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摘要:應(yīng)用無人機(jī)開展植保作業(yè)是有效防治病蟲害的重要途徑,。本文對(duì)植保無人機(jī)行業(yè)發(fā)展和相關(guān)應(yīng)用研究進(jìn)行了綜述,，分別從植保無人機(jī)飛控系統(tǒng),、單機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃,、多機(jī)作業(yè)調(diào)度場(chǎng)景及優(yōu)化方法3個(gè)角度進(jìn)行了闡述,，以增強(qiáng)植保無人機(jī)作業(yè)效果與提高作業(yè)效率為目標(biāo)，分析了植保無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)及航線規(guī)劃與調(diào)度的研究現(xiàn)狀,。針對(duì)植保無人機(jī)因作業(yè)精度要求高而導(dǎo)致其飛控系統(tǒng)制造成本高的問題,，提出應(yīng)研發(fā)低成本、高精度,、可適應(yīng)植保無人機(jī)作業(yè)需求的測(cè)姿器件,，開發(fā)相應(yīng)的姿態(tài)估計(jì)算法；針對(duì)植保無人機(jī)航線規(guī)劃,、優(yōu)化調(diào)度模型與實(shí)際作業(yè)需求不匹配的情況,，總結(jié)了單機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃與多機(jī)調(diào)度優(yōu)化場(chǎng)景、約束條件與優(yōu)化方法,。最后,，提出應(yīng)研發(fā)植保無人機(jī)自動(dòng)補(bǔ)給平臺(tái)，構(gòu)建基于多機(jī)協(xié)同的作業(yè)管理與調(diào)度優(yōu)化模型，以增強(qiáng)植保無人機(jī)在復(fù)雜作業(yè)環(huán)境中的作業(yè)效果,，提高作業(yè)效率,。

摘要:為使蘋果采摘機(jī)器人在復(fù)雜果樹背景下能快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出蘋果,，提出一種輕量化YOLO（You only look once）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Light-YOLOv3）模型與蘋果檢測(cè)方法,。首先，對(duì)傳統(tǒng)YOLOv3深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),，設(shè)計(jì)一種同構(gòu)殘差塊串聯(lián)的特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，簡(jiǎn)化目標(biāo)檢測(cè)的特征圖尺度，采用深度可分離卷積替換普通卷積,，提出一種融合均方誤差損失和交叉熵?fù)p失的多目標(biāo)損失函數(shù),；其次,，開發(fā)爬蟲程序,，從互聯(lián)網(wǎng)上獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充,，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,，針對(duì)Light-YOLOv3網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，提出一種基于隨機(jī)梯度下降（Stochastic gradient descent,，SGD）和自適應(yīng)矩估計(jì)（Adaptive moment estimation，Adam）的多階段學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)；最后,，分別在計(jì)算機(jī)工作站和嵌入式開發(fā)板上進(jìn)行了復(fù)雜果樹背景下的蘋果檢測(cè)實(shí)驗(yàn),。結(jié)果表明，基于輕量化YOLOv3網(wǎng)絡(luò)的蘋果檢測(cè)方法在檢測(cè)速度和準(zhǔn)確率方面均有顯著的提高,，在工作站和嵌入式開發(fā)板上的檢測(cè)速度分別為116.96,、7.59f/s，F(xiàn)1值為94.57%,，平均精度均值（Mean average precision,，mAP）為94.69%。

摘要:針對(duì)人工采摘松果過程中存在嚴(yán)重安全隱患的問題,，設(shè)計(jì)了一種擊打式松果采摘機(jī)器人,，該機(jī)器人系統(tǒng)主要由電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、主控模塊,、視覺模塊,、夾持模塊,、采摘模塊組成，視覺模塊完成松果識(shí)別與定位,，實(shí)時(shí)反饋給主控模塊,，并控制電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊，配合夾持模塊和采摘模塊作業(yè)實(shí)現(xiàn)松果采摘,。采用Matlab仿真軟件建立松果采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，求解出機(jī)械臂工作空間為直徑4.5m的球體；基于沖量原理和Lagrange方程建立碰撞動(dòng)力學(xué)模型,，通過動(dòng)態(tài)分析求解出碰撞后各關(guān)節(jié)保持原有運(yùn)動(dòng)規(guī)律所需的驅(qū)動(dòng)力矩,；運(yùn)用靜力學(xué)原理建立關(guān)鍵組件有限元模型，利用ANSYS Workbench對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),，優(yōu)化后其安全系數(shù)最低為1.5771,，支撐關(guān)節(jié)最大變形4.1484mm。仿真結(jié)果表明：該機(jī)器人結(jié)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)學(xué),、動(dòng)力學(xué)及靜力學(xué)方面均滿足設(shè)計(jì)要求,。制作物理樣機(jī)并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了松果采摘試驗(yàn)，樣機(jī)初始狀態(tài)尺寸1000mm×1200mm×1100mm,，試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性與實(shí)用性,。

摘要:針對(duì)秧苗列中心線的檢測(cè)結(jié)果易受到水田中的浮萍,、藍(lán)藻以及水面反射、風(fēng)速,、光照情況等自然條件影響的問題,，提出一種基于YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)的秧苗列中心線檢測(cè)算法?；谕敢曂队坝?jì)算提取圖像的ROI(Region of interest)區(qū)域,，采用ROI圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，對(duì)YOLOv3模型進(jìn)行訓(xùn)練,，訓(xùn)練過程中通過減少YOLOv3模型的輸出降低運(yùn)算量,，利用模型識(shí)別定位ROI內(nèi)的秧苗，并輸出其檢測(cè)框,，對(duì)同列秧苗的檢測(cè)框進(jìn)行自適應(yīng)聚類,。在對(duì)秧苗圖像進(jìn)行灰度化和濾波處理后，在同類檢測(cè)框內(nèi)提取秧苗SUSAN（Smallest univalue segment assimilating nucleus）角點(diǎn)特征,，采用最小二乘法擬合秧苗列中心線,。試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)于秧苗的不同生長(zhǎng)時(shí)期，以及在大風(fēng),、藍(lán)藻,、浮萍和秧苗倒影、水面強(qiáng)光反射,、暗光線的特殊場(chǎng)景下均能成功提取秧苗列中心線,，魯棒性較好，模型的平均精度為91.47%,，提取的水田秧苗列中心線平均角度誤差為0.97°,，單幅圖像（分辨率640像素×480像素）在GPU下的平均處理時(shí)間為82.6ms，能夠滿足視覺導(dǎo)航的實(shí)時(shí)性要求,。為復(fù)雜環(huán)境下作物中心線的提取提供了有效技術(shù)途徑,。

摘要:針對(duì)農(nóng)機(jī)裝備電控液壓自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)生產(chǎn)成本高及電動(dòng)方向盤自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中控制力矩小,、存在自由行程的問題，設(shè)計(jì)了基于直流電機(jī)與全液壓轉(zhuǎn)向器直聯(lián)的自動(dòng)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)及其電控系統(tǒng),，該系統(tǒng)主要包括自動(dòng)轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu),、自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制器和液壓轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)等。自動(dòng)轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)與原車液壓轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)連接實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)向功能,，考慮了底盤阿克曼角的自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制器實(shí)現(xiàn)車輪轉(zhuǎn)向的精確控制，通過在轉(zhuǎn)向驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出軸安裝電磁離合器和轉(zhuǎn)向柱扭矩傳感器實(shí)現(xiàn)人工駕駛模式和自動(dòng)駕駛模式的自動(dòng)切換,。試驗(yàn)結(jié)果表明,車輪轉(zhuǎn)角響應(yīng)平均穩(wěn)態(tài)誤差小于0.1°,，最大穩(wěn)態(tài)誤差為0.158°，±20°階躍信號(hào)最快響應(yīng)時(shí)間達(dá)1.2s,，超調(diào)量小于1%,，可以滿足對(duì)各種輪式農(nóng)機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航輔助駕駛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性能的要求。

摘要:為實(shí)現(xiàn)氣流輸送播種機(jī)播種質(zhì)量的快速準(zhǔn)確檢測(cè),，設(shè)計(jì)了一種基于壓電陶瓷的弧形陣列式播種流量傳感器,。在分析氣流分配器出種口種子運(yùn)動(dòng)特性的基礎(chǔ)上，對(duì)感知單元布局及傳感器整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)；通過不同條件下種子碰撞試驗(yàn),，確定了感知單元的材料和結(jié)構(gòu)尺寸,；設(shè)計(jì)了信號(hào)調(diào)理電路與脈沖計(jì)數(shù)電路，實(shí)現(xiàn)了種子在線計(jì)量,，并通過CAN通信實(shí)時(shí)發(fā)送,。利用氣流輸送播種試驗(yàn)臺(tái)架，分析了氣流壓力及排種量對(duì)傳感器檢測(cè)精度的影響,，在正常工作氣壓范圍內(nèi),，檢測(cè)誤差與氣流壓力近似滿足線性關(guān)系，進(jìn)一步提出了傳感器檢測(cè)的校準(zhǔn)模型,，并進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證,。結(jié)果表明：在推薦工作參數(shù)條件下，即氣壓為166Pa,、排種量低于170粒/s時(shí),，校準(zhǔn)后傳感器的檢測(cè)誤差在5%以內(nèi)，且傳感器對(duì)堵塞故障報(bào)警準(zhǔn)確率達(dá)100%,。該傳感器能夠有效地監(jiān)測(cè)氣流輸送播種機(jī)的排種性能,，有助于提高播種作業(yè)質(zhì)量。

摘要:為實(shí)現(xiàn)油菜等小粒徑作物覆膜種植中膜上均勻打孔的功能，針對(duì)傳統(tǒng)膜上成穴裝置結(jié)構(gòu)龐大復(fù)雜,、工作時(shí)易黏土挑種及撕挑地膜等問題,，設(shè)計(jì)了一種法蘭式滾輪與螺紋式圓錐型錐釘組合式結(jié)構(gòu)的打孔裝置，確定了其主要結(jié)構(gòu)參數(shù)范圍,；構(gòu)建了打孔裝置運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，分析了打孔錐釘關(guān)鍵點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡，確定了膜上打孔過程,，并基于軌跡方程分析了膜孔尺寸參數(shù),；運(yùn)用ADAMS運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真，采用四因素三水平正交試驗(yàn)方法,，以打孔錐釘頂角,、打孔錐釘直徑、打孔滾輪半徑,、機(jī)組前進(jìn)速度為試驗(yàn)因素,，以膜孔長(zhǎng)度,、膜孔間距偏差為試驗(yàn)考核指標(biāo)，進(jìn)行了打孔裝置結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)的仿真試驗(yàn),。仿真結(jié)果表明：影響膜孔長(zhǎng)度的因素主次順序?yàn)榇蚩诐L輪半徑,、打孔錐釘頂角、打孔錐釘直徑,、機(jī)組前進(jìn)速度,；影響膜孔間距偏差的因素主次順序?yàn)榇蚩诐L輪半徑、機(jī)組前進(jìn)速度,、打孔錐釘頂角,、打孔錐釘直徑；基于參數(shù)優(yōu)化,，獲得較優(yōu)參數(shù)組合為：打孔錐釘頂角53°,、打孔錐釘直徑16mm、打孔滾輪半徑65mm,、機(jī)組前進(jìn)速度4km/h,。以打孔裝置較優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)組合進(jìn)行了田間驗(yàn)證試驗(yàn)，〖JP+1〗結(jié)果表明：打孔裝置所打膜孔形狀較規(guī)則,，普遍呈類圓形狀,，膜孔長(zhǎng)度均在18mm以上，膜孔間距較為均勻,，與仿真結(jié)果基本一致,；各行膜孔長(zhǎng)度一致性變異系數(shù)為4.98%，各行膜孔間距均勻性變異系數(shù)為3.44%,。結(jié)果表明試驗(yàn)參數(shù)組合選取合理,，打孔裝置符合設(shè)計(jì)要求。

摘要:根據(jù)大蒜鱗芽直立朝上栽植的農(nóng)藝需求，設(shè)計(jì)了一種可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜栽植軌跡的二階非圓齒輪行星輪系移栽機(jī)構(gòu),。采用D-H方法建立了移栽機(jī)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型，通過對(duì)大蒜移栽軌跡與姿態(tài)進(jìn)行分析,，確定了直立移栽機(jī)構(gòu)所需實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化目標(biāo),；在Matlab平臺(tái)下編寫了移栽機(jī)構(gòu)的GUI優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件，利用參數(shù)導(dǎo)引啟發(fā)式優(yōu)化算法對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì),，通過人機(jī)交互優(yōu)選出一組非劣解,；采用自上而下的參數(shù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)方法，在CATIA中完成了移栽機(jī)構(gòu)的參數(shù)化建模,，并對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了虛擬樣機(jī)驗(yàn)證,；通過臺(tái)架試驗(yàn),，獲得各試驗(yàn)因素對(duì)大蒜移栽后傾斜角的影響規(guī)律；提出了針對(duì)不同工況的優(yōu)化模型,，在最佳參數(shù)組合方案下進(jìn)行了驗(yàn)證,。結(jié)果表明，當(dāng)移栽深度為17mm,、機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速為29.6r/min,、匹配速比為100%時(shí)，獲得的蒜瓣傾斜角平均值為8.54°,，當(dāng)提高機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速時(shí),，通過對(duì)參數(shù)方案進(jìn)行優(yōu)選可將傾斜角控制在合理的范圍內(nèi)，以滿足大蒜直立栽植的農(nóng)藝要求,。

摘要:針對(duì)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有油葵聯(lián)合收獲機(jī)割臺(tái)存在的物料堵塞、堆積以及因撥禾輪回帶導(dǎo)致的葵盤無法進(jìn)入割臺(tái)等問題,，結(jié)合我國(guó)油葵種植模式和農(nóng)藝要求,，設(shè)計(jì)了一種撥禾輪式油葵聯(lián)合收獲機(jī)專用割臺(tái)。對(duì)分禾過程中油葵莖稈的姿態(tài)進(jìn)行分析,，確定了內(nèi)分禾器寬度,、長(zhǎng)度和內(nèi)分禾器間隙；選取不同撥禾速比λ,，對(duì)撥禾輪運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行仿真分析,，確定了撥禾速比取值范圍，并得出撥禾輪的最優(yōu)直徑和轉(zhuǎn)速,；為降低輸送器輸送時(shí)撥指對(duì)葵盤的擊打和油葵莖稈的纏繞,，設(shè)計(jì)了刮板式輸送器；為保證良好的切割效果,，基于刀機(jī)速比γ,，確定了往復(fù)式切割器切割速度。在新疆維吾爾自治區(qū)阜康市河南莊子村進(jìn)行了油葵收獲田間試驗(yàn),，當(dāng)整機(jī)前進(jìn)速度為0.8m/s時(shí),，喂入量為3.3kg/s，割臺(tái)平均損失率僅為1.42%,，整機(jī)作業(yè)效率0.69hm2/h,。收獲作業(yè)過程中整機(jī)運(yùn)行平穩(wěn)，割臺(tái)收獲過程無堵塞,、無纏繞,，滿足油葵聯(lián)合收獲機(jī)割臺(tái)的設(shè)計(jì)要求,。

摘要:針對(duì)馬鈴薯種薯切塊機(jī)械化程度低的問題,，設(shè)計(jì)了一種縱橫刀組協(xié)同式馬鈴薯種薯切塊裝置,，對(duì)其關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過對(duì)馬鈴薯種薯切割過程的力學(xué)分析,、運(yùn)動(dòng)學(xué)分析和能量學(xué)分析,，建立了切種能量的數(shù)學(xué)模型，確定了影響馬鈴薯切種效果的主要因素,。以切種效率,、切種合格率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，以圓盤刀半徑,、輸送輥與圓盤刀垂直中心距,、圓盤刀軸轉(zhuǎn)速和夾持輥軸轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，進(jìn)行了四因素四水平正交試驗(yàn),。對(duì)正交試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行方差和極差分析,，結(jié)果表明：當(dāng)圓盤刀半徑為180mm、輸送輥與圓盤刀垂直中心距為190mm,、圓盤刀軸轉(zhuǎn)速為115r/min,、夾持輥軸轉(zhuǎn)速為56r/min時(shí)，切種效率為74.5kg/min,，切種合格率為98.8%,，滿足馬鈴薯切種作業(yè)要求。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有馬鈴薯中耕機(jī)在第1次中耕作業(yè)時(shí)存在作業(yè)效果不佳、易傷苗的問題,，對(duì)圓盤式馬鈴薯中耕機(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)與試驗(yàn),。闡述了該機(jī)的工作原理，通過理論計(jì)算對(duì)其關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì),，根據(jù)農(nóng)藝培土、除草等作業(yè)要求,，確定了圓盤式馬鈴薯中耕機(jī)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)和作業(yè)參數(shù),；采用單因素和二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn),，以耕作深度、機(jī)車前進(jìn)速度,、調(diào)節(jié)角為試驗(yàn)因素,，以除草率及傷苗率為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了樣機(jī)試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)耕作深度為0.13m,、機(jī)車前進(jìn)速度為4.6km/h、調(diào)節(jié)角為52°時(shí),，除草率為95.2%,，傷苗率為3.9%，滿足國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)傷苗率不大于5%,、除草率不小于90%的要求,。

摘要:針對(duì)我國(guó)花生秧蔓包膜青貯設(shè)備自動(dòng)化程度低,、無法實(shí)現(xiàn)花生果秧聯(lián)合收獲的問題，在4HB-2A型花生聯(lián)合收獲機(jī)的基礎(chǔ)上,，增設(shè)了固定式秧捆包膜裝置,。選擇寬25cm、厚25μm的聚乙烯拉伸膜,，通過分析其拉長(zhǎng)率和包膜重疊率,，確定秧捆包膜時(shí)拉伸膜拉長(zhǎng)率和包膜重疊率均為50%。根據(jù)拉伸膜拉長(zhǎng)率的要求設(shè)計(jì)導(dǎo)膜機(jī)構(gòu),，通過導(dǎo)膜機(jī)構(gòu)受力分析得出扭轉(zhuǎn)彈簧扭轉(zhuǎn)角大于68°,，導(dǎo)膜輥繞膜角大于108°?；趯?duì)秧捆規(guī)格,、拉伸膜橫向收縮率及包膜重疊率的分析，確定裝置旋轉(zhuǎn)和秧捆自轉(zhuǎn)的角速度比為18,，通過對(duì)包膜裝置傳動(dòng)配合關(guān)系和承載滾筒的設(shè)計(jì),，使裝置旋轉(zhuǎn)和秧捆自轉(zhuǎn)的角速度比達(dá)到預(yù)期值?；贏SAMS對(duì)包膜裝置氣壓缸推動(dòng)提升角度進(jìn)行仿真,，確定裝置提升角為66°。樣機(jī)田間性能試驗(yàn)表明,，所設(shè)計(jì)的固定式包膜裝置拉伸膜拉長(zhǎng)率為51.4%,，包膜2,、4、6層的包膜效率分別為10.5,、8.4,、7.6s/層，均勻性變異系數(shù)分別為12.20%,、7.70%和4.70%,，各項(xiàng)指標(biāo)均符合標(biāo)準(zhǔn)要求，包膜質(zhì)量滿足花生秧蔓青貯要求,。

摘要:為緩解高溫?zé)岷?duì)茶果樹的影響,，基于圓弧板型葉片模型設(shè)計(jì)了一種噴霧降溫風(fēng)機(jī)，并對(duì)風(fēng)筒結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模和動(dòng)力學(xué)仿真,。以出風(fēng)口直徑,、進(jìn)風(fēng)段長(zhǎng)度和出風(fēng)段長(zhǎng)度為試驗(yàn)因素，以風(fēng)機(jī)出口總壓和風(fēng)速為試驗(yàn)指標(biāo),，采用DesignExpert 8.0.6軟件優(yōu)化風(fēng)筒結(jié)構(gòu)參數(shù),。優(yōu)化結(jié)果表明，各因素對(duì)出口總壓和風(fēng)速的影響由大到小依次為出風(fēng)口直徑,、出風(fēng)段長(zhǎng)度,、進(jìn)風(fēng)段長(zhǎng)度。最優(yōu)參數(shù)組合為出風(fēng)口直徑1070mm,、進(jìn)風(fēng)段長(zhǎng)度350mm和出風(fēng)段長(zhǎng)度270mm,。選取WJ-7010、WJ-8010型噴嘴,，利用優(yōu)化后的風(fēng)筒結(jié)構(gòu)進(jìn)行了風(fēng)速試驗(yàn)和噴霧降溫性能試驗(yàn),。風(fēng)速試〖JP2〗驗(yàn)表明，當(dāng)風(fēng)筒出風(fēng)口直徑和總長(zhǎng)度分別為1070,、840mm時(shí),，出風(fēng)口風(fēng)量為701.30m3/min，最大風(fēng)速為16.00m/s,，〖JP〗有效送風(fēng)距離約為55.00m,。噴霧降溫性能試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)使用WJ-8010型噴嘴時(shí),，與對(duì)照組相比,，平均溫度降低0.68~11.11℃，最大溫差范圍為1.80~13.90℃。在38℃高溫環(huán)境下,，噴霧降溫風(fēng)機(jī)在20m范圍內(nèi)的降溫幅度接近5℃,，降溫效果良好。

摘要:針對(duì)氣力式圓筒篩膜雜分離機(jī)篩分性能波動(dòng)大的問題，增設(shè)運(yùn)移裝置,、重置圓筒篩篩孔排布與大小,，以保持氣流分布均勻性、改善雜質(zhì)通過性,，提高了氣力式圓筒篩膜雜分離機(jī)篩分性能的穩(wěn)定性,。對(duì)圓筒篩內(nèi)膜雜混合物進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析，選取圓筒篩轉(zhuǎn)速,、進(jìn)風(fēng)管風(fēng)速,、氣流角度為試驗(yàn)因素，以膜中含雜率和雜中含膜率作為評(píng)價(jià)指標(biāo),，運(yùn)用Box-Benhnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理設(shè)計(jì)三因素三水平試驗(yàn),，分析各因素對(duì)膜雜分離作業(yè)性能的影響。結(jié)果表明,，各因素對(duì)膜中含雜率影響主次順序依次為：進(jìn)風(fēng)管風(fēng)速,、圓筒篩轉(zhuǎn)速、氣流角度,；各因素對(duì)雜中含膜率影響主次順序依次為：圓筒篩轉(zhuǎn)速,、進(jìn)風(fēng)管風(fēng)速、氣流角度,。利用DesignExpert軟件響應(yīng)曲面圖,，進(jìn)行了綜合影響效應(yīng)分析，得出當(dāng)圓筒篩轉(zhuǎn)速為23.8r/min,、進(jìn)風(fēng)管風(fēng)速為5.9m/s,、氣流角度為2.7°時(shí)，膜中含雜率為10.60%,，雜中含膜率為0.133%,。對(duì)上述優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，得出在該參數(shù)組合下的膜中含雜率平均值為10.54%,，雜中含膜率平均值為0.132%,，表明該整機(jī)優(yōu)化方案可行。

摘要:為尋求最優(yōu)苜蓿種子離散元模型接觸參數(shù)組合,，設(shè)計(jì)了一種可同時(shí)測(cè)定物料休止角與堆積角的裝置,，并提出測(cè)定方法，將實(shí)際試驗(yàn)與仿真試驗(yàn)相結(jié)合,，以苜蓿種子休止角和堆積角的實(shí)測(cè)值與仿真值誤差為指標(biāo),，對(duì)苜蓿種子模型參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。通過Plackett-Burman試驗(yàn)篩選出對(duì)指標(biāo)影響顯著的接觸參數(shù),，采用響應(yīng)曲面法（RSM）建立顯著性參數(shù)與指標(biāo)之間的二階數(shù)學(xué)模型,，采用非支配排序遺傳算法Ⅱ（NSGA-Ⅱ）進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu)計(jì)算，獲取最優(yōu)苜蓿種子離散元模型接觸參數(shù)組合,，即種間碰撞恢復(fù)系數(shù)為0.47,，種間靜摩擦因數(shù)為0.24，種間滾動(dòng)摩擦因數(shù)為0.08,。采用槽輪式排種器進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,，結(jié)果表明，在不同排種輪轉(zhuǎn)速條件下,，苜蓿種子質(zhì)量流率實(shí)測(cè)值和仿真值的平均相對(duì)誤差為289%,，該苜蓿種子離散元模型和接觸參數(shù)能夠滿足離散元仿真試驗(yàn)要求，基于RSM和NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)優(yōu)化方法具有科學(xué)性和可行性,。

摘要:針對(duì)青飼機(jī)工況信息數(shù)據(jù)的采樣頻率,、并發(fā)量不斷增大時(shí),，會(huì)造成I/O速度降低和數(shù)據(jù)丟包率上升等問題，研究了車載終端與云服務(wù)的數(shù)據(jù)通信協(xié)議和長(zhǎng)字符串編解碼方法,，分析了Netty框架和傳統(tǒng)NIO框架對(duì)并發(fā)量的影響,，比較分析了Java序列化、Protobuf和Marshalling等3種編解碼方法,，提出數(shù)據(jù)采集,、數(shù)據(jù)傳輸、Web應(yīng)用三者分開的技術(shù)方案,，設(shè)計(jì)了基于CAN總線技術(shù),、Netty自定義通信協(xié)議的青飼機(jī)工況信息遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。模擬試驗(yàn)結(jié)果表明，在500ms發(fā)送周期下,，本系統(tǒng)比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在并發(fā)總量上提高了0.8倍,；在200、100,、50ms發(fā)送周期下,，采用Marshalling的系統(tǒng)性能比采用Java序列化的系統(tǒng)，在I/O速度上分別提高0.4,、3.9,、1.5倍。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)，具有很好的穩(wěn)定性和可靠性,。對(duì)青飼機(jī)主要部件的工況數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析表明,，數(shù)據(jù)對(duì)工況診斷具有參考性，系統(tǒng)基本滿足對(duì)青飼機(jī)主要部件工況的監(jiān)測(cè)需求,。該系統(tǒng)能夠在高頻次,、高并發(fā)量下提高I/O速度，保證穩(wěn)定的數(shù)據(jù)接入量,。

摘要:以丹江流域（河南段）2002—2017年16個(gè)時(shí)相的Landsat TM/OLI和HJ-1A CCD影像為數(shù)據(jù)源,，提取土地利用變化圖譜，提出基于改進(jìn)穩(wěn)定映射法的土地利用/覆被變化（Land use/cover change,，LUCC）軌跡分析方法,，推導(dǎo)出穩(wěn)定映射的相似性、變化次數(shù),、多樣性（Similarity/Turnover/Diversity,，STD）指標(biāo)與時(shí)相數(shù)的關(guān)系式；將變化軌跡劃分為穩(wěn)定型,、漸變型,、非連續(xù)漸變型、循環(huán)型和波動(dòng)型5個(gè)一級(jí)類軌跡,，并進(jìn)一步細(xì)分為二級(jí)和三級(jí)軌跡類型,。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合土地利用動(dòng)態(tài)度等定量模型和景觀指數(shù)對(duì)研究區(qū)變化軌跡進(jìn)行總體特征和時(shí)空變化分析,。結(jié)果表明,，在2002—2017年間，研究區(qū)耕地顯著減少，建設(shè)用地和水域持續(xù)增加,，林地,、草地受“退耕還林還草”政策影響變化較為復(fù)雜，裸地相對(duì)穩(wěn)定,；研究區(qū)土地利用變化主要由耕地向建設(shè)用地和水域轉(zhuǎn)化,；由于丹江口庫區(qū)建設(shè)和南水北調(diào)中線工程的實(shí)施，其水域面積由218.60km2增長(zhǎng)到400.31km2,；受自然地形影響,，研究區(qū)北部山區(qū)和丘陵地帶的林地保護(hù)較好，而丘陵與平原過渡地帶占研究區(qū)總面積5.85%的林地,、耕地和草地出現(xiàn)了顯著的相互轉(zhuǎn)化,。本研究可為研究區(qū)土地資源的可持續(xù)利用、生態(tài)環(huán)境保護(hù)及水源地保護(hù)提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù),。

摘要:天山北坡是中國(guó)重要的農(nóng)牧業(yè)發(fā)展基地，利用遙感數(shù)據(jù)準(zhǔn)確獲取植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（Net primary productivity, NPP）的時(shí)空信息,，對(duì)于合理分配農(nóng)牧業(yè)草地資源具有重要意義,。由于受到天氣影響及衛(wèi)星傳感器受到時(shí)間分辨率和空間分辨率的限制，獲取既具有中空間分辨率,、又具有高時(shí)間分辨率的遙感數(shù)據(jù)比較困難,。本文基于中空間分辨率Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)與高時(shí)間分辨率MODIS數(shù)據(jù)，采用遙感數(shù)據(jù)時(shí)空融合STARFM算法,，獲取中空間分辨率和高時(shí)間分辨率序列的遙感數(shù)據(jù),，以天山北坡中段區(qū)域?yàn)閷?shí)驗(yàn)區(qū)，結(jié)合CASA模型,，對(duì)區(qū)域內(nèi)植被NPP進(jìn)行模擬,。結(jié)果表明，2016年內(nèi)8個(gè)時(shí)期,，融合后的NDVI數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)時(shí)刻的Landsat 8 OLI NDVI數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)不小于0.759,，偏差在0.0062~0.0094之間,，均方根誤差在0.074~0.135之間；利用融合數(shù)據(jù)與CASA模型協(xié)同模擬的NPP具有良好的空間細(xì)節(jié)信息,，NPP模擬值與野外實(shí)測(cè)值決定系數(shù)R2為0.8601,，表明兩者具有較好的相關(guān)性。本研究為多源遙感影像融合技術(shù)與光能利用率模型協(xié)同模擬NPP提供了新的思路,。

摘要:為探索有效的稻穗識(shí)別特征選取方法，解決基于無人機(jī)數(shù)碼影像水稻產(chǎn)量估測(cè)中圖像顏色空間各個(gè)通道或指數(shù)對(duì)水稻穗識(shí)別能力不清的問題,，利用2017年和2018年沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)超級(jí)稻成果轉(zhuǎn)化基地水稻試驗(yàn)田無人機(jī)高清數(shù)碼影像,、地面小區(qū)樣方內(nèi)水稻穗數(shù)量等實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了水稻穗,、葉,、背景的3分類圖像樣本庫，應(yīng)用最優(yōu)子集選擇（Best subset selection）算法分析了RGB和HSV顏色空間各個(gè)通道或指數(shù)對(duì)水稻穗的識(shí)別能力,，提取適合東北粳稻稻穗圖像分割的7種特征參數(shù)，以此特征為輸入構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稻穗分割模型,，進(jìn)一步對(duì)稻穗圖像進(jìn)行連通域分析,，獲取稻穗數(shù)量，并與地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,。結(jié)果表明：最優(yōu)子集選擇算法獲取的稻穗像素分割特征參數(shù)為R,、B、H,、S,、V、GLI,、ExG等7種,，飛行高度為3m時(shí)，稻穗分割效果最好,，對(duì)應(yīng)的交叉驗(yàn)證均方誤差MSE為0.0363,；構(gòu)建的稻穗分割模型可有效實(shí)現(xiàn)東北粳稻稻穗的提取，3,、6,、9m飛行高度下，拍攝圖像稻穗數(shù)量提取的均方根誤差分別為9.03,、11.21,、13.10,，平均絕對(duì)百分誤差分別為10.60%、14.88%和17.16%,。

摘要:番茄冠層不同垂直位置葉綠素含量的精確預(yù)測(cè)是及時(shí)防控番茄病蟲害,、精準(zhǔn)施肥、灌溉等田間管理的重要基礎(chǔ),，無人機(jī)可靈活高效地獲取中小區(qū)域農(nóng)作物冠層光譜信息,，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供便利?；跓o人機(jī)搭載多光譜傳感器獲取的多光譜影像數(shù)據(jù),建立感興趣區(qū)域,，提取各波段反射率數(shù)據(jù)，計(jì)算9種植被指數(shù)參數(shù)與實(shí)測(cè)番茄3個(gè)生育期的冠層上,、中,、下層及冠層整體的SPAD值，進(jìn)行相關(guān)性與敏感度分析,，篩選植被指數(shù)最優(yōu)變量,，采用偏最小二乘、支持向量機(jī),、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行冠層不同位置SPAD值的預(yù)測(cè)建模及驗(yàn)證,。結(jié)果表明，開花坐果期,，番茄冠層上層葉片的SPAD值高于中層和下層葉片,，結(jié)果初期和結(jié)果晚期，番茄中層葉片的SPAD值高于上層和下層葉片,；冠層上層葉片SPAD值與植被指數(shù)相關(guān)性程度及線性敏感程度優(yōu)于冠層中層和下層葉片,；基于番茄冠層上、中,、下層及整個(gè)冠層SPAD值建立的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的R2高于偏最小二乘和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,。因此，支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型可為番茄精準(zhǔn)管理提供理論依據(jù),。

摘要:針對(duì)人工評(píng)估農(nóng)田殘膜勞動(dòng)強(qiáng)度高、效率低等問題,，以及收獲期后殘膜識(shí)別困難的問題,，提出了一種基于顏色特征的殘膜識(shí)別方法,。為了克服光照對(duì)殘膜識(shí)別精度的影響，首先分析了陽光直射區(qū),、陰影區(qū)殘膜和土壤RGB與HSV顏色分量灰度差異,；然后，選擇最佳顏色分量進(jìn)行殘膜圖像分割,，分別對(duì)比分析了手動(dòng)閾值法,、迭代閾值法、最大類間方差法,、最大熵值法,、Kmeans均值聚類法和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的分割效果，結(jié)合原始圖像殘膜分布特點(diǎn),，優(yōu)選出基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割法,；結(jié)合圖像形態(tài)學(xué)算法，最終提取了煙地殘膜面積與分布,。結(jié)果表明,，B分量可從背景中分割出直射區(qū)殘膜，但不能分割陰影區(qū)殘膜,；S分量可從背景中分割出直射區(qū)和陰影區(qū)殘膜,；基于S分量的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割法效果最佳，利用該方法對(duì)不同時(shí)期的農(nóng)田殘膜進(jìn)行識(shí)別,，6葉期,、煙葉收獲后、煙桿拔除后和冬季空閑期的識(shí)別率分別為96.99%,、69.47%、93.55%和88.95%,，地膜覆蓋周期的平均識(shí)別率為87.49%,。本文方法可快速準(zhǔn)確地識(shí)別出秋后的農(nóng)田殘膜，提供殘膜時(shí)空分布信息及變化特征,，可為農(nóng)田環(huán)境健康評(píng)估提供決策依據(jù),。

摘要:為了提取圖像高層語義特征、解決各種植物病蟲害圖像尺寸不相同的問題,，提出了多層次增強(qiáng)高效空間金字塔(Extremely efficient spatial pyramid, EESP)卷積深度學(xué)習(xí)模型,。首先，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,；其次,，構(gòu)建多層融合EESP網(wǎng)絡(luò)模型,，該模型通過對(duì)每層設(shè)置不同的空洞率進(jìn)行空洞卷積，選擇性地提取不同層次的特征信息,，通過融合各層信息獲得各種農(nóng)作物病蟲害圖像的不同特征,；最后，通過Softmax分類方法實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物病蟲害識(shí)別,。數(shù)據(jù)集包括10種農(nóng)作物的61種病蟲害類別,，迭代訓(xùn)練300次，得到本文方法Top1分類準(zhǔn)確率最高達(dá)到了88.4%,，且采用三階EESP模型達(dá)到了最佳效果,。

摘要:在奶牛關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，通過點(diǎn),、線重構(gòu)奶牛骨架結(jié)構(gòu),，可為奶牛跛行檢測(cè)、發(fā)情行為分析,、運(yùn)動(dòng)量估測(cè)等提供重要參考,。本研究基于部分親和場(chǎng)，以養(yǎng)殖場(chǎng)監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的視頻為原始數(shù)據(jù),，使用1600幅圖像訓(xùn)練了奶牛骨架提取模型,，實(shí)現(xiàn)了奶牛站立、行走狀態(tài)下關(guān)鍵點(diǎn)信息和部分親和場(chǎng)信息的預(yù)測(cè),，并通過最優(yōu)匹配連接對(duì)奶牛骨架結(jié)構(gòu)進(jìn)行準(zhǔn)確提取,。為了驗(yàn)證該模型的性能，采用包含干擾因素的100幅單目標(biāo)奶牛和100幅雙目標(biāo)奶牛圖像進(jìn)行了測(cè)試,。結(jié)果表明,，該模型對(duì)單目標(biāo)行走奶牛骨架提取的置信度為78.90%，雙目標(biāo)行走奶牛骨架提取的置信度較單目標(biāo)下降了10.96個(gè)百分點(diǎn),。計(jì)算了不同關(guān)鍵點(diǎn)相似性（Object keypoint similarity,，OKS)下的模型準(zhǔn)確率，當(dāng)OKS為0.75時(shí),，骨架提取準(zhǔn)確率為93.40%,，召回率為94.20%，說明該模型具有較高的準(zhǔn)確率,。該方法可以提取視頻中奶牛骨架,，在無遮擋時(shí)具有高置信度和低漏檢率，當(dāng)遮擋嚴(yán)重時(shí)置信度有所下降,。該模型的單目標(biāo)和雙目標(biāo)圖像幀處理速度分別為3.30,、3.20f/s,，基本相同。本研究可為多目標(biāo)奶牛骨架提取提供參考,。

摘要:為分析黑龍江省糧食水足跡的變化規(guī)律,，根據(jù)水足跡理論,，選取2008—2018年黑龍江省11個(gè)地區(qū)進(jìn)行糧食水足跡評(píng)價(jià)，并對(duì)其時(shí)空分布規(guī)律及影響因素進(jìn)行研究,。結(jié)果表明：黑龍江省糧食藍(lán)水足跡,、綠水足跡的空間分布差異顯著，呈現(xiàn)南北高,、東西低的分布趨勢(shì),。通過斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)分析可知，東,、西橫向地區(qū)人口密度大,，可用于糧食生產(chǎn)的灌溉水資源消耗少，糧食藍(lán)水足跡較低,；南,、北部致力于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)灌溉用水消耗較大,，糧食藍(lán)水足跡較高,。南、北部降水儲(chǔ)蓄率高,，因而南,、北部糧食綠水足跡較高；東,、西部橫向地區(qū)地勢(shì)較為平坦，植被少,，降水不易蓄積,，所以東、西部綠水足跡相對(duì)較低,。利用時(shí)間序列模型對(duì)黑龍江省糧食水足跡進(jìn)行預(yù)測(cè)得出,，2021—2025年黑龍江省糧食總水足跡平均值為2050m3/t。本研究可為黑龍江省農(nóng)業(yè)水資源的合理分配和利用提供參考,。

摘要:基于黑龍江省28個(gè)氣象站1966—2015年逐日氣象數(shù)據(jù)和20個(gè)農(nóng)業(yè)氣象站1991—2008年大豆生育期觀測(cè)資料,，計(jì)算大豆不同生育階段的有效降雨量,、需水量和水分盈虧指數(shù)(Crop water surplus deficit index)及三者的氣候傾向率，并根據(jù)水分盈虧指數(shù)制定干旱等級(jí),，計(jì)算各生育階段干旱頻率和干旱強(qiáng)度,，利用ArcMap空間分析功能繪制相應(yīng)分布圖。結(jié)果表明,，黑龍江省大豆生育期內(nèi)年均有效降雨量為253~370mm,，平均值為321mm，除生長(zhǎng)前期外,，其他各生育階段均表現(xiàn)為中部高和東西部較低的分布趨勢(shì),，大豆生育期有效降雨量氣候傾向率為-6.16~9.09mm/(10a)，平均值為2.41mm/(10a),，生長(zhǎng)前期有效降雨量總體呈上升趨勢(shì),，生長(zhǎng)后期有效降雨量總體呈下降趨勢(shì)；大豆年均需水量為336~465mm,，平均值為388mm,，各生育階段需水量均呈中部低、東西部高的空間分布規(guī)律,，大豆生育期內(nèi)需水量氣候傾向率為-16.01~2.42mm/(10a),，平均值為-5.17mm/(10a)，各生育階段需水量總體呈下降趨勢(shì),；大豆生育期內(nèi)年均水分盈虧指數(shù)為-44.5%~8.9%,，均值為-15%，自西向東呈先增大后減小的趨勢(shì),，水分盈虧指數(shù)的氣候傾向率為-1.89~4.92%/(10a),，水分盈虧指數(shù)總體呈上升趨勢(shì)；大豆各生育階段干旱頻率分布與需水量空間分布大致相同,，其中生長(zhǎng)前期和快速發(fā)育期干旱頻率高于生長(zhǎng)中期和生長(zhǎng)后期,，易發(fā)生春旱和夏旱。本研究可為黑龍江省大豆的灌溉管理和旱災(zāi)預(yù)防提供理論依據(jù)和參考,。

摘要:采用協(xié)同克里金插值方法，以2005,、2009,、2013、2017年4a翁牛特旗地下水埋深為主變量,，以NDVI（歸一化植被指數(shù)）,、降水量和河網(wǎng)密度為協(xié)變量，計(jì)算研究區(qū)內(nèi)的地下水埋深,，運(yùn)用改進(jìn)水文響應(yīng)單元模式,，在空間上將協(xié)同克里金插值后的地下水埋深柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)，將傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單插值分析方法運(yùn)用協(xié)同克里金和最小響應(yīng)單元進(jìn)行改進(jìn),，使之更貼合實(shí)際地下水匯流情況,，獲取最小響應(yīng)單元551個(gè)，并據(jù)此進(jìn)行空間整體與局部自相關(guān)分析,。結(jié)果表明,，在研究區(qū)空間上，地下水埋深東西分異規(guī)律明顯,，地下水位呈現(xiàn)西高,、東低的態(tài)勢(shì)，受降水和河流影響逐漸變大,；在時(shí)間序列上,，地下水埋深平均變化不大，但逐漸呈現(xiàn)聚集的趨勢(shì),。

摘要:為提高凍融灌區(qū)地下水埋深的預(yù)測(cè)精度，探索不同時(shí)間尺度數(shù)據(jù)源對(duì)地下水埋深預(yù)測(cè)的影響,，以河套灌區(qū)永濟(jì)灌域?yàn)檠芯繀^(qū)域,，針對(duì)地下水埋深在時(shí)間序列上表現(xiàn)的滯后性和非線性，建立了不同時(shí)間尺度（月,、季,、年）CAR模型，并進(jìn)行了不同輸入變量CAR模型的差異性分析,。結(jié)果表明：季尺度數(shù)據(jù)源CAR模型擬合效果明顯優(yōu)于月尺度數(shù)據(jù)源CAR模型和年尺度數(shù)據(jù)源CAR模型,，擬合效果較好的季尺度數(shù)據(jù)源CAR模型的決定系數(shù)（R2）、Nash-Sutcliffe系數(shù)（Ens）和均方根誤差（RMSE）分別為0.936,、0.934和0.046m，較擬合效果較差的月尺度數(shù)據(jù)源CAR模型各項(xiàng)指標(biāo)分別提高了11.30%、11.86%和降低了32.35%,。僅考慮凍融期氣溫的CAR模型明顯優(yōu)于考慮氣溫的CAR模型和不考慮氣溫的CAR模型,。凍融灌區(qū)最優(yōu)地下水預(yù)測(cè)模型為季尺度數(shù)據(jù)源且僅考慮凍融期氣溫的CAR模型，其R2為0.941,，Ens為0.940,，RMSE為0044m，模擬精度較高,。

摘要:針對(duì)河套灌區(qū)引水量逐年減少,、輸入灌區(qū)的鹽分無法有效排出,、僅能在灌區(qū)內(nèi)部重新分配的現(xiàn)狀，以河套灌區(qū)耕地-荒地-海子為研究對(duì)象,，通過野外實(shí)測(cè)和室內(nèi)試驗(yàn)分析相結(jié)合,，基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、溶質(zhì)動(dòng)力學(xué)理論,，研究了耕地-荒地-海子系統(tǒng)土壤剖面,、不同土層鹽分和地下水鹽分的時(shí)空變化特征，定量估算了不同時(shí)期的鹽分變化,，揭示了系統(tǒng)鹽分的表觀平衡,，分析了地下水埋深對(duì)土壤鹽分的影響。結(jié)果表明：在耕地-荒地-海子系統(tǒng)中,，灌溉期,，耕地大量鹽分隨地下水遷移到荒地，秋澆前荒地含鹽量是耕地的2倍,，秋澆后荒地脫鹽量是耕地的3倍,。整個(gè)生育期耕地1m土體鹽分通過灌溉期淋洗，積鹽率仍為56%,，秋澆后鹽分沒有完全排出,，脫鹽率為44%，土壤深層有輕微積鹽現(xiàn)象,；荒地1m土體積鹽率為63%,，秋澆后脫鹽率為62%，荒地鹽分全年基本保持平衡,。地下水和海子鹽分時(shí)空分布呈條帶狀,，存在較強(qiáng)的空間相似性，海子是系統(tǒng)的儲(chǔ)鹽區(qū)。應(yīng)采取有效措施將灌區(qū)目前地下水埋深降低0.2m,，研究區(qū)地下水埋深控制在1.7~2.3m之間更佳,。在生育期（5月15日—9月15日），荒地1m土體積鹽量為377705kg/hm2,。地下水補(bǔ)給荒地20~100cm土壤鹽量為17985kg/hm2,，占積鹽量的5%；0~20cm土壤鹽量增加202395kg/hm2,，占積鹽量的54%,；耕地地下水遷移給荒地深層土壤鹽量為114015kg/hm2，占積鹽量的30%,；耕地水平滲透給荒地的鹽量為43305kg/hm2,，占積鹽量11%。本研究可為灌區(qū)水鹽運(yùn)移提供理論依據(jù),。

摘要:在分析灌區(qū)大數(shù)據(jù)資源構(gòu)成的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了面向水資源配置的數(shù)據(jù)挖掘算法,；匯聚某行政區(qū)域水資源,、經(jīng)濟(jì)、人口,、行業(yè)用水等數(shù)據(jù),，運(yùn)用模糊層次聚類分析方法，對(duì)行政區(qū)域內(nèi)行業(yè)間的配水案例進(jìn)行分類及特征分析,；采用固定步長(zhǎng)窮舉法對(duì)灌區(qū)配水相關(guān)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)賦權(quán),；運(yùn)用模糊距離匹配相似灌區(qū)，通過構(gòu)造加權(quán)影響因子和采用指數(shù)平滑法,，對(duì)基于實(shí)例推理的灌區(qū)進(jìn)行需水量預(yù)測(cè),。將建立的方法應(yīng)用于2018年浙江省11個(gè)市行政區(qū)行業(yè)間配水特征分析和中型灌區(qū)需水量預(yù)測(cè)，結(jié)果表明：浙江省不同區(qū)域行業(yè)間配水被劃分為4類,，呈現(xiàn)出不同行業(yè)間的配水特征,，灌區(qū)需水量預(yù)測(cè)相對(duì)誤差均不大于9.39%，說明該方法有效,，可為制定合理的區(qū)域行業(yè)間配水方案,、估算灌區(qū)需水量提供決策支持。

摘要:磁化與去電子等活化處理技術(shù)能夠顯著提高灌溉水鹽分淋洗效率,。為了闡明磁化強(qiáng)度對(duì)磁電一體活化水土壤水鹽運(yùn)移特征的影響機(jī)制，選取不同磁化強(qiáng)度（0,、0.1、0.2,、0.4,、0.8T）的磁電一體活化水進(jìn)行一維垂直土柱入滲試驗(yàn)。結(jié)果表明,，磁電一體活化水可以促進(jìn)土壤水入滲,，提高鹽分淋洗效率，并且其效果與磁化強(qiáng)度緊密相關(guān),；隨著磁化強(qiáng)度的增大,，土壤水分入滲量與鹽分淋洗效率呈現(xiàn)先增加后減小的二次函數(shù)關(guān)系，吸濕率S與磁化強(qiáng)度H之間同樣呈現(xiàn)良好的二次函數(shù)關(guān)系,。通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)及入滲模型參數(shù)分析發(fā)現(xiàn),，磁化強(qiáng)度為0.4T左右時(shí)，磁電一體活化水入滲對(duì)應(yīng)的累積入滲量最大,、入滲用時(shí)最短,、土壤含水率最大，而含鹽量最小,，脫鹽效果最好,，故可以將0.4T作為磁電一體活化水的最佳磁化強(qiáng)度。

摘要:為揭示生物炭對(duì)濱海鹽漬土理化性質(zhì)和紫花苜蓿生長(zhǎng)的影響規(guī)律,，采用盆栽試驗(yàn)方法,，研究了不同生物炭添加量（炭土質(zhì)量分?jǐn)?shù)0、0.5%,、1%,、2%、5%,、10%）處理下黃河三角洲鹽漬化土壤養(yǎng)分,、結(jié)構(gòu)、鹽分以及紫花苜蓿產(chǎn)量,、品質(zhì)等變化特征,，并采用灰色關(guān)聯(lián)度法評(píng)價(jià)了生物炭的應(yīng)用效果,。結(jié)果表明，添加生物炭后,，土壤有機(jī)質(zhì)和全氮含量分別增加了16.27%~246.65%和6.38%~58.51%,，全磷、有效磷和全鉀含量變化相對(duì)較??；土壤容重顯著降低，低量生物炭處理顯著提高了鹽漬化土壤大于0.25mm團(tuán)聚體的含量和團(tuán)聚體穩(wěn)定性,；水溶性鹽總量降低了38.90%~46.17%,，其中Mg2+、Cl－和SO2-4含量降幅較大,；紫花苜蓿產(chǎn)量提高了8.19%~43.00%,，品質(zhì)無顯著變化。整體而言,，隨著施炭量的增加,，土壤肥力有所提高，團(tuán)聚體穩(wěn)定性降低,，鹽分含量和紫花苜蓿產(chǎn)量呈先降后增的趨勢(shì),。施用生物炭改善了鹽漬化土壤的理化性質(zhì)，促進(jìn)了紫花苜蓿生長(zhǎng),，生物炭用量0.5%時(shí)施用效果最優(yōu),。

摘要:為探明腐熟污泥施用對(duì)兩種不同酸堿性土壤有機(jī)碳、無機(jī)碳組分的影響,，明確無機(jī)碳與有機(jī)碳及土壤酸堿性的關(guān)系,，通過連續(xù)兩年的盆栽試驗(yàn)，開展小麥-玉米輪作模式下堿性壤土和酸性砂土污泥農(nóng)用的研究,。結(jié)果表明：添加腐熟污泥后,，隨污泥添加量的增加，兩種土壤的有機(jī)碳（SOC）,、易氧化有機(jī)碳（ROC）,、可溶性有機(jī)碳（DOC）和腐殖質(zhì)碳（HSC）等有機(jī)碳組分含量呈增加趨勢(shì)。與對(duì)照（CK）相比,，當(dāng)污泥添加量為75t/hm2時(shí),，酸性砂土有機(jī)碳組分SOC、ROC,、DOC,、HSC含量分別增加了82.39%,、25.62%、158.33%和30.77%（P＜0.05）,；在堿性壤土中,，上述有機(jī)碳組分分別增加了84.36%、49.26%,、340.00%和354.90%（P＜0.05）,，且兩種土壤中各有機(jī)碳組分之間呈現(xiàn)極顯著的正相關(guān)關(guān)系（P＜0.01）。施用污泥降低了堿性壤土中ROC的分配比例(污泥施用量為3.75t/hm2時(shí)除外),，但增加了DOC和HSC的分配比例,；污泥農(nóng)用降低了酸性砂土ROC和HSC的分配比例，但增加了DOC的分配比例,。在堿性壤土中污泥農(nóng)用降低了土壤無機(jī)碳（SIC）、活性無機(jī)碳（AIC）含量,，同時(shí)土壤pH值降低,；而在酸性砂土中污泥農(nóng)用，土壤的SIC,、AIC含量增加,，同時(shí)土壤pH值增大；兩種土壤的SIC和pH值之間均呈現(xiàn)極顯著的正相關(guān)關(guān)系（P＜0.01）,。本研究可為不同酸堿性土壤碳庫質(zhì)量管理提供科學(xué)依據(jù),。

摘要:利用宏基因組測(cè)序技術(shù),，以KEGG數(shù)據(jù)庫的碳固定,、氮代謝途徑為工具，以陜西渭北旱塬小麥連作糧田長(zhǎng)期定位3種施肥方式的土壤為研究對(duì)象,，對(duì)影響該地區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中碳固定和氮代謝通路的主要微生物物種及功能基因進(jìn)行分析,。結(jié)果表明：3個(gè)施肥水平下土壤微生物在KEGG數(shù)據(jù)庫代謝通路的基因PcoA分析顯示，常規(guī)施肥土壤功能基因豐度與平衡施肥處理的關(guān)系密切,，而與低量施肥處理關(guān)系較遠(yuǎn),。施肥明顯改變了碳固定、氮代謝的功能基因豐度,，常規(guī)施肥和平衡施肥的主要功能基因相對(duì)豐度均大于低量施肥,；在碳固定途徑中常規(guī)施肥主要功能基因相對(duì)豐度大于平衡施肥，在氮代謝途徑中平衡施肥主要功能基因相對(duì)豐度大于常規(guī)施肥,。Sorangium,、Spiribacter、 Lentzea,、 Rhodovibrio,、 Pseudomonas,、 Flavihumibacter、 Streptomyces,、 Nitrososphaera,、Rubrobacter、Dyadobacter,、Novosphingobium,、Pedosphaera、Thermogemmatispora為該地區(qū)小麥連作土壤碳固定途徑標(biāo)記性微生物種群,；E4212A.fumA.fumB,、E2319.atoB、mdh,、ACSS.acs,、korB.oorB.oforB、pps.ppsA,、ppdK,、sdhA.frdA、K18594,、K18604,、E4212B.fumC、folD,、ppc,、accA為施肥水平產(chǎn)生明顯響應(yīng)的碳固定功能基因。Sphingopyxis,、Alcanivorax,、Nitrosospira、Aeromicrobium,、Roseiflexus,、Devosia、Altererythrobacter為該地區(qū)小麥連作土壤氮代謝的主要物種,；nirB,、nasA、nasB,、nrt.nak.nrtP.nasA,、GDH2為施肥水平產(chǎn)生明顯響應(yīng)的氮代謝主要功能基因。平衡施肥更有益于節(jié)肥減排和土壤的可持續(xù)利用,，是適合該地區(qū)小麥連作糧田的施肥方式,。

摘要:針對(duì)母豬舍多環(huán)境因子相互耦合,，難以合理、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)判斷豬舍環(huán)境舒適度的問題,，根據(jù)畜禽舍養(yǎng)殖環(huán)境標(biāo)準(zhǔn),，構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,，提出了基于變尺度混沌布谷鳥算法優(yōu)化混合核最小二乘支持向量回歸機(jī)的哺乳母豬舍環(huán)境舒適度評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型（MSCCS-LSSVR）,，并采用粒子群算法優(yōu)化模型(PSO-LSSVR),、遺傳算法優(yōu)化模型(GA-LSSVR)、傳統(tǒng)的LSSVR模型與本文模型進(jìn)行了對(duì)比,。利用本文模型對(duì)江蘇省鎮(zhèn)江市?，斈翗I(yè)生豬養(yǎng)殖場(chǎng)哺乳母豬舍養(yǎng)殖環(huán)境舒適度進(jìn)行了評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,，混合核MSCCS-LSSVR,、PSO-LSSVR、GA-LSSVR和傳統(tǒng)LSSVR 4種預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)誤差分別為0.0611,、0.0972,、0.1306和0.1681；混合核MSCCS-LSSVR模型比其他3種模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和更可靠的性能,，提高了豬舍環(huán)境評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)水平，在評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)中具有可行性和有效性,。實(shí)際應(yīng)用表明,，本文模型能準(zhǔn)確地反映豬舍空氣質(zhì)量狀況，可以為豬舍環(huán)境精準(zhǔn)調(diào)控提供決策支持,，具有一定的應(yīng)用價(jià)值,。

摘要:為深入探討鹽酸預(yù)處理對(duì)生物質(zhì)熱解特性的影響,，采用熱重法對(duì)比分析了酸洗前后玉米秸稈和銀中楊在低升溫速率（10、 20,、 30,、 40、 50℃/min）下的熱解特性,，利用分布活化能模型（DAEM）計(jì)算了熱解過程的動(dòng)力學(xué)參數(shù)和相應(yīng)的熱力學(xué)參數(shù),，采用傅里葉變換紅外光譜（FTIR）分析了酸洗前后生物質(zhì)化學(xué)結(jié)構(gòu)的變化。結(jié)果表明：生物質(zhì)熱解過程經(jīng)歷了失水,、玻璃化轉(zhuǎn)變,、快速熱解和碳化4個(gè)階段,；酸洗預(yù)處理提高了生物質(zhì)熱解的最大失重速率和最終失重率，減少了焦炭的產(chǎn)生,。在轉(zhuǎn)化率為20%~70%時(shí),，用DAEM模型計(jì)算得到酸洗前后玉米秸稈和銀中楊熱解活化能分別為218.27~340.08kJ/mol、225.17~291.73kJ/mol,、227.35~254.76kJ/mol,、197.39~235.52kJ/mol?！糐P〗鹽酸酸洗預(yù)處理整體上降低了生物質(zhì)熱解過程中的活化能,、焓變和熵變，增加了吉布斯自由能（ΔG）,，促進(jìn)了熱解反應(yīng),。酸洗前后玉米秸稈和銀中楊紅外光譜圖相似，但在相同吸收峰處存在明顯的強(qiáng)度變化,，說明酸洗預(yù)處理對(duì)不同生物質(zhì)有機(jī)官能團(tuán)的影響程度不同,。

摘要:針對(duì)水稻供應(yīng)鏈在使用區(qū)塊鏈技術(shù)追溯過程中數(shù)據(jù)共享時(shí)隱私數(shù)據(jù)容易泄露的問題,，在分析水稻供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程和信息分類的基礎(chǔ)上,，建立了以區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)授權(quán)保護(hù)方法為核心的水稻供應(yīng)鏈信息保護(hù)模型。在供應(yīng)鏈溯源隱私數(shù)據(jù)上傳區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)前,，利用密碼分組鏈接模式（Ciper block chaining, CBC）對(duì)其進(jìn)行對(duì)稱加密,，采用橢圓曲線算法（Elliptic curve cryptography，ECC）對(duì)密鑰加密后寫入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中,，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中存儲(chǔ)隱私數(shù)據(jù)加密后的密文,，授權(quán)節(jié)點(diǎn)利用私鑰查看區(qū)塊鏈上溯源隱私數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中共享隱私數(shù)據(jù),。在此基礎(chǔ)上對(duì)方法的安全性能進(jìn)行了分析,，加密算法的擴(kuò)散性測(cè)試密文改變率平均值為0838。最后,，基于Hyperledger Fabric平臺(tái)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了水稻全供應(yīng)鏈信息溯源系統(tǒng),，并通過具體應(yīng)用案例進(jìn)行了驗(yàn)證分析。結(jié)果表明,，本文提出的節(jié)點(diǎn)授權(quán)法對(duì)需要保護(hù)的隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行了節(jié)點(diǎn)間的差異化,，兼顧了企業(yè)隱私數(shù)據(jù)需要加密保護(hù)和供應(yīng)鏈溯源數(shù)據(jù)需要公開監(jiān)管兩方面的問題，解決了水稻供應(yīng)鏈生產(chǎn)、加工,、流通等多節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)共享問題,，為水稻供應(yīng)鏈區(qū)塊鏈溯源研究提供了借鑒和參考。

摘要:食品包裝上的標(biāo)簽文本含有生產(chǎn)日期、營(yíng)養(yǎng)成分,、生產(chǎn)廠家等食品相關(guān)信息,，這些不僅為消費(fèi)者購(gòu)買食品提供了重要依據(jù)，也有助于食品監(jiān)督抽檢機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)潛在的食品安全問題,。食品標(biāo)簽文本檢測(cè)是食品標(biāo)簽自動(dòng)識(shí)別的前提,，有助于降低人工錄入成本、提高數(shù)據(jù)處理效率,?；谑称钒b圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，提出了一種基于語義分割的距離場(chǎng)模型,，以檢測(cè)食品標(biāo)簽,。該模型包含像素分類和距離場(chǎng)回歸兩類任務(wù)，其中像素分類任務(wù)分割處理圖像中的文本區(qū)域,，距離場(chǎng)回歸任務(wù)預(yù)測(cè)文本區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)到該區(qū)域邊界的歸一化距離,。為提升模型的檢測(cè)性能，在回歸預(yù)測(cè)模塊中通過增加注意力模塊優(yōu)化模型結(jié)構(gòu),，并針對(duì)距離場(chǎng)回歸任務(wù)損失值過小,、影響模型訓(xùn)練優(yōu)化問題對(duì)其損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，增加注意力模塊和損失函數(shù)的改進(jìn)使得模型的準(zhǔn)確率分別提高了4.39,、3.80個(gè)百分點(diǎn),，有效提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率,。食品包裝圖像數(shù)據(jù)集的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，采用本文模型檢測(cè)食品標(biāo)簽文本具有較好的性能,，其召回率,、準(zhǔn)確率分別達(dá)到87.61%、76.50%,。

摘要:肥城桃采摘后轉(zhuǎn)色快、易腐爛,，導(dǎo)致果品等級(jí)下降,。采用高光譜成像技術(shù)對(duì)其進(jìn)行可溶性固形物含量（SSC）和硬度可視化分析與成熟度檢測(cè)，以提高果品質(zhì)量,，實(shí)現(xiàn)優(yōu)果優(yōu)價(jià),。首先，采集成熟度為70%和90%的各80個(gè)肥城桃的高光譜信息,、SSC和硬度,，通過蒙特卡羅偏最小二乘法分析剔除異常值，利用光譜-理化值共生距離劃分樣本集,，采用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)權(quán)重采樣算法（CARS）和連續(xù)投影算法（SPA）選取特征波長(zhǎng),，并建立多元線性回歸（MLR）模型。研究表明：CARS-MLR模型性能優(yōu)于SPA-MLR模型,；預(yù)測(cè)SSC的CARS-MLR模型,，R2c和R2v分別為0.8191和0.8439，RPD為2.0,；預(yù)測(cè)硬度的CARS-MLR模型,，R2c和R2v分別為0.9518和0.8772，RPD為2.1,。然后,，基于CARS-MLR模型計(jì)算肥城桃每個(gè)像素點(diǎn)的SSC和硬度，生成可視化分布圖,，實(shí)現(xiàn)不同成熟度肥城桃SSC和硬度可視化檢測(cè),。最后，利用順序前向選擇算法優(yōu)選特征波長(zhǎng),，建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成熟度預(yù)測(cè)模型,，獲得98.3%總識(shí)別準(zhǔn)確率。

摘要:利用聚乙二醇（Polyethylene glycol, PEG）使大豆分離蛋白（Soy protein isolate, SPI）與葡聚糖（Dextran, D）在擁擠液體系下進(jìn)行美拉德結(jié)合反應(yīng)，通過提高PEG質(zhì)量濃度改變?nèi)芤褐械娜苜|(zhì)擁擠程度,，探究不同擁擠程度對(duì)SPI-D美拉德反應(yīng)的影響,，并研究SPI-D復(fù)合物結(jié)構(gòu)的變化。利用接枝度和十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠電泳（SDS-PAGE）研究不同PEG質(zhì)量濃度下SPI-D復(fù)合物的結(jié)合情況,，通過紅外光譜,、表面疏水性,、游離巰基含量、溶解度及乳化性能等分析不同糖化程度對(duì)SPI的結(jié)構(gòu)變化及功能性質(zhì)表達(dá)的構(gòu)效關(guān)系,。結(jié)果表明：隨著PEG質(zhì)量濃度的增加,，復(fù)合物結(jié)合程度不斷加深，蛋白結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,，α螺旋等結(jié)構(gòu)減少,，無規(guī)則卷曲增加，表面疏水性不斷降低,，乳化性能持續(xù)改善,。當(dāng)PEG質(zhì)量濃度在0.06g/mL以上時(shí)，SPI-D復(fù)合物糖化增速放緩,。

摘要:通過混合動(dòng)植物蛋白得到具有全新口感和對(duì)人體健康更有益的雙蛋白食品越來越受到重視,。采用聚丙烯酰胺凝膠電泳,、傅里葉紅外光譜、紫外光譜,、8苯胺1萘磺酸熒光探針等手段研究了超聲時(shí)間對(duì)大豆-乳清混合蛋白(SPI-WPI)結(jié)構(gòu)及乳化性質(zhì)的影響,。結(jié)果表明：超聲處理不會(huì)使混合蛋白發(fā)生降解，但對(duì)其二級(jí),、三級(jí)結(jié)構(gòu)影響顯著,；隨超聲時(shí)間的增加，SPI-WPI二級(jí)結(jié)構(gòu)中α螺旋和β折疊含量降低,、β轉(zhuǎn)角含量增加,，無規(guī)則卷曲含量也略有增加；由表面疏水性可知,，超聲處理后混合蛋白分子構(gòu)象發(fā)生了改變,，蛋白分子內(nèi)部多肽鏈部分展開，蛋白結(jié)構(gòu)變得更加舒展,，疏水基團(tuán)暴露,，表面活性增強(qiáng),，乳化性增高,；超聲處理后，蛋白濁度顯著降低,，說明超聲處理產(chǎn)生的空穴效應(yīng)使蛋白粒子更加分散,；混合蛋白體系乳化活性指數(shù)與乳化穩(wěn)定性指數(shù)先增加,、后降低，超聲處理30min時(shí),，混合蛋白體系乳化性最好,。

摘要:利用乳清濃縮蛋白（WPC）和大豆分離蛋白（SPI）部分替代乳蛋白（SMP）,，對(duì)3種蛋白質(zhì)組成（乳蛋白、乳蛋白-大豆分離蛋白和乳蛋白-乳清濃縮蛋白）的冰淇淋漿料進(jìn)行均質(zhì)前殺菌和均質(zhì)后殺菌（65℃,、30min）的不同加工處理,，通過分析攪打凝凍前后的脂肪球粒度分布和表面蛋白吸附特性、漿料流變學(xué)特性以及冰淇淋的融化率,、膨脹率,、硬度、氣泡分布和感官特性,，探究加工方式和蛋白質(zhì)組成對(duì)脂肪球低溫失穩(wěn)作用及冰淇淋質(zhì)構(gòu)形成的影響,。結(jié)果表明：乳蛋白冰淇淋脂肪球的失穩(wěn)程度、流變學(xué)特性以及質(zhì)構(gòu)特性不受加工方式的影響,。而對(duì)部分替代乳蛋白的混合蛋白冰淇淋漿料,，兩種加工方式均導(dǎo)致脂肪球粒度、表面蛋白質(zhì)吸附量和漿料稠度系數(shù)的增加,，相比于均質(zhì)前殺菌,，采用均質(zhì)后殺菌使脂肪球表面蛋白質(zhì)被蔗糖脂肪酸酯替代的程度增大，更有利于脂肪球發(fā)生低溫失穩(wěn)和冰淇淋質(zhì)構(gòu)形成,，此時(shí)SMP3WPC7,、SMP7SPI3兩種混合蛋白冰淇淋的部分聚結(jié)度分別為282.19%和252.70%，冰淇淋具有更高的膨脹率和抗融性,，氣泡分布均勻度更佳,。

摘要:針對(duì)拖拉機(jī)田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)不足,、機(jī)組作業(yè)質(zhì)量無法實(shí)時(shí)評(píng)估與準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的問題，設(shè)計(jì)了涵蓋多參數(shù),、多工況的車載測(cè)試終端,，構(gòu)建了全國(guó)范圍的田間作業(yè)試驗(yàn)拖拉機(jī)作業(yè)載荷數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)，以獲取拖拉機(jī)各關(guān)鍵零部件的田間作業(yè)載荷數(shù)據(jù),。在此基礎(chǔ)上,，研究了準(zhǔn)確預(yù)測(cè),、評(píng)價(jià)拖拉機(jī)田間旋耕作業(yè)質(zhì)量的智能算法，為產(chǎn)品研發(fā),、性能預(yù)測(cè)以及作業(yè)評(píng)估提供全面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果,。基于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù),，融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法對(duì)數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)作業(yè)載荷進(jìn)行分類挖掘,，預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)了拖拉機(jī)田間旋耕作業(yè)質(zhì)量，結(jié)果表明,，基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度高達(dá)96.77%,，均方根誤差（RMSE）小于0.01，說明拖拉機(jī)作業(yè)載荷數(shù)據(jù)平臺(tái)的基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)拖拉機(jī)田間旋耕工況的作業(yè)質(zhì)量,。

摘要:針對(duì)拖拉機(jī)在田間作業(yè)時(shí)因地形傾斜、土質(zhì)硬度不均,、連續(xù)轉(zhuǎn)彎而導(dǎo)致的定位誤差問題,，設(shè)計(jì)了一種基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多傳感器信息融合導(dǎo)航定位系統(tǒng)。該組合導(dǎo)航系統(tǒng)主要由RTK-GPS和IMU組成,，融合了GA-BP卡爾曼算法和誤差分析,，根據(jù)多傳感器的導(dǎo)航參數(shù)，修正拖拉機(jī)的定位誤差,，使拖拉機(jī)的行駛軌跡更加平穩(wěn),。根據(jù)基于MK904型拖拉機(jī)建立的導(dǎo)航定位系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)，在洛陽孟津一拖產(chǎn)品試驗(yàn)基地得到原始的導(dǎo)航定位信息,，在Matlab中進(jìn)行算法驗(yàn)證,。試驗(yàn)結(jié)果表明：在拖拉機(jī)直線行駛情況下，該組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)側(cè)傾角精度提高了0.01rad,；在連續(xù)轉(zhuǎn)彎過程中,，左傾時(shí)側(cè)傾角精度提高了0.02rad，右傾時(shí)側(cè)傾角精度提高了0.04rad,。說明基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卡爾曼算法的組合導(dǎo)航系統(tǒng)能在一定程度上修正因田間地面起伏不定,、土質(zhì)硬度不均、連續(xù)轉(zhuǎn)彎而導(dǎo)致的GPS定位誤差,，使拖拉機(jī)的行駛軌跡更加平穩(wěn),。

摘要:設(shè)計(jì)了一種集阻尼可控,、位移自感應(yīng)和振動(dòng)能量采集功能于一體的自感應(yīng)振動(dòng)能量采集型磁流變阻尼器,，對(duì)設(shè)計(jì)的單感應(yīng)線圈式、雙感應(yīng)線圈式振動(dòng)能量采集裝置進(jìn)行了電磁場(chǎng)仿真分析,。搭建了試驗(yàn)測(cè)試系統(tǒng),，測(cè)試分析了單感應(yīng)線圈式、雙感應(yīng)線圈式振動(dòng)能量采集裝置的能量采集效能,，分析了弱導(dǎo)磁性不銹鋼繞線架和不導(dǎo)磁PLA繞線架對(duì)能量采集效能的影響,。測(cè)試結(jié)果表明，在幅值為7.5mm,、頻率為4Hz的正弦位移激勵(lì)下,，雙感應(yīng)線圈式振動(dòng)能量采集裝置采集的感應(yīng)電壓幅值為2512V、能量采集功率為1.5W,，其能量采集效能約為單感應(yīng)線圈式的2倍,；弱導(dǎo)磁性與不導(dǎo)磁繞線架的能量采集效能幾乎相同。

摘要:為提高機(jī)器人人機(jī)交互的安全性，選用新型智能材料——電活性聚合物材料(Electroactive polymer, EAP)作為傳感器陣列單元的敏感材料,，設(shè)計(jì)一種4×4柔性壓力傳感器陣列及其信號(hào)采集系統(tǒng),。建立壓力傳感器輸入輸出數(shù)學(xué)模型，給出采用雙三次插值法提高力覺信息量的方法,，并制作了傳感器試驗(yàn)樣機(jī),，最后利用標(biāo)定試驗(yàn)和應(yīng)用試驗(yàn)驗(yàn)證了該傳感器陣列的可行性、準(zhǔn)確性和實(shí)用性,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，設(shè)計(jì)的傳感器電容理論值與測(cè)量值相差約0.01pF，測(cè)量結(jié)果與理論結(jié)果吻合,。在量程0~6N內(nèi),，最大靈敏度為0.1343pF/N，重復(fù)性指標(biāo)為28.73%,。

摘要:針對(duì)智能農(nóng)用機(jī)器人對(duì)機(jī)器視覺工作范圍的需求,，提出了一種用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人的并聯(lián)視覺云臺(tái)設(shè)計(jì)方案,。基于雙搖桿的輸入輸出特性,，提出了一種運(yùn)動(dòng)支鏈設(shè)計(jì)方法,，用于構(gòu)建二自由度全球面工作空間解耦并聯(lián)機(jī)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上,，衍生出兩種可行的運(yùn)動(dòng)支鏈P5R和PRR,，基于這兩種運(yùn)動(dòng)支鏈，設(shè)計(jì)了2種二自由度全球面工作空間并聯(lián)視覺云臺(tái)RR&P5R和RR&PRR,。通過運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，分別建立了2種機(jī)構(gòu)的位置關(guān)系表達(dá)式；通過尺寸優(yōu)化,，得到了2種機(jī)構(gòu)的最優(yōu)桿長(zhǎng)比,；通過對(duì)比得出，RR&P5R型并聯(lián)視覺云臺(tái)具有更好的輸入輸出性能,；通過有限元分析,，研究了載荷對(duì)RR&P5R型并聯(lián)視覺云臺(tái)運(yùn)動(dòng)精度的影響。結(jié)果表明,，RR&P5R機(jī)構(gòu)強(qiáng)度滿足要求,，但桿件的累積彈性變形導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)副的位移偏差較大。

摘要:針對(duì)基于傳統(tǒng)淺層網(wǎng)絡(luò)理論的熱誤差數(shù)學(xué)模型存在適應(yīng)性,、魯棒性差的問題，提出一種基于并聯(lián)深度信念網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機(jī)床熱誤差預(yù)測(cè)與補(bǔ)償方法,。建立一種基于3個(gè)子深度信念網(wǎng)絡(luò)并聯(lián)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型,，各子深度信念網(wǎng)絡(luò)具有相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、不同的權(quán)值參數(shù),，并共享輸入層的限制玻爾茲曼機(jī),；構(gòu)建基于預(yù)測(cè)誤差的并聯(lián)深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，確定每個(gè)RBM隱含層的神經(jīng)元數(shù)量,；提出初始權(quán)值共享的并聯(lián)深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法,，采用對(duì)數(shù)散度無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法預(yù)訓(xùn)練模型中的1個(gè)深度信念網(wǎng)絡(luò)，其他深度信念網(wǎng)絡(luò)共享該初始權(quán)值,，并用反向傳播算法分別微調(diào)生成各子深度信念網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，預(yù)測(cè)的主軸熱誤差均方根誤差為2.2μm,，在提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí),，顯著提高了熱誤差補(bǔ)償?shù)倪m應(yīng)性和魯棒性。

摘要:農(nóng)用機(jī)器人對(duì)作業(yè)對(duì)象的定位,、測(cè)量和識(shí)別等都需要借助視覺系統(tǒng)（相機(jī)）來完成，因此相機(jī)標(biāo)定精度至關(guān)重要,。提出一種可變階數(shù)NURBS曲面的相機(jī)標(biāo)定模型,，即在像平面的高失真區(qū)域應(yīng)用較高階數(shù)的NURBS曲面模型作為標(biāo)定依據(jù)，其他區(qū)域用較低階數(shù)的NURBS曲面模型,，在不過多增加標(biāo)定計(jì)算負(fù)擔(dān)的前提下,，提高了整體的標(biāo)定精度,。該模型應(yīng)用標(biāo)定誤差的預(yù)評(píng)估方法將像平面進(jìn)行“區(qū)塊”劃分,，依此匹配模型階數(shù)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)定精度和計(jì)算量的綜合優(yōu)化,。由于NURBS曲面隱式標(biāo)定模型的優(yōu)越性能,，使標(biāo)定不依賴于相機(jī)的光學(xué)特性，理論上可校正相機(jī)的所有失真,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，標(biāo)定平均誤差在0.89mm以內(nèi)，可滿足農(nóng)用機(jī)器人的應(yīng)用要求,。