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摘要:苜蓿是優(yōu)質(zhì)牧草之一,，隨著“糧-經(jīng)-草”三元結(jié)構(gòu)到“糧-經(jīng)-畜-草”四元結(jié)構(gòu)發(fā)展模式的擴(kuò)大,，國內(nèi)對苜蓿的需求量日漸增大,。為了向我國苜蓿產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供參考和支持,，提出了適宜我國國情的苜蓿生產(chǎn)全程機(jī)械化技術(shù)模式，對國內(nèi)外苜蓿機(jī)械化生產(chǎn)技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行了概述,，并進(jìn)行了總結(jié)和分析,。我國苜蓿生產(chǎn)全程機(jī)械化技術(shù)模式包含苜蓿種子工程、土地整理,、播種,、田間管理、刈割收獲,、儲(chǔ)藏運(yùn)輸和草產(chǎn)品加工7種機(jī)械化生產(chǎn)技術(shù)工藝,，30多個(gè)具體的機(jī)械化生產(chǎn)環(huán)節(jié)。目前,，我國已經(jīng)初步形成了適合我國國情的苜蓿生產(chǎn)全程機(jī)械化技術(shù)體系，但與國外苜蓿機(jī)械化生產(chǎn)技術(shù)還存在一定差距,，存在生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)展不均衡,，機(jī)械化生產(chǎn)技術(shù)存在短板，產(chǎn)業(yè)化程度低,，基礎(chǔ)性研究落后,，生產(chǎn)工藝與機(jī)械化生產(chǎn)技術(shù)聯(lián)動(dòng)性差，以及生產(chǎn)裝備適用性與可靠性低等問題,。構(gòu)建完整的苜蓿生產(chǎn)全程機(jī)械化技術(shù)體系,，發(fā)展具有中國特色的苜蓿機(jī)械化生產(chǎn)體系，加強(qiáng)土壤-苜蓿-機(jī)具相互作用關(guān)系理論技術(shù)體系研究,，實(shí)現(xiàn)苜蓿生產(chǎn)機(jī)械集成化,、智能化，將是我國苜蓿機(jī)械化生產(chǎn)技術(shù)體系的發(fā)展方向,。

摘要:為了使采摘機(jī)器人在抓取過程中能夠?qū)Ρ蛔ス叩恼硰椥粤W(xué)參數(shù)進(jìn)行快速估計(jì),，實(shí)時(shí)優(yōu)化抓取過程,，減少末端執(zhí)行器對被抓取對象造成機(jī)械損傷，以抓取力,、變形量,、作用時(shí)間為輸入，建立了番茄粘彈性參數(shù)估計(jì)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,。運(yùn)用質(zhì)構(gòu)儀蠕變試驗(yàn)所測的力,、變形和時(shí)間，以及粘彈性參數(shù)E1,、E2,、η1、η2作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,，確定了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和參數(shù),，并測試了網(wǎng)絡(luò)模型的粘彈性參數(shù)估計(jì)性能。利用二指機(jī)器人末端執(zhí)行器對隨機(jī)番茄樣本進(jìn)行抓取試驗(yàn),，并在抓取過程中用此模型來在線估計(jì)粘彈性參數(shù),。通過與質(zhì)構(gòu)儀的實(shí)測值進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，當(dāng)時(shí)間t≥0.2s時(shí),，各參數(shù)的估計(jì)值與實(shí)測值之間的相對誤差均在25%以內(nèi),，并根據(jù)0.2s時(shí)得到的粘彈性參數(shù)對機(jī)器人抓取力范圍進(jìn)行了估計(jì)。結(jié)果表明,，利用此方法在機(jī)器人抓取過程中可以對被抓番茄粘彈性特性進(jìn)行估計(jì),，為在線優(yōu)化抓取力提供了依據(jù)。

摘要:為實(shí)現(xiàn)利用同一機(jī)械手柔順抓取各種形狀果蔬,，并且在保證抓取效率的前提下，有效避免末端執(zhí)行器對果蔬的損害,，設(shè)計(jì)了一種基于仿生原理的多功能蜓爪式末端執(zhí)行器,。首先通過體式顯微鏡將蜻蜓各爪指的相關(guān)物理信息轉(zhuǎn)換為具有指導(dǎo)意義的數(shù)據(jù)和量化模型，并采用理論分析與數(shù)學(xué)建模的方法,，確定了機(jī)械手前后爪腿節(jié),、脛節(jié)與跗節(jié)的長度分別為36、48,、31mm,，機(jī)械手中爪腿節(jié)、脛節(jié)與跗節(jié)的長度分別為48,、48,、36mm；在此基礎(chǔ)上,，采用D-H法建立了該欠驅(qū)動(dòng)末端執(zhí)行器的運(yùn)動(dòng)模型,，繪制了機(jī)械手的包絡(luò)空間區(qū)域,，進(jìn)而得到機(jī)械手能夠完全包絡(luò)各種形態(tài)果蔬的主要抓取部位；最后,，應(yīng)用并聯(lián)機(jī)構(gòu)平臺(tái)和串聯(lián)機(jī)構(gòu)平臺(tái)開展靜態(tài)抓取破壞試驗(yàn),，測定了損傷力極限值，并進(jìn)行了果蔬抓取試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明,，仿生機(jī)械手對番茄、蘋果,、柿子椒和茄子的平均抓取成功率分別為90.7%,、88.6%、87.9%和87.2%,，損傷率分別為4.3%,、0.7%、3.6%和2.1%,；可見該仿生末端執(zhí)行器能夠較好地實(shí)現(xiàn)對各種形態(tài)果蔬柔順,、穩(wěn)定的無損抓取。

摘要:基于FPGA+DSP的嵌入式系統(tǒng)以其靈活的芯片選型和高功效的計(jì)算性能,，適合在環(huán)境惡劣以及對系統(tǒng)在線實(shí)時(shí)運(yùn)行有嚴(yán)格要求的農(nóng)業(yè)分揀領(lǐng)域中應(yīng)用,。針對棉紡產(chǎn)線中的異纖清除機(jī)設(shè)計(jì)，從檢出原理,、系統(tǒng)軟硬件和剔除系統(tǒng)方面討論了基于嵌入式系統(tǒng)的設(shè)備設(shè)計(jì),。檢出原理方面，除常見的白光和紫外光檢測外,，在不增加相機(jī)的情況下通過增加偏振通道來增強(qiáng)透明地膜檢測,。在系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)方面，提出了基于三線陣相機(jī)亞像素空間分離量測速方案和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的閾值檢測,。在系統(tǒng)硬件方面,，設(shè)計(jì)了具有功耗和物料成本優(yōu)勢的嵌入式相機(jī)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，并移植優(yōu)化算法以滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性需求,。在剔除系統(tǒng)方面，設(shè)計(jì)了基于目標(biāo)實(shí)時(shí)速度的控制方案,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，測速方案能正確獲取目標(biāo)速度，并能在剔除系統(tǒng)測試中適應(yīng)風(fēng)速變化,，準(zhǔn)確打擊,。設(shè)備對棉花帶有明顯差異的異纖及帶有熒光粉的丙綸絲和透明薄膜的檢出率高于80%，而對接近棉花顏色的淡黃色異纖檢出率稍低于80%,。長期試驗(yàn)結(jié)果顯示,，異纖清除機(jī)能適應(yīng)產(chǎn)線變化,，操作簡便，能檢出國內(nèi)現(xiàn)有常見異纖,，性能穩(wěn)定,。

摘要:為改進(jìn)現(xiàn)有智能煙草打頂機(jī)數(shù)據(jù)傳輸和煙草打頂高度精準(zhǔn)識(shí)別不足等問題，增強(qiáng)檢測算法的實(shí)用性和魯棒性,，設(shè)計(jì)了煙草打頂抑芽機(jī)無線控制系統(tǒng),。首先利用無線路由系統(tǒng)進(jìn)行圖像采集；然后采用MSRCR算法對圖像進(jìn)行預(yù)處理,，消除光照對煙草高度識(shí)別的影響,；再通過同心圓攝像機(jī)標(biāo)定算法對煙花進(jìn)行定位，確定打頂高度,；最后通過單片機(jī)控制步進(jìn)電動(dòng)機(jī)和電磁閥分別進(jìn)行打頂作業(yè)和抑芽劑的噴施,。試驗(yàn)結(jié)果表明：該高度檢測算法在靜態(tài)試驗(yàn)下煙花識(shí)別率達(dá)到98.5%，攝像機(jī)標(biāo)定精確度達(dá)96%,，打頂準(zhǔn)確率達(dá)95%,。打頂準(zhǔn)確率高，抑芽劑噴施精準(zhǔn),，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠,，滿足煙草打頂?shù)霓r(nóng)藝要求。

摘要:針對現(xiàn)有深松旋耕聯(lián)合作業(yè)機(jī)多為深松部件在前,、旋耕部件在后的組合結(jié)構(gòu),，較少考慮各工作部件作業(yè)時(shí)之間的相互影響，本文基于深松部件,、旋耕部件作業(yè)之間的交互作用,，設(shè)計(jì)一種用于深耕的反旋深松聯(lián)合作業(yè)耕整機(jī)，通過旋耕,、深松,、鎮(zhèn)壓多工序?qū)崿F(xiàn)表層土壤細(xì)碎、秸稈埋覆,，深層土壤疏松目的,。整機(jī)以提高作業(yè)質(zhì)量、減少作業(yè)阻力為設(shè)計(jì)目標(biāo),，運(yùn)用離散元仿真與正交試驗(yàn),、有限元仿真結(jié)合進(jìn)行整機(jī)參數(shù)優(yōu)化。離散元仿真結(jié)果表明：機(jī)具作業(yè)速度vm為1.8km/h,、刀軸轉(zhuǎn)速n為350r/min,、旋耕刀類型X為IIT195彎刀時(shí)，機(jī)具作業(yè)壅土量為5283個(gè)土壤顆粒,，植被覆蓋率為98.37%,，此時(shí)綜合作業(yè)質(zhì)量較優(yōu),；有限元仿真結(jié)果驗(yàn)證了深松鏟設(shè)計(jì)強(qiáng)度滿足作業(yè)要求。以較優(yōu)參數(shù)組合為基礎(chǔ)的田間試驗(yàn)結(jié)果表明：反旋深松聯(lián)合作業(yè)耕整機(jī)旋耕深度,、深松深度,、地表平整度、土壤膨松度分別為182.8mm,、388.4mm,、18.3mm、17.22%,；旋耕深度穩(wěn)定性,、深松深度穩(wěn)定性、植被覆蓋率均在90%以上,，完全滿足深層土壤整地需求,；與深松旋耕聯(lián)合整地機(jī)相比，反旋深松聯(lián)合作業(yè)耕整機(jī)在不影響作業(yè)效果前提下,，提高了耕深穩(wěn)定性,、植被覆蓋率，同時(shí)使?fàn)恳枇档土?6.21%,，作業(yè)穩(wěn)定性,、可靠性較好。

摘要:為提高水田機(jī)械田埂修筑質(zhì)量,，探索各工作參數(shù)對懸掛式水田單側(cè)修筑埂機(jī)作業(yè)性能的影響,，依據(jù)離散元法建立機(jī)械部件-土壤間作用模型，運(yùn)用EDEM軟件對機(jī)具旋耕切削集土和鎮(zhèn)壓筑埂成型階段進(jìn)行仿真分析,，研究機(jī)具作業(yè)質(zhì)量和功耗的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,，分析影響筑埂性能的主要因素。結(jié)合正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)值模擬技術(shù),，以機(jī)具前進(jìn)速度,、旋耕工作轉(zhuǎn)速和旋耕入土深度為試驗(yàn)因素，田埂堅(jiān)實(shí)度和作業(yè)功耗為試驗(yàn)指標(biāo),，采用多目標(biāo)變量優(yōu)化方法建立因素與指標(biāo)間數(shù)學(xué)模型,，運(yùn)用Design-Expert 6.0.10軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理優(yōu)化。結(jié)果表明,，影響機(jī)具綜合作業(yè)性能的主次因素為機(jī)具前進(jìn)速度,、旋耕入土深度、旋耕工作轉(zhuǎn)速,；當(dāng)機(jī)具前進(jìn)速度、旋耕工作轉(zhuǎn)速和旋耕入土深度分別為0.3m/s,、470r/min和200mm時(shí),，機(jī)具作業(yè)性能較理想,，田埂堅(jiān)實(shí)度和作業(yè)功耗分別為1890.0kPa和30.07kW，其功耗較優(yōu)化前降低9.93kW,。經(jīng)土槽臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證,，臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果與仿真優(yōu)化結(jié)果基本一致，田埂堅(jiān)實(shí)度和作業(yè)功耗相對誤差分別為4.26%和5.11%,，滿足水田修筑埂農(nóng)藝要求,。

摘要:為獲得筑埂作業(yè)時(shí)土壤對其關(guān)鍵部件鎮(zhèn)壓筑埂裝置的作用力,，以1DSZ-350型懸掛式水田單側(cè)旋耕鎮(zhèn)壓修筑埂機(jī)筑埂裝置為研究載體,，采用應(yīng)變傳感器設(shè)計(jì)了鎮(zhèn)壓筑埂裝置動(dòng)力學(xué)參數(shù)測試系統(tǒng)，并搭建動(dòng)力學(xué)測試試驗(yàn)臺(tái),。對鎮(zhèn)壓筑埂裝置的工作參數(shù)進(jìn)行測試,，以鎮(zhèn)壓筑埂裝置前進(jìn)速度和轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，以田埂成型過程中土壤對彈性羽片作用力和田埂堅(jiān)實(shí)度為性能指標(biāo)進(jìn)行單因素試驗(yàn),，獲得彈性羽片受土壤作用力,、田埂堅(jiān)實(shí)度與鎮(zhèn)壓筑埂裝置前進(jìn)速度、轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系,。試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)鎮(zhèn)壓筑埂裝置轉(zhuǎn)速一定時(shí),，隨著機(jī)具前進(jìn)速度的增加，土壤對彈性羽片作用力平均值增大,，田埂堅(jiān)實(shí)度減小,，變化范圍分別為：2838.1~5695.2N和2250~1680kPa；當(dāng)機(jī)具前進(jìn)速度一定時(shí),，隨著鎮(zhèn)壓筑埂裝置轉(zhuǎn)速的增加,，土壤對彈性羽片的作用力平均值與所筑田埂堅(jiān)實(shí)度均增大，變化范圍分別為：3203.8~5990.3N和1460~2180kPa,。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證,，工作參數(shù)測試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)符合實(shí)際要求，為類似結(jié)構(gòu)裝置的相關(guān)參數(shù)測試提供了參考,。

摘要:為提高電驅(qū)式玉米膜上直插穴播機(jī)膜孔合格率和播種深度合格率,，對前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)和限深機(jī)構(gòu)進(jìn)行了計(jì)算，應(yīng)用Matlab仿真前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)各參數(shù)對穴播軌跡的影響,，篩選出主曲柄角速度,、中心距和副曲柄長度對膜下播種深度合格率和膜孔合格率影響較大；采用三因素三水平響應(yīng)面法進(jìn)行多因素方差分析,，結(jié)果表明：影響播種深度合格率的因素主次順序?yàn)椋褐行木?、副曲柄長度和主曲柄角速度；影響播種深度合格率的因素主次順序?yàn)椋焊鼻L度、主曲柄角速度和中心距,；以播種深度合格率為主,，兼顧膜孔合格率最大為優(yōu)化目標(biāo)，優(yōu)化結(jié)果為：當(dāng)主曲柄角速度為89.10rad/s,、中心距為58.55mm,、副曲柄長為95.1mm時(shí)，播種深度合格率和膜孔合格率的5次均值分別為94.89%,、93.61%,。試驗(yàn)表明前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)運(yùn)行平穩(wěn)可靠，試驗(yàn)效果滿足玉米播種機(jī)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求及甘肅省玉米播種農(nóng)藝要求,。

摘要:為滿足大豆高速精密播種作業(yè)要求,，設(shè)計(jì)一種凸勺排種器，闡述了其基本結(jié)構(gòu)和工作原理,，利用數(shù)值計(jì)算方法對其主要部件進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),。利用離散元軟件EDEM進(jìn)行仿真試驗(yàn)，通過單因素試驗(yàn)確定凸勺半徑和凸勺傾角的較優(yōu)取值范圍,，并且對凸勺邊緣結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化試驗(yàn),，發(fā)現(xiàn)當(dāng)凸勺邊緣為兩側(cè)傾斜時(shí)排種性能較優(yōu)；設(shè)計(jì)二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，運(yùn)用Design-Expert 8.0軟件進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理,，建立凸勺半徑、凸勺傾角與合格率和漏播率之間的回歸模型,，獲得最優(yōu)參數(shù)組合為凸勺半徑6.8mm,，凸勺傾角-9.4°，凸勺厚度2.2mm,，型孔長度14.1mm,，此時(shí)合格率達(dá)到95.1%，漏播率為0.6%,。臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果一致,，播種機(jī)前進(jìn)速度在6~12km/h時(shí)，合格率高于93%,，漏播率低于3%,，滿足播種機(jī)高速精密作業(yè)要求。

摘要:風(fēng)場是影響航空噴施霧滴沉積分布特性的重要因素之一,。為了揭示多旋翼無人機(jī)旋翼下方風(fēng)場對霧滴沉積分布的影響機(jī)理,，通過無人機(jī)旋翼風(fēng)場測量系統(tǒng)測量多旋翼電動(dòng)無人機(jī)旋翼下方的風(fēng)場分布，同時(shí)結(jié)合航空噴施霧滴在水稻冠層的沉積情況,，分析旋翼下方X,、Y,、Z 3個(gè)方向的風(fēng)場對霧滴沉積分布的影響，并對試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了方差分析和回歸分析,。結(jié)果表明：在無人機(jī)旋翼下方3向風(fēng)場中,，X和Y向風(fēng)速對有效噴幅區(qū)內(nèi)霧滴沉積量的影響不顯著,Z向風(fēng)速的影響極顯著；X向風(fēng)速對有效噴幅區(qū)內(nèi)霧滴沉積穿透性的影響不顯著,Y和Z向風(fēng)速的影響分別為顯著和極顯著,；X和Y向風(fēng)速對霧滴沉積飄移的影響均不顯著,，Z向風(fēng)場的影響顯著,；且當(dāng)水平方向上X,、Y向風(fēng)速峰值越小,、垂直方向上Z向風(fēng)速峰值越大時(shí),，霧滴沉積均勻性越好,，最佳值達(dá)到36.44%,。另外,，有效噴幅區(qū)內(nèi)霧滴沉積量與因素Z向風(fēng)速之間的回歸模型及有效噴幅區(qū)內(nèi)霧滴沉積穿透性與因素Y和Z向風(fēng)速之間的回歸模型的決定系數(shù)R2分別為0.868和0.842,，表明模型可以為實(shí)際作業(yè)提供指導(dǎo),。

摘要:對農(nóng)藥通過空氣運(yùn)輸并沉積到靶標(biāo)植物表面（葉片或其它部位）、地面（土壤表層）以及大氣（隨風(fēng)飄移）等不同部分的沉積進(jìn)行研究,。以苦苣菜,、棉花和稗草作為靶標(biāo)植物，取其不同生長階段（總?cè)~面積分別為15,、135,、300cm2）作為研究對象。在開路式風(fēng)洞噴施加有熒光示蹤劑噴霧介質(zhì),，通過清洗并分析植物葉片,、地面上放置的聚酯薄膜卡和風(fēng)洞中懸掛的聚乙烯線測定熒光劑含量，分析不同體積中徑,、噴霧角,、霧滴速度、流量,、噴頭高度,、風(fēng)速、植物類型,、生長階段等因素時(shí)的農(nóng)藥霧化后的分配過程,，定量測試不同參數(shù)對農(nóng)藥在植物、地面和大氣中的沉積比例分配的影響,。建立了基于跨幀技術(shù)的粒子圖像測速系統(tǒng)來增加測速范圍,，包括激光成像系統(tǒng)、脈沖發(fā)生器和分析軟件,。結(jié)果表明,，噴霧角,、霧滴速度、流量,、植物類型等參數(shù)對植物,、地面和大氣等不同部分農(nóng)藥分配比例的影響不大，而霧滴粒徑,、噴頭高度,、風(fēng)速、植物生長階段對植物,、地面和大氣等不同部分農(nóng)藥分配比例的影響顯著,。當(dāng)霧滴粒徑由445μm減小到181μm時(shí)，地面上的沉積比例由82.7%減少到57.7%,，空氣中飄移部分的比例由30%減少到0.8%,。當(dāng)噴霧高度為40～60cm、風(fēng)速2～4m/s時(shí),，農(nóng)藥在植物上的沉積比例都達(dá)到13.4％以上,。因此，噴施農(nóng)藥時(shí),，應(yīng)盡量使噴霧高度為40～60cm,，風(fēng)速小于4m/s，并根據(jù)防治目標(biāo),、附近環(huán)境確定霧滴粒徑,。當(dāng)噴施土壤活性除草劑等農(nóng)藥時(shí)，應(yīng)選擇產(chǎn)生較大的霧滴粒徑,，以增加在地面（土壤）上的沉積比例,；而對于防治飛行類害蟲，農(nóng)藥在空氣中飄移部分的比例可以提高防治效果,，所以較小的霧滴更加有效,。靶標(biāo)植物本身的特性也會(huì)影響農(nóng)藥的有效沉積效率，植物的生長階段越靠后,，葉面積越大,，農(nóng)藥在植物上的沉積比例越高，在地面上沉積部分的比例越低,，噴施除草劑時(shí),，盡量減少藥劑在單子葉作物葉片上的沉積，增加在雙子葉靶標(biāo)雜草上的沉積量,。選擇不同的參數(shù),，將導(dǎo)致植物上的藥劑有效沉積明顯不同，也會(huì)引起農(nóng)藥流失部分的明顯不同,。

摘要:針對我國日糧混合機(jī)機(jī)理研究及自主設(shè)計(jì)不足的問題,，結(jié)合我國畜牧業(yè)發(fā)展的實(shí)際需要,，設(shè)計(jì)了一種在筒體內(nèi)壁安裝抄板的回轉(zhuǎn)式日糧混合機(jī)，實(shí)現(xiàn)日糧的均勻混合,。為揭示其混合機(jī)理,，利用回轉(zhuǎn)式日糧混合試驗(yàn)裝置，借助高速攝像技術(shù)對其混合過程進(jìn)行了觀察和分析,，結(jié)果可知：按筒體內(nèi)物料顆粒群運(yùn)動(dòng)特征可將物料分布區(qū)域劃分為提料區(qū),、拋落區(qū)、回料區(qū),，其中拋落區(qū)是主混合區(qū),，其物料以剪切混合為主、以擴(kuò)散與對流混合為輔,，且各個(gè)區(qū)域的位置、大小,、形狀受結(jié)構(gòu)和運(yùn)行參數(shù)的影響很大,；同時(shí)，以筒體轉(zhuǎn)速,、物料裝載率,、混合時(shí)間、抄板安裝角和抄板高度為試驗(yàn)因素,，以變異系數(shù),、凈功耗為評價(jià)指標(biāo)，采用五因素五水平（1/2部分實(shí)施）正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)方法進(jìn)行了性能優(yōu)化試驗(yàn),，并確定其最佳參數(shù)組合為：筒體轉(zhuǎn)速23.5r/min,、物料裝載率65%、混合時(shí)間4min,、抄板安裝角11°,、抄板高度109mm，此時(shí)變異系數(shù),、凈功耗分別為2.09%,、33.734kJ，比優(yōu)化前分別降低了64.4%和15.1%,。

摘要:永久基本農(nóng)田劃定是保護(hù)優(yōu)質(zhì)耕地,、嚴(yán)格控制建設(shè)占用優(yōu)質(zhì)耕地的重要手段?？茖W(xué)劃定永久基本農(nóng)田是保障國家耕地資源安全的重要需求,。以河北省清河縣為研究區(qū)，立足于我國永久基本農(nóng)田相關(guān)制度,，借鑒農(nóng)用地分等成果,，綜合考慮耕地自然稟賦,、區(qū)位條件和建設(shè)水平等方面，構(gòu)建永久基本農(nóng)田劃定指標(biāo)體系,，并引入TOPSIS算法對耕地綜合情況進(jìn)行分區(qū),，劃定永久基本農(nóng)田。結(jié)果表明：永久保護(hù)區(qū)域,、調(diào)整建設(shè)區(qū)域和重點(diǎn)整治區(qū)域的耕地由優(yōu)到劣,，整體上質(zhì)量較為優(yōu)越，地形平坦,，集中連片,，其中部分耕地需經(jīng)過重點(diǎn)整治方可劃定為永久基本農(nóng)田；后備調(diào)控區(qū)域的耕地質(zhì)量較差,，地形起伏較大,，耕作難度較高，投入產(chǎn)出比低,，不宜劃為永久基本農(nóng)田,。本文對永久基本農(nóng)田的劃定工作進(jìn)行了量化研究，并引入TOPSIS算法對耕地優(yōu)劣進(jìn)行排序,，為永久基本農(nóng)田劃定拓寬了思路,。

摘要:提出了一種基于雙邊濾波和像元鄰域信息的高光譜圖像分類（BS-SVM）算法,。該方法首先利用雙邊濾波器提取經(jīng)主成分分析降維后的高光譜圖像空間紋理信息,，然后通過設(shè)計(jì)一種高光譜像元鄰域信息來構(gòu)建高光譜的空間相關(guān)信息，最后將2種空間信息融合后與光譜信息結(jié)合,，形成空譜信息（空間信息和光譜信息）后交由支持向量機(jī)完成分類,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比單純使用光譜信息的支持向量機(jī)的分類方法以及基于Gabor濾波的空譜信息結(jié)合分類方法,，所提出的BS-SVM方法分類精度有較大幅度提高,，充分證明了該方法的有效性。

摘要:利用低成本的無人機(jī)（Unmanned aerial vehicle, UAV）高清數(shù)碼影像獲取系統(tǒng),，于2016年7—9月在山東省濟(jì)寧市嘉祥縣圣豐大豆育種基地,，獲取大豆育種材料試驗(yàn)區(qū)的R1-R2、R3,、R5-R6共3個(gè)關(guān)鍵生育期的高清數(shù)碼影像,，首先利用高清數(shù)碼影像中的黑白定標(biāo)布，對數(shù)碼影像的DN（Digital number,，DN）值進(jìn)行歸一化標(biāo)定,，并構(gòu)建標(biāo)定的18個(gè)數(shù)碼影像變量，然后基于900個(gè)育種小區(qū)的葉面積指數(shù)實(shí)測數(shù)據(jù)構(gòu)建大豆育種材料葉面積指數(shù)的一元線性回歸,、逐步回歸,、全子集回歸,、偏最小二乘回歸、支持向量機(jī)回歸和隨機(jī)森林回歸模型,，最后基于模型建立和驗(yàn)證的決定系數(shù)（R2）,、均方根誤差（RMSE）和歸一化的均方根誤差（nRMSE）3個(gè)指標(biāo)，篩選估測葉面積指數(shù)的最佳模型,。研究表明,，全子集回歸模型中采用4個(gè)數(shù)碼影像變量B、RGBVI,、GLA和B/(R+G+B)的多元線性回歸模型對大豆育種材料葉面積指數(shù)的解析精度最優(yōu),，模型建立的R2、RMSE和nRMSE分別為0.69,、0.99和17.90%,，驗(yàn)證模型的R2、RMSE和nRMSE分別為0.68,、1.00和18.10%,。結(jié)果表明，以無人機(jī)為遙感平臺(tái),，搭載低成本的高清數(shù)碼相機(jī)，利用高清數(shù)碼影像進(jìn)行大豆育種材料LAI估測是可行的,，可以快速,、有效、無損地獲取大豆育種材料的長勢信息,，為篩選高產(chǎn)大豆品種提供一種低成本的可行方法,。

摘要:畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)由于工作環(huán)境惡劣、網(wǎng)絡(luò)傳輸故障等因素容易產(chǎn)生異常感知數(shù)據(jù),，為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,，根據(jù)畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流周期性、時(shí)序性等特點(diǎn),，提出了一種基于滑動(dòng)窗口與支持向量回歸(Sliding window and support vector machines for regression,，SW-SVR)的異常數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢測方法。首先根據(jù)畜禽物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流特征周期以及采樣頻率確定滑動(dòng)窗口尺寸,；然后通過SVR模型預(yù)測畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流中某一時(shí)刻傳感器測量值,；最后計(jì)算預(yù)測區(qū)間，根據(jù)實(shí)際測量值是否落入該區(qū)間判斷是否異常并對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行置換處理,。采用畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn),，結(jié)果表明：所提滑動(dòng)窗口計(jì)算方法得到的窗口尺寸預(yù)測的MAPE為0.1884，畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)異常數(shù)據(jù)檢測率達(dá)98%,，能夠有效檢測和處理畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流中的異常數(shù)據(jù),。

摘要:針對淡水魚種類自動(dòng)識(shí)別問題,，采用被動(dòng)水聲信號(hào)作為數(shù)據(jù)源，運(yùn)用維納濾波和采樣降噪法對水聲信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,，通過4層小波包分解算法提取頻段能量,，結(jié)合信號(hào)的短時(shí)平均能量和短時(shí)平均過零率構(gòu)建特征向量，使用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器實(shí)現(xiàn)了淡水魚種類的快速識(shí)別,，研究了不同平滑因子取值對識(shí)別效果的影響,。結(jié)果表明，當(dāng)平滑因子為9～19時(shí)識(shí)別效果最佳,，其中草魚,、鳊魚、鯽魚的識(shí)別正確率均為100%,，無魚狀態(tài)的識(shí)別正確率為77.3%,，總正確率為94.3%。

摘要:為解決傳統(tǒng)的水溫小樣本非實(shí)時(shí)預(yù)測方法預(yù)測精度低,、魯棒性差等問題,，基于物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提出了遺傳算法（GA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池塘養(yǎng)殖水溫短期預(yù)測方法,，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)開發(fā)了池塘養(yǎng)殖水溫預(yù)測系統(tǒng),，首先采用主成分分析法篩選出影響池塘水溫的關(guān)鍵影響因子，減少輸入元素,；然后使用遺傳算法對初始權(quán)重和閾值進(jìn)行優(yōu)化,，獲取最優(yōu)參數(shù)并構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水溫預(yù)測模型；最后采用Java語言開發(fā)了基于B/S體系結(jié)構(gòu)的預(yù)測系統(tǒng),。該系統(tǒng)在江蘇省宜興市河蟹養(yǎng)殖池塘進(jìn)行了預(yù)測驗(yàn)證,。結(jié)果表明：該系統(tǒng)在短期的水溫預(yù)測中具有準(zhǔn)確的預(yù)測效果，與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比,，研究內(nèi)容評價(jià)指標(biāo)平均絕對誤差（MAE）,、平均絕對百分誤差(MAPE)和誤差均方根(MSE)分別為0.1968、0.0079和0.0592,，均優(yōu)于單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,可滿足實(shí)際的養(yǎng)殖池塘水溫管理需要,。

摘要:樹冠的結(jié)構(gòu)復(fù)雜、形態(tài)各異,，測樹因子的自動(dòng),、準(zhǔn)確、無損測量是森林調(diào)查中的一個(gè)重要研究項(xiàng)目,。以三維激光掃描儀獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)為研究對象,，基于計(jì)算幾何學(xué)的尋找凸包算法，自動(dòng)提取樹冠的表面積、投影面積以及體積等測樹因子,。為驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性,，隨機(jī)選取8個(gè)樹種的120株待測立木進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)表明該方法測得的立木樹高平均相對誤差為2.33%,，胸徑平均相對誤差為1.10%,，冠幅平均相對誤差為3.92%，自動(dòng)解算的樹冠表面積,、樹冠投影面積以及樹冠體積相對于傳統(tǒng)方法測得的參考值的平均相對誤差分別為3.48%,、6.01%和5.59%。因此以三維激光掃描儀獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù),，運(yùn)用三維凸包算法,，能夠自動(dòng)準(zhǔn)確計(jì)算這些原本難以精確測量的因子，為應(yīng)用三維激光掃描儀自動(dòng)提取立木的測樹因子提供了參考,。

摘要:針對目前立木胸徑算法性能對比中以樹干作為測量目標(biāo)而無法精確評估這一問題,，使用激光掃描雷達(dá)，以5種管徑的PVC管作為測量目標(biāo),，應(yīng)用目前常用的兩種幾何法（切線法,、弧長法）與擬合法（Taubin），結(jié)合對應(yīng)的4種角度補(bǔ)償算法計(jì)算目標(biāo)直徑,，分析各種算法誤差及適用范圍,，對各種算法性能進(jìn)行評價(jià)。結(jié)果表明,，Taubin算法精度最高,，考慮所有樣本后，平均絕對誤差為4.89%,，其中測量距離為3～6m時(shí)精度最高，平均絕對誤差為3.62%,。管徑小于200mm,，測量距離小于2m時(shí)，所有計(jì)算方法的誤差均相對較高,，其中Taubin法的平均絕對誤差為10.59%,，優(yōu)化的弧長法與切線法的平均絕對誤差分別為14.03%和13.47%。當(dāng)測量距離大于2m時(shí),，算法精度大幅度提升,，Taubin算法的平均絕對誤差降到6%以下。實(shí)驗(yàn)表明,，Taubin算法在所有計(jì)算方法中精度與穩(wěn)定性最高,，最具有工程應(yīng)用價(jià)值。

摘要:于2014—2016年在河北涿州保護(hù)性耕作試驗(yàn)田開展了設(shè)置6種不同秸稈覆蓋還田量：5t/hm2（全量還田,，OM）,、4t/hm2（80%還田,，EM）、3t/hm2（60%還田,，SM）,、2t/hm2（40%還田，F(xiàn)M）,、1t/hm2（20%還田,，TM）及無秸稈覆蓋地表（NM）的田間試驗(yàn)，分析了不同秸稈覆蓋量對田間土壤含水率,、冬小麥出苗率,、葉面積指數(shù)（LAI）、根系生長及產(chǎn)量的影響,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，秸稈覆蓋量與土壤含水率之間呈線性關(guān)系，含水率隨秸稈覆蓋量增大而增大,；冬小麥出苗率隨秸稈覆蓋量先增大后減小,，F(xiàn)M處理出苗率最優(yōu)，2014—2016年FM平均出苗率比TM,、NM,、SM、EM,、OM分別大6.9%,、10.0%、11.9%,、23.8%,、33.7%；2014—2016年冬小麥整個(gè)生長周期內(nèi),，F(xiàn)M,、TM、NM,、SM,、EM、OM處理平均LAI分別為5.3,、4.5,、3.6、4.0,、3.3,、3.0；2014—2016年FM、TM,、NM,、SM、EM,、OM處理最大根長密度分別為0.98,、0.95、0.93,、0.93,、0.86、0.67cm/cm3,；2014—2016年FM處理冬小麥平均產(chǎn)量分別比TM,、NM、SM,、EM,、OM高2.94%、7.56%,、7.91%,、11.50%、13.53%,。適量秸稈覆蓋（2t/hm2）能促進(jìn)冬小麥生長,，實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)，秸稈覆蓋量較大時(shí)應(yīng)該增加播量并提高播種機(jī)防堵質(zhì)量,。

摘要:試驗(yàn)設(shè)置了作物-皿系數(shù)kcp為0.6（W1）和1.0（W2）2個(gè)灌水水平、15cm（D1）和25cm（D2）2種滴頭埋深和加氣灌溉（O）,、地下滴灌（S,，不加氣灌溉作為對照）2種灌水方式，采用3因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì),，共8個(gè)處理,，以揭示加氣灌溉不同灌水水平和滴頭埋深對溫室番茄根區(qū)土壤通氣性、植株生長發(fā)育,、產(chǎn)量和果實(shí)品質(zhì)的影響。結(jié)果表明：加氣灌溉有效改善了土壤通氣性,，與不加氣地下滴灌相比,，土壤氧氣含量增大了6.42%（P<0.05），0~40cm土層土壤體積含水率下降了5.29%,。同時(shí),，加氣灌溉下番茄植株莖粗和葉面積分別顯著增大了4.55%和16.21%，開花日期推后了2d左右，開花時(shí)長存在延長的趨勢,，果實(shí)干質(zhì)量顯著增大了23.57%,，單株產(chǎn)量、單果質(zhì)量和水分利用效率分別顯著增大了29.04%,、23.93%和28.11%,。加氣灌溉下番茄果實(shí)中番茄紅素、維生素C,、可溶性糖的含量和糖酸比分別顯著增大了37.73%,、31.43%、32.30%和45.64%,。因此,，加氣灌溉在促進(jìn)植株生長發(fā)育、提高番茄產(chǎn)量的同時(shí)有效提高了果實(shí)品質(zhì),，改善了果實(shí)風(fēng)味,。灌水水平由0.6增大到1.0也明顯促進(jìn)了番茄植株的生長發(fā)育、提高了果實(shí)產(chǎn)量,，雖然隨果實(shí)中番茄紅素,、可溶性糖含量的下降，果實(shí)品質(zhì)有所降低,，但灌水水平對果實(shí)品質(zhì)的影響效應(yīng)低于加氣灌溉,，且灌水水平的提高和加氣灌溉對番茄產(chǎn)量產(chǎn)生顯著的交叉影響效應(yīng)?！糐P2〗因此考慮各處理對番茄生長發(fā)育,、產(chǎn)量和果實(shí)品質(zhì)的綜合影響，kcp為1.0灌水水平下加氣灌溉是本試驗(yàn)條件下較優(yōu)的加氣灌溉模式,。

摘要:選取西藏高原北部那曲地區(qū)一處典型的高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)為研究對象,，用TDR 300測量樣地中2個(gè)樣帶共82個(gè)測點(diǎn)表層0~7.5cm的土壤含水率，在2015年生長季中共測量14次,?；谒鶞y數(shù)據(jù)分析了土壤含水率的時(shí)空變異性和時(shí)間穩(wěn)定性。結(jié)果表明,，2015年生長季2個(gè)樣帶表層平均土壤含水率為26.0%,，在空間上表現(xiàn)為弱變異性，在時(shí)間上表現(xiàn)為中等變異性,，土壤含水率較高時(shí),，土壤水分的變異性也較高；82個(gè)測點(diǎn)土壤含水率的空間模式在7月份—8月初相似性較弱,，在8月中旬—9月初相似性較強(qiáng),；土壤含水率的相對差分平均值在-11.5%~8.5%之間,，相對差分標(biāo)準(zhǔn)差的平均值為8.6%，二者表現(xiàn)為開口向上的二次曲線關(guān)系,，說明土壤含水率接近樣地平均值的測點(diǎn)具有較高的時(shí)間穩(wěn)定性,，而在較干和較濕的測點(diǎn)，土壤含水率的時(shí)間穩(wěn)定性相對較弱,；時(shí)間穩(wěn)定性指數(shù),、平均絕對偏差、均方根誤差和最小相對差分標(biāo)準(zhǔn)差平衡法4種方法均能準(zhǔn)確地判定土壤含水率時(shí)間穩(wěn)定性最佳代表測點(diǎn),，利用最佳代表測點(diǎn)估算樣帶平均土壤含水率均具有較高的精度,，相比較而言，最小相對差分標(biāo)準(zhǔn)差平衡法精度更高,。

摘要:在室內(nèi)通過人工配置不同水平土壤容重(1.35,、1.40、1.45,、1.50g/cm3),，用土箱進(jìn)行水肥入滲模擬試驗(yàn)，研究土壤容重對累積入滲量,、濕潤鋒運(yùn)移,、土壤水分以及銨態(tài)氮和硝態(tài)氮運(yùn)移的影響，建立以土壤容重和入滲時(shí)間為自變量,，累積入滲量和各向濕潤鋒運(yùn)移距離為因變量的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。結(jié)果表明：土壤容重對累積入滲量、各向濕潤鋒運(yùn)移距離及濕潤體內(nèi)水分和氮素的分布,、轉(zhuǎn)化均具有較為顯著的影響,。隨著土壤容重的減小，累積入滲量,、濕潤鋒運(yùn)移距離,、濕潤體內(nèi)水分、銨態(tài)氮及硝態(tài)氮含量均呈增大趨勢,。入滲系數(shù)K隨著土壤容重的增大而減小,，入滲指數(shù)α隨著土壤容重的增大而增大；在同一時(shí)刻,，濕潤體內(nèi)銨態(tài)氮和硝態(tài)氮含量的平均值,、變化量及轉(zhuǎn)化率均隨著土壤容重的增大而增大。距離灌水器越近,，銨態(tài)氮,、硝態(tài)氮含量越高；濕潤體內(nèi)銨態(tài)氮分布主要集中在灌水器附近,，隨著再分布進(jìn)行,，濕潤體內(nèi)銨態(tài)氮含量、轉(zhuǎn)化率逐漸減小,，轉(zhuǎn)化量逐漸增加,。灌水結(jié)束、再分布3,、5,、10、15,、20d條件下,，以灌水結(jié)束時(shí)刻為基準(zhǔn)，銨態(tài)氮含量降幅依次為2.34%,、11.41%,、34.22%、59.06%和73.75%,。濕潤體內(nèi)硝態(tài)氮分布區(qū)域與水分分布相似,，隨著再分布進(jìn)行，濕潤體內(nèi)硝態(tài)氮含量,、轉(zhuǎn)化量逐漸增大,，再分布15d達(dá)到最大值；而轉(zhuǎn)化率呈現(xiàn)出先增大后減小的趨勢,，再分布10d轉(zhuǎn)化率達(dá)到最大值,。灌水結(jié)束、再分布3,、5,、10、15,、20d條件下,，以灌水結(jié)束時(shí)刻為基準(zhǔn)，濕潤體內(nèi)硝態(tài)氮含量依次增加0.76%,、60.12%,、156.95%、204.68%和180.51%,。土壤容重對涌泉根灌土壤水分和氮素運(yùn)移,、分布及其轉(zhuǎn)化的影響均較為顯著。

摘要:以番茄為試驗(yàn)材料,，測定其在溫室內(nèi)基質(zhì)栽培負(fù)水頭供液條件下的日耗液量,、空氣相對濕度、氣溫和太陽輻射強(qiáng)度等氣象因子數(shù)據(jù),，采用通徑分析方法,，建立多元回歸模型,，計(jì)算各氣象因子對番茄日耗液量的直接通徑系數(shù)、間接通徑系數(shù),、決定系數(shù)和對回歸方程估測可靠程度R2的總貢獻(xiàn)值,。結(jié)果表明：作物系數(shù)和日平均太陽輻射強(qiáng)度的直接通徑系數(shù)達(dá)到極顯著水平（P<0.01），2個(gè)因子的決定系數(shù)和對R2總貢獻(xiàn)值最大,，是影響番茄日耗液量的重要因子,；氣象因子減少對番茄日耗液量影響的通徑分析發(fā)現(xiàn)，敏感性最強(qiáng)的氣象因子是日平均太陽輻射強(qiáng)度,，其次分別是作物系數(shù)和日最高太陽輻射強(qiáng)度,。

摘要:以陜西省吳起縣黃土丘陵溝壑區(qū)封禁流域（合溝小流域）為研究對象，通過野外實(shí)地測量60條淺溝形態(tài)參數(shù),，建立淺溝長度與體積回歸模型,，使用2007年和2013年2期同時(shí)相QuickBird影像，提取245條淺溝的長度,，計(jì)算淺溝侵蝕速率,。結(jié)果表明：在2007—2013年的6a內(nèi)，淺溝的數(shù)量基本不變,，總長度從2007年的13.74km增長到2013年的14.12km,，淺溝密度為36.21km/km2。淺溝長度變化分為縮減與增長2類,，縮減類淺溝占46.94%,，溝口多數(shù)與切溝溝頭相連，由于切溝溯源侵蝕速率高于淺溝的發(fā)育速率,，導(dǎo)致淺溝長度縮減,。依據(jù)構(gòu)建的淺溝長度與體積回歸模型，基于影像解譯的245條淺溝在6a間總侵蝕量從1889.97m3增加到1961.49m3,，若不考慮體積減小的淺溝,，平均每條淺溝每年增長0.20m3，草本覆蓋的坡面淺溝平均侵蝕速率約為215t/(km2·a),。

摘要:基于松花江流域及其周邊共43個(gè)氣象站點(diǎn)1960—2014年逐日降雨數(shù)據(jù)及佳木斯水文站輸沙量數(shù)據(jù)，采用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢分析方法,、小波周期性分析和雙累積曲線法,，分析了流域內(nèi)7個(gè)極端降雨指數(shù)和輸沙量的動(dòng)態(tài)變化趨勢，在此基礎(chǔ)上定量評估了流域極端降雨變化對輸沙量的影響,。結(jié)果表明：1960—2014年間,，松花江流域7個(gè)極端降雨指數(shù)（最大1d降雨量（RX1day）、連續(xù)5d最大降雨量（RX5day）,、降雨強(qiáng)度指數(shù)（SDII）,、大于95%分位值強(qiáng)降雨量（P95pTOT）,、大雨量（HP）、暴雨量（RSP）和汛期降雨量(FSPTOT)）皆呈階段性波動(dòng)變化,，存在16~20a的大周期和5~6a的小周期變化特征,，但近55a各極端降雨指數(shù)整體上呈不顯著的變化趨勢；期間佳木斯水文站輸沙量的變化趨勢與7個(gè)極端降雨指數(shù)的變化趨勢類似,。松花江流域各極端降雨指數(shù)與輸沙量均存在極顯著相關(guān)性（p<0.01），其中RX5day,、P95pTOT與輸沙量的相關(guān)性最顯著,。雙累積曲線分析顯示，流域輸沙量與各極端降雨指數(shù)關(guān)系的突變點(diǎn)均發(fā)生在1977年,。與基準(zhǔn)期（1960—1977年）相比，1978—2014年松花江流域各極端降雨指數(shù)對輸沙量變化的影響在3.09%~15.24%之間,，其中SDII變化對輸沙量的影響最大（15.24%），其次是FSPTOT（14.81%）和RX5day（14.34%）,。

摘要:在滴灌淋洗條件下設(shè)計(jì)暗管排水試驗(yàn),，研究暗管不同埋設(shè)間距(15,、20,、25m)對土壤剖面鹽分分布及脫鹽淋洗效果的影響。結(jié)果表明:滴灌淋洗期間，0~70cm土層含鹽量顯著降低,，與CK相比，試驗(yàn)地不同地段土壤平均含鹽量減少10g/kg以上。從暗管上方至相鄰暗管中點(diǎn)位置處不同剖面土壤平均脫鹽率逐漸減小,，15,、20,、25m間距小區(qū)在0~100cm埋深土壤中點(diǎn)位置處最大脫鹽率分別為84.01%,、77.75%,、73.98%,，土壤整體脫鹽率介于51.82%~60.43%之間,。吸水管埋管間距越小,，小區(qū)暗管排水階段排水流量越大，排水礦化度,、電導(dǎo)率也越大,，但成本會(huì)略高。15m間距相比20,、25m間距小區(qū)每公頃多投入的成本和平均脫鹽率差值分別為8430,、12570元和4.78%、8.61%,；15m間距暗管處理在水平距離暗管0,、5、7.5m處土壤脫鹽率最大值分別為86.47%,、85.15%,、84.01%，且排水期間排水流量,、礦化度,、電導(dǎo)率最大，分別為2m3/h,、189.15g/L和35.9mS/cm,；土壤鹽分淋洗效果優(yōu)于20、25m間距小區(qū),，淋洗相同鹽分含量土壤所需灌水量也低于20,、25m間距；2次灌水后0~70cm土層鹽分整體已降至10g/kg以下,，作物生長條件大為改善,，適宜作為指導(dǎo)新疆鹽漬土改良滴管條件下暗管間距布設(shè)參數(shù)的依據(jù)。

摘要:利用地中滲透儀測坑開展了田間灌溉試驗(yàn)，研究了豬場廢水和等氮投入清水處理土壤銨態(tài)氮,、硝態(tài)氮含量在時(shí)間,、剖面上的變化規(guī)律，根據(jù)氮平衡原理對不同處理氮輸入和氮輸出項(xiàng)進(jìn)行對比分析,，估算了不同處理的氮礦化量,。結(jié)果表明：各處理土壤銨態(tài)氮和硝態(tài)氮含量在時(shí)間上的變化規(guī)律基本一致，表現(xiàn)為追肥期出現(xiàn)峰值,，隨后下降的趨勢,；土壤銨態(tài)氮含量隨土層深度的增加而迅速下降，土壤硝態(tài)氮含量隨土層深度的增加變化規(guī)律不明顯,，且易淋移至下層土壤并累積,。PWH（豬場廢水高氮）處理土壤銨態(tài)氮、硝態(tài)氮含量在追肥期出現(xiàn)峰值后下降的幅度較慢,，而CKH（清水高氮）處理下降的幅度較快,。豬場廢水高氮處理PWH作物吸氮量及氮礦化量比等氮清水處理CKH分別高6.91%和21.29%，表明該處理有利于土壤有機(jī)氮的礦化,但同時(shí)硝態(tài)氮深層淋溶量也較大,，比CKH 高出11.82%,。

摘要:為探究植物籬措施對工程堆積體邊坡的減流減沙效益及其對侵蝕泥沙顆粒分形維數(shù)的影響，以堆積體未防護(hù)邊坡為對照,，以不同放水流量對不同坡度堆積體植物籬防護(hù)邊坡進(jìn)行了放水沖刷試驗(yàn),。結(jié)果表明：與對照相比,，植物籬邊坡初始產(chǎn)流時(shí)間滯后100~500s,，其產(chǎn)流率、產(chǎn)沙率整體均較小,，產(chǎn)流率在時(shí)間尺度上表現(xiàn)為間歇性波動(dòng)上升,；植物籬減流效率在4%~60%之間，減沙效率范圍在15%~50%之間,，減流減沙效率均隨坡度和放水流量的增加呈冪函數(shù)形式減?。桓魈幚砬治g泥沙顆粒中粉粒均占主導(dǎo)地位,，黏粒次之,，砂粒含量最少。與對照小區(qū)相比,，植物籬防護(hù)邊坡侵蝕泥沙砂粒體積分?jǐn)?shù)降低,，黏粒和粉粒體積分?jǐn)?shù)升高；黏粒富集率增加,，砂粒富集率減小,，泥沙顆粒分形維數(shù)增大。分形維數(shù)與黏粒和砂粒體積分?jǐn)?shù)之間均呈極顯著線性相關(guān)，侵蝕泥沙顆粒分形維數(shù)主要由黏粒體積分?jǐn)?shù)決定,。

摘要:采用室外人工模擬降雨試驗(yàn)方式,，系統(tǒng)對比研究了2種聚丙烯酰胺（Polyacrylamide，PAM）配比方案（2g/m2和10g/m2,，分別用PAM1200-2和PAM1200-10表示）在140mm/h短時(shí)強(qiáng)降雨條件下對坡度為10°的南方紅壤區(qū)4種不同典型巖性發(fā)育土壤坡面的產(chǎn)流,、產(chǎn)沙過程的影響機(jī)制。結(jié)果表明：各坡面總產(chǎn)流量,、單位采樣時(shí)段徑流系數(shù),、累積單位采樣時(shí)段徑流系數(shù)均有顯著提升（p＜0.01），徑流提升率由大到小依次為：第四紀(jì)紅壤坡面,、紅砂巖紅壤坡面,、紫色土坡面、花崗巖紅壤坡面,；除花崗巖紅壤坡面外,，PAM1200-10的徑流提升率均大于PAM1200-2，坡面產(chǎn)生穩(wěn)流的時(shí)間由短到長依次為：第四紀(jì)紅壤坡面（12min）,、紅砂巖紅壤坡面（15min）,、花崗巖紅壤坡面（24min）和紫色土坡面（24min），2種PAM配比在提升坡面產(chǎn)流方面,，無顯著性差異,；各坡面的總產(chǎn)沙量、單位采樣時(shí)段泥沙質(zhì)量濃度,、單位采樣時(shí)段泥沙量均顯著降低（p＜0.01）,，2種PAM配比方式均以第四紀(jì)紅壤坡面減沙率最為顯著，其余不同配比的坡面減沙率略有不同,，除紫色土坡面,，PAM1200-10的減沙率均大于PAM1200-2；其中PAM1200-2的減沙率波動(dòng)性較大,，除紫色土坡面外,，PAM1200-10配比的減沙率均較為平穩(wěn)，在花崗巖紅壤坡面,，PAM1200-10與PAM1200-2相比,，減沙成效顯著（p＜0.01）。

摘要:利用TRNSYS軟件對太陽能-地源熱泵式沼氣工程加溫系統(tǒng)進(jìn)行仿真模擬,，得出該系統(tǒng)某一典型天和全年能量利用效果：在冬季最冷的典型一天,，總供熱包括熱泵耗電量、水泵耗電量,、地埋管和集熱器總集熱量共225.52MJ/d,；總耗熱包括沼氣池維護(hù)結(jié)構(gòu)散熱和加溫料液負(fù)荷共208.57MJ/d,。除去無供熱效果的水泵耗電部分，能量輸入和沼氣池?zé)嶝?fù)荷基本趨于平衡,；系統(tǒng)全年共消耗熱量46657.32MJ,，可再生能源(太陽能和地?zé)崮?提供74%；其中,，太陽能熱利用貢獻(xiàn)63%,，地?zé)崮茇暙I(xiàn)37%，表明該加溫系統(tǒng)可高效利用可再生能源,。系統(tǒng)全年向地下蓄熱總量為7630.99MJ,，吸熱總量為12954.81MJ，蓄熱量雖不能完全滿足供熱量的需求,，但可以在一定程度上緩解土壤的冷熱失衡,。

摘要:利用傅里葉變換顯微紅外光譜技術(shù)對雞糞沼渣好氧堆肥顆粒尺度下氧氣滲透深度進(jìn)行了量化表征。用于表征雞糞沼渣顆粒氧氣滲透深度的顯微紅外透射光譜法的光譜采集范圍為750~4000cm-1,，光譜分辨率16cm-1,，像素點(diǎn)尺寸6.25μm×6.25μm，掃描次數(shù)8次,。雞糞沼渣好氧堆肥樣品經(jīng)冷凍干燥處理后,，應(yīng)采用石蠟切片技術(shù)制成12μm薄片，選取2856cm-1和1640cm-1代表脂肪類化合物,，1568cm-1和3001cm-1代表芳香族化合物作為氧氣滲透深度邊界判定特征波長,，且氧氣滲透深度終點(diǎn)定義為差分曲線迅速下降處。雞糞沼渣顆粒氧氣滲透深度較小,，介于7~20μm范圍內(nèi)動(dòng)態(tài)變化,，其符合指數(shù)關(guān)系式。研究結(jié)果表明,，采用傅里葉顯微紅外透射光譜法判定好氧堆肥顆粒氧氣滲透深度具有可行性,，但應(yīng)根據(jù)不同物料特性,，選用適用的方法和技術(shù)參數(shù),。

摘要:針對現(xiàn)有基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流監(jiān)測系統(tǒng)，傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸量大,，帶寬利用率低,、能耗高，網(wǎng)絡(luò)生命周期短的問題,，提出了一種基于算術(shù)平均值與分批估計(jì)的簇內(nèi)數(shù)據(jù)融合及自適應(yīng)加權(quán)的簇間數(shù)據(jù)融合冷鏈溫度監(jiān)測方法,。首先利用疏失誤差對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后利用平均值與分批估計(jì)方法對簇成員節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,，最后簇頭節(jié)點(diǎn)利用自適應(yīng)加權(quán)算法對接收到的成員節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的融合處理,。實(shí)驗(yàn)證明,，基于該數(shù)據(jù)融合方法的冷鏈監(jiān)測系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)生存周期相比傳統(tǒng)方法提高了34.2%，穩(wěn)定周期相比于傳統(tǒng)低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議提高了11.4%,，數(shù)據(jù)融合精度高于傳統(tǒng)算術(shù)平均值法7.6%,，系統(tǒng)能耗每輪降低約32.5%。能夠有效降低冗余和可信度較差的數(shù)據(jù)對測量結(jié)果帶來的影響,，減少不必要數(shù)據(jù)傳輸損耗,，降低了冷鏈物流成本，提高了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流信息化程度,。

摘要:從十四烷,、月桂酸、月桂酸甲酯,、正癸醇,、正癸酸、水楊酸乙酯6種有機(jī)物中初步篩選復(fù)配物質(zhì),，通過熱力學(xué)公式計(jì)算二元復(fù)配物的理論配比和相變潛熱,，選取合適溫度且相變潛熱較高的復(fù)配物質(zhì)，以DSC進(jìn)行相變特性評價(jià)和穩(wěn)定性測試,。結(jié)果表明,，正癸酸/月桂酸甲酯、正癸酸/正癸醇,、月桂酸/十四烷,、月桂酸甲酯/月桂酸等組合的Onset溫度范圍為0~4℃，相變潛熱在150~210J/g之間,，符合目標(biāo)Onset溫度0~6℃并具有較高相變潛熱的要求,；相變潛熱最大且共融性和穩(wěn)定性最好的二元復(fù)配物是月桂酸/十四烷（質(zhì)量比3.12∶96.88），Onset溫度4.03℃,，相變潛熱207.05J/g,；熱物性性能較好且成本較低的是月桂酸/十四烷（質(zhì)量比6.17∶93.83）和正癸酸/十四烷（質(zhì)量比22.68∶77.32），Onset溫度分別為3.89℃和3.19℃,，相變潛熱分別為192.61J/g 和189.21J/g,；相變可調(diào)規(guī)律性良好的二元復(fù)配物是正癸酸/正癸醇，正癸酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)在34.51%~47.24%之間變化時(shí),，Onset溫度為0.96~3.60℃,，相變潛熱為155~171J/g。

摘要:為了驗(yàn)證和評價(jià)變溫環(huán)境下時(shí)間-溫度指示器（TTI）響應(yīng)值預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的適用性,，構(gòu)建了TTI模糊推理預(yù)測方法,。TTI模糊推理預(yù)測是依據(jù)擬合程度高的恒溫試驗(yàn)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)實(shí)際變化經(jīng)驗(yàn)方程，以及盡可能準(zhǔn)確描述任意有效溫度與恒溫溫度之間關(guān)系的隸屬度函數(shù)構(gòu)建預(yù)測模型,，實(shí)現(xiàn)對任意有效溫度下農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)預(yù)測值計(jì)算,。同時(shí)設(shè)置了高低溫變溫試驗(yàn)?zāi)M鮮食葡萄冷鏈物流溫度特征,，用上述方法對Vitsab M25-2、OnVu TTI預(yù)測玫瑰香葡萄硬度進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)與模型建立,，并與TTI動(dòng)力學(xué)預(yù)測值進(jìn)行了對比,。結(jié)果表明，面向鮮食葡萄品質(zhì)感知的TTI模糊推理預(yù)測在低溫下相對于TTI動(dòng)力學(xué)預(yù)測有所改進(jìn),，平均相對偏差分別減小了6.03個(gè)百分點(diǎn)和2.70個(gè)百分點(diǎn),；在高溫下沒有改進(jìn)。因此在低溫下可選擇模糊推理預(yù)測方法,。

摘要:采用流變學(xué)方法研究了低酰基結(jié)冷膠（LA）和酪蛋白酸鈉（SC）復(fù)合體系的液-固轉(zhuǎn)變,，對比了儲(chǔ)能模量,、損耗模量交點(diǎn)法和Winter準(zhǔn)則，并利用非等溫動(dòng)力學(xué)模型研究了LA/SC復(fù)合體系的結(jié)構(gòu)變化,。結(jié)果表明,，Winter準(zhǔn)則更適用于表征LA/SC復(fù)合體系的液-固轉(zhuǎn)變。對于LA/SC復(fù)合體系而言,，酪蛋白酸鈉存在一個(gè)臨界質(zhì)量濃度0.005g/mL,，當(dāng)體系內(nèi)酪蛋白酸鈉質(zhì)量濃度低于該臨界值時(shí)，酪蛋白的添加對凝膠溫度影響不大,，但當(dāng)酪蛋白酸鈉質(zhì)量濃度超過該臨界值時(shí),，酪蛋白酸鈉的添加會(huì)顯著地降低復(fù)合體系的凝膠溫度,。復(fù)合體系的松弛指數(shù)隨著酪蛋白濃度的升高呈先增大后降低的變化趨勢,，而分形維數(shù)則隨著酪蛋白濃度的升高呈先減小后增大的變化趨勢,。非等溫動(dòng)力學(xué)研究結(jié)果表明，復(fù)合體系的凝膠可以分為2個(gè)階段,。

摘要:假單胞菌是雞肉腐敗最主要的致腐菌,，為了快速識(shí)別雞肉中的假單胞菌，首先從腐敗雞肉中分離并篩選出致腐菌,，進(jìn)一步利用聚合酶鏈反應(yīng)技術(shù)對目標(biāo)菌株進(jìn)行生物學(xué)鑒別（分別為蓋氏假單胞菌,、嗜冷假單胞菌、莓實(shí)假單胞菌和熒光假單胞菌）,；配置鑒定的4種假單胞菌和等體積混合的4種假單胞菌菌液,，采集菌液近紅外透射光譜信息,；然后運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換對光譜進(jìn)行預(yù)處理,，利用聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法篩選出特征波段；最后有比較地運(yùn)用K最近鄰法,、最小二乘支持向量機(jī)和反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立5種假單胞菌菌液的近紅外光譜分類識(shí)別模型,。其中反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測效果最佳,，其訓(xùn)練集和預(yù)測集的識(shí)別率分別為99.17%和95.00%。研究結(jié)果表明,，近紅外光譜結(jié)合反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以快速識(shí)別雞肉中的假單胞菌,。

摘要:大豆生物解離技術(shù)提取油脂和蛋白后，產(chǎn)生的殘?jiān)饕谴蠖共蝗苄岳w維素,。合理利用該部分纖維素有益于提高生物解離技術(shù)的經(jīng)濟(jì)可行性,。以大豆生物解離纖維素為成膜基材，加入檸檬酸,、丙三醇制備可食性膜,，研究了檸檬酸添加量、丙三醇添加量及交聯(lián)時(shí)間對生物解離纖維素可食性膜拉伸強(qiáng)度,、斷裂伸長率,、水蒸氣透過率的影響，并通過響應(yīng)面法建立了上述三因素對可食性膜水蒸氣透過率影響的模型,。通過模型分析得出,，三因素對可食性膜水蒸氣透過率的影響程度從大到小依次為：丙三醇添加量、交聯(lián)時(shí)間,、檸檬酸添加量,。經(jīng)優(yōu)化得到的最佳工藝條件為檸檬酸添加量20%、丙三醇添加量36%,、交聯(lián)時(shí)間5min,；在此條件下進(jìn)行試驗(yàn)，得到可食性膜的水蒸氣透過率為1.81g·m/(h·Pa·m2),；通過可食性膜掃描電鏡圖得出,，在最優(yōu)工藝條件下制備的可食性膜表面較為平整光滑。此外,，紅外光譜結(jié)果表明,，可食性膜拉伸強(qiáng)度及水分阻隔性的增加是由于檸檬酸與生物解離纖維素發(fā)生了交聯(lián)酯化反應(yīng)，丙三醇的添加可能會(huì)影響檸檬酸與纖維素的反應(yīng),。大豆生物解離纖維素可以作為基料制備出具有較好機(jī)械性的可食性膜,，研究結(jié)果可為大豆生物解離纖維素可食性膜的生產(chǎn)提供參考。

摘要:電磁閥線性增壓控制精度與電磁閥控制特性和輪缸PV特性有關(guān),，影響到制動(dòng)能量回收系統(tǒng)中液壓控制的響應(yīng)精確性,。本文提出了基于輪缸PV特性的電磁閥線性增壓控制方法。分析了電磁閥的工作機(jī)理,，并給出了電磁閥控制精度需求,。通過對電磁閥控制機(jī)理分析，指出電磁閥線性控制具有一定的線性控制范圍,，且可通過增加線圈電流實(shí)現(xiàn),；通過對輪缸PV特性分析,，指出輪缸具有低壓非線性區(qū)和高壓近線性區(qū)。試驗(yàn)分析不同電流變化率下的輪缸壓力變化率特點(diǎn),，分別得到輪缸低壓非線性區(qū)和高壓近線性區(qū)內(nèi)的線性增壓控制算法,。運(yùn)用dSPACE平臺(tái)搭建硬件在環(huán)試驗(yàn)臺(tái)架，進(jìn)行了不同增壓速率下輪缸實(shí)際壓力跟隨目標(biāo)壓力的試驗(yàn),，結(jié)果表明本文提出的線性增壓控制算法可以滿足電磁閥控制精度需求,，豐富了線性增壓控制理論。

摘要:針對互聯(lián)懸架能耗過大卻不能回收懸架振動(dòng)能量的問題,，提出了一種液壓互聯(lián)饋能懸架系統(tǒng),。闡述了液壓互聯(lián)饋能懸架的結(jié)構(gòu)及工作原理，建立了AMESim動(dòng)力學(xué)模型,，并設(shè)計(jì)了恒流饋能電路,，研究了在正弦路面與隨機(jī)路面輸入激勵(lì)下的動(dòng)態(tài)性能，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn),，試驗(yàn)與仿真結(jié)果基本吻合,。結(jié)果表明：與未加入恒流電路控制的液壓互聯(lián)懸架相比，采用恒流電路控制的液壓互聯(lián)饋能懸架具有更佳的整體動(dòng)態(tài)性能,，其側(cè)傾角加速度,、車身垂直加速度均有所下降，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對車身振動(dòng)能量的回收,為液壓互聯(lián)饋能懸架的模式切換控制提供了理論基礎(chǔ),。

摘要:基于壓磁效應(yīng)原理,，對大馬力拖拉機(jī)電液提升控制專用力傳感器的磁路結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究。分析了該力傳感器的工況和現(xiàn)有柱狀磁芯型力傳感器的磁路工作原理,，并針對其不足提出了一種十字芯型的力傳感器磁路結(jié)構(gòu)方案,，將現(xiàn)有柱狀磁芯型力傳感器產(chǎn)品的受力維度從二維變?yōu)槿S，在同等受力變形的基礎(chǔ)上增大了磁路結(jié)構(gòu)的變形程度,，增加了磁場的偏置程度,，提高了傳感器的靈敏度與線性度。建立了磁結(jié)構(gòu)的三維模型與磁路數(shù)學(xué)模型,，并基于Matlab/Simulink模塊分別建立了柱狀磁芯型與十字芯型2種力傳感器的系統(tǒng)仿真模型,。結(jié)果表明，與柱狀磁芯型力傳感器相比,，十字芯型力傳感器線性度由1.85%降低為0.08%,，靈敏度由0.09mV/kN提高為0.21mV/kN，適用于重載荷作用下電液提升系統(tǒng)中力的測量與控制,，能夠更好地適應(yīng)惡劣的工作環(huán)境,，提升拖拉機(jī)的耕作效果。

摘要:針對直動(dòng)式電液比例方向閥因比例電磁鐵磁飽和造成流量無法做大的不足，提出了一種滾珠絲杠型2D電液比例方向閥,。該閥利用壓扭放大驅(qū)動(dòng)技術(shù)放大電磁鐵推力,，通過靜力分析,，其放大系數(shù)為20,，能克服摩擦力或卡緊力等非線性因素的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：壓扭聯(lián)軸器螺旋升角和力傳遞半徑越大,，壓扭放大效果越明顯,；改變顫振幅值比改變頻率對改善閥的靜態(tài)特性影響明顯；增大螺旋升角和力傳遞半徑對閥的靜態(tài)特性改善明顯,，在7MPa系統(tǒng)壓力下,，該閥的滯環(huán)不超過3%，死區(qū)約為0.5%;28MPa系統(tǒng)壓力下,，流量可達(dá)190L/min,，死區(qū)約為2.8%，滯環(huán)小于5%,，導(dǎo)控級泄漏約為0.2L/min,。理論研究與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明：該閥較傳統(tǒng)的直動(dòng)閥具有良好的靜態(tài)特性和工程實(shí)用價(jià)值。

摘要:提出了一種二自由度球面并聯(lián)腿機(jī)構(gòu),，并以該機(jī)構(gòu)為基礎(chǔ),，設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡單且越障性能良好的輪-腿復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人。闡述了該機(jī)構(gòu)的組成,，采用解析幾何法和閉環(huán)約束方程構(gòu)建了RUPU-RUPR球面并聯(lián)腿機(jī)構(gòu)的位置逆解,、工作空間、速度和加速度模型,并驗(yàn)證了其準(zhǔn)確性,。運(yùn)用牛頓-歐拉法建立了RUPU-RUPR球面并聯(lián)腿機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型,。在給定動(dòng)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律和外力后，通過動(dòng)力學(xué)方程求解出RUPR驅(qū)動(dòng)支鏈驅(qū)動(dòng)力,，RUPU驅(qū)動(dòng)支鏈驅(qū)動(dòng)力矩以及RUPR驅(qū)動(dòng)支鏈約束力矩,，并給出動(dòng)力學(xué)模型仿真解。結(jié)果表明該機(jī)構(gòu)具有良好的工作性能,。

摘要:為了提高6R焊接機(jī)器人的位姿精度和焊接軌跡的準(zhǔn)確度，提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的6R焊接機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解方法,。針對6R焊接機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)方程組具有高維,、非線性、求解復(fù)雜的特點(diǎn),，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解預(yù)測模型,，采用尺度空間理論對焊接機(jī)器人的位姿參數(shù)樣本所在的工作空間進(jìn)行分區(qū)，采用均勻設(shè)計(jì)法和模糊聚類理論對分區(qū)后的訓(xùn)練樣本進(jìn)行優(yōu)選，并根據(jù)Z-Y-Z坐標(biāo)轉(zhuǎn)換原理進(jìn)行轉(zhuǎn)換和歸一化處理,，將逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解問題轉(zhuǎn)換為基于RBF的6輸入6輸出預(yù)測系統(tǒng),。運(yùn)用該系統(tǒng)對6R焊接機(jī)器人進(jìn)行了復(fù)雜焊接軌跡仿真和點(diǎn)焊實(shí)驗(yàn)，并與基于組合優(yōu)化迭代法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解效果與焊接精度進(jìn)行了比較,，結(jié)果表明,，基于RBF的6R焊接機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解預(yù)測模型具有求解簡單、精度高,、便于軌跡規(guī)劃的特點(diǎn),，證明了該方法的可行性和有效性。

摘要:為滿足汽車半主動(dòng)懸架磁流變減振器運(yùn)行過程中健康狀態(tài)監(jiān)測的需求,，提高傳感系統(tǒng)的可靠性,，設(shè)計(jì)了一種可以測量動(dòng)態(tài)加速度的磁流變減振器外置集成式壓阻加速度傳感器。根據(jù)減振器的工作特性和壓阻加速度傳感器的特點(diǎn),，提出了減振器集成加速度傳感器的概念,，確定了集成方式。分析了集成式壓阻傳感器的設(shè)計(jì)原則并對芯片進(jìn)行了結(jié)構(gòu)選型,。為保證傳感器具有較大的靈敏度以及較好的動(dòng)態(tài)特性,，以測試量程為約束條件，采用理論模型推導(dǎo)與有限元仿真結(jié)合的方法,，確定了芯片的主要尺寸參數(shù),，進(jìn)一步通過理論分析完成了芯片的版圖設(shè)計(jì)。參照設(shè)計(jì)的加速度傳感器參數(shù),，進(jìn)行了訂制,，在正弦和隨機(jī)激勵(lì)下對采用集成加速度傳感器的磁流變減振器的單自由度懸架進(jìn)行了測試與分析，結(jié)果證明所設(shè)計(jì)的加速度傳感器具有較好的精度及動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性,，能夠滿足使用要求,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于雙C型結(jié)構(gòu)的柔性鉸鏈，稱為DCA-LET柔性鉸鏈,。定義了影響該柔性鉸鏈性能的特征參數(shù),，通過對8組不同特征參數(shù)實(shí)例的仿真分析，擬合了特征參數(shù)與等效彈簧剛度之間的關(guān)系,，推導(dǎo)了基于該鉸鏈特征參數(shù)的等效彈簧剛度的理論計(jì)算公式并且引入了修正系數(shù),。通過3組實(shí)例的理論計(jì)算和有限元仿真分析，驗(yàn)證了理論計(jì)算公式以及修正系數(shù)的正確性,。通過對比3組不同特征參數(shù)的DCA-LET柔性鉸鏈與內(nèi)LET柔性鉸鏈的彎曲性能與抗拉性能,，得出控制特征參數(shù)能夠控制該柔性鉸鏈的彎曲性能，同時(shí)保證其抗拉壓性能并沒有明顯下降,。

摘要:針對傳統(tǒng)泵控差動(dòng)液壓缸系統(tǒng)存在液壓回路復(fù)雜,、響應(yīng)慢和能耗大的問題，提出了一種排量,、轉(zhuǎn)速復(fù)合控制方法,，用1臺(tái)伺服變量泵直接控制差動(dòng)液壓缸。首先,，從理論上分析了泵控差動(dòng)缸控制原理,，將差動(dòng)缸復(fù)合控制系統(tǒng)分為3個(gè)子系統(tǒng)分別進(jìn)行仿真分析，進(jìn)一步通過內(nèi)環(huán)排量外環(huán)轉(zhuǎn)速進(jìn)行建模仿真分析,，復(fù)合控制下響應(yīng)速度比恒定轉(zhuǎn)速下動(dòng)態(tài)特性好,。在此基礎(chǔ)上搭建試驗(yàn)臺(tái),，對泵控差動(dòng)缸進(jìn)行試驗(yàn)分析,，在內(nèi)環(huán)排量外環(huán)轉(zhuǎn)速控制下較恒定轉(zhuǎn)速下差動(dòng)缸系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快，時(shí)間縮短13.4%,；將變量泵處于恒壓控制模式下,，對伺服電機(jī)輸入能耗進(jìn)行測量，在不同轉(zhuǎn)速和負(fù)載壓力下進(jìn)行試驗(yàn),，低轉(zhuǎn)速大排量下系統(tǒng)能耗可以減少3kW左右,。通過仿真和試驗(yàn)，結(jié)果表明,，排量,、轉(zhuǎn)速復(fù)合控制模式下，可有效提高泵控差動(dòng)缸系統(tǒng)的響應(yīng)速度,，降低能耗,。