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摘要:針對(duì)現(xiàn)有蔬菜穴盤苗半自動(dòng)移栽機(jī)作業(yè)時(shí)需人工取,、喂苗,，工作效率低的問題,，設(shè)計(jì)了一種穴盤苗自動(dòng)取苗機(jī)構(gòu)。建立了該機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)和受力數(shù)學(xué)模型,，分析了機(jī)構(gòu)主要參數(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力學(xué)特性的影響,。提出了機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo),，并進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)選分析,，得出符合取苗軌跡要求的機(jī)構(gòu)參數(shù)范圍。在此基礎(chǔ)上,，對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析,，以機(jī)構(gòu)支座所受力的波動(dòng)最小為目標(biāo)，獲得了一組最佳組合,。此組合下,，機(jī)構(gòu)不僅具有良好的取苗軌跡，滿足移栽農(nóng)藝要求,，同時(shí)具備較好的動(dòng)力學(xué)性能,。

摘要:為提高穴盤苗移栽機(jī)的自動(dòng)化程度和工作效率，結(jié)合井關(guān)PVHR2型旋轉(zhuǎn)托杯式半自動(dòng)移栽機(jī),，設(shè)計(jì)了一種可實(shí)現(xiàn)整排取苗間隔放苗的自動(dòng)移栽機(jī),。其中，取苗末端執(zhí)行器用于實(shí)現(xiàn)缽苗的整排夾取和間隔投放,，旋轉(zhuǎn)升降機(jī)構(gòu)用于協(xié)助取苗末端執(zhí)行器完成攜苗上升,、正轉(zhuǎn)90°至投苗位置、反轉(zhuǎn)90°回取苗位置及下降取苗動(dòng)作,?；谡湃∶玳g隔放苗工作原理，對(duì)取苗爪驅(qū)動(dòng)凸輪的外形輪廓進(jìn)行設(shè)計(jì),，以實(shí)現(xiàn)取苗爪的先后開合,；結(jié)合取苗機(jī)構(gòu)組成和作業(yè)時(shí)序要求，對(duì)整排取苗部件與穴盤輸送機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)循環(huán)過程和時(shí)序分配進(jìn)行分析,，進(jìn)而對(duì)各凸輪機(jī)構(gòu)的時(shí)序進(jìn)行控制,，以實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)間的運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)，完成自動(dòng)移栽作業(yè),。以28d的72孔穴盤黃瓜苗為對(duì)象,，進(jìn)行樣機(jī)試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明：整個(gè)取苗機(jī)構(gòu)的時(shí)序分配合理，運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)可靠,可實(shí)現(xiàn)整排取苗間隔放苗的作業(yè)要求,；在取苗速率為3600株/h,、夾苗深度為27mm,、取苗夾角為10°時(shí),，取苗效果最佳，成功率達(dá)95％,。

摘要:針對(duì)全自動(dòng)移栽機(jī)的缽苗盤自動(dòng)送盤和精確定位問題,，研制了一種移栽機(jī)缽苗盤驅(qū)動(dòng)裝置和定位控制系統(tǒng)。該裝置利用壓縮空氣作為動(dòng)力,，采用氣液阻尼缸驅(qū)動(dòng)苗盤的移動(dòng),，由接近開關(guān)對(duì)苗盤定位，旋轉(zhuǎn)編碼器計(jì)量苗盤的移動(dòng)距離,，PLC為控制核心,，觸摸屏作為人機(jī)界面，可根據(jù)需要隨時(shí)調(diào)整苗盤的移動(dòng)速度和距離,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，通過設(shè)定補(bǔ)償值，該系統(tǒng)能夠消除氣缸響應(yīng)滯后以及機(jī)械加工誤差等因素造成的影響,，其定位控制誤差小于1mm,，能夠滿足全自動(dòng)高速移栽機(jī)的使用要求。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于PLC的蔬菜缽苗移栽機(jī)自動(dòng)輸送裝置,。采用高速伺服電動(dòng)缸驅(qū)動(dòng)推桿頂出秧苗的方式,，實(shí)現(xiàn)了高速精準(zhǔn)無損傷取苗；通過PLC控制系統(tǒng)控制步進(jìn)電動(dòng)機(jī),，實(shí)現(xiàn)了缽苗的精準(zhǔn)定位和輸送,；設(shè)計(jì)了同步帶及齒輪傳動(dòng)的同步投苗裝置，實(shí)現(xiàn)了投苗轉(zhuǎn)筒與鴨嘴栽植器完全同步,，解決了地輪驅(qū)動(dòng)的鴨嘴栽植器在栽植過程中轉(zhuǎn)速不均勻的問題,，提高了投苗的準(zhǔn)確率。最終設(shè)計(jì)了試驗(yàn)臺(tái),，驗(yàn)證了缽苗自動(dòng)輸送裝置的可行性,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種全自動(dòng)移栽機(jī)機(jī)械取苗機(jī)構(gòu)。依據(jù)機(jī)構(gòu)原理建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,，確定了機(jī)構(gòu)各參數(shù)間的關(guān)系,，針對(duì)不同規(guī)格苗盤，利用Matlab對(duì)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化,，實(shí)現(xiàn)了取苗機(jī)構(gòu)在給定范圍內(nèi)開合和對(duì)幼苗基質(zhì)塊的夾取功能設(shè)計(jì)要求,。

摘要:穴盤苗自動(dòng)移栽關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)高效取苗,，取苗成功率除與機(jī)械結(jié)構(gòu)因素有關(guān)外，穴盤苗自身的力學(xué)特性也是至關(guān)重要的因素,。以黃瓜穴盤苗為對(duì)象,，夾苗拉拔試驗(yàn)測試?yán)瘟Γ瑑舍槉A持抗壓試驗(yàn)測試?yán)忬w抗壓性能,。運(yùn)用正交試驗(yàn)分析填充量,、基質(zhì)成分體積比、含水率對(duì)拉拔力及缽體抗壓性能的影響,。夾苗拉拔試驗(yàn)結(jié)果表明,， 3個(gè)因素對(duì)拉拔力均顯著影響，各因素對(duì)拉拔力敏感性由大到小為填充量,、基質(zhì)成分體積比,、含水率；兩針夾持抗壓試驗(yàn)結(jié)果表明,，3個(gè)因素對(duì)缽體抗壓性能均顯著影響,，各因素對(duì)缽體抗壓性能敏感性由大到小為含水率、基質(zhì)成分體積比,、填充量,。綜合評(píng)分得到最優(yōu)組合為：填充量為每個(gè)穴孔填充33.5cm3基質(zhì)，基質(zhì)成分（泥炭,、蛭石,、珍珠巖）體積比為3∶1∶1，含水率為65%,。綜合考慮,，進(jìn)行取苗末端執(zhí)行器夾取試驗(yàn)，試驗(yàn)表明,，得到的適宜移栽組合與綜合評(píng)分結(jié)果一致,。

摘要:玉米播種過程中，由于種子與排種管,、開溝器的碰撞和機(jī)組前進(jìn)的共同作用,，使得種子落地的位置隨機(jī)，造成播種均勻性差問題,，為此設(shè)計(jì)了舵輪式玉米免耕精量施肥播種機(jī),，主要由秸稈粉碎還田與苗帶清整裝置、舵輪勺盤式穴播器等組成,。舵輪勺盤式穴播器由舵輪式穴播器和勺盤式排種器集成在一起,發(fā)揮勺盤式排種器精量取種和舵輪式穴播器定點(diǎn)投種的優(yōu)勢,，實(shí)現(xiàn)玉米等株距精量播種。采用秸稈粉碎還田與苗帶清整裝置旋出施肥溝，由外槽輪排肥器完成施肥,。通過田間試驗(yàn)表明：播種,、施肥平均深度分別為52.1mm、70.5mm,，出苗率達(dá)到95%,，提高了播種質(zhì)量，較好地滿足了我國北方一年兩熟區(qū)保護(hù)性耕作技術(shù)的需求,。

摘要:旱地玉米全膜覆蓋雙壟溝精量播種機(jī)采用凸輪與曲柄組合機(jī)構(gòu)控制成穴器,，能夠?qū)崿F(xiàn)播種時(shí)成穴器水平絕對(duì)速度為零，可改善播種作業(yè)過程中成穴器撕膜,、挑膜及穴孔錯(cuò)位,。以播種機(jī)前進(jìn)速度、曲柄機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速,、凸輪機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速和切膜刀角為自變量，穴孔錯(cuò)位率為響應(yīng)值,，依照Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理,，采用四因素三水平響應(yīng)面分析方法，建立了各因素與穴孔錯(cuò)位率之間的數(shù)學(xué)模型,，并對(duì)各因素及其交互作用進(jìn)行分析,。試驗(yàn)結(jié)果表明：4個(gè)因素對(duì)穴孔錯(cuò)位率影響的主次順序依次為凸輪機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速、曲柄機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速,、播種機(jī)前進(jìn)速度和切膜刀角,；最佳工作參數(shù)為：播種機(jī)前進(jìn)速度0.50m/s、曲柄機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速50.2r/min,、凸輪機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速46.4r/min和切膜刀角23.6°,，此條件下穴孔錯(cuò)位率為1.221%。驗(yàn)證試驗(yàn)表明該組合下試驗(yàn)相對(duì)誤差較小,。

摘要:針對(duì)黃淮海輪作區(qū)小麥玉米輪作機(jī)械化生產(chǎn)體系,，優(yōu)化出了既符合農(nóng)學(xué)要求又符合機(jī)械化作業(yè)要求的基本種植規(guī)格。設(shè)計(jì)了2BYM—12型折疊式動(dòng)力防堵免耕玉米播種機(jī),，該機(jī)具有獨(dú)特的苗帶清理及作業(yè)防擁堵功能,、株距無級(jí)調(diào)節(jié)及其他關(guān)鍵部位作業(yè)監(jiān)控功能、播種深度調(diào)節(jié)功能和作業(yè)仿形功能,，適于大面積平整地塊高效作業(yè),。采用了輕量化技術(shù)和液壓折疊技術(shù)，便于田間轉(zhuǎn)移和作業(yè),。在動(dòng)力匹配和負(fù)載計(jì)算的基礎(chǔ)上,，利用ANSYS軟件對(duì)2BYM—12型免耕播種機(jī)中間播種單元進(jìn)行了有限元分析。結(jié)果表明，播種機(jī)的應(yīng)力分布狀況與實(shí)際情況一致,，播種機(jī)整體受力符合設(shè)計(jì)要求,。田間試驗(yàn)表明播種機(jī)作業(yè)性能達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。

摘要:闡述了牧草種子9BQS—3.0型氣吹式松土播種復(fù)式作業(yè)機(jī)的總體結(jié)構(gòu)及工作原理,，對(duì)播種機(jī)的地輪傳動(dòng)裝置,、淺松裝置、鎮(zhèn)壓器裝置,、排種裝置進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)分析,。試驗(yàn)結(jié)果表明，本機(jī)結(jié)構(gòu)合理,，工作性能良好,，碎土率達(dá)到了94.5%，淺松層膨松度達(dá)到了63%,，播披堿草種子破損率為1.2%,。可同時(shí)完成松土,、鎮(zhèn)壓,、開溝、播種,、覆土,、鋪平聯(lián)合作業(yè)。

摘要:針對(duì)氣力式免耕播種機(jī)常會(huì)發(fā)生排種管堵塞,、機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)故障以及由于種箱排空而造成的漏播等現(xiàn)象,，基于單片機(jī)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種氣力式免耕播種機(jī)工作情況監(jiān)測系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了氣力式播種機(jī)作業(yè)參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)電路,，完成相關(guān)參數(shù)的設(shè)置,。利用監(jiān)測系統(tǒng)對(duì)氣力式播種機(jī)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、行走速度,、播種面積以及種箱料位進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,。試驗(yàn)結(jié)果表明，氣力式免耕播種機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)測量精度高,，能夠完成工作過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測,。

摘要:在我國華北一年兩熟區(qū)保護(hù)性耕作地塊進(jìn)行播種作業(yè)時(shí)，關(guān)鍵是在保證防堵性能的前提下,，降低能耗,，提高播種性能。而有支撐切割作業(yè)時(shí),，由于外力的支撐作用,，所需的切割力變小，從而能夠降低能耗。以有支撐切割裝置——浮動(dòng)支撐式防堵裝置為研究對(duì)象,，采用ANSYS軟件分別對(duì)其關(guān)鍵部件切割直刀和支撐板進(jìn)行有限元靜強(qiáng)度分析,。切割直刀和支撐板承受載荷分別為切割秸稈和土壤的阻力、土壤和秸稈的支撐力,，通過建立有限元模型,，求解得到切割直刀和支撐板的應(yīng)力分布圖。結(jié)果表明,，切割直刀的應(yīng)力主要集中在孔心右側(cè)x大于零區(qū)域和孔心至轉(zhuǎn)折處區(qū)域,，最大等效應(yīng)力為2151.2Pa；支撐板的應(yīng)力主要集中在圓弧板區(qū)域及平板靠近圓弧板的一端,，最大等效應(yīng)力為3.77×105Pa,。田間試驗(yàn)表明，作業(yè)效果良好,，作業(yè)過程中,，切割直刀應(yīng)力集中區(qū)未發(fā)生折彎，支撐板應(yīng)力集中區(qū)沒有發(fā)生變形,。

摘要:氣吸振動(dòng)盤式精密播種機(jī)工作過程中,，種子盤中的種子不斷減少，吸種高度也相應(yīng)減小,。通過試驗(yàn)，結(jié)合水稻芽種物理特性,，得出了種子量變化規(guī)律,；提出吸種高度的控制方法，確定定量加種裝置的加種量和加種周期,，并進(jìn)行播種試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明，吸種高度控制方法和定量加種控制方式使種子盤內(nèi)種層厚度保持在8～18mm,，吸種盤吸種率達(dá)到94%,，能夠滿足播種機(jī)的精密播種要求。

摘要:針對(duì)油菜種子浸種處理與機(jī)械化播種的農(nóng)機(jī)農(nóng)藝適應(yīng)性問題,，進(jìn)行了冷水浸種,、溫水浸種等預(yù)處理方式對(duì)油菜籽氣力精量排種性能影響的試驗(yàn)研究。試驗(yàn)表明,，種子浸泡處理后機(jī)械物理特性發(fā)生明顯變化,，千粒質(zhì)量增加、籽粒飽滿,、種皮變軟,，彈性模量下降約40%，壓縮破壞變形增加約20%，最大破壞載荷下降約10%,；排種器轉(zhuǎn)速小于36r/min時(shí),，不同浸種預(yù)處理的油菜籽的排種合格指數(shù)均大于95%，漏播指數(shù)小于4%,；浸泡處理的籽粒力學(xué)特性有所下降,，但氣力式排種對(duì)籽粒的破損率為零，種子的發(fā)芽能力也未被破壞,。研究結(jié)果表明,，正、負(fù)氣壓組合式排種技術(shù)適用于實(shí)際生產(chǎn)中浸種處理的油菜機(jī)械化精量播種,。

摘要:為了研究不同耕作方式在華北一年兩熟區(qū)的適應(yīng)性,，設(shè)置深松、旋耕,、傳統(tǒng)翻耕,、免耕4種不同耕作方式，分析耕作方式對(duì)土壤水穩(wěn)團(tuán)聚體,、容重,、含水率、土壤溫度和植株生長特性的影響,。結(jié)果表明：免耕,、深松可分別提高0~10cm、10~30cm土層內(nèi)粒徑大于0.25mm水穩(wěn)團(tuán)聚體的含量,；隨土層深度的增加,，土壤容重增大，其中旋耕,、深松分別降低0~10cm,、10~30cm土層的容重，在0~20cm土層免耕的容重最大,，20cm以下,，旋耕、翻耕,、免耕間容重的差異不明顯,；深松有較好的蓄水保墑能力，其中10~30cm土層的效果最好,，0~30cm土層的含水率分別比翻耕,、旋耕、免耕高2.5%,、1.6%,、0.4%,；翻耕的土壤溫度受氣溫影響的變化幅度最大，免耕的變化幅度和日平均土壤溫度最??；深松可促進(jìn)玉米前期的生長，免耕促進(jìn)后期生長,，且深松能提高冬小麥的產(chǎn)量,。

摘要:為提高適應(yīng)全秸稈覆蓋條件的東北黑土區(qū)免耕播種機(jī)性能，結(jié)合缺口圓盤開溝器和滑刀式開溝器的功能結(jié)構(gòu)特點(diǎn),，設(shè)計(jì)了具有滑刀式缺口的圓盤開溝器,，確定了開溝器直徑，設(shè)計(jì)了具有滑刀式缺口的圓盤開溝器的缺口輪廓曲線,，并確定了缺口數(shù)量,；采用ANSYS軟件的LS—DYNA對(duì)具有滑刀式缺口的圓盤開溝器與土壤的相互作用進(jìn)行了仿真模擬；田間實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，具有滑刀式缺口的圓盤開溝器在全秸稈覆蓋地表具有良好的入土,、破茬性能。

摘要:針對(duì)閥控液壓馬達(dá)變量施肥系統(tǒng)PID控制算法,，參數(shù)整定過程復(fù)雜,、經(jīng)驗(yàn)性強(qiáng)、工作量大的不足,，提出了基于遺傳算法整定PID的方法,。利用變量施肥系統(tǒng)仿真模型，研究遺傳算法整定PID與臨界比例度法整定PID方波響應(yīng)曲線,，表明遺傳算法PID控制器響應(yīng)速度快,、超調(diào)量小、調(diào)節(jié)時(shí)間短,。在變量施肥試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能試驗(yàn)，結(jié)果表明：遺傳算法PID參數(shù)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差小,，調(diào)速范圍跟蹤線性度好,。遺傳算法PID精簡了參數(shù)整定過程，優(yōu)化了參數(shù)整定結(jié)果,。

摘要:為了深入研究影響彈齒式拾膜機(jī)構(gòu)工作性能的因素,，確定彈齒式拾膜機(jī)構(gòu)的最佳工作條件，對(duì)該機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了理論分析和仿真分析,。利用土槽臺(tái)架試驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)影響機(jī)構(gòu)拾膜率的機(jī)具行進(jìn)速度,、速比（彈齒軸與機(jī)具行進(jìn)速度的比值）、托膜鏟入土深度3個(gè)主要因素進(jìn)行了正交試驗(yàn),，結(jié)果表明,，理論分析及運(yùn)動(dòng)仿真與臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果一致,，速比的變化對(duì)機(jī)構(gòu)拾膜率的影響程度大于機(jī)具行進(jìn)速度和托膜鏟入土深度的變化，當(dāng)機(jī)具行進(jìn)速度為0.7m/s,、速比為1.0,、托膜鏟入土深度為110mm時(shí)，彈齒式拾膜機(jī)構(gòu)的拾膜率較優(yōu),。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)果園種植模式迫切需要行間高通過性植保動(dòng)力機(jī)械的現(xiàn)狀,，設(shè)計(jì)了低矮型自走式果園噴霧機(jī)動(dòng)力底盤。通過理論計(jì)算與虛擬樣機(jī)分析,，設(shè)計(jì)了多動(dòng)力輸出分動(dòng)裝置,，實(shí)現(xiàn)各工作部件獨(dú)立運(yùn)轉(zhuǎn)；行走變速箱與高低速擋位配合操作,，實(shí)現(xiàn)（3+1）×2個(gè)擋位,，并可根據(jù)路面狀況進(jìn)行兩驅(qū)與四驅(qū)自由切換；整機(jī)行間最低通過高度1600mm,；前輪越障高度隨藥量變化緩慢,，由87mm下降到70mm，后輪越障高度與噴霧機(jī)重心無關(guān),；最小轉(zhuǎn)彎半徑2000mm左右,。基于Creo的仿真結(jié)果顯示機(jī)具穩(wěn)定性好,，變速范圍為1.5～16km/h,，藥箱藥液量的變化對(duì)整機(jī)重心變化及其坡道行駛穩(wěn)定特性影響較小。

摘要:射流式混藥裝置是實(shí)現(xiàn)藥水分離,、農(nóng)藥在線混合的關(guān)鍵部件,，在大型植保機(jī)械上具有較好的應(yīng)用前景。理論分析了射流式混藥裝置最佳面積比,、工作噴嘴截面面積和噴嘴與混合室的距離等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù),；采用標(biāo)準(zhǔn)的k—ε雙方程湍流模型數(shù)值研究混藥裝置內(nèi)部流場，并結(jié)合試驗(yàn)數(shù)據(jù)研究混藥裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)其性能影響及其特性曲線,。研究結(jié)果表明,，最佳面積比與工作壓力、出口壓力,、引射壓力有關(guān),，噴嘴與混合室的距離應(yīng)等于最佳自由流束長度；不同面積比下可達(dá)相對(duì)壓力降模擬值與試驗(yàn)值的最大相對(duì)誤差和平均誤差分別為0.125和0.051,，驗(yàn)證了本文所選數(shù)值模型與模擬方案可以滿足工程需求,；當(dāng)相對(duì)壓力降大于0.3后，吸入流量急劇減小,。不同可用壓力降下所達(dá)到最大相對(duì)壓力降介于0.5～0.6之間,；射流式混藥裝置的最佳面積比在1.6～2.0之間,，噴嘴與混合室的最佳距離為2.6～4.6mm之間。

摘要:為了揭示軸流泵葉頂間隙流動(dòng)特征,，采用LES方法和滑移網(wǎng)格技術(shù),，對(duì)一低比轉(zhuǎn)數(shù)軸流泵的內(nèi)部湍流進(jìn)行了數(shù)值計(jì)算，分析了5種不同工況下輪緣間隙泄漏渦形態(tài)及葉片近輪緣區(qū)壓力脈動(dòng)特性,。結(jié)果表明：不同工況下,，輪緣間隙主泄漏渦均發(fā)展至相鄰葉片正面，其起始位置隨流量增加沿流向逐漸上移,；主泄漏渦與葉片夾角隨流量增加逐漸減小,，0.7Qd和1.2Qd工況下分別為20°和14°；葉片表面近輪緣側(cè)壓力脈動(dòng)幅值均隨偏離設(shè)計(jì)工況程度的增大而增加,，壓力面增幅尤為顯著,；受輪緣泄漏渦影響，0.7Qd工況下,，葉片正面進(jìn)口邊近輪緣側(cè)監(jiān)測點(diǎn)PP3處壓力脈動(dòng)幅值為設(shè)計(jì)工況下的8.5倍,，脈動(dòng)頻率以高頻為主，流量大于1.0Qd時(shí),，該監(jiān)測點(diǎn)壓力脈動(dòng)主頻為葉輪轉(zhuǎn)頻,。

摘要:以軸流泵優(yōu)秀水力模型為研究對(duì)象，考慮各管段的實(shí)際安裝尺寸,，流體域用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格離散,，并選用標(biāo)準(zhǔn)k—ε湍流模型，進(jìn)行全流場的定常和非定常計(jì)算,。監(jiān)測非定常計(jì)算時(shí)葉輪進(jìn)口,、葉輪出口、導(dǎo)葉中間和導(dǎo)葉出口處的壓力脈動(dòng)值,。結(jié)果表明預(yù)測所得到的結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果吻合較好,。對(duì)不同轉(zhuǎn)速下軸流泵壓力脈動(dòng)特性沿徑向的分布規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)轉(zhuǎn)速發(fā)生變化時(shí),，壓力脈動(dòng)混頻幅值的均方根值（RMS）沿徑向變化規(guī)律也發(fā)生了變化,。從頻域圖可知，在葉輪出口,，流道的中間和靠近輪轂區(qū)域出現(xiàn)較大分頻幅值（即各頻率分量所對(duì)應(yīng)的幅值）；在導(dǎo)葉出口,，流道中間測點(diǎn)的分頻幅值相對(duì)較高,，靠近輪轂區(qū)域和流道外緣的測點(diǎn)分頻幅值相對(duì)較低。

摘要:為了研究不同隔舌安放角對(duì)離心泵動(dòng)靜干涉作用的影響,，對(duì)3種不同隔舌安放角的蝸殼式離心泵進(jìn)行全流場數(shù)值模擬,，得到了離心泵的內(nèi)外特性,、壓力脈動(dòng)及徑向力特性。通過與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析,，驗(yàn)證了采用的數(shù)值計(jì)算方法具有較高的準(zhǔn)確性,。研究結(jié)果表明：當(dāng)隔舌安放角由23°逐步增大到33°時(shí)，離心泵的揚(yáng)程有所提高,，水力效率的高效范圍變寬且最高效率點(diǎn)向大流量方向移動(dòng),，泵的內(nèi)部流動(dòng)狀況有所改善，隔舌安放角為33°時(shí)離心泵內(nèi)部的湍動(dòng)能分布最為均勻,。在隔舌安放角為23°時(shí),，各工況下壓力脈動(dòng)幅值以及作用在葉輪上的徑向力明顯大于其他兩種型式的蝸殼，且在小流量工況下3種型式的蝸殼式離心泵徑向力隨著隔舌安放角的減小逐漸偏向于Y正半軸,，在設(shè)計(jì)流量和大流量工況下,，三者的徑向力基本呈對(duì)稱分布。因此,，增大隔舌安放角,，能有效改善隔舌處的壓力脈動(dòng)并減小葉輪所受的徑向力。

摘要:為解決多層式刮板清糞機(jī)存在的末端糞便漏不凈,、對(duì)配套籠具系統(tǒng)層間距離要求高,、運(yùn)行穩(wěn)定性差的問題，利用離散元分析軟件EDEM 2.3對(duì)多層刮板式清糞機(jī)的工作過程進(jìn)行了數(shù)值模擬,，研究了刮板垂直傾角X1,、刮板縱向傾角X2、承糞板傾角X3對(duì)多層刮板式清糞機(jī)機(jī)械性能的影響,。通過對(duì)比模型中虛擬刮板與9LPT—3第一代樣機(jī)上配置的多層刮板式清糞機(jī)的工作情況,，驗(yàn)證模擬模型的可靠性。以清糞完成后糞便堆積體寬度Y1,、清糞過程中糞便堆積體最大高度Y2,、刮落量的穩(wěn)定性Y3為評(píng)價(jià)指標(biāo)，使用該虛擬模型進(jìn)行二次正交旋轉(zhuǎn)組合實(shí)驗(yàn),。結(jié)果表明,，X1、X2,、X3與Y1,、Y2存在顯著相關(guān)性，分別為P<0.0001和P<0.05,，與Y3不相關(guān),；綜合考慮后，x1,、x2,、x3分別選擇7°,、35°、5°時(shí),，多層刮板式清糞機(jī)的機(jī)械性能最佳,。

摘要:采用耐馳同步熱重分析儀，對(duì)HZSM—5催化提質(zhì)前后焦油的理論燃燒特性和動(dòng)力學(xué)進(jìn)行分析,。結(jié)果表明,，催化提質(zhì)前、后焦油燃燒過程約分為4個(gè)階段：輕質(zhì)有機(jī)物揮發(fā)段,、揮發(fā)分燃燒段,、難揮發(fā)組分燃燒段和殘留物燃燒階段，原始焦油前2個(gè)階段失重率約為75%,，而提質(zhì)焦油失重率約為90%,。隨著升溫速率增加，提質(zhì)焦油最大燃燒速率顯著增加,，燃燒穩(wěn)定性明顯提高,。根據(jù)熱重曲線計(jì)算動(dòng)力學(xué)參數(shù)，提質(zhì)焦油的活化能的變化與熱重試驗(yàn)結(jié)果符合,，明顯降低,。應(yīng)用熱紅外對(duì)焦油的燃燒煙氣進(jìn)行燃燒過程分析，氣體產(chǎn)物生成主要分為241~380℃,、380~500℃和500~600℃3個(gè)階段,。

摘要:采用單一流化床兩步氣化方法，以煤作為熱載體與發(fā)熱體,，水蒸氣作為氣化介質(zhì),，在流化床熱態(tài)裝置上對(duì)生物質(zhì)氣化制取燃?xì)膺M(jìn)行了研究，探討了反應(yīng)溫度和水蒸氣與生物質(zhì)的質(zhì)量比u對(duì)燃?xì)饣鹩梅植?、化學(xué)火用,、物理火用、火用效率和未反應(yīng)碳剩余率等的影響,。在測試條件下,，燃?xì)饣瘜W(xué)火用為10832.3~16510.54kJ/kg，物理火用為685.05~1146.71kJ/kg,，化學(xué)火用/物理火用比為13.5~17.7,，火用效率為35.52%~60.78%。結(jié)果表明,，H2和CO是對(duì)燃?xì)饣鹩秘暙I(xiàn)最大的兩種氣體,，H2和CO 火用值之和隨溫度升高而增加，隨u的增加先增加，后呈現(xiàn)下降趨勢,。隨著反應(yīng)溫度升高，燃?xì)饣瘜W(xué)火用,、物理火用和火用效率均增加,，而化學(xué)火用/物理火用比、未反應(yīng)碳火用效率及剩余率減小,。適量水蒸氣的加入,，有利于燃?xì)饣鹩眉靶实脑黾樱禽^高的u會(huì)導(dǎo)致未反應(yīng)碳剩余率的增加,。一個(gè)最佳的u應(yīng)該在1.2與1.6之間被選取,。

摘要:以水稻秸稈為原料，利用9JYK—2000A型環(huán)模秸稈壓塊機(jī)進(jìn)行壓縮成型試驗(yàn)研究,，以主軸轉(zhuǎn)速,、含水率、成型溫度和模輥間隙為影響因子,，以壓塊機(jī)噸燃料能耗為響應(yīng)函數(shù),。尋求工藝參數(shù)對(duì)壓塊機(jī)噸燃料能耗影響規(guī)律和最優(yōu)組合。利用Design-Expert 8.0.6的回歸分析法及響應(yīng)面分析法,，建立并分析了4個(gè)因子對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)影響的數(shù)學(xué)模型,。結(jié)果表明：主軸轉(zhuǎn)速為160.8r/min、含水率為(23.92±3)%,、成型溫度為84.5℃,、模輥間隙為2.47mm條件下，壓塊機(jī)噸燃料能耗為27.10kW·h/t,，所生產(chǎn)成型壓塊的松弛密度均值為1.023g/cm3,；各因素對(duì)壓塊機(jī)噸燃料能耗貢獻(xiàn)率由主到次依次為：主軸轉(zhuǎn)速,、含水率、模輥間隙、成型溫度,；試驗(yàn)驗(yàn)證模型預(yù)測值與試驗(yàn)值之間相對(duì)誤差均值為4.50%，可用來預(yù)測環(huán)模秸稈壓塊機(jī)的噸燃料能耗,。

摘要:稻草灰分含量較高,，并且表皮被二氧化硅所覆蓋，使用傳統(tǒng)的脲醛樹脂(UF)生產(chǎn)的100%的稻草板強(qiáng)度低,、尺寸穩(wěn)定性差,、耗膠量大。采用液態(tài)熱水法預(yù)處理稻草,，預(yù)處理溫度分別為160和170℃,，時(shí)間分別為2、4、6min,。預(yù)處理后的稻草與木質(zhì)刨花按1∶1的比例進(jìn)行混合,，以脲醛樹脂為膠粘劑制造密度為0.75g/cm3的稻草—木材復(fù)合材料，熱壓溫度與壓力分別為150℃和3.5MPa,，施膠量為12%,。試驗(yàn)結(jié)果表明，由經(jīng)過160℃,、停留時(shí)間為6min和170℃,、停留時(shí)間分別為4min與6min預(yù)處理的稻草制備的板材達(dá)到了國標(biāo)GB/T 4897—2003對(duì)于強(qiáng)度性能的要求。

摘要:利用可見/近紅外光譜技術(shù)對(duì)冷卻肉菌落總數(shù)和顏色進(jìn)行快速,、無損檢測,。采用400~1100nm可見/近紅外光譜成像系統(tǒng)，獲取54個(gè)冷卻肉樣本表面的光譜圖像,，采用主成分分析結(jié)合馬氏距離方法對(duì)異常光譜進(jìn)行判別及剔除,。通過Gompertz分布函數(shù)對(duì)散射特征曲線進(jìn)行擬合，得到表征光譜信息的Gompertz參數(shù),，結(jié)合支持向量機(jī)算法建立冷卻肉菌落總數(shù)和肉色L*的預(yù)測模型,。α、β,、θ,、δ組合和α、β,、δ組合建模對(duì)細(xì)菌總數(shù)預(yù)測效果最好,，預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.937和0.935，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差為0.600lg CFU/g和0.702lg CFU/g,。β,、δ組合建模對(duì)肉色L*預(yù)測效果較好，預(yù)測相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.930,，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差為1.515,。研究結(jié)果表明利用Vis/NIR光譜散射特征結(jié)合支持向量機(jī)可以實(shí)現(xiàn)冷卻肉品質(zhì)的快速、高效,、無損傷檢測,。

摘要:為了建立穩(wěn)健的生鮮豬肉含水量高光譜預(yù)測模型，研究了樣本集劃分,、光譜預(yù)處理和波段選擇對(duì)模型預(yù)測效果的影響,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用濃度梯度法劃分樣本結(jié)合多元散射校正,、一階導(dǎo)和標(biāo)準(zhǔn)化組合的光譜預(yù)處理方法建立的PLSR預(yù)測模型最優(yōu),，交叉驗(yàn)證和預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.814和0.804,，均方根誤差分別為0.726%和0.686%。采用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法優(yōu)選特征波段建模,，顯著提高了模型的預(yù)測精度,，交叉驗(yàn)證和預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別提高到0.926和0.924，均方根誤差分別減小到0.467%和0.438%,。

摘要:研究了基于可見及近紅外反射光譜的生鮮牛肉多品質(zhì)參數(shù)檢測模型,，優(yōu)化確定了建模所需的系統(tǒng)主要參數(shù)。利用可見及近紅外光譜檢測系統(tǒng)和手持式檢測探頭,，進(jìn)行信號(hào)采集和光譜預(yù)處理，在保證一定檢測精度和穩(wěn)定性的條件下,，設(shè)定400~700nm范圍內(nèi)掃描10次,，700~2000nm范圍掃描30次，采集時(shí)間大約900ms,。通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行不同預(yù)處理,，并用樣品光譜杠桿值剔除掉異常樣品，建立PLSR校正模型,，對(duì)比得到了預(yù)測效果最佳的校正模型,，結(jié)果表明：經(jīng)過SNV變量標(biāo)準(zhǔn)化校正的模型效果最好,模型預(yù)測相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為最大剪切力0.9068和7.1963N，肉色3參數(shù)L*為0.8854和2.3628,，a*為0.8362和2.2969,，以及蒸煮損失率為0.8453和2.1054%。對(duì)檢測系統(tǒng)進(jìn)行模型植入后加以驗(yàn)證,，牛肉主要參數(shù)的驗(yàn)證結(jié)果相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.8以上,，對(duì)牛肉老嫩等級(jí)的判別準(zhǔn)確率達(dá)到93.5%，基本實(shí)現(xiàn)牛肉多品質(zhì)參數(shù)的可見近紅外光譜快速檢測,。

摘要:利用高光譜成像系統(tǒng)采集牛肉眼肌橫截面400~1000nm波段的高光譜圖像,，對(duì)牛肉圖像脂肪區(qū)域和肌肉區(qū)域光譜曲線進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)在不同波段，牛肉圖像脂肪區(qū)域與肌肉區(qū)域的反射強(qiáng)度有明顯不同,。由脂肪區(qū)域與肌肉區(qū)域反射強(qiáng)度的比值曲線發(fā)現(xiàn),，在534nm處牛肉圖像脂肪區(qū)域和肌肉區(qū)域光譜反射強(qiáng)度有最大差值。采用中值濾波,、區(qū)域生長和自動(dòng)取閾值等圖像處理方法,，分別對(duì)牛肉的彩色原始圖像和534nm波長圖像進(jìn)行大理石花紋分割，結(jié)果顯示,，相較于原始彩色圖像,，基于534nm波長牛肉圖像分割出的大理石花紋，具有更高的分割精度,。

摘要:為了適應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)場對(duì)微生物指標(biāo)快速檢測的需求,，基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和串口通信技術(shù)設(shè)計(jì)了一套智能化程度較高的快速檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)的功能有：系統(tǒng)自動(dòng)聚焦、自動(dòng)采集圖像,、分析和處理圖像,、輸出和打印檢測結(jié)果等。系統(tǒng)采用基于數(shù)字圖像處理的自動(dòng)聚焦新技術(shù),，針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品中常見的污染微生物染色圖像的特點(diǎn),，將調(diào)焦過程分為粗調(diào)焦和精調(diào)焦，以提高自動(dòng)聚焦效率,，經(jīng)測試系統(tǒng)平均聚焦時(shí)間為10.2s,。采用該系統(tǒng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品樣品進(jìn)行檢測可得到接近于實(shí)時(shí)的檢測結(jié)果（檢測時(shí)間小于1h），而且操作簡單,、自動(dòng)化程度高,、對(duì)檢測人員的知識(shí)水平要求不高。

摘要:為了快速鑒別摻雜與偽劣清香型白酒,，利用近紅外（NIR）透射光譜分析技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,，以酒精度為53%的汾陽王酒為例，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)（LS—SVM）鑒別分析模型,。分別采集180份摻雜假冒和120份偽劣汾陽王酒樣品的光譜數(shù)據(jù),，采用Savitzky—Golay(SG)卷積平滑法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用主成分分析（PCA）法分別提取了7個(gè)和11個(gè)主成分因子,，然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)（LS—SVM）對(duì)未知樣本進(jìn)行了判別分析,。結(jié)果表明，經(jīng)SG—PCA—BP模型鑒別假冒偽劣的準(zhǔn)確率均達(dá)到100%,，SG—PCA—LS—SVM模型鑒別假冒偽劣的準(zhǔn)確率分別為84.4%和83.3%,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺的圣女果表面缺陷檢測與大小分級(jí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)集圖像采集,、圖像處理與識(shí)別及機(jī)器人分揀于一體,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像進(jìn)行濾波、二值化,、邊緣檢測和定位識(shí)別,；提出了基于Sobel與分?jǐn)?shù)階微分的邊緣檢測算法，通過比較7種不同算法對(duì)同一批圣女果分揀的效果,，檢驗(yàn)新算法的有效性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提算法可以有效地檢測圣女果缺陷并對(duì)圣女果進(jìn)行大小分級(jí)，綜合分級(jí)準(zhǔn)確率為98.4%,，具有很好的應(yīng)用前景,。

摘要:為剔除預(yù)測番茄維生素C含量的近紅外光譜數(shù)據(jù)中的噪聲信息，利用Matlab 7.0小波工具箱對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,。為得到最佳去噪效果,，在dbN小波基中分別考察db2至db9小波去噪時(shí)模型的評(píng)價(jià)參數(shù),，得到db6小波為最佳小波；考察db6小波在分解層數(shù)從3到7變化時(shí)模型的評(píng)價(jià)參數(shù),，得到最佳分解層數(shù)5,。以信噪比和均方根誤差對(duì)不同閾值方式下的去噪效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到硬閾值的啟發(fā)式去噪方法去噪效果最佳,。將重構(gòu)后的光譜用偏最小二乘法建立預(yù)測模型,，得到預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.907，校正集的標(biāo)準(zhǔn)偏差和預(yù)測集樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.819,、0.905,，模型預(yù)測準(zhǔn)確率為88.3%。去噪后的模型參數(shù)均好于原始信號(hào)所建模型參數(shù),，表明小波技術(shù)用于番茄維生素C預(yù)測的光譜去噪是可行的,。

摘要:研究利用高光譜成像技術(shù)對(duì)腐爛,、病害及正常梨棗進(jìn)行分類。首先分析比對(duì)了多種預(yù)處理方法,，確定使用一階微分處理可得到最佳的建模效果,。利用線性的逐步判別分析法和非線性的偏最小二乘支持向量機(jī)(LS—SVM)建立分類模型時(shí)，比較了全波段模型,、近似系數(shù)模型和主成分模型的參數(shù)和預(yù)測效果,。結(jié)果表明，使用光譜近似系數(shù)為特征參數(shù)并使用逐步判別分析法建立的模型得到了最佳的分類效果,，其分類準(zhǔn)確率達(dá)到了99.12%,。

摘要:針對(duì)拖拉機(jī)在田間復(fù)雜工作環(huán)境中可能遇到因異常波動(dòng)或傳感器信息丟失而造成定位失敗或偏差過大的問題，設(shè)計(jì)了一種基于置信度加權(quán)的多傳感器融合定位系統(tǒng),，該系統(tǒng)主要由GPS定位系統(tǒng)和航位推算（DR）系統(tǒng)組成,，并基于聯(lián)邦Kalman濾波設(shè)計(jì)了相應(yīng)的子濾波器以及全局濾波器。同時(shí),，基于各傳感器的置信距離與置信度函數(shù)計(jì)算得到各子濾波器的置信度,，并將其進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算后作為自適應(yīng)因子，在全濾波器中進(jìn)行最優(yōu)融合,，得到更準(zhǔn)確的位姿估計(jì),。最后通過計(jì)算機(jī)仿真和田間試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和可靠性。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有作物行檢測算法速度慢,、易受外界干擾等問題,，設(shè)計(jì)了一種基于線性相關(guān)系數(shù)約束的作物行中心線檢測方法。根據(jù)農(nóng)田圖像特點(diǎn),，對(duì)圖像中感興趣區(qū)域ROI進(jìn)行處理,，提高圖像處理實(shí)時(shí)性; 通過垂直投影法進(jìn)行作物行個(gè)數(shù)計(jì)算和邊緣檢測,，最后利用基于線性相關(guān)系數(shù)約束的作物行中心線檢測方法對(duì)作物行特征點(diǎn)進(jìn)行擬合,實(shí)現(xiàn)作物行中心線提取?！糐P3〗該方法利用相關(guān)系數(shù)r作為直線約束條件,，對(duì)作物行特征點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，在擬合直線兩側(cè)同時(shí)剔除距離擬合直線最遠(yuǎn)的N個(gè)干擾點(diǎn),，通過多次擬合直到求出滿足要求的最優(yōu)直線,。通過與霍夫變換、隨機(jī)方法進(jìn)行對(duì)比,，證明該方法具有抗干擾性強(qiáng),、檢測速度快等優(yōu)點(diǎn)。導(dǎo)航跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法可以使系統(tǒng)有效地對(duì)目標(biāo)路徑進(jìn)行跟蹤,，當(dāng)速度為0.6m/s時(shí)最大橫向偏差不超過4cm，當(dāng)速度為1.2m/s時(shí)最大橫向偏差不超過7cm,。

摘要:為解決插秧機(jī)自動(dòng)駕駛田間試驗(yàn)受季節(jié),、場地等限制的問題，研究了水稻田虛擬試驗(yàn)場景建模與仿真技術(shù),。研究了基于分形技術(shù)的水稻田地勢生成方法,，結(jié)合耕作區(qū)域的數(shù)字地圖，得到水稻田地形及地勢數(shù)據(jù),。在Creator軟件中,，加上水稻田內(nèi)秧苗及地表映像紋理，產(chǎn)生帶有壟帶,、秧苗,、水渠等信息的三維場景。研究了基于分形技術(shù)的水紋模擬方法,，模擬插秧機(jī)在田間行走時(shí)水紋的動(dòng)態(tài)效果,。根據(jù)攝像頭獲取的秧苗作物行與插秧機(jī)模型位置偏差，控制插秧機(jī)模型在虛擬場景中沿秧苗行前行,。

摘要:根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的智能化發(fā)展需要,，研發(fā)了能對(duì)單果類和串型類水果實(shí)現(xiàn)采摘的多類型水果采摘機(jī)器人。對(duì)水果采摘機(jī)器人的軟件設(shè)計(jì)和硬件構(gòu)造進(jìn)行了描述,，研究了荔枝,、柑橘的視覺識(shí)別定位方法，以及機(jī)械手的行為控制方法,，闡明了采摘機(jī)器人的作業(yè)流程,。進(jìn)行了荔枝、柑橘的采摘作業(yè)試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明：系統(tǒng)各模塊運(yùn)轉(zhuǎn)良好,，多類型水果采摘機(jī)器人進(jìn)行荔枝采摘的成功率為80%,，柑橘采摘的成功率為85%，兩類水果采摘一次的平均耗時(shí)為28s,。

摘要:為了準(zhǔn)確引導(dǎo)機(jī)械臂接近蘋果目標(biāo),，避免機(jī)器視覺研究中復(fù)雜的立體匹配過程，在識(shí)別蘋果的基礎(chǔ)上,，提出了一種基于激光視覺系統(tǒng)的蘋果空間定位方法,。根據(jù)該系統(tǒng)的構(gòu)成、掃描及運(yùn)動(dòng)控制特點(diǎn),，建立了激光視覺系統(tǒng)坐標(biāo)系,，用于表示目標(biāo)的三維空間信息；進(jìn)行了圖像坐標(biāo)系,、視覺系統(tǒng)坐標(biāo)系及機(jī)械臂坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換,，用于為機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)控制提供指向性數(shù)據(jù)。通過對(duì)果園環(huán)境下蘋果的抓取實(shí)驗(yàn)可知：當(dāng)特征參數(shù)準(zhǔn)確提取率RRC大于90%時(shí),，機(jī)械臂的準(zhǔn)確抓取率為100%,。

摘要:為提高葡萄套袋自動(dòng)化智能化水平、降低人工套袋勞動(dòng)強(qiáng)度,，研制了葡萄套袋機(jī)器人系統(tǒng),。針對(duì)棚架葡萄種植的園藝特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于圓柱坐標(biāo)的機(jī)器人系統(tǒng)本體結(jié)構(gòu),，針對(duì)葡萄套袋機(jī)器人提取目標(biāo)圖像運(yùn)算量大、耗時(shí)多等問題,，提出了一種基于遺傳算法的目標(biāo)特征提取算法,，該方法無需彩色模型轉(zhuǎn)換，時(shí)間復(fù)雜性較形態(tài)學(xué)算法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割算法速度快,，可對(duì)葡萄進(jìn)行快速目標(biāo)特征提取及識(shí)別,。葡萄套袋機(jī)器人試驗(yàn)證明：在導(dǎo)航車速度為0.3m/s情況下，葡萄目標(biāo)識(shí)別率達(dá)95%,，葡萄目標(biāo)識(shí)別平均耗時(shí)136ms,；機(jī)器人套袋成功率達(dá)85%，單串葡萄套袋平均耗時(shí)39.6s,。

摘要:建立了刀具刃口的曲線方程,，確定其切割路徑曲線和數(shù)學(xué)模型，并用仿真工具求解該模型,，構(gòu)建了刀具的三維模型,；分析了刀具切割時(shí)的受力情況，討論了滑切運(yùn)動(dòng)規(guī)律,，導(dǎo)出了靜態(tài)條件下的等滑切角刃口曲線方程,，設(shè)計(jì)了刀具刃口曲線,；求解了刀具切割機(jī)構(gòu)的非線性偏心滑切運(yùn)動(dòng)方程，給出了動(dòng)態(tài)條件下刀具的滑切角,；對(duì)刀具受力和運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了三維可視化仿真,，用安裝該切割機(jī)構(gòu)及其刀具的水果采摘機(jī)器人物理樣機(jī)對(duì)1~8mm的荔枝果枝進(jìn)行了切割試驗(yàn)。試驗(yàn)和仿真結(jié)果表明,，驗(yàn)證了刀具切力模型和運(yùn)動(dòng)軌跡方程有效性,，切割機(jī)構(gòu)帶動(dòng)刀具的非線性運(yùn)動(dòng)能實(shí)現(xiàn)進(jìn)給與旋轉(zhuǎn)切割的空間復(fù)合軌跡運(yùn)動(dòng)要求，省去了X與Y方向進(jìn)給電動(dòng)機(jī)和傳動(dòng)機(jī)構(gòu),，達(dá)到切割目的,。仿真和切割試驗(yàn)得到了果枝最大切割力為600N，試驗(yàn)用的刀具尺寸對(duì)1~6mm的果枝截面切割質(zhì)量較好,。

摘要:針對(duì)成熟柑橘各部位特點(diǎn),、光照與環(huán)境的不確定性及多變性，對(duì)柑橘各部位的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行了探索性數(shù)據(jù)分析并進(jìn)行了識(shí)別,。分析了探索性數(shù)據(jù)分析方法的特點(diǎn)和基于色彩分通道的柑橘識(shí)別原理,，給出了柑橘圖像數(shù)據(jù)的探索性數(shù)據(jù)分析流程圖。對(duì)采集的柑橘圖像分成順光,、正常光,、逆光3種不同光照情況，并分別采集其中的柑橘果實(shí)與果梗,、葉子圖像數(shù)據(jù),，根據(jù)這些圖像數(shù)據(jù)生成柑橘果實(shí)與果梗、葉子在6種顏色模型下的顏色分量分布箱線圖,，通過圖形啟示的數(shù)據(jù)分析與探索,，給出了基于I1I2I3顏色模型的I2分量的柑橘各部位分類識(shí)別的視覺模型，分析表明I2分量值為0.3能去除樹枝,、葉子和草地等復(fù)雜背景,，實(shí)現(xiàn)柑橘果實(shí)與背景的分割。以300幅野外環(huán)境下采集的,、不同光照下的柑橘圖像為試驗(yàn)對(duì)象,，成熟柑橘果實(shí)總體識(shí)別率達(dá)到了98.4%，同時(shí)證實(shí)果梗與葉子由于顏色的相似性,，僅靠顏色特征無法對(duì)其進(jìn)行區(qū)分,。

摘要:為了能夠在分選中正確地檢測出表面存在缺陷的水果，提高蘋果的分級(jí)水平,，設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺技術(shù)檢測水果外觀缺陷的系統(tǒng),。該系統(tǒng)主要包括單通道在線傳送裝置、圖像采集裝置及分選裝置,，其中圖像采集裝置的硬件主要包括一個(gè)加有635nm濾光片的CCD相機(jī)和兩面平面鏡,?；赩S2010平臺(tái)開發(fā)了在線控制軟件。蘋果在傳送裝置上旋轉(zhuǎn)前行過程中,，相機(jī)在3個(gè)位置上采集包含平面鏡中鏡像在內(nèi)的單個(gè)樣品的9個(gè)不同角度的圖像信息,。利用數(shù)字處理方法分析蘋果表面的缺陷，提出利用面積比來判斷水果缺陷大小,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明蘋果表面缺陷的總檢測正確率為92.5%,。

摘要:為能夠同時(shí)進(jìn)行苗間和行間除草的高效除草機(jī)器人配置了懸架機(jī)構(gòu)，使機(jī)器人具有減震性能,，提高了機(jī)器人農(nóng)田適應(yīng)性,。設(shè)計(jì)并制作了機(jī)器人物理樣機(jī)。越障過程分析表明,，該機(jī)器人懸架具有較強(qiáng)的調(diào)節(jié)性能,。運(yùn)用ADAMS軟件建立了機(jī)器人虛擬樣機(jī)，分析了機(jī)器人在凸起,、斜坡和凹坑地面的越障能力,。仿真結(jié)果表明機(jī)器人在這3種地形上均有良好的適應(yīng)性。

摘要:運(yùn)用圖像和近紅外光譜技術(shù),，基于VC++和Matlab語言,，設(shè)計(jì)了與PC硬件和Windows XP、Windows 2000軟件環(huán)境兼容,、基于圖像和光譜信息融合的病蟲害葉片檢測系統(tǒng),。闡述了該系統(tǒng)的工作原理、工作過程,、硬件組成及軟件功能,。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)病蟲害葉片圖像、光譜數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集,、數(shù)據(jù)的預(yù)處理、病蟲害危害程度的預(yù)測與檢測結(jié)果的顯示,。將該系統(tǒng)用于病蟲害葉片危害程度的檢測結(jié)果表明,，檢測的精度、可靠性高,，可用于病蟲害葉片危害程度的無損檢測,。

摘要:為提高現(xiàn)有奶牛體型線性評(píng)定指標(biāo)獲取技術(shù)的精度、效率及自動(dòng)化程度,，提出基于深度圖像的重建奶牛評(píng)定性狀相應(yīng)部位,，進(jìn)而進(jìn)行測量獲取線性評(píng)定指標(biāo)的研究方法，并選取Xtion PRO攝像頭作為深度圖像采集設(shè)備,，基于OpenNI搭建的數(shù)據(jù)獲取程序完成對(duì)奶牛隨機(jī)部位的點(diǎn)云獲取,，并結(jié)合MeshLab完成對(duì)獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化和測量處理,，最后將人工測量與重建點(diǎn)云測量所得到的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,，采用低成本的RGBD設(shè)備獲取奶牛被評(píng)定性狀相應(yīng)部位的深度圖像,，通過從深度圖像得到的點(diǎn)云進(jìn)行測量獲取線性評(píng)定指標(biāo)的方法是可行的，在采集距離小于1m條件下,，絕對(duì)誤差小于10mm,，相對(duì)誤差小于9%。

摘要:及時(shí)和準(zhǔn)確地識(shí)別奶牛發(fā)情在牛群管理中具有重要地位,。根據(jù)奶牛發(fā)情期活動(dòng)量上升,、靜臥時(shí)間變短和體溫升高等生理學(xué)特性，采用振動(dòng)傳感器,、姿態(tài)傳感器和溫度傳感器實(shí)時(shí)檢測奶牛的活動(dòng)量,、靜臥時(shí)間和體溫等參數(shù)。建立了以奶牛行走步數(shù),、靜臥時(shí)間,、行走時(shí)間、溫度為輸入,，以奶牛行為特征為輸出的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)情行為辨識(shí)模型與預(yù)測模型,。經(jīng)過初步試驗(yàn)驗(yàn)證，設(shè)計(jì)的監(jiān)測系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)算法檢測奶牛發(fā)情的準(zhǔn)確率可達(dá)100%,，發(fā)情預(yù)測率達(dá)到70%以上,。

摘要:在斜拉索—阻尼器減振控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模基礎(chǔ)上,，以某斜拉索橋主橋C20號(hào)索為研究對(duì)象,，基于Halmiton原理建立了斜拉索—磁流變阻尼器減振控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程，采用Rayleigh阻尼理論對(duì)狀態(tài)空間方程進(jìn)行矩陣參數(shù)分析計(jì)算,。運(yùn)用隨機(jī)系統(tǒng)控制理論和減振控制器設(shè)計(jì),，引入了表征斜拉索振幅約束的狀態(tài)方差性能指標(biāo)，建立了系統(tǒng)的減振控制算法,。數(shù)值仿真結(jié)果表明,，給出的減振控制算法能保證斜拉索在外界激勵(lì)下的穩(wěn)定性，系統(tǒng)振幅得到了有效抑制,，減振控制效果良好,。

摘要:提出了一種用于分析鏟取和挖取采樣機(jī)的土力學(xué)參數(shù)測試臺(tái)。該測試臺(tái)由鏟取裝置和挖取裝置兩部分組成,，可以分別實(shí)現(xiàn)直線鏟取運(yùn)動(dòng)和旋轉(zhuǎn)挖取運(yùn)動(dòng),。利用該設(shè)備進(jìn)行的鏟取試驗(yàn)初步得出了鏟取速度對(duì)鏟取力影響較小，鏟取角度和月壤的不同密實(shí)狀態(tài)對(duì)鏟取力影響較大；挖取試驗(yàn)中,，隨著轉(zhuǎn)速的增加,，峰值扭矩也有所增加。試驗(yàn)初步明確了表層采樣機(jī)土力學(xué)特性的參數(shù),，這對(duì)研究采樣器與月壤相互作用的力學(xué)特性具有一定的參考意義,。

摘要:以具有靜音飛行特點(diǎn)的長耳鸮翅膀?yàn)槟１荆镁礁禈?gòu)建仿生翼型,，研究了解繞鸮翼的流場結(jié)構(gòu)及相關(guān)聲源,。瞬態(tài)流場顯示上表面發(fā)生前緣分離，并在不穩(wěn)定性的作用下,，形成氣泡,。而且，有渦結(jié)構(gòu)從氣泡中分離出來,，漂向下游,，之后立即破碎，流動(dòng)也附著在壁面上,，形成湍流邊界層,。類似的情況也發(fā)生在下表面，但渦結(jié)構(gòu)漂向更遠(yuǎn)的下游,。而遠(yuǎn)場噪聲計(jì)算表明,，仿生翼型具有偶極子聲源的方向性，聲源強(qiáng)度在后緣處最大,，說明散射噪聲起主要作用,。在頻譜中，噪聲主要集中在中頻段,，且呈現(xiàn)出與流場結(jié)構(gòu)相應(yīng)的音調(diào)特性,。雖然在1kHz左右仿生翼型的噪聲才明顯下降，但切合了鸮翼可以降低2kHz以上噪聲的趨勢,。

摘要:采用JSM—6700F型掃描電子顯微鏡和CSM instruments Revetest Xpress Plus 型劃痕測試儀分別觀察了環(huán)文蛤角質(zhì)層與棱柱層表面微觀形貌和測定環(huán)文蛤角質(zhì)層與棱柱層之間結(jié)合特性,。結(jié)果表明，當(dāng)環(huán)文蛤角質(zhì)層背面球形顆粒的粒徑與棱柱層表面凹孔的孔徑處在同一范圍時(shí),，角質(zhì)層和棱柱層的結(jié)合特性較好,。環(huán)文蛤不同部位角質(zhì)層表面形成的劃痕存在一定差異，橫向刻劃時(shí)環(huán)文蛤各部分的摩擦因數(shù)變化波動(dòng)比較大,，縱向刻劃時(shí)其摩擦因數(shù)變化波動(dòng)均較小,，角質(zhì)層與棱柱層的結(jié)合情況相對(duì)較好,，尤其是環(huán)文蛤腹部的角質(zhì)層與棱柱層的結(jié)合情況更優(yōu),。