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摘要:農(nóng)業(yè)機械自動導(dǎo)航技術(shù)是實施精細農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，可有效減輕農(nóng)機操作人員的勞動強度,，提高作業(yè)精度與作業(yè)效率。經(jīng)典的農(nóng)機自動導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)包括定位測姿,、路徑規(guī)劃和運動控制，針對這3項關(guān)鍵技術(shù),，分別闡述了基于全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng),、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、機器視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及多傳感器信息融合的農(nóng)機定位測姿方法,，總結(jié)歸納了農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)中的全局路徑與局部路徑規(guī)劃算法,，以及農(nóng)機的運動學(xué)模型、導(dǎo)航?jīng)Q策控制方法,、轉(zhuǎn)向制動控制系統(tǒng),。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)機智能導(dǎo)航技術(shù)受到越來越多的關(guān)注,，保證作業(yè)安全與提高作業(yè)效率成為農(nóng)機智能導(dǎo)航不同于傳統(tǒng)自動導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù),。以激光雷達和RGB相機為例綜述了農(nóng)機自主避障技術(shù)，并從協(xié)同導(dǎo)航模式,、通信技術(shù),、協(xié)同控制、遠程監(jiān)控平臺等角度闡明了多農(nóng)機協(xié)同作業(yè)的關(guān)鍵技術(shù),。最后,，結(jié)合無人農(nóng)場和智慧農(nóng)業(yè)對農(nóng)機智能導(dǎo)航技術(shù)未來的發(fā)展方向進行了展望,。

摘要:為解決航空施藥作業(yè)時霧滴粒徑變量精細控制的難題,，采用二次回歸正交試驗與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法建立了二次殘差補償霧滴粒徑模型。在以Aerial-E型電動轉(zhuǎn)籠霧化器為控制對象的霧化試驗平臺上進行了二次回歸正交試驗,，分析了霧滴粒徑與風(fēng)速,、施藥流速、霧化器轉(zhuǎn)速之間的相關(guān)性,，建立了霧滴粒徑模型,；為了提高霧滴粒徑模型預(yù)測精度，添加補償因子建立了第1次優(yōu)化霧滴粒徑補償模型,；利用機器學(xué)習(xí)構(gòu)建了第2次殘差預(yù)測模型,，將第2次殘差預(yù)測模型與第1次優(yōu)化霧滴粒徑補償模型線性疊加，得到了二次殘差補償霧滴粒徑模型,。為驗證二次殘差補償霧滴粒徑模型的有效性,，進行了模型驗證試驗與對比試驗，試驗結(jié)果表明,，二次殘差補償霧滴粒徑模型預(yù)測偏差絕對值最大為10.78%,，其預(yù)測值與測量值的決定系數(shù)R2為0.95，比無補償霧滴粒徑模型提高了0.06，比第1次優(yōu)化霧滴粒徑補償模型提高了0.05,。將二次殘差補償霧滴粒徑模型進行了等效變形,，得到了電動轉(zhuǎn)籠二次殘差補償霧化模型，基于該模型設(shè)計了電動轉(zhuǎn)籠霧化系統(tǒng),，并進行了系統(tǒng)應(yīng)用試驗,，結(jié)果表明，該系統(tǒng)霧滴粒徑設(shè)定值與測量值的決定系數(shù)R2為0.94,，霧滴相對分布跨度均小于1.6,，實現(xiàn)了在恒定風(fēng)速、施藥流速條件下霧滴粒徑的控制,。本研究結(jié)果可實現(xiàn)航空施藥作業(yè)時霧滴粒徑變量精細控制,。

摘要:為研究因風(fēng)脅迫產(chǎn)生的霧滴飄移對霧滴沉積分布的影響規(guī)律，設(shè)計了三因素三水平的噴霧飄移沉積試驗,，測定了不同條件下的霧滴沉積量分布,。為更好描述霧滴飄移沉積分布情況，建立了基于正態(tài)分布概率密度函數(shù)的雙峰分布式數(shù)學(xué)模型,，系統(tǒng)地表達了沉積范圍與沉積量的關(guān)系,，分析了各水平因素對雙峰分布式中各參數(shù)的影響。結(jié)果表明,，沉積量參數(shù)k1與k2變化規(guī)律相反,，隨著噴霧高度、噴霧壓力和橫風(fēng)風(fēng)速的增加,，k1減小而k2增大,，質(zhì)量由第1峰值分布向第2峰值分布轉(zhuǎn)移；雙峰分布的2個位置參數(shù)μ1,、μ2具有相同的變化趨勢,，均隨著風(fēng)速、高度的升高而增大,，隨噴霧壓力的升高而減小,，因此增大噴霧壓力可以減小中心飄移距離；第1和第2峰值分布的范圍（尺度參數(shù)σ1,、σ2）均隨著噴霧高度和風(fēng)速的增加而增加,，沉積量分布更加分散；增大噴霧壓力可以有效減少第一峰值的質(zhì)量分散,，但對第2峰值分布無影響,。本文探究了不同強度橫風(fēng)作用、噴霧高度和噴霧壓力對霧滴飄移沉積分布的影響,，可為優(yōu)化農(nóng)藥噴霧技術(shù)和增強霧滴抗飄移能力提供參考,。

摘要:設(shè)計了一種基于GNSS的智能水田旋耕平地機,，將兩個GNSS天線分別固定在旋耕平地機兩端，以天線高程定位數(shù)據(jù)與俯仰角數(shù)據(jù)作為旋耕平地機高程與傾角信息,，采用模糊PID控制算法,，通過向電液比例換向閥輸入驅(qū)動電壓信號控制調(diào)節(jié)油缸伸縮，使旋耕平地機繞中間旋轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動或沿滑槽上下移動,，實現(xiàn)了機具的水平與高度調(diào)節(jié),。設(shè)計了一種蓄能器、液壓泵協(xié)同工作的液壓系統(tǒng),，提出了基于最小二乘法的基準面生成方法,。為驗證智能水田旋耕平地機的工作性能，在水稻,、小麥等不同前茬作物以及砂質(zhì)土,、粘質(zhì)土、壤土等不同土壤類型條件下,，對其進行了水田平整試驗,。試驗結(jié)果表明，智能水田旋耕平地機平整效果較好,，平整度達到3cm左右,。該系統(tǒng)穩(wěn)定性較好，適應(yīng)性強,，對水田平整度有較大的改善,，平整后的水田滿足水稻種植的農(nóng)藝要求。

摘要:針對高速作業(yè)條件下芯鏵式開溝器阻力過大的問題,，基于狗獾犬齒曲面的高效低阻貫穿結(jié)構(gòu),，提出了一種開溝器仿生設(shè)計方法。對狗獾犬齒進行三維掃描,，獲取點云數(shù)據(jù),，采用Matlab軟件擬合了4條狗獾犬齒曲線,，設(shè)計并加工了4種滑動式開溝裝置,，并進行了對比試驗分析。在作業(yè)深度50mm條件下,，以開溝裝置類型,、作業(yè)速度為試驗因素，以水平方向作業(yè)阻力為主要指標,，以開溝裝置開出溝形的溝深,、溝寬、側(cè)壟高和側(cè)壟寬為次要指標,，進行了土槽試驗,。試驗結(jié)果表明,，在同一作業(yè)速度下，優(yōu)化的各滑動式開溝裝置的阻力均比標準芯鏵式開溝器小,。在作業(yè)速度為3.6,、5.4、7.2km/h的條件下,，優(yōu)化的滑動式開溝裝置比標準芯鏵式開溝器作業(yè)阻力分別降低8.04%,、8.15%、8.71%,；標準芯鏵式開溝器與優(yōu)化的滑動式開溝裝置所開溝形的溝深,、溝寬、側(cè)壟高和側(cè)壟寬的變異系數(shù)均低于5%,。

摘要:針對現(xiàn)有水稻缽苗移栽機移栽行距固定,、不能適應(yīng)南方雙季稻區(qū)不同行距移栽農(nóng)藝要求的問題，在歩距式水稻插秧機基礎(chǔ)上,，設(shè)計了一種取苗軌跡簡單,、實用及性能可靠的變行距缽苗移栽裝置。根據(jù)缽苗最佳拔取角度與取,、投苗位置要求,，確定取苗運動軌跡，設(shè)計取苗連桿機構(gòu),，建立運動學(xué)模型,，并應(yīng)用Matlab對機構(gòu)模型進行優(yōu)化設(shè)計；根據(jù)取苗連桿機構(gòu)運動參數(shù)與缽苗下落姿態(tài)的要求,，設(shè)計苗夾開合與旋轉(zhuǎn)運動控制凸輪,，并進行取苗連桿機構(gòu)與苗夾機構(gòu)之間運動同步性的運動仿真分析；為滿足缽苗經(jīng)過輸苗筒后下落至水田時刻的一致,，以保證移栽時缽苗株距均勻性,，對輸苗筒的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)進行了理論分析及設(shè)計；進行不同取苗速度,、不同行距的移栽試驗,，平均取苗成功率達到89.96%，平均倒苗率3.45%,，表明該裝置具有較好的移栽效果,，可應(yīng)用于水稻缽苗變行距移栽作業(yè)。

摘要:為探究剛?cè)狁詈辖Y(jié)構(gòu)在玉米摘穗中的減損作用及機理,，以板式摘穗機構(gòu)和具有緩沖彈簧的輪式摘穗機構(gòu)為2種基本結(jié)構(gòu),，以剛性觸穗表面和柔性觸穗表面為2種基本表面，構(gòu)建4種摘穗機構(gòu)作為研究對象,，進行摘穗速度下的玉米果穗碰撞試驗,，分析碰撞參數(shù)和籽粒損失情況,。結(jié)果顯示，剛?cè)狁詈辖Y(jié)構(gòu)可有效改變碰撞參數(shù),，并降低果穗籽粒損失,。緩沖彈簧可縮短果穗的碰撞時間，當輪式摘穗機構(gòu)觸穗表面分別為剛性,、柔性材料時,，碰撞時間比板式摘穗機構(gòu)分別縮短62.2%、67.3%,，碰撞沖量降低60.6%,、76.0%，掉粒質(zhì)量降低14.4%,、25.6%,。柔性觸穗表面可降低果穗受到的沖擊力，在板式和輪式摘穗機構(gòu)上,，柔性觸穗表面的果穗碰撞時間比剛性觸穗表面分別延長78.4%,、53.8%，最大沖擊力降低45.1%,、55.2%,，碰撞沖量降低19.9%、51.2%,，掉粒質(zhì)量降低34.1%,、42.8%。本研究可為玉米摘穗割臺的減損設(shè)計提供理論依據(jù),。

摘要:為了研究水稻收獲秸稈處理方式對東北稻區(qū)秸稈還田效果,、耕整地質(zhì)量、水稻生長和產(chǎn)量的影響,，以及進行收益綜合評價,，本文根據(jù)秸稈還田的農(nóng)藝要求,，結(jié)合不同秸稈處理機具,，設(shè)置了3種秸稈處理方式：收獲時粉碎拋撒（CK，聯(lián)合收獲機自帶粉碎拋撒裝置）,、收獲后秸稈處理1（T1,，聯(lián)合收獲機自帶粉碎拋撒裝置+收獲后二次拋撒）、收獲后秸稈處理2（T2,，聯(lián)合收獲機不帶粉碎拋撒裝置+收獲后粉碎拋撒），進行了秸稈還田對比試驗,。結(jié)果表明,，3種秸稈處理方式均能實現(xiàn)秸稈全量還田,，能夠保證正常的田間機具作業(yè)和水稻生長。其中,，T2的綜合效果最優(yōu),，能實現(xiàn)較好的秸稈粉碎拋撒效果和秸稈掩埋效果，有較高的水稻地上部生物量及產(chǎn)量,。在秸稈粉碎拋撒質(zhì)量方面,，T2與CK、T1相比,，其秸稈粉碎平均長度及秸稈粉碎長度合格率均有顯著性差異,，均優(yōu)于CK、T1,；秸稈拋撒均勻程度顯著優(yōu)于CK,，與T1無顯著性差異。在后期耕整地質(zhì)量方面,，T2與CK相比,，其地表以下和8cm深度以下的植被覆蓋率均有顯著性差異，均優(yōu)于CK,；T2與T1相比,，其地表以下植被覆蓋率有顯著性差異，8cm深度以下植被覆蓋率無顯著性差異,。在水稻生長及產(chǎn)量方面,，T1和T2處理的產(chǎn)量較CK分別提高1.5%和4.4%，且T2與CK達到顯著性差異,。本研究結(jié)果可為東北稻區(qū)水稻秸稈處理方式及配套機具的選擇提供理論參考,。

摘要:針對深施型液肥穴施肥機存在損傷作物、穴口寬度大和噴肥效率低等問題,，設(shè)計了一種深施型斜置式液肥穴施肥機,。基于斜置式扎穴和參數(shù)反求求解設(shè)計思想,，借助人機交互平臺,，設(shè)計關(guān)鍵部件扎穴機構(gòu)，優(yōu)化了機構(gòu)的結(jié)構(gòu)與工作參數(shù),，分析了噴肥針進肥接口運動軌跡,。根據(jù)噴肥針入土、出土噴肥技術(shù)特點,，運用差動輪系傳動和空間凸輪機構(gòu)的組合傳動形式,，設(shè)計了關(guān)鍵部件液肥分配機構(gòu)，減少了輸肥管路復(fù)雜的連接配置，構(gòu)建了出肥軟管接口運動模型,，解析了滿足于進肥軟管接口協(xié)同運動機理,。進行了深施型斜置式液肥穴施肥機田間性能檢測試驗，結(jié)果表明,，該機扎穴性能優(yōu)越,，肥料噴射均勻，對作物的機械損傷小,，穴口寬度,、作物損傷率、施肥量和施肥深度分別為45.0mm,、0.3%,、28.5mL/次和102mm，各項指標與前期設(shè)計差異較小,，且符合農(nóng)藝要求,。

摘要:針對液肥穴施肥機斜置式扎穴機構(gòu)扎穴時，觸土部件-針體所受三向阻力變化規(guī)律以及土壤動態(tài)行為特性難以直接通過試驗獲取問題,，通過采用Drucker-Prager屈服準則構(gòu)建穴施土壤有限元模型,，運用ADAMS運動學(xué)分析模塊獲得扎穴機構(gòu)噴肥針扎穴軌跡，利用ANSYS/LS-DYNA顯示動力學(xué)軟件建立噴肥針與土壤互作仿真模型,。以Z軸方向針體所受最大壓力（均指絕對值）為測量指標,，工作參數(shù)為影響因素，進行噴肥針單向受力虛擬和臺架對比試驗,。結(jié)果表明,，壓力皆隨前進速度和扎穴機構(gòu)轉(zhuǎn)速的增大先增大后減小，仿真和試驗數(shù)據(jù)接近,，變化趨勢基本相同,。以噴肥針前進速度0.62m/s、扎穴機構(gòu)轉(zhuǎn)速70r/min及斜置角20°為仿真工作參數(shù),，對針體進行三向阻力以及土壤動態(tài)行為仿真分析,，可知噴肥針在3個方向的阻力先增大后減小。0~0189s內(nèi)即噴肥針入土過程,，針體在X軸方向阻力緩慢上升,，說明噴肥針對前進方向土壤擾動較小,；針體在Z軸方向上阻力增大較快,，說明噴肥針沖擊土壤作用較強，土壤受到針尖剪切致使應(yīng)力主要集中在此方向上,，在0.189s阻力達到最大值21.69N,；針體在Y軸方向上阻力較小，說明噴肥針擠壓土壤作用較弱，在0.189s阻力達到最大值8.56N,。0.189~0.214s內(nèi)即噴肥針原位置自身擺動過程,，針體在X軸方向阻力增大趨勢變快,，說明噴肥針對前進方向土壤產(chǎn)生較大擾動,；其他兩個方向阻力基本保持不變。0.214~0.350s內(nèi)即噴肥針出土過程,，噴肥針在Z軸和Y軸方向阻力逐漸減小直至變?yōu)?,；其中在0.214~0.238s內(nèi)，針體在X軸方向阻力瞬間增大,，說明噴肥針對前進方向土壤產(chǎn)生強烈擠壓,，0.238s達到最大值31.87N。在整個扎穴過程中,，穴口形成是噴肥針出土過程自身的擺動姿態(tài)與前進方向土壤擾動引起的,，因此針體沿X軸方向阻力影響顯著，符合實際扎穴規(guī)律,。

摘要:為提高大蒜收獲機對不同種植模式,、不同行距大蒜機械化收獲的適應(yīng)性，設(shè)計了集扶禾,、破土,、輸送、斷秧,、集果于一體的大蒜聯(lián)合收獲機,，并對其關(guān)鍵功能部件進行了深入研究。將扶禾,、起送蒜,、破土、齊蒜斷秧等大蒜收獲所必需的功能集中設(shè)置,，構(gòu)建相對獨立的收獲單元功能模塊,。用戶可根據(jù)需要加掛收獲單元功能模塊，配合輸送單元,，實現(xiàn)1~n行大蒜聯(lián)合收獲機的自由組合,。同時，收獲單元功能模塊之間間距可在0~300mm或更大范圍內(nèi)無級調(diào)整,，實現(xiàn)70~420mm之間不同行距大蒜的機械化收獲,。建立了大蒜拉拔力理論分析模型，在對影響因素研究的基礎(chǔ)上,，得到了結(jié)構(gòu)參數(shù)對拉拔力影響的規(guī)律,。試驗表明，拉拔力隨大蒜假莖包角增加而增大；當同步帶張緊力超過2800N時,，同步帶所提供的拉拔力大于松土后大蒜所需拉拔力,，可保證大蒜拉拔收獲順利完成。建立了破土力理論分析模型,，得到了箭鏟入土角,、箭鏟入土深度、整機前進速度等參數(shù)對破土力的影響規(guī)律,。正交試驗結(jié)果表明：入土深度,、土壤濕度對箭鏟破土力影響顯著；當土壤濕度為30%,、入土深度為80mm時,，破土力為520N。樣機田間試驗結(jié)果表明,，大蒜聯(lián)合收獲機的各項技術(shù)指標均滿足設(shè)計預(yù)期效果,，大蒜收凈率為98.3%、總損失率為3.5%,、生產(chǎn)率為0.14hm2/h,。

摘要:為提升中國甜菜收獲機械的自動化水平和作業(yè)性能，依托前期研制的4LT-A型牽引式甜菜聯(lián)合收獲機和4LTSYT-A型甜菜自動對行收獲田間模擬試驗臺,，對自動對行系統(tǒng)進行了總體結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵部件設(shè)計及參數(shù)確定,。以漏挖率、破損率和反應(yīng)時間為自動對行性能指標,，以復(fù)位彈簧預(yù)緊力,、前進速度、偏離距離,、液壓流量,、供油壓力及株距為試驗因素進行了單因素臺架試驗，分析了各因素對各性能指標的影響顯著性和影響規(guī)律,。方差分析和直觀分析結(jié)果表明,，彈簧預(yù)緊力、前進速度,、偏離距離和液壓流量均對各性能指標影響顯著,，供油壓力和株距對各性能指標影響不顯著。隨彈簧預(yù)緊力的增大（53~346N）,，反應(yīng)時間增加,，漏挖率和破損率先減小后增大，當預(yù)緊力為198N時,，漏挖率和破損率最低,，分別為2.34%,、3.77%；隨前進速度的增加（0.4~2.0m/s）,，漏挖率和破損率逐漸增大,，反應(yīng)時間逐漸減小并趨于穩(wěn)定；液壓流量在15~35L/min變化時,，漏挖率逐漸減小,，反應(yīng)時間和破損率先減小后增加，當液壓流量q=25L/min時,，破損率和反應(yīng)時間最小,，分別為3.77%,、0.47s,；各性能指標隨偏離距離的增加而逐漸增加，自動對行系統(tǒng)在偏離距離0~60mm范圍內(nèi)的適應(yīng)性較好,。

摘要:針對目前預(yù)切種式寬窄行甘蔗種植機排種系統(tǒng)存在排種不均,、合格率低、漏種率高,、耗種多,、卡種堵塞嚴重等問題，通過ADAMS進行仿真虛擬試驗分析及試驗研究,，設(shè)計了一種由轉(zhuǎn)向?qū)Я饔行蚣釞C構(gòu)和單輥排種器構(gòu)成的甘蔗預(yù)切種排種系統(tǒng),。通過自行搭建的試驗平臺,研究了轉(zhuǎn)向?qū)Я饔行蚣釞C構(gòu)和單輥排種器的集蔗箱彈性控流板結(jié)構(gòu)形式、側(cè)板夾角及排種輥轉(zhuǎn)速等參數(shù)對排種性能的影響,。研究結(jié)果表明：自動轉(zhuǎn)向?qū)Я饔行蚣岷细衤蕿?5.1%,；單輥排種器的集蔗箱彈性控流板結(jié)構(gòu)對排種合格率具有極顯著影響，側(cè)板夾角和排種輥轉(zhuǎn)速對排種合格率具有顯著影響,；單輥排種器優(yōu)化參數(shù)組合為：兩段圓弧式集蔗箱彈性控流板結(jié)構(gòu),、集蔗箱兩側(cè)板夾角為105°、排種輥轉(zhuǎn)速為6r/min（理論排種速度：0.83s/根）,。最后進行了優(yōu)化組合參數(shù)的驗證試驗,，結(jié)果表明：排種平均合格率為91.0%、平均漏種率為4.5%,、平均堵塞率為0.5%,，排種均勻性顯著提高。

摘要:為探究帶分流葉片離心泵內(nèi)長短葉片尾緣形狀對其性能與動靜干涉的影響,，對長短葉片尾緣壓力面與吸力面分別進行不同厚度切削,，采用SST-SAS湍流模型對各方案進行非定常數(shù)值模擬，結(jié)合外特性與PIV試驗結(jié)果驗證其計算準確性,，并基于壓力脈動,、渦量分布分析泵內(nèi)動靜干涉變化,。研究結(jié)果表明：離心泵長短葉片尾緣壓力面切削PSF可有效提高離心泵額定流量點效率，且切削厚度越大,，效果越顯著,，長短葉片尾緣壓力面切削PSF還可有效改善額定流量下的離心泵動靜干涉效應(yīng)，減小壓力脈動能量損耗,，提高離心泵性能,，并延長葉片使用壽命，而吸力面切削SSF則會大幅加劇離心泵動靜干涉效應(yīng),。壓力脈動與渦量頻域分布說明,，離心泵葉輪流道內(nèi)動靜干涉主要頻率成分為軸頻及其倍頻，蝸殼流道內(nèi)動靜干涉的主頻與次主頻分別為fB與0.5fB,。對比各方案長短葉片尾緣附近主頻渦量得出,，短葉片尾緣切削效應(yīng)較長葉片更為顯著。短葉片經(jīng)過隔舌時渦結(jié)構(gòu)演化程度較長葉片更為劇烈,，這一現(xiàn)象導(dǎo)致了長短葉片尾緣附近動靜干涉的差異性,，由此產(chǎn)生次主頻0.5fB。

摘要:為了保證雙向軸流泵葉片安放角的可調(diào)節(jié)性,，在葉輪結(jié)構(gòu)設(shè)計時,，葉片與輪轂之間均會保留一定的間隙，并且該間隙也會隨著葉片安裝角的調(diào)節(jié)而發(fā)生改變,。根據(jù)工程經(jīng)驗,，葉輪葉根間隙設(shè)計不合理會對軸流泵水力性能產(chǎn)生顯著影響。為了探究葉根間隙在不同流量下對雙向軸流泵正,、反運行工況下水力性能的影響,，設(shè)計了5種葉根徑向間隙半徑（0、1,、3,、5、8mm）,，基于CFX對5種方案在不同運行工況下的水力性能與內(nèi)部流態(tài)進行預(yù)測模擬,，并將計算結(jié)果與試驗測量值進行了驗證對比。研究結(jié)果表明：當葉根徑向間隙大于一定數(shù)值時,，雙向軸流泵在正,、反運行工況下的揚程與扭矩會出現(xiàn)明顯下降。在大流量條件下,，泵效率由于葉根徑向間隙半徑增加而產(chǎn)生的下降幅度較大,，正、反運行工況下泵效率最大下降5.72個百分點和3.48個百分點,。在研究葉輪流道內(nèi)部的流場時發(fā)現(xiàn),，正,、反運行工況下的間隙泄漏量均隨著葉根徑向間隙半徑的增大而上升。對于葉輪出口處的速度分布而言,，輪轂附近的軸向速度與絕對速度環(huán)量受葉根徑向間隙半徑影響較為明顯,，均隨著間隙增大而呈現(xiàn)顯著的下降趨勢。

摘要:為了研究全貫流泵回流間隙對泵水力性能的影響,，利用CFD軟件對全貫流泵裝置進行了數(shù)值模擬計算,，分析了全貫流泵裝置的流動特性和水力性能，并通過模型試驗驗證了計算數(shù)據(jù)的可靠性,。研究結(jié)果顯示：回流間隙對全貫流泵的水力性能有較大的影響,，且隨著電機轉(zhuǎn)子間隙的增大，泵裝置在設(shè)計工況下的效率和揚程均逐漸降低,。當回流間隙為0.65mm時,，全貫流泵在設(shè)計工況下的揚程為3.05m，效率為82.46%,，最高效率為82.66%,。當回流間隙為2mm時，全貫流泵在設(shè)計工況下的揚程為2.92m,，效率為80.85%，最高效率為81.27%,，兩種回流間隙的泵裝置在設(shè)計工況下的揚程差值為0.13m,，效率差值為1.61個百分點。隨著流量的增大,，全貫流泵葉輪進出口的壓差逐漸減小,，間隙回流流量也逐漸減小，間隙回流對葉輪進出口的流態(tài)影響也減小,。距離輪緣越近,，回流對流態(tài)的影響越大。隨著回流間隙的增大,，全貫流泵的間隙流量變大,，間隙回流對葉輪進出口的流態(tài)影響增大，葉輪的做功能力逐漸變差,，全貫流泵的揚程和效率均逐漸下降,。

摘要:為探究變化背景下安徽省干濕指數(shù)時空分布格局，利用安徽省1957—2016年的逐日氣象觀測數(shù)據(jù),，在采用區(qū)域修正模式的FAO 56 Penman-Monteith模型計算潛在蒸散量（ET0）的基礎(chǔ)上,，通過云模型定量描述近60年安徽省干濕指數(shù)（AI）的時空分布特征、均勻性和穩(wěn)定性,。結(jié)果表明：安徽省AI,、ET0呈現(xiàn)波動下降趨勢,，傾向率分別為-0.006a-1和-0583mm/a，降水量P呈現(xiàn)1155mm/a的上升趨勢,，ET0和P的相向趨勢造成了AI的逐漸降低,，近60年安徽省總體呈現(xiàn)變濕趨勢。相較于ET0與AI,，P最為離散,，穩(wěn)定性最差。在四季尺度上,，以夏季為主導(dǎo)（-0.012a-1）的夏秋冬AI降低為安徽省干濕變化主要特征,，AI超熵值由高到低依次為夏季、秋季,、春冬季,，不確定性逐漸降低；四季ET0變化熵值均低于年均熵值,，四季ET0模糊性與隨機性較差,，冬季ET0具有最大不穩(wěn)定性；夏冬季節(jié)的雨雪增加與春秋季降水量減少是安徽省四季降水格局的主要表現(xiàn)形式,，且夏季降水增加趨勢顯著（2 467mm/a）,，同時表現(xiàn)出最大的不均勻性和不穩(wěn)定性。在空間尺度上,，AI,、ET0和P均呈現(xiàn)皖南至皖北的梯度變化特征，〖JP〗出現(xiàn)非平滑緯度地帶性現(xiàn)象,，空間上各區(qū)域熵與超熵均高于時間序列,，空間上AI的分布更為離散、不穩(wěn)定,。

摘要:受云雨天氣和衛(wèi)星自身回訪周期的影響,，縣域尺度水稻種植面積的提取往往難以獲取完整時間序列的高空間分辨率影像，利用單一MODIS數(shù)據(jù)導(dǎo)致提取精度不高,。針對上述問題以河南省優(yōu)良水稻種植區(qū)原陽縣為例,，采用增強型自適應(yīng)反射率時空融合模型(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model，ESTARFM),，融合中高分辨率的Landsat數(shù)據(jù)和高時間分辨率的MODIS數(shù)據(jù),，獲取完整時間序列的歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index，NDVI）數(shù)據(jù),，經(jīng)過TIMESAT濾波平滑處理后,，利用研究區(qū)內(nèi)水稻與其他地物的時序NDVI曲線，設(shè)置合理的NDVI閾值,，采用決策樹分類的方法提取水稻種植面積,。結(jié)果顯示,，總體分類精度為92.23%，Kappa系數(shù)為0.9043,。提取的水稻制圖精度為96.73%,，用戶精度為93.51%，說明ESTARFM模型能很好地融合出高空間分辨率影像,，解決數(shù)據(jù)缺失問題,，可為縣域尺度水稻種植面積提取提供參考。

摘要:先進地形激光高度計系統(tǒng)（ATLAS）可為全球森林冠層高度測量提供科學(xué)數(shù)據(jù),，利用ATLAS光子云數(shù)據(jù)可獲取森林冠層高度信息,。為探究光子云去噪算法在弱光束條件下森林研究區(qū)的去噪效果，采用局部距離統(tǒng)計算法,、基于密度的聚類(Densitybased spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法和基于粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization, PSO)模型的PSO-DBSCAN算法在弱光束條件下的森林區(qū)域進行了光子云去噪試驗,，研究了算法的去噪精度，并分析研究區(qū)不同特性對于去噪效果的影響,。結(jié)果表明： PSO-DBSCAN算法在弱光束條件下森林區(qū)域去噪精度達到了0.95,，滿足光子云去噪的精度要求，該算法相對局部距離統(tǒng)計算法和DBSCAN算法表現(xiàn)出更好的去噪效果,；相對地形坡度和植被覆蓋度,，太陽高度角會對算法的去噪結(jié)果產(chǎn)生更大的影響。

摘要:為了快速重建蘋果樹冠層結(jié)構(gòu)三維模型,，以紡錘體蘋果樹冠層為研究對象,，利用地面三維激光掃描儀獲取冠層三維點云，提出了蘋果樹冠層點-葉模型重建方法,。首先，提出了蘋果樹冠層葉基自動提取方法,，可獲取蘋果樹冠層生長期和葉幕穩(wěn)定期的葉基,，與手工提取的葉基對比分析表明，兩種方法重合度較高,、誤差較小,，兩種方法的平均歐氏距離為1.41mm；其次,，提出了基于冠層體素化的葉基提取方法,，構(gòu)建了蘋果樹冠層點模型，并在葉基上拼接葉片模板,，構(gòu)建出蘋果樹冠層點-葉模型,；最后，利用VegeSTAR光模型計算光截獲進行驗證分析,，與常規(guī)數(shù)字化儀測得數(shù)據(jù)相比,，本文方法提高了蘋果樹冠層三維結(jié)構(gòu)重建效率,。

摘要:為探究卷積層深度對獼猴桃樹干圖像特征提取的影響，提出了一種分析所提取特征的可視化方法,。首先,，對所采集建立的數(shù)據(jù)集進行正負樣本分類，將數(shù)據(jù)集中的樹干與輸水管交叉區(qū)域作為正樣本,，其余區(qū)域作為負樣本,，輸入LeNet、Alexnet,、Vgg-16以及定義的3類淺層模型進行訓(xùn)練,；然后，通過提取激活映射圖,、歸一化,、雙三次插值的可視化方法，獲取各個分類模型最后一個卷積層的可視化結(jié)果,，通過可視化試驗對比可知,，Alexnet和Vgg-16能夠準確提取測試集圖像中的樹干區(qū)域特征,而LeNet與3類淺層模型在提取樹干的同時將輸水管、地壟等區(qū)域特征一并提??；最后，以上述6類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為特征提取層的圖像分類和目標檢測模型,，對開花期和結(jié)果期的數(shù)據(jù)集進行驗證,，以不同季節(jié)數(shù)據(jù)集特征變化而引起的精度下降幅度作為評判標準，結(jié)果顯示,，圖像分類淺層模型精度下降幅度不小于15.90個百分點,、Alexnet與Vgg-16分別下降6.94個百分點和2.08個百分點，目標檢測淺層模型精度下降幅度不小于49.77個百分點,、Alexnet和Vgg-16分別下降22.53個百分點和20.54個百分點,。所有淺層模型因所提取特征的改變，精度有更大幅度的下降,。該方法從可視化角度解釋深層網(wǎng)絡(luò)與淺層網(wǎng)絡(luò)對獼猴桃樹干目標特征的提取差異,，可為研究網(wǎng)絡(luò)深度和訓(xùn)練樣本的調(diào)整提供參考。

摘要:針對背景和雜草干擾下的果樹圖像冠層提取問題,，提出了一種基于M-SP特征加權(quán)聚類的冠層分割算法,。首先，將采集的原始圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間,，計算果樹與背景區(qū)域在H,、S分量上的馬氏距離，構(gòu)造馬氏距離相似度矩陣〖WTHX〗M〖WTBX〗；其次,，提取圖像像素的垂直位置作為空間特征〖WTHX〗P〖WTBZ〗,，在HSI空間內(nèi)的I分量上，利用最大熵算法提取圖像的陰影區(qū)域,，并進行掩膜處理,，將獲取的陰影區(qū)域作為空間特征的加權(quán)區(qū)域L，從而構(gòu)造陰影位置加權(quán)的空間特征〖WTHX〗L〖WTBX〗P,；最后,，對獲取的M-LP特征矩陣進行歸一化處理，分別進行上背景,、下背景,、果樹冠層、雜草4個類別的Kmeans聚類,，最終完成圖像分割,。為驗證算法的有效性，在采集的果樹圖像上進行了分割試驗,，結(jié)果表明,，基于M-LP特征的聚類方法能有效解決重度雜草干擾條件下果樹冠層被漏分的問題。采用精確率,、召回率和F1值3個評價指標對分割結(jié)果進行定量評價,，選取不同雜草干擾程度（輕微、中等,、較強）和時間段（早晨,、中午、傍晚）的果樹圖像,，分別以傳統(tǒng)K-means和GMM聚類算法作為對比進行試驗,，結(jié)果表明，相對于未經(jīng)過特征提取的普通聚類分割方法,，本文算法對于不同雜草干擾程度和不同拍攝時間段下的果樹冠層分割表現(xiàn)出一定的魯棒性,，平均精確率為87.1%，平均召回率為87.7%,，平均F1值為87.1%。分割和驗證結(jié)果表明,，在進行有效圖像特征提取的基礎(chǔ)上,，結(jié)合少量標注作為先驗知識的無監(jiān)督分割方法可以準確分割出果樹冠層區(qū)域。

摘要:為研究夜間環(huán)境下采摘機器人的視覺檢測技術(shù),，實現(xiàn)采摘機器人的夜間作業(yè),，提出了一種多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Des-YOLO v3算法，可實現(xiàn)夜間復(fù)雜環(huán)境下成熟柑橘的識別與檢測。借鑒殘差網(wǎng)絡(luò)和密集連接網(wǎng)絡(luò),，設(shè)計了Des-YOLO v3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)多層特征的復(fù)用和融合，加強了小目標和重疊遮擋果實識別的魯棒性,，顯著提高了果實檢測精度,。柑橘識別試驗結(jié)果表明， Des-YOLO v3網(wǎng)絡(luò)的精確率達97.67%,、召回率為97.46%,、F1值為0.976，分別比YOLO v3網(wǎng)絡(luò)高6.26個百分點,、6.36個百分點和0.063,。同時，經(jīng)過訓(xùn)練的模型在測試集下的平均精度(mAP)為90.75%,、檢測速度達53f/s,，高于YOLO v3_DarkNet53網(wǎng)絡(luò)的平均精度88.48%，mAP比YOLO v3_DarkNet53網(wǎng)絡(luò)提高了2.27個百分點,，檢測速度比YOLO v3_DarkNet53網(wǎng)絡(luò)提高了11f/s,。研究結(jié)果表明，本文提出的Des-YOLO v3網(wǎng)絡(luò)對野外夜間復(fù)雜環(huán)境下成熟柑橘的識別具有更強的魯棒性和更高的檢測精度,，為柑橘采摘機器人的視覺識別提供了技術(shù)支持,。

摘要:以識別玉米秧苗莖稈為目標，采用云臺搭載電荷耦合器件（CCD）相機獲得玉米秧苗圖像,，采用LabelImage插件制作了玉米秧苗的標記與標簽,。基于深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow搭建了多尺度分層特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，應(yīng)用4倍膨脹的單位卷積核,，獲得了玉米秧苗圖像的識別模型，其識別準確率為99.65%,。將已知玉米秧苗圖像劃分為最佳子塊,，求取了各個子塊的最佳二值化閾值。選取6種雜草密度在每天5個時間段進行為期3d的試驗,，共采集了10800幅圖像,。試驗結(jié)果顯示，對玉米秧苗莖稈的平均識別準確率為98.93%,，且光照條件與田間雜草密度對識別結(jié)果沒有顯著影響（P>0.05）,。

摘要:為提高對馬鈴薯芽眼的識別效果，提出一種基于改進Faster R-CNN的馬鈴薯芽眼識別方法,。對Faster R-CNN中的非極大值抑制(Nonmaximum suppression, NMS)算法進行優(yōu)化,，對與M交并比(Intersection over union, IOU) 大于等于Nt的相鄰檢測框，利用高斯降權(quán)函數(shù)對其置信度進行衰減，通過判別參數(shù)對衰減后的置信度作進一步判斷,；在訓(xùn)練過程中加入采用優(yōu)化NMS算法的在線難例挖掘 (Online hard example mining, OHEM) 技術(shù),，對馬鈴薯芽眼進行識別試驗。試驗結(jié)果表明：改進的模型識別精度為96.32%,，召回率為90.85%,，F(xiàn)1為93.51%，平均單幅圖像的識別時間為0.183s,。與原始的Faster R-CNN模型相比,，改進的模型在不增加運行時間的前提下，精度,、召回率,、F1分別提升了4.65、6.76,、5.79個百分點,。改進Faster R-CNN模型能夠?qū)崿F(xiàn)馬鈴薯芽眼的有效識別，滿足實時處理的要求,，可為種薯自動切塊中的芽眼識別提供參考,。

摘要:針對圖像法根系表型檢測中因土壤遮擋而導(dǎo)致根系圖像斷裂的問題，提出一種基于腐蝕生長算法的玉米根系修復(fù)方法,，并進行了不同活力玉米種子早期根系表型研究,。首先，采用長方形扁平結(jié)構(gòu)透明培養(yǎng)容器種植玉米,，迫使其根系貼壁生長,，可得到清晰的玉米根系圖；通過偏振鏡和單反相機采集圖像,，并采用灰度化,、二值化、水漫算法等對圖像進行預(yù)處理,，可有效去除因設(shè)備反光和土壤色差造成的各類噪聲,。其次，基于玉米根系的向水性,、向地性,、連續(xù)性等生理特性，提出5條圖像修補規(guī)則,，即端點判定規(guī)則,、分叉點判定規(guī)則、內(nèi)部連續(xù)性規(guī)則,、片段生長規(guī)則、近鄰生長規(guī)則，在以上規(guī)則約束下,，通過細化圖像得到單像素連接的根系骨干,，以各個根段的末端點為起點向中心腐蝕，并為屬于不同根段的點集標記不同編號,，根據(jù)不同根段間的端點導(dǎo)數(shù)值和平均導(dǎo)數(shù)值等參數(shù),，連接根段，實現(xiàn)根系的修補,，從而得到完整根系圖像,。最后，基于所提圖像修復(fù)算法對不同活力的玉米種子根系圖像進行表型研究,，發(fā)現(xiàn)在相同時間,，根系數(shù)目、根系寬度,、根系長度,、根系延展長度與玉米種子活力均呈現(xiàn)明顯負相關(guān)；以上4個生理參數(shù)的增速與種子活力呈現(xiàn)明顯正相關(guān),。研究表明,，本文所提的根系修復(fù)算法可用于作物根系高通量表型無損檢測。

摘要:為監(jiān)控柑橘的生長情況,，提出了一種通過巡檢機器人獲取單個柑橘果實完整表面信息的方法,。使用LabelMe為標記工具，采用類圓形和類長方形分別對柑橘果實和分段枝干進行標記,，再使用Mask R-CNN模型對其進行訓(xùn)練與識別,，可從Kinect V2相機拍攝的含有深度信息的圖像中提取出柑橘果實及分段枝干的三維信息。根據(jù)柑橘果實生長情況及發(fā)生病蟲害情況,，〖JP2〗對柑橘果實表面進行區(qū)域化劃分,，并采取積分制描述其表面信息獲取率。通過機械臂末端連接的CCD相機對柑橘果實進行表面信息獲取,，提出了獲取柑橘完整表面信息的3種機械臂拍攝方案,。搭建了巡檢機器人實驗平臺，在機器人操作系統(tǒng)(Robot operating system,，ROS)下進行了仿真,，提出實驗室環(huán)境下柑橘表面信息的獲取流程，并在實驗室環(huán)境下對巡檢機器人獲取柑橘完整表面信息進行了實驗驗證,。實驗結(jié)果表明,，柑橘果實的橫縱徑比越接近1，拍攝所獲取的柑橘外表面信息越完整,，當采用3個拍攝位姿的拍攝方案時,，在保證獲取柑橘表面完整率的同時可以獲得較高的避障成功率和工作效率,，柑橘表面信息獲取率可達94.21%，〖JP3〗機械臂平均運動時間為86.57s,。本研究為農(nóng)業(yè)巡檢機器人獲取柑橘表面情況,、監(jiān)控柑橘生長及病蟲害信息提供了方法。

摘要:及時檢測奶牛發(fā)情,、適時人工授精,、減少空懷奶牛，是奶牛養(yǎng)殖場增加產(chǎn)奶量的關(guān)鍵手段,。針對基于運動量和體溫等體征的接觸式奶牛發(fā)情識別方法會造成奶牛應(yīng)激反應(yīng)且識別準確率不高的問題,，提出了一種非接觸式奶牛發(fā)情行為自動識別方法。該方法首先使用改進的高斯混合模型實現(xiàn)運動奶牛目標檢測,，然后基于顏色和紋理信息去除干擾背景,，再利用AlexNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練奶牛行為分類網(wǎng)絡(luò)模型，識別奶牛爬跨行為,，最終實現(xiàn)對奶牛發(fā)情行為的自動識別,。在供試數(shù)據(jù)集上的試驗結(jié)果表明，本文方法對奶牛發(fā)情的識別準確率為100%,，召回率為88.24%,。本文方法可應(yīng)用于奶牛養(yǎng)殖場的日常發(fā)情監(jiān)測中，為生產(chǎn)管理提供輔助決策,。

摘要:為實現(xiàn)無接觸,、高精度養(yǎng)殖場環(huán)境下奶牛個體的有效識別，提出了基于改進YOLO v3深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擠奶奶牛個體識別方法,。首先,，在奶牛進、出擠奶間的通道上方安裝攝像機,，定時,、自動獲取奶牛背部視頻，并用視頻幀分解技術(shù)得到牛背部圖像,；用雙邊濾波法去除圖像噪聲,，并用像素線性變換法增強圖像亮度和對比度，通過人工標注標記奶牛個體編號,；為適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境下的奶牛識別,，借鑒Gaussian YOLO v3算法構(gòu)建了優(yōu)化錨點框和改進網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的YOLO v3識別模型。從89頭奶牛的36790幅背部圖像中,，隨機選取22074幅為訓(xùn)練集,，其余圖像為驗證集和測試集。識別結(jié)果表明,，改進YOLO v3模型的識別準確率為95.91%,，召回率為95.32%,，mAP為95.16%， IoU為85.28%,，平均幀率為32f/s,，識別準確率比YOLO v3高0.94個百分點，比Faster R-CNN高1.90個百分點,，檢測速度是Faster R-CNN的8倍，背部為純黑色奶牛的F1值比YOLO v3提高了2.75個百分點,。本文方法具有成本低,、性能優(yōu)良的特點，可用于養(yǎng)殖場復(fù)雜環(huán)境下擠奶奶牛個體的實時識別,。

摘要:為解決智能灌溉系統(tǒng)中水泵運行的不穩(wěn)定問題,，基于人群搜索優(yōu)化算法（Seeker optimization algorithm，SOA）實現(xiàn)了PID（Proportion integration differentiation）參數(shù)的自動優(yōu)化,。該優(yōu)化算法能夠有效解決智能灌溉系統(tǒng)水泵控制中的非線性,、時變性和滯后性等問題。為驗證SOA優(yōu)化PID控制的實際效果,，與PSO（Particle swarm optimization）算法和GA（Genetic algorithms）算法優(yōu)化的PID控制進行比較,。仿真實驗結(jié)果表明，基于SOA優(yōu)化的PID控制響應(yīng)時間短,、超調(diào)量小,，穩(wěn)態(tài)過程沒有振蕩。因此,，適用于智能灌溉系統(tǒng)中的水泵控制,。

摘要:為探明河套灌區(qū)典型耕地最佳灌水制度和合理地下水埋深，于2017,、2018年連續(xù)2年進行了田間試驗,，選取向日葵農(nóng)田作為研究對象，應(yīng)用飽和-非飽和土壤水分及溶質(zhì)運移理論,，利用HYDRUS-2D數(shù)值模型對研究區(qū)不同灌水量及地下水埋深條件下GSPAC系統(tǒng)中水鹽運移規(guī)律進行數(shù)值模擬,，分析了不同灌水量條件下的水鹽運移狀態(tài)。將模擬結(jié)果與田間試驗實測結(jié)果進行對比分析,，模型模擬值與實測值較吻合,。結(jié)果表明，試驗區(qū)最佳灌水量為82.8~85.5mm,，地下水合理調(diào)控埋深為160.72cm,。研究結(jié)果可為干旱區(qū)水資源合理利用和水鹽調(diào)控提供理論依據(jù)。

摘要:基于東北地區(qū)1951—2018年107個氣象站點的氣象資料和春玉米觀測資料,，利用不同作物系數(shù)修正公式,，對作物系數(shù)模型計算的春玉米作物系數(shù)進行了驗證,，并利用空間插值法對全生育期及各生長階段作物系數(shù)年際變化趨勢和空間分布特征進行了分析。結(jié)果表明：考慮風(fēng)速,、濕度影響的單作物系數(shù)法對春玉米生育初期作物系數(shù)的模擬效果最好（R2=0.65）,。東北地區(qū)全生育期春玉米作物系數(shù)在0.756~0.815范圍內(nèi)變化，在空間分布上,，高值區(qū)主要分布在東北地區(qū)西部,，低值區(qū)主要分布于黑龍江省北部的局部地區(qū)和遼寧省的東南部。不同生育階段的作物系數(shù),，在生育中期最大,，快速生長期次之，生育初期和末期總體較小,。近70年東北地區(qū)春玉米全生育期作物系數(shù)年際變化呈顯著下降趨勢（R2=0.38）,，作物系數(shù)傾向率達到-0.004/（10a）。在各個生育階段,，作物系數(shù)年際變化均呈下降趨勢,，黑龍江省下降最為明顯，吉林省和內(nèi)蒙古自治區(qū)東部次之,，遼寧省變化不明顯,。東北地區(qū)絕大部分站點作物系數(shù)基本呈下降趨勢，呈下降趨勢和顯著下降趨勢的站點占比分別達到92.5%,、64.5%,。就不同生育階段而言，快速生長期下降趨勢最為明顯（呈顯著下降趨勢站點占比為46.7%）,；在生育中期及末期,，下降趨勢也較為明顯（呈顯著下降趨勢站點占比分別為41.1%和34.6%），在生育初期下降趨勢不顯著,。

摘要:為快速獲取土層厚度信息,，提出利用土壤機械阻力判別土壤層次結(jié)構(gòu)，設(shè)計了一種能夠自動記錄土壤機械阻力,、測量深度,、加速度等參數(shù)的便攜式圓錐儀，在加速度補償修正非勻速誤差的基礎(chǔ)上,，利用圓錐指數(shù),，基于包絡(luò)檢波和Hilbert瞬時振幅特征值聚類算法實現(xiàn)土層結(jié)構(gòu)及土層厚度信息的精細獲取。仿真試驗和實地測量對比分析結(jié)果表明,，對于土層物理特性差異明顯的土體結(jié)構(gòu),，該方法能有效獲取土層厚度信息，相對誤差不超過10%,，本研究可為耕層厚度的測量提供有效的方法,。

摘要:為探究有機肥替代化肥比例對不同程度鹽漬化玉米農(nóng)田土壤供氮特性及水氮利用效率的影響,，于2018年進行了田間試驗。選取輕度（0.460dS/m）和中度（0.951dS/m）2種鹽漬化農(nóng)田,，以純施氮量240kg/hm2為相同施氮總量進行有機無機肥配施,，分別設(shè)置5個施肥處理（有機肥占施肥比例分別為0、25%,、50%,、75%、100%）和1個空白對照處理,，依次記為U1,、U3O1、U1O1,、U1O3、O1,、CK,。結(jié)果表明，同一處理中度鹽漬土氮素礦化量顯著低于輕度鹽漬土,。輕度鹽漬土無機肥施入比例越大,，土壤礦質(zhì)氮釋放速度越快，有機無機配施能更好地調(diào)節(jié)玉米生育期氮素的釋放,。中度鹽漬土各處理下,，生育前期土壤礦質(zhì)氮含量無顯著差異，增大有機肥施入比例對于提高作物生育后期土壤礦質(zhì)氮含量的優(yōu)勢明顯,。同一處理中度鹽漬土玉米產(chǎn)量及水氮利用效率較輕度鹽漬土顯著降低,，產(chǎn)量下降幅度達到30.94%~63.90%（P＜0.05）。適當?shù)挠袡C肥施入比例能顯著提高作物水氮利用效率,，輕度鹽漬土表現(xiàn)出隨有機肥施入比例增大玉米水氮利用效率呈先升后降的趨勢,，中度鹽漬土表現(xiàn)出隨有機肥施入比例增大玉米水氮利用效率逐漸升高的趨勢。輕,、中度鹽漬土分別以U1O1,、O1處理水分利用效率最大，分別較U1處理提高11.84%,、27.68%（P＜0.05）,，同時，產(chǎn)量,、植株吸氮量,、氮收獲指數(shù)、氮肥當季回收率,、氮肥偏生產(chǎn)力和氮肥農(nóng)學(xué)效率等指標也較高,。綜合玉米產(chǎn)量,、水氮利用效率及生育期土壤礦質(zhì)氮變化規(guī)律，得到河套灌區(qū)玉米適宜的有機無機施肥管理模式為：輕度鹽漬土為120kg/hm2有機肥+120kg/hm2化肥,，中度鹽漬土為240kg/hm2有機肥,。

摘要:為探究施用生物炭對黑土區(qū)坡耕地土壤水分擴散和溶質(zhì)彌散的持續(xù)效應(yīng)，于2016—2019年在1.5°,、3°,、5°的徑流小區(qū)開展了生物炭持續(xù)效應(yīng)試驗，分析了單次施加生物炭對土壤容重,、孔隙度,、有機質(zhì)含量,、Boltzmann變換參數(shù)ξ、非飽和土壤水分擴散率D(θ)、非飽和土壤水動力彌散系數(shù)Dsh(θ)的持續(xù)作用,。結(jié)果表明：土壤中單次添加生物炭后的4年內(nèi)均可顯著降低土壤容重、提高土壤孔隙度,、增加土壤中有機質(zhì)含量,，且各指標變化率均隨坡度增大、施炭年限延長而減??；坡度、年份,、是否施用生物炭3個因素中,，對土壤容重、孔隙度,、有機質(zhì)含量影響程度最大的均為是否施用生物炭,；施用生物炭增大了ξ，且ξ隨坡度增加,、施炭后年限延長逐年減小,。2016—2019年D(θ)與Dsh(θ)均隨土壤含水率的增加而迅速增加。當土壤含水率小于等于042cm3/cm3時,，生物炭抑制土壤水分擴散,；當土壤含水率大于0.42cm3/cm3時，生物炭促進土壤水分擴散,。當土壤含水率小于等于0.36cm3/cm3時,，生物炭抑制土壤中NaCl溶液的彌散；當土壤含水率大于0.36cm3/cm3時,，生物炭可以促進土壤中NaCl溶液的彌散,。試驗區(qū)θ處于0.20~0.35cm3/cm3，故施用生物炭對水分擴散、NaCl溶液彌散均具有抑制效果,，且生物炭對水分擴散和溶液彌散抑制效果均隨坡度增加,、施炭后年限延長而減弱。

摘要:以聚酯（PET）有光切片和含有機助劑的母料為主要原料,，經(jīng)過結(jié)晶干燥,、熔融擠出鑄片、縱橫向拉伸等工藝,，研發(fā)了具有高保溫,、高透光、高強度,、耐老化的可降解并循環(huán)再生聚酯（Degradable recyclable polyester,DRP）農(nóng)用薄膜,，簡稱DRP薄膜。使用分光光度計,、萬能試驗機和熱重分析儀等儀器,，采用對比分析法對該DRP薄膜的透射性、保溫性,、抗拉性能,、抗撕裂性能、熱穩(wěn)定性以及耐老化性能進行了表征研究,。結(jié)果顯示，DRP薄膜在光合有效輻射波段透過率為90.73%,；在中波紫外,、中紅外波段透過率分別為0.74%、14.56%,，表明DRP薄膜有很強的阻隔中波紫外線能力以及優(yōu)異的夜間保溫能力,。將覆蓋于溫室上自然老化約1 年的DRP薄膜與初始DRP薄膜的光學(xué)性能進行對比，結(jié)果表明,，自然老化的DRP薄膜在光合有效輻射波段透過率降低3個百分點,，5~25μm波段紅外阻隔能力降低4.34個百分點，說明自然老化的DRP薄膜仍然具有較好的透光率和很強的紅外阻隔能力,。DRP薄膜縱向拉伸強度可達103.21MPa,，可以滿足正常使用要求。DRP薄膜縱向褲形撕裂強度為244.17kN/m,，是PET膜的19.49倍,。在升溫到600℃的過程中，DRP薄膜發(fā)生了3次較為明顯的失重現(xiàn)象,，首次失重溫度為250℃±5℃,，可見其熱穩(wěn)定性較好。研究表明，DRP溫室透光覆蓋材料在透光,、保溫,、力學(xué)性能和耐老化方面都具有突出的優(yōu)勢。

摘要:現(xiàn)有光合預(yù)測模型主要考慮環(huán)境因子對植物光合作用的影響,，模型只能對生理狀況相似的葉片進行光合速率預(yù)測,，本文面向不同生長狀態(tài)葉片光合速率預(yù)測模型的建模需求，提出融合葉片暗熒光參數(shù)Fv/Fm的多環(huán)境因子光合速率預(yù)測模型構(gòu)建方法,。試驗以不同生長狀態(tài)的茄子葉片為樣本,，在獲取暗熒光參數(shù)的同時，分別測量不同溫度,、CO2濃度和光照強度下的光合速率,，構(gòu)建建模樣本集。在此基礎(chǔ)上,，利用遺傳支持向量機算法,，建立了光合速率統(tǒng)一預(yù)測模型，其訓(xùn)練集決定系數(shù)為0.8895,，均方根誤差為3.2679μmol/(m2·s),。采用異校驗方式進行模型驗證，結(jié)果表明,，融合熒光參數(shù)后模型精度顯著提高,，光合速率預(yù)測值與實測值擬合斜率為0.9046，截距為0.3641,，〖JP〗說明引入Fv/Fm后,，模型可實現(xiàn)對不同生理狀態(tài)葉片光合速率的精準預(yù)測。

摘要:以降低氣霧培生菜葉片硝酸鹽含量并提高產(chǎn)量為目標,，針對生菜與櫻桃蘿卜間作氣霧培,，采用三因素三水平正交試驗對間作氣霧栽培管理模式進行優(yōu)化。選取間作比,、營養(yǎng)液濃度分階段管理,、采收前補光處理時間作為試驗因素，由前期單因素試驗結(jié)果,，設(shè)計三水平正交試驗,。結(jié)果表明，最優(yōu)栽培管理模式的因素水平組合為：生菜與櫻桃蘿卜間作比為2（植株數(shù)量比）,，采用前期供應(yīng)0.5倍標準濃度的營養(yǎng)液,、中期供應(yīng)標準濃度營養(yǎng)液、后期供應(yīng)0.5倍標準濃度營養(yǎng)液,，采收前補光處理48h,。驗證試驗表明,，該組合栽培管理模式下生菜栽培效果優(yōu)異，具有高產(chǎn),、優(yōu)質(zhì),、可顯著降低生菜葉片硝酸鹽含量等優(yōu)點，為低硝酸鹽優(yōu)質(zhì)葉菜無土栽培研究提供了理論基礎(chǔ)和方法,。

摘要:為解決規(guī)模化豬舍廢氣排放造成的環(huán)境污染問題,，設(shè)計了一種豬舍廢氣復(fù)合凈化系統(tǒng),。該系統(tǒng)采用化學(xué)法與水洗法相結(jié)合，通過PLC（可編程邏輯控制器）控制系統(tǒng)實時采集凈化系統(tǒng)內(nèi)的pH值,、電導(dǎo)率,、液位和壓差等動態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，智能控制洗滌泵啟停和電磁閥通斷,，自動完成供水,、加酸、噴淋和排廢4個工作環(huán)節(jié),。同時,，控制系統(tǒng)采用MCGS觸摸屏與PLC建立通訊，通過創(chuàng)建人機交互界面實現(xiàn)系統(tǒng)環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測,、運行狀態(tài)流動顯示,、按需配置系統(tǒng)參數(shù)和報警信息輸出等多種功能，實現(xiàn)了系統(tǒng)操作的人性化和過程的可視化,。系統(tǒng)可根據(jù)實際應(yīng)用中對凈化效率和運行成本的要求,，實現(xiàn)多種控制模式，均有效抑制了豬舍廢氣排放,。試驗結(jié)果表明，系統(tǒng)對主要污染成分氨氣的平均去除率可達到85%,，整體運行可靠,、控制簡單，經(jīng)濟成本量化清晰,。該系統(tǒng)在江西某種豬場實施應(yīng)用,，成效顯著，可為畜禽養(yǎng)殖環(huán)境廢氣凈化處理的工程應(yīng)用提供參考,。

摘要:傳統(tǒng)的牛糞好氧堆肥作為育苗基質(zhì)利用,，其育苗效果差，加入調(diào)理劑是改善育苗效果的重要手段,。為研究木醋液對牛糞好氧堆肥物料理化特性及育苗效果的影響,，以牛糞、小麥秸稈為原料，木醋液添加量為0,、1%,、3%、5%,，在自主設(shè)計的小試堆肥反應(yīng)器中進行好氧堆肥試驗,。選取黃瓜為指示植物，使用堆肥腐熟料進行育苗試驗,。結(jié)果表明：隨著木醋液添加量的升高,，堆肥物料的含水率、總氮含量,、總磷含量,、K+含量及有機質(zhì)降解率呈現(xiàn)上升趨勢，pH值,、電導(dǎo)率呈現(xiàn)下降趨勢,；低濃度（添加量1%）木醋液可促進纖維素、半纖維素的降解,，發(fā)芽指數(shù)最高,，為79.17%，且1%木醋液處理組的壯苗指數(shù)最高,，為0.0449g,，顯著高于其他3組（P＜0.05）。

摘要:采用浸漬法制備了Fe-Ce/白云石催化劑,，運用SEM和XRD檢測對催化劑進行了表征,，在自行搭建的固定床氣化爐試驗臺上進行高溫水蒸氣催化氣化試驗，研究了助劑含量,、氣化溫度等因素對松木棒水蒸氣氣化特性的影響,，以及催化劑使用次數(shù)對氣體組分和催化劑積碳沉積的影響。試驗結(jié)果表明,，助劑Fe和Ce能夠很好地負載于白云石上,，助劑負載量為8%Fe-2%Ce的催化劑氣化效果較好。用該催化劑進行不同溫度的松木棒水蒸氣氣化試驗,，溫度從750℃升高至950℃,，產(chǎn)氣率、產(chǎn)氫率分別由750℃的1.05m3/kg和31.67g/kg提高到900℃的1.56m3/kg和65.39g/kg,，與無催化劑的氣化試驗相比,，900℃的產(chǎn)氣率、產(chǎn)氫率分別增加了0.15m3/kg和16.27g/kg,，氫氣體積分數(shù)由39.02%升高至46.95%,。在800℃時對催化劑進行重復(fù)利用3次氣化試驗,，氫氣體積分數(shù)由第1次的40.34%降低至第2次的38.97%和第3次的34.95%，積碳量由第1次的21.55mg/g升至第3次的31.61mg/g,，催化活性降低,。

摘要:目前，真空預(yù)冷裝置體積大,、能耗高,，且捕水器捕水量不能適應(yīng)水蒸氣蒸發(fā)量等，針對上述問題,，設(shè)計了一臺基于鹽水蓄冷的小型枸杞真空預(yù)冷裝置,。根據(jù)技術(shù)要求建立了枸杞真空預(yù)冷數(shù)學(xué)模型，對枸杞表面?zhèn)髻|(zhì)邊界層進行了理論分析,，對真空泵,、真空預(yù)冷冷負荷、鹽水蓄冷系統(tǒng)以及計算機檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵部件參數(shù)進行了設(shè)計計算,，并試制出一臺小型蓄冷式帶柄鮮枸杞真空預(yù)冷裝置,。試驗結(jié)果表明：該真空預(yù)冷裝置能夠在879s內(nèi)將8.714kg帶柄鮮枸杞的中心溫度降至保鮮溫度4.0℃，在補水率4.50%情況下鮮枸杞失水率為5.29%,；該裝置捕水器設(shè)計捕水率為75.00%,，實際捕水率為79.32%；試驗期間鹽水箱中鹽水溫度從-20.1℃升高至-9.8℃,，鹽水所蓄冷量保證了真空預(yù)冷過程的順利完成,，通過調(diào)節(jié)鹽水泵、改變鹽水循環(huán)速度實現(xiàn)了捕水器捕水量與水蒸氣蒸發(fā)量的平衡,，滿足設(shè)計要求,。

摘要:為探索熱風(fēng)對苦瓜片微波干燥特性、濕熱特性與表觀形態(tài)的影響,，利用微波-熱風(fēng)振動流化床干燥機,，研究了新鮮苦瓜片在不同微波-熱風(fēng)組合方式下的干燥動力學(xué)特性、熱像變化,、水分狀態(tài)分布,、色澤以及微觀結(jié)構(gòu)的變化。試驗結(jié)果表明：熱風(fēng)對微波振動流化床干燥有顯著影響,，微波0.6W/g、微波0.6W/g+熱風(fēng)60℃+風(fēng)速3m/s,、微波0.6W/g+熱風(fēng)70℃+風(fēng)速6m/s比單獨熱風(fēng)70℃+風(fēng)速3m/s的干燥時間分別縮短56.4%,、70.5%和75.6%。在表觀形態(tài)上,，單獨熱風(fēng)干燥的脫水苦瓜片與新鮮苦瓜片色澤最為接近,，兩組微波-熱風(fēng)組合干燥所得樣品色澤優(yōu)于單獨微波干燥,。在濕熱特性上，微波-熱風(fēng)組合干燥后期物料溫度均勻性顯著優(yōu)于單獨微波干燥,，4種干燥方式下NMR波譜下的水分信號逐漸降低,，且主峰向左移，水分的活躍程度降低,，MRI信號顯示,，熱風(fēng)能改善微波干燥過程中水分分布均勻性。掃描電鏡觀測表明,，單獨熱風(fēng)干燥對保持脫水苦瓜片細胞完整性效果最明顯,，微波-熱風(fēng)組合干燥的細胞完整性顯著優(yōu)于單獨微波干燥。微波-熱風(fēng)組合振動流化床干燥工藝在保證被干物料品質(zhì)前提下還極大提高了物料干燥效率,，縮短了干燥時間,。

摘要:應(yīng)用太赫茲時域光譜技術(shù)結(jié)合移動窗口相關(guān)系數(shù)法篩選與種子老化密切相關(guān)的太赫茲特征波段。選取3個不同品種的玉米種子,，并制備人工老化0,、1、2,、3,、4d的實驗樣本，采用衰減全反射(Attenuated total reflection, ATR)附件采集從樣本分離得到的種胚和胚乳粉末的太赫茲吸光度譜（0.2~80cm-1）,，應(yīng)用移動窗口相關(guān)系數(shù)法（窗口寬度為10,，閾值為0.3）篩選樣本種胚和胚乳特征譜區(qū)。結(jié)果表明,，不同品種樣本篩選得到的老化特征譜區(qū)差異顯著,，說明種子老化進程受品種影響較大；在相同的老化階段,，不同品種樣本的特征譜區(qū)也存在部分共同區(qū)間,，且主要集中在60~80cm-1，說明老化進程中有些成分的變化相近,；種胚和胚乳在相同老化階段篩選的特征譜區(qū)不同,，說明兩者在老化進程中生理變化存在差異。本研究表明太赫茲時域光譜結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法可用于快速表征并探測玉米種子老化的動態(tài)變化過程,。

摘要:為了提供一種操作簡單,、成本低廉且便于現(xiàn)場檢測的生鮮牛乳蛋白質(zhì)含量檢測儀器，基于農(nóng)業(yè)物料的電學(xué)特性設(shè)計了掃頻范圍為1~100MHz的牛乳蛋白質(zhì)含量檢測儀,。該檢測儀的硬件系統(tǒng)由STM32單片機,、掃頻信號源模塊、檢測模塊,、信號處理模塊和輸入輸出模塊組成,?；贛DK 5.0環(huán)境，利用C語言開發(fā)了檢測儀的軟件,，主要實現(xiàn)系統(tǒng)初始化,、頻率掃描、數(shù)據(jù)采集,、串口發(fā)送,、按鍵處理和結(jié)果顯示等功能。以生鮮牛乳為研究對象,，分析了蛋白質(zhì)含量與1~100MHz范圍內(nèi)199個采樣點的輸入,、輸出信號的幅值，以及輸入與輸出信號相位差之間的關(guān)系,，基于采集的信號建立了牛乳蛋白質(zhì)含量的偏最小二乘模型,，該模型決定系數(shù)為0.835。對儀器檢測精度進行了測試,，本檢測儀蛋白質(zhì)含量絕對測量誤差范圍為-0.11~0.12g/(100g),，平均絕對測量誤差為0.01g/(100g)，檢測時間小于2min,，可以快速,、有效地檢測生鮮牛乳中的蛋白質(zhì)含量。

摘要:分析了交錯軸摩擦輪機構(gòu)傳動的基本原理,，解析了交錯軸摩擦輪機構(gòu)特例——輪地交錯軸摩擦輪傳動動力學(xué)參數(shù)的理論關(guān)系和設(shè)計計算方法,，建立了摩擦輪軸向移動方向的判定方法，并利用ADAMS對不同加載條件下輪地交錯軸摩擦輪傳動關(guān)系模型進行了仿真,；在此基礎(chǔ)上,，應(yīng)用輪地交錯軸摩擦輪傳動原理分析了基于Mecanum輪的全方位移動小車的運動關(guān)系。研究表明,，輪地交錯軸摩擦輪傳動動力學(xué)參數(shù)的理論設(shè)計計算方法準確,，傳動有效時，摩擦輪與地接觸點的靜摩擦力與輪軸線的夾角取決于所加載的載荷,，接觸點靜摩擦力與所加載荷能自適應(yīng)平衡,，摩擦輪輪心的移動速度和沿輪軸向移動速度及支撐軸驅(qū)動速度之間的關(guān)系不受外載的影響，摩擦輪輪心速度和其沿支撐軸的移動速度與其支撐軸的移動速度之間構(gòu)成直角三角形關(guān)系,，摩擦輪的兩個速度分別是支撐軸移動速度的余弦和正弦,；Mecanum輪的腰鼓形輥子與地面形成的傳動關(guān)系屬于交錯軸摩擦輪傳動，運用輪地交錯軸摩擦輪傳動的運動關(guān)系理論分析Mecanum輪全方位移動小車的運動可行,。

摘要:針對純電動拖拉機能量利用率低,、續(xù)航里程不足的問題，提出了基于超級電容和蓄電池復(fù)合的純電動拖拉機動力電源系統(tǒng)。通過分析純電動拖拉機的作業(yè)工況特點以及功率需求,，對動力電源系統(tǒng)進行了拓撲結(jié)構(gòu)選型和參數(shù)匹配，并以動力電源能耗最低為優(yōu)化目標,，應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃對純電動拖拉機的動力電源系統(tǒng)進行能量控制策略優(yōu)化,，對動態(tài)規(guī)劃結(jié)果以及工況特點進行分析，總結(jié)出基于規(guī)則的動力電源能量控制策略,，利用Matlab/Simulink建模對控制策略進行仿真,。結(jié)果表明基于動態(tài)規(guī)劃的控制策略能量消耗比基于規(guī)則的控制策略能量消耗減少了18%，證明了基于動態(tài)規(guī)劃的能量控制策略在節(jié)能降耗方面的有效性,。

摘要:為進一步改善差速泵性能,，提出一種自由節(jié)曲線非圓齒輪驅(qū)動的四葉片差速泵，建立自由節(jié)曲線非圓齒輪驅(qū)動差速泵性能計算模型,，編寫差速泵性能計算軟件,，分析不同控制點下的差速泵排量、流量和脈動率等性能指標,。結(jié)果表明,，相比最優(yōu)傅里葉節(jié)曲線，自由節(jié)曲線具有更好的局部優(yōu)化能力,，可有效提升非圓齒輪不根切最大模數(shù)和差速泵排量,，降低差速泵脈動率，更有利于提高差速泵綜合性能,。試驗表明,，在相同泵尺寸及管路環(huán)境下，相比最優(yōu)傅里葉非圓齒輪驅(qū)動的四葉片差速泵,，自由節(jié)曲線非圓齒輪驅(qū)動的差速泵排量增加6.6%,，不根切最大模數(shù)增加18.7%，有效提升了非圓齒輪承載能力,，差速泵單泵脈動率降低8.3%,，說明自由節(jié)曲線非圓齒輪更有利于提升差速泵性能。

摘要:礦用電鏟作業(yè)過程中,，大質(zhì)量的工作裝置在提升和推壓電機驅(qū)動下切入物料實現(xiàn)挖掘,，在其卸料后下降時，工作裝置的重力反驅(qū)提升電機發(fā)電,，發(fā)出的電能通過制動電阻以熱能形式消耗掉,，造成能量浪費。本文提出液電混合驅(qū)動電鏟提升系統(tǒng),，與提升電機同軸設(shè)置液壓泵/馬達,，液壓泵/馬達的進出油口分別與蓄能器和油箱連接，通過蓄能器的預(yù)充壓力平衡工作裝置的重力,。工作裝置下降時,，液壓泵/馬達將油箱中的低壓油泵入蓄能器中,，存儲工作裝置的重力勢能；工作裝置提升時,，蓄能器釋放高壓油,，液壓泵/馬達與提升電機共同驅(qū)動提升機構(gòu)，達到降低電機裝機功率和能耗的目的,。分析了液電混合驅(qū)動的電鏟提升機構(gòu)驅(qū)動方案及其工作原理,，搭建了原理性試驗臺，對液電混合提升驅(qū)動方案進行了驗證,，進一步建立了電鏟整機機電液聯(lián)合仿真模型,，對液電混合電鏟提升系統(tǒng)進行仿真分析。結(jié)果表明,，本文方案可降低提升電機裝機功率,、峰值功率和能耗，適用于電動機驅(qū)動的重型提升裝備,。