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摘要:小區(qū)育種播種機(jī)是培育新品種,、繁殖良種和對(duì)比品種等田間試驗(yàn)所用的專用播種機(jī)。本文簡(jiǎn)述了我國(guó)小區(qū)育種業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與小區(qū)育種機(jī)械化發(fā)展水平,，綜述了小區(qū)育種播種技術(shù)及裝備的研發(fā)歷程，從小區(qū)育種的播種特點(diǎn)出發(fā),，結(jié)合不同作物品種和不同播種農(nóng)藝要求,，闡述現(xiàn)有條播、精播模式下小區(qū)育種的播種核心技術(shù)和工作原理,，歸納了小區(qū)育種條播排種和精密排種裝備的主要結(jié)構(gòu)形式和作業(yè)模式,，闡述了國(guó)內(nèi)外供種、排種,、開(kāi)溝,、覆土、鎮(zhèn)壓等裝置,，以及自動(dòng)控制,、小區(qū)定位模式、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與記錄等方面的實(shí)際應(yīng)用及前沿先進(jìn)技術(shù)研究進(jìn)展,，分析目前國(guó)內(nèi)外小區(qū)育種播種機(jī)械的研發(fā)現(xiàn)狀,，列舉我國(guó)小區(qū)育種播種技術(shù)及裝備有代表性的研發(fā)成果，從播種技術(shù)優(yōu)化創(chuàng)新完善,、機(jī)械加工質(zhì)量提升,、高新技術(shù)融合和服務(wù)模式創(chuàng)新等方面，結(jié)合我國(guó)國(guó)情提出了我國(guó)小區(qū)育種播種機(jī)械化研究方向,。

摘要:針對(duì)目前路徑規(guī)劃方法存在的平滑性和效率問(wèn)題,，在JPS算法基礎(chǔ)上提出了兼顧平滑性與搜索效率的路徑規(guī)劃方法,，并利用多項(xiàng)式進(jìn)行了軌跡優(yōu)化。首先,，提出2個(gè)優(yōu)化目標(biāo)對(duì)路徑序列進(jìn)行優(yōu)化處理,；然后，對(duì)JPS搜索規(guī)則進(jìn)行改進(jìn),，得到更多有價(jià)值的路徑,，并對(duì)每條路徑進(jìn)行平滑處理，再以一定規(guī)則進(jìn)行選擇,；最后,，使用多段高階多項(xiàng)式對(duì)所得路徑進(jìn)行軌跡優(yōu)化，研究時(shí)間分配問(wèn)題,，從而加快迭代效率,。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)和與其他算法的對(duì)比證明了本文方法的可行性和有效性。結(jié)果表明,，在不同障礙物密度環(huán)境下,，本文路徑規(guī)劃方法得到了平滑性良好的路徑，相對(duì)平滑后處理JPS,，長(zhǎng)度減少了0.48%~1.80%,，總轉(zhuǎn)折角減少了16.93%~52.75%，利用余弦函數(shù)進(jìn)行時(shí)間分配加快了軌跡優(yōu)化的迭代效率,，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得到了良好的效果,。

摘要:針對(duì)球形果實(shí)采摘問(wèn)題,，采用氣動(dòng)多向彎曲柔性驅(qū)動(dòng)器設(shè)計(jì)了2種規(guī)格帶有回轉(zhuǎn)腕部功能的多自由度3指采摘柔性手爪,。該采摘柔性手爪采用中心對(duì)稱結(jié)構(gòu)，其柔性手指與驅(qū)動(dòng)器復(fù)合一體,，在氣壓下可產(chǎn)生貼合球果表面的弧狀變形,，3指協(xié)同配合運(yùn)動(dòng)抓取球果，并通過(guò)腕部旋扭分離方式完成采摘,。研究了“剛-柔耦合”驅(qū)動(dòng)器的材料和制造工藝,，建立了柔性驅(qū)動(dòng)器形變模型，獲得了其氣壓下的形變特性,，并進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,。試制了采摘柔性手爪物理樣機(jī),，研究分析了柔性手爪的工作空間、抓取模式和采摘時(shí)的力學(xué)性能,，并在實(shí)驗(yàn)室搭建的采摘平臺(tái)上進(jìn)行了多種球果模擬采摘實(shí)驗(yàn),。結(jié)果表明，該采摘柔性手爪具有3種抓取模式,，物形適應(yīng)性好,，抓取柔順可靠、動(dòng)作靈活,，采摘主動(dòng)安全,、損傷小，適于多種球果的采摘,。該柔性手爪采摘球果的尺寸范圍為30~130mm,，三指交錯(cuò)強(qiáng)力握取球果的最大質(zhì)量為1.28kg。

摘要:玉米植株的精確空間位置分布信息可為中耕,、植保、對(duì)行收獲等田間精準(zhǔn)作業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐,，是玉米精細(xì)化生產(chǎn)的基礎(chǔ),。本文提出一種基于衛(wèi)星定位的玉米高位精播種子著床位置預(yù)測(cè)方法?；谛l(wèi)星精準(zhǔn)定位播種機(jī)組位置，結(jié)合播種機(jī)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)構(gòu)建播種機(jī)組與播種單體相對(duì)位置模型,，基于EDEM數(shù)值模擬和動(dòng)態(tài)仿真,，構(gòu)建高位精播種子著床補(bǔ)償模型，搭建種子著床位置預(yù)測(cè)系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)了玉米播種環(huán)節(jié)種子著床位置的精準(zhǔn)預(yù)測(cè),。田間試驗(yàn)表明，作業(yè)速度,、定位數(shù)據(jù)更新率對(duì)著床位置偏差影響極顯著(p＜0.01),，播種株距對(duì)著床位置偏差影響顯著(p＜0.05)；作業(yè)速度對(duì)著床位置預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率影響顯著(p＜0.05),，播種株距,、定位數(shù)據(jù)更新率對(duì)著床位置預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率影響不顯著(p＞0.05)。著床位置偏差隨著作業(yè)速度的減小,、播種株距和定位數(shù)據(jù)更新率的增大而減??；著床位置預(yù)測(cè)精確率隨作業(yè)速度的減小而增大。作業(yè)速度,、播種株距,、定位數(shù)據(jù)更新率為3km/h、0.4m,、10Hz時(shí),，著床位置預(yù)測(cè)最準(zhǔn)確，平均著床位置偏差和著床位置預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為24.3mm和88.9%,。該系統(tǒng)能將玉米高位精播種子著床位置的預(yù)測(cè)控制在厘米級(jí),。

摘要:為了降低旋耕刀耕作時(shí)的能耗,，本文基于東方螻蛄前足爪趾輪廓擬合曲線的特征,，利用逆向工程技術(shù)將東方螻蛄前足爪趾1、2,、3,、4的輪廓曲線依次排列于IT245國(guó)標(biāo)旋耕刀的正切刃與回轉(zhuǎn)半徑末端邊緣，設(shè)計(jì)了仿生旋耕刀,。建立南方粘濕土壤-旋耕刀相互作用仿真模型,，分析不同刀軸轉(zhuǎn)速下國(guó)標(biāo)旋耕刀、仿生旋耕刀扭矩和三向阻力的變化規(guī)律,，結(jié)合室內(nèi)土槽試驗(yàn)分析刀軸扭矩的變化趨勢(shì),，驗(yàn)證離散元仿真模型的有效性。單刀受力仿真分析表明,，仿生旋耕刀與國(guó)標(biāo)旋耕刀的水平阻力,、垂直阻力與側(cè)向阻力均隨著刀軸轉(zhuǎn)速的增加而逐漸增大。在3種刀軸轉(zhuǎn)速下,，除側(cè)向阻力以外,，仿生旋耕刀受到的水平阻力與垂直阻力的最大值均比國(guó)標(biāo)旋耕刀小。在刀軸轉(zhuǎn)速150r/min時(shí),，仿生旋耕刀較國(guó)標(biāo)旋耕刀水平阻力與垂直阻力的最大值分別降低了9.91%與9.09%,；在轉(zhuǎn)速200r/min時(shí)，分別降低了5.78%與9.74%,；在轉(zhuǎn)速250r/min時(shí),，分別降低了4.95%與6.38%。土槽扭矩試驗(yàn)表明,，仿生旋耕刀與國(guó)標(biāo)旋耕刀的仿真值與試驗(yàn)值變化趨勢(shì)相同,，且隨著刀軸轉(zhuǎn)速的增加扭矩逐漸增大,，最大相對(duì)誤差為13.23%。在3種刀軸轉(zhuǎn)速下,，仿生旋耕刀較國(guó)標(biāo)旋耕刀平均扭矩分別降低了10.53%,、4.46%、3.49%,。本研究可為旋耕刀減阻降耗和耕作能耗分析提供借鑒,。

摘要:針對(duì)播種機(jī)傳統(tǒng)機(jī)械式離合裝置動(dòng)力切換行程長(zhǎng),、接合瞬間沖擊載荷大等問(wèn)題，基于勒洛多邊形原理設(shè)計(jì)了一種機(jī)械式離合裝置,。通過(guò)理論分析對(duì)該離合裝置關(guān)鍵結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),，利用虛擬仿真技術(shù)對(duì)離合裝置動(dòng)力接合瞬間的沖擊載荷與動(dòng)力切換響應(yīng)速度進(jìn)行模擬分析，應(yīng)用三因素三水平正交試驗(yàn)方法,，以播種單體為試驗(yàn)實(shí)施載體,，以軸向傾角、齒輪半徑比和作業(yè)速度為試驗(yàn)因素,，以動(dòng)力接合與切斷滯后距離為試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo),，對(duì)影響離合裝置作業(yè)性能的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)與優(yōu)化。結(jié)果表明,，在參數(shù)組合為軸向傾角20°,、齒輪半徑比0.3和作業(yè)速度1.5m/s時(shí)，動(dòng)力接合與切斷滯后距離分別為1.2,、0.6cm,。對(duì)比驗(yàn)證試驗(yàn)表明，相較于牙嵌式離合裝置,，優(yōu)化后的勒洛五邊形離合裝置在保證播種質(zhì)量的同時(shí)，動(dòng)力接合與切斷滯后距離分別降低82.4%,、45.5%,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有氣送式播種機(jī)集排器供種裝置在油菜種植區(qū)域地表坡度變化范圍大時(shí)供種量穩(wěn)定性不足等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種采用調(diào)節(jié)彈簧調(diào)節(jié)清種毛刷與外切圓弧型孔輪距離,，從而控制充種及清種量、實(shí)現(xiàn)坡地播種,、穩(wěn)定供種的供種裝置,。闡述了供種裝置的工作原理，確定了外切圓弧型孔曲線方程,、主圓弧偏轉(zhuǎn)角及種量調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)參數(shù),，分析了種量調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)與型孔輪間的力學(xué)關(guān)系。利用智能種植機(jī)械測(cè)試平臺(tái)進(jìn)行了供種裝置性能優(yōu)化試驗(yàn),，以清種毛刷厚度,、調(diào)節(jié)彈簧有效圈數(shù)、調(diào)節(jié)板厚度,、主圓弧偏轉(zhuǎn)角為試驗(yàn)因素,，采用二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)分析各因素對(duì)坡度地表供種量穩(wěn)定性的影響。采用主要目標(biāo)法確定最佳參數(shù)組合為：清種毛刷厚度為13mm,、調(diào)節(jié)彈簧有效圈數(shù)為82.5,、調(diào)節(jié)板厚度為7.8mm、主圓弧偏轉(zhuǎn)角為7.7°,，固定傾斜-5°～5°相對(duì)無(wú)傾斜下的供種速率變化率不超過(guò)4.29%,、供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過(guò)0.52%，供種穩(wěn)定性較優(yōu),。最優(yōu)參數(shù)組合下的臺(tái)架驗(yàn)證試驗(yàn)表明,，供種速率在擺動(dòng)-5°～5°相對(duì)無(wú)傾斜狀態(tài)的變化率不超過(guò)1.6%，供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過(guò)0.86%,，滿足油菜坡地播種供種量穩(wěn)定性要求,。

摘要:為降低多年生苜蓿地改良多用機(jī)械松土鏟的水平阻力和土壤擾動(dòng)量，根據(jù)食蟻獸爪趾外緣輪廓曲線模型,，設(shè)計(jì)了一種新型仿生松土鏟,。基于多年生人工苜蓿地土壤特性,，利用EDEM軟件建立觸土部件-土壤相互作用離散元模型,，以水平阻力和土壤擾動(dòng)面積為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，在不同作業(yè)條件下對(duì)仿生松土鏟和輕型標(biāo)準(zhǔn)深松鏟工作過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，并進(jìn)行田間驗(yàn)證試驗(yàn),。結(jié)果表明,，仿生鏟平均減阻率為7.64%，仿真值與實(shí)測(cè)值誤差小于9%,。為優(yōu)化翼鏟結(jié)構(gòu)參數(shù),，以鏟翼傾角和鏟翼開(kāi)角為試驗(yàn)因素，以傳感器拉力測(cè)量值和溝槽寬度為試驗(yàn)指標(biāo),，采用響應(yīng)面分析法（RSM）,，進(jìn)行二因素五水平旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)，得到各因素與指標(biāo)之間的回歸數(shù)學(xué)模型,。采用粒子群優(yōu)化（PSO）算法對(duì)回歸數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解,，獲取了Pareto最優(yōu)解集，最終選取傳感器拉力測(cè)量值為8.679kN,、溝槽寬度為144.2mm,，此時(shí)翼鏟傾角為20°、翼鏟開(kāi)角為105.6°,。田間驗(yàn)證試驗(yàn)表明,，實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差小于6%，說(shuō)明基于RSM和PSO的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化方法具有科學(xué)性和可行性,。

摘要:針對(duì)云南山地黏土條件下馬鈴薯機(jī)械化收獲分離效果差、明薯率低,、傷薯率和破皮率較高等問(wèn)題,，采用多級(jí)分離振動(dòng)、多重緩沖和低位側(cè)鋪的方式,，設(shè)計(jì)了一種多級(jí)分離緩沖馬鈴薯收獲機(jī),。在闡述機(jī)具整體結(jié)構(gòu)及工作原理的基礎(chǔ)上，通過(guò)理論計(jì)算確定了挖掘裝置,、多級(jí)分離緩沖裝置、主動(dòng)振動(dòng)裝置等主要關(guān)鍵部件的結(jié)構(gòu)參數(shù)；建立拋送分離階段薯土運(yùn)動(dòng)模型,，獲取微波浪形薯土分離相關(guān)技術(shù)特征,；建立馬鈴薯篩面滑動(dòng)模型，對(duì)薯塊的運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行理論分析,，得出薯塊順流,、回流的運(yùn)動(dòng)規(guī)律；分析土塊在輸送分離過(guò)程中的碰撞特性,，確定了影響分離破碎效果的因素,。以含雜率和土壤覆蓋度為試驗(yàn)指標(biāo)，采用二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了空載試驗(yàn),，并利用高速攝影和三軸姿態(tài)傳感器實(shí)時(shí)獲取分離篩上土壤的分布狀態(tài)和運(yùn)動(dòng)規(guī)律,，結(jié)果表明，分離篩最佳工作參數(shù)組合為：一級(jí)分離篩線速度1.42m/s,、二級(jí)分離篩線速度2.2m/s,、側(cè)輸出線速度1m/s，此時(shí)土壤覆蓋度69.11%,，含雜率2.56%,。在分離篩最佳工作參數(shù)組合下，以明薯率,、破皮率和傷薯率為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了田間收獲試驗(yàn),，結(jié)果表明：當(dāng)工作速度1.05m/s、挖掘深度180mm,、振動(dòng)強(qiáng)度Ⅱ級(jí),、篩面傾角22°時(shí)，明薯率為99.1%,、破皮率為1.41%,、傷薯率為1.32%，各項(xiàng)性能指標(biāo)均符合國(guó)家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求,。

摘要:為避免土壤連作障礙，果樹幼苗栽植時(shí)需將樹穴土壤與菌肥充分混勻,，以提高果樹成活率,。針對(duì)果樹栽植過(guò)程中混肥質(zhì)量差、作業(yè)流程分離且勞動(dòng)強(qiáng)度大的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種原位混肥挖坑回填復(fù)式果樹栽植機(jī),。根據(jù)栽植農(nóng)藝要求對(duì)關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì),，挖坑混肥回填裝置實(shí)現(xiàn)挖坑混肥同步進(jìn)行，垂直挖坑進(jìn)給,、肥料計(jì)量排放及原位回填澆灌,，根據(jù)原位作業(yè)距離確定舉升裝置各連桿長(zhǎng)度，動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)機(jī)器的行進(jìn)及液壓栽植動(dòng)力分配,。開(kāi)發(fā)了相配套的栽植作業(yè)控制系統(tǒng),，并依據(jù)監(jiān)測(cè)油壓表征的作業(yè)負(fù)載，實(shí)現(xiàn)基于PWM控制的挖坑進(jìn)給量實(shí)時(shí)調(diào)節(jié),。針對(duì)菌肥少土壤多的混勻難題,，使用離散元（DEM）技術(shù)模擬不同轉(zhuǎn)速、不同摻混時(shí)間下菌肥和土壤在摻混腔的摻混過(guò)程,，通過(guò)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差法分析樹穴中不同深度土肥混合物的摻混均勻度變異系數(shù),，得到最佳理論摻混作業(yè)參數(shù)：轉(zhuǎn)速250r/min、摻混時(shí)間14s,。田間驗(yàn)證試驗(yàn)表明,，樣機(jī)單次栽植作業(yè)總時(shí)間在3min內(nèi)，樹穴上,、中,、下 3層 摻混均勻度變異系數(shù)均不超過(guò)16%，作業(yè)深度為0~400mm可調(diào),，作業(yè)直徑為500mm,，樣機(jī)各項(xiàng)指標(biāo)符合果樹栽植農(nóng)藝要求。

摘要:為研究調(diào)制輥工作參數(shù)對(duì)苜蓿調(diào)制性能的影響，在已有苜蓿調(diào)制試驗(yàn)臺(tái)的基礎(chǔ)上,，利用LabVIEW軟件設(shè)計(jì)了一套試驗(yàn)臺(tái)測(cè)控系統(tǒng),。該測(cè)控系統(tǒng)主要由電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),、調(diào)制輥間隙調(diào)節(jié)系統(tǒng)和上位機(jī)系統(tǒng) 4部 分組成,，實(shí)現(xiàn)了調(diào)制輥轉(zhuǎn)速在350~1350r/min之間的連續(xù)可調(diào)和調(diào)制輥間隙在2~4mm之間的精確控制，數(shù)據(jù)采樣速率最高可達(dá)1kHz,，并在測(cè)控系統(tǒng)顯示界面上實(shí)時(shí)顯示與保存試驗(yàn)臺(tái)工作過(guò)程中固定輥與傳動(dòng)軸之間的扭矩和轉(zhuǎn)速曲線,、電動(dòng)機(jī)功率曲線以及浮動(dòng)輥軸承座與間隙調(diào)節(jié)液壓缸之間的壓力曲線。利用配備測(cè)控系統(tǒng)的試驗(yàn)臺(tái),，以紫花苜蓿為試驗(yàn)對(duì)象,，采用Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了三因素三水平響應(yīng)面試驗(yàn),，結(jié)果表明，該測(cè)控系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)試驗(yàn)臺(tái)精確控制與數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)精準(zhǔn)采集,。分別建立了單位能耗,、苜蓿壓扁率和壓扁損失率與試驗(yàn)因素的二次回歸模型，得到了試驗(yàn)條件下調(diào)制工作參數(shù)的最優(yōu)解分別為：調(diào)制輥轉(zhuǎn)速775r/min,、調(diào)制輥間隙3.3mm、調(diào)制輥單位工作長(zhǎng)度喂入量2.77kg/(m·s),；同時(shí),，得到了苜蓿調(diào)制試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)值的最優(yōu)解分別為：?jiǎn)挝荒芎?09.25J/kg、苜蓿壓扁率96.67%,、壓扁損失率1.67%,。利用紫花苜蓿進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明,，在最優(yōu)工作參數(shù)組合條件下,，單位能耗、苜蓿壓扁率,、壓扁損失率分別為931.42J/kg,、94.33%、1.65%,，與模型優(yōu)化值的相對(duì)誤差均小于3%,。該測(cè)控系統(tǒng)為苜蓿的調(diào)制試驗(yàn)提供了可靠的技術(shù)支撐，也為苜蓿調(diào)制機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)及工作參數(shù)的選擇提供了數(shù)據(jù)參考和理論依據(jù),。

摘要:為解決現(xiàn)有殘膜回收機(jī)集膜裝置在集膜和卸膜過(guò)程中殘膜質(zhì)地松散,、作業(yè)效率低等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種帶式卷膜裝置。闡述了該帶式卷膜裝置的基本結(jié)構(gòu)和工作原理,，通過(guò)理論分析確定了關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)參數(shù),，分析了卷膜作業(yè)過(guò)程，經(jīng)過(guò)計(jì)算分析得到可卷收殘膜膜卷的最大直徑,、卷膜速比范圍,、卷膜傾角范圍。采用三因素三水平Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,，建立了各因素與膜卷密度之間的數(shù)學(xué)模型,，確定了較優(yōu)工作參數(shù)組合為：機(jī)具前進(jìn)速度5.38km/h,、卷膜速比為1.19、卷膜傾角為80°,，此時(shí)平均膜卷密度為122.7kg/m 3 ,。田間試驗(yàn)表明，卷膜裝置作業(yè)性能穩(wěn)定,，膜卷質(zhì)量良好,，滿足設(shè)計(jì)和實(shí)際作業(yè)要求。

摘要:針對(duì)黑水虻處理的豬糞有機(jī)肥在取料輸送過(guò)程中勞動(dòng)強(qiáng)度大、作業(yè)效率低的問(wèn)題,，根據(jù)黑水虻養(yǎng)殖工藝流程與有機(jī)肥物理特性,，設(shè)計(jì)了一種斗式取料機(jī)。采用離散元軟件構(gòu)建了有機(jī)肥-斗輪機(jī)械部件耦合仿真模型,，運(yùn)用單因素試驗(yàn)方法獲得了斗輪進(jìn)給速度,、料斗轉(zhuǎn)速、料斗數(shù)量對(duì)單斗平均取料量,、變異系數(shù)的影響規(guī)律,，并確定了各因素取值范圍。在單因素試驗(yàn)基礎(chǔ)上,，運(yùn)用Box-Behnken中心組合試驗(yàn)方法,，以斗輪進(jìn)給速度、料斗轉(zhuǎn)速,、料斗數(shù)量為試驗(yàn)因素,，進(jìn)行了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,，分析了各因素對(duì)作業(yè)效果的影響,，同時(shí)對(duì)影響因素進(jìn)行了綜合優(yōu)化。結(jié)果表明：對(duì)單斗平均取料量與變異系數(shù)影響顯著順序由大到小均為料斗轉(zhuǎn)速,、料斗數(shù)量,、斗輪進(jìn)給速度；最優(yōu)工作參數(shù)組合為斗輪進(jìn)給速度65mm/s,、料斗轉(zhuǎn)速8.25r/min,、料斗數(shù)量3個(gè)，在最優(yōu)工作參數(shù)組合下,，單斗平均取料量,、變異系數(shù)的理論優(yōu)化值與試驗(yàn)值分別為4.008,、4.236kg和3.19%、3.37%,，二者相對(duì)誤差為5.38%,、5.34%，仿真試驗(yàn)和臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果吻合度較好,。

摘要:為了掌握軸流泵葉頂泄漏渦(TLV)的形成演化機(jī)理,，評(píng)估渦形成空化條件和間隙寬度的影響，進(jìn)行了軸流泵間隙泄漏流動(dòng)實(shí)驗(yàn)和數(shù)值計(jì)算分析,。通過(guò)流線渦量云圖三維可視化分析，得到間隙流動(dòng)特征及其渦結(jié)構(gòu),，并比較分析渦初生時(shí)吸力面的速度流線,、渦量和湍動(dòng)能。對(duì)比了不同截面的物理量分布,，并對(duì)不同空化條件下空化發(fā)展與TLV渦強(qiáng)度之間的關(guān)系進(jìn)行了分析,。研究表明：泄漏剪切帶是形成TLV的主要區(qū)域，該區(qū)域的湍動(dòng)能和渦量均較大,，軸向主流與間隙射流形成對(duì)流,，促進(jìn)了渦的生成和發(fā)展，大間隙下的泄漏流速,、渦強(qiáng)度與渦尺度更大,；TLV核心區(qū)渦旋來(lái)自剪切帶形成的剪切渦和周向的來(lái)流渦。在大空化數(shù)下,，渦與空化分布基本一致,，渦強(qiáng)度與空化正相關(guān)，葉頂渦空化在大間隙時(shí)延伸更遠(yuǎn),。在小空化數(shù)下,，渦與空化位置不完全重合，空化形成所需要的渦強(qiáng)度較低,，易擴(kuò)展形成片狀空化,，間隙寬度對(duì)空化的影響較小。

摘要:耕地保護(hù)分區(qū)是科學(xué)實(shí)施耕地保護(hù)措施和引導(dǎo)耕地可持續(xù)利用的重要依據(jù),。以晉中市為研究區(qū)域,，從耕地形態(tài)、耕地結(jié)構(gòu)和利用功能3個(gè)維度構(gòu)建耕地保護(hù)分區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo),，并在三維特征耦合分析基礎(chǔ)上,，將耕地保護(hù)區(qū)劃分為4種類型。結(jié)果表明：耕地形態(tài)受地形地貌影響,，聚集型斑塊主要分布在汾河溝谷和黃土堆積地貌區(qū),，散布型耕地斑塊分布在剝蝕構(gòu)造和剝蝕侵蝕地貌區(qū)；耕地質(zhì)量在空間上呈現(xiàn)弱的正相關(guān)性,，集聚類型以HH和LL為主,，累計(jì)面積占比為60.19%，HL和LH型零星分布在全區(qū)域,；功能協(xié)調(diào)區(qū)域主要分布在晉中市西部,，其耕地綜合利用潛力較大，功能不協(xié)調(diào)區(qū)主要表現(xiàn)為生態(tài)功能高于生產(chǎn),、經(jīng)濟(jì)功能或經(jīng)濟(jì)功能高于生態(tài),、生產(chǎn)功能兩種情況；根據(jù)耕地形態(tài),、耕地結(jié)構(gòu)和利用功能等三維耦合分類,，將晉中市耕地保護(hù)區(qū)分為永久農(nóng)田建設(shè)區(qū)、土地整治潛力區(qū),、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整區(qū)和生態(tài)修復(fù)退耕區(qū),，其中永久農(nóng)田建設(shè)區(qū)面積占比最大，為48.79%,。

摘要:葉片氮素含量是評(píng)價(jià)植被生長(zhǎng)狀況的重要指標(biāo)，快速,、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)核桃樹冠層氮素含量的變化,，對(duì)及時(shí)掌控樹體長(zhǎng)勢(shì)、實(shí)施精準(zhǔn)管理具有重要意義,。本研究通過(guò)低空無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)搭載GS-2型成像光譜儀,，獲取了果實(shí)膨大期5年生核桃林地的高光譜遙感影像數(shù)據(jù)。利用ENVI 5.3軟件對(duì)觀測(cè)范圍內(nèi)的核桃,、土壤以及陰影區(qū)域進(jìn)行識(shí)別提取,，根據(jù)不同地物的波譜差異尋找核桃與土壤、陰影區(qū)域之間無(wú)交集且差異較大的波段區(qū)間，確定冠層的范圍,，并通過(guò)支持向量機(jī)方法驗(yàn)證其提取精度,；根據(jù)NDVI、RVI和DVI植被指數(shù)篩選指示冠層氮素含量的特征敏感波段,，分析了9種光譜參數(shù)對(duì)核桃冠層氮素含量的估算能力及其相關(guān)性,，并將篩選的特征敏感波段作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量，進(jìn)行了核桃冠層氮素含量的估算,。結(jié)果表明：當(dāng)B100 (550.7)處的光譜反射率大于0.10,，且 B233 (779.4) 處的光譜反射率大于0.70時(shí)，可有效識(shí)別和確定核桃樹冠層范圍,，制圖精度高達(dá)96.43%,。在分析核桃樹冠層氮素含量與NDVI,、RVI,、DVI植被指數(shù)相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，確定了B33 (440.6),、B165 (660.7),、B186 (697.0)和B347 (986.4)為指示氮素含量的特征敏感波段,。9種光譜參數(shù)中，以B347 (986.4)和B186 (697.0)重構(gòu)的NDVI(986.4,697.0) 在核桃林地冠層氮素含量的診斷中更接近實(shí)測(cè)值,，估算模型精度最高?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的估算模型較9種光譜參數(shù)具有更高的估算精度,，測(cè)試集R 2 達(dá)0.805，具有一定的估算可靠性,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)快速無(wú)損獲取馬鈴薯株高和地上生物量信息,，分別獲取馬鈴薯現(xiàn)蕾期,、塊莖形成期、塊莖增長(zhǎng)期,、淀粉積累期,、成熟期的高光譜影像，實(shí)測(cè)馬鈴薯株高H,、地上生物量（AGB）和地面控制點(diǎn)（GCP）的三維空間坐標(biāo),，基于無(wú)人機(jī)高光譜影像結(jié)合GCP生成試驗(yàn)田的數(shù)字表面模型（DSM），利用DSM提取馬鈴薯的株高Hdsm ,；然后,，對(duì)馬鈴薯AGB與原始無(wú)人機(jī)冠層光譜和高光譜指數(shù)分別進(jìn)行相關(guān)性分析,，篩選出最優(yōu)光譜指數(shù)和前10個(gè)光譜指數(shù)，利用指數(shù)回歸（Exponential regression,，ER）構(gòu)建單變量模型,；最后，采用多元線性回歸（Multiple linear regression, MLR）,、偏最小二乘回歸（Partial least square regression, PLSR）和隨機(jī)森林（Random forest, RF）3種方法構(gòu)建不同生育期的估算模型,，并進(jìn)行對(duì)比，挑選出馬鈴薯AGB估算的最優(yōu)模型,。結(jié)果表明：將提取的馬鈴薯株高與實(shí)測(cè)值進(jìn)行線性擬合,，R 2 為0.84；在單變量模型中,，每個(gè)生育期以ER估算AGB得到的驗(yàn)證精度高于相應(yīng)的建模精度,，其中構(gòu)建模型效果優(yōu)劣次序依次為最優(yōu)光譜指數(shù)、Hdsm ,、H,，塊莖增長(zhǎng)期以CIrededge指數(shù)估測(cè)精度最高（R 2 =0.45）；在多變量模型中,，每個(gè)生育期采用3種方法構(gòu)建AGB估算模型,，每種方法以光譜指數(shù)加入Hdsm 的模型精度更高、穩(wěn)定性更強(qiáng),；每個(gè)生育期利用MLR以光譜指數(shù)和Hdsm 為變量的AGB模型（R 2 為0.64,、0.70、0.79,、0.68,、0.63）效果優(yōu)于PLSR（R 2 為0.62、0.68,、0.75,、0.67、0.60）和RF（R 2 為0.56,、0.61,、0.67、0.63,、0.53）模型,。利用MLR模型進(jìn)行馬鈴薯AGB填圖，5個(gè)生育期的AGB空間分布與實(shí)際生長(zhǎng)情況一致,。利用融入Hdsm 的MLR模型可估測(cè)大面積馬鈴薯AGB,，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)定量化研究提供技術(shù)支持。

摘要:為了提高秋季作物分類精度,，以多時(shí)相的Sentinel-2為數(shù)據(jù)源，以生育進(jìn)程相近的秋季作物為分類對(duì)象,，提出一種基于Relief F算法和信息熵改進(jìn)分離閾值算法（Modified ISEaTH-based entropy, EMISE）的多評(píng)價(jià)準(zhǔn)則融合特征優(yōu)選算法——改進(jìn)分離閾值組合式特征優(yōu)選算法（Modified EMISE-based Relief F, ReEMISE）,，并分析了不同特征對(duì)秋季作物分類的重要性。首先,，利用Relief F算法對(duì)特征進(jìn)行初選,，結(jié)合EMISE算法對(duì)2種評(píng)價(jià)準(zhǔn)則進(jìn)行融合，再優(yōu)化初選特征集,，進(jìn)而利用隨機(jī)森林(Random forest ,RF)方法提取農(nóng)作物種植面積,，并與單評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的Relief F算法和EMISE算法的隨機(jī)森林分類精度進(jìn)行比較。同時(shí),，利用多時(shí)相光譜特征,、傳統(tǒng)指數(shù)特征、紅邊指數(shù)特征,、紋理特征,、不同時(shí)相波段差值特征、不同時(shí)相波段比值特征及優(yōu)選特征,，通過(guò)7組不同的特征組合提取秋季作物種植面積,，分析不同特征組合對(duì)秋季作物分類精度的影響。結(jié)果表明：ReEMISE特征優(yōu)選的隨機(jī)森林法在特征變量為9個(gè)時(shí)精度最高,，總體精度和Kappa系數(shù)分別為95.3918%和0.9397,；綜合多特征是提高農(nóng)作物分類精度的關(guān)鍵,，在多時(shí)相光譜特征基礎(chǔ)上分別加入傳統(tǒng)指數(shù)特征和紅邊特征,，總體精度分別提高1.5021、1.5715個(gè)百分點(diǎn),，Kappa系數(shù)分別提高0.0198,、0.0207。因此綜合多特征的ReEMISE特征優(yōu)選的隨機(jī)森林法可以有效提高秋作物分類精度和效率,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)作物含水率的無(wú)損檢測(cè)，以6種水分脅迫水平的生菜為研究對(duì)象,，利用高光譜成像技術(shù)和特征波長(zhǎng)選取方法對(duì)生菜冠層含水率進(jìn)行檢測(cè)研究,。采用掩模法去除高光譜圖像的背景噪聲，并對(duì)生菜冠層光譜圖像進(jìn)行光強(qiáng)校正,。利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換法（SNV）去除原始平均光譜數(shù)據(jù)的噪聲,，采用蒙特卡羅無(wú)信息變量消除法（MCUVE）剔除無(wú)關(guān)變量，結(jié)合基于最小絕對(duì)收縮和選擇算法（LASSO）,、連續(xù)投影法（SPA）,、LASSO與SPA算法組合（LASSO-SPA）篩選特征變量，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,，采用偏最小二乘法（PLS）建立5個(gè)生菜冠層含水率檢測(cè)模型,。經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，全光譜中存在很多冗余信息變量和無(wú)關(guān)變量,，采用全光譜建立的PLS模型復(fù)雜度最高,，且預(yù)測(cè)能力最差；以MCUVE-LASSO-SPA篩選變量后的PLS模型效果最優(yōu),，其中建模集相關(guān)系數(shù)Rc 和預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)Rp 分別為0.8827和0.9015,，均方根誤差分別為1.0662和0.9287。擇優(yōu)選取MCUVE-LASSO-SPA-PLS模型計(jì)算生菜冠層每個(gè)像素點(diǎn)的干基含水率,，生成可視化分布圖,，實(shí)現(xiàn)了生菜冠層葉片干基含水率可視化檢測(cè)。本研究可為生菜冠層含水率快速無(wú)損檢測(cè)提供參考,。

摘要:基于土壤水分的播深調(diào)整技術(shù)，需要對(duì)播種溝土壤水分進(jìn)行測(cè)量,，以便根據(jù)落種點(diǎn)處的土壤水分信息進(jìn)行播種調(diào)節(jié),，改變播種策略。本文設(shè)計(jì)了一種可見(jiàn)光-近紅外（Visible and near-infrared,，VIS-NIR）式土壤水分傳感器,。使用高分辨率光譜儀采集不同水分梯度的土壤光譜數(shù)據(jù),，采用偏最小二乘回歸法（Partial least squares regression，PLSR）進(jìn)行建模分析,，并結(jié)合多種數(shù)據(jù)降維方法進(jìn)行變量篩選,，得出不同土壤含水率的敏感波段分別在410、540,、780,、970nm附近；通過(guò)對(duì)這4種波長(zhǎng)進(jìn)行組合建模分析,，選擇得出預(yù)測(cè)最優(yōu)的VIS和NIR波長(zhǎng)組合為 410nm和970nm,。 采用這兩種波長(zhǎng)設(shè)計(jì)傳感器，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn),，結(jié)果表明：當(dāng)傳感器與被測(cè)土壤表面距離d較近時(shí)（0~3mm）,，測(cè)量精度和穩(wěn)定性最好；當(dāng)d為0~3mm,、土壤質(zhì)量含水率處于0.69%~28.45%時(shí),，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間決定系數(shù)R 2 達(dá)到0.81，均方根誤差（RMSE）為2.90%,；當(dāng)土壤質(zhì)量含水率處于0.69%~22%時(shí),，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間R 2 提高至0.93，此時(shí)均方根誤差降低為1.72%,。通過(guò)析因試驗(yàn)得出,，在顯著性水平為0.05時(shí)，溫度與光照強(qiáng)度對(duì)傳感器正常工作沒(méi)有明顯影響,。土槽試驗(yàn)表明,，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間R 2 為0.82，RMSE為1.23%,，滿足玉米等作物播種環(huán)節(jié)土壤水分的測(cè)量要求,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)工廠化穴盤苗的無(wú)損測(cè)量，提出一種基于Kinect相機(jī)的穴盤苗生長(zhǎng)過(guò)程無(wú)損監(jiān)測(cè)方法,。以黃瓜穴盤苗為監(jiān)測(cè)對(duì)象,，在穴盤苗正上方架設(shè)Kinect相機(jī),，獲取穴盤苗的彩色圖像和深度圖像,，并進(jìn)行彩色圖和深度圖之間的像素匹配；通過(guò)對(duì)彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理,、閾值分割,、形態(tài)學(xué)運(yùn)算和連通分量統(tǒng)計(jì),，獲取穴盤發(fā)芽率；同時(shí),，由圖像分割獲取的幼苗輪廓和深度值計(jì)算得到葉片中心像素點(diǎn)坐標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的深度,，以此得到相機(jī)到幼苗葉片中心的高度，結(jié)合相機(jī)到穴盤格的距離和穴盤高度,，實(shí)現(xiàn)對(duì)穴盤苗株高的監(jiān)測(cè),；將深度圖像進(jìn)行直通濾波、條件濾波,、邊界保持濾波處理,，有效去除穴盤苗周圍的背景噪聲以及波動(dòng)幅度大的深度數(shù)據(jù)，獲得幼苗葉片中像素點(diǎn)的有效深度,，通過(guò)在深度圖像中對(duì)葉片進(jìn)行重建實(shí)現(xiàn)葉面積分析,；基于獲取的穴盤苗株高和葉面積建立壯苗指數(shù)評(píng)價(jià)模型。利用穴盤苗生長(zhǎng)過(guò)程監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,，結(jié)果表明,，在發(fā)芽后5d內(nèi)，發(fā)芽率誤差不大于1.567%,；株高和實(shí)際株高之間的擬合優(yōu)度R 2 為0.875,，RMSE為1.395mm；葉面積平均誤差為2.15%,；壯苗指數(shù)擬合優(yōu)度R 2 為0.958,。說(shuō)明本文設(shè)計(jì)的穴盤苗監(jiān)測(cè)方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)穴盤苗的發(fā)芽率、株高,、葉面積和壯苗指數(shù)的無(wú)損監(jiān)測(cè),，為工廠化穴盤苗生長(zhǎng)過(guò)程監(jiān)測(cè)提供了有效的解決方案。

摘要:在進(jìn)行禽蛋無(wú)損檢測(cè)研究時(shí)，需要花費(fèi)大量的人力和物力采集禽蛋圖像數(shù)據(jù),，為解決該問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種基于深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Deep convolutional generative adversarial networks，DCGAN）的改進(jìn)禽蛋圖像數(shù)據(jù)生成網(wǎng)絡(luò),。該網(wǎng)絡(luò)分為生成器與判別器,，生成器用于禽蛋圖像數(shù)據(jù)生成，判別器對(duì)生成的禽蛋圖像進(jìn)行真實(shí)性判斷,，兩者相互對(duì)抗最終生成高質(zhì)量的禽蛋圖像數(shù)據(jù),。為了提高生成的禽蛋圖像質(zhì)量，使用殘差網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生成器和判別器,，引入Wasserstein距離和加梯度懲罰的損失函數(shù),，分別在透射和反射情況下對(duì)禽蛋圖像進(jìn)行生成研究,。該方法有效地解決了大量禽蛋圖像數(shù)據(jù)的采集問(wèn)題，為后期禽蛋圖像識(shí)別與檢測(cè)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ),，同時(shí)也為后續(xù)禽蛋數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建提供了技術(shù)支持,。

摘要:針對(duì)水稻土酸化造成作物減產(chǎn)和嚴(yán)重污染環(huán)境的問(wèn)題,，收集了1979—1985年全國(guó)第二次土壤普查成果和2015—2017年水稻土質(zhì)量等級(jí)調(diào)查成果,，結(jié)合2005—2015年全國(guó)測(cè)土配方施肥數(shù)據(jù)，采用空間分析和統(tǒng)計(jì)分析方法,，分析了1979—2017年,，39年間中國(guó)水稻土pH值空間分布的變化；計(jì)算了39年間不同水稻土pH值分級(jí)和區(qū)域的水稻土酸化速率,，探討了39年間氮肥投入變化量和土壤理化性質(zhì)與水稻土酸化速率的關(guān)系,；估算了2015—2017年水稻土單位面積氮素盈余量，并進(jìn)一步量化了氮素盈余量與水稻土pH值變化量的關(guān)系,。結(jié)果表明：39年間水稻土受土壤酸脅迫程度加劇,，特別是水稻土由酸性（pH值為5.5~6.5）轉(zhuǎn)變成強(qiáng)酸性（pH值小于等于5.5）的面積比例增加，這主要集中在長(zhǎng)江中下游中部,、南部和華南區(qū)中部,、南部。39年間水稻土平均pH值下降了0.26,，其中,，東北區(qū)、長(zhǎng)江中下游區(qū),、華南區(qū)平均pH值分別下降了0.34,、0.29和0.58，西南區(qū)平均上升了0.14,。39年間水稻土酸化速率從大到小依次為堿性水稻土,、中性水稻土、酸性水稻土,、強(qiáng)酸性水稻土,，區(qū)域上水稻土酸化速率從大到小依次為東北區(qū)、華南區(qū),、長(zhǎng)江中下游區(qū),、西南區(qū)。39年間,，氮肥投入量和土壤容重變化量與水稻土酸化速率存在極顯著的正相關(guān)關(guān)系,，有機(jī)質(zhì)含量和耕層厚度變化量與水稻土酸化速率存在極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。2015—2017年,，氮素盈余量與水稻土pH值變化量呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,，氮素盈余量增加會(huì)造成水稻土酸化加劇。劃定了3類水稻土治理分區(qū),，提出“治酸,、防酸、控酸”的總體策略,，并分區(qū)域制定了治理措施,，可為水稻土酸化阻控和地力提升提供參考。

摘要:為監(jiān)測(cè)滴灌條件下的田間土壤水分變化，利用主動(dòng)加熱光纖(Active heated fiber optics,，AHFO)法監(jiān)測(cè)山東省礫石區(qū)地下滴灌下的土壤水分時(shí)空變異,，并用時(shí)域反射技術(shù)(Time domain reflectometry, TDR)法對(duì)比其測(cè)量精度。結(jié)果表明,，AHFO法與TDR法測(cè)得的土壤含水率具有較好的相關(guān)關(guān)系(P<0.01),，AHFO法測(cè)量精度在0.025~0.038m 3 /m 3 之間；由于礫石的影響,，AHFO法的測(cè)量精度略有降低,；采用AHFO法測(cè)得的土壤含水率對(duì)灌溉有較好的響應(yīng)，說(shuō)明AHFO法能夠獲取滴灌過(guò)程土壤水分的演變,；采用AHFO法測(cè)得的土壤含水率空間分布與礫石含量具有顯著相關(guān)關(guān)系(P＜0.05),，說(shuō)明礫石含量是控制田間土壤水分的主導(dǎo)因素。

摘要:為探明磁化微咸水的水分運(yùn)動(dòng)規(guī)律，通過(guò)室內(nèi)一維水平土柱吸滲試驗(yàn),，研究了不同礦化度(0.14,、2、3,、4,、6g/L)磁化微咸水的水平吸滲特征及其對(duì)土壤水分運(yùn)動(dòng)參數(shù)的影響,。結(jié)果表明：不同礦化度的磁化微咸水最終累積入滲量與濕潤(rùn)鋒深度均顯著降低，濕潤(rùn)體平均含水率比未磁化微咸水增加了2.03%～6.11%,，磁化微咸水入滲能夠增強(qiáng)土壤持水能力,，有利于改善土壤水分分布。相對(duì)于未磁化微咸水,，磁化微咸水PHILIP入滲模型吸滲率S降低了7.71%~12.11%,；磁化與未磁化微咸水的飽和導(dǎo)水率Ks 、相對(duì)飽和導(dǎo)水率ΔKs 均與入滲水礦化度呈現(xiàn)較好的二次多項(xiàng)式關(guān)系,。微咸水經(jīng)過(guò)磁化處理后,，BROOKS-COREY模型形狀系數(shù)n相對(duì)減小，而進(jìn)氣吸力hd 相對(duì)增大,；土壤非飽和導(dǎo)水率及其增長(zhǎng)速率均降低,，而相同土壤水吸力能夠吸持的土壤含水率增加；土壤水分飽和擴(kuò)散率Ds 與起始擴(kuò)散的土壤含水率均有所增加,。研究表明,，磁化微咸水入滲過(guò)程中的土壤水分運(yùn)動(dòng)參數(shù)發(fā)生了改變，其作用效果與微咸水礦化度密切相關(guān),。

摘要:為探討滴灌水肥一體化對(duì)小麥干物質(zhì)和氮素積累,、轉(zhuǎn)運(yùn)與產(chǎn)量的影響,，于2016—2018年2個(gè)小麥生長(zhǎng)季進(jìn)行田間試驗(yàn)，設(shè)置3個(gè)氮 (N) 肥水平N1（180kg/hm 2 ）,、N2（240kg/hm 2 ）,、N3（270kg/hm 2 ）和3個(gè)水分（W）水平W1（生育期不灌水）、W2（生育期灌2次水）,、W3（生育期灌3次水）,，9個(gè)處理分別為：W1N1、W1N2,、W1N3,、W2N1、W2N2,、W2N3,、W3N1、W3N2、W3N3,。結(jié)果表明：連續(xù)2年,，小麥植株干物質(zhì)積累量在開(kāi)花期和成熟期達(dá)到最大，與W1N1處理相比,，W3N2處理下小麥開(kāi)花期植株平均干物質(zhì)積累量,、成熟期植株平均干物質(zhì)積累量、營(yíng)養(yǎng)器官平均干物質(zhì)轉(zhuǎn)運(yùn)量,、平均干物質(zhì)轉(zhuǎn)運(yùn)率和干物質(zhì)轉(zhuǎn)運(yùn)對(duì)籽粒平均貢獻(xiàn)率分別增加32.11%,、13.34%,、48.66%,、56.34%、42.93%,；連續(xù)2年,，小麥植株氮素積累量在小麥開(kāi)花期和成熟期達(dá)到最大，與W1N1處理相比,，W3N2處理下小麥開(kāi)花期和成熟期植株平均氮素積累量分別增加21.98%和20.30%,；在小麥成熟期，與W1N1處理相比,，W3N2處理下小麥莖+葉鞘平均氮素積累量,、穗軸+穎殼平均氮素積累量、籽粒平均氮素積累量,、營(yíng)養(yǎng)器官平均氮素轉(zhuǎn)運(yùn)量,、平均氮素轉(zhuǎn)運(yùn)率和營(yíng)養(yǎng)器官氮素轉(zhuǎn)運(yùn)對(duì)籽粒平均貢獻(xiàn)率分別增加20.19%、27.65%,、35.99%,、47.51%、20.91%和6.04%,；連續(xù)2年,，與W1N1處理相比，W3N2和W3N3處理下小麥平均產(chǎn)量分別增加31.88%和15.28%,。研究表明,，滴灌水肥一體化下W3N2處理是本試驗(yàn)的最優(yōu)處理，能夠促進(jìn)營(yíng)養(yǎng)器官干物質(zhì)和氮素的積累與轉(zhuǎn)運(yùn),，有利于實(shí)現(xiàn)小麥高產(chǎn)高效,。

摘要:為研究河套灌區(qū)鹽漬化土壤壟背地膜和秸稈覆蓋下的溝灌土壤水鹽遷移特征,，明晰溝灌作物產(chǎn)量及水分利用效率的變化規(guī)律,，設(shè)置壟背秸稈覆蓋量分別為0.3（P0.3）、0.6（P0.6）,、0.9（P0.9）,、1.2kg/m 2 （P1.2）和常規(guī)覆膜（DM）、裸地不覆蓋（CK）6種處理,，于2019年進(jìn)行溝灌灌水試驗(yàn),，對(duì)比分析了不同秸稈覆蓋量下玉米生育期前后溝斷面土壤水鹽分布、作物產(chǎn)量及水分利用效率的變化情況,。結(jié)果表明：玉米苗期,，覆膜和秸稈覆蓋處理能顯著降低作物無(wú)效耗水，保證生育后期對(duì)水分的需求,；抽雄灌漿期,，覆膜增溫效應(yīng)促進(jìn)了作物生長(zhǎng)，DM處理玉米耗水強(qiáng)烈,，土壤儲(chǔ)水量最低,；玉米成熟期，垂直方向土壤水分運(yùn)動(dòng)較前期減弱,。整體來(lái)看,，P1.2、P0.9處理蓄水保墑效果較好（P<0.05）,。溝灌灌水定額較小,、鹽分淋洗效果較差，且受土壤蒸發(fā)及地下水補(bǔ)給作用,，因此造成根系層鹽分累積,。覆膜和秸稈覆蓋處理均能有效抑制鹽分聚集，P1.2和P0.9處理生育末期的土壤含鹽量較初始含鹽量增幅較小,，分別為14.10%和24.74%,。P0.9和DM處理產(chǎn)量和水分利用效率較CK分別提高20.01%、25.46%和11.32%,、15.29%,，增幅較大；過(guò)量秸稈覆蓋造成播期土壤溫度偏低,，會(huì)影響玉米出苗,，P1.2處理玉米產(chǎn)量和水分利用效率較DM處理略有降低，但差異不顯著（P>0.05）,。采用主成分分析法對(duì)溝灌秸稈覆蓋下土壤保墑抑鹽效果,、玉米出苗、產(chǎn)量以及水分利用效率等因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，初步確定適宜的溝灌秸稈覆蓋模式,，建議采用0.9~1.2kg/m 2 的壟背秸稈覆蓋量代替常規(guī)地膜覆蓋,，以減小地膜殘留帶來(lái)的環(huán)境污染。本研究可為灌區(qū)農(nóng)業(yè)栽培提供一定借鑒,。

摘要:為在節(jié)水灌溉系統(tǒng)中精確測(cè)量和預(yù)測(cè)根系土壤含水率,，將傳統(tǒng)天牛須算法每次迭代過(guò)程中的一只天牛改進(jìn)為一個(gè)天牛種群,，建立了基于改進(jìn)天牛須搜索算法優(yōu)化的IBAS-BP預(yù)測(cè)模型，并利用實(shí)測(cè)淺層土壤含水率數(shù)據(jù),，對(duì)深度50cm冬小麥根系土壤含水率進(jìn)行預(yù)測(cè),。結(jié)果表明，與PSO-BP預(yù)測(cè)模型,、GA-BP預(yù)測(cè)模型以及原始BAS-BP模型相比,，IBAS-BP模型可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)冬小麥根系土壤含水率,，有效避免了網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值的可能性,，且相對(duì)誤差均值僅為0.0045。

摘要:基于可見(jiàn)/近紅外漫反射光譜分析技術(shù),，設(shè)計(jì)了便攜式生長(zhǎng)期紅提葡萄多品質(zhì)參數(shù)無(wú)損檢測(cè)儀,，該儀器由光譜采集探頭、光譜儀,、鹵素?zé)艄庠?、鋰電池、控制器及外圍電路等部分組成,，儀器尺寸為200mm× 160mm× 150mm,， 方便攜帶。以生長(zhǎng)期內(nèi)的紅提葡萄果粒為研究對(duì)象,，采集400~1000nm的可見(jiàn)/近紅外漫反射光譜信息,，對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理和特征波長(zhǎng)提取，分別建立了紅提SSC,、總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù),、pH值、硬度和含水率的最優(yōu)偏最小二乘回歸（PLSR）預(yù)測(cè)模型,，所建各指標(biāo)的最優(yōu)PLSR預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)分別為0.9545,、0.9778、0.9878、 0.9456,、 0.9028,， 均方根誤差分別為1.0122°Brix、2.0225%,、0.0747,、7.2813N、0.9799%,?；贛FC開(kāi)發(fā)工具，運(yùn)用 C++語(yǔ) 言編寫了儀器實(shí)時(shí)分析處理軟件,，將所建紅提葡萄多品質(zhì)參數(shù)的最優(yōu)PLSR預(yù)測(cè)模型植入硬件裝置中,，實(shí)現(xiàn)了生長(zhǎng)期紅提葡萄果粒的多品質(zhì)參數(shù)一鍵式無(wú)損檢測(cè)。經(jīng)檢驗(yàn)測(cè)試,，果粒SSC,、總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)、pH值,、硬度和含水率預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)Rp 分別為0.9414,、0.9687、0.9768,、0.9348,、0.9006，預(yù)測(cè)集均方根誤差分別為1.1567°Brix,、2.3645%,、0.0986、8.3571N,、1.1051%,，且該檢測(cè)儀一次檢測(cè)時(shí)間不超過(guò)2s，說(shuō)明該儀器可完成生長(zhǎng)期紅提葡萄果粒的實(shí)時(shí)無(wú)損檢測(cè),。

摘要:為提高水稻含水率在線檢測(cè)準(zhǔn)確度,，以平行板電容器為研究對(duì)象,，采用翅片式雙重極板檢測(cè)方式對(duì)水稻含水率的檢測(cè)裝置進(jìn)行優(yōu)化試驗(yàn)。以極板厚度,、極板間距和相對(duì)面積為試驗(yàn)因素,，采用二次回歸正交組合試驗(yàn)方法進(jìn)行電容比靈敏度影響試驗(yàn),，獲得最優(yōu)極板結(jié)構(gòu)參數(shù)組合為極板厚度2.98mm、極板間距101.60mm,、相對(duì)面積 32583.69mm2,。應(yīng) 用Matlab軟件建立非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NARX的水稻含水率預(yù)測(cè)與校正模型，通過(guò)對(duì)比分析確定了模型結(jié)構(gòu)的參數(shù)以及優(yōu)化算法,。分析表明：基于量化共軛梯度算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NARX水稻含水率預(yù)測(cè)模型為最佳,，模型的隱含層為1層，神經(jīng)元數(shù)量為5,，滯后階數(shù)為3,，含水率預(yù)測(cè)值與105℃恒重法實(shí)測(cè)值的誤差范圍在 ±0.5% 以內(nèi)。測(cè)試含水率最大相對(duì)偏差為0.65%,，最小相對(duì)偏差為0.26%,，平均相對(duì)偏差為0.44%。與靜態(tài)電容式水分儀測(cè)試結(jié)果相比,，本文水稻含水率檢測(cè)裝置的測(cè)試偏差浮動(dòng)較小,，檢測(cè)性能滿足水稻干燥生產(chǎn)實(shí)際要求。

摘要:研究了羊骨架圖像生成技術(shù)與基于ICNet的羊骨架圖像實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割方法,。通過(guò)DCGAN,、SinGAN,、BigGAN 3種生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成圖像效果對(duì)比，優(yōu)選BigGAN作為羊骨架圖像生成網(wǎng)絡(luò),，擴(kuò)充了羊骨架圖像數(shù)據(jù)量,。在此基礎(chǔ)上，將生成圖像與原始圖像建立組合數(shù)據(jù)集,，引入遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練ICNet,，并保存最優(yōu)模型，獲取該模型對(duì)羊骨架脊椎,、肋部,、頸部的分割精度、MIoU以及單幅圖像平均處理時(shí)間,，并以此作為羊骨架圖像語(yǔ)義分割效果的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),。結(jié)果表明，最優(yōu)模型對(duì)羊骨架3部位分割精度和MIoU分別為93.68%,、96.37%,、89.77%和85.85%,、90.64%、75.77%,，單幅圖像平均處理時(shí)間為87ms,。通過(guò)模擬不同光照條件下羊骨架圖像來(lái)判斷ICNet的泛化能力，通過(guò)與常用的U-Net,、DeepLabV3,、PSPNet、Fast-SCNN 4種圖像語(yǔ)義分割模型進(jìn)行對(duì)比來(lái)驗(yàn)證ICNet綜合分割能力,，通過(guò)對(duì)比中分辨率下不同分支權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)分割精度來(lái)尋求最優(yōu)權(quán)值,。結(jié)果表明，ICNet與前3種模型的分割精度,、MIoU相差不大,，但處理時(shí)間分別縮短了72.98%、40.82%,、88.86%,；雖然Fast-SCNN單幅圖像處理時(shí)間較ICNet縮短了43.68%，但MIoU降低了4.5個(gè)百分點(diǎn),，且當(dāng)中分辨率分支權(quán)重為0.42時(shí),，ICNet分割精度達(dá)到最高。研究表明本文方法具有較高的分割精度,、良好的實(shí)時(shí)性和一定的泛化能力,，綜合分割能力較優(yōu)。

摘要:提出了一種基于比色傳感器數(shù)據(jù)和近紅外光譜特征融合的儲(chǔ)藏期面粉脂肪酸值的定量檢測(cè)方法。開(kāi)發(fā)比色傳感器陣列,、搭建便攜式近紅外光譜測(cè)量系統(tǒng),，分別采集不同儲(chǔ)藏期面粉樣本的比色傳感器數(shù)據(jù)和近紅外光譜。利用主成分分析分別對(duì)預(yù)處理后的比色傳感器數(shù)據(jù)和近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征降維,，采用五折交互驗(yàn)證法在反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）模型校正過(guò)程中進(jìn)行優(yōu)化,，確定基于單技術(shù)分析模型的最佳主成分（PCs）個(gè)數(shù)。將優(yōu)化后的基于單技術(shù)模型的最佳PCs在特征層進(jìn)行融合,，建立基于融合特征的BPNN分析模型,，以實(shí)現(xiàn)對(duì)面粉儲(chǔ)藏過(guò)程中脂肪酸值的快速檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，基于比色傳感器特征和基于近紅外光譜特征建立的最佳BPNN模型的最佳PCs數(shù)量分別為3和4,，基于融合特征建立的BPNN模型在預(yù)測(cè)集中的相關(guān)系數(shù)和預(yù)測(cè)均方根誤差的均值分別為0.9276和1.9345mg/(100g)。研究表明,，與單技術(shù)數(shù)據(jù)分析模型相比,，基于比色傳感器數(shù)據(jù)和近紅外光譜特征融合模型的檢測(cè)精度和泛化性能都有所提高,。本研究可為糧食儲(chǔ)藏品質(zhì)的高精度原位監(jiān)測(cè)提供一種技術(shù)方法。

摘要:大豆親脂蛋白（SLP）是解決大豆分離蛋白水合特性和界面特性等功能特性問(wèn)題的關(guān)鍵。采用多光譜,、熱分析和凝膠電泳等技術(shù)研究了大豆親脂蛋白熱誘導(dǎo)解離締合行為,，并對(duì)其自組裝納米顆粒進(jìn)行表征。結(jié)果顯示,， 80～ 90℃是SLP熱處理過(guò)渡帶,，在熱處理溫度低于80℃時(shí)，SLP能基本保持天然構(gòu)象而無(wú)顯著性變化,，在熱處理溫度高于90℃時(shí),，SLP二級(jí)構(gòu)象發(fā)生顯著性改變。在90℃處理20min時(shí),，SLP蛋白分子結(jié)構(gòu)解聚,，且伸展至最大程度，表面疏水性增加,，隨后自組裝形成粒徑約為110nm的穩(wěn)定單分布納米顆粒體系,。電泳分析結(jié)果顯示，解離的亞基通過(guò)二硫鍵和疏水相互作用重新聚集成中間聚集體,，導(dǎo)致分子間聚集程度增大,、構(gòu)象穩(wěn)定性增強(qiáng)。本研究可為SLP專用大豆蛋白粉及其在食品領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)應(yīng)用提供理論支撐,。

摘要:為了改善大豆分離蛋白的風(fēng)味,，特別是降低大豆蛋白的豆腥味、提高大豆分離蛋白的豆香味,，利用氣相離子遷移譜分析了不同原料和不同加工工藝生產(chǎn)的大豆分離蛋白的揮發(fā)性有機(jī)化合物的含量變化,。分析了由普通大豆和缺失3種脂肪氧化酶的大豆生產(chǎn)的大豆分離蛋白的風(fēng)味變化，結(jié)果表明,，脂肪氧化酶缺失品種生產(chǎn)的大豆分離蛋白的(E)-2-己烯醛含量低,、沒(méi)有己醇生成,，說(shuō)明脂肪氧化酶是產(chǎn)生己醇的關(guān)鍵控制酶，對(duì)(E)-2-己烯醛的產(chǎn)生有較明顯的影響,，DF3品種中的豆香味成分明顯高于其他兩個(gè)品種,。酶解工藝分析表明，蛋白酶的使用能夠促進(jìn)揮發(fā)性有機(jī)化合物與大豆蛋白的分離,，植酸酶和蛋白酶兩步處理法能更有效降低揮發(fā)性有機(jī)化合物與大豆蛋白的結(jié)合,，非酶解樣品主要豆腥味物質(zhì)的濃度明顯高于酶水解的產(chǎn)品，與蛋白酶水解法的樣品相比,，兩步酶解方法豆腥味揮發(fā)性有機(jī)化合物的濃度明顯降低,，豆香味揮發(fā)性有機(jī)化合物濃度也有所降低。脫氣工藝分析表明,，二次脫氣工藝能夠促進(jìn)部分豆香味成分的生成,，同時(shí)有效降低豆腥味物質(zhì)的濃度，豆香味揮發(fā)性有機(jī)化合物如苯甲醛及其多聚體,、苯乙醇,、（E,E）-3,5-辛二烯-2-酮、3-辛烯-2-酮等物質(zhì)的濃度有不同程度的增加,，二次加熱是促進(jìn)豆香味揮發(fā)性有機(jī)化合物生成的原因,。粉碎工藝分析表明，粉碎不利于豆香味物質(zhì)的產(chǎn)生,，但有利于改善沖調(diào)后的口感,。

摘要:大豆分離蛋白（SPI）經(jīng)超聲復(fù)合堿處理后與表沒(méi)食子兒茶素沒(méi)食子酸酯（EGCG）進(jìn)行復(fù)合形成復(fù)合物,。采用傅里葉變換紅外光譜和熒光光譜對(duì)超聲復(fù)合堿處理及EGCG改性的SPI結(jié)構(gòu)及構(gòu)象進(jìn)行解析，以粒徑,、Zeta電位,、濁度及乳化特性為指標(biāo)，分析該復(fù)合體系中SPI構(gòu)象改變與功能特性之間的關(guān)系,。結(jié)果表明：超聲復(fù)合堿處理使SPI的粒徑減小,、溶液電位絕對(duì)值增加、乳化性顯著提高,。超聲復(fù)合堿處理的SPI與EGCG復(fù)合后,，SPI的Zeta電位絕對(duì)值進(jìn)一步顯著增加，其粒徑明顯減小,，乳化特性顯著提高,。光譜分析顯示,，超聲復(fù)合堿處理以及EGCG可以改變SPI的二級(jí)結(jié)構(gòu)，使蛋白鏈解折疊,，并且改變蛋白芳香族氨基酸殘基所處的微環(huán)境,，使蛋白的構(gòu)象發(fā)生改變。通過(guò)熒光淬滅光譜分析發(fā)現(xiàn),，EGCG對(duì)SPI的熒光猝滅機(jī)制為靜態(tài)猝滅,，SPI與EGCG之間形成了結(jié)合位點(diǎn)數(shù)近似于1的復(fù)合物。

摘要:針對(duì)拖拉機(jī)起步工況復(fù)雜，起步控制系統(tǒng)存在建模不確定性,、參數(shù)攝動(dòng)和時(shí)變擾動(dòng)等問(wèn)題,，為提高動(dòng)力換擋拖拉機(jī)起步品質(zhì)和駕駛員操作舒適性，提出了基于時(shí)變擾動(dòng)抑制的拖拉機(jī)起步控制方法,。首先,，以動(dòng)力換擋變速箱（Power shift transmission，PST）為研究對(duì)象,，通過(guò)分析拖拉機(jī)起步過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性建立PST起步動(dòng)力學(xué)模型,，以沖擊度和滑摩功作為換擋品質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建起步控制的性能泛函,；然后,，引入高階擾動(dòng)觀測(cè)器（High-order disturbance observer，HDO）估計(jì)起步控制系統(tǒng)中的擾動(dòng)及其各階導(dǎo)數(shù),，結(jié)合哈密爾頓函數(shù)對(duì)線性二次型調(diào)節(jié)器（Linear quadratic regulator,，LQR）推導(dǎo)求得最優(yōu)控制律；最后,，基于Matlab/Simulink和AMESim構(gòu)建大功率拖拉機(jī)PST的聯(lián)合仿真模型,，并與PIO觀測(cè)器（Proportional integral observer，PIO）進(jìn)行對(duì)比,，驗(yàn)證本文方法的有效性,。算例驗(yàn)證表明，HDO能夠準(zhǔn)確估計(jì)系統(tǒng)時(shí)變擾動(dòng),，通過(guò)與LQR的結(jié)合可有效抑制系統(tǒng)時(shí)變擾動(dòng)。仿真結(jié)果表明,，中等起步,，運(yùn)輸工況和犁耕工況下,，HDO沖擊度分別為12.25、11.32m/s 3 ,，比PIO分別降低了21.92%,、22.20%，滑摩功比LQR分別減少0.49,、0.11kJ,。在不同工況和起步意圖下，本文方法可有效降低動(dòng)力換擋拖拉機(jī)起步過(guò)程中的沖擊度和滑摩功,，具有較好的換擋品質(zhì)和控制魯棒性,。

摘要:針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)知識(shí)缺乏系統(tǒng)化組織與分類、難以在設(shè)計(jì)時(shí)高效獲取并應(yīng)用的問(wèn)題,，應(yīng)用裝備譜系及譜系拓?fù)鋱D形式對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)知識(shí)進(jìn)行層次化組織,；按照聯(lián)合收獲機(jī)智能化設(shè)計(jì)實(shí)際應(yīng)用需求，對(duì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)功能模塊進(jìn)行架構(gòu)分析,；分析了農(nóng)機(jī)裝備設(shè)計(jì)知識(shí)的表現(xiàn)形式,，綜合利用產(chǎn)生式規(guī)則和框架表示的混合表示方法對(duì)設(shè)計(jì)過(guò)程進(jìn)行分析和表達(dá)，建立了設(shè)計(jì)體系,。以Visual Studio 2015平臺(tái)為開(kāi)發(fā)工具,，在.〖KG-*5〗Net環(huán)境下，應(yīng)用ADO.〖KG-*5〗Net技術(shù),、CATIA二次開(kāi)發(fā)技術(shù)及SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù),，將聯(lián)合收獲機(jī)設(shè)計(jì)知識(shí)、參數(shù)化模型等數(shù)字化資源融和,，進(jìn)行組織管理,，構(gòu)建了聯(lián)合收獲機(jī)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。通過(guò)人機(jī)交互的方式,，將知識(shí)表達(dá)形成的設(shè)計(jì)體系系統(tǒng)化,，應(yīng)用模糊查詢方法、推理機(jī)和ADO.〖KG-*5〗Net技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中知識(shí)的查詢,、推理及編輯功能,，并將知識(shí)推送的結(jié)果傳遞給關(guān)聯(lián)的參數(shù)化模型驅(qū)動(dòng)，在不同需求下快速構(gòu)建模型,，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)的高效獲取與應(yīng)用,，提高了設(shè)計(jì)效率，為聯(lián)合收獲機(jī)零部件設(shè)計(jì)提供了一種通用方法。系統(tǒng)測(cè)試表明,，該系統(tǒng)具有可行性和有效性,，適用于聯(lián)合收獲機(jī)系列產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。

摘要:對(duì)單自由度一平移兩轉(zhuǎn)動(dòng)(1T2R)并聯(lián)運(yùn)動(dòng)振動(dòng)篩進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)分析,。由于該機(jī)構(gòu)包含2個(gè)子運(yùn)動(dòng)鏈(SKC),，且其耦合度均為零，因此,，首先由求得的符號(hào)式位置正解直接求解各桿件（角）速度和（角）加速度,；然后，基于Newton-Euler原理的序單開(kāi)鏈法,，對(duì)含兩個(gè)SKC的空間并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模,，計(jì)算得到該機(jī)構(gòu)主動(dòng)副的驅(qū)動(dòng)力矩變化曲線；與利用傳統(tǒng)Lagrange法得到的驅(qū)動(dòng)力矩進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)建模誤差對(duì)比分析,，結(jié)果表明,，基于Newton-Euler原理的序單開(kāi)鏈法具有更高的動(dòng)力學(xué)建模精度。本文為多回路空間并聯(lián)機(jī)構(gòu)高效,、精確動(dòng)力學(xué)建模與分析,，以及該并聯(lián)運(yùn)動(dòng)振動(dòng)篩的動(dòng)力學(xué)參數(shù)優(yōu)化提供了理論基礎(chǔ)。

摘要:針對(duì)含多變量高維度空間剛?cè)狁詈祥]鏈機(jī)器人的軌跡跟蹤和振動(dòng)抑制問(wèn)題,，提出了一種基于前饋補(bǔ)償?shù)腜D控制方法。首先,，采用有限元法對(duì)柔性空間構(gòu)件進(jìn)行離散,，基于浮動(dòng)坐標(biāo)系描述柔性構(gòu)件位移場(chǎng)矢量，并根據(jù)Lagrange方程建立考慮剛性末端執(zhí)行器微小位移的剛?cè)狁詈峡臻g并聯(lián)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型,；然后,，利用前饋控制對(duì)預(yù)先求出的含耦合效應(yīng)的控制力矩進(jìn)行補(bǔ)償，提高剛?cè)狁詈峡刂葡到y(tǒng)的響應(yīng)速度及跟蹤性能,，同時(shí)通過(guò)PD控制律保證空間閉鏈機(jī)器人的軌跡精度,，并對(duì)不同末端載荷作用下的軌跡跟蹤精度進(jìn)行分析；最后,，與位置PID算法進(jìn)行了比較,。結(jié)果表明：與位置PID算法相比,，基于控制算法作用下的剛性末端執(zhí)行器軌跡精度得到提高，其中,，X方向誤差降低了89.7%,，Y方向誤差降低了4.3%,，Z方向誤差降低了12.9%,，柔性空間構(gòu)件產(chǎn)生的振動(dòng)得到了有效 抑制。

摘要:為了避免大變形引起靜強(qiáng)度失效,，提出一種考慮全局應(yīng)力約束的大變形柔順機(jī)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)方法,。采用Total-Lagrangian描述方法和增量式Newton-Raphson法求解機(jī)構(gòu)的大變形響應(yīng)問(wèn)題；采用基于假設(shè)密度場(chǎng)的單元?jiǎng)菽懿逯捣?，從而避免幾何非線性拓?fù)鋬?yōu)化出現(xiàn)的數(shù)值不收斂問(wèn)題,；以輸出位移最大化作為優(yōu)化目標(biāo)，采用改進(jìn)的P范數(shù)將機(jī)構(gòu)所有單元局部應(yīng)力約束轉(zhuǎn)換為一個(gè)全局應(yīng)力約束,，構(gòu)建考慮全局應(yīng)力約束的柔順機(jī)構(gòu)幾何非線性拓?fù)鋬?yōu)化模型,，采用移動(dòng)漸近線算法求解優(yōu)化問(wèn)題。數(shù)值算例結(jié)果表明,，采用本文方法獲得的大變形柔順機(jī)構(gòu)能夠有效滿足應(yīng)力約束,。隨著允許應(yīng)力約束值的減小，機(jī)構(gòu)構(gòu)型中的鉸鏈區(qū)域逐漸擴(kuò)大,，使機(jī)構(gòu)的柔度分布更加均勻,，但是輸出位移逐漸減小。

摘要:機(jī)械臂連桿柔性、關(guān)節(jié)柔性等非線性變形的綜合影響,，導(dǎo)致其末端位置發(fā)生偏離而產(chǎn)生誤差,。本文以IRB1410型串聯(lián)機(jī)械臂為研究對(duì)象，采用理論分析,、仿真分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方式,，對(duì)機(jī)械臂末端位置誤差進(jìn)行分析與補(bǔ)償研究。首先,，建立機(jī)械臂剛?cè)狁詈侠碚撜`差模型,，并運(yùn)用Newmark β法進(jìn)行數(shù)值仿真分析；聯(lián)合ANSYS和ADAMS進(jìn)行剛?cè)狁詈蠙C(jī)械臂末端位置運(yùn)動(dòng)誤差仿真,；為了實(shí)現(xiàn)快速補(bǔ)償,，提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偽目標(biāo)點(diǎn)法對(duì)位置誤差進(jìn)行補(bǔ)償，補(bǔ)償后其位置誤差均方根減小了68.3%，說(shuō)明該方法具有較好的補(bǔ)償效果,；最后,，自主設(shè)計(jì)并搭建了測(cè)量實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采用所提算法進(jìn)行了誤差補(bǔ)償實(shí)驗(yàn),，對(duì)比補(bǔ)償前后距離誤差,，補(bǔ)償后誤差均方根減小了77.01%，驗(yàn)證了偽目標(biāo)點(diǎn)法對(duì)柔性誤差補(bǔ)償?shù)挠行浴?/p>