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摘要:全膜雙壟溝播技術(shù)抗旱增產(chǎn),，在我國西北旱區(qū)大面積推廣應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)與提升其全程機(jī)械化作業(yè)水平主要包括對覆膜種床構(gòu)建,、膜上播種,、殘膜回收及種植作物收獲技術(shù)與配套機(jī)具的研究,。在分析西北旱區(qū)全膜雙壟溝播技術(shù)應(yīng)用概況,、技術(shù)模式和實(shí)施效應(yīng)的基礎(chǔ)上,，重點(diǎn)闡述了全膜雙壟溝相關(guān)機(jī)械化起壟覆膜、膜上精量播種,、種植作物收獲及殘膜回收關(guān)鍵技術(shù)特點(diǎn)及典型機(jī)具,。結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用中出現(xiàn)的問題與需求，在分析歸納現(xiàn)階段全膜雙壟溝播技術(shù)農(nóng)藝,、農(nóng)機(jī)存在問題的基礎(chǔ)上,，從加強(qiáng)全膜雙壟溝播技術(shù)農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合、持續(xù)開展基礎(chǔ)研究與配套機(jī)具性能優(yōu)化,、創(chuàng)建全膜雙壟溝全程機(jī)械化技術(shù)體系等方面展望了未來研究方向,。提出研發(fā)經(jīng)濟(jì)高效全膜雙壟溝全程機(jī)械化作業(yè)裝備和農(nóng)機(jī)農(nóng)藝深度融合是創(chuàng)建全膜雙壟溝全程機(jī)械化技術(shù)體系的關(guān)鍵，也是進(jìn)一步形成科學(xué)合理的全膜雙壟溝播技術(shù),，實(shí)現(xiàn)全膜雙壟溝生產(chǎn)系統(tǒng)高效,、節(jié)本增效的發(fā)展方向。

摘要:針對在室外復(fù)雜環(huán)境下作業(yè)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人存在因能量受限導(dǎo)致工作完成率降低的問題,，提出了一種基于改進(jìn)的啟發(fā)式搜索的ECA*路徑規(guī)劃算法,，該算法可以在資源受限的情況下完成能量損耗最優(yōu)路徑的規(guī)劃,。首先,，通過建立機(jī)器人距離-能量損耗模型，計(jì)算機(jī)器人移動行進(jìn)的路程和損耗的能量,，并對未來的路徑和能耗趨勢進(jìn)行評估,。然后，在傳統(tǒng)A*算法的基礎(chǔ)上,，將距離-能量損耗模型代入啟發(fā)代價(jià)函數(shù),，通過搜索擴(kuò)展子節(jié)點(diǎn)尋找最優(yōu)路徑,。在每次迭代過程中，通過對比剔除處于劣勢的路徑,，以保證算法的高效性,。最后，通過設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),，將改進(jìn)的ECA*算法與傳統(tǒng)的A*算法搜索到路徑的能量損耗進(jìn)行對比,，并在之后的改進(jìn)算法中添加相應(yīng)的能量約束進(jìn)行計(jì)算。仿真結(jié)果表明,，改進(jìn)算法減少14.87%能量消耗,，驗(yàn)證了ECA*算法的有效性。

摘要:首先,，針對傳統(tǒng)人工勢場算法存在死鎖及局部路徑欠優(yōu)等問題,，對其進(jìn)行改進(jìn)。利用障礙物檢測算法識別出有效障礙物和有效路徑中間點(diǎn),，通過引力場和邊界條件規(guī)劃出起點(diǎn)到中間點(diǎn)的局部路徑,，將中間點(diǎn)置為新的起點(diǎn)進(jìn)行反復(fù)迭代，直至起點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)重合則規(guī)劃完成,。其次,，針對蟻群算法容易陷入局部最優(yōu)以及收斂速度較慢等問題，對其進(jìn)行改進(jìn),。以改進(jìn)人工勢場算法規(guī)劃出的路徑啟發(fā)蟻群進(jìn)行路徑搜索,，從而避免算法早期由于盲目搜索而導(dǎo)致的路徑交叉及收斂速度慢等問題，同時(shí)以收斂次數(shù)構(gòu)建負(fù)反饋通道,，使全局信息素和局部信息素的更新速率跟隨收斂次數(shù)的變化自適應(yīng)調(diào)節(jié),，從而保證了算法全程中收斂速度與全局搜索能力的協(xié)調(diào)與統(tǒng)一。最后,，在Matlab中對本文算法,、基本蟻群算法以及文獻(xiàn)\[23\]所述算法分別進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明：在相同的環(huán)境模型下,，本文算法的收斂速度和搜索能力均優(yōu)于另兩種算法,；在給定的簡單環(huán)境模型下進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)，本文算法的迭代次數(shù)為3次,，運(yùn)行時(shí)間為0.892s,，最優(yōu)路徑長度為28.627m；在給定的復(fù)雜環(huán)境模型下進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí),，本文算法的迭代次數(shù)為8次,，運(yùn)行時(shí)間為3.376s，最優(yōu)路徑長度為31.556m,，所尋路徑對環(huán)境的覆蓋率為73.63%,。

摘要:針對傳統(tǒng)的基于深度信息的噴霧車軌跡優(yōu)化方法存在定位精度差,、浮點(diǎn)漂移、深度信息幀易丟失等問題,，提出了一種融合深度信息的全局非線性軌跡優(yōu)化方法,。在噴霧車前進(jìn)過程中使用RealSense傳感器實(shí)時(shí)獲取連續(xù)彩色信息幀，提取并優(yōu)化重疊區(qū)域的FAST特征點(diǎn),，計(jì)算BRIEF描述子,，通過快速最近鄰算法進(jìn)行特征匹配，并使用Nanoflann算法加速特征匹配過程,。在獲取連續(xù)關(guān)鍵幀的匹配點(diǎn)對后,，對特征點(diǎn)對進(jìn)行校驗(yàn)，剔除誤匹配點(diǎn)對,，利用對極幾何融合深度信息計(jì)算兩相鄰關(guān)鍵幀部分匹配點(diǎn)對的本質(zhì)矩陣,，并針對剩余匹配點(diǎn)對進(jìn)行重投影獲取重投影誤差。統(tǒng)籌全局連續(xù)關(guān)鍵幀,，綜合所有關(guān)鍵幀中匹配點(diǎn)的重投影誤差,，構(gòu)建圖優(yōu)化，并通過Dogleg算法多次迭代獲取當(dāng)前噴霧車的精確位姿,。該方法避免了單一依賴深度信息估計(jì)噴霧車軌跡時(shí),，出現(xiàn)位姿估計(jì)誤差較大和深度信息幀丟失導(dǎo)致無法定位的問題。采用本文算法估計(jì)的噴霧車行駛軌跡更加接近于真實(shí)軌跡,，其偏離真實(shí)軌跡誤差均值下降了1.07cm,，方差下降了2.14cm，超調(diào)量降低了2.13cm,，提高了車行駛軌跡的魯棒性,。

摘要:根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化需求，提出一種基于三維視覺的青飼機(jī)拖車車斗自動識別和定位方法,。該方法通過圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)相互配合,，實(shí)現(xiàn)拖車車斗的邊沿識別和空間定位。首先,，利用視覺里程計(jì)概念構(gòu)建相機(jī)與地面三維坐標(biāo)系之間的關(guān)聯(lián),，并用奇異值分解算法求解位姿變換矩陣，將相機(jī)坐標(biāo)系下的3D點(diǎn)云進(jìn)行旋轉(zhuǎn)平移,，并且基于地面進(jìn)行閾值處理和降維,；其次，采用隨機(jī)抽樣一致性算法完成對車斗邊沿?cái)M合以及車斗角點(diǎn)定位,，獲得機(jī)械臂噴頭與車斗的相對位置,；最后,，通過坐標(biāo)變換,，將定位結(jié)果直觀呈現(xiàn)在像素坐標(biāo)系中,。本文方法能夠準(zhǔn)確地定位車斗角點(diǎn)，描繪車斗所在區(qū)域?，F(xiàn)場實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法計(jì)算量較小、效率高,、準(zhǔn)確性高,，能夠滿足現(xiàn)場作業(yè)的實(shí)時(shí)性與精度要求。

摘要:針對玉米氣吸式排種器高速作業(yè)下種子運(yùn)動十分復(fù)雜,、難以進(jìn)行準(zhǔn)確分析計(jì)算的問題,，采用DEM（離散元）和CFD（計(jì)算流體力學(xué)）耦合的方法，模擬了氣吸式排種器工作過程,，分析了種子受到的曳力和運(yùn)動速度,，得出不同種子充種能力大小依次為：小扁形、類圓形,、大扁形,。經(jīng)過仿真分析，有針對性地選取不易吸附充種的大扁形種子,，建立充種過程數(shù)學(xué)模型,，優(yōu)化種盤型孔凸臺高度和型孔凸臺角度參數(shù)。為了獲得排種器的最佳性能參數(shù),，以型孔凸臺角度,、型孔凸臺高度、種層高度為試驗(yàn)因素,，以排種合格指數(shù),、重播指數(shù)、漏播指數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行三因素二次旋轉(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)行多元回歸分析和響應(yīng)曲面分析,，得到了各因素對指標(biāo)影響關(guān)系。采用多目標(biāo)優(yōu)化方法,，確定了最佳參數(shù)組合: 型孔凸臺角度為35.76°,，型孔凸臺高度為3.11mm，種層高度為55.61mm,，排種合格指數(shù)最高,。此時(shí)，排種器性能指標(biāo)為: 合格指數(shù)91.60%,，漏播指數(shù)390%,，重播指數(shù)4.50%。對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，并與原排種器進(jìn)行對比,，驗(yàn)證結(jié)果與優(yōu)化結(jié)果基本一致,，且合格指數(shù)和漏播指數(shù)均優(yōu)于原排種器，滿足玉米精密播種的要求,。

摘要:針對現(xiàn)有氣吸式排種器充種環(huán)節(jié)工作壓力要求高,、高速作業(yè)時(shí)充種性能不佳，導(dǎo)致排種質(zhì)量下降的問題,，采用主動驅(qū)導(dǎo)種群,、減少局部種間接觸的方法，提高排種器高速條件下的充種率,，并基于此設(shè)計(jì)了一種驅(qū)導(dǎo)輔助充種氣吸式精量排種器,。分析了排種器充種過程中種子的受力狀態(tài)，闡述了排種盤導(dǎo)種槽輔助充種的工作原理,，以及在充種過程各階段提高種子充填率的設(shè)計(jì)思路,；對導(dǎo)種槽外形曲線方程、斜面傾角進(jìn)行了理論計(jì)算,，確定了曲線的基本參數(shù),；利用氣固耦合數(shù)值分析方法CFD-DEM，以型孔處局部空隙率為指標(biāo),，進(jìn)行了單因素仿真試驗(yàn),，確定了導(dǎo)種槽曲線方程的基圓半徑最優(yōu)值。為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)結(jié)果,，在工作壓力-5,、-6kPa條件下，分別與其他2種氣吸式排種器進(jìn)行速度單因素對比試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明,，所設(shè)計(jì)的排種器在高速條件下的漏充率優(yōu)于其他排種器。對所設(shè)計(jì)的排種器進(jìn)行了前進(jìn)速度,、工作壓力的雙因素試驗(yàn),，通過多目標(biāo)優(yōu)化方法，確定了排種器的最佳工作參數(shù),。將所設(shè)計(jì)的排種器安裝在氣力式玉米免耕播種機(jī)上,，在3個(gè)工作速度下進(jìn)行了單因素田間試驗(yàn)，結(jié)果表明,，當(dāng)作業(yè)速度為9.11km/h時(shí),粒距合格指數(shù)為95.48%,，高速條件下充種性能較為穩(wěn)定。

摘要:針對長江中下游地區(qū)黏重土壤深松作業(yè)阻力大的問題,，基于滑切和自激振動減阻的原理,，設(shè)計(jì)了滑切型自激振動深松裝置。對滑切型鏟柄的滑切角及刃口角進(jìn)行了分析及參數(shù)設(shè)計(jì)，通過有限元分析,，表明鏟柄強(qiáng)度符合設(shè)計(jì)要求,，自激振動彈簧采用內(nèi)外雙彈簧以減小自激振動裝置的結(jié)構(gòu)尺寸。土槽對比試驗(yàn)表明,，固定連接方式滑切型深松鏟在各速度下相對于傳統(tǒng)弧形深松鏟減阻7.79%～8.81%,，自激振動連接方式滑切型深松鏟在各速度下相對于傳統(tǒng)弧形深松鏟減阻15.45%～20.05%,。田間性能試驗(yàn)表明,，深松后各深度下土壤堅(jiān)實(shí)度下降顯著，0～10cm,、10～20cm和20～30cm深度下土壤堅(jiān)實(shí)度分別減小78.18%,、56.08%和62.72%；深松后各深度下土壤容重下降14.66%～20.81%,，土壤含水率在0～10cm略有下降,，在10～20cm和20～30cm略有上升；土壤擾動系數(shù)均值為60.8%,，土壤蓬松度均值為11.9%,；深松深度及其穩(wěn)定性系數(shù)符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，滑切型自激振動深松裝置作業(yè)質(zhì)量總體滿足作業(yè)要求,。

摘要:針對夾持力可調(diào)式穴盤苗自動移栽機(jī)取苗爪安裝空間狹小,、檢測裝備布置不當(dāng)易傷苗或回帶缽苗基質(zhì)等問題，基于聚偏氟二乙烯（Polyvinylidene fluoride,，PVDF）壓電薄膜與軟硬件融合信號調(diào)理技術(shù),，提出了一種穴盤苗自動移栽機(jī)苗缽?qiáng)A持力檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)由PVDF壓電薄膜,、信號調(diào)理電路,、無線通信模塊、信號采集軟件系統(tǒng)組成,。通過PVDF壓電薄膜實(shí)時(shí)監(jiān)測取苗爪對苗缽?qiáng)A持力的變化情況,，利用壓電效應(yīng)將夾持力轉(zhuǎn)換為電荷量；通過信號調(diào)理電路,，完成電荷-電壓信號轉(zhuǎn)換,、信號放大、工頻信號消除,，以及削弱地面激勵與自動移栽機(jī)工作產(chǎn)生的振動噪聲,；通過無線通信模塊將硬件調(diào)理后的夾持力信號發(fā)送至基于LabVIEW的信號采集軟件系統(tǒng)，并采用卡爾曼濾波器濾除殘余的振動噪聲,，最終實(shí)現(xiàn)苗缽?qiáng)A持力的精確測量,、顯示、存儲、報(bào)警等功能,，達(dá)到減少苗缽損傷率,、提高移栽成功率的目的。標(biāo)定試驗(yàn)結(jié)果表明,，夾持力檢測傳感器的平均線性決定系數(shù)為0.9914,，平均靈敏度為1.0027，精度為6.024%,，滿足移栽作業(yè)過程中夾持力測量準(zhǔn)確性的要求,；室內(nèi)試驗(yàn)結(jié)果表明，苗缽?qiáng)A持力檢測系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性和一致性,，適用于自動移栽取,、投苗過程中苗缽?qiáng)A持力的精準(zhǔn)監(jiān)測。

摘要:設(shè)計(jì)了一種垂直起降尾座式無人機(jī),，利用中心組合試驗(yàn)(Central composite design,CCD)對無人機(jī)的翼展長,、后掠角、小翼高和小翼厚4個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì),，構(gòu)建了25組樣本點(diǎn),。利用ANSYS CFX進(jìn)行升阻比和阻力數(shù)值模擬，通過DesignExpert軟件建立無人機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)與升阻比,、阻力的響應(yīng)面模型,，其中升阻比隨著翼展長和小翼高的增加而增大，后掠角和小翼高對升阻比的影響較小,，當(dāng)攻角為4°~8°時(shí),，升阻比隨小翼厚的增加而減小，當(dāng)攻角為10°~12°時(shí),，升阻比隨小翼厚的增加而增大,；阻力隨著翼展長和小翼厚的增加而增大，隨小翼高的增加而減小,，隨后掠角的增加先增大后減小,。以升阻比最大和阻力最小為優(yōu)化目標(biāo)，采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化,，得到最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)為：翼展長1123mm,、后掠角34°、小翼高39mm,、小翼厚3mm,，與原始樣機(jī)相比升阻比提高了12.4%，阻力降低了5.3%,。采用風(fēng)洞試驗(yàn)對響應(yīng)面模型進(jìn)行了驗(yàn)證,，其中升阻比和阻力的數(shù)值模擬相對誤差小于8.0%,，響應(yīng)面模型相對誤差小于3%，表明響應(yīng)面模型具有較高的精度和良好的通用性,，可用于垂直起降尾座式無人機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì),。

摘要:在噴霧場景中，茶樹葉片具有不同傾斜方向,，且會受到不同方向噴霧液滴的撞擊,。為掌握液滴斜撞擊茶樹葉片時(shí)的撞擊行為及影響機(jī)理，提出了利用橢圓鋪展面積來衡量斜撞擊時(shí)液滴的鋪展變化,，并推導(dǎo)出包含葉片傾角和撞擊角的斜撞擊液滴鋪展及反彈數(shù)學(xué)預(yù)測模型,。為驗(yàn)證理論準(zhǔn)確性，利用兩臺高速攝像機(jī)對噴霧液滴撞擊茶樹葉片的撞擊過程及結(jié)果進(jìn)行測試和分析,。研究結(jié)果表明,，撞擊角,、初始直徑,、撞擊速度對粘附液滴的鋪展面積影響由大到小為撞擊速度、初始直徑,、撞擊角,，其中初始直徑及撞擊速度對液滴鋪展面積有顯著性影響，且是極強(qiáng)正相關(guān),。對于細(xì),、中液滴，撞擊角對鋪展面積無顯著性影響,；對于粗大液滴,，撞擊角有顯著性影響，建議采用90°撞擊角,。茶樹葉片表面具有親水性,，水滴撞擊葉片表面時(shí)無反彈行為，此結(jié)果與反彈預(yù)測模型結(jié)果吻合,。對液滴飛濺的影響程度由大到小為初始直徑,、撞擊速度、撞擊角,。初始直徑及撞擊速度對液滴飛濺有顯著性影響,，液滴初始直徑和撞擊速度越大，越容易發(fā)生飛濺,，撞擊角對液滴飛濺無顯著性影響,。因茶樹葉片表面比較光滑，無長絨毛,，表面粗糙度較小,，飛濺臨界值Kcrit采用108.4較合適,。

摘要:為增強(qiáng)玉米清選篩體對高喂入量脫出物的篩分能力，以適應(yīng)玉米聯(lián)合收獲機(jī)快速發(fā)展要求,，以玉米籽粒為研究對象,，對貝殼篩體作業(yè)機(jī)理進(jìn)行分析，探究篩分過程中籽粒在貝殼篩體上運(yùn)動狀態(tài),，得到貝殼篩對籽粒的篩分特性和籽粒的透篩模型,。為增大籽粒透篩概率，基于貝殼篩和圓孔篩的篩分特性,，設(shè)計(jì)了貝殼-圓孔組合孔篩體,。在玉米脫出物不同喂入量條件下進(jìn)行仿真試驗(yàn)，對組合孔篩,、圓孔篩,、貝殼篩作業(yè)效果進(jìn)行對比，結(jié)果表明：在喂入量為6kg/s情況下,，組合孔篩作業(yè)后的籽粒損失率,、清潔率和篩分時(shí)間分別為1.15%、97.53%和5.50s,，均滿足國家標(biāo)準(zhǔn)要求,，且組合孔篩的籽粒損失率比圓孔篩和貝殼篩分別減少了5.79個(gè)百分點(diǎn)和7.84個(gè)百分點(diǎn)，通過臺架試驗(yàn)驗(yàn)證了仿真結(jié)果準(zhǔn)確性,。在喂入量分別為5kg/s和6kg/s條件下對組合孔篩與階梯篩篩分效果進(jìn)行對比,，在喂入量為6kg/s、氣流速度為12.8m/s,、氣流方向角30°,、振動頻率為5.15Hz時(shí)，組合孔篩相對階梯篩籽粒損失率降低5.60個(gè)百分點(diǎn),，篩分時(shí)間縮短0.93s,，清選效果提高。

摘要:對于育種和栽培等科研用小區(qū)花生脫殼而言,，不但要求脫殼機(jī)適應(yīng)小量脫殼,，而且要求脫殼過程中損傷小、清種快捷方便,。目前小區(qū)試驗(yàn)的花生脫殼主要靠人工作業(yè),，脫殼效率低下，容易出現(xiàn)清種不便和不凈,，造成每個(gè)小區(qū)處理之間的“混雜”等現(xiàn)象,。為此在對現(xiàn)有臥式花生脫殼機(jī)特點(diǎn)研究的基礎(chǔ)上，提出了直立式錐滾筒花生脫殼方案,，進(jìn)行了脫殼機(jī)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),；在花生莢果脫殼受力分析基礎(chǔ)上,，確定了錐滾筒脫殼結(jié)構(gòu)及其參數(shù)范圍；最后以四粒紅花生為研究對象,，以錐滾筒轉(zhuǎn)速,、錐滾筒半錐角、最小脫殼間隙為因素進(jìn)行性能影響試驗(yàn),，結(jié)果表明在錐滾筒轉(zhuǎn)速為340r/min,、錐滾筒半錐角為40°、最小脫殼間隙為10mm時(shí)脫殼綜合指標(biāo)最優(yōu),，脫凈率為97.84%,，損傷率為2.97%，較好地滿足了小區(qū)花生脫殼要求,。

摘要:針對當(dāng)前縱臥輥式玉米收獲機(jī)作業(yè)存在籽?？袀麌?yán)重和落粒損失大的問題，以激振理論為指導(dǎo),，以玉米果穗與莖稈分離為條件,，建立了適于玉米機(jī)械化收獲的玉米激振摘穗理論模型；以該激振摘穗模型為指導(dǎo),，構(gòu)建并優(yōu)化了適于玉米激振運(yùn)動的摘穗輥外形結(jié)構(gòu)和配置方式,，開發(fā)了相應(yīng)的激振摘穗試驗(yàn)臺,；采用Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,，研究了激振摘穗輥棱邊數(shù)、振幅,、摘穗輥轉(zhuǎn)速對果穗摘穗過程籽粒破損率和落粒損失率的影響規(guī)律,，建立了試驗(yàn)因素與考察指標(biāo)之間的回歸方程，并生成了相應(yīng)的響應(yīng)曲面,。結(jié)果表明,，激振摘穗裝置中棱邊數(shù)、振幅和摘穗輥轉(zhuǎn)速對收獲過程果穗籽粒破損率和落粒損失率有顯著的影響,。以非線性規(guī)劃理論為指導(dǎo),，確定了最佳組合為摘穗輥轉(zhuǎn)速950r/min、棱邊數(shù)8,、振幅0.75cm,，在該條件下進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，得出平均籽粒破損率為0.124%,，平均落粒損失率為0.228%,，均低于國家玉米收獲機(jī)械技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)要求。

摘要:為提高電動膠輥旋轉(zhuǎn)式油茶果采摘執(zhí)行器的采摘效率,，設(shè)計(jì)了一種液壓驅(qū)動式油茶果采摘機(jī),。通過分析油茶果與膠輥相互作用力的影響因素,，確定了采摘機(jī)的主要工作參數(shù)。仿真分析了不同工作參數(shù)對油茶果與膠輥相互作用力的影響規(guī)律,，并以上下組膠輥間距,、旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速、膠輥直徑為影響因素,，以油茶果采摘率和花苞損傷率為評價(jià)指標(biāo),，在江西省林科院和江西農(nóng)業(yè)大學(xué)分別進(jìn)行了室外、室內(nèi)采摘試驗(yàn),。結(jié)果表明,，影響采摘率的因素由大到小依次是上下組膠輥間距、旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速和膠輥直徑,；影響花苞損傷率的因素由大到小依次是膠輥直徑,、上下組膠輥間距和旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速。結(jié)合室內(nèi),、室外試驗(yàn),，運(yùn)用綜合評分法得出油茶果采摘率較高且花苞損傷率較小的最佳參數(shù)組合為：上下組膠輥間距15mm、旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速55r/min,、膠輥直徑30mm,。與電動膠輥旋轉(zhuǎn)式油茶果采摘執(zhí)行器相比，液壓驅(qū)動式油茶果采摘機(jī)旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速提高了83.33%,，采摘效率明顯提高,，其平均采摘效率為210個(gè)/min。

摘要:對于混流式水輪機(jī),，活動導(dǎo)葉與固定導(dǎo)葉以及轉(zhuǎn)輪的相對位置直接影響導(dǎo)水機(jī)構(gòu)和轉(zhuǎn)輪內(nèi)部流動,，對水輪機(jī)安全、穩(wěn)定,、高效運(yùn)行起到重要作用,。采用商業(yè)軟件ANSYS CFX 160對某電站水輪機(jī)模型機(jī)全流道進(jìn)行三維數(shù)值模擬計(jì)算，提出了5種活動導(dǎo)葉分布圓直徑方案,，分析不同方案下水輪機(jī)的外部能量特性與內(nèi)部流場,，尋找活動導(dǎo)葉安放的最佳位置。結(jié)果表明：適當(dāng)增大活動導(dǎo)葉分布圓直徑,，可以有效改善葉片吸力面的低壓區(qū),，降低活動導(dǎo)葉流域內(nèi)水流的最大速度，改善轉(zhuǎn)輪進(jìn)口水流角,，同時(shí)減小導(dǎo)水機(jī)構(gòu)與轉(zhuǎn)輪的水力損失,。小流量工況下，D0/D1增大0.031,，水輪機(jī)效率提高了5.28個(gè)百分點(diǎn),；設(shè)計(jì)工況與大流量工況下,，活動導(dǎo)葉分布圓的變化對水輪機(jī)效率的影響相對于小流量工況較小，最高效率與最低效率的差值分別為0.17%與0.48%,。因此,，在一定范圍內(nèi)改變活動導(dǎo)葉的分布圓直徑具有可實(shí)施性，對水輪機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)有一定參考價(jià)值,。

摘要:為提高射流離心泵葉輪和導(dǎo)葉水力設(shè)計(jì)水平,，優(yōu)化動靜干涉對泵的水力性能及其聲學(xué)響應(yīng)特性影響，采用正交試驗(yàn)方法結(jié)合CFD/CFA(計(jì)算流體動力學(xué)/計(jì)算流體聲學(xué))技術(shù)對葉輪與正導(dǎo)葉的動靜葉柵匹配進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì),，試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)籌考慮葉輪和正導(dǎo)葉相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù),，分析葉輪葉片數(shù)、葉輪葉片型線,、導(dǎo)葉葉片數(shù),、導(dǎo)葉葉片型線及動靜葉柵間隙對射流離心泵揚(yáng)程、水力效率和動靜葉柵內(nèi)部流體動力噪聲的影響規(guī)律,，采用矩陣分析法確定多目標(biāo)優(yōu)化方案,，獲得綜合性能最優(yōu)的動靜葉柵匹配組合。結(jié)果表明：優(yōu)化后,，額定工況下泵的揚(yáng)程不變,，水力效率提高0.5個(gè)百分點(diǎn)，動靜葉柵內(nèi)的整體噪聲明顯降低,，其中葉輪誘導(dǎo)噪聲降低7.1%,，導(dǎo)葉誘導(dǎo)噪聲提高2.2%，驗(yàn)證了權(quán)矩陣分析法確定多指標(biāo)優(yōu)化方案的可行性,；低噪聲射流離心泵設(shè)計(jì)的關(guān)鍵是合理確定動靜葉柵間隙及動〖JP2〗靜葉柵的葉片數(shù),；動靜葉柵的不同匹配方案對射流離心泵揚(yáng)程的影響比對其水力效率的影響更加敏感，對導(dǎo)葉誘導(dǎo)噪聲的影響比對葉輪誘導(dǎo)噪聲的影響更加敏感,；壓力脈動引起具有偶極子特性的流體動力噪聲，導(dǎo)葉誘導(dǎo)噪聲的頻譜特性與壓力脈動的頻譜特性基本一致,，但葉輪誘導(dǎo)噪聲的頻譜特性與壓力脈動的頻譜特性有較明顯的區(qū)別,。

摘要:為了探討水泵水輪機(jī)飛逸工況下無葉區(qū)高速水環(huán)形成機(jī)理以及對機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行的影響，以某抽水蓄能電站水泵水輪機(jī)模型為研究對象,，采用Realizable k-ε湍流模型,，通過數(shù)值模擬結(jié)合模型機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對全流道定常和非定常數(shù)值模擬計(jì)算,，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比,。結(jié)果表明：水泵水輪機(jī)S特性與飛逸點(diǎn)穩(wěn)定性存在內(nèi)在聯(lián)系，飛逸工況下無葉區(qū)高速水環(huán)影響飛逸的穩(wěn)定性,；高速水環(huán)區(qū)周向速度分布以及反作用度分布存在極值點(diǎn),，其中周向速度在高速水環(huán)靠近轉(zhuǎn)輪葉片一側(cè)存在極大值,，反作用度則在靠近轉(zhuǎn)輪葉片一側(cè)存在極小值，高速水環(huán)是引起無葉區(qū)水力損失的主要原因,；飛逸工況下,，隨著開度的增加，高速水環(huán)越發(fā)不明顯,，小開度飛逸工況下,，由于來流方向與葉片骨線存在較大沖角，致使轉(zhuǎn)輪葉片進(jìn)口端產(chǎn)生規(guī)律性的旋渦結(jié)構(gòu),，而沖角隨著流動變化浮動較大,，存在較大隨機(jī)性，高速水環(huán)是導(dǎo)致隨機(jī)性波動的原因,。

摘要:為了適應(yīng)化工過程工業(yè)中生產(chǎn)調(diào)節(jié)對透平性能的影響,，要求液力透平的壓頭隨流量的變化較小，即壓頭-流量曲線比較平坦,。在液力透平蝸殼內(nèi)速度矩守恒的前提下,，推導(dǎo)得出了透平理論壓頭和流量及透平幾何參數(shù)的關(guān)系式，通過分析得到影響其曲線平坦度的幾何參數(shù)為：蝸殼包角,、葉輪出口安放角,、葉輪出口邊參數(shù)和葉片數(shù)。選取一臺低比轉(zhuǎn)數(shù)泵反轉(zhuǎn)作透平為研究對象,，改變蝸殼包角,、葉輪出口安放角、葉輪出口邊參數(shù)和葉片數(shù)等幾何參數(shù),，確定了13種研究方案,，利用ANSYS-Fluent軟件對13種方案進(jìn)行數(shù)值模擬和試驗(yàn)。結(jié)果表明：在一定范圍內(nèi)減小蝸殼包角,，增大葉輪出口安放角,，壓頭-流量曲線變得平坦；存在最佳葉輪出口邊位置和最佳葉片數(shù),，可使透平壓頭-流量曲線更加平坦,；蝸殼包角對壓頭-流量曲線斜率的影響顯著。

摘要:為探索旋流泵固液兩相流內(nèi)部流場及變濃度輸送特性,，分析了旋流泵固液兩相流動基本原理及其特點(diǎn),。在32WB8-12型樣機(jī)上完成輸送清水及菜籽體積分?jǐn)?shù)CV分別為6%、10%的外特性實(shí)驗(yàn),，得出泵流量-揚(yáng)程,、流量-軸功率、流量-效率和流量-臨界汽蝕余量性能曲線。采用Mixture多相流模型及RNG k-ε湍流模型,，對旋流泵在清水最優(yōu)工況流量qv=9.31m3/h下輸送菜籽固液兩相流流場進(jìn)行了數(shù)值模擬,，求解采用SIMPLE算法，得到3個(gè)軸面靜壓,、速度矢量和固粒體積分?jǐn)?shù)分布圖,。通過對比分析，數(shù)值模擬準(zhǔn)確性得到了驗(yàn)證,。綜合分析了泵外特性變化與內(nèi)部流場之間的定性因果關(guān)系,，并提出了兩相流泵優(yōu)化設(shè)計(jì)改進(jìn)措施。

摘要:針對戶外自然環(huán)境,，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了對光照變化,、亮度不勻、前背景相似,、果實(shí)及枝葉相互遮擋,、陰影覆蓋等自然環(huán)境下典型干擾因素具有良好魯棒性的柑橘視覺識別模型。模型包括可穩(wěn)定提取自然環(huán)境下柑橘目標(biāo)視覺特征的深層卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),、可提取高層語義特征來獲取柑橘特征圖的深層池化結(jié)構(gòu)和基于非極大值抑制方法的柑橘目標(biāo)位置預(yù)測結(jié)構(gòu),，并基于遷移學(xué)習(xí)完成了柑橘目標(biāo)識別模型訓(xùn)練。本文運(yùn)用多重分割的方法提高了柑橘目標(biāo)識別模型的多尺度圖像檢測能力和實(shí)時(shí)性,，利用包含多種干擾因素的自然環(huán)境下柑橘目標(biāo)數(shù)據(jù)集測試,，結(jié)果表明，柑橘識別模型對自然采摘環(huán)境下常見干擾因素及其疊加具有良好的魯棒性和實(shí)時(shí)性,，識別平均準(zhǔn)確率均值為86.6%,，平均損失為7.7，平均單幀圖像檢測時(shí)間為80ms,。

摘要:針對北方園林害蟲識別問題,，提出了一種基于改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)的害蟲圖像識別方法。首先,，采用富邊緣檢測算法,，將中值濾波、Sobel算子和Canny算子相結(jié)合,，對害蟲圖像進(jìn)行邊緣檢測,；然后，改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)中的殘差塊,，通過添加卷積層和增加通道數(shù)提取更多的害蟲圖像特征，并將貝葉斯方法運(yùn)用于改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)中,，優(yōu)化超參數(shù),；最后，將預(yù)處理的害蟲圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,，利用分塊共軛算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,。對38種北方園林害蟲進(jìn)行了識別,，試驗(yàn)結(jié)果表明，在相同數(shù)據(jù)集下,，與3種傳統(tǒng)害蟲識別方法相比,，本文方法的平均識別準(zhǔn)確率平均提高9.6個(gè)百分點(diǎn)，加權(quán)平均分?jǐn)?shù)分別提高16.3,、10.8,、4.5個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:復(fù)雜養(yǎng)殖環(huán)境下運(yùn)動奶牛目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測是奶牛跛行,、發(fā)情等運(yùn)動行為感知的基礎(chǔ),。針對現(xiàn)有方法多采用參數(shù)化模型實(shí)現(xiàn)運(yùn)動奶牛目標(biāo)檢測的缺陷，提出了一種無參核密度估計(jì)背景建模方法,。該方法根據(jù)各像素的歷史樣本估計(jì)像素的概率模型,，針對歷史樣本信息中冗雜信息導(dǎo)致模型復(fù)雜度過高的問題，采用關(guān)鍵幀檢測技術(shù)剔除樣本中的冗余信息以降低算法的復(fù)雜度,，并實(shí)現(xiàn)了在小樣本下核函數(shù)對遙遠(yuǎn)歷史幀圖像信息的獲取,，從而提高了檢測精度。針對檢測目標(biāo)輪廓缺失的問題,，結(jié)合三幀差法進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動目標(biāo)的完整提取,。為了驗(yàn)證本算法的有效性，對不同環(huán)境和干擾下的運(yùn)動奶牛視頻樣本進(jìn)行了試驗(yàn),，并與高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)和核密度估計(jì)模型(Kernel density estimation, KDE)方法進(jìn)行了對比,。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法平均前景正檢率為95.65%,，比高斯混合模型提高了15.56個(gè)百分點(diǎn),，比核密度估計(jì)模型提高了10.56個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí),，本文算法平均實(shí)時(shí)性指標(biāo)為1.11,，基本可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動奶牛目標(biāo)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確檢測,，該研究結(jié)果可為奶牛跛行疾病的預(yù)防,、診斷以及奶牛運(yùn)動行為的精確感知提供參考。

摘要:為了獲取果實(shí)生長期的外形參數(shù)指標(biāo),，監(jiān)控果實(shí)發(fā)育狀況,，提出了一種基于局部點(diǎn)云的蘋果外形指標(biāo)估測方法。該方法可以通過局部點(diǎn)云數(shù)據(jù)估測蘋果的體積,、高度,、直徑等外形指標(biāo)參數(shù)。利用橢球曲面方程構(gòu)建蘋果幾何模型，并計(jì)算蘋果幾何模型的高度,、直徑,、體積。使用Kinect V2相機(jī)從任意角度獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù),，采用直通濾波法去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)的背景,，用包圍盒算法精簡點(diǎn)云得到蘋果局部點(diǎn)云數(shù)據(jù)后，采用粒子群算法將蘋果局部點(diǎn)云數(shù)據(jù)與蘋果模型進(jìn)行空間匹配,，并用遺傳算法求解蘋果最優(yōu)匹配模型的參數(shù),，利用蘋果最優(yōu)匹配模型參數(shù)估測與其匹配的真實(shí)蘋果的外形指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)采集了250個(gè)蘋果頂部,、側(cè)面和底部的局部點(diǎn)云數(shù)據(jù),，使用本文方法分別估測了250個(gè)蘋果在3個(gè)角度下的外形指標(biāo)，并對估測值與真實(shí)值進(jìn)行線性回歸分析,，各個(gè)指標(biāo)的線性回歸擬合度R2均高于0.7,。其中，側(cè)面拍攝時(shí)擬合效果最好,，R2最高為0.948,。在各個(gè)角度下蘋果體積估測的平均誤差不大于16.16mL，高度估測的平均誤差不大于2.92mm,，直徑估測的平均誤差不大于2.35mm,，估測結(jié)果的平均誤差較小，在允許誤差范圍內(nèi),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，基于局部點(diǎn)云的蘋果外形指標(biāo)估測方法具有較強(qiáng)的實(shí)用性。

摘要:合理的果樹冠層結(jié)構(gòu)有利于光照的有效分布,，對提升果實(shí)產(chǎn)量與品質(zhì)有重要意義,。為揭示果樹冠層內(nèi)部的光照分布情況，針對目前果樹冠層內(nèi)部光照強(qiáng)度獲取難度大,、預(yù)測精度低的問題,，研究了冠層顏色特征與光照強(qiáng)度的對應(yīng)關(guān)系，提出一種基于冠層剖面陰影特征和冠層點(diǎn)云顏色特征的隨機(jī)森林預(yù)測模型,。以紡錘形“陜富6號”蘋果樹為研究對象,，首先使用Kinect 2.0采集果樹的雙面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，預(yù)處理后得到完整的點(diǎn)云數(shù)據(jù),；其次,，基于改進(jìn)的空間殖民算法和葉序添加規(guī)則重構(gòu)果樹的三維模型；最后,，使用“切片法”,，在垂直方向上將冠層模型每0.1m分層劃分,，使用POV-Ray渲染器逐層渲染陰影,，同時(shí)使用光照度計(jì),，自頂向下每0.1m實(shí)測光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)，構(gòu)建以每層陰影圖灰度特征和每層點(diǎn)云HSI顏色特征為輸入,，以相對光照強(qiáng)度為輸出的隨機(jī)森林網(wǎng)絡(luò),。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測冠層內(nèi)的光照分布情況,，預(yù)測值與實(shí)際值的決定系數(shù)R2為0.864,，平均絕對百分比誤差MAPE為0.236，RF回歸模型可作為蘋果樹冠層內(nèi)光照分布預(yù)測的有效方法,，為果樹的剪枝,、整形等研究提供參考。

摘要:針對大多數(shù)應(yīng)用場景中,，大多數(shù)魚類呈不規(guī)則條狀,，魚類目標(biāo)小，受他物遮擋和光線干擾,，且一些基于顏色,、形狀、紋理特征的傳統(tǒng)魚類識別方法在提取圖像特征方面存在計(jì)算復(fù)雜,、特征提取具有盲目和不確定性,，最終導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率低、分類效果差等問題,，本文在分析已有的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的圖像特征提取器的基礎(chǔ)上,，使用ImageNet大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的VGG16權(quán)重作為新模型的初始化權(quán)重，通過增加批規(guī)范層(Batch normalization, BN),、池化層,、Dropout層、全連接層（Fully connected,FC）,、softmax層,，采用帶有約束的正則權(quán)重項(xiàng)作為模型的損失函數(shù)，并使用Adam優(yōu)化算法對模型的參數(shù)進(jìn)行更新,，汲取深度學(xué)習(xí)中遷移學(xué)習(xí)理論,，構(gòu)建了FTVGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Finetuning VGG16 convolutional neural network,FTVGG16)。測試結(jié)果表明：FTVGG16模型在很大程度上能夠克服訓(xùn)練的過擬合,，收斂速度明顯加快,，訓(xùn)練時(shí)間明顯減少，針對魚類目標(biāo)很小,、背景干擾很強(qiáng)的圖像,，F(xiàn)TVGG16模型平均準(zhǔn)確率為97.66%,，對部分魚的平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到了99.43%。

摘要:為準(zhǔn)確快速獲取夏季玉米四葉期,、拔節(jié)期,、抽穗期和花粒期的植被覆蓋度信息，利用無人機(jī)獲取玉米田間可見光圖像,，對圖像可見光波段提取的多種植被指數(shù)進(jìn)行分析和比較,，選擇差異植被指數(shù)（Visibleband difference vegetation index，VDVI）,、過綠指數(shù)（Excess green,，EXG）和歸一化綠藍(lán)差異指數(shù)（Normalized greenblue difference index，NGBDI）,，結(jié)合監(jiān)督分類提取了玉米4個(gè)時(shí)期的植被覆蓋度信息,。通過對試驗(yàn)田4個(gè)階段的單幅圖像監(jiān)督分類處理，將其目標(biāo)物分為土壤和玉米植被兩類,；分別統(tǒng)計(jì)監(jiān)督分類后圖像中土壤和玉米的VDVI像元直方圖,，將兩者的像元直方圖交點(diǎn)作為植被覆蓋度提取閾值，同理獲得EXG和NGBDI對應(yīng)的玉米植被覆蓋度提取閾值,；利用獲取的玉米植被3種覆蓋度提取閾值,，對玉米4個(gè)時(shí)期的植被覆蓋度進(jìn)行提取，并對提取精度進(jìn)行了驗(yàn)證,。結(jié)果表明,，VDVI對應(yīng)4個(gè)生長時(shí)期的植被覆蓋度提取誤差分別為1.21%、4.88%,、2.31%和3.61%,；EXG對應(yīng)的植被覆蓋度提取誤差分別為1.38%、1.25%,、0.89%和0.33%,；NGBDI提取誤差為1.61%、3.31%,、1.99%和3.25%,，EXG在夏季玉米4個(gè)生長時(shí)期的植被覆蓋度提取效果最好。將玉米4個(gè)生長時(shí)期單幅圖像確定的閾值作為固定閾值,，對剔除確定閾值的單幅圖像的試驗(yàn)田全景圖像進(jìn)行植被覆蓋度提取,，并對提取效果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,，采用監(jiān)督分類與可見光植被指數(shù)統(tǒng)計(jì)直方圖相結(jié)合確定閾值的方法提取玉米植被覆蓋度效果較好,。

摘要:為在玉米生長周期內(nèi)，準(zhǔn)確,、快速地掌握玉米生長信息,，通過無人機(jī)獲取玉米生長階段4期不同高清數(shù)碼正射影像（Digital orthophoto map, DOM）及數(shù)字表面模型（Digital surface model,DSM）,，利用K-means算法、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和骨架算法分別對DOM中的玉米區(qū)域進(jìn)行提取,，生成掩膜,，與DSM套和，獲取玉米高度信息,。與實(shí)地測量株高進(jìn)行對比,，3種方法的R2分別為0.853、0.877,、0.923，RMSE分別為15.886,、14.519,、11.493cm，MAE分別為13.743,、11.884,、8.927cm。結(jié)果表明：結(jié)合DOM和DSM可以較好地提取生長階段的玉米高度,。與K-means算法,、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，基于骨架算法提取玉米高度具有一定優(yōu)勢,，且精度較高,。采用DOM和DSM相結(jié)合的骨架算法提取植株骨架，為株高提取提供了一種新途徑,，可為無人機(jī)遙感監(jiān)測作物株高狀況提供參考,。

摘要:為了快速、準(zhǔn)確,、大范圍獲取大田夏玉米的葉面積指數(shù)（Leaf area index,，LAI），基于實(shí)地采集的夏玉米LAI和株高,，結(jié)合同時(shí)期的無人機(jī)多光譜影像,，選擇與夏玉米LAI相關(guān)性較強(qiáng)的8種植被指數(shù)以及株高作為反演LAI的輸入變量，采用梯度提升樹（Gradient boosting decision tree,，GBDT）算法建立植被指數(shù)及株高與葉面積指數(shù)之間的預(yù)測模型,，并與支持向量機(jī)（Support vector machine，SVM）和隨機(jī)森林（Random forest,，RF）算法建立的模型進(jìn)行預(yù)測精度對比,。結(jié)果表明，GBDT算法在3個(gè)樣本組中的LAI預(yù)測值與實(shí)測值R2分別為0.5710,、0.7558,、0.6441,，均高于SVM算法（0.5472、0.6791,、0.6168）和RF算法（0.5505,、0.6973、0.6295）,；對應(yīng)的RMSE分別為0.0027,、0.0015、0.0016,，均低于SVM算法（0.2117,、0.1523、0.1597）和RF算法（0.2447,、0.2147,、0.2080）。該研究為快速準(zhǔn)確的大田夏玉米LAI遙感監(jiān)測提供了技術(shù)和方法,。

摘要:劃定永久基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)是我國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略要求,，耕地質(zhì)量是保護(hù)區(qū)位置選擇的重要依據(jù)。以湖北省嘉魚縣為例,，引入植被指數(shù)信息,，完善耕地質(zhì)量綜合評價(jià)指標(biāo)體系，通過網(wǎng)絡(luò)層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重,，結(jié)合局部空間自相關(guān)分析結(jié)果,，分別對基于耕地質(zhì)量與莫蘭指數(shù)的基本農(nóng)田逐像元補(bǔ)劃結(jié)果進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明,，嘉魚縣耕地綜合質(zhì)量在空間上表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性,，全域和耕地范圍的局部自相關(guān)系數(shù)分別為0.8645和0.9916；基于耕地質(zhì)量和莫蘭指數(shù)的劃定結(jié)果在空間上保持高度的一致性,，兩種方法均優(yōu)先將空間上呈HH型聚集的99.97%的像元劃入了基本農(nóng)田保護(hù)區(qū),；兩種方法互為補(bǔ)充，可以為最終決策提供參考,。

摘要:為分析城市綠地凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換（Net ecosystem exchange,，NEE）對環(huán)境因子的響應(yīng)，利用渦度相關(guān)法測量了2013—2016年生長季白天的NEE數(shù)據(jù),，使用XGBoost以及ANN模型對NEE進(jìn)行模擬和分析,，并通過決定系數(shù)（R2）、平均絕對誤差（MAE）,、均方根誤差（RMSE）和一致性系數(shù)（IA）4個(gè)指標(biāo)評價(jià)模擬精度,。結(jié)果表明，當(dāng)輸入因子為光合有效輻射（PAR）,、飽和水汽壓差（VPD）,、空氣溫度（Ta）,、相對濕度（RH）、土壤溫度（Ts）,、風(fēng)速（WS）,、10cm處土壤含水率（VWC10）時(shí)，模擬效果達(dá)到最優(yōu),。其訓(xùn)練集精度R2為0.712,，RMSE為4.394μmol/(m2·s)，MAE為3.129μmol/(m2·s),，IA為0.911,；測試集精度R2為0.748，RMSE為4.253μmol/(m2·s),，MAE為2.971μmol/(m2·s),，IA為0.920。在考慮因子間相互作用后,，環(huán)境因子對NEE的重要性排序從大到小依次為PAR、VPD,、Ta,、RH、Ts,、WS,、VWC10；就單環(huán)境因子而言,，對NEE的重要性由大到小依次為Ta,、Ts、RH,。通過計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)凈生產(chǎn)力（Net ecosystem productivity,，NEP，即-NEE）對主要環(huán)境因子（PAR,、VPD,、Ta）的偏導(dǎo)數(shù)可知，生態(tài)系統(tǒng)光合作用表觀量子效率最大值為0.087,，并且當(dāng)PAR大于1200μmol/(m2·s)時(shí),，其不再是影響光合作用的主要因素；VPD偏導(dǎo)數(shù)的變化趨勢表明,，VPD對植物光合作用的影響以抑制性為主,，當(dāng)VPD過大時(shí)，偏導(dǎo)數(shù)趨近于0,，此時(shí)植物葉片氣孔閉合,，抑制光合作用,；Ta偏導(dǎo)數(shù)的變化趨勢說明，隨著溫度的升高,，光合作用速率逐漸大于呼吸作用的速率,。研究表明，基于XGBoost與ANN模型能夠更為精確地模擬NEE動態(tài),，在相關(guān)環(huán)境因子中,，PAR、VPD,、Ta是影響NEE變化的主導(dǎo)因子,，NEE對主要影響因子的生態(tài)特征響應(yīng)趨勢可為理解碳循環(huán)關(guān)鍵過程提供參考。

摘要:基于黑龍江省26個(gè)氣象站1960—2015年逐日氣象數(shù)據(jù)和29個(gè)水稻灌溉試驗(yàn)站的作物系數(shù),，利用Penman-Monteith方法和Arcmap空間分析功能計(jì)算并繪制了1960—1979年,、1980—1999年和2000—2015年3個(gè)階段水稻生長季參考作物蒸散量(ET0)、水稻生育期天數(shù),、需水量,、有效降雨量和需水量與有效降雨量耦合度及相應(yīng)的氣候傾向率分布圖。結(jié)果表明：水稻生長季ET0平均值為620mm,，自西向東總體表現(xiàn)為先減小后增大趨勢,，風(fēng)速、濕度,、日照時(shí)數(shù)的減小和溫度的升高共同作用導(dǎo)致水稻生長季ET0以-3.90mm/(10a)的平均速度下降,；生育期平均天數(shù)為115d，自北向南總體表現(xiàn)為增加趨勢,，溫度升高引起了水稻生育期天數(shù)以2.68d/(10a)的平均速度增加,；水稻生育期有效降雨量平均值為297.03mm，自西向東總體表現(xiàn)為先增大后減小的趨勢,，生育期天數(shù)的增加也彌補(bǔ)了降雨量減小的影響,，使有效降雨量以0.62mm/(10a)的平均速度增加；需水量平均值為490.52mm,，自西向東總體表現(xiàn)為先減小后增加的趨勢,，生育期天數(shù)的增加彌補(bǔ)了ET0減小對需水量的影響，使研究區(qū)內(nèi)水稻需水量以6.66mm/(10a)的平均速度增加,；需水量與有效降雨量耦合度平均值為0.64,，自西向東表現(xiàn)為先增加后減小的趨勢，需水量增幅大于有效降雨量增幅,，使需水量與有效降雨量耦合度總體以-0.009/(10a)速度下降,。本研究可為黑龍江省合理分配灌溉水資源和優(yōu)化水稻品種布局提供依據(jù)。

摘要:對新疆迪那河流域輪臺人工綠洲耕地進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測，量化和描述26年來綠洲耕地的時(shí)空變化規(guī)律,。在RS與GIS支持下,，通過解譯1992年8月、1998年8月,、2007年9月和2018年8月4期衛(wèi)星遙感影像和野外調(diào)查獲取的無人機(jī)影像數(shù)據(jù),，提取迪那河流域輪臺人工綠洲耕地信息，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì),、動態(tài)度,、轉(zhuǎn)移矩陣和重心模型分析綠洲耕地26年內(nèi)時(shí)空變化特征。結(jié)果表明：26年來,，迪那河流域輪臺人工綠洲耕地面積從1992年的8 381hm2增長到2018年的46 284hm2,，耕地面積在人工綠洲總面積中所占的比例從1992年的40.18%增長到2018年的71.28%，耕地面積在迪那河流域總面積中所占比例從1992年的1.61%增長到2018年的8.91%,。迪那河流域輪臺人工綠洲耕地面積呈現(xiàn)“緩慢增加—急劇增加—緩慢增加”的變化過程,。1992—1998年,，綠洲耕地增加主要由政府推動的開墾政策驅(qū)動,，耕地面積年均增長速率2.28%,；1998—2007年,，綠洲耕地增加受開墾政策和棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r兩種因素共同影響，耕地面積急劇增加,，年均增長速度達(dá)16.85%,；2007—2018年,，綠洲耕地增加主要受棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r影響,，耕地面積年均增長速率為8.46%。迪那河流域輪臺人工綠洲耕地動態(tài)變化主要表現(xiàn)在：耕地開墾擴(kuò)張面積（41545hm2）遠(yuǎn)大于耕地轉(zhuǎn)出面積（3441hm2）,，綠洲外圍土地的開發(fā)是輪臺人工綠洲耕地?cái)U(kuò)張的最主要途徑,，耕地轉(zhuǎn)為果園是輪臺人工綠洲耕地減少的最主要途徑。迪那河流域輪臺人工綠洲耕地呈現(xiàn)向沙漠區(qū)擴(kuò)張明顯,、向戈壁區(qū)擴(kuò)張較弱的趨勢,。

摘要:為探討不同高程下的耕地土壤養(yǎng)分空間變異特征，選擇南方典型丘陵山地區(qū)——江西省贛州市為研究區(qū),，基于2012—2013年測土配方項(xiàng)目不同高程下采集處理的2928個(gè)耕層（0~20cm）土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù),，運(yùn)用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析,、方差分析和協(xié)同克里格差值方法,，分析了耕地土壤養(yǎng)分含量與高程的空間耦合關(guān)系。結(jié)果表明：土壤有機(jī)質(zhì),、全氮,、全鉀含量與高程呈正相關(guān)關(guān)系，全磷、有效磷含量與高程呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,，速效鉀含量與高程相關(guān)性不顯著,。高程分組方差分析結(jié)果進(jìn)一步顯示，在小于250m高程范圍內(nèi),，有機(jī)質(zhì)和全氮含量隨高程上升而增加,，高值區(qū)主要分布在研究區(qū)周邊海拔較高地區(qū)，當(dāng)高程大于250m時(shí),，養(yǎng)分含量變化差異不顯著,；在小于200m高程范圍內(nèi)，全磷和有效磷含量隨高程上升而降低,，高值區(qū)主要分布在研究區(qū)中部低海拔地區(qū),，當(dāng)高程大于200m時(shí)，養(yǎng)分含量變化差異不顯著,；全鉀含量隨高程上升而增加,，但有效鉀含量隨高程變化波動較大，二者規(guī)律性不明顯,。土壤養(yǎng)分含量隨高程變化是不同高程下的成土母質(zhì),、土壤類型、土地利用方式,、土壤侵蝕等共同作用的結(jié)果,。研究結(jié)果有助于探明耕地土壤養(yǎng)分隨高程垂直變化規(guī)律，對實(shí)現(xiàn)土壤養(yǎng)分的精準(zhǔn)管理和保障我國糧食安全具有重要意義,。

摘要:針對寧夏回族自治區(qū)揚(yáng)水灌區(qū)水資源緊缺,、供水揚(yáng)程高、不同灌溉方式并存,、供水調(diào)配困難,、運(yùn)行成本高等問題，開展了多級揚(yáng)水灌區(qū)的供水調(diào)配優(yōu)化研究,?？紤]研究區(qū)供水具有多層次、相互聯(lián)系,、組成復(fù)雜,、影響因素眾多等特點(diǎn)，建立了具有二層遞階結(jié)構(gòu)的供水調(diào)配多目標(biāo)優(yōu)化模型,。模型以各層缺水量平方和最小和運(yùn)行功耗最小為目標(biāo),，考慮不同灌溉時(shí)段影響，第1層建立單個(gè)泵站供水調(diào)度優(yōu)化模型,，以進(jìn)行單個(gè)泵站控制區(qū)內(nèi)各時(shí)段輸蓄水量分配優(yōu)化,；第2層建立多級泵站供水調(diào)配優(yōu)化模型，以優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)各級泵站系統(tǒng)各時(shí)段供水量和提水量。兩層之間以供水量作為協(xié)調(diào)變量,，依據(jù)大系統(tǒng)分解-協(xié)調(diào)原理進(jìn)行求解,，充分考慮了不同層次之間水量調(diào)配和主體利益的協(xié)調(diào)。灌區(qū)應(yīng)用表明,，所構(gòu)建模型能有效進(jìn)行多級揚(yáng)水灌區(qū)水量調(diào)配優(yōu)化,，給出了核定水量下各級泵站系統(tǒng)水量分配優(yōu)化方案，優(yōu)化方案較好地緩解了各級泵站間的供水調(diào)配時(shí)空矛盾,，顯著減小了系統(tǒng)缺水量,。研究結(jié)果可為灌區(qū)管理者進(jìn)行實(shí)際水量調(diào)配和管理提供決策支持和技術(shù)支撐。

摘要:為揭示黑土區(qū)秸稈還田條件下農(nóng)田土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性與玉米穗質(zhì)量的相互關(guān)系,，基于TDR法測得的土壤含水率（2017年6—9月）及稱量法測得的玉米穗質(zhì)量,，在確定秸稈還田條件下農(nóng)田土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性特征的基礎(chǔ)上，量化分析其時(shí)間穩(wěn)定性與玉米穗質(zhì)量在單一尺度和多尺度上的相關(guān)特征,。結(jié)果表明：隨土層深度增加,，土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性逐漸增強(qiáng)，且較深土層（40～60cm,、60～80cm）土壤含水率較高的測點(diǎn)時(shí)間穩(wěn)定性較強(qiáng),；隨土層深度變化，土壤水分代表性測點(diǎn)有所不同,，利用代表性測點(diǎn)土壤含水率可確定研究區(qū)域土壤最低含水率,、最高含水率和平均含水率等信息，可為土壤水分估算與調(diào)控提供科學(xué)指導(dǎo),；時(shí)間穩(wěn)定性與穗粒質(zhì)量,、穗軸質(zhì)量相關(guān)程度隨土層深度的變化趨勢在單一尺度和多尺度上不同，大部分土層土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性與穗粒質(zhì)量,、穗軸質(zhì)量的多尺度相關(guān)程度均大于單一尺度相關(guān)程度,。多尺度相關(guān)分析能更深入地確定土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性與穗質(zhì)量的相互關(guān)系，進(jìn)而為深入揭示土壤水分對作物產(chǎn)量的影響機(jī)制提供理論依據(jù),。

摘要:針對水肥一體化下不同滴灌帶配置方式對作物產(chǎn)量的影響，結(jié)合實(shí)際探究了當(dāng)鋪設(shè)50m長滴灌帶,、設(shè)置6種不同首部壓力時(shí),，毛管首、中,、尾部的土壤含水率,、干物質(zhì)質(zhì)量積累量對作物產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明：滴灌帶類型差異使得土壤的平均含水率在生育期內(nèi)變化規(guī)律有所差異,，滴頭采用內(nèi)鑲貼片式（N030）時(shí)土壤含水率變化規(guī)律呈較明顯的先下降后上升趨勢,，且隨著滴頭流量的增大，在全生育期土壤含水率變化越平緩；滴頭采用側(cè)翼迷宮式（L015）時(shí)土壤含水率變化趨勢平緩,，且隨著滴頭流量的增大,，在全生育期土壤含水率變化越顯著。L015下全生育期土壤含水率均滿足作物生長的需求,，可以為作物提供充足水分,；流入滴灌帶的肥液流速越低、長度越長,，附著在管壁的肥料質(zhì)量越多,，尾部作物的肥料利用率越低，致使養(yǎng)分吸收少,，作物產(chǎn)量降低,。對不同處理下毛管的首、中,、尾部產(chǎn)量均勻性進(jìn)行分析表明,，隨著滴灌帶長度的增加，N030的作物產(chǎn)量均勻性逐漸降低,，L015的作物產(chǎn)量均勻性逐漸上升,，故不同滴頭流量對沿滴灌帶長度方向的產(chǎn)量均勻性有一定影響。

摘要:為探究玉米產(chǎn)量對不同程度鹽漬化農(nóng)田水氮調(diào)控的響應(yīng)規(guī)律,，通過田間試驗(yàn),，在3種鹽漬化農(nóng)田（S1，0.247dS/m; S2,，0.839dS/m; S3,，1.286dS/m）上設(shè)置3個(gè)灌溉量（W1，150mm,；W2,，225mm；W3,，300mm（常規(guī)灌溉量））和3個(gè)施氮量（N1,，172.5kg/hm2；N2,，258.8kg/hm2,；N3，345kg/hm2（常規(guī)施氮量））,，結(jié)合模型模擬研究了不同鹽漬土條件下玉米產(chǎn)量對水氮調(diào)控的響應(yīng),。結(jié)果表明：灌水顯著影響S1、S2和S3玉米產(chǎn)量,，產(chǎn)量隨著灌水量的增加呈先增后降的變化趨勢,。施氮顯著影響S1,、S2和S3玉米產(chǎn)量，S1和S2上的產(chǎn)量隨施氮量的增加先增后降,，而S3上的產(chǎn)量總體呈現(xiàn)逐漸減少趨勢,。隨著土壤鹽漬程度的加重，水氮交互效應(yīng)對產(chǎn)量影響增大,。水氮交互對S1玉米產(chǎn)量影響不顯著（P＞0.05）,，W2N2較W3N3、W3N2減產(chǎn)4.41%,、6.56%（P＞0.05）,，非鹽漬土在水分較好和氮素適宜時(shí)才可得到較大產(chǎn)量，但適度節(jié)水控氮不會顯著減產(chǎn),。水氮交互顯著影響S2玉米產(chǎn)量（P＜0.05）,，W2N2產(chǎn)量顯著高于其余水氮處理（P＜0.05），中度鹽漬土需供應(yīng)適宜水氮,。水氮交互極顯著影響S3玉米產(chǎn)量（P＜0.01）,，W2N1產(chǎn)量顯著高于其余水氮處理（P＜0.05），重度鹽漬土在適宜水分和較少供氮時(shí)才可得到較高產(chǎn)量,。經(jīng)模型尋優(yōu)得到河套灌區(qū)玉米節(jié)水節(jié)氮高產(chǎn)的水氮用量為：非鹽漬土,，灌水量253.74~286.26mm，施氮量267.65~318.85kg/hm2,；中度鹽漬土,，灌水量233.25~268.17mm，施氮量225.22~272.56kg/hm2,；重度鹽漬土,，灌水量196.94~243.06mm，施氮量179.15~223.35kg/hm2,。

摘要:為了提高野外高光譜反演土壤水溶性鹽基離子的精度,，以河套灌區(qū)永濟(jì)灌域鹽漬化土壤為研究對象，構(gòu)建了基于光譜變換,、特征波段,、特征光譜指數(shù)篩選以及支持向量機(jī)（SVM）的機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的高光譜綜合反演模型。結(jié)果表明,，經(jīng)預(yù)處理的原始光譜反射率與土壤離子相關(guān)性總體較低,，最大相關(guān)系數(shù)僅為0.18，原始光譜反射率與土壤離子的相關(guān)系數(shù)由大到小依次為Ca2+,、 SO2-4、 Mg2+,、全鹽量,、Na++K+,、Cl-。全鹽量,、Na++K+,、Cl-、SO2-4,、Ca2+,、Mg2+的光譜最優(yōu)變換形式分別為(1/R)″、(1/R)″,、(lnR)′,、(lnR)″、R′,、(lnR)″,，敏感波段（P<001）數(shù)分別為41、7,、9,、65、76,、28個(gè),，利用逐步回歸法在敏感波段中篩選出特征波段，基于特征波段建立的回歸模型中各離子的決定系數(shù)R2平均值為035,，均方根誤差RMSE平均值為087g/kg,，其中SO2-4擬合精度最高，R2為0.52,，Ca2+擬合精度最低,，R2僅為0.20。將特征波段代入光譜指數(shù)中,，結(jié)合逐步回歸法確定了Mg2+特征光譜指數(shù)為3個(gè),，全鹽量特征光譜指數(shù)為2個(gè)，Na++K+,、SO2-4,、〖JP3〗Ca2+特征光譜指數(shù)分別為1個(gè)，與僅考慮特征波段的回歸模型相比,，特征波段+〖JP〗特征光譜指數(shù)結(jié)合后各離子回歸模型的R2平均提高了58.67%,，RMSE降低了24.60%，其中SO2-4擬合精度最高,，R2為0.74,，RMSE為0.47g/kg?？紤]了特征波段+特征光譜指數(shù)的SVM模型相比僅考慮特征波段的SVM模型,，其預(yù)測能力有了明顯提高,，各離子相對分析誤差（RPD）平均提高了11027%，訓(xùn)練集R2平均提高了3754%,，RMSE平均降低了4012%,，驗(yàn)證集R2平均提高了56.04%，RMSE平均降低了39.39%,。SO2-4的RPD達(dá)到3000,，模擬效果最優(yōu)，具備很好的預(yù)測能力,；全鹽量模型具有很好的定量預(yù)測能力,，Mg2+模型可用于評估或相關(guān)性方面的預(yù)測，Na++K+,、Ca2+的模型具有區(qū)別高低值的能力,。

摘要:為探究在線近紅外光譜儀對堆肥全過程含水率、pH值,、電導(dǎo)率,、有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)、總碳質(zhì)量分?jǐn)?shù),、總氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)和碳氮比等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析的可行性,，以采集的60個(gè)堆肥全過程樣品為研究對象，利用在線近紅外光譜儀,、結(jié)合偏最小二乘法,，建立了有機(jī)肥堆肥過程中含水率、pH值,、電導(dǎo)率,、有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)、總碳質(zhì)量分?jǐn)?shù),、總氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)和碳氮比的近紅外定量分析模型,。研究結(jié)果顯示：在線近紅外光譜儀可實(shí)現(xiàn)堆肥全過程上述關(guān)鍵參數(shù)的速測（RSD<10%），其中,，含水率和總氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)的R2C和RPD分別為0.94和3.62,、0.92和3.14，模型效果優(yōu)秀,；pH值,、總碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)和碳氮比的R2C和RPD分別為0.90和1.89、0.83和2.12,、0.82和2.15,，模型效果良好；電導(dǎo)率和有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的R2C和RPD分別為0.79和1.85,、0.80和1.93,，模型效果一般,，模型精度有待提高。各參數(shù)近紅外預(yù)測值與實(shí)際測量值之間的偏差很小,，并且近紅外預(yù)測值與實(shí)際測量值隨堆肥時(shí)間的變化趨勢具有較好的一致性。

摘要:根據(jù)CO2吸收過程串并聯(lián)反應(yīng)機(jī)理,，建立了本征動力學(xué)方程,；基于雙膜擴(kuò)散理論，建立了CO2吸收反應(yīng)的宏觀動力學(xué)方程,，并結(jié)合溶液的非理想性,，對速率方程中的濃度效應(yīng)進(jìn)行了修正，獲得了8個(gè)修正模型,。通過實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),，測定并進(jìn)行了模型參數(shù)估值，分別計(jì)算了各模型的殘差,。通過比較殘差大小及其分布,，對模型進(jìn)行了篩選，〖JP2〗選取模型4為理想模型,。其動力學(xué)參數(shù)為：表觀活化能1938394J/mol,，表觀指前因子3.0429×10-5mol/(m2·s·Pa)。在此基礎(chǔ)上,，通過理論推導(dǎo)獲得了熱鉀堿吸收CO2的本征動力學(xué)方程,，其模型參數(shù)為：本征反應(yīng)活化能54.47kJ/mol，指前因子3.2228×109m3/(mol·s),。計(jì)算了膜內(nèi)轉(zhuǎn)化系數(shù)γ,，該值大于2，表明CO2吸收為快速反應(yīng)過程,，反應(yīng)主要在膜內(nèi)完成,。

摘要:通過建立賴氨酸表面修飾的膠體金體系，構(gòu)建了一種檢測霉變花生中黃曲霉毒素B1(AFB1)的方法,。首先,，用檸檬酸三鈉還原法制備膠體金（AuNPs），然后在所制備的膠體金溶液中加入賴氨酸,，制備了賴氨酸修飾的膠體金溶液（Lys- AuNPs）,。利用紫外可見分光光度計(jì)和透射電鏡對其進(jìn)行表征，建立了Lys-AuNPs溶液在725nm和525nm處吸光度的比值（A725/A525）與AFB1質(zhì)量濃度之間的相關(guān)關(guān)系,。結(jié)果表明：AFB1質(zhì)量濃度在1~50ng/mL范圍內(nèi)與A725/A525具有良好的線性關(guān)系,，決定系數(shù)為0.996，檢出限為0.2ng/mL,?；ㄉ鷺悠分械募訕?biāo)回收率范圍是85%~110%,。通過高效液相色譜法（HPLC）對花生中AFB1質(zhì)量濃度進(jìn)行驗(yàn)證，AFB1質(zhì)量濃度的預(yù)測值與真實(shí)值的均方根誤差為0.8651ng/mL,，相關(guān)系數(shù)為0.9961,。該方法具有快速簡單、靈敏度高,、操作簡便等優(yōu)點(diǎn),，可運(yùn)用于霉變花生中AFB1的快速檢測。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)對不同冷藏溫度下三文魚新鮮度的檢測與識別,，設(shè)計(jì)了一種用于三文魚氣味指紋采集與新鮮度辨識的電子鼻系統(tǒng),。電子鼻系統(tǒng)由密閉檢測氣室、半導(dǎo)體氣體傳感器陣列,、數(shù)據(jù)采集模塊,、模式識別模塊和顯示界面等組成。電子鼻模式識別方法采用核機(jī)器學(xué)習(xí)方法,，以支持向量機(jī)（SVM）作為學(xué)習(xí)機(jī),。采集0、4,、6℃溫度下冷藏三文魚樣本的氣味數(shù)據(jù),，對不同核函數(shù)及參數(shù)的核機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練與測試，最終確定了適于此電子鼻系統(tǒng)識別三文魚新鮮度的最佳核機(jī)器學(xué)習(xí)模型：核函數(shù)選用多項(xiàng)式核函數(shù),，核參數(shù)q取3,，γ取15，c取0,。此模型對不同溫度冷藏三文魚樣本的冷藏時(shí)間具有一定的辨識能力,，對于測試集，0℃允許偏差1d預(yù)測正確率為92.86%,，4℃無偏差預(yù)測正確率為8889%,、允許偏差1d預(yù)測正確率100%，6℃無偏差預(yù)測正確率為75.00%,、允許偏差1d預(yù)測正確率100%,。將辨識結(jié)果與主成分分析結(jié)果（PCA）進(jìn)行對比，此模型具有明顯的優(yōu)勢,。

摘要:為了解決車用線性電磁作動器（直線電機(jī)）可靠性差的問題,，設(shè)計(jì)了一種將直線電機(jī)與液壓阻尼器集成的混合電磁作動器。采用改進(jìn)天棚控制策略進(jìn)行性能匹配,，對混合電磁作動器的性能參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,，得到天棚阻尼系數(shù)、被動阻尼系數(shù)以及直線電機(jī)需要提供的峰值電磁推力，并以優(yōu)化得到的峰值電磁推力為優(yōu)化目標(biāo),，優(yōu)化混合電磁作動器的結(jié)構(gòu)參數(shù),。根據(jù)優(yōu)化得到的結(jié)構(gòu)參數(shù)試制實(shí)體樣機(jī)，對其進(jìn)行臺架試驗(yàn),，包括混合電磁作動器的外特性試驗(yàn),，以及包含混合電磁作動器的混合電磁懸架主動控制試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,，設(shè)計(jì)的混合電磁作動器用于懸架系統(tǒng)時(shí),，能夠較好地改善車輛動力學(xué)性能，與被動懸架相比,，混合電磁懸架車身加速度和懸架動撓度分別降低了23.35%和14.97%，雖然輪胎動載荷增加了13.20%,，但根據(jù)“3σ”原則,，在可接受范圍之內(nèi)，驗(yàn)證了混合電磁作動器樣機(jī)的有效性,。

摘要:干果倉儲中托盤擺放的位姿具有不確定性,，應(yīng)用路徑規(guī)劃技術(shù)可實(shí)現(xiàn)智能叉車托盤自主拾取，提高叉車在倉儲作業(yè)中的靈活性,。以具有非完整性約束特性的堆垛叉車為研究對象,，提出基于三次均勻B樣條曲線的托盤拾取路徑規(guī)劃方法。綜合考慮最小轉(zhuǎn)彎半徑,、首末端點(diǎn)約束,、曲率連續(xù)等多約束條件，建立路徑曲率最小化的目標(biāo)函數(shù),，并通過Matlab優(yōu)化工具箱求解待優(yōu)化的曲線參數(shù),。仿真結(jié)果表明，針對不同位姿的托盤拾取場景,，該方法能得到曲率連續(xù),、轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角不超過叉車最大轉(zhuǎn)角的可行路徑。在倉庫中進(jìn)行路徑規(guī)劃及跟蹤試驗(yàn),，試驗(yàn)表明,，在前進(jìn)距離為6500mm、托盤橫向偏移距離1500mm,、偏移角15°的場景下,，終點(diǎn)橫向偏移誤差4.71cm，終點(diǎn)航向角誤差為9.6×10-3rad,，驗(yàn)證了算法的可行性,。

摘要:針對冗余驅(qū)動并聯(lián)機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)未結(jié)合動力學(xué)建模，未考慮伺服閥動、靜態(tài)特性等問題,，基于第二類Lagrange方程和流體力學(xué)動力學(xué)知識,，對動平臺及液壓系統(tǒng)中機(jī)械、液壓系統(tǒng)建模,，建立電液伺服系統(tǒng)五階傳遞函數(shù)模型,，通過主導(dǎo)能量最優(yōu)模型將其降為三階模型。以此為控制對象提出了基于三矢量控制（Three vector control,，TVC）反饋優(yōu)化的H∞魯棒控制策略（TVC-ROB）,，并與TVC前饋反饋控制、TVC反饋優(yōu)化的模糊自適應(yīng)PID控制（TVC-FAPID）兩種控制策略在階躍信號,、線性掃頻,、實(shí)際武廣譜路譜等進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明,，TVC反饋的提出有效拓展了系統(tǒng)頻寬,，且提高液壓系統(tǒng)阻尼比和固有頻率，因此TVC-ROB在高頻跟蹤性能上改善較為明顯,，其位移誤差百分比僅為1.26%,，且引入的H∞魯棒控制提高了系統(tǒng)抗擾、抗噪性能,。

摘要:提出一種并聯(lián)驅(qū)動雙向偏轉(zhuǎn)平臺,，動平臺通過在空間呈正十字交錯且同心的兩個(gè)驅(qū)動拱支撐，由圓弧導(dǎo)軌副導(dǎo)向,，由固聯(lián)于底座的電機(jī)驅(qū)動,，實(shí)現(xiàn)了平臺繞X、Y軸的大角度偏轉(zhuǎn),。給出了平臺的位置,、速度逆解方程，分析了其運(yùn)動特性,?；贚agrange法運(yùn)用虛功原理建立了平臺的動力學(xué)模型，對平臺進(jìn)行了動力學(xué)仿真,，分析了在不同外載狀態(tài)下電機(jī)輸出力矩的變化規(guī)律,。依據(jù)所建立的動力學(xué)模型進(jìn)行了理論計(jì)算，并與仿真值進(jìn)行了對比分析,，驗(yàn)證了平臺的可行性與動力學(xué)模型的正確性,。