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摘要:基于仿生學(xué)思想設(shè)計(jì)了一種果實(shí)簇識(shí)別與采摘順序規(guī)劃方法,。該方法以Itti視覺(jué)注意基本模型為基礎(chǔ)，通過(guò)改進(jìn)視覺(jué)特征整合方法,，構(gòu)建依賴(lài)先驗(yàn)知識(shí)的視覺(jué)顯著圖,，改善果實(shí)簇的識(shí)別效果；借鑒“贏者取全”的生物神經(jīng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制和采摘專(zhuān)業(yè)人員的操作經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)距離,、面積和顯著度加權(quán)擇優(yōu)的采摘順序規(guī)劃策略，提高采摘工作效率,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，設(shè)計(jì)的算法能夠識(shí)別20余種常見(jiàn)果蔬，識(shí)別正確率達(dá)到93.36%,；果實(shí)簇的采摘順序規(guī)劃結(jié)果符合人工采摘的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)。

摘要:為實(shí)現(xiàn)新鮮果蔬采后預(yù)冷CFD數(shù)值模擬研究,，以單個(gè)富士蘋(píng)果為研究對(duì)象,，構(gòu)建果品近真實(shí)3D模型，在雷諾數(shù)為10~30000的范圍內(nèi)對(duì)比真實(shí)果形與等直徑球體壁面切應(yīng)力,、壁面阻力系數(shù),、邊界層分離角度以及尾流回流區(qū)長(zhǎng)度之間的不同，驗(yàn)證在CFD模擬研究中是否可直接利用等直徑球體替代蘋(píng)果真實(shí)形狀,。為實(shí)現(xiàn)果品與果品（或箱體壁面）接觸點(diǎn)局部位置的最佳CFD建模,，充分考慮果品之間局部傳熱性對(duì)溫度變化的影響，本文以彼此接觸的兩果模型為研究對(duì)象,，從壁面阻力系數(shù),、兩果中心線上的溫度模擬結(jié)果準(zhǔn)確性角度確定4種不同的局部處理方式（縮小法、膨脹法,、消平法和橋梁法）在不同雷諾數(shù)范圍內(nèi)各自最佳的局部處理尺寸范圍,。研究結(jié)果表明，在研究中可直接利用等直徑蘋(píng)果替代蘋(píng)果真實(shí)形狀,，在整個(gè)雷諾數(shù)范圍內(nèi)兩者之間的各種邊界層物理量最大相對(duì)偏差在15%左右,，橋梁法在4種接觸點(diǎn)局部處理方式中模擬準(zhǔn)確性最高,，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，溫度模擬值與實(shí)測(cè)值具有較好的一致性,，其最大均方根誤差為1.514℃,，平均相對(duì)誤差在20%左右。

摘要:針對(duì)番茄圖像進(jìn)行各向異性擴(kuò)散降噪研究,。首先在2范數(shù)梯度閾值計(jì)算方法基礎(chǔ)上引入圖像的局部灰度方差,，提出了一種梯度閾值計(jì)算方法。其次采用結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）作為迭代停止準(zhǔn)則,，實(shí)現(xiàn)了迭代次數(shù)的自適應(yīng)選取,，構(gòu)建出用于番茄圖像保紋理降噪的各向異性動(dòng)態(tài)擴(kuò)散模型。最后在噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為5,、10,、15、20,、25,、30不同情況下，進(jìn)行2組對(duì)比試驗(yàn),。第1組試驗(yàn)結(jié)果表明,，采用SSIM作為迭代停止準(zhǔn)則是有效的、穩(wěn)定的,。第2組試驗(yàn)從峰值信噪比（PSNR）和梯度模值相似性偏差（GMSD）兩方面對(duì)降噪后的圖像質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)價(jià),，并與P-M模型、2范數(shù)模型相比較,，結(jié)果是所提模型的PSNR平均值最高且GMSD平均值分別降低了15.5%,、19.1%，說(shuō)明采用所提模型降噪后的番茄圖像降噪效果有所改進(jìn)并且與原始圖像比較接近,；從視覺(jué)效果上,，采用結(jié)果是所提模型降噪后的番茄圖像紋理保留較多且清晰。因此,，提出的各向異性動(dòng)態(tài)擴(kuò)散模型在降噪的同時(shí)保留了圖像紋理,，為番茄后期的品質(zhì)檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。

摘要:視覺(jué)導(dǎo)航農(nóng)業(yè)機(jī)器人在霧天作業(yè)容易受前端含霧圖像的影響,，嚴(yán)重時(shí)無(wú)法有效工作,。提出了一種基于圖像分割映射的農(nóng)業(yè)機(jī)器人視覺(jué)去霧方法。對(duì)前端采集圖像進(jìn)行近景與遠(yuǎn)景區(qū)域分割,，并通過(guò)亮度信息的分段映射獲取大氣散射函數(shù)的預(yù)測(cè)估計(jì)值,；采用導(dǎo)向?yàn)V波對(duì)大氣散射函數(shù)的估計(jì)值進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步增強(qiáng)圖像的邊緣信息,，改善大面積天空背景引起的去霧殘留問(wèn)題,?；趯?shí)際的農(nóng)業(yè)智能導(dǎo)航平臺(tái)對(duì)實(shí)測(cè)的含霧前端圖像進(jìn)行了去霧分析，并同傳統(tǒng)的去霧方法進(jìn)行了綜合比較,，顯示所提方法具有較高的去霧精度和實(shí)時(shí)性,。兩段視頻的圖像去霧綜合指標(biāo)分別改善了28.9%和29.1%，時(shí)間消耗分別減少了34.4%和53.9%,。

摘要:針對(duì)小麥生長(zhǎng)分布不均等情況下激光作業(yè)線檢測(cè)系統(tǒng)精度偏低的問(wèn)題,，提出了基于視覺(jué)的小麥?zhǔn)斋@作業(yè)線快速獲取的方法。通過(guò)對(duì)成熟期麥田的彩色圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)和降低亮度的處理,，將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像,，利用閾值分割方法分離已收獲與待收獲區(qū)域，對(duì)二值圖像采用互相關(guān)函數(shù)法檢測(cè)已收獲與待收獲區(qū)域的分界點(diǎn),，利用Hough變換法擬合目標(biāo)直線,。所提方法在激光作業(yè)線識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ)上擴(kuò)大了視野范圍，并限制了圖像處理的范圍,，試驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)小麥?zhǔn)斋@作業(yè)線的檢測(cè)結(jié)果平均偏差為2.35cm,，標(biāo)準(zhǔn)差為3.26，能夠滿足小麥?zhǔn)斋@導(dǎo)航線識(shí)別的要求,，是一種有效的檢測(cè)算法,。

摘要:簡(jiǎn)述了玉米精密播種技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要意義，指出采用精密播種技術(shù)是規(guī)?；a(chǎn)實(shí)現(xiàn)節(jié)本增效的重要手段,。從精密播種的不同功能實(shí)現(xiàn)角度，將玉米精密播種技術(shù)歸納為播種粒距均勻性控制技術(shù)和播深一致性控制技術(shù)兩方面,。詳細(xì)闡述了保證播種粒距均勻的玉米單粒精密排種技術(shù),、種子平穩(wěn)運(yùn)移技術(shù)、種子精確定位技術(shù)和排種器驅(qū)動(dòng)技術(shù),；分析了保證播深一致的必要性，闡述了播深一致性控制技術(shù)的研究歷程,。結(jié)合玉米精密播種技術(shù)國(guó)際研究動(dòng)態(tài),，綜述了玉米精密播種技術(shù)在智能化方面的最新研究進(jìn)展，并結(jié)合我國(guó)生產(chǎn)現(xiàn)狀指出了未來(lái)玉米精密播種技術(shù)的發(fā)展方向,。

摘要:穴盤(pán)草莓的長(zhǎng)苗,、大苗株特點(diǎn)和弓背向外的特殊移栽要求，使其自動(dòng)化移栽存在困難,。首先進(jìn)行了草莓苗坨的單指刺入力和拔苗阻力試驗(yàn),，進(jìn)而提出并開(kāi)展了有約束苗坨的雙指夾拔破壞試驗(yàn)。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)雙針取苗指的苗坨刺入阻力與刺入速度,、深度,、含水率相關(guān),，50mm和100mm深度的最大刺入阻力分別可達(dá)21.47N和57.09N。雙指的夾莖拔苗阻力可達(dá)9.64N, 而當(dāng)取苗針滑移量為20mm和40mm時(shí)約束夾拔力分別可達(dá)10.85N和42.5N,，但過(guò)大滑移量對(duì)精準(zhǔn)可靠移栽極為不利,。根據(jù)草莓穴盤(pán)苗的物理特性、苗坨的力學(xué)特性,，設(shè)計(jì)了帶雙爪可同步換向變距的四針式移栽末端執(zhí)行器,。以有效縮減取苗爪寬度和擺動(dòng)傳動(dòng)角為雙重目標(biāo)進(jìn)行了多連桿定角斜插式雙指四針取苗爪的非線性規(guī)劃，得到了優(yōu)化的機(jī)構(gòu)參數(shù),。換向變距裝置通過(guò)微型行程開(kāi)關(guān)與微型電磁吸盤(pán)配合,，實(shí)現(xiàn)了雙取苗爪的快速同步換向變距和可靠定位。驗(yàn)證試驗(yàn)表明,，在加速度不大于0.20mm/s2時(shí)取出率和取苗成功率分別在93%和90%以上,，加速度過(guò)大則可能造成取苗針滑脫和苗坨下部斷裂，換向變距裝置有效解決了弓背朝外問(wèn)題和相鄰兩列同時(shí)移栽的間距調(diào)整問(wèn)題,，栽苗試驗(yàn)中放苗順利且直立度和深度均達(dá)到移栽要求,，且移栽后10d草莓苗完全成活，該末端執(zhí)行器可滿足草莓穴盤(pán)苗的移栽作業(yè)需要,。

摘要:針對(duì)種苗從高密度穴盤(pán)移植到低密度穴盤(pán),，或者從穴盤(pán)直接移植到花盆的溫室穴盤(pán)苗移栽生產(chǎn)需要，設(shè)計(jì)了一種輕簡(jiǎn)型自動(dòng)移栽機(jī),。利用成熟的直線模組和無(wú)桿氣缸組合設(shè)計(jì)出自動(dòng)移栽機(jī)械臂,，驅(qū)動(dòng)取苗末端執(zhí)行器往復(fù)于來(lái)源盤(pán)和目標(biāo)盤(pán)進(jìn)行取苗、移苗,、栽苗操作,，采用雙排鏈傳動(dòng)實(shí)現(xiàn)穴盤(pán)和花盆輸送，對(duì)穴盤(pán)苗的夾取操作采用氣動(dòng)兩指四針鉗夾式夾缽取苗方法,。根據(jù)所設(shè)計(jì)的移栽機(jī)工作要求,，構(gòu)建電氣控制系統(tǒng)。試制樣機(jī),，開(kāi)展試驗(yàn)研究,。采用直線位移傳感器系統(tǒng)檢測(cè)分析機(jī)器取苗移栽移位性能，結(jié)果顯示對(duì)于128/72孔穴盤(pán)苗,，移栽效率分別達(dá)到1221株/h和1025株/h,，運(yùn)用單樣本t檢驗(yàn)法分析得到實(shí)測(cè)取苗移位間隔與理論設(shè)定穴孔間隔無(wú)顯著差別，標(biāo)準(zhǔn)差低于0.5,，整機(jī)工作精度準(zhǔn)確,。以當(dāng)?shù)刈孕信嘤姆N苗為移栽對(duì)象，進(jìn)行溫室穴盤(pán)苗移栽生產(chǎn)試驗(yàn),，對(duì)比分析自動(dòng)取苗移栽效能,，結(jié)果顯示多種穴盤(pán)苗移栽成功率平均達(dá)到90.70%,，苗缽?qiáng)A取破碎率低于5%，自動(dòng)取苗移栽效果較好,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有水稻缽苗移栽機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,、成本高或工作效率低、振動(dòng)大等問(wèn)題,，提出一種由1個(gè)不完全非圓齒輪,、6個(gè)非圓齒輪和2個(gè)移栽臂組成的非圓齒輪行星輪系水稻缽苗移栽機(jī)構(gòu),。分析了該移栽機(jī)構(gòu)的工作機(jī)理,，采用一種基于人機(jī)交互的參數(shù)優(yōu)化方法，編制移栽機(jī)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件,，得到一組實(shí)現(xiàn)水稻缽苗移栽較優(yōu)工作軌跡和姿態(tài)的機(jī)構(gòu)參數(shù),。建立移栽機(jī)構(gòu)虛擬樣機(jī),，研制移栽機(jī)構(gòu)物理樣機(jī)，開(kāi)展虛擬樣機(jī)運(yùn)動(dòng)仿真分析和物理樣機(jī)高速攝影運(yùn)動(dòng)學(xué)試驗(yàn),，得到機(jī)構(gòu)移栽臂的秧針尖點(diǎn)靜軌跡和姿態(tài),。理論計(jì)算和實(shí)際測(cè)量得到的推秧角與取秧角角度差分別為53.52°與52.53°，誤差為1.45%,；仿真分析,、試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果與理論分析結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了移栽機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)方法和結(jié)果的正確性,以及機(jī)構(gòu)應(yīng)用于實(shí)際機(jī)器的可行性,。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)膜上播種機(jī)具作業(yè)存在的撕膜,、挑膜、穴孔錯(cuò)位等問(wèn)題,，通過(guò)應(yīng)用轉(zhuǎn)動(dòng)導(dǎo)桿機(jī)構(gòu)與正弦機(jī)構(gòu)進(jìn)行串聯(lián),，結(jié)合強(qiáng)排播種機(jī)構(gòu)、直插播種裝置及排種系統(tǒng),，設(shè)計(jì)了基于近等速機(jī)構(gòu)的玉米全膜雙壟溝直插式電動(dòng)穴播機(jī),，并對(duì)其關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。田間試驗(yàn)表明,，通過(guò)近等速補(bǔ)償機(jī)構(gòu)與放大機(jī)構(gòu)相配合,，對(duì)直插播種裝置進(jìn)行控制、協(xié)調(diào),，實(shí)現(xiàn)了成穴器位于播種段與出土段的水平分速為零，穴孔布置及播種作業(yè)運(yùn)動(dòng)軌跡合理,；強(qiáng)排播種機(jī)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)成穴器扎入覆膜種床后的準(zhǔn)確開(kāi)啟投種,、快速閉合，可有效緩解膜下播種多粒,、空穴與成穴器堵塞問(wèn)題,。作業(yè)機(jī)田間播種性能試驗(yàn)指標(biāo)均達(dá)到了國(guó)家相關(guān)作業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范要求,，與一代樣機(jī)作業(yè)性能相比有較大改進(jìn)與提升，符合玉米全膜覆蓋雙壟溝播的農(nóng)藝技術(shù)要求,。

摘要:為提高馬鈴薯機(jī)械式排種器作業(yè)質(zhì)量,，滿足精密播種要求，改進(jìn)設(shè)計(jì)了雙列交錯(cuò)勺帶式馬鈴薯精量排種器,，闡述分析了排種器總體結(jié)構(gòu)及工作原理,，優(yōu)化了雙勺交錯(cuò)排種總成、主動(dòng)驅(qū)動(dòng)總成和振動(dòng)清種裝置結(jié)構(gòu)參數(shù),。為研究排種器最佳工作參數(shù),，以工作轉(zhuǎn)速和振動(dòng)幅度為試驗(yàn)因素，株間合格指數(shù),、重播指數(shù)和漏播指數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行了多因素二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)，建立了排種性能指標(biāo)與試驗(yàn)參數(shù)間數(shù)學(xué)模型,，運(yùn)用Design-Expert 6.0.10軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行處理分析,，對(duì)回歸模型進(jìn)行優(yōu)化驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)排種器工作轉(zhuǎn)速為31.5r/min,，振動(dòng)幅度為11.7mm時(shí)，排種作業(yè)性能最優(yōu),，其合格指數(shù)為8992%,，提高了19.9%，重播指數(shù)為5.12%,，漏播指數(shù)為4.96%,。田間適應(yīng)性播種試驗(yàn)表明，排種器對(duì)不同尺寸類(lèi)型馬鈴薯品種均具有良好的適應(yīng)性,。

摘要:為獲取正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片的最佳結(jié)構(gòu)參數(shù),，依據(jù)正弦指數(shù)曲線方程和二次正交旋轉(zhuǎn)中心組合設(shè)計(jì)方案，設(shè)計(jì)了15種型式的開(kāi)溝刀片,，并進(jìn)行土槽試驗(yàn),。以彎折角、彎曲半徑,、切土角為影響因子,，以功率消耗和溝深穩(wěn)定性系數(shù)為響應(yīng)值，利用Design-Expert 8.0.6軟件進(jìn)行回歸分析和響應(yīng)面分析,，探求單因子及交互因子對(duì)響應(yīng)值的影響效應(yīng),，并結(jié)合非線性優(yōu)化計(jì)算方法，對(duì)正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。結(jié)果表明：在土壤堅(jiān)實(shí)度為0.29MPa,、土壤含水率16.2%的條件下,，各因子對(duì)功率消耗的影響貢獻(xiàn)由大到小為：彎折角、切土角,、彎曲半徑,；對(duì)溝深穩(wěn)定性系數(shù)的影響貢獻(xiàn)由大到小為：切土角、彎折角,、彎曲半徑,。優(yōu)化所得正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)：彎折角為86.75°，彎曲半徑為12mm,，切土角為13.8°,，此時(shí)功率消耗理論最小值為32.32kW，溝深穩(wěn)定性系數(shù)為95.6%,，驗(yàn)證試驗(yàn)表明功率消耗最小值為34.27kW,，溝深穩(wěn)定性系數(shù)為92.82%，理論值與試驗(yàn)值誤差小于10%,，驗(yàn)證了回歸模型的正確性,。將優(yōu)化前、后和現(xiàn)有開(kāi)溝刀片在2種不同土壤條件下進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),，結(jié)果表明優(yōu)化后刀片的功率消耗比優(yōu)化前分別下降4.28kW和4.23kW,，溝深穩(wěn)定性系數(shù)分別提高7.12個(gè)百分點(diǎn)和7.02個(gè)百分點(diǎn)，比現(xiàn)有開(kāi)溝刀片下降7.68kW和6.91kW,，溝深穩(wěn)定性系數(shù)提高14.34個(gè)百分點(diǎn)和8.34個(gè)百分點(diǎn),。研究成果為正弦指數(shù)曲線型開(kāi)溝刀片的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了理論參考。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥變量噴灑,，準(zhǔn)確計(jì)量和控制農(nóng)藥的注入速率和注入量很有必要,。提出了一種噴嘴直接注入式系統(tǒng)（DNIS）原型，并在此基礎(chǔ)上研究了農(nóng)藥噴灑量的控制方法,。該系統(tǒng)應(yīng)用快速響應(yīng)電磁閥（RRV）向水中注入農(nóng)藥,，RRV由100Hz的脈寬調(diào)制（PWM）信號(hào)驅(qū)動(dòng)，通過(guò)改變PWM信號(hào)占空比調(diào)節(jié)農(nóng)藥注入速率,。試驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)了基于比例-積分-微分（PID）算法的閉環(huán)控制策略,，將農(nóng)藥注入速率快速穩(wěn)定在設(shè)定值。通過(guò)試驗(yàn)測(cè)試了RRV,、DNIS系統(tǒng)和PID控制器的工作性能,。試驗(yàn)結(jié)果表明，采用RRV可準(zhǔn)確計(jì)量農(nóng)藥注入速率,，閉環(huán)控制策略可獲得較穩(wěn)定的農(nóng)藥速率控制效果,，農(nóng)藥注入速率可在4s內(nèi)達(dá)到設(shè)定值,，注入速率的穩(wěn)定性相對(duì)于沒(méi)有控制策略有明顯提高。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有花生摘果裝置普遍存在的摘果損傷率高且易纏繞,、堵塞和排秧困難等問(wèn)題，以及滿足我國(guó)兩段式花生收獲的撿拾聯(lián)合收獲機(jī)摘果裝置研究需要,，在研究?jī)啥问交ㄉ斋@方式下花生植株性狀與特點(diǎn)基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了一種螺桿彎齒式軸流全喂入花生摘果裝置,摘果作業(yè)時(shí)，花生植株受螺桿,、彎齒和凹板篩共同作用使花生莢果從花生莖稈上脫離,，因螺桿有螺旋角、彎齒有傾角,，花生植株沿摘果滾筒圓周運(yùn)動(dòng)的同時(shí),，受軸向分力作用排出機(jī)外，在保證高摘凈率和低損傷率的同時(shí)避免植株在滾筒中纏繞和堵塞,；對(duì)關(guān)鍵部件（螺桿,、彎齒和凹板篩等）進(jìn)行了設(shè)計(jì)與計(jì)算。以晾曬3~5d的遼寧主栽花生品種“花育30”為試驗(yàn)材料,，以彎齒與滾筒母線夾角,、彎齒彎角和螺桿與滾筒母線夾角為試驗(yàn)因素，以摘凈率和破碎率為試驗(yàn)指標(biāo),，運(yùn)用回歸正交旋轉(zhuǎn)試驗(yàn)方法,，對(duì)樣機(jī)進(jìn)行了兩段收獲條件下的摘果性能試驗(yàn)；建立試驗(yàn)因素與試驗(yàn)指標(biāo)之間的數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)分析,，結(jié)果表明：在彎齒與滾筒母線夾角為33°,、彎齒彎角為60°和螺桿與滾筒母線夾角為23°時(shí)，花生摘果綜合指標(biāo)最優(yōu),，花生摘凈率為98.96%,，花生破碎率為0.88%，均優(yōu)于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),，滿足實(shí)際生產(chǎn)要求,。

摘要:針對(duì)番茄秸稈基質(zhì)化造肥處理過(guò)程中秸稈碎料與發(fā)酵菌種難以混合問(wèn)題，提出立式螺旋混合攪拌裝置,。通過(guò)對(duì)物料的動(dòng)力學(xué)分析,、立式螺旋混合的離散元仿真分析和試驗(yàn)表明，混合3min以后,，混合變異系數(shù)小于10%,，平均功耗小于0.0781kW，驗(yàn)證了對(duì)秸稈基質(zhì)化處理的可行性,；隨攪拌葉片螺距增加,，混合變異系數(shù)得到降低,，功耗呈先增大后減小的趨勢(shì)；隨攪拌葉片轉(zhuǎn)速的增加,，混合變異系數(shù)同樣得到降低,，功耗呈大幅度提高的趨勢(shì)；隨填料高度的增加,，混合變異系數(shù)和功耗呈增加趨勢(shì),；影響混合變異系數(shù)的主次順序依次為螺距、轉(zhuǎn)速和填料高度,。構(gòu)建了混合變異系數(shù)與結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)的數(shù)學(xué)模型,，并進(jìn)行優(yōu)化，得到當(dāng)填料高度440mm,、轉(zhuǎn)速30r/min,、螺距400mm時(shí)，物料混合變異系數(shù)最優(yōu)為4.3%,；將離散元仿真功耗與試驗(yàn)值進(jìn)行對(duì)比,，誤差均值為13.5%，驗(yàn)證了仿真結(jié)果的正確性,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)顆粒飼料小批量生產(chǎn),，研究了飼料制粒機(jī)調(diào)質(zhì)器工作原理和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種與小型制粒機(jī)配套的軸向多點(diǎn)進(jìn)氣式調(diào)質(zhì)器,。以槳葉安裝角,、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速、喂料轉(zhuǎn)速為影響因素,，調(diào)質(zhì)器生產(chǎn)率和調(diào)質(zhì)后物料溫度為評(píng)價(jià)指標(biāo),，按照三因素五水平正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，對(duì)軸向多點(diǎn)進(jìn)氣式調(diào)質(zhì)器進(jìn)行了作業(yè)參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn),。利用Design-Expert 8.0.6軟件回歸分析法和響應(yīng)面分析法,，建立了3個(gè)因素對(duì)調(diào)質(zhì)器作業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,，此3個(gè)因素對(duì)調(diào)質(zhì)器生產(chǎn)率和物料溫度都具有顯著相關(guān)性,，顯著水平分別為P<0.01和P<0.001；通過(guò)響應(yīng)面法對(duì)最佳參數(shù)組尋優(yōu),，得到調(diào)質(zhì)器最佳作業(yè)參數(shù)組合：槳葉安裝角為38.1°,、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速為220.6r/min、喂料轉(zhuǎn)速17.4r/min,，此方案下,，調(diào)質(zhì)器生產(chǎn)率為12.7g/s，調(diào)質(zhì)后物料溫度為65.0℃,，此時(shí)調(diào)質(zhì)器生產(chǎn)率較高,、物料溫度在要求的加工工藝范圍內(nèi),。樣機(jī)加工試驗(yàn)表明，生產(chǎn)率為11.8g/s,，調(diào)質(zhì)后物料溫度為64.0℃,。

摘要:為了研究錘片式飼料粉碎機(jī)分離裝置應(yīng)具有的合理形狀，通過(guò)計(jì)算物料沿外管壁運(yùn)動(dòng)時(shí)摩擦力所做的功,，得到摩擦力做功最小時(shí)外管壁的曲線形狀,，并根據(jù)該形狀制作了分離裝置。利用ANSYS Workbench軟件中的Fluent模塊對(duì)改進(jìn)前后分離裝置內(nèi)物料的運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行氣-固兩相流模擬,，比較2種分離裝置內(nèi)的玉米顆粒濃度及玉米顆粒速度分布情況。對(duì)2種分離裝置的物料輸送效果進(jìn)行了實(shí)際粉碎試驗(yàn),，利用高速攝像技術(shù)對(duì)比2種分離裝置內(nèi)的玉米顆粒分布情況,；在不同轉(zhuǎn)速和喂料量的情況下比較2種分離裝置對(duì)物料的運(yùn)輸分離效果。軟件模擬和試驗(yàn)結(jié)果均表明：當(dāng)轉(zhuǎn)速在1500~3500r/min間變化時(shí),，新分離裝置比原分離裝置出料量高0.18~0.3kg/s,。當(dāng)轉(zhuǎn)速一定時(shí)，喂料量越接近理論設(shè)計(jì)料量,，新分離裝置的出料量越高于原分離裝置,。當(dāng)轉(zhuǎn)速為2500r/min，喂料量為5kg時(shí),，二者出料量相差約0.01kg/s,。

摘要:針對(duì)強(qiáng)風(fēng)時(shí)自動(dòng)集沙儀測(cè)量精度和集沙效率受擾動(dòng)問(wèn)題，提出了分流對(duì)沖與多級(jí)擴(kuò)容組合降速法,，設(shè)計(jì)了分流對(duì)沖與多級(jí)擴(kuò)容組合式自動(dòng)集沙儀,，闡述了風(fēng)沙分離器和數(shù)據(jù)無(wú)線采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理，并對(duì)風(fēng)沙分離器降速及分離性能,、集沙儀抗強(qiáng)風(fēng)干擾性能和集沙效率等進(jìn)行了試驗(yàn)分析,。結(jié)果表明，分流對(duì)沖與多級(jí)擴(kuò)容組合式自動(dòng)集沙儀具備了抗強(qiáng)風(fēng)干擾性能,，可實(shí)時(shí),、連續(xù)和遠(yuǎn)距離無(wú)線采集數(shù)據(jù)，自由旋轉(zhuǎn)的起動(dòng)風(fēng)速為4.23m/s,，等動(dòng)力性為9294%,，平均集沙效率為90.42%，當(dāng)風(fēng)速低于18m/s時(shí),，粒徑55.36μm以上的土樣只要進(jìn)入集沙儀,，就可被完全收集；數(shù)據(jù)無(wú)線采集系統(tǒng)的供電續(xù)航能力達(dá)31h以上,，無(wú)障礙時(shí)信號(hào)傳輸距離為208.51m,，可較好地滿足土壤風(fēng)蝕量的自動(dòng)觀測(cè)需求,。

摘要:針對(duì)丘陵-平原-濕地復(fù)合地區(qū)降雨徑流數(shù)值模型較少、而已構(gòu)建的模型對(duì)水文要素空間分布和濕地區(qū)水流運(yùn)動(dòng)又反映不足,，采用格子玻爾茲曼法和有限元法構(gòu)建丘陵-平原-濕地復(fù)合區(qū)降雨徑流數(shù)值模型,。在模型構(gòu)建過(guò)程中將復(fù)合區(qū)分為地勢(shì)起伏較大的上游丘陵區(qū)和下游地勢(shì)變化較小的平原濕地區(qū)。上游丘陵區(qū)降雨采用距離平方倒數(shù)法計(jì)算降雨空間分布,、采用格子玻爾茲曼法建立非飽和區(qū)土壤水運(yùn)動(dòng)模型,、利用達(dá)西公式建立飽和區(qū)水流運(yùn)動(dòng)模型、利用格子玻爾茲曼法構(gòu)建匯流數(shù)值模型,，進(jìn)而構(gòu)建了上游區(qū)的降雨徑流數(shù)值模型,。平原濕地區(qū)采用基于有限元四邊形單元構(gòu)建了水流運(yùn)動(dòng)數(shù)值模型。平原濕地區(qū)入口邊界采用上游區(qū)降雨徑流數(shù)值輸出的流量過(guò)程,，平原濕地區(qū)出口邊界采用基于格子玻爾茲曼法的匯流模型計(jì)算的水位過(guò)程,。四邊形單元有限元求解水流運(yùn)動(dòng)方程實(shí)現(xiàn)了上、下游區(qū)的無(wú)縫連接,，模型使用比較方便,。以撓力河流域?yàn)檠芯繉?duì)象進(jìn)行了降雨徑流和平坦區(qū)水流運(yùn)動(dòng)模擬研究，模擬結(jié)果良好,，說(shuō)明模型較為可靠,。

摘要:細(xì)溝和細(xì)溝水流參數(shù)的準(zhǔn)確測(cè)量可為深化坡面土壤侵蝕過(guò)程研究提供重要理論依據(jù)?；诹Ⅲw攝影測(cè)量技術(shù),，以坡度為15°和20°的黃土坡面為研究對(duì)象，采用人工模擬徑流沖刷的方法,，對(duì)比不同時(shí)刻坡面的高精度數(shù)字高程模型DEM,，提出了動(dòng)床條件下坡面細(xì)溝寬度、深度以及細(xì)溝水流寬度,、深度的測(cè)量和計(jì)算方法,，分析了2個(gè)坡度處理下坡面細(xì)溝形態(tài)、細(xì)溝水流特征及其變化規(guī)律,，探討了立體攝影測(cè)量技術(shù)與其他測(cè)量技術(shù)在細(xì)溝形態(tài)及徑流特征參數(shù)測(cè)量方面的異同,。結(jié)果表明：經(jīng)過(guò)比例尺的校正，可以在垂直拍攝的立體攝影照片上直接準(zhǔn)確測(cè)量細(xì)溝寬度和細(xì)溝水流寬度,；運(yùn)用內(nèi)插法,，立體攝影測(cè)量技術(shù)能較準(zhǔn)確地測(cè)量細(xì)溝深度和細(xì)溝水流深度的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化。隨坡長(zhǎng)的增加,，細(xì)溝深度逐漸增大,，而細(xì)溝水流深度則無(wú)明顯變化趨勢(shì)；細(xì)溝寬度隨坡長(zhǎng)的增加呈先增大后減小的變化趨勢(shì),，而細(xì)溝水流寬度逐漸減??；20°坡度下細(xì)溝寬度和深度的增加速率分別是15°坡度下的1.7倍和1.3倍；同20°坡度相比,，15°坡度條件下的細(xì)溝水流的寬度增加了1.7%~13.1%,，而2個(gè)試驗(yàn)坡度下的細(xì)溝水流深度無(wú)明顯差異。

摘要:為深入研究植被覆蓋下坡面流阻力規(guī)律,，以植被覆蓋下明渠水流植被阻力公式為基礎(chǔ),，通過(guò)5個(gè)覆蓋度、6個(gè)坡度和7個(gè)流量組合條件下的室內(nèi)放水試驗(yàn),，結(jié)合理論分析,，建立適應(yīng)于坡面流的植被阻力模型。結(jié)果表明,，植被阻力隨等效覆蓋度和等效水力半徑的增加而增大,，等效覆蓋度對(duì)植被阻力的貢獻(xiàn)率(0.106)小于明渠水流(0.167)，而等效水力半徑(0.5)和拖曳力系數(shù)(0.5)的貢獻(xiàn)率與明渠水流(均為0.48)基本一致,。植被阻力模型的NSE值高達(dá)0.84，為坡面流植被阻力計(jì)算奠定了一定的理論基礎(chǔ),，可促進(jìn)明渠水力學(xué)理論在坡面水流方面的擴(kuò)展,。

摘要:為提高植物根際促生細(xì)菌在干旱環(huán)境下的應(yīng)用效果，以Bacillus cereus DZ1為供試菌株,，探討了清水稀釋和豆芽汁營(yíng)養(yǎng)液稀釋處理下其在交聯(lián)聚丙烯酰胺(CLP)中的存活特征,，然后通過(guò)金銀花造林實(shí)驗(yàn)，研究了接種B. subtilis DZ1(PGPR),、施用CLP(CLP),、接種B. subtilis DZ1并混施CLP(C-P)和CLP-PGPR凝膠(CPG)對(duì)植物生長(zhǎng)及根際環(huán)境微生物特征的影響。結(jié)果表明,，同清水稀釋處理相比,，豆芽汁營(yíng)養(yǎng)液稀釋處理CLP中的有效活菌數(shù)量顯著提高19.45%~664.05%，CLP可以作為PGPR的吸附載體,。同PGPR處理相比,，CPG處理根系分泌物中的氨基酸總量、有機(jī)酸總量和總糖含量分別提高37.36%,、30.04%和8.18%,；直接接種B. cereus DZ1對(duì)根際土壤微生物量碳影響較小，但CPG處理顯著提高了微生物量碳含量,，并明顯增強(qiáng)了土壤微生物呼吸作用,，其微生物呼吸速率較PGPR、CLP,、C-P和CK分別高出18.02%,、9.93%,、8.56%和18.91%；CPG處理還降低了代謝熵,，與另外4個(gè)處理相比其下降幅度分別為12.74%,、7.62%、8.02%和14.02%,。無(wú)論B. cereus DZ1何種接種方式均對(duì)金銀花的造林成活率影響不顯著,，但CPG處理顯著增加了植物的干物質(zhì)積累量，其葉片相對(duì)含水率較C-P處理顯著增加10.34%,，而相對(duì)電導(dǎo)率降低9.70%,。可見(jiàn),，CLP-PGPR凝膠方式更有利于接種微生物的定殖存活,，可改善金銀花根際土壤的微生態(tài)環(huán)境，增強(qiáng)植物干旱耐受性的同時(shí)促進(jìn)植物生長(zhǎng),。

摘要:以設(shè)施黃瓜根際土壤為試驗(yàn)對(duì)象,，通過(guò)每hm2添加5、10,、20,、40、60t不同生物炭量作為處理,，研究黃瓜結(jié)果期養(yǎng)分和細(xì)菌群落變化規(guī)律,，探討生物炭調(diào)控二者間相互作用機(jī)制。試驗(yàn)結(jié)果表明：在生物炭添加量為5~60t/hm2時(shí),，在黃瓜結(jié)果期可不同程度提高根際土壤堿解氮,、速效磷、速效鉀,、有機(jī)碳含量和全氮質(zhì)量比,；在20~60t/hm2時(shí)，可明顯提高結(jié)果盛期根際土壤細(xì)菌中變形菌門(mén),、放線菌門(mén),、厚壁菌門(mén)豐度而降低酸桿菌門(mén)、綠彎菌門(mén)豐度,；生物炭通過(guò)調(diào)控并提高變形菌門(mén)γ變形菌綱,、放線菌門(mén)放線菌綱放線菌目等細(xì)菌數(shù)量和比例，促進(jìn)根際土壤堿解氮,、速效磷,、速效鉀質(zhì)量比的提高；經(jīng)綜合比較，20t/hm2的生物炭量處理效果優(yōu)于其他處理,，與對(duì)照相比,，在結(jié)果盛期可提高根際土壤堿解氮質(zhì)量比39.86%、速效磷質(zhì)量比135.95%,、速效鉀質(zhì)量比81.35%,、有機(jī)碳質(zhì)量比82.89%、全氮質(zhì)量比73.77%,。

摘要:通過(guò)設(shè)置不同價(jià)態(tài)(五價(jià)砷As(Ⅴ),、三價(jià)砷As(Ⅲ))、不同濃度梯度砷(0,、10,、20、50,、100,、180、280,、450,、800mg/kg)的室內(nèi)模擬試驗(yàn)，研究了As(Ⅴ),、As(Ⅲ)在石灰性土壤中的化學(xué)形態(tài)特征及其與5種土壤酶(過(guò)氧化氫酶,、多酚氧化酶、蛋白酶,、堿性磷酸酶、蔗糖酶)活性間的關(guān)系,。結(jié)果表明：隨著外源砷添加量的增加,，土壤中交換態(tài)砷AE-As含量增加，而鈣型砷Ca-As,、鐵型砷Fe-As,、鋁型砷Al-As含量有減少趨勢(shì)，且主要以Ca-As存在,。土壤酶活性則表現(xiàn)為：2種價(jià)態(tài)的砷對(duì)過(guò)氧化氫酶的活性均表現(xiàn)為抑制作用,，抑制率高達(dá)57.4%。As(Ⅴ)對(duì)多酚氧化酶活性表現(xiàn)為明顯的激活作用,，As(Ⅲ)對(duì)多酚氧化酶有抑制作用,。As(Ⅴ)、As(Ⅲ)對(duì)堿性磷酸酶的活性影響表現(xiàn)為“低砷促進(jìn),，高砷抑制”,。通過(guò)對(duì)砷的各化學(xué)形態(tài)和土壤酶活性的非線性分析表明：在As(Ⅴ)處理試驗(yàn)中，AE-As對(duì)蔗糖酶有顯著的刺激作用,，其生態(tài)毒性也最強(qiáng)(ED50為17.97mg/kg),。故在北方石灰性污染土壤中,，把交換態(tài)As與蔗糖酶活性共同作為評(píng)價(jià)土壤As污染程度的主要生化指標(biāo)是可行的。通過(guò)主成分分析可發(fā)現(xiàn),，當(dāng)As(Ⅴ)的濃度達(dá)到50mg/kg,、As(Ⅲ)的濃度達(dá)10mg/kg時(shí)，土壤微生物的功能結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化,，50mg/kg和10mg/kg可作為As(Ⅴ) ,、As(Ⅲ)對(duì)土壤微生物學(xué)性質(zhì)影響的臨界值。

摘要:針對(duì)接觸式土壤水分傳感器存在對(duì)土體破壞大及使用安裝,、更換困難等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種基于電容法的非接觸式土壤水分傳感器。借助網(wǎng)絡(luò)矢量分析儀對(duì)傳感器環(huán)形探頭在不同介電常數(shù)的有機(jī)溶液中進(jìn)行測(cè)量,，確定了傳感器環(huán)形探頭電容變化范圍為7.08～22.75pF,。選取11種不同電容值高頻瓷片分別與102nH的繞線電感進(jìn)行并聯(lián)諧振試驗(yàn)，得到的測(cè)試結(jié)果與仿真結(jié)果的決定系數(shù)達(dá)到了0.98,，檢測(cè)電路的測(cè)量精度能夠滿足傳感器的設(shè)計(jì)要求,。以北京地區(qū)粘壤土作為測(cè)試樣本，對(duì)傳感器輸出與對(duì)應(yīng)的測(cè)量值進(jìn)行了多項(xiàng)式擬合,，決定系數(shù)達(dá)到了0.9959,，系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)與動(dòng)態(tài)性能均能滿足土壤水分的檢測(cè)要求。通過(guò)試驗(yàn)分析了溫度對(duì)傳感器輸出的影響,，將傳感器輸出結(jié)果與溫度進(jìn)行線性擬合,，決定系數(shù)達(dá)到了0.9879。進(jìn)一步提出了能量指數(shù)Ka,，通過(guò)試驗(yàn)的方式確定了傳感器的縱向影響范圍為10cm,，橫向影響范圍為5cm。最后對(duì)比試驗(yàn)表明,，所設(shè)計(jì)的土壤非接觸式水分傳感器與國(guó)外同類(lèi)產(chǎn)品性能相當(dāng),，能夠滿足土壤非接觸式測(cè)量的要求，但具有更高的性價(jià)比,，為同類(lèi)產(chǎn)品的國(guó)產(chǎn)化奠定了基礎(chǔ),。

摘要:為優(yōu)化螺旋擠壓式固液分離機(jī)工作參數(shù)，研究了牛糞尿TS質(zhì)量分?jǐn)?shù)為10%時(shí),，變徑螺旋軸分離段錐度,、分離篩籠柵條間隙、螺旋軸轉(zhuǎn)速,、出料端部壓力對(duì)機(jī)器分離效率,、原料的固體去除率和機(jī)器能耗的影響。經(jīng)參數(shù)優(yōu)化和試驗(yàn)驗(yàn)證，在螺旋軸分離段錐度2.68°,、分離篩籠柵條間隙1mm,、螺旋軸轉(zhuǎn)速60r/min、出料端部初始?jí)毫?250N時(shí),，分離效率可達(dá)746.18kg/h,，固體去除率可達(dá)49.84%，分離后固體的含水率為61%,，分離效果較好,。

摘要:以混合秸稈為唯一原料，混合接種瘤胃液與污泥,，在半連續(xù)固態(tài)進(jìn)料反應(yīng)器中研究不同回流比和有機(jī)負(fù)荷組合對(duì)甲烷產(chǎn)率,、發(fā)酵特性的影響。結(jié)果表明,，在6個(gè)階段中,，當(dāng)有機(jī)負(fù)荷（OLR）為4g/(L·d)，回流比為1∶1時(shí),，甲烷平均產(chǎn)率達(dá)到了768mL/(L·d),；單位秸稈TS產(chǎn)甲烷量為202mL/g，具有明顯成本優(yōu)勢(shì),。當(dāng)OLR升高到6g/(L·d)時(shí),，VFA積累明顯，丙酸質(zhì)量濃度高達(dá)6.54g/L,，并且出現(xiàn)丁酸的積累,；該階段氨氮質(zhì)量濃度明顯升高，達(dá)到了632.51mg/L,。固渣中纖維素和半纖維素在第2階段降解程度最高,，降解率達(dá)到了88.81%，而水解酶活和產(chǎn)甲烷效率的變化相關(guān),。通過(guò)三維熒光光譜分析，發(fā)現(xiàn)沼液中類(lèi)酪氨酸產(chǎn)物,、輔酶F420及腐殖酸類(lèi)有機(jī)物的變化受回流比和有機(jī)負(fù)荷的影響,，能直接反映產(chǎn)甲烷和發(fā)酵特性，而且腐殖酸類(lèi)物質(zhì)的積累是產(chǎn)甲烷作用受到抑制的重要原因,。因此,，合適的回流比和有機(jī)負(fù)荷對(duì)秸稈沼氣工程長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行尤為關(guān)鍵。

摘要:設(shè)計(jì)了一種恒溫分級(jí)冷凝裝置,，應(yīng)用該裝置對(duì)油茶果殼在500℃時(shí)的熱解揮發(fā)物進(jìn)行了分級(jí)冷凝試驗(yàn),，獲得了165℃以上、165~120℃、120℃以下3個(gè)冷凝溫度段下的分級(jí)生物油產(chǎn)物,；分析了各組產(chǎn)物的熱值,、pH值、運(yùn)動(dòng)粘度后發(fā)現(xiàn)：前2級(jí)生物油產(chǎn)物的含水率得到了有效降低,，高位熱值均大于23MJ/kg,，比常規(guī)方法所獲生物油的熱值增加約44%，但運(yùn)動(dòng)粘度較大,；隨著冷凝溫度的降低,，各組生物油運(yùn)動(dòng)粘度顯著下降，pH值略有提升,；通過(guò)熱分析曲線并結(jié)合綜合燃燒特性指數(shù)分析了生物油的燃燒特性,，發(fā)現(xiàn)利用分級(jí)冷凝所獲得的初分生物油在燃燒特性上出現(xiàn)了比較明顯的區(qū)別，其中第2級(jí)生物油在各組樣品中的燃燒性能最好,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，所設(shè)計(jì)的分級(jí)冷凝裝置基本實(shí)現(xiàn)了熱解揮發(fā)物的在線初級(jí)分離，各級(jí)產(chǎn)物的特性有比較明顯的區(qū)別,，為生物油分級(jí)冷凝裝置的設(shè)計(jì)提供了參考,，為分級(jí)生物油的進(jìn)一步應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

摘要:為了從混合的飽滿紅棗和干癟紅棗中識(shí)別出干癟紅棗,，首先分析了顏色空間模型的特性,，選擇灰度圖、RGB顏色空間模型的R分量,、L*a*b*顏色空間模型的a*分量,，并使用不同的梯度算子作為對(duì)比；然后通過(guò)形態(tài)學(xué)運(yùn)算,、邏輯運(yùn)算去除異常梯度,，進(jìn)行梯度歸一化變換；最后采用歸一化的梯度直方圖作為紅棗表面的紋理特征表示方法,，并計(jì)算其梯度分布不均勻性作為判別準(zhǔn)則,。利用12通道紅棗分選機(jī)采集240幅飽滿與202幅干癟紅棗圖像作為樣本圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，采用簡(jiǎn)單梯度算子對(duì)L*a*b*模型的a*分量提取紋理信息效果最好,，誤判率為0.83%，正確識(shí)別率高達(dá)99.01%,。

摘要:為提高電子鼻長(zhǎng)期鑒別的穩(wěn)健性,，提出了一種基于小波分析的電子鼻信號(hào)去漂移方法。對(duì)含漂移信號(hào)的電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解,，獲得分解系數(shù),；構(gòu)造一種相對(duì)偏差閾值濾波函數(shù)對(duì)小波逼近系數(shù)進(jìn)行閾值處理,，獲得修正的小波系數(shù)；運(yùn)用小波逆變換對(duì)修正后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),，得到去除漂移或少漂移的電子鼻信號(hào),。對(duì)6種白酒樣本隨機(jī)生成的5組樣本訓(xùn)練集與對(duì)應(yīng)的測(cè)試集進(jìn)行去漂移處理與信號(hào)重構(gòu)，提取去漂移處理前后的電子鼻信號(hào)積分值特征,，并運(yùn)用Fisher判別分析（FDA）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)5組數(shù)據(jù)集進(jìn)行鑒別分析,。FDA鑒別結(jié)果顯示，無(wú)論是訓(xùn)練集還是測(cè)試集,，5組樣本的鑒別正確率由去漂移前的最高值45%提升至去漂移后的100%,。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鑒別結(jié)果顯示，5組樣本的鑒別正確率由去漂移前的最高值31.7%提升至去漂移后的98.3%,。這說(shuō)明所給出的去漂移方法在白酒電子鼻的鑒別中是穩(wěn)健有效的,。同時(shí)，也為電子鼻鑒別其他物品提供了一種可借鑒的去漂移方法,。

摘要:針對(duì)目前國(guó)內(nèi)外禽蛋流水線在線裂紋檢測(cè)中微小裂紋檢測(cè)的難題,，通過(guò)外部壓力增大微小裂紋信息，并結(jié)合聲學(xué)方法實(shí)現(xiàn)多維度禽蛋微小裂紋的無(wú)損檢測(cè),。對(duì)20枚不同位置的微小裂紋蛋進(jìn)行壓碎實(shí)驗(yàn),，選取壓力范圍為0~6N，采集無(wú)損蛋與微小裂紋蛋的振動(dòng)音頻信號(hào),，結(jié)合功率譜分析,、PCA主成分分析，選出工業(yè)流水線條件下最適宜增大微小裂紋信息的外部壓力為5N,，最佳掃頻范圍為3000~7500Hz,。實(shí)驗(yàn)中，對(duì)320枚雞蛋進(jìn)行檢測(cè),，分別構(gòu)建基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）,、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）和最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)的雞蛋微小裂紋檢測(cè)模型，其中,，基于LS-SVM的雞蛋微小裂紋檢測(cè)模型最優(yōu),，測(cè)試集中無(wú)損蛋與微小裂紋蛋的識(shí)別率分別達(dá)到98.3%和95%，且流水線每小時(shí)可在線檢測(cè)約3600枚雞蛋,。

摘要:采用高光譜成像技術(shù),，結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)2種方法，探索柑橘黃龍病快速無(wú)損檢測(cè)的可行性,。在380~1080nm光譜范圍內(nèi),，采集正常,、輕度黃龍病,、中度黃龍病,、重度黃龍病和缺素5種柑橘葉片的高光譜圖像。采用方差分析方法,，分析了正常,、輕度黃龍病、中度黃龍病,、重度黃龍病和缺素5種葉片的葉綠素,、淀粉和可溶性糖含量間的差異，表明3指標(biāo)可作為判別黃龍病的指示性指標(biāo),。采用偏最小二乘法,，建立了葉綠素、可溶性糖及淀粉3指標(biāo)含量的定量分析數(shù)學(xué)模型,，模型預(yù)測(cè)均方根誤差分別為7.46,、5.51、5.88,，提供了柑橘黃龍病高光譜成像快速檢測(cè)依據(jù),。提取高光譜圖像感興趣區(qū)域的平均光譜，通過(guò)分析正常,、輕度黃龍病,、中度黃龍病、重度黃龍病和缺素5種葉片的代表性光譜,，在750nm處吸光度存在差異,。采用2階導(dǎo)數(shù)處理樣品光譜，消除了450~650nm和800~1000nm波段的基線漂移,，放大了有效光譜信息,。采用主成分分析(PCA)和連續(xù)投影算法(SPA)篩選柑橘黃龍病LS-SVM定性判別模型的輸入變量，建立了LS-SVM定性判別模型,，同時(shí)與PLS-DA進(jìn)行對(duì)比,。采用未參與建模的預(yù)測(cè)集樣品評(píng)價(jià)模型性能，結(jié)果表明PLS-DA模型判別柑橘黃龍病的準(zhǔn)確率更高,，模型誤判率為5.6%,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，高光譜成像技術(shù)結(jié)合偏最小二乘判別分析方法可實(shí)現(xiàn)柑橘黃龍病快速無(wú)損檢測(cè)與黃龍病病情等級(jí)判別,。

摘要:條碼,、RFID等已成為追溯系統(tǒng)中產(chǎn)品標(biāo)識(shí)的重要手段，實(shí)現(xiàn)不同標(biāo)識(shí)間的快速轉(zhuǎn)換已成為追溯環(huán)節(jié)無(wú)縫銜接的基礎(chǔ),。在分析現(xiàn)有追溯系統(tǒng)標(biāo)識(shí)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了集成工業(yè)控制器、RFID讀寫(xiě)模塊,、嵌入式打印模塊,、條碼掃描模塊的農(nóng)產(chǎn)品追溯標(biāo)識(shí)雙向轉(zhuǎn)換設(shè)備,，突破了RFID-條碼轉(zhuǎn)換中的二維條碼動(dòng)態(tài)加密技術(shù)，構(gòu)建了條碼-RFID轉(zhuǎn)換中的控制流程,，實(shí)現(xiàn)了標(biāo)識(shí)讀取,、雙向轉(zhuǎn)換、標(biāo)識(shí)打印,、狀態(tài)監(jiān)測(cè)等功能,。利用設(shè)計(jì)的設(shè)備進(jìn)行了不同轉(zhuǎn)換內(nèi)容和轉(zhuǎn)換數(shù)量下的雙向測(cè)試，結(jié)果表明在RFID-條碼的轉(zhuǎn)換中轉(zhuǎn)換成功率均達(dá)到了100%,；在條碼-RFID的轉(zhuǎn)換中隨著轉(zhuǎn)換數(shù)量的增加,、轉(zhuǎn)換內(nèi)容的增多，轉(zhuǎn)換成功率存在下降趨勢(shì),。2種轉(zhuǎn)換方式下,，轉(zhuǎn)換時(shí)間均隨轉(zhuǎn)換數(shù)量和轉(zhuǎn)換內(nèi)容增多存在增加趨勢(shì)。設(shè)備可滿足加工包裝過(guò)程中不同包裝載體標(biāo)識(shí)跟蹤與信息記錄的需求,。

摘要:以江西省吉安縣為研究區(qū),，以新一輪農(nóng)用地分等成果為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，在網(wǎng)格環(huán)境下,，選取耕地面積比,、破碎度系數(shù)、分維數(shù)和集中連片系數(shù)對(duì)耕地空間布局進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),，并采用局部空間自相關(guān)方法,，以耕地利用等指數(shù)為空間變量，分析了耕地質(zhì)量的空間分布,，最后采用空間疊加組合方法,，規(guī)劃了基本農(nóng)田建設(shè)空間布局。研究中,，吉安縣被劃分為2062個(gè)1km×1km的網(wǎng)格評(píng)價(jià)單元,；從高到低，耕地空間布局劃分為1級(jí),、2級(jí)和3級(jí),；局部空間自相關(guān)類(lèi)型劃分為HH、LL,、HL和LH等4種類(lèi)型,。研究結(jié)果顯示，吉安縣基本農(nóng)田空間布局劃分為優(yōu)先劃入型,、集中整治型和后備開(kāi)發(fā)型的耕地面積占比分別為36.26%,、22.70%和41.04%，在空間分布上,，優(yōu)先劃入型主要分布于研究區(qū)中部的浬田,、梅塘,、登龍和官田等鄉(xiāng)鎮(zhèn)，以及研究區(qū)東部的部分區(qū)域,；集中整治型主要分布于研究區(qū)北部的萬(wàn)福鎮(zhèn)、桐坪鎮(zhèn)以及南部的部分區(qū)域,；后備開(kāi)發(fā)型主要分布于研究區(qū)西南部和北部,。通過(guò)耦合耕地空間布局和耕地利用質(zhì)量空間聚集，滿足了基本農(nóng)田建設(shè)“集中連片,、質(zhì)量好”的要求,，為基本農(nóng)田建設(shè)合理空間布局提供科學(xué)、可行的依據(jù),。

摘要:城鎮(zhèn)是人類(lèi)社會(huì)發(fā)展過(guò)程在空間上的重要表現(xiàn)形式,，其空間格局與演變是城鎮(zhèn)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題?；春恿饔蚴侵袊?guó)城鎮(zhèn)體系的南北過(guò)渡地區(qū),，研究這一自然地理單元內(nèi)城鎮(zhèn)擴(kuò)張過(guò)程，視角獨(dú)特,。為客觀,、快速、準(zhǔn)確地重建不同時(shí)間序列上淮河流域城鎮(zhèn)擴(kuò)張過(guò)程,，在DMSP/OLS數(shù)據(jù),、SPOT-VGT數(shù)據(jù)、Landsat ETM+數(shù)據(jù)等多〖JP2〗源遙感數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,，提出“DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)相互校正—NDVI數(shù)據(jù)重建—流域城鎮(zhèn)信息提取—流域城鎮(zhèn)擴(kuò)張分析”的研究思路,，并運(yùn)用該思路分析淮河流域從1998年至2013年16年間的城鎮(zhèn)擴(kuò)張過(guò)程。從城市面積,、擴(kuò)張強(qiáng)度,、擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度、擴(kuò)張形態(tài)4方面分析了城市擴(kuò)張規(guī)律,。研究發(fā)現(xiàn)：淮河流域整體與各省擴(kuò)張基本屬于低速擴(kuò)張型與中速擴(kuò)張型,；淮河流域城鎮(zhèn)分布仍較為分散，未形成完整的城市群或城鎮(zhèn)體系;這一時(shí)期城市擴(kuò)張時(shí)空發(fā)展不均衡,。

摘要:為解決樣本的手工獲取和常規(guī)的目視解譯難以適應(yīng)目前農(nóng)業(yè)土地資源信息自動(dòng)化提取的需求問(wèn)題,，引入時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，運(yùn)用關(guān)聯(lián)知識(shí)遷移學(xué)習(xí)機(jī)制,，提出了一種基于知識(shí)遷移學(xué)習(xí)的高分辨遙感影像土地利用信息分類(lèi)制圖方法(KTLC),。首先，運(yùn)用改進(jìn)的均值漂移算法對(duì)新的待分類(lèi)制圖影像進(jìn)行分割獲得影像對(duì)象,，然后,，將分割后對(duì)象的矢量邊界與前時(shí)相土地利用矢量專(zhuān)題圖進(jìn)行配準(zhǔn),、嵌套，通過(guò)疊加分析獲取當(dāng)前影像中的不變對(duì)象,，并通過(guò)光譜,、空間信息閾值篩選完成不變對(duì)象的提純，進(jìn)而將歷史專(zhuān)題圖中的地物類(lèi)別知識(shí)遷移到新影像對(duì)象上,，建立新的特征與地物類(lèi)別映射關(guān)系,，最后，運(yùn)用決策樹(shù)構(gòu)建分類(lèi)規(guī)則完成當(dāng)前影像的快速分類(lèi)制圖,，并將所提方法與利用易康（eCognition）軟件進(jìn)行分類(lèi)（EC）的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,。研究結(jié)果表明，對(duì)于2組實(shí)驗(yàn)影像,，KTLC方法分類(lèi)總體精度分別為88.61%,、88.30%，EC方法分類(lèi)的總體精度分別為89.87%,、84.84%,，2種方法分類(lèi)制圖精度相當(dāng)，但在效率方面,，KTLC方法優(yōu)于EC方法,。

摘要:為研究無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光遙感技術(shù)在灌區(qū)土地利用和覆被分類(lèi)中的有效性，以河套灌區(qū)五原縣塔爾湖鎮(zhèn)為試驗(yàn)區(qū)域,，用TEZ固定翼無(wú)人機(jī)搭載索尼A5100型相機(jī)進(jìn)行航拍試驗(yàn),。應(yīng)用Agisoft PhotoScan軟件對(duì)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)獲取的可見(jiàn)光高分辨率原始單張影像數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接處理。除目視提取的特殊用地與水域及水利設(shè)施用地外,，通過(guò)試誤法確定分割尺度300,、形狀權(quán)重0.4、緊致度權(quán)重0.5為無(wú)人機(jī)遙感影像數(shù)據(jù)的最佳分割參數(shù),。通過(guò)對(duì)剩余各地物在光譜,、形狀、紋理特征參量中表現(xiàn)的特異性,，分別建立決策樹(shù),、支持向量機(jī)、K最近鄰分類(lèi)規(guī)則集提取土地利用類(lèi)型試驗(yàn),。結(jié)果表明,，支持向量機(jī)能較準(zhǔn)確地提取各地物的特征，總體精度為82.20%,，Kappa系數(shù)為0.7659,；決策樹(shù)分類(lèi)方法的總體精度為74.00%，Kappa系數(shù)為0.6675；K最近鄰分類(lèi)方法的總體精度為71.40%,，Kappa系數(shù)為0.6107,。采用支持向量機(jī)結(jié)合決策樹(shù)分類(lèi)法創(chuàng)建的決策樹(shù)模型，可以將總體精度提高到84.20%,，Kappa系數(shù)達(dá)到0.7900,。因此無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光遙感技術(shù)可以用于提取灌區(qū)土地利用類(lèi)型，但存在農(nóng),、毛渠錯(cuò)分為交通運(yùn)輸用地的情況,，渠系的提取還需進(jìn)一步研究。

摘要:準(zhǔn)確,、及時(shí)地掌握大區(qū)域尺度的冬小麥成熟期信息能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)機(jī)械調(diào)度、優(yōu)化農(nóng)作物收割順序提供重要的參考依據(jù),。以華北平原中部冬小麥為研究對(duì)象,，首先使用2013年研究區(qū)冬小麥生育期內(nèi)HJ-1 A/B CCD時(shí)間序列影像，通過(guò)線性插值構(gòu)建像元尺度上逐日的時(shí)間序列NDVI,，隨后采用上包絡(luò)線S-G濾波方法重構(gòu)時(shí)間序列NDVI,，通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值法逐像元提取冬小麥抽穗期；然后以抽穗至成熟期的有效積溫模型為判別依據(jù),，利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）提供的日平均氣溫預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),，實(shí)現(xiàn)未來(lái)10d冬小麥成熟期的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)；最后采用農(nóng)業(yè)氣象站點(diǎn)的成熟期觀測(cè)值對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,，重點(diǎn)對(duì)比分析了從不同成熟期預(yù)報(bào)起始時(shí)間點(diǎn)獲得的冬小麥成熟期精度,，以確定最優(yōu)的預(yù)報(bào)起始時(shí)間點(diǎn)。結(jié)果表明：當(dāng)預(yù)報(bào)時(shí)效小于等于10d時(shí),，成熟期預(yù)測(cè)精度趨于穩(wěn)定,，因此，綜合考慮確定提前10天對(duì)預(yù)測(cè)冬小麥成熟期在時(shí)效和精度上最優(yōu),，平均誤差為3d,。該方法為地塊尺度的區(qū)域農(nóng)作物成熟期預(yù)測(cè)提供了可參考的技術(shù)途徑。

摘要:以棉花為目標(biāo)作物,，使用低空無(wú)人機(jī)平臺(tái)的成像光譜儀獲取地表農(nóng)作物高光譜影像,，利用無(wú)人機(jī)影像光譜分辨率高的特點(diǎn)，提取27個(gè)光譜參數(shù),，構(gòu)建棉花葉片葉綠素相對(duì)含量（SPAD）的反演模型,，并制作棉花葉片SPAD分布圖。結(jié)果表明：在影像上,，不同葉片SPAD的棉花冠層反射率有顯著差異,。光譜參數(shù)中，與SPAD相關(guān)性最高的為DR526、DR578,、SDy和Db,，相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值都在0.8以上。在各光譜參數(shù)參與建立的SPAD反演模型中,，使用多元逐步回歸和偏最小二乘回歸方法的模型精度最高,。對(duì)高光譜影像結(jié)合各模型制作的SPAD分布圖進(jìn)行精度分析，結(jié)果表明,，使用SPAD-PLSR模型得到的分布圖具有最佳預(yù)測(cè)效果,，可以作為棉花葉片SPAD遙感監(jiān)測(cè)的技術(shù)手段。

摘要:為了提高復(fù)雜,、多樣的農(nóng)田信息檢測(cè)效果,，運(yùn)用通用化設(shè)計(jì)概念和高性能硬、軟件技術(shù)方案,，設(shè)計(jì)了一種便攜式,、可配置的農(nóng)田信息檢測(cè)終端。采用主流的ARM Cortex-A8嵌入式處理器與Android操作系統(tǒng)相結(jié)合的一體化架構(gòu),，集成AD,、232、485,、USB傳感器接口,，按鍵、觸摸屏,、液晶屏人機(jī)交互模塊,，SD卡、USB,、3G,、WiFi、Bluetooth數(shù)據(jù)交換模塊,，北斗/GPS雙模定位模塊以及電源/電量計(jì)模塊,，定制、移植核心驅(qū)動(dòng)程序和HAL庫(kù)層,、JNI接口層,。測(cè)試及應(yīng)用試驗(yàn)表明，檢測(cè)終端可選擇配接或同時(shí)配接模擬/數(shù)字式,、電流/電壓型以及視頻/圖像攝像頭等多種類(lèi)型傳感器,，實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤及大氣參數(shù)、作物圖像和地理信息的采集,，并具有多種模式的數(shù)據(jù)展示和交換功能,；模擬信號(hào)〖JP2〗檢測(cè)誤差小于0.6695%，3G無(wú)線通信下載速率達(dá)1248Kb/s，整機(jī)最大功耗小于3.6W,，檢測(cè)終端外觀尺寸152mm×83mm×34mm,，整機(jī)質(zhì)量?jī)H330g。該檢測(cè)終端易于配置或二次開(kāi)發(fā),，使用方便,，滿足農(nóng)田信息的全面、高效和精準(zhǔn)檢測(cè)需求,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有奶牛場(chǎng)環(huán)境遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)移動(dòng)性差,、操作復(fù)雜、功耗高等缺點(diǎn),，開(kāi)發(fā)了一種基于以太網(wǎng)和手機(jī)微信開(kāi)放平臺(tái)的奶牛場(chǎng)養(yǎng)殖環(huán)境遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)了奶牛場(chǎng)溫度、濕度,、CO2濃度,、H2S濃度、SO2濃度,、NH3濃度等環(huán)境參數(shù)的精確采集和遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控,。系統(tǒng)通過(guò)以太網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,，利用Kingview 6.55工業(yè)組態(tài)軟件開(kāi)發(fā)了上位機(jī)監(jiān)控軟件系統(tǒng),，將上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與微信公共平臺(tái)有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)了利用手機(jī)微信客戶端完成對(duì)奶牛場(chǎng)環(huán)境遠(yuǎn)程監(jiān)控的功能,。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)室仿真試驗(yàn)及在奶牛場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行試驗(yàn)證明,，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，實(shí)時(shí)性好,，監(jiān)控效果理想,數(shù)據(jù)丟包率在100m范圍內(nèi)最高僅0.041%,，有效地解決了對(duì)奶牛場(chǎng)環(huán)境信息進(jìn)行實(shí)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控和遠(yuǎn)程監(jiān)控的問(wèn)題。

摘要:為解決羊只體尺,、體質(zhì)量參數(shù)傳統(tǒng)測(cè)量方法依靠人工完成,、工作量大、對(duì)羊的體位要求高,、易引發(fā)人畜共患病,、對(duì)羊有應(yīng)激等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了羊只形態(tài)參數(shù)無(wú)應(yīng)激測(cè)量系統(tǒng),，包括個(gè)體識(shí)別,、體位限制、體質(zhì)量稱(chēng)量,、視覺(jué)圖像采集,、自動(dòng)測(cè)控硬件系統(tǒng)構(gòu)架及軟件程序開(kāi)發(fā)，應(yīng)用通用的Modbus協(xié)議及虛擬儀器技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)。對(duì)內(nèi)蒙古某肉羊養(yǎng)殖基地小尾寒羊的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)表明,，該系統(tǒng)可以在羊只無(wú)應(yīng)激的條件下,，自動(dòng)完成形態(tài)參數(shù)的采集，既為后期的形態(tài)評(píng)價(jià)提供了全面的數(shù)據(jù),，又實(shí)現(xiàn)了羊只的福利化養(yǎng)殖,，同時(shí)避免了人畜共患病。

摘要:為了能夠快捷,、精準(zhǔn)地進(jìn)行固定樣地定位和樣木胸徑測(cè)量,，提出一種利用CCD超站儀按測(cè)帶進(jìn)行像對(duì)觀測(cè)的方法，在GPS/RTK確定或假定的觀測(cè)點(diǎn)上架設(shè)儀器,，借助全站儀坐標(biāo)測(cè)量和角度測(cè)量功能精確記錄CCD攝影瞬間的外方位元素,，并確定出其他觀測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)，選擇合適基線長(zhǎng)建立像對(duì)進(jìn)行觀測(cè),，提取目標(biāo)位置的相對(duì)三維坐標(biāo),，以“S”形路線按測(cè)帶進(jìn)行測(cè)量，配合少量的人工補(bǔ)測(cè)和相關(guān)坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)變換,，實(shí)現(xiàn)森林固定樣地精準(zhǔn)建立和胸徑精測(cè)的目的,。通過(guò)實(shí)地測(cè)試，表明利用該方法能夠以較少的站點(diǎn)實(shí)現(xiàn)固定樣地的建立,，并將圖像解算的胸徑值與實(shí)地調(diào)查值進(jìn)行對(duì)比,，其平均相對(duì)誤差為3.9%，解算均方根誤差為1.2cm,。該方法在森林樣地建立中有較好的應(yīng)用前景,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)植物生命需水狀況的無(wú)損檢測(cè)，通過(guò)定量辨識(shí)植物葉態(tài)萎蔫特征反映植物虧水脅迫狀況,，基于分形理論“雙毯法”定義了萎蔫指數(shù)LDBM,，利用基于激光三角原理的三維激光掃描儀獲取植物葉片表型點(diǎn)云數(shù)據(jù)，以西葫蘆,、秋葵,、葫蘆、南瓜4種植物為研究對(duì)象,，結(jié)合飽和水汽壓差與光合有效輻射2種微環(huán)境參數(shù),，進(jìn)行了植物葉態(tài)萎蔫定量辨識(shí)研究。試驗(yàn)分析了4種植物萎蔫指數(shù)LDBM的日變化曲線,，證明LDBM用于表征葉態(tài)萎蔫狀況是合理和可行的,；分析了萎蔫指數(shù)LDBM與微環(huán)境參數(shù)的相關(guān)性，4種植物L(fēng)DBM與飽和水汽壓差相關(guān)系數(shù)均大于0.81,，與光合有效輻射相關(guān)系數(shù)均大于0.71,，與2種參數(shù)都有很強(qiáng)的正相關(guān)性,；并且與基于離散時(shí)域傅里葉變換定義的萎蔫指數(shù)L2DFT進(jìn)行了對(duì)比，LDBM與L2DFT呈負(fù)相關(guān)性,，4種植物的相關(guān)系數(shù)均大于0.82,，表明LDBM能夠準(zhǔn)確地定量表征葉態(tài)萎蔫。

摘要:橡膠履帶輪用于更換輪式車(chē)輛的輪胎,，以提高其越野性能,。為避免脫帶和履帶過(guò)度拉伸，使履帶周長(zhǎng)與輪系相匹配,，提出了一種基于輪系中各輪相對(duì)位置變化的橡膠履帶周長(zhǎng)建模方法,。在多種地形條件下，使用多相機(jī)視頻測(cè)量系統(tǒng)對(duì)輪系中各輪上標(biāo)記點(diǎn)進(jìn)行追蹤,，利用采集到的標(biāo)記點(diǎn)坐標(biāo)重構(gòu)各輪軸線,，并進(jìn)一步采用該方法重建履帶周長(zhǎng)。在平整鋼板上的試驗(yàn)結(jié)果表明,，由于履帶彎曲剛度不均勻,，構(gòu)建的履帶平均周長(zhǎng)為3791.62mm，標(biāo)準(zhǔn)差為3.51mm,，比履帶實(shí)際周長(zhǎng)3812mm略小,，且略有波動(dòng)。根據(jù)在多種地形條件下的測(cè)量結(jié)果構(gòu)建的履帶周長(zhǎng),，其標(biāo)準(zhǔn)差與平整鋼板上一致,，均為3.5mm左右。平均值在3787.78~3794.75mm之間,，基本與平整鋼板上的履帶平均周長(zhǎng)一致,。因此,，橡膠履帶周長(zhǎng)建模方法能夠在多種地形條件下評(píng)估履帶周長(zhǎng),，為履帶輪設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

摘要:輪面曲率半徑對(duì)沙地剛性輪的沉陷性能影響至關(guān)重要,。通過(guò)輪面承壓試驗(yàn),、輪壤臺(tái)架動(dòng)態(tài)試驗(yàn)和離散元數(shù)值模擬分別對(duì)6種不同輪面曲率半徑的平面、凹面和凸面沙地剛性輪在3種不同顆粒形狀及粒徑大小沙土上的沉陷性能進(jìn)行分析,。在輪面承壓試驗(yàn)中,，相比其他輪面曲率半徑的車(chē)輪，平面輪在細(xì)徑石英砂和粉塵狀火山灰上的抗沉陷性能均最好,。與其他沙土介質(zhì)相比,，粗徑石英砂上所有輪面車(chē)輪的沉陷量最小。輪面承壓模擬結(jié)果表明,，平面輪下沙土顆粒的力場(chǎng)分布均勻,，輪下顆粒溢出量小,，有效說(shuō)明平面輪沉陷量最小的原理。在細(xì)徑石英砂輪壤臺(tái)架動(dòng)態(tài)試驗(yàn)中,，凹面R80車(chē)輪在行駛初期（位移小于50cm）沉陷量最小,，行駛到穩(wěn)定狀態(tài)后（位移大于70cm），凹面R60車(chē)輪的動(dòng)態(tài)沉陷量最??；在粉塵狀火山灰輪壤臺(tái)架動(dòng)態(tài)試驗(yàn)中，凹面R60車(chē)輪在整個(gè)運(yùn)動(dòng)范圍內(nèi)的沉陷量最小,。因此,，在細(xì)徑石英砂和粉塵狀火山灰上行駛過(guò)程中，輪面曲率半徑較大的凹面輪的抗沉陷性能較好,。此外,，由車(chē)輪行駛在細(xì)徑石英砂離散元模擬可知，凹面輪的受力區(qū)域集中在輪面兩側(cè),，輪面內(nèi)凹結(jié)構(gòu)可有效防止沙土側(cè)向流動(dòng)并減小對(duì)沙土的擾動(dòng),。本文研究不僅為承壓和行駛條件下不同曲率半徑輪面的車(chē)輪在沙土介質(zhì)上的沉陷性能判斷提供參考依據(jù)，而且為沙漠或者深空探測(cè)車(chē)輛輪/胎的輪面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供重要理論依據(jù),。

摘要:拖拉機(jī)動(dòng)力換擋變速器通過(guò)控制多組濕式摩擦離合器之間的轉(zhuǎn)矩傳遞來(lái)實(shí)現(xiàn)不停車(chē)換擋,，具有不會(huì)因超載使發(fā)動(dòng)機(jī)熄火、起步性能好,、能降低外載荷突然變化所引起的傳動(dòng)系統(tǒng)振動(dòng)與沖擊等優(yōu)點(diǎn),。換擋離合器的分離與接合時(shí)序是影響拖拉機(jī)換擋平順性和操作舒適性的關(guān)鍵因素。本文研究了換擋過(guò)程動(dòng)態(tài)特性分析方法,，引入變速器輸出轉(zhuǎn)速和輸出轉(zhuǎn)矩作為拖拉機(jī)生產(chǎn)率和動(dòng)力性的評(píng)價(jià)指標(biāo),，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)換擋品質(zhì)指標(biāo)不能對(duì)拖拉機(jī)性能進(jìn)行評(píng)價(jià)的不足。運(yùn)用動(dòng)力學(xué)原理構(gòu)建動(dòng)力換擋變速器模型,，研究了不同換擋重疊時(shí)間下的離合器載荷,、滑摩功與功率特性，確定了動(dòng)力換擋變速器換擋品質(zhì)的控制方法及控制策略,。提出以動(dòng)力換擋變速器輸出轉(zhuǎn)速變化幅值為指標(biāo)來(lái)優(yōu)化換擋重疊時(shí)間與離合器接合油壓,，通過(guò)仿真驗(yàn)證了拖拉機(jī)換擋過(guò)程中離合器控制策略的有效性。仿真結(jié)果表明,，通過(guò)該優(yōu)化算法所選擇的換擋參數(shù)受拖拉機(jī)牽引載荷變化影響較小,，變速器輸出轉(zhuǎn)速過(guò)渡平穩(wěn)，可減少負(fù)向輸出轉(zhuǎn)矩的產(chǎn)生,，避免換擋過(guò)程中拖拉機(jī)減速或動(dòng)力傳遞中斷,，提高了換擋品質(zhì)。

摘要:微型燃燒器是微動(dòng)力系統(tǒng)的核心,，在微型平板燃燒器內(nèi)進(jìn)行了二甲醚/空氣鉑催化燃燒實(shí)驗(yàn),，主要研究了燃燒性能和動(dòng)態(tài)火焰,，包括穩(wěn)燃范圍、火焰特征,、壁面溫度,、產(chǎn)物含量變化等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，在微型平板燃燒器內(nèi),，添加石英棉后穩(wěn)燃范圍明顯高于未加石英棉的情況。未添加石英棉時(shí),，當(dāng)量比Φ為1.2~1.4時(shí),，可以讓火焰駐定；Φ>1.4時(shí),，會(huì)產(chǎn)生振蕩火焰,，振蕩過(guò)程可分為3個(gè)階段；Φ<1.2時(shí),，無(wú)火焰產(chǎn)生,。添加石英棉后，火焰駐定在石英棉處,，隨著流速的增加,，火焰高度增加，壁溫分布沿壁面中心線呈對(duì)稱(chēng)分布,。壁面溫度隨流速增加而增加,，溫度峰值向出口處移動(dòng)。尾氣中CO2體積分?jǐn)?shù)在Φ=1時(shí)達(dá)最大值13.44%,，在富燃情況下,，產(chǎn)物中存在CO和H2，且隨當(dāng)量比增加,，二者含量增加,。

摘要:采用多參數(shù)統(tǒng)一方法，將永磁同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型中多個(gè)參數(shù)變化的特性綜合到兩個(gè)參數(shù)的變化上,，給出了平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性判別條件,，推導(dǎo)了平衡點(diǎn)產(chǎn)生Hopf分岔及叉形分岔的條件,。仿真分析了永磁同步電機(jī)的平衡點(diǎn)隨這兩個(gè)參數(shù)變化的規(guī)律,，得到了平衡點(diǎn)的叉形分岔點(diǎn)以及亞臨界Hopf分岔點(diǎn)。分析得到了永磁同步電機(jī)中的不同動(dòng)力學(xué)現(xiàn)象,，解釋了不同動(dòng)力學(xué)現(xiàn)象產(chǎn)生的機(jī)理,。

摘要:針對(duì)機(jī)械臂在運(yùn)行過(guò)程中的接觸碰撞問(wèn)題，基于碰撞過(guò)程中產(chǎn)生沖量和高斯最小約束原理,，提出了一種確定接觸碰撞后系統(tǒng)狀態(tài)量的分析方法,。首先,，利用Lagrange方程，建立機(jī)械臂系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型,，并以此為基礎(chǔ)根據(jù)經(jīng)典碰撞理論與恢復(fù)系數(shù)方程,，推導(dǎo)得到碰撞時(shí)系統(tǒng)的外部碰撞沖量求解模型；該模型中碰撞點(diǎn)的速度與碰撞沖量之間是解耦的,，有利于計(jì)算求解,。其次，根據(jù)高斯最小約束原理和求解得到的接觸碰撞前的系統(tǒng)狀態(tài)量,，運(yùn)用求多變量函數(shù)極值的方法建立機(jī)械臂系統(tǒng)接觸碰撞后瞬時(shí)速度求解方程式,。最后，以平面三連桿機(jī)械臂為實(shí)例進(jìn)行碰撞動(dòng)力學(xué)建模與仿真,，研究分析系統(tǒng)發(fā)生接觸碰撞時(shí)所受到的外部碰撞沖量大小以及碰撞前后機(jī)械臂角速度和各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角的變化規(guī)律,，求解得到了機(jī)械臂發(fā)生碰撞后保持原有運(yùn)動(dòng)規(guī)律不變時(shí)各關(guān)節(jié)所需施加的驅(qū)動(dòng)力矩。研究表明:碰撞發(fā)生瞬時(shí)各關(guān)節(jié)將產(chǎn)生剛性沖擊,；碰撞后瞬時(shí)各桿將產(chǎn)生抖動(dòng),；碰撞產(chǎn)生的沖量由遠(yuǎn)端關(guān)節(jié)向近端關(guān)節(jié)以遞減的方式變化，所得結(jié)論可為機(jī)械臂沖擊后的運(yùn)動(dòng)軌跡控制提供一定的理論依據(jù),。

摘要:考慮機(jī)械傳動(dòng)環(huán)節(jié)結(jié)構(gòu)柔性對(duì)進(jìn)給驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)整體動(dòng)態(tài)性能的影響,，首先構(gòu)建滾珠絲杠進(jìn)給系統(tǒng)狀態(tài)空間模型，在此基礎(chǔ)上,，基于數(shù)字化模塊仿真,，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)與伺服控制系統(tǒng)的集成建模，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)集成模型進(jìn)行了驗(yàn)證,。在此基礎(chǔ)上,，鑒于級(jí)聯(lián)控制及其動(dòng)態(tài)特性非線性特征下伺服控制參數(shù)最優(yōu)值并不固定，通過(guò)控制參數(shù)值優(yōu)化選取對(duì)進(jìn)給驅(qū)動(dòng)整體動(dòng)態(tài)性能進(jìn)行優(yōu)化具有一定的局限性,，提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)電流與速度前饋控制設(shè)計(jì)策略（NNFFC）,，基于控制參數(shù)時(shí)變最優(yōu)參數(shù)組合自適應(yīng)調(diào)節(jié)與電流速度前饋，對(duì)滾珠絲杠進(jìn)給驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能進(jìn)行優(yōu)化,，優(yōu)化后整體進(jìn)給驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)跟隨誤差由0.2526降為0.1115,，干擾峰值由0.019降為0.0070，上升時(shí)間由原來(lái)的0.1283s減少為0.1075s,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種集振動(dòng)能量采集,、速度自感應(yīng)和阻尼力可控功能于一體的功能集成型磁流變阻尼器，該磁流變阻尼器的振動(dòng)能量采集和速度自感應(yīng)裝置內(nèi)置于阻尼器活塞桿空腔內(nèi),，通過(guò)緊固銷(xiāo)和緊固片將8個(gè)永磁鐵和8個(gè)隔片按序固定安裝在支撐桿上,。在永磁鐵作用下，纏繞在感應(yīng)線圈繞線架上的感應(yīng)線圈產(chǎn)生感應(yīng)電壓,，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)機(jī)械能的能量采集,；另外采集到的感應(yīng)電壓與活塞桿速度成正比例關(guān)系,，可實(shí)現(xiàn)速度自感應(yīng)。推導(dǎo)了振動(dòng)能量采集和速度自感應(yīng)數(shù)學(xué)模型,，并采用ANSYS有限元仿真軟件對(duì)振動(dòng)能量采集進(jìn)行了電磁場(chǎng)仿真分析,。搭建試驗(yàn)臺(tái)對(duì)所設(shè)計(jì)的功能集成型磁流變阻尼器進(jìn)行了性能測(cè)試分析，試驗(yàn)結(jié)果表明：在0.06m/s的激勵(lì)下,，振動(dòng)能量采集裝置能產(chǎn)生1.0V的直流電壓,；感應(yīng)電壓與加載速度基本成正比例關(guān)系；另外,，對(duì)該阻尼器的勵(lì)磁線圈施加0.6A的直流電時(shí),，能產(chǎn)生750N左右的阻尼力，實(shí)現(xiàn)阻尼力可控,。

摘要:對(duì)高速開(kāi)關(guān)閥的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),，以提高其動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能。主要從伺服螺旋機(jī)構(gòu)導(dǎo)控面積的增大,、旋轉(zhuǎn)電磁鐵轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的降低和將傳動(dòng)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)成變傳動(dòng)比3方面進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化和改進(jìn),。提出斜槽型的閥芯結(jié)構(gòu)以增大伺服螺旋導(dǎo)控級(jí)的面積梯度；為降低旋轉(zhuǎn)電磁鐵的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,，提高其動(dòng)態(tài)響應(yīng),，引入6片26°均布結(jié)構(gòu)的旋轉(zhuǎn)電磁鐵；為提高力矩輸出,，改善初始階段的快速性,，提出了變傳動(dòng)比的傳動(dòng)機(jī)構(gòu)，并給出變傳動(dòng)比曲線和力矩變化曲線,。在分析其工作原理和過(guò)程后建立旋轉(zhuǎn)電磁鐵,、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)和伺服螺旋導(dǎo)控機(jī)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型；并在Matlab平臺(tái)進(jìn)行仿真分析,，研究表明,，結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的開(kāi)關(guān)閥幅頻特性曲線在-3dB下頻率為240Hz左右；最后建立2D高速開(kāi)關(guān)閥的實(shí)驗(yàn)裝置,，通過(guò)滿量程階躍響應(yīng)和零位泄漏率對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,。在工作壓力14、21MPa下,，階躍響應(yīng)時(shí)間分別為8.9,、8.0ms，零位泄漏分別為4.7,、5.6L/min,。

摘要:針對(duì)物料在多維并聯(lián)振動(dòng)篩篩面上的運(yùn)動(dòng)過(guò)程及其規(guī)律不明確，以及采用何種篩面運(yùn)動(dòng)形式最佳的問(wèn)題,，研究了物料顆粒在多維振動(dòng)篩篩面上的運(yùn)動(dòng)過(guò)程,，并提出最佳的篩面運(yùn)動(dòng)形式,。引入分散度與分層速率2個(gè)指標(biāo),，基于顆粒離散單元法（DEM）研究各單自由度振動(dòng)對(duì)篩面上物料分散和分層過(guò)程的影響,，優(yōu)選出分散度和分層速率較優(yōu)的4個(gè)單自由度振動(dòng),，即：分別沿篩面長(zhǎng)度,、寬度和高度方向的移動(dòng)x,、y和z,，以及繞篩面法線方向的轉(zhuǎn)動(dòng)γ，其中,，x和y單自由度振動(dòng)效果尤為明顯,。在優(yōu)選振動(dòng)自由度組成的各種振動(dòng)形式下，基于篩分效率和含雜率,，對(duì)多維振動(dòng)篩面的物料透篩過(guò)程進(jìn)行模擬研究,，表明：3平移1轉(zhuǎn)動(dòng)（3T-1R）四維振動(dòng)形式透篩性最好，為理想的篩面運(yùn)動(dòng),。據(jù)此設(shè)計(jì)了一種3T-1R并聯(lián)機(jī)構(gòu),，并在樣機(jī)上進(jìn)行了篩分試驗(yàn)驗(yàn)證。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)垂直度誤差的直接標(biāo)定,，提出兩點(diǎn)對(duì)稱(chēng)法的標(biāo)定方法,。首先，建立了關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)的數(shù)學(xué)模型,，得出運(yùn)動(dòng)學(xué)方程,。其次，分析了關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)垂直度誤差的標(biāo)定原理,，推導(dǎo)出垂直度誤差的求解公式,。最后，在ROMER Infinite 2.0型關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),，利用測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)球的實(shí)驗(yàn)對(duì)標(biāo)定結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證,。通過(guò)標(biāo)定可以提高關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)的精度，使關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)量結(jié)果的相對(duì)誤差由原來(lái)的0.384%減小到0.225%,。

摘要:為對(duì)金屬材料超聲無(wú)損探傷中的微小缺陷回波進(jìn)行檢測(cè),，建立了金屬材料背散射信號(hào)模型，討論了調(diào)幅回波模型的中心頻率估計(jì)的無(wú)偏性,，并提出基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和S變換的缺陷回波檢測(cè)方法,。首先對(duì)原始信號(hào)作EMD，通過(guò)時(shí)間尺度濾波重構(gòu)信號(hào),，實(shí)現(xiàn)初步去噪,；為抑制EMD去噪后信號(hào)的信噪混疊現(xiàn)象，執(zhí)行基于S變換和最大類(lèi)間方差法的去噪算法，進(jìn)行二次去噪,，得到信噪比較高但缺陷回波幅值衰減較大的信號(hào),。最后采用二次S變換修正二次去噪中因S變換導(dǎo)致的缺陷回波幅值降低量。對(duì)仿真信號(hào)和實(shí)際棒材檢測(cè)信號(hào)的處理結(jié)果證明了該方法在去除噪聲和缺陷回波檢測(cè)方面的有效性,。

摘要:為了探究DMLS（直接金屬激光燒結(jié)）微型換熱器換熱通道表面粗糙度對(duì)納米流體制冷劑流動(dòng)沸騰傳熱的影響,，運(yùn)用化學(xué)拋光技術(shù)改變不同DMLS微型換熱器換熱管道表面的粗糙度，制備0.01%低濃度Al2O3/R141b納米流體制冷劑為實(shí)驗(yàn)工質(zhì),，在不同的熱流密度9.4~29.4kW/m2,、質(zhì)量流率184.3~432.2kg/(m2·s)下，研究不同DMLS換熱管道表面下的粗糙度對(duì)Al2O3/R141b流動(dòng)沸騰傳熱特性,。研究結(jié)果表明：粗糙度對(duì)納米流體制冷劑在DMLS微型換熱器內(nèi)流動(dòng)沸騰傳熱有顯著影響,，納米流體制冷劑的換熱性能隨粗糙度的減小而減弱，粗糙度減小80.4%,，換熱性能減弱22.5%,；相同的工況下，相比于表面粗糙度為8.7μm DMLS微型換熱器換熱管道,，納米流體制冷劑在粗糙度為5.8,、3.2、1.7μm DMLS微型換熱器換熱管道中的平均換熱系數(shù)分別減小7.1%,、14.1%,、22.5%；DMLS微型換熱器換熱通道表面粗糙度越大,，表面凹凸程度越大,，單位長(zhǎng)度換熱通道內(nèi)，納米流體制冷劑與通道表面有更多的接觸面積,，促使單位面積上有更多的納米制冷劑核氣化核心密度,，同時(shí)核化起點(diǎn)提前、壁面過(guò)熱程度越低,，有利于強(qiáng)化傳熱效果,；實(shí)驗(yàn)結(jié)果與修正后的LAZAREK傳熱模型結(jié)果相對(duì)偏差為9.88%，驗(yàn)證了數(shù)學(xué)模型的有效性及實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性,。