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摘要:以提高農(nóng)業(yè)用水效率為目標(biāo)的精量灌溉是未來農(nóng)業(yè)灌溉的主要模式,，精量灌溉的前提條件是對作物缺水的精準(zhǔn)診斷和科學(xué)的灌溉決策,。用于作物缺水診斷和灌溉決策定量指標(biāo)的信息獲取技術(shù)主要基于田間定點監(jiān)測,、地面車載移動監(jiān)測及衛(wèi)星遙感。無人機從根本上解決了衛(wèi)星遙感由于時空分辨率低而導(dǎo)致的瞬時拓延,、空間尺度轉(zhuǎn)換,、遙感參數(shù)與模型參數(shù)定量對應(yīng)等技術(shù)難題，也克服了地面監(jiān)測效率低,、成本高,、影響田間作業(yè)等問題。近幾年的研究結(jié)果表明,，無人機遙感系統(tǒng)可以高通量地獲取多個地塊的高時空分辨率圖像,，使精準(zhǔn)分析農(nóng)業(yè)氣象條件、土壤條件,、作物表型等參數(shù)的空間變異性及其相互關(guān)系成為可能,，為大面積農(nóng)田范圍內(nèi)快速感知作物缺水空間變異性提供了新手段，在精量灌溉技術(shù)應(yīng)用中具有明顯的優(yōu)勢和廣闊的前景,。無人機遙感系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用在作物覆蓋度、株高,、倒伏面積,、生物量、葉面積指數(shù),、冠層溫度等農(nóng)情信息的監(jiān)測方面,，但在作物缺水診斷和灌溉決策定量指標(biāo)監(jiān)測方面的研究才剛剛起步，目前主要集中在作物水分脅迫指數(shù)（CWSI）,、作物系數(shù),、冠層結(jié)構(gòu)相關(guān)指數(shù),、土壤含水率、葉黃素相關(guān)指數(shù)（PRI）等參數(shù)估算的研究,，有些指標(biāo)已經(jīng)成功應(yīng)用于監(jiān)測多種作物的水分脅迫狀況,，但對于大多數(shù)作物和指標(biāo)，模型的普適性還有待進(jìn)一步研究,。給出了無人機遙感在精準(zhǔn)灌溉技術(shù)中應(yīng)用的技術(shù)體系,，并指出，為滿足不同尺度的高效率監(jiān)測和實現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水精準(zhǔn)動態(tài)管理的需求,，今后無人機遙感需要結(jié)合衛(wèi)星遙感和地面監(jiān)測系統(tǒng),，其中天空地一體化農(nóng)業(yè)水信息監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化布局方法與智能組網(wǎng)技術(shù)、多源信息時空融合與同化技術(shù),、作物缺水多指標(biāo)綜合診斷模型,、農(nóng)業(yè)灌溉大數(shù)據(jù)等將是未來重點研究內(nèi)容。

摘要:提出了基于小波變換的農(nóng)田圖像光照不變特征的提取算法,。采用Retinex光照模型,，對原始農(nóng)田圖像進(jìn)行剪裁和歸一化等預(yù)處理，選用Haar小波基多級分解預(yù)處理后的圖像,，從而得到圖像的高低頻成分,；通過閾值法更新小波分解后的高頻系數(shù)，重構(gòu)獲得多尺度反射模型,，以提取光照不變特征,；進(jìn)行了光照不變特征提取和農(nóng)作物航線獲取試驗。結(jié)果表明,，該算法提取的特征圖受自然光照的影響很小,，且能夠極大程度保留場景中的物體特征。同時,，農(nóng)作物航線提取在不同光照條件下均具有較高精度,，航線誤差在±2°以內(nèi)，能夠滿足農(nóng)機導(dǎo)航的精度要求,。在NVIDIA的Jetson TX2硬件平臺上,，該算法總耗時在300ms以內(nèi)，相機前視距離可達(dá)20m,，滿足農(nóng)機正常作業(yè)的實時性要求,。

摘要:提出了一種基于氣電混合驅(qū)動且能夠全天候工作的高效率蘋果收獲機器人。該機器人機械臂包含5個自由度,，混合使用電動和氣動兩種驅(qū)動方式,，同時保證機械臂的準(zhǔn)確定位和末端執(zhí)行器對果實的快速柔性抓取。機器人視覺識別系統(tǒng)結(jié)合了機器視覺和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,，在提高系統(tǒng)魯棒性的同時優(yōu)化了系統(tǒng)的整體檢測速度,。此外,，機器人配備的夜間照明系統(tǒng)使其能夠?qū)崿F(xiàn)全天候工作。在實驗室環(huán)境下進(jìn)行了機器人視覺檢測試驗和蘋果采摘試驗,，結(jié)果表明,，視覺系統(tǒng)定位蘋果的平均時間為44ms，機器人的采摘率為81.25%,，平均每個蘋果的采摘時間為7.81s,。

摘要:針對崎嶇山地環(huán)境下自走式履帶機器人自走姿態(tài)波動大、跟蹤精度低等問題,，研究了三維崎嶇路面履帶機器人控制方法,。通過分析機器人在二維平整路面與三維崎嶇路面的運動學(xué)模型，建立了降維運動學(xué)幾何模型,；設(shè)計了一種基于降維變系數(shù)的滑?？刂品椒ǎ瑢崿F(xiàn)三維崎嶇路面履帶機器人的運動控制,，并進(jìn)行了平整路面與崎嶇路面的路徑跟蹤仿真與試驗,。仿真結(jié)果表明，平整路面仿真中,，行駛方向誤差逐漸減小并趨近于0,，側(cè)向位置誤差在±0.2m內(nèi)波動，并可在1s內(nèi)完成姿態(tài)調(diào)整,；崎嶇路面仿真中,，三軸位置誤差均控制在±01m范圍內(nèi)，同樣可在1s內(nèi)完成姿態(tài)調(diào)整,。路徑跟蹤田間試驗結(jié)果表明,，平整路面和崎嶇路面機器人跟蹤穩(wěn)定后的橫向誤差分別為-2.9~8.8cm、-14.3~21.5cm,，姿態(tài)誤差分別控制在±2°,、±5°內(nèi)，能夠滿足實際跟蹤需求,。

摘要:針對免耕播種機在濕黏土壤條件下施肥鏟回填性能弱,，導(dǎo)致種肥同床的問題，基于最速降線原理設(shè)計了一種強制回土裝置,，將理論分析,、虛擬仿真與試驗相結(jié)合，探究強制回土裝置最優(yōu)結(jié)構(gòu)與參數(shù)組合,。應(yīng)用三因素三水平正交試驗方法，以作業(yè)速度,、回流擋板間距和回流擋板與地表夾角為試驗因素,，以土壤回填率和單體通過性為評價指標(biāo),，對影響強制回土裝置作業(yè)性能的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行試驗與優(yōu)化研究。試驗結(jié)果表明,，在參數(shù)組合為作業(yè)速度1.5m/s,、回流擋板間距112mm、回流擋板與地表夾角60°時,，土壤回填率為91.2%,，作業(yè)過程未發(fā)生單體堵塞現(xiàn)象。對比試驗表明,，優(yōu)化后的最速降線式強制回土裝置較直板式強制回土裝置的土壤回填率提升了16.5%,。

摘要:為解決水田環(huán)境下稻行彎度信息提取問題，提出一種觸覺感知方法,。根據(jù)除草期內(nèi)水稻與雜草的生理高度及力學(xué)差異,，基于彎曲傳感器設(shè)計了一種稻株定位的感知梁,。通過力學(xué)分析,，建立了感知梁與稻株接觸作用的力學(xué)模型,，結(jié)合稻株抗彎強度,，確定了感知梁抗彎剛度的設(shè)計原則,。在此基礎(chǔ)上,，構(gòu)建感知梁標(biāo)定試驗裝置,，獲得了裝置偏距與感知梁電壓差的映射關(guān)系,?；诙鄠鞲衅骷夹g(shù),，通過采集4根感知梁的電壓（形變）變化特征，計算出稻行彎度,。為檢驗測量裝置的精度及穩(wěn)定性,，進(jìn)行了田間試驗，行進(jìn)速度試驗表明：行進(jìn)速度的提高不利于測量結(jié)果的穩(wěn)定性,，在行進(jìn)速度為1.5m/s時,，平均誤差為5.90mm，最大誤差為8.30mm,；稻穴株數(shù)試驗表明：測量誤差與稻穴株數(shù)有一定的相關(guān)性,，稻穴株數(shù)為6株以上的測量誤差最小，平均誤差為2.56mm,，4~5株的平均誤差較大,，為4.36mm，1~3株測量的平均誤差最大,，為6.17mm,；水層厚度試驗表明：測量誤差與水層厚度沒有明顯相關(guān)性，誤差均能控制在14mm范圍內(nèi),。該裝置測量結(jié)果可滿足避苗機械除草等精準(zhǔn)控制的要求,。

摘要:為實現(xiàn)油菜輕簡化精量播種,，設(shè)計了一種油菜精量穴播集中排種裝置?；谟筒朔N子的機械物理特性和精量播種要求,，提出了適宜油菜穴播1~3粒的漸開線狀型孔，確定了主要結(jié)構(gòu)參數(shù),。應(yīng)用EDEM軟件構(gòu)建了穴播集中排種裝置仿真模型,，分析了型孔長度、截面尺寸和型孔深度對充種性能的影響,，發(fā)現(xiàn)漸開線狀型孔有助于充種,，且型孔長度和深度分別為3.5mm和2.6mm的漸開線狀型孔均充種1粒或2粒,；護種帶提高了投種一致性,，當(dāng)排種輪與護種帶間隙為0.2mm時，成穴較優(yōu),。通過臺架試驗研究了油菜品種和轉(zhuǎn)速對排種性能影響,，結(jié)果表明：品種、排種輪轉(zhuǎn)速及其二者的交互作用對排種合格率均有顯著影響,，排種合格率隨轉(zhuǎn)速增加呈先增大后減小的趨勢,，在轉(zhuǎn)速為20~40r/min時，排種合格率（1~3粒）高于94%,，穴距變異系數(shù)低于12%,；50穴的總粒數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差在10粒之內(nèi)，排種量一致性變異系數(shù)低于10.0%,。田間試驗結(jié)果表明,，油菜平均株數(shù)為2.05株/穴，能夠適應(yīng)不同含水率條件的油菜精量播種要求,。油菜精量穴播集中排種裝置可實現(xiàn)6行成行成穴精量排種,，為輕簡化油菜排種器結(jié)構(gòu)設(shè)計和成穴精量播種提供了參考。

摘要:針對長江中下游稻油輪作區(qū)油菜直播時,，土壤黏重板結(jié)且前茬水稻收獲后秸稈殘茬量大,，機具易壅土、掛草堵塞,，難以實現(xiàn)深施肥的難題,，設(shè)計了一種油菜精量聯(lián)合直播機主動防堵深施肥裝置?；谥鲃庸蜗鞣蓝略?，分析確定施肥鏟入土部位曲線為與旋耕刀軸回轉(zhuǎn)中心同心、包絡(luò)旋耕刀末端運動軌跡的圓弧,；根據(jù)深施肥鏟防堵功能及鏟體內(nèi)肥料顆粒運動分析,，確定過渡段下圓弧直徑,、入土段圓弧圓心角,、過渡段上圓弧直徑等施肥鏟結(jié)構(gòu)設(shè)計關(guān)鍵參數(shù)及其許用范圍；以施肥鏟末端肥料流出瞬時速度最大為優(yōu)化目標(biāo),，以施肥鏟關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)為設(shè)計變量,、其許用范圍為約束條件，構(gòu)建施肥鏟結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型,；通過施肥過程離散元仿真分析,，以施肥鏟體入土段上端圓弧圓心角、過渡段圓弧直徑為試驗因素,，以施肥鏟末端肥料流出瞬時速度為響應(yīng)指標(biāo),，進(jìn)行二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗，建立該數(shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù),，求解得到施肥鏟結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計最佳參數(shù)為：入土段上端圓弧圓心角為36°,、過渡段上端圓弧直徑為93mm、過渡段下端圓弧直徑為66mm,。田間試驗結(jié)果表明,，安裝深施肥裝置的直播機作業(yè)后廂面平整度為17.96~21.37mm，單個施肥鏟黏附質(zhì)量保持在1.5kg以下,，施肥深度平均值為91.10mm,，施肥深度合格率為93.33%，施肥斷條率為1.08%,，機具通過性良好,，可滿足稻油輪作區(qū)油菜種植施肥播種農(nóng)藝要求。

摘要:針對傳統(tǒng)方法設(shè)計縱向送苗機構(gòu)難度大,，缺少適用于高效旱田缽苗移栽機的縱向送苗機構(gòu)的問題,，設(shè)計了一種棘輪連桿式缽苗移栽機縱向送苗機構(gòu)。根據(jù)機構(gòu)特點與旱田缽苗移栽縱向送苗要求,，建立了運動學(xué)模型與優(yōu)化目標(biāo),，設(shè)計縱向送苗機構(gòu)優(yōu)化設(shè)計軟件，得出滿足設(shè)計要求的結(jié)構(gòu)參數(shù),。建立了機構(gòu)三維模型,，試制了物理樣機。根據(jù)軟件優(yōu)化結(jié)果,，運用二次正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗方法對棘輪結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,，以棘輪驅(qū)動面高度x1、棘輪定位面高度x2、取苗轉(zhuǎn)速x3為試驗因素,，以送苗成功率y為試驗指標(biāo),，進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化試驗，結(jié)果表明：x1=2.32mm,、x2=3.5mm,、x3=100r/min時，送苗成功率達(dá)到99.85%,。取x1=2.3mm,、x2=3.5mm、x3=100r/min進(jìn)行驗證試驗,，得出送苗成功率為9917%,，結(jié)果滿足設(shè)計要求。

摘要:為了解決現(xiàn)有行星輪系水稻缽苗移栽機構(gòu)較難同時具備理想的移栽軌跡和姿態(tài)的問題,，提出了正向設(shè)計與局部軌跡微調(diào)的反求設(shè)計相結(jié)合的設(shè)計方法,。以非圓齒輪行星輪系水稻缽苗移栽機構(gòu)的設(shè)計為例，闡述該方法的實現(xiàn)過程,。建立行星輪系水稻缽苗移栽機構(gòu)設(shè)計要求,，并分析其工作原理，在前期正向設(shè)計的基礎(chǔ)上,，局部調(diào)整其移栽靜軌跡,，通過反求設(shè)計進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計移栽機構(gòu)。進(jìn)行局部反求設(shè)計的運動學(xué)分析和運動學(xué)建模,，基于Matlab平臺開發(fā)計算機輔助設(shè)計軟件,，通過人機交互的方式得到移栽機構(gòu)的機構(gòu)參數(shù)，使其不僅滿足移栽臂移栽的姿態(tài)要求,，同時獲得更理想的移栽工作軌跡,。根據(jù)最終得到的機構(gòu)參數(shù)設(shè)計移栽機構(gòu)結(jié)構(gòu)，完成三維建模,、虛擬仿真試驗,，加工、裝配移栽機構(gòu)物理樣機,，完成了高速攝像運動學(xué)試驗,。將移栽機構(gòu)理論計算、虛擬仿真,、樣機試驗得到的移栽靜軌跡比較,，同時逐一將軌跡相關(guān)參數(shù)、取秧角,、推秧角,、角度差等設(shè)計目標(biāo)參數(shù)與相應(yīng)數(shù)值化目標(biāo)進(jìn)行對比,，結(jié)果顯示，均滿足要求,，驗證了設(shè)計方法的正確性,。與以往單一的正向設(shè)計、反求設(shè)計方法相比,，該方法設(shè)計的移栽機構(gòu)不僅具有更優(yōu)的移栽工作軌跡,，也可滿足較好的移栽姿態(tài)要求。

摘要:針對水稻收獲機清選作業(yè)過程中濕黏水稻脫出物易粘附,、堵塞清選篩的問題,，利用聚四氟乙烯涂料對清選篩面進(jìn)行噴涂改性處理，設(shè)計了具有抗粘減阻性能的清選篩面,。涂層改性篩面往復(fù)摩擦特性試驗結(jié)果表明，涂層改性篩面與水稻秸稈的平均摩擦因數(shù)降幅達(dá)32.2%~32.7%,，與稻葉的平均摩擦因數(shù)降幅達(dá)39.1%~40.2%,，涂層改性篩面表現(xiàn)出良好的減阻特性。涂層改性篩面潤濕減粘特性試驗結(jié)果表明,，涂層改性篩面的接觸角為110.6°,，接觸角增幅為26.8%，與水稻秸稈的界面粘附力降幅為62%~67%,，與稻葉的界面粘附力降幅為63%~65%,，減粘脫附特性顯著增強。利用水稻收獲機進(jìn)行了涂層改性篩面田間清選作業(yè)減粘防堵性能試驗,，作業(yè)量為2.0hm2時,，與未改性篩面相比，涂層改性篩面粘附物質(zhì)量降低67.8%,，聚四氟乙烯涂層能夠有效地解決濕黏脫出物粘附,、堵塞問題，具有良好的耐久性,。

摘要:為提高玉米收獲機的對行質(zhì)量,，減輕駕駛員的勞動強度，設(shè)計了一套玉米收獲機自動對行系統(tǒng),，包括自動對行感知系統(tǒng)和路徑跟蹤控制系統(tǒng),。感知系統(tǒng)由激光雷達(dá)、機械式對行傳感器,、陀螺轉(zhuǎn)角儀等組成,，激光雷達(dá)檢測進(jìn)入地塊前的橫向偏差，機械式對行傳感器檢測收獲作業(yè)時的橫向偏差,，陀螺轉(zhuǎn)角儀檢測航向偏角,。以純追蹤模型作為路徑跟蹤的控制方法,，利用模糊控制原理動態(tài)調(diào)整純追蹤模型中的前視距離，結(jié)合收獲機的運動學(xué)模型,，確定收獲機轉(zhuǎn)向輪的期望轉(zhuǎn)角,，并通過Matlab/Simulink軟件對模型進(jìn)行仿真分析。將自動對行系統(tǒng)搭載于4YL-6型玉米收獲機上進(jìn)行田間試驗,，結(jié)果表明,，激光雷達(dá)靜態(tài)檢測試驗的偏差均值為0.0775m，標(biāo)準(zhǔn)差均值為0.1309m,，偏差在±15cm和±30cm內(nèi)的比例均值分別為80.5%和95%,；激光雷達(dá)地頭自動對行試驗的平均調(diào)整距離為7.89m，平均偏差為0.146m,；基于機械式對行傳感器的收獲作業(yè)自動對行試驗的偏差均值為0.0876m,，標(biāo)準(zhǔn)差均值為0.0976m，偏差在±15cm和±30cm內(nèi)的比例均值分別為831%和100%,。試驗結(jié)果滿足玉米收獲機的對行作業(yè)要求,，可為玉米收獲機的自動對行提供理論支持。

摘要:對分體圓筒法,、傾斜法,、抽板法和斜面法4種顆粒特性測試方法進(jìn)行Plackett-Burman多因素顯著性篩選試驗，試驗方差分析結(jié)果表明,，不同的測試方法影響測量結(jié)果的顯著因素與因素顯著程度,。根據(jù)分體圓筒法、傾斜法和斜面法的方差分析結(jié)果,，提出一種基于顆粒物料整體特性的摩擦因數(shù)標(biāo)定方法,，將仿真試驗與真實試驗相結(jié)合，依次標(biāo)定出尿素顆粒與PVC材料間靜摩擦因數(shù)為0.41,，顆粒間靜摩擦因數(shù)為0.36,，顆粒間滾動摩擦因數(shù)為0.15。將所標(biāo)定的摩擦因數(shù)采用無底圓筒法進(jìn)行驗證試驗,，休止角仿真試驗結(jié)果為30.57°,，真實試驗結(jié)果為31.74°，相對誤差為3.69%,，不同含水率下的實際試驗休止角與所標(biāo)定摩擦因數(shù)下的仿真休止角相對誤差均不大于4.59%,，仿真試驗結(jié)果與真實試驗結(jié)果無顯著差異，驗證了所標(biāo)定摩擦因數(shù)的有效性,。本方法可用于其他顆粒狀物料間摩擦因數(shù)的標(biāo)定試驗,。

摘要:采用逆向工程技術(shù)，基于粘結(jié)顆粒模型,，在EDEM軟件中建立了三七種子離散元模型,；結(jié)合臺架試驗和仿真試驗,，在EDEM軟件中標(biāo)定接觸參數(shù)，通過碰撞彈跳試驗,、斜面滑移試驗和斜面滾動試驗,，得到三七種子與ABS塑料之間碰撞恢復(fù)系數(shù)、靜摩擦因數(shù)和滾動摩擦因數(shù)分別為0.611,、0.473和0.067,；基于二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗的響應(yīng)面優(yōu)化方法，確定EDEM仿真試驗中三七種子之間最佳的接觸參數(shù),，通過堆積試驗,，得到三七種子之間碰撞恢復(fù)系數(shù)、靜摩擦因數(shù)和滾動摩擦因數(shù)分別為0.492,、0.202和0.083,；選取三七精密排種器進(jìn)行驗證試驗，以排種器充種合格率,、漏播率和重播率作為試驗指標(biāo),，在不同排種輪轉(zhuǎn)速的試驗條件下，分別對比試驗指標(biāo)的實測值和仿真值,，得到試驗指標(biāo)的相對誤差均小于5.0%，表明該三七種子離散元模型和接觸參數(shù)可用于離散元仿真試驗,。

摘要:綜合考慮耕地的自然質(zhì)量,、耕作條件、形態(tài),、空間分布等,，以濟南市為研究區(qū)，從自然稟賦,、區(qū)位條件和穩(wěn)定性3個方面選取11個指標(biāo),，構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評價指標(biāo)體系，在耕地質(zhì)量綜合評價的基礎(chǔ)上,，采用局部空間自相關(guān)法定量刻畫耕地質(zhì)量的空間集聚格局特征,，采用矩陣組合法進(jìn)一步將耕地質(zhì)量等級和空間集聚格局類型兩兩組合，綜合確定基本農(nóng)田劃定類型,。研究表明,，濟南市耕地區(qū)位條件較好，且區(qū)域差異最小,，耕地穩(wěn)定性和自然稟賦相對較差,。濟南市耕地質(zhì)量以高和較高為主，二者分別占濟南市耕地總面積的35.12%和22.67%,，主要分布在濟南市北部商河,、濟陽和章丘北部,。耕地質(zhì)量低等級的耕地面積最少，為475.98km2,，所占比例為11.98%,，主要分布在歷城和長清。濟南市耕地劃分為優(yōu)先劃入型,、適宜劃入型和整治調(diào)控型3種類型,。濟陽、商河,、章丘北部和平陰東南部的耕地質(zhì)量高,、集聚特征顯著，應(yīng)作為優(yōu)先劃入型,，該類型耕地最多,，面積為212123km2，占濟南市耕地總面積的53.38%,；適宜劃入型耕地質(zhì)量也較高,，并且多分布在優(yōu)先劃入型周邊，對優(yōu)先劃入型耕地具有保護和緩沖作用,，應(yīng)與優(yōu)先劃入型耕地一起作為基本農(nóng)田,，以提高優(yōu)質(zhì)基本農(nóng)田的集聚程度；整治調(diào)控型耕地面積為98898km2,，占濟南市耕地總面積的24.89%,，主要分布在中心城區(qū)和南部山區(qū)，該類型耕地質(zhì)量低,、集聚程度不高,，開發(fā)利用時應(yīng)注意生態(tài)環(huán)境保護，必要時可通過土地整治提高質(zhì)量和集聚程度,。

摘要:以川中丘陵區(qū)為例,，在提出鄉(xiāng)村生態(tài)空間分類體系基礎(chǔ)上，采用轉(zhuǎn)移速率,、動態(tài)度,、轉(zhuǎn)移矩陣、洛倫茲曲線和生境質(zhì)量評估等方法分析傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)生態(tài)空間在數(shù)量,、組成結(jié)構(gòu)和空間分布的時空演變特征及其對生境質(zhì)量的影響,。研究表明：川中丘陵區(qū)鄉(xiāng)村生態(tài)空間約占國土空間總面積的98%，人均生態(tài)空間面積達(dá)164068m2,；2000—2018年,，鄉(xiāng)村生態(tài)空間從8829872km2降至8732222km2，年均縮減量為5425km2,，綜合動態(tài)度為0.41%,，生態(tài)空間轉(zhuǎn)移率為0.20%,，農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)是構(gòu)成鄉(xiāng)村生態(tài)空間的主要成分，兩者在近20年間的保留率均超過90%,，這表明隨著時間的推移,，傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)生態(tài)空間數(shù)量雖在減少，但整體結(jié)構(gòu)依然穩(wěn)定,。生產(chǎn)生態(tài)空間和基礎(chǔ)生態(tài)空間分布基尼系數(shù)分別在0.08和0.34左右,，表現(xiàn)為絕對平均和相對合理的空間分布形態(tài)，說明傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)生態(tài)空間總體上呈現(xiàn)出均衡且穩(wěn)定的空間分布格局,。川中丘陵區(qū)生境質(zhì)量整體不高,，2000年、2010年和2018年的生境質(zhì)量指數(shù)分別為0.310,、0.311和0.309,，生境質(zhì)量指數(shù)呈先上升后下降的趨勢，與鄉(xiāng)村基礎(chǔ)生態(tài)空間的數(shù)量改變呈正相關(guān)關(guān)系,。

摘要:耕地邊際化是耕地利用凈收益從多到少的過程,，而撂荒則是耕地邊際化的極端表現(xiàn)。以河南省孟津縣為例,，從耕地利用的自然適宜,、耕作條件與機會成本等方面，對耕地邊際化的風(fēng)險進(jìn)行多維度評價,，并運用遙感影像數(shù)據(jù)對評價結(jié)果進(jìn)行驗證,，識別出現(xiàn)階段影響耕地邊際化的主導(dǎo)因素。結(jié)果表明：就耕地的自然適宜評價結(jié)果而言,，處于高度適宜、中度適宜,、低度適宜的面積分別為18900,、14164、8881km2,，自然適宜性是影響耕地邊際化利用的基礎(chǔ)條件,，將自然適宜性差的耕地調(diào)整恢復(fù)成林地，有助于區(qū)域脆弱生態(tài)的修復(fù),；就耕地的耕作便利度來說,，處于高度便利、中度便利,、低度便利的面積分別為：10369,、21405、10171km2,，對自然適宜度高而耕作不便利的耕地進(jìn)行綜合整治是提高耕地利用效率,、延緩耕地邊際化利用的重要途徑,；根據(jù)機會成本的耕地邊際化風(fēng)險評價結(jié)果，處于高機會成本,、中機會成本,、低機會成本的面積分別為11932、16457,、13556km2,。由于孟津縣高機會成本區(qū)的耕地利用能夠維持較高的利潤，因此耕地棄耕的情況較少發(fā)生,。通過對土地變更數(shù)據(jù)庫內(nèi)耕地和遙感影像的疊置分析,，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段孟津縣耕地邊際化受自然適宜與耕作條件的影響較大。

摘要:為探討參數(shù)敏感性分析結(jié)果在區(qū)域尺度上表現(xiàn)出的不確定性問題,，在溫帶季風(fēng)氣候類型黃淮海平原旱作區(qū)不同積溫區(qū)內(nèi)選取黃驊,、商丘和駐馬店3個站點，基于氣象和作物生育期數(shù)據(jù)以及土壤實測數(shù)據(jù),，采用EFAST（Extended Fourier amplitude sensitivity test）方法,，對WOFOST模型冬小麥和夏玉米參數(shù)進(jìn)行全局敏感性分析，并對2種作物在不同生產(chǎn)水平和不同氣候條件下的參數(shù)敏感性排序進(jìn)行一致性檢驗,。結(jié)果表明：冬小麥產(chǎn)量在潛在生產(chǎn)水平下主要敏感參數(shù)有葉齡的低溫閾值（TBASE）,、儲存器官同化物轉(zhuǎn)化效率（CVO）、總同化速率在低溫3℃時的校正因子（TMNFTB3）等,，在水分限制生產(chǎn)水平下主要敏感參數(shù)有蒸散速率修正因子（CFET）和儲存器官同化物轉(zhuǎn)化效率（CVO）等,；夏玉米在2種生產(chǎn)水平下產(chǎn)量敏感參數(shù)差異不大，主要為總同化速率低溫10℃時的校正因子（TMNFTB10）,、每日溫度為40℃時單葉片同化CO2的初始光能利用效率（EFFTB40）,、35℃時葉片生命周期（SPAN）等；冬小麥,、夏玉米在不同生產(chǎn)水平下的TDCC系數(shù)（Topdown concordance coefficient）分別為0.82和0.98,，P均小于0.01，參數(shù)敏感性排序的一致性均較高,；冬小麥和夏玉米在不同氣候條件下潛在生產(chǎn)水平TDCC系數(shù)分別為0.92和0.98,，P均小于0.01，一致性較高,，水分限制生產(chǎn)水平TDCC系數(shù)分別為0.61和0.86,，P均小于0.01，一致性較差,。WOFOST模型不同作物間參數(shù)敏感性差異明顯,，不同生產(chǎn)水平對參數(shù)敏感性的影響較小，但受水分脅迫程度的影響，不同氣候條件對參數(shù)敏感性影響較大,，且對不同生產(chǎn)水平下參數(shù)敏感性的影響不同,，這主要與不同時空下的氣候條件差異有關(guān)。

摘要:以烏蘭布和沙漠東北緣為研究區(qū),，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,、景觀生態(tài)學(xué)與GIS空間分析技術(shù)，綜合考慮多種因子,，構(gòu)建研究區(qū)的潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)（以下簡稱網(wǎng)絡(luò)）,，分析研究區(qū)網(wǎng)絡(luò)魯棒性，通過隨機增邊,、度低者優(yōu)先,、節(jié)點介數(shù)低者優(yōu)先與最大介數(shù)節(jié)點增加捷徑等4種增邊策略優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，得出網(wǎng)絡(luò)在不同增邊策略優(yōu)化前后的連接魯棒性與恢復(fù)魯棒性,。結(jié)果顯示：優(yōu)化前網(wǎng)絡(luò)連接魯棒性指數(shù)為0.72,，惡意攻擊下去除42個節(jié)點時完全破壞網(wǎng)絡(luò)，隨機攻擊下去除469個節(jié)點時可完全破壞網(wǎng)絡(luò),；恢復(fù)魯棒性可完全恢復(fù)節(jié)點數(shù)為隨機攻擊75個,、惡意攻擊56個；4種增邊策略中,，按度增邊優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接魯棒性較優(yōu)化前提升最顯著：連接魯棒性初始指數(shù)升至0.99,，惡意攻擊下去除222個節(jié)點時可完全破壞網(wǎng)絡(luò)，隨機攻擊下去除649個節(jié)點時可完全破壞網(wǎng)絡(luò),；4種增邊策略中,，按度增邊對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點恢復(fù)魯棒性提升效果最顯著，可恢復(fù)去除節(jié)點數(shù)提升至122（隨機攻擊）與235（惡意攻擊）,，按介數(shù)增邊對網(wǎng)絡(luò)邊恢復(fù)魯棒性提升效果最顯著,，其可恢復(fù)去除節(jié)點數(shù)提升至87（隨機攻擊）與27（惡意攻擊）。

摘要:為快速準(zhǔn)確監(jiān)測作物長勢,，以冬小麥為研究對象,，獲取了不同生育期的無人機高光譜影像。利用無人機高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建光譜指數(shù),，并分析4個生育期的指數(shù)與生物量、葉面積指數(shù)以及由生物量和葉面積2個生理參數(shù)構(gòu)建的長勢監(jiān)測指標(biāo)（Growth monitoring indicator,，GMI）的相關(guān)性,；建立與GMI相關(guān)性較強的4個光譜指數(shù)的單指數(shù)回歸模型，利用多元線性回歸,、偏最小二乘和隨機森林3種機器學(xué)習(xí)方法分別建立冬小麥各生育期的GMI反演模型,；將最佳模型應(yīng)用于無人機高光譜影像，得到冬小麥長勢監(jiān)測圖,。結(jié)果表明：各生育期光譜指數(shù)與冬小麥GMI相關(guān)性較高,，大部分指數(shù)都達(dá)到了顯著水平,，其中NDVI、SR,、MSR和NDVI×SR與GMI的相關(guān)性高于生物量,、葉面積指數(shù)與GMI的相關(guān)性；拔節(jié)期,、挑旗期,、開花期、灌漿期,、全生育期,，表現(xiàn)最好的回歸模型對應(yīng)光譜指數(shù)分別是NDVI×SR、NDVI,、SR,、NDVI和NDVI×SR；對比3種方法構(gòu)建的GMI反演模型,，開花期模型MLR-GMI效果最佳,，此時期的模型建模R2、RMSE和NRMSE分別是0.7164,、0.0963,、15.90%。

摘要:為了探索準(zhǔn)確,、高效地估算冬小麥地上生物量（Dry aerial mass,，DAM）的方法，獲取了2013—2014年和2014—2015年2個生長季的冬小麥試驗數(shù)據(jù),，采用植被指數(shù)反演葉面積指數(shù)（LAI）,，以遙感反演LAI作為遙感與SAFY（Simple algorithm for yield estimates）模型之間的耦合變量，利用主成分分析的復(fù)合型混合演化（Shuffled complex evolution with PCA,，SP-UCI）算法優(yōu)化出苗日期（D0）,、有效光能利用率（ELUE）和衰老溫度（STT）3個敏感參數(shù)，對冬小麥全生育期進(jìn)行動態(tài)生長模擬,。結(jié)果表明,，2014—2015年和2013—2014年冬小麥全生育期模型模擬地上生物量R2、RMSE和NRMSE分別為0.887,、1.001t/hm2,、19.41%和0.856、1.033t/hm2,、19.86%,。研究表明，耦合高光譜遙感與SAFY作物生長模型能夠準(zhǔn)確地模擬冬小麥長勢的動態(tài)變化，對冬小麥地上生物量估算精度較高,，可為遙感監(jiān)測冬小麥長勢提供參考,。

摘要:探究應(yīng)力波在落葉松活立木中傳播的影響因素，有助于研究應(yīng)力波在人工林活立木中的傳播機理,。依據(jù)固體介質(zhì)中的應(yīng)力波傳播理論和彈性力學(xué)理論,，將活立木看作只由心材層和邊材層組成的兩層結(jié)構(gòu)材料，基于活立木的正交各向異性假定,，利用COMSOL Multiphysics多物理場仿真軟件對應(yīng)力波在活立木中的傳播進(jìn)行了模擬計算,，并研究了敲擊載荷頻率、活立木胸徑和心材比對應(yīng)力波傳播的影響,。結(jié)果表明,，應(yīng)力波波速隨著載荷脈沖頻率的增大而減小,；對于胸徑為10cm的活立木模型,，當(dāng)傳播距離達(dá)到12m時，應(yīng)力波波陣面已經(jīng)轉(zhuǎn)換為一維平面波,，而對于胸徑超過30cm的活立木模型,，應(yīng)力波在0~12m傳播距離內(nèi)是以三維膨脹波的形式傳播；活立木胸徑對應(yīng)力波的傳播速度有影響,，當(dāng)胸徑小于10cm時,，波速較小且基本沒有發(fā)生變化，當(dāng)胸徑從10cm增加到40cm時,，應(yīng)力波的波速隨著活立木胸徑的增加而增加,，而當(dāng)胸徑超過40cm時，波速略微增加后保持相對穩(wěn)定,；應(yīng)力波在活立木中的波速隨著心材比的增大而減小,。胸徑對應(yīng)力波在活立木中的傳播形式以及波陣面形狀有影響，而敲擊載荷頻率和心材比對應(yīng)力波在活立木中的傳播形式以及波陣面形狀沒有影響,，但三者都會對應(yīng)力波的傳播速度產(chǎn)生影響,，數(shù)值模擬最佳的敲擊載荷頻率為25kHz，應(yīng)力波在活立木中的傳播速度不只取決于邊材的力學(xué)性能,，而是受到心材和邊材的共同影響,。

摘要:針對頻域反射技術(shù)（FDR）傳感器人工標(biāo)定數(shù)據(jù)擬合誤差大的問題，引入其他地區(qū)數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù),，建立了基于遷移學(xué)習(xí)的自動標(biāo)定模型,。該模型將FDR目標(biāo)使用地點采集的數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù)，結(jié)合輔助數(shù)據(jù)與少量源域數(shù)據(jù),，使用TrAdaBoost算法即可得到準(zhǔn)確的FDR傳感器標(biāo)定模型。將面向分類問題的TrAdaBoost算法改進(jìn)為適用于本文面向回歸的TrAdaBoost算法，將TrAdaBoost算法的基學(xué)習(xí)器由AdaBoost改為XGBoost,，改進(jìn)了更新權(quán)重誤差率的計算方法,。首先使用XGBoost對輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到初始標(biāo)定模型,；然后在目標(biāo)地點采集少量數(shù)據(jù),，使用改進(jìn)后的TrAdaBoost算法對初始標(biāo)定模型進(jìn)行校準(zhǔn)，即可得到準(zhǔn)確的FDR標(biāo)定模型,。將10個不同地區(qū)站點數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù),，訓(xùn)練得到初始標(biāo)定模型，將沈陽地區(qū)6個站點分別作為目標(biāo)使用地點,，取80%數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù),，進(jìn)行模型校正，其余20%數(shù)據(jù)用于測試,。測試結(jié)果的平均準(zhǔn)確率為99.1%,，說明基于遷移學(xué)習(xí)的自動標(biāo)定模型是有效和準(zhǔn)確的。

摘要:編制土地覆蓋圖需要包含精準(zhǔn)類別劃分的土地覆蓋數(shù)據(jù),，傳統(tǒng)獲取方法成本高,、工程量大，且效果不佳,。提出一種面向無人機航拍圖像的語義分割方法,，用于分割不同類型的土地區(qū)域并分類，從而獲取土地覆蓋數(shù)據(jù),。首先,，按照最新國家標(biāo)準(zhǔn)，對包含多種土地利用類型的航拍圖像進(jìn)行像素級標(biāo)注,，建立無人機高分辨率復(fù)雜土地覆蓋圖像數(shù)據(jù)集,。然后，在語義分割模型DeepLabV3+的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),，主要包括：將原始主干網(wǎng)絡(luò)Xception+替換為深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet+,；引入聯(lián)合上采樣模塊，增強編碼器的信息傳遞能力,；調(diào)整擴張卷積空間金字塔池化模塊的擴張率,，并移除該模塊的全局池化連接；改進(jìn)解碼器,，使其融合更多淺層特征,。最后在本文數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和測試模型。實驗結(jié)果表明,，本文提出的方法在測試集上像素準(zhǔn)確率和平均交并比分別為95.06%和81.22%,，相比原始模型分別提升了14.55個百分點和2549個百分點,，并且優(yōu)于常用的語義分割模型FCN-8S和PSPNet模型。該方法能夠得到精度更高的土地覆蓋數(shù)據(jù),，滿足編制精細(xì)土地覆蓋圖的需要,。

摘要:為實現(xiàn)小數(shù)據(jù)樣本復(fù)雜田間背景下的玉米病害圖像識別，提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)玉米病害圖像識別模型,。在VGG-16模型的基礎(chǔ)上,，設(shè)計了全新的全連接層模塊，并將VGG-16模型在ImageNet圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的卷積層遷移到本模型中,。將收集到的玉米病害圖像數(shù)據(jù)集按3∶1的比例分為訓(xùn)練集與測試集,。為擴充圖像數(shù)據(jù)，對訓(xùn)練集原圖進(jìn)行了旋轉(zhuǎn),、翻轉(zhuǎn)等操作,。基于擴充前后的訓(xùn)練集,，對只訓(xùn)練模型的全連接層和訓(xùn)練模型的全部層（卷積層+全連接層）兩種遷移學(xué)習(xí)方式進(jìn)行了試驗,，結(jié)果表明，數(shù)據(jù)擴充和訓(xùn)練模型的全部層能夠提高模型的識別能力,。在訓(xùn)練模型全部層和訓(xùn)練集數(shù)據(jù)擴充的條件下,，對玉米健康葉、大斑病葉,、銹病葉圖像的平均識別準(zhǔn)確率為95.33%,。與全新學(xué)習(xí)相比，遷移學(xué)習(xí)能夠明顯提高模型的收斂速度與識別能力,。將訓(xùn)練好的模型用Python開發(fā)為圖形用戶界面,，可實現(xiàn)田間復(fù)雜背景下玉米大斑病與銹病圖像的智能識別。

摘要:針對目前草莓識別定位大多在簡單環(huán)境下進(jìn)行,、識別效率較低的問題,，提出利用改進(jìn)的YOLOv3識別方法在復(fù)雜環(huán)境中對草莓進(jìn)行連續(xù)識別檢測。通過訓(xùn)練大量的草莓圖像數(shù)據(jù)集,，得到最優(yōu)權(quán)值模型,，其測試集的精度均值（MAP）達(dá)到87.51%；成熟草莓的識別準(zhǔn)確率為97.14%,，召回率為94.46%,；未成熟草莓的識別準(zhǔn)確率為96.51%，召回率為93.61%,。在模型測試階段,，針對夜晚環(huán)境下草莓圖像模糊的問題，采用伽馬變換得到的增強圖像較原圖識別正確率有顯著提升,。以調(diào)和平均值（F）作為綜合評價指標(biāo),，對比多種識別方法在不同果實數(shù)量,、不同時間段及視頻測試下的實際檢測結(jié)果，結(jié)果表明,，YOLOv3算法F值最高,，每幀圖像的平均檢測時間為34.99ms，視頻的平均檢測速率為58.1f/s,，模型的識別正確率及速率均優(yōu)于其他算法，滿足實時性要求,。同時,，該方法在果實遮擋、重疊,、密集等復(fù)雜環(huán)境下具有良好的魯棒性,。

摘要:為解決魚類養(yǎng)殖中投喂精度低的問題，提出了一種基于特征加權(quán)融合的魚類攝食活動強度評估方法,。該方法以魚群為研究對象,，利用不同攝食階段圖像的特征對攝食活動強度進(jìn)行分析，避免了復(fù)雜背景中單體魚的切割,。首先,，利用圖像預(yù)處理技術(shù)獲取前景目標(biāo)，通過魚群質(zhì)心繪制出不同攝食階段的魚群游動軌跡,；其次,，分別提取圖像的顏色、形狀和紋理等特征,；然后,，使用Relief特征選擇和XGBoost算法篩選出3個攝食評價因子，采用加權(quán)融合方法確定每個評價因子的最佳權(quán)重,；最后,，通過融合后的特征對攝食活動強度進(jìn)行評估。試驗結(jié)果表明,，與傳統(tǒng)面積法相比,，本文提出方法的決定系數(shù)可達(dá)0.9043，且攝食識別準(zhǔn)確率高達(dá)98.89%,。該方法在增強魯棒性的同時,，提高了檢測和評估效率，可為魚群攝食行為檢測和活動強度評估提供參考,。

摘要:針對中國太陽輻射站點觀測數(shù)據(jù)較少的客觀條件,，以聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）建議的通過Angstrom公式及其參數(shù)計算的地表太陽輻射（Rs-c）對中國九大農(nóng)業(yè)區(qū)基于Penman-Monteith（PM）公式計算的參考作物需水量（ET0-PM）的影響為目標(biāo)，利用中國地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集和中國輻射月值數(shù)據(jù)集中的112個站點1957年1月—2017年3月的氣象要素逐月有效觀測日均值數(shù)據(jù),，通過對比分析和相關(guān)分析,，討論了站點Rs-c與觀測的地表太陽輻射（Rs-o）的時空差異,，以及二者分別輸入PM公式獲得的ET0-c和ET0-o的時空差異。結(jié)果表明：基于年內(nèi)時空尺度的各農(nóng)業(yè)區(qū)Rs-c和Rs-o存在顯著且不穩(wěn)定的差異,，Rs-c直接替代Rs-o參與計算ET0-c可能出現(xiàn)較大的誤差,。基于Rs-c和Rs-o分別計算的ET0-c和ET0-o,，無論是在全國,，還是各個農(nóng)業(yè)區(qū)，均存在顯著的線性相關(guān)性,，R2超過0.67,，ET0-c平均值只有0.06~0.26mm/d的誤差?？紤]中國的農(nóng)業(yè)地域類型,，應(yīng)對北方地區(qū)的“春旱”灌溉需求，可以直接以Rs-c計算獲得ET0-c,，而在全國范圍內(nèi)的夏季“伏旱”期,，輸入Rs-c計算的ET0-c比輸入Rs-o計算的ET0-o偏大。在高精度的節(jié)水農(nóng)業(yè)應(yīng)用中,，建議研究相應(yīng)的校正模型對夏季ET0-c進(jìn)行校準(zhǔn),。

摘要:為探尋草莓最優(yōu)水肥組合，設(shè)置灌水和施肥二因素三水平共9個處理,，分析不同水肥耦合對草莓產(chǎn)量,、果實品質(zhì)、水肥利用效率多個指標(biāo)的影響,。引入AHP層次分析法和熵權(quán)法對3類因素9個指標(biāo)進(jìn)行多層賦權(quán),，運用基于博弈論的組合賦權(quán)法獲得各單一指標(biāo)最終權(quán)重，基于TOPSIS法構(gòu)建草莓綜合生長評價體系,，并以高產(chǎn),、高品質(zhì)、高效為目標(biāo)建立草莓水肥耦合響應(yīng)數(shù)學(xué)模型,。結(jié)果表明,，水肥耦合作用對草莓的單果質(zhì)量、產(chǎn)量,、水分利用效率和肥料利用效率的影響極顯著,，對品質(zhì)無顯著影響。中水,、高肥灌溉下草莓的單果質(zhì)量最大,，中水、中肥灌溉下草莓的產(chǎn)量和可溶性糖含量最優(yōu),，中水,、低肥灌溉下草莓的糖酸比和可溶性蛋白質(zhì)含量表現(xiàn)最優(yōu),，低水、中肥灌溉下草莓的可溶性固形物含量,、水分利用效率和肥料利用效率最優(yōu),，低水低肥灌溉下草莓的維生素C含量最大。綜合協(xié)調(diào)各指標(biāo),，賦權(quán)值最高為產(chǎn)量（0.2641）,，最低為可溶性蛋白質(zhì)含量（0.0595）；多指標(biāo)綜合評價最優(yōu)水肥處理為中水中肥（T5）,。解析草莓綜合生長對水肥耦合的響應(yīng)模型,，灌水量及施肥量的單因素效應(yīng)均為開口向下的拋物線；當(dāng)灌水量編碼值為-0.23（23751m3/hm2）,、施肥量編碼值為-002（182588kg/hm2）時，草莓綜合評分最高,。以綜合評分最大值的90%劃分水肥耦合閉合區(qū)域,，得到最佳灌水和施肥區(qū)間分別為灌水量2268~2520m3/hm2、施肥量175988~186987kg/hm2,。

摘要:為提高灌水器的抗堵塞性能,，在與射流三通產(chǎn)生波形相同參數(shù)（周期、振幅）的高頻脈沖波（正弦波,、三角波,、梯形波、矩形波）的條件下,，以迷宮流道灌水器為研究對象,，應(yīng)用CFD兩相流含沙量數(shù)值分析，采用k-ε湍流模型及多相流Eulerian模型,，模擬高頻脈沖條件下流量與壓力水頭關(guān)系,、含沙量的瞬時分布，分析高頻脈沖條件對顆粒物沉積區(qū)含沙量變化的影響,。結(jié)果表明,，高頻脈沖波對灌水器平均流量和抗堵塞性能影響較大，高頻脈沖波的波動性和連續(xù)性對提高灌水器抗堵塞能力起主要作用,；抗堵塞能力由大到小的高頻脈沖波形順序為正弦波,、三角波、梯形波,、矩形波,；入流含沙量增加會導(dǎo)致旋渦區(qū)泥沙的沉積，高頻脈沖波可以增強旋渦區(qū)的沖刷以提高抗堵塞性能,；灌水器內(nèi)各處含沙量均隨顆粒粒徑的增大而升高,，不同粒徑下含沙量分布和變化略有不同,。射流三通產(chǎn)生的脈沖波有利于提高灌水器的抗堵塞能力。

摘要:為了解決東北地區(qū)灌溉條件下水氮合理施用問題,，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3個施氮量水平（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地土壤氮素的吸收、土壤無機氮殘留,、土壤-作物氮平衡以及肥料氮去向的影響,。結(jié)果表明：隨著施氮量的增加，0～100cm土層銨態(tài)氮,、硝態(tài)氮的含量和累積量均呈現(xiàn)增加的趨勢,；提高灌水量可以提高60～100cm土層銨態(tài)氮累積量、80～100cm土層硝態(tài)氮累積量,。對土壤-作物氮平衡的研究表明,，增加施氮量可以提高土壤無機氮殘留量和氮素盈余，而作物氮素吸收量隨著施氮量的增加呈先增后減的趨勢,，氮素盈余量和表觀損失量隨灌水量的增加表現(xiàn)為先降低后增加,。肥料氮累積量隨著施氮量的增加呈先增后減的趨勢，施氮量300kg/hm2時肥料氮累積量占比2127%～3123%,，肥料氮殘留量和損失量所占比例均有所提高,。玉米植株氮素中有6670%～7505%來自于對土壤氮的累積，隨著施氮量的增加,，玉米植株土壤氮素累積量呈先增后減的趨勢,。綜合不同水氮管理模式對玉米地土壤無機氮殘留、土壤-作物氮平衡以及肥料氮去向的影響得出,，灌水60mm,、施氮240kg/hm2的水氮組合可保證肥料氮的充分利用，減少無機氮的殘留和損失,。

摘要:為探明不同磁場強度對磁化水土壤水鹽運移規(guī)律的影響,，揭示磁化水淋鹽增效機理，進(jìn)行了室內(nèi)一維垂直土柱入滲試驗,，研究了0,、01、02、03,、05T磁場強度磁化水對土壤水鹽運移特征的影響,。結(jié)果表明：經(jīng)磁化處理后，土壤水分入滲速率與濕潤鋒運移速率均有所降低,，而上層土壤濕潤體水分含量增加,；隨著磁場強度的增加，累積入滲量呈現(xiàn)先減后增的變化趨勢,，在磁場強度為0.3T時,，累積入滲量減少幅度最大。磁場強度對磁化水土壤入滲參數(shù)具有顯著影響,，入滲模型吸滲率和飽和導(dǎo)水率與磁場強度之間存在較好的二次多項式關(guān)系,，在磁場強度為0.28T時，吸滲率和飽和導(dǎo)水率均達(dá)到最小值,。磁化水入滲能夠提高水分在上層土壤中的滯留時間,，提高上層土壤含水率，降低深層土壤水分入滲量,；經(jīng)磁化處理后,，單位水體鹽分淋洗量增加，脫鹽率和脫鹽強度顯著提高,，在磁場強度為0.3T時磁化水鹽分淋洗效果最好。研究表明,，磁場強度顯著影響磁化水入滲和土壤水鹽運移特征,。

摘要:針對水資源優(yōu)化配置過程中存在的缺水風(fēng)險、經(jīng)濟效益,、配水公平性等問題,，構(gòu)建了確定性多目標(biāo)規(guī)劃模型，該模型能夠兼顧配水風(fēng)險,、效益及公平性,，實現(xiàn)多目標(biāo)之間的協(xié)調(diào)，且能夠反映水資源配置系統(tǒng)中存在的不確定性,。在確定性多目標(biāo)規(guī)劃的基礎(chǔ)上,，構(gòu)建了不確定條件下基于模糊Me測度的多目標(biāo)規(guī)劃模型。另外,，根據(jù)不同的樂觀-悲觀因子,，將Me測度轉(zhuǎn)換為必要性測度、可信性測度和可能性測度,。將所構(gòu)建的兩個模型應(yīng)用于甘州區(qū),、臨澤縣和高臺縣的農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活,、生態(tài)部門的配水中,，結(jié)果表明，兩個模型均適用于該地區(qū)的水資源配置,，不確定性條件下基于Me測度的多目標(biāo)規(guī)劃模型相較于確定性模型具有更高的魯棒性,。必要性測度約束的配水量最小，可信性測度約束的配水量居中,，可能性測度約束的配水量最大,。結(jié)構(gòu)性缺水風(fēng)險與配水量成反比，經(jīng)濟效益與配水量成正比,，在當(dāng)前可利用水量條件下,，GINI系數(shù)與配水量成正比。因此,，必要性測度更適用于最小化目標(biāo)值的情況,，可能性測度更適合于最大化目標(biāo)值的情況，可信性測度的結(jié)果則是兩者的折衷,。在3種置信條件約束下,，配水量、結(jié)構(gòu)性缺水風(fēng)險,、經(jīng)濟效益隨著測度水平的增加而減少,，GINI系數(shù)隨著測度水平的增加而增加。 因此,，決策者可以基于多目標(biāo)規(guī)劃方法,，通過選擇合適的樂觀-悲觀因子和測度水平優(yōu)選最佳配水方案和目標(biāo)值。

摘要:為探究一次性施加生物炭后對黑土區(qū)坡耕地生產(chǎn)力的可持續(xù)效應(yīng),，以東北黑土區(qū)3°坡耕地徑流小區(qū)為研究對象,，設(shè)置CK（不施用生物炭）和BC（2016年施用75t/hm2生物炭，2017,、2018年不再施用生物炭）兩個處理,，于2016—2018年開展了試驗研究。結(jié)果表明：一次性施入生物炭3年內(nèi),，土壤容重顯著降低（P＜0.05）,，第1年降低最明顯，為3.87%,，孔隙度和總有機碳,、銨態(tài)N、有效P,、速效K含量顯著提高（P＜0.05）,，pH值則是施炭后前兩年顯著提高（P2016=0.034,、P2017=0.038），分別提高了09,、06,，第3年與未施炭處理無顯著差異（P2018=0.067）；施用生物炭顯著提升了土壤的持水能力和保水保土性能,，土壤飽和含水率,、田間持水率、凋萎系數(shù)均顯著提高（P＜0.05）,，最大增長率分別為5.58%,、4.78%、7.29%,，年徑流深和土壤侵蝕量顯著降低（P＜0.05）,，年徑流深最大減少量為4.92 mm，土壤侵蝕量最大減小率為5.71%,；大豆產(chǎn)量和水分利用效率顯著提高（P＜0.05）,，最大增長率分別為29.01%、16.92%,。但生物炭對土地生產(chǎn)力的持續(xù)效應(yīng)逐年減弱,，隨著生物炭施用年限的延長，BC處理土壤容重線性遞增,，pH值和總有機碳含量呈冪函數(shù)遞減,，孔隙度和銨態(tài)N、有效P,、速效K含量線性遞減,，飽和含水率、田間持水率,、凋萎系數(shù)線性遞減，年徑流深和土壤侵蝕量線性遞增,，大豆產(chǎn)量和水分利用效率分別呈冪函數(shù)遞減和線性遞減,。采用改進(jìn)的TOPSIS（Technique for order preference by similarity to an ideal solution）模型和GM（1，1）模型測算并預(yù)測土地生產(chǎn)力指數(shù),，結(jié)果顯示,，BC處理的土地生產(chǎn)力指數(shù)均高于CK處理，但其值逐年下降,，預(yù)計到2021年與CK處理十分接近,，表明一次性施用75t/hm2生物炭對土地生產(chǎn)力的影響可持續(xù)5~6年。研究結(jié)果可為東北黑土區(qū)生物炭應(yīng)用提供理論依據(jù),。

摘要:為探明沈烏灌域節(jié)水改造后因地下水水位變化造成的土壤鹽分重分布規(guī)律,，采用區(qū)域土壤信息定點監(jiān)測，并結(jié)合經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)、空間插值,、緩沖區(qū)分析和空間自相關(guān)分析方法,，研究節(jié)水改造前后沈烏灌域土壤鹽分空間變異、時空分布規(guī)律及不同改造年限區(qū)域土壤鹽分變化差異,。結(jié)果表明：節(jié)水改造后,，秋澆前土壤整體含鹽量平均降幅730%，秋澆水量減少,，秋澆后土壤鹽分淋洗效果減弱926%,；空間上，土壤鹽分高值區(qū)（大于6g/kg）多位于地下水埋深較淺的東北和南部區(qū)域,，低值區(qū)（小于2g/kg）位于西南和東部沙區(qū),。節(jié)水改造后，秋澆前土壤鹽分全局Moran’s I(xiàn)指數(shù)平均增幅為5%,，空間相關(guān)性增強,；秋澆水量減少，全局Moran’s I(xiàn)指數(shù)變化不顯著,，秋澆作用對土壤鹽分空間自相關(guān)影響度減弱,。由LISA集聚分析可知，改造后,、秋澆前南部高-高顯著區(qū)向不顯著和高-低區(qū)轉(zhuǎn)變,，秋澆后南部集聚特征仍十分顯著,，存在鹽漬化風(fēng)險,，改造后仍是鹽漬化防治重點區(qū)域。針對中度耐鹽作物,，沈烏灌域耕層作物生長安全區(qū)和深層非鹽漬土面積比例分別為4966%和7157%,；改造后，秋澆前耕層作物生長安全區(qū)和深層非鹽漬土分別增加482,、185個百分點,，秋澆后，耕層作物生長安全區(qū)面積增幅下降502個百分點,，深層變化不顯著,。不同距離緩沖區(qū)對平均土壤含鹽量的解釋能力較強，長期改造區(qū)和短期改造區(qū)受渠道影響半徑分別為15km和07km,，長期改造區(qū)緩沖區(qū)內(nèi)平均土壤含鹽量下降速率高于短期改造區(qū),，均一化程度較高。綜上所述,，節(jié)水改造工程實施后,，土壤鹽漬化程度減輕,，作物生長安全區(qū)面積增加，表聚作用弱化,，秋澆水量減少,，土壤鹽分淋洗效果減弱，土壤環(huán)境有所改善,。

摘要:為及時掌握豬舍內(nèi)主要環(huán)境參數(shù)的時空分布特性,，設(shè)計了豬舍環(huán)境無線多點多源遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)。采用ZigBee網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行無線分布式組網(wǎng),，節(jié)點設(shè)備以“一主多從”的形式實現(xiàn)多點監(jiān)測,。從節(jié)點以STM32嵌入式控制芯片為核心，搭載溫度,、相對濕度,、氨氣濃度、二氧化碳濃度等多種傳感器,。各從節(jié)點將實時采集的數(shù)據(jù)通過主節(jié)點上傳至服務(wù)器,，最終在Web端實現(xiàn)系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)測的功能。在廣東省某規(guī)?；N豬場進(jìn)行系統(tǒng)測試,，并分析了分娩舍內(nèi)各環(huán)境參數(shù)的時空分布特性。試驗結(jié)果表明：分娩舍各區(qū)域溫濕度變化呈負(fù)相關(guān)性,，相對濕度較高,；舍內(nèi)氨氣濃度及二氧化碳濃度變化差異性極顯著(P<0.01)；系統(tǒng)運行穩(wěn)定,，鋰電池可持續(xù)工作170h,，平均丟包率2.39%，各環(huán)境參數(shù)監(jiān)測量準(zhǔn)確可靠,，區(qū)域性差別顯著,。該系統(tǒng)有利于快速感知豬舍環(huán)境參數(shù)分布特性，可為豬舍環(huán)境控制優(yōu)化提供參考,。

摘要:糧油食品供應(yīng)鏈具有全生命周期長,、環(huán)節(jié)復(fù)雜、危害物種類多,、信息多源異構(gòu)等特點,?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建了一種新型的糧油食品供應(yīng)鏈信息安全管理模型,，研究并提出適用于糧油食品供應(yīng)鏈的雙模數(shù)據(jù)存儲機制和管理供應(yīng)鏈信息的智能合約，以保證信息存儲和傳輸?shù)陌踩煽?。在此基礎(chǔ)上,，基于Hyperledger Fabric設(shè)計了一種糧油食品全供應(yīng)鏈信息安全管理原型系統(tǒng),，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)糧油食品全供應(yīng)鏈信息采集、查詢,、監(jiān)控,、追溯等功能，并通過具體的應(yīng)用案例進(jìn)行了驗證和分析,。

摘要:基于近紅外反射光譜分析技術(shù),，設(shè)計了玉米種子活力逐粒無損檢測與分級裝置，該裝置主要由單?；b置,、輸送管道、近紅外光譜采集系統(tǒng),、控制系統(tǒng)和分級裝置等組成,。種子單粒化裝置由一個帶孔的傾斜轉(zhuǎn)盤和一個固定托盤組成,。輸送管道與固定托盤出種口連接,，其末端為光譜采集單元。種子由單?；b置分離后,，經(jīng)輸送管道落至光譜采集區(qū)進(jìn)行光譜分析及活力判斷，之后由分級裝置對判別完成的種子進(jìn)行分級,。帶孔圓盤用于將種子單?；涔ぷ餍适翘岣叻N子檢測及分級速率的關(guān)鍵,。經(jīng)分析得出,，決定單粒化裝置單?；实囊蛩胤謩e為轉(zhuǎn)盤傾斜角,、轉(zhuǎn)盤速度和孔高度。為提高檢測速率,，對單?；b置進(jìn)行了參數(shù)分析及優(yōu)化試驗。試驗結(jié)果表明,，當(dāng)轉(zhuǎn)盤傾斜角為31°,、轉(zhuǎn)速為05r/s、孔高度為22mm時,，種子單?；首顑?yōu)，單通道可達(dá)7粒/s,。為建立玉米種子活力預(yù)測模型,，基于該裝置分別采集了100粒正常有活力玉米種子和100粒人工老化無活力玉米種子在980~1700nm波長范圍的光譜數(shù)據(jù),，對種子原始光譜進(jìn)行不同方法的預(yù)處理，并利用PLS-DA建立種子活力的定性判別模型,。幾種不同處理方式下的建模對比結(jié)果表明,，SG-smooth預(yù)處理下的建模效果最優(yōu)，其中校正集的判別準(zhǔn)確率為987%,，預(yù)測集的判別準(zhǔn)確率為96%,。選取100粒種子對該裝置預(yù)測模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗證試驗，種子活力預(yù)測的總準(zhǔn)確率為97%,。所設(shè)計的玉米種子活力逐粒無損檢測分級裝置單?；瘦^高，光譜數(shù)據(jù)采集穩(wěn)定,，對玉米種子活力進(jìn)行實時無損檢測及分級具有可行性,。

摘要:為探明超聲處理對大豆親脂蛋白（Lipophilic protein, LP）結(jié)構(gòu)及溶解性的影響，將分離提取的LP在不同條件下進(jìn)行超聲處理,，采用十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠電泳（SDS-PAGE）,、傅里葉變換紅外光譜（FITR）、內(nèi)源和外源熒光強度,、差示掃描量熱法（DSC）分析超聲處理對LP結(jié)構(gòu)及溶解性的影響,。結(jié)果表明：SDS-PAGE顯示，超聲處理并不能改變LP的分子量分布,，但能改變亞基的含量,；紅外光譜及內(nèi)源、外源熒光光譜顯示,，不同的超聲處理條件對LP的二,、三級結(jié)構(gòu)均會產(chǎn)生不同程度的影響，隨著超聲強度的增加,，α螺旋先減少,、后增加，β折疊先增加,、后減少,，在360W超聲功率下處理10min時內(nèi)源、外源熒光強度最強,；在360W超聲功率下處理10min和240W超聲功率下處理20min時對LP的熱穩(wěn)定性,、溶解性的改善效果最佳，變性溫度提高6~7℃,，溶解度提高約20個百分點,，而超聲功率過大時則會對LP的功能性質(zhì)產(chǎn)生負(fù)面影響。通過試驗得出最佳超聲條件為：在360W超聲功率下處理10min，LP理化性質(zhì)最適合應(yīng)用于食品工業(yè),。

摘要:傳感器感知盲區(qū)是造成智能汽車交通事故的主要原因之一。為了降低傳感器感知盲區(qū)對智能汽車主動安全性能的影響,，對傳感器感知盲區(qū)條件下的智能汽車主動制動系統(tǒng)控制進(jìn)行了研究,。首先，建立感知盲區(qū)數(shù)據(jù)庫,，并搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行識別,；其次，根據(jù)其運動特征進(jìn)行分類,，建立感知盲區(qū)條件下的安全距離模型,；最后，基于上述安全距離模型對感知盲區(qū)內(nèi)的潛在障礙物進(jìn)行自車速度控制,，達(dá)到主動避撞的目的,。仿真和實車試驗表明，提出的傳感器感知盲區(qū)分類可以較好地表述感知盲區(qū)的運動特征,，傳感器感知盲區(qū)條件下的主動避撞安全距離模型對潛在障礙物有較好的預(yù)防作用,，主動避撞算法提高了智能汽車在傳感器感知盲區(qū)內(nèi)的主動安全性能。

摘要:根據(jù)丘陵地區(qū)的地勢地貌特點,，針對傳統(tǒng)式甘蔗轉(zhuǎn)運車輪距大,、提升重心高、整體穩(wěn)定性差的問題,，設(shè)計了一種基于剪叉式提升機構(gòu)的自行式甘蔗轉(zhuǎn)運車集蔗車廂,。基于離散元仿真軟件EDEM,，從質(zhì)心和卸料角兩方面對傳統(tǒng)式和剪叉式集蔗車廂的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,。虛擬仿真分析及試驗研究結(jié)果表明，在滿載卸料過程中,，傳統(tǒng)式集蔗車廂的質(zhì)心橫向偏移量為123556mm,，擺動量為177008mm，質(zhì)心相對高度變化最大值為158927mm,，卸料角為10493°,；剪叉式集蔗車廂甘蔗質(zhì)心橫向偏移量和擺動量均為70549mm，質(zhì)心相對高度變化最大值為161982mm,卸料角為2983°,。與傳統(tǒng)式集蔗車廂相比,，剪叉式集蔗車廂的質(zhì)心橫向偏移量下降429%、擺動量下降601%,、卸料角降低716%,，兩種車廂的質(zhì)心相對高度變化相對較小，說明集蔗車廂具有較好的穩(wěn)定性,。對離散元仿真時需定義的相關(guān)接觸參數(shù)進(jìn)行了研究,，通過仿真分析和試驗平臺驗證試驗相結(jié)合的方法對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗證,，結(jié)果較為吻合。

摘要:具有解析式位置正解且部分運動解耦的并聯(lián)機構(gòu),，對后續(xù)的誤差分析,、運動軌跡規(guī)劃與控制、動力學(xué)分析等十分有利,。根據(jù)基于方位特征(POC)方程的并聯(lián)機構(gòu)拓?fù)湓O(shè)計理論和方法,，設(shè)計一種僅由移動副和轉(zhuǎn)動副組成的三平移(3T)并聯(lián)機構(gòu)，它具有解析式位置正解,、部分運動解耦性,、大的操作工作空間等優(yōu)點。首先,，分析計算了該機構(gòu)的方位特征集,、自由度、耦合度3個主要拓?fù)涮匦?；由于三平移的特殊方位特征約束,，盡管耦合度為1，仍可直接求得機構(gòu)的解析式位置正解,，而不必用一維搜索法求數(shù)值解,；根據(jù)導(dǎo)出的位置反解，進(jìn)一步分析了該機構(gòu)發(fā)生奇異位形的條件,、機構(gòu)位置工作空間及其奇異性特征,，并對機構(gòu)速度和加速度進(jìn)行了計算及仿真分析。結(jié)果表明：仿真曲線變化平穩(wěn),、連續(xù),，具有較好的動態(tài)特性。

摘要:運用螺旋理論和應(yīng)變能方法研究了具有2R1T三自由度的2UPR-RPU過約束并聯(lián)機構(gòu)的靜彈性剛度性能,，模型考慮了桿件和關(guān)節(jié)的柔度,。首先，基于螺旋理論得到分支的約束螺旋系,；其次,，基于材料力學(xué)得到分支中桿件的應(yīng)變能，通過映射分支約束螺旋系到鉸空間得到關(guān)節(jié)的應(yīng)變能,，通過匯總桿件,、關(guān)節(jié)的應(yīng)變能和卡氏定理得到與約束螺旋系對應(yīng)的分支緊湊剛度矩陣；最后,，通過虛功原理得到機構(gòu)的總體剛度矩陣,。采用有限元商業(yè)軟件建立了有限元模型，并與理論模型進(jìn)行對比，驗證了理論模型的正確性,。定義彈性元件存儲的應(yīng)變能與總應(yīng)變能之比作為應(yīng)變能因子指標(biāo),，給出了應(yīng)變能因子指標(biāo)在規(guī)則工作空間的四維切片分布圖，從應(yīng)變能的角度定量評價了各彈性元件對機構(gòu)剛度性能的影響程度,，給出了不同載荷作用下的全局應(yīng)變能因子指標(biāo),。本研究為定位對機構(gòu)剛度性能影響最大的彈性元件提供了新的思路。

摘要:鑒于OpenPose進(jìn)行肢體識別復(fù)雜度較高,，提出基于TfPose完成人體骨架提取，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)方法對吊裝指令肢體信號進(jìn)行識別,，完成智能化吊裝操作,。首先，采用D-H法對吊裝機器人進(jìn)行正運動學(xué)分析,，確定卷揚機構(gòu)工作空間范圍,，并使用共形幾何代數(shù)方法求解其逆運動學(xué)，完成吊裝機器人從當(dāng)前位置運動到目標(biāo)位置的數(shù)學(xué)建模,；然后,，基于TfPose獲取人體骨架向量和RGB骨架圖，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和InceptionV3網(wǎng)絡(luò)為基分類器,，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)方法確定最優(yōu)化權(quán)重,，完成吊裝指令肢體信號識別；最后,，將識別的吊裝指令肢體信號通過UDP通信傳送給吊裝機器人控制模塊,，以完成吊裝操作。實驗結(jié)果表明,，該方法平均肢體識別精度達(dá)0977,，提高了吊裝效率。

摘要:精準(zhǔn)施藥過程中變量噴霧電磁閥對流量的控制起著至關(guān)重要的作用,。為了提高電磁閥工作的線性區(qū)間,，設(shè)計了由單片機、脈沖寬度調(diào)制（Pulse width modulation,，PWM）發(fā)生器和電磁閥驅(qū)動電路組成的電磁閥流量控制器,。該控制器利用電磁閥的電感特性，將BOOST電路和傳統(tǒng)的電磁閥驅(qū)動電路相結(jié)合,，為儲能電容提供高電位電能,。采用雙電壓驅(qū)動的電磁閥，無需額外的電源電壓轉(zhuǎn)換電路,，通過對電磁閥高頻通斷工作模式的精準(zhǔn)控制,，實現(xiàn)了高電壓打開、低電壓高頻率維持導(dǎo)通，關(guān)閉時快速釋放能量,。測試了改進(jìn)前后不同壓力（110,、180、250,、320,、390kPa）和不同占空比（3%~97%）下的流量。結(jié)果表明,，5種壓力下,，改進(jìn)后的流量線性區(qū)間分別從10%~92%、10%~92%,、10%~92%,、10%~92%、8%~92%提高至4%~92%,、4%~94%,、4%~94%、4%~94%,、3%~94%,。與未改進(jìn)的方法相比，設(shè)計的基于BOOST電路的電磁閥流量控制器適用于更寬范圍的流量線性區(qū)間,。

摘要:2D伺服閥基于螺旋伺服的原理將先導(dǎo)級和功率級集成在閥芯上,，具有功率密度高和響應(yīng)速度快的特點，其動態(tài)特性易受先導(dǎo)級節(jié)流口的影響,。本文對弓形和矩形兩種先導(dǎo)級結(jié)構(gòu)的2D伺服閥動態(tài)特性及其結(jié)構(gòu)參數(shù)對動態(tài)特性的影響進(jìn)行研究,。首先，闡述2D伺服閥的結(jié)構(gòu)及工作原理,，分別建立弓形和矩形先導(dǎo)級結(jié)構(gòu)2D伺服閥的數(shù)學(xué)模型,；然后，采用數(shù)值計算的方法對兩種先導(dǎo)級結(jié)構(gòu)2D伺服閥進(jìn)行仿真分析,，獲得兩者在不同結(jié)構(gòu)參數(shù)（斜槽角β,、先導(dǎo)級零位開口量h0）和不同工作壓力ps下的階躍響應(yīng)特性；最后,，搭建2D伺服閥的階躍特性實驗平臺,，獲得弓形和矩形兩種先導(dǎo)級結(jié)構(gòu)2D伺服閥的階躍特性實驗曲線，并與仿真結(jié)果進(jìn)行比較,。結(jié)果表明,，在相同結(jié)構(gòu)參數(shù)（斜槽角β為82°、先導(dǎo)級零位開口量h0為002mm）和20MPa工作壓力條件下,，2D伺服閥采用矩形先導(dǎo)級結(jié)構(gòu)將閥芯軸向位移對閥芯轉(zhuǎn)角的階躍響應(yīng)時間,從弓形先導(dǎo)級結(jié)構(gòu)的34ms縮短為14ms,。將矩形先導(dǎo)級結(jié)構(gòu)應(yīng)用于以力矩馬達(dá)作為電-機械轉(zhuǎn)換器驅(qū)動閥芯旋轉(zhuǎn)構(gòu)成的2D電液伺服閥中,，當(dāng)閥芯軸向位移為03mm時，其階躍響應(yīng)時間為10ms,，基本滿足2D電液伺服閥對響應(yīng)速度的要求,。