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摘要:生豬養(yǎng)殖業(yè)是我國畜牧業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè),，隨著生豬養(yǎng)殖從分散養(yǎng)殖向規(guī)?；B(yǎng)殖的發(fā)展,，對生豬養(yǎng)殖設(shè)施工程技術(shù)的需求日漸增加。為了向生豬養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展提供參考與支持,，對生豬養(yǎng)殖關(guān)鍵設(shè)施工程技術(shù)的研究與發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了總結(jié)和分析,。重點對豬舍、育仔,、飼喂、糞污處理設(shè)施工程環(huán)節(jié)進(jìn)行研究與發(fā)展分析,。目前,，我國已初步形成了適合國情的生豬養(yǎng)殖設(shè)施工程技術(shù)體系，但與國外發(fā)達(dá)國家的生豬養(yǎng)殖設(shè)施工程技術(shù)還存在一定差距,，存在養(yǎng)殖設(shè)施工程各環(huán)節(jié)發(fā)展不均衡,，養(yǎng)殖工程的機(jī)械化、自動化,、智能化技術(shù)水平較低,，關(guān)鍵養(yǎng)殖設(shè)施工程技術(shù)的基礎(chǔ)性研究體系不健全,，養(yǎng)殖設(shè)施配套性差,，養(yǎng)殖機(jī)械的適用性和可靠性較低等問題。建立健全的生豬養(yǎng)殖設(shè)施工程技術(shù)的研究體系,，加強(qiáng)養(yǎng)殖,、飼料、設(shè)施工程,、資源環(huán)境等方面相互融合與協(xié)作,、深入與系統(tǒng)的研究，開展適于我國南北方配套應(yīng)用的生豬養(yǎng)殖設(shè)施與設(shè)備研發(fā),，實現(xiàn)生豬養(yǎng)殖過程的健康/福利化,、生態(tài)化、自動化及至智慧化,，將是我國生豬養(yǎng)殖設(shè)施工程技術(shù)的發(fā)展方向,。

摘要:為了解決無人化水稻直播機(jī)在水田里作業(yè)時精度不高的問題，提出了一種在不平整泥濘水田環(huán)境中的水稻直播機(jī)自動駕駛控制方法。首先建立了水稻直播機(jī)的運動學(xué)模型,，基于橫向偏差和航向角偏差,，提出了一種用于直線作業(yè)段的非線性轉(zhuǎn)向控制算法。為了避免水田路面不平坦對定位系統(tǒng)的影響,，通過傾角傳感器獲取車身姿態(tài),，修正定位誤差。通過檢測計算位置與地邊的相對距離,，實現(xiàn)了地頭自動轉(zhuǎn)彎,。水田實驗結(jié)果表明，所提控制方法的路徑跟蹤平均橫向絕對偏差為0.027m,，具有較好的跟蹤精度和穩(wěn)定性,，且自動轉(zhuǎn)彎算法切實有效，提供了一種在水田環(huán)境下可行的自動駕駛控制方法,。

摘要:為了快速檢測芒果樹上的芒果,，提出了一種基于無人機(jī)的樹上綠色芒果視覺檢測方法。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),，利用YOLOv2模型對無人機(jī)采集的綠色芒果圖像進(jìn)行檢測,，首先通過無人機(jī)采集樹上綠色芒果圖像，對芒果圖像進(jìn)行人工標(biāo)記,，建立芒果圖像的訓(xùn)練集和測試集,，通過試驗確定訓(xùn)練模型的批處理量和初始學(xué)習(xí)率，并在訓(xùn)練模型時根據(jù)訓(xùn)練次數(shù)逐漸降低學(xué)習(xí)率,，最終訓(xùn)練的模型在訓(xùn)練集的平均精度（Mean average precision,，MAP）為86.43%。試驗分析了包含不同果實數(shù)和不同光照條件下綠色芒果圖像的識別正確率,，并進(jìn)行了芒果產(chǎn)量估計試驗,，試驗結(jié)果表明：本文算法檢測一幅圖像的平均運行時間為0.08s，對測試集的識別正確率為90.64%,，識別錯誤率為9.36%,；對含不同果實數(shù)的圖像識別正確率為88.05%~94.55%，順光條件下識別正確率為93.42%,，逆光條件下識別正確率為87.18%,；對芒果產(chǎn)量估計的平均誤差為12.79%。本文算法對自然環(huán)境下樹上綠色芒果有較好的檢測效果,，可為農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)中果蔬產(chǎn)量的估計提供技術(shù)支持,。

摘要:為提高作物與雜草識別的準(zhǔn)確性，結(jié)合深度卷積網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取能力和哈希碼便于存儲和快速檢索的特點,，提出了基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)和二進(jìn)制哈希碼的田間雜草快速識別方法,。結(jié)合預(yù)訓(xùn)練的多層卷積網(wǎng)絡(luò),，增加二進(jìn)制哈希層構(gòu)建雜草識別模型，并利用所采集的雜草數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行fine-tuning,。所提出的二進(jìn)制哈希層可有效地將高維雜草特征進(jìn)行壓縮,，以便于實際田間雜草特征的存儲和后續(xù)計算。在進(jìn)行雜草識別時,，利用訓(xùn)練好的模型提取輸入圖像的全連接層特征碼和哈希特征碼,，與數(shù)據(jù)庫中的全連接層特征碼和哈希特征碼進(jìn)行對比，分別計算其漢明距離與歐氏距離,，找出與其最相似的K幅圖像,，統(tǒng)計這K幅圖像的標(biāo)簽，將其歸入頻率最高的一類,，以達(dá)到分類識別的目的,。通過對比不同卷積層數(shù)和不同二進(jìn)制哈希碼長度對雜草識別的影響，最終確定了包含4層卷積網(wǎng)絡(luò)和128位哈希碼長度的雜草識別模型,。試驗結(jié)果表明,，本研究方法田間雜草識別準(zhǔn)確率可達(dá)98.6%，并且損失函數(shù)穩(wěn)定性相較于普通模型有所提高,；同時,，在其他雜草數(shù)據(jù)集上也有良好的表現(xiàn),，準(zhǔn)確率達(dá)到95.8%,，說明該方法具有通用性,。實地測試表明，利用本文提出的模型進(jìn)行雜草識別,，對靶噴霧雜草施藥率可達(dá)92.7%,，能夠有效減少農(nóng)藥浪費，適用于精準(zhǔn)噴霧,。

摘要:利用孢子捕捉器捕捉小麥田間空氣中的條銹病菌夏孢子已成為當(dāng)前小麥條銹病預(yù)測預(yù)報的重要手段,。針對現(xiàn)有的孢子捕捉設(shè)備效率低、費時費力,、需人工定時換取載玻片或捕捉帶等問題,，基于ARK-1123C型嵌入式工控機(jī)和顯微鏡CCD數(shù)字?jǐn)z像頭,，提出了一種高放大倍數(shù),、高分辨率的小麥條銹病菌夏孢子顯微圖像遠(yuǎn)程采集系統(tǒng)的設(shè)計方案。設(shè)計了系統(tǒng)的硬,、軟件結(jié)構(gòu),，實現(xiàn)了自動取載玻片、涂脂,、空中孢子捕捉,、孢子顯微圖像采集,、載玻片回收等一系列功能，且可根據(jù)用戶需求遠(yuǎn)程設(shè)置孢子捕捉和顯微圖像采集參數(shù),，采集的圖像通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程服務(wù)器中,。為了驗證系統(tǒng)的性能，在小麥田間進(jìn)行了40d的系統(tǒng)綜合試驗測試,。測試結(jié)果表明,，系統(tǒng)可長時間穩(wěn)定工作，能夠遠(yuǎn)程實時采集放大400倍的4096像素×3288像素的夏孢子顯微圖像,。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r采集和遠(yuǎn)程傳輸小麥條銹病菌夏孢子顯微圖像,，可滿足野外小麥田間空氣中夏孢子監(jiān)測的需求，為農(nóng)田空氣中小麥條銹病菌夏孢子的自動計數(shù)及條銹病的預(yù)測預(yù)報提供重要技術(shù)支持,。

摘要:針對DEM-CFD計算量大的問題,，首先利用Fluent仿真，通過設(shè)計進(jìn)氣口位置的三因素三水平正交試驗,，以充種區(qū)型孔壓強(qiáng),、自清種區(qū)型孔壓強(qiáng)、清種區(qū)型孔壓強(qiáng),、攜種區(qū)型孔壓強(qiáng)為評價指標(biāo),，進(jìn)行極差和方差分析，確定最佳進(jìn)氣口位置參數(shù),；其次,，基于離散單元法理論建立玉米籽粒黏結(jié)顆粒Bonding模型，對氣道流場劃分結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,，并設(shè)置相關(guān)參數(shù),，實現(xiàn)玉米氣吸式排種器DEM-CFD氣固耦合仿真；提取排種盤吸附玉米種子時的型孔流場壓強(qiáng),，發(fā)現(xiàn)每個區(qū)域的壓強(qiáng)都能穩(wěn)定過渡,，且壓強(qiáng)由大到小為充種區(qū)、自清種區(qū),、清種區(qū),、攜種區(qū)、卸種區(qū),；通過理論計算得出吸附壓強(qiáng)最小值,，并與仿真結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果表明仿真結(jié)果均大于理論計算吸附壓強(qiáng)最小值,；采用第1代常規(guī)氣室結(jié)構(gòu)排種器和本文設(shè)計排種器進(jìn)行風(fēng)壓測定對比試驗分析,，驗證了所選進(jìn)氣口位置參數(shù)的合理性；最后,，以改變排種盤轉(zhuǎn)速為例,，選取排種器常用作業(yè)速度8,、10、12,、14km/h,，以合格指數(shù)、重播指數(shù),、漏播指數(shù)為排種性能評〖JP2〗價指標(biāo),，通過仿真考察其排種性能，并與臺架試驗進(jìn)行對比,。結(jié)果表明,，在仿真模擬中，當(dāng)作業(yè)速度不大于14km/h,、〖JP〗負(fù)壓為3kPa時,，合格指數(shù)均不小于89.7%，漏播指數(shù)不大于7.8%,，重播指數(shù)不大于2.5%,；臺架試驗中，在相同的作業(yè)速度和負(fù)壓下,，粒距合格指數(shù)均不小于90.3%,，重播指數(shù)不大于2.7%，漏播指數(shù)不大于7%,；仿真試驗與臺架試驗結(jié)果較為接近,，驗證了仿真模擬的可行性。

摘要:為適應(yīng)雜交稻氣送式集排器的穴播要求,，設(shè)計了一種集中定量供種的成穴供種裝置,。闡述了雜交稻氣送式集排器成穴供種裝置的工作原理，基于雜交稻機(jī)械物理參數(shù)和穴播農(nóng)藝要求,，提出了一種漸開線狀型孔,，確定了主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，構(gòu)建了種子群充種和投種過程的力學(xué)模型,。臺架試驗研究了雜交稻品種,、漸開線型排種輪數(shù)量和轉(zhuǎn)速對供種和成穴性能的影響。結(jié)果表明：漸開線型排種輪數(shù)量和轉(zhuǎn)速分別為3~8和10~40r/min時,，供種數(shù)量隨漸開線型排種輪數(shù)量和轉(zhuǎn)速增加而增加,，供種數(shù)量范圍為2392~17732粒/min；轉(zhuǎn)速為20~40r/min時,，供種數(shù)量變異系數(shù)均低于1.0%,。成穴供種裝置可適應(yīng)多種雜交稻品種,，供種數(shù)量受種子長度和容重的影響,。穴供種數(shù)量隨排種輪數(shù)量增加顯著增加,，隨轉(zhuǎn)速增加而降低；較優(yōu)轉(zhuǎn)速為20~30r/min,，穴供種數(shù)量為19~38粒,，其變異系數(shù)均低于25.0%。穴徑隨轉(zhuǎn)速和排種輪數(shù)量增加而增加,，穴距保持穩(wěn)定,。田間試驗表明成穴供種裝置可實現(xiàn)穴播，平均株數(shù)和穴距分別為3.07株/穴和180.2mm,，符合水稻直播技術(shù)要求,。

摘要:機(jī)具的清茬效率是秸稈覆蓋條件下免耕播種的重要指標(biāo)。針對東北地區(qū)保護(hù)性耕作模式,，在吉林省康達(dá)農(nóng)業(yè)機(jī)械有限公司生產(chǎn)的2BMZF-2型免耕播種機(jī)上,，改進(jìn)設(shè)計一種具有凹面結(jié)構(gòu)的秸稈清茬機(jī)構(gòu)，分析了播種機(jī)作業(yè)速度,、清茬輪入土深度以及清茬輪運動偏角等因素對清茬效果的影響,。根據(jù)仿真分析以及田間試驗結(jié)果確定了清茬機(jī)構(gòu)的關(guān)鍵參數(shù)，以及最佳工作參數(shù)組合為：清茬輪輪盤直徑D為350mm,、運動偏角λ為37.5°,、機(jī)具速度v0為2.77m/s、入土深度d為70mm,。在上述參數(shù)條件下進(jìn)行田間試驗時,，清茬率可達(dá)到83.61%。結(jié)果表明,，所設(shè)計的清茬機(jī)構(gòu)可有效清潔種床,、減少機(jī)具堵塞，可以為東北地區(qū)玉米免耕播種作業(yè)提供技術(shù)支撐,。

摘要:針對不同作物移栽時的不同株距問題,，以自制行星輪轉(zhuǎn)臂式栽植機(jī)構(gòu)為研究對象，闡述了栽植機(jī)構(gòu)組成及工作原理,，構(gòu)建了行星輪轉(zhuǎn)臂平動機(jī)構(gòu)及鴨嘴開合機(jī)構(gòu)的運動學(xué)模型,，在此基礎(chǔ)上分析建立了栽植器前、后鴨嘴栽植點的運動軌跡數(shù)學(xué)模型,。利用Matlab對該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行編程,，建立其分析程序模型，并基于Matlab GUI 平臺開發(fā)計算機(jī)輔助優(yōu)化設(shè)計人機(jī)交互界面,，借助該界面對栽植點軌跡數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解,，從而模擬得到鴨嘴式栽植器前、后栽植點的運動軌跡曲線,。分析栽植機(jī)構(gòu)的行星架旋轉(zhuǎn)半徑,，開合機(jī)構(gòu)的后鴨嘴擺桿長度,、后鴨嘴擺桿初始位置與水平線夾角及后鴨嘴末端點至鴨嘴轉(zhuǎn)軸中心的距離等主要參數(shù)對栽植點運動軌跡的影響，以特征系數(shù)λ大于1,，栽植點軌跡環(huán)扣高度大于苗缽體高度,，前后鴨嘴不帶苗、不掛苗,，前后鴨嘴軌跡與壟面交點處形成的穴口尺寸較小等條件為優(yōu)化目標(biāo),，通過人機(jī)交互優(yōu)化得到一組能同時滿足3種栽植株距要求的機(jī)構(gòu)參數(shù)組合，并模擬驗證該機(jī)構(gòu)參數(shù)組合在3種栽植株距下的栽植軌跡,。選用72孔穴盤培育的黃瓜苗為試驗對象,，以株距變異系數(shù)和直立度為評價指標(biāo)，對優(yōu)化得到的機(jī)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行栽植性能試驗,。結(jié)果表明：在3種株距下的栽植直立度優(yōu)良率高于81%,，總優(yōu)良合格率達(dá)94.8%以上，株距變異系數(shù)小于3.2%,，證明優(yōu)化設(shè)計的行星輪轉(zhuǎn)臂式栽植機(jī)構(gòu)能夠滿足多種株距移栽要求,。

摘要:針對當(dāng)前大蒜機(jī)械化播種鱗芽正頭率較低的問題，測定了蒼山大蒜的物理屬性參數(shù)及幾何參數(shù),，采用離散元技術(shù),，建立雙鴨嘴式大蒜正頭機(jī)構(gòu)播種動力學(xué)模型；仿真研究了蒜種在3種正頭機(jī)構(gòu)中的運動規(guī)律,，分析了不同接種鴨嘴曲線形狀,、蒜種重心、插播轉(zhuǎn)速及蒜種二次彈跳對正頭率的影響規(guī)律,，明確了蒜種正頭機(jī)理,。試制了室內(nèi)播種試驗臺及大田樣機(jī)，開展了播種試驗,，采用可視化方法提取了試驗過程中蒜種運動動態(tài)圖像,，結(jié)果與仿真過程基本一致，試驗正頭率與仿真正頭率的誤差在5%以內(nèi),，表明采用離散元法對播種過程中蒜種的運動規(guī)律進(jìn)行分析是可行的,；田間試驗蒜種正頭率最高可達(dá)95.67%，提高了4.67個百分點,。

摘要:針對腔盤式穴施肥裝置存在的輸肥過程中肥盤與護(hù)肥腔剛性接觸,、造成卡肥現(xiàn)象，嚴(yán)重影響輸肥穩(wěn)定性等問題,，提出了一種柔性護(hù)肥方法,，并設(shè)計了基于梅花狀尼龍纖維的柔性護(hù)肥機(jī)構(gòu)。通過理論計算和有限元模擬仿真，對單根尼龍纖維的力學(xué)性能進(jìn)行分析,，得出了尼龍纖維結(jié)構(gòu)參數(shù)對其受力和形變的影響規(guī)律,，確定所選用纖維直徑為0.1mm；通過對纖維束結(jié)構(gòu)的分析,，為保證植毛孔安全距離和刷絲束合理間隙,，設(shè)計刷絲長度為13mm,，植毛孔直徑為4mm,；運用EDEM軟件模擬肥腔內(nèi)肥料受壓過程各壁面受力變化，確定肥盤與底護(hù)肥刷的安裝負(fù)間隙為1.6mm,，與側(cè)護(hù)肥刷的安裝負(fù)間隙為0.5mm,。加工了柔性護(hù)肥機(jī)構(gòu)并進(jìn)行驗證試驗，試驗結(jié)果表明,，該機(jī)構(gòu)無卡肥現(xiàn)象,，肥盤轉(zhuǎn)動扭矩為4.71N·m，肥盤轉(zhuǎn)動阻力比原機(jī)構(gòu)減小58.54%,。該柔性護(hù)肥機(jī)構(gòu)可有效避免輸肥過程中的卡肥現(xiàn)象,，降低輸肥阻力，保證了輸肥穩(wěn)定性,。

摘要:針對目前我國馬鈴薯種植機(jī)普遍存在的肥料定位不精確問題,，結(jié)合馬鈴薯根系分布規(guī)律和一壟二行種植模式特點，提出了一種基于曲面排肥與V型防堵結(jié)構(gòu)的分層施肥技術(shù),，設(shè)計了深度可調(diào)式分層施肥開溝器,，研究了土壤與開溝部件之間運動關(guān)系，并對肥料在曲面分肥板上的運動規(guī)律進(jìn)行了理論分析,；以下層排肥量穩(wěn)定性變異系數(shù)為試驗指標(biāo)進(jìn)行了單因素試驗,，確定了排肥器最佳槽輪工作長度；在此條件下,，以排肥軸轉(zhuǎn)速和曲面分肥板斜面傾角為試驗因素,，上層排肥盒左右側(cè)排肥一致性變異系數(shù)為試驗指標(biāo)進(jìn)行了通用旋轉(zhuǎn)組合試驗，運用DPS和Matlab軟件進(jìn)行回歸方程顯著性分析和參數(shù)優(yōu)化,，得出最佳因素組合為排肥軸轉(zhuǎn)速20.5r/min,，曲面分肥板斜面傾角15°，此時上層排肥盒左右側(cè)排肥一致性變異系數(shù)為3.30%,。最優(yōu)參數(shù)下的重復(fù)試驗結(jié)果表明,，平均上層排肥盒左右側(cè)排肥一致性變異系數(shù)為3.71%，試驗值與理論值相近,；田間排肥性能試驗結(jié)果表明,，該開溝器作業(yè)流暢，排肥性能滿足馬鈴薯施肥要求。

摘要:東北丘陵地區(qū)鎮(zhèn)壓作業(yè)時,，不同地形及地勢土壤含水率差異較大,，若要實現(xiàn)較優(yōu)的鎮(zhèn)壓效果，需要與之相對應(yīng)的載荷和前進(jìn)速度相配合,。為了尋找丘陵地區(qū)剛性鎮(zhèn)壓輪作業(yè)的最優(yōu)水平組合,，首先在基于準(zhǔn)靜態(tài)原則的鎮(zhèn)壓與土壤機(jī)理模型基礎(chǔ)中加入速度變量建立動態(tài)鎮(zhèn)壓與土壤的機(jī)理模型，尋求土壤含水率,、載荷,、前進(jìn)速度與土壤下陷量、作業(yè)阻力的關(guān)系,，然后基于SPH算法在LS-DYNA軟件中構(gòu)建剛性鎮(zhèn)壓輪與土壤的三維仿真模型,，模擬剛性鎮(zhèn)壓輪與土壤相互作用的動態(tài)過程。將數(shù)值模擬方法與中心面復(fù)合響應(yīng)試驗方案相結(jié)合進(jìn)行仿真試驗,，仿真試驗獲得土壤含水率,、載荷、前進(jìn)速度與土壤下陷量,、作業(yè)阻力的數(shù)學(xué)回歸模型,，在此基礎(chǔ)上，采用R語言中的蟻群算法對數(shù)學(xué)回歸模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,，獲得Pareto最優(yōu)解集,，并從中選出含水率（12±0.1）%、（14±0.1）%,、（16±0.1）%,、（18±0.1）%、（20±0.1）%對應(yīng)的5組最優(yōu)解,。進(jìn)行土槽試驗對最優(yōu)解進(jìn)行驗證,，試驗結(jié)果與預(yù)測結(jié)果誤差均小于12%，表明了試驗優(yōu)化結(jié)果的可靠性,，同時也驗證了仿真的可行性,。

摘要:紅花梳夾采摘過程中紅花的運動姿態(tài)對采摘效果有重要影響，為得到滿足紅花理想采摘的梳夾采摘裝置的結(jié)構(gòu)參數(shù)和工作參數(shù),，根據(jù)紅花的物料特性,，建立梳夾采摘模型，利用ANSYS/LS-DYNA軟件動態(tài)模擬采摘過程,，揭示采摘裝置不同結(jié)構(gòu)參數(shù)和工作參數(shù)與紅花運動姿態(tài)之間的關(guān)系特性,，不斷調(diào)節(jié)采摘裝置的結(jié)構(gòu)和運動參數(shù)，直至紅花花球和分枝到達(dá)理想采摘位置,。模擬結(jié)果表明,，低位置采摘時花球及分枝運動相對高位置穩(wěn)定,，且在行走速度2.5km/h，梳齒轉(zhuǎn)速150r/min,，限位桿與梳齒旋轉(zhuǎn)中心的水平距離a=30mm時采摘效果最佳,，可實現(xiàn)理想位置采摘。根據(jù)紅花田間采摘要求搭建試驗臺并進(jìn)行臺架試驗,，采摘試驗結(jié)果表明,，56%的花球可以實現(xiàn)理想采摘，其平均采凈率為48.5%,。

摘要:為提高蓖麻脫殼效率,，確定了滾搓式的脫殼方法，設(shè)計了雙圓臺結(jié)構(gòu)的脫殼裝置以及振動篩選與氣吸相結(jié)合的清選機(jī)構(gòu),。根據(jù)蓖麻蒴果的物理機(jī)械特性,，設(shè)計脫殼裝置的內(nèi)層殼體為不對稱雙圓臺結(jié)構(gòu),。確定錐角并設(shè)計脫殼滾筒間隙與脫殼滾筒外層殼體,，建立不同階段脫殼滾筒位置與脫殼間隙的數(shù)學(xué)模型，為脫殼裝置動力學(xué)模擬提供理論依據(jù),。利用ADAMS對蓖麻蒴果不同脫殼階段進(jìn)行運動學(xué)仿真,，分析物料在壓裂階段與脫殼階段的位移、速度變化規(guī)律,，并分析不同脫殼滾筒出料口間隙對各階段的影響,。仿真結(jié)果表明：壓裂階段，隨著上脫殼滾筒出料口間隙的增加,，蓖麻蒴果到達(dá)特定壓裂位置的時間延后,、位移增加、運動速度在0.56s時達(dá)到最大,。脫殼階段,，隨著下脫殼滾筒出料口間隙的增加，蓖麻籽到達(dá)特定脫殼位置的時間延后,；蓖麻籽到達(dá)破殼條件時的位移增加,，運動速度先增大后減小。根據(jù)仿真結(jié)果,，選取可調(diào)式蓖麻脫殼清選一體裝置合理的工作參數(shù)區(qū)間,，以脫殼滾筒轉(zhuǎn)速、上脫殼滾筒出料口間隙,、下脫殼滾筒出料口間隙為因素,，以脫凈率、破損率為指標(biāo),，利用響應(yīng)面分析法,，對脫殼裝置進(jìn)行試驗研究,。經(jīng)雙目標(biāo)優(yōu)化，取滾筒轉(zhuǎn)速為270r/min,、上脫殼滾筒出料口間隙為13.54mm,、下脫殼滾筒出料口間隙為5mm；經(jīng)試驗驗證,，此時脫殼裝置工作性能最佳,，脫凈率為92.03%，破損率為3.1%,。

摘要:針對固態(tài)發(fā)酵飼料在飼喂現(xiàn)場生產(chǎn)的需求和特點,，設(shè)計了自動發(fā)酵飼喂一體設(shè)備。該設(shè)備由上料發(fā)酵系統(tǒng),、控制系統(tǒng),、飼喂系統(tǒng)構(gòu)成：上料機(jī)構(gòu)將飼料和菌液混合均勻送至發(fā)酵桶，發(fā)酵完成后自動下料至飼喂車,；飼喂車能夠準(zhǔn)確定位到不同飼喂對象的食槽并進(jìn)行定量布料,；操作者只需在人機(jī)交互界面設(shè)置上料體積、發(fā)酵時長,、飼喂對象等參數(shù),，整個發(fā)酵飼喂過程無需人工干預(yù)。飼喂系統(tǒng)由48V/100A·h的蓄電池供電,，充電一次可連續(xù)工作4d,。試驗結(jié)果表明，發(fā)酵桶上料和飼喂車排料的料體積誤差均不大于6%,，飼喂車定位誤差平均值11.75mm,，發(fā)酵時間、飼喂對象等參數(shù)控制準(zhǔn)確,。設(shè)備運行穩(wěn)定可靠,，發(fā)酵和飼喂之間無縫對接，顯著減小了勞動強(qiáng)度,，滿足發(fā)酵飼料現(xiàn)場固態(tài)發(fā)酵并飼喂的要求,。

摘要:為了研究翼型拱度對軸流泵水力性能的影響，采用數(shù)值模擬和模型試驗的方法在參數(shù)化翼型的基礎(chǔ)上,，保持升力系數(shù)大體一致,，改變翼型最大拱度的位置及高度設(shè)計得出對應(yīng)軸流泵葉輪，分析翼型拱度對軸流泵水力特性的影響,。在二維翼型最大拱度位置為0.3L~0.65L時采用翼型優(yōu)化方法,，保證翼型的升力系數(shù)基本一致，得到了不同最大翼型拱度位置下的翼型設(shè)計方案,；針對0.4L,、0.5L和0.6L共3種最大翼型拱度位置下的翼型設(shè)計方案,，采用二維葉柵理論進(jìn)行軸流泵葉輪設(shè)計。其余設(shè)計參數(shù)均保持不變,，得到3副不同的軸流泵葉輪,，將配套導(dǎo)葉、彎管,、葉輪組合成泵段進(jìn)行數(shù)值模擬計算,。最后通過泵段模型試驗驗證了數(shù)值計算結(jié)果的可靠性。研究結(jié)果表明：為保證軸流泵具有較好的能量性能和汽蝕性能,，最大翼型拱度最好選擇在0.4L~0.6L的位置,。當(dāng)最大翼型拱度位置為0.5L時，水泵具有較寬的高效區(qū)運行范圍,，流量揚程曲線較為平順,。在小流量區(qū)域，最大翼型拱度位置靠近翼型前緣或尾緣時,，效率均會下降,；在大流量區(qū)域，最大翼型拱度位置越靠近翼型尾緣效率越高,。隨著最大拱度位置向翼型尾緣的偏移,，水泵的汽蝕性能有一定的提高,。在泵站工程應(yīng)用時,，可通過改變最大翼型拱度位置來滿足泵站實際運行的能量性能和汽蝕性能要求。

摘要:為了尋求估算土壤有機(jī)質(zhì)含量的最佳光譜參數(shù),，實現(xiàn)土壤養(yǎng)分無損監(jiān)測,，使用ASD Field-Spec3型高光譜儀對野外采集的土壤樣品進(jìn)行室內(nèi)光譜測定，并通過重鉻酸鉀氧化容量法測定土壤樣品有機(jī)質(zhì)質(zhì)量比,；利用兩波段優(yōu)化算法對構(gòu)建的新算法（SOMCI/ND）進(jìn)行波段優(yōu)化,，篩選基于不同光譜數(shù)據(jù)（原始光譜反射率及其對應(yīng)的4種數(shù)學(xué)變換）運算下的最敏感波段組合，從而建立土壤有機(jī)質(zhì)質(zhì)量比高光譜估算模型,。結(jié)果表明：通過歸一化光譜指數(shù)（IND）和概念指數(shù)（ICI）比值構(gòu)建的新算法（SOMCI/ND）優(yōu)化后與土壤有機(jī)質(zhì)質(zhì)量比之間的相關(guān)性顯著提高,，在光譜原始數(shù)據(jù)及其平方根、倒數(shù)變換形式下,，相關(guān)系數(shù)絕對值達(dá)到0.82,，且敏感的組合波段集中在2220～2240nm和2160~2195nm?；谄椒礁ǘ蝺?yōu)化的估算模型效果最佳,，估算精度R2P為0.84，RMSEP為2.24g/kg,，RPD為2.89,。對光譜數(shù)據(jù)的適當(dāng)數(shù)學(xué)變換有利于優(yōu)化光譜指數(shù),，更好地估算土壤有機(jī)質(zhì)質(zhì)量比，進(jìn)一步實現(xiàn)土壤有機(jī)質(zhì)質(zhì)量比的高精度動態(tài)監(jiān)測,。

摘要:選取新疆阜康綠洲小塊農(nóng)田為研究對象,，基于無人機(jī)(Unmanned aerial vehicle, UAV)平臺搭載的高光譜傳感器獲取的影像數(shù)據(jù)，采用Savitzky-Golay (SG)平滑后的一階微分(First derivative, FD),、吸光度(Absorbance, Abs),、連續(xù)統(tǒng)去除 (Continuum removal, CR)3種不同預(yù)處理方法，獲取了SG,、SG-FD,、CR、Abs及Abs-FD共計5種預(yù)處理后的高光譜影像,，探索不同預(yù)處理下的差值指數(shù)(Difference index, DI),、比值指數(shù)(Ratio index, RI)、歸一化指數(shù) (Normalization index, NDI)及垂直植被指數(shù) (Perpendicular vegetation index, PVI)與土壤含水率 (Soil moisture content, SMC)的關(guān)系,，在遴選出最優(yōu)指數(shù)及預(yù)處理方案的基礎(chǔ)上,，構(gòu)建干旱區(qū)綠洲農(nóng)田SMC高光譜定量估算模型。結(jié)果表明：預(yù)處理在不同程度上提高了光譜指數(shù)與SMC的相關(guān)性,，其中基于Abs預(yù)處理的PVI(R644, R651)表現(xiàn)最優(yōu),，相關(guān)系數(shù)為0788，據(jù)此構(gòu)建的三次擬合函數(shù)表現(xiàn)最優(yōu),?；诓煌A(yù)處理方案下，多變量SMC估算模型在消噪的基礎(chǔ)上更深入地挖掘了光譜信息,，減少了單一光譜指數(shù)造成的誤差,，提升了模型的定量估測效果。Abs模型預(yù)測精度亦最為突出,，其建模集R2c和RMSE為0.84,、2.16%，驗證集R2p與RMSE為0.91,、1.71%,，RPD為2.41。本研究構(gòu)建的SMC估算模型減少了單一變量模型的誤差,，在規(guī)避過擬合現(xiàn)象的同時,，提升了模型的定量估測效果，為土壤含水率狀況天地空一體化遙感監(jiān)測提供了參考方案,。

摘要:為了同步獲取青貯飼料的緊實度和含水率,，綜合評價青貯飼料品質(zhì)，本文基于電阻應(yīng)變效應(yīng)和頻域法設(shè)計了一種復(fù)合傳感器,。復(fù)合傳感器采用一體化結(jié)構(gòu)設(shè)計,，將電阻應(yīng)變片和含水率測量電極嵌入圓錐探頭內(nèi),，實現(xiàn)了青貯飼料緊實度和含水率的實時同步測量。對復(fù)合傳感器進(jìn)行了標(biāo)定和驗證試驗：標(biāo)定結(jié)果表明,，青貯飼料緊實度和含水率與復(fù)合傳感器輸出電壓均呈線性關(guān)系,，決定系數(shù)分別為0.99和0.909。驗證試驗表明,，本文設(shè)計的復(fù)合傳感器不僅可以實時,、同步測量青貯飼料緊實度和含水率，還能消除圓錐桿與被測飼料間摩擦力對緊實度測量造成的測量誤差,。

摘要:為了能夠更有效地利用地面激光雷達(dá)的點云數(shù)據(jù)識別樹種,，以北京林業(yè)大學(xué)為研究區(qū)域，利用FARO Photon 120型地面激光雷達(dá)在研究區(qū)內(nèi)獲取4個樹種,、共92棵樹木的點云數(shù)據(jù),。依據(jù)點云的三維坐標(biāo)值提取研究區(qū)內(nèi)立木的胸徑、枝下高,、樹高,、冠高、最長冠幅,、垂直最長方向冠幅6個測樹因子,，同時提取由測樹因子組合而成具有魯棒性的6個樹形特征參數(shù)，包括冠長樹高比,、胸徑樹高比,、冠高樹高比、分枝角,、冠長最大冠幅之比,、最長冠幅與垂直方向冠幅之比。分別使用測樹因子和組合特征參數(shù),，采用支持向量機(jī)、分類回歸決策樹和隨機(jī)森林的方法,，對樹種進(jìn)行冠幅自動識別,。研究結(jié)果表明：使用測樹因子樹木識別方法，識別平均準(zhǔn)確率為0.765,，平均召回率為0.778,，3種識別方法中，分類效果較好的依次為分類回歸決策樹,、隨機(jī)森林,、支持向量機(jī)；使用組合特征參數(shù)樹木識別方法,，識別平均準(zhǔn)確率為0.891,，平均召回率為0.896,，分類效果較好的方法是隨機(jī)森林和支持向量機(jī)，其次是分類回歸決策樹,；總體上來看,，不論是對于單個樹種還是總體的準(zhǔn)確率和召回率，組合特征參數(shù)法均高于測樹因子法,，而對于3種不同的分類方法,，隨機(jī)森林相對最好。研究結(jié)果表明,，結(jié)合地面激光雷達(dá)獲取的點云和不同機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法進(jìn)行樹種識別分類可以達(dá)到滿意的效果,，且能節(jié)省大量時間和人力。

摘要:為了對植物病蟲害進(jìn)行早期預(yù)警,，提出一種基于莖干含水率的植物病蟲害等級早期診斷方法,。以紫薇為研究對象，監(jiān)測復(fù)蘇萌芽期內(nèi)不同健康等級紫薇的莖干含水率,；然后,，分別通過關(guān)鍵參數(shù)和主成分分析對莖干含水率進(jìn)行特征提取,；最后,，結(jié)合有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)對紫薇病蟲害等級的早期診斷?；诜讲罘治?，紫薇健康等級對日最小含水率、日最大含水率,、日平均含水率,、日極差含水率4個關(guān)鍵參數(shù)的影響均為極顯著?；谥鞒煞址治?，莖干含水率時間序列前4個主成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到99.7%。在有監(jiān)督模型中,，以主成分特征為輸入的BP模型的性能最優(yōu),，平均識別率達(dá)到98%；在無監(jiān)督模型中,，以主成分特征為輸入的K均值模型最優(yōu),，平均識別率達(dá)到92%。因此,，莖干含水率可以作為診斷植物病蟲害等級的早期指標(biāo),，主成分特征優(yōu)于關(guān)鍵參數(shù)特征，有監(jiān)督模型優(yōu)于無監(jiān)督模型。

摘要:種子園的規(guī)劃設(shè)計是林木育種的基礎(chǔ)工作,，在親本數(shù)量不確定的前提下,，最大限度避免種子園內(nèi)無性系之間近交繁殖，保證種子園具有較高的遺傳效益,，是種子園設(shè)計的目標(biāo),。以內(nèi)蒙古紅花爾基樟子松(Pinussylvestris var. mongolica)國家良種基地的1、1.5,、2代種子園樟子松無性系通過SSR等技術(shù)分析得到的不同親本之間的遺傳距離為數(shù)據(jù)支撐,，考慮復(fù)雜的親本關(guān)系，通過改進(jìn)的智能優(yōu)化算法進(jìn)行種子園設(shè)計,，并將最終結(jié)果與其他智能優(yōu)化算法和傳統(tǒng)算法的結(jié)果進(jìn)行對比分析,。結(jié)果表明：改進(jìn)型果蠅算法的收斂速度和效果優(yōu)于其他算法，由所有算法分別執(zhí)行200次之后的對比結(jié)果中可見,，其最大值低于其他算法的最小值,。在完全隨機(jī)算法設(shè)計方案中存在多處同一無性系分株相鄰出現(xiàn)，遺傳算法和改進(jìn)型果蠅算法設(shè)計方案并無同一無性系分株作為近鄰出現(xiàn)且改進(jìn)型果蠅算法設(shè)計方案的優(yōu)先交配優(yōu)于遺傳算法設(shè)計方案,。結(jié)果表明,，基于遺傳距離處理親本復(fù)雜的親緣關(guān)系，采用智能優(yōu)化算法進(jìn)行方案配置,，可以為高世代種子園設(shè)計提供參考,。

摘要:為研究植物葉性狀及其相關(guān)關(guān)系對城市下墊面熱效應(yīng)的響應(yīng)及其生態(tài)權(quán)衡策略，以生長在6種典型城市下墊面(瀝青,、水泥,、荷蘭磚、大理石,、嵌草磚和自然地表)環(huán)境中的3種常見綠化樹種(洋白蠟,、國槐和臭椿)為研究對象，測定其葉功能性狀指標(biāo),。結(jié)果表明：比葉面積,、葉綠素含量、氣孔面積,、氣孔開度及葉氮磷比均隨著環(huán)境地表溫度的增大總體上呈現(xiàn)先增加,、后減小的趨勢，城市下墊面從大到小依次為嵌草磚地表,、自然地表、大理石地表,、水泥地表,、荷蘭磚地表、瀝青地表,。而葉干物質(zhì)含量,、葉組織密度,、氣孔密度及葉脈密度、葉氮含量,、葉磷含量則呈相反的變化規(guī)律,，城市下墊面從大到小依次為瀝青地表、荷蘭磚地表,、水泥地表,、大理石地表、自然地表,、嵌草磚地表,。葉性狀間表現(xiàn)了一定的相關(guān)關(guān)系，其中,，比葉面積與葉干物質(zhì)含量,、葉組織密度與氣孔密度間呈極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.01)，與葉氮含量,、葉磷含量呈顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.01),。葉干物質(zhì)含量與葉組織密度、葉脈密度和葉氮含量存在極顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.01),。氣孔密度與氣孔面積,、氣孔開度間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.05)，而與葉脈密度間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.05),。氣孔面積與葉氮含量間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.05),，與葉組織密度呈極顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)。隨著地表溫度的升高,，植物葉性狀間的相關(guān)性呈現(xiàn)先增,、后減的趨勢，小幅度升溫總體上有利于加強(qiáng)葉功能性狀間的相關(guān)性,，而溫度過高則明顯降低其相關(guān)關(guān)系,。城市生態(tài)系統(tǒng)中，植物葉片具有低的比葉面積,、葉綠素含量,、氣孔面積、氣孔開度和葉氮磷比,，高的葉干物質(zhì)含量,、葉組織密度、氣孔密度,、葉氮含量和葉磷含量,，進(jìn)一步驗證了城市生態(tài)系統(tǒng)中葉經(jīng)濟(jì)譜的存在，并在該譜系中屬于“快速投資-收益”型。

摘要:為了進(jìn)一步闡明寒地黑土區(qū)不同水氮調(diào)控模式對銨態(tài)氮,、硝態(tài)氮在不同土層累積及土壤氮素有效性的影響,，以田間小區(qū)試驗為基礎(chǔ)，結(jié)合15N示蹤微區(qū)試驗,，研究了不同水氮調(diào)控模式下土壤剖面的無機(jī)氮以及肥料氮素的NH+4 15N和NO-3 15N累積情況,，并根據(jù)同位素測定結(jié)果分別計算了土壤氮素有效性“A”值，從不同角度分析了不同水氮調(diào)控模式對土壤氮素有效性的影響,。研究結(jié)果表明：控制灌溉和常規(guī)灌溉兩種灌溉模式下土壤無機(jī)氮和以無機(jī)氮形態(tài)殘留的肥料氮素在土壤剖面的累積量均隨施氮量的增加而增大,，并隨土層深度的增加而減少。不同施氮量下稻作控制灌溉模式表層土壤（0~20cm）中無機(jī)氮和以無機(jī)氮形態(tài)殘留的肥料氮素的累積量均高于常規(guī)灌溉,，20~40cm和40~60cm土層的無機(jī)氮和NO-315N總累積量均低于常規(guī)灌溉,，兩種灌溉模式低施氮處理（N1、N2）下40~60cm土層中NH+4 15N的累積量差異不顯著（P>0.05）,。相同施氮量下常規(guī)灌溉模式20~40cm土層的NO-3 15N累積量較控制灌溉模式增長了10~11倍,；40~60cm土層的NO-3 15N累積量較控制灌溉模式增長了近3倍。不同施氮量下稻作控制灌溉模式水稻成熟期氮素積累量中77.77%~84.51%來自于土壤氮素,，較常規(guī)灌溉提高了12.91%~23.12%,，且相同施氮量下稻作控制灌溉模式土壤氮素有效性“A”值較常規(guī)灌溉模式分別提高了9.41%、5.65%和3.69%,。與常規(guī)灌溉相比,，不同施氮量下稻作控制灌溉模式可以有效提高稻田土壤氮素有效性，減少肥料氮素的淋溶損失,，起到節(jié)水減排的作用,，研究結(jié)果可為制定黑土區(qū)稻田合理的水氮調(diào)控措施提供參考。

摘要:尋求秸稈資源的有效還田方式對干旱半干旱區(qū)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義,。本文于2014年和2015年在夏玉米全生育期設(shè)置2個秸稈氨化水平（A0:未氨化冬小麥秸稈,，A1:氨化冬小麥秸稈）和2個秸稈長度水平（L0:粉碎為短秸稈，L1:大于50mm冬小麥長秸稈）翻壓還田,，分析不同預(yù)處理秸稈還田條件下夏玉米全生育期株高,、葉面積指數(shù)、地上部生物量,、冠層覆蓋度等生長指標(biāo)以及土壤貯水量,、耗水量、產(chǎn)量和水分利用效率的變化,。結(jié)果表明,，2年夏玉米氨化短秸稈翻壓還田處理（A1L0）平均土壤體積含水率較未氨化長秸稈處理（A0L1）分別提高了10.7%和6.4%；氨化處理土壤體積含水率明顯高于未氨化處理,，但不同處理間耗水量差異較??；夏玉米灌漿期氨化短秸稈翻壓還田處理（A1L0）的平均冠層覆蓋度（CC）比其他處理高3.7%~10.7%,；成熟期氨化短秸稈翻壓還田處理（A1L0）的平均地上部干物質(zhì)量比其他處理高 2.1%~9.5%,，平均產(chǎn)量比其他處理增加2.8%~9.1%，平均水分利用效率比其他處理增加1.7%~7.4%,；氨化短秸稈翻壓還田處理（A1L0）能顯著提高夏玉米地上部生物量與籽粒產(chǎn)量,。因此，氨化短秸稈翻壓還田能有效促進(jìn)夏玉米生長,，保持較好的土壤水分條件,，有助于提高夏玉米產(chǎn)量和水分利用效率。

摘要:為緩解內(nèi)蒙古河套灌區(qū)水資源短缺并實現(xiàn)農(nóng)業(yè)節(jié)水,，在河套灌區(qū)開展連續(xù)兩年（2016年和2017年）的田間〖JP2〗試驗,，采用膜下滴灌種植春玉米，設(shè)置5個基于土壤水基質(zhì)勢的灌水下限水平,，分別為-10kPa（S1）,、-20kPa（S2）、〖JP〗-30kPa（S3）,、-40kPa（S4）,、-50kPa（S5），研究不同灌溉處理下的土壤水分分布與春玉米生長及耗水特性,。研究結(jié)果表明,，2 個生長季內(nèi)不同基質(zhì)勢水平下土壤含水率差異明顯，基質(zhì)勢越高,，土壤剖面平均體積含水率越高,；不同土壤水基質(zhì)勢下限控制的灌水水平顯著影響玉米生長，隨著生育期內(nèi)土壤水基質(zhì)勢控制下限的降低,，玉米株高與葉面積指數(shù)顯著降低（p<0.05），其中S5處理玉米發(fā)生早衰現(xiàn)象,；地上部干物質(zhì)積累量,、百粒質(zhì)量、穗粒數(shù)等產(chǎn)量構(gòu)成指標(biāo)都隨土壤水基質(zhì)勢下限的升高而增加,；土壤水基質(zhì)勢水平越高,，玉米產(chǎn)量越高，其中S1,、S2和S3處理玉米產(chǎn)量顯著高于S4和S5,，但是前三者之間不存在顯著差異（p<0.05）；隨著土壤水基質(zhì)勢的降低,，水分利用效率先增大后減小,，-30kPa時水分利用效率最高,。綜合考慮作物產(chǎn)量和水分利用效率，建議將河套灌區(qū)玉米膜下滴灌土壤水基質(zhì)勢下限控制在-30kPa為宜,。

摘要:為揭示松嫩平原低溫黑土區(qū)節(jié)水灌溉模式下肥料氮素在稻田土壤中的殘留情況，采用在田間小區(qū)內(nèi)原位設(shè)置15N示蹤微區(qū)的方法,，分別標(biāo)記施用的基肥,、蘗肥,、穗肥，以常規(guī)淹灌模式作為對照,，研究了稻作控制灌溉模式下水稻收獲后各期肥料氮素在稻田土壤中的殘留情況，以及殘留在稻田土壤中的肥料氮素在0~60cm土層的分布,。試驗結(jié)果表明，不同施氮水平下稻作控制灌溉模式基肥氮素在稻田土壤中的殘留率為29.7%~32.7%,；蘗肥氮素的殘留率為54.9%~57.3%；穗肥氮素的殘留率為29.4%~35.4%,；肥料氮素在土壤中的總殘留率為36.4%~37.1%,，相同施氮量下稻作控制灌溉模式下各期肥料氮素在土壤中的殘留率均高于常規(guī)淹灌，且相同施氮水平不同灌溉模式下肥料氮素在相同深度土層中的殘留量差異顯著,，不同施氮量下稻作控制灌溉模式水稻生長期內(nèi)施用的基肥,、蘗肥、穗肥氮素在稻田表層土壤（0~20cm）中的殘留量均高于常規(guī)淹灌模式,；而在20~40cm和40~60cm土層的殘留量均低于常規(guī)淹灌,，與常規(guī)淹灌相比，稻作控制灌溉模式可以提高肥料氮素在根區(qū)土壤（0~20cm）中的殘留量,，減少了肥料氮素?fù)p失，同時殘留的肥料氮素可以在一定程度上補(bǔ)充黑土區(qū)的土壤氮庫,，有利于黑土區(qū)稻田土壤的保護(hù)及肥力的提升,。相關(guān)性分析表明：肥料氮素在土壤中的總殘留量除與各時期肥料氮素在土壤中的殘留量呈極顯著正相關(guān)外，與基肥和穗肥氮素在表層土壤的殘留量呈顯著正相關(guān),。研究結(jié)果可為制定黑土區(qū)稻田適宜的水氮調(diào)控模式,，有效管理和充分利用土壤殘留氮肥，改善黑土區(qū)稻田生態(tài)環(huán)境提供參考,。

摘要:為了研究黑土區(qū)施加生物炭的施用模式,，以東北黑土區(qū)3°坡耕地田間徑流小區(qū)為研究對象,，進(jìn)行了為期3年的觀測。2015年按照生物炭的施加量共設(shè)置C0(0t/hm2),、C25(25t/hm2),、C50(50t/hm2)、C75(75t/hm2),、C100(100t/hm2)5個處理,，2016、2017分別連續(xù)施加等量的生物炭,。分析了黑土區(qū)連續(xù)3年施加生物炭后土壤理化性質(zhì)、水土保持效應(yīng),、節(jié)水增產(chǎn)效應(yīng)等指標(biāo)的變化規(guī)律,，并建立改進(jìn)的TOPSIS模型對生物炭的施用模式進(jìn)行綜合評價。結(jié)果表明：土壤有機(jī)碳密度,、pH值隨施炭量的增加均呈線性遞增趨勢,，土壤容重隨施炭量的增加呈線性遞減趨勢，且施用年限越久,，作用越明顯,；施用1年時田間持水率隨施炭量的增加呈線性遞增趨勢，C100處理田間持水率最大,，為35.48%,，連續(xù)施用2年、3年時田間持水率隨施炭量的增加呈先增后減的二次拋物線變化,，均為C50處理達(dá)到最大,，分別為36.20%、36.24%,；3年的年徑流量和年土壤侵蝕量隨施炭量的增加均呈先減后增的二次拋物線變化,，連續(xù)施加2年50t/hm2的生物炭減流效果和抗土壤侵蝕效果最優(yōu)；連續(xù)3年施加生物炭均提高了大豆產(chǎn)量和水分利用效率,，各年份產(chǎn)量和水分利用效率提高最大的分別為C75（21.8%,、25.3%）、C50（33.3%,、27.6%）,、C50（24.1%、19.8%）,；在不同施炭量和施用年限條件下,，改進(jìn)的TOPSIS模型能客觀、清晰地描述土地生產(chǎn)力變化過程,，并總結(jié)出生物炭施用模式,，即連續(xù)施加2年50t/hm2的生物炭對土地生產(chǎn)能力的提升最優(yōu),，其次是施加1年75t/hm2的生物炭。

摘要:為探討生物炭配施沼液對土壤養(yǎng)分淋失的影響,，通過室內(nèi)土柱試驗,，采用三因素三水平正交試驗方法，系統(tǒng)研究了生物炭添加量,、淋溶強(qiáng)度,、沼液施加量對土壤養(yǎng)分淋失及土壤養(yǎng)分垂直分布的影響規(guī)律。結(jié)果表明,，土壤養(yǎng)分淋失主要集中在前8次,，后期淋失量均維持在較低水平并趨于穩(wěn)定。各因素對氨態(tài)氮,、速效磷,、速效鉀淋失的影響由大到小依次為淋溶強(qiáng)度、生物炭添加量,、沼液施加量,，而對硝態(tài)氮淋失量的影響由大到小依次為生物炭添加量、沼液施加量,、淋溶強(qiáng)度,。添加生物炭能明顯減少養(yǎng)分淋失，且添加生物炭的0~20cm深度土壤的養(yǎng)分明顯高于未添加生物炭的20~40cm土壤,，各因素對氨態(tài)氮,、硝態(tài)氮、速效鉀在土壤中的含量影響差異顯著,，而對速效磷的影響則無顯著差異,。

摘要:為評估雙作物系數(shù)法計算干旱區(qū)部分覆膜滴灌條件下夏玉米蒸散量的可靠性，于2016—2017年在新疆阿克蘇地區(qū)開展了夏玉米蒸散量測坑試驗研究,，試驗根據(jù)定灌水周期（W1,、W2、W3）和變灌水周期（W4,、W5）共設(shè)置5個處理,，并分別采用穩(wěn)定碳同位素法和水量平衡法，對雙作物系數(shù)模型計算的夏玉米蒸騰量和蒸散量進(jìn)行了驗證,。結(jié)果表明,，雙作物系數(shù)法計算的蒸散量與水量平衡法測定的蒸散量呈現(xiàn)出較好的相關(guān)性，全生育期蒸散量模擬值與實測值的均方根誤差在10mm左右,。雙作物系數(shù)法計算的蒸騰量與穩(wěn)定碳同位素法測得的耗水量亦呈現(xiàn)出較好相關(guān)性,，模擬值與實測值的均方根誤差在20mm左右。通過回歸系數(shù)（b）,、一致性指數(shù)（d）及均方根誤差〖JP3〗（RMSE）的分析,，認(rèn)為雙作物系數(shù)法可以估算并區(qū)分局部覆膜滴灌條件下干旱區(qū)夏玉米蒸散量,，且2016年和2017年夏玉米全生育期內(nèi)估算土壤蒸發(fā)量分別占蒸散量的21.33%和23.97%，作物蒸騰量分別占蒸散量的78.67%和76.03%,。

摘要:為研究不同耕作方式對稻麥輪作農(nóng)田土壤碳氮固持和層化情況的影響,，于2013年起在江蘇省泰州市姜堰區(qū)河橫生態(tài)農(nóng)業(yè)科技示范園進(jìn)行試驗。試驗設(shè)置了少耕秸稈還田（MT）,、旋耕秸稈還田（RT）,、翻耕秸稈還田（CT）、翻耕秸稈不還田（CT0）4種處理,，分層采集各處理0～20cm土壤,，測定土壤容重、有機(jī)碳和全氮含量,，計算碳氮比,、層化率、土壤有機(jī)碳和全氮儲量（等質(zhì)量法）,。結(jié)果表明，MT,、RT,、CT分別提高0～5cm、5～10cm和10～20cm土壤的有機(jī)碳和全氮含量,；10～20cm土壤碳氮比隨著耕作強(qiáng)度提高而減?。籑T顯著提高有機(jī)碳和全氮含量層化率,，0～5cm土層,、10～20cm土層碳氮比層化率隨著耕作強(qiáng)度增加而增加；MT提高了0～20cm土壤有機(jī)碳儲量和0～10cm土壤全氮儲量,，但是0～20cm土壤氮儲量不及RT和CT,。秸稈還田提高0～20cm土壤有機(jī)碳、全氮含量,、碳氮比,，顯著增加了有機(jī)碳和全氮儲量，具有良好的碳氮固持效應(yīng),，但對土壤有機(jī)碳和全氮含量層化率影響不顯著,。研究結(jié)果可為探尋有利于農(nóng)田土壤碳氮庫構(gòu)建、提高土壤肥力的耕作方式提供理論依據(jù),。

摘要:為探明生物炭與化肥互作對土壤含水率與番茄產(chǎn)量的影響,，設(shè)置5個生物炭水平：0t/hm2（B1）、10t/hm2（B2）,、20t/hm2（B3）,、40t/hm2（B4）,、60t/hm2（B5），2個化肥水平：中肥（F1）和低肥（F2）,，進(jìn)行大田試驗,。結(jié)果表明：0~20cm土層土壤含水率均隨生物炭施用量增加呈增大趨勢；番茄生長階段,，0~20cm高炭處理增幅顯著,，其中B4F1處理增幅達(dá)40%；20~40cm土壤含水率與0~20cm變化規(guī)律恰好相反,，與對照相比,，施炭處理土壤含水率均呈下降趨勢，其中B4F1和B4F2含水率最低,，為對照的70%,。施加生物炭后土壤含水率變化幅度（Ka）和變異程度（Cv）減弱，同一深度土壤隨著施炭量增加Ka和Cv均減小,。與對照相比,，較高施炭處理（B4F1、B4F2,、B5F1,、B5F2）變異系數(shù)Cv相對較小。隨著番茄生長,，土壤含水率在垂直剖面影響表現(xiàn)為較高施炭量（B4F1,、B4F2、B5F1,、B5F2）能有效保持耕作層有效水分,，與對照相比差異顯著。隨著施炭量增加,，番茄產(chǎn)量增幅呈現(xiàn)先升高,、后降低的趨勢，且均高于對照,。B4F1,、B4F2、B5F1,、B5F2分別增加46.34%,、58.61%、49.63%和39.18%,，其中B4F2產(chǎn)量最高,。同一施炭處理、不同施肥處理間差異不顯著。研究成果可為內(nèi)蒙古半干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供依據(jù),。

摘要:酸性離子液體具有催化活性高,、選擇性好、對設(shè)備腐蝕小,、易于回收利用等優(yōu)點,，可代替濃硫酸合成乙酰丙酸酯。制備了8種酸性離子液體,，其中陽離子分別是咪唑,、吡啶、季銨鹽類,，陰離子分別是無機(jī)酸和有機(jī)酸類,，利用1H NMR和13C NMR表征了離子液體結(jié)構(gòu)，熱重分析了各離子液體熱穩(wěn)定性,，Hammett指示劑結(jié)合紫外光譜法比較了不同離子液體的Brnsted酸性,，并探討了利用碳水化合物醇解的催化效應(yīng)。結(jié)果表明,，8種離子液體醇解催化反應(yīng)中,，\[BmimSO3H\]HSO4表現(xiàn)出最高的催化活性，且對乙酰丙酸乙酯（EL）有最高的選擇性,，各離子液體催化合成產(chǎn)物EL的活性與其Brnsted酸性密切相關(guān),。利用此催化劑討論反應(yīng)底物、醇解溫度,、催化劑用量對合成EL的影響，結(jié)果表明,，果糖具有最高的反應(yīng)活性,，以葡萄糖為底物，催化劑用量2mmol,，醇解溫度170℃,，時間60min，EL的最高摩爾產(chǎn)率可達(dá)56.79%,，另外,，催化劑重復(fù)利用5次仍保持較高的回收率和催化活性。說明\[BmimSO3H\]HSO4在催化碳水化合物醇解合成EL過程中結(jié)構(gòu)性質(zhì)穩(wěn)定,，表現(xiàn)出較優(yōu)的催化轉(zhuǎn)化效率,。

摘要:高含水率是牛糞現(xiàn)有處理方式的限制性因素之一。水熱炭化技術(shù)不受牛糞高含水率的限制,，是安全處置與資源化利用牛糞的極具潛力的技術(shù)措施之一,。將新鮮牛糞在190℃和260℃下水熱炭化處理不同時間(1、6、12h),，收集并測定生物炭性質(zhì),，并用熵權(quán)TOPSIS模型評價其農(nóng)學(xué)應(yīng)用價值。結(jié)果表明,，牛糞生物炭理化性質(zhì)因炭化溫度和時間而異,。炭化溫度從190℃升高到260℃，反應(yīng)時間由1h延長至12h,，牛糞生物炭碳,、全磷、全鉀含量分別增加17.88%,、39.06%和85.19%,，而產(chǎn)率、氫與碳原子比,、氧與碳原子比,、氧氮與碳原子比、銨態(tài)氮含量,、交換態(tài)磷含量和交換態(tài)鉀含量則分別降低26.65%,、24.00%、68.42%,、64.29%,、98.91%、89.26%和42.30%,，炭化程度顯著提高,。牛糞生物炭紅外譜圖官能團(tuán)吸收峰位置變化較小，隨著炭化溫度升高和時間延長,，含氧官能團(tuán)吸收峰強(qiáng)度降低,，金屬-鹵素化合物吸收峰強(qiáng)度增加。提高炭化溫度,，延長反應(yīng)時間,，牛糞生物炭表面電荷量及其pH值依變性減弱，比孔容和比表面積也降低,。整體而言,，炭化溫度對牛糞生物炭性質(zhì)影響大于反應(yīng)時間。低溫短時間處理制備牛糞生物炭的農(nóng)學(xué)應(yīng)用潛力較大,，更適宜作為土壤調(diào)理劑,。

摘要:以小麥秸稈和煙煤為研究對象，基于同步熱分析技術(shù),，研究了小麥秸稈摻混質(zhì)量分?jǐn)?shù)為100%,、60%、40%、20%,、10%和0的動態(tài)燃燒特性,，并優(yōu)化了小麥秸稈與煙煤的摻混比例。研究結(jié)果表明,，煙煤燃料比遠(yuǎn)大于小麥秸稈,，說明煙煤更利于燃燒。從灰分特性分析,，混燃有利于降低秸稈積灰和結(jié)渣風(fēng)險,。從混燃的燃燒速率(DTG)曲線可以看出，隨著小麥秸稈質(zhì)量分?jǐn)?shù)降低,，揮發(fā)分階段燃燒速率由2079%/min逐漸降低為208%/min,。小麥秸稈固定碳燃燒階段最大速率(4033%/min)出現(xiàn)在419℃。由于煙煤質(zhì)量比例的增加,，混合燃料熱穩(wěn)定性提高,，固定碳燃燒階段逐漸向高溫方向移動至525℃，并在過渡階段出現(xiàn)2個燃燒峰,。著火溫度隨著秸稈添加比例的降低逐漸升高,，秸稈質(zhì)量分?jǐn)?shù)大于20%的著火溫度區(qū)間為260~268℃，此時著火性能相比小麥秸稈并無顯著下降,。隨著秸稈比例降低,，燃盡溫度則由520℃緩慢上升至596℃。從綜合燃燒特征指數(shù)(SN)分析,，在秸稈質(zhì)量分?jǐn)?shù)不小于40%時,，SN大于3.60×10-7%2/(K3·min2)，此時混燃組合可保證較好的燃燒特性,。由差時掃描量熱(DSC)數(shù)據(jù)分析可知,，小麥秸稈質(zhì)量分?jǐn)?shù)為40%時，整體放熱量為單獨煙煤的84.14%,。在提高整體放熱量并保證較好燃燒特性的原則下，與煙煤摻混的小麥秸稈添加40%為較優(yōu)比例,。

摘要:為了有效指導(dǎo)工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖,，提高水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中水體溫度預(yù)測的精度和穩(wěn)定性，在分析水體溫度影響因素的基礎(chǔ)上,，提出基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）,、改進(jìn)遺傳算法（IGA）和改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)（SELM）相結(jié)合的水溫預(yù)測模型（EMD-IGA-SELM）。首先,，通過綜合天氣指數(shù)的計算完成異常和缺失數(shù)據(jù)的校正,；利用皮爾森相關(guān)分析計算各影響因子與水溫之間的相關(guān)度，從而確定預(yù)測模型的輸入輸出量；選擇Softplus函數(shù)代替Sigmoid函數(shù)組成SELM,，并引入混沌序列改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法,，獲得SELM的最佳初始權(quán)值和閾值；最后,，采用EMD方法將原始水溫時序數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分解,，在各分量中對IGA-SELM訓(xùn)練建模，并疊加求和各分量預(yù)測值,，從而完成水溫序列的預(yù)測,。將EMD-ELM和GA-BP模型的預(yù)測結(jié)果與EMD-IGA-SELM進(jìn)行對比，結(jié)果表明,，EMD-IGA-SELM取得了較好的預(yù)測精度,，評價指標(biāo)平均絕對誤差、平均絕對百分比誤差和均方根誤差分別為0.1233℃,、0.0043和0.1478℃,，能夠滿足水產(chǎn)養(yǎng)殖的生產(chǎn)需要，可為池塘水質(zhì)管理和調(diào)控提供決策支持,。

摘要:為了驗證所提出的一種保溫,、高效且運行成本低的雛雞舍通風(fēng)方式，依照熱平衡原理,，采用留溫新風(fēng)換氣系統(tǒng)對雛雞舍進(jìn)行通風(fēng)試驗,。對安裝留溫新風(fēng)換氣系統(tǒng)的雛雞舍進(jìn)行溫濕度、顯熱交換效率和雛雞生長性能監(jiān)測,，并且對留溫新風(fēng)換氣機(jī)進(jìn)行回收成本分析,。試驗表明：試驗組與對照組的每周溫濕度均可達(dá)到要求，在第4周時,，試驗組的空氣溫度和相對濕度極顯著低于對照組（P<0.01）,；試驗組的二氧化碳質(zhì)量濃度、氨氣質(zhì)量濃度,、PM2.5質(zhì)量和PM10質(zhì)量濃度均極顯著低于對照組（P<0.01）,，試驗組的空氣質(zhì)量和通風(fēng)效果均優(yōu)于對照組；留溫新風(fēng)換氣機(jī)的顯熱交換效率在夜間（19:00—次日07:00）平均達(dá)到80%,；兩棟雞舍的雛雞生長性能無顯著性差異（P>0.05）,；從熱回收效果來看，測試期間室外溫度為-8~8℃時,，回收成本時間為80d左右,。當(dāng)室外溫度低于19℃時，留溫新風(fēng)換氣機(jī)可平衡熱回收效率及通風(fēng)需求的關(guān)系,，能夠滿足畜禽舍通風(fēng)量及節(jié)能的需求,。

摘要:為了解決蘋果果梗/花萼與傷痕在線識別的問題,，利用自行設(shè)計的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)在線采集蘋果圖像，通過自動分割合成算法將3個不同運動狀態(tài)下的圖像進(jìn)行合成,，使得合成后圖像可以包含蘋果的整個表面,。再利用感興趣區(qū)域提取算法提取出蘋果合成圖像中的果梗/花萼和傷痕部分。通過分析早期傷痕,、中期傷痕和后期傷痕的紋理特征和邊緣梯度特征,，得出紋理特征適用于早中期傷痕與果梗/花萼的檢測，而由于后期傷痕的褐變嚴(yán)重且多已出現(xiàn)凹陷,，其紋理特征與果梗/花萼相似,，故通過提取后期傷痕和果梗/花萼的邊緣梯度特征值用于兩者的區(qū)分。從SVM的建模結(jié)果來看,，對于早中期傷痕,，模型的總體判別正確率為97%，而后期傷痕的總體判別正確率為96%,，并利用所得到的模型設(shè)計了用于果梗/花萼與傷痕區(qū)分的總體算法,。最終通過80個帶有不同種類傷痕的樣本驗證總體算法的正確率為95%，驗證試驗結(jié)果表明該算法可實現(xiàn)對果梗/花萼與傷痕的在線識別,。

摘要:目前,，時間溫度指示器匹配方法多依賴于參數(shù)耦合、相關(guān)性分析,、實際物流過程的調(diào)試驗證等方法,，鮮有從匹配機(jī)理出發(fā)，在反應(yīng)進(jìn)度上剖析時間溫度指示器的匹配要求和規(guī)律,。本文在多級反應(yīng)動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,，以保持時間溫度指示器與待測農(nóng)產(chǎn)品的反應(yīng)進(jìn)度一致性作為目標(biāo)，建立了時間溫度指示器匹配的理論和方法,，并通過理論推導(dǎo)和實證模型驗證了時間溫度指示器與待測農(nóng)產(chǎn)品之間匹配的條件,。當(dāng)指示器與待測農(nóng)產(chǎn)品服從任意多級反應(yīng)動力學(xué)模型的匹配條件（二者在任意合理的恒溫條件下的有效反應(yīng)時間相等或二者等量線重合）時，即可使用該指示器預(yù)測對應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)變化和貨架期,，此時二者的反應(yīng)速率函數(shù)存在一定比例關(guān)系,。借助該方法推導(dǎo)出可以精準(zhǔn)指示科瑞森無核葡萄硬度的不同級反應(yīng)動力學(xué)方程，證明了該方法的可行性,。

摘要:為研究大麥籽粒在收獲,、脫粒、貯藏及運輸?shù)茸鳂I(yè)過程的機(jī)械損傷,，對大麥籽粒進(jìn)行加載壓縮試驗和有限元力學(xué)仿真,。針對目前非規(guī)則形狀農(nóng)業(yè)物料常規(guī)建模方法將其近似處理為規(guī)則體,，存在測量難度高,、數(shù)據(jù)誤差大,、仿真精度低等問題，提出了一種基于三維激光掃描的大麥籽粒建模及其力學(xué)特性研究方法,。以5種含水率,、3種加載方式的大麥籽粒為研究對象,，利用萬能材料試驗機(jī)對其彈性模量,、破碎負(fù)載等力學(xué)參數(shù)進(jìn)行了測定,，結(jié)果分別是：大麥籽粒的彈性模量為87.39～167.84MPa,，破碎負(fù)載為70.40～157.32N，屈服強(qiáng)度為0.85～2.12MPa,，最大應(yīng)變?yōu)?.26%～1.15%,。結(jié)果表明：隨著含水率的增加,，3種加載方式下大麥籽粒的彈性模量,、破碎負(fù)載和屈服強(qiáng)度均明顯下降,；相同含水率條件下,，側(cè)放加載時破碎負(fù)載最大，立放加載時破碎負(fù)載最小,?；谌S激光掃描技術(shù)獲取了大麥籽粒點云數(shù)據(jù)，利用Geomagic Studio和Pro/E對其進(jìn)行點云處理、去噪和逆向建模,，得到與真實大麥籽粒形態(tài)高度相近的幾何模型并進(jìn)行有限元力學(xué)仿真。對比3種加載方式下的試驗值和仿真值,，兩者最大偏差為7.2%，表明了基于三維激光掃描的大麥籽粒建模方法的有效性和精確性,。

摘要:為實現(xiàn)拖拉機(jī)動力傳動系統(tǒng)的最優(yōu)化匹配,，提高整機(jī)動力性和燃油經(jīng)濟(jì)性,，提出一種基于改進(jìn)非支配排序遺傳算法（Nondominated sorting genetic algorithmⅡ，NSGA-Ⅱ）的拖拉機(jī)傳動系統(tǒng)匹配優(yōu)化方法,。該方法引入正態(tài)分布交叉算子,，在保證解集質(zhì)量的基礎(chǔ)上,，擴(kuò)大空間搜索范圍,，同時加入差分進(jìn)化變異算子,，抽取其中的差分向量與NSGA-Ⅱ算法結(jié)合,，從而避免算法陷入局部最優(yōu),，改善種群分布性。隨后,，以變速箱各擋傳動比為輸入變量,，以驅(qū)動功率損失率和比燃油消耗損失率均最低為優(yōu)化目標(biāo),，通過分析拖拉機(jī)設(shè)計理論車速,、傳動比公比,、驅(qū)動附著力限制等約束條件,，建立了變速箱傳動比匹配優(yōu)化模型,，利用改進(jìn)算法對拖拉機(jī)變速箱傳動比進(jìn)行優(yōu)化,，并與原NSGA-Ⅱ算法及加權(quán)遺傳算法進(jìn)行對比,。分析結(jié)果表明,，改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法求得的解集分布評價指標(biāo)SP優(yōu)于原NSGA-Ⅱ算法,，表明Pareto最優(yōu)解分布更均勻，且更接近測試函數(shù)的真實Pareto前沿,。經(jīng)本文算法優(yōu)化后，理論上拖拉機(jī)驅(qū)動功率損失率和比燃油消耗損失率分別降低了41.62%和62.8%,，運輸擋頭擋爬坡度可提高2.35%,，整機(jī)綜合性能得到明顯改善，且優(yōu)化效果均優(yōu)于對比算法,，驗證了本文方法的有效性,，可為拖拉機(jī)傳動系統(tǒng)設(shè)計與優(yōu)化提供一定參考。

摘要:常規(guī)的農(nóng)用作業(yè)裝備很難適應(yīng)坡地作業(yè)環(huán)境，為了使作業(yè)車身在坡地作業(yè)時保持水平,，以主動平衡系統(tǒng)作為研究對象,，開發(fā)了主動平衡試驗平臺及控制系統(tǒng)?；赟imMechanics與SimHdraulics模塊建立了機(jī)-電-液多物理域仿真模型,；針對雙作用非對稱式液壓油缸推程與回程運動的不同特性，采用雙通道式PID控制策略進(jìn)行控制,，分別對液壓油缸跟隨響應(yīng),、位移誤差變化、速度階躍響應(yīng)與平臺雙軸傾角進(jìn)行仿真分析,。仿真表明，雙通道PID控制下最大跟隨誤差為1.90mm,，響應(yīng)時間為0.228s,，極限狀態(tài)下平衡時間為2.98s。與單通道PID控制相比,，其最大控制誤差降低49.3%,，響應(yīng)速度提高了45.8%。在實驗室模擬8種不同坡度,，對主動平衡試驗平臺進(jìn)行響應(yīng)時間和平衡效果測試,，系統(tǒng)響應(yīng)時間為0.328s；隨著坡度的增加,，試驗平臺調(diào)平最大誤差為1.14°,，最大均方根誤差為0.299°，主動平衡試驗平臺及控制系統(tǒng)達(dá)到了設(shè)計要求,。

摘要:針對大型拖拉機(jī)在耕地時封閉駕駛室內(nèi)可吸入顆粒物PM10質(zhì)量濃度(25770μg/m3)超標(biāo)的問題,，選取不同的空氣凈化方式(內(nèi)循環(huán)、外循環(huán)空調(diào)凈化器和外置凈化器),，對PM濃度微分方程進(jìn)行了數(shù)值仿真分析,，仿真結(jié)果表明安裝空氣凈化裝置能明顯降低駕駛室內(nèi)可吸入顆粒物的濃度。首先應(yīng)用質(zhì)量守恒定律推導(dǎo)了PM濃度變化模型和空調(diào)凈化模型,，隨后采用美國IAQx11-PM軟件進(jìn)行了不同凈化方式和不同凈化率的仿真分析,。仿真結(jié)果表明，內(nèi)循環(huán)和外循環(huán)方式的綜合相對凈化率分別為92.78%和96.13%,，明顯降低了駕駛室內(nèi)PM10和PM2.5濃度,，滿足國際人體健康標(biāo)準(zhǔn)的要求；而且外循環(huán)凈化方式的PM10和PM2.5質(zhì)量濃度能維持在800μg/m3以下,，凈化效果最優(yōu),。外置凈化器平均凈化率為48%~66%，雖然凈化效果比較明顯，但不能滿足國際人體健康標(biāo)準(zhǔn)的要求,。各凈化方式的PM10和PM.2.5濃度變化曲線表明封閉駕駛室內(nèi)的PM10和PM2.5濃度最后可以達(dá)到一個穩(wěn)定值,，并且內(nèi)循環(huán)和外循環(huán)的曲線(約為1h)先于外置凈化器曲線達(dá)到穩(wěn)定值。1h時采用外循環(huán),、內(nèi)循環(huán),、外置凈化器和無凈化〖JP3〗器時的人體累計PM10吸入量分別為382、832,、1820,、2040μg；人體累計PM2.5吸入量分別為321,、585,、1290、1440μg,?！糐P〗人體累計PM10和PM2.5吸入量曲線均呈直線式增長，并且未安裝空氣凈化裝置的人體PM累計吸入量曲線的增長率明顯快于配有空氣凈化裝置的駕駛室(內(nèi)外循環(huán)下的增長率最低),。駕駛室空調(diào)系統(tǒng)應(yīng)采用將溫度調(diào)節(jié)裝置和空氣凈化器一體化的HVAC空調(diào)設(shè)計法,。

摘要:為避免機(jī)器人運動學(xué)參數(shù)辨識過程中，測量坐標(biāo)系與機(jī)器人基坐標(biāo)系之間繁瑣的坐標(biāo)變換,，首先利用關(guān)節(jié)旋量的空間幾何特性,，提出了基于伴隨變換的距離誤差模型。其次,，針對距離誤差模型中可辨識參數(shù)的冗余性,，通過辨識雅可比矩陣的零空間分析，確定了可辨識參數(shù)的數(shù)目與誤差測量方式之間的關(guān)系,。確定了繞對應(yīng)關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)的測量方式和相對初始位形的測量方式下可辨識參數(shù)的數(shù)目,。最后，對KUKA youBot機(jī)器人的運動學(xué)參數(shù)辨識進(jìn)行了實驗研究,，實驗結(jié)果驗證了距離誤差模型的有效性和參數(shù)冗余性分析的正確性,。

摘要:隨著航天領(lǐng)域的不斷發(fā)展,，航天器搭載的高精密儀器對振動環(huán)境的要求更加嚴(yán)格,。本文針對航天器微振動的主動控制進(jìn)行了分析,。首先,，根據(jù)隔振要求的不同,，分別建立了單軸隔振器的擾動位移傳遞和干擾力傳遞的開環(huán)傳遞函數(shù)以及基于力反饋的閉環(huán)傳遞函數(shù),；然后,，以擾動位移抑制為例通過理論推導(dǎo)分析了基于力反饋PI控制與線性自抗擾控制的主動隔振效果,，并討論了巴特沃斯濾波器對主動隔振系統(tǒng)的影響,。最后,，搭建了單軸主動隔振實驗平臺,，驗證了理論推導(dǎo)結(jié)果的正確性，LADRC控制可以在20~500Hz全頻帶取得較好的隔振效果,。微振動的衰減率在低頻段達(dá)10dB,，在諧振頻率和高頻處達(dá)20dB。

摘要:微操作系統(tǒng)中柔順微夾持機(jī)構(gòu)作為執(zhí)行端是完成微操作的關(guān)鍵部件,。提出了一種新型柔順微夾持機(jī)構(gòu),，利用虛功原理建立了該微夾持機(jī)構(gòu)的偽剛體模型，推導(dǎo)了微夾持機(jī)構(gòu)的位移方程,，得到了該微夾持機(jī)構(gòu)的輸入位移與輸出位移以及驅(qū)動力與輸出位移關(guān)系,。建立了該微夾持機(jī)構(gòu)的三維模型，并在ANSYS軟件中進(jìn)行仿真,，將仿真結(jié)果與理論結(jié)果進(jìn)行比較,，驗證理論模型的準(zhǔn)確性。最終加工了該微夾持機(jī)構(gòu)并進(jìn)行了實驗,，將實驗數(shù)據(jù)與理論值,、仿真值進(jìn)行對比，進(jìn)一步驗證了理論模型的準(zhǔn)確性,。

摘要:研究重力場作用下3-R[TXX-]RS并聯(lián)機(jī)構(gòu)半解析靜剛度建模方法。建模中同時考慮運動部件重力和末端外載荷對關(guān)節(jié)反力的影響,，以及支鏈分布重力和所有構(gòu)件/鉸鏈彈性對關(guān)節(jié)變形的影響,，并基于各部件在關(guān)節(jié)空間中的剛度模型建立機(jī)構(gòu)末端靜剛度模型。通過算例得到3-R[TXX-]RS并聯(lián)機(jī)構(gòu)末端靜剛度和重力引起的末端變形在工作空間的分布規(guī)律,；通過研究各構(gòu)件剛度和重力分別對末端靜剛度和變形的影響,，得出為實現(xiàn)輕質(zhì)高剛的結(jié)構(gòu)設(shè)計應(yīng)從球副和轉(zhuǎn)動副剛度相匹配、主動臂和從動臂的驅(qū)動和約束剛度相匹配以及動平臺輕量化設(shè)計等方面入手,。

摘要:顯隱混合方法是分析復(fù)雜精細(xì)結(jié)構(gòu)動力學(xué)問題的經(jīng)典方法,。此類方法處理不同分區(qū)邊界數(shù)據(jù)時常涉及插值過程，易造成計算不穩(wěn)定,，同時單一的時間步長會造成計算資源的浪費,。基于多重邊界網(wǎng)格,提出一種改進(jìn)的顯隱混合異步長計算方法,。該方法采用節(jié)點分割將有限元模型劃分為顯式與隱式分區(qū),，不同分區(qū)采用兼容格式的預(yù)測校正Newmark積分格式。多重網(wǎng)格使得顯式分區(qū)預(yù)測波形在邊界重疊網(wǎng)格完整傳遞,，顯式分區(qū)節(jié)點數(shù)據(jù)直接求解,。隱式分區(qū)采用稀疏存儲行壓縮CRS格式，節(jié)點數(shù)據(jù)由稀疏直接求解器求出,。顯式與隱式分區(qū)串行交替高效求解,。數(shù)值算例表明，相比于顯隱混合固定界面邊界數(shù)據(jù)插值方法，本文方法精度較高,，且進(jìn)一步降低了動力學(xué)分析的計算時間,。

摘要:基于方位特征(POC)集方程的并聯(lián)機(jī)構(gòu)型綜合方法，給出了可實現(xiàn)兩平移兩轉(zhuǎn)動（2T2R）并聯(lián)機(jī)構(gòu)(Parallel mechanism,，PM)的型綜合過程和方法,，包括基于拓?fù)涞刃娲膹?fù)雜支路綜合方法、支路幾何裝配條件的判定方法及驅(qū)動副的判定方法等,，得到了15種2T2R構(gòu)型,，其中10種為新構(gòu)型；對這些構(gòu)型按支路結(jié)構(gòu)和動平臺數(shù)目進(jìn)行分類,，并進(jìn)行拓?fù)涮卣鞣治?，得到其所包含的AKC（Assure 運動鏈）(包括獨立回路數(shù)、耦合度）,、自由度類型和運動解耦性,。本文綜合出的構(gòu)型結(jié)構(gòu)較為簡單、易于裝配,，具有一定的實用價值,。

摘要:傳統(tǒng)的壓力控制回路中，動力元件都采用傳統(tǒng)的單作用泵,。當(dāng)回路只用一個泵提供壓力時,，壓力控制回路無法滿足系統(tǒng)對多個流量的需求。而多泵和多速馬達(dá)是基于雙定子理論所設(shè)計的一種液壓元件,，可實現(xiàn)一個泵（馬達(dá)）的多輸出,。當(dāng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)單作用泵和單作用馬達(dá)用于傳統(tǒng)液壓回路中時，此時的液壓回路就是一種新型的液壓回路,。由于元件的特殊性,，使系統(tǒng)可滿足多輸出、多功率的需求,。新型液壓回路減少了很多控制元件,，所以在實現(xiàn)與傳統(tǒng)液壓回路相同功能時，新型液壓回路可節(jié)約很大的能量,。多泵多馬達(dá)調(diào)壓系統(tǒng)的實驗結(jié)果表明,，由于泄漏原因，導(dǎo)致泵隨壓力增加,，實測流量減少,；雙定子泵的容積效率隨著壓力的增大而減小，機(jī)械效率和總效率隨之增大而增大,。盡管由于一些不可控因素導(dǎo)致的誤差,，但也證明了回路的可行性和元件的原理正確性,。