ass日本风韵熟妇pics男人扒开女人屁屁桶到爽|扒开胸露出奶头亲吻视频|邻居少妇的诱惑|人人妻在线播放|日日摸夜夜摸狠狠摸婷婷|制服 丝袜 人妻|激情熟妇中文字幕|看黄色欧美特一级|日本av人妻系列|高潮对白av,丰满岳妇乱熟妇之荡,日本丰满熟妇乱又伦,日韩欧美一区二区三区在线

摘要:為了實現(xiàn)番茄采摘機器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下對目標(biāo)番茄的準(zhǔn)確識別,，提出了一種基于非顏色編碼的番茄識別算法,。通過Haar-like特征及其編碼的方法，結(jié)合AdaBoost深度學(xué)習(xí)算法可以獲得用于識別成熟番茄的分類器,；并研究了Haar-like特征類型和AdaBoost學(xué)習(xí)訓(xùn)練次數(shù)對分類器性能的影響,。所得強分類器對測試集中的番茄進(jìn)行在線識別試驗,。試驗結(jié)果表明,，測試集中93.3%的成熟番茄能夠被正確識別；同時該分類器還對光照變化,、果實粘連以及枝葉遮擋等干擾具有較強的自適應(yīng)性和魯棒性，滿足采摘機器人對目標(biāo)識別的技術(shù)要求,。

摘要:基于試驗設(shè)計方法實現(xiàn)了番茄采摘機器人夜間照明系統(tǒng)設(shè)計,。提出了一種基于前景與背景類間方差和類內(nèi)方差比值F的圖像可分割性評價指標(biāo)作為確定最佳試驗方案即最佳照明系統(tǒng)的評價指標(biāo)；考慮了光源種類,、光源布局及圖像采集距離3個試驗因子,；采用正交試驗表L18(6×36)安排試驗。試驗結(jié)果表明：光源種類和光源布局是影響番茄采摘機器人夜間照明系統(tǒng)的顯著因子,，圖像采集距離為不顯著因子,；光源種類因子各水平中，熒光燈照射時圖像的F最大,，為2.159,；光源布局因子各水平中，對角布局時圖像的F最大,，為2.234,。因此，所設(shè)計的番茄采摘機器人夜間照明系統(tǒng)的最佳組合為：熒光燈,、對角布局,。將試驗結(jié)果與基于歸一化R-G色差的OTSU自動閾值圖像分割算法的分割效果進(jìn)行了對比，對比結(jié)果驗證了基于該圖像可分割性評價指標(biāo)F的夜間照明系統(tǒng)設(shè)計方法的有效性,。

摘要:針對目前乘用式采茶機作業(yè)時對采摘面的茶芽不能識別大小,、老嫩茶葉一刀切下的弊端，設(shè)計了一種基于機器視覺的乘用式采茶機,，提出了嫩茶自動識別與采茶機割刀的自動調(diào)平調(diào)高控制方法,。通過對采茶機割臺的位置伺服和水平度伺服控制，使得割刀面與茶隴蓬面有一個較好吻合,，并能將割臺與大地水平面保持一致,；為了實現(xiàn)更為精準(zhǔn)地切割，在采摘面的茶芽識別時采用2次最大類間差分法,。首先獲取采摘面的圖像,，利用B分量的閾值分割出茶葉區(qū)域；然后選取G和G-B分量的閾值,，從茶葉區(qū)域中再分割出嫩茶區(qū)域,；最后計算采摘面上嫩茶部分所占面積比例,，以70%作為視覺伺服的控制基準(zhǔn)。試驗研究表明,，提出的基于機器視覺的乘用式采茶機的嫩茶自動識別與采茶機割刀的自動調(diào)平調(diào)高控制方法能有效解決目前機采茶葉老嫩一刀切下的弊端,，為今后全自動化茶葉采摘奠定了基礎(chǔ)。

摘要:為了提高果園噴霧的農(nóng)藥利用率,，減少因農(nóng)藥地面流失而造成的環(huán)境污染,，針對果園傳統(tǒng)連續(xù)噴霧作業(yè)時存在過量噴灑和樹間無效噴霧的特點，基于3WGZ-500型風(fēng)送自走式噴霧機設(shè)計了自動對靶噴霧系統(tǒng),。該系統(tǒng)采用超聲波傳感器測距方式探測果樹（傳感器量程為0.35~2m,，發(fā)射角為60°，噴藥機兩側(cè)分別以15°均布5個）,。根據(jù)傳感器信號,，控制與相應(yīng)位置噴頭對應(yīng)的上、中,、下3組管路電磁閥的開合,，實現(xiàn)自動對靶噴霧。以5a樹齡的蘋果園為試驗對象,，在噴霧壓力0.5MPa時,，開展不同作業(yè)速度（1.3、1.7,、4.5,、7.2km/h）下果樹冠層的有、無對靶噴霧試驗,，并與傳統(tǒng)噴霧機噴藥對照,，結(jié)果表明：作業(yè)速度對3WGZ-500型噴霧機有、無對靶噴霧時的農(nóng)藥利用率影響不大,，自動對靶噴霧系統(tǒng)開啟時的農(nóng)藥利用率為35.8%,，比關(guān)閉時的27.6%提高了29.7%，較傳統(tǒng)噴霧機18.7%的農(nóng)藥利用率提高了91.4%,，可大幅減少農(nóng)藥用量,；3WGZ-500型噴霧機在不同作業(yè)速度的農(nóng)藥地面流失率十分接近，有對靶時地面流失率平均13.3%,，相對無對靶時的18.86%降低了42%,，說明對靶噴霧系統(tǒng)有效降低了對生態(tài)環(huán)境的污染。

摘要:機采棉的含雜識別分類檢測能夠提高棉花加工設(shè)備效率,，減少棉花纖維損傷,，并為棉花收獲設(shè)備的改進(jìn)提供指導(dǎo)。提出了一種基于顏色和形狀特征的機采棉雜質(zhì)識別分類方法，對大雜質(zhì)和小雜質(zhì)檢測采取不同的圖像處理方法,。顏色特征主要采用基于彩色梯度圖像的分水嶺變換與改進(jìn)模糊C均值聚類方法融合的方法,；形狀特征主要采用機采棉雜質(zhì)的面積、周長,、離心率和矩形度特征。通過對100幅機采棉圖像試驗表明,，該方法對各類雜質(zhì)的平均識別正確率為89%,。

摘要:利用機器視覺技術(shù)進(jìn)行采后荔枝的品質(zhì)檢測與分級有重要意義。首先結(jié)合攝像機與熒光光譜儀進(jìn)行了荔枝圖像的光譜分析,，熒光作為激發(fā)光進(jìn)行荔枝果皮的發(fā)射光譜特性分析,，確定了不同熒光照射荔枝果實表皮的視覺檢測方法的可行性；然后設(shè)計了具有不同顏色光照轉(zhuǎn)換控制功能的機器視覺系統(tǒng),，選定了紅色,、藍(lán)色和綠色熒光燈，對正常和微損傷兩種品質(zhì)狀態(tài)的荔枝果實熒光圖像進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計分析,，確定了利用藍(lán)色熒光作為照射光源以及HSV顏色空間的V分量進(jìn)行微損傷荔枝果實圖像識別的方法,，利用探索性分析法對荔枝果實視覺檢測試驗結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計與分析，確定了正常與微損傷荔枝果實圖像分割的灰度圖閾值范圍,，結(jié)合優(yōu)化的圓擬合算法,，實現(xiàn)了荔枝果實視覺智能分級系統(tǒng)的設(shè)計。試驗結(jié)果表明：該研究方法對正常荔枝和表皮微損傷荔枝的識別正確率為92%,，為荔枝產(chǎn)后智能化檢測分級提供了技術(shù)支持,。

摘要:集成軟硬件系統(tǒng)搭建了一套農(nóng)用車輛自主導(dǎo)航系統(tǒng)并進(jìn)行了試驗研究。硬件系統(tǒng)包括傳感器,、執(zhí)行器和CAN-Bus通信網(wǎng)絡(luò),；軟件系統(tǒng)基于Windows操作系統(tǒng)、Visual Studio 2005開發(fā)環(huán)境,，采用多線程編程技術(shù)開發(fā),。依據(jù)運動學(xué)規(guī)律建立了車輛運動模型，依據(jù)轉(zhuǎn)向機構(gòu)閉環(huán)響應(yīng)曲線辨識了轉(zhuǎn)向系統(tǒng)閉環(huán)模型,，綜合2個模型確立了航向與橫向控制系統(tǒng)開環(huán)傳遞函數(shù),，基于PID理論設(shè)計了航向與橫向控制器。試驗結(jié)果表明：軟硬件系統(tǒng)運行穩(wěn)定,；初始航向偏差在-86°與84°時,，調(diào)節(jié)時間均在2s以內(nèi)，穩(wěn)定后航向跟蹤的精度均在1°以內(nèi),；初始橫向偏差在0.7m和1.2m時,，橫向偏差的最大值分別為10.4cm與9.2cm，橫向偏差平均值分別為6.4cm與3.5cm,，橫向偏差標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.6cm與1.7cm,，橫向控制器能夠使系統(tǒng)平滑穩(wěn)定地跟蹤期望路徑，跟蹤精度在厘米級,。

摘要:針對AGV多分支路徑與工位點標(biāo)識的可靠識別以及導(dǎo)引路徑的精確跟蹤問題,，提出了一種基于雙視野窗口的魯棒特征識別與精確路徑跟蹤方法。采用整幅視野范圍作為模式識別窗口,，在該窗口采用基于核主成分分析（KPCA）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法,，將路徑特征通過核函數(shù)映射到高維空間進(jìn)行PCA降維，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別降維后的樣本矩陣,。同時提出一種導(dǎo)引掃描窗口設(shè)置方法,，該窗口范圍取決于攝像機豎直視角以及攝像機安裝傾斜角，在導(dǎo)引掃描窗口內(nèi)將導(dǎo)引路徑簡化為直線模型并用最小二乘法擬合,，針對擬合直線計算導(dǎo)引所需的路徑偏差,。實驗結(jié)果表明，KPCA-BP方法顯著提高了路徑特征識別的實時性和魯棒性,，6類路徑特征的平均特征識別正確率為99.5%,；導(dǎo)引掃描窗口有效減小了導(dǎo)引路徑直線擬合的計算誤差，直線路徑跟蹤誤差小于3mm,，曲線路徑跟蹤誤差小于30mm,。

摘要:針對精準(zhǔn)施肥機營養(yǎng)液的pH值調(diào)節(jié)過程控制本質(zhì)非線性、時滯性,、時變性,、不確定性等特點，建立了描述該過程的數(shù)學(xué)模型,。利用云模型能夠處理定性概念和定量描述之間不確定轉(zhuǎn)換的特點,，提出了一種基于云模型推理的變論域模糊PI控制(CVFPI)算法。該算法采用正態(tài)云模型描述系統(tǒng)誤差和誤差變化率的語言值,，通過X條件隸屬云和Y條件隸屬云分別實現(xiàn)規(guī)則前件和規(guī)則后件的推理,，利用伸縮因子實時調(diào)整輸入輸出變量論域，由二維云推理機實現(xiàn)控制參數(shù)的在線修正,。為驗證該算法的有效性和優(yōu)越性,，分別對CVFPI、VFPI、PI等3種控制算法進(jìn)行了仿真測試和田間試驗,。試驗結(jié)果表明,，提出的CVFPI控制算法能夠適應(yīng)精準(zhǔn)施肥pH值調(diào)節(jié)過程的控制要求，相比于常規(guī)PI控制算法和VFPI控制算法,，在不同工作點條件下超調(diào)量分別減小45.3%,、21.2%，均方根誤差分別減小54.9%,、52.9%,，在不同流量條件下超調(diào)量分別減小59.0%、48.4%,，均方根誤差分別減小54.1%、37.9%,，具有較好的動態(tài)特性和穩(wěn)態(tài)特性,。

摘要:為提高用于免耕播種機的氣吸式排種器的吸種效果，探尋最佳的排種器工作參數(shù)范圍,，通過離散元法對排種器內(nèi)種群的離散度,、種子間的作用力和種子速度進(jìn)行仿真分析，得出吸種效果最佳的排種器工作參數(shù)范圍：攪種輪轉(zhuǎn)速為14.8～18.5r/min,，振動頻率低于10Hz,，振幅低于5mm，容種量為60%～80%,。排種試驗表明：攪種輪轉(zhuǎn)速低于18.5r/min比高于18.5r/min的吸種率均值提高7.1%,。振幅2mm，振動頻率低于10Hz比高于10Hz的吸種率均值提高8.9%,。吸種率隨容種量增大而增高,，容種量60%～80%的吸種率均值為97%，比容種量低于60%的吸種率均值提高12個百分點,。該結(jié)論證明了仿真優(yōu)化的參數(shù)范圍是可靠的,。在這些參數(shù)范圍內(nèi)可使種箱內(nèi)種子處于松散的吸種狀態(tài)，種子間的碰撞和拖帶作用減小,，吸種性能得以提高,。

摘要:為探索紙質(zhì)被動式農(nóng)藥微混合器的主要參數(shù)對農(nóng)藥混合效果的影響規(guī)律和增強農(nóng)藥混合的機理，選取Y型,、Z型和方波型3種結(jié)構(gòu)的紙質(zhì)被動式農(nóng)藥微混合器,，試驗研究了每種微混合器不同參數(shù)條件對混合性能的影響，選出最優(yōu)參數(shù),，再將最優(yōu)參數(shù)下的3種微混合器的混合性能進(jìn)行對比,。試驗結(jié)果表明，Y型微混合器的最優(yōu)參數(shù)為：入口速度0.010mL/min、入口角30°,，Z型微混合器的最優(yōu)參數(shù)為：入口速度0.010mL/min,、峰間距3mm、轉(zhuǎn)角30°,，方波型微混合器的最優(yōu)參數(shù)為：入口速度0.010mL/min,、波高2mm、波寬5mm,；在各自的最優(yōu)參數(shù)條件下,，Y型微混合器出口處混合強度為0.6227，Z型微混合器出口處混合強度為0.6902,，方波型微混合器出口處混合強度為0.7326,，方波型微混合器混合性能最好；紙質(zhì)被動式農(nóng)藥微混合器通道內(nèi)部存在紙纖維,，可以提供流體流動的動力,，也可以加劇分子間的擴(kuò)散作用，同時也在一定程度上限制了對流作用,。

摘要:分析深松土壤的擾動行為是深入研究深松鏟-土壤互作用規(guī)律的基礎(chǔ),。采用離散元方法建立深松工作模型，結(jié)合高速攝影技術(shù)及室內(nèi)土槽試驗,，對比分析了不同位置深松土壤的微觀運動及宏觀擾動行為,。結(jié)果表明，土壤的擾動范圍隨土壤與深松鏟之間距離的增大而減??；不同位置土壤的擾動范圍由大到小依次為：淺層、中層,、深層,；在深松范圍內(nèi)，土壤的運動速度隨土壤與深松鏟之間距離的增大而逐漸減小,，等速度土壤顆粒的分布曲線與深松鏟的鏟柄弧線基本吻合,；不同深度土層土壤顆粒在不同方向上的平均運動速度為：在x方向上由大到小依次為淺層、中層,、深層,，在y方向上由大到小依次為中層、淺層,、深層,，在z方向上由大到小依次為深層、中層,、淺層,；離散元仿真能夠較準(zhǔn)確模擬深松土壤的擾動行為,，仿真與試驗獲取的土壤擾動截面輪廓形狀基本吻合，土壤膨松度,、土壤擾動系數(shù)的仿真值與試驗值的相對誤差分別為13.21%,、17.38%；地表土壤縱向堆積角的仿真值與試驗值的相對誤差為9.42%,。

摘要:綜合玉米收獲機后橋搖擺軸結(jié)構(gòu)以及前,、后橋輪距不等因素，建立了玉米收獲機準(zhǔn)靜態(tài)橫向穩(wěn)定性數(shù)學(xué)模型,，并進(jìn)行了仿真分析和整機側(cè)傾試驗,，二者結(jié)果相對誤差僅為2.59%，驗證了該模型的正確性,，明確了整機橫向穩(wěn)定性的影響因素,。然后，利用編碼變換,，將各影響因素的變化范圍轉(zhuǎn)換到\[-1,1\],，實現(xiàn)了不同影響因素對橫向穩(wěn)定性系數(shù)λ影響程度的可比性，從而明確了玉米收獲機準(zhǔn)靜態(tài)橫向穩(wěn)定性的關(guān)鍵影響因素是：軸距x,、整機重心高度h、重心到前橋的距離a以及前輪輪距t1,。最后,，提出了提高整機橫向穩(wěn)定性的措施。研究結(jié)果表明,，整機重心h降低100mm,，空載前后橋載荷比i提高至4，且采用對稱布置的試驗樣機,，橫向穩(wěn)定性可提高19.03%,。

摘要:針對2BMFJ系列原茬地免耕覆秸精量播種機作業(yè)過程中，清秸裝置所引起的振動強度較大,、功耗較大,、作業(yè)速度較慢等問題，在機收后的小麥原茬地條件下,，采用四因素三水平正交試驗方法,，選擇每盤刀齒數(shù)、刀盤排布方式,、作業(yè)速度,、刀盤轉(zhuǎn)速為影響因素，以機組通過性,、振動強度,、當(dāng)量功耗,、當(dāng)量燃油消耗率為評價指標(biāo)，對影響清秸裝置性能的結(jié)構(gòu)與作業(yè)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化試驗研究,。結(jié)果表明：在每盤刀齒數(shù)4,、刀盤排布方式3-2-3、作業(yè)速度5.4km/h和刀盤轉(zhuǎn)速300r/min時,，清秸裝置未發(fā)生堵塞,，振動強度為134.48m/s2，當(dāng)量功耗為4.58kW,當(dāng)量燃油消耗率為159.22mL/（kW·h）,。較優(yōu)化前的機具,，振動強度降低3174%，當(dāng)量功耗降低22.11%,，作業(yè)速度提高20%,。

摘要:針對目前穴盤蔬菜自動移栽中缽苗離盤轉(zhuǎn)運至導(dǎo)苗筒過程缽體損傷大、機構(gòu)軌跡復(fù)雜及機電氣控制成本高等問題,，設(shè)計了一種由縱向移盤機構(gòu),、頂苗機構(gòu)、橫向移盤機構(gòu),、導(dǎo)苗筒,、夾苗機構(gòu)等組成的純機械傳動式蔬菜移栽穴盤苗自動輸送裝置。利用功能-動作過程-動作法（F-P-A法）對穴盤苗自動輸送過程進(jìn)行動作分解,，確定了符合各環(huán)節(jié)動作要求的機構(gòu)形式,；運用運動建模、仿真和精度綜合分析等方法,，并結(jié)合農(nóng)藝與動力學(xué)要求,，得出橫向移盤機構(gòu)圓柱凸輪最大壓力角αmax=29.32°，夾苗機構(gòu)的苗爪翻轉(zhuǎn)凸輪行程hp=29mm等關(guān)鍵部件參數(shù),；基于建立的時序分析模型,，利用Visual Studio編寫了可視化的蔬菜移栽穴盤苗自動輸送裝置時序分析程序，通過對各機構(gòu)動作進(jìn)行匹配,，優(yōu)選出一組最佳參數(shù)：縱移機構(gòu)初始相位角φz=185°,，頂苗機構(gòu)初始相位角φd=108°，曲柄長度a=78mm,，連桿長度b=112mm,，偏距e=20mm，苗爪翻轉(zhuǎn)機構(gòu)初始相位角φf=15°,，苗爪開合機構(gòu)初始相位角φk=135°,。以苗齡期45d、3種不同含水率的番茄穴盤苗為試驗對象,，進(jìn)行自動輸送試驗,。結(jié)果表明：穴盤苗基質(zhì)含水率和取苗速度對裝置取苗成功率均有影響,，呈負(fù)相關(guān)，基質(zhì)損失率則與取苗速度關(guān)系不大,；該裝置能夠?qū)崿F(xiàn)140株/min的取苗速度（取苗成功率超過95%）,，當(dāng)基質(zhì)含水率為符合育苗規(guī)范的32.79%時，取苗成功率98.44%,、基質(zhì)損失率36.67%,，滿足移栽農(nóng)藝要求且遠(yuǎn)超人工移栽效率。

摘要:為了提高制種玉米生產(chǎn)管理的機械化水平,，設(shè)計了3QXZ-6型制種玉米去雄機,，主要由仿形機構(gòu)、液壓傳動系統(tǒng)和仿形控制系統(tǒng)等組成,。仿形機構(gòu)采用平行四連桿結(jié)構(gòu),；抽雄滾輪旋轉(zhuǎn)運動由負(fù)載敏感液壓系統(tǒng)傳動實現(xiàn)；仿形機構(gòu)高度調(diào)節(jié)由比例控制液壓系統(tǒng)驅(qū)動升降油缸實現(xiàn),；以一定距離內(nèi)下光電信號連續(xù)無表示玉米植株低,，一定距離內(nèi)上光電信號連續(xù)有表示玉米植株高為控制依據(jù)，實現(xiàn)玉米植株高度仿形模糊控制,。對抽雄滾輪轉(zhuǎn)速同步性能及控制系統(tǒng)響應(yīng)時間,、升降油缸運動速度進(jìn)行了測試試驗，結(jié)果表明：發(fā)動機轉(zhuǎn)速在2300r/min附近時,，滾輪轉(zhuǎn)速最大偏差率極值為4.4%,，同步誤差率小于3%；響應(yīng)時間為0.04s,；油缸上升速度為0.21m/s，下降速度為0.27m/s,，最后確定了控制信號t與抽雄部件垂直位移量間的函數(shù)關(guān)系,。田間試驗表明，設(shè)計的3QXZ-6型制種玉米去雄機工作穩(wěn)定,，作業(yè)效率高,，去雄率均值為87.7%，能夠滿足機械化去雄作業(yè)的要求,。

摘要:針對桿條輸送鏈?zhǔn)叫⌒婉R鈴薯收獲機存在果土分離效果差,、明薯率低、破皮率較高等問題,，設(shè)計了一種撥輥推送式馬鈴薯收獲機,。對該收獲機推送式輸送分離裝置的作業(yè)機理進(jìn)行了研究，分析確定了輸送分離裝置的結(jié)構(gòu)和工作參數(shù),。以機組作業(yè)速度,、撥輥轉(zhuǎn)速,、撥輥組提升高度為試驗因素，明薯率,、破皮率為試驗指標(biāo)進(jìn)行三因素二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗,，運用DPS數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行回歸方程顯著性分析，優(yōu)化得出最佳因素組合為：機組作業(yè)速度1.0m/s,，撥輥轉(zhuǎn)速60r/min,，撥輥組提升高度150mm，明薯率為99.01%,，破皮率為1.24%,。與普通輸送分離裝置對比試驗結(jié)果表明：撥輥推送式馬鈴薯收獲機在提高明薯率方面效果明顯，在降低破皮率方面略有改善,。

摘要:為減小履帶式聯(lián)合收獲機在田間連續(xù)轉(zhuǎn)向時對土壤產(chǎn)生的剪切破壞,，增加整機在田間轉(zhuǎn)向時的靈活性，提高作業(yè)效率,，設(shè)計了一種差逆轉(zhuǎn)向機構(gòu),，可以實現(xiàn)差逆轉(zhuǎn)向、切邊轉(zhuǎn)向和單邊制動轉(zhuǎn)向,。在對差逆機構(gòu)轉(zhuǎn)向特性進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上,，應(yīng)用RecurDyn軟件對其進(jìn)行了不同工況下的動力學(xué)仿真，并將試制的差逆轉(zhuǎn)向機構(gòu)安裝在履帶式聯(lián)合收獲機上,，在水泥地面及水稻田條件下進(jìn)行轉(zhuǎn)向性能試驗,。試驗結(jié)果表明，在相同轉(zhuǎn)向模式下,，即近似相等的轉(zhuǎn)向半徑及轉(zhuǎn)向角速度情況下,，水稻田差逆轉(zhuǎn)向半軸輸出扭矩最大，達(dá)到5668.2N·m,，遠(yuǎn)大于水泥地差逆轉(zhuǎn)向的扭矩2268.2N·m,，同時在3種轉(zhuǎn)向模式中，差逆轉(zhuǎn)向所要克服的阻力矩最大,。在驅(qū)動輪輸出轉(zhuǎn)速75r/min工況下,，水泥地面中，差逆轉(zhuǎn)向為0.610rad/s,；水稻田中,，差逆轉(zhuǎn)向為0.592rad/s，較單邊制動轉(zhuǎn)向分別提高87.7%和88.5%,；水稻田地差逆轉(zhuǎn)向的最小轉(zhuǎn)向半徑的平均值為0.098m,，水泥地最小轉(zhuǎn)向半徑的平均值為0.082m，轉(zhuǎn)向占用面積顯著減??；切邊轉(zhuǎn)向的角速度小且平穩(wěn),，有助于對方向進(jìn)行微調(diào)。該差逆轉(zhuǎn)向機構(gòu)使聯(lián)合收獲機的行走轉(zhuǎn)向性能顯著提高,。

摘要:清選裝置性能決定著收獲機的作業(yè)性能,，為了克服縱軸流全喂入風(fēng)篩式清選裝置單風(fēng)道離心風(fēng)機氣流場不均勻的缺點，對風(fēng)機,、脫粒滾筒產(chǎn)生的混合流場進(jìn)行三維數(shù)值模擬,，提出縱軸流全喂入雙風(fēng)道六出風(fēng)口風(fēng)機的改進(jìn)結(jié)構(gòu)，并分析結(jié)構(gòu)改進(jìn)后振動篩面的氣流速度對全流域氣流分配的影響,。同時,，對改進(jìn)后清選裝置進(jìn)行風(fēng)機轉(zhuǎn)速、風(fēng)機入射傾角,、魚鱗篩夾角3因素正交優(yōu)化,，分析了各因素對氣流場的影響規(guī)律，得到最優(yōu)參數(shù)組合：當(dāng)風(fēng)機入射傾角30°,、魚鱗篩夾角40°,、風(fēng)機轉(zhuǎn)速1900r/min時，更利于高負(fù)荷高效率清選,。最后,，通過田間試驗驗證了雙風(fēng)道結(jié)構(gòu)和優(yōu)化試驗的準(zhǔn)確性，水稻籽粒損失率0.91%,，含雜率0.87%,，小麥籽粒損失率0.82%，含雜率0.76%,。

摘要:針對杭白菊采摘耗費人力,、采摘效率低、尚未實現(xiàn)機械化等問題,，設(shè)計了一種杭白菊梳齒摘花機,。該摘花機主要由采花梳齒、帶安裝孔鏈條,、鏈輪,、傳動軸,、分花齒,、刷子、箱體,、機架,、車輪、步進(jìn)電動機及控制部分等組成,。采花梳齒間隙大于花蕾直徑小于胎菊直徑,，利用沖擊力將花朵強行摘下,。試驗表明，杭白菊梳齒摘花機能夠可靠實現(xiàn)杭白菊花朵的采摘,。在花朵含水率為82.5%,，杭白菊梳齒摘花機采花梳齒間隙為7.5～9.0mm時，梳齒摘花機采摘效果較佳,，花朵落地率為0～4.06%,，花朵破碎率為0～1.00%，花朵摘除率為92.43%～98.11%,。正交試驗表明,，當(dāng)采花梳齒間隙為8.5mm、分花齒間隙為17mm,、喂入深度為200mm,、主動軸轉(zhuǎn)速為60r/min時，梳齒摘花機工作狀況較佳,，此時,，花朵摘除率為97.61%，花朵落地率為0.65%,，花朵破碎率為0.03%,。

摘要:為實現(xiàn)有機肥顆粒物料的高效干燥，提出了專用三回程轉(zhuǎn)筒干燥工藝,，著重對影響有機肥顆粒運動的中筒內(nèi)抄板設(shè)計參數(shù)進(jìn)行研究,。分析了抄板的作用原理，設(shè)計出在中筒可以實現(xiàn)物料逆向“爬坡”的組合式抄板,；應(yīng)用EDEM離散元軟件,，通過正交試驗設(shè)計，確定物料在中筒內(nèi)停留時間的顯著性影響因素為轉(zhuǎn)筒安裝傾角和組合抄板平面滑板角,；通過試驗驗證,，完成了轉(zhuǎn)筒傾角和組合抄板平面滑板角對物料停留時間影響的單因素試驗，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,；通過對試驗結(jié)果和仿真分析結(jié)果對比分析,，經(jīng)偏移修正后的仿真模型可以很好地預(yù)測物料在中筒內(nèi)的停留時間；根據(jù)試驗結(jié)果,，轉(zhuǎn)筒安裝傾角不超過5°,、組合抄板平面滑板角不小于40°時干燥效果好。

摘要:花生育種研究中存在花生量小但品種多,、莢果大小不一的情況,，針對人工脫殼效率低而機械脫殼損傷多、脫凈率低等問題，在對典型花生種果物理機械特性研究基礎(chǔ)上,，提出了小型3級回轉(zhuǎn),、單排3滾筒并列式脫殼的方案，進(jìn)行脫殼滾筒,、旋轉(zhuǎn)打板以及傳動系統(tǒng)等裝置和部件的結(jié)構(gòu)設(shè)計,；脫殼滾筒由同一軸上并排的3個子滾筒組成，可調(diào)節(jié)與凹板篩距離,，增減打板個數(shù),；氣力清選裝置由離心式風(fēng)機組成。以小區(qū)育種為目的,，選取白沙品種為研究對象,，通過正交試驗分析，以滾筒轉(zhuǎn)速,、脫殼間隙和打板個數(shù)為試驗因素,，損傷率和脫凈率為試驗指標(biāo)，進(jìn)行優(yōu)化試驗,。結(jié)果表明：滾筒轉(zhuǎn)速為350r/min,、脫殼間隙為20mm、打板為3個時,，花生脫殼綜合指標(biāo)最優(yōu),，脫凈率為99.15%，損傷率為2.3%,，滿足種用花生脫殼要求,。

摘要:設(shè)計了一種基于嵌入式微控制器的豬用智能粥料器控制系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)實現(xiàn)了粥料器在連續(xù)送料過程中干飼料和水分的質(zhì)量比例(水料比)按設(shè)定值進(jìn)行動態(tài)調(diào)節(jié),，飼料日送料量能得到精確控制,。通過靜態(tài)測量方法獲取樣本數(shù)據(jù)，建立飼料出料速度與送料電動機轉(zhuǎn)速間的最小二乘支持向量回歸（LS-SVR）模型,。在粥料器連續(xù)送料過程中,，采用LS-SVR模型融合格羅布斯準(zhǔn)則及閾值判斷等數(shù)據(jù)處理方法對實時采樣數(shù)據(jù)的異常值進(jìn)行剔除，由最小二乘線性回歸預(yù)測出固定時間內(nèi)的干飼料出料量,，在進(jìn)水量可準(zhǔn)確測量的前提下,，實現(xiàn)水料比動態(tài)調(diào)節(jié)。粥料器控制系統(tǒng)通過結(jié)合靜態(tài)測量及LS-SVR回歸模型的質(zhì)量遞推補償方法對粥料器每日的送料量進(jìn)行質(zhì)量補償,，實現(xiàn)了對粥料器日送料量的精確控制,。控制系統(tǒng)的水料比動態(tài)調(diào)節(jié)誤差在4%以內(nèi),，質(zhì)量遞推補償方法可以保證平均單頭豬日進(jìn)食量誤差不超過1g,。

摘要:提出了一種滲灌用微孔混凝土灌水器制備工藝,，詳細(xì)研究了原料中砂子粒徑和水泥含量對微孔混凝土灌水器的抗折強度,、開口孔隙率,、平均孔徑和水力性能的影響規(guī)律，優(yōu)選出了微孔混凝土灌水器的最佳制備工藝,。研究表明,，砂子的粒徑變化對灌水器的抗折強度、開口孔隙率,、平均孔徑和流量的影響不大,；隨著原料中水泥含量的增加，灌水器的抗折強度逐漸增大,、開口孔隙率顯著降低,、平均孔徑變小，繼而導(dǎo)致灌水器的流量顯著減小,，其中水泥質(zhì)量分?jǐn)?shù)為15%~18%的微孔混凝土灌水器具有適中的抗折強度,、開口孔隙率和平均孔徑，可兼顧灌水器的可靠性和流量要求,，而且流量穩(wěn)定,，是一種性能優(yōu)異的滲灌灌水器。

摘要:供水水質(zhì)的異同可能會影響層狀土壤積水的入滲過程,。將去離子水,、天然降水、天然積水,、自來水4種水質(zhì)的水作用于3種土壤構(gòu)型（均質(zhì)塿土,、塿夾砂、砂夾塿）,討論了4種水質(zhì)的積水入滲對層狀土壤結(jié)構(gòu)入滲特征的影響,。結(jié)果表明,不同水質(zhì)和土壤構(gòu)型的入滲時間由長到短分別為：去離子水,、天然降水、自來水,、天然積水(不同水質(zhì))和均質(zhì)塿土,、塿夾砂、砂夾塿(不同土壤構(gòu)型),。4種水質(zhì)累積入滲量的變化趨勢基本相同,其累積入滲量由大到小分別為:天然降水,、自來水、去離子水,、天然積水(不同水質(zhì))和砂夾塿,、塿夾砂、均質(zhì)塿土(不同土壤構(gòu)型),。相同時間內(nèi)不同土壤構(gòu)型的濕潤鋒推進(jìn)距離由小到大為：均質(zhì)塿土,、塿夾砂、砂夾塿；水質(zhì)對層狀土壤濕潤鋒推進(jìn)距離的影響程度由土壤分層組合方式?jīng)Q定,。

摘要:徑流沖刷是土壤養(yǎng)分隨地表徑流流失的重要影響因素之一,。為了模擬徑流沖刷作用對土壤養(yǎng)分流失的影響，依據(jù)飽和土壤條件下有效混合深度概念,，建立了徑流沖刷條件下坡面土壤養(yǎng)分向地表徑流傳遞的有效混合深度模型,。利用試驗數(shù)據(jù)對模型徑流養(yǎng)分質(zhì)量濃度變化過程的效果進(jìn)行了檢驗，結(jié)果顯示不完全混合模型在模擬徑流養(yǎng)分質(zhì)量濃度隨放水時間的變化方面效果較好,，決定系數(shù)均在0.9以上,。通過不完全混合模型計算徑流養(yǎng)分累計流失量，與實測數(shù)據(jù)差異很小,，當(dāng)養(yǎng)分為硝態(tài)氮時,，計算值與實測值之間的相對誤差分別為6.6%（檸條）和5.9%（大豆），當(dāng)養(yǎng)分為水溶性磷時,，相對誤差分別為1.1%（檸條）和2.3%（大豆）,，說明模型的模擬精度較高。在選擇模型時,，應(yīng)根據(jù)計算精度和參數(shù)獲取方便性等情況綜合確定,。

摘要:為提高五節(jié)芒可發(fā)酵單糖的產(chǎn)量，采用液氨對其進(jìn)行預(yù)處理,。選用預(yù)處理溫度T,、五節(jié)芒含水率M、駐留時間t和液氨用量比k為變量因素,，在試驗范圍內(nèi)T（70~170 ℃）,、M（20%~200%）、t（5~30min）,、k（0.5~5.0）通過對各因素的不同取值,，分析上述因素對五節(jié)芒酶解效果的影響。結(jié)果表明：在T=130℃,、M=80%,、t=10min、k=2.0的條件下預(yù)處理,，五節(jié)芒72h的葡聚糖和木聚糖酶解率分別為72.1%和82.5%,，即100g干基原材料可獲得可發(fā)酵單糖55.8g，是未經(jīng)預(yù)處理樣品酶解率的3.65倍,。因此,，液氨預(yù)處理能夠有效促進(jìn)五節(jié)芒的酶解單糖轉(zhuǎn)化率。

摘要:應(yīng)用能量密度較高的槽式拋物面太陽能聚光集熱器（PTC）為厭氧反應(yīng)器提供熱源,，確定裝置中重要單元的尺寸,，并進(jìn)行了反應(yīng)器內(nèi)部能量平衡的計算,，得出8m3的地下厭氧反應(yīng)器內(nèi)最大2處負(fù)荷分別為進(jìn)料熱損失與發(fā)酵物料散失熱量，分別為16077.31kJ/d和23180.01kJ/d,。通過計算得出相應(yīng)的聚光集熱器的關(guān)鍵參數(shù),，確定光孔寬度b為2..4m，焦距f為0.6m,，集熱板面積為4.16m2，集熱管直徑為0.0168m,。應(yīng)用流體力學(xué)模擬軟件Fluent對反應(yīng)器內(nèi)整體的傳熱效果進(jìn)行模擬,，仿真結(jié)果表明反應(yīng)器內(nèi)料液溫度可維持在35℃左右。采用與設(shè)計參數(shù)相近的PTC系統(tǒng)和厭氧反應(yīng)器進(jìn)行試驗驗證,，厭氧反應(yīng)器內(nèi)料液溫度保持在33.6~35.8℃,，與Fluent仿真結(jié)果基本吻合。

摘要:為尋求對輥柱塞式成型機鋸末制粒時的最優(yōu)成型參數(shù),，探索成型參數(shù)對成型結(jié)果的影響規(guī)律,，以鋸末含水率、成型模具長徑比和主軸轉(zhuǎn)速為試驗因素,，以成型顆粒密度和成型機生產(chǎn)率為試驗指標(biāo),，基于Design-Expert BBD（Box-Behnken Design）試驗設(shè)計方法對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理和分析，建立了試驗因素對試驗指標(biāo)的回歸方程,。結(jié)果表明：對輥柱塞式成型機采用鋸末為原料制粒時,，最優(yōu)成型參數(shù)為：含水率15.5%、成型模具長徑比5.3,、主軸轉(zhuǎn)速47.25r/min,。在此條件下，成型顆粒密度和成型機生產(chǎn)率分別可達(dá)到1.17g/cm3 ,、75kg/h,；各試驗因素對成型顆粒密度的貢獻(xiàn)率從大到小依次為：成型模具長徑比、主軸轉(zhuǎn)速,、含水率,，各試驗因素對成型機生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率從大到小依次為：含水率、成型模具長徑比,、主軸轉(zhuǎn)速,；成型顆粒密度試驗值與預(yù)測值最大相對誤差為0.426%，成型機生產(chǎn)率最大相對誤差為2.733%,，吻合程度較高,。

摘要:玉米秸稈本身營養(yǎng)成分含量低，需作為粗飼料和其它飼料混合生產(chǎn)全混合日糧或經(jīng)黃貯等技術(shù)工藝改善其品質(zhì),。為在利用和改善處理過程中對其營養(yǎng)成分含量進(jìn)行實時檢測,，采用217個玉米秸稈樣品,，利用優(yōu)化后的近紅外在線光譜采集系統(tǒng)，探索了利用近紅外光譜技術(shù)在線檢測玉米秸稈水分,、粗蛋白,、酸性洗滌纖維和可溶性糖等營養(yǎng)成分含量的可行性。研究結(jié)果表明利用近紅外光譜技術(shù)可以實現(xiàn)對玉米秸稈飼料營養(yǎng)成分的定量分析,。水分,、粗蛋白、酸性洗滌纖維,、可溶性糖含量模型的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差和相對分析誤差分別為9.03%和1.97,、11.36%和2.31、3.75%和2.02,、16.18%和3.61,。

摘要:針對打結(jié)器咬繩機構(gòu)鉤鉗受載大、滾子磨損嚴(yán)重的問題,，通過對咬繩機構(gòu)的運動學(xué)分析建立了圓柱凸輪輪廓曲面的計算模型,，使?jié)L子與凸輪保持線接觸的同時鉤鉗以正弦加速度規(guī)律張合。對咬繩機構(gòu)進(jìn)行力學(xué)分析并結(jié)合壓簧〖JP2〗壓縮量和捆繩拉力測試,，解析求解鉤鉗在咬合位置的靜力學(xué)模型,，得出鉤鉗咬合力的最佳變化范圍為300.64~329.89N。解析求解鉗咬機構(gòu)的動力學(xué)模型得出,，〖JP3〗當(dāng)鉤鉗咬合力處于最佳變化范圍時,，圓柱凸輪的接觸力介于240~330N之間，其峰值可以用于檢驗滾子的接觸疲勞強度,，指導(dǎo)鉤鉗和滾子的材料選擇,。打結(jié)器樣機捆扎5000捆稻麥秸稈的田間試驗發(fā)現(xiàn)，按預(yù)設(shè)的壓簧壓縮量7.5mm和捆繩初始拉力35N,，鉤鉗尾部的滾子沒有明顯磨損,，表明鉤鉗的咬合力控制合適，線接觸凸輪改善了滾子的接觸受載情況,，達(dá)到了抗沖擊和耐磨的設(shè)計要求,。

摘要:針對家禽在懸掛輸送過程中的在線稱量需求，提出一種家禽在線稱量方法,。通過對家禽宰殺用懸掛鏈輸送機牽引鏈的受力分析,，建立牽引張力的力學(xué)模型，采用不同稱量高度的方法,，估算出鏈條牽引張力,，再根據(jù)牽引張力計算出被稱量物體的質(zhì)量。仿真結(jié)果顯示,，通過仿真估算張力的方法計算得到的稱量物體質(zhì)量,，偏差在15.7g以內(nèi),。如果根據(jù)測量得到的牽引張力計算得出被稱量物體質(zhì)量，最大誤差為125.03g,。表明采用根據(jù)牽引張力得到被稱量物體質(zhì)量的方法實際可行,，在進(jìn)一步提高測量精度后能夠?qū)崿F(xiàn)家禽的在線稱量。

摘要:為檢測豆?jié){中固形物含量（S）,，采用網(wǎng)絡(luò)分析儀研究了頻率（20~4500MHz）,、溫度（20~80℃）和S（200~〖JP〗7.01g/（100mL））對豆?jié){介電參數(shù)（相對介電常數(shù)ε′和介質(zhì)損耗因子ε″）的影響規(guī)律；建立了豆?jié){介電參數(shù)與溫度,、S之間的關(guān)系模型,，并對模型預(yù)測S的可行性進(jìn)行了檢驗。結(jié)果說明,，在20~4500MHz的頻率范圍內(nèi),，ε′隨頻率的增大而減小,，ε″隨頻率的增大先減小后增大,，在600~2000MHz之間有最小值。ε′隨溫度的升高而減小,，低頻段下ε″隨溫度的升高而增大,，而高頻段下ε″隨溫度的升高而減小，ε″達(dá)到最小值時的頻率隨著溫度的升高而增大,。ε′隨S的增大而減小,，而ε″隨S的增大而增大。一定頻率下,，可用二次多項式表達(dá)豆?jié){的ε′和ε″與溫度,、S的關(guān)系；基于100MHz下的ε′和20MHz下的ε″〖KG*4〗所建立的二次多項式的決定系數(shù)分別為0.989和0.990,。對模型的驗證結(jié)果表明,，基于20MHz下的ε″計算的S值與實測值之間的決定系數(shù)為0.978。研究結(jié)果表明介電特性可用于檢測豆?jié){中的固形物含量,。

摘要:在不同干燥條件下進(jìn)行胡蘿卜切片紅外輻射干燥試驗,，對表觀密度、孔隙率,、體積比和體積收縮系數(shù)進(jìn)行了研究,。結(jié)果表明：表觀密度與輻射距離、輻射功率成反比,，孔隙率隨著含水率的減小而增大,，樣本厚度與孔隙率成反比,，輻射距離與孔隙率成正比，輻射功率在一定范圍與孔隙率成正比,，超過該范圍成反比；為確定適合胡蘿卜收縮率和干基含水率比的數(shù)學(xué)模型,，分別基于二次多項式利用線性最小二乘法、指數(shù)方程利用非線性最小二乘法對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了擬合，得出二次多項式模型擬合較優(yōu),，能夠更好地預(yù)測紅外干燥過程中胡蘿卜收縮率和干基含水率比之間的關(guān)系。

摘要:針對鮮切果蔬包裝機輸送機構(gòu)作業(yè)時包裝物料損傷和滑移的問題,，分析了輸送機構(gòu)對包裝盒壓縮變形原理,，通過PET包裝盒的壓縮試驗，得到了包裝盒及盒內(nèi)的果蔬產(chǎn)品避免造成機械損傷的條件,，PET包裝盒壓縮位移應(yīng)在10mm以內(nèi),，包裝機輸送機構(gòu)壓縮力應(yīng)在5～15N之間。采用參數(shù)化建模,，通過有限元仿真分析了輸送機構(gòu)對包裝盒壓縮變形的過程及機理,，分析了包裝盒的易損傷位置及原因。根據(jù)壓縮試驗及仿真分析,，以滑移率為指標(biāo),，進(jìn)行正交試驗，確定最佳參數(shù)組合：包裝盒質(zhì)量為19g,，立式輸送帶對包裝盒的壓縮位移為8mm,，輸送帶速度為0.25m/s，在包裝盒及鮮切果蔬不壓縮受損的同時PET包裝盒和輸送機構(gòu)有較好的輸送同步性,。

摘要:為實現(xiàn)茶葉加工機械智能化控制,，在分析茶葉加工工藝的基礎(chǔ)上，提出基于模糊控制的茶葉殺青機控制方案,。通過檢測殺青滾筒內(nèi)的鮮葉投葉量和鮮葉等級,，應(yīng)用模糊控制規(guī)則決策，實時調(diào)整殺青時間和殺青溫度的設(shè)定值,，并在殺青溫度中嵌入模糊PID控制,，實現(xiàn)殺青溫度的精確控制。利用NI USB-6215數(shù)據(jù)采集卡,、西門子PLC等構(gòu)建數(shù)據(jù)采集與控制硬件系統(tǒng),，并用LabVIEW虛擬儀器測試雙模糊控制系統(tǒng)的輸出效果。試驗分析了該控制系統(tǒng)輸出量對茶葉殺青效果的影響,，試驗結(jié)果表明：該控制系統(tǒng)輸出的茶葉加工工藝參數(shù)殺青效果理想,，殺青溫度偏差低于1℃，殺青時間偏差小于5s,。該控制策略減少了制茶過程中人為因素的干擾,，提高了茶葉加工機械的智能化水平。

摘要:傳統(tǒng)的核桃破殼取仁裝置多采用剛性元件,，工作過程中易造成核桃仁過度破碎,，同時剝殼率低,、適應(yīng)性差。為提高核桃破殼取仁效果,，結(jié)合核桃機械破殼原理,，設(shè)計了柔性帶剪切擠壓式核桃破殼取仁分離設(shè)備。利用彈性力學(xué)理論對核桃殼不同部位的剛度進(jìn)行分析,，得到不同部位失穩(wěn)時的臨界力,；利用薄殼理論對核桃殼受擠壓時的內(nèi)力和形變進(jìn)行分析，得出核桃不同部位裂紋產(chǎn)生和破殼時的臨界力,；利用斷裂力學(xué)理論分析和計算了核桃破裂后裂紋擴(kuò)展的條件,。采用單因素試驗方法分別探究間距A、上下帶速度差B及擠入夾角C對核桃破殼效果的影響,，然后再通過正交試驗確定3種因素的一組最優(yōu)解,。試驗結(jié)果表明：在間距為23mm，上下帶速度差為0.19m/s,，擠入夾角為45°時破殼效果最為理想,，一露仁率、二露仁率,、碎仁率,、未露仁率分別為75%,、18%,、5%、2%,，即破殼率為98%,，整仁率為93%。

摘要:考慮到各參數(shù)敏感因子差異大,，為了更加客觀地分析多溫冷藏車降溫過程影響參數(shù)的影響程度,，采用敏感權(quán)重分析方法，對多溫冷藏車?yán)鋬雠c冷藏車廂降溫影響參數(shù)進(jìn)行了敏感度分析,。結(jié)果表明：對于冷藏車廂,，當(dāng)取δi為100mm，λi為0.0338～0.0438W/(m·K)時,，權(quán)重對應(yīng)呈反比關(guān)系,，由0.564降至0.477；當(dāng)δi取20～200mm時,，權(quán)重對應(yīng)為0.448～0.126,；當(dāng)Ff取0.01～0.02m2時，對應(yīng)權(quán)重為0.28～0.113,，其它參數(shù)的權(quán)重小到可以忽略,；當(dāng)δg,、vw、Q0,、vf,、Ff、λi,、δi,、β1、H值增加30%時,，對應(yīng)的權(quán)重變化率分別為-32%,、-36%、-30%,、-37%,、-34%、-17%,、-30%,、1%、05%,，反之,，減小30%時的權(quán)重變化率分別為90%、58%,、42%,、78%、56%,、17%,、44%、-1%,、0.5%,。冷凍與冷藏車廂的權(quán)重變化規(guī)律幾乎相同，當(dāng)vw,、Q0,、vf、Ff,、δg,、λi、δi,、β2增加30%時,，除β2權(quán)重變化率逐漸向正方向增大外，各敏感因子的權(quán)重變化率變化幅度都逐漸向負(fù)方向增大，對應(yīng)的權(quán)重變化率分別為-23%,、-39%,、-35%、-29%,、-46%,、-19%、-20%,、-5%,；減小30%時，除β2權(quán)重變化率逐漸向負(fù)方向增大外,，各敏感因子的權(quán)重變化率都向正方向逐漸增大,，vw、Q0,、vf,、Ff、δg,、λi,、δi、β2的權(quán)重變化率分別為104%,、50%,、66%、54%,、138%,、20%、25%,、5%,。

摘要:光質(zhì)是烏龍茶品質(zhì)形成不可缺少的環(huán)境因素,，為了明確LED補光萎凋?qū)觚埐杵焚|(zhì)形成的影響,，選取清香型鐵觀音為研究對象，以無光萎凋為對照,，探明日光和LED紅,、黃、藍(lán)光4個光照條件下采后茶鮮葉的生理響應(yīng)能力以及鐵觀音毛茶生化,、香氣組分測定與感官品質(zhì)評價,。試驗結(jié)果表明：離體葉對不同光質(zhì)的生理響應(yīng)在10~15min時分別達(dá)到峰值，光照強度為300μmol/(m2·s)時,，光照30min可滿足萎凋光環(huán)境技術(shù)參數(shù),。與無光處理相比，補光萎凋可顯著提高鐵觀音毛茶的水浸出物、氨基酸,、可溶性糖,、黃酮等含量，促進(jìn)了茶多酚轉(zhuǎn)化并降低了咖啡堿含量,；鐵觀音主要賦香成分α法呢烯和橙花叔醇的相對質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別提高11.42%,、30.65%。主成分分析得出日光,、LED萎凋處理毛茶香氣質(zhì)量綜合得分高于無光萎凋處理,，LED黃、藍(lán)光萎凋處理香氣質(zhì)量綜合評價略優(yōu)于LED紅光萎凋,，并與各處理毛茶品質(zhì)感官審評結(jié)果表現(xiàn)一致,，補光萎凋技術(shù)可使經(jīng)濟(jì)效益提高63%。

摘要:植物水分脅迫程度不僅是表征植物健康狀況的一個重要生命指標(biāo),，而且是植物精準(zhǔn)撫育的一個可靠依據(jù),，研究植物水分脅迫實時在線檢測方法具有重大理論意義和實際應(yīng)用價值。本文從植物生理特性指標(biāo)（植物莖流,、水勢,、蒸騰速率、莖體水分）和形態(tài)（植物2D圖像,、3D圖像,、莖干直徑、光譜特征）兩方面著重論述植物水分脅迫檢測方法的研究進(jìn)展,，討論各種方法的檢測原理,，從實際應(yīng)用角度分析各種方法優(yōu)缺點，并給出了得到廣大學(xué)者普遍認(rèn)可的產(chǎn)品,，指出基于植物生理特性指標(biāo)的水分脅迫檢測方法具有較高的檢測精度,，但操作較復(fù)雜，并且對植物具有不同程度的損傷,；基于植物形態(tài)特性的水分脅迫檢測方法具有無損,、快捷、操作簡單等優(yōu)點,，但存在檢測誤差相對較大的缺點,。針對各種檢測方法的優(yōu)缺點對未來的研究方向提出了展望。

摘要:由于溫室環(huán)境的復(fù)雜性,，系統(tǒng)設(shè)計的不合理會直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不確定和系統(tǒng)的不穩(wěn)定,。基于體系結(jié)構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)層次模型對物聯(lián)網(wǎng)的實施具有指導(dǎo)意義,，但是體系結(jié)構(gòu)模型沒有提供系統(tǒng)建模工具和模型驗證的方法,。基于時間自動機理論的建模與模型驗證方法是一種對物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)建模的有效手段，能在系統(tǒng)設(shè)計時提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性,，保證系統(tǒng)設(shè)計的正確性,。通過對智能溫室監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的分析，從系統(tǒng)實施的角度重新對溫室環(huán)境監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行了層次劃分,，利用時間自動機理論對系統(tǒng)中的相應(yīng)組件進(jìn)行建模,，在對各個子系統(tǒng)分別建模的基礎(chǔ)上形成了時間自動機網(wǎng)絡(luò)模型。最后利用時間自動機建模工具UPPAAL,，對已經(jīng)建立的形式化模型進(jìn)行了系統(tǒng)邏輯正確性驗證與系統(tǒng)執(zhí)行時序驗證,。結(jié)果表明，利用時間自動機理論及其建模工具UPPAAL可以對智能溫室監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行建模及模型驗證,，可以在系統(tǒng)設(shè)計時對系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確的模型分析,，避免系統(tǒng)設(shè)計錯誤，降低系統(tǒng)設(shè)計缺陷,，在系統(tǒng)投入運行中規(guī)避設(shè)計風(fēng)險,，從而提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性，確保系統(tǒng)設(shè)計的正確性,。

摘要:為了避免循環(huán)水養(yǎng)殖排氨高峰期氨氮和亞硝酸鹽積累對養(yǎng)殖動物的毒害,，提高生產(chǎn)效率，降低成本,，提出了一種循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)變速流調(diào)控技術(shù),。實驗分別研究了羅非魚群排氨規(guī)律、生物濾池硝化能力與流量關(guān)系以及循環(huán)率對循環(huán)系統(tǒng)水質(zhì)的影響,，設(shè)計了變速流參數(shù)并進(jìn)行驗證,。研究結(jié)果表明，羅非魚群攝食后12h內(nèi)4~8h達(dá)到最大排氨速率（0.21~0.23g/h）,，其他時間排氨速率為0.08~0.09g/h,；生物濾池的硝化速率基本不受流量的影響，但流量越高出水氨氮和亞硝酸鹽質(zhì)量濃度越低,，并且最大氨氧化速率（7.72g/(m3·h)）高于最大亞硝酸鹽氧化速率（7.21g/(m3·h)）,；在實驗循環(huán)水系統(tǒng)中，375L/h 循環(huán)流量下氨氮和亞硝酸鹽質(zhì)量濃度高于750L/h循環(huán)流量下質(zhì)量濃度,，且12h內(nèi)峰值超過限制質(zhì)量濃度,。根據(jù)以上結(jié)果設(shè)計的4~8h內(nèi)增加循環(huán)流量的變速流操作將高峰期氨氮和亞硝酸鹽氮質(zhì)量濃度分別降至2.03~2.24mg/L和0.56~0.62mg/L，低于羅非魚限制質(zhì)量濃度,，并且變速流易于實現(xiàn)，在提高養(yǎng)殖水質(zhì)的同時降低成本,，為水質(zhì)調(diào)控和低成本循環(huán)水養(yǎng)殖技術(shù)提供了參考,。

摘要:為探究畜禽舍溫濕度與空氣質(zhì)量情況，獲得較可靠的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并為畜禽舍環(huán)境改善提供依據(jù),，以華東地區(qū)某典型規(guī)模豬場的兩間自然通風(fēng)保育豬舍為對象,，應(yīng)用多點連續(xù)監(jiān)測方法對豬舍內(nèi)的溫濕度以及主要污染氣體（二氧化碳（CO2）、氨氣（NH3）,、硫化氫（H2S）和甲烷（CH4））的質(zhì)量濃度進(jìn)行了為期1年的監(jiān)測,。監(jiān)測結(jié)果顯示，該保育豬舍內(nèi)溫度,、相對濕度以及CO2,、NH3、H2S,、CH4質(zhì)量濃度的小時平均值范圍分別為0.9~42.0℃,、31.1%~97.7%、423~3 534mg/m3,、0.11~49.7mg/m3,、0.9~41.7μg/m3和0.1~17.7mg/m3；對應(yīng)的（年平均值±方差）分別為（25.6±8.6）℃,、 （71.4±11.7）%,、（1 982±744）mg/m3、（10.9±8.4）mg/m3,、（82±52）μg/m3和（2.9±1.9）mg/m3,。研究結(jié)果還揭示了這些指標(biāo)每日和四季的變化規(guī)律以及舍內(nèi)環(huán)境狀況。全年的最低和最高小時平均溫度和相對濕度,，以及小時平均最高CO2和NH3質(zhì)量濃度超出了國家標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的規(guī)模豬場環(huán)境參數(shù)的臨界值,。但舍內(nèi)的H2S和CH4質(zhì)量濃度很低，不會對豬的健康生長以及豬舍的安全造成危害,。

摘要:夏季高溫造成奶牛熱應(yīng)激,，物理降溫以蒸發(fā)散熱緩解奶牛高溫，其中噴淋降溫系統(tǒng)是我國常用的降溫方法,。利用激光雨滴譜儀（LPM）對6種不同標(biāo)準(zhǔn)扇形噴嘴（9010,、9030、9060,、9080,、90100、90120）在0.15,、0.20,、0.25MPa工作壓力下進(jìn)行了測試,計算分析了6種噴嘴在不同工作壓力下水滴粒徑的分布，研究了水滴粒徑與噴淋流量,、單個水滴動能,、噴淋強度的關(guān)系,。結(jié)果表明：〖JP2〗水滴粒徑分布呈正態(tài)分布模型，不同工作壓力（0.15,、0.20,、0.25MPa），〖JP〗所測6種不同型號的噴嘴水滴平均粒徑為0.475～1.210mm,；水滴粒徑與噴淋流量呈線性關(guān)系(R2>0.96),；9010、9030型號噴嘴在小水滴粒徑0.125～0.250mm范圍內(nèi)占有10%~20%的比例,，易霧化飄移,，不適合奶牛蒸發(fā)降溫；不同工作壓力下單個水滴動能隨水滴粒徑的增大而增大,，呈冪函數(shù)關(guān)系(R2>0.96),；噴嘴的平均噴淋強度和水滴平均粒徑呈指數(shù)關(guān)系(R2>0.96)，平均噴淋強度均大于72mm/h,。試驗得出水滴平均粒徑0.801mm（9060）,、0.914mm（9080）、1047.mm（90100）,、1.210mm（90120）將仿真奶牛從39.3℃降溫至37℃所用時間平均值為85,、75、48,、30s,。

摘要:為了提高高光譜遙感影像的分類精度，提出了一種基于稀疏非負(fù)最小二乘編碼的高光譜數(shù)據(jù)分類方法,。采用非負(fù)最小二乘方法,，將待測樣本表示為訓(xùn)練樣本的線性組合，并將得到的系數(shù)作為待測樣本的特征向量,，通過最小誤差方法對待測樣本進(jìn)行分類,。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和薩利納斯山谷高光譜遙感數(shù)據(jù)集上進(jìn)行分類實驗，并和主成分分析（PCA）,、支持向量機（SVM）和基于稀疏表示分類器（SRC）方法進(jìn)行比較,，在2個數(shù)據(jù)集上本文方法的總體識別精度分別達(dá)到85.31%和99.56%，Kappa系數(shù)分別為0.8163和0.9867,。實驗結(jié)果表明本文方法的總體識別精度和Kappa系數(shù)都優(yōu)于另外3種方法,，是一種較好的高光譜遙感數(shù)據(jù)分類方法。

摘要:為了快速無損測量不規(guī)則類球體形狀農(nóng)產(chǎn)品的體積和表面積,，提出了基于三維線框模型的圖像處理方法,。即以Android系統(tǒng)為工作平臺，利用Java結(jié)合OpenCV函數(shù)庫,，以三維線框模型為理論指導(dǎo)編寫包括圖像采集,、圖像分割,、體積和表面積計算的應(yīng)用軟件,。用3種不同直徑的標(biāo)準(zhǔn)球體在6個拍攝距離下進(jìn)行測量,，所獲測量值與理論值的誤差小于0.3%，表明攝像頭自身畸變小,，在圖像能完整呈現(xiàn)被測物的拍攝距離,，被測物輪廓的大小對測量精度的影響在可接受的誤差范圍之內(nèi)。用所提方法,、排水法和掃描圖像處理法對不規(guī)則形狀的柑橘,、蘋果、梨各10組進(jìn)行體積和表面積測量,，結(jié)果顯示3種測量方法的相關(guān)系數(shù)大于0.98,，表明該方法可較精確測量類球體農(nóng)產(chǎn)品的體積和表面積。

摘要:葉面積指數(shù)（LAI）是定量描述植物葉片生長狀態(tài)的重要參數(shù),，相較于受葉片聚集情況影響較大的有效LAI,，真實LAI更能準(zhǔn)確反映作物真實的生長狀態(tài)。地基激光雷達(dá)(TLS)可以快速獲取高精度植物的高度,、密度,、葉傾角、葉面積等作物結(jié)構(gòu)信息,，但在葉面積信息獲取上主要得到的是有效LAI,。借鑒體素化的思想，提出了基于體素內(nèi)葉片及其投影數(shù)學(xué)關(guān)系的真實葉面積獲取方法,。該方法充分利用TLS在獲取垂直結(jié)構(gòu)信息上的優(yōu)勢,，將表征玉米真實生長狀態(tài)的點云數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，利用體素將玉米葉片回波點云分割成一系列葉片單元,，基于體素內(nèi)葉片及其投影數(shù)學(xué)關(guān)系求取葉片單元面積,，進(jìn)而實現(xiàn)玉米真實葉面積的獲取。通過利用不同激光雷達(dá)掃描儀分別于北京和河北兩地獲取的不同品種,、不同尺度的4個樣本點的玉米TLS點云數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證：樣本點1,、2、3的試驗數(shù)據(jù)為單木尺度,，采用不同體素大小計算葉面積,。結(jié)果表明，該方法計算所得葉面積與實測葉面積具有較高的相關(guān)性,，決定系數(shù)均在0.8以上,，方法可信度較高；最優(yōu)體素大小分別為0.17,、0.15,、0.15cm,，在相應(yīng)最優(yōu)體素大小下，RMSE分別為61898,、44058,、42844cm2，植株總?cè)~面積之間的相對誤差分別為-2.678%,、0.619%,、-0.474%，誤差較小,，精度較高,。樣本點4的玉米點云數(shù)據(jù)屬于群體尺度，葉面積計算結(jié)果與實測葉面積之間的絕對誤差為-14.663%,，計算結(jié)果偏小,。由此可知，基于體素內(nèi)葉片及其投影數(shù)學(xué)關(guān)系的真實葉面積獲取方法切實可行,，且精度較高,。

摘要:懸架襯套作為汽車振動的重要傳遞部件對于衰減汽車振動有著重要作用，在輪轂電機驅(qū)動電動汽車中,，電機的轉(zhuǎn)矩波動會引起車身的寬頻縱向振動,，傳統(tǒng)的橡膠襯套因在寬頻范圍內(nèi)阻尼特性變化不大，無法在特定的頻帶上產(chǎn)生大阻尼來迅速衰減振動,。引入液壓襯套可以衰減電動輪懸架中特定頻帶的轉(zhuǎn)矩波動激勵,，首先建立了能夠準(zhǔn)確描述液壓襯套力學(xué)性能的有限元模型，然后對液壓襯套進(jìn)行了力學(xué)性能敏感因素分析,，最后根據(jù)敏感因素分析結(jié)果和振動傳遞特性對液壓襯套進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計,，結(jié)果表明通過合理設(shè)計液壓襯套的橡膠剪切模量、慣性通道橫截面積和通道數(shù)量等參數(shù),，可以顯著減小驅(qū)動電機轉(zhuǎn)矩波動對車身縱向振動的影響,，使車身縱向力振動在0~120Hz范圍內(nèi)衰減13.4%。

摘要:以提高增壓器渦輪等熵效率為目標(biāo),，提出使用基于試驗設(shè)計（Design of experiment, DoE）的優(yōu)化設(shè)計方法,，進(jìn)行渦輪葉片優(yōu)化設(shè)計研究。對現(xiàn)有增壓器渦輪選取合理的特征型線方案,，建立了渦輪參數(shù)化模型,；在現(xiàn)有增壓器的基礎(chǔ)上建立了計算流體力學(xué)（Computational fluid dynamics, CFD）仿真模型，并通過渦輪熱吹試驗臺架驗證了模型的可靠性,；選取14個描述葉形的葉片截面控制參數(shù)作為設(shè)計變量,，運用正交矩陣法對設(shè)計空間進(jìn)行析因分析和仿真計算，根據(jù)計算結(jié)果選取了5個敏感度較高的控制參數(shù),，使用最優(yōu)拉丁超立方方法建立了響應(yīng)面近似模型,；采用基于多島遺傳算法和序列二次規(guī)劃算法的組合優(yōu)化方法進(jìn)行尋優(yōu)計算,。結(jié)果表明：優(yōu)化后的渦輪流道中的渦旋強度降低，流場分布更加均勻,，流動損失有所降低,，等熵效率為74.04%，較原始渦輪提升2.16個百分點,。

摘要:由于電容層析成像(ECT)圖像重建的經(jīng)典算法Landweber迭代法具有半收斂性,，從而限制了其在多相流檢測中的廣泛應(yīng)用,。為了解決這一問題,，從數(shù)學(xué)角度對Landweber法的半收斂性進(jìn)行分析證明，并找到其物理本質(zhì)原因,。通過構(gòu)造壓縮算子提出一種全收斂的Landweber法,，使得該方法具有穩(wěn)定的收斂特性。同時,，對ECT敏感場的“軟場”特性進(jìn)行分析,，針對忽略“軟場”特性所導(dǎo)致的經(jīng)典Landweber法對不同流型的最佳迭代次數(shù)不一致的問題，利用最小二乘支持向量機對一定數(shù)量的圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練,，從而得到一個先驗條件,，并基于該先驗條件提出一種自適應(yīng)的迭代停止判據(jù)，實現(xiàn)在圖像重建結(jié)果最接近多相流實際分布時停止迭代,。仿真結(jié)果表明,，改進(jìn)后的方法不僅具有穩(wěn)定收斂性，而且與Landweber法相比,，圖像重建精度可提高16%~50%,。

摘要:為提高風(fēng)洞試驗俯仰機構(gòu)的運動精度，減少初始誤差,，提出了基于改進(jìn)蟻群算法的俯仰機構(gòu)運動誤差優(yōu)化分析方法,。針對影響俯仰機構(gòu)運動精度的3個誤差源——弧形導(dǎo)軌半徑R、連桿長度L,、直線導(dǎo)軌安裝位置yOa,，建立俯仰機構(gòu)運動誤差分析數(shù)學(xué)模型；推導(dǎo)了可用于分析誤差的改進(jìn)蟻群算法模型,，將俯仰機構(gòu)3個誤差源的求解轉(zhuǎn)換為對目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題的求解,，采用改進(jìn)算法進(jìn)行誤差優(yōu)化。對比傳統(tǒng)數(shù)值方法,，改進(jìn)后的蟻群算法對誤差求解精度達(dá)到10-5mm級,，有效地避免了結(jié)構(gòu)自身產(chǎn)生的初始誤差源對計算結(jié)果的影響。

摘要:針對軸向柱塞泵效率特性機理分析不夠深入,、全工況下機理模型精度差,，提出一種基于力學(xué)正反問題的柱塞泵效率特性半經(jīng)驗參數(shù)化建模方法,。首先考慮油液可壓縮性導(dǎo)致的容積損失和傾覆力矩作用下形成的柱塞副庫倫摩擦力，建立了流量,、轉(zhuǎn)矩?fù)p失機理模型,；然后分析了系統(tǒng)參數(shù)非線性變化規(guī)律，在此基礎(chǔ)上利用試驗數(shù)據(jù)擬合機理模型中復(fù)合參數(shù)經(jīng)驗公式,；最后導(dǎo)出柱塞泵效率特性半經(jīng)驗參數(shù)化模型,。對比分析表明：復(fù)合參數(shù)經(jīng)驗公式顯著提高了機理模型精度，流量,、轉(zhuǎn)矩?fù)p失半經(jīng)驗參數(shù)化模型平均相對誤差分別為3%和1%,。結(jié)果分析表明：復(fù)合參數(shù)以及對應(yīng)損耗能量比重直觀反映了柱塞泵效率特性，極限工況下柱塞泵效率下降以及容積效率和機械效率無法再次提升的根本原因在于油液有效體積彈性模量,、庫倫摩擦因數(shù)等系統(tǒng)參數(shù)的急劇變化,。

摘要:代理模型常被用來取代復(fù)雜工程問題中的仿真模型。為了提高代理模型的效率,、精度和魯棒性,，提出一種優(yōu)化迭代權(quán)因子的組合代理模型構(gòu)建方法。首先采用留一交叉驗證策略和預(yù)測平方和P來計算初始權(quán)因子,，然后對權(quán)因子進(jìn)行迭代,，并在每次迭代的過程中對其進(jìn)行更新，直至最終得到的組合代理模型達(dá)到理想的預(yù)測精度,。為了驗證該方法的有效性,，對3個基準(zhǔn)問題和1個工程實例構(gòu)建了3種元模型和5種組合代理模型，并從效率,、精度和魯棒性等方面進(jìn)行性能比較,。結(jié)果表明本文所提出的方法不僅能得到高精度和高魯棒性的代理模型，而且能有效縮短模型的構(gòu)建時間,。

摘要:為了對空間4-UPS-RPS五自由度并聯(lián)機構(gòu)進(jìn)行受力分析,，采用達(dá)朗貝爾原理建立了并聯(lián)機構(gòu)的動態(tài)靜力學(xué)方程，進(jìn)而對機構(gòu)受力情況進(jìn)行了分析,。首先,，推導(dǎo)出了4-UPS-RPS并聯(lián)機構(gòu)的位置反解、速度反解和加速度反解的表達(dá)式,；然后,，應(yīng)用達(dá)朗貝爾原理建立了4-UPS-RPS并聯(lián)機構(gòu)的動態(tài)靜力學(xué)方程，導(dǎo)出了機構(gòu)中5個驅(qū)動力,；最后,，分別利用Matlab理論計算與ADAMS虛擬樣機仿真得到機構(gòu)驅(qū)動桿的驅(qū)動力和動平臺上球面副約束反力的變化曲線，驗證了所建動態(tài)靜力學(xué)模型的正確性。研究不僅為4-UPS-RPS并聯(lián)機構(gòu)驅(qū)動力和運動副反力的求解和結(jié)構(gòu)設(shè)計提供了理論依據(jù),，也為其他空間并聯(lián)機構(gòu)的受力分析提供了可行的方法,。

摘要:針對X射線檢測中鑄件微弱缺陷誤檢率和漏檢率高的問題，提出一種基于選擇性注意機制和深度學(xué)習(xí)特征匹配的缺陷動態(tài)跟蹤檢測方法,?；谏渚€圖像序列,采取幀內(nèi)注意區(qū)域檢測消除漏檢、幀間深度學(xué)習(xí)特征匹配跟蹤排除誤檢的策略,。在幀內(nèi)檢測階段,，提出通過中央-周邊梯度搜索方法模擬生物視覺的中央-周邊差運算，根據(jù)梯度閾值直接檢測各可疑缺陷區(qū)域,，無需分割出缺陷本身,。在幀間跟蹤階段，借鑒人類大腦視覺感知系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)層次結(jié)構(gòu),，建立基于卷積神經(jīng)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),，可疑缺陷區(qū)域灰度信號直接作為輸入，自動抽取表征可疑缺陷區(qū)域的本質(zhì)特征信息,，組成深度學(xué)習(xí)特征矢量。定義基于歐氏距離的特征矢量相似度,，通過連續(xù)圖像中可疑缺陷區(qū)域的相似度匹配實現(xiàn)缺陷跟蹤,，以消除噪聲等偽缺陷。實驗結(jié)果表明,，基于深度學(xué)習(xí)特征匹配方法的鑄件缺陷圖像動態(tài)檢測,，誤檢率和漏檢率均低于3%，缺陷檢測準(zhǔn)確率超過97%,，證明了所提方法的有效性,。