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摘要:玉米機(jī)械化收獲技術(shù)是玉米產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、提質(zhì)增效、增強(qiáng)國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑之一,，也是玉米全程機(jī)械化的研究重點(diǎn)和難點(diǎn)。當(dāng)前我國(guó)玉米收獲正處于由機(jī)械化摘穗收獲方式向籽粒直收轉(zhuǎn)變,、收獲裝備轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵階段,。本文從機(jī)械化果穗收獲和機(jī)械化籽粒直收兩方面分析了國(guó)內(nèi)外收獲技術(shù)與裝備研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)，分析了自動(dòng)對(duì)行,、割臺(tái)高度自動(dòng)調(diào)節(jié),、產(chǎn)量與水分檢測(cè)技術(shù)和脫粒參數(shù)自動(dòng)控制等智能化收獲技術(shù)的研究進(jìn)展,，提出了建立標(biāo)準(zhǔn)化、機(jī)械化檢測(cè)方法與技術(shù)手段,，兼顧不同需求發(fā)展高性能,、高效率、高可靠性農(nóng)業(yè)裝備，提升裝備智能化水平的發(fā)展思路,。

摘要:為了準(zhǔn)確理解柑橘采摘機(jī)器人在自然環(huán)境下的作業(yè)場(chǎng)景,，獲取采摘目標(biāo)及周?chē)系K物的位置信息，構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Kinect V2相機(jī)的識(shí)別定位系統(tǒng),。首先,，對(duì)采摘場(chǎng)景中的果樹(shù)提出5類(lèi)目標(biāo)物分類(lèi)準(zhǔn)則，包含1類(lèi)可采摘果實(shí)和4類(lèi)障礙物目標(biāo),；然后,，在YOLO V3（You only look once）卷積層模塊中添加3層最大池化層，對(duì)預(yù)測(cè)候選框進(jìn)行K-means聚類(lèi)分析,，增強(qiáng)模型對(duì)枝葉類(lèi)物體特征的提取能力,，實(shí)現(xiàn)采摘場(chǎng)景的準(zhǔn)確理解；最后,，采用Kinect V2相機(jī)的深度圖映射得到采摘目標(biāo)和障礙物的三維信息,，并在自然環(huán)境下進(jìn)行了避障采摘作業(yè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，構(gòu)建的識(shí)別定位系統(tǒng)對(duì)障礙物和可采摘果實(shí)的識(shí)別綜合評(píng)價(jià)指數(shù)分別為83.6%和91.9%,，定位誤差為5.9mm，單幀圖像的處理時(shí)間為0.4s,，采摘成功率和避障成功率分別達(dá)到80.51%和75.79%,。

摘要:針對(duì)已有播種深度檢測(cè)技術(shù)測(cè)量精度有待提高、缺乏有效實(shí)時(shí)播種深度評(píng)價(jià)系統(tǒng)且通信方式不易擴(kuò)展等問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種基于CAN總線(xiàn)的播種深度監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)系統(tǒng),。系統(tǒng)主要由車(chē)載平板計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)采集評(píng)價(jià)單元(ECU)和播深測(cè)量裝置等組成,，闡述了播種深度測(cè)量原理，設(shè)計(jì)了基于限深輪擺動(dòng)角度的播深測(cè)量裝置并建立相應(yīng)測(cè)量模型,，基于ISO 11783標(biāo)準(zhǔn)制訂了智能化總線(xiàn)通信協(xié)議,，開(kāi)發(fā)了基于LabVIEW的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)上位機(jī)界面。為研究播種深度變化特性,，以耕作方式和作業(yè)速度為試驗(yàn)因素,，開(kāi)展了二因素裂區(qū)試驗(yàn)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了頻譜分析,，結(jié)果表明,，播種深度變化主頻幅值隨車(chē)速增加呈減小趨勢(shì)，且免耕地變化大于旋耕地,，而振蕩頻率受耕作方式和車(chē)速變化影響較小,，主要集中在0.4Hz以下。田間監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)試驗(yàn)結(jié)果表明，所得播種深度監(jiān)測(cè)圖可在一定程度上表征地塊土壤信息,，相比人工測(cè)量方式,，系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的穩(wěn)定一致性較好，在6~10km/h車(chē)速下,，其對(duì)平均播深,、合格率、標(biāo)準(zhǔn)〖JP2〗差和變異系數(shù)最大值分別為50.01mm,、78.95%,、8.95mm和17.90%，相對(duì)誤差分別處于4.20%~9.74%,、6.11%~17.92%,、10.93%~16.32%和18.83%~19.79%之間，滿(mǎn)足實(shí)際播種深度監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)需求,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于A(yíng)ndroid和CAN總線(xiàn)的玉米精量播種機(jī)監(jiān)控系統(tǒng),，通過(guò)GPS接收器采集播種機(jī)速度，采用CAN總線(xiàn)分布式控制方式完成主控制器和各個(gè)播種單體之間的指令傳輸,，通過(guò)Android智能設(shè)備進(jìn)行人機(jī)交互,，實(shí)現(xiàn)播種行數(shù)任意拓展、拖拉機(jī)位置實(shí)時(shí)監(jiān)控,、播種作業(yè)參數(shù)在線(xiàn)調(diào)整,、作業(yè)面積實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)等功能。臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果表明,，系統(tǒng)人機(jī)交互功能正常,，排種器驅(qū)動(dòng)電機(jī)調(diào)速相對(duì)誤差小于0.46%。與eTrex209x手持式GPS+北斗雙星接收機(jī)的田間作業(yè)面積對(duì)比試驗(yàn)表明,，本系統(tǒng)作業(yè)面積統(tǒng)計(jì)平均相對(duì)誤差為0.81%,，略高于eTrex209x的0.29%，測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)差為0.06hm2,，優(yōu)于eTrex209x的0.11hm2,；與地輪驅(qū)動(dòng)播種對(duì)比試驗(yàn)的結(jié)果表明，隨著作業(yè)速度的提高兩種驅(qū)動(dòng)方式的作業(yè)質(zhì)量整體都呈下降趨勢(shì),，但本系統(tǒng)播種合格指數(shù),、變異系數(shù)受速度影響較小，當(dāng)作業(yè)速度達(dá)到12km/h時(shí),，變異系數(shù)為18.92%,，合格指數(shù)為90.05%，分別優(yōu)于地輪驅(qū)動(dòng)方式的22.17%,、83.25%,。

摘要:針對(duì)我國(guó)稻麥輪作區(qū)常規(guī)稻茬麥機(jī)械化播種時(shí)存在田間稻秸量大、耗工耗時(shí)和播期延誤等問(wèn)題，提出了全量碎秸行間集覆,、潔區(qū)種帶寬幅播種的技術(shù)思路,，設(shè)計(jì)了一種全秸硬茬地碎秸行間集覆小麥播種機(jī)，該機(jī)能一次性完成碎秸清秸,、行間覆秸,、種帶施肥旋耕、播種鎮(zhèn)壓等工序,，適宜在稻收后未作任何秸稈移出及耕整地處理的全秸硬茬地作業(yè),。對(duì)秸稈粉碎裝置、碎秸導(dǎo)流裝置和種帶旋耕裝置等關(guān)鍵部件進(jìn)行了理論分析,，確定了相關(guān)結(jié)構(gòu)與參數(shù),；為在種帶內(nèi)高質(zhì)、順暢,、滿(mǎn)播小麥,，設(shè)計(jì)了播種及鎮(zhèn)壓裝置；以粉碎刀輥轉(zhuǎn)速,、徑向距離和作業(yè)速度為試驗(yàn)影響因素,，以清秸率和種帶寬度變異系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo)，設(shè)計(jì)了三水平三因素正交試驗(yàn),。結(jié)果表明,，工作參數(shù)為粉碎刀輥轉(zhuǎn)速2200r/min、徑向距離20mm,、作業(yè)速度0.8m/s和旋耕刀輥轉(zhuǎn)速300r/min時(shí),，對(duì)應(yīng)田間試驗(yàn)的碎秸平均長(zhǎng)度為110mm、平均碎秸合格率為91.47%,、平均種帶清秸率為92.58%,、平均種帶寬度變異系數(shù)為10.91%、平均播深為41mm,、平均播深合格率為97.32%,；長(zhǎng)勢(shì)跟蹤及測(cè)產(chǎn)結(jié)果表明，與常規(guī)播種方式相比,，未出現(xiàn)明顯缺苗弱苗現(xiàn)象，兩種播種方式的產(chǎn)量基本相同,。

摘要:針對(duì)甘薯秧蔓壟溝匍匐生長(zhǎng)不易全部機(jī)械回收的難題,，設(shè)計(jì)了一種甘薯秧蔓回收機(jī)，并對(duì)關(guān)鍵部件仿壟刀輥機(jī)構(gòu)和風(fēng)機(jī)拋送裝置進(jìn)行了設(shè)計(jì)計(jì)算,，該機(jī)可一次性完成甘薯秧蔓切割,、粉碎、拋送和回收作業(yè)。以刀輥轉(zhuǎn)速,、離地間隙,、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，甘薯秧蔓粉碎合格率,、含土率,、回收率為試驗(yàn)指標(biāo)，采用響應(yīng)面分析方法,，建立了試驗(yàn)因素與試驗(yàn)指標(biāo)之間的回歸模型,，分析了試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明：最優(yōu)工作參數(shù)組合為刀輥轉(zhuǎn)速2070r/min,、離地間隙16mm,、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速890r/min，秧蔓粉碎合格率均值為93.10%,、含土率均值為8.56%,、回收率均值為91.19%，研究結(jié)果滿(mǎn)足甘薯秧蔓回收機(jī)的使用要求,。

摘要:為解決我國(guó)棉花高效收獲問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了水平摘錠式高效采棉頭，針對(duì)其關(guān)鍵工作部件槽形凸輪,，建立了參數(shù)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型,，采用Matlab中的GUI模塊進(jìn)行人機(jī)交互可視化設(shè)計(jì)，生成槽形凸輪曲線(xiàn),，導(dǎo)入U(xiǎn)G中得到三維模型和工程圖紙并加以制造,。利用ADAMS虛擬樣機(jī)仿真軟件，分析采棉滾筒線(xiàn)速度與作業(yè)速度之比K對(duì)摘錠運(yùn)動(dòng)軌跡與采摘時(shí)間的影響,，得出K和作業(yè)速度的合理取值范圍,。利用矢量方程圖解法，分析脫棉盤(pán)轉(zhuǎn)速與采棉滾筒轉(zhuǎn)速,、摘錠轉(zhuǎn)速的匹配關(guān)系,，得出其取值范圍。為驗(yàn)證理論分析和優(yōu)化高效采棉頭的運(yùn)動(dòng)參數(shù),，搭建采棉頭室內(nèi)綜合試驗(yàn)臺(tái),，選取作業(yè)速度、摘錠轉(zhuǎn)速,、脫棉盤(pán)轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素,，含雜率、撞落棉率,、采凈率和生產(chǎn)效率為試驗(yàn)指標(biāo),，采用Box-Benhnken Design中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理,，利用DesignExpert軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行回歸分析和響應(yīng)面分析，得到最佳參數(shù)組合為：作業(yè)速度6.17km/h,、摘錠轉(zhuǎn)速4272r/min,、脫棉盤(pán)轉(zhuǎn)速2109r/min，最優(yōu)參數(shù)組合下含雜率為8.78%,、撞落棉率為1.59%,、采凈率為97.17%、生產(chǎn)效率為0.467hm2/h,，并進(jìn)行3次驗(yàn)證試驗(yàn),，得到平均含雜率為8.81%、撞落棉率為1.66%,、采凈率為97.21%,、生產(chǎn)效率為0.467hm2/h，試驗(yàn)結(jié)果與理論結(jié)果基本相符,。

摘要:針對(duì)杭白菊采摘耗費(fèi)人力,、采摘效率低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種小型實(shí)用的梳齒往復(fù)式杭白菊采摘裝置,。根據(jù)杭白菊的生長(zhǎng)特性和采摘要求,，利用SolidWorks軟件進(jìn)行采摘裝置的結(jié)構(gòu)建模，該采摘裝置利用梳齒梳脫和輥刷清掃作用以及曲柄搖桿機(jī)構(gòu)的急回特性實(shí)現(xiàn)杭白菊的采收作業(yè),。為了獲得該裝置的最佳工作參數(shù),，進(jìn)行了田間試驗(yàn)。首先,，通過(guò)單因素采摘試驗(yàn),，確定了梳齒往復(fù)頻率、梳齒間距,、梳齒工作深度為影響采摘效果的3個(gè)主要因素,；然后，以梳齒往復(fù)頻率,、梳齒間距,、梳齒工作深度為試驗(yàn)因素，以杭白菊采摘率,、含雜率,、破損率和落地?fù)p失率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行了正交試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明：在梳齒往復(fù)頻率40r/min,、梳齒間距6.5mm、梳齒工作深度200mm的參數(shù)組合下,，采摘效果最佳,，此時(shí)，杭白菊的采摘率為92.47%,，含雜率為11.07%,，破損率為1.48%，落地?fù)p失率為1.41%,。所設(shè)計(jì)的梳齒往復(fù)式杭白菊采摘裝置獲得到了較好的采摘效果,。

摘要:為了提高種子重力分選機(jī)分選性能，降低設(shè)備使用調(diào)節(jié)難度,，提出了種子進(jìn)入分選臺(tái)面的預(yù)分層工藝,，設(shè)計(jì)了配套的分層喂料系統(tǒng)，計(jì)算確定了結(jié)構(gòu)參數(shù),。在SolidWorks中建立了系統(tǒng)模型,，采用SolidWorks-Simulation對(duì)模型工作應(yīng)力和位移進(jìn)行分析,。采用SolidWorks-Flow Simulation對(duì)流場(chǎng)進(jìn)行仿真和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化,。在5TZX-50型重力分選機(jī)上進(jìn)行試驗(yàn)，利用DesignExpert 軟件進(jìn)行Box-Behnken響應(yīng)面分析,，建立了性能指標(biāo)與影響因素的數(shù)學(xué)回歸模型,，選出了氣流速度為3.40m/s,、振動(dòng)頻率為9.75Hz、導(dǎo)流板傾角為29.65°的最佳組合,，該組合下除輕雜率和除重雜率試驗(yàn)值為95.12%和96.37%,。試驗(yàn)表明，除雜率與目標(biāo)優(yōu)化預(yù)測(cè)值的誤差不大于1.36%,，分層喂料系統(tǒng)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求,。

摘要:針對(duì)等徑變距螺旋喂料結(jié)構(gòu)出料量不穩(wěn)的問(wèn)題，在等距螺旋結(jié)構(gòu)流量計(jì)算式的基礎(chǔ)上,，提出一種變距螺旋結(jié)構(gòu)流量的計(jì)算方法,，并推導(dǎo)出流量計(jì)算式。根據(jù)流量計(jì)算式,，采用響應(yīng)面法對(duì)變距螺旋結(jié)構(gòu)進(jìn)行螺距設(shè)計(jì),，以流量作為響應(yīng)值，應(yīng)用DesignExpert軟件設(shè)計(jì)試驗(yàn),，得到螺旋喂料結(jié)構(gòu)進(jìn)料段最佳螺距組合為S1=0.35D,，S2=0.60D，S3=0.85D,，S4=D,。根據(jù)所得的最佳參數(shù)組合，用SolidWorks軟件建立螺旋喂料結(jié)構(gòu)三維模型并導(dǎo)入EDEM軟件,，以小米物料進(jìn)行離散元分析,，仿真質(zhì)量流量平均值為0.321kg/s,，與變距實(shí)際計(jì)算流量值0.319kg/s的誤差為0.627%，與實(shí)際要求流量值誤差為3.7%,，驗(yàn)證了變距流量式的可靠性和響應(yīng)面設(shè)計(jì)的可行性,，可為定量變距螺旋結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)計(jì)算提供參考。

摘要:為解決我國(guó)植保無(wú)人機(jī)實(shí)際作業(yè)過(guò)程中普遍存在的由空間位置定位精度不足和飛行參數(shù)不穩(wěn)定造成的霧滴分布不均勻,、重噴,、漏噴等問(wèn)題，以多旋翼無(wú)人機(jī)系統(tǒng)為平臺(tái),，基于ROS(Robot operating system)和MAVROS構(gòu)建了由協(xié)同計(jì)算機(jī)與開(kāi)源飛行控制器組成的二級(jí)控制系統(tǒng),，結(jié)合基于RTK-GPS的絕對(duì)位置測(cè)量和基于激光雷達(dá)的相對(duì)距離探測(cè)方法，融合外部傳感器與飛行控制器板載傳感器數(shù)據(jù)對(duì)無(wú)人機(jī)狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行修正,，提高了無(wú)人機(jī)飛行參數(shù)和飛行軌跡的穩(wěn)定性,。為進(jìn)一步提高植保無(wú)人機(jī)自主作業(yè)性能，基于ROS設(shè)計(jì)了飛行任務(wù)管理系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)自主任務(wù)點(diǎn)之間的直線(xiàn)飛行,。真實(shí)飛行試驗(yàn)結(jié)果表明：無(wú)人機(jī)自主飛行過(guò)程中水平方向平均定位誤差為0.145m，垂直方向平均定位誤差為0.053m,。

摘要:為解決目前輪式自走方捆打捆機(jī)行走速度自動(dòng)控制問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種基于工作負(fù)荷反饋的輪式自走方捆打捆機(jī)行走速度控制系統(tǒng)。分析了帶傳動(dòng)無(wú)級(jí)變速裝置的工作原理和控制特性,，進(jìn)行了控制系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)與液壓回路設(shè)計(jì),，確定了無(wú)級(jí)變速裝置傳動(dòng)比與油缸伸長(zhǎng)量的數(shù)學(xué)模型。道路增,、減負(fù)荷試驗(yàn)表明,，在設(shè)置閾值為0.2km/h、允許偏差為0.1km/h時(shí),，最大動(dòng)態(tài)偏差小于5%,，最大余差小于1%，速度達(dá)到穩(wěn)定所需調(diào)整時(shí)間小于5s,。該控制系統(tǒng)根據(jù)機(jī)具模擬負(fù)荷自動(dòng)控制行走速度,，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)行走控制與手動(dòng)行走控制的切換，為輪式自走農(nóng)業(yè)機(jī)械通用底盤(pán)行走速度的智能調(diào)節(jié)提供了參考,。

摘要:獼猴桃噴霧授粉作業(yè)時(shí),，花蕊區(qū)花粉液沉積量是保證獼猴桃產(chǎn)量和品質(zhì)的關(guān)鍵。構(gòu)建了雙流式噴霧授粉試驗(yàn)裝置,，分別采用沉積量測(cè)試和圖像灰度分析的方法,，分析了氣壓、液流量和噴霧距離對(duì)授粉沉積質(zhì)量和徑向分布特征的影響,，確定了雙流體噴嘴授粉的對(duì)靶噴施控制參數(shù),，并通過(guò)棚架式獼猴桃田間授粉試驗(yàn),，驗(yàn)證了采用沉積量下限參數(shù)作業(yè)時(shí)，雙流式授粉方式對(duì)坐果率,、單果質(zhì)量和畸形率的改善效果,。試驗(yàn)研究表明：在盛花期（單花花冠完全展開(kāi)時(shí)）采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0.1%的花粉液，單朵獼猴桃雌花花蕊區(qū)最少沉積42.9mg花粉液,，才可保證獼猴桃充分授粉；雙流體噴嘴采用氣壓0.20MPa,、花粉液流量0.125L/min,、噴霧脈沖時(shí)長(zhǎng)0.1s、噴霧距離35cm等作業(yè)參數(shù)時(shí),，可提高花粉液在花朵柱頭區(qū)的有效沉積,，改善對(duì)靶授粉作業(yè)品質(zhì)。田間試驗(yàn)表明：采用雙流體噴嘴噴霧授粉的坐果率達(dá)86.7%,，平均果實(shí)質(zhì)量達(dá)91.5g,，優(yōu)于電動(dòng)噴霧器和手動(dòng)噴霧器授粉方式。

摘要:為了深入研究誘導(dǎo)輪內(nèi)部的空化流動(dòng)特性,，基于誘導(dǎo)輪空化流動(dòng)可視化實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn),，獲取了誘導(dǎo)輪的外特性、空化區(qū)發(fā)展過(guò)程以及相應(yīng)的壓力脈動(dòng)特性,。結(jié)果表明：流量越大,，空化性能曲線(xiàn)越早發(fā)生斷裂，但存在某個(gè)流量使誘導(dǎo)輪具備最佳空化性能,；隨著空化數(shù)的降低,，空化首先發(fā)生于泄漏渦中，泄漏渦空化逐漸與泄漏流中的剪切層空化連成一片,，形成穩(wěn)定的泄漏空化區(qū),，流量越小，空化區(qū)面積越大,，葉尖的壓力脈動(dòng)幅值也隨著空化區(qū)面積增大而升高,，由于空化區(qū)對(duì)稱(chēng)分布，壓力脈動(dòng)由葉片通過(guò)頻率主導(dǎo),；進(jìn)一步降低空化數(shù)時(shí),，開(kāi)始出現(xiàn)各類(lèi)空化不穩(wěn)定現(xiàn)象，小流量下出現(xiàn)明顯的回流渦空化,，大流量下出現(xiàn)同步旋轉(zhuǎn)空化,，后者會(huì)引起大幅的壓力振蕩，同時(shí)會(huì)導(dǎo)致?lián)P程部分下降,?？栈瘏^(qū)進(jìn)一步發(fā)展,，導(dǎo)致大流量下發(fā)生低頻軸向流動(dòng)不穩(wěn)定現(xiàn)象，空化喘振,?？栈瘏^(qū)發(fā)展至葉輪出口時(shí)，影響出口液流角,，誘導(dǎo)輪完全失去作功能力,，發(fā)生空化性能斷裂。

摘要:為預(yù)測(cè)區(qū)域尺度的玉米成熟期,，以4d的MODIS葉面積指數(shù)產(chǎn)品（LAI）為數(shù)據(jù)源,，選擇黑龍江省、吉林省和遼寧省3省玉米為研究對(duì)象,，結(jié)合農(nóng)業(yè)氣象資料和全球多模式集合預(yù)報(bào)資料（THOPREX interactive grand gloabal ensemble,TIGGE）,，采用積溫-輻射和LAI曲線(xiàn)積分面積兩種模型，提前10d對(duì)東北地區(qū)玉米成熟期進(jìn)行逐日動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),。結(jié)果表明,，LAI曲線(xiàn)積分面積模型的預(yù)測(cè)結(jié)果在時(shí)效和精度上均為最優(yōu)，該模型決定系數(shù)R2達(dá)到0.87,，均方根誤差（RMSE）為2.5d,，并且有效地克服了當(dāng)前成熟期預(yù)測(cè)方法空間分辨率低和預(yù)測(cè)時(shí)效性差等局限性。LAI曲線(xiàn)積分面積模型適用于大面積農(nóng)作物成熟期預(yù)測(cè),。

摘要:提高徑流小區(qū)數(shù)字地面模型精度是應(yīng)用三維重建技術(shù)研究面蝕細(xì)溝間與細(xì)溝侵蝕過(guò)程的關(guān)鍵,。以位于黑龍江省海倫市的中國(guó)科學(xué)院海倫水土保持監(jiān)測(cè)研究站的裸地小區(qū)為研究對(duì)象，以驗(yàn)證點(diǎn)與控制點(diǎn)誤差比和數(shù)字高程模型（Digital elevation model,，DEM）誤差為指標(biāo),，優(yōu)化Agisoft PhotoScan三維重建徑流小區(qū)的處理參數(shù)，降低DEM誤差,。PhotoScan的精度參數(shù)和相機(jī)模型設(shè)置對(duì)DEM誤差有較大影響,。優(yōu)化后的驗(yàn)證點(diǎn)與控制點(diǎn)誤差比降低35%，改善了徑流小區(qū)DEM對(duì)地面控制點(diǎn)的過(guò)度擬合,。優(yōu)化后的相機(jī)模型包含焦距,、像主點(diǎn)、徑向畸變,、切向畸變等,。基于單點(diǎn)和點(diǎn)云的驗(yàn)證結(jié)果表明,，優(yōu)化過(guò)程誤差降低約40%,。相對(duì)于默認(rèn)參數(shù)設(shè)置下的驗(yàn)證點(diǎn)誤差（20.0mm），優(yōu)化后的驗(yàn)證點(diǎn)誤差為11.0mm，與細(xì)溝侵蝕深度標(biāo)準(zhǔn)相當(dāng)（溝深大于等于10mm）,，因此優(yōu)化后的徑流小區(qū)三維重建過(guò)程更適宜于細(xì)溝侵蝕過(guò)程的三維表達(dá),。

摘要:為探究無(wú)人機(jī)多光譜遙感技術(shù)快速監(jiān)測(cè)植被覆蓋下的土壤含鹽量問(wèn)題，以?xún)?nèi)蒙古河套灌區(qū)沙壕渠灌域內(nèi)4塊不同鹽分梯度的耕地為研究區(qū)域,，利用無(wú)人機(jī)搭載多光譜傳感器獲取2018年8月遙感影像數(shù)據(jù),，并對(duì)0~40cm〖JP〗的土壤進(jìn)行鹽分測(cè)定。分別引入敏感波段組,、光譜指數(shù)組,、全變量組作為模型輸入變量，采用支持向量機(jī)（Support vector machine,，SVM）,、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back propagation neural network，BPNN）,、隨機(jī)森林（Random forest，RF）,、多元線(xiàn)性回歸（Multiple linear regression, MLR）4種回歸方法,，建立基于3組輸入變量下的土壤鹽分反演模型，并進(jìn)行精度評(píng)價(jià),，比較不同輸入變量,、不同回歸方法對(duì)模型精度的影響，評(píng)價(jià)并優(yōu)選出最佳鹽分反演模型,。結(jié)果表明,，通過(guò)分析3個(gè)變量組的R2和RMSE，光譜指數(shù)組在4種回歸方法中均取得了最佳的反演效果,，敏感波段組和全變量組在不同的回歸方法中反演效果不同,。4種回歸方法中，3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法反演精度明顯高于MLR模型,，且MLR模型中的敏感波段組和全變量組均出現(xiàn)了“過(guò)擬合”現(xiàn)象,，RF算法在3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法中表現(xiàn)最優(yōu)，SVM算法和BPNN算法在基于不同變量組的模型中表現(xiàn)也不相同,?；诠庾V指數(shù)組的RF的鹽分反演模型在12個(gè)模型中取得了最佳的反演效果，R2c和R2v分別達(dá)到了0.72和0.67,，RMSEv僅為0.112%,。

摘要:為提高衛(wèi)星遙感對(duì)裸土期土壤鹽漬化的監(jiān)測(cè)精度，以河套灌區(qū)沙壕渠灌域?yàn)檠芯繀^(qū)域,，利用無(wú)人機(jī)多光譜遙感和GF-1衛(wèi)星遙感分別獲取圖像數(shù)據(jù),，并同步采集土壤表層含鹽量；將實(shí)測(cè)含鹽量與無(wú)人機(jī)和GF-1衛(wèi)星兩種數(shù)據(jù)的光譜因子進(jìn)行相關(guān)性分析，引入多元線(xiàn)性回歸模型（Multivariable linear regression,，MLR）,、逐步回歸模型（Stepwise regression，SR）和嶺回歸模型（Ridge regression,，RR）,，分別構(gòu)建鹽漬化監(jiān)測(cè)模型；采用改進(jìn)的TsHARP尺度轉(zhuǎn)換方法,，將無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)建立的趨勢(shì)面應(yīng)用到GF-1衛(wèi)星尺度上,，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換殘差校正，對(duì)升尺度結(jié)果進(jìn)行定性和定量分析,。結(jié)果表明：在兩種遙感數(shù)據(jù)的光譜波段和鹽分指數(shù)中,，藍(lán)波段B1、近紅外波段B5,、鹽分指數(shù)SI,、鹽分指數(shù)S5和改進(jìn)的光譜指數(shù)NDVI-S1與表層土壤鹽分的相關(guān)性較好，相關(guān)系數(shù)均在0.3以上,；在3種回歸模型中,，利用無(wú)人機(jī)多光譜影像數(shù)據(jù)和GF-1多光譜影像數(shù)據(jù)反演表層土壤含鹽量的最優(yōu)模型分別是SRU模型和MLRS模型；升尺度后土壤含鹽量的反演精度高于直接采用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演的精度,。本研究可為裸土期土壤鹽漬化的大范圍快速精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)提供參考,。

摘要:采用膜下滴灌棉花種植模式，在機(jī)械采摘過(guò)程中地膜易混入籽棉,，對(duì)后續(xù)棉花加工影響極大,。地膜無(wú)色透明且無(wú)熒光效應(yīng)，常規(guī)方法很難識(shí)別,。為了解決地膜的分選問(wèn)題,，提出一種基于短波近紅外高光譜和深度學(xué)習(xí)的籽棉地膜分選算法。首先,，針對(duì)高光譜圖像中地膜與非地膜像素點(diǎn)光譜特征區(qū)分不明顯的問(wèn)題,，利用堆疊自適應(yīng)加權(quán)自編碼器逐層提取與輸出相關(guān)的低維非線(xiàn)性高階特征；然后,，將此高階特征作為分類(lèi)器的輸入,，采用粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)實(shí)現(xiàn)初步分類(lèi)；最后,，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行類(lèi)型合并,，運(yùn)用形態(tài)學(xué)方法以及連通域分析，剔除誤識(shí)別區(qū)域,，得到優(yōu)化后的地膜分類(lèi)結(jié)果,。經(jīng)仿真試驗(yàn)及現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,，算法對(duì)地膜識(shí)別率達(dá)到95.5%，地膜選出率達(dá)95%,，滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)需求,。

摘要:為了快速、無(wú)損檢測(cè)植物葉片葉綠素含量,，基于葉綠素a和葉綠素b在光波長(zhǎng)約660nm和460nm處有最大吸收峰的現(xiàn)象,，設(shè)計(jì)了一種便攜式植物葉片葉綠素含量無(wú)損檢測(cè)儀。該檢測(cè)儀主要由單片機(jī),、光源模塊,、光傳感器、電源模塊和輸入輸出模塊等組成,；其軟件采用Keil C51編寫(xiě),，主要包括主函數(shù)、按鍵子函數(shù),、光采集子函數(shù),、數(shù)據(jù)處理子函數(shù)、顯示子函數(shù)等,。以菠菜,、大青菜和油麥菜為試驗(yàn)對(duì)象，研究了460nm和660nm處植物葉片的吸光度與葉綠素含量之間的關(guān)系,，結(jié)果表明，隨著葉綠素含量的增加,，吸光度增大,，其關(guān)系可用二元一次方程描述（決定系數(shù)為080）。與分光光度法相比,，本文設(shè)計(jì)檢測(cè)儀的葉綠素含量檢測(cè)誤差為-0.32~0.20mg/g,，平均絕對(duì)誤差為0.14mg/g；與SPAD-502型葉綠素儀相比,，本文設(shè)計(jì)檢測(cè)儀的SPAD值絕對(duì)測(cè)量誤差為-3.3~1.8,，平均絕對(duì)誤差為1.1，且成本低,，響應(yīng)時(shí)間小于2s,。

摘要:為探索作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷儀（CGMD-402型）在作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)應(yīng)用中的精準(zhǔn)性與適用性，連續(xù)2年在不同氮肥水平下進(jìn)行不同玉米品種的實(shí)驗(yàn),。使用作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷儀采集冠層歸一化差值植被指數(shù)（Normalized differential vegetation index,，NDVI）、比值植被指數(shù)（Ratio vegetation index,，RVI）,，并同步以ASD FR-2500型野外高光譜輻射測(cè)量?jī)x獲取冠層光譜反射率，構(gòu)建NDVI、RVI高光譜植被指數(shù),；通過(guò)對(duì)比兩種儀器獲取的植被指數(shù)特征及其定量關(guān)系,，評(píng)價(jià)CGMD-402型作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷儀監(jiān)測(cè)精度；基于CGMD-402型作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷儀獲取的NDVI,、RVI,，建立葉面積指數(shù)（Leaf area index，LAI）監(jiān)測(cè)模型,，并對(duì)模型監(jiān)測(cè)精度進(jìn)行驗(yàn)證,。結(jié)果表明：玉米冠層NDVI、RVI隨施氮量增加而增加,，增加幅度分別為8.20%~36.59%,、4.40%~25.16%；CGMD-402型作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷儀與ASD FR-2500型野外高光譜輻射測(cè)量?jī)x獲取的NDVI,、RVI相關(guān)系數(shù)分別為0.991,、0.985，決定系數(shù)分別為0.983,、0.969,，說(shuō)明CGMD-402型作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷儀具有較高的監(jiān)測(cè)精度，可替代ASD FR-2500型野外高光譜輻射測(cè)量?jī)x獲取NDVI,、RVI指數(shù),；利用CGMD-402型作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷儀獲取NDVI、RVI,，建立LAI監(jiān)測(cè)模型的決定系數(shù)分別為0.911,、0.898；以獨(dú)立數(shù)據(jù)對(duì)模型精度進(jìn)行驗(yàn)證,，模型預(yù)測(cè)值與田間實(shí)測(cè)值間決定系數(shù)分別為0.963,、0.954，相對(duì)誤差分別為6.65%,、9.37%,，表明二者具有高度一致性。研究表明,，利用作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷儀能有效監(jiān)測(cè)玉米不同品種LAI動(dòng)態(tài)變化,，可以替代AccuPARLP-80型植物冠層分析儀獲取玉米LAI數(shù)據(jù)。

摘要:研究東北森林帶景觀(guān)格局及演變,，對(duì)評(píng)估我國(guó)東北地區(qū)生態(tài)安全具有重要意義,。以東北森林帶為研究區(qū)，選取2000年,、2005年,、2010年,、2015年的MODIS遙感影像，將東北森林帶景觀(guān)類(lèi)型劃分為森林,、草地,、濕地、農(nóng)田,、人工表面和其他用地6類(lèi),。對(duì)東北森林帶2000—2015年景觀(guān)格局變化進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換方向,、景觀(guān)指數(shù)變化分析,，運(yùn)用MCE-CA-Markov模型，模擬2020年?yáng)|北森林帶景觀(guān)格局變化趨勢(shì),。研究結(jié)果表明：15年間,，生態(tài)系統(tǒng)整體呈穩(wěn)定狀態(tài)，前10年生態(tài)系統(tǒng)改善趨勢(shì)較強(qiáng),，后5年轉(zhuǎn)變趨勢(shì)變緩,。人工表面逐年增加，城市化進(jìn)程有所加快,；草地的破碎化在15年間有所加劇,，而森林的破碎化程度較低且變動(dòng)較小,；運(yùn)用MCE-CA-Markov模擬景觀(guān)格局演變是可行的,，模擬東北森林帶2015年景觀(guān)格局結(jié)果與MODIS分類(lèi)結(jié)果一致，Kappa系數(shù)為0.9181,，相對(duì)精度達(dá)到80.88%,；預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，2020年?yáng)|北森林帶的森林,、農(nóng)田比例將進(jìn)一步下降，草地,、人工表面比例進(jìn)一步上升,。研究表明東北森林帶的生態(tài)環(huán)境恢復(fù)和重建將面臨較大壓力。

摘要:應(yīng)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)和地理信息系統(tǒng)方法,，分析內(nèi)蒙古自治區(qū)巴彥淖爾市磴口縣地下水埋深對(duì)景觀(guān)格局演變的響應(yīng),。首先，通過(guò)半變異函數(shù)模型分析了磴口縣地下水埋深的空間異質(zhì)性特征,，進(jìn)而利用克里金插值對(duì)研究區(qū)2008,、2016年的地下水埋深空間分布進(jìn)行了擬合；其次,，基于磴口縣2008年與2016年的景觀(guān)格局分布數(shù)據(jù),，研究了其景觀(guān)格局演變特點(diǎn),；最后利用GIS疊加分析手段，將地下水埋深變化與景觀(guān)格局演變數(shù)據(jù)進(jìn)行耦合,，分析了地下水埋深對(duì)景觀(guān)格局演變的響應(yīng)機(jī)制,。研究結(jié)果如下：①空間上，磴口縣地下水埋深大體遵循由東北向西南逐漸加深的趨勢(shì),，研究時(shí)段內(nèi)其空間異質(zhì)性呈上升趨勢(shì),，空間異質(zhì)性中的隨機(jī)擾動(dòng)增強(qiáng)。②縣域主要景觀(guān)類(lèi)型為林地,，其次為沙地,、裸地與水體，研究時(shí)段內(nèi)建筑用地與水體增加明顯,，耕地與沙地略有減少,。③景觀(guān)格局演變對(duì)地下水埋深有較明顯的影響，建筑用地的擴(kuò)張使其加深,，地表灌溉系統(tǒng)的不斷完善使其上升,。總體來(lái)看,，磴口縣地下水資源利用效率有較明顯的提高,。

摘要:以喬木林地上碳密度為研究對(duì)象，基于調(diào)查獲取的喬木林地上碳密度,、Landsat 8多光譜影像及DEM數(shù)據(jù),，提取植被指數(shù)、紋理特征,、主成分變換因子,、纓帽變換因子和地形因子作為建模變量，采用皮爾森相關(guān)系數(shù)法,、結(jié)合平均殘差平方和準(zhǔn)則法對(duì)變量進(jìn)行篩選,，采用協(xié)同克里格插值和地理加權(quán)回歸方法構(gòu)建喬木林地上碳密度模型，分析對(duì)比兩種方法的估算效果,。結(jié)果表明：地理加權(quán)回歸法構(gòu)建的估算模型精度（R2為0.74,，RMSE為6.84t/hm2，MAE為5.13t/hm2,，RE為0.74%）優(yōu)于協(xié)同克里格插值法（R2為0.47,，RMSE為9.72t/hm2，MAE為7.41t/hm2,，RE為0.12%）,，并且較好地保留了估算變量的空間異質(zhì)性，變異系數(shù)分別為0.5372,、0.4968,，可獲得較高的估算精度,。本研究可為大尺度范圍內(nèi)的喬木林地上碳密度及其他森林參數(shù)的估算提供參考。

摘要:為了解決單基線(xiàn)PolInSAR在更寬的森林高度范圍內(nèi)反演森林高度誤差大的問(wèn)題,，提出了多基線(xiàn)PolInSAR的基線(xiàn)選擇方法,。使用JPL/NASA于2016年2 月27日在加蓬森林區(qū)域獲得UAVSAR L波段5個(gè)軌道的多基線(xiàn)全極化PolInSAR數(shù)據(jù)反演森林高度，基于相干分離最大算法(Maximum coherence difference,，MCD)使復(fù)相干達(dá)到最大分離,，改進(jìn)PROD方法與ECC方法，并對(duì)這兩種方法進(jìn)行對(duì)比分析,，同時(shí)使用NASA于2016年3月4日獲取的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)LVIS RH100驗(yàn)證反演的森林高度,。通過(guò)繪制兩種基線(xiàn)選擇方法對(duì)應(yīng)的kz、冠層復(fù)相干幅度與LVIS RH100的密度圖來(lái)評(píng)估ECC方法和PROD方法選擇基線(xiàn)的差異,，并結(jié)合獲得的森林高度圖,、誤差圖、密度圖,，分析對(duì)比兩種基線(xiàn)選擇方法的優(yōu)劣,。反演的森林高度出現(xiàn)低估高大森林（誤差為負(fù)值）、高估低矮森林（誤差為正值）的現(xiàn)象,，同時(shí)低矮與高大森林區(qū)域的誤差較大,，且ECC方法的低估或高估的程度比PROD方法大，精度低于PROD方法,。ECC方法將相干區(qū)域的線(xiàn)性程度作為判斷標(biāo)準(zhǔn),，PROD方法綜合考慮了復(fù)相干的相干分離程度(相干直線(xiàn)的擬合效果)與復(fù)相干幅度，在一定程度上緩解了ECC方法低估高大森林與高估低矮森林的問(wèn)題,，反演的森林高度優(yōu)于ECC方法,，精度比ECC方法提高了9.63%。PROD方法更適用于反演低矮與高大森林,，ECC方法更適用于反演中等高度的森林,。

摘要:生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是基于對(duì)抗過(guò)程生成數(shù)據(jù)模型的新框架，它能夠生成高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù),，為解決小樣本數(shù)據(jù),、非均衡數(shù)據(jù)分析等提供了行之有效的方法。菌菇作為重要的真菌之一,，其種類(lèi)繁多,，數(shù)據(jù)長(zhǎng)尾分布,、非均衡性等為其表型智能化識(shí)別與分類(lèi)帶來(lái)了困難,。針對(duì)蘑菇表型數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了一個(gè)高效的蘑菇表型生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)MPGAN,。研究了菌菇表型數(shù)據(jù)生成技術(shù),，設(shè)計(jì)了用于菌菇表型數(shù)據(jù)生成的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，系統(tǒng)分為模型訓(xùn)練和表型圖像生成兩個(gè)模塊。為了提升生成質(zhì)量,，使用Wasserstein距離和帶有梯度懲罰的損失函數(shù),。利用開(kāi)源數(shù)據(jù)和私有數(shù)據(jù)集測(cè)試學(xué)習(xí)率、處理所需的批次數(shù)EPOCH與Wasserstein距離,。系統(tǒng)生成的菌菇表型數(shù)據(jù)為后期菌菇數(shù)據(jù)分類(lèi)與識(shí)別提供了大數(shù)據(jù)基礎(chǔ),。

摘要:為實(shí)現(xiàn)低成本無(wú)損精確測(cè)定葉片面積，基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法獲取點(diǎn)云,，提出了一種融合葉片點(diǎn)云分割,、表面重建及葉片面積無(wú)損估測(cè)等過(guò)程的植物葉片面積提取方法。首先,，基于運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)恢復(fù)算法,，以智能手機(jī)獲取的可見(jiàn)光圖像重建植物的三維點(diǎn)云；其次,，為了還原葉片表面形狀,，基于HSV顏色空間，使用閾值分割法去除葉片點(diǎn)云的噪點(diǎn),；使用K-means聚類(lèi)算法對(duì)點(diǎn)云的三維坐標(biāo)矩陣進(jìn)行分類(lèi),，實(shí)現(xiàn)單片葉片點(diǎn)云的分割；基于滾球算法重建葉片的表面網(wǎng)格模型,；最后,，通過(guò)計(jì)算網(wǎng)格面積求得葉片面積。與常規(guī)葉面積測(cè)定方法進(jìn)行了對(duì)比,，本文方法的計(jì)算結(jié)果與掃描葉片法測(cè)定值相比平均誤差為1.21cm2,，誤差占葉片面積的平均百分比為4.67%；與葉形紙稱(chēng)量法測(cè)定值相比平均誤差為1.41cm2,，誤差占葉片面積的平均百分比為6.05%,。結(jié)果表明，本文方法成本低,、精確度高,，可滿(mǎn)足植物葉片面積無(wú)損精確測(cè)定的需求。

摘要:為了監(jiān)測(cè)種雞行為,、了解雞群的健康狀況,，實(shí)現(xiàn)本交籠養(yǎng)下種雞個(gè)體行為的自動(dòng)識(shí)別，設(shè)計(jì)了一種基于九軸加速度傳感器和藍(lán)牙無(wú)線(xiàn)傳輸?shù)谋窘换\種雞個(gè)體行為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),。采用小波sym降噪對(duì)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理,，根據(jù)不同行為的加速度曲線(xiàn)波動(dòng)性提取加速度數(shù)據(jù)特征值，利用K-means聚類(lèi)算法對(duì)行為特征進(jìn)行識(shí)別,，得到穩(wěn)定的聚類(lèi)中心,；進(jìn)行了加速度傳感器讀寫(xiě)距離測(cè)試和以充電寶,、鋰電池作為供電設(shè)備的供電情況對(duì)比；同時(shí)利用視頻監(jiān)控驗(yàn)證種雞的5種行為,。結(jié)果表明,，該系統(tǒng)能夠快速且連續(xù)不間斷地采集本交籠種雞個(gè)體行為信息，準(zhǔn)確識(shí)別種雞個(gè)體的多種行為,，采食行為平均識(shí)別精度為94.31%,，飲水行為平均識(shí)別精度為92.53%，打斗行為平均識(shí)別精度為84.03%,，交配行為平均識(shí)別精度為72.00%,，振翅行為平均識(shí)別精度為9231%。本研究有助于無(wú)損,、快速識(shí)別種雞個(gè)體行為,，為本交籠養(yǎng)模式配套設(shè)施設(shè)備優(yōu)化設(shè)計(jì)和高效管理提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:為了準(zhǔn)確識(shí)別屠宰加工中肉雞的擊暈狀態(tài),，提出了一種基于快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肉雞擊暈狀態(tài)檢測(cè)方法,。對(duì)輸入圖像進(jìn)行歸一化處理，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（VGG16）提取肉雞的卷積特征圖,，利用區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)提取預(yù)測(cè)框,，在卷積特征圖上采用非極大值抑制算法去除重復(fù)表述的預(yù)測(cè)框；將所得的各預(yù)測(cè)框映射到卷積特征圖上,，得到預(yù)測(cè)框在卷積特征圖上的候選區(qū)域,，將其輸入感興趣區(qū)域池化層；通過(guò)感興趣區(qū)域池化層將大小不一的候選區(qū)域進(jìn)行池化操作,、得到統(tǒng)一的輸出數(shù)據(jù),，最后通過(guò)全連接層與柔性最大值分類(lèi)器，輸出各擊暈類(lèi)別的概率和預(yù)測(cè)框的坐標(biāo),。將2319個(gè)樣本圖像按2∶1的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集與測(cè)試集,，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明,，本文建立的基于Faster-RCNN的肉雞擊暈狀態(tài)分類(lèi)模型對(duì)773個(gè)測(cè)試集肉雞樣本擊暈狀態(tài)分類(lèi)的總準(zhǔn)確率達(dá)到96.51%,，對(duì)肉雞擊暈狀態(tài)的預(yù)測(cè)速度可達(dá)每小時(shí)37000只，基本滿(mǎn)足肉雞屠宰生產(chǎn)線(xiàn)要求,。

摘要:魚(yú)的行為變化除了可以反映其自身健康狀況外,，還對(duì)分析水質(zhì)變化具有重要意義，而精確,、快速的魚(yú)體目標(biāo)檢測(cè)是行為變化分析的基礎(chǔ),。針對(duì)現(xiàn)有多目標(biāo)魚(yú)體檢測(cè)算法存在檢測(cè)定位精確度低的問(wèn)題，提出了一種簡(jiǎn)單、有效的多目標(biāo)魚(yú)體對(duì)象提議檢測(cè)算法,。提取魚(yú)體圖像的骨架和邊緣信息，制定新的窗口打分策略生成候選窗口,，訓(xùn)練PCA卷積核提取魚(yú)體圖像前景和背景特征,，利用支持向量機(jī)（Support vector machine,SVM）識(shí)別得到魚(yú)體目標(biāo)所在的候選窗口，運(yùn)用非極大值抑制算法剔除冗余窗口完成目標(biāo)檢測(cè),。實(shí)驗(yàn)表明,，基于新的窗口打分策略生成的候選窗口比Edge Boxes算法得到的候選窗口具有更高的召回率，召回率最高可達(dá)96.9%,，對(duì)候選窗口的最高識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)95.71%,。通過(guò)本文算法和Edge Boxes-PCANet算法得到的漏檢率、誤檢率和平均檢測(cè)時(shí)間表明,，本文算法的綜合表現(xiàn)更優(yōu),，說(shuō)明本文算法可以高效精確地實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)魚(yú)體檢測(cè)。

摘要:為探究適宜的水稻節(jié)水灌溉模式,，于2016—2017年在蒸滲測(cè)坑內(nèi)進(jìn)行水稻栽培試驗(yàn),。基于2年試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)SWAP-WOFOST模型進(jìn)行參數(shù)的率定與驗(yàn)證,，基于1956—2015年60年的降雨資料完成豐,、平、枯3種年型的分組,，同時(shí)改進(jìn)了SWAP的灌溉排水模塊以適應(yīng)本地化的灌排需求,，并由率定后的模型模擬了豐、平,、枯3種年型下4種節(jié)水灌溉模式的稻田水分運(yùn)移及水稻生長(zhǎng)過(guò)程,，通過(guò)對(duì)比不同水文年型下田間水分管理及水稻產(chǎn)量的差異，分析了4種節(jié)水灌溉模式的節(jié)水,、減排與高產(chǎn)效果,。結(jié)果表明：經(jīng)率定的SWAP-WOFOST模型可以較好地模擬干濕交替條件下稻田水分運(yùn)移和水稻生長(zhǎng)過(guò)程；節(jié)水灌溉技術(shù)可以減少灌排水量與灌排次數(shù),，減少水稻的生理需水和田間滲漏,，并能夠維持水稻高產(chǎn)，提高水分利用效率,；60年模擬期內(nèi),，控制灌排的灌溉水分生產(chǎn)率在豐、平,、枯3種年型下分別為5.52,、4.65、3.83kg/m3，各年型下均為最高,，控制灌溉的作物水分生產(chǎn)率在豐,、平、枯3種年型下分別為2.45,、2.31,、2.06kg/m3，各年型下均為最高,。應(yīng)用熵權(quán)TOPSIS模型對(duì)水稻節(jié)水灌溉技術(shù)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)優(yōu)選,，結(jié)果表明，在保證產(chǎn)量的前提下控制灌排模式具有穩(wěn)健的節(jié)水省工效果,。

摘要:為探究水肥多因子耦合對(duì)櫻桃番茄生長(zhǎng),、產(chǎn)量、品質(zhì)等方面的綜合調(diào)控效果,，獲取最適水肥因素組合,，以灌水量、施N量,、施K2O量,、施CaO量為試驗(yàn)因子，進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì),，利用多層次模糊評(píng)判方法對(duì)表征櫻桃番茄生長(zhǎng)的4類(lèi)因素及14類(lèi)子因素進(jìn)行綜合評(píng)判,，構(gòu)建水肥多因子對(duì)櫻桃番茄綜合生長(zhǎng)的調(diào)控模型。結(jié)果表明：當(dāng)其他因素為中間水平時(shí),，櫻桃番茄的綜合生長(zhǎng)隨灌水量增加呈線(xiàn)性關(guān)系,，隨施N量、施K2O量,、施CaO量的增加均呈開(kāi)口向下的拋物線(xiàn)關(guān)系,；灌水量與施K2O量及施CaO量均呈負(fù)交互效應(yīng)；多因子耦合作用中,，灌水量,、施N量、施K2O量,、施CaO量編碼值為1682,、0、-0744,、-1223更有利于櫻桃番茄的綜合生長(zhǎng),；對(duì)于不同水平施CaO量而言，灌水量,、施N量,、施K2O量,、施CaO量編碼值為1.682、0.521,、0.071,、-1最有利于櫻桃番茄綜合生長(zhǎng)。灌水量為補(bǔ)充至灌溉上限用量的91.34%~100%,、施N量為12.26~13.50g/株,、施K2O量為2.92~5.13g/株、施CaO量為2.69~4.39g/株時(shí),，多層次模糊綜合評(píng)判指數(shù)有最優(yōu)區(qū)間，最有利于櫻桃番茄的綜合生長(zhǎng),。

摘要:為探索簡(jiǎn)易塑料草莓大棚的人工智能種植,，根據(jù)關(guān)中地區(qū)簡(jiǎn)易大棚的特點(diǎn)構(gòu)建了大棚環(huán)境感知、計(jì)算機(jī)后臺(tái)種植模型智能處置決策,、用戶(hù)手機(jī)微信告知及執(zhí)行檢查評(píng)價(jià)等環(huán)節(jié)的簡(jiǎn)易大棚物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),，開(kāi)發(fā)智慧種植管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)體系分期給用戶(hù)下達(dá)工藝單,，基于環(huán)境感知由后臺(tái)計(jì)算機(jī)給每個(gè)種植戶(hù)下達(dá)處置要求,，實(shí)施區(qū)應(yīng)用效果良好，單個(gè)大棚產(chǎn)量和收入分別提高79.7%和169.6%,，農(nóng)藥殘留和藥物資金投入分別降低15.6%和23.5%,，節(jié)約灌水量29.8m3，水分產(chǎn)量利用效率和水分經(jīng)濟(jì)利用效率分別提高137.6%和255.4%,。

摘要:為闡明不同水氮管理模式下玉米葉片衰老過(guò)程對(duì)玉米中氮素轉(zhuǎn)移的影響,，進(jìn)行了大田試驗(yàn)，通過(guò)設(shè)置3個(gè)灌溉水平（150,、300,、450m3/hm2）和4個(gè)施氮水平（0、180,、220,、260kg/hm2），探究不同水氮組合下玉米葉片衰老啟動(dòng)時(shí)間,、葉片衰老速率,、最大綠葉衰減速率出現(xiàn)時(shí)間及葉片衰老過(guò)程對(duì)葉片氮轉(zhuǎn)移效率和籽粒灌漿過(guò)程的影響。結(jié)果表明：各處理葉片衰老啟動(dòng)時(shí)間均發(fā)生在吐絲后10d左右,，其受灌水和施氮影響較?。辉诠嗨渥銞l件下,，增加施氮量可以降低葉片衰老速率,，延長(zhǎng)最大綠葉衰減速率出現(xiàn)時(shí)間,；施氮量相同時(shí)，隨灌水量增加吐絲期葉片氮素積累量呈先增加,、后減小的趨勢(shì),；在一定范圍內(nèi)，葉片氮轉(zhuǎn)移效率隨最大綠葉衰減速率出現(xiàn)時(shí)間的增加而提高,，最高可提升25.78個(gè)百分點(diǎn),；籽粒灌漿速率呈先慢后快、最后趨于平緩的變化規(guī)律,，且在吐絲后30～40d達(dá)到最大,，延緩葉片衰老速率有助于提高百粒質(zhì)量；當(dāng)灌水量為300m3/hm2,、施氮量為260kg/hm2時(shí),，最大綠葉衰減速率出現(xiàn)時(shí)間為吐絲后48.90d，葉片氮轉(zhuǎn)移效率最高,，百粒質(zhì)量最大,，是最佳灌水、施氮組合,。

摘要:為探明控制灌排條件下旱澇交替脅迫對(duì)水稻不同生育階段熒光參數(shù)和光合特性的影響,，以農(nóng)田水位為調(diào)控技術(shù)指標(biāo)，采用蒸滲測(cè)坑進(jìn)行水稻栽培試驗(yàn),，在分蘗期,、拔節(jié)孕穗期、抽穗開(kāi)花期,、乳熟期分別設(shè)置先旱后澇脅迫（HZL）,、先澇后旱脅迫（LZH）2種旱澇交替脅迫模式，測(cè)定葉片相對(duì)葉綠素含量（SPAD）,、主要熒光參數(shù)及光合指標(biāo)的變化,。結(jié)果表明，旱澇交替脅迫會(huì)減少SPAD,，其中HZL處理產(chǎn)生的抑制作用更強(qiáng),；分蘗期、拔節(jié)孕穗期旱澇交替脅迫光能轉(zhuǎn)化效率,、光化學(xué)淬滅系數(shù),、最大潛在電子傳輸速率、光飽和點(diǎn),、凈光合速率,、潛在水分利用效率等熒光參數(shù)和光合指標(biāo)可以恢復(fù)甚至超過(guò)對(duì)照水平，而在抽穗開(kāi)花期,、乳熟期產(chǎn)生不可逆的影響,；旱澇交替脅迫下蒸騰速率,、氣孔導(dǎo)度分別在分蘗期、乳熟期受到抑制,，拔節(jié)孕穗期得到促進(jìn),；HZL處理提高了非光化學(xué)淬滅系數(shù)，其他主要熒光參數(shù)和光合指標(biāo)HZL低于LZH處理,。水稻分蘗期,、拔節(jié)孕穗期LZH處理對(duì)光合作用的補(bǔ)償作用更大，抽穗開(kāi)花期,、乳熟期HZL處理對(duì)光合作用的抑制作用較LZH處理更明顯,，因此，在水稻生育后期應(yīng)盡量避免重度的旱澇交替脅迫,，尤其要避免發(fā)生旱澇急轉(zhuǎn),。

摘要:為有效防止坡耕地耕層質(zhì)量退化，以紅壤小流域典型種植制度坡耕地耕層為研究對(duì)象,，采用耕層質(zhì)量指數(shù)法（Cultivatedlayer quality index,CLQI）分析了坡耕地耕層質(zhì)量變化特征,，基于聚類(lèi)和主成分分析法劃分了耕層障礙類(lèi)型,，并定量辨識(shí)了耕層質(zhì)量環(huán)境影響因子作用特點(diǎn),。結(jié)果表明：紅壤小流域坡耕地耕層土壤屬性參數(shù)變化特征差異明顯（P<0.05），其中耕層平均厚度為(18.88±3.17)cm,，接近作物生長(zhǎng)適宜厚度,；土壤飽和導(dǎo)水率為（3.39±2.6）mm/min，耕層土壤入滲及持水性能略低,；平均pH值為5.06±0.64,，土壤呈弱酸性；土壤全量養(yǎng)分貧瘠,，速效養(yǎng)分含量豐富,。小流域坡耕地耕層質(zhì)量總體處于合理水平，但存在明顯退化趨勢(shì),，以合理耕層（Ⅲ級(jí)）為主（占72.2%）,，較不合理耕層（Ⅳ級(jí)）占22.2%，中度合理耕層（Ⅱ級(jí)）占5.6%,；不同坡位耕層質(zhì)量指數(shù)由大至小依次為坡下（0.482）,、坡上（0.454）、坡中（0.444）,。紅壤坡耕地耕層類(lèi)型可劃分為粘重板結(jié)型障礙耕層,、養(yǎng)分貧瘠型障礙耕層、水分限制型障礙耕層,、土壤酸化型障礙耕層,、薄化型障礙耕層和無(wú)障礙耕層6類(lèi),；粘粒含量、土壤有機(jī)質(zhì)含量,、土壤飽和導(dǎo)水率,、pH值和耕層厚度可作為耕層障礙類(lèi)型診斷及調(diào)控指標(biāo)。紅壤坡耕地耕層質(zhì)量關(guān)鍵性環(huán)境影響因子為有效土層厚度,、單位面積坡耕地化肥施用量,、坡向和耕作方式，施有機(jī)肥,、深松耕作和秸稈覆蓋具有明顯調(diào)控效應(yīng),。研究結(jié)果可為紅壤坡耕地耕層土壤有效恢復(fù)、調(diào)控途徑擬定及坡耕地合理耕層構(gòu)建技術(shù)選擇提供理論指導(dǎo),。

摘要:針對(duì)目前土壤介電計(jì)算模型適應(yīng)性差等問(wèn)題,，基于雙線(xiàn)性理論構(gòu)建了雙線(xiàn)性介電計(jì)算模型。為探究雙線(xiàn)性介電計(jì)算模型對(duì)土壤介電測(cè)量的適應(yīng)性,，選用7種不同質(zhì)地土壤分別配置0,、5、10,、15,、20、25,、30cm3/cm3體積含水率,，在0.001～3GHz頻域內(nèi)進(jìn)行不同含水率下介電譜測(cè)量。分析發(fā)現(xiàn),，該模型介電譜可很好地反映土壤不同含水率下混合介質(zhì)的介電特性,；土壤含水率介電法測(cè)量理想頻率點(diǎn)為1.50288GHz。在理想頻率點(diǎn)上,，基于復(fù)介電常數(shù)實(shí)部和視在介電常數(shù)構(gòu)建了2個(gè)土壤含水率頻域測(cè)量經(jīng)驗(yàn)公式,，通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，土壤含水率復(fù)介電實(shí)部測(cè)量式的計(jì)算值與干燥法含水率測(cè)量值對(duì)比,，兩者R2為0.9126,，RMSE為0.0294cm3/cm3、RPD為3.343,；土壤含水率視在介電測(cè)量式計(jì)算值與干燥法含水率測(cè)量值對(duì)比,，兩者R2為0.8907，均優(yōu)于其他3種經(jīng)典公式（Topp公式,、Roth公式,、Malicki公式）。雙線(xiàn)性介電計(jì)算模型對(duì)土壤介電常數(shù)計(jì)算有良好的適應(yīng)性,，基于該模型建立的土壤含水率頻域測(cè)量式對(duì)土壤含水率有較高的測(cè)量精度,。

摘要:為利用遙感信息提取技術(shù)實(shí)現(xiàn)流域大尺度范圍的土壤重金屬運(yùn)移估算,，對(duì)大夏河流域進(jìn)行采樣調(diào)查，通過(guò)分析大夏河流域及其支流的土壤和水體樣品,，測(cè)定重金屬As,、Cd、Cr,、Cu,、Pb的含量和分布特征，結(jié)果表明,，5種重金屬含量從大到小依次為Cr,、As、Cu,、Pb,、Cd。根據(jù)流域河網(wǎng)分形特征,，提出采用分布式運(yùn)移模型估算大夏河流域的重金屬運(yùn)移量,。應(yīng)用GIS技術(shù)，采用網(wǎng)格法對(duì)大夏河流域及其子流域進(jìn)行分維數(shù)提取并修正,，其水系分維值為1.0163,，小于1.6，判定大夏河流域地貌處于幼年期,。對(duì)流域的相似性進(jìn)行了建模驗(yàn)證與分析,，并根據(jù)相似流域分維值和徑流數(shù)據(jù)擬合關(guān)系,，研究子流域徑流量,，進(jìn)一步估算分布式重金屬運(yùn)移量，通過(guò)對(duì)比SCS-CN模型估算量進(jìn)行驗(yàn)證,。大夏河流域重金屬As,、Cd、Cr,、Cu,、Pb的運(yùn)移量估算結(jié)果為0.6710、0.2099,、6.2816,、1.7465、1.8377t/a,。

摘要:以麥秸為研究對(duì)象,，利用堿處理、微波處理,、酸處理和水熱處理等手段制備不同預(yù)處理的麥秸樣本,，探究其微觀(guān)結(jié)構(gòu),、化學(xué)組分變化以及Pb2+吸附效果差異，以期為研究麥秸Pb2+吸附機(jī)理,、提高吸附效果提供理論依據(jù),。結(jié)果表明：經(jīng)水熱、硫酸,、磷酸-雙氧水,、微波、堿和堿-雙氧水等不同理化預(yù)處理的麥秸,，其Pb2+吸附量分別為1.01,、1.51、3.99,、6.57,、9.56、9.76mg/g,。酸性條件可以有效去除半纖維素,，微波處理對(duì)麥秸組分的改變相對(duì)較弱，堿性條件主要有利于去除木質(zhì)素,，雙氧水進(jìn)一步增強(qiáng)了對(duì)木質(zhì)素的降解作用,。定量分析結(jié)果表明，麥秸化學(xué)組分質(zhì)量分?jǐn)?shù)與Pb2+吸附量存在一定量化關(guān)系,，其中半纖維素質(zhì)量分?jǐn)?shù)與Pb2+吸附量間呈正相關(guān),，木質(zhì)纖維組分影響麥秸Pb2+吸附的重要性從大到小依次為：AIL（酸不溶木質(zhì)素）、半纖維素,、木質(zhì)素,、其他組分、纖維素,、ASL（酸溶木質(zhì)素）,，表明半纖維素和木質(zhì)素在麥秸Pb2+吸附中占據(jù)權(quán)重最高。

摘要:碧根果在生產(chǎn)加工過(guò)程中易酸敗,，誤食會(huì)對(duì)人體造成多方面危害,。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種基于多特征融合和水平集的碧根果品質(zhì)檢測(cè)方法,。以薄殼碧根果為研究對(duì)象,，首先，對(duì)采集的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理,，解決目標(biāo)對(duì)象與背景區(qū)域比例不匹配問(wèn)題,；然后，通過(guò)改進(jìn)邊緣指示函數(shù)的自適應(yīng)距離正則化水平集算法（Distance regularized level set evolution, DRLSE）對(duì)圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域（Region of interest, ROI）分割，最后提取圖像灰度直方圖統(tǒng)計(jì)特征,、灰度共生矩陣,、Tamura和局部二值模式等多特征，并進(jìn)行融合分析,，建立支持向量機(jī)（Support vector machine, SVM）判別模型,，實(shí)現(xiàn)碧根果無(wú)損品質(zhì)檢測(cè)。試驗(yàn)采集了200個(gè)正常,、酸敗碧根果樣本圖像,，對(duì)其進(jìn)行圖像酸敗及多特征分析。結(jié)果表明,，采用本文方法判別碧根果酸敗的分類(lèi)準(zhǔn)確率高達(dá)96.15%,，在此基礎(chǔ)上識(shí)別碧根果酸敗程度，平均識(shí)別率為90.81%,。

摘要:為快速無(wú)損檢測(cè)生鮮雞肉糜中超量添加的大豆蛋白含量,，采集了雞肉糜中摻雜的3種典型大豆蛋白的高光譜圖像,。在雞肉糜中分別摻入質(zhì)量分?jǐn)?shù)0~30%的大豆蛋白粉（SPF）、大豆?jié)饪s蛋白（SPC）和大豆分離蛋白（SPI），并于可見(jiàn)-近紅外（400~1000nm）光譜范圍采集樣品的高光譜圖像,，基于波段運(yùn)算提取感興趣區(qū)域的平均光譜,，建立了原始及預(yù)處理光譜的偏最小二乘回歸（PLSR）定量模型,，發(fā)現(xiàn)模型對(duì)SPC預(yù)測(cè)效果最優(yōu)（R2p=0.9984）,、SPF次之、SPI最差,。進(jìn)一步利用二維相關(guān)光譜（2DCOS）自相關(guān)峰提取特征波長(zhǎng),，建立的多光譜模型對(duì)于3種大豆蛋白的檢測(cè)限分別可達(dá)0.53%、0.58%和1.02%,。將以上多光譜模型應(yīng)用到原始光譜圖像,，實(shí)現(xiàn)了不同大豆蛋白及其摻假梯度的可視化表征。

摘要:大豆親脂蛋白（Lipophilic protein, LP）和羥丙基甲基纖維素（Hydroxypropyl methylcellulose, HPMC）在中性條件下（pH值74）復(fù)合后,，可自發(fā)組成LP-HPMC復(fù)合物,，但仍有部分未自組裝的LP和HPMC存在于溶液中,，目前仍無(wú)法實(shí)現(xiàn)LP-HPMC最大程度復(fù)合以及最多結(jié)合位點(diǎn)的目標(biāo),。采用熒光光譜和紅外光譜研究了不同超高壓處理對(duì)LP-HPMC復(fù)合程度以及作用力的影響，采用乳化活性和乳化穩(wěn)定性測(cè)定,、表面疏水性分析,、動(dòng)態(tài)光散射粒度分析等解析了超高壓對(duì)LP-HPMC結(jié)構(gòu)變化與功能性質(zhì)表達(dá)的構(gòu)效關(guān)系。結(jié)果表明：LP-HPMC復(fù)合物通過(guò)非共價(jià)相互作用結(jié)合,，蛋白二級(jí)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)改變,。當(dāng)壓力為400MPa時(shí)，復(fù)合物有最大的溶解度和最小的表面疏水值,，分別為41.1%和57.832,，此時(shí)乳化活性和乳化穩(wěn)定性指標(biāo)也最佳,。

摘要:采用大豆分離蛋白-乳清分離蛋白(SPI-WPI)作為乳化劑制備O/W（水包油）乳液，通過(guò)測(cè)定粒徑,、Zeta電位,、乳化活性指數(shù)、乳化穩(wěn)定性系數(shù),、乳液穩(wěn)定性系數(shù),、掃描電鏡、流變等指標(biāo),，探究不同蛋白混合比例及濃度對(duì)復(fù)合乳液穩(wěn)定性及流變特性的影響,。結(jié)果表明：當(dāng)SPI-WPI乳液蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)為2.0%、SPI與WPI質(zhì)量比為1∶9時(shí),，乳液體積平均粒徑最小,，為288.56nm，Zeta電位絕對(duì)值達(dá)到最大,，為35.0mV,，乳化活性指數(shù)最大，為108.23m2/g,，乳化穩(wěn)定性指數(shù)最大,，為3.78471min，穩(wěn)定性系數(shù)最大,，為93.59%,，此時(shí)乳液穩(wěn)定性最好。當(dāng)SPI-WPI乳液蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)為2.0%,、SPI與WPI質(zhì)量比為9∶1時(shí),，乳液的粘度最大，乳液的剪切應(yīng)力最大,，流變特性較好,。添加乳清分離蛋白增大了乳液的穩(wěn)定性，降低了乳液的粘度和剪切力,。

摘要:改變蛋白質(zhì)聚合結(jié)構(gòu)是獲得蛋白質(zhì)不同功能性質(zhì)的有效手段,。研究了低pH值（1.5~3.5）條件下大豆蛋白各主要成分（可溶性大豆蛋白、7S,、11S,、酸性亞基、堿性亞基）熱致凝膠的聚合類(lèi)型,。通過(guò)流變特性,、質(zhì)構(gòu)特性、聚合物形態(tài)和聚合驅(qū)動(dòng)力的結(jié)果可以看出，多數(shù)大豆蛋白組分在pH值2.0時(shí)形成柔長(zhǎng)細(xì)鏈狀的細(xì)鏈凝膠,，7S和酸性亞基纖維化明顯,，pH值3.5處多為顆粒形、短簇片狀的顆粒凝膠,；細(xì)鏈凝膠表觀(guān)粘度降低幅度較顆粒凝膠大,，硬度相對(duì)較低；細(xì)鏈凝膠的主要驅(qū)動(dòng)力以非共價(jià)鍵的疏水相互作用為主,，顆粒凝膠的主要驅(qū)動(dòng)力以共價(jià)鍵二硫鍵為主,。

摘要:為提高多輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)車(chē)輛動(dòng)力學(xué)綜合控制性能，提出了一種基于分層模型的直接橫擺力矩控制策略,。上層為運(yùn)動(dòng)跟蹤控制層,，設(shè)計(jì)了基于車(chē)輪轉(zhuǎn)角的前饋控制器，對(duì)車(chē)輛橫擺角速度穩(wěn)態(tài)增益進(jìn)行調(diào)節(jié),，同時(shí)將滑?？刂七M(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了滑模條件積分控制器進(jìn)行反饋控制,，使橫擺角速度追蹤其期望值,；下層為轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配層，基于穩(wěn)定性?xún)?yōu)先原則,，建立了以減小輪胎負(fù)荷率為目標(biāo)的優(yōu)化函數(shù),，并且將控制分配問(wèn)題轉(zhuǎn)換為二次規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解。依托某型8×8輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)樣車(chē)進(jìn)行實(shí)車(chē)試驗(yàn),，結(jié)果表明,，在連續(xù)轉(zhuǎn)向工況和雙移線(xiàn)工況下，所提出的控制策略使車(chē)輛最大橫擺角速度偏差分別降至理想橫擺角速度的6%和9%以?xún)?nèi),。此外,，該策略能夠有效控制輪胎負(fù)荷率，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向行駛時(shí)的轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配,，改善了車(chē)輛操縱穩(wěn)定性,。

摘要:針對(duì)重型車(chē)輛電液復(fù)合轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（Electrohydraulic hybrid steering system，EHHS）無(wú)人駕駛模式下的轉(zhuǎn)向跟蹤控制問(wèn)題,，首先建立了考慮EHHS系統(tǒng)參數(shù)不確定性及外界干擾影響的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)完整非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)模型,；然后提出了一種自適應(yīng)雙閉環(huán)轉(zhuǎn)向跟蹤控制策略，外控制環(huán)設(shè)計(jì)參數(shù)自適應(yīng)率,，以有效適應(yīng)模型參數(shù)攝動(dòng),，采用改進(jìn)滑模控制計(jì)算期望轉(zhuǎn)向力矩,，內(nèi)控制環(huán)則利用PI控制轉(zhuǎn)向電機(jī)電流，實(shí)現(xiàn)對(duì)期望轉(zhuǎn)向力矩跟蹤；最后利用Matlab/Simulink對(duì)EHHS系統(tǒng)模型以及提出的控制策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證,。結(jié)果表明,，提出的自適應(yīng)控制可有效縮短EHHS系統(tǒng)轉(zhuǎn)角跟蹤階躍響應(yīng)反應(yīng)時(shí)間，降低轉(zhuǎn)向輪角度跟蹤誤差,，并保證轉(zhuǎn)角跟蹤精度不受系統(tǒng)參數(shù)攝動(dòng)的影響,，有效提高了EHHS系統(tǒng)無(wú)人駕駛模式下的轉(zhuǎn)向跟蹤控制性能。

摘要:針對(duì)軸向柱塞泵配流盤(pán)吸油和排油切換過(guò)程中,，存在閉死壓縮和閉死膨脹,，產(chǎn)生氣穴現(xiàn)象和壓力正超調(diào)和負(fù)超調(diào)，引起流量脈動(dòng)的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了2D（二維）雙聯(lián)活塞泵,。利用活塞的旋轉(zhuǎn)進(jìn)行配流，且活塞的配流槽兩兩對(duì)稱(chēng)分布,，可雙向配流,，省去了獨(dú)立的配流機(jī)構(gòu)，零遮蓋的配流方式消除了閉死壓縮和閉死膨脹的影響,。利用兩個(gè)活塞串聯(lián)的方式,，消除流量疊加時(shí)產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性流量脈動(dòng)。建立了瞬時(shí)流量和壓力特性數(shù)學(xué)模型,，分析了各項(xiàng)結(jié)構(gòu)參數(shù)與腔內(nèi)壓力和出口流量之間的關(guān)系,，得出配流面積是影響流量脈動(dòng)的主要因素。最后,，搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái),，制作樣機(jī)，并對(duì)樣機(jī)進(jìn)行測(cè)試,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該樣機(jī)容積效率可達(dá)96%，流量脈動(dòng)為6.3%,，說(shuō)明2D泵的結(jié)構(gòu)能獲得很高的容積效率,，且利用旋轉(zhuǎn)配流以及雙活塞串聯(lián)的方式能夠有效地降低流量脈動(dòng)。優(yōu)化結(jié)果表明,，加入阻尼槽結(jié)構(gòu)的配流窗口,，進(jìn)一步降低了流量脈動(dòng)。

摘要:基于具有2R1T和2T1R運(yùn)動(dòng)模式的并聯(lián)機(jī)構(gòu),，在其動(dòng)平臺(tái)上串聯(lián)平面平行四邊形機(jī)構(gòu)后，提出了一種混聯(lián)變自由度支鏈,，分析了串聯(lián)變自由度支鏈和混聯(lián)變自由度支鏈的運(yùn)動(dòng)模式,。采用旋量理論分析了具有串聯(lián)和混聯(lián)變自由度支鏈的機(jī)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)模式變換過(guò)程中的自由度特征,，驗(yàn)證了該機(jī)構(gòu)在不同運(yùn)動(dòng)模式下驅(qū)動(dòng)副選取的合理性。在機(jī)構(gòu)自由度和機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)副選取合理性分析時(shí),，選取不同的桿件作為動(dòng)平臺(tái),，簡(jiǎn)化了分析過(guò)程。結(jié)果表明,，該含有混聯(lián)變自由度支鏈的并聯(lián)機(jī)構(gòu)具有3T,、2T1R和2R1T運(yùn)動(dòng)模式，當(dāng)該機(jī)構(gòu)在上述3種運(yùn)動(dòng)模式的一般位形下,，3個(gè)驅(qū)動(dòng)副可以實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)構(gòu)的控制,。機(jī)構(gòu)在從3T運(yùn)動(dòng)模式變換為2T1R運(yùn)動(dòng)模式時(shí)，機(jī)構(gòu)需通過(guò)3T1R瞬時(shí)自由度位形,；機(jī)構(gòu)在從2T1R運(yùn)動(dòng)模式變換為2R1T運(yùn)動(dòng)模式時(shí),，機(jī)構(gòu)需通過(guò)2R2T瞬時(shí)自由度位形。當(dāng)該機(jī)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)模式變換時(shí),，處于3T1R或2R2T瞬時(shí)自由度時(shí),，機(jī)構(gòu)處于約束奇異位形，需增加1個(gè)輔助驅(qū)動(dòng)副,，以實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)模式的變換,。該機(jī)構(gòu)使用較少的驅(qū)動(dòng)副可以實(shí)現(xiàn)多種運(yùn)動(dòng)模式，運(yùn)動(dòng)模式變換時(shí)不需對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行重新組裝,，可以快速實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)重構(gòu),。

摘要:針對(duì)視覺(jué)抓取木板機(jī)器人的Eye-in-Hand視覺(jué)與機(jī)器人本體之間關(guān)聯(lián)的手眼標(biāo)定問(wèn)題，提出了基于標(biāo)定方程的求解優(yōu)化,。首先通過(guò)機(jī)器人帶動(dòng)相機(jī)以多個(gè)不同位姿觀(guān)測(cè)標(biāo)定板,，得到多個(gè)標(biāo)定方程，采集一次數(shù)據(jù)建立一個(gè)標(biāo)定方程,，再對(duì)所有標(biāo)定方程運(yùn)用Kronecker product算法和最小二乘法求解,。為避免誤差傳遞，將得到的解作為優(yōu)化初始值,，建立雅可比矩陣,、誤差函數(shù)，并采用Levenberg-Marquardt算法對(duì)初始值優(yōu)化,，得到精確解,。在ROS系統(tǒng)中搭建仿真試驗(yàn)平臺(tái)，通過(guò)3D可視化工具Rviz驗(yàn)證了標(biāo)定結(jié)果的有效性,。標(biāo)定結(jié)果的精度分析表明,，相同采集圖像數(shù)量、不同噪聲水平下,，本文標(biāo)定方法位置解精度比傳統(tǒng)標(biāo)定方法平均提高了30%,；同一噪聲水平,、不同采集圖像數(shù)量下，本文標(biāo)定方法位置解精度比傳統(tǒng)標(biāo)定方法平均提高了31.1%,。木板抓取試驗(yàn)結(jié)果表明,，視覺(jué)系統(tǒng)抓取定位精度比傳統(tǒng)標(biāo)定方法平均提高了39.2%,，抓取成功率為96.2%,。