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摘要:研究了裝備電控機械式自動變速器車輛的起步過程?；趯嵻噦鲃酉蹈髦饕考膽T量,、剛度,、阻尼等扭振參數(shù)，建立了六自由度車輛傳動系動力學(xué)模型,，在考慮變摩擦因數(shù)和干式離合器從動盤波形彈簧非線性壓縮特性的條件下,，根據(jù)加速踏板開度分別控制節(jié)氣門開度變化率和離合器壓盤接合行程量及接合速度，維持發(fā)動機恒轉(zhuǎn)速起步,。通過仿真,，驗證了該起步控制方法的可行性,，得到了考慮傳動系扭振因素的起步過程離合器傳遞轉(zhuǎn)矩與沖擊度，仿真結(jié)果更加接近于實際情況,。

摘要:引入面向?qū)ο蟮姆治龇椒?，采用統(tǒng)一建模語言 UML 對電控機械式變速器控制系統(tǒng)的功能、對象結(jié)構(gòu),、行為和活動以及實現(xiàn)方式等建立了一整套模型,。UML 模型經(jīng)過適當(dāng)轉(zhuǎn)換，可以基于量子平臺實現(xiàn)從模型到代碼的自動生成,。該方法在開發(fā),、維護(hù)和代碼重用等方面較傳統(tǒng)的前后臺系統(tǒng)開發(fā)模式具有明顯優(yōu)勢。

摘要:液壓機械無級自動變速器能夠根據(jù)拖拉機作業(yè)模式的差異,，實現(xiàn)不同作業(yè)模式下發(fā)動機轉(zhuǎn)速,、轉(zhuǎn)矩的匹配。將液壓機械前進(jìn)區(qū)段設(shè)計為等比四區(qū)段,，各區(qū)段傳動公比φ為1.88,，純液壓區(qū)段用于拖拉機低速爬行作業(yè)以及起步?；谝簤簷C械換段等比傳動的連續(xù)性,，對各區(qū)段齒輪的參數(shù)以及傳動比進(jìn)行設(shè)計，并對變量泵和定量馬達(dá)的匹配進(jìn)行選型,。加載實驗中模擬拖拉機不同作業(yè)模式的負(fù)荷,，進(jìn)行了液壓機械各區(qū)段下的發(fā)動機最佳經(jīng)濟點的速比匹配。驗證了變速箱在各區(qū)段之間的平穩(wěn)換段以及拖拉機平穩(wěn)加速的連續(xù)性響應(yīng),。

摘要:基于汽車防抱死制動系統(tǒng)整車性能檢測的需要，提出了一種室內(nèi)試驗臺架檢測方法,。該試驗臺檢測系統(tǒng)主要由路面附著系數(shù)模擬裝置,、車輛運動慣量模擬裝置、測控系統(tǒng),、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等組成,。在相同工況下對同一輛車進(jìn)行ABS臺架與道路對比試驗，結(jié)果表明,，該汽車ABS臺架檢測方法能夠真實地模擬汽車在道路上的運行工況,；臺架檢測結(jié)果中的關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)與道路試驗相應(yīng)參數(shù)誤差小于5%，證明了該ABS臺架檢測方法的有效性,。

摘要:采用液壓擺動馬達(dá)直接控制配流盤旋轉(zhuǎn)的斜盤柱塞式新型液壓變壓器構(gòu)造了挖掘機動臂液壓系統(tǒng),。針對挖掘機的液壓油缸在實際工況中要承受2個方向的負(fù)載且負(fù)載變化頻繁劇烈的問題，將動臂油缸無桿腔與壓力共軌高壓端相連通,，建立了所提出系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,，并將試驗中采集到的挖掘機實際工作過程中動臂油缸的負(fù)載數(shù)據(jù)作為模型的輸入,；在分析了液壓變壓器控制角的合理工作范圍并提出增加壓力反饋回路的控制策略后，對系統(tǒng)的速度響應(yīng)進(jìn)行了分析,。結(jié)果表明提出的動臂系統(tǒng)可以較好地跟蹤速度目標(biāo)信號,，在變負(fù)載情況下魯棒性強，從而可以滿足工程實際需要,。

摘要:提出了一種新的自適應(yīng)多特征融合跟蹤算法,。該算法采用多項式近似與中心差分方法實現(xiàn)建議分布函數(shù)的優(yōu)化處理，通過擴展卡爾曼濾波器在采樣粒子集中融入最新的量測信息,，較好地克服了粒子權(quán)重退化問題,；同時，為克服乘性與加性融合算法的缺陷,，采用自適應(yīng)多特征融合方法,，將目標(biāo)汽車靜態(tài)和動態(tài)互補特征作為觀測信息，在新算法的框架內(nèi)進(jìn)行自適應(yīng)融合跟蹤,。實驗結(jié)果表明,，該方法有效提升了不同環(huán)境下車輛跟蹤系統(tǒng)的精確性和魯棒性。

摘要:使用機器視覺技術(shù)進(jìn)行智能車輛車道路徑識別時,，其識別效果易受光照等外界因素的影響,。考慮到條帶狀的導(dǎo)航路徑在獲取的路徑圖像中的寬度應(yīng)該在一個固定范圍內(nèi),，可以根據(jù)使用某一圖像閾值識別路徑后該路徑的橫向?qū)挾扰卸ㄏ惹笆褂玫拈撝凳欠襁m合,，并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，從而獲取到適合各種環(huán)境的動態(tài)閾值,。在給出動態(tài)圖像閾值的獲取流程及實現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上,，對智能車輛車道路徑識別和跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行了軟硬件設(shè)計，并進(jìn)行實車道路試驗,。試驗結(jié)果表明,，與一般最優(yōu)閾值算法相比，提出的動態(tài)閾值方法能夠在各種光照條件下,，尤其是強光照下準(zhǔn)確地識別導(dǎo)航路徑,，且路徑跟蹤具有較好的精確性和魯棒性。

摘要:設(shè)施農(nóng)業(yè)缽苗培育中,穴盤里不健康缽苗剔除后進(jìn)行補種作業(yè)是一個重要環(huán)節(jié),。自動移缽路徑是指末端執(zhí)行器自原點出發(fā),，從移栽穴盤中逐一抓取健康缽苗補種到目的穴盤，直到完成回到出發(fā)點,。該移缽路徑問題與旅行商問題(TSP)具相似性,，目標(biāo)函數(shù)均為總路徑長度，但其約束條件也具有特殊性?；谶z傳算法提出了一套適合求解移缽路徑優(yōu)化問題的模型算法,，并對算法的有效性進(jìn)行了典型算例分析。模擬結(jié)果表明該算法得到的優(yōu)化路徑長度較常規(guī)采用的固定順序路徑長度要優(yōu),，移栽完50株缽苗優(yōu)化幅度8.5%以上,，路徑縮短3.7m以上，平均運算時間0.65 s,。算法使得移缽路徑得到了優(yōu)化,，且滿足移缽機器人實時性要求，移栽效率進(jìn)一步得到了提高,。

摘要:在Pro/E中建立了噴桿噴霧機機架的三維模型,，在Hypermesh中建立了機架的有限元模型，并導(dǎo)入到ANSYS中進(jìn)行了自由模態(tài)分析,并通過模態(tài)實驗分析了機架的振動特性并驗證了有限元模型的準(zhǔn)確性,。結(jié)合模態(tài)分析結(jié)果,，分析了外部激勵對機架動態(tài)特性的影響，發(fā)現(xiàn)發(fā)動機1,、2階往復(fù)慣性力的頻率會導(dǎo)致機架共振,。通過諧響應(yīng)分析得到機架的振動情況，提出了避免機架與發(fā)動機共振的方案,，對比了減振前,、后的機架位移響應(yīng)幅值。結(jié)果表明,，安裝橡膠減振元件后機架的動態(tài)特性得到明顯改善,，提高了整機的操縱舒適性。

摘要:針對農(nóng)藥霧滴難以在水稻葉片上沉積持留的問題,以葉片顯微結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)研究了藥液在水稻葉片的主要沉積部位,。采用掃描電鏡法觀察研究了兩種水稻品種在分蘗期,、孕穗期葉片正、反面的顯微結(jié)構(gòu),并對結(jié)構(gòu)性狀作了數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,測得球粒狀乳突直徑為1.5～4.2 μm, 而鉤毛高度在70.4～154.5 μm,其尺寸差異很大并且單位面積上乳突數(shù)量較多,。以水稻葉片濕潤性理論分析為基礎(chǔ),，推導(dǎo)了霧滴臨界脫落直徑。依據(jù)水稻葉片不同表面微結(jié)構(gòu)上農(nóng)藥霧滴的脫落直徑,，推斷農(nóng)藥霧滴在水稻葉片上主要沉積部位為硅化木栓帶的鉤毛。通過滑石粉懸浮液噴霧試驗及掃描電鏡法,，驗證了農(nóng)藥霧滴主要沉積在水稻葉片的硅化木栓帶并且在鉤毛上最穩(wěn)定,。

摘要:按照風(fēng)送式噴霧機國家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的試驗方法，設(shè)計了果園噴霧機噴霧量垂直分布測試系統(tǒng),。測試系統(tǒng)采用V型槽式集液裝置和排放系統(tǒng),。測試系統(tǒng)能自動完成數(shù)據(jù)的采集、計算和處理，實現(xiàn)了測試過程的自動化,，能夠準(zhǔn)確獲得噴霧機垂直噴霧流量分布情況,。實驗結(jié)果表明：噴霧壓力增大使噴霧流量增加，但對噴霧藥液分布均勻性沒有明顯影響,；提高噴霧機驅(qū)動電動機的轉(zhuǎn)速,，增加風(fēng)速，能夠使垂直方向上藥液分布更加均勻,，提高垂直噴霧均勻性,。測試系統(tǒng)能夠獲得噴霧機在垂直方向上的噴霧量分布特性。

摘要:針對黃淮海一年兩熟地區(qū)小麥機收后地表殘留的秸稈量大且根茬過高,，致使免耕播種下茬作物時易發(fā)生堵塞的現(xiàn)象,設(shè)計了一種用于麥茬地免耕精播機的防堵裝置,。為確定該裝置合理的結(jié)構(gòu)與作業(yè)參數(shù)，采用三因素三水平正交試驗方法進(jìn)行了優(yōu)化試驗,，得到最優(yōu)參數(shù)組合：機組作業(yè)速度4.5 km/h,、清秸覆秸刀齒排布4-3-4、刀軸轉(zhuǎn)速400 r/min,。田間試驗結(jié)果表明,，當(dāng)清秸覆秸刀齒切茬深度為20~30mm時，防堵裝置土壤擾動量為63%~76%,，防堵效果好,，能夠創(chuàng)造良好的種床，提高播種質(zhì)量,。

摘要:設(shè)計了一種基于對射型紅外光電傳感器和單片機控制的智能煙草定量穴施追肥機,。該追肥機在發(fā)動機牽引下前進(jìn)時，先由傳感器檢測裝置中的20對對射型紅外光電傳感器檢測出煙株中心位置和直徑,，再由單片機決策出最佳追肥點,，控制鴨嘴完成自動化定量穴施追肥。試驗表明：傳感器檢測裝置檢測準(zhǔn)確率達(dá)99%,，追肥準(zhǔn)確率達(dá)97%,，煙苗損傷率小于2%。

摘要:應(yīng)用 Visual Basic 6.0 軟件對液態(tài)施肥機全等橢圓齒輪行星系扎穴機構(gòu)噴肥針尖點的運動學(xué)方程進(jìn)行編程,，獲得針尖點位置的y分量圖像和靜軌跡,。然后根據(jù)噴肥針入土?xí)r的施肥要求和分配器工作原理，確定分配器凸輪各階段的運動角和分配閥閥芯的運動規(guī)律,，并選定閥芯行程為10mm,。在VB中編程獲取凸輪的輪廓曲線并進(jìn)行其壓力角和曲率半徑驗證，運用Pro/E軟件對凸輪和分配器進(jìn)行三維建模和運動學(xué)仿真,，得到閥芯在一個運動周期內(nèi)的位移,、速度和加速度圖像。通過試驗對此裝置的每次施肥量進(jìn)行測定，結(jié)果表明每次施肥量達(dá)到要求,，所設(shè)計的凸輪符合工作要求,。

摘要:為了滿足農(nóng)業(yè)機械研制過程中對多個動力學(xué)參數(shù)實時測試的需要，在分析其他測試裝置及原理的基礎(chǔ)上,，將三銷求和電路及測力銷裝置與農(nóng)機通用的三點懸掛機構(gòu)有機結(jié)合,，研制出三點懸掛式測力裝置。以LabVIEW為開發(fā)平臺,，針對所選傳感器的特點,，開發(fā)出大功率（150kW以上）農(nóng)機具動力學(xué)參數(shù)田間測試系統(tǒng)，實現(xiàn)農(nóng)機具的位移,、動力輸出軸轉(zhuǎn)速和扭矩,、輸出功率、打滑率,、水平牽引力以及油耗等參數(shù)的實時測試,，研制出CTM-5000型懸掛農(nóng)機具田間綜合測試系統(tǒng)，分析了系統(tǒng)誤差產(chǎn)生的根源,，并找出消除誤差的措施,。以拖拉機前、后配套農(nóng)機具為試驗對象進(jìn)行了田間試驗,，在室內(nèi)與現(xiàn)有類似測試系統(tǒng)進(jìn)行了比較驗證,，試驗運行和驗證結(jié)果表明本系統(tǒng)測量數(shù)據(jù)可靠，操作方便,，體現(xiàn)出其設(shè)計的合理性和優(yōu)越性,。

摘要:利用甘蔗莖稈尾部機械強度顯著低于中部和基部的特點，設(shè)計了一種斷尾機構(gòu),。甘蔗通過該機構(gòu)時5~6片青葉及其緊密包裹著的尾部可以被折斷,。分析了其工作原理并通過四因素三水平正交試驗研究輸入輸出滾筒轉(zhuǎn)速、斷尾滾筒轉(zhuǎn)速,、斷尾滾筒中心距和斷尾滾筒上,、下彈性條相對安裝位置等因素對甘蔗斷尾效果的影響。試驗結(jié)果表明,，試驗條件下最優(yōu)的斷尾參數(shù)組合為：輸入,、輸出滾筒轉(zhuǎn)速250 r/min，斷尾滾筒轉(zhuǎn)速550 r/min,，斷尾滾筒中心距300 mm,，斷尾滾筒上、下彈性條相對安裝位置角-20°,。該斷尾機構(gòu)在蔗莖生長點以下4~6節(jié)位置斷尾的最佳斷尾率為63.3%，斷尾平均長度為212 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為57 mm,，符合農(nóng)藝的要求,。

摘要:為研究多滾筒脫粒分離裝置的脫粒分離性能，設(shè)計了多滾筒脫粒分離試驗臺,。該試驗臺采用模塊化結(jié)構(gòu),，可組合成多種形式的脫粒分離裝置，同時以工控機和信號采集卡為控制系統(tǒng)核心,，用VC++編寫測控軟件對工作部件的轉(zhuǎn)速,、扭矩、功率等參數(shù)進(jìn)行實時采集,、顯示,、處理和分析，獲得在不同工況下的脫粒分離性能指標(biāo),。在多滾筒脫粒分離試驗臺上對橫軸流三滾筒脫粒分離裝置進(jìn)行了試驗,。該試驗臺能模擬和再現(xiàn)多滾筒脫粒分離的全過程。

摘要:噴灌均勻度是衡量噴頭水力性能和噴灌質(zhì)量的重要指標(biāo),，為研究雨量筒取樣間距,、計算網(wǎng)格點間距以及插值方法對噴灌均勻度計算結(jié)果的影響規(guī)律，利用雨量筒徑向間隔為1 m和2m的Nelson R33型噴頭無風(fēng)噴灑試驗數(shù)據(jù),，取1 m和0.5 m的計算網(wǎng)格點間距,，采用線性插值、立方插值,、三次樣條插值的兩次插值法,、距離插值法和平面插值法計算了克里斯琴森均勻度。結(jié)果表明,，采樣間隔1 m比2 m計算出的均勻度小1.3～3.4個百分點,；計算網(wǎng)格點間距越小，噴頭組合均勻度越大,，但相差都小于1.2個百分點,。采用線性插值、立方插值,、三次樣條插值的兩次插值法和距離插值法,，噴灌組合均勻度計算結(jié)果非常接近，但平面插值法計算結(jié)果的差異較大,。均勻度影響因素正交試驗的方差分析結(jié)果表明,，雨量筒采樣間距、計算網(wǎng)格點間距,、插值方法對均勻度的影響依次降低,。

摘要:在非充分灌溉制度條件下,，基于農(nóng)田水量平衡模擬模型和作物產(chǎn)量計算模型并考慮隨機降雨的影響,以灌溉日期和灌溉水量為決策變量,將多年作物相對產(chǎn)量均值最大、多年作物相對產(chǎn)量方差最小以及作物全生育期的總灌溉水量最小作為優(yōu)化目標(biāo),，建立了能夠同時對灌溉日期和灌溉水量進(jìn)行優(yōu)化的多目標(biāo)優(yōu)化模型,。以玉米的非充分灌溉制度優(yōu)化為例用上述模型及算法進(jìn)行了計算分析，并與典型年法得到的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了對比,，結(jié)果表明：基于多年降雨資料的優(yōu)化灌溉制度具有較強的適應(yīng)性和魯棒性,，可以避免由于灌溉日期安排不合理而導(dǎo)致的減產(chǎn)或絕收問題。

摘要:對北京地區(qū)微灌常用的6種文丘里施肥器進(jìn)行了試驗,，在理論分析的基礎(chǔ)上結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù),，建立了6種文丘里施肥器吸肥量、入口流量,、臨界流量和臨界壓差的回歸模型并進(jìn)行了比較分析,。結(jié)果表明：進(jìn)、出口壓力直接影響了施肥器的吸肥量和入口流量,，施肥器YR,、RF對壓力波動等不利工況較敏感，而AD系列和NF則更能適應(yīng)波動的工作壓力環(huán)境,。NF和AD-1等臨界壓差小,，工作區(qū)間大；而RF和YR工作區(qū)間小,，只有臨界壓差達(dá)到進(jìn)口壓力1/2以后才可正常吸肥,。文丘里施肥器的結(jié)構(gòu)對其水力性能影響較大。

摘要:利用移動式風(fēng)蝕風(fēng)洞對燕麥留茬覆蓋農(nóng)田空氣動力學(xué)粗糙度進(jìn)行了測試與分析,。結(jié)果表明,，空氣動力學(xué)粗糙度在給定風(fēng)速下隨殘茬覆蓋寬度增大而增大，下風(fēng)向地表風(fēng)速較上風(fēng)向風(fēng)速有所降低,；當(dāng)殘茬覆蓋寬度達(dá)到5m后,，地表的空氣動力學(xué)粗糙度出現(xiàn)一個極值,此后隨覆蓋寬度的繼續(xù)增加,其空氣動力學(xué)粗糙度增幅微弱；空氣動力學(xué)粗糙度隨著摩阻風(fēng)速的增大而增大,，其增幅大于摩阻風(fēng)速的增幅,，說明寬度適宜的殘茬覆蓋地表能消弱侵蝕力，在空氣動力學(xué)粗糙度和摩阻風(fēng)速兩因素中,，空氣動力學(xué)粗糙度的變化對侵蝕力的影響更顯著,。

摘要:為提高牛糞厭氧發(fā)酵的產(chǎn)氣效率，采用牛糞發(fā)酵前固液分離和分離液中添加豬糞進(jìn)行混合發(fā)酵兩種方法,。結(jié)果表明,，對牛糞進(jìn)行發(fā)酵前固液分離，降低了物料的粘度,，利于微生物的傳質(zhì),。在牛糞分離液與稀牛糞的對比發(fā)酵試驗中,，分離液較稀牛糞產(chǎn)氣量提高32.68%，甲烷產(chǎn)率也有較大幅度提高,。牛糞分離料液和豬糞按一定比例混合可獲得較好的產(chǎn)氣效果,，在試驗中總固體（TS）質(zhì)量分?jǐn)?shù)為10.49%的混合料液產(chǎn)氣過程穩(wěn)定，產(chǎn)氣周期相對較短,，累計產(chǎn)氣量最大為59.8 L，比TS質(zhì)量分?jǐn)?shù)為8.00%豬糞組提高了26.24%,，比TS質(zhì)量分?jǐn)?shù)為8.54%混合料液組提高了43.51%,。研究表明牛糞分離液與豬糞混合TS質(zhì)量分?jǐn)?shù)為10.49%時，可以取得較好的產(chǎn)氣效果,。

摘要:建立了二維生物質(zhì)流化床氣化爐模型,，模型包括氣相質(zhì)量、動量和能量守恒,，熱解過程動力學(xué)采用一步反應(yīng)模型,，氣固均相與非均相反應(yīng)采用物質(zhì)輸送模型，重點考察了顆粒在爐內(nèi)的運動和熱解氣化過程,，分析了溫度和當(dāng)量比對燃?xì)饨M分的影響,，并對模擬結(jié)果與實驗結(jié)果進(jìn)行對比驗證。結(jié)果表明：顆粒在爐內(nèi)的運行時間約為2.15 s,，0.8 s左右時顆粒進(jìn)入穩(wěn)定的流化環(huán)境,；CO2和CH4摩爾分?jǐn)?shù)沿y軸方向逐漸將低，而CO和H2摩爾分?jǐn)?shù)沿y軸方向不斷增加,。在不同溫度和當(dāng)量比條件下,，模擬所獲得的H2、CO,、CH4和CO2摩爾分?jǐn)?shù)與實驗結(jié)果具有良好的一致性,。

摘要:通過改變灼燒溫度和停留時間，研究了不同灼燒方式下稻殼灰形貌特征和成分的變化規(guī)律,。采用先低溫后高溫灼燒方式可得到含碳量較低的稻殼灰,，不同的灼燒方式形成的稻殼灰顆粒的微觀形貌特征不同，直接高溫燃燒成灰粒徑明顯大于其他方式成灰粒徑,。灼燒溫度低于575℃制取的稻殼灰中主要成分是非晶型的SiO2,，而灼燒溫度達(dá)到815℃制取的稻殼灰均有明顯的SiO2晶體存在，采用先低溫后高溫的灼燒方式,，稻殼灰中鉀的含量低于其他灼燒方式,。

摘要:高光譜成像技術(shù)作為光學(xué)無損檢測的一種新技術(shù)在農(nóng)畜產(chǎn)品品質(zhì)安全檢測中被廣泛關(guān)注和應(yīng)用。綜述了高光譜無損檢測技術(shù)的研發(fā)現(xiàn)狀,。在果蔬品質(zhì)安全檢測上,，高光譜成像技術(shù)可用于組成分分析,、食用指標(biāo)測定、質(zhì)量分級評定等內(nèi)部品質(zhì)檢測和外部形態(tài)特征識別,、表面缺陷及污染物檢測,、凍傷檢驗等外部品質(zhì)判定，以及農(nóng)藥殘留,、致病菌污染等安全評定,。在生鮮肉檢測應(yīng)用方面，包括營養(yǎng)品質(zhì)的組成成分分析,、食用品質(zhì)如嫩度,、大理石花紋、新鮮度等指標(biāo)評價以及生鮮肉在微生物污染等安全品質(zhì)的評定,。分析了高光譜無損檢測技術(shù)的現(xiàn)狀及問題,，并針對目前農(nóng)畜產(chǎn)品無損檢測的發(fā)展趨勢進(jìn)行前景展望。

摘要:基于可見近紅外光譜技術(shù),，設(shè)計了生鮮豬肉品質(zhì)無損在線檢測裝置,。介紹了該系統(tǒng)的工作原理、工作過程,、硬件組成及軟件系統(tǒng)功能,。系統(tǒng)硬件包括光譜信息采集裝置、樣品傳送單元,、位置檢測單元,、控制單元和計算機等?；贒elphi和Matlab語言開發(fā)了與PC硬件和Windows XP軟件環(huán)境兼容的光譜信息自動采集和實時處理的無損在線檢測軟件系統(tǒng),。該系統(tǒng)可實現(xiàn)生鮮豬肉樣品光譜數(shù)據(jù)的自動采集、光譜數(shù)據(jù)的在線處理,、樣品品質(zhì)參數(shù)的在線預(yù)測與檢測結(jié)果的在線顯示,。將該系統(tǒng)用于生鮮豬肉水分含量的在線檢測。結(jié)果表明,，該在線檢測裝置檢測精度高,、可靠性好，可用于肉品主要品質(zhì)參數(shù)的無損在線檢測,。

摘要:彈性材料后屈曲形變參數(shù)和彈性模量是表征材料力學(xué)特性的重要參數(shù),。為了提高彈性材料后屈曲形變參數(shù)測定精度和自動化程度以及與彈性模量同時測定，并實現(xiàn)測定儀微型化,，綜合人機交互技術(shù),、PLC控制技術(shù)、直線步進(jìn)電動機驅(qū)動技術(shù),、掃描技術(shù),、力測量技術(shù)和計算機圖像處理技術(shù),，開發(fā)了彈性材料后屈曲形變參數(shù)和彈性模量綜合測定儀，實現(xiàn)了基于圖像處理技術(shù)的彈性材料后屈曲形變參數(shù)與彈性模量同時測定,，也適用于干制直條型食品抗彎能力的評價,。考核性實驗表明開發(fā)的測定儀是可行,、可靠的,。

摘要:探討了棓酸丙酯處理對采后龍眼果實保鮮效應(yīng)的影響。采后龍眼果實用濃度為5 mmol/L的棓酸丙酯浸泡20 min,，以蒸餾水處理的果實為對照,，果實晾干后用0.015 mm厚的聚乙烯薄膜袋密封包裝，在(15±1)℃下貯藏,。貯藏期間測定果實采后生理、品質(zhì)和保鮮效果等指標(biāo)的變化,。結(jié)果表明：與對照果實相比,，棓酸丙酯處理可有效降低龍眼果實呼吸強度，延緩果皮細(xì)胞膜相對滲透率升高,，保持較高的果肉總糖,、蔗糖、維生素C等營養(yǎng)成分含量和果皮葉綠素,、類胡蘿卜素,、類黃酮和總酚含量，降低龍眼果皮褐變指數(shù)和果肉自溶指數(shù),，提高果實好果率,。在（15±1）℃下貯藏6 d時，棓酸丙酯處理的龍眼果實好果率為85%,，而對照果實只有72%,。因此認(rèn)為，濃度為5 mmol/L的棓酸丙酯浸泡20 min可有效延緩采后龍眼果實衰老,、提高龍眼果實貯藏品質(zhì)和保鮮效果,。

摘要:測定了不同微波條件處理的玉米樣品關(guān)于種子品質(zhì)和加工品質(zhì)的13項品質(zhì)指標(biāo)，采用隸屬函數(shù)法對各項指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,，通過因子分析法對玉米品質(zhì)進(jìn)行綜合評價,，在此基礎(chǔ)上選擇最優(yōu)的玉米微波滅霉工藝參數(shù)。結(jié)果表明,，隸屬函數(shù)法同時考慮到玉米品質(zhì)指標(biāo)對評價體系的正,、負(fù)影響，采用該方法轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)適于因子分析,；經(jīng)因子分析提取出影響玉米品質(zhì)評價的4個公因子依次是生理生化因子,、黏度特性因子,、淀粉含量及組成因子和糊化特性因子，累積方差貢獻(xiàn)率為94.45%,；玉米品質(zhì)綜合評價結(jié)果顯示,，玉米品質(zhì)變化是玉米初始含水率、微波處理溫度和處理時間共同作用的結(jié)果,，當(dāng)玉米初始含水率為13.8%,、18.4%和22.6%時，宜采用70℃（14 min）,、50℃（22 min）和60℃（18 min）的微波滅霉工藝參數(shù),。

摘要:以擠壓機機筒溫度、物料含水率,、螺桿轉(zhuǎn)速,、模孔直徑為考察因素,，多孔淀粉吸油率為評價指標(biāo),，通過單因素與響應(yīng)面試驗，經(jīng)Design-Expert軟件處理,，建立各因素對指標(biāo)影響的數(shù)值模型,，分析模型各因素之間交互作用對指標(biāo)的影響。試驗結(jié)果表明,，在機筒溫度68℃,、物料含水率42%、螺桿轉(zhuǎn)速150 r/min,、?？字睆?2 mm擠壓條件下，多孔淀粉吸油率為62.13%,，比未經(jīng)擠壓的多孔淀粉吸油率提高29.78%,。掃描電鏡顯示擠壓復(fù)合酶法制備的多孔淀粉微觀結(jié)構(gòu)呈多孔的蜂窩狀。

摘要:在前期探明蘋果酒特征香氣種類的基礎(chǔ)上,，對蘋果酒發(fā)酵過程中特征香氣的近紅外光譜檢測模型進(jìn)行了研究,，結(jié)果表明選擇波數(shù)為9747.1～7498.3 cm-1和6102.0～5446.3cm-1兩段譜區(qū)，采用一階導(dǎo)數(shù)和多元散射校正處理光譜后,，利用偏最小二乘法建模效果較好,，其中校正集R2為0.9205，交叉驗證均方根差為4.87mg/L,；驗證集預(yù)測值與實測值的R2為0.9388,，預(yù)測均方根差為3.76 mg/L，表明利用近紅外光譜法建立的模型達(dá)到了良好的預(yù)測效果。研究了蘋果酒發(fā)酵過程中特征香氣的產(chǎn)生特性,，基于Luedeking-Piret方程,，建立了描述蘋果酒特征香氣生成的動力學(xué)模型（R2為0.9930），經(jīng)檢驗表明該模型能夠很好地擬合蘋果酒發(fā)酵過程特征香氣的生成狀況,。

摘要:利用VHR影像豐富的地物變化信息對VHR影像的變化檢測研究具有重要意義,。從多尺度分割得到的對象出發(fā)，探討面向?qū)ο蟮亩嘧兞孔兓瘷z測(MAD)方法,。研究得到面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測（OB-DFPS）的總體精度93.2%,，Kappa系數(shù)0.862。并和傳統(tǒng)的面向像元的差異影像方法進(jìn)行對比,，比較分析得到面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法魯棒性更強,，精度更高。

摘要:構(gòu)建了基于差分GPS與手持機（PDA）的拖拉機導(dǎo)航作業(yè)系統(tǒng),，集成藍(lán)牙與無線TCP/IP完成GPS接收機與PDA之間的數(shù)據(jù)傳輸,，在PDA的Windows Mobile操作系統(tǒng)下基于LabVIEW及其Mobile模塊實現(xiàn)編程。使用狀態(tài)機與隊列結(jié)構(gòu)搭建了系統(tǒng)軟件架構(gòu)及數(shù)據(jù)管理流程,，PDA程序?qū)崟r解析GPS數(shù)據(jù)以顯示位置,、速度、航向角,、定位精度等信息，并在采樣結(jié)束后進(jìn)行數(shù)據(jù)回放與丟包檢查,。搭建了道路試驗系統(tǒng),，完成了拖拉機電磁干擾下藍(lán)牙總線高負(fù)載試驗和場地試驗。結(jié)果表明：增加GPS語句發(fā)送速度至總線負(fù)載到1Mb/s,，藍(lán)牙通訊正常,，數(shù)傳無堵塞和丟包現(xiàn)象；實車試驗中數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定可靠,。

摘要:工作空間的體積可以反映串聯(lián)機器人運動靈活程度,。研究了一種串聯(lián)機器人機械臂的工作空間問題。首先,，提出機械臂的基本結(jié)構(gòu),，進(jìn)行簡化，得到其運動模型,；在此基礎(chǔ)上對機械臂進(jìn)行了運動學(xué)分析,；然后，采用蒙特卡洛法分析該機械臂的工作空間,，得出了機械臂末端的工作空間點云圖,；提出了自適應(yīng)劃分網(wǎng)格方法，并用該方法計算了該工作空間的體積；最后,，分析了機械臂結(jié)構(gòu)參數(shù)對工作空間體積的影響,，為機械臂的參數(shù)優(yōu)化提供了理論依據(jù)。

摘要:以117株園栽羅崗橙為實驗對象,，分別在壯果促梢期和采果期2個不同發(fā)育階段采集234個數(shù)據(jù)樣本,，高光譜反射數(shù)據(jù)構(gòu)成每個數(shù)據(jù)樣本中的高維矢量描述，用化學(xué)方法測得磷含量值作為樣本真實目標(biāo)值,，用偏最小二乘法（PLS）及支持矢量回歸（SVR）2種多元回歸分析算法,，在對反射光譜進(jìn)行各種形式預(yù)處理的基礎(chǔ)上對柑橘葉片磷含量進(jìn)行建模和磷含量預(yù)測。模型分別在校正集和測試集上進(jìn)行評估,，取得最佳模型決定系數(shù)分別為0.905和0.881,，均方誤差分別為0.005和0.004，平均相對誤差分別為0.0264和0.0312,。實驗結(jié)果表明：基于高光譜反射數(shù)據(jù)進(jìn)行磷含量預(yù)測是可行的,。

摘要:為了檢驗研制的便攜式作物生長監(jiān)測診斷儀的整體性能，在室內(nèi),、室外,、田間分別對作物生長監(jiān)測診斷儀的性能進(jìn)行了試驗研究。結(jié)果表明,，多光譜傳感器具有較高的線性度與精度,，線性決定系數(shù)均達(dá)到了0.95以上；傳感器的重復(fù)性與穩(wěn)定性好,，其中波長720nm探測鏡頭的回程誤差為3.35%,，波長810nm探測鏡頭的回程誤差為2.22%；儀器的動態(tài)穩(wěn)定性良好,，在測試環(huán)境下,，太陽光源輻照度變化引起的測量誤差較小，其中波長720nm探測鏡頭平均誤差為1.43%,；波長810nm探測鏡頭平均誤差為1.38%,；儀器對水稻葉層氮含量、葉層氮積累量,、葉面積指數(shù)和葉干重的監(jiān)測性能優(yōu)良,，線性擬合決定系數(shù)分別為0.8795、0.8830,、0.8596和0.8393,；平均測量誤差分別為6.14%、8. 29%,、6.24%和6.19%,。

摘要:提出基于Lab顏色模型的蛋雞與背景自動分割方法和基于極限腐蝕和凹點搜尋的粘連蛋雞分離與計數(shù)算法,。實驗前期將通過計算機視覺系統(tǒng)獲取的RGB圖像轉(zhuǎn)換成Lab圖像，每張圖像中均選取蛋雞及最接近蛋雞顏色的背景2個小樣本區(qū)域,，分別計算這兩類區(qū)域在a,、b分量的數(shù)學(xué)期望作為分割閾值。隨后將采集的圖像像素聚類于與a,、b分割閾值的歐氏距離最小的區(qū)域,，從而實現(xiàn)蛋雞與背景區(qū)域的自動分割。針對經(jīng)常出現(xiàn)的蛋雞群聚造成蛋雞個體之間相互粘連的情況,，研究利用改進(jìn)的極限腐蝕及凹點搜尋處理算法分離出獨立的蛋雞并正確計數(shù),。108幅蛋雞圖像識別結(jié)果表明，該算法能將蛋雞個體從復(fù)雜背景中有效提取,、計數(shù)和粘連分離,，蛋雞計數(shù)正確率為93.5%，綜合分離正確率為89.8%,。

摘要:為消除不同光線和復(fù)雜背景的影響,，提出了一種自動識別樹上蘋果的算法。使用激光視覺系統(tǒng)獲取果樹局部的三維圖像,，參考設(shè)定的場景知識對圖像背景進(jìn)行簡化,；采用基于平滑頻率曲線的自動閾值檢測方法實現(xiàn)圖像的二值化；通過輪廓跟蹤技術(shù)記錄目標(biāo)邊界的走向,，據(jù)此計算鏈碼和與鏈碼差,，并根據(jù)兩者在果樹各部分的變化規(guī)律確立相應(yīng)的準(zhǔn)則，以提取蘋果的輪廓像素點,；利用隨機圓環(huán)法獲得果實的形狀特征完成對蘋果的識別,。實驗結(jié)果表明，該算法具有較好的實時性,，當(dāng)枝葉遮擋面積小于40%時，果實的正確識別率高于93.75%,，且識別效果不受光照條件與果實表面顏色的影響,。 

摘要:研究了非結(jié)構(gòu)環(huán)境復(fù)雜背景下圖像拼接方法，實現(xiàn)了溫室環(huán)境下紅掌圖像的拼接,。以溫室自然光照環(huán)境下隨機壟地為研究對象,，提出先采用2G-R-B算法提取紅掌、再采用SIFT算法進(jìn)行圖像特征匹配的方式,，并對使用SIFT算法的圖像拼接算法進(jìn)行了改進(jìn),，大大降低了原拼接算法在高噪聲環(huán)境下的運算量及處理時間，實現(xiàn)了高噪聲環(huán)境下紅掌圖像快速有效的拼接,。在智能對靶施藥系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行實驗,，結(jié)果表明，所提出的方法拼接速度為0.083s，誤判率為7.3%,。

摘要:為定量分析日光溫室土壤熱傳導(dǎo)過程,，合理設(shè)置地溫提高措施，采用有限差分法構(gòu)建了日光溫室非穩(wěn)態(tài)二維地溫模擬模型,，并在西北地區(qū)日光溫室內(nèi)對該模型進(jìn)行了試驗驗證,。結(jié)果表明：模型能較好模擬冬季日光溫室內(nèi)多層地溫，模擬值和實測值之間平均絕對誤差為1.3℃,、相對誤差為9.5%,、均方根誤差為1.5℃。

摘要:對甲魚溫室太陽能與地源熱泵聯(lián)合供暖系統(tǒng)的各組成設(shè)備進(jìn)行能量平衡及熱力學(xué)第二定律的分析,，建立了能量利用質(zhì)量模型——Exergy分析模型,，通過可用能損失、可用能效率及可用能損失比等評價指標(biāo)對系統(tǒng)的熱力學(xué)性能進(jìn)行分析和探討,。結(jié)果表明：地表水換熱器的可用能效率最高,，達(dá)到92.0%；而太陽能集熱器,、熱泵機組和儲熱水箱的可用能損失較大,，可用能損失比達(dá)到88.1％，不可逆性大,，是系統(tǒng)優(yōu)化的關(guān)鍵,。試驗期間水源熱泵機組的制熱性能系數(shù)達(dá)到2.26。

摘要:數(shù)字化設(shè)計是實施大批量定制的重要技術(shù)之一,，建立設(shè)計模型是實現(xiàn)數(shù)字化設(shè)計自動求解的關(guān)鍵,。通過深入分析產(chǎn)品設(shè)計知識，提出了基于需求參數(shù)→關(guān)鍵參數(shù)→結(jié)構(gòu)參數(shù)三級驅(qū)動模型的數(shù)字化設(shè)計策略與方法,。一級驅(qū)動以需求參數(shù)為輸入,，由方案設(shè)計系統(tǒng)推理及優(yōu)化得出產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)，二級驅(qū)動以關(guān)鍵參數(shù)為輸入,，驅(qū)動根據(jù)層次化策略建立的基于各種性能和結(jié)構(gòu)推導(dǎo)的約束網(wǎng)絡(luò)模型,，得到各零部件的細(xì)化結(jié)構(gòu)參數(shù)，三級驅(qū)動以細(xì)化結(jié)構(gòu)參數(shù)為輸入,，驅(qū)動參數(shù)化的幾何模型及遠(yuǎn)程的有限元分析模型,，進(jìn)行可視化幾何與性能驗證，同時基于Web技術(shù)實現(xiàn)了分布式數(shù)字化設(shè)計,。以浙江省某起重機械廠的QD型橋式起重機數(shù)字化設(shè)計為例說明了上述策略和方法的有效性,。

摘要:針對六自由度模塊化串聯(lián)機械臂，進(jìn)行了正運動學(xué)求解,，并提出了該種臂型的運動學(xué)逆解計算方法,。從機械臂的結(jié)構(gòu)特點出發(fā),，采用DH法進(jìn)行結(jié)構(gòu)建模，得到了正運動學(xué)模型,。在逆運動學(xué)求解過程中,，針對純代數(shù)法找不到該種臂型的獨立不相關(guān)變量方程的問題，采用幾何方法求解機械臂前3個關(guān)節(jié),、后3個關(guān)節(jié)使用反變換法求解,，通過給出解的組合原則，得到了該機械臂逆運動學(xué)的完整解析解,。為滿足機器人系統(tǒng)編程和實際控制需要,，基于VC++編制了MFC的運動學(xué)算法程序，驗證了正逆運動學(xué)求解的正確性,，為機械臂精確定位和運動規(guī)劃提供了必要的前提條件,。

摘要:通過坐標(biāo)系建立、浮動數(shù)軸概念提出和推程前半/后半?yún)^(qū)段劃分,，特別是通過引入偏距,，在預(yù)定連桿方位線——一維綜合前提框架下，關(guān)于偏置式機構(gòu),，提出整程區(qū)間套存在性(態(tài))內(nèi)涵及求解原理,，滾子中心、凸輪理論基圓半徑的存在性(態(tài)),，非劣解,、劣解區(qū)間套和區(qū)間最優(yōu)解等的求解理論方法。隨之,，對偏距解得其有解區(qū)間套,，在非預(yù)定連桿方位線——二維綜合前提框架下，關(guān)于偏置/正置式機構(gòu),，提出整程區(qū)域套——機構(gòu)解全域,、非劣解、劣解區(qū)域套和全域最優(yōu)解等新概念及其求解理論方法,。在已有正置式機構(gòu)第Ⅱ類綜合問題研究成果基礎(chǔ)上,，研究解決了偏置式機構(gòu)的一維和偏置/正置式機構(gòu)的二維第Ⅱ類綜合問題。拓展豐富了機構(gòu)綜合問題的解空間和優(yōu)解空間,，闡釋論證了引入偏置式機構(gòu)并開展研究具有重要的理論價值和實際意義,。通過兩個機構(gòu)綜合實例,，論證了偏置式較正置式機構(gòu)的優(yōu)越性,。

摘要:以低速大扭矩水壓馬達(dá)支承軸轉(zhuǎn)子副為研究對象，在確定的水壓馬達(dá)初始參數(shù)下,，基于力平衡方程及流量方程,，建立了功率損失,、靜態(tài)和動態(tài)的數(shù)學(xué)模型；以總功率損失,、承載能力,、靜剛度、轉(zhuǎn)子徑向速度和位移等作為支承軸轉(zhuǎn)子副的性能指標(biāo),，分析了水膜厚度對支承軸轉(zhuǎn)子副性能的影響,。研究表明：增大水膜厚度，支承軸的功率損失增加,，轉(zhuǎn)子的靜剛度降低,，水壓馬達(dá)的容積效率降低，轉(zhuǎn)子的徑向速度和位移增加,，但承載能力不受其影響,。因此，減小水膜厚度,，可提高水壓馬達(dá)的容積效率和支承軸轉(zhuǎn)子副的靜,、動態(tài)性能。

摘要:為實現(xiàn)氣缸的高精度運動軌跡跟蹤控制,，針對具有控制閥死區(qū)的氣動位置伺服系統(tǒng),，提出了一種含死區(qū)補償?shù)淖赃m應(yīng)魯棒控制策略?？刂破饔稍诰€最小二乘參數(shù)估計和基于反步法設(shè)計的非線性魯棒控制器組成,，前者用于減小模型中參數(shù)不確定性，后者用于抑制參數(shù)估計誤差,、未建模動態(tài)和干擾的影響,。采用基于標(biāo)準(zhǔn)投影映射的參數(shù)自適應(yīng)律，控制器的兩個部分可以獨立進(jìn)行設(shè)計,。此外,，由于控制閥的死區(qū)得到了有效補償，算法的可移植性好,。實驗表明,，所設(shè)計的控制器能實現(xiàn)很高的軌跡跟蹤控制精度，對系統(tǒng)參數(shù)變化和干擾具有較強的性能魯棒性,。

摘要:提出了一種基于模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)的建模方法,，以動態(tài)特性優(yōu)良的低階系統(tǒng)為參考模型，以伺服電動機系統(tǒng)為被控對象,，基于Lyapunov穩(wěn)定性理論建立模型參考自適應(yīng)系統(tǒng),，通過試驗使可調(diào)系統(tǒng)和參考模型達(dá)到精確匹配，然后推導(dǎo)了伺服電動機系統(tǒng)的低階模型,。結(jié)合實例,，利用該方法得出了伺服電動機系統(tǒng)的二階模型,，對該模型和伺服電動機系統(tǒng)在20 s內(nèi)連續(xù)輸入50000個脈沖信號時，兩者輸出相差在±0.00063 rad以內(nèi),，證明了所獲得的模型具有較高的精確度,。

摘要:針對柔性作業(yè)車間中機床與自動導(dǎo)引車同時調(diào)度問題,提出了在線調(diào)度算法，將調(diào)度問題分解成機床選擇和自動導(dǎo)引車調(diào)度兩個子問題求解,；首先針對機床選擇子問題,，根據(jù)問題規(guī)模分別采用窮舉法和小生境遺傳算法求解，目標(biāo)是最小化機床最大負(fù)荷,，平衡各機床負(fù)荷以及最小化搬運系統(tǒng)負(fù)荷,；在小生境遺傳算法設(shè)計過程中，采用鄰域搜索以提高遺傳算法的收斂速度,；采用基于海明距離的小生境淘汰運算以保持種群多樣性,。然后針對自動導(dǎo)引車調(diào)度子問題，提出了一種啟發(fā)式調(diào)度算法,。為避免作業(yè)車間出現(xiàn)死鎖,，采用基于剩余容量的死鎖避免規(guī)則。最后通過仿真實驗驗證了所提算法是可行的,。

摘要:基于Bingham模型和傳熱學(xué)基本理論,，建立滑差工況下磁流變液瞬態(tài)熱傳導(dǎo)方程，并采用數(shù)值仿真和試驗研究了磁流變液溫度場沿軸向和徑向的分布以及滑差功率和工作間隙對其的影響規(guī)律,。研究表明：軸向各間隙中磁流變液間存在著溫度差異,，由內(nèi)向外溫度逐漸降低，且內(nèi)外溫差隨時間的增大而增加,；不同時刻磁流變液表面溫度分布規(guī)律基本一致,，溫度最高值出現(xiàn)在工作半徑中心處；磁流變液溫度隨滑差時間呈近似線性上升,，且溫升速度隨滑差功率的增大而增大,，隨工作間隙的增大而減小。

摘要:采用田口方法構(gòu)建以切削速度,、進(jìn)給速度和切削深度為設(shè)計變量,，以表面粗糙度、切削力和刀具磨損為輸出特性指標(biāo)的車削試驗?zāi)Ｐ?，基于灰色關(guān)聯(lián)和主成分分析對車削加工進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,，灰色關(guān)聯(lián)度計算中的權(quán)重系數(shù)由輸出特性指標(biāo)的主成分分析獲取。鈦合金車削加工參數(shù)最優(yōu)的水平組合為A3B1C1,，即切削速度為240 m/min,、進(jìn)給速度為0.10 mm/r、切深為0.15 mm，此時表面粗糙度為0.168 μm,，切削力為163.636 N，刀具磨損為0.129 mm,。