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摘要:近年來(lái),，我國(guó)農(nóng)用無(wú)人飛機(jī)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展,，但相關(guān)配套的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)卻相對(duì)滯后,。本文系統(tǒng)梳理了國(guó)際上主要標(biāo)準(zhǔn)制定、標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的組織和機(jī)構(gòu),，標(biāo)準(zhǔn)制定目標(biāo)與主要依據(jù),；闡述了日本農(nóng)用無(wú)人飛機(jī)管理機(jī)構(gòu)、管理方法與標(biāo)準(zhǔn)使用,；我國(guó)無(wú)人飛機(jī)管理,、相關(guān)政策法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)情況；我國(guó)農(nóng)用無(wú)人飛機(jī)現(xiàn)有政策法規(guī),，行業(yè),、地方以及團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)制定情況。提出為引領(lǐng)行業(yè)健康發(fā)展,，在我國(guó)《無(wú)人駕駛航空器系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》框架下,，在農(nóng)業(yè)農(nóng)村部主導(dǎo)建設(shè)下，各級(jí)管理機(jī)構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)化組織應(yīng)從產(chǎn)品（質(zhì)量）標(biāo)準(zhǔn),、子部件與性能試驗(yàn)等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),、操作規(guī)范與人員培訓(xùn)等管理標(biāo)準(zhǔn)方面繼續(xù)開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)化工作；標(biāo)準(zhǔn)制定不局限于植保無(wú)人飛機(jī),，還應(yīng)制定播種,、施肥、遙感,、輔助授粉等應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn),；應(yīng)建立涵蓋生產(chǎn)、流通,、應(yīng)用,、培訓(xùn)、登記認(rèn)證等環(huán)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)支撐管理需求,。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)制定與實(shí)施,，進(jìn)一步規(guī)范行業(yè)發(fā)展，驅(qū)動(dòng)自主創(chuàng)新,，提升農(nóng)用無(wú)人飛機(jī)產(chǎn)業(yè)在國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,。

摘要:玉米小型植保機(jī)器人可以有效解決病蟲(chóng)害防治難的問(wèn)題,，然而玉米生長(zhǎng)中后期作物行間葉片縱橫交錯(cuò)會(huì)嚴(yán)重遮擋可通行區(qū)域,，給植保機(jī)器人沿壟間導(dǎo)航造成了極大的困難。本文將16線激光雷達(dá)搭載在植保機(jī)器人頂端作為感知單元,，實(shí)現(xiàn)玉米行間信息獲取并提取植保機(jī)器人可通行區(qū)域識(shí)別方法,。由于植株葉片屬于非剛性障礙，通過(guò)分析機(jī)器人前進(jìn)方向上的玉米植株三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),，研究其葉片與主干點(diǎn)云地面投影的分布規(guī)律,，將K-means聚類估算所得玉米點(diǎn)云中心點(diǎn)作為主干區(qū)域點(diǎn)。然后,，利用玉米作物成行種植特性引入置信區(qū)間去除所估計(jì)玉米主干區(qū)域離群的聚類點(diǎn),，提高分析精確度。最終解析出高遮擋環(huán)境下玉米作物行中心導(dǎo)航線,。模擬真實(shí)玉米農(nóng)田場(chǎng)景開(kāi)展試驗(yàn)，與實(shí)際仿真玉米的主干位置對(duì)比,，該方法識(shí)別的玉米位置沿作物行兩側(cè)感知系統(tǒng)3.0~3.5m前視距離最大誤差3.55cm,，系統(tǒng)感知響應(yīng)平均用時(shí)2s，滿足60cm寬小型植保機(jī)器人最大移動(dòng)1m/s速度的自主通行局部導(dǎo)航的環(huán)境感知需求,。

摘要:水稻秧苗行檢測(cè)對(duì)于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和自動(dòng)導(dǎo)航至關(guān)重要,，為此提出一種基于特征點(diǎn)鄰域Hough變換的水稻秧苗行檢測(cè)方法，該方法可以有效解決雜草密度分布,、光照強(qiáng)度和秧苗行曲率變化等因素對(duì)秧苗行檢測(cè)的影響,。該方法主要包括3個(gè)步驟：水稻秧苗行圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、水稻秧苗特征點(diǎn)提取和秧苗行中心線識(shí)別,。首先,，在雜草萌發(fā)期建立水稻秧苗在不同光照條件（晴、陰天）,、不同雜草密度分布和不同秧苗生長(zhǎng)狀況的水稻秧苗行圖像數(shù)據(jù)庫(kù),；然后，采用基于Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)的秧苗檢測(cè)模型獲得水稻秧苗的特征點(diǎn),，即預(yù)測(cè)結(jié)果的中心點(diǎn),；最后，采用提出的基于特征點(diǎn)鄰域的Hough變換算法識(shí)別秧苗行中心線。實(shí)驗(yàn)表明,，本文方法對(duì)測(cè)試集秧苗行平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到92%,，對(duì)不同雜草密度分布的秧苗行平均識(shí)別精度小于0.5°，對(duì)孤立的雜草噪聲和光照變化不敏感,，對(duì)曲率較大的秧苗行也能準(zhǔn)確識(shí)別,，具有較好的魯棒性和識(shí)別精度。

摘要:基于玉米根莖圖像信息,，提出一種基于邊緣檢測(cè)和區(qū)域定位的玉米根莖導(dǎo)航線提取方法,。首先，利用最大類間方差法自動(dòng)分割2G-R-B灰度圖像,，得到二值化圖像,，結(jié)合形態(tài)學(xué)處理、位置/面積去噪方法提高二值化圖像質(zhì)量,，對(duì)去噪圖像按列累加得到列像素累加曲線,；針對(duì)傳統(tǒng)方法得到的特征點(diǎn)中偽特征點(diǎn)較多的問(wèn)題，引入高斯濾波器平滑累加曲線,，并運(yùn)用極值法減少玉米根莖偽特征點(diǎn)的干擾,，在提取玉米莖稈邊緣直線時(shí)，提出基于最遠(yuǎn)莖稈成像寬度的雙側(cè)邊緣判別思路,，通過(guò)掃描每條邊緣直線的四邊形封閉鄰域有效剔除偽邊緣直線,；最后，根據(jù)邊緣直線二次定位玉米的根莖區(qū)域范圍,，并剔除偽特征點(diǎn),，采用最小二乘線性擬合方法準(zhǔn)確提取導(dǎo)航線。試驗(yàn)表明,，本文算法處理一幅1280像素×720像素圖像耗時(shí)約236ms,，特征點(diǎn)擬合準(zhǔn)確率為92%。與傳統(tǒng)方法相比,，本文算法精度高,、實(shí)時(shí)性好，在缺苗,、雜草較多和株距不標(biāo)準(zhǔn)的情況下仍具有較強(qiáng)的魯棒性,。

摘要:為提高無(wú)人機(jī)在丘陵山地區(qū)域的作業(yè)效率，以四旋翼無(wú)人機(jī)為試驗(yàn)對(duì)象,，通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)三維運(yùn)動(dòng)的受力分析提出無(wú)人機(jī)三維運(yùn)動(dòng)的能效系數(shù),；對(duì)無(wú)人機(jī)自身性能進(jìn)行測(cè)試，完成無(wú)人機(jī)功率與升力模型的擬合,，擬合決定系數(shù)為0.9894,，并在此基礎(chǔ)上不同負(fù)載下完成能效系數(shù)的計(jì)算；最終,，通過(guò)設(shè)計(jì)相應(yīng)的模擬退火算法完成無(wú)人機(jī)在山地作業(yè)情況下的能耗最優(yōu)作業(yè)路徑規(guī)劃,。試驗(yàn)表明，當(dāng)飛行速度為2m/s時(shí),，在不同恒定負(fù)載情況下,，無(wú)人機(jī)能耗最優(yōu)路徑比常規(guī)路徑最多可節(jié)約能耗30.16%，比最短路徑最多可節(jié)約能耗5.47%,；在負(fù)載實(shí)時(shí)變化情況下,，能耗最優(yōu)路徑比常規(guī)路徑可節(jié)約能耗32.04%，比最短路徑可節(jié)約能耗1172%,。說(shuō)明模擬退火算法可在能耗約束條件下對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行作業(yè)路徑規(guī)劃,，且具有較好的路徑規(guī)劃效果。

摘要:針對(duì)旋埋刀輥在對(duì)長(zhǎng)江中下游稻板田耕作時(shí)存在的高功耗問(wèn)題,，基于離散元方法構(gòu)建稻板田旋耕功耗預(yù)測(cè)模型,，以輔助旋埋刀輥功耗檢測(cè)。連續(xù)3年對(duì)稻板田土壤含水率的進(jìn)行監(jiān)測(cè),，發(fā)現(xiàn)土壤含水率與其塑限接近,，說(shuō)明稻板田土壤塑性較差，結(jié)合土壤受載后的形變及破壞特點(diǎn),，最終選定HertzMindlin with Bonding顆粒接觸模型表征稻板田土壤的粘結(jié)和破壞情況,。根據(jù)旋耕作業(yè)形式的特殊性和旋埋刀輥的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，沿幅寬方向縮小旋埋刀輥的尺度,，在旋耕測(cè)試平臺(tái)的輔助下,，完成標(biāo)定參照試驗(yàn)。利用離散元軟件建立旋耕作業(yè)模型,，進(jìn)行等步長(zhǎng)爬坡試驗(yàn),，通過(guò)步階次序建立接觸參數(shù)與功耗指標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系,，代入標(biāo)定參照試驗(yàn)功耗值，最終確定稻板田旋耕功耗預(yù)測(cè)模型的接觸參數(shù)取值,，完成模型的構(gòu)建,。為進(jìn)一步驗(yàn)證該模型的適用性，在不同作業(yè)工況下對(duì)通用刀輥和旋埋刀輥進(jìn)行誤差對(duì)比試驗(yàn),，結(jié)果顯示,，預(yù)測(cè)誤差范圍為3.63%～9.48%，均值為6.65%,，結(jié)合方差分析說(shuō)明,，稻板田旋耕功耗預(yù)測(cè)模型適用于不同旋耕刀輥及工況下的功耗預(yù)測(cè)。還原刀輥真實(shí)尺度的田間試驗(yàn)功耗預(yù)測(cè)誤差范圍為2.50%～12.81%,，均值為7.28%,，刀輥結(jié)構(gòu)在縮放過(guò)程誤差變化較小，說(shuō)明模型能夠準(zhǔn)確反映旋埋刀輥在稻板田作業(yè)的功耗情況,。

摘要:旱地移栽機(jī)為了滿足栽植株距的要求,，常需要在保證速比不變的同時(shí)調(diào)節(jié)栽植頻率和機(jī)具前進(jìn)速度,，否則栽植軌跡將發(fā)生改變，從而影響栽植質(zhì)量,，為此,，提出一種八連桿栽植機(jī)構(gòu)。在分析八連桿栽植機(jī)構(gòu)工作原理的基礎(chǔ)上,，建立了八連桿栽植機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，分析了關(guān)鍵連桿長(zhǎng)度對(duì)吊杯掛接點(diǎn)Ky向位移、軌跡,、速度,、加速度的影響規(guī)律，以及對(duì)極位夾角,、搖桿擺角的影響規(guī)律,；建立Matlab GUI仿真優(yōu)化界面，采用逐次逼近的方法,，得到一組滿足設(shè)計(jì)目標(biāo)的桿件長(zhǎng)度：l1為39mm,，l2為42mm，l3為152.04mm,，l4為1536mm,，l5為40mm,，l6為30mm，l7為100mm,，l8為154mm,。采用人工制作的辣椒苗模型，以總合格率,、優(yōu)良率為評(píng)價(jià)指標(biāo),，對(duì)優(yōu)化得到的栽植機(jī)構(gòu)進(jìn)行栽植性能測(cè)試試驗(yàn)，結(jié)果表明,，在2種前進(jìn)速度和2種栽植頻率下,，栽植優(yōu)良率達(dá)94%，總合格率達(dá)96%,且株距變異系數(shù)在3.25%左右,，所設(shè)計(jì)的八連桿栽植機(jī)構(gòu)具有良好的栽植性能,，滿足移栽作業(yè)要求。

摘要:油菜旋耕移栽聯(lián)合作業(yè)機(jī)以拖拉機(jī)為動(dòng)力，由于拖拉機(jī)動(dòng)力輸出為定值,，故栽植速度不能隨拖拉機(jī)前進(jìn)速度而變化,，導(dǎo)致栽植穴距不穩(wěn)定。針對(duì)上述問(wèn)題設(shè)計(jì)了穴距控制系統(tǒng),，以STM32為主控制器,，通過(guò)地輪測(cè)速編碼器檢測(cè)前進(jìn)速度，通過(guò)電液比例液壓系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)驅(qū)動(dòng)栽植系統(tǒng)的液壓馬達(dá)轉(zhuǎn)速,，從而實(shí)現(xiàn)栽植速度與前進(jìn)速度的實(shí)時(shí)匹配,。穴距控制系統(tǒng)臺(tái)架試驗(yàn)表明：液壓馬達(dá)轉(zhuǎn)速與地輪轉(zhuǎn)速變化趨勢(shì)一致，滯后時(shí)間在600ms內(nèi),，左右兩個(gè)移栽單元的液壓馬達(dá)同步性好,，轉(zhuǎn)速平均誤差為0.7%,。將穴距電液控制系統(tǒng)安裝于油菜旋耕移栽聯(lián)合作業(yè)機(jī)上,，并進(jìn)行了整機(jī)田間試驗(yàn)，4種理論穴距（150,、160,、170、180mm）,、4種作業(yè)速度（2,、3,、4、5km/h）的對(duì)比試驗(yàn)表明：穴距穩(wěn)定性好,，理論穴距,、作業(yè)速度均對(duì)穴距一致性變異系數(shù)影響顯著，其中理論穴距影響最顯著,，在穴距160mm和4種作業(yè)速度下,，穴距一致性變異系數(shù)均能保持較小值，說(shuō)明160mm為最佳穴距,。

摘要:氣流輔助高速投種能夠減小種子在導(dǎo)種管內(nèi)因與管壁碰撞而產(chǎn)生的株距變異,，但氣流作用增大了種子落地的初速度，導(dǎo)致落地后彈跳對(duì)株距均勻性產(chǎn)生影響,。為此,，設(shè)計(jì)了一種適于氣流輔助高速投種的精量播種機(jī)壓種裝置，在種子落地時(shí),，利用壓種輪與土壤雙向擠壓作用實(shí)現(xiàn)種子精準(zhǔn)定位,。將壓種裝置安裝在大豆精量播種機(jī)上進(jìn)行了田間試驗(yàn)，結(jié)果表明,，作業(yè)速度,、導(dǎo)種管末端與壓種輪的水平距離對(duì)株距合格指數(shù)、變異系數(shù)影響均顯著,，種子投射角對(duì)株距合格指數(shù)影響不顯著,、對(duì)株距變異系數(shù)影響顯著。采用壓種輪,、壓種舌和無(wú)壓種條件下的對(duì)比試驗(yàn)表明,，壓種輪能夠顯著減少種子落地彈跳，采用壓種輪的株距合格指數(shù),、變異系數(shù)明顯優(yōu)于采用壓種舌和無(wú)壓種條件,，壓種輪最優(yōu)工作參數(shù)組合為作業(yè)速度9.5km/h、投射角30°,、導(dǎo)種管末端與壓種輪的水平距離75mm,，在此工作條件下株距合格指數(shù)、變異系數(shù)分別為95.68%,、10.32%,。

摘要:針對(duì)免耕播種作業(yè)時(shí)沙土和碎秸等飄浮物被氣吸式排種器吸入充種室內(nèi)，導(dǎo)致排種工作部件損壞,、排種質(zhì)量降低等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種柔性清護(hù)種機(jī)械式大豆精量排種器。對(duì)排種器工作過(guò)程進(jìn)行理論分析,，確定了影響工作性能的主要結(jié)構(gòu)與工作參數(shù),；通過(guò)單因素對(duì)比試驗(yàn)確定了對(duì)排種性能影響最小的護(hù)種毛刷材料；采用三因素五水平二次正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)方法,，以作業(yè)速度,、充種傾角、護(hù)種距離為試驗(yàn)因素,，以合格指數(shù),、漏播指數(shù)、重播指數(shù)和破損指數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo),，應(yīng)用Design-Expert 8.0.6.1軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行方差分析,。結(jié)果表明：各因素對(duì)合格指數(shù)的影響顯著性由大到小依次為作業(yè)速度、護(hù)種距離,、充種傾角,，各因素對(duì)漏播指數(shù)的影響顯著性由大到小依次為護(hù)種距離、作業(yè)速度,、充種傾角,，各因素對(duì)重播指數(shù)的影響顯著性由大到小依次為作業(yè)速度、充種傾角,，護(hù)種距離影響不顯著,，各因素對(duì)破損指數(shù)的影響顯著性由大到小依次為護(hù)種距離、作業(yè)速度,、充種傾角,；當(dāng)作業(yè)速度為8~12km/h、充種傾角70°,、護(hù)種距離為-1.5mm時(shí),，排種合格指數(shù)大于94%、漏播指數(shù)小于3%,、重播指數(shù)小于3%,、破損指數(shù)小于0.2%，滿足免耕大豆高速精量播種作業(yè)要求,。

摘要:針對(duì)目前預(yù)切種式甘蔗排種器普遍存在充種效果差、合格指數(shù)低等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種預(yù)切種甘蔗勺鏈?zhǔn)脚欧N器,。基于最速降線理論分析和待充蔗種的充種狀態(tài)分析,，闡明了最速降線可提高充種性能的原理,；利用EDEM軟件進(jìn)行了單因素仿真試驗(yàn)，分析了不同種勺傾角和種勺數(shù)量對(duì)充種性能的影響,。仿真結(jié)果表明,，當(dāng)種勺傾角為30°、種勺數(shù)量為15個(gè)時(shí),，充種性能較好,；通過(guò)臺(tái)架單因素試驗(yàn)，對(duì)種層高度調(diào)節(jié)裝置和隔離板傾角進(jìn)行了分析,，為充種過(guò)程提供了有利條件,。以作業(yè)速度、排種器傾角,、種層高度為試驗(yàn)因素,，以合格指數(shù)、漏充指數(shù),、重充指數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行二次回歸旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)，分析了各試驗(yàn)因素交互作用對(duì)合格指數(shù)的影響,。結(jié)果表明,，當(dāng)種層高度為360mm、作業(yè)速度為1.45~2.37km/h,、排種器傾角為9.53°~15.15°時(shí),，排種器平均合格指數(shù)為95.33%，平均漏充指數(shù)和平均重充指數(shù)分別為3.11%,、1.56%,，滿足甘蔗種植要求。

摘要:為適應(yīng)常規(guī)水稻輕簡(jiǎn)化精量穴直播種植，通過(guò)簡(jiǎn)化排種裝置，設(shè)計(jì)了一種U型腔道式水稻精量穴播排種器,?；诘痉N的物理機(jī)械特性與穴直播農(nóng)藝要求，設(shè)計(jì)了一種充種口與投種口分開(kāi)但相通的腔道式排種盤,，構(gòu)建了稻種充種,、投種過(guò)程的力學(xué)模型，確定了排種盤的主要結(jié)構(gòu)參數(shù),。以常規(guī)稻品種“黃華占”為試驗(yàn)稻種,，借助高速攝像儀和JPS-12型排種器性能檢測(cè)試驗(yàn)臺(tái)，分別進(jìn)行了型孔數(shù),、型孔長(zhǎng)度,、型孔寬度,、型孔傾角和投種角對(duì)排種器精量排種性能和成穴播種性能影響的試驗(yàn)研究,。高速攝像試驗(yàn)表明：當(dāng)排種盤的型孔數(shù)為20、型孔長(zhǎng)度為10.6mm,、型孔寬度為7.6mm,、型孔傾角為0°時(shí),，排種器精量排種性能較優(yōu)，此時(shí)漏播率為0.40%,，合格率為94.00%,，重播率為5.60%，種子破損率為0.13%,。排種器性能臺(tái)架試驗(yàn)表明：投種角對(duì)穴徑平均值和穴徑合格率影響極顯著,，對(duì)穴距變異系數(shù)影響顯著，適宜的投種角為28°~33°,，此時(shí)穴徑平均值不高于27.14mm,，穴徑合格率不低于96.67%，穴距平均值在理論穴距140mm左右,，穴距變異系數(shù)不大于7.80%,。田間試驗(yàn)表明：排種器的播種合格率為90.28%，漏播率為0.83%,，重播率為8.89%,，穴徑平均值為46.71mm，穴徑合格率為71.67%,，穴距平均值為137.21mm,，穴距變異系數(shù)為12.64%，滿足常規(guī)稻大田精量穴直播的種植要求,。

摘要:針對(duì)分段式馬鈴薯收獲機(jī)薯土分離環(huán)節(jié)傷薯率和破皮率較高的問(wèn)題，在適應(yīng)國(guó)內(nèi)北方種植模式和農(nóng)藝特點(diǎn)的條件下,，對(duì)分離篩后半段采用波浪形篩面薯土減損分離的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,。在分析影響碎土分離過(guò)程和薯塊運(yùn)動(dòng)特征的關(guān)鍵因素的基礎(chǔ)上,，基于構(gòu)建的離散元土塊和薯塊模型,，明晰了不同波浪形篩面結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)行參數(shù)對(duì)碎土分離過(guò)程和薯塊碰撞特征的影響；同時(shí),，結(jié)合實(shí)際工況,，驗(yàn)證波浪形篩面薯土分離減損形式的結(jié)構(gòu)合理性和可行性，確定采用振動(dòng)與波浪形雙重分離形式,，以期實(shí)現(xiàn)較佳的薯土分離和減損效果,。試驗(yàn)表明：在2個(gè)波峰、2個(gè)波谷同等分離行程條件下,，波浪形篩面傾角較大時(shí)適宜較小的分離篩運(yùn)行速度,，較優(yōu)的參數(shù)組合為波浪形篩面傾角35°、分離篩運(yùn)行速度1.0m/s,，此時(shí)傷薯率和破皮率分別為1.31%和1.44%,；波浪形篩面傾角較小時(shí)適宜較大的分離篩運(yùn)行速度，較優(yōu)的參數(shù)組合為波浪形篩面傾角15°,、分離篩運(yùn)行速度2.0m/s,，此時(shí)傷薯率和破皮率分別為1.46%和1.67%，相關(guān)測(cè)試指標(biāo)能夠滿足作業(yè)需求,。

摘要:為滿足黃淮海地區(qū)較高含水率玉米籽粒直收作業(yè)要求,，解決現(xiàn)有籽粒收獲機(jī)籽粒破碎率和未脫凈率高,、玉米芯軸苞葉易堵塞凹板等問(wèn)題，在分析現(xiàn)有脫粒裝置結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了一種“柔性釘齒+雙扭簧壓力短紋桿”組合式脫粒元件和“六棱孔網(wǎng)格篩+魚(yú)鱗式脫粒橡膠輥”組合式脫粒凹板相配合的柔性脫粒分離裝置,。對(duì)關(guān)鍵部件進(jìn)行理論分析，確定了影響脫粒性能的主要因素,，利用搭建的縱軸流輥式組合玉米柔性脫粒試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行單因素試驗(yàn),，得到脫粒性能較好時(shí)滾筒轉(zhuǎn)速、輥筒傳動(dòng)比以及脫粒間隙的變化范圍。以滾筒轉(zhuǎn)速,、輥筒傳動(dòng)比和脫粒間隙為試驗(yàn)因素,，以籽粒破碎率、未脫凈率為指標(biāo)進(jìn)行三因素三水平正交試驗(yàn),。結(jié)果表明,，對(duì)籽粒破碎率和未脫凈率影響由大到小均為滾筒轉(zhuǎn)速、輥筒傳動(dòng)比,、脫粒間隙,；最優(yōu)參數(shù)組合為滾筒轉(zhuǎn)速475r/min、輥筒傳動(dòng)比1.5,、脫粒間隙45mm,，此時(shí)籽粒破碎率為3.76%，未脫凈率為0.52%,。對(duì)該組合進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,，各指標(biāo)符合國(guó)家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求。

摘要:受復(fù)雜作業(yè)環(huán)境及多目標(biāo)參考系影響，花生聯(lián)合收獲機(jī)撿拾機(jī)構(gòu)存在撿拾落果率高,、莢果破損率高,、功耗比率過(guò)大等問(wèn)題。通過(guò)開(kāi)展不同秧蔓條件下的撿拾力學(xué)特性試驗(yàn),，確定了撿拾機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)與工作參數(shù),。基于Box-Benhnken的中心組合設(shè)計(jì)理論,，以機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速,、機(jī)具前進(jìn)速度、彈齒間距三因素為影響因子進(jìn)行響應(yīng)面試驗(yàn),，分析各因素對(duì)撿拾落果率,、莢果破損率和功耗比率的影響，并對(duì)影響因素進(jìn)行優(yōu)化,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，對(duì)撿拾落果率的影響由大到小為彈齒轉(zhuǎn)速、機(jī)具前進(jìn)速度,、彈齒間距,，對(duì)莢果破損率的影響由大到小為彈齒轉(zhuǎn)速,、彈齒間距、機(jī)具前進(jìn)速度,，對(duì)功耗比率的影響由大到小為機(jī)具前進(jìn)速度,、彈齒轉(zhuǎn)速、彈齒間距,；最優(yōu)參數(shù)組合為彈齒轉(zhuǎn)速63.62r/min,、彈齒間距75.23mm及機(jī)具前進(jìn)速度1.07m/s，對(duì)應(yīng)的撿拾落果率為2.15%,，莢果破損率為3.53%,，撿拾功耗比率為7.92%，比優(yōu)化前分別提高了1.0,、1.2,、3.4個(gè)百分點(diǎn),。

摘要:為實(shí)現(xiàn)機(jī)采棉密植棉稈機(jī)械化對(duì)行,、低耗收獲目標(biāo),，融合機(jī)采棉寬窄行密植種植農(nóng)藝要求，基于對(duì)行低耗鏟切方法和反向推拔作用原理,，設(shè)計(jì)了一種密植棉稈對(duì)行鏟拔鋪放機(jī),。簡(jiǎn)述了整機(jī)結(jié)構(gòu)和工作原理，結(jié)合相關(guān)作業(yè)性能要求,，通過(guò)分析計(jì)算確定了對(duì)行鏟切裝置,、鏟切調(diào)節(jié)裝置和齒型推拔輥的結(jié)構(gòu)參數(shù)，并完成了關(guān)鍵部件的工作參數(shù)分析,，確定對(duì)行鏟切裝置最小鏟傾角為5°,、鏟切調(diào)節(jié)裝置鏟傾角調(diào)節(jié)范圍為5.00°~8.95°、齒型推拔輥轉(zhuǎn)速取值范圍為97.66~391.16r/min,。田間試驗(yàn)表明,，該機(jī)可實(shí)現(xiàn)壓、鏟,、拔,、鋪放棉稈等多項(xiàng)作業(yè)，且具有分離泥土的功能,；根據(jù)試驗(yàn)田密植棉稈根系扎根深度,，調(diào)整機(jī)組使對(duì)行鏟切裝置鏟切深度約為11.5cm,，此時(shí)對(duì)應(yīng)鏟傾角約為7.1°，齒型推拔輥旋轉(zhuǎn)半徑為245mm,；當(dāng)機(jī)組作業(yè)速度為2.76~3.39km/h,、齒型推拔輥轉(zhuǎn)速為156~174r/min時(shí)，該機(jī)拔凈率為90.87%~91.42%,，生產(chǎn)率為0.63~0.77hm2/h,，機(jī)組作業(yè)性能穩(wěn)定，滿足密植棉稈對(duì)行整稈鏟拔作業(yè)要求,。

摘要:為降低棉稈收獲時(shí)的拔斷率,，提出雙柔性帶裹夾拉拔的收獲方式,，設(shè)計(jì)了夾持帶式棉稈收獲機(jī)，該機(jī)4個(gè)帶輪交叉放置,，延長(zhǎng)了帶夾路徑與時(shí)間,，從而避免因棉稈未完全拔出而導(dǎo)致的漏拔。通過(guò)正交試驗(yàn)研究帶夾部件各因素對(duì)棉稈收獲效果的影響,，建立以漏拔率和拔斷率為響應(yīng)值的多元二次回歸模型,，并進(jìn)行了工作參數(shù)優(yōu)化與大田驗(yàn)證試驗(yàn)。結(jié)果表明,，當(dāng)帶輪1轉(zhuǎn)速為272.3r/min,、拉拔角為38.65°、機(jī)具前進(jìn)速度為2.5km/h時(shí),，模型得到的漏拔率為1.85%,、拔斷率為7.72%；驗(yàn)證試驗(yàn)得出：在前進(jìn)速度2.5km/h,、拉拔角40°和帶輪1轉(zhuǎn)速270r/min時(shí),，漏拔率為6.84%，拔斷率為9.98%,，與優(yōu)化值相近,，說(shuō)明所構(gòu)建的模型合理，夾持帶式棉稈收獲機(jī)滿足相關(guān)設(shè)計(jì)要求,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)高得率,、低能耗的水稻秸稈纖維制取，降低生產(chǎn)成本,，更好地為可降解植物纖維地膜提供原料,，以D200型秸稈纖維制取機(jī)為載體，選取制取機(jī)主軸轉(zhuǎn)速,、加工溫度和爆破口腔體間隙為試驗(yàn)因素,，以纖維得率和制取機(jī)能耗為試驗(yàn)指標(biāo)，建立回歸模型,，分析試驗(yàn)因素對(duì)性能指標(biāo)的影響規(guī)律,。結(jié)果表明：制取機(jī)主軸轉(zhuǎn)速、加工溫度,、腔體間隙對(duì)制取機(jī)能耗,、水稻秸稈纖維得率的影響極顯著（P<0.01），各因素對(duì)制取機(jī)能耗影響由大到小依次為：腔體間隙,、加工溫度,、主軸轉(zhuǎn)速，對(duì)纖維得率影響由大到小依次為：腔體間隙,、主軸轉(zhuǎn)速,、加工溫度,；獲得最優(yōu)參數(shù)組合為：主軸轉(zhuǎn)速97r/min,、加工溫度107℃、腔體間隙5.7mm,。在該條件下進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，得制取機(jī)能耗均值為39.67kW/h，纖維得率均值為87.58%,，與理論優(yōu)化值相對(duì)誤差不大于1.6%,，滿足高得率、低能耗水稻秸稈纖維制取要求,。本研究可為水稻秸稈纖維清潔制取工藝提供參考依據(jù),。

摘要:針對(duì)小方捆機(jī)作業(yè)過(guò)程中草捆連續(xù),、單捆動(dòng)態(tài)分離稱量難、撿拾器升降頻繁,、地面起伏大等問(wèn)題,，基于多傳感器融合技術(shù)設(shè)計(jì)了一套方捆機(jī)草捆動(dòng)態(tài)稱量系統(tǒng),。提出了一種草捆動(dòng)態(tài)分離、識(shí)別方法,，構(gòu)建了基于稱量臺(tái)實(shí)時(shí)下壓力和俯仰角的雙參數(shù)草捆動(dòng)態(tài)稱量系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)了單草捆動(dòng)態(tài)獨(dú)立稱量。該系統(tǒng)由機(jī)械部分,、傳感器部分,、數(shù)據(jù)采集模塊、衛(wèi)星定位模塊,、顯示終端及上位機(jī)軟件組成,，傳感器部分包括4個(gè)壓力式稱量傳感器、稱量臺(tái)俯仰角傳感器和草捆狀態(tài)識(shí)別傳感器,。系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)顯示稱量臺(tái)下壓力,、稱量臺(tái)俯仰角、草捆質(zhì)量,、草捆狀態(tài)和經(jīng)緯度等信息,。進(jìn)行了草捆動(dòng)態(tài)稱量系統(tǒng)性能試驗(yàn)，結(jié)果表明,，靜態(tài)模式下系統(tǒng)的草捆質(zhì)量預(yù)測(cè)值最大相對(duì)誤差為0.38%,；動(dòng)態(tài)模式下草捆質(zhì)量預(yù)測(cè)值和真實(shí)值決定系數(shù)R2達(dá)到0.996，系統(tǒng)預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差為-4.40%~4.30%,。說(shuō)明系統(tǒng)具有較高的準(zhǔn)確性及較好的魯棒性,，滿足田間草捆稱量的實(shí)際需要，為打捆機(jī)作業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了一種快速測(cè)量手段,。

摘要:鑒于抗堵塞性能較優(yōu)的旋流泵在輸送污水時(shí),，其過(guò)流部件仍存在磨損,、半堵塞等問(wèn)題，將DEM-CFD方法引入旋流泵數(shù)值模擬中,，研究旋流泵在輸送不同粒徑,、體積分?jǐn)?shù)顆粒時(shí)的顆粒運(yùn)動(dòng)物理特性，以及顆粒與液相,、固壁多向耦合的運(yùn)動(dòng)特征,，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明,，由旋流泵輸送油菜籽試驗(yàn)可知,，外特性計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果基本一致,；在該旋流泵模型特征下，進(jìn)口管與無(wú)葉腔區(qū)域由循環(huán)流引起的顆粒旋轉(zhuǎn)流動(dòng)現(xiàn)象較為嚴(yán)重,，從無(wú)葉腔沿著進(jìn)口壁面螺旋式逆向回流,，與進(jìn)口順向來(lái)流相混達(dá)到平衡，試驗(yàn)拍攝結(jié)果與數(shù)值模擬結(jié)果較為相符,，說(shuō)明DEM-CFD耦合方法具有一定可靠性,；旋流泵內(nèi)部存在3種不同的顆粒運(yùn)輸方式，第1種為顆粒隨貫通流經(jīng)由葉輪進(jìn)入蝸殼,，第2種為受循環(huán)流影響經(jīng)由無(wú)葉腔直接甩入蝸殼,，第3種為顆粒從葉輪前端面區(qū)域進(jìn)入葉輪，再經(jīng)葉輪進(jìn)入蝸殼,；對(duì)蝸殼內(nèi)流特性進(jìn)行分析,，發(fā)現(xiàn)顆粒主要分布在蝸殼后側(cè)，在擴(kuò)散段到蝸殼出口區(qū)域,，顆粒隨液體以螺旋的方式流出,，蝸殼斷面葉輪側(cè)形成大小不等的螺旋渦。

摘要:空化時(shí)常會(huì)使船舶推進(jìn)器,、泵、水輪機(jī)等水力機(jī)械部件產(chǎn)生噪聲,、振動(dòng)和腐蝕,，導(dǎo)致設(shè)備總體性能的大幅下降，甚至破壞,，因此開(kāi)展空化流動(dòng)控制具有重要意義。借助高速全流場(chǎng)測(cè)試技術(shù),，獲得NACA66（MOD）原始水翼及射流水翼表面的空化形態(tài),，研究射流控制參數(shù)對(duì)空化抑制的影響規(guī)律，分析主動(dòng)射流在變工況下對(duì)空化流動(dòng)控制的適應(yīng)性,。研究發(fā)現(xiàn)：在不同工況下,，主動(dòng)射流均可以取得明顯的空化抑制效果，當(dāng)射流流量及射流位置不同時(shí),，空化流動(dòng)控制效果不同,。在云空化階段，射流水孔與水翼前緣距離與弦長(zhǎng)比值為0.19（H1模型）可以收到較好的空化抑制效果,，且始終優(yōu)于H2模型,；而在片空化階段,，射流水孔與水翼前緣距離與弦長(zhǎng)比值為0.45（H2模型）空化抑制效果更優(yōu)。不同的射流流量系數(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)空化流場(chǎng)的主動(dòng)控制,，且存在最佳射流流量系數(shù),，使空化抑制效果最優(yōu)。在給定射流位置（H1模型）和射流流量（流量系數(shù)為0.0245）時(shí),，在空化不斷發(fā)展過(guò)程中（0.83≤σ≤1.46）,，空化抑制效果較為穩(wěn)定，與實(shí)驗(yàn)獲得最佳空化抑制有效性參數(shù)的偏差均在0.06以內(nèi),，H1模型表現(xiàn)出良好的工況適應(yīng)性,，可實(shí)現(xiàn)多工況下空化的流動(dòng)控制。

摘要:村莊分類是實(shí)施鄉(xiāng)村振興規(guī)劃的重要前提,，是科學(xué)合理分配公共資源的基礎(chǔ)。本文以新鄭市為例,，從鄉(xiāng)村主體,、區(qū)位條件、資源稟賦,、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),、生活網(wǎng)絡(luò)5方面構(gòu)建鄉(xiāng)村振興潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并借助POI數(shù)據(jù)和引力模型分析村莊與周圍地理實(shí)體間的空間相互作用,，最后基于鄉(xiāng)村振興潛力評(píng)價(jià)成果和村莊所受空間作用效應(yīng),，將村莊劃分為城郊融合類、集聚提升類,、規(guī)?？刂祁悺徇w撤并類4類,。研究表明：新鄭市鄉(xiāng)村振興潛力整體較好,，但村莊發(fā)展已初顯兩極化態(tài)勢(shì)；新鄭市擁有28個(gè)城郊融合類村莊,、73個(gè)集聚提升類村莊,、78個(gè)搬遷撤并類村莊和141個(gè)規(guī)模控制類村莊,，占比分別為8.75%,、22.81%、24.38%、44.06%,；總的來(lái)說(shuō),，新鄭市未來(lái)鄉(xiāng)村振興發(fā)展工作應(yīng)著重關(guān)注西北部和中南部地區(qū)，需注重分類施策,、分步推進(jìn),。

摘要:以鄂爾多斯市為典型研究區(qū),，以2000、2005,、2010,、2015、2018年研究區(qū)景觀格局?jǐn)?shù)據(jù)和氣象水文數(shù)據(jù)為研究素材,，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,、景觀生態(tài)學(xué)和GIS空間分析技術(shù)，定量研究鄂爾多斯市景觀格局的時(shí)空演變規(guī)律,，并探究各級(jí)子流域的水源涵養(yǎng)深度,，再將研究區(qū)景觀格局演變數(shù)據(jù)和生態(tài)水文數(shù)據(jù)與由多個(gè)決定景觀特征的因子構(gòu)建的景觀生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行耦合分析，為研究區(qū)景觀格局優(yōu)化及生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供參考,。結(jié)果表明：在研究期內(nèi)鄂爾多斯市的耕地不斷減少,，林地、草地,、水域和建設(shè)用地均有一定程度的增加,；景觀演變主要是耕地、林地和水域之間的轉(zhuǎn)化,，林地,、水體的景觀演變最為劇烈，耕地,、草地和建設(shè)用地相對(duì)平穩(wěn),；鄂爾多斯地區(qū)整體水源涵養(yǎng)能力偏低，相對(duì)而言,，東部地區(qū)的水源涵養(yǎng)能力高于西部地區(qū)，隨著時(shí)間的推移,，水源涵養(yǎng)深度高值逐漸南移,；構(gòu)建的鄂爾多斯市景觀生態(tài)網(wǎng)絡(luò)共342個(gè)生態(tài)節(jié)點(diǎn)、402條生態(tài)廊道，基于度低者優(yōu)先的增邊策略增加了119條廊道,；優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)連通度和連通魯棒性均明顯提升,，網(wǎng)絡(luò)中生態(tài)流更為暢通。

摘要:基于青藏高原農(nóng)業(yè)活動(dòng)對(duì)耕地生態(tài)系統(tǒng)的影響,，針對(duì)青藏高原耕地生態(tài)安全面臨的問(wèn)題，從壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（Press-state-response,，PSR）概念模型出發(fā),，提出由3類要素、13種指標(biāo)所組成的耕地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,，構(gòu)建西藏“一江兩河”地區(qū)耕地生態(tài)安全評(píng)價(jià)模型,，分析1985—2013年期間耕地生態(tài)安全的時(shí)空演變格局，探討不同區(qū)域耕地生態(tài)安全的障礙因素,。結(jié)果表明,，西藏“一江兩河”地區(qū)農(nóng)業(yè)活動(dòng)強(qiáng)度較大，尤其2000年以來(lái),，化肥,、農(nóng)藥的成倍施用給生態(tài)安全帶來(lái)巨大的隱患。20世紀(jì),，各縣耕地生態(tài)安全基本處于“優(yōu)秀”水平,；2000—2010年，各縣耕地生態(tài)安全等級(jí)下降,，逐步向“差”轉(zhuǎn)化,；2010年以后，耕地生態(tài)安全有所改善,，逐漸恢復(fù)為“優(yōu)秀”或“良好”,。整體來(lái)看，“一江兩河”地區(qū)耕地生態(tài)安全水平較為一致,，僅個(gè)別縣域生態(tài)安全水平較為落后,。區(qū)域耕地生態(tài)安全障礙因子具有相似性和差異性雙重特征，單位面積氮肥,、磷肥施用量是限制耕地生態(tài)安全的主要障礙因素,。本研究揭示了高原地區(qū)耕地生態(tài)安全的演變過(guò)程，可為制定差別化的生態(tài)安全調(diào)控策略提供依據(jù),。

摘要:針對(duì)土地集約利用后備資源分布不均衡、供需不匹配,、生態(tài)環(huán)境惡化等問(wèn)題,，以山東省140個(gè)縣（市）區(qū)為研究單元，利用2005,、2010,、2015年3期遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，分析土地利用轉(zhuǎn)型以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空演變特征,，并運(yùn)用改進(jìn)交叉敏感性系數(shù)模型探討土地利用轉(zhuǎn)型對(duì)生態(tài)服務(wù)價(jià)值的影響,，并劃定敏感性分區(qū)。研究表明：在研究期內(nèi),，山東省土地利用結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型較為明顯,，前期劇烈，后期趨緩,，建設(shè)用地持續(xù)擴(kuò)張,，土地供需矛盾進(jìn)一步加劇,；2005—2015年地均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值區(qū)域差異較為明顯,，高值區(qū)出現(xiàn)在濟(jì)寧市市中區(qū)和微山縣，低值區(qū)集中在青島市和魯西北平原地區(qū),；農(nóng)田和水域向其他地類轉(zhuǎn)型對(duì)生態(tài)服務(wù)功能的影響較為敏感,，最敏感的是水域向濕地轉(zhuǎn)型，其次是水域向建設(shè)用地,、農(nóng)田向建設(shè)用地以及農(nóng)田向水域的轉(zhuǎn)型,，草地、荒漠向其他地類轉(zhuǎn)型缺乏敏感性,；生態(tài)系統(tǒng)交叉敏感性地域差異明顯,，高生態(tài)敏感區(qū)空間分布較為集中，農(nóng)田,、森林與建設(shè)用地高生態(tài)敏感區(qū)集中在濟(jì)南市和威海市,，農(nóng)田與水域高生態(tài)敏感區(qū)集中在黃河三角洲地區(qū)。本研究結(jié)果可為優(yōu)化山東省國(guó)土空間格局,、改善生態(tài)環(huán)境提供科學(xué)參考和借鑒,。

摘要:針對(duì)以鹽漬化影響和風(fēng)沙活動(dòng)為特征的北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶,，研究其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能空間差異及其流變機(jī)制,，有助于明確服務(wù)提供區(qū)（SPA）與服務(wù)受益區(qū)（SBA）之間的空間關(guān)系,，制定跨區(qū)生態(tài)補(bǔ)償方案,。采用混合單粒子拉格朗日積分軌道（HYSPLIT）模型和源貢獻(xiàn)潛勢(shì)（PSCF）模型，模擬了大型鹽堿沙塵源地（安固里淖干涸鹽堿湖）防風(fēng)固沙生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)（SSS）對(duì)風(fēng)蝕的影響,，確定了在土地覆蓋,、人口和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）方面的輻射效益，并以輻射效益結(jié)果為依據(jù)提出跨地區(qū)的橫向生態(tài)補(bǔ)償方案,。結(jié)果表明：在2015年,，安固里淖干涸鹽堿湖生態(tài)系統(tǒng)SSS效益顯著，固沙量達(dá)到367.93萬(wàn)t,；研究區(qū)SSS傳輸路徑向東部延伸,，主要影響我國(guó)華北和東北地區(qū)，SBA土地面積為189.37萬(wàn)km2,，占全國(guó)總面積的19.66%,，受益范圍包括北京市等15個(gè)省(市、區(qū)),，是研究區(qū)面積的41.167倍,；受益人口達(dá)5.27億人，受益GDP總量為28.37萬(wàn)億元,；研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)提供的SSS使得SBA降塵量減少147.17萬(wàn)t,，直接經(jīng)濟(jì)效益達(dá)44.26億元；研究區(qū)投入生態(tài)建設(shè)的資金應(yīng)由北京市等15個(gè)受益?。ㄊ校┕餐袚?dān),，黑龍江省和內(nèi)蒙古自治區(qū)補(bǔ)償金額最大，其次為河北省,、吉林省和遼寧省等,，浙江省需支付的生態(tài)補(bǔ)償金額最少。本研究通過(guò)橫向生態(tài)補(bǔ)償促進(jìn)生態(tài)建設(shè),，以減輕由土壤風(fēng)蝕造成的損害,，可為有關(guān)部門的政策決策者提供參考。

摘要:為及時(shí)、有效地監(jiān)測(cè)鹽漬化土壤含鹽量,，以內(nèi)蒙古河套灌區(qū)沙壕渠灌域?yàn)檠芯繀^(qū),，將Sentinel-1雷達(dá)影像作為數(shù)據(jù)源,，同步采集不同深度土壤含鹽量數(shù)據(jù)，通過(guò)組合兩組雷達(dá)后向散射系數(shù)構(gòu)建多種指數(shù),，并用灰度關(guān)聯(lián)（Gray correlation degree,GCD）排除共線性強(qiáng)的指數(shù),，采用偏最小二乘回歸（Partial least squares regression，PLSR）,、分位數(shù)回歸（Quantile regression,，QR）和支持向量機(jī)（Support vector machine regression，SVM）3種方法,，構(gòu)建0~10cm,、10~20cm不同深度下的土壤含鹽量反演模型。結(jié)果表明,，在3種回歸方法中,，SVM回歸模型的精度最高，模型建模集決定系數(shù)R2c,、驗(yàn)證集決定系數(shù)R2p均在04以上,，建模集均方根誤差RMSEc、驗(yàn)證集均方根誤差RMSEp均小于03%,，分位數(shù)回歸模型次之,，偏最小二乘回歸模型最差；在各反演深度下,，0~10cm深度的反演精度均高于10~20cm深度的反演精度,，其中在0~10cm深度下SVM反演模型效果優(yōu)于其他模型，R2c,、R2p分別為0568和0686,，RMSEc、RMSEp分別為0.201%和0.151%,。本研究可為雷達(dá)遙感監(jiān)測(cè)裸土期土壤鹽漬化提供參考,。

摘要:為了提高農(nóng)作物病蟲(chóng)害嚴(yán)重程度（健康,、一般、嚴(yán)重）的分類效果,，采用遷移學(xué)習(xí)方式并結(jié)合深度學(xué)習(xí)提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet 50）的CDCNNv2算法,。通過(guò)對(duì)10類作物的3萬(wàn)多幅病蟲(chóng)害圖像進(jìn)行訓(xùn)練，獲得了病蟲(chóng)害嚴(yán)重程度分類模型,，其識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)91.51%,。為了驗(yàn)證CDCNNv2模型的魯棒性,，分別與使用遷移學(xué)習(xí)的ResNet 50、Xception,、VGG16,、VGG19、DenseNet 121模型進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),，結(jié)果表明,，CDCNNv2模型比其他模型的平均精度提升了2.78~10.93個(gè)百分點(diǎn)，具有更高的分類精度,，病蟲(chóng)害嚴(yán)重程度識(shí)別的魯棒性增強(qiáng)?；谠撍惴ㄋ?xùn)練的模型,，結(jié)合Android技術(shù)開(kāi)發(fā)了一款實(shí)時(shí)在線農(nóng)作物病蟲(chóng)害等級(jí)識(shí)別APP，通過(guò)拍攝農(nóng)作物葉片病蟲(chóng)害區(qū)域圖像,，能夠在0.1~0.5s之內(nèi)獲取識(shí)別結(jié)果（物種-病害種類-嚴(yán)重程度）及防治建議,。

摘要:基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),，借助已有系統(tǒng)獲得肉牛進(jìn)食行為數(shù)據(jù)，并與體重變化,、健康狀況等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,，對(duì)肉牛科學(xué)養(yǎng)殖具有重要意義,。為此提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的肉牛進(jìn)食行為識(shí)別方法,。該方法采用YOLOv3模型對(duì)觀測(cè)范圍內(nèi)的肉牛目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別單個(gè)目標(biāo)的進(jìn)食行為,，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)肉牛進(jìn)食行為的識(shí)別,。卷積操作時(shí)，利用填充（padding）增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)邊緣特征的提取能力,；使用修正線性單元（ReLU）為激活函數(shù),，防止梯度消失；采用丟棄（dropout）方法提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,。獲取實(shí)際肉牛養(yǎng)殖場(chǎng)的監(jiān)控視頻,，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，分別在8組測(cè)試集上進(jìn)行試驗(yàn),，本文方法對(duì)觀測(cè)范圍內(nèi)肉牛目標(biāo)檢測(cè)的平均精確度為83.8%,，進(jìn)食行為識(shí)別的平均精確度為79.7%,、平均召回率為73.0%、平均準(zhǔn)確率為74.3%,，能夠滿足肉牛進(jìn)食行為的監(jiān)測(cè)需求,。基于YOLOv3模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)肉牛進(jìn)食行為識(shí)別方法具有較高的準(zhǔn)確性,，為肉牛行為非接觸式監(jiān)測(cè)提供了新的途徑,。

摘要:針對(duì)河蟹運(yùn)輸過(guò)程中營(yíng)養(yǎng)下降快,、品質(zhì)流失嚴(yán)重以及有效監(jiān)測(cè)難的問(wèn)題，基于STM32芯片設(shè)計(jì)河蟹生物信號(hào)檢測(cè)裝置,，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)輸或貯藏環(huán)境中的氣體和河蟹阻抗信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取,。利用生物信號(hào)檢測(cè)裝置獲取了河蟹在4、15,、25℃下氣體和生物阻抗的變化信息,，通過(guò)化學(xué)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)了相同環(huán)境下作為河蟹傳統(tǒng)品質(zhì)指示指標(biāo)的河蟹揮發(fā)性鹽基氮含量的變化，根據(jù)河蟹貯藏時(shí)感官的變化將品質(zhì)變化階段粗劃分為新鮮到瀕死（S1）,、瀕死到死亡（S2）和死亡后腐?。⊿3）3個(gè)變化階段。利用遺傳算法（GA）對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,，分別建立了阻抗-揮發(fā)性鹽基氮含量,、氣體-揮發(fā)性鹽基氮含量、阻抗-氣體-揮發(fā)性鹽基氮含量的耦合模型,，并檢驗(yàn)了這3種耦合模型的預(yù)測(cè)精度,。結(jié)果表明：這3種耦合模型在4、15,、25℃下的預(yù)測(cè)精度均不低于86.32%,。該耦合模型基本滿足河蟹品質(zhì)預(yù)測(cè)的需要，通過(guò)耦合揮發(fā)性化合物,、生物阻抗和化學(xué)指標(biāo)之間的變化關(guān)系,，實(shí)現(xiàn)了通過(guò)生物信號(hào)對(duì)河蟹品質(zhì)的監(jiān)測(cè)，降低了河蟹品質(zhì)獲取的難度,。

摘要:針對(duì)我國(guó)規(guī)模化,、高密度化水產(chǎn)養(yǎng)殖中機(jī)械增氧方式單一和增氧效率偏低的問(wèn)題,，提出利用耕水機(jī)白天以低功率驅(qū)動(dòng)養(yǎng)殖池水體上下循環(huán)，促進(jìn)各層水體中的藻類循環(huán)到上層,，通過(guò)光合作用大幅度提高水體溶解氧含量,，以減少其他增氧機(jī)械應(yīng)急增氧。分析了溶解氧含量測(cè)量節(jié)點(diǎn)對(duì)測(cè)量誤差的二次拋物線自修正,，進(jìn)行了可變因子與固定因子模糊變頻增氧控制,、復(fù)合增氧與單一機(jī)械增氧的對(duì)比試驗(yàn)。通過(guò)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),，可變因子模糊變頻控制可更快提高水體溶解氧含量,，在額定區(qū)域內(nèi)更穩(wěn)定；在晴朗白天,、無(wú)應(yīng)急增氧情況下，復(fù)合增氧模式下養(yǎng)殖池水體溶解氧分布不僅上下層均勻,，而且整個(gè)水體吸收了更多藻類光合作用產(chǎn)生的氧氣,；在應(yīng)急增氧情況下，復(fù)合增氧模式下養(yǎng)殖池不僅各層水體溶解氧含量得到提高,，而且耕水機(jī)驅(qū)散了葉輪增氧機(jī)附近的高溶解氧含量水體,，有利于提高增氧機(jī)效率。試驗(yàn)表明,，復(fù)合增氧模式下晴天單個(gè)養(yǎng)殖池每天節(jié)約電能7.80kW·h,，第3季度節(jié)約電能587.34kW·h，〖JP〗表明水產(chǎn)養(yǎng)殖中復(fù)合式機(jī)械增氧有利于節(jié)約電能,。

摘要:溶解氧（Dissolved oxygen, DO）含量是影響水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量的重要因素之一，具有時(shí)序性,、不穩(wěn)定性和非線性等特點(diǎn),，且其影響因子過(guò)多、存在復(fù)雜的耦合關(guān)系,，難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè),。針對(duì)傳統(tǒng)長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long shortterm memory, LSTM）預(yù)測(cè)模型易引入冗余數(shù)據(jù)，且在訓(xùn)練過(guò)長(zhǎng)序列時(shí)會(huì)出現(xiàn)梯度消失現(xiàn)象,，從而不能捕捉因子間長(zhǎng)期的依賴性問(wèn)題,，提出了基于小波變換（Wavelet transform, WT）,、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network, CNN）和LSTM的溶解氧含量預(yù)測(cè)模型。首先,，使用WT降低數(shù)據(jù)噪聲,；然后，使用CNN深度挖掘各變量之間的潛在關(guān)系,；最后,，利用LSTM的時(shí)序性預(yù)測(cè)2h后的水產(chǎn)養(yǎng)殖溶解氧含量。結(jié)果表明,，本文提出的WT-CNN-LSTM模型預(yù)測(cè)效果良好,，其平均絕對(duì)誤差、均方根誤差和決定系數(shù)分別為0.138,、0.229和0.954,，比傳統(tǒng)LSTM模型分別優(yōu)化了28.87%、21.03%和4.61%,。

摘要:針對(duì)目前基于有限尺度環(huán)刀的土壤應(yīng)力傳遞系數(shù)（Stress transmission coefficient，STC）取值方法無(wú)法滿足不同深度土壤條件下集中系數(shù)隨加載環(huán)境變化研究的問(wèn)題,，將土壤剖面分割為有限尺度的土層,，基于分析模型推導(dǎo)ΠSTC公式，以多層土壤應(yīng)力傳遞系數(shù)連乘方式計(jì)算田間指定深度土壤應(yīng)力傳遞系數(shù),?；趥鞲衅骷夹g(shù)進(jìn)行田間原位土壤平板下陷試驗(yàn)，通過(guò)控制壓板直徑和土層厚度實(shí)測(cè)9種加載狀態(tài)下土壤的應(yīng)力傳遞系數(shù),；同時(shí),，通過(guò)有限尺度（Φ50×50mm環(huán)刀）取樣于室內(nèi)，結(jié)合土壓力傳感器進(jìn)行非擾動(dòng)土單軸壓縮試驗(yàn),，測(cè)量各土層（0~50mm,、50~100mm、100~150mm,、150~200mm）應(yīng)力傳遞系數(shù),。運(yùn)用ΠSTC公式計(jì)算3種深度（100、150,、200mm）土壤的應(yīng)力傳遞系數(shù)分別為0.30,、0.17、0.07，綜合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)雙因素方差分析研究應(yīng)力傳遞系數(shù)隨加載環(huán)境的變化規(guī)律,，由此反算不同加載條件的集中系數(shù),。結(jié)果顯示，隨著壓板尺度的改變,，實(shí)測(cè)與計(jì)算所得相同深度土壤的應(yīng)力傳遞系數(shù)間并無(wú)顯著差異,，表明土壤應(yīng)力傳遞系數(shù)與壓板-土壤接觸面當(dāng)量半徑無(wú)關(guān)，利用ΠSTC公式計(jì)算田間土壤應(yīng)力傳遞系數(shù)方法可行,；隨土層厚度的增加,，應(yīng)力傳遞系數(shù)顯著減小，說(shuō)明應(yīng)力傳遞性能隨土層厚度的增加而逐漸減弱,；集中系數(shù)隨壓板直徑和土層厚度的增加而逐漸減小,。利用分析模型較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了田間指定加載環(huán)境和土壤環(huán)境中因連續(xù)加載而變化的土壤應(yīng)力，優(yōu)化了土壤壓實(shí)應(yīng)力傳遞的研究方法,。

摘要:為探索不確定環(huán)境下通過(guò)灌溉水資源優(yōu)化配置方法促進(jìn)灌區(qū)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,，選取黑龍江省錦西灌區(qū)為研究區(qū)域,，以隨機(jī)規(guī)劃、多目標(biāo)規(guī)劃等方法為基礎(chǔ)展開(kāi)研究,。結(jié)果表明：優(yōu)化后不同供水情景下，灌區(qū)灌溉總耗水量節(jié)約1.3~3.9億m3,，灌溉水資源生產(chǎn)力提高0.85~1.01kg/m3,，可促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益增長(zhǎng)0.18~6.90億元，且優(yōu)化后各配水方案中生態(tài)配水量控制在0.4億m3以上,，降低農(nóng)業(yè)污染物排放量1.28~3.13萬(wàn)t,，灌區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境顯著改善。優(yōu)化后,，不同情景,、不同模糊隸屬度函數(shù)所對(duì)應(yīng)的各灌溉水資源配置方案的經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益,、社會(huì)效益均存在明顯差異,，不確定性要素對(duì)灌區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展影響顯著。以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益,、水資源利用均衡性指數(shù),、農(nóng)業(yè)水分生產(chǎn)力、農(nóng)業(yè)污染物排放強(qiáng)度、GWP排放量以及農(nóng)業(yè)水資源利用比率為主要指標(biāo),，對(duì)優(yōu)化后各配水方案的綜合可持續(xù)性進(jìn)行分析,，確定各供水情景下的最優(yōu)配水方案，最優(yōu)方案的可持續(xù)性指數(shù)均高于0.4,。最優(yōu)配水方案可在穩(wěn)定灌區(qū)糧食產(chǎn)量的基礎(chǔ)上,，有效提高水資源利用效率，改善灌區(qū)生態(tài)環(huán)境,，保障灌區(qū)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,。

摘要:為探明蕎麥光合作用對(duì)土壤鹽堿脅迫下不同改良措施的響應(yīng)特征與適應(yīng)規(guī)律，設(shè)置盆栽試驗(yàn),，測(cè)定鹽堿脅迫土壤采用脫硫石膏,、磁化水改良處理后蕎麥的光合光響應(yīng)特征，分別采用直角雙曲線模型,、非直角雙曲線模型,、直角雙曲線修正模型和指數(shù)模型對(duì)蕎麥葉片光響應(yīng)曲線進(jìn)行分析，確定了最優(yōu)模型,，并對(duì)不同處理下的蕎麥光合特征參數(shù)進(jìn)行了分析,。結(jié)果表明：鹽堿脅迫下，磁化水灌溉對(duì)蕎麥的光合特征影響明顯,，蕎麥凈光合速率隨脫硫石膏施用量的增大呈先增后減的趨勢(shì),；非直角雙曲線模型的模擬精度最高，可作為描述鹽堿脅迫下蕎麥葉片光響應(yīng)曲線的最優(yōu)模型,；11t/hm2脫硫石膏施用量下的蕎麥光合特征參數(shù)（暗呼吸速率,、表觀量子效率、最大凈光合速率,、光補(bǔ)償點(diǎn)及光飽和點(diǎn)）顯著高于其他處理,，蕎麥葉片對(duì)光強(qiáng)的適應(yīng)能力增強(qiáng)，有利于促進(jìn)蕎麥積累有機(jī)物,；磁化水灌溉對(duì)蕎麥的光合光響應(yīng)具有顯著的促進(jìn)作用,。本研究可為尋求有效緩解鹽堿脅迫對(duì)作物生長(zhǎng)影響的調(diào)控方法提供參考。

摘要:為探討暗管排水條件下不同春灌定額對(duì)鹽漬化灌區(qū)土壤水鹽分布及作物產(chǎn)量的影響,，以明溝排水常規(guī)春灌水平（2250m3/hm2）為對(duì)照組（CK），設(shè)置暗管排水條件下常規(guī)春灌灌水量的100%,、90%,、80%、70%（W1,、W2,、W3、W4）4個(gè)梯度,，進(jìn)行田間試驗(yàn),，研究不同春灌灌水量結(jié)合暗管排水技術(shù)對(duì)中度鹽漬化土壤的淋洗效果，分析水鹽分布規(guī)律,、鹽分離子淋洗效果,、對(duì)地下水埋深的控制作用和對(duì)油葵產(chǎn)量及其水分利用效率的影響，確定最佳淋洗定額,。結(jié)果表明：由于淋洗水量較大,、排水較少，CK處理根層土壤含水率較高,，但與W1,、W2處理無(wú)顯著差異。W1,、W2,、W3處理灌后均具有較好的脫鹽效果，根層土壤脫鹽率比CK處理分別提高了18.47,、18.24,、7.75個(gè)百分點(diǎn)（P<0.05），W1與W2處理間無(wú)顯著差異,，均顯著高于W3處理（P<0.05）,；W4處理由于灌水量較小，其土壤脫鹽效果顯著低于其他處理（P<0.05）,。W1和W2處理對(duì)土壤鹽分離子淋洗效果較好，隨著灌溉淋洗水量的增加,，土壤的離子組成朝良性方向發(fā)展,。W2處理春灌后地下水埋深下降時(shí)間最佳，5月底地下水埋深降到0.8m,，剛好是油葵種植的最佳時(shí)間,，W2能夠較好地保持土壤墑情，且不影響作物正常耕作,。W1處理油葵產(chǎn)量顯著高于其他4個(gè)處理（P<0.05）,，分別較CK,、W2、W3,、W4增產(chǎn)3.27%,、3.54%、6.46%,、17.98%,。土壤水分利用效率最高的處理是W2，與W1無(wú)顯著差異,，顯著高于CK,、W3、W4（P<0.05）,。綜上,，僅從增產(chǎn)角度分析，W1處理顯著高于其他4個(gè)處理（P<0.05）,，是可供選擇的模式,；若受水資源限制，則可采用減少20%灌水量（W3處理）,，脫鹽效率略低,，較明溝排水低2.99個(gè)百分點(diǎn)，可以增加改良周期,，緩解土壤鹽漬化,。從對(duì)土壤控鹽、節(jié)水,、穩(wěn)產(chǎn)與水分利用效率多角度綜合分析,，在常規(guī)灌水量基礎(chǔ)上減少10%并結(jié)合暗管排水技術(shù)（W2處理）是適宜的灌溉模式。

摘要:采用壟溝全降解膜覆蓋種植，設(shè)置氮肥一次性根區(qū)穴施（N1）,、一次性溝內(nèi)條施（N2）,、傳統(tǒng)一次性全田撒施（N3）以及不施肥對(duì)照處理（CK）4種施肥方式，開(kāi)展2015—2016年兩年大田試驗(yàn),，探究壟溝全膜覆蓋種植方式下一次性施肥模式對(duì)夏玉米產(chǎn)量和干物質(zhì),、氮素累積以及氮素吸收利用的影響。結(jié)果表明,，3種一次性施肥處理模式下,，夏玉米秸稈、籽粒干物質(zhì)量均高于CK處理,，且N1處理下2年平均籽粒干物質(zhì)量較N3,、N2分別增加1475%,、498%；N1處理下氮素吸收速率均高于N2,、N3處理,，在出苗-拔節(jié)期、拔節(jié)-大喇叭口期與N2,、N3差異顯著,；夏玉米成熟期氮素累積量從高到低依次為N1、N2,、N3,，不同處理下夏玉米氮素階段累積量變化趨勢(shì)均表現(xiàn)為在拔節(jié)-大喇叭口期、吐絲-灌漿期較多,；N3,、N2、N1處理比CK對(duì)照2年平均增產(chǎn)30.23%,、44.16%,、54.65%，且一次性穴施（N1）處理產(chǎn)量高于N2,、N3處理,，比N3處理2年平均增產(chǎn)18.75%；N1處理下氮肥偏生產(chǎn)力2年平均值比N2,、N3提高7.28%,、18.75%，氮肥表觀利用率2年平均值比N2,、N3提高30.61%,、88.28%。壟溝全膜覆蓋種植方式下,，一次性根區(qū)穴施（N1）有利于氮素在土壤耕作層的集中,，提高夏玉米對(duì)氮素的利用效率，促進(jìn)夏玉米干物質(zhì)的累積和產(chǎn)量的提高,。本研究可為干旱半干旱地區(qū)降解地膜全覆蓋種植方式下有效施肥,、減少氮肥污染以及提高肥料利用效率等提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:針對(duì)目前沒(méi)有成熟的土壤水通量測(cè)量設(shè)備的問(wèn)題,，通過(guò)技術(shù)分析，使用Pyboard控制單元,、MicroPython編程語(yǔ)言和ADS1256模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片,，設(shè)計(jì)了一款土壤水通量傳感器,。使用Python軟件，利用Math庫(kù)中的Matplotlib函數(shù)設(shè)計(jì)了上位機(jī)軟件,，通過(guò)傳感器功能測(cè)試,，可實(shí)現(xiàn)土壤熱擴(kuò)散系數(shù)、容積熱容量,、熱導(dǎo)率以及土壤水通量的測(cè)量,。選用石英砂、壤質(zhì)砂土,、砂質(zhì)壤土和砂質(zhì)黏壤土4種土樣進(jìn)行試驗(yàn),，根據(jù)最大無(wú)量綱溫度差（MDTD）法和比率（Td/Tu）法得出計(jì)算值，并與實(shí)際水通量進(jìn)行對(duì)比,。結(jié)果表明,，該系統(tǒng)測(cè)量精度高、運(yùn)行穩(wěn)定,。兩種方法的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際值之間線性度良好,，4種土樣的MDTD法決定系數(shù)分別為0.9677、0.9798,、0.9780,、0.9647，Td/Tu法的決定系數(shù)分別為0.9845,、0.9985,、0.9989、0.9986,，說(shuō)明系統(tǒng)具有較高的測(cè)量精度,。通過(guò)適應(yīng)性評(píng)價(jià)得出，4種土樣中Td/Tu法計(jì)算值與實(shí)際值之間的相關(guān)性更好,，誤差更低,，計(jì)算效果優(yōu)于MDTD法。

摘要:采用盆栽試驗(yàn)和Hydrus-1d模型模擬相結(jié)合的方法，研究了不同耗水強(qiáng)度下稻田落干脫水過(guò)程中土壤含水率與飽和土壤埋深的變化規(guī)律,，建立了土壤含水率與飽和土壤埋深之間的定量關(guān)系,。結(jié)果表明，在稻田落干脫水過(guò)程中,，土壤含水率與飽和土壤埋深具有很好的同步變化規(guī)律,，采用率定后的Hydrus-1d模型能夠較好地模擬稻田落干脫水過(guò)程中二者的變化,。試驗(yàn)和模擬結(jié)果均顯示，節(jié)水灌溉稻田土壤含水率與飽和土壤埋深之間呈明顯的二次拋物線關(guān)系,，即飽和土壤埋深隨著稻田落干脫水過(guò)程中土壤含水率的降低而增大,。基于二者之間的定量關(guān)系與傳統(tǒng)土壤含水率指標(biāo)臨界值,，計(jì)算得到了飽和土壤埋深指標(biāo)臨界值,，確定了各生育期飽和土壤埋深臨界值區(qū)間為（0.27m，0.50m）,，由此提出了以飽和土壤埋深為調(diào)控指標(biāo)的水稻節(jié)水灌溉技術(shù),。該技術(shù)采用易于觀測(cè)的飽和土壤埋深作為控制指標(biāo)，克服了以土壤含水率,、田間無(wú)水層天數(shù)等控制指標(biāo)帶來(lái)的監(jiān)測(cè)成本高,、測(cè)量精度低等問(wèn)題，在準(zhǔn)確反映田間水分狀況的同時(shí),，滿足了節(jié)水灌溉規(guī)?；瘧?yīng)用的需求。

摘要:針對(duì)目前豬舍環(huán)境控制中傳感器只能實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前環(huán)境狀況的監(jiān)測(cè),，無(wú)法對(duì)豬舍內(nèi)環(huán)境變化趨勢(shì)作出預(yù)判,，不能提前對(duì)環(huán)境控制設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)節(jié)，在一定程度上造成環(huán)境控制效果滯后的問(wèn)題,，基于深度學(xué)習(xí)方法,，結(jié)合實(shí)際傳感器監(jiān)測(cè)的歷史數(shù)據(jù)和豬舍外影響數(shù)據(jù)，建立了長(zhǎng)短時(shí)記憶（Long shortterm memory,，LSTM）網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,，實(shí)現(xiàn)了精確的豬舍內(nèi)溫濕度變化預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,，豬舍內(nèi)冬季和夏季溫濕度預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值變化趨勢(shì)一致,，溫度最大誤差1.9℃，平均誤差為0.5℃,；相對(duì)濕度最大誤差為13.5%,，平均誤差為2.3%；溫度和相對(duì)濕度預(yù)測(cè)的平均決定系數(shù)分別為0.821和0.645,。本文建立的預(yù)測(cè)模型具有較優(yōu)性能,，可為制定優(yōu)化的豬舍內(nèi)環(huán)境控制策略，解決環(huán)境控制效果滯后問(wèn)題提供可行的參考。

摘要:提出一種融合水分利用率（Water use efficiency, WUE）和光合速率的溫室作物需水模型構(gòu)建方法,。在獲取不同溫度,、光量子通量密度、CO2濃度和土壤含水率嵌套條件下番茄凈光合速率和WUE的基礎(chǔ)上,，基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial basis function, RBF）構(gòu)建光合速率和WUE預(yù)測(cè)模型,；繼而獲取不同環(huán)境嵌套條件下的光合速率對(duì)土壤含水率的響應(yīng)曲線，利用 U弦長(zhǎng)曲率法獲取光合速率約束下的土壤含水率調(diào)控適宜區(qū)間,；在此區(qū)間內(nèi),，基于WUE預(yù)測(cè)模型，以水分利用率最大為目標(biāo),，利用粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)獲取土壤含水率調(diào)控目標(biāo)值,；最后，利用支持向量機(jī)回歸算法（Support vector regression, SVR）建立作物需水模型,。結(jié)果表明,，需水模型的訓(xùn)練精度為0.9969，測(cè)試精度為0.9788,，均方根誤差為0.23%,，擬合效果良好。與單一考慮光合效率最優(yōu)的模型相比,，本模型WUE平均提高15.22%,，土壤含水率平均下降12.76%，光合速率平均下降4.05%,。說(shuō)明融合WUE-光合速率的需水模型能兼顧作物需求和經(jīng)濟(jì)效益,，可為溫室土壤含水率的精準(zhǔn)調(diào)控提供理論依據(jù)。

摘要:為調(diào)節(jié)外保溫塑料大棚的室內(nèi)氣溫，設(shè)計(jì)了一套通過(guò)表冷器-風(fēng)機(jī)與室內(nèi)空氣進(jìn)行熱交換的表冷器-風(fēng)機(jī)集放熱系統(tǒng)（TSFU系統(tǒng)）,。根據(jù)測(cè)試,，TSFU系統(tǒng)在晴天和多云天的放熱量Qr分別為(433.0±48.6)MJ和(199.3±0.1)MJ，系統(tǒng)性能系數(shù)（COP）分別達(dá)到2.9和3.1，可將室內(nèi)氣溫分別提高(2.5±0.4)℃和(1.1±0.3)℃,，且加溫成本較燃?xì)鉄犸L(fēng)爐節(jié)約了40.2%,。根據(jù)模擬分析，將系統(tǒng)表冷器-風(fēng)機(jī)的全熱交換效率和表冷器-風(fēng)機(jī)數(shù)量分別提高至0.44和20時(shí),，可分別使晴天Qr增加(67.4±14.9)%和(76.1±14.7)%,，多云天Qr增加(149±76)%和(17.0±4.5)%，COP達(dá)到3.6±0.6以上,。若將蓄水池中的水體積提高到52m3,，可使多云天Qr和COP分別提高(31.7±20.3)%和10±07，但晴天Qr和COP未得到改善,；將水體積減小至13m3時(shí),，晴天Qr未受影響，但使多云天Qr和COP顯著減小,。因此,，可使用TSFU系統(tǒng)調(diào)節(jié)外保溫塑料大棚的室內(nèi)溫度。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)環(huán)模生物質(zhì)成型機(jī)能耗高、磨損嚴(yán)重的問(wèn)題,，提出了一種環(huán)模生物質(zhì)致密成型方法,，并設(shè)計(jì)了內(nèi)嚙合行星輪柱塞式生物質(zhì)環(huán)模成型機(jī)樣機(jī)。該樣機(jī)通過(guò)壓輥軸上柱塞凸模與環(huán)模體上成型孔之間的類齒輪嚙合運(yùn)動(dòng),，實(shí)現(xiàn)柱塞凸模對(duì)環(huán)模體成型孔內(nèi)物料的擠壓壓縮,，使松散物料形成一定密度的顆粒狀物料。為適應(yīng)不同的生物質(zhì)物料,，環(huán)模體成型孔的長(zhǎng)徑比可以進(jìn)行調(diào)整,。以顆粒度為1~3mm的木屑為物料，在物料含水率為15%,、壓輥軸轉(zhuǎn)速為60r/min,、室溫條件下進(jìn)行了試驗(yàn)。結(jié)果表明：內(nèi)嚙合行星輪柱塞式環(huán)模生物質(zhì)成型方法可行,，該樣機(jī)生產(chǎn)率為115kg/h,、顆粒成型率96.2%、成型密度1.05g/cm3,、機(jī)械耐久性指數(shù)97.5%,、能耗約為45kW·h/t，各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到設(shè)計(jì)要求；比其他同規(guī)格傳統(tǒng)環(huán)模成型機(jī)能耗降低了25.4%,，比螺旋擠壓成型機(jī)能耗降低了50%,；樣機(jī)關(guān)鍵部件磨損降低，使用壽命得到提高,。

摘要:為了提高大豆蛋白的凍融穩(wěn)定性，在輻照?qǐng)鱿虏捎脻穹ㄌ腔男源蠖狗蛛x蛋白,，以接枝度和凍融后的乳析指數(shù)為指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化改性工藝試驗(yàn)。結(jié)果表明：在大豆分離蛋白(SPI)與麥芽糖(M)質(zhì)量比為4,、SPI質(zhì)量濃度為40mg/mL,、輻照劑量為7.5kGy的條件下，制備的SPI凍融穩(wěn)定性顯著提高,；與未改性SPI相比,，改性SPI 3次凍融循環(huán)后乳液乳析指數(shù)分別降低了22.98、28.40,、30.70個(gè)百分點(diǎn),，出油率分別降低了9.7、21.2,、26.4個(gè)百分點(diǎn),；乳化活性指數(shù)和乳化穩(wěn)定性指數(shù)比未改性的SPI分別提高了9.26m2/g和376min；紅外光譜分析表明,，麥芽糖分子以共價(jià)鍵的形式與大豆分離蛋白結(jié)合,；掃描電鏡表明，輻照SPI-M微觀結(jié)構(gòu)呈蜂窩狀,，呈現(xiàn)出良好的持水性,；光學(xué)顯微鏡分析表明，與未改性的SPI乳液相比,，凍融處理后的輻照SPI-M乳液只出現(xiàn)部分小油滴,，乳液狀態(tài)更穩(wěn)定。

摘要:某些蛋白質(zhì)在非常規(guī)條件下可以自組裝形成納米纖維聚合物,，這種聚合結(jié)構(gòu)對(duì)蛋白質(zhì)單體及其常規(guī)聚合形態(tài)賦予了高級(jí)功能性質(zhì)，但這種自組裝過(guò)程容易受其他蛋白的干擾，破壞其組裝聚合方式,。研究了乳液中2種主要蛋白成分的相互作用和酪蛋白（CN）對(duì)乳清濃縮蛋白（WPC）自組裝形成纖維狀聚合物的影響,，分析了WPC在自組裝的不同時(shí)期受CN的干擾程度。結(jié)果表明,，在纖維形成不同階段混入CN,，決定了形成聚合物的結(jié)構(gòu)形態(tài)，CN加入的時(shí)間越早,，對(duì)纖維形成的抑制作用越明顯,，提高混入CN濃度，能夠使形成纖維聚合物的CN混入時(shí)間點(diǎn)延后,。其中表面疏水作用和二硫鍵的形成共同促進(jìn)了CN與WPC的聚合,，弱化了WPC的自身作用，繼而抑制WPC的纖維自組裝,，在纖維形成初期混入CN,，這種抑制作用尤為明顯。CN的混入使聚合速率常數(shù)k增大,，WPC與CN聚合能力增強(qiáng),，而WPC間的聚合作用減弱，干擾和破壞了WPC纖維聚合物的形成,。研究表明,，牛乳中酪蛋白的影響導(dǎo)致牛乳蛋白無(wú)法形成納米纖維聚合物，除去牛乳中的酪蛋白,，使分離出的乳清蛋白在自組裝聚合的中后期混入酪蛋白,，則不影響納米纖維聚合結(jié)構(gòu)的形成。

摘要:針對(duì)剛性支腿調(diào)平裝置靈活性差,、調(diào)平耗時(shí)長(zhǎng)等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于主動(dòng)懸掛的車載穩(wěn)定平臺(tái)調(diào)平系統(tǒng),，該系統(tǒng)主要包括三軸六輪車輛底盤,、慣性測(cè)量單元、控制系統(tǒng)和液壓系統(tǒng),。通過(guò)懸架互聯(lián)方式將懸掛作動(dòng)油缸對(duì)車載穩(wěn)定平臺(tái)的六點(diǎn)支撐結(jié)構(gòu)等效轉(zhuǎn)換為三點(diǎn)支撐結(jié)構(gòu),，采用“中心不動(dòng)”調(diào)平算法對(duì)三支撐點(diǎn)高度進(jìn)行調(diào)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車載穩(wěn)定平臺(tái)的調(diào)平控制,。為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)調(diào)平系統(tǒng)的可行性,，試制了車載穩(wěn)定平臺(tái)樣機(jī)，并進(jìn)行了駐車調(diào)平和行車調(diào)平試驗(yàn),。駐車調(diào)平試驗(yàn)包括基于本文設(shè)計(jì)的調(diào)平系統(tǒng)調(diào)平試驗(yàn)和基于樣機(jī)自帶的剛性支腿調(diào)平裝置的調(diào)平試驗(yàn),，行車調(diào)平試驗(yàn)包括過(guò)單邊橋調(diào)平試驗(yàn)和過(guò)雙邊橋調(diào)平試驗(yàn),。結(jié)果表明，在駐車調(diào)平試驗(yàn)中,，采用本文設(shè)計(jì)的基于主動(dòng)懸掛的調(diào)平系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)平,，平臺(tái)俯仰角由2.5°調(diào)至水平狀態(tài)約需5.5s，調(diào)平精度為0.1°,，相比剛性支腿調(diào)平裝置,，在調(diào)平速度和調(diào)平精度方面具有明顯優(yōu)勢(shì)；在行車調(diào)平試驗(yàn)中,，過(guò)單邊橋調(diào)平時(shí),，平臺(tái)側(cè)傾角最大誤差為0.58°，過(guò)雙邊橋調(diào)平時(shí),，平臺(tái)俯仰角最大誤差為0.55°,，行車調(diào)平過(guò)程中平臺(tái)傾角變化誤差較小，可基本滿足實(shí)際使用要求,。所設(shè)計(jì)的基于主動(dòng)懸掛的車載穩(wěn)定平臺(tái)調(diào)平系統(tǒng)不僅能保證車載穩(wěn)定平臺(tái)駐車調(diào)平時(shí)的調(diào)平速度和調(diào)平精度,，而且能實(shí)現(xiàn)在行車過(guò)程中邊行走、邊調(diào)平的功能,。

摘要:根據(jù)基于方位特征(POC)方程的并聯(lián)機(jī)構(gòu)拓?fù)湓O(shè)計(jì)理論與方法,，提出一種零耦合度,、含1條冗余支鏈的三自由度兩平移一轉(zhuǎn)動(dòng)(2T1R)并聯(lián)機(jī)構(gòu)，并對(duì)該機(jī)構(gòu)進(jìn)行拓?fù)浞治?。結(jié)果表明：該機(jī)構(gòu)具有符號(hào)式位置正解和部分運(yùn)動(dòng)解耦特性,，其被動(dòng)冗余支鏈能避免奇異位置，改善剛度,；因機(jī)構(gòu)耦合度為零,，易求解出其符號(hào)式位置正解，并分析了機(jī)構(gòu)可能產(chǎn)生的3種奇異位置,；運(yùn)用虛擬彈簧法建立了每條支鏈的剛度模型并進(jìn)行求解,，給出并分析了機(jī)構(gòu)笛卡爾剛度矩陣中扭轉(zhuǎn)剛度和線性剛度的變化趨勢(shì)，討論了冗余支鏈對(duì)整體剛度性能的影響,，驗(yàn)證了冗余支鏈可使機(jī)構(gòu)整體剛度性能提升約22%,。

摘要:通過(guò)數(shù)值模擬仿真分析了割刀刃口曲率半徑對(duì)苜蓿切割過(guò)程力學(xué)特性的影響,，采用超重力燃燒合成技術(shù)制備金屬陶瓷梯度材料,，按照國(guó)標(biāo)要求制備旋轉(zhuǎn)式割草機(jī)割刀，探討了金屬陶瓷割刀作業(yè)過(guò)程中自磨刃形成原理及其對(duì)苜蓿的低損傷切割機(jī)理,，并進(jìn)行了田間試驗(yàn)驗(yàn)證,。結(jié)果表明，割刀刃口曲率半徑是影響鋒銳性的重要因素,，曲率半徑越大,，刃口鈍化越嚴(yán)重，割刀對(duì)莖稈的切割作用變?nèi)?，而撞擊作用增?qiáng),，莖稈生長(zhǎng)方向（Z方向）拉應(yīng)力增大，形成撕裂拉拔作用,，使苜蓿切口粗糙,、根部松動(dòng)。自磨刃割刀的后刀面為金屬陶瓷材料,，其硬度高（760~780Hv）,、耐磨性好，前刀面硬度呈梯度平緩變化趨勢(shì),，在作業(yè)過(guò)程中磨損均勻,，刃口曲率半徑變化較小而形成自磨銳特性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)苜蓿的低損傷切割,。田間試驗(yàn)表明,，在相同條件下，與市售割刀相比,，金屬陶瓷自磨刃割刀切割苜蓿66.7hm2后仍然保持鋒銳的切割性能,，苜蓿切口平齊，組織損傷較輕,，自愈過(guò)程正常,，再生芽保留完整，再生周期可縮短5~10d,。