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摘要:水稻栽植機(jī)械化是水稻種植機(jī)械化的主要方向，也是水稻全程機(jī)械化的研究重點(diǎn)和難點(diǎn),。本文分析了我國(guó)水稻種植機(jī)械化的發(fā)展現(xiàn)狀,、特點(diǎn)及制約因素,，重點(diǎn)闡述了水稻機(jī)械化育秧技術(shù)與裝備,、機(jī)械化移栽技術(shù)與裝備的研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài),。秧盤(pán)育秧是實(shí)現(xiàn)水稻機(jī)械化移栽的前提，重點(diǎn)分析了秧盤(pán)育秧精密播種技術(shù)、作業(yè)自動(dòng)化技術(shù)和精密播種智能化技術(shù)的研究進(jìn)展,。毯狀苗機(jī)插秧和缽體苗機(jī)栽插是水稻機(jī)械化移栽的2種主要方式,，移栽機(jī)械控制技術(shù)是移栽機(jī)械作業(yè)自動(dòng)化和智能化的基礎(chǔ)和核心，在分析我國(guó)水稻機(jī)械化移栽方式與裝備的基礎(chǔ)上,，對(duì)毯狀苗機(jī)插秧技術(shù)和缽體苗機(jī)栽插技術(shù)面臨的主要問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)分析和總結(jié),，對(duì)移栽機(jī)械控制和智能化技術(shù)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了闡述，提出加強(qiáng)耕整地機(jī)械化技術(shù)研究與應(yīng)用,，解決雜交稻,、超級(jí)雜交稻、雙季晚稻和連作晚稻機(jī)栽植問(wèn)題是水稻栽植機(jī)械化技術(shù)的研究重點(diǎn),，提升秧盤(pán)育秧精密播種技術(shù)的播種均勻性,、解決低播量下精密播種育秧、毯狀苗插秧機(jī)縱向送秧的精準(zhǔn)性和農(nóng)機(jī)農(nóng)藝深度融合是突破毯狀苗機(jī)插秧技術(shù)的關(guān)鍵,，研發(fā)經(jīng)濟(jì)高效、輕簡(jiǎn)型的缽體苗栽插裝備是發(fā)展缽體苗機(jī)栽插技術(shù)的核心,，加強(qiáng)移栽機(jī)械控制和智能化技術(shù)研究是栽植機(jī)械化進(jìn)一步發(fā)展的方向,。

摘要:插秧機(jī)田間行駛路徑包括直線(xiàn)作業(yè)段和地頭曲線(xiàn)轉(zhuǎn)彎段，因此需要對(duì)傳統(tǒng)的純追蹤算法進(jìn)行改進(jìn),，使其滿(mǎn)足曲線(xiàn)路徑跟蹤,。以約翰迪爾Starfire3000型接收機(jī)、GS2630型顯示器和ATU200型電動(dòng)方向盤(pán)為主要硬件設(shè)備,，針對(duì)給定的曲線(xiàn)路徑,，提出了一種路徑跟蹤控制算法，并通過(guò)模型仿真和田間試驗(yàn)相結(jié)合的方法,，對(duì)該導(dǎo)航控制算法進(jìn)行了驗(yàn)證分析,。該導(dǎo)航控制算法首先根據(jù)車(chē)輛速度和路徑彎曲程度來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整前視距離，其次在利用預(yù)見(jiàn)控制求得車(chē)輛目標(biāo)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,，利用改進(jìn)的純追蹤算法設(shè)計(jì)控制器,，最后按照插秧機(jī)作業(yè)時(shí)的路徑進(jìn)行仿真和試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,，車(chē)輛以1m/s的速度行駛且在轉(zhuǎn)彎半徑為0.9m時(shí),，最大跟蹤誤差可控制在0.159m以?xún)?nèi)

摘要:針對(duì)全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global navigation satellite system，GNSS）農(nóng)田平整系統(tǒng)缺少作業(yè)指導(dǎo)且效率低等問(wèn)題,，提出了一種基于GNSS農(nóng)田平整全局路徑規(guī)劃方法,。分析農(nóng)田實(shí)際平整條件，創(chuàng)建適用于土地平整的農(nóng)田地形環(huán)境模型,，生成農(nóng)田地勢(shì)信息圖,，研究整塊農(nóng)田地勢(shì)高程分布特征，以平地作業(yè)中空載、滿(mǎn)載的無(wú)效作業(yè)狀態(tài)最少,，轉(zhuǎn)向操作與重復(fù)行走最少為條件,，生成遍歷整個(gè)農(nóng)田的土地平整路徑，并通過(guò)拉力傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鏟車(chē)載荷,。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,，相對(duì)于常規(guī)平整方法，所提方法空載,、滿(mǎn)載率顯著減小,，達(dá)到目標(biāo)平整度時(shí)間節(jié)省50%以上。該方法可以規(guī)劃有效路徑,，減少無(wú)效作業(yè)時(shí)間,，平地效率提高30%以上。

摘要:為開(kāi)展采摘機(jī)器人智能防碰損作業(yè)行為及規(guī)劃算法的仿真試驗(yàn)與驗(yàn)證,，設(shè)計(jì)了一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)的采摘機(jī)器人仿真試驗(yàn)系統(tǒng),。以葡萄采摘機(jī)器人為對(duì)象，先構(gòu)建虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境下采摘機(jī)器人及其作業(yè)場(chǎng)景模型,，用于模擬設(shè)施果園試驗(yàn)環(huán)境,；然后對(duì)虛擬采摘機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)建模，運(yùn)用D-H參數(shù)法解算機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)正解和逆解,；再依據(jù)葡萄串形狀等特性設(shè)計(jì)一種夾-托-剪式的采摘機(jī)器人末端執(zhí)行器及其采摘過(guò)程控制模型,；建立機(jī)械臂末端連桿與執(zhí)行器之間的空間位姿變換關(guān)系，并對(duì)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)進(jìn)行軌跡規(guī)劃,；設(shè)計(jì)并定義仿真系統(tǒng)各模塊間的數(shù)據(jù)接口,，最終基于虛擬現(xiàn)實(shí)平臺(tái)EON開(kāi)發(fā)出采摘機(jī)器人虛擬仿真系統(tǒng)?；谠撓到y(tǒng)進(jìn)行18次葡萄防碰損采摘路徑規(guī)劃及夾剪行為試驗(yàn),，成功率達(dá)88.89%；將相關(guān)算法移植到物理樣機(jī)進(jìn)行43次室內(nèi)試驗(yàn),，成功率為86.05%,。結(jié)果表明，開(kāi)發(fā)的仿真系統(tǒng)可為采摘機(jī)器人智能行為算法的測(cè)試及改進(jìn)提供虛擬試驗(yàn)平臺(tái),。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)蔬菜秧苗長(zhǎng)勢(shì)智能化在線(xiàn)評(píng)估,，設(shè)計(jì)了基于光度立體視覺(jué)的蔬菜秧苗葉片曲面形態(tài)測(cè)量方法和裝置,，用于對(duì)葉片傾角,、長(zhǎng)度和面積進(jìn)行精確測(cè)量。以15~30d苗齡辣椒秧苗為測(cè)量對(duì)象,，構(gòu)建了針對(duì)其冠層葉片形態(tài)測(cè)量的試驗(yàn)裝置,。根據(jù)4組光源在標(biāo)定球表面成像的反射關(guān)系組合方程,，標(biāo)定其對(duì)秧苗葉片的照射向量,；以D65白色標(biāo)準(zhǔn)板為參考，采用圖像RGB分量線(xiàn)性矯正的方法,，對(duì)不同方位光源輻射強(qiáng)度差異進(jìn)行補(bǔ)償,，克服光源強(qiáng)度波動(dòng)對(duì)葉片圖像明暗信息的影響。根據(jù)葉片在不同方位光源照射下圖像的明暗特征,，基于光度立體視覺(jué)獲取主葉脈區(qū)域離散梯度信息,，在此基礎(chǔ)上采用最小二乘方法擬合葉片空間平面，以恢復(fù)葉片空間傾斜信息,，進(jìn)一步結(jié)合葉片圖像尺寸測(cè)算其實(shí)際長(zhǎng)度和面積,。試驗(yàn)結(jié)果表明，視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)秧苗傾角,、葉片長(zhǎng)度和面積的測(cè)量結(jié)果與人工測(cè)量結(jié)果相比平均偏差分別為6.29°,、3.82mm、56.53mm2,，葉片長(zhǎng)度和面積與人工測(cè)量結(jié)果的決定系數(shù)R2分別為0.9363,、0.8664，且對(duì)于葉片伸展充分,、無(wú)遮擋的幼齡秧苗測(cè)量精度較高,，可為進(jìn)一步開(kāi)發(fā)溫室苗床秧苗長(zhǎng)勢(shì)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)設(shè)備提供重要技術(shù)支撐。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)白背飛虱蟲(chóng)情信息的自動(dòng)收集和監(jiān)測(cè),，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的白背飛虱識(shí)別方法并進(jìn)行應(yīng)用研究。首先,，用改進(jìn)的野外環(huán)境昆蟲(chóng)圖像自動(dòng)采集裝置,，采集田間自然狀態(tài)下的白背飛虱圖像，對(duì)所獲取的圖像進(jìn)行歸一化處理,。然后,，隨機(jī)選取1/2圖像樣本作為訓(xùn)練集、1/4作為測(cè)試集,。利用5×5卷積核對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行卷積操作,，將所獲取的特征圖以2×2鄰域進(jìn)行池化操作。再次經(jīng)過(guò)卷積操作和3×3鄰域池化操作后,，通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)獲取網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)和確定網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),，得到白背飛虱的最佳網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型。試驗(yàn)結(jié)果顯示,，利用訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,，對(duì)訓(xùn)練集白背飛虱的識(shí)別正確率可達(dá)96.17%，對(duì)測(cè)試集白背飛虱的識(shí)別正確率為94.14%,。

摘要:果樹(shù)冠層體積是決定果園施藥量的重要指標(biāo),。針對(duì)機(jī)載LiDAR探測(cè)技術(shù)（ALS）在冠層體積測(cè)量中存在下冠層信息缺失的問(wèn)題，提出運(yùn)用圖像處理的方法對(duì)果樹(shù)上下冠層體積比進(jìn)行測(cè)量。該方法運(yùn)用結(jié)合馬氏距離和K-means算法的M-K聚類(lèi)法對(duì)圖像目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分割,，通過(guò)旋轉(zhuǎn)積分法求得上下冠層的像素體積之比,。為解決該方法對(duì)單側(cè)冠層圖像處理存在誤差（25.3%）較大的問(wèn)題，對(duì)果樹(shù)不同側(cè)面的多幅圖像進(jìn)行測(cè)算,，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行算術(shù)平均以提升方法的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性,。運(yùn)用所述方法對(duì)果園內(nèi)23棵蘋(píng)果樹(shù)、20棵櫻桃樹(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，并將結(jié)果與人工測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,，結(jié)果表明，該方法與人工法的測(cè)量結(jié)果間具有較好的一致性,，兩種果樹(shù)的決定系數(shù)分別為0.775和0.832,，能夠用于果樹(shù)冠層體積比的測(cè)量

摘要:針對(duì)我國(guó)華北平原一年兩熟區(qū)玉米秸稈覆蓋地小麥少免耕播種機(jī)易堵塞、動(dòng)力防堵裝置功耗大等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種條帶式旋切后拋防堵裝置,。結(jié)合防堵裝置工作原理，從秸稈流動(dòng),、拋撒,、防堵裝置受力角度分析確定影響防堵性能和功耗的關(guān)鍵因素為：防堵裝置與開(kāi)溝器間距、旋切刀滑切角,、刀軸轉(zhuǎn)速,；通過(guò)離散元模擬仿真與正交試驗(yàn)有限元仿真結(jié)合，以秸稈擁堵量和作業(yè)功耗為性能評(píng)價(jià)指標(biāo),，對(duì)防堵單體和開(kāi)溝器的組合裝置進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,，仿真結(jié)果表明，旋切刀滑切角為50°,、刀軸轉(zhuǎn)速為320r/min,、間距為100mm時(shí)綜合作業(yè)質(zhì)量較優(yōu)，防堵單體及開(kāi)溝器功耗為2.8kW,，秸稈擁堵量為43根/dm,，通過(guò)性能良好；對(duì)優(yōu)選方案旋切刀進(jìn)行有限元校核,，其最大應(yīng)力為1.387×108Pa,，滿(mǎn)足強(qiáng)度要求。在玉米秸稈覆蓋地進(jìn)行了小麥播種田間試驗(yàn),，結(jié)果表明,，條帶式旋切后拋防堵裝置在3種秸稈覆蓋量0.8、1.6,、2.4kg/m2和3種前進(jìn)速度1,、1.25,、1.5m/s作業(yè)條件下，通過(guò)性能均滿(mǎn)足免耕施肥播種機(jī)國(guó)標(biāo)要求,，所設(shè)計(jì)旋切刀與傳統(tǒng)旋耕刀相比,，在通過(guò)性能基本一致的情況下，功耗減小13.83%,，土壤擾動(dòng)量減小37.5個(gè)百分點(diǎn),，溝深穩(wěn)定性系數(shù)提高8.2個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:針對(duì)目前國(guó)內(nèi)外免耕播種機(jī)及秸稈回收機(jī)均只能實(shí)現(xiàn)單一作業(yè)工序的現(xiàn)狀,，為實(shí)現(xiàn)2BMFJ系列原茬地免耕覆秸精量播種機(jī)增設(shè)秸稈同步回收裝置,，通過(guò)綜合考慮空氣阻力、土壤干涉及其他不可控因素,，分析了被2BMFJ系列原茬地免耕覆秸精量播種機(jī)清秸裝置拋出機(jī)組側(cè)向的秸稈的空間運(yùn)動(dòng)軌跡,，對(duì)秸稈被側(cè)向拋出過(guò)程進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析，建立了含有修正系數(shù)的秸稈被側(cè)向拋出的動(dòng)力學(xué)模型及秸稈空間運(yùn)動(dòng)軌跡的參數(shù)化方程,，并利用高速攝影技術(shù),，通過(guò)三因素五水平二次回歸正交中心組合試驗(yàn)建立了修正系數(shù)回歸模型。利用秸稈側(cè)向拋出動(dòng)力學(xué)模型,，對(duì)秸稈回收裝置與清秸裝置進(jìn)行匹配,，并進(jìn)行了田間試驗(yàn)，結(jié)果表明：平均秸稈回收率為91.21%,，不清潔度為6.08%,。

摘要:為了提高冬小麥播種質(zhì)量與種肥利用率，降低生產(chǎn)成本,，針對(duì)中原地區(qū)冬小麥適度規(guī)模種植種肥同播作業(yè)方式粗放,、效能低的特點(diǎn)，基于CAN總線(xiàn)通信協(xié)議下的車(chē)載傳感器與PIC控制融合技術(shù),，設(shè)計(jì)了2BFJ-24型小麥精量播種變量施肥機(jī),，由播種施肥機(jī)械部件,、種子漏播監(jiān)測(cè)系統(tǒng),、肥料堵塞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、變量施肥控制系統(tǒng)及車(chē)載計(jì)算機(jī)組成,。通過(guò)紅外光電檢測(cè)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)排種管種子流量情況,，通過(guò)檢測(cè)排肥管下端口內(nèi)介電常數(shù)變化可實(shí)時(shí)獲取肥料下落信號(hào)；通過(guò)集成GPS模塊獲取機(jī)器田間位置信息,，結(jié)合預(yù)先加載的田塊處方圖,，確定當(dāng)前位置目標(biāo)施肥量，并基于壓力傳感與微機(jī)控制解算當(dāng)前施肥量和流量信息,，按照機(jī)器前進(jìn)速度實(shí)時(shí)調(diào)整施肥量,；最終實(shí)現(xiàn)作業(yè)過(guò)程漏播,、堵塞聲光報(bào)警與精準(zhǔn)施肥目的。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，整機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)能夠適應(yīng)復(fù)雜田間環(huán)境,，漏播監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)91%，肥料堵塞報(bào)警誤差小于2%,，變量施肥準(zhǔn)確率超過(guò)96%,，具有較好的實(shí)用性和經(jīng)濟(jì)性

摘要:針對(duì)中國(guó)東北地區(qū)春季播種時(shí)耕種層地溫回升較慢和土壤水分不足，嚴(yán)重阻礙大豆發(fā)育的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了2BDB-6(110)型大豆仿生智能耕播機(jī),，該機(jī)一次進(jìn)地可同時(shí)完成淺松、碎土,、播種,、扶壟和鎮(zhèn)壓等作業(yè)，在完成播種施肥作業(yè)的同時(shí),，有效提升耕種層土壤溫度和含水率,。本文運(yùn)用逆向工程和曲線(xiàn)擬合等方法，設(shè)計(jì)出具有減粘降阻功效的仿野兔爪趾淺松鏟和仿穿山甲鱗片扶壟鏟,；運(yùn)用STC89C52單片機(jī)設(shè)計(jì)了具有鎮(zhèn)壓力實(shí)時(shí)監(jiān)控功能的鎮(zhèn)壓力自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng),。通過(guò)田間單因素對(duì)比試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)仿生淺松扶壟耕整機(jī)構(gòu)可提高一定深度范圍內(nèi)的土壤溫度,，與傳統(tǒng)耕整機(jī)構(gòu)相比可降低作業(yè)阻力13%~20%,；鎮(zhèn)壓力自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)可顯著提高鎮(zhèn)壓作業(yè)穩(wěn)定性，提高平均土壤含水率（0~100mm）1.36%,；通過(guò)參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn)得出耕播聯(lián)合作業(yè)最佳參數(shù)組合為淺松深度20cm,，鎮(zhèn)壓強(qiáng)度48kPa；通過(guò)對(duì)比驗(yàn)證試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),，淺松,、扶壟耕播聯(lián)合作業(yè)與傳統(tǒng)播種作業(yè)模式相比，可分別提升10,、20,、30cm深度土壤溫度0.7、1.3,、0.9℃,，提升平均土壤含水率（0~100mm）0.47%，縮短大豆出苗時(shí)間0.52d,，提高大豆產(chǎn)量2.05%,。

摘要:為滿(mǎn)足非圓種子低播量精密播種的種植要求，基于型孔輪式排種器提出了一種振動(dòng)定向供種機(jī)構(gòu),，分析了種子振動(dòng)定向排序的機(jī)理,，建立了種子在定向供種機(jī)構(gòu)上的運(yùn)動(dòng)模型和充填型孔過(guò)程的動(dòng)力學(xué)模型,，完成了關(guān)鍵結(jié)構(gòu)的參數(shù)設(shè)計(jì)。以V型槽安裝傾角,、振動(dòng)方向角,、振動(dòng)頻率、電壓值（振幅）及排種輪轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素進(jìn)行了二次回歸旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn),，并應(yīng)用Design-Expert 8.0.6軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析和響應(yīng)曲面分析,，得到了因素與合格率間回歸模型和因素對(duì)指標(biāo)影響關(guān)系，確定了影響合格率的因素重要性次序?yàn)檎駝?dòng)頻率,、振幅,、振動(dòng)方向角、安裝傾角和排種輪轉(zhuǎn)速,?；诨貧w模型進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明：當(dāng)安裝傾角4.02°,、振動(dòng)方向角31.29°,、振動(dòng)頻率35.9Hz、振幅4.03V,、轉(zhuǎn)速5.55r/min時(shí),，合格率為97.64%，漏充率為2.36%,，試驗(yàn)中未出現(xiàn)多于3粒/穴的情況,。采用二次回歸旋轉(zhuǎn)正交組合設(shè)計(jì)建立回歸模型，試驗(yàn)結(jié)果與理論分析結(jié)論一致,，滿(mǎn)足了低播量精密播種的農(nóng)藝要求,，表明了振動(dòng)供種組合型孔輪式排種器實(shí)現(xiàn)非圓種子精密排種的可行性。

摘要:為解決淮北平原玉米秸稈覆蓋地小麥播量較大且難以精量控制以及現(xiàn)有小麥集排供種裝置結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種具有傾斜拋物線(xiàn)型孔輪式小麥精量供種裝置,。闡述了該供種裝置結(jié)構(gòu)和工作原理，分析并確定了主要相關(guān)參數(shù),，建立了型孔截面曲線(xiàn)限制方程,，構(gòu)建了小麥充種過(guò)程的力學(xué)模型，以型孔錐角,、型孔輪轉(zhuǎn)速和供種輪數(shù)量為試驗(yàn)因素,，以供種速率,、供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)和種子破損率為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行了供種性能試驗(yàn)研究。試驗(yàn)表明：傾角為40°拋物線(xiàn)型孔的供種穩(wěn)定性較優(yōu),，其供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)小于1.8%,，種子破損率低于0.2%,；在型孔輪數(shù)量1~5、工作轉(zhuǎn)速10~100r/min條件下,，小麥供種速率隨型孔輪數(shù)目和轉(zhuǎn)速增加呈上升趨勢(shì),，其供種速率范圍為30~1500g/min，供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)隨型孔輪數(shù)量增加呈下降趨勢(shì),、隨轉(zhuǎn)速增加呈先降后升趨勢(shì),，其穩(wěn)定性變異系數(shù)均小于2.0%，種子破損率均不大于0.2%,；以安裝5個(gè)拋物線(xiàn)型孔輪供種機(jī)構(gòu)建立單位面積播種量數(shù)學(xué)模型進(jìn)行的主動(dòng)供種匹配試驗(yàn)得出,，模擬機(jī)組前進(jìn)速度不大于9.8km/h時(shí)，可實(shí)現(xiàn)較大范圍的主動(dòng)供種,，其穩(wěn)定性變異系數(shù)均小于2.0%,；田間試驗(yàn)得出直播小麥種植密度為230~270株/m2，均勻性變異系數(shù)為21.97%,。傾斜拋物線(xiàn)型孔輪可實(shí)現(xiàn)小麥高速供種并簡(jiǎn)化供種裝置結(jié)構(gòu),。

摘要:為系統(tǒng)全面地研究微型馬鈴薯種子離散元仿真物性參數(shù),，根據(jù)其物料特征創(chuàng)建微型薯模型,，以此為基礎(chǔ)建立微型薯離散元參數(shù)獲取模型。利用試驗(yàn)測(cè)定及仿真模擬相結(jié)合的方法對(duì)微型薯顆粒離散元參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定和校準(zhǔn),，即以先后建立碰撞恢復(fù)系數(shù)測(cè)定模型,、微型薯-鋼板摩擦因數(shù)測(cè)定模型、微型薯顆粒間摩擦因數(shù)測(cè)定模型的方法,，在EDEM中建立仿真試驗(yàn)?zāi)Ｐ筒⒁运鶚?biāo)定的相應(yīng)離散元仿真參數(shù)為自變量,，以仿真模型所測(cè)定的因素為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)在仿真模型中改變自變量獲取相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)值,，建立曲線(xiàn)擬合方程,，將真實(shí)試驗(yàn)?zāi)Ｐ椭袑?duì)各因素所測(cè)定的值作為仿真目標(biāo)值代入擬合方程中得到微型薯離散元仿真參數(shù)并進(jìn)行了仿真試驗(yàn)驗(yàn)證。求得微型薯種子離散元仿真參數(shù)：微型薯-鋼板碰撞恢復(fù)系數(shù)為0.523,，微型薯顆粒間碰撞恢復(fù)系數(shù)為0.478,，微型薯-鋼板靜摩擦因數(shù)為0.644，微型薯-鋼板滾動(dòng)摩擦因數(shù)為0.0221,，微型薯顆粒間靜摩擦因數(shù)為0.325,，微型薯顆粒間滾動(dòng)摩擦因數(shù)為0.0300。對(duì)標(biāo)定后的微型薯離散元物性參數(shù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證試驗(yàn),，結(jié)果表明標(biāo)定后的微型薯仿真顆粒堆積角以及種子分布情況與真實(shí)試驗(yàn)條件相吻合,，為微型薯相關(guān)播種機(jī)具設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了理論依據(jù)。

摘要:針對(duì)深施型液態(tài)施肥機(jī)扎穴機(jī)構(gòu)始終無(wú)法滿(mǎn)足噴肥針垂直姿態(tài)入出土問(wèn)題,，分別根據(jù)卵形非圓齒輪與全正圓齒輪行星輪系的組合嚙合特性,，設(shè)計(jì)了一種實(shí)現(xiàn)變速垂直扎穴的新型卵形-全正圓齒輪行星系扎穴機(jī)構(gòu),。采用卵形齒輪相互嚙合原理，控制扎穴機(jī)構(gòu)在工作周期內(nèi)的瞬時(shí)角速度變化,，實(shí)現(xiàn)變速扎穴,，滿(mǎn)足噴肥針在入土與出土過(guò)程中水平絕度速度趨近于零的特定要求，達(dá)到穴口最小,。以噴肥針垂直姿態(tài)扎穴并滿(mǎn)足小穴口為設(shè)計(jì)目標(biāo),，建立機(jī)構(gòu)數(shù)學(xué)模型，以扎穴機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速120r/min,、前進(jìn)速度1.2m/s和扎穴深度80mm為約束條件,，得到機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)為卵形齒輪長(zhǎng)半軸距離39.9mm、偏心率0.15,、正圓齒輪節(jié)曲線(xiàn)直徑68mm和噴肥針長(zhǎng)度140mm,，并運(yùn)用ADAMS軟件進(jìn)行虛擬試驗(yàn)驗(yàn)證。通過(guò)高速攝像與扎穴試驗(yàn),，得到噴肥針在前進(jìn)速度1.2m/s,、扎穴轉(zhuǎn)速120r/min與扎穴深度80mm下的軌跡形狀、水平絕對(duì)速度曲線(xiàn)以及穴口寬度,。結(jié)果表明,，卵形-全正圓齒輪行星系變速扎穴機(jī)構(gòu)在高轉(zhuǎn)速與前進(jìn)速度下，噴肥針始終保證垂直姿態(tài)入出土,，實(shí)現(xiàn)了小穴口的目標(biāo),。

摘要:吊杯式移栽機(jī)構(gòu)的投苗杯向栽植器喂苗時(shí)，番茄穴盤(pán)苗與栽植器的碰撞導(dǎo)致苗缽質(zhì)量受損,。為此,，建立番茄穴盤(pán)苗與栽植器的接觸力學(xué)模型和碰撞運(yùn)動(dòng)模型，用赫茲理論得到苗缽最大接觸力方程,，用沖量和沖量矩定理得到苗缽和苗莖與栽植器的碰撞運(yùn)動(dòng)方程,，在此基礎(chǔ)上用目標(biāo)規(guī)劃法建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，得出栽植器角速度為1.18rad/s和1.31rad/s時(shí),，接苗角取72°和番茄穴盤(pán)苗的株高取12cm,，有利于減小苗缽質(zhì)量損失。利用高速攝像試驗(yàn)觀察碰撞運(yùn)動(dòng),，得出苗缽與栽植器的碰撞是彈塑性碰撞,，苗缽和苗莖與栽植器的碰撞都會(huì)改變番茄穴盤(pán)苗的運(yùn)動(dòng)速度和姿態(tài)，使番茄穴盤(pán)苗與栽植器發(fā)生二次碰撞,。苗缽破碎性試驗(yàn)表明,，工作參數(shù)優(yōu)化后的番茄穴盤(pán)苗質(zhì)量損失分別為9.67%和8.43%，優(yōu)于其它參數(shù)組合的試驗(yàn)結(jié)果。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)茄子缽苗的全自動(dòng)機(jī)械化移栽,，設(shè)計(jì)了一種全自動(dòng)茄子缽苗移栽機(jī)構(gòu)，提出了一種以牛頓插值法構(gòu)建的新型非圓齒輪,，建立了茄子缽苗移栽機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,。通過(guò)農(nóng)藝與農(nóng)機(jī)的結(jié)合，以缽盤(pán)規(guī)格,、基質(zhì)體積比,、土缽含水率為試驗(yàn)因素，取苗力與土缽基質(zhì)損失率為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行了三因素三水平的正交試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明，缽盤(pán)規(guī)格105穴,、基質(zhì)體積比1,、土缽含水率70%~80%時(shí)，取苗力為2.70N,，土缽基質(zhì)損失率為2.94%,，利于茄子缽苗的全自動(dòng)機(jī)械化移栽。根據(jù)移栽機(jī)構(gòu)數(shù)學(xué)模型結(jié)合茄子缽苗農(nóng)藝要求,，開(kāi)發(fā)了牛頓插值齒輪茄子缽苗移栽機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)與分析軟件,，優(yōu)化出一組滿(mǎn)足茄子缽苗移栽要求的參數(shù)。根據(jù)優(yōu)化的參數(shù)進(jìn)行三維建模,、虛擬仿真,，運(yùn)用3D打印技術(shù)制作物理樣機(jī)進(jìn)行了軌跡驗(yàn)證試驗(yàn)，驗(yàn)證了該機(jī)構(gòu)的正確性與可行性,，通過(guò)取苗試驗(yàn)與栽植試驗(yàn),，證明了該機(jī)構(gòu)的實(shí)用性。

摘要:為實(shí)現(xiàn)番茄鏈?zhǔn)郊埨徝绺咚?、有序,、高效分離、降低紙缽苗破損率,，設(shè)計(jì)了一種分離輥角度可調(diào)差速式番茄鏈?zhǔn)郊埨徝缫圃栽囼?yàn)臺(tái),。以引出速度、分離輪與引出輪速比,、分離輪傾角為試驗(yàn)因素,，以缽苗分離率、紙缽破損率為評(píng)價(jià)指標(biāo),，實(shí)施三因素五水平二次正交旋轉(zhuǎn)中心組合優(yōu)化試驗(yàn),。結(jié)果表明，各因素對(duì)缽苗分離率影響由大到小為分離輪傾角、引出速度和分離輪與引出輪速比,；對(duì)紙缽破損率影響由大到小為分離輪與引出輪速比,、引出速度和分離輪傾角；當(dāng)參數(shù)組合為分離輪傾角18°,、引出速度8~10m/min,、分離輪與引出輪速比2.5~4.6時(shí)，番茄鏈?zhǔn)郊埨徝缫圃苑蛛x機(jī)構(gòu)的缽苗分離率大于90%,，紙缽破損率小于5%,。

摘要:針對(duì)半喂入聯(lián)合收獲機(jī)在收獲高產(chǎn)水稻時(shí)容易發(fā)生脫粒滾筒堵塞、影響作業(yè)效率等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了可沿脫粒滾筒圓弧方向循環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)的回轉(zhuǎn)式柵格凹板脫粒分離裝置,。對(duì)被脫物質(zhì)點(diǎn)進(jìn)行了受力分析，建立了回轉(zhuǎn)式凹板的動(dòng)力學(xué)微分方程,；在自行設(shè)計(jì)的回轉(zhuǎn)式柵格凹板脫分裝置試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行了二次旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，建立了脫粒滾筒轉(zhuǎn)速x1、回轉(zhuǎn)柵格凹板線(xiàn)速度x2,、夾持喂入鏈速度x3對(duì)損失率y1,、破碎率y2、含雜率y3和脫分選功耗y4等工作性能指標(biāo)的回歸分析模型,，并進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算,。結(jié)果表明：動(dòng)態(tài)的回轉(zhuǎn)柵格凹板可有效防止脫粒滾筒堵塞；最佳工作參數(shù)組合為x1=550r/min,，x2=1m/s,，x3=1.2m/s，對(duì)應(yīng)y1=2.14%,、y2=0.2%,、y3=0.6%。田間對(duì)比試驗(yàn)表明：具有回轉(zhuǎn)式柵格凹板脫分裝置的試驗(yàn)機(jī)收獲高產(chǎn)稻時(shí)可全幅快速順暢作業(yè),，工作效率比固定式柵格凹板的對(duì)比機(jī)提高30%以上,。經(jīng)法定機(jī)構(gòu)檢測(cè)，各項(xiàng)性能指標(biāo)符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,。

摘要:離心泵的水力誘導(dǎo)激振影響泵的安全穩(wěn)定運(yùn)行,。為了揭示離心泵水力誘導(dǎo)激振特性，以一臺(tái)單葉片離心泵為試驗(yàn)對(duì)象,，采用兩個(gè)垂直布置的渦電流位移傳感器測(cè)量離心泵空轉(zhuǎn)及抽水時(shí)葉輪口環(huán)的瞬態(tài)位移,，獲得了葉輪口環(huán)瞬態(tài)位移的時(shí)域圖、頻域圖以及口環(huán)位移軌跡圖,?；诨魻柛袘?yīng)器的鍵相信息,，采用華科水力機(jī)械綜合測(cè)試儀獲得了離心泵在不同流量工況的水力誘導(dǎo)激振特性。試驗(yàn)結(jié)果表明,，離心泵空轉(zhuǎn)及抽水時(shí)時(shí)域圖,、頻域圖相似，波形均為周期性重復(fù)的畸變正弦曲線(xiàn),，主頻均為葉輪轉(zhuǎn)頻,，口環(huán)位移軌跡圖均為畸變的橢圓形，但抽水時(shí)口環(huán)位移幅值有所減小,。離心泵的水力誘導(dǎo)口環(huán)位移軌跡圖在不同流量工況下均為畸變的橢圓形,，在210°~300°之間出現(xiàn)一個(gè)突變區(qū)域,，水力誘導(dǎo)激振在小流量工況顯著增強(qiáng),，在額定工況及大流量工況水力誘導(dǎo)激振基本不變

摘要:泵站前池或泵站進(jìn)水池是泵進(jìn)口前的過(guò)流部件，在不同工況的流動(dòng)中存在多種旋渦,，可分為自由表面渦和液下渦,，這些高度不穩(wěn)定的旋渦是影響水泵裝置運(yùn)行效率及穩(wěn)定性的重要因素。為了研究泵站進(jìn)水池的內(nèi)部渦流,，采用大渦模擬（LES)及流體體積函數(shù)（VOF）方法對(duì)泵站進(jìn)水池中的三維非穩(wěn)態(tài)流動(dòng)進(jìn)行了非定常數(shù)值計(jì)算,，并進(jìn)行了系統(tǒng)的驗(yàn)證?；跀?shù)值計(jì)算結(jié)果,，統(tǒng)計(jì)了旋渦的時(shí)均特性，討論了RANS方法和LES方法對(duì)渦流預(yù)測(cè)的區(qū)別,；采用λ2等值面將旋渦結(jié)構(gòu)可視化,，觀測(cè)到自由表面渦及附底渦周?chē)h(huán)繞的二次渦結(jié)構(gòu)；分析了不同時(shí)刻表面渦及附底渦的形態(tài)和瞬態(tài)特性,，通過(guò)渦量方程得到了對(duì)流項(xiàng)及拉升,、彎曲項(xiàng)對(duì)主渦渦量變化的影響。結(jié)果表明：二次渦與主渦的相互作用在一定程度上增強(qiáng)了主渦動(dòng)量的向外耗散,，并通過(guò)自旋引起主渦軸向拉升或者彎曲,。

摘要:基于RNG k-ε紊流模型和雷諾時(shí)均N-S方程，運(yùn)用流體計(jì)算CFD軟件對(duì)鐘型進(jìn)水流道的軸流泵裝置進(jìn)行三維流動(dòng)數(shù)值模擬以及水力性能的優(yōu)化設(shè)計(jì),。通過(guò)先局部后整體的方法先單獨(dú)對(duì)鐘型進(jìn)水流道進(jìn)行優(yōu)化,，然后在整體泵裝置內(nèi)對(duì)彎管式出水流道進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)進(jìn),、出水流道進(jìn)行三維參數(shù)化建模,，進(jìn)水流道以出口斷面速度均勻度和水力損失為目標(biāo)函數(shù)，出水流道以泵裝置效率為目標(biāo)函數(shù),，針對(duì)設(shè)計(jì)流量工況點(diǎn),，分別對(duì)進(jìn)水流道和出水流道各控制參數(shù)方案進(jìn)行數(shù)值模擬計(jì)算,，分析不同控制尺寸對(duì)進(jìn)、出水流道水力性能的影響,。最后通過(guò)模型試驗(yàn)對(duì)優(yōu)化方案數(shù)值計(jì)算結(jié)果進(jìn)行可靠性驗(yàn)證,。數(shù)值模擬和模型試驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后鐘型進(jìn)水流道的水力損失由0.348m降低到0.148m,，鐘型進(jìn)水流道出口流速均勻度由54.59%提高到93.35%,；彎管式出水流道的水力損失由0.464m降低到0.415m,，通過(guò)優(yōu)化流態(tài)得到了改善,。模型泵裝置試驗(yàn)在葉片安放角0°時(shí)，設(shè)計(jì)工況下泵裝置效率達(dá)到74%,，泵裝置最高效率為76.47%,，高效區(qū)運(yùn)行范圍較寬,；進(jìn)出水流道無(wú)漩渦產(chǎn)生，流態(tài)均勻,，數(shù)值模擬和模型試驗(yàn)外特性曲線(xiàn)誤差在5%以?xún)?nèi),，進(jìn)水流道水力損失曲線(xiàn)趨勢(shì)相同。運(yùn)用數(shù)值模擬優(yōu)化計(jì)算鐘型進(jìn)水流道的軸流泵裝置,，縮短了試驗(yàn)周期,，節(jié)約了成本，可為同類(lèi)泵站的設(shè)計(jì)和安全運(yùn)行提供參考,。

摘要:基于流體機(jī)械設(shè)計(jì)理論和數(shù)值模擬分析方法,，設(shè)計(jì)了一種新型低比轉(zhuǎn)數(shù)水輪機(jī)，其不僅適用于小水電機(jī)組的更新完善,，也可作為冷卻塔風(fēng)機(jī)的直接驅(qū)動(dòng)裝置,。該水輪機(jī)采用蝸殼軸向出水方式，使其徑向尺寸約為相似常規(guī)水輪機(jī)的1/2,除降低造價(jià)成本外,，更有利于冷卻塔內(nèi)通風(fēng),；為適應(yīng)冷卻塔內(nèi)部結(jié)構(gòu)，采用反擊式環(huán)形葉片作功,，在很大程度上降低了水輪機(jī)徑向尺寸,；對(duì)應(yīng)水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪出水形式，環(huán)形尾水管進(jìn)水模式將尾水接入對(duì)稱(chēng)布置的4個(gè)布水管,，均勻出水結(jié)構(gòu)在很大程度上改善了尾水管內(nèi)流場(chǎng),，同時(shí)可使水輪機(jī)直接安裝在中心基座上。數(shù)值模擬結(jié)果表明：蝸殼出口速度滿(mǎn)足等速度矩定律,，采用軸向出水方式的反擊式水輪機(jī)的流場(chǎng)分布符合要求,；水輪機(jī)預(yù)測(cè)效率約90%，各部分水力損失均較小,。

摘要:為分析隔墩對(duì)直管式出水流道內(nèi)部流態(tài)及壓力脈動(dòng)的影響規(guī)律,，基于立式軸流泵裝置物理模型,，采用在直管式出水流道壁面布置絲狀紅線(xiàn)和壓力脈動(dòng)傳感器的方法進(jìn)行了試驗(yàn)。結(jié)果表明,，小流量工況時(shí),，有無(wú)隔墩的直管式出水流道內(nèi)壁面紅色絲線(xiàn)均呈大角度傾斜狀；在最優(yōu)工況和大流量工況時(shí),，直管式出水流道內(nèi)壁面紅色絲線(xiàn)趨于水平狀,，流量越大紅色絲線(xiàn)越趨于水平。無(wú)隔墩的直管式出水流道脈動(dòng)幅值均方根的平均值均高于有隔墩的直管式出水流道脈動(dòng)幅值均方根的平均值,。相同轉(zhuǎn)速時(shí),，有無(wú)隔墩的直管式出水流道各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)幅值均方根均隨流量的增大而減小,；相同流量比時(shí),，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)幅值均方根隨轉(zhuǎn)速的增加而增加。不同轉(zhuǎn)速下各最優(yōu)工況時(shí),，有隔墩的直管式出水流道各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)主頻與轉(zhuǎn)頻呈整倍數(shù)關(guān)系,。隔墩對(duì)直管式出水流道內(nèi)部水流流態(tài)有一定的調(diào)整作用,，可降低脈動(dòng)幅值,，但不同工況時(shí)隔墩對(duì)直管式出水流道內(nèi)流的改善效果還取決于導(dǎo)葉體出口剩余環(huán)量和流量。

摘要:根據(jù)制種玉米與其他作物在中高分辨率遙感影像上的光譜和紋理差異,，利用多源遙感數(shù)據(jù),，以提取制種玉米種植田為研究目標(biāo)，提出了作物多時(shí)相光譜特征分析的植被指數(shù)體系,，多維度反映了作物不同光譜差異,；在紋理檢測(cè)前加入圖像旋轉(zhuǎn)不變處理，解決了遙感影像中作物田紋理方向問(wèn)題,；最后構(gòu)建了多時(shí)相光譜特征和高空間分辨率遙感影像LBP-GLCM紋理特征的制種玉米田識(shí)別方法體系,。以新疆霍城縣為研究區(qū)，利用上述方法體系結(jié)合隨機(jī)森林分類(lèi)器,，通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到分類(lèi)總體精度為90.57%,，Kappa系數(shù)為0.79，制種玉米田分類(lèi)結(jié)果用戶(hù)精度為99.20%,，制圖精度為86.68%,，基本滿(mǎn)足對(duì)制種玉米田的識(shí)別需求。

摘要:為了快速,、準(zhǔn)確地對(duì)小麥條銹病病害程度進(jìn)行分級(jí)評(píng)估,，提出了一種基于高光譜成像技術(shù)的小麥條銹病病害程度分級(jí)方法。首先利用HyperSIS高光譜成像系統(tǒng)采集受條銹菌侵染后不同發(fā)病程度的小麥葉片高光譜圖像,，通過(guò)分析葉片區(qū)域與背景的光譜特征,，對(duì)555Nm波長(zhǎng)的特征圖像進(jìn)行閾值分割獲得掩膜圖像,，并用掩膜圖像對(duì)高光譜圖像進(jìn)行掩膜處理，提取僅含葉片的高光譜圖像,；然后用主成分分析法（Principal component analysis,，PCA）得到利于條銹病病斑和健康區(qū)域分割的第2主成分（The second principal component，PC2）圖像,，采用最大類(lèi)間方差法（Otsu）分割出條銹病病斑區(qū)域,；最后根據(jù)條銹病病斑區(qū)域面積占葉片面積的比例對(duì)小麥條銹病病害程度進(jìn)行分級(jí)。試驗(yàn)結(jié)果表明：測(cè)試的270個(gè)不同小麥條銹病病害等級(jí)的葉片樣本中,，265個(gè)樣本可被正確分級(jí),，分級(jí)正確率為98.15%。該研究為田間小麥條銹病害程度評(píng)估提供了基礎(chǔ),，也為小麥條銹病抗性鑒定方法提供了新思路,。

摘要:作物水分脅迫指數(shù)（Crop water stress index，CWSI）經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕⑴c氣候和種植條件密切相關(guān),。以?xún)?nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市達(dá)拉特旗大田玉米為對(duì)象,，研究了CWSI的最優(yōu)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀Ｓ衩自跔I(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段（Vegetative stage,，V期）,、生殖期（Reproductive stage，R期）和成熟期（Maturation stage,，M期）分別進(jìn)行不同灌溉水平的處理,，采用紅外測(cè)溫傳感器采集玉米冠層溫度。分別結(jié)合田間和實(shí)驗(yàn)地旁標(biāo)準(zhǔn)氣象站空氣溫濕度數(shù)據(jù)建立了CWSI經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臒o(wú)水分脅迫基線(xiàn),?；?種無(wú)水分脅迫基線(xiàn)，分別利用飽和水汽壓梯度獲取的無(wú)蒸騰作用基線(xiàn)和5℃無(wú)蒸騰作用基線(xiàn)建立了4種CWSI經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，得出反映大田玉米水分脅迫狀況的關(guān)系曲線(xiàn),，并進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,，基于實(shí)驗(yàn)地旁標(biāo)準(zhǔn)氣象站空氣溫濕度數(shù)據(jù)建立的CWSI經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ途哂泻艽蟮牟▌?dòng)性,，并不能很好反映玉米的水分脅迫狀況，其值常常超出正常范圍（0~1）,。而基于田間空氣溫濕度數(shù)據(jù)建立的CWSI經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣t可以很好地監(jiān)測(cè)內(nèi)蒙古自治區(qū)大田玉米水分脅迫狀況,，M期3種不同水分處理100%、52%和28%具有較好的CWSI數(shù)值梯度,，分別為0.03,、0.14和0.32。相比于基于飽和水汽壓梯度獲取的無(wú)蒸騰作用基線(xiàn),，以5℃作為無(wú)蒸騰作用基線(xiàn)時(shí)得到的CWSI數(shù)值較小,，可以較好地反映水分脅迫狀況,，對(duì)應(yīng)上述M期3種不同水分處理CWSI值分別為0.02、0.10和0.22,，具有較為合理的梯度,。經(jīng)過(guò)初步檢驗(yàn)和分析，認(rèn)為基于田間空氣溫濕度數(shù)據(jù)建立的CWSI經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ洼^為合理,，可以有效監(jiān)測(cè)大田玉米水分脅迫狀況,。

摘要:以以色列南部Seder Boker地區(qū)采集的粘壤土樣品為研究對(duì)象。在室內(nèi)利用ASD FieldSpec 3型高光譜儀獲取土壤的原始光譜,，在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和不同數(shù)學(xué)變換后,，共獲取了4種光譜指標(biāo)：光譜反射率（REF）、倒數(shù)之對(duì)數(shù)（LR）,、一階微分（FDR）和去包絡(luò)線(xiàn)（CR）,。采用偏最小二乘回歸法（PLSR）、逐步回歸法(SR)和嶺回歸法(RR)構(gòu)建了基于不同指標(biāo)的土壤含水率高光譜反演模型,，并對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證與比較,。結(jié)果表明：REF-PLSR模型在所有回歸模型中的反演與預(yù)測(cè)效果均為最優(yōu)（R2c=0.990，R2p=0.987）,，在逐步回歸模型和嶺回歸模型中,，LR-SR（R2c=0.981，R2p=0.971）,、LR-RR（R2c=0.975,，R2p=0.979）均為最佳模型,。對(duì)于其他3種指標(biāo),，雖然逐步回歸法和嶺回歸法的建模效果較偏最小二乘回歸法略有下降，但R2c均大于0.9,，R2p均大于0.8,，RPD均大于2.5，RMSE均小于0.03,，模型仍具有較好的反演效果,；逐步回歸法和嶺回歸法均實(shí)現(xiàn)了模型的簡(jiǎn)化，但嶺回歸法采用有偏估計(jì)從而提高了模型的穩(wěn)健性,，且實(shí)現(xiàn)了波段的優(yōu)選（用于建模的波段數(shù)僅為全光譜的03％）,。粘壤土土壤含水率LR-RR高光譜反演模型的建立為高光譜模型的優(yōu)化、土壤含水率的快速測(cè)定提供了途徑,。

摘要:針對(duì)云南省祥云縣林區(qū)云南松蟲(chóng)害區(qū)域高效識(shí)別的需求,，為更加高效準(zhǔn)確地對(duì)蟲(chóng)害信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)，本文搭建了林區(qū)八旋翼多光譜圖像采集平臺(tái),，基于無(wú)人機(jī)多光譜圖像提出了一種Jeffries-Matusita（J-M）距離優(yōu)化的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP）分類(lèi)方法,。該方法首先引入J-M距離實(shí)現(xiàn)了對(duì)訓(xùn)練樣本的優(yōu)化,，有效降低了“同譜異物”和“同物異譜”現(xiàn)象的影響，然后基于顏色矩和灰度共生矩陣提取了圖像的顏色和紋理特征,，并提取了580,、680、800Nm共3個(gè)波段的相對(duì)光譜反射率作為光譜值特征,，建立了5個(gè)植被指數(shù)模型,，最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)顏色、紋理,、光譜值和植被指數(shù)4種特征向量進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)蟲(chóng)害區(qū)域的分類(lèi)識(shí)別。利用所提算法從總體分類(lèi)精度和Kappa指數(shù)兩方面與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)（SVM）算法進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明,，本文算法總體分類(lèi)精度和Kappa指數(shù)分別達(dá)到了94.01%和0.92，建模時(shí)間相對(duì)于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮短了38%,，總體分類(lèi)效果優(yōu)于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM算法,。

摘要:高通量植物三維表型的研究對(duì)判定植株表型特征至關(guān)重要?；跈C(jī)器視覺(jué)的植株三維表型獲取方法在溫室中已廣泛應(yīng)用,，能夠動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)植株生長(zhǎng)過(guò)程，但在大田復(fù)雜環(huán)境中應(yīng)用較少,。以大田生長(zhǎng)的玉米,、大豆植株為研究對(duì)象，基于機(jī)器視覺(jué)分析方法對(duì)不同生長(zhǎng)時(shí)期玉米,、大豆植株進(jìn)行個(gè)體和群體的三維重建,，并基于手動(dòng)測(cè)量值對(duì)葉長(zhǎng)、葉最大寬進(jìn)行精度評(píng)估,。研究結(jié)果表明,，葉長(zhǎng)、葉最大寬的計(jì)算值與手動(dòng)測(cè)量值的R2均大于0.97,，精度較高,，表明大田環(huán)境下此方法可以滿(mǎn)足作物表型三維構(gòu)建參數(shù)提取的精度要求，但是當(dāng)冠層遮擋較嚴(yán)重時(shí),，三維重建精度將明顯下降,。進(jìn)一步自動(dòng)提取了株高、冠幅和器官生長(zhǎng)動(dòng)態(tài),，結(jié)果可為與基因型相關(guān)的表型高通量分析提供方法,，并可進(jìn)行株型與冠層輻射的精確評(píng)價(jià)。

摘要:快速、無(wú)損,、定量地獲取土壤鹽分離子組成及含量是鹽漬化土壤治理,、改良和利用的重要依據(jù)。以新疆鹽漬化土壤為研究對(duì)象,，應(yīng)用高光譜分析技術(shù)獲取不同區(qū)域土壤鹽分離子的特征光譜,，在對(duì)光譜數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)變換基礎(chǔ)上分析了鮮樣（T1）,、風(fēng)干（T2）和干燥（T3）3類(lèi)土壤,，過(guò)2、1,、0.15mm篩處理對(duì)離子含量光譜擬合模型精度的影響,，建立了基于支持向量機(jī)的土壤主要鹽分離子光譜反演模型，并對(duì)模型的精度和普適性進(jìn)行了檢驗(yàn),。結(jié)果表明：土壤原始特征光譜與鹽分離子含量均不存在顯著相關(guān)性,，最大相關(guān)系數(shù)為Na+的0.41；通過(guò)光譜數(shù)據(jù)變換能夠明顯增強(qiáng)特征波段與離子含量的相關(guān)性,，K+,、Na+、Mg2+,、Ca2+,、SO2-4、Cl-和HCO-3的最優(yōu)變換形式分別為(lgR)′,、(lgR)′,、R′、(lgR)′,、CR,、R′和CR，T1處理構(gòu)建的擬合模型均不能很好地反演離子含量,，T3處理的模型估測(cè)精度優(yōu)于T2,，土壤粒徑越細(xì)對(duì)土壤離子含量的光譜反演效果越好。分析各處理模型的決定系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤差表明,，經(jīng)T3處理、過(guò)0.15mm篩所構(gòu)建的離子擬合模型預(yù)測(cè)精度最高,，其中K+,、Na+、Ca2+和SO2-4的RPD分別為2.153,、2.6745,、2.051和2.7864，以未參與建模和檢驗(yàn)的石河子墾區(qū)土樣對(duì)4種離子模型的普適性檢驗(yàn),，其R2分別為0.6214,、0.6897,、0.6144和0.6507，說(shuō)明構(gòu)建的模型適于估算該區(qū)域土壤K+,、Na+,、Ca2+和SO2-4的含量。

摘要:問(wèn)句分類(lèi)作為問(wèn)答系統(tǒng)的關(guān)鍵模塊,，對(duì)系統(tǒng)檢索效率具有決定性作用,。為了對(duì)番茄病蟲(chóng)害智能問(wèn)答系統(tǒng)用戶(hù)問(wèn)句進(jìn)行高效分類(lèi)，構(gòu)建了基于word2vec和雙向門(mén)控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Bi-directional gated recurrent unit,，BIGRU)的番茄病蟲(chóng)害問(wèn)句分類(lèi)模型,。針對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)對(duì)用戶(hù)問(wèn)句的語(yǔ)義信息有較高要求的特點(diǎn)，首先利用word2vec將句子中的詞轉(zhuǎn)換為具有語(yǔ)法,、語(yǔ)義信息的詞向量,，利用訓(xùn)練得到的詞向量和BIGRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行問(wèn)句分類(lèi)模型的訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)選取了2000個(gè)番茄病蟲(chóng)害相關(guān)的用戶(hù)問(wèn)句,，主要分為番茄病害和番茄蟲(chóng)害兩類(lèi),。結(jié)果表明，采用BIGRU的番茄病蟲(chóng)害問(wèn)句分類(lèi)模型,，其分類(lèi)準(zhǔn)確率,、召回率和準(zhǔn)確率與召回率的調(diào)和平均值F1分別高于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、K最近鄰等分類(lèi)算法2~5個(gè)百分點(diǎn),。BIGRU模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,，模型訓(xùn)練參數(shù)較少，模型訓(xùn)練速度快,，符合問(wèn)答系統(tǒng)對(duì)響應(yīng)時(shí)間的要求,。

摘要:為探究生物炭對(duì)東北草甸黑土水力學(xué)特性的影響，建立適用于添加生物炭后的土壤模型,，以5種生物炭體積比(0,、2%、4%,、6%,、8%)施入土壤，對(duì)土壤水分運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行了試驗(yàn)和數(shù)值分析研究,。結(jié)果表明,，添加生物炭后土壤持水能力的增加主要是生物炭大于2200cm吸力范圍持水能力的提升，土壤導(dǎo)水性能的改善是由于生物炭在小于35.82cm吸力段具有良好的導(dǎo)水特性,。飽和導(dǎo)水率試驗(yàn)結(jié)果表明,，添加生物炭后土壤的飽和導(dǎo)水率接近于生物炭層狀分布的理論結(jié)果，最大偏差為8.9%。采用毛細(xì)管模型模擬了添加生物炭的土壤在滲水24h后的水分分布情況,，模擬計(jì)算的飽和度與實(shí)際測(cè)量值相比偏低11%左右,，這說(shuō)明毛細(xì)管模型很好地導(dǎo)出添加生物炭后土壤的非飽和導(dǎo)水特性。該研究結(jié)果可為不同生物炭施加量,、施加面積,、地勢(shì)、滲透時(shí)間的土壤水力學(xué)特性研究提供方法與保障,。

摘要:為了探索生物炭對(duì)黑土區(qū)坡耕地的水土保持作用效果,，于2015年在東北黑土區(qū)典型黑土帶上的黑龍江省北安市紅星農(nóng)場(chǎng)3°坡耕地上的徑流小區(qū)內(nèi)，開(kāi)展了不同生物炭施用量（0,、25,、50、75,、100t/hm2）對(duì)土壤結(jié)構(gòu),、持水性能、徑流泥沙控制等影響的試驗(yàn)研究,。結(jié)果表明：生物炭可有效改善黑土區(qū)土壤結(jié)構(gòu),，隨著生物炭添加量的增加，土壤容重隨之減小,，而土壤孔隙度則會(huì)明顯提高,；土壤飽和含水率、田間持水量和土壤儲(chǔ)水能力均隨生物炭施用量的增加而增加,；適當(dāng)施加生物炭對(duì)黑土區(qū)坡耕地降雨徑流及水土流失具有較好的控制作用,，75t/hm2處理具有最好的徑流泥沙控制效果，其中徑流控制效果好于泥沙控制,；施加生物炭還可以不同程度地減少黑土區(qū)坡耕地土壤養(yǎng)分流失,，并可以改善養(yǎng)分的空間分布，4種生物炭用量處理的養(yǎng)分含量不僅在數(shù)量上高于對(duì)照處理,，而且在均勻程度上有較大的改善,，減緩了坡度對(duì)土壤養(yǎng)分造成的坡上與坡下的差異。研究結(jié)果為東北黑土區(qū)秸稈資源的高效,、綠色,、循環(huán)利用提供了一條新的途徑，可為黑土區(qū)坡耕地水土流失防治提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐,，對(duì)該區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義,。

摘要:為全面評(píng)價(jià)中國(guó)農(nóng)作物對(duì)水資源真實(shí)消耗，計(jì)算并分析了31個(gè)省區(qū)1996—2015年農(nóng)作物水足跡,，并借助通徑分析方法分別對(duì)影響農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡（單位耕地面積水足跡）時(shí)間變化和空間分布的影響因素進(jìn)行了揭示。結(jié)果顯示：全國(guó)年均農(nóng)作物水足跡為1421.07Gm3，藍(lán)水,、綠水和灰水足跡分別占10.05%,、66.79%及23.16%；糧食和水果類(lèi)作物水足跡占總量的85%以上,，二者很大程度上決定著中國(guó)農(nóng)作物水足跡的變化,。中國(guó)農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡為1156.90mm，時(shí)間上呈先下降后緩慢上升態(tài)勢(shì),，空間上為從東南向西北逐漸遞減的格局,。人口密度、人均純收入和化肥施用量是農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡時(shí)間變化的主要驅(qū)動(dòng)因子,，而降雨量,、人均GDP及人均純收入對(duì)其空間分布有重要影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展是降低農(nóng)作物水足跡的原動(dòng)力,，可以促進(jìn)化肥施用量降低,、灌溉用水效率提高以及增強(qiáng)綠水資源調(diào)控能力。

摘要:為揭示不同水氮管理的水稻葉片水分高效利用機(jī)理,，基于作物生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程中發(fā)生的碳同位素分餾效應(yīng)對(duì)作物的長(zhǎng)期水分利用效率的指示特性,，研究了不同水氮管理對(duì)水稻葉片氣體交換參數(shù)、葉片瞬時(shí)水分利用效率（LWUEins）,、內(nèi)在水分利用效率（LWUEint）和碳同位素分辨率（Δ13C）的影響,，分析了不同水氮管理下水稻葉片Δ13C與葉片水分利用效率關(guān)系。結(jié)果表明：稻作控制灌溉模式下配施適量氮肥可以提高水稻葉片氣孔導(dǎo)度（Gs）,，促進(jìn)葉片胞間與外界氣體交換,，提高葉片凈光合速率（Pn），維持較高的LWUEins,、LWUEint,，過(guò)量施氮會(huì)增加水稻對(duì)水分虧缺的敏感性，使水稻Gs降低,，不利于葉片尺度水分的高效利用,；抽穗開(kāi)花期控制灌溉模式下施氮量較高時(shí)葉片水分利用效率較大，同一施氮量處理控制灌溉水稻LWUEins,、LWUEint和WUE均高于淹水灌溉,，起到了節(jié)水高產(chǎn)的效果。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析可知,，不同水氮管理下抽穗開(kāi)花期水稻葉片Δ13C與LWUEins,、LWUEint和WUE均呈負(fù)相關(guān)，葉片Δ13C對(duì)LWUEint的指示性?xún)?yōu)于LWUEins,，且在控制灌溉下葉片Δ13C與LWUEins,、LWUEint的相關(guān)性較淹水灌溉更為顯著,；拔節(jié)孕穗期及抽穗開(kāi)花期水稻葉片Δ13C可以很好地表征水稻W(wǎng)UE。結(jié)果表明,，通過(guò)測(cè)定水稻不同時(shí)期葉片Δ13C能夠?yàn)轭A(yù)測(cè)不同水氮調(diào)控下水稻水分利用效率提供參考,。

摘要:為明確北京東南郊灌區(qū)表層土壤和農(nóng)作物多氯聯(lián)苯（PCBs）含量和污染水平以及人體健康風(fēng)險(xiǎn)，2015年在該灌區(qū)采集了20個(gè)土壤樣品和28個(gè)作物樣品,，利用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀分析了樣品中7大類(lèi)PCBs含量,。研究結(jié)果表明，灌區(qū)表層土壤PCBs質(zhì)量比為ND（低于檢出限）到0.711776μg/kg,，均值為0.43μg/kg,，總體上土壤PCBs含量隨污灌歷史年限增加而增加。本研究區(qū)表層土壤PCBs含量處于較低水平,，土壤未受到PCBs污染且其生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率均小于10%,。灌區(qū)采集的冬小麥籽粒、大蔥,、茄子,、梨、白薯,、芥藍(lán)PCBs含量均低于實(shí)驗(yàn)檢出限,，未檢出；夏玉米籽粒,、菜心和油菜PCBs總量分別為0.17~0.47μg/kg,、1.63μg/kg和5.91μg/kg。不同污灌歷史年限并未顯著影響夏玉米籽粒PCBs含量,。本研究區(qū)農(nóng)產(chǎn)品PCBs含量處于較低水平,，均低于美國(guó)衛(wèi)生及公共服務(wù)部建議限量。采集的土壤和農(nóng)產(chǎn)品樣品僅四氯聯(lián)苯含量高于實(shí)驗(yàn)檢出限,，能檢測(cè)出,；一氯聯(lián)苯到三氯聯(lián)苯和五氯聯(lián)苯到七氯聯(lián)苯均低于實(shí)驗(yàn)檢出限，未檢出,。本研究中成人和兒童PCBs致癌風(fēng)險(xiǎn)分別為8.49×10-7和4.66×10-7,，非致癌風(fēng)險(xiǎn)分別為1.41×10-1和3.88×10-1，均低于US EPA規(guī)定限值,，說(shuō)明PCBs未對(duì)人群產(chǎn)生明顯的健康危害,。致癌危害和非致癌危害均以口-作物（玉米和蔬菜）為主，其對(duì)人體健康所造成的風(fēng)險(xiǎn)占總個(gè)人年風(fēng)險(xiǎn)的比例分別為99.79%~99.95%和99.81%~99.94%,。

摘要:以設(shè)施黃瓜為研究對(duì)象,，在黃瓜定植前40d分別播撒240、120,、60kg/hm2不同密度高粱種子,，并于黃瓜定植前將高粱植株作為綠肥翻入土壤,，研究其對(duì)黃瓜結(jié)果期生長(zhǎng)指標(biāo)、根際土壤養(yǎng)分含量以及細(xì)菌群落結(jié)構(gòu)變化的影響,，探討其影響黃瓜生長(zhǎng)指標(biāo),、根際養(yǎng)分含量和菌群結(jié)構(gòu)變化的內(nèi)在機(jī)制,。試驗(yàn)結(jié)果表明：240kg/hm2種植密度的高梁綠肥可顯著提高黃瓜根際土壤有機(jī)質(zhì)質(zhì)量比31.66%,、堿解氮質(zhì)量比8.75%、速效磷質(zhì)量比13.89%,、速效鉀質(zhì)量比16.86%,、脲酶活性6.85%，顯著提高結(jié)果期黃瓜莖粗12.83%,、根系數(shù)15.81%,、根總體積24.11%、葉片總面積11.43%,、單株結(jié)瓜數(shù)10.97%,、總產(chǎn)量9.81%；240kg/hm2種植密度的高粱綠肥可明顯提高黃瓜根際土壤中變形菌門(mén),、放線(xiàn)菌門(mén),、厚壁菌門(mén)比例而降低酸桿菌門(mén)、綠彎菌門(mén),、擬桿菌門(mén)比例,，明顯提高鞘脂單胞菌科、黃色單胞菌科,、紅螺菌科,、中華桿菌科、生絲微菌科比例而降低Gp6科,、Gp16科,、Gp4科比例。該處理主要通過(guò)降低根際土壤綠彎菌門(mén)和提高鞘脂單胞菌科,、中華桿菌科比例而提高脲酶活性,，通過(guò)提高厚壁菌門(mén)、黃色單胞菌科,、紅螺菌科和降低根際土壤酸桿菌門(mén)比例而促進(jìn)堿解氮質(zhì)量比,、速效磷質(zhì)量比、莖粗,、葉片總面積,、根系數(shù)、根總體積的提高,，最終促進(jìn)黃瓜生長(zhǎng)并提高產(chǎn)量,。

摘要:為降低固態(tài)發(fā)酵后秸稈碎料料內(nèi)乙醇提取能耗,，用平面熱源進(jìn)行乙醇提取并設(shè)計(jì)相應(yīng)設(shè)備，進(jìn)行初步計(jì)算,?；跓嶂卦囼?yàn)，研究了固態(tài)發(fā)酵后的甜高粱稈粉碎料中乙醇的蒸餾規(guī)律,?？紤]料含濕量、濕分乙醇體積分?jǐn)?shù),、加熱溫度對(duì)料中濕分質(zhì)量變化速率的影響,，得出在研究范圍內(nèi)（含濕量10%~90%，濕分乙醇體積分?jǐn)?shù)3%~11%,，加熱溫度20~100℃）料中濕分質(zhì)量變化速率與乙醇體積分?jǐn)?shù)關(guān)系不大,，隨料含濕量呈線(xiàn)性關(guān)系，隨加熱溫度呈冪函數(shù)關(guān)系,，并得出回歸模型,。基于乙醇揮發(fā)數(shù)據(jù),，得出乙醇揮發(fā)數(shù)學(xué)模型,。基于以上兩模型,，推導(dǎo)出平面熱源提取乙醇的乙醇提取率方程,，根據(jù)加熱溫度、料含濕量和濕分乙醇體積分?jǐn)?shù),，便可計(jì)算任意時(shí)刻的乙醇提取率,。建立成本模型并進(jìn)行成本分析發(fā)現(xiàn)，該提取方法成本顯著低于原有蒸汽提醇法,。最后設(shè)計(jì)了一套采用平面熱源連續(xù)提取發(fā)酵料內(nèi)乙醇的生產(chǎn)裝置,，給出其設(shè)計(jì)計(jì)算式，進(jìn)行了初步設(shè)計(jì),，得到一套示例性質(zhì)的工業(yè)級(jí)設(shè)備方案,。

摘要:利用斜率-截距校正算法(SBC)解決離子選擇電極連續(xù)在線(xiàn)測(cè)量電勢(shì)漂移問(wèn)題，結(jié)合Nernst線(xiàn)性模型預(yù)測(cè)無(wú)土栽培番茄苗期至果期營(yíng)養(yǎng)液NO3N,、K+,、Ca2+含量變化。結(jié)果表明：SBC校正算法可有效減少離子選擇電極(ISE)電勢(shì)漂移,，提高線(xiàn)性預(yù)測(cè)模型重復(fù)性,，校正后ISE響應(yīng)斜率漂移范圍不超過(guò)0.4mV/decade，截距漂移范圍可控制在1mV以?xún)?nèi),。SBC校正算法可提高Nernst線(xiàn)性模型預(yù)測(cè)精度,，NO3N,、K+、Ca2+含量預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差分別從校正前的43.31%,、38.46%,、93.83%降至校正后的5.99%、7.44%,、27.96%,。校正后ISE可實(shí)現(xiàn)番茄營(yíng)養(yǎng)液在線(xiàn)連續(xù)監(jiān)測(cè)，反映營(yíng)養(yǎng)液中目標(biāo)離子含量變化,。番茄花期養(yǎng)分吸收較活躍,，NO3N、K+,、Ca2+含量分別下降45.19%、36.46%和27.92%,。

摘要:為了解發(fā)育后期蘋(píng)果內(nèi)部品質(zhì)與近紅外光譜特性之間的關(guān)系,，給田間管理、實(shí)時(shí)采收等提供依據(jù),，利用近紅外漫反射技術(shù)測(cè)量了發(fā)育后期3個(gè)月內(nèi)“富士”蘋(píng)果在833~2500Nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)的光譜特性,，并測(cè)量了各樣品的內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)(可溶性固形物含量、硬度,、pH值和含水率),，分析了單一波長(zhǎng)下吸光強(qiáng)度與各內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)之間的線(xiàn)性關(guān)系。結(jié)果表明,，單一波長(zhǎng)下吸光強(qiáng)度與蘋(píng)果各內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)之間的線(xiàn)性相關(guān)性均較弱,，基于單一波長(zhǎng)下的吸光強(qiáng)度很難預(yù)測(cè)蘋(píng)果的內(nèi)部品質(zhì)。為此,，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立了預(yù)測(cè)可溶性固形物含量,、硬度、pH值和含水率的最小二乘支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）模型,，并分析了主成分分析（PCA）,、連續(xù)投影算法（SPA）和無(wú)信息變量消除法等3種降維方法對(duì)模型預(yù)測(cè)性能的影響。結(jié)果表明,，預(yù)測(cè)可溶性固形物含量,、pH值的最優(yōu)模型為SPA-ELM，其RMSEP分別為0.4435°Brix和0.0068,；預(yù)測(cè)硬度,、含水率的最優(yōu)模型為PCA-ELM，其RMSEP分別為0.2612kg/cm2和0.6235%,。

摘要:玉米赤霉烯酮（Zearalenone,，ZEN）是農(nóng)產(chǎn)品中一種常見(jiàn)的真菌毒素,，嚴(yán)重危害食品安全。現(xiàn)有ZEN檢測(cè)方法存在操作復(fù)雜,、儀器貴重,、樣品通常需要標(biāo)記等問(wèn)題?；谧孕性O(shè)計(jì)的便攜式表面等離子體共振（Surface plasmon resonance,，SPR）生物傳感器，制備了用于ZEN檢測(cè)的生物芯片,，提出直接檢測(cè)法和抑制檢測(cè)法,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，直接檢測(cè)法適用于ZEN抗體篩選與免疫動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)研究,；抑制檢測(cè)法的檢測(cè)限小于2Ng/mL,，完成一個(gè)樣品檢測(cè)僅需6min，可用于痕量ZEN毒素小分子的快速檢測(cè),?；诒砻娴入x子體共振的ZEN檢測(cè)方法簡(jiǎn)單，無(wú)需標(biāo)記,，儀器便攜,，成本低，可用于現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè),。

摘要:為提高大豆分離蛋白（SPI）的凍融穩(wěn)定性,，利用胰蛋白酶對(duì)SPI酶解處理得到不同水解度的大豆分離蛋白水解物（SPH），隨后與葡聚糖發(fā)生美拉德反應(yīng)生成大豆分離蛋白-葡聚糖共聚物（SPI-D）和大豆分離蛋白水解物-葡聚糖共聚物（SPH-D）,，研究基于美拉德反應(yīng)的酶改性SPI的凍融穩(wěn)定性,。接枝度、褐變指數(shù)和內(nèi)源熒光光譜的測(cè)定證明了SPI-D和SPH-D有美拉德反應(yīng)的特定熒光物質(zhì)生成,，蛋白改性朝著有利于凍融穩(wěn)定的方向進(jìn)行,。比較發(fā)現(xiàn)3次凍融循環(huán)后SPH-D乳液具有更好的凍融穩(wěn)定性，尤其當(dāng)水解度為3%時(shí),，SPH3-D乳液的粒徑尺寸,、聚結(jié)程度和出油率分別比SPI-D乳液降低了4828%、8161%和6381%,。激光共聚焦顯微鏡觀察發(fā)現(xiàn)SPH3-D乳液在3次凍融循環(huán)后蛋白沒(méi)有明顯的橋聯(lián)絮凝現(xiàn)象,，油滴依然被緊密地包裹在界面膜中，表現(xiàn)出較好的凍融穩(wěn)定性,。

摘要:利用聲發(fā)射系統(tǒng)監(jiān)測(cè)稻谷籽粒熱風(fēng)干燥過(guò)程中微裂紋的形成和發(fā)展,；對(duì)稻谷進(jìn)行了不同條件的熱風(fēng)干燥-緩蘇實(shí)驗(yàn)，分析了不同緩蘇工藝對(duì)干燥特性及裂紋率的影響，并探究了現(xiàn)象產(chǎn)生的原因,。結(jié)果表明：稻谷在干燥過(guò)程中一直有微裂紋產(chǎn)生或發(fā)展,，緩蘇工藝可有效抑制干燥后的稻谷籽粒產(chǎn)生宏觀裂紋，降低凈干燥時(shí)間,；恒溫干燥溫度以40,、45℃為宜；等溫度干燥-緩蘇條件下,，干燥溫度可提高到50℃,，裂紋率增值合格；在低溫干燥-高溫緩蘇工藝中,，當(dāng)緩蘇溫度比干燥溫度高15℃時(shí),，干燥時(shí)間最短，產(chǎn)品裂紋率增值不超過(guò)3%,，隨緩蘇溫度提高,，所需的緩蘇時(shí)間越短。研究結(jié)果可為節(jié)能高效的稻谷干燥工藝研究提供借鑒,。

摘要:生理成熟度(牛齡)是牛肉質(zhì)量分級(jí)的重要參考指標(biāo),研究牛齡與嫩度之間的定量關(guān)系,對(duì)建立牛肉質(zhì)量分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)及牛肉自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)具有重要意義,。選取4組不同月齡的牛肉背長(zhǎng)肌樣本,采集其眼肌區(qū)域微觀圖像,通過(guò)圖像處理的方法提取出每個(gè)樣本的肌纖維直徑、周長(zhǎng)和密度,然后再用質(zhì)構(gòu)儀測(cè)定出每個(gè)樣本的剪切力,研究分析不同牛齡的牛肉肌纖維直徑,、周長(zhǎng)和密度的變化規(guī)律及其與剪切力之間的關(guān)系。結(jié)果顯示,隨著牛齡的增大,牛肉肌纖維直徑和周長(zhǎng)均線(xiàn)性增加,而肌纖維密度則線(xiàn)性下降(P<0.05);同時(shí),隨著肌纖維直徑和周長(zhǎng)的增加,、肌纖維密度的下降,牛肉剪切力線(xiàn)性增大(P<0.05),。牛齡對(duì)肌纖維直徑、周長(zhǎng),、密度及牛肉剪切力具有顯著影響,。

摘要:為研究肌纖維類(lèi)型對(duì)新疆褐牛肉宰后成熟過(guò)程中蛋白質(zhì)降解變化的影響，選取背最長(zhǎng)肌,、腰大肌和股二頭肌3個(gè)不同肌纖維類(lèi)型組成的部位肉,，分別在宰后4℃成熟1h、6h,、12h,、1d、3d,、7d,、14d研究其蛋白質(zhì)溶解度、肌原纖維小片化指數(shù),、肌纖維超微結(jié)構(gòu)變化及進(jìn)行十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠電泳（SDS-PAGE）分析,。結(jié)果表明：不同肌纖維類(lèi)型的新疆褐牛肉蛋白質(zhì)降解模式差異較大，Ⅰ型肌纖維含量高的腰大肌比Ⅱ型肌纖維含量高的背最長(zhǎng)肌和股二頭肌具有更高的初始肌原纖維小片化指數(shù)（MFI），但肌原纖維降解的速度比背最長(zhǎng)肌和股二頭肌要慢,。ⅡA型肌纖維含量與初始蛋白質(zhì)溶解度呈顯著正相關(guān),，與蛋白質(zhì)溶解度的變化率顯著負(fù)相關(guān)。不同肌纖維類(lèi)型組成的新疆褐牛肉在宰后成熟過(guò)程中蛋白質(zhì)降解變化存在差異,，研究結(jié)果可為宰后成熟過(guò)程合理控制,、新疆褐牛肉產(chǎn)品開(kāi)發(fā)提供理論依據(jù)。

摘要:針對(duì)魷魚(yú)足人工裹粉時(shí)粉料容易受潮,、利用率低,，且魷魚(yú)足表面粉層分布不均勻、容易漏裹的問(wèn)題,，提出利用氣流輸送粉料,、施加高壓靜電使粉料帶上電荷進(jìn)行魷魚(yú)足裹粉的方法。為研究相對(duì)濕度和靜電電壓對(duì)魷魚(yú)足裹粉速度和裹粉量的影響,，以及魷魚(yú)足表面粉料的附著效果,，設(shè)計(jì)了試驗(yàn)裝置，設(shè)置了40%,、60%,、80% 3種相對(duì)濕度和0、30,、60,、90kV 4種靜電電壓，進(jìn)行了不同相對(duì)濕度和靜電電壓下的魷魚(yú)足靜電裹粉試驗(yàn)和離心式附著效果測(cè)試試驗(yàn),。結(jié)果表明：施加高壓靜電可提高裹粉速度和裹粉量,；相對(duì)濕度為40%、靜電電壓為30kV時(shí),，裹粉速度最快,、裹粉量最大；相對(duì)濕度為60%時(shí),，提高靜電壓可顯著提高裹粉速度和裹粉量,；相對(duì)濕度為80%時(shí)，不同靜電壓下裹粉速度和裹粉量差異不明顯,；0～1s內(nèi)裹粉量增加最快,，相對(duì)濕度為40%時(shí)，在0～0.5s時(shí)間段內(nèi)裹粉量的增加最顯著,；在相對(duì)濕度為60%,、靜電電壓60kV時(shí)進(jìn)行魷魚(yú)足裹粉，粉料的附著效果較好,。

摘要:基于先導(dǎo)溢流閥原理設(shè)計(jì)了一種內(nèi)置電磁閥式阻尼連續(xù)可調(diào)減振器,，對(duì)可調(diào)阻尼力進(jìn)行了理論分析，在Simulink中建立其力學(xué)仿真模型；結(jié)合減振器試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)可調(diào)減振器的試驗(yàn)方案,，利用INSTRON-8800型單通道伺服激振臺(tái)架對(duì)可調(diào)減振器樣件進(jìn)行試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明，減振器的復(fù)原阻尼力調(diào)節(jié)范圍為0～3.72kN,，壓縮阻尼力調(diào)節(jié)范圍為0～1.01kN,；并且與仿真結(jié)果之間的誤差未超過(guò)20%，證實(shí)了減振器模型的正確性和減振器結(jié)構(gòu)的可行性,。通過(guò)試驗(yàn)獲得的阻尼力與電流關(guān)系可為半主動(dòng)懸架控制器的匹配開(kāi)發(fā)提供數(shù)據(jù)支撐,，為減振器設(shè)計(jì)提供參考。

摘要:前橋擺轉(zhuǎn)式四驅(qū)底盤(pán)采用發(fā)動(dòng)機(jī)-CVT-定量泵為動(dòng)力源,，輪邊液壓馬達(dá)為驅(qū)動(dòng)裝置的開(kāi)式液壓閥控系統(tǒng)驅(qū)動(dòng),，需要解決底盤(pán)在負(fù)負(fù)載工況下馬達(dá)超速的問(wèn)題。為此,，提出一種通過(guò)對(duì)行走馬達(dá)進(jìn)油壓力實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)液壓系統(tǒng)回油背壓控制策略,，并根據(jù)該控制策略為該底盤(pán)設(shè)計(jì)了一回油背壓控制系統(tǒng)。通過(guò)AMEsim構(gòu)建了整機(jī)的液壓力學(xué)模型,，分析了行走馬達(dá)在不同工況下的液壓特性,，制定了回油背壓控制策略。對(duì)背壓控制系統(tǒng)進(jìn)行了軟硬件的設(shè)計(jì),，并進(jìn)行樣機(jī)試驗(yàn),，驗(yàn)證了該系統(tǒng)控制策略的正確性。實(shí)現(xiàn)了樣機(jī)在正負(fù)載行駛時(shí)能得到最低的回油背壓,，保證能量利用最大化,；樣機(jī)在負(fù)負(fù)載行駛時(shí)，選擇合適的回油背壓,，確保液壓馬達(dá)在安全范圍內(nèi)運(yùn)轉(zhuǎn)。

摘要:為研究介電彈性體（DE）換能器在純剪切拉伸模式下的發(fā)電特性,，利用彈簧制作了具有預(yù)拉伸特性的DE卷形換能器,，并結(jié)合Neo-Hooken模型建立了DE卷形換能器在純剪切拉伸模式下的機(jī)電耦合數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用Matlab/Simulink軟件建立了DE卷形換能器的純剪切發(fā)電仿真模型,，對(duì)DE卷形換能器的發(fā)電特性及不同彈簧系數(shù)對(duì)其發(fā)電特性的影響進(jìn)行了仿真,。對(duì)DE卷形換能器進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并與仿真結(jié)果對(duì)比,。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，DE卷形換能器發(fā)電特性?xún)?yōu)于一般拉伸模式換能器；在相同的拉伸條件及初始電壓下,，在預(yù)拉伸限制范圍內(nèi),，彈簧彈性系數(shù)越大其發(fā)電特性越好。

摘要:針對(duì)平面折展機(jī)構(gòu)中柔性鉸鏈在承受拉壓載荷時(shí)變形大、轉(zhuǎn)動(dòng)精度差等問(wèn)題,，基于外LET鉸鏈和嵌套結(jié)構(gòu)的方法,，提出了一種Nested-LET柔性鉸鏈。設(shè)計(jì)了該鉸鏈的結(jié)構(gòu),，利用等效彈簧模型推導(dǎo)了其彎曲及拉壓等效剛度計(jì)算公式并給出了修正系數(shù),。通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)例的理論計(jì)算和仿真分析，驗(yàn)證了理論分析的正確性和設(shè)計(jì)的可行性,。比較了相同尺寸的Nested-LET與外LET鉸鏈的彎曲性能與抗拉性能,，結(jié)果表明，Nested-LET鉸鏈彎曲剛度增加了1.5倍,，拉壓剛度提升了30倍,，且轉(zhuǎn)動(dòng)中心漂移量有所下降。最后,，通過(guò)拉伸實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了分析的正確性,。