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摘要:以秸稈覆蓋還田和玉米免少耕播種為主要技術特征的保護性耕作技術是東北黑土地保護與利用的主要技術手段。本文綜述了東北黑土區(qū)目前主要的玉米免少耕播種技術模式與配套機具，重點對比分析了秸稈覆蓋還田條件下種床整備機具工作原理及其技術特點,。在闡述現(xiàn)有玉米免少耕播種技術模式及配套裝備存在主要問題的基礎上,，建議重點圍繞種床整備,、高速精量排種、智能電驅排種,、播深智能控制,、壟作免少耕播種、農(nóng)機農(nóng)藝融合等方面展開深入研究,，以期為東北黑土地玉米免少耕播種技術與機具研究提供裝備技術支撐,。

摘要:針對東北黑土區(qū)保護性耕作秸稈還田條件下,，地表秸稈量大導致免耕播種過程易雍堵、播種后地溫提升慢等問題,，提出了一種秸稈條帶撿拾粉碎深埋方式,，通過撿拾粉碎機構將地表部分秸稈撿拾粉碎，由罩殼處篩孔完成土稈篩分,，集稈螺旋器進行秸稈的定向集運,，最后經(jīng)運秸風機實現(xiàn)秸稈輸送深埋。本文對粉碎刀結構、排列方式和轉速等關鍵參數(shù)進行確定,，對粉碎刀軸的秸稈漏撿區(qū)域面積展開分析,，通過理論分析和離散元單因素仿真試驗明確了集稈螺旋器轉速與其所受扭矩和秸稈運動速度之間的關系，初步確定了螺旋器轉速為900~1100r/min,，設計了開溝鏟的結構參數(shù),，并利用離散元全因素仿真試驗模擬了作業(yè)速度與開溝深度兩因素間與表層土壤顆粒運動及開溝鏟受力之間的關系，以作業(yè)速度,、開溝深度和螺旋器轉速為因素,，秸稈深埋合格率為試驗指標進行Box-Behnken試驗。田間試驗結果表明,，當前進速度為3km/h,、開溝深度為290mm、螺旋器轉速為1000r/min時,，其秸稈掩埋合格率為64.2%,，其預測值約為67.4%，誤差小于5%,，滿足設計需求,。研究成果為東北黑土地保護性耕作推廣提供了新的方案和技術支撐。

摘要:針對東北稻區(qū)秸稈還田作業(yè)中存在的粉碎效果差,、秸稈腐解速率慢的問題,，提出了適合該區(qū)域秸稈翻埋還田秸稈粉碎狀態(tài)，為5~10cm撕裂狀態(tài),。結合預達到粉碎后秸稈形態(tài)及現(xiàn)有機具使用情況,，設計了具有激蕩滑切和撕裂兩個階段并與聯(lián)合收獲機裝配的秸稈粉碎裝置，通過理論分析對粉碎過程關鍵參數(shù)進行了設計,。單因素試驗表明：秸稈含水率從69.77%減少到29.34%時,，秸稈因受干物質含量和彎曲強度改變影響，秸稈粉碎長度合格率和破碎率分別下降6.44,、9.55個百分點,，拋撒幅寬有先增加后減少趨勢；秸稈粉碎長度合格率和破碎率隨收獲速度增加有較大幅度降低,，拋撒幅寬減少0.22m,；粉碎刀軸轉速從2100r/min提高至2850r/min時，秸稈粉碎長度合格率和破碎率都有顯著提高，拋撒幅寬也有較大幅度增加,；兩級定刀直線間隔變大,，秸稈粉碎長度合格率和破碎率有小幅度增加，拋撒幅寬減小0.11m,。正交試驗表明：秸稈粉碎長度合格率和破碎率受收獲速度和粉碎刀軸轉速影響規(guī)律基本一致,，收獲速度和粉碎刀軸轉速對秸稈粉碎長度合格率和破碎率影響更顯著（P<0.05）；粉碎刀軸轉速和兩級定刀直線間隔對拋撒幅寬影響較顯著（P<0.05）,。設計的裝置對東北稻區(qū)秸稈還田關鍵技術問題具有重要意義和應用價值,。

摘要:針對玉米秸稈粉碎過程中秸稈力學和能耗變化規(guī)律不明確,，限制秸稈粉碎還田質量提升，不利于秸稈還田技術在東北黑土區(qū)推廣應用的問題,，本文基于異速圓盤動態(tài)支撐式玉米秸稈粉碎裝置和秸稈受力狀態(tài),，將玉米秸稈粉碎全過程分為秸稈撿拾階段、秸稈升舉輸送階段和入侵粉碎階段,，建立秸稈各階段受力數(shù)學模型,，確定其關鍵影響參數(shù)及范圍。以撿拾粉碎刀轉速,、對數(shù)螺線支撐圓盤刀滑切角和撿拾粉碎刀與對數(shù)螺線支撐圓盤刀間的傳動比為試驗因素,，選取秸稈最大破碎力、滑切切割功耗和滑切沖量為試驗指標,，應用有限元分析方法研究試驗因素對試驗指標的影響規(guī)律,。結果表明，撿拾粉碎刀轉速為1950 r/min,、對數(shù)螺線支撐圓盤刀滑切角為40°和撿拾粉碎刀與對數(shù)螺線支撐圓盤刀間的傳動比為0.5時,，秸稈最大破碎力、滑切切割功耗和滑切沖量分別為101.71 N,、1049.42W和0.032N·s,。田間驗證試驗結果表明，滑切切割功耗為1150.43W,，與模型預測值誤差為9.63%,，秸稈粉碎長度合格率為93.34%，滿足行業(yè)標準要求,。

摘要:為解決東北寒區(qū)部分播種機在秸稈重度覆蓋還田地區(qū)無法正常播種作業(yè)問題，基于2BMFJ-DL4型原茬地免耕精量播種機側向清秸覆秸原理,，結合玉米大豆1.1m大壟輪作寬窄行種植模式,，設計了一種前置式原茬地種床整備裝置。通過理論分析和計算機仿真,，設計了裝置結構和液壓系統(tǒng),，確定了其作業(yè)關鍵參數(shù)范圍，液壓系統(tǒng)分析結果表明,，液壓懸掛系統(tǒng)和液壓驅動系統(tǒng)各執(zhí)行元件的同步性能,、轉速和扭矩均滿足作業(yè)技術要求。應用Design-Expert 8.0.6軟件和三因素三水平正交試驗方法,，以作業(yè)速度,、種床整備單元組刀軸轉速和種床整備刀齒入土深度為試驗因素，以清秸率,、覆秸均勻度和每個種床整備單元組刀軸旋轉功耗為評價指標,，實施參數(shù)組合優(yōu)化田間試驗。結果表明,，在參數(shù)組合為作業(yè)速度7.2km/h,、種床整備單元組刀軸轉速600r/min、種床整備刀齒入土深度30mm時,，清秸率為91.03%,，覆秸均勻度為92.61%，每個種床整備單元組刀軸旋轉功耗為7.96kW,，性能滿足生產(chǎn)農(nóng)藝技術要求,；研究結果為提高播種機利用率和原茬地免耕覆秸播種機械化技術模式在玉米秸稈全量還田地區(qū)的推廣應用提供了技術支持。

摘要:根據(jù)東北黑土地玉米免少耕播種與施肥需求,，提出一種普通復合肥與緩釋肥分層施用的方法,，并設計了一種分層深施肥裝置，通過理論分析與參數(shù)計算確定了分層深施肥裝置關鍵部件的結構和基本工作參數(shù),。分析確定了影響分層深施肥裝置施肥作業(yè)效果的主要因素,，選取翼鏟向后和向下傾斜角,、作業(yè)速度為試驗因素，以各層施肥量偏差穩(wěn)定性系數(shù)為試驗指標,，利用計算流體動力學與離散元耦合仿真的方法,，進行二次正交旋轉組合仿真試驗，建立了試驗指標與影響因素的回歸模型,。通過對試驗結果的擬合和優(yōu)化分析,，得到了翼鏟向后和向下傾斜角分別為58.11°和52.84°,、作業(yè)速度為3.38km/h時,，上、中,、下3層施肥量偏差穩(wěn)定性系數(shù)分別為8.50%,、6.54%和9.10%,，以優(yōu)化得到的參數(shù)進行了裝置加工和田間試驗，試驗結果與仿真試驗優(yōu)化結果相吻合,，滿足設計要求,。

摘要:為了實現(xiàn)一次施肥滿足作物不同生育期的養(yǎng)分需求并提高肥料利用率,，設計了一種適用于帶狀免耕播種機的深松全層施肥鏟，并對深松鏟,、施肥管和施肥板的夾角進行理論分析與設計,，得到關鍵參數(shù)的理論值。采用二次回歸通用旋轉組合設計試驗,，以肥量均勻變異系數(shù)為響應指標,，以工作速度和作業(yè)深度為影響因子，利用EDEM建立深松全層施肥鏟的離散元仿真模型,，模擬深松全層施肥鏟的工作過程,，通過仿真分析得出試驗數(shù)據(jù)；運用DesignExpert軟件對試驗數(shù)據(jù)進行方差分析和響應面分析,，得到最優(yōu)工作參數(shù)組合為：工作速度3.81m/s,，作業(yè)深度25.22cm。取工作速度4m/s,、作業(yè)深度25cm進行田間試驗,，結果表明，本文設計的施肥鏟在最優(yōu)工作參數(shù)下,，0~5cm,、5~10cm、10~15cm,、15~20cm土層的肥量均勻性變異系數(shù)分別為41.05%,、24.11%,、20.31%、14.63%,，試驗值與理論優(yōu)化值相對誤差為10.89%,、4.06%、2.37%,、3.10%,。

摘要:針對農(nóng)田秸稈形態(tài)多樣,、細碎秸稈難以準確識別的問題，基于機器視覺技術,，提出了一種基于K-means聚類和分區(qū)尋優(yōu)結合的秸稈覆蓋率計算方法,。該方法首先利用K-means聚類算法對玉米秸稈圖像進行分割，使秸稈從背景圖像中分離,；然后將秸稈圖像分隔為16區(qū),，利用統(tǒng)計學方法分別計算各區(qū)秸稈中位數(shù)和眾數(shù)灰度平均值，16區(qū)平均后分別獲得秸稈中心灰度和土壤背景中心灰度,，將其作為新的分類中心,，重新采用K-means聚類方法對玉米秸稈圖像進行分割，當秸稈中心灰度不再發(fā)生變化時停止迭代,，計算秸稈像素點數(shù)量,；最后計算獲得玉米秸稈覆蓋率。2021年4月,，該方法在吉林省長春市玉米地100個采樣點進行了實際驗證,，與人工拉繩法和人工圖像標記法的相關系數(shù)分別為0.7161和0.9068，誤判率7%,，平均誤差比Otsu閾值化方法和經(jīng)典K-means聚類方法分別降低了45.6%和29.2%,。試驗結果表明，所提方法能夠實現(xiàn)對不同天氣,、不同種植模式,、不同地塊條件下的秸稈覆蓋率準確計算，該研究結果可為秸稈覆蓋率在線計算提供一種新方法,。

摘要:為探究東北黑土區(qū)秸稈覆蓋還田及其腐解率對土壤溫濕度和玉米產(chǎn)量的影響，2019年和2020年在大慶市肇州縣進行了秸稈覆蓋全量還田（試驗組）和留茬10cm左右還田處理（對照組）對比試驗,。結果表明：試驗組秸稈腐解率4月僅為4.3%和4.5%,，5月為17.8%和16.8%，6月為22.3%和27.8%,，秸稈腐解主要集中在7,、8月。土壤溫濕度受地表殘余秸稈影響較為明顯,，5月試驗組土壤含水率比對照組分別低1.2,、1.1個百分點，但隨著秸稈腐解率增大,，試驗組土壤含水率在6—9月平均高出對照組約3個百分點,。試驗組0cm處土壤溫度在5—8月日間大氣升溫階段受到抑制，相同時段溫度與對照組最大差值為4.8,、3.8℃,，10、20cm處土壤溫度在5,、6月受地表秸稈覆蓋影響較為明顯,，7—9月影響不顯著，30cm處土壤溫度除6月影響明顯外,，其他月份相比對照組變化較小,。在每天大氣降溫時段，試驗組不同深度處的土壤溫度降溫較對照組平緩,，保溫保墑作用較明顯,。地表秸稈覆蓋影響作物出苗，試驗組比對照組出苗分別晚4,、3d,，在拔節(jié)期對照組比試驗組的作物株高分別高7.3、7.4cm,，莖粗大0.2,、0.1cm，但在抽穗期和灌漿期試驗組的株高和莖粗均大于對照組,；2019年試驗組的玉米產(chǎn)量為10716.0kg/hm2,，比對照組增產(chǎn)193.5kg/hm2。綜合分析,，秸稈覆蓋還田對土壤溫濕度具有雙向阻礙作用,，秸稈腐解程度對雙向阻礙作用有一定影響，秸稈覆蓋全量還田的保溫保墑作用促進了玉米的生長和產(chǎn)量提升,。

摘要:由于黑土區(qū)保護性耕作中關鍵農(nóng)機部件設計優(yōu)化過程中缺乏準確的離散元仿真模型參數(shù)，在一定程度上制約了機具的優(yōu)化改進,。以黑土區(qū)玉米秸稈-土壤混料為研究對象,，構建玉米秸稈-土壤混料離散元仿真模型，采用物理試驗與EDEM仿真試驗相結合的方法,，選用Hertz-Mindlin with JKR接觸模型進行離散元仿真接觸參數(shù)標定,。首先，采用圓筒提升的方法確定玉米秸稈-土壤混料的實際堆積角,，利用Design-Expert軟件中Plackett-Burman試驗篩選出對堆積角有顯著影響的參數(shù)為：土壤-土壤滾動摩擦因數(shù),、土壤-鋼靜摩擦因數(shù)、秸稈-土壤滾動摩擦因數(shù),、土壤JKR表面能,；進一步通過最陡爬坡試驗確定4個參數(shù)的最優(yōu)取值范圍，根據(jù)Box-Behnken試驗原理以堆積角為響應值,，建立堆積角與顯著參數(shù)的二次回歸模型,；以實際堆積角為目標，利用軟件尋優(yōu)功能對顯著參數(shù)進行優(yōu)化并得到最優(yōu)參數(shù)組合：秸稈-土壤滾動摩擦因數(shù)0.16,、土壤-土壤滾動摩擦因數(shù)0.24,、土壤-鋼靜摩擦因數(shù)0.75、土壤JKR表面能0.67J/m2,。通過仿真試驗對最優(yōu)參數(shù)組合進行對比驗證,，仿真堆積角與物理試驗堆積角相對誤差為1.64%。研究結果表明標定的參數(shù)真實可靠,，可為黑土區(qū)玉米秸稈-土壤混料的離散元仿真提供理論參考,。

摘要:為了實現(xiàn)對土壤有機質含量的快速,、方便,、準確測量，本文提出了一種基于多傳感器人工嗅覺系統(tǒng)的土壤有機質含量檢測方法,。選取10個不同型號的氧化物半導體式氣體傳感器組成傳感器陣列,，并采用不同濃度的硫化氫、氨氣和甲烷等標準氣體對傳感器陣列進行了響應測試，從響應曲線可以看出,，傳感器陣列對不同濃度,、種類的標準氣體皆有響應且響應結果不同，隨著標準氣體濃度的增大傳感器陣列的響應曲線也隨之上升,，表明傳感器陣列具有較高的特異性和一定的交叉敏感性,。提取每個傳感器土壤氣體響應曲線上的響應面積,、最大值,、平均微分系數(shù)、方差,、平均值和最大梯度6個特征構建人工嗅覺特征空間,。采用偏最小二乘法回歸（PLSR）、支持向量機回歸（SVR）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡（BPNN）算法建立人工嗅覺特征空間與土壤有機質含量關系的預測模型,，使用決定系數(shù)（R2）,、均方根誤差（RMSE）和絕對平均誤差（MAE）評估預測模型的性能。試驗結果表明,，PLSR,、BPNN、SVR測試集的R2分別為0.80878,、0.87179和0.91957,，RMSE分別為3.6784、3.1614,、2.4254g/kg,，MAE分別為3.1079、2.4154,、2.1389g/kg,。SVR算法建立的模型R2最高，RMSE,、MAE最小,，比PLSR、BPNN具有更好的預測性能,，可用于土壤有機質含量的測量,。

摘要:為實現(xiàn)柑橘采摘的機械化,、智能化，設計了一款欠驅動式柑橘采摘末端執(zhí)行器。該執(zhí)行器通過三指充分抓握與偏轉的融合控制,，實現(xiàn)對不同大小及橢圓度的柑橘的穩(wěn)定采摘,。針對不同尺寸柑橘采摘需求，設計了雙連桿并聯(lián)式手指,，在抓握直徑差異較大的柑橘時,，手指能夠自動進行抓取或捏取動作，并實現(xiàn)被動柔順,。通過靜力學分析,，得到抓取力與電機輸出力矩間的關系。針對不同橢圓度柑橘采摘需求,，為手指根部添加旋轉關節(jié),。在建立電機驅動控制系統(tǒng)模型的基礎上，提出基于電流反饋的主動柔順控制策略,，指根能夠旋轉合適的角度使指面與柑橘表面緊密貼合,，在防止手指棱邊刮傷柑橘表皮的同時，增大接觸面積,、提高摩擦力,。仿真結果表明，該末端執(zhí)行器結構在運動學方面滿足設計要求,。制作物理樣機并在實驗室環(huán)境下進行了柑橘抓取試驗,，試驗結果表明采摘執(zhí)行器針對直徑30~100mm的柑橘抓取成功率為98.3%，平均耗時5.3s,。該末端執(zhí)行器能夠針對不同尺寸,、不同形狀的柑橘實現(xiàn)采摘功能，具有適應性強,、抓取穩(wěn)定,、不損傷果實等優(yōu)點。

摘要:針對多自由度果蔬采摘機械臂運動路徑規(guī)劃速度慢、效率低,、路徑成本高的問題,，提出了柯西目標引力雙向RRT*（Cauchy target gravitational bidirectional RRT*,CTB-RRT*）算法，通過柯西分布的方法進行啟發(fā)式采樣,，降低采樣的盲目性,；引入目標引力,，并動態(tài)調節(jié)隨機生長方向和目標方向的步長，提高局部搜索速度,；引入節(jié)點拒絕策略,，剔除不必要的采樣節(jié)點，提高計算效率,。通過二維和三維算法模擬實驗,，6自由度機械臂的避障采摘模擬實驗驗證了提出算法的有效性。仿真實驗結果表明：相比于RRT*-connect算法,，改進算法的路徑成本縮短了5.5%,，運行時間降低了71.8%，采樣節(jié)點數(shù)下降了64.2%,。在機器人操作系統(tǒng)（Robot operating system, ROS）中控制6自由度機械臂執(zhí)行避障采摘運動,，運動成功率達到99%，運行時間為0.33s,，相比于RRT*-connect算法，路徑成本降低了12.6%,，運行時間減少了69.2%,，擴展節(jié)點數(shù)減少了76.3%。

摘要:針對大型平移式噴灌機協(xié)同導航控制系統(tǒng)中存在的易偏離導航路徑,、跨間行走協(xié)同性差,、噴灌均勻性不高等問題，提出了一種分布式級聯(lián)協(xié)同導航控制方法,。該方法在建立大型噴灌機多塔車運動學模型的基礎上,，結合狀態(tài)反饋和PID控制，設計了主塔車為主機的路徑導航控制算法以及子塔車為從機的級聯(lián)同步跟隨控制算法,。并設計了基于該方法的協(xié)同導航控制系統(tǒng),，通過雙天線RTK定位模塊獲得各塔車的實時姿態(tài)，通過變頻調速技術實現(xiàn)各塔車運動姿態(tài)的控制,。完成了變頻控制的大型噴灌機設計,，在河南省許昌市試驗基地進行了協(xié)同導航試驗。試驗結果表明,，噴灌機以不同速度協(xié)同導航行走時,，主塔車最大橫向偏差不大于3.26cm，最大航向偏差不大于1.65°,；子塔車最大同步偏差不大于13.07cm,，滿足田間自主作業(yè)要求。

摘要:針對動態(tài)檢測播種施肥量的測量系統(tǒng)易受振動干擾影響且難消除的問題,，本文采用高壓氮氣彈簧的支撐力和S型傳感器的拉力組合成稱量式播量檢測裝置，利用壓力和拉力之間存在力向相反,、幅值呈比例的互補特性,，提出了一種泛函式播量檢測方法，該方法構建了以目標播量函數(shù)為變量的泛函,，通過求取泛函極值確定目標播量函數(shù),。利用外槽輪式小麥播種施肥機平臺，在不同目標播量（225,、300,、375kg/hm2）和不同車速（3、5km/h,，3~7km/h變速）下開展了18組室外車載式小麥播種交叉試驗,，并應用泛函式播量檢測方法獲取累積播量和動態(tài)播量信息。累積播量的絕對相對偏差的最大值,、平均值和標準差分別為5.61%,、2.26%和1.58%；動態(tài)播量的檢測數(shù)據(jù)在作業(yè)面積較小時（少于0.020hm2時）存在較大波動,，隨著作業(yè)面積的增加呈明顯收斂趨勢,，動態(tài)播量穩(wěn)定階段（作業(yè)面積大于0.033hm2），所有測試最大絕相對偏差為9.61%,，單次測試中,，最大平均值為4.73%，最大標準差為1.97%,。試驗結果表明,，泛函式播量檢測方法能有效獲取動態(tài)播量和累積播量信息，為播種施肥機的播量檢測提供了一種測量方法,。

摘要:針對秸稈纖維基地膜覆膜播種時膜孔尺寸大,、形狀不規(guī)則,、播種質量差等問題,，設計了一種側開式滑切破膜精量播種單體，通過對其作業(yè)過程的理論分析確定了破膜成穴器,、強開凸輪和播種單體的結構和作業(yè)參數(shù),，建立了膜孔長度數(shù)學模型，明晰了相關因素與膜孔尺寸互作規(guī)律,，確定了影響裝置工作性能的主要參數(shù)及其取值范圍,。采用四因素五水平二次回歸正交旋轉中心組合試驗方法，以作業(yè)速度,、壓膜彈簧剛度,、破膜刀楔角、破膜刀開啟相位角為試驗因素,，膜孔長度合格率,、粒距合格指數(shù)、播種深度合格率為評價指標實施田間試驗,，應用Design-Expert 8.0.6.1軟件進行試驗數(shù)據(jù)處理,，結果表明：各因素對膜孔長度合格率影響由大到小依次為破膜刀楔角、作業(yè)速度,、破膜刀開啟相位角,、壓膜彈簧剛度；各因素對粒距合格指數(shù)影響由大到小依次為作業(yè)速度,、破膜刀開啟相位角、破膜刀楔角,、壓膜彈簧剛度,；各因素對播種深度合格率影響由大到小依次為作業(yè)速度、破膜刀開啟相位角,、破膜刀楔角,、壓膜彈簧剛度。當作業(yè)速度為1.6～3.4km/h,，壓膜彈簧剛度為2N/mm,，破膜刀楔角為30°，破膜刀開啟相位角為-2.4°～1.8°時,，膜孔長度合格率大于90%,，粒距合格指數(shù)大于90%，播種深度合格率大于85%,。

摘要:針對傳統(tǒng)大蒜播種裝備自動化程度低而導致的播種合格率和作業(yè)效率低等問題，設計了一種電液混合調控式大蒜播種機,。該機主要由電控播種裝置,、播深調節(jié)裝置、參數(shù)檢測裝置和人機交互界面等組成,。以單片機為核心控制器,，利用速度傳感器和旋轉編碼器，實現(xiàn)了株距與作業(yè)速度的匹配,；分析開溝入土阻力與入土深度關系,，確定了播深調節(jié)液壓裝置關鍵部件；結合光電傳感器和顯示屏,，完成了作業(yè)參數(shù)實時顯示與播種異常報警功能,。以雜交蒜為試驗對象，分別進行了播深一致性試驗,、播量檢測試驗和播種質量試驗,，結果顯示，播深調節(jié)平均誤差為4.7%,，播深變異系數(shù)平均值為5.3%,；播量檢測平均誤差為4.0%；播種合格率為83.7%,，漏播率為6.2%,，滿足大蒜播種農(nóng)藝要求，且較同種條件下以汽油機為動力源的大蒜播種機漏播率降低3.1個百分點,。

摘要:針對現(xiàn)有油菜聯(lián)合收獲機收獲作業(yè)時油菜籽粒細小不易分離導致收獲后籽粒含雜率高,、人工復清勞動強度大,、缺乏晾曬前機械化復清裝備的生產(chǎn)實際問題，設計了一種適于油菜聯(lián)合收獲機作業(yè)后含雜油菜籽的復清機,。通過運動學和動力學分析確定了螺旋輸送裝置,、離心振動式篩分裝置和側向風選裝置的結構及其運行參數(shù)，解析了離心振動式篩分裝置離心過程和振動過程,，基于CFD分析了清選罩殼內(nèi)部氣流場狀態(tài),。以振動頻率、垂直振幅和離心風機出風口風速為影響因素,，以油菜聯(lián)合收獲后含雜油菜籽復清機籽粒含雜率和篩分效率為評價指標,，開展了單因素試驗與正交試驗,，確定了較優(yōu)運行參數(shù)組合。單因素試驗結果表明：振動頻率在12.08~14.61Hz,，垂直振幅在3.59~3.64mm,，離心風機出風口風速在5~7m/s范圍內(nèi)時，清選性能較優(yōu),；正交試驗結果表明：影響含雜率因素主次為離心風機出風口風速,、振動頻率、垂直振幅,，影響篩分效率因素主次為振動頻率,、垂直振幅、離心風機出風口風速,，確定較優(yōu)參數(shù)組合：振動頻率為14.61Hz,、垂直振幅為3.61mm、離心風機出風口風速為7m/s,，在此參數(shù)組合下,，油菜聯(lián)合收獲后含雜油菜籽復清機的籽粒含雜率平均值為0.53%，篩分效率平均值為98.39%,，符合油菜籽粒后續(xù)存儲標準（含雜率小于3%）,。

摘要:為了提高移動式秸稈制粒機工作效率,，解決玉米秸稈收獲過程中作業(yè)速度與喂入量不匹配的問題,，設計了一種移動式秸稈制粒機作業(yè)速度自動調控系統(tǒng)，以實現(xiàn)對秸稈制粒機作業(yè)速度的自動調控,。該系統(tǒng)由喂入量-期望作業(yè)速度自適應變論域模糊控制器與液壓馬達轉速調控系統(tǒng)構成，采用液壓系統(tǒng)控制秸稈制粒機作業(yè)速度的方式進行調控,。通過螺旋輸送器功率得到實際喂入量,，并根據(jù)灰色理論建立喂入量預測模型，以預測值作為變論域模糊控制器的輸入,；變論域控制器的輸出作為液壓馬達轉速調控系統(tǒng)的輸入,，作業(yè)速度PID控制器驅使液壓控制系統(tǒng)調節(jié)制粒機行走機構改變作業(yè)速度，從而使作業(yè)速度和喂入量匹配,，達到最佳喂入量,，起到超前調節(jié)的目的。設計了3次試驗,，分別為模型參數(shù)的獲取試驗,、均勻秸稈條件下的穩(wěn)定性試驗,、非均勻秸稈條件下跟蹤性能試驗。試驗結果表明,，在均勻秸稈條件下,，作業(yè)速度能夠在3m內(nèi)達到最佳作業(yè)狀態(tài)，超調量小于5%,，之后能夠保持良好的平穩(wěn)運行狀態(tài),，使制粒機以最佳喂入量工作；同樣,，在非均勻秸稈條件下,，作業(yè)速度能夠以不大于5%的超調量跟蹤喂入量的變化。試驗證明,，本系統(tǒng)能夠實時檢測作業(yè)速度和喂入量,，達到作業(yè)速度和喂入量相匹配的目的，有效提高了移動式秸稈制粒機的工作效率,。

摘要:為得到秸稈多級輥壓成型機壓縮較低含水率玉米秸稈時的最優(yōu)成型參數(shù),，探索成型參數(shù)對成型結果的影響規(guī)律,，基于Design-Expert BBD（Box-Behnken Design）試驗設計方法及原理，以玉米秸稈含水率,、玉米秸稈破碎長度和成型機末級輥轉速為試驗因素,，以成型塊回彈率、密度和成型能耗為試驗指標,，采用三因素三水平響應面分析方法,，分別建立了各因素與成型塊回彈率、密度,、成型能耗之間的數(shù)學模型,，并分析了各因素顯著交互作用對試驗指標的影響規(guī)律。結果表明：成型機在壓縮玉米秸稈時,，各試驗因素對成型塊回彈率的貢獻率從大到小依次為：末級輥轉速,、破碎長度、含水率,；各試驗因素對成型塊密度的貢獻率從大到小依次為：破碎長度,、末級輥轉速、含水率,；各試驗因素對成型能耗的貢獻率從大到小依次為：末級輥轉速,、破碎長度,、含水率。在末級輥轉速為1.07r/min,，含水率為21.5%~25.0%,，破碎長度為64~108mm時，可獲得成型塊回彈率小于7.0%,，成型塊密度大于350kg/m3,，成型能耗小于16.0kW·h/t；參數(shù)優(yōu)化得到最優(yōu)成型參數(shù)為：含水率24.26%,、破碎長度73.25mm,、末級輥轉速1.07r/min，此時成型塊回彈率為6.32%,，成型塊密度為375.6kg/m3,，成型能耗為15.89kW·h/t。 研究結果可為秸稈多級連續(xù)冷輥壓成型提供理論依據(jù)和技術支撐,。

摘要:降低花苞損傷是油茶果機械采摘中的難點,，為此,，設計了一種油茶果分層采收裝置。分析了分層采摘裝置和果枝的相互作用原理,，并運用ANSYS Workbench對分層機構與果枝作用模型,、分層采摘機構與果枝作用模型進行應力仿真，隨著分層膠輥距離增大,，果枝彎曲程度越大,，果枝橫截面上的正應力和切應力增加；隨著采摘膠輥間隙減小,，果枝橫截面所受的正應力和切應力增加,，通過試驗驗證了分層采摘的可行性。以分層厚度,、分層深度、膠輥間隙和膠輥轉速為影響因素,，以油茶果漏采率和花苞損傷率為評價指標,，對贛無1油茶果進行了采摘試驗。結果表明,，影響油茶果漏采率的因素依次為膠輥間隙,、分層深度,、分層厚度、膠輥轉速,；影響花苞損傷率的因素依次為分層厚度,、分層深度、膠輥轉速,、膠輥間隙,；運用綜合評分法，得到采摘贛無1油茶品種的最佳參數(shù)組合為：分層厚度360mm,、分層深度290mm,、膠輥間隙18mm、膠輥轉速65r/min,。在此工況下,，油茶果漏采率為13.33%，花苞損傷率為6.33%,。與未加分層機構的采摘裝置相比,，分層采摘裝置的花苞損傷率降低了6.22個百分點。

摘要:為解決甘薯秧回收機拋送功耗高的問題，同時提高拋送裝置拋送性能及甘薯秧回收率,，對回收機拋送裝置的風機結構及工作參數(shù)進行優(yōu)化設計,。分析拋送裝置甘薯秧動力學特性及功耗影響因素，應用CFD-DEM氣固耦合法對拋送裝置的輸送過程進行數(shù)值模擬,，揭示回收機內(nèi)氣流速度場分布和碎甘薯秧運動規(guī)律,。以拋送裝置比功耗、甘薯秧回收率,、拋送速度為試驗目標,，風機轉速、葉片數(shù),、葉片傾角為試驗因素進行三因素三水平中心組合仿真優(yōu)化試驗并進行試驗驗證,。優(yōu)化試驗結果表明：當風機轉速為880r/min、葉片數(shù)為3,、葉片傾角為7°時,，拋送裝置比功耗、甘薯秧回收率及拋送速度分別為718m2/s2、92.79%,、5.96m/s,。對比試驗表明拋送裝置優(yōu)化改進后比功耗降低15.83%，甘薯秧回收率提高1.75%,，拋送速度提高5.49%,。

摘要:針對果園秸稈覆蓋機不適應捆狀秸稈,、裝載量小以及覆土裝置易被碎石卡死問題,，設計了一種自解捆式果園秸稈覆蓋機。該機型由履帶底盤,、料箱,、解捆鋪料裝置和覆土裝置等組成。解捆鋪料裝置為齒帶式結構,，安裝于料箱后部,。為適應多種秸稈捆尺寸，提高抓料解捆能力和鋪料均勻性,，通過對解捆鋪料過程分析確定了解捆鋪料裝置高度,、傾角和齒帶轉速等關鍵參數(shù)范圍；為了實現(xiàn)切繩和破捆過程滑切減阻,，設計了三角形撥料刀齒,，并基于刀齒對秸稈的擾動區(qū)域分析，對刀齒排布進行了設計,；設計了一種雙向對拋式覆土裝置,，同步對秸稈層進行薄土蓋壓。試驗結果表明：覆蓋機的秸稈裝載量提高到原來的3.1倍,；當覆蓋機車速在0.8~1.4km/h,，解捆鋪料裝置齒帶轉速在180~240r/min時，秸稈覆蓋層厚度為5.1~18.1cm（標準差小于等于3.4cm）,，薄土蓋壓層厚度為2.3~4.0cm,，無卡死現(xiàn)象，滿足作業(yè)要求,；建立的秸稈覆蓋厚度模型決定系數(shù)為0.9672,。該機實現(xiàn)了秸稈解捆、行間覆蓋與薄土蓋壓一體化作業(yè),。

摘要:以黃河沿岸的河南省孟津縣為例，從利用狀況與坡度分布,、景觀格局與空間鄰接、耕作距離與道路通達,、經(jīng)濟梯度與生態(tài)安全等方面,，對孟津縣“非糧化”耕地的形態(tài)特征進行了系統(tǒng)識別。結果表明：孟津縣耕地的“非糧化”空間與優(yōu)質農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間高度重疊,，耕地的非食物化利用傾向明顯,，耕地向林地調整的比重過大。由于糧作耕地和非糧作耕地在勞動生產(chǎn)率上存在較大的差異,，導致種植經(jīng)濟型作物的耕地規(guī)模偏小且較為分散,，無法形成規(guī)模經(jīng)濟。交通工具縮短了農(nóng)戶的耕作路途時間,，耕作距離對耕地“非糧化”的影響力度在下降,，交通干線附近分布數(shù)量較多的即可恢復地類，與近幾年的“廊道景觀工程”建設密切相關,。高經(jīng)濟梯度區(qū)的經(jīng)濟型撂荒占比較大,，偏遠地區(qū)農(nóng)戶對耕地的依賴程度相對較高。生態(tài)紅線是維護區(qū)域生態(tài)安全的剛性底線,，在生態(tài)紅線之內(nèi),，應積極實施“再野化”工程。結合新時期國家黃河生態(tài)戰(zhàn)略,，以建設復合型黃河生態(tài)廊道為目標,，提出了不同區(qū)位、不同類型“非糧化”耕地的恢復調整方案,。

摘要:為進一步研究冬小麥在不同時間尺度下長勢及產(chǎn)量變化情況,，以陜西省關中平原為研究區(qū)域,，選擇與作物長勢密切相關的條件植被溫度指數(shù)（VTCI）和葉面積指數(shù)（LAI）作為研究指數(shù)，Morlet小波作為函數(shù),，利用小波變換和交叉小波變換分別分析不同時間尺度下冬小麥各生育時期VTCI和LAI與單產(chǎn)時間序列間的主振蕩周期和共振周期,。通過計算小波互相關度，確定各生育時期VTCI和LAI的權重,，從而分別構建基于加權VTCI,、加權LAI的單參數(shù)和雙參數(shù)估產(chǎn)模型,。結果表明，不同生育時期VTCI和LAI與單產(chǎn)間存在不同的主振蕩周期和共振周期,；通過小波變換構建的基于加權VTCI,、加權LAI單產(chǎn)估測模型的歸一化均方根誤差（NRMSE）分別為16.88%、13.58%,，決定系數(shù)（R2）分別為0.259,、0.520，基于雙參數(shù)的估產(chǎn)模型NRMSE為13.52%,， R2為0.531,，表明基于雙參數(shù)估產(chǎn)模型精度更高。通過交叉小波變換構建的基于加權VTCI,、加權LAI單產(chǎn)估測模型的NRMSE分別為16.83%,、13.56%，R2分別為0.263,、0.522,，基于雙參數(shù)的估產(chǎn)模型NRMSE為13.40%，R2為0.533,，表明基于交叉小波構建的估產(chǎn)模型比基于小波變換的估產(chǎn)模型精度均有所提高,。利用共振周期構建的雙參數(shù)估產(chǎn)模型對關中平原2011—2018年冬小麥的單產(chǎn)進行估測，結果顯示,，產(chǎn)量分布呈現(xiàn)西部高東部低的空間分布特征,。

摘要:受全球變暖影響,，近年來干旱事件發(fā)生的頻率和強度均呈顯著增加的趨勢,，嚴重影響了農(nóng)作物的產(chǎn)量。因此,，選擇合適的監(jiān)測指標,、構建準確的產(chǎn)量估測模型，對保障國家糧食安全具有十分重要的意義,。以關中平原為研究區(qū)域,，基于與作物長勢密切相關的條件植被溫度指數(shù)（VTCI）和葉面積指數(shù)（LAI），采用主成分分析法（PCA）結合Copula函數(shù)分別構建縣域尺度單變量（VTCI或LAI）,、雙變量（VTCI和LAI）的冬小麥單產(chǎn)估測模型,。結果表明，基于PCA-Copula構建的綜合LAI與冬小麥的單產(chǎn)模型精度最高（R2=0.567,，P<0.001）,，但綜合VTCI和LAI與冬小麥間的單產(chǎn)模型（R2=0.524,，P<0.001）用于研究區(qū)域2012—2017年各縣（區(qū)）的冬小麥單產(chǎn)估測時誤差分布更為集中、最大誤差更小,，比基于綜合VTCI,、綜合LAI建立的估產(chǎn)模型的估測結果更可靠，表明應用PCA-Copula構建的雙變量估產(chǎn)模型更適合大范圍的冬小麥單產(chǎn)估測,。

摘要:針對傳統(tǒng)農(nóng)作物病害識別方法依靠人工提取特征,，步驟復雜且低效,，難以實現(xiàn)在田間環(huán)境下識別的問題，提出一種多尺度卷積結構與注意力機制結合的農(nóng)作物病害識別模型,。該研究在殘差網(wǎng)絡（ResNet18）的基礎上進行改進,，引入Inception模塊，利用其多尺度卷積核結構對不同尺度的病害特征進行提取,，提高了特征的豐富度,。在殘差結構的基礎上加入注意力機制SE-Net（Squeeze-and-excitation networks），增強了有用特征的權重,，減弱了噪聲等無用特征的影響,，進一步提高特征提取能力并且增強了模型的魯棒性。實驗結果表明,，改進后的多尺度注意力殘差網(wǎng)絡模型(Multi-Scale-SE-ResNet18)在復雜田間環(huán)境收集的8種農(nóng)作物病害數(shù)據(jù)集上的平均識別準確率達到95.62%,，相較于原ResNet18模型準確率提高10.92個百分點，模型占用內(nèi)存容量僅為44.2MB,。改進后的Multi-Scale-SE-ResNet18具有更好的特征提取能力,，可以提取到更多的病害特征信息，并且較好地平衡了模型的識別精度與模型復雜度,，可為田間環(huán)境下農(nóng)作物病害識別提供參考,。

摘要:為精準預測開花期、幼果期和果實膨大期蘋果樹葉片的氮含量,，提出一種基于組合色彩特征的蘋果樹葉片氮含量預測模型,。首先,，獲取蘋果樹葉片圖像并提取R、G,、B單色分量及14種色彩組合參數(shù)共計17種色彩特征,，通過主成分分析提取不同時期蘋果樹葉片氮含量關鍵影響因子，消除原始變量之間的相關性,，降低模型輸入向量維度,；其次，對建立的PCA-SVM,、PCA-BP,、PCA-ELM預測模型在不同時期對蘋果樹葉片氮含量預測效果與精度進行對比，得到不同時期最佳的預測模型,；最后,，利用最佳預測模型對不同時期蘋果樹葉片氮含量進行預測，并通過自適應遺傳算法對最佳預測模型參數(shù)進行優(yōu)化,。試驗結果表明：在不同生長時期,，PCA-SVM模型的預測精度均高于PCA-BP、PCA-ELM模型,；優(yōu)化后PCA-SVM預測模型在開花期,、幼果期和果實膨大期的平均絕對誤差分別為0.640、0.558,、0.544g/kg,，平均絕對百分誤差分別為0.057、0.050,、0.064g/kg,，均方根誤差分別為0.800、0.747,、0.737g/kg,，優(yōu)于優(yōu)化前預測模型。該模型具有良好的預測性能和泛化能力,，可以為果園精準施肥管理,、提升果品品質、避免資源浪費和環(huán)境污染提供理論依據(jù),。

摘要:為實現(xiàn)自然環(huán)境下蔬菜幼苗精準快速識別,，本文以豆角,、花菜,、白菜、茄子,、辣椒,、黃瓜等形態(tài)差異大、具有代表性的蔬菜幼苗為研究對象,，提出一種基于輕量化二階段檢測模型的多類蔬菜幼苗檢測方法,。模型采用混合深度分離卷積作為前置基礎網(wǎng)絡對輸入圖像進行運算，以提高圖像特征提取速度與效率,；在此基礎上,，引入特征金字塔網(wǎng)絡(Feature pyramid networks, FPN)單元融合特征提取網(wǎng)絡不同層級特征信息，用于增強深度學習檢測模型對多尺度目標的檢測精度,；然后,，通過壓縮檢測頭網(wǎng)絡通道維數(shù)和全連接層數(shù)量，降低模型參數(shù)規(guī)模與計算復雜度,；最后，將距離交并比（Distance-IoU, DIoU）損失作為目標邊框回歸損失函數(shù),，使預測框位置回歸更加準確,。試驗結果表明，本文提出的深度學習推理模型對多類蔬菜幼苗的平均精度均值為97.47%,，識別速度為19.07 f/s,，模型占用存儲空間為60 MB，對小目標作物以及葉片遮擋作物的平均精度均值達到88.55%,，相比于Faster R-CNN,、R-FCN模型具有良好的泛化性能和魯棒性，可以為蔬菜田間農(nóng)業(yè)智能裝備精準作業(yè)所涉及的蔬菜幼苗檢測識別問題提供新方案,。

摘要:傳統(tǒng)的肉羊應激反應檢測方法多采用靜態(tài)采血化驗法,，在動物養(yǎng)殖運輸過程中無法做到實時且連續(xù)地檢測,，為此設計了適用于肉羊運輸過程中的可穿戴生物與環(huán)境信號的動態(tài)檢測裝置，利用脈搏波傳感器和紅外溫度傳感器獲取肉羊運輸過程中的心率和體溫,，采用時域分析方法提取肉羊運輸應激特征參數(shù)中5個典型特征參數(shù),，并對其進行特征分析。特征參數(shù)MR,、SDNN,、RMSSD,、pNN50、CV隨運輸時間的延長呈增加趨勢,，并且由于道路的變化而具有隨機性,，證明了運輸應激的變化；基于專家經(jīng)驗與有監(jiān)督的機器學習方法構建肉羊運輸過程應激狀態(tài)預測模型,，模型的平均預測準確率在89.81%以上,。結果表明，本文設計的可穿戴生物感知裝置,，能夠有效地識別出運輸應激狀態(tài),，實現(xiàn)肉羊運輸應激分級預測管理機制，解決了肉羊運輸監(jiān)管與品控等問題,。

摘要:為了實現(xiàn)疊層籠養(yǎng)環(huán)境下蛋雞行為的識別檢測,，構建了一種基于多教師模型融合的知識蒸餾蛋雞行為識別模型,，用多個教師模型融合指導學生網(wǎng)絡訓練。對基于Faster R-CNN框架的蛋雞行為識別模型的特征提取網(wǎng)絡進行知識蒸餾,，以結構較復雜的ResNeXt,、Res2Net和HRNet網(wǎng)絡為教師網(wǎng)絡，以結構較簡單的ResNet 34網(wǎng)絡為學生網(wǎng)絡,，通過知識蒸餾訓練蛋雞行為識別模型,。試驗結果表明，特征提取網(wǎng)絡經(jīng)過知識蒸餾后,，蛋雞行為識別模型性能得到顯著提升,，與特征提取網(wǎng)絡未經(jīng)過知識蒸餾的識別模型相比，模型準確率,、平均精確度,、召回率分別從93.6%、78.7%,、86.2%提升至96.6%,、89.9%、94.6%,；學生模型經(jīng)過知識蒸餾后基本達到了教師模型的性能水平,，而模型參數(shù)量和模型計算量比教師模型降低了32%和33%，模型推理時間降低了66%,。本研究提出的知識蒸餾模型通過較簡單的網(wǎng)絡結構獲得了高精度的識別模型,，為蛋雞行為識別模型在小型嵌入式設備的部署提供了可能。

摘要:內(nèi)蒙古自治區(qū)草地資源豐富,，養(yǎng)羊業(yè)為自治區(qū)的主要畜牧業(yè),，通過對放牧羊只牧食行為的識別并結合GPS監(jiān)測其牧食路徑，可為估測放牧區(qū)域采食量分布,、放牧規(guī)劃和草畜平衡的研究提供理論依據(jù),。本文采用三軸加速度傳感器，設計了放牧羊只牧食行為數(shù)據(jù)無線采集系統(tǒng),，自動采集羊只牧食的三軸加速度數(shù)據(jù),，并建立羊只牧食行為識別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型、全連接深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型,，實現(xiàn)對羊只采食,、咀嚼、反芻3種牧食行為的分類識別,。在內(nèi)蒙古自治區(qū)四子王旗白音朝克圖鎮(zhèn)半荒漠化草場的試驗結果表明,，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型、全連接深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對羊只牧食行為的平均識別率分別為83.1%,、89.4%和93.8%,，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的識別精度最高，能夠滿足羊只牧食行為分類識別的要求,。

摘要:針對農(nóng)田裂隙在灌溉過程中造成灌水效率降低和養(yǎng)分淋失等現(xiàn)象，基于表層入滲,、裂隙邊壁層流通量,、裂隙邊壁水平吸滲三者與灌水強度平衡原理，構建了基于水量平衡的優(yōu)先流雙域滲透模型,，采用染色示蹤試驗進行了驗證,，并基于該模型進行了初始/邊界條件旋轉設計模擬應用。結果表明,，試驗優(yōu)先流模式可顯著區(qū)分為基質流態(tài)（土層深度0~10cm）和優(yōu)先流態(tài)（土層深度大于10cm）,，染色覆蓋率在土層深度大于10cm的區(qū)域內(nèi)呈線性驟降趨勢；對比分析實測和模擬流態(tài)可知,，本文提出的裂隙流雙域滲透模型可有效預測土壤上邊界入滲特征,、基質流入滲深度和染色覆蓋率隨深度的變化,，實測和模擬染色覆蓋率極顯著相關（P<0.01，R2為0.981）,，裂隙流發(fā)育可分為供水強度控制,、表層入滲能力/裂隙邊壁層流控制、表層/裂隙邊壁入滲能力控制3個階段,?；谠撃Ｐ筒捎贸跏俭w積含水率（θi為0.20、0.25,、0.30,、0.35cm3/cm3）和灌水強度（R0為0.10、0.08,、0.06,、0.04,、0.03,、0.02cm/min）旋轉設計，分析了初始及邊界條件下優(yōu)先流特征,，模擬結果表明,，增大灌水強度可使優(yōu)先流指數(shù)增加而降低灌水均勻度,，而當初始含水率升高時，優(yōu)先流強度減弱且基質流深度增加,。本文基于水量平衡原理模擬了裂隙流濕潤鋒推移過程,，消除了傳統(tǒng)雙域滲透模型難以量化裂隙邊壁糙率和層流厚度的缺點，豐富了膨縮性土壤裂隙優(yōu)先流預測理論,，可為農(nóng)田水分管理和水肥滲漏淋失抑制提供依據(jù),。

摘要:為了探討不同底墑條件下的水肥運籌，在大型半自動控制防雨池栽條件下,，通過設置不同底墑,、生育期補水量及施氮量，研究了各試驗因子主效應及互作效應,。結果表明,，各試驗因子對冬小麥產(chǎn)量的影響順序由大到小依次為底墑、施氮量、補水量,，對水分利用效率的影響順序由大到小依次為底墑,、補水量、施氮量,；底墑,、施氮量、補水量與冬小麥產(chǎn)量,、水分利用效率的耦合分別存在顯著的負效應和正效應,；在底墑充足條件下，施氮量能充分發(fā)揮底墑的增產(chǎn)作用,，提高水分利用效率,。通過優(yōu)化分析，得出各指標可接受區(qū)域（大于等于0.95最大值）的重疊區(qū)域所對應的水氮范圍分別為：90~100mm和104.5~224.5kg/hm2（底墑450mm）,，94.3~100mm和105.8~186.4kg/hm2（底墑350mm）,。底墑為650mm時，冬小麥產(chǎn)量最大,，水分利用效率較高,，所對應的水氮范圍分別為71~100mm和141.2~264.8kg/hm2。

摘要:為探明半干旱區(qū)蘋果樹科學合理的灌溉和施肥制度，進行了滴灌條件下北方半干旱地區(qū)水肥耦合效應對蘋果幼樹生長與生理特性影響的試驗,，灌水設4個水平,，施肥設3個水平，其中灌水處理為田間持水率的75%~90%（W1）,、65%~80%（W2）、55%~70%（W3）和45%~60%（W4）,，施肥處理為N,、P2O5、K2O與風干土質量比分別為0.9,、0.3,、0.3g/kg（F1），0.6,、0.3,、0.3g/kg（F2），0.3、0.3,、0.3g/kg（F3）,。結果表明：不同水肥耦合處理下蘋果幼樹各生育期植株生長量、葉面積和干物質量最大值均出現(xiàn)在F1W2處理,，最小值均出現(xiàn)在F3W4處理,，植株生長量和葉面積在萌芽開花期、新梢生長期,、坐果膨大期和成熟期較F1W1處理分別增加了6.9%,、6.2%、11.0%,、2.7%和9.3%,、5.8%、5.0%,、3.3%,，生長指標一定程度上可以反映作物的生理特性。隨著蘋果幼樹的生長,，不同水肥耦合處理對蘋果幼樹葉片SPAD的影響越來越大,，蘋果幼樹全生育期耗水量隨灌水量和施肥量的增加呈遞增的趨勢，在F1W2處理下水分生產(chǎn)率均達到最大值（2.43kg/m3）,，且與F1W1處理相比增加了14.6%,，耗水量卻減少了12.2%。蘋果幼樹凈光合速率,、蒸騰速率和氣孔導度的最大值均出現(xiàn)在F1W1處理,，F(xiàn)1W2處理與其相比分別降低了4.2%、9.7%和4.2%,，但水分利用效率提高了5.9%,，最大值也出現(xiàn)在F1W2處理。綜上,，F(xiàn)1W2水肥處理為最佳的水肥耦合模式,，是最佳的灌溉和施肥制度。

摘要:為了闡明播期和灌水對冬小麥生物量積累動態(tài)特征的影響并實現(xiàn)不同播期與灌水條件下的產(chǎn)量模擬，在吳橋實驗站2年（2017—2019年）播期水分大田試驗基礎上,，結合2011—2017年播期水分文獻資料,，采用“小麥鐘”模型發(fā)育指數(shù)來定量模擬冬小麥的發(fā)育期,，以Logistic模型定量模擬不同播期和水分處理對地上部生物量積累動態(tài)的影響，并建立冬小麥生物量模型,，進而構建冬小麥產(chǎn)量模型,。結果表明，播期通過影響冬小麥生長旺盛期來影響生物量積累,；播期推遲,，冬小麥生長旺盛期縮短而使生物量減小。不同水分處理造成的地上部最大生物量的差異主要由生物量的最大積累速率決定,，生物量最大積累速率隨灌水量的增大呈先增加后下降趨勢,。基于冬前積溫和生長季供水量建立冬小麥生物量與產(chǎn)量模型,，冬小麥地上部生物量實測值和模擬值的均方根誤差（RMSE）和歸一化均方根誤差（NRMSE）分別為1980.2kg/hm2和15.7%,，產(chǎn)量實測值和模擬值的RMSE和NRMSE分別為839.7kg/hm2和10.6%?；诎l(fā)育指數(shù)的Logistic模型能較好地模擬冬小麥的生物量積累,，對不同播期與灌水條件下的產(chǎn)量具有較好的預測效果。足墑播種條件下,，冬小麥適宜冬前積溫為200~600℃·d,，生長季適宜供水量為200~450mm。該研究為華北地區(qū)合理調控播期灌水措施提供了科學依據(jù),，為不同播期與灌水條件下冬小麥產(chǎn)量預測提供了思路,。

摘要:為探究東北黑土區(qū)不同灌溉方式對旱直播水稻生長生理特征的影響,，按照不同的灌溉方式設置了滴灌旱直播(DH)、漫灌旱直播(MH)和淹灌旱直播(HS)3個試驗處理,，以當?shù)爻Ｒ?guī)的插秧淹灌（CK）為對照,。通過擬合曲線定量分析了不同處理的干物質積累過程動態(tài)變化特征以及水稻各生育階段光合特性指標的變化。結果表明,，不同處理水稻干物質積累量均隨著生育時間推進呈現(xiàn)慢-快-慢的“S”形曲線變化規(guī)律,，但干物質積累量、快速增長起止時間,、生長速率以及生長周期則表現(xiàn)出隨灌溉方式的不同而不同,，干物質積累量由大到小依次為HS,、MH,、DH,、CK，其中CK處理干物質理論最大積累量為3190.65g/m2,，而DH,、MH和HS處理干物質理論最大積累量較CK增加17.74%~52.57%，為3756.81~4867.88g/m2,；CK處理水稻快速積累期開始于分蘗中期,，其他處理水稻快速積累期開始于分蘗中期向分蘗末期過渡階段，不同處理的水稻干物質快速積累期均結束于乳熟期,。不同灌溉方式的光合特性指標也有所不同,，抽穗開花期后，旱直播處理葉綠素SPAD較CK處理下降快,；除分蘗末期外,，旱直播處理凈光合速率(Pn)、蒸騰速率(Tr)和氣孔導度(Gs)均低于CK處理,，氣孔限制值(Ls)均高于CK處理,。相關分析表明，旱直播水稻干物質積累量與葉綠素SPAD,、Pn,、Tr、Gs呈極顯著正相關（P<0.01）,。通過對光合特性參數(shù)和干物質積累量分析表明,，旱直播DH、MH和HS處理光合特性劣于CK處理,，而干物質積累量優(yōu)于CK處理,；HS處理光合特性及干物質積累量優(yōu)于DH與MH處理。研究結果可為東北黑土區(qū)水稻種植模式選取提供理論依據(jù),。

摘要:作物蒸騰量是指導作物灌溉關鍵參數(shù)之一，實時獲取作物蒸騰量,，實現(xiàn)按需灌溉是節(jié)約用水的有效途徑,。然而，溫室內(nèi)小氣候效應顯著,，作物蒸騰與環(huán)境因子間關系較為復雜,，且各環(huán)境因子之間相互關聯(lián)并呈非線性變化。本文以番茄作為研究對象,，使用稱量法測量作物實時蒸騰量,，通過布設傳感器實時獲取溫室小氣候數(shù)據(jù),，包括空氣溫度(Air temperature, AT)、相對濕度(Relative humidity, RH),、光照強度(Light intensity, LI)作為模型的小氣候環(huán)境輸入,，冠層相對葉面積指數(shù)(Relative leaf area index，RLAI)作為模型的作物生長輸入,，在此基礎上,，提出了基于長短期記憶網(wǎng)絡(Long short term memory, LSTM)的番茄蒸騰量預測模型。利用該模型對番茄蒸騰量進行預測,，并與非線性自回歸(Nonlinear autoregressive with exogeneous inputs, NARX)神經(jīng)網(wǎng)絡,、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent neural network, RNN)模型進行了對比,。試驗結果表明,，LSTM預測模型決定系數(shù)(Determination coefficient, R2)與平均絕對誤差(Mean absolute error, MAE)分別為0.9925和4.53g，與NARX神經(jīng)網(wǎng)絡,、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡,、RNN方法進行對比，其決定系數(shù)分別提高了8.97%,、1.18%和0.82%,，其平均絕對誤差分別降低了8.16、6.23,、0.52g,。本研究所提的預測模型具有較高的預測精度及泛化性能，研究成果可為溫室作物需水規(guī)律及需水量研究提供參考,。

摘要:對苦痘病進行持續(xù)、準確,、量化的無損檢測,，以及育種專家對新品種蘋果的抗苦痘病表型研究，都需要苦痘病準確識別技術的支持,。針對磕碰傷對苦痘病識別產(chǎn)生干擾,，降低了識別準確率問題，基于蘋果CT圖像,，提出了一種蘋果苦痘病和磕碰傷識別方法,。首先，采用最大類間方差法,、區(qū)域標記,、中值濾波等方法,，對337幀蘋果CT圖像進行圖像分割和傷病區(qū)域定位；其次,，對傷病區(qū)域進行特征提取，提取其形狀特征,、紋理特征和位置特征共18種特征信息,；然后，利用多元逐步回歸和類距離可分離性判據(jù)2種方法分別選取特征信息,，將2種方法選出的相同特征作為本文的選用特征信息,；最后，分別使用遺傳算法優(yōu)化的支持向量機和默認參數(shù)的支持向量機,，對蘋果苦痘病和磕碰傷進行識別,。識別結果表明，經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化的支持向量機的總體識別準確率高于93%,，默認參數(shù)的支持向量機算法的總體識別準確率高于84%,。遺傳算法優(yōu)化后的支持向量機的識別準確率明顯優(yōu)于默認參數(shù)的支持向量機的識別準確率。

摘要:Quick and accurate assessment of fish freshness is of great significance for intelligent quality monitoring and ensuring the safety of consumers. In the current fish freshness evaluation method based on visual images, the study of fish gills needs to remove the gill cover, which is invasive to the fish body, and the analysis of other parts has a low evaluation accuracy. To solve the above problems, a fish freshness classification method based on color histogram & grey-level co-occurrence matrix-linear discriminant analysis (CHG-LDA) was proposed. Firstly, preprocessing operations such as labeling, image zooming and color space conversion were performed on the collected fish images. Secondly, the extracted color histogram features and grey-level co-occurrence matrix (GLCM) features were fused to constitute the features, and the feature dimension was reduced by LDA. Finally, K-nearest neighbor (KNN) algorithm was used to classify fish freshness. The CHG-LDA method proposed solved the problem of poor classification performance caused by the low quality of the extracted fish image features. The experiment was carried out on a real crucian data set, and the index values of precision, recall, F1-score and accuracy were all 1. Compared with color histogram features, color moment, GLCM features, etc., this method improved the performance of each evaluation index on KNN, RF, ANN, and LightGBM classifiers. Among them, the evaluation time of KNN was the best, which was 0.01s. Experimental results showed that this method can achieve accurate and non-destructive evaluation of fish freshness, and it was feasible for actual production monitoring.

摘要:研究應用同步熒光技術對雞肉中鹽酸沙拉沙星（SARH）和鹽酸強力霉素（DCH）殘留快速檢測的可行性,。首先,，分析了SARH標準溶液、DCH標準溶液,、空白雞肉提取液和含SARH及DCH的雞肉提取液的三維同步熒光光譜,，確定了雞肉中SARH和DCH殘留檢測的波長差Δλ都為110nm，熒光激發(fā)峰分別為320nm和381nm,。其次,，采用單因素試驗考察了硫酸鎂溶液濃度和SDS溶液濃度及時間對熒光強度的影響，確定了雞肉中SARH和DCH殘留的最佳檢測條件為：硫酸鎂溶液濃度0.375mol/L,、SDS溶液濃度0.300mol/L和采集時間12min,。最后，利用多元線性回歸（MLR）,、偏最小二乘回歸（PLSR）和支持向量回歸（SVR）算法分別建立了雞肉中SARH和DCH殘留的預測模型,。試驗結果表明,，與基于MLR和SVR的預測模型相比，基于PLSR的預測模型綜合評價更好,?；赑LSR的SARH殘留預測模型的預測集決定系數(shù)R2P為0.8465，預測集均方根誤差（RMSEP）為0.3441mg/kg,，相對預測誤差（RPD）為2.5882,。基于PLSR的DCH殘留預測模型的R2P為0.9141,，RMSEP為5.8909mg/kg,，RPD為3.2435。由此可見,，應用同步熒光技術檢測雞肉中SARH和DCH殘留是可行的,，該方法簡便、快速,，為雞肉中SARH和DCH殘留的快速檢測提供了參考,。

摘要:利用高能超聲波處理低?；Y冷膠（Low acyl gellan gum,，LA）水溶液，并以葡萄糖酸-δ-內(nèi)酯（Glucono-δ-lactone,，GDL）為酸誘導劑制備了結冷膠酸性凝膠,，以不透明指數(shù)、斷裂應力,、斷裂應變,、楊氏模量、保水性指數(shù)為指標,，考察了超聲作用對結冷膠酸性凝膠凝膠特性的影響,。結果表明，結冷膠濃度越高,，斷裂應力,、楊氏模量、不透明指數(shù)和保水性越大,，斷裂應變則越小,。超聲時間越長，超聲功率越大，凝膠的斷裂應變越大,，但斷裂應力,、楊氏模量則越小。斷裂應力,、楊氏模量隨著GDL/LA質量比的增大出現(xiàn)了先增加后降低的變化趨勢,，當GDL/LA質量比為1時取得最大值。GDL/LA質量比增大,，酸性凝膠的斷裂應變和保水性減小,，而不透明指數(shù)增大。保水性隨著超聲功率的增大而降低,，但隨著超聲時間的延長，保水性出現(xiàn)了小幅提高,，當超聲時間為30min時,，保水性最大。超聲處理使結冷膠分子鏈斷鏈,，凝膠三維網(wǎng)絡結構中形成了懸掛鏈,，凝膠強度降低。結冷膠濃度越大,，凝膠的微觀結構越致密,。超聲處理可用于結冷膠改性以改善其凝膠特性。

摘要:為改善大豆乳清蛋白（SWP）的乳化特性，提高大豆副產(chǎn)物的利用價值,，以大豆乳清蛋白和硫酸葡聚糖（DS）為原料制備復合物,，對其形成機制及乳化特性進行研究。通過ζ-電位,、濁度和光譜法分析蛋白質-多糖復合體系的結構變化及相互作用機制,；通過平均粒徑和微觀結構觀察對復合物的分布情況和聚集狀態(tài)進行表征，并對復合體系的乳化特性進行分析,。結果表明,，pH值和蛋白多糖比顯著影響SWP與DS的相互作用，在pH值為3.5時,，SWP和DS能夠通過靜電相互作用形成更穩(wěn)定的復合物,；熒光光譜和傅里葉變換紅外光譜分析表明，DS的加入改變了SWP的微環(huán)境和二級結構，復合物中α-螺旋的相對含量顯著升高,，氫鍵和疏水相互作用也影響復合物的形成,；隨著DS濃度增加，復合物的粒徑呈先增大后減小的趨勢,，當?shù)鞍锥嗵潜葹?時,，復合物聚集程度最大，平均粒徑為（3667.25±95.32）nm,，在此條件下形成的復合物顯著改善了SWP的乳化特性,，乳化活性指數(shù)和乳化穩(wěn)定性指數(shù)分別提高了31.03%和14.71%。

摘要:利用大豆球蛋白（11S）和β-伴大豆球蛋白（7S）在酸性條件下制備Pickering高內(nèi)相乳液，通過粒徑,、ζ-電位,、傅里葉紅外光譜（FITR）、冷凍掃描電鏡,、乳化性和流變學等研究其穩(wěn)定性,，并探討其消化特性。結果表明：在pH值2.0時,，7S和11S形成的乳液均具有較高的乳化活性和乳化穩(wěn)定性,，11S比7S具有更高乳化性能。當?shù)鞍踪|量濃度為0.015g/mL,，油相體積分數(shù)為78%~82%時,，可以形成穩(wěn)定的高內(nèi)相乳液。通過增加內(nèi)相體積分數(shù),，7S和11S蛋白顆粒穩(wěn)定的Pickering乳液體系分布更加均勻,，不易發(fā)生聚集，并且可以形成較強的凝膠網(wǎng)絡結構,。模擬體外消化實驗表明,，在酸性條件下，蛋白形成的高內(nèi)相乳液可以不同程度地延遲脂質的釋放,。本研究明晰了在酸性條件下7S和11S的結構特性以及7S和11S高內(nèi)相乳液在胃腸道中的消化行為,，可為食品功能性成分遞送體系研究提供理論支撐。

摘要:為改善電動拖拉機動力電池壓載效果以提升整機牽引性能,，提出了一種位置可調的電池壓載框架結構；基于牽引性能預測基本方程,，以驅動效率,、滑轉率和前軸安全壓載綜合最優(yōu)為目標建立電池壓載參數(shù)優(yōu)化模型，該模型可根據(jù)作業(yè)條件給出最優(yōu)電池壓載參數(shù),；在Matlab/Simulink仿真平臺上搭建了電動拖拉機牽引作業(yè)仿真模型,，針對負載1~5kN范圍內(nèi)的水平牽引工況，對電池壓載參數(shù)優(yōu)化前后的牽引性能進行了仿真對比分析,；基于所提出的位置可調電池壓載框架結構,，搭建了電動拖拉機實驗樣機，并在室內(nèi)土槽環(huán)境下對壓載參數(shù)優(yōu)化模型進行驗證,。結果表明：在保證前橋安全壓載的前提下,，所提出的電池壓載構型使牽引車速和能量利用率分別提升4.16%和5.66%，有效提升了電動拖拉機的牽引作業(yè)性能,。

摘要:根據(jù)基于方位特征方程的并聯(lián)機構拓撲結構設計方法，對含雙驅動五桿回路的并聯(lián)機構進行了型綜合,。提出并分析了7種耦合度為0的雙驅動五桿回路拓撲組成及拓撲特征,；設計了含雙驅動五桿回路的3T1R、3T2R,、3T3R復雜支鏈,；基于綜合的復雜支鏈，構造了3種3支鏈和2種2支鏈的3T1R并聯(lián)機構,、2種4支鏈和4種3支鏈的3T2R并聯(lián)機構,，以及2種4支鏈和2種3支鏈的3T3R并聯(lián)機構；對這15種新構型進行了拓撲結構特征分析,，得到其所包含的獨立回路數(shù),、過約束數(shù)、耦合度等,。結果表明,，綜合的機構大多結構簡單、緊湊,，且耦合度低,，有利于后續(xù)的運動學、動力學建模與分析，具有較好的應用前景,。