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摘要:油菜精量播種技術(shù)是機(jī)械化,、規(guī)?；N植實(shí)現(xiàn)節(jié)本增效的重要途徑之一,，也是油菜全程機(jī)械化的研究重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文分析了國(guó)內(nèi)外油菜生產(chǎn)概況和主要播種裝備,，重點(diǎn)闡述了油菜播種環(huán)節(jié)的精量排種、種床整理和播種智能化等關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)。油菜精量排種技術(shù)作為精量播種的基礎(chǔ)和核心,，依據(jù)不同的結(jié)構(gòu)和原理分為單體式排種技術(shù)和集中式排種技術(shù),；闡明了油菜種植的播種深度和畦溝深度穩(wěn)定性影響要素及其保證播種和畦溝深度及廂面平整度的實(shí)現(xiàn)方式,；分析了油菜精量排種器漏播檢測(cè)補(bǔ)種、自動(dòng)導(dǎo)航和變量播種技術(shù)等3項(xiàng)油菜播種智能化技術(shù)的研究進(jìn)展,。在系統(tǒng)總結(jié)和分析我國(guó)油菜種植特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,，指出了現(xiàn)階段油菜精量播種技術(shù)難點(diǎn)，并提出高速,、寬幅,、高效和精量的氣力式排種技術(shù)、播深穩(wěn)定性調(diào)控技術(shù),、降附減阻防堵的耕整地技術(shù)和農(nóng)機(jī)農(nóng)藝農(nóng)信深度融合技術(shù)是油菜精量播種技術(shù)的研究重點(diǎn),。自動(dòng)導(dǎo)航、排種器漏播檢測(cè)和變量播種等技術(shù)是提升油菜播種智能化水平的關(guān)鍵技術(shù),。

摘要:針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航中,，傳統(tǒng)絕對(duì)角度傳感器連接件多、安裝復(fù)雜且容易出現(xiàn)故障,，而陀螺測(cè)量前輪轉(zhuǎn)角雖然安裝容易,，但陀螺零偏等儀器誤差造成測(cè)量誤差隨時(shí)間累積的問(wèn)題，提出了基于雙GNSS天線和單軸MEMS陀螺組合測(cè)角系統(tǒng),，該系統(tǒng)通過(guò)雙GNSS天線解算的航向角,、速度等信息計(jì)算觀測(cè)量，通過(guò)卡爾曼濾波器對(duì)陀螺計(jì)算的角度進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，提高了車輪轉(zhuǎn)角的測(cè)量精度,。實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果表明,，該系統(tǒng)具有較好的合理性和準(zhǔn)確性，車輪轉(zhuǎn)角測(cè)量結(jié)果與絕對(duì)角度傳感器輸出結(jié)果比較：直線試驗(yàn)誤差在0.5°以內(nèi),，曲線試驗(yàn)誤差在1°以內(nèi),，滿足了農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航的測(cè)角精度要求。

摘要:為準(zhǔn)確,、快速地識(shí)別馬鈴薯典型蟲(chóng)害,，提出了一種基于小波域的馬鈴薯典型蟲(chóng)害特征提取與識(shí)別方法。該方法以自然環(huán)境下的馬鈴薯蟲(chóng)害分割圖像為對(duì)象,，提取小波域高斯空間模型的高頻協(xié)方差陣特征值與低頻低階矩（HELM）的12個(gè)不變紋理特征,、空間域Hu不變矩的4個(gè)形狀特征，進(jìn)行支持向量機(jī)（SVM）的蟲(chóng)害分類識(shí)別,。通過(guò)對(duì)8類典型蟲(chóng)害的識(shí)別,，試驗(yàn)結(jié)果表明：在SVM識(shí)別方法下，本文HELM特征提取方法,，相比傳統(tǒng)紋理特征提取方法,，在特征計(jì)算量不增加的同時(shí)，平均識(shí)別率至少提高了17個(gè)百分點(diǎn),；在HELM特征與Hu矩特征下,，本文SVM的運(yùn)行時(shí)間為0.481s，比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快了近2s,，平均識(shí)別率為97.5%,，比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器識(shí)別率提高了至少6個(gè)百分點(diǎn),，有明顯的識(shí)別優(yōu)勢(shì),。

摘要:在基于機(jī)器視覺(jué)的作物營(yíng)養(yǎng)診斷研究中,，通常需要采集葉片樣本并在實(shí)驗(yàn)室條件下定量測(cè)定其營(yíng)養(yǎng)素含量,，但由于葉片間相互重疊,，往往使得葉片樣本不能清晰地反映在群體番茄冠層圖像中。為了解決這一問(wèn)題,，需要利用圖像分析技術(shù)有效提取作物冠層圖像中的葉片,，并根據(jù)處理結(jié)果采集實(shí)驗(yàn)室測(cè)定樣本。本文從復(fù)雜背景剔除,、梯度圖計(jì)算,、小波變換、標(biāo)記選取,、分水嶺分割等環(huán)節(jié)出發(fā),，實(shí)現(xiàn)了基于小波變換與分水嶺算法融合的番茄冠層多光譜圖像葉片分割,。首先對(duì)比了4種復(fù)雜背景剔除算法，發(fā)現(xiàn)當(dāng)增強(qiáng)因子a=13時(shí),，基于歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index,，NDVI）的閾值分割目標(biāo)提取準(zhǔn)確，適合各種光照條件,，時(shí)空復(fù)雜度低,。其次在梯度圖計(jì)算方面，近紅外（Near infrared,，NIR）波段圖像形態(tài)學(xué)梯度在保持目標(biāo)邊緣的同時(shí),，能消除大量由葉脈、光照等引起的葉片內(nèi)紋理細(xì)節(jié),。然后以小波分析為基礎(chǔ)進(jìn)行標(biāo)記選取,，發(fā)現(xiàn)當(dāng)選取db4小波函數(shù)、4層小波分解低頻系數(shù),、閾值為18的Hmaxima 變換能得到最優(yōu)的目標(biāo)標(biāo)記結(jié)果,。最后對(duì)多光譜番茄冠層圖像的小波變換分水嶺分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分水嶺分割結(jié)果進(jìn)行疊加，發(fā)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景及不同光照強(qiáng)度下的番茄冠層葉片平均誤分率為21%,，為基于多光譜圖像分析的番茄葉片營(yíng)養(yǎng)素含量檢測(cè)提供了一定的技術(shù)支持,。

摘要:外形是針芽形綠茶的關(guān)鍵感官評(píng)價(jià)指標(biāo)，通常依據(jù)色澤,、條形、嫩度和勻整度等表象特征進(jìn)行人工評(píng)審,，難以做到精準(zhǔn),、客觀和量化評(píng)價(jià)。本文以自動(dòng)化生產(chǎn)線機(jī)制的針芽形綠茶為研究對(duì)象,，基于茶葉品質(zhì),、形成工藝和視覺(jué)形態(tài)等內(nèi)外因素，構(gòu)建了外形品質(zhì)的智能感官評(píng)價(jià)方法,。首先,，在線采集在制品的17個(gè)機(jī)制工藝參數(shù)和成品茶的圖像，進(jìn)行圖像特征提取,，選取9個(gè)顏色特征和6個(gè)紋理特征,。進(jìn)而，通過(guò)與專家感官評(píng)分進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,，明確了與感官品質(zhì)顯著相關(guān)的特征變量,。為獲取高效的評(píng)價(jià)模型，采用偏最小二乘法（PLS）,、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）和強(qiáng)預(yù)測(cè)器集成算法（ELM-AdaBoost）3種多元校正方法,，分別建立了基于工藝或圖像特征的針芽形綠茶外形感官的量化評(píng)價(jià)模型。建模結(jié)果表明，基于圖像特征建立的ELM-AdaBoost模型（Rp=0.892,，RPD大于2）,，其預(yù)測(cè)性能優(yōu)于其他模型，且具有更小的RMSEP（0.874）,、Bias（-0.148）,、SEP（0.226）和CV（0.018）值。同時(shí),，非線性模型的預(yù)測(cè)性能均高于PLS線性模型,，能更好地表征工藝參數(shù)、圖像信息與感官評(píng)分之間的解析關(guān)系,，且建模速度更快（0.014~0.281s）,。而AdaBoost法作為一種混合迭代算法，能進(jìn)一步提升ELM模型的精度和泛化能力,。結(jié)果表明,，基于機(jī)器視覺(jué)和工藝評(píng)價(jià)針芽形綠茶外形品質(zhì)是可行的，為拓展茶葉感官品質(zhì)評(píng)價(jià)方法和專家工藝決策支持系統(tǒng)研制,，提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐,。

摘要:對(duì)作物病害類型的準(zhǔn)確識(shí)別是病害防治的前提。為提高病害識(shí)別的準(zhǔn)確度,，以黃瓜葉部病害識(shí)別為例,，提出一種基于動(dòng)態(tài)集成的作物葉部病害種類的識(shí)別方法。首先利用圖像分塊策略提取病害圖像的75維顏色統(tǒng)計(jì)特征,，然后采用不一致度量方法對(duì)構(gòu)建的10個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單分類器進(jìn)行差異性度量,，并按照差異性大小進(jìn)行排序，最后根據(jù)分類器的可信度,，動(dòng)態(tài)選擇差異性大的分類器子集對(duì)病害圖像進(jìn)行集成識(shí)別,。在由512幅白粉病、霜霉病,、灰霉病和正常葉片4類黃瓜葉片組織圖像構(gòu)成的測(cè)試集上,，所提方法的識(shí)別錯(cuò)誤率為3.32%，分別比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、SVM,、Bagging、AdaBoost算法降低了1.37個(gè)百分點(diǎn),、1.56個(gè)百分點(diǎn),、1.76個(gè)百分點(diǎn)、0.78個(gè)百分點(diǎn),。試驗(yàn)結(jié)果表明：所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)黃瓜葉部病害種類的準(zhǔn)確識(shí)別,，可為其它作物病害的識(shí)別提供借鑒,。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)免耕播種機(jī)在作業(yè)時(shí)需對(duì)秸稈及殘茬進(jìn)行剪切或移除，從而存在對(duì)切割部件性能要求高,、功耗大,、揚(yáng)塵以及秸稈纏繞堵塞等問(wèn)題，研究一種滾筒穴式免耕播種成穴機(jī)構(gòu),，實(shí)現(xiàn)在不對(duì)地表覆蓋物進(jìn)行任何專門處理的情況下穿透成穴,。核心機(jī)構(gòu)由鴨嘴滾輪排種裝置和由其鴨嘴驅(qū)動(dòng)的被動(dòng)式滾筒組成，二者處于內(nèi)相切關(guān)系,。轉(zhuǎn)動(dòng)的滾筒將秸稈碾壓成一薄層,，鴨嘴從滾筒內(nèi)伸出并穿透這一秸稈薄層后進(jìn)行成穴并投放種子?；谶\(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，建立鴨嘴驅(qū)動(dòng)角φ、鴨嘴助力角α,、鴨嘴滾輪排種裝置的角速度ω0,、滾筒角速度ω1之間的數(shù)學(xué)模型。對(duì)于100mm整數(shù)倍株距的播種情況,，運(yùn)用Matlab（Matrix laboratory）圖像處理模塊對(duì)方程進(jìn)行分析,，以結(jié)構(gòu)及工作要求為約束條件，以滾筒轉(zhuǎn)速波動(dòng)平緩為主要衡量指標(biāo),，結(jié)構(gòu)緊湊為輔助衡量指標(biāo),，優(yōu)化得出鴨嘴滾輪排種裝置半徑為200mm，滾筒半徑為400mm,，鴨嘴助力角α為23°,，初始驅(qū)動(dòng)角φ為31°，進(jìn)一步的幾何分析計(jì)算得出滾筒上設(shè)置的驅(qū)動(dòng)孔個(gè)數(shù)為23個(gè),，尺寸為84mm×32mm。運(yùn)用CATIA進(jìn)行數(shù)字樣機(jī)運(yùn)動(dòng)仿真,，分析滾筒在鴨嘴驅(qū)動(dòng)下實(shí)際情況和角速度的變化規(guī)律,，驗(yàn)證了理論分析。樣機(jī)試驗(yàn)表明被動(dòng)滾筒式免耕播種成穴機(jī)構(gòu)滿足設(shè)計(jì)要求,，工作過(guò)程簡(jiǎn)單可靠,，為免耕播種提供了一種有效的技術(shù)手段。

摘要:為研究大載荷植保無(wú)人直升機(jī)噴霧流場(chǎng)特性,，基于FR-200型大載荷植保無(wú)人直升機(jī)噴灑系統(tǒng),，建立FR-200型大載荷植保無(wú)人直升機(jī)無(wú)植物冠層三維霧滴沉降仿真模擬平臺(tái)，利用Fluent軟件的SST k-ω湍流模型和DPM離散相模型對(duì)無(wú)人直升機(jī)噴霧沉降過(guò)程進(jìn)行了仿真模擬,，分別研究了飛行速度,、噴桿相對(duì)位置,、噴施角度對(duì)噴霧流場(chǎng)的影響，并進(jìn)行戶外試驗(yàn)驗(yàn)證,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，下洗流場(chǎng)垂直方向速度（Z向）呈不對(duì)稱分布，旋翼x/R為0.8處垂直方向速度（Z向）最大,；仿真模擬的霧滴沉積總量與戶外試驗(yàn)的霧滴沉積密度基本一致,，線性決定系數(shù)R2為0.9996，無(wú)人直升機(jī)前飛速度與霧滴群抗飄移系數(shù)及沉積量呈線性關(guān)系,，前飛速度3m/s時(shí),，靶標(biāo)上霧滴總沉積密度為4.208μL/cm2，前飛速度5m/s時(shí),，靶標(biāo)上霧滴總沉積密度為1.766μL/cm2,；隨著采樣面的升高，霧滴群抗飄移性能增強(qiáng),；位于噴桿不同位置處噴頭的抗飄移性能不同,，主要表現(xiàn)在位于噴桿兩端的噴頭1和9受到旋翼尾渦的影響，霧滴群抗飄移性能變差,，機(jī)身正下方的噴頭5由于機(jī)身阻擋作用,，造成霧滴群分散性增加，霧滴因垂直方向動(dòng)能衰減而難以到達(dá)采樣面,；噴施角度越小,，霧滴群總體抗飄移性能越好。

摘要:為提高條播作物的間苗作業(yè)效率,，針對(duì)作物秧苗的初次間苗,，設(shè)計(jì)了擺動(dòng)式間苗鋤刀。建立了間苗鋤刀的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，并通過(guò)仿真間苗鋤刀工作過(guò)程,，模擬了間苗鋤刀的運(yùn)動(dòng)軌跡。選取間苗鋤刀的不同刀刃長(zhǎng)度,、刀刃與刀柄夾角,、刀柄長(zhǎng)度和刀柄頂端與作物行中心偏距優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行正交試驗(yàn)，將覆蓋率和入侵率作為間苗除凈率和傷苗率的預(yù)測(cè)模型,，得出最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)組合為:刀柄頂端與作物行中心偏距55mm,、刀刃長(zhǎng)度75mm、刀柄長(zhǎng)度130mm,、刀刃與刀柄夾角65°,。對(duì)優(yōu)化后的間苗鋤刀進(jìn)行大田間苗試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：平均除凈率為89.4%,，傷苗率為7.2%,，滿足間苗要求,。

摘要:針對(duì)秸稈粉碎還田機(jī)粉碎后的秸稈拋撒均勻度差和幅寬不可調(diào)節(jié)等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種可調(diào)節(jié)式秸稈粉碎拋撒還田機(jī),。該機(jī)主要由曲面機(jī)殼,、粉碎裝置、拋撒裝置和傳動(dòng)裝置等組成,，可以實(shí)現(xiàn)玉米,、小麥秸稈的粉碎和粉碎后秸稈的拋撒還田。曲面機(jī)殼包括對(duì)數(shù)螺旋線型前殼體,、左側(cè)板,、右側(cè)板和后擋板等。 Fluent仿真分析結(jié)果表明,，曲面機(jī)殼相比傳統(tǒng)折線型機(jī)殼有利于提高秸稈在機(jī)殼內(nèi)的流動(dòng)性,。粉碎裝置包括粉碎刀軸、組合甩刀,、定刀等,，其中粉碎刀軸兩端裝有扇形葉片，提高了曲面機(jī)殼內(nèi)流體流動(dòng)速度和曲面機(jī)殼入口處秸稈喂入性能,。在曲面機(jī)殼出口處增加了裝有導(dǎo)向葉片的導(dǎo)流板,，并設(shè)計(jì)了一種同步調(diào)節(jié)所有導(dǎo)向葉片的導(dǎo)向葉片同步調(diào)節(jié)裝置，實(shí)現(xiàn)了粉碎后秸稈拋撒幅寬,、均勻度的可調(diào)節(jié),。田間試驗(yàn)表明，在拖拉機(jī)前進(jìn)速度為1.8m/s,，秸稈平均含水率為78.4%,，拖拉機(jī)動(dòng)力輸出軸轉(zhuǎn)速為540r/min的未收獲玉米地里，秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率達(dá)90.01%,，平均拋撒幅寬達(dá)2223.3mm,，平均留茬高度為62.0mm，拋撒不均勻度為22.95%,，各項(xiàng)性能指標(biāo)均滿足要求,。

摘要:并聯(lián)振動(dòng)篩因可實(shí)現(xiàn)多維振動(dòng)、利于物料高效篩分而應(yīng)用前景廣泛,，為提高并聯(lián)振動(dòng)篩分性能，首先提出了具有不同初始相位的三維并聯(lián)振動(dòng)篩模型并進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，利用EDEM軟件開(kāi)展了三維并聯(lián)振動(dòng)篩分的初始相位單因素仿真,，再通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證分析，并開(kāi)展了多因素正交試驗(yàn)分析了各因素對(duì)性能指標(biāo)的影響主次順序和較優(yōu)因素組合,。研究結(jié)果表明：同等條件的臺(tái)架試驗(yàn)與仿真結(jié)果基本一致,，在其他條件不變時(shí),，篩分籽粒量隨X方向初始相位的增大而先增后降，且X方向初始相位為45°時(shí)含雜量最多,；Z方向初始相位為90°時(shí)篩分籽粒量最低,，含雜量隨著Z方向初始相位的增大而先增后降；Y方向初始相位在30°和60°時(shí)篩分籽粒量較高,，在60°時(shí)含雜量低于其他水平且差異明顯,；正交試驗(yàn)得出各因素影響篩分效率的主次順序依次為：X方向振幅、Y方向振幅,、Z方向初始相位,、X方向初始相位、Y方向初始相位,、Z方向振幅,，各因素影響含雜率的主次順序依次為：Z方向振幅、Y方向振幅,、X方向振幅,、X方向初始相位、Z方向初始相位,、Y方向初始相位,，采用最佳組合參數(shù)后篩分效率提高了62.02%，含雜率降低了53.85%,。

摘要:針對(duì)小型圓捆機(jī)捆草與卸捆過(guò)程依賴機(jī)手頻繁回頭觀察并手動(dòng)操縱的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了由行程開(kāi)關(guān),、單片機(jī),、電動(dòng)缸操縱機(jī)構(gòu)和蜂鳴器組成的捆草-卸捆自動(dòng)操縱與報(bào)警裝置。通過(guò)分析捆草與卸捆工作過(guò)程,，采用3個(gè)行程開(kāi)關(guān)分別感知成捆室滿倉(cāng),、草捆捆扎結(jié)束和草捆落地，設(shè)計(jì)了捆草-卸捆控制流程,，確定了控制系統(tǒng)的捆扎時(shí)間,、卸捆時(shí)間等控制參數(shù)。室內(nèi)工況模擬試驗(yàn)表明單片機(jī)能處理行程開(kāi)關(guān)的觸發(fā)信號(hào),，使電動(dòng)缸伸縮實(shí)現(xiàn)液壓閥手柄自動(dòng)操作卸捆,，蜂鳴器在捆草-卸捆過(guò)程發(fā)出不同節(jié)奏的報(bào)警提示音，并有效感知行程開(kāi)關(guān)誤觸發(fā)和器件故障,，提高了系統(tǒng)可靠性,。樣機(jī)的秸稈撿拾打捆試驗(yàn)表明，該裝置可提高小型圓捆機(jī)作業(yè)效率22.5%～32.2%,，捆草-卸捆成功率100%,。

摘要:為解決大豆種子脫粒損傷率高和脫凈率低的矛盾,，提出了釘齒式副滾筒切流預(yù)脫、弓齒與釘齒相間組合排列的主滾筒軸流脫粒,、切軸流式雙滾筒組合脫粒方案,，進(jìn)行了脫粒關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)與參數(shù)設(shè)計(jì)，采用直徑較小而短的副滾筒完成大豆植株的打擊,、抓取和拖帶等切流預(yù)脫,，主脫粒滾筒與副滾筒同向等速且軸向長(zhǎng)度和直徑均較大，由弓齒與釘齒組合而成,，進(jìn)行大豆的軸流脫粒,；設(shè)計(jì)了樣機(jī)并進(jìn)行了脫粒性能試驗(yàn)。采用二次回歸正交旋轉(zhuǎn)中心組合優(yōu)化試驗(yàn)方法,，分別建立大豆脫粒損傷率,、未脫凈率與喂入量、主滾筒轉(zhuǎn)速和主滾筒脫粒間隙關(guān)系的回歸數(shù)學(xué)模型,，利用Design-Expert 8.0軟件對(duì)該模型進(jìn)行優(yōu)化求解得到最佳參數(shù)組合,，試驗(yàn)結(jié)果表明：在大豆籽粒含水率為17%～19%、秸稈含水率為12%～15%,、大豆草谷比1.275條件下,，當(dāng)喂入量為044kg/s、主滾筒轉(zhuǎn)速為489r/min,、主滾筒脫粒間隙為25.06mm時(shí),，大豆脫粒損傷率為1.18%、未脫凈率為0.65%,；與傳統(tǒng)大豆脫粒機(jī)相比可使脫粒損傷率和未脫凈率分別降低0.22個(gè)百分點(diǎn)和0.38個(gè)百分點(diǎn),。

摘要:以一臺(tái)比轉(zhuǎn)數(shù)為32的低比轉(zhuǎn)數(shù)離心泵作為研究模型，提出了一種在葉片工作面加障礙物的方法來(lái)抑制空化初生及發(fā)展的方法,。在不同空化數(shù)下,，采用修正的SST k-ω湍流模型和Kubota空化模型對(duì)模型泵葉片表面在有、無(wú)障礙物條件下進(jìn)行三維非定常數(shù)值模擬,，結(jié)果表明：低比轉(zhuǎn)數(shù)離心泵在有障礙物運(yùn)行時(shí)揚(yáng)程下降在5%以內(nèi),，效率下降在3%以內(nèi)，設(shè)計(jì)點(diǎn)揚(yáng)程下降3%,，效率下降1.2%,。障礙物可以有效增大葉片近壁湍動(dòng)能，改變壓力分布,，對(duì)離心泵內(nèi)各個(gè)階段空化均有抑制作用,。障礙物可以優(yōu)化流場(chǎng)結(jié)構(gòu)，削弱靠近葉片背面的旋渦強(qiáng)度，對(duì)靠近隔舌區(qū)域的葉片工作面和背面作用效果明顯,。有障礙物時(shí)離心泵葉輪內(nèi)空泡體積在空化各個(gè)階段均小于無(wú)障礙物時(shí)葉輪內(nèi)空泡體積，在空化發(fā)展階段,，障礙物使空泡體積持續(xù)衰減,。空泡尺度發(fā)展到障礙物位置時(shí),，障礙物可以較大程度減低壓力脈動(dòng)主頻幅值,，對(duì)流場(chǎng)優(yōu)化產(chǎn)生最佳效果，在空化發(fā)展其他階段,，障礙物會(huì)對(duì)葉輪內(nèi)壓力脈動(dòng)造成小幅擾動(dòng),。

摘要:導(dǎo)葉式離心泵應(yīng)用范圍越來(lái)越廣泛，迫切需對(duì)其穩(wěn)定性運(yùn)行及內(nèi)部非穩(wěn)態(tài)流動(dòng)機(jī)理等相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行探討與研究,。結(jié)合數(shù)值軟件ANSYS-CFX與試驗(yàn)方法,，基于SST k -ω湍流模型對(duì)導(dǎo)葉式離心泵內(nèi)部非定常流場(chǎng)進(jìn)行數(shù)值分析，并采用試驗(yàn)方法對(duì)其壓力脈動(dòng)特性進(jìn)行研究,，探討不同流量工況下,，壓力脈動(dòng)特性與非穩(wěn)態(tài)流場(chǎng)分布規(guī)律。結(jié)果表明：導(dǎo)葉進(jìn)口處壓力脈動(dòng)高于導(dǎo)葉出口處,，而蝸殼隔舌處脈動(dòng)強(qiáng)度小于其出口處,；葉輪內(nèi)壓力分布主要受葉輪-導(dǎo)葉動(dòng)靜干涉作用影響；導(dǎo)葉內(nèi)壓力分布同時(shí)受動(dòng)靜干涉作用和蝸殼不對(duì)稱幾何形狀影響,；因葉輪出口尾跡流-射流影響,，葉片出口附近出現(xiàn)吸力面靜壓大于壓力面；由于導(dǎo)葉前緣與葉輪尾緣的影響,，導(dǎo)葉葉片進(jìn)口處壓力分布極其復(fù)雜,，規(guī)律性較差。

摘要:為了整體提高軸流泵的水力優(yōu)化設(shè)計(jì)水平,，找出影響軸流泵性能的主要幾何參數(shù),，運(yùn)用正交試驗(yàn)方法，以揚(yáng)程,、效率,、軸功率和壓力脈動(dòng)作為試驗(yàn)評(píng)判指標(biāo)，將綜合頻率分析法應(yīng)用到軸流泵多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,?；贚9(34)正交表得到了9組方案，研究葉片數(shù),、翼型,、輪轂比和葉片與導(dǎo)葉間距離對(duì)軸流泵的揚(yáng)程、效率、軸功率和壓力脈動(dòng)的影響規(guī)律,，并通過(guò)綜合頻率分析法確定了一組最佳試驗(yàn)方案,。結(jié)果表明：該最佳試驗(yàn)方案在設(shè)計(jì)流量下，水流在葉輪及導(dǎo)葉段中的流態(tài)較好,，水流流線順暢,，分布相對(duì)均勻；軸流泵模型在流量和揚(yáng)程滿足改型要求的同時(shí),，效率提高了5.7%,；軸功率下降了1.21%；壓力脈動(dòng)系數(shù)降低了11%,，驗(yàn)證了綜合頻率分析法在多目標(biāo)正交優(yōu)化中的可行性,。

摘要:為了提供一種玉米葉片含氮量無(wú)損快速檢測(cè)方法，分析了玉米葉片的顏色特征參數(shù)與含氮量的關(guān)系,，并基于Android手機(jī)平臺(tái)開(kāi)發(fā)了玉米葉片含氮量檢測(cè)軟件,。首先獲取包含被測(cè)玉米葉片與標(biāo)定色塊組的圖像，利用標(biāo)定色塊對(duì)圖像色彩進(jìn)行校正,，以減小外界光照等因素對(duì)圖像色彩造成的失真,。進(jìn)而進(jìn)行圖像分割、圖像平滑和顏色特征信息提取等處理,，分析了各顏色特征參數(shù)與玉米葉片含氮量的關(guān)系,，發(fā)現(xiàn)綠光標(biāo)準(zhǔn)化值與含氮量之間線性關(guān)系最好。應(yīng)用Java語(yǔ)言和OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)在Android手機(jī)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了玉米葉片的圖像獲取,、圖像處理和查看結(jié)果等功能,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)玉米葉片含氮量的絕對(duì)測(cè)量誤差為-0.40%~0.35%,，均方根誤差為0.20%,，從采集圖像到給出結(jié)果所用時(shí)間小于10s。

摘要:蘋果葉片氮素是反映蘋果品質(zhì)高低的營(yíng)養(yǎng)元素之一,。為了準(zhǔn)確地估算蘋果葉片全氮含量（LNC）,，從可見(jiàn)光-近紅外區(qū)域的高光譜反射曲線中提取光譜特征參數(shù)，應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)回歸分析,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)蘋果LNC的高光譜監(jiān)測(cè),。研究表明，除了光譜特征曲線面積變量S△EFG顯著相關(guān)以及面積歸一化植被指數(shù)(S△CDE-S△FGH)/(S△CDE+S△FGH)不相關(guān)外,，其余光譜特征參數(shù)與蘋果LNC都極顯著相關(guān),，其中光譜特征曲線斜率Kge、Kgprv,，光譜特征曲線面積S△ABC,、S△BCD,，面積比值植被指數(shù)S△CDE/S△ABC、S△CDE/S△BCD,、S△DEF/S△ABC,，面積歸一化植被指數(shù)(S△CDE-S△ABC)/(S△CDE+S△ABC)、(S△CDE-S△BCD)/(S△CDE+S△BCD)和(S△DEF-S△ABC)/(S△DEF+S△ABC)可以較好地描述LNC的動(dòng)態(tài)變化,，這些特征參數(shù)對(duì)蘋果LNC進(jìn)行估算是可行的,。通過(guò)檢驗(yàn)，最終確定基于S△CDE/S△ABC,、(S△CDE-S△ABC)/(S△CDE+S△ABC)和(S△DEF-S△ABC)/(S△DEF+S△ABC)所構(gòu)建的模型為預(yù)測(cè)蘋果LNC的理想模型。

摘要:為研究分割尺度對(duì)航空正射影像（DOM）與LiDAR數(shù)據(jù)協(xié)同面向?qū)ο罅窒斗指钆c分類的影響,，以東北典型的天然次生林帽兒山實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)東林施業(yè)區(qū)為試驗(yàn)區(qū),，對(duì)DOM與LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分割與面向?qū)ο罅窒斗诸悺７指钸^(guò)程中,，采用基于DOM分割,、基于LiDAR數(shù)據(jù)分割、DOM&LiDAR協(xié)同分割3種分割方案,。每種分割方案采用10種尺度,。在每種尺度應(yīng)用兩種數(shù)據(jù)提取的光譜和高度兩種特征，采用支持向量機(jī)分類器（SVM）進(jìn)行林隙分類,。研究結(jié)果表明：3種分割與分類方案分類精度隨尺度的增大整體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),，與ED3(Modified)趨勢(shì)相反?；贚iDAR數(shù)據(jù)在尺度參數(shù)10獲得了最優(yōu)分割結(jié)果,。在所有尺度上（10~100），基于LiDAR數(shù)據(jù)分割與分類精度高于其他兩種數(shù)據(jù)源的分類精度,，相比單獨(dú)使用DOM優(yōu)勢(shì)更加明顯,。基于LiDAR數(shù)據(jù)分割與分類方案在尺度參數(shù)10時(shí)獲得了最高分類精度（Kappa系數(shù)為80%）,。3種分割與分類方案最優(yōu)尺度的分類精度顯著高于其他尺度分類精度,。分割尺度對(duì)面向?qū)ο罅窒斗诸惤Y(jié)果有重要影響。

摘要:基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提出了一種適用于空心村高分影像的建筑物自動(dòng)檢測(cè)方法,，該方法利用多尺度顯著性檢測(cè)來(lái)獲取包含建筑物信息的顯著性區(qū)域，然后通過(guò)滑動(dòng)窗口獲取顯著性區(qū)域內(nèi)目標(biāo)樣本塊,，再將這些樣本塊輸入訓(xùn)練好的CNN并結(jié)合SVM來(lái)實(shí)現(xiàn)分類,。為檢驗(yàn)方法有效性，選取高分影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，結(jié)果表明,，顯著性檢測(cè)能夠有效地獲取主要目標(biāo),，減弱其他無(wú)關(guān)目標(biāo)的影響，降低數(shù)據(jù)冗余,；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)高層次的特征,，基于CNN對(duì)高分影像進(jìn)行建筑物檢測(cè)，分類準(zhǔn)確度可以達(dá)到97.6%,，表明該方法具有較好的魯棒性和有效性,。

摘要:以城市化程度較深的北京市海淀區(qū)為研究區(qū)，基于2005年,、2010年和2015年的遙感影像數(shù)據(jù),，利用基于影像（IB）的算法反演城市地表溫度空間分布。將數(shù)據(jù)同化算法EnKF-3DVar與CA/Markov模型集成,，將海淀區(qū)的多年平均臭氧濃度空間分布數(shù)據(jù)同化進(jìn)行城市地表溫度的模擬預(yù)測(cè),。結(jié)果表明海淀區(qū)的城市地表溫度10年間呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，但總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),，其中2015年的平均溫度為31.1393℃,。引入EnKF-3DVar的預(yù)測(cè)模型能夠顯著提升模型的模擬精度，所預(yù)測(cè)的2015年的數(shù)據(jù)結(jié)果Kappa系數(shù)達(dá)到0.8216,。在有城市公園綠地的模式下,，地表溫度高值區(qū)呈現(xiàn)緩解趨勢(shì)，在無(wú)城市綠地公園的模式下,，城市地表溫度高值區(qū)呈現(xiàn)出明顯的擴(kuò)張趨勢(shì),，最高溫度達(dá)到了56.1423℃，城市生態(tài)綠地對(duì)于城市地表溫度的空間分布影響巨大,，合理布局城市綠地公園意義重大,。

摘要:為探明長(zhǎng)期翻耕與免耕條件下不同土層深度土壤結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性及其有機(jī)碳分布特征，在長(zhǎng)期定位試驗(yàn)中分層（0~10cm,、10~20cm,、…、90~100cm）采集免耕和常規(guī)耕作處理下混合土樣和原狀土樣進(jìn)行土壤結(jié)構(gòu)與有機(jī)碳的測(cè)定,，結(jié)果表明：①隨著土層的加深,，0.5~2.0mm和大于2.0mm粒級(jí)團(tuán)聚體含量表現(xiàn)為逐漸降低的趨勢(shì)，而其他粒級(jí)團(tuán)聚體含量呈增加趨勢(shì),。免耕更利于提高大粒級(jí)團(tuán)聚體（>0.5mm）的含量,，且土壤結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性顯著提高，其作用深度在50cm以上,。②隨著土層的加深,，土壤總有機(jī)碳和活性有機(jī)碳均表現(xiàn)為先增加后降低再趨于穩(wěn)定的趨勢(shì)。免耕處理在0~80cm土層的土壤總有機(jī)碳和活性有機(jī)碳均高于常規(guī)耕作處理,。③隨著土層的加深,，不同粒級(jí)團(tuán)聚體總有機(jī)碳含量呈降低趨勢(shì),，大粒級(jí)團(tuán)聚體中含有較高的有機(jī)碳。免耕更利于0~40cm土層不同粒級(jí)團(tuán)聚體總有機(jī)碳含量的提高,。隨著土壤團(tuán)聚體粒級(jí)的降低,，土壤活性有機(jī)碳含量呈降低趨勢(shì)。與常規(guī)耕作相比,，除0.053~0.250mm粒級(jí)團(tuán)聚體外,，免耕提高了0~20cm土層各粒級(jí)團(tuán)聚體中活性有機(jī)碳含量。④隨著土層的加深,，各粒級(jí)團(tuán)聚體中有機(jī)碳對(duì)土壤總有機(jī)碳的貢獻(xiàn)率表現(xiàn)為先降低后增加再降低的趨勢(shì),。不同粒級(jí)團(tuán)聚體中，大于2.0mm和小于0.053mm粒級(jí)團(tuán)聚體有機(jī)碳貢獻(xiàn)率在0~100cm土層均低于其他粒級(jí)團(tuán)聚體,。在0~20cm,、30~40cm和90~100cm土層，免耕處理各粒級(jí)團(tuán)聚體有機(jī)碳累積貢獻(xiàn)率均高于常規(guī)耕作,。

摘要:在2個(gè)灌水水平下（I1：高水，I2：低水）以不同滴灌帶間距（A1：1m,，A2：0.5m）與覆膜方式（M1：全膜覆蓋,，M2：半膜覆蓋）進(jìn)行2a田間試驗(yàn)，結(jié)合作物產(chǎn)量,、作物水分利用效率（WUE）以及產(chǎn)投比篩選適宜的膜下滴灌模式,，并利用產(chǎn)量水分敏感系數(shù)（ky）確定最優(yōu)的膜下滴灌模式。結(jié)果表明：在低頻灌溉模式下,，部分覆膜處理的蒸騰（ET）高于全覆膜處理,，而產(chǎn)量和WUE低于全覆膜處理。盡管滴灌帶間距對(duì)ET的影響不明顯,，然而在高水處理下,，“一管單行”作物的產(chǎn)量與WUE高于“一管雙行”。高頻灌溉模式下,，作物產(chǎn)量及WUE對(duì)灌溉量,、覆膜方式、滴灌帶間距的響應(yīng)呈現(xiàn)耦合性,。低頻灌溉條件下,，ky對(duì)灌溉量及滴灌帶間距的響應(yīng)均不顯著，而部分覆蓋處理WUE低,，ky高,，對(duì)水分脅迫的響應(yīng)敏感。高頻灌溉條件下,，覆膜方式,、灌溉量以及滴灌帶間距均對(duì)ky 產(chǎn)生影響,。高頻灌溉條件下，ky能對(duì)經(jīng)WUE篩選出的膜下滴灌處理進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)選,?；趉y的結(jié)果，結(jié)合產(chǎn)量,、水分利用效率與產(chǎn)投比,，建議在高頻灌溉條件下采取“全膜低水+一管雙行”模式或“半膜高水+一管單行”模式，在低頻灌溉條件下采取全膜高水模式,。

摘要:由于灌水頻率高、定額小,，在新疆地區(qū)大面積應(yīng)用膜下滴灌進(jìn)行棉花種植時(shí),，常出現(xiàn)根系分布淺、植株易早衰等影響產(chǎn)量的問(wèn)題,，灌水濕潤(rùn)區(qū)域相對(duì)較深的地下滴灌可能是解決上述問(wèn)題的方法之一,。但因顧及機(jī)械耕作和多次使用，傳統(tǒng)地下滴灌帶通常埋深較大,，致使苗期灌水及管理維護(hù)極其不便,。隨著工藝水平提高和生產(chǎn)成本降低，地下滴灌生產(chǎn)實(shí)際中采用一次性滴灌帶已成為可能,，本研究通過(guò)數(shù)值模擬方法來(lái)探討地下滴灌一次性滴灌帶的合理埋深問(wèn)題,。為了驗(yàn)證所建立的數(shù)值模型和選用的土壤物理參數(shù)，首先在新疆瑪納斯地區(qū)開(kāi)展了地下滴灌田間試驗(yàn),，繼而采用HYDRUS-2D/3D軟件對(duì)該試驗(yàn)條件下的土壤水鹽動(dòng)態(tài)進(jìn)行了模擬,。結(jié)果表明，模擬值與實(shí)測(cè)值之間整體吻合較好,，其中土壤含水量分布的平均絕對(duì)誤差Me和均方根差Rm分別不高于0.034,、0.040cm3/cm3，相關(guān)系數(shù)R最小值為0.8,，Nash效率系數(shù)Ns在0.34~0.62之間,；含鹽量Me、Rm也分別不超過(guò)3.31,、4.24g/kg,，R最小值為0.6，Ns在-0.06~0.38之間,，相關(guān)模型和參數(shù)較為合理可靠,。在此基礎(chǔ)上，對(duì)該地區(qū)不同滴灌帶埋深（分別設(shè)為5,、15,、30cm）情景下灌水過(guò)程中的水鹽運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行了進(jìn)一步模擬與分析,，結(jié)果表明：不同埋深導(dǎo)致土壤淡化和積鹽區(qū)域分布不同，淡化區(qū)域主要集中在滴灌帶附近,，在遠(yuǎn)離滴灌帶的濕潤(rùn)鋒邊緣出現(xiàn)積鹽,；隨著滴灌帶埋深加大，土面蒸發(fā)損失逐漸降低,，但對(duì)表層土壤供水能力也相應(yīng)減弱,；綜合考慮回收利用、棉花苗期水分供應(yīng),、根區(qū)淡化脫鹽需求及單方水的淡化脫鹽效率等因素,，當(dāng)?shù)氐叵碌喂嗝尢镆淮涡缘喂鄮Р灰寺裨O(shè)過(guò)深，建議布置在15cm左右,。

摘要:以通遼市科爾沁區(qū)為研究區(qū),，利用累積距平、M-K突變檢驗(yàn)和累積量斜率變化率比較法,，對(duì)降水量變化與地下水埋深變化進(jìn)行突變檢驗(yàn),，定量評(píng)估研究區(qū)氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)地下水埋深變化的貢獻(xiàn)度。結(jié)果表明：地下水埋深多年來(lái)呈顯著上升趨勢(shì),，降水對(duì)地下水埋深動(dòng)態(tài)變化的影響存在明顯的滯后現(xiàn)象,，滯后期為3a；研究區(qū)地下水埋深與降水量突變點(diǎn)為1998年,，前期1980—1998年為基準(zhǔn)期，后期1999—2016年為影響期,；研究區(qū)氣候變化對(duì)地下水埋深變化影響的貢獻(xiàn)度為24.5%,，人類活動(dòng)對(duì)地下水埋深變化影響的貢獻(xiàn)度為75.5%，人類活動(dòng)是造成地下水埋深下降的主要原因,。

摘要:利用四元二次回歸分析建立了氮肥,、磷肥、鉀肥,、灌水量對(duì)玉米光合速率的回歸模型,，分析了各因素對(duì)玉米光合速率的單因素效應(yīng)、邊際效應(yīng)與耦合效應(yīng),。各因素對(duì)玉米光合速率的影響程度由大到小依次為：灌水量,、氮肥、鉀肥,、磷肥,，光合速率隨各因素的增加均呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢(shì)。水氮,、磷鉀,、水鉀耦合效應(yīng)顯著,，其余因素耦合效應(yīng)不顯著。水氮,、磷鉀耦合對(duì)玉米光合速率存在負(fù)交互作用,，水鉀耦合存在正交互作用。建立了玉米光合速率,、產(chǎn)量與水分利用效率的多目標(biāo)優(yōu)化模型,，利用遺傳算法對(duì)該模型進(jìn)行模擬尋優(yōu)，得到的最優(yōu)水肥組合為：氮肥270.00kg/hm2,、磷肥60.26kg/hm2,、鉀肥60.02kg/hm2、灌水量700.00m3/hm2,，該組合下得到的最優(yōu)玉米光合速率為13.54μmol/(m2·s),，產(chǎn)量為24520.10kg/hm2，水分利用效率為5.14kg/m3,。

摘要:為分析網(wǎng)式過(guò)濾器濾網(wǎng)堵塞的過(guò)程和成因,，并獲得濾網(wǎng)堵塞后壓降計(jì)算的相關(guān)參數(shù)，對(duì)網(wǎng)式過(guò)濾器進(jìn)行堵塞試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明：濾網(wǎng)堵塞經(jīng)歷了介質(zhì)堵塞和濾餅堵塞2個(gè)過(guò)程,，形成的濾餅內(nèi)層泥沙顆粒粒徑較大，外層顆粒粒徑分布較均勻,；濾網(wǎng)孔徑和含沙量是影響堵塞的重要因素,，濾網(wǎng)孔徑越小，濾網(wǎng)堵塞所用時(shí)間越短,；相同孔徑下,，含沙量越大，堵塞所用時(shí)間越短,，濾網(wǎng)越容易堵塞,。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果建立了濾網(wǎng)內(nèi)外壓降與濾網(wǎng)孔徑、濾網(wǎng)厚度,、孔隙率,、形成濾餅層厚度、濾餅孔隙率等的定量關(guān)系式,，并分別計(jì)算了孔徑為430,、280、200μm濾網(wǎng)的內(nèi)外壓降,，并與實(shí)測(cè)壓降進(jìn)行了對(duì)比分析,。結(jié)果表明，計(jì)算得到的濾網(wǎng)內(nèi)外壓降與實(shí)測(cè)值基本一致，可以反映濾網(wǎng)堵塞的規(guī)律,；濾網(wǎng)內(nèi)外壓降隨水流流量,、濾網(wǎng)厚度、形成濾餅層厚度增大而增大,，濾網(wǎng)孔徑越小,，濾餅孔隙率越小，濾網(wǎng)兩側(cè)壓降越大,。

摘要:通過(guò)2年田間試驗(yàn),，采用靜態(tài)暗箱-氣象色譜法監(jiān)測(cè)冬小麥田CO2排放速率和通量，并計(jì)算了生態(tài)系統(tǒng)凈交換和收獲指數(shù),。試驗(yàn)設(shè)置無(wú)覆蓋對(duì)照（CK）,、無(wú)覆蓋補(bǔ)灌對(duì)照（WCK）、礫石覆蓋（GM）和礫石覆蓋補(bǔ)灌(WGM) 4個(gè)處理,。結(jié)果表明：2個(gè)生長(zhǎng)季內(nèi)礫石覆蓋補(bǔ)灌處理各階段土壤含水率和溫度平均最高,，其次為礫石覆蓋處理，說(shuō)明礫石覆蓋的保水保溫效果明顯,；土壤溫度的變化規(guī)律與CO2排放規(guī)律相同,，土壤含水率變化規(guī)律與CO2排放規(guī)律相反，土壤溫度和含水率變化對(duì)CO2排放具有顯著的交互作用（P＜0.05）,；對(duì)影響農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2排放的冬小麥生長(zhǎng)參數(shù)和土壤理化特性進(jìn)行相關(guān)矩陣和主成分分析,，CO2排放的分布與CK和WCK對(duì)照處理分布相似度較高，與GM和WGM礫石覆蓋處理則完全相反,；產(chǎn)量,、收獲指數(shù)、生態(tài)系統(tǒng)凈交換的分布與WGM處理最為接近,，其次為GM處理,，說(shuō)明礫石覆蓋處理提高了產(chǎn)量，促進(jìn)了生態(tài)系統(tǒng)凈交換,，降低了CO2排放量。礫石覆蓋結(jié)合關(guān)鍵生育期補(bǔ)充灌水的田間管理方式能有效改善土壤水熱狀況,，減少農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2排放,。

摘要:基于有限元理論分析了土壤在承受垂直和水平復(fù)合載荷下的變形規(guī)律。首先通過(guò)平板沉陷試驗(yàn)分析確定土壤在垂直載荷作用下的載荷-變形關(guān)系,，接著考慮水平載荷的影響,，通過(guò)剪切試驗(yàn)確定土壤的復(fù)合載荷-變形關(guān)系。研究結(jié)果表明,，水平載荷會(huì)造成土壤的滑動(dòng)沉陷,，水平剪切位移與土壤的滑動(dòng)沉陷量之間呈線性關(guān)系。對(duì)影響滑動(dòng)沉陷量的因素進(jìn)行了分析,，其中影響比較大的因素是垂直方向的載荷以及土壤的塑性參數(shù)：黏聚力和摩擦角,，而土壤的彈性參數(shù)：彈性模量和泊松比對(duì)滑動(dòng)沉陷量的影響比較小,。

摘要:為明確北京東南郊灌區(qū)表層土壤和農(nóng)作物多環(huán)芳烴（PAHs）含量及污染水平，2015年在該灌區(qū)采集了31個(gè)土壤樣品和38個(gè)作物樣品,，采用氣象色譜-質(zhì)譜儀分析了樣品中16種優(yōu)先控制PAHs含量,。研究結(jié)果表明灌區(qū)表層土壤16種PAHs總量為113.5~449.8μg/kg（均值為258.5μg/kg），與荷蘭土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)相比,，本研究表層土壤中相應(yīng)10種PAHs的總量為83~307μg/kg,，土壤10種PAHs的苯并（a）芘毒性當(dāng)量濃度均值為19.0μg/kg，灌區(qū)土壤總體上受到PAHs輕度污染,，但土壤PAHs含量遠(yuǎn)低于荷蘭土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中的干預(yù)值,，土壤PAHs潛在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)不顯著。小麥籽粒,、玉米籽粒和蔬菜PAHs含量分別為368.7~389.9,、87.7~113.5、51.8~291.8μg/kg,。糧食作物籽粒PAHs主要以苯并（g,h,i）苝為主,，蔬菜PAHs以菲含量最高。糧食作物籽粒苯并（a）芘含量均低于食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)限值,。燃燒源是土壤和糧食作物PAHs主要污染源,，而蔬菜PAHs主要污染源為燃燒源和石油源混合來(lái)源。成人和兒童PAHs致癌風(fēng)險(xiǎn)分別為4.02×10-5和1.76×10-5,，非致癌指數(shù)分別為2.72×10-2和4.78×10-2,，均低于US EPA相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)參考值。人體健康風(fēng)險(xiǎn)主要暴露途徑和介質(zhì)是口-作物,，對(duì)致癌風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)最大的組分為苯并（a）芘和二苯并（a,，h）蒽，對(duì)非致癌風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)最大的組分是苯并（g,h,i）苝和菲,。

摘要:針對(duì)基于網(wǎng)格的薩克拉門托模型（GSAC）產(chǎn)流參數(shù)難以估計(jì)的問(wèn)題，提出利用世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(kù)（HWSD）土壤屬性數(shù)據(jù)估計(jì)和校正該模型產(chǎn)流參數(shù)的方法,。首先,，采用HWSD土粒百分含量和土壤質(zhì)地分類數(shù)據(jù)估算流域各網(wǎng)格頂層（T層）與底層（S層）土壤的凋萎系數(shù)、田間持水量,、飽和含水量等土壤水分常數(shù),；再采用一個(gè)氣候指數(shù)和HWSD的T層張力水容量、田間持水量及凋萎系數(shù)推求GSAC模型上層厚度,，繼而利用上層厚度將流域各網(wǎng)格的HWSD土壤水分常數(shù)轉(zhuǎn)換為GSAC 模型上,、下層土壤水分常數(shù)；最后利用GSAC 模型上層厚度與轉(zhuǎn)換了的土壤水分常數(shù)估計(jì)流域各網(wǎng)格的產(chǎn)流參數(shù)；在估計(jì)產(chǎn)流參數(shù)的同時(shí),，采用12個(gè)系數(shù)對(duì)這些產(chǎn)流參數(shù)進(jìn)行校正,，所有的校正系數(shù)通過(guò)自由搜索（FS）算法率定GSAC模型確定。呼蘭河流域的應(yīng)用結(jié)果表明：基于HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)估計(jì)GSAC 模型網(wǎng)格化產(chǎn)流參數(shù)的方法簡(jiǎn)便易行,，利用校正產(chǎn)流參數(shù)驅(qū)動(dòng)的GSAC模型在率定期與驗(yàn)證期的納什效率系數(shù)（NSEC）分別為0.81和0.83,，與不校正產(chǎn)流參數(shù)情況相比，校正產(chǎn)流參數(shù)的GSAC模型能夠取得更高的模擬精度,。

摘要:提出利用中位數(shù)法與集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）相結(jié)合的方法對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異常值進(jìn)行檢測(cè),，首先通過(guò)中位數(shù)法對(duì)明顯異常的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選,，再用EEMD對(duì)剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，通過(guò)疊加低頻分量可以擬合出大多數(shù)數(shù)據(jù)的整體變化趨勢(shì)，而不受異常值的影響,，從而根據(jù)偏差比率可有效檢測(cè)出異常值,。然后根據(jù)異常值檢測(cè)后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的凹凸性變化趨勢(shì),，用分段曲線擬合對(duì)異常值校正,。最后，以H1自來(lái)水廠的日取水量數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)證分析,。結(jié)果表明：提出的中位數(shù)法與EEMD相結(jié)合的方法能夠有效地檢測(cè)異常值,，校正后得到的數(shù)據(jù)能夠真實(shí)反映該水廠取用水情況，可為后續(xù)分析提供更加真實(shí)可靠的數(shù)據(jù),。

摘要:為探討夏季緩解奶牛熱應(yīng)激噴淋水滴粒徑對(duì)降溫效果的影響,，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試了3種平均噴淋水滴粒徑（0.829、0.947,、1.127mm）緩解奶牛熱應(yīng)激效果,。實(shí)驗(yàn)中利用熱像儀采集奶牛體表溫度，同時(shí)測(cè)定呼吸頻率,、直腸溫度生理指標(biāo),，并在此基礎(chǔ)上利用Merkel焓差理論分析計(jì)算奶牛噴淋降溫?fù)Q熱量。結(jié)果表明,，噴淋過(guò)程中,，3種粒徑（0.829、0.947,、1.127mm）在奶牛脖頸區(qū)域平均降溫為0.7,、1.1、0.9℃,，腹部區(qū)域平均降溫為0.7、1.4,、1.5℃,，平均呼吸頻率分別降低0.6、4.2、2.1次/min,；噴淋結(jié)束后,，3種粒徑在奶牛脖頸區(qū)域平均降溫為0.2、0.4,、0.6℃,，腹部區(qū)域平均降溫為0.1、0.5,、0.6℃,，平均呼吸頻率降低-0.4、1.4,、1.2次/min,。噴淋前后奶牛直腸溫度均控制在穩(wěn)定范圍內(nèi)，且平均噴淋水滴粒徑0.947mm和1.127mm低于0.829mm時(shí)的奶牛平均直腸溫度,。3種平均噴淋水滴粒徑對(duì)應(yīng)的奶牛單位時(shí)間換熱量分別為417.4,、469.9、430.4W,，其中0.947mm平均噴淋水滴粒徑下?lián)Q熱量最大,。因此，平均噴淋水滴粒徑0.947mm更適用于夏季奶牛噴淋降溫,。

摘要:為對(duì)保育舍內(nèi)環(huán)境質(zhì)量狀況進(jìn)行評(píng)估和改善舍內(nèi)環(huán)境提供有益參考,，應(yīng)用CFD對(duì)采用負(fù)壓通風(fēng)和水泡糞保育豬舍的氣流場(chǎng)、溫度場(chǎng),、濕度場(chǎng)和顆粒物濃度場(chǎng)進(jìn)行三維穩(wěn)態(tài)模擬,。由模擬結(jié)果可知：在冬季送入氣流，舍內(nèi)動(dòng)物所在區(qū)域高度為0.2m的風(fēng)速基本保持在0~0.2m/s,，大部分區(qū)域風(fēng)速在0.1m/s以下,，相對(duì)濕度則基本在60%~70%之間，舍內(nèi)的平均溫度保持在26~34℃,，大部分區(qū)域的PM2.5,、PM10和TSP質(zhì)量濃度分別在0~0.1mg/m3、0~0.7mg/m3和0~1.0mg/m3之間,。由《規(guī)模豬場(chǎng)環(huán)境參數(shù)及環(huán)境管理》可知,，舍內(nèi)環(huán)境質(zhì)量基本滿足保育豬對(duì)冬季環(huán)境需求，但在單元入口及墻角處仍有優(yōu)化空間,。

摘要:日光溫室通過(guò)在棚面上覆蓋卷簾保溫材料的方式,，可以有效地減少日光溫室在外界環(huán)境溫度較低情況下的熱量散失，在前期研究的改進(jìn)型日光溫室后置固定式卷簾裝置基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究不同卷簾開(kāi)度對(duì)于日光溫室內(nèi)部溫度變化的影響,。選擇保溫性質(zhì)較好的保溫被作為卷簾材料,、簡(jiǎn)化北方地區(qū)較為典型的遼沈Ⅳ型日光溫室結(jié)構(gòu),，通過(guò)對(duì)日光溫室的散熱情況分析，得到日光溫室內(nèi)部溫度的變化與其卷簾開(kāi)度導(dǎo)致的保溫材料與卷膜的覆蓋面積變化存在著一定的線性關(guān)系,。并通過(guò)CFD-Fluent仿真軟件和驗(yàn)證性試驗(yàn)進(jìn)行研究驗(yàn)證,，結(jié)果表明：覆蓋卷簾可以有效地減少日光溫室的熱量散失，維持室內(nèi)適宜溫度及其均勻性,，在較為理想的環(huán)境條件下,，日光溫室內(nèi)部溫度變化與卷簾開(kāi)度存在一定的線性關(guān)系，且日光溫室內(nèi)部溫度由于棚面散熱速率的差異所呈現(xiàn)的區(qū)域性差異也進(jìn)一步驗(yàn)證了該結(jié)論,。

摘要:為提高循環(huán)生物絮團(tuán)系統(tǒng)渦旋分離器分離效率，以歐拉-歐拉多相湍流模型為理論框架,，運(yùn)用計(jì)算流體力學(xué)技術(shù),，對(duì)3種不同筒徑比α渦旋分離器內(nèi)固液兩相三維流動(dòng)進(jìn)行了數(shù)值模擬，并分析了相關(guān)速度云圖,、速度矢量云圖,、流體跡線云圖、內(nèi)部固相分布以及出口處固相體積分?jǐn)?shù)變化等,。模擬結(jié)果表明：在進(jìn)水口進(jìn)水速度為0.36m/s時(shí),，隨著筒徑比α的增大，3種渦旋分離器套筒外側(cè)以及進(jìn)水口以下部分速度流場(chǎng)差別較小,，但套筒內(nèi)流場(chǎng)湍流逐漸加劇,，同時(shí)，套筒外側(cè)附近和套筒內(nèi)部,，渦旋逐漸加劇,，增加能耗，且不利于固體顆粒的沉積,，總體而言,，渦旋分離器在α為1.5之后分離效率下降，并保持相對(duì)穩(wěn)定,，具體表現(xiàn)為,，當(dāng)渦旋分離器α為1.5時(shí)，內(nèi)部固相體積分?jǐn)?shù)相對(duì)較高,，而出口處固相體積分?jǐn)?shù)較低,，隨著α增大，其分離效率由α為1.5時(shí)的27%降至α為2.0時(shí)的17%,，并隨著α再次增至2.5時(shí),，分離效率保持基本不變。渦旋分離器流場(chǎng)速度的實(shí)測(cè)結(jié)果與模擬結(jié)果基本一致,，而分離效率存在一定差異,，但是變化規(guī)律相同,，表明數(shù)值模擬在優(yōu)化渦旋分離器結(jié)構(gòu)方面是可行的。

摘要:利用農(nóng)作物秸稈醇解合成乙酰丙酸酯近年來(lái)受到廣泛關(guān)注,，但秸稈的難降解結(jié)構(gòu)制約了秸稈的醇解利用。機(jī)械球磨是一種新興的機(jī)械預(yù)處理方式,，機(jī)械力作用可以有效破壞生物質(zhì)致密結(jié)構(gòu),，提高生物質(zhì)化學(xué)反應(yīng)性能。以玉米秸稈為對(duì)象,，首先研究了球磨工藝對(duì)乙酰丙酸乙酯及其中間產(chǎn)物和副產(chǎn)物的影響,，考察了催化劑類型、催化劑浸漬球磨,、球磨時(shí)間,、球磨介質(zhì)填充率和球料體積比等因素；球磨顯著提高了乙酰丙酸乙酯的產(chǎn)率,。在相同H+濃度的條件下,，催化劑酸性越強(qiáng)催化效果越好；球磨時(shí)間對(duì)乙酰丙酸乙酯的影響最大,，介質(zhì)填充率和球料體積比對(duì)乙酰丙酸乙酯產(chǎn)率的影響不顯著,；以乙酰丙酸乙酯產(chǎn)率為指標(biāo)優(yōu)化出的球磨工藝為：不添加催化劑球磨，球磨時(shí)間為60min,、介質(zhì)填充率為35%,、球料體積比為2。在此球磨條件下,，乙酰丙酸乙酯的摩爾產(chǎn)率由20.08%提高到33.34%,，基于纖維素的醇解產(chǎn)物總產(chǎn)率由73.18%提高到83.03%。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)豬肉營(yíng)養(yǎng)組分（脂肪和蛋白質(zhì)）的快速,、無(wú)損,、實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于近紅外反射光譜設(shè)計(jì)了便攜式豬肉營(yíng)養(yǎng)組分無(wú)損檢測(cè)裝置,。硬件部分包括光譜采集單元,、光源單元和控制單元，并開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的檢測(cè)軟件,，實(shí)現(xiàn)樣品光譜信息的有效獲取和實(shí)時(shí)分析,。為了建立穩(wěn)定可靠的預(yù)測(cè)模型，考察了波段選擇,、樣本分組方式和篩選變量方法對(duì)模型的影響,。分別基于可見(jiàn)/短波近紅外（Vis/SWNIR）、長(zhǎng)波近紅外（LWNIR）及Vis/SWNIR-LWNIR,，利用隨機(jī)選擇法(RS),、Kennard-Stone法（KS）和基于聯(lián)合X-Y距離的樣本劃分法（SPXY）對(duì)樣本進(jìn)行劃分,，建立了脂肪和蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的偏最小二乘預(yù)測(cè)模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn),，基于Vis/SWNIR-LWNIR波段,，利用SPXY算法進(jìn)行樣本分組，取得了最佳的預(yù)測(cè)模型,。在此基礎(chǔ)上,，比較分析競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)算法、隨機(jī)蛙跳算法和蒙特卡羅無(wú)信息變量消除-連續(xù)投影算法3種算法篩選變量建立的模型效果,?；诟?jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)算法篩選變量的模型結(jié)果最佳，對(duì)脂肪和蛋白質(zhì)建立的模型驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)分別為0.9505和0.9510,。結(jié)果表明：基于近紅外反射光譜設(shè)計(jì)的便攜式豬肉組分檢測(cè)裝置可以對(duì)脂肪和蛋白質(zhì)含量進(jìn)行快速,、無(wú)損、實(shí)時(shí)檢測(cè),。

摘要:在水果內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)分級(jí)實(shí)際生產(chǎn)中往往存在多通道測(cè)量,，由于儀器不同或加工精度不同而存在多通道間檢測(cè)模型不具通用性問(wèn)題，應(yīng)用多種模型傳遞方法研究了在線檢測(cè)條件下兩個(gè)不同可見(jiàn)/近紅外光譜儀間的皇冠梨糖度預(yù)測(cè)模型傳遞及預(yù)測(cè)比較分析,。結(jié)果表明：從儀器的光譜數(shù)據(jù)經(jīng)直接校正算法（DS）和基于平均光譜差值校正的DS算法（MSSC-DS）轉(zhuǎn)換后用于主儀器所建模型的預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)較好,，預(yù)測(cè)均方根誤差小于0.5°Brix，可以滿足實(shí)際生產(chǎn),。但通過(guò)模型轉(zhuǎn)換后的預(yù)測(cè)結(jié)果均比利用從儀器數(shù)據(jù)直接建模的預(yù)測(cè)結(jié)果要差（預(yù)測(cè)均方根誤差為0.381°Brix）,，因而在實(shí)際生產(chǎn)中，需要從成本和分級(jí)精度的要求來(lái)考慮選擇建模的方式,。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)理化分析的青梅酸度檢測(cè)方法破壞性大,、耗時(shí)長(zhǎng)、無(wú)法實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)的不足,，對(duì)基于高光譜成像技術(shù)的青梅酸度快速無(wú)損檢測(cè)方法進(jìn)行研究,。采集了487個(gè)青梅樣本在550~1000nm波段內(nèi)的高光譜圖像，經(jīng)過(guò)光譜相對(duì)反射率校正和6種不同濾波后,，分別利用連續(xù)投影算法(SPA),、遺傳算法(GA)以及連續(xù)投影結(jié)合遺傳算法(SPA+GA) 3種光譜降維方法，提取了反映青梅內(nèi)部酸度信息的特征波長(zhǎng),，并建立波長(zhǎng)與青梅pH值的偏最小二乘（PLS）預(yù)測(cè)模型,，研究不同濾波和不同降維方法下的預(yù)測(cè)精度。研究結(jié)果表明：同一預(yù)測(cè)模型,，Savitzky-Golay(S-G)平滑濾波預(yù)測(cè)精度最高,；相比SPA或GA單一算法降維，經(jīng)5點(diǎn)S-G平滑濾波后SPA+GA 光譜降維的方法,，可顯著降低模型復(fù)雜度,，提高模型預(yù)測(cè)精度,，預(yù)測(cè)集的均方根誤差為0.0706，相關(guān)系數(shù)為0.7925,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)鮮棗內(nèi)部綜合品質(zhì)的在線無(wú)損快速檢測(cè),，利用可見(jiàn)/近紅外光譜漫反射技術(shù)，針對(duì)完熟期壺瓶棗的內(nèi)部品質(zhì),，包括含水率,、可溶性固形物含量、硬度,、可溶性蛋白質(zhì)含量、維生素C含量5項(xiàng)指標(biāo),，分別采用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（CARS）提取特征波長(zhǎng)并建立最小二乘-支持向量機(jī)（LS-SVM）預(yù)測(cè)模型,，硬度預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.9452和41.6849，其余品質(zhì)預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)均在0.9230及以上,、均方根誤差均在3.7792及以下,。在此基礎(chǔ)上，對(duì)5項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行了相關(guān)性分析,，表明在0.01或0.05水平上兩兩指標(biāo)間存在極顯著或顯著的相關(guān)性,，故采用因子分析法構(gòu)建了內(nèi)部綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立了CARS-LS-SVM預(yù)測(cè)模型,，結(jié)果表明該模型的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.9241和6.0635,，預(yù)測(cè)精度較高。研究表明,，所建立的CARS-LS-SVM模型可有效實(shí)現(xiàn)鮮棗內(nèi)部綜合品質(zhì)的評(píng)價(jià),。

摘要:為研究小麥肽在生產(chǎn)加工及胃腸消化過(guò)程中抗氧化性能的穩(wěn)定性，以小麥肽為對(duì)象,，研究溫度,、pH值、食品原輔料,、金屬離子和模擬胃腸消化對(duì)小麥肽清除1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,，DPPH）自由基、超氧陰離子自由基（O-2·）,、羥自由基（·OH）能力的影響,。結(jié)果表明，小麥肽的抗氧化活性具有良好的熱穩(wěn)定性,，但在堿性條件下抗氧化活性下降明顯,；NaCl、葡萄糖,、檸檬酸有利于提高小麥肽的抗氧化活性,，且其濃度越高增效越明顯,，而蔗糖、山梨酸鉀,、苯甲酸鈉則影響不大,；K+、Ca2+,、Mg2+對(duì)小麥肽的抗氧化活性沒(méi)有明顯影響,，而Zn2+、Cu2+則對(duì)其抗氧化活性有一定提高作用,；人工胃液?jiǎn)为?dú)消化有助于提高小麥肽的抗氧化活性,，而人工腸液?jiǎn)为?dú)消化則導(dǎo)致其抗氧化活性明顯下降，人工胃液,、人工腸液分步消化同樣致使小麥肽抗氧化活性有所下降,，但仍能保持較高的抗氧化活性。小麥肽的抗氧化性能受到生產(chǎn)加工及胃腸消化的影響,，因此,，合理優(yōu)化的加工條件有利于維持小麥肽抗氧化性能的穩(wěn)定性。

摘要:桑葚富含多酚類物質(zhì),，具有一定的營(yíng)養(yǎng)與保健功能。多酚類物質(zhì)在加工及貯藏過(guò)程中非常不穩(wěn)定,，噴霧干燥法微膠囊包埋是保護(hù)生物活性成分常采用的方法,。但是，果汁噴霧干燥過(guò)程中極易出現(xiàn)黏壁現(xiàn)象,，導(dǎo)致粉末回收率較低,。基于此,，研究不同比例乳清分離蛋白（WPI）與麥芽糊精（MD）對(duì)噴霧干燥桑葚粉理化特性的影響,。結(jié)果表明，進(jìn)料液中以少量WPI取代MD能顯著提高桑葚粉的回收率,，WPI較高的表面活性與良好的成膜性是使桑葚粉回收率提高的主要原因,。隨著進(jìn)料溶液中WPI質(zhì)量分?jǐn)?shù)的增加，桑葚粉含水率增加,；水分活度,、堆積密度、粒徑,、水溶性指數(shù)和玻璃化轉(zhuǎn)變溫度呈降低趨勢(shì),，而吸濕性則無(wú)明顯變化。隨著進(jìn)料溶液中WPI質(zhì)量分?jǐn)?shù)的增加，桑葚粉L值,、b值增加,，a值降低，色差ΔE增加,。桑葚粉的總酚含量與清除自由基能力隨進(jìn)料溶液中WPI質(zhì)量分?jǐn)?shù)的增加呈降低趨勢(shì),。當(dāng)進(jìn)料溶液中桑葚汁/MD/WPI質(zhì)量比為65∶（34.5～30.0）∶（0.5～5.0）時(shí)，既能有效解決黏壁問(wèn)題,，又能較好地抑制桑葚汁中多酚類成分降解,，使桑葚粉具有較高的抗氧化能力。

摘要:為分析電子束輻照對(duì)魚糜凝膠嗅感的影響,，采用不同電子束輻照劑量處理梅魚魚糜,，通過(guò)熱誘導(dǎo)形成魚糜凝膠，利用頂空固相微萃取-氣質(zhì)聯(lián)用(HS-SPME-GC-MS),、感官評(píng)定和電子鼻分析,，結(jié)合相對(duì)氣味活度值研究輻照前處理對(duì)梅魚魚糜凝膠揮發(fā)性風(fēng)味的影響。結(jié)果表明：輻照組魚糜凝膠魚香味略有減弱,，高劑量組(≥7kGy)稍有輻照異味；對(duì)照組與輻照組魚糜凝膠電子鼻風(fēng)味線性判別分析（LDA）圖區(qū)分明顯,，其中3kGy和5kGy組,、7kGy和9kGy組有重疊，說(shuō)明2組間揮發(fā)性風(fēng)味相似,；輻照后魚糜凝膠揮發(fā)性成分種類增加,，含有更高含量的烴類、醛類和酮類物質(zhì),；梅魚魚糜凝膠最關(guān)鍵的嗅感成分為癸醛,、1-辛烯-3-醇、3-甲基丁醛,、2,3-辛二酮等物質(zhì),，低劑量(≤5kGy)輻照對(duì)魚糜凝膠嗅感起關(guān)鍵和修飾作用的揮發(fā)性成分的種類沒(méi)有影響，而在高劑量組中(Z)-2壬烯醛,、(Z)-2癸烯醛,、2-己烯醛等物質(zhì)變?yōu)橹匾L(fēng)味成分，2-乙基呋喃,、乙酸乙酯對(duì)風(fēng)味的貢獻(xiàn)減弱,，可能是導(dǎo)致輻照異味的主要原因。利用3～5kGy電子束劑量前處理梅魚魚糜,，能較好地保持魚糜凝膠風(fēng)味,，而高劑量輻照會(huì)導(dǎo)致輻照異味的產(chǎn)生。試驗(yàn)結(jié)果為利用電子束輻照前處理改善魚糜凝膠品質(zhì)提供了依據(jù)。

摘要:為研究超聲處理大豆分離蛋白與殼聚糖相互作用及其對(duì)復(fù)合物結(jié)構(gòu)性質(zhì)的影響,，利用紫外-可見(jiàn)吸收光譜和熒光光譜研究超聲處理大豆分離蛋白與殼聚糖的相互作用,，通過(guò)SDS-PAGE電泳(十二烷基硫酸鈉聚丙烯酰胺凝膠電泳)、復(fù)合物動(dòng)態(tài)光散射粒度分析,、表面電荷和濁度等測(cè)定,，解析了超聲處理對(duì)大豆分離蛋白-殼聚糖復(fù)合物結(jié)構(gòu)變化與功能性質(zhì)之間的關(guān)系。結(jié)果表明,，隨著超聲功率的增加,，復(fù)合物的紫外-可見(jiàn)吸收光譜的最大吸收峰逐漸升高且發(fā)生紅移；熒光強(qiáng)度先降低后增加,，超聲600W處理時(shí)內(nèi)源熒光強(qiáng)度最大,；超聲處理影響了大豆分離蛋白亞基組成，主要促進(jìn)了7S亞基與殼聚糖的相互作用,；復(fù)合物的粒徑先降低后增大,；300～500W處理的復(fù)合物ζ電位表面電荷密度較大，濁度明顯降低且溶液分散均勻,、性質(zhì)穩(wěn)定,。說(shuō)明相對(duì)低功率時(shí)復(fù)合物形成得較為穩(wěn)定，但超聲處理進(jìn)一步增大后,，蛋白質(zhì)發(fā)生不溶性聚集和重排,，影響了大豆分離蛋白與殼聚糖之間的相互作用，不同復(fù)合物中蛋白質(zhì)與殼聚糖的相互作用影響了氨基酸殘基的微環(huán)境,、蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)和分子柔性,，進(jìn)而影響復(fù)合物結(jié)構(gòu)和功能特性。

摘要:基于Fluent研究了機(jī)械攪拌分離雞蛋殼膜在不同攪拌轉(zhuǎn)速,、顆粒粒徑和料液比下對(duì)顆粒懸浮狀態(tài),、固含率分布、固相速度和攪拌功率等流場(chǎng)特性的影響,。仿真結(jié)果表明：增大攪拌轉(zhuǎn)速,，有利于減小容器底部顆粒堆積，且利于顆粒懸浮,，但功耗明顯增大,；增大顆粒粒徑可減小底部中央?yún)^(qū)域的顆粒堆積，顆粒逐漸向四周擴(kuò)散,，但顆粒的懸浮高度會(huì)降低,；增大料液比易在底部產(chǎn)生顆粒堆積。根據(jù)仿真結(jié)果進(jìn)行了蛋殼膜分離試驗(yàn),，以攪拌轉(zhuǎn)速,、攪拌時(shí)間、料液比、分離液溫度為影響因素,，膜回收率和攪拌功率為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，得出最優(yōu)因素參數(shù)組合。試驗(yàn)表明提高攪拌轉(zhuǎn)速和攪拌時(shí)間可明顯增大蛋膜回收率,，當(dāng)攪拌時(shí)間為18.57min,、攪拌轉(zhuǎn)速為337.68r/min、料液比為0.07g/mL,、溫度為20.0℃時(shí),，膜回收率達(dá)到88.58%，功耗低,，分離效果較好,。

摘要:設(shè)計(jì)了透明的有機(jī)玻璃噴嘴頭部代替原噴油器的壓力室和噴孔，在高壓共軌試驗(yàn)臺(tái)架上搭建了噴油器孔內(nèi)流動(dòng)和近孔噴霧可視化試驗(yàn)裝置,，采用高速可控閃光攝影與長(zhǎng)距離顯微成像技術(shù)相結(jié)合方法,，獲得了噴孔內(nèi)部空化流動(dòng)和近孔區(qū)域初始射流結(jié)構(gòu)形態(tài)的發(fā)展過(guò)程圖像。結(jié)果表明,，所有試驗(yàn)噴孔內(nèi)均呈現(xiàn)空化流動(dòng),，空化強(qiáng)度和空化類型與針閥升程和噴油壓力有關(guān)，噴油壓力越高,，對(duì)應(yīng)空化初生的噴油時(shí)刻越早,，并且空化類型在噴孔內(nèi)出現(xiàn)的頻率和時(shí)間也不同；噴油前噴孔內(nèi)存在初始?xì)馀?，初始?xì)馀荽笮〔煌瑢?dǎo)致了近孔區(qū)域初始射流結(jié)構(gòu)不同,?；诖鬁u模擬 (Large eddy simulation, LES)和界面追蹤法(Volume of fluid, VOF)多相流模型,，根據(jù)噴嘴內(nèi)部幾何形狀和試驗(yàn)條件，模擬計(jì)算噴孔內(nèi)初始?xì)馀莸难葑冞^(guò)程以及初始射流結(jié)構(gòu)形態(tài)的形成發(fā)展過(guò)程,，試驗(yàn)結(jié)果與模擬結(jié)果相符,。

摘要:提出了一種采用有機(jī)朗肯循環(huán)（ORC）系統(tǒng)的自由活塞膨脹機(jī)-直線發(fā)電機(jī)（FPE-LG）試驗(yàn)樣機(jī)，并在壓縮空氣試驗(yàn)平臺(tái)上對(duì)FPE-LG樣機(jī)的運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行了試驗(yàn)研究,。結(jié)果表明,，在進(jìn)氣壓力較高的工況下，F(xiàn)PE-LG能夠穩(wěn)定運(yùn)行,，基準(zhǔn)位置處活塞速度和運(yùn)行止點(diǎn)位置的循環(huán)變動(dòng)較小,。當(dāng)進(jìn)氣壓力為0.2MPa，工作頻率為2.5Hz時(shí),，活塞最大速度接近1.2m/s,；進(jìn)氣角、排氣角和進(jìn)氣壓力對(duì)活塞運(yùn)動(dòng)的對(duì)稱性和直線發(fā)電機(jī)輸出功率有重要影響，減小排氣角或增大進(jìn)氣角,，有利于提高活塞運(yùn)動(dòng)的對(duì)稱性,、減小活塞運(yùn)動(dòng)的循環(huán)變動(dòng)、明顯改善直線發(fā)電機(jī)的輸出功率,。當(dāng)進(jìn)氣壓力為0.19MPa,，工作頻率為2.5Hz時(shí)，直線發(fā)電機(jī)輸出功率的峰值最大,，約為19.0W,。

摘要:基于一種具有兩轉(zhuǎn)動(dòng)一移動(dòng)（2R1T）3自由度的并聯(lián)機(jī)構(gòu)2RPU/UPR構(gòu)造了5自由度混聯(lián)機(jī)器人，該5自由度混聯(lián)機(jī)器人具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,、運(yùn)動(dòng)學(xué)模型簡(jiǎn)單及模塊化程度高的特點(diǎn),。為解決該5自由度混聯(lián)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)問(wèn)題，首先推導(dǎo)出了并聯(lián)機(jī)構(gòu)各分支和并聯(lián)機(jī)構(gòu)動(dòng)平臺(tái)獨(dú)立運(yùn)動(dòng)參數(shù)之間的3×3速度雅可比方陣,；然后求得了并聯(lián)機(jī)構(gòu)各分支質(zhì)心速度與動(dòng)平臺(tái)質(zhì)心廣義速度之間的速度映射矩陣,，并建立了UPR分支和RPU分支的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，且基于虛功原理建立了并聯(lián)機(jī)構(gòu)2RPU/UPR的動(dòng)力學(xué)模型,；其次運(yùn)用達(dá)朗貝爾原理對(duì)并聯(lián)機(jī)構(gòu)所串聯(lián)的單自由度擺頭進(jìn)行受力分析,，建立單自由度擺頭和并聯(lián)機(jī)構(gòu)動(dòng)平臺(tái)之間的力學(xué)關(guān)系；最后運(yùn)用Matlab和ADAMS仿真軟件,，對(duì)機(jī)器人的理論動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,，通過(guò)所得結(jié)果的對(duì)比分析驗(yàn)證了理論模型的正確性。

摘要:設(shè)計(jì)了一種采用伸長(zhǎng)型氣動(dòng)人工肌肉的三自由度柔性驅(qū)動(dòng)器,，該驅(qū)動(dòng)器的驅(qū)動(dòng)裝置與本體復(fù)合一體,，主要由3根對(duì)稱分布的人工肌肉并聯(lián)組成。根據(jù)力和力矩分析,，考慮了驅(qū)動(dòng)器伸長(zhǎng)量,、彎曲方向和彎曲角度的綜合影響，建立了驅(qū)動(dòng)器伸長(zhǎng)量,、彎曲方向和彎曲角度的非線性理論模型,。通過(guò)試驗(yàn)對(duì)理論模型進(jìn)行了驗(yàn)證，獲得了柔性驅(qū)動(dòng)器在不同通氣方式下的形變性能,。結(jié)果表明：該柔性驅(qū)動(dòng)器彎曲時(shí)近似圓弧狀,，具有較高靈活性，能夠?qū)崿F(xiàn)軸向伸長(zhǎng)和空間內(nèi)任意方向彎曲,，可作為執(zhí)行部件應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人和果蔬采摘機(jī)械手等仿生機(jī)械上,。

摘要:工業(yè)機(jī)器人具有工作空間大、結(jié)構(gòu)緊湊,、靈活性好等優(yōu)點(diǎn),，但工業(yè)機(jī)器人機(jī)械臂的串聯(lián)結(jié)構(gòu)形式使其整體剛性存在不足,。機(jī)器人的末端負(fù)載完全由關(guān)節(jié)處的伺服電機(jī)分擔(dān)，增加了機(jī)械臂的驅(qū)動(dòng)功率及能耗,。針對(duì)上述問(wèn)題提出一種具有機(jī)械手臂的機(jī)器人結(jié)構(gòu),，機(jī)器人大臂和小臂采用平行四邊形框架及對(duì)角線驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)形式，利用平行四邊形框架平衡外部彎矩作用,。仿真結(jié)果表明,，與工業(yè)機(jī)器人相比，在僅有外部重力負(fù)載作用時(shí)大臂的驅(qū)動(dòng)功率可以降低20%~80%,，小臂的功率與工業(yè)機(jī)器人相當(dāng),；在僅有外部彎矩作用時(shí)，無(wú)需消耗電機(jī)的驅(qū)動(dòng)功率,，從原理上降低了機(jī)械臂的驅(qū)動(dòng)功率及能耗,。此外，對(duì)機(jī)器人整體剛度進(jìn)行計(jì)算,，計(jì)算結(jié)果表明,，此機(jī)器人的整體剛度優(yōu)于工業(yè)機(jī)器人，有利于提高機(jī)器人在搬運(yùn),、碼垛等作業(yè)中的負(fù)載能力,。

摘要:針對(duì)不隔磁徑向流磁流變閥磁力線只在徑向阻尼間隙中垂直分布導(dǎo)致壓降小的不足,，提出并設(shè)計(jì)了一種隔磁徑向流磁流變閥,。通過(guò)設(shè)置隔磁零件來(lái)改變磁場(chǎng)結(jié)構(gòu)，使磁力線形成蜿蜒式走向而被引導(dǎo)到不隔磁徑向流磁流變閥中未被利用的軸向阻尼間隙,，從而增加磁流變閥中產(chǎn)生磁流變效應(yīng)的工作區(qū)域,，在不增大閥尺寸前提下實(shí)現(xiàn)增加液流通道有效阻尼長(zhǎng)度的目的。采用有限元法對(duì)外形尺寸和液流通道結(jié)構(gòu)完全相同的不隔磁和隔磁磁流變閥進(jìn)行建模仿真分析,，以觀察磁流變閥隔磁和不隔磁結(jié)構(gòu)對(duì)磁力線路徑和磁感應(yīng)強(qiáng)度分布規(guī)律的影響,。同時(shí)在動(dòng)態(tài)性能測(cè)試平臺(tái)上對(duì)不隔磁和隔磁徑向流磁流變閥壓降及響應(yīng)性能進(jìn)行試驗(yàn)測(cè)試對(duì)比。仿真和試驗(yàn)結(jié)果均表明：隔磁徑向流磁流變閥由于設(shè)置了隔磁零件,，可使磁力線在軸向和徑向阻尼間隙中均勻分布,，使其壓降比不隔磁磁流變閥的壓降大,。另外,，由于軸向阻尼間隙受到磁場(chǎng)的作用，隔磁磁流變閥具有更大的上升響應(yīng)時(shí)間,。

摘要:為了解決目前廣泛應(yīng)用的液壓傳動(dòng)輸出特性單一等問(wèn)題,，基于比例型多泵和多速馬達(dá)提出了比例型多泵多速馬達(dá)傳動(dòng)理論。在闡述比例型多泵/多速馬達(dá)結(jié)構(gòu)和工作原理的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了2種比例型多泵多速馬達(dá)傳動(dòng)系統(tǒng),，并對(duì)其在不同工作方式下的輸出特性進(jìn)行了理論分析,，且進(jìn)一步探討了多泵和多速馬達(dá)排量比例系數(shù)對(duì)傳動(dòng)系統(tǒng)的影響。通過(guò)對(duì)比例型多泵多速馬達(dá)傳動(dòng)系統(tǒng)的輸出特性的理論拓展,，得到該液壓傳動(dòng)系統(tǒng)在不同工作方式下輸出轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的一般公式,，并搭建比例型多泵多速馬達(dá)傳動(dòng)系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)。試驗(yàn)結(jié)果表明：比例型多泵多速馬達(dá)通過(guò)切換多泵和多速馬達(dá)的工作方式,，可輸出多級(jí)定轉(zhuǎn)速和定轉(zhuǎn)矩,，且各級(jí)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩與排量比例系數(shù)相關(guān)。該研究為比例型多泵多速馬達(dá)傳動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ),。