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摘要:以提高農(nóng)業(yè)用水效率為目標(biāo)的精量灌溉是未來(lái)農(nóng)業(yè)灌溉的主要模式,，精量灌溉的前提條件是對(duì)作物缺水的精準(zhǔn)診斷和科學(xué)的灌溉決策,。用于作物缺水診斷和灌溉決策定量指標(biāo)的信息獲取技術(shù)主要基于田間定點(diǎn)監(jiān)測(cè),、地面車載移動(dòng)監(jiān)測(cè)及衛(wèi)星遙感,。無(wú)人機(jī)從根本上解決了衛(wèi)星遙感由于時(shí)空分辨率低而導(dǎo)致的瞬時(shí)拓延,、空間尺度轉(zhuǎn)換,、遙感參數(shù)與模型參數(shù)定量對(duì)應(yīng)等技術(shù)難題,，也克服了地面監(jiān)測(cè)效率低,、成本高、影響田間作業(yè)等問(wèn)題,。近幾年的研究結(jié)果表明,，無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)可以高通量地獲取多個(gè)地塊的高時(shí)空分辨率圖像，使精準(zhǔn)分析農(nóng)業(yè)氣象條件,、土壤條件,、作物表型等參數(shù)的空間變異性及其相互關(guān)系成為可能，為大面積農(nóng)田范圍內(nèi)快速感知作物缺水空間變異性提供了新手段,，在精量灌溉技術(shù)應(yīng)用中具有明顯的優(yōu)勢(shì)和廣闊的前景,。無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用在作物覆蓋度、株高,、倒伏面積,、生物量、葉面積指數(shù),、冠層溫度等農(nóng)情信息的監(jiān)測(cè)方面，但在作物缺水診斷和灌溉決策定量指標(biāo)監(jiān)測(cè)方面的研究才剛剛起步,，目前主要集中在作物水分脅迫指數(shù)（CWSI）,、作物系數(shù)、冠層結(jié)構(gòu)相關(guān)指數(shù),、土壤含水率,、葉黃素相關(guān)指數(shù)（PRI）等參數(shù)估算的研究，有些指標(biāo)已經(jīng)成功應(yīng)用于監(jiān)測(cè)多種作物的水分脅迫狀況,，但對(duì)于大多數(shù)作物和指標(biāo),，模型的普適性還有待進(jìn)一步研究。給出了無(wú)人機(jī)遙感在精準(zhǔn)灌溉技術(shù)中應(yīng)用的技術(shù)體系,，并指出,，為滿足不同尺度的高效率監(jiān)測(cè)和實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)管理的需求，今后無(wú)人機(jī)遙感需要結(jié)合衛(wèi)星遙感和地面監(jiān)測(cè)系統(tǒng),，其中天空地一體化農(nóng)業(yè)水信息監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化布局方法與智能組網(wǎng)技術(shù),、多源信息時(shí)空融合與同化技術(shù)、作物缺水多指標(biāo)綜合診斷模型,、農(nóng)業(yè)灌溉大數(shù)據(jù)等將是未來(lái)重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容,。

摘要:提出了基于小波變換的農(nóng)田圖像光照不變特征的提取算法。采用Retinex光照模型,，對(duì)原始農(nóng)田圖像進(jìn)行剪裁和歸一化等預(yù)處理,，選用Haar小波基多級(jí)分解預(yù)處理后的圖像，從而得到圖像的高低頻成分,；通過(guò)閾值法更新小波分解后的高頻系數(shù),，重構(gòu)獲得多尺度反射模型,，以提取光照不變特征；進(jìn)行了光照不變特征提取和農(nóng)作物航線獲取試驗(yàn),。結(jié)果表明,，該算法提取的特征圖受自然光照的影響很小，且能夠極大程度保留場(chǎng)景中的物體特征,。同時(shí),，農(nóng)作物航線提取在不同光照條件下均具有較高精度，航線誤差在±2°以內(nèi),，能夠滿足農(nóng)機(jī)導(dǎo)航的精度要求,。在NVIDIA的Jetson TX2硬件平臺(tái)上，該算法總耗時(shí)在300ms以內(nèi),，相機(jī)前視距離可達(dá)20m,，滿足農(nóng)機(jī)正常作業(yè)的實(shí)時(shí)性要求。

摘要:提出了一種基于氣電混合驅(qū)動(dòng)且能夠全天候工作的高效率蘋果收獲機(jī)器人,。該機(jī)器人機(jī)械臂包含5個(gè)自由度,，混合使用電動(dòng)和氣動(dòng)兩種驅(qū)動(dòng)方式，同時(shí)保證機(jī)械臂的準(zhǔn)確定位和末端執(zhí)行器對(duì)果實(shí)的快速柔性抓取,。機(jī)器人視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)結(jié)合了機(jī)器視覺(jué)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,，在提高系統(tǒng)魯棒性的同時(shí)優(yōu)化了系統(tǒng)的整體檢測(cè)速度。此外,，機(jī)器人配備的夜間照明系統(tǒng)使其能夠?qū)崿F(xiàn)全天候工作,。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了機(jī)器人視覺(jué)檢測(cè)試驗(yàn)和蘋果采摘試驗(yàn)，結(jié)果表明,，視覺(jué)系統(tǒng)定位蘋果的平均時(shí)間為44ms,，機(jī)器人的采摘率為81.25%，平均每個(gè)蘋果的采摘時(shí)間為7.81s,。

摘要:針對(duì)崎嶇山地環(huán)境下自走式履帶機(jī)器人自走姿態(tài)波動(dòng)大,、跟蹤精度低等問(wèn)題，研究了三維崎嶇路面履帶機(jī)器人控制方法,。通過(guò)分析機(jī)器人在二維平整路面與三維崎嶇路面的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，建立了降維運(yùn)動(dòng)學(xué)幾何模型；設(shè)計(jì)了一種基于降維變系數(shù)的滑?？刂品椒?，實(shí)現(xiàn)三維崎嶇路面履帶機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制，并進(jìn)行了平整路面與崎嶇路面的路徑跟蹤仿真與試驗(yàn),。仿真結(jié)果表明,，平整路面仿真中，行駛方向誤差逐漸減小并趨近于0，側(cè)向位置誤差在±0.2m內(nèi)波動(dòng),，并可在1s內(nèi)完成姿態(tài)調(diào)整,；崎嶇路面仿真中，三軸位置誤差均控制在±01m范圍內(nèi),，同樣可在1s內(nèi)完成姿態(tài)調(diào)整,。路徑跟蹤田間試驗(yàn)結(jié)果表明，平整路面和崎嶇路面機(jī)器人跟蹤穩(wěn)定后的橫向誤差分別為-2.9~8.8cm,、-14.3~21.5cm,，姿態(tài)誤差分別控制在±2°、±5°內(nèi),，能夠滿足實(shí)際跟蹤需求,。

摘要:針對(duì)免耕播種機(jī)在濕黏土壤條件下施肥鏟回填性能弱，導(dǎo)致種肥同床的問(wèn)題,，基于最速降線原理設(shè)計(jì)了一種強(qiáng)制回土裝置,，將理論分析、虛擬仿真與試驗(yàn)相結(jié)合,，探究強(qiáng)制回土裝置最優(yōu)結(jié)構(gòu)與參數(shù)組合,。應(yīng)用三因素三水平正交試驗(yàn)方法，以作業(yè)速度,、回流擋板間距和回流擋板與地表夾角為試驗(yàn)因素,，以土壤回填率和單體通過(guò)性為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)影響強(qiáng)制回土裝置作業(yè)性能的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)與優(yōu)化研究,。試驗(yàn)結(jié)果表明，在參數(shù)組合為作業(yè)速度1.5m/s,、回流擋板間距112mm,、回流擋板與地表夾角60°時(shí)，土壤回填率為91.2%,，作業(yè)過(guò)程未發(fā)生單體堵塞現(xiàn)象,。對(duì)比試驗(yàn)表明，優(yōu)化后的最速降線式強(qiáng)制回土裝置較直板式強(qiáng)制回土裝置的土壤回填率提升了16.5%,。

摘要:為解決水田環(huán)境下稻行彎度信息提取問(wèn)題,，提出一種觸覺(jué)感知方法。根據(jù)除草期內(nèi)水稻與雜草的生理高度及力學(xué)差異,，基于彎曲傳感器設(shè)計(jì)了一種稻株定位的感知梁,。通過(guò)力學(xué)分析，建立了感知梁與稻株接觸作用的力學(xué)模型,，結(jié)合稻株抗彎強(qiáng)度,，確定了感知梁抗彎剛度的設(shè)計(jì)原則。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建感知梁標(biāo)定試驗(yàn)裝置,，獲得了裝置偏距與感知梁電壓差的映射關(guān)系,。基于多傳感器技術(shù),，通過(guò)采集4根感知梁的電壓（形變）變化特征,，計(jì)算出稻行彎度。為檢驗(yàn)測(cè)量裝置的精度及穩(wěn)定性,，進(jìn)行了田間試驗(yàn),，行進(jìn)速度試驗(yàn)表明：行進(jìn)速度的提高不利于測(cè)量結(jié)果的穩(wěn)定性，在行進(jìn)速度為1.5m/s時(shí),，平均誤差為5.90mm,，最大誤差為8.30mm；稻穴株數(shù)試驗(yàn)表明：測(cè)量誤差與稻穴株數(shù)有一定的相關(guān)性,，稻穴株數(shù)為6株以上的測(cè)量誤差最小,，平均誤差為2.56mm，4~5株的平均誤差較大,，為4.36mm,，1~3株測(cè)量的平均誤差最大，為6.17mm,；水層厚度試驗(yàn)表明：測(cè)量誤差與水層厚度沒(méi)有明顯相關(guān)性,，誤差均能控制在14mm范圍內(nèi)。該裝置測(cè)量結(jié)果可滿足避苗機(jī)械除草等精準(zhǔn)控制的要求,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)油菜輕簡(jiǎn)化精量播種,，設(shè)計(jì)了一種油菜精量穴播集中排種裝置?；谟筒朔N子的機(jī)械物理特性和精量播種要求,，提出了適宜油菜穴播1~3粒的漸開(kāi)線狀型孔，確定了主要結(jié)構(gòu)參數(shù),。應(yīng)用EDEM軟件構(gòu)建了穴播集中排種裝置仿真模型,，分析了型孔長(zhǎng)度、截面尺寸和型孔深度對(duì)充種性能的影響,，發(fā)現(xiàn)漸開(kāi)線狀型孔有助于充種,，且型孔長(zhǎng)度和深度分別為3.5mm和2.6mm的漸開(kāi)線狀型孔均充種1粒或2粒,；護(hù)種帶提高了投種一致性,，當(dāng)排種輪與護(hù)種帶間隙為0.2mm時(shí)，成穴較優(yōu),。通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn)研究了油菜品種和轉(zhuǎn)速對(duì)排種性能影響,，結(jié)果表明：品種,、排種輪轉(zhuǎn)速及其二者的交互作用對(duì)排種合格率均有顯著影響，排種合格率隨轉(zhuǎn)速增加呈先增大后減小的趨勢(shì),，在轉(zhuǎn)速為20~40r/min時(shí),，排種合格率（1~3粒）高于94%，穴距變異系數(shù)低于12%,；50穴的總粒數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差在10粒之內(nèi),，排種量一致性變異系數(shù)低于10.0%。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，油菜平均株數(shù)為2.05株/穴,，能夠適應(yīng)不同含水率條件的油菜精量播種要求。油菜精量穴播集中排種裝置可實(shí)現(xiàn)6行成行成穴精量排種,，為輕簡(jiǎn)化油菜排種器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和成穴精量播種提供了參考,。

摘要:針對(duì)長(zhǎng)江中下游稻油輪作區(qū)油菜直播時(shí)，土壤黏重板結(jié)且前茬水稻收獲后秸稈殘茬量大,，機(jī)具易壅土,、掛草堵塞，難以實(shí)現(xiàn)深施肥的難題,，設(shè)計(jì)了一種油菜精量聯(lián)合直播機(jī)主動(dòng)防堵深施肥裝置,。基于主動(dòng)刮削防堵原理,，分析確定施肥鏟入土部位曲線為與旋耕刀軸回轉(zhuǎn)中心同心,、包絡(luò)旋耕刀末端運(yùn)動(dòng)軌跡的圓弧,；根據(jù)深施肥鏟防堵功能及鏟體內(nèi)肥料顆粒運(yùn)動(dòng)分析,，確定過(guò)渡段下圓弧直徑、入土段圓弧圓心角,、過(guò)渡段上圓弧直徑等施肥鏟結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)關(guān)鍵參數(shù)及其許用范圍,；以施肥鏟末端肥料流出瞬時(shí)速度最大為優(yōu)化目標(biāo)，以施肥鏟關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)為設(shè)計(jì)變量,、其許用范圍為約束條件,，構(gòu)建施肥鏟結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型,；通過(guò)施肥過(guò)程離散元仿真分析,，以施肥鏟體入土段上端圓弧圓心角、過(guò)渡段圓弧直徑為試驗(yàn)因素,，以施肥鏟末端肥料流出瞬時(shí)速度為響應(yīng)指標(biāo),，進(jìn)行二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，建立該數(shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù),，求解得到施肥鏟結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)最佳參數(shù)為：入土段上端圓弧圓心角為36°,、過(guò)渡段上端圓弧直徑為93mm,、過(guò)渡段下端圓弧直徑為66mm。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，安裝深施肥裝置的直播機(jī)作業(yè)后廂面平整度為17.96~21.37mm,，單個(gè)施肥鏟黏附質(zhì)量保持在1.5kg以下，施肥深度平均值為91.10mm,，施肥深度合格率為93.33%,，施肥斷條率為1.08%，機(jī)具通過(guò)性良好,，可滿足稻油輪作區(qū)油菜種植施肥播種農(nóng)藝要求,。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)縱向送苗機(jī)構(gòu)難度大，缺少適用于高效旱田缽苗移栽機(jī)的縱向送苗機(jī)構(gòu)的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種棘輪連桿式缽苗移栽機(jī)縱向送苗機(jī)構(gòu),。根據(jù)機(jī)構(gòu)特點(diǎn)與旱田缽苗移栽縱向送苗要求，建立了運(yùn)動(dòng)學(xué)模型與優(yōu)化目標(biāo),，設(shè)計(jì)縱向送苗機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件,，得出滿足設(shè)計(jì)要求的結(jié)構(gòu)參數(shù)。建立了機(jī)構(gòu)三維模型,，試制了物理樣機(jī),。根據(jù)軟件優(yōu)化結(jié)果，運(yùn)用二次正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)方法對(duì)棘輪結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),，以棘輪驅(qū)動(dòng)面高度x1,、棘輪定位面高度x2、取苗轉(zhuǎn)速x3為試驗(yàn)因素,，以送苗成功率y為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn)，結(jié)果表明：x1=2.32mm,、x2=3.5mm,、x3=100r/min時(shí)，送苗成功率達(dá)到99.85%,。取x1=2.3mm,、x2=3.5mm、x3=100r/min進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，得出送苗成功率為9917%,，結(jié)果滿足設(shè)計(jì)要求。

摘要:為了解決現(xiàn)有行星輪系水稻缽苗移栽機(jī)構(gòu)較難同時(shí)具備理想的移栽軌跡和姿態(tài)的問(wèn)題,，提出了正向設(shè)計(jì)與局部軌跡微調(diào)的反求設(shè)計(jì)相結(jié)合的設(shè)計(jì)方法,。以非圓齒輪行星輪系水稻缽苗移栽機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)為例，闡述該方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,。建立行星輪系水稻缽苗移栽機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)要求,，并分析其工作原理,，在前期正向設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，局部調(diào)整其移栽靜軌跡,，通過(guò)反求設(shè)計(jì)進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計(jì)移栽機(jī)構(gòu),。進(jìn)行局部反求設(shè)計(jì)的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析和運(yùn)動(dòng)學(xué)建模，基于Matlab平臺(tái)開(kāi)發(fā)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件,，通過(guò)人機(jī)交互的方式得到移栽機(jī)構(gòu)的機(jī)構(gòu)參數(shù),，使其不僅滿足移栽臂移栽的姿態(tài)要求，同時(shí)獲得更理想的移栽工作軌跡,。根據(jù)最終得到的機(jī)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)移栽機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu),，完成三維建模、虛擬仿真試驗(yàn),，加工,、裝配移栽機(jī)構(gòu)物理樣機(jī)，完成了高速攝像運(yùn)動(dòng)學(xué)試驗(yàn),。將移栽機(jī)構(gòu)理論計(jì)算,、虛擬仿真、樣機(jī)試驗(yàn)得到的移栽靜軌跡比較,，同時(shí)逐一將軌跡相關(guān)參數(shù),、取秧角、推秧角,、角度差等設(shè)計(jì)目標(biāo)參數(shù)與相應(yīng)數(shù)值化目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,，結(jié)果顯示，均滿足要求,，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)方法的正確性,。與以往單一的正向設(shè)計(jì)、反求設(shè)計(jì)方法相比,，該方法設(shè)計(jì)的移栽機(jī)構(gòu)不僅具有更優(yōu)的移栽工作軌跡,，也可滿足較好的移栽姿態(tài)要求。

摘要:針對(duì)水稻收獲機(jī)清選作業(yè)過(guò)程中濕黏水稻脫出物易粘附,、堵塞清選篩的問(wèn)題,，利用聚四氟乙烯涂料對(duì)清選篩面進(jìn)行噴涂改性處理，設(shè)計(jì)了具有抗粘減阻性能的清選篩面,。涂層改性篩面往復(fù)摩擦特性試驗(yàn)結(jié)果表明,，涂層改性篩面與水稻秸稈的平均摩擦因數(shù)降幅達(dá)32.2%~32.7%，與稻葉的平均摩擦因數(shù)降幅達(dá)39.1%~40.2%,，涂層改性篩面表現(xiàn)出良好的減阻特性,。涂層改性篩面潤(rùn)濕減粘特性試驗(yàn)結(jié)果表明,，涂層改性篩面的接觸角為110.6°,，接觸角增幅為26.8%,，與水稻秸稈的界面粘附力降幅為62%~67%，與稻葉的界面粘附力降幅為63%~65%,，減粘脫附特性顯著增強(qiáng),。利用水稻收獲機(jī)進(jìn)行了涂層改性篩面田間清選作業(yè)減粘防堵性能試驗(yàn)，作業(yè)量為2.0hm2時(shí),，與未改性篩面相比,，涂層改性篩面粘附物質(zhì)量降低67.8%，聚四氟乙烯涂層能夠有效地解決濕黏脫出物粘附,、堵塞問(wèn)題,，具有良好的耐久性。

摘要:為提高玉米收獲機(jī)的對(duì)行質(zhì)量,，減輕駕駛員的勞動(dòng)強(qiáng)度,，設(shè)計(jì)了一套玉米收獲機(jī)自動(dòng)對(duì)行系統(tǒng)，包括自動(dòng)對(duì)行感知系統(tǒng)和路徑跟蹤控制系統(tǒng),。感知系統(tǒng)由激光雷達(dá),、機(jī)械式對(duì)行傳感器、陀螺轉(zhuǎn)角儀等組成,，激光雷達(dá)檢測(cè)進(jìn)入地塊前的橫向偏差,，機(jī)械式對(duì)行傳感器檢測(cè)收獲作業(yè)時(shí)的橫向偏差，陀螺轉(zhuǎn)角儀檢測(cè)航向偏角,。以純追蹤模型作為路徑跟蹤的控制方法,，利用模糊控制原理動(dòng)態(tài)調(diào)整純追蹤模型中的前視距離，結(jié)合收獲機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，確定收獲機(jī)轉(zhuǎn)向輪的期望轉(zhuǎn)角,，并通過(guò)Matlab/Simulink軟件對(duì)模型進(jìn)行仿真分析。將自動(dòng)對(duì)行系統(tǒng)搭載于4YL-6型玉米收獲機(jī)上進(jìn)行田間試驗(yàn),，結(jié)果表明,，激光雷達(dá)靜態(tài)檢測(cè)試驗(yàn)的偏差均值為0.0775m，標(biāo)準(zhǔn)差均值為0.1309m,，偏差在±15cm和±30cm內(nèi)的比例均值分別為80.5%和95%,；激光雷達(dá)地頭自動(dòng)對(duì)行試驗(yàn)的平均調(diào)整距離為7.89m，平均偏差為0.146m,；基于機(jī)械式對(duì)行傳感器的收獲作業(yè)自動(dòng)對(duì)行試驗(yàn)的偏差均值為0.0876m,，標(biāo)準(zhǔn)差均值為0.0976m，偏差在±15cm和±30cm內(nèi)的比例均值分別為831%和100%,。試驗(yàn)結(jié)果滿足玉米收獲機(jī)的對(duì)行作業(yè)要求,，可為玉米收獲機(jī)的自動(dòng)對(duì)行提供理論支持。

摘要:對(duì)分體圓筒法,、傾斜法,、抽板法和斜面法4種顆粒特性測(cè)試方法進(jìn)行Plackett-Burman多因素顯著性篩選試驗(yàn),，試驗(yàn)方差分析結(jié)果表明，不同的測(cè)試方法影響測(cè)量結(jié)果的顯著因素與因素顯著程度,。根據(jù)分體圓筒法,、傾斜法和斜面法的方差分析結(jié)果,，提出一種基于顆粒物料整體特性的摩擦因數(shù)標(biāo)定方法，將仿真試驗(yàn)與真實(shí)試驗(yàn)相結(jié)合，依次標(biāo)定出尿素顆粒與PVC材料間靜摩擦因數(shù)為0.41,，顆粒間靜摩擦因數(shù)為0.36,，顆粒間滾動(dòng)摩擦因數(shù)為0.15,。將所標(biāo)定的摩擦因數(shù)采用無(wú)底圓筒法進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，休止角仿真試驗(yàn)結(jié)果為30.57°，真實(shí)試驗(yàn)結(jié)果為31.74°,，相對(duì)誤差為3.69%,，不同含水率下的實(shí)際試驗(yàn)休止角與所標(biāo)定摩擦因數(shù)下的仿真休止角相對(duì)誤差均不大于4.59%，仿真試驗(yàn)結(jié)果與真實(shí)試驗(yàn)結(jié)果無(wú)顯著差異,，驗(yàn)證了所標(biāo)定摩擦因數(shù)的有效性,。本方法可用于其他顆粒狀物料間摩擦因數(shù)的標(biāo)定試驗(yàn)。

摘要:采用逆向工程技術(shù),，基于粘結(jié)顆粒模型,，在EDEM軟件中建立了三七種子離散元模型；結(jié)合臺(tái)架試驗(yàn)和仿真試驗(yàn),，在EDEM軟件中標(biāo)定接觸參數(shù),，通過(guò)碰撞彈跳試驗(yàn)、斜面滑移試驗(yàn)和斜面滾動(dòng)試驗(yàn),，得到三七種子與ABS塑料之間碰撞恢復(fù)系數(shù),、靜摩擦因數(shù)和滾動(dòng)摩擦因數(shù)分別為0.611、0.473和0.067,；基于二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)的響應(yīng)面優(yōu)化方法,，確定EDEM仿真試驗(yàn)中三七種子之間最佳的接觸參數(shù)，通過(guò)堆積試驗(yàn),，得到三七種子之間碰撞恢復(fù)系數(shù),、靜摩擦因數(shù)和滾動(dòng)摩擦因數(shù)分別為0.492、0.202和0.083,；選取三七精密排種器進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，以排種器充種合格率、漏播率和重播率作為試驗(yàn)指標(biāo),，在不同排種輪轉(zhuǎn)速的試驗(yàn)條件下,，分別對(duì)比試驗(yàn)指標(biāo)的實(shí)測(cè)值和仿真值，得到試驗(yàn)指標(biāo)的相對(duì)誤差均小于5.0%，表明該三七種子離散元模型和接觸參數(shù)可用于離散元仿真試驗(yàn),。

摘要:綜合考慮耕地的自然質(zhì)量,、耕作條件、形態(tài),、空間分布等，以濟(jì)南市為研究區(qū),，從自然稟賦,、區(qū)位條件和穩(wěn)定性3個(gè)方面選取11個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,，在耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上,，采用局部空間自相關(guān)法定量刻畫耕地質(zhì)量的空間集聚格局特征，采用矩陣組合法進(jìn)一步將耕地質(zhì)量等級(jí)和空間集聚格局類型兩兩組合,，綜合確定基本農(nóng)田劃定類型,。研究表明，濟(jì)南市耕地區(qū)位條件較好,，且區(qū)域差異最小,，耕地穩(wěn)定性和自然稟賦相對(duì)較差。濟(jì)南市耕地質(zhì)量以高和較高為主,，二者分別占濟(jì)南市耕地總面積的35.12%和22.67%,，主要分布在濟(jì)南市北部商河、濟(jì)陽(yáng)和章丘北部,。耕地質(zhì)量低等級(jí)的耕地面積最少,，為475.98km2，所占比例為11.98%,，主要分布在歷城和長(zhǎng)清,。濟(jì)南市耕地劃分為優(yōu)先劃入型、適宜劃入型和整治調(diào)控型3種類型,。濟(jì)陽(yáng),、商河、章丘北部和平陰東南部的耕地質(zhì)量高,、集聚特征顯著,，應(yīng)作為優(yōu)先劃入型，該類型耕地最多,，面積為212123km2,，占濟(jì)南市耕地總面積的53.38%；適宜劃入型耕地質(zhì)量也較高,，并且多分布在優(yōu)先劃入型周邊,，對(duì)優(yōu)先劃入型耕地具有保護(hù)和緩沖作用，應(yīng)與優(yōu)先劃入型耕地一起作為基本農(nóng)田，以提高優(yōu)質(zhì)基本農(nóng)田的集聚程度,；整治調(diào)控型耕地面積為98898km2,，占濟(jì)南市耕地總面積的24.89%，主要分布在中心城區(qū)和南部山區(qū),，該類型耕地質(zhì)量低,、集聚程度不高，開(kāi)發(fā)利用時(shí)應(yīng)注意生態(tài)環(huán)境保護(hù),，必要時(shí)可通過(guò)土地整治提高質(zhì)量和集聚程度,。

摘要:以川中丘陵區(qū)為例，在提出鄉(xiāng)村生態(tài)空間分類體系基礎(chǔ)上,，采用轉(zhuǎn)移速率,、動(dòng)態(tài)度、轉(zhuǎn)移矩陣,、洛倫茲曲線和生境質(zhì)量評(píng)估等方法分析傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)生態(tài)空間在數(shù)量,、組成結(jié)構(gòu)和空間分布的時(shí)空演變特征及其對(duì)生境質(zhì)量的影響。研究表明：川中丘陵區(qū)鄉(xiāng)村生態(tài)空間約占國(guó)土空間總面積的98%,，人均生態(tài)空間面積達(dá)164068m2,；2000—2018年，鄉(xiāng)村生態(tài)空間從8829872km2降至8732222km2,，年均縮減量為5425km2,，綜合動(dòng)態(tài)度為0.41%，生態(tài)空間轉(zhuǎn)移率為0.20%,，農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)是構(gòu)成鄉(xiāng)村生態(tài)空間的主要成分,，兩者在近20年間的保留率均超過(guò)90%，這表明隨著時(shí)間的推移,，傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)生態(tài)空間數(shù)量雖在減少,，但整體結(jié)構(gòu)依然穩(wěn)定。生產(chǎn)生態(tài)空間和基礎(chǔ)生態(tài)空間分布基尼系數(shù)分別在0.08和0.34左右,，表現(xiàn)為絕對(duì)平均和相對(duì)合理的空間分布形態(tài),，說(shuō)明傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)生態(tài)空間總體上呈現(xiàn)出均衡且穩(wěn)定的空間分布格局。川中丘陵區(qū)生境質(zhì)量整體不高,，2000年,、2010年和2018年的生境質(zhì)量指數(shù)分別為0.310、0.311和0.309,，生境質(zhì)量指數(shù)呈先上升后下降的趨勢(shì),，與鄉(xiāng)村基礎(chǔ)生態(tài)空間的數(shù)量改變呈正相關(guān)關(guān)系。

摘要:耕地邊際化是耕地利用凈收益從多到少的過(guò)程,，而撂荒則是耕地邊際化的極端表現(xiàn),。以河南省孟津縣為例，從耕地利用的自然適宜、耕作條件與機(jī)會(huì)成本等方面,，對(duì)耕地邊際化的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行多維度評(píng)價(jià),，并運(yùn)用遙感影像數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，識(shí)別出現(xiàn)階段影響耕地邊際化的主導(dǎo)因素,。結(jié)果表明：就耕地的自然適宜評(píng)價(jià)結(jié)果而言,，處于高度適宜、中度適宜,、低度適宜的面積分別為18900,、14164、8881km2,，自然適宜性是影響耕地邊際化利用的基礎(chǔ)條件,，將自然適宜性差的耕地調(diào)整恢復(fù)成林地,，有助于區(qū)域脆弱生態(tài)的修復(fù),；就耕地的耕作便利度來(lái)說(shuō)，處于高度便利,、中度便利,、低度便利的面積分別為：10369、21405,、10171km2,，對(duì)自然適宜度高而耕作不便利的耕地進(jìn)行綜合整治是提高耕地利用效率、延緩耕地邊際化利用的重要途徑,；根據(jù)機(jī)會(huì)成本的耕地邊際化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果,，處于高機(jī)會(huì)成本、中機(jī)會(huì)成本,、低機(jī)會(huì)成本的面積分別為11932,、16457、13556km2,。由于孟津縣高機(jī)會(huì)成本區(qū)的耕地利用能夠維持較高的利潤(rùn),，因此耕地棄耕的情況較少發(fā)生。通過(guò)對(duì)土地變更數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)耕地和遙感影像的疊置分析,，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段孟津縣耕地邊際化受自然適宜與耕作條件的影響較大,。

摘要:為探討參數(shù)敏感性分析結(jié)果在區(qū)域尺度上表現(xiàn)出的不確定性問(wèn)題，在溫帶季風(fēng)氣候類型黃淮海平原旱作區(qū)不同積溫區(qū)內(nèi)選取黃驊,、商丘和駐馬店3個(gè)站點(diǎn),，基于氣象和作物生育期數(shù)據(jù)以及土壤實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采用EFAST（Extended Fourier amplitude sensitivity test）方法,，對(duì)WOFOST模型冬小麥和夏玉米參數(shù)進(jìn)行全局敏感性分析,，并對(duì)2種作物在不同生產(chǎn)水平和不同氣候條件下的參數(shù)敏感性排序進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。結(jié)果表明：冬小麥產(chǎn)量在潛在生產(chǎn)水平下主要敏感參數(shù)有葉齡的低溫閾值（TBASE）、儲(chǔ)存器官同化物轉(zhuǎn)化效率（CVO）,、總同化速率在低溫3℃時(shí)的校正因子（TMNFTB3）等,，在水分限制生產(chǎn)水平下主要敏感參數(shù)有蒸散速率修正因子（CFET）和儲(chǔ)存器官同化物轉(zhuǎn)化效率（CVO）等；夏玉米在2種生產(chǎn)水平下產(chǎn)量敏感參數(shù)差異不大,，主要為總同化速率低溫10℃時(shí)的校正因子（TMNFTB10）,、每日溫度為40℃時(shí)單葉片同化CO2的初始光能利用效率（EFFTB40）、35℃時(shí)葉片生命周期（SPAN）等,；冬小麥,、夏玉米在不同生產(chǎn)水平下的TDCC系數(shù)（Topdown concordance coefficient）分別為0.82和0.98，P均小于0.01,，參數(shù)敏感性排序的一致性均較高,；冬小麥和夏玉米在不同氣候條件下潛在生產(chǎn)水平TDCC系數(shù)分別為0.92和0.98，P均小于0.01,，一致性較高,，水分限制生產(chǎn)水平TDCC系數(shù)分別為0.61和0.86，P均小于0.01,，一致性較差,。WOFOST模型不同作物間參數(shù)敏感性差異明顯，不同生產(chǎn)水平對(duì)參數(shù)敏感性的影響較小,，但受水分脅迫程度的影響,，不同氣候條件對(duì)參數(shù)敏感性影響較大，且對(duì)不同生產(chǎn)水平下參數(shù)敏感性的影響不同,，這主要與不同時(shí)空下的氣候條件差異有關(guān),。

摘要:以烏蘭布和沙漠東北緣為研究區(qū)，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,、景觀生態(tài)學(xué)與GIS空間分析技術(shù),，綜合考慮多種因子，構(gòu)建研究區(qū)的潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)（以下簡(jiǎn)稱網(wǎng)絡(luò)）,，分析研究區(qū)網(wǎng)絡(luò)魯棒性,，通過(guò)隨機(jī)增邊、度低者優(yōu)先,、節(jié)點(diǎn)介數(shù)低者優(yōu)先與最大介數(shù)節(jié)點(diǎn)增加捷徑等4種增邊策略優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),，得出網(wǎng)絡(luò)在不同增邊策略優(yōu)化前后的連接魯棒性與恢復(fù)魯棒性。結(jié)果顯示：優(yōu)化前網(wǎng)絡(luò)連接魯棒性指數(shù)為0.72,，惡意攻擊下去除42個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)完全破壞網(wǎng)絡(luò),，隨機(jī)攻擊下去除469個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)可完全破壞網(wǎng)絡(luò)；恢復(fù)魯棒性可完全恢復(fù)節(jié)點(diǎn)數(shù)為隨機(jī)攻擊75個(gè),、惡意攻擊56個(gè),；4種增邊策略中,，按度增邊優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接魯棒性較優(yōu)化前提升最顯著：連接魯棒性初始指數(shù)升至0.99，惡意攻擊下去除222個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)可完全破壞網(wǎng)絡(luò),，隨機(jī)攻擊下去除649個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)可完全破壞網(wǎng)絡(luò),；4種增邊策略中，按度增邊對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)恢復(fù)魯棒性提升效果最顯著,，可恢復(fù)去除節(jié)點(diǎn)數(shù)提升至122（隨機(jī)攻擊）與235（惡意攻擊）,，按介數(shù)增邊對(duì)網(wǎng)絡(luò)邊恢復(fù)魯棒性提升效果最顯著，其可恢復(fù)去除節(jié)點(diǎn)數(shù)提升至87（隨機(jī)攻擊）與27（惡意攻擊）,。

摘要:為快速準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì),，以冬小麥為研究對(duì)象，獲取了不同生育期的無(wú)人機(jī)高光譜影像,。利用無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建光譜指數(shù),，并分析4個(gè)生育期的指數(shù)與生物量、葉面積指數(shù)以及由生物量和葉面積2個(gè)生理參數(shù)構(gòu)建的長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)（Growth monitoring indicator,，GMI）的相關(guān)性,；建立與GMI相關(guān)性較強(qiáng)的4個(gè)光譜指數(shù)的單指數(shù)回歸模型，利用多元線性回歸,、偏最小二乘和隨機(jī)森林3種機(jī)器學(xué)習(xí)方法分別建立冬小麥各生育期的GMI反演模型,；將最佳模型應(yīng)用于無(wú)人機(jī)高光譜影像,，得到冬小麥長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)圖,。結(jié)果表明：各生育期光譜指數(shù)與冬小麥GMI相關(guān)性較高，大部分指數(shù)都達(dá)到了顯著水平,，其中NDVI,、SR、MSR和NDVI×SR與GMI的相關(guān)性高于生物量,、葉面積指數(shù)與GMI的相關(guān)性,；拔節(jié)期、挑旗期,、開(kāi)花期,、灌漿期、全生育期,，表現(xiàn)最好的回歸模型對(duì)應(yīng)光譜指數(shù)分別是NDVI×SR,、NDVI、SR,、NDVI和NDVI×SR,；對(duì)比3種方法構(gòu)建的GMI反演模型，開(kāi)花期模型MLR-GMI效果最佳,，此時(shí)期的模型建模R2,、RMSE和NRMSE分別是0.7164,、0.0963、15.90%,。

摘要:為了探索準(zhǔn)確,、高效地估算冬小麥地上生物量（Dry aerial mass，DAM）的方法,，獲取了2013—2014年和2014—2015年2個(gè)生長(zhǎng)季的冬小麥試驗(yàn)數(shù)據(jù),，采用植被指數(shù)反演葉面積指數(shù)（LAI），以遙感反演LAI作為遙感與SAFY（Simple algorithm for yield estimates）模型之間的耦合變量,，利用主成分分析的復(fù)合型混合演化（Shuffled complex evolution with PCA,，SP-UCI）算法優(yōu)化出苗日期（D0）、有效光能利用率（ELUE）和衰老溫度（STT）3個(gè)敏感參數(shù),，對(duì)冬小麥全生育期進(jìn)行動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)模擬,。結(jié)果表明，2014—2015年和2013—2014年冬小麥全生育期模型模擬地上生物量R2,、RMSE和NRMSE分別為0.887,、1.001t/hm2、19.41%和0.856,、1.033t/hm2,、19.86%。研究表明,，耦合高光譜遙感與SAFY作物生長(zhǎng)模型能夠準(zhǔn)確地模擬冬小麥長(zhǎng)勢(shì)的動(dòng)態(tài)變化,，對(duì)冬小麥地上生物量估算精度較高，可為遙感監(jiān)測(cè)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)提供參考,。

摘要:探究應(yīng)力波在落葉松活立木中傳播的影響因素,，有助于研究應(yīng)力波在人工林活立木中的傳播機(jī)理。依據(jù)固體介質(zhì)中的應(yīng)力波傳播理論和彈性力學(xué)理論,，將活立木看作只由心材層和邊材層組成的兩層結(jié)構(gòu)材料,，基于活立木的正交各向異性假定，利用COMSOL Multiphysics多物理場(chǎng)仿真軟件對(duì)應(yīng)力波在活立木中的傳播進(jìn)行了模擬計(jì)算,，并研究了敲擊載荷頻率,、活立木胸徑和心材比對(duì)應(yīng)力波傳播的影響。結(jié)果表明,，應(yīng)力波波速隨著載荷脈沖頻率的增大而減?。粚?duì)于胸徑為10cm的活立木模型,，當(dāng)傳播距離達(dá)到12m時(shí),，應(yīng)力波波陣面已經(jīng)轉(zhuǎn)換為一維平面波，而對(duì)于胸徑超過(guò)30cm的活立木模型,，應(yīng)力波在0~12m傳播距離內(nèi)是以三維膨脹波的形式傳播,；活立木胸徑對(duì)應(yīng)力波的傳播速度有影響,，當(dāng)胸徑小于10cm時(shí)，波速較小且基本沒(méi)有發(fā)生變化,，當(dāng)胸徑從10cm增加到40cm時(shí),，應(yīng)力波的波速隨著活立木胸徑的增加而增加，而當(dāng)胸徑超過(guò)40cm時(shí),，波速略微增加后保持相對(duì)穩(wěn)定,；應(yīng)力波在活立木中的波速隨著心材比的增大而減小。胸徑對(duì)應(yīng)力波在活立木中的傳播形式以及波陣面形狀有影響,，而敲擊載荷頻率和心材比對(duì)應(yīng)力波在活立木中的傳播形式以及波陣面形狀沒(méi)有影響,，但三者都會(huì)對(duì)應(yīng)力波的傳播速度產(chǎn)生影響，數(shù)值模擬最佳的敲擊載荷頻率為25kHz,，應(yīng)力波在活立木中的傳播速度不只取決于邊材的力學(xué)性能,，而是受到心材和邊材的共同影響。

摘要:針對(duì)頻域反射技術(shù)（FDR）傳感器人工標(biāo)定數(shù)據(jù)擬合誤差大的問(wèn)題,，引入其他地區(qū)數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù),，建立了基于遷移學(xué)習(xí)的自動(dòng)標(biāo)定模型。該模型將FDR目標(biāo)使用地點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù),，結(jié)合輔助數(shù)據(jù)與少量源域數(shù)據(jù),，使用TrAdaBoost算法即可得到準(zhǔn)確的FDR傳感器標(biāo)定模型。將面向分類問(wèn)題的TrAdaBoost算法改進(jìn)為適用于本文面向回歸的TrAdaBoost算法,，將TrAdaBoost算法的基學(xué)習(xí)器由AdaBoost改為XGBoost,，改進(jìn)了更新權(quán)重誤差率的計(jì)算方法。首先使用XGBoost對(duì)輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,，得到初始標(biāo)定模型,；然后在目標(biāo)地點(diǎn)采集少量數(shù)據(jù),，使用改進(jìn)后的TrAdaBoost算法對(duì)初始標(biāo)定模型進(jìn)行校準(zhǔn),，即可得到準(zhǔn)確的FDR標(biāo)定模型。將10個(gè)不同地區(qū)站點(diǎn)數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù),，訓(xùn)練得到初始標(biāo)定模型,，將沈陽(yáng)地區(qū)6個(gè)站點(diǎn)分別作為目標(biāo)使用地點(diǎn)，取80%數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù),，進(jìn)行模型校正,，其余20%數(shù)據(jù)用于測(cè)試。測(cè)試結(jié)果的平均準(zhǔn)確率為99.1%,，說(shuō)明基于遷移學(xué)習(xí)的自動(dòng)標(biāo)定模型是有效和準(zhǔn)確的,。

摘要:編制土地覆蓋圖需要包含精準(zhǔn)類別劃分的土地覆蓋數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)獲取方法成本高,、工程量大,，且效果不佳,。提出一種面向無(wú)人機(jī)航拍圖像的語(yǔ)義分割方法，用于分割不同類型的土地區(qū)域并分類,，從而獲取土地覆蓋數(shù)據(jù),。首先，按照最新國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),，對(duì)包含多種土地利用類型的航拍圖像進(jìn)行像素級(jí)標(biāo)注,，建立無(wú)人機(jī)高分辨率復(fù)雜土地覆蓋圖像數(shù)據(jù)集。然后,，在語(yǔ)義分割模型DeepLabV3+的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),，主要包括：將原始主干網(wǎng)絡(luò)Xception+替換為深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet+；引入聯(lián)合上采樣模塊,，增強(qiáng)編碼器的信息傳遞能力,；調(diào)整擴(kuò)張卷積空間金字塔池化模塊的擴(kuò)張率，并移除該模塊的全局池化連接,；改進(jìn)解碼器,，使其融合更多淺層特征。最后在本文數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和測(cè)試模型,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本文提出的方法在測(cè)試集上像素準(zhǔn)確率和平均交并比分別為95.06%和81.22%，相比原始模型分別提升了14.55個(gè)百分點(diǎn)和2549個(gè)百分點(diǎn),，并且優(yōu)于常用的語(yǔ)義分割模型FCN-8S和PSPNet模型,。該方法能夠得到精度更高的土地覆蓋數(shù)據(jù)，滿足編制精細(xì)土地覆蓋圖的需要,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)小數(shù)據(jù)樣本復(fù)雜田間背景下的玉米病害圖像識(shí)別,，提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)玉米病害圖像識(shí)別模型。在VGG-16模型的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了全新的全連接層模塊,，并將VGG-16模型在ImageNet圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的卷積層遷移到本模型中。將收集到的玉米病害圖像數(shù)據(jù)集按3∶1的比例分為訓(xùn)練集與測(cè)試集,。為擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù),，對(duì)訓(xùn)練集原圖進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等操作,?；跀U(kuò)充前后的訓(xùn)練集，對(duì)只訓(xùn)練模型的全連接層和訓(xùn)練模型的全部層（卷積層+全連接層）兩種遷移學(xué)習(xí)方式進(jìn)行了試驗(yàn),，結(jié)果表明,，數(shù)據(jù)擴(kuò)充和訓(xùn)練模型的全部層能夠提高模型的識(shí)別能力。在訓(xùn)練模型全部層和訓(xùn)練集數(shù)據(jù)擴(kuò)充的條件下,，對(duì)玉米健康葉,、大斑病葉,、銹病葉圖像的平均識(shí)別準(zhǔn)確率為95.33%。與全新學(xué)習(xí)相比,，遷移學(xué)習(xí)能夠明顯提高模型的收斂速度與識(shí)別能力,。將訓(xùn)練好的模型用Python開(kāi)發(fā)為圖形用戶界面，可實(shí)現(xiàn)田間復(fù)雜背景下玉米大斑病與銹病圖像的智能識(shí)別,。

摘要:針對(duì)目前草莓識(shí)別定位大多在簡(jiǎn)單環(huán)境下進(jìn)行,、識(shí)別效率較低的問(wèn)題，提出利用改進(jìn)的YOLOv3識(shí)別方法在復(fù)雜環(huán)境中對(duì)草莓進(jìn)行連續(xù)識(shí)別檢測(cè),。通過(guò)訓(xùn)練大量的草莓圖像數(shù)據(jù)集,，得到最優(yōu)權(quán)值模型，其測(cè)試集的精度均值（MAP）達(dá)到87.51%,；成熟草莓的識(shí)別準(zhǔn)確率為97.14%,，召回率為94.46%；未成熟草莓的識(shí)別準(zhǔn)確率為96.51%,，召回率為93.61%,。在模型測(cè)試階段，針對(duì)夜晚環(huán)境下草莓圖像模糊的問(wèn)題,，采用伽馬變換得到的增強(qiáng)圖像較原圖識(shí)別正確率有顯著提升,。以調(diào)和平均值（F）作為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)比多種識(shí)別方法在不同果實(shí)數(shù)量,、不同時(shí)間段及視頻測(cè)試下的實(shí)際檢測(cè)結(jié)果,，結(jié)果表明，YOLOv3算法F值最高,，每幀圖像的平均檢測(cè)時(shí)間為34.99ms,，視頻的平均檢測(cè)速率為58.1f/s，模型的識(shí)別正確率及速率均優(yōu)于其他算法,，滿足實(shí)時(shí)性要求,。同時(shí)，該方法在果實(shí)遮擋,、重疊,、密集等復(fù)雜環(huán)境下具有良好的魯棒性。

摘要:為解決魚(yú)類養(yǎng)殖中投喂精度低的問(wèn)題,，提出了一種基于特征加權(quán)融合的魚(yú)類攝食活動(dòng)強(qiáng)度評(píng)估方法。該方法以魚(yú)群為研究對(duì)象,，利用不同攝食階段圖像的特征對(duì)攝食活動(dòng)強(qiáng)度進(jìn)行分析,，避免了復(fù)雜背景中單體魚(yú)的切割。首先,，利用圖像預(yù)處理技術(shù)獲取前景目標(biāo),，通過(guò)魚(yú)群質(zhì)心繪制出不同攝食階段的魚(yú)群游動(dòng)軌跡,；其次，分別提取圖像的顏色,、形狀和紋理等特征,；然后，使用Relief特征選擇和XGBoost算法篩選出3個(gè)攝食評(píng)價(jià)因子,，采用加權(quán)融合方法確定每個(gè)評(píng)價(jià)因子的最佳權(quán)重,；最后，通過(guò)融合后的特征對(duì)攝食活動(dòng)強(qiáng)度進(jìn)行評(píng)估,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，與傳統(tǒng)面積法相比，本文提出方法的決定系數(shù)可達(dá)0.9043,，且攝食識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98.89%,。該方法在增強(qiáng)魯棒性的同時(shí)，提高了檢測(cè)和評(píng)估效率,，可為魚(yú)群攝食行為檢測(cè)和活動(dòng)強(qiáng)度評(píng)估提供參考,。

摘要:針對(duì)中國(guó)太陽(yáng)輻射站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)較少的客觀條件，以聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織（FAO）建議的通過(guò)Angstrom公式及其參數(shù)計(jì)算的地表太陽(yáng)輻射（Rs-c）對(duì)中國(guó)九大農(nóng)業(yè)區(qū)基于Penman-Monteith（PM）公式計(jì)算的參考作物需水量（ET0-PM）的影響為目標(biāo),，利用中國(guó)地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集和中國(guó)輻射月值數(shù)據(jù)集中的112個(gè)站點(diǎn)1957年1月—2017年3月的氣象要素逐月有效觀測(cè)日均值數(shù)據(jù),，通過(guò)對(duì)比分析和相關(guān)分析，討論了站點(diǎn)Rs-c與觀測(cè)的地表太陽(yáng)輻射（Rs-o）的時(shí)空差異,，以及二者分別輸入PM公式獲得的ET0-c和ET0-o的時(shí)空差異,。結(jié)果表明：基于年內(nèi)時(shí)空尺度的各農(nóng)業(yè)區(qū)Rs-c和Rs-o存在顯著且不穩(wěn)定的差異，Rs-c直接替代Rs-o參與計(jì)算ET0-c可能出現(xiàn)較大的誤差,?；讵玆s-c和Rs-o分別計(jì)算的ET0-c和ET0-o，無(wú)論是在全國(guó),，還是各個(gè)農(nóng)業(yè)區(qū),，均存在顯著的線性相關(guān)性，R2超過(guò)0.67,，ET0-c平均值只有0.06~0.26mm/d的誤差,。考慮中國(guó)的農(nóng)業(yè)地域類型,，應(yīng)對(duì)北方地區(qū)的“春旱”灌溉需求,，可以直接以Rs-c計(jì)算獲得ET0-c，而在全國(guó)范圍內(nèi)的夏季“伏旱”期,，輸入Rs-c計(jì)算的ET0-c比輸入Rs-o計(jì)算的ET0-o偏大,。在高精度的節(jié)水農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，建議研究相應(yīng)的校正模型對(duì)夏季ET0-c進(jìn)行校準(zhǔn)。

摘要:為探尋草莓最優(yōu)水肥組合,，設(shè)置灌水和施肥二因素三水平共9個(gè)處理,，分析不同水肥耦合對(duì)草莓產(chǎn)量、果實(shí)品質(zhì),、水肥利用效率多個(gè)指標(biāo)的影響,。引入AHP層次分析法和熵權(quán)法對(duì)3類因素9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行多層賦權(quán)，運(yùn)用基于博弈論的組合賦權(quán)法獲得各單一指標(biāo)最終權(quán)重,，基于TOPSIS法構(gòu)建草莓綜合生長(zhǎng)評(píng)價(jià)體系,，并以高產(chǎn)、高品質(zhì),、高效為目標(biāo)建立草莓水肥耦合響應(yīng)數(shù)學(xué)模型,。結(jié)果表明，水肥耦合作用對(duì)草莓的單果質(zhì)量,、產(chǎn)量,、水分利用效率和肥料利用效率的影響極顯著，對(duì)品質(zhì)無(wú)顯著影響,。中水,、高肥灌溉下草莓的單果質(zhì)量最大，中水,、中肥灌溉下草莓的產(chǎn)量和可溶性糖含量最優(yōu),，中水、低肥灌溉下草莓的糖酸比和可溶性蛋白質(zhì)含量表現(xiàn)最優(yōu),，低水,、中肥灌溉下草莓的可溶性固形物含量、水分利用效率和肥料利用效率最優(yōu),，低水低肥灌溉下草莓的維生素C含量最大,。綜合協(xié)調(diào)各指標(biāo)，賦權(quán)值最高為產(chǎn)量（0.2641）,，最低為可溶性蛋白質(zhì)含量（0.0595）,；多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)最優(yōu)水肥處理為中水中肥（T5）。解析草莓綜合生長(zhǎng)對(duì)水肥耦合的響應(yīng)模型,，灌水量及施肥量的單因素效應(yīng)均為開(kāi)口向下的拋物線,；當(dāng)灌水量編碼值為-0.23（23751m3/hm2）、施肥量編碼值為-002（182588kg/hm2）時(shí),，草莓綜合評(píng)分最高,。以綜合評(píng)分最大值的90%劃分水肥耦合閉合區(qū)域，得到最佳灌水和施肥區(qū)間分別為灌水量2268~2520m3/hm2,、施肥量175988~186987kg/hm2,。

摘要:為提高灌水器的抗堵塞性能,，在與射流三通產(chǎn)生波形相同參數(shù)（周期,、振幅）的高頻脈沖波（正弦波,、三角波、梯形波,、矩形波）的條件下,，以迷宮流道灌水器為研究對(duì)象，應(yīng)用CFD兩相流含沙量數(shù)值分析,，采用k-ε湍流模型及多相流Eulerian模型,，模擬高頻脈沖條件下流量與壓力水頭關(guān)系、含沙量的瞬時(shí)分布,，分析高頻脈沖條件對(duì)顆粒物沉積區(qū)含沙量變化的影響,。結(jié)果表明，高頻脈沖波對(duì)灌水器平均流量和抗堵塞性能影響較大,，高頻脈沖波的波動(dòng)性和連續(xù)性對(duì)提高灌水器抗堵塞能力起主要作用,；抗堵塞能力由大到小的高頻脈沖波形順序?yàn)檎也ā⑷遣?、梯形波,、矩形波；入流含沙量增加?huì)導(dǎo)致旋渦區(qū)泥沙的沉積,，高頻脈沖波可以增強(qiáng)旋渦區(qū)的沖刷以提高抗堵塞性能,；灌水器內(nèi)各處含沙量均隨顆粒粒徑的增大而升高，不同粒徑下含沙量分布和變化略有不同,。射流三通產(chǎn)生的脈沖波有利于提高灌水器的抗堵塞能力,。

摘要:為了解決東北地區(qū)灌溉條件下水氮合理施用問(wèn)題，以大田試驗(yàn)為基礎(chǔ),，采用15N同位素示蹤技術(shù),，設(shè)置3個(gè)灌水定額水平（W1：40mm，W2：60mm,，W3：80mm）和3個(gè)施氮量水平（N1：180kg/hm2,，N2：240kg/hm2，N3：300kg/hm2）,，分析比較了不同水氮管理模式對(duì)玉米地土壤氮素的吸收,、土壤無(wú)機(jī)氮?dú)埩簟⑼寥?作物氮平衡以及肥料氮去向的影響,。結(jié)果表明：隨著施氮量的增加,，0～100cm土層銨態(tài)氮、硝態(tài)氮的含量和累積量均呈現(xiàn)增加的趨勢(shì),；提高灌水量可以提高60～100cm土層銨態(tài)氮累積量,、80～100cm土層硝態(tài)氮累積量。對(duì)土壤-作物氮平衡的研究表明，增加施氮量可以提高土壤無(wú)機(jī)氮?dú)埩袅亢偷赜?，而作物氮素吸收量隨著施氮量的增加呈先增后減的趨勢(shì),，氮素盈余量和表觀損失量隨灌水量的增加表現(xiàn)為先降低后增加。肥料氮累積量隨著施氮量的增加呈先增后減的趨勢(shì),，施氮量300kg/hm2時(shí)肥料氮累積量占比2127%～3123%,，肥料氮?dú)埩袅亢蛽p失量所占比例均有所提高。玉米植株氮素中有6670%～7505%來(lái)自于對(duì)土壤氮的累積,，隨著施氮量的增加,，玉米植株土壤氮素累積量呈先增后減的趨勢(shì)。綜合不同水氮管理模式對(duì)玉米地土壤無(wú)機(jī)氮?dú)埩?、土?作物氮平衡以及肥料氮去向的影響得出,，灌水60mm、施氮240kg/hm2的水氮組合可保證肥料氮的充分利用,，減少無(wú)機(jī)氮的殘留和損失,。

摘要:為探明不同磁場(chǎng)強(qiáng)度對(duì)磁化水土壤水鹽運(yùn)移規(guī)律的影響，揭示磁化水淋鹽增效機(jī)理,，進(jìn)行了室內(nèi)一維垂直土柱入滲試驗(yàn),，研究了0、01,、02,、03、05T磁場(chǎng)強(qiáng)度磁化水對(duì)土壤水鹽運(yùn)移特征的影響,。結(jié)果表明：經(jīng)磁化處理后,，土壤水分入滲速率與濕潤(rùn)鋒運(yùn)移速率均有所降低，而上層土壤濕潤(rùn)體水分含量增加,；隨著磁場(chǎng)強(qiáng)度的增加,，累積入滲量呈現(xiàn)先減后增的變化趨勢(shì)，在磁場(chǎng)強(qiáng)度為0.3T時(shí),，累積入滲量減少幅度最大,。磁場(chǎng)強(qiáng)度對(duì)磁化水土壤入滲參數(shù)具有顯著影響，入滲模型吸滲率和飽和導(dǎo)水率與磁場(chǎng)強(qiáng)度之間存在較好的二次多項(xiàng)式關(guān)系,，在磁場(chǎng)強(qiáng)度為0.28T時(shí),，吸滲率和飽和導(dǎo)水率均達(dá)到最小值。磁化水入滲能夠提高水分在上層土壤中的滯留時(shí)間,，提高上層土壤含水率,，降低深層土壤水分入滲量；經(jīng)磁化處理后,，單位水體鹽分淋洗量增加,，脫鹽率和脫鹽強(qiáng)度顯著提高,，在磁場(chǎng)強(qiáng)度為0.3T時(shí)磁化水鹽分淋洗效果最好。研究表明,，磁場(chǎng)強(qiáng)度顯著影響磁化水入滲和土壤水鹽運(yùn)移特征,。

摘要:針對(duì)水資源優(yōu)化配置過(guò)程中存在的缺水風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)效益,、配水公平性等問(wèn)題,，構(gòu)建了確定性多目標(biāo)規(guī)劃模型,，該模型能夠兼顧配水風(fēng)險(xiǎn),、效益及公平性，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)之間的協(xié)調(diào),，且能夠反映水資源配置系統(tǒng)中存在的不確定性,。在確定性多目標(biāo)規(guī)劃的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了不確定條件下基于模糊Me測(cè)度的多目標(biāo)規(guī)劃模型,。另外,，根據(jù)不同的樂(lè)觀-悲觀因子，將Me測(cè)度轉(zhuǎn)換為必要性測(cè)度,、可信性測(cè)度和可能性測(cè)度,。將所構(gòu)建的兩個(gè)模型應(yīng)用于甘州區(qū)、臨澤縣和高臺(tái)縣的農(nóng)業(yè),、工業(yè),、生活、生態(tài)部門的配水中,，結(jié)果表明,，兩個(gè)模型均適用于該地區(qū)的水資源配置，不確定性條件下基于Me測(cè)度的多目標(biāo)規(guī)劃模型相較于確定性模型具有更高的魯棒性,。必要性測(cè)度約束的配水量最小,，可信性測(cè)度約束的配水量居中，可能性測(cè)度約束的配水量最大,。結(jié)構(gòu)性缺水風(fēng)險(xiǎn)與配水量成反比,，經(jīng)濟(jì)效益與配水量成正比，在當(dāng)前可利用水量條件下,，GINI系數(shù)與配水量成正比,。因此，必要性測(cè)度更適用于最小化目標(biāo)值的情況,，可能性測(cè)度更適合于最大化目標(biāo)值的情況,，可信性測(cè)度的結(jié)果則是兩者的折衷。在3種置信條件約束下,，配水量,、結(jié)構(gòu)性缺水風(fēng)險(xiǎn),、經(jīng)濟(jì)效益隨著測(cè)度水平的增加而減少，GINI系數(shù)隨著測(cè)度水平的增加而增加,。 因此,，決策者可以基于多目標(biāo)規(guī)劃方法，通過(guò)選擇合適的樂(lè)觀-悲觀因子和測(cè)度水平優(yōu)選最佳配水方案和目標(biāo)值,。

摘要:為探究一次性施加生物炭后對(duì)黑土區(qū)坡耕地生產(chǎn)力的可持續(xù)效應(yīng),，以東北黑土區(qū)3°坡耕地徑流小區(qū)為研究對(duì)象，設(shè)置CK（不施用生物炭）和BC（2016年施用75t/hm2生物炭,，2017,、2018年不再施用生物炭）兩個(gè)處理，于2016—2018年開(kāi)展了試驗(yàn)研究,。結(jié)果表明：一次性施入生物炭3年內(nèi),，土壤容重顯著降低（P＜0.05），第1年降低最明顯,，為3.87%,，孔隙度和總有機(jī)碳、銨態(tài)N,、有效P,、速效K含量顯著提高（P＜0.05），pH值則是施炭后前兩年顯著提高（P2016=0.034,、P2017=0.038）,，分別提高了09、06,，第3年與未施炭處理無(wú)顯著差異（P2018=0.067）,；施用生物炭顯著提升了土壤的持水能力和保水保土性能，土壤飽和含水率,、田間持水率,、凋萎系數(shù)均顯著提高（P＜0.05），最大增長(zhǎng)率分別為5.58%,、4.78%,、7.29%，年徑流深和土壤侵蝕量顯著降低（P＜0.05）,，年徑流深最大減少量為4.92 mm,，土壤侵蝕量最大減小率為5.71%；大豆產(chǎn)量和水分利用效率顯著提高（P＜0.05）,，最大增長(zhǎng)率分別為29.01%,、16.92%。但生物炭對(duì)土地生產(chǎn)力的持續(xù)效應(yīng)逐年減弱,，隨著生物炭施用年限的延長(zhǎng),，BC處理土壤容重線性遞增,，pH值和總有機(jī)碳含量呈冪函數(shù)遞減，孔隙度和銨態(tài)N,、有效P,、速效K含量線性遞減，飽和含水率,、田間持水率,、凋萎系數(shù)線性遞減，年徑流深和土壤侵蝕量線性遞增,，大豆產(chǎn)量和水分利用效率分別呈冪函數(shù)遞減和線性遞減,。采用改進(jìn)的TOPSIS（Technique for order preference by similarity to an ideal solution）模型和GM（1，1）模型測(cè)算并預(yù)測(cè)土地生產(chǎn)力指數(shù),，結(jié)果顯示,，BC處理的土地生產(chǎn)力指數(shù)均高于CK處理，但其值逐年下降,，預(yù)計(jì)到2021年與CK處理十分接近，表明一次性施用75t/hm2生物炭對(duì)土地生產(chǎn)力的影響可持續(xù)5~6年,。研究結(jié)果可為東北黑土區(qū)生物炭應(yīng)用提供理論依據(jù),。

摘要:為探明沈?yàn)豕嘤蚬?jié)水改造后因地下水水位變化造成的土壤鹽分重分布規(guī)律，采用區(qū)域土壤信息定點(diǎn)監(jiān)測(cè),，并結(jié)合經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué),、空間插值、緩沖區(qū)分析和空間自相關(guān)分析方法,，研究節(jié)水改造前后沈?yàn)豕嘤蛲寥利}分空間變異,、時(shí)空分布規(guī)律及不同改造年限區(qū)域土壤鹽分變化差異。結(jié)果表明：節(jié)水改造后,，秋澆前土壤整體含鹽量平均降幅730%,，秋澆水量減少，秋澆后土壤鹽分淋洗效果減弱926%,；空間上,，土壤鹽分高值區(qū)（大于6g/kg）多位于地下水埋深較淺的東北和南部區(qū)域，低值區(qū)（小于2g/kg）位于西南和東部沙區(qū),。節(jié)水改造后,，秋澆前土壤鹽分全局Moran’s I(xiàn)指數(shù)平均增幅為5%，空間相關(guān)性增強(qiáng),；秋澆水量減少,，全局Moran’s I(xiàn)指數(shù)變化不顯著，秋澆作用對(duì)土壤鹽分空間自相關(guān)影響度減弱,。由LISA集聚分析可知,，改造后,、秋澆前南部高-高顯著區(qū)向不顯著和高-低區(qū)轉(zhuǎn)變，秋澆后南部集聚特征仍十分顯著,，存在鹽漬化風(fēng)險(xiǎn),，改造后仍是鹽漬化防治重點(diǎn)區(qū)域。針對(duì)中度耐鹽作物,，沈?yàn)豕嘤蚋麑幼魑锷L(zhǎng)安全區(qū)和深層非鹽漬土面積比例分別為4966%和7157%,；改造后，秋澆前耕層作物生長(zhǎng)安全區(qū)和深層非鹽漬土分別增加482,、185個(gè)百分點(diǎn),，秋澆后，耕層作物生長(zhǎng)安全區(qū)面積增幅下降502個(gè)百分點(diǎn),，深層變化不顯著,。不同距離緩沖區(qū)對(duì)平均土壤含鹽量的解釋能力較強(qiáng)，長(zhǎng)期改造區(qū)和短期改造區(qū)受渠道影響半徑分別為15km和07km,，長(zhǎng)期改造區(qū)緩沖區(qū)內(nèi)平均土壤含鹽量下降速率高于短期改造區(qū),，均一化程度較高。綜上所述,，節(jié)水改造工程實(shí)施后,，土壤鹽漬化程度減輕，作物生長(zhǎng)安全區(qū)面積增加,，表聚作用弱化,，秋澆水量減少，土壤鹽分淋洗效果減弱,，土壤環(huán)境有所改善,。

摘要:為及時(shí)掌握豬舍內(nèi)主要環(huán)境參數(shù)的時(shí)空分布特性，設(shè)計(jì)了豬舍環(huán)境無(wú)線多點(diǎn)多源遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng),。采用ZigBee網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行無(wú)線分布式組網(wǎng),，節(jié)點(diǎn)設(shè)備以“一主多從”的形式實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)監(jiān)測(cè)。從節(jié)點(diǎn)以STM32嵌入式控制芯片為核心,，搭載溫度,、相對(duì)濕度、氨氣濃度,、二氧化碳濃度等多種傳感器,。各從節(jié)點(diǎn)將實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)通過(guò)主節(jié)點(diǎn)上傳至服務(wù)器，最終在Web端實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的功能,。在廣東省某規(guī)?；N豬場(chǎng)進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試，并分析了分娩舍內(nèi)各環(huán)境參數(shù)的時(shí)空分布特性,。試驗(yàn)結(jié)果表明：分娩舍各區(qū)域溫濕度變化呈負(fù)相關(guān)性,，相對(duì)濕度較高,；舍內(nèi)氨氣濃度及二氧化碳濃度變化差異性極顯著(P<0.01)；系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,，鋰電池可持續(xù)工作170h,，平均丟包率2.39%，各環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)量準(zhǔn)確可靠,，區(qū)域性差別顯著,。該系統(tǒng)有利于快速感知豬舍環(huán)境參數(shù)分布特性，可為豬舍環(huán)境控制優(yōu)化提供參考,。

摘要:糧油食品供應(yīng)鏈具有全生命周期長(zhǎng),、環(huán)節(jié)復(fù)雜、危害物種類多,、信息多源異構(gòu)等特點(diǎn),。基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建了一種新型的糧油食品供應(yīng)鏈信息安全管理模型,，研究并提出適用于糧油食品供應(yīng)鏈的雙模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制和管理供應(yīng)鏈信息的智能合約,，以保證信息存儲(chǔ)和傳輸?shù)陌踩煽俊Ｔ诖嘶A(chǔ)上,，基于Hyperledger Fabric設(shè)計(jì)了一種糧油食品全供應(yīng)鏈信息安全管理原型系統(tǒng),，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)糧油食品全供應(yīng)鏈信息采集、查詢,、監(jiān)控、追溯等功能,，并通過(guò)具體的應(yīng)用案例進(jìn)行了驗(yàn)證和分析,。

摘要:基于近紅外反射光譜分析技術(shù)，設(shè)計(jì)了玉米種子活力逐粒無(wú)損檢測(cè)與分級(jí)裝置,，該裝置主要由單?；b置、輸送管道,、近紅外光譜采集系統(tǒng),、控制系統(tǒng)和分級(jí)裝置等組成。種子單?；b置由一個(gè)帶孔的傾斜轉(zhuǎn)盤和一個(gè)固定托盤組成,。輸送管道與固定托盤出種口連接，其末端為光譜采集單元,。種子由單?；b置分離后，經(jīng)輸送管道落至光譜采集區(qū)進(jìn)行光譜分析及活力判斷,，之后由分級(jí)裝置對(duì)判別完成的種子進(jìn)行分級(jí),。帶孔圓盤用于將種子單?；涔ぷ餍适翘岣叻N子檢測(cè)及分級(jí)速率的關(guān)鍵,。經(jīng)分析得出,，決定單粒化裝置單?；实囊蛩胤謩e為轉(zhuǎn)盤傾斜角,、轉(zhuǎn)盤速度和孔高度。為提高檢測(cè)速率,，對(duì)單?；b置進(jìn)行了參數(shù)分析及優(yōu)化試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)轉(zhuǎn)盤傾斜角為31°,、轉(zhuǎn)速為05r/s、孔高度為22mm時(shí),，種子單?；首顑?yōu)，單通道可達(dá)7粒/s,。為建立玉米種子活力預(yù)測(cè)模型,，基于該裝置分別采集了100粒正常有活力玉米種子和100粒人工老化無(wú)活力玉米種子在980~1700nm波長(zhǎng)范圍的光譜數(shù)據(jù)，對(duì)種子原始光譜進(jìn)行不同方法的預(yù)處理,，并利用PLS-DA建立種子活力的定性判別模型,。幾種不同處理方式下的建模對(duì)比結(jié)果表明，SG-smooth預(yù)處理下的建模效果最優(yōu),，其中校正集的判別準(zhǔn)確率為987%,，預(yù)測(cè)集的判別準(zhǔn)確率為96%。選取100粒種子對(duì)該裝置預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn),，種子活力預(yù)測(cè)的總準(zhǔn)確率為97%,。所設(shè)計(jì)的玉米種子活力逐粒無(wú)損檢測(cè)分級(jí)裝置單粒化效率較高,，光譜數(shù)據(jù)采集穩(wěn)定,，對(duì)玉米種子活力進(jìn)行實(shí)時(shí)無(wú)損檢測(cè)及分級(jí)具有可行性。

摘要:為探明超聲處理對(duì)大豆親脂蛋白（Lipophilic protein, LP）結(jié)構(gòu)及溶解性的影響,，將分離提取的LP在不同條件下進(jìn)行超聲處理,，采用十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠電泳（SDS-PAGE）、傅里葉變換紅外光譜（FITR）,、內(nèi)源和外源熒光強(qiáng)度,、差示掃描量熱法（DSC）分析超聲處理對(duì)LP結(jié)構(gòu)及溶解性的影響。結(jié)果表明：SDS-PAGE顯示，超聲處理并不能改變LP的分子量分布,，但能改變亞基的含量,；紅外光譜及內(nèi)源、外源熒光光譜顯示,，不同的超聲處理?xiàng)l件對(duì)LP的二,、三級(jí)結(jié)構(gòu)均會(huì)產(chǎn)生不同程度的影響，隨著超聲強(qiáng)度的增加,，α螺旋先減少,、后增加，β折疊先增加,、后減少,，在360W超聲功率下處理10min時(shí)內(nèi)源、外源熒光強(qiáng)度最強(qiáng),；在360W超聲功率下處理10min和240W超聲功率下處理20min時(shí)對(duì)LP的熱穩(wěn)定性,、溶解性的改善效果最佳，變性溫度提高6~7℃,，溶解度提高約20個(gè)百分點(diǎn),，而超聲功率過(guò)大時(shí)則會(huì)對(duì)LP的功能性質(zhì)產(chǎn)生負(fù)面影響。通過(guò)試驗(yàn)得出最佳超聲條件為：在360W超聲功率下處理10min,，LP理化性質(zhì)最適合應(yīng)用于食品工業(yè),。

摘要:傳感器感知盲區(qū)是造成智能汽車交通事故的主要原因之一。為了降低傳感器感知盲區(qū)對(duì)智能汽車主動(dòng)安全性能的影響,，對(duì)傳感器感知盲區(qū)條件下的智能汽車主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)控制進(jìn)行了研究,。首先，建立感知盲區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù),，并搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行識(shí)別,；其次，根據(jù)其運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行分類,，建立感知盲區(qū)條件下的安全距離模型；最后,，基于上述安全距離模型對(duì)感知盲區(qū)內(nèi)的潛在障礙物進(jìn)行自車速度控制,，達(dá)到主動(dòng)避撞的目的。仿真和實(shí)車試驗(yàn)表明,，提出的傳感器感知盲區(qū)分類可以較好地表述感知盲區(qū)的運(yùn)動(dòng)特征,，傳感器感知盲區(qū)條件下的主動(dòng)避撞安全距離模型對(duì)潛在障礙物有較好的預(yù)防作用，主動(dòng)避撞算法提高了智能汽車在傳感器感知盲區(qū)內(nèi)的主動(dòng)安全性能,。

摘要:根據(jù)丘陵地區(qū)的地勢(shì)地貌特點(diǎn),，針對(duì)傳統(tǒng)式甘蔗轉(zhuǎn)運(yùn)車輪距大、提升重心高、整體穩(wěn)定性差的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種基于剪叉式提升機(jī)構(gòu)的自行式甘蔗轉(zhuǎn)運(yùn)車集蔗車廂,。基于離散元仿真軟件EDEM,，從質(zhì)心和卸料角兩方面對(duì)傳統(tǒng)式和剪叉式集蔗車廂的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,。虛擬仿真分析及試驗(yàn)研究結(jié)果表明，在滿載卸料過(guò)程中,，傳統(tǒng)式集蔗車廂的質(zhì)心橫向偏移量為123556mm,，擺動(dòng)量為177008mm，質(zhì)心相對(duì)高度變化最大值為158927mm,，卸料角為10493°,；剪叉式集蔗車廂甘蔗質(zhì)心橫向偏移量和擺動(dòng)量均為70549mm，質(zhì)心相對(duì)高度變化最大值為161982mm,卸料角為2983°,。與傳統(tǒng)式集蔗車廂相比,，剪叉式集蔗車廂的質(zhì)心橫向偏移量下降429%、擺動(dòng)量下降601%,、卸料角降低716%,，兩種車廂的質(zhì)心相對(duì)高度變化相對(duì)較小，說(shuō)明集蔗車廂具有較好的穩(wěn)定性,。對(duì)離散元仿真時(shí)需定義的相關(guān)接觸參數(shù)進(jìn)行了研究,，通過(guò)仿真分析和試驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證試驗(yàn)相結(jié)合的方法對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果較為吻合,。

摘要:具有解析式位置正解且部分運(yùn)動(dòng)解耦的并聯(lián)機(jī)構(gòu),，對(duì)后續(xù)的誤差分析、運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃與控制,、動(dòng)力學(xué)分析等十分有利,。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)理論和方法，設(shè)計(jì)一種僅由移動(dòng)副和轉(zhuǎn)動(dòng)副組成的三平移(3T)并聯(lián)機(jī)構(gòu),，它具有解析式位置正解,、部分運(yùn)動(dòng)解耦性、大的操作工作空間等優(yōu)點(diǎn),。首先,，分析計(jì)算了該機(jī)構(gòu)的方位特征集、自由度,、耦合度3個(gè)主要拓?fù)涮匦?；由于三平移的特殊方位特征約束，盡管耦合度為1,，仍可直接求得機(jī)構(gòu)的解析式位置正解,，而不必用一維搜索法求數(shù)值解,；根據(jù)導(dǎo)出的位置反解，進(jìn)一步分析了該機(jī)構(gòu)發(fā)生奇異位形的條件,、機(jī)構(gòu)位置工作空間及其奇異性特征,，并對(duì)機(jī)構(gòu)速度和加速度進(jìn)行了計(jì)算及仿真分析。結(jié)果表明：仿真曲線變化平穩(wěn),、連續(xù),，具有較好的動(dòng)態(tài)特性。

摘要:運(yùn)用螺旋理論和應(yīng)變能方法研究了具有2R1T三自由度的2UPR-RPU過(guò)約束并聯(lián)機(jī)構(gòu)的靜彈性剛度性能,，模型考慮了桿件和關(guān)節(jié)的柔度,。首先，基于螺旋理論得到分支的約束螺旋系,；其次,，基于材料力學(xué)得到分支中桿件的應(yīng)變能，通過(guò)映射分支約束螺旋系到鉸空間得到關(guān)節(jié)的應(yīng)變能,，通過(guò)匯總桿件,、關(guān)節(jié)的應(yīng)變能和卡氏定理得到與約束螺旋系對(duì)應(yīng)的分支緊湊剛度矩陣；最后,，通過(guò)虛功原理得到機(jī)構(gòu)的總體剛度矩陣,。采用有限元商業(yè)軟件建立了有限元模型，并與理論模型進(jìn)行對(duì)比,，驗(yàn)證了理論模型的正確性,。定義彈性元件存儲(chǔ)的應(yīng)變能與總應(yīng)變能之比作為應(yīng)變能因子指標(biāo)，給出了應(yīng)變能因子指標(biāo)在規(guī)則工作空間的四維切片分布圖,，從應(yīng)變能的角度定量評(píng)價(jià)了各彈性元件對(duì)機(jī)構(gòu)剛度性能的影響程度,，給出了不同載荷作用下的全局應(yīng)變能因子指標(biāo)。本研究為定位對(duì)機(jī)構(gòu)剛度性能影響最大的彈性元件提供了新的思路,。

摘要:鑒于OpenPose進(jìn)行肢體識(shí)別復(fù)雜度較高,，提出基于TfPose完成人體骨架提取，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)方法對(duì)吊裝指令肢體信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,，完成智能化吊裝操作,。首先，采用D-H法對(duì)吊裝機(jī)器人進(jìn)行正運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，確定卷?yè)P(yáng)機(jī)構(gòu)工作空間范圍,，并使用共形幾何代數(shù)方法求解其逆運(yùn)動(dòng)學(xué)，完成吊裝機(jī)器人從當(dāng)前位置運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)位置的數(shù)學(xué)建模,；然后，基于TfPose獲取人體骨架向量和RGB骨架圖,，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和InceptionV3網(wǎng)絡(luò)為基分類器,，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)方法確定最優(yōu)化權(quán)重，完成吊裝指令肢體信號(hào)識(shí)別；最后,，將識(shí)別的吊裝指令肢體信號(hào)通過(guò)UDP通信傳送給吊裝機(jī)器人控制模塊,，以完成吊裝操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法平均肢體識(shí)別精度達(dá)0977,，提高了吊裝效率。

摘要:精準(zhǔn)施藥過(guò)程中變量噴霧電磁閥對(duì)流量的控制起著至關(guān)重要的作用,。為了提高電磁閥工作的線性區(qū)間,，設(shè)計(jì)了由單片機(jī)、脈沖寬度調(diào)制（Pulse width modulation,，PWM）發(fā)生器和電磁閥驅(qū)動(dòng)電路組成的電磁閥流量控制器,。該控制器利用電磁閥的電感特性，將BOOST電路和傳統(tǒng)的電磁閥驅(qū)動(dòng)電路相結(jié)合,，為儲(chǔ)能電容提供高電位電能,。采用雙電壓驅(qū)動(dòng)的電磁閥，無(wú)需額外的電源電壓轉(zhuǎn)換電路,，通過(guò)對(duì)電磁閥高頻通斷工作模式的精準(zhǔn)控制,，實(shí)現(xiàn)了高電壓打開(kāi)、低電壓高頻率維持導(dǎo)通,，關(guān)閉時(shí)快速釋放能量,。測(cè)試了改進(jìn)前后不同壓力（110、180,、250,、320、390kPa）和不同占空比（3%~97%）下的流量,。結(jié)果表明,，5種壓力下，改進(jìn)后的流量線性區(qū)間分別從10%~92%,、10%~92%,、10%~92%、10%~92%,、8%~92%提高至4%~92%,、4%~94%、4%~94%,、4%~94%,、3%~94%。與未改進(jìn)的方法相比,，設(shè)計(jì)的基于BOOST電路的電磁閥流量控制器適用于更寬范圍的流量線性區(qū)間,。

摘要:2D伺服閥基于螺旋伺服的原理將先導(dǎo)級(jí)和功率級(jí)集成在閥芯上,，具有功率密度高和響應(yīng)速度快的特點(diǎn)，其動(dòng)態(tài)特性易受先導(dǎo)級(jí)節(jié)流口的影響,。本文對(duì)弓形和矩形兩種先導(dǎo)級(jí)結(jié)構(gòu)的2D伺服閥動(dòng)態(tài)特性及其結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)特性的影響進(jìn)行研究,。首先，闡述2D伺服閥的結(jié)構(gòu)及工作原理,，分別建立弓形和矩形先導(dǎo)級(jí)結(jié)構(gòu)2D伺服閥的數(shù)學(xué)模型,；然后，采用數(shù)值計(jì)算的方法對(duì)兩種先導(dǎo)級(jí)結(jié)構(gòu)2D伺服閥進(jìn)行仿真分析,，獲得兩者在不同結(jié)構(gòu)參數(shù)（斜槽角β,、先導(dǎo)級(jí)零位開(kāi)口量h0）和不同工作壓力ps下的階躍響應(yīng)特性；最后,，搭建2D伺服閥的階躍特性實(shí)驗(yàn)平臺(tái),，獲得弓形和矩形兩種先導(dǎo)級(jí)結(jié)構(gòu)2D伺服閥的階躍特性實(shí)驗(yàn)曲線，并與仿真結(jié)果進(jìn)行比較,。結(jié)果表明,，在相同結(jié)構(gòu)參數(shù)（斜槽角β為82°、先導(dǎo)級(jí)零位開(kāi)口量h0為002mm）和20MPa工作壓力條件下,，2D伺服閥采用矩形先導(dǎo)級(jí)結(jié)構(gòu)將閥芯軸向位移對(duì)閥芯轉(zhuǎn)角的階躍響應(yīng)時(shí)間,從弓形先導(dǎo)級(jí)結(jié)構(gòu)的34ms縮短為14ms,。將矩形先導(dǎo)級(jí)結(jié)構(gòu)應(yīng)用于以力矩馬達(dá)作為電-機(jī)械轉(zhuǎn)換器驅(qū)動(dòng)閥芯旋轉(zhuǎn)構(gòu)成的2D電液伺服閥中，當(dāng)閥芯軸向位移為03mm時(shí),，其階躍響應(yīng)時(shí)間為10ms,，基本滿足2D電液伺服閥對(duì)響應(yīng)速度的要求。