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摘要:應(yīng)用Cauchy-Schwarz不等式,，推導(dǎo)出一個(gè)聚類搜索過(guò)程中剝離不必要計(jì)算的條件，早期預(yù)估后舍掉符合預(yù)設(shè)條件的候選聚類,，提出了基于自然場(chǎng)景的快速簡(jiǎn)單線性迭代聚類算法（FSLIC算法）,。對(duì)包含極端惡劣條件下的500幅蘋果圖像進(jìn)行了邊界召回率檢驗(yàn)和運(yùn)行速度測(cè)試；統(tǒng)計(jì)了極端惡劣條件下的30幅蘋果圖像的全局錯(cuò)誤率GCE,、假陽(yáng)性率FPR和假陰性率FNR,。試驗(yàn)表明，提出的FSLIC算法減小了后續(xù)迭代過(guò)程中的冗余誤差,，邊界召回率較GB超像素分割算法平均提高了21.7%，速度是GB超像素分割算法的1.83倍,；整個(gè)圖像分割過(guò)程中基于超像素的分割算法（GB,、FSLIC）的GCE值較常規(guī)分割算法（BP、WT,、SVM）平均減小了13%,，較常規(guī)算法的GCE值減小了19%。

摘要:針對(duì)復(fù)雜背景下黃瓜葉部病害分割精度不高的問(wèn)題,，提出了一種基于顯著性檢測(cè)的黃瓜葉部病害圖像分割算法,。首先利用超像素將黃瓜圖像分塊，獲取黃瓜葉片的邊緣,，并提出了一種超像素間權(quán)重計(jì)算方法和顯著種子選取方法,；然后通過(guò)流形排序計(jì)算顯著圖，對(duì)得到的顯著圖進(jìn)行閾值分割,，得到二值圖像,；再將二值圖像與原圖像進(jìn)行掩碼運(yùn)算，得到黃瓜病害葉片,；最后利用超綠特征和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)病害葉片進(jìn)行分割得到病斑,。對(duì)常見的黃瓜病害(白粉病、褐斑病,、霜霉病,、炭疽病)圖像進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明該算法與Otsu算法和k-means算法相比,，有效解決了冗余分割問(wèn)題,，錯(cuò)分率均在5%以內(nèi)，算法平均執(zhí)行時(shí)間均小于4.000ms,，分割效果更加精確,，為后續(xù)構(gòu)建黃瓜病害自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ),。

摘要:為有效提取荔枝林樹冠信息，解決局部最大值法窗口選擇和區(qū)域生長(zhǎng)法在樹冠相互連接時(shí)的過(guò)度生長(zhǎng)問(wèn)題,，將水文分析和區(qū)域生長(zhǎng)融合方法用于荔枝單木探測(cè)和樹冠描繪,。首先將均值濾波方法平滑后的全色圖像進(jìn)行反轉(zhuǎn)完成圖像預(yù)處理；然后對(duì)預(yù)處理后圖像提取洼地和洼地貢獻(xiàn)區(qū)域,，接著剔除錯(cuò)提洼地,，合并樹冠分支洼地的貢獻(xiàn)區(qū)域，從而提取樹頂位置,，完成單木探測(cè),；最后以單木探測(cè)結(jié)果為種子點(diǎn)，采用區(qū)域生長(zhǎng)方法對(duì)樹冠進(jìn)行描繪,，種子生長(zhǎng)被限定在洼地貢獻(xiàn)區(qū)域內(nèi),，在閾值控制下進(jìn)行生長(zhǎng)，最終完成單木樹冠描繪,。采用遙感分類精度評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),，單木探測(cè)總體精度為87.75%，用戶精度為80.69%,，生產(chǎn)者精度為96.06%,；單木樹冠描繪總體精度為78.69%，用戶精度為71.32%,，生產(chǎn)者精度為87.76%,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)對(duì)櫻桃小番茄腋芽去除點(diǎn)的精確定位，用藍(lán)色LED光源對(duì)目標(biāo)植株腋芽部位進(jìn)行照射染色,，區(qū)分目標(biāo)植株與背景,，提取獲得圖像的RGB顏色空間B通道分量，分割后得到完整目標(biāo)圖像,；通過(guò)快速傅里葉變換（FFT）,，使用低通濾波器去除毛刺和噪聲，保留基本輪廓特征,；由形態(tài)學(xué)膨脹算法突出腋芽?jī)蓚?cè)特征點(diǎn),，通過(guò)Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)算法，找到目標(biāo)圖像角點(diǎn),，再經(jīng)過(guò)特征點(diǎn)判別算法,，找到特征點(diǎn)，由此判別腋芽存在與否,，定位腋芽去除點(diǎn),，最后摘除腋芽。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，腋芽識(shí)別成功率為93.94%,，腋芽摘除成功率為88.9%,，能夠滿足自動(dòng)去除的要求。

摘要:為同時(shí)滿足常規(guī)稻與雜交稻的播種要求以及實(shí)現(xiàn)對(duì)播量的快速調(diào)節(jié),，以型孔輪式排種器為基礎(chǔ),，設(shè)計(jì)了一種由型孔輪殼、型孔輪和調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)組成的組合型孔排種器,。以瓢形孔為組合型孔設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),，型孔輪殼上有多個(gè)帶引種槽的瓢形通孔，可與型孔輪上的大,、小型孔對(duì)應(yīng)組合成完整的型孔,，調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)起調(diào)節(jié)定位作用。以常規(guī)稻秀水134和玉香油占以及雜交稻花優(yōu)14和培雜泰豐為試驗(yàn)材料,，對(duì)型孔的形狀,、尺寸和形式以及調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)與試驗(yàn)。通過(guò)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)的可靠性試驗(yàn)得出,，調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)的可靠性合格,，且可5s內(nèi)實(shí)現(xiàn)播量快速調(diào)節(jié)。根據(jù)已有的理論和模型,，計(jì)算確定了型孔數(shù)量為8個(gè)，型孔大端半徑為5mm,，小端半徑為4.5mm,，長(zhǎng)度為11mm。通過(guò)理論計(jì)算和三因素兩水平試驗(yàn)的結(jié)果表明：引種槽的長(zhǎng)度為6.5mm,，倒角為60°,，型孔輪上大型孔的形式為深度6.5mm柱形型孔，小型孔的形式為深度4mm的勺形型孔時(shí)試驗(yàn)效果最佳,，在轉(zhuǎn)速50r/min 時(shí)播秀水134品種,，小型孔的穴粒數(shù)合格率達(dá)87%，大型孔的穴粒數(shù)合格率達(dá)87.67%,，且變異系數(shù)分別為22.60%和20.46%,，滿足播種要求。相關(guān)性分析進(jìn)一步驗(yàn)證了型孔形式是影響穴粒數(shù)合格率的關(guān)鍵,，引種槽的長(zhǎng)度和倒角對(duì)穴粒數(shù)合格率與變異系數(shù)均有影響,。播種適應(yīng)性試驗(yàn)結(jié)果表明，組合型孔排種器能同時(shí)滿足常規(guī)稻（秀水134,、玉香油占）與雜交稻（花優(yōu)14,、培雜泰豐）的播量要求,，變異系數(shù)較小，具有較好的適應(yīng)性,。

摘要:為增加中耕作物產(chǎn)量,，有效提高肥料利用率，設(shè)計(jì)了玉米苗期自動(dòng)穴施肥控制機(jī)構(gòu),，通過(guò)土槽試驗(yàn)分析了穴施肥控制機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)和工作參數(shù),，研究了施肥傳動(dòng)機(jī)構(gòu)工作參數(shù)對(duì)施肥控制精準(zhǔn)度的影響規(guī)律。采用正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，以動(dòng)力輸出軸轉(zhuǎn)速,、臺(tái)車前進(jìn)速度、觸碰轉(zhuǎn)針高度為影響因子,，以穴株擬合度和傷苗率為響應(yīng)函數(shù),，利用Design-Expert軟件平臺(tái)的回歸分析法及響應(yīng)面分析法，對(duì)3個(gè)因子進(jìn)行單因素和多因素正交試驗(yàn),。結(jié)果表明：在臺(tái)車前進(jìn)速度為1.25m/s,，動(dòng)力輸出軸轉(zhuǎn)速為16.5r/min，觸碰轉(zhuǎn)針高度在5mm的條件下,，穴株擬合度可達(dá)到0.796,，傷苗率接近10%，參數(shù)優(yōu)化結(jié)果滿足玉米苗期施肥控制性能的要求,。

摘要:為了減小深松耕作阻力,、提高深松深度的穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)了一種入土角可控的自激式振動(dòng)深松整地機(jī),。通過(guò)室內(nèi)土槽對(duì)比試驗(yàn)優(yōu)化了自激式振動(dòng)深松裝置的彈簧參數(shù),，驗(yàn)證了減阻效果，并對(duì)整機(jī)作業(yè)質(zhì)量進(jìn)行了田間測(cè)試,。土槽試驗(yàn)表明：彈簧的性能參數(shù)對(duì)減阻效果有顯著影響,，當(dāng)彈簧剛度為194N/mm時(shí)，入土角可控自激振動(dòng)深松可使?fàn)恳枇ο陆?9.8%,，自激振動(dòng)條件下入土角可控較不可控牽引阻力下降8.9%,；田間試驗(yàn)結(jié)果表明：深松整地機(jī)作業(yè)后深松深度合格率達(dá)到100%，穩(wěn)定性系數(shù)達(dá)到95.49%,，土壤膨松度平均值為19.34%,，土壤干擾系數(shù)為56.62%；機(jī)具作業(yè)后地表平整,，碎土率平均值為76.4%,，通過(guò)性能良好，較好地滿足了我國(guó)北方一年兩熟區(qū)深松整地技術(shù)的要求,。

摘要:目前殘膜回收作業(yè)需要根據(jù)實(shí)際狀況人為地對(duì)其破土深度和收膜速度進(jìn)行反復(fù)停車調(diào)節(jié),，為了提高殘膜回收作業(yè)的智能化水平和工作效率,，對(duì)自主研制的彈齒式殘膜回收裝置進(jìn)行改進(jìn)，利用BECKHOFF CX2030控制器及模塊和EtherCAT總線接口與GPRS聯(lián)網(wǎng),，以實(shí)現(xiàn)起膜鏟自動(dòng)升降調(diào)節(jié),、卷膜齒轉(zhuǎn)速在線檢測(cè)、殘膜回收在線視覺(jué)反饋和數(shù)據(jù)傳輸與監(jiān)控等功能,。通過(guò)對(duì)智能起膜鏟的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),、理論分析和試驗(yàn)驗(yàn)證，得到了鏟刀的安全傾角為65°～75°,，適宜破土深度為20～50mm,。智能殘膜回收裝置的田間試驗(yàn)表明，該裝置在機(jī)械化回收作業(yè)方面是可行的,，智能起膜鏟的抗扭矩能力,、殘膜回收率、卸膜率和整機(jī)工作效率均表現(xiàn)良好,。

摘要:為滿足我國(guó)現(xiàn)階段高產(chǎn)水稻的收獲要求,，對(duì)自行研制的履帶式斜置切縱流聯(lián)合收獲機(jī)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)改進(jìn),構(gòu)建了載荷測(cè)試系統(tǒng),，并在田間開展了三因素三水平的正交試驗(yàn)，分析了切縱流滾筒轉(zhuǎn)速,、切流滾筒凹板篩結(jié)構(gòu)形式,、斜置縱軸流螺旋喂入頭與導(dǎo)流罩徑向間隙等因素對(duì)脫粒分離性能的影響，使用極差分析法對(duì)斜置切縱流聯(lián)合收獲機(jī)脫粒分離裝置的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,。優(yōu)化結(jié)果表明：切流滾筒轉(zhuǎn)速和縱軸流滾筒轉(zhuǎn)速分別為862,、806r/min，切流凹板篩過(guò)渡段為導(dǎo)向,、分離孔式，螺旋喂入頭與導(dǎo)流罩徑向間隙為50mm時(shí)，整機(jī)的脫粒分離性能較優(yōu),。脫粒分離總損失率為0.62%,，脫粒分離總功耗為40.42kW。

摘要:針對(duì)目前華北平原壤土區(qū)應(yīng)用的深松鏟作業(yè)阻力大,、能耗高,、平整度差、深松后形成的縫隙過(guò)大不利于保墑等問(wèn)題,，基于耕作層,、犁底層和心土層土層厚度及土壤物理性質(zhì)不同，設(shè)計(jì)了一種有效減阻降耗的折線破土刃深松鏟,。運(yùn)用離散元法建立深松土壤模型,，設(shè)定土壤顆粒接觸模型，測(cè)定耕作層,、犁底層和心土層3層土壤顆粒虛擬仿真參數(shù),。應(yīng)用EDEM軟件進(jìn)行深松鏟性能虛擬仿真，檢驗(yàn)了破土刃切削刃角θ與滑切角φ最優(yōu)效果,。相比圓弧形深松鏟,，折線破土刃深松鏟對(duì)土壤顆粒沖擊較小，降低了土層擾動(dòng)量,，降低了牽引阻力,，地表平整度與溝槽寬度均明顯優(yōu)于圓弧形深松鏟；田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，折線破土刃深松鏟有效降低了犁底層的容重和緊實(shí)度,，比圓弧形深松鏟作業(yè)阻力減少了11.52%，作業(yè)穩(wěn)定性、可靠性較好,。田間試驗(yàn)與仿真試驗(yàn)對(duì)比結(jié)果證明離散元三層深松土壤模型基本滿足深松鏟性能試驗(yàn),。

摘要:為綜合評(píng)價(jià)植保機(jī)械的適用性，從技術(shù)指標(biāo),、經(jīng)濟(jì)指標(biāo),、作業(yè)條件指標(biāo)3方面建立植保機(jī)械評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用層次分析法,，對(duì)專家調(diào)查表進(jìn)行匯總計(jì)算,，采用專家判斷矩陣加權(quán)幾何平均法，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,。同時(shí)采用試驗(yàn)測(cè)評(píng)法,、跟蹤測(cè)評(píng)法和用戶調(diào)查測(cè)評(píng)法交叉組合的方式獲取3級(jí)指標(biāo)分值，再通過(guò)分析計(jì)算,，得到各級(jí)指標(biāo)分值,，從而構(gòu)建植保機(jī)械適用性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。最后對(duì)自走式噴桿噴霧機(jī)進(jìn)行判定評(píng)分,，從而得出單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)和綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果,。建立植保機(jī)械適用性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為植保機(jī)械的推廣應(yīng)用提供了科學(xué)依據(jù),，同時(shí)對(duì)植保機(jī)械技術(shù)性能,、作業(yè)質(zhì)量等的優(yōu)化提升具有指導(dǎo)意義。

摘要:以研究脂溶性農(nóng)藥和水的混合均勻性為目的,，試驗(yàn)驗(yàn)證了傳統(tǒng)射流混藥器結(jié)構(gòu)對(duì)脂溶性農(nóng)藥在線混合的局限,，提出旋動(dòng)射流混合機(jī)理以增加工作液和混合液的旋度，根據(jù)該機(jī)理設(shè)計(jì)的旋動(dòng)射流混藥器采用螺旋彎曲收縮管,、起旋器和在擴(kuò)散管中加入固定導(dǎo)葉等方式,，增加工作液的卷吸能力、摻混作用,。經(jīng)過(guò)數(shù)值仿真,，采用容積分?jǐn)?shù)分布均勻性評(píng)判指標(biāo)來(lái)判斷混合效果，結(jié)果表明,，噴嘴出口處面積加權(quán)平均均勻性指數(shù)γa為0.9989,，截面上藥液容積分?jǐn)?shù)最大值與最小值的差值很小,，整個(gè)截面上的藥液分布一致,，旋動(dòng)射流混藥器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)能夠保證出口位置處脂溶性農(nóng)藥與水的均勻混合。

摘要:針對(duì)打結(jié)器結(jié)構(gòu)改進(jìn)或參數(shù)調(diào)整后在設(shè)計(jì)階段難以評(píng)判優(yōu)劣而增加制造投入成本的問(wèn)題,，以打結(jié)器能否打出繩結(jié)為評(píng)判準(zhǔn)則,，提出了一種基于剛?cè)峤佑|動(dòng)力學(xué)的打結(jié)器虛擬打結(jié)方法。該方法利用ADAMS的Bushing連接建立大變形柔性捆繩的動(dòng)力學(xué)模型,，通過(guò)對(duì)捆繩和剛性構(gòu)件之間設(shè)置多接觸約束和載荷施加,，實(shí)現(xiàn)了完整的打結(jié)器虛擬打結(jié)仿真過(guò)程,，研究了捆繩在拉力作用下成結(jié)的剛?cè)峤换チW(xué)行為。通過(guò)對(duì)打結(jié)器樣機(jī)的成結(jié)動(dòng)作與虛擬打結(jié)的仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,，驗(yàn)證了捆繩動(dòng)力學(xué)模型與剛?cè)峤佑|動(dòng)力學(xué)仿真模型的正確性,，可作為評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)優(yōu)劣、保證打結(jié)器一次性制造成功的有效方法,。利用該虛擬打結(jié)方法分析了打結(jié)嘴與夾繩盤動(dòng)作時(shí)序差φ對(duì)打結(jié)器成結(jié)的影響,，對(duì)判定打結(jié)器參數(shù)匹配后能否成結(jié)或成結(jié)優(yōu)劣起到了直觀驗(yàn)證作用。

摘要:花生小區(qū)育種涉及品種多,、小區(qū)處理多,、每小區(qū)產(chǎn)量小，且嚴(yán)格要求小區(qū)之間和品種之間的花生不能混雜,。為解決小區(qū)花生育種收獲中存在的人工摘果費(fèi)工,、費(fèi)時(shí)、效率低且容易出現(xiàn)混雜等問(wèn)題,，提出了半喂入式花生摘果裝置總體方案：采用差相組配的對(duì)輥結(jié)構(gòu),、回轉(zhuǎn)直徑可調(diào)節(jié)的直桿式、弓齒式和矩形齒式作為摘果元件,，進(jìn)行了花生摘果輥與摘果元件的結(jié)構(gòu)與參數(shù)設(shè)計(jì),，研制出一種小型對(duì)輥半喂入式小區(qū)育種花生摘果裝置。以遼寧省主栽的花生品種“花育30”為試驗(yàn)材料,，對(duì)3種摘果元件的摘果性能進(jìn)行了試驗(yàn)研究,，結(jié)果表明矩形齒式摘果元件摘果效果最佳；以摘果對(duì)輥重疊距離,、摘果對(duì)輥差相角和摘果對(duì)輥轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素,，以花生摘凈率、損傷率為試驗(yàn)指標(biāo),，通過(guò)正交試驗(yàn)表明：摘果對(duì)輥重疊距離為10mm,、摘果對(duì)輥差相角為45°、摘果對(duì)輥轉(zhuǎn)速為400r/min時(shí),，花生摘果綜合指標(biāo)最優(yōu),，摘凈率為98.96%，莢果損傷率為1.03%,。

摘要:設(shè)計(jì)了核桃破殼取仁分離裝置,，但存在破殼不完全、碎殼未脫落的現(xiàn)象,。為此利用裝置中的柔性帶差速擠壓脫殼系統(tǒng)對(duì)核桃進(jìn)一步脫殼取仁并對(duì)其效果進(jìn)行分析,。采用單因素試驗(yàn)方法分別探究上下帶間距A、上下帶速度差B及上工作帶張緊力C對(duì)核桃脫殼效果的影響，進(jìn)而設(shè)計(jì)正交試驗(yàn),，分析試驗(yàn)因素對(duì)脫殼取仁效果的影響,。試驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)于一露仁率和二露仁率，影響順序?yàn)楠獵,、A,、B；對(duì)于碎仁率和未露仁率,，影響順序?yàn)楠獳,、C、B,。在上下帶間距為14mm,、上下帶速度差為0.19m/s、上工作帶張緊力為231N的參數(shù)下脫殼效果最為理想,，一露仁率,、二露仁率、碎仁率,、未露仁率分別為77%,、16.7%、4.3%,、2%,，即脫殼率為98%，整仁率為93.7%。

摘要:為提高玉米籽粒收獲機(jī)風(fēng)篩式清選裝置的清選效果,，通過(guò)對(duì)比編織篩和貝殼篩的篩分性能，以貝殼篩篩體結(jié)構(gòu)為主要研究對(duì)象,，采用CFD-DEM耦合的方法，選取振動(dòng)篩篩分效率和籽粒清潔率為性能指標(biāo),，篩孔長(zhǎng)度,、篩孔高度和篩孔縱向間距為試驗(yàn)因素，設(shè)計(jì)二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),。通過(guò)響應(yīng)曲面方法對(duì)試驗(yàn)結(jié)果分析,，并利用Design-Expert軟件對(duì)回歸數(shù)學(xué)模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。結(jié)果表明,，各因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)影響由強(qiáng)到弱順序?yàn)椋汉Y孔高度,、篩孔縱向間距、篩孔長(zhǎng)度,。篩體結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化為：篩孔長(zhǎng)度21.68mm,，篩孔高度10.86mm，篩孔縱向間距55.04mm,。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證此因素條件下振動(dòng)篩篩分效率由81.79%提高到89.91%,，籽粒清潔率增加到97.28%,，清選裝置的性能得到提高,。

摘要:針對(duì)4HBL-2型花生聯(lián)合收獲機(jī)果土分離及輸送中花生果實(shí)的漏果,、掉果問(wèn)題，設(shè)計(jì)了花生聯(lián)合收獲機(jī)復(fù)收裝置,。在花生聯(lián)合收獲時(shí),，對(duì)土壤中遺漏的果實(shí)和夾持輸送過(guò)程中掉落的果實(shí)進(jìn)行復(fù)收、清選,、集果等作業(yè),。并對(duì)復(fù)收裝置進(jìn)行了設(shè)計(jì)與試驗(yàn)研究，確定了該裝置的最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)和工作參數(shù)：復(fù)收裝置安裝角度為20°,，復(fù)收鏈輸送速度1.2m/s,，復(fù)收鏈桿條間隙10mm。在機(jī)組前進(jìn)速度為0.6m/s時(shí),，實(shí)現(xiàn)收獲花生平均凈果率為90.16%,，平均漏果率為0.12%，提高了花生的收獲質(zhì)量,，減少了花生二次復(fù)收的勞動(dòng)強(qiáng)度和作業(yè)成本,。

摘要:利用噴涂法與土壤傳感器埋設(shè)法測(cè)試了不同胎壓條件下輪胎-土壤接觸特性，旨在研究輪胎氣壓對(duì)輪胎-土壤接觸特性影響,，對(duì)FRIDA模型在華北一年兩熟區(qū)壤土區(qū)適用性進(jìn)行評(píng)價(jià)并優(yōu)化,，結(jié)果表明，輪胎-土壤接觸面面積A的均方根誤差（RMSE）從0.022m2降低到0.013m2,，標(biāo)準(zhǔn)偏差（Bias）的變化范圍為-0.19~0.019m2,，模擬值與實(shí)測(cè)值的回歸線決定系數(shù)為0.948,；輪胎-土壤接觸面平均應(yīng)力及最大應(yīng)力的模擬值與實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差（RE）均小于0.1，參數(shù)優(yōu)化及驗(yàn)證后的FRIDA模型能夠模擬華北一年兩熟壤土區(qū)輪胎-土壤接觸特性,。通過(guò)田間試驗(yàn)結(jié)合優(yōu)化的FRIDA模型,，分析輪胎氣壓、軸載對(duì)輪胎-土壤接觸特性影響的結(jié)果表明,，隨著輪胎氣壓增大,，接觸面形狀由矩形到橢圓形再到圓形的變化過(guò)程,，接觸面積減小,，應(yīng)力分布由M型應(yīng)力集中到凸型應(yīng)力集中變化；隨著軸載增大,，輪胎-土壤接觸面形狀由類橢圓形變?yōu)榫匦?，面積增大，應(yīng)力分布出現(xiàn)嚴(yán)重M型應(yīng)力集中現(xiàn)象,，且應(yīng)力逐漸增大,。該研究為合理選擇拖拉機(jī)胎壓及配套農(nóng)機(jī)具提供了理論依據(jù)。

摘要:針對(duì)目前克氏原螯蝦加工去除蝦腸主要依靠手工,，存在勞動(dòng)強(qiáng)度大,、生產(chǎn)效率低、產(chǎn)品易污染的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種連續(xù)夾拉式克氏原螯蝦去腸機(jī),，將經(jīng)過(guò)去頭工序的克氏原螯蝦蝦尾放在蝦尾夾下夾上，隨著蝦尾夾一起運(yùn)動(dòng),，在夾蓋導(dǎo)軌和彈簧的作用下使蝦尾夾上蓋閉合,，夾住蝦尾運(yùn)動(dòng)到去蝦腸裝置時(shí)，去蝦腸組件在鏈條的帶動(dòng)下運(yùn)動(dòng),，尾扇沿著尾扇導(dǎo)板進(jìn)入去腸夾嘴中,，去腸夾嘴將尾扇先夾緊，后連同蝦腸一起拉出,。詳細(xì)闡述了克氏原螯蝦去腸機(jī)的關(guān)鍵部件設(shè)計(jì),，包括去蝦腸機(jī)構(gòu)、去蝦腸導(dǎo)軌,、輸送裝置,、蝦尾夾緊自鎖、蝦腸清掃等,，并完成傳動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和樣機(jī)試制,，設(shè)計(jì)的樣機(jī)通過(guò)調(diào)節(jié)蝦尾夾與去腸夾嘴的相對(duì)位置，對(duì)不同大小的克氏原螯蝦適應(yīng)性好,。通過(guò)樣機(jī)試驗(yàn)測(cè)試,，其去腸率達(dá)91.0%,，去凈率達(dá)86.5%，單組機(jī)構(gòu)生產(chǎn)效率為1.4個(gè)/s,。

摘要:細(xì)溝侵蝕是黃土坡面最主要的侵蝕方式之一,，土壤剝離過(guò)程是細(xì)溝侵蝕中的重要環(huán)節(jié)。采用6種坡度(2°,、4°,、6°、8°,、10°,、12°)、5種流量(8,、16,、24、32,、40L/min)組合沖刷試驗(yàn),，系統(tǒng)研究了黃土坡面細(xì)溝流土壤剝蝕率與水動(dòng)力學(xué)和床面形態(tài)的耦合關(guān)系。結(jié)果表明：土壤剝蝕率與流量,、坡度均呈冪函數(shù)增加關(guān)系,，且坡度對(duì)土壤剝蝕率的影響更大；不同類型土壤無(wú)量綱剝蝕率與無(wú)量綱流速之間存在分區(qū)現(xiàn)象,，表明土壤侵蝕受到除泥沙粒徑外其他因素的影響,；不同類型土壤無(wú)量綱剝蝕率與無(wú)量綱切應(yīng)力雙對(duì)數(shù)函數(shù)呈線性增加關(guān)系，且不存在分區(qū),；不同類型土壤無(wú)量綱剝蝕率與無(wú)量綱單位水流功率存在分區(qū),；土壤剝蝕率隨跌坑發(fā)育系數(shù)的增加呈冪函數(shù)增加趨勢(shì)，而土壤剝蝕率隨L/H增加呈冪函數(shù)減小趨勢(shì),，說(shuō)明床面形態(tài)越加復(fù)雜,、跌坑發(fā)育越加成熟，土壤侵蝕就越劇烈,。研究結(jié)果對(duì)細(xì)溝水流侵蝕機(jī)理的探究具有一定的理論價(jià)值,，對(duì)黃土坡面水土流失治理及生態(tài)修復(fù)均具有一定的指導(dǎo)意義。

摘要:以自行研制的太陽(yáng)能渠道式多噴頭噴灌機(jī)為試驗(yàn)平臺(tái),，利用偏角傳感器和電子羅盤進(jìn)行農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備的自動(dòng)導(dǎo)航研究,。增加了噴灌機(jī)精準(zhǔn)灌溉控制系統(tǒng)、噴灑域可控系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)了噴灌機(jī)的自動(dòng)控制,。根據(jù)偏角傳感器、電子羅盤和車輪轉(zhuǎn)速傳感器獲取的噴灌機(jī)姿態(tài)信息,，構(gòu)建了噴灌機(jī)自主導(dǎo)航模糊控制器,。噴灌機(jī)通過(guò)調(diào)節(jié)兩側(cè)驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)速差的方式實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向閉環(huán)控制,，完成了噴灌機(jī)沿渠道的自動(dòng)行走，并進(jìn)行了導(dǎo)航跟蹤試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明,，噴灌機(jī)在以0.5m/min和1.0m/min速度進(jìn)行自主導(dǎo)航過(guò)程中均能消除橫向偏差，具有一定的精度和可靠性,，可滿足噴灌機(jī)作業(yè)使用要求,。

摘要:黑龍江省不同類型灌區(qū)發(fā)展不均衡，致使多年來(lái)黑龍江省灌溉水利用率普遍低于全國(guó)平均水平,，為實(shí)現(xiàn)黑龍江省灌溉水利用率均衡穩(wěn)步提升,，本文對(duì)黑龍江省不同類型灌區(qū)灌溉水利用率年度分形特征進(jìn)行研究，利用位序-規(guī)模法對(duì)黑龍江省樣點(diǎn)灌區(qū)灌溉水利用率的分形特征進(jìn)行分析,，并利用主成分分析法對(duì)黑龍江省灌溉水利用率的影響因素進(jìn)行識(shí)別,。結(jié)果表明：2009—2014年黑龍江省灌溉水利用率年度分維值D在5.26~6.25區(qū)間內(nèi),，且呈現(xiàn)出由多分形向單分形逐步過(guò)渡的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),，表明黑龍江省不同類型灌區(qū)的灌溉水利用率有逐漸趨于均衡分布的態(tài)勢(shì)；不同類型灌區(qū)灌溉水利用率在均衡發(fā)展情況下的最大值分別為：大,、中型灌區(qū)D1=4.58時(shí),，η1=44.44%，小型灌區(qū)D2=4.79時(shí),，η2=53.81%,；純井灌區(qū)D3=6.98時(shí)，η3=70.41%,；全省灌區(qū)D=5.13時(shí),，η=57.03%；渠系襯砌率和灌區(qū)工程配套率對(duì)大,、中型灌區(qū)灌溉水利用率的影響程度遠(yuǎn)高于其他因素,，小型灌區(qū)渠系襯砌率影響程度最大，蒸發(fā)蒸騰比影響程度最??；田間滲漏量對(duì)純井灌區(qū)的灌溉水利用率影響程度最大。

摘要:為探明細(xì)溝斷面的發(fā)育過(guò)程,，利用流體力學(xué)軟件ANSYS CFX 15.0.7對(duì)細(xì)溝的發(fā)育變化過(guò)程進(jìn)行數(shù)值仿真,，研究細(xì)溝斷面水流流速及切應(yīng)力分布，結(jié)合實(shí)測(cè)細(xì)溝發(fā)育,，分析了細(xì)溝斷面水流流速特征和切應(yīng)力特征,，從計(jì)算流體力學(xué)角度探索了細(xì)溝在水流沖刷情況下的斷面發(fā)育機(jī)理。結(jié)果表明：利用CFX數(shù)值仿真建模的方法,，得到了染色法測(cè)定細(xì)溝水流流速時(shí)的修正系數(shù)為0.78,。寬淺式細(xì)溝斷面切應(yīng)力小于窄深式斷面,，細(xì)溝水流切應(yīng)力主要集中在1.41~2.10Pa之間。水流切應(yīng)力決定著細(xì)溝斷面的發(fā)育,，斷面各點(diǎn)的切應(yīng)力與斷面各點(diǎn)發(fā)育較為吻合,，切應(yīng)力與斷面各點(diǎn)的發(fā)育密切相關(guān)。

摘要:為了揭示寧夏枸杞園土壤質(zhì)量變化趨勢(shì),，以寧夏枸杞之鄉(xiāng)——中寧縣為研究區(qū),，選取不同樹齡寧夏枸杞園土壤，分析不同季節(jié),、土層和樹齡條件下土壤線蟲和微生物群落特征變化規(guī)律,。結(jié)果表明，隨樹齡的增加,，枸杞園0～20cm土壤線蟲總數(shù)先增加后減少,，6a樹齡時(shí)達(dá)最大值。不同樹齡表層土壤均為食細(xì)菌線蟲所占比例最大（夏季和秋季平均分別為57.23%和61.19%）,，植物寄生線蟲次之,；亞表層植物寄生線蟲比例顯著提高。夏季表層土壤總磷脂脂肪酸（PLFA）和細(xì)菌PLFA濃度隨樹齡呈減小-增大-減小的趨勢(shì),，9a樹齡各菌群PLFA濃度普遍最大,。隨樹齡的增加，夏季0～20cm土壤線蟲多樣性和豐富度指數(shù)先增大后減小,，但土壤微生物多樣性指數(shù),、均勻度指數(shù)都逐漸減小，線蟲和微生物群落優(yōu)勢(shì)度指數(shù)都逐漸增大,；20～40cm土壤線蟲和微生物數(shù)量,、多樣性指數(shù)和優(yōu)勢(shì)度指數(shù)變化趨勢(shì)一致。土壤EC與微生物總PLFA濃度,、細(xì)菌PLFA濃度達(dá)顯著負(fù)相關(guān),；土壤有機(jī)質(zhì)、全氮,、速效磷含量與土壤各線蟲數(shù)量和微生物濃度相關(guān)性普遍達(dá)顯著或極顯著水平,。土壤線蟲總數(shù)、食細(xì)菌線蟲數(shù)量與細(xì)菌,、真菌和放線菌PLFA濃度均顯著或極顯著相關(guān),。總之,，季節(jié),、土層和樹齡對(duì)土壤線蟲和微生物群落均有不同程度的影響，但樹齡對(duì)其影響相對(duì)最小,；季節(jié),、土層和樹齡對(duì)土壤微生物群落的影響比對(duì)土壤線蟲群落更顯著。在相同季節(jié)和土層條件下,，土壤微環(huán)境質(zhì)量隨著樹齡的增加呈現(xiàn)出先改善后退化的趨勢(shì),。

摘要:基于電極法的土壤硝態(tài)氮檢測(cè)中，共存氯離子,、溫度變化,、土壤水分是影響檢測(cè)精度的重要因素。為消除干擾因素影響,，進(jìn)行測(cè)量模型的研究,，基于電極檢測(cè)原理與最小二乘法多元線性回歸進(jìn)行建模的理論分析，并研究考慮土壤水分影響后濕土直測(cè)的校正方法,；開展建模集溶液檢測(cè)實(shí)驗(yàn),，探討各干擾因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，并根據(jù)建模集64個(gè)觀測(cè)值分別建立25℃的一元線性回歸模型（基礎(chǔ)模型）,、25℃的多元線性回歸模型（硝酸根與氯離子濃度同時(shí)測(cè)量）和5~30℃的多元溫度校正模型（溫度變化較大時(shí)硝酸根與氯離子濃度同時(shí)測(cè)量）,；開展驗(yàn)證集溶液檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證并比較3種模型的可適用性,；并開展不同含水率的濕土直測(cè)實(shí)驗(yàn),，驗(yàn)證濕土直測(cè)校正公式的準(zhǔn)確性,。結(jié)果表明,，在溫度變化、氯離子共存的條件下,，25℃的多元線性回歸模型效果最佳（硝酸根離子與氯離子濃度的測(cè)量誤差分別在-8.37%和-12.03%內(nèi)）,，滿足多組分現(xiàn)場(chǎng)速測(cè)的精度要求；用濕土直測(cè)校正公式代替繁瑣費(fèi)時(shí)的土壤前處理,，可有效減小土壤水分引起的誤差,。因此，利用多元線性回歸模型結(jié)合濕土直測(cè)校正公式進(jìn)行電極法土壤硝態(tài)氮的檢測(cè),，可減小干擾因素影響,、有效提高現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。

摘要:地基激光雷達(dá)因其具有穿透力強(qiáng),，能夠提取植被冠層三維結(jié)構(gòu)信息的優(yōu)勢(shì),，是提取植被葉傾角分布（Leaf angle distribution, LAD）的理想數(shù)據(jù)源，因此將地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)與遙感影像結(jié)合獲取大尺度葉傾角分布結(jié)果頗具潛力,。以河北省保定市北部4個(gè)縣為研究區(qū),，利用10個(gè)玉米樣地的地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取葉傾角分布結(jié)果，使用主成分正變換提取玉米實(shí)測(cè)葉傾角分布數(shù)據(jù)中信息量最大的前3個(gè)主成分，再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所提取的主成分與Landsat8反射率數(shù)據(jù)結(jié)合建立關(guān)系模型,，然后將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行升尺度轉(zhuǎn)換,，最后通過(guò)主成分逆變換，得到升尺度后平均葉傾角(Mean tilt angle, MTA)結(jié)果,。對(duì)升尺度后LAD與實(shí)測(cè)LAD及升尺度后MTA與實(shí)測(cè)MTA進(jìn)行交叉驗(yàn)證,，結(jié)果表明，升尺度MTA與實(shí)測(cè)MTA的驗(yàn)證精度（R2）為0.7862,，均方根誤差（RMSE）為3.04°,。該結(jié)果表明，使用提取主成分方法建立光譜數(shù)據(jù)與葉傾角分布的關(guān)系模型從而達(dá)到升尺度轉(zhuǎn)換的目的具有可行性,，模擬精度較高,，且誤差較小。

摘要:于2011—2012年在干旱區(qū)（新疆石河子市）開展田間小區(qū)試驗(yàn),，研究淹灌（W1）,、控制灌溉（W2）和旱作（W3）等栽培模式下的產(chǎn)量構(gòu)成、光合特性及蒸騰效率,，以期為干旱區(qū)水稻高產(chǎn)高效栽培提供理論依據(jù),。研究結(jié)果表明：開花前，凈光合速率（Pn）在W1和W2處理間差異不顯著（p＞0.05）,，但花后,，W1處理Pn分別高出W2、W3處理11.29%~20.91%和38.65%~52.03%,；在飽和土壤含水量條件下,，W2處理凈光合速率較W1處理輕微降低，羧化效率,、光飽和點(diǎn)和光補(bǔ)償點(diǎn)均可與W1持平,，并顯著高于W3處理（p＜0.05），W2處理花后光合生產(chǎn)能力受限主要因其在非飽和土壤含水量條件下大幅降低所致,；W1處理全天各時(shí)間段Pn高于W2和W3處理,，午后時(shí)段處理間差異較上午更大；最終,，W2處理產(chǎn)量?jī)H降低4.43%~18.72%,，而W3處理降低31.23%~39.45%；在整個(gè)生育期,，W2處理蒸騰效率最大,，顯著高于W1、W3處理（p＜0.05）,。綜上所述,，W2處理在干旱區(qū)表現(xiàn)出高產(chǎn)高效生產(chǎn)潛力，提升灌漿期午后光合生產(chǎn)能力可能對(duì)于進(jìn)一步提高旱區(qū)水稻產(chǎn)量具有重要作用。

摘要:為了進(jìn)一步揭示波涌灌間歇入滲的影響機(jī)制與規(guī)律,，基于Green-Ampt和Philip入滲模型理論,，建立了波涌灌間歇入滲分區(qū)模型，將第2供水周期及其后的供水周期內(nèi)形成的入滲濕潤(rùn)區(qū)分別劃分為重力勢(shì)濕潤(rùn)區(qū)和基質(zhì)勢(shì)濕潤(rùn)區(qū),，并闡述了基于間歇入滲過(guò)程濕潤(rùn)區(qū)的分區(qū)入滲理論,，通過(guò)Green-Ampt模型和Philip模型參數(shù)間的內(nèi)在聯(lián)系，建立了關(guān)于土壤體積含水率增量與累積入滲量之間的數(shù)學(xué)模型,，并進(jìn)一步根據(jù)土壤體積含水率增量與累積入滲量之間的線性圖形特征,，確定了不同分區(qū)下各供水周期的水分運(yùn)動(dòng)參數(shù),分別為濕潤(rùn)鋒面處吸力hf與表征飽和導(dǎo)水率Ks，且各間歇周期供水階段的hf隨著周期數(shù)的增大呈減小趨勢(shì),，最后,，利用分區(qū)模型將不同供水周期下的累積入滲量與濕潤(rùn)鋒運(yùn)移距離計(jì)算值同實(shí)測(cè)資料相比較，與實(shí)際值相比總體平均相對(duì)偏差分別為3.6%和8.6%,，改進(jìn)模型的適用性較好,，擬合精度較高。因此,，該模型可以較準(zhǔn)確地描述波涌灌間歇入滲機(jī)理,，為波涌灌灌水技術(shù)的合理設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)。

摘要:利用數(shù)據(jù)融合算法（ESTAFM）對(duì)Landsat7 ETM+和MODIS影像進(jìn)行融合,，構(gòu)建了高時(shí)空NDVI數(shù)據(jù)集,；結(jié)合地面實(shí)體作物NDVI變化特征和光譜耦合技術(shù)（SMT），提取了解放閘灌域2000—2015年間種植結(jié)構(gòu)空間信息,；在此基礎(chǔ)上分析了其時(shí)空特征變化以及地下水對(duì)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的制約性,。利用2015年實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，灌域主要作物類型玉米,、向日葵,、小麥以及套種的純像元分類精度分別達(dá)到了95%、88%,、91%和90%，總體精度達(dá)到了91%,；多年遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果與歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相吻合,。研究結(jié)果表明：玉米和小麥種植面積不斷增加，玉米種植面積增加尤為明顯,，由2000年的0.83萬(wàn)hm2（占灌溉面積的580%）增加到2015年的4.02萬(wàn)hm2（占灌溉面積的2831%）,；向日葵種植面積由下降變?yōu)樯仙厔?shì)，其種植規(guī)模受市場(chǎng)因素主導(dǎo),；因土地流轉(zhuǎn),、農(nóng)村勞動(dòng)力的外流以及套種種植模式勞動(dòng)力成本高，使得農(nóng)戶轉(zhuǎn)向單一作物種植模式，套種模式種植面積逐年下降,，由2000年的4.30萬(wàn)hm2（占灌溉面積的3032%）減少到2015年的0.41萬(wàn)hm2（占灌溉面積的291%）,。種植結(jié)構(gòu)空間格局與地下水埋深分布相似，其空間的相對(duì)差異并未隨時(shí)間發(fā)生明顯變化,。向日葵在地下水埋深較淺,、鹽堿化偏高的區(qū)域分布集中，玉米,、小麥及套種在地下水埋深大,、鹽堿化偏弱的區(qū)域分布集中，反映出向日葵耐鹽性更高,，更能適應(yīng)鹽堿化程度高的土壤,；作物這一空間分布格局不僅受水土環(huán)境影響，而且與作物生理特征密切相關(guān),。灌區(qū)節(jié)水改造以來(lái),，在凈引水量減小的情況下，農(nóng)田蒸散發(fā)量并未減小,，而是表現(xiàn)為穩(wěn)中有升的趨勢(shì),，這與高耗水作物玉米種植面積逐年增加有直接關(guān)系；地下水位整體下降,，由1.76m下降到2.33m,，土壤鹽堿化得到改善，表明大型灌區(qū)節(jié)水續(xù)建配套項(xiàng)目實(shí)施以來(lái),，節(jié)水改造對(duì)水循環(huán)和水土環(huán)境起到了積極的影響,。

摘要:采用尼龍網(wǎng)袋法，結(jié)合熱重分析,，研究玉米和大豆秸稈在3種試驗(yàn)地（葡萄園,、桃園、農(nóng)田）腐解過(guò)程中的腐解率和組分變化,，為秸稈還田措施提供理論依據(jù),。結(jié)果表明，腐解前期0~20d作物秸稈腐解20%以上,，20~120d腐解率無(wú)明顯變化,，120d后繼續(xù)腐解至60%~70%，大豆秸稈前期較玉米秸稈腐解快,。熱重分析得出,，玉米秸稈在腐解期間（20~45d）會(huì)產(chǎn)生TG曲線上200~300℃階段的失重（20%~30%），腐解后期,，大豆秸稈在300~400℃的失重百分比高于玉米秸稈,，TG-DTG曲線在600~700℃階段的失重量到腐解末期（300d）均為6%左右,，隨著腐解的進(jìn)行，固定碳和灰分百分比上升至40%,。作物秸稈的腐解率,、組分百分比在不同處理間（新鮮與干燥處理、大豆秸稈與玉米秸稈處理,、加氮與未加氮處理）差異顯著（P＜0.05）,，在3個(gè)試驗(yàn)地之間則無(wú)明顯差異（P＞0.05），腐解率,、固定碳與土壤溫度和降水量都呈極顯著正相關(guān),，揮發(fā)分與土壤溫度、降水量呈顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.05）,。玉米和大豆秸稈還田有增加土壤碳含量的作用,，作物秸稈種類、碳氮比,、干濕程度以及土壤溫度,、降水條件都會(huì)影響作物秸稈在土壤中的腐解率和組分變化。

摘要:利用好氧堆肥反應(yīng)器系統(tǒng)開展雞糞沼渣聯(lián)合好氧堆肥試驗(yàn),，進(jìn)行物理,、化學(xué),、生物學(xué)指標(biāo)和甲烷（CH4）,、氨氣（NH3）及氧化亞氮（N2O）等排放氣體的多元?jiǎng)討B(tài)表征,，并開展主要排放氣體與堆體氧濃度和溫度相關(guān)性分析。研究結(jié)果表明,，通過(guò)合理物料配比,、適度供氧的聯(lián)合好氧堆肥可更有效地實(shí)現(xiàn)雞糞沼渣安全、優(yōu)質(zhì)資源化利用,。雞糞沼渣聯(lián)合好氧堆肥過(guò)程中,，物理、化學(xué),、生物學(xué)指標(biāo)動(dòng)態(tài)變化具有良好的動(dòng)態(tài)對(duì)應(yīng)關(guān)系,，纖維素類物質(zhì)的降解主要集中在反應(yīng)中后期。堆肥過(guò)程中CH4與堆體氧濃度和溫度均呈現(xiàn)良好的負(fù)相關(guān)關(guān)系,，NH3和N2O與溫度均呈正相關(guān)關(guān)系,；可通過(guò)控制堆體氧濃度和溫度調(diào)控氣體排放。綜上,，基于多元參數(shù)表征,、相關(guān)性分析可為雞糞沼渣聯(lián)合好氧堆肥工藝優(yōu)化提供理論和方法學(xué)支撐。

摘要:為加快顆粒污泥的形成速率,，解決顆粒污泥培養(yǎng)時(shí)間長(zhǎng),、污泥活性差的問(wèn)題，通過(guò)向厭氧池中加入人工污泥床層快速培養(yǎng)厭氧顆粒污泥,，實(shí)現(xiàn)厭氧顆粒污泥培養(yǎng)的可控性,。采用電子掃描電鏡對(duì)培養(yǎng)好的厭氧顆粒污泥微觀形態(tài)進(jìn)行觀察，通過(guò)電子顯微鏡觀察顆粒污泥形態(tài)變化,，確定顆粒污泥分形維數(shù),。以顆粒污泥的數(shù)量分布、平均粒徑,、含水率為表征參數(shù),，建立厭氧顆粒污泥的吸附動(dòng)力學(xué)模型。結(jié)果表明,，厭氧顆粒污泥附著在人工污泥床層上,，由于人工污泥床層均勻分布使得形成粒徑為4~5mm的厭氧顆粒污泥質(zhì)量占總污泥質(zhì)量的80%，分形維數(shù)在2.68~2.83之間,，顆粒輪廓清晰,，顆粒污泥在水力負(fù)荷達(dá)到5kg/(L·d)時(shí)，人工污泥床層上形成的顆粒污泥質(zhì)量濃度仍保持在5.84kg/m3,，顆粒污泥耐沖擊能力強(qiáng),；針對(duì)吸附在人工污泥床層上的厭氧顆粒污泥建立吸附動(dòng)力學(xué)模型，發(fā)現(xiàn)反應(yīng)池中污泥的內(nèi)循環(huán)可以促進(jìn)厭氧顆粒污泥的形成,，當(dāng)厭氧反應(yīng)池任意斷面顆粒污泥向上和向下的污泥濃度之比為0.8~0.9時(shí),，形成的厭氧顆粒污泥吸附性能最強(qiáng),。

摘要:采用三氯乙酸（TCA）-丙酮沉淀法提取乳桿菌胞外蛋白并進(jìn)行了優(yōu)化，通過(guò)SDS-PAGE分析了該方法用于7株乳桿菌胞外蛋白的提取效果,，同時(shí)對(duì)乳桿菌不同生長(zhǎng)期胞外蛋白的分泌特性進(jìn)行了研究,，采用MALDI-TOF/TOF-MS鑒定了胞外蛋白，最后通過(guò)雙向電泳(2-DE)分析了L. paracasei L14的胞外蛋白組,。結(jié)果表明：采用終質(zhì)量分?jǐn)?shù)為6%的TCA提取乳桿菌胞外蛋白效果最好,，并且具有通用性；從乳桿菌穩(wěn)定期提取出種類較多的胞外蛋白,，成功鑒定出L. paracasei SW2胞外蛋白中3個(gè)蛋白質(zhì),；使用半合成培養(yǎng)基培養(yǎng)乳桿菌，可以提取出符合2-DE樣品純度要求的胞外蛋白,，從L. paracasei L14胞外蛋白組2-DE圖譜上檢測(cè)到(130±10)個(gè)蛋白質(zhì)點(diǎn),，約占L. paracasei預(yù)測(cè)分泌蛋白組的46%。

摘要:為研究葡萄在冷凍-復(fù)溫過(guò)程的相變過(guò)程變化,，利用差示掃描量熱儀DSC系統(tǒng)對(duì)葡萄果肉進(jìn)行冷凍-復(fù)溫實(shí)驗(yàn),。通過(guò)改變葡萄試樣冷凍-復(fù)溫過(guò)程的速率、次數(shù),、時(shí)間間隔,、速率梯度以及通過(guò)最大冰晶生成帶的速率等實(shí)驗(yàn)條件，分析實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的熱流曲線,，對(duì)比冷凍-復(fù)溫過(guò)程中的相變潛熱,、相變結(jié)束點(diǎn)、相變開始點(diǎn)以及相變峰值等參數(shù)變化,，得到不同條件下冷凍-復(fù)溫過(guò)程對(duì)葡萄試樣的影響規(guī)律,。研究發(fā)現(xiàn)：冷凍過(guò)程中速率越大對(duì)應(yīng)的結(jié)冰點(diǎn)溫度越低，時(shí)間越短,。增加復(fù)溫速率梯度能有效提高冰晶融化相變過(guò)程的潛熱,、峰點(diǎn)溫度和結(jié)束點(diǎn)溫度。復(fù)溫速率由2℃/min變化到20℃/min過(guò)程中相變潛熱增加了1.79倍,，相變峰點(diǎn)溫度增加了0.94倍,，相變結(jié)束點(diǎn)溫度增加了5.07倍。該研究對(duì)果蔬冷凍-復(fù)溫過(guò)程后的品質(zhì)恢復(fù)提供了依據(jù),。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)牛奶含水率的快速檢測(cè),，采用網(wǎng)絡(luò)分析儀和同軸探頭測(cè)量了室溫（（25±05）℃）下20~4500MHz間105個(gè)牛奶樣品的相對(duì)介電常數(shù)和介質(zhì)損耗因子。發(fā)現(xiàn)基于單一頻率下的介電參數(shù)很難預(yù)測(cè)牛奶的含水率,。為此,，將介電譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合預(yù)測(cè)牛奶的含水率?；赬-Y共生距離法進(jìn)行了樣本集劃分,，得到校正集樣本75個(gè)和預(yù)測(cè)集樣本30個(gè),。采用連續(xù)投影算法從全介電譜中提取出了15個(gè)用于預(yù)測(cè)牛奶含水率的特征變量,；建立了基于全介電譜和連續(xù)投影算法提取的特征變量預(yù)測(cè)牛奶含水率（87.28%~91.30%）的廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn),，基于連續(xù)投影算法提取的特征變量所建立的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型是預(yù)測(cè)牛奶含水率的最優(yōu)模型,，其預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)、預(yù)測(cè)均方根誤差和剩余預(yù)測(cè)偏差分別為0.988,、0.119%和6.723,。研究表明，介電譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可用于檢測(cè)牛奶的含水率,。

摘要:耕地資源是人類生存和發(fā)展不可替代的重要資源,，承載著保證糧食安全和社會(huì)穩(wěn)定的功能，開展耕地資源價(jià)值測(cè)算研究,，為耕地保護(hù)補(bǔ)償決策提供理論依據(jù),，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨著生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)稀缺性變得越來(lái)越突出,，耕地生態(tài)價(jià)值評(píng)估受到了空前的重視,，本文對(duì)國(guó)內(nèi)外耕地資源價(jià)值的研究體系進(jìn)行了梳理，在此基礎(chǔ)上,，對(duì)國(guó)內(nèi)外耕地生態(tài)價(jià)值的評(píng)估方法進(jìn)行了總結(jié),，并對(duì)各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析，最后,，提出了耕地生態(tài)價(jià)值評(píng)估將來(lái)的研究重點(diǎn),。

摘要:農(nóng)作物病害一直以來(lái)是制約農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的主要因素之一，農(nóng)業(yè)病害預(yù)警逐漸成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,。在總結(jié)和整理現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)和傳感器、3S,、光譜,、病原微生物檢測(cè)等農(nóng)業(yè)病害預(yù)警信息獲取關(guān)鍵技術(shù)以及病害圖像處理、病害預(yù)警專家系統(tǒng),、病害預(yù)測(cè)等農(nóng)業(yè)病害預(yù)警信息處理技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的分析與討論,。綜述結(jié)果表明，多種技術(shù)的結(jié)合,、集成及融合將使農(nóng)業(yè)病害預(yù)警的覆蓋面更廣,，預(yù)警準(zhǔn)確性更高；農(nóng)業(yè)病害預(yù)警信息獲取方式在向精確化,、廣泛化方向發(fā)展,；對(duì)農(nóng)業(yè)病害的短期預(yù)警將成為一個(gè)研究重點(diǎn),；農(nóng)業(yè)病害早期/初期檢測(cè)、診斷與預(yù)警會(huì)成為新的發(fā)展方向,；農(nóng)業(yè)病害預(yù)警系統(tǒng)及裝備將朝著低成本化方向發(fā)展,；實(shí)時(shí)在線的農(nóng)業(yè)病害自動(dòng)預(yù)警方式具有更大的實(shí)際意義。

摘要:采用本體學(xué)習(xí)的方法,，以百度百科植物類詞條內(nèi)容的非結(jié)構(gòu)和半結(jié)構(gòu)化中文文本信息作為語(yǔ)料進(jìn)行處理,。使用一種有指導(dǎo)的基于依存句法分析的詞匯-語(yǔ)法模式來(lái)獲取植物領(lǐng)域的概念、分類和非分類關(guān)系,，并分別利用基于詞表過(guò)濾的方法和給模式添加限制的方法,，較大程度地提高了關(guān)系抽取的精確度，完成在輕量級(jí)本體的基礎(chǔ)上自動(dòng)構(gòu)建重量級(jí)本體,。該方法建立了一個(gè)特定領(lǐng)域語(yǔ)料的概念層次,，提高了最具代表性的分類和非分類關(guān)系的發(fā)現(xiàn)，并使用OWL語(yǔ)言形式化表達(dá)抽取結(jié)果,。實(shí)驗(yàn)表明,，該方法在非分類關(guān)系抽取上取得了較好的結(jié)果，為該領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建奠定了基礎(chǔ),。

摘要:以生態(tài)脆弱區(qū)典型縣域磴口縣為研究區(qū),，基于2002、2007,、2012,、2015年4期遙感影像解譯數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)同化技術(shù)引入生態(tài)源地的變化模擬中,，考慮生態(tài)障礙和生態(tài)阻力構(gòu)建EnKF-MCRP模型,，進(jìn)行磴口縣生態(tài)用地的變化模擬。結(jié)果表明,，引入數(shù)據(jù)同化技術(shù)的EnKF-CA/Markov模型的模擬總精度達(dá)到82.4%,，數(shù)據(jù)同化能夠減少誤差的積累。根據(jù)擴(kuò)展能力磴口縣生態(tài)源地共分為5個(gè)等級(jí),，其中3,、4、5級(jí)生態(tài)源地的空間布局形成東北-西南,、西北-西南的沙漠化防護(hù)格局,。引入生態(tài)源地變化的EnKF-MCRP模型的生態(tài)用地?cái)U(kuò)張模擬精度最高，生態(tài)用地面積與空間布局最接近實(shí)際情況,，方差達(dá)到0.4,。此研究可為當(dāng)前以及未來(lái)的生態(tài)用地規(guī)劃和管理提供科學(xué)根據(jù)。

摘要:針對(duì)接觸式獲取動(dòng)物行為信息的局限性,，研究并提出基于視頻分析的犢?；拘袨樽R(shí)別方法。首先對(duì)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行改進(jìn),，提出基于最大連通區(qū)域的目標(biāo)循環(huán)搜索環(huán)境建模,、目標(biāo)檢測(cè)算法，以高效提取復(fù)雜自然環(huán)境下的犢牛目標(biāo),；在提取犢牛的質(zhì)心,、輪廓等時(shí)序特征的基礎(chǔ)上，采用基于結(jié)構(gòu)相似的犢牛行為序列快速聚類算法,，對(duì)犢牛基本行為進(jìn)行識(shí)別,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，環(huán)境建模、目標(biāo)檢測(cè)算法目標(biāo)正負(fù)樣本檢測(cè)正確率分別達(dá)90.94%和98.98%,，比背景相減法分別提高4.59和8.32個(gè)百分點(diǎn),；犢牛躺、站,、走和跑跳的正確識(shí)別率分別為100%,、96.17%、95.85%和97.26%,，能快速對(duì)犢?；拘袨檫M(jìn)行準(zhǔn)確分類,為大型動(dòng)物高級(jí)行為識(shí)別及理解奠定了基礎(chǔ)。

摘要:為進(jìn)行河岸流域水陸交錯(cuò)帶植被生長(zhǎng)的可視化模擬研究,，以漓江流域楓楊樹種為模擬對(duì)象,，基于改進(jìn)的Hegyi簡(jiǎn)單競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)建立了楓楊樹種的單木生長(zhǎng)模型，通過(guò)將直徑分布模型和隨機(jī)算法運(yùn)用于全林分,，利用C#編程語(yǔ)言,、3D Max建模工具、Virtools平臺(tái)等可視化相關(guān)技術(shù),，實(shí)現(xiàn)了漓江流域楓楊樹種在不同全氮含量土壤的生長(zhǎng)可視化模擬,。研究表明，楓楊胸徑年生長(zhǎng)量與土壤全氮含量呈顯著正相關(guān),，相關(guān)系數(shù)為0.749,；競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)模型改進(jìn)前和改進(jìn)后的競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)與胸徑年增長(zhǎng)量均呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.621和-0.657,；模擬過(guò)程中,，擬合2塊樣地內(nèi)楓楊徑階分布時(shí)誤差率分別為6.25%和11.9%，楓楊樹高與胸徑模型擬合決定系數(shù)為0.703，冠幅與胸徑模型擬合決定系數(shù)為0.612,，楓楊胸徑生長(zhǎng)模型擬合決定系數(shù)為0.734,。改進(jìn)的競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)模型和隨機(jī)算法對(duì)構(gòu)建水陸交錯(cuò)帶楓楊樹種的生長(zhǎng)模擬具有較強(qiáng)的適用性和較高的逼真度。該研究為漓江流域植被恢復(fù)和演替模擬提供理論依據(jù)和參考,。

摘要:利用LAI-2000的觀測(cè)數(shù)據(jù)與基于HJ衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)生成的植被指數(shù),，結(jié)合3種常用的回歸模型，構(gòu)造了夏玉米分別按全生育期,、不同生育階段和閾值分段的葉面積指數(shù)(Leaf area index, LAI)反演模型,；獲取了3種模式下LAI的最優(yōu)反演模型；在驗(yàn)證和評(píng)價(jià)各模型可靠性之后,，生成了夏玉米在營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期,、抽雄期和生殖生長(zhǎng)期的LAI分布圖；并將基于HJ影像反演得到的LAIHJ與MODIS LAI產(chǎn)品（MOD15A2）LAIM進(jìn)行了對(duì)比,。研究發(fā)現(xiàn),，與各種通用植被指數(shù)相比，針對(duì)HJ CCD數(shù)據(jù)構(gòu)造的環(huán)境植被指數(shù)HJVI與LAI的相關(guān)性在3種反演模式中均為最佳,。HJVI與全生育期LAI的相關(guān)性達(dá)到0.875,，在不同生育階段與LAI的相關(guān)性也高于其他植被指數(shù)（營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期線性模型最佳，〖JP3〗?jīng)Q定系數(shù)為0.769,；抽雄期對(duì)數(shù)模型最佳,，決定系數(shù)為0.783；生殖生長(zhǎng)期指數(shù)模型最佳,，決定系數(shù)為0.703）,。〖JP〗普適性植被指數(shù)中,，OSAVI適用于夏玉米生長(zhǎng)前中期的LAI反演,，NDVI適用于夏玉米生長(zhǎng)后期的LAI反演。在夏玉米全生育期內(nèi),，各植被指數(shù)與LAI的相關(guān)性整體較高,，但最優(yōu)回歸模型出現(xiàn)在按不同生育階段反演的模式中。LAI小于3時(shí)EVI為精度最佳指數(shù)（決定系數(shù)為0.358）,，LAI不小于3時(shí)OSAVI為精度最佳指數(shù)（決定系數(shù)為0.515）,。在夏玉米3個(gè)生育階段，LAIM與LAIHJ的相關(guān)性分別達(dá)到0.732,、0.761,、0.661。HJ遙感數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的LAI反演能力,，其高時(shí)間和高空間分辨率的特征可以使其代替?zhèn)鹘y(tǒng)的中分辨率遙感數(shù)據(jù)而成為農(nóng)業(yè)遙感研究的重要數(shù)據(jù)源,。

摘要:利用我國(guó)2012年4—11月覆蓋主要農(nóng)作物全生育期的23幅中分辨率HJ-1A/1B衛(wèi)星時(shí)序影像,，采用決策樹和面向?qū)ο笙嘟Y(jié)合的分類方法提取黑龍江省雙河農(nóng)場(chǎng)主要農(nóng)作物分布信息，并與傳統(tǒng)決策樹分類方法進(jìn)行對(duì)比,。通過(guò)影像預(yù)處理構(gòu)建時(shí)序HJ星影像集,，先利用面向?qū)ο蠓椒ㄌ崛〉缆罚瑸樽魑锾崛∨懦镩g道路及附屬地物干擾,；再結(jié)合作物物候歷分析不同地物光譜和時(shí)序特征,，篩選出7個(gè)特征指數(shù)和14個(gè)敏感時(shí)相，建立決策樹分類模型,，提取出玉米和水稻,。研究表明，多特征指數(shù)輔助作物分類十分有效,，尤其是歸一化水指數(shù)NDWI對(duì)水稻提取非常有效,；較之傳統(tǒng)決策樹分類，決策樹和面向?qū)ο笙嘟Y(jié)合的分類方法能有效剔除田間道路及附屬林帶溝渠對(duì)作物分類的干擾,，總體分類精度從89.22%提升至95.18%,，該方法可為其他地區(qū)利用中分辨率遙感影像低成本高精度提取作物分布信息提供借鑒。

摘要:為提升水土資源信息分類精度,，以無(wú)人機(jī)航拍獲取的高分辨率影像為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，提出了最優(yōu)分割尺度和決策樹支持下的對(duì)象級(jí)影像分類方法,。首先,，根據(jù)影像內(nèi)部的同質(zhì)性和異質(zhì)性，建立了分割質(zhì)量函數(shù),，通過(guò)該函數(shù)獲取了最優(yōu)分割尺度,；然后，提出了基于光譜信息和面積信息的最優(yōu)分割尺度評(píng)價(jià)模型對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),；最后,，引入決策樹規(guī)則機(jī)制，完成了水土資源信息分類,，并與最大似然法分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,。研究結(jié)果表明：所建立的分割質(zhì)量函數(shù)能準(zhǔn)確獲取最優(yōu)分割尺度，有效避免了人工分割帶來(lái)的主觀性,，所提方法分類總體精度為86.78%,，最大似然分類方法總體精度為77.59%，在分類精度上有較大提升,。

摘要:干旱是關(guān)中平原主要的農(nóng)業(yè)災(zāi)害之一,，準(zhǔn)確地評(píng)估干旱的影響，對(duì)抗旱減災(zāi)及作物穩(wěn)產(chǎn)具有重要意義,?；陉P(guān)中平原2008—2013年冬小麥主要生育期旬尺度的條件植被溫度指數(shù)（VTCI）干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果，將Copula函數(shù)用于評(píng)估冬小麥主要生育時(shí)期干旱對(duì)其產(chǎn)量的影響。針對(duì)多元變量導(dǎo)致Copula函數(shù)參數(shù)求解困難的問(wèn)題,，采用主成分分析法(PCA)提取主要生育時(shí)期的VTCI的主成分因子,，形成新的相互獨(dú)立的指標(biāo)，進(jìn)而結(jié)合Copula函數(shù)建立PCA-Copula法,，確定關(guān)中平原主要生育時(shí)期的綜合VTCI,，并構(gòu)建其與冬小麥單產(chǎn)間的線性回歸模型，評(píng)估干旱對(duì)產(chǎn)量的影響,。結(jié)果表明,，應(yīng)用PCA-Copula法得到的綜合VTCI與單產(chǎn)間的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平(P<0.001)，所建回歸模型的擬合度與熵值法的結(jié)果相比有所提高,，決定系數(shù)由039提高到049,，且對(duì)應(yīng)模型的估測(cè)單產(chǎn)與實(shí)測(cè)單產(chǎn)間的均方根誤差較熵值法的結(jié)果降低了30.2kg/hm2，平均相對(duì)誤差降低了0.66%,，表明PCA-Copula法能較好地應(yīng)用于評(píng)估冬小麥主要生育時(shí)期干旱對(duì)其產(chǎn)量的影響,。

摘要:使用4波段(550nm、650nm,、766nm和850nm)便攜式作物反射光譜測(cè)量?jī)x對(duì)泰農(nóng)18型冬小麥分蘗狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)與建模,，通過(guò)分析植被指數(shù)與分蘗數(shù)的相關(guān)關(guān)系實(shí)現(xiàn)了對(duì)分蘗數(shù)的建模預(yù)測(cè)。首先利用儀器獲得小麥冠層在4個(gè)波段的反射信號(hào),，計(jì)算對(duì)應(yīng)波段的作物冠層反射率,，經(jīng)校正后計(jì)算得到OSAVI、MSAVI,、SAVI,、EVI2、TVI,、NDGI,、NDVI、RVI和DVI 9種多波段組合的植被指數(shù),。然后分析以上9種植被指數(shù)與小麥分蘗數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系,，確定了可用于該類型小麥分蘗狀態(tài)監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)的植被指數(shù)類型。2013—2014年在山東省淄博市和桓臺(tái)縣開展了田間試驗(yàn),，計(jì)算了不同氮素水平下泰農(nóng)18型小麥返青期和起身期分蘗數(shù)以及其兩個(gè)生育期分蘗數(shù)與9種植被指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù),，OSAVI（650,850）指數(shù)與返青期莖蘗數(shù)相關(guān)系數(shù)最高，決定系數(shù)最高為0.85,均方根誤差為118.93,；EVI2(650,850)指數(shù)與起身期莖蘗數(shù)相關(guān)系數(shù)最高,，決定系數(shù)最高為0.84,均方根誤差為73.04；以上試驗(yàn)結(jié)果表明,，在冬小麥返青期和起身期利用OSAVI(650,，850)和EVI2(650,，850)兩種植被指數(shù)可以快速預(yù)測(cè)小麥分蘗狀態(tài)，可為田間精細(xì)管理提供科學(xué)依據(jù),。

摘要:為實(shí)現(xiàn)日光溫室相變集熱,，研制可用于制備潛熱型功能熱流體的微膠囊相變材料，以硬脂酸丁酯,、相變石蠟為芯材,，蜜胺樹脂、聚脲樹脂和聚甲基丙烯酸甲酯為壁材制備了3種不同壁材相變微膠囊進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，并通過(guò)紅外光譜分析,、電鏡掃描、熱失重和熱效應(yīng)測(cè)試等對(duì)制得的微膠囊相變材料的理化性質(zhì)進(jìn)行了表征,。結(jié)果證明,，3種壁材微膠囊相變材料中，蜜胺樹脂微膠囊的成球效果最佳：顆粒囊壁光滑致密,；膠囊粒徑在1μm左右,，分布集中均勻，膠囊團(tuán)粒平均粒徑為75.15μm,；微膠囊顆粒耐熱溫度大于100℃,，滿足溫室應(yīng)用要求；熱失重剩余率超過(guò)50%,，遠(yuǎn)大于聚脲樹脂微膠囊和聚甲基丙烯酸甲酯微膠囊,，熱穩(wěn)定性相對(duì)較高。因此,，蜜胺樹脂壁材的微膠囊可以作為制備相變微膠囊懸浮液的材料，日光溫室集熱系統(tǒng)中利用其作為液態(tài)換熱介質(zhì)進(jìn)行太陽(yáng)能輻射熱的收集,、輸送與釋放是可行的,。

摘要:為研究柴油機(jī)噴孔內(nèi)燃油空化過(guò)程及其對(duì)流動(dòng)能力的影響，基于試驗(yàn)和CFD三維仿真,，保持入口壓力不變,，通過(guò)改變出口壓力改變空化數(shù)，研究了隨空化數(shù)變化,，噴孔內(nèi)空化過(guò)程及空化流動(dòng)特性,。研究結(jié)果表明：隨空化數(shù)降低，噴孔內(nèi)流動(dòng)經(jīng)歷3個(gè)階段：無(wú)空化階段,、空化發(fā)展階段和空化飽和階段,。在不同的空化階段，隨空化數(shù)降低,，空化過(guò)程和燃油的流通能力不同：無(wú)空化階段,，噴孔軸向各截面氣液混合相體積分?jǐn)?shù)不變,，燃油流量增加，流量系數(shù)不變,；空化發(fā)展階段,，空化從噴孔入口端向出口端發(fā)展，沿流向各截面氣液混合相體積分?jǐn)?shù)均增加,，燃油流量增加,，但流量系數(shù)下降；空化飽和階段,，噴孔入口端面的氣液混合相體積分?jǐn)?shù)首先達(dá)到穩(wěn)定,，沿流動(dòng)方向，其他截面依次達(dá)到穩(wěn)定,，燃油流量達(dá)到最大并保持穩(wěn)定,，流量系數(shù)不斷減小。

摘要:為了提高車輛操縱穩(wěn)定性,，提出一種后輪主動(dòng)脈沖轉(zhuǎn)向控制策略,，并對(duì)此做了理論分析和試驗(yàn)研究?；谠囼?yàn)Lexus車輛分析脈沖轉(zhuǎn)向系統(tǒng)對(duì)車輛穩(wěn)定性能的影響并確定最優(yōu)的主動(dòng)轉(zhuǎn)向脈沖參數(shù),。設(shè)計(jì)了控制策略結(jié)構(gòu)與算法，基于CarSim和Simulink聯(lián)合仿真分析,，驗(yàn)證所提控制方法的有效性,。基于試驗(yàn)Lexus車輛,，安裝液壓脈沖轉(zhuǎn)向系統(tǒng)并進(jìn)行整車試驗(yàn)研究,，驗(yàn)證后輪脈沖轉(zhuǎn)向的實(shí)用性。仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明：質(zhì)心側(cè)偏角和側(cè)向加速度在峰值處分別減小了46.8%,、23.5%,，提高了汽車的橫向穩(wěn)定性；側(cè)傾因子能控制在設(shè)定的閾值范圍\[-08,08\],，車輛側(cè)傾角減小了25.4%,，能有效改善車輛防側(cè)翻能力，且展現(xiàn)出比后輪主動(dòng)轉(zhuǎn)向更好的控制效果,。

摘要:以永磁轉(zhuǎn)差離合器式電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（P-ECHPS）為研究對(duì)象，建立了其關(guān)鍵部件永磁轉(zhuǎn)差離合器（PMSC）調(diào)速模型及P-ECHPS各子系統(tǒng)模型,。針對(duì)P-ECHPS系統(tǒng)在轉(zhuǎn)向過(guò)程中存在多種不確定性因素且要求響應(yīng)速度快的特點(diǎn),，采用非奇異快速終端滑模與自適應(yīng)控制相結(jié)合的方法，對(duì)PMSC進(jìn)行調(diào)速控制,，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)P-ECHPS系統(tǒng)助力的控制,。仿真分析結(jié)果表明,，該方法能確保PMSC輸出轉(zhuǎn)速快速地跟蹤理想轉(zhuǎn)速，收斂速度比滑?？刂坪头瞧娈惤K端滑?？刂品謩e提高了近82.9%和66.7%，具有很強(qiáng)的魯棒性,，較好地實(shí)現(xiàn)了可變助力特性,。

摘要:在給定6R閉鏈上添加2個(gè)RR桿形成32種單自由度八桿機(jī)構(gòu)。首先依據(jù)擴(kuò)展布氏曲線理論求出解曲線,，在解曲線上添加2個(gè)RR桿得到了所要綜合的八桿機(jī)構(gòu),。由于解曲線上的每一點(diǎn)都可以作為添加RR桿的點(diǎn)，因此可以得到無(wú)窮多解,。通過(guò)把解曲線進(jìn)行變換可以得到表示無(wú)窮多解的解平面,，稱為解域。根據(jù)閉鏈上添加的兩個(gè)RR桿是否相關(guān),，把解域分為2類,。采用桿組法對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行分類并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析。根據(jù)機(jī)構(gòu)是否能順序通過(guò)給定閉鏈的4個(gè)位置判斷機(jī)構(gòu)是否有缺陷,，去掉解域中有缺陷的機(jī)構(gòu)就得到了機(jī)構(gòu)的可行解域,。在可行解域中，根據(jù)機(jī)構(gòu)的原動(dòng)件可轉(zhuǎn)動(dòng)的角度范圍,，將原動(dòng)件為曲柄和非曲柄的機(jī)構(gòu)進(jìn)行區(qū)分,。解域綜合方法可使設(shè)計(jì)者能更直觀、準(zhǔn)確地選擇滿足要求的機(jī)構(gòu),，提高了設(shè)計(jì)效率,。最后，通過(guò)一個(gè)八桿機(jī)構(gòu)的綜合示例具體說(shuō)明了該類四位置綜合的過(guò)程及結(jié)果,。

摘要:針對(duì)目前磁流變閥結(jié)構(gòu)單一且體積大的不足,，設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)緊湊的混合流動(dòng)式磁流變閥，該磁流變閥阻尼間隙液流通道由單個(gè)軸向圓環(huán)流動(dòng),、單個(gè)徑向圓盤流動(dòng)和單個(gè)中心小孔流動(dòng)串聯(lián)組合而成。闡述了混合流動(dòng)式磁流變閥結(jié)構(gòu)及工作原理,；分析了勵(lì)磁線圈作用下有效阻尼間隙處的磁路分布,，同時(shí)建立了其壓降數(shù)學(xué)模型。采用有限元法對(duì)混合流動(dòng)式磁流變閥電磁場(chǎng)進(jìn)行了建模仿真,，對(duì)阻尼間隙處的磁場(chǎng)強(qiáng)度和剪切屈服應(yīng)力的分布規(guī)律進(jìn)行了分析,；仿真結(jié)果表明軸向圓環(huán)阻尼間隙厚度為1.0mm，徑向圓盤阻尼間隙厚度為0.5mm,，加載電流為1.2A時(shí)磁流變閥壓降最大,，為3 342kPa,。對(duì)混合流動(dòng)式磁流變閥壓降性能進(jìn)行了試驗(yàn)測(cè)試，具體分析了加載電流以及徑向圓盤阻尼間隙厚度對(duì)磁流變閥壓降的影響,，試驗(yàn)結(jié)果表明軸向圓環(huán)阻尼間隙厚度為1.0mm,，徑向圓盤阻尼間隙厚度為0.5mm，加載電流為1.2A時(shí)磁流變閥壓降最大,，為2 650kPa,，試驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果變化趨勢(shì)基本一致。

摘要:為了使得機(jī)床誤差建模與補(bǔ)償過(guò)程緊密聯(lián)系,，同時(shí)避免雅可比矩陣繁瑣的計(jì)算,，提出一種基于微分變化構(gòu)造法的機(jī)床幾何誤差補(bǔ)償方法。根據(jù)坐標(biāo)系微分變化矩陣建立機(jī)床幾何誤差模型,?；跈C(jī)床正向運(yùn)動(dòng)鏈順序建立各個(gè)運(yùn)動(dòng)軸微分變化矩陣，結(jié)合各個(gè)運(yùn)動(dòng)軸幾何誤差對(duì)應(yīng)的微分運(yùn)動(dòng)矢量計(jì)算得到運(yùn)動(dòng)軸幾何誤差對(duì)刀具精度影響,，相加得到刀具坐標(biāo)下的綜合微分變化矩陣,，通過(guò)機(jī)床正向運(yùn)動(dòng)學(xué)模型將刀具綜合誤差轉(zhuǎn)換到工作臺(tái)坐標(biāo)系下得到機(jī)床刀具位置誤差。采用微分變化構(gòu)造法提取各個(gè)運(yùn)動(dòng)軸微分變化矩陣相應(yīng)子矩陣構(gòu)造得到機(jī)床雅可比矩陣,，計(jì)算刀具坐標(biāo)系綜合誤差對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)軸補(bǔ)償量得到機(jī)床補(bǔ)償加工代碼,，微分變化構(gòu)造法無(wú)需額外計(jì)算，且重新使用建模過(guò)程建立的矩陣,。在北京精雕Carver800T加工中心進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，補(bǔ)償后工件總誤差降低了30%左右，驗(yàn)證了基于微分變化構(gòu)造法的幾何誤差補(bǔ)償方法的有效性,。

摘要:現(xiàn)有的2D閥用電-機(jī)械轉(zhuǎn)換器從磁路原理和結(jié)構(gòu)而言均較為復(fù)雜,，且不能在濕式狀態(tài)下工作。為此,，基于單相對(duì)稱磁路設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,、有限轉(zhuǎn)角的新型濕式力矩馬達(dá)，制作了實(shí)驗(yàn)樣機(jī)并搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái),，分別基于磁路解析,、數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)研究了該馬達(dá)的力矩-轉(zhuǎn)角特性以及頻率響應(yīng)等主要特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果和模擬結(jié)果基本相符,，顯示該馬達(dá)的矩角特性曲線呈線性關(guān)系,，且幅值隨著電流增加而增大，其靜力矩幅值達(dá)到0042N〖DK〗·m,，實(shí)測(cè)頻響能夠滿足直驅(qū)式2D比例閥和換向閥等的使用要求,，適合作為此類場(chǎng)合的電-機(jī)械轉(zhuǎn)換器。