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摘要:莖稈是農作物的主要副產品,，也是世界范圍內豐富的生物質資源,。莖稈切割是剛性體與柔性體的直接互作過程，是莖稈處理的重要工序,。莖稈切割與農作物高效低損傷收獲及莖稈資源化利用密切相關,，開展割刀與莖稈切割互作過程的研究是農藝農機深度融合的重要方面，對于農業(yè)生產與生態(tài)發(fā)展具有現(xiàn)實意義,。為此,，本文圍繞莖稈切割的相關問題進行了國內外研究進展的綜合評述與分析，具體為：圍繞莖稈力學參數(shù)與本構模型,，闡述了莖稈生物學特征與力學參數(shù)的關系,、測試方法與設備、莖稈本構模型的建立及應用,；結合割刀結構參數(shù)與型式,、耐磨性能、自磨銳性能,，介紹了割刀的結構型式與材料特性,；針對割刀與莖稈的切割互作過程，系統(tǒng)介紹了切割原理,，以及高效率,、低功耗、低損傷等切割技術研究目標,；從試驗研究的具體參數(shù)及目標值到仿真研究的不同類型,，梳理了兩種研究方法在莖稈切割中的應用概況。在此基礎上,，結合現(xiàn)有問題,，著重探討了莖稈切割領域未來的發(fā)展方向，為農業(yè)生產中莖稈切割問題的深入研究提供了參考,。

摘要:為獲取土壤離散元仿真模型的土壤顆粒物理參數(shù)和接觸參數(shù),，本文采用試驗與仿真相結合的方法，以桑園土壤為例,，對土壤顆粒的接觸參數(shù)進行了仿真標定,。首先利用粉體儀,、斜面儀、等應變直剪儀等,，分析了試驗地不同深度土壤的粒徑分布,，測量了試驗地不同深度土壤休止角、滑動摩擦角,、剪應力,、內聚力、內摩擦角,；然后,，根據(jù)實測土壤粒徑分布，利用EDEM軟件建立了非等直徑土壤球形顆粒模型,。在此基礎上,，以土壤顆粒間及土壤與65Mn鋼間的靜摩擦因數(shù)、滾動摩擦因數(shù),、恢復系數(shù)為試驗因素,，土壤休止角、土壤-65Mn鋼滑動摩擦角為目標值,，建立了基于中心組合試驗設計（CCD）方案,，并利用Design-Expert軟件對仿真試驗結果進行了分析，得到了仿真標定的土壤-土壤間靜摩擦因數(shù),、滾動摩擦因數(shù)和恢復系數(shù)的最優(yōu)值分別為0.89,、0.45和0.43；標定的土壤-65Mn鋼間靜摩擦因數(shù),、滾動摩擦因數(shù)和恢復系數(shù)的最優(yōu)值分別為1.15,、0.05和0.4。利用以上標定的最優(yōu)參數(shù)對桑園土壤進行了休止角與滑動摩擦角仿真試驗,，試驗結果表明,，休止角仿真值與試驗值相對誤差為1.69%，土壤-65Mn鋼的滑動摩擦角仿真值與試驗值相對誤差為2.88%,。在此基礎上,，依據(jù)實測的土壤剪應力,，采用試錯法，以實測土壤內摩擦角為目標值，優(yōu)化標定了土壤-土壤顆粒Hertz-Mindlin with Bonding接觸模型中的粘結參數(shù),，標定法向粘結剛度、切向粘結剛度分別為1×108,、5×107N/m3，臨界法向應力和臨界切向應力均為10kPa,，接觸半徑為1.1倍顆粒半徑,，直剪仿真得到內摩擦角為30.24°，仿真值與直剪試驗內摩擦角平均值相對誤差為5.53%,。本文提出的土壤顆粒建模方法,、標定方法及其所標定的參數(shù)值，可用于砂質壤土桑園耕作機械觸土部件與土壤相互作用的離散元仿真分析及其結構優(yōu)化,。

摘要:針對深松作業(yè)阻力大、牽引能耗高,、作業(yè)效率低等問題,，提出了一種針對低含水率,、高緊實度耕作土壤的曲面深松鏟主動潤滑減阻和土壤改良復合作業(yè)方案。首先,，在三維掃描獲得曲面深松鏟三維模型的基礎上,，通過離散元法分析了曲面深松鏟作業(yè)過程中深松鏟與土壤顆粒間的互作特性,，確定了鏟體最大摩擦接觸面作為主動潤滑減阻面；其次,，提出了主動液體潤滑減阻思路,，并借鑒蚯蚓體液分布構形與體表織構，分別在鏟面和鏟尖的最大摩擦接觸面上,，設計了溝槽形式的表面構型與節(jié)流孔等潤滑面結構以及潤滑介質泵送系統(tǒng),，形成了主動潤滑減阻曲面深松鏟；最后,，以作業(yè)速度,、潤滑液流量為試驗因素，以水平方向作業(yè)阻力為主要指標,，在兩種土壤條件下進行了大田試驗,。試驗結果表明：在褐土地作業(yè)環(huán)境下，當作業(yè)速度為3km/h,、潤滑液流量為12L/min時,，減阻率可達13.48%,；在鹽堿地作業(yè)環(huán)境下,，當作業(yè)速度為1.87km/h、潤滑液流量為12L/min時,，減阻率可達19.87%,；初步證明主動潤滑減阻作業(yè)模式在低含水率、高緊實度土壤中具有較好減阻效果,。

摘要:秸稈在土壤中的空間分布質量會對秸稈腐解速率、土壤養(yǎng)分分布等產生顯著影響,。為了探究不同旋耕作業(yè)參數(shù)對秸稈空間分布質量的影響,，本文基于離散元法構建旋耕仿真模型，模擬秸稈旋耕還田作業(yè)過程,，并結合田間試驗對不同前進速度和刀輥轉速下的秸稈空間分布質量進行對比驗證,。對仿真及田間試驗區(qū)域進行垂直分層和水平劃分的空間分割處理，計算各區(qū)域內秸稈數(shù)量并以秸稈占比變異系數(shù)為指標評價不同旋耕作業(yè)參數(shù)下的秸稈空間分布質量,。結果表明,，在垂直分層處理中，刀輥轉速的增加會使得各層秸稈占比變異系數(shù)呈遞增的趨勢,，其中240r/min時最小,，仿真值與試驗值分別為60.09%和80.65%，而隨著前進速度的增加，變異系數(shù)呈先減少后增加的規(guī)律,，其中0.50m/s時變異系數(shù)最小,，仿真值與試驗值分別為61.00%和79.90%；在水平劃分處理中,，刀輥轉速的增加對各層秸稈占比變異系數(shù)無明顯規(guī)律性影響,，但前進速度的增加可以減小縱向劃分區(qū)域內的變異系數(shù)，最小值為0.75m/s時的11.36%和20.12%,，仿真值與試驗值變化趨勢基本一致,。垂直分布和水平分布秸稈占比變異系數(shù)仿真值與試驗值間差值平均最大分別為22.13%和12.23%，誤差在可接受范圍內,。離散元仿真能夠模擬不同旋耕作業(yè)參數(shù)下的秸稈空間分布狀態(tài),，可以為旋耕秸稈還田作業(yè)質量的快速預測評價研究提供支持，也可為旋耕機械的作業(yè)參數(shù)選擇提供理論依據(jù),。

摘要:不斷拓展的秸稈資源應用途徑豐富了亞地塊尺度下秸稈信息豐度的研究,，但界定和表達亞地塊尺度下秸稈信息豐度尚缺乏科學規(guī)范。本文以機收小麥原茬地的秸稈信息豐度為研究對象,，設計系列指標（立茬與碎秸的質量分布,、碎秸堆疊層數(shù)、立茬側影覆蓋度）,，分別探討原位網(wǎng)格取樣稱草,、平板勻鋪圖像處理、背景板圖像處理,、碎秸篩分,、人工觀察計數(shù)等手段與方法，進行原茬秸稈信息的指標化,。將獲取的多維秸稈信息進行歸一化處理,，并運用圖像相似度分析法研究信息指標間的相關性。結果表明,，本文提出的秸稈信息參數(shù)及測試方法增加了亞地塊尺度下的秸稈信息豐度,，秸稈信息圖像間的相關分析也能反映出各指標間的內在聯(lián)系。所得信息反映了收獲機的留茬狀態(tài)與碎草性能,，碎秸質量集中分布在割幅中間區(qū)域,。立茬質量分布受作物行間距影響,，碎秸堆疊層數(shù)表達了機排草口的排草狀況，立茬側影覆蓋度分布可反映收獲機的留茬碾壓破壞情況,。秸稈信息指標間的相關分析表明,，地表秸稈總質量與碎秸質量的相似度為0.89、與立茬質量相似度為0.43,，碎秸質量與碎秸堆疊層數(shù)相似度為0.64,，立茬質量與立茬側影覆蓋度相似度為0.48。本文界定的亞地塊尺度下秸稈信息豐度及其參數(shù)化研究結果可為系統(tǒng)開展亞地塊尺度下秸稈信息技術研發(fā)提供參考,。

摘要:由于存在包衣配方不統(tǒng)一,、包衣機自動化水平低等問題,，目前我國種子包衣合格率檢測精度和效率較低。為此設計了一套丸?；路N子識別檢測系統(tǒng),，針對形狀為類球體的包衣種子進行識別。首先,，搭建拍攝平臺,，拍攝的圖像傳輸至識別控制系統(tǒng)中進行圖像前期處理。其次,，根據(jù)圖像處理后不同類型包衣種子特征提出了一種識別檢測算法,，根據(jù)破損包衣種子與其它包衣種子圖像面積比例的差異，利用高級形態(tài)學處理實現(xiàn)破損包衣種子的識別,。根據(jù)多籽種子與合格種子顆粒像素值的差異實現(xiàn)對多籽種子以及合格種子的識別,。最后，對種子總數(shù),、合格數(shù),、多籽種子數(shù)及破損種子數(shù)進行檢測，計算得到包衣合格率,。以紅三葉種子進行試驗,，結果表明：整套系統(tǒng)圖像采集、處理與識別時間約為3s,；運用高級形態(tài)學處理識別破損包衣種子準確率達98.8%,；當試驗樣本為200粒時,，總數(shù)識別算法的準確率達到99.1%；對合格包衣種子以及多籽包衣種子識別相對誤差分別為1.18%與3.36%,。該識別檢測系統(tǒng)實現(xiàn)了拍攝,、圖像處理、檢測識別以及結果保存等功能,，實現(xiàn)了包衣種子的無損檢測,。

摘要:為進一步提高蔬菜穴盤苗高速自動移栽機的栽植效率,，提出了三臂輪系式栽植機構,，并基于遺傳算法對其進行了近似多位姿運動綜合設計。首先,，以理想栽植軌跡上關鍵位姿（位置與姿態(tài)）數(shù)據(jù)為約束,，由桿長不變條件建立輪系式栽植機構簡化模型（平面RR機構）近似多位姿運動綜合優(yōu)化模型，并利用Matlab遺傳算法工具箱求解獲得機構最優(yōu)結構參數(shù),；然后,，由平面RR機構兩轉動副的運動參數(shù)計算輪系機構總傳動比并分配，從而實現(xiàn)輪系式栽植機構的設計,。最后,，對三臂輪系式栽植機構進行了結構設計、仿真分析和試驗驗證,，結果表明：機構實際運動軌跡姿態(tài)與理論設計基本一致,；栽植頻率120株/(min·行)、理論株距為300mm時,，栽植成功率96.7%,，〖JP3〗實際株距均值298mm，平均穴口寬度70mm,，滿足高速移栽要求,，驗證了所提出方法的正確性和三臂輪系式栽植機構的實用性。

摘要:針對現(xiàn)有機械離心式集排器高速作業(yè)時供種能力不足,，供種量難以實現(xiàn)精量可調等實際問題，設計一種具有“螺旋進種條”結構的油菜旋轉盤式高速集排器,?；谟筒朔N子機械物理特性及播量需求，開發(fā)螺旋供種裝置,，構建種子供種過程的力學模型并分析確定了其主要結構參數(shù),。采用三元二次回歸正交組合試驗建立供種速率、供種速率穩(wěn)定變異系數(shù),、破損率與轉速,、葉片寬度、導程之間的數(shù)學模型,，分析得到影響供種速率的因素主次順序為導程,、葉片寬度,、轉速,，影響供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)及破損率的因素主次順序為轉速、導程,、葉片寬度,；且較優(yōu)參數(shù)組合為：轉速81r/min、葉片寬度4mm,、導程15mm,。在較優(yōu)參數(shù)組合下的臺架驗證試驗得到供種裝置的供種速率為92.7g/min，供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)為0.32%,，破損率為0.29%,；供種速率為36.55~190.94g/min時，供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)均低于1.29%,，破損率均低于0.5%,。田間試驗表明機組作業(yè)速度為10km/h時，油菜播種均勻性變異系數(shù)為9.4%,，種植密度為48~60株/m2,，可實現(xiàn)高速播種，滿足油菜種植農藝要求,，可為旋轉盤式集排器結構改進提供參考,。

摘要:對行噴霧技術可提高農藥的利用率,，有利于保護環(huán)境和減少農藥殘留,。本文搭建基于機器視覺的大田甘藍對行噴霧控制系統(tǒng)。通過改進的ExG算法提取顏色信息,，采用最大類間方差法和形態(tài)學的開閉運算分割作物與背景,。提出甘藍作物行定位與多作物行自適應ROI提取方法，在條帶分割的ROI內基于限定閾值垂直投影對特征點集進行采集,，通過最小二乘法對特征點集進行線性擬合得到作物行中心線,。利用中心線幾何關系得到作物行偏移信息，根據(jù)對行機構的運動特性建立對行偏移補償模型,，并設計基于PID軌跡追蹤算法的對行噴霧控制系統(tǒng),。試驗結果表明，實驗室作物行識別準確率為95.75%,，算法平均耗時為77ms,。在田間試驗中，識別算法在時間段09:00—11:00,、14:00—16:00內測試效果最佳,，識別偏差均值保持在2.32cm以下。針對不同范圍的雜草測試中,，算法平均識別成功率為95.56%,，說明算法具有較強的魯棒性。在與其他識別算法對比測試中,，本文算法平均耗時最短,，識別成功率最高，能夠為實時作業(yè)提供視覺引導,。在對行噴霧控制系統(tǒng)田間試驗中,，對行準確率達到93.33%，對行控制算法可將對行偏差控制在1.54cm,，滿足田間實際應用要求,。

摘要:針對植保機械在大田對靶施藥過程中霧滴沉積偏移導致準確率低的問題，本文基于大田對靶施藥機器人,，開展了霧滴定向沉積控制方法研究,。以對靶噴施霧滴群體為研究對象,，闡述對靶施藥工作原理和作業(yè)特點，剖析霧滴群體沉積偏移成因,；根據(jù)機器人空間結構位置關系,，建立基于GNSS/IMU卡爾曼濾波信號的噴頭運動狀態(tài)感知模型與沉積位置預估模型，確定噴頭響應控制準則,；在此基礎上以機車作業(yè)速度,、噴頭控制方法為試驗因素，以對靶噴施準確率和沉積偏移距離為試驗指標,，開展平整場地對靶噴施模擬試驗,；選取滿足作業(yè)需求的組別進行大田對靶施藥作業(yè)驗證。試驗表明：作業(yè)速度0.5,、1.0,、1.5、2.0m/s下的平整地面對靶施藥平均準確率分別為99.8%,、98.4%,、95.9%、76.5%,，沉積偏移距離分別為3.8,、5.4、7.5,、10.0cm;作業(yè)速度0.5,、1.0,、1.5m/s下的田間對靶施藥準確率分別為98.7%,、96.7%、95.3%,。結果表明,，基于GNSS/IMU卡爾曼濾波的霧滴沉積位置預估噴頭控制方法，滿足大田對靶施藥作業(yè)需求,。

摘要:針對目前大田寬幅機械變量噴霧精準化程度低,、農機車速變化對噴霧效果影響考慮不充分的問題,，為了提高精準施藥、施肥能效,，基于3WF-1000型噴桿式噴霧機,，設計了一種自適應跟隨車速的變量噴霧系統(tǒng),。該系統(tǒng)采用傳感器實時采集農機行進速度、出水管流量與壓力,、藥箱液位高度等信息,，運用Bisector模糊控制算法優(yōu)化控制策略，實現(xiàn)了比例閥閥門變化角度的動態(tài)控制,，達到了對出水管流量精準調控的目標,。為驗證Bisector模糊控制算法應用于本系統(tǒng)的優(yōu)越性，利用Matlab構建仿真模型,，與PID算法,、Centroid算法對比分析，Bisector模糊控制算法在調節(jié)時間,、超調量,、穩(wěn)態(tài)誤差方面均表現(xiàn)優(yōu)越。田間試驗過程中,，進行了非行走設定車速,、恒定車速跟隨、動態(tài)車速跟隨以及單位面積噴霧量試驗,，結果表明,，3種車速運行狀態(tài)，變量噴霧系統(tǒng)適應擾動達到穩(wěn)定運行的調節(jié)耗時分別為13.4,、27.6,、17s，單位面積噴霧量的最大絕對誤差比率分別為1.20%,、2.27%,、2.87%，能夠滿足大田精準施藥的精度要求,。

摘要:針對目前國內胡蘿卜聯(lián)合收獲過程中智能化水平低,、無法對機具作業(yè)情況進行監(jiān)測等問題,，設計了一種可搭載在胡蘿卜聯(lián)合收獲機上的智能監(jiān)控系統(tǒng)。智能監(jiān)控系統(tǒng)主要包括胡蘿卜聯(lián)合收獲機自適應帶速調節(jié)模塊,、胡蘿卜堵塞監(jiān)測模塊,、胡蘿卜果實計數(shù)模塊、人機交互模塊及位置信息模塊等。監(jiān)控系統(tǒng)以STM32F103單片機為主控制器,，信息采用CAN總線傳輸,，應用多種傳感器融合技術，實現(xiàn)胡蘿卜聯(lián)合收獲作業(yè)信息采集與調控,。胡蘿卜聯(lián)合收獲機自適應帶速調節(jié)模塊基于模糊PID控制算法,，通過傳感器收集機具作業(yè)速度、夾持輸送帶帶速及夾持輸送裝置傾角,，采用脈寬調制控制電磁閥開度調節(jié)夾持輸送帶帶速,，實現(xiàn)胡蘿卜收獲過程中機具自適應調節(jié)作業(yè)狀態(tài)。運用Matlab軟件進行胡蘿卜聯(lián)合收獲自適應帶速調節(jié)模型對比試驗,，仿真試驗結果表明,，該模型魯棒性好，超調量低,；田間試驗表明,，各模塊監(jiān)測精度均大于等于96%，自適應帶速調節(jié)模塊誤差小于等于0.1m/s,，帶速響應時間小于等于0.8s,，調整時間小于等于1.6s。該智能監(jiān)控系統(tǒng)滿足機具田間作業(yè)要求,，實現(xiàn)了對胡蘿卜聯(lián)合收獲作業(yè)的實時監(jiān)測與夾持輸送帶帶速自動控制,。

摘要:為了解決聯(lián)合收獲機運輸車協(xié)同作業(yè)時,，運輸車糧箱裝載不均勻,，導致糧箱裝載利用率低的問題，提出了一種基于三維點云的動態(tài)均勻裝載方法,。該方法利用相機獲取運輸車糧箱內裝載物的三維點云作為狀態(tài)反饋信息,，建立裝載均勻性評估方式,，以最均勻裝載狀態(tài)為目標,，通過實時調整卸料裝載點位置,，使糧箱保持在均勻的裝載狀態(tài)。針對裝載物相互遮擋對相機形成視覺盲區(qū)的問題,，通過建立裝載物的堆體模型和相機的遮擋模型，以最小期望誤差為目標對盲區(qū)內裝載物高度進行估計,，并據(jù)此進行點云填充,，從而得到能完整反映糧箱裝載狀態(tài)的三維點云。在搭建平臺進行的實驗中，對糧箱裝載過程中可能出現(xiàn)的輕載,、中載和重載3種裝載狀態(tài)進行測量,，并對盲區(qū)點云位置進行估計，其盲區(qū)估計的平均誤差低于5cm,。仿真結果表明,，動態(tài)均勻裝載方法能在有限裝載周期內，將糧箱從任意的初始裝載狀態(tài)裝載為均勻狀態(tài),。單次裝載量的平均高度增量為2cm,、糧箱的初始裝載狀態(tài)為空載時，裝載物的最大高度方差為1cm2,。單因素仿真結果表明,，穩(wěn)定狀態(tài)下的裝載物高度方差與單次裝載量正相關。

摘要:針對現(xiàn)有馬鈴薯莖葉切碎機作業(yè)莖稈打碎長度合格率低,、帶薯率高,、工作效率低等問題，設計了一種全壟仿形式莖葉切碎刀輥,，對刀具工作過程進行分析,，建立刀具運動、刀具-莖稈碰撞和莖稈撿拾數(shù)學模型,，明確影響裝置工作性能主要參數(shù),，完成全壟仿形式莖葉切碎刀輥總體結構與莖葉切碎刀具設計。采用三因素五水平二次回歸正交旋轉中心組合試驗方法,，以作業(yè)速度,、刀輥轉速、刀輥離地距離為試驗因素,，打碎長度合格率,、帶薯率為評價指標，應用Design-Expert 8.0.6.1軟件進行試驗數(shù)據(jù)處理與參數(shù)組合優(yōu)化,，結果表明,，各因素對打碎長度合格率均具有顯著性影響，影響由大到小依次為刀輥轉速,、作業(yè)速度,、刀輥離地距離；各因素對帶薯率均具有顯著性影響,，影響由大到小依次為刀輥離地距離,、刀輥轉速、作業(yè)速度。在刀輥轉速為1450r/min,、作業(yè)速度為3.5～6.7km/h,、刀輥離地距離為285～317mm時，打碎長度合格率大于90%,，帶薯率小于等于0.3%,。本研究結果為馬鈴薯莖葉切碎機具作業(yè)質量和效率提升提供了設計理論與技術支持。

摘要:為提高獼猴桃采摘機器人導航效率，提出一種基于采樣狀態(tài)實時引導隨機樹擴展的改進方法（Straight-RRT）,。首先,，針對傳統(tǒng)RRT算法盲目搜索的問題，引入評價指數(shù)與閾值劃分采樣狀態(tài),，根據(jù)采樣狀態(tài)決定采樣節(jié)點的選取方式,，實時引導隨機樹的擴展。其次,，為增強算法對不同環(huán)境的自適應性及快速避開不規(guī)則障礙物,，引入動態(tài)閾值并優(yōu)化最近節(jié)點選擇機制。最后對路徑進行優(yōu)化處理,，去除路徑冗余點并采用貝塞爾曲線平滑路徑減小路徑復雜度,。基于棚架式獼猴桃果園環(huán)境進行路徑規(guī)劃實驗,，實驗結果表明改進后算法在獼猴桃果園環(huán)境中具有更好的適應性及規(guī)劃效率,，為提高獼猴桃采摘機器人導航效率提供了解決方法。

摘要:針對農業(yè)生產中種子精選的需求,，設計了在線式單粒種子檢測分選裝置，實現(xiàn)流水線式種子上料,、檢測和分選,。該裝置由上料裝置、檢測單元,、分選單元和控制系統(tǒng)組成。上料裝置通過兩級振動實現(xiàn)籽粒的平鋪，配合傳輸帶完成籽粒的單?；?。檢測單元由高速工業(yè)相機實時獲取種子圖像，并傳送至上位機檢測分析,?？刂葡到y(tǒng)根據(jù)檢測結果和種子在圖像中的位置，控制分選單元完成分選,。利用搭建的裝置采集了1200粒正常種子,、1200粒霉變種子和1200粒破損種子的圖像，使用HALCON軟件提取了單粒種子的18個顏色和12個形態(tài)特征,，通過偏最小二乘判別分析法進行判別分析,，分別構建了種子霉變和破損的檢測模型，并利用搭建的裝置和模型進行了驗證試驗,。試驗結果表明：在線式單粒種子檢測分選裝置分選速率大于300粒/min,；其中霉變種子的分選準確率高于95%，破損種子分選的準確率高于89%,。

摘要:清選系統(tǒng)是氣吸式紅棗收獲機的重要組成部分,，降低清選含雜率、損失率和破損率是實現(xiàn)紅棗收獲機械化的關鍵技術,。利用棗,、雜慣性和流體力學特性差異，設計了一種慣性氣流式紅棗清選系統(tǒng),，并對其關鍵部件及結構參數(shù)進行設計和分析,。采用Fluent軟件探明了該清選系統(tǒng)內氣流運動形成的“∞”形旋流有利于棗、雜的清選,。為獲得清選系統(tǒng)最佳工作參數(shù),，以氣流速度、調節(jié)板開度為試驗因素,，以含雜率,、損失率和破損率為評價指標，設計二次正交旋轉組合試驗,。建立試驗因素與指標間的回歸模型,，采用多目標優(yōu)化算法進行參數(shù)優(yōu)化，確定清選系統(tǒng)最優(yōu)參數(shù)組合：氣流速度為32.0m/s,，調節(jié)板開度為3.4cm,。在該條件下開展驗證試驗,，得到含雜率、損失率和破損率分別為1.38%,、3.37%和0.60%,，與優(yōu)化參數(shù)相比分別增加了0.06、0.12,、0.03個百分點,。該清選系統(tǒng)滿足棗、雜清選作業(yè)要求,。

摘要:軸流泵葉頂泄漏流對水泵內外特性有重要影響,，從控制葉片載荷角度建立了輪緣載荷分布型式與葉頂泄漏流的關系?；谌S反問題設計方法設計得到了具有前載,、中載和后載3種典型輪緣載荷分布型式的軸流泵葉輪模型，采用三維湍流模擬技術研究了上述3種輪緣載荷分布型式對軸流泵葉頂泄漏流及其誘導的泄漏渦流動的影響,。結果表明,，相對于輪緣前載型葉輪和輪緣中載型葉輪，輪緣后載型葉輪可有效消除葉片進口附近低壓區(qū),，有利于葉輪空化性能,；小流量工況性能有所提高，有效抑制流量揚程曲線的駝峰現(xiàn)象,；同時輪緣后載型葉輪具有更好的小流量工況壓力脈動性能,。

摘要:為了揭示貫流泵裝置正轉全特性分區(qū)中各種臨界工況點的外特性和壓力脈動特性,，以某比轉數(shù)1179的燈泡貫流泵裝置為研究對象，對該泵裝置進行了涉及臨界工況點的外特性及壓力脈動試驗,。試驗采集了共64個流量工況點的外特性參數(shù)和壓力波動,，著重分析了燈泡貫流泵裝置正轉全特性分區(qū)中各種臨界工況點的外特性和壓力脈動特性。試驗結果表明,，關死點為逆流制動工況與常規(guī)泵工況的分界點,，泵裝置靠近關死點處的揚程為6.41m，為設計點揚程的3.27倍,，軸功率為15.39kW,，為設計點功率的2.67倍,。葉輪進口的無量綱壓力脈動峰峰值為1.26，葉輪中部為0.99,，葉輪出口為0.84,，導葉出口為0.23,，分別為設計點的2.3,、2.8、4.9,、23倍,。零揚程點為常規(guī)泵工況與正流制動工況的分界點，近零揚程點處的流量為設計點流量的1.42倍,，軸功率為2.41kW,，為設計點功率的0.42倍。葉輪進口的無量綱壓力脈動峰峰值為0.21,，葉輪中部為0.21,，葉輪出口為0.15，導葉出口為0.01,，分別為設計點的0.38,、0.6、0.88,、1倍,。零扭矩點為正流制動工況與水輪機工況的分界點，近零扭矩點處的流量為設計點流量的1.63倍,，揚程為-1.36m,，為設計點揚程的-0.69倍。葉輪進口的壓力脈動峰峰值為0.37,，葉輪中部為0.31,，葉輪出口為0.20，導葉出口為0.04,，分別為設計點的0.67,、0.89、1.18,、4倍,。

摘要:尾水管渦帶是混流式水輪機流動不穩(wěn)定的表征,，嚴重時甚至會導致機組疲勞破壞。為準確捕捉不同工況下尾水管內流體流動的瞬態(tài)湍流特性,，采用滑移網(wǎng)格技術以及SST k-ω湍流模型,，通過現(xiàn)階段最新進展的Liutex渦識別方法對尾水管渦帶進行捕捉并對比分析,，著重分析了不同來流對尾水管渦帶的形成、發(fā)展,、破裂和低頻壓力脈動的影響,。結果表明：與文獻實驗結果的對比，驗證了結果的準確性,；上游不同來流條件下,，尾水管渦帶形態(tài)各異。最優(yōu)工況時僅形成一個穩(wěn)定的旋流結構,，即紡錘形渦帶,，對流場影響較小。流量降低到設計流量的81%時,，形成螺旋形渦帶,，渦帶的偏心運動對主流產生了較大干擾作用，渦流,、回流和流動分離等不穩(wěn)定現(xiàn)象明顯,。由于渦帶對主流的排擠作用，造成渦帶與壁面之間出現(xiàn)明顯的高速區(qū),，平均脈動壓力系數(shù)幅值也比最優(yōu)工況增加了1.36~4倍,，壓力脈動呈現(xiàn)出典型的低頻、高幅特征,；隨著開度的繼續(xù)降低,，渦帶體積大幅度增加，形成一個較大的空腔渦帶,，占據(jù)流域范圍較廣,，與肘管壁面發(fā)生直接“沖擊現(xiàn)象”；開度越小尾水管內產生的渦流越雜亂,，流場越不穩(wěn)定,，當開度降至最低時，有形渦帶消失,，破碎后的雜渦充據(jù)著整個直錐段和彎肘段,。

摘要:為及時準確地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息，監(jiān)測作物生長狀況,，實現(xiàn)農田氮素施肥的科學管理,，以馬鈴薯為研究對象,，首先獲取了現(xiàn)蕾期、塊莖形成期,、塊莖增長期,、淀粉積累期和成熟期的數(shù)碼影像，并實測了各生育期的PNC,、株高(H)和地面控制點(GCP)的三維坐標,。其次利用各生育期的無人機數(shù)碼影像與GCP結合生成試驗區(qū)域的數(shù)字正射影像(DOM)和數(shù)字表面模型(DSM)，并從中提取冠層光譜特征和株高(Hdsm),。然后將各生育期提取的Hdsm和數(shù)碼影像變量與地面實測的PNC進行相關性分析,，從中篩選出相關性較好的影像變量和Hdsm作為馬鈴薯PNC估算模型的輸入?yún)?shù),。最后分別基于影像變量和影像變量結合Hdsm利用多元線性回歸(MLR),、誤差反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡和Lasso回歸3種方法構建馬鈴薯PNC估算模型。結果表明：基于DSM提取的Hdsm與實測H具有較高的擬合度(R2為0.860,，RMSE為2.663cm,，NRMSE為10.234%)；各生育期加入Hdsm,，均能提高馬鈴薯PNC的估算精度和穩(wěn)定性,；各生育期利用MLR方法構建的PNC估算模型優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和Lasso回歸。該研究可為馬鈴薯PNC狀況的高效,、無損監(jiān)測提供技術支撐,。

摘要:針對物理模型抗噪能力差且容易過擬合的問題,，提出一種PROSAIL模型結合VMG（VARI（Visible atmospherically resistant index）、MGRVI （Modified green red vegetation index）,、GRRI （Green red ratio index））多元回歸模型反演冬小麥葉面積指數(shù)（Leaf area index,，LAI）方法。實驗基于無人機影像（Unmanned aerial vehicles,，UAV）,，選擇河南省焦作市東南部的山陽區(qū)為實驗區(qū)，結合實測2個生育期冬小麥LAI數(shù)據(jù),。首先,，構建RGB植被指數(shù)模型，選取其中最優(yōu)VMG模型反演冬小麥LAI,；然后,，對PROSAIL參數(shù)敏感性進行分析,，得到參數(shù)最優(yōu)值，反演冬小麥LAI,；最后,，采用快速模擬退火（Very fast simulated annealing，VFSA）算法將兩種模型結合,，獲得最優(yōu)冬小麥LAI,。結果表明：VFSA可以有效將PROSAIL模型和VMG模型結合，提高了反演精度,，且優(yōu)于VMG模型和PROSAIL模型,，決定系數(shù)R2高于0.8，均方根誤差（RMSE）低于0.4m2/m2,。綜上所述,，冬小麥生長過程中，地面覆蓋度增高,，本文方法具有較強的輻射傳輸機理,，為LAI反演提供一種有效的反演方法。

摘要:科學,、高效地獲取作物不同葉位葉綠素含量的垂直分布信息,，可監(jiān)測農作物長勢狀況并進行田間管理?；诙←湷樗肫讷@取的不同葉位葉片的高光譜反射率和葉綠素含量實測數(shù)據(jù),，將原始光譜、一階微分光譜,、二階微分光譜,、植被指數(shù)和連續(xù)小波系數(shù)與葉綠素含量進行相關性分析，篩選相關性較強的光譜特征參數(shù),，然后分別采用偏最小二乘回歸,、支持向量機、隨機森林和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡4種機器學習算法構建冬小麥上1葉,、上2葉,、上3葉和上4葉的葉綠素含量估算模型，并根據(jù)精度評估結果篩選不同葉位葉綠素含量估算的最佳模型。結果表明,，上1葉,、上2葉和上3葉采用小波系數(shù)結合偏最小二乘回歸構建的葉綠素含量估算模型精度最高，建模和驗證R2分別為0.82和0.75,、0.80和0.77,、0.71和0.62；上4葉采用植被指數(shù)結合支持向量機構建的葉綠素含量估算模型效果最佳,，建模和驗證R2為0.74和0.79,。研究結果可為基于遙感技術精準監(jiān)測作物營養(yǎng)成分的垂直變化特征提供理論和技術支撐。

摘要:以丹江流域（河南段）2008,、2018年Landsat遙感影像數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源,，采用差分演化算法對研究區(qū)2028年的土地利用結構進行優(yōu)化，并對優(yōu)化結果進行分析驗證,，然后將得到的土地利用結構優(yōu)化結果作為數(shù)量約束條件嵌入粒子群算法,，設置基本柵格、空間集聚度,、土地類型轉換、地形坡度規(guī)則等多種約束條件進行粒子更新優(yōu)化,，構建了土地資源優(yōu)化配置的DE-PSO模型,。研究結果表明，優(yōu)化后的2028年土地利用空間格局與研究區(qū)實際相符合,，且優(yōu)化后的土地利用空間集聚程度增加,，土地利用空間格局在總體上趨于合理；水域面積由406.61km2增長到448.07km2,，主要表現(xiàn)為丹江口庫區(qū)庫容擴大,，其發(fā)展趨勢符合丹江口水庫調水規(guī)劃和水源地相關政策；模型總體精度為89.54%,，Kappa系數(shù)為0.8593,，說明建立的模型具有良好的性能。研究結果可為研究區(qū)土地資源可持續(xù)利用,、水源地保護與管理,、生態(tài)環(huán)境保護提供科學依據(jù)。

摘要:為方便小麥模型算法比較與多算法集成模擬,，本研究參考國內外主流作物模型CERES-Wheat、APSIM-Wheat,、WheatSM,、WOFOST、SWAT等的主要算法,，集成了發(fā)育期,、生物量、產量形成等模塊的多種算法,，構建了小麥模型算法集成平臺（Wheat model algorithm integration platform, WMAIP）,。發(fā)育期模塊集成了小麥鐘模型和熱時兩種算法；生物量模塊集成了群體光合作用,、光能利用效率和二氧化碳同化率3種算法,；產量形成模塊集成了籽粒灌漿、生物量轉移和收獲指數(shù)3種算法,?；谀Ｐ推脚_組成了6個具有代表性的模擬模型。利用河北省吳橋縣2017—2019年兩年播期試驗的田間觀測數(shù)據(jù)結合2011—2014年3年播期耦合水分文獻資料對模型進行參數(shù)校準與驗證,，并對特定模塊的不同算法進行比較,。結果表明，各模型的模擬結果與實測值均吻合良好,，模擬誤差在合理范圍之內,，其中發(fā)育期、地上部生物量,、產量和土壤貯水量模擬值和實測值的歸一化均方根誤差（NRMSE）分別在0.56%~4.00%,、16.13%~18.72%、12.48%~18.95%和10.78%~11.63%之間,，模型集合的模擬效果優(yōu)于單一模型,。通過算法比較發(fā)現(xiàn)，發(fā)育期模塊中熱時法模擬播種至拔節(jié)階段較優(yōu),，小麥鐘模型模擬播種至開花階段和播種至成熟階段較優(yōu),；生物量模塊中3種算法均為模擬小麥生物量的較佳模型，但在高輻射條件下,，群體光合作用法模擬的生物量較高,；產量模塊中3種算法模擬的產量變化趨勢較為一致，但生物量轉移法效果略好,。該平臺集成了特定模塊的多種算法,，能較好地模擬土壤貯水量和冬小麥的生物學指標,，在小麥模型算法比較與改進、集成模擬及氣候變化影響評估方面具有較大的應用潛力,。

摘要:提早預知植物生長發(fā)育是智能育種過程的重要組成部分,，針對植物表型難以精準預測和模擬的問題，利用植物生長發(fā)育的空間和時間依賴性,，提出了一種基于時空長短時記憶網(wǎng)絡（Spatiotemporal long short-term memory,，ST-LSTM）的植物生長發(fā)育預測模型，實現(xiàn)植物生長發(fā)育的預測,。首先,，通過微調Mask R-CNN模型實現(xiàn)識別、提取植物掩模,，預處理具有時空相關性的植物生長發(fā)育圖像序列,，構建植物生長發(fā)育預測數(shù)據(jù)集。然后,，基于ST-LSTM建立植物生長發(fā)育預測模型,，利用歷史生長發(fā)育圖像序列，融合時空深度特征,，預測植物未來的生長發(fā)育圖像序列,。研究結果表明，所提出模型預測的圖像序列與生長發(fā)育實際圖像序列具有較高的一致性和相似性,，首個預測時間節(jié)點的結構相似度為0.8741,，均方誤差為17.10，峰值信噪比為30.83,，測試集的冠層葉面積、冠幅和葉片數(shù)預測R2分別為0.9619,、0.9087和0.9158,。該研究實現(xiàn)了基于植物生長發(fā)育圖像序列的生長發(fā)育預測，有效減少了田間反復試驗的時間,、土地和人力成本,，為提高智能育種效率提供了參考。

摘要:準確分割單個楊樹葉是無接觸提取楊樹苗葉表型參數(shù)的前提,，針對大田楊樹苗的復雜種植環(huán)境，本文提出一種基于SegNet與三維點云聚類的大田楊樹苗葉片分割方法。首先對Kinect V2相機進行標定,，對齊RGB與深度數(shù)據(jù),，濾除背景，獲得RGB與深度數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù),；然后針對RGB與深度融合數(shù)據(jù)采用語義分割算法SegNet對楊樹苗葉與楊樹干進行分割,；為了更好地分割出單個楊樹葉，對分割的楊樹葉區(qū)域重構出三維點云,，采用基于幾何距離的kd-tree對單個樹葉進行分類,。對采集的單株樹苗與多株樹苗數(shù)據(jù)進行了實驗分析，采用SegNet與FCN分別對楊樹苗葉區(qū)域與莖區(qū)域進行分割,，結果表明,，SegNet對葉、莖檢測準確率分別為94.4%,、97.5%,，交并比分別為75.9%、67.9%,，優(yōu)于FCN,；對葉區(qū)域采用不同距離閾值的kd-tree算法進行單葉分割分析，確定了適合楊樹葉的分割閾值,。實驗結果表明,，本文提出的分割算法不僅能分割出單株楊樹苗的葉片，也能分割出多株楊樹苗的單個葉片,。

摘要:為提高馬鈴薯幼苗葉芽檢測識別的準確率，提高自動育苗生產系統(tǒng)的工作效率,，提出了基于YOLO v4網(wǎng)絡的改進識別網(wǎng)絡,。將YOLO v4特征提取部分CSPDarknet53中的殘差塊（Residual Block）替換為Res2Net，并采用深度可分離卷積操作減小計算量,。由此,，在增大卷積神經(jīng)網(wǎng)絡感受野的同時，能夠獲得葉芽更加細小的特征信息,，減少馬鈴薯葉芽的漏檢率,。設計了基于擴張卷積的空間特征金字塔(D-SPP模塊)，并嵌入和替換到特征提取部分的3個特征層輸出中,，用于提高馬鈴薯葉芽目標識別定位的準確性,。采用消融實驗對改進策略的有效性進行了驗證分析。實驗結果表明,，改進的識別網(wǎng)絡對馬鈴薯葉芽檢測的精確率為95.72%,，召回率為94.91%,，綜合評價指標F1值為95%，平均精確率為96.03%,。與Faster R-CNN,、YOLO v3、YOLO v4網(wǎng)絡相比,，改進的識別網(wǎng)絡具有更好的識別性能,，從而可有效提高馬鈴薯自動育苗生產系統(tǒng)的工作效率。

摘要:現(xiàn)有大田土壤電導率檢測裝置主要以手持式為主，存在檢測效率低,、實時性差等問題,。基于電流-電壓四端法原理設計了一種車載式大田土壤電導率在線檢測系統(tǒng),，系統(tǒng)主要由恒流信號源電路,、信號處理電路、Arduino控制器,、GPS定位模塊及車載傳感器等組成,，可在線檢測大田土壤電導率。通過實驗室和大田試驗對系統(tǒng)性能進行了驗證,，試驗結果表明,，系統(tǒng)具有較好穩(wěn)定性，動態(tài)響應時間約為540ms,，開機預熱引起的溫漂最大偏差為3.70%,，不考慮溫差影響下系統(tǒng)檢測精度R2為0.7342，消除溫差影響后檢測精度R2為0.8645~0.9156,，均高于商用手持式電導率檢測儀,，其R2為0.6095；探究了拖拉機振動,、傳感器插入深度、作業(yè)速度和土壤堅實度對系統(tǒng)檢測精度的影響,，振動狀態(tài)相對靜止狀態(tài),，檢測數(shù)據(jù)最大誤差為10.37%，且誤差主要集中在0~10μS/cm范圍內,；當作業(yè)速度不大于5.0km/h和傳感器插入深度大于等于10cm時,，該系統(tǒng)可穩(wěn)定進行大田土壤電導率在線檢測,，且檢測地塊土壤堅實度不應過小，以確保傳感器電極與土壤充分接觸,。該系統(tǒng)可為開展基于土壤電導率在線檢測的實時變量施肥技術研究提供技術支撐,。

摘要:針對蘋果葉部病害程度識別準確率低的問題,，構建了一種基于快照集成方法的蘋果葉部病害程度識別模型。首先,，通過多種數(shù)字圖像處理技術對原始蘋果葉部病害圖像進行數(shù)據(jù)增強,；然后，選取InceptionResNet V2作為基模型,，引入CBAM模塊提升網(wǎng)絡的特征提取能力,，使用焦點損失函數(shù)緩解蘋果葉部病害數(shù)據(jù)集類別不平衡問題；最后,，通過快照集成方法進行模型集成,，得到蘋果葉部病害程度識別模型。利用蘋果黑星病和銹病的早期和晩期病害數(shù)據(jù)集進行了模型驗證,，準確率高達90.82%,，比單一InceptionResNet V2模型的準確率提高了2.50個百分點。實驗結果表明,，基于快照集成的識別模型準確率較高,，為蘋果葉部病害程度識別研究提供了參考。

摘要:黑斑病是危害庫爾勒香梨的真菌病害之一。若在黑斑病癥狀顯證之前實現(xiàn)早期診斷,，對于防止病害蔓延,、減少經(jīng)濟損失具有重要的意義。結合高光譜成像技術和Stacking集成學習算法,，構建了香梨黑斑病早期快速診斷模型,。獲取了健康、潛育期,、輕度發(fā)病和重度發(fā)病的黑斑病庫爾勒香梨的高光譜圖像,，提取感興趣區(qū)域內的平均光譜,，經(jīng)標準正態(tài)變量變換、一階導數(shù),、二階導數(shù)及組合預處理后,，利用主成分分析進行數(shù)據(jù)降維。然后,，以K最近鄰法（KNN）,、最小二乘支持向量機（LS-SVM）和隨機森林（RF）算法為基學習器，以LS-SVM為元學習器,，構建了黑斑病病害程度的Stacking集成學習預測模型,。結果表明，隨著病害程度加深,，光譜反射率整體呈下降趨勢,，且存在顯著性差異，為分類模型的建立提供了理論依據(jù),。所建模型對健康和不同病害程度黑斑病庫爾勒香梨的總體判別準確率為98.28%,，對潛育期香梨的判別準確率為100%。與利用單一分類器建模結果相比,，總體判別準確率和潛育期香梨判別準確率分別上升5.18,、23.08個百分點。結果證明,，Stacking集成學習具有較強的特征學習能力,，將其與高光譜成像技術結合，能實現(xiàn)庫爾勒香梨黑斑病潛育期的識別,。該結果為庫爾勒香梨黑斑病的早期快速診斷和發(fā)病過程的實時監(jiān)測提供了一種新的方法,。

摘要:不同品種蘋果之間往往存在較大的價格差異，為了防止從采購到銷售過程中因蘋果品種分類不當產生經(jīng)濟損失,，提出了一種基于融合注意力機制的自動識別和分類模型EBm-Net（針對蘋果類型）,。該模型通過融合通道注意力和空間注意力機制充分提取了蘋果表面的形狀輪廓特征和顏色紋理特征，從而進一步增加蘋果類型之間的特征距離,。同時,，從特征圖和類別概率統(tǒng)計圖2方面證明了EBm-Net在蘋果品種分類方法上的有效性。實驗結果表明,，EBm-Net網(wǎng)絡模型在紅富士,、喬納金、秦冠、小國光,、金冠、澳洲青蘋,、嘎啦上的分類準確率分別為96.25%,、96.25%、100%,、92.50%,、98.75%、100%和93.75%,，7種蘋果類型的總體分類準確率高達96.78％,。因此，將視覺圖像與深度學習相結合對蘋果品種進行分類和識別是可行的,，為蘋果品種的實時檢測提供了一種新的方法,。

摘要:針對目前人工識別羊個體疼痛過程中存在的經(jīng)驗要求高,、識別準確率低、消耗成本高,、延誤疾病治療等問題,，引入當前主流圖像分類網(wǎng)絡VGGNet（Visual geometry group network）對有疼痛和無疼痛的羊臉表情進行識別，提出一種基于改進VGGNet的羊臉痛苦表情識別算法,，改進后的網(wǎng)絡為STVGGNet（Spatial transformer visual geometry group network）,。該算法將空間變換網(wǎng)絡引入VGGNet，通過空間變換網(wǎng)絡增強對羊臉痛苦表情特征區(qū)域的關注程度,，提高對羊臉痛苦表情的識別準確率,。本文對原有的羊臉表情數(shù)據(jù)集進行了擴充，新增887幅羊臉表情圖像,。但是新的數(shù)據(jù)集圖像數(shù)量仍然較少,，所以本文利用ImageNet數(shù)據(jù)集進行遷移學習，微調后用來自動分類有痛苦和無痛苦的羊臉表情,。對羊面部表情數(shù)據(jù)集的實驗結果表明,，使用STVGGNet實現(xiàn)的最佳訓練準確率為99.95%，最佳驗證準確率為96.06%,，分別比VGGNet高0.15,、0.99個百分點。因此，本文采用的模型在羊臉痛苦表情識別中有非常好的識別效果并且具有較強的魯棒性,，為畜牧業(yè)中羊的疾病檢測智能化發(fā)展提供了技術支撐,。

摘要:為了保證養(yǎng)殖水體溶解氧充足，水產養(yǎng)殖普遍采用全天大功率開啟增氧機的生產方式,，這造成了很大的能源消耗,。針對上述問題，本文提出了一種基于建模預測與關系規(guī)則庫的溶解氧調控方法,，首先構建了一種自適應增強的粒子群優(yōu)化極限學習機預測模型（AdaBoost-PSO-ELM）,，實現(xiàn)溶解氧含量的準確預測；然后進行增氧預實驗,，采用曲面擬合方法對溶解氧初始含量,、曝氣流量和增氧機開啟時間之間的作用關系進行精確量化，構建關系規(guī)則庫,；最后專家系統(tǒng)基于溶解氧含量預測值,，調用已建立的關系規(guī)則庫，合理控制增氧機的開啟功率與時間,。與其它常規(guī)的預測模型相比,，AdaBoost-PSO-ELM模型的MSE、MAE和RMSE均為最優(yōu),，分別為0.0055mg2/L2,、0.0531mg/L、0.0745mg/L,，可以實現(xiàn)溶解氧的準確預測,。增氧實驗結果表明，基于三次多項式的先驗方程能夠對〖JP2〗溶解氧初始含量,、曝氣流量和增氧機開啟時間之間非線性關系進行準確量化,，擬合R2均在0.99以上。由此可知,，基于量化結果所構建的規(guī)則庫與預測模型相結合能夠合理控制增氧機的開啟功率與時間,，節(jié)省電能和提高養(yǎng)殖效率。

摘要:為解決現(xiàn)有農產品質量溯源系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)中心化存儲、數(shù)據(jù)易篡改和數(shù)據(jù)信任等問題，以及保障農產品質量安全,、維護消費者權益和提高生產企業(yè)品牌競爭力,，在分析農產品產業(yè)鏈業(yè)務流程和區(qū)塊鏈關鍵技術的基礎上，設計了農產品可信溯源區(qū)塊結構,，確保農產品溯源數(shù)據(jù)不可偽造和安全可信,；提出了“On-Chain+Off-Chain”農產品質量安全溯源信息協(xié)同管理存儲策略，解決農產品溯源區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中各節(jié)點數(shù)據(jù)存儲壓力大,、查詢效率低和數(shù)據(jù)爆炸等問題；采用Kafka共識機制實現(xiàn)多主體參與的共識操作,，提供實時數(shù)據(jù)高吞吐量和低延時的處理能力,；制定了農產品溯源智能合約規(guī)則集和合約觸發(fā)條件，確保農產品數(shù)據(jù)的可靠性和溯源平臺的公信力,；基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈平臺研制了農產品質量安全可信溯源系統(tǒng),，并對紅茶產品質量安全溯源進行驗證分析。結果表明,，本文研制的農產品質量安全可信溯源系統(tǒng),，解決了農產品產業(yè)鏈生產、加工和流通多節(jié)點之間數(shù)據(jù)安全和溯源信息真實可信等問題,，取得了較好的應用效果,。

摘要:為提出有效措施預防黃土高原西部地區(qū)春小麥生產受到氣象和農業(yè)干旱的影響,，估算了1961—2018年期間、時間尺度1~6個月標準化降水蒸散指數(shù)（Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI）以及深度0~10cm和深度10~40cm的土壤水分虧缺指數(shù)（Soil moisture deficit index, SMDI）,，探究了氣象和農業(yè)干旱時空變化規(guī)律,；利用DSSAT-CERES-Wheat模型模擬了黃土高原西部7個站點春小麥1961—2018年的生長要素和產量數(shù)據(jù)，分析了其時空變化規(guī)律,；并研究了氣象和農業(yè)干旱對春小麥生長過程及產量的影響,。結果表明：以甘肅臨夏站為例，時間尺度1~6個月SPEI和SMDI的干濕狀態(tài)總體上一致,，SPEI總體呈現(xiàn)干濕交替,，深度0~10cm的SMDI以及深度10~40cm的SMDI的變化基本一致，均呈現(xiàn)變濕潤的趨勢,。DSSAT-CERES-Wheat模型模擬黃土高原西部春小麥生長過程和產量方面的效果良好（決定系數(shù)R2為0.65~0.84）,；1961—2018年春小麥最大葉面積指數(shù)和地上生物量無明顯變化趨勢，而產量在2005年之后有增加的趨勢。開花期和灌漿期的干旱對春小麥生長過程以及產量的影響更大,，SMDI與春小麥生長和產量要素之間的關系比SPEI更為密切,，表明農業(yè)干旱對春小麥生長和產量的影響更大，其中深度0~10cm的SMDI比深度10~40cm的SMDI影響程度大,。時間尺度2個月的深度0~10cm的SMDI是干旱背景下影響春小麥生長和產量的關鍵時間尺度,。本研究為黃土高原西部春小麥生產應對氣象和農業(yè)干旱提供了參考。

摘要:為探究調虧灌溉條件下施氮量對遼寧地區(qū)花生農田CO2固定排放的影響，于2018,、2019年設置測坑裂區(qū)試驗,，研究了不同灌溉模式（全生育期充分灌溉（F）和花針期、飽果期調虧灌溉（D））下施氮量（0kg/hm2（N0）,、50kg/hm2（N50）,、100kg/hm2（N100）、150kg/hm2（N150））對花生植株干物質積累量,、固碳量及產量等的影響,。研究結果表明，與F處理相比,，D處理下花生植株干物質積累量,、固碳量及產量分別提高了7.59%、15.08%和7.16%（2年平均）,。兩種灌溉模式下,，花生植株干物質積累量、固碳量及產量均隨施氮量的增加呈先增加后減小的趨勢,，在100kg/hm2施氮水平下達到最大值,。從苗期至飽果期，花生農田土壤CO2排放量呈先升高后降低的趨勢,，在花針期達到最大值,。與F處理相比，D處理顯著降低了花針期,、結莢期及飽果期土壤CO2平均排放量及全生育期CO2累積排放量,。兩種灌溉模式下，土壤CO2排放量均隨施氮量的增加而顯著增加,。相同施氮水平下,，調虧灌溉較充分灌溉處理顯著降低了全生育期CO2累積排放量,，DN100處理較FN100處理CO2累積排放量降低了7.51%（2年平均）。不同水氮處理下,，DN100處理花生植株固碳量和產量最大,，且CO2排放量較低，是花生農田生態(tài)系統(tǒng)固碳減排的最佳處理,。

摘要:為實現(xiàn)多因素影響下土壤水鹽,、作物生產效益間的雙層遞進因果關系模擬，基于深度學習理論及方法將分級長短期記憶網(wǎng)絡（HLSTM）與批標準化多層感知機（BMLP）耦合,，且將Dropout與Adam優(yōu)化算法耦合作為面向收斂的改進算法,，構建了遞進水鹽嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡（Progressive salt-water embedding neural network，PSWE）模型,。評估了PSWE模型的有效性，并開展了多因素協(xié)同秸稈深埋下不同灌水量的土壤水鹽及夏玉米生產效益的模擬,。結果表明,，PSWE模型具有多因素整體協(xié)同性，有效地模擬了土壤水鹽運移規(guī)律,、夏玉米生產效益及各變量間的內在依存關系,。模型平均均方根誤差為0.031，平均絕對誤差為0.569,，平均決定系數(shù)為0.987,。模擬結果表明，單次灌水60mm的耕作層（0~40cm）含水率隨時間推移持續(xù)降低,，單次灌水135mm的耕作層含水率變幅較大,，成熟期二者在秸稈隔層積鹽率分別為49.2%和11.2%；單次灌水90mm和120mm的耕作層含水率保持在16%~24%之間,，成熟期二者在大于40cm土層含水率保持平穩(wěn),，秸稈隔層有脫鹽趨勢，脫鹽率為6.1%和5.9%,；夏玉米單次理論灌水量為89.3~96.8mm,，耕作層理論含鹽量為1.38~1.55g/kg。綜上,，多因素協(xié)同秸稈深埋下適宜灌溉量可實現(xiàn)抑鹽提效的目標,，PSWE模型可有效模擬土壤水鹽運移和作物生產效益，為深度學習理論及技術在土壤水鹽運移模型上的應用提供參考,。

摘要:為深入了解干旱綠洲規(guī)?；?jié)水治鹽后區(qū)域尺度水鹽時空分異特征，有效控制鹽漬化,，以焉耆盆地為研究區(qū),，選取2000、2005,、2015,、2020年長時序LandSat遙感影像和地表含鹽量、土壤含鹽量,、地表灌水量,、地下水埋深及礦化度等指標，借助ENVI和ArcGIS軟件,，獲取各指標的時空分布柵格圖件,，將各柵格圖件進行標準化處理，按照可拓層次分析法權重進行空間嵌套并疊加,，定量化揭示區(qū)域尺度水鹽時空分異進程,。結果表明：研究區(qū)鹽漬化經(jīng)歷了2000—2005年擴張、2005—2015年顯著減少,、2015—2020年趨于穩(wěn)定3個階段,，從發(fā)展趨勢看，研究區(qū)鹽漬化處于減輕并趨于穩(wěn)定態(tài)勢,；鹽漬化嚴重的區(qū)域主要是博斯騰湖濱,；由可拓層次分析法得出各指標因子權重由大到小依次為：地下水埋深（0.325）、地下水礦化度（0.282）,、土壤含鹽量（0.198）,、地表含鹽量（0.184）、地表灌水量（0.031）,，可見,，地下水埋深和礦化度是影響區(qū)域水鹽時空分異的主要驅動因素。研究為焉耆盆地控制鹽漬化提供理論依據(jù),，同時為定量化揭示區(qū)域尺度水鹽時空分異進程提供一種新的方法,。

摘要:營養(yǎng)液配置及灌溉控制技術已成為無土栽培中的關鍵技術,，然而目前營養(yǎng)液管理控制中存在配置流程繁瑣,、營養(yǎng)液配比不精準及灌溉策略單一等問題，阻礙了無土栽培技術的大面積推廣應用,。針對上述問題,，設計了一種基于馬利奧特裝置的營養(yǎng)液管理控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由營養(yǎng)液配制系統(tǒng)與營養(yǎng)液灌溉控制系統(tǒng)兩部分組成,。通過EC（電導率）和pH值傳感器實時獲取營養(yǎng)液成分,，建立配液系統(tǒng)，依據(jù)不同作物營養(yǎng)需求自動,、快速配置目標營養(yǎng)液,。根據(jù)不同用戶的需求，結合作物栽培區(qū)的氣象參數(shù)和應用環(huán)境,，制定了3種不同的灌溉策略：參比蒸散灌溉模式,、光照輻射灌溉模式、定時灌溉模式,。實驗表明,，該系統(tǒng)可以快速、準確地實現(xiàn)營養(yǎng)液的管理控制,，為作物的無土栽培技術的大面積推廣應用奠定了基礎,。

摘要:闡述了從不同來源豆類的分離蛋白中提取親脂蛋白的方法，并對這些不同來源的親脂蛋白進行了結構驗證與性質對比,。通過電泳,、溶解度、表面疏水性,、熱效應和二級結構相對含量等指標分別從結構和理化性質兩方面分析提取出的蛋白是否為親脂蛋白及這些蛋白的相似性和差異性,。組分分析結果表明，4種提取物（大豆親脂蛋白,、黑豆親脂蛋白,、綠豆親脂蛋白、豌豆親脂蛋白）中蛋白質量分數(shù)在84%~86%之間,、脂質質量分數(shù)在13%~13.5%之間,。電泳、拉曼光譜及紅外光譜的測定結果表明,，4種蛋白組分中大豆親脂蛋白,、黑豆親脂蛋白和綠豆親脂蛋白結構相似,，而豌豆親脂蛋白略有不同，主要與二級結構穩(wěn)定性的差異有關,。差示掃描量熱結果表明,，4種蛋白組分仍然是混合物，變性溫度范圍為60~74℃,，而從宏觀角度測定的蛋白表面性能也證明了提取出來的4種蛋白均為親脂蛋白組分,。

摘要:針對目前研究的蛋殼膜清選裝置存在蛋膜清潔率低,、功耗大,、結構復雜等問題，設計了氣吸式蛋殼膜多級清選裝置,。在分析顆粒碰撞對蛋殼,、膜顆粒運動影響的基礎上，采用CFD-DEM耦合仿真研究在清選室進口擋板數(shù)量不同的情況下,，蛋殼,、膜的運動軌跡和清選裝置內部流場特性，仿真結果表明：隨著進氣口擋板數(shù)量的增多,，清選室內錯流風區(qū)的氣流速度增大,、蛋膜損失率下降，清選室下出口無渦流產生,，避免了因氣流阻礙蛋殼下落而導致蛋膜清潔率下降,。以喂入量和吸風機連接口風速為試驗因素、以蛋膜損失率和清潔率為評價指標進行了兩因素三水平正交試驗,，并進行了參數(shù)優(yōu)化和試驗驗證,。試驗得到：當喂入量為200g/s、吸風機連接口風速為5.5m/s時,，蛋膜損失率為9.4%,，蛋膜清潔率為96.3%，吸風機功率為330W,。

摘要:以大豆分離蛋白（SPI）,、阿拉伯樹膠（GA）及卡拉膠（CA）為原料,，經(jīng)物理混合成功制備不同多糖與SPI復合物,，考察不同添加量（SPI與GA/CA質量比為20、15,、10,、5）對蛋白-多糖復合物結構、性能變化趨勢及其乳液穩(wěn)定性的影響規(guī)律,，最終探明蛋白與不同多糖復合物的相互作用機制,；運用紅外光譜、熒光光譜及電子顯微鏡解析不同復合物的結構特征,，采用乳化特性,、粒徑、Zeta電位,、表面疏水性等指標明確不同復合物的理化特性,，并通過探討不同復合物乳液的乳化活性、乳化穩(wěn)定性,、表觀粘度及乳析指數(shù)明晰其穩(wěn)定特性,。結果表明，兩種多糖在酸性條件下可與SPI生成復合物,，并且當SPI與CA質量比為20時,，復合物的Zeta電位最高，為（20.47±0.82）mV,，平均粒徑最小,，為（1.37±0.01）μm，分布均勻,，乳化活性指數(shù)最高,，為（106.46±4.75）m2/g，乳化穩(wěn)定性指數(shù)為（145.33±8.53）min,，此時復合乳液的穩(wěn)定性較好，CA的加入顯著降低SPI內源熒光強度并改變SPI的二級結構,，SPI與CA結合形成了穩(wěn)定的復合物,。

摘要:為提高生鮮農產品氣調保鮮配氣過程的精確度及自動化水平,，設計了一套氣調保鮮配氣遠程控制系統(tǒng),，依托嵌入的PID控制算法和質量流量控制器實現(xiàn)對原料氣體流量、濃度和混配比的控制,；以4G網(wǎng)絡作為遠程數(shù)據(jù)傳輸途徑,，選擇4G DTU作為網(wǎng)絡數(shù)據(jù)收發(fā)器,，通過手機小程序實現(xiàn)移動客戶端的遠程監(jiān)控功能。系統(tǒng)在結構上設置了氣體參數(shù)感知層,、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡傳輸層和控制操作應用層,；基于配氣系統(tǒng)遠程監(jiān)控要求，在PLC內部嵌入Modbus RTU程序,，保障DTU與PLC之間的通信,；使用TCP協(xié)議，使其與云服務器之間進行數(shù)據(jù)傳輸,。根據(jù)對系統(tǒng)穩(wěn)定性,、準確性及其通信性能的測試，在配氣穩(wěn)定時配氣體積分數(shù)平均誤差絕對值在0.22%浮動,，平均誤差較傳統(tǒng)方法降低了約91.67%,，且配氣速度提高50%左右，極大改善了配氣場地的工作條件和生產效率,，為進一步完善生鮮農產品氣調保鮮自動化配氣生產線提供了技術支持,。

摘要:針對目前姿態(tài)調整式丘陵山地拖拉機只能實現(xiàn)靜態(tài)調平和差高調平,、調平精度低等問題，設計了一種輪式丘陵山地拖拉機扭腰姿態(tài)調整裝置,，該裝置通過調整前后車身的相對轉動來實現(xiàn)丘陵山地拖拉機對復雜路面的適應,。首先，根據(jù)丘陵山地特殊作業(yè)要求,，對拖拉機坡地作業(yè)穩(wěn)定性進行研究,，設計了扭腰姿態(tài)調整裝置；然后,，對扭腰姿態(tài)調整裝置進行動力學仿真,，建立輪式拖拉機模型并進行多工況動力學仿真分析，仿真試驗結果顯示,，扭腰姿態(tài)調整裝置最大轉動角為15.2°,，拖拉機縱向坡行駛保持穩(wěn)定的最大傾角為23.2°，橫向坡行駛保持穩(wěn)定的最大傾角為16.8°,；最后,，進行了樣機田間試驗，田間試驗結果表明，扭腰姿態(tài)調整裝置平均轉動角為15.03°,，拖拉機最大縱向爬坡角為25.6°,，最大橫向爬坡角為16.2°；在坡度為15°的地面上,，旋耕作業(yè)平均生產率為0.65hm2/h,，犁耕作業(yè)平均生產率為0.36hm2/h，該拖拉機能夠較好地適應丘陵山地環(huán)境,，滿足丘陵山地正常作業(yè)需求,。

摘要:針對拖拉機在高低壟犁地作業(yè)過程,，駕駛艙傾斜導致駕駛員坐姿變化，影響駕駛員乘坐舒適性的問題,，設計了結構緊湊的座椅椅面調平機械裝置,，并基于單片機開發(fā)了調平裝置控制器，調平精度為0.67°,。為了提高調平過程中駕駛員的乘坐舒適性,，搭建了模擬拖拉機座椅傾斜狀態(tài)試驗臺，研究了試驗臺中座椅傾斜不同角度情況下對駕駛員上軀干姿態(tài)的影響,。試驗結果表明人體胸椎和腰椎投影偏移隨著座椅傾斜角度的增加而增大,，但座椅傾斜3°時投影偏移遠小于傾斜5°時投影偏移，由此確定座椅調平系統(tǒng)工作閾值為3°,。通過主觀評價試驗,，確定座椅調平的速度為6~8mm/s時，駕駛員的舒適性較高,。在東方紅LX754型拖拉機上開展實車試驗,，結果表明，座椅調平后駕駛員的腰部受力更加均勻,、調平系統(tǒng)對于駕駛員的操作性及適應性有促進作用,，驗證了該系統(tǒng)的實用性。

摘要:針對目前裝配機器人基于手工的特征檢測易受光照條件、背景和遮擋等干擾因素的影響,，而基于點云特征檢測又依賴模型構建精度,，本文采用深度學習的方式，對基于關鍵點預測的工件視覺定位技術展開研究,。首先,，采集工件各個角度的深度圖像，計算得到工件的位姿信息,，選取工件表面的關鍵點作為數(shù)據(jù)集,。然后，構造工件表面關鍵點的向量場,，與數(shù)據(jù)集一同進行深度訓練,，以實現(xiàn)前景點指向關鍵點的向量場預測。之后,，將向量場中各像素指向同一關鍵點的方向向量每兩個劃分為一組,，取其向量交點生成關鍵點的假設，并基于RANSAC的投票對所有假設進行評價,。使用EPnP求解器計算工件位姿,，并生成工件的有向包圍盒顯示位姿估計結果。最后,，通過實驗驗證了系統(tǒng)估計結果的準確性和魯棒性,。

摘要:傳統(tǒng)的閥控液壓系統(tǒng)是利用液壓閥節(jié)流孔來控制流量,，存在很大的節(jié)流損失?；跀?shù)字液壓的思想及受高速開關閥全開和全關狀態(tài)理論上無節(jié)流損失的啟發(fā),，本文提出二維脈寬調制轉閥構型，將液壓系統(tǒng)流量以流體脈寬調制的方式進行控制及分配,，降低節(jié)流損失,，同時通過主動溢流方式極大地消除溢流損失。在高壓（負載）支路和低壓（油箱）支路之間通過閥芯旋轉快速高頻切換輸出離散流量,；通過閥芯軸向位移控制占空比（恒定轉速下,，負載支路連通時間與回油支路總連通時間的比）以實現(xiàn)輸出平均流量的控制。通過數(shù)學模型,、仿真以及實驗驗證了高頻二維脈寬調制轉閥可將流體連續(xù)性流動轉變?yōu)殡x散,、可控的流動，從流體系統(tǒng)工作介質離散化的角度實現(xiàn)了一種新的流量控制方式。