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摘要:農(nóng)業(yè)機(jī)械底盤是移動(dòng)式農(nóng)業(yè)動(dòng)力機(jī)械的重要組成部分，其技術(shù)發(fā)展反映了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度和智能化發(fā)展水平。本文從傳動(dòng)系統(tǒng)、行駛系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、底盤遙控等方面闡述了國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)機(jī)械底盤技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，著重歸納了四輪驅(qū)動(dòng)、無(wú)級(jí)變速、輪距可調(diào)、空氣懸架、懸浮車橋、線控轉(zhuǎn)向、制動(dòng)防滑等新技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械底盤上應(yīng)用的進(jìn)展，并結(jié)合不同應(yīng)用環(huán)境闡明了農(nóng)業(yè)機(jī)械底盤各系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)的基本原理和特點(diǎn)，最后根據(jù)我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械底盤技術(shù)研究與應(yīng)用需求，從加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究和關(guān)鍵零部件性能優(yōu)化、提升底盤平臺(tái)化與輕量化設(shè)計(jì)水平、實(shí)現(xiàn)底盤智能化控制與信息化管理等方面對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械底盤未來(lái)研究方向進(jìn)行了展望。

摘要:針對(duì)單目視覺(jué)導(dǎo)航中位姿信息不完整和果樹定位精度低的問(wèn)題，提出基于實(shí)例分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏航角、橫向偏移、果樹位置計(jì)算方法。首先，基于Mask R-CNN模型識(shí)別并分割道路與樹干;其次，尋找道路掩碼凸包并進(jìn)行霍夫變換，由凸包中的邊界方程計(jì)算消失點(diǎn)坐標(biāo);最后，根據(jù)建立的位姿-道路成像幾何模型，計(jì)算偏航角、橫向偏移與果樹相對(duì)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)Mask R-CNN模型的邊框回歸平均精確度為0.564，分割平均精確度為0.559，平均推理時(shí)間為110 ms?；诒疚姆椒ǖ钠浇枪烙?jì)誤差為2.91%、橫向偏移誤差為4.82%，果樹橫向定位誤差為3.80%，縱向誤差為2.65%。該方法能在不同位姿穩(wěn)定地提取道路與果樹掩碼、計(jì)算消失點(diǎn)坐標(biāo)與邊界方程，較準(zhǔn)確地估計(jì)偏航角、橫向位移和果樹相對(duì)位置，為果園環(huán)境下的視覺(jué)自主導(dǎo)航提供有效參考。

摘要:針對(duì)砂壤土條件下馬鈴薯出苗前期中耕機(jī)土壤回流嚴(yán)重、壟型一致性差等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了犁鏵式馬鈴薯中耕機(jī)，并闡述了其主要結(jié)構(gòu)及工作原理。對(duì)塑型部件培土器的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)分析，根據(jù)砂壤土土質(zhì)特征，對(duì)土壤顆粒進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，確定了影響馬鈴薯中耕作業(yè)效果的主要因素。運(yùn)用EDEM仿真試驗(yàn)，以培土犁與培土器間距及作業(yè)速度為試驗(yàn)因素，以回土量與壟型擬合度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行了二次正交旋轉(zhuǎn)試驗(yàn)。對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化分析，當(dāng)間距為600 mm、作業(yè)速度為1.3 m/s時(shí)，回土量為12.3%，壟型擬合度為0.024。對(duì)優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行了田間試驗(yàn)，結(jié)果表明，犁鏵式馬鈴薯中耕機(jī)回土量為12.5%，土壟壟型一致性為98.3%，土壤擾動(dòng)系數(shù)為67%，碎土率為94.7%，培土高度為8.4 cm，油耗為14.6 kg/hm2，滿足馬鈴薯中耕培土要求。

摘要:為減少追肥機(jī)具進(jìn)地次數(shù)、最大限度地提高肥料利用率，針對(duì)因秸稈殘茬分布不均、側(cè)深施肥導(dǎo)致播種帶兩側(cè)土壤緊實(shí)度不一致而引起免耕播種機(jī)橫向穩(wěn)定性差、掉壟的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種可以底肥側(cè)位深施、口肥垂直分施的免耕播種機(jī)側(cè)深分層施肥播種部件。以直斜錯(cuò)位雙圓盤肥種溝開(kāi)溝器的圓盤直徑、圓盤夾角和圓盤傾角為試驗(yàn)因素，以前進(jìn)阻力、側(cè)向合力及開(kāi)溝深度穩(wěn)定性系數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo)，對(duì)影響機(jī)具橫向穩(wěn)定性和作業(yè)質(zhì)量的參數(shù)進(jìn)行分析和試驗(yàn)。結(jié)果表明，當(dāng)圓盤直徑為352 mm、圓盤夾角為14°、圓盤傾角為7.5°時(shí)，肥種溝開(kāi)溝器前進(jìn)阻力為585.96 N、側(cè)向合力為181.95 N、開(kāi)溝深度穩(wěn)定性系數(shù)為91.46%。樣機(jī)性能試驗(yàn)表明，種肥垂直距離合格率為91.7%，種肥側(cè)向距離合格率為92.4%，播種深度變異系數(shù)為10.7%，播種橫向變異系數(shù)為28.4%，滿足側(cè)深施肥播種質(zhì)量要求。

摘要:針對(duì)東北玉米壟作區(qū)耕整地動(dòng)土量大和春季降雨量低時(shí)土壤墑情不佳、耕作阻力大等問(wèn)題，提出一種條帶式少耕的作業(yè)方式，并設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)式破茬刀。通過(guò)對(duì)驅(qū)動(dòng)式破茬刀的作業(yè)工況進(jìn)行受力分析得出，當(dāng)破茬刀的滑切角大于或等于與其接觸的根茬或土壤的摩擦角時(shí)，破茬刀耕作阻力降低。結(jié)合根茬與土壤滑動(dòng)摩擦角的測(cè)量和破茬刀的運(yùn)行速度取值，確定了刀片的刃口曲線方程；進(jìn)一步通過(guò)分析根茬受力狀態(tài)及測(cè)定物料間摩擦角，確定驅(qū)動(dòng)式破茬刀的作業(yè)半徑為230 mm；最后通過(guò)確定刀片的幾何尺寸、刀軸和刀盤參數(shù)得到驅(qū)動(dòng)式破茬刀。有限元模態(tài)分析與強(qiáng)度、剛度校核結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的驅(qū)動(dòng)式破茬刀性能良好、滿足設(shè)計(jì)要求。離散元仿真對(duì)比試驗(yàn)表明，所設(shè)計(jì)的驅(qū)動(dòng)式破茬刀比驅(qū)動(dòng)式圓盤刀組的耕作阻力降低了19.78%、土壤拋起數(shù)量降低了13.95%，其耕作阻力與動(dòng)土量性能均較優(yōu)。

摘要:針對(duì)油麥兼用型氣送式免耕播種機(jī)寬幅播種時(shí)各行排量一致性受地表坡度變化影響的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種利用輸送氣流驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)、安裝于分配裝置的勻種渦輪，分析了勻種渦輪進(jìn)口工作角和出口工作角對(duì)輸送氣流速度的影響，確定了影響3種勻種渦輪工作特性的關(guān)鍵參數(shù)。應(yīng)用CFD仿真中的6自由度動(dòng)網(wǎng)格模型及臺(tái)架試驗(yàn)，對(duì)比分析3種勻種渦輪對(duì)輸送氣流分布及勻種渦輪轉(zhuǎn)速的影響，結(jié)果表明：進(jìn)口工作角和出口工作角均為銳角的勻種渦輪可提高種子的輸送及攪拌性能。選擇葉片數(shù)量為4、6、8、10的勻種渦輪進(jìn)行了分配裝置內(nèi)流場(chǎng)分布仿真試驗(yàn)，結(jié)果表明，增加勻種渦輪葉片數(shù)量可提高勻種渦輪出口處輸送氣流分布的穩(wěn)定及均勻性。利用智能種植機(jī)械測(cè)試平臺(tái)模擬田間作業(yè)不同地表坡度時(shí)，安裝不同數(shù)量葉片的勻種渦輪對(duì)各行排量一致性的影響，結(jié)果表明：轉(zhuǎn)速為20～50 r/min，沿播種機(jī)作業(yè)方向的前后與側(cè)向單向組合擺動(dòng)、前后與側(cè)向往復(fù)組合擺動(dòng)角相對(duì)平整地表在-5°～5°變化，葉片數(shù)量為8時(shí)，油菜及小麥各行排量一致性變異系數(shù)最小，分別為4.99%～5.82%和3.85%～4.92%;前后與側(cè)向單向組合擺動(dòng)角絕對(duì)值為5°時(shí)，葉片數(shù)量為8的勻種渦輪比無(wú)勻種渦輪排種油菜和小麥時(shí)各行排量一致性變異系數(shù)分別降低7.53、11.98個(gè)百分點(diǎn)，滿足地表坡度變化時(shí)油菜及小麥的排種要求。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有氣力式棉花排種器高速作業(yè)下充種性能不佳、排種精度低的問(wèn)題，結(jié)合內(nèi)充種式排種器結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種內(nèi)充氣力式棉花高速精量排種器，該排種器利用內(nèi)充與氣流吸附方式進(jìn)行雙重充種，經(jīng)清種裝置作用后，采用二次投種方式完成排種過(guò)程。構(gòu)建了種子充填與吸附力學(xué)模型，確定了關(guān)鍵部件主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，并對(duì)影響排種器工作性能的主要因素進(jìn)行了試驗(yàn)研究。以清種距離為影響因子進(jìn)行了單因素試驗(yàn)，基于最優(yōu)清種效果，采用三因素三水平Box-Behnken中心組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)分析吸孔直徑、前進(jìn)速度與負(fù)壓對(duì)排種性能的影響規(guī)律，獲得了最佳工作參數(shù)組合，并進(jìn)行了高速條件下排種性能對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明：清種距離為2.0 mm時(shí)，排種器清種效果最優(yōu);影響排種合格指數(shù)與漏播指數(shù)的主次因素分別為負(fù)壓、前進(jìn)速度、吸孔直徑;最佳參數(shù)組合為吸孔直徑2.9 mm、前進(jìn)速度8.4 km/h、負(fù)壓1150 Pa。經(jīng)臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證，其性能指標(biāo)為合格指數(shù)均值96.48%、重播指數(shù)均值2.41%、漏播指數(shù)均值1.11%;在作業(yè)速度8~12 km/h范圍內(nèi)，內(nèi)充氣力式排種器排種合格指數(shù)均大于91%、漏播指數(shù)小于7%，且排種效果優(yōu)于垂直圓盤氣吸式排種器，滿足棉花精量直播農(nóng)藝要求。

摘要:針對(duì)馬鈴薯收獲機(jī)挖掘裝置設(shè)計(jì)效率低、設(shè)計(jì)知識(shí)難以高效獲取和運(yùn)用的問(wèn)題，構(gòu)建了馬鈴薯收獲機(jī)挖掘裝置智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)。在收集整理挖掘鏟設(shè)計(jì)規(guī)則的基礎(chǔ)上，以產(chǎn)生式、框架式和混合式的知識(shí)表示方法表達(dá)挖掘裝置的設(shè)計(jì)知識(shí)并進(jìn)行存儲(chǔ)，建立智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)知識(shí)庫(kù);利用Visual Studio軟件搭建知識(shí)管理系統(tǒng)，對(duì)規(guī)則類和實(shí)例類知識(shí)進(jìn)行管理;采用基于規(guī)則和基于實(shí)例的正向推理方法，探討智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)推理機(jī)制;基于SolidWorks二次開(kāi)發(fā)技術(shù)，對(duì)挖掘裝置進(jìn)行參數(shù)化建模;基于挖掘鏟挖掘阻力分析和RecurDyn-EDEM聯(lián)合仿真試驗(yàn)，構(gòu)建挖掘裝置工作性能評(píng)價(jià)體系;以Visual Studio為開(kāi)發(fā)平臺(tái)、VB.NET為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，應(yīng)用SolidWorks API接口技術(shù)和MySQL數(shù)據(jù)管理方法，對(duì)設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)、知識(shí)管理系統(tǒng)、推理機(jī)、參數(shù)化模型庫(kù)和評(píng)價(jià)體系進(jìn)行整合及聯(lián)合運(yùn)用，開(kāi)發(fā)了馬鈴薯收獲機(jī)挖掘裝置智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)。利用系統(tǒng)進(jìn)行挖掘鏟實(shí)例設(shè)計(jì)，并進(jìn)行工作性能評(píng)價(jià)分析，結(jié)果表明，挖掘鏟工作所需牽引力為856.24 N，所受最大牽引阻力為724.81 N，明薯率為97.22%，傷薯率為1.43%，表明該挖掘鏟滿足設(shè)計(jì)要求。

摘要:針對(duì)華北地區(qū)玉米收獲時(shí)籽粒含水率較高、籽粒直收破碎率較高的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種變徑脫粒滾筒。滾筒前端直徑漸變?cè)龃笾敝僚c脫粒分離段等徑，通過(guò)提高滾筒變徑段果穗容納能力，增強(qiáng)果穗之間柔性接觸，有效“松散”籽粒之間及籽粒-芯軸之間作用力，使果穗更易于脫粒，從而實(shí)現(xiàn)籽粒與芯軸的快速分離，有效提高了脫粒速度，降低了籽粒破碎率。對(duì)果穗與脫粒元件受力進(jìn)行分析，研究變徑段錐度對(duì)果穗受力的影響?；趧?dòng)力學(xué)仿真試驗(yàn)，分析了果穗與脫粒元件之間的接觸力以及果穗-果穗和果穗-脫粒裝置之間的接觸頻次，結(jié)果表明，變徑滾筒提高了果穗之間的接觸頻次，降低了脫粒元件與果穗的直接接觸，即變徑滾筒中果穗之間接觸揉搓作用更強(qiáng)。以滾筒轉(zhuǎn)速、凹板間隙及籽粒含水率為試驗(yàn)因素進(jìn)行了三因素四水平正交試驗(yàn)，確定最優(yōu)組合為籽粒含水率26%、滾筒轉(zhuǎn)速350 r/min、凹板間隙50 mm，此時(shí)籽粒破碎率為4.13%、籽粒未脫凈率為0.34%。在籽粒含水率為27%時(shí)與等徑滾筒進(jìn)行了對(duì)比脫粒試驗(yàn)，按籽粒的完整性將破損籽粒分為全碎籽粒、裂紋籽粒、破皮籽粒及頂部破碎籽粒，結(jié)果表明，變徑滾筒的籽?？偲扑槁蕿?.64%，比等徑滾筒的總破碎率降低19.16%，破損籽粒中全碎籽粒、裂紋籽粒及破碎籽粒所占比例均明顯降低;變徑滾筒未脫凈率為0.42%，比等徑滾筒的未脫凈率降低51.72%，證明變徑滾筒能夠有效降低籽粒破碎率及未脫凈率。

摘要:針對(duì)機(jī)械修剪葡萄莖桿過(guò)程中出現(xiàn)的莖桿剪凈率低、毛茬面積比較大等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種單馬達(dá)往復(fù)式葡萄剪枝機(jī)。闡述了往復(fù)式葡萄剪枝機(jī)的結(jié)構(gòu)及工作原理，通過(guò)對(duì)莖桿進(jìn)行受力分析、利用Matlab軟件分析毛茬產(chǎn)生原因，確定了剪切裝置刀具參數(shù)以及因素取值范圍。通過(guò)正交試驗(yàn)研究各試驗(yàn)因素對(duì)莖桿剪切效果的影響，建立以剪凈率和毛茬率為響應(yīng)值的多元二次回歸模型。結(jié)果表明，當(dāng)切削速度1.66 m/s、進(jìn)給速度1.46 m/s、刀具間隙0.47 mm時(shí)，莖桿剪凈率為91.71%、毛茬率為3.70%。在該條件下進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn)，得出剪凈率為90.66%、毛茬率為4.71%，與模型預(yù)測(cè)值相近，說(shuō)明所建模型合理，能夠滿足實(shí)際作業(yè)需求。

摘要:氣流輔助噴霧中氣流導(dǎo)致的冠層孔隙變化和對(duì)霧滴脅迫作用的影響是耦合的，兩者最終影響霧滴沉積性能，明晰兩者的耦合比例對(duì)沉積性能的影響，可為風(fēng)送參數(shù)優(yōu)化和噴霧模式改進(jìn)提供指導(dǎo)。本文以盛花期棉花為研究對(duì)象，通過(guò)設(shè)計(jì)解耦試驗(yàn)方案，分析氣流輔助施藥過(guò)程中氣流霧滴脅迫和冠層孔隙變化對(duì)霧滴沉積行為的不同影響。首先，借助高速相機(jī)標(biāo)定棉花枝葉風(fēng)載下的變形量，得到氣流速度、葉面積、變形量三者間的擬合關(guān)系，通過(guò)仿真葉片風(fēng)載變形試驗(yàn)得出，仿真葉片與真實(shí)葉片的風(fēng)載變形相對(duì)誤差在17%之內(nèi)，從而確定了仿真枝葉模型應(yīng)用于風(fēng)送噴霧試驗(yàn)的可行性;然后，基于棉花生長(zhǎng)發(fā)育的枝葉構(gòu)型3/8規(guī)律，搭建冠層孔隙可風(fēng)載變形的方案1棉花模型，測(cè)量方案1棉花冠層內(nèi)氣流場(chǎng)數(shù)據(jù)，計(jì)算風(fēng)載后枝葉變形量，并使用物理手段固定枝葉變形量，形成風(fēng)載變形后冠層孔隙固定的方案2棉花模型，將自然狀態(tài)下棉花枝葉固定，保持風(fēng)載下冠層孔隙不變作為方案3棉花模型;最后，針對(duì)3種試驗(yàn)方案的棉花模型，通過(guò)改變輔助氣流風(fēng)速進(jìn)行了風(fēng)送沉積試驗(yàn)。結(jié)果表明：相較于冠層孔隙變化，氣流對(duì)霧滴的脅迫作用更有利于霧滴在冠層內(nèi)的沉積行為，兩者對(duì)于霧滴沉積量的提升比例分別為39.81%和10.52%;相比于氣流對(duì)霧滴的脅迫作用，冠層孔隙增大形成的霧滴運(yùn)移通道更有利于霧滴在冠層內(nèi)的均勻分布，兩者對(duì)沉積均勻性的提升比例分別為42.71%和1.10%。本研究可為基于不同作物冠層孔隙變化特性的新型噴霧模式設(shè)計(jì)提供參考。

摘要:準(zhǔn)確把握糧食主產(chǎn)區(qū)耕地撂荒特征及其影響因子，對(duì)保障糧食安全、強(qiáng)化耕地保護(hù)具有重要意義。以河南省為例，在識(shí)別撂荒耕地分布的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建撂荒程度指數(shù)刻畫了撂荒總體特征及其空間分布，并運(yùn)用地理探測(cè)器方法揭示了縣域尺度耕地撂荒的形成機(jī)制。結(jié)果表明：2015年河南省耕地撂荒面積為174419.46 hm2，整體撂荒率為2.15%;全省158個(gè)縣域中均存在不同程度的耕地撂荒現(xiàn)象，撂荒耕地的空間分布總體呈倒“T”字型格局。河南省耕地撂荒受多重因素共同作用，其中人口外流為直接因素，耕地破碎化等生產(chǎn)條件制約為間接因素，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益較低為根本因素。根據(jù)撂荒地域分異特征，將研究區(qū)歸納為人口條件約束型區(qū)域、生產(chǎn)條件約束型區(qū)域和經(jīng)濟(jì)條件約束型區(qū)域3種，提出應(yīng)因地制宜，采取有序推進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)、強(qiáng)化高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)、實(shí)行經(jīng)濟(jì)激勵(lì)等方式促進(jìn)耕地的合理有效利用。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)的永久基本農(nóng)田劃定方法不能較好地統(tǒng)籌兼顧永久基本農(nóng)田的耕地質(zhì)量、空間布局集中連片等目標(biāo)問(wèn)題，提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的多目標(biāo)永久基本農(nóng)田劃定模型，該模型包括土地適宜性、連片性、穩(wěn)定性3個(gè)子目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)考慮生態(tài)保護(hù)紅線、地形地貌等約束條件。選取河南省浚縣為研究區(qū)域，根據(jù)目標(biāo)偏好不同設(shè)置對(duì)照實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，該模型在永久基本農(nóng)田劃定工作中具有可操作性，避免了劃定過(guò)程中主觀因素帶來(lái)的不利影響，且可以提供多情景的永久基本農(nóng)田布局方案，促進(jìn)了永久基本農(nóng)田劃定結(jié)果的科學(xué)合理性。

摘要:為實(shí)現(xiàn)遙感分類抽樣精度評(píng)估，以京津冀不同空間分辨率遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品為例，首先基于土地利用類型對(duì)遙感圖像進(jìn)行內(nèi)部與邊界對(duì)象劃分，并構(gòu)建不同的空間分層模式;其次，分別采用直接利用土地利用類型、圖像8鄰域算法、多尺度空間分異性方法、圖像8鄰域和多尺度空間分異性耦合方法進(jìn)行空間分層;最后，設(shè)置與K-means聚類對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并利用地理探測(cè)器定量評(píng)估不同空間分層模式的分異性。結(jié)果表明：不考慮內(nèi)部與邊界對(duì)象（6層）、考慮邊界對(duì)象（12層）、考慮內(nèi)部對(duì)象（18層）、考慮內(nèi)部與邊界對(duì)象（24層）和K-means（12、18、24層）空間分層模式相應(yīng)的5組樣本點(diǎn)集的q均值±標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.252±0.02266、0.259±0.02245、0.321±0.01901、0.318±0.01806、0.269±0.00698、0.304±0.01056、0.317±0.01125;內(nèi)部對(duì)象對(duì)空間分層分異性起主導(dǎo)作用，邊界對(duì)象可以稍微提高空間分層分異性，分層數(shù)目也影響空間分層的分異性。本研究可更好地認(rèn)識(shí)和理解內(nèi)部和邊界對(duì)象對(duì)提高空間分層分異性的貢獻(xiàn)作用，對(duì)提出分異性更高的空間分層方法具有一定的研究?jī)r(jià)值和指導(dǎo)意義。

摘要:針對(duì)R-cut（Ratio cut）邊緣檢測(cè)分割模型對(duì)高分辨率遙感影像分割時(shí)存在過(guò)分割和模糊邊緣敏感性問(wèn)題，提出了一種多尺度R-cut（Multi-scale ratio cut, MSR-cut）的遙感影像邊緣檢測(cè)分割方法。首先，采用形態(tài)重建的分水嶺分割算法對(duì)影像過(guò)分割，形成多個(gè)超像素區(qū)域;然后計(jì)算并提取影像各個(gè)區(qū)域的紋理特征信息熵值、光譜特征與鄰域均值差分歸一化值，分別進(jìn)行同質(zhì)性和異質(zhì)性的有效衡量;并構(gòu)建評(píng)價(jià)函數(shù)獲取最優(yōu)分割尺度，對(duì)這些超像素區(qū)域進(jìn)行初步合并，得到影像的粗分割結(jié)果;最后結(jié)合各地物的邊界權(quán)重信息，從全局角度用R-cut的方法對(duì)粗分割結(jié)果進(jìn)一步合并，完成對(duì)影像的精細(xì)分割，生成最終的分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)選取5個(gè)不同場(chǎng)景的高分辨率遙感影像，采用定性和定量?jī)煞N方法對(duì)比分析本文方法與傳統(tǒng)R-cut邊緣檢測(cè)分割、Spectral-Rcut邊緣檢測(cè)分割和Textured-Rcut邊緣檢測(cè)分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MSR-cut邊緣檢測(cè)分割方法能夠有效提高分割精度，增強(qiáng)噪聲魯棒性，可取得較好的分割視覺(jué)效果。

摘要:為快速獲取水稻葉片磷素含量信息，采用無(wú)人機(jī)搭載高光譜成像儀獲取水稻冠層高光譜影像，并采樣檢測(cè)葉片磷素含量（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）（Leaf phosphorus content, LPC）。分析了水稻LPC在無(wú)人機(jī)高光譜影像上的光譜特征，使用連續(xù)投影算法提取對(duì)磷素敏感的特征波長(zhǎng)，通過(guò)任意波段組合構(gòu)建并篩選與磷素高度相關(guān)的光譜指數(shù)，基于特征波長(zhǎng)反射率和光譜指數(shù)建立水稻LPC的估算模型，利用最佳模型對(duì)高光譜影像進(jìn)行反演填圖，得到LPC空間分布信息。結(jié)果表明：全生育期內(nèi)LPC與462~718 nm范圍內(nèi)光譜反射率顯著負(fù)相關(guān)，負(fù)相關(guān)最大處相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.902;LPC的特征波長(zhǎng)為670、706、722、846 nm，基于特征波長(zhǎng)、使用偏最小二乘回歸建立的LPC估算模型精度最高，驗(yàn)證R2達(dá)到0.925，RMSE為0.027%;在任意波段組合構(gòu)建的3種類型的光譜指數(shù)中，NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)與LPC的相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)分別為0.913、0.915和0.938;基于3個(gè)光譜指數(shù)、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的LPC估算模型精度較高，驗(yàn)證R2為0.885，RMSE為0.029%;對(duì)各生育期水稻LPC空間分布的反演結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相一致，說(shuō)明利用無(wú)人機(jī)高光譜遙感可以實(shí)現(xiàn)田間水稻LPC的快速無(wú)損監(jiān)測(cè)。

摘要:葉綠素含量變化直接表征冬小麥的光合作用能力，所以監(jiān)測(cè)冬小麥葉綠素含量對(duì)分析冬小麥光合能力和生長(zhǎng)狀況具有重要意義?；诘孛娑←湽趯痈吖庾V和實(shí)測(cè)葉綠素含量，分別利用原始光譜、分?jǐn)?shù)階微分光譜、原始光譜經(jīng)連續(xù)小波變換后得到的小波能量系數(shù)與實(shí)測(cè)葉綠素含量進(jìn)行相關(guān)性分析，選取相關(guān)性較好的分?jǐn)?shù)階微分光譜和小波能量系數(shù)，采用逐步回歸分析、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法構(gòu)建冬小麥葉綠素含量估算模型。結(jié)果表明，在拔節(jié)期、孕穗期、開(kāi)花期和全生育期，使用連續(xù)小波變換-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)果最優(yōu)，拔節(jié)期建模和驗(yàn)證決定系數(shù)分別為0.93和0.90，孕穗期建模和驗(yàn)證決定系數(shù)分別為0.93和0.90，開(kāi)花期建模和驗(yàn)證決定系數(shù)分別為0.93和0.90，全生育期建模和驗(yàn)證決定系數(shù)分別為0.86和0.85;在灌漿期，使用分?jǐn)?shù)階微分-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)果最優(yōu)，灌漿期建模和驗(yàn)證決定系數(shù)分別為0.97和0.90。本研究可為作物葉綠素含量遙感估算提供技術(shù)方案。

摘要:SPAD（Soil and plant analyzer development）值能夠反映作物葉片葉綠素含量，是表征作物健康狀態(tài)的重要指標(biāo)。采用無(wú)人機(jī)搭載可見(jiàn)光和多光譜相機(jī)同步獲取冬小麥可見(jiàn)光和多光譜影像，同時(shí)獲取冬小麥葉片SPAD值，探究了可見(jiàn)光和多光譜植被指數(shù)與SPAD值的關(guān)系，將可見(jiàn)光植被指數(shù)與多光譜植被指數(shù)相結(jié)合進(jìn)行SPAD值估算，利用逐步回歸和隨機(jī)森林回歸方法估算SPAD值，并將估算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，篩選出冬小麥葉片SPAD值的最優(yōu)估算模型。結(jié)果表明，SPAD值與可見(jiàn)光植被指數(shù)（IKAW和RBRI）、多光譜植被指數(shù)（GNDVI、CI、GMSR和GOSAVI）具有較好的相關(guān)性，與可見(jiàn)光植被指數(shù)（CIVE）和多光譜植被指數(shù)（GNDVI）的相結(jié)合指數(shù)具有較好的相關(guān)性，其估算模型的R2為0.89，模型驗(yàn)證的RMSE為2.55，nRMSE為6.21%。研究表明，可見(jiàn)光植被指數(shù)與多光譜植被指數(shù)相結(jié)合指數(shù)逐步回歸和隨機(jī)森林回歸模型估算SPAD值的精度高于僅用可見(jiàn)光植被指數(shù)或多光譜植被指數(shù)，采用逐步回歸的估算模型R2為0.91，模型驗(yàn)證R2、RMSE和nRMSE分別為0.89、2.32和5.64%，采用隨機(jī)森林回歸的估算模型R2為0.90，模型驗(yàn)證R2、RMSE和nRMSE分別為0.88、2.51和6.12%。

摘要:針對(duì)森林生態(tài)站中大量圖像、視頻、GIS數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及生態(tài)指標(biāo)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率低、檢索性能差的問(wèn)題，提出了基于Hadoop和HBase的森林生態(tài)站大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架?；谒岢龅目蚣?，給出了森林生態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)業(yè)務(wù)流程，并對(duì)森林生態(tài)大數(shù)據(jù)平臺(tái)涉及的核心技術(shù)進(jìn)行了優(yōu)化:①設(shè)計(jì)預(yù)分區(qū)算法保證數(shù)據(jù)在集群中均勻分布。②根據(jù)生態(tài)數(shù)據(jù)特點(diǎn)科學(xué)設(shè)計(jì)了RowKey，實(shí)現(xiàn)生態(tài)數(shù)據(jù)的快速檢索。③針對(duì)原生HBase不支持多條件查詢問(wèn)題，設(shè)計(jì)基于索引數(shù)據(jù)和服務(wù)器性能評(píng)估的ElasticSearch索引分片放置策略，以此基于ElasticSearch的二級(jí)非主鍵索引技術(shù)優(yōu)化多條件檢索HBase生態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。④針對(duì)生態(tài)站海量小圖像存儲(chǔ)困難問(wèn)題，提出基于數(shù)據(jù)站點(diǎn)及時(shí)間關(guān)聯(lián)性的打包合并策略。⑤解析GIS數(shù)據(jù)使之進(jìn)行高效存儲(chǔ)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)以上理論進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，ElasticSearch索引分片放置策略比默認(rèn)分片策略的查詢時(shí)間平均減少20 ms，比基于改變ElasticSearch評(píng)分策略的查詢時(shí)間平均減少20 ms。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)規(guī)模為1×108條時(shí)，系統(tǒng)的檢索時(shí)間為1.045 s，比原生HBase檢索速度提升3.99倍，在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為1×107條時(shí)，采用數(shù)據(jù)站點(diǎn)及時(shí)間關(guān)聯(lián)性的打包小圖像策略是基于SequenceFile合并效率的1.15倍，是原生HBase的1.79倍;在1×104次并發(fā)用戶的情況下，優(yōu)化后的每秒查詢數(shù)是原來(lái)的1.88倍，每秒吞吐量是優(yōu)化前的1.74倍，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間比優(yōu)化前降低69.5%。結(jié)果表明，本文所提出的方案在集群負(fù)載均衡、海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)檢索效率以及系統(tǒng)吞吐量等方面都有了明顯的性能提升，為森林生態(tài)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理提供了必要的理論基礎(chǔ)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

摘要:針對(duì)X射線熒光光譜分析技術(shù)在檢測(cè)土壤重金屬過(guò)程中由于土壤背景復(fù)雜、包含大量噪聲和干擾信息而易受基體效應(yīng)影響的問(wèn)題，為了提高定量分析模型的精度，利用懲罰最小二乘算法擬合基線與真實(shí)基線之間的保真度和平滑度，對(duì)X射線熒光光譜進(jìn)行基線校正，從而減小基線漂移的影響。選用無(wú)基線扣除、非對(duì)稱最小二乘(ASLS)、自適應(yīng)迭代重加權(quán)懲罰最小二乘(AIRPLS)、非對(duì)稱重加權(quán)懲罰最小二乘(ARPLS)、局部對(duì)稱重加權(quán)懲罰最小二乘(LSRPLS)和多約束重加權(quán)懲罰最小二乘(DRPLS) 等6種處理方法對(duì)土壤重金屬元素鉛和砷的測(cè)量光譜進(jìn)行基線校正;結(jié)合偏最小二乘(PLS)算法建立相應(yīng)的校正模型，以選擇最優(yōu)基線校正算法;與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)和支持向量機(jī)(SVR)建立的校正模型進(jìn)行比較，對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示，鉛元素的最佳模型為DRPLS-PLS，模型的R2達(dá)到0.982，預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)為0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型為DRPLS-PLS模型，模型的R2達(dá)到0.985，RMSEP為0.796mg/kg。與PLS和BP模型相比，鉛、砷兩種元素的SVR模型建模均最優(yōu)，模型的R2分別達(dá)到0.998和0.993，RMSEP分別為0.015、0.596mg/kg。實(shí)驗(yàn)表明，通過(guò)基線校正后模型的預(yù)測(cè)精度、檢出限和穩(wěn)定性均有所提高，該方法可有效提高X射線熒光光譜在土壤中的定量分析能力。

摘要:為實(shí)現(xiàn)對(duì)多種番茄葉部病害的精確檢測(cè)，提出了一種基于改進(jìn)SOLO v2的番茄葉部病害實(shí)例分割方法。該方法以SOLO v2模型為主體框架，將ResNet-101作為骨干網(wǎng)絡(luò)融合特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature pyramid networks，F(xiàn)PN），引入可變形卷積對(duì)卷積結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，并將損失因子δ融入掩膜損失函數(shù)中，在語(yǔ)義分支與掩膜分支上對(duì)實(shí)例進(jìn)行檢測(cè)與分割。通過(guò)對(duì)模型的改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)形狀復(fù)雜多變的番茄葉片的精確檢測(cè)與分割，并提升了模型的泛化能力與魯棒性?；赑lant Village數(shù)據(jù)集的試驗(yàn)結(jié)果表明，ResNet-101比ResNet-50在SOLO v2上的性能表現(xiàn)更好。在相同骨干網(wǎng)絡(luò)下，SOLO v2模型的單幅圖像處理時(shí)間比Mask R-CNN減少了72.0%，平均精度均值（Mean average precision，mAP）提升了3.2個(gè)百分點(diǎn)，改進(jìn)后的模型在訓(xùn)練過(guò)程中收斂效果有所提升，受葉片形狀多變的影響較小，最終的平均精度均值達(dá)到了42.3%，單幅圖像處理時(shí)間僅需0.083s，在提升檢測(cè)精度的同時(shí)保證了運(yùn)行的實(shí)時(shí)性。該研究較好地解決了番茄病葉識(shí)別與分割難的問(wèn)題，為農(nóng)業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中番茄疾病情況與癥狀分析提供了參考。

摘要:針對(duì)蘋果葉部病害由于數(shù)據(jù)集類間樣本不均衡和拍攝角度、光照變化等實(shí)際成像與環(huán)境因素造成的精度低和泛化能力差的問(wèn)題，本文提出了一種新型的非對(duì)稱混洗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ASNet。首先，通過(guò)在ResNeXt骨干網(wǎng)絡(luò)中添加改進(jìn)的scSE注意力機(jī)制模塊增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征;其次,針對(duì)多數(shù)葉片病害特征分布相對(duì)分散的問(wèn)題，使用非對(duì)稱混洗卷積模塊代替原始的殘差模塊來(lái)擴(kuò)大卷積核的感受野和增強(qiáng)特征提取能力，從而提升模型的分割精度和泛化能力;最后,在非對(duì)稱混洗卷積模塊中使用通道壓縮和通道混洗的方式彌補(bǔ)了分組卷積造成的通道間關(guān)聯(lián)性不足的缺陷，降低了由于葉部病害類間不均衡導(dǎo)致的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型精度偏低的問(wèn)題。在COCO數(shù)據(jù)集評(píng)價(jià)指標(biāo)下，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于骨干網(wǎng)絡(luò)為ResNeXt-50的原始Mask R-CNN模型，本文模型的平均分割精度達(dá)到96.8%，提升了5.2個(gè)百分點(diǎn)，模型權(quán)重文件減小為321MB，減小了170MB。對(duì)實(shí)地采集和AI Challanger農(nóng)作物病害分割挑戰(zhàn)賽的240幅蘋果葉片圖像進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，本文模型ASNet對(duì)蘋果黑腐病、銹病與黑星病3種病害和健康葉片的平均分割精度達(dá)到94.7%。

摘要:為了快速而準(zhǔn)確地統(tǒng)計(jì)視頻監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的水稻穗數(shù)，提出了一種基于改進(jìn)Faster R-CNN的稻穗檢測(cè)方法。針對(duì)稻穗目標(biāo)較小的問(wèn)題，在Inception_ResNet-v2的基礎(chǔ)上引入空洞卷積進(jìn)行優(yōu)化;對(duì)于不同生長(zhǎng)期稻穗差別大的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了針對(duì)標(biāo)注框尺度的K-means聚類，為候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)提供先驗(yàn)知識(shí)，從而提高了檢測(cè)精度。鑒于小尺寸稻穗目標(biāo)的特殊性，用ROIAlign替代ROIPooling，提高了感興趣區(qū)域的提取精度。試驗(yàn)測(cè)試時(shí)，根據(jù)水稻不同發(fā)育期稻穗的表型特征差異自制了3類數(shù)據(jù)集，并選取最佳聚類數(shù)為10。模型對(duì)比試驗(yàn)表明，本文方法的稻穗檢測(cè)平均精度均值達(dá)到80.3%，較Faster R-CNN模型提升了2.4個(gè)百分點(diǎn)，且比SSD和YOLO系列模型有較大幅度的提升。

摘要:為實(shí)現(xiàn)收獲后含雜馬鈴薯中土塊石塊的快速檢測(cè)和剔除，提出了一種基于改進(jìn)YOLO v4模型的馬鈴薯中土塊石塊檢測(cè)方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53為主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，在保證檢測(cè)準(zhǔn)確率的前提下，利用通道剪枝算法對(duì)模型進(jìn)行剪枝處理，以簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)、降低運(yùn)算量。采用Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集(8621幅圖像)，對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，實(shí)現(xiàn)了馬鈴薯中土塊石塊的檢測(cè)。測(cè)試表明，剪枝后模型總參數(shù)量減少了94.37%，模型存儲(chǔ)空間下降了187.35 MB，前向運(yùn)算時(shí)間縮短了0.02 s，平均精度均值(Mean average precision, mAP)下降了2.1個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明剪枝處理可提升模型性能。為驗(yàn)證模型的有效性，將本文模型與5種深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行比較，結(jié)果表明，本文算法mAP為96.42%，比Faster R-CNN、Tiny-YOLO v2、YOLO v3、SSD分別提高了11.2、11.5、5.65、10.78個(gè)百分點(diǎn)，比YOLO v4算法降低了0.04個(gè)百分點(diǎn)，模型存儲(chǔ)空間為20.75 MB，檢測(cè)速度為78.49 f/s，滿足實(shí)際生產(chǎn)需要。

摘要:為分析羊進(jìn)食行為、自動(dòng)估算其進(jìn)食量，提出一種從舍飼湖羊采食視頻中自動(dòng)識(shí)別其短時(shí)咀嚼行為的方法。首先，針對(duì)舍飼湖羊采食區(qū)域特點(diǎn)，在EfficientDet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中增加目標(biāo)框篩選模塊，檢測(cè)視頻幀中羊嘴張開(kāi)、上下頜錯(cuò)開(kāi)及閉合3種狀態(tài)，根據(jù)羊臉與相機(jī)拍攝角度的方位關(guān)系檢測(cè)羊嘴狀態(tài)，并為各狀態(tài)賦編碼值;然后，利用正則表達(dá)式提取連續(xù)視頻幀中的一次上下頜張合對(duì)應(yīng)的羊嘴狀態(tài)編碼值序列片段;最后，針對(duì)羊側(cè)臉面對(duì)相機(jī)咀嚼、抬頭正臉面對(duì)相機(jī)咀嚼、低頭正臉面對(duì)相機(jī)咀嚼以及鳴叫等一次上下頜張合動(dòng)作對(duì)應(yīng)的羊嘴狀態(tài)編碼值序列片段構(gòu)建分類規(guī)則，實(shí)現(xiàn)短時(shí)咀嚼行為的自動(dòng)識(shí)別。對(duì)比了基于EfficientDet-D0~D4、YOLO v5和SSD網(wǎng)絡(luò)的羊嘴狀態(tài)檢測(cè)性能，結(jié)果表明，改進(jìn)的EfficientDet-D1網(wǎng)絡(luò)能以28.18 f/s的傳輸速率，獲得95.64%和98.84%的羊嘴狀態(tài)檢測(cè)精確率和均值平均精確率，優(yōu)于YOLO v5和SSD網(wǎng)絡(luò)。利用湖羊采食視頻測(cè)試EfficientDet-D1網(wǎng)絡(luò)結(jié)合正則表達(dá)式的湖羊短時(shí)咀嚼行為識(shí)別分類規(guī)則性能，結(jié)果表明，分類規(guī)則能以91.42%的自動(dòng)識(shí)別正確率和90.85%的平均正確率直接從視頻中提取湖羊短時(shí)咀嚼行為發(fā)生次數(shù)和持續(xù)時(shí)長(zhǎng)。本研究將基于視頻的湖羊短時(shí)咀嚼行為識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)換為羊嘴狀態(tài)編碼值序列分類問(wèn)題，降低了分類模型的復(fù)雜度，為湖羊短時(shí)咀嚼行為的自動(dòng)識(shí)別提供了一種新的研究思路。

摘要:針對(duì)利用紅外熱成像進(jìn)行生豬體溫自動(dòng)提取困難的問(wèn)題，在設(shè)施豬場(chǎng)生豬體溫紅外巡檢裝置的基礎(chǔ)上，提出將生豬耳部區(qū)域作為其體溫的代表區(qū)域，探索一種基于紅外熱像圖的生豬耳溫自動(dòng)提取算法(IT-PETE)。該算法通過(guò)高效而準(zhǔn)確地識(shí)別生豬耳部區(qū)域并提取耳部區(qū)域的溫度最大值和平均值，實(shí)現(xiàn)生豬體溫非接觸式自動(dòng)監(jiān)測(cè)。IT-PETE算法首先用拉普拉斯算子對(duì)生豬熱紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后基于YOLO v4和形態(tài)學(xué)對(duì)熱紅外圖像中的生豬耳部進(jìn)行提取，并結(jié)合耳部分割圖像和溫度矩陣自動(dòng)獲取耳部區(qū)域溫度的最大值和平均值。采用5折交叉驗(yàn)證方法訓(xùn)練生豬耳部區(qū)域檢測(cè)模型，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集圖像共2000幅，測(cè)試集400幅。試驗(yàn)表明，YOLO v4耳部區(qū)域檢測(cè)準(zhǔn)確率為97.6%，比Faster R-CNN和SSD分別提高了2.0個(gè)百分點(diǎn)和7.8個(gè)百分點(diǎn)，單幀圖像的平均檢測(cè)時(shí)間為12ms。同時(shí)對(duì)20頭豬的人工統(tǒng)計(jì)耳溫?cái)?shù)據(jù)與算法提取體溫進(jìn)行相關(guān)性分析，得到兩者在耳部區(qū)域溫度最大值和平均值的決定系數(shù)分別為0.9849和0.9119，表明IT-PETE算法對(duì)體溫?cái)?shù)據(jù)的提取具有可靠性和可行性。因此，IT-PETE算法在一定程度上可為生豬體溫自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)提供技術(shù)支撐。

摘要:為解決活立本在越冬期易遭受低溫所引發(fā)的凍融災(zāi)害問(wèn)題，針對(duì)現(xiàn)有評(píng)估檢測(cè)方法存在的檢測(cè)手段復(fù)雜、對(duì)活立本破壞性大、設(shè)備昂貴和難以實(shí)時(shí)檢測(cè)的現(xiàn)狀，通過(guò)分析活立本在越冬期的莖干水分和環(huán)境溫度的變化規(guī)律，提出一種基于活立木莖干水分序列包絡(luò)分析的凍融狀況檢測(cè)方法。在采用具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的活立木凍融檢測(cè)傳感器實(shí)時(shí)獲取活立木莖干水分和環(huán)境溫度的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)照試驗(yàn)選取1320 min作為包絡(luò)分析的信號(hào)采樣間隔獲取數(shù)據(jù)的極值信息，以便對(duì)活立木的凍融狀況進(jìn)行定量表示。進(jìn)一步利用活立木莖干水分包絡(luò)上下線的平均值，并結(jié)合環(huán)境溫度的包絡(luò)下線值建立歸一化的凍融狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算模型，為植物凍融狀況的實(shí)時(shí)檢測(cè)與評(píng)估提供一種新思路、新手段。選用3種不同地區(qū)的闊葉樹種（紫薇、海棠和香楊樹）進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，整個(gè)越冬期紫薇樹的凍融狀況輕微，對(duì)應(yīng)的凍融指標(biāo)最高為0.004，遠(yuǎn)小于1.0;海棠樹的凍融狀況變化較大，對(duì)應(yīng)的凍融指標(biāo)在0.1~0.7之間波動(dòng)變化;香楊樹的凍融狀況相對(duì)嚴(yán)重，對(duì)應(yīng)的凍融指標(biāo)最高時(shí)可達(dá)0.9。試驗(yàn)表明本文方法及自主研發(fā)的凍融檢測(cè)傳感器準(zhǔn)確可靠，可以作為活立木凍融狀況檢測(cè)的有效手段，為植物凍災(zāi)預(yù)警提供理論及數(shù)據(jù)支撐。

摘要:樹木微鉆儀鉆針阻力不能直接測(cè)量，但能通過(guò)直流電機(jī)的電流、電壓、功率、轉(zhuǎn)速等參數(shù)間接表達(dá)。為了提高鉆針阻力測(cè)量精度，進(jìn)一步研究了鉆針阻力表達(dá)方法。闡述了樹木微鉆儀的工作原理，分析了鉆針阻力與直流電機(jī)電流、電壓、功率、轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系，提出了6種鉆針阻力表達(dá)方法。使用自主研制的樹木微鉆儀和德國(guó)Resistograph 650-S型微鉆儀對(duì)4個(gè)樹種的木材密度進(jìn)行測(cè)試，分別建立自主研制微鉆儀每種鉆針阻力表達(dá)方法各自的平均值、Resistograph 650-S型鉆針阻力平均值與木材絕干密度之間的線性模型。測(cè)試結(jié)果表明：自主研制的樹木微鉆儀直流電機(jī)電流、電壓和功率與木材絕干密度之間的線性相關(guān)系數(shù)均大于0.9，因此可使用直流電機(jī)的電流、電壓或者功率來(lái)間接表達(dá)鉆針阻力;轉(zhuǎn)速修正后的直流電機(jī)電壓與木材絕干密度的相關(guān)性最高，因此使用轉(zhuǎn)速修正后的直流電機(jī)電壓表達(dá)鉆針阻力更為適宜;自制微鉆儀轉(zhuǎn)速修正后的直流電機(jī)電壓與木材絕干密度之間的線性相關(guān)系數(shù)比德國(guó)Resistograph 650-S型微鉆儀高0.0053，說(shuō)明自制樹木微鉆儀的設(shè)計(jì)方案和鉆針阻力表達(dá)方法合理。

摘要:為確定滿足畦灌技術(shù)約束下的冬小麥最小灌水定額，采用地面灌溉水流運(yùn)動(dòng)模擬模型SISM，結(jié)合華北地區(qū)畦灌現(xiàn)狀，考慮畦田長(zhǎng)度、坡度、田面標(biāo)準(zhǔn)差、微地形空間分布差異及入畦單寬流量等要素，設(shè)計(jì)53.088種畦灌技術(shù)要素組合，以地面灌溉水流覆蓋整個(gè)田塊和最小灌水深度Zmin>0為控制條件，對(duì)不同技術(shù)要素組合下的灌水過(guò)程進(jìn)行模擬，分析畦灌技術(shù)要素和灌水性能指標(biāo)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，結(jié)合畦灌數(shù)值模擬試驗(yàn)結(jié)果，提出3種代表性畦田長(zhǎng)度（50、100、150 m）下田面標(biāo)準(zhǔn)差、坡度、入畦單寬流量等畦灌要素的建議范圍。在不考慮畦田布置優(yōu)化方案的條件下，3種代表性畦長(zhǎng)畦灌最小灌水定額不宜低于84、117、148 mm;在地面灌溉技術(shù)及畦田布置方案優(yōu)化的條件下，3種代表性畦長(zhǎng)畦灌最小灌水定額不宜低于71、75、79 mm。

摘要:為研究負(fù)壓微潤(rùn)灌不同技術(shù)參數(shù)組合下的土壤水分運(yùn)動(dòng)過(guò)程，以土箱試驗(yàn)實(shí)測(cè)含水率為依據(jù)，構(gòu)建并驗(yàn)證了基于HYDRUS-2D的負(fù)壓微潤(rùn)灌土壤水分運(yùn)動(dòng)反演模型，并結(jié)合反演模型對(duì)負(fù)壓微潤(rùn)灌多種組合情景的土壤濕潤(rùn)體模擬結(jié)果和典型設(shè)施作物根系分布特征及需水規(guī)律，探究適宜于不同設(shè)施作物的負(fù)壓微潤(rùn)灌技術(shù)參數(shù)組合。結(jié)果表明：采用HYDRUS-2D反演模型能夠較好地模擬負(fù)壓微潤(rùn)灌不同供水水頭條件下的土壤濕潤(rùn)體特征，土壤濕潤(rùn)距離（水平距離、垂直向上距離和垂直向下距離）、含水率及累積入滲量模擬值與實(shí)測(cè)結(jié)果之間的決定系數(shù)和NSE分別達(dá)到0.98和0.77以上。試驗(yàn)及模擬結(jié)果均表明，負(fù)壓微潤(rùn)灌條件下供水水頭與土壤含水率、累積入滲量及不同方向的濕潤(rùn)距離均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。此外，基于反演模型對(duì)負(fù)壓微潤(rùn)灌不同濕潤(rùn)體的情景模擬結(jié)果和典型設(shè)施作物根系分布特征及需水規(guī)律，擬定了不同設(shè)施作物適宜的負(fù)壓微潤(rùn)灌技術(shù)參數(shù)范圍。本研究對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中負(fù)壓微潤(rùn)灌技術(shù)參數(shù)的選擇及新型節(jié)水微潤(rùn)灌技術(shù)的推廣具有指導(dǎo)意義。

摘要:土壤鹽漬化是制約干旱區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要障礙，而淺埋地下水區(qū)域的地下水環(huán)境是影響土壤鹽漬化的直接因素。為調(diào)控合理的地下水埋深和礦化度，以防控區(qū)域鹽漬化，以河套灌區(qū)永濟(jì)灌域?yàn)檠芯繀^(qū)，運(yùn)用指示Kriging法比較了春灌前和生育期不同閾值條件下土壤表層含鹽量、地下水埋深和礦化度的概率分布，從概率空間分布的角度研究了不同時(shí)期防治土壤鹽漬化的地下水臨界埋深和礦化度。結(jié)果表明：地下水埋深屬于中等變異性，土壤表層含鹽量和地下水礦化度屬于強(qiáng)變異性。春灌前較生育期土壤表層鹽漬化高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)擴(kuò)大、淺埋地下水高概率區(qū)縮小、地下水礦化高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)縮小。春灌前永濟(jì)灌域土壤表層發(fā)生輕度、中度鹽漬化時(shí)的地下水埋深臨界值分別為2.6、2.2 m，地下水礦化度臨界值分別為2.0、2.5 g/L;生育期土壤表層發(fā)生輕度、中度鹽漬化時(shí)的地下水埋深臨界值分別為2.2、1.8 m，地下水礦化度臨界值分別為2.5、3.0 g/L，春灌前更易發(fā)生土壤鹽漬化。春灌前較生育期土壤鹽分受外界因素（氣象因素和人為因素）影響小，且土壤表層含鹽量、地下水埋深和礦化度變異性也相對(duì)較小，地下水環(huán)境對(duì)土壤鹽漬化的影響更強(qiáng)烈。研究區(qū)北部、東南部和中部小部分區(qū)域?yàn)榈叵滤裆钚∮谂R界值且大于礦化度臨界值的高概率區(qū)，是土壤返鹽的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，建議進(jìn)一步完善該地區(qū)的排水系統(tǒng)。

摘要:為準(zhǔn)確量化蒸散及其組分、分析蒸散的控制機(jī)制，利用改進(jìn)的Shuttleworth-Wallace模型(S-W)對(duì)干旱區(qū)滴灌棗園的蒸散量、植株蒸騰量進(jìn)行模擬，使用兩年的渦度相關(guān)系統(tǒng)、針式莖流計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)率定及驗(yàn)證，并利用結(jié)構(gòu)方程模型（Structural equation model，SEM）分析棗園蒸散與其影響因子之間的關(guān)系。結(jié)果表明：S-W模型在干旱區(qū)棗園有較好的適用性，適宜的模型參數(shù)a1為6.9445、g0為0.0439、b2為4.6041、b3為957.1106;蒸散量模擬精度為：均方根誤差（RMSE）為0.62~0.76 mm/d，回歸系數(shù)b為0.77~0.88，決定系數(shù)R2為0.95~0.97，一致性指數(shù)d為0.92~0.94，模型效率納什系數(shù)（EF）為0.70~0.81，均方根誤差與觀測(cè)值標(biāo)準(zhǔn)差比率（RSR）為0.44~0.55。SEM模型顯示，6個(gè)測(cè)量因子能夠解釋89%的植株蒸騰量、84%的土壤蒸發(fā)量，植株蒸騰量對(duì)土壤蒸發(fā)量的標(biāo)準(zhǔn)化總影響系數(shù)為-0.70。對(duì)植株蒸騰量影響最大的因子是葉面積指數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化總影響系數(shù)為0.52;其次是氣溫，標(biāo)準(zhǔn)化總影響系數(shù)為0.44。對(duì)土壤蒸發(fā)量影響最大的因子是凈輻射，標(biāo)準(zhǔn)化總影響系數(shù)為0.50，標(biāo)準(zhǔn)化直接影響系數(shù)為0.66;其次是土壤表層含水率，標(biāo)準(zhǔn)化總影響系數(shù)為0.49，標(biāo)準(zhǔn)化直接影響系數(shù)為0.69。S-W模型是估算干旱區(qū)棗園蒸散量的有效工具，基于SEM模型的蒸散特征分析可為干旱區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水提供新的思路。

摘要:為研究不同水分脅迫條件下，花生生育期復(fù)水對(duì)葉片光合特性、干物質(zhì)積累的影響，進(jìn)而分析其補(bǔ)償效應(yīng)，于2018—2019年在遼西北阿爾鄉(xiāng)灌溉試驗(yàn)站進(jìn)行了膜下滴灌試驗(yàn)，采用兩因素裂區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)，在花生的花針期（H，主區(qū)）、結(jié)莢期（J，副區(qū)）設(shè)置重度（H1、J1）、適度（H2、J2）和無(wú)虧（H3、J3）3個(gè)水平的水分脅迫處理，分別對(duì)應(yīng)的土壤計(jì)劃濕潤(rùn)層含水率下限為55%、65%、70%田間持水率（FC），對(duì)比分析了花生葉片光合特性、根冠干物質(zhì)積累量、產(chǎn)量構(gòu)成等指標(biāo)。結(jié)果表明，單生育期重度水分脅迫處理（H1、J1）復(fù)水后葉片光合特性不能恢復(fù)到正常水平，抑制了花生根冠干物質(zhì)的積累;適度水分脅迫處理（H2、J2）復(fù)水后產(chǎn)生的光合超補(bǔ)償效應(yīng)，使花生在生育末期根冠干物質(zhì)積累高于無(wú)虧處理;而連續(xù)適度水分脅迫處理（H2J2）復(fù)水后葉片能更好地進(jìn)行光合作用、積累根冠干物質(zhì)，形成有利的根冠比。在2018—2019年的所有處理中，與H3J3處理相比，H2J2處理兩年分別增產(chǎn)12.44%、11.98%（p<0.05），分別節(jié)水9.32%（p＞0.05）和14.23%（p<0.05），水分利用效率分別提高22.32%、27.78%（p<0.05）。在遼西北地區(qū)，于花生花針期、結(jié)莢期施加適度水分脅迫是兼顧節(jié)水、增產(chǎn)的適宜處理。

摘要:為解決因連續(xù)霧霾天氣或陰雨雪天氣而導(dǎo)致溫室內(nèi)溫度過(guò)低，以及現(xiàn)有日光溫室儲(chǔ)熱器散熱量大、跨時(shí)蓄熱量不足的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)儲(chǔ)熱水箱外隔熱材料及水箱結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)和蓄熱工質(zhì)組合研究，實(shí)現(xiàn)了溫室儲(chǔ)熱裝置跨時(shí)儲(chǔ)熱、分段緩釋放熱。實(shí)驗(yàn)表明，采用隔熱涂料+氣凝膠+橡塑保溫棉的組合隔熱效果較好，其24h散熱量比單一隔熱材料減少散熱0.367MJ;設(shè)置水箱隔熱材料厚度為80~120mm，采用體積為6~10m3、高徑比為1∶1的圓柱體蓄熱水箱，既可保證較低的有效散熱率，也能控制工程施工成本;采用復(fù)合相變材料組合增大了水箱蓄熱量，優(yōu)化了放熱過(guò)程，并實(shí)現(xiàn)了熱量分階段緩釋。建立了水箱有效蓄熱量與水箱體積、相變填充體積的計(jì)算模型，利用該模型可根據(jù)不同地區(qū)熱負(fù)荷和水箱儲(chǔ)熱時(shí)間配置適當(dāng)?shù)膬?chǔ)熱水箱。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)果蔬品質(zhì)檢測(cè)方法中因樣本數(shù)量不足而導(dǎo)致檢測(cè)誤差大的問(wèn)題，提出了一種基于面光源下光子傳輸模擬的蘋果品質(zhì)檢測(cè)方法。以蘋果為研究對(duì)象，采用蒙特卡洛方法仿真光子在蘋果雙層平板模型的運(yùn)動(dòng)軌跡，快速得到20000幅蘋果組織表面光亮度分布圖像，以光學(xué)參數(shù)作為標(biāo)簽，輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，將得到的模型進(jìn)行微調(diào)遷移，應(yīng)用到少量實(shí)測(cè)蘋果光譜圖像的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行光學(xué)特性參數(shù)的反演，最后將該網(wǎng)絡(luò)模型全連接層的輸出結(jié)果與蘋果品質(zhì)建立關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋果糖度及硬度的無(wú)損檢測(cè)。結(jié)果表明，果肉吸收系數(shù)μa2反演準(zhǔn)確率為93.24%，果肉散射系數(shù)μs2反演準(zhǔn)確率為92.54%;與傳統(tǒng)光學(xué)參數(shù)方法相比，蘋果品質(zhì)分類模型糖度和硬度的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別提高了5.87、6.48個(gè)百分點(diǎn)，蘋果品質(zhì)回歸模型糖度和硬度的決定系數(shù)分別提高了0.1397和0.088，與基于點(diǎn)光源的預(yù)訓(xùn)練模型相比達(dá)到了更好的效果。

摘要:選用堿性蛋白酶輔助乳化，利用酶解膨化大豆粉產(chǎn)生的蛋白和磷脂作為乳化劑制備了天然姜黃素脂肪乳。通過(guò)流體動(dòng)力學(xué)半徑及其分布的測(cè)量、激光共聚焦顯微鏡觀察和熒光光譜分析等來(lái)表征脂肪乳粒徑、電位、微觀結(jié)構(gòu)及脂肪乳內(nèi)蛋白的熒光強(qiáng)度變化，以氧化穩(wěn)定性、包埋率和生物利用率來(lái)評(píng)價(jià)脂肪乳的穩(wěn)定性能和對(duì)姜黃素的負(fù)載效果。結(jié)果表明，隨著姜黃素添加量的增加，脂肪乳平均粒徑先增加、后趨于穩(wěn)定，在添加量為0.6%時(shí)，平均粒徑為1127.42nm，電位絕對(duì)值最大，為38.67mV。激光共聚焦顯微鏡觀察結(jié)果表明，乳液中油滴和蛋白分布比較均勻，形成了包裹較好的液滴。在0.6%添加量下的脂肪乳儲(chǔ)存14d時(shí)的氧化穩(wěn)定性最好，POV值最小，僅為3.15mmol/kg，儲(chǔ)存21d時(shí)TBARS值為0.56mmol/kg;姜黃素包埋率高達(dá)72.58%，經(jīng)體外消化后生物利用率為55.22%。熒光光譜分析表明，過(guò)量的姜黃素會(huì)使脂肪乳中蛋白質(zhì)的熒光強(qiáng)度顯著降低。因此，在姜黃素添加量為0.6%時(shí)，通過(guò)酶輔助法可制備穩(wěn)定性較高、運(yùn)載效果較好的脂肪乳。

摘要:β-胡蘿卜素作為重要的生物活性物質(zhì)，其穩(wěn)定性差、生物利用率低，極大限制了其在食品領(lǐng)域的應(yīng)用。以大豆分離蛋白為水相，以玉米油為油相，通過(guò)添加殼聚糖、海藻酸鈉制備多層乳液，與Ca2+交聯(lián)制備運(yùn)載β-胡蘿卜素凝膠微球。通過(guò)粒徑、ζ-電位、乳化穩(wěn)定性、界面蛋白吸附量、β-胡蘿卜素包埋率等指標(biāo)和掃描電鏡觀察、紅外光譜分析、體外釋放動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)，研究了殼聚糖、海藻酸鈉質(zhì)量分?jǐn)?shù)對(duì)乳液穩(wěn)定特性及β-胡蘿卜素凝膠微球釋放特性的影響。結(jié)果表明，當(dāng)殼聚糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)為2.0%時(shí)，形成的雙層乳液穩(wěn)定性最好，對(duì)β-胡蘿卜素的包埋率最高，達(dá)(64.82±0.31)%;當(dāng)海藻酸鈉質(zhì)量分?jǐn)?shù)達(dá)到2.0%時(shí)，形成的三層乳液對(duì)β-胡蘿卜素包埋率最高，達(dá)到(86.75±2.00)%。紅外光譜分析表明，凝膠微球中海藻酸鈉與殼聚糖發(fā)生了靜電相互作用;掃描電鏡觀察表明，干燥的凝膠微球呈球形，且隨海藻酸鈉質(zhì)量分?jǐn)?shù)的增加，凝膠微球的結(jié)構(gòu)變得更加緊密;體外釋放實(shí)驗(yàn)證明，凝膠珠微球具有持續(xù)性釋放的功能，乳液凝膠微球可作為β-胡蘿卜素一種良好的緩釋體系。

摘要:由酒酒球菌（O.oeni）引發(fā)的蘋果酸-乳酸發(fā)酵（MLF）在降低葡萄酒酸度的同時(shí)，還伴隨著多種糖苷酶的合成釋放，該過(guò)程對(duì)源自葡萄中的鍵合態(tài)香氣前體物質(zhì)轉(zhuǎn)化產(chǎn)生積極影響。以分離、鑒定的2株本土O.oeni菌株ZX-1、GF-2為研究對(duì)象，以商業(yè)菌株VP41為對(duì)照，分析探討單一發(fā)酵條件（初始pH值、乙醇體積分?jǐn)?shù)、SO2添加量和發(fā)酵溫度）及復(fù)合釀酒條件對(duì)供試菌株的βD葡萄糖苷酶及雙糖苷酶活力累積量的影響，通過(guò)微釀試驗(yàn)分析供試菌株接種發(fā)酵后的霞多麗干白葡萄酒中萜烯類香氣物質(zhì)的變化。結(jié)果表明：隨著乙醇體積分?jǐn)?shù)及SO2添加量的增加，菌株的糖苷酶活力累積量均呈先上升、后下降的變化趨勢(shì);較高pH值條件更有利于O.oeni菌株糖苷酶的合成;βD葡萄糖苷酶和雙糖苷酶活力累積量對(duì)發(fā)酵溫度的響應(yīng)存在差異。在復(fù)合釀酒條件下，本土O.oeni菌株的雙糖苷酶活力累積量顯著高于商業(yè)菌株VP41（P<0.05），而βD葡萄糖苷酶活力累積量則略低于VP41。SO2添加量對(duì)所有供試菌株的糖苷酶活性均有極顯著影響（P<0.01），pH值、乙醇體積分?jǐn)?shù)對(duì)菌株ZX-1、GF-2和VP41的糖苷酶活性有顯著影響（P<0.05），發(fā)酵溫度僅對(duì)菌株ZX-1、VP41的βD葡萄糖苷酶和VP41的雙糖苷酶活性有顯著影響（P<0.05）。菌株的最佳產(chǎn)酶條件為：乙醇體積分?jǐn)?shù)12%、SO2添加量30mg/L、pH值3.6、發(fā)酵溫度22℃，在此條件下，菌株GF-2的雙糖苷酶活力累積量最高（46.137mU/mL），其次是ZX-1（45.932mU/mL）和VP41（37.011mU/mL）。微釀試驗(yàn)萜烯類化合物分析結(jié)果顯示，本土O.oeni ZX-1發(fā)酵后的酒樣中雖然萜烯類物質(zhì)種類僅次于VP41處理后的酒樣，但酒樣中的總含量卻較高，α松油醇、香茅醇、大馬士酮、芳樟醇等萜烯類物質(zhì)的質(zhì)量濃度高于閾值，有效提升了品種香氣特征。

摘要:為探究脂氧酶缺失型大豆品種東富3、7S球蛋白缺失型大豆品種東富2為原料生產(chǎn)的豆乳理化性質(zhì)，以普通大豆品種黑農(nóng)64為對(duì)照，分別探究均質(zhì)（80MPa）、加熱工藝（95℃、25min）對(duì)3種原料豆乳理化性質(zhì)的影響。結(jié)果顯示未均質(zhì)加熱前，東富3生豆乳的蛋白溶解度、游離巰基含量在3種豆乳中最高，平均粒徑、濁度、粘度、離心沉淀率最低;東富2生豆乳的蛋白溶解度、游離巰基含量顯著低于正常品種黑農(nóng)64生豆乳（p＜0.05），平均粒徑、濁度、粘度、離心沉淀率顯著大于黑農(nóng)64生豆乳（p＜0.05），即生豆乳中東富3物理穩(wěn)定性最高，東富2物理穩(wěn)定性最低。均質(zhì)后，所有豆乳的蛋白溶解度、游離巰基含量均增加，平均粒徑、濁度、粘度均降低。東富2和黑農(nóng)64豆乳均質(zhì)后離心沉淀率顯著下降（p＜0.05），而東富3豆乳離心沉淀率與均質(zhì)前無(wú)顯著差異（p＞0.05），但物理穩(wěn)定性仍然最高，東富2均質(zhì)豆乳物理穩(wěn)定性仍最低。加熱后3種豆乳的蛋白溶解度、平均粒徑、粘度均增加，而游離巰基含量、離心沉淀率均下降，較與均質(zhì)，加熱對(duì)豆乳物理穩(wěn)定性提升效果更顯著（p＜0.05）。加熱后東富3豆乳平均粒徑和離心沉淀率仍然最低，盡管受熱后東富2豆乳粒徑增加幅度大于其他2個(gè)品種，但較高的粘度使其離心沉淀率下降程度最大，物理穩(wěn)定性優(yōu)于加熱后的黑農(nóng)64豆乳。豆乳微觀結(jié)構(gòu)圖顯示均質(zhì)、加熱前后3種豆乳油滴尺寸變化與粒徑結(jié)果一致。

摘要:針對(duì)長(zhǎng)江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)土壤黏重潮濕、機(jī)具碾壓導(dǎo)致地表平整度差、耕作時(shí)耕深不穩(wěn)定等問(wèn)題，提出了一種基于拖拉機(jī)車身俯仰角與懸掛裝置提升臂轉(zhuǎn)角的耕深監(jiān)控方法。首先，對(duì)旋耕作業(yè)機(jī)組姿態(tài)進(jìn)行分析，確定了耕深與角度之間的幾何關(guān)系，建立了耕深控制模型，并利用角位移傳感器和傾角傳感器分別測(cè)量提升臂轉(zhuǎn)角和拖拉機(jī)車身俯仰角的變化，從而間接確定耕深;然后設(shè)計(jì)了耕深電液監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)可預(yù)設(shè)耕深和實(shí)時(shí)顯示耕深;最后，選用Simulink軟件通過(guò)仿真對(duì)耕深電液監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行響應(yīng)速度檢驗(yàn)，仿真結(jié)果顯示，系統(tǒng)能在0.6s達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，滿足耕深控制要求。進(jìn)行了耕深自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)準(zhǔn)確性試驗(yàn)，結(jié)果表明，系統(tǒng)能檢測(cè)因傾仰導(dǎo)致的三點(diǎn)懸掛下拉桿懸掛點(diǎn)高度的變化量，調(diào)控高度穩(wěn)定在設(shè)定值，驗(yàn)證了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。為檢驗(yàn)耕深電液監(jiān)控系統(tǒng)田間作業(yè)性能，選擇所設(shè)計(jì)的電液監(jiān)控系統(tǒng)與原機(jī)械調(diào)節(jié)系統(tǒng)進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明，利用電液監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行旋耕作業(yè)時(shí)，其在各工況中耕深穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過(guò)4.28%，耕深標(biāo)準(zhǔn)差和耕深穩(wěn)定性變異系數(shù)均低于機(jī)械調(diào)節(jié)系統(tǒng)。

摘要:多指機(jī)器人手爪普遍存在指端作用力弱的問(wèn)題,柔性機(jī)器人手爪也出現(xiàn)末端作用力不足的現(xiàn)象，采用氣壓驅(qū)動(dòng)的軟體手爪雖驅(qū)動(dòng)力增強(qiáng)，但不利于手爪控制的準(zhǔn)確性，為此，設(shè)計(jì)了一種基于滑塊搖桿機(jī)構(gòu)的柔性三指機(jī)器人手爪。該手爪每根手指的指尖、指中節(jié)采用滑塊搖桿機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，不僅增強(qiáng)了指端作用力，而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)。為避免手指與目標(biāo)物的剛性接觸，手指尖、指根運(yùn)動(dòng)均通過(guò)彈簧來(lái)實(shí)現(xiàn)手爪的柔性;指尖驅(qū)動(dòng)彈簧設(shè)計(jì)得較軟，有利于初始接觸的柔性;指根采用腱傳動(dòng)方式，指根腱采用較硬的彈簧來(lái)傳遞舵機(jī)扭力，可保證足夠的作用力;手指表面均設(shè)計(jì)有較平的表面，有利于粘貼觸覺(jué)傳感器。通過(guò)理論分析與計(jì)算，證明指尖可獲得較大的作用力，并分析了彈簧的選取方法。通過(guò)抓取實(shí)驗(yàn)證明本文設(shè)計(jì)的機(jī)器人手爪具有較好的適應(yīng)性和抓取能力;與本課題組前期設(shè)計(jì)的鋼絲繩耦合欠驅(qū)動(dòng)式機(jī)器人手爪進(jìn)行了抓取力對(duì)比測(cè)試，結(jié)果表明，手爪的抓取力有了很大提升，最大抓取質(zhì)量達(dá)1.71kg;通過(guò)測(cè)試指端正壓力與驅(qū)動(dòng)舵機(jī)旋轉(zhuǎn)角的關(guān)系以及抓取典型目標(biāo)物的損傷情況，證明了設(shè)計(jì)的手爪具有一定柔性。有關(guān)性能實(shí)驗(yàn)證明了設(shè)計(jì)的手爪具有較好的實(shí)用性。

摘要:根據(jù)基于方位特征方程（POC）的并聯(lián)機(jī)構(gòu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)理論及方法，設(shè)計(jì)了一種低耦合度三平移一轉(zhuǎn)動(dòng)（3T1R）并聯(lián)機(jī)構(gòu)，對(duì)該機(jī)構(gòu)進(jìn)行了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析，包括方位特征、自由度及耦合度計(jì)算，該機(jī)構(gòu)具有部分運(yùn)動(dòng)解耦性。但耦合度k=1只能求得位置正解的數(shù)值解，不利于后續(xù)的尺度優(yōu)化、誤差分析及動(dòng)力學(xué)分析，為此對(duì)其進(jìn)行拓?fù)浣雕顑?yōu)化設(shè)計(jì)，即在基本功能（DOF、POC）以及部分運(yùn)動(dòng)解耦性不變的情況下，使其耦合度k=0并具有符號(hào)式位置正解。運(yùn)用基于拓?fù)涮卣鞯倪\(yùn)動(dòng)學(xué)建模原理求解該優(yōu)化機(jī)構(gòu)的符號(hào)式位置正解，基于導(dǎo)出的雅可比矩陣進(jìn)一步分析了機(jī)構(gòu)發(fā)生奇異的條件，分別基于位置逆解和位置正解求解機(jī)構(gòu)的工作空間，研究表明，基于位置正解的機(jī)構(gòu)工作空間分析具有計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單、計(jì)算精確、計(jì)算量少等優(yōu)點(diǎn)。本研究為該機(jī)構(gòu)后續(xù)的尺度優(yōu)化、誤差分析及動(dòng)力學(xué)分析奠定了基礎(chǔ)。

摘要:為了研究摩擦力對(duì)并聯(lián)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)過(guò)程的影響，對(duì)3-PRS并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了基于關(guān)節(jié)摩擦力的動(dòng)力學(xué)分析。對(duì)3-PRS并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行末端理論運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃，采用矢量法對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析。提出3種不同的關(guān)節(jié)摩擦模型，包括庫(kù)倫摩擦模型、庫(kù)倫-粘性摩擦模型以及庫(kù)倫-粘性-靜摩擦模型，在考慮關(guān)節(jié)間摩擦的情況下，基于牛頓-歐拉法建立了3-PRS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)分析模型。逆動(dòng)力學(xué)實(shí)例分析表明，負(fù)載越大，摩擦力越大，在有無(wú)摩擦力的情況下，3個(gè)移動(dòng)副驅(qū)動(dòng)力的最大誤差分別為1.40%、1.51%、1.49%。通過(guò)正動(dòng)力學(xué)實(shí)例分析了不同情況下關(guān)節(jié)間摩擦模型對(duì)末端運(yùn)動(dòng)軌跡的影響，結(jié)果表明，不同關(guān)節(jié)摩擦模型對(duì)3-PRS并聯(lián)機(jī)構(gòu)末端的運(yùn)動(dòng)軌跡有較大的影響。