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摘要:為進(jìn)一步提高電控機(jī)械式自動(dòng)變速器（AMT）的換擋品質(zhì)和系統(tǒng)魯棒性，提出一種應(yīng)用直驅(qū)自增力換擋系統(tǒng)的AMT方案,。設(shè)計(jì)了直接驅(qū)動(dòng)裝置的結(jié)構(gòu)并對(duì)其性能進(jìn)行測(cè)試,，針對(duì)直接驅(qū)動(dòng)技術(shù)存在的問(wèn)題,，研究一種具有自增力和提高換擋系統(tǒng)魯棒性功能的增力式同步器,，參考實(shí)車(chē)的相關(guān)參數(shù)，研制了直驅(qū)自增力換擋系統(tǒng)的原理性樣機(jī),，完成了技術(shù)方案可行性與功能性的試驗(yàn)研究,。結(jié)果表明，追求的換擋品質(zhì)相同時(shí),，直驅(qū)自增力換擋系統(tǒng)同步階段需要驅(qū)動(dòng)裝置提供的最大瞬時(shí)驅(qū)動(dòng)力較小,，降低了換擋過(guò)程中的能量損耗；當(dāng)增力斜面角θ=116°時(shí),，增力式同步器的力放大系數(shù)nF約為1.54,，實(shí)現(xiàn)了換擋系統(tǒng)放大驅(qū)動(dòng)裝置輸出力和提高換擋系統(tǒng)魯棒性的功能，為縮小驅(qū)動(dòng)裝置體積和降低換擋控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)難度奠定了良好的技術(shù)基礎(chǔ),。

摘要:為揭示磁流變調(diào)速起動(dòng)過(guò)程中的時(shí)間響應(yīng)特點(diǎn)及影響因素,，在分析磁流變調(diào)速起動(dòng)控制系統(tǒng)工作原理的基礎(chǔ)上，建立輸出轉(zhuǎn)速控制數(shù)學(xué)模型,，并利用Simulink軟件對(duì)調(diào)速起動(dòng)的時(shí)間響應(yīng)進(jìn)行仿真分析,，其后在不同初始條件下開(kāi)展調(diào)速起動(dòng)試驗(yàn)研究。研究表明：磁流變調(diào)速起動(dòng)響應(yīng)時(shí)間隨著勵(lì)磁電流的減小和負(fù)載扭矩的增大而增加,，而與輸入轉(zhuǎn)速間近似成正比例關(guān)系,；試驗(yàn)時(shí)所測(cè)得不同因素的影響規(guī)律與仿真時(shí)基本一致，驗(yàn)證了理論模型和仿真分析的正確性,，然而由于仿真時(shí)未考慮磁路響應(yīng)和磁流變液流變響應(yīng),，響應(yīng)時(shí)間的仿真值與實(shí)測(cè)值相比偏小。

摘要:為提高某型SUV車(chē)輛的行駛平順性,、通過(guò)性等,，對(duì)其進(jìn)行空氣懸架改裝，并設(shè)計(jì)了由最小系統(tǒng),、車(chē)速信號(hào)調(diào)理模塊,、電動(dòng)氣泵控制模塊,、組合電磁閥控制模塊,、車(chē)身高度檢測(cè)模塊、CAN總線模塊,、車(chē)身加速度測(cè)量模塊等組成的以Freescale XDP512為核心芯片的電控空氣懸架系統(tǒng)電子控制單元,，利用Real Time Workshop(RTW)代碼生成技術(shù)將所制定電控空氣懸架系統(tǒng)控制策略轉(zhuǎn)化為ANSI C代碼并下載至電子控制單元，然后對(duì)安裝電控空氣懸架系統(tǒng)的試驗(yàn)車(chē)輛進(jìn)行了車(chē)身高度與車(chē)速耦合試驗(yàn),、轉(zhuǎn)向試驗(yàn),、急加速試驗(yàn)、急減速試驗(yàn)、平順性試驗(yàn),，結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的電控空氣懸架系統(tǒng)控制單元能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)速信號(hào)調(diào)理,、車(chē)身高度與車(chē)速耦合、電動(dòng)氣泵控制及組合閥控制等功能,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種具有仿形功能的農(nóng)用動(dòng)力底盤(pán),。該底盤(pán)由機(jī)架、懸架系統(tǒng),、導(dǎo)向輪,、驅(qū)動(dòng)輪、支重輪,、傳動(dòng)裝置,、履帶及控制系統(tǒng)等組成。每個(gè)減振裝置上裝有螺旋彈簧液壓減振器,，其擺臂能夠隨地面不平度的變化以及底盤(pán)承重情況,，在車(chē)架一側(cè)縱向平面內(nèi)擺動(dòng)，懸架系統(tǒng)具有變剛度的特性,。1〖DK〗∶4模型底盤(pán)試驗(yàn)表明,，其滿載最大爬坡度約為60%，最高作業(yè)速度可達(dá)3km/h,，在非道路場(chǎng)所行駛時(shí)具有良好的地面仿形,、平順性和通過(guò)性。

摘要:在滿足國(guó)V排放標(biāo)準(zhǔn)的柴油機(jī)上進(jìn)行燃用國(guó)V柴油混合不同比例餐飲廢油制生物柴油的試驗(yàn),，探究柴油機(jī)的常規(guī)排放變化與生物柴油理化特性的相關(guān)性,。試驗(yàn)結(jié)果表明，摻混生物柴油之后,，生物柴油的高含氧量使柴油機(jī)NOx排放量有所升高,，但整體升幅不大，不同混合比例生物柴油的NOx排放量均與高溫燃域高度相關(guān),，并可擬合為R2大于0.97的對(duì)數(shù)函數(shù)曲線,；THC和CO排放量下降，與生物柴油高含氧量相關(guān),，對(duì)于不同混合比例的生物柴油,，THC和CO排放都與燃燒持續(xù)期高度相關(guān)，均可以與之?dāng)M合為R2大于0.96的冪函數(shù)曲線,；總顆粒數(shù)和核態(tài)顆粒數(shù)升高,，聚集態(tài)顆粒數(shù)下降，核態(tài)顆粒數(shù)上升,，與生物柴油粘度,、硫含量高相關(guān),，聚集態(tài)顆粒數(shù)下降與生物柴油的高含氧量相關(guān)。

摘要:輪胎側(cè)偏特性識(shí)別是汽車(chē)動(dòng)力學(xué)穩(wěn)定性控制的基礎(chǔ),，而極限工況下因側(cè)傾轉(zhuǎn)向和變形轉(zhuǎn)向的影響,，基于動(dòng)力學(xué)模型的輪胎側(cè)偏角估計(jì)方法精度變差。提出一種基于直接視覺(jué)測(cè)量轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角和車(chē)身姿態(tài)的輪胎側(cè)偏角測(cè)試方法,，為極限工況下轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角和輪胎側(cè)偏角觀測(cè)模型研究提供技術(shù)手段,。首先分析了側(cè)偏角測(cè)試原理，基于高精度定位定向差分GPS和圖像實(shí)時(shí)處理器CVS 1456等構(gòu)建了實(shí)車(chē)試驗(yàn)系統(tǒng),。在對(duì)試驗(yàn)車(chē)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)傳動(dòng)比進(jìn)行標(biāo)定的基礎(chǔ)上,，原地轉(zhuǎn)向和小側(cè)向加速度行駛試驗(yàn)表明：基于圖像獲取轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角與基于轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角方法一致性好。圓周加減速行駛試驗(yàn)表明,，在側(cè)向加速度約0.8g時(shí),，汽車(chē)達(dá)到極限工況，基于圖像方式獲取的轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角曲線體現(xiàn)了側(cè)傾轉(zhuǎn)向和變形轉(zhuǎn)向的影響,，試驗(yàn)車(chē)具有不足轉(zhuǎn)向特性,。實(shí)車(chē)試驗(yàn)表明所提出方法是有效、可行的,。

摘要:對(duì)高壓共軌系統(tǒng)中的電磁閥噴油器進(jìn)行建模,，所建模型考慮流量限制閥和T型管的影響，考慮燃油流動(dòng)時(shí)的壓力損失且確定了損失的形式及施加位置,，燃油密度和彈性模量?jī)H視為壓力的函數(shù),。通過(guò)Simulink仿真得到模型結(jié)果，并與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比以評(píng)價(jià)模型優(yōu)劣,。結(jié)果表明,，考慮流量限制閥和T型管的噴油器模型仿真結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果誤差不超過(guò)6%，不考慮二者影響的模型仿真結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果偏差較大,；燃油密度,、彈性模量視為常數(shù)時(shí)的模型仿真結(jié)果與將二者視為壓力函數(shù)時(shí)的仿真結(jié)果相差較小，且與試驗(yàn)結(jié)果的仿真誤差均不超過(guò)6%,。

摘要:導(dǎo)航技術(shù)是農(nóng)業(yè)機(jī)械在作業(yè)環(huán)境中進(jìn)行自主控制的關(guān)鍵技術(shù),，目前是農(nóng)業(yè)機(jī)械研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。通過(guò)分析現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn),，從目前農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航主要方式以及關(guān)鍵技術(shù)入手,，闡述了國(guó)內(nèi)外該領(lǐng)域的研究進(jìn)展。詳細(xì)介紹了廣泛研究的GPS導(dǎo)航和視覺(jué)導(dǎo)航,，同時(shí)簡(jiǎn)要地介紹了電磁導(dǎo)航,、機(jī)械導(dǎo)航,、激光導(dǎo)航,、超聲波導(dǎo)航,、地磁導(dǎo)航等其他導(dǎo)航形式。對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航中的環(huán)境感知,、導(dǎo)航控制,、地圖構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析，指出了農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),。

摘要:以農(nóng)業(yè)機(jī)器人為平臺(tái),，利用激光雷達(dá)研究農(nóng)業(yè)機(jī)器人在有行株距的果樹(shù)與有行無(wú)株距的樹(shù)木行中，特別是一側(cè)存在行缺失情況下的導(dǎo)航性能,。根據(jù)激光雷達(dá)獲得的樹(shù)行信息,，機(jī)器人控制系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航路徑計(jì)算，確定機(jī)器人的橫向偏差與方向偏角,。利用模糊控制算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的導(dǎo)航控制,。在無(wú)株距且一側(cè)存在4m距離缺失的冬青樹(shù)行間及在有行株距且一側(cè)存在6.2m距離缺失的梨樹(shù)行間，分別進(jìn)行3次重復(fù)的導(dǎo)航性能試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明,，在整個(gè)試驗(yàn)距離內(nèi)冬青樹(shù)行距與梨樹(shù)行距都不均等的試驗(yàn)條件下，在冬青樹(shù)間的最大橫向偏差為17.5cm,，在梨樹(shù)間的最大橫向偏差為28cm,。在一側(cè)冬青樹(shù)出現(xiàn)缺失時(shí)對(duì)機(jī)器人的導(dǎo)航性能影響較小，而在一側(cè)梨樹(shù)缺失時(shí)對(duì)機(jī)器人的導(dǎo)航性能影響較大,。根據(jù)橫向偏差的統(tǒng)計(jì)值與機(jī)器人行駛軌跡,，表明控制算法能夠控制機(jī)器人沿著中心線行駛。

摘要:為解決名優(yōu)茶智能采摘的茶葉嫩梢定位問(wèn)題,，提出了一種基于主動(dòng)視覺(jué)的嫩梢定位方法,，并據(jù)此開(kāi)發(fā)了一套視覺(jué)定位系統(tǒng)。針對(duì)茶葉采摘工作面特點(diǎn)設(shè)計(jì)了交叉投影與攝像光路,；基于色彩因子法實(shí)現(xiàn)了自然環(huán)境下茶葉嫩梢的識(shí)別,；重點(diǎn)研究了利用光柵投影輪廓術(shù)實(shí)現(xiàn)茶葉嫩梢高度信息獲取。光柵投影輪廓術(shù)采用時(shí)間相位法獲取光柵場(chǎng)的相位,，并利用判別機(jī)制和形態(tài)濾波器去除噪聲點(diǎn),，以多項(xiàng)式逼近法計(jì)算高度克服非線性誤差。試驗(yàn)結(jié)果表明,，基于光柵投影法的茶葉嫩梢定位系統(tǒng),，能夠有效識(shí)別嫩梢并獲取其三維信息,，為研究名優(yōu)茶智能采摘機(jī)解決了茶葉嫩梢定位問(wèn)題,。

摘要:為自動(dòng)識(shí)別不同方位茶鮮葉的幾何參數(shù)，在鮮葉輪廓點(diǎn)均勻化,、稀疏化的基礎(chǔ)上,，引入約束Delaunay三角網(wǎng),，對(duì)葉片區(qū)域進(jìn)行三角剖分,，然后根據(jù)端點(diǎn)三角形、跨接三角形及交匯三角形的特點(diǎn),，計(jì)算葉片中軸線及主干中軸線,，據(jù)此確定茶鮮葉的方位并對(duì)葉片進(jìn)行排序，與此同時(shí),，還計(jì)算了每張葉片的長(zhǎng)度,、寬度、面積以及葉柄間距,，提出反映大宗茶原料粗老度的幾何特征指標(biāo),，探討了質(zhì)量等級(jí)細(xì)分的方法。通過(guò)對(duì)150幅圖像中174根茶鮮葉的識(shí)別結(jié)果表明,，識(shí)別正確率達(dá)94.2%,平均每根鮮葉的處理時(shí)間為74.7ms,。

摘要:針對(duì)壓縮感知重構(gòu)算法耗時(shí)長(zhǎng)而影響蘋(píng)果圖像快速獲取這一問(wèn)題，分析了二維正交匹配跟蹤重構(gòu)算法的并行性,，借助GPU通用并行計(jì)算平臺(tái),，利用CUDA技術(shù)，設(shè)計(jì)其對(duì)應(yīng)的并行化重構(gòu)算法,，從而得到快速的蘋(píng)果圖像重構(gòu)方法,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，并行化的算法可將蘋(píng)果圖像重構(gòu)效率提高16~35倍,，能在數(shù)秒內(nèi)恢復(fù)原始圖像,，為壓縮感知應(yīng)用到果園遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控及基于圖像的蘋(píng)果質(zhì)量快速檢測(cè)與分類(lèi)等場(chǎng)合提供條件

摘要:設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的紅棗自動(dòng)快速無(wú)損檢測(cè)分級(jí)機(jī)，可依據(jù)棗果外部綜合指標(biāo)進(jìn)行判別分級(jí),。整機(jī)由單體化定向排布輸送系統(tǒng),、多表面圖像采集與處理系統(tǒng)、分級(jí)執(zhí)行機(jī)構(gòu),、傳動(dòng)及控制部分組成,。根據(jù)整機(jī)工作原理，采用輥輪輸送鏈板與間歇式凸輪撥棗機(jī)構(gòu)相結(jié)合的方式,，實(shí)現(xiàn)棗果快速單體化排布輸送,，利用工業(yè)相機(jī)與STM32嵌入式系統(tǒng)配合正面及背面光源進(jìn)行棗果多表面圖像采集，采用氣動(dòng)式分級(jí)執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成棗果分級(jí),。理論計(jì)算與試驗(yàn)表明：輸送帶最佳傾角為28°,，當(dāng)運(yùn)行速度為160mm/s時(shí)，輸送帶駐棗率為95%,，分級(jí)速度達(dá)10個(gè)/s,，分級(jí)準(zhǔn)確率92%，最大產(chǎn)能550kg/h，可較好滿足紅棗自動(dòng)化快速檢測(cè)分級(jí)生產(chǎn)要求,。

摘要:基于三維反問(wèn)題設(shè)計(jì)方法,，結(jié)合CFD數(shù)值模擬，以混流泵葉片載荷分布參數(shù)為設(shè)計(jì)變量,，以水力效率為優(yōu)化目標(biāo),，采用正交試驗(yàn)方法和響應(yīng)面函數(shù)法建立設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)的關(guān)系,，對(duì)混流泵進(jìn)一步優(yōu)化,。分析了不同設(shè)計(jì)變量對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響，發(fā)現(xiàn)葉輪輪盤(pán)進(jìn)口處載荷對(duì)泵的水力效率影響最明顯,。通過(guò)數(shù)值模擬對(duì)比基準(zhǔn)葉輪與優(yōu)化葉輪性能,，優(yōu)化后的混流泵模型最優(yōu)工況下的水力效率提高32%，且水泵揚(yáng)程基本保持不變,，優(yōu)化體系具有良好的工程應(yīng)用價(jià)值,。

摘要:以水和可壓縮空氣為介質(zhì)，在不同入口含氣率工況下對(duì)一臺(tái)三級(jí)混輸泵內(nèi)流場(chǎng)進(jìn)行定常和非定常數(shù)值模擬,，三級(jí)葉輪幾何參數(shù)相同,。水為主相，采用k-ω SST湍流模型,；空氣為第二相,，采用零方程模型。模擬預(yù)測(cè)三級(jí)泵的性能與實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合良好,。流場(chǎng)模擬結(jié)果顯示：由于氣體可壓縮,，流體由第1級(jí)輸送到第3級(jí)過(guò)程中，含氣率逐漸降低,，總體積流量也不斷降低,；由于氣液兩相所受離心力的不同，含氣率從輪轂到輪緣逐漸降低,；隨著入口含氣率的增加,，第1級(jí)葉輪的增壓值逐漸降低，第2級(jí)和第3級(jí)的增壓值呈先增大后減小的趨勢(shì),；受葉片動(dòng)靜干涉作用以及有限葉片數(shù)的影響,，各級(jí)葉輪與導(dǎo)葉銜接處平均壓力有所下降；在入口含氣率小于10%或大于80%工況下,，三級(jí)葉輪增壓相近,，可以作為不可壓流體設(shè)計(jì)或模擬，在其它入口含氣率工況下,，應(yīng)該將介質(zhì)考慮為可壓縮流體,。

摘要:在對(duì)水力性能和結(jié)構(gòu)分別進(jìn)行學(xué)科分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)2個(gè)學(xué)科的耦合關(guān)系,，建立了軸流泵葉片多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型,。采用協(xié)同優(yōu)化算法,，實(shí)現(xiàn)了同時(shí)滿足葉輪效率最高和葉片質(zhì)量最輕的優(yōu)化目標(biāo)。優(yōu)化結(jié)果表明,，多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化提高了軸流泵葉片的綜合性能,，可有效兼顧高效、輕量化的要求,。水泵葉片多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化模型的協(xié)同優(yōu)化算法高效,、可行。

摘要:軸流泵葉輪與轉(zhuǎn)輪室之間間隙內(nèi)的泄漏流動(dòng)與主流相互摻混形成的泄漏渦是導(dǎo)致軸流泵葉頂空化的重要原因,。為研究合適的葉頂形狀來(lái)控制和改善葉頂泄漏空化,，通過(guò)高速攝影空化試驗(yàn)，比較了試驗(yàn)結(jié)果和數(shù)值計(jì)算結(jié)果,，驗(yàn)證了本次數(shù)值計(jì)算的正確性,。再在原始平面葉頂方案的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)值計(jì)算,，分別研究了3種葉頂形狀（倒圓葉頂,、斜切葉頂以及倒圓斜切葉頂）對(duì)軸流泵葉頂空化的影響。葉輪水體采用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格劃分,，以便精確捕捉間隙區(qū)域的流場(chǎng)特性,。結(jié)果表明：倒圓葉頂和倒圓斜切葉頂方案的揚(yáng)程和效率都有所下降，但斜切葉頂有所升高,。雖然倒圓葉頂消除了角渦空化,，但泄漏渦空化加劇,；而斜切葉頂?shù)玫降慕Y(jié)果卻與之相反,，且斜切葉頂?shù)拈g隙內(nèi)會(huì)有漩渦空化產(chǎn)生；相比之下,，倒圓斜切葉頂?shù)慕菧u空化和泄漏渦空化都得到了較好的控制,。 根據(jù)研究結(jié)果，建議在滿足外特性性能要求的情況下,，采用倒圓斜切葉頂方案可以較好地控制軸流泵的葉頂空化,。

摘要:受機(jī)械、電磁,、水力等因素的影響,，抽水蓄能發(fā)電機(jī)組軸系臨界轉(zhuǎn)速分析是復(fù)雜的轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)問(wèn)題。采用SAMCEF ROTOR程序建立了抽水蓄能發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子-軸承-電磁系統(tǒng)三維有限元模型,，計(jì)算了不平衡磁拉力剛度系數(shù)以及軸系的臨界轉(zhuǎn)速和振型,。討論了發(fā)電機(jī)不平衡磁拉力、導(dǎo)軸承剛度系數(shù)變化對(duì)臨界轉(zhuǎn)速的影響。結(jié)果表明,，不平衡磁拉力隨著勵(lì)磁電流和轉(zhuǎn)子偏心距的增加呈非線性增加,，并使一階臨界轉(zhuǎn)速降低；軸系的臨界轉(zhuǎn)速隨導(dǎo)軸承軸承剛度的增加而增加,。水導(dǎo)軸承對(duì)2階臨界轉(zhuǎn)速影響較大,。上、下導(dǎo)軸承對(duì)1,、3階臨界轉(zhuǎn)速影響較明顯,。

摘要:采用滑移網(wǎng)格技術(shù)以及基于Vreman亞格子模型的全局動(dòng)態(tài)大渦模擬方法，得到了HLA551-LJ-43型水輪機(jī)小開(kāi)度工況下全流道內(nèi)速度,、壓力以及渦量的分布,，同時(shí)捕捉到尾水區(qū)域高強(qiáng)度的近壁湍流特性以及獨(dú)特的分離流動(dòng)現(xiàn)象,。計(jì)算結(jié)果表明,，當(dāng)高轉(zhuǎn)速、小開(kāi)度工況時(shí),，流道內(nèi)流體的圓周速度占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì),，流體進(jìn)入尾水管后“被甩出”呈旋轉(zhuǎn)下泄趨勢(shì)，在錐管段和彎管段內(nèi)產(chǎn)生了明顯的分流,，同時(shí)在尾水管中心區(qū)域形成一個(gè)較大的空腔渦帶,。該渦帶的流動(dòng)形式與常規(guī)工況差異較大，反映出小開(kāi)度工況偏離最優(yōu)工況最遠(yuǎn),，流道中流體的漩渦,、脫流、分離間斷和回流等各種水力不穩(wěn)定現(xiàn)象更為劇烈和復(fù)雜,，具有獨(dú)特的流動(dòng)形式,，容易導(dǎo)致機(jī)組異常振動(dòng)的發(fā)生。

摘要:采用弦長(zhǎng)為14mm的超小型Clark-Y葉柵,，進(jìn)行了多種空化數(shù)下的空化試驗(yàn)以探討超小尺度下的空化機(jī)理和空化尺度效應(yīng),。通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果的分析，發(fā)現(xiàn)隨著空化數(shù)降低,，超小型葉柵的空化發(fā)展可分為空化初生,、片狀空化、云狀空化,、超空化幾個(gè)階段,。通過(guò)與超小型翼型空化流場(chǎng)比較，發(fā)現(xiàn)由于受翼型間相互作用的影響,，柵中翼型的空穴形態(tài)在各個(gè)空化階段均表現(xiàn)為薄且狹長(zhǎng),，空化發(fā)展相對(duì)滯后。

摘要:以螺旋離心泵為研究對(duì)象，采用計(jì)算流體力學(xué)方法,，對(duì)葉輪內(nèi)部流場(chǎng)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,，分析了葉片工作面和背面輪轂、輪緣處的壓強(qiáng)和速度分布,。定義Rothalpy值作為能量損失定量評(píng)價(jià)的指標(biāo),，對(duì)輸送介質(zhì)為清水和固相體積分?jǐn)?shù)為20%、顆粒粒徑為0.076mm的固液兩相含沙水在螺旋離心泵葉輪域的能量變化進(jìn)行了分析,，得出葉輪不同位置處能量變化規(guī)律,。結(jié)果表明：葉輪螺旋段頭部是整個(gè)葉輪域能量轉(zhuǎn)換的過(guò)渡區(qū)域，螺旋段是葉輪域流體介質(zhì)能量增加的主要區(qū)域,，螺旋段中部的壁面摩擦損失對(duì)螺旋段做功能力有一定影響,，液流在離心段能量損失最大；較輸送清水,，當(dāng)輸送固相體積分?jǐn)?shù)為20%,、顆粒粒徑為0.076mm的含沙水時(shí)，葉輪做功能力有所提高,，在葉輪出口處,，兩類(lèi)流體介質(zhì)的能量趨于均勻。

摘要:為探究前置導(dǎo)葉不同預(yù)旋角度對(duì)離心泵空化性能的影響規(guī)律,，對(duì)帶有自主設(shè)計(jì)前置導(dǎo)葉的IS 150-125-250型離心泵進(jìn)行了空化性能試驗(yàn),，選用Zwart-Gerber-Belamri空化模型進(jìn)行3D非穩(wěn)態(tài)全流道空化流動(dòng)數(shù)值模擬，結(jié)果表明：在一定的角度范圍內(nèi),，負(fù)預(yù)旋調(diào)節(jié)可以改善離心泵的空化性能,，但超過(guò)某一角度后，空化性能將快速惡化,；正預(yù)旋調(diào)節(jié)會(huì)惡化離心泵的空化性能,，正預(yù)旋角度越大，惡化程度越明顯,。對(duì)不同預(yù)旋角度下葉輪內(nèi)空泡率分布規(guī)律的分析發(fā)現(xiàn),，一定范圍內(nèi)的負(fù)預(yù)旋角會(huì)減小葉輪內(nèi)空化區(qū)域，正預(yù)旋會(huì)增大葉輪內(nèi)空化區(qū)域,。

摘要:為減小葉輪內(nèi)的流動(dòng)損失,，結(jié)合計(jì)算流體力學(xué)、壁面函數(shù)法和等效沙粒粗糙度模型,，研究了離心泵葉輪流道內(nèi)的尾流-射流現(xiàn)象及其受粗糙度的影響規(guī)律,。對(duì)比試驗(yàn)和數(shù)值模擬結(jié)果，確保了所選計(jì)算方法和湍流模型（RNG k-ε模型）能夠準(zhǔn)確反映內(nèi)流場(chǎng)的變化,。研究表明：在葉輪流道內(nèi)相對(duì)速度W的分布存在明顯的尾流-射流規(guī)律,，且吸力邊后蓋板附近的邊界層厚度較大,，尾流區(qū)主要在吸力邊后蓋板附近；在葉輪出口處,，尾流區(qū)則出現(xiàn)在吸力邊的前蓋板附近,。粗糙度對(duì)葉輪流道內(nèi)湍流的影響較大，對(duì)壓力邊和吸力邊相對(duì)速度的影響相反,。粗糙度對(duì)內(nèi)部流動(dòng)的影響存在一個(gè)過(guò)渡值,，當(dāng)粗糙度大于此值時(shí)，粗糙度對(duì)流動(dòng)的影響與粗糙度小于此值時(shí)相反,。隨著粗糙度的增加,，葉輪出口處相對(duì)速度波動(dòng)的振幅增加。

摘要:在馬氏瓶供水進(jìn)行人工降雨入滲測(cè)定方法的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了一種以PLC為處理器,、觸摸屏為人機(jī)界面的室內(nèi)降雨入滲自動(dòng)測(cè)定系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)馬氏瓶自動(dòng)補(bǔ)水,、降雨強(qiáng)度自動(dòng)調(diào)節(jié),、試驗(yàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示存儲(chǔ)及查詢。系統(tǒng)測(cè)控元件包括馬氏瓶及徑流瓶中的2個(gè)液位傳感器,，馬氏瓶進(jìn)水口和通氣孔處的2個(gè)電磁閥,，馬氏瓶與降雨器間的1個(gè)調(diào)節(jié)閥,。PLC實(shí)時(shí)采集液位傳感器的輸出信號(hào),，通過(guò)模/數(shù)轉(zhuǎn)換獲取記錄馬氏瓶與徑流瓶中的液位值；并根據(jù)馬氏瓶液位控制電磁閥的開(kāi)閉實(shí)現(xiàn)馬氏瓶自動(dòng)補(bǔ)水,；通過(guò)改變調(diào)節(jié)閥輸入電流強(qiáng)度實(shí)現(xiàn)降雨強(qiáng)度的自動(dòng)調(diào)節(jié),。試驗(yàn)表明，系統(tǒng)操作簡(jiǎn)單,、運(yùn)行穩(wěn)定,，測(cè)定結(jié)果可以合理反映土壤降雨入滲過(guò)程，適用于與土壤有關(guān)領(lǐng)域的降雨入滲測(cè)定,。

摘要:選擇典型的巖溶峰叢洼地區(qū)域,，在利用多元逐步回歸分析研究0~20cm深度土壤全氮含量與地形指數(shù)因子關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用普通克里格法(OK),、單變量協(xié)同克里格法(COK)和多變量協(xié)同克里格法(MCOK)對(duì)土壤全氮含量的空間變異性進(jìn)行了分析,。結(jié)果表明：研究區(qū)域土壤全氮含量空間分布可以用兩個(gè)回歸模型來(lái)表征?？死锔癫逯捣治霰砻?，當(dāng)全氮含量與地形指數(shù)因子相關(guān)系數(shù)較低時(shí)，COK法并不能有效提高全氮預(yù)測(cè)精度,；隨著協(xié)同變量的增加,，MCOK法能夠顯著提高全氮預(yù)測(cè)精度,。

摘要:為提高迷宮流道灌水器的抗堵塞性能，通過(guò)數(shù)值模擬的方法對(duì)梯形流道內(nèi)含沙量分布以及水沙流速進(jìn)行了分析,，并采用PIV測(cè)試優(yōu)化前后流道內(nèi)顆粒運(yùn)動(dòng)軌跡和速度來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證,。結(jié)果表明：梯形迷宮流道灌水器流道內(nèi)高含沙量區(qū)域主要在迎水面且流速較低的位置，在優(yōu)化流道時(shí)可適當(dāng)增加迎水面的修改,，結(jié)合流道整體和加工需求可適當(dāng),、甚至不修改流道背水面尺寸；以某一含沙量分布線作為流道邊界,，通過(guò)多次數(shù)值模擬獲得較低含沙量的流道后,，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化再選取流道較寬的流道。該方法基本消除了沙粒大量集中的現(xiàn)象,，獲得抗堵塞性能較好的流道模型,。經(jīng)水沙速度分析和PIV測(cè)試驗(yàn)證了該方法不僅保持了灌水器優(yōu)化前的水力性能，而且抗堵塞能力得到了提高,。

摘要:為了充分利用咸水資源,，采用田間對(duì)比試驗(yàn)，研究了1,、3,、5、7g/L等4個(gè)礦化度咸水（分別用S1,、S2,、S3、S4表示）灌溉對(duì)棉田土壤水熱鹽變化特征及棉花長(zhǎng)勢(shì),、產(chǎn)量和纖維品質(zhì)的影響,。結(jié)果表明，棉花生育期內(nèi)各處理0~40cm土層土壤含水率及地下5cm處土壤溫度總體上都隨著灌溉水礦化度的增加而增大,，但差異不大,；處理間土壤電導(dǎo)率差異明顯，灌溉水礦化度愈高,，土壤電導(dǎo)率愈大,，棉花生育期結(jié)束后，降雨對(duì)各處理鹽分的淋洗率介于29.40%~40.40%,。土壤水分和鹽分剖面分布受制于土壤質(zhì)地,、降雨和棉花蒸發(fā)蒸騰耗水；干旱時(shí)期,，土壤干燥,，鹽分表聚，濕潤(rùn)時(shí)期與之相反,。棉花成苗率,、株高,、單株最大葉面積和霜前花率均隨著灌溉水礦化度的增加而降低，籽棉產(chǎn)量從大到小依次為S2,、S1,、S3和S4，其中,，S4與S1處理間的差異達(dá)顯著水平,。咸水灌溉通過(guò)改變馬克隆值對(duì)纖維品質(zhì)產(chǎn)生了負(fù)面影響，尤其是S4處理,。研究結(jié)果可為豐富棉花咸水灌溉技術(shù)體系提供理論支撐,。

摘要:構(gòu)建了基于雙層分式規(guī)劃的種植結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化模型，并通過(guò)交互式模糊規(guī)劃方法進(jìn)行求解,。該模型可以定量得到研究區(qū)域在最小灌溉水量情況下的最大種植收益,，避免多目標(biāo)模型求解過(guò)程中的主觀性；可以兼顧并綜合上層管理者和下層管理者的種植方案決策,。將構(gòu)建的模型及相應(yīng)求解方法應(yīng)用于黑河中游甘州區(qū),、臨澤縣、高臺(tái)縣的種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化中,，并將優(yōu)化結(jié)果與實(shí)際結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：優(yōu)化的種植結(jié)構(gòu)整體效益增加3.2×108元，整體用水量減少1.3×109m3,，單方水種植效益比實(shí)際增加了1.94元/m3,，得到的結(jié)果驗(yàn)證了模型及求解方法的可行性。構(gòu)建的模型與得到的優(yōu)化結(jié)果可為黑河中游及類(lèi)似地區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供理論依據(jù)與決策支持,。

摘要:針對(duì)草地,、保護(hù)地、菜地和茶園4種不同土地利用方式的土壤進(jìn)行了4個(gè)壓力水頭（-9,、-6、-3和0cm）,、2個(gè)不同盤(pán)徑的圓盤(pán)入滲試驗(yàn),。結(jié)果表明，在本試驗(yàn)條件下,，不同盤(pán)徑的圓盤(pán)入滲儀測(cè)定結(jié)果差異不顯著,，小盤(pán)徑圓盤(pán)更適合用于野外測(cè)定土壤水力特征參數(shù)。隨著水頭的減小,，4種土地利用方式的土壤穩(wěn)定入滲率和土壤非飽和導(dǎo)水率呈不同程度的減小,。4種土地利用方式土壤的水力學(xué)性質(zhì)差異顯著，根據(jù)實(shí)測(cè)資料確定了不同負(fù)水頭下的土壤飽和導(dǎo)水率和Gardner 指數(shù)模型參數(shù)α,，土地利用方式對(duì)土壤導(dǎo)水率和Gardner指數(shù)模型參數(shù)α均有顯著影響,。不同土地利用方式下土壤大,、小孔隙對(duì)水流的貢獻(xiàn)率影響顯著，中等孔隙1,、中等孔隙2對(duì)水流貢獻(xiàn)率影響不顯著,。茶園和草地各級(jí)土壤孔隙對(duì)水流的貢獻(xiàn)率隨孔隙尺寸減小而降低，而菜地和保護(hù)地小孔隙（孔隙半徑0~0.1mm）對(duì)水流的貢獻(xiàn)率為最高,。

摘要:采用野外原狀土沖刷與室內(nèi)分析相結(jié)合的方法,，對(duì)玉米各生育期土壤抗沖性動(dòng)態(tài)變化及其影響因素進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：不同坡度條件下,，玉米各生育期土壤沖刷過(guò)程中含沙量隨沖刷時(shí)間延長(zhǎng)呈先下降后趨于平穩(wěn)的變化,，在15°坡度下含沙量最高。土壤抗沖性和增強(qiáng)效應(yīng)隨生育期推進(jìn)呈逐漸增加的趨勢(shì),，于成熟期達(dá)最大,。隨沖刷坡度的增加，玉米根系對(duì)土壤抗沖性的增強(qiáng)效應(yīng)呈逐漸降低的變化趨勢(shì),。土壤抗沖性與土壤容重,、有機(jī)質(zhì)和2mm以上水穩(wěn)性團(tuán)聚體數(shù)量呈極顯著正相關(guān)，與0~0.25mm水穩(wěn)性團(tuán)聚體數(shù)量呈極顯著負(fù)相關(guān),。土壤抗沖性與含根量,、根系表面積、根系體積和總根長(zhǎng)呈極顯著正相關(guān),。因此,，采用增施有機(jī)肥促進(jìn)有機(jī)質(zhì)和水穩(wěn)性團(tuán)聚體的提高，以及篩選根徑0~0.5mm根系發(fā)達(dá)的玉米品種對(duì)該區(qū)域水土流失防治具有重要現(xiàn)實(shí)意義,。

摘要:污水生物處理的應(yīng)用產(chǎn)生了大量污泥,，污泥的處理與處置已成為污水處理廠面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)。填埋,、焚燒等傳統(tǒng)污泥處理方法,，不僅污染環(huán)境而且消耗大量能源，而厭氧發(fā)酵處理作為一種可持續(xù)的污泥處理方法具有保護(hù)環(huán)境,、節(jié)約能源等優(yōu)點(diǎn),。傳統(tǒng)的污泥厭氧發(fā)酵處理存在反應(yīng)效率低、污泥降解性差,、停留時(shí)間長(zhǎng)等不足,，污泥預(yù)處理在改善其厭氧發(fā)酵性能方面越來(lái)越受到關(guān)注。根據(jù)污泥的理化特性,、厭氧發(fā)酵特點(diǎn),，論述了各類(lèi)預(yù)處理方式的不同作用機(jī)制，分類(lèi)比較了不同類(lèi)型預(yù)處理的處理效果及其對(duì)污泥厭氧發(fā)酵特性的影響,，深入分析了影響不同預(yù)處理強(qiáng)化污泥厭氧發(fā)酵的主要因素,。同時(shí),，對(duì)其強(qiáng)化污泥厭氧發(fā)酵存在的不足及其今后的發(fā)展方向作了簡(jiǎn)要的分析和展望。

摘要:分析了酸水解對(duì)DNS法（3,5-dinitrosalicylicacid method）測(cè)定甜高粱中總糖產(chǎn)生影響的原因,。通過(guò)對(duì)甜高粱浸提液水解后的糖組分檢測(cè)發(fā)現(xiàn)：6mol/L鹽酸與糖液按體積比2∶1混合,，沸水浴30min會(huì)造成果糖完全分解。在這種條件下,，利用DNS法測(cè)定葡萄糖,、果糖和蔗糖時(shí)，測(cè)量值分別為理論值的100%,、2.5%和52.2%,。同時(shí)，果糖水解后的溶液會(huì)在高壓液相圖譜上出現(xiàn)葡萄糖偽峰,，造成葡萄糖測(cè)定值偏高,。酸濃度、水解時(shí)間以及水解溫度均會(huì)對(duì)果糖與蔗糖的測(cè)定產(chǎn)生影響,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：果糖在酸水解過(guò)程中發(fā)生分解是造成DNS法測(cè)定甜高粱中總糖產(chǎn)生誤差的原因,。采用DNS法測(cè)定含有果糖與蔗糖的原料總糖時(shí)，需要在保證蔗糖完全水解的情況下果糖不被破壞,，否則會(huì)造成測(cè)定的不準(zhǔn)確,。

摘要:采用單細(xì)胞生長(zhǎng)流動(dòng)成像系統(tǒng)，觀測(cè)并探究銅綠假單胞菌單細(xì)胞生長(zhǎng)規(guī)律,，運(yùn)用隨機(jī)建模的方法構(gòu)建單細(xì)胞與群體細(xì)胞之間的關(guān)系,，模擬銅綠假單胞菌群體細(xì)胞的生長(zhǎng)并進(jìn)行驗(yàn)證。同時(shí),，通過(guò)多次模擬實(shí)驗(yàn)來(lái)探究不同初始接菌量對(duì)銅綠假單胞菌細(xì)胞生長(zhǎng)遲滯期的影響,。結(jié)果表明，在25℃和35℃條件下,，模擬曲線基本能夠呈現(xiàn)實(shí)際測(cè)得群體細(xì)胞生長(zhǎng)的趨勢(shì),，模擬方法可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)群體細(xì)胞生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)。同時(shí),，對(duì)初始接菌量為0,、1、2,、4、8,、16和100個(gè)/mL的銅綠假單胞菌生長(zhǎng)進(jìn)行多次模擬表明,，在25℃和35℃下，其生長(zhǎng)遲滯時(shí)間隨初始接菌量的增大分別由12.52h降低為6.33h,，由8.61h降低為4.01h,。通過(guò)單細(xì)胞水平模擬群體細(xì)胞生長(zhǎng)過(guò)程,，能夠更加明顯地體現(xiàn)出細(xì)菌細(xì)胞生長(zhǎng)過(guò)程中的不確定性與變異性，為深入研究細(xì)菌細(xì)胞生長(zhǎng)遲滯現(xiàn)象以及準(zhǔn)確預(yù)測(cè)微生物的生長(zhǎng)提供借鑒,。

摘要:利用VS2010與Matlab混合編程方法設(shè)計(jì)了用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)指標(biāo)檢測(cè)的高光譜成像在線檢測(cè)系統(tǒng)的控制分析軟件,，包括儀器參數(shù)設(shè)置模塊、信號(hào)檢測(cè)與控制模塊和數(shù)據(jù)采集與分析模塊,，完成了圖像采集,、圖像合成、運(yùn)動(dòng)控制,、數(shù)據(jù)提取分析及存儲(chǔ),、顯示功能。該控制分析軟件設(shè)計(jì)提高了高光譜成像技術(shù)應(yīng)用的實(shí)用化,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)指標(biāo)的無(wú)損,、實(shí)時(shí)、快速檢測(cè)分析,。

摘要:針對(duì)豬肉pH值高光譜檢測(cè)模型受品種差異影響存在適用性差的問(wèn)題,，比較了不同算法，提出了一種基于光譜值校正的模型傳遞算法,，以用于品種之間的模型傳遞,。以山黑豬為主品種建立PLS模型，用該模型直接預(yù)測(cè)零號(hào)土豬樣本時(shí),，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)僅為0.415,，預(yù)測(cè)均方根誤差為0.1804，預(yù)測(cè)精度較差,。分別用斜率/截距(S/B)算法,、模型更新算法以及光譜值校正傳遞算法對(duì)山黑豬模型進(jìn)行修正或傳遞并進(jìn)行了比較。采用S/B法時(shí),，山黑豬模型對(duì)零號(hào)土豬的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)仍為0.415,，預(yù)測(cè)均方根誤差由0.1804降至0.1343，下降了25.54%,。采用模型更新算法時(shí),，把14個(gè)零號(hào)土豬樣本添加到山黑豬校正集，修正后的山黑豬模型對(duì)零號(hào)土豬樣本的預(yù)測(cè)性能較優(yōu),，Rp由0.415提高至0.797,，提高9205%，預(yù)測(cè)均方根誤差由0.1804降低為0.1121,，下降了37.86%,。采用光譜-理化值共生距離法結(jié)合DS算法的光譜值校正傳遞算法時(shí)，山黑豬模型對(duì)零號(hào)土豬樣本的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)由0.415提高至0.837，提高了101.69%,，預(yù)測(cè)均方根誤差由0.1804降低至0.0856,，下降了52.55%。結(jié)果表明,，光譜值校正的傳遞算法能夠有效消除品種之間光譜差異,，提高了山黑豬模型的適用性，且傳遞修正效果優(yōu)于S/B算法和模型更新算法,。

摘要:針對(duì)不規(guī)則形狀肉X射線系統(tǒng)成像受肉厚度影響產(chǎn)生灰度偏差的問(wèn)題,，提出一種激光三角法測(cè)量肉的厚度以補(bǔ)償X射線圖像灰度偏差的方法，建立了激光測(cè)量肉厚度模型及一種基于對(duì)稱式結(jié)構(gòu)的激光雙三角法肉厚度測(cè)量系統(tǒng),。通過(guò)標(biāo)定將左右CCD相機(jī)采集的兩幅激光圖像統(tǒng)一到同一個(gè)坐標(biāo)下,，采用基于灰度的圖像拼合法將兩幅肉激光圖像拼合為一個(gè)完整的肉激光圖像。三維掃描試驗(yàn)表明,，肉圖像外部形狀基本對(duì)應(yīng),，灰度變化相似，肉圖像厚度變化與肉厚度輪廓接近,。

摘要:在833～2500nm光譜范圍內(nèi)采集了120個(gè)獼猴桃膨大果和120個(gè)正常果的近紅外漫反射光譜,，采用變量標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)光譜進(jìn)行了預(yù)處理，基于Kennard-Stone方法對(duì)樣本進(jìn)行了劃分,，分別建立了基于全光譜（FS）,、主成分分析法（PCA）提取的11個(gè)主成分和連續(xù)投影算法（SPA）提取的6個(gè)特征波長(zhǎng)的偏最小二乘（PLS）、支持向量機(jī)（SVM）和誤差反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,。結(jié)果說(shuō)明,，所建立的9個(gè)模型對(duì)校正集和測(cè)試集中獼猴桃膨大果和正常果的正確識(shí)別率均分別大于96.7%和93.3%。PCA提取的主成分?jǐn)?shù)和SPA提取的特征波長(zhǎng)數(shù)僅是FS中波長(zhǎng)數(shù)的0.53%和0.29%,，建立的模型更加簡(jiǎn)單,，且識(shí)別效率較高。PLS和SVM模型的識(shí)別率普遍高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,。9種模型中PCA-PLS識(shí)別率最高,，其對(duì)校正集和測(cè)試集中膨大果和正常果的正確識(shí)別率均達(dá)到100%。該研究結(jié)果表明,，近紅外漫反射光譜技術(shù)可作為一種準(zhǔn)確,、高效的方法應(yīng)用于獼猴桃膨大果的無(wú)損識(shí)別中。

摘要:為了提高6種食醋的鑒別正確率,，引入了基于核變換的Fisher判別分析（KFDA）方法,，以及基于矩陣相似性的核參數(shù)確定方法。在選取徑向基函數(shù)（RBF）為核函數(shù),，并提取食醋樣本電子鼻檢測(cè)信號(hào)的積分值和相對(duì)穩(wěn)態(tài)平均值2種特征參量的基礎(chǔ)上,，優(yōu)化確定了對(duì)應(yīng)于2種特征參量的RBF核參數(shù)值，分別為5.7700和5.3878,。對(duì)比分析了Fisher判別分析（FDA）與KFDA的鑒別結(jié)果,，積分值與相對(duì)穩(wěn)態(tài)平均值2種特征參量的鑒別結(jié)果分別由〖JP2〗FDA的93.3%、90.6%提高到KFDA的98.3%,、98.3%,，說(shuō)明合適的KFDA方法可有效提高6種食醋樣品的鑒別結(jié)果。

摘要:針對(duì)農(nóng)田環(huán)境信息采集過(guò)程中監(jiān)測(cè)周期長(zhǎng),、環(huán)境干擾大等特點(diǎn),，設(shè)計(jì)了一種基于混合天線無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)稻田環(huán)境信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采用分簇路由協(xié)議進(jìn)行組網(wǎng),，為不同類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)配置不同類(lèi)型的天線,，并使用轉(zhuǎn)臺(tái)控制匯聚節(jié)點(diǎn)定向天線的方向，以擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性,?；谠撓到y(tǒng)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間稻田組網(wǎng)試驗(yàn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)丟包率和稻田環(huán)境參數(shù)采集準(zhǔn)確性進(jìn)行測(cè)試,，試驗(yàn)結(jié)果表明,，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、測(cè)量準(zhǔn)確,，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平均丟包率為0.44%,，稻田空氣溫度、空氣相對(duì)濕度和土壤含水率的平均相對(duì)誤差分別為0.26%,、0.64%和0.33%,。

摘要:為了選育性狀優(yōu)良的羊進(jìn)入核心種群，將RFID射頻識(shí)別,、ZigBee無(wú)線通信與ARM嵌入式技術(shù)相結(jié)合,，研制了一套羊場(chǎng)養(yǎng)殖信息管理手持終端。手持終端包括基于S3C6410處理器的ARM核心板,、125kHz RFID閱讀器,、基于CC2530芯片的ZigBee無(wú)線通信模塊以及多功能底板。軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中,，構(gòu)建了包含設(shè)備驅(qū)動(dòng)的Linux系統(tǒng)環(huán)境,，利用Qt/Embedded的信號(hào)/槽機(jī)制實(shí)時(shí)接收RFID數(shù)據(jù)，基于OSAL操作系統(tǒng)的ZigBee2007協(xié)議棧實(shí)現(xiàn)ARM與ZigBee網(wǎng)絡(luò)之間的通信,，在Qt中設(shè)計(jì)觸摸屏圖形界面以及串口通信,、通信指令、軟鍵盤(pán),、蜂鳴器,、中文顯示等后臺(tái)程序，具有日常管理、育種管理及疫病管理等模塊功能?，F(xiàn)場(chǎng)測(cè)試結(jié)果表明,，手持終端能夠?qū)崟r(shí)采集、錄入,、存儲(chǔ),、拷貝、查詢養(yǎng)殖信息并通過(guò)ZigBee無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與上位機(jī)通信,，可滿足羊場(chǎng)信息化管理的需要,。

摘要:為實(shí)時(shí)獲取溫室作物生長(zhǎng)形態(tài)參數(shù)，應(yīng)用線激光,，對(duì)作物整體進(jìn)行非接觸式掃描,，通過(guò)CCD攝像機(jī)實(shí)時(shí)拍攝掃描過(guò)程，采用重心法計(jì)算激光光條中心,，獲取作物葉片與莖稈的三維點(diǎn)云信息,，實(shí)現(xiàn)作物形態(tài)三維點(diǎn)云結(jié)構(gòu)重建；提出適用于作物三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征的迭代法,，提取葉片點(diǎn)云子集的中心軸線,，通過(guò)曲線擬合計(jì)算葉片長(zhǎng)度；根據(jù)攝像機(jī)透視原理,，提出針對(duì)細(xì)小莖稈的靜態(tài)定位法計(jì)算莖稈直徑,。試驗(yàn)表明，激光視覺(jué)量測(cè)葉片長(zhǎng)度與莖稈直徑的準(zhǔn)確率分別為95.39%（SE為0.2961, R2=0.916）和94.55%(SE為0.0087,R2=0.915),。

摘要:采用基于激光斜射測(cè)距原理的三維掃描裝置實(shí)時(shí)獲取植株三維圖像,從中提取葉面卷曲統(tǒng)計(jì)指數(shù),、分形維數(shù)和二維傅里葉變換直流分量作為萎蔫指數(shù)來(lái)定量研究植物的萎蔫程度，采用西葫蘆,、葫蘆,、南瓜及秋葵4種植物的嫩葉期體態(tài)變化檢驗(yàn)了3種萎蔫指數(shù)與萎蔫程度的相關(guān)性，結(jié)果表明：3種萎蔫指數(shù)與萎蔫程度均具有較好的相關(guān)性,，相關(guān)系數(shù)都達(dá)到了0.82以上,。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用SPSS軟件建立了3種萎蔫指數(shù)與環(huán)境飽和水氣壓差VPD及光合有效輻射的多元線性回歸統(tǒng)計(jì)模型,。

摘要:研究了使用雙目立體視覺(jué)技術(shù)監(jiān)測(cè)玉米葉片運(yùn)動(dòng)的可行性,，視覺(jué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括一個(gè)能夠垂直升降和水平移動(dòng)的支架，用于支撐雙目相機(jī)連續(xù)監(jiān)測(cè)被試樣品,。采用白色熒光小球作為標(biāo)志物,，簡(jiǎn)化圖像算法的同時(shí)增加了三維坐標(biāo)測(cè)量精度。圖像處理過(guò)程中采用亞像素邊緣檢測(cè)算法,，有效地提高了立體匹配的精度,。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，系統(tǒng)測(cè)量誤差可達(dá)0.0139cm，能夠檢測(cè)葉片微小的位置變化,。

摘要:提出了一種快速,、準(zhǔn)確、自動(dòng)化的基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的玉米果穗三維重建方法,。以一定角度間隔旋轉(zhuǎn)果穗獲取各視角下的圖像,，通過(guò)雙目立體視覺(jué)技術(shù)重建各視角下的玉米果穗表面點(diǎn)云，計(jì)算重投影誤差去除點(diǎn)云中的外點(diǎn),，尋找兩相鄰圖像的對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)，并由匹配點(diǎn)確定果穗表面點(diǎn)云中三維配準(zhǔn)點(diǎn)的集合,，計(jì)算兩相鄰視角下配準(zhǔn)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)矩陣與平移向量,，采用RANSAC方法檢驗(yàn)配準(zhǔn)模型的一致性。依次對(duì)各視角下的點(diǎn)云配準(zhǔn)拼接獲得整個(gè)果穗表面點(diǎn)云,，進(jìn)行冗余點(diǎn)去除,、網(wǎng)格簡(jiǎn)化、紋理貼圖等后處理,，獲得最終果穗三維造型,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：重建模型的體積與實(shí)測(cè)值不存在顯著性差異，所述方法能夠滿足玉米果穗三維重建的需求,。

摘要:針對(duì)長(zhǎng)寬比大的粘連谷粒圖像精確分割問(wèn)題,，提出利用圖像骨架粘連點(diǎn)位姿信息的粘連谷粒圖像分割方法，相比常規(guī)分水嶺算法提高了準(zhǔn)確性和可靠性,。在圖像平滑,、二值化的基礎(chǔ)上提取谷粒的骨架信息，采用SPT算子定位骨架粘連點(diǎn)位姿并進(jìn)行粘連點(diǎn)延展閉合,。針對(duì)不同粘連程度的谷粒圖像,，將本文算法與傳統(tǒng)分水嶺算法進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試，結(jié)果表明本文算法對(duì)于復(fù)雜粘連情況具有較強(qiáng)的適應(yīng)性,。當(dāng)谷粒為長(zhǎng)寬比在1.5以內(nèi)的大豆和玉米時(shí),，本文方法和分水嶺算法效果類(lèi)似。然而,，當(dāng)谷粒長(zhǎng)寬比大于1.5,，分水嶺算法出現(xiàn)大量欠分割和過(guò)分割現(xiàn)象，識(shí)別錯(cuò)誤率達(dá)到75%,，本文算法依然可控制在10%以內(nèi),。

摘要:為了對(duì)基于圖像的玉米果穗穗粒數(shù)進(jìn)行更精確的計(jì)算，給出了一種新的粘連籽粒圖像分割方法,。對(duì)粘連二值圖像進(jìn)行輪廓平滑和歐氏距離變換,，將粘連籽粒的距離變換圖視為地形學(xué)上的地形圖,，以地形圖中的山谷線作為粘連二值圖像的分割線。將歐氏距離變換圖像的邊界像素點(diǎn)視作水源點(diǎn),，根據(jù)山谷形態(tài)兩邊高,、中間低的地形趨勢(shì)設(shè)定水流的行進(jìn)規(guī)則，使得水流在遇到山坡時(shí)自動(dòng)繞行,，但在遇到谷口點(diǎn)時(shí)可沿山谷線流動(dòng),，從而將粘連籽粒分割開(kāi)。該方法對(duì)單個(gè)未粘連籽粒不產(chǎn)生影響,，不必在分割操作前依靠人工設(shè)定閾值進(jìn)行籽粒是否粘連的判斷,，可以作為籽粒是否存在粘連的判斷方法。用該方法對(duì)442個(gè)含不同粘連情況的籽粒連通分量進(jìn)行判斷與分割測(cè)試,，粘連判斷準(zhǔn)確率為99.7%,，粘連籽粒的分割準(zhǔn)確率為94.9%。

摘要:針對(duì)麥田環(huán)境無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）應(yīng)用需求,，開(kāi)展了4種無(wú)線信道路徑損耗建模方法研究及適用性分析,。首先利用WSN節(jié)點(diǎn)進(jìn)行2.4GHz無(wú)線信號(hào)的麥田實(shí)地測(cè)試，得到不同傳播距離上的路徑損耗變化趨勢(shì),；然后分析了自由空間模型,、雙射線模型理論計(jì)算路徑損耗與實(shí)測(cè)路徑損耗差異，同時(shí)提出改進(jìn)的雙折線對(duì)數(shù)距離模型,，并采用單折線和改進(jìn)后的雙折線對(duì)數(shù)距離模型對(duì)實(shí)測(cè)路徑損耗運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行回歸分析建模,。結(jié)果表明：自由空間模型和雙射線模型所計(jì)算路徑損耗與實(shí)測(cè)路徑損耗存在較大差異，無(wú)法直接用于麥田環(huán)境路徑損耗建模,；單折線和改進(jìn)后的雙折線對(duì)數(shù)距離模型的回歸分析擬合度分別為0.879和0.943,，回歸剩余標(biāo)準(zhǔn)差分別為3.242和2.229，均適用于麥田無(wú)線信道路徑損耗建模,，且改進(jìn)后的雙折線對(duì)數(shù)距離模型較單折線對(duì)數(shù)距離模型建模精度更高,。

摘要:為分析單棟塑料溫室內(nèi)的綜合環(huán)境：氣流場(chǎng)、溫度場(chǎng),、濕度場(chǎng),、CO2濃度場(chǎng)，建立了包括溫室內(nèi)外空間,、室內(nèi)作物和土壤層等的溫室環(huán)境幾何模型,。將溫室內(nèi)的濕空氣看作水蒸氣、CO2和干空氣的混合氣體,，在分析溫室中太陽(yáng)輻射,、作物與環(huán)境的質(zhì)熱交換，動(dòng)量及質(zhì)能傳遞過(guò)程的基礎(chǔ)上,，對(duì)單棟塑料溫室內(nèi)的環(huán)境因子進(jìn)行了穩(wěn)態(tài)模擬,。溫室內(nèi)熱輻射傳遞過(guò)程采用蒙特卡羅法模擬方法,；將室內(nèi)作物簡(jiǎn)化為連續(xù)固體換熱模型，采用剪應(yīng)力輸運(yùn)模型（SST）表述溫室內(nèi)的空氣紊流,。結(jié)果顯示：溫室通風(fēng)對(duì)溫度,、濕度和CO2分布的影響很大，溫室內(nèi)部上風(fēng)向溫度低,，濕度小,，同時(shí)CO2濃度也不高；溫室下風(fēng)向作物冠層的環(huán)境未達(dá)到優(yōu)化狀態(tài),；模型的預(yù)測(cè)值低于實(shí)測(cè)值,，但變化規(guī)律相似，溫度,、濕度,、CO2含量的預(yù)測(cè)相對(duì)誤差分別低于8%、6%和7%,。

摘要:以傅里葉描述子（FDs）為形狀邊界的特征識(shí)別時(shí)，邊界點(diǎn)數(shù)量（N）是影響其識(shí)別精度的唯一不確定參數(shù),。為合理選擇該參數(shù),，以圓、橢圓,、稻飛虱前翅邊界為研究對(duì)象,，以復(fù)數(shù)傅里葉描述子（CFD）、橢圓傅里葉描述子（EFD）為邊界特征,，以類(lèi)內(nèi)相似度,、類(lèi)間相似度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)邊界點(diǎn)數(shù)量影響識(shí)別精度的實(shí)質(zhì)進(jìn)行試驗(yàn)分析和驗(yàn)證,。結(jié)果表明,，邊界點(diǎn)數(shù)量是以改變類(lèi)內(nèi)相似度/圓形邊界信息量達(dá)到傅里葉描述子識(shí)別精度的改變，而且,，一次采樣的邊界點(diǎn)數(shù)量N≥64時(shí),，CFD可以用較少的重采樣的邊界點(diǎn)數(shù)量（N≥16）來(lái)描述邊界的整體形狀；一次采樣和重采樣的邊界點(diǎn)數(shù)量對(duì)EFD的識(shí)別精度均有影響,，該描述子需要較多的邊界點(diǎn)數(shù)量（N≥128）來(lái)表達(dá)邊界的細(xì)節(jié)信息,，尤其適用于邊界形狀極其相似的場(chǎng)合。

摘要:提出一種適用于重載的6UPS-3UPS/UPU-R并聯(lián)運(yùn)動(dòng)模擬臺(tái)機(jī)構(gòu),。采用電液混合的驅(qū)動(dòng)方式,，該機(jī)構(gòu)具有平衡負(fù)載重力的特點(diǎn)。對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)分析,，得到了平衡平臺(tái)對(duì)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的作用力和電機(jī)扭矩計(jì)算表達(dá)式,。提出了平衡效率指標(biāo),，并研究了平衡分支相關(guān)參數(shù)對(duì)平衡效率的影響。分析了液壓缸對(duì)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)受力和電動(dòng)缸驅(qū)動(dòng)力的作用,。數(shù)值分析表明,，平衡液壓缸的存在能夠有效降低電機(jī)扭矩，該并聯(lián)運(yùn)動(dòng)模擬臺(tái)機(jī)構(gòu)能夠以較低的制造成本滿足高精度,、重載的應(yīng)用需求,。

摘要:研究了4-UPS-UPU 5自由度空間并聯(lián)機(jī)構(gòu)的彈性動(dòng)力學(xué)優(yōu)化設(shè)計(jì)?；贙ED方法建立了并聯(lián)機(jī)構(gòu)的彈性動(dòng)力學(xué)模型,，以并聯(lián)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中5個(gè)驅(qū)動(dòng)桿的最大變形能和最大動(dòng)應(yīng)力限制條件作為約束方程，將機(jī)構(gòu)的總質(zhì)量函數(shù)和基頻函數(shù)整合成一個(gè)綜合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),，分別采用fmincon函數(shù)和遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),，確定了并聯(lián)機(jī)構(gòu)動(dòng)平臺(tái)質(zhì)量和5個(gè)驅(qū)動(dòng)桿截面積的最佳參數(shù)值，驗(yàn)證了以上優(yōu)化方法和優(yōu)化結(jié)果的正確性與合理性,。

摘要:設(shè)計(jì)平面折展柔順機(jī)構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)之一是設(shè)計(jì)柔性鉸鏈,。提出了一種用于平面折展柔順機(jī)構(gòu)的S形柔性鉸鏈，設(shè)計(jì)了該鉸鏈的結(jié)構(gòu)形式,，并對(duì)其等效剛度進(jìn)行了分析,，推導(dǎo)出該結(jié)構(gòu)形式鉸鏈的彎曲等效剛度和扭轉(zhuǎn)等效剛度計(jì)算公式。通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)例的理論計(jì)算和有限元仿真分析,，驗(yàn)證了計(jì)算公式和仿真模型的正確性,。制作了基于S形柔性鉸鏈的平面折展柔順滑塊機(jī)構(gòu)的實(shí)物模型，仿真分析和測(cè)試結(jié)果表明,，該機(jī)構(gòu)在工作狀態(tài)可具有較大變形,，并且滑塊位移達(dá)到76mm時(shí)仍能保持良好的精度，仿真與測(cè)試結(jié)果基本一致,，誤差僅為0.76%,。

摘要:為避免結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)中的數(shù)值不穩(wěn)定性及考慮制造因素，提出了一種節(jié)點(diǎn)變量的連續(xù)體結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)方法,。在指定的子區(qū)域內(nèi),，采用不依賴網(wǎng)格的映射函數(shù)表示節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)變量與節(jié)點(diǎn)密度變量的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)最小尺寸約束,，以滿足加工工藝要求,。以應(yīng)變能力最小化為目標(biāo)函數(shù)滿足結(jié)構(gòu)剛度要求，以結(jié)構(gòu)體積作為約束,，建立最小尺寸約束下的連續(xù)體結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化模型,，將移動(dòng)近似算法用于拓?fù)鋬?yōu)化問(wèn)題求解。數(shù)值算例結(jié)果表明,，提出的方法應(yīng)用于連續(xù)體拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)中是有效的,，能夠消除數(shù)值不穩(wěn)定性現(xiàn)象獲得清晰的拓?fù)浣Y(jié)果,，結(jié)構(gòu)便于制造加工。

摘要:基于柱塞副能量損失分析,，建立總效率損失的數(shù)學(xué)模型,。基于總效率損失最小原則,，提出最小留缸長(zhǎng)度的數(shù)值計(jì)算方法,。為保證柱塞相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)不會(huì)因摩擦自鎖而卡死，提出柱塞與缸體滑動(dòng)副的強(qiáng)度校核方法,，以驗(yàn)證計(jì)算所得最小留缸長(zhǎng)度的合理性,。或依據(jù)柱塞與缸體滑動(dòng)副強(qiáng)度校核方法,，計(jì)算最小留缸長(zhǎng)度以及對(duì)應(yīng)的柱塞幾何長(zhǎng)度,，在總效率損失最小的原則下，計(jì)算柱塞與缸體滑動(dòng)副的最佳間隙,。實(shí)例分析驗(yàn)證了該計(jì)算方法的正確性,，并為某型工程機(jī)械用柱塞泵計(jì)算最小留缸長(zhǎng)度為35mm或40mm，對(duì)應(yīng)最佳間隙δ為0.012mm或0.0127mm,，理論計(jì)算總效率損失為0.3%,。

摘要:為分析阻流體無(wú)閥壓電泵用半球缺橫向排列的流阻特性及對(duì)泵輸出性能的影響，對(duì)泵腔內(nèi)多個(gè)半球缺橫向排列的流阻作用規(guī)律進(jìn)行了研究,。基于單個(gè)半球缺繞流阻力的研究成果,，在分析橫向排列半球缺的影響因素基礎(chǔ)上,，通過(guò)試驗(yàn)得出了兩個(gè)半球缺橫向排列流阻干擾系數(shù)及繞流阻力系數(shù)的作用規(guī)律；進(jìn)而推導(dǎo)了多個(gè)半球缺橫向流阻干擾系數(shù)及繞流阻力系數(shù)的理論計(jì)算,；通過(guò)對(duì)4個(gè)橫向排列半球缺的流阻及泵流量試驗(yàn),，驗(yàn)證了該理論推導(dǎo)用于分析、預(yù)測(cè)半球缺阻流體無(wú)閥壓電泵流阻特性和理論流量的可行性,。在驅(qū)動(dòng)電壓為120V,、驅(qū)動(dòng)頻率為6Hz時(shí)，得到了44.78mL/min的泵流量,，理論和試驗(yàn)流量的平均偏差為39.34%,。