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摘要:簡(jiǎn)述了農(nóng)業(yè)機(jī)械觸土部件的發(fā)展及現(xiàn)狀，歸納了可提升觸土部件減阻降耗,、減粘脫附和耐磨延壽等性能的諸多優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，明確了土壤性狀與觸土部件結(jié)構(gòu)或材料之間的互作關(guān)系,，提出觸土部件材料的優(yōu)化制造工藝，分析了仿生等先進(jìn)設(shè)計(jì)方法在觸土部件上的應(yīng)用前景,，最后總結(jié)了觸土部件設(shè)計(jì),、加工等方法對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械性能的保障性作用,，并對(duì)未來觸土部件的研究趨勢(shì)和發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

摘要:面向聯(lián)合收獲機(jī)群協(xié)同導(dǎo)航作業(yè)需求,，提出一種基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的收獲機(jī)群協(xié)同導(dǎo)航控制方法,。該方法在建立收獲機(jī)群運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合反饋線性化及滑?？刂评碚撛O(shè)計(jì)了漸進(jìn)穩(wěn)定的路徑跟蹤控制律和隊(duì)形保持控制律,。為驗(yàn)證所提模型及方法的有效性，以4臺(tái)收獲機(jī)組成的收獲機(jī)群為試驗(yàn)平臺(tái),，進(jìn)行了機(jī)群協(xié)同導(dǎo)航控制試驗(yàn),。當(dāng)速度為1.0m/s時(shí)，領(lǐng)航者的平均跟蹤誤差為5.81cm,，跟隨者的平均跟蹤誤差為5.93cm,，與單臺(tái)收獲機(jī)的導(dǎo)航控制精度相近，驗(yàn)證了所提方法的可行性和有效性,。

摘要:針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的溫室機(jī)器人路徑規(guī)劃問題,，重點(diǎn)研究了生成路徑的平滑設(shè)計(jì)、碰撞檢測(cè)和算法實(shí)時(shí)性,，提出一種方向A*算法,。首先采用“視野線”平滑原則優(yōu)化路徑，消除鋸齒效應(yīng)并避免部分碰撞,；其次應(yīng)用“圓弧—直線—圓弧”轉(zhuǎn)彎策略,，避免機(jī)器人本體寬度影響；最后基于二叉堆加速算法,，提升算法計(jì)算效率,。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，方向A*算法滿足平滑要求且能有效避免碰撞,，加速算法平均提速4~7倍。同時(shí),，機(jī)器人在真實(shí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境下能實(shí)現(xiàn)安全自主導(dǎo)航,，跟蹤誤差小于0.15m，驗(yàn)證了所提方法的可行性,。

摘要:為了提高植保無人機(jī)的作業(yè)效率,，研究了一種路徑規(guī)劃方法。運(yùn)用柵格法構(gòu)建環(huán)境模型，根據(jù)實(shí)際的作業(yè)區(qū)域規(guī)模,、形狀等環(huán)境信息和無人機(jī)航向,，為相應(yīng)柵格賦予概率，無人機(jī)優(yōu)先選擇概率高的柵格行進(jìn),?；谏鲜鰴C(jī)制實(shí)現(xiàn)了在形狀不規(guī)則的作業(yè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行往復(fù)回轉(zhuǎn)式全覆蓋路徑規(guī)劃；以每次植保作業(yè)距離為變量,，根據(jù)仿真算法得出返航點(diǎn)數(shù)量與位置來確定尋優(yōu)模型中的變量維數(shù)范圍,，以往返飛行、電池更換與藥劑裝填等非植保作業(yè)耗費(fèi)時(shí)間最短為目標(biāo)函數(shù),，通過采用引力搜索算法,，實(shí)現(xiàn)對(duì)返航點(diǎn)數(shù)量與位置的尋優(yōu)；為無人機(jī)設(shè)置必要的路徑糾偏與光順機(jī)制,，使無人機(jī)能夠按既定路線與速度飛行,。對(duì)提出的路徑規(guī)劃方法進(jìn)行了實(shí)例檢驗(yàn)，結(jié)果顯示,，相比于簡(jiǎn)單規(guī)劃與未規(guī)劃的情況,，運(yùn)用Grid-GSA規(guī)劃方法得出的結(jié)果中往返飛行距離總和分別減少了14%與68%，非植保作業(yè)時(shí)間分別減少了21%與36%,，其它各項(xiàng)指標(biāo)也均有不同程度的提高,。在驗(yàn)證測(cè)試試驗(yàn)中，實(shí)際的往返距離總和減少了322m,，實(shí)際路徑與規(guī)劃路徑存在較小偏差,。驗(yàn)證了路徑規(guī)劃方法具有合理性、可行性以及一定的實(shí)用性,。

摘要:在河蟹養(yǎng)殖水草清理過程中,，為降低養(yǎng)殖戶勞動(dòng)強(qiáng)度和提高導(dǎo)航定位精度，研究結(jié)合DGPS和視覺導(dǎo)航的優(yōu)點(diǎn),，設(shè)計(jì)一種用免疫粒子群算法(IPSO)來優(yōu)化無跡卡爾曼濾波(UKF)的組合導(dǎo)航定位方法,，并應(yīng)用于水草清理作業(yè)船。首先通過建立組合導(dǎo)航模型,，得到系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測(cè)方程,；為解決UKF對(duì)導(dǎo)航模型濾波存在的發(fā)散問題，再通過粒子群算法(PSO)優(yōu)化UKF,，并引入免疫算法避免PSO的早熟現(xiàn)象,；最后得到濾波后新的位置坐標(biāo)。為獲取視覺信息,，對(duì)采集的圖像采用相應(yīng)的圖像處理技術(shù)確定導(dǎo)航路徑,。導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所提方法相比DGPS導(dǎo)航和組合導(dǎo)航，緯度誤差分別下降22.9%,、9.4%,，工作時(shí)間分別減少4.77%、4.32%,，進(jìn)一步提高了作業(yè)船工作效率,。

摘要:小麥的抗倒性與其莖稈截面顯微結(jié)構(gòu)密切相關(guān),莖稈微觀結(jié)構(gòu)的觀測(cè)和分析對(duì)小麥遺傳育種具有重要意義。研究了一種顯微圖像測(cè)量系統(tǒng),，用于精確測(cè)量小麥莖稈截面的主要參數(shù),。使用計(jì)算機(jī)、圖像采集室,、光學(xué)顯微成像系統(tǒng)等搭建了硬件平臺(tái),，并開發(fā)了算法軟件。系統(tǒng)針對(duì)莖稈截面的顏色和結(jié)構(gòu)特點(diǎn),，對(duì)顯微圖像進(jìn)行預(yù)處理得到髓腔,、厚壁的輪廓，再進(jìn)行橢圓擬合以計(jì)算截面整體,、髓腔和厚壁的幾何參數(shù),。根據(jù)維管束結(jié)構(gòu)的一致性，提出了一種具有尺度,、平移和旋轉(zhuǎn)不變性的模板匹配方法,，用于在目標(biāo)圖像中識(shí)別維管束并統(tǒng)計(jì)數(shù)量。實(shí)驗(yàn)表明該自動(dòng)化測(cè)量系統(tǒng)具有高通量和高精確度的優(yōu)點(diǎn),，在作物重要資源的挖掘和群體遺傳等研究中具有重要的價(jià)值,。

摘要:機(jī)采鮮茶葉中混有各種等級(jí)的茶葉，針對(duì)風(fēng)選,、篩選等分選方法難以做到精確細(xì)分的問題,，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法，設(shè)計(jì)了一套鮮茶葉智能分選系統(tǒng),，搭建了基于7層結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,，通過共享權(quán)值和逐漸下降的學(xué)習(xí)速率，提高了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練性能,。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,，該分選系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)鮮茶葉的自動(dòng)識(shí)別和分選，識(shí)別正確率不低于90%,，可對(duì)鮮茶葉中的單芽,、一芽一葉、一芽二葉,、一芽三葉、單片葉、葉梗進(jìn)行有效的類別分選,。

摘要:為提高玉米分選機(jī)械化水平,，針對(duì)傳統(tǒng)玉米分選機(jī)器存在籽粒難以實(shí)現(xiàn)批量整列的問題，設(shè)計(jì)了一種能夠高效批量整列的機(jī)械裝置,。闡述了該批量整列裝置主要結(jié)構(gòu),、工作原理和相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)；對(duì)該裝置關(guān)鍵部件進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),，分析振幅差異式電磁振動(dòng)系統(tǒng)和批量整列軌道的性能特點(diǎn),；對(duì)該裝置的批量整列性能進(jìn)行EDEM虛擬仿真試驗(yàn)，以軌道弧形區(qū)域圓心角,、楔形擋板夾角,、軌道寬度為試驗(yàn)因素，批量整列性能為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行虛擬正交試驗(yàn),，分析相關(guān)因素對(duì)批量整列性能參數(shù)的影響,，獲得合理參數(shù)組合為：軌道寬度為15.4mm，弧形區(qū)域圓心角為45°,，楔形擋板夾角為110°,。臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明：電磁振動(dòng)系統(tǒng)振幅為1.5mm，頻率為52Hz,，振動(dòng)方向角為28°,，安裝傾角為0°，附加質(zhì)量為0.3kg,，一側(cè)板彈簧調(diào)至87°,，另一側(cè)板彈簧調(diào)至35°，安裝配重片處軌道振幅為1mm時(shí),，批量整列合格指數(shù)為83.1%,，粘連卡止指數(shù)為10.4%，滯后指數(shù)為6.5%,，批量整列性能良好,，批量整列系統(tǒng)性能滿足玉米籽粒分選器性能要求。

摘要:針對(duì)免耕播種機(jī)作業(yè)時(shí)存在漏播問題,，設(shè)計(jì)了一種漏播自動(dòng)補(bǔ)償系統(tǒng),，建立了補(bǔ)償裝置驅(qū)動(dòng)的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用滑模變結(jié)構(gòu)控制算法設(shè)計(jì)了補(bǔ)償系統(tǒng)控制器,，并對(duì)補(bǔ)償系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能進(jìn)行了仿真分析,。通過補(bǔ)種控制算法，確定了補(bǔ)種機(jī)構(gòu)與主排種器的距離S和離地高度H,，得到了補(bǔ)種排種盤轉(zhuǎn)速n和播種機(jī)行進(jìn)速度vm,、粒距Ll之間的關(guān)系曲線,，對(duì)排種器安裝高度H、粒距Ll,、傳送帶速度vm進(jìn)行了二次回歸正交試驗(yàn),，驗(yàn)證了漏播補(bǔ)償系統(tǒng)的補(bǔ)種性能。臺(tái)架試驗(yàn)的最佳工況組合為,，補(bǔ)種排種器安裝高度15.33cm,、粒距25.16cm、傳送帶速度3.52km/h時(shí),，補(bǔ)種成功率可達(dá)96.5%,。田間試驗(yàn)表明，安裝漏播補(bǔ)償系統(tǒng)后,，免耕播種機(jī)播種合格率均值為98.72%,，有效提高了播種質(zhì)量。

摘要:為了提高氣吸滾筒式排種器充種性能,，采用離散元分析的方法,，對(duì)種層高度、振動(dòng)頻率,、振動(dòng)角度分別進(jìn)行數(shù)值模擬,，結(jié)果表明：在相同條件下提升種層高度，可以增長(zhǎng)充種區(qū)弧長(zhǎng),，增加充種時(shí)間,，降低排種器的漏充率；振動(dòng)頻率增加,，種子平均法向應(yīng)力方差增大,，即對(duì)種子的擾動(dòng)性增強(qiáng)；合適的振動(dòng)角度可以有效提高供種高度,。減小內(nèi)摩擦,、增強(qiáng)種群擾動(dòng)性、提高供種高度均可有效提高排種器充種性能,。為尋找最佳參數(shù)組合,，以鄭單958玉米種子為播種對(duì)象，采用二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)方法,，對(duì)排種器進(jìn)行了排種性能試驗(yàn),，建立了種層高度、振動(dòng)頻率,、振動(dòng)角度3個(gè)主要因素與合格率,、漏播率、重播率的數(shù)學(xué)模型,，分析了各個(gè)因素及交互作用對(duì)合格率的影響規(guī)律,，并進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化與驗(yàn)證試驗(yàn),。當(dāng)最佳參數(shù)組合為振動(dòng)角度45°，振動(dòng)頻率116～122Hz,，種層高度96～117mm時(shí),，合格率大于90%，漏播率小于5%,，重播率小于5%。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證,，試驗(yàn)結(jié)果與分析結(jié)果基本一致,。試驗(yàn)結(jié)果表明該氣吸滾筒式精密排種器對(duì)于玉米種子具有很好的播種適應(yīng)性。

摘要:針對(duì)黃淮海地區(qū)存在玉米秸稈量大,、后續(xù)播種難度大等問題,，設(shè)計(jì)了一種秸稈撿拾粉碎掩埋復(fù)式還田機(jī)，能一次完成秸稈撿拾,、粉碎,、輸送和開溝掩埋等作業(yè)。應(yīng)用典型彈齒滾筒式撿拾裝置工作原理,，通過彈齒撿拾秸稈過程的分析,，確定了彈齒滾筒式撿拾裝置的導(dǎo)軌中心線軌跡和撿拾相位，并對(duì)彈齒進(jìn)行了基于實(shí)際作業(yè)情況的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，其運(yùn)動(dòng)軌跡與速度變化規(guī)律能夠滿足撿拾秸稈的需求,。采用動(dòng)定刀支撐切割方式粉碎秸稈，并利用粉碎腔體內(nèi)的高速氣流和置于腔體后側(cè)的擋草板,，實(shí)現(xiàn)秸稈掩埋還田比例調(diào)節(jié)和部分秸稈拋撒還田,。開溝裝置、秸稈輸送導(dǎo)向裝置出草口和圓盤覆土裝置從前向后依次布置,，順序完成開溝,、秸稈入溝和覆土掩埋工序。田間試驗(yàn)表明,，當(dāng)作業(yè)速度為3km/h時(shí),，秸稈撿拾率為93.5%，粉碎長(zhǎng)度合格率為92.6%,，開溝深度穩(wěn)定性系數(shù)為95.0%,，秸稈入溝率與預(yù)先設(shè)定的掩埋比例基本一致，各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)滿足技術(shù)要求,。

摘要:為提高基于近地光譜技術(shù)的稻麥精準(zhǔn)變量施肥機(jī)排肥性能穩(wěn)定性,，改善變量施肥控制精度，建立了外槽輪式變量施肥機(jī)離散元仿真模型,，運(yùn)用離散單元法和EDEM 2.2軟件對(duì)施肥機(jī)排肥過程進(jìn)行性能分析和數(shù)值模擬,，研究不同排肥器結(jié)構(gòu)和施肥控制策略對(duì)施肥機(jī)排肥穩(wěn)定性的影響,，并通過臺(tái)架試驗(yàn)和田間試驗(yàn)驗(yàn)證仿真模型的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明：改進(jìn)后的排肥器施肥量變異性系數(shù)明顯減小,，標(biāo)準(zhǔn)差減小14.59g,，變異系數(shù)降低9.9%；采用轉(zhuǎn)速優(yōu)先控制策略,，當(dāng)槽輪開度為19.34mm時(shí),，排肥量穩(wěn)定性系數(shù)最佳為1.09%；采用開度優(yōu)先控制策略,，當(dāng)槽輪轉(zhuǎn)速為55.75r/min時(shí),，排肥量變異性系數(shù)最小為1.85%,；與驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果相比，誤差最大為14.06%,。結(jié)果驗(yàn)證了離散元仿真方法分析顆粒運(yùn)動(dòng)過程的準(zhǔn)確性,，表明所設(shè)計(jì)改進(jìn)的排肥器能夠提高施肥機(jī)排肥穩(wěn)定性,，滿足稻麥精準(zhǔn)變量施肥要求,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)玉米脫粒機(jī)脫粒間隙可自動(dòng)調(diào)節(jié)，減小玉米脫粒過程中的機(jī)械損傷,，設(shè)計(jì)了浮動(dòng)式玉米單穗脫粒裝置。該脫粒裝置主要由間隙浮動(dòng)調(diào)節(jié)裝置,、喂入料斗,、離散輥,、脫粒輥和差速輥等組成,，具有脫粒間隙自動(dòng)調(diào)節(jié)和玉米果穗喂入自動(dòng)分離、逐個(gè)排出功能,。選取離散輥轉(zhuǎn)速、脫粒輥轉(zhuǎn)速和差速輥轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素,，以玉米籽粒的破損率和未脫凈率為試驗(yàn)指標(biāo),，采用二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合的試驗(yàn)方法，對(duì)浮動(dòng)式玉米單穗脫粒裝置進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn),。優(yōu)化結(jié)果為：離散輥轉(zhuǎn)速為234r/min,、脫粒輥轉(zhuǎn)速為511r/min、差速輥轉(zhuǎn)速為91r/min，在最優(yōu)參數(shù)組合下的實(shí)際籽粒破損率為0.25%,、未脫凈率為0.76%,、玉米芯完整度為100%。

摘要:為滿足青藏高原等牧區(qū)青草制辮機(jī)械化需求,，參考賽絡(luò)紡的工作原理,，設(shè)計(jì)了一種青草制辮成型裝置，實(shí)現(xiàn)草辮的加捻和合股,。通過力學(xué)分析,，得知青草制辮成型與草辮軸向移動(dòng)速度、加捻滾筒旋轉(zhuǎn)速度,、加捻滾筒半徑以及喂入量有關(guān),，并分析出穩(wěn)定草辮的最終捻度和捻回角，與加捻滾筒轉(zhuǎn)速及牽引輥線速度有關(guān),，與加捻時(shí)間和加捻區(qū)的長(zhǎng)度無關(guān)。結(jié)合實(shí)際,，提出將草辮承受的最大拉力作為評(píng)價(jià)草辮緊實(shí)度考核指標(biāo)的一種方法,，并對(duì)草辮進(jìn)行了受力分析，得出草辮所能承受的最大拉力與捻回角成正相關(guān),。樣機(jī)試驗(yàn)結(jié)果表明,，成型機(jī)生產(chǎn)率為427kg/h，工作功率為0.428kW,，成型草辮堆積密度為143.3kg/m3,，成型草辮所能承受的最大拉力為300~350N，試驗(yàn)結(jié)果滿足實(shí)際作業(yè)要求,。

摘要:針對(duì)煙草現(xiàn)有打頂抑牙機(jī)難以實(shí)現(xiàn)煙花收集的問題,，設(shè)計(jì)了一種夾持式智能打頂機(jī)，主要由高地隙作業(yè)底盤,、夾持式智能打頂裝置與收集裝置組成,。夾持式智能打頂與收集裝置主要由煙草高度圖像識(shí)別控制系統(tǒng)、升降機(jī)構(gòu),、夾持輸送機(jī)構(gòu),、切割機(jī)構(gòu)、刀片消毒系統(tǒng),、抑牙劑噴施系統(tǒng)和收集系統(tǒng)組成,，可實(shí)現(xiàn)煙草高度識(shí)別、打頂高度調(diào)整,、煙花收攏,、夾持切割、刀片消毒,、抑牙劑噴施與煙花收集等聯(lián)合作業(yè),，具有結(jié)構(gòu)緊湊,、功能齊全和智能化程度高的優(yōu)點(diǎn)。在打頂升降機(jī)構(gòu)中采用配重來平衡打頂機(jī)構(gòu)的質(zhì)量,，降低了起升電動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)力矩,，能夠節(jié)約64%的能源。試驗(yàn)結(jié)果顯示,，該機(jī)打頂準(zhǔn)確率為95%,，收集率達(dá)到98%，能夠滿足使用要求,。

摘要:為了研究軸流泵在失速工況下的流動(dòng)特性,，對(duì)某原型立式軸流泵進(jìn)行非定常數(shù)值計(jì)算，對(duì)比分析了設(shè)計(jì)工況以及失速工況下泵內(nèi)部典型流動(dòng)結(jié)構(gòu)與壓力脈動(dòng)特性,，揭示了失速工況下低頻壓力脈動(dòng)的產(chǎn)生機(jī)理,，利用真機(jī)壓力脈動(dòng)測(cè)試驗(yàn)證了數(shù)值計(jì)算方法的可靠性。研究表明：失速工況下葉片背面的前緣靠近輪緣一側(cè)以及尾緣靠近輪轂一側(cè)存在回流區(qū),；設(shè)計(jì)工況下葉輪進(jìn)口處以及導(dǎo)葉體中段壓力脈動(dòng)主頻為葉片通過頻率,，葉輪出口部位由于受到動(dòng)靜干涉作用，主頻為導(dǎo)葉通過頻率,，導(dǎo)葉體出口部位由于遠(yuǎn)離旋轉(zhuǎn)葉輪,，葉頻主導(dǎo)作用減弱；深度失速工況下泵內(nèi)部壓力脈動(dòng)系數(shù)幅值顯著增加,，其中導(dǎo)葉體出口處G6點(diǎn)在深度失速工況下壓力脈動(dòng)系數(shù)幅值為設(shè)計(jì)工況的16倍,；深度失速工況下葉輪出口處監(jiān)測(cè)點(diǎn)P6、導(dǎo)葉體中段監(jiān)測(cè)點(diǎn)G2以及導(dǎo)葉體出口監(jiān)測(cè)點(diǎn)G6出現(xiàn)頻率為0.83Hz的低頻壓力脈動(dòng),；失速工況下導(dǎo)葉體內(nèi)渦核心區(qū)域與導(dǎo)葉流線圖中存在的漩渦的發(fā)展,、演化規(guī)律基本一致，兩者的頻率均為0.86Hz,，與低頻壓力脈動(dòng)的頻率（0.83Hz）較為接近,，因此可以證明低頻壓力脈動(dòng)由導(dǎo)葉內(nèi)漩渦誘導(dǎo)所致。

摘要:探討了基于多端元混合像元分解（Multiple endmember spectral mixture analysis,MESMA）和隨機(jī)森林（Random forest,RF）相結(jié)合的土地利用信息分類提取方法,。以Landsat-8 OLI衛(wèi)星遙感影像為主要數(shù)據(jù),，基于植被-不透水面-裸土（Vegetationimpervious surface-soil,VIS）模型,利用MESMA將影像分解為植被、不透水面和裸土3類組分,，將生成的3類組分變量和基于光譜,、紋理信息計(jì)算選取的20個(gè)特征變量組合后開展RF分類實(shí)驗(yàn)，將分類結(jié)果與相同特征變量下的支持向量機(jī)（Support vector machine,SVM）,、最大似然（Maximum likelihood classification,MLC）分類結(jié)果進(jìn)行比較分析,。結(jié)果表明：MESMA可以獲得較為精確的組分豐度信息；RF分類結(jié)果優(yōu)于相同特征變量下的SVM和MLC分類結(jié)果；在MESMA生成的組分信息變量參與分類后,，3種方法的分類精度均有所改善,，分別達(dá)90.50%、88.85%,、86.35%,，其中RF的分類精度改善最為顯著；MESMA與線性混合分解（Linear spectral mixture analysis,，LSMA）生成的組分信息變量相比,，前者對(duì)于改善分類精度效果更為明顯。MESMA對(duì)于提高影像分類精度起到一定積極作用,，基于MESMA和RF的方法對(duì)中等空間分辨率影像山丘區(qū)土地利用信息分類提取精度較高,，利用該方法開展遙感影像解譯可為大尺度的土地利用監(jiān)測(cè)和管理工作提供技術(shù)支持和理論參考。

摘要:森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,，因其巨大的碳儲(chǔ)量和固碳能力而備受關(guān)注,，利用高分1號(hào)衛(wèi)星的NDVI數(shù)據(jù)（GF-1 NDVI）可實(shí)現(xiàn)森林覆蓋的定量提取。然而,，由于受陰雨天氣,、運(yùn)行成本等因素的影響，難以形成GF-1 NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù),，無法滿足森林覆蓋高精度提取的需求，為此,，以河南省嵩山部分地區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū),，應(yīng)用STAVFM算法融合GF-1/WFV NDVI與MODIS NDVI，生成8d步長(zhǎng)的GF-1/WFV NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù),，在此基礎(chǔ)上,，提取NDVI特征并與GF-1/WFV的光譜特征進(jìn)行組合，最后,，采用SVM分類方法實(shí)現(xiàn)研究區(qū)森林覆蓋的定量提取,。研究結(jié)果表明，利用STAVFM算法生成的GF-1/WFV NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)效果理想,，很好地解決了GF-1 NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)的缺失問題,，由其NDVI特征與GF-1/WFV光譜特征構(gòu)成的組合能夠?qū)崿F(xiàn)森林覆蓋的有效提取，基于SVM分類后的總體分類精度為94.72%,，與未融入NDVI特征的GF-1/WFV原始影像的分類結(jié)果相比,，提高了4.90個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)是保護(hù)優(yōu)質(zhì)耕地,，保障糧食安全的戰(zhàn)略部署,，合理規(guī)劃建設(shè)時(shí)序和空間布局是科學(xué)、高效進(jìn)行高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的前提。以河北省涿州市為研究區(qū),，按照國(guó)家對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)區(qū)域的基本要求,，構(gòu)建了耕地綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以規(guī)則網(wǎng)格為評(píng)價(jià)單元,，基于TOPSIS模型對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)優(yōu)先度進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)計(jì)算,，并采用熱點(diǎn)分析方法劃定了高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)一級(jí)優(yōu)先區(qū)、二級(jí)優(yōu)先區(qū)和不宜建設(shè)區(qū),。研究結(jié)果表明：涿州市中部和西南部區(qū)域耕地立地條件較優(yōu),，基礎(chǔ)設(shè)施較好，適宜建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田,，列入一級(jí)優(yōu)先建設(shè)區(qū)和二級(jí)優(yōu)先建設(shè)區(qū),，面積占比分別為38.4%和31.8%；西部和東部部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)不宜建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田,。研究結(jié)果可為高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)優(yōu)先區(qū)選擇提供指導(dǎo),，為下一步的整治方向提供依據(jù)。

摘要:以內(nèi)蒙古自治區(qū)巴彥淖爾市磴口縣為研究區(qū),，基于混合蛙跳算法,，耦合邏輯回歸與馬爾可夫模型構(gòu)建了SFLA-M-L (Shuffled frog leaping algorithm-Markov-logistic regression)模型。利用邏輯回歸,，綜合考慮高程,、坡度、地下水埋深,、干旱度指數(shù),、歸一化植被指數(shù)與當(dāng)前景觀分布進(jìn)行了景觀適宜性分析；利用Markov模型,，構(gòu)造了縣域景觀轉(zhuǎn)移概率矩陣,。利用景觀適宜性指數(shù)和景觀聚集度指數(shù)構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，以景觀轉(zhuǎn)移概率矩陣為景觀變異的控制條件,，對(duì)2016年景觀格局分布進(jìn)行了縣域景觀格局優(yōu)化,。優(yōu)化結(jié)果中，景觀聚集度為96.71%,，比2016年景觀分布提升了6.43個(gè)百分點(diǎn),；景觀適宜性指數(shù)為96.23%，比2016年景觀分布提升了4.18個(gè)百分點(diǎn),；不同景觀類型間相互轉(zhuǎn)移超出轉(zhuǎn)移概率矩陣控制僅4.66km2,，確保了優(yōu)化結(jié)果的合理性。

摘要:條件植被溫度指數(shù)（VTCI）是一種綜合了歸一化植被指數(shù)（NDVI）與地表溫度（LST）的遙感干旱監(jiān)測(cè)方法,，在關(guān)中平原的近實(shí)時(shí)干旱監(jiān)測(cè)中具有其適用性,。分位數(shù)回歸能全面反映因變量的條件分布在不同分位數(shù)處的特征，回歸結(jié)果穩(wěn)健可靠,。為了進(jìn)一步研究VTCI干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果與小麥單產(chǎn)之間的關(guān)系及提高冬小麥單產(chǎn)估測(cè)精度,，構(gòu)建了不同分位數(shù)τ（0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9）下關(guān)中平原各市2008—2014年的冬小麥主要生育期VTCI與單產(chǎn)之間的線性回歸模型，并基于中位數(shù)（τ=0.5）回歸模型對(duì)研究區(qū)域的冬小麥單產(chǎn)進(jìn)行了估測(cè),。結(jié)果表明,，分位數(shù)回歸模型比較全面地反映了不同分位數(shù)下冬小麥單產(chǎn)分布與VTCI之間的相關(guān)程度，彌補(bǔ)了最小二乘估產(chǎn)模型回歸結(jié)果單一,、易受異常值影響等的不足,。中位數(shù)回歸模型的單產(chǎn)估測(cè)結(jié)果與實(shí)際單產(chǎn)之間的相對(duì)誤差和均方根誤差的最小值及平均值均低于最小二乘回歸模型，估測(cè)精度較高,。此外,，中位數(shù)單產(chǎn)估測(cè)模型獲取的冬小麥估產(chǎn)結(jié)果在年際變化規(guī)律與空間分布特征上與實(shí)際產(chǎn)量均較相符，說明分位數(shù)回歸在研究VTCI與產(chǎn)量之間的關(guān)系及冬小麥單產(chǎn)估測(cè)中具有其適用性與可靠性,。

摘要:以陜西省關(guān)中地區(qū)冬小麥小區(qū)試驗(yàn)為基礎(chǔ),，獲取不同生育期冬小麥的冠層高光譜數(shù)據(jù)，提取其連續(xù)統(tǒng)去除光譜和7類吸收特征參數(shù),，對(duì)比原始冠層光譜和連續(xù)統(tǒng)去除光譜對(duì)葉片氮含量的響應(yīng),，分析連續(xù)統(tǒng)去除光譜吸收特征參數(shù)對(duì)葉片氮含量的估算能力。結(jié)果表明：連續(xù)統(tǒng)去除光譜在721~727nm波段與葉片氮含量呈極顯著負(fù)相關(guān),，相關(guān)系數(shù)為-0.851,；吸收特征參數(shù)增強(qiáng)了對(duì)葉片氮含量的估算能力，400~550nm波段吸收特征參數(shù)與葉片氮含量的相關(guān)性弱于550~770nm波段,；葉片氮含量與550~770nm 和400~770nm的吸收峰總面積,、吸收峰左面積以及吸收峰右面積呈顯著正相關(guān)，與面積歸一化最大吸收深度呈顯著負(fù)相關(guān),，且相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均在0.8以上；550~770nm波段的吸收峰總面積建立的葉片氮含量指數(shù)估算模型精度最高,，R2達(dá)到0.82,，模型檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)定，可用來定量估算冬小麥葉片氮素含量水平,。

摘要:以玉米為試驗(yàn)材料,，在自動(dòng)感應(yīng)式遮雨棚下，采用測(cè)坑微區(qū)試驗(yàn)方法,，研究黑龍江西部滴灌條件下調(diào)虧灌溉對(duì)作物根冠生長(zhǎng),、干物質(zhì)分配特征、根冠比,、耗水特征及植株傷流量的影響,。以土壤相對(duì)含水率（占田間持水率的百分?jǐn)?shù)）為控制上下限,，設(shè)置5個(gè)水分調(diào)虧處理，分別為苗期輕度（60%～70%FC）處理,，苗期中度（50%～60%FC）處理,，拔節(jié)期輕度（60%～70%FC）處理，拔節(jié)期中度（50%～60%FC）處理,，苗期中度,、拔節(jié)期輕度處理，另設(shè)全生育期保持適宜土壤水分（70%～80%FC）作為對(duì)照,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，調(diào)虧灌溉不改變玉米根部和冠部生長(zhǎng)的原有總趨勢(shì)，也不改變冠部各器官生長(zhǎng)的基本趨勢(shì),，但是顯著地增大了作物根冠比（R/S）,，復(fù)水后根、冠補(bǔ)償生長(zhǎng)效應(yīng)明顯,，促進(jìn)光合同化產(chǎn)物向生殖器官的運(yùn)轉(zhuǎn)與分配,，增大了生育后期干物質(zhì)向果穗的分配率。苗期中度處理和拔節(jié)期輕度處理的玉米,，在調(diào)虧期間使根系維持較高的根質(zhì)量,，水分脅迫復(fù)水后根系活力明顯提高，其傷流量表現(xiàn)出超補(bǔ)償效應(yīng),，在灌漿期仍保持較高的傷流量并且在生育后期仍保持有較高的根冠比（R/S）,，是協(xié)調(diào)玉米根冠生長(zhǎng)關(guān)系的適宜水分調(diào)虧處理。

摘要:為探明微潤(rùn)灌溉施肥的濕潤(rùn)體內(nèi)水鹽分布規(guī)律,，開展不同壓力水頭和土壤容重下室內(nèi)微潤(rùn)灌溉入滲試驗(yàn),。設(shè)置3個(gè)水頭（H1.0：1.0m、H1.5：1.5m和H2.0：2.0m）和3個(gè)土壤容重（D1.00：1.00g/cm3,、D1.15：1.15g/cm3和D1.30：1.30g/cm3）,，以質(zhì)量分?jǐn)?shù)0.3%的硝酸鉀溶液為入滲溶液，研究微潤(rùn)灌濕潤(rùn)體內(nèi)水鹽空間分布規(guī)律和變異特征,。結(jié)果表明：微潤(rùn)管入口水頭和土壤容重對(duì)濕潤(rùn)體內(nèi)含水率,、NO-3N與K+含量均值影響顯著。同一土壤容重下,，H1.5和H2.0與H1.0相比,，濕潤(rùn)體剖面面積增大13.50%~21.61%，濕潤(rùn)體內(nèi)含水率,、NO-3N與K+含量均值分別增大3.69%~10.71%,、7.80%~10.95%和7.29%~17.49%，均勻系數(shù)分別增大7.65%~18.63%,、5.22%~13.63%和9.34%~21.89%,；同一水頭下,，D1.15和D1.30與D1.00相比，濕潤(rùn)體剖面面積減小5.76%~9.21%,，含水率,、NO-3含量均值分別減小15.73%~21.54%、8.08%~10.97%,，而K+含量均值增大34.89%~64.79%,，三者均勻系數(shù)分別減小9.02%~11.45%、4.04%~7.25%和7.09%~11.54%,。K+在微潤(rùn)管周圍分布較集中,，K+聚集分布面積約占濕潤(rùn)體剖面面積的40.80%~61.41%。微潤(rùn)灌濕潤(rùn)體內(nèi)含水率,、NO-3N和K+含量均值與至微潤(rùn)管的水平距離符合四參數(shù)Log-logistic模型,。

摘要:采用300mT磁感應(yīng)強(qiáng)度恒定磁水器對(duì)不同礦化度微咸水（0.14、2,、3,、4、5g/L）進(jìn)行磁化處理,，并進(jìn)行一維垂直土柱入滲試驗(yàn),，研究磁化微咸水礦化度對(duì)土壤水鹽運(yùn)移的影響。結(jié)果表明：微咸水磁化處理后,，土壤入滲速率及濕潤(rùn)鋒遷移速率顯著降低,，濕潤(rùn)體含水率顯著提高；微咸水礦化度對(duì)磁化效果具有顯著影響,，磁化微咸水礦化度為3g/L時(shí),，相同入滲時(shí)間累積入滲量和濕潤(rùn)鋒深度相對(duì)減少量最大，濕潤(rùn)體含水率相對(duì)增加量最多,。磁化微咸水入滲對(duì)Philip和Green-Ampt入滲公式參數(shù)有顯著影響,，相同礦化度的磁化微咸水土壤吸滲率S、飽和導(dǎo)水率Ks及濕潤(rùn)鋒處吸力hf均小于未磁化微咸水,；磁化與未磁化微咸水相對(duì)吸滲率ΔS及相對(duì)飽和導(dǎo)水率ΔKs與礦化度之間均呈現(xiàn)較好的二次多項(xiàng)式關(guān)系,，在礦化度為3g/L時(shí)，相對(duì)吸滲率ΔS及相對(duì)飽和導(dǎo)水率ΔKs均達(dá)到最大,。磁化微咸水能夠提高土壤持水能力,，相同土層深度的土壤含水率顯著增加,；微咸水磁化處理后,，脫鹽率顯著提高，土層深度0~20cm磁化微咸水脫鹽率均大于未磁化微咸水,，礦化度為3g/L的磁化微咸水磁化脫鹽強(qiáng)度最大,，相對(duì)脫鹽效果更好,。

摘要:為揭示不同土地利用方式土壤重金屬的含量、分布及污染特征,，選取三峽庫(kù)區(qū)典型小流域不同土地利用方式：柑橘果園（CO）,、林地（FL）、旱坡麥地（WD）,、旱坡菜地（VD）,、溫室大棚蔬菜地（VG）、水稻田（PL）作為研究對(duì)象,，研究了不同土地利用方式土壤重金屬的含量變化,、分布規(guī)律，并進(jìn)行污染評(píng)價(jià),。研究結(jié)果表明,，6種土地利用類型土壤重金屬元素Pb含量由大到小表現(xiàn)為：VG、CO,、PL,、VD、FL,、WD,，土壤重金屬元素Cr含量由大到小表現(xiàn)為：CO、VG,、PL,、VD、FL,、WD,，土壤重金屬元素Cu含量由大到小表現(xiàn)為：VG、VD,、CO,、PL、FL,、WD,，土壤重金屬元素Zn含量由大到小表現(xiàn)為：CO、VG,、PL,、WD、VD,、FL,，土壤重金屬元素Cd含量由大到小表現(xiàn)為：VG、CO,、WD,、PL,、VD、FL,。土壤重金屬Pb含量與Cr,、Cu、Zn,、Cd含量均存在極顯著正相關(guān)關(guān)系（p<0.01）,，Cr含量與Cu和Cd含量呈極顯著正相關(guān)（p<0.01），與Zn含量呈顯著正相關(guān)（p<0.05）,。6種土地利用類型土壤重金屬Pb,、Cr、Cu,、Zn,、Cd的單項(xiàng)污染指數(shù)變化分別為0.06、0.14,、0.15,、0.14和1.70，綜合污染指數(shù)為0.91,，污染等級(jí)為警戒線,，污染水平屬于Ⅱ級(jí)，尚清潔,，6種土地利用類型土壤重金屬的綜合污染指數(shù)由大到小表現(xiàn)為：VG,、CO、VD,、PL,、WD、FL,。潛在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)表明,，6種土地利用類型土壤的重金屬Pb、Cr,、Cu和Zn均屬于輕度生態(tài)危害,。土壤重金屬元素Cd在林地、旱坡麥地和水稻田土壤中屬于中度生態(tài)危害,，而在柑橘果園,、旱坡菜地和溫室大棚蔬菜地土壤中屬于較強(qiáng)生態(tài)危害。5種土壤重金屬潛在生態(tài)危害系數(shù)從大到小分別為：Cd,、Pb,、Cu、Cr、Zn,。

摘要:通過室內(nèi)水平吸滲試驗(yàn)，結(jié)合Matlab數(shù)字圖像處理與形態(tài)學(xué)算法,，在黃褐土土壤中添加秸稈模擬不同生長(zhǎng)期作物根系密度,，對(duì)干縮開裂黃褐土中的非飽和水平吸滲及濕潤(rùn)鋒推移特征進(jìn)行研究。結(jié)果表明：不同秸稈密度處理裂縫穩(wěn)定形態(tài)面積密度和裂縫平均寬度差異顯著（p<0.05）,，當(dāng)秸稈密度由0cm/cm3增加到1.5cm/cm3時(shí)裂縫面積密度和裂縫平均寬度分別減小為1.73%,、0.071cm，隨著秸稈密度增大土壤穩(wěn)定形態(tài)裂縫面積密度與裂縫平均寬度顯著減小,。秸稈添加間接影響入滲過程歷時(shí),，但土壤最終累積入滲量無顯著差異。裂縫的存在導(dǎo)致入滲率發(fā)生波動(dòng)現(xiàn)象,，且在入滲前中期尤為明顯,；未開裂土和開裂土累積入滲量隨時(shí)間的變化關(guān)系均符合Kostiakov經(jīng)驗(yàn)入滲模型，其經(jīng)驗(yàn)參數(shù)與秸稈密度有關(guān),，擬合方程達(dá)到顯著水平,。引入濕潤(rùn)鋒均勻系數(shù)對(duì)水平吸滲不均勻性進(jìn)行評(píng)價(jià)，土壤裂縫面積密度及裂縫平均寬度越大入滲初期的水分不均勻性特征越明顯,，均勻系數(shù)隨著時(shí)間推移逐漸減?。桓鶕?jù)濕潤(rùn)鋒推進(jìn)速率隨時(shí)間的變化特征,，開裂黃褐土土壤的水平吸滲過程可以分為3個(gè)階段,，即初始裂隙流階段、穩(wěn)滲基質(zhì)流階段和吸滲末期階段,。

摘要:以黑龍江省和平灌區(qū)為例，構(gòu)建基于多目標(biāo)模糊規(guī)劃的灌區(qū)多水源優(yōu)化配置模型,，該模型能夠在提高農(nóng)業(yè)灌溉用水凈效益的同時(shí)有效減少農(nóng)業(yè)灌溉水量,，促進(jìn)和平灌區(qū)多水源高效配置。采用具有非線性隸屬度函數(shù)的模糊多目標(biāo)規(guī)劃求解模型,，得到不同流量不同水源下的最優(yōu)配水方案,。結(jié)果表明：不同流量水平下水稻不同生育階段均存在缺水現(xiàn)象，低流量下需從柳河水庫(kù)引入外調(diào)水才能保證水稻的最小需水量,。為保證灌區(qū)整體效益,，按照引水工程、提水工程,、井灌工程的先后順序進(jìn)行配水,，并得到多目標(biāo)配水模型在不同情景下的運(yùn)行穩(wěn)定情況。該模型可以高效地進(jìn)行灌區(qū)多水源在作物各生育階段的優(yōu)化配置。

摘要:為定量分析近30a地膜覆蓋對(duì)棉花的增產(chǎn)效應(yīng),，整合已發(fā)表的相關(guān)田間試驗(yàn)數(shù)據(jù),，利用Meta分析方法系統(tǒng)分析地膜覆蓋對(duì)棉花的產(chǎn)量效應(yīng)及影響因素。具體過程包括：異質(zhì)性檢驗(yàn),、綜合效應(yīng)量計(jì)算,、發(fā)表偏倚檢驗(yàn)、敏感性分析,、累積Meta分析和亞組分析,。結(jié)果表明，所收集的數(shù)據(jù)不存在發(fā)表偏倚和極端值,，分析結(jié)果可信度較高,。與不覆蓋相比，覆蓋地膜的棉花產(chǎn)量平均提高17.2%,。自1986年以來,，覆蓋地膜的棉花累積平均增產(chǎn)率為1.2%~18.0%。在平作,、年均氣溫小于12℃或年降水量小于500mm的地區(qū)及采用厚度0.008mm地膜覆蓋時(shí),，地膜覆蓋條件下棉花的增產(chǎn)率較高，分別為17.8%,、21.5%,、19.1%和17.3%；3個(gè)區(qū)域的覆膜增產(chǎn)率由大到小表現(xiàn)為：西北棉區(qū)（24.5%）,、黃河流域棉區(qū)（16.5%）,、長(zhǎng)江流域棉區(qū)（10.5%）；近年來,，覆蓋地膜仍可在一定程度上提高棉花產(chǎn)量,，但其增產(chǎn)率已呈下降趨勢(shì)，應(yīng)采取必要的應(yīng)對(duì)措施,。

摘要:以櫻桃果樹為研究對(duì)象，通過滴灌對(duì)植株進(jìn)行灌溉施肥,，設(shè)置9個(gè)不同水,、肥量的試驗(yàn)處理，測(cè)定了櫻桃果園土壤水分和理化性質(zhì),，同時(shí)測(cè)定不同處理下櫻桃果實(shí)產(chǎn)量和品質(zhì),，綜合分析了土壤養(yǎng)分各指標(biāo)與櫻桃果實(shí)微量元素之間的線性關(guān)系，引入Spearman秩相關(guān)系數(shù)法對(duì)土壤養(yǎng)分各指標(biāo)與果實(shí)品質(zhì)各指標(biāo)作了敏感性分析,。結(jié)果表明：不同水分處理下,，在櫻桃整個(gè)生育期內(nèi),，土壤含水率呈下降趨勢(shì)，在灌水時(shí)期,，灌水越多,，淺層土壤含水率越高，而對(duì)較深層次土壤含水率無明顯影響,。試驗(yàn)處理下的水肥條件能顯著提高櫻桃果實(shí)品質(zhì),，較高施肥量能提高果實(shí)果徑；適當(dāng)灌水量能顯著提高果實(shí)硬度,；較高施肥量和較低灌水量能降低可滴定酸含量；較低灌水量和施肥量能提高可溶性固形物含量,；中等施肥量和較低灌水量能提高粗蛋白的含量,；較低灌水量和較低施肥量能提高果實(shí)內(nèi)維生素C含量；適當(dāng)灌水量以及較低施肥量能提高可溶性總糖含量,。土壤中銨態(tài)氮與硝態(tài)氮含量處于不穩(wěn)定狀況,，養(yǎng)分變化無明顯規(guī)律；土壤各養(yǎng)分指標(biāo)中,，有機(jī)質(zhì)含量與果實(shí)內(nèi)全鐵含量正相關(guān),；有效銨態(tài)氮含量與全氯含量呈正相關(guān)；有效硝態(tài)氮含量與果實(shí)內(nèi)全鈣,、全鋅,、全氯含量呈正相關(guān)；有效磷含量與全鐵含量正相關(guān),；速效鉀含量與全鈣含量呈負(fù)相關(guān),。土壤養(yǎng)分中，銨態(tài)氮,、硝態(tài)氮含量與果實(shí)品質(zhì)中的大多數(shù)指標(biāo)有著密切聯(lián)系,。

摘要:采用徑流小區(qū)試驗(yàn)，選取不施用生物炭（CK）,、生物炭施用量25t/hm2（T1）,、50t/hm2（T2）、75t/hm2（T3）和100t/hm2（T4）5個(gè)處理,，分析生物炭施用量對(duì)土壤理化性質(zhì),、持水能力、水土保持效應(yīng),、節(jié)水增產(chǎn)效應(yīng)等能夠反映土地生產(chǎn)能力的指標(biāo)的影響,，建立基于Gumbel Copula函數(shù)的不同生物炭施用量下黑土區(qū)坡耕地生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)模型，結(jié)果表明：隨著生物炭施用量的增加,，土壤容重降低,，孔隙度增大，養(yǎng)分分布更為均勻，土壤有效P,、速效K,、pH值和有機(jī)質(zhì)含量呈線性遞增趨勢(shì)，土壤銨態(tài)N含量呈指數(shù)增長(zhǎng),；土壤飽和含水率,、田間持水量、凋萎系數(shù)和有效水最大含量均與生物炭施用量正相關(guān),，且高施炭量處理對(duì)于土壤水分的影響程度明顯高于低施炭量處理,；隨著生物炭施用量的增加，年徑流深和土壤侵蝕量均呈線性遞減,，減流率和減沙率均呈對(duì)數(shù)函數(shù)遞增,，而大豆產(chǎn)量和水分利用效率則先增后減，呈拋物線型變化,?；贕umbel Copula函數(shù)計(jì)算的土地生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)結(jié)果較為理想，計(jì)算的土地生產(chǎn)能力指數(shù)隨生物炭施用量的增加呈“S型”曲線遞增,，土壤理化性質(zhì),、持水能力和水土保持效應(yīng)指數(shù)均呈線性遞增，而節(jié)水增產(chǎn)效應(yīng)指數(shù)則呈拋物線型先增后減,。

摘要:針對(duì)我國(guó)高寒區(qū)水文模型研究中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺乏,、現(xiàn)有數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率不高、蒸散發(fā)和積雪融雪難于定量計(jì)算等問題,，選擇基于柵格的薩克拉門托（GSAC）模型,，通過設(shè)定不同的土地覆被變化情景，定量分析土地覆被變化對(duì)徑流量的影響,，并推求了寶清站枯水期流量,。結(jié)果表明：率定參數(shù)后的GSAC模型在模擬位于寒區(qū)的寶清河流域日流量過程中，率定期和驗(yàn)證期的決定系數(shù)平均值為0.7329,，較好地再現(xiàn)了該流域1997—2001年逐日的流量過程,；退耕還草、還林均會(huì)引起年徑流量的增大,，增幅在3.09%~44.85%之間,，且退耕還草對(duì)流量的影響更大；退耕還草,、還林的坡度與流域出口斷面的流量具有負(fù)相關(guān)性,，即坡度越小，流量越大,；坡度超過15°的耕地還草后的平均流量與該區(qū)域的生態(tài)需水量最為接近,。

摘要:提出了一個(gè)風(fēng)沙相互作用數(shù)值模型,，該模型以概率統(tǒng)計(jì)理論為基礎(chǔ)，通過計(jì)算不同地表風(fēng)速下沙粒的風(fēng)蝕與沉積概率來實(shí)現(xiàn)風(fēng)-沙相互作用過程,，最后通過動(dòng)網(wǎng)格技術(shù),，改變下邊界節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)沙床表面的起伏變化,。數(shù)值計(jì)算與野外沙障凹坑的測(cè)量結(jié)果對(duì)比表明,，沙障內(nèi)地表形態(tài)的數(shù)值計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)地表形態(tài)較為接近，凹坑最低點(diǎn)位置向下風(fēng)向一側(cè)移動(dòng),，誤差最大位置為凹坑的最低點(diǎn)處,，t=4d時(shí)，平均絕對(duì)誤差為17.86%,，隨著積沙增加,，誤差逐漸減小，t=8d時(shí),，平均絕對(duì)誤差為8.52%,。所提模型無論從定性還是從定量上,，都與野外測(cè)量結(jié)果較為一致,，可以正確模擬沙障地表的發(fā)展過程。

摘要:針對(duì)單一稻秸高固態(tài)厭氧消化長(zhǎng)期運(yùn)行不穩(wěn)的問題,，接種瘤胃內(nèi)含物和厭氧污泥,，在臥式反應(yīng)裝置中研究3個(gè)有機(jī)負(fù)荷（OLR）下消化特性。結(jié)果表明,，體系最高容積產(chǎn)氣率達(dá)到了1.04L/(L·d),。當(dāng)OLR為2.26g/(L·d)時(shí)，甲烷體積分?jǐn)?shù)均值為5439%,，甲烷產(chǎn)率為280.90mL/g,，達(dá)到了稻秸理論產(chǎn)值的80.29%。臥式裝置中半纖維素和纖維素最高降解率分別達(dá)到了49.71%和31.25%,；纖維素酶活性顯著提高,，有利于纖維素的降解。當(dāng)OLR升高到2.47g/(L·d)時(shí),，氨氮質(zhì)量濃度均值達(dá)到了1082.63mg/L,。固體樣品中嗜氫型Methanobacteriales數(shù)量從1.70×109拷貝數(shù)/g下降至1.04×106拷貝數(shù)/g；而嗜乙酸型Methanosarcinales數(shù)量從7.89×106拷貝數(shù)/g增加至9.44×106拷貝數(shù)/g,，甲烷產(chǎn)率下降為256.54mL/g,。此時(shí)厭氧裝置中丙酸質(zhì)量濃度均值達(dá)到了253.32mg/L。從而明確了稻秸高固態(tài)體系中產(chǎn)甲烷菌結(jié)構(gòu)的變化,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種溫室二氧化碳（CO2）濃度監(jiān)控系統(tǒng),，該系統(tǒng)由傳感器節(jié)點(diǎn)、CO2濃度調(diào)控節(jié)點(diǎn),、無線通信網(wǎng)絡(luò)和上位機(jī)軟件平臺(tái)構(gòu)成,。采用紅外CO2測(cè)量模塊S300作為傳感器節(jié)點(diǎn)的核心模塊對(duì)溫室CO2濃度進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量，并將采集到的CO2濃度,、溫濕度,、光照等環(huán)境信息通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至上位機(jī)軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)溫室環(huán)境的遠(yuǎn)程監(jiān)控,。上位機(jī)軟件平臺(tái)對(duì)采集到的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行處理,、信息網(wǎng)絡(luò)同步，并通過模糊PID算法對(duì)溫室內(nèi)CO2濃度進(jìn)行智能調(diào)節(jié),。在通信過程中,，傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集接收信號(hào)強(qiáng)度（RSSI），在保證數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量的同時(shí)有效調(diào)整無線發(fā)射功率以延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)壽命,。在實(shí)驗(yàn)室條件下配備了標(biāo)準(zhǔn)濃度的CO2氣體樣品對(duì)設(shè)計(jì)的傳感器節(jié)點(diǎn)性能進(jìn)行了標(biāo)定和表征,，結(jié)果顯示，該傳感器對(duì)CO2體積分?jǐn)?shù)的檢測(cè)下限小于5×10-5,；對(duì)體積分?jǐn)?shù)為3×10-4和6.5×10-4的CO2氣體樣品分別進(jìn)行了10h的長(zhǎng)期測(cè)量,，相對(duì)波動(dòng)小于2.6%。將該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在吉林省長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)奢嶺鎮(zhèn)國(guó)信采摘園進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)調(diào)控試驗(yàn),，試驗(yàn)溫室面積為640m2,，設(shè)定溫室中CO2的目標(biāo)體積分?jǐn)?shù)為8×10-4，經(jīng)調(diào)控后溫室中CO2體積分?jǐn)?shù)的波動(dòng)范圍約為（8±0.42）×10-4,。該CO2監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有小型化,、高性價(jià)比、高測(cè)量精度等優(yōu)勢(shì),，實(shí)現(xiàn)了信息的智能化管理與遠(yuǎn)程同步,以及溫室內(nèi)CO2濃度的智能調(diào)控,。

摘要:為了實(shí)時(shí)獲取農(nóng)田圖像和視頻信息，提出了基于無線圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)田遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng),。針對(duì)當(dāng)前圖像傳感器節(jié)點(diǎn)存在的不足,，基于CMOS圖像傳感器和S3C6410嵌入式處理器設(shè)計(jì)了低成本、高分辨率的無線圖像傳感器節(jié)點(diǎn),，并研究了基于驅(qū)動(dòng)層和應(yīng)用層協(xié)作的分辨率實(shí)時(shí)調(diào)整算法,，使得節(jié)點(diǎn)具備10種不同的分辨率，最高分辨率可達(dá)500萬(wàn)像素,，而且分辨率可根據(jù)用戶需求實(shí)時(shí)調(diào)整,，以滿足用戶對(duì)不同圖像精度的需求。采用WiFi技術(shù)構(gòu)建無線圖像傳感器網(wǎng)絡(luò),，并通過4G網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程傳輸圖像和視頻到服務(wù)器,。在服務(wù)器端開發(fā)了基于Web的可視化農(nóng)田信息管理軟件,，實(shí)現(xiàn)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲(chǔ)、管理和應(yīng)用,，并為用戶提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù),。部署了該系統(tǒng)并進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行測(cè)試試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：系統(tǒng)可穩(wěn)定地運(yùn)行,，能夠根據(jù)遠(yuǎn)程指令采集并傳輸不同分辨率的圖像,，采集并傳輸1幅126KB左右的圖像平均耗時(shí)為5.36s，網(wǎng)絡(luò)平均丟包率為1.67%,，客戶端開啟視頻監(jiān)控平均時(shí)延為3.48s,，視頻播放流暢。

摘要:選擇7只50日齡,、屠體質(zhì)量在1.741~2.508kg之間的三黃雞為試驗(yàn)對(duì)象,，測(cè)量其體尺參數(shù)、全凈膛質(zhì)量,、主要內(nèi)臟器官質(zhì)量及內(nèi)臟總質(zhì)量,，分析這些參數(shù)隨屠體質(zhì)量的變化關(guān)系。利用螺旋CT機(jī)采集樣本的CT斷層掃描圖像,，根據(jù)樣本的橫縱切面圖像,，分別分析確定心臟、肺臟,、肌胃和腎臟等主要臟器的相對(duì)位置,，并估算出內(nèi)臟腔體的尺寸及凈膛切口的位置和尺寸,。試驗(yàn)結(jié)果顯示,，隨著三黃雞胴體屠體質(zhì)量的增加，胸深和脛長(zhǎng)逐步增大,，而體斜長(zhǎng),、胸寬和脛圍則顯著的線性增加（P＜0.01）。心臟,、肺臟,、肌胃和腎臟的質(zhì)量也隨屠體質(zhì)量的增加而呈增大趨勢(shì)，且具有一定的相關(guān)性,。另外,，根據(jù)胴體的橫縱CT圖像，可以清楚地確定心臟,、肺臟,、肌胃和腎臟的相對(duì)位置；對(duì)屠體質(zhì)量分布為1.741~2.508kg的三黃雞樣本,，估算出腔體尺寸為：內(nèi)臟腔體長(zhǎng)度(15.560±0.540)cm,，最大寬度(7.722±0.253)cm,，最大凈膛開口尺寸(4.783±0.467)cm。

摘要:利用高光譜成像技術(shù)聯(lián)合流化床富集技術(shù)對(duì)紅葡萄酒中微量成分白藜蘆醇的含量進(jìn)行快速檢測(cè),。通過高效液相色譜法檢測(cè)紅葡萄酒中白藜蘆醇的含量,，設(shè)計(jì)流化床富集裝置，研究HPD826,、DA-201,、AB-8、H103,、HPD600共5種樹脂對(duì)紅葡萄酒中白藜蘆醇的富集效果,，篩選出H103樹脂富集效果最優(yōu)。將H103大孔吸附樹脂用于富集紅葡萄酒中的白藜蘆醇,。獲取吸附白藜蘆醇后樹脂的高光譜反射圖像（900~1700nm）,，對(duì)比5種光譜預(yù)處理方法（MSC、SNV,、SG-S,、RN、QN）對(duì)白藜蘆醇含量的建模效果,，優(yōu)選出RN預(yù)處理方法,；建立PLSR、SVMR（LK-SVMR,、PK-SVMR,、RBF-SVMR和S-SVMR）、PCR的6種回歸模型,，優(yōu)選出LK-SVMR校正模型和PLSR校正模型,，將其用于預(yù)測(cè)集樣本進(jìn)一步評(píng)價(jià)模型的精度和穩(wěn)定性，最終確定PLSR模型為最佳模型,。研究表明,，基于RN-PLSR的紅葡萄酒中白藜蘆醇的定量預(yù)測(cè)模型相關(guān)系數(shù)RP=0.8528，預(yù)測(cè)集均方根誤差為0.0360,，RC=0.8783,，校正集均方根誤差為0.0330，預(yù)測(cè)效果最佳,，為高光譜技術(shù)在微量,、痕量成分檢測(cè)方面的應(yīng)用提供了參考。

摘要:雙孢菇在(3±0.5)℃高氧氣調(diào)下分別貯藏3d,、5d后,，包裝(自發(fā)性氣調(diào)包裝)并置于(3±0.5)℃環(huán)境（模擬超市保鮮柜）與(20±0.5)℃的環(huán)境（模擬常溫銷售）中，通過對(duì)白度,、硬度,、失重率,、呼吸速率、可溶性糖含量等指標(biāo)的測(cè)定,，探究高氧氣調(diào)的后續(xù)效應(yīng)對(duì)雙孢菇貨架品質(zhì)的影響,。結(jié)果表明：經(jīng)高氧氣調(diào)后的雙孢菇在(3±0.5)℃下仍能夠保持較好的品質(zhì)，而且效果優(yōu)于一直進(jìn)行高氧氣調(diào)的雙孢菇,；氣調(diào)處理3d后包裝的雙孢菇品質(zhì)優(yōu)于處理5d后包裝的雙孢菇,。其中80%O2+20%N2處理的雙孢菇包裝后效果較好。冷藏5d后包裝的雙孢菇在(20±0.5)℃下能保持較好的銷售品質(zhì),，其次是100%O25d,、100%O23d、冷藏3d,。經(jīng)80%O2+20%N2處理3d,、5d后包裝的雙孢菇放于(20±0.5)℃的環(huán)境中，品質(zhì)劣變加快,。本試驗(yàn)的研究結(jié)果表明：80%O2+20%N2處理的后續(xù)效應(yīng)對(duì)雙孢菇在(3±0.5)℃中的貨架品質(zhì)保持有較好的效果,，但處于(20±0.5)℃的環(huán)境中品質(zhì)劣變明顯，研究結(jié)果可為雙孢菇的保鮮和銷售提供一定的理論依據(jù),。

摘要:為探究牦牛肉宰后成熟過程中細(xì)胞凋亡對(duì)肌肉內(nèi)環(huán)境,、細(xì)胞凋亡因子及嫩度的影響，以經(jīng)環(huán)孢菌素A（CsA）處理的牦牛背最長(zhǎng)肌為研究對(duì)象,，測(cè)定了成熟過程中肌肉內(nèi)環(huán)境指標(biāo),、凋亡因子及嫩度指標(biāo)的變化。結(jié)果表明,，24~120h時(shí)間內(nèi),，CsA組肌纖維直徑和肌纖維橫截面積均顯著（P<0.05）或極顯著（P<0.01）大于對(duì)照組；宰后6h,、72~120h,，CsA組pH值顯著低于對(duì)照組（P<0.05）,，宰后6~168h,，CsA組ATP含量均高于對(duì)照組，且在宰后12h,、72~168h兩者之間ATP含量存在顯著差異（P<0.05）,；成熟過程中CsA組MPTP開放程度極顯著低于對(duì)照組（P<0.01）；成熟前期CsA組胞漿中Cyt-c濃度顯著或極顯著低于對(duì)照組,，成熟后期CsA組胞漿中Cyt-c濃度顯著或極顯著高于對(duì)照組,；在整個(gè)成熟過程中（除72~120h），CsA組caspase-3活性均顯著或極顯著低于對(duì)照組,，CsA組Hsp27表達(dá)量均顯著或極顯著低于對(duì)照組,；12~24h,，CsA組剪切力顯著（P<0.05）或極顯著(P<0.01）高于對(duì)照組。表明CsA能夠通過抑制MPTP的開放而抑制細(xì)胞凋亡的發(fā)生并影響肌肉內(nèi)環(huán)境,、caspase-3活性,、Hsp27表達(dá)，剪切力及肌原纖維微觀結(jié)構(gòu)的變化,，說明細(xì)胞凋亡的發(fā)生對(duì)肌肉內(nèi)環(huán)境變化及宰后牦牛肉嫩化具有重要影響,，且可以通過控制宰后肌肉細(xì)胞凋亡發(fā)生進(jìn)程來調(diào)節(jié)肌肉內(nèi)環(huán)境變化及肌肉嫩化程度。

摘要:牦牛肉營(yíng)養(yǎng)豐富,，但保水性較低,，影響了食用加工品質(zhì)。為了探究牦牛肉保水性影響機(jī)制,，利用蛋白質(zhì)組學(xué)及生物信息學(xué)方法對(duì)高,、低保水性組間差異蛋白質(zhì)進(jìn)行了研究。以牦牛背最長(zhǎng)肌為實(shí)驗(yàn)材料,，根據(jù)滴水損失和蒸煮損失,，將18份樣品分為高保水性組（HWHC）和低保水性組（LWHC），利用雙向電泳（2DE）技術(shù)篩選出6個(gè)差異倍數(shù)大于3倍且達(dá)到顯著水平（P<0.05）的蛋白點(diǎn),，通過基質(zhì)輔助激光解吸/電離飛行時(shí)間（MALDI-TOF/TOF）質(zhì)譜進(jìn)行鑒定,，并利用生物信息學(xué)方法對(duì)差異蛋白質(zhì)進(jìn)行了疏水性分析和亞細(xì)胞定位分析。結(jié)果表明,，HWHC和LWHC組間的差異蛋白分別是乳酸脫氫酶（LDH）,、肌酸激酶M型（CKM）、磷酸丙糖異構(gòu)酶（TIM）,、肌球蛋白輕鏈（MLC）,、肌鈣蛋白T（TnT）和熱休克蛋白27kDa（HSP27）。對(duì)影響牦牛肉蒸煮損失的6種關(guān)鍵蛋白質(zhì)進(jìn)行了疏水性分析,，結(jié)果顯示LDH,、CKM和TIM蛋白疏水性較高，構(gòu)成蛋白質(zhì)的氨基酸的高疏水性可以增強(qiáng)蛋白質(zhì)和水之間的排斥,，這可能是導(dǎo)致牦牛肉中保水性差異的原因之一,。亞細(xì)胞定位分析顯示，差異表達(dá)的蛋白質(zhì)在細(xì)胞中分為5個(gè)位置,，差異蛋白質(zhì)均位于細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞核中,。研究結(jié)果明確了宰后牦牛肉保水性變化趨勢(shì)，并通過差異蛋白的生物信息學(xué)分析揭示了蛋白質(zhì)影響牦牛肉保水性的作用機(jī)理,。

摘要:為了快速辨識(shí)不同味覺品質(zhì)的牛肉汁,，對(duì)牛肉味覺品質(zhì)等級(jí)進(jìn)行劃分，構(gòu)建了由12個(gè)離子電極與1個(gè)參比電極組成的味覺傳感器陣列，將該陣列應(yīng)用于牛肉汁的等級(jí)辨識(shí)中,，評(píng)價(jià)30組牛肉汁樣品味覺品質(zhì)等級(jí),。采用基于歐氏距離的聚類分析方法劃分牛肉味覺品質(zhì)等級(jí)。針對(duì)牛肉汁味覺品質(zhì)評(píng)價(jià)自動(dòng)化關(guān)鍵技術(shù)問題,，對(duì)用于牛肉汁等級(jí)評(píng)價(jià)的傳感器陣列進(jìn)行了篩選優(yōu)化,。采用單因素方差分析對(duì)各離子電極響應(yīng)信號(hào)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)進(jìn)行了研究，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果選擇S1,、S2,、S5、S7,、P2,、P3離子電極構(gòu)建新的傳感器陣列，并對(duì)30組牛肉汁進(jìn)行評(píng)價(jià),。試驗(yàn)結(jié)果表明：優(yōu)化后的傳感器陣列對(duì)牛肉汁的等級(jí)評(píng)定正確率為93.33%,，高于未經(jīng)優(yōu)化的傳感器陣列的等級(jí)評(píng)定正確率（80.00%）。

摘要:通過不同物理改性方法（熱處理,、超聲處理,、高壓均質(zhì)處理、微波處理）分別得到不同柔性的大豆分離蛋白（SPI）,，并利用SPI對(duì)胰蛋白酶的敏感性表征柔性,，研究物理改性對(duì)SPI柔性與乳化性的影響并分析兩者之間的相關(guān)性。結(jié)果表明,，各改性方式對(duì)SPI柔性和乳化性產(chǎn)生不同的影響且乳化性隨柔性的上升而上升,。與其他處理?xiàng)l件相比，121℃熱處理10min得到最高的柔性和乳化活性,，高壓均質(zhì)處理對(duì)SPI柔性影響小但對(duì)乳化活性影響大,。相關(guān)性分析結(jié)果表明：熱處理、超聲處理?xiàng)l件下SPI柔性與乳化活性,、乳化穩(wěn)定性呈極顯著正相關(guān),，相關(guān)系數(shù)分別為0.969、0.950和0.942,、0.954,。超高壓均質(zhì)處理?xiàng)l件下SPI柔性與乳化活性、乳化穩(wěn)定性呈正相關(guān),，相關(guān)系數(shù)分別為0.771,、0.720。微波處理?xiàng)l件下SPI柔性與乳化活性呈極顯著正相關(guān),，與乳化穩(wěn)定性呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.976、0.862,。

摘要:基于電動(dòng)伺服系統(tǒng)對(duì)制動(dòng)能量回收控制策略進(jìn)行研究,。首先對(duì)電動(dòng)伺服制動(dòng)系統(tǒng)的部件組成和工作機(jī)理進(jìn)行分析；然后取車速和制動(dòng)強(qiáng)度雙參數(shù)對(duì)制動(dòng)模式進(jìn)行劃分,，并兼顧整車經(jīng)濟(jì)性和車輛安全性對(duì)電液制動(dòng)力進(jìn)行協(xié)調(diào)分配,，使用制動(dòng)強(qiáng)度、初始車速,、電池SOC對(duì)電動(dòng)機(jī)制動(dòng)扭矩進(jìn)行修正,；分析了輪缸壓力控制理論，并給出壓力控制需求,，基于電動(dòng)伺服系統(tǒng)提出前饋加三閉環(huán)反饋的輪缸壓力控制算法,，實(shí)現(xiàn)輪缸壓力的精確控制，通過仿真跟隨正弦曲線目標(biāo)壓力對(duì)提出的算法進(jìn)行驗(yàn)證,，結(jié)果表明此壓力控制算法可以滿足控制需求,；最后在純電動(dòng)整車平臺(tái)上對(duì)提出的制動(dòng)力分配策略和壓力控制算法進(jìn)行驗(yàn)證，并以制動(dòng)能量回收率為節(jié)能評(píng)價(jià)指標(biāo),，對(duì)制動(dòng)能量回收策略進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià),，試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出的制動(dòng)力分配策略和壓力控制算法的有效性和可行性。該制動(dòng)能量回收策略能顯著提高制動(dòng)能量回收率,，改善整車經(jīng)濟(jì)性,。

摘要:混合懸架在單一控制模式下的舒適性、安全性和饋能性存在相互制約問題,，本文基于模型參考的方式設(shè)計(jì)了一種混合懸架多模式切換控制方法,，確定了各模式之間切換規(guī)則來控制直線電機(jī)和可調(diào)阻尼進(jìn)行切換。然后基于Simulink/Stateflow進(jìn)行了1/4混合懸架的切換控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和仿真,，并進(jìn)行了快速原型試驗(yàn)論證,。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明:混合懸架多模式切換控制模型可以有效地進(jìn)行切換并達(dá)到切換目標(biāo)，提高混合懸架的綜合性能,。

摘要:為了提高純電動(dòng)四輪驅(qū)動(dòng)汽車的整車動(dòng)力性和行駛穩(wěn)定性,，提出一種通過對(duì)汽車前后軸轉(zhuǎn)速差及車輪滑轉(zhuǎn)率實(shí)時(shí)觀測(cè)完成軸間扭矩重新分配的控制策略。通過Matlab/Simulink構(gòu)建了整車動(dòng)力學(xué)模型,，并設(shè)計(jì)了基于遺傳算法（GA）和PID控制的軸間扭矩分配控制系統(tǒng),，分別在低附著均一路面、對(duì)接路面對(duì)整車加速性能進(jìn)行了仿真分析,。對(duì)該軸間扭矩控制系統(tǒng)進(jìn)行軟硬件設(shè)計(jì),，并對(duì)開發(fā)的控制器進(jìn)行了道路試驗(yàn)。結(jié)果顯示運(yùn)用該控制器及控制策略能較好地跟隨實(shí)時(shí)路況,，使車輛動(dòng)力性和行駛穩(wěn)定性得到提升,，試驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了控制系統(tǒng)的有效性,。

摘要:針對(duì)Tripod并聯(lián)機(jī)器人工作空間一般用數(shù)值搜索方法研究，難以給出邊界曲面準(zhǔn)確表達(dá)的問題,，提出一種曲面掃略分析與機(jī)械結(jié)構(gòu)形位分析結(jié)合的方法來解析Tripod并聯(lián)機(jī)器人的工作空間,。以正逆解的算法為基礎(chǔ)，得到并聯(lián)機(jī)器人各單開鏈掃略空間范圍及其包絡(luò)曲面表達(dá)式,，用三維軟件布爾運(yùn)算得出各支鏈公共的工作空間,，在考慮虎克鉸約束和桿件干涉的情況下，再依據(jù)機(jī)械結(jié)構(gòu)形位分析得到機(jī)器人實(shí)際工作空間及邊界曲面表達(dá)式,，并對(duì)工作空間的奇異性進(jìn)行了分析,。通過三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x器測(cè)出實(shí)際的工作空間與理論分析解析出來的空間進(jìn)行對(duì)比來驗(yàn)證解析方法的正確性，從而為機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)和工作空間計(jì)算奠定基礎(chǔ),。

摘要:對(duì)六自由度模塊化機(jī)器人手臂工作空間內(nèi)的奇異構(gòu)型進(jìn)行了分析,。首先搭建模塊化機(jī)器人手臂系統(tǒng)，并采用DH法對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)建模,，得到正運(yùn)動(dòng)學(xué)方程,；其次，結(jié)合機(jī)器人手臂的正運(yùn)動(dòng)學(xué)方程,，采用基于機(jī)器人連桿速度的方法構(gòu)造其雅可比矩陣,，再基于雅可比矩陣求解機(jī)械臂出現(xiàn)奇異狀態(tài)的所有構(gòu)型情況，得到所有奇異點(diǎn)并分別給出相應(yīng)的手臂構(gòu)型,；最后,，基于可操作度靈活性指標(biāo)和最小奇異值靈活性指標(biāo)應(yīng)用Robotics工具箱對(duì)機(jī)械臂的奇異情況進(jìn)行仿真分析，并考察機(jī)械臂處于奇異位型時(shí)末端參考點(diǎn)的可操作度橢球情況,。仿真結(jié)果表明該機(jī)械臂共有3種奇異情況,，驗(yàn)證了上述機(jī)械臂奇異位型分析的正確性，為后續(xù)模塊化機(jī)械臂的軌跡規(guī)劃研究和奇異點(diǎn)規(guī)避研究奠定了基礎(chǔ),。

摘要:為提高直線驅(qū)動(dòng)型并聯(lián)機(jī)器人動(dòng)平臺(tái)末端執(zhí)行器位置精度,，根據(jù)并聯(lián)機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，對(duì)影響末端位置精度的各項(xiàng)誤差源進(jìn)行了分析,，利用解析法建立動(dòng)平臺(tái)末端操作空間與關(guān)節(jié)空間之間的誤差映射模型,；在靈敏度誤差模型的基礎(chǔ)上，依據(jù)全域靈敏度評(píng)價(jià)指標(biāo),，提出了一種誤差源篩選方案,，篩選影響位置精度的主要誤差源，利用蒙特卡洛法隨機(jī)模擬并聯(lián)機(jī)器人中各零部件的尺寸誤差,、驅(qū)動(dòng)誤差和裝配誤差,，得知篩選前后動(dòng)平臺(tái)位置誤差基本一致，驗(yàn)證了評(píng)價(jià)指標(biāo)的正確性,。以激光跟蹤儀為測(cè)量工具在任務(wù)空間中取點(diǎn)測(cè)量,，對(duì)篩選后的主要誤差源進(jìn)行辨識(shí),，修正并聯(lián)機(jī)構(gòu)的正向運(yùn)動(dòng)學(xué)模型后，并聯(lián)機(jī)構(gòu)末端位置精度改善顯著,，驗(yàn)證了誤差源篩選方案的有效性和可行性,，減輕了誤差參數(shù)辨識(shí)的復(fù)雜程度和計(jì)算量,，對(duì)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的機(jī)構(gòu)誤差補(bǔ)償具有一定的指導(dǎo)意義,。

摘要:為提高滾珠絲杠型慣容器的慣容系數(shù)與飛輪質(zhì)量之比（慣-質(zhì)比），提出了行星飛輪式滾珠絲杠慣容器設(shè)計(jì)方案,。建立了慣容器力學(xué)模型,，研究了慣容器各結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)飛輪慣-質(zhì)比的影響規(guī)律，通過增加行星輪數(shù)量或厚度,、減小銷軸半徑等提高行星輪自轉(zhuǎn)慣量占飛輪總慣量比重的方法,，有效提高了慣-質(zhì)比；根據(jù)行星輪數(shù)量,、厚度和銷軸半徑,，計(jì)算得到最優(yōu)的行星輪與外齒圈齒數(shù)比，令慣-質(zhì)比達(dá)到最大,。對(duì)比了行星飛輪和傳統(tǒng)單飛輪慣容器的力學(xué)特性,，表明在同等飛輪徑向尺寸下，行星飛輪可獲得更大慣-質(zhì)比,。最后通過試驗(yàn),，驗(yàn)證了理論分析的正確性。

摘要:受豆天蛾幼蟲體壁結(jié)構(gòu)有較強(qiáng)的抗彎穩(wěn)定性啟發(fā),，設(shè)計(jì)了仿生充氣管,，以提高其彎曲特性。制作豆天蛾幼蟲體壁組織切片,，觀察其體壁與附近肌肉組織的連接方式以及肌肉組織的分布形式,，以此為依據(jù)設(shè)計(jì)了加筋充氣管。通過有限元仿真和試驗(yàn)分析了普通充氣管和加筋充氣管在不同壓力下的彎曲特性,，獲得了不同充氣壓力下橫向載荷-位移關(guān)系曲線以及充氣管彎曲極限載荷與充氣壓力的關(guān)系曲線,。結(jié)果表明：在所選壓力范圍內(nèi)，充氣管的極限載荷與充氣壓力呈正比,，加強(qiáng)筋的存在提高了充氣管的彎曲特性,，同時(shí)仿真結(jié)果表明，45°加載時(shí)加筋充氣管的抗彎能力較0°加載時(shí)更強(qiáng),，兩者均高于無加強(qiáng)筋時(shí)的抗彎能力,。

摘要:為了更好地實(shí)現(xiàn)面向設(shè)計(jì)領(lǐng)域的三維CAD模型設(shè)計(jì)信息的有效重用，提出了一種融合語(yǔ)義的三維CAD模型局部結(jié)構(gòu)檢索方法,。首先以設(shè)計(jì)特征作為設(shè)計(jì)語(yǔ)義信息的基礎(chǔ)載體,，對(duì)三維CAD模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表征,，并用特征屬性鄰接圖來表示；然后設(shè)計(jì)能夠捕捉不同層次信息的特征描述子,，構(gòu)建融合語(yǔ)義的特征相似性評(píng)價(jià)模型,；最后采用子圖同構(gòu)算法計(jì)算查詢局部結(jié)構(gòu)與模型庫(kù)中零件的特征屬性鄰接圖的特征匹配對(duì)，以此計(jì)算相匹配局部結(jié)構(gòu)的相似度,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法能夠較好地實(shí)現(xiàn)融合語(yǔ)義的三維CAD模型局部結(jié)構(gòu)檢索，可以有效地支持面向農(nóng)機(jī)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的三維CAD模型設(shè)計(jì)信息的重用,?；跈z索的設(shè)計(jì)重用方法可為農(nóng)機(jī)裝備數(shù)字化設(shè)計(jì)中各類成果的有效重用提供多粒度、精確化和智能化的方法,。