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摘要:目前，我國(guó)玉米播種作業(yè)處于機(jī)械化水平較高、智能化水平較低的狀態(tài)，主要表現(xiàn)為“播種機(jī)是播種的主體，而人是播種質(zhì)量監(jiān)控的主體”。要改變這一模式，必須在播種作業(yè)中充分采用智能化技術(shù)，最大程度代替人的作用。玉米播種包括排種、投種、著床3個(gè)過(guò)程，本文圍繞這一過(guò)程，闡述了玉米播種與測(cè)控技術(shù)的工作原理、技術(shù)特點(diǎn)及發(fā)展動(dòng)態(tài)。在分析歸納各項(xiàng)播種技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對(duì)比國(guó)內(nèi)外玉米精密播種技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、差距，并結(jié)合精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)背景下對(duì)玉米播種技術(shù)提出的要求，展望了我國(guó)玉米播種技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

摘要:在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃中需要考慮距離約束和時(shí)間約束，同時(shí)，為了使機(jī)器人在能量補(bǔ)給不足的情況下更高效地執(zhí)行更多的任務(wù)，降低運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的能耗變得尤為重要。兼顧考慮機(jī)器人對(duì)降低能耗和路徑規(guī)劃效率兩方面的需求，本文提出了一種基于改進(jìn)AD*（Anytime dynamic A*）算法的移動(dòng)機(jī)器人低能耗最優(yōu)路徑規(guī)劃方法。首先，通過(guò)構(gòu)建機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型及其在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的能耗模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)路徑的能耗計(jì)算。結(jié)合機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，采用基于采樣的模型預(yù)測(cè)算法（Sample based model predictive optimization，SBMPO）生成優(yōu)化軌跡簇。然后，改進(jìn)AD*算法，將距離成本和能耗成本融入搜索節(jié)點(diǎn)的評(píng)估函數(shù)，根據(jù)軌跡簇中的節(jié)點(diǎn)連接關(guān)系和環(huán)境地圖進(jìn)行在線規(guī)劃，以獲得能耗最優(yōu)的路徑。最后，通過(guò)設(shè)計(jì)仿真測(cè)試場(chǎng)景，將所提出的能耗最優(yōu)路徑規(guī)劃方法與距離最優(yōu)規(guī)劃方法進(jìn)行規(guī)劃結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證了算法的有效性。

摘要:鑒于人工和專家分類模式的局限性，基于表型的菊花分類存在效率低下的問(wèn)題。本文采用基于半監(jiān)督主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)，在已分類菊花數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用未標(biāo)號(hào)菊花樣本數(shù)據(jù)提供的信息，建立了菊花表型分類模型，提升了分類質(zhì)量和效率。該模型可以不依賴外界交互，利用未標(biāo)號(hào)樣本來(lái)自動(dòng)提升菊花分類的質(zhì)量。為了訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型，本文收集了菊花的表型特征數(shù)據(jù)，標(biāo)注了菊花表型類別，并研究了菊花分類屬性特征的編碼技術(shù)。在此數(shù)據(jù)集上，采用基于圖標(biāo)號(hào)傳播的半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)未標(biāo)號(hào)的菊花數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，為了提升半監(jiān)督分類的有效性，在標(biāo)號(hào)傳播的基礎(chǔ)上使用主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)，采用熵最大策略來(lái)選擇難以識(shí)別的樣本，以改進(jìn)分類質(zhì)量。在該數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，并進(jìn)行了試驗(yàn)對(duì)比和分析，試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能夠較好地利用未標(biāo)號(hào)菊花樣本提升分類的精度，隨著標(biāo)號(hào)百分比從6.25%升至23%，識(shí)別精度達(dá)到0.7以上，標(biāo)號(hào)百分比在81.25%時(shí)，平均識(shí)別精度和召回率分別達(dá)到0.91和0.88。

摘要:肉雞步態(tài)是肉雞健康狀態(tài)的重要表征，為實(shí)現(xiàn)黃羽肉雞跛行步態(tài)的無(wú)損自動(dòng)化快速分類識(shí)別，提出了一種基于多特征變量的肉雞跛行定量評(píng)價(jià)方法。該方法從步態(tài)視頻中提取肉雞的速度、步幅、步幅差、步頻、投影面積參數(shù)，擬合得出速度、步幅與投影面積具有相關(guān)性（決定系數(shù)分別為0.8051、0.7935），據(jù)此定義肉雞動(dòng)態(tài)理想?yún)?shù)與異常指數(shù)，基于C45決策樹(shù)模型，以速度異常指數(shù)、步幅異常指數(shù)、步幅差異常指數(shù)為分類特征，根據(jù)鳥(niǎo)類步態(tài)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)將肉雞分為GS0~GS4五類，實(shí)現(xiàn)對(duì)肉雞跛行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警和判別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該模型針對(duì)GS0~GS4分類準(zhǔn)確率依次為：66%、71%、74%、98%、95%，整體準(zhǔn)確率為78%。該模型可作為早期跛行的檢測(cè)工具，為養(yǎng)殖自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)和動(dòng)物福利產(chǎn)業(yè)的升級(jí)提供支持。

摘要:在中國(guó)東北地區(qū)棕壤土玉米的生產(chǎn)過(guò)程中，通過(guò)秸稈深埋還田的方法，打破犁底層，在增加深層土壤肥力、蓄水保墑和構(gòu)建合理耕層結(jié)構(gòu)的同時(shí)，解決了秸稈有效處理問(wèn)題。1JHL-2型秸稈深埋還田機(jī)能夠?qū)Ω采w在地表的秸稈一次性完成粉碎、收集、開(kāi)溝和掩埋作業(yè)。為了解決其開(kāi)溝阻力大、整機(jī)受力不均和前進(jìn)直線性差等問(wèn)題，對(duì)其螺旋開(kāi)溝裝置進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)。針對(duì)開(kāi)溝過(guò)程中葉片易粘土堵塞等問(wèn)題，對(duì)螺旋開(kāi)溝裝置的螺旋葉片表面進(jìn)行了仿生優(yōu)化設(shè)計(jì)。通過(guò)動(dòng)力學(xué)分析，確定出螺旋開(kāi)溝裝置的最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)。以玉米秸稈深埋率、開(kāi)溝功耗和機(jī)組直線行駛最大偏移量為試驗(yàn)指標(biāo)，以機(jī)具前進(jìn)速度、開(kāi)溝器轉(zhuǎn)速和開(kāi)溝深度為試驗(yàn)因素，進(jìn)行三元二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：螺旋開(kāi)溝器的最佳工作參數(shù)組合為：前進(jìn)速度1.04m/s、開(kāi)溝器轉(zhuǎn)速275r/min、開(kāi)溝深度28.5cm。在最優(yōu)參數(shù)組合下，田間試驗(yàn)驗(yàn)證表明：秸稈深埋率的均值為92.03%，開(kāi)溝功耗均值為17.7kW，機(jī)組直線行駛最大偏移量為74mm，滿足玉米秸稈深埋還田技術(shù)要求。

摘要:針對(duì)丹參人工移栽作業(yè)效率和質(zhì)量較低、勞動(dòng)強(qiáng)度較大、現(xiàn)有膜上移栽機(jī)不適合丹參裸苗移栽等問(wèn)題，為保證丹參裸苗機(jī)械化移栽立苗率，結(jié)合“丹參大壟雙行覆膜高效生產(chǎn)技術(shù)”提出的農(nóng)藝要求，設(shè)計(jì)了一種五桿式丹參移栽機(jī)構(gòu)，在建立五桿機(jī)構(gòu)的工況約束條件和自由運(yùn)動(dòng)約束條件的基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型利用Matlab建立人機(jī)交互可視化輔助界面；借助輔助界面研究栽植器端點(diǎn)的區(qū)域軌跡分布特性和機(jī)構(gòu)參數(shù)對(duì)栽植器端點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡的影響規(guī)律，根據(jù)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)軌跡要求，通過(guò)數(shù)值循環(huán)比較得到滿足丹參膜上移栽要求的五桿機(jī)構(gòu)各構(gòu)件參數(shù)；運(yùn)用LA-S系列植物圖像分析系統(tǒng)測(cè)量丹參植株形態(tài)的特征參數(shù)并根據(jù)特征參數(shù)設(shè)計(jì)鴨嘴栽植器各參數(shù)。樣機(jī)試驗(yàn)結(jié)果表明：基于五桿機(jī)構(gòu)的丹參膜上移栽機(jī)構(gòu)在滿足丹參移栽農(nóng)藝要求的同時(shí)能保證丹參裸苗移栽的大升程軌跡、立苗率要求和作業(yè)質(zhì)量，丹參移栽機(jī)構(gòu)的立苗合格率為97.3%、立苗優(yōu)良率為94.0%、漏栽率為2.5%、株距變異系數(shù)為6.5%、栽植深度合格率為94.6%。

摘要:為了有效地將化肥集中施在玉米植株下方根系生長(zhǎng)的區(qū)域內(nèi)，以減少化肥用量，設(shè)計(jì)了一種玉米分層正位穴施肥精播機(jī)。在對(duì)穴施肥精播機(jī)進(jìn)行實(shí)體建模的基礎(chǔ)上，結(jié)合MAT147土壤材料模型與SPH（光滑粒子流體動(dòng)力學(xué)）算法，運(yùn)用LS-DYNA模擬并分析了穴施肥系統(tǒng)的間歇排肥機(jī)構(gòu)的落肥狀態(tài)，以及分層排肥管將化肥施入土壤之后的分布情況。通過(guò)土槽和田間試驗(yàn)驗(yàn)證，表明分層正位穴施肥精播機(jī)能夠精確地將所需化肥按預(yù)定比例施入不同深度土層中，化肥分布于種子正下方深度為7~23cm的土層內(nèi)，化肥集中在最深施肥層中，并且化肥分布由深至淺依次遞減，符合玉米生長(zhǎng)過(guò)程中的實(shí)際需肥規(guī)律。

摘要:為提高煙草大田中耕培土作業(yè)質(zhì)量和效率，設(shè)計(jì)了復(fù)合切削式煙草中耕培土機(jī)。對(duì)樣機(jī)關(guān)鍵部件進(jìn)行了分析與設(shè)計(jì)，闡明了復(fù)合切削原理，確定了液壓傳動(dòng)系統(tǒng)、壟距調(diào)節(jié)裝置、壟形坡度調(diào)節(jié)裝置、壟底寬調(diào)節(jié)裝置結(jié)構(gòu)及工作參數(shù)，同時(shí)分析了復(fù)合切削式培土總成進(jìn)行培土作業(yè)的工作過(guò)程，得到滿足培土作業(yè)的螺旋培土刀的最低轉(zhuǎn)速和幾何參數(shù)等。田間試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)作業(yè)速度為2.5～3.2km/h時(shí)，碎土率為90%，培土厚度合格率為95%，培土壟形坡度合格率為93%，培土高度為400mm，溝面寬度為750mm，滿足設(shè)計(jì)和實(shí)際作業(yè)要求。

摘要:離散元邊界參數(shù)對(duì)仿真精確性具有重要的影響。為提高離散元仿真精度，以大顆粒尿素顆粒為研究對(duì)象，利用Plackett-Burman休止角仿真試驗(yàn)進(jìn)行了重要邊界參數(shù)的篩選，確定影響顯著的參數(shù)依次為尿素顆粒間滾動(dòng)摩擦因數(shù)、顆粒間靜摩擦因數(shù)和顆粒與ABS板間靜摩擦因數(shù)，且3種邊界參數(shù)影響尿素顆粒堆積特性，休止角隨著3種邊界參數(shù)的增大而增大。利用自制靜摩擦因數(shù)測(cè)量?jī)x和虛擬仿真標(biāo)定方法分別對(duì)顆粒與ABS板間的靜摩擦因數(shù)、顆粒間靜摩擦因數(shù)和顆粒間滾動(dòng)摩擦因數(shù)進(jìn)行研究，并對(duì)確定值進(jìn)行了堆積過(guò)程的仿真和試驗(yàn)驗(yàn)證，仿真休止角與實(shí)際試驗(yàn)休止角相對(duì)誤差僅為0.36%，不同含水率下的實(shí)際試驗(yàn)休止角與標(biāo)定參數(shù)下的仿真休止角相對(duì)誤差均不大于3.25%，表明仿真確定的邊界參數(shù)和仿真模型的有效性。

摘要:針對(duì)甘蔗收獲機(jī)切段裝置存在的切段機(jī)理理論缺乏、切段損失大、對(duì)切段裝置要求多樣化等現(xiàn)狀，對(duì)比分析了切段裝置前置式、中置式、后置式3種形式的收獲流程，并基于對(duì)前置切段式結(jié)構(gòu)的理論分析，推導(dǎo)前置切段式切段長(zhǎng)度的經(jīng)驗(yàn)公式，設(shè)計(jì)了切段裝置試驗(yàn)臺(tái)和切段裝置前置式收獲機(jī)割臺(tái)。進(jìn)行了切段過(guò)程高速攝影試驗(yàn)，獲知蔗段在切段過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)規(guī)律、蔗葉與蔗莖的分離形式、斷口糖分損失的主要形式及原因，通過(guò)田間正交試驗(yàn)確定了影響蔗段合格率因素主次順序?yàn)椋航诲e(cuò)深度、行駛速度、切段輥轉(zhuǎn)速，當(dāng)交錯(cuò)深度為4mm,行駛速度為2km/h,切段輥轉(zhuǎn)速為300r/min時(shí)，割臺(tái)蔗莖合格率達(dá)到93%。通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析計(jì)算，得出了長(zhǎng)度系數(shù)為0.7，其長(zhǎng)度分布近似符合正態(tài)分布規(guī)律。

摘要:針對(duì)育種單株大豆脫粒過(guò)程中的大豆籽粒混雜和機(jī)械損傷等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種柔性差速帶式單株大豆脫粒機(jī)的脫粒裝置。為尋求脫粒裝置的結(jié)構(gòu)與工作參數(shù)對(duì)其性能的影響規(guī)律和最優(yōu)參數(shù)組合，采用4因素5水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)方法，以脫粒間隙、上下帶速度差、下帶速度和脫粒行程為影響因素，〖JP2〗以大豆籽粒的未脫凈率、夾帶損失率、破碎率和平均生產(chǎn)率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化試驗(yàn)研究。結(jié)果表明：對(duì)于籽粒含水率16%～18%的收獲期大豆種子，當(dāng)脫粒間隙7.55～13.00mm、上下帶速度差0.59～0.70m/s、下帶速度0.84m/s、脫粒行程660mm時(shí)，脫粒裝置的未脫凈率低于1.2%、夾帶損失率低于0.9%、破碎率低于0.8%、平均生產(chǎn)率高于35kg/h。

摘要:針對(duì)西北黃土高原旱區(qū)地膜全域覆蓋、種行覆土壟播馬鈴薯機(jī)械化收獲易堵塞、分離效果差、可靠性低、殘膜污染等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了殘膜回收型全膜覆土壟播馬鈴薯挖掘機(jī)，一次性完成排堵挖掘、薯土分離、薯膜分離、集薯鋪條、膜秧分離和殘膜回收等工序。通過(guò)理論分析和數(shù)值仿真，對(duì)仿生挖掘裝置、曲柄搖桿防堵機(jī)構(gòu)、薯土分離裝置、薯膜分離裝置、膜秧分離及殘膜回收裝置等關(guān)鍵部件進(jìn)行解析和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，確定了性能參數(shù)。田間試驗(yàn)表明：明薯率為97.4%，傷薯率為1.3%，破皮率為1.8%，殘膜回收率為87.5%，生產(chǎn)率為0.17hm2/h，各項(xiàng)指標(biāo)均滿足國(guó)家及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求。

摘要:油茶果機(jī)械化采摘是目前亟待解決的難題，其中花苞損傷又成為機(jī)械采摘難以克服的問(wèn)題。設(shè)計(jì)了一種電動(dòng)膠輥旋轉(zhuǎn)式油茶果采摘執(zhí)行器，分析了膠輥機(jī)構(gòu)采摘油茶果的過(guò)程和原理，得到了油茶果碰撞脫落的臨界條件。通過(guò)對(duì)采摘頭回轉(zhuǎn)架組件參數(shù)設(shè)計(jì)，確定了回轉(zhuǎn)架組件上對(duì)輥間距有效調(diào)節(jié)范圍為20～65mm，初步擬定回轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速范圍為20～40r/min。在江西農(nóng)業(yè)大學(xué)油茶林進(jìn)行了油茶果采摘試驗(yàn)，并對(duì)電動(dòng)膠輥旋轉(zhuǎn)式油茶果采摘執(zhí)行器作業(yè)中油茶花苞損傷進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：當(dāng)膠輥直徑為30mm，間距為25mm，膠輥旋轉(zhuǎn)速度為30r/min，膠輥線速度為0.833m/s時(shí)，直徑大于25mm的油茶果能全部被采摘，漏采率為13.6%，且未開(kāi)的花苞未見(jiàn)明顯損傷。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有絞龍和塞盤等管道式輸送粉狀飼料方式存在殘留量不易清理、送料量計(jì)量困難等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種由稱量平臺(tái)、送料車、平移軌道、高架軌道和控制系統(tǒng)組成的飼料自動(dòng)輸送系統(tǒng)。通過(guò)研究在送料車遍巡舍內(nèi)圈欄位的基礎(chǔ)上舍內(nèi)圈欄與目標(biāo)巡航時(shí)間的關(guān)系，確定送料車和軌道等硬件設(shè)計(jì)方案以及技術(shù)參數(shù)，結(jié)合稱量傳感器負(fù)反饋控制方法，設(shè)計(jì)WiFi無(wú)線控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)送料車裝料和卸料的自動(dòng)巡航控制，稱量平臺(tái)自動(dòng)計(jì)量裝料量，以及平移軌道機(jī)構(gòu)對(duì)接稱量平臺(tái)與舍內(nèi)雙列圈欄軌道。以粉狀飼料作為試驗(yàn)材料在中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)上莊試驗(yàn)站進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)，結(jié)果表明：稱量系統(tǒng)測(cè)量值與實(shí)際測(cè)量值的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差平均值之差小于1%，系統(tǒng)測(cè)量值的最大相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差小于2.5%，滿足精確供料要求；自動(dòng)控制系統(tǒng)能夠控制送料車按設(shè)計(jì)要求完成裝料、巡航送料和卸料，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

摘要:立式管道泵是一種具有進(jìn)口彎管的單級(jí)單吸離心泵，常被應(yīng)用于安裝空間受限的地方。由于進(jìn)口的特殊結(jié)構(gòu)，該泵不可避免地產(chǎn)生了一定程度的能量損失，從而降低了整體的效率。為了提高管道泵的性能，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了肘形進(jìn)水流道的優(yōu)化研究。進(jìn)水流道的形狀可由流道中線和各截面的形狀控制，選擇五階貝塞爾曲線擬合流道中線，三階貝塞爾曲線擬合截面控制參數(shù)沿流道中線的變化趨勢(shì)。考慮到泵實(shí)際安裝需求，選取進(jìn)水流道的11個(gè)參數(shù)為優(yōu)化變量，泵效率為優(yōu)化目標(biāo)。采用拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)了149個(gè)進(jìn)水流道方案，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了泵效率與11個(gè)設(shè)計(jì)變量間的高精度非線性數(shù)學(xué)表達(dá)式，采用粒子群算法對(duì)數(shù)學(xué)表達(dá)式進(jìn)行了優(yōu)化，得到了肘形進(jìn)水流道的最優(yōu)參數(shù)組合。研究結(jié)果表明：計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果在小流量和設(shè)計(jì)流量下呈現(xiàn)出很好的一致性；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）能夠準(zhǔn)確反映泵效率和設(shè)計(jì)變量之間的關(guān)系，優(yōu)化后預(yù)測(cè)值與計(jì)算值之間的偏差為0.32%；優(yōu)化后的模型相對(duì)于原始模型效率提高了1.17個(gè)百分點(diǎn)，揚(yáng)程提高了0.23m，高效運(yùn)行區(qū)得到拓寬；相比于原始進(jìn)口管，優(yōu)化后進(jìn)口管內(nèi)流動(dòng)得到改善。

摘要:為了研究立式管道泵內(nèi)部聲場(chǎng)特性，減少管道泵運(yùn)行時(shí)的噪聲，基于CFD+Lighthill聲類比理論對(duì)管道泵內(nèi)部流場(chǎng)與聲場(chǎng)進(jìn)行仿真求解，并借鑒貓頭鷹羽毛端部鋸齒結(jié)構(gòu)進(jìn)行仿生優(yōu)化，以期達(dá)到降噪目標(biāo)。針對(duì)0.8Qd、Qd及1.2Qd 3個(gè)運(yùn)行工況，選用RNG k-ε模型分別對(duì)立式管道泵進(jìn)行非定常數(shù)值模擬，獲得3個(gè)工況下管道泵內(nèi)部壓力脈動(dòng)數(shù)據(jù)。提取非定常計(jì)算所得的脈動(dòng)力，導(dǎo)入聲學(xué)軟件LMS Virtual.lab中進(jìn)行聲場(chǎng)計(jì)算，得到各工況下管道泵進(jìn)、出口聲壓級(jí)、泵體內(nèi)部的聲壓分布及主要噪聲源分布。結(jié)果表明：管道泵內(nèi)部流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲與壓力脈動(dòng)密切相關(guān)，主要是由葉輪與泵體的動(dòng)靜干涉引起，其頻率特性與壓力脈動(dòng)相似，聲壓分布集中在軸頻、葉頻及其倍頻，葉頻時(shí)聲壓級(jí)最大。流量越大，管道泵進(jìn)、出口聲壓級(jí)越大。基于仿生學(xué)原理，參考貓頭鷹體表覆羽樣本利用相似準(zhǔn)則設(shè)計(jì)仿生鋸齒葉片，展開(kāi)仿生降噪研究，選擇齒距、齒寬、齒高3個(gè)因素，設(shè)計(jì)了16組正交試驗(yàn)?zāi)Ｐ停?jì)算得到各工況下泵內(nèi)部流場(chǎng)和聲場(chǎng)數(shù)據(jù)。選取最優(yōu)降噪模型與原模型進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明：仿生葉片尾緣鋸齒結(jié)構(gòu)能夠起到降低壓力脈動(dòng)、穩(wěn)定流場(chǎng)、降低噪聲的作用，其中設(shè)計(jì)工況下噪聲降幅明顯，葉頻處噪聲降低8dB。

摘要:以河南省濮陽(yáng)縣為研究區(qū)，以2017年8月6日遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，基于地面樣方和樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)分析構(gòu)建植被指數(shù)閾值分割分類決策樹(shù)，結(jié)合支持向量機(jī)（Support vector machine，SVM）分類方法實(shí)現(xiàn)了秋季主要作物種植面積遙感識(shí)別，并與其他方法分類結(jié)果進(jìn)行了精度驗(yàn)證與對(duì)比。結(jié)果表明，與最大似然法（Maximum likelihood，ML）和SVM法相比較，決策樹(shù)和SVM相結(jié)合能較好地解決線狀地物和小地塊作物提取不全以及“椒鹽”現(xiàn)象等問(wèn)題，可以對(duì)秋季復(fù)雜作物進(jìn)行有效識(shí)別，作物分類提取總體精度和Kappa系數(shù)分別為92.3%和0.886。利用中分辨率單時(shí)相遙感影像，結(jié)合波譜特征和植被指數(shù)能有效提高復(fù)雜作物分類精度，為區(qū)域復(fù)雜作物分類提取提供技術(shù)參考和借鑒價(jià)值。

摘要:影像上同物異譜或同譜異物的現(xiàn)象會(huì)造成同一混合像元端元在影像上的光譜不唯一。端元差異問(wèn)題將給端元選擇和提取造成困難，并最終影響混合像元分解的精度。為了盡可能減小端元類內(nèi)差異、擴(kuò)大類間差異，針對(duì)傳統(tǒng)算法無(wú)法避免端元在不同波段的光譜數(shù)值尺度相差很大且定權(quán)自動(dòng)化程度低的缺陷，將變異系數(shù)概念引入端元差異問(wèn)題研究中，提出一種適用于多光譜數(shù)據(jù)的基于加權(quán)理論的加權(quán)變異系數(shù)分析法（Weighted coefficient of variation analysis, WCVA）。分別從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面論證了WCVA的可行性與優(yōu)越性。在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，利用同一地區(qū)的TM和GeoEye多光譜影像，從可視化端元空間分布、算法效率和混合像元最終解混精度比較了WCVA和最佳指數(shù)因子（Optimal index factor, OIF）結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明利用本文提出的WCVA方法獲得的波段組合具有更高的解混精度（0.183和0.160）。同時(shí)運(yùn)算效率明顯高于OIF。因此WCVA不僅能夠有效解決端元差異問(wèn)題，提高混合像元解混的精度，而且具有較高的運(yùn)算效率。

摘要:在開(kāi)源分布式計(jì)算框架Hadoop的基礎(chǔ)上，選擇大凌河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，構(gòu)建降雨侵蝕力、土壤可侵蝕性、坡長(zhǎng)等土壤侵蝕因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)策略，利用MapReduce編程模式設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)通用水土流失方程RUSLE的算法程序進(jìn)行土壤侵蝕強(qiáng)度計(jì)算，并擴(kuò)展Geoserver的柵格文件讀取功能，增大對(duì)HDFS柵格文件的讀取支持，實(shí)現(xiàn)土壤侵蝕強(qiáng)度計(jì)算結(jié)果的快速發(fā)布。結(jié)果表明，該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量、高分辨率土壤侵蝕因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)的區(qū)域土壤侵蝕強(qiáng)度快速計(jì)算，可較好滿足區(qū)域土壤侵蝕預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的時(shí)效性要求；程序運(yùn)行過(guò)程中計(jì)算任務(wù)本地化效果明顯，顯著降低了計(jì)算過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力，網(wǎng)絡(luò)使用率約22%，且系統(tǒng)性能可通過(guò)增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步提升。本研究可為大數(shù)據(jù)量、高分辨率柵格數(shù)據(jù)下區(qū)域土壤侵蝕強(qiáng)度計(jì)算及發(fā)布GIS設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)提供指導(dǎo)，為大凌河流域土壤侵蝕監(jiān)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:為實(shí)現(xiàn)對(duì)蛋雞生產(chǎn)過(guò)程中長(zhǎng)期積累的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)查詢，利用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了規(guī)模化蛋雞設(shè)施養(yǎng)殖智能監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)。針對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢，用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)近期數(shù)據(jù)、HBase存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，有效提升了檢索速度；針對(duì)海量異構(gòu)視頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于MapReduce并行處理框架的分布式轉(zhuǎn)碼模塊，將1.5GB的視頻分割為多個(gè)128MB分段后進(jìn)行轉(zhuǎn)碼，轉(zhuǎn)碼效率提高了50%。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了規(guī)模化蛋雞場(chǎng)生產(chǎn)養(yǎng)殖中對(duì)實(shí)時(shí)信息、歷史信息、基礎(chǔ)設(shè)施信息、生產(chǎn)過(guò)程信息的統(tǒng)一管理，并提供了統(tǒng)計(jì)分析模塊對(duì)采集獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，開(kāi)發(fā)了Web端網(wǎng)頁(yè)版本及移動(dòng)端APP版本的智能監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，便于用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)訪問(wèn)，提高了生產(chǎn)養(yǎng)殖的工作效率。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)系統(tǒng)低功耗傳感器的自供能需求，提出了一種新型磁力輔助式壓電俘能器，以此提高俘能器俘獲動(dòng)態(tài)氣體載荷能的效率。將磁鐵間的非接觸力作為磁力誘導(dǎo)的預(yù)應(yīng)力施加在壓電片中心，當(dāng)動(dòng)態(tài)氣體載荷作用在壓電片上時(shí)，磁力誘導(dǎo)的預(yù)應(yīng)力可以通過(guò)改變壓電片的位移來(lái)調(diào)節(jié)壓電片表面正負(fù)電荷的分布，進(jìn)而提高俘能器的機(jī)電轉(zhuǎn)化效率。仿真研究表明，斥力誘導(dǎo)的預(yù)應(yīng)力可增加俘能器的輸出電壓，而吸引力誘導(dǎo)的預(yù)應(yīng)力則降低了俘能器的輸出電壓。采用外徑22mm、厚度0.23mm的壓電單晶片及缸徑63mm、行程150mm的氣缸制作實(shí)驗(yàn)樣機(jī)，利用氣動(dòng)組件搭建測(cè)試系統(tǒng)。分別調(diào)節(jié)壓力、周期、流量以及磁力等參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)俘能器的最佳匹配負(fù)載為0.87MΩ時(shí)，最大的瞬時(shí)功率為1.39mW，俘能器的最大瞬時(shí)功率提升12.6%，而引入磁力誘導(dǎo)的預(yù)應(yīng)力僅為氣體載荷的0.6%，磁力誘導(dǎo)預(yù)應(yīng)力可有效提高俘能器俘獲氣動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)氣體載荷能的效率。

摘要:提出一種參數(shù)自適應(yīng)的差分進(jìn)化算法（Adaptive differential evolution，ADE）擬合圓的方法對(duì)樹(shù)干胸徑進(jìn)行測(cè)量。采用實(shí)驗(yàn)室自制胸徑測(cè)量平臺(tái)采集樹(shù)干胸徑數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)用Kmeans算法進(jìn)行聚類，分割出背景與目標(biāo)。為提高測(cè)量精度，采用角度補(bǔ)償法對(duì)樹(shù)干表面點(diǎn)到激光傳感器中心的偏角進(jìn)行補(bǔ)償。對(duì)補(bǔ)償后的數(shù)據(jù)，以激光傳感器中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，計(jì)算出樹(shù)干表面點(diǎn)橫縱坐標(biāo)。最后對(duì)樹(shù)干表面坐標(biāo)點(diǎn)采用自適應(yīng)差分進(jìn)化算法擬合圓，擬合過(guò)程中，差分進(jìn)化過(guò)程的種群數(shù)、進(jìn)化策略、變異尺度以及交叉概率隨著進(jìn)化過(guò)程自適應(yīng)變化。分別對(duì)校園內(nèi)與人工林地各40棵不同大小的樹(shù)進(jìn)行了測(cè)量與擬合，其擬合時(shí)間為1.41s,擬合結(jié)果與實(shí)際值比較分析，RMSE分別為4.996mm與4.500mm。并與Levenberg-Marquardt（LM）算法、粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization，PSO）以及Hough變換擬合圓法測(cè)量樹(shù)干胸徑進(jìn)行了分析與比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法能更有效準(zhǔn)確地測(cè)量出樹(shù)干胸徑。

摘要:為了在森林資源調(diào)查中快速、高效、精準(zhǔn)地測(cè)量立木胸徑，提高調(diào)查作業(yè)的工作效率，設(shè)計(jì)了一種手持式高精度立木胸徑測(cè)量設(shè)備。該設(shè)備集成了中央處理器、胸徑傳感器、液晶顯示屏、存儲(chǔ)器、無(wú)線通訊模塊等，其中，胸徑傳感器是利用電子技術(shù)和機(jī)械原理將測(cè)量長(zhǎng)度信息轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)，由中央處理器處理計(jì)算得到胸徑測(cè)量值。該設(shè)備以無(wú)線通訊方式配合載有數(shù)據(jù)接收端的智能手機(jī)協(xié)同使用，可實(shí)現(xiàn)胸徑的測(cè)量、編碼、記錄、編輯、存儲(chǔ)和導(dǎo)出等功能。野外試驗(yàn)結(jié)果表明，該設(shè)備在不同樹(shù)種間的立木測(cè)量精度均不小于99.97%，符合國(guó)家森林資源連續(xù)清查工作的測(cè)量精度標(biāo)準(zhǔn)，測(cè)量效率達(dá)傳統(tǒng)測(cè)徑圍尺工作效率的2倍以上。

摘要:采用作物模型模擬作物生長(zhǎng)過(guò)程和產(chǎn)量，是應(yīng)對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)的影響、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)節(jié)水增產(chǎn)的重要途徑。覆膜和節(jié)水灌溉技術(shù)在我國(guó)西北旱區(qū)農(nóng)田應(yīng)用廣泛，本研究基于覆膜增溫對(duì)氣積溫的補(bǔ)償效應(yīng)以及覆膜和冠層截留對(duì)降雨入滲的影響對(duì)AquaCrop模型進(jìn)行了改進(jìn)，使其適用于我國(guó)西北旱區(qū)覆膜制種玉米的模擬。利用2017年石羊河流域制種玉米的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)模型進(jìn)行了率定與驗(yàn)證，并模擬預(yù)測(cè)了未來(lái)氣溫升高和覆膜比變化情景下作物產(chǎn)量及水分利用效率（WUE）的變化規(guī)律。結(jié)果表明：改進(jìn)的AquaCrop模型能很好地模擬制種玉米生長(zhǎng)發(fā)育階段和冠層覆蓋率，各處理冠層覆蓋率的模擬值與實(shí)測(cè)值之間的R2均不小于0.95，RMSE為3.9%~10.1%，NRMSE為4.9%~15.3%。而在1m土層貯水量的模擬上，各處理R2在0.60~0.92之間，RMSE在9.5~17.1mm之間，NRMSE處于4.4%~8.9%之間。改進(jìn)的AquaCrop模型在模擬不覆膜高水M0W1和M0W3處理的制種玉米干物質(zhì)累積量、產(chǎn)量上模擬效果較差，其他處理的干物質(zhì)累積量的R2不小于0.98，RMSE為0.64~1.66t/hm2， NRMSE為9.9%~16.7%，產(chǎn)量的相對(duì)誤差（RE）為-13.3%~4.5%，WUE則表現(xiàn)為除M0W1處理外，其他處理模擬效果較優(yōu)，RE為-23.9%~18.1%。未來(lái)氣溫升高對(duì)作物產(chǎn)量及提高水分利用效率產(chǎn)生不利的影響。覆膜條件下，增溫1.6℃和3.3℃分別比在實(shí)際溫度下減產(chǎn)12.8%和20.7%，WUE降低3.0%和2.1%。不覆膜條件下減產(chǎn)率分別為13.9%和25.1%，WUE分別降低3.8%和7.6%。覆膜比例為50%時(shí)，可在保證產(chǎn)量的同時(shí)，提高水分利用效率，達(dá)到增產(chǎn)節(jié)水的效果。

摘要:起壟覆膜是西北地區(qū)常用的一種種植方式，具有顯著的增產(chǎn)效應(yīng)，但是其增產(chǎn)是否導(dǎo)致了過(guò)度消耗土壤水分仍然存在爭(zhēng)議。為了探究起壟覆膜增產(chǎn)是否具有可持續(xù)性，在陜西楊凌開(kāi)展了連續(xù)3年（2014—2016）的夏玉米種植試驗(yàn)，設(shè)置起壟覆膜（RM）和平作不覆蓋（NM）兩個(gè)處理，在試驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合HYDRUS-2D模型分析起壟覆膜對(duì)夏玉米蒸騰、土壤蒸發(fā)及深層滲漏等田間耗水過(guò)程的影響。結(jié)果表明：HYDRUS-2D模型率定和驗(yàn)證的R2在0.65~0.85之間，RMSE在0.0147~0.0213cm3/cm3之間，說(shuō)明該模型可以較好地模擬土壤水分變化過(guò)程。RM處理下夏玉米3年平均蒸騰速率比NM處理大18.2%，蒸騰量高15.6%；蒸發(fā)速率比NM處理小33.3%，土壤蒸發(fā)量低29.6%；蒸騰量的增加和蒸發(fā)量的減少使RM處理蒸發(fā)量占總蒸發(fā)蒸騰量的比值比NM處理小25.5%。RM處理的深層滲漏3年分別為82.5、46.0、9.0mm，平均是NM處理的1.3倍。RM處理3年平均增產(chǎn)5.3%，水分利用效率提高15.2%，并且田間耗水量減少了2.8%。本研究結(jié)果表明起壟覆膜能增大作物蒸騰量，減小土壤蒸發(fā)量，促使無(wú)效水轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)性用水，因此減小了田間水分消耗，具有節(jié)水增產(chǎn)效應(yīng)，適合在當(dāng)?shù)赝茝V。

摘要:為了探究黑土區(qū)水稻生長(zhǎng)生理特性及產(chǎn)量對(duì)耗水過(guò)程的響應(yīng)規(guī)律，于2017年5月18日—9月20日在黑龍江省水稻灌溉試驗(yàn)站的蒸滲儀內(nèi)進(jìn)行了水稻耗水試驗(yàn)。采用U7（7.6）均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)，解析了各生育時(shí)期耗水量對(duì)水稻生長(zhǎng)生理特性及產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明：水稻生育期內(nèi)耗水強(qiáng)度總體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，在抽穗開(kāi)花期達(dá)到最大，為5.66mm/d；耗水模系數(shù)在整個(gè)分蘗期達(dá)到最大，平均值為43.98%，抽穗開(kāi)花期后趨于穩(wěn)定。分蘗后期耗水量（ET3）對(duì)葉片干物質(zhì)量影響最大；莖鞘和穗干物質(zhì)量對(duì)拔節(jié)孕穗期、抽穗開(kāi)花期耗水量（ET4、ET5）的響應(yīng)程度最為顯著（P<0.01）；分蘗中、后期耗水量（ET2、ET3）對(duì)根干物質(zhì)量分別存在最大正效應(yīng)、負(fù)效應(yīng)；除分蘗前期耗水量（ET1）外，分蘗中期至抽穗開(kāi)花期耗水量對(duì)根系傷流量影響由大到小順序?yàn)椋篍T2、ET3、ET4、ET5；分蘗中期、拔節(jié)孕穗期、抽穗開(kāi)花期耗水量對(duì)氣孔導(dǎo)度和蒸騰速率的影響為正效應(yīng)（P<0.05），分蘗前期耗水量對(duì)蒸騰速率的影響為負(fù)效應(yīng)（P<0.05）；除分蘗前期耗水量外，分蘗中期至抽穗開(kāi)花期耗水量對(duì)胞間CO2濃度和凈光合速率影響由大到小順序分別為：ET5、ET2、ET4、ET3和ET2、ET5、ET4、ET3。〖WTBZ〗分蘗中期、拔節(jié)孕穗期、抽穗開(kāi)花期的水分敏感指數(shù)值分別為0.120、0.244、0.252，這3個(gè)時(shí)期耗水量對(duì)產(chǎn)量影響更為顯著。該研究可為黑土區(qū)水稻節(jié)水灌溉制度制定提供依據(jù)。

摘要:冬小麥地上部生物量和最終產(chǎn)量都取決于冠層截獲光合有效輻射（Photosynthetically active radiation，PAR）的能力以及輻射利用效率（Radiation use efficiency，RUE）的大小。目前主要的作物生長(zhǎng)模型都是利用作物冠層PAR截獲率與RUE的關(guān)系來(lái)模擬作物的干物質(zhì)積累和產(chǎn)量形成過(guò)程。為了探討不同生育期受旱對(duì)冬小麥冠層PAR截獲率和RUE的影響，本研究開(kāi)展了2個(gè)生長(zhǎng)季（2015—2016年和2016—2017年）的冬小麥田間試驗(yàn)。試驗(yàn)設(shè)置返青+拔節(jié)受旱（Early stress, ES），抽穗＋灌漿受旱（Later stress, LS）以及全生育期不灌水（Whole stress, WS）3個(gè)不同處理，另外設(shè)置充分灌水處理作為對(duì)照（CK），灌水定額為80mm。冠層接收到的太陽(yáng)輻射通過(guò)每個(gè)小區(qū)中心處安裝的PAR傳感器全天候、不間斷測(cè)得。結(jié)果表明土壤相對(duì)含水率能夠有效反映冬小麥在不同受旱處理下的缺水狀態(tài)。在受旱條件下，ES、LS和WS處理的最大葉面積指數(shù)分別比CK處理低31%、15%和58%。受葉面積指數(shù)影響，CK、ES、LS和WS處理的最大冠層PAR截獲率分別為90%、88%、79%和42%，WS處理顯著低于其他3個(gè)處理，同時(shí)，各處理葉面積指數(shù)和冠層PAR截獲率的差異導(dǎo)致不同的冠層消光系數(shù)，其中ES處理的消光系數(shù)低于LS處理。CK、ES、LS和WS處理2年的平均地上部生物量分別為1532、1410、1403、537g/m2。冬小麥的作物生長(zhǎng)速率（Crop growth rate，CGR）呈現(xiàn)出和地上部生物量相似的規(guī)律，二者之間具有良好的相關(guān)性（R2=0.99）。冠層輻射截獲率和地上部生物量決定了冬小麥的RUE，本研究中CK處理的RUE為3.55g/MJ，ES和LS處理的RUE要比CK處理低22%和5%，而WS處理僅比CK處理低22%。冬小麥的RUE在整個(gè)生育期呈先增大后減小的趨勢(shì)，在開(kāi)花期達(dá)到峰值。營(yíng)養(yǎng)階段受旱引起的冬小麥RUE降低幅度更大，全生育期受旱下冬小麥RUE呈現(xiàn)不同的干旱響應(yīng)機(jī)制，有待于進(jìn)一步研究。本研究認(rèn)為將消光系數(shù)和RUE作為生育期或者積溫的函數(shù)來(lái)對(duì)待而非單一常數(shù)，可以幫助改善作物模型中干物質(zhì)的估算精度，降低模擬結(jié)果的不確定性。

摘要:為明確寧夏揚(yáng)黃灌區(qū)秸稈還田條件下的適宜施氮量，在玉米秸稈全量還田條件下，設(shè)4種純氮施用水平（0kg/hm2（N0）、150kg/hm2（N1）、300kg/hm2（N2）、450kg/hm2（N3）），以秸稈還田不施氮肥（N0）為對(duì)照，研究了秸稈還田配施不同純氮水平對(duì)土壤有機(jī)碳氮含量、微生物量碳氮含量和酶活性及其對(duì)玉米生長(zhǎng)的影響。結(jié)果表明，秸稈還田配施氮肥有利于耕層土壤有機(jī)碳和全氮含量的提高，隨施氮量的增加，土壤碳氮比降低，其中以N2和N3處理對(duì)提高耕層有機(jī)碳氮含量效果最佳。秸稈還田條件下土壤微生物量碳氮比隨施氮量的增加而降低，N2處理對(duì)微生物量碳含量、N3處理對(duì)微生物量氮含量的提高作用最為顯著。秸稈還田配施氮肥能顯著提高土壤脲酶、過(guò)氧化氧酶、堿性磷酸酶和蔗糖酶活性，以N2和N3處理的改善效果較優(yōu)。秸稈還田配施氮肥對(duì)玉米前期生長(zhǎng)影響不顯著，而N2處理對(duì)中后期玉米生長(zhǎng)具有顯著促進(jìn)作用。2年玉米籽粒產(chǎn)量以N2處理增產(chǎn)效果最佳，平均較N0處理提高22.0%。通過(guò)2年研究結(jié)果表明，在寧夏揚(yáng)黃灌區(qū)實(shí)施秸稈還田配施氮肥措施可增加土壤有機(jī)碳氮含量，調(diào)節(jié)土壤碳氮比，促進(jìn)玉米生長(zhǎng)，進(jìn)而提高玉米產(chǎn)量，以秸稈還田配施純氮300kg/hm2效果最佳。

摘要:針對(duì)北方干旱地區(qū)白色塑料地膜覆蓋導(dǎo)致的農(nóng)膜殘留及作物生長(zhǎng)后期地溫過(guò)高等問(wèn)題，篩選適合當(dāng)?shù)氐沫h(huán)保型地膜。設(shè)置了白色、黑色快速（WO1、BO1）、中速（WO2、BO2）、慢速（WO3、BO3）降解膜，并以白色、黑色塑料地膜（WP、BP）和無(wú)膜覆蓋（CK）作為對(duì)照，共計(jì)9個(gè)處理，研究不同地膜覆蓋地膜破損特征及作物產(chǎn)量效應(yīng)，并基于紅外成像和自動(dòng)連續(xù)傳感技術(shù)探索不同處理瞬時(shí)地表溫度、逐時(shí)和逐日土壤不同深度溫度的變化規(guī)律。結(jié)果表明：黑色降解膜的破損占比大于白色降解膜，覆膜130d后黑色降解膜平均破損占比高于白色降解膜8.4%。在瞬時(shí)尺度地表溫度由大到小順序?yàn)椋汉谀ぬ幚怼啄ぬ幚怼o(wú)膜處理（CK），且生育期平均溫度分別為34.10、32.34、29.12℃（P<0.05）。在逐時(shí)和逐日尺度，不同顏色地膜覆蓋土壤溫度由大到小順序?yàn)椋喊啄ぬ幚怼⒑谀ぬ幚怼o(wú)膜處理；且與白色地膜覆蓋相比，在日最高溫時(shí)刻，黑色地膜覆蓋0~15cm土層土壤溫度平均降低11℃。在玉米生長(zhǎng)初期和末期（5月、9月），黑白地膜覆蓋下平均溫差達(dá)1.13℃（P<0.05)，而生育中期（6—8月），平均溫差為0.45℃（P>0.05）。地膜降解速率影響破損占比，從而影響土壤溫度的空間變異性和地膜保溫效果；慢速降解膜破損小，故保溫效果與塑料地膜覆蓋相近，在9月0~15cm土層WP、WO3、WO2與WO1處理（快速降解膜）的溫差分別達(dá)到3.03、2.70、1.05℃（P<0.05），而對(duì)應(yīng)的黑色降解膜覆蓋溫差分別為3.00、2.57、1.01℃（P<0.05）。白色和黑色慢速降解膜覆蓋與對(duì)應(yīng)的塑料地膜覆蓋相比，產(chǎn)量無(wú)顯著差異（P>0.05），但同顏色不同降解速率的降解膜覆蓋下產(chǎn)量呈顯著差異（P<0.05），不同降解速率的降解膜覆蓋產(chǎn)量由大到小順序?yàn)椋郝偬幚怼⒅兴偬幚怼⒖焖偬幚怼？梢?jiàn)，黑色地膜處理保溫效果好、產(chǎn)量高，且在作物生長(zhǎng)后期可降低土壤表層溫度；而黑色慢速降解膜與黑色塑料地膜覆蓋保溫、增產(chǎn)效應(yīng)相近，且綠色環(huán)保，在北方干旱區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中替代白色塑料地膜覆蓋具有一定的可行性。

摘要:針對(duì)基于作物生長(zhǎng)模型進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)報(bào)時(shí)氣象要素變化對(duì)作物生長(zhǎng)的實(shí)時(shí)影響不能得到充分反映，產(chǎn)量預(yù)報(bào)缺乏量化不確定性信息的突出問(wèn)題，選擇河北省保定市和衡水市冬小麥主產(chǎn)區(qū)為研究對(duì)象，提出構(gòu)建歷史氣象集合作為預(yù)報(bào)期氣象數(shù)據(jù)輸入驅(qū)動(dòng)WOFOST模型的冬小麥生長(zhǎng)模擬，并通過(guò)實(shí)時(shí)更新不斷向前滾動(dòng)預(yù)報(bào)，從傳統(tǒng)單一數(shù)值的預(yù)報(bào)轉(zhuǎn)向基于集合的概率預(yù)報(bào)。結(jié)果表明：基于歷史氣象資料可以進(jìn)行作物模型的區(qū)域產(chǎn)量集合預(yù)報(bào)，抽穗期至灌漿期是預(yù)報(bào)精度最高的時(shí)期，預(yù)報(bào)集合中位數(shù)與實(shí)測(cè)產(chǎn)量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PCC）最高為0.563，平均絕對(duì)誤差（MAE）最低為458kg/hm2。研究結(jié)果表明區(qū)域化產(chǎn)量集合預(yù)報(bào)具有較強(qiáng)的可行性，并為量化作物模擬系統(tǒng)不確定性、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)與作物模型的結(jié)合應(yīng)用提供了參考。

摘要:采集我國(guó)15個(gè)省份的耕作土壤進(jìn)行盆栽試驗(yàn)，通過(guò)外源添加不同濃度梯度的Pb并種植小白菜，比較梯度薄膜擴(kuò)散技術(shù)（Diffusive gradients in thinfilms, DGT）與傳統(tǒng)化學(xué)方法（土壤溶液法、EDTA法、HAc法、CaCl2法和全量法）評(píng)價(jià)土壤中Pb生物有效性。簡(jiǎn)單回歸分析表明，各評(píng)價(jià)方法測(cè)定的土壤Pb含量與小白菜Pb含量都呈顯著相關(guān)關(guān)系，但DGT技術(shù)相關(guān)性（R2=0.97）最高。通過(guò)逐步多元線性回歸分析，融合土壤pH值、有機(jī)碳（OC）含量、陽(yáng)離子交換量（CEC）、粘粒含量等土壤基本理化性質(zhì)，建立多元回歸模型，結(jié)果表明：各傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法融合了pH值、OC含量等土壤性質(zhì)，R2較對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)單回歸分析有所提高，都能用于評(píng)價(jià)土壤Pb的生物有效性，但通過(guò)DGT技術(shù)所構(gòu)建的模型方程（R2=0.97, p＜0.01）幾乎不受土壤性質(zhì)的影響，且較傳統(tǒng)化學(xué)方法相關(guān)性更高，因此，DGT技術(shù)是一種可以用于評(píng)價(jià)土壤中Pb生物性的較優(yōu)方法。

摘要:為提高區(qū)域地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)精度，將磷蝦群算法（Krill herd algorithm，KHA）引入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值與閾值的優(yōu)化過(guò)程中，構(gòu)建了KHA-BP地下水水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型。以黑龍江省農(nóng)墾建三江管理局為研究對(duì)象，運(yùn)用所建模型對(duì)其下轄15個(gè)農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行地下水水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)，并對(duì)造成地下水水質(zhì)污染的主要原因進(jìn)行辨識(shí)。為驗(yàn)證本文所建模型的適用性，引入?yún)^(qū)分度法與序號(hào)總和理論分別分析了KHA-BP模型、PSO-BP模型以及BP模型的可靠性與穩(wěn)定性。結(jié)果表明：各農(nóng)場(chǎng)地下水水質(zhì)良好，且存在一定的空間分布規(guī)律，I類水質(zhì)主要集中在管理局西南位置，Ⅱ類水質(zhì)主要集中在北部和南部，Ⅲ類水質(zhì)主要分布于中東部和中西部。Fe、Mn、CODMn、NH3N以及NO-3N是造成地下水水質(zhì)污染的主要因素。其中Fe、Mn是當(dāng)?shù)卦：Γ珻ODMn、NH3N、NO-3N含量超標(biāo)主要與大量施用化肥、農(nóng)藥有關(guān)。KHA-BP模型的區(qū)分度為1.1070，Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)為0.9286，與PSO-BP模型、BP模型相比優(yōu)勢(shì)明顯。研究成果可為糧食生產(chǎn)核心區(qū)的地下水資源科學(xué)管理及水生態(tài)文明建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:研究了一種線聚焦型太陽(yáng)能二氧化碳發(fā)生器。分別在跟蹤及非跟蹤工況下，在呼和浩特地區(qū)測(cè)試并分析了系統(tǒng)的集熱與產(chǎn)氣性能。確定了系統(tǒng)的最佳運(yùn)行方式，提出了氣損率和產(chǎn)氣能力2個(gè)系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。測(cè)試結(jié)果表明，跟蹤較非跟蹤工況，反應(yīng)器內(nèi)腔空曬最高溫度、悶曬最高水溫、最高集熱效率分別提升16.30%、12.44%、94.50%；系統(tǒng)最佳運(yùn)行工況確定為跟蹤式。在產(chǎn)氣原料分解溫度范圍內(nèi)，系統(tǒng)集熱效率為31.80%；測(cè)試階段系統(tǒng)氣損率為4.50%；當(dāng)太陽(yáng)直接輻照度在650～850W/m2范圍內(nèi)變化時(shí)，系統(tǒng)產(chǎn)氣能力隨太陽(yáng)直接輻照度呈正相關(guān)變化。基于系統(tǒng)產(chǎn)氣能力的變化規(guī)律，可計(jì)算不同規(guī)模線聚焦型太陽(yáng)能二氧化碳發(fā)生器的具體結(jié)構(gòu)參數(shù)。

摘要:對(duì)稻秸進(jìn)行了臭氧氨水聯(lián)合預(yù)處理提高酶解糖化和沼氣發(fā)酵效率的實(shí)驗(yàn)研究，探索了臭氧氨水聯(lián)合預(yù)處理對(duì)木質(zhì)纖維素降解、單糖質(zhì)量濃度、還原糖質(zhì)量濃度和沼氣發(fā)酵氣體產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明：臭氧氨水兩步預(yù)處理進(jìn)一步強(qiáng)化了脫木質(zhì)素能力，有效提高了稻秸酶解糖化效率和沼氣發(fā)酵產(chǎn)氣率，增強(qiáng)了纖維降解利用率。酶解過(guò)程中，〖JP2〗隨著臭氧用量的增加，葡萄糖質(zhì)量濃度先增加后降低，臭氧用量0.75g/g時(shí)葡萄糖質(zhì)量濃度最高，為36.92g/L；〖JP〗氨水浸泡時(shí)間越長(zhǎng)，還原糖質(zhì)量濃度越高，氨水浸泡6h的還原糖質(zhì)量濃度為60.51g/L。因此，酶解的適宜臭氧氨水聯(lián)合處理?xiàng)l件為臭氧用量0.75g/g和氨水浸泡時(shí)間6h。對(duì)于沼氣發(fā)酵，臭氧用量1.0g/g和氨水浸泡時(shí)間9h獲得了較高甲烷產(chǎn)率，為165.39mL/g，有效提高了稻秸產(chǎn)氣效率和木質(zhì)纖維素利用率。

摘要:以干黃玉米秸稈為原料，研究可溶性糖（葡萄糖）及其與同型乳酸菌、異型乳酸菌、乙酸協(xié)同添加對(duì)原料濕貯存過(guò)程中品質(zhì)及甲烷產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明：?jiǎn)我黄咸烟翘砑咏M，貯存30d，干物質(zhì)損失率為4.7%，以乳桿菌屬、片球菌屬、腸球菌多種乳酸菌主導(dǎo)，乳酸與乙酸含量（干基質(zhì)量比）分別為36g/kg和5g/kg，秸稈產(chǎn)甲烷潛力比空白組提高68%；葡萄糖植物乳桿菌協(xié)同（同型發(fā)酵）組，貯存30d，干物質(zhì)損失率為4.6%，乳酸含量升高至62.g/kg；〖JP〗葡萄糖短乳桿菌協(xié)同（異型發(fā)酵）組，貯存30d，干物質(zhì)損失率為5.5%，乳酸與乙酸含量分別達(dá)到44g/kg和12g/kg；兩類乳酸菌的協(xié)同添加均未對(duì)產(chǎn)氣潛力產(chǎn)生進(jìn)一步促進(jìn)作用；葡萄糖乙酸協(xié)同組，貯存30d，干物質(zhì)損失率為36%，乳酸與乙酸含量分別升高至75g/kg和20g/kg，異型乳酸發(fā)酵魏斯氏菌屬豐度升高至16.87%，有效抑制腸桿菌屬（腐敗菌）生長(zhǎng)，秸稈產(chǎn)甲烷潛力提高8.7%。綜合分析本試驗(yàn)結(jié)果，當(dāng)原料可溶性糖含量不足時(shí)，外源糖的補(bǔ)充是保證原料高效貯存及產(chǎn)氣的關(guān)鍵，協(xié)同乙酸添加可強(qiáng)化以魏斯氏菌屬為主導(dǎo)的異型發(fā)酵過(guò)程抑制腐敗菌生長(zhǎng)，強(qiáng)化貯存過(guò)程的穩(wěn)定性。

摘要:乳酸細(xì)菌素是細(xì)胞在轉(zhuǎn)錄翻譯過(guò)程中通過(guò)核糖體機(jī)制合成，并分泌到菌體體外的一類具有抑菌活性的蛋白質(zhì)，細(xì)菌素具有無(wú)抗藥性、無(wú)毒副作用及易被人體降解的特點(diǎn)，因此是一種天然的食品防腐保鮮劑。為了提高植物乳桿菌LPL-1所產(chǎn)細(xì)菌素的產(chǎn)量，以單增李斯特菌為指示菌，相對(duì)抑菌效價(jià)為效應(yīng)值，通過(guò)響應(yīng)面法對(duì)發(fā)酵培養(yǎng)基組成進(jìn)行優(yōu)化，確定了最優(yōu)培養(yǎng)基組成。利用單因素試驗(yàn)與Plackett-Burman試驗(yàn)，確定了主要影響因素為葡萄糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)、胰蛋白胨質(zhì)量分?jǐn)?shù)與吐溫-80體積比，最陡爬坡試驗(yàn)與Box-Behnken響應(yīng)面試驗(yàn)確定了最優(yōu)培養(yǎng)基組成為：葡萄糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)2.08%、酵母粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)0.51%、胰蛋白胨質(zhì)量分?jǐn)?shù)1.02%、牛肉膏質(zhì)量分?jǐn)?shù)1%、吐溫-80體積比1.02mL/L、磷酸氫二鉀質(zhì)量濃度3g/L、乙酸鈉質(zhì)量分?jǐn)?shù)0.5%、硫酸鎂質(zhì)量濃度0.2g/L、硫酸錳質(zhì)量濃度0.3g/L、檸檬酸氫二銨質(zhì)量濃度2g/L、蒸餾水體積1L。在此條件下細(xì)菌素效價(jià)（752.11AU/mL）比優(yōu)化前（286.67AU/mL）提高了1.62倍。因此，發(fā)酵培養(yǎng)基的優(yōu)化為菌種與細(xì)菌素的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

摘要:以生物解離技術(shù)提取的大豆乳狀液為研究對(duì)象，探究不同生物酶處理（堿性蛋白酶Protex 6L、堿性蛋白酶Acalase 24L、溶血磷脂酶、磷脂酶A2和磷脂酶D）對(duì)乳狀液的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和穩(wěn)定性的影響。采用2種蛋白酶和3種磷脂酶對(duì)乳狀液進(jìn)行處理，通過(guò)對(duì)粒徑分布、Zate電位、顯微鏡觀察、紅外光譜以及熒光光譜的測(cè)定可知：分層系數(shù)和游離油得率從大到小依次為溶血磷脂酶、堿性蛋白酶Acalase24L、堿性蛋白酶Protex 6L、磷脂酶D、磷脂酶A2；采用溶血磷脂酶酶解時(shí)，其電位值、平均粒徑顯著升高；通過(guò)顯微鏡觀察到油滴聚集明顯，這與電位值、粒徑測(cè)定結(jié)果相一致；采用酶處理后乳狀液的蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)中，α螺旋相對(duì)含量均降低，無(wú)規(guī)卷曲相對(duì)含量均增加，其中，用溶血磷脂酶處理后的乳狀液中α螺旋相對(duì)含量最低，無(wú)規(guī)卷曲相對(duì)含量最高；所有樣品經(jīng)蛋白酶和磷脂酶酶解處理后，熒光強(qiáng)度均降低，在溶血磷脂酶酶解后乳狀液中蛋白質(zhì)的熒光強(qiáng)度最低；采用溶血磷脂酶、磷脂酶A2和磷脂酶D酶解乳狀液后，PA含量均升高，PC和PE降低。

摘要:針對(duì)真空脈動(dòng)干燥過(guò)程中物料質(zhì)量在線獲取易受到機(jī)械振動(dòng)、溫度變化和氣流短時(shí)沖擊等多重干擾，導(dǎo)致測(cè)量困難、測(cè)量精度不高的問(wèn)題，提出了將固定料架和測(cè)量料架分離的測(cè)量方案，并選用高精度的測(cè)量器件，在經(jīng)過(guò)信號(hào)濾波、溫度修正和氣流干擾排除等多種修正手段后，實(shí)現(xiàn)了溫度變化范圍20~45℃、無(wú)明顯外部劇烈振動(dòng)、沖擊時(shí)間小于1min的正常進(jìn)抽氣條件下總量程1500g、去掉料盤后有效量程1000g、最大引用誤差0.1%的物料質(zhì)量在線測(cè)量。靜態(tài)測(cè)試結(jié)果顯示，滿量程最大引用誤差0.06%，物料干燥測(cè)試結(jié)果顯示，干燥終點(diǎn)最大引用誤差0.1%，能夠清楚反映整個(gè)干燥過(guò)程中的質(zhì)量變化情況和干燥速率變化情況，可為研究農(nóng)產(chǎn)品干燥過(guò)程中物料狀態(tài)變化規(guī)律和實(shí)現(xiàn)自動(dòng)干燥工藝調(diào)控提供技術(shù)支持。

摘要:為了解決巨菌草含水率高、不易貯藏，以及自然晾曬中人工勞動(dòng)強(qiáng)度大、營(yíng)養(yǎng)損失大的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一套大型高稈禾草高溫快速干燥設(shè)備。基于傳熱傳質(zhì)理論，進(jìn)行了關(guān)鍵參數(shù)計(jì)算與關(guān)鍵部件的設(shè)計(jì)，通過(guò)力學(xué)分析與FLUENT流體仿真進(jìn)行優(yōu)化，并對(duì)控制單元進(jìn)行了設(shè)計(jì)。以最終含水率、水活度、色澤度、粗蛋白含量、酸性洗滌纖維含量和中性洗滌纖維含量為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行了設(shè)備的干燥試驗(yàn)，并與新鮮物料、自然晾曬干燥進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明：高溫快速干燥后，巨菌草的最終含水率為（16±1.82）%，水活度為0.5648，生產(chǎn)率為2.73t/h；與新鮮物料相比，亮度值L和藍(lán)黃值b均無(wú)顯著性差異，紅綠值a增加了1.43；粗蛋白含量與酸洗中洗纖維含量均無(wú)顯著性變化，粗蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)較新鮮物料下降0.6個(gè)百分點(diǎn)。與自然晾曬相比，高溫快速干燥后巨菌草的粗蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)增加了0.63個(gè)百分點(diǎn)，且具有較好的表觀質(zhì)量。試驗(yàn)結(jié)果表明，該套設(shè)備改善了干燥后巨菌草的表觀質(zhì)量和品質(zhì)，滿足了巨菌草干燥的要求。

摘要:為了探索四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)與轉(zhuǎn)向農(nóng)用柔性底盤模式切換的最佳工作參數(shù)，利用自制柔性底盤試驗(yàn)臺(tái)，設(shè)計(jì)了二元二次通用旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，以轉(zhuǎn)向電橋步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)速與電磁摩擦鎖鎖緊電壓為試驗(yàn)因素，應(yīng)用熵值法，將底盤所受縱向力、橫向力、轉(zhuǎn)矩及偏置臂轉(zhuǎn)角誤差4個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建成為模式切換效果綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，測(cè)試了2種因素對(duì)橫行與原地回轉(zhuǎn)2種模式切換效果的影響，通過(guò)Design-Expert 8.0建立了綜合指標(biāo)與2個(gè)因素的回歸方程，采用響應(yīng)面法得出了2種模式切換控制參數(shù)的最優(yōu)組合并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，2個(gè)因素及其交互作用對(duì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)均具有極顯著影響（P<0.01）；橫行與原地回轉(zhuǎn)模式切換時(shí)轉(zhuǎn)速和電壓最優(yōu)組合分別為81r/min、4.60V和91r/min、4.41V；優(yōu)化組合下模型計(jì)算值與試驗(yàn)值最大相對(duì)誤差為4.73%。

摘要:設(shè)計(jì)了一種電-液聯(lián)控合流閥，電磁閥和換向閥內(nèi)反饋壓力聯(lián)合控制合流閥的開(kāi)啟和關(guān)閉，能夠?qū)崿F(xiàn)油液的雙向流動(dòng)，使流量調(diào)速區(qū)間更大，執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作更為迅速。基于傳統(tǒng)方法確定閥結(jié)構(gòu)參數(shù)，設(shè)計(jì)U型過(guò)渡節(jié)流槽，在Matlab中建立通流面積模型并進(jìn)行計(jì)算。建立電-液聯(lián)控合流閥AMESim模型并進(jìn)行性能仿真，仿真結(jié)果表明，該閥控制流量范圍為0~583×10-3m3/s，流量變化平穩(wěn)；在8~11.5mm閥芯位移區(qū)間內(nèi)，合流閥壓力損失隨閥口開(kāi)度增加而降低，當(dāng)閥芯位移為11.5mm時(shí)，合流閥壓力損失為0.18MPa。起重機(jī)卷?yè)P(yáng)系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果表明，該閥最大流量達(dá)6×10-3m3/s，最大流量下壓力損失為0.27MPa；單泵供油模式下卷?yè)P(yáng)起升工況，卷筒最低穩(wěn)定微動(dòng)速度為1.9r/min，啟動(dòng)沖擊為2.1MPa，停止沖擊為2.2MPa，啟動(dòng)響應(yīng)延時(shí)0.7s，停止響應(yīng)延時(shí)0.8s；卷?yè)P(yáng)下落工況，卷筒最低穩(wěn)定微動(dòng)速度為2.17r/min，啟動(dòng)沖擊為5.2MPa，停止沖擊為1.9MPa，啟動(dòng)響應(yīng)延時(shí)1.1s，停止響應(yīng)延時(shí)0.75s。安裝有該閥的雙泵合流系統(tǒng)供油時(shí)，卷?yè)P(yáng)起升工況，卷筒最低穩(wěn)定微動(dòng)速度為2.17r/min，啟動(dòng)沖擊為2.5MPa，停止沖擊為0MPa，啟動(dòng)響應(yīng)延時(shí)0.65s，停止響應(yīng)延時(shí)0.28s；卷?yè)P(yáng)下落工況，卷筒最低穩(wěn)定微動(dòng)速度為1.57r/min，啟動(dòng)沖擊為2.7MPa，停止沖擊為1.6MPa，啟動(dòng)響應(yīng)延時(shí)0.57s，停止響應(yīng)延時(shí)0.31s。

摘要:針對(duì)液壓驅(qū)動(dòng)的六自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)，提出了基于機(jī)器視覺(jué)的力/位混合控制策略，以實(shí)現(xiàn)并聯(lián)機(jī)構(gòu)的跟隨對(duì)接等需要與環(huán)境密切接觸的任務(wù)。平臺(tái)的視覺(jué)系統(tǒng)由一架CCD攝像機(jī)和一個(gè)激光測(cè)距器構(gòu)成，用來(lái)測(cè)量平臺(tái)與目標(biāo)之間的相對(duì)距離，同時(shí)通過(guò)一個(gè)平板式六自由度力傳感器對(duì)接觸過(guò)程的作用力進(jìn)行測(cè)量。其控制器由內(nèi)外兩個(gè)閉環(huán)構(gòu)成，并通過(guò)補(bǔ)償環(huán)節(jié)對(duì)外力擾動(dòng)進(jìn)行修正。最后通過(guò)若干試驗(yàn)驗(yàn)證整個(gè)控制方式的有效性。試驗(yàn)結(jié)果表明，整個(gè)系統(tǒng)在相對(duì)位置跟蹤和接觸力控制方面具有優(yōu)異的性能。在整個(gè)對(duì)接試驗(yàn)過(guò)程中，接觸力被控制在300N之內(nèi)。

摘要:為適應(yīng)機(jī)器人手指多用途、多尺寸的設(shè)計(jì)要求，提出一種基于單自由度平面六桿機(jī)構(gòu)解域的手指機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)綜合方法。根據(jù)平面六桿機(jī)構(gòu)4個(gè)給定的運(yùn)動(dòng)位置可得到無(wú)窮多機(jī)構(gòu)解，將這些機(jī)構(gòu)解表示在一個(gè)平面域上，該域稱為解域。本文給定平面六桿機(jī)構(gòu)的4個(gè)運(yùn)動(dòng)位置，限制待求鉸鏈點(diǎn)的坐標(biāo)范圍，通過(guò)給出的鉸鏈點(diǎn)曲線求解方法，得到鉸鏈點(diǎn)解曲線和可行段，對(duì)可行段進(jìn)行分段，得到解域，在此基礎(chǔ)上，引入力傳遞性能指標(biāo)K，限定其范圍，對(duì)解域進(jìn)行進(jìn)一步的篩選，得到新的可行解域，并得到K在解域上的分布規(guī)律，最終可在新解域中選擇滿足全部條件的機(jī)構(gòu)作為機(jī)構(gòu)解。K值的引入使得所得的機(jī)構(gòu)具有較好的力學(xué)性能。解域上的每一點(diǎn)均為滿足要求的平面六桿機(jī)構(gòu)，可根據(jù)設(shè)計(jì)的目的（如仿生手指、康復(fù)手指等）選擇不同的機(jī)構(gòu)進(jìn)行手指的設(shè)計(jì)。從新可行解域中選擇一個(gè)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)手指樣機(jī)，該樣機(jī)證明了所提出方法的正確性和有效性。

摘要:以轉(zhuǎn)動(dòng)副軸線平行布置的3-RPS并聯(lián)機(jī)器人為研究對(duì)象，提出一種基于拉格朗日算子修正的動(dòng)力學(xué)建模方法。首先，采用矢量法建立系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，基于拉格朗日方程法建立系統(tǒng)理想動(dòng)力學(xué)模型。然后，將關(guān)節(jié)摩擦視為系統(tǒng)非保守力，基于“庫(kù)倫+粘性”摩擦模型對(duì)關(guān)節(jié)摩擦所做的功精確量化處理。最后以摩擦所做負(fù)功的形式對(duì)拉格朗日算子進(jìn)行修正，建立考慮全部關(guān)節(jié)摩擦的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。同時(shí)對(duì)所建立的考慮關(guān)節(jié)摩擦和忽略關(guān)節(jié)摩擦的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了仿真對(duì)比，結(jié)果表明，在一個(gè)仿真周期內(nèi)，移動(dòng)副1、2、3驅(qū)動(dòng)力的相對(duì)誤差分別為18.1%、12.6%、16.5%，試驗(yàn)結(jié)果為機(jī)器人控制系統(tǒng)的摩擦補(bǔ)償提供了理論依據(jù)。

摘要:為了精確預(yù)測(cè)磁流變阻尼器在溫度效應(yīng)下的動(dòng)力學(xué)性能規(guī)律，提出一種參數(shù)化的仿真建模方法。采用磁流變液試驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)擬合方法，建立粘溫特性相關(guān)非線性物理參數(shù)方程；基于Bingham力學(xué)模型及對(duì)溫度效應(yīng)的影響分析，運(yùn)用ANSYS軟件編譯UDF程序、設(shè)置模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)化仿真建模，以Fluent模塊求解粘滯阻尼力，以Emag模塊求解庫(kù)倫阻尼力。搭建溫度效應(yīng)下磁流變阻尼器力學(xué)試驗(yàn)平臺(tái)，并通過(guò)試驗(yàn)對(duì)仿真模型進(jìn)行修正、對(duì)比與驗(yàn)證，討論不同溫度對(duì)阻尼力、能量耗散的變化規(guī)律。結(jié)果表明，溫度效應(yīng)主要影響粘滯阻尼力，仿真結(jié)果與試驗(yàn)實(shí)測(cè)值高度吻合；不同溫度和電流下阻尼器的能量耗散與溫度成反比，與庫(kù)倫阻尼力成正比。仿真建模方法可預(yù)測(cè)分析輸出阻尼力特征，以對(duì)磁流變阻尼器進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和參數(shù)優(yōu)化。

摘要:根據(jù)Wankel發(fā)動(dòng)機(jī)傳動(dòng)原理，設(shè)計(jì)了一種雙進(jìn)出口的三角轉(zhuǎn)子泵。闡述了三角轉(zhuǎn)子泵的工作原理和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，通過(guò)數(shù)值模擬和機(jī)械損失數(shù)學(xué)模型對(duì)三角轉(zhuǎn)子泵的流量、壓力、機(jī)械損失及機(jī)械效率等方面進(jìn)行了計(jì)算和分析，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)數(shù)值模擬的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，在額定轉(zhuǎn)速190r/min時(shí)，進(jìn)口流量波動(dòng)較大，3個(gè)工作腔交替完成吸入和排出，出口總流量較為平穩(wěn)；工作腔一個(gè)工作循環(huán)的壓力環(huán)包括工作腔擴(kuò)容、快速增壓、穩(wěn)定輸出、快速降壓4個(gè)階段；實(shí)驗(yàn)流量和壓力與模擬值吻合較好，隨著轉(zhuǎn)速的提高，壓力和流量都明顯提升，額定轉(zhuǎn)速下流量和壓力的模擬值分別為8.96m3/h、2 013.92kPa；通過(guò)機(jī)械損失數(shù)學(xué)模型得到的、在額定轉(zhuǎn)速下密封片的摩擦損失、端面損失、軸承損失、齒輪嚙合損失分別為103.4、182.5、60.5、33.2W，機(jī)械效率的模擬值和實(shí)驗(yàn)值較為吻合，分別為92.9%和93.3%。

摘要:A compact giant magnetostrictive actuator with bowtype amplifier structure was designed to meet the driving needs of largeflow electrohydraulic servo valve. Based on mechanics and vibration theory, the static and dynamic models of this structure were established. The influence of the dimensional parameters towards its static and dynamic performance was analyzed, and it was concluded that its static and dynamic properties were mutually restrictive. Combining with the application requirements of giant magnetostrictive actuator in electrohydraulic servo valve, the multiobjective optimization design was conducted for the bowtype structure, and then the static and dynamic models were validated by the finite element analysis. Finally, the giant magnetostrictive actuator with bowtype displacement amplifier structure was prototyped to test its static and dynamic properties. The results showed that the amplification ratio of this structure was fluctuated from 8.13 to 8.72, the maximum output displacement was 107.9μm, and the natural frequency reached 168Hz. The results were basically in consistent with the theoretical models. Compared with the performance before optimization, the natural frequency was increased by 55.6% when the requirement of the static magnification was met. The actuator designed can basically meet the driving requirements of servo valve, which proved that the optimized design method was effective.

摘要:無(wú)人海洋探測(cè)器作為開(kāi)發(fā)海洋資源的重要裝備，普遍缺乏高效可靠的供電方式。波浪能作為一種分布廣泛的可再生海洋能，有望成為探測(cè)器的理想供電能源。波浪能的高能量密度特性有利于裝置小型化，使其便于作為供電模塊集成到無(wú)人海洋探測(cè)器。提出了一種基于反轉(zhuǎn)自適應(yīng)機(jī)理的新型波浪能點(diǎn)吸收器。該點(diǎn)吸收器可以實(shí)現(xiàn)葉片對(duì)水流的自適應(yīng)偏轉(zhuǎn)，并自動(dòng)平衡裝置的整體轉(zhuǎn)矩。通過(guò)數(shù)值分析發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)吸收器的功率和效率特性受吸收器葉片傾角、相對(duì)流速、轉(zhuǎn)速及雙層吸收器相互作用的影響很大，合理選擇系統(tǒng)參數(shù)有助于優(yōu)化裝置的整體性能。試驗(yàn)桶及造波池試驗(yàn)分別驗(yàn)證了數(shù)值分析的準(zhǔn)確性和工作原理的可行性。

摘要:針對(duì)機(jī)械裝備數(shù)字模型的標(biāo)準(zhǔn)化構(gòu)建，提出了基于物元的數(shù)字模型全息標(biāo)識(shí)體系，并給出輔助標(biāo)識(shí)方法。以精密播種裝備為研究對(duì)象，研究其拓?fù)鋵哟危治隽慵幕拘畔⒑脱b配信息，明確基本物元和裝配物元組成，制定物元的語(yǔ)義信息編碼和標(biāo)識(shí)規(guī)則，并完成裝配參考元素的創(chuàng)建，完成數(shù)字模型全息標(biāo)識(shí)體系的構(gòu)建。為實(shí)現(xiàn)高效、智能的標(biāo)識(shí)，研究數(shù)字模型標(biāo)識(shí)的輔助標(biāo)識(shí)方法，設(shè)計(jì)了一種適用于全息標(biāo)識(shí)體系的人機(jī)交互平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)裝配信息的快速提取與解讀，將裝配相關(guān)信息轉(zhuǎn)化為物元編碼，并自動(dòng)標(biāo)識(shí)，完成智能引導(dǎo)輔助模型標(biāo)識(shí)和裝配參考元素創(chuàng)建。測(cè)試結(jié)果證明了數(shù)字模型全息標(biāo)識(shí)體系和輔助標(biāo)識(shí)方法的可行性和有效性，為設(shè)計(jì)者提供了快速有效的標(biāo)識(shí)手段，也為結(jié)合專業(yè)知識(shí)的機(jī)械裝備數(shù)字化設(shè)計(jì)系統(tǒng)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。