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摘要:為更好地進(jìn)行農(nóng)作物病蟲害防治,，結(jié)合農(nóng)業(yè)無人機(jī)和生物防治,，設(shè)計了一種基于Hex-Rotor飛行器的赤眼蜂投放系統(tǒng),，實現(xiàn)赤眼蜂自主投放功能。首先,，使用共軸雙槳和旋翼系統(tǒng)的傾斜配置，對6軸多旋翼飛行器結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，提高了系統(tǒng)的冗余性和可靠性,整個系統(tǒng)滿載9kg,，以10m/s的速度可飛行超過20min,；然后,，利用帶有擴(kuò)張狀態(tài)觀測器和快速微分器的反步控制算法，使系統(tǒng)在投放干擾和外部風(fēng)擾共同作用下,，能夠很好地完成軌跡跟蹤飛行任務(wù),。最后，設(shè)計了專用的赤眼蜂投放裝置,配合GPS和Google earth地圖,，實現(xiàn)赤眼蜂自主投放功能,。在實際試驗中，投放系統(tǒng)投放速度超過9700m2/min,，飛行投放覆蓋率100%,，赤眼蜂孵化率75.81%。試驗證明,，該系統(tǒng)可以穩(wěn)定可靠地完成赤眼蜂的投放工作,，投放效率和經(jīng)濟(jì)效益方面表現(xiàn)良好，可以實現(xiàn)無人機(jī)自主生物防治,。

摘要:針對小型無人直升機(jī)在懸停狀態(tài)下飛行動力學(xué)模型的系統(tǒng)辨識問題,，提出了一種基于預(yù)測誤差法與人工蜂群算法（PEM-ABC）結(jié)合的辨識算法。該算法將系統(tǒng)辨識問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題,，用PEM算法確定搜索空間的范圍,；雇傭蜂搜索階段采用改進(jìn)的自適應(yīng)搜索策略加快收斂速度；跟隨蜂搜索階段引入一種新的概率選擇方式保證種群多樣性；偵察蜂搜索階段利用混沌算子來提高全局搜索能力,。通過機(jī)載設(shè)備采集到的飛行實驗數(shù)據(jù),，對辨識獲得的模型進(jìn)行了分析與驗證。結(jié)果表明：采用該辨識方法,，估計出了無人直升機(jī)動力學(xué)模型的未知參數(shù),，與PEM算法和傳統(tǒng)人工蜂群算法相比，所提算法的辨識精度更高,，具有重要的工程使用價值,。

摘要:針對我國施藥機(jī)械和農(nóng)藥使用技術(shù)嚴(yán)重落后帶來的農(nóng)藥用量大、資源有效利用率低,、農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)下降等問題,，設(shè)計了微型無人機(jī)脈寬調(diào)制型變量噴藥系統(tǒng)，并利用風(fēng)洞的可控多風(fēng)速環(huán)境,，通過熒光粉測試方法對懸停無人機(jī)變量噴藥的霧滴沉積規(guī)律進(jìn)行了試驗研究,。變量噴藥系統(tǒng)由地面測控單元和機(jī)載噴施系統(tǒng)兩部分組成，基于LabWindows/CVI的地面測控軟件,，采用頻率為10Hz,、占空比可調(diào)的脈沖信號經(jīng)無線數(shù)傳模塊遠(yuǎn)程控制機(jī)載噴施系統(tǒng)；機(jī)載噴施系統(tǒng)以ARM Cortex-M3系列的STM32F103VC微處理器為核心,，接收地面控制信號實時調(diào)節(jié)電動隔膜泵電動機(jī)轉(zhuǎn)速,，以改變系統(tǒng)噴霧壓力和噴藥量，實現(xiàn)變量噴霧調(diào)節(jié),。懸停風(fēng)洞試驗中,，選擇了PWM占空比、噴孔直徑,、電動離心噴頭轉(zhuǎn)速等變量,，對不同距離和風(fēng)速條件下霧滴沉積效果進(jìn)行了試驗研究。試驗結(jié)果表明,，風(fēng)速是影響霧滴沉積效果的最顯著因素,，霧滴沉積以拋物線形式分布在采集區(qū)域，沉積高峰區(qū)隨風(fēng)速增加不僅遠(yuǎn)離噴頭,，且飄移沉積量逐漸減少,；霧滴粒徑在風(fēng)速小于3m/s時對沉積效果影響不顯著，當(dāng)風(fēng)速大于3m/s時,，不同粒徑的霧滴均發(fā)生飄移,，飄移沉積量明顯減少且沉積范圍向遠(yuǎn)離噴頭運動；粒徑101.74μm的霧滴更易發(fā)生飄移,，沉積高峰區(qū)集中在距離噴頭4m以外,，且飄移沉積量明顯低于粒徑164.00μm與228.16μm的霧滴,。

摘要:為滿足秸稈機(jī)械化還田作業(yè)精準(zhǔn)化管理的需要,，解決還田工作中作業(yè)面積統(tǒng)計困難,、現(xiàn)場核查工作量大,、全局管理難以實現(xiàn)等若干現(xiàn)實問題,，設(shè)計了基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航的秸稈機(jī)械化還田作業(yè)精準(zhǔn)管理系統(tǒng)。系統(tǒng)集成北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位,、物聯(lián)網(wǎng),、地理信息系統(tǒng)等信息技術(shù),，通過北斗衛(wèi)星導(dǎo)航農(nóng)業(yè)機(jī)械車載信息終端,，實時采集,、處理秸稈還田作業(yè)中的定位和狀態(tài)數(shù)據(jù)，獲取還田現(xiàn)場的高清影像,。通過建立作業(yè)管理信息系統(tǒng),，實現(xiàn)作業(yè)監(jiān)控,、地塊識別,、面積量測、質(zhì)量評估,、指標(biāo)統(tǒng)計和指揮調(diào)度等功能,。試驗結(jié)果表明，系統(tǒng)可以有效實現(xiàn)軌跡監(jiān)控,、靈活調(diào)度,、分類統(tǒng)計分析，提高了秸稈還田機(jī)械化作業(yè)效率,。同時,，地塊識別率和地塊面積統(tǒng)計達(dá)到了作業(yè)精度要求，可以滿足秸稈機(jī)械化還田作業(yè)的需要,。

摘要:針對行駛過程中輪胎側(cè)滑量,、路面性質(zhì)等不確定性因素導(dǎo)致傳統(tǒng)拖拉機(jī)二輪運動學(xué)模型難以準(zhǔn)確描述拖拉機(jī)運動軌跡的問題，提出了一種基于SVR(Support vector regression)逆向模型的拖拉機(jī)導(dǎo)航純追蹤控制方法,。采用粒度支持向量回歸(Granular support vector regression,，GSVR)方法建立了拖拉機(jī)前進(jìn)航向的逆向模型，實時獲得實際轉(zhuǎn)彎曲率與運動學(xué)理論轉(zhuǎn)彎曲率的函數(shù)關(guān)系,，逆向模型對純追蹤導(dǎo)航模型輸出進(jìn)行,，校正提高了純追蹤導(dǎo)航控制方法的適應(yīng)性和動態(tài)性能。拖拉機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)的路徑追蹤路面試驗結(jié)果表明：當(dāng)行駛距離大于125m,、行駛速度為1.2m/s時,，直線追蹤最大橫向偏差小于0.0614m，較常規(guī)純追蹤模型導(dǎo)航方法具有更好的直線追蹤性能,；田間試驗結(jié)果表明：該導(dǎo)航控制方法適用于2BFQ-6型油菜精量聯(lián)合直播機(jī)自動對行作業(yè),。

摘要:針對小型四輪農(nóng)用拖拉機(jī)變速箱換擋阻力呈現(xiàn)時變,、非線性特性，且換擋后需要松開換擋桿的特殊要求,，設(shè)計了拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人換擋機(jī)械手,，該機(jī)械手為關(guān)節(jié)型結(jié)構(gòu)，采用D-H方法建立機(jī)械手坐標(biāo)變換矩陣,，對機(jī)械手進(jìn)行運動學(xué)分析,，并通過拉格朗日動力學(xué)方程建立簡化機(jī)械手的動力學(xué)模型。利用SolidWorks建立換擋機(jī)械手虛擬樣機(jī)模型,，并采用多體動力學(xué)仿真軟件ADAMS進(jìn)行運動學(xué)和動力學(xué)仿真,；為保證換擋平順性，設(shè)置機(jī)械手末端執(zhí)行器與拖拉機(jī)變速桿端部間位移小于50mm為約束條件,，將換擋過程中末端執(zhí)行器抖動速度絕對值最小作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,，當(dāng)換擋機(jī)械手長度為220.0mm、末端高度為393.25mm時目標(biāo)函數(shù)最優(yōu),，此時機(jī)械手末端執(zhí)行器抖動速度平均值較優(yōu)化前減小28.18%,，位移和加速度平均值變化率分別為49.55%和52.05%，位移,、速度和加速度的峰值變化率分別為60.22%,、66.24%和81.66%，通過仿真初步驗證了所提機(jī)械手參數(shù)優(yōu)化及所建模型的合理性和科學(xué)性,。最后,，在JINMA 300E型拖拉機(jī)上對優(yōu)化后的換擋機(jī)械手進(jìn)行實驗研究，實驗結(jié)果表明機(jī)械手可實現(xiàn)不同擋位的換擋動作,，平順性好,，并可模擬拖拉機(jī)駕駛員換擋完成后對變速桿的松手動作，有良好的工程和應(yīng)用價值,。

摘要:為提高機(jī)器采摘茶葉整體質(zhì)量及采摘效率,，提出一種基于機(jī)器視覺的機(jī)采茶隴識別與采茶機(jī)導(dǎo)航的方法。在采茶機(jī)器的前方配置攝像頭用于獲取待采摘茶隴的視頻圖像,，對安裝在采茶機(jī)上的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行離線標(biāo)定,；對茶隴的視頻圖像用高斯濾波、顏色坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換,、局部OTSU多閾值法圖像分割,、最小二乘法直線擬合等算法進(jìn)行處理，提取出茶隴的左右邊緣線,；根據(jù)標(biāo)定結(jié)果計算出茶隴中心線,，并在駕駛座的顯示屏上標(biāo)識出目前采茶機(jī)的采摘狀態(tài)，包括茶隴中心線和采茶機(jī)的偏移情況,，提示駕駛員根據(jù)識別結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,。實驗結(jié)果表明,，提出的基于機(jī)器視覺的機(jī)采茶隴識別及采茶機(jī)導(dǎo)航的方法能有效解決目前機(jī)采茶葉老嫩茶葉一刀切下的弊端，為完全自動化采摘奠定了基礎(chǔ),。

摘要:針對植物工廠狹小密閉工作空間（狹閉空間）內(nèi)大范圍作業(yè)需求,，提出了一種應(yīng)用于植物工廠內(nèi)部的物流化搬運機(jī)器人。采用D-H法建立連桿坐標(biāo)系,，通過求解運動學(xué)正解對機(jī)器人運動空間進(jìn)行分析,，在此基礎(chǔ)上，采用邊界追蹤法規(guī)劃了一種滿足植物工廠立體式培育特點的滑切式搬運最優(yōu)軌跡,，提取軌跡上若干點,，求解提取點運動學(xué)逆解，采用三次樣條插值擬合機(jī)械手臂關(guān)節(jié)變量隨時間變化函數(shù),，并在實驗室中搭建育秧環(huán)境可自動調(diào)控的立體式育秧平臺進(jìn)行試驗,，控制機(jī)器人按照最優(yōu)軌跡運動，應(yīng)用高速攝像技術(shù)對實際運動軌跡進(jìn)行記錄,，試驗結(jié)果表明,，實際軌跡和最優(yōu)軌跡最大絕對誤差為8mm，在誤差允許范圍內(nèi),，可以完成植物工廠內(nèi)所需的搬運作業(yè)功能,。

摘要:秸稈-土壤-旋耕刀之間的相互作用機(jī)理對于分析耕作過程有著重要作用。為研究秸稈-土壤-旋耕刀的宏觀及微觀相互作用,對系統(tǒng)中的秸稈位移進(jìn)行了仿真分析,。首先建立了秸稈-土壤-旋耕刀相互作用的三維離散元模型；其次,，對仿真結(jié)果與室內(nèi)土槽實驗結(jié)果進(jìn)行對比分析,，在土槽實驗中采用示蹤器方法測量秸稈位移；仿真中導(dǎo)出每個時刻的秸稈位置用來描述秸稈仿真位移,；最后,，利用仿真數(shù)據(jù)對秸稈位移進(jìn)行三維分析。實驗和仿真都在恒定前進(jìn)速度0.222m/s和耕深100mm及4種轉(zhuǎn)速（77,、100,、123、146r/min）下進(jìn)行,。實驗與仿真結(jié)果皆顯示秸稈位移隨著轉(zhuǎn)速增加呈現(xiàn)增加的趨勢,；秸稈的水平運動位移總是大于同轉(zhuǎn)速下的側(cè)向位移；高轉(zhuǎn)速下的實驗與仿真位移誤差約為40%,，低轉(zhuǎn)速下為70%,。利用擬合的誤差方程和仿真值可以估算秸稈的水平和側(cè)向位移值，估算值與實驗值誤差為8.7%和9.3%,。通過追蹤不同位置的秸稈顆粒發(fā)現(xiàn)：初始位置不同的秸稈顆粒具有不同的運動：位于正切刃內(nèi)側(cè)的秸稈在刀刃切開土壤時,，沿正切刃邊緣滑出,；而位于側(cè)切刃下方的秸稈在開始時被側(cè)切刃擠壓隨刀刃一起運動，而后隨土壤一起被拋起,；遠(yuǎn)離旋耕刀工作范圍的秸稈,，則因受土壤擾動影響而僅有微小的位移。緊靠側(cè)切刃及過渡刃周圍的秸稈顆粒在考察時間段內(nèi)被直接旋耕入土,?？梢岳媒斩挼拇怪狈较蚴芰η闆r，優(yōu)化旋耕刀刃口曲線提高秸稈在旋耕過程中直接入土的比例,；還可以整合秸稈水平和側(cè)向位移及分布,，尋找最優(yōu)工作參數(shù)使秸稈在3個方向都能均勻分散，從而提高秸稈分布均勻度,。

摘要:土壤耕作試驗臺是開展耕作與種植機(jī)具性能試驗的關(guān)鍵裝備,，通常采用室內(nèi)土槽的形式，但室內(nèi)重塑的土壤難以反映田間土壤固有的結(jié)構(gòu)性和耕性,。本文在前期工作的基礎(chǔ)上具體闡述了田間原位綜合耕作試驗臺原理,，所設(shè)計的原位綜合耕作試驗臺充分發(fā)揮室內(nèi)土槽試驗系統(tǒng)在控制精準(zhǔn)、互換性強(qiáng),、測試對象及試驗內(nèi)容豐富等優(yōu)勢,，為不同種類的牽引型與驅(qū)動型耕作部件的試驗研究提供了專用的裝備。試驗臺采用框架導(dǎo)軌的結(jié)構(gòu)形式,，整體吊裝運輸,。在田間工作時4個立柱支撐在地面鋪放的軌道上實現(xiàn)整體橫向進(jìn)位和縱向移動，兼顧長途運輸,、田間移位,、以及在試驗區(qū)測試過程精準(zhǔn)定位的方便性。各種耕作部件都可掛接在多功能測試臺車上完成測試,，臺車配有功能完備的傳感器且設(shè)置動力驅(qū)動模塊,，提供驅(qū)動型耕作部件的驅(qū)動和信號測試功能。試驗臺的軌道提供測試臺車的導(dǎo)向并通過電力拖動系統(tǒng)牽引測試臺車,，牽引速度在0~1m/s范圍內(nèi)可調(diào),。試驗臺的升降由4個立柱上端的同步電機(jī)驅(qū)動，滿足旋耕,、犁耕,、開溝器等測試過程的刀具入土及耕深控制要求。立柱的整體升降配合測試臺車上的螺桿調(diào)節(jié)裝置可以實現(xiàn)最大80 cm的深度調(diào)節(jié),。試驗臺配備完備的供電及控制系統(tǒng),，提高了田間試驗的電氣化程度。經(jīng)檢驗所設(shè)計的原位綜合耕作試驗臺滿足多因子多水平田間測試的要求,，節(jié)約試驗用地并提高了效率,。

摘要:為實現(xiàn)雜交稻大田精量穴直播,，解決雜交稻直播時因芽種流動性差和細(xì)長形狀造成種箱中芽種架空或堵塞的問題，設(shè)計了一種氣力式雜交稻精量穴直播排種器,。闡述了其基本結(jié)構(gòu)和工作原理,，分析了梳種條對芽種的助吸作用；研究了充種區(qū)芽種的受力情況,，建立了芽種不同姿態(tài)被吸附時吸室真空度方程,。試驗研究了有無梳種裝置，排種盤轉(zhuǎn)速以及排種盤群組吸孔直徑,、排種盤轉(zhuǎn)速,、吸室真空度3因素綜合作用對排種性能的影響。試驗結(jié)果表明：梳種條對芽種起到攪動,、梳理作用,，有利于提高排種器的充種性能；當(dāng)排種盤轉(zhuǎn)速為15r/min,，吸室真空度為3.5kPa,，排種盤群組吸孔直徑為1.6mm時，氣力式雜交稻排種器的排種性能最好,，其合格率為86.5%,。田間試驗結(jié)果表明，排種器田間播種能夠滿足雜交稻大田精量旱穴直播的農(nóng)藝要求,。

摘要:為進(jìn)一步改進(jìn)雙壟耕作施肥噴藥覆膜機(jī)工作性能,，以作業(yè)機(jī)前進(jìn)速度、土壤升運器速度,、覆土側(cè)流槽角和覆土直流槽角為自變量,，采光面地膜機(jī)械破損率為響應(yīng)值，依照Box-Behnken試驗設(shè)計原理,，采用四因素三水平響應(yīng)面分析方法，建立了各因素與采光面地膜機(jī)械破損率之間的數(shù)學(xué)模型,，并對各因素及其交互作用進(jìn)行分析,。試驗結(jié)果表明：4個因素對采光面地膜機(jī)械破損率影響的主次順序為：土壤升運器速度、作業(yè)機(jī)前進(jìn)速度,、覆土側(cè)流槽角和覆土直流槽角,；作業(yè)機(jī)最佳工作參數(shù)為：土壤升運器速度0.67m/s、作業(yè)機(jī)前進(jìn)速度0.70m/s,、覆土側(cè)流槽角75°和覆土直流槽角48°,。驗證試驗表明，采光面地膜機(jī)械破損率均值為0.216%,，較優(yōu)化前有顯著下降,。

摘要:為了獲取高速狀態(tài)下蔬菜缽苗移栽機(jī)吊杯式栽植器的最佳工作參數(shù),，設(shè)計了移栽參數(shù)可調(diào)的栽植器試驗臺，并進(jìn)行了缽苗移栽土槽試驗,。采用二次正交旋轉(zhuǎn)中心組合設(shè)計法,，以移栽速度、特征參數(shù)和吊杯傾角為影響因子,，以直立度合格率,、株距變異系數(shù)和栽植深度合格率為響應(yīng)值，利用SAS 91軟件進(jìn)行回歸分析和響應(yīng)曲面分析,，探究單因子及交互因子對響應(yīng)值的影響效應(yīng),，并結(jié)合非線性優(yōu)化計算方法，對栽植器的結(jié)構(gòu)參數(shù)和工作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計算,。結(jié)果表明：在滿足栽植頻率大于90株/min的高速移栽狀態(tài)下,，各因子對直立度合格率的影響貢獻(xiàn)由大到小為吊杯傾角、特征參數(shù),、移栽速度,；對株距變異系數(shù)的影響貢獻(xiàn)由大到小為移栽速度、特征參數(shù),、吊杯傾角,；對栽植深度合格率的影響貢獻(xiàn)由大到小為移栽速度、吊杯傾角,、特征參數(shù),。優(yōu)化所得栽植器最佳參數(shù)條件：移栽速度為0.47m/s、特征參數(shù)為1.18,、吊杯傾角為87°,，此時理論最優(yōu)值為直立度合格率98.01%、株距變異系數(shù)5.93%,、栽植深度合格率89.25%,，優(yōu)化后驗證試驗表明直立度合格率為96.6%，株距變異系數(shù)為6.1%,，栽植深度合格率為87.8%,，試驗結(jié)果與理論結(jié)果一致，所建立的回歸模型合理,；優(yōu)化后直立度合格率,、栽植深度合格率較優(yōu)化前分別提高5.8、3.6個百分點,，也高于國家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的指標(biāo)值,。

摘要:為提高矮化密植棉花的機(jī)械化施藥效果，將分行冠內(nèi)施藥與風(fēng)送式施藥技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計了棉花分行冠內(nèi)冠上組合風(fēng)送式噴桿噴霧機(jī),。分行器在棉花冠層內(nèi)部撐開霧滴擴(kuò)散空間,，并通過冠內(nèi)和冠上的組合式氣流擾動和輸送，進(jìn)一步提高霧滴的擴(kuò)散范圍和沉積分布均勻性,。介紹了噴霧機(jī)總體結(jié)構(gòu)以及分行器的設(shè)計,，詳細(xì)闡述了風(fēng)送系統(tǒng)和導(dǎo)風(fēng)筒出風(fēng)口的設(shè)計方法，并進(jìn)行了風(fēng)場測試和霧量沉積分布試驗,。風(fēng)場測試結(jié)果表明,，棉花行冠層區(qū)域氣流場風(fēng)速較大、橫向分布較均勻,。霧量沉積分布試驗結(jié)果表明,，棉花冠層內(nèi)部葉片正面霧滴平均覆蓋率達(dá)到65.30%，葉片反面達(dá)到39.83%,，上,、中、下部冠層葉片正面霧滴平均覆蓋率最大相差10.25%,，葉片反面最大相差11.75%,，整個冠層霧量沉積分布均勻性較好，冠內(nèi)組合風(fēng)送施藥效果明顯提高,。

摘要:針對土壤剖面溫度與水分檢測存在傳感器安裝困難,、對本地土壤擾動比較大等問題，設(shè)計了一種基于駐波比土壤水分測量原理與基于鉑電阻測溫原理的多層土壤剖面復(fù)合傳感器,。借助矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀與HFSS電磁場仿真軟件對傳感器電極的阻抗特性與電場分布狀況進(jìn)行了分析,，確定了銅質(zhì)檢測探頭結(jié)構(gòu)為：直徑5cm、寬度2.5cm,、厚度0.09cm,，測試電路激勵頻率為100MHz。以3種不同質(zhì)地土壤作為測試樣本,，對土壤水分與溫度檢測單元的輸出與對應(yīng)的測量值分別進(jìn)行了多項式擬合與線性擬合,，相關(guān)性均達(dá)到0.99以上，系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)及動態(tài)性能均滿足土壤剖面溫度與水分的檢測要求,。通過試驗分析了土壤溫度與體積含水率對傳感器輸出的影響,，利用統(tǒng)計回歸方法建立了傳感器在不同溫度時的修正模型。在北京市小湯山野外環(huán)境下,，將傳感器工作于埋入土壤的PVC管體中，同時獲取3層土壤溫度與水分剖面信息,，數(shù)據(jù)可靠,，性能穩(wěn)定，為實時獲取多層土壤墑情及土壤溫度提供了一種高效方法,。

摘要:離子選擇性電極為土壤硝態(tài)氮含量分析提供了一種快速,、低成本的技術(shù)方案,。以提高基于電極法的土壤硝態(tài)氮檢測精度為目的，探討了電極信號特點與環(huán)境因素對檢測精度的影響,；從硬件電路和軟件測量模型兩方面研究減少誤差,、提高精度的方法；進(jìn)行了有,、無阻抗變換-濾波模塊電極電勢信號采集的對比實驗,，并通過軟件編程將不同測量模型（線性回歸模型與溫度校正模型）嵌入到檢測儀表，進(jìn)行了溫度變化時土壤硝態(tài)氮檢測的對比實驗,。結(jié)果表明,，設(shè)計的硬件抗干擾電路可以使測量儀表準(zhǔn)確采集混雜在高頻噪聲中的離子選擇性電極電勢信號（誤差和波動均小于1mV），具有良好的準(zhǔn)確度和抗干擾能力,；當(dāng)溫度變化時,，嵌入溫度校正模型時儀表測量的相對誤差不大于8.20%，與離子色譜法（參考值）進(jìn)行相關(guān)性分析的相關(guān)系數(shù)R達(dá)到0.9986,，可有效減小由溫度變化引起的電極測量誤差,，提高檢測精度。

摘要:針對水力旋流器內(nèi)流場運動復(fù)雜,、沙粒運動規(guī)律難以掌握的問題,，運用基于顆粒動力學(xué)理論的歐拉-拉格朗日液固多相湍流模型，對水力旋流器內(nèi)的水沙兩相三維流動進(jìn)行了CFD-DEM耦合數(shù)值模擬研究,，分析了水力旋流器內(nèi)單個沙粒的軌跡線,、速度和沙粒群的運動規(guī)律、分布特性等,。模擬結(jié)果表明,，沙粒粒徑越小，沙粒向下運行的距離越短,，越容易從下降流中進(jìn)入到上升流中,，越難以分離。粒徑為40μm的沙粒,，在圓柱體與圓錐體交界面處出現(xiàn)沙粒峰值,，分離效果易受影響，而50μm和60μm沙粒在圓錐體部分出現(xiàn)峰值,，具有較好的分離效果,。通過跟蹤單個沙粒和沙粒群的運動可知，沙粒在圓柱體內(nèi)主要作圓周運動,，進(jìn)入到圓錐體部分,，沙粒既有圓周運動，又有明顯的進(jìn)入沉沙口的直線運動。分析大量沙粒個體和群體運動以及群體分布情況能從微觀角度了解水力旋流器的分離效率,，是水力旋流器性能研究的有效手段,。

摘要:在內(nèi)蒙古鄂爾多斯市賽烏素地區(qū)開展了圓形噴灌機(jī)噴灌均勻性試驗和苜蓿水肥耦合試驗，研究了圓形噴灌機(jī)水肥耦合對苜蓿產(chǎn)量的影響,。結(jié)果表明,，建植5a并每年刈割3茬的紫花苜蓿，年需水量為469.4mm,，其各茬產(chǎn)量和水分利用效率（WUE）均逐茬遞減,，耗水量逐茬增加。適當(dāng)減少灌水量（80%ETc）不會造成苜蓿的產(chǎn)量下降,，但當(dāng)灌水量減少至60%ETc時,，產(chǎn)量會顯著下降。苜蓿全年3茬均采用80%ETc的灌水處理可獲得產(chǎn)量和WUE的最佳組合,。第1茬施用90kg/hm2的磷鉀復(fù)合肥,，第2、3茬施用70kg/hm2的尿素時苜蓿的肥料偏生產(chǎn)力（PFP）最高,，但不同肥力水平對苜蓿產(chǎn)量無顯著影響,，在全生長季內(nèi)水肥耦合效應(yīng)對苜蓿產(chǎn)量影響均不顯著。圓形噴灌機(jī)尾槍控制面積內(nèi)的實際灌水量超過其余控制面積的1/3,，但產(chǎn)量未相應(yīng)增加,，建議合理配置尾槍以提高苜蓿水分利用效率。

摘要:為揭示膜下滴灌施肥番茄對不同灌水量和施肥量的響應(yīng),，基于2012—2013年田間隨機(jī)分塊試驗,，采用Tukey HSD方差分析方法研究了不同水肥供應(yīng)對番茄生長、產(chǎn)量和水分利用效率的影響,，進(jìn)一步采用多元回歸分析確定溫室番茄田間管理推薦的灌水量和施肥量,。結(jié)果表明，在2012年,，移植后23d,，灌水量和施肥量對番茄株高影響極顯著，水肥交互作用對番茄株高影響顯著,；在整個生育期,，番茄莖粗與施肥量差異顯著；不同灌水處理之間平均葉片擴(kuò)展速率無顯著性差異,，葉片擴(kuò)展速率對施肥處理的敏感性大于灌水處理,；干物質(zhì)積累量與施肥量和灌水量均正相關(guān)，施肥量對番茄干物質(zhì)積累量影響顯著,，施肥對番茄干物質(zhì)積累量的影響大于灌水,；灌水和施肥對番茄產(chǎn)量影響顯著,，水肥交互作用對番茄產(chǎn)量影響極顯著，在2012年,，W1（100%ET0)處理的番茄平均產(chǎn)量最大，比W2(75%ET0),、W3(50%ET0)處理分別高5.99%和13.54%,，番茄果數(shù)與產(chǎn)量呈正相關(guān)關(guān)系，單果質(zhì)量與番茄產(chǎn)量無相關(guān)關(guān)系,；灌水量對番茄水分利用效率的影響極顯著,，作物耗水量與灌水量正相關(guān)，與施肥量無顯著性關(guān)系,，施肥〖JP2〗對作物耗水有促進(jìn)作用,。根據(jù)2年田間試驗結(jié)果，綜合考慮番茄產(chǎn)量和水分利用效率,，推薦番茄灌水量為151.12~207.76mm,，施肥量為453.58~461.08kg/hm2，其中,，氮肥用量為213.45~216.98kg/hm2,，磷肥用量為106.72~108.49kg/hm2，鉀肥用量為133.41~135.61kg/hm2,。

摘要:基于Penman-Monteith公式設(shè)計一定梯度的灌水定額和灌水次數(shù)雙因素組合試驗,，通過2012—2014年連續(xù)3a免冬、春灌膜下滴灌棉花田間定位試驗研究,，測定分析土壤鹽分時空變化規(guī)律及其對棉花產(chǎn)量的影響,。結(jié)果表明：膜下滴灌棉花生育期0~30cm土壤鹽分變幅大于40~100cm，較小的灌水定額和灌水次數(shù)使0~30cm鹽分變幅增大,，棉花苗期和花鈴期變幅最為明顯,。灌水定額對土壤剖面鹽分變異程度影響弱于灌水次數(shù)。增加灌水定額有利于減小棉花各生育階段0~30cm土壤鹽分含量,。土壤剖面鹽分呈“C”形分布,，0~40cm土壤鹽分含量灌水12次比灌水16次大1.74%，50~80cm土層土壤鹽分含量灌水16次比灌水12次大1.71%,，灌水次數(shù)對90~100cm土層土壤鹽分影響不明顯,。同一灌水次數(shù)下，460mm灌溉定額籽棉產(chǎn)量最高,，適宜灌溉定額下,，16次灌水次數(shù)籽棉產(chǎn)量高于灌水12次籽棉產(chǎn)量。灌溉水利用效率隨灌水定額的降低和灌水次數(shù)的增加而提高,，在南疆水資源短缺情況下高頻次小定額灌溉可獲得最大的灌溉水利用效率,。當(dāng)0~30cm初始土壤含鹽量（2.03g/kg）小于3.0g/kg時,，棉花生育期460mm灌溉定額、16次灌水次數(shù),，不會產(chǎn)生土壤鹽分累積情況,，可作為南疆干旱區(qū)免冬、春灌適宜棉花灌溉制度,。

摘要:作為新型高分子節(jié)水材料,，保水劑能夠改善土壤結(jié)構(gòu)，提高土壤儲水能力,，促進(jìn)作物生長,。比較了微晶纖維素保水劑和秸稈沼渣保水劑在穴盤育苗中對基質(zhì)理化性質(zhì)和黃瓜幼苗根系活力、壯苗指數(shù),、日均干質(zhì)量增長量等生長生理指標(biāo)的影響,。試驗顯示，2種保水劑的施用對改善土壤理化性質(zhì)和促進(jìn)黃瓜幼苗生長都具有顯著的效果,；第36天時,，加入保水劑的各處理黃瓜幼苗壯苗指數(shù)均高于對照組，施用微晶纖維素保水劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)在0.3%時,，黃瓜幼苗日均干質(zhì)量增長量可達(dá)（0.0154±0.0009）g/d,，壯苗指數(shù)達(dá)0.4892±0.0762，根系活力達(dá)61.82μg/(g·h),；施用秸稈沼渣保水劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)在0.3%時,，黃瓜幼苗日均干質(zhì)量增長量可達(dá)（0.0156±0.0004）g/d，壯苗指數(shù)達(dá)0.5089±0.0985,，根系活力達(dá)60.90.μg/(g·h),。研究結(jié)果表明，秸稈沼渣保水劑可作為一種新型土壤保水劑應(yīng)用到黃瓜育苗生產(chǎn)中,。

摘要:從生態(tài)需求角度從發(fā),，選擇生態(tài)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度、生態(tài)稀缺程度,、人文發(fā)展水平作為評價指標(biāo),，在對分指標(biāo)進(jìn)行評價的基礎(chǔ)上，采用多指標(biāo)條件判定法進(jìn)行北京市生態(tài)需求程度評價,，并據(jù)此劃分了3個生態(tài)分區(qū),。結(jié)果顯示，北京人均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值差距較大,，從中心城區(qū)到遠(yuǎn)郊區(qū),，生態(tài)資源愈來愈稀缺；生態(tài)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度中,，輕度協(xié)調(diào)的區(qū)域大多位于北京北部的生態(tài)涵養(yǎng)區(qū),，而首都核心功能區(qū)和城市發(fā)展新區(qū)的經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)程度多屬于輕度沖突,；人文發(fā)展水平從中心城區(qū)到遠(yuǎn)郊區(qū)逐漸降低；生態(tài)需求程度從中心城區(qū)到遠(yuǎn)郊區(qū)逐步降低,。根據(jù)生態(tài)分區(qū)的生態(tài)需求不同,，針對不同區(qū)位的特點提出了生態(tài)環(huán)境建設(shè)的建議，研究可以為區(qū)域土地資源合理規(guī)劃布局與調(diào)整,、生態(tài)用地配置和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供參考和依據(jù),。

摘要:研究在高壓反應(yīng)釜中，利用ZrO2/Al2O3/TiO2多晶泡沫陶瓷催化劑,，催化廢植物油脂與廢聚乙烯塑料共裂解制備燃油?？疾炝藴囟?、時間、催化劑添加比例,、物料質(zhì)量比等因素對廢植物油脂與廢聚乙烯塑料共裂解制備燃油的影響,。得到適宜的制備條件為反應(yīng)溫度430℃、反應(yīng)時間40min,、催化劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)15%,、物料質(zhì)量比1∶1，在此條件下,，液體產(chǎn)物產(chǎn)率為65.9%,。GC-MS分析表明，裂解液體中飽和烴類產(chǎn)物峰面積比例接近100%,，其中97.85%為直鏈烷烴,，并初步推斷了廢植物油脂與廢聚乙烯塑料共裂解機(jī)理。產(chǎn)物的部分燃料油性能測定結(jié)果表明,，裂解燃油熱值明顯高于生物柴油與0號柴油,，密度和運動黏度符合0號柴油的標(biāo)準(zhǔn)，冷凝點和冷濾點均優(yōu)于生物柴油,，低溫流動性好,。

摘要:利用激光粒度、X射線熒光,、掃描電鏡,、熱重和差熱分析等手段對花生殼和玉米芯在600℃和815℃下成灰灰樣的粒度分布、化學(xué)組成,、微觀形態(tài),、熱重行為以及沾污結(jié)渣特性進(jìn)行了全面試驗研究。試驗結(jié)果表明：灰化溫度對灰特性影響顯著,，對沾污結(jié)渣影響較??；灰化溫度升高，粒度減小,，總失重降低,，K、Na和Cl的含量降低,，而Si,、Ca含量未見明顯變化；600℃花生殼灰仍保持原始骨架,，而815℃灰的破碎程度較高,，且有SiO2晶體析出；600℃玉米芯灰發(fā)生熔融,，而815℃灰存在嚴(yán)重結(jié)渣,；600℃灰的主要失重發(fā)生在300~600℃，并且差熱曲線呈現(xiàn)劇烈的放熱峰,，表明灰的軟化或熔融伴隨放熱,；815℃玉米芯灰在600~800℃之間的失重則是由活潑堿金屬氯化物揮發(fā)以及碳酸鹽高溫分解造成。

摘要:干酪是富含蛋白質(zhì)和鈣的高營養(yǎng)價值乳制品,，是發(fā)達(dá)國家的膳食主體,，也是乳品科學(xué)研究的熱點。干酪的質(zhì)構(gòu)與風(fēng)味特征是評價干酪品質(zhì)的綜合指標(biāo),，改善干酪的質(zhì)構(gòu)和風(fēng)味,，并解析其形成機(jī)制是干酪研究的重點與難點。本文通過分析原料乳質(zhì)量,，凝乳,、成熟、鹽漬,、拉伸和濃縮工藝,，以及低脂和低鹽干酪加工技術(shù)等環(huán)節(jié)，全面解析了干酪質(zhì)構(gòu)與風(fēng)味特征的影響因素,。本文論述了如調(diào)控凝乳方式,、利用輔助發(fā)酵劑加速干酪特征風(fēng)味形成、基因修飾技術(shù)加速干酪成熟等關(guān)鍵控制技術(shù),，并提出了調(diào)節(jié)鈣離子以精準(zhǔn)調(diào)控凝乳,、闡明體細(xì)胞對干酪質(zhì)構(gòu)和風(fēng)味的影響等未來干酪科學(xué)研究方向，為我國干酪的品質(zhì)改善和工業(yè)化提供參考,。

摘要:采用非線性化學(xué)指紋圖譜法對奶粉中固有鈣含量進(jìn)行定量分析,。先用國標(biāo)火焰原子吸收分光光度法對 3份奶粉標(biāo)準(zhǔn)樣品中固有的鈣含量進(jìn)行測定，分別向奶粉標(biāo)樣中加入不同量的碳酸鈣,，利用“硫酸-硫酸錳-丙酮-溴酸鈉-標(biāo)樣成分”為反應(yīng)體系,，通過非線性化學(xué)指紋圖譜法對含有不同量碳酸鈣的奶粉進(jìn)行測定,，運用最小二乘法，擬合出其波動周期與奶粉中鈣的總含量之間的一元線性關(guān)系,， 當(dāng)奶粉中鈣的加入量已知時,，可求出奶粉中固有的鈣含量。實驗表明,，當(dāng)奶粉總量為 0.9g,、 奶粉中鈣的總含量在0.0227～0.0323g范圍內(nèi)時，鈣的總含量與波動周期線性關(guān)系良好,，決定系數(shù) R2為0.9953～0.9988,，樣品加標(biāo)回收率為99.18%～101.60%，RSD為0.47%～1.63%,，奶粉中固有的鈣含量檢測范圍為0～0.0323g,。方法準(zhǔn)確度高，操作簡單,，是一種切實可行的測定奶粉中固有鈣含量的方法，也可作為復(fù)雜樣本中其它成分定量分析借鑒的方法,。

摘要:通過電子鼻(Electronic nose, EN)檢測蘋果汁氣味,，探索電子鼻識別蘋果汁中魯氏接合酵母早期污染的可行性。利用線性判別分析(LDA)研究電子鼻對不同污染時間蘋果汁的區(qū)分能力,。運用載荷分析研究各傳感器對電子鼻早期識別魯氏接合酵母污染的貢獻(xiàn),。同時對蘋果汁進(jìn)行感官評定分析，作為驗證電子鼻檢測性能的參考,。運用偏最小二乘回歸（PLSR）分析電子鼻信號與酵母菌濃度之間的相關(guān)性,，以期建立定量檢測模型。結(jié)果表明實驗菌株污染蘋果汁12h 后,，對應(yīng)的酵母濃度小于200CFU/mL,，電子鼻能夠識別污染樣品，而感官評定人員在這個條件下無法區(qū)分污染樣品與空白樣品,。載荷分析表明S1,、S2、S6,、S7和S8傳感器在電子鼻識別魯氏接合酵母早期污染中起到重要作用,。PLS結(jié)果表明電子鼻信號與酵母濃度之間有很好的相關(guān)性，決定系數(shù)R2分別為0.97(校正集) 和0.93(預(yù)測集),，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為0.28(校正集) 和0.26(預(yù)測集),。上述結(jié)果表明利用電子鼻對蘋果汁中魯氏接合酵母早期污染進(jìn)行識別預(yù)警是可行的，有望在食品微生物快速檢測領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,。

摘要:以鎮(zhèn)江香醋固態(tài)發(fā)酵過程中總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)和pH值為表征指標(biāo),，利用高光譜圖像技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)實現(xiàn)翻醅均勻性快速判別,。以翻醅前后醋醅為研究對象，首先采集其高光譜信息,，同時檢測對應(yīng)的總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)和pH值,；然后以聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘（siPLS）和遺傳算法（GA）優(yōu)選特征變量；采用偏最小二乘（PLS）和最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）方法建立表征醋醅均勻性指標(biāo)的快速預(yù)測模型,；最后使用最優(yōu)模型計算高光譜圖像每個像素點的總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)和pH值,，偽彩色處理，獲得醋醅總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)和pH值分布圖,。結(jié)果表明,，總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)和pH值最佳模型的相關(guān)系數(shù)（R）分別為0.7751和0.7974、預(yù)測均方根誤差（RMSECP）為0.389%和0.0417,；分布圖中翻醅前總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)和pH值范圍為3.0%~7.8%和3.5~4.2,，醋醅局部有明顯結(jié)塊，分布不均勻,，翻醅后總酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)和pH值范圍較集中,，為4.8%~7.0%和3.6~3.9，醋醅分布較均勻,。結(jié)果表明利用高光譜技術(shù)快速預(yù)測醋醅均勻性是可行的,。

摘要:針對通常采用的反射高光譜無法準(zhǔn)確檢測隨機(jī)放置馬鈴薯表面輕微碰傷的問題，提出了一種用V型平面鏡的高光譜并結(jié)合果蠅優(yōu)化算法（FOA）檢測馬鈴薯輕微碰傷的方法,。試驗搭建了V型平面鏡反射高光譜圖像采集系統(tǒng),，分別采集隨機(jī)放置下的輕微碰傷和合格馬鈴薯的高光譜圖像，每張高光譜圖像包含平面鏡1反射圖像F1,、相機(jī)直接采集圖像F2,、平面鏡2反射圖像F3，分別提取F1,、F2,、F3感興趣區(qū)域的平均光譜拼接成馬鈴薯的屬性矩陣。采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）預(yù)處理后的光譜矩陣進(jìn)行全波段的支持向量分類機(jī)（SVC）建模,，預(yù)測集的識別率僅為84.11%,；為了提高模型的性能，采用蟻群算法（ACO）進(jìn)行變量優(yōu)選,，優(yōu)選出9個變量建立的SVC模型預(yù)測準(zhǔn)確率為95.32%,；分別用網(wǎng)格搜索法（Grid search）、遺傳算法（GA）和FOA對SVC的懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g進(jìn)行尋優(yōu),，通過比較分析,，F(xiàn)OA-SVC對訓(xùn)練集和預(yù)測集的識別準(zhǔn)確率均達(dá)到100%。試驗結(jié)果表明，用V型平面鏡的高光譜結(jié)合FOA-SVC能夠準(zhǔn)確檢測馬鈴薯的輕微碰傷,，可為馬鈴薯的輕微碰傷在線檢測提供技術(shù)基礎(chǔ),。

摘要:采用可見近紅外漫透射光譜技術(shù)，探討鴨梨黑心病和可溶性固形物含量同時在線檢測的可行性,。在5個/s運動速度下,，采集了黑心果和正常果的可見近紅外能量譜。分析了正常果和黑心果的可見近紅外光譜響應(yīng)特性,，分別建立了鴨梨黑心病峰值比判別模型和偏最小二乘判別模型,。同時建立了可溶性固形物偏最小二乘回歸模型，考察了黑心病對鴨梨可溶性固形物偏最小二乘回歸模型預(yù)測精度的影響,，提出了鴨梨黑心病和可溶性固形物含量同時在線檢測策略,。采用未參與建模的新樣品，評價鴨梨黑心病和可溶性固形物含量在線分選的準(zhǔn)確性,，黑心果判別準(zhǔn)確性達(dá)到100%,，正常果可溶性固形物預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差為0.45°Brix，分選正確率達(dá)到98%,。

摘要:針對農(nóng)副產(chǎn)品農(nóng)藥殘留超標(biāo)現(xiàn)象,，提出一種快速高效無損檢測菜葉農(nóng)藥殘留的方法。以4組生菜葉片為研究對象,，分別噴灑丙酮和3種不同濃度的樂果農(nóng)藥（樂果和丙酮的體積比為1∶100,、1∶500、1∶1000）,，利用近紅外高光譜成像儀采集生菜樣本的高光譜圖像（871.61~1766.32nm）。在生菜高光譜圖像中選取感興趣區(qū)域（ROI）并提取該區(qū)域的平均光譜,，對ROI內(nèi)的圖像進(jìn)行主成分分析 (PCA)處理,，提取PC1、PC2圖像的紋理特征,。采用連續(xù)投影算法（SPA）和主成分分析方法 (PCA)選取光譜數(shù)據(jù)的特征波長,，分別利用線性判別法K最近鄰法(KNN)、馬氏距離 (MD)和Fisher判別分析 (FLDA)方法建立基于全波段,、特征波段下光譜特征和光譜與紋理融合特征的農(nóng)藥殘留檢測模型,。結(jié)果表明，基于SPA特征光譜和主成分圖像紋理特征融合信息的Fisher模型較好,，訓(xùn)練集和測試集分類正確率分別為98.9%和100%,，利用近紅外高光譜圖像技術(shù)結(jié)合信息融合及Fisher算法鑒別農(nóng)藥殘留等級是可行的。

摘要:隨著冷鏈耦合保鮮/氣調(diào)技術(shù)的發(fā)展,，氣體成分參數(shù)已經(jīng)成為鮮食葡萄冷鏈物流監(jiān)測與追溯的重要指標(biāo)之一,。針對現(xiàn)有氣體傳感器不能滿足冷鏈物流監(jiān)測與追溯的高精度和微量化需求，選取CO2、O2和SO2為基本參數(shù),，利用基于時域特征參數(shù)提取方法,，研究氣體傳感器靜態(tài)、動態(tài)響應(yīng)的特征參數(shù),，用線性回歸法進(jìn)行優(yōu)化,，篩選最佳特征參數(shù)。研究結(jié)果表明,，鮮食葡萄冷鏈物流O2和SO2傳感器最佳特征參數(shù)分別為空氣中的響應(yīng)基值Xa,、穩(wěn)態(tài)響應(yīng)幅值Xg、響應(yīng)速度Dres,、響應(yīng)恢復(fù)速度Drec,、響應(yīng)時間tres、響應(yīng)恢復(fù)時間trec和響應(yīng)幅值的累積IntPres,，其中,，CO2傳感器響應(yīng)幅值的累積特征低于O2和SO2傳感器。最佳特征參數(shù)能夠?qū)滏溛锪髦芯哂欣鄯e效應(yīng)的氣體傳感信號進(jìn)行有效地特征分析,，進(jìn)一步提高冷鏈物流氣體傳感器應(yīng)用及監(jiān)控的精度,、靈敏度和穩(wěn)定性。

摘要:豆乳中蛋白粒子的性狀直接影響豆乳的加工特性,，而豆乳中蛋白粒子的形成與加熱溫度及加熱方式具有非常密切的關(guān)系,。通過實驗對比分析了常壓煮漿和微壓煮漿過程中豆乳蛋白粒子的含量變化，考察了微壓煮漿方式對豆乳穩(wěn)定性,、流變性及豆腐質(zhì)構(gòu)特性的影響,。試驗結(jié)果表明：微壓煮漿方式改變了豆乳中蛋白粒子的形成，提高了豆乳中蛋白粒子的含量,，從而使豆乳的加工特性產(chǎn)生了重要變化,。與常壓煮漿相比，微壓煮漿豆乳平均粒徑更小,，使豆乳在長期儲藏中保持更高的穩(wěn)定性,；微壓煮漿與常壓煮漿豆乳的流體特性指數(shù)都近似為1，表現(xiàn)出牛頓流體特性,，但是由于蛋白粒子數(shù)的增多,，增大了豆乳的粘度；微壓煮漿豆乳蛋白粒子增多提高了豆腐凝膠硬度,、彈性,、膠黏性，使豆腐的凝膠質(zhì)構(gòu)明顯增強(qiáng),。

摘要:為實現(xiàn)蛋雞養(yǎng)殖生產(chǎn)過程參數(shù)實時監(jiān)測與預(yù)警,，研發(fā)了基于分布式流式計算框架DataCanal的蛋雞養(yǎng)殖實時監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)。DataCanal是面向數(shù)據(jù)流的分布式計算框架，使用控制流集中,、數(shù)據(jù)流分散的模型,，以分布式文件系統(tǒng)為中間結(jié)果的存儲，支持異地多數(shù)據(jù)源的實時采集和處理,。系統(tǒng)以DataCanal為基礎(chǔ)設(shè)施,，在具有一定擴(kuò)展性的情況下，保證實時性,。系統(tǒng)采用Brower/Server模式,，用戶通過瀏覽器即可訪問，提升了信息共享的便捷性,。系統(tǒng)實現(xiàn)了規(guī)?；半u生產(chǎn)過程實時數(shù)據(jù)采集與展示、生產(chǎn)信息管理,、實時預(yù)警,、決策分析和系統(tǒng)管理功能，對蛋雞養(yǎng)殖全生命周期進(jìn)行了全方位的管理,。運行效果表明,，該系統(tǒng)可以解決規(guī)模化蛋雞生產(chǎn)過程中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)信息化和實時處理問題,，在部署8臺機(jī)器的情況下,，DataCanal集群的處理能力峰值達(dá)到160MB/s，延遲在分鐘級別,，在線上實驗環(huán)境中,，DataCanal集群每天處理約25GB的數(shù)據(jù),而且系統(tǒng)后期維護(hù)和升級都極為便利。

摘要:To struggle with the problems of hard to acquire the optimum light value for tomato planting rapidly and precisely, a model was developed to control the light staying around the optimum value in the environment. In order to evaluate the optimum light saturation points under different temperatures, a novel light and temperature coupling optimizing method based on improved fish swarm algorithm was proposed. This new method effectively improved the optimum speed of traditional fish swarm algorithm through adjusting the vision and step dynamically. In addition, the method could avoid trapping into local optimum, and get more accurate optimal solution than genetic algorithm. Based on the light saturation points by optimizing this method, the light environment regulation target model was established with nonlinear regression. For verifying the accuracy of the method, a set of light and temperature coupling photosynthetic rate test was performed. The results showed that the model determination coefficient can reach 0.9999, the squared error term was 1543, and the root mean square error was 0.712. A comparison between simulation results and testing results was made, which showed the highly linear correlate relation with a value of 0.988 between them. In addition, the maximum relative error was less than ±2%, which is obviously better than the results of genetic algorithm. At last, a positive conclusion was obtained that the proposed light and temperature coupling optimizing method in this study can acquire the optimum light saturation points rapidly and dynamically, and has great significance to the precise control of light environment in facility.

摘要:哺乳母豬從站立,、坐立轉(zhuǎn)為趴臥的高危動作是導(dǎo)致斷奶前仔豬死亡的主要原因,，動作發(fā)生頻率及變換方式?jīng)Q定了母豬的母性指數(shù)。以江蘇省農(nóng)林職業(yè)技術(shù)學(xué)院小梅山原種豬場飼養(yǎng)的小梅山母豬為研究對象,，利用MPU6050傳感器采集母豬哺乳期內(nèi)10d的三軸加速度數(shù)據(jù)，采用直方圖統(tǒng)計法設(shè)置運動能量閾值,，快速定位高危動作區(qū)間,，以高危動作發(fā)生前后的身體姿態(tài)為特征，構(gòu)建動作分類器,，識別高危動作的類型,。實驗結(jié)果表明，對高危動作區(qū)間的標(biāo)注準(zhǔn)確率為77.4%,，基于姿態(tài)的動作類型識別方法糾正了因仔豬碰撞節(jié)點產(chǎn)生的誤標(biāo),，識別準(zhǔn)確率達(dá)到81.7%。利用2種俯臥姿態(tài)計算母豬的俯臥指數(shù)可為實現(xiàn)母性能力科學(xué)評價及育種提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

摘要:為準(zhǔn)確預(yù)測溶解氧變化趨勢,，降低水產(chǎn)養(yǎng)殖風(fēng)險,，提出混沌變異的分布估計（CMEDA）算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)模型（LSSVR），提高了溶解氧預(yù)測精度,。并對粒子群算法和遺傳算法分別優(yōu)化的LSSVR模型（PSO-LSSVR,、GA-LSSVR）以及傳統(tǒng)的LSSVR模型與CMEDA優(yōu)化的LSSVR模型（CMEDA-LSSVR）進(jìn)行了比較研究。利用該模型對江蘇省揚中市紅鯛魚工廠化養(yǎng)殖魚塘溶解氧含量進(jìn)行了預(yù)測,。實驗結(jié)果表明,，CMEDA-LSSVR的預(yù)測精度高于其他3種算法，CMEDA-LSSVR,、PSO-LSSVR,、GA-LSSVR、LSSVR 4種模型預(yù)測精度評價指標(biāo)平均絕對百分比誤差分別為0.32%,、1.27%,、1.98%和2.56%。實際應(yīng)用結(jié)果表明該模型可以為魚塘水質(zhì)決策管理提供依據(jù),，具有一定的應(yīng)用價值,。

摘要:移動終端的田間信息采集相比于傳統(tǒng)的田間信息采集，具有靈活性強(qiáng),、采集方便等優(yōu)勢,，已成為田間信息采集的主要手段之一。但是在進(jìn)行田間信息采集時存在數(shù)據(jù)同步問題,，主要表現(xiàn)在慢同步頻發(fā),、無為數(shù)據(jù)（已經(jīng)傳輸過的數(shù)據(jù)）重傳、服務(wù)器端變化數(shù)據(jù)沒有及時同步到移動終端等問題,。針對這3個數(shù)據(jù)同步的主要問題,，基于Sync ML協(xié)議，提出了慢同步策略,，并對該協(xié)議進(jìn)行了改進(jìn),；設(shè)計了主動推送策略和變化數(shù)據(jù)捕獲策略；在此基礎(chǔ)上設(shè)計并且實現(xiàn)了改進(jìn)后的移動數(shù)據(jù)同步中間件,，并且把該中間件應(yīng)用到種業(yè)科研育種田間信息采集系統(tǒng)和水稻定位試驗打分系統(tǒng)中,，試驗證明，該中間件提高了數(shù)據(jù)同步的效率,，減少了無為數(shù)據(jù)的重復(fù)傳輸,，表現(xiàn)出良好的實用性和普適性。

摘要:植被覆蓋度(FVC)是指示生態(tài)環(huán)境狀態(tài)的重要參數(shù),，開展區(qū)域FVC估算與分析對于科學(xué)決策具有重要意義,。利用1988—2013年5個時期的Landsat系列遙感數(shù)據(jù),，引入地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)TAVI來估算FVC，有效消除了陰坡和陽坡由于地形不同造成的差異,。研究結(jié)果表明：長汀縣植被覆蓋情況總體良好,，中高以上植被覆蓋度區(qū)域占全縣面積的65%以上，植被覆蓋度較高區(qū)域主要分布在縣域周邊,；中低以下植被覆蓋度區(qū)域不到全縣面積的15%,，主要分布在中部沿汀江兩岸的水土流失嚴(yán)重鄉(xiāng)鎮(zhèn)。[JP2]1994年植被覆蓋度最差,，1988—1994年植被覆蓋度降低幅度較大,，在全縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)都有分布，主要與1993—1994年冬季的嚴(yán)重霜凍有關(guān),；1994年后,，植被覆蓋度逐步提高，2003年以后,，植被覆蓋度增長較快,，尤其是中部原水土流失嚴(yán)重鄉(xiāng)鎮(zhèn)的植被覆蓋度顯著改善。長汀縣植被覆蓋度的變化情況與地方政府對水土流失治理的投入強(qiáng)度密切相關(guān),，特別是2000年以來的高強(qiáng)度投入與治理,，極大地改善了當(dāng)?shù)氐闹脖桓采w狀況。

摘要:Land use classification plays an important role in adjusting land structure and developing land resources reasonably, especially in the farming area. The objective of this research is to choose an appropriate method to classify land use type in the farming area. A new classification method, random forest (RF) classifier, was applied to make land use mapping in agricultural cultivation region with multisource information, including multiseasonal spectrum, texture and topographic information. The best classification scheme was chosen to extract land use information, and RF algorithm was used to reduce the dimension of characteristics variables. The RF algorithm, support vector machine, and maximum likelihood classification were used to map agricultural land use, and the applicability of these three different classification methods was analyzed. The result shows that RF classification of land use classification with multisource information effects best, the overall accuracy and Kappa coefficient are 85.54% and 0.8359 respectively. Feature selection method from RF algorithm can effectively reduce the data dimension and ensure the accuracy of classification at the same time. Compared with these three classification methods, RF algorithm performs the highest overall accuracy of 81.08%, which is respectively 9.46% and 5.27% higher than support vector machine and maximum likelihood classification. It is an effective scheme that makes land use classification in the farming area using RF classifier with multi-source information. It provides a fast and feasible method for the division of land use types.

摘要:機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)能夠采集反映林木三維結(jié)構(gòu)的點云,，利用點云分類及林木冠層投影面積和體積計算方法獲得林木信息,。通過不規(guī)則三角網(wǎng)法和平面擬合過濾算法分別提取地面和建筑物點云，并將建筑物點云過濾得到林木點云,，將樹冠點云投影到x-y平面,，采用角度法搜索邊界，提取林木點云邊緣,，并在與其相對應(yīng)的CCD影像上顯示,。利用任意多邊形面積算法計算各個連通區(qū)域的面積，將它們求和得到冠層投影面積,，通過臺體的體積計算得到冠層體積,。在研究區(qū)域隨機(jī)選出10個外業(yè)樣地進(jìn)行傳統(tǒng)的人工測量，實驗結(jié)果表明,，基于LiDAR的激光測量與人工測量測得的投影面積和體積的相關(guān)系數(shù)分別為0.957和0.944,。本文提出的方法準(zhǔn)確有效，為高精度定量估算林木冠層生物量提供了依據(jù),。

摘要:水在植物的各項生理活動中起著至關(guān)重要的作用，實時無損檢測植物莖體的水分對研究植物的生命活動有著重要的指導(dǎo)意義,。本文提出了一種基于駐波率原理的莖體水分實時無損在線檢測方法,，并設(shè)計了BD-IV型植物莖體水分傳感器,，分別在以有機(jī)溶劑及燒杯為實驗材料的仿真環(huán)境、以松樹為實驗材料的樹段環(huán)境及以桃樹為實驗材料的活立木實驗環(huán)境下,，驗證了BD-IV型植物莖體水分傳感器的檢測性能,。當(dāng)植物莖體直徑在5.0~10.5cm之間且體積含水率在1.17%~59.59%之間時，BD-IV型植物莖體水分傳感器能準(zhǔn)確地檢測出植物莖體的體積含水率,。通過長期監(jiān)測桃樹莖體水分的日變化和月變化情況,，得知BD-IV型植物莖體水分傳感器的檢測結(jié)果與植物生理特性相符；與德國生產(chǎn)的SF-L型樹干莖流儀同時監(jiān)測柳樹的莖體水分和莖流,，得出莖體水分和莖流之間的關(guān)系,，為植物生理特性研究提供了一種高性能價格比的國產(chǎn)化檢測儀器。

摘要:莖稈水分與莖流速率是解析植物莖稈內(nèi)水分傳輸?shù)?個重要參數(shù),。設(shè)計了一種基于內(nèi)邊緣場電容效應(yīng)的樹干/枝水分傳感器,。采用有機(jī)溶液試劑法與枝條凍融法分別對傳感器做了性能測試試驗，證實了傳感器在相對介電常數(shù)16.8~81變化范圍內(nèi)具有很好的線性關(guān)系（R2=0.9772）,，并從凍融-干濕等價性能看,，傳感器反應(yīng)靈敏度滿足測量要求。利用枝條脫水法得到了傳感器參考標(biāo)定曲線,，決定系數(shù)為0.9922,。溫室環(huán)境下的盆栽蘋果樹試驗證實了該傳感器既可無損觀測樹干細(xì)胞晝夜間的充放水過程，還可感測虧水樹干內(nèi)膨壓崩潰與恢復(fù)過程,。

摘要:采用銥星SBD衛(wèi)星通信業(yè)務(wù),，基于支持向量機(jī)算法，設(shè)計了一套專門服務(wù)于林業(yè)部門的信息采集,、數(shù)據(jù)分析及林火識別的森林管護(hù)系統(tǒng),，實現(xiàn)了CO濃度、CO2濃度,、煙霧濃度,、空氣溫濕度的自動采集與林區(qū)無死角實時遠(yuǎn)距離無線傳輸，在10m范圍內(nèi)可有效識別森林火災(zāi)發(fā)生的可能性,。采集終端硬件基于STM32處理器,、銥星Q9602模塊、LTC2950-1開關(guān)機(jī)控制,、DS2781電源管理以及兩級降壓結(jié)構(gòu),，軟件在自動模式及手動模式下均可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集與遠(yuǎn)程傳輸，并在遠(yuǎn)程服務(wù)器上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與林火發(fā)生可能性識別,。經(jīng)實驗驗證：系統(tǒng)可實時采集5種微環(huán)境參數(shù),，衛(wèi)星傳輸成功率為100%，10m范圍內(nèi)林火正確識別率為80%左右,。2014年開始,，系統(tǒng)在內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市海拉爾區(qū)林區(qū)的森林管護(hù)工作中得到應(yīng)用測試,。

摘要:為解決Kinect獲取的玉米三維點云數(shù)據(jù)噪聲影響三維重建精度的問題，根據(jù)Kinect所獲取的點云數(shù)據(jù)特點,，采用多幀數(shù)據(jù)融合的方法獲取更完整的三維點云數(shù)據(jù)并對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行初步平滑,；通過對Kinect所獲數(shù)據(jù)噪聲進(jìn)行分析，提出了一種基于密度分析和深度數(shù)據(jù)雙邊濾波的方法,，分別對離群點噪聲和內(nèi)部高頻噪聲進(jìn)行處理,。以Kinect獲取的玉米及茄子的三維點云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪實驗，所用去噪時間僅為傳統(tǒng)雙邊濾波去噪時間的2.71%和1.78%,，并且能夠達(dá)到很好的去噪效果,。結(jié)果表明，所提方法能夠方便,、快捷地去除不同尺度的噪聲,，同時保留邊緣數(shù)據(jù)的完整性，獲得良好的植物三維點云數(shù)據(jù),。

摘要:根據(jù)動圈式電磁驅(qū)動配氣機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特點和工作原理提出了一種溫升抑制方案：利用動圈的泵吸效應(yīng),，以環(huán)形切片作為開關(guān)閥片，在無需額外動力源驅(qū)動的前提下能夠提升動圈與永磁體之間氣隙內(nèi)的氣體流量與速度,，從而有效強(qiáng)化氣隙表面的對流傳熱效果,。通過建立流動區(qū)域的數(shù)值模型，仿真分析了電磁驅(qū)動配氣機(jī)構(gòu)工作循環(huán)中閥片的響應(yīng)規(guī)律以及氣體流動狀態(tài),，據(jù)此對方案結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn),，通過更換材質(zhì)減輕了閥片的質(zhì)量并優(yōu)化了閥片行程。最后開展了配氣機(jī)構(gòu)長時間工作下的溫升測試試驗,，結(jié)果表明,，改進(jìn)后的方案對執(zhí)行器溫升抑制效果明顯，在測量工況下各測量點中最高溫升下降12.1℃,。

摘要:研究了大功率氣體機(jī)采用進(jìn)氣道多點順序噴射方式時,，噴射持續(xù)期對缸內(nèi)混合氣形成及燃燒性能的影響規(guī)律。通過數(shù)值解析的方法研究了采用單管結(jié)構(gòu)及雙管結(jié)構(gòu)進(jìn)氣對混合氣形成過程的影響,，在此基礎(chǔ)上確定了采用雙管結(jié)構(gòu)噴射燃?xì)?。在發(fā)動機(jī)標(biāo)定工況，保證其它條件一致的條件下,，通過數(shù)值解析及燃燒測試分析的方法對比了5種不同噴射持續(xù)期對缸內(nèi)混合氣形成及循環(huán)變動率的影響規(guī)律,。這5種噴射持續(xù)期的噴射起始時刻均為進(jìn)氣上止點后40°，此時排氣門接近全關(guān),，不存在燃?xì)庵苯舆M(jìn)入排氣管的情況,；另外活塞運動速度快，進(jìn)氣具有較強(qiáng)的擾動能量,，有助于促進(jìn)燃?xì)馀c空氣的混合,。數(shù)值解析及實驗測試結(jié)果表明,，對于研究用發(fā)動機(jī)在實驗工況下，當(dāng)噴射持續(xù)期從5ms增加到10ms時,，由于能夠充分利用進(jìn)氣擾動的能量改善混合氣的形成，有效降低了循環(huán)變動率,；隨著噴射持續(xù)期的繼續(xù)增加,，當(dāng)噴射持續(xù)期為12ms或15ms時，后期噴射的燃?xì)庥捎诖藭r進(jìn)氣流速降低無法進(jìn)入缸內(nèi),，部分燃?xì)鉁暨M(jìn)氣道,，減少了可燃混合氣的燃?xì)猓纬傻幕旌蠚馄?，反而不利于缸?nèi)燃燒過程的進(jìn)行,。

摘要:以壓縮空氣為氣源，建立了低溫等離子體（NTP）噴射系統(tǒng)再生廢氣再循環(huán)（EGR）冷卻器的試驗系統(tǒng),，在不同的再生溫度下進(jìn)行EGR冷卻器的再生試驗,，通過測量再生過程中主要活性物質(zhì)（NO2、O3)以及再生產(chǎn)物COx的變化情況,，分析了再生溫度對EGR冷卻器再生的影響,。試驗結(jié)果表明：空氣源NTP能在18~300℃的溫度范圍內(nèi)實現(xiàn)EGR冷卻器再生。再生過程中,，O3和NO2均隨著溫度的升高而降低,，在150℃時被完全消耗。再生過程產(chǎn)生的CO較少,，故C1（CO中C的質(zhì)量）的值較小,，占C12（COx中C的質(zhì)量)的比例不足1/8。而C2（CO2中C的質(zhì)量）與C12的趨勢趨于一致,，均隨著溫度的升高先增加后減小,，當(dāng)再生溫度為150℃時，C2和C12均達(dá)到較大值,。當(dāng)再生溫度為150℃時,，NTP產(chǎn)生的活性物質(zhì)的利用率較高，去除積碳量較多,，再生效果較好,。

摘要:選取高壓共軌柴油機(jī)中高負(fù)荷下常用噴油壓力，在定容燃燒彈內(nèi),，利用高速攝像技術(shù)和燃燒壓力采集系統(tǒng)分別試驗研究了相同噴油脈寬和相同噴油量下噴油壓力對柴油著火,、燃燒和炭煙生成特性的影響。結(jié)果表明,，在噴油壓力變化范圍內(nèi)（40～160MPa）：相同噴油脈寬和相同噴油量下,，試驗結(jié)果具有相同的變化趨勢,；隨噴油壓力升高，火焰浮起長度增加,，火焰亮度逐漸減弱,；高噴油壓力下，壓力升高率增大,，壓力升高始點和最高燃燒壓力出現(xiàn)時刻均提前,，放熱率更快達(dá)到峰值，且放熱率峰值逐漸增大,；以相同噴油量為例,，當(dāng)噴油壓力從80MPa升高到160MPa時，滯燃期由1.7ms縮短到1.4ms,，燃燒持續(xù)期由6.9ms縮短到4.7ms,，總炭煙量大幅度減少，但滯燃期和燃燒持續(xù)期隨噴油壓力升高而縮短的程度以及炭煙生成量隨噴油壓力升高而降低的趨勢均逐漸減弱,。

摘要:針對小型化,、靈活投放海上漂浮平臺的平衡穩(wěn)定控制需求，提出了一種具備空間二維穩(wěn)定的2-HUS/U并聯(lián)平臺,，其HUS支鏈為驅(qū)動支鏈,，U為恰約束從動支鏈，采用滾珠絲桿驅(qū)動機(jī)構(gòu),。設(shè)計的2自由度無冗余結(jié)構(gòu),，為平臺的快速穩(wěn)定平衡提供保證，采用螺旋理論分析驗證了2-HUS/U并聯(lián)平臺自由度,；根據(jù)平臺的約束方程導(dǎo)出了位置逆解和Jacobian矩陣,，分析了平臺的速度、加速度特性和可達(dá)工作空間,，利用剛體的拉格朗日方法對該平臺進(jìn)行了動力學(xué)分析,。通過數(shù)值算例對并聯(lián)平臺的運動學(xué)和動力學(xué)分析結(jié)果進(jìn)行了數(shù)值求解。結(jié)果表明,，該平臺具備三級波浪10°/s波頻的調(diào)平能力,，滿足三級波浪10°波傾角的穩(wěn)定需求；在45°波傾角和10°/s的波頻下,，負(fù)載需求驅(qū)動力為15000N,，滿足海上漂浮平臺高負(fù)載的驅(qū)動需求。通過系統(tǒng)整體的分析,，表明所提出的海上平臺滿足三級海洋環(huán)境的需求,。

摘要:軸向柱塞泵內(nèi)部子系統(tǒng)強(qiáng)耦合作用下柱塞泵呈明顯的全局耦合特性，而柱塞泵傳統(tǒng)局部動力學(xué)模型普遍存在恒壓力、定轉(zhuǎn)速等假設(shè)條件,，缺乏對全局耦合特性的綜合分析能力,，為此在分析子系統(tǒng)間結(jié)構(gòu)關(guān)系及耦合情況的基礎(chǔ)上，提出一種基于數(shù)組的鍵合圖建模方法,，建立了斜盤式軸向柱塞泵鍵合圖模型,。進(jìn)行了柱塞-滑靴子系統(tǒng)摩擦學(xué)-動力學(xué)耦合機(jī)理分析，并定義能量損耗因子,，綜合包含非線性因素的各子系統(tǒng)動力學(xué)方程參數(shù),，最終導(dǎo)出柱塞泵全局耦合動力學(xué)模型。對模型進(jìn)行了仿真,，仿真結(jié)果與實際情況吻合，驗證了模型的有效性和正確性,。

摘要:針對電液伺服閥動態(tài)特性測試精度低,、高頻控制效果較差的問題，在GB/T 15623.1—2003基礎(chǔ)上構(gòu)建電液伺服閥聯(lián)合測控平臺,，利用PLC系統(tǒng)對作動筒進(jìn)行低頻控制,，減小了測試原理誤差。提出了一種對掃頻控制信號進(jìn)行積分計算來進(jìn)行頻率響應(yīng)特性分析的計算方法,。利用LabVIEW軟件采取定采樣,、變采樣率的方法發(fā)出信號，實現(xiàn)對掃頻信號的精確控制,。給出了MOOG D761-2716A型機(jī)械反饋伺服閥及MOOG D661-1945E型電位移反饋伺服閥的動態(tài)性能實測曲線,，試驗證明，所提方法對電液伺服閥動態(tài)性能測試精度可達(dá)±4%,。

摘要:混合高階傅里葉非圓齒輪驅(qū)動的差速泵,，排量、脈動率和齒輪不根切最大模數(shù)等性能指標(biāo)影響因素復(fù)雜,，為了方便快捷地獲得最佳參數(shù),，建立混合高階非圓齒輪階數(shù)與差速泵葉片參數(shù)的基本關(guān)系和混合高階傅里葉非圓齒輪傳動數(shù)學(xué)模型；建立了排量,、脈動率和不根切最大模數(shù)的子目標(biāo)函數(shù),，使用功效系數(shù)法建立差速泵性能的多目標(biāo)評價函數(shù)，采用遺傳算法求解多目標(biāo)函數(shù),，得到相同泵腔尺寸下具有最大排量和最小脈動率的滿足不根切最大模數(shù)大于1.5的混合高階傅里葉非圓齒輪階數(shù)比和節(jié)曲線參數(shù)非劣解,，優(yōu)化后的差速泵最小脈動率為22.04%，排量為3870.44mL,，相比已有文獻(xiàn),，脈動率降低11.3%，排量增加3%。

摘要:針對現(xiàn)有氣液壓力機(jī)單通道供氣控制模式存在輸出力過沖量大,、控制精度低等技術(shù)問題,，設(shè)計了基于氣液增壓技術(shù)的雙通道、雙通徑控制模式的氣液壓力機(jī),，大通徑控制壓力機(jī)供氣速度,，小通徑控制壓力精度。結(jié)合氣路控制系統(tǒng),，建立了氣液壓力機(jī)氣體質(zhì)量流量模型和增壓過程力學(xué)模型,，在Matlab/Simulink仿真平臺下實現(xiàn)壓力機(jī)在不同氣壓、不同主通道節(jié)流孔截面積條件下的仿真,，得出輔助通道截止壓力以及壓力機(jī)輸出力最大偏差,。仿真結(jié)果表明：輔助通道截止壓力不變，主通道節(jié)流孔截面積相同時,，氣源壓力越大,，輸出力最大偏差越大；氣源壓力相同,，主通道節(jié)流孔截面積越小,，輸出力最大偏差越小。搭建了壓力機(jī)實驗平臺,，實驗數(shù)據(jù)表明：輸出力最大偏差小于100N,，與仿真數(shù)據(jù)吻合；輔助通道截止壓力仿真數(shù)據(jù)可以作為壓力機(jī)實際應(yīng)用時雙通道供氣模式切換的控制依據(jù),。

摘要:為了使定量泵輸出多級定流量以及不用減壓閥為多個不同壓力系統(tǒng)提供能源,，設(shè)計并試驗了雙定子泵，并在此基礎(chǔ)上提出了多泵單馬達(dá)傳動理論,。以雙作用雙定子泵和斜盤式軸向柱塞馬達(dá)組成的多泵單馬達(dá)傳動系統(tǒng)為例,，分析了多泵在不同的工作方式下輸出波動性不同的油液對馬達(dá)輸出轉(zhuǎn)矩的影響。結(jié)果表明,，多泵在不同的工作方式下對系統(tǒng)輸出特性的影響不同,，且內(nèi)、外泵聯(lián)合工作時,，馬達(dá)輸出轉(zhuǎn)矩品質(zhì)優(yōu)于內(nèi),、外泵單獨工作；當(dāng)泵和馬達(dá)波動周期一致時,，可以合理調(diào)整滯后角使馬達(dá)輸出轉(zhuǎn)矩更平穩(wěn),。為了驗證理論分析的正確性,搭建了多泵單馬達(dá)傳動系統(tǒng)試驗平臺,采集相關(guān)數(shù)據(jù)并描繪出多泵在不同工作方式下馬達(dá)輸出轉(zhuǎn)矩的不均勻系數(shù)變化曲線。試驗結(jié)果和理論分析一致,，證明了理論分析的正確性,。

摘要:為更好地實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械CAD模型的設(shè)計重用,，針對經(jīng)典形狀分布算法在特定CAD模型領(lǐng)域檢索性能的不足，提出一種基于三維CAD模型距離-面積統(tǒng)計特征的模型相似性評價方法,。該算法首先在網(wǎng)格化的三角網(wǎng)格模型表面隨機(jī)取點,，取點過程中為保證隨機(jī)取點均勻性，采用準(zhǔn)隨機(jī)數(shù)發(fā)生器Halton-Sequence產(chǎn)生隨機(jī)數(shù),；然后計算任意兩點形成有向線段距離以及模型所有面面積之間的比值,，同時以距離、面積比為坐標(biāo)軸構(gòu)建網(wǎng)格坐標(biāo)系,，統(tǒng)計出現(xiàn)在相應(yīng)網(wǎng)格中特征點的頻次,，形成模型的距離-面積特征分布矩陣；最終以Manhattan距離評價分布矩陣的差異程度,，從而實現(xiàn)不同CAD模型相似性比較,。將面積這一重要幾何特征納入評價算法中，針對相同輸入模型,，所提算法的檢索結(jié)果中較為相近,、相關(guān)的模型數(shù)量比文中對比的算法高，算法特征平均提取時間也相對較少,。試驗結(jié)果綜合表明，所提算法能夠較好地實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械CAD模型相似性評價,，在提升時間性能基礎(chǔ)上,，算法檢索性能有較大提高。