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摘要:水產(chǎn)養(yǎng)殖對象特殊、環(huán)境復雜,、影響因素眾多，精準地監(jiān)測,、檢測和優(yōu)化控制極其困難,。大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合數(shù)學模型,，把水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)加以處理和分析，并將有用的結(jié)果以直觀的形式呈現(xiàn)給生產(chǎn)者與決策者,，是解決上述難題的根本途徑,。本文主要對水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)技術(shù)研究進展與發(fā)展趨勢進行了深入剖析，提出了水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的總體架構(gòu),；分析了水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)的來源和獲取手段,，重點總結(jié)了幾種水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究進展和現(xiàn)有水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)平臺及其提供的應用服務；最后針對水產(chǎn)養(yǎng)殖與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合過程所面臨的困難與挑戰(zhàn),，從實現(xiàn)全面感知,、全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)智能分析與自動決策、水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)標準體系建設(shè)等方面提出水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展方向,。數(shù)據(jù)是根本,，分析是核心，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)力和效益是最終目的,，應深度挖掘現(xiàn)實需求,，整合水產(chǎn)養(yǎng)殖全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，加強基礎(chǔ)理論和核心關(guān)鍵技術(shù)研究,，從而推進大數(shù)據(jù)技術(shù)與水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的深度融合,，支撐我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)徹底轉(zhuǎn)型升級。

摘要:多旋翼植保無人機在坡地作業(yè)過程中一般作業(yè)于作物上方1.5～3m的近地空中,，需要保持穩(wěn)定的仿地飛行才能保障無人機的安全飛行和噴灑均勻性,。提出了一種仿地飛行方法，通過前置毫米波雷達進行坡度判斷,，在坡度起伏較小時,，將差分GPS高度與對地毫米波雷達高度進行卡爾曼濾波融合以提高精度，在坡度變化超出閾值時,，將前置毫米波雷達與對地毫米波雷達的高度進行多雷達高度信息融合以提高響應速度,，最后采用模糊PID控制算法控制無人機高度。通過仿真和實地飛行測試,，實現(xiàn)了植保無人機坡地仿地飛行高度誤差小于40cm的目的,，保證了無人機的環(huán)境適應能力和噴灑均勻性，為植保無人機在不同地形下的全自動作業(yè)奠定了基礎(chǔ),。

摘要:為了解決傳統(tǒng)人工噴灑農(nóng)藥的不足，更高效地進行病蟲害的防治,，設(shè)計了基于八軸十六旋翼無人機的農(nóng)藥噴灑系統(tǒng),，實現(xiàn)了農(nóng)藥的機載噴灑功能,。使用共軸雙槳和旋翼模塊的傾斜配置，對八軸多旋翼無人機進行結(jié)構(gòu)改進,，提高了系統(tǒng)的安全性與可靠性,。整個系統(tǒng)滿載10kg，噴灑飛行速度可到達5m/s,，飛行時間超過10min,。針對傳統(tǒng)擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman filter，EKF）姿態(tài)解算方法無法滿足大載荷無人機強振動條件下的工作要求,，導致姿態(tài)角解算精度不高,，并且容易導致姿態(tài)角發(fā)散的問題，提出了基于20維狀態(tài)量的CPF-EKF算法,，額外引入了陀螺儀,、加速度計和磁力計偏置誤差作為狀態(tài)量，使三軸姿態(tài)角的最優(yōu)估計值更加準確,，并且引入互補濾波（Complement filter，CPF）檢測模塊,，當檢測到EKF有發(fā)散趨勢時,，對EKF進行復位，從而簡單高效地避免了EKF發(fā)散,。采用實際飛行數(shù)據(jù)對算法進行驗證,，靜態(tài)試驗表明，該算法滾轉(zhuǎn)角和俯仰角精度為±0.05°,，偏航角精度為±0.2°,。動態(tài)試驗中以MTi傳感器輸出為參考，CPF-EKF在姿態(tài)解算過程中出現(xiàn)復位,，三軸姿態(tài)角準確跟蹤并未發(fā)散,，并且動態(tài)精度與MTi相當，滾轉(zhuǎn)角,、俯仰角精度為±0.1°,，偏航角精度為±0.5°，并且算法具有良好的實時性,，證明了該算法的有效性,。

摘要:針對行道樹連續(xù)噴霧施藥方式嚴重污染環(huán)境，果園對靶施藥技術(shù)難以推廣至復雜城區(qū)環(huán)境等問題,，應用車載2D LiDAR獲取街道三維點云數(shù)據(jù),，研究行道樹靶標識別方法。構(gòu)建變尺度格網(wǎng)點云索引結(jié)構(gòu),，實現(xiàn)鄰域快速搜索及點云在線處理,；提取高程,、深度、密度,、協(xié)方差矩陣等11個點云球域特征,，分析特征分布特性，采用基于徑向基核函數(shù)的支持向量機算法融合特征,，學習樹冠點云分類器,；采用FIFO緩沖區(qū)保存點云幀序列，實現(xiàn)行道樹靶標在線識別,。實驗結(jié)果表明,，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)行道樹靶標精確識別，在測試集上的分類錯誤率小于0.8%,，檢出率大于99.4%,，虛警率小于0.9%，鑒別力最強的4個特征從高到低依次是高程均值,、深度均值,、高程范圍和高程方差

摘要:針對直筒型氣助式噴頭風力性能較弱的問題，結(jié)合單點風速測試和數(shù)值模擬,，研究了一種“尾部先收縮后擴張”氣助式噴頭的尾部參數(shù)對風力性能的影響規(guī)律,。首先，采用雷諾平均N-S（Navier-Stokes）方程及RNG（Renormalization group）k-ε湍流模型,，建立了該型噴頭的流場計算模型,，基于風速測試驗證了該模型的有效性與可靠性；其次,，通過數(shù)值計算對比了兩種噴頭的風力性能,，結(jié)果表明，在進口參數(shù)總壓105600Pa,、靜壓105200Pa時,，本文所提噴頭出口平均風速是直筒型噴頭對應值的1.36倍。為了研究尾部參數(shù)（收斂段內(nèi)縮長度,、擴張段高度）對本文所提噴頭風力性能的影響,，以數(shù)值計算、Opt LHD（Optimal latin hypercube design）試驗設(shè)計,、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial basis function neural network,，RBFNN）為理論基礎(chǔ)，構(gòu)建了風力性能參數(shù)的代理模型,，出口端流量,、平均風速的代理模型R2分別為0.98354、0.98728,，表明該模型可用于噴頭風力性能預測,，指導參數(shù)科學配置,。基于代理模型,，對噴頭風力性能參數(shù)的影響因子進行了分析及單目標優(yōu)化,，隨著擴張段高度、收斂段內(nèi)縮長度的增大,，出口端平均風速均呈現(xiàn)下降趨勢,，而流量均呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢；當擴張段高度,、收斂段內(nèi)縮長度取值為1.08,、5.39mm時，出風量達到最大值0.0179kg/s,；而兩值分別取0,、0mm時，末端平均風速達到最大值67.9m/s,。針對末端流量,、平均風速相互矛盾的問題，進行了多目標優(yōu)化,，得到了噴射性能參數(shù)最優(yōu)Pareto解集,，為氣助式噴頭與果園間的優(yōu)化匹配設(shè)計提供了參考。

摘要:為實現(xiàn)對靶標雜草的有效覆蓋和提高對靶施藥精度,，減少藥液浪費和生態(tài)污染,，采用基于二自由度機械臂的對靶施藥方式,，優(yōu)化了除草機器人的對靶噴施性能,；除草機器人藥液噴灑模型的建立是提高對靶噴施精度的關(guān)鍵，在考慮風擾的前提條件下,，根據(jù)液滴粒子軌跡動力學方程,，結(jié)合機械臂連桿和關(guān)節(jié)變量參數(shù)，建立液滴噴灑軌跡模型,，并推導得到液滴理論沉積覆蓋區(qū)域,；在此基礎(chǔ)上通過計算機數(shù)值模擬，分析了噴頭位姿,、車速和風速對液滴落地沉積覆蓋區(qū)域的影響,，并對靶標點進行了坐標重構(gòu)；在室內(nèi)搭建了小型開口直流低速風洞并進行藥液噴灑驗證試驗,，利用圖像處理技術(shù)獲取試驗的液滴落地沉積覆蓋區(qū)域,，對比其與理論沉積覆蓋區(qū)域，形心誤差范圍為4.1~7.2mm,，區(qū)域匹配誤差范圍為9.1%~17.8%,。試驗結(jié)果表明：理論沉積覆蓋區(qū)域與試驗測定的結(jié)果誤差較小,，兩者具有較高的一致性。

摘要:高地隙自走式噴霧機在接近于系統(tǒng)固有頻率的地面條件下工作時,，由于車身重心高,、噴桿質(zhì)量大且展開后較長，導致工作時車身與噴桿大幅劇烈擺動,，影響作業(yè)質(zhì)量甚至危及安全,。針對此，本文提出適時開啟的主動空氣懸架減振方案,。方案實施過程中,，一方面需要解決空氣彈簧充放氣過程中的非線性控制問題，另一方面則需面對車身加速度與位移多變量同時控制以及最大控制力和懸架行程受限的傳統(tǒng)問題,。為此,，制定了一種空氣懸架H∞狀態(tài)反饋與時頻非線性聯(lián)合減振控制策略。首先求解系統(tǒng)在約束條件下的H∞狀態(tài)反饋控制器增益,，基于此控制器可計算系統(tǒng)在地面擾動下的空氣彈簧所應實施的目標壓力,；然后設(shè)計時頻非線性控制器，依靠該控制器實時調(diào)節(jié)比例電磁閥開度進而控制空氣彈簧壓力使其跟隨目標,?；谑覂?nèi)臺架實驗，在模擬地面條件接近于系統(tǒng)固有頻率以及田間隨機路面激勵兩種工況下,，對所提策略進行了驗證,。結(jié)果表明，系統(tǒng)在一階共振頻率的激勵下,，被動懸架簧載質(zhì)量最大加速度達8.5m/s2左右,，半主動懸架的最大加速度約為7m/s2，而主動空氣懸架的最大加速度降低至2.5m/s2,，并在主動控制過程中,，懸架位移始終保持在限制范圍內(nèi)，激振結(jié)束后懸架位移逐漸恢復至零初始位置,；在隨機田間路面激勵工況下,，主動控制懸架的車身加速度亦顯著降低，證明了主動減振方案的有效性,。

摘要:針對機械式仿形壓力調(diào)節(jié)機構(gòu)的不足,，開展了基于力反饋的播種深度一致性控制方法研究，研制了播種單體下壓力控制系統(tǒng),。本系統(tǒng)由安裝在播種單體平行四連桿仿形機構(gòu)上的下壓液壓缸,、電液減壓閥、下壓力感知傳感器，以及控制器,、車載計算機組成,。在播種作業(yè)過程中，控制器實時采集力傳感器信息,，與設(shè)定的下壓力閾值相比較,，計算并輸出控制量到液壓閥組驅(qū)動液壓缸實時調(diào)整平行四連桿仿形機構(gòu)，使限深輪與地表的壓力值在設(shè)定的閾值區(qū)間內(nèi),，從而保證播種深度的一致性,。田間試驗結(jié)果表明，在播種深度判定標準為（5.0±1.0）cm時,，下壓力機械調(diào)節(jié)方式和下壓力電控調(diào)節(jié)方式下的播種深度合格率均值分別為77.04%和90.37%,，下壓力電控調(diào)節(jié)方式下的播種深度合格率均值比機械調(diào)節(jié)方式高13.33個百分點。將播種深度判定標準提高至（5.0±0.5）cm后,，對應播種深度合格率分別為31.11%和56.30%,，下壓力控制裝置的播種深度合格率比機械調(diào)節(jié)方式高25.19個百分點?？梢?，下壓力電控系統(tǒng)能保持種子播種深度的穩(wěn)定性，提高了種子深度一致性,。

摘要:針對自動移栽機取苗控制精度,、協(xié)調(diào)配合等問題，結(jié)合自主設(shè)計的自動移栽機取苗,、投苗及分苗系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其工作原理,，基于可編程控制器PLC設(shè)計了一種整排取苗間隔投苗控制系統(tǒng)。該控制系統(tǒng)采用3個行程開關(guān)I1,、I2,、I3檢測翻轉(zhuǎn)取苗狀態(tài)，實現(xiàn)取苗爪針在插入苗缽過程中逐漸收縮的過程,，減少了對缽體內(nèi)部的損傷,；運用光電傳感器感應分苗杯位置和數(shù)量,，以增量式編碼器獲取分苗杯運動位移,，通過兩者配合完成苗缽在最佳投苗點投苗；選用72孔和128孔穴盤,、20d苗齡的黃瓜苗進行取苗,、投苗栽植試驗，檢測控制系統(tǒng)性能,。試驗結(jié)果表明：在栽植頻率40~70 株/min 范圍內(nèi),，兩種穴盤苗的取苗投苗綜合成功率均高于95%，平均值為97.98%，隨著栽植頻率的增加,，取苗投苗綜合成功率有所下降,，但變化不大，證明設(shè)計的控制系統(tǒng)能適用不同規(guī)格苗盤,、不同栽植頻率下的自動移栽,，達到高效自動移栽目的,。

摘要:針對錐形撒肥圓盤存在拋施肥均勻性差、相關(guān)理論和解析模型研究較少等問題,，建立了肥料顆粒在錐形撒肥圓盤上及空氣中的運動模型。分析錐形撒肥圓盤結(jié)構(gòu)和運動參數(shù)對肥料顆粒自旋性的影響,，將肥料顆粒的自旋性充分考慮在整個運動過程中,，進而得到影響拋撒均勻性及拋撒幅寬的主要因素。采用正交試驗方案研究了葉片長度,、葉片傾角,、錐形撒肥圓盤轉(zhuǎn)速對肥料顆粒拋撒的橫向變異系數(shù)的影響。對正交試驗結(jié)果進行方差和極差分析,，結(jié)果表明：葉片長度為145mm,、葉片傾角為0°、錐形撒肥圓盤轉(zhuǎn)速為1200r/min時,，拋撒的橫向變異系數(shù)為5.80%,，滿足拋施肥作業(yè)要求。該研究可提高馬鈴薯錐盤式撒肥機施肥作業(yè)效率,，為錐盤式撒肥機的設(shè)計提供理論參考,。

摘要:針對水田側(cè)深施肥裝置施肥均勻性低、作業(yè)性能不穩(wěn)定,、輸肥管路堵塞等問題,，結(jié)合水田側(cè)深施肥的農(nóng)藝特點，對水田側(cè)深施肥裝置關(guān)鍵部件排肥器和氣力輸送系統(tǒng)進行設(shè)計與分析,，通過運動學和動力學的方法得出排肥輪轉(zhuǎn)速越大越有利于提高施肥均勻性,，計算得出排肥輪轉(zhuǎn)速的最大理論值為150r/min，并設(shè)計了適宜輸送顆粒肥的氣力輸送系統(tǒng),。采用二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計試驗,，以排肥輪轉(zhuǎn)速、插秧機前進速度,、風機風速為影響因素,，以施肥均勻性施肥量均值和施肥均勻性變異系數(shù)為響應指標，利用JPS-12型排種器檢測試驗臺對施肥裝置的排肥性能進行臺架試驗,，運用Design-Expert軟件對試驗數(shù)據(jù)進行方差分析和響應面分析,，得到影響因素與響應指標之間的數(shù)學模型,，并對數(shù)學模型進行優(yōu)化及驗證。試驗結(jié)果表明：在排肥輪轉(zhuǎn)速21.96r/min,、前進速度0.93m/s,、風機風速22.93m/s條件下，施肥裝置的施肥均勻性變異系數(shù)為28.25%,，且滿足黑龍江省寒地稻作區(qū)側(cè)深施肥最小施肥量150kg/hm2的農(nóng)藝要求,。

摘要:針對深施型液態(tài)施肥機分配器工作效率低及液肥能量損失大問題，設(shè)計了與斜置式扎穴機構(gòu)相配套的差動式雙向供肥分配裝置,。為了避免差動式雙向供肥分配裝置與斜置式扎穴機構(gòu)之間連接的軟管發(fā)生纏繞,，采用雙行星輪-內(nèi)齒圈組合機構(gòu)的傳動原理，并根據(jù)斜置式扎穴機構(gòu)噴肥針肥路接口的運動特性,，確定差動式雙向供肥分配裝置各組件的傳動比,；為滿足噴肥針入出土即刻噴肥特性，進行了差動式雙向供肥分配裝置空間凸輪的設(shè)計,，得到相應的結(jié)構(gòu)參數(shù)：推程運動角31.8°,、回程運動角25.6°、平均圓柱半徑100mm,、行程最大值6mm,。對行星輪進行運動學分析,得到行星輪的運動軌跡方程。進行差動式雙向供肥分配裝置性能試驗,，記錄在一個工作周期內(nèi)差動式雙向供肥分配裝置與斜置式扎穴機構(gòu)每次間隔旋轉(zhuǎn)45°時的輸肥軟管運動狀態(tài),，驗證軟管會否發(fā)生纏繞；以液壓泵壓力為影響因子,，分別測得不同水平下每5s內(nèi)的施肥量,，求得噴肥針與液壓泵出口處的流速，并得到差動式雙向供肥分配裝置液肥能量損失值及節(jié)能損失規(guī)律,，分配裝置具有高效率的噴肥性能,。

摘要:為了簡化播種單體結(jié)構(gòu)，提高播種質(zhì)量,，適應大豆窄行密植農(nóng)藝對播種機的要求,，設(shè)計了一種集排式大豆精量排種器。闡述了該排種器滑落吸種,、碰撞清種工作方式,，通過對充種區(qū)域的種子進行受力分析，確定了種子吸附時排種器所需氣壓范圍,；分析下落種子相對滾筒的速度及其通過吸孔的次數(shù),；對多自由度密封結(jié)構(gòu)進行了受力分析,，確定了氣室鉸接的結(jié)構(gòu)參數(shù),；應用高速攝像技術(shù)，選取合格指數(shù)A、重播指數(shù)D,、漏播指數(shù)M為試驗指標,，氣壓、作業(yè)速度為試驗因素進行了雙因素重復試驗,。試驗結(jié)果表明：當氣壓為3,、4kPa，作業(yè)速度為4~12km/h時,，合格指數(shù)隨作業(yè)速度增大呈下降趨勢,；當氣壓為5、6,、7kPa,，作業(yè)速度為4~12km/h時，合格指數(shù)隨作業(yè)速度增大呈先上升后下降趨勢,；漏播指數(shù)隨氣壓增大呈下降趨勢,，且隨作業(yè)速度增大呈上升趨勢；當氣壓為5kPa,，作業(yè)速度為4~12km/h時,，合格指數(shù)大于95%，漏播指數(shù)小于2%,，該排種器能夠滿足播種要求

摘要:為提高振動式水稻精密播種裝置的播種性能，分別對其定量供種機構(gòu)和振動勻種機構(gòu)的工作機理進行了分析與試驗研究,。利用離散元軟件EDEM模擬了定量供種機構(gòu)在有無振動作用下的供種過程,。通過對比分析可知種箱振動板周期性的小幅振動可緩解種子的漏斗流動，促進擴散流動,，同時使排種輪充填區(qū)的種子分布狀態(tài)更加“蓬松”,，提高了供種頻率，實現(xiàn)了穩(wěn)定定量供種,。通過模擬試驗探究振動勻種機構(gòu)不同種槽板對種子的流速和裝置播種性能的影響,，優(yōu)選出V-90°、V-105°,、V-120°和U1型4組種槽板,，為裝置優(yōu)化試驗提供了參考，減少了后續(xù)試驗次數(shù),。分別進行常規(guī)稻供種和雜交稻低播量供種試驗,，得到了種箱振動板振動使排種輪供種頻率提高3.64%和5.52%，驗證了定量供種機構(gòu)仿真研究結(jié)果具有較高的準確性,。進行不同種槽板,、播量和氣壓全因素播種性能試驗,，得到播種效果最佳的種槽板為V-120°種槽板，在40g/盤雜交稻低播量播種時使用0.26MPa氣壓播種,，合格指數(shù)為93.91%,，空穴指數(shù)為0.94%；80g/盤常規(guī)稻播種時使用0.28MPa氣壓播種,，合格指數(shù)為96.10%,，空穴指數(shù)為0，滿足雜交稻和常規(guī)稻種子育秧播種的技術(shù)要求,。

摘要:針對傳統(tǒng)馬鈴薯聯(lián)合播種機播深合格率較低,、膜際覆土質(zhì)量差等問題，結(jié)合西北旱作區(qū)馬鈴薯機械化覆膜播種特點及甘肅省河西走廊馬鈴薯機械種植要求,，設(shè)計了一種具有仿形播種能力的集旋耕,、施肥、起壟,、播種,、覆膜和膜際覆土的馬鈴薯播種聯(lián)合作業(yè)機。為降低地輪行走過程中對播種深度的影響,，利用連桿原理分析確定了開溝器安裝于仿形架的位置,；為借助EDEM軟件優(yōu)化鏈勺結(jié)構(gòu)參數(shù)，進行了二因素三水平的仿真試驗,，當鏈勺最大直徑為77mm,，深度為25.5mm時，取種性能較優(yōu),；為提高拋揚式膜際覆土裝置的覆土質(zhì)量,，通過土壤相對運動計算確定了覆土量；為提高拋揚葉輪的碎土性能,，通過計算得葉輪半徑為230mm,，起土鏟后端高度為70mm，葉輪回轉(zhuǎn)角速度為4rad/s,。馬鈴薯聯(lián)合播種機田間試驗結(jié)果表明,，當作業(yè)速度為0.69m/s時，拋揚覆土式馬鈴薯聯(lián)合播種機的合格指數(shù)為88.6%,，漏種指數(shù)為5.3％,，重播指數(shù)為6.1%，種植深度合格率為90.4%,，種薯間距合格指數(shù)為89.4%,，試驗指標符合農(nóng)業(yè)行業(yè)標準要求。膜際覆土傾角為65.3°,，滿足甘肅省河西走廊馬鈴薯種植覆膜要求,。

摘要:為提高玉米脫出物在振動篩上的篩分效率,，基于傳統(tǒng)的平面往復振動篩，設(shè)計了一種玉米清選振動篩驅(qū)動機構(gòu),，可使篩面實現(xiàn)3個移動2個轉(zhuǎn)動,；為深入研究其運動規(guī)律和篩分性能,，用封閉矢量多邊形法推導了篩面上任意一點的位移方程,；以篩面后端振幅最小為目標，應用Isight軟件優(yōu)化各驅(qū)動桿件的長度,，使篩面后端的振幅達到最小值15.4mm,；利用Matlab數(shù)值模擬確定篩面運動為非簡諧周期運動。為確定驅(qū)動機構(gòu)主軸轉(zhuǎn)速和玉米脫出物喂入量對振動篩性能的影響,，通過試驗比較玉米籽粒在該機構(gòu)篩面與平面往復振動篩面上的透篩率,，試驗結(jié)果表明，當玉米脫出物的喂入量為6kg/s時,，該機構(gòu)主軸的最佳轉(zhuǎn)速為260r/min,，玉米籽粒在該機構(gòu)篩面上的透篩率比其在平面往復振動篩上的透篩率提高了5.75%，節(jié)省功耗16.1%,。

摘要:為提高導種投送均勻性與穩(wěn)定性,，滿足精量播種作業(yè)要求，設(shè)計了一種V型凹槽撥輪式導種部件,，對其滑移導種曲線,、V型凹槽和柔性撥種輪進行優(yōu)化分析。依據(jù)離散元法建立導種部件-玉米籽粒間作用模型,，運用EDEM軟件對導種投送環(huán)節(jié)進行虛擬仿真,，分析籽粒在導種管內(nèi)滑移狀態(tài)。以勺式玉米排種器為排種載體,，結(jié)合正交試驗設(shè)計和虛擬仿真技術(shù)進行多因素正交旋轉(zhuǎn)試驗,，以機具前進速度、排種器工作轉(zhuǎn)速和導種曲線投種點切線傾角為試驗因素,，合格指數(shù)與變異系數(shù)為試驗指標,，采用多目標變量優(yōu)化方法建立因素與指標間的數(shù)學模型，運用Design-Expert 6.0.10軟件進行數(shù)據(jù)處理優(yōu)化,。仿真表明,，當前進速度、工作轉(zhuǎn)速和切線傾角分別為7.69km/h,、29.47r/min和46.10°時,，導種均勻性及穩(wěn)定性最優(yōu)，其合格指數(shù)為92.05%,，變異系數(shù)為8.00%,。在此基礎(chǔ)上,，利用室內(nèi)臺架開展了高速攝像測定試驗、性能對比試驗及振動適應試驗,。試驗結(jié)果表明,，多數(shù)籽粒在導種管內(nèi)以平穩(wěn)狀態(tài)滑移，極少數(shù)出現(xiàn)不規(guī)則碰撞及翻滾,；所設(shè)計的導種部件對不同類型玉米籽粒適應性良好,，且其合格指數(shù)與無導種管基本相同，變異系數(shù)優(yōu)于可伸縮塑料導種管,、弧形導種管及無導種管,，可適用于勺式、指夾式和氣吸式玉米排種器,；在振動幅度為1~3mm,、振動頻率為1~4Hz工況下，振動幅度及頻率對導種部件作業(yè)均勻性影響較小,。

摘要:水稻秧盤因長期使用或運輸不當?shù)仍虺霈F(xiàn)形變,，影響高效工廠化自動育秧生產(chǎn)線作業(yè)性能。以形變毯狀硬秧盤為研究對象,，提出一種水稻秧盤形變測度方法,。定義了破裂長度、扭翹度和彎曲變形度3個形變參數(shù)指標,，據(jù)此將形變秧盤劃分為輕度,、中度、中重度和重度形變4種等級,，并規(guī)范其適用準則,。為驗證形變秧盤等級評價的科學性，以供盤成功率,、疊盤成功率和種子外露率作為驗證評價指標,，利用2SJB-500型水稻精密播種育秧生產(chǎn)線進行了不同形變等級秧盤的生產(chǎn)性能試驗。結(jié)果表明：4類形變秧盤,，隨著生產(chǎn)率遞增,，供盤成功率與疊盤成功率均呈下降趨勢，種子外露率呈上升趨勢,。輕度形變與中度形變秧盤均屬小變形,，對于輕度形變秧盤，可繼續(xù)使用,；對于中度形變秧盤,，翻邊或盤底若存在較大斷破，作業(yè)時應適當剔除，可用于生產(chǎn)率低的育秧生產(chǎn)線,。對于中重度形變秧盤,，形變參數(shù)指標值較大，作業(yè)時應剔除,，邊緣斷破過多,、盤底裂縫較大、扭翹嚴重的秧盤應直接剔除,。對于重度形變秧盤,，作業(yè)時直接剔除。本研究提出的水稻秧盤形變測度方法簡單易操作,，能直觀,、形象地評價形變秧盤等級,。

摘要:以河北省涿州市為研究區(qū),，從耕地的立地條件、基礎(chǔ)設(shè)施,、空間布局,、生態(tài)保護4方面構(gòu)建高標準農(nóng)田建設(shè)條件評價指標體系，采用層次分析法對各指標賦值,，綜合計算評價高標準農(nóng)田建設(shè)條件,，并采用物元模型對各評價條件進行綜合關(guān)聯(lián)度計算，結(jié)合限制因素組合法,，對各限制因素進行等級劃分和個數(shù)組合,，通過建設(shè)條件和限制因素兩方面劃分高標準農(nóng)田建設(shè)優(yōu)先區(qū)。研究結(jié)果表明：涿州市高標準農(nóng)田建設(shè)條件整體較好,，其中優(yōu)先劃入?yún)^(qū),、適宜調(diào)入?yún)^(qū)、重點整治區(qū),、后備調(diào)控區(qū)面積比例分別為17.58%,、48.60%、32.70%,、1.12%,，且優(yōu)先劃入?yún)^(qū)主要分布在碼頭鎮(zhèn)、刁窩鄉(xiāng),、豆莊鄉(xiāng)北部以及松林店鎮(zhèn),，適宜調(diào)入?yún)^(qū)主要分布在百尺竿鎮(zhèn)東部、東城坊鎮(zhèn),、義和莊鄉(xiāng)西部,、刁窩鄉(xiāng)以及涿州市南部大部分地區(qū)，重點整治區(qū)分布在百尺竿鎮(zhèn),、東城坊鎮(zhèn)以及義和莊鄉(xiāng)東部地區(qū),，呈現(xiàn)明顯的聚集狀態(tài),，后備調(diào)控區(qū)分布較少，零散分布于研究區(qū)內(nèi),。研究結(jié)果可為高標準農(nóng)田建設(shè)優(yōu)先區(qū)合理劃定提供借鑒參考,。

摘要:以廣西壯族自治區(qū)賓陽縣為例，以待剝離土壤空間分布及回覆利用優(yōu)先級分析為基礎(chǔ),，以村莊為單位劃定供需圈,，探討基于線性規(guī)劃的耕作層土壤剝離利用空間配置方法。結(jié)果表明,，賓陽縣理論可剝離耕作層土壤2.40×106m3,，整治需求1.85×107m3，耕作層土壤供給遠小于需求,，并且在空間上分布不均衡,；依據(jù)覆土效益優(yōu)先的原則,確定回覆區(qū)優(yōu)先級,提出剝離耕作層土壤空間配置方案,即城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤利用5.2352×104m3、土地開發(fā)復墾利用1.446637×106m3,、旱改水利用3.32738×105m3,、高標準基本農(nóng)田建設(shè)利用1.042804×106m3；利用供需圈及線性規(guī)劃模型將賓陽縣劃分為7個供需圈,，剝離土壤按回覆優(yōu)先級從高到低逐步利用,，加權(quán)平均運距為5369m，回覆效益良好,，經(jīng)濟成本可接受,。以村為單位劃定供需圈、線性規(guī)劃優(yōu)化土壤剝離利用空間配置的方法,，可以優(yōu)化利用方式,、縮短運輸距離，進而提高效益與效率,，可為其他區(qū)域?qū)嵤└鲗觿冸x利用工作提供方法借鑒,。

摘要:基于浙江省碳匯樣地調(diào)查數(shù)據(jù)，以喬木林生物量（含地上和地下生物量）為因變量,，將篩選的與因變量相關(guān)性較高的因子作為解釋變量,，采用地理加權(quán)回歸和協(xié)同克里格方法對喬木林生物量進行估算，對比分析兩種估測方法的精度,。結(jié)果表明：基于地理加權(quán)回歸方法構(gòu)建的喬木林生物量估算模型（R2adj=0.8204,，RMSE=23.0215t/hm2）精度優(yōu)于協(xié)同克里格方法（R2adj=0.7263，RMSE=28.0549t/hm2）,，同時使用地理加權(quán)回歸方法的喬木林生物量預測值的變異系數(shù)（Cv=0.6189）高于協(xié)同克里格法（Cv=0.5854）,，由此可知地理加權(quán)回歸方法因考慮了待估變量的局部變異，比協(xié)同克里格方法具有更好的擬合結(jié)果，預測精度較高,。

摘要:以遙控報警原理,、GNSS定位原理為基礎(chǔ)，設(shè)計了實現(xiàn)森林資源連續(xù)清查固定樣地標記裝置,，該裝置由主程序模塊,、定位解算模塊、遙控報警模塊,、數(shù)據(jù)傳輸模塊,、樣地信息存儲更新模塊等組成。通過在Cortex-M3上移植FreeRTOS操作系統(tǒng),，并利用C語言進行匯編實現(xiàn)樣地標記信息的讀取與寫入,、遙控報警、標記定位等功能,。針對定位信息數(shù)據(jù)傳輸,，在微信平臺上通過調(diào)用百度地圖的API開發(fā)實現(xiàn)普通手機用戶到樣地樁的路線規(guī)劃。通過試驗驗證,，利用此固定樣地標記裝置,，可將固定樣地的復核效率較傳統(tǒng)樣樁提高324%左右,，并且通過此裝置可以直接讀取固定樣地歷史信息及寫入實時監(jiān)測數(shù)據(jù),，解決了傳統(tǒng)固定樣地標記樁無法進行樣地信息記錄及無法快速找到、遙控監(jiān)測等問題,。

摘要:針對林區(qū)步行環(huán)境的復雜性與尋路目標的多樣性,，提出了林區(qū)步行最優(yōu)路徑分析方法。首先,，引入了可步行性的概念,，建立綜合可步行性柵格，將特定的林區(qū)步行最優(yōu)路徑分析問題轉(zhuǎn)化為避讓不可行域,、在可行域與易行域中計算多目標最小成本路徑的問題,；隨后，將步行成本分為地形成本與地物成本,，分別計算單因素成本并加權(quán)組合為綜合步行成本,，將多目標優(yōu)化問題簡化為單目標問題進行求解；最后,，基于綜合可步行性柵格,，擴展了鄰接表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，利用8方向鄰域模式建立柵格單元間的鄰接關(guān)系并計算步行成本,，構(gòu)建柵格網(wǎng)絡(luò)模型,。采用Dijkstra算法實現(xiàn)林區(qū)步行最優(yōu)路徑的求解。試驗結(jié)果表明：本方法能夠融合開放空間和離散路網(wǎng)，對林區(qū)步行環(huán)境進行建模,，同時降低多個尋路目標的路徑成本,，使結(jié)果偏重于主要目標，具有一定的適用性,。

摘要:精準氮素管理是一項提高作物氮肥利用效率的有效策略,，利用無人機遙感技術(shù)精確估測小麥氮素狀況是必要的。試驗在山東省樂陵市科技小院實驗基地進行,，利用八旋翼無人機搭載Mini-MCA多光譜相機于2016年獲取冬小麥4個關(guān)鍵生育時期（返青期,、拔節(jié)期、孕穗期,、揚花期）冠層多光譜數(shù)據(jù),，同步獲取地上部植株樣品并測定其生物量、吸氮量,、氮營養(yǎng)指數(shù),，及成熟期籽粒產(chǎn)量，根據(jù)各關(guān)鍵生育期與全生育期分別構(gòu)建植被指數(shù)與農(nóng)學參數(shù)回歸分析模型,，評估基于無人機遙感影像的冬小麥氮素營養(yǎng)診斷潛力,。結(jié)果表明：基于無人機遙感影像能夠較好地估測冬小麥氮素指標（R2為0.45~0.96），決定系數(shù)隨著生育期推移而逐漸增大,。拔節(jié)期,、孕穗期和揚花期估產(chǎn)效果接近且具有很好的估測能力，揚花期DATT冪函數(shù)模型對小麥氮營養(yǎng)指數(shù)的解釋能力最強（R2=0.95）,。因此,，以多旋翼無人機為平臺同步搭載多光譜相機對冬小麥有較好的氮素診斷潛力，可利用估測結(jié)果指導精準氮肥管理,。

摘要:空間濾波器在提取高光譜圖像紋理信息過程中容易丟失空間自相關(guān)信息,，導致植被分類精度不高。針對當前方法的不足,，提出一種空間自相關(guān)信息的高光譜圖像分類算法（Classification of hyperspectral image based on spatial autocorrelation information, CHISCI）,。該方法先用域轉(zhuǎn)換線性插值卷積濾波（Domain transform filter of interpolated convolution, DTFOIC）對高光譜全波段圖像提取空間自相關(guān)信息，然后對高光譜數(shù)據(jù)進行主成分分析(Principal component analysis, PCA)降維后的前部分主成分提取空間自相關(guān)信息,，兩種空間自相關(guān)信息線性融合后交由支持向量機（Support vector machine,SVM）完成分類,。試驗表明，相比使用光譜信息,、高光譜降維,、空譜結(jié)合的SVM分類方法和邊緣保持濾波以及遞歸濾波的方法，所提出的CHISCI方法對高光譜圖像的植被分類精度有較大提高,，在訓練樣本僅為6%和1%的情況下,，對印第安農(nóng)林和薩里斯山谷數(shù)據(jù)集分類的總體分類精度分別達到96.16%和98.67%,，比其他算法高出2~16個百分點，驗證了該方法的有效性,。

摘要:奶牛三維點云包含的尺寸和體型等信息對奶牛體型評價,、尺寸測量和健康評定等具有重要意義。在奶?；顒訄龊蛿D奶間欄桿通道獲取奶牛點云時,，由于欄桿遮擋導致獲取的點云缺失區(qū)域較大，嚴重影響奶牛三維建模精度,。為了修復缺失的大區(qū)域點云,，提出一種基于三次B樣條曲線的奶牛點云缺失區(qū)域修復方法。該方法先對Kinect v2傳感器獲取的奶牛點云進行預處理,，去除周圍環(huán)境背景,，然后沿點云坐標系x軸方向?qū)μ崛〉哪膛｜c云進行切片投影處理，對每個切片點列中間距較大的相鄰點進行補點,，再用三次B樣條曲線進行擬合,。在試驗分析補點操作中參數(shù)h和L較優(yōu)取值的基礎(chǔ)上，對45頭荷斯坦奶牛共225幀點云進行修復試驗,。結(jié)果表明,，所提方法比三次B樣條方法修復得到的點云均勻性和逼近性能更好，平均幀逼近誤差降低了26.7%,，為大面積點云缺失修復提供了有效方法,。

摘要:豬只飲水行為往往與豬舍環(huán)境的舒適度以及豬只的健康水平密切相關(guān)，實時地監(jiān)控豬欄中豬只飲水狀況對豬舍管理和提高養(yǎng)殖福利具有重要意義,。目前,，主要采用RFID和機器視覺兩種技術(shù)自動識別飲水行為，RFID方式需要給豬只佩戴耳標,，存在對豬身有侵入和不便操作的缺點，機器視覺方法能非接觸式監(jiān)測和提取豬只飲水行為,，具有低成本易實施的優(yōu)點,。本文實現(xiàn)了基于機器視覺的豬只飲水行為自動識別，首先通過傳統(tǒng)的閾值分割方法得到二值化圖像來實現(xiàn)豬只從背景中的提取,，接著引入圖像占領(lǐng)指數(shù)對豬只飲水行為進行預判,，最后利用深度學習方法構(gòu)造豬只頭部檢測器，更精準地判定飲水行為的發(fā)生,。試驗表明,，該方法在本文構(gòu)建的飲水視頻數(shù)據(jù)集中識別正確率為92.11%，且能識別飲水豬只的身份,，可應用到實際的豬只生產(chǎn)過程中輔助管理決策,。

摘要:為明確蝗蟲對藍光視勵光質(zhì)及其偏光的視敏響應差異性,，獲得蝗蟲視敏激勵性光電誘導信息及蝗蟲誘導光源設(shè)計參數(shù)，針對蝗蟲群體對藍光及其偏光不同光質(zhì)刺激屬性的視響應效應測試試驗,，確定了蝗蟲視敏視勵響應良好的光特征和光信息強化措施,。結(jié)果表明：線偏藍光照中，線偏光起偏效應決定蝗蟲視響應程度的矢敏性,、線偏光照度制約蝗蟲的視趨強度及視聚集效果,，且較弱光照中偏振片線偏光質(zhì)的視激性較優(yōu)，而退偏藍光照中,，藍光光照強度決定蝗蟲視趨強度的視勵性及視聚集的視敏性,，且偏振度及E-矢量光照度呈現(xiàn)強化或抑制蝗蟲偏光敏感響應的交互作用效應；線偏及退偏光照度增強,，抑制蝗蟲對較強光照退偏光的視聚集效應并呈現(xiàn)偏光E-矢量的矢敏響應差異,，且弱光照線偏光及退偏0°矢量的視響應程度較優(yōu)，采取豎條紋與偏光耦合強化偏光激勵信息,、降低偏光光照度優(yōu)化視敏視勵信息,，相對于100lx偏光，引起視敏性矢量發(fā)生變化且其120°矢量敏感性較強,，但視趨強度及視聚集效果以10lx時330°退偏光最優(yōu),；蝗蟲對退偏光的視趨強度及視聚集效果與偏振度及視勵信息、偏光光照度分別呈正負相關(guān)性,，且蝗蟲對10lx偏光的視響應效應呈現(xiàn)矢量變化的弦函響應變化規(guī)律,，結(jié)果表明蝗蟲在弱光照藍偏光中具有E-矢量的偏敏響應模式及視偏響應最強矢量，則利用10lx的30°及330°藍偏光與100lx時線偏藍光或10lx的0°藍偏光耦合效應,，可有效提高蝗蟲視偏響應效果,。

摘要:基于旋翼無人機的低空,、低速,、利用旋翼風場作業(yè)等飛行特征，采用機載北斗定位系統(tǒng)獲取精準機體實時觀測值,，協(xié)同地面風速傳感器構(gòu)成機-地傳感器采集系統(tǒng),，嘗試對具有穩(wěn)定飛行軌跡的無人機進行狀態(tài)預測。在充分討論飛行狀態(tài)的預測策略,、可預測性,、起始點確定等問題基礎(chǔ)上，建立狀態(tài)預測模型,，設(shè)計狀態(tài)預測算法用以自動判定傳感器采集時段的起始點,。依據(jù)算法展開冠層風速田間采集試驗，對于無人機預測狀態(tài)數(shù)據(jù)和實際觀測數(shù)據(jù)做了對比分析,，發(fā)現(xiàn)在可置信度為99%水平時,，兩者無差異的概率P值為0.956,；同時統(tǒng)計出X、Y,、Z向風速最大值出現(xiàn)時刻均值分別為3.036,、2.427、3.145s,，計算出對應的標準差分別為0.79,、0.87、0.98s,，說明3向風速最大值出現(xiàn)時刻在5s采樣范圍內(nèi)具有較明顯的區(qū)域性,，驗證了采集時刻的準確性，表明機-地協(xié)同實時采集旋翼風場數(shù)據(jù)的有效性得到了顯著提高,。

摘要:近年來三江平原的平原-丘陵-濕地交融區(qū)土地利用方式變化顯著,，造成地下水水位下降、水資源緊缺等問題,，然而揭示該區(qū)土地利用方式變化對水資源影響的報道較少,，且難于精準描述地表、地下,、濕地和綠水等水資源量時空變化,。本文聯(lián)合基于格子波爾茲曼法的分布式TOPMODEL和濕地水流運動模型構(gòu)建平原-丘陵-濕地交融區(qū)水文模型，利用GIS和RS技術(shù),，結(jié)合地學信息圖譜與空間自相關(guān)方法,，分析了撓力河流域土地利用方式變化及其對水資源量影響。結(jié)果表明：根據(jù)耕地面積變化和動態(tài)度分布得1990—2013年間撓力河流域草地和林地面積變化不大,，旱地面積輕微下降,；撓力河流域中部與北部區(qū)域生產(chǎn)條件優(yōu)越的未利用地和旱地轉(zhuǎn)為水田；土地利用方式變化對水資源影響由強到弱的順序為灌溉水田抽取地下水量,、綠水儲量,、徑流深、綠水流量,、補給地下水量,；水稻田不同生育期蒸發(fā)量不同，造成了撓力河流域5—6月期間綠水流量增加,、綠水儲量減少、徑流深減少,、補給地下水量增加和灌溉水田抽取地下水量增加等趨勢,，7—8月期間這一增加趨勢逐漸減弱，8月后這一趨勢結(jié)束,；水田密集區(qū)域綠水流量大,，綠水儲量和徑流深減少,，而補給地下水量和灌溉水田抽取地下水量增加。

摘要:在室內(nèi)無風條件下應用視頻雨滴譜儀實時監(jiān)測了不同坡度下噴灑水滴直徑和速度等信息,，研究了不同坡度下水滴平均直徑及直徑頻率沿射程方向的變化規(guī)律,，分別建立了水滴平均直徑、速度與坡度等之間的數(shù)學關(guān)系,。以此為基礎(chǔ),，結(jié)合坡地噴灌水量分布計算方法，提出了無風條件下坡地噴灑水滴動能強度計算模型,，并通過試驗驗證了該模型的正確性,。以雨鳥LF1200型噴頭為研究對象，應用該模型重點分析了不同噴頭布置方式,、間距和坡度對組合噴頭打擊動能強度分布的影響,。結(jié)果表明：隨著噴頭間距的增大，動能強度分布越來越不均勻,，且動能強度高值區(qū)所占比例不斷減?。黄露茸兓瘜ζ旅鎰幽軓姸确植加绊懖⒉幻黠@,；三角形布置方式對減小坡地噴灌打擊動能強度具有一定作用,。同時考慮打擊動能強度和水量分布，在坡地噴灌系統(tǒng)設(shè)計時,，若選用雨鳥LF1200型噴頭,，建議優(yōu)先采用三角形布置，且間距為08倍的平地噴頭射程,。

摘要:為了探討荒漠綠洲區(qū)春小麥在干旱環(huán)境下的適應機制,，測定了6個灌溉處理下春小麥的光合響應過程，采用直角雙曲線模型,、非直角雙曲線模型,、直角雙曲線修正模型和指數(shù)模型分別對春小麥光響應曲線進行了擬合比較，篩選出最優(yōu)模型,，并利用最優(yōu)模型對不同灌溉處理下春小麥的光合特征參數(shù)進行了計算,。試驗結(jié)果表明，隨著灌溉量的增加,，小麥葉片光合性能呈增加趨勢,，且灌漿前期大于灌漿后期；經(jīng)誤差分析,，不同灌溉定額下4種模型的光響應曲線擬合結(jié)果存在差異,，直角雙曲線模型、非直角雙曲線模型和指數(shù)模型對高灌水處理的光響應曲線模擬精度高于低灌水處理,；直角雙曲線修正模型對所有處理的模擬精度均最高,，是擬合荒漠綠洲區(qū)春小麥光響應曲線的最優(yōu)模型,；光合參數(shù)顯示，420mm灌溉定額處理下春小麥的最大光合速率,、表觀量子效率,、光飽和點均高于其他灌溉處理，而光補償點則顯著降低,?；哪G洲區(qū)，適當?shù)墓喔榷~有利于擴大春小麥光的適應范圍,，提高光能利用能力,，增加產(chǎn)量。

摘要:為了研究圓形噴灌機水肥一體化條件下不同施氮頻率對冬小麥生長,、產(chǎn)量,、植株氮素利用及土壤硝態(tài)氮含量變化的影響，試驗設(shè)置4個施氮頻率（拔節(jié)期1次,，拔節(jié)期和灌漿期2次,，返青期、拔節(jié)期和灌漿期3次,，返青期,、拔節(jié)期、開花期和灌漿期4次施肥）,，開展2年田間試驗,。試驗結(jié)果表明：施氮頻率從1次增加至4次對冬小麥產(chǎn)量影響顯著，其中4次處理產(chǎn)量最高(分別為9128.5,、9092.3kg/hm2),；對不同生育階段的生物量分配有顯著影響，同時冬小麥收獲指數(shù),、蛋白質(zhì)產(chǎn)量和氮肥偏生產(chǎn)力有顯著提高,；此外0~40cm土層土壤的硝態(tài)氮含量在冬小麥生育期保持較高水平。綜合來看,，建議冬小麥圓形噴灌機水肥一體作業(yè)時采取基肥和4次追氮的施肥管理方案,。

摘要:在大田試驗下,，設(shè)置控制灌溉和全面淹灌2種水分管理模式,，并設(shè)置6個施氮水平（0、60,、85,、110、135,、160kg/hm2）,，研究不同水氮管理模式對水稻不同器官的碳、氮含量和土壤呼吸速率的影響,，同時測定不同處理的水稻產(chǎn)量,。研究結(jié)果表明：水稻不同器官的碳、氮含量和土壤呼吸速率在控制灌溉條件下均大于全面淹灌,。不同器官含碳量變化相類似但不完全一致,，隨著施氮量的增加，各處理之間與對照相比,，升降幅度不顯著（P>0.05）,。隨著施氮量的增加，不同器官含氮量遞增,，施氮量在135,、160kg/hm2處理與對照相比，增加幅度較其他處理顯著（P<0.05）,，而同一處理隨著生育期的進行,，含氮量呈下降趨勢。但就不同器官碳氮比而言,，135,、160kg/hm2處理明顯小于其他處理（P<0.05）。綜合說明氮肥的高投入并不利于水稻植株的碳氮積累代謝與分配,。通過對不同處理土壤呼吸速率分析可知,，110kg/hm2處理在2種水分處理條件下的土壤呼吸速率均大于其他施氮量處理。在綜合考慮產(chǎn)量的前提下,，C110處理為最佳的水肥耦合模式,。該研究可為黑龍江冷涼區(qū)水稻節(jié)水增產(chǎn)、氮素減排提供技術(shù)依據(jù),。

摘要:為探討輕度鹽漬化地區(qū)不同水氮配比對滴灌棉花生理特性,、產(chǎn)量、品質(zhì),、灌溉水利用效率和氮肥偏生產(chǎn)力的影響,，尋求適合鹽漬化地區(qū)棉花種植的水氮組合，優(yōu)化鹽漬化地區(qū)滴灌棉花水肥管理,，采用桶栽隨機試驗,，在輕度鹽漬土上設(shè)置3個灌溉水平2750、3750,、4750m3/hm2（W1,、W2、W3）和3個施氮水平300、600,、900kg/hm2(N1,、N2、N3,，氮素形式為尿素),，對棉花光合、熒光,、產(chǎn)量,、品質(zhì)、水氮利用效率及最佳灌水施肥模式進行研究,。結(jié)果表明：輕度鹽脅迫不同水氮調(diào)控條件下,，灌水量和水氮交互作用對各生育期凈光合速率（Pn）、蒸騰速率（Tr）,、氣孔導度（Gs）及細胞間CO2濃度（Ci）均具有極顯著影響（P＜0.01）,，在W1和W2水平下，Pn,、Tr,、Gs均隨著施氮量的增加先上升后下降，且在W2N2處達到最大值,。在W3水平下,，均隨著施氮量的增加而增加，而Ci卻表現(xiàn)出相反的變化趨勢,；灌水對棉花各生育期功能葉最大光化學效率（Fv/Fm）和PSⅡ潛在活性（Fv/F0）的影響不顯著（P＞0.05）,，對光化學猝滅系數(shù)（qp）和非光化學猝滅系數(shù)（NPQ）、實際光化學效率（Y(Ⅱ)）和表觀電子傳遞速率（ETR）的影響顯著（P＜0.05）,；施氮對棉花各生育期功能葉NPQ的影響不顯著（P＞0.05）,，對Fv/Fm和Fv/F0、qp,、Y(Ⅱ)和ETR的影響顯著（P＜0.05）,；水氮交互作用均對棉花各生育期熒光參數(shù)的影響達到極顯著水平（P＜0.01）；水氮交互作用對籽棉產(chǎn)量（Y）,、灌溉水利用效率（iWUE）,、氮肥偏生產(chǎn)力（NPFP）及馬克隆值的影響達到極顯著水平（P＜0.01）。其中,，籽棉產(chǎn)量（Y）最大值出現(xiàn)在W2N2處理,，為5854.5kg/hm2，較出現(xiàn)在W1N1處理的最小值3483.75kg/hm2相對增加68.05%,；通過多元回歸分析及似然函數(shù)組合法計算,，得到輕度鹽化土棉花最佳灌水施氮量為3740m3/hm2和754kg/hm2,。

摘要:為揭示節(jié)水灌溉下水稻對肥料氮素吸收利用情況,，利用15N示蹤技術(shù)分別標記施用的基氮肥,、蘗氮肥、穗氮肥,，將傳統(tǒng)淹水灌溉作為對照,，研究了稻作控制灌溉模式下成熟期水稻基肥、蘗肥,、穗肥氮素的積累量及各時期肥料氮素在水稻地上部各器官的分布情況，并對比研究了兩種灌溉方式不同施氮水平下的各期肥料利用率,。試驗結(jié)果表明：稻作控制灌溉模式較傳統(tǒng)淹水灌溉顯著提高了水稻地上部干物質(zhì)積累量,、氮素總積累量及產(chǎn)量，起到了“節(jié)水,、高產(chǎn)”的作用,；不同施氮量下水稻氮素總積累量中肥料氮素的占比約為16.49%~22.23%，不同灌溉方式之間差異并不顯著,；不同施氮水平控制灌溉處理水稻的肥料氮素總利用率為31.82%~36.29%,、基肥氮素利用率為10.91%~15.36%、蘗肥氮素利用率為34.84%~36.90%,、穗肥氮素利用率為55.78%~63.85%,，稻作控制灌溉模式下除水稻對基肥氮素的利用率較低外，肥料氮素總利用率,、蘗肥和穗肥氮素利用率均優(yōu)于傳統(tǒng)淹水灌溉,，肥料氮素得到了高效利用，降低了肥料氮素殘留引起環(huán)境污染的風險,，相關(guān)性分析表明：肥料氮素的總利用率與蘗肥和穗肥氮素利用率呈極顯著正相關(guān),，研究結(jié)果可為進一步提高稻作控制灌溉條件下肥料氮素利用率提供理論依據(jù)。

摘要:針對目前規(guī)?；託夤こ讨幸該]發(fā)性脂肪酸（VFAs）和碳酸氫鹽（TIC）質(zhì)量濃度為指標預警的監(jiān)測裝置自動化程度較低的現(xiàn)狀，基于Nordmann滴定法和工業(yè)控制計算機,，設(shè)計了一種可檢測厭氧發(fā)酵過程中pH值,、VFAs和TIC，并根據(jù)異常進行修復的自動預警診治系統(tǒng),。從系統(tǒng)所要實現(xiàn)的功能出發(fā),，確定系統(tǒng)開發(fā)的總體設(shè)計方案，選用Visual Studio 2017軟件開發(fā)平臺,，采用C#高級語言進行工控機軟件編程,，將整個系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)遠程傳輸模塊、總控制模塊、顯示模塊,、運動控制模塊,、滴定模塊、清洗模塊,、進樣模塊,、 I/O 控制模塊、數(shù)據(jù)采集模塊等 9 大模塊,不僅可以實現(xiàn)規(guī)?；託夤こ虆捬醢l(fā)酵過程的自動監(jiān)測,、預警、運行狀態(tài)診斷及發(fā)送,，用戶也可遠程管理沼氣工程的運行,。實驗驗證結(jié)果表明,實際雞糞發(fā)酵液的檢測準確度和精密度均在95%以上，高于手動滴定結(jié)果,。

摘要:選用Chlorella pyrenoidosa FACHB-5和Chlorella vulgaris FACHB-8為試驗藻種,，利用人工氣候培養(yǎng)箱，在培養(yǎng)溫度為（26±1）℃,、光照強度為4000lx,、通入空氣流量為1.5L/min、24h連續(xù)光照,、沼液添加量為20%的條件下,，采用中溫35℃和高溫55℃豬糞厭氧發(fā)酵后沼液為原料，研究兩種沼液滅菌和不滅菌處理后與BG11培養(yǎng)基混合作為微藻培養(yǎng)液對后續(xù)微藻培養(yǎng)過程的影響,。研究結(jié)果表明,，高溫55℃厭氧發(fā)酵后的沼液用于微藻培養(yǎng)的整體表現(xiàn)優(yōu)于中溫35℃厭氧發(fā)酵后沼液，微藻的生長速率更高,。在本研究的條件下,，沼液滅菌組與未滅菌組相比，在前期的適應期方面未表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢,，但在中后期的微藻生長速率方面略優(yōu)于未滅菌組,。本研究所選定的兩種藻種均能較好地適應添加沼液的培養(yǎng)環(huán)境，并且Chlorella pyrenoidosa FACHB-5的整體表現(xiàn)優(yōu)于Chlorella vulgaris FACHB-8,。

摘要:應用TRIZ理論設(shè)計秸稈好氧-厭氧聯(lián)合發(fā)酵工藝,，并研究不同供氣方式及加入菌劑對其發(fā)酵特性的影響。結(jié)果表明：經(jīng)過好氧發(fā)酵后,，各組的木質(zhì)纖維素降解率均有不同程度的提高,，曝氣混菌組的木質(zhì)纖維素降解率最高，半纖維素,、纖維素和木質(zhì)素的降解率分別為46.3%,、40.4%和8.2%,。利用修正的Gompertz方程和一級反應方程對累積產(chǎn)甲烷量的擬合結(jié)果較好，R2均大于0.97,，曝氣混菌組累積產(chǎn)甲烷量的試驗值可達294.38mL/g, 利用兩個方程擬合數(shù)值分別為279.58mL/g和320.11mL/g,，而經(jīng)巴斯維爾公式計算得到的理論產(chǎn)甲烷量為424.7mL/g，曝氣混菌組的試驗值僅為理論產(chǎn)甲烷量的69%左右,，仍有31%左右的物質(zhì)沒有被降解,，因此巴斯維爾公式對惰性物質(zhì)含量較高的物質(zhì)理論計算結(jié)果偏高。好氧敞口組,、曝氣木酶組,、曝氣黑曲霉組、曝氣混菌組及攪拌混菌組總揮發(fā)性固體降解率分別比直接厭氧發(fā)酵組高15.99%,、35.47%,、37.99%、54.68%和40.92%,，曝氣供氧方式的效果優(yōu)于攪拌供氧，曝氣供氧方式下添加混菌的效果優(yōu)于添加單一菌種,。

摘要:以富碳農(nóng)業(yè)廢棄物——玉米芯為原料,，通過含鹽氛圍水熱法制備了玉米芯碳基固體酸?？疾炝酥苽錀l件對碳基固體酸催化活性的影響,，通過表征分析，對含鹽氛圍水熱法的制備機理及固體酸的構(gòu)-效關(guān)系進行了探討,，研究了該固體酸催化高酸值餐飲廢油酯化降酸的條件和效果,。結(jié)果表明： ZnCl2能夠有效促進玉米芯的水熱碳化，將碳化速率提高一倍,，為后繼磺化提供理想的載體,；含鹽氛圍水熱法制備的碳基固體酸，磺酸基團密度大,，油酸酯化率是同等條件下傳統(tǒng)水熱法的4.5倍,。在最佳的酯化條件下反應4h，玉米芯碳基固體酸催化餐飲廢油中游離脂肪酸的酯化率可達90.23%,。

摘要:為了縮短冷凍干燥時間,，降低過程能耗，研究了初始非飽和物料干燥技術(shù)在速溶咖啡的冷凍干燥工藝中的應用,。以速溶咖啡為溶質(zhì),，制備了具有不同初始飽和度的冷凍咖啡物料樣品，并進行了冷凍干燥試驗,。研究結(jié)果表明,，相對于傳統(tǒng)的咖啡冷凍干燥,，初始非飽和咖啡物料能夠顯著強化冷凍干燥過程。干燥產(chǎn)品SEM形貌顯示,，初始非飽和物料的干燥產(chǎn)品具有疏松的球狀孔隙空間,，孔隙之間連通性好，有利于水蒸氣的遷移,。在干燥室壓力11~33Pa條件下,，壓力對冷凍干燥過程幾乎沒有影響，提高環(huán)境溫度有利于縮短冷凍干燥時間,，組合加熱能夠進一步強化冷凍干燥過程,。當溫度超過45℃時，飽和物料會發(fā)生崩塌,，而非飽和物料則能夠保持穩(wěn)定的結(jié)構(gòu),。飽和咖啡物料的冷凍干燥過程經(jīng)歷升速、恒速和降速3個階段,，非飽和物料則始終處于降速階段,。

摘要:為了探索適宜的玉米黃素雙棕櫚酸酯（ZDP）乳液制備工藝，通過高壓均質(zhì)方法,，采用2種天然乳化劑：大豆卵磷脂（SL）和乳清分離蛋白（WPI）和4種合成乳化劑：十聚甘油單油酸酯（PGE18）,、十聚甘油單月桂酸酯（PGE12）、蔗糖酯（SE15）和吐溫80（T80）,，以及2種不同油相：大豆油（SO）和中鏈甘油三酯（MCT）,，分別制備了ZDP乳液，研究了不同乳化劑種類和質(zhì)量分數(shù)以及油相種類對ZDP乳液性質(zhì)和穩(wěn)定性的影響,。同時,，在最佳乳化劑條件下，研究了ZDP添加量對乳液性質(zhì)的影響,。研究結(jié)果表明：天然乳化劑乳化制備所得ZDP乳液平均粒徑大,，且穩(wěn)定性一般。小分子合成乳化劑制得的ZDP乳液平均粒徑小,，但穩(wěn)定性差異大,。其中，PGE18為乳化劑時制備的乳液各項指標較好,，且在質(zhì)量分數(shù)為0.8%時乳化效果最好,。MCT為油相較SO為油相制備所得乳液穩(wěn)定性好。因此,，選擇質(zhì)量分數(shù)為0.8%的PGE18為乳化劑,，MCT為油相，高壓均質(zhì)可以制得粒徑小于200nm的ZDP乳液,，且在4℃下貯藏28d仍可保留約90%的ZDP,。ZDP添加量變化在4~32nmol/g時對ZDP乳液的粒徑和電位無顯著影響,。

摘要:以大豆分離蛋白(Soy protein isolate,SPI)對胰蛋酶的敏感性表征其柔性，研究不同均質(zhì)壓力(0~200MPa）對SPI柔性和乳化性的影響,，并探索SPI結(jié)構(gòu)變化及其柔性與乳化性之間的相關(guān)性,。結(jié)果表明，當均質(zhì)壓力為0~160MPa時,，SPI柔性隨著均質(zhì)壓力的增加而增加,，160~180MPa時柔性變化不明顯，當均質(zhì)壓力為180~200MPa時,，SPI柔性又呈現(xiàn)下降的趨勢,。表面疏水性隨著均質(zhì)壓力的增大而增大，而濁度則隨之減小,，柔性隨均質(zhì)壓力的變化趨勢與乳化性隨均質(zhì)壓力的變化趨勢一致,。相關(guān)性分析結(jié)果表明：SPI柔性與乳化活性和乳化穩(wěn)定性呈線性正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.893和0.938,。紫外掃描,、內(nèi)源性色氨酸熒光光譜研究發(fā)現(xiàn)，隨著SPI柔性的增加,，其結(jié)構(gòu)變得更加舒展,。

摘要:以大豆分離蛋白-花青素復合體系為研究對象,，綜合利用多重光譜技術(shù)對其進行分析。利用熒光光譜探究大豆分離蛋白和花青素間的相互作用方式,，采用同步熒光光譜和紫外-可見光譜探究花青素對大豆分離蛋白氨基酸殘基微環(huán)境的影響,，從而得出花青素對大豆分離蛋白構(gòu)象的影響，再采用傅里葉變換紅外光譜法和圓二色譜法研究花青素對大豆分離蛋白二級結(jié)構(gòu)的影響,。結(jié)果表明：花青素對大豆分離蛋白有較強的熒光猝滅作用且為靜態(tài)猝滅,，其中，花青素與大豆分離蛋白在298,、306,、314K時相互作用的表觀結(jié)合常數(shù)分別為3.343×104、4.507×104,、5.525×104L/mol,，對應的結(jié)合位點數(shù)分別為0.9178、0.9546,、0.9381,。熱力學數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明：花青素與大豆分離蛋白反應的作用力主要是疏水相互作用；同步熒光光譜和紫外-可見光譜結(jié)果表明花青素改變了芳香氨基酸殘基在空間結(jié)構(gòu)中所處的微環(huán)境,，使大豆分離蛋白的分子構(gòu)象發(fā)生改變,，且同步熒光光譜顯示花青素與大豆分離蛋白中色氨酸殘基發(fā)生相互作用,，使其周圍的疏水作用減少。傅里葉變換紅外光譜和圓二色譜結(jié)果表明花青素引起大豆分離蛋白的二級結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,。

摘要:針對鉸接式車輛的特殊轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)和行駛特性,，為提高其路徑跟蹤控制精度和反應速度，提出了一種基于預見信息的線性二次型最優(yōu)控制（Linear quadratic regulator, LQR）策略,，并應用遺傳算法（Genetic algorithm, GA）對狀態(tài)量權(quán)重矩陣進行優(yōu)化求解,，獲得最優(yōu)LQR狀態(tài)反饋控制器，實現(xiàn)鉸接式車輛精確路徑跟蹤控制,，由位置偏差,、行駛方位偏差和曲率偏差來反映控制效果。ADAMS-Matlab/Simulink聯(lián)合仿真結(jié)果：位置偏差為0.03m,，偏差誤差為1.3%,，行駛方位偏差誤差為0.19%，曲率偏差收斂于0.003m-1,。聯(lián)合仿真和試驗驗證結(jié)果表明,，所提出的控制方法可有效提高控制精度，實現(xiàn)鉸接式車輛的精確,、穩(wěn)定路徑跟蹤,。

摘要:為了提高車輛行駛狀態(tài)估計的可靠性，提出一種基于多模型觀測器誤差補償與迭代的車輛狀態(tài)融合估計方法,?；谌杂啥溶囕v動力學模型設(shè)計了車輛狀態(tài)強跟蹤濾波估計算法；同時,，根據(jù)四輪輪速耦合關(guān)系,，考慮到數(shù)據(jù)擾動和病態(tài)矩陣的影響，設(shè)計了車輛狀態(tài)的嶺估計算法,。為進一步提高估計系統(tǒng)的可靠性,，提出了動力學模型觀測器與運動學模型觀測器補償與迭代的估計方式，設(shè)計了模糊控制器,，根據(jù)實時的質(zhì)心側(cè)偏角和滑移率的偽量測值,，判斷強跟蹤濾波器和嶺估計器估計結(jié)果所占權(quán)重，利用閉環(huán)估計系統(tǒng)的迭代與融合提高估計性能,。仿真和道路實驗結(jié)果表明,，所提出的車輛狀態(tài)融合估計方法能夠兼顧強跟蹤濾波算法與嶺估計算法的優(yōu)勢，根據(jù)車輛縱向滑移和質(zhì)心側(cè)偏角動態(tài)調(diào)節(jié)強跟蹤估計與嶺估計結(jié)果的權(quán)重系數(shù),，從而在保證估計精度的同時提高了估計系統(tǒng)的多工況適應能力,。

摘要:凸輪型線直接影響壓油柱塞的運動規(guī)律，從而影響其泵油特性,，是高壓供油系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵,。以電控單體泵（EUP）為研究對象,，采用實驗和仿真相結(jié)合的方法研究了凸輪型線與泵端壓力間的動態(tài)關(guān)系，結(jié)果表明：在一定脈寬范圍內(nèi),，采用等速凸輪的柱塞泵峰值壓力隨噴油脈寬的增加而增加,，但其增速隨脈寬的增加逐漸變小，當噴油脈寬足夠長時,，壓力將趨于一定值,；采用降速凸輪的柱塞泵，利用壓力先增大后減小的特性可以在較短的噴油脈寬內(nèi)達到近似等壓狀態(tài),。最后以等壓泵油特性為目標,，提出了不同匹配轉(zhuǎn)速下降速凸輪工作段加速度的計算方法，并為某型發(fā)動機匹配設(shè)計了供油凸輪型線,，獲得了良好的等壓供油特性和最大循環(huán)噴油量,。

摘要:基于R(3,3)幾何代數(shù),，提出一種符號描述并聯(lián)機構(gòu)自由度的自動化算法,。首先根據(jù)螺旋副之間的幾何關(guān)系，利用R(3,3)幾何代數(shù)能符號描述剛體運動的優(yōu)勢,，自動求解并聯(lián)機構(gòu)各支鏈螺旋系,；然后利用R(3,3)幾何代數(shù)能符號表示集合交集和并集的優(yōu)勢，自動求解動平臺運動空間,，該運動空間為所求并聯(lián)機構(gòu)自由度的符號表示式,；最后基于C++軟件平臺對這種并聯(lián)機構(gòu)自由度自動化求解算法進行驗證。使用R(3,3)幾何代數(shù)不僅能通過剛體運算法則得到支鏈螺旋系的符號表達,，同時可以直接求解動平臺運動空間,，省去一般螺旋理論求互易螺旋需求解線性方程的過程，算法簡潔,，可以得到并聯(lián)機構(gòu)自由度的符號表達式，從而實現(xiàn)自動化分析,。

摘要:根據(jù)基于方位特征方程的并聯(lián)機構(gòu)設(shè)計理論與方法,，設(shè)計了一種能實現(xiàn)空間兩平移一轉(zhuǎn)動（2T1R）且無寄生運動的非對稱并聯(lián)機構(gòu)(RPa‖3R)-R+RSS。對該機構(gòu)進行了動平臺方位特征（POC）,、自由度（DOF）以及耦合度κ計算的拓撲特性分析,，表明機構(gòu)為零耦合度且具有部分運動解耦性；運用序單開鏈法的運動學原理,，推導了求解機構(gòu)位置正反解的解析式,；基于位置反解，分析了機構(gòu)的位置工作空間形狀與大小及其轉(zhuǎn)動能力,；探討了機構(gòu)發(fā)生奇異位形的條件,；對機構(gòu)的速度和加速度進行了計算及仿真分析,。結(jié)果表明：該機構(gòu)運動學分析簡單，轉(zhuǎn)動能力強,，動力學性能較好,。

摘要:為進一步擴大磁流變閥的工業(yè)應用，提出并設(shè)計了一種徑向流磁流變閥控缸系統(tǒng),，主要由徑向流磁流變閥,、單出桿液壓缸及蓄能器3部分構(gòu)成。闡述了徑向流磁流變閥控缸系統(tǒng)的工作原理,，推導了阻尼力數(shù)學模型,。對徑向流閥控缸系統(tǒng)進行了動力性能建模仿真，并搭建了動力性能測試實驗臺,，分別對常規(guī)型與改進型徑向流磁流變閥控缸系統(tǒng)在不同電流,、不同頻率及不同振幅下的動力性能進行了實驗，實驗結(jié)果表明,，以徑向流磁流變閥作為旁通控制元件的磁流變閥控缸系統(tǒng)能夠產(chǎn)生較大的輸出阻尼力,，阻尼力最大可達5.8kN；另外,，阻尼力隨電流變化順逆可調(diào),，且可調(diào)范圍廣；同時,，輸出阻尼力受活塞桿運動速度影響很小,，閥控缸系統(tǒng)能在各種工況輸出穩(wěn)定阻尼力。對比分析2個磁流變閥控缸系統(tǒng)可知,，更換不同的磁流變閥可得到不同的動力性能,。