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摘要:我國(guó)谷物聯(lián)合收獲機(jī)普遍存在作業(yè)性能和效率難以兼顧,、適應(yīng)性不強(qiáng),、信息化智能化程度較低等問(wèn)題，清選裝置作為聯(lián)合收獲機(jī)最核心的工作部件之一,，直接影響著整機(jī)的作業(yè)性能,。如何提高清選裝置的性能和效率是現(xiàn)階段谷物聯(lián)合收獲機(jī)技術(shù)發(fā)展的重點(diǎn)和難點(diǎn),。因此，本文從清選裝置結(jié)構(gòu),、清選裝置內(nèi)部氣流場(chǎng)和物料運(yùn)動(dòng)及清選裝置智能化技術(shù)等方面綜述了國(guó)內(nèi)外谷物聯(lián)合收獲機(jī)清選技術(shù)與裝置的研究進(jìn)展,，分析闡述了聯(lián)合收獲機(jī)清選裝置的發(fā)展趨勢(shì)，以期進(jìn)一步提高我國(guó)聯(lián)合收獲機(jī)清選裝置的工作性能,、作業(yè)效率和適應(yīng)性,。

摘要:為提高丘陵山地拖拉機(jī)自動(dòng)調(diào)平控制系統(tǒng)性能，基于已開(kāi)發(fā)的丘陵山地拖拉機(jī)姿態(tài)調(diào)整機(jī)構(gòu),，提出了利用雙閉環(huán)模糊PID算法調(diào)整車(chē)輪擺動(dòng)角度的自動(dòng)調(diào)平控制方法,。首先，建立被控對(duì)象狀態(tài)空間模型,，并基于該模型設(shè)計(jì)了雙閉環(huán)模糊PID控制算法,。然后，對(duì)自動(dòng)調(diào)平控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析,，結(jié)果表明,，在使用相同PID參數(shù)條件下，雙閉環(huán)模糊PID控制比雙閉環(huán)PID控制性能更優(yōu),，可有效減少超調(diào)量和調(diào)平時(shí)間,。最后，開(kāi)展了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)試驗(yàn)驗(yàn)證,，結(jié)果表明,，采用所提出的自動(dòng)調(diào)平雙閉環(huán)模糊PID控制方法，在15°坡地上調(diào)平時(shí)間為12.5s，調(diào)平誤差小于0.5°,，且無(wú)超調(diào)現(xiàn)象,，左右兩后輪擺角絕對(duì)值差在±1°以內(nèi)；同時(shí),，以1.98km/h的速度行駛在高低起伏的惡劣工作環(huán)境下,，車(chē)身傾斜角可控制在±3°范圍內(nèi)，左右擺動(dòng)機(jī)構(gòu)擺動(dòng)角度絕對(duì)值差在±5°范圍內(nèi),，相比于雙閉環(huán)PID控制效果更優(yōu),。

摘要:為了提高獼猴桃采摘機(jī)器人的工作效率和對(duì)獼猴桃復(fù)雜生長(zhǎng)環(huán)境的適應(yīng)性，識(shí)別廣域復(fù)雜環(huán)境下相互遮擋的獼猴桃目標(biāo),，采用Im-AlexNet為特征提取層的Faster R-CNN目標(biāo)檢測(cè)算法,，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)微調(diào)AlexNet網(wǎng)絡(luò)，修改全連接層L6,、L7的節(jié)點(diǎn)數(shù)為768和256,，以解決晴天（白天逆光、側(cè)逆光）,、陰天及夜間補(bǔ)光條件下的廣域復(fù)雜環(huán)境中獼猴桃因枝葉遮擋或部分果實(shí)重疊遮擋所導(dǎo)致的識(shí)別精度較低等問(wèn)題,。采集廣域復(fù)雜環(huán)境中晴天逆光、晴天側(cè)逆光,、陰天和夜間補(bǔ)光條件下存在遮擋情況的4類樣本圖像共1823幅,，建立試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練并測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明：該方法對(duì)晴天逆光,、晴天側(cè)逆光,、陰天和夜間補(bǔ)光條件下存在遮擋情況的圖像識(shí)別精度為96.00%，單幅圖像識(shí)別時(shí)間約為1s,。在相同數(shù)據(jù)集下,，Im-AlexNet網(wǎng)絡(luò)識(shí)別精度比LeNet、AlexNet和VGG16 3種網(wǎng)絡(luò)識(shí)別精度的平均值高出5.74個(gè)百分點(diǎn),。說(shuō)明該算法能夠降低獼猴桃果實(shí)漏識(shí)別率和誤識(shí)別率,，提高了識(shí)別精度。該算法能夠應(yīng)用于獼猴桃采摘機(jī)器人對(duì)廣域復(fù)雜環(huán)境下枝葉遮擋或部分果實(shí)重疊遮擋的準(zhǔn)確識(shí)別,。

摘要:針對(duì)蕎麥剝殼時(shí)不能隨原料種類變化而適時(shí)調(diào)整砂盤(pán)間隙和轉(zhuǎn)速的問(wèn)題,，提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的蕎麥剝殼性能參數(shù)在線檢測(cè)方法，為蕎麥剝殼機(jī)自適應(yīng)最優(yōu)控制提供數(shù)據(jù)反饋,。采集快速滑落的蕎麥剝出物圖像,，使用帶二階拉普拉斯修正項(xiàng)的邊緣自適應(yīng)插值算法對(duì)圖像插值重建；對(duì)重建的淺藍(lán)色背景蕎麥剝出物圖像N(B-R)灰度變換之后進(jìn)行背景分割,；生成距離骨架圖像并對(duì)其鄰域極大值濾波提取種子點(diǎn),，使用分水嶺算法對(duì)種子點(diǎn)標(biāo)記后的距離圖像進(jìn)行粘連分割,；采用交互式方法標(biāo)注已粘連分割的蕎麥籽粒，然后使用已標(biāo)注的蕎麥籽粒訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。在線試驗(yàn)中,，處理和識(shí)別一幅包含897個(gè)籽粒的1824像素×1368像素圖像耗時(shí)4.79s。未剝殼蕎麥,、整米和碎米的正確識(shí)別率分別為99.7%,、97.2%和92.6%,。結(jié)果表明,，本文在線檢測(cè)方法得到的出米率能夠反映蕎麥剝殼機(jī)組的剝殼性能，可為蕎麥剝殼加工的自適應(yīng)最優(yōu)控制和智能化提供有效基礎(chǔ)數(shù)據(jù),。

摘要:耕作機(jī)具的土壤擾動(dòng)行為密切聯(lián)系土壤失效機(jī)理與耕作效應(yīng),，是優(yōu)化耕作系統(tǒng)的重要依據(jù)。本研究通過(guò)土壤耕作原位綜合測(cè)試平臺(tái)開(kāi)展單鏟深松試驗(yàn),，從5個(gè)方位錄制深松視頻,，同時(shí)配合使用微地貌測(cè)試、耕作阻力測(cè)試,、EDEM仿真,、深松擾動(dòng)剖面土壤緊實(shí)度測(cè)試和深松理論檢驗(yàn)，探究深松鏟入土角α和耕深D對(duì)水稻土深松擾動(dòng)過(guò)程,、土壤失效機(jī)理及深松效應(yīng)的影響,。結(jié)果表明，攝像法提取的縱向碎土距離R,、擾動(dòng)寬度W及抬土高度H與α和D顯著相關(guān),，可用于水稻土深松擾動(dòng)行為的定量表述。攝像法顯示水稻土難以脆性斷裂,，鏟兩側(cè)發(fā)生非對(duì)稱性土壤剪切失效,。土壤沿曲柄攀升，抬土高度H隨α增大,，隨D減小,，表明深松鏟的設(shè)計(jì)參數(shù)和作業(yè)參數(shù)同時(shí)影響抬土能力。R隨對(duì)應(yīng)耕深范圍內(nèi)鏟的縱向水平長(zhǎng)度L線性增加,，W隨α線性增加,。地表平整度S和擾動(dòng)寬度W均在耕深20cm時(shí)最大。深松土壤擾動(dòng)行為的EDEM仿真從微觀層面再現(xiàn)了攝像法記錄的非對(duì)稱性失效,、側(cè)向擠壓失效和深松新月形失效現(xiàn)象,，表明該離散元模型用于解析水稻土深松力學(xué)的科學(xué)性。EDEM仿真進(jìn)一步顯示出應(yīng)力集中區(qū)沿鏟尖與鏟柄破土刃周期性上下移動(dòng),，同時(shí)也對(duì)鏟下方底層土造成擠壓,。深松擾動(dòng)剖面土壤緊實(shí)度等值線圖驗(yàn)證了仿真過(guò)程中鏟尖下方形成的土壤壓實(shí)帶，并直觀展示出耕深30cm時(shí)，犁底層土壤因側(cè)向擠壓流變形成的溝槽狀緊實(shí)壁面,。本文結(jié)合田間原位攝像法的多參數(shù)測(cè)試研究可為深松鏟和耕作系統(tǒng)的優(yōu)化提供依據(jù),。

摘要:為了提高油菜缽苗移栽效率與質(zhì)量，設(shè)計(jì)了一種適合廂面開(kāi)溝槽水平推苗移栽的栽植機(jī)構(gòu),。為了分析和優(yōu)化該機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù),，建立了數(shù)學(xué)模型和運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，并編寫(xiě)了基于Matlab的人機(jī)交互式程序,。結(jié)合油菜缽苗水平推苗移栽的農(nóng)藝要求,，探討了栽植機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)軌跡與幼苗移栽直立度合格率的關(guān)系。研究了水平推苗移栽的運(yùn)動(dòng)機(jī)理,，優(yōu)選了栽植機(jī)構(gòu)桿件長(zhǎng)度,、安裝位置和初始角度等參數(shù)，并根據(jù)該參數(shù)設(shè)計(jì)了油菜缽苗幼苗移栽試驗(yàn)裝置,。進(jìn)行了栽植機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)靜,、動(dòng)軌跡驗(yàn)證試驗(yàn)和栽苗試驗(yàn)，軌跡驗(yàn)證試驗(yàn)表明,，樣機(jī)實(shí)際運(yùn)動(dòng)規(guī)律符合仿真設(shè)計(jì)要求,，栽苗試驗(yàn)表明，在行駛速度0.4~0.6m/s,、栽植機(jī)構(gòu)循環(huán)頻率在1~1.5Hz之間,，移栽株距0.2~0.3m，移栽深度0.04~0.06m時(shí),，水平推苗栽植合格率不低于90%,，說(shuō)明水平推苗移栽滿足油菜缽苗移栽要求。

摘要:為了提高蔬菜缽苗取苗機(jī)械化程度和取苗效率,，設(shè)計(jì)了一種探出取推缽式蔬菜缽苗取苗機(jī)構(gòu),，可實(shí)現(xiàn)快速取推缽動(dòng)作。以大果哈椒缽苗作為取苗對(duì)象,，分析了取苗機(jī)構(gòu)的工作原理,，建立了機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，確立其優(yōu)化目標(biāo),，運(yùn)用Visual Basic 6.0開(kāi)發(fā)可視化輔助分析軟件,，優(yōu)化得出滿足要求的最佳參數(shù)，形成相應(yīng)的理論軌跡,。建立三維模型,，對(duì)模型進(jìn)行虛擬仿真設(shè)計(jì)，得出仿真軌跡,。采用3D打印技術(shù)進(jìn)行試驗(yàn)樣機(jī)制造,，運(yùn)用高速攝影技術(shù)提取試驗(yàn)樣機(jī)實(shí)際工作軌跡,，驗(yàn)證了實(shí)際軌跡與理論軌跡、仿真軌跡的一致性,。試驗(yàn)測(cè)得實(shí)際取苗針最大入缽力,，運(yùn)用相似理論原理，推算出試驗(yàn)樣機(jī)最大入缽力,，并得到缽?fù)磷罴鸦|(zhì)比為0.4,，進(jìn)行試驗(yàn)樣機(jī)取苗試驗(yàn)，取苗成功率為96.87%,，滿足蔬菜缽苗取苗要求,，驗(yàn)證了機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的正確性與可行性。

摘要:針對(duì)菠菜有序收獲夾持輸送過(guò)程中極易出現(xiàn)擠壓損傷的問(wèn)題,，基于菠菜植株的流變特性對(duì)夾持輸送過(guò)程中工作參數(shù)對(duì)損傷的影響進(jìn)行了研究,。首先提出了一種菠菜夾持輸送裝置,，闡述其工作原理和機(jī)械結(jié)構(gòu),，分析了浮動(dòng)夾持機(jī)構(gòu)與菠菜植株的互作關(guān)系；通過(guò)Burgers粘彈性模型構(gòu)建了菠菜植株夾持輸送作用下的流變本構(gòu)方程,，利用菠菜植株的蠕變?cè)囼?yàn),，確定流變本構(gòu)方程系數(shù)；在不考慮彈性變形和粘塑性變形前提下求得菠菜塑性變形表達(dá)式,，并將菠菜塑性變形量作為衡量菠菜機(jī)械損傷程度的評(píng)價(jià)指標(biāo),；選擇對(duì)損傷影響較大的夾持輪當(dāng)量彈性系數(shù)和輸送速度，分析其對(duì)菠菜塑性變形量的影響,，得到最小塑性變形下的作業(yè)條件,；選取輸送速度和當(dāng)量彈性系數(shù)三水平的5組參數(shù)組合進(jìn)行分析研究，得到不同參數(shù)組合下的夾持輸送過(guò)程中夾持力與時(shí)間的關(guān)系方程,，以菠菜最小塑性變形量為目標(biāo),，實(shí)現(xiàn)低損傷收獲。為了驗(yàn)證用菠菜流變特性分析工作參數(shù)對(duì)菠菜損傷影響的可行性,，進(jìn)行了夾持輸送試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)輸送速度為25mm/s、當(dāng)量彈性系數(shù)為2N/mm時(shí),，輸送成功率為93.3%,，菠菜損傷率為6.7%，夾持輸送效果較好,。

摘要:針對(duì)我國(guó)全自動(dòng)蔬菜移栽機(jī)取苗,、投苗機(jī)構(gòu)復(fù)雜等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種蔬菜移栽機(jī)氣吹振動(dòng)復(fù)合式取苗機(jī)構(gòu)及其配套苗盤(pán),。設(shè)計(jì)的取苗機(jī)構(gòu)主要由送苗裝置,、振動(dòng)裝置和氣吹裝置等組成,，各部分配合完成自動(dòng)取苗、投苗工作,。構(gòu)建了振動(dòng)過(guò)程中苗盤(pán)與缽苗的動(dòng)力學(xué)模型,，通過(guò)分析缽苗取苗條件，求解出振動(dòng)過(guò)程中影響取苗成功率的3個(gè)主要參數(shù)：振動(dòng)頻率,、振幅以及缽苗基質(zhì)含水率,。綜合考慮振動(dòng)與氣吹相結(jié)合的取苗方式，以取苗成功率,、基質(zhì)破損率作為取苗效果評(píng)價(jià)指標(biāo),，選取缽苗基質(zhì)含水率、振動(dòng)器振動(dòng)頻率,、吹氣氣壓為試驗(yàn)因素,，進(jìn)行多目標(biāo)正交試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：在給定因素水平下,，當(dāng)缽苗含水率為55%,、振動(dòng)器振動(dòng)頻率為36Hz、吹氣氣壓為0.45MPa時(shí),，取苗效果最佳,，此時(shí)取苗成功率為92%，基質(zhì)破損率為3.46%,。

摘要:針對(duì)西北旱區(qū)玉米鋪膜種植特點(diǎn),，為提高氣吸式玉米滾輪播種器的排種性能，利用彈性橡膠對(duì)氣吸式排種器的吸種盤(pán)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)改進(jìn),。對(duì)吸種盤(pán)吸種過(guò)程進(jìn)行受力分析,，得到影響吸種能力的3個(gè)因素：吸種盤(pán)轉(zhuǎn)速,、氣吸室負(fù)壓、吸種盤(pán)上吸種墊吸孔直徑?；谧灾频膹椥詺馕焓接衩诐L輪排種器試驗(yàn)臺(tái),，根據(jù)響應(yīng)曲面法的Central Composite Design試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理,，以播種機(jī)吸種盤(pán)轉(zhuǎn)速,、氣吸室負(fù)壓、吸種盤(pán)上吸種墊吸孔直徑為因素,，以單粒合格指數(shù)為主要評(píng)價(jià)指標(biāo),，兼顧重播指數(shù)和漏播指數(shù)，對(duì)臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行多元回歸擬合和方差分析,。結(jié)果表明,，單粒合格指數(shù)、重播指數(shù)的2個(gè)回歸模型可靠,；氣吸室負(fù)壓對(duì)單粒合格指數(shù)影響極顯著,，氣吸室負(fù)壓和吸種盤(pán)上的吸種墊吸孔直徑對(duì)重播指數(shù)影響極顯著,。由參數(shù)優(yōu)化結(jié)果可知：當(dāng)播種機(jī)吸種盤(pán)轉(zhuǎn)速20r/min、氣吸室負(fù)壓5kPa,、吸種盤(pán)上的吸種墊吸孔直徑4mm時(shí),，單粒合格指數(shù)為95.54%，漏播指數(shù)為0.50%,，重播指數(shù)為3.96%,。在同等條件下田間試驗(yàn)得到的單粒合格指數(shù)為96.3%、漏播指數(shù)為1.3%,、重播指數(shù)為2.4%,，優(yōu)化達(dá)到預(yù)期的效果。

摘要:為探究地面低容量仿形噴霧技術(shù)在茶園植保作業(yè)中的適應(yīng)性,，以自主設(shè)計(jì)的茶園低容量仿形噴霧軌道式測(cè)試系統(tǒng)為噴霧載體,，通過(guò)正交試驗(yàn)方法對(duì)茶園地面低容量噴霧的霧滴沉積性能進(jìn)行了試驗(yàn)研究。闡述分析了噴霧測(cè)試系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及控制電路,，依據(jù)解析法確定了噴頭安裝參數(shù),；以霧滴沉積密度、沉積均勻性為主要噴霧指標(biāo),，探究了噴霧高度,、噴施方向,、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速,、噴頭類型和冠層梯度對(duì)茶樹(shù)低容量噴霧時(shí)液滴沉積的影響。田間試驗(yàn)結(jié)果表明：茶樹(shù)冠層梯度對(duì)霧滴沉積密度有顯著性影響,，其霧滴數(shù)量在冠層上,、中、下部依次減少,，冠層上部霧滴個(gè)數(shù)明顯多于中,、下部，中,、下部霧滴數(shù)量沒(méi)有顯著性差異,；噴霧高度與霧滴沉積數(shù)量呈負(fù)相關(guān)，且噴霧高度30cm時(shí)的霧滴個(gè)數(shù)明顯多于50cm時(shí)的霧滴數(shù)量,，而40cm高度與30,、50cm時(shí)的霧滴數(shù)量無(wú)顯著性差異。噴施方向,、冠層梯度對(duì)霧滴分布均勻性有顯著性影響,，噴施方向45°時(shí)，其變異系數(shù)均值為0610,，顯著大于0°,、15°,、30°時(shí)的變異系數(shù)，霧滴分布均勻性最差,，而0°,、15°、30°時(shí)變異系數(shù)無(wú)顯著性差異,；不同冠層梯度上的霧滴分布均勻性差異顯著,，其中冠層上部霧滴分布最均勻，而冠層中部霧滴分布均勻性最差,。與常規(guī)噴霧相比,，低容量噴霧的霧滴沉積量整體偏小,；冠層梯度對(duì)霧滴沉積量有顯著性影響,，其中冠層上部沉積量均值為0.608μL/cm2，顯著大于中,、下部沉積量,，而中、下部霧滴沉積量差異不顯著,；噴施方向0°時(shí),，其霧滴沉積量均值最大，顯著大于沉積量最小的45°方向,。茶樹(shù)低容量噴霧時(shí),，霧滴平均沉積密度均大于26個(gè)/cm2，冠層頂部變異系數(shù)均不大于標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的0.5,，滿足國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中農(nóng)藥噴霧機(jī)噴灑質(zhì)量要求,。

摘要:針對(duì)目前無(wú)人機(jī)噴施規(guī)劃并未達(dá)到能量利用率最大化的問(wèn)題，以總航程最短,、有效載荷和安全作業(yè)為作業(yè)目標(biāo),，研究了一種基于能量?jī)?yōu)化的無(wú)人機(jī)噴施規(guī)劃組合算法。利用柵格法對(duì)工作區(qū)域進(jìn)行劃分,，得到全覆蓋航線后,，通過(guò)設(shè)置補(bǔ)給點(diǎn)，合理地分配各架次的返航點(diǎn)和有效載荷,，從航線和載荷上降低無(wú)人機(jī)的能量消耗率,，提高了作業(yè)效率。所設(shè)計(jì)的配套地面站軟件對(duì)算法進(jìn)行仿真,，結(jié)果表明,，在同等作業(yè)條件下，采用本組合算法進(jìn)行無(wú)人機(jī)噴施規(guī)劃,，相比于傳統(tǒng)以藥液或能量耗盡為返航依據(jù),、偶有迫降或墜機(jī)危險(xiǎn)的噴施規(guī)劃,，航程規(guī)劃得到的能量節(jié)省率達(dá)16.25%，載荷規(guī)劃得到的能量節(jié)省率為18.92%,。田間對(duì)比試驗(yàn)表明,，經(jīng)過(guò)算法規(guī)劃的作業(yè)比未經(jīng)算法規(guī)劃的作業(yè)節(jié)省了2725m的返航航程，航程節(jié)省率為23.7%,；節(jié)省載荷1L,，載荷節(jié)省率為16.7%。本組合算法能保證無(wú)人機(jī)在能量滿足安全條件的情況下進(jìn)行作業(yè),，證實(shí)了算法的節(jié)能性和安全性,。

摘要:植保無(wú)人機(jī)的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)輸出頻率最高可達(dá)8kHz，而常用GPS輸出頻率最高只有10Hz,，會(huì)導(dǎo)致位置估計(jì)器的數(shù)據(jù)源之間存在延時(shí)問(wèn)題,。為此設(shè)計(jì)了一種處理延時(shí)測(cè)量值的變結(jié)構(gòu)線性滾動(dòng)時(shí)域估計(jì)器(Variable structure linear-Moving horizon estimator, VSL-MHE)。首先將多傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行序列化,；然后通過(guò)線性索引來(lái)確定排列項(xiàng)中無(wú)數(shù)據(jù)的坐標(biāo),，根據(jù)該坐標(biāo)對(duì)代價(jià)函數(shù)中權(quán)重矩陣進(jìn)行更新，從而改變估計(jì)器結(jié)構(gòu),；最后通過(guò)VSL-MHE估計(jì)植保無(wú)人機(jī)位置,。在室內(nèi)測(cè)試中，通過(guò)OptiTrack向植保無(wú)人機(jī)發(fā)送模擬GPS信號(hào),，輸出頻率范圍為2~20Hz,。將VSL-MHE估計(jì)的位置、MHE估計(jì)的位置和循環(huán)迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波器(Circular iterated extended Kalman filter, CIEKF)估計(jì)的位置分別與OptiTrack獲取的精確位置做對(duì)比,，結(jié)果表明,，VSL-MHE的位置最大偏差小于CIEKF和MHE的位置最大偏差。在室外40m×30m范圍的飛行測(cè)試中,，VSL-MHE的航線位置最大偏差小于CIEKF和MHE的位置最大偏差，驗(yàn)證了該算法的有效性,。

摘要:為提高大田施肥精度和水肥利用效率,，進(jìn)一步促進(jìn)灌溉施肥技術(shù)在大田中的應(yīng)用，設(shè)計(jì)了大田移動(dòng)式精量配肥灌溉施肥一體機(jī)并進(jìn)行樣機(jī)試驗(yàn),。首先,，對(duì)一體機(jī)的移動(dòng)式行走架、精量配肥裝置和首部樞紐裝置進(jìn)行機(jī)械設(shè)計(jì),。其次,，基于作物不同生長(zhǎng)期所需水肥量，結(jié)合實(shí)時(shí)測(cè)定土壤墑情信息,，設(shè)計(jì)3段式全自動(dòng)灌溉施肥時(shí)間分配模型和母液濃度動(dòng)態(tài)計(jì)算方法,；建立母液濃度動(dòng)態(tài)調(diào)控?cái)?shù)學(xué)模型,，針對(duì)不同類型顆粒肥溶解時(shí)間差異問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種含Smith預(yù)估器的PID切換控制方法快速穩(wěn)定母液濃度,，并通過(guò)Simulink對(duì)控制方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,；在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一體機(jī)的中央控制系統(tǒng),，集成灌溉施肥時(shí)間分配模型和母液濃度動(dòng)態(tài)調(diào)控方法,，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)灌溉施肥功能和母液濃度精準(zhǔn)調(diào)控；最后,，在大田環(huán)境中對(duì)試制樣機(jī)開(kāi)展灌溉施肥試驗(yàn),，測(cè)定注肥口電導(dǎo)率（EC）響應(yīng)曲線并進(jìn)行分析，結(jié)果表明：EC響應(yīng)曲線呈3段式變化,，表明一體機(jī)能夠按設(shè)計(jì)的時(shí)間分配模型對(duì)大田作物進(jìn)行全自動(dòng)作業(yè),；施肥階段EC值平穩(wěn)，誤差波動(dòng)幅度小,，過(guò)渡時(shí)間短,、坡度陡、超調(diào)量小,，表明針對(duì)不同類型的顆粒肥,，提出的切換控制方法可以快速穩(wěn)定母液濃度。

摘要:進(jìn)水池是泵站工程的重要組成部分,，其流態(tài)及水力特性對(duì)水泵性能有著重要的影響,，不良的流態(tài)往往伴隨著渦旋等水力現(xiàn)象的出現(xiàn)。采用流體體積(VOF)方法及大渦模擬(LES)對(duì)進(jìn)水池中的流動(dòng)和相關(guān)渦旋進(jìn)行數(shù)值模擬,，系統(tǒng)分析LES湍流模型所采用的網(wǎng)格,，對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行收斂性驗(yàn)證，并將數(shù)值模擬結(jié)果與PIV實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較,，數(shù)值模擬結(jié)果與PIV實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合,，說(shuō)明本模擬方法可以用來(lái)進(jìn)一步深入探討二階湍流參數(shù)。通過(guò)LES模擬結(jié)果對(duì)進(jìn)水池中表面渦和底渦的形成和演化的基本機(jī)制進(jìn)行探討,，揭示了渦旋周?chē)母飨虍愋酝牧鹘Y(jié)構(gòu)以及動(dòng)量的傳遞過(guò)程,。

摘要:為提高植被覆蓋條件下衛(wèi)星遙感對(duì)土壤含鹽量的估測(cè)精度，以河套灌區(qū)解放閘灌域?yàn)檠芯繀^(qū),，以高分一號(hào)衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,，同步采集不同深度土壤含鹽量，通過(guò)全子集篩選法（Best subset selection）分析不同波段和光譜指數(shù)對(duì)于不同深度土壤含鹽量的敏感性,，并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial neural network,，ANN）、支持向量機(jī)（Support vector machine，SVM）和分位數(shù)回歸（Quantile regression,，QR）3種方法,，構(gòu)建全子集篩選前后0~20cm、20~40cm,、0~40cm,、40~60cm、0~60cm等不同深度下的土壤含鹽量反演模型,。結(jié)果表明,，B4、BI,、SI1,、SI3是0~20cm、0~40cm處土壤含鹽量的敏感變量組合,，B4,、BI、NDVI為20~40cm,、40~60cm,、0~60cm處土壤含鹽量的敏感變量組合；在各深度下,，分位數(shù)回歸模型的精度最高,，模型的決定系數(shù)R2c1、R2v1均在0.4以上,，均方根誤差RMSEc1,、RMSEv1均小于0.4%，SVM次之,，ANN最差,；在20~40cm深度下QR反演模型效果優(yōu)于其他深度，為本文土壤含鹽量估算的最優(yōu)模型,，其建模和驗(yàn)證的決定系數(shù)R2c1,、R2v1分別為0.611和0.671，建模和驗(yàn)證均方根誤差RMSEc1,、RMSEv1分別為0.177%和0.160%,。本研究可為衛(wèi)星遙感大范圍監(jiān)測(cè)植被覆蓋條件下土壤鹽漬化程度提供參考。

摘要:為探測(cè)重金屬銅污染脅迫對(duì)玉米葉片光譜的影響,，判別玉米植株受銅污染脅迫的程度，在地面設(shè)置了11個(gè)梯度銅脅迫玉米盆栽實(shí)驗(yàn),，獲取了玉米在出苗期,、拔節(jié)期和出穗期的老葉光譜、葉綠素含量以及出穗期葉片銅含量，闡述了利用前3次諧波子信號(hào)振幅C1,、C2與C3探測(cè)玉米葉片光譜弱畸變的機(jī)理,，并選取出苗期、拔節(jié)期和出穗期玉米老葉光譜480~670nm與670~750nm兩波段進(jìn)行諧波分析,，解析了前3次諧波子信號(hào)振幅C1,、C2、C3與銅脅迫梯度間的規(guī)律,。研究得出：出苗期,，在Cu(100)到Cu(1200)梯度范圍內(nèi)，隨銅脅迫程度增加,，玉米老葉光譜在480~670nm與670~750nm兩波段的諧波振幅C1逐漸增大,，利用諧波振幅C1可以判別與區(qū)分玉米植株受銅脅迫程度；拔節(jié)期,，在480~670nm與670~750nm兩波段,、所有設(shè)置脅迫梯度內(nèi)，諧波振幅C1,、C2,、C3特征變化規(guī)律不明顯；出穗期,，從Cu(50)到Cu(1200)梯度范圍內(nèi),，除Cu(1000)外，在480~670nm波段的諧波子信號(hào)振幅C1隨脅迫梯度增加而增大,；玉米出苗期與出穗期是利用諧波子信號(hào)振幅特征進(jìn)行銅脅迫程度判別與分析的最佳生長(zhǎng)階段,。

摘要:為探討LiDAR監(jiān)測(cè)作物生物量的可行性和方法，以小麥為研究對(duì)象,，通過(guò)田間試驗(yàn)獲取關(guān)鍵生育期的小麥LiDAR點(diǎn)云高度指標(biāo)和地上部生物量,，基于冪函數(shù)回歸與支持向量回歸、利用十折交叉驗(yàn)證法分別進(jìn)行特征選擇和模型構(gòu)建,，選取各算法最優(yōu)的全生育期小麥地上部生物量監(jiān)測(cè)模型,，并在測(cè)試集上對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行檢驗(yàn)與比較。結(jié)果表明：利用H95和生育期特征所構(gòu)建的全生育期支持向量回歸模型精度最高,，訓(xùn)練集上決定系數(shù)R2達(dá)到0.814,，測(cè)試集結(jié)果（R2=0.821，RMSE為1.730t/hm2,，RRMSE為32.77%）表明,，模型具有較好的準(zhǔn)確性；利用Hmean所構(gòu)建的全生育期冪函數(shù)回歸模型決定系數(shù)R2達(dá)到0.809,，測(cè)試集結(jié)果（R2=0.815,，RMSE為1.760t/hm2,，RRMSE為33.33%）也表明模型具有較好的準(zhǔn)確性；高度指標(biāo)估測(cè)小麥生物量具有先天局限性,，所構(gòu)建模型較適宜于監(jiān)測(cè)小麥地上部生物量小于10t/hm2的情況,，在超過(guò)10t/hm2的樣本集上，95%的模型預(yù)測(cè)值被低估,，RMSE呈指數(shù)增長(zhǎng),；生育期特征有利于提升監(jiān)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度。

摘要:以視覺(jué)里程計(jì)技術(shù)恢復(fù)連續(xù)攝影序列圖像位姿,，并以恢復(fù)位姿的圖像為基礎(chǔ)構(gòu)建樣地調(diào)查系統(tǒng),。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)圖像位姿尺度恢復(fù)、定義樣地坐標(biāo)系,、標(biāo)記立木等過(guò)程估計(jì)樣地中立木位置及胸徑,。用相機(jī)對(duì)12塊半徑為7.5m的圓形樣地進(jìn)行連續(xù)攝影，獲取有序圖像序列,，并使用構(gòu)建的樣地調(diào)查系統(tǒng)對(duì)圖像序列進(jìn)行處理,，以獲取樣地中立木位置及胸徑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所有樣地立木位置估計(jì)值x軸與y軸方向的偏差（BIAS）分別為0.04,、-0.03m，均方根誤差（RMSE）分別為0.21,、0.17m,；樣地中立木胸徑估計(jì)值的BIAS及RMSE分別為0.09cm（0.51%）和0.88cm（5.03%）。

摘要:針對(duì)柑橘黃龍病熱空氣處理存在能耗高,、加熱設(shè)備笨重,、傳熱較慢等問(wèn)題，提出了柑橘黃龍病遠(yuǎn)紅外熱處理方法,。為解決遠(yuǎn)紅外加熱時(shí)柑橘樹(shù)溫差過(guò)大的問(wèn)題,，搭建了柑橘黃龍病熱空氣快速處理溫度場(chǎng)分布特性試驗(yàn)平臺(tái)，研究了遠(yuǎn)紅外燈管組數(shù)量,、單根燈管功率,、加熱時(shí)間、遠(yuǎn)紅外燈與支架頂部距離對(duì)柑橘樹(shù)溫度場(chǎng)分布的影響,，并對(duì)遠(yuǎn)紅外加熱影響因素進(jìn)行優(yōu)化,。研究結(jié)果表明：遠(yuǎn)紅外燈管組數(shù)量、單根燈管功率以及加熱時(shí)間對(duì)柑橘樹(shù)葉和枝干的溫度場(chǎng)分布均有顯著影響,，遠(yuǎn)紅外燈與支架頂部距離對(duì)樹(shù)葉的溫度場(chǎng)分布影響顯著,。試驗(yàn)優(yōu)化后的參數(shù)為：遠(yuǎn)紅外燈管組數(shù)量為3，單根燈管功率為1kW,，加熱時(shí)間為3min,，遠(yuǎn)紅外燈與支架頂部距離為10cm,。在此條件下,，樹(shù)葉溫度平均值為58.1℃,，枝干溫度平均值為43.1℃，整體溫度平均值為52.3℃,。在此參數(shù)下對(duì)柑橘黃龍病進(jìn)行遠(yuǎn)紅外熱處理田間試驗(yàn),，病菌濃度平均降低34.4%。研究結(jié)果可為柑橘黃龍病規(guī)?；h(yuǎn)紅外熱處理設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考,。

摘要:為了快速提取蘋(píng)果樹(shù)冠層枝干三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，以不同生長(zhǎng)時(shí)期蘋(píng)果樹(shù)冠層彩色點(diǎn)云數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,，提出了基于顏色取樣的蘋(píng)果樹(shù)枝干點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取方法,。首先，提出了蘋(píng)果樹(shù)冠層彩色點(diǎn)云獲取方法,，利用Trimble TX8型地面三維激光掃描儀獲取冠層點(diǎn)云數(shù)據(jù),，同軸全景攝像機(jī)獲取彩色全景圖，采用貼圖方法著色點(diǎn)云數(shù)據(jù),；然后,，提取全景圖像蘋(píng)果樹(shù)冠層區(qū)域R、G,、B顏色分量信息,，根據(jù)其分布規(guī)律建立枝干部分自適應(yīng)分割閾值，并根據(jù)顏色閾值刪除冠層中非枝干部分彩色點(diǎn)云數(shù)據(jù),；最后,，在Geomagic軟件中經(jīng)過(guò)封裝—?jiǎng)?chuàng)建流形—編輯多邊形—填充孔—光滑等一系列操作重建枝干三維模型。蘋(píng)果樹(shù)提取枝干點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本文方法點(diǎn)云刪除率為75.74%,，相對(duì)于人工枝干點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取，側(cè)枝數(shù)量平均準(zhǔn)確率為93.34%,，效率提高200倍以上,，大大縮短了冠層枝干三維重建時(shí)間。本研究成果可為有葉蘋(píng)果樹(shù)枝干動(dòng)力學(xué)模型建立提供技術(shù)基礎(chǔ),。

摘要:為提高形態(tài)表型檢測(cè)速率,，滿足形態(tài)表型測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)化需求，以擬南芥為例,，提出一種測(cè)量植物三維形態(tài)特征的方法,，并建立植物時(shí)序生長(zhǎng)方程和可視化模型，構(gòu)建了一套經(jīng)濟(jì)實(shí)用,、面向擬南芥生長(zhǎng)過(guò)程的形態(tài)表型測(cè)量機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),。通過(guò)光學(xué)相機(jī)采集擬南芥植株的二維圖像序列,，利用運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法生成三維點(diǎn)云；設(shè)計(jì)一種彩色標(biāo)板,，基于彩色標(biāo)板的坐標(biāo)系標(biāo)準(zhǔn)化方法,，提取擬南芥植株的點(diǎn)云并標(biāo)準(zhǔn)化坐標(biāo)系。與傳統(tǒng)人工接觸式測(cè)量值相比,，該系統(tǒng)交互測(cè)量的擬南芥葉片寬度,、長(zhǎng)度、主莖長(zhǎng)度,、葉片面積,、葉片間夾角的平均相對(duì)誤差分別為9.83%、10.10%,、1.07%,、4.09%和4.37%。利用該系統(tǒng)采集哥倫比亞野生型擬南芥生命周期內(nèi)的形態(tài)表型信息,，擬合其數(shù)學(xué)生長(zhǎng)模型,，并使用Lstudio軟件，將時(shí)序生長(zhǎng)模型可視化表達(dá),。結(jié)果表明,，植物固定、傳感器移動(dòng)的平臺(tái)結(jié)構(gòu)解決了傳統(tǒng)傳感器固定,、植物移動(dòng)方式導(dǎo)致的植物抖動(dòng)從而影響三維重建效果的問(wèn)題,，可快速、準(zhǔn)確,、可靠地提取植物表型信息,。基于彩色標(biāo)板的點(diǎn)云坐標(biāo)系標(biāo)準(zhǔn)化方法在每個(gè)單位時(shí)間都能夠?qū)M南芥植物對(duì)象進(jìn)行參數(shù)提取,，與傳統(tǒng)的人工接觸式測(cè)量方法相比,，效率高、速度快,，可滿足擬南芥的形態(tài)表型分析需要,。

摘要:植物根系結(jié)構(gòu)是其根系的空間構(gòu)型，水稻根系結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出高度的多樣性,。為了探明水稻根系結(jié)構(gòu)和分布規(guī)律,，利用水培法開(kāi)展試驗(yàn)，測(cè)定不同生長(zhǎng)時(shí)期的根系三維空間坐標(biāo)和形態(tài)參數(shù),，對(duì)水稻根系結(jié)構(gòu)進(jìn)行高精度的測(cè)量,。統(tǒng)計(jì)分析所測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，確定了根節(jié)點(diǎn)的初始位置,、各級(jí)枝根的生長(zhǎng)方向以及根系的生長(zhǎng)函數(shù),。通過(guò)整合水稻根系的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),，量化其生物學(xué)特征，提出基于微分L-系統(tǒng)的水稻根系三維生長(zhǎng)模型,，以描述水稻根系生長(zhǎng)規(guī)律,，并檢驗(yàn)該模型輸出結(jié)果的精度。借助Visual C++和OpenGL標(biāo)準(zhǔn)圖形庫(kù)實(shí)現(xiàn)了水稻根系三維生長(zhǎng)可視化模擬系統(tǒng),，直觀再現(xiàn)了水稻根系動(dòng)態(tài)的生長(zhǎng)過(guò)程,。對(duì)比分析表明，系統(tǒng)對(duì)總根長(zhǎng),、根表面積和根體積的平均模擬擬合度分別為96.82%、95.86%和93.96%,。

摘要:針對(duì)淡水魚(yú)混合比例識(shí)別問(wèn)題,，以鳊魚(yú)和鯽魚(yú)為研究對(duì)象，通過(guò)水聽(tīng)器采集不同混合比例下的淡水魚(yú)被動(dòng)水聲信號(hào),，利用butter函數(shù)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理,，分別提取短時(shí)平均能量、短時(shí)平均過(guò)零率,、4層小波包分解頻段能量,、平均Mel頻率倒譜系數(shù)、基于功率譜的主峰頻率和主峰值等特征,，構(gòu)建特征向量,，建立了基于主成分分析的支持向量機(jī)混合比例識(shí)別模型。分析了不同混合比例的淡水魚(yú)水聲信號(hào)之間的顯著性差異,，研究了主成分個(gè)數(shù)對(duì)模型識(shí)別率的影響,。結(jié)果表明，平均Mel頻率倒譜系數(shù)對(duì)淡水魚(yú)混合比例識(shí)別效果最優(yōu),，主成分個(gè)數(shù)為19時(shí),，平均識(shí)別正確率為96.43%，Kappa系數(shù)為0.96,。

摘要:為了快速,、準(zhǔn)確地檢測(cè)肉雞體溫，提出了一種紅外熱成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的肉雞體溫檢測(cè)方法,。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),，建立肉雞頭部和腿部的感興趣區(qū)域（Region of interest，ROI）識(shí)別模型,，提取肉雞頭部和腿部的最高溫度,，結(jié)合環(huán)境溫度、相對(duì)濕度和光照強(qiáng)度,，分別構(gòu)建了基于多元線性回歸和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肉雞翅下體溫反演模型,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks,CNNs）的感興趣區(qū)域識(shí)別模型在測(cè)試集上的查準(zhǔn)率和查全率分別為96.77%和100%，基于多元線性回歸和BP（Back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演模型平均相對(duì)誤差分別為0.33%和0.29%,?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肉雞翅下溫度反演模型具有更高的準(zhǔn)確性，可準(zhǔn)確檢測(cè)肉雞體溫,。

摘要:針對(duì)農(nóng)田監(jiān)測(cè)區(qū)域大,、監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)能量有限以及異常事件具有偶發(fā)性等特點(diǎn)，提出了一種基于改進(jìn)壓縮采樣匹配追蹤的農(nóng)田信息異常事件檢測(cè)算法(DP-CoSaMP),。針對(duì)傳統(tǒng)壓縮采樣匹配追蹤(Compressive sampling matching pursuit, CoSaMP)算法中相似原子選擇和稀疏度要求已知問(wèn)題,，引進(jìn)Dice系數(shù)有效區(qū)分原子相關(guān)性，保證選擇最優(yōu)原子,；利用峰值信噪比（Peak signal to noise ratio, PSNR）與匹配信號(hào)殘差具有相似變化趨勢(shì),，動(dòng)態(tài)調(diào)整算法迭代次數(shù)，避免稀疏度獲取困難問(wèn)題,。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本文算法異常事件檢測(cè)成功率較現(xiàn)有算法提高了20%，網(wǎng)絡(luò)能耗降低了15%,，平均檢測(cè)時(shí)間減少了50%,。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)存在傳感器少、投入成本高,、建設(shè)周期長(zhǎng)和對(duì)環(huán)境不友好等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種可移動(dòng)式農(nóng)田信息智能采集車(chē)。利用Matlab仿真對(duì)關(guān)鍵部件機(jī)械臂的構(gòu)成和運(yùn)行情況進(jìn)行了分析和模擬,，對(duì)采集車(chē)進(jìn)行了小麥田間性能測(cè)試,。結(jié)果顯示，采集車(chē)整體設(shè)計(jì)合理,，車(chē)輛通過(guò)性強(qiáng),，越障最大傾斜角達(dá)30°，最大遙控距離45m,，獲取圖像清晰,。將傳感器采集的數(shù)據(jù)與常用高精度儀器測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了比對(duì)，農(nóng)田信息采集車(chē)所采集溫度,、濕度,、光照強(qiáng)度、CO2濃度,、風(fēng)速,、土壤溫度和土壤濕度與高精度儀器設(shè)備所測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)均大于0.90，單個(gè)采樣點(diǎn)平均采集時(shí)間為45s，數(shù)據(jù)采集滿足需求,。該采集車(chē)可實(shí)現(xiàn)定時(shí),、定點(diǎn)大范圍獲取田間數(shù)據(jù)的功能，能夠替代傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)或?qū)ζ溥M(jìn)行補(bǔ)充,。

摘要:針對(duì)集總干擾下四旋翼飛行器的姿態(tài)控制問(wèn)題,，提出了一種基于線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的快速連續(xù)非奇異終端滑模控制策略,。該方法通過(guò)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器來(lái)估計(jì)和補(bǔ)償集總干擾的影響,，提高控制器的穩(wěn)定性；借助非奇異終端滑模面有限時(shí)間收斂的特性設(shè)計(jì)控制律,，加快控制器的收斂速度,；控制器的穩(wěn)定性分析由Lyapunov函數(shù)得以證明。引入樽海鞘群算法來(lái)優(yōu)化控制器中的參數(shù),，提升控制性能,。進(jìn)一步地，引入一維正態(tài)云模型與自適應(yīng)算子來(lái)克服參數(shù)整定算法的固有缺陷,，增強(qiáng)其優(yōu)化能力。通過(guò)仿真與試驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性與實(shí)用性,，結(jié)果表明：在陣風(fēng)干擾下,，本文方法比線性自抗擾控制策略具有更高的跟蹤精度、更強(qiáng)的抗干擾能力與更快的響應(yīng)速度,。

摘要:為探索豫北潮土區(qū)冬小麥-夏玉米周年復(fù)種連作合理的深松技術(shù)指標(biāo),，于2017—2018年在河南省獲嘉縣冬小麥播種前進(jìn)行深松田間試驗(yàn)。采用2種深松機(jī)具（T,，傳統(tǒng)深松機(jī),；A，深松+施肥一體機(jī)）,，在傳統(tǒng)深松機(jī)（T）上設(shè)置3個(gè)深松深度（D1,，30cm；D2,，35cm,；D3，40cm）和深松+施肥一體機(jī)（A）上設(shè)置1個(gè)深松深度（D2,，35cm）,，同時(shí)以常規(guī)旋耕（CK，平均耕作深度為15cm）為對(duì)照,，通過(guò)測(cè)定土壤容重,、作物生育期內(nèi)不同時(shí)間段的土壤含水率以及作物收獲后的產(chǎn)量和產(chǎn)量性狀，分析各深松處理對(duì)作物產(chǎn)量和水分利用效率的影響。結(jié)果表明,，深松方式能夠改變土壤容重,，顯著降低豫北農(nóng)田10～30cm土層的土壤容重。不同深松處理可以顯著影響土壤含水率,，增加田間蓄水能力,，周年0～100cm土層貯水量?jī)杉咀魑锊煌幚碛纱蟮叫∫来螢門(mén)D2、TD1,、TD3,、AD2、CK,，且各處理較旋耕對(duì)照依次分別顯著增加34.9%,、28.9%、28.5%,、27.0%（p＜0.05）,。深松處理還可以顯著增加作物的穗數(shù)和穗粒數(shù)，提高作物產(chǎn)量,，各處理兩季產(chǎn)量較旋耕對(duì)照平均增加8.3%,，且冬小麥的增產(chǎn)效應(yīng)大于夏玉米。同時(shí),，深松還能較大幅度地提高冬小麥-夏玉米復(fù)種體系作物的水分利用效率,，深松處理兩季較旋耕對(duì)照平均提高12.4%，并顯著降低了作物的耗水量和耗水強(qiáng)度,，其中以傳統(tǒng)深松機(jī)深松40cm處理的效果最優(yōu),。因此，在冬小麥播種前深松,，有利于土壤耕層合理構(gòu)建,，并提高作物產(chǎn)量和水分利用效率，對(duì)以旱作冬小麥-夏玉米復(fù)種體系為主的豫北地區(qū)有很高的推廣價(jià)值,。

摘要:為探究旱作農(nóng)田土壤碳氮磷生態(tài)化學(xué)計(jì)量特征,，基于2017年采集的132個(gè)耕層（0~20cm）土壤樣品，運(yùn)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)和冗余分析等方法,，分析了東北旱作區(qū)土壤碳氮磷生態(tài)化學(xué)計(jì)量特征的空間變異性及影響因素,。結(jié)果表明：研究區(qū)土壤有機(jī)碳（SOC）、全氮（TN）,、全磷（TP）的平均含量（質(zhì)量比）分別為16.79,、1.43、0.77g/kg,，且彼此間存在顯著正相關(guān)關(guān)系（P<0.05）,；土壤C/N、C/P、N/P質(zhì)量比的平均值分別為11.45,、22.82,、2.03，均低于全國(guó)農(nóng)田土壤平均值,。從空間分布規(guī)律來(lái)看,，SOC、TN,、TP含量均呈現(xiàn)由西南向東北遞增的趨勢(shì),，高值區(qū)主要分布在黑龍江省旱作區(qū)北部，低值區(qū)在吉林省和遼寧省旱作區(qū)西部平原區(qū),。土壤C/N,、C/P的高值區(qū)主要分布在黑龍江省旱作區(qū)，低值區(qū)位于吉林省和遼寧省旱作區(qū)連片分布,，N/P則整體變化較小,。研究區(qū)土壤碳氮磷生態(tài)化學(xué)計(jì)量特征受人為活動(dòng)、環(huán)境及土壤性狀的綜合影響,，化肥施用強(qiáng)度和土地利用強(qiáng)度是影響土壤碳氮磷生態(tài)化學(xué)計(jì)量特征的重要人為因素,，土壤容重和含水率則是影響研究區(qū)土壤碳氮磷生態(tài)化學(xué)計(jì)量特征分布規(guī)律的主要環(huán)境因子。

摘要:為探討東北黑土區(qū)連續(xù)多年施加生物炭的應(yīng)用效果及其綜合影響,，尋找最佳的施碳量以及施加年限,，于2015〖JP3〗年在位于黑龍江省北安市的紅星農(nóng)場(chǎng)開(kāi)展了生物炭最佳施用模式的研究。按照生物炭的施加量設(shè)置Y0(0t/hm2),、Y25(25t/hm2) 、Y50(50t/hm2) ,、Y75(75t/hm2) ,、Y100(100t/hm2)5個(gè)處理，每個(gè)處理重復(fù)兩次,，連續(xù)施加4年（2015—2018年）,，對(duì)土壤理化性質(zhì)、水土保持效應(yīng)以及節(jié)水增產(chǎn)效應(yīng)等指標(biāo)進(jìn)行觀測(cè),，建立基于優(yōu)化遺傳算法的投影模型,，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：隨著生物炭施加量,、施加年限的增加,，土壤容重呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，土壤pH值,、土壤碳氮比則呈現(xiàn)上升趨勢(shì),，且生物炭的累積施加量越大，這種趨勢(shì)就越明顯。Y25,、Y50處理下的田間持水率隨著施加年限的增加呈現(xiàn)逐年升高趨勢(shì),，Y75處理則呈現(xiàn)出先升高、后降低的趨勢(shì),，Y100處理則呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì),，其中2018年Y25處理下的田間持水率為3733%。徑流系數(shù)與土壤侵蝕量均與施炭量呈現(xiàn)先降低,、后升高的趨勢(shì),，連續(xù)施加兩年50t/hm2生物炭的徑流減少效果與抗侵蝕效果最優(yōu)。連續(xù)施加4年25t/hm2生物炭的玉米產(chǎn)量在所有處理中最高,，為10350kg/hm2,。水分利用效率(WUE)的最優(yōu)處理為2015年的Y50，為3285kg/（mm·hm2）,。通過(guò)綜合評(píng)價(jià)模型得出,，連續(xù)3年施加3263t/hm2生物炭為東北黑土區(qū)最佳生物炭施用模式。該研究結(jié)果可為生物炭對(duì)黑土區(qū)土壤改良提供理論依據(jù),。

摘要:為探求番茄全生育期施用沼液對(duì)其生長(zhǎng)及土壤環(huán)境的影響,，系統(tǒng)研究了沼液配比及灌溉量對(duì)番茄農(nóng)藝性狀、品質(zhì),、產(chǎn)量,、土壤理化環(huán)境和土壤生物學(xué)特性的影響。結(jié)果表明：T3處理（沼液配比1〖DK〗∶4,，作物-皿系數(shù)（Kc）為10）番茄的株高,、莖粗和單株葉面積均為各處理最大，分別比純水處理（C0）高24.11%,、15.59%和33.92%,。與C0處理相比，灌施沼液可以增加番茄產(chǎn)量,、改善番茄品質(zhì)和口味,，T2處理（沼液配比1〖DK〗∶4，Kc為0.8）能夠獲得最高產(chǎn)量,、最高的維生素C及可溶性總糖含量,。灌施沼液可以降低土壤容重和土壤pH值，增大土壤總孔隙度及土壤飽和導(dǎo)水率,，灌施沼液各處理土壤有機(jī)質(zhì)含量隨土層深度呈先增加后降低的趨勢(shì),。灌施沼液還可以增加各生育期內(nèi)細(xì)菌、真菌,、放線菌數(shù)量,，其中土壤細(xì)菌,、真菌數(shù)量均表現(xiàn)出自苗期到果實(shí)膨大期呈增加趨勢(shì)，閾值出現(xiàn)在果實(shí)膨大期,，而后逐漸降低,，放線菌數(shù)量自苗期到果實(shí)成熟期呈逐漸增加的趨勢(shì)，閾值出現(xiàn)在果實(shí)成熟期,。施用沼液各處理土壤中過(guò)氧化氫酶,、蔗糖酶、脲酶的活性在番茄生育期內(nèi)分別表現(xiàn)為持續(xù)增大,、先增加后降低和先降低后上升的變化規(guī)律,，閾值分別出現(xiàn)在果實(shí)成熟期和果實(shí)膨大期、開(kāi)花結(jié)果期,。綜合分析試驗(yàn)結(jié)果,，T2處理更有利于番茄的生長(zhǎng)、產(chǎn)量品質(zhì)的形成以及土壤環(huán)境的改善,。

摘要:為探討DSSAT模型在不同年型冬小麥灌溉制度優(yōu)化中的可行性,，利用漣水縣水利科學(xué)研究站1985—2015年冬小麥生育期降水資料排頻適線，得到了降水量經(jīng)驗(yàn)頻率分別為25%,、50%和75%對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)值,，然后選取淮安站2001—2016年期間與3種經(jīng)驗(yàn)頻率對(duì)應(yīng)降水量接近的年份作為代表年——2007—2008年（豐水年）、2006—2007年（平水年）,、2011—2012年（枯水年）,。通過(guò)生育階段和灌溉次數(shù)的不同組合，擬訂了15種灌溉制度（T1～T15）,，借助調(diào)參后的DSSAT模型對(duì)3種年型冬小麥灌溉制度進(jìn)行了模擬,。結(jié)果表明，經(jīng)調(diào)試后DSSAT品種參數(shù)能夠較為準(zhǔn)確地反映作物的主要遺傳特征,。在統(tǒng)籌考慮產(chǎn)量,、灌溉用水量和水分利用效率最優(yōu)的情況下，2007—2008年（豐水年）,、2006—2007年（平水年）、2011—2012年（枯水年）均宜選取灌溉制度T3,。在BCC-CSM11氣候模式下,，考慮RCP45、RCP85兩種情景,，模擬了2030—2095年冬小麥水分產(chǎn)量效應(yīng),，發(fā)現(xiàn)當(dāng)初始土壤含水率為田間持水率的60%、80%時(shí),，T3,、T6相對(duì)于雨養(yǎng)條件具有一定的優(yōu)越性,。

摘要:為揭示生物炭對(duì)土壤熱特性參數(shù)的影響規(guī)律，以施加不同生物炭的北方寒區(qū)農(nóng)田土壤為研究對(duì)象,，設(shè)置土壤含水率水平分別為0%,、8%、16%,、24%,、32%、40%,，利用ISOMET2114型熱性能分析儀,，測(cè)定土壤在15~-15℃溫度范圍內(nèi)導(dǎo)熱率、熱擴(kuò)散率和體積熱容量的變異特征,，探究生物炭調(diào)控作用下土壤熱特性參數(shù)對(duì)水熱環(huán)境的響應(yīng)機(jī)理,。研究結(jié)果表明：在凍結(jié)與非凍結(jié)狀態(tài)下，隨土壤含水率增加,，土壤導(dǎo)熱率,、體積熱容量和熱擴(kuò)散率均表現(xiàn)出增大趨勢(shì)，在3℃條件下,，生物炭含量為0t/hm2,、含水率為24%和32%時(shí)，土壤導(dǎo)熱率相對(duì)于含水率為16%時(shí)分別增加0.1414,、0.5805W/（m·K）,。隨生物炭含量增加，土壤導(dǎo)熱率和熱擴(kuò)散率呈降低趨勢(shì),，體積熱容量在非凍結(jié)情況下呈降低趨勢(shì),，在凍結(jié)情況下則呈增大趨勢(shì)，在-3℃條件下,，含水率為32%,、生物炭含量為4t/hm2和6t/hm2時(shí)，土壤體積熱容量相對(duì)于0t/hm2水平分別增加0.16,、0.20J/（cm3·K）,。土壤導(dǎo)熱率與含水率呈對(duì)數(shù)函數(shù)關(guān)系，土壤體積熱容量與含水率呈線性函數(shù)關(guān)系,，土壤熱擴(kuò)散率與含水率呈二次函數(shù)關(guān)系,。本研究結(jié)果可為準(zhǔn)確描述北方寒區(qū)農(nóng)田土壤熱性能和生物炭改良土壤技術(shù)提供理論依據(jù)。

摘要:以超級(jí)稻為試驗(yàn)對(duì)象,，采用隨機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì),，利用測(cè)桶試驗(yàn)，研究淺水勤灌,、控制灌溉,、淺濕調(diào)控,、覆秸稈旱作灌排模式下地下排水及不同深度土壤滲漏液的總磷遷移規(guī)律。結(jié)果表明,，與淺水勤灌和淺濕調(diào)控相比,，控制灌溉和覆秸稈旱作顯著降低了灌水量、灌水次數(shù),、地下排水量,、總磷濃度和總磷流失負(fù)荷，有明顯的節(jié)水省工減排效果,。不同灌排模式地下排水總磷質(zhì)量濃度波動(dòng)下降,，最大為0.450mg/L；不同灌排模式,、不同深度土壤滲漏液中,，總磷濃度表現(xiàn)不同，除分蘗后期外均為表層最高,，且隨土壤剖面深度的增加而降低,。淺濕調(diào)控和覆秸稈旱作的土壤滲漏液總磷濃度高于淺水勤灌和控制灌溉?？刂乒喔?、覆秸稈旱作兩年灌溉水分生產(chǎn)率均顯著高于淺濕調(diào)控、淺水勤灌,。與淺水勤灌相比,，控制灌溉顯著增產(chǎn)10.45%，覆秸稈旱作顯著減產(chǎn)14.69%,。綜合灌排水量,、灌水次數(shù)、磷素流失負(fù)荷,、產(chǎn)量和灌溉水分生產(chǎn)率,，控制灌溉是節(jié)水、省工,、減排,、高產(chǎn)的最佳灌排模式。

摘要:針對(duì)生物質(zhì)熱解催化劑煅燒白云石存在機(jī)械強(qiáng)度低,、容易破碎的問(wèn)題,，提出以白云石和石英砂作為陶瓷主要骨料，燒制后經(jīng)濃度0.3,、0.5、1.0mol/L Al2(SO4)3溶液處理,，制成具有較高機(jī)械強(qiáng)度的白云石基多孔陶瓷,；以制備的負(fù)載Al2O3的白云石基多孔陶瓷為催化劑,，在水平管式爐上開(kāi)展玉米秸稈粉催化快速熱解試驗(yàn)。結(jié)果表明：當(dāng)白云石與石英砂配比分別為30∶70,、40∶60,、45∶55、50∶50時(shí),，隨著白云石所占比例的增加,，生物油的產(chǎn)率先增大、后減小,，生物炭的產(chǎn)率則先減小,、后增大，當(dāng)配比為40∶60時(shí),，存在生物油最大產(chǎn)率36.85%,，生物炭最低產(chǎn)率25.11%。隨著Al2(SO4)3溶液濃度的提高,，生物油的產(chǎn)率不斷減小,，生物炭的產(chǎn)率先減小、后又增大,，與未經(jīng)Al2(SO4)3溶液處理相比,，生物油產(chǎn)率的降低幅度分別為10.69%、15.33%,、21.55%,。生物油中醇類物質(zhì)的相對(duì)含量略有增加，酮類,、酸類,、醛類物質(zhì)的相對(duì)含量逐漸減小，但與不使用催化劑,、未經(jīng)Al2(SO4)3溶液處理時(shí)相比,，酚類物質(zhì)的相對(duì)含量有顯著提高，表明Al2O3的存在有利于酚類物質(zhì)的生成,。熱解所產(chǎn)生的不可冷凝生物氣主要成分為CO,、CO2、CH4,、H2,，其中CO2的體積分?jǐn)?shù)最高，約占63%,，其次是CO,，約占32%。加入制備的白云石基多孔陶瓷后,，CO2,、CH4和H2的體積分?jǐn)?shù)提高,，CO的體積分?jǐn)?shù)降低。

摘要:為實(shí)現(xiàn)應(yīng)用激光誘導(dǎo)擊穿光譜（LIBS）技術(shù)準(zhǔn)確檢測(cè)農(nóng)業(yè)生物炭中主要金屬元素含量,，并提高檢測(cè)靈敏度,，提出采用高溫處理法去除水分、固定碳和有機(jī)基體效應(yīng)的影響,。首先獲取灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)在28%~42%范圍內(nèi)具有代表性的66個(gè)農(nóng)業(yè)生物炭樣品,，并選用不同灰分區(qū)間間距（14%、7%,、3.5%和2%）對(duì)樣品集進(jìn)行劃分,。當(dāng)間距設(shè)為7%時(shí)，樣品集的灰分區(qū)間被劃分為28%~35%（38個(gè)樣品）和35%~42%（28個(gè)樣品）,，對(duì)應(yīng)的高溫處理前后各元素含量平均決定系數(shù)均大于0.96,。理論上表明，可以利用高溫處理后樣品光譜信息,，并結(jié)合原始樣品化學(xué)信息,，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生物炭中主要金屬元素含量的連續(xù)灰分區(qū)間定標(biāo)模型。通過(guò)比較原始樣品和高溫處理后樣品數(shù)據(jù)集所構(gòu)建模型的效果,，得出高溫處理后樣品偏最小二乘回歸（PLSR）模型的交互驗(yàn)證相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差明顯較低,，其預(yù)測(cè)集的成對(duì)T檢驗(yàn)顯示，LIBS和電感耦合等離子體質(zhì)譜（ICP-MS）測(cè)定結(jié)果無(wú)顯著性差異,。結(jié)果表明,，高溫處理結(jié)合連續(xù)灰分區(qū)間定標(biāo)模型能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)生物炭中主要金屬元素的LIBS同步精確定量分析。

摘要:提出一種應(yīng)用鑄鋁板對(duì)飼料樣品夾持加熱的裝置及方法,。通過(guò)將預(yù)調(diào)好含水率的飼料密封于自封袋中,，夾持于一組平行可控溫的鑄鋁板內(nèi)，實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品的加熱,?；谝痪S熱傳導(dǎo)方程、借助Matlab有限差分法,，求解得到樣品從室溫加熱到設(shè)定溫度的溫度曲線,，以此評(píng)估飼料樣品在受熱過(guò)程中的溫度分布情況。結(jié)果顯示,，樣品達(dá)到溫度均勻分布所需的時(shí)間尺度遠(yuǎn)小于樣品糊化的時(shí)間尺度,，可實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品熱處理時(shí)間的準(zhǔn)確控制。在此基礎(chǔ)上,，以育肥豬配合飼料粉料為研究對(duì)象,，以飼料的糊化溫度、糊化時(shí)間和飼料含水率為試驗(yàn)因素，以飼料熱處理后的糊化度為評(píng)價(jià)指標(biāo),，按照三因素五水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)方法,，利用DesignExpert軟件回歸分析和響應(yīng)面分析法，建立了飼料糊化度與3個(gè)因素的二次回歸模型（R2=0.9420）,，并驗(yàn)證了回歸模型的有效性。在對(duì)飼料樣品熱處理后的色差分析中發(fā)現(xiàn),，在某些條件下,，過(guò)高的熱處理溫度并不能提高飼料的糊化度，反而會(huì)加劇美拉德反應(yīng),，導(dǎo)致飼料顏色加深,，影響外觀質(zhì)量。

摘要:利用大豆分離蛋白-磷脂酰膽堿作為復(fù)合乳化劑包埋異硫氰酸芐酯（BITC）,，通過(guò)射流空化機(jī)制備成納米乳液以提高其凍融穩(wěn)定性,。以出油率和乳層析指數(shù)為穩(wěn)定性指標(biāo)，研究了射流空化壓力及凍融循環(huán)次數(shù)對(duì)納米乳液凍融穩(wěn)定性的影響,；通過(guò)乳液凍融過(guò)程熱特性分析,，研究了不同射流空化壓力下改性大豆分離蛋白-磷脂作為乳化劑時(shí)凍融過(guò)程中乳液結(jié)晶及融化的熱行為。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：當(dāng)空化壓力為0.8MPa時(shí),，所制得的BITC納米乳液乳層析指數(shù)比未處理樣品降低了51.39%,，出油率較未處理樣品下降83.64%，平均粒徑為(252±6.2)nm,，PDI為0.114±0.034,，ζ電位為(-27.2±0.6)mV；通過(guò)光學(xué)顯微鏡觀測(cè)到,， BITC被包埋于復(fù)合乳化劑中,，且均勻分布在乳液體系，處于相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài),；樣品熱特性的差異對(duì)比表明,，射流空化改性蛋白-磷脂能顯著增加乳液凍融穩(wěn)定性。

摘要:為探討牦牛背最長(zhǎng)肌宰后保水性機(jī)理,，研究其宰后成熟過(guò)程中持水性變化規(guī)律,、不同水分群的水分分布情況，以及相互之間的關(guān)系,，選取了10頭青海公牦牛,，宰后在4℃環(huán)境中成熟，選擇成熟過(guò)程的不同時(shí)間點(diǎn)（0,、0.5,、1、3、5,、7d）進(jìn)行加壓損失率,、滴水損失率、蒸煮損失率,、表面疏水性指數(shù)的測(cè)定,，利用低場(chǎng)核磁共振（LF-NMR）與核磁成像（MRI）定量定性分析了牦牛背最長(zhǎng)肌宰后水分分布情況，并以肉牛為對(duì)照進(jìn)行了相關(guān)性分析,。結(jié)果表明：加壓損失率,、滴水損失率、蒸煮損失率,、表面疏水性指數(shù)均在第3天達(dá)到最大值,，顯著高于其他時(shí)間點(diǎn)（p<0.05），此時(shí)保水性最差,；水分分布情況顯示,，宰后成熟初期不易流動(dòng)水水分相對(duì)含量P22降低，自由水水分相對(duì)含量P23升高,，成熟后期P22升高而P23降低,，并且P22與P23呈顯著負(fù)相關(guān)（p<0.05），說(shuō)明成熟期兩種水分狀態(tài)互相轉(zhuǎn)變,；核磁成像反映了水分空間分布,，確定了當(dāng)宰后成熟時(shí)間為5d時(shí)，保水性最優(yōu),。對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),，整個(gè)成熟過(guò)程中牦牛背最長(zhǎng)肌保水性低于肉牛。

摘要:為探究茶多酚對(duì)宰后牦牛肉成熟過(guò)程中線粒體氧化應(yīng)激損傷介導(dǎo)的線粒體細(xì)胞凋亡級(jí)聯(lián)反應(yīng)及對(duì)肌肉嫩度的影響,，以經(jīng)茶多酚處理的牦牛背最長(zhǎng)肌為研究對(duì)象,，測(cè)定對(duì)照組和茶多酚處理組線粒體氧化應(yīng)激水平、線粒體氧化損傷程度,、線粒體功能特性,、線粒體細(xì)胞凋亡進(jìn)程，以及肌肉嫩度的變化,。結(jié)果表明,，在宰后成熟早中期，茶多酚組線粒體活性氧（Reactive oxygen species,，ROS）水平,、丙二醛（Malondialdehyde，MDA）以及羰基含量整體上顯著或極顯著低于對(duì)照組,；成熟中后期,，線粒體超氧化物歧化酶（Superoxide dismutase,，SOD）活性以及線粒體膜流動(dòng)性顯著或極顯著高于對(duì)照組。24h后,，茶多酚組線粒體通透性轉(zhuǎn)換孔（Mitochondrial permeability transition pore,，MPTP）開(kāi)放程度顯著或極顯著低于對(duì)照組；6~168h,，茶多酚組線粒體Cytc濃度均高于對(duì)照組,；72~168h，胞漿細(xì)胞色素c（Cytochrome c,，Cytc）濃度均顯著或極顯著高于對(duì)照組,；在成熟早期，細(xì)胞凋亡酶3（Caspase3）活性以及肌原纖維小片化指數(shù)（Myofibrillar fragmentation index,，MFI）顯著或極顯著低于對(duì)照組。以上研究結(jié)果說(shuō)明,，茶多酚通過(guò)抑制ROS介導(dǎo)的氧化應(yīng)激對(duì)線粒體結(jié)構(gòu)和功能的損傷,，起到抑制線粒體細(xì)胞凋亡級(jí)聯(lián)反應(yīng)對(duì)肌肉嫩度的改善作用，表明茶多酚在發(fā)揮抗氧化劑和保鮮劑作用,、提高肌肉品質(zhì)的同時(shí),，從細(xì)胞凋亡嫩化機(jī)制角度出發(fā)，對(duì)肌肉的嫩化產(chǎn)生不利影響,。

摘要:針對(duì)車(chē)輛換擋充油過(guò)程中離合器充油壓力曲線的實(shí)際值與理想值之間存在偏差的問(wèn)題,，建立了包含供油單元、電磁換向閥,、調(diào)壓閥和離合器的換擋系統(tǒng)仿真模型,，采用AMESim對(duì)充油過(guò)程進(jìn)行仿真分析。以充油壓力為優(yōu)化目標(biāo),，應(yīng)用誤差積分準(zhǔn)則確定優(yōu)化函數(shù),，通過(guò)Pareto圖得到調(diào)壓閥中影響充油壓力的關(guān)鍵參數(shù)為閥口開(kāi)度、彈簧預(yù)緊力和阻尼孔直徑,。分別采用二次拉格朗日非線性規(guī)劃算法(Nonlinear programming by quadratic Lagrangian,，NLPQL)和遺傳算法 (Genetic algorithms，GA) 對(duì)上述參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,。對(duì)比優(yōu)化后的仿真充油曲線與理想充油曲線,，可知遺傳算法為最優(yōu)算法，并確定了調(diào)壓閥的最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù),。根據(jù)控制變量法設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案,，結(jié)果表明，采用遺傳算法優(yōu)化后,，換擋系統(tǒng)的穩(wěn)定性在一定程度上得到提高,，其充油過(guò)程更加符合理想充油過(guò)程，換擋品質(zhì)得到改善。

摘要:建立了氣泡霧化噴射可視化試驗(yàn)系統(tǒng)及噴嘴內(nèi)部和噴霧場(chǎng)中氣液流動(dòng)模型,；采用試驗(yàn)和仿真方法對(duì)一特定可視化噴嘴的泡狀流噴霧特征進(jìn)行了研究,。結(jié)果表明，噴霧表面存在氣相膨脹凸起現(xiàn)象,，氣相膨脹凸起寬度隨液相流量和氣液質(zhì)量比增加而增大,，凸起間距隨氣液質(zhì)量比增加而減小,；在相同氣液質(zhì)量比下,，噴霧錐角隨液相流量增加而增大，較高液相流量時(shí)液相流量的影響變?nèi)?，噴霧貫穿距在較低氣液質(zhì)量比時(shí)隨液相流量增加而增大,，較高氣液質(zhì)量比時(shí)則減小,；低氣液質(zhì)量比時(shí),，噴霧形態(tài)受氣液質(zhì)量比影響明顯，噴霧錐角和貫穿距隨氣液質(zhì)量比增加而增大,；液滴碰撞率隨噴霧軸向距離增加而減小并逐漸趨于穩(wěn)定,；噴孔出口氣液流量脈動(dòng)對(duì)噴孔出口截面附近液滴軸向速度的影響只局限于很短距離內(nèi)；隨著與噴孔出口軸向距離增加,，液滴直徑分布范圍變寬,、液滴峰值數(shù)量減少，液滴峰值直徑和液滴直徑分布向大直徑方向移動(dòng),；隨著與噴孔出口軸向距離增加,，大尺度液滴區(qū)內(nèi)液滴粒徑增大，大尺度液滴區(qū)的徑向范圍變寬,。

摘要:闡述了一種由2條RSS支鏈和2條R(SRS)2R支鏈構(gòu)成,，可實(shí)現(xiàn)SCARA運(yùn)動(dòng)的新型四自由度高速并聯(lián)機(jī)器人機(jī)構(gòu)。首先,，采用方位特征理論（POC）分析了該機(jī)構(gòu)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征,，用矢量法求解了位置反解；其次,，運(yùn)用虛擬彈簧法建立了支鏈的剛度模型,，并求解了支鏈的靜力學(xué)方程；再次,，利用旋量法得到支鏈中虛擬關(guān)節(jié)變形到末端變形的微分映射,，從而求得機(jī)構(gòu)的笛卡爾剛度矩陣，根據(jù)機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)動(dòng)和移動(dòng)剛度性能指標(biāo),，分別分析了機(jī)構(gòu)在不同工作平面的剛度特性,。最后,，推導(dǎo)了機(jī)構(gòu)的主動(dòng)臂、從動(dòng)臂和動(dòng)平臺(tái)速度,、加速度方程,，并運(yùn)用虛功原理建立了機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型，通過(guò)ADAMS三維模型仿真驗(yàn)證了動(dòng)力學(xué)模型的正確性,，為該機(jī)構(gòu)的進(jìn)一步研究及實(shí)際應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ),。

摘要:針對(duì)機(jī)器人的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)多解問(wèn)題，提出一種基于唯一域求解的新方法,。利用機(jī)器人的雅可比矩陣行列式等于0確定的邊界,，將機(jī)器人的關(guān)節(jié)空間劃分為與逆運(yùn)動(dòng)學(xué)多解數(shù)目一致的唯一域；各唯一域的邊界作為約束條件,，將唯一域內(nèi)的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解轉(zhuǎn)換為CMA-ES算法的有約束尋優(yōu),；利用佳點(diǎn)集均勻分布性的特點(diǎn)，優(yōu)化唯一域中CMA-ES算法求解的初始均值點(diǎn),。通過(guò)求6R工業(yè)機(jī)器人的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)多解,，闡述了該方法的應(yīng)用，并以機(jī)械臂逆解數(shù)值法為參照,，在錢(qián)江一號(hào)6R工業(yè)機(jī)器人和KUKA仿人機(jī)械臂上進(jìn)行了2個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比。仿真結(jié)果表明,，本文所提方法在滿足精度要求的前提下,，平均求解時(shí)間更短。實(shí)驗(yàn)1中,，CMA-ES算法求解一組逆解的平均速度約為5.1ms/次,，數(shù)值法求解的平均速度約為7.5ms/次；實(shí)驗(yàn)2中,，一組逆解的求解平均速度約為18.9ms/次,，數(shù)值法求解的平均速度約為54.8ms/次；CMA-ES算法對(duì)兩款機(jī)器人的位置跟蹤精度均穩(wěn)定在10-6mm數(shù)量級(jí),。

摘要:為提高熱誤差模型的預(yù)測(cè)能力,，提出一種基于深度學(xué)習(xí)方法的數(shù)控機(jī)床熱誤差建模方法。利用模糊聚類法和灰色關(guān)聯(lián)度分析法選取溫度變量的熱敏感點(diǎn),，采用深度自編碼器（Stacked automatic encoder, SAE）網(wǎng)絡(luò)從選出的輸入樣本中提取特征,，構(gòu)建特征集，然后使用遺傳優(yōu)化算法（Genetic optimization algorithm, GA）對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),，從而提出一種基于SAE-GA-BP的數(shù)控機(jī)床熱誤差建模方法,。以某大型龍門(mén)五面加工中心為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，研究并選擇了加工中心加工過(guò)程中的主要誤差源——主軸熱誤差進(jìn)行補(bǔ)償,，對(duì)主軸熱誤差深度學(xué)習(xí)模型和多元回歸模型進(jìn)行了分析對(duì)比,。結(jié)果表明,，在預(yù)測(cè)精度方面所提出的建模方法優(yōu)于傳統(tǒng)多元回歸模型，從而驗(yàn)證了該建模方法的可行性和有效性,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種蚊香盤(pán)式液流通道磁流變閥,，其液流通道主要由2個(gè)牛頓流體圓管流、1個(gè)牛頓流體圓環(huán)流,、2個(gè)非牛頓流體圓盤(pán)流和2個(gè)非牛頓流體螺旋流共同組成,。分析了磁流變閥的工作原理及結(jié)構(gòu)，推導(dǎo)了其壓降數(shù)學(xué)模型,。采用有限元法對(duì)磁流變閥的電磁場(chǎng)進(jìn)行建模仿真,，并分析了壓降變化規(guī)律，仿真結(jié)果表明,，加載電流為2.0A時(shí),，壓降達(dá)5.58MPa。搭建了磁流變閥性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)臺(tái),，對(duì)不同外加電流和不同模擬負(fù)載下的壓降性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試,，結(jié)果表明，當(dāng)加載電流為2.0A時(shí),，壓降可達(dá)5.1MPa,，較之傳統(tǒng)的徑向流磁流變閥壓降性能提升明顯。不同流量下的響應(yīng)性能實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所設(shè)計(jì)的磁流變閥響應(yīng)速度快,，上升階段響應(yīng)時(shí)間小于下降階段響應(yīng)時(shí)間。

摘要:裝載機(jī)是一種頻繁裝卸貨物的工程機(jī)械,，在工作過(guò)程中其舉升裝置及其負(fù)載存在大量的重力勢(shì)能,，為回收利用這部分能量，提出閉式泵控三腔液壓缸的裝載機(jī)舉升裝置,。將原有動(dòng)臂非對(duì)稱兩腔液壓缸改為對(duì)稱液壓缸,，增加一個(gè)勢(shì)能回收腔，并與蓄能器相連,，直接回收與利用重力勢(shì)能,。閉式泵控液壓系統(tǒng)通過(guò)伺服電機(jī)-定量泵驅(qū)動(dòng)三腔液壓缸，消除液壓系統(tǒng)的節(jié)流和溢流損失,，并通過(guò)采用速度-位置復(fù)合閉環(huán)控制策略提高舉升裝置的響應(yīng)特性,。首先對(duì)閉式泵控三腔液壓缸舉升裝置工作原理進(jìn)行分析，搭建其數(shù)學(xué)模型,，并設(shè)計(jì)相應(yīng)控制策略,；然后構(gòu)建該裝置的多學(xué)科機(jī)電液聯(lián)合仿真模型，并驗(yàn)證其可行性,；最后構(gòu)建該裝置的試驗(yàn)測(cè)試平臺(tái),，進(jìn)一步分析其工作與能耗特性,。試驗(yàn)結(jié)果表明，與無(wú)蓄能器參與工作的閉式泵控系統(tǒng)相比,，采用該系統(tǒng),，液壓缸的平均工作壓力由10MPa降為6MPa，一個(gè)工作周期內(nèi)系統(tǒng)能耗降低21.2%,；較原有閥控非對(duì)稱液壓缸系統(tǒng),，空載、半載和滿載工況下能耗分別降低22.7%,、20.9%和21.5%,。

摘要:為消除雙定子葉片馬達(dá)的配流沖擊所產(chǎn)生的不利影響，對(duì)雙定子馬達(dá)的配流結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),，即開(kāi)設(shè)閉死壓縮角與閉死膨脹角,，有效實(shí)現(xiàn)預(yù)升壓和預(yù)卸壓。推導(dǎo)了雙定子馬達(dá)的閉死角數(shù)學(xué)模型,，并對(duì)預(yù)升壓與預(yù)卸壓過(guò)程中閉死容腔內(nèi)的壓力變化特性進(jìn)行了分析,，基于動(dòng)網(wǎng)格及其UDF（用戶自定義函數(shù)）編程技術(shù)對(duì)雙定子馬達(dá)進(jìn)行三維數(shù)值模擬計(jì)算。結(jié)果表明,，與現(xiàn)有雙定子馬達(dá)相比,，開(kāi)設(shè)閉死角可以有效地減輕雙定子馬達(dá)的高壓回流沖擊以及壓力突變的現(xiàn)象，使過(guò)渡區(qū)中油液壓力的變化趨于平緩,。