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摘要:冷鏈監(jiān)測具有多環(huán)節(jié),、技術(shù)構(gòu)成復(fù)雜,、數(shù)據(jù)格式多樣等特點,，針對當(dāng)前應(yīng)用場景的適應(yīng)性較差,。為了加深冷鏈監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)意識，本文從數(shù)據(jù)的視角剖析冷鏈監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,。從數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生機理,、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法以及數(shù)據(jù)質(zhì)量改善關(guān)鍵技術(shù)出發(fā)，按照冷鏈監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)完整生命周期中關(guān)鍵環(huán)節(jié)的順序,，進行冷鏈物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與優(yōu)化綜述。分析得出,，數(shù)據(jù)質(zhì)量的測量與評估逐漸成為冷鏈物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化的關(guān)鍵,，并重點闡述了注重從數(shù)據(jù)視角解決冷鏈監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程與流程的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，指出數(shù)據(jù)質(zhì)量評估技術(shù),、方法與應(yīng)用場景,、流程需求差異化的結(jié)合日益緊密，冷鏈監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取應(yīng)注重物聯(lián)網(wǎng)過程中數(shù)據(jù)特性,、數(shù)據(jù)特征以及與獲取流程匹配性的研究方向,，同時在冷鏈物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量提升方面也應(yīng)注重監(jiān)測技術(shù)協(xié)同優(yōu)化與性能挖掘的研究。

摘要:針對牽引式旱地激光平地機轉(zhuǎn)彎半徑大,、兩輪支撐易出現(xiàn)壓實輪轍,、小田塊精準(zhǔn)平地適應(yīng)性差等問題，設(shè)計了一種懸掛式多輪支撐旱地激光平地機,，該機通過拖拉機三點懸掛機構(gòu)浮動功能與多輪支撐相結(jié)合,，實現(xiàn)激光控制平地作業(yè)。建立了平地鏟浮動調(diào)節(jié)數(shù)學(xué)模型,，確定了平地機結(jié)構(gòu)參數(shù)與工作參數(shù),，分析了支撐輪對土壤的壓實，設(shè)計了由兩組剛性輪組成的支撐輪結(jié)構(gòu),，減小了支撐輪對松軟土壤的壓實輪轍,。田間試驗結(jié)果表明，懸掛式多輪支撐旱地激光平地機作業(yè)性能穩(wěn)定,，田面最大高程差從平整前20.8cm降至平整后7.3cm,，相對高程標(biāo)準(zhǔn)偏差Sd從平整前4.48cm下降到平整后1.72cm，平整后絕對差值小于3cm的采樣測量點累計百分比91.94%,，顯著改善了田面平整情況,，滿足田塊精準(zhǔn)平地要求。平地前后網(wǎng)格點土壤緊實度分析結(jié)果表明,，懸掛式多輪支撐旱地激光平地機的多支撐輪對試驗田塊0~17.5cm深度范圍的土壤緊實度具有一定的壓實影響,，深度達(dá)17.5cm及以上時，土壤緊實度基本穩(wěn)定,，整田表層土壤壓實均勻,。松軟土壤經(jīng)過均勻壓實后，減小了土壤后期的沉降,，保證了田面平整度,。通〖JP3〗過作圖法對比分析了懸掛式平地機與牽引式平地機在田角處不能平整的面積比例,，平整100m×100m、36.5m×36.5m,、25.8m×25.8m田塊時,，牽引式平地機不能平整面積占比分別為0.78%、5.8%和19.4%,，而懸掛式平地機不能平整面積占比小,，分別為0.09%、0.68%和2.25%,，表明懸掛式平地機小田塊平地作業(yè)更具優(yōu)勢,。

摘要:為了獲取自然環(huán)境下完整柑橘果樹枝干信息，以引導(dǎo)采摘機器人進行避障采摘作業(yè),，提出了一種基于Mask R-CNN模型與多參數(shù)變量約束的柑橘果樹枝干識別與重建方法,。該方法采用網(wǎng)格化的標(biāo)記方式對果樹枝干進行標(biāo)記，完成了對柑橘果樹枝干的小區(qū)域識別,；然后對該模型獲得的離散mask進行最小外接矩處理,，以獲得更精確的目標(biāo)區(qū)域；接著利用多參數(shù)變量約束完成同一枝干mask(掩碼)的劃分,；最后為了使重建枝干更符合實際枝干的生長姿態(tài),，以及完善未識別區(qū)域的檢測，對同一枝干mask中心點進行了四次多項式擬合,。實驗結(jié)果表明,，模型在測試集下的平均識別精確率為98.15%，平均召回率為81.09%,，果樹單條枝干平均擬合誤差為11.47%,，果樹枝干整體平均重建準(zhǔn)確率為88.64%。

摘要:采用氣動彎曲型柔性驅(qū)動器設(shè)計了一種帶有柔性機械臂的多自由度果蔬采摘機械手,?；诜侄纬Ｇ世碚摚鶕?jù)柔性驅(qū)動器形變規(guī)律,，建立了多關(guān)節(jié)串并聯(lián)的采摘機械手運動學(xué)模型和抓持力模型,，研究了機械手采摘作業(yè)時抓取模式、工作空間和手指輸出力與氣壓的關(guān)系,，并進行了相關(guān)實驗驗證,。制作了機械手樣機，并在實驗室環(huán)境下進行了多種果蔬模擬采摘實驗,，結(jié)果表明,，該果蔬機械手具有多種抓取模式，且動作靈活,、柔順可靠,、易于控制，適用于球形和圓柱形果蔬自動化采摘作業(yè),。

摘要:針對旋耕機作業(yè)耕深測量效率低和缺乏有效在線監(jiān)測手段的問題,，以懸掛式旋耕機耕深為檢測對象，研究了一種基于旋耕機懸掛姿態(tài)的非線性耕深監(jiān)測系統(tǒng),，以提高旋耕作業(yè)質(zhì)量自動化監(jiān)測水平,。首先，對旋耕機的懸掛姿態(tài)進行分析,，確定了旋耕機耕深與懸掛姿態(tài)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式,，綜合考慮懸掛式旋耕機組的結(jié)構(gòu)形變和車輪下陷等因素對測量結(jié)果的影響，建立了三參數(shù)非線性耕深測量模型,，該模型通過擬合旋耕機懸掛姿態(tài)角和耕深的關(guān)系,，可實時計算實際耕作狀態(tài)下的耕深；其次,，為驗證該模型的測量精度,，設(shè)計了適用于車載終端的懸掛式旋耕機耕深監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成衛(wèi)星定位,、實時耕深測量,、作業(yè)速度測量、作業(yè)面積計算,、穩(wěn)定性評估等模塊,，支持?jǐn)?shù)據(jù)云端存儲與共享；最后,，對模型參數(shù)進行標(biāo)定試驗,，采用最小二乘法對模型進行參數(shù)優(yōu)化，利用標(biāo)定后的耕深監(jiān)測系統(tǒng)開展多組田間試驗,。與人工測量結(jié)果對比顯示,，耕深最大誤差不超過0.80cm，均方根誤差不超過0.55cm,，表明該懸掛式旋耕機耕深監(jiān)測系統(tǒng)精度高,、穩(wěn)定性好。通過耕深質(zhì)量評估試驗生成多組帶有位置信息的評估報表,，表明該監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)π钯|(zhì)量進行全面評估,。

摘要:為解決免耕播種機麥茬地作業(yè)的擁堵問題，在撥拋式防堵裝置的基礎(chǔ)上提出秸稈分撥引導(dǎo)的防堵設(shè)計思路,，設(shè)計了阿基米德螺線型防堵機構(gòu),。該裝置可引導(dǎo)秸稈攀升，實現(xiàn)層疊堆積,，緩解秸稈平行撥離苗帶時造成的秸稈局部集中,，從而實現(xiàn)有效防堵,。運用離散元分析軟件EDEM 2.7，建立了秸稈-土壤-防堵機構(gòu)相互作用的仿真模型,，分別對單個目標(biāo)秸稈和秸稈群體進行運動追蹤,，驗證了分撥引導(dǎo)和層疊堆積理念。對試驗樣機進行了田間性能試驗和作業(yè)參數(shù)優(yōu)選試驗,，結(jié)果表明：在播種過程中,，阿基米德螺線型防堵機構(gòu)作業(yè)順暢，未發(fā)生中,、重度堵塞及晾籽,；防堵機構(gòu)最佳工作參數(shù)為前進速度7km/h、轉(zhuǎn)速600r/min,，此時秸稈清除率最高,，為92.6%。本文設(shè)計的防堵機構(gòu)性能優(yōu)于前期課題組設(shè)計的防堵機構(gòu)和某商品化防堵機構(gòu),。

摘要:針對長江中下游地區(qū)油菜種植時土壤黏重板結(jié),、含水率波動大、播種作業(yè)需開畦溝避免漬害的農(nóng)藝要求,，考慮開溝犁體的觸土曲面復(fù)雜,、難以通過高速數(shù)字化土槽及田間試驗方法尋求其減阻設(shè)計方法和理論依據(jù)的問題，采用微分幾何理論并結(jié)合EDEM仿真方法,，開展了驅(qū)動圓盤犁對置組合式耕整機開畦溝裝置主要觸土曲面結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究,。通過對主要觸土曲面（開畦溝前犁犁體曲面、船式開溝犁整形曲面）牽引阻力分析和曲面參數(shù)分析,，確定了觸土曲面主要結(jié)構(gòu)參數(shù)范圍,。根據(jù)微分幾何理論，分別建立了能量化描述不同導(dǎo)曲線類型（直線,、拋物線,、指數(shù)曲線）〖JP2〗犁體曲面形狀變化差異的微分內(nèi)蘊幾何量E、L,、M表達(dá)式,。阻力特性仿真試驗結(jié)果表明：在作業(yè)速度為0.9~1.5m/s、曲面結(jié)構(gòu)參數(shù)一定時,，導(dǎo)曲線為拋物線型的開畦溝前犁和船式開溝犁具有較好的減阻特性,，其平均牽引阻力相比直線型犁體分別低15.09%、16.92%,，相比指數(shù)線型犁體分別低32.59%,、31.58%。觸土曲面的內(nèi)蘊幾何量E、L,、M可分別反映犁體阻力隨速度的增長速率,、犁體牽引阻力大小、犁體阻力隨速度的波動程度,。當(dāng)設(shè)計犁體的導(dǎo)曲線形狀使曲面內(nèi)蘊幾何量E的變化率較小,、L為單調(diào)減函數(shù)、M的波動較小時,，犁體具有較好的減阻性能。參數(shù)優(yōu)化仿真試驗表明：在作業(yè)速度為1.2m/s,、拋物線型開畦溝前犁寬度為92mm,、船式開溝犁整形曲面最大元線角為66°時，開畦溝裝置牽引阻力最小,，為104252N,。田間試驗表明：經(jīng)參數(shù)優(yōu)化的組合式船型開畦溝裝置在作業(yè)速度為09、12,、15m/s時測試的平均牽引阻力分別為956.77,、1101.33、1564.85N,，與仿真試驗結(jié)果誤差在7%以內(nèi),，作業(yè)效果滿足油菜播種開畦溝的農(nóng)藝要求。

摘要:為提升中國馬鈴薯微型種薯（簡稱微型薯）機械化播種水平,，根據(jù)微型薯物理特性及農(nóng)藝特點,，設(shè)計了一種基于振動排序的馬鈴薯微型種薯播種機，該機可一次完成開溝,、播種,、覆土、起壟等作業(yè),?；谑芷日駝釉恚ㄟ^對微型薯單列排序輸送投種,、振動回種等過程的分析,，確定了播種裝置關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)和工作參數(shù)。采用調(diào)節(jié)板高頻低幅往復(fù)運動,，動態(tài)微量調(diào)節(jié)落種口尺寸,，避免薯種在種箱內(nèi)的結(jié)拱；利用離散元仿真模擬,，明晰振動板較合理的振動頻率及相應(yīng)的驅(qū)動連接軸轉(zhuǎn)速,。開溝裝置、播種裝置,、覆土起壟裝置前后依次布置,，先后完成開溝,、種薯覆土和起壟工序。田間試驗表明,，當(dāng)作業(yè)速度為5km/h時,，種薯播種重播指數(shù)為4.6%，漏播指數(shù)為5.6%,，合格指數(shù)為89.8%,，種植深度合格率為96.5%，各項指標(biāo)均符合國家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求,。

摘要:為研究氣力集排式分肥裝置中肥料顆粒的流動特性,，本文通過離散元法與計算流體動力學(xué)耦合仿真的方法進行分肥裝置顆粒運動數(shù)值分析。在氣固耦合模型中,，使用EDEM軟件模擬固相肥料顆粒,，F(xiàn)luent軟件描述氣體相。通過研究分配器旋蓋錐角和波紋管直徑對氣流壓力,、風(fēng)速及肥料顆粒運動特性的影響,，確定分肥裝置最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)，并基于該結(jié)構(gòu)進一步研究入口風(fēng)速和施肥速率對分肥裝置分肥均勻性的影響,。模擬仿真和臺架試驗結(jié)果表明：分配器旋蓋錐角為120°,、波紋管直徑為80mm時，氣流和肥料兩相在分肥裝置中流動性和均勻性最優(yōu),。在入口風(fēng)速為25~35m/s,，施肥速率為0.26~0.44kg/s條件下，分肥裝置各行施肥量的變異系數(shù)均不大于4.9%,，對不同種類肥料的分配精確性和均勻性滿足施肥作業(yè)要求,。

摘要:為了實現(xiàn)將水稻缽苗移栽和膜上栽植農(nóng)藝技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計了相應(yīng)的步行式水稻缽苗膜上開孔移栽機構(gòu),，用一套回轉(zhuǎn)機構(gòu)一次性依次完成取苗,、輸送、膜上開孔和配合栽植,。根據(jù)移栽機構(gòu)的工作原理,，建立了運動學(xué)理論模型并設(shè)定數(shù)字化優(yōu)化目標(biāo)，基于Visual Basic 6.0開發(fā)了機構(gòu)的計算機輔助分析優(yōu)化設(shè)計軟件,，通過優(yōu)化獲得一組滿足移栽要求的機構(gòu)參數(shù),。對機構(gòu)進行了結(jié)構(gòu)設(shè)計、三維建模和裝配,，并通過ADAMS軟件完成了虛擬樣機仿真,，應(yīng)用3D打印技術(shù)制作了物理樣機。利用高速攝像技術(shù)在所搭建的試驗臺架上對樣機進行了軌跡與姿態(tài)驗證試驗，通過對比分析得到理論軌跡,、虛擬仿真軌跡和物理樣機軌跡基本一致,，驗證了機構(gòu)設(shè)計的合理性與正確性。在試驗臺架上完成了取苗試驗,、膜上開孔試驗以及栽植試驗,，結(jié)果表明取苗成功率為90.4%，秸稈纖維地膜和塑料地〖JP2〗膜栽植成功率分別為87.5%和82.5%,，所開膜孔的長度與寬度效果良好,，滿足步行式水稻缽苗膜上開孔移栽的要求。

摘要:為了實現(xiàn)草莓缽苗機械化移栽,，根據(jù)草莓種植農(nóng)藝要求,，提出了一種Hermite插值非圓齒輪行星輪系全自動草莓缽苗移栽機構(gòu)，用一套回轉(zhuǎn)機構(gòu)依次完成取苗,、輸送、挖穴與栽植4個移栽工序,，滿足了草莓缽苗移栽所需的軌跡與姿態(tài)要求,，保證了所取秧苗和所挖穴口的精準(zhǔn)配合。根據(jù)移栽機構(gòu)的工作原理,，建立了運動學(xué)理論模型,，并結(jié)合設(shè)定的優(yōu)化目標(biāo)，基于Visual Basic 60 設(shè)計了計算機輔助分析優(yōu)化設(shè)計軟件,，通過優(yōu)化得到了一組滿足移栽要求的機構(gòu)參數(shù),。根據(jù)優(yōu)化的參數(shù)對機構(gòu)進行了二維設(shè)計、三維建模,，通過ADAMS軟件完成了虛擬樣機仿真,，應(yīng)用3D打印技術(shù)制作了物理樣機。在所搭建的草莓缽苗移栽試驗臺架上,，利用高速攝像技術(shù)對物理樣機進行了軌跡與姿態(tài)驗證試驗,，通過對比分析得到理論軌跡、虛擬仿真軌跡和臺架試驗軌跡基本一致,，驗證了機構(gòu)設(shè)計的正確性,。并進行了機構(gòu)的性能試驗，結(jié)果表明取苗成功率為92%,，栽植成功率為85%,，平均栽植株距為1729mm，所挖穴口深度,、長度和寬度效果良好,，滿足草莓缽苗移栽要求。

摘要:針對針式末端執(zhí)行器夾持移栽后穴孔內(nèi)基質(zhì)殘留較多的問題，設(shè)計了一種指鏟式末端執(zhí)行器,，通過增大指鏟與苗缽基質(zhì)的接觸面積,，減少穴孔內(nèi)基質(zhì)的殘留。通過靜力學(xué)分析找出末端執(zhí)行器提取苗缽后基質(zhì)殘留的原因：基質(zhì)間的最大內(nèi)聚力小于由基質(zhì)與穴盤間的粘附力和苗缽重力合成的總阻力時,，苗缽出現(xiàn)破裂,，基質(zhì)塌陷?；陔x散單元法,，通過EDEM（Enhanced discrete element method）仿真分析了指鏟式末端執(zhí)行器對土壤基質(zhì)的抓取過程，發(fā)現(xiàn)隨著土壤基質(zhì)內(nèi)聚力的提高基質(zhì)殘留的現(xiàn)象得到改善,；將基質(zhì)配比和含水率條件作為主要影響因素,，通過組合測盤試驗測量在不同基質(zhì)配比和含水率試驗條件下的粘附力和內(nèi)聚力變化，尋找內(nèi)聚力大于粘附力的基質(zhì)配比和含水率條件,。試驗表明,，當(dāng)相對含水率為60%、基質(zhì)配比為6∶3∶1（泥炭∶蛭石∶珍珠巖）時,，內(nèi)聚壓強和粘附壓強的差值最大,，在該條件下，指鏟式末端執(zhí)行器對劣質(zhì)苗缽穴孔基質(zhì)的平均剔凈率達(dá)到70.8%,，優(yōu)于其他作業(yè)條件,，可剔除穴孔內(nèi)大部分基質(zhì)。

摘要:以一種應(yīng)用于蔬菜缽苗移栽機,、能實現(xiàn)非勻速連續(xù)傳動的新型旋轉(zhuǎn)式取苗機構(gòu)為研究對象,，針對取苗機構(gòu)運轉(zhuǎn)平穩(wěn)性問題，應(yīng)用配重法改進取苗機構(gòu)的結(jié)構(gòu),，以減小機構(gòu)振動,、改善其動力學(xué)性能。建立配重優(yōu)化設(shè)計模型,，采用窮舉法通過UG和ADAMS軟件分析得到配重的質(zhì)量和質(zhì)心向徑分別為0.21kg和102mm,。應(yīng)用ADAMS軟件開展取苗機構(gòu)動力學(xué)仿真與分析，并進行取苗機構(gòu)樣機的動力學(xué)試驗,，對安裝配重前,、后取苗機構(gòu)支座反力的仿真和試驗結(jié)果分別進行比較，驗證取苗機構(gòu)動力學(xué)性能的改善,。試驗結(jié)果表明,取苗機構(gòu)x和y方向支座反力的最大幅值分別由改進前的409N和77N減小為369N和69N,，降低了98%和104%,；其方差由改進前的5126N2和553N2分別減小為3391N2和398N2,，降低了33.8%和28%，表明取苗機構(gòu)的動力學(xué)性能得到了改善,，工作平穩(wěn)性得以提高。

摘要:針對連作障礙嚴(yán)重制約三七種植可持續(xù)發(fā)展的問題,，設(shè)計一種針式水蒸氣輸出裝置,，對消毒針的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行優(yōu)化，并通過土槽試驗進行驗證,。通過Fluent軟件對消毒針內(nèi)部進行仿真,，結(jié)果表明，消毒針出口流速,、壓力增大,，出口溫度無明顯變化。土壤熱傳導(dǎo)試驗表明,，在5min內(nèi)即可將土壤加熱到90℃,，土壤加熱基本規(guī)律為下層土壤加熱效率較低、上層土壤加熱效率高,。為了探究消毒針不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對土壤升溫效果的影響,，選取單側(cè)孔口數(shù)量、孔口直徑和水蒸氣出射角作為試驗因素,，選取土壤升溫到90℃所需時間作為試驗指標(biāo),，進行了正交試驗，確定消毒針最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)組合為：消毒針單側(cè)孔口數(shù)量為4個,、孔口直徑為2mm、水蒸氣出射角為45°,，此時土壤升溫到90℃時間最短,，為116s。通過Fluent多孔介質(zhì)傳熱仿真得出,，消毒針的最佳排布方式為6×6,，最佳數(shù)量為36根，間距為250mm,。對消毒后的土壤有機質(zhì)含量及pH值進行檢測,，表明消毒后土壤環(huán)境符合三七生長的環(huán)境要求。

摘要:針對卷盤式噴灌機灌溉準(zhǔn)備工作中拖拉機牽引噴頭車及供水管時存在的壓實土壤,、破壞作物,、能耗浪費及靈活性差等問題，基于光伏板,、蓄電池,、汽油發(fā)電機互補供電技術(shù)，提出了一種電動牽引裝置,。根據(jù)牽引裝置動力需求,，以供電系統(tǒng)年費用為目標(biāo)函數(shù),，以負(fù)載虧電率、蓄電池荷電狀態(tài)為約束條件,，以光伏板,、蓄電池數(shù)目和汽油發(fā)電機額定功率為決策變量建立優(yōu)化模型，利用基于罰函數(shù)的粒子群算法（Particle swarm optimization algorithm, PSO）求解,，并在陜西省楊凌地區(qū)氣候條件下進行了優(yōu)化模型應(yīng)用,，得到年費用最低的供電系統(tǒng)配置：光伏板數(shù)目為2塊、蓄電池數(shù)目為4塊,、汽油發(fā)電機額定功率為3kW,，此配置下年費用為274069元。通過不同配置方案的對比,，對模型優(yōu)化結(jié)果進行了驗證,。最后，以最優(yōu)方案配置供電系統(tǒng)進行了為期3d的田間運行試驗,，結(jié)果表明：不同時段,、不同天氣類型下系統(tǒng)發(fā)電量始終大于耗電量，系統(tǒng)累計發(fā)電量為5.01kW·h,，負(fù)載累計耗電量為4.71kW·h,，所選試驗條件下優(yōu)化配置滿足牽引裝置運行要求。

摘要:為提高胡麻脫粒物料分離清選機械化水平,，在結(jié)合胡麻脫粒物料流動特性（脫粒物料堆積角,、與不銹鋼的滑動角）、研究分離清選作業(yè)工藝流程的基礎(chǔ)上,，設(shè)計了胡麻脫粒物料分離清選機,。通過對樣機關(guān)鍵作業(yè)部件進行設(shè)計選型，確定了振動喂料系統(tǒng),、籽粒分離裝置,、雜余自動排料裝置、吸雜風(fēng)機及旋風(fēng)分離器的關(guān)鍵工作參數(shù),；分析了雜余自動排料裝置作業(yè)過程,，得出確保該裝置實現(xiàn)自動排料的必要條件，并完成了樣機作業(yè)性能試驗,。試驗結(jié)果表明,，當(dāng)振動喂料系統(tǒng)電磁激振器振幅控制在14~18mm、氣流清選系統(tǒng)吸雜風(fēng)機變頻頻率控制在50~60Hz時,，作業(yè)機具有較強的物料適應(yīng)性,，胡麻脫粒物料分離清選機作業(yè)后籽粒清潔率為92.66%、夾帶總損失率為1.58%,，雜余自動排料裝置無明顯的堵塞現(xiàn)象,，試驗結(jié)果滿足設(shè)計要求,。

摘要:為探究氣流渦旋作業(yè)方式對航空噴施霧滴粒徑分布的影響，以XR-Teejet 110015型壓力式扇形航空噴頭為研究對象,，在風(fēng)洞和田間環(huán)境中進行了霧滴粒徑測試試驗,。風(fēng)洞測試模擬田間環(huán)境風(fēng)速設(shè)置氣流速度，同時設(shè)置了3種噴施壓力,，使用激光粒度分析儀測量霧滴粒徑,。田間試驗以四旋翼無人機為施藥載體，對雜交水稻進行精準(zhǔn)對靶噴施,，并對各架次無人機旋翼氣流與冠層互作程度不同所形成的渦旋形態(tài)對應(yīng)的霧滴粒徑分布特性進行了分析,。結(jié)果表明：風(fēng)洞條件下，各測試噴頭均處于非常細(xì)的霧化等級,，霧化性能良好且穩(wěn)定,；田間試驗中，渦旋形態(tài)對霧滴粒徑分布影響顯著,；3種渦旋形態(tài)下,，小于200μm的霧滴粒徑綜合平均占比分別為73.52%、74.21%和84.20%,，與風(fēng)洞測試結(jié)果較為一致,，但田間試驗所得霧滴粒徑值明顯偏高；明顯的渦旋形態(tài)與小范圍渦旋形態(tài)霧滴粒徑在作物各層位分布趨勢較為平緩,，各層霧滴體積中徑變異系數(shù)均處于3.96%～10.66%之間,，無渦旋形態(tài)各層霧滴粒徑分布則體現(xiàn)較大的波動性，變異系數(shù)也較高,，處于9.49%～17.11%之間,，說明較為明顯的渦旋形態(tài)有助于霧滴在作物冠層垂直空間的穿透，達(dá)到更好的施藥效果,。研究結(jié)果可為農(nóng)用無人機田間精準(zhǔn)噴施作業(yè)提供參考。

摘要:在山地丘陵區(qū),，耕地質(zhì)量等級調(diào)查評價中的分等因素屬性值估算受到大,、中型山體阻隔影響，造成分等單元各分等因素屬性賦值結(jié)果的失準(zhǔn),。以青海省平安區(qū)為研究區(qū),，研究基于阻隔因素的分等因素屬性值估算方法，并與反距離權(quán)重插值,、樣條函數(shù)插值方法進行了交叉驗證,。結(jié)果表明：不同的插值方法對3個分等因素空間分布趨勢的模擬基本一致；由于插值原數(shù)據(jù)的特征與插值原理的不同,，導(dǎo)致基于阻隔因素的插值方法對不同的土壤性質(zhì)表現(xiàn)不一致,。土壤有機質(zhì)和有效土層厚度最適宜的插值方法是基于阻隔因素的樣條函數(shù)插值,，而在土壤pH值插值中，基于阻隔因素的反距離權(quán)重插值精度最高,；研究區(qū)內(nèi)的土壤有機質(zhì)含量和有效土層厚度的插值精度比不考慮阻隔因素的樣條函數(shù)插值的平均絕對誤差,、平均相對誤差、均方根誤差,、相對均方根誤差分別提高了11.23%,、10.98%、7.54%,、9.20%和15.08%,、11.74%、17.41%,、9.40%,；采用基于阻隔因素的樣條函數(shù)插值方法對有機質(zhì)含量和有效土層厚度進行插值，二者實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)分別為0.927和0.901,。

摘要:以內(nèi)蒙古荒漠綠洲區(qū)為研究區(qū),，將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進行類比分析，研究生態(tài)系統(tǒng)能量流動的特征,，分析潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性,、完整性和穩(wěn)定性。結(jié)合相應(yīng)生態(tài)因子,，構(gòu)建生態(tài)阻力面,，提取潛在生態(tài)廊道1103條、生態(tài)節(jié)點992個,。潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)度分布符合冪律分布,，因此，可將賦權(quán)網(wǎng)絡(luò)適配到潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進行分析,。結(jié)果表明,，荒漠綠洲區(qū)潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)連通性較差，聚類特征不明顯,；生態(tài)節(jié)點分布較為分散且破碎,，完整性偏低；潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部能量流動情況較為單一,，不夠穩(wěn)定,。荒漠綠洲區(qū)內(nèi)生態(tài)景觀破碎化,，發(fā)展與生態(tài)保護的矛盾較為突出,，整體生態(tài)環(huán)境亟待優(yōu)化。

摘要:為探索國土空間格局時空演化規(guī)律和分異特征,，揭示國土空間數(shù)量結(jié)構(gòu)與空間格局之間的耦合機理,，開展了區(qū)域國土空間格局變化研究,。以高原山區(qū)城市——滇中城市群為例，選取2000年,、2005年,、2009年和2015年土地利用數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源,，從數(shù)量結(jié)構(gòu)和空間布局兩個方面對4個時點上滇中城市群國土空間格局變化特征進行分析,。結(jié)果表明：以高原山區(qū)為主導(dǎo)的地形特征影響了滇中城市群國土空間格局分布，其垂直差異性顯著,，滇中城市群生態(tài)空間為絕對主體,，生產(chǎn)、生活空間主要分布在城市群中部以東區(qū)域,；2000—2015年三生空間變化速度加快,，且區(qū)域差異明顯，生產(chǎn),、生活空間逐漸增加,，生態(tài)空間持續(xù)減少，總體呈現(xiàn)“入不敷出”的態(tài)勢,，生態(tài)空間和生產(chǎn)空間面積的相互轉(zhuǎn)換構(gòu)成了國土空間格局圖譜演變的主要類型,；國土空間利用程度逐年提高，國土空間利用程度熱點區(qū)主要集中分布在研究區(qū)中部和東部的部分地區(qū),；4個時點上,，研究區(qū)國土空間格局總體沿東北-西南走向分布，生產(chǎn),、生活空間在東北方向的分布最為聚集,，生態(tài)空間格局分布較隨機；生產(chǎn),、生活空間核密度測算值空間分布特征表現(xiàn)為中部,、西部及東北部高，南部,、西南部及西北部低,，多核擴散破碎化明顯，生態(tài)空間核密度測算值空間分布特征表現(xiàn)為中部以東較為密集,，受人類活動干擾，破碎化嚴(yán)重,，分布不均勻,；西部大開發(fā)戰(zhàn)略與相應(yīng)土地政策實施促使滇中城市群國土空間格局變化明顯。

摘要:以內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市為研究區(qū),，選取2006,、2010,、2016年相同月份遙感影像，結(jié)合包頭市土地利用數(shù)據(jù),，將包頭市景觀類型劃分為林地,、草地、水體,、耕地,、建設(shè)用地、其他用地共6類,，進行景觀格局動態(tài)度變化分析,、轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)分析、變化空間集聚特征分析,、重心轉(zhuǎn)移分析,、景觀格局指數(shù)變化分析和景觀格局演變驅(qū)動力分析。結(jié)果表明,，2006—2016年市域景觀特征發(fā)生了較大變化,，其中2006—2010年其他用地景觀類型的減少速度高達(dá)19.48%，10年間建設(shè)用地的增加速度從1.3%增至2.76%,，在2010—2016年有15.19%的耕地轉(zhuǎn)化為草原景觀,，3.79%的耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地；10年間景觀變化呈現(xiàn)點狀分布,，主要分布在耕地密布,、草地破碎的農(nóng)業(yè)耕作區(qū)和不同景觀交替的邊緣；2006—2010年間,，其他用地中的北部裸土地經(jīng)過生態(tài)治理面積減少,，其重心向東南移動73.79km；景觀分割指數(shù),、香農(nóng)多樣性,、香農(nóng)均勻性等呈減小趨勢，尚未形成優(yōu)勢景觀,，景觀破碎度加?。煌ㄟ^景觀格局驅(qū)動力分析發(fā)現(xiàn),，景觀變化密集度與NDVI具有相關(guān)性,。

摘要:利用隨機森林方法(Random forest, RF)集成多源遙感數(shù)據(jù)，構(gòu)建一種多因子集成的旱情狀態(tài)指數(shù)(Integrated drought condition index, IDCI-RF),，利用該指數(shù)對我國北部區(qū)域旱情狀態(tài)進行評估,。首先基于相關(guān)性分析方法選取旱情因子，然后利用RF回歸方法構(gòu)建IDCI-RF指數(shù)，并通過與Cubist和Bagging方法對比檢驗RF算法的擬合效果,，最后對IDCI-RF指數(shù)的空間旱情監(jiān)測精度進行驗證,。試驗結(jié)果表明，所提出的IDCI-RF與實測SPEI-3的平均決定系數(shù)R2為0.54~0.68,，優(yōu)于Cubist和Bagging方法,；IDCI-RF指數(shù)在研究區(qū)各省份均能較好地擬合實測指數(shù)，R2均在0.7以上,；大部分站點的IDCI-RF變化規(guī)律與實測SPEI-3保持一致,；由IDCI-RF監(jiān)測圖反映的研究區(qū)旱情狀態(tài)與實測SPEI-3分布特征吻合度較高，表明IDCI-RF指數(shù)在實際大范圍旱情監(jiān)測中具有較大的應(yīng)用潛力,。

摘要:為提高基于冠層溫度信息反演土壤含水率的精度,，以不同水分處理的拔節(jié)期大田玉米為研究對象，采用無人機熱紅外和可見光相機獲取試驗區(qū)遙感圖像,，通過不同圖像分類方法剔除土壤背景,，提取玉米植被覆蓋度（Corn vegetation coverage, Vc）及冠層溫度（Canopy temperature, Tc），并計算冠-氣溫差（Tca）和冠-氣溫差與覆蓋度的比值,，分析這兩種指數(shù)與土壤含水率（Soil moisture content, Smc）之間的關(guān)系,。結(jié)果表明，不同分類方法提取的玉米覆蓋度以及冠層溫度均存在差異,，由灰度分割法,、RGRI指數(shù)法、GBRI指數(shù)法3種分類方法剔除土壤背景后計算的冠-〖JP〗氣溫差,、冠-氣溫差與覆蓋度之比與土壤含水率均呈線性關(guān)系,，并且冠-氣溫差、冠-氣溫差與覆蓋度之比兩種指數(shù)反演0~30cm玉米根域深度的土壤含水率效果較好,；其中,，未剔除土壤背景的冠-氣溫差反演土壤含水率效果較差，GBRI指數(shù)分類法剔除土壤背景的冠-氣溫差反演土壤含水率效果有所提高（0~10cm,、10~20cm,、20~30cm深度的R2由0255、0360,、0131提高至0.425,、0.538、0.258）,；而冠-氣溫差與覆蓋度的比值反演土壤含水率相比于冠-氣溫差精度明顯提高,，0~10cm、10~20cm,、20~30cm深度建模集R2高達(dá)0.488,、0.600、0.290，P<0.001,，驗證集R2達(dá)0.714、0.773,、0.446,，表明冠-氣溫差與覆蓋度之比是反演玉米根域深度土壤含水率效果更優(yōu)的指標(biāo)。

摘要:基于RGB-D SLAM手機構(gòu)建了森林樣地調(diào)查系統(tǒng),，該系統(tǒng)實現(xiàn)了樣地構(gòu)建,、每木檢尺及林分樣地參數(shù)的估計功能，并在測量過程中使用增強現(xiàn)實展示測量結(jié)果,，且提供了重新測量的交互方式,，使觀測者在觀測過程中能夠檢測結(jié)果的可靠性，并保證所獲取樣地信息的完整性,。該系統(tǒng)在18塊半徑為7.5m的圓形樣地中進行了測試,。結(jié)果顯示，平均胸徑估計值的偏差(BIAS)及均方根誤差(RMSE)分別為0.36,、0.69cm,，平均樹高估計值的BIAS及RMSE分別為0.06、0.63m,，蓄積量估計值的BIAS及RMSE分別為8.5959,、25.7358m3/hm2，橫斷面積估計值的BIAS及RMSE分別為0.9497,、1.9873m2/hm2,，株樹密度估計值的BIAS及RMSE分別為-3、13株/hm2,，坡度估計值的BIAS及RMSE分別為0.30°,、0.88°，坡向估計值的BIAS及RMSE分別為-0.44°,、7.61°,。其中，坡向估計具有較大的RMSE,，是由于當(dāng)坡度較小時,，即使SLAM系統(tǒng)估計位姿有較小漂移，仍會導(dǎo)致該值產(chǎn)生較大偏差,，但整體而言坡向仍是無偏的,。

摘要:為解決自然場景中擁有復(fù)雜背景的樹木整體圖像識別問題，提出了一種基于樹木整體圖像和集成遷移學(xué)習(xí)的樹種識別方法,。首先使用AlexNet,、VggNet-16、Inception-V3及ResNet-50這4種在ImageNet大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型對圖像進行特征提取，然后遷移到目標(biāo)樹種數(shù)據(jù)集上,，訓(xùn)練出4個不同的分類模型,最后通過相對多數(shù)投票法和加權(quán)平均法建立集成模型,。構(gòu)建了一個新的樹種圖像數(shù)據(jù)集——TreesNet，基于該數(shù)據(jù)集,，設(shè)計了多類實驗,并將該方法與傳統(tǒng)的圖像識別方法進行了分析比較,。實驗結(jié)果表明：該方法對復(fù)雜背景下樹種圖像識別準(zhǔn)確率達(dá)到99.15%，對于樹木整體圖像識別具有較好的效果,。

摘要:針對傳統(tǒng)的棉花葉片表型測量方法主觀,、低效，對復(fù)雜性狀如卷葉程度,、黃葉占比等很難量化的問題,，提出一種基于結(jié)構(gòu)光三維成像的棉花幼苗葉片性狀解析方法。首先,，采用結(jié)構(gòu)光掃描儀獲取棉花幼苗的三維點云數(shù)據(jù),；然后，利用直通濾波,、超體聚類,、條件歐氏距離算法，實現(xiàn)葉片點云的識別與分割,；最后,，基于分割的葉片點云，采用三角面片化,、隨機采樣一致性,、Lab顏色分割等處理，實現(xiàn)葉片面積,、周長,、生長角度、卷曲度,、黃葉占比等參數(shù)的快速,、準(zhǔn)確、無損提取,。對40株棉花幼苗進行三維結(jié)構(gòu)光成像試驗,，結(jié)果表明，3D葉片面積,、周長測量的平均絕對誤差分別為2.59%,、2.85%，具有較高的測量精度,，還證明葉片卷曲度和黃葉占比能顯著區(qū)分病葉和正常葉,。

摘要:針對目前葉片性狀特征在信息融合與表達(dá)過程中存在單一性及抽象性等問題,，提出一種基于形態(tài)重構(gòu)的葉片性狀特征可視化表達(dá)方法。以溫室黃瓜葉片生長為例,，將有效積溫,、生長速率等作為特征參數(shù)，建立葉片形態(tài)發(fā)生模型,，利用參數(shù)化樣條曲線描述葉緣,、葉脈的幾何形態(tài)，采取二分法遞歸地分割葉緣及葉脈曲線,，以實現(xiàn)葉片曲面的網(wǎng)格化細(xì)分，結(jié)合葉色紋理信息映射模型,，提出葉片性狀特征的可視化表達(dá)方法,。實驗結(jié)果表明，運用該方法得到的葉片性狀特征模擬值與觀測值之間的相對誤差較小,，其決定系數(shù)均達(dá)到0.95以上,，均方根誤差不大于0.236，與傳統(tǒng)的建模方法相比,，該模型具有更高的擬合度和可靠性,，能夠有效實現(xiàn)黃瓜葉片性狀變化的動態(tài)仿真，可為實時掌握和預(yù)測植物生長發(fā)育狀況提供依據(jù),。

摘要:針對基于駐波率（SWR）原理的土壤濕度傳感器在長期工作中受溫度影響的問題,，提出基于二元回歸分析法的溫度補償模型，利用最小二乘原理確定補償模型的待定參數(shù),，對傳感器進行溫度補償,。從硬件電路和測量原理對SWR土壤濕度傳感器的溫漂特性進行研究。使用高低溫交變濕熱實驗箱,，在設(shè)定溫度5～45℃范圍內(nèi)進行實驗,，測試結(jié)果表明，在溫度補償前該傳感器測量土壤體積含水率的最大絕對誤差范圍為-2.65%～2.22%,，其最大相對誤差為29.76%,，最大均方誤差為2.2119%。將SWR土壤濕度傳感器輸出值與PT100型溫度傳感器輸出值進行數(shù)據(jù)融合,，基于最小二乘優(yōu)化計算的二元回歸分析法得到溫度補償模型,，其擬合的決定系數(shù)為0.998。取不同溫度下的實驗數(shù)據(jù)進行補償模型的驗證,，結(jié)果表明,，SWR土壤濕度傳感器進行溫度補償后，其測量結(jié)果的最大絕對誤差范圍為-0.26%～0.69%,，最大相對誤差不超過5.23%,，均方誤差較補償之前減小一個數(shù)量級,，且最大均方誤差為0.157%。表明采用該溫度補償模型可以有效減小溫度對SWR土壤濕度傳感器的影響,，提高其測量結(jié)果的精度和可靠性,。

摘要:利用高光譜圖像技術(shù)無損表征黃瓜葉片的葉綠素分布特征，并將其作為N,、K元素虧缺診斷依據(jù),。采集黃瓜葉片的高光譜圖像數(shù)據(jù)，利用高效液相色譜法分析黃瓜葉片的葉綠素含量,，利用遺傳算法建立葉片高光譜圖像信號與葉綠素含量的對應(yīng)關(guān)系,，進而實現(xiàn)黃瓜葉片葉綠素分布圖的無損檢測。與對照組葉片的葉綠素分布圖相比,，缺N葉片主要表現(xiàn)為葉片中心區(qū)域葉綠素含量偏低,，而缺K葉片主要表現(xiàn)為葉片邊緣的局部區(qū)域葉綠素含量偏低。據(jù)此分別提取缺N,、缺K葉片及對照組葉片的葉綠素及其分布特征（葉片中心區(qū)域所有像素點的葉綠素含量均值,、葉片邊緣區(qū)域葉綠素含量偏低的像素點數(shù)量），并借助提取的特征參數(shù)建立了N,、K元素虧缺診斷方法,，其正確診斷率為95%。研究結(jié)果表明,，葉綠素葉面分布特征可有效實現(xiàn)黃瓜植株N,、K元素的虧缺診斷。

摘要:針對初生仔豬目標(biāo)較小,、分娩欄內(nèi)光線變化復(fù)雜,、仔豬粘連和硬性遮擋現(xiàn)象較為嚴(yán)重等問題，提出一種基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初生仔豬目標(biāo)識別方法,。將分類和定位合并為一個任務(wù),，以整幅圖像為興趣域，利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature pyramid network,FPN)算法定位識別仔豬目標(biāo),；對比了不同通道數(shù)數(shù)據(jù)集以及不同迭代次數(shù)對模型效果的影響,；該方法支持圖像批量處理、視頻與監(jiān)控錄像的實時檢測和檢測結(jié)果多樣化儲存,。實驗結(jié)果表明：在數(shù)據(jù)集總量相同時,，同時包含夜間單通道和白天3通道的數(shù)據(jù)集，在迭代20000次時接近模型最優(yōu)值,。模型在驗證集和測試集上的精確率分別為95.76%和93.84%,，召回率分別為95.47%和94.88%，對分辨率為500像素×375像素的圖像檢測速度為53.19f/s,，對清晰度為720P的視頻檢測速度為22f/s,，可滿足實時檢測的要求,，對全天候多干擾場景表現(xiàn)出良好的泛化能力。

摘要:為全面評價中國糧食生產(chǎn)用水效率,，發(fā)現(xiàn)糧食生產(chǎn)用水過程中投入要素存在的問題,，構(gòu)建了中國糧食生產(chǎn)用水效率評價指標(biāo)體系，基于超效率DEA模型,，分析了2009—2014年中國31個省級行政區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率的時空變化特征,，闡明了中國糧食生產(chǎn)用水投入要素的調(diào)整方向和調(diào)整程度。結(jié)果表明：中國4個經(jīng)濟區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率差異顯著,，東北地區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率最高,，且波動較小,；中部地區(qū)和西部地區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率較低,，且波動較大；東部地區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率最低,，且處于下降趨勢。不同省級行政區(qū)之間的糧食生產(chǎn)用水效率差異較大,，糧食生產(chǎn)用水投入要素配置不合理,；糧食生產(chǎn)灌溉用水和糧食生產(chǎn)有效降水均存在投入冗余和投入不足現(xiàn)象，說明兩者未能實現(xiàn)相互促進和相互調(diào)節(jié),。

摘要:為揭示寧夏揚黃灌區(qū)秸稈還田配施氮肥對土壤性狀與玉米水分利用效率的影響,，在秸稈全量還田（9000kg/hm2）條件下，設(shè)置4種不同純氮施用水平：SR+N0（0kg/hm2）,、SR+N1（150kg/hm2）,、SR+N2（300kg/hm2）和SR+N3（450kg/hm2），以秸稈不還田施氮量333kg/hm2為對照（CK）,，研究秸稈還田配施氮肥對土壤容重,、含水率、養(yǎng)分含量,、玉米產(chǎn)量及水分利用效率的影響,。結(jié)果表明，秸稈還田配施氮肥可改善耕層（0~40cm）土壤容重和孔隙狀況,，以SR+N2和SR+N3處理效果最優(yōu),，耕層平均土壤容重分別較CK降低80%和88%，土壤總孔隙度分別較CK提高11.4%和12.5%,。秸稈還田配施氮肥有利于提高耕層土壤有機碳和全氮含量,，隨施氮量的增加土壤碳氮比降低，其中以SR+N2和SR+N3處理效果最優(yōu),。SR+N2處理改善土壤肥力效果最優(yōu),，其土壤堿解氮,、有效磷、速效鉀含量分別較CK提高33.6%,、47.0%,、30.8%。SR+N2處理在玉米生育中后期具有較好的蓄水保墑效應(yīng),，玉米增產(chǎn)和改善水分利用效率效果最優(yōu),，兩年平均玉米籽粒產(chǎn)量和水分利用效率分別較CK提高33.9%、26.2%,。通過兩年研究發(fā)現(xiàn),，在寧夏揚黃灌區(qū)，秸稈還田配施氮肥可有效改善土壤物理性質(zhì),、增加土壤養(yǎng)分含量,、調(diào)節(jié)土壤碳氮比、增強土壤的蓄水保墑能力,，從而顯著提高玉米籽粒產(chǎn)量和水分利用效率,，以秸稈還田配施純氮300kg/hm2效果最優(yōu)。

摘要:為揭示不同水氮管理模式下玉米花前,、花后氮素吸收,、轉(zhuǎn)運規(guī)律，探究作物氮,、肥料氮,、土壤氮之間的關(guān)系以及干物質(zhì)吸收轉(zhuǎn)運規(guī)律，以大田試驗為基礎(chǔ),，采用15N同位素示蹤技術(shù),，設(shè)置3個灌水定額水平（W1：40mm，W2：60mm,，W3：80mm）和4個施氮量水平（N0：0kg/hm2,，N1：180kg/hm2，N2：240kg/hm2,，N3：300kg/hm2）,，分析比較了不同水氮管理模式對玉米氮素累積量、轉(zhuǎn)運量,、氮素籽粒貢獻率,、肥料氮和土壤氮的吸收轉(zhuǎn)運規(guī)律，以及干物質(zhì)轉(zhuǎn)運量和干物質(zhì)籽粒貢獻率的影響,。結(jié)果表明：氮肥回收率為21.27%～44.64%,，N2W2處理的氮肥回收率最高。成熟期各器官氮素累積量由大到小依次為籽粒,、葉,、莖,、穗葉，中等施氮水平下植株氮素累積量最高,，玉米植株氮素在W1水平顯著降低(P<0.05),。各器官氮素轉(zhuǎn)運量由大到小依次為葉、莖,、穗葉,，施氮處理整株玉米氮素轉(zhuǎn)運量較未施氮處理均有所提高， N2W2處理氮素轉(zhuǎn)運量最高,，與其他處理差異顯著(P<0.05),。參與轉(zhuǎn)運的氮素中，土壤氮轉(zhuǎn)運量大于肥料氮轉(zhuǎn)運量,。玉米各器官15N轉(zhuǎn)運量和土壤氮轉(zhuǎn)運量由大到小依次為葉,、莖、穗葉,，整株玉米植株中參與轉(zhuǎn)運的氮素有22.43%～39.45%來自肥料,，中等施氮灌水處理各器官在向籽粒轉(zhuǎn)運較高肥料氮的同時，還能保證較高的土壤氮轉(zhuǎn)運量,。不同器官氮素籽粒貢獻率由大到小依次為葉,、莖、穗葉,，各器官氮素轉(zhuǎn)運量占籽粒氮素累積量的18.29%～44.29%，貢獻率最大值出現(xiàn)在N2W2處理,。干物質(zhì)轉(zhuǎn)運量以及籽粒貢獻率均由大到小依次為莖,、葉、穗葉,，N2W2處理籽粒干物質(zhì)累積量和干物質(zhì)籽粒貢獻率均最高,。結(jié)合玉米干物質(zhì)累積與轉(zhuǎn)運規(guī)律以及氮素吸收利用規(guī)律，建議當(dāng)?shù)赜衩追N植采用灌水60mm,、施氮240kg/hm2的水氮管理模式,。研究結(jié)果可為東北地區(qū)玉米水氮管理方式提供理論支持。

摘要:為探明黑土區(qū)施加生物炭對土壤結(jié)構(gòu),、土壤肥力和作物產(chǎn)量及其可持續(xù)性的影響,，以東北黑土區(qū)3°坡耕地〖JP3〗田間徑流小區(qū)為研究對象，進行了為期4年的觀測,。2015年按照生物炭的施加量共設(shè)置C0(0t/hm2),、C25(25t/hm2)、〖JP〗C50(50t/hm2),、C75(75t/hm2),、C100(100t/hm2)5個處理,，2016—2018年分別連續(xù)施加等量的生物炭。結(jié)果表明：連續(xù)4年隨施炭量的增加土壤容重呈逐漸降低趨勢,、孔隙度呈逐漸升高趨勢,，且施用年限越長，作用越明顯,；連續(xù)4年廣義土壤結(jié)構(gòu)系數(shù)（GSSI）隨施炭量的增加呈先增大后減小的變化趨勢,，土壤三相結(jié)構(gòu)距離指數(shù)（STPSD）呈先減小后增大的變化趨勢，均在第2年C50處理取得最大（?。┲担?8.31,、4.87），同時土壤三相比最接近理想狀態(tài),；連續(xù)4年大于0.25mm的土壤團聚體含量（R025）,、平均質(zhì)量直徑（MWD）、幾何平均直徑（GMD）隨施炭量的增加均呈先增大后減小的變化趨勢,，均在第2年C50處理取得最大值,；連續(xù)4年土壤速效鉀、有機質(zhì)含量隨施炭量的增加逐漸升高,，土壤堿解氮和有效磷含量先增加后減小,，各年份土壤堿解氮和有效磷含量提高最多的分別為C50(46.1%、76.6%),、C50(46.4%,、85.4%)、C25(33%,、100.7%),、C25(23.9%、103.2%),；連續(xù)4年施加生物炭均可提高大豆產(chǎn)量,、單株莢數(shù)、單株粒數(shù)和百粒質(zhì)量,，在第2年C50處理增產(chǎn)最大,，增產(chǎn)率為33.3%，同時產(chǎn)量可持續(xù)性最強,，產(chǎn)量可持續(xù)性特征指數(shù)（SYI）為0.871,。

摘要:在陜西渭北旱塬地區(qū)永壽和長武試驗站分別布設(shè)田間試驗，研究地膜覆蓋和控/緩釋肥互作對玉米生長和氮素吸收利用的影響,。設(shè)置了2種栽培方式（雙壟溝覆膜,、平作）和3種肥料類型（尿素、包膜控釋肥和尿素配施雙氰胺硝化抑制劑（DCD）緩釋肥），共6個處理,。通過對比分析不同處理春玉米葉面積指數(shù)（LAI）,、干物質(zhì)累積量、產(chǎn)量和氮素利用效率,，評價不同互作方式對春玉米生長的影響,。結(jié)果表明：覆膜可提高玉米產(chǎn)量14.0%~34.2%，減少土壤氮素的淋失,，并且增加了0~40cm土壤硝態(tài)氮含量,，氮素利用效率和氮肥利用效率高于平作處理9.5%~23.7%。覆膜條件下,，尿素基施處理的葉面積衰減速率分別高于包膜控釋肥處理和尿素加施DCD處理42.0%~51.6% 和55.4%~66.3%,，開花期到成熟期干物質(zhì)積累速率分別低于包膜控釋肥處理和尿素加施DCD處理112.7%~155.2% 和30.3%~44.7%?？?緩釋肥延緩了覆膜條件下春玉米葉片的衰老速率和衰老時間,，加快了玉米生育后期干物質(zhì)積累速率，營養(yǎng)器官氮素轉(zhuǎn)運量和轉(zhuǎn)運效率均高于尿素基施處理4.2%~78.1%,，并且氮素吸收效率和氮肥利用效率高于尿素基施處理6.6%~24.2%,。因此，覆膜和控/緩釋肥互作可以在一定程度上緩解覆膜條件下春玉米生長的早衰現(xiàn)象,，促進玉米生長發(fā)育,，提高氮肥利用效率，可以作為渭北旱塬春玉米增產(chǎn)的一項有效措施,。

摘要:為探究不同沼渣聯(lián)合堆肥的腐殖化進程，以污泥沼渣,、秸稈沼渣和醋糟為主要原料分別與餐廚廢棄物,、牛糞聯(lián)合堆肥，進行堆肥過程中酶活性變化及堆肥前后腐殖化特征變化的表征,。研究結(jié)果表明：秸稈沼渣堆肥過程中脫氫酶和脲酶活性隨著堆肥進行呈先增加后降低的趨勢,，且保持較高的多酚氧化酶,、纖維素酶活性,，加速了有〖JP3〗機物的分解和腐殖化；相比秸稈沼渣和醋糟,，污泥沼渣在堆肥結(jié)束時脫氫酶和脲酶活性依然較高,，分別為19.25μg/(g·h)、6.22mg/(g·d),，表明還存在部分不穩(wěn)定有機物,。經(jīng)過30d堆肥后，沼渣逐漸腐殖化，腐殖酸的分子量分別由堆肥前的2.024,、3.284,、2.090Da變?yōu)槎逊屎蟮?.061、3.929,、3.990Da,。綜上，基于多元參數(shù)表征能夠為沼渣的高效資源化及其產(chǎn)品應(yīng)用提供理論依據(jù),。

摘要:為減輕廢棄蛋殼對環(huán)境的污染,，提高蛋殼和蛋膜的附加價值，提出了蛋殼蛋膜旋風(fēng)式氣流分選方式,。首先,，基于Fluent-EDEM耦合模擬研究了旋風(fēng)式氣流清選裝置的清選筒直徑、直筒段高度等結(jié)構(gòu)參數(shù)對清選筒內(nèi)的流場特性,、顆粒軌跡,、顆粒分布的影響；其次,，根據(jù)仿真結(jié)果確定了清選筒的基本尺寸,，搭建試驗臺，以筒頂結(jié)構(gòu),、風(fēng)機轉(zhuǎn)速,、喂料機轉(zhuǎn)速和喂入量為試驗因素，以蛋膜的清潔率和回收率為試驗指標(biāo),，進行殼膜清選試驗,；最后，通過正交試驗,、二次通用旋轉(zhuǎn)組合試驗和優(yōu)化設(shè)計,，得出了最優(yōu)因素參數(shù)組合。仿真顯示：清選筒內(nèi)流場中心柱狀區(qū)域速度大,、且方向向上,，外圍速度低、且方向向下,，升氣管處氣壓最低,，有利于殼膜的分選；增大清選筒筒徑會造成蛋殼回流,，筒徑過小不利于蛋膜收集的清潔率,；增加筒體高度導(dǎo)致筒內(nèi)能量損失過大，蛋膜回收率較低,，減小筒體高度導(dǎo)致筒內(nèi)能量損失小,，筒內(nèi)氣流速度較大，蛋膜分選的清潔率低。試驗結(jié)果表明,，錐形筒頂較平頂?shù)澳せ厥章矢?；物料進口速度過大，則殼膜因離心力大貼著筒壁運動,，達(dá)不到殼膜分選的效果,；當(dāng)喂入量500g/s、風(fēng)機轉(zhuǎn)速2892r/min,、喂料機轉(zhuǎn)速918r/min時,，蛋膜回收率高于94%，蛋膜清潔率高于96%,。驗證試驗與優(yōu)化結(jié)果相近,，優(yōu)化結(jié)果可信。

摘要:基于近紅外漫透射光補償光譜分析技術(shù),，設(shè)計了便攜式大米多品質(zhì)參數(shù)無損檢測儀,，檢測儀包括光譜采集單元、光源單元,、控制與顯示單元,、供電單元、專用參考校正盒等,，光譜采集單元通過光補償杯和聚焦準(zhǔn)直透鏡有效提高了采集光譜的信噪比,，整個裝置尺寸為207mm×90mm×148mm，攜帶方便,。選取52個秈米樣品,，基于便攜式大米多品質(zhì)參數(shù)無損檢測儀建立了大米含水率、直鏈淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的偏最小二乘預(yù)測模型,，含水率,、直鏈淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的校正集相關(guān)系數(shù)分別為0.9803、0.9770,、0.9323,，校正集均方根誤差分別為0.2791%、0.7274%,、0.2045%,，驗證集相關(guān)系數(shù)分別為0.9793、0.9571,、0.9249,，驗證集均方根誤差分別為0.3009%,、1.1067%,、0.2127%。基于MFC軟件開發(fā)工具,，采用C/C++語言編寫了實時檢測及控制軟件,，實現(xiàn)了便攜式大米多品質(zhì)參數(shù)檢測儀的一鍵式操作。試驗驗證了便攜式大米品質(zhì)無損檢測儀的檢測精度和穩(wěn)定性,，結(jié)果表明,，利用該裝置預(yù)測大米含水率、直鏈淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的最大變異系數(shù)分別為0.024,、0079,、〖JP2〗0034，大米樣品的含水率,、直鏈淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的預(yù)測值和標(biāo)準(zhǔn)理化值的相關(guān)系數(shù)分別為0.9727,、0.9409、0.9015,，預(yù)測均方根誤差為0.3632%,、1.3181%、0.2430%,。這表明自行設(shè)計的檢測儀可以實現(xiàn)大米含水率,、直鏈淀粉和蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的實時無損檢測。

摘要:為探究豆粕近紅外定量分析模型從實驗室到工廠在線應(yīng)用轉(zhuǎn)移的可行性,，以全國采集的117個豆粕樣品為研究對象,，利用偏最小二乘法在實驗室建立了豆粕含水率、粗蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)的近紅外定量分析模型,，繼而將此模型轉(zhuǎn)移到飼料生產(chǎn)企業(yè)進行在線應(yīng)用,。研究結(jié)果顯示：建立的實驗室近紅外模型可實現(xiàn)豆粕含水率、粗蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)的快速預(yù)測,，其中,，含水率和粗蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)的驗證集決定系數(shù)R2P分別為0.83和0.86，相對分析誤差分別為2.40和2.55,，模型效果良好,；采用模型校正、樣品擴充兩種不同方法,，將實驗室模型轉(zhuǎn)移到飼料生產(chǎn)企業(yè)進行在線應(yīng)用,，含水率和粗蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)的預(yù)測值與實際測量值之間具有很好的吻合性，可以達(dá)到在線分析的要求,。

摘要:為了提高黑毛豬肉新鮮度的識別準(zhǔn)確率,，提出基于改進殘差網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的黑毛豬肉新鮮度識別方法。首先,，根據(jù)豬肉的微生物菌體濃度,、大腸菌菌體濃度和pH值,，結(jié)合國家標(biāo)準(zhǔn)，將豬肉新鮮度分為7個類別,；然后,，將ResNet-50模型用PfidSet數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，使其具有抽取圖像特征的能力,，利用模型遷移和模型微調(diào)對ResNet-50模型進行改進,，即用一個3層的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)取代ResNet-50模型的全連接層和分類層，再使用在PfidSet上訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化改進的ResNet-50模型權(quán)重,，運用LReLu-Softplus作為自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù),；最后，將改進ResNet-50模型在豬肉樣品的圖像數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)得到的知識,，遷移到黑毛豬肉新鮮度識別任務(wù),。選取7類共計23427幅黑毛豬肉圖像組成樣本集，從樣本集中隨機選擇80%的樣本用作訓(xùn)練集,、其余20%用作測試集進行測試,，試驗結(jié)果表明，遷移學(xué)習(xí)能夠明顯提高模型的收斂速度和識別性能,，數(shù)據(jù)擴充有助于增加數(shù)據(jù)的多樣性,，避免出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，在遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)擴充方式下的總體識別準(zhǔn)確率達(dá)到94.5%,，是一種高效的豬肉新鮮度識別方法,。

摘要:為改善美拉德反應(yīng)改性大豆分離蛋白效率低、反應(yīng)時間長,、能耗高等缺陷,，研究了不同射流空化壓力對大豆分離蛋白-葡聚糖美拉德反應(yīng)進程的影響，并進一步研究射流空化壓力對產(chǎn)物結(jié)構(gòu)及乳化特性的影響,。結(jié)果顯示：當(dāng)射流空化壓力為1.5MPa時,，SPI與葡聚糖美拉德反應(yīng)進程最大，A420達(dá)到0.55,，褐變程度提高了1702%,，增加了中間產(chǎn)物含量（P<0.05），接枝度從32.54%增加到57.89%,；SDS-PAGE驗證了射流空化促進大豆分離蛋白-葡聚糖美拉德反應(yīng),；射流空化處理后，SPI的熒光強度和紫外吸收峰升高,，表明空化處理改變了蛋白分子空間,，表面疏水性增強，但SPI-葡聚糖反應(yīng)產(chǎn)物的熒光強度和紫外吸收峰降低,，說明葡聚糖共價結(jié)合到處理后的SPI表面,，其親水基團增多,，疏水性降低；SPI-葡聚糖美拉德反應(yīng)產(chǎn)物的乳化活性,、乳化穩(wěn)定性分別提高了40.61%和48.46%。

摘要:采用堿性蛋白酶對大豆脫脂豆粕進行酶解,，探究大豆肽-鈣螯合物的最佳制備工藝參數(shù),，并對大豆肽-鈣螯合物的性質(zhì)進行分析。以鈣結(jié)合量作為指標(biāo),，研究肽鈣比,、反應(yīng)溫度、反應(yīng)時間和pH值對鈣結(jié)合量的影響,，并通過Box-Benhnken中心組合試驗以及響應(yīng)面分析法對螯合工藝進行優(yōu)化,。結(jié)果表明，最佳螯合工藝為：肽鈣比1.6,、反應(yīng)溫度38℃,、反應(yīng)時間44min、pH值6.6,，在此條件下制得的大豆肽-鈣螯合物的鈣結(jié)合量為78.73mg/g,。經(jīng)試驗，測得大豆肽-鈣螯合物的溶解度為98.59%,，分子量大于5000Da的大豆肽-鈣合物占1.76%,，分子量小于5000Da的占98.24%，分子量小于1000Da的大豆肽-鈣螯合物占80.24%,，其中分子量180~500Da的大豆肽-鈣螯合物占比最大,。本研究可為新型大豆?fàn)I養(yǎng)保健產(chǎn)品及合成新型補鈣制劑的研發(fā)提供新方法、新思路,。

摘要:為改善農(nóng)田作業(yè)者的工作環(huán)境,、降低其勞動強度，課題組前期設(shè)計了一套基于無線網(wǎng)絡(luò)的拖拉機遙操作系統(tǒng),，并通過試驗驗證了系統(tǒng)的可行性,，但是該系統(tǒng)因采用單線程技術(shù)存在數(shù)據(jù)擁堵、人機交互界面通過鼠標(biāo)按鍵操作存在誤操作隱患,、且不符合駕駛習(xí)慣等問題,。為此，開展基于原有硬件條件的多線程技術(shù)與基于集成操縱裝置的人機交互系統(tǒng)的拖拉機遙操作系統(tǒng)的優(yōu)化與改進設(shè)計,，進行隨動性能試驗與直線行駛,、直角轉(zhuǎn)彎、蛇行駕駛試〖JP2〗驗,，以驗證優(yōu)化后系統(tǒng)的綜合操作性能,。試驗表明,，優(yōu)化后的遙操作系統(tǒng)隨動控制精度良好，指令執(zhí)行時延在60ms內(nèi),；在拖拉機行駛速度為317km/h時,，〖JP〗直線行駛最大誤差絕對值不超過1053mm，RMS誤差最大不超過601mm,；直角轉(zhuǎn)彎執(zhí)行精度較第1代系統(tǒng)有明顯改善,；蛇行軌跡與駕駛員實際駕駛時差別不大；總體遙操作駕駛體驗良好,。

摘要:通過可視化的快速壓縮機模擬內(nèi)燃機的燃燒室,，研究了高壓共軌柴油在40、60MPa兩種噴射壓力下,，柴油油束在切向,、斜向和直通3種渦流場中的擴散混合特性。實驗結(jié)果表明,，在相同噴油壓力及噴油脈寬下,，切向渦流場中柴油噴霧面積與視窗面積比的峰值和谷值均為最高，直通渦流場中最低,；斜向渦流場從噴油開始到噴霧完全混合整個過程用時最短,，直通渦流場用時最長；噴霧油束的擴散時間與渦流的切向速度,、燃油噴射壓力成反比,。

摘要:針對目前超磁致伸縮式振動能量收集在理論研究上的不足，根據(jù)超磁致伸縮材料的材料特性,，設(shè)計了一種柱棒式超磁致伸縮能量收集裝置（GMEHD）,，并對其工作原理進行了闡述。結(jié)合GMEHD的結(jié)構(gòu)特點,，建立了裝置的輸入輸出模型,，推導(dǎo)了輸出電壓計算公式，對系統(tǒng)在正弦激勵下的響應(yīng)進行了求解,；根據(jù)線圈結(jié)構(gòu),，通過電路分析，對線圈匝數(shù)進行了優(yōu)化,。利用仿真軟件COMSOL Multiphysics,，建立了GMEHD有限元模型，得到其仿真結(jié)果,。在上述基礎(chǔ)上制作了GMEHD樣機,，搭建了實驗測試系統(tǒng)，得到了不同頻率正弦力作用下GMEHD輸出電動勢曲線,，并與模型計算值和仿真結(jié)果進行了對比,。結(jié)果表明：在1,、10、50Hz單位正弦激勵下,，GMEHD輸出電動勢幅值分別為2,、15、75mV,，相位超前于輸入力π/2,。實驗與模型計算和仿真分析結(jié)果基本吻合，驗證了模型的準(zhǔn)確性,，為GMEHD優(yōu)化設(shè)計提供了參考依據(jù),。

摘要:針對一種空間多環(huán)耦合六面體可展機構(gòu)自由度分析問題,，提出了選取動平臺,、建立等效串聯(lián)分支、構(gòu)建等效并聯(lián)機構(gòu),，進而基于并聯(lián)機構(gòu)自由度分析理論得到六面體機構(gòu)自由度的分析方法,。首先，選取多個構(gòu)件組成的運動鏈整體作為動平臺,，基于螺旋理論建立動平臺的所有運動等效串聯(lián)分支,；然后，減少動平臺所含構(gòu)件數(shù),，重新建立等效串聯(lián)分支,；最終將原機構(gòu)等效為動平臺僅由1個構(gòu)件組成的傳統(tǒng)并聯(lián)機構(gòu)。這樣逐漸降低了原六面體機構(gòu)的耦合度,，從而降低了其自由度分析的難度,。建立了六面體可展機構(gòu)的仿真模型，通過施加不同的驅(qū)動對六面體機構(gòu)的運動規(guī)律進行了分析,，并討論了該機構(gòu)的折疊性能,。本研究為此六面體機構(gòu)的力學(xué)特性分析奠定了基礎(chǔ)，提出的自由度分析方法為其他多面體可展機構(gòu)自由度分析提供了思路,。

摘要:基于用移動機器人代替農(nóng)民在農(nóng)田復(fù)雜環(huán)境下進行勞作,、減輕農(nóng)民作業(yè)負(fù)擔(dān)的理念，提出一種輪/履形態(tài)可重構(gòu)移動機器人,。該移動機器人由4個相同結(jié)構(gòu)的輪/履形態(tài)可重構(gòu)行走單元以及車體組成,，具有輪式和履帶式2種行走姿態(tài)，以便適應(yīng)野外復(fù)雜地形,。輪/履運動形態(tài)的可重構(gòu)可以通過輪/履形態(tài)轉(zhuǎn)換裝置實現(xiàn),。建立了形態(tài)可重構(gòu)單元的運動學(xué)模型、數(shù)學(xué)模型以及動力學(xué)模型,，并推導(dǎo)了行走單元的數(shù)學(xué)模型,，得到行走單元機器人在攀越臺階越障時機器人擺桿角度與臺階高度h的關(guān)系,，以及能夠攀爬的坡度范圍。在Simulink以及ADAMS中建立了行走單元虛擬樣機以及仿真環(huán)境,，并設(shè)計了樣機,。通過對虛擬樣機仿真以及Matlab理論值計算，末端速度和加速度的仿真值與理論值誤差的數(shù)量級僅在10-8~10-6之間,，驗證了其數(shù)學(xué)模型以及運動學(xué)模型的正確性,。