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摘要:闡述了采摘機(jī)器人的新型擬人夾指機(jī)構(gòu),，分析了夾持的力封閉性,，建立了擾動(dòng)條件下的荔枝母枝夾持模型，導(dǎo)出了一種夾持力計(jì)算方法；用壓力機(jī)對(duì)結(jié)果母枝進(jìn)行了夾持試驗(yàn),，建立了夾持力,、母枝直徑等與抓舉重力間的關(guān)系,，給出了定量描述,；用機(jī)器人在野外環(huán)境下進(jìn)行動(dòng)態(tài)采摘試驗(yàn)，驗(yàn)證了夾指的可靠性,。結(jié)果表明：所設(shè)計(jì)夾指結(jié)構(gòu)能適合不同直徑母枝的穩(wěn)定夾持,，對(duì)母枝損傷小,；所建立的回歸方程有效,，夾指在外力擾動(dòng)情況下可以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定夾持；野外環(huán)境下使用15N夾持力采摘荔枝果串,，夾持成功率為100%,。

摘要:對(duì)不同人工光源輔助下采集到的夜視蘋(píng)果圖像，通過(guò)噪聲分析,，判定蘋(píng)果夜視圖像的噪聲以高斯噪聲為主,，并混有部分椒鹽噪聲。針對(duì)高斯噪聲去除難題,，將小波變換（Wavelet transform, WT）與獨(dú)立成分分析（Independent component analysis, ICA）理論引入夜視圖像的處理系統(tǒng)，為了最大程度地降低噪聲污染,，提出WT-ICA融合降噪方法,。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明融合降噪效果較為理想,。為了更好地評(píng)價(jià)夜視圖像的降噪效果,，以自然光下的圖像為參照基準(zhǔn)，提出相對(duì)峰值信噪比（Relative peak signaltonoise ratio,，RPSNR）的概念,。對(duì)所采集到的不同的夜視圖像進(jìn)行多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明,，從視覺(jué)上看WT-ICA降噪方法得到的低噪圖像噪點(diǎn)明顯減少,；從RPSNR看，WT-ICA得到的低噪圖像,，分別比原始圖像,、小波軟閾值降噪、ICA降噪方法平均提高29.94%,、8.09%,、7.54%；白熾燈下的圖像處理后的RPSNR最高,，適合作為人工光源,。WT-ICA融合降噪方法通過(guò)連續(xù)處理,，排除夜視圖像的噪聲干擾，得到的低噪圖像更利于進(jìn)一步識(shí)別,，從而為實(shí)現(xiàn)蘋(píng)果采摘機(jī)器人的全天候作業(yè)打下基礎(chǔ),。

摘要:針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃蟻群算法收斂速度慢和人工勢(shì)場(chǎng)法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，提出一種以柵格地圖為環(huán)境模型,，在蟻群算法搜索過(guò)程中加入針對(duì)具體問(wèn)題的人工勢(shì)場(chǎng)局部搜索尋優(yōu)算法,，將人工勢(shì)場(chǎng)法中力因素轉(zhuǎn)換為局部擴(kuò)散信息素，使蟻群傾向于具有高適應(yīng)值的子空間搜索,，減少了蟻群算法在盲目搜索路徑過(guò)程中產(chǎn)生的局部交叉路徑及螞蟻“迷失”數(shù)量,，提高了蟻群對(duì)障礙物的預(yù)避障能力。對(duì)不同參數(shù)組合下2種算法及其它改進(jìn)算法仿真結(jié)果做了比較,，驗(yàn)證了基于勢(shì)場(chǎng)蟻群算法的全局路徑規(guī)劃能夠加快尋優(yōu)過(guò)程且具有較強(qiáng)的搜索能力,，收斂速度提高近1倍。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)寬幅施藥機(jī)械噴幅的精確拼接,，提出一種機(jī)器視覺(jué)輔助GPS導(dǎo)航方法,。該方法首先對(duì)施藥機(jī)械幅邊噴灑泡沫劑并進(jìn)行泡沫劑識(shí)別，識(shí)別過(guò)程中為了有效分割目標(biāo)與背景,，選定藍(lán)色泡沫劑作為試驗(yàn)對(duì)象,，提出使用超藍(lán)色灰度化方案，并經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)濾波,、行定位點(diǎn)的選取,、Otsu分割提取泡沫劑信息，使用迭代的最小二乘法檢測(cè)泡沫劑中心線的信息,；然后給出了二維圖形航向偏角和偏距的定義,，并根據(jù)識(shí)別的泡沫劑信息進(jìn)行航向偏角和偏差信息的提取，從而指導(dǎo)施藥機(jī)械的行進(jìn)方向,。試驗(yàn)表明,，所提方法可以較為準(zhǔn)確地進(jìn)行泡沫劑識(shí)別，根據(jù)泡沫劑信息識(shí)別得到的偏角計(jì)算值和實(shí)際測(cè)量值平均誤差為1.58°,，最大誤差為2.5°,，偏距計(jì)算值和實(shí)際測(cè)量值平均誤差為5.4cm，最大誤差為8.4cm,，檢測(cè)精度能夠滿足實(shí)際需求,。

摘要:針對(duì)自然生境環(huán)境下高原鼠兔平滑運(yùn)動(dòng)和突變運(yùn)動(dòng)共存時(shí)，基于平滑性運(yùn)動(dòng)假設(shè)的跟蹤方法穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性低的問(wèn)題,，提出了一種運(yùn)動(dòng)信息引導(dǎo)的高原鼠兔跟蹤方法,。通過(guò)提取鼠兔相鄰幀的運(yùn)動(dòng)信息，利用運(yùn)動(dòng)信息來(lái)判斷鼠兔的運(yùn)動(dòng)模式,，從而采取相應(yīng)的采樣跟蹤策略,。當(dāng)運(yùn)動(dòng)模式判定為平滑運(yùn)動(dòng)時(shí),，采用馬爾可夫鏈蒙特卡羅采樣跟蹤方法；當(dāng)運(yùn)動(dòng)模式判定為突變運(yùn)動(dòng)時(shí),，采用Wang-Landau蒙特卡羅采樣跟蹤方法,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于運(yùn)動(dòng)信息引導(dǎo)的目標(biāo)跟蹤方法的成功率達(dá)到95.49%，而Wang-Landau蒙特卡羅方法的成功率為93.68%,；所提方法的中心點(diǎn)誤差均值和方差為13.46和67.89,，分別是Wang-Landau蒙特卡羅方法的84.18%和40.67%，減小了15.82%和59.33%,。

摘要:針對(duì)在馬鈴薯組培苗繁育過(guò)程中存在的人工作業(yè)效率低和污染嚴(yán)重等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種基于整瓶移植的馬鈴薯組培苗剪切機(jī)構(gòu)，用于將取苗機(jī)構(gòu)取出的整瓶馬鈴薯組培苗聚攏,、剪切并導(dǎo)入分散于子培養(yǎng)瓶中,，進(jìn)入下一代快繁培養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)馬鈴薯組培苗攏苗,、切苗過(guò)程的低污染,、高效率和高質(zhì)量的機(jī)械化作業(yè)。通過(guò)分析計(jì)算確定了攏苗爪片,、切刀和集苗漏斗的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù),。分別以攏苗角速度和切苗角速度為試驗(yàn)因素進(jìn)行了攏苗效果和切苗效果的單因素試驗(yàn)，確定了最佳的攏苗角速度為3.16rad/s,，切苗角速度為10.26rad/s,。在該工作參數(shù)下，對(duì)設(shè)計(jì)的組培苗剪切機(jī)構(gòu)進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明：攏苗合格率99.13%,、攏苗損傷率0.79%,、切苗成功率100%,、切苗損失率1.37%、集苗成功率97.53%,，完成一瓶馬鈴薯組培苗剪切所需的時(shí)間為48.67s,，各項(xiàng)試驗(yàn)指標(biāo)均達(dá)到設(shè)計(jì)要求。

摘要:為滿足玉米定向精播對(duì)種子外形和品質(zhì)的要求,，設(shè)計(jì)了一種玉米種子精選裝置,，并研究了玉米種粒動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法。經(jīng)過(guò)脫粒并篩除雜質(zhì)的種粒投入玉米種子精選裝置,，分兩列兩層傳輸,，完成玉米種粒的動(dòng)態(tài)檢測(cè)。通過(guò)計(jì)算種子胚根尖端的方向,，排除了種粒的重復(fù)檢測(cè)現(xiàn)象,；以人工選取的100粒標(biāo)準(zhǔn)種粒外形參數(shù)為基礎(chǔ)建立合格種粒特征參數(shù)庫(kù),，實(shí)現(xiàn)對(duì)種粒外形的檢測(cè)；依據(jù)合格種粒和重度霉變種粒表皮亮度差異較大的特點(diǎn),，基于圖像飽和度分量對(duì)重度霉變種粒加以檢測(cè),；依據(jù)輕度霉變種粒表皮呈現(xiàn)塊斑的特點(diǎn)，利用種粒的R,、G,、B顏色平均值檢測(cè)輕度黑色霉變；以種粒黃色區(qū)域補(bǔ)洞后對(duì)應(yīng)原種粒（B-R）的值,，判斷種粒的輕度白色霉變和輕度破損,；對(duì)于外形和霉變檢測(cè)合格的種粒，通過(guò)分析種粒區(qū)域中白色區(qū)域的大小,，進(jìn)行玉米種粒胚芽朝向的判斷,，為后續(xù)種粒定向包裝和定向播種提供了依據(jù)。對(duì)280粒各品種玉米種子進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),，每粒種子的平均檢測(cè)時(shí)間約為14ms,，重復(fù)種粒判斷準(zhǔn)確率為95%，種粒合格性檢測(cè)準(zhǔn)確率為96.1%,，胚芽朝向判斷準(zhǔn)確率為97.1%,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種脫絨棉種雙側(cè)雙CCD(Charge coupled device)色選檢測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)該檢測(cè)系統(tǒng)的光學(xué)子系統(tǒng),、圖像采集子系統(tǒng)和處理子系統(tǒng)等的分析與設(shè)計(jì),，結(jié)合仿真分析和測(cè)試試驗(yàn)，驗(yàn)證了系統(tǒng)效果,。其中,，圖像采集子系統(tǒng)采用彩色線陣CCD對(duì)脫絨棉種進(jìn)行成熟度信息采集、黑白線陣CCD對(duì)棉種進(jìn)行完整度信息采集,；圖像處理和分析用于提取關(guān)鍵特征信息做棉種類(lèi)型的判別分析,。試驗(yàn)結(jié)果表明，檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的光學(xué)子系統(tǒng)模塊能夠得到特征清晰的圖像,，處理子系統(tǒng)能滿足雙圖像采集子系統(tǒng)CCD正常采集物料特征信息,，系統(tǒng)能夠保證分選的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性要求。

摘要:為提高株間鋤草機(jī)器人機(jī)器視覺(jué)刀苗信息獲取精度,，提出采用里程信息和視覺(jué)信息融合的刀苗距優(yōu)化方法,，設(shè)計(jì)了基于C8051F020單片機(jī)的刀苗距優(yōu)化系統(tǒng)，分析了優(yōu)化系統(tǒng)構(gòu)成,，為提高里程精度和系統(tǒng)抗振動(dòng)干擾能力,，設(shè)計(jì)了精準(zhǔn)里程采集邏輯電路對(duì)測(cè)速脈沖進(jìn)行倍頻、辨向及邏輯處理。根據(jù)里程信息與視覺(jué)信息相對(duì)誤差的分布規(guī)律提出了雙閾值權(quán)重判斷算法對(duì)刀苗距進(jìn)行優(yōu)化,，并給出了軟件實(shí)現(xiàn)流程,。刀苗距優(yōu)化試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)可有效過(guò)濾機(jī)器視覺(jué)出現(xiàn)的錯(cuò)誤和不穩(wěn)定信息，靜態(tài)測(cè)試刀苗距誤差達(dá)6.7mm,，誤差減小10.3%,。模擬鋤草試驗(yàn)表明，在動(dòng)態(tài)下該系統(tǒng)可降低鋤刀多轉(zhuǎn)可能性,，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性,。

摘要:為滿足精密播種作業(yè)要求，采用夾持充種,、振動(dòng)清種及柔性導(dǎo)種等方式,，對(duì)指夾式精量玉米排種器進(jìn)行了改進(jìn)設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)其工作原理的分析,，對(duì)關(guān)鍵部件取種指夾,、振動(dòng)區(qū)及零速導(dǎo)種帶的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。為提高排種器作業(yè)性能,，得出其最佳工作參數(shù),，以工作轉(zhuǎn)速和彈簧絲徑為試驗(yàn)因素，粒距合格指數(shù),、重播指數(shù)和漏播指數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn),，運(yùn)用Design-Expert 6.0.10軟件進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理，建立因素與指標(biāo)之間數(shù)學(xué)模型以進(jìn)一步優(yōu)化,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，彈簧絲徑為0.77mm，排種器轉(zhuǎn)速小于19.2r/min時(shí),，合格指數(shù)為86.90%,，重播指數(shù)為9.62%，漏播指數(shù)為3.51%,，合格指數(shù)比改進(jìn)前提高13.5%,，破損率為0.4%。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行排種適應(yīng)性試驗(yàn),，結(jié)果表明指夾式精量玉米排種器對(duì)大扁馬齒型籽粒具有良好的適應(yīng)性,，滿足精密播種農(nóng)藝要求,。

摘要:為提高油菜離心式精量直播機(jī)排種器田間作業(yè)的適應(yīng)性,，特別針對(duì)機(jī)組作業(yè)時(shí)存在傾斜、顛簸等工況,，設(shè)計(jì)了一種多階分-合分流裝置,。以枝狀閥式分流裝置為研究對(duì)象，分析了影響種子分流效果的影響要素，運(yùn)用離散元仿真軟件EDEM對(duì)分流裝置結(jié)構(gòu)形式開(kāi)展了正交旋轉(zhuǎn)試驗(yàn),，建立了集排器各行排量一致性的四元二次回歸模型,；利用3D打印技術(shù)加工成型枝狀閥式分流裝置，并與1階分流裝置進(jìn)行傾斜對(duì)比試驗(yàn),。結(jié)果表明：枝狀閥式分流裝置1階分流單元分枝長(zhǎng)度為59.95mm,、2階分流單元上部長(zhǎng)度為66.11mm、分流角度為89.74°,、管徑為7.12mm時(shí),，其排種性能最優(yōu)；在0°～25°傾角范圍內(nèi),，枝狀閥式分流裝置的各行排量一致性系數(shù)不大于5.71%,，優(yōu)于1階分流裝置，且可適應(yīng)中高速（9km/h）播種作業(yè),，滿足油菜種植農(nóng)藝要求,。

摘要:為了進(jìn)一步優(yōu)化栽植嘴的軌跡,、姿態(tài)及其挖出的穴口形狀,，提高缽苗移栽的立苗率，提出了基于兩級(jí)非圓齒輪行星輪系傳動(dòng)的栽植機(jī)構(gòu)組合設(shè)計(jì)思路,，運(yùn)用變性橢圓-共軛非圓齒輪,、變性偏心圓-共軛非圓齒輪,、變性巴斯噶蝸線非圓齒輪、變性傅里葉非圓齒輪和變性正弦非圓齒輪5類(lèi)非圓齒輪副,，組合設(shè)計(jì)了25種不同的栽植機(jī)構(gòu),。建立了基于非圓齒輪行星輪系傳動(dòng)的栽植機(jī)構(gòu)通用數(shù)學(xué)模型，并將通用數(shù)學(xué)模型代入旋轉(zhuǎn)式缽苗栽植機(jī)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化模型,，根據(jù)給定的栽植農(nóng)藝條件,，優(yōu)化得到了滿足理想栽植要求的栽植機(jī)構(gòu)類(lèi)型及其對(duì)應(yīng)的機(jī)構(gòu)參數(shù)。選取其中的偏心-橢圓齒輪行星輪系栽植機(jī)構(gòu)與變性橢圓齒輪行星輪系栽植機(jī)構(gòu)進(jìn)行對(duì)比分析,，結(jié)果表明運(yùn)用多種非圓齒輪副進(jìn)行組合設(shè)計(jì)的栽植機(jī)構(gòu)具有優(yōu)越性,。根據(jù)優(yōu)化得到的栽植機(jī)構(gòu)類(lèi)型及其對(duì)應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和樣機(jī)研制，并進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)高速攝像試驗(yàn)和模擬田間栽植試驗(yàn),。由高速攝像試驗(yàn)得到的軌跡,、姿態(tài)、速度等指標(biāo)和理論計(jì)算的對(duì)比分析,，驗(yàn)證了通用數(shù)學(xué)模型的正確性,；由模擬田間栽植試驗(yàn)可得本栽植機(jī)構(gòu)立苗率較高，約為95%,。

摘要:針對(duì)根系較發(fā)達(dá)作物和易板結(jié)土壤工況下的株間鋤草,，設(shè)計(jì)了行星刷式株間鋤草機(jī)械手。研究了鋤草機(jī)械手避苗鋤草的工作原理，建立了運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，研究了刷盤(pán)上點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度曲線隨行星輪系傳動(dòng)比變化的規(guī)律,。將覆蓋率、入侵率及保護(hù)區(qū)范圍作為鋤草效果的評(píng)價(jià)指標(biāo),，通過(guò)設(shè)計(jì)鋤草機(jī)械手的結(jié)構(gòu)參數(shù),，對(duì)鋤草刷盤(pán)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行仿真，分析刀桿偏心距,、鋤草刷盤(pán)直徑及裝置相對(duì)作物行橫向偏移對(duì)覆蓋率和入侵率的影響,。仿真結(jié)果表明刀桿偏心距80mm、橫向偏移20mm以及鋤草刷盤(pán)直徑60~180mm為最優(yōu)參數(shù),，可獲得直徑30~140mm的保護(hù)區(qū)及80%以上的株間覆蓋率,。對(duì)優(yōu)化后的機(jī)械手進(jìn)行大田鋤草試驗(yàn)，選用傳動(dòng)比為3的行星輪系,，平均鋤草率可達(dá)89.3%,，平均傷苗率為3.5%，滿足鋤草要求,。

摘要:圓形噴灌機(jī)水肥一體化作業(yè)時(shí)對(duì)噴灑肥液均勻性有較高要求,，需要采用比例施肥裝置，確保注入噴灌機(jī)的肥液流量保持恒定,。為此設(shè)計(jì)了基于柱塞式注肥泵的泵注式施肥裝置,，并以注射噴嘴的孔口直徑、安裝位置以及注肥泵的電源頻率為變量,，進(jìn)行了圓形噴灌機(jī)應(yīng)用泵注式施肥裝置的噴灌施肥均勻性試驗(yàn),。結(jié)果表明，圓形噴灌機(jī)停止?fàn)顟B(tài)下,，注肥泵電源頻率50Hz運(yùn)行時(shí),，3種注射噴嘴孔口直徑和3種安裝位置的組合工況下噴灌施肥的均勻系數(shù)CU為99.00%～99.65%，變異系數(shù)CV為0.46%～1.37%,，其中當(dāng)注射噴嘴孔口直徑為2.5mm,、安裝在進(jìn)水管水平段位置的工況時(shí)獲得的噴灌施肥均勻性最佳。圓形噴灌機(jī)行走狀態(tài)下,，測(cè)得單列雨量筒噴灌施肥均勻系數(shù)C*UH為88.77%～90.66%,，表明圓形噴灌機(jī)采用泵注式施肥裝置能夠獲得較高的噴灌施肥均勻性。此外,，通過(guò)對(duì)比注肥泵電源頻率在50Hz和46Hz時(shí)的噴灌施肥均勻性,，發(fā)現(xiàn)噴頭噴灑肥液的電導(dǎo)率總平均值與電源頻率之間具有顯著的正相關(guān)性，表明改變注肥泵的電源頻率是圓形噴灌機(jī)實(shí)現(xiàn)高均勻度變量噴灌施肥的一種有效途徑,。

摘要:為了解射流混藥器在變工況條件下的流場(chǎng)特性,，采用CFD數(shù)值分析和試驗(yàn)方法對(duì)其射流流場(chǎng)進(jìn)行了分析。研究結(jié)果顯示數(shù)值模型可以較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)混藥比隨出口靜壓的變化,，混藥比隨出口靜壓的增大而線性降低,。通過(guò)分析變工況條件下的裝置內(nèi)流場(chǎng)可知，沿路徑ade方向的靜壓最低點(diǎn)位于靠近點(diǎn)d前端的混藥室流域,，流體靜壓在噴嘴內(nèi)部迅速降低,，在混藥管內(nèi)則呈上升趨勢(shì)。在噴嘴射流影響下,，靠近射流核心區(qū)的路徑cd段出現(xiàn)了局部旋渦,。根據(jù)無(wú)量綱性能曲線分析結(jié)果可知，混藥裝置的壓力比與混藥比之間呈線性遞減的關(guān)系,，數(shù)值分析結(jié)果顯示壓力比預(yù)測(cè)誤差最大值為6%,，當(dāng)擴(kuò)散管出口靜壓大于0.45MPa時(shí)，裝置內(nèi)出現(xiàn)藥液回流現(xiàn)象,，并失去在線混合的功能,。

摘要:針對(duì)目前我國(guó)水稻秸稈還田機(jī)械普遍存在的耕作深度淺、秸稈還田深度不滿足農(nóng)藝要求,、旋耕部件纏草嚴(yán)重等問(wèn)題,，運(yùn)用旋耕理論和數(shù)值計(jì)算分析方法設(shè)計(jì)了水稻秸稈深埋整稈還田裝置。根據(jù)實(shí)際情況對(duì)土壤顆粒進(jìn)行假設(shè),，運(yùn)用離散元法建立土壤顆粒力學(xué)模型,，應(yīng)用EDEM軟件進(jìn)行整稈還田仿真虛擬試驗(yàn)，仿真結(jié)果表明,，耕深在20cm時(shí),，土壤表層覆蓋率為93.87%。通過(guò)土槽臺(tái)架試驗(yàn)得到：在作業(yè)速度為1.25km/h,、刀輥轉(zhuǎn)速為237r/min時(shí),，耕深可達(dá)到22cm，地表以下15~20cm翻埋的秸稈占秸稈總量的80%,，秸稈還田率為91.63%,，同時(shí)刀輥軸不纏草。試驗(yàn)結(jié)果表明,秸稈還田深度達(dá)到水整地環(huán)節(jié)的要求,，秸稈還田率較高,。通過(guò)虛擬仿真和臺(tái)架試驗(yàn)相互驗(yàn)證，證明新型整稈還田裝置一次作業(yè)可實(shí)現(xiàn)切土,、碎土,、埋草、壓草及覆土的功能,，滿足農(nóng)藝要求,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有板栗剝苞機(jī)在七八成熟板栗剝苞時(shí)存在脫盡率低,、損傷率高而只能手工剝苞、效率低下的現(xiàn)狀,，設(shè)計(jì)了一種基于柔性揉搓原理剝苞和往復(fù)運(yùn)動(dòng)篩分的板栗剝苞機(jī),。詳細(xì)闡述了剝苞機(jī)的柔性揉搓關(guān)鍵部件、雙層往復(fù)篩分部件以及傳動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì),。設(shè)計(jì)的揉搓橡膠板和揉搓臂的長(zhǎng)度可調(diào),，對(duì)不同大小的板栗刺球剝苞適應(yīng)性好。通過(guò)樣機(jī)試驗(yàn),，證明了該機(jī)對(duì)七,、八成熟板栗剝苞的適應(yīng)性，其脫凈率大于96%,，分離清潔度大于98%,，損傷率小于4%。

摘要:為減少玉米籽粒收獲機(jī)作業(yè)時(shí)籽粒清選損失率,，利用EDEM建立了玉米脫出物各成分顆粒模型,，采用CFD-DEM耦合的方法對(duì)玉米脫出物在貫流式風(fēng)篩清選裝置中的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了數(shù)值模擬。仿真結(jié)果表明,，透篩雜質(zhì)為玉米芯且集中在清選裝置后部,；隨著清選裝置入口氣體速度的提高清選裝置清選獲得的籽粒清潔率提高，但玉米籽粒清選損失率增加,，仿真結(jié)果與臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果基本一致,。在玉米脫出物喂入量3kg/s條件下，研究確定清選裝置入口氣體速度低于11.72m/s,，清選裝置清選損失率小于2%,，符合玉米籽粒聯(lián)合收獲機(jī)正常作業(yè)性能要求。

摘要:打結(jié)鉗嘴是打結(jié)器承載的關(guān)鍵部件,，為研究其在秸稈捆扎打結(jié)過(guò)程中的載荷情況,，利用華德9YFQ-1.5系列壓捆機(jī)開(kāi)展了秸稈捆扎試驗(yàn)，由張力傳感器,、高速攝影機(jī)以及同步控制裝置組成的試驗(yàn)方案,，成功獲取了秸稈捆扎過(guò)程中捆繩張力數(shù)據(jù)和捆繩對(duì)打結(jié)鉗嘴的作用部位；研究構(gòu)建了捆繩張力與打結(jié)鉗嘴載荷的轉(zhuǎn)換模型,，結(jié)果顯示捆繩對(duì)上顎的載荷較大,，達(dá)到了314.89N；通過(guò)上述所獲得的捆繩對(duì)打結(jié)鉗嘴載荷大小和作用位置,，利用ANSYS對(duì)上顎進(jìn)行相關(guān)有限元分析,，得到上顎在捆繩張力最大時(shí)刻的應(yīng)力載荷圖，發(fā)現(xiàn)上顎安裝滾子軸處和上顎拐角處均有較大的承載特性,，其應(yīng)力載荷分別為755.52MPa和410.29MPa,。打結(jié)鉗嘴實(shí)際工作過(guò)程中斷裂位置驗(yàn)證了載荷分析的準(zhǔn)確性,，為優(yōu)化打結(jié)鉗嘴提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

摘要:通過(guò)對(duì)打結(jié)器夾繩-繞扣-鉗咬動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)學(xué)建模,，解析描述了捆繩夾持,、繞扣成環(huán)和準(zhǔn)確鉗咬的動(dòng)作時(shí)序關(guān)系和位置關(guān)系，分析了打結(jié)嘴和夾繩盤(pán)動(dòng)作時(shí)序差φ和打結(jié)嘴軸線與主軸軸線夾角α取不同值時(shí)對(duì)夾繩,、繞扣和鉗咬動(dòng)作的影響,，并對(duì)夾繩運(yùn)動(dòng)的放繩作用進(jìn)行分析,，建立了捆繩鉗咬前牢固夾持的受力條件和捆繩鉗咬后允許捆繩沿夾繩盤(pán)軸向滑移而不被拉斷的受力條件,。結(jié)果表明當(dāng)α與φ分別為90°與24°時(shí)，捆繩可以被穩(wěn)定夾持,、成功繞扣和準(zhǔn)確鉗咬,，物理樣機(jī)的動(dòng)作試驗(yàn)驗(yàn)證了理論建模的正確性。不捆扎物料的打結(jié)器成結(jié)率為100%,，捆扎小麥秸稈的成結(jié)率達(dá)到99.25%,，表明打結(jié)器動(dòng)作參數(shù)匹配合理。

摘要:雨滴形狀,、直徑,、降落速度等是表征雨滴特性的重要物理量。為了獲取雨滴物理特性參數(shù),，基于粒子成像的瞬態(tài)測(cè)量可視化技術(shù),，研制了降雨環(huán)境下拍攝雨滴影像的光路系統(tǒng)和成像系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)了雨滴影像的識(shí)別,、提取,、量測(cè)等軟件系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了一種基于面陣電荷耦合元件的自然降雨成像測(cè)量系統(tǒng),。鋼珠灑落實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該技術(shù)觀測(cè)誤差小,。外場(chǎng)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)本次降雨主要以中等粒子為主，雨滴直徑和降落速度均值分別為2.00mm和3.52m/s,。 雨滴降落速度可由雨滴直徑的線性回歸方程表達(dá),，且該方程的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和精度較高?？梢?jiàn),，該測(cè)量技術(shù)可以準(zhǔn)確地獲取雨滴物理特性參數(shù)，為降雨特征和土壤侵蝕研究開(kāi)辟了新途徑,。

摘要:為解決高鹽堿土壤與高有機(jī)土壤水分實(shí)時(shí)檢測(cè)難題,，研究了一種基于相位檢測(cè)的時(shí)域傳輸（TDT）型土壤水分檢測(cè)方法，并對(duì)傳感器的探頭結(jié)構(gòu),、測(cè)量頻率進(jìn)行了分析,。通過(guò)試驗(yàn)分析可知：當(dāng)探針直徑為2mm,、兩針間距為10mm、針長(zhǎng)120mm,、測(cè)量頻率為100MHz時(shí),，在砂壤土、粘壤土,、鹽堿土,、高有機(jī)土中的測(cè)量誤差分別為±0.87%、±0.95%,、±2.20%,、±1.94%，動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間約為4ms左右,，測(cè)量性能較好,，滿足實(shí)際測(cè)量需要。通過(guò)與國(guó)外設(shè)備TRIME（TDR）及國(guó)產(chǎn)設(shè)備BD-Ⅲ型土壤水分傳感器的對(duì)比研究,，得出測(cè)量頻率100MHz時(shí)的TDT型土壤水分傳感器能夠滿足高鹽堿土壤,、高有機(jī)土壤水分實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求，具有良好的動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)定性,，且技術(shù)難度較小,、成本低，有著很好的研究和應(yīng)用前景,。

摘要:利用三維白光干涉形貌儀對(duì)滴灌系統(tǒng)中光滑毛管管壁,、未使用過(guò)的毛管管壁、附生生物膜的毛管管壁3種壁面進(jìn)行表面形貌測(cè)試,，在此基礎(chǔ)上借助相位多普勒粒子分析儀研究了3種壁面條件下,，3種粒徑顆粒與壁面碰撞規(guī)律。結(jié)果表明：生物膜管壁的比表面積（212%）顯著高于毛管管壁（4.37%）及光滑管壁（0.196%）,；細(xì)顆粒（粒徑為10μm）與光滑管壁碰撞的平均速度低于生物膜管壁,，且表現(xiàn)出光滑管壁、毛管管壁,、生物膜管壁速度概率分布逐漸變寬的趨勢(shì),，而中（粒徑為50μm）、粗（粒徑為100μm）兩種顆粒物平均速度接近于零,，概率密度分布未出現(xiàn)明顯變寬趨勢(shì),，說(shuō)明附生生物膜對(duì)粒徑高于50μm的顆粒物運(yùn)移影響不顯著。

摘要:采用粒子跟蹤測(cè)速（PTV）技術(shù),，通過(guò)觀測(cè)動(dòng)態(tài)水壓及恒定水壓下迷宮流道內(nèi)示蹤粒子的運(yùn)動(dòng)規(guī)律,，分析動(dòng)態(tài)水壓下迷宮流道內(nèi)水流的運(yùn)動(dòng)特性，揭示動(dòng)態(tài)水壓滴灌抗堵機(jī)理,。結(jié)果表明：相對(duì)于恒定水壓,，動(dòng)態(tài)水壓下流道內(nèi)流量未出現(xiàn)明顯下降,，動(dòng)態(tài)水壓對(duì)滴灌系統(tǒng)的供水能力影響較小,；動(dòng)態(tài)水壓下流道主流區(qū)水流流速始終保持大幅度上下波動(dòng),，水流紊動(dòng)更加強(qiáng)烈，大量粒子可以快速經(jīng)主流區(qū)通過(guò)流道,，粒子在流道內(nèi)停留時(shí)間大大縮短,；滯止區(qū)水流流速仍較低，但紊動(dòng)強(qiáng)烈,，進(jìn)入滯止區(qū)的粒子隨水流不斷運(yùn)動(dòng),，不易發(fā)生沉積，部分粒子在水流紊動(dòng)作用下能夠迅速重返主流區(qū),，并最終通過(guò)流道,，粒子在流道內(nèi)沉積的概率明顯降低,。采用動(dòng)態(tài)水壓可以有效提高流道抗堵能力,。

摘要:集沙儀是觀測(cè)風(fēng)沙流結(jié)構(gòu)和研究風(fēng)沙移動(dòng)規(guī)律的必備儀器。針對(duì)強(qiáng)風(fēng)環(huán)境下集沙儀內(nèi)部風(fēng)沙的有效分離問(wèn)題,，提出了分流氣體對(duì)沖法,，設(shè)計(jì)了分流對(duì)沖式集沙儀，闡述了分流氣體對(duì)沖法的設(shè)計(jì)原理和分流對(duì)沖式集沙儀的參數(shù)分析理論,，并在利用Fluent軟件對(duì)其風(fēng)沙分離器進(jìn)行數(shù)值模擬的基礎(chǔ)上進(jìn)行了風(fēng)洞試驗(yàn)驗(yàn)證和性能分析,。結(jié)果表明，采用該方法的分流對(duì)沖式集沙儀具備了較高的降速性能和抗強(qiáng)風(fēng)性能,，排氣口風(fēng)速降幅達(dá)88.44%,，排沙口風(fēng)速降幅達(dá)90%，保證了集沙儀內(nèi)部風(fēng)沙的有效分離,，平均集沙效率達(dá)90.15%,，等動(dòng)力性達(dá)93.27%，符合集沙儀設(shè)計(jì)的基本原則,，制作成本低,，能較好地滿足風(fēng)洞試驗(yàn)和風(fēng)蝕觀測(cè)要求。

摘要:撓力河作為三江平原最大的流域,，其徑流變化過(guò)程對(duì)三江平原的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,、生態(tài)環(huán)境變化起著至關(guān)重要的作用。為獲取該流域的徑流量變化特征,，首先采用線性趨勢(shì)分析法和Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法對(duì)流域4個(gè)代表性水文站徑流序列進(jìn)行趨勢(shì)分析,，然后采用滑動(dòng)移除近似熵法（MC-ApEn法）和Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法分別對(duì)徑流進(jìn)行突變檢驗(yàn)，并對(duì)徑流發(fā)生變化的原因進(jìn)行了探討,。結(jié)果表明：撓力河流域上,、中,、下游徑流量分布不均勻，且同一水文站徑流年際變化較大,，不利于撓力河流域水資源的開(kāi)發(fā)利用,；撓力河流域近50a來(lái)徑流量呈明顯的減少趨勢(shì)，其中寶清站,、保安站,、菜咀子站徑流下降趨勢(shì)明顯；撓力河徑流量在1966年發(fā)生突變,，突變后徑流呈明顯的減少趨勢(shì),，發(fā)生突變的主要原因是降雨量減少、農(nóng)業(yè)開(kāi)墾的擴(kuò)張以及水利工程建設(shè)的日益增多,；滑動(dòng)移除〖JP3〗近似熵法在進(jìn)行徑流突變分析的過(guò)程中,，表現(xiàn)出精確度高、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn),，是一種適于徑流序列突變檢測(cè)的方法,。

摘要:河南省是我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)，研究河南省主糧作物的灌溉需水變化規(guī)律可為水分高效管理和節(jié)水增糧提供實(shí)踐參考,?；诤幽鲜?8個(gè)氣象站點(diǎn)1958—2013年逐日氣象觀測(cè)資料，根據(jù)FAO推薦的Penman-Monteith公式計(jì)算參考作物蒸發(fā)蒸騰量及冬小麥和夏玉米各生育期需水量,，利用時(shí)間序列分析法和ArcGIS普通克里金插值法研究需水量時(shí)空變化特征,，采用通徑分析法研究作物需水量的變化成因。結(jié)果表明：河南省近56a來(lái)年均參考作物蒸發(fā)蒸騰量為807.0mm/a,，日均蒸發(fā)蒸騰量為2.2mm/d,，呈波動(dòng)減少趨勢(shì)，其中西北和東南地區(qū)參考作物蒸發(fā)蒸騰量最大,，豫西地區(qū)的參考作物蒸發(fā)蒸騰量跨度較大,。冬小麥和夏玉米的凈灌溉需水量分別為350~525mm和243~368mm，灌溉需求指數(shù)隨經(jīng)度和緯度的增加而增大,，冬小麥生長(zhǎng)對(duì)灌溉的依賴(lài)程度高于夏玉米,。影響河南省主糧作物需水量的氣象因子主要為氣溫、水汽壓,、日照,、最高氣溫和風(fēng)速。

摘要:釀醋廢水經(jīng)水解酸化預(yù)處理后,，在柱式光生物反應(yīng)器中利用不同體積分?jǐn)?shù)的水解酸化液流出物進(jìn)行了小球藻培養(yǎng)實(shí)驗(yàn),。研究表明釀醋廢水經(jīng)水解酸化處理后COD、氨氮、總磷,、揮發(fā)性脂肪酸均有不同程度的減少,，其中COD、總磷含量分別減少了61.8%,、63.6%,，揮發(fā)性脂肪酸成分變化幅度較大。當(dāng)釀醋廢水水解酸化流出物體積分?jǐn)?shù)高于40%,，小球藻生長(zhǎng)明顯受到抑制,，10%~30%體積分?jǐn)?shù)的水解酸化流出物培養(yǎng)的小球藻生長(zhǎng)較好，藻細(xì)胞濃度可達(dá)6.6×107個(gè)/mL,，并且流出物添加磷酸鹽后,，小球藻在低體積分?jǐn)?shù)廢水流出物生長(zhǎng)沒(méi)有延滯現(xiàn)象。培養(yǎng)7d后,，小球藻對(duì)釀醋廢水水解酸化流出物的凈化效果顯著,，氨氮、總磷幾乎全部去除,，添磷條件下廢水流出物COD降低達(dá)96.6%,。小球藻在體積分?jǐn)?shù)為30%的水解酸化流出物生長(zhǎng)含油量最高為24%，C16-C18的脂肪酸含量在83.0%~95.5%之間,，該小球藻具備一定的生物柴油開(kāi)發(fā)潛力,。

摘要:建立了適用于不同熱解溫度下的熱解揮發(fā)物冷凝特性測(cè)試系統(tǒng),，對(duì)油茶殼400℃,、500℃和600℃連續(xù)熱解揮發(fā)物進(jìn)行了冷凝特性研究。結(jié)果表明油茶殼揮發(fā)物的換熱系數(shù)均隨冷凝過(guò)程的增加而減??；在入口段中，400℃生物質(zhì)揮發(fā)物的表面換熱系數(shù)高于500℃和600℃的實(shí)驗(yàn)值,，表明不凝氣含量的增加減弱了揮發(fā)物的對(duì)流換熱強(qiáng)度,。用Nusselt、 f因子模型進(jìn)行模型擬合,， f因子模型對(duì)模擬油茶殼500℃的熱解揮發(fā)物的模擬效果較Nusselt好,，誤差值小于20W/(m2·K)，Nusselt模型不適用于揮發(fā)物模擬,?；趯?shí)驗(yàn)值建立的指數(shù)衰減曲線方程能模擬400℃和500℃油茶殼揮發(fā)物冷凝特性，可為冷凝器設(shè)計(jì)提供換熱系數(shù)計(jì)算的輔助分析,。

摘要:針對(duì)氨吹脫工藝堿消耗量大,、填料塔填料易結(jié)垢造成壓降、塔板塔易夾帶霧沫、漏液的技術(shù)缺陷和尾氣氨吸收不完全的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了兩階段閉式循環(huán)氨脫除工藝,，并利用研發(fā)的鼓泡反應(yīng)器進(jìn)行了豬糞厭氧消化液NH+4N脫除的研究。利用響應(yīng)面法優(yōu)化氣流量,、投堿量,、氣液比與NH+4N去除率的控制模型。研究表明：第1階段吹脫厭氧消化液CO2,，消化液pH值1h可從8.03升高到8.86,；第2階段在氣流量、投堿量和氣液比分別為6L/min,、22.13g和3.000時(shí),，NH+4N去除率可達(dá)96.78%；兩階段閉式循環(huán)氨脫除工藝可用于未固液分離的豬糞厭氧消化液NH+4N的脫除,，鼓泡反應(yīng)器可作為該工藝條件下的NH+4N脫除裝置,。

摘要:為及時(shí)有效地監(jiān)測(cè)和預(yù)警厭氧發(fā)酵系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性,，根據(jù)Nordmann滴定法的原理,，設(shè)計(jì)了一種沼氣工程厭氧發(fā)酵液總揮發(fā)酸（VFA）質(zhì)量濃度和碳酸氫鹽（TIC）質(zhì)量濃度自動(dòng)滴定裝置。本裝置以LabVIEW為平臺(tái),，可精確測(cè)定厭氧發(fā)酵液的VFA質(zhì)量濃度和TIC質(zhì)量濃度,，并能夠?qū)崿F(xiàn)pH計(jì)自動(dòng)標(biāo)定、自動(dòng)滴定與補(bǔ)液,、生成實(shí)時(shí)滴定曲線,、數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)等功能。利用該裝置對(duì)人工配制的混合模擬樣品溶液和實(shí)際沼氣工程的豬糞厭氧發(fā)酵液進(jìn)行滴定試驗(yàn),，結(jié)果表明：測(cè)定混合模擬樣品溶液和實(shí)際厭氧發(fā)酵液VFA質(zhì)量濃度和TIC質(zhì)量濃度的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差均在5%以?xún)?nèi),，結(jié)果重復(fù)性好，準(zhǔn)確度和精密度均比手動(dòng)滴定法高,，可有效避免手動(dòng)滴定人為誤差,，提高工作效率，降低勞動(dòng)強(qiáng)度,；裝置在連續(xù)運(yùn)行15h條件下測(cè)定結(jié)果穩(wěn)定,，運(yùn)行性能良好，該裝置在沼氣工程監(jiān)測(cè)和預(yù)警方面具有推廣價(jià)值,。

摘要:通過(guò)分析56個(gè)不同發(fā)酵池種子醋醅乙醇脫氫酶（ADH）的活性與56個(gè)對(duì)應(yīng)接種池的不揮發(fā)酸和總酸的關(guān)系,，得出將種子ADH活性控制在600~700U/mL時(shí)，被接種池的醋醅品質(zhì)較高,。利用嗅覺(jué)可視化技術(shù)結(jié)合誤差反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP-ANN）模型,，快速檢測(cè)種子ADH活性和預(yù)測(cè)被接種池不揮發(fā)酸及總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù),。結(jié)果表明，BP-ANN模型預(yù)測(cè)ADH,、不揮發(fā)酸,、總酸的相關(guān)系數(shù)分別為0.7816、0.8447和0.9463,。因此,，嗅覺(jué)可視化技術(shù)結(jié)合BP-ANN可有效預(yù)測(cè)醋酸發(fā)酵過(guò)程中的理化指標(biāo)。

摘要:基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)設(shè)計(jì)了雞胴體表面污染物在線檢測(cè)及處理系統(tǒng),。通過(guò)“工業(yè)相機(jī)+濾光片+計(jì)算機(jī)”的方式在線采集雞胴體表面波長(zhǎng)500nm和710nm的特征圖像,，采用中值濾波、灰度增強(qiáng)進(jìn)行圖像預(yù)處理,，然后采用Otsu法自動(dòng)確定閾值并獲得二值化圖像,，再對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕、膨脹,、空洞填充以及異或操作,，分割得到雞胴體表面污染物區(qū)域并以此判斷雞胴體表面是否存在污染物，然后對(duì)雞胴體表面的污染物進(jìn)行噴淋處理,。試驗(yàn)結(jié)果顯示,，利用該系統(tǒng)進(jìn)行雞胴體表面3種污染物(盲腸糞便、血液,、膽汁)檢測(cè),，檢測(cè)總體平均正確率為905%，表明該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)雞胴體表面污染物的在線檢測(cè)和正確識(shí)別,。

摘要:為了探索利用介電譜無(wú)損檢測(cè)采后梨內(nèi)部品質(zhì)的潛力,，采用同軸探頭技術(shù)測(cè)量了采摘于4個(gè)果園的310個(gè)“碭山酥”梨在采后8周貯藏期間20~4500MHz間201個(gè)頻率點(diǎn)下的相對(duì)介電常數(shù)和介質(zhì)損耗因數(shù)；分別以可溶性固形物含量（SSC）,、硬度和含水率作為內(nèi)部品質(zhì)指標(biāo),，基于x-y共生距離的樣本劃分法確定了校正集樣本233個(gè)和預(yù)測(cè)集樣本77個(gè)。采用連續(xù)投影選法（SPA）從全介電譜中分別提取出了15個(gè),、14個(gè)和15個(gè)用于預(yù)測(cè)SSC、硬度和含水率的特征變量,；建立了基于全介電譜和SPA提取的特征變量預(yù)測(cè)SSC,、硬度和含水率的最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,。結(jié)果指出,，基于全介電譜的LSSVM模型具有最好的SSC決定性能和良好的預(yù)測(cè)能力，其校正集和預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)分別為0.974和0.931,，校正集和預(yù)測(cè)集均方根誤差分別為0.592°Brix和0.868°Brix,，剩余預(yù)測(cè)偏差為2.65；基于SPA的LSSVM模型可粗略預(yù)測(cè)含水率；但是所有模型對(duì)硬度的預(yù)測(cè)能力很差,。研究結(jié)果表明,，介電譜結(jié)合LSSVM可用于無(wú)損檢測(cè)梨的SSC和含水率，但尚難用于檢測(cè)梨的硬度,。

摘要:濕式微波殺菌是一項(xiàng)全新的技術(shù),。以電磁和傳熱耦合方程為理論基礎(chǔ)，對(duì)處于水浴加熱的2450MHz微波單模諧振腔,，建立三維非穩(wěn)態(tài)有源加熱數(shù)學(xué)模型,，采用有限元方法，求解諧振腔的電磁場(chǎng)分布和食品樣品的溫度場(chǎng)分布,，確定角錐喇叭最佳尺寸為283.92mm×136.50mm × 109.20mm,、諧振腔高度為75mm。將計(jì)算結(jié)果及分析用于指導(dǎo)微波殺菌裝置的設(shè)計(jì),，研制出一套兩腔濕式微波殺菌裝置,。該裝置試驗(yàn)結(jié)果顯示模擬食品的溫度在2min內(nèi)從50℃升至142℃，且其熱型穩(wěn)定,、溫度分布比較均勻,。通過(guò)工藝試驗(yàn)表明濕式微波殺菌滿足巴氏殺菌設(shè)計(jì)要求，驗(yàn)證了該濕式微波殺菌裝置的有效性和合理性,。

摘要:針對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)及小規(guī)模營(yíng)銷(xiāo)的需要,，設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)的小型農(nóng)產(chǎn)品分選機(jī)。農(nóng)產(chǎn)品在平膠帶上形成多通道陣列式輸送,，以DSP作為機(jī)器視覺(jué)單元的核心,，采集一幀圖像可分析多個(gè)通道，并根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的形狀,、顏色等圖像特征進(jìn)行分選,。在水平輸送速度為9.2cm/s、農(nóng)產(chǎn)品輸送間隔為16cm,、4通道并行輸送的條件下,，選用核桃、紅棗及栗子3種農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行了分選機(jī)性能測(cè)試,。試驗(yàn)表明,，機(jī)器能夠可靠工作；核桃,、紅棗和栗子的分選準(zhǔn)確性分別為91.66%,、94.79%和97.39%；分選速度達(dá)8800個(gè)/h,。因此采用DSP芯片作為小型分選機(jī)的機(jī)器視覺(jué)核心是可行的,，可以為農(nóng)產(chǎn)品分選機(jī)的小型化,、低成本提供技術(shù)支持。

摘要:宰后成熟是改善肉類(lèi)品質(zhì)的重要方法,。通過(guò)測(cè)定pH值確定牦牛肉成熟終點(diǎn),，研究新鮮牦牛肉與宰后成熟牦牛肉的差異蛋白質(zhì)組學(xué)，為改善牦牛肉品質(zhì)提供理論依據(jù),。選取青海大通牦牛,，取背最長(zhǎng)肌采用超速離心、雙向凝膠電泳（2DE）分離蛋白,，應(yīng)用PDQuest 8.0軟件分析尋找差異蛋白質(zhì)斑點(diǎn),，并經(jīng)高效液相色譜串聯(lián)離子阱質(zhì)譜鑒定。結(jié)果表明：從背最長(zhǎng)肌蛋白質(zhì)組2DE圖譜中篩選出54個(gè)差異表達(dá)的蛋白質(zhì)斑點(diǎn),，質(zhì)譜鑒定出18個(gè)差異表達(dá)的蛋白質(zhì),，其中14個(gè)蛋白質(zhì)在成熟肉中表達(dá)量下降，1個(gè)只在新鮮肉中表達(dá),，3個(gè)只在成熟肉中表達(dá),，篩選出的差異表達(dá)蛋白質(zhì)包括代謝酶、結(jié)構(gòu)蛋白以及應(yīng)激蛋白,，說(shuō)明青海大通牦牛肉成熟過(guò)程中代謝酶,、結(jié)構(gòu)蛋白及應(yīng)激蛋白發(fā)揮了重要作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)進(jìn)一步闡明牦牛肉的成熟機(jī)制具有重要參考意義,。

摘要:回顧了國(guó)內(nèi)外森林調(diào)查裝備與技術(shù)的發(fā)展歷程,，概括了目前森林調(diào)查裝備的使用情況及相關(guān)技術(shù)。森林資源調(diào)查裝備及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)已由3S主導(dǎo)的森林調(diào)查技術(shù)及各種便攜式裝備逐漸向精準(zhǔn)化,、智能化及精細(xì)化方向發(fā)展,，通過(guò)“天-空-地”空間一體化裝備與技術(shù)相互協(xié)同作用，提高森林調(diào)查的精度,、準(zhǔn)確度以及森林調(diào)查的工作效率,，減少大量人力、物力的耗費(fèi),，并研發(fā)出林業(yè)信息化平臺(tái),。林業(yè)信息化平臺(tái)是以互聯(lián)網(wǎng)、GIS技術(shù)為依托,，通過(guò)軟,、〖JP2〗硬件產(chǎn)品的有機(jī)結(jié)合構(gòu)建而成，其功能包括：導(dǎo)線測(cè)量,、坐標(biāo)放樣內(nèi)業(yè)處理，面積,、體積,、單木材積,、每公頃斷面積、每公頃株數(shù),、林分蓄積量,、生物量的計(jì)算，以及相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)圖,、統(tǒng)計(jì)表的輸出,，林業(yè)制圖等，同時(shí)實(shí)現(xiàn)林業(yè)一,、二,、三類(lèi)調(diào)查統(tǒng)計(jì)表、基本圖,、林相圖,、森林分布圖和專(zhuān)題圖等成果的綜合表達(dá)。林業(yè)信息化平臺(tái)的建設(shè),，促進(jìn)了林業(yè)資源調(diào)查的一體化,、智能化、集成化,。建立“天-空-地”空間一體化森林調(diào)查體系是現(xiàn)有森林調(diào)查裝備與技術(shù)的繼承和發(fā)展,。

摘要:胸徑測(cè)量是評(píng)價(jià)立地質(zhì)量和林木生長(zhǎng)狀況的重要依據(jù)之一。利用普通數(shù)碼相機(jī)對(duì)待測(cè)樣地進(jìn)行上下方向的任意攝影,，并在林地中測(cè)量任意一段物體長(zhǎng)度以便在解算中反推攝影基線,，恢復(fù)攝影區(qū)域的真實(shí)空間比例關(guān)系，實(shí)現(xiàn)在圖像上測(cè)量樣地樣木胸徑和樹(shù)心坐標(biāo)的位置,。該研究以攝影測(cè)量的理論為基礎(chǔ),，以同名光線和攝影基線共面為條件，針對(duì)林業(yè)攝影測(cè)量的局限性,，建立以垂直地面方向?yàn)橹鞣较虻臄z影測(cè)量方式,，實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證測(cè)量算法的有效性，以Microsoft Visual Studio為開(kāi)發(fā)平臺(tái),，編制地面立體攝影測(cè)量系統(tǒng)軟件,，對(duì)5組樣地25株立木進(jìn)行測(cè)量計(jì)算，實(shí)驗(yàn)表明,，采用普通數(shù)碼相機(jī)測(cè)量樣木胸徑的精度高,，25棵樣木的平均絕對(duì)誤差為0.29cm，平均相對(duì)誤差為1.99%,，符合國(guó)家森林資源連續(xù)清查中關(guān)于胸徑測(cè)量的精度要求,，該方法在森林資源調(diào)查中具有實(shí)際的應(yīng)用前景。

摘要:以陜西省關(guān)中地區(qū)冬小麥不同生育期冠層高光譜反射率為數(shù)據(jù)源,，模擬國(guó)產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星高分一號(hào)（GF-1）的光譜反射率,，提取18種對(duì)葉綠素敏感的寬波段光譜指數(shù),，構(gòu)建了基于遙感光譜指數(shù)的冬小麥葉片葉綠素相對(duì)含量(SPAD)遙感監(jiān)測(cè)模型，并利用返青期的GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)的冬小麥葉片SPAD值進(jìn)行了估算和驗(yàn)證,。結(jié)果表明：返青期,、孕穗期和全生育期SPAD值均與TGI指數(shù)相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)分別為-0.742,、-0.740和-0.483,。拔節(jié)期和灌漿期SPAD值分別與SIPI指數(shù)和GNDVI指數(shù)相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)分別為0.788和0.745,。GNDVI,、GRVI和TGI植被指數(shù)在各個(gè)生育期都和冬小麥葉片SPAD含量在0.01水平下呈顯著相關(guān)?；诖?類(lèi)植被指數(shù)構(gòu)建的冬小麥葉片SPAD值回歸模型精度較高,，其中基于隨機(jī)森林回歸算法的估算模型效果最優(yōu)，各類(lèi)模型均在冬小麥拔節(jié)期的預(yù)測(cè)效果最佳,。GF-1號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)結(jié)合SPAD-RFR模型對(duì)研究區(qū)冬小麥葉片SPAD的估算結(jié)果最為理想,，可用于大面積空間尺度的冬小麥葉片SPAD值遙感監(jiān)測(cè)。

摘要:以關(guān)中平原為研究區(qū)域,，以冬小麥為研究對(duì)象,，基于2007—2008年TM遙感數(shù)據(jù)反演的和CERES-Wheat模型模擬的生物量和葉面積指數(shù)，將由離散積分思想計(jì)算的日均分?jǐn)傁禂?shù)和由冬小麥各生育階段生長(zhǎng)特點(diǎn)劃分的分段蒸騰系數(shù)引入土壤水分平衡方程,，建立土壤水分供給量反演模型,。利用該模型進(jìn)行研究區(qū)域2007—2008年冬小麥全生育期的蒸散量和土壤水分供給量的單點(diǎn)和區(qū)域尺度的定量反演。選取擁有多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的2000—2001年進(jìn)行模型驗(yàn)證,，結(jié)果表明,，在充分獲取降水、灌溉信息和多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的條件下,，土壤水分供給量的反演結(jié)果準(zhǔn)確度較高,。區(qū)域尺度的土壤水分供給量呈現(xiàn)出西高東低和北高南低的分布特征，自西北部向東南部逐漸遞減,，與關(guān)中平原冬小麥?zhǔn)芩置{迫程度的區(qū)域性變化趨勢(shì)基本一致,，表明應(yīng)用模型反演冬小麥全生育期的土壤水分供給量是可行的。

摘要:Landsat 8影像具有較高空間分辨率和時(shí)間分辨率,，長(zhǎng)時(shí)間序列Landsat 8-NDVI曲線反映農(nóng)作物的物候歷,、種植模式和種植結(jié)構(gòu)信息，是精確提取玉米種植面積的理想數(shù)據(jù)源,?；跁r(shí)序Landsat 8-NDVI影像提取玉米種植面積的方法中，決策樹(shù)方法快速、高效,，可通過(guò)多閾值限定進(jìn)行分類(lèi),，但由于混合像元問(wèn)題,，如果閾值設(shè)置過(guò)寬,，提取面積偏大；閾值設(shè)置過(guò)窄,，提取面積偏?。换旌舷裨纸馔ㄟ^(guò)計(jì)算端元組分豐度可以排除異質(zhì)地類(lèi)干擾,。因此,，以時(shí)序NDVI為數(shù)據(jù)源、耦合使用2種算法是精確提取作物種植面積的有效方法,。本研究基于時(shí)序Landsat 8-NDVI,，提取河北省保定市大田玉米的種植面積。首先,，分析典型作物區(qū)的NDVI曲線特征,，并構(gòu)建決策樹(shù)從而初步提取早播夏玉米、小麥夏玉米和春玉米的分布范圍,。然后,，根據(jù)端元平均NDVI波譜曲線，進(jìn)行3種玉米混合度分解,，進(jìn)而根據(jù)玉米豐度比例精確提取玉米種植面積,。精度評(píng)價(jià)結(jié)果表明：利用本方法提取的玉米種植區(qū)總分類(lèi)精度在98%以上，Kappa系數(shù)在0.97以上,；所提取的玉米種植類(lèi)型主要是夏玉米,，春玉米種植主要集中在涿州市中部，這與實(shí)地調(diào)查結(jié)果一致,。上述定量和定性的評(píng)價(jià)結(jié)果表明該方法可用于快速,、精確提取玉米種植面積。

摘要:無(wú)人機(jī)遙感手段以其方便,、快捷,、成本低、可云下飛行的優(yōu)勢(shì)正越來(lái)越多地應(yīng)用于農(nóng)情信息的獲取,。為了解決無(wú)人機(jī)影像的數(shù)量多,、畸變大、影像拼接過(guò)程中產(chǎn)生大量累積誤差等問(wèn)題,，對(duì)拼接過(guò)程中如何減少誤差累積進(jìn)行了研究,。首先，根據(jù)記錄影像匹配過(guò)程中心點(diǎn)位置計(jì)算大致的匹配區(qū)域,。然后,，進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)概略計(jì)算,，列出誤差方程。對(duì)不同地形特征區(qū)域影像賦予權(quán)值,，進(jìn)行分區(qū)域加權(quán)平差,。最后，利用3條航帶的無(wú)人機(jī)影像分別對(duì)所提方法和直接拼接法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提方法拼接后錯(cuò)位和鬼影現(xiàn)象減少了12%,，拼接效率提高了15%，拼接后獲得的面積擴(kuò)大了8%,。

摘要:為在氮脅迫癥狀出現(xiàn)之前實(shí)現(xiàn)黃瓜的營(yíng)養(yǎng)診斷,，用微電極技術(shù)測(cè)量4個(gè)不同氮水平處理黃瓜葉片的膜電位、膜電容及膜電位對(duì)光激勵(lì)的響應(yīng),。通過(guò)對(duì)膜電位變化的研究發(fā)現(xiàn)氮脅迫處理黃瓜葉片的膜電位與正常氮處理的膜電位的差異不大,，表明不適合用膜電位實(shí)現(xiàn)黃瓜氮脅迫的早期診斷；對(duì)膜電容變化的研究發(fā)現(xiàn)黃瓜葉片膜電容對(duì)氮的缺乏情況敏感,，可在肉眼可見(jiàn)脅迫癥狀出現(xiàn)2d前實(shí)現(xiàn)嚴(yán)重和中等氮缺乏的營(yíng)養(yǎng)診斷,；對(duì)光激勵(lì)的膜電位響應(yīng)的研究發(fā)現(xiàn)黃瓜葉片光激勵(lì)的膜電位響應(yīng)對(duì)氮過(guò)量情況敏感，至少可在脅迫癥狀出現(xiàn)7d前實(shí)現(xiàn)氮過(guò)量的營(yíng)養(yǎng)診斷,；表明用微電極技術(shù)對(duì)黃瓜氮脅迫進(jìn)行早期診斷是可行的,。

摘要:為了向農(nóng)民提供蔬菜病害知識(shí)，基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)了一種蔬菜病害視頻標(biāo)注與分割方法,，可將科研機(jī)構(gòu)錄制的蔬菜病害視頻分割成適合手機(jī)播放的小視頻段落,。在前期設(shè)計(jì)的視頻鏡頭切分方法基礎(chǔ)上，進(jìn)一步設(shè)計(jì)出基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的視頻語(yǔ)義標(biāo)注及視頻鏡頭聚類(lèi)方法,，即首先采用成熟的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),，將視頻鏡頭的語(yǔ)音講解識(shí)別為文本形式；進(jìn)而基于本體對(duì)識(shí)別文本進(jìn)行相應(yīng)的語(yǔ)義處理,，從中提取出能起到指示作用的關(guān)鍵語(yǔ)義實(shí)體,，并將其恰當(dāng)?shù)慕M織形式作為視頻鏡頭的語(yǔ)義標(biāo)注；最終根據(jù)用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞并結(jié)合視頻鏡頭的語(yǔ)義標(biāo)注,對(duì)視頻鏡頭進(jìn)行聚類(lèi)和重組,，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于蔬菜病害視頻的最終分割,。所設(shè)計(jì)的視頻鏡頭語(yǔ)義標(biāo)注方法對(duì)2個(gè)測(cè)試視頻的查全率分別達(dá)到96.08%、94.93%,，查準(zhǔn)率分別達(dá)到94.31%,、95.98%，F-1測(cè)度也分別達(dá)到0.93和0.92,；視頻鏡頭聚類(lèi)方法使得2個(gè)視頻的分割查全率分別達(dá)到94.9%,、98.7%，查準(zhǔn)率分別達(dá)到92.1%、90.2%,，查全率平均大于95%,，查準(zhǔn)率大于90%。證明所設(shè)計(jì)的蔬菜病害視頻標(biāo)注與分割方法具有理論和實(shí)用價(jià)值,。

摘要:為了將水體葉綠素a光學(xué)傳感器光通路微弱的熒光信號(hào)轉(zhuǎn)換為能夠滿足模數(shù)轉(zhuǎn)換器件輸入要求的穩(wěn)定電信號(hào),，在前期光通路部分設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了水體葉綠素a光學(xué)智能傳感器的信號(hào)調(diào)理電路部分,。該電路包括激發(fā)光源驅(qū)動(dòng)模塊,、光電I/V轉(zhuǎn)換與放大模塊、濾波模塊,、檢波模塊4部分：對(duì)于激發(fā)光源驅(qū)動(dòng)模塊，采用偏置匹配度高,、偏置偏移極小,、壓差更低的集成驅(qū)動(dòng)芯片，同時(shí)驅(qū)動(dòng)多組LED,，比傳統(tǒng)的限流電阻方案更加穩(wěn)定,、高效，驅(qū)動(dòng)電流也更加一致,；設(shè)計(jì)的光電I/V轉(zhuǎn)換與放大模塊,，經(jīng)過(guò)I/V轉(zhuǎn)換電路和同相比例放大電路進(jìn)行了兩級(jí)放大，相比傳統(tǒng)濾波放大電路具有放大交流,、抑制直流的特點(diǎn),；在濾波模塊，采用單片集成有源濾波器,，無(wú)需外接電容,，與傳統(tǒng)的高階低通濾波器相比，不僅受雜散電容的影響小,，而且可以有效減小電路體積,；在檢波模塊，使用了一款具有增量累計(jì)轉(zhuǎn)換方式的集成轉(zhuǎn)換器芯片,，較之傳統(tǒng)的峰值檢波電路具有更寬的輸出幅度,、軌對(duì)軌輸出、更快的轉(zhuǎn)換速度和更高的轉(zhuǎn)換精度（高達(dá)99.75%）,，而且具有輸出直流穩(wěn)定,、溫度漂移更小等特點(diǎn)。

摘要:以開(kāi)花初期不同品種牡丹葉片為研究對(duì)象,，分析葉片花青素含量與反射光譜之間的相關(guān)關(guān)系,，分別建立基于單波長(zhǎng)、不同植被指數(shù)、相關(guān)系數(shù)大于0.52的可見(jiàn)光波段的葉片花青素含量預(yù)測(cè)模型,。研究結(jié)果表明,，牡丹葉片反射光譜與花青素含量的最大相關(guān)系數(shù)位于544nm；以544nm波長(zhǎng)反射率及花青素反射指數(shù)（ARI）,、調(diào)整花青素反射指數(shù)（MARI）為自變量建立的預(yù)測(cè)模型可以用于牡丹葉片花青素含量預(yù)測(cè),；以偏最小二乘回歸（PLSR）構(gòu)建的牡丹葉片花青素含量預(yù)測(cè)模型的建模和驗(yàn)?zāi)2分別為0.873和0.811，RMSE為0.068μmol/g,，RPD為2.352,，是預(yù)測(cè)牡丹葉片花青素含量的最優(yōu)模型。

摘要:野外數(shù)據(jù)采集具有靈活性強(qiáng),、采集內(nèi)容多樣,、準(zhǔn)確度高等優(yōu)勢(shì)，已成為補(bǔ)充完善農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的主要手段之一,。作物種植環(huán)境數(shù)據(jù)采集工作存在指標(biāo)多并隨調(diào)查區(qū)域,、作物類(lèi)型與作物生育期不同而發(fā)生變化等特點(diǎn)，采用傳統(tǒng)方式設(shè)計(jì)調(diào)查界面與錄入模式難以滿足數(shù)據(jù)采集的普適性需求,。為此,，在分析作物種植環(huán)境數(shù)據(jù)采集工作實(shí)際需求的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了作物種植環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（CPEDCS）原型。一方面,，系統(tǒng)針對(duì)作物種植環(huán)境指標(biāo)的不確定性特征提出基于結(jié)構(gòu)表的用戶(hù)可定制種植環(huán)境數(shù)據(jù)錄入模式,，支持用戶(hù)自定義錄入界面；另一方面,，系統(tǒng)集成移動(dòng)GIS為野外采集工作提供空間信息支持,，并可以動(dòng)態(tài)適應(yīng)空間數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)量,、范圍的變化,。研究的數(shù)據(jù)組織模型在陜西省楊凌區(qū)小麥種植環(huán)境野外調(diào)查的實(shí)際應(yīng)用中，表現(xiàn)出良好的實(shí)用性與穩(wěn)定性,，一定程度上提高了采集工作效率,，減少了數(shù)據(jù)錄入出錯(cuò)率并能為調(diào)查人員提供空間信息輔助功能。

摘要:為提升某V型柴油機(jī)的高海拔性能,，通過(guò)可調(diào)兩級(jí)增壓系統(tǒng)的匹配計(jì)算,，確定了高低壓級(jí)渦輪和壓氣機(jī)的特性?；谧兒０畏€(wěn)態(tài)工況性能目標(biāo),，進(jìn)行了柴油機(jī)全工況最佳閥門(mén)開(kāi)度和最佳增壓壓力的標(biāo)定計(jì)算。建立了柴油機(jī)的瞬態(tài)響應(yīng)仿真模型,，計(jì)算分析了海拔高度對(duì)增壓壓力瞬態(tài)響應(yīng)特性的影響規(guī)律,。根據(jù)最佳增壓壓力MAP圖設(shè)計(jì)了開(kāi)環(huán)和閉環(huán)控制策略,，在不同海拔高度下研究其改善增壓壓力瞬態(tài)響應(yīng)特性的能力。結(jié)果表明：與開(kāi)環(huán)控制策略相比,，閉環(huán)控制策略能更好地改善柴油機(jī)變海拔的瞬態(tài)響應(yīng)性能,。通過(guò)采用增壓壓力的閉環(huán)控制策略，平原工況的增壓系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間由2.82s減少到2.41s,，海拔3000m時(shí)由3.20s減少到2.32s,，響應(yīng)時(shí)間減少了27.5%;海拔4500m時(shí)由3.41s減少到2.25s，在很大程度上減弱了海拔高度對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)響應(yīng)特性的影響,。

摘要:通過(guò)系統(tǒng)分析柴油機(jī)螺旋氣道幾何結(jié)構(gòu)以及氣道敏感區(qū)域?qū)獾懒魍ㄐ阅艿挠绊戧P(guān)系,，確定了構(gòu)建螺旋氣道的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)。提出了一種以氣缸蓋結(jié)構(gòu)為約束條件,，渦流比為設(shè)計(jì)目標(biāo),，再進(jìn)行流量系數(shù)優(yōu)化的螺旋氣道數(shù)字化設(shè)計(jì)方法，建立了螺旋氣道參數(shù)化數(shù)學(xué)模型,，開(kāi)發(fā)了一款柴油機(jī)螺旋氣道數(shù)字化建模軟件,。針對(duì)一款自主開(kāi)發(fā)的臥式兩缸柴油機(jī)螺旋氣道的設(shè)計(jì)要求，采用螺旋氣道數(shù)字化建模軟件建立了螺旋氣道數(shù)字化三維模型,，進(jìn)行了模型光順性分析和流通性能分析。分析結(jié)果表明,，螺旋氣道數(shù)字化設(shè)計(jì)方法具有一定的可行性和通用性,，只需提供氣缸蓋結(jié)構(gòu)、流通性能（渦流比和流量系數(shù)）的設(shè)計(jì)要求,，通過(guò)該數(shù)字化設(shè)計(jì)方法和建模軟件就能設(shè)計(jì)出滿足要求的螺旋氣道,。

摘要:缸內(nèi)再循環(huán)廢氣（EGR）分布是發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)EGR分層燃燒研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)，由時(shí)序進(jìn)氣策略通過(guò)控制進(jìn)氣組分的充氣時(shí)段來(lái)組織缸內(nèi)EGR分層分布具有重要意義,。以高壓共軌重型柴油機(jī)為研究對(duì)象,，采用CFD（Computation fluid dynamics）方法建立全參數(shù)數(shù)值仿真平臺(tái)，研究不同時(shí)序進(jìn)氣組分經(jīng)過(guò)進(jìn)氣及壓縮過(guò)程后在缸內(nèi)的分布特征及其對(duì)柴油機(jī)缸內(nèi)燃燒及排放的影響,。研究中以CO2代替EGR,。研究結(jié)果表明，時(shí)序進(jìn)氣早期進(jìn)氣組分在氣缸底部及燃燒室壁面附近分布較濃,，后期進(jìn)氣則在氣缸中心頂部分布較濃,；時(shí)序進(jìn)氣能夠獲得顯著的軸向分層分布；與均勻進(jìn)氣相比,，缸內(nèi)壓力和溫度偏低,，燃燒滯后約0.7°CA，但放熱率峰值偏高,，NOx排放量降低51.2%,， 碳煙排放量降低13.4%,。

摘要:針對(duì)冗余度雙臂機(jī)器人協(xié)調(diào)操作的避障規(guī)劃問(wèn)題，提出了一種基于自運(yùn)動(dòng)特性的避障算法,。引入用于描述協(xié)調(diào)操作任務(wù)的絕對(duì)位姿變量和相對(duì)位姿變量,，構(gòu)造出對(duì)應(yīng)于協(xié)調(diào)操作任務(wù)的雅可比矩陣，在此基礎(chǔ)上,，得到了用于避障的冗余度雙臂機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解,，使得冗余度雙臂機(jī)器人能夠同時(shí)完成兩個(gè)機(jī)械臂的避障任務(wù)和末端的協(xié)調(diào)操作任務(wù)。最后,，通過(guò)對(duì)一個(gè)冗余度雙臂機(jī)器人的仿真試驗(yàn),，對(duì)算法的正確性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,，機(jī)器人與障礙物的最近距離大于0.015m,，并且機(jī)器人可以準(zhǔn)確地完成末端的協(xié)調(diào)操作任務(wù)，關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)連續(xù),、平穩(wěn),。

摘要:介電型電活性聚合物（DEAP）作為一種新型智能材料，與風(fēng)力,、水力相結(jié)合,，可作為一種新的能量收集方法。研究DEAP能量收集的可行性,，討論了DEAP的發(fā)電機(jī)理和工作過(guò)程,。根據(jù)換能器工作狀態(tài)的形變過(guò)程，利用彈性大變形理論建立了DEAP換能器的數(shù)學(xué)模型,，通過(guò)對(duì)模型的求解計(jì)算出換能器推程,、回程的力-位移曲線。據(jù)此,，得出DEAP換能單元工作過(guò)程輸入的機(jī)械能,、發(fā)電量和相應(yīng)能量轉(zhuǎn)換效率。提出了一種多換能器集成使用以提高系統(tǒng)發(fā)電效率的方法,。理論分析和試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：初始電壓和拉伸位移是影響發(fā)電量,、能量轉(zhuǎn)換效率的關(guān)鍵因素。隨著多換能單元的應(yīng)用,，系統(tǒng)的總效率可提高到28%以上,。同時(shí)，外界輸入扭矩的數(shù)值波動(dòng)越來(lái)越小,。

摘要:基于壓電原理,，在考慮黏著、微凸體間相互作用,、基底彈塑性變形及微懸臂梁彈性恢復(fù)等基礎(chǔ)上,，運(yùn)用ABAQUS動(dòng)態(tài)模擬分析了壓電薄膜驅(qū)動(dòng)下微懸臂梁末端與基底粗糙面間的接觸,。結(jié)果表明：每次壓電驅(qū)動(dòng)接觸過(guò)程中均存在數(shù)次明顯的接觸-分離情形，梁與基底在無(wú)電壓作用后2~4μs內(nèi)仍出現(xiàn)黏合,，分離期間粗糙表面發(fā)生小部分的彈塑性變形,，其中最大殘余應(yīng)力值處于接觸區(qū)域邊緣；隨著壓電驅(qū)動(dòng)次數(shù)的增加,，基底發(fā)生塑性變形區(qū)域不斷向兩邊擴(kuò)展,，表面間黏合作用增強(qiáng)，影響系統(tǒng)接觸的可靠性,。

摘要:半球缺群相比于單一的半球缺具有更好的正,、反向流體阻力不等特性，為分析其流阻變化對(duì)泵送性能的影響,，對(duì)泵腔內(nèi)半球缺群的行數(shù),、列數(shù)及行列間距的變化進(jìn)行了研究。推導(dǎo)出半球缺群的正,、反向阻力系數(shù)作用規(guī)律,，流阻試驗(yàn)及泵流量試驗(yàn)驗(yàn)證了該規(guī)律分析計(jì)算流阻及泵流量的可行性；在有限行,、列間距范圍內(nèi),，計(jì)算及試驗(yàn)流阻差及泵流量均隨半球缺群行數(shù)、列數(shù)的增加而增加,；在驅(qū)動(dòng)電壓及頻率為120V,、6Hz時(shí)，半球缺群3×4,、4×3、4×4行列分別獲得45.5mL/min,、46.2mL/min,、47.75mL/min泵流量；理論與試驗(yàn)流量的最大偏差為23.23%,。研究表明,，半球缺群的流阻作用規(guī)律可以用來(lái)分析及預(yù)測(cè)泵流量；增加行數(shù)及列數(shù)并適當(dāng)控制行,、列間距均能提高泵流量,，且增加行數(shù)比增加列數(shù)能獲得更好的輸出效果。