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摘要:機(jī)械化播種是農(nóng)業(yè)機(jī)械化的重要組成部分,。機(jī)械化播種主要通過(guò)播種機(jī)將種子由種箱運(yùn)移至種床合理位置，以確保種子行株距的分布均勻,，為種子萌發(fā),、植株個(gè)體與群體生長(zhǎng)發(fā)育創(chuàng)造良好的環(huán)境。機(jī)械化播種的技術(shù)核心是種子群的有序單?；蛦瘟,；癄顟B(tài)的保持，即精量排種技術(shù)和種子平穩(wěn)運(yùn)移技術(shù),。種子由種箱運(yùn)移至種床是一個(gè)多環(huán)節(jié)串聯(lián)過(guò)程,，導(dǎo)種環(huán)節(jié)是播種過(guò)程中使種子保持均勻有序狀態(tài)入土的末端環(huán)節(jié)之一，既影響前序過(guò)程種子的有序狀態(tài),，又決定后續(xù)種子田間分布的均勻性,。本文根據(jù)物體自由度約束概念，將播種機(jī)導(dǎo)種劃分為無(wú)約束導(dǎo)種,、欠約束導(dǎo)種和全約束導(dǎo)種3種形式,，系統(tǒng)闡述了3種導(dǎo)種技術(shù)與裝置對(duì)種子運(yùn)移的約束狀態(tài)、技術(shù)特點(diǎn)和適用對(duì)象,，結(jié)合國(guó)內(nèi)外技術(shù)裝備研究現(xiàn)狀和機(jī)械化播種技術(shù)要求,，指出了導(dǎo)種技術(shù)與裝置的未來(lái)發(fā)展方向，為播種機(jī)導(dǎo)種技術(shù)研究與裝置創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供參考,。

摘要:針對(duì)非結(jié)構(gòu)化自然環(huán)境使基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的采摘軌跡規(guī)劃訓(xùn)練效率低的問(wèn)題,，提出了基于分步遷移策略的深度確定性策略梯度算法(DDPG),，并進(jìn)行了蘋(píng)果采摘軌跡規(guī)劃。首先,，提出了基于DDPG的漸進(jìn)空間約束分步訓(xùn)練策略,；其次，利用遷移學(xué)習(xí)思想,，將軌跡規(guī)劃的最優(yōu)策略由無(wú)障礙場(chǎng)景遷移到單一障礙場(chǎng)景,、由單一障礙場(chǎng)景遷移到混雜障礙場(chǎng)景；最后,，對(duì)多自由度蘋(píng)果采摘機(jī)械臂進(jìn)行了采摘軌跡規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn),，結(jié)果表明，分步遷移策略能夠提高DDPG算法的訓(xùn)練效率與網(wǎng)絡(luò)性能,，仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性,。

摘要:針對(duì)我國(guó)華北平原一年兩熟區(qū)玉米秸稈覆蓋地小麥少免耕播種機(jī)作業(yè)時(shí)存在易堵塞,、種床清潔率低等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種條帶型行間側(cè)拋清秸防堵裝置。對(duì)清秸防堵裝置工作時(shí)秸稈拋撒特性進(jìn)行理論分析,，明確影響清秸效果的關(guān)鍵因素為側(cè)傾刀彎折角,、彎折線夾角和回轉(zhuǎn)半徑。以作業(yè)扭矩,、拋土量和種床清潔率為指標(biāo),，通過(guò)離散元仿真并結(jié)合旋轉(zhuǎn)正交回歸試驗(yàn)，確定了清秸防堵裝置較優(yōu)參數(shù)組合為側(cè)傾刀彎折角25°,、彎折線夾角30°,、回轉(zhuǎn)半徑250mm，此時(shí)種床清潔率為80.5%,、作業(yè)扭矩為47.2N·m,、拋土率為15.8%。配合清秸防堵裝置,，分別設(shè)計(jì)了一溝雙行種肥分施開(kāi)溝器,、V型土壤導(dǎo)流板等部件。其中種肥分施開(kāi)溝器前方裝有定刀,，可與防堵裝置形成動(dòng)定刀切割,，提高了防堵性能；V型土壤導(dǎo)流板夾角為130°，可將拋起的土壤顆粒反彈回種床,，增加了回土量,。田間播種試驗(yàn)表明，所設(shè)計(jì)的行間側(cè)拋清秸防堵裝置未發(fā)生堵〖JP3〗塞和纏草現(xiàn)象,，種床清潔率為82.7%,，作業(yè)扭矩為2982N·m，作業(yè)質(zhì)量穩(wěn)定,，滿足少免耕播種作業(yè)國(guó)標(biāo)和農(nóng)藝要求,。

摘要:針對(duì)黃淮海小麥,、玉米兩熟區(qū)玉米秸稈全量還田后，現(xiàn)有旋耕整地作業(yè)存在表層土壤土稈混合秸稈量大,、影響后續(xù)小麥播種質(zhì)量的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種伸縮指桿式玉米秸稈旋耕掩埋機(jī)。通過(guò)偏心伸縮指桿組先接觸秸稈,，并低速近拋秸稈,，旋耕刀后接觸已被清理秸稈的土壤，并高速遠(yuǎn)拋土壤覆蓋秸稈,，實(shí)現(xiàn)“稈下土上”分離掩埋,。對(duì)秸稈旋耕掩埋機(jī)的旋耕刀、伸縮指桿進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析,，確定了旋耕刀和伸縮指桿速度的關(guān)系,，完成了偏心伸縮指桿組、柵欄,、壓稈齒等關(guān)鍵部件的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)計(jì),，并運(yùn)用多體動(dòng)力學(xué)RecurDyn軟件對(duì)旋耕刀、伸縮指桿和壓稈齒端點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行追蹤,，分析了三者端點(diǎn)速度和角速度的變化規(guī)律,，仿真結(jié)果表明速度和角速度變化規(guī)律與理論分析一致。對(duì)秸稈旋耕掩埋機(jī)和普通旋耕機(jī)進(jìn)行了田間對(duì)比試驗(yàn),，測(cè)定地表50mm以下的秸稈掩埋率,，結(jié)果表明：秸稈旋耕掩埋機(jī)的秸稈掩埋率為83.25%，比普通旋耕機(jī)提高了10.05個(gè)百分點(diǎn),。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)排肥器因肥料架空結(jié)拱堵塞而影響排肥性能的問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)建螺旋錐體離心式排肥器排肥過(guò)程顆?；实倪\(yùn)動(dòng)模型及擾動(dòng)破拱防堵機(jī)理分析，闡明了螺旋擾動(dòng)葉片破拱防堵作用機(jī)理,。采用EDEM離散元軟件,，進(jìn)行了有、無(wú)螺旋擾動(dòng)杯的排肥器排肥過(guò)程仿真對(duì)比分析,，螺旋葉片能夠?yàn)榉氏涑龇士谂c排肥器連接處及擾動(dòng)杯內(nèi)的顆?；侍峁┚頂y擾動(dòng)作用，同時(shí)可增大顆?；氏乱扑俣?，防止肥料架空結(jié)拱堵塞。高速攝像試驗(yàn)表明：肥箱出肥口與有螺旋擾動(dòng)杯排肥器連接處的顆?；首雠c弧形錐體圓盤(pán)轉(zhuǎn)速相同方向的向下運(yùn)動(dòng),，顆粒化肥運(yùn)動(dòng)流暢,，無(wú)斷層下落問(wèn)題,；無(wú)螺旋擾動(dòng)杯排肥器與肥箱出肥口連接處的顆粒化肥做緩慢的向下運(yùn)動(dòng),，且運(yùn)動(dòng)過(guò)程中出現(xiàn)了顆?；蕯嗬m(xù)下落問(wèn)題。臺(tái)架試驗(yàn)表明：有螺旋擾動(dòng)杯的排肥器排肥頻率穩(wěn)定性系數(shù)在96%以上,，排肥量穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過(guò)5.57%,，滿足施肥質(zhì)量要求，明顯優(yōu)于無(wú)螺旋擾動(dòng)杯的排肥器,。

摘要:針對(duì)常規(guī)的大田噴霧裝備的定量施藥方式,，在機(jī)具行進(jìn)方向上農(nóng)藥?kù)F滴分布不均導(dǎo)致農(nóng)藥有效利用率低的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制變量施藥系統(tǒng),。該系統(tǒng)采用多傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)速,、流量、壓力等信息，并以此作為控制依據(jù),，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力修正PID參數(shù),，精準(zhǔn)調(diào)控藥液回流量，解決了現(xiàn)有變量施藥控制算法存在的超調(diào)量較大,、穩(wěn)態(tài)誤差較大,、響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了大田單位面積內(nèi)施藥量恒定的目標(biāo),。為驗(yàn)證本系統(tǒng)算法對(duì)精準(zhǔn)變量施藥的優(yōu)越性,，在Simulink平臺(tái)下對(duì)常規(guī)PID、模糊PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方式進(jìn)行建模仿真,，結(jié)果表明,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制在上升時(shí)間、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差方面均優(yōu)于其他兩種控制方式,。田間試驗(yàn)表明,，在不同車(chē)速下，液滴沉積數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)差均小于1.4個(gè)/cm2,；在不同施藥量,、車(chē)速隨意變化的情況下，機(jī)具縱向均勻度變異系數(shù)均小于6%,；車(chē)速在4～11km/h范圍內(nèi)隨機(jī)變化時(shí),，系統(tǒng)平均調(diào)節(jié)時(shí)間為0.72s，平均超調(diào)量為2.1%,，實(shí)際施藥量與理論值相差1.3%,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)小麥精播,，設(shè)計(jì)了一種差速充種溝式小麥單粒排種器。運(yùn)用力學(xué)分析,、結(jié)構(gòu)分析,、理論計(jì)算、仿真試驗(yàn),、臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證以及田間試驗(yàn)的優(yōu)化流程對(duì)排種器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,。首先，應(yīng)用EDEM離散元軟件和DesignExpert 84.0.6軟件進(jìn)行了仿真試驗(yàn),，完成了差速式小麥排種器參數(shù)的優(yōu)化,；然后進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證,，結(jié)果表明，當(dāng)轉(zhuǎn)速為1r/s,，弧形擋板固定在排種器端蓋上,，充種溝隔板間長(zhǎng)度、充種溝寬度,、充種溝高度分別為8.00,、6.00、5.00mm,，弧形擋板凸起斜度為42.68°時(shí),，粒距合格率為81.67%，重播率為12.50%,，漏播率為5.83%，排種器排種均勻性變異系數(shù)為32.32%,，臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果與仿真試驗(yàn)結(jié)果一致,；最后，對(duì)采用該排種器的7.5cm行距小麥播種機(jī)進(jìn)行了田間試驗(yàn),，結(jié)果表明,，在作業(yè)速度為4.8km/h時(shí)，粒距合格率為82.50%,，重播率為9.17%,，漏播率為8.33%，播種機(jī)的播種均勻性變異系數(shù)為30.12%,。試驗(yàn)結(jié)果與仿真試驗(yàn)及臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果基本一致,。

摘要:為了提高大豆育種試驗(yàn)中小區(qū)播種環(huán)節(jié)的機(jī)械化,、自動(dòng)化水平和播種精確度，針對(duì)大豆小區(qū)育種播種機(jī)清換種技術(shù)難題,，設(shè)計(jì)了一種三葉式自動(dòng)清換種大豆育種氣吸排種器,。以電機(jī)為動(dòng)力源，驅(qū)動(dòng)三葉式輔助充種清換種機(jī)構(gòu)與齒輪式排種盤(pán)協(xié)同工作,，完成相鄰小區(qū)之間的不停機(jī)快速清種,、換種和充種。闡述了排種器基本結(jié)構(gòu)與工作原理,，結(jié)合育種試驗(yàn)的要求,，運(yùn)用TRIZ理論空間分離原理,，對(duì)關(guān)鍵部件進(jìn)行理論分析，并確定了結(jié)構(gòu)參數(shù),。對(duì)三葉式輔助充種清換種機(jī)構(gòu)進(jìn)行EDEM虛擬仿真,，分析了輔助充種過(guò)程，確定了達(dá)到最佳輔助充種效果時(shí)的葉片傾角,。根據(jù)小區(qū)育種農(nóng)藝要求,，以作業(yè)速度、真空度,、清換種時(shí)間為試驗(yàn)因素,，以合格指數(shù)、重播指數(shù),、漏播指數(shù),、清換種距離為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行了三因素五水平二次正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn),，結(jié)果表明：最佳工作參數(shù)組合為作業(yè)速度5.3km/h,、真空度4.6kPa、清換種時(shí)間0.3s,，此時(shí)排種器合格指數(shù)95.29%,、重播指數(shù)3.29%、漏播指數(shù)1.42%,、清換種距離554.6mm,，滿足大豆育種試驗(yàn)的播種要求。

摘要:針對(duì)目前國(guó)內(nèi)缺乏藜麥專(zhuān)用播種機(jī)械的現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)了一種藜麥覆膜精量播種機(jī),。根據(jù)藜麥覆膜精量種植農(nóng)藝要求,，采用滴灌管淺埋開(kāi)溝技術(shù)，使用滑刀式開(kāi)溝器在兩側(cè)種行間開(kāi)出寬45mm,、深20mm的淺溝,，用于埋設(shè)滴灌管；采用隨動(dòng)仿形覆膜裝置將地膜鋪設(shè)于整平裝置整平后的地表上,；設(shè)計(jì)了翼勺式取種器,，確定了種勺結(jié)構(gòu)和側(cè)孔、容種腔的長(zhǎng)度,，以實(shí)現(xiàn)藜麥精量取種,；采用滾筒式穴播器在地膜上打穴播種,，采用覆土裝置將土壤輸送至種行進(jìn)行覆蓋，完成播種過(guò)程,。以白藜品種“隴藜1號(hào)”為試驗(yàn)對(duì)象,，采用三因素四水平正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，試驗(yàn)分析播種機(jī)的作業(yè)速度,、側(cè)孔長(zhǎng)度,、充種高度對(duì)播種性能的影響。結(jié)果表明,，當(dāng)播種機(jī)作業(yè)速度為1.0m/s,、側(cè)孔長(zhǎng)度為10mm、充種高度140mm時(shí),，播種機(jī)性能指標(biāo)最佳,，此時(shí)合格指數(shù)為85.4%，空穴指數(shù)為1.7%,，漏播指數(shù)為5.2%,，重播指數(shù)為9.4%，播深合格指數(shù)為88.1%,，各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到了設(shè)計(jì)要求和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求，滿足藜麥種植的覆膜精量播種要求,。

摘要:現(xiàn)有移栽機(jī)均以土壤流動(dòng)為移栽的前提條件,，不適應(yīng)稻茬田黏重土壤，且作業(yè)效率較低,。針對(duì)油菜機(jī)械化移栽的難題,，采用油菜毯狀苗的育苗方式，借鑒水稻插秧機(jī)的切塊取苗原理,，設(shè)計(jì)了2ZY-6型油菜毯狀苗移栽機(jī),，該機(jī)可一次性完成切縫、移栽和覆土鎮(zhèn)壓等作業(yè),。切縫裝置采用動(dòng)力波紋圓盤(pán),，破茬能力強(qiáng)、溝型穩(wěn)定,，有利于后續(xù)秧苗對(duì)縫栽插,；設(shè)計(jì)了機(jī)械液壓式旱地仿形機(jī)構(gòu),，可在不平土壤條件下實(shí)現(xiàn)栽深控制；設(shè)計(jì)了V型覆土鎮(zhèn)壓裝置,，通過(guò)具有夾角調(diào)節(jié)功能的V型對(duì)稱(chēng)布置的鎮(zhèn)壓輪銳角輪緣切土,、側(cè)向推土，擠壓栽植縫壅土立苗,；根據(jù)油菜移栽農(nóng)藝要求,，對(duì)栽植系統(tǒng)的關(guān)鍵部件和參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，滿足毯狀苗油菜大面積,、低回?cái)?shù)切塊取苗的要求,。對(duì)整機(jī)進(jìn)行了稻茬田和旱田兩種土壤條件下的性能試驗(yàn)，結(jié)果表明,，稻茬田土壤含水率為24.7%~30%時(shí)移栽效果較好,，栽植合格率最大可達(dá)85.66%；旱田土壤含水率為17.6%~26.8%時(shí)移栽質(zhì)量最優(yōu),，栽植合格率最大可達(dá)87.01%,；在稻茬田移栽時(shí)，機(jī)具前進(jìn)速度應(yīng)控制在1.15m/s以?xún)?nèi),，在旱田移栽時(shí),，機(jī)具作業(yè)速度為0.8~1.2m/s時(shí)均能滿足油菜移栽要求。

摘要:作業(yè)軌跡形狀和在特定位置移栽臂的姿態(tài)要求是移栽機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)過(guò)程需要考慮的首要問(wèn)題,。為了能獲得多個(gè)期望位姿且兼顧一定形狀的作業(yè)軌跡，提出一種基于近似多位姿的非圓齒輪行星輪系移栽機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)方法,?；谶\(yùn)動(dòng)學(xué)映射理論將8個(gè)期望位姿點(diǎn)的信息矩陣通過(guò)四元數(shù)轉(zhuǎn)換至三維空間，在對(duì)該矩陣進(jìn)行奇異值分解后,，通過(guò)引入特征向量擴(kuò)大一般解空間,。結(jié)合約束條件求解得到3組RR型二桿組，根據(jù)移栽機(jī)構(gòu)的工作范圍選取其中兩組合適的二桿組構(gòu)成四桿機(jī)構(gòu),，且該機(jī)構(gòu)連桿上的一點(diǎn)可依次近似通過(guò)所有設(shè)定的位姿點(diǎn)形成一條完整的“8字”型軌跡,。根據(jù)其中一組二桿組的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)求解非圓齒輪的傳動(dòng)比，以非圓齒輪節(jié)曲線圓度性為目標(biāo),，以封閉軌跡上的部分形狀可調(diào)節(jié)段擬合點(diǎn)位置為變量（即不改變關(guān)鍵軌跡段上型值點(diǎn)的位姿）,，利用遺傳算法優(yōu)化得到一組具有較好圓度性的非圓齒輪節(jié)曲線。最后進(jìn)行了水稻缽苗移栽機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)與試驗(yàn),，理論與試驗(yàn)的移栽姿態(tài)和軌跡形狀具有一致性,，且取苗試驗(yàn)的成功率達(dá)到設(shè)計(jì)要求,，有效地驗(yàn)證了運(yùn)動(dòng)綜合和設(shè)計(jì)方法的正確性。本研究可為具有多位姿要求的新型移栽機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)提供方法借鑒,。

摘要:針對(duì)覆膜花生收獲后的花生秧在飼料加工過(guò)程中存在膜秧分離不徹底,、損失率高等問(wèn)題,，結(jié)合揉切后物料尺寸特征和懸浮特性，設(shè)計(jì)了一種兼具分級(jí),、清土,、輸送和除膜功能的風(fēng)篩組合式膜秧分離裝置，并進(jìn)行了膜秧分離特性試驗(yàn)與參數(shù)優(yōu)化,。以上層篩風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速,、下層篩風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和振動(dòng)篩頻率為試驗(yàn)因素，以除膜率和損失率為試驗(yàn)指標(biāo),，運(yùn)用DesignExpert 8.0.6軟件設(shè)計(jì)三因素三水平二次回歸正交試驗(yàn),，建立了響應(yīng)面回歸模型，并進(jìn)行優(yōu)化與試驗(yàn)驗(yàn)證,。結(jié)果表明：各因素對(duì)除膜率影響的主次順序?yàn)椋合聦雍Y風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速,、上層篩風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩頻率,；各因素對(duì)損失率影響的主次順序?yàn)椋合聦雍Y風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、振動(dòng)篩頻率,、上層篩風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速,。對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，當(dāng)上層篩風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速760r/min,、下層篩風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速670r/min,、振動(dòng)篩頻率4Hz時(shí)，除膜率為91.24%,，損失率為8.51%,，驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差小于5%。

摘要:針對(duì)水稻工廠化育秧播種中普遍存在空穴和單粒穴的問(wèn)題,，運(yùn)用播種質(zhì)量視覺(jué)檢測(cè)技術(shù),，設(shè)計(jì)了一種高效智能補(bǔ)種決策系統(tǒng)。采用視覺(jué)采集和圖像處理系統(tǒng)對(duì)播種質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè),，建立種群分布數(shù)據(jù)庫(kù),；采用卷積計(jì)算方法對(duì)空穴和單粒穴的補(bǔ)種方案進(jìn)行智能決策；對(duì)吸種相關(guān)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)計(jì)算,，以確保吸種可靠,；通過(guò)伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)和氣動(dòng)組合吸針相結(jié)合的方式組成伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn),、高效,、連續(xù)的動(dòng)態(tài)補(bǔ)種過(guò)程。試驗(yàn)表明：當(dāng)每個(gè)缽體盤(pán)的補(bǔ)種率為2%時(shí),，平均每穴補(bǔ)種時(shí)間為1.51s,，智能補(bǔ)種系統(tǒng)生產(chǎn)率達(dá)到420盤(pán)/h。說(shuō)明智能補(bǔ)種決策大大提高了補(bǔ)種系統(tǒng)的工作效率,。

摘要:針對(duì)大型噴霧機(jī)噴桿鐘擺式主被動(dòng)懸架系統(tǒng)存在的參數(shù)不確定性和隨機(jī)干擾導(dǎo)致控制精度低,、穩(wěn)定性差的問(wèn)題，對(duì)基于模型補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)魯棒控制算法進(jìn)行研究,。建立了鐘擺式主被動(dòng)懸架的非線性動(dòng)力學(xué)模型和調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)幾何方程,，基于模型設(shè)計(jì)了自適應(yīng)魯棒控制器，綜合懸架系統(tǒng)和電液位置伺服系統(tǒng)模型中存在的參數(shù)不確定性,，同時(shí)兼顧系統(tǒng)未補(bǔ)償?shù)哪Σ亮屯獠繑_動(dòng)等不確定非線性因素,，通過(guò)理論分析和試驗(yàn)證明，在同時(shí)存在模型參數(shù)不確定和不確定非線性的情況下,，設(shè)計(jì)的控制器可以保證系統(tǒng)輸出跟蹤控制的暫態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)精度,。以單出桿液壓作動(dòng)器驅(qū)動(dòng)的28m大型噴桿主被動(dòng)懸架為例，借助建立的大型噴桿懸架半實(shí)物仿真平臺(tái)進(jìn)行了控制算法的試驗(yàn)驗(yàn)證,，并使用Stewart六自由度運(yùn)動(dòng)平臺(tái)模擬底盤(pán)的運(yùn)動(dòng)干擾,，與反饋線性化控制器、魯棒反饋控制器,、PID控制器進(jìn)行了試驗(yàn)對(duì)比,，結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的基于模型補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)魯棒控制器最大跟蹤誤差0.148°,，而反饋線性化控制器最大跟蹤誤差0.201°,，魯棒反饋控制器最大跟蹤誤差0.51°，PID控制器最大跟蹤誤差0.48°。設(shè)計(jì)的控制器在同時(shí)存在參數(shù)不確定性和擾動(dòng)的情況下,，使用較小的反饋增益能夠保證漸進(jìn)跟蹤性能和穩(wěn)態(tài)跟蹤精度,。

摘要:噴霧機(jī)械在進(jìn)行植保作業(yè)時(shí)霧滴飄移和沉降是影響作業(yè)效果的重要因素。為減少霧滴飄移和非靶標(biāo)區(qū)域內(nèi)的無(wú)效沉降,，設(shè)計(jì)了一種錐形風(fēng)場(chǎng)式防飄移裝置,，以錐風(fēng)風(fēng)速、側(cè)風(fēng)風(fēng)速,、噴霧壓力為因素,，通過(guò)三因素三水平室內(nèi)霧滴飄移沉積試驗(yàn)，明晰錐形風(fēng)場(chǎng)對(duì)霧滴沉積效果的影響規(guī)律,。結(jié)果表明：3種因素對(duì)霧滴的沉積特性都有較為顯著的影響,，其影響由大到小依次為：錐風(fēng)風(fēng)速、側(cè)風(fēng)風(fēng)速,、噴霧壓力,。當(dāng)側(cè)風(fēng)風(fēng)速為2m/s時(shí)，有錐風(fēng)作用的霧滴體積中徑較無(wú)錐風(fēng)平均降低了11.7%,，霧滴覆蓋率,、沉積密度、沉積量分別提高了21.9%,、26.7%,、22.6%。響應(yīng)曲面模型優(yōu)化結(jié)果顯示,，當(dāng)側(cè)風(fēng)風(fēng)速2m/s,、噴霧壓力為0.34MPa、錐風(fēng)風(fēng)速為16.53m/s時(shí),，霧滴沉積量最優(yōu)值為3.14μL/cm2。當(dāng)側(cè)風(fēng)風(fēng)速大于2m/s時(shí),，應(yīng)該降低噴霧壓力,、增大錐風(fēng)風(fēng)速，從而保證較優(yōu)的霧滴沉積量,。試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果與模型預(yù)測(cè)基本吻合,。

摘要:針對(duì)自動(dòng)包裝生產(chǎn)線上輸送小麥粉等距螺旋喂料裝置參數(shù)以經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)為主、缺乏系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的問(wèn)題,，基于粒子群算法對(duì)螺旋喂料裝置參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),。首先，針對(duì)輸送小麥粉螺旋喂料器流量計(jì)算公式與實(shí)際流量誤差較大,、降低參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)準(zhǔn)確性的問(wèn)題,，以實(shí)際流量與理論流量的差值作為響應(yīng)值，以對(duì)流量差值影響顯著的螺距,、內(nèi)軸徑,、轉(zhuǎn)速為變量設(shè)計(jì)正交試驗(yàn)，建立了變量與響應(yīng)值之間的二階回歸方程,，由此得到修正后的小麥粉流量計(jì)算式,；然后，基于粒子群算法,，以流量最大和螺旋體質(zhì)量最小作為優(yōu)化目標(biāo),，以螺旋葉片外徑、螺距,、內(nèi)軸外徑,、內(nèi)軸筒內(nèi)徑作為變量，并采取比例的形式將2個(gè)目標(biāo)轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,，進(jìn)行尋優(yōu)求解,；最后，根據(jù)算法優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行試驗(yàn),，結(jié)果表明,，優(yōu)化后流量為3.0546t/h，比經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)值提升了18.15%,，螺旋體質(zhì)量為6.2779kg,，比經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)質(zhì)量減小了29.39%，修正后優(yōu)化的理論流量為2.8647t/h,，與實(shí)際測(cè)定流量的誤差為6.22%,。

摘要:為解決氣力式超薄自粘膜橫封裝置結(jié)構(gòu)復(fù)雜,、穩(wěn)定性差等問(wèn)題，以現(xiàn)有生鮮食品包裝機(jī)為平臺(tái)，設(shè)計(jì)了一套生鮮食品包裝機(jī)氣力式超薄自粘膜橫封裝置,。該裝置由立式輸送帶,、前后平行布置的兩個(gè)上風(fēng)盒、下折膜機(jī)構(gòu),、切斷機(jī)構(gòu)和無(wú)動(dòng)力托輥等組成,，其中下折膜機(jī)構(gòu)包括下風(fēng)盒、滾輪,、氣缸等,，利用氣力和機(jī)械結(jié)構(gòu)的復(fù)合運(yùn)動(dòng)，可較好地完成超薄自粘膜橫封作業(yè),。構(gòu)建了橫封作業(yè)過(guò)程中包裝物料與橫封部件的力學(xué)模型,，利用Fluent軟件對(duì)其關(guān)鍵部件下風(fēng)盒進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析，得到最優(yōu)參數(shù)為：下風(fēng)盒進(jìn)風(fēng)口位置和水平方向出風(fēng)口位置對(duì)稱(chēng)布置,，風(fēng)腔高度14mm,、水平出風(fēng)口直徑3mm、水平出風(fēng)口個(gè)數(shù)10個(gè),。以后上風(fēng)盒出風(fēng)口壓強(qiáng),、下風(fēng)盒水平出風(fēng)口壓強(qiáng)、下折膜機(jī)構(gòu)與包裝盒底部折膜間距為試驗(yàn)因素,，以托盤(pán)后部橫封率為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了正交組合試驗(yàn),。經(jīng)試驗(yàn)和結(jié)果分析，得到最佳參數(shù)組合為：后上風(fēng)盒出風(fēng)口壓強(qiáng)113.3Pa,、下風(fēng)盒水平出風(fēng)口壓強(qiáng)85Pa,、下折膜機(jī)構(gòu)與包裝盒底部折膜間距-3mm。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證,，最佳參數(shù)組合下橫封率為99%,，橫封平整、美觀,，滿足包裝機(jī)橫封作業(yè)要求,。

摘要:針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)整機(jī)制造品質(zhì)檢測(cè)自動(dòng)化水平不高、缺乏成套檢測(cè)系統(tǒng)等問(wèn)題,，結(jié)合國(guó)家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和企業(yè)實(shí)際需求,，提出了2種整機(jī)制造品質(zhì)檢測(cè)方案，即多工位流水線式檢測(cè)和多功能單元線式檢測(cè),。通過(guò)數(shù)字化手段建立了2種整機(jī)制造品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)的虛擬仿真模型，包括聯(lián)合收獲機(jī)、車(chē)間,、檢測(cè)儀器設(shè)備,、傳感器和虛擬工人等，并在Visual Components環(huán)境中分別對(duì)2種檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,，對(duì)2套檢測(cè)方案的適用范圍,、人員作業(yè)強(qiáng)度、儀器使用效率等進(jìn)行了分析,。仿真結(jié)果表明,，多功能單元線式檢測(cè)系統(tǒng)更適合聯(lián)合收獲機(jī)整機(jī)制造品質(zhì)的檢測(cè)。在建模仿真的基礎(chǔ)上,，以聯(lián)合收獲機(jī)電氣系統(tǒng)為檢測(cè)對(duì)象,，開(kāi)發(fā)了基于虛擬儀器技術(shù)的檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)整機(jī)電器工況,、起動(dòng)性能等工作參數(shù)的快速檢測(cè),，提高了檢測(cè)效率。本研究通過(guò)構(gòu)建數(shù)字車(chē)間仿真模型為檢測(cè)工藝評(píng)估和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)提供了有效的評(píng)價(jià)方法,，進(jìn)而為制造品質(zhì)檢測(cè)優(yōu)化提供了支撐,。

摘要:以黃河中下游的河南省孟津縣為例,，從生態(tài)服務(wù)性、景觀完整性和生態(tài)敏感性等方面構(gòu)建國(guó)土空間生態(tài)重要性評(píng)價(jià)體系,，對(duì)2001—2018年間不同生態(tài)功能區(qū)內(nèi)耕地演變進(jìn)行定量分析,，以推動(dòng)黃河灘區(qū)生態(tài)功能恢復(fù)和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為終極目標(biāo)，結(jié)合相關(guān)規(guī)劃提出了分類(lèi)調(diào)控方案,。結(jié)果表明：孟津縣的國(guó)土空間劃分為極重要區(qū)（104.61km2）,、較重要區(qū)（245.26km2）和一般區(qū)（384.90km2）3種類(lèi)型，極重要區(qū)主要位于黃河灘區(qū),，在維護(hù)黃河流域水生態(tài)安全中起著關(guān)鍵作用,。根據(jù)已有的優(yōu)勢(shì)空間和社會(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，制定了差別化的耕地調(diào)控方案：在極重要區(qū),，應(yīng)積極推動(dòng)退耕還灘,，實(shí)施生態(tài)耕作模式；在較重要區(qū),，應(yīng)加大對(duì)自然本底條件好而耕作不便利耕地的整治力度,，為規(guī)?；r(nóng)田建設(shè)創(chuàng)造條件；在一般區(qū),，應(yīng)以社會(huì)化平臺(tái)為依托,，推動(dòng)耕地的復(fù)合利用。孟津縣黃河灘區(qū)需要退耕的土地面積為12.67km2,，灘區(qū)耕地的有序退出有利于放大國(guó)家黃河生態(tài)戰(zhàn)略的疊加效應(yīng),。

摘要:基于西南地區(qū)2000—2018年不同時(shí)間尺度的標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI-1,、SPEI-3、SPEI-12）,，應(yīng)用線性趨勢(shì)法和曼肯德?tīng)枡z驗(yàn)（Mann-Kendall test, M-K）法分析了西南地區(qū)氣象干旱的時(shí)間變化特征,，評(píng)價(jià)了日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）以及增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）等植被遙感數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域植被狀況監(jiān)測(cè)的有效性及差異性,。結(jié)果表明：2000—2018年西南地區(qū)SPEI整體上呈微弱增加趨勢(shì),，其中，2000—2013年間,，SPEI-12呈下降趨勢(shì)（趨勢(shì)率為-0.05/(10a),，R2=0.295），2014—2018年間,，SPEI-12時(shí)間序列呈上升趨勢(shì)（趨勢(shì)率為0.04/(10a),，R2=0.094），說(shuō)明在氣候變化背景下,，近年來(lái)西南地區(qū)的干旱化趨勢(shì)有所緩解,。SPEI-12的趨勢(shì)突變點(diǎn)發(fā)生在2016年和2017年。相對(duì)于植被綠度指數(shù)NDVI和EVI,，SIF對(duì)植被生長(zhǎng)季發(fā)生的長(zhǎng)期和短期干旱事件均表現(xiàn)出較大負(fù)異常,，說(shuō)明SIF可快速獲取水分脅迫下的植被光合作用信息。森林,、農(nóng)田和草地的SIF與不同時(shí)間尺度氣象干旱指數(shù)的相關(guān)性均高于NDVI和EVI,，SIF對(duì)森林、農(nóng)田及草地植被生態(tài)系統(tǒng)干旱監(jiān)測(cè)的敏感性?xún)?yōu)于傳統(tǒng)的植被綠度指數(shù),；草地的SIF與SPEI-1的相關(guān)性更高（R=0.859, P<0.01）,，其光合作用對(duì)短期水分脅迫最為敏感。本研究可為西南地區(qū)干旱的綜合應(yīng)對(duì),、水資源管理調(diào)控及生態(tài)治理提供科學(xué)依據(jù),。

摘要:為了快速,、準(zhǔn)確地估算葉面積指數(shù)（LAI）,，通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載成像高光譜相機(jī)，獲取了冬小麥3個(gè)生育期的影像數(shù)據(jù),，從中提取出株高（Hcsm）。首先,，分析了植被指數(shù),、Hcsm與LAI的相關(guān)性，挑選出最優(yōu)植被指數(shù),；然后,，分別構(gòu)建了單個(gè)參數(shù)的LAI線性估算模型；最后,，以植被指數(shù),、植被指數(shù)結(jié)合Hcsm為模型輸入因子，采用偏最小二乘回歸方法構(gòu)建LAI估算模型,。結(jié)果表明：通過(guò)無(wú)人機(jī)高光譜遙感影像提取的Hcsm精度較高（R2=0.95）,；在不同生育期，大部分植被指數(shù)和Hcsm均與LAI呈0.01顯著相關(guān)水平,；基于最優(yōu)植被指數(shù)結(jié)合Hcsm估算LAI的精度優(yōu)于僅基于最優(yōu)植被指數(shù)或Hcsm的估算精度,；以植被指數(shù)、植被指數(shù)結(jié)合Hcsm為輸入變量,，通過(guò)偏最小二乘回歸構(gòu)建的LAI估算模型在開(kāi)花期估算精度達(dá)到最高,，并且以植被指數(shù)結(jié)合Hcsm為自變量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73，RMSE為0.64）,。本研究方法可以提高LAI估算精度,，為農(nóng)業(yè)管理者提供參考。

摘要:以馬鈴薯為研究對(duì)象,，利用無(wú)人機(jī)得到現(xiàn)蕾期、塊莖形成期,、塊莖增長(zhǎng)期,、淀粉積累期和成熟期的高光譜數(shù)據(jù)，實(shí)測(cè)了地上生物量（Above ground biomass,，AGB）數(shù)據(jù),。首先,，利用成像高光譜影像提取每個(gè)生育期馬鈴薯冠層高光譜反射率數(shù)據(jù)；然后,，利用分?jǐn)?shù)階微分計(jì)算高光譜0~2階微分（間隔0.2）,，將各階微分下的光譜數(shù)據(jù)與地上生物量進(jìn)行相關(guān)性分析，挑選出相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值較大的前9個(gè)微分波段,；最后,，利用多元線性回歸（Multiple linear regression，MLR）,、隨機(jī)森林（Random forest,，RF）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial neural network，ANN）3種方法構(gòu)建基于分?jǐn)?shù)階微分光譜的整體,、不同品種,、不同密度和不同施肥下的馬鈴薯AGB估算模型，并進(jìn)行了對(duì)比,。結(jié)果表明：各生育期相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值最大值出現(xiàn)的階數(shù)不同,，現(xiàn)蕾期為0.8階微分（470nm）；塊莖形成期為1.8階微分（710nm）,；塊莖增長(zhǎng)期和淀粉積累期為1.6階微分（718,、722、766nm）,；成熟期為1.0階微分（622nm）,。相較于整數(shù)階微分，高光譜分?jǐn)?shù)階微分與AGB的相關(guān)性更高,，分?jǐn)?shù)階微分可以提高馬鈴薯AGB的估算精度,。分析了不同生育期整體、不同品種,、不同密度和不同施肥下的馬鈴薯AGB估算模型,，3種方法中以9個(gè)微分波段為因變量的AGB估算在塊莖增長(zhǎng)期表現(xiàn)效果最好，利用MLR方法得到的模型精度最高,、穩(wěn)定性最強(qiáng),，其次為RF模型，ANN模型表現(xiàn)效果最差,。不同生育期利用3種方法構(gòu)建的AGB估算模型精度由大到小依次為塊莖增長(zhǎng)期,、塊莖形成期、淀粉積累期,、現(xiàn)蕾期,、成熟期。

摘要:單位種植面積的麥穗數(shù)量是評(píng)估小麥產(chǎn)量的關(guān)鍵農(nóng)藝指標(biāo)之一,。針對(duì)農(nóng)田復(fù)雜場(chǎng)景中存在的大量麥芒、卷曲麥葉,、雜草等環(huán)境噪聲,、小尺寸目標(biāo)和光照不均等導(dǎo)致的麥穗檢測(cè)準(zhǔn)確度下降的問(wèn)題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的麥穗檢測(cè)方法（FCS R-CNN）,。以Cascade R-CNN為基本網(wǎng)絡(luò)模型,，通過(guò)引入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature pyramid network，F(xiàn)PN）融合淺層細(xì)節(jié)特征和高層豐富語(yǔ)義特征,，通過(guò)采用在線難例挖掘(Online hard example mining, OHEM)技術(shù)增加對(duì)高損失樣本的訓(xùn)練頻次，通過(guò)IOU(Intersection over union)閾值對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行階段性融合,，最后基于圓形LBP紋理特征訓(xùn)練一個(gè)SVM分類(lèi)器,，對(duì)麥穗檢出結(jié)果進(jìn)行復(fù)驗(yàn)。大田圖像測(cè)試表明,，F(xiàn)CS R-CNN模型的檢測(cè)精度達(dá)92.9%,，識(shí)別單幅圖像平均耗時(shí)為0.357s，平均精度為81.22%,，比Cascade R-CNN提高了21.76個(gè)百分點(diǎn),。

摘要:為快速高效獲取葉類(lèi)植物葉片的外部表型參數(shù),、掌握植株生長(zhǎng)狀況，以綠蘿葉片為研究對(duì)象,，提出一種基于幾何模型的葉長(zhǎng),、葉寬與葉面積的三維估測(cè)方法。利用微軟Kinect V2相機(jī),，自80cm高度垂直位姿獲取綠蘿葉片局部點(diǎn)云,，并進(jìn)行直通濾波去噪與包圍盒精簡(jiǎn)等預(yù)處理，測(cè)量得到點(diǎn)云外形參數(shù),，輸入預(yù)先建立的SAE網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)預(yù)測(cè)得到幾何模型參數(shù),，并基于曲面參數(shù)方程建立葉片幾何模型。采用粒子群優(yōu)化算法計(jì)算幾何模型離散點(diǎn)云和局部點(diǎn)云間的空間距離,，進(jìn)行空間匹配,，利用遺傳算法求解最優(yōu)匹配模型的內(nèi)部模型參數(shù),，輸出最優(yōu)匹配模型的葉長(zhǎng)、葉寬與葉面積作為估測(cè)結(jié)果,。實(shí)驗(yàn)共采集150片綠蘿葉片的局部點(diǎn)云數(shù)據(jù),，將估測(cè)結(jié)果和真實(shí)值進(jìn)行數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與線性回歸分析，得出葉長(zhǎng),、葉寬與葉面積估測(cè)的平均誤差分別為0.46cm,、0.41cm和3.42cm2，葉長(zhǎng)估測(cè)R2和RMSE分別為0.88和0.52cm,，葉寬R2和RMSE分別為0.88和0.52cm,，葉面積R2和RMSE分別為0.95和3.60cm2。實(shí)驗(yàn)表明,，該方法對(duì)于綠蘿葉片外形參數(shù)的估測(cè)效果較好,，具有較高實(shí)用價(jià)值。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)待考種大豆植株主莖節(jié)數(shù)的快速,、高效測(cè)量，提出一種基于圖像處理和聚類(lèi)算法的待考種大豆主莖節(jié)數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,。首先,，獲取不同視角下的已脫葉待考種大豆植株圖像，隨機(jī)抽取訓(xùn)練集與驗(yàn)證集樣本植株,，并設(shè)定初始圖像采集間隔與抽樣步長(zhǎng),；其次，通過(guò)植株分割,、骨架提取,、主莖節(jié)點(diǎn)去噪等操作，獲取分布于植株主莖上的待檢測(cè)大豆莖節(jié)點(diǎn),；通過(guò)基于空間距離的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法將分布離散的大豆莖節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換至便于聚類(lèi)的數(shù)據(jù)集內(nèi),；利用HDBSCAN聚類(lèi)算法對(duì)不同采集視角下的待檢測(cè)大豆莖節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，統(tǒng)計(jì),、記錄主莖節(jié)數(shù)識(shí)別準(zhǔn)確率,，篩選最優(yōu)采集間隔；最后,，利用最優(yōu)采集間隔對(duì)剩余樣本植株主莖節(jié)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),、分析。在63株 “中黃30”待考種大豆植株中抽取21株植株作為訓(xùn)練集，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試,，發(fā)現(xiàn)在采集間隔為90°時(shí),，以最小聚類(lèi)簇為2，融合處理4幅大豆圖像,，大豆主莖節(jié)數(shù)識(shí)別效果最優(yōu),。據(jù)此對(duì)42株驗(yàn)證集樣本植株進(jìn)行主莖節(jié)數(shù)識(shí)別和分析，結(jié)果表明,，大豆主莖節(jié)數(shù)識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)98.25%,。該方法能夠快速、準(zhǔn)確獲取大豆主莖節(jié)數(shù),，可滿足大豆考種需求,。

摘要:針對(duì)自然環(huán)境下作物與雜草識(shí)別精度低,、實(shí)時(shí)性和魯棒性差等問(wèn)題，以幼苗期玉米及其伴生雜草為研究對(duì)象,，提出一種基于輕量卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合特征層信息融合機(jī)制的改進(jìn)單步多框檢測(cè)器（Single shot multibox detector，SSD）模型,。首先,，采用深度可分離卷積結(jié)合壓縮與激勵(lì)網(wǎng)絡(luò)（Squeezeandexcitation networks，SENet）模塊構(gòu)建輕量特征提取單元,，在此基礎(chǔ)上通過(guò)密集化連接構(gòu)成輕量化前置基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),，替代標(biāo)準(zhǔn)SSD模型中的VGG16網(wǎng)絡(luò)，以提高圖像特征提取速度,；然后,，基于不同分類(lèi)特征層融合機(jī)制，將擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)中深層語(yǔ)義信息與淺層細(xì)節(jié)信息進(jìn)行融合,，融合后的特征圖具有足夠的分辨率和更強(qiáng)的語(yǔ)義信息,，可以提高對(duì)小尺寸作物與雜草的檢測(cè)準(zhǔn)確率。試驗(yàn)結(jié)果表明,，本文提出的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)模型對(duì)自然環(huán)境下玉米及其伴生雜草的平均精度均值為88.27%,、檢測(cè)速度為32.26f/s、參數(shù)量為8.82×10.6,，與標(biāo)準(zhǔn)SSD模型相比,，精度提高了2.66個(gè)百分點(diǎn)，檢測(cè)速度提高了33.86%，參數(shù)量降低了66.21%,，同時(shí)對(duì)小尺寸目標(biāo)以及作物與雜草葉片交疊情況的識(shí)別具有良好的魯棒性與泛化能力,。本文方法可為農(nóng)業(yè)自動(dòng)化精準(zhǔn)除草提供技術(shù)支持。

摘要:為了提高百合病害診斷模型的抗噪能力,，以VGG-16模型為基礎(chǔ)構(gòu)建卷積膠囊網(wǎng)絡(luò),，并分析了膠囊尺寸、路由迭代次數(shù)對(duì)訓(xùn)練時(shí)間及模型精度的影響,。最終得到膠囊尺寸為8,、路由迭代次數(shù)為3的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)對(duì)百合病害診斷精度達(dá)到99.20%,。使用不同等級(jí)的高斯噪聲,、椒鹽噪聲、斑點(diǎn)噪聲,、仿射變換圖像對(duì)模型抗噪能力進(jìn)行測(cè)試,，結(jié)果表明，卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)明顯優(yōu)于VGG-16模型,，更適合在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境下的百合病害診斷,。

摘要:2015年4—8月在甘肅地區(qū)和2017年3—7月在山東地區(qū)，在滴灌條件下對(duì)不同薄膜覆蓋（透明薄膜,，CF,；不覆膜，NF,；黑色薄膜,；BF）的覆膜熱效應(yīng)及其對(duì)馬鈴薯生長(zhǎng)的影響進(jìn)行了試驗(yàn)。通過(guò)對(duì)馬鈴薯全生育期冠層凈輻射,、土壤熱通量和土壤溫度進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè),，對(duì)馬鈴薯塊莖分級(jí)、產(chǎn)量,、水分利用效率進(jìn)行測(cè)量和計(jì)算,。結(jié)果表明：BF處理的凈輻射大于NF和CF處理，2015年BF處理在芽條生長(zhǎng)期和苗期的凈輻射最大值均比NF處理高12%,，2017年?jiǎng)t分別高22%和15%,；2015年CF處理10cm深度處的土壤熱通量最大值比BF處理和NF處理分別高66%和129%,，2017年則為57%和91%；CF處理的土壤溫度高于BF和NF處理,，但在塊莖形成期和塊莖增長(zhǎng)期CF處理的土壤溫度稍低于BF和NF處理,，2017年山東地區(qū)各處理土壤溫度間的差異小于2015年甘肅地區(qū)；甘肅地區(qū)CF處理的耗水明顯少于BF處理,，并且該地區(qū)覆膜的熱效應(yīng)及其對(duì)提高馬鈴薯產(chǎn)量和水分利用效率的影響優(yōu)于山東地區(qū),，建議甘肅地區(qū)采用透明薄膜覆蓋馬鈴薯種植方式。

摘要:為探明秋耕覆蓋措施下農(nóng)田土壤水熱肥特性對(duì)旱作馬鈴薯生長(zhǎng)及產(chǎn)量的影響,，于2013—2016年在寧南旱區(qū)秋作物收獲后，通過(guò)設(shè)置不同耕作覆蓋措施,，研究馬鈴薯生育期0~200cm層土壤貯水量,、0~25cm耕層土壤溫度和0~40cm層土壤養(yǎng)分含量的動(dòng)態(tài)變化，以及對(duì)馬鈴薯生長(zhǎng)和產(chǎn)量的影響,。結(jié)果表明,，耕作方式、覆蓋措施及二者交互作用可顯著影響馬鈴薯播種期土壤貯水量,，免耕秸稈覆蓋,、深松秸稈覆蓋處理保水效果最佳，平均土壤貯水量較翻耕不覆蓋處理分別提高14.4%和14.7%,；耕作方式,、覆蓋措施及二者交互作用對(duì)馬鈴薯關(guān)鍵生育期土壤貯水量影響顯著，深松秸稈覆蓋處理改善土壤水分效果最佳,，平均土壤貯水量較翻耕不覆蓋處理提高20.7%,。在馬鈴薯播種期，耕作方式,、覆蓋措施及二者交互作用對(duì)耕層土壤溫度影響顯著,，但隨著生育期的推進(jìn)其影響程度減??；同一耕作方式下的平均耕層土壤溫度，地膜覆蓋處理較不覆蓋處理顯著提高3.6℃,，而秸稈覆蓋處理顯著降低1.4℃,。經(jīng)過(guò)3年秋耕覆蓋后，耕作與覆蓋交互作用對(duì)0~40cm層土壤養(yǎng)分各指標(biāo)影響均呈極顯著水平,，在所有處理組合中,，免耕秸稈覆蓋、深松秸稈覆蓋處理的土壤有機(jī)質(zhì),、全氮,、堿解氮、有效磷、速效鉀含量較高,，而翻耕不覆蓋處理最低,。同一耕作方式下，地膜覆蓋的保溫效應(yīng)對(duì)馬鈴薯生育前期生長(zhǎng)有促進(jìn)作用,，但后期高溫不利于馬鈴薯生殖生長(zhǎng),；秸稈覆蓋在整個(gè)生育期具有穩(wěn)溫和降溫效應(yīng)，有利于馬鈴薯中后期生長(zhǎng),。所有處理組合中,，深松秸稈覆蓋、免耕秸稈覆蓋處理下馬鈴薯總產(chǎn)量和凈收益較高,，分別較翻耕不覆蓋顯著增產(chǎn)49.4%和38.3%,，凈收益分別提高129.1%和103.3%；深松地膜覆蓋,、深松秸稈覆蓋處理對(duì)提高商品薯率效果較好,，分別較翻耕不覆蓋處理顯著提高18.4%和16.2%。從經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益角度考慮,，免耕,、深松結(jié)合秸稈覆蓋措施可調(diào)控農(nóng)田土壤水、熱及養(yǎng)分環(huán)境,，實(shí)現(xiàn)馬鈴薯增產(chǎn)增效,，在寧南半干旱區(qū)馬鈴薯生產(chǎn)中具有應(yīng)用推廣價(jià)值。

摘要:為了定量討論DSSAT-CERES-Wheat模型中土壤參數(shù)對(duì)模擬結(jié)果的影響，運(yùn)用擴(kuò)展傅里葉幅度檢驗(yàn)（EFAST）法,，對(duì)影響冬小麥生產(chǎn)及生態(tài)系統(tǒng)中氮素分布的2類(lèi)模型參數(shù)進(jìn)行了敏感性研究,，重點(diǎn)探討了模型中土壤參數(shù)變化對(duì)模型模擬的冬小麥產(chǎn)量、冬小麥氮素分布,、土壤氮素分布及土壤氮素轉(zhuǎn)化的影響,。結(jié)果表明：對(duì)冬小麥產(chǎn)量、地上生物量及收獲指數(shù)影響最敏感的土壤參數(shù)為田間持水率,，其次是土壤酸堿度,；對(duì)冬小麥地上生物量中氮素含量影響最敏感的土壤參數(shù)為土壤酸堿度,，對(duì)冬小麥籽粒中氮素含量影響最敏感的參數(shù)為田間持水率，對(duì)冬小麥根和葉中氮素含量影響最敏感的土壤參數(shù)則為土壤總氮含量,；對(duì)作物吸收土壤中氮素影響最敏感的參數(shù)是徑流曲線數(shù),，對(duì)土壤氮淋失量影響最敏感的參數(shù)為排水比率，對(duì)土壤中硝態(tài)氮,、銨態(tài)氮含量影響最敏感的參數(shù)為土壤總氮含量,；對(duì)土壤中氮素礦化和硝化影響最敏感的土壤參數(shù)為土壤總氮含量，對(duì)土壤氮素反硝化影響最敏感的參數(shù)為排水比率,，對(duì)氨揮發(fā)量影響最敏感的參數(shù)為土壤總氮含量,，氨揮發(fā)量對(duì)排水比率和土壤酸堿度的變化也較敏感。當(dāng)側(cè)重于模擬冬小麥產(chǎn)量及作物氮素研究時(shí),，原需測(cè)量的15個(gè)土壤參數(shù)可簡(jiǎn)化為4個(gè),，而當(dāng)側(cè)重于土壤氮素轉(zhuǎn)化及分布研究時(shí)，可簡(jiǎn)化為重點(diǎn)測(cè)量的9個(gè)參數(shù),。本研究可降低CERES-Wheat模型土壤參數(shù)獲取難度,，方便模型本地化、區(qū)域化應(yīng)用,。

摘要:為明確秸稈覆蓋對(duì)土壤蒸發(fā)阻力的影響,、實(shí)現(xiàn)秸稈覆蓋條件下的土壤蒸發(fā)模擬,，以濱海土壤為對(duì)象，通過(guò)室內(nèi)模擬試驗(yàn),，確立并構(gòu)建了不同秸稈覆蓋量（0,、0.3、0.6,、0.9,、1.2kg/m2，分別表示為CK,、S1,、S2,、S3,、S4）下的土壤水分蒸發(fā)動(dòng)力學(xué)模型和秸稈覆蓋模式下的蒸發(fā)阻力模型，并根據(jù)實(shí)測(cè)蒸發(fā)數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬評(píng)價(jià),。結(jié)果表明,，表層土壤含水率隨時(shí)間呈指數(shù)型減小趨勢(shì),，且同一時(shí)刻，秸稈覆蓋量較大的處理表層土壤含水率較大,；土壤蒸發(fā)強(qiáng)度隨含水率的增加呈指數(shù)型增加,，土壤累計(jì)蒸發(fā)量隨含水率的降低呈線性增加趨勢(shì)，擬合直線的決定系數(shù)R2均大于0.9,，且秸稈覆蓋量越大,，平均土壤蒸發(fā)強(qiáng)度和土壤累計(jì)蒸發(fā)量均越小,；不同秸稈覆蓋量下覆蓋阻力差異較大,，而同一秸稈覆蓋量間覆蓋阻力差異較小，覆蓋阻力隨秸稈覆蓋量的增加而線性增加,，兩者呈顯著正相關(guān)（R2=0.9114,，p<0.05）。根據(jù)秸稈覆蓋阻力模型模擬的計(jì)算土壤蒸發(fā)量與實(shí)際土壤蒸發(fā)量的RMSE為4.18×10-4mm/min,、MAE為3.85×10-5mm/min,、NS為0.90，擬合直線斜率k為0.926,。說(shuō)明所建立的秸稈覆蓋阻力模型能夠準(zhǔn)確估算秸稈覆蓋模式下的土壤蒸發(fā)量,。

摘要:為了探討鹽漬農(nóng)田作物冠層的生長(zhǎng)特性及其對(duì)光能的吸收利用規(guī)律,，選擇鹽漬化地區(qū)主要經(jīng)濟(jì)作物向日葵為研究對(duì)象，于2015年和2016年在內(nèi)蒙古河套灌區(qū)進(jìn)行了大田試驗(yàn),。根據(jù)0~60cm深度土壤初始飽和浸提液電導(dǎo)率,，設(shè)置3個(gè)鹽分水平：輕度（S0: 0~3dS/m）、中度（S1: 3~6dS/m）和重度鹽分脅迫（S2: 大于6dS/m）,，設(shè)置N0,、N1、N2,、N3共4個(gè)施氮量水平,，施氮量分別為45、90,、135,、180kg/hm2，其中2015年試驗(yàn)施加N0和N2水平,，2016年施加N1和N3水平,。對(duì)向日葵在不同鹽氮水平下的葉面積動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)過(guò)程,、消光系數(shù)、輻射截獲與利用效率等指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè),。結(jié)果表明,，鹽分脅迫會(huì)抑制向日葵群體葉面積指數(shù)（CLAI）在苗期和蕾期的增長(zhǎng)，且在N3施氮量下的影響更為明顯,，S1和S2水平的CLAI比S0水平分別下降了48.3%和64.4%,。S1水平對(duì)冠層發(fā)展造成的影響會(huì)在營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)停止前得到緩解，而S2水平下的向日葵在進(jìn)入成熟期后才能進(jìn)行一定的補(bǔ)償性生長(zhǎng),。各處理的日間光能截獲率(fPAR)和輻射利用效率（RUE）均表現(xiàn)出從苗期開(kāi)始持續(xù)上升至蕾期中后期,，于花期達(dá)到峰值，在成熟期出現(xiàn)下降的規(guī)律,，其中,，S0N3處理的fPAR及其累積光合有效輻射量（IPAR）在全生育期內(nèi)均高于其他處理，兩年試驗(yàn)中的最大RUE出現(xiàn)在S1N3處理,，達(dá)到2.26g/MJ,。分析得出，本試驗(yàn)所用向日葵品種的消光系數(shù)為0.729,。結(jié)合修正的Logistic方程及單株最大葉面積指數(shù)與有效氮肥施用量（ENA）間的線性相關(guān)關(guān)系,，建立了描述不同鹽氮水平下向日葵單株LAI隨歸一化發(fā)展指數(shù)動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的模型。研究表明,，在S1水平下,，增施氮肥（N2和N3）可減輕鹽分脅迫效應(yīng)，促進(jìn)葉片生長(zhǎng)和光能截獲,，提升RUE和籽粒產(chǎn)量的累積,；在S2水平下，增施氮肥不僅不能促進(jìn)冠層發(fā)展和產(chǎn)量累積,，而且還會(huì)降低其進(jìn)入成熟期前的RUE,。本研究可為在不同鹽漬化水平的農(nóng)田中合理施用氮肥、定量預(yù)測(cè)作物冠層發(fā)展水平提供依據(jù),。

摘要:以玉米秸稈為原料,，在不同溫度下（280℃和320℃）,，分別采用水熱炭化法和熱裂解炭化法制備秸稈水熱炭和熱裂解炭，對(duì)比分析了兩種生物質(zhì)炭的結(jié)構(gòu)差異，并結(jié)合等溫吸附模型和吸附動(dòng)力學(xué)模型研究了秸稈水熱炭和熱裂解炭對(duì)鉛離子的吸附機(jī)制,。結(jié)果表明：隨著反應(yīng)溫度的升高，水熱炭的脫氫效果更顯著,，形成了無(wú)序的晶體結(jié)構(gòu)及豐富的表面含氧官能團(tuán),；熱裂解炭的脫氧效果更顯著，其表面含氧官能團(tuán)較少,，且形成了有序的晶體結(jié)構(gòu),。水熱炭的孔隙率先增大、后減小,，呈現(xiàn)致密,、平滑的表面形貌；熱裂解炭的孔隙率持續(xù)增加,，具有顯著的中孔結(jié)構(gòu)特征,，呈現(xiàn)粗糙多孔的表面形貌。秸稈水熱炭和熱裂解炭分別在4h和10h達(dá)到吸附平衡,，理論平衡吸附量分別可達(dá)214.16mg/g和133.99mg/g,。秸稈熱裂解炭對(duì)鉛離子吸附符合準(zhǔn)一級(jí)動(dòng)力學(xué)模型和Freundlich等溫吸附模型，表明其吸附反應(yīng)為多分子層吸附過(guò)程,；而秸稈水熱炭對(duì)鉛離子吸附符合準(zhǔn)二級(jí)動(dòng)力學(xué)模型和Langmuir等溫吸附模型,，表明其吸附反應(yīng)為單分子層吸附過(guò)程。結(jié)合兩種生物質(zhì)炭的結(jié)構(gòu)特征可知,，熱裂解炭主要依靠鉛離子在其孔隙內(nèi)的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)進(jìn)行物理吸附,，其中大尺寸中孔的存在更有利于鉛離子克服空間障礙進(jìn)入孔隙，但吸附能力相對(duì)較弱,，且容易脫附,。絡(luò)合反應(yīng)是水熱炭脫除水中鉛離子主要機(jī)制，即含氧官能團(tuán)與鉛離子結(jié)合形成絡(luò)合物的化學(xué)吸附,，其吸附能力較強(qiáng),，且不容易脫附。

摘要:為發(fā)揮表冷器-風(fēng)機(jī)集放熱系統(tǒng)的最佳性能,，以提高熱流量和性能系數(shù)(COP)為優(yōu)化目標(biāo),，選取空氣-循環(huán)水的溫度差（水氣溫差）、水流速和風(fēng)速3個(gè)關(guān)鍵影響因素,，分別進(jìn)行了單因素和三因素三水平響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn),。結(jié)果表明：在水流速和風(fēng)速不變的條件下，熱流量和性能系數(shù)隨水氣溫差的增大而線性增大,；在水氣溫差不變的條件下,，熱流量隨水流速或風(fēng)速的增大而增大,，性能系數(shù)呈先增大后減小的趨勢(shì)。由響應(yīng)面法得出各影響因素對(duì)熱流量影響由大到小依次為水流速,、風(fēng)速,、水氣溫差，對(duì)性能系數(shù)影響由大到小依次為風(fēng)速,、水流速,、水氣溫差；系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)控參數(shù)為：風(fēng)速1.91m/s,、水流速1.23m/s,、水氣溫差5.8℃，此時(shí)熱流量為5.88kW,，性能系數(shù)為4.9,。說(shuō)明響應(yīng)面法用于優(yōu)化表冷器-風(fēng)機(jī)集放熱系統(tǒng)調(diào)控參數(shù)可行。本研究為此類(lèi)集放熱系統(tǒng)高效,、節(jié)能運(yùn)行提供了一種參數(shù)調(diào)控優(yōu)化方法,。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)牛肉嫩度檢測(cè)速度慢,、精度低的問(wèn)題，提出了基于氣流脈沖結(jié)合結(jié)構(gòu)光3D成像的牛肉嫩度快速無(wú)損檢測(cè)方法,。首先,，利用脈沖氣流對(duì)牛肉表面進(jìn)行沖擊，同時(shí)通過(guò)結(jié)構(gòu)光3D成像獲取待測(cè)牛肉表面凹陷區(qū)域的三維點(diǎn)云信息,；然后,，采用去噪、點(diǎn)云分割,、貪婪投影三角化,、Delaunay三角化、曲面擬合等算法進(jìn)行點(diǎn)云處理,，獲得牛肉表面凹陷區(qū)域的深度,、映射面積、表面積和體積等信息；基于此,分別建立基于最小二乘支持向量機(jī)回歸（LS-SVR）,、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）的生鮮牛肉剪切力預(yù)測(cè)模型,；結(jié)果表明，GRNN模型預(yù)測(cè)表現(xiàn)最佳,，預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)為0.975,，均方根誤差為5.307N。采用基于K-fold交叉驗(yàn)證的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)牛肉嫩度等級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè),，結(jié)果顯示該方法對(duì)較嫩牛肉分級(jí)效果較好,，為100%,，對(duì)較老牛肉分級(jí)效果稍差,，為91.3%。研究表明,，基于氣流脈沖結(jié)合結(jié)構(gòu)光3D成像進(jìn)行牛肉剪切力以及嫩度快速,、無(wú)損檢測(cè)是可行的。

摘要:為運(yùn)用空化射流處理技術(shù)有效提高酶法制油豆渣中可溶性蛋白含量,、改善其理化特性，采用二維和三維熒光,、十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠電泳及掃描電鏡解析了不同空化射流處理時(shí)間（0,、5、10,、15min）對(duì)豆渣蛋白結(jié)構(gòu)的影響及形態(tài)變化,，并采用溶解性、乳化性,、氨基酸分析,、粒度分布及ζ電位對(duì)其理化及功能特性進(jìn)行表征，最終明確了空化射流處理對(duì)酶法制油豆渣蛋白結(jié)構(gòu)及理化特性的影響規(guī)律,。結(jié)果表明：空化射流可促進(jìn)豆渣蛋白結(jié)構(gòu)解折疊,，使分子間相互作用增強(qiáng)，其亞基結(jié)構(gòu)由高分子量向低分子量轉(zhuǎn)化,；當(dāng)空化射流處理10min時(shí),，豆渣蛋白粒度分布穩(wěn)定，且體積平均粒徑D\[4,3\]達(dá)到最低值（470.10±8.70）nm,，ζ電位絕對(duì)值達(dá)到最大（27.4±0.83）mV,，溶解特性及界面性質(zhì)最佳；經(jīng)氨基酸分析發(fā)現(xiàn)，酶法制油豆渣蛋白和大豆分離蛋白（SPI）的氨基酸組成相似,，其疏水性氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)達(dá)33.03%,。

摘要:為了提高維生素D3的光穩(wěn)定性，采用高壓均質(zhì)技術(shù)制備大豆分離蛋白（SPI）-維生素D3納米粒子,，研究了均質(zhì)次數(shù)對(duì)SPI-維生素D3納米粒子中SPI結(jié)構(gòu)和維生素D3光穩(wěn)定性的影響,。結(jié)果表明：與對(duì)照樣品相比，高壓均質(zhì)2次時(shí),，SPI-維生素D3納米粒子負(fù)載率提高了27.7%,，平均粒徑由145.20nm減小至82.00nm，濁度逐漸減小,，粒徑分布更均一,；SPI-維生素D3納米粒子中SPI的表面疏水性增大，內(nèi)源熒光光譜熒光強(qiáng)度增強(qiáng),；傅里葉紅外光譜結(jié)果顯示,，高壓均質(zhì)后SPI-維生素D3納米復(fù)合物的二級(jí)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，當(dāng)均質(zhì)次數(shù)不超過(guò)2次時(shí),，α螺旋和β折疊逐漸轉(zhuǎn)變成β轉(zhuǎn)角,，均質(zhì)次數(shù)為3、4次時(shí),，樣品發(fā)生了不溶性聚集,；經(jīng)過(guò)2次高壓均質(zhì)處理后，樣品中維生素D3的光穩(wěn)定性顯著提高,，與對(duì)照樣品相比,，紫外線照射4h后維生素D3的質(zhì)量分?jǐn)?shù)提高了166.6%。本研究表明,，采用高壓均質(zhì)技術(shù)制備SPI-維生素D3納米粒子是提高維生素D3光穩(wěn)定性的有效方法,。

摘要:制備了大豆分離蛋白（Soy protein isolate,，SPI）凝膠顆粒，并使用該顆粒制備了穩(wěn)定的Pickering高內(nèi)相乳液,。通過(guò)粒徑和ζ電位測(cè)定,、冷凍掃描電鏡和光學(xué)顯微鏡觀察以及外觀分析,，以流變特性為指標(biāo)，對(duì)SPI凝膠顆粒和Pickering高內(nèi)相乳液特性進(jìn)行研究,。結(jié)果表明,，SPI凝膠顆粒的粒徑和ζ電位隨pH值的變化而變化，當(dāng)SPI凝膠顆粒pH值為4.0～5.0時(shí),，臨近SPI等電點(diǎn),，ζ電位的絕對(duì)值最小，此時(shí)凝膠顆粒相互聚集,，不能成功制備穩(wěn)定的高內(nèi)相乳液,。在pH值為 9.0時(shí)，大豆分離蛋白凝膠顆粒緊密結(jié)合在一起,，呈凝膠網(wǎng)絡(luò)狀結(jié)構(gòu),。在堿性條件下，蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)為1.00%,、內(nèi)相體積分?jǐn)?shù)為78%～82%時(shí),，可以制備穩(wěn)定的Pickering高內(nèi)相乳液,。通過(guò)增加內(nèi)相體積分?jǐn)?shù),，使大豆分離蛋白凝膠顆粒穩(wěn)定的Pickering乳液體系分布更加均勻，不易發(fā)生聚集,，形成更加致密穩(wěn)定的多孔結(jié)構(gòu),，且具有更強(qiáng)的彈性凝膠乳液特性。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有丘陵山地拖拉機(jī)姿態(tài)調(diào)整精度和可靠性難以滿足實(shí)際使用需求的問(wèn)題，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法設(shè)計(jì)了丘陵山地拖拉機(jī)車(chē)身和機(jī)具姿態(tài)同步控制系統(tǒng),。根據(jù)車(chē)身和機(jī)具不同的姿態(tài)調(diào)整要求,，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的控制系統(tǒng)，并對(duì)其進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模,，進(jìn)而采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的同步控制算法,。以常規(guī)的PID控制算法作為對(duì)照，進(jìn)行了仿真分析,，仿真結(jié)果表明,，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法的同步控制系統(tǒng)有效，且控制性能優(yōu)于PID控制算法,。在固定坡度路面和隨機(jī)坡度路面上進(jìn)行了作業(yè)試驗(yàn),，結(jié)果表明,，其于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法的精度和穩(wěn)定性均優(yōu)于PID控制算法：在固定坡度路面上，車(chē)身橫向傾角最大誤差為0.8640°,，左右擺角絕對(duì)值差最大誤差為0.9600°,，機(jī)具橫向傾角最大誤差為0.6497°；在隨機(jī)坡度路面上,，車(chē)身橫向傾角最大誤差為2.8740°,，左右擺角絕對(duì)值最大誤差為4.2800°，機(jī)具橫向傾角最大誤差為1.7620°,。說(shuō)明本文提出的方法具有較好的控制精度和穩(wěn)定性,，能夠滿足丘陵山地拖拉機(jī)的實(shí)際使用需求。

摘要:針對(duì)大功率拖拉機(jī)動(dòng)力換擋過(guò)程中濕式離合器充油壓力實(shí)際值與理想值之間存在偏差的問(wèn)題，提出了基于緊格式動(dòng)態(tài)線性化的離合器壓力無(wú)模型自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制（Model free adaptive predictive control,，MFAPC）算法,，以實(shí)現(xiàn)離合器油缸壓力的跟隨控制?？紤]到外界干擾和離合器液壓控制系統(tǒng)參數(shù)的不確定性,，構(gòu)建濕式離合器驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的完整非線性動(dòng)力學(xué)模型和AMESim仿真模型，以離合器油缸壓力為控制目標(biāo),，采用緊格式動(dòng)態(tài)線性化方法將非線性離合器液壓執(zhí)行機(jī)構(gòu)數(shù)學(xué)模型等價(jià)轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)線性化數(shù)據(jù)模型,，并設(shè)計(jì)了基于MFAPC的濕式離合器壓力控制器，經(jīng)Matlab/Simulink仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)線性化模型的正確性及控制算法的可靠性,。結(jié)果表明,，與PID、MFAC等算法相比,，本文算法控制跟蹤效果更優(yōu),，且具有較好的魯棒性；MFAPC能夠快速調(diào)整控制參數(shù),，響應(yīng)期望壓力變化,；在方波信號(hào)激勵(lì)下的響應(yīng)時(shí)間僅為0.119s，在正弦信號(hào)激勵(lì)下的穩(wěn)態(tài)誤差僅為±0.0281MPa,，比傳統(tǒng)PID算法降低了48.91%,。此外，MFAPC的抗干擾能力優(yōu)于其他算法,，在接合過(guò)程中,，濕式離合器最大沖擊度僅為16.57m/s3,，證明該算法具有較好的動(dòng)態(tài)性能，有利于提高動(dòng)力換擋的換擋品質(zhì),，保證大功率拖拉機(jī)工作過(guò)程中的動(dòng)力性,。

摘要:用于遠(yuǎn)洋漁船外板除銹的爬壁機(jī)器人在進(jìn)行壁面作業(yè)時(shí)需要翻越焊縫,，采用充氣輪的爬壁機(jī)器人在翻越焊縫后會(huì)出現(xiàn)輪胎壓縮量的減小，導(dǎo)致磁鐵氣隙增大,、磁鐵吸附力減小,，從而削弱爬壁機(jī)器人的負(fù)載能力，降低了壁面行走可靠性,，為此對(duì)爬壁機(jī)器人翻越焊縫的動(dòng)力學(xué)過(guò)程進(jìn)行研究,。首先，將驅(qū)動(dòng)輪輪胎簡(jiǎn)化為彈簧阻尼器,，建立爬壁機(jī)器人翻越焊縫過(guò)程的動(dòng)力學(xué)模型,，并將驅(qū)動(dòng)輪的翻越焊縫過(guò)程劃分為不同的階段；其次,，利用數(shù)值方法求解該動(dòng)力學(xué)模型,，分析不同胎壓下驅(qū)動(dòng)輪翻越焊縫過(guò)程中爬壁機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),；最后,，進(jìn)行了爬壁機(jī)器人翻越焊縫過(guò)程試驗(yàn)，結(jié)果表明,，機(jī)器人翻越焊縫過(guò)程的試驗(yàn)結(jié)果與數(shù)值仿真結(jié)果基本一致,，驗(yàn)證了本文所建動(dòng)力學(xué)模型的正確性與合理性。

摘要:針對(duì)數(shù)學(xué)表征行星變速機(jī)構(gòu)換擋變胞過(guò)程及自動(dòng)識(shí)別各擋位構(gòu)態(tài)屬性較難的問(wèn)題,，首先，解析了行星變速機(jī)構(gòu)變胞理論,，基于機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)換法定義相對(duì)轉(zhuǎn)速意義下行星排構(gòu)件間運(yùn)動(dòng)副約束函數(shù)的轉(zhuǎn)換規(guī)則,，構(gòu)建以約束函數(shù)為元素的行星變速機(jī)構(gòu)構(gòu)件和關(guān)聯(lián)關(guān)系的鄰接矩陣；然后,，根據(jù)換擋邏輯分析了操縱離合器和制動(dòng)器的換擋變胞過(guò)程,，基于鄰接矩陣分別推導(dǎo)這兩種換擋構(gòu)態(tài)演變的變胞方程，建立包含行星排空轉(zhuǎn)和整體回轉(zhuǎn)等特殊構(gòu)態(tài)的判別準(zhǔn)則,，結(jié)合實(shí)例分析揭示換擋變胞機(jī)理,；最后,，通過(guò)建立相對(duì)轉(zhuǎn)速方程和行星變速機(jī)構(gòu)特性參數(shù)識(shí)別，結(jié)合行星變速機(jī)構(gòu)等效拓?fù)淠Ｐ偷募s束條件,，提出了基于構(gòu)態(tài)變胞方程的行星變速機(jī)構(gòu)傳動(dòng)比和轉(zhuǎn)矩自動(dòng)建模和求解方法,，實(shí)現(xiàn)了行星變速機(jī)構(gòu)各擋位構(gòu)態(tài)屬性的自動(dòng)識(shí)別。以某拖拉機(jī)行星變速器為例進(jìn)行了分析,，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性,。

摘要:針對(duì)負(fù)載質(zhì)量和負(fù)載力等參數(shù)不確定的主動(dòng)懸掛電液伺服作動(dòng)器位置控制系統(tǒng)，采用內(nèi)?？刂品椒▽?duì)其進(jìn)行位置控制,。根據(jù)系統(tǒng)特性建立了電液伺服作動(dòng)器位置控制系統(tǒng)線性化數(shù)學(xué)模型，并基于此模型設(shè)計(jì)了內(nèi)?？刂破?。為驗(yàn)證內(nèi)模控制器的控制效果,，進(jìn)行了與PID控制的對(duì)比仿真分析和臺(tái)架試驗(yàn),。以階躍信號(hào)為輸入信號(hào)進(jìn)行了仿真分析，仿真結(jié)果表明,，系統(tǒng)在內(nèi)?？刂葡碌膯挝浑A躍響應(yīng)快速、平穩(wěn),、無(wú)超調(diào),，動(dòng)態(tài)特性?xún)?yōu)于PID控制，且當(dāng)系統(tǒng)受到外部干擾時(shí),，內(nèi)?？刂票萈ID控制能更快速、平穩(wěn)地恢復(fù)至穩(wěn)態(tài)值,。臺(tái)架試驗(yàn)包括改變正弦輸入信號(hào)頻率和改變負(fù)載質(zhì)量?jī)煞N試驗(yàn)方案,。結(jié)果表明，當(dāng)正弦輸入信號(hào)頻率由0.1Hz增加至2Hz時(shí),，基于PID控制的系統(tǒng)跟蹤性能明顯惡化,，而基于內(nèi)模控制的系統(tǒng)跟蹤性能并無(wú)明顯變化,；當(dāng)負(fù)載質(zhì)量發(fā)生變化時(shí),，基于內(nèi)?？刂频南到y(tǒng)跟蹤誤差變化幅度明顯小于PID控制?；趦?nèi)?？刂频碾娨核欧鲃?dòng)器位置控制系統(tǒng)的跟蹤響應(yīng)性能優(yōu)于PID控制，滿足主動(dòng)懸掛系統(tǒng)的使用要求,。

摘要:針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)脫粒裝置設(shè)計(jì)過(guò)程中裝備結(jié)構(gòu)復(fù)雜,、參數(shù)化變形設(shè)計(jì)困難以及對(duì)設(shè)計(jì)人員專(zhuān)業(yè)素質(zhì)要求高的問(wèn)題，為尋求合適的參數(shù)化設(shè)計(jì)手段,，研究了基于Skeleton Design（骨架設(shè)計(jì)）的脫粒裝置交互式設(shè)計(jì)系統(tǒng),。以紋桿滾筒式脫粒裝置為研究對(duì)象，引入Skeleton Design過(guò)程體的概念,，結(jié)合紋桿滾筒式脫粒裝置的總體設(shè)計(jì)過(guò)程,，實(shí)現(xiàn)脫粒裝置的個(gè)性化設(shè)計(jì)與參數(shù)化建模。以VS（Microsoft Visual Studio）環(huán)境下VB.NET為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,，應(yīng)用CATIA（Computer aided tridimensional interface application）二次開(kāi)發(fā)接口技術(shù)與SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)管理,，將模型、參數(shù),、知識(shí)信息等數(shù)字化資源與操作平臺(tái)組織起來(lái),，聯(lián)合運(yùn)用，通過(guò)人機(jī)交互的方式進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì),。系統(tǒng)測(cè)試表明,，該系統(tǒng)能在降低設(shè)計(jì)人員專(zhuān)業(yè)性、提高開(kāi)發(fā)產(chǎn)品準(zhǔn)確性的同時(shí),，提高設(shè)計(jì)效率,、縮短設(shè)計(jì)周期，并且易于理解和應(yīng)用,，增強(qiáng)了模型的知識(shí)繼承與重用性，滿足脫粒裝置個(gè)性化設(shè)計(jì)要求,。

摘要:針對(duì)打結(jié)器支架鑄造毛坯存在誤差,、支架結(jié)構(gòu)復(fù)雜、難以加工成型等問(wèn)題,，為了減小支架毛坯鑄造誤差對(duì)加工質(zhì)量的影響,，基于三維掃描技術(shù)對(duì)打結(jié)器支架毛坯進(jìn)行逆向檢測(cè)與分析,，得到同一批次鑄造支架毛坯的誤差分布規(guī)律。通過(guò)推導(dǎo)不同空間坐標(biāo)系下的軸孔中心坐標(biāo)變換規(guī)律,，提出一種支架軸孔加工位置偏離理想位置的調(diào)整方法,。針對(duì)打結(jié)器支架的5個(gè)空間交錯(cuò)軸孔和1個(gè)凸輪曲面，設(shè)計(jì)了打結(jié)器支架的專(zhuān)用夾具,，制定了五軸數(shù)控加工工序,，通過(guò)一次裝夾可完成5個(gè)空間交錯(cuò)的軸孔和凸輪曲面的加工。將加工成型的支架和其他零部件組裝成打結(jié)器,，進(jìn)行了方草捆打結(jié)試驗(yàn),，結(jié)果表明，打結(jié)器支架上各軸孔的相對(duì)位置與角度關(guān)系準(zhǔn)確,，打結(jié)動(dòng)作精準(zhǔn),、可靠，支架加工成品率為99%,，方草捆成結(jié)率為100%,。