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摘要:機械化播種是農(nóng)業(yè)機械化的重要組成部分,。機械化播種主要通過播種機將種子由種箱運移至種床合理位置,，以確保種子行株距的分布均勻,，為種子萌發(fā),、植株個體與群體生長發(fā)育創(chuàng)造良好的環(huán)境,。機械化播種的技術(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)運移技術(shù),。種子由種箱運移至種床是一個多環(huán)節(jié)串聯(lián)過程,，導(dǎo)種環(huán)節(jié)是播種過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，將播種機導(dǎo)種劃分為無約束導(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)與裝置對種子運移的約束狀態(tài)、技術(shù)特點和適用對象,，結(jié)合國內(nèi)外技術(shù)裝備研究現(xiàn)狀和機械化播種技術(shù)要求,，指出了導(dǎo)種技術(shù)與裝置的未來發(fā)展方向，為播種機導(dǎo)種技術(shù)研究與裝置創(chuàng)新設(shè)計提供參考,。

摘要:針對非結(jié)構(gòu)化自然環(huán)境使基于深度強化學(xué)習(xí)的采摘軌跡規(guī)劃訓(xùn)練效率低的問題,，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)策略由無障礙場景遷移到單一障礙場景,、由單一障礙場景遷移到混雜障礙場景；最后,，對多自由度蘋果采摘機械臂進(jìn)行了采摘軌跡規(guī)劃仿真實驗,，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,，仿真實驗驗證了本文方法的有效性,。

摘要:針對我國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作業(yè)時存在易堵塞,、種床清潔率低等問題,，設(shè)計了一種條帶型行間側(cè)拋清秸防堵裝置,。對清秸防堵裝置工作時秸稈拋撒特性進(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),，通過離散元仿真并結(jié)合旋轉(zhuǎn)正交回歸試驗,，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)計了一溝雙行種肥分施開溝器,、V型土壤導(dǎo)流板等部件,。其中種肥分施開溝器前方裝有定刀，可與防堵裝置形成動定刀切割,，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,。田間播種試驗表明，所設(shè)計的行間側(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)國標(biāo)和農(nóng)藝要求,。

摘要:針對黃淮海小麥,、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)量的問題,，設(shè)計了一種伸縮指桿式玉米秸稈旋耕掩埋機,。通過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,，實現(xiàn)“稈下土上”分離掩埋,。對秸稈旋耕掩埋機的旋耕刀、伸縮指桿進(jìn)行運動分析,，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,，并運用多體動力學(xué)RecurDyn軟件對旋耕刀、伸縮指桿和壓稈齒端點的運動軌跡進(jìn)行追蹤,，分析了三者端點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。對秸稈旋耕掩埋機和普通旋耕機進(jìn)行了田間對比試驗,，測定地表50mm以下的秸稈掩埋率,，結(jié)果表明：秸稈旋耕掩埋機的秸稈掩埋率為83.25%，比普通旋耕機提高了10.05個百分點,。

摘要:針對傳統(tǒng)排肥器因肥料架空結(jié)拱堵塞而影響排肥性能的問題,，通過構(gòu)建螺旋錐體離心式排肥器排肥過程顆?；实倪\動模型及擾動破拱防堵機理分析，闡明了螺旋擾動葉片破拱防堵作用機理,。采用EDEM離散元軟件,，進(jìn)行了有、無螺旋擾動杯的排肥器排肥過程仿真對比分析,，螺旋葉片能夠為肥箱出肥口與排肥器連接處及擾動杯內(nèi)的顆?；侍峁┚頂y擾動作用，同時可增大顆?；氏乱扑俣?，防止肥料架空結(jié)拱堵塞。高速攝像試驗表明：肥箱出肥口與有螺旋擾動杯排肥器連接處的顆?；首雠c弧形錐體圓盤轉(zhuǎn)速相同方向的向下運動,，顆粒化肥運動流暢，無斷層下落問題,；無螺旋擾動杯排肥器與肥箱出肥口連接處的顆?；首鼍徛南蛳逻\動，且運動過程中出現(xiàn)了顆?；蕯嗬m(xù)下落問題,。臺架試驗表明：有螺旋擾動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5.57%,，滿足施肥質(zhì)量要求,，明顯優(yōu)于無螺旋擾動杯的排肥器。

摘要:針對常規(guī)的大田噴霧裝備的定量施藥方式,，在機具行進(jìn)方向上農(nóng)藥霧滴分布不均導(dǎo)致農(nóng)藥有效利用率低的問題,，設(shè)計了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制變量施藥系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用多傳感器實時監(jiān)測車速,、流量,、壓力等信息，并以此作為控制依據(jù),，運用神經(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)時間較長等問題，實現(xiàn)了大田單位面積內(nèi)施藥量恒定的目標(biāo),。為驗證本系統(tǒng)算法對精準(zhǔn)變量施藥的優(yōu)越性,，在Simulink平臺下對常規(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,。田間試驗表明,，在不同車速下，液滴沉積數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)差均小于1.4個/cm2,；在不同施藥量,、車速隨意變化的情況下,，機具縱向均勻度變異系數(shù)均小于6%；車速在4～11km/h范圍內(nèi)隨機變化時,，系統(tǒng)平均調(diào)節(jié)時間為0.72s,，平均超調(diào)量為2.1%，實際施藥量與理論值相差1.3%,。

摘要:為實現(xiàn)小麥精播,，設(shè)計了一種差速充種溝式小麥單粒排種器。運用力學(xué)分析,、結(jié)構(gòu)分析,、理論計算、仿真試驗,、臺架試驗驗證以及田間試驗的優(yōu)化流程對排種器參數(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,，完成了差速式小麥排種器參數(shù)的優(yōu)化,；然后進(jìn)行了臺架試驗驗證，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，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%,，臺架試驗結(jié)果與仿真試驗結(jié)果一致,；最后，對采用該排種器的7.5cm行距小麥播種機進(jìn)行了田間試驗,，結(jié)果表明,，在作業(yè)速度為4.8km/h時,，粒距合格率為82.50%，重播率為9.17%,，漏播率為8.33%,，播種機的播種均勻性變異系數(shù)為30.12%。試驗結(jié)果與仿真試驗及臺架試驗結(jié)果基本一致,。

摘要:為了提高大豆育種試驗中小區(qū)播種環(huán)節(jié)的機械化,、自動化水平和播種精確度,，針對大豆小區(qū)育種播種機清換種技術(shù)難題，設(shè)計了一種三葉式自動清換種大豆育種氣吸排種器,。以電機為動力源,，驅(qū)動三葉式輔助充種清換種機構(gòu)與齒輪式排種盤協(xié)同工作，完成相鄰小區(qū)之間的不停機快速清種,、換種和充種,。闡述了排種器基本結(jié)構(gòu)與工作原理，結(jié)合育種試驗的要求,，運用TRIZ理論空間分離原理,，對關(guān)鍵部件進(jìn)行理論分析，并確定了結(jié)構(gòu)參數(shù),。對三葉式輔助充種清換種機構(gòu)進(jìn)行EDEM虛擬仿真,，分析了輔助充種過程，確定了達(dá)到最佳輔助充種效果時的葉片傾角,。根據(jù)小區(qū)育種農(nóng)藝要求,，以作業(yè)速度、真空度,、清換種時間為試驗因素,，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,，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、清換種時間0.3s,，此時排種器合格指數(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,，滿足大豆育種試驗的播種要求,。

摘要:針對目前國內(nèi)缺乏藜麥專用播種機械的現(xiàn)狀,，設(shè)計了一種藜麥覆膜精量播種機。根據(jù)藜麥覆膜精量種植農(nóng)藝要求,，采用滴灌管淺埋開溝技術(shù)，使用滑刀式開溝器在兩側(cè)種行間開出寬45mm,、深20mm的淺溝,，用于埋設(shè)滴灌管；采用隨動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、容種腔的長度,，以實現(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,，完成播種過程,。以白藜品種“隴藜1號”為試驗對象，采用三因素四水平正交試驗設(shè)計方法,，試驗分析播種機的作業(yè)速度,、側(cè)孔長度、充種高度對播種性能的影響,。結(jié)果表明,，當(dāng)播種機作業(yè)速度為1.0m/s、側(cè)孔長度為10mm,、充種高度140mm時,，播種機性能指標(biāo)最佳，此時合格指數(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%,，各項性能指標(biāo)均達(dá)到了設(shè)計要求和相關(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)有移栽機均以土壤流動為移栽的前提條件,，不適應(yīng)稻茬田黏重土壤,，且作業(yè)效率較低。針對油菜機械化移栽的難題,，采用油菜毯狀苗的育苗方式,，借鑒水稻插秧機的切塊取苗原理，設(shè)計了2ZY-6型油菜毯狀苗移栽機,，該機可一次性完成切縫,、移栽和覆土鎮(zhèn)壓等作業(yè)。切縫裝置采用動力波紋圓盤,，破茬能力強,、溝型穩(wěn)定，有利于后續(xù)秧苗對縫栽插,；設(shè)計了機械液壓式旱地仿形機構(gòu),，可在不平土壤條件下實現(xiàn)栽深控制；設(shè)計了V型覆土鎮(zhèn)壓裝置,，通過具有夾角調(diào)節(jié)功能的V型對稱布置的鎮(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，滿足毯狀苗油菜大面積,、低回數(shù)切塊取苗的要求,。對整機進(jìn)行了稻茬田和旱田兩種土壤條件下的性能試驗，結(jié)果表明,，稻茬田土壤含水率為24.7%~30%時移栽效果較好,，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，機具前進(jìn)速度應(yīng)控制在1.15m/s以內(nèi),，在旱田移栽時,，機具作業(yè)速度為0.8~1.2m/s時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)要求是移栽機構(gòu)設(shè)計過程需要考慮的首要問題,。為了能獲得多個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構(gòu)設(shè)計方法?；谶\動學(xué)映射理論將8個期望位姿點的信息矩陣通過四元數(shù)轉(zhuǎn)換至三維空間,，在對該矩陣進(jìn)行奇異值分解后，通過引入特征向量擴(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)成四桿機構(gòu)，且該機構(gòu)連桿上的一點可依次近似通過所有設(shè)定的位姿點形成一條完整的“8字”型軌跡,。根據(jù)其中一組二桿組的運動特點求解非圓齒輪的傳動比,，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)段擬合點位置為變量（即不改變關(guān)鍵軌跡段上型值點的位姿）,，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構(gòu)的設(shè)計與試驗,，理論與試驗的移栽姿態(tài)和軌跡形狀具有一致性,，且取苗試驗的成功率達(dá)到設(shè)計要求，有效地驗證了運動綜合和設(shè)計方法的正確性,。本研究可為具有多位姿要求的新型移栽機構(gòu)的設(shè)計提供方法借鑒,。

摘要:針對覆膜花生收獲后的花生秧在飼料加工過程中存在膜秧分離不徹底,、損失率高等問題，結(jié)合揉切后物料尺寸特征和懸浮特性,，設(shè)計了一種兼具分級,、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與參數(shù)優(yōu)化,。以上層篩風(fēng)機轉(zhuǎn)速、下層篩風(fēng)機轉(zhuǎn)速和振動篩頻率為試驗因素,，以除膜率和損失率為試驗指標(biāo),，運用DesignExpert 8.0.6軟件設(shè)計三因素三水平二次回歸正交試驗,，建立了響應(yīng)面回歸模型，并進(jìn)行優(yōu)化與試驗驗證,。結(jié)果表明：各因素對除膜率影響的主次順序為：下層篩風(fēng)機轉(zhuǎn)速,、上層篩風(fēng)機轉(zhuǎn)速、振動篩頻率,；各因素對損失率影響的主次順序為：下層篩風(fēng)機轉(zhuǎn)速,、振動篩頻率、上層篩風(fēng)機轉(zhuǎn)速,。對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了試驗驗證,，當(dāng)上層篩風(fēng)機轉(zhuǎn)速760r/min、下層篩風(fēng)機轉(zhuǎn)速670r/min,、振動篩頻率4Hz時,，除膜率為91.24%，損失率為8.51%,，驗證試驗結(jié)果與模型預(yù)測值相對誤差小于5%,。

摘要:針對水稻工廠化育秧播種中普遍存在空穴和單粒穴的問題,，運用播種質(zhì)量視覺檢測技術(shù),，設(shè)計了一種高效智能補種決策系統(tǒng)。采用視覺采集和圖像處理系統(tǒng)對播種質(zhì)量進(jìn)行檢測,，建立種群分布數(shù)據(jù)庫,；采用卷積計算方法對空穴和單粒穴的補種方案進(jìn)行智能決策；對吸種相關(guān)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計計算,，以確保吸種可靠,；通過伺服電機驅(qū)動和氣動組合吸針相結(jié)合的方式組成伺服補種機構(gòu)，實現(xiàn)了精準(zhǔn),、高效,、連續(xù)的動態(tài)補種過程。試驗表明：當(dāng)每個缽體盤的補種率為2%時,，平均每穴補種時間為1.51s,，智能補種系統(tǒng)生產(chǎn)率達(dá)到420盤/h。說明智能補種決策大大提高了補種系統(tǒng)的工作效率,。

摘要:針對大型噴霧機噴桿鐘擺式主被動懸架系統(tǒng)存在的參數(shù)不確定性和隨機干擾導(dǎo)致控制精度低,、穩(wěn)定性差的問題,，對基于模型補償?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懸架的非線性動力學(xué)模型和調(diào)節(jié)機構(gòu)幾何方程,，基于模型設(shè)計了自適應(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，同時兼顧系統(tǒng)未補償?shù)哪Σ亮屯獠繑_動等不確定非線性因素,，通過理論分析和試驗證明,，在同時存在模型參數(shù)不確定和不確定非線性的情況下，設(shè)計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,。以單出桿液壓作動器驅(qū)動的28m大型噴桿主被動懸架為例,，借助建立的大型噴桿懸架半實物仿真平臺進(jìn)行了控制算法的試驗驗證，并使用Stewart六自由度運動平臺模擬底盤的運動干擾,，與反饋線性化控制器,、魯棒反饋控制器、PID控制器進(jìn)行了試驗對比,，結(jié)果表明,，設(shè)計的基于模型補償?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)計的控制器在同時存在參數(shù)不確定性和擾動的情況下,，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:噴霧機械在進(jìn)行植保作業(yè)時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)的無效沉降,，設(shè)計了一種錐形風(fēng)場式防飄移裝置，以錐風(fēng)風(fēng)速,、側(cè)風(fēng)風(fēng)速,、噴霧壓力為因素，通過三因素三水平室內(nèi)霧滴飄移沉積試驗,，明晰錐形風(fēng)場對霧滴沉積效果的影響規(guī)律,。結(jié)果表明：3種因素對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，有錐風(fēng)作用的霧滴體積中徑較無錐風(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,，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，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。試驗驗證結(jié)果與模型預(yù)測基本吻合,。

摘要:針對自動包裝生產(chǎn)線上輸送小麥粉等距螺旋喂料裝置參數(shù)以經(jīng)驗設(shè)計為主、缺乏系統(tǒng)設(shè)計方法的問題,，基于粒子群算法對螺旋喂料裝置參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計,。首先，針對輸送小麥粉螺旋喂料器流量計算公式與實際流量誤差較大,、降低參數(shù)優(yōu)化設(shè)計準(zhǔn)確性的問題,，以實際流量與理論流量的差值作為響應(yīng)值，以對流量差值影響顯著的螺距,、內(nèi)軸徑,、轉(zhuǎn)速為變量設(shè)計正交試驗，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個目標(biāo)轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問題，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，結(jié)果表明,，優(yōu)化后流量為3.0546t/h,，比經(jīng)驗設(shè)計值提升了18.15%，螺旋體質(zhì)量為6.2779kg,，比經(jīng)驗設(shè)計質(zhì)量減小了29.39%,，修正后優(yōu)化的理論流量為2.8647t/h，與實際測定流量的誤差為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)定性差等問題,，以現(xiàn)有生鮮食品包裝機為平臺，設(shè)計了一套生鮮食品包裝機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上風(fēng)盒、下折膜機構(gòu),、切斷機構(gòu)和無動力托輥等組成,，其中下折膜機構(gòu)包括下風(fēng)盒、滾輪,、氣缸等,，利用氣力和機械結(jié)構(gòu)的復(fù)合運動，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)過程中包裝物料與橫封部件的力學(xué)模型,，利用Fluent軟件對其關(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)口位置對稱布置,，風(fēng)腔高度14mm、水平出風(fēng)口直徑3mm,、水平出風(fēng)口個數(shù)10個,。以后上風(fēng)盒出風(fēng)口壓強、下風(fēng)盒水平出風(fēng)口壓強、下折膜機構(gòu)與包裝盒底部折膜間距為試驗因素,，以托盤后部橫封率為試驗指標(biāo)進(jìn)行了正交組合試驗,。經(jīng)試驗和結(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113.3Pa,、下風(fēng)盒水平出風(fēng)口壓強85Pa,、下折膜機構(gòu)與包裝盒底部折膜間距-3mm。經(jīng)試驗驗證,，最佳參數(shù)組合下橫封率為99%,，橫封平整、美觀,，滿足包裝機橫封作業(yè)要求,。

摘要:針對聯(lián)合收獲機整機制造品質(zhì)檢測自動化水平不高、缺乏成套檢測系統(tǒng)等問題,，結(jié)合國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和企業(yè)實際需求,，提出了2種整機制造品質(zhì)檢測方案，即多工位流水線式檢測和多功能單元線式檢測,。通過數(shù)字化手段建立了2種整機制造品質(zhì)檢測系統(tǒng)的虛擬仿真模型,，包括聯(lián)合收獲機、車間,、檢測儀器設(shè)備,、傳感器和虛擬工人等，并在Visual Components環(huán)境中分別對2種檢測系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,，對2套檢測方案的適用范圍,、人員作業(yè)強度、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系統(tǒng)更適合聯(lián)合收獲機整機制造品質(zhì)的檢測。在建模仿真的基礎(chǔ)上,，以聯(lián)合收獲機電氣系統(tǒng)為檢測對象,，開發(fā)了基于虛擬儀器技術(shù)的檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了對整機電器工況,、起動性能等工作參數(shù)的快速檢測,，提高了檢測效率。本研究通過構(gòu)建數(shù)字車間仿真模型為檢測工藝評估和系統(tǒng)開發(fā)提供了有效的評價方法,，進(jìn)而為制造品質(zhì)檢測優(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)建國土空間生態(tài)重要性評價體系，對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)劃提出了分類調(diào)控方案。結(jié)果表明：孟津縣的國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)勢空間和社會經(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)積極推動退耕還灘,，實施生態(tài)耕作模式,；在較重要區(qū)，應(yīng)加大對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)以社會化平臺為依托,，推動耕地的復(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)用線性趨勢法和曼肯德爾檢驗（Mann-Kendall test, M-K）法分析了西南地區(qū)氣象干旱的時間變化特征,，評價了日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）以及增強型植被指數(shù)（EVI）等植被遙感數(shù)據(jù)對區(qū)域植被狀況監(jiān)測的有效性及差異性,。結(jié)果表明：2000—2018年西南地區(qū)SPEI整體上呈微弱增加趨勢,，其中，2000—2013年間,，SPEI-12呈下降趨勢（趨勢率為-0.05/(10a),，R2=0.295）,，2014—2018年間,，SPEI-12時間序列呈上升趨勢（趨勢率為0.04/(10a),，R2=0.094），說明在氣候變化背景下,，近年來西南地區(qū)的干旱化趨勢有所緩解,。SPEI-12的趨勢突變點發(fā)生在2016年和2017年。相對于植被綠度指數(shù)NDVI和EVI,，SIF對植被生長季發(fā)生的長期和短期干旱事件均表現(xiàn)出較大負(fù)異常,，說明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與不同時間尺度氣象干旱指數(shù)的相關(guān)性均高于NDVI和EVI,，SIF對森林、農(nóng)田及草地植被生態(tài)系統(tǒng)干旱監(jiān)測的敏感性優(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,、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），通過無人機搭載成像高光譜相機,，獲取了冬小麥3個生育期的影像數(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：通過無人機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，通過偏最小二乘回歸構(gòu)建的LAI估算模型在開花期估算精度達(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:以馬鈴薯為研究對象,，利用無人機得到現(xiàn)蕾期,、塊莖形成期、塊莖增長期,、淀粉積累期和成熟期的高光譜數(shù)據(jù),，實測了地上生物量（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)絕對值較大的前9個微分波段,；最后,，利用多元線性回歸（Multiple linear regression，MLR）,、隨機森林（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)行了對比,。結(jié)果表明：各生育期相關(guān)系數(shù)絕對值最大值出現(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個微分波段為因變量的AGB估算在塊莖增長期表現(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,，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)量是評估小麥產(chǎn)量的關(guān)鍵農(nóng)藝指標(biāo)之一。針對農(nóng)田復(fù)雜場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)致的麥穗檢測準(zhǔn)確度下降的問題,，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的麥穗檢測方法（FCS R-CNN）,。以Cascade R-CNN為基本網(wǎng)絡(luò)模型，通過引入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature pyramid network,，F(xiàn)PN）融合淺層細(xì)節(jié)特征和高層豐富語義特征,，通過采用在線難例挖掘(Online hard example mining, OHEM)技術(shù)增加對高損失樣本的訓(xùn)練頻次，通過IOU(Intersection over union)閾值對網(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SVM分類器,，對麥穗檢出結(jié)果進(jìn)行復(fù)驗。大田圖像測試表明,，F(xiàn)CS R-CNN模型的檢測精度達(dá)92.9%,，識別單幅圖像平均耗時為0.357s,，平均精度為81.22%，比Cascade R-CNN提高了21.76個百分點,。

摘要:為快速高效獲取葉類植物葉片的外部表型參數(shù),、掌握植株生長狀況,，以綠蘿葉片為研究對象，提出一種基于幾何模型的葉長,、葉寬與葉面積的三維估測方法,。利用微軟Kinect V2相機，自80cm高度垂直位姿獲取綠蘿葉片局部點云,，并進(jìn)行直通濾波去噪與包圍盒精簡等預(yù)處理,，測量得到點云外形參數(shù)，輸入預(yù)先建立的SAE網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測得到幾何模型參數(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)化算法計算幾何模型離散點云和局部點云間的空間距離，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、葉寬與葉面積作為估測結(jié)果,。實驗共采集150片綠蘿葉片的局部點云數(shù)據(jù),，將估測結(jié)果和真實值進(jìn)行數(shù)學(xué)統(tǒng)計與線性回歸分析，得出葉長,、葉寬與葉面積估測的平均誤差分別為0.46cm,、0.41cm和3.42cm2，葉長估測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。實驗表明,，該方法對于綠蘿葉片外形參數(shù)的估測效果較好,，具有較高實用價值。

摘要:為了實現(xiàn)待考種大豆植株主莖節(jié)數(shù)的快速,、高效測量,，提出一種基于圖像處理和聚類算法的待考種大豆主莖節(jié)數(shù)統(tǒng)計方法。首先,，獲取不同視角下的已脫葉待考種大豆植株圖像,，隨機抽取訓(xùn)練集與驗證集樣本植株，并設(shè)定初始圖像采集間隔與抽樣步長,；其次,，通過植株分割、骨架提取,、主莖節(jié)點去噪等操作,，獲取分布于植株主莖上的待檢測大豆莖節(jié)點；通過基于空間距離的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法將分布離散的大豆莖節(jié)點轉(zhuǎn)換至便于聚類的數(shù)據(jù)集內(nèi),；利用HDBSCAN聚類算法對不同采集視角下的待檢測大豆莖節(jié)點進(jìn)行聚類,，統(tǒng)計,、記錄主莖節(jié)數(shù)識別準(zhǔn)確率,，篩選最優(yōu)采集間隔；最后,，利用最優(yōu)采集間隔對剩余樣本植株主莖節(jié)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計,、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)行實驗測試,，發(fā)現(xiàn)在采集間隔為90°時，以最小聚類簇為2,，融合處理4幅大豆圖像,，大豆主莖節(jié)數(shù)識別效果最優(yōu)。據(jù)此對42株驗證集樣本植株進(jìn)行主莖節(jié)數(shù)識別和分析,，結(jié)果表明,，大豆主莖節(jié)數(shù)識別準(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:針對自然環(huán)境下作物與雜草識別精度低、實時性和魯棒性差等問題，以幼苗期玉米及其伴生雜草為研究對象,，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制的改進(jìn)單步多框檢測器（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,，基于不同分類特征層融合機制,，將擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)中深層語義信息與淺層細(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的語義信息,，可以提高對小尺寸作物與雜草的檢測準(zhǔn)確率,。試驗結(jié)果表明，本文提出的深度學(xué)習(xí)檢測模型對自然環(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個百分點,，檢測速度提高了33.86%，參數(shù)量降低了66.21%,，同時對小尺寸目標(biāo)以及作物與雜草葉片交疊情況的識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)對訓(xùn)練時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)對百合病害診斷精度達(dá)到99.20%,。使用不同等級的高斯噪聲,、椒鹽噪聲、斑點噪聲,、仿射變換圖像對模型抗噪能力進(jìn)行測試,，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)及其對馬鈴薯生長的影響進(jìn)行了試驗,。通過對馬鈴薯全生育期冠層凈輻射、土壤熱通量和土壤溫度進(jìn)行自動監(jiān)測,，對馬鈴薯塊莖分級,、產(chǎn)量、水分利用效率進(jìn)行測量和計算,。結(jié)果表明：BF處理的凈輻射大于NF和CF處理,，2015年BF處理在芽條生長期和苗期的凈輻射最大值均比NF處理高12%，2017年則分別高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旱作馬鈴薯生長及產(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)分含量的動態(tài)變化,，以及對馬鈴薯生長和產(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)其影響程度減小,；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3年秋耕覆蓋后,，耕作與覆蓋交互作用對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)對馬鈴薯生育前期生長有促進(jìn)作用,，但后期高溫不利于馬鈴薯生殖生長,；秸稈覆蓋在整個生育期具有穩(wěn)溫和降溫效應(yīng)，有利于馬鈴薯中后期生長,。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)用推廣價值,。

摘要:為了定量討論DSSAT-CERES-Wheat模型中土壤參數(shù)對模擬結(jié)果的影響,，運用擴(kuò)展傅里葉幅度檢驗（EFAST）法，對影響冬小麥生產(chǎn)及生態(tài)系統(tǒng)中氮素分布的2類模型參數(shù)進(jìn)行了敏感性研究,，重點探討了模型中土壤參數(shù)變化對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),，對土壤氮淋失量影響最敏感的參數(shù)為排水比率，對土壤中硝態(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，對土壤氮素反硝化影響最敏感的參數(shù)為排水比率,，對氨揮發(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,，原需測量的15個土壤參數(shù)可簡化為4個，而當(dāng)側(cè)重于土壤氮素轉(zhuǎn)化及分布研究時,，可簡化為重點測量的9個參數(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:為明確秸稈覆蓋對土壤蒸發(fā)阻力的影響,、實現(xiàn)秸稈覆蓋條件下的土壤蒸發(fā)模擬,，以濱海土壤為對象，通過室內(nèi)模擬試驗,，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)實測蒸發(fā)數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬評價。結(jié)果表明,，表層土壤含水率隨時間呈指數(shù)型減小趨勢,，且同一時刻，秸稈覆蓋量較大的處理表層土壤含水率較大,；土壤蒸發(fā)強度隨含水率的增加呈指數(shù)型增加,，土壤累計蒸發(fā)量隨含水率的降低呈線性增加趨勢，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)強度和土壤累計蒸發(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算土壤蒸發(fā)量與實際土壤蒸發(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)田作物冠層的生長特性及其對光能的吸收利用規(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。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個施氮量水平,，施氮量分別為45,、90、135,、180kg/hm2,，其中2015年試驗施加N0和N2水平，2016年施加N1和N3水平,。對向日葵在不同鹽氮水平下的葉面積動態(tài)生長過程,、消光系數(shù)、輻射截獲與利用效率等指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測,。結(jié)果表明,，鹽分脅迫會抑制向日葵群體葉面積指數(shù)（CLAI）在苗期和蕾期的增長，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水平對冠層發(fā)展造成的影響會在營養(yǎng)生長停止前得到緩解，而S2水平下的向日葵在進(jìn)入成熟期后才能進(jìn)行一定的補償性生長,。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)動態(tài)變化過程的模型。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力學(xué)模型研究了秸稈水熱炭和熱裂解炭對鉛離子的吸附機制,。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,。秸稈熱裂解炭對鉛離子吸附符合準(zhǔn)一級動力學(xué)模型和Freundlich等溫吸附模型，表明其吸附反應(yīng)為多分子層吸附過程,；而秸稈水熱炭對鉛離子吸附符合準(zhǔn)二級動力學(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)散運動進(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,，且不容易脫附,。

摘要:為發(fā)揮表冷器-風(fēng)機集放熱系統(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,。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。由響應(yīng)面法得出各影響因素對熱流量影響由大到小依次為水流速,、風(fēng)速,、水氣溫差，對性能系數(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℃，此時熱流量為5.88kW,，性能系數(shù)為4.9,。說明響應(yīng)面法用于優(yōu)化表冷器-風(fēng)機集放熱系統(tǒng)調(diào)控參數(shù)可行。本研究為此類集放熱系統(tǒng)高效,、節(jié)能運行提供了一種參數(shù)調(diào)控優(yōu)化方法,。

摘要:針對傳統(tǒng)牛肉嫩度檢測速度慢,、精度低的問題，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損檢測方法,。首先,，利用脈沖氣流對牛肉表面進(jìn)行沖擊，同時通過結(jié)構(gòu)光3D成像獲取待測牛肉表面凹陷區(qū)域的三維點云信息,；然后,，采用去噪、點云分割,、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)測模型；結(jié)果表明,，GRNN模型預(yù)測表現(xiàn)最佳,，預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.975，均方根誤差為5.307N,。采用基于K-fold交叉驗證的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對牛肉嫩度等級進(jìn)行預(yù)測,，結(jié)果顯示該方法對較嫩牛肉分級效果較好，為100%,，對較老牛肉分級效果稍差,，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,、無損檢測是可行的。

摘要:為運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間（0,、5,、10、15min）對豆渣蛋白結(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,，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,，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：與對照樣品相比，高壓均質(zhì)2次時,，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)源熒光光譜熒光強度增強,；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)合物的二級結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,，當(dāng)均質(zhì)次數(shù)不超過2次時，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，樣品發(fā)生了不溶性聚集,；經(jīng)過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,。通過粒徑和ζ電位測定,、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,，臨近SPI等電點，ζ電位的絕對值最小,，此時凝膠顆粒相互聚集,，不能成功制備穩(wěn)定的高內(nèi)相乳液。在pH值為 9.0時,，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，可以制備穩(wěn)定的Pickering高內(nèi)相乳液,。通過增加內(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),，且具有更強的彈性凝膠乳液特性,。

摘要:針對現(xiàn)有丘陵山地拖拉機姿態(tài)調(diào)整精度和可靠性難以滿足實際使用需求的問題,，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法設(shè)計了丘陵山地拖拉機車身和機具姿態(tài)同步控制系統(tǒng)。根據(jù)車身和機具不同的姿態(tài)調(diào)整要求,，設(shè)計了相應(yīng)的控制系統(tǒng),，并對其進(jìn)行動力學(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坡度路面上進(jìn)行了作業(yè)試驗,，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，車身橫向傾角最大誤差為0.8640°,，左右擺角絕對值差最大誤差為0.9600°,，機具橫向傾角最大誤差為0.6497°；在隨機坡度路面上,，車身橫向傾角最大誤差為2.8740°,，左右擺角絕對值最大誤差為4.2800°，機具橫向傾角最大誤差為1.7620°,。說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的實際使用需求。

摘要:針對大功率拖拉機動力換擋過程中濕式離合器充油壓力實際值與理想值之間存在偏差的問題，提出了基于緊格式動態(tài)線性化的離合器壓力無模型自適應(yīng)預(yù)測控制（Model free adaptive predictive control,，MFAPC）算法,，以實現(xiàn)離合器油缸壓力的跟隨控制,。考慮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)動執(zhí)行機構(gòu)的完整非線性動力學(xué)模型和AMESim仿真模型，以離合器油缸壓力為控制目標(biāo),，采用緊格式動態(tài)線性化方法將非線性離合器液壓執(zhí)行機構(gòu)數(shù)學(xué)模型等價轉(zhuǎn)換為動態(tài)線性化數(shù)據(jù)模型，并設(shè)計了基于MFAPC的濕式離合器壓力控制器,，經(jīng)Matlab/Simulink仿真試驗驗證了動態(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,；在方波信號激勵下的響應(yīng)時間僅為0.119s,，在正弦信號激勵下的穩(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態(tài)性能,，有利于提高動力換擋的換擋品質(zhì),，保證大功率拖拉機工作過程中的動力性。

摘要:用于遠(yuǎn)洋漁船外板除銹的爬壁機器人在進(jìn)行壁面作業(yè)時需要翻越焊縫，采用充氣輪的爬壁機器人在翻越焊縫后會出現(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，從而削弱爬壁機器人的負(fù)載能力,，降低了壁面行走可靠性,，為此對爬壁機器人翻越焊縫的動力學(xué)過程進(jìn)行研究。首先,，將驅(qū)動輪輪胎簡化為彈簧阻尼器,，建立爬壁機器人翻越焊縫過程的動力學(xué)模型,，并將驅(qū)動輪的翻越焊縫過程劃分為不同的階段；其次,，利用數(shù)值方法求解該動力學(xué)模型,，分析不同胎壓下驅(qū)動輪翻越焊縫過程中爬壁機器人的運動狀態(tài)；最后,，進(jìn)行了爬壁機器人翻越焊縫過程試驗,，結(jié)果表明，機器人翻越焊縫過程的試驗結(jié)果與數(shù)值仿真結(jié)果基本一致,，驗證了本文所建動力學(xué)模型的正確性與合理性,。

摘要:針對數(shù)學(xué)表征行星變速機構(gòu)換擋變胞過程及自動識別各擋位構(gòu)態(tài)屬性較難的問題,，首先,，解析了行星變速機構(gòu)變胞理論，基于機構(gòu)轉(zhuǎn)換法定義相對轉(zhuǎn)速意義下行星排構(gòu)件間運動副約束函數(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器的換擋變胞過程,，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)合實例分析揭示換擋變胞機理,；最后,，通過建立相對轉(zhuǎn)速方程和行星變速機構(gòu)特性參數(shù)識別，結(jié)合行星變速機構(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構(gòu)傳動比和轉(zhuǎn)矩自動建模和求解方法,，實現(xiàn)了行星變速機構(gòu)各擋位構(gòu)態(tài)屬性的自動識別。以某拖拉機行星變速器為例進(jìn)行了分析,，驗證了該方法的可行性和有效性,。

摘要:針對負(fù)載質(zhì)量和負(fù)載力等參數(shù)不確定的主動懸掛電液伺服作動器位置控制系統(tǒng)，采用內(nèi)?？刂品椒▽ζ溥M(jìn)行位置控制,。根據(jù)系統(tǒng)特性建立了電液伺服作動器位置控制系統(tǒng)線性化數(shù)學(xué)模型，并基于此模型設(shè)計了內(nèi)?？刂破?。為驗證內(nèi)?？刂破鞯目刂菩ЧM(jìn)行了與PID控制的對比仿真分析和臺架試驗,。以階躍信號為輸入信號進(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)、無超調(diào),，動態(tài)特性優(yōu)于PID控制,，且當(dāng)系統(tǒng)受到外部干擾時，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。臺架試驗包括改變正弦輸入信號頻率和改變負(fù)載質(zhì)量兩種試驗方案,。結(jié)果表明,，當(dāng)正弦輸入信號頻率由0.1Hz增加至2Hz時，基于PID控制的系統(tǒng)跟蹤性能明顯惡化,，而基于內(nèi)?？刂频南到y(tǒng)跟蹤性能并無明顯變化；當(dāng)負(fù)載質(zhì)量發(fā)生變化時,，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)模控制的電液伺服作動器位置控制系統(tǒng)的跟蹤響應(yīng)性能優(yōu)于PID控制,，滿足主動懸掛系統(tǒng)的使用要求,。

摘要:針對聯(lián)合收獲機脫粒裝置設(shè)計過程中裝備結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)化變形設(shè)計困難以及對設(shè)計人員專業(yè)素質(zhì)要求高的問題,，為尋求合適的參數(shù)化設(shè)計手段,，研究了基于Skeleton Design（骨架設(shè)計）的脫粒裝置交互式設(shè)計系統(tǒng)。以紋桿滾筒式脫粒裝置為研究對象,，引入Skeleton Design過程體的概念,，結(jié)合紋桿滾筒式脫粒裝置的總體設(shè)計過程，實現(xiàn)脫粒裝置的個性化設(shè)計與參數(shù)化建模,。以VS（Microsoft Visual Studio）環(huán)境下VB.NET為開發(fā)語言,，應(yīng)用CATIA（Computer aided tridimensional interface application）二次開發(fā)接口技術(shù)與SQL Server數(shù)據(jù)庫管理,，將模型、參數(shù),、知識信息等數(shù)字化資源與操作平臺組織起來,，聯(lián)合運用，通過人機交互的方式進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計,。系統(tǒng)測試表明,，該系統(tǒng)能在降低設(shè)計人員專業(yè)性、提高開發(fā)產(chǎn)品準(zhǔn)確性的同時,，提高設(shè)計效率,、縮短設(shè)計周期，并且易于理解和應(yīng)用,，增強了模型的知識繼承與重用性,，滿足脫粒裝置個性化設(shè)計要求。

摘要:針對打結(jié)器支架鑄造毛坯存在誤差,、支架結(jié)構(gòu)復(fù)雜,、難以加工成型等問題，為了減小支架毛坯鑄造誤差對加工質(zhì)量的影響,，基于三維掃描技術(shù)對打結(jié)器支架毛坯進(jìn)行逆向檢測與分析,，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,。針對打結(jié)器支架的5個空間交錯軸孔和1個凸輪曲面，設(shè)計了打結(jié)器支架的專用夾具,，制定了五軸數(shù)控加工工序,，通過一次裝夾可完成5個空間交錯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,，結(jié)果表明，打結(jié)器支架上各軸孔的相對位置與角度關(guān)系準(zhǔn)確,，打結(jié)動作精準(zhǔn),、可靠，支架加工成品率為99%,，方草捆成結(jié)率為100%,。