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摘要:近年來,，我國豆乳粉市場前景廣闊,，行業(yè)發(fā)展較快,，形成了干法,、濕法、半濕法3種主流豆乳粉加工技術(shù)體系,。本文介紹了豆乳粉加工各個環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)對豆乳粉產(chǎn)品速溶性,、豆腥味,、致敏性等的影響規(guī)律，闡述了針對目前豆乳粉的腥味殘存,、致敏性較高,、速溶性較差,、口感體驗較差,、品質(zhì)穩(wěn)定性偏低等技術(shù)瓶頸問題的工藝調(diào)控方案，并對我國豆乳粉行業(yè)的發(fā)展進行總結(jié)和展望,，以期為我國豆乳粉的生產(chǎn)工藝,、標準建立、產(chǎn)品研發(fā)等提供參考,。

摘要:為使用車載三維激光雷達快速獲取作物的株高,、葉面積指數(shù)(LAI)等作物形態(tài)參數(shù)，以玉米為研究對象,，采用車載三維激光雷達點云數(shù)據(jù),，提出了一種基于玉米分層點云數(shù)量或分層點云數(shù)量與地面點云數(shù)量比值計算LAI的方法。使用車載平臺獲取京農(nóng)科728和農(nóng)大84玉米的三維點云數(shù)據(jù),；對點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,，獲得已測量LAI真值區(qū)域的點云數(shù)據(jù)；進行玉米植株點云與地面點云分割,，根據(jù)地面起伏程度,，基于隨機一致性平面分割算法，將距離閾值設(shè)置為0.06m,；依據(jù)玉米垂直結(jié)構(gòu)分布,，將玉米植株劃分為上、中,、下3層,，計算每層點云數(shù)量并分別標記為H、M和L,，同時,，將上、中,、下每層的點云數(shù)量與地面點云數(shù)量的比值標記為Hr,、Mr和Lr，分別建立H,、M,、L和Hr、Mr,、Lr與LAI真值的線性回歸模型,。試驗結(jié)果表明：采用Hr,、Mr變量建立的LAI二元線性回歸測量模型最優(yōu)，京農(nóng)科728玉米訓(xùn)練集R2為0.931,，驗證集R2為0.949,；農(nóng)大84玉米訓(xùn)練集R2為0.979，驗證集R2為0.984,，本文方法可為田間快速測量LAI提供解決方案,。

摘要:提出了基于支持向量機的水田田埂邊界線的檢測算法,。采用支持向量機分類算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的圖像分割算法,，分割水田圖像，提高了在不同光照條件下田埂邊界檢測的魯棒性,。圖像預(yù)處理階段引入超像素分割算法,，大大減少了后續(xù)圖像處理的計算量，并為支持向量機的模型訓(xùn)練提供大量的樣本,。選取足夠數(shù)量的超像素樣本,，提取其顏色特征和紋理特征，構(gòu)成19維的特征向量,，并作為訓(xùn)練支持向量機模型的輸入,。使用訓(xùn)練好的支持向量機模型識別新圖像中的水田田埂區(qū)域，模型評價指標F1分數(shù)達到90.7%,。采用霍夫變換提取田埂邊界,，在NVIDIA的Jetson TX2硬件平臺上，算法總運行時間在0.8s以內(nèi),，有效滿足了水田直播機的實時性要求,。

摘要:為了使旋翼無人機快速,、精確,、自主降落到地面著陸平臺，提出一種基于視覺標志檢測的無人機姿態(tài)估計方法,。首先,，利用標準直升機停機坪的幾何特征，采用標志五步提取算法從機載攝像頭采集的圖像中獲取視覺標志,；為了滿足無人機自主著陸過程的快速性和實時性,，提出一種基于距離三點法的角點檢測算法，得到H形標志的12個角點,；然后,，通過對角點分類、編號,，并與參考圖像中的對應(yīng)角點進行匹配,，解算出包含相對姿態(tài)信息的單應(yīng)矩陣,；最后，應(yīng)用直接線性變換(Direct linear transformation, DLT)分解單應(yīng)矩陣得到無人機的姿態(tài)角,，并依據(jù)相機成像的相似三角形原理計算出無人機相對于視覺標志的位置,，解決了單目相機尺度不確定性問題。通過實驗平臺模擬無人機不同飛行狀態(tài)下的姿態(tài)并進行估計,，對提出算法的實時性和準確性進行了實驗驗證,。實驗結(jié)果表明：本文算法的平均執(zhí)行時間為307.2ms，位置估計的最大均方根誤差為0.0062m,，姿態(tài)角估計的最大均方根誤差為0.313°,，滿足無人機自主著陸的準確性和實時性要求,。

摘要:為探索原茬地播種機種床整備側(cè)向滑切清秸刀齒對機具作業(yè)過程中秸稈纏繞度、振動強度,、功率消耗和覆秸均勻度的影響,，在闡述側(cè)向清秸裝置結(jié)構(gòu)和工作原理基礎(chǔ)上，對側(cè)向滑切清秸刀齒結(jié)構(gòu)及滑切面工作曲線進行了設(shè)計,，確定了影響刀齒工作性能的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)與工作參數(shù),。應(yīng)用四因素三水平正交試驗方法，選取初始半徑,、起始滑切角,、刀軸角速度和機具作業(yè)速度為影響因素，以秸稈纏繞度,、振動強度,、當量功耗和覆秸均勻度為評價指標，對影響機具作業(yè)性能的刀齒結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)組合進行優(yōu)化分析,。結(jié)果表明：在初始半徑200mm,、起始滑切角30°、刀軸角速度42rad/s,、機具作業(yè)速度7.2km/h條件下,，無秸稈纏繞，振動強度為159m/s2,，當量功耗為4.9kW,，覆秸均勻度為0.075。對比試驗表明,，優(yōu)化后刀齒組合振動強度降低了46.5%,，當量功耗降低了29.7%，工作過程中未出現(xiàn)機具堵塞現(xiàn)象,。

摘要:針對現(xiàn)有氣吸式圓盤型精量播種機播種不同尺寸種子需要更換排種圓盤的缺陷,，為節(jié)約成本,、提高排種器通用性，基于現(xiàn)有圓盤型排種器,，設(shè)計了一種變粒徑雙圓盤氣吸式精量排種器,，無需更換圓盤便可實現(xiàn)不同粒徑種子的精量播種。闡述了排種器基本結(jié)構(gòu)與工作原理,，并對其工作過程及關(guān)鍵部件進行了理論分析,，確定了型孔排布、型孔形狀,、型孔錐角等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù),，運用Fluent仿真分析了5種組合型孔對氣室流場的影響，通過仿真分析獲得了最佳組合型孔參數(shù),，并在JSP-12排種試驗臺上進行了排種均勻性試驗及正交試驗,，得到排種性能較好時的負壓、排種盤轉(zhuǎn)速等參數(shù)的合理范圍,。結(jié)果表明：當排種器圓盤型孔為60°錐角的倒角型型孔,，轉(zhuǎn)速為34.5r/min、負壓為4.1kPa時,，其合格率為90.46%,、漏播率為2.59%、重播率為6.94%,，排種性能較優(yōu),，滿足播種要求。通過田間試驗跟蹤觀察種子后續(xù)生長情況,，試驗得出排種器的平均合格率90.16%,、漏播率2.77%、播種各行排量一致性變異系數(shù)5.34%,、總排量穩(wěn)定性變異系數(shù)4.86%,，與傳統(tǒng)排種器相比作業(yè)質(zhì)量顯著提升。

摘要:為滿足玉米育種試驗的播種需要,，設(shè)計了一種種腔自凈型氣吸式精量排種器,，該排種器的充種腔與清種腔相互獨立，排種與清種過程互不干擾,，自凈率達100%,。通過考察育種試驗用種子的形狀，并結(jié)合育種試驗的特點,，確定了排種器關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù),。對種子吸附的過程進行動力學(xué)分析，并利用EDEM軟件仿真驗證了種量較少時攪種盤的種群擾動作用。利用Fluent軟件模擬驗證了當剩余種子不超過10粒,、清種時間不超過1s的情況下，清種真空度大于3kPa時,，可保證剩余種子全部清出,。對育種試驗用種子進行分級處理，在真空度3~4kPa范圍內(nèi)進行單因素試驗,，結(jié)果表明,，清種階段已吸附在吸孔上的任一規(guī)格種子均能正常播種,。排種器臺架試驗結(jié)果顯示,，播種機作業(yè)速度小于3.6km/h,，真空度6~8kPa,，刮種板工作面距離吸孔中心2~4mm范圍內(nèi)時，排種器的漏播率小于1%,，重播率小于4%,，合格指數(shù)大于95%,，各項指標符合國家標準要求，能實現(xiàn)有效排種,，同時保證清種率達到100%,。排種器田間試驗證明，出苗效果符合育種試驗的播種要求,。

摘要:為精準實時監(jiān)測水稻穴直播機播種狀態(tài)，提高監(jiān)測穩(wěn)定性,，以彈射式耳勺型水稻穴直播排種器為研究載體,，采用PVDF壓電薄膜為傳感元件，以ATmega328P MCU控制器為核心,，基于壓電沖擊法設(shè)計了水稻穴直播監(jiān)測系統(tǒng),。通過分析種群投種軌跡，設(shè)計了可輔助監(jiān)測且導(dǎo)種成穴的導(dǎo)種管,，確定了PVDF壓電薄膜傳感器的安裝部位,。結(jié)合排種器多粒穴播作業(yè)特點，確定了4種作業(yè)故障監(jiān)測算法,。設(shè)計了系統(tǒng)硬件電路,，開發(fā)了藍牙無線串口傳輸APP,，實現(xiàn)了上、下位機無線通信,。臺架測試表明：在不同工況下系統(tǒng)靈敏度均在90.83%及以上,，可實現(xiàn)對信號的有效采集。由田間試驗得到系統(tǒng)的重播監(jiān)測精度,、漏播監(jiān)測精度及有效監(jiān)測精度的平均值的最小值分別為81.79%,、80.42%和97.67%，且系統(tǒng)在機具發(fā)生重播或漏播時可進行聲光報警,。該監(jiān)測系統(tǒng)滿足水稻穴直播監(jiān)測要求,，有助于提高水稻穴直播作業(yè)質(zhì)量。

摘要:為了能夠?qū)崟r,、準確地獲取聯(lián)合收獲機作業(yè)過程中的喂入量信息,，設(shè)計了基于割臺傳動軸扭矩的喂入量監(jiān)測系統(tǒng)，并建立了喂入量預(yù)測模型,。該監(jiān)測系統(tǒng)主要由信息感知模塊,、車載終端和移動終端構(gòu)成。信息感知模塊包括扭矩傳感器,、霍爾傳感器和GPS模塊等,；車載終端將采集信息本地顯示并打包上傳；移動終端實現(xiàn)了對聯(lián)合收獲機作業(yè)參數(shù)的遠程監(jiān)測,。在建立喂入量預(yù)測一元線性回歸模型基礎(chǔ)上,，對扭矩信號進行了雙閾值濾波和低通濾波。田間試驗結(jié)果表明,，該系統(tǒng)運行穩(wěn)定,，通信良好，一元線性回歸模型預(yù)測決定系數(shù)為0.755,。濾波方法能夠有效地濾除噪聲,，濾波后預(yù)測決定系數(shù)提高至0.852，能夠在一定程度上滿足聯(lián)合收獲機喂入量監(jiān)測的實際需要,。

摘要:針對國內(nèi)外農(nóng)機裝備智能化發(fā)展及設(shè)備物聯(lián)遠程網(wǎng)控需求,，基于ISO 11783系列標準，提出并設(shè)計了聯(lián)合收獲機智能CAN總線方案及其應(yīng)用系統(tǒng),。根據(jù)聯(lián)合收獲機的作業(yè)特點和智能控制需求,，建立了由動力CAN總線、設(shè)備管理CAN總線,、專用設(shè)備CAN總線1和專用設(shè)備CAN總線2組成的模塊化,、可擴展的智能農(nóng)機CAN總線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。基于ISO 11783 CAN總線應(yīng)用層協(xié)議標準,，制定了智能化聯(lián)合收獲機遠程網(wǎng)控通信協(xié)議,。最后，進行了聯(lián)合收獲機CAN總線應(yīng)用系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)負載和實時性的通信試驗及工程應(yīng)用試驗驗證,。試驗結(jié)果表明,，在500kb/s波特率下，所有總線的負載率均小于30%,，數(shù)據(jù)在3層CAN總線之間傳輸總延時小于1ms,，滿足聯(lián)合收獲機智能遠程網(wǎng)控CAN總線系統(tǒng)的設(shè)計要求。

摘要:針對北方粘重土壤條件下馬鈴薯收獲過程中薯秧分離效果不佳的問題,，設(shè)計了一種在不殺秧情況下既適用于大型聯(lián)合收獲機也適用于分段式馬鈴薯收獲機的薯秧分離裝置,。通過對該裝置升運過程中薯秧的運動學(xué)分析和分離過程中的力學(xué)分析，建立了一種彈性力學(xué)模型,，確定了影響薯秧分離效果的主要因素,，得到影響薯秧分離性能的摘秧輥轉(zhuǎn)速范圍和摘秧輥與一級升運分離篩主驅(qū)動輥距離范圍等工作參數(shù)。以摘秧輥轉(zhuǎn)速,、一級升運分離篩主驅(qū)動輥線速度,、摘秧輥與一級升運分離篩主驅(qū)動輥距離為試驗因素，以含雜率為試驗指標,，在未進行殺秧作業(yè)的條件下進行田間試驗,，試驗結(jié)果表明：當摘秧輥與一級升運分離篩主驅(qū)動輥距離為2.5mm、摘秧輥轉(zhuǎn)速為9.0r/s,、一級升運分離篩主驅(qū)動輥線速度為1.6m/s時,，含雜率為2.4%，優(yōu)于國家行業(yè)標準,。

摘要:為解決水稻收獲機械物料抖動板表面極細小濕黏物料粘附的問題，提出了利用界面加熱實現(xiàn)金屬抖動板減粘脫附的方法,。以鍍鋅板和不銹鋼板兩種基材為試驗部件,，以極細小濕黏水稻物料為試驗對象，構(gòu)建了濕黏水稻物料與金屬抖動板表面的粘附界面模型,，分析得出水膜的毛細作用是形成粘附界面的重要原因,，揭示了金屬抖動板表面加熱對粘附界面的脫附作用機理。通過加載加熱脫附試驗,，得到兩種金屬抖動板脫附率曲線模型,，分析表明，粘附界面加熱可以有效抑制濕黏水稻物料粘附在金屬抖動板表面,，當溫度為50℃時,，鍍鋅板和不銹鋼板的脫附率分別達到61.81%和61.33%。振動加熱脫附試驗表明，金屬抖動板的振動強度影響加熱脫附效果,，采用較低溫加熱,、較高強度振動的方案，脫附效果更好,，抖動板采用40℃加熱,，設(shè)定振頻6Hz、振幅40mm的作業(yè)參數(shù),，脫附率超過65%,，滿足實際作業(yè)要求。驗證試驗表明,，熱氣流加熱是實現(xiàn)水稻收獲機械抖動板與濕黏物料減粘脫附的有效方式,。

摘要:為研究不同運動形式振動篩的篩分性能，對平面往復(fù),、三移動一擺動,、三移動兩轉(zhuǎn)動振動篩篩面上顆粒的分散程度進行分析和試驗?；陬w粒非線性跳動理論,利用Matlab軟件模擬得出顆粒在不同運動形式篩面上的運動狀態(tài),；以分散度為試驗指標，利用高速攝像機對玉米顆粒在3種振動平板上的運動進行跟蹤,。顆粒在振動平板上的運動規(guī)律證明了顆粒非線性跳動理論分析結(jié)果的正確性,，隨著振動篩主軸轉(zhuǎn)速逐漸增大，顆粒群在3種振動平板上的分散度均呈現(xiàn)先增大,、后減小的變化規(guī)律,。在振動篩主軸最優(yōu)轉(zhuǎn)速下，玉米顆粒群在三移動一擺動,、三移動兩轉(zhuǎn)動振動篩篩面上的綜合分散度分別為38.96mm和40.73mm,，較平面往復(fù)振動篩分別提高了14.39％和19.58％。以篩分效率為試驗指標,，利用3種振動篩篩面進行物料篩分試驗,，物料篩分試驗結(jié)果表明，顆粒群在3種振動篩上的篩分效率由高到低依次為：三移動兩轉(zhuǎn)動振動篩,、三移動一擺動振動篩,、平面往復(fù)振動篩。物料篩分試驗結(jié)果證明了用振動平板對顆粒群分散度進行研究的可行性,，同時驗證了平板試驗結(jié)果的正確性,。

摘要:為實現(xiàn)全膜雙壟溝覆膜種床機械化構(gòu)建，針對地膜全域覆蓋膜上橫腰帶式覆土等要求,，設(shè)計了橫腰帶覆土式全膜雙壟溝覆膜聯(lián)合作業(yè)機,，可實現(xiàn)起壟,、施肥、覆膜,、覆土及橫腰帶鋪設(shè)與滲水孔打孔的一體化作業(yè),。對樣機關(guān)鍵部件進行設(shè)計，確定其旋耕刀組功耗和提土裝置,、鎮(zhèn)壓打孔裝置的工作參數(shù),，同時解析了輸土-種床覆土裝置、橫腰帶覆土系統(tǒng)的作業(yè)過程,，得到滿足覆膜種床各部位覆土的必要條件,。田間試驗表明，當作業(yè)速度為0.50m/s時,，采光面地膜機械破損程度為38.6mm/m2,、種床起壟高度合格率為89.8%,、種床壟溝中心距合格率為90.7%、種床膜邊覆土寬度合格率為95.8%、橫腰帶覆土寬度合格率為95.6%、種床覆土厚度合格率為95.2%,、橫腰帶覆土間距合格率為93.5%,、滲水孔間距合格率為97.1%,，試驗指標均符合國家與行業(yè)標準要求，試驗結(jié)果滿足設(shè)計和實際作業(yè)要求,。

摘要:提出一種基于靜電吸附方法分級去除機采棉中殘地膜的方法,，以新疆阿拉爾地區(qū)種植的新陸早26號機采棉為研究對象，根據(jù)機采棉中殘地膜曲直形態(tài)與荷電極化程度存在一定的相關(guān)性，利用圖像處理提取機采棉中各種殘地膜雜質(zhì)特征并進行聚類算法分級，將殘地膜分成Ⅰ,、Ⅱ、Ⅲ等級,。搭建靜電吸附分離平臺,，對摻有不同等級殘地膜的機采棉進行不同荷電時間、飛入速度,、極板電壓下的試驗,，以除雜率為測定指標，找出對應(yīng)級別殘地膜的最佳參數(shù)組合,，以期達到殘地膜雜質(zhì)與機采棉的分離最大化,。試驗表明，對除雜率影響顯著的因素由大到小為：飛入速度,、荷電時間,、極板電壓,。摻有Ⅰ級殘地膜的機采棉除雜最佳荷電時間為24s,，飛入速度為4.7m/s，極板電壓為39kV，分離率為96.2%,；Ⅱ級最佳荷電時間為29.8s，飛入速度為5.8m/s，極板電壓為37.6kV，分離率為98.1%；Ⅲ級最佳荷電時間為30.1s，飛入速度為3.5m/s,，極板電壓為46.2kV,，分離率為97.2%。研究結(jié)果表明：基于靜電吸附分級去除殘地膜的方法可行,，能夠滿足實際生產(chǎn)需要。

摘要:針對香蕉機械化落梳過程中出現(xiàn)的自適應(yīng)性差的問題,，設(shè)計了基于恒力機構(gòu)的可自適應(yīng)環(huán)抱蕉莖插切式香蕉落梳裝置,，并對落梳裝置的徑向自適應(yīng)性和轉(zhuǎn)動自適應(yīng)性進行了分析。采用兩斜置壓縮彈簧的結(jié)構(gòu),，引入負剛度,，再與正剛度的水平壓縮彈簧并聯(lián)組成恒力機構(gòu)，提高了落梳刀具組對果軸粗細的徑向自適應(yīng)性,，對恒力機構(gòu)的力-位移特性曲線和剛度-位移特性曲線進行分析,，并優(yōu)選關(guān)鍵參數(shù)，得出斜置壓縮彈簧的剛度系數(shù)k1=12N/mm,，水平壓縮彈簧的剛度系數(shù)k2=3N/mm,，初始狀態(tài)斜置壓簧的傾斜角θ0=36.87°，恒力行程對應(yīng)的落梳刀組包絡(luò)圓直徑范圍為80~100mm,，對應(yīng)的恒力f=180N,。在加載有扭簧的虎克鉸鏈基礎(chǔ)上設(shè)計了可釋放兩個轉(zhuǎn)動自由度的落梳刀盤，根據(jù)測定的香蕉果軸彎曲度設(shè)置刀盤旋轉(zhuǎn)角范圍為±10°,，根據(jù)建立的三維模型中的幾何參數(shù)得出,，落梳刀具末端的工作空間是一個半徑為300mm的球面。對落梳刀具末端的柔度矩陣進行分析,，結(jié)果顯示,，落梳刀盤旋轉(zhuǎn)角為0°，即刀盤與機架上底面平行時線柔度最大,，最大值為0.8182mm/N,，落梳刀盤旋轉(zhuǎn)角為10°時線柔度最小，最小值為0.77mm/N,，說明落梳刀具末端的線柔度隨刀盤旋轉(zhuǎn)角的增大而減小,。試驗結(jié)果表明，梳柄切口符合試驗指標的蕉梳占所有樣本的81.25%,，切口質(zhì)量良好,，該裝置設(shè)計合理，且滿足實際落梳作業(yè)的要求。

摘要:針對我國蘇葉人工分選勞動強度大,、效率低、缺乏自動分選系統(tǒng)的問題,，設(shè)計了蘇葉在線分選系統(tǒng),，該系統(tǒng)由上料單元、檢測單元,、傳輸單元,、分選單元、下料單元,、供氣系統(tǒng)以及控制系統(tǒng)組成,。首先對蘇葉圖像進行預(yù)處理，進而獲取葉片最小外接圓及其直徑信息,，最后根據(jù)確定的轉(zhuǎn)換系數(shù)得到蘇葉尺寸,。為便于蘇葉分選控制，設(shè)計了蘇葉尺寸輸出排序策略,。試驗結(jié)果表明,，利用該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)蘇葉的快速測量與分選，單幅圖像處理時間約為0.18s,，分選速度約為4片/s,，系統(tǒng)測量總體平均絕對誤差為0.157cm，總體分選準確率為90.09%,。

摘要:為研究半開式離心泵葉頂間隙區(qū)域的非定常流動特性,，應(yīng)用SST k-ω兩方程模型，對半開式離心泵進行了全流道數(shù)值模擬,，利用快速傅里葉變換（FFT）將各監(jiān)測點的時域值轉(zhuǎn)換為頻域值,并分析了泄漏渦軌跡與葉片載荷的相關(guān)機理以及泄漏渦的頻譜特性,。結(jié)果表明：泄漏渦渦核與葉片骨線的夾角θ隨著葉尖載荷的變化發(fā)生了周期性脈動；泄漏渦加劇了葉尖處的流動分離,，在葉片前緣形成了連接葉片表面與泵殼的渦管,；在流量為0.75Qd時，葉頂前緣間隙處擾動主信號為0.51fB,，該頻率與二次泄漏以及葉尖處渦管的非定常脈動特性相關(guān),；隨著流量減小，擾動信號頻率有所波動,，葉尖泄漏渦破碎位置向葉片前緣移動,。

摘要:生態(tài)產(chǎn)品是我國在生態(tài)文明建設(shè)理念上的重大變革，為“兩山”理論提供實踐抓手和物質(zhì)載體,，是一個涉及經(jīng)濟,、社會、政治等相關(guān)領(lǐng)域的系統(tǒng)性工程，具有重大的戰(zhàn)略作用和現(xiàn)實意義,。但目前生態(tài)產(chǎn)品缺少統(tǒng)一的概念和分類,，一定程度上制約了生態(tài)產(chǎn)品價值實現(xiàn)的理論研究及試點實踐。根據(jù)國內(nèi)外相關(guān)研究,，將生態(tài)產(chǎn)品定義為生態(tài)系統(tǒng)通過生物生產(chǎn)和與人類生產(chǎn)共同作用為人類福祉提供的最終產(chǎn)品或服務(wù),，是與農(nóng)產(chǎn)品和工業(yè)產(chǎn)品并列的、滿足人類美好生活需求的生活必需品,。根據(jù)生物生產(chǎn),、人類生產(chǎn)參與的程度以及服務(wù)類型，將生態(tài)產(chǎn)品劃分為公共性生態(tài)產(chǎn)品和經(jīng)營性生態(tài)產(chǎn)品兩類,。在此基礎(chǔ)上,，探索了生態(tài)產(chǎn)品價值來源、價值構(gòu)成及價值實現(xiàn)的可能途徑,，主要包括生態(tài)保護補償、生態(tài)權(quán)屬交易,、經(jīng)營開發(fā)利用,、綠色金融扶持、促進經(jīng)濟發(fā)展,、政策制度激勵等,，為生態(tài)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策的制定及生態(tài)產(chǎn)品價值實現(xiàn)政策保障的深入研究提供了支撐

摘要:以江西省贛州市為研究對象，探索構(gòu)建了基于地理國情信息的土地資源生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值核算體系,，并將結(jié)果應(yīng)用于江西省贛州市各縣（市,、區(qū)）土地資源生態(tài)補償優(yōu)先級的確定中。研究表明：與常規(guī)的土地利用分類相比,，地理國情信息分類更加細化,，能更為精確地核算土地資源生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。贛州市2015年土地資源的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值估算為2138.89億元,，服務(wù)價值從大到小依次為調(diào)節(jié)服務(wù),、支持服務(wù)、供給服務(wù)和文化服務(wù),，且調(diào)節(jié)服務(wù)占比達70.49%,。 2015年各縣（市、區(qū)）單位面積土地資源生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)非市場價值最高的是尋烏縣,，但各縣（市,、區(qū)）不同類型生態(tài)服務(wù)功能的價值存在差異。從空間分布看,，贛州市周邊地區(qū)生態(tài)補償優(yōu)先級較高,，而中部地區(qū)偏低，且單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值偏低的西北部生態(tài)補償優(yōu)先級也較高。

摘要:植被指數(shù)是對綠色植被的特定表達,，在不同環(huán)境下的效果不同,。植被指數(shù)的選擇需要結(jié)合研究區(qū)域的環(huán)境特征。本研究將植被指數(shù)間的相關(guān)系數(shù)集成到基于馬氏距離的植被指數(shù)選擇算法中,，根據(jù)所選樣本確定最適宜的植被指數(shù),，構(gòu)建決策樹模型，以江西省永豐縣為例,，開展區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)類型的識別研究,。該方法首先確定提取對象，明確對象類別與對象間的隸屬關(guān)系,，然后逐層逐項地提取濕地,、森林、草地,、農(nóng)田等生態(tài)系統(tǒng)信息,。結(jié)果表明，所提出的植被指數(shù)選擇算法具有較好的適用性,；生態(tài)系統(tǒng)識別的總體精度達89.11%,，構(gòu)建的決策樹模型的分類精度高于傳統(tǒng)方法，可為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)信息提取和生態(tài)系統(tǒng)管理提供研究方法,。

摘要:撂荒地遙感提取方法主要為分類方法和變化檢測方法,。由于撂荒地覆被類型復(fù)雜，容易同草地,、灌木混分,，導(dǎo)致分類方法的提取精度不高。而變化檢測方法易受非耕地變化因素干擾,，且只能提取監(jiān)測周期內(nèi)的新增撂荒,，無法提取監(jiān)測周期之前的歷史撂荒。此外,，受遙感數(shù)據(jù)本身的制約,，中低分數(shù)據(jù)受混合像元干擾而提取能力不足，高分遙感易受地形起伏,、云層遮蔽,、覆蓋周期長等因素干擾而損失精度，因此,，傳統(tǒng)遙感方法提取撂荒地困難,。本研究提出多源數(shù)據(jù)聯(lián)合變化檢測方法以提取撂荒地。利用多源數(shù)據(jù)的異質(zhì)性和不同方法的互補性,，針對不同類型的撂荒地制定不同的提取策略,，并進行耦合分析以提取撂荒地,。經(jīng)實地調(diào)查驗證，該方法提取總精度達到97.6%,。在此基礎(chǔ)上,，提取撂荒地的距離特征、高差特征,、灌溉特征和鄰域特征等自然地理指標,，對其進行了顯著性分析，判別了區(qū)域撂荒主導(dǎo)因素,，為撂荒驅(qū)動力研究,、定向提升撂荒地管理提供了依據(jù)。

摘要:為了解草原植被恢復(fù)效果和理解草原生態(tài)系統(tǒng)彈性特征,，以錫林郭勒草原國家級自然保護區(qū)為對象,，在ArcGIS、Fragstats等軟件支持下,，從景觀格局穩(wěn)定性（LPS）,、生態(tài)敏感性（LES）和人類活動干擾3個維度建立概念化景觀空間彈性模型（LSR），分析評價了研究區(qū)景觀空間生態(tài)敏感性和彈性特征,。研究結(jié)果表明：草地,、林地等景觀格局穩(wěn)定性較高，尤其是核心區(qū),，但LPS值遠低于理論最優(yōu)值，亟待提升,；自然保護區(qū)內(nèi)近60%的景觀空間生態(tài)敏感性達到中度敏感,，絕大多數(shù)類型的核心區(qū)及其緩沖區(qū)處于中高度敏感性水平，且從核心區(qū)到緩沖區(qū)高度敏感性面積占比呈現(xiàn)增長趨勢,；由于自然和人為活動雙重作用影響,，整個自然保護區(qū)中度以下低彈性區(qū)域面積比超過70%，從核心區(qū)到外部實驗區(qū),，極低度彈性的空間范圍不斷增大,，保護區(qū)60%以上區(qū)域應(yīng)加強植被恢復(fù)；根據(jù)景觀空間彈性表現(xiàn),，10.53%的區(qū)域需要重點保護,，這些區(qū)域分布在保護功能區(qū)C區(qū)東部、E區(qū)西北部和D,、E兩區(qū)交匯地帶,。景觀空間彈性框架及其概念化模型能綜合考慮景觀格局穩(wěn)定性和景觀空間生態(tài)敏感性，這對評價認識草原類自然保護地景觀空間彈性特征,、有針對性地制定草原植被恢復(fù)方案和優(yōu)化保護功能區(qū)具有積極的指導(dǎo)作用,。

摘要:為探討如何利用遙感影像自動解譯技術(shù),，實現(xiàn)冬小麥種植情況統(tǒng)計調(diào)查、提高提取精度,，選擇冬小麥關(guān)鍵生育期6個時相的高分二號遙感影像數(shù)據(jù),，分別從6個時相的近紅外灰度（NIR）、紅波段灰度（R）,、綠波段灰度（G）,、藍波段灰度（B）、比值植被指數(shù)（RVI）,、歸一化植被指數(shù)（NDVI）6個特征中優(yōu)選出對冬小麥面積提取最敏感的1個特征作為輸入變量,，每個時相選擇1個特征，6個時相共選出6個特征作為輸入變量,，利用隨機森林算法構(gòu)建模型,，提取冬小麥空間分布特征。選擇研究區(qū)不同長勢,、不同種植品種的地塊樣本構(gòu)建訓(xùn)練集,，利用多時相特征構(gòu)建模型，并將模型推廣應(yīng)用于整個大廠回族自治縣,，得到大廠回族自治縣冬小麥的空間分布情況,。通過與統(tǒng)計結(jié)果對比分析，經(jīng)過多時相特征優(yōu)選構(gòu)建的模型對冬小麥的識別精度接近90%,。經(jīng)過樣本優(yōu)化和后期處理仍可提升精度,，此方法能在保證提取精度的前提下對冬小麥進行快速提取，提高相應(yīng)的工作效率,。

摘要:自然農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中,，農(nóng)作物的各種生化參數(shù)受重金屬污染脅迫后雖表現(xiàn)異常，但其特征往往極為微弱,，極不穩(wěn)定,。利用處理非穩(wěn)定信號方法中常用的信號處理方法——小波分析法（Db-5），對水稻的光譜反射率數(shù)據(jù)進行處理,，有效提取光譜信號中受重金屬污染脅迫而潛藏的一些“突變”弱信息,。利用Db-5小波基進行小波變換，從中選取具有異常光譜特征的奇異點,，利用奇異點對應(yīng)波段（716,、745、766nm）的光譜反射率構(gòu)建反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，對水稻冠層4種重金屬含量進行反演,。將利用模型得到的預(yù)測值與實測值進行相關(guān)性分析，結(jié)果表明,，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻冠層重金屬含量反演模型對于實驗區(qū)鎘,、鉛,、汞、砷4種重金屬脅迫,，具有良好的反演效果,。

摘要:為探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中LM（Levenberg-Marquardt）算法在土壤表層（約1cm）含水率遙感監(jiān)測中的應(yīng)用，選取黃綿土,、粘黃土,、紅土為試驗材料，配制含水率分別為0,、6%,、10%、14%,、18%,、22%的土壤樣本，在09：00—10：00和15：00—16：00時間段進行可見光采樣,，并對圖像亮度進行梯度處理,，以此模擬全天光線變化。采用樣本實測含水率及圖像RGB三階顏色矩數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集,，對上午,、下午樣本和兩時間段混合樣本采用LM算法建立含水率回歸模型，并與BP（Back propagation）算法和分類回歸樹（Classification and regression trees,，CART）算法進行比較,。結(jié)果表明，基于土壤表層RGB顏色矩的LM算法具有較好的應(yīng)用效果,，混合樣本不同土樣回歸模型決定系數(shù)R2分別為0.958,、0.943、0.949,，均方根誤差（RMSE）分別為1.6%、2.0%,、1.9%,，相對分析誤差（RPD）分別為4.873、4.183,、4.440,。不同光照時的混合樣品分析結(jié)果表明，LM算法適用于不同光線采集樣品的土壤含水率監(jiān)測,，適用于土壤表層（約1cm）含水率的監(jiān)測,。

摘要:為快速準確獲取灌區(qū)渠系分布信息，科學(xué)調(diào)配區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源,、提高水資源利用率,，通過基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully convolutional networks,，F(xiàn)CN）的語義分割模型進行渠系輪廓提取。利用無人機采集正射影像并進行標注,，以VGG-19網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),，通過多尺度特征融合的方式實現(xiàn)FCN-8s結(jié)構(gòu)，使用Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建FCN渠系提取模型,；對數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強,，分割后放入FCN模型中訓(xùn)練、測試,。實驗結(jié)果顯示,，針對不同復(fù)雜程度的測試區(qū)域，F(xiàn)CN模型的提取準確度,、完整度,、精度均高于支持向量機方法和改進霍夫變換方法，均值分別為95.78%,、92.29%,、89.45%。結(jié)果表明,，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)灌區(qū)渠系輪廓的高精度提取,，具有較好的泛化性和魯棒性。

摘要:為了探究和量化利用紅外熱成像系統(tǒng)進行核桃冠層溫度測量過程中所產(chǎn)生的不確定性,，利用A310f型紅外熱像儀在核桃園區(qū)對樣本樹冠層進行為期20d的高頻連續(xù)觀測,，對樣本樹進行了不同方向（東、西,、南,、北）和不同高度角（10°、30°,、45°,、60°、80°）的冠層溫度測量,。首先,，對5個重要參數(shù)的敏感性進行分析，發(fā)現(xiàn)冠層溫度受葉片輻射率（εleaf）影響最大,，受環(huán)境反射溫度（Trefl）影響次之,，受空氣溫度（Ta）和空氣相對濕度（RH）影響較小，對距離（D）變化不敏感,。其次,，對3棵樣本樹與4個方向的冠層溫度進行雙因素方差分析,，結(jié)果表明，各方向之間達到了顯著性水平（P<0.05）,，進一步通過多重比較確定了南、北兩個方向存在顯著性差異（P<0.05），其他各方向之間差異不顯著。對不同高度角的分析表明，5個高度角之間不存在顯著的溫度差異,。然后，通過溫度廓線法直接觀察到冠層外部溫度高于內(nèi)部溫度,，同時,，溫度頻數(shù)直方圖反映出像素點呈現(xiàn)雙峰分布特征，冠層像素點的峰值溫度為25.1℃,。最后,，對冠層內(nèi)外溫度進行方差分析，結(jié)果表明,，兩者之間存在極顯著性差異（P<0.01）,。

摘要:系統(tǒng)研究了農(nóng)業(yè)高光譜數(shù)據(jù)中少數(shù)類的分類質(zhì)量問題。為了提升少數(shù)類的分類質(zhì)量,，提出采用過采樣SMOTE技術(shù)增加少數(shù)類新樣本,，同時研究了SMOTE技術(shù)中新樣本生成策略和少數(shù)類采樣倍率對高光譜數(shù)據(jù)中少數(shù)類分類結(jié)果的影響，以及不平衡數(shù)據(jù)集上分類器與模型的匹配度,。在新的采樣數(shù)據(jù)集上采用多類分類SVC技術(shù)對少數(shù)類分類,，提升了非均衡高光譜數(shù)據(jù)集中少數(shù)類的分類質(zhì)量。在真實數(shù)據(jù)集上進行了試驗驗證,，并對不同的分類方法和系統(tǒng)參數(shù)進行了試驗對比和分析,，結(jié)果表明，本文方法能夠顯著地提高非均衡高光譜數(shù)據(jù)中少數(shù)類分類效果,，平均分類精度不小于0.82,，平均召回率提升幅度為11.11%～26.15%，F(xiàn)1提升幅度為5.81%～40.85%,。

摘要:針對基于指紋的無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位，提出了一種基于核隱變量正交投影(Kernelbased orthogonal projection to latent structures, K-OPLS)的定位算法,。在O-PLS的模型框架下,，K-OPLS算法應(yīng)用“核技巧”將描述變量映射至高維特征空間，給出了描述變量和響應(yīng)變量之間的非線性關(guān)系,，以實現(xiàn)對模型的預(yù)測成分及與響應(yīng)-正交成分的計算。K-OPLS算法集核偏最小二乘建模和正交信號校正預(yù)處理方法于一體,，在一定程度上有效地改進了模型性能,，增強了模型解釋性?；赗SSI指紋信息,，構(gòu)建錨節(jié)點與處于參考位置的非錨節(jié)點之間的非線性映射關(guān)系,，K-OPLS算法可以實現(xiàn)WSN的室內(nèi)定位跟蹤。將所提出的算法應(yīng)用于仿真與物理環(huán)境下的不同實例中,，在同等條件下,，還與核嶺回歸(KRR)、核極限學(xué)習(xí)機(KELM),、核信噪比(KSNR),、核偏最小二乘(KPLS)、核自適應(yīng)濾波等其他核學(xué)習(xí)算法進行比較,。仿真實驗中,，基于小波核的WK-OPLS算法在無噪聲和有噪聲環(huán)境下的跟蹤估計誤差分別為0.2326、1.3205m,。物理實驗中,，基于小波核的該算法跟蹤估計誤差為0.2493m。實驗結(jié)果表明,，所提算法有效提高了定位精度,，而且具有一定的除噪能力。

摘要:食品安全數(shù)據(jù)具有多源,、關(guān)聯(lián)和不確定性等特征,，數(shù)據(jù)的項目、項目的屬性以及相鏈接數(shù)目較多,，數(shù)據(jù)內(nèi)部潛在關(guān)系不明晰,，需要研究能夠進行關(guān)系挖掘的可視視圖。針對食品安全領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析的實際需求,，采用圓環(huán)布局,、節(jié)點鏈接布局等元素，對數(shù)據(jù)間的簡單關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)進行展示,；結(jié)合同心圓布局,、散點圖、熱力圖元素和動態(tài)過濾以及數(shù)據(jù)聚類技術(shù),，在展示數(shù)據(jù)節(jié)點性質(zhì)的同時,，揭示數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系,并綜合以上視圖提出了一種挖掘數(shù)據(jù)關(guān)系的可視分析圖ExploreView。應(yīng)用于國家食品藥品監(jiān)督管理總局抽檢數(shù)據(jù)集,，使用立方體隱喻組織數(shù)據(jù),，二分圖定義任務(wù)需求，完成可視編碼,，進行數(shù)據(jù)關(guān)系探索,，為可能發(fā)生的食品安全事件提供預(yù)警，定位重點監(jiān)管對象，為制定新的食品安全規(guī)章制度提供參考,。

摘要:針對當前“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)與林業(yè)的交叉融合,，涌現(xiàn)出海量待挖掘的涉林文本，而林業(yè)文本分類的相關(guān)研究尚不成熟的問題,，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)面向互聯(lián)網(wǎng)采集涉林文本,，基于豐富的語料重新構(gòu)建分類標簽，提出基于Spark計算框架的XGBoost并行化方法,，對林業(yè)文本進行分類,。經(jīng)由交叉驗證，構(gòu)建的XGBoost并行分類算法準確率為0.9234,，在各類別中最低F1為0.8604,，最高為0.9984；其在2.1萬條,、4.2萬條,、8.4萬條數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練加速比分別為2.13、3.47,、3.82,。結(jié)果表明，基于該標簽設(shè)定的分類模型對現(xiàn)存互聯(lián)網(wǎng)中涉林文本的適應(yīng)性較好,；Spark環(huán)境下實現(xiàn)的XGBoost并行化算法的準確率顯著優(yōu)于其他4種機器學(xué)習(xí)（樸素貝葉斯,、GBDT決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法）的并行化算法,，算法執(zhí)行效率遠高于單機版本,，且數(shù)據(jù)量越大，其加速比越高,，能有效應(yīng)對海量林業(yè)文本的實時,、準確分類。

摘要:根區(qū)阻抗譜技術(shù)可以很好地展現(xiàn)根區(qū)水分,、生物量等動態(tài)變化,。針對相鄰激勵策略下的基質(zhì)根區(qū)100Hz~2MHz范圍內(nèi)阻抗譜測量中出現(xiàn)的問題，進行總結(jié),、分析,，并提出了解決方法。進行了延長通道對測量的影響實驗,，分析對比了單端口網(wǎng)絡(luò)和雙端口網(wǎng)絡(luò)補償策略,，實驗結(jié)果表明，純基質(zhì)的測量,，單端口網(wǎng)絡(luò)補償方法是最佳選擇,，其步驟簡潔且補償效果顯著,。通過延長電極長度，使自然條件下阻抗譜可被準確測量的含水率變化范圍增大,，電極由3mm增長至8mm時，適用的含水率范圍從8.35%增大至11.27%,，是原有含水率范圍的1.35倍,，有效地減弱了含水率下降時對電極與基質(zhì)耦合的影響。分析了不同電極長度下的數(shù)據(jù)差異以及電極幾何參數(shù)的影響,，結(jié)果表明,，電極長度變化并未對數(shù)據(jù)的整體趨勢變化造成顯著影響。同時,，對測量中高頻時出現(xiàn)負電阻數(shù)據(jù)的原因進行了分析探討,。

摘要:利用微納米發(fā)泡器對微咸水進行加氧處理，并對加氧微咸水入滲條件下的土壤水鹽運移特征及對入滲模型參數(shù)影響開展了研究,。結(jié)果表明,，在微咸水不同溶氧量入滲條件下，入滲時間相同時,，累積入滲量和濕潤鋒深度隨溶氧量增加先增加后減小,，微咸水溶氧量為14.0mg/L時累積入滲量和濕潤鋒深度最大。相比于其他處理,，微咸水溶氧量為14.0mg/L時能加快水分入滲,，增加土壤體積含水率。此外,，相比于不加氧處理,，不同加氧水平入滲均能提高灌溉水脫鹽效率。同時,，利用現(xiàn)有入滲模型對入滲過程進行了定量分析,，結(jié)果顯示代數(shù)模型和PHILIP模型都能準確描述加氧微咸水入滲過程，而且模型參數(shù)與微咸水溶氧量存在函數(shù)關(guān)系,。PHILIP模型中吸滲率隨著微咸水溶氧量的增加呈先增加后減小的趨勢,，最大值出現(xiàn)在14.0mg/L，代數(shù)模型中綜合形狀系數(shù)則呈現(xiàn)相反的規(guī)律,，最小值出現(xiàn)在14.0mg/L,，且代數(shù)模型可較好描述加氧微咸水一維垂直入滲條件下的土壤含水率分布。

摘要:在陜西關(guān)中地區(qū)進行了連續(xù)6年（2009年9月—2015年5月）的冬油菜非充分灌溉試驗,，利用STICS,、DSSAT和APSIM 3種不同模型對冬油菜物候期和產(chǎn)量等進行模擬，比較了3種不同模型的模擬精度,。結(jié)果表明,，3種模型中STICS模擬精度最高，平均RARE為3.24%，APSIM模型次之,，平均RARE為8.79%,，DSSAT模型最差，平均RARE為11.38%,。其中STICS模型對物候期和產(chǎn)量的模擬精度均為最高,，DSSAT模型對物候期的模擬精度高于APSIM模型，而APSIM模型對產(chǎn)量相關(guān)指標的模擬精度高于DSSAT模型,。由于2012—2013年生育期內(nèi)降水量較低,，3種模型的模擬精度均較低，說明3個模型對干旱脅迫條件下的作物生長模擬均存在一定不足,。綜合比較,，STICS模型的模擬精度高于DSSAT和APSIM模型，因此推薦STICS模型為關(guān)中地區(qū)冬油菜生長發(fā)育和產(chǎn)量形成模擬的適宜模型,。

摘要:針對河套灌區(qū)農(nóng)田規(guī)格不合理問題，為探求變化環(huán)境下適宜的畦灌灌水技術(shù)要素,，在不同畦田寬度下進行田間灌水試驗,，采用模型模擬與回歸分析方法，分析了畦灌水流運動狀態(tài)及灌水質(zhì)量變化情況,。結(jié)果表明：畦田寬度為18~23m時灌水質(zhì)量不佳,，灌水效率、灌水均勻度僅分別為59.78%~77.40%和84.61%~87.02%,，盡管此時儲水效率為100%,，但其灌水效果仍然較差；畦田寬度縮小到10~15m時,，灌水效率為70.20%~87.00%,，灌水均勻度為86.77%~90.80%，灌水質(zhì)量最好,；當縮小畦田寬度到5m時,，灌水質(zhì)量反而降低。在此基礎(chǔ)上,，結(jié)合田間實測資料,，通過模型模擬、均勻試驗設(shè)計以及多元回歸分析相結(jié)合的方法,，構(gòu)建了包含灌水效率,、灌水均勻度以及儲水效率的單目標優(yōu)化模型（Single objective optimization model），將單寬流量和灌水時間作為決策變量,，采用冒泡排序法（Bubble sort method）對模型進行求解,，得到畦灌適宜的單寬流量和灌水時間組合,，根據(jù)示范區(qū)實際入田流量，初步確定最優(yōu)畦田寬度為10.7~14.2m,。研究結(jié)果為灌區(qū)節(jié)水改造設(shè)計,、水資源高效利用和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供了理論依據(jù)。

摘要:針對灌區(qū)小型渠道數(shù)目多,、需測控的斷面多,、而宜采用的移動式量水設(shè)備仍不夠完善的問題，借鑒移動式薄板量水槽和圓柱量水槽的優(yōu)點,，設(shè)計了一種便攜式板柱結(jié)合型量水槽，在分析量水槽測流機理的基礎(chǔ)上,，開展原型試驗和數(shù)值模擬研究,，并應(yīng)用量綱分析法建立測流公式。結(jié)果表明,，量水槽具有較好的水位-流量關(guān)系,，上游壅水高度在1.85～13.69cm之間，臨界淹沒度在0.70～0.91之間,，槽前弗汝徳數(shù)均小于0.5,；板柱結(jié)合型量水槽比現(xiàn)有的圓柱量水槽和帶尾翼的圓頭量水槽體型小，便攜度高,，流線分布稍差,，上游壅水高度稍大，臨界淹沒度稍低,，但能滿足灌區(qū)測流要求,；量水槽測流精度高，平均測流相對誤差為2.07%,。

摘要:采用一步水熱法原位合成工藝制備了Ni-Zn/玄武巖復(fù)合催化劑,，對催化劑微觀形貌和表面元素分布進行了表征。以松木顆粒為原料,、水蒸氣為氣化劑,，采用下吸式管式氣化爐實驗平臺，研究了Ni-Zn/玄武巖復(fù)合材料在不同溫度下高溫蒸汽的催化氣化效果,，通過考察氣體組分變化,，探討Ni-Zn/玄武巖復(fù)合催化劑催化性能隨溫度變化的規(guī)律，并與無催化劑和以白云石為催化劑的催化性能進行實驗對比,。實驗結(jié)果表明：水熱反應(yīng)溫度為130℃,，反應(yīng)時間為12h時，Ni,、Zn能很好地負載在玄武巖纖維表面,；與不加催化劑和加入白云石催化劑相比,，Ni-Zn/玄武巖復(fù)合催化劑氣化溫度在950℃時催化效率明顯提升，氫氣體積分數(shù)增加明顯,，分別由無催化劑時的58.6%,、加入白云石催化劑時的50.02%升高至63.28%。

摘要:為了實現(xiàn)小麥含水率的快速檢測,，采用微波自由空間測量法研究了信號頻率（1~4GHz）、溫度（10~40℃）,、含水率（11.35%~17.79%）和容積密度（低,、高）對小麥相對介電常數(shù)的影響，分析了影響相對介電常數(shù)變化的原因,，建立了不同頻率下小麥含水率的預(yù)測模型,，并對模型進行了驗證。研究結(jié)果表明,，在1~4GHz頻段內(nèi),，小麥的相對介電常數(shù)隨含水率、溫度和容積密度的增大而增大,，隨著信號頻率的增大而減?。凰⒌闹С窒蛄繖C模型取得了很好的預(yù)測效果,，對比于單頻和多頻,，全頻下的預(yù)測模型最優(yōu)，其預(yù)測集相關(guān)系數(shù),、預(yù)測集均方根誤差和剩余預(yù)測偏差分別達到了0.9929,、0.0513%和18.67。研究表明,，微波自由空間法可用于檢測小麥含水率,。

摘要:針對微波干燥中場強分布不均,、物料微波能吸收能力不同導(dǎo)致的微波加熱不均勻現(xiàn)象,，結(jié)合微波干燥的高效性、流態(tài)化干燥的均勻性以及熱風(fēng)干燥輔助去除水汽的功能,，設(shè)計了一種實現(xiàn)干燥均勻性的微波-熱風(fēng)振動流化床干燥機,，主要由振動流化床系統(tǒng)、熱風(fēng)系統(tǒng),、微波加熱系統(tǒng),、測溫系統(tǒng)和控制系統(tǒng)等組成。采用Ansoft HFSS軟件對微波加熱倉磁控管不同開口位置進行仿真分析,，得到多饋口激勵最佳方案,。結(jié)果顯示,，物料高度距離箱底不變的情況下，4個微波饋入端口的位置相對于原始端口位置外移30mm,，物料表面場強分布更加均勻,。以新鮮毛豆仁為例，對該機的性能和加熱均勻性進行試驗驗證,，結(jié)果表明：設(shè)計方案和控制系統(tǒng)方案可靠,，微波-熱風(fēng)振動流化床干燥下毛豆仁的干燥時間為54min，比單獨微波流化床干燥的干燥時間縮短34.1%,，比微波-熱風(fēng)組合干燥的干燥時間縮短12.9%且產(chǎn)品均勻性顯著提高,。

摘要:為了改善微波干燥果蔬的物料特性，通過搭建的微波-熱風(fēng)滾動床干燥（Microwave-hotairflow rolling drying, MARD）試驗臺,，研究了胡蘿卜片在MARD不同干燥階段的熱像變化,，通過低場核磁共振分析與成像（Low-field nuclear magnetic resonance analysis and imaging, NMR/MRI）研究了胡蘿卜片在MARD不同干燥階段水分狀態(tài)和水分分布，試驗還測得在對應(yīng)干燥階段胡蘿卜片介電常數(shù)ε′和介電損耗因子ε″的變化規(guī)律,。通過分析物料的脫水過程和干燥品質(zhì)發(fā)現(xiàn)，MARD過程干燥速度逐漸降低,，物料溫度分布均勻,，隨著干燥進行溫度穩(wěn)定在設(shè)定范圍；NMR波譜下的水分信號量逐漸降低且主峰向左移,，水分的活躍程度降低,；MRI信號顯示，MARD干燥過程中水分分布均勻,；隨著MARD進行,，物料介電常數(shù)ε′和介電損耗因子ε″顯著降低，邊緣部位介電損耗比心部低,，隨著干燥的進行,，這種差別逐漸減小，說明由介電特性差異導(dǎo)致的微波干燥不均的影響在MARD過程中減弱,。

摘要:應(yīng)用色敏傳感器陣列(CSA)結(jié)合可見/近紅外(Vis-NIR)光譜檢測技術(shù),，對大米儲藏時間進行鑒別。大米按不同儲藏期(0,、1,、2、4,、6個月)分為5組,。色敏傳感器由氟硼吡咯類色敏材料制成，與大米揮發(fā)性氣體發(fā)生反應(yīng)后,，分別提取色敏材料的光譜數(shù)據(jù),。光譜數(shù)據(jù)經(jīng) SNV算法預(yù)處理后,，用Si-PLS算法提取3類光譜數(shù)據(jù)的最佳光譜區(qū)間并合成一個數(shù)據(jù)集。分別用遺傳算法(GA),、無信息變量消除法(UVE)和蟻群算法(ACO)提取光譜變量,。并結(jié)合主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)進行模式識別。結(jié)果表明,，用Si-PLS-UVE提取的光譜變量建立的LDA預(yù)測模型正確識別率最高,。取主成分數(shù)為9時，訓(xùn)練集正確識別率為98%,，校正集正確識別率為96%,，為大米儲藏時間的檢測提供了一種可行的方法

摘要:利用核磁共振儀(NMR)、掃描電子顯微鏡（SEM）,、傅里葉變換紅外(FITR),、差示掃描量熱儀(DSC)和旋轉(zhuǎn)流變儀(DHR)測定不同加水量下面筋蛋白的水分分布、微觀結(jié)構(gòu),、蛋白二級結(jié)構(gòu),、熱力學(xué)特性和流變學(xué)特性。結(jié)果表明,，隨加水量增大,，面筋蛋白中結(jié)合水相對含量顯著下降5.15個百分點，自由水相對含量顯著升高8.21個百分點,，弱結(jié)合水相對含量先增大后降低,；面筋蛋白網(wǎng)絡(luò)孔洞更加密集，孔徑更加細小,，但當加水量大于160%后,，網(wǎng)絡(luò)強度減弱；面筋蛋白二級結(jié)構(gòu)表明,，當加水量小于等于130%,，隨加水量增大，二級結(jié)構(gòu)中β轉(zhuǎn)角及無規(guī)則卷曲相對含量顯著下降,，α-螺旋,、β-折疊相對含量顯著增大，當加水量大于130%,，面筋蛋白二級結(jié)構(gòu)變化趨勢減緩,，且無明顯變化規(guī)律；面筋蛋白熱變性峰值溫度呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢,，當加水量為150%時,，取得最大值82.4℃，表明其熱力學(xué)穩(wěn)定性隨水分增加而得到提升,；面筋蛋白儲能模量G′及損耗模量G″均呈下降趨勢,，加水量大于130%時下降趨勢減緩,，且加水量150%時其彈性高于140%加水量。由此表明,，150%是面筋蛋白的較優(yōu)加水量,。

摘要:通過對現(xiàn)階段評價輪胎滾阻特性的總結(jié)及對輪胎滾阻產(chǎn)生機理的分析，提出了一種基于簡易輪胎試驗?zāi)B(tài)測試的滾阻特性評價方法,，利用半功率帶寬法對輪胎試驗?zāi)B(tài)幅頻特性進行計算,，得到不同輪胎的阻尼比，以此評價其滾阻特性,。試驗結(jié)果表明,，輪胎試驗?zāi)B(tài)幅頻特性的半功率帶寬與其滾動阻力有密切關(guān)系，且呈正相關(guān),，其半功率帶寬越大,，一階共振能量越分散，輪胎滾動阻力系數(shù)就越大,。該結(jié)果進一步表明,，不同輪胎的模態(tài)阻尼比與其滾動阻力系數(shù)之間具有很好的一致性，輪胎的阻尼比越大,，其滾動阻力系數(shù)越大,。本方法能夠定性評價輪胎滾阻特性，從而提高輪胎滾動阻力測試效率,，降低測試成本,。

摘要:針對單電機驅(qū)動型式的電動拖拉機難以滿足農(nóng)田作業(yè)多工況的問題,，提出了一種基于行星齒輪耦合的雙電機驅(qū)動系統(tǒng),。根據(jù)電動拖拉機動力傳動系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方案，按多種作業(yè)類型對雙電機耦合驅(qū)動系統(tǒng)的驅(qū)動模式進行分析,。采用試驗數(shù)據(jù)模型和理論模型相結(jié)合的方法,，建立電動拖拉機驅(qū)動系統(tǒng)關(guān)鍵部件效率模型和整機縱向動力學(xué)模型，在此基礎(chǔ)上搭建了電動拖拉機控制仿真試驗?zāi)Ｐ?。針對不同?qū)動模式設(shè)計了驅(qū)動系統(tǒng)綜合控制策略,，通過仿真試驗得到兩電機的功率分配規(guī)則。在搭建的傳動性能試驗平臺上對雙電機耦合驅(qū)動系統(tǒng)進行恒定負載試驗和牽引性能試驗,。試驗結(jié)果表明,，兩種試驗條件下，主,、副電機的功率分配比變化范圍為1.07~2.73,，恒定負載試驗中，功率分配比為1.88時系統(tǒng)效率最高,，牽引性能試驗時,，功率分配比為1.86時系統(tǒng)效率最高,。雙電機驅(qū)動系統(tǒng)能夠跟隨負載變化按照功率分配規(guī)則實現(xiàn)兩電機的功率分配，滿足作業(yè)負載的同時降低了功率損耗,。

摘要:引入功率密度的概念，提出功率密度與時頻分析相融合的疲勞壽命預(yù)測方法,，研究了應(yīng)力幅值和載荷頻率2個因素對大功率拖拉機關(guān)鍵零部件疲勞壽命的影響,。以某型號88kW拖拉機為研究對象，在實際調(diào)研,、用戶反饋和有限元分析的基礎(chǔ)上,，確定變速箱殼體疲勞損傷危險點位置，搭建動態(tài)應(yīng)力測試系統(tǒng),，采集拖拉機不同作業(yè)工況下的應(yīng)力-時間歷程,。基于實測載荷,，利用功率密度與時頻分析相融合的疲勞壽命分析方法對拖拉機變速箱殼體的疲勞壽命進行預(yù)測,，得到危險點的疲勞壽命為24001h，與基于Miner損傷理論和名義應(yīng)力法分析得到的疲勞壽命（35676h）相比較,，更接近實際工作壽命,。本研究可為農(nóng)機裝備關(guān)鍵零部件的疲勞壽命預(yù)測提供更符合實際的分析方法

摘要:針對現(xiàn)有機構(gòu)分析與綜合理論方法存在綜合結(jié)果不完整、無法適用于彎曲平移機構(gòu)等問題,，提出了空間曲線平移并聯(lián)機構(gòu)構(gòu)型綜合及分類方法,。首先，借鑒高斯非歐幾何的內(nèi)蘊思想,，將直線,、曲線、平面以及曲面等均視作可描述末端構(gòu)件平移特征的獨立空間,，進而建立了可描述彎曲平移運動特征的表達模型,；其次，研究了支鏈末端構(gòu)件彎曲平移運動的形成機理,，并制定了相應(yīng)的運動特征求并運算規(guī)則,；然后，根據(jù)形態(tài)特征將空間曲線平移并聯(lián)機構(gòu)劃分為9種基本類型,；最后,，以柱柱相貫線平移機構(gòu)和柱錐相貫線平移機構(gòu)為例，給出了空間曲線平移并聯(lián)機構(gòu)的構(gòu)型綜合方法,。

摘要:鑒于Kinect相機進行肢體識別監(jiān)控距離有限，提出使用網(wǎng)絡(luò)大變焦攝像頭、構(gòu)建CNN-BP融合網(wǎng)絡(luò)進行肢體動作識別,，并以9組機器人吊裝指令為例進行訓(xùn)練和識別,。首先，基于OpenPose提取18個骨架節(jié)點坐標,，生成RGB骨架圖和骨架向量,；然后，采用遷移學(xué)習(xí)方法對RGB骨架圖使用InceptionV3網(wǎng)絡(luò)提取圖像深層抽象特征,，并對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集采用旋轉(zhuǎn),、平移、縮放和仿射多種數(shù)據(jù)增強方式,，以擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù),，防止過擬合；再將提取的骨架向量使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取點線面等淺層特征,；最后對InceptionV3網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出進行融合,，并使用Softmax求解器得到肢體識別結(jié)果。將肢體識別結(jié)果輸入機器人輔助吊裝控制系統(tǒng),，建立雙重驗證控制方法,，完成機器人輔助吊裝操作。實驗結(jié)果表明,，該方法保證了模型運行的精度和時效性,，實時識別精度達0.99以上，大大提升了遠距離人機交互能力,。

摘要:針對氣動肌肉驅(qū)動的四連桿肘關(guān)節(jié)輸入氣壓與輸出角度間的遲滯進行分析,。建立肘關(guān)節(jié)遲滯的Prandtl-Ishlinskii（PI）模型，采用Levenberg-Marquardt方法辨識模型參數(shù),；選擇改進Play算子合適的包絡(luò)函數(shù),，設(shè)計一種可描述非對稱遲滯現(xiàn)象的改進PI（Modified PI, MPI）模型，相較于傳統(tǒng)PI模型（Classical PI, CPI）,，MPI模型對非對稱遲滯曲線擬合度更高,?；贛PI模型,，設(shè)計前饋積分逆補償器，并與PID組成積分逆補償控制器(MPI-I-I-PID),；完成了MPI-I-I-PID,、PID與基于CPI模型的積分逆補償PID控制器（CPI-I-I-PID）的位置控制仿真。仿真結(jié)果表明,，MPI-I-I-PID可以減小跟蹤誤差,，提高跟蹤精度。在不同負載下進行了控制實驗，實驗結(jié)果表明,，隨著負載增加,，補償效果減弱，為此在補償器中加入分段PID,，MPI-I-I-pPID可減小抖動幅度,，降低肘關(guān)節(jié)跟蹤誤差，提高位置控制精度和穩(wěn)定性,，驗證了遲滯補償器的有效性

摘要:針對目前已有六維力傳感器的不足,，基于并聯(lián)機構(gòu)設(shè)計了一種分流式柔性鉸六維力傳感器。闡述了傳感器的結(jié)構(gòu),，通過等效法和微元法建立了其靜力和剛度模型,，對剛度模型進行了有限元仿真驗證?；谶z傳算法進行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計,，得到了傳感器各向同性最優(yōu)時的結(jié)構(gòu)參數(shù)。最后對傳感器進行標定實驗,。實驗結(jié)果驗證了靜力模型的有效性,，得到了傳感器測量精度。傳感器測量誤差在1.05%以內(nèi),，能夠精確測量未知外載的六維分量,。