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摘要:為實(shí)現(xiàn)用于車輛動(dòng)力學(xué)穩(wěn)定性控制的狀態(tài)參數(shù)準(zhǔn)確估計(jì)，基于自適應(yīng)控制理論，針對(duì)三自由度車輛動(dòng)力學(xué)模型,，提出一種補(bǔ)償更新律自適應(yīng)控制估計(jì)方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)縱向車速,、車輛質(zhì)量及轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的估計(jì)。通過(guò)原地起步直線加速工況和雙移線工況的仿真和硬件在環(huán)仿真試驗(yàn)，表明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的快速跟蹤及參數(shù)的準(zhǔn)確估計(jì),，滿足車輛在線估計(jì)需求,。

摘要:針對(duì)車輛自動(dòng)變速器控制系統(tǒng)難以實(shí)時(shí)測(cè)得車輛質(zhì)量與道路坡度參數(shù)這一問(wèn)題,，運(yùn)用最優(yōu)估計(jì)理論，以車輛縱向動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ),，建立系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型,，運(yùn)用前向歐拉法將過(guò)程方程離散化，進(jìn)一步對(duì)非線性過(guò)程方程進(jìn)行近似線性化,，獲得過(guò)程方程向量函數(shù)的Jacobian矩陣,，實(shí)現(xiàn)了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)的車輛質(zhì)量及道路坡度估計(jì)算法。在Matlab/Simulink仿真平臺(tái)下,，進(jìn)行了實(shí)車道路試驗(yàn)數(shù)據(jù)的離線仿真,。仿真結(jié)果表明，該算法可有效估計(jì)車輛質(zhì)量及道路坡度,，能夠滿足車輛自動(dòng)變速器控制系統(tǒng)的要求,。

摘要:道路坡度預(yù)測(cè)是汽車ABS、AMT、混合動(dòng)力汽車扭矩分配等實(shí)時(shí)控制的關(guān)鍵技術(shù),。提出一種基于支持向量機(jī)（SVM）的道路坡度實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法,，輸入?yún)?shù)為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、輸出扭矩,、縱向車速和縱向加速度,，均從控制器CAN網(wǎng)絡(luò)中實(shí)時(shí)提取。分別構(gòu)建實(shí)車道路試驗(yàn)系統(tǒng)和CarSim仿真平臺(tái),，通過(guò)系統(tǒng)試驗(yàn)分別得到的樣本對(duì)SVM模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和泛化能力測(cè)試,。結(jié)果表明：CarSim試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立的SVM模型預(yù)測(cè)平方相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.99，實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立的SVM模型預(yù)測(cè)平方相關(guān)系數(shù)在0.9左右,，二者差異的主要原因是實(shí)車試驗(yàn)GPS方法獲取道路坡度信息時(shí)疊加了不易消除的車體俯仰角的影響,。基于LabVIEW編程將實(shí)車試驗(yàn)SVM模型導(dǎo)入虛擬儀器PXIe實(shí)時(shí)控制器中,，其預(yù)測(cè)一個(gè)點(diǎn)的耗時(shí)等效到汽車電控ECU單片機(jī)為1.33ms,，完全滿足實(shí)時(shí)控制要求。證明所提出道路坡度預(yù)測(cè)方法是有效,、可行的,。

摘要:針對(duì)液力緩速器結(jié)構(gòu)復(fù)雜、價(jià)格高,，傳統(tǒng)電渦流緩速器制動(dòng)力矩?zé)崴ネ藝?yán)重等問(wèn)題,，提出一種液冷自勵(lì)式電磁緩速器結(jié)構(gòu)，建立其制動(dòng)系統(tǒng)以及發(fā)電系統(tǒng)分析模型,，分析了系統(tǒng)的磁路結(jié)構(gòu),，利用有限元法分別對(duì)電磁場(chǎng)模型、制動(dòng)特性以及溫度場(chǎng)進(jìn)行分析,。設(shè)計(jì)了2000N·m樣機(jī)并進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)，對(duì)緩速器制動(dòng)特性以及發(fā)電機(jī)特性進(jìn)行測(cè)試,，測(cè)試結(jié)果與有限元分析計(jì)算結(jié)果的誤差在6%以內(nèi),，在制動(dòng)功率為180kW時(shí)水道溫度為85℃，持續(xù)制動(dòng)時(shí)制動(dòng)力矩?zé)崴ネ藘H為10.4%,。在1500r/min時(shí)制動(dòng)力矩達(dá)到最大值2000N·m,，而汽車電源只需提供給發(fā)電機(jī)的勵(lì)磁功率為720W。

摘要:針對(duì)輪邊電驅(qū)動(dòng)鉸接式礦用汽車的結(jié)構(gòu)及轉(zhuǎn)向特性,，提出一種以滑移率一致為控制目標(biāo)的差速控制策略,。建立輪邊電驅(qū)動(dòng)鉸接式地下礦用汽車運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，分析轉(zhuǎn)向時(shí)各輪運(yùn)動(dòng)關(guān)系及受力狀況,；利用加速度傳感器在樣車上測(cè)試車體實(shí)際速度,，并采用Kalman濾波方法估算出車體速度真實(shí)值，與所搭建的滑移率控制器聯(lián)合對(duì)轉(zhuǎn)向差速工況進(jìn)行仿真,。結(jié)果表明：經(jīng)濾波后的信號(hào)延時(shí)小,，響應(yīng)速度快,，可直接估計(jì)車速。輪邊電驅(qū)動(dòng)鉸接式地下礦用汽車采用以滑移率一致為目標(biāo)的差速控制策略優(yōu)于等扭矩控制,，在試驗(yàn)轉(zhuǎn)彎工況下內(nèi)外側(cè)輪滑移率皆可穩(wěn)定為-0.08,，不存在拖滑情況，使地面附著系數(shù)得到充分利用,，達(dá)到功率的合理分配,。該控制策略對(duì)減小輪邊電驅(qū)動(dòng)鉸接式車輛輪胎磨損，提高驅(qū)動(dòng)功率利用率具有實(shí)際意義,。

摘要:勢(shì)能回收可有效降低動(dòng)臂頻繁上下往復(fù)作業(yè)過(guò)程的能耗,。其中，永磁發(fā)電機(jī)是實(shí)現(xiàn)回收功能的關(guān)鍵部分,，其性能對(duì)能量轉(zhuǎn)換和運(yùn)動(dòng)控制具有重要影響,。因此結(jié)合應(yīng)用工況的特點(diǎn)，對(duì)勢(shì)能回收用永磁發(fā)電機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行研究和設(shè)計(jì),。針對(duì)系統(tǒng)輸入輸出參數(shù)存在較大波動(dòng),，提出分別在電流控制環(huán)引入增益自適應(yīng)、在轉(zhuǎn)速控制環(huán)引入負(fù)載估計(jì)及補(bǔ)償?shù)目刂品椒??；谝簤杭虞d的永磁發(fā)電機(jī)控制系統(tǒng)臺(tái)架進(jìn)行了試驗(yàn)研究。結(jié)果表明,，系統(tǒng)具有良好的電流和速度控制性能,，且抗干擾能力得到顯著改善。

摘要:通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)排氣管隔熱保溫,，在JL368Q3型電噴汽油機(jī)上開(kāi)展了醇類燃料發(fā)動(dòng)機(jī)排氣管保溫降低醇醛排放的研究,，采用氣相色譜-氦離子化檢測(cè)器(PDHID)快速檢測(cè)方法檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的醇醛排放。結(jié)果表明：與排氣管保溫前相比,，排氣管保溫后醇排放降低,，低負(fù)荷工況下(Tc<850K)醛排放變化不大，中高負(fù)荷工況下(Tc≥850K)醛排放降低,，醇醛排放降幅隨排氣溫度升高而變大,。排氣管保溫延長(zhǎng)了排氣在高溫下的反應(yīng)時(shí)間，有利于未燃醇,、醛的快速氧化,，轉(zhuǎn)速為4000r/min、負(fù)荷高于21N·m時(shí)(Tc≥900K),，排氣管保溫后未燃醇,、醛排放降低70%以上。排氣溫度和高溫下的氧化反應(yīng)時(shí)間對(duì)醇醛的氧化影響較大。

摘要:為提高K-means聚類算法的運(yùn)算速度,，基于CUDA架構(gòu)提出一種分塊,、并行的K-means算法，并采用“合并訪問(wèn)”,、“多級(jí)規(guī)約求和”,、“負(fù)載均衡”和“指令優(yōu)化”等策略優(yōu)化并行算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，并行K-means算法的分割效果與串行K-means算法相同,，但運(yùn)行速度得到了極大的提高，加速比最高達(dá)到560,，很好地解決了農(nóng)業(yè)工程實(shí)際中由于分割算法帶來(lái)的瓶頸問(wèn)題,，能夠極大地提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率。

摘要:針對(duì)自動(dòng)誘捕果園靶標(biāo)害蟲(chóng)的姿態(tài)形體存在不確定性,，增加果園害蟲(chóng)圖像自動(dòng)識(shí)別與計(jì)數(shù)的難度等問(wèn)題,，提出一種基于姿態(tài)描述的算法用于果園靶標(biāo)害蟲(chóng)姿態(tài)表征與識(shí)別。首先分析了方法對(duì)靶標(biāo)害蟲(chóng)在8個(gè)旋轉(zhuǎn)角度,、6種常見(jiàn)姿態(tài)形狀的描述能力及穩(wěn)定性,，通過(guò)計(jì)算靶標(biāo)害蟲(chóng)不同姿態(tài)的平均歸一化傅里葉描述子和離散度閾值，確定了基準(zhǔn)姿態(tài)特征向量和相似度差異判據(jù)值,。對(duì)200幅包含3種果園害蟲(chóng)的樣本圖像進(jìn)行了測(cè)試,，當(dāng)離散度閾值為0.02126時(shí)，靶標(biāo)害蟲(chóng)桃蛀螟識(shí)別的正確率為86.7%,，誤判率為2.6%,。試驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有穩(wěn)定的姿態(tài)形狀描述能力和良好的識(shí)別性能。

摘要:為實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的破損花菇自動(dòng)檢測(cè),，研究了基于曲線演化和花菇邊緣灰度分析的破損檢測(cè)方法以及破損花菇在線檢測(cè)系統(tǒng),。去除花菇背景，跟蹤花菇邊緣,，得到花菇邊緣坐標(biāo)曲線,，對(duì)此曲線的內(nèi)外部進(jìn)行曲線演化，并計(jì)算內(nèi)外部演化曲線與原始花菇邊緣曲線接近的點(diǎn)的個(gè)數(shù)(Nin,、Nout),，以此參數(shù)可判定花菇的破損狀況,；利用形態(tài)學(xué)腐蝕的方法對(duì)花菇邊緣進(jìn)行采樣,，從采樣灰度序列中提取均值(μ)、方差(ρ),、平均波峰寬度(Lp)和最大波峰寬度(Lmax)4個(gè)破損特征參數(shù),，進(jìn)而使用模式識(shí)別的方法分析此4個(gè)破損特征參數(shù)，得出花菇的破損狀況。結(jié)合曲線演化和邊緣灰度分析的結(jié)果聯(lián)合判斷花菇的破損狀況,。對(duì)180個(gè)花菇樣本進(jìn)行測(cè)試,，得出最終破損識(shí)別率為88.33%，檢測(cè)速度為98個(gè)/min,。

摘要:為豐富茶廠生產(chǎn)茶葉的種類,，提高鮮葉原料的利用率，設(shè)計(jì)了一臺(tái)能實(shí)現(xiàn)綠茶攤放,、紅茶萎凋以及烏龍茶做青的多功能茶鮮葉前處理機(jī),。闡述了該機(jī)的總體結(jié)構(gòu)，包括機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng),、翻葉裝置,、通風(fēng)與加熱系統(tǒng)等核心部件的工作原理。采用多分支管道分層進(jìn)風(fēng),，確保風(fēng)量的均勻性,；高壓小流量泵及微細(xì)噴頭確保箱內(nèi)濕度均勻；熱源的分層設(shè)置,，確保箱內(nèi)溫度均勻,。試驗(yàn)表明，經(jīng)過(guò)該機(jī)處理的茶葉制品,，其理化指標(biāo)和審評(píng)分?jǐn)?shù)均高于對(duì)照組,。運(yùn)行結(jié)果表明，整機(jī)設(shè)計(jì)合理,、運(yùn)行可靠,。

摘要:沼液沼渣既是速效與遲效兼?zhèn)洹⑺傩Ф嘤谶t效的有機(jī)肥,，又是防治病蟲(chóng)害的無(wú)污染,、無(wú)殘毒、無(wú)抗藥性的“生物農(nóng)藥”,。但由于沒(méi)有沼液沼渣這種液態(tài)沼肥的機(jī)械化施肥技術(shù)和裝備,，無(wú)法施用于田間。同時(shí),，由于大中型沼氣工程缺乏沼液沼渣的消納途徑,，制約了沼氣產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。為此本文設(shè)計(jì)出一種液態(tài)沼肥暗灌施肥機(jī)械,，該機(jī)械采用分配器對(duì)沼肥進(jìn)行分配和防堵,，一次進(jìn)地能完成開(kāi)溝、松土,、施肥,、起壟及鎮(zhèn)壓多道工序,，減少了拖拉機(jī)及罐車進(jìn)出耕地的次數(shù)。同時(shí)分析了分配器中沼液沼渣在管道中的流動(dòng)性,，發(fā)現(xiàn)其能集中沼液沼渣從總管到分管的瞬時(shí)流體能量,。最后對(duì)施肥機(jī)進(jìn)行了田間試驗(yàn)，結(jié)果表明所設(shè)計(jì)機(jī)具通過(guò)拖拉機(jī)配套牽引能進(jìn)行沼肥運(yùn)輸,、抽排工作,。

摘要:變比變量施肥中，排肥管和落肥管結(jié)構(gòu)對(duì)多種肥料的摻混性能和排肥滯后有重要影響,。在已完成摻混腔結(jié)構(gòu)優(yōu)選的基礎(chǔ)上,，使用離散元法對(duì)變比變量施肥和撒播過(guò)程加以仿真，分析不同排肥管高度與落肥管三角波紋形狀對(duì)顆粒運(yùn)動(dòng)的影響,，依據(jù)提出的性能評(píng)價(jià)指標(biāo),，優(yōu)化排肥管和落肥管結(jié)構(gòu)。計(jì)算結(jié)果及機(jī)理分析表明：排肥管高度越大,，顆粒在下落,、碰撞及混合各階段的速度越大，顆粒與摻混腔壁面碰撞后形成的散布面積越大,，顆?；旌暇鶆蛐栽胶茫w?；旌吓浔葮?biāo)準(zhǔn)差越?。宦浞使苋遣y高度在4～6mm范圍內(nèi),，相對(duì)于無(wú)波紋情況,，可增加顆粒與落肥管間和顆粒間的碰撞次數(shù)進(jìn)而促進(jìn)顆粒均勻摻混，但高度過(guò)大會(huì)延緩與其接觸的顆粒下落,。當(dāng)落肥管三角波紋高度約為2mm時(shí),，即為肥料顆粒直徑的40%～60%，最有利于促進(jìn)肥料顆粒之間的混合,，同時(shí)三角波紋對(duì)顆粒下落的滯后影響較小,。

摘要:針對(duì)水稻植質(zhì)缽盤應(yīng)用過(guò)程中存在的問(wèn)題，對(duì)水稻植質(zhì)缽盤結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì),。闡述水稻植質(zhì)缽盤設(shè)計(jì)思想,，探討水稻植質(zhì)缽盤結(jié)構(gòu)改進(jìn)設(shè)計(jì)思路及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)依據(jù)，分析改進(jìn)前后的水稻植質(zhì)缽盤結(jié)構(gòu)強(qiáng)度,，同時(shí)分別以改進(jìn)前的水稻植質(zhì)缽盤（CK1）,、日本塑料缽盤（CK2）和平育秧盤（CK3）為水稻育秧載體，通過(guò)多年田間對(duì)比試驗(yàn)探討改進(jìn)后的水稻植質(zhì)缽盤（CK）對(duì)水稻生產(chǎn)的影響,。試驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)后的水稻植質(zhì)缽盤正應(yīng)力較改進(jìn)前水稻植質(zhì)缽盤提高15.09%,；CK和CK1秧苗移栽后均無(wú)緩苗期，CK2和CK3秧苗均需一定緩苗期,；在生育期和收獲期,，CK和CK1秧苗素質(zhì)均無(wú)顯著差異，但均優(yōu)于CK2和CK3秧苗素質(zhì),；CK生產(chǎn)投入均低于CK1和CK2生產(chǎn)投入,，但高于CK3生產(chǎn)投入；CK和CK1土壤有機(jī)質(zhì)含量相同,，在0~10cm,、10~20cm和20~30cm土層，CK土壤有機(jī)質(zhì)含量分別較CK2和CK3土壤有機(jī)質(zhì)含量提高7.06%,、10.08%,，2.53%、3.34%,，0.48%,、0.11%；CK和CK1對(duì)土壤容重影響程度相同,，與CK2和CK3相比較,，在相同土層，CK能夠促使土壤容重減??；CK和CK1產(chǎn)量持平，較CK2和CK3,，產(chǎn)量分別提高10.59%和13.54%,。

摘要:農(nóng)藥的小流量、高精度實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)測(cè)控是在線混藥裝置急需解決的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,。流過(guò)調(diào)節(jié)閥的流量與閥前后壓差,、流體密度、閥開(kāi)度有關(guān),，通過(guò)建立流量與這3個(gè)變量間的關(guān)系表達(dá)式,，即可利用調(diào)節(jié)閥對(duì)藥液流量進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和控制。設(shè)計(jì)了利用流量計(jì)和調(diào)節(jié)閥分別對(duì)水和農(nóng)藥原液進(jìn)行計(jì)量的在線混藥裝置,，在提出調(diào)節(jié)閥相應(yīng)標(biāo)定方法的基礎(chǔ)上,，建立了調(diào)節(jié)閥的流量關(guān)系表達(dá)式，并在室內(nèi)進(jìn)行了測(cè)試,。結(jié)果表明,，農(nóng)藥流量在24~240mL/min范圍內(nèi)時(shí)，混藥裝置的藥液流量相對(duì)偏差均小于4%,。

摘要:為了研究風(fēng)幕出口風(fēng)速和風(fēng)幕出風(fēng)口與噴口的水平距離對(duì)霧滴粒徑和霧滴速度分布的影響,，運(yùn)用PDPA測(cè)試系統(tǒng)對(duì)不同條件下的風(fēng)幕式噴桿噴霧氣液兩相流場(chǎng)進(jìn)行了測(cè)試,，對(duì)霧滴粒徑、速度分布的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了分析和討論,。結(jié)果表明：霧滴在氣流場(chǎng)的作用下,，隨著風(fēng)幕風(fēng)速的逐步變大，霧滴的粒徑變小且分布均勻,，有效地增大了霧滴的沉積,、減小了飄移。風(fēng)幕出風(fēng)口與噴口水平距離越近時(shí),，霧滴的穿透性能越好,向后飄移的趨勢(shì)越弱,。

摘要:為了研究切縱流聯(lián)合收獲機(jī)脫粒分離裝置的最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)，對(duì)履帶式切縱流聯(lián)合收獲田間試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行結(jié)構(gòu)改進(jìn),、載荷測(cè)試系統(tǒng)的構(gòu)建和水稻田間試驗(yàn),，研究切流滾筒、縱軸流滾筒間隙和切流滾筒,、縱軸流滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)脫?？偣?、切流滾筒功耗,、縱軸流滾筒功耗和夾帶損失率等性能的影響。并對(duì)總功耗和夾帶損失率的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式回歸分析和復(fù)合型優(yōu)化分析得到最佳參數(shù)配置：切流滾筒間隙為30.99mm,，縱軸流滾筒間隙為14mm,，切流滾筒和縱軸流滾筒轉(zhuǎn)速為892.95,、848.95r/min。試驗(yàn)表明,，該參數(shù)組合下,，脫粒總功耗39.03kW,，切流滾筒功耗11.72kW,，縱軸流滾筒功耗27.31kW，夾帶損失率0.50%,。對(duì)切流滾筒和縱軸流滾筒下方脫出混合物分布進(jìn)行了研究,，為清選裝置的設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供了依據(jù)。

摘要:針對(duì)丘陵地區(qū)甘蔗收獲設(shè)計(jì)的一種小型整稈式甘蔗收獲機(jī),運(yùn)用物流仿真軟件FLEXSIM對(duì)甘蔗通過(guò)切割系統(tǒng)進(jìn)行了虛擬仿真試驗(yàn),試驗(yàn)表明增加切割系統(tǒng)的通道寬度和提高甘蔗的輸送速度對(duì)防止甘蔗收獲機(jī)出現(xiàn)堵塞具有顯著影響,當(dāng)物流系統(tǒng)的寬度一定時(shí),提高小型甘蔗收獲機(jī)的輸送速度就顯得尤為重要,。通過(guò)多體動(dòng)力學(xué)仿真軟件ADAMS對(duì)甘蔗的輸送速度進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果表明通過(guò)增加甘蔗與螺旋的摩擦因數(shù),、增加主動(dòng)喂入輥及在刀軸上增加橡膠可以提高甘蔗的輸送速度。田間試驗(yàn)表明,采取上述措施提高了甘蔗被切斷后的輸送速度,減少了甘蔗頭部受刀盤和固定在刀盤上螺旋反復(fù)打擊的次數(shù),提高了甘蔗的切割質(zhì)量及降低了收獲機(jī)出現(xiàn)堵塞的概率,。甘蔗通過(guò)切割輸送系統(tǒng)的時(shí)間由改進(jìn)前的2~3s縮短為1.5s左右,，甘蔗頭部的完好率由改進(jìn)前的17.8%提高到57.9%。

摘要:為設(shè)計(jì)便攜式谷物聯(lián)合收獲機(jī)清選系統(tǒng),，利用雙揚(yáng)谷器旋風(fēng)分離清選系統(tǒng)試驗(yàn)臺(tái),，在無(wú)物料狀態(tài)下通過(guò)研究?jī)杉?jí)揚(yáng)谷器之間和二級(jí)揚(yáng)谷器與風(fēng)機(jī)之間輸送管道內(nèi)氣流狀態(tài),，確定了物料順利輸送的一、二級(jí)揚(yáng)谷器和風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的選取范圍,，物料試驗(yàn)以小麥為試驗(yàn)對(duì)象,，以一級(jí)揚(yáng)谷器、二級(jí)揚(yáng)谷器和吸雜風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速作為試驗(yàn)因素,，以清潔率為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行了正交試驗(yàn)和回歸試驗(yàn),，優(yōu)化確定了最佳參數(shù)值,。當(dāng)一級(jí)揚(yáng)谷器、二級(jí)揚(yáng)谷器,、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速分別為300,、764、3255r/min時(shí),，籽粒清潔率達(dá)99%以上,。

摘要:為了研究自吸泵內(nèi)部氣液兩相流動(dòng)情況，選取JETST-100型射流式自吸泵作為研究對(duì)象,，運(yùn)用CFX軟件提供的歐拉—?dú)W拉多相流模型,，對(duì)導(dǎo)葉背面添加防止環(huán)流筋板后的泵腔內(nèi)氣液混合及氣液分離情況進(jìn)行了三維非定常數(shù)值模擬，得到了各過(guò)流部件壓力和速度分布等內(nèi)部流動(dòng)信息,，分析了射流器進(jìn)口和泵腔出口處各監(jiān)測(cè)點(diǎn)氣相體積分?jǐn)?shù)的變化情況,，并將模擬結(jié)果與試驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明：液體從導(dǎo)葉出流后,，會(huì)形成一個(gè)較大的速度環(huán)量,，導(dǎo)致氣液分離不充分，大量液體進(jìn)入出水管路,，泵腔內(nèi)液體減少,；在導(dǎo)葉背面添加筋板后，射流器進(jìn)口處氣相體積分?jǐn)?shù)減小,，噴嘴出流的工作液體中夾雜的氣相體積分?jǐn)?shù)減小,，泵腔出口氣相體積分?jǐn)?shù)增大，從而提高了自吸性能,。

摘要:水泵水輪機(jī)組的運(yùn)行穩(wěn)定性對(duì)抽水蓄能電站的安全高效運(yùn)行至關(guān)重要,。對(duì)廣蓄A(yù)廠抽水蓄能機(jī)組發(fā)電工況進(jìn)行了穩(wěn)定性試驗(yàn)，深入分析了各工況下迷宮壓力脈動(dòng),、頂蓋振動(dòng)和水導(dǎo)軸承擺度信號(hào)之間的關(guān)系,。結(jié)果表明：轉(zhuǎn)頻、轉(zhuǎn)輪葉片通過(guò)頻率及尾水管內(nèi)的低頻旋轉(zhuǎn)渦帶是引起下迷宮壓力脈動(dòng)的關(guān)鍵頻率,；下迷宮壓力脈動(dòng)信號(hào)與頂蓋振動(dòng),、水導(dǎo)軸承擺度信號(hào)高度相干,，對(duì)抽水蓄能機(jī)組水平和垂直兩個(gè)方向的振擺都有重要影響。

摘要:為了掌握不同流量工況下的軸流泵壓力脈動(dòng)特性,，在軸流泵葉輪段和導(dǎo)葉段外壁面布置了6個(gè)壓力脈動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn),，對(duì)多個(gè)流量工況的壓力脈動(dòng)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)測(cè)量，揭示了軸流泵內(nèi)部不同位置處壓力脈動(dòng)規(guī)律,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，葉輪進(jìn)口監(jiān)測(cè)點(diǎn)P1的波形為規(guī)則的正弦波形，葉輪內(nèi)部中間測(cè)點(diǎn)P2的壓力脈動(dòng)峰峰值最大,，葉輪進(jìn)口監(jiān)測(cè)點(diǎn)P1壓力脈動(dòng)次之,。葉輪進(jìn)口、葉輪中間和葉輪出口監(jiān)測(cè)點(diǎn)由于受到葉輪內(nèi)壓力梯度的交替變化影響,，時(shí)域脈動(dòng)周期與葉片旋轉(zhuǎn)周期一致,，在小流量工況下葉輪內(nèi)部渦流誘導(dǎo)了明顯的二次諧波?；诳焖俑道锶~變換,，獲得了不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)壓力脈動(dòng)頻域分布結(jié)果，并發(fā)現(xiàn)葉輪區(qū)域3個(gè)壓力脈動(dòng)測(cè)點(diǎn)在不同工況的主頻均為葉片通過(guò)頻率（BPF）,，諧頻為葉頻的倍數(shù),，其幅值呈指數(shù)形式衰減。但在導(dǎo)葉進(jìn)口,、導(dǎo)葉中間和導(dǎo)葉出口監(jiān)測(cè)點(diǎn)的壓力脈動(dòng)頻域中出現(xiàn)了撞擊和回流誘導(dǎo)的低頻信號(hào),，同時(shí)也存在葉輪的主頻及其諧頻。

摘要:根據(jù)糯玉米-冬小麥田間噴灌試驗(yàn)不同處理結(jié)果,，利用獨(dú)立的自動(dòng)參數(shù)估計(jì)軟件PEST對(duì)RZWQM2模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,，并分析了24個(gè)模型參數(shù)的綜合敏感度。通過(guò)控制不同觀測(cè)變量（土壤含水率,、土壤氮素含量,、作物葉面積指數(shù)、產(chǎn)量）模擬差異函數(shù)值在目標(biāo)函數(shù)中的比重,，優(yōu)化目標(biāo)方程,，確定模型參數(shù)，并用田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,。結(jié)果表明,，在不同觀測(cè)變量的模擬差異函數(shù)值最接近條件下，冬小麥出葉間隔特性參數(shù),、冬小麥春化作用敏感特性參數(shù)及糯玉米出葉間隔特性參數(shù)等3個(gè)參數(shù)對(duì)模型整體模擬效果影響最大,。相比試錯(cuò)法而言，基于PEST優(yōu)化的RZWQM2模型能夠更準(zhǔn)確地模擬糯玉米-冬小麥輪作系統(tǒng)中水分、氮素及作物生長(zhǎng)情況,。

摘要:針對(duì)目前進(jìn)行規(guī)模化養(yǎng)殖場(chǎng)糞便養(yǎng)分分配,，主要以行政單元為單位將規(guī)?；B(yǎng)殖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)總量按農(nóng)田面積簡(jiǎn)單分配，認(rèn)為所有的農(nóng)用地之間都是均勻的,，而忽視了農(nóng)用地塊之間存在差異性的問(wèn)題,，利用GIS空間分析技術(shù)，結(jié)合農(nóng)用地地塊間的空間差異性以及規(guī)模養(yǎng)殖畜禽糞便作為肥料施用的特殊性,，構(gòu)建了規(guī)?；笄蒺B(yǎng)殖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化算法，并結(jié)合農(nóng)用地最大養(yǎng)分負(fù)荷,，實(shí)現(xiàn)從規(guī)模畜禽養(yǎng)殖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到區(qū)域畜禽糞便養(yǎng)分供給的空間化轉(zhuǎn)換,，最后以福州市閩侯縣上街鎮(zhèn)為例進(jìn)行了算法的實(shí)際應(yīng)用,。結(jié)果表明研究區(qū)農(nóng)用地氮,、磷最大養(yǎng)分負(fù)荷分別為169994kg/hm2和34973kg/hm2。無(wú)論是畜禽養(yǎng)殖糞便氮養(yǎng)分還是磷養(yǎng)分,，都未超過(guò)算法設(shè)定的閾值,。

摘要:為研究壓力、噴頭組合方式和插值方法對(duì)噴灌均勻系數(shù)CU和分布均勻系數(shù)DU這兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果的影響規(guī)律,，利用雨量筒徑向間隔為1m的FY RB-471型噴頭無(wú)風(fēng)噴灑試驗(yàn)數(shù)據(jù),，模擬出了噴頭在不同壓力下的水量分布情況。在噴頭矩形組合方式和正三角形組合方式下,，采用線性插值,、立方插值、三次樣條插值,、距離插值和平面插值法計(jì)算了不同壓力下的噴灌均勻系數(shù)和分布均勻系數(shù),。結(jié)果表明，采用三角形組合方式比矩形組合方式計(jì)算的噴灌均勻系數(shù)CU高1.56~4.77個(gè)百分點(diǎn),，同樣,，三角形組合方式比矩形組合方式計(jì)算的分布均勻系數(shù)DU高4.26~9.19個(gè)百分點(diǎn)；不同的插值方法對(duì)噴灌均勻系數(shù)與分布均勻系數(shù)的計(jì)算結(jié)果影響不明顯,，而壓力是影響噴灌均勻系數(shù)的一個(gè)重要因素,。

摘要:對(duì)渭北旱原礦區(qū)130個(gè)農(nóng)田土壤樣品的Cd、Cr,、Cu,、Pb、Zn含量進(jìn)行了測(cè)定，結(jié)果顯示,，Cd,、Cu、Pb平均含量均高于陜西省土壤背景值,，而Cr和Zn含量低于背景值,。利用地統(tǒng)計(jì)方法得到的土壤重金屬含量分布圖顯示，土壤各重金屬含量由西向東呈下降趨勢(shì),，水泥廠周邊土壤重金屬含量最高,。相關(guān)性分析和主成分分析結(jié)果表明，5種重金屬之間呈極顯著正相關(guān),，說(shuō)明其存在較高的同源性或復(fù)合關(guān)系,。第1主成分主要由Cd構(gòu)成，且主要反映了人為活動(dòng)的影響,，而第2主成分中的Cr所占負(fù)荷最高,，體現(xiàn)了成土母質(zhì)的作用，Cu,、Pb和Zn含量受人為活動(dòng)和成土母質(zhì)共同影響,。分別利用污染負(fù)荷指數(shù)(PLI)法和潛在生態(tài)危害指數(shù)(PER)法對(duì)研究區(qū)域土壤污染風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果為煤礦區(qū)呈無(wú)污染或輕微到中度污染,，水泥廠區(qū)土壤呈中度污染水平,，單一元素污染程度由高到低依次為Cd、Pb,、Cu,、Cr、Zn,。

摘要:綜合運(yùn)用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法和地質(zhì)統(tǒng)計(jì)分析方法,，研究了西北旱區(qū)春小麥蒸散量在不同生育階段的時(shí)空變異特征，并分析了試驗(yàn)區(qū)表層土壤儲(chǔ)水量和葉面積指數(shù)對(duì)春小麥蒸散量的影響關(guān)系,，通過(guò)分析比較,，篩選表層土壤儲(chǔ)水量為協(xié)同因子，并將其應(yīng)用到試驗(yàn)區(qū)春小麥蒸散量的空間插值研究中,。研究結(jié)果表明：在所研究的條件下,，即使外觀較為均勻、面積相對(duì)較小的農(nóng)田,，春小麥蒸散量仍具有較高的空間變異（變異系數(shù)范圍0.328～0.495）,；當(dāng)降雨入滲深度小于20cm時(shí)，表層土壤儲(chǔ)水量（0~20cm）是影響研究區(qū)春小麥蒸散量變異的主要因子,，春小麥不同生育期累積蒸散量與表層土壤儲(chǔ)水量變化的相關(guān)系數(shù)在0.8~0.9之間,，遠(yuǎn)大于春小麥累積蒸散量與葉面積指數(shù)的相關(guān)系數(shù)；基于表層土壤儲(chǔ)水量的蒸散量協(xié)同克里金空間插值分析與地面實(shí)測(cè)結(jié)果相比，僅42個(gè)蒸散量地面采樣數(shù)據(jù)即可保證研究區(qū)春小麥蒸散量估計(jì)精度高于90%,。

摘要:為評(píng)價(jià)不同水質(zhì)膜下滴灌棉田土壤鹽分空間分布及變異性,，采用EM38-MK2型電磁感應(yīng)儀對(duì)微咸及淡水滴灌田塊進(jìn)行鹽分調(diào)查。解譯模型獲得的土壤含鹽質(zhì)量比描述性統(tǒng)計(jì)特征表明,，微咸水滴灌的積鹽程度高于淡水滴灌,，但其變異系數(shù)相對(duì)較小。采用GS+軟件擬合最優(yōu)半方差函數(shù)模型,，微咸水處理為指數(shù)模型,，淡水處理為高斯模型，均表現(xiàn)為強(qiáng)的空間相關(guān)性,；微咸水處理變程大于淡水處理,，增加了土壤鹽分的空間相依性。Kriging空間插值及變異分析表明,，淡水滴灌棉田土壤鹽分微域及全域空間變異程度強(qiáng)于微咸水滴灌,，二者均存在影響棉花出苗的鹽斑。建議用水緊張時(shí),，可基于EM38-MK2型電磁感應(yīng)儀的鹽分調(diào)查結(jié)果,，重點(diǎn)淋洗鹽斑集中分布區(qū)域，以節(jié)水增產(chǎn),。

摘要:基于電子鼻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),，建立基于高斯過(guò)程的狀態(tài)監(jiān)控分類器,，實(shí)現(xiàn)對(duì)秸稈飼料固態(tài)發(fā)酵過(guò)程的有效監(jiān)測(cè),。秸稈飼料固態(tài)發(fā)酵過(guò)程實(shí)驗(yàn)周期為7d，每隔24h利用電子鼻系統(tǒng)對(duì)發(fā)酵氣體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,。該發(fā)酵實(shí)驗(yàn)共分20批次,，其中10批次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用來(lái)訓(xùn)練高斯過(guò)程分類器，其余10批次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用來(lái)測(cè)試所訓(xùn)練分類器的性能,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所采用電子鼻系統(tǒng)可以對(duì)秸稈飼料固態(tài)發(fā)酵過(guò)程狀態(tài)進(jìn)行有效監(jiān)控,。將所訓(xùn)練高斯過(guò)程分類器與支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行比較表明,，基于高斯過(guò)程分類器的正確率為100%,，高于基于支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的正確率85.71%,、94.29%,，能夠更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)秸稈飼料固態(tài)發(fā)酵過(guò)程的監(jiān)測(cè)。

摘要:為探索厭氧反應(yīng)器中三相分離器污泥回流縫對(duì)分離器內(nèi)流場(chǎng)及氣,、液,、固三相分離性能的影響，以Eulerian多相流模型為理論框架，利用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(CFD)技術(shù)對(duì)厭氧反應(yīng)器及三相分離器中的氣,、液,、固三相三維流場(chǎng)以及分離效率進(jìn)行了模擬分析，模擬中采用工程上常用的80,、95,、110、125,、140mm 回流縫寬度,。模擬結(jié)果表明：三相分離器內(nèi)部的三相流速大大高于反應(yīng)器的設(shè)計(jì)上升流速，其中固相平均流速相對(duì)較高,；三相分離器內(nèi)部液相流場(chǎng)以環(huán)流為主,；污泥回流縫寬度對(duì)氣、液流動(dòng)相影響小,，對(duì)固相影響則相對(duì)較大,；三相分離器對(duì)固相的分離效率較高，混合液經(jīng)過(guò)一層擋板的固相分離率均大于87%,，而氣相的分離率最低在60%,；污泥回流縫寬度越寬、各單層的氣,、固相分離效率下降,，通過(guò)三相分離器最上層沉淀區(qū)域的補(bǔ)充，混合液中的固相基本上能達(dá)到完全分離,，而氣相在回流縫寬度為95mm左右時(shí)分離效率最高,。

摘要:以液體石蠟、鄰苯二甲酸二丁酯為混合致孔劑,，采用懸浮聚合法制備多孔聚苯乙烯-二乙烯苯,，磺化后得到磺酸型陽(yáng)離子交換樹(shù)脂。利用SEM/EDS,、BET,、IR等手段對(duì)其形貌、磺化程度進(jìn)行表征,，并通過(guò)酸值為63.0mg/g（以KOH計(jì)）煎炸油的酯化反應(yīng)考察催化劑的活性,。結(jié)果表明：磺酸根基團(tuán)成功接到PS分子鏈上；在聚合條件為360r/min,、1.0%分散劑,、1.0%引發(fā)劑、75℃保溫4h,、升溫至85℃保溫6h時(shí),，混合致孔劑的最佳添加量為40.0%液體石蠟,、50.0%鄰苯二甲酸二丁酯；在磺化條件為二氯乙烷1.0mL/g,、硫酸5.0mL/g,、70℃磺化1h后升溫至80~〖JP2〗85℃磺化3h時(shí)的最佳溶脹時(shí)間為1h、硫酸體積分?jǐn)?shù)98%,，得到陽(yáng)離子交換樹(shù)脂W2的最大交換容量為5.2mmol/g,；〖JP〗在40.0%甲醇、10.0%W2,、70℃攪拌下酯化反應(yīng)1.5h,，W2的破碎率僅10.0%，F(xiàn)FA轉(zhuǎn)化率達(dá)到86.8%,，優(yōu)于市售陽(yáng)離子交換樹(shù)脂PC101,，且可重復(fù)使用5次。

摘要:提出恒壓網(wǎng)絡(luò)電液變量馬達(dá)的風(fēng)力機(jī)變槳距控制技術(shù),，通過(guò)調(diào)節(jié)接入到恒壓網(wǎng)絡(luò)中變量馬達(dá)的排量來(lái)控制變槳轉(zhuǎn)矩和方向,，并適應(yīng)變槳載荷的變化。在此基礎(chǔ)上,，構(gòu)建了系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,，分析了其雙閉環(huán)的槳距角位置控制特性和參考槳距角的模糊給定策略，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),。結(jié)果表明,，變量馬達(dá)變槳距的響應(yīng)速度較快，可將傳動(dòng)鏈轉(zhuǎn)矩穩(wěn)定于額定值的5%以內(nèi),，將功率穩(wěn)定于額定值的6%以內(nèi),。相比于常規(guī)變槳距方式，該方式變槳效率較高,，功率和轉(zhuǎn)矩控制的準(zhǔn)確性較好,。

摘要:追溯系統(tǒng)作為控制農(nóng)產(chǎn)品及食品質(zhì)量安全的有效方法在國(guó)內(nèi)外日益受到重視,。首先辨析了可追溯性和追溯系統(tǒng)概念,；在此基礎(chǔ)上從追溯編碼與產(chǎn)品標(biāo)識(shí)技術(shù)、供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)信息快速采集技術(shù),、質(zhì)量安全智能決策與預(yù)警技術(shù)和溯源數(shù)據(jù)交換與查詢技術(shù)四方面綜述了國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展,；結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特點(diǎn)構(gòu)建了“一核、雙軸,、三鏈”的農(nóng)產(chǎn)品及食品質(zhì)量安全追溯系統(tǒng)技術(shù)體系框架,；最后分析了實(shí)施追溯系統(tǒng)急需解決的問(wèn)題。

摘要:采用超聲波-微波協(xié)同技術(shù)對(duì)丁香抗氧化活性物質(zhì)提取工藝進(jìn)行了優(yōu)化,，并對(duì)該技術(shù)高效提取機(jī)理進(jìn)行了分析,。結(jié)果表明,，丁香抗氧化活性物質(zhì)超聲波-微波協(xié)同提取最佳工藝條件為：50%乙醇、液料比30mL/g,、超聲波功率50W,、微波功率100W、協(xié)同提取時(shí)間12min,。通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),，超聲波-微波協(xié)同對(duì)丁香抗氧化活性物質(zhì)的提取效率顯著高于水浴振蕩提取（P<0.01）,；協(xié)同提取技術(shù)優(yōu)勢(shì)在于超聲波和微波的協(xié)同作用,，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，從而對(duì)原料細(xì)胞結(jié)構(gòu)破壞更嚴(yán)重,，作用更充分,，提高了提取效率。

摘要:以一株分離自新疆傳統(tǒng)乳制品中生物膜強(qiáng)陽(yáng)性的戊糖乳桿菌為研究對(duì)象,，采用微量板半定量法分別探索了不同理化因素及幾種食品添加劑對(duì)乳酸菌生物膜形成的影響,。結(jié)果表明戊糖乳桿菌生物膜形成的最佳理化條件為接種量1∶200、培養(yǎng)溫度37℃,、培養(yǎng)時(shí)間48h,、葡萄糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)2%、pH值5.8~6.8,，Ca2+及乳酸的加入基本能完全抑制生物膜的形成,。

摘要:以穩(wěn)態(tài)化米糠為原料，研究超聲波-堿溶酸沉聯(lián)用技術(shù)提取米糠蛋白,。以超聲波處理時(shí)間,、超聲波功率、超聲波處理溫度及液料比為考察因素,，以米糠清蛋白和谷蛋白提取率為目標(biāo)值進(jìn)行單因素試驗(yàn),，并對(duì)超聲波最佳條件下獲得米糠清蛋白和谷蛋白氨基酸組成、微觀結(jié)構(gòu),、二級(jí)結(jié)構(gòu)及熱穩(wěn)定性進(jìn)行分析研究,。結(jié)果表明：超聲波處理時(shí)間10min、超聲波功率160W,、超聲波處理溫度50℃,、液料比10mL/g條件下，米糠清蛋白,、谷蛋白提取率均可達(dá)最大值,；氨基酸組成、微觀結(jié)構(gòu)及二級(jí)結(jié)構(gòu)分別表明穩(wěn)態(tài)化米糠清蛋白和谷蛋白仍具有其典型特征,，且熱穩(wěn)定性較高,。

摘要:利用近紅外高光譜圖像技術(shù)研究了總黃酮含量在不同顏色（綠色,、黃綠色、黃色）銀杏葉片上的二維分布規(guī)律,。采集120片銀杏葉在近紅外波段（900~1700nm）下的高光譜圖像信息,，并利用分光光度計(jì)法測(cè)定銀杏葉片的總黃酮含量；計(jì)算高光譜圖像中不同波段下的平均灰度作為銀杏葉對(duì)應(yīng)的光譜信息,，利用逐步線性回歸方法建立黃酮含量校正模型（R=0.9307）,；逐一提取待測(cè)銀杏葉高光譜圖像中每個(gè)像素點(diǎn)在不同波段的光譜信息，并將其代入黃酮含量校正模型以計(jì)算出各個(gè)像素點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的黃酮含量,，從而繪制總黃酮含量在整個(gè)銀杏葉片上的二維分布圖,。研究結(jié)果表明，銀杏葉總黃酮含量隨著綠色,、黃綠色,、黃色而呈現(xiàn)出遞增趨勢(shì)，且總黃酮含量高的區(qū)域主要位于葉片的邊緣,，總黃酮含量低的區(qū)域主要位于葉柄附近,。研究為揭示有機(jī)組分在農(nóng)產(chǎn)品、食品中的分布規(guī)律提供了技術(shù)手段,。

摘要:在不同單位輻射功率和輻射距離下對(duì)山藥切片進(jìn)行了紅外輻射干燥溫度試驗(yàn),。基于溫度試驗(yàn)數(shù)據(jù),，通過(guò)Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,，采用最速梯度下降法和L-M算法對(duì)這些數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)山藥切片進(jìn)行溫度預(yù)測(cè),。結(jié)果表明：L-M算法優(yōu)于傳統(tǒng)的最速梯度下降法,，提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和泛化能力，預(yù)測(cè)誤差較小,，適用性較強(qiáng),，可較好地預(yù)測(cè)紅外干燥過(guò)程中山藥切片的溫度變化。

摘要:設(shè)計(jì)構(gòu)建了基于無(wú)人直升機(jī)平臺(tái)的遙感系統(tǒng),，以北京地區(qū)園地的板栗為研究對(duì)象,，對(duì)其主要生育期進(jìn)行監(jiān)測(cè)?；谥脖?、土壤自身光譜特征差異，提出了一種無(wú)人機(jī)遙感影像植被覆蓋度快速計(jì)算方法,，利用多時(shí)相無(wú)人機(jī)遙感影像實(shí)現(xiàn)了板栗植被覆蓋度年變化監(jiān)測(cè)。采用計(jì)算機(jī)模擬的方式構(gòu)建模擬場(chǎng)景,，對(duì)板栗植被覆蓋度統(tǒng)計(jì)尺度特征進(jìn)行分析,，進(jìn)一步驗(yàn)證了無(wú)人機(jī)遙感影像植被覆蓋度計(jì)算結(jié)果的有效性,。

摘要:為了得到在無(wú)導(dǎo)航目視遙控模式下農(nóng)用無(wú)人機(jī)的直線飛行特性、檢驗(yàn)農(nóng)田作業(yè)航線的人為即時(shí)規(guī)劃情況和評(píng)價(jià)實(shí)際作業(yè)質(zhì)量及效果,，設(shè)計(jì)了基于GPS的坐標(biāo)采集無(wú)線傳輸系統(tǒng),，以水稻田邊界直線為參照，通過(guò)目視和經(jīng)驗(yàn)遙控?zé)o人機(jī)分別進(jìn)行循直線飛行試驗(yàn)和基于作業(yè)幅寬的航線規(guī)劃飛行試驗(yàn),。結(jié)果表明目視遙控模式下難以控制無(wú)人機(jī)沿直線飛行,；人為即時(shí)規(guī)劃的航線與理論航線偏離嚴(yán)重；在理想噴霧條件下估算出的作業(yè)遺漏率為17.1%,，重復(fù)作業(yè)占8.2%,，區(qū)域外浪費(fèi)占0.7%；同時(shí),，目視遙控模式下無(wú)人機(jī)的高度及速度表現(xiàn)出無(wú)規(guī)律隨機(jī)性,。因此在無(wú)導(dǎo)航情況下，僅憑目視和經(jīng)驗(yàn)遙控?zé)o人機(jī)難以做到精準(zhǔn)作業(yè),。以GPS導(dǎo)航為主,、能根據(jù)田塊實(shí)際大小智能優(yōu)化并生成作業(yè)航線的自主飛行作業(yè)模式是未來(lái)農(nóng)用無(wú)人機(jī)進(jìn)行精準(zhǔn)作業(yè)的發(fā)展方向。

摘要:以陜西省榆陽(yáng)區(qū)2013年6月9日的Landsat 8 OLI圖像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源,，對(duì)比分析LBV Wavelet RF等5種圖像融合算法的使用效果,。對(duì)圖像預(yù)處理后，分別采用HIS變換,、Brovey變換,、HPF變換、PCA變換和LBV Wavelet RF方法進(jìn)行融合和SVM監(jiān)督分類,，然后從目視評(píng)價(jià)和定量評(píng)價(jià)兩方面對(duì)比分析各種融合算法的使用效果,。在目視評(píng)價(jià)方面，判讀融合前,、后9種地類光譜特征的一致性,；融合后圖像是否具有全色波段圖像的空間結(jié)構(gòu)特征，是否存在細(xì)節(jié)模糊,。在定量評(píng)價(jià)方面,，采用灰度均值差、灰度均方根差評(píng)價(jià)融合后圖像對(duì)多光譜信息的保持性能,；采用相關(guān)系數(shù)均值,、相關(guān)系數(shù)均方根差評(píng)價(jià)融合后圖像對(duì)高空間分辨率信息的融入度；采用總體分類精度,、Kappa系數(shù)評(píng)價(jià)融合前,、后SVM監(jiān)督分類精度差異。結(jié)果表明LBV Wavelet RF方法能夠使融合后圖像在保持原多光譜圖像光譜信息的同時(shí),，增強(qiáng)紋理結(jié)構(gòu)特征,，提高對(duì)細(xì)小地物的辨識(shí)能力,；融合后圖像SVM監(jiān)督分類的總體分類精度和Kappa系數(shù)分別為84.01 %和0.787，較原多光譜圖像分別提高13.45%和15.91%,。

摘要:基于能量平衡原理,，運(yùn)用SEBAL陸地能量平衡模型，利用國(guó)產(chǎn)HJ-1衛(wèi)星CCD,、IRS影像反演了河北省保定市涿州市和高碑店市的農(nóng)作物凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）,。利用HJ-1衛(wèi)星影像、DEM,、氣象數(shù)據(jù),，反演凈輻射通量、土壤熱通量,、感熱通量,，通過(guò)能量平衡計(jì)算蒸發(fā)比系數(shù)，進(jìn)而計(jì)算光能利用率,；基于DEM計(jì)算太陽(yáng)總輻射,，結(jié)合通過(guò)HJ-1衛(wèi)星影像計(jì)算的光合有效輻射分量（fPAR）反演被作物吸收的光合有效輻射（APAR）；利用反演的農(nóng)作物APAR和光能利用率2個(gè)因子,，反演農(nóng)作物NPP,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：研究區(qū)日蒸散量范圍為4.43~8.18mm/d，均值為6.28mm/d,，與利用氣象數(shù)據(jù)和Penman-Monteith公式計(jì)算結(jié)果（7.15mm/d）大致相等,，反演精度較高；研究區(qū)農(nóng)作物NPP均值為31.02g/（m2·d）,，最高達(dá)到139.29g/（m2·d）,，其空間分布特征與地物類型分布特征一致。

摘要:采用支持向量機(jī)（SVM）模型,，對(duì)新疆加工番茄早疫病病害植株的葉片氮素含量進(jìn)行光譜反演,。分析不同病害嚴(yán)重度的病葉氮素含量的光譜特征，發(fā)現(xiàn)在218~357nm,、384~587nm,、1033~1141nm、1499~2500nm,，氮素含量與光譜反射率的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值大于0.7,，在227~353nm的相關(guān)系數(shù)大于0.8，表明不同病害嚴(yán)重度的病葉氮素含量與光譜反射率呈強(qiáng)相關(guān),。利用K層交叉檢驗(yàn)（K-CV）方法驗(yàn)證,、優(yōu)選出SR705、ND705、GMI-2,、RI-half,、PTEBc等5種光譜指數(shù),，作為SVM模型的輸入變量,；同時(shí)，分別建立線性核,、多項(xiàng)式核,、徑向基核和Sigmoid核的SVM模型，通過(guò)模型擬合比較,，得出最佳模型為徑向基核的SVM模型,。采用徑向基核的SVM模型對(duì)病葉氮素含量進(jìn)行光譜反演，結(jié)果表明：徑向基核的SVM模型氮素含量反演的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的MSE為0.0124,，相關(guān)系數(shù)R為85.916%,，平均相對(duì)誤差為0.175，結(jié)合多光譜指數(shù)的SVM模型提高了加工番茄早疫病病害葉片氮素含量的反演精度,。

摘要:提出了基于LEACH（Low energy adaptive clustering hierarchy）協(xié)議的水產(chǎn)養(yǎng)殖溶解氧參數(shù)低功耗無(wú)線測(cè)量網(wǎng)絡(luò)和溶解氧濃度的智能變頻控制技術(shù),。無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中簇首對(duì)測(cè)量節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)先進(jìn)行融合，然后發(fā)送到基站,。針對(duì)水體溶解氧參數(shù)變化緩慢的特點(diǎn),，規(guī)定在每一幀內(nèi)變化小于0.1mg/L時(shí)，不再向簇首發(fā)送數(shù)據(jù),。簇首調(diào)整各節(jié)點(diǎn)在該幀內(nèi)數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí)隙,，延長(zhǎng)簇首和節(jié)點(diǎn)的休眠時(shí)間，降低了功耗,。PLC根據(jù)溶解氧參數(shù)的變化一方面通過(guò)變頻器控制葉輪增氧機(jī),，在白天水體溶解氧質(zhì)量濃度大于5.0mg/L時(shí)，葉輪增氧機(jī)低速“耕水”,，充分利用自然界的風(fēng)能,、光能和藻類的光合作用改善水質(zhì)；另一方面當(dāng)溶解氧質(zhì)量濃度低于5.0mg/L下限時(shí),，采用模糊變頻控制迅速縮小誤差,，在接近控制目標(biāo)后，變頻器輸出穩(wěn)定,。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證,，相對(duì)于人工粗略控制，節(jié)約電能42.3%以上,，產(chǎn)量提高11.8%,，綜合經(jīng)濟(jì)收益提高41.3%。

摘要:基于比特平面及二值自適應(yīng)算術(shù)編碼提出了一種逐行小波系數(shù)編碼方法，該方法能與低內(nèi)存開(kāi)銷的逐行小波變換無(wú)縫,、高效對(duì)接,。處理器從圖像節(jié)點(diǎn)FIFO通道中逐行讀出圖像信息，完成多級(jí)小波變換后,，根據(jù)各層小波系數(shù)概率分布確定量化值,，利用4個(gè)二值概率模型對(duì)系數(shù)各比特平面執(zhí)行二值自適應(yīng)算術(shù)編碼，實(shí)現(xiàn)了基于小波變換的低內(nèi)存開(kāi)銷圖像壓縮,。利用該壓縮方法處理一幅320像素×240像素仔豬灰度圖像,，結(jié)果表明，量化位數(shù)取3位時(shí),，存儲(chǔ)開(kāi)銷,、時(shí)間開(kāi)銷及峰值信噪比為5749KB、16312s及3972dB,，內(nèi)存開(kāi)銷低且重構(gòu)圖像質(zhì)量較高,。

摘要:為提高電池能量利用率，降低溫室環(huán)境無(wú)線采集節(jié)點(diǎn)功耗,，延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)壽命,，以16位低功耗MCU（MSP430F149）和CC1101射頻模塊進(jìn)行溫室環(huán)境無(wú)線采集節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)，電源管理模塊采用TPS63031芯片實(shí)現(xiàn)雙電源供電,，即節(jié)點(diǎn)在工作和休眠狀態(tài)下分別采用3節(jié)AA南孚電池和1節(jié)3V紐扣電池供電,，通過(guò)DC-DC轉(zhuǎn)換，電池可使用能量提高22.8%,。軟件協(xié)議采用有限狀態(tài)機(jī)(FSM)模型設(shè)計(jì),，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)工作模式和休眠模式的任務(wù)調(diào)度，使節(jié)點(diǎn)休眠時(shí)進(jìn)入LPM3深度休眠,，大大降低節(jié)點(diǎn)功耗,。電池放電試驗(yàn)和節(jié)點(diǎn)性能測(cè)試試驗(yàn)表明，在設(shè)定30min采集周期下,，設(shè)計(jì)的供電方案可保證節(jié)點(diǎn)110198h(約4592d)的可靠使用壽命,。

摘要:以外界溫度、太陽(yáng)輻射,、風(fēng)速風(fēng)向作為隨時(shí)間變化的邊界條件,，基于CFD方法建立了Venlo溫室自然通風(fēng)三維非穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)模型。結(jié)果顯示,，模擬值與實(shí)測(cè)值均方根誤差RMSE為0.688℃,，最大相對(duì)誤差為8.9%，平均相對(duì)誤差為2.8%,，所建立CFD模型可以準(zhǔn)確地描述室內(nèi)溫度場(chǎng)的時(shí)空變化,。從整個(gè)模擬周期上看,，溫室內(nèi)溫度和室外溫度變化趨勢(shì)一致，室內(nèi)溫度和室外溫度平均溫差3.09℃,；當(dāng)室外風(fēng)速?gòu)?.81m/s躍變至1.2m/s,，風(fēng)向由西南偏南變?yōu)槲鲿r(shí)，溫室西側(cè)迎風(fēng)口局部氣流速度出現(xiàn)了先增大后減小的變化模式,，溫室東側(cè)上部氣流速度明顯增加,，除溫室迎風(fēng)口附近區(qū)域外大部分作物區(qū)域氣流速度維持在0~0.1m/s的范圍內(nèi)，溫室通風(fēng)入口處x=1.5m截面和作物冠層y=1.4m截面平均溫度在180s內(nèi)分別下降了1.87℃和0.92℃,，室外風(fēng)速風(fēng)向?qū)厥易匀煌L(fēng)降溫效果影響顯著,。

摘要:試驗(yàn)采用Fans assessment numeration system（FANS）為現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),，利用位置上下移動(dòng)持續(xù)運(yùn)行的螺旋槳風(fēng)速計(jì)和靜壓傳感器對(duì)風(fēng)機(jī)通風(fēng)性能進(jìn)行測(cè)試,。試驗(yàn)共測(cè)定3個(gè)玻璃溫室內(nèi)3種類型共9個(gè)排風(fēng)風(fēng)機(jī)在不同工況下靜壓5.0~61.5Pa范圍內(nèi)的通風(fēng)量和能源消耗。結(jié)果顯示,，風(fēng)機(jī)防護(hù)網(wǎng)的存在及清潔狀況對(duì)通風(fēng)量的影響低于5%,；塑料百葉窗風(fēng)機(jī)比相同配置的鋁制百葉窗風(fēng)機(jī)通風(fēng)量和能效分別平均高13.1%、15.1%,；參數(shù)完全相同的風(fēng)機(jī)能效差異最高達(dá)12.7%,；膠帶驅(qū)動(dòng)的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速減少16.1%時(shí)通風(fēng)量平均降低38.7%；溫室內(nèi)靜壓超過(guò)30Pa時(shí)風(fēng)機(jī)能耗顯著增加,。

摘要:對(duì)單變胞支鏈型3PUS-S(P)球面變胞并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)分析,。該機(jī)構(gòu)由動(dòng)平臺(tái)、靜平臺(tái),、3個(gè)PUS支鏈和1個(gè)中間S(P)變胞支鏈組成,。完全描述該機(jī)構(gòu)動(dòng)平臺(tái)的位置和姿態(tài)需要6個(gè)變量，即動(dòng)平臺(tái)上一參考點(diǎn)的3個(gè)位移和動(dòng)平臺(tái)的3個(gè)轉(zhuǎn)角,。構(gòu)態(tài)1時(shí)機(jī)構(gòu)有3個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)自由度,，動(dòng)平臺(tái)的6個(gè)位姿變量中只有3個(gè)變量是獨(dú)立的；構(gòu)態(tài)2時(shí)機(jī)構(gòu)有1個(gè)額外的徑向移動(dòng)自由度,，6個(gè)位姿變量中有4個(gè)變量是獨(dú)立的,。首先，推導(dǎo)該機(jī)構(gòu)動(dòng)平臺(tái)的6個(gè)位姿參數(shù)之間的約束關(guān)系,，基于矢量代數(shù)法,，建立機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解模型；其次,，運(yùn)用牛頓-歐拉法建立該變胞機(jī)構(gòu)的全構(gòu)態(tài)逆動(dòng)力學(xué)方程,；最后，基于實(shí)物樣機(jī)的幾何參數(shù)與物理參數(shù),，在給定動(dòng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)規(guī)律和外力后,，通過(guò)動(dòng)力學(xué)方程求解得出機(jī)構(gòu)所需驅(qū)動(dòng)力、動(dòng)平臺(tái)所受約束力以及變胞過(guò)程中的附加作用力，所得仿真結(jié)果說(shuō)明：3PUS-S(P)球面變胞并聯(lián)機(jī)構(gòu)在受到外界較大徑向作用力時(shí),，可以通過(guò)激活中間變胞支鏈的移動(dòng)副進(jìn)行緩沖和能量吸收,，從而避免機(jī)構(gòu)受到損傷。

摘要:對(duì)一種兩自由度的H形并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，求出了其機(jī)構(gòu)自由度,，運(yùn)用運(yùn)動(dòng)學(xué)疊加原理求出了其位置正解和逆解，利用Jacobian矩陣的條件數(shù)對(duì)其進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)性能評(píng)價(jià),，分析了其可達(dá)工作空間,。計(jì)算結(jié)果表明該機(jī)構(gòu)Jacobian矩陣的條件數(shù)恒等于1，具有優(yōu)越的各向同性性能和廣闊的可達(dá)工作空間,。通過(guò)齊次坐標(biāo)變換和矩陣分解對(duì)其位置逆解模型進(jìn)行了進(jìn)一步分析,，得出該機(jī)構(gòu)輸入坐標(biāo)與輸出坐標(biāo)軌跡具有幾何相似的特點(diǎn)，并推導(dǎo)了輸入與輸出之間合速度及合加速度的關(guān)系,，據(jù)此提出了使用通用的插補(bǔ)控制器對(duì)其進(jìn)行精插補(bǔ)控制的方法,而不必開(kāi)發(fā)專用的插補(bǔ)控制器,。制作了該機(jī)構(gòu)的樣機(jī)，對(duì)其進(jìn)行了精確定位,、直線/圓弧插補(bǔ),、連續(xù)插補(bǔ)等實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所建模型的正確性,。

摘要:對(duì)碳纖維復(fù)合材料（CFRP）層板超聲脈沖反射信號(hào)頻域進(jìn)行研究,，首先分析了CFRP層板中纖維層和樹(shù)脂層的聲波反射系數(shù)頻域特征，結(jié)果表明,，正常纖維層和樹(shù)脂層,、含孔隙纖維層和厚樹(shù)脂層對(duì)反射系數(shù)有不同的影響。在此基礎(chǔ)上建立了CFRP層板超聲脈沖反射信號(hào)頻域模型,，反射信號(hào)頻譜由正常纖維/樹(shù)脂層頻響,、含孔隙纖維層頻響、厚樹(shù)脂層頻響,、探頭頻響以及噪聲信號(hào)頻響組成,。使用該模型對(duì)含孔隙和無(wú)孔隙CFRP層板分別進(jìn)行數(shù)值模擬，得到的頻譜和對(duì)應(yīng)CFRP層板實(shí)驗(yàn)信號(hào)頻譜相比,，兩者主要頻率成分具有一致性,。

摘要:為改進(jìn)柔性機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器結(jié)構(gòu)及數(shù)學(xué)模型，提出了一種非完全對(duì)稱氣動(dòng)柔性彎曲關(guān)節(jié)及其數(shù)學(xué)模型,。為了實(shí)現(xiàn)其實(shí)時(shí)閉環(huán)控制系統(tǒng),，進(jìn)一步簡(jiǎn)化了原有數(shù)學(xué)模型，并對(duì)其力學(xué)特性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究,。搭建了力學(xué)特性實(shí)驗(yàn)平臺(tái),，并對(duì)兩種不同規(guī)格（長(zhǎng)度分別為40,、60mm）的關(guān)節(jié)進(jìn)行了測(cè)試。采用Matlab曲線及曲面工具箱對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析,，得到了新型氣動(dòng)柔性彎曲關(guān)節(jié)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。該?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ捅砻鳉鈩?dòng)柔性彎曲關(guān)節(jié)的彎曲角度與初始長(zhǎng)度、關(guān)節(jié)內(nèi)外氣壓差,、輸出力之間存在非線性關(guān)系,。與簡(jiǎn)化的數(shù)學(xué)模型比較，該經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ途哂懈叩木?，其中輸出角度模型相?duì)誤差平均值小于6.7%,，輸出力模型相對(duì)誤差平均值小于2%。同時(shí),，該經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ图m正了原有數(shù)學(xué)模型中,，認(rèn)為關(guān)節(jié)初始長(zhǎng)度與彎曲角呈正比的錯(cuò)誤結(jié)論。

摘要:提出一種基于附壁效應(yīng)的無(wú)閥壓電泵,，該泵利用附壁射流元件造成吸入過(guò)程和排出過(guò)程中進(jìn)出口的流量差,，實(shí)現(xiàn)流體輸送。首先通過(guò)動(dòng)網(wǎng)格技術(shù)及數(shù)值模擬研究微泵的內(nèi)部流場(chǎng)和外特性,，結(jié)果表明該無(wú)閥壓電泵的容積效率η可以達(dá)到0.5以上，高于傳統(tǒng)擴(kuò)散/收縮管無(wú)閥壓電泵,。然后討論了平面錐管長(zhǎng)度和兩分流直管間凹劈面寬度對(duì)微泵性能的影響,，平面錐管長(zhǎng)度L1必須大于dcot(θ/2)，當(dāng)c2/c1=1時(shí)L1/d=9的微泵在零輸出壓力下流量最大,；不同輸出壓力和c2/c1的微泵流量對(duì)比表明凹劈面寬度越寬微泵輸出壓力性能越佳,，但是在低輸出壓力下微泵隨著凹劈面寬度的增加其容積效率降低。最后應(yīng)用響應(yīng)面方法對(duì)平面錐管長(zhǎng)度和凹劈面寬度進(jìn)行優(yōu)化,，結(jié)果表明當(dāng)輸出壓力為5kPa時(shí),，最優(yōu)的參數(shù)選取范圍為4≤L1/d≤5，0.75≤c2/c1≤0.85,，當(dāng)L1/d=43,，c2/c1=0.80時(shí)η達(dá)到最大，為0.323,。其數(shù)值模擬為0.317,，相差1.89%。