生豬的對流換熱量進行了模擬研究。原豬舍模型（方案A）進風口導流板角度為50°，進風口高度為1.8m。本研究設計了6種通風方案與原豬舍模型進行比較，方案B：進風口導流板角度為90°，進風口高度為1.8m；方案C：進風口導流板角度為120°，進風口高度為1.8m；方案D：進風口導流板角度為150°，進風口高度為1.8m；方案E：進風口導流板角度為50°，進風口高度為1.6m；方案F：進風口導流板角度為50°，進風口高度為1.4m；方案G：進風口導流板角度為50°，進風口高度為1.2m。研究結(jié)果表明：風速模擬值與測量值的決定系數(shù)R2為0.9162，平均相對誤差為26.7%，所構(gòu)建的模型可以準確地預測豬舍內(nèi)風速形態(tài)。通過比較各通風模擬方案發(fā)現(xiàn)：進風口高度和導流板角度會影響豬舍內(nèi)空氣齡和CO2的分布，其中方案C與方案F可顯著降低舍內(nèi)生豬活動區(qū)域平均空氣齡以及平均CO2濃度，并具備較好的豬舍保溫效果。研究同時發(fā)現(xiàn)，生豬生活區(qū)域的CO2濃度會受到生活區(qū)域的平均空氣齡和整舍空氣齡分布均勻性的影響。

摘要:針對目前生物質(zhì)固化成型機多為生產(chǎn)生物質(zhì)成型顆粒且成型顆粒質(zhì)量不高、成型機高能耗等問題，提出了一種新型立式柱塞沖壓的生物質(zhì)固化成型方式，并制造了樣機。樣機以開關磁阻電機為動力源，驅(qū)動飛輪并轉(zhuǎn)化為成型柱塞的上下往返直線運動，實現(xiàn)對模具內(nèi)生物質(zhì)原料的沖壓成型，從而形成生物質(zhì)成型塊。該樣機利用飛輪可積蓄能量的特性，有效降低了成型作業(yè)時的能耗。成型模具采用組合式結(jié)構(gòu)設計，提高了原料適應性。以典型生物質(zhì)原料玉米秸稈、松木屑為原料，在10%左右含水率、室溫條件下進行了試驗，結(jié)果表明該成型方法可行，且整機運行情況良好；生產(chǎn)的成型塊密度大于等于1.2g/cm3，抗跌碎性指數(shù)高于95%；樣機能耗為36.51kW·h/t，各項指標均達到了相關標準的要求。該成型方法的提出和研究結(jié)果可為生物質(zhì)成型機的發(fā)展提供借鑒與參考。

摘要:針對從海量食品安全事件新聞報道中很難抽取出所需答案的問題，以食品安全事件語料庫為研究對象，提出了一種基于信息抽取技術的自動問答系統(tǒng)。首先，利用深度學習模型TextCNN對用戶輸入的問題進行分類，得到其所屬類型。其次，對于輸入問題，借助Lucene搜索引擎找到其最佳匹配文檔。再次，根據(jù)輸入問題的類型，從食品安全事件數(shù)據(jù)庫（采用信息抽取技術自動提取的一個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫）中篩選出該文檔所包含的答案候選句集合。最后，利用深度學習模型BiLSTM及基于答案候選句上下文的特征提取方法構(gòu)建一個答案抽取模型，該模型能從給定的答案候選句集合中提取出最終答案。為檢查基于食品安全事件數(shù)據(jù)庫的答案候選句篩選方式及基于答案候選句上下文的特征提取方式對整個自動問答系統(tǒng)性能的影響，進行了多種比較實驗，結(jié)果表明含有基于食品安全事件數(shù)據(jù)庫的答案候選句篩選方式和基于答案候選句上下文的特征提取方式的問答系統(tǒng)表現(xiàn)最佳，其回答準確率達到44%。這相比于傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)，具有明顯的優(yōu)勢。

摘要:肉經(jīng)加熱-冷藏-復熱，會產(chǎn)生令人不愉悅的過熟味（Warmedover flavor，WOF）。為了研究天然香辛料精油對肉制品復熱WOF的抑制機制，以預制豬肉餅為模型，分析肉桂精油、丁香精油、肉豆蔻精油和花椒精油4種天然香辛料精油對其復熱風味、WOF和脂質(zhì)氧化的影響。結(jié)果表明，基于固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀，從不同處理組樣品中共鑒定出57種揮發(fā)性風味物質(zhì)，香辛料精油的添加使預制豬肉餅中烯烴類、醇類和酯類物質(zhì)種類和含量顯著增加（p＜0.05）；4種香辛料精油對經(jīng)復熱的預制豬肉餅均具有一定的抗氧化作用，但肉桂精油、肉豆蔻精油和花椒精油對復熱WOF抑制作用不顯著（p＞005），丁香精油對復熱WOF抑制效果最好，優(yōu)于合成抗氧化劑2,6二叔丁基4甲基苯酚。因此，丁香精油是潛在的WOF天然抑制劑。

摘要:以雞肉嫩度為研究對象，采用可控氣流-激光檢測技術的瞬態(tài)、蠕變回復和應力松弛等動靜態(tài)檢測模態(tài)，并使用支持向量機分類器和全局變量偏最小二乘算法，結(jié)合不同預處理方法，對雞肉嫩度進行定性判別和定量預測。結(jié)果表明3個激勵模態(tài)結(jié)合不同預處理算法均可實現(xiàn)雞肉嫩度的定性定量評估。在定性方面，瞬態(tài)模態(tài)對嫩度具有最佳的分類效果；S-G卷積平滑算法表現(xiàn)出最佳的預處理性能，校正集嫩/老分類精度分別為1和0.98，馬修斯相關系數(shù)為0.97；而驗證集分類精度也達到了0.95和0.84。在定量預測方面，S-G卷積平滑算法在提升原始數(shù)據(jù)的信噪比上同樣具有最佳效果；瞬態(tài)模態(tài)校正集和驗證集模型相關系數(shù)分別為0.948和0.913，均方根誤差分別為0.736N和1.013N。因此，在組織結(jié)構(gòu)引起的品質(zhì)預測動態(tài)模態(tài)較靜態(tài)模態(tài)更適用。本研究開展的可控氣流-激光技術在雞肉嫩度評估的應用，為肉品檢測領域提供了新的解決方案。

摘要:為了快速檢測面條中馬鈴薯全粉含量，研究近紅外高光譜成像技術定量檢測面條中馬鈴薯全粉含量的可能性，自制了馬鈴薯全粉質(zhì)量分數(shù)在0~35%內(nèi)隨機均勻分布的120個面條樣品，在900~2500nm范圍采集高光譜圖像，隨機選取80個樣品作為校正集，分別采用原始光譜和經(jīng)過6種預處理方法預處理后的光譜建立了偏最小二乘回歸、主成分回歸、支持向量機回歸模型。結(jié)果表明經(jīng)標準化預處理后用偏最小二乘回歸建模效果最好，校正集決定系數(shù)（R2C）為0.8653，交叉驗證集決定系數(shù)（R2CV）為0.6914。用回歸系數(shù)法在經(jīng)過標準化預處理后的光譜數(shù)據(jù)中提取了與全粉含量相關的特征波長，建立了馬鈴薯全粉含量偏最小二乘回歸簡化模型, 校正集決定系數(shù)（R2C）為0.8685，交叉驗證集決定系數(shù)（R2CV）為0.8021，基于特征波長建立的模型效果優(yōu)于全波段模型，模型效果得到了一定的提高。以剩余40個未參與校正模型建立的樣品作為預測集，基于特征波長建立了標準化-偏最小二乘回歸簡化預測模型，預測集決定系數(shù)（R2P）為0.8546，模型具有較好的預測能力。結(jié)果表明利用近紅外高光譜成像技術可檢測面條中馬鈴薯全粉含量，可為馬鈴薯全粉面條的快速無損檢測建立新的方法。

摘要:針對甘薯早期冷害不易檢測，導致甘薯品質(zhì)下降，易感染其他病害等問題，建立了基于光譜技術的甘薯冷害無損檢測方法。基于類可分性準則的關鍵特征排序法選擇有效特征光譜波長，利用支持向量機算法對數(shù)據(jù)集進行訓練評價，檢測特征光譜波長的準確性以及甘薯早期冷害發(fā)生情況。通過對5個甘薯品種共400個樣品進行實驗，以訓練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)5∶5比例檢測甘薯冷害準確率高達99.52%，以7∶3比例測試結(jié)果高達99.63%。實驗結(jié)果證明特征光譜波段選擇正確，表明光譜技術可以有效識別甘薯冷害，此研究為甘薯貯存分類等后續(xù)工作提供了技術方法支持。

摘要:水產(chǎn)品在捕撈后極易發(fā)生腐敗變質(zhì)，傳統(tǒng)的品質(zhì)檢測系統(tǒng)體積大、移動不便、操作復雜，不利于實際應用推廣。為了滿足水產(chǎn)品品質(zhì)快速、實時、無損的檢測需求，基于拉曼光譜技術，研發(fā)了便攜式水產(chǎn)品多品質(zhì)參數(shù)檢測裝置。該裝置的硬件系統(tǒng)主要包括光源模塊、光譜采集模塊、系統(tǒng)控制處理模塊、電源模塊、通信模塊。采用標準正態(tài)變量變換、Whittaker平滑算法、自適應迭代重加權懲罰最小二乘算法對該硬件系統(tǒng)采集的拉曼光譜數(shù)據(jù)進行平滑和背景扣除處理，結(jié)合國標方法采集到的鯧魚顏色b*、硫代巴比妥酸標準理化值（TBA值）、揮發(fā)性鹽基氮（Total volatile basic nitrogen, TVBN）含量，建立了魚肉品質(zhì)多指標偏最小二乘定量預測模型。鯧魚顏色b*、TBA值、TVBN含量的驗證集相關系數(shù)分別為0.907、0.897、0.915，驗證集均方根誤差分別為1315、0104mg/(100g)、2875mg/(100g)。基于MFC基礎類庫完成實時分析控制軟件設計，將預測模型植入軟件內(nèi)，交叉編譯下載到檢測裝置中，實現(xiàn)水產(chǎn)品多品質(zhì)參數(shù)指標一鍵檢測。最后對裝置的穩(wěn)定性進行了測試，18條鯧魚樣品的顏色b*、TBA值、TVBN含量的裝置預測值與標準理化值的相關系數(shù)分別為0.927、0.883、0.904，均方根誤差分別為1139、0271mg/(100g)、1896mg/(100g)。結(jié)果表明，便攜式水產(chǎn)品多品質(zhì)參數(shù)拉曼檢測裝置可以實現(xiàn)鯧魚顏色b*、TBA值、TVBN含量的多指標實時無損檢測。

摘要:畜肉品質(zhì)光譜檢測過程中，不同樣品之間的厚度差異導致肉品表面到光纖探頭的檢測距離存在差異，對預測結(jié)果影響較大。針對這一問題，設計了一種用于肉品無損檢測的光學傳感器，并間隔玻璃從下至上對畜肉品質(zhì)進行檢測，消除了樣品厚度對檢測距離的影響，并分析了光譜曲線隨檢測距離變化的變化規(guī)律。為探究所設計方案的可行性，搭建了試驗平臺，包括光譜儀、距離調(diào)節(jié)機構(gòu)、光源、石英玻璃、光學傳感器和計算機，其中石英玻璃可透過220~2500nm波長范圍的光而無吸收，光學傳感器可以幫助采集更多的肉品漫反射光。選擇了18個豬肉樣品貯藏在4℃環(huán)境中，并在不同的冷藏時間取出進行光譜采集（400～1100nm），采用不同的檢測距離（8～22mm，間隔2mm），最后測量樣品的揮發(fā)性鹽基氮（TVBN）含量。在獲得樣品光譜數(shù)據(jù)后，分別用1階導數(shù)、多元散射校正（MSC）、標準正態(tài)變換（SNV）和1階導數(shù)+SNV等方法進行預處理，并建立豬肉的TVBN含量的偏最小二乘回歸（PLSR）預測模型。結(jié)果表明：當檢測距離為16mm，采用1階導數(shù)+ SNV預處理時，建立的TVBN含量預測模型效果最好，校正集相關系數(shù)和均方根誤差分別為0.98和0.92mg/(100g)，預測集相關系數(shù)和預測均方根誤差分別為0.97和1.56mg/(100g)。因此，利用所設計光學傳感器對豬肉新鮮度進行檢測是可行的。

摘要:基于可見/近紅外光譜技術設計了手機聯(lián)用的蘋果糖度便攜式檢測裝置，旨在通過優(yōu)選特征波段確定適合蘋果糖度檢測的波段范圍及光學傳感器，并通過與手機的聯(lián)用完成蘋果糖度的高效、便攜、低成本的無損檢測。選擇STS-NIR微型光纖光譜儀（波長范圍650~1100nm），利用實驗室自行搭建的光譜采集平臺對120個蘋果進行光譜采集，通過偏最小二乘（PLS）算法對全波長數(shù)據(jù)進行建模，并采用連續(xù)投影法（SPA）、遺傳算法（GA）和競爭自適應重加權抽樣法（CARS）等變量選擇方法對全波長進行特征波段的識別來選擇有效波長。變量選擇結(jié)果顯示，所得3組特征波段含有重合項，且均包含與蘋果糖度有關的變量。利用偏最小二乘（PLS）算法建立關于蘋果糖度基于3組特征波段的預測模型，并對3組結(jié)果進行分析，包括對預測相關系數(shù)、預測均方根誤差比較等，來評估所建模型的準確性。試驗結(jié)果表明，利用3組特征波段所得建模結(jié)果均比較良好，預測相關系數(shù)都在0.93以上，其中GA-PLS模型對蘋果糖度的預測效果最優(yōu)，預測相關系數(shù)可達0.9447。根據(jù)上述所得特征波段的高度重合項，確定了檢測蘋果糖度的特征波段及其對應的光學傳感器，并基于所設計的蘋果糖度便攜式檢測裝置對另取的40個蘋果進行試驗驗證，蘋果糖度的預測相關系數(shù)可達0.8822。結(jié)果表明，本文所設計的基于特征波段的手機聯(lián)用的蘋果糖度便攜式檢測裝置，成本低、便于攜帶、檢測準確率高，具有實現(xiàn)蘋果糖度的實時無損檢測的可行性。

摘要:以柚皮原料分離得到柚皮纖維，再采用硫酸酸解法制備出柚皮納米微晶纖維素（Pomelo peel nanomicrocrystalline cellulose, PP-NCC），對其微觀形貌、長徑比、紅外光譜、結(jié)晶度及熱穩(wěn)定性進行表征分析，并研究了PP-NCC對羧甲基淀粉(CMS)成膜液流變特性的影響。結(jié)果表明：合適的酸解不僅能夠有效地去除原料中的果膠、半纖維素以及木質(zhì)素等無定形區(qū)的物質(zhì)，也能夠水解一部分不完美晶區(qū)；得到的柚皮納米微晶纖維素為長徑比8～20的棒狀晶體，其中長徑比大于10的比例超過60%；柚皮納米微晶纖維素的主體物質(zhì)還是纖維素，纖維素的主要化學性質(zhì)并未發(fā)生變化；納米微晶纖維素的相對結(jié)晶度由酸解前的55.64%提高到74.35%，但其起始熱分解溫度由240℃降低至212℃。柚皮納米微晶纖維素可以作為羧甲基淀粉膜的增強劑，其流變指數(shù)n均小于1，表明柚皮納米微晶纖維素/羧甲基淀粉成膜液為假塑性流體；成膜液的G′>G″，且二者在頻率掃描范圍內(nèi)沒有發(fā)生交叉，表明復合成膜液為弱凝膠結(jié)構(gòu)；黏稠系數(shù)KPL值及零剪切黏度η0和動態(tài)流變參數(shù)中的儲能模量G′均與納米微晶纖維素的添加量呈正相關，表明柚皮納米微晶纖維素在成膜液中的分散性良好，且有助于增強膜體系網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的作用。柚皮纖維納米化后表現(xiàn)出了較好的功能性質(zhì)，可以為柚皮的綜合利用提供一種新的思路。

摘要:針對前處理工序造成的羊肉智能精細分割目標肌肉區(qū)圖像識別準確度低的問題，以羊后腿自動去骨分割工序為研究對象，提出一種基于R2U-Net和緊湊空洞卷積的羊后腿分割目標肌肉區(qū)識別方法。對傳統(tǒng)的U-Net語義分割網(wǎng)絡進行改進，以U-Net為骨架網(wǎng)絡，采用殘差循環(huán)卷積塊替換原始U-Net的特征編碼模塊和解碼模塊中的卷積塊以避免U-Net的梯度消失，在特征編碼模塊和特征解碼模塊之間增加一個緊湊的四分支空洞卷積模塊對語義特征進行多尺度編碼，實現(xiàn)縫匠肌圖像分割模型的構(gòu)建。一方面，針對縫匠肌這一核心目標肌肉區(qū)，采集羊后腿圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集訓練與測試本文模型，以驗證該方法的準確性與實時性；另一方面，通過旋量法標定夾爪坐標系、相機點云坐標系、機器人坐標系的齊次變換矩陣以計算分割路徑，并采用主動柔順的力/位混合控制方法操縱分割機器人進行目標切削運動，驗證基于本文方法得到的目標圖像開展目標肌肉分割的可行性。相關試驗結(jié)果表明：當交并比為0.8588時，本文方法平均精確度為0.9820，優(yōu)于R2U-Net的(0.8324，0.9775)；單樣本檢測時間平均為82ms，說明本文方法可快速、準確分割出縫匠肌圖像，滿足機器人自主分割系統(tǒng)的實時性要求，優(yōu)于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后，在本文方法得到的縫匠肌圖像基礎上開展機器人實機分割試驗，機器人對5條羊后腿的平均切削時間為7.9s，平均偏移距離為4.36mm，最大偏移距離不大于5.9mm，滿足羊后腿去骨分割的精度要求。

摘要:針對拖拉機側(cè)翻致死致傷事故仍時有發(fā)生的問題，基于旋轉(zhuǎn)剛體加速時的反向施矩原理，以反作用動量飛輪為執(zhí)行元件，提出了從主動安全角度解決拖拉機側(cè)翻問題的研究方法。通過構(gòu)建拖拉機動力學系統(tǒng)數(shù)學模型，解析了整機側(cè)翻行為的動態(tài)演變機理。為保證拖拉機主體結(jié)構(gòu)的完整性，將動量飛輪置于拖拉機前部，取代傳統(tǒng)靜態(tài)配重的同時可主動提供防側(cè)翻力矩。應用Matlab/Simulink軟件，對反作用飛輪的回穩(wěn)過程進行了基于PID控制的有效性仿真分析，同時設計并搭建了比例模型試驗平臺，對主動施矩飛輪的回穩(wěn)控制效果進行了試驗驗證。結(jié)果表明，裝備飛輪的拖拉機與無控制組對比，在一次試驗中可多次實現(xiàn)整機的防側(cè)翻控制，使整機防側(cè)翻性能得到明顯改善，且不同行駛工況下的試驗數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果的相關性較強，充分驗證了本文拖拉機側(cè)翻動力學模型的有效性。

摘要:為優(yōu)化拖拉機駕駛室座椅設計，減輕駕駛員作業(yè)負擔，提高作業(yè)效率，解決我國拖拉機在駕駛室座椅舒適性方面技術基礎研究不足的問題，提出一種基于骨骼關節(jié)識別的拖拉機駕駛室座椅舒適度評價方法。首先，在對拖拉機座椅舒適性影響因素分析的基礎上選取人體坐姿關節(jié)角為研究因素，在配備不同座椅的兩種拖拉機上利用消費級深度相機Kinect v2進行8組駕駛動作捕捉試驗，獲得了在不同駕駛動作下精確度為0.01°的關節(jié)角信息；然后，將關節(jié)角數(shù)據(jù)導入人體建模仿真分析軟件Jack中得到人體模型，根據(jù)不同的駕駛動作進行了關節(jié)力矩仿真及下背部受力仿真，分析得到人體舒適度結(jié)果；最后，基于層次分析法構(gòu)建了拖拉機座椅舒適度評價指標層次結(jié)構(gòu)模型，確定各指標權重并進行一致性檢驗，對涉及的所有指標的原始數(shù)據(jù)進行處理并計算得到座椅舒適度的綜合評價結(jié)果。仿真結(jié)果表明，相比于普通座椅的拖拉機，在配備基于人機工程學座椅的拖拉機上作業(yè)時，人體模型動作完成能力增加10個百分點且無關節(jié)不適的情況，其腰部關節(jié)處的壓力在駕駛姿勢下可以有效減少80N，在扭轉(zhuǎn)姿勢下可以有效減少370N，并且腰部所受的側(cè)向剪力也有所減小，證明了人體模型在此拖拉機座椅上的舒適度更高。通過分析座椅舒適度評價矩陣，可以得到根據(jù)人機工程學設計的座椅舒適度優(yōu)于普通座椅。依據(jù)骨骼關節(jié)識別方法的評價結(jié)果與根據(jù)層次分析法分析的結(jié)果一致，證明了基于骨骼關節(jié)識別的拖拉機駕駛室座椅舒適度評價方法的可行性與有效性。該評價方法可為拖拉機駕駛室座椅人機工程學研究及準確高效地優(yōu)化拖拉機座椅設計提供參考依據(jù)與指導對策。

摘要:提出了一種用于純電動拖拉機的雙電機多模動力耦合驅(qū)動系統(tǒng)（DMCDS），通過對兩電機與制動器的協(xié)調(diào)控制可以實現(xiàn)4種驅(qū)動模式：電機EM_S獨立驅(qū)動、電機EM_R獨立驅(qū)動、雙電機耦合驅(qū)動和雙電機獨立驅(qū)動，多種驅(qū)動模式有利于提高電機負荷率和運行效率，從而提高整機驅(qū)動效率。為實現(xiàn)雙電機動力耦合驅(qū)動系統(tǒng)的高效運行，增強能量管理策略對電動拖拉機不同作業(yè)工況的適應性，設計了一種基于隨機動態(tài)規(guī)劃+極值搜索算法（SDP_PESA）的實時自適應能量管理策略，該策略利用隨機動態(tài)規(guī)劃離線生成的狀態(tài)反饋控制表作為控制輸入?yún)⒖?，以保證近似全局最優(yōu)，在此基礎上，引入自適應尋優(yōu)算法-極值搜索算法動態(tài)搜索系統(tǒng)輸出的局部極大值，以反饋校正SDP的控制輸入，并生成能耗更低、效率更高的工作點?；赟DP_PESA的能量管理策略綜合考慮了全局優(yōu)化算法的良好優(yōu)化性能和瞬時優(yōu)化算法的實時性、魯棒性，利用兩種算法的優(yōu)勢，實現(xiàn)更加優(yōu)異的控制性能?；贛atlab/Simulink建立了帶有SDP狀態(tài)反饋控制表的雙電機驅(qū)動電動拖拉機（DMET）整機仿真模型，利用真實作業(yè)工況數(shù)據(jù)分別對基于SDP和SDP_PESA的能量管理策略進行仿真實驗。仿真結(jié)果表明，DMET實際車速可以實時跟蹤目標車速的變化，控制策略能夠快速響應作業(yè)負載的變化；基于SDP的能量管理策略，DMET在犁耕和運輸工況的每千米平均耗電量分別為1.77、1.17kW·h/km，整機驅(qū)動效率分別為0.80和0.81。引入PESA輸出反饋控制器后，整機驅(qū)動效率分別提高了2.13%和1.97%，平均耗電量分別降低了10.17%和16.2%，這表明基于SDP_PESA的能量管理策略可以有效增加純電動拖拉機的作業(yè)里程，并且SDP_PESA完全具備實時應用能力。

摘要:針對黃淮海地區(qū)作物多樣，行距差異大，植保機械通用化低和智能程度低的問題，設計了一種輪距和離地間隙可調(diào)的折腰轉(zhuǎn)向無人駕駛植保車。該植保車可使用遙控器遠程控制，切換自動模式后，可根據(jù)預定路線進行路徑跟蹤，實現(xiàn)植保車的自主行走。對植保車自主行走模式建立運動學模型，確定了利用航向跟蹤實現(xiàn)路徑跟蹤策略，并通過Lyapunov函數(shù)分析了折腰轉(zhuǎn)向控制的穩(wěn)定性。提出了傳感器的擴展卡爾曼濾波算法和驅(qū)動電機的PID控制方法。利用Matlab階躍響應對自主行走控制系統(tǒng)進行仿真分析，結(jié)果表明，當Kp=1、Ti=0.05、Td=0.01時，系統(tǒng)響應速度和精度能夠滿足自主植保車導航控制的需要。以作業(yè)平臺轉(zhuǎn)彎半徑、直線行走偏移為控制參數(shù)進行田間試驗，樣機轉(zhuǎn)彎速度3km/h時，最小外輪轉(zhuǎn)彎半徑為2m;行走速度為6km/h時，100m直線行走平均偏移量為5.51cm;植保車滿載情況下的平均續(xù)航時間達到2.54h，整機達到設計要求。

摘要:針對多機協(xié)同導航作業(yè)中本機前方的拖拉機識別精度低、相對定位困難，難以保障自主作業(yè)安全的問題，提出了一種基于深度圖像和神經(jīng)網(wǎng)絡的拖拉機識別與定位方法。該方法通過建立YOLO-ZED神經(jīng)網(wǎng)絡識別模型，識別并提取拖拉機特征；運用雙目定位原理計算拖拉機相對本機的空間位置坐標。對拖拉機進行定點識別與定位試驗，分別沿著拖拉機縱向、寬度方向和S形曲線方向測量拖拉機的識別與定位結(jié)果。試驗結(jié)果表明：本文方法能夠在3~10m景深范圍內(nèi)快速、準確地識別并定位拖拉機的空間位置，平均識別定位速度為19f/s；在相機景深方向和寬度方向定位拖拉機的最大絕對誤差分別為0.720m和0.090m，最大相對誤差分別為7.48%和8.00%，標準差均小于0.030m，能夠滿足多機協(xié)同導航作業(yè)對拖拉機目標識別的精度和速度要求。

摘要:針對丘陵山地等非結(jié)構(gòu)化路面和復雜多樣的作物生長環(huán)境，為了提高丘陵山地農(nóng)業(yè)機械化率，在傳統(tǒng)鉸接式山地拖拉機傳動系的設計基礎上，設計了一款全履帶模塊化無人農(nóng)用動力底盤；同時為改善農(nóng)機的通過性和穩(wěn)定性，設計了全履帶車輛行走系統(tǒng)，并結(jié)合無人農(nóng)用動力底盤的整體搭建，對履帶行動裝置基架與主動輪支撐件進行結(jié)構(gòu)設計與拓撲優(yōu)化分析；為提高整機使用率設計了前置農(nóng)具掛載模塊的快接裝置和帶PTO三點懸掛裝置，通過更換不同機具可實現(xiàn)不同作業(yè)；為改善機動性，對無人農(nóng)用動力底盤轉(zhuǎn)向裝置進行了設計，通過電機補償動力差速轉(zhuǎn)向，可實現(xiàn)驅(qū)動底盤的原地轉(zhuǎn)向；最后對整機實現(xiàn)了數(shù)字化自動化改造，為將來的智能化制造奠定技術基礎。

摘要:針對拖拉機耕作過程柴油機輸出功率不易精準測量的問題，基于柴油機燃油控制策略的轉(zhuǎn)矩模型，對雷沃拖拉機在理論速度為5.7km/h和8.9km/h的耕地過程的柴油機功率進行了在線測量。將在線測量的指示功率與燃燒分析儀測量的指示功率進行了對比，結(jié)果表明：在拖拉機耕作速度較穩(wěn)定的一段區(qū)間內(nèi)，在線測量的指示功率平均值誤差為2.99%，但瞬時值嚴重失真；分析發(fā)現(xiàn)噴油量和噴油時刻的變化是引起功率測量偏差較大的主要原因。為了提高柴油機輸出功率在線測量的精準度，利用GT-Power模型得到了該柴油機12個典型工況的空燃比和噴油時刻與轉(zhuǎn)矩的定量關系，并提出利用噴油量修正系數(shù)和噴油時刻修正系數(shù)對在線測量方法進行修正。優(yōu)化后方法的測試結(jié)果表明：拖拉機穩(wěn)定運行階段柴油機功率平均值誤差為0.88%，瞬時值誤差明顯改善。

摘要:基于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展對微型近紅外光譜儀的迫切需求，對微型近紅外光譜儀的電磁式MOEMS (Micro optical electronic mechanical system)掃描光柵微鏡驅(qū)動系統(tǒng)進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化改進，旨在解決MOEMS掃描光柵微鏡驅(qū)動電壓高、掃描角度小等問題。通過利用專業(yè)磁場仿真軟件Maxwell 16.0對不同尺寸和材料屬性永磁鐵進行優(yōu)化仿真，得到牌號分別為N38和N52的釹鐵硼（NdFeB）作為電磁式MOEMS掃描光柵微鏡的工作磁鐵。在此基礎上，設計制造2個相同尺寸的電磁式MOEMS掃描光柵微鏡芯片A1和A2，并分別結(jié)合永磁鐵N38和N52開展性能測試。測試結(jié)果表明：相比磁性較弱的N38，當電磁式MOEMS掃描光柵微鏡芯片A1和A2在永磁鐵N52的作用下達到最大機械掃描半角時，驅(qū)動電壓分別降低6.6%和8.6%，最大機械掃描半角分別增大20.2%和17.4%；此外，通過對比分析機電性能測試結(jié)果可知，通過結(jié)合永磁鐵N52，電磁式MOEMS掃描光柵微鏡能夠獲得更優(yōu)異的機械掃描性能。研究結(jié)果對于提升光譜儀的光譜檢測范圍以及檢測精度具有實際應用價值。

摘要:采用真空復合軋制工藝，將3種鋼板（GCr15、Q420、IF）軋制成梯度復合材料，對其結(jié)合界面處的微觀組織、成分及硬度分布、抗剪強度進行了檢測，并對梯度材料自磨銳割刀進行了田間試驗。結(jié)果表明，不同板層界面處材料間相互咬合形成較為紊亂的冶金結(jié)合方式，界面處元素相互擴散形成過渡區(qū)，組織缺陷較少。結(jié)合界面處的抗剪強度均超過了國標要求，且斷裂方式為韌性斷裂，不同界面間存在較為平緩的硬度梯度變化。梯度材料自磨銳割刀后刀面、刀尖及刃口材料為GCr15鋼，硬度高、耐磨性好，前刀面的硬度呈梯度變化，磨損均勻，作業(yè)過程中可始終保持刀尖前凸，刃口曲率半徑變化較小，能夠長時間保持刃口的鋒銳性與再生作物的低損傷切割。田間試驗結(jié)果表明，相同作業(yè)條件下，梯度材料自磨銳割刀耐磨性是市售割刀的3倍以上。

摘要:針對普通電動修剪機刀具易磨損、崩刃等情況,設計了一種蚯蚓仿生微織構(gòu)刀具，以蚯蚓體表形貌為基礎，利用激光成型技術加工刀具表面微織構(gòu)，研究激光成型參數(shù)對成型溝槽幾何尺寸的影響；通過摩擦磨損對比試驗研究了仿生微織構(gòu)刀具和普通刀具的摩擦因數(shù)和磨損情況，分析仿生刀具減磨機理；通過自制剪切試驗平臺對不同直徑龍眼樹枝進行刀具剪切試驗，驗證仿生刀具減磨特性。研究結(jié)果表明：優(yōu)化后激光成型仿生刀具的工藝參數(shù)為：激光功率75W、激光掃描速度4.8mm/s；仿生刀具微織構(gòu)實際尺寸為：溝寬138.3μm，溝深33.5μm；與普通刀具相比，載荷400g下溝槽間距1.6mm時微織構(gòu)仿生刀具表現(xiàn)出最小摩擦因數(shù)02619和體積磨損量616.70mm3，具有明顯減磨特性；隨載荷增加磨損機制逐漸由黏著磨損、微切削磨損向磨粒磨損和氧化磨損的復雜磨損形式轉(zhuǎn)變；磨損穩(wěn)定時，溝槽間距1.6mm微織構(gòu)仿生刀具所需剪切次數(shù)50~55次,比普通刀具剪切次數(shù)(45~50次)高5~10次，溝槽間距1.6mm微織構(gòu)仿生刀具在剪切直徑10、15、20mm的樹枝磨損面積穩(wěn)定次數(shù)分別為35~40次、45~50次、50~55次，樹枝直徑越大微織構(gòu)刀具抗磨效果越明顯。

摘要:為滿足大載荷直升機技術指標需求，使其旋翼系統(tǒng)配套的關節(jié)軸承在高承載能力同時，在復雜作業(yè)環(huán)境下具有更好的抗磨降磨能力，提升軸承的壽命性能指標。以大載荷直升機旋翼系統(tǒng)使用的某型號自潤滑關節(jié)軸承為研究對象，在9Cr18關節(jié)軸承內(nèi)圈基材表面通過非平衡磁控濺射分別制備CrDLC和WDLC 2種薄膜，分別利用掃描電鏡、三維形貌儀、往復式球-盤摩擦磨損試驗機和低速重載壓擺摩擦磨損試驗機等，對2種改性薄膜試樣的微觀結(jié)構(gòu)、摩擦磨損性能以及磨痕形貌等進行測試試驗。研究結(jié)果表明：在球-盤摩擦試驗階段初期，2種薄膜的摩擦因數(shù)都呈逐漸增大的趨勢，隨著摩擦過程的進行，摩擦因數(shù)均趨于穩(wěn)定且一直保持在一定的范圍內(nèi)波動；相對于9Cr18-CrDLC試樣，9Cr18-WDLC試樣的摩擦因數(shù)穩(wěn)定時間短，整體摩擦過程比較平穩(wěn)，摩擦因數(shù)相對較低，表現(xiàn)出較好的摩擦性能；9Cr18-WDLC涂層與自潤滑襯墊對磨過程相對平穩(wěn)，摩擦因數(shù)在一定小范圍波動，整體磨痕較淺，整體磨損體積較小，表現(xiàn)出較好的抗磨性。通過摩擦學性能分析可知，對于基材為9Cr18材料，選用WDLC薄膜，具有較好綜合抗磨減磨性能。