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摘要:綠色生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)是景觀生態(tài)學(xué)的重要研究內(nèi)容，是耦合景觀格局,、生態(tài)過程與生態(tài)功能的重要橋梁,，對于提高景觀連接性、保護(hù)物種多樣性,、促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的完整性具有重要意義,。本文梳理了綠色生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的研究脈絡(luò)，從綠色生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的概念與特征,、相關(guān)理論與研究方法等方面展開論述,，闡述了綠色生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概念及發(fā)展歷程,，構(gòu)建、分析與優(yōu)化中的常見方法與主要特點(diǎn),，以及綠色空間網(wǎng)絡(luò)研究中的相關(guān)理論,，列舉了綠色生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如城市,、水文,、防風(fēng)固沙、水土保持等,，并對綠色生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的基本改變,、研究方法、尺度研究以及和其他空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)合等方面進(jìn)行了展望,。

摘要:為了提升薯類收獲機(jī)械自動化水平,，提高明薯率，降低傷薯率和漏挖率,，減小挖掘阻力,，根據(jù)壟作薯類作物種植模式，以牽引式薯類收獲機(jī)為載體,，采用傳感器和微處理器控制技術(shù),，設(shè)計(jì)了一種挖掘深度自動控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括前仿形裝置,、挖掘機(jī)構(gòu),、液壓裝置和控制系統(tǒng)。以壟溝地面為研究對象,，采用接觸式深度探測機(jī)構(gòu),，其仿形深度和寬度可調(diào)節(jié)，挖掘深度實(shí)時調(diào)整可有效實(shí)現(xiàn)減阻降耗,。建立挖掘深度調(diào)節(jié)模型,，設(shè)計(jì)雙閾值死區(qū)控制算法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)精確穩(wěn)定控制,，有效避免控制信號頻繁跳變和超調(diào),，提高薯類作物收獲性能指標(biāo)。田間試驗(yàn)表明,，具有挖掘深度自動控制功能的薯類收獲機(jī)其明薯率為97.37%,，傷薯率為1.49%，漏挖率為1.59%。相比采用人工收獲,，其明薯率提升了2.20個百分點(diǎn),，傷薯率降低了1.41個百分點(diǎn)，漏挖率降低了2.00個百分點(diǎn),。

摘要:針對農(nóng)田中存在不確定性干擾時,，會導(dǎo)致建立的無人水稻直播機(jī)運(yùn)動學(xué)模型精確度不高,，從而使路徑跟蹤收斂時間長，跟蹤效果較差等問題,，提出由直播機(jī)運(yùn)動學(xué)模型建立相應(yīng)的非線性干擾觀測器從而實(shí)現(xiàn)對不確定性復(fù)合干擾的精確觀測,。將觀測到的干擾值補(bǔ)償?shù)竭\(yùn)動學(xué)模型中以提高模型的精度，降低滑?？刂频亩墩?。為了控制直播機(jī)沿指定路徑作業(yè)并提高路徑跟蹤收斂時間，設(shè)計(jì)了一種快速終端滑?？刂扑惴?。基于李雅普諾夫判據(jù)檢驗(yàn)了算法閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,。使用Matlab/Simulink建立了農(nóng)機(jī)運(yùn)動學(xué)仿真模型,，仿真結(jié)果表明，非線性干擾觀測器能精確觀測出系統(tǒng)的不確定性干擾,。與不帶干擾觀測器的滑?？刂扑惴ㄏ啾龋疚目刂扑惴捎行p少收斂時間,，抑制干擾帶來的抖振,。無人直播機(jī)水田作業(yè)實(shí)驗(yàn)表明，采用本文所提出的算法以1.2m/s的速度高效作業(yè)時,，橫向平均絕對偏差為0.0247m,，均方差為0.0311m。并且轉(zhuǎn)彎收斂速度快,，無超調(diào),，路徑跟蹤精度滿足實(shí)際作業(yè)要求。

摘要:針對馬鈴薯播種開溝器高速作業(yè)條件下作業(yè)阻力大、回土深度淺,、干濕土易混合等問題,，基于黃鰭金槍魚下顎流線型曲線，采用水平直元線法將原有曲線重構(gòu)為三維曲面,，設(shè)計(jì)一種仿黃鰭金槍魚下顎曲線的曲面式開溝器,。根據(jù)馬鈴薯種植深度的農(nóng)藝要求，當(dāng)最大作業(yè)深度為150mm時,，采用滑切原理確定了最大刃口角為132°,，元線角為27°。為探究起土角對開溝器作業(yè)性能的影響,，以作業(yè)阻力為評價指標(biāo),，進(jìn)行單因素試驗(yàn)，確定了分土板的起土角為45°,。通過分析種薯下落到地表時的相對位移確定上擋土板的長度,。干濕土分層仿真試驗(yàn)表明，開溝器作業(yè)不擾亂土層順序,。田間多工況對比試驗(yàn)表明,，在開溝深度為100、125,、150mm,，作業(yè)速度為3.6,、5.4,、7.2km/h條件下，曲面式開溝器比芯鏵式開溝器,、靴式開溝器平均作業(yè)阻力減小18.3%,、33.4%，平均回土深度增加70.4%,、91.7%,。田間性能對比試驗(yàn)表明，在開溝深度為150mm,，作業(yè)速度為7.2km/h條件下,，曲面式開溝器比芯鏵式開溝器、靴式開溝器種溝中土壤含水率增加3.5%,、4.7%,，曲面式開溝器能減少干濕土混合，曲面式開溝器比芯鏵式開溝器,、靴式開溝器種薯橫向偏移系數(shù)減小9.5%,、10.1%,，滿足馬鈴薯種植開溝的農(nóng)藝要求。

摘要:針對我國養(yǎng)殖業(yè)缺乏高效飼草粉碎機(jī)的問題，設(shè)計(jì)了一種旋筒供料錘式飼草粉碎機(jī),，建立了粉碎和旋轉(zhuǎn)作業(yè)的理論模型,，對錘片尺寸形狀、回轉(zhuǎn)半徑,、粉碎轉(zhuǎn)速,、拋送距離、輸送能力,、供料轉(zhuǎn)速和粉碎長度等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)與計(jì)算,，采用EDEM對粉碎羊草的轉(zhuǎn)速、錘片數(shù)量,、動定刀間隙和出料口仰角等關(guān)鍵因素進(jìn)行了仿真分析,。分析表明隨著粉碎轉(zhuǎn)速增高、錘片數(shù)量增加和動定刀間隙減小,，顆粒尺寸均減小,，粉碎扭矩先減小后增大，羊草拋送距離先增大后減小,。隨著出料口仰角的增大,，羊草拋送距離先增大后減小。仿真得到的羊草最佳粉碎條件為粉碎轉(zhuǎn)速1500r/min,、錘片數(shù)量24把,、動定刀間隙22mm和出料口仰角20°。取羊草進(jìn)行粉碎試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果與仿真分析基本一致,。當(dāng)旋筒轉(zhuǎn)速為8r/min時，成捆壓實(shí)羊草的粉碎效率為25m3/h,，單人作業(yè)效率是鍘草機(jī)的12倍,，單機(jī)作業(yè)效率是鍘草機(jī)的3倍。粉碎羊草破壁率大于90%,，搓揉效果良好,。粉碎羊草直徑為0.1~1.2mm，平均直徑為0.65mm,。粉碎羊草長度為16~157mm,，平均長度為47mm,，拋送距離為11m。粉碎后的羊草飼喂效果較好,，達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo),。

摘要:針對長江中下游稻油輪作區(qū)油菜播種作業(yè)常因前茬稻收后秸稈量大,，機(jī)具一次進(jìn)地難以完成播種作業(yè)所有工序，且土壤含水率較高時易打滑沉陷,，而聯(lián)合收獲機(jī)專用收獲利用率較低等問題,，提出了一種以聯(lián)合收獲機(jī)為動力平臺配置油菜播種機(jī)組合式方案，設(shè)計(jì)了一種履帶式聯(lián)合收獲機(jī)為動力平臺的油菜直播機(jī),，該機(jī)通過前置收獲平臺收集浮草殘茬,，后置耕播系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)旋耕播種，能用于稻收后未處理地表直接進(jìn)行油菜播種作業(yè),，一次進(jìn)地能完成秸稈還田,、種床旋耕、作畦開溝與播種覆土等工序,。設(shè)計(jì)了導(dǎo)軌式懸掛升降系統(tǒng),，基于ANSYS Workbench、Matlab優(yōu)化工具箱開展了靜力學(xué)分析,，校核了懸掛升降系統(tǒng)強(qiáng)度并優(yōu)化了鏈傳動參數(shù),，確定了整機(jī)各部分結(jié)構(gòu)與參數(shù)。通過對整機(jī)縱向穩(wěn)定性進(jìn)行分析,，得到其縱向穩(wěn)定性儲備利用系數(shù)為0.198,，符合履帶式機(jī)組質(zhì)量配置要求。以耕深穩(wěn)定性系數(shù),、碎土率、旋耕層深度合格率以及機(jī)具通過性與工作穩(wěn)定性為指標(biāo)進(jìn)行田間試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明,，工作參數(shù)設(shè)置為作業(yè)速度0.6m/s、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速2000r/min,、導(dǎo)草裝置風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速3500r/min時,，在留茬與土壤含水率較高工況下作業(yè)機(jī)具通過性和工作穩(wěn)定性較好，耕深穩(wěn)定性系數(shù)和旋耕層深度合格率均達(dá)90%以上,，碎土率達(dá)83.7%,，可滿足稻油輪作區(qū)水稻收獲后地表直接開展油菜播種作業(yè)農(nóng)藝要求,。

摘要:針對現(xiàn)有施肥裝置對有機(jī)肥肥塊的破碎效果不佳,，農(nóng)田條施排肥難度大等問題，提出對輥差速式肥塊破碎施肥方式,，通過施肥輥相對轉(zhuǎn)動咬合喂入,，將肥塊破碎的同時實(shí)現(xiàn)強(qiáng)制排肥，增大排肥率,。對施肥輥齒輥尺寸,、齒形及輥齒布置方式等關(guān)鍵部件及參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，建立肥塊破碎受力模型和施肥量的理論模型,，得到影響破碎力和施肥量的主要因素,。利用離散元分析軟件建立肥塊破碎模型，通過仿真試驗(yàn)明確施肥裝置的上置施肥輥轉(zhuǎn)速,、下置施肥輥轉(zhuǎn)速,、施肥輥中心高度差、施肥量對破碎率的影響規(guī)律,；設(shè)計(jì)四因素正交旋轉(zhuǎn)試驗(yàn),，對破碎施肥裝置的作業(yè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)上置施肥輥轉(zhuǎn)速為238r/min,、下置施肥輥轉(zhuǎn)速為374r/min,、兩施肥輥中心高度差為71mm、施肥量為797g/s時,，優(yōu)化所得破碎率為80.3%,，排肥率為99.2%；搭建對輥差速式破碎施肥裝置試驗(yàn)臺,，對機(jī)施有機(jī)肥含水率8%~40%的4種肥塊進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，試驗(yàn)所得的肥塊破碎率分別為90.7%、80.8%,、79.6%,、76.9%，排肥率分別為95.6%,、97.8%,、98.2%、98.6%,，與優(yōu)化所得結(jié)果的平均誤差分別為4.66%,、1.66%,，誤差較小，表明對輥差速式塊狀有機(jī)肥破碎施肥裝置滿足施肥要求,。

摘要:為解決棉稈起拔機(jī)拔斷率高,、起拔后鋪放散亂的問題,，基于帶夾原理設(shè)計(jì)了一種前置式皮帶夾持輸送棉稈起拔機(jī)。該機(jī)關(guān)鍵部件為起拔輸送機(jī)構(gòu),，作業(yè)時通過皮帶將棉稈夾持拔出,，隨后將其輸送至機(jī)具一側(cè)，有序鋪放到地面上,。首先分析棉稈起拔過程中產(chǎn)生漏拔及拔斷的原因,，其次進(jìn)行拔稈機(jī)理理論分析，確定影響拔稈效果的主要因素及其取值范圍,。在棉花高度為750mm,、根部直徑為10mm、棉稈含水率為25%~35%的試驗(yàn)地進(jìn)行正交試驗(yàn),，進(jìn)一步研究各影響因素對棉稈起拔效果的影響,。試驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的參數(shù)組合為機(jī)具前進(jìn)速度2.27km/h,、張緊量71.26mm,、主動輪轉(zhuǎn)速244.98r/min，此時棉稈拔斷率為3.53%,，棉稈漏拔率為5.09%,。驗(yàn)證試驗(yàn)表明，在參數(shù)組合為機(jī)具前進(jìn)速度2km/h,、張緊量70mm,、主動輪轉(zhuǎn)速250r/min條件下，棉稈拔斷率為3.67%,，棉稈漏拔率為5.32%,，與優(yōu)化值相對誤差均小于5%，證明樣機(jī)設(shè)計(jì)合理,，滿足棉稈整株起拔的作業(yè)要求。

摘要:針對螺旋錐體離心式排肥器排肥性能需提升,、各參數(shù)對排肥性能影響規(guī)律不明確及相關(guān)理論和解析模型研究不深入的問題，建立了顆粒肥料在排肥器內(nèi)的運(yùn)動模型,，通過理論分析確定了弧形錐體圓盤的母線方程及影響排肥器性能的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)和范圍,。采用EDEM離散元仿真軟件，開展了以排肥器錐盤離送段水平傾角δ,、推板徑向偏角γ及錐盤轉(zhuǎn)速n為試驗(yàn)因素,，以排肥量穩(wěn)定性變異系數(shù)CV1、各排肥管道排出肥料的一致性變異系數(shù)CV2及隨機(jī)選取的某一路排肥管道的同行排肥量一致性變異系數(shù)CV3作為響應(yīng)指標(biāo)的二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，應(yīng)用Design-Expert軟件分析了各參數(shù)對排肥性能的影響規(guī)律,，確定了排肥器最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)為水平傾角30.4°、推板徑向偏角3.2°,、錐盤轉(zhuǎn)速130r/min,。為驗(yàn)證所優(yōu)化排肥器的排肥性能，基于排肥器最優(yōu)參數(shù)組合,，開展排肥器在100,、110、120,、130r/min的排量標(biāo)定及性能驗(yàn)證試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明，排肥器行最大供肥速率為1.6kg/min,，排肥量穩(wěn)定性變異系數(shù)不大于3.12%,，各行排肥量一致性變異系數(shù)不大于5.29%，同行排肥量一致性變異系數(shù)不大于2.05%,，各指標(biāo)均滿足施肥量要求,。田間試驗(yàn)表明，排肥器排肥量穩(wěn)定性變異系數(shù)不大于4.57%,、各行排肥量一致性變異系數(shù)不大于6.98%,、同行排肥量一致性變異系數(shù)不大于3.56%，滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求,。該研究可為進(jìn)一步提高排肥器性能及排肥器設(shè)計(jì)提供理論參考,。

摘要:為研究振動參數(shù)對油茶果采摘的影響,，本文建立了油茶“果實(shí)-枝條”雙擺動力學(xué)模型,，通過求解動力學(xué)模型得出系統(tǒng)固有頻率為0.42、7.18Hz,；根據(jù)對油茶果實(shí)和花苞受力分析,，得出油茶果實(shí)和花苞振動脫落所需的平均加速度分別為427.15、1.936m/s2,；利用ADAMS動力學(xué)仿真軟件對油茶果冠層振動采摘進(jìn)行了仿真試驗(yàn),，利用Design-Expert 11.0.4軟件對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和優(yōu)化并進(jìn)行田間試驗(yàn)驗(yàn)證，理論優(yōu)化結(jié)果為振動時間8.09s,、振動頻率8.15Hz,、振幅50mm時，油茶果實(shí)采收率為93.41%,，油茶花苞損傷率為14.10%,。田間試驗(yàn)結(jié)果表明，針對湘林210品種油茶樹,，當(dāng)冠層振動時間8s,、振動頻率8Hz、振幅50mm時,，油茶果實(shí)采收率和花苞損傷率平均值分別為92.37%,、14.38%，與理論優(yōu)化值的差值分別為1.04,、0.28個百分點(diǎn),。

摘要:針對在丘陵山區(qū)小田塊中大型農(nóng)業(yè)機(jī)械運(yùn)移不便,、作業(yè)效率不高和田頭調(diào)頭操作受限等問題，設(shè)計(jì)了一種針對輕簡履帶式車輛的基于運(yùn)動學(xué)模型和幾何模型的模糊自適應(yīng)純追蹤控制器,。以輕簡履帶式油菜播種機(jī)為研究平臺,，結(jié)合北斗RTK構(gòu)建了一套自動導(dǎo)航作業(yè)系統(tǒng)，根據(jù)播種作業(yè)需求采用有限狀態(tài)機(jī)設(shè)計(jì)了田間自動導(dǎo)航作業(yè)控制策略,。開展了模糊自適應(yīng)純追蹤控制器與純追蹤控制器的仿真及實(shí)地對比試驗(yàn),。仿真結(jié)果表明，與純追蹤控制器相比,，模糊自適應(yīng)純追蹤導(dǎo)航控制器具有上升時間短和超調(diào)小等特點(diǎn),。水泥路面試驗(yàn)表明,，當(dāng)行駛速度為0.8m/s時，模糊自適應(yīng)純追蹤控制器最大跟蹤偏差為0.039m,，平均絕對偏差為0.018m,。在旱田路面前進(jìn)速度0.5,、0.8,、1.2m/s下，直線導(dǎo)航跟蹤最大跟蹤偏差分別不大于0.082,、0.086,、0.092m，平均絕對偏差分別不大于0.031,、0.032,、0.034m。并對自動導(dǎo)航作業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明,，所設(shè)計(jì)的導(dǎo)航控制器直線跟蹤穩(wěn)定，滿足丘陵山區(qū)小型田塊油菜播種要求,。

摘要:針對株間機(jī)械除草時末端執(zhí)行器存在損傷玉米根系風(fēng)險的問題,，提出了一種基于玉米根系保護(hù)的除草鏟土上避苗除草模式,，并設(shè)計(jì)了一套智能株間除草機(jī)器人系統(tǒng)。該機(jī)器人系統(tǒng)由機(jī)器人移動平臺,、除草裝置,、視覺檢測系統(tǒng)和控制系統(tǒng)組成。其中視覺檢測系統(tǒng)采用YOLO V4網(wǎng)絡(luò)模型來檢測玉米苗和雜草,；除草裝置是基于除草鏟空間立體運(yùn)動軌跡設(shè)計(jì),，使得除草鏟可以完成土上和土下2種避苗除草作業(yè)模式。田間試驗(yàn)表明,，在機(jī)器人移動平臺前進(jìn)速度為1.2km/h時,，玉米苗和雜草的檢測率分別為96.04%和92.57%，且2種除草模式的除草率均高于81%,。除草鏟土上避苗除草模式的平均傷根率為3.35%,，相較于除草鏟土下避苗除草模式降低了36.40個百分點(diǎn)。結(jié)果證明該除草機(jī)器人系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,，且除草鏟土上避苗除草模式具有較優(yōu)的玉米根系保護(hù)性能,。

摘要:目前油莎豆機(jī)械化收獲方式以正旋旋耕挖掘?yàn)橹?，但工作過程中存在工作阻力大,、碎土率低、埋果率高等問題,，本文針對油莎豆旋耕挖掘方式進(jìn)行反旋運(yùn)動學(xué)分析,，建立了旋耕刀與油莎豆團(tuán)聚體離散元模型，結(jié)合EDEM進(jìn)行挖掘過程離散元仿真試驗(yàn),，確定影響旋耕刀工作阻力和刀軸扭矩的結(jié)構(gòu)參數(shù)和取值范圍,，利用Design-Expert進(jìn)行試驗(yàn)優(yōu)化與回歸分析，確定旋耕刀的最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)為：彎折角130°,、工作幅寬45mm,，在相同參數(shù)設(shè)置下與正旋旋耕方式進(jìn)行對比試驗(yàn)，工作阻力降低了8.6%,，刀軸扭矩降低了5.9%,，證明反旋挖掘具有降阻作用。為檢驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)的旋耕刀作業(yè)性能,，以埋果率和土壤破碎率作為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行對比試驗(yàn),，結(jié)果表明：反旋作業(yè)方式埋果率1.07%，土壤破碎率93.48%,，與標(biāo)準(zhǔn)旋耕刀相比,，新型旋耕刀油莎豆塊莖埋果率減低了1.2個百分點(diǎn)，土壤破碎率提高了1.3個百分點(diǎn),。

摘要:針對青貯玉米收獲機(jī)玉米秸稈揉絲破碎效果差,、效率低,，影響青貯秸稈后期發(fā)酵與粗纖維轉(zhuǎn)化的問題，并考慮到青貯玉米秸稈的韌性較大,，設(shè)計(jì)了適合青貯玉米秸稈揉絲破碎的試驗(yàn)臺,。對秸稈的揉搓破碎機(jī)理和輥齒關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了分析和優(yōu)化設(shè)計(jì)，得出當(dāng)兩輥齒鋒面對鈍面并配合螺旋缺口時,，可達(dá)到對秸稈的擠壓,、揉搓和剪切效果,，并建立了基于離散元法的玉米秸稈顆粒粘結(jié)模型，利用EDEM開展虛擬仿真試驗(yàn),，探究齒數(shù),、兩輥差速比、缺口螺旋圈數(shù)和主動輥轉(zhuǎn)速對秸稈絲化率的影響效果,，得出了最優(yōu)參數(shù)組合為：破碎輥齒數(shù)166,、差速比30%、缺口螺旋圈數(shù)80,、主動輥轉(zhuǎn)速5000r/min,，仿真試驗(yàn)與臺架試驗(yàn)結(jié)果的相對誤差為3.03%；臺架試驗(yàn)結(jié)束后,，采用賓州篩對其篩分，小型物料占比38.37%,、標(biāo)準(zhǔn)物料占比52.75%,、未完全破碎物料占比8.88%，與仿真試驗(yàn)結(jié)果一致,。開展了對照試驗(yàn),，結(jié)果表明螺旋缺口鋸齒型破碎輥對玉米秸稈的絲化率較常規(guī)齒型破碎輥提高8.22%，滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)并實(shí)現(xiàn)了對玉米秸稈的高破碎和高效率,。

摘要:針對黑水虻蟲沙收集過程勞動強(qiáng)度大,、作業(yè)效率低等問題,，設(shè)計(jì)了一種并排式黑水虻蟲沙雙葉輪集料裝置。首先,，依據(jù)黑水虻幼蟲生物轉(zhuǎn)化畜禽糞便工藝特點(diǎn),，確定并排式雙葉輪的外形尺寸；通過對并排式雙葉輪工作機(jī)理和動力學(xué)分析,，確定弧形葉輪片曲線與數(shù)量,，并獲得葉輪集料運(yùn)動軌跡和方程；在此基礎(chǔ)上,，確定了影響其集料性能的主要因素,，選取前進(jìn)速度、葉輪傾角,、葉輪轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素,，以集料效率和集料均勻度變異系數(shù)為響應(yīng)值分別進(jìn)行單因素及三因素三水平二次回歸正交試驗(yàn),。建立了響應(yīng)面數(shù)學(xué)模型，分析各因素對集料性能的影響,，利用Design-Expert軟件對影響因素進(jìn)行綜合優(yōu)化,。試驗(yàn)結(jié)果表明，各因素對集料效率的影響由大到小順序?yàn)椋喝~輪傾角,、前進(jìn)速度,、葉輪轉(zhuǎn)速；對集料均勻度變異系數(shù)的影響由大到小順序?yàn)椋喝~輪轉(zhuǎn)速,、前進(jìn)速度,、葉輪傾角。對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證得最優(yōu)參數(shù)組合為：前進(jìn)速度0.06m/s,、葉輪傾角18°,、葉輪轉(zhuǎn)速16r/min，此時集料效率為4.67kg/s,，集料均勻度變異系數(shù)為2.81%,，評價指標(biāo)的試驗(yàn)值與模型優(yōu)化值的相對誤差為3.78%與6.84%，滿足黑水虻蟲沙集料輸送要求,。

摘要:啟動過程中轉(zhuǎn)輪的動應(yīng)力特性是評價水泵水輪機(jī)組穩(wěn)定性的一個重要指標(biāo),。為分析某原型混流式水泵水輪機(jī)組在水輪機(jī)模式啟動過程中轉(zhuǎn)輪的振動響應(yīng),，重點(diǎn)分析水力激勵力的瞬變特性對動應(yīng)力的影響，首先針對水輪機(jī)啟動過程選取不同轉(zhuǎn)速工況點(diǎn)分別進(jìn)行了穩(wěn)態(tài)和局部瞬態(tài)動應(yīng)力計(jì)算,，然后結(jié)合轉(zhuǎn)輪固有模態(tài)和動靜干涉理論分析了異常振動產(chǎn)生的原因,。其中，水力激勵力通過計(jì)算流體動力學(xué)分析得到,，動應(yīng)力的求解采用基于聲固耦合構(gòu)建的單向流固耦合方法,。對比穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)計(jì)算的結(jié)果可知，在共振工況附近,，激勵力的瞬變特性對轉(zhuǎn)輪的振動有顯著影響,。一方面使得啟動過程中的高水平振動滯后于理論共振工況，另外動應(yīng)力幅值遠(yuǎn)低于穩(wěn)態(tài)分析的結(jié)果,。然而在非共振區(qū)域,，穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)計(jì)算得到的動應(yīng)力水平相近,。

摘要:針對農(nóng)果復(fù)合種植中農(nóng)作物和果樹的根系深度,、灌溉時間和灌水量等指標(biāo)存在明顯差異，采用傳統(tǒng)單一灌溉方式難以同時兼顧果樹深根和套種作物淺根的灌溉問題,，以實(shí)現(xiàn)深淺根高效灌溉為目標(biāo),，開發(fā)一種基于水壓控制的微噴灌與陶瓷滲灌互補(bǔ)裝置。在對裝置進(jìn)行整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,，重點(diǎn)對3個核心部件：滲灌壓力轉(zhuǎn)換器,、微噴壓力轉(zhuǎn)換器和伸縮裝置進(jìn)行優(yōu)化配置。對滲灌壓力轉(zhuǎn)換器開展二因素六水平全試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì),，優(yōu)選出滲灌壓力轉(zhuǎn)換器中彈性膜片的硬度（70HA）和厚度（1.5mm）,，該條件下，可使地下灌溉的工作壓力范圍為0.015~0.055MPa,，流量10L/h,，流態(tài)指數(shù)為0.004。在對微噴壓力轉(zhuǎn)換器進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,，確定彈簧勁度系數(shù)為1.500N/m，可保證微噴頭在低壓下(小于0.066MPa)不噴水,，理論推導(dǎo)出伸縮裝置的臨界伸長壓力為0.066MPa,，與試驗(yàn)結(jié)果（當(dāng)水壓達(dá)到0.066MPa時，伸縮裝置開始伸長,，0.15MPa時伸縮裝置升至最高點(diǎn),，微噴頭開始穩(wěn)定工作）相符。制作出微噴灌與陶瓷滲灌互補(bǔ)裝置實(shí)物模型,，參照國家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行性能測試,，并將模型應(yīng)用在日光溫室，結(jié)果表明：本裝置以水壓0.066MPa為界,，低壓滲灌灌溉果樹深根,，高壓微噴灌灌溉套種作物淺根系，互補(bǔ)灌溉功能良好,，土壤剖面含水率實(shí)測值滿足設(shè)計(jì)預(yù)期,。該研究可為農(nóng)果復(fù)合林深、淺根的高效灌溉提供有效解決方案,。

摘要:為在自然環(huán)境下準(zhǔn)確分割作物苗期植株，實(shí)現(xiàn)苗期植株定位及其表型自動化測量,，本文提出一種融合目標(biāo)區(qū)域語義和邊緣信息的作物苗期植株分割網(wǎng)絡(luò)模型,。以U-Net網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建主干網(wǎng)絡(luò)，基于側(cè)邊深度監(jiān)督機(jī)制,，引導(dǎo)主干網(wǎng)絡(luò)在提取特征時能感知植株邊緣信息,；利用空間空洞特征金字塔構(gòu)建特征融合模塊，融合主干網(wǎng)絡(luò)和邊緣感知模塊提取的特征,，融合后的特征圖具有足夠的細(xì)節(jié)信息和更強(qiáng)的語義信息,；聯(lián)合邊緣感知的損失與特征融合的損失，構(gòu)建聯(lián)合損失函數(shù),，用于整體網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型對不同數(shù)據(jù)集的作物植株的語義分割像素準(zhǔn)確率高達(dá)0.962,，平均交并比達(dá)到0.932,；與U-Net、SegNet,、PSPNet,、DeepLabV3模型相比，本文模型在不同數(shù)據(jù)集上平均交并比最高提升0.07,，對自然環(huán)境下作物苗期植株具有良好的分割效果和泛化能力,，可為植株定位、對靶噴藥,、長勢識別等應(yīng)用提供重要依據(jù),。

摘要:為了減少檢測整株大豆豆莢及莖稈時相互遮擋對精度造成的影響，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大豆豆莢及莖稈表型信息檢測方法,，根據(jù)大豆植株的生長特征和卷積網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),，對單次多框檢測器(Single shot multibox detector, SSD）進(jìn)行了改進(jìn)。與傳統(tǒng)SSD相比,，改進(jìn)SSD（IM-SSD）具有更好的抗干擾能力和自學(xué)習(xí)能力,。首先，通過大豆植株圖像采集平臺獲取收獲期的大豆植株圖像,，建立大豆植株RGB空間圖像數(shù)據(jù)集,，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、測試集和驗(yàn)證集，對訓(xùn)練集進(jìn)行顏色變換,、圖像平移,、旋轉(zhuǎn)和縮放等方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的擴(kuò)增，提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,。其次,，提出一種針對大豆植株圖像中豆莢和莖稈的標(biāo)注方法，僅對未被遮擋的部分進(jìn)行標(biāo)注,，目的是降低遮擋產(chǎn)生的誤判,。IM-SSD是在傳統(tǒng)SSD結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加2個殘差層，使用低層特征圖融合到高層特征圖來增強(qiáng)對小目標(biāo)的檢測能力,，提高網(wǎng)絡(luò)的識別率,，輸入圖像尺寸為600像素×300像素，降低壓縮變形帶來的影響,。對比試驗(yàn)結(jié)果表明,，IM-SSD的平均精度比SSD300高7.79個百分點(diǎn)，比SSD512高3.83個百分點(diǎn),。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得的大豆植株莖稈定位是分段的,，不能體現(xiàn)莖稈的真實(shí)特征，提出了一種基于蟻群優(yōu)化（Ant colony optimization, ACO）算法的大豆植株莖稈提取方法,，利用ACO結(jié)合IM-SSD的結(jié)果提取完整的大豆植株莖稈,。最后，通過豆莢定位和大豆植株莖稈提取獲得了大豆植株的部分表型信息,，包括全株莢數(shù),、株高、有效分枝數(shù),、主莖與株型。

摘要:生物量是評價作物長勢及產(chǎn)量估算的重要指標(biāo)，科學(xué),、快速,、準(zhǔn)確地獲取生物量信息，對于監(jiān)測冬小麥生長狀況以及產(chǎn)量預(yù)測等具有重要意義,。以冬小麥為研究對象,，通過相關(guān)性分析，選取相關(guān)性較好的小波能量系數(shù),，同時耦合葉面積指數(shù),，基于支持向量回歸算法,、隨機(jī)森林算法、高斯過程回歸3種算法構(gòu)建冬小麥生物量估算模型,。結(jié)果顯示,，基于小波能量系數(shù)，分別利用支持向量回歸算法,、隨機(jī)森林算法,、高斯過程回歸進(jìn)行生物量估算，4個生育期的驗(yàn)證R2分別是0.55,、0.40,、0.39；0.75,、0.70,、0.83；0.84,、0.92,、0.93；0.84,、0.89,、0.85。表明高斯過程回歸模型估算精度最優(yōu),。葉面積指數(shù)耦合小波能量系數(shù),，利用支持向量回歸算法、隨機(jī)森林回歸算法,、高斯過程回歸進(jìn)行生物量估算,，4個生育期的驗(yàn)證R2分別是0.76、0.73,、0.77,；0.76、0.72,、0.84,；0.87、0.94,、0.94,；0.85、0.90,、0.91,。表明高斯過程回歸算法估算精度最優(yōu)，并且在一定程度上能夠克服冠層光譜飽和現(xiàn)象，提高模型估算精度,。以小波能量系數(shù)和葉面積指數(shù)為輸入變量結(jié)合高斯過程回歸算法建立冬小麥生物量估算模型,，可以提高生物量估算精度，為基于遙感技術(shù)的作物參數(shù)快速估算提供參考,。

摘要:為了挖掘無人機(jī)遙感在核查造林成果中的應(yīng)用潛力,，采用無人機(jī)遙感技術(shù)對福建省將樂縣一伐區(qū)造林坑穴數(shù)量和參數(shù)進(jìn)行自動化提取實(shí)驗(yàn),。采用大疆精靈4 Pro型無人機(jī)，獲取空間分辨率0.01m的可見光遙感數(shù)據(jù),，經(jīng)處理后得到正射影像（DOM）,、數(shù)字表面模型（DSM）和無人機(jī)影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)；分別采用基于DOM人工目視解譯,、基于DOM模板匹配法和基于DSM圓形霍夫變換法進(jìn)行各類信息提取,，比較各種方法在造林坑穴數(shù)量和寬度、深度參數(shù)提取上的精度和實(shí)用性,。結(jié)果表明：基于DOM模板匹配法得到的坑穴數(shù)量正確率為92.60%,。基于DSM數(shù)據(jù)的圓形霍夫變換法坑穴數(shù)量正確率為95.15%,，坑穴寬度和深度提取值與測量值的決定系數(shù)（R2）分別為0.93和0.92,，均方根誤差（RMSE）分別為1.02cm和1.67cm，該方法不僅可以得到優(yōu)于模板匹配的數(shù)量精度,，還可有效提取坑穴寬度和深度參數(shù)信息,，提高了坑穴參數(shù)提取的效率。無人機(jī)遙感技術(shù)在提取坑穴數(shù)量,、寬度和深度參數(shù)方面能夠滿足造林坑穴指標(biāo)核查需求,。

摘要:冬小麥?zhǔn)俏覈饕募Z食作物之一，及時準(zhǔn)確地獲取冬小麥種植面積對農(nóng)業(yè)政策的制定具有重要意義,。以河南省扶溝縣為研究區(qū)域,，以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遙感影像為數(shù)據(jù)源，構(gòu)建光譜特征、植被特征和極化特征的多生育期數(shù)據(jù)集,，分析各類地物的特征曲線,，采用隨機(jī)森林算法對單生育期單傳感器、單生育期多傳感器,、多生育期單傳感器和多生育期多傳感器的遙感影像進(jìn)行精細(xì)分類,，實(shí)現(xiàn)縣域冬小麥制圖。結(jié)果顯示：單生育期的雷達(dá)影像無法滿足制圖要求,，拔節(jié)期的總體精度最高,，僅為62.9%，多生育期雷達(dá)影像分類精度達(dá)到81.9%,，基本滿足制圖要求,；單生育期的光學(xué)影像和融合影像在成熟期的精度最高，總體精度分別為93.4%和95.1%,，Kappa系數(shù)分別為92.4%和94.8%,，可以繪制較為精準(zhǔn)的冬小麥分布圖；多生育期融合影像繪制的扶溝縣2019年冬小麥空間分布圖,，總體精度為96.8%,，結(jié)果最優(yōu)。研究結(jié)果表明融合的多生育期遙感影像可以為縣域冬小麥種植面積的提取提供技術(shù)依據(jù),。

摘要:耕地質(zhì)量空間分異格局分析對提升耕地保護(hù)有效性具有現(xiàn)實(shí)意義。以晉中市2794個行政村為研究單元,，基于2017年晉中市國家耕地質(zhì)量評價結(jié)果,，采用累積分布函數(shù)、空間自相關(guān),、地理探測器及GIS分組分析等方法,，分析晉中市耕地質(zhì)量空間分異特征及16個因子對其影響及交互作用。研究表明：耕地規(guī)模由晉中西部平原地區(qū)向東部山區(qū)呈“梯度遞減”,；耕地質(zhì)量偏向低值集聚,，空間正相關(guān)性集聚特征顯著，其中HH型主要分布在晉中北部及西部,，LL型主要分布在東南部及西南部,；集聚類型與耕地國家經(jīng)濟(jì)等指數(shù)分布保持空間一致性。耕地質(zhì)量空間分異與影響因子密切相關(guān),，是多個因子交互作用的結(jié)果,；從市域看,，自然要素的解釋力度較強(qiáng)；雙因子交互作用驅(qū)動力強(qiáng)于單因子,，且以非線性增強(qiáng)為主,。基于耕地質(zhì)量空間分異特征,，將晉中市分為耕地高質(zhì)量區(qū),、中質(zhì)量區(qū)和低質(zhì)量區(qū)；高質(zhì)量區(qū)的主導(dǎo)因素為有效土層厚度和田塊平整度,，屬自然要素及工程要素驅(qū)動型,；中質(zhì)量區(qū)的主導(dǎo)因素為有效土層厚度、單位面積農(nóng)業(yè)機(jī)械投入量和灌溉保證率,，屬綜合要素驅(qū)動型,；低質(zhì)量區(qū)的主導(dǎo)因素為地貌、坡度,、耕作距離,、灌溉保證率和田塊平整度，屬綜合要素驅(qū)動型,。

摘要:在高光譜影像作物分類中,，為了充分利用高光譜遙感影像完整的光譜信息，同時避免高維數(shù)據(jù)帶來的Hughes現(xiàn)象,，本文從棧式自編碼網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)降維與CNN網(wǎng)絡(luò)的分類優(yōu)勢出發(fā),，首先分析了此種網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中的共性，以自編碼網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中分類器的選取作為切入點(diǎn),，構(gòu)建了可用于高光譜影像分類的融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),。相較于傳統(tǒng)方法，本文方法僅通過一次監(jiān)督訓(xùn)練,，即可實(shí)現(xiàn)高光譜影像直接分類,，簡化了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程，而且具有更優(yōu)的分類性能,。在實(shí)驗(yàn)中,，利用Pavia University與雄安地區(qū)兩組典型的高光譜遙感影像數(shù)據(jù)集對本文方法進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，Pavia University數(shù)據(jù)集中,，在僅選用10%的像素點(diǎn)作為訓(xùn)練集的情況下，本文方法總體分類精度達(dá)到98.73%,，比傳統(tǒng)方法提升了8個百分點(diǎn)以上,；在雄安數(shù)據(jù)集中，在僅選用1%的像素點(diǎn)作為訓(xùn)練集的情況下,，本文方法總體分類精度達(dá)到98.04%,，比傳統(tǒng)方法提升了7個百分點(diǎn)以上，證明了本文分析的正確性和所提方法有效性,，也為小樣本情況下的高光譜影像分類提供了一種新的研究思路,。

摘要:針對孢子捕捉設(shè)備采集的顯微圖像中真菌夏孢子自動檢測存在嚴(yán)重的誤檢和漏檢問題,，提出一種基于改進(jìn)CenterNet的小麥條銹病菌夏孢子自動檢測方法。首先,，針對夏孢子顯微圖像孢子目標(biāo)微小,、種類少等特點(diǎn)，通過減半Basic Block層數(shù),，優(yōu)化CenterNet網(wǎng)絡(luò)中的特征提取網(wǎng)絡(luò),，提高了檢測和訓(xùn)練速度，降低了誤檢率,；其次,，根據(jù)孢子形態(tài)為近橢圓或圓形的特點(diǎn)，將原始用于CenterNet訓(xùn)練的目標(biāo)長寬,，改進(jìn)為目標(biāo)的橢圓框長短軸長度和角度,，提高了孢子分割重合率；最后,，提出使用橢圓的長短軸映射矩形來計(jì)算橢圓框熱圖的高斯核半徑,，以減少孢子的漏檢率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，改進(jìn)的CenterNet夏孢子檢測方法對小麥條銹病菌夏孢子檢測的識別精確率達(dá)到了98.77%,，重疊度為83.63%，檢測速度為41f/s,，達(dá)到了實(shí)時檢測的應(yīng)用需求,，比原始的CenterNet模型重疊度提高了7.53個百分點(diǎn)，檢測速度快11f/s,，模型占用內(nèi)存降低了68.5%,。本文方法能夠精準(zhǔn)檢測并分割出顯微圖像中的夏孢子，可為農(nóng)田空氣中小麥條銹病菌夏孢子的自動檢測及條銹病的早期預(yù)防控制提供技術(shù)支持,。

摘要:以小麥葉片條銹病和白粉病為研究對象，針對同類型病害的不同嚴(yán)重度之間的圖像顏色及紋理特征差異較小,，傳統(tǒng)方法病害嚴(yán)重度估計(jì)準(zhǔn)確率不高的問題,，提出一種基于循環(huán)空間變換的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent spatial transformer convolutional neural network，RSTCNN)對小麥葉片病害進(jìn)行嚴(yán)重度估計(jì),。RSTCNN包含3個尺度網(wǎng)絡(luò),，并由區(qū)域檢測子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接。每個尺度網(wǎng)絡(luò)以VGG19作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)以提取病害的特征,，同時為了統(tǒng)一區(qū)域檢測過程中前后特征圖的維度,，在全連接層前引入空間金字塔池化(Spatial pyramid pooling，SPP),；區(qū)域檢測子網(wǎng)絡(luò)則采用空間變換（Spatial transformer,，ST）有效提取尺度網(wǎng)絡(luò)特征圖中病害的注意力區(qū)域。小麥葉片病害圖像通過每個尺度網(wǎng)絡(luò)中卷積池化層得到的特征圖,，一方面可作為預(yù)測病害嚴(yán)重度類別概率的依據(jù),，另一方面通過ST進(jìn)行注意力區(qū)域檢測并將檢測到的區(qū)域作為下一個尺度網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過交替促進(jìn)的方式對注意力區(qū)域檢測和局部細(xì)粒度特征表達(dá)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化和遞歸學(xué)習(xí),，最后對不同尺度網(wǎng)絡(luò)的輸出特征進(jìn)行融合再并入到全連接層和Softmax層進(jìn)行分類,，從而實(shí)現(xiàn)小麥葉片病害嚴(yán)重度的估計(jì)。本文對采集的患有條銹病和白粉病的小麥葉片圖像結(jié)合數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法構(gòu)建病害數(shù)據(jù)集,，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)后的RSTCNN在3層尺度融合的網(wǎng)絡(luò)對病害嚴(yán)重度估計(jì)準(zhǔn)確率較佳,，達(dá)到了95.8%。相較于基礎(chǔ)分類網(wǎng)絡(luò)模型,，RSTCNN準(zhǔn)確率提升了7~9個百分點(diǎn),，相較于傳統(tǒng)的基于顏色和紋理特征的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，RSTCNN準(zhǔn)確率提升了9～20個百分點(diǎn),。結(jié)果表明,，本文方法顯著提高了小麥葉片病害嚴(yán)重度估計(jì)的準(zhǔn)確率。

摘要:隨著農(nóng)作物病蟲害研究文獻(xiàn)的快速增長，對農(nóng)作物病蟲害領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行文本挖掘變得越來越重要,。開發(fā)有效,、準(zhǔn)確的農(nóng)作物病蟲害命名實(shí)體識別系統(tǒng)有助于在農(nóng)作物病蟲害相關(guān)研究報(bào)告中提取研究成果,，為農(nóng)作物病蟲害的治理提供有效建議。本文針對中文農(nóng)作物病蟲害數(shù)據(jù)集缺失問題,，提出了基于半遠(yuǎn)程監(jiān)督的停等算法,，利用該算法構(gòu)建中文農(nóng)作物病蟲害領(lǐng)域語料庫，大幅度減少標(biāo)注過程的人工成本和時間成本,；同時，提出了中文農(nóng)作物病蟲害命名實(shí)體識別模型（Agricultural information extraction, Agr-IE）,，該模型基于BERT-BILSTM-CRF,，輔以多源信息融合（多源分詞信息和全局詞匯嵌入信息）豐富字符向量，使其充分結(jié)合字符級與詞匯級的信息,，以提高模型捕捉上下文信息的能力,。實(shí)驗(yàn)表明，該模型可以有效地識別病害,、蟲害,、藥劑、作物等實(shí)體,，F(xiàn)1值分別為96.56%,、95.12%、94.48%,、95.54%,，并對識別難度較大的病原實(shí)體具有較好的識別效果，F(xiàn)1值為81.48%,，高于BERT-BILSTM-CRF,、BERT等模型的相應(yīng)值。本文所提模型在MSRA和Weibo等其他領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上與CAN-NER,、Lattice-LSTM-CRF等模型進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),，并取得最佳的識別效果，F(xiàn)1值分別為95.80%,、94.57%,，表明該算法具有一定的泛化能力。

摘要:針對傳統(tǒng)暗通道先驗(yàn)算法運(yùn)算速度慢以及適用性差的問題，提出了一種基于超像素級暗通道先驗(yàn)和自適應(yīng)容差機(jī)制改進(jìn)導(dǎo)向?yàn)V波算法的農(nóng)業(yè)圖像去霧方法,。首先利用超像素分割獲得具有一致顏色和亮度屬性的超像素塊并估計(jì)不規(guī)則區(qū)域塊的透射率,，引入導(dǎo)向?yàn)V波算法并利用自適應(yīng)平滑參數(shù)細(xì)化透射率得到更為細(xì)致的邊緣信息，加入自適應(yīng)容差機(jī)制,，使其能夠根據(jù)圖像明亮區(qū)域的變化和霧霾的濃度對透射率進(jìn)行自適應(yīng)補(bǔ)償修正,，得到最優(yōu)透射率,。最后對局部大氣光估計(jì)和適應(yīng)性調(diào)整，根據(jù)大氣散射模型得到質(zhì)量更高的復(fù)原圖像,。試驗(yàn)以6幅農(nóng)業(yè)場景圖像為例進(jìn)行去霧研究,，采用主觀和客觀評價指標(biāo)評價去霧結(jié)果，與傳統(tǒng)去霧算法相比,，本文方法恢復(fù)的圖像色彩更真實(shí),，細(xì)節(jié)更豐富，并且在一定像素范圍內(nèi)具有較高的實(shí)時性,，可為農(nóng)情信息解析提供研究基礎(chǔ),。

摘要:為進(jìn)一步提高冬小麥單產(chǎn)估測的效率和準(zhǔn)確性,，利于宏觀指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn),、制定冬小麥整個生長期的精準(zhǔn)管理決策，針對目前已有的縣域冬小麥單產(chǎn)估測方法存在時效性差,、準(zhǔn)確度低,、成本高等問題，以中分辨率成像光譜儀（Moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)為數(shù)據(jù)源,，分別提取不同時段可見光與近紅外波段信息,，選擇歸一化差值植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index, NDVI）、歸一化差值水指數(shù)（Normalized difference water index, NDWI）,、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（Soil adjusted vegetation index, SAVI）,、調(diào)整土壤亮度植被指數(shù)（Optimal soil adjusted vegetation index, OSAVI)、綠色歸一化植被指數(shù)（Green normalized difference vegetation index, GNDVI),、改進(jìn)型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（Modified soiladjusted vegetation index, MSAVI)以及綠紅植被指數(shù)（Green red vegetation index, GRVI）7個遙感植被指數(shù),，以其直方圖分布信息作為輸入變量，應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network, CNN）回歸預(yù)測冬小麥產(chǎn)量,，對比分析NDWI在冬小麥產(chǎn)量估測上的表現(xiàn)并探究其在霜凍害影響下的精度變化,。研究表明，相對于植被指數(shù)NDVI,、SAVI,、OSAVI、GNDVI,、MSAVI,、GRVI，NDWI對冬小麥生育早期的產(chǎn)量預(yù)測表現(xiàn)出更好的預(yù)測效果，單產(chǎn)去趨勢前后的NDWI對產(chǎn)量的預(yù)測精度均高于NDVI,、SAVI等植被指數(shù),，決定系數(shù)最高可達(dá)到0.79，且在霜凍害影響下仍能保持較好的預(yù)測效果,；NDWI在抽穗—灌漿階段對冬小麥最終產(chǎn)量影響最大,，4月23—30日時間段內(nèi)NDWI對產(chǎn)量的決定系數(shù)可達(dá)到0.72；空間分布上,，研究區(qū)域冬小麥具有東部單產(chǎn)最高,、中部次之、西部單產(chǎn)最低的空間分布特征,，西部和北部山區(qū)與東部黃淮海平原交界處誤差較大,。研究結(jié)果可為冬小麥生育早期產(chǎn)量預(yù)測提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:為準(zhǔn)確獲取農(nóng)田中作物產(chǎn)量信息,，以聯(lián)合收獲機(jī)刮板式升運(yùn)器為研究對象，提出了一種基于單目視覺的聯(lián)合收獲機(jī)產(chǎn)量測量方法,。首先,，根據(jù)真實(shí)的升運(yùn)器內(nèi)部谷堆圖像，提出了一種更加精確的刮板上谷物堆積模型,。然后,，基于視覺測量和圖像處理技術(shù)，開發(fā)了一種谷堆體積測量方法,。在輔助光源照射下,，通過工業(yè)相機(jī)采集升運(yùn)器內(nèi)刮板和谷堆的側(cè)面圖像。采用鄰域微分法提取圖像感興趣區(qū)域,，再利用Otsu法和形態(tài)學(xué)處理方法從背景中準(zhǔn)確分割出谷堆,。根據(jù)相機(jī)成像模型，計(jì)算谷堆在世界坐標(biāo)系中的實(shí)際側(cè)面積,，并通過谷堆幾何模型得到谷物的體積,。最后，將每個刮板上的谷堆體積累加求取產(chǎn)量,。為驗(yàn)證所提方法的有效性,，搭建了基于單目視覺的谷物測產(chǎn)系統(tǒng)，并在升運(yùn)器試驗(yàn)臺上開展了試驗(yàn)驗(yàn)證,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，在不同的升運(yùn)器轉(zhuǎn)速工況下，所提方法測量的相對誤差為-4.08%~3.41%，能夠滿足聯(lián)合收獲機(jī)產(chǎn)量測量精度要求,。

摘要:為提高水產(chǎn)品加工中的質(zhì)量安全風(fēng)險信息化管理水平,，以國標(biāo)中的生食牡蠣HACCP 計(jì)劃為例，提出了基于生食牡蠣加工HACCP計(jì)劃的語義基礎(chǔ)模型(HACCP semantic base model,，HSBM),，用來實(shí)現(xiàn)知識的提取、表示,、建模和推理,。從HACCP計(jì)劃中獲取領(lǐng)域知識，構(gòu)建生食牡蠣HACCP語義建模架構(gòu),。在該架構(gòu)指導(dǎo)下,，構(gòu)建知識表示模型，采用本體建模方法對生食牡蠣加工HACCP語義進(jìn)行建模,，并繪制生食牡蠣HACCP概念-關(guān)系結(jié)構(gòu)圖,。然后，采用語義網(wǎng)規(guī)則語言SWRL描述業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則,，提高知識的自動推理能力,。最后，利用HermiT推理機(jī)實(shí)現(xiàn)知識推理,。結(jié)果表明,，此模型可以較為完整地表述生食牡蠣HACCP計(jì)劃覆蓋的知識，豐富生食牡蠣本體知識庫,，為HACCP計(jì)劃的數(shù)字化,、智能化應(yīng)用提供技術(shù)支持。

摘要:為構(gòu)建便于實(shí)際應(yīng)用的棉花葉面積指數(shù)和產(chǎn)量模型,，綜合考慮灌溉、施肥,、種植密度及覆膜的影響,，建立了基于相對有效積溫的普適棉花相對葉面積指數(shù)的Logistic模型，并研究了棉花最大葉面積指數(shù)與全生育期灌水量,、施氮量,、種植密度及產(chǎn)量之間的關(guān)系,。結(jié)果表明：覆膜棉花葉面積指數(shù)最大時的有效積溫為1400℃左右，不覆膜棉花的葉面積指數(shù)最大時的有效積溫為1600℃左右,。棉花最大葉面積指數(shù)隨耗水量,、施氮量呈現(xiàn)出先增后減的變化趨勢，而種植密度與最大葉面積指數(shù)之間表現(xiàn)出明顯的正相關(guān)性,。綜合考慮灌水量,、施氮量和種植密度的作用可以較為準(zhǔn)確描述最大葉面積指數(shù)變化特征。棉花產(chǎn)量隨著最大葉面積指數(shù)的變化呈現(xiàn)出明顯的先增后減的變化趨勢,，當(dāng)最大葉面積指數(shù)為4.93時籽棉產(chǎn)量最大達(dá)6066.2kg/hm2,。相對化分析結(jié)果表明，覆膜與不覆膜棉花相對葉面積指數(shù)的變化趨勢基本一致,，相應(yīng)的模型參數(shù)也基本相同,，從而建立了全國范圍內(nèi)覆膜與不覆膜棉花統(tǒng)一的相對葉面積指數(shù)的Logistic模型。該研究為棉花科學(xué)種植和精細(xì)化管理提供了方法,，也為其他作物在不同管理措施和地域時進(jìn)行建模提供了參考,。

摘要:為系統(tǒng)地從土壤水分、鹽分,、養(yǎng)分和油葵生長的變化來揭示不同排水方式的調(diào)控效應(yīng),，設(shè)置4個處理，生育期暗管控制排水深度分別為40cm（K1）,、70cm（K2）,、100cm（K3），春灌排水深度均為100cm,，選擇明溝排水（深度150cm）作為對照處理（CK）,，開展了田間試驗(yàn)。結(jié)果表明：K1處理自油葵開花期到收獲1m土層平均儲水量比K2,、K3處理提高了0.01%~4.53%,，為作物生長后期提供了有效的水分。K1處理穩(wěn)定了土壤水消耗的速率,，削弱了水平方向土壤水分的消耗差異,。春灌后K1、K2,、K3處理平均脫鹽率分別為49.02%,、50.43%、49.70%，處理間無顯著差異,，而明溝排水僅為35.52%,。暗管排水處理暗管中間點(diǎn)與暗管上土壤鹽分淋洗率相差7.1~8.2個百分點(diǎn)，處理間無顯著差異,。CK處理鹽分淋洗差異性相對較小,，距明溝0.4m處與明溝中間點(diǎn)相差2.8個百分點(diǎn)。至生育后期（開花期）不同處理存在土壤返鹽情況,，K1,、K2、K3,、CK較春灌前平均返鹽率分別為28.63%,、24.20%、20.83%,、22.07%,。K1、K2處理返鹽程度相對較高,，但其含鹽量不影響油葵后期正常生長,。K1處理在現(xiàn)蕾期銨態(tài)氮含量顯著高于其他處理(P<0.05)，較K2,、K3,、CK處理高30.43%、45.90%,、14.83%,；開花期銨態(tài)氮含量由大到小依次為K1、CK,、K2,、K3，差異性小于成熟期,；成熟期K1,、K2處理銨態(tài)氮含量與CK處理無顯著差異。硝態(tài)氮含量在現(xiàn)蕾期,、開花期和成熟期含量K1處理最高,，K1處理較K2、K3,、CK處理分別高13.62%~30.80%,、14.33%~53.09%、7.17%~28.10%(P<0.05),。K1處理可減小地下水位波動,，使氮素以穩(wěn)定形態(tài)存在,，減少硝態(tài)氮流失。暗管排水可以提高油葵出苗率2.5~2.7個百分點(diǎn),。K1處理增加有效株占比2.3～5.0個百分點(diǎn),；油葵出苗50d后能顯著增加株高5.10%~14.87%、莖粗6.29%~22.46%,；提高水分利用效率1.16%~10.8%,；提高氮磷鉀肥料偏生產(chǎn)力7.69%~11.16%；增產(chǎn)4.52%~11.14%,；并且有效地提高了葉片光合能力,。從對土壤控鹽、保肥,、穩(wěn)產(chǎn)與水肥利用效率多角度綜合分析,，春灌排水深度100cm，生育期控制排水深度40cm（K1）的控制排水方式是適宜的選擇,。

摘要:為探明不同水氮耦合模式下黑土區(qū)水稻產(chǎn)量形成和氮素吸收利用的規(guī)律,，設(shè)置常規(guī)淹灌（F）,、淺濕灌溉（W）和控制灌溉（C）3種灌溉模式，0,、85,、110、135kg/hm2（N0,、N1、N2,、N3）4個施氮量水平,，共12個處理，研究不同水氮耦合模式對水稻干物質(zhì),、產(chǎn)量,、氮素吸收轉(zhuǎn)運(yùn)、水氮利用效率的影響,。結(jié)果表明：常規(guī)淹灌和淺濕灌溉模式下,，水稻地上部各器官干物質(zhì)累積量隨施氮量的增加而增大，而控制灌溉模式隨施氮量的增加先增大后減??；水稻地上部不同器官氮素累積量隨施氮量的增加而增大,，相同施氮水平，控制灌溉模式的葉,、莖鞘和穗氮素累積量較常規(guī)淹灌提高了27.80%~43.42%,、18.32%~24.97%、13.85%~24.25%,，較淺濕灌溉提高了0.96%~13.18%,、10.73%~12.86%、10.53%~12.61%,；3種灌溉模式下,，水稻地上部干物質(zhì)、氮素累積速率均隨施氮量的增加而增大,，且控制灌溉模式高于淺濕灌溉和常規(guī)淹灌模式,，干物質(zhì)、氮素累積始盛期隨施氮量增加而提前,；水稻植株平均氮素累積速率達(dá)到峰值時間比平均干物質(zhì)累積速率達(dá)到峰值時間提前11.39d,；相較于常規(guī)淹灌和淺濕灌溉模式，控制灌溉模式更有利于提高水稻產(chǎn)量,，其中CN2處理產(chǎn)量最大,，為10272.57kg/hm2；控制灌溉模式顯著提升氮肥農(nóng)學(xué)利用效率和氮肥偏生產(chǎn)力,；相同灌溉模式下,，葉、莖鞘氮素轉(zhuǎn)運(yùn)率以及穗部氮素轉(zhuǎn)運(yùn)貢獻(xiàn)率隨施氮量增加而減小,。水稻產(chǎn)量與灌溉水分利用效率,、水分生產(chǎn)效率、氮肥農(nóng)學(xué)利用效率,、百千克籽粒吸氮量之間呈極顯著正相關(guān)（P<0.01）,，與氮素籽粒生產(chǎn)效率之間呈極顯著負(fù)相關(guān)（P<0.01）。適宜水氮耦合模式可提高水稻產(chǎn)量和氮素吸收利用,，綜合考慮CN2處理為最佳水氮耦合模式,。

摘要:為探究井渠輪灌下不同秸稈還田的耕作模式對土壤含鹽量及玉米產(chǎn)量的影響,，設(shè)置“渠井渠”灌溉模式下無秸稈還田的常規(guī)耕作（CK）,、秸稈表覆旋耕（BF）、秸稈深埋深翻（SM）和秸稈混拌旋耕（HB）4種處理,，于2018年和2019年在河套灌區(qū)開展了井水與渠水輪灌下不同秸稈還田方式的田間試驗(yàn),。結(jié)果表明,，井渠輪灌下各處理收獲后1m土體均積鹽，秸稈還田處理均顯著降低土壤積鹽率（P<0.05）,，BF,、SM和HB處理積鹽率較CK處理分別下降8.7、12.4,、6.9個百分點(diǎn),，SM處理積鹽率最小，僅為3.2%,，且在20~40cm土層形成脫鹽區(qū),；收獲后CK處理不同土層飽和浸提液的鈉吸附比（SAR）較初始值提高10.2%~53.3%，土壤鈉質(zhì)化風(fēng)險很大,；秸稈還田處理有效降低了SAR,，SM處理收獲后不同土層的SAR最小，較初始值下降了0.4%~73.0%,，可有效緩解土壤鈉質(zhì)化,。通徑分析表明，玉米產(chǎn)量主要決策因子是穗長,，限制因子是禿尖長,。BF、SM和HB處理分別較CK增產(chǎn)11.2%,、19.8%,、11.6%，水分利用效率提高18.4%,、36.1%,、21.2%，SM處理綜合效果較好,。該研究可為河套灌區(qū)地下微咸水安全利用和秸稈資源化利用提供理論依據(jù),。

摘要:針對黃河水量逐年減少和農(nóng)業(yè)面源污染日趨嚴(yán)重等因素導(dǎo)致內(nèi)蒙古河套灌區(qū)農(nóng)業(yè)用水短缺,、生態(tài)環(huán)境不斷惡化的問題,，本文將水足跡概念（藍(lán)水足跡,、綠水足跡,、灰水足跡）引入多目標(biāo)優(yōu)化模型和多目標(biāo)決策評價模型，對灌區(qū)有限的水資源進(jìn)行合理配置,。以河套灌區(qū)為例,，本文選取小麥,、玉米、葵花,、瓜類,、番茄5種典型作物，從經(jīng)濟(jì),、社會,、資源以及生態(tài)4個角度對作物的種植結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，并耦合模糊層次分析和TOPSIS法對多種優(yōu)化方案（多目標(biāo)優(yōu)化方案,、單目標(biāo)優(yōu)化方案,、現(xiàn)狀情景方案）進(jìn)行評估優(yōu)選。結(jié)果表明,，在保障糧食作物產(chǎn)量的基本需求下,，減少糧食作物小麥、玉米的種植面積,，增加經(jīng)濟(jì)作物葵花,、番茄和瓜類的種植面積，可以達(dá)到增加經(jīng)濟(jì)收入,、保證社會公平性,、提高水資源利用效率及減少糧食生產(chǎn)過程中給環(huán)境帶來負(fù)面效應(yīng)的目的。并且,，評價結(jié)果表明多目標(biāo)優(yōu)化方案兼顧經(jīng)濟(jì),、社會、資源和生態(tài)多方面,，優(yōu)化結(jié)果優(yōu)于單目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果和現(xiàn)狀情景,。研究可為河套灌區(qū)及類似地區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整提供相應(yīng)的理論依據(jù)和決策支持，助力灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展,。

摘要:針對農(nóng)產(chǎn)品水足跡量化僅關(guān)注農(nóng)田直接耗水,，而忽略間接水足跡的問題,，基于國際水足跡標(biāo)準(zhǔn)量化框架，結(jié)合生命周期法,，構(gòu)建考慮生產(chǎn)資料及其上游產(chǎn)品完整供應(yīng)鏈,、國際和國內(nèi)貿(mào)易的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)水足跡量化框架，計(jì)算2016年中國大陸省級行政區(qū)尺度小麥原糧及其初加工產(chǎn)品（面粉和麥麩）的生產(chǎn)水足跡,，分析其耗水特征,。結(jié)果表明：供應(yīng)鏈視角下,，全國平均小麥生產(chǎn)水足跡為4869m3/t，生產(chǎn)資料的間接水足跡占比為6%,；面粉和麥麩生產(chǎn)水足跡分別為3781m3/t和11037m3/t,；省級小麥及其初級加工產(chǎn)品生產(chǎn)水足跡的大小與構(gòu)成存在顯著空間異質(zhì)性，福建省小麥生產(chǎn)間接藍(lán)水足跡占比高達(dá)25%,。研究結(jié)果可為全面解析區(qū)域間農(nóng)業(yè)和工業(yè)用水投入內(nèi)在聯(lián)系,，制定合理的配水方案、落實(shí)“以水定產(chǎn)”戰(zhàn)略提供一定科學(xué)依據(jù),。

摘要:為了探明畜禽舍內(nèi)顆粒物分布規(guī)律,，本文對吉林省某蛋雞舍內(nèi)不同粒徑顆粒物（PM1,、PM2.5、PM10和總懸浮顆粒（TSP））濃度進(jìn)行監(jiān)測并分析不同粒徑顆粒物的分布特點(diǎn),，利用計(jì)算流體力學(xué)（Computational fluid dynamics,CFD）技術(shù),，對采用負(fù)壓通風(fēng)的密閉蛋雞舍的溫度場、濕度場,、氣流場和顆粒物濃度場進(jìn)行三維穩(wěn)態(tài)模擬,，并通過試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，對不合理之處進(jìn)行優(yōu)化模擬設(shè)計(jì),。研究結(jié)果表明,溫度與PM1,、PM2.5濃度呈正相關(guān)性（P<0.01）；濕度與顆粒物濃度呈負(fù)相關(guān)性,；TSP濃度主要受雞群活動影響,。模擬溫度相對于實(shí)測值整體偏大，相對誤差為1.23%～8.88%,；而相對濕度模擬值相對于實(shí)測值整體偏小,，相對誤差為5.11%～14.00%。顆粒物濃度模擬值相對于實(shí)測值整體偏小,，驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性,。通過優(yōu)化導(dǎo)流板與壁面的角度，將角度增加至67.5°,，優(yōu)化后舍內(nèi)氣流均勻性明顯增強(qiáng),，氣流分布更加合理，并且舍內(nèi)PM1濃度下降17.4%、PM2.5濃度下降15.9%,、PM10濃度下降18.1%、TSP濃度下降21.6%,，更有利于雞體的生長發(fā)育和更好地改善雞舍舍內(nèi)空氣環(huán)境質(zhì)量,。

摘要:寒區(qū)奶牛長時間處于非熱應(yīng)激狀態(tài),，為了了解此階段影響產(chǎn)奶量的主要環(huán)境因素,，本文根據(jù)連續(xù)監(jiān)測的環(huán)境數(shù)據(jù)，從日均值,、百分位值角度研究了牛舍內(nèi)溫度,、相對濕度、風(fēng)速,、二氧化碳濃度,、氨氣濃度、光照強(qiáng)度與奶牛每日頭均產(chǎn)奶量之間的關(guān)系,。同時,，以產(chǎn)奶量為預(yù)測目標(biāo)建立了基于環(huán)境因素的隨機(jī)森林回歸模型。結(jié)果表明光照強(qiáng)度與二氧化碳濃度是影響產(chǎn)奶量兩個較為重要的環(huán)境因素,，尤其是在低溫時對奶牛生產(chǎn)影響較大,。光照強(qiáng)度日均值250lx與二氧化碳濃度日均值8×10-4可以較為明顯地劃分高低產(chǎn)奶量。高產(chǎn)奶量樣本點(diǎn)同樣集中在光照強(qiáng)度第90百分位數(shù)高于800lx,、二氧化碳濃度第10百分位數(shù)低于6×10-4的區(qū)域,。用于評價回歸模型泛化能力的平均決定系數(shù)為0.7316，平均均方根誤差為1.0370kg,。根據(jù)結(jié)果建議寒區(qū)奶牛舍非熱應(yīng)激時期,，至少保證每日不低于800lx的光照2.5h，同時控制二氧化碳濃度高于6×10-4的時間不超過2.33h,。

摘要:葵花籽油極易被氧化產(chǎn)生多種自由基、有毒聚合物等,，因此葵花籽油產(chǎn)銷鏈中過氧化值現(xiàn)場實(shí)時檢測技術(shù)及裝置研發(fā)具有重要意義,。以設(shè)計(jì)便攜式檢測裝置為目的，搭建了基于激光誘導(dǎo)熒光光譜的食用油過氧化值快速檢測系統(tǒng)，建立了葵花籽油過氧化值定量預(yù)測模型,，并進(jìn)行了外部實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,。結(jié)果表明，基于自行搭建的檢測系統(tǒng)采集的80個不同過氧化值葵花籽油原始光譜,，經(jīng)SG平滑加MSC預(yù)處理結(jié)合CARS算法篩選熒光特征波長后建立的過氧化值PLS定量預(yù)測模型效果最佳,，R2c和R2p分別為0.9995和0.9972，校正集均方根誤差和驗(yàn)證集均方根誤差分別為0.0088g/(100g)和0.0227g/(100g),。同時選取10個未參與建模的葵花籽油樣品對模型進(jìn)行外部驗(yàn)證,，預(yù)測值與理化測定值的R2為0.9681，均方根誤差為0.0411g/(100g),，在低于國標(biāo)限0.25g/(100g)的殘差絕對值均在0.08g/(100g)以下,。結(jié)果表明，自行設(shè)計(jì)的激光誘導(dǎo)熒光檢測系統(tǒng)可以較高的精度實(shí)現(xiàn)對葵花籽油過氧化值的快速檢測,，為后續(xù)便攜式整機(jī)設(shè)計(jì)和食用油氧化預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建提供技術(shù)支持,。

摘要:現(xiàn)有的射流閥均未對水力空化進(jìn)行合理規(guī)劃、有效控制和高效利用,，存在破碎能量級低,、能量構(gòu)成欠合理、能量分散,、能效低,、廢能占比高、對硬韌性物料破碎能力差等問題,。為了提升高壓射流破碎中的破碎能量級和密度,，減少無效能產(chǎn)出，提出了一種短程射流共點(diǎn)交匯對撞閥結(jié)構(gòu)方案及其水力空化效應(yīng)機(jī)制,。利用CFD進(jìn)行了流場模擬,，依據(jù)模擬結(jié)果配置了短程射流共點(diǎn)交匯對撞閥的幾何和運(yùn)行參數(shù)，通過捕集羥自由基和電鏡成像檢測了水力空化強(qiáng)化效果和對微晶纖維素的破碎效果,，檢測結(jié)果表明：與直孔閥相比,，短程射流共點(diǎn)交匯對撞閥的羥自由基捕獲量提高41%，無效動能減少60%～80%,，可使微晶纖維殼層破碎并能剝離出直徑約15nm的微原纖,。短程射流共點(diǎn)交匯對撞破碎明顯提升了潰滅沖擊能，可作為硬韌性生物材料超微細(xì)化的有效方法,。

摘要:為了提高蟻群算法路徑尋優(yōu)的收斂精度和收斂速度,，提出一種基于有效拐點(diǎn)的柵格圖和基于最短距離最小步數(shù)路徑（最短最小路徑）的蟻群算法,，用于搜索地面移動機(jī)器人從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑。在標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法路徑規(guī)劃中,螞蟻的搜索方式是有限方向有限鄰域,，本文采取無限鄰域的搜索方式,，可取捷徑搜索任何可直通的柵格點(diǎn)，并提出有效拐點(diǎn)的概念,，減小了單步搜索量。提出最短最小路徑的概念,，并用其取代歐氏距離作為啟發(fā)值,，提高了啟發(fā)值的準(zhǔn)確度和可靠性，同時用起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短最小距離指導(dǎo)信息素更新,，提高了蟻群算法迭代的質(zhì)量,。最后,在不同規(guī)模、不同障礙比例的柵格地圖環(huán)境下進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，結(jié)果表明用最短最小路徑距離取代歐氏距離的合理性,，并驗(yàn)證了本文方法可以在降低計(jì)算量的同時，以更快的收斂速度搜索到距離更短,、步數(shù)更少的路徑,。

摘要:針對高地隙噴霧機(jī)在自主導(dǎo)航作業(yè)中因側(cè)滑影響而導(dǎo)致軌跡跟蹤精度降低的問題,，提出一種基于四輪獨(dú)立驅(qū)動(4WID)高地隙無人噴霧機(jī)的自適應(yīng)控制方法。首先,，建立4WID高地隙噴霧機(jī)的運(yùn)動學(xué)模型,；然后基于運(yùn)動學(xué)幾何約束和速度約束，引入兩個表征側(cè)滑效應(yīng)的參數(shù)構(gòu)建改進(jìn)位姿誤差模型,；最后將參數(shù)自適應(yīng)與反步控制方法結(jié)合,，設(shè)計(jì)自適應(yīng)控制律實(shí)時估計(jì)并補(bǔ)償側(cè)滑效應(yīng)。以典型的U形作業(yè)路徑為例,，在考慮和不考慮側(cè)滑的情況下分別進(jìn)行了仿真和試驗(yàn)驗(yàn)證,。仿真結(jié)果表明：本文提出的控制算法在噴霧機(jī)出現(xiàn)側(cè)滑的情況下可以保證較高的軌跡跟蹤精度；水田試驗(yàn)表明,，當(dāng)噴霧機(jī)在常規(guī)作業(yè)速度3.6km/h時,，與不考慮側(cè)滑的軌跡跟蹤控制算法相比,，噴霧機(jī)軌跡跟蹤的橫向平均絕對誤差減小至0.041m，標(biāo)準(zhǔn)差減小至0.059m,；縱向平均絕對誤差減小至0.018m,，標(biāo)準(zhǔn)差減小至0.015m；航向平均絕對誤差減小至2.56°,，標(biāo)準(zhǔn)差減小至3.57°,。

摘要:提出了一種三自由度繩驅(qū)動并聯(lián)機(jī)構(gòu),，其包含3組同組平行,、異組交叉結(jié)構(gòu)的繩系支鏈和1組被動彈性支鏈，具有輕質(zhì)量,、高加速度,、大工作空間等特點(diǎn)?；诜忾]矢量方法推導(dǎo)了機(jī)構(gòu)運(yùn)動學(xué)方程,，并分析了機(jī)構(gòu)可達(dá)工作空間和任務(wù)工作空間以及中間彈性支鏈對工作空間范圍的影響；基于達(dá)朗貝爾原理推導(dǎo)了機(jī)構(gòu)的平衡方程,，利用邊界搜索法,、控制變量法建立了中間彈性支鏈的結(jié)構(gòu)參數(shù)與繩索驅(qū)動力之間的關(guān)系，在保證機(jī)構(gòu)滿足高加速度及任務(wù)工作空間的條件下,，以繩索的驅(qū)動力為優(yōu)化目標(biāo)對彈性支鏈結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,，確定了合理的彈簧彈性系數(shù)和初始長度。采用拉格朗日方法建立了機(jī)構(gòu)的動力學(xué)方程,，并通過聯(lián)合Matlab數(shù)值計(jì)算與ADAMS仿真驗(yàn)證了動力學(xué)方程的正確性,。最后，基于優(yōu)化結(jié)果設(shè)計(jì)了試驗(yàn)樣機(jī),，并通過試驗(yàn)驗(yàn)證了機(jī)構(gòu)運(yùn)動學(xué)方程的正確性,。

摘要:串聯(lián)彈性驅(qū)動器力控性能優(yōu)異，在機(jī)器人無損抓持應(yīng)用領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用前景,。設(shè)計(jì)一種集成伺服電機(jī),、彈性元件、編碼器等部件的高度緊湊型串聯(lián)彈性驅(qū)動器,。采用試驗(yàn)手段對串聯(lián)彈性驅(qū)動器進(jìn)行模型辨識,，獲得控制角度軌跡與驅(qū)動力觀測模型,，并通過PD控制器實(shí)現(xiàn)力控。通過剛性與超彈性物體力控加載試驗(yàn),，研究串聯(lián)彈性驅(qū)動器力控響應(yīng)與誤差特性,。通過物體自適應(yīng)抓持與人機(jī)交互試驗(yàn)分析串聯(lián)彈性驅(qū)動器力控自適應(yīng)抓持與外力自感知特性。試驗(yàn)結(jié)果表明,，串聯(lián)彈性驅(qū)動器對剛性物體加載控制較快,，力控穩(wěn)態(tài)時間約0.35s，且無超調(diào)出現(xiàn),。由于超彈性物體變形遲滯特性,，其力控響應(yīng)時間顯著高于剛性物體。串聯(lián)彈性驅(qū)動器力控模式能夠?qū)崿F(xiàn)物體自適應(yīng)抓持,，且抓持力度與速度可調(diào),。串聯(lián)彈性驅(qū)動器可在不依賴指尖力傳感器的情況下實(shí)現(xiàn)抓持力感知，有利于簡化硬件與控制系統(tǒng),。

摘要:針對傳統(tǒng)電液控制系統(tǒng)單一工作模式能耗高,、效率低等問題,，提出了一種負(fù)載口獨(dú)立多模式切換控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于負(fù)載口獨(dú)立控制,，通過改變傳統(tǒng)液壓回路連接方式,，為系統(tǒng)拓展多種節(jié)能工作模式并設(shè)計(jì)了多模式切換控制器。該控制器首先根據(jù)負(fù)載方向和速度方向,，將系統(tǒng)切換至能量最優(yōu)的工作模式,；然后再根據(jù)工作模式為執(zhí)行器進(jìn)、出口配置最佳閥控策略,，而泵控方式采用電液負(fù)載敏感方法使系統(tǒng)壓力適應(yīng)負(fù)載壓力,。為驗(yàn)證該系統(tǒng)在出口壓力損失和能量再生兩方面的節(jié)能效果，以傳統(tǒng)電液負(fù)載敏感系統(tǒng)為對比對象,，在小型挖掘機(jī)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,，并評估能效。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,，與傳統(tǒng)電液負(fù)載敏感系統(tǒng)相比,，采用負(fù)載口獨(dú)立多模式切換控制方法在不降低運(yùn)動跟蹤性能的同時，能有效提高系統(tǒng)的能量效率,，節(jié)能率達(dá)21.95%,。