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摘要:通過回顧國內(nèi)外土地整治概念及內(nèi)容的發(fā)展歷程,，總結(jié)了新時(shí)期土地整治的基本內(nèi)涵和工作需求,。通過分析遙感在土地整治工作中的廣泛應(yīng)用,，梳理了土地整治遙感監(jiān)測的發(fā)展脈絡(luò)，歸納了土地整治遙感監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)及其研究現(xiàn)狀,，進(jìn)而給出了土地整治遙感監(jiān)測相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展趨勢。分別從土地資源調(diào)查與保護(hù),、土地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù),、農(nóng)用地整治、宜農(nóng)未利用地開發(fā),、建設(shè)用地整治及生態(tài)化土地整治等不同土地整治類型和潛力測算與風(fēng)險(xiǎn)評估,、規(guī)劃設(shè)計(jì)、施工監(jiān)管及驗(yàn)收評價(jià)等土地整治項(xiàng)目過程等角度,，對多年來遙感技術(shù)在土地整治工作中的應(yīng)用情況進(jìn)行了系統(tǒng)闡述，最后在總結(jié)技術(shù)優(yōu)勢與局限的基礎(chǔ)上,，提出了未來的攻關(guān)難點(diǎn)和發(fā)展方向,，為土地整治遙感監(jiān)測工作的開展提供科學(xué)參考。

摘要:針對采摘機(jī)器人領(lǐng)域傳統(tǒng)的張正友相機(jī)標(biāo)定方法存在對相機(jī)模型參數(shù)初值敏感和標(biāo)定結(jié)果不穩(wěn)定等問題,，提出一種基于改進(jìn)混合蛙跳和LM算法的相機(jī)標(biāo)定方法,。該方法把相機(jī)標(biāo)定劃分為兩步：①以混合蛙跳優(yōu)化為工具，求出相機(jī)模型參數(shù)的初始值,，避免傳統(tǒng)張正友相機(jī)標(biāo)定方法直接求取相機(jī)模型的參數(shù)初值所帶來的初值敏感問題,。②以改進(jìn)LM算法對第1步求出的相機(jī)模型參數(shù)初值進(jìn)行非線性優(yōu)化求精，避免張正友相機(jī)標(biāo)定方法須求取相機(jī)模型優(yōu)化參數(shù)的雅可比矩陣,，從而導(dǎo)致標(biāo)定結(jié)果不穩(wěn)定的問題,。采用OpenCV編寫采摘機(jī)器人雙目視覺標(biāo)定系統(tǒng)，分別對傳統(tǒng)張正友相機(jī)標(biāo)定方法,、基于遺傳算法的相機(jī)標(biāo)定方法,、基于標(biāo)準(zhǔn)混合蛙跳算法的相機(jī)標(biāo)定方法和本文相機(jī)標(biāo)定方法進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明：本文相機(jī)標(biāo)定方法所獲得的左相機(jī)焦距的絕對誤差為0.065~0.506mm、相對誤差為1.899%~12.652%,，平面靶標(biāo)圖像特征點(diǎn)的平均像素誤差為0.166~0.175像素,；右相機(jī)焦距的絕對誤差為0.083~0.360mm、相對誤差為2429%~11.484%,，平面靶標(biāo)圖像特征點(diǎn)的平均像素誤差為0.103~0.114像素,；雙目相機(jī)之間距離的絕對誤差為1.866~2.789mm、相對誤差為3.209%~4.874%,。以上參數(shù)精度及收斂速度和穩(wěn)定性均優(yōu)于其他相機(jī)標(biāo)定方法,，從而驗(yàn)證了該方法所獲得的相機(jī)標(biāo)定參數(shù)具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。

摘要:玉米籽粒形態(tài)各異,、尺寸不一,，精確定向和定位玉米籽粒的激光切片是實(shí)現(xiàn)高通量全自動玉米分子育種基因型分析的關(guān)鍵。應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)從玉米籽粒圖像中準(zhǔn)確識別玉米籽粒的特征區(qū),，以期實(shí)現(xiàn)上述操作,。為描述像素所在空間的相關(guān)信息，設(shè)計(jì)一種相關(guān)面積占比濾波器,。定義圓形掩模模板,，根據(jù)單玉米籽粒的面積，確定模板尺寸,。利用圓形模板篩選像素點(diǎn)數(shù)據(jù),，得到待分類數(shù)據(jù)集合。通過指定初始聚類中心,，對數(shù)據(jù)執(zhí)行二分均值聚類,，得到尖端類和兩個大端外凸角類的聚類中心。通過貼標(biāo)簽運(yùn)算精選連通域,，校正聚類中心的位置,，生成尖端和大端外角特征區(qū)的精確標(biāo)記。依據(jù)大端外凸角附近的兩組插值點(diǎn)對,，得到激光切割線的位置,，利用尖端類定位點(diǎn)和玉米籽粒形心定位點(diǎn)確定玉米籽粒的夾持位姿。與SUSAN檢測方法對比,，表明了本文方法的有效性,。

摘要:植被覆蓋度是重要的農(nóng)學(xué)指標(biāo)，圖像法作為一種方便,、快捷,、準(zhǔn)確度較高的地面測量方法，在該領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,。圖像背景分割是獲取植被覆蓋度最關(guān)鍵的步驟,，已有分割算法的分割對象局限于大葉植物或者長勢較為稀疏的作物,，針對細(xì)葉作物的研究較少，或者未根據(jù)分割結(jié)果得出更有價(jià)值的規(guī)律,。本文以小麥為例,，提出了基于HSV空間的自適應(yīng)果蠅均值聚類算法（IFOA-K-means），用來分割圖像背景,，以此作為獲取覆蓋度變化的理論基礎(chǔ),。采用小波分析按比例去噪算法單獨(dú)對亮度分量去噪，主體分割算法采用自適應(yīng)步長果蠅算法（IFOA）改進(jìn)的K-means算法對小麥圖像進(jìn)行背景分割,，綜合了自適應(yīng)果蠅算法的全局最優(yōu)和K-means算法的局部最優(yōu)特點(diǎn),，使分割效果達(dá)到最優(yōu)。其分割效果優(yōu)于基于遺傳算法的最大類間方差分割法,，較好地去除了滴灌帶等較明顯干擾因素,，與傳統(tǒng)的K-means算法相比，運(yùn)行時(shí)間和峰值信噪比指標(biāo)都較優(yōu),，小麥覆蓋度準(zhǔn)確率在90%以上,，與作物系數(shù)之間的決定系數(shù)為0.9531。

摘要:葉脈網(wǎng)絡(luò)的提取及其性狀參數(shù)的測算,，可為植物葉脈生態(tài)學(xué)機(jī)理研究提供重要參考,。以不同葉特性的6類樹種(國槐、毛白楊,、臭椿,、洋白蠟、元寶楓和欒樹)葉片為對象,，基于eCognition軟件對葉脈顯微圖像進(jìn)行多尺度分割,，綜合利用顯微圖像的光譜信息和幾何信息構(gòu)建提取知識庫，并使用葉脈循環(huán)生長法對提取結(jié)果進(jìn)行完善,，增加葉脈網(wǎng)絡(luò)的完整性,。結(jié)果表明，葉脈提取的最優(yōu)閾值分別為：尺度參數(shù)200,，形狀參數(shù)0.7,，緊湊度參數(shù)0.3,，亮度特征值230~280,，光譜特征值180~230，幾何特征值大于1.5,。葉脈密度測算的精度均達(dá)到了93%以上,，對植物葉脈信息的快速提取具有較高的普適性。

摘要:為提高基于機(jī)器視覺的豬體體尺測量研究中的圖像利用率和體尺測量效率,，以長白豬和大白豬為研究對象,，基于Kinect相機(jī)獲取的豬體視頻數(shù)據(jù),，提出了一種豬體理想姿態(tài)檢測算法。該算法利用最小外接矩形法調(diào)整豬體為水平方向,；利用投影法和差分法識別頭部和尾部位置,，通過頭部邊界標(biāo)記法判斷是否耳部缺失；利用骨骼化算法結(jié)合霍夫變換算法檢測豬體頭部是否歪斜,。在此基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了豬體體尺測量算法。針對養(yǎng)殖場獲取的103組視頻數(shù)據(jù),、俯視和側(cè)視各52016幀圖像,，進(jìn)行了理想姿態(tài)檢測及體尺測量。結(jié)果表明,，檢測出理想姿態(tài)2592幀,、漏報(bào)432幀、誤報(bào)0幀,，誤報(bào)率較低,；每幀圖像的體長偏差與本組體長均值小于2.3%，組內(nèi)理想姿態(tài)幀之間差異較小,，一致性較好,；體寬測量的平均精確度為95.5%，體高測量的平均精確度為96.3%,，體長測量的平均精確度為97.3%,，測量的平均準(zhǔn)確度較高。本研究成果應(yīng)用于基于機(jī)器視覺的豬體體尺測量,，可提高圖像利用率和體尺測量效率,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)小麥精量播種機(jī)播種量的精準(zhǔn)檢測，基于電容傳感器設(shè)計(jì)了一套高精度小麥種子粒數(shù)檢測系統(tǒng),。研究了小麥種子以單粒形式下落和多粒同時(shí)下落兩種方式下的電容與小麥種子數(shù)目之間的關(guān)系,。對于小麥種子以單粒形式下落，提出用差分動態(tài)閾值法檢測小麥種子數(shù)目,，試驗(yàn)表明檢測的最大相對誤差為1.54%,；對于多粒小麥種子同時(shí)下落，排種輪轉(zhuǎn)速從20r/min到55r/min,，每增加5r/min,，分別建立小麥種子數(shù)目與電容積分值之間的最小二乘回歸模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,，根據(jù)實(shí)際轉(zhuǎn)速和速度最近原則選擇相應(yīng)的回歸模型,，該系統(tǒng)對不同的排種轉(zhuǎn)速均具有較高的檢測精度，相對誤差介于-2.16%～2.23%之間,。對于小麥精量播種機(jī)不同的排種模式或不同的排種速度,，所設(shè)計(jì)的排種檢測系統(tǒng)均有較高的檢測精度,。

摘要:為解決寬苗帶小麥精密播種排種器排種均勻性差的難題，結(jié)合小麥精量排種技術(shù)提出一種勾型窩眼輪式寬苗帶小麥精量排種器,，使種子行內(nèi)分布均勻,，行間種子不散亂。對關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)和理論分析,，通過EDEM離散元軟件完成了種層厚度調(diào)節(jié)板水平距離,、窩眼布置形式、窩眼個數(shù),、窩眼傾角,、種箱底板傾角對充種性能影響的單因素試驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上以勾型窩眼輪轉(zhuǎn)速,、種層厚度調(diào)節(jié)板垂直高度和窩眼長度為試驗(yàn)因素進(jìn)行了多元二次回歸旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)并應(yīng)用Design-Expert 8.0.6軟件對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,，得到回歸模型和因素對指標(biāo)影響關(guān)系，確定了影響單粒率重要性大小依次為窩眼長度,、種層厚度調(diào)節(jié)板垂直高度和排種輪轉(zhuǎn)速,，排種輪轉(zhuǎn)速與窩眼長度間交互作用不可忽視；影響合格率重要性由大到小依次為種層厚度調(diào)節(jié)板垂直高度,、排種輪轉(zhuǎn)速和窩眼長度,。基于回歸模型進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化,，結(jié)果表明：排種輪轉(zhuǎn)速為23.05r/min,、窩眼長度為7.00mm、種層厚度調(diào)節(jié)板垂直高度為25.00mm時(shí),，合格率為98.59%,。對該優(yōu)化參數(shù)組合下的排種器進(jìn)行充種性能和排種性能臺架試驗(yàn)，結(jié)果表明：充種合格率為98.01%,，試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果與仿真優(yōu)化結(jié)果相吻合,，驗(yàn)證了仿真優(yōu)化結(jié)果的可靠性，此時(shí)排種器4行間充種合格率變異系數(shù)僅為1.20%,，寬苗帶各行間變異系數(shù)較?。慌欧N合格率為90.03%,，行間排種合格率變異系數(shù)為1.50%,，行內(nèi)均勻性變異系數(shù)達(dá)到16.54%，排種性能明顯優(yōu)于常用外槽輪排種器,。

摘要:三七播種株行距均為5cm左右,，屬于密集精密播種,，為實(shí)現(xiàn)三七高密度精密播種,，克服開溝易堵塞的難題,，設(shè)計(jì)了一種三七壓穴精密排種裝置,。闡述了三七壓穴精密排種裝置的工作原理,，確定了其主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，以云南省文山市三七種子為研究對象,，采用二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)方法,，對排種裝置進(jìn)行排種性能試驗(yàn),，選取壓穴柱直徑、前進(jìn)速度,、投種點(diǎn)到壓穴點(diǎn)水平距離為試驗(yàn)因素,，建立了合格指數(shù)、漏播指數(shù),、重播指數(shù),、各行排量一致性變異系數(shù)的數(shù)學(xué)模型，〖JP2〗分析了各試驗(yàn)因素交互作用對合格指數(shù)的影響規(guī)律,。結(jié)果表明,，影響合格指數(shù)的因素主次順序?yàn)椋簤貉ㄖ睆健⑼斗N點(diǎn)到壓穴點(diǎn)水平距離和前進(jìn)速度,。通過參數(shù)優(yōu)化,，確定了最優(yōu)參數(shù)為壓穴柱直徑24.5～29.5mm、〖JP〗投種點(diǎn)到壓穴點(diǎn)水平距離330mm,、前進(jìn)速度0.44～0.61m/s,，此時(shí)合格指數(shù)大于90%，漏播指數(shù)小于5%,，重播指數(shù)小于5%,。經(jīng)2BQ-15型三七精密播種機(jī)整機(jī)試驗(yàn)可知，作業(yè)速度為0.35m/s時(shí),，播種機(jī)合格指數(shù)最高為93.5%,，滿足三七播種要求。

摘要:針對中國丘陵山區(qū)地形復(fù)雜,、馬鈴薯機(jī)械化水平偏低,、種植規(guī)模較小等問題，設(shè)計(jì)了一種可實(shí)現(xiàn)施肥,、播種,、開溝起壟、整形鎮(zhèn)壓一體化作業(yè)的三角鏈半杯勺式馬鈴薯精密播種機(jī),。將傳統(tǒng)的鏈勺式馬鈴薯播種機(jī)的“上下”2個鏈輪的傳動改為3個鏈輪的“三角形排列”的傳動模式,，增加了水平清種區(qū)，依靠重力清種，減少種薯的損傷,，以及實(shí)現(xiàn)單粒精播的要求,；將勺式取種裝置改為半杯狀取種裝置，有效增加了取種數(shù)量,，提高了取種的可靠性,；通過分析計(jì)算確定了排肥系統(tǒng)、靴式開溝器,、排種系統(tǒng)的工作參數(shù),，對于丘陵山區(qū)土地粘性大造成的起壟高度低、起壟不平整等問題,，設(shè)計(jì)了一套開溝起壟,、整形鎮(zhèn)壓裝置。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)作業(yè)速度1.9～2.0km/h時(shí),，粒距合格指數(shù)83.26%，重播指數(shù)8.36%,，漏播指數(shù)8.38%,，變異系數(shù)22.31%，壟高,、壟底寬,、壟面寬和壟距的穩(wěn)定系數(shù)均在97%以上，性能指標(biāo)符合國家標(biāo)準(zhǔn)要求,。

摘要:為了避免移栽機(jī)構(gòu)在夾取秧苗過程中對秧苗莖稈造成損傷,，針對夾取土缽的取苗方式，提出了一種探入式番茄缽苗移栽機(jī)構(gòu),。依據(jù)結(jié)構(gòu)特性和工作原理,，建立了機(jī)構(gòu)運(yùn)動學(xué)理論模型，根據(jù)設(shè)定的優(yōu)化目標(biāo)開發(fā)了移栽機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件,，通過優(yōu)化得到一組符合番茄缽苗移栽要求的結(jié)構(gòu)參數(shù),。對栽植臂絕對轉(zhuǎn)角和移栽機(jī)構(gòu)絕對運(yùn)動軌跡進(jìn)行分析，驗(yàn)證了機(jī)構(gòu)的合理性和可行性,。建立了探入式番茄缽苗移栽機(jī)構(gòu)的三維模型并虛擬仿真,，對物理樣機(jī)進(jìn)行了高速攝影試驗(yàn)驗(yàn)證，通過對移栽機(jī)構(gòu)實(shí)際工作軌跡與理論及仿真軌跡進(jìn)行對比分析,，驗(yàn)證了機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的正確性,。對機(jī)構(gòu)進(jìn)行性能臺架試驗(yàn)，取苗成功率為92.8%,，移栽成功率為89.7％,，栽植合格率為86.4%，栽植優(yōu)良率為59.4%，符合移栽要求,，驗(yàn)證了機(jī)構(gòu)的實(shí)用性,。

摘要:當(dāng)前我國蔬菜的移栽機(jī)械主要為半自動移栽機(jī)，其移栽效率取決于人工取苗速度,，生產(chǎn)力已不能滿足實(shí)際需求，兩臂回轉(zhuǎn)式自動取苗機(jī)構(gòu)的效率還有提高潛力,。為實(shí)現(xiàn)高速取苗作業(yè),，研究了保持取苗機(jī)構(gòu)回轉(zhuǎn)速度不變情況下，增加取苗臂數(shù)量的實(shí)現(xiàn)方式,。在滿足特定取苗動作姿態(tài)的前提下,，設(shè)計(jì)了一種三臂回轉(zhuǎn)式蔬菜缽苗取苗機(jī)構(gòu)。以機(jī)械取苗代替人工取苗,，模擬出了合理的取苗軌跡,；基于Visual Basic 6.0開發(fā)輔助分析軟件，通過人機(jī)交互方式得出一組滿足取苗工作要求的機(jī)構(gòu)參數(shù),，然后建立該機(jī)構(gòu)的三維模型,，完成實(shí)體樣機(jī)裝配；取苗機(jī)構(gòu)在35r/min的回轉(zhuǎn)速度下,，取苗速度為105株/(min·行),，攝像分析得知，該機(jī)構(gòu)樣機(jī)運(yùn)行軌跡與仿真軌跡非常接近,，對彩葉草缽苗進(jìn)行取苗試驗(yàn),，取苗成功率達(dá)到91.2%，證明三臂回轉(zhuǎn)式蔬菜缽苗取苗機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的可行性,。

摘要:針對黃淮海地區(qū)實(shí)行秸稈全量還田模式下的麥玉輪作,、麥豆輪作等，使得田間秸稈覆蓋量較大,，雖有效改善了土壤理化環(huán)境,，卻造成田間地表病蟲害加重。為有效解決該問題,，并提高作業(yè)效率,，以自主設(shè)計(jì)的四輪驅(qū)動底盤為研究對象，設(shè)計(jì)了一種以電能為純動力的無人駕駛噴霧機(jī)電控系統(tǒng),。該系統(tǒng)以STM32F103ZGT6微處理器為控制核心,，基于模塊化思想分別對噴霧機(jī)動力系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)通訊系統(tǒng),、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和噴霧系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離遙控精確行走和智能噴霧。性能試驗(yàn)結(jié)果表明：行駛速度為2~4km/h時(shí)，低速轉(zhuǎn)向的外輪轉(zhuǎn)角小于等于23°,，轉(zhuǎn)彎半徑大于等于1.45m,，轉(zhuǎn)彎路徑無偏移現(xiàn)象，轉(zhuǎn)向可靠,；直線行駛50m的平均偏移量為2.42m,，單位距離平均偏移率4.84cm/m，偏移率較??；行駛速度為10km/h整備狀態(tài)下的噴霧爬坡度不大于25°；大田內(nèi)試驗(yàn)時(shí),，在蓄電量充足情況下,，行駛速度2~10km/h時(shí)，最大續(xù)航時(shí)間不小于5.50h,；在最大續(xù)航工作時(shí)間內(nèi),，網(wǎng)絡(luò)通信掉線次數(shù)小于等于1次，通信可靠性較好,；遙控距離為0~500m時(shí),，車速調(diào)節(jié)控制、轉(zhuǎn)向調(diào)節(jié)控制以及藥液電磁閥控制響應(yīng)時(shí)間均小于0.4s,。

摘要:針對馬鈴薯分段收獲人工撿拾工作量大,、勞動強(qiáng)度高、收獲效率低等問題,，在適應(yīng)種植模式和農(nóng)藝要求的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了一種基于多段分離工藝的馬鈴薯聯(lián)合收獲機(jī)，該機(jī)可同時(shí)完成雙壟雙行馬鈴薯的挖掘,、薯土分離,、清土除雜和集薯輸送等任務(wù)。收獲機(jī)在拖拉機(jī)的牽引作用下進(jìn)行收獲作業(yè),，其關(guān)鍵零部件包括松土限深調(diào)控裝置,、切土切蔓裝置、挖掘裝置,、擺抖式薯土分離裝置,、過渡分離裝置、清土除雜裝置和集薯輸送裝置等,。該收獲機(jī)采用多段分離工藝,，可有效提高薯土分離效率，顯著降低含雜率,，降低勞動強(qiáng)度,。田間試驗(yàn)表明：作業(yè)速度分別為3.17km/h和4.16km/h時(shí),，樣機(jī)的損失率分別為1.64%和1.59%，傷薯率分別為1.72%和1.48%,，破皮率分別為2.31%和1.92%,，生產(chǎn)率分別為0.41hm2/h和0.54hm2/h，各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到了作業(yè)標(biāo)準(zhǔn),?；谂鲎矙z測技術(shù)獲取了收獲過程中薯塊的動態(tài)碰撞信息，在對碰撞特征和薯土混合物運(yùn)動特點(diǎn)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,，明確了聯(lián)合收獲機(jī)易產(chǎn)生較大碰撞加速度的關(guān)鍵位置為：分離篩Ⅰ與分離篩Ⅱ交接處及集薯輸送裝置的落料端,，降低分離篩Ⅰ和分離篩Ⅱ之間的高度差、改善集薯裝置末端的緩沖效果,，是降低傷薯率和破皮率的有效措施,。

摘要:大型高地隙自走式噴霧機(jī)在田間作業(yè)過程中,，由于整車地隙高,、質(zhì)量以及體積較大，導(dǎo)致?lián)Q行及轉(zhuǎn)場作業(yè)困難,，影響作業(yè)效率,。為提高噴霧機(jī)的機(jī)動性能和作業(yè)效率，設(shè)計(jì)了一套全液壓多輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng),，并提出了基于PID控制方法的四輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)控制方法,。在建立全液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，應(yīng)用Matlab/Simulink 進(jìn)行了轉(zhuǎn)向系統(tǒng)仿真分析,。仿真結(jié)果表明：四輪轉(zhuǎn)向過程中后輪轉(zhuǎn)角對前輪轉(zhuǎn)角的跟隨存在0.04s的滯后,，最大轉(zhuǎn)角跟隨誤差為2.82°，誤差在阿克曼轉(zhuǎn)向理論允許范圍之內(nèi),，滿足轉(zhuǎn)向要求,。基于研發(fā)的3WPG-3000型大型高地隙自走式噴霧機(jī),，搭建了多輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)實(shí)車試驗(yàn)平臺,，進(jìn)行了后輪對前輪轉(zhuǎn)向角的跟隨控制試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：在田間隨機(jī)轉(zhuǎn)向試驗(yàn)過程中,，最大轉(zhuǎn)角跟隨誤差為2.60°,，滿足四輪轉(zhuǎn)向要求，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的多輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的響應(yīng)性,、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)枸杞機(jī)械采收的高效、低損,，融合振動和梳刷原理,，設(shè)計(jì)了一種便攜振刷式枸杞采收機(jī),，同時(shí)，根據(jù)枸杞鮮果與果柄脫離機(jī)理,，采用單個集中質(zhì)量力學(xué)模型,，建立了采收機(jī)動力學(xué)模型，得到了采收機(jī)作用于枸杞鮮果的接觸點(diǎn)位移,、速度和加速度方程,。運(yùn)用ADAMS對采收機(jī)進(jìn)行了運(yùn)動學(xué)與動力學(xué)仿真，仿真結(jié)果表明：梳刷轉(zhuǎn)速60～70r/min,、凸輪轉(zhuǎn)速25～35r/min,、梳刷樣式Ⅱ型時(shí)，熟果可以從果柄上脫離且不受損傷,。采用三因素三水平二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，建立了熟果采收率、青果錯采率,、熟果破損率與梳刷轉(zhuǎn)速,、〖JP2〗凸輪轉(zhuǎn)速、梳刷樣式之間的數(shù)學(xué)模型,，分析了各因素對熟果采收率,、青果錯采率、熟果破損率的影響,，確定了最佳參數(shù)組合：梳刷轉(zhuǎn)速64.52r/min,、〖JP〗凸輪轉(zhuǎn)速29.68r/min、梳刷樣式Ⅱ型,，并進(jìn)行了田間試驗(yàn)驗(yàn)證,。田間試驗(yàn)表明，熟果采收率為89.12%,，青果錯采率為5.87%,，熟果破損率為6.24%。

摘要:以工礦復(fù)墾區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,，基于ASD FieldSpec 4高光譜遙感數(shù)據(jù),，結(jié)合實(shí)測的土壤重金屬含量，利用回歸分析與特征選擇方法,，開展了基于高光譜數(shù)據(jù)的土壤重金屬含量反演研究與實(shí)驗(yàn)并進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛢?yōu)選,。通過對光譜曲線進(jìn)行一階微分、對數(shù)一階微分以及對數(shù)倒數(shù)的一階微分等數(shù)學(xué)變換有效提高了光譜數(shù)據(jù)與土壤重金屬含量的相關(guān)性,。在此基礎(chǔ)上采用偏最小二乘回歸（Partial least squares regression, PLSR）,、隨機(jī)森林回歸（Random forest regression, RFR）、支持向量機(jī)回歸（Support vector machine regression, SVMR）3種回歸分析模型開展土壤重金屬含量反演實(shí)驗(yàn),，結(jié)果表明偏最小二乘回歸（PLSR）對研究區(qū)內(nèi)土壤中重金屬含量的反演最為有效,，尤其對區(qū)域內(nèi)主要障礙因子鎘（Cd）元素含量的反演效果最佳,，驗(yàn)證集決定系數(shù)R2為0.76?；诹Ｗ尤核惴ǎ≒article swarm optimization, PSO）,、遺傳算法（Genetic algorithm, GA）、Relief F算法 3種特征選擇方法對偏最小二乘回歸（PLSR）模型進(jìn)行優(yōu)化,，結(jié)果表明粒子群算法（PSO）可有效降低特征波段變量維度,，進(jìn)一步提高模型反演精度，使決定系數(shù)R2由0.76提高至0.84,。綜上,，基于高光譜數(shù)據(jù)，采用偏最小二乘回歸（PLSR）與粒子群算法（PSO）相結(jié)合的方法,，可有效對工礦復(fù)墾區(qū)土壤中的重金屬含量進(jìn)行測度,，可為復(fù)墾區(qū)土地的質(zhì)量和生態(tài)指標(biāo)監(jiān)測提供理論方法和技術(shù)支持。

摘要:針對海量氣象數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)WebGIS平臺下存儲和分析計(jì)算受到限制的問題,，提出基于Hadoop的分布式計(jì)算和存儲框架,，使用了Hadoop生態(tài)體系中的HDFS分布式文件存儲框架來存儲管理分析海量氣象數(shù)據(jù)。在海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算分析方面,，使用MapReduce作為分布式計(jì)算編程模型,，該模型通過分析海量氣候數(shù)據(jù)可對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行決策,。最后,，利用地理信息系統(tǒng)空間可視化技術(shù)，在前端頁面以三維形式對分析結(jié)果進(jìn)行展示,，并分析比較數(shù)據(jù)量和集群中節(jié)點(diǎn)數(shù)對計(jì)算耗時(shí)的影響,。試驗(yàn)結(jié)果表明，使用分布式多節(jié)點(diǎn)集群可以有效提高海量氣象數(shù)據(jù)的存儲和計(jì)算效率,，解決了傳統(tǒng)WebGIS平臺數(shù)據(jù)存儲與計(jì)算的局限性問題,。

摘要:重金屬污染會引起作物光譜畸變，本文通過挖掘光譜信息中微弱的畸變信息診斷玉米受污染程度,。將變分模態(tài)分解（VMD）運(yùn)用到高光譜弱信息探測中,，并結(jié)合多尺度熵（MSE）構(gòu)建VMD-MSE光譜弱信息探測模型，同時(shí)利用模型值VM進(jìn)行Cu2+含量回歸分析與建模,。結(jié)果表明：對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行3次VMD分解后,，可有效提取光譜奇異特征；計(jì)算VMD結(jié)果的MSE值,，可獲取5個尺度的模型值,。各尺度模型值VM與玉米葉片中Cu2+含量呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，其中第一尺度模型值（VM1）與葉片中Cu2+相關(guān)性最好,。對各尺度VM構(gòu)建的Cu2+含量預(yù)測模型應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行比較,，證明VM1線性回歸模型預(yù)測效果最優(yōu),。表明VMD-MSE模型可為作物污染信息提取、污染診斷及Cu2+含量預(yù)測提供思路與方法,。

摘要:森林景觀空間格局及其內(nèi)在等級特征辨識是森林資源管理和生態(tài)環(huán)境規(guī)劃的重要基礎(chǔ),。以新疆天山北坡西段霍城林場為對象，以森林資源二類調(diào)查資料和DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),，基于GIS和PCA降維方法,，通過景觀等級分類和景觀指數(shù)分析，對林區(qū)森林景觀空間格局及其等級特征進(jìn)行了研究,。結(jié)果表明：天山北坡森林景觀格局存在明顯的等級特征,，在不同等級上森林景觀破碎化嚴(yán)重，斑塊大小空間變異強(qiáng)烈,；隨著森林景觀等級細(xì)化,，森林核心斑塊大小、破碎化,、景觀豐富度,、空間鄰近程度等指標(biāo)變異加強(qiáng)；在較高等級水平上,，斑塊密度（PD）,、平均斑塊面積（AREA_MN）、景觀形狀指數(shù)（LSI）,、周長-面積分形維數(shù)（PAFRAC）等指數(shù)對概括森林景觀空間格局具有決定性,。森林景觀資源保護(hù)和精細(xì)化管理應(yīng)注重對景觀破碎化、豐富度,、斑塊空間鄰接度等指標(biāo)的考慮及調(diào)控,，進(jìn)而為林區(qū)景觀格局優(yōu)化、森林景觀資源健康經(jīng)營與管理提供有力參考,。

摘要:為客觀獲得省域耕地質(zhì)量分布狀況,，減少時(shí)間斷點(diǎn)引起的評價(jià)誤差，構(gòu)建了一種基于長時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)反演NPP的耕地質(zhì)量評價(jià)方法,。首先,，在耕地圖斑約束下，采用時(shí)序LSWI和EVI數(shù)據(jù)識別水稻和玉米,；然后,，采用2000—2010年MODIS的MOD09A1數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù),，利用VPM模型分別計(jì)算水稻和玉米的凈初級生產(chǎn)力（NPP）,，并得到多年NPP均值，可反映耕地種植作物的常年長勢,，使用距平分析法消除作物類型差異,，得到表征耕地質(zhì)量的評價(jià)結(jié)果,；最后，以吉林省為研究區(qū),，對本文提出的方法進(jìn)行了實(shí)證與分析,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，長時(shí)間序列NPP耕地質(zhì)量反演結(jié)果與耕地質(zhì)量利用等別整體空間分布一致,。其中,，吉林省中部與北部由于耕地集中連片，反演結(jié)果準(zhǔn)確,。南部山區(qū)耕地斑塊破碎,，耕地與林地混合，導(dǎo)致反演結(jié)果偏高,。本文構(gòu)建的長時(shí)間序列NPP耕地質(zhì)量評價(jià)方法對省域范圍,、集中連片耕地質(zhì)量評價(jià)具有可行性，可為我國耕地質(zhì)量評價(jià)提供科學(xué)依據(jù),。

摘要:基于低成本超聲波傳感器搭建了一套植物冠層超聲回波信號檢測系統(tǒng),，建立了基于圓柱面葉片分布模型的量化測試臺。在正交中心復(fù)合設(shè)計(jì)試驗(yàn)基礎(chǔ)上,，建立了超聲回波信號均值與冠層密度,、探測距離的定量關(guān)系，即植物冠層密度量化模型,。對已建立的植物冠層密度量化模型進(jìn)行方差分析,，結(jié)果表明，植物冠層密度量化模型具有顯著性,，且失擬性不顯著,。植物冠層密度量化模型決定系數(shù)R2和預(yù)測模型決定系數(shù)R2分別為0.9885和0.9114,，表明試驗(yàn)值和預(yù)測值具有良好的一致性,。為了驗(yàn)證已建立的植物冠層量化模型的可靠性，于室內(nèi)測試臺進(jìn)行了4種植物在3種不同測試距離下的冠層密度驗(yàn)證測試,，試驗(yàn)結(jié)果表明,，實(shí)測值與模型測量值的相對誤差最小為1.230%，最大為13.650%,，平均相對誤差為6.120%,，植物冠層密度量化模型對室內(nèi)測試臺的冠層密度測量有較好適用性。室外選擇3棵不同的桂樹,，每棵樹選擇9個測試點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證測試,，試驗(yàn)結(jié)果表明，實(shí)測密度與模型測量密度的最小相對誤差為3.959%,，最大相對誤差為20.600%,；3棵桂樹的實(shí)測密度與模型測量密度的平均相對誤差分別為11.244%,、12.246%和9.628%，植物冠層密度量化模型對戶外桂樹密度測量有較好的適用性,。

摘要:為解決沙漠腹地綠洲遙感圖像植物群落背景較易混淆,，僅用傳統(tǒng)的基于像元光譜信息的圖像處理方法未能充分利用其圖像特征信息，使得提取效果不佳的問題,，針對地物類內(nèi)特征復(fù)雜,、類間邊界模糊的特點(diǎn)，以連續(xù)分布的區(qū)域?yàn)檠芯繉ο?，提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network,，CNN）的高分辨率遙感影像植物群落自動分類方法。切分無人機(jī)影像獲得規(guī)則塊圖像,，利用基于CNN的VGGNet和ResNet模型分別對塊圖像的特征進(jìn)行抽象與學(xué)習(xí),，以自動獲取更加深層抽象、更具代表性的圖像塊深層特征,，從而實(shí)現(xiàn)對植物群落分布區(qū)域的提取,，以原圖像與結(jié)果圖像疊加的形式輸出植物群落自動分類結(jié)果。采用了不同梯度的樣本數(shù)量作為訓(xùn)練樣本,，利用文中提出的方法分析了不同梯度的訓(xùn)練樣本數(shù)量對自動分類結(jié)果的影響,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，訓(xùn)練樣本數(shù)量對分類精度具有明顯的影響,；提高其泛化能力后,，ResNet50模型與VGG19模型的建模精度從86.00%、83.33%分別提升到92.56%,、90.29%,；ResNet50模型分類精度為83.53%～91.83%，而VGG19模型分類精度為80.97%～89.56%,，與傳統(tǒng)的監(jiān)督分類方法比較,，深度卷積網(wǎng)絡(luò)明顯提高了分類精度。分類結(jié)果表明,，訓(xùn)練樣本數(shù)量不低于200時(shí),，基于CNN的ResNet50模型表現(xiàn)出最佳的分類結(jié)果。

摘要:為探究生物炭對咸淡交替灌溉下濱海墾區(qū)土壤鹽分分布以及不同生育期玉米生理生長的影響,，采用江蘇省濱海墾區(qū)土壤開展玉米盆栽試驗(yàn),。設(shè)立不同生物炭與土壤炭土質(zhì)量比（0、5%）處理,，采用3種礦化度（1,、3、5g/L）〖JP〗微咸水在3個不同生育期（壯苗期、拔節(jié)抽雄期,、灌漿期）進(jìn)行咸淡交替灌溉（“咸淡淡”,、“淡咸淡”、“淡淡咸”）,，同時(shí)進(jìn)行室內(nèi)生物炭Na+吸附試驗(yàn),，研究不同礦化度下生物炭Na+吸附能力變化。結(jié)果表明：微咸水灌溉增加土壤析出液含鹽量,，且增長幅度隨礦化度增加而加大,，較高土壤含鹽量引起的鹽脅迫使得玉米光合參數(shù)與葉綠素含量在其鹽分抗性較弱的營養(yǎng)階段下降明顯?！暗痰钡慕惶婀喔饶Ｊ较轮旮吆腿~面積下降幅度較大,，顯著影響玉米生長。高礦化度下生物炭的Na+吸附能力顯著提高,。生物炭能緩解微咸水灌溉條件下土壤鹽分表聚現(xiàn)象,，減輕玉米受鹽脅迫的程度，玉米各生長階段光合參數(shù)與葉綠素含量以及株高和葉面積均有所增加,，在高礦化度微咸水處理下效果尤為顯著,。施加生物炭后，玉米葉水勢負(fù)值水平與葉片Na+/K+比均降低,，說明生物炭可改善植物葉片水分狀況并緩解鹽脅迫造成的離子毒害,。“咸淡淡”,、“淡咸淡”交替灌溉模式不利于玉米生長,，導(dǎo)致干物質(zhì)質(zhì)量和產(chǎn)量大幅下降，“淡淡咸”灌溉模式下玉米產(chǎn)量最高,；生物炭通過促進(jìn)玉米光合作用,、減輕水分脅迫、避免離子毒害,，最終提高收獲指數(shù),。研究表明，生物炭能有效調(diào)控土壤鹽分,，抑制土壤次生鹽漬化,，有利于濱海墾區(qū)土地開墾；同時(shí),，相同微咸水輪灌模式下，施加生物炭可減輕玉米敏感期的鹽分脅迫影響,。

摘要:蒸發(fā)能力是全球氣候變化背景下水資源管理和水災(zāi)害防治的靶向性指標(biāo),，其動態(tài)成因分析集中于年尺度，可靠性需多尺度驗(yàn)證。本文基于中國819個氣象站1961—2015年的逐日數(shù)據(jù),，利用時(shí)間序列分析方法挖掘年潛在蒸發(fā)量趨勢和突變,；提出彭曼公式全微分日求積方法，計(jì)算年均日潛在蒸發(fā)量變化的氣象要素累積貢獻(xiàn)率,，甄別區(qū)域驅(qū)動因子和成因,。經(jīng)分析，各站年潛在蒸發(fā)量傾向率均值為-3.3mm/（10a）,，東西部為負(fù)值,、中部為正值；各站年潛在蒸發(fā)量突變年份均值為1987年,；東部潛在蒸發(fā)量減少由地表凈輻射量減少所致,，相應(yīng)區(qū)域累積貢獻(xiàn)率為280；西部潛在蒸發(fā)量減少由相對濕度增加所致,，相應(yīng)區(qū)域累積貢獻(xiàn)率為175,；中部潛在蒸發(fā)量增加由溫度和風(fēng)速增加所致，相應(yīng)區(qū)域累積貢獻(xiàn)率分別為355和121,。

摘要:農(nóng)作物生長直接依賴于降水,、光照及溫度等自然要素，對全球氣候變化的影響最為敏感,?；诤幽鲜?960—2015年氣候觀測和太陽輻射量數(shù)據(jù)，采用逐步訂正法估算了159個縣級空間單元的玉米氣候生產(chǎn)潛力,，并進(jìn)行河南省玉米種植空間的優(yōu)化,。結(jié)果表明：在全球氣候變化背景下，受氣溫和降水雙因素驅(qū)動,，河南省玉米氣候生產(chǎn)潛力在1960—2015年間呈倒U形的動態(tài)變化,，玉米生產(chǎn)高氣候潛力空間持續(xù)向豫西遷移，弱勢氣候潛力區(qū)自2000年來聚集于河南省北部地區(qū),。61.11%的河南省玉米生產(chǎn)優(yōu)勢氣候潛力區(qū)與玉米優(yōu)勢種植區(qū)現(xiàn)狀重合,，但其他各類型潛力區(qū)與種植區(qū)現(xiàn)狀偏差較大。種植規(guī)模分為適當(dāng)增加,、逐步減少,、保持穩(wěn)定3種類型，提出河南省玉米種植空間優(yōu)化方案和對策建議,。

摘要:為直觀顯示0~40cm深度不同層次的土壤有機(jī)碳密度空間分布特征,，并深入分析不同空間位置上有機(jī)碳密度的主要影響因素，根據(jù)2017年分層采樣點(diǎn)的測試數(shù)據(jù)計(jì)算了旱作區(qū)土壤有機(jī)碳密度,，采用反距離加權(quán)法模擬了有機(jī)碳密度空間三維分布特征,，用地理加權(quán)回歸分析了有機(jī)碳密度的影響因素。結(jié)果表明：旱作區(qū)土壤有機(jī)碳密度呈東北高、西南低的趨勢,；不同類型土壤的有機(jī)碳密度差別較大,。氣候（溫度、降水）是旱作區(qū)有機(jī)碳密度的主要影響因素,。隨著土層深度的增加,，氣候和黏粒含量對土壤有機(jī)碳密度的解釋度呈增大的趨勢。年平均氣溫與土壤有機(jī)碳密度呈負(fù)相關(guān)性,，在不同區(qū)域不同深度土層中,，年降水量與土壤有機(jī)碳密度的回歸系數(shù)都低于0.01，相關(guān)性很小,，黏粒含量與土壤有機(jī)碳密度呈正相關(guān)性,。研究成果可為探究有機(jī)碳儲量估算和科學(xué)制定固碳減排政策提供數(shù)據(jù)和理論支撐。

摘要:為了探究黑土區(qū)水稻光合物質(zhì)生產(chǎn)特性對耗水過程的響應(yīng)規(guī)律,，于2017年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（76）均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)，解析了各生育時(shí)期耗水量（ET1~ET6,，分別表示分蘗前期,、分蘗中期、分蘗后期,、拔節(jié)孕穗期,、抽穗開花期、乳熟期耗水量）對水稻光合物質(zhì)生產(chǎn)特性的影響,。結(jié)果表明：ET1,、ET6對水稻成穗率影響不顯著，ET2~ET5對水稻成穗率有顯著影響,，其影響由大到小依次為ET4,、ET5、ET3,、ET2,；ET3與葉面積指數(shù)呈顯著正相關(guān)；葉片光合勢對ET4的響應(yīng)最為敏感,；ET3與有效葉面積率呈顯著正相關(guān),，ET4與有效葉面積率、高效葉面積率的正相關(guān)關(guān)系達(dá)顯著水平（P<0.05）,；ET5與階段最大干物質(zhì)積累量及群體生長速率呈顯著正相關(guān),；ET1、ET3和ET6對莖鞘物質(zhì)輸出率影響不顯著,，ET2,、ET4和ET5對其影響達(dá)顯著水平（P<0.05）,，其影響由大到小依次為ET5,、ET2,、ET4；對于莖鞘物質(zhì)轉(zhuǎn)化率,，ET1,、ET4對其影響不顯著，其他時(shí)期耗水量對其影響達(dá)顯著水平（P<0.05）,，其影響由大到小依次為ET5,、ET6、ET3,、ET2,，ET3對莖鞘物質(zhì)轉(zhuǎn)化率的影響為負(fù)效應(yīng)；葉片氣孔導(dǎo)度,、蒸騰速率,、葉綠素含量與凈光合速率均存在線性關(guān)系，胞間CO2濃度與凈光合速率呈二次函數(shù)曲線關(guān)系,；葉片葉綠素含量,、凈光合速率對ET4、ET5的響應(yīng)關(guān)系均達(dá)極顯著水平（P<0.01）,，ET3對凈光合速率存在顯著負(fù)效應(yīng),。

摘要:圍繞保水劑吸收、釋放水分和養(yǎng)分的性質(zhì),，通過室內(nèi)試驗(yàn)深入分析了3種粒徑規(guī)格（0.8~1.6mm,、1.6~3.5mm、3.5~5.0mm）的保水劑在不同濃度（0.02,、0.04,、0.08mol/L）NH4H2PO4養(yǎng)分溶液中反復(fù)吸釋水分及養(yǎng)分的動力學(xué)規(guī)律。結(jié)果表明：保水劑吸水初始,，吸水速率達(dá)到最大,，隨后逐漸減小并趨于溶脹平衡，吸水倍率與溶液濃度關(guān)系由大到小依次為0.02,、0.04,、0.08mol/L，與粒徑關(guān)系由大到小依次為1.6~3.5mm,、3.5~5.0mm,、0.8~1.6mm，隨吸水次數(shù)增多而減小,。保水劑吸持水分的能力和每小時(shí)釋水量隨轉(zhuǎn)速（土壤吸力）的增大不斷減小,，釋水時(shí)保水率與溶液濃度關(guān)系由大到小依次為0.02,、0.04、0.08mol/L,，與粒徑關(guān)系由大到小依次為0.8~1.6mm,、3.5~5.0mm、1.6~3.5mm,，離心次數(shù)對其影響不顯著,。保水劑釋水時(shí)濾液中NH+4N、PO3-4P濃度隨轉(zhuǎn)速（土壤吸力）增大整體呈減小趨勢,，累積釋放量與溶液濃度關(guān)系由大到小依次為0.08,、0.04、0.02mol/L,，與粒徑關(guān)系由大到小依次為1.6~3.5mm,、3.5~5.0mm、0.8~1.6mm,，隨離心次數(shù)增多而減少,。相較其他粒徑保水劑,1.6~3.5mm粒徑保水劑在同樣條件下吸收、釋放較多水的同時(shí),，還能釋放出更多養(yǎng)分離子,。

摘要:溝緣線是黃土高原地區(qū)的典型特征線，其提取結(jié)果是構(gòu)建地表空間分布式水土流失過程模型的基礎(chǔ),。本文提出了基于優(yōu)化地貌特征和紋理信息的面向?qū)ο鬁暇壘€自動提取方法,，即通過構(gòu)建適宜的地形因子和紋理信息，利用地物的幾何結(jié)構(gòu),、地形紋理和相鄰像元差異性的關(guān)系,，采用面向?qū)ο蠖喑叨确指罴夹g(shù)，基于決策樹分類的方法提取溝緣線,。選取溝緣線發(fā)育典型的黃土高原地區(qū),，以1∶10000的DEM為數(shù)據(jù)源，確定了最優(yōu)的分割參數(shù)和分類特征,。相對于人工識別的溝緣線,，該方法提取的結(jié)果在4個像元緩沖范圍內(nèi)為90%，絕對誤差均值為2~3個像元,，最大誤差為4~6個像元,。通過與基于坡面形態(tài)特征及匯水過程特點(diǎn)的提取算法進(jìn)行對比，可知該方法克服了傳統(tǒng)從形態(tài)特征出發(fā)的自動提取結(jié)果出現(xiàn)大量噪聲的缺陷,，提高了溝緣線提取精度,，位置準(zhǔn)確性增強(qiáng)，為黃土高原大范圍宏觀地貌分異研究提供了有效的方法和途徑,。

摘要:秸稈厭氧產(chǎn)揮發(fā)性脂肪酸（Volatile fatty acids, VFAs）工藝可生產(chǎn)具有較高經(jīng)濟(jì)價(jià)值的混合短鏈脂肪酸,，但存在發(fā)酵周期短,、秸稈降解率低等不足。為了提高VFAs產(chǎn)率和秸稈利用率,，對產(chǎn)酸沼渣開展了二次產(chǎn)酸利用試驗(yàn),。將秸稈在3種預(yù)處理、3種產(chǎn)酸溫度得到的產(chǎn)酸沼渣,，統(tǒng)一在35℃進(jìn)行二次產(chǎn)酸發(fā)酵,，以考察各預(yù)處理組的二次產(chǎn)酸效果,。結(jié)果表明,，各組在二次產(chǎn)酸時(shí)均能獲得更為穩(wěn)定和適宜的pH值，水熱組和2%HCl組在二次產(chǎn)酸時(shí)均有更佳產(chǎn)酸表現(xiàn),，1%Ca(OH) 2組在兩級均采用35℃溫度時(shí)獲最大產(chǎn)酸量,。采用兩級聯(lián)合產(chǎn)酸工藝，可將1% Ca(OH) 2預(yù)處理組的0.07~0.20g/g的一次產(chǎn)酸率提高至0.27~0.38g/g的總固體產(chǎn)酸率,。以初始100g原秸稈計(jì)算,，1%Ca(OH)2、35℃發(fā)酵時(shí)一次產(chǎn)酸和二次產(chǎn)酸量分別為12.24g和11.69g,，兩級聯(lián)合的總產(chǎn)酸量為23.93g,，采用兩級聯(lián)合產(chǎn)酸比一次產(chǎn)酸的產(chǎn)酸量提高了95.5%，二次產(chǎn)酸使得木質(zhì)纖維素各組分降解利用更為充分,。

摘要:為分析循環(huán)式生物絮團(tuán)系統(tǒng)渦旋分離器的內(nèi)流場特性,，基于非接觸式流場測試PIV（Particle image velocimetry）技術(shù)對試驗(yàn)規(guī)模渦旋分離器內(nèi)流場進(jìn)行測量，分析了該渦旋分離器在不同水力停留時(shí)間工況下（248,、83,、49s）渦旋分離器內(nèi)部流場的合速度、分速度和渦量等分布情況,。結(jié)果表明：不同水力停留時(shí)間條件下,，渦旋分離器內(nèi)套筒內(nèi)部區(qū)域的左下角和上部區(qū)域均表現(xiàn)一定的渦旋，同時(shí)隨著水力停留時(shí)間的加快,，中間內(nèi)套筒內(nèi)的顆粒速度方向大致相同,，僅在筒壁附近產(chǎn)生小的二次流，同時(shí)沉積倉內(nèi)的顆粒速度方向趨于一致,；雖然水力停留時(shí)間加快,，但軸向和徑向的合速度變化不大，且不同速度占據(jù)的比例基本相同,；不同工況下順時(shí)針和逆時(shí)針渦量基本相同,，且水力停留時(shí)間越慢，流場的渦量相對越小,，并隨著水力停留時(shí)間加快渦量分布趨向均勻,，即高渦量區(qū)域逐漸增加,；PIV試驗(yàn)由于激光能量一定，其穿透能力有限,，因此,，對于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的PIV試驗(yàn)所獲得的結(jié)果有待改進(jìn)。

摘要:為檢測蘋果內(nèi)部品質(zhì),，基于可見/近紅外光譜檢測技術(shù)并結(jié)合分揀機(jī)械手,，設(shè)計(jì)了蘋果內(nèi)部品質(zhì)分級機(jī)械手。該裝置主要由夾持機(jī)構(gòu),、近紅外光譜采集系統(tǒng),、控制系統(tǒng)等組成。機(jī)械手穩(wěn)定夾持蘋果后采集蘋果的近紅外光譜數(shù)據(jù),，上位機(jī)軟件中的預(yù)測模型對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,，并顯示光譜曲線和預(yù)測結(jié)果。為建立蘋果可溶性固形物含量預(yù)測模型,，基于該裝置采集了蘋果在650～1100nm波長范圍內(nèi)的光譜數(shù)據(jù),，通過國家標(biāo)準(zhǔn)測量法測得蘋果樣本的可溶性固形物含量，采用SG卷積平滑（SG-smooth）,、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）和多元散射校正（MSC）對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,，并結(jié)合可溶性固形物含量測量值建立偏最小二乘（PLSR）模型。結(jié)果表明,，采用多元散射校正方法預(yù)處理后的建模效果最優(yōu),，其預(yù)測模型的校正集和預(yù)測集相關(guān)系數(shù)分別為0.9782、0.9701,，均方根誤差分別為0.2746,、03263°Brix。選取20個同品種蘋果樣本對該裝置的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性進(jìn)行了測試,，可溶性固形物含量預(yù)測值與測量值相關(guān)系數(shù)為0.9573,，均方根誤差為0.4224°Brix。試驗(yàn)結(jié)果表明,，蘋果內(nèi)部品質(zhì)分級機(jī)械手在夾持蘋果的同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對蘋果可溶性固形物含量的準(zhǔn)確預(yù)測,。

摘要:針對蘋果霉心病近紅外透射光譜信息受果實(shí)直徑影響的難題，提出了一種能夠修正果實(shí)直徑對透射光譜影響的方法,?；谕干涔庾V采集平臺獲取327個紅富士蘋果的可見/近紅外光譜（350～1100nm）信息，采用電子游標(biāo)卡尺獲取其直徑（光程）信息,。以直徑為80mm健康蘋果的平均光譜作為參考光譜,，將327個蘋果的光譜與參考光譜進(jìn)行比較，結(jié)合直徑信息利用公式求得透射光在果實(shí)內(nèi)的衰減系數(shù)P,，用衰減系數(shù)P進(jìn)行透射光譜的修正,。修正后光譜建立支持向量機(jī)（SVM）模型,、誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP-ANN）模型，并與修正前原始光譜建立模型進(jìn)行對比,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，應(yīng)用此光譜修正方法能夠顯著提高模型判別精度，其中應(yīng)用SVM算法對修正后的光譜建立模型效果最好,，對訓(xùn)練集和測試集的判別準(zhǔn)確率分別為99.34%和90.20%,，相對于原始光譜建立的模型判別準(zhǔn)確率分別提高了7.84和5.89個百分點(diǎn)?；诖朔椒ㄐ拚麑?shí)直徑對于透射光譜的影響是可行的,，構(gòu)建的模型能夠?qū)崿F(xiàn)蘋果霉心病的準(zhǔn)確判別。

摘要:針對我國儲備糧人工稽核費(fèi)時(shí),、費(fèi)工等問題,，提出了基于糧溫時(shí)空相關(guān)性的儲糧數(shù)量監(jiān)管方法。首先,，分析糧堆測溫平面的自相關(guān)性與互相關(guān)性，檢測糧堆異常發(fā)生的日期與平面,；然后,，分析糧堆異常日期內(nèi)異常平面上測溫線的自相關(guān)性，檢測發(fā)生異常的測溫線,；接著分析異常測溫線上測溫點(diǎn)的自相關(guān)性,，檢測并統(tǒng)計(jì)異常點(diǎn)的個數(shù)；最后,，根據(jù)異常點(diǎn)個數(shù)判定異常種類,，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)儲糧數(shù)量監(jiān)管。在3個儲糧區(qū)(低溫區(qū),、中溫區(qū),、高溫區(qū))中分別選取糧倉糧溫進(jìn)行相關(guān)性分析，根據(jù)分析結(jié)果設(shè)定測溫平面自相關(guān)系數(shù)閾值為0.8,，互相關(guān)系數(shù)變化率閾值區(qū)間為[-0.15d-1,0.15d-1],；測溫線的自相關(guān)系數(shù)閾值為0.8；測溫點(diǎn)的自相關(guān)系數(shù)閾值為0.8,；同時(shí)分析結(jié)果顯示,，短周期內(nèi)測溫線與點(diǎn)的互相關(guān)性無法作為異常判定依據(jù)。進(jìn)行了儲量監(jiān)管試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明,，基于糧溫時(shí)空相關(guān)性的儲糧數(shù)量監(jiān)管方法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)儲糧數(shù)量監(jiān)管，同時(shí)能夠檢測出糧堆發(fā)熱等異常變化,。

摘要:溫度調(diào)控失誤和物理損傷是影響采后水果質(zhì)量損失的關(guān)鍵因素,。以單層隔板包裝箱和單層普通包裝箱為研究對象,，采用計(jì)算流體力學(xué)(Computer fluent dynamic, CFD)非穩(wěn)態(tài)剪切壓力SST k-ω三維湍流模型，比較相同初始條件和邊界條件下,，隔板包裝與普通包裝內(nèi)部的溫度場分布,、風(fēng)速場分布、冷卻時(shí)間,、冷卻速率和冷卻均勻性,。結(jié)果表明: 隔板包裝和普通包裝的冷卻時(shí)間和冷卻速率基本一致，冷卻溫度差值不超過0.67℃,，冷卻速率差值不超過0.012℃/min,，隔板包裝溫度變異系數(shù)略大于普通包裝溫度變異系數(shù)，兩種包裝具有相同預(yù)冷效果,，滿足冷鏈運(yùn)輸過程中的預(yù)冷需求,。對比模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果，兩種結(jié)果的均方根誤差為1.13℃,，平均相對誤差為8.2%,，證明了模擬結(jié)果的合理性和準(zhǔn)確性。

摘要:以β-胡蘿卜素為芯材,，利用α乳白蛋白（αLA）為乳化劑制備了不同pH值的乳液,，并利用表沒食子兒茶素沒食子酸酯（EGCG）作為抗氧化劑添加到乳液中，考察了不同pH值條件下,，EGCG對β-胡蘿卜素乳液化學(xué)穩(wěn)定性的影響,，探索了EGCG抗氧化機(jī)理。結(jié)果表明：在pH值2.0和pH值7.0的β胡蘿卜素乳液中,，EGCG可以作為抗氧化劑抑制β胡蘿卜素降解,。在pH值2.0的乳液中，未添加EGCG和添加了0.5000%EGCG的乳液在貯藏7d后,，β胡蘿卜素的保留率分別為50.45%和89.37%,；在pH值7.0的乳液中，未添加EGCG與添加了0.1000%EGCG的乳液中,，β胡蘿卜素的保留率分別為83.97%和9348%,，貯藏前后β胡蘿卜素乳液的色差發(fā)生顯著變化（P＜0.05）。

摘要:以航天誘變副干酪乳桿菌A-4-2為研究對象,，采用掃描電鏡,、低pH值、熒光定量PCR（聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)）等方法對誘變菌株進(jìn)行了形態(tài)學(xué),、耐受性,、產(chǎn)胞外多糖含量及β半乳糖苷酶基因表達(dá)量等研究。比較了突變菌株和出發(fā)菌株的耐酸、耐膽鹽,、產(chǎn)胞外多糖,、表面疏水性等性能變化和差異以及β半乳糖苷酶基因表達(dá)量的變化。結(jié)果表明,，突變菌株形態(tài)學(xué)觀察結(jié)果與野生菌株無明顯差異,；在pH值3.5培養(yǎng)1h與2h，突變菌株較野生菌株的存活率顯著升高(P＜0.05); 發(fā)酵7d后菌株耐酸能力評價(jià)結(jié)果顯示,，不同pH值條件下,，突變菌株的活菌數(shù)均顯著高于野生菌株(P＜0.05)，且耐膽鹽及產(chǎn)胞外多糖的能力均未受到影響,，但菌株表面疏水性顯著降低,；突變菌株β半乳糖苷酶活性和基因表達(dá)量，均顯著高于出發(fā)菌株(P＜0.05),。同時(shí),，證明了β半乳糖苷酶活性與菌株產(chǎn)酸有密不可分的關(guān)系。

摘要:研究了微酸性電解水對灰葡萄孢菌懸液純培養(yǎng)及原位培養(yǎng)的殺菌效果,，同時(shí)通過掃描電鏡和透射電鏡初步探究了其對灰葡萄孢菌的殺菌機(jī)制,。研究表明，隨殺菌時(shí)間和有效氯質(zhì)量濃度的增加,，微酸性電解水對灰葡萄孢的殺菌能力明顯增強(qiáng),；在有效氯質(zhì)量濃度為10mg/L、殺菌處理15min,，以及有效氯質(zhì)量濃度在30mg/L、殺菌處理10min時(shí),，對懸液中灰葡萄孢菌的殺菌率均達(dá)99.99%,。對用微酸性電解水處理后的灰葡萄孢菌落原位生長狀態(tài)觀察表明，微酸性電解水可以抑制菌落擴(kuò)生,，濃度越高抑生長作用越強(qiáng),，用有效氯質(zhì)量濃度為30mg/L的微酸性電解水處理菌落3d后，菌絲逐漸變暗黃,、枯萎,，直至死亡，菌落停止生長,，推測微酸性電解水可殺滅灰葡萄孢的新生孢子并抑制菌絲生長,。通過掃描及透射電鏡觀察，發(fā)現(xiàn)微酸性電解水處理可導(dǎo)致灰葡萄孢孢子細(xì)胞質(zhì)壁分離,，細(xì)胞質(zhì)溢出,，細(xì)胞器溶解，細(xì)胞皺縮，這可能是引起灰葡萄孢菌無法正常生長繁殖,，最終達(dá)到殺菌效果的原因,。

摘要:為降低干果倉儲智能叉車自主避障誤警率，提高倉儲空間有效利用率,，結(jié)合叉車運(yùn)行環(huán)境特點(diǎn),，基于激光傳感器，設(shè)立探測范圍隨車速,、等效轉(zhuǎn)向角變化的動態(tài)識別區(qū),，有效探測叉車行進(jìn)方向上的障礙物；將獲得的障礙物特征控制點(diǎn)作為分割點(diǎn),，采用四次五階準(zhǔn)均勻B樣條曲線,，分前后段合并生成滿足叉車最小轉(zhuǎn)彎半徑、曲率連續(xù),、最大轉(zhuǎn)向輪角速度等多約束條件下的避障路徑,；對倉庫中的直行路段和轉(zhuǎn)彎路段進(jìn)行避障路徑規(guī)劃試驗(yàn)，結(jié)果表明所得避障路徑滿足各項(xiàng)約束,，曲率不大于1.06×10-3mm-1,，等效轉(zhuǎn)向角不大于60°，等效轉(zhuǎn)向輪角速度不大于1.05rad/s,，驗(yàn)證了算法的可行性,。

摘要:針對南方山區(qū)丘陵地帶地形復(fù)雜、傳統(tǒng)農(nóng)田運(yùn)輸車輛通過性不足的問題,，提出并設(shè)計(jì)了一種具有仿生液壓驅(qū)動擺臂機(jī)構(gòu)的八輪無人機(jī)動平臺,，其車體姿態(tài)可通過四擺臂協(xié)同動作進(jìn)行調(diào)節(jié)，以適應(yīng)不同形式地面障礙,。越障性能是制約平臺通過性的根本因素,，建立了無人平臺姿態(tài)規(guī)劃模型和關(guān)鍵越障過程動力學(xué)模型，得到無人平臺在典型垂直障礙的越障性能,。為驗(yàn)證理論分析,，在ADAMS建立了二次開發(fā)仿真平臺，并進(jìn)行了樣機(jī)動力性試驗(yàn),。研究表明,，八輪四擺臂無人機(jī)動平臺可攀爬高度為輪胎直徑1.13倍的垂直障礙，具有良好的復(fù)雜地面環(huán)境通過能力,，可滿足丘陵地帶農(nóng)用運(yùn)輸車輛在復(fù)雜農(nóng)田地形的行走需求,。

摘要:提出了一種新型四分支并聯(lián)機(jī)構(gòu)。采用李群理論對機(jī)構(gòu)進(jìn)行了自由度分析,，該機(jī)構(gòu)能輸出兩轉(zhuǎn)動兩移動運(yùn)動,，可由與機(jī)架相鄰的移動副驅(qū)動,。研究了機(jī)構(gòu)的位置模型，推導(dǎo)得到了位置反解和正解的表達(dá)式,，分析了機(jī)構(gòu)的運(yùn)動部分解耦特性,。求解了機(jī)構(gòu)的雅可比矩陣，基于雅可比矩陣行列式討論了其奇異位形,。繪制了機(jī)構(gòu)的工作空間及內(nèi)部奇異分布,，機(jī)構(gòu)的奇異分布在工作空間邊緣，具有很大的轉(zhuǎn)動能力,。機(jī)構(gòu)在中間位置兩個方向的轉(zhuǎn)角范圍分別可達(dá)-44°~60°和-35°~52°,。對機(jī)構(gòu)進(jìn)行了運(yùn)動/力傳遞性能分析，得到了工作空間內(nèi)的性能分布情況,，以全域傳遞指標(biāo)為目標(biāo)對機(jī)構(gòu)進(jìn)行了尺度優(yōu)化,。

摘要:仿生機(jī)器人的腿部結(jié)構(gòu)由一個兩自由度平面并聯(lián)機(jī)構(gòu)和RPR機(jī)構(gòu)串聯(lián)組成，具有承載能力大,、能夠?qū)崿F(xiàn)快速行走的特點(diǎn),。闡述了機(jī)械腿的布局形式，建立了兩自由度平面機(jī)構(gòu)的運(yùn)動學(xué)模型,。采用虛功原理,，根據(jù)運(yùn)動學(xué)模型建立了兩自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)的靜力學(xué)傳遞模型；利用矢量極值法建立了靜力學(xué)承載能力性能評價(jià)指標(biāo)和力矩輸入均衡性能指標(biāo),，得到了兩項(xiàng)性能指標(biāo)在工作空間內(nèi)的分布情況,，并對其在工作空間內(nèi)的分布規(guī)律進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,，兩自由度平面并聯(lián)機(jī)構(gòu)的靜力學(xué)承載能力性能指標(biāo)和力均衡性能指標(biāo)總體呈對稱分布,，靜力學(xué)承載能力性能指標(biāo)在工作空間的底部承載能力最大，向上逐漸減小,，到達(dá)頂部最?。涣庑阅苤笜?biāo)在工作空間中間部位較優(yōu),，越趨近于邊界，性能指標(biāo)越差,，對機(jī)構(gòu)越不利,。通過實(shí)例與仿真驗(yàn)證了靜力學(xué)性能分析的正確性，為該串并混聯(lián)機(jī)械腿承載時(shí)的軌跡規(guī)劃提供了參考,。

摘要:智能抓取搬運(yùn)機(jī)器人能夠高效,、可靠地完成各種搬運(yùn)任務(wù)，降低工作人員的勞動強(qiáng)度,，精準(zhǔn)的物體定位是機(jī)器人執(zhí)行搬運(yùn)任務(wù)的基礎(chǔ),。本文研究了基于Kinect的機(jī)器人抓取系統(tǒng),，可實(shí)現(xiàn)物體的類別檢測、物體定位及機(jī)器人抓取任務(wù),。抓取系統(tǒng)由3個子系統(tǒng)（物體檢測系統(tǒng),、物體定位系統(tǒng)及機(jī)器人抓取系統(tǒng)）組成。首先利用Kinect采集的物體圖像信息訓(xùn)練單次多盒檢測（Single multibox detection, SSD）模型,，然后根據(jù)SSD模型對物體的類別進(jìn)行檢測,，得到物體在圖像中的邊框，并獲取邊框中物體像素坐標(biāo)和深度,，接著通過Kinect相機(jī)手眼標(biāo)定法將像素坐標(biāo)和深度轉(zhuǎn)換到機(jī)器人基坐標(biāo)系中,，實(shí)現(xiàn)物體的定位，最后通過機(jī)器人逆運(yùn)動學(xué)求解關(guān)節(jié)角,，驅(qū)動機(jī)器人運(yùn)動完成抓取搬運(yùn)任務(wù),。對機(jī)器人進(jìn)行了物體的定位和抓取實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，物體的定位誤差較小,，物體抓取搬運(yùn)實(shí)驗(yàn)的平均成功率達(dá)到97%，滿足物體的抓取搬運(yùn)需求,。

摘要:采用D-H法建立了八自由度農(nóng)業(yè)機(jī)器人機(jī)械臂連桿坐標(biāo)系,，得到以關(guān)節(jié)變量為輸入的正運(yùn)動學(xué)方程。在正運(yùn)動學(xué)方程的基礎(chǔ)上,，根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)器人實(shí)際工況以及機(jī)械臂自身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),，設(shè)定了約束條件，進(jìn)行了逆運(yùn)動學(xué)分析,，得到了各關(guān)節(jié)變量的解析表達(dá)式,，并對正運(yùn)動學(xué)與逆運(yùn)動學(xué)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了相互驗(yàn)證。采用ADAMS仿真軟件建立了機(jī)械臂的仿真模型,，進(jìn)行了運(yùn)動學(xué)仿真,，仿真結(jié)果與理論計(jì)算相符。搭建實(shí)驗(yàn)平臺,，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了正運(yùn)動學(xué)與逆運(yùn)動學(xué)求解結(jié)果的正確性,。

摘要:鑒于線矢力與機(jī)構(gòu)的承載能力密切相關(guān)，對線矢力的各向同性條件進(jìn)行了研究,，得到了線矢力滿足各向同性的一般條件,，提出了一種事先考慮驅(qū)動副布置的冗余驅(qū)動移動三自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)構(gòu)型綜合方法。該方法首先綜合與支鏈約束力螺旋和驅(qū)動力螺旋均互易的運(yùn)動鏈,；然后再構(gòu)造與支鏈約束力螺旋互易而與驅(qū)動力螺旋不互易的驅(qū)動副,，從而得到了數(shù)種典型的滿足驅(qū)動線矢力各向同性的冗余驅(qū)動三自由度移動并聯(lián)機(jī)構(gòu)構(gòu)型；最后,，對其中的一種典型機(jī)構(gòu)4P[TXX-]RRR進(jìn)行了分析,，結(jié)果表明,，該機(jī)構(gòu)在運(yùn)動過程中始終滿足承載能力各向同性，驗(yàn)證了前述線矢力各向同性分析與構(gòu)型綜合理論的正確性,。

摘要:基于廣義動量的外力觀測器和導(dǎo)納控制方案,，采用彈性摩擦模型估計(jì)關(guān)節(jié)摩擦力，并對關(guān)節(jié)起動階段的摩擦估計(jì)值進(jìn)行規(guī)劃,，實(shí)現(xiàn)了免力矩傳感器的機(jī)器人拖動示教,。基于機(jī)器人的動力學(xué)模型和運(yùn)動狀態(tài),，建立了基于廣義動量的機(jī)器人外力觀測器,，觀測操作者對機(jī)器人施加外力。采用導(dǎo)納控制方案,，根據(jù)觀測的外力生成關(guān)節(jié)運(yùn)動軌跡,，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的拖動示教。采用彈性摩擦模型對關(guān)節(jié)摩擦進(jìn)行建模,，并在模型中引入Stribeck摩擦項(xiàng),，實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)在低速和靜止?fàn)顟B(tài)下的摩擦力估計(jì)。為解決關(guān)節(jié)在靜止?fàn)顟B(tài)下拖動困難的問題,，對關(guān)節(jié)起動階段的摩擦力估計(jì)進(jìn)行規(guī)劃,，通過短暫增加關(guān)節(jié)摩擦的估計(jì)值以增加關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩，從而實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)的輕松拖動,，且起動規(guī)劃算法不會對機(jī)器人關(guān)節(jié)的其他運(yùn)動階段造成影響,。實(shí)驗(yàn)表明，〖JP3〗采用本文控制方案可有效實(shí)現(xiàn)免力矩傳感器的工業(yè)機(jī)器人拖動示教,。采用起動規(guī)劃方案可有效增加關(guān)節(jié)起動外力和縮短關(guān)節(jié)起動時(shí)間,，在起動階段關(guān)節(jié)可以短暫產(chǎn)生26N〖DK〗·m〖JP〗以上的估計(jì)力矩，相比未使用規(guī)劃時(shí)關(guān)節(jié)的起動時(shí)間至少可減少70%,。同時(shí),，關(guān)節(jié)在起動階段具有一定的抗干擾能力。

摘要:由于數(shù)控機(jī)床精度演化規(guī)律難以通過數(shù)學(xué)建模分析,，提出了一種基于時(shí)序深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機(jī)床運(yùn)動精度建模與預(yù)測方法,。基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)建立時(shí)序深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型,，利用相空間重構(gòu)原理構(gòu)建模型時(shí)序輸入向量,，采用多層網(wǎng)格搜索方法選擇最優(yōu)隱含層層數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)等模型參數(shù),，以BPTT方法訓(xùn)練模型；模型自動提取運(yùn)動精度時(shí)間序列的時(shí)空特征,，挖掘精度時(shí)間序列前后關(guān)聯(lián)信息,，對運(yùn)動精度變化趨勢進(jìn)行預(yù)測,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于時(shí)序深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測數(shù)控機(jī)床精度的衰退趨勢,，預(yù)測的最大相對誤差不大于7.96%,，優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

摘要:為解決水培生菜收獲品質(zhì)低,、人工收獲勞動力成本高等問題,，設(shè)計(jì)了一種整株低損收獲裝置。通過夾持桿對菜葉的低損聚攏,、割刀對生菜莖部的精準(zhǔn)切割,，實(shí)現(xiàn)單株水培生菜的整株低損收獲。設(shè)計(jì)了各關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)參數(shù),，分析了影響菜葉損傷的因素,，利用圖像處理方法測量了菜葉損傷面積；采用正交試驗(yàn),，研究了聚攏速度,、聚攏角、聚攏高度,、壓菜速度對菜葉損傷面積的影響,；通過力學(xué)分析和高速攝影，分析了聚攏角,、聚攏高度對菜葉損傷面積的影響,。正交試驗(yàn)結(jié)果顯示：試驗(yàn)因素的顯著性主次順序?yàn)榫蹟n角、聚攏高度,、壓菜速度,、聚攏速度；最優(yōu)組合參數(shù)為聚攏速度100mm/s,、聚攏角15°,、聚攏高度70mm、壓菜速度100mm/s,。驗(yàn)證試驗(yàn)表明：最優(yōu)組合下生菜均為整株收獲,，菜葉損傷面積平均值為432mm2，損傷程度平均值為0.13%,，優(yōu)化效果明顯,。