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摘要:小區(qū)育種播種機是培育新品種,、繁殖良種和對比品種等田間試驗所用的專用播種機,。本文簡述了我國小區(qū)育種業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與小區(qū)育種機械化發(fā)展水平，綜述了小區(qū)育種播種技術及裝備的研發(fā)歷程,，從小區(qū)育種的播種特點出發(fā),，結(jié)合不同作物品種和不同播種農(nóng)藝要求，闡述現(xiàn)有條播,、精播模式下小區(qū)育種的播種核心技術和工作原理,，歸納了小區(qū)育種條播排種和精密排種裝備的主要結(jié)構(gòu)形式和作業(yè)模式，闡述了國內(nèi)外供種,、排種,、開溝、覆土,、鎮(zhèn)壓等裝置,，以及自動控制、小區(qū)定位模式,、實時監(jiān)測與記錄等方面的實際應用及前沿先進技術研究進展,，分析目前國內(nèi)外小區(qū)育種播種機械的研發(fā)現(xiàn)狀,，列舉我國小區(qū)育種播種技術及裝備有代表性的研發(fā)成果，從播種技術優(yōu)化創(chuàng)新完善,、機械加工質(zhì)量提升,、高新技術融合和服務模式創(chuàng)新等方面，結(jié)合我國國情提出了我國小區(qū)育種播種機械化研究方向,。

摘要:針對目前路徑規(guī)劃方法存在的平滑性和效率問題,，在JPS算法基礎上提出了兼顧平滑性與搜索效率的路徑規(guī)劃方法，并利用多項式進行了軌跡優(yōu)化,。首先,，提出2個優(yōu)化目標對路徑序列進行優(yōu)化處理；然后,，對JPS搜索規(guī)則進行改進,，得到更多有價值的路徑，并對每條路徑進行平滑處理,，再以一定規(guī)則進行選擇,；最后，使用多段高階多項式對所得路徑進行軌跡優(yōu)化,，研究時間分配問題,，從而加快迭代效率。通過仿真實驗和與其他算法的對比證明了本文方法的可行性和有效性,。結(jié)果表明,，在不同障礙物密度環(huán)境下，本文路徑規(guī)劃方法得到了平滑性良好的路徑,，相對平滑后處理JPS,，長度減少了0.48%~1.80%，總轉(zhuǎn)折角減少了16.93%~52.75%,，利用余弦函數(shù)進行時間分配加快了軌跡優(yōu)化的迭代效率,，通過實驗驗證得到了良好的效果。

摘要:針對球形果實采摘問題,，采用氣動多向彎曲柔性驅(qū)動器設計了2種規(guī)格帶有回轉(zhuǎn)腕部功能的多自由度3指采摘柔性手爪。該采摘柔性手爪采用中心對稱結(jié)構(gòu)，其柔性手指與驅(qū)動器復合一體,，在氣壓下可產(chǎn)生貼合球果表面的弧狀變形,，3指協(xié)同配合運動抓取球果，并通過腕部旋扭分離方式完成采摘,。研究了“剛-柔耦合”驅(qū)動器的材料和制造工藝,，建立了柔性驅(qū)動器形變模型，獲得了其氣壓下的形變特性,，并進行了相關實驗驗證,。試制了采摘柔性手爪物理樣機，研究分析了柔性手爪的工作空間,、抓取模式和采摘時的力學性能,，并在實驗室搭建的采摘平臺上進行了多種球果模擬采摘實驗。結(jié)果表明,，該采摘柔性手爪具有3種抓取模式,，物形適應性好，抓取柔順可靠,、動作靈活,，采摘主動安全、損傷小,，適于多種球果的采摘,。該柔性手爪采摘球果的尺寸范圍為30~130mm，三指交錯強力握取球果的最大質(zhì)量為1.28kg,。

摘要:玉米植株的精確空間位置分布信息可為中耕,、植保,、對行收獲等田間精準作業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐，是玉米精細化生產(chǎn)的基礎,。本文提出一種基于衛(wèi)星定位的玉米高位精播種子著床位置預測方法,。基于衛(wèi)星精準定位播種機組位置,，結(jié)合播種機結(jié)構(gòu)特點構(gòu)建播種機組與播種單體相對位置模型,，基于EDEM數(shù)值模擬和動態(tài)仿真，構(gòu)建高位精播種子著床補償模型,，搭建種子著床位置預測系統(tǒng),，實現(xiàn)了玉米播種環(huán)節(jié)種子著床位置的精準預測。田間試驗表明,，作業(yè)速度,、定位數(shù)據(jù)更新率對著床位置偏差影響極顯著(p＜0.01),，播種株距對著床位置偏差影響顯著(p＜0.05)；作業(yè)速度對著床位置預測準確率影響顯著(p＜0.05),，播種株距,、定位數(shù)據(jù)更新率對著床位置預測準確率影響不顯著(p＞0.05)。著床位置偏差隨著作業(yè)速度的減小,、播種株距和定位數(shù)據(jù)更新率的增大而減?。恢参恢妙A測精確率隨作業(yè)速度的減小而增大,。作業(yè)速度,、播種株距、定位數(shù)據(jù)更新率為3km/h,、0.4m,、10Hz時，著床位置預測最準確,，平均著床位置偏差和著床位置預測準確率分別為24.3mm和88.9%,。該系統(tǒng)能將玉米高位精播種子著床位置的預測控制在厘米級。

摘要:為了降低旋耕刀耕作時的能耗,，本文基于東方螻蛄前足爪趾輪廓擬合曲線的特征，利用逆向工程技術將東方螻蛄前足爪趾1,、2,、3、4的輪廓曲線依次排列于IT245國標旋耕刀的正切刃與回轉(zhuǎn)半徑末端邊緣,，設計了仿生旋耕刀,。建立南方粘濕土壤-旋耕刀相互作用仿真模型，分析不同刀軸轉(zhuǎn)速下國標旋耕刀,、仿生旋耕刀扭矩和三向阻力的變化規(guī)律,，結(jié)合室內(nèi)土槽試驗分析刀軸扭矩的變化趨勢，驗證離散元仿真模型的有效性,。單刀受力仿真分析表明,，仿生旋耕刀與國標旋耕刀的水平阻力、垂直阻力與側(cè)向阻力均隨著刀軸轉(zhuǎn)速的增加而逐漸增大,。在3種刀軸轉(zhuǎn)速下,，除側(cè)向阻力以外，仿生旋耕刀受到的水平阻力與垂直阻力的最大值均比國標旋耕刀小。在刀軸轉(zhuǎn)速150r/min時,，仿生旋耕刀較國標旋耕刀水平阻力與垂直阻力的最大值分別降低了9.91%與9.09%,；在轉(zhuǎn)速200r/min時，分別降低了5.78%與9.74%,；在轉(zhuǎn)速250r/min時,，分別降低了4.95%與6.38%。土槽扭矩試驗表明,，仿生旋耕刀與國標旋耕刀的仿真值與試驗值變化趨勢相同,，且隨著刀軸轉(zhuǎn)速的增加扭矩逐漸增大，最大相對誤差為13.23%,。在3種刀軸轉(zhuǎn)速下,，仿生旋耕刀較國標旋耕刀平均扭矩分別降低了10.53%、4.46%,、3.49%,。本研究可為旋耕刀減阻降耗和耕作能耗分析提供借鑒。

摘要:針對播種機傳統(tǒng)機械式離合裝置動力切換行程長、接合瞬間沖擊載荷大等問題,，基于勒洛多邊形原理設計了一種機械式離合裝置,。通過理論分析對該離合裝置關鍵結(jié)構(gòu)進行設計，利用虛擬仿真技術對離合裝置動力接合瞬間的沖擊載荷與動力切換響應速度進行模擬分析,，應用三因素三水平正交試驗方法,，以播種單體為試驗實施載體，以軸向傾角,、齒輪半徑比和作業(yè)速度為試驗因素，以動力接合與切斷滯后距離為試驗評價指標,，對影響離合裝置作業(yè)性能的相關參數(shù)進行試驗與優(yōu)化,。結(jié)果表明，在參數(shù)組合為軸向傾角20°,、齒輪半徑比0.3和作業(yè)速度1.5m/s時,，動力接合與切斷滯后距離分別為1.2、0.6cm,。對比驗證試驗表明,，相較于牙嵌式離合裝置，優(yōu)化后的勒洛五邊形離合裝置在保證播種質(zhì)量的同時，動力接合與切斷滯后距離分別降低82.4%,、45.5%,。

摘要:針對現(xiàn)有氣送式播種機集排器供種裝置在油菜種植區(qū)域地表坡度變化范圍大時供種量穩(wěn)定性不足等問題,，設計了一種采用調(diào)節(jié)彈簧調(diào)節(jié)清種毛刷與外切圓弧型孔輪距離，從而控制充種及清種量,、實現(xiàn)坡地播種,、穩(wěn)定供種的供種裝置。闡述了供種裝置的工作原理,，確定了外切圓弧型孔曲線方程,、主圓弧偏轉(zhuǎn)角及種量調(diào)節(jié)機構(gòu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，分析了種量調(diào)節(jié)機構(gòu)與型孔輪間的力學關系,。利用智能種植機械測試平臺進行了供種裝置性能優(yōu)化試驗,，以清種毛刷厚度、調(diào)節(jié)彈簧有效圈數(shù),、調(diào)節(jié)板厚度,、主圓弧偏轉(zhuǎn)角為試驗因素，采用二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗分析各因素對坡度地表供種量穩(wěn)定性的影響,。采用主要目標法確定最佳參數(shù)組合為：清種毛刷厚度為13mm,、調(diào)節(jié)彈簧有效圈數(shù)為82.5、調(diào)節(jié)板厚度為7.8mm,、主圓弧偏轉(zhuǎn)角為7.7°,，固定傾斜-5°～5°相對無傾斜下的供種速率變化率不超過4.29%、供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過0.52%,，供種穩(wěn)定性較優(yōu),。最優(yōu)參數(shù)組合下的臺架驗證試驗表明，供種速率在擺動-5°～5°相對無傾斜狀態(tài)的變化率不超過1.6%,，供種速率穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過0.86%,，滿足油菜坡地播種供種量穩(wěn)定性要求。

摘要:為降低多年生苜蓿地改良多用機械松土鏟的水平阻力和土壤擾動量，根據(jù)食蟻獸爪趾外緣輪廓曲線模型,，設計了一種新型仿生松土鏟,。基于多年生人工苜蓿地土壤特性,，利用EDEM軟件建立觸土部件-土壤相互作用離散元模型,，以水平阻力和土壤擾動面積為主要評價指標，在不同作業(yè)條件下對仿生松土鏟和輕型標準深松鏟工作過程進行數(shù)值模擬,，并進行田間驗證試驗,。結(jié)果表明，仿生鏟平均減阻率為7.64%,，仿真值與實測值誤差小于9%,。為優(yōu)化翼鏟結(jié)構(gòu)參數(shù)，以鏟翼傾角和鏟翼開角為試驗因素,，以傳感器拉力測量值和溝槽寬度為試驗指標,，采用響應面分析法（RSM），進行二因素五水平旋轉(zhuǎn)正交組合試驗,，得到各因素與指標之間的回歸數(shù)學模型,。采用粒子群優(yōu)化（PSO）算法對回歸數(shù)學模型進行求解，獲取了Pareto最優(yōu)解集,，最終選取傳感器拉力測量值為8.679kN,、溝槽寬度為144.2mm，此時翼鏟傾角為20°,、翼鏟開角為105.6°,。田間驗證試驗表明，實測值與預測值相對誤差小于6%,，說明基于RSM和PSO的多目標參數(shù)優(yōu)化方法具有科學性和可行性,。

摘要:針對云南山地黏土條件下馬鈴薯機械化收獲分離效果差,、明薯率低,、傷薯率和破皮率較高等問題，采用多級分離振動,、多重緩沖和低位側(cè)鋪的方式,，設計了一種多級分離緩沖馬鈴薯收獲機。在闡述機具整體結(jié)構(gòu)及工作原理的基礎上,，通過理論計算確定了挖掘裝置,、多級分離緩沖裝置、主動振動裝置等主要關鍵部件的結(jié)構(gòu)參數(shù),；建立拋送分離階段薯土運動模型,，獲取微波浪形薯土分離相關技術特征；建立馬鈴薯篩面滑動模型,，對薯塊的運動特性進行理論分析,，得出薯塊順流、回流的運動規(guī)律,；分析土塊在輸送分離過程中的碰撞特性,，確定了影響分離破碎效果的因素。以含雜率和土壤覆蓋度為試驗指標,，采用二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗設計方法進行了空載試驗,，并利用高速攝影和三軸姿態(tài)傳感器實時獲取分離篩上土壤的分布狀態(tài)和運動規(guī)律，結(jié)果表明,，分離篩最佳工作參數(shù)組合為：一級分離篩線速度1.42m/s,、二級分離篩線速度2.2m/s、側(cè)輸出線速度1m/s,，此時土壤覆蓋度69.11%,，含雜率2.56%。在分離篩最佳工作參數(shù)組合下,，以明薯率,、破皮率和傷薯率為試驗指標進行了田間收獲試驗，結(jié)果表明：當工作速度1.05m/s,、挖掘深度180mm,、振動強度Ⅱ級、篩面傾角22°時,，明薯率為99.1%,、破皮率為1.41%、傷薯率為1.32%,，各項性能指標均符合國家行業(yè)標準要求,。

摘要:為避免土壤連作障礙，果樹幼苗栽植時需將樹穴土壤與菌肥充分混勻,，以提高果樹成活率,。針對果樹栽植過程中混肥質(zhì)量差、作業(yè)流程分離且勞動強度大的問題,，設計了一種原位混肥挖坑回填復式果樹栽植機,。根據(jù)栽植農(nóng)藝要求對關鍵部件進行設計，挖坑混肥回填裝置實現(xiàn)挖坑混肥同步進行,，垂直挖坑進給,、肥料計量排放及原位回填澆灌，根據(jù)原位作業(yè)距離確定舉升裝置各連桿長度,，動力傳動系統(tǒng)實現(xiàn)機器的行進及液壓栽植動力分配,。開發(fā)了相配套的栽植作業(yè)控制系統(tǒng)，并依據(jù)監(jiān)測油壓表征的作業(yè)負載,，實現(xiàn)基于PWM控制的挖坑進給量實時調(diào)節(jié),。針對菌肥少土壤多的混勻難題，使用離散元（DEM）技術模擬不同轉(zhuǎn)速,、不同摻混時間下菌肥和土壤在摻混腔的摻混過程,，通過相對標準偏差法分析樹穴中不同深度土肥混合物的摻混均勻度變異系數(shù)，得到最佳理論摻混作業(yè)參數(shù)：轉(zhuǎn)速250r/min,、摻混時間14s,。田間驗證試驗表明，樣機單次栽植作業(yè)總時間在3min內(nèi),，樹穴上,、中、下 3層 摻混均勻度變異系數(shù)均不超過16%,，作業(yè)深度為0~400mm可調(diào),，作業(yè)直徑為500mm，樣機各項指標符合果樹栽植農(nóng)藝要求,。

摘要:為研究調(diào)制輥工作參數(shù)對苜蓿調(diào)制性能的影響,，在已有苜蓿調(diào)制試驗臺的基礎上,，利用LabVIEW軟件設計了一套試驗臺測控系統(tǒng)。該測控系統(tǒng)主要由電動機控制系統(tǒng),、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),、調(diào)制輥間隙調(diào)節(jié)系統(tǒng)和上位機系統(tǒng) 4部 分組成,，實現(xiàn)了調(diào)制輥轉(zhuǎn)速在350~1350r/min之間的連續(xù)可調(diào)和調(diào)制輥間隙在2~4mm之間的精確控制，數(shù)據(jù)采樣速率最高可達1kHz,，并在測控系統(tǒng)顯示界面上實時顯示與保存試驗臺工作過程中固定輥與傳動軸之間的扭矩和轉(zhuǎn)速曲線、電動機功率曲線以及浮動輥軸承座與間隙調(diào)節(jié)液壓缸之間的壓力曲線,。利用配備測控系統(tǒng)的試驗臺,，以紫花苜蓿為試驗對象，采用Box-Behnken試驗設計方法進行了三因素三水平響應面試驗,，結(jié)果表明,，該測控系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)試驗臺精確控制與數(shù)據(jù)實時精準采集。分別建立了單位能耗,、苜蓿壓扁率和壓扁損失率與試驗因素的二次回歸模型,，得到了試驗條件下調(diào)制工作參數(shù)的最優(yōu)解分別為：調(diào)制輥轉(zhuǎn)速775r/min、調(diào)制輥間隙3.3mm,、調(diào)制輥單位工作長度喂入量2.77kg/(m·s),；同時，得到了苜蓿調(diào)制試驗目標值的最優(yōu)解分別為：單位能耗909.25J/kg,、苜蓿壓扁率96.67%,、壓扁損失率1.67%。利用紫花苜蓿進行了驗證試驗,，結(jié)果表明,，在最優(yōu)工作參數(shù)組合條件下，單位能耗,、苜蓿壓扁率,、壓扁損失率分別為931.42J/kg、94.33%,、1.65%,，與模型優(yōu)化值的相對誤差均小于3%。該測控系統(tǒng)為苜蓿的調(diào)制試驗提供了可靠的技術支撐,，也為苜蓿調(diào)制機構(gòu)的設計及工作參數(shù)的選擇提供了數(shù)據(jù)參考和理論依據(jù),。

摘要:為解決現(xiàn)有殘膜回收機集膜裝置在集膜和卸膜過程中殘膜質(zhì)地松散,、作業(yè)效率低等問題，設計了一種帶式卷膜裝置,。闡述了該帶式卷膜裝置的基本結(jié)構(gòu)和工作原理,，通過理論分析確定了關鍵部件結(jié)構(gòu)參數(shù),，分析了卷膜作業(yè)過程，經(jīng)過計算分析得到可卷收殘膜膜卷的最大直徑,、卷膜速比范圍,、卷膜傾角范圍。采用三因素三水平Box-Behnken試驗設計方法,，建立了各因素與膜卷密度之間的數(shù)學模型,，確定了較優(yōu)工作參數(shù)組合為：機具前進速度5.38km/h、卷膜速比為1.19,、卷膜傾角為80°,，此時平均膜卷密度為122.7kg/m 3 。田間試驗表明,，卷膜裝置作業(yè)性能穩(wěn)定,，膜卷質(zhì)量良好，滿足設計和實際作業(yè)要求,。

摘要:針對黑水虻處理的豬糞有機肥在取料輸送過程中勞動強度大,、作業(yè)效率低的問題,，根據(jù)黑水虻養(yǎng)殖工藝流程與有機肥物理特性，設計了一種斗式取料機,。采用離散元軟件構(gòu)建了有機肥-斗輪機械部件耦合仿真模型,，運用單因素試驗方法獲得了斗輪進給速度、料斗轉(zhuǎn)速,、料斗數(shù)量對單斗平均取料量,、變異系數(shù)的影響規(guī)律，并確定了各因素取值范圍,。在單因素試驗基礎上,，運用Box-Behnken中心組合試驗方法，以斗輪進給速度,、料斗轉(zhuǎn)速,、料斗數(shù)量為試驗因素，進行了三因素三水平二次回歸正交試驗,。建立了響應面數(shù)學模型,，分析了各因素對作業(yè)效果的影響，同時對影響因素進行了綜合優(yōu)化。結(jié)果表明：對單斗平均取料量與變異系數(shù)影響顯著順序由大到小均為料斗轉(zhuǎn)速,、料斗數(shù)量,、斗輪進給速度；最優(yōu)工作參數(shù)組合為斗輪進給速度65mm/s,、料斗轉(zhuǎn)速8.25r/min,、料斗數(shù)量3個，在最優(yōu)工作參數(shù)組合下,，單斗平均取料量,、變異系數(shù)的理論優(yōu)化值與試驗值分別為4.008、4.236kg和3.19%,、3.37%，二者相對誤差為5.38%,、5.34%,，仿真試驗和臺架試驗結(jié)果吻合度較好。

摘要:為了掌握軸流泵葉頂泄漏渦(TLV)的形成演化機理,，評估渦形成空化條件和間隙寬度的影響,，進行了軸流泵間隙泄漏流動實驗和數(shù)值計算分析。通過流線渦量云圖三維可視化分析,，得到間隙流動特征及其渦結(jié)構(gòu),，并比較分析渦初生時吸力面的速度流線、渦量和湍動能,。對比了不同截面的物理量分布,，并對不同空化條件下空化發(fā)展與TLV渦強度之間的關系進行了分析。研究表明：泄漏剪切帶是形成TLV的主要區(qū)域,，該區(qū)域的湍動能和渦量均較大,，軸向主流與間隙射流形成對流，促進了渦的生成和發(fā)展,，大間隙下的泄漏流速,、渦強度與渦尺度更大；TLV核心區(qū)渦旋來自剪切帶形成的剪切渦和周向的來流渦,。在大空化數(shù)下,，渦與空化分布基本一致，渦強度與空化正相關,，葉頂渦空化在大間隙時延伸更遠,。在小空化數(shù)下，渦與空化位置不完全重合，空化形成所需要的渦強度較低,，易擴展形成片狀空化,，間隙寬度對空化的影響較小。

摘要:耕地保護分區(qū)是科學實施耕地保護措施和引導耕地可持續(xù)利用的重要依據(jù),。以晉中市為研究區(qū)域，從耕地形態(tài),、耕地結(jié)構(gòu)和利用功能3個維度構(gòu)建耕地保護分區(qū)評價指標,，并在三維特征耦合分析基礎上，將耕地保護區(qū)劃分為4種類型,。結(jié)果表明：耕地形態(tài)受地形地貌影響,，聚集型斑塊主要分布在汾河溝谷和黃土堆積地貌區(qū)，散布型耕地斑塊分布在剝蝕構(gòu)造和剝蝕侵蝕地貌區(qū),；耕地質(zhì)量在空間上呈現(xiàn)弱的正相關性,，集聚類型以HH和LL為主，累計面積占比為60.19%,，HL和LH型零星分布在全區(qū)域,；功能協(xié)調(diào)區(qū)域主要分布在晉中市西部，其耕地綜合利用潛力較大,，功能不協(xié)調(diào)區(qū)主要表現(xiàn)為生態(tài)功能高于生產(chǎn),、經(jīng)濟功能或經(jīng)濟功能高于生態(tài)、生產(chǎn)功能兩種情況,；根據(jù)耕地形態(tài),、耕地結(jié)構(gòu)和利用功能等三維耦合分類，將晉中市耕地保護區(qū)分為永久農(nóng)田建設區(qū),、土地整治潛力區(qū),、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整區(qū)和生態(tài)修復退耕區(qū)，其中永久農(nóng)田建設區(qū)面積占比最大,，為48.79%,。

摘要:葉片氮素含量是評價植被生長狀況的重要指標,，快速,、準確監(jiān)測核桃樹冠層氮素含量的變化，對及時掌控樹體長勢、實施精準管理具有重要意義,。本研究通過低空無人機遙感平臺搭載GS-2型成像光譜儀,，獲取了果實膨大期5年生核桃林地的高光譜遙感影像數(shù)據(jù)。利用ENVI 5.3軟件對觀測范圍內(nèi)的核桃,、土壤以及陰影區(qū)域進行識別提取,，根據(jù)不同地物的波譜差異尋找核桃與土壤、陰影區(qū)域之間無交集且差異較大的波段區(qū)間,，確定冠層的范圍,，并通過支持向量機方法驗證其提取精度；根據(jù)NDVI,、RVI和DVI植被指數(shù)篩選指示冠層氮素含量的特征敏感波段,，分析了9種光譜參數(shù)對核桃冠層氮素含量的估算能力及其相關性，并將篩選的特征敏感波段作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入變量,，進行了核桃冠層氮素含量的估算,。結(jié)果表明：當B100 (550.7)處的光譜反射率大于0.10，且 B233 (779.4) 處的光譜反射率大于0.70時,，可有效識別和確定核桃樹冠層范圍，制圖精度高達96.43%,。在分析核桃樹冠層氮素含量與NDVI,、RVI、DVI植被指數(shù)相關關系的基礎上,，確定了B33 (440.6),、B165 (660.7)、B186 (697.0)和B347 (986.4)為指示氮素含量的特征敏感波段,。9種光譜參數(shù)中,，以B347 (986.4)和B186 (697.0)重構(gòu)的NDVI(986.4,697.0) 在核桃林地冠層氮素含量的診斷中更接近實測值，估算模型精度最高,?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡建立的估算模型較9種光譜參數(shù)具有更高的估算精度，測試集R 2 達0.805,，具有一定的估算可靠性,。

摘要:為實現(xiàn)快速無損獲取馬鈴薯株高和地上生物量信息,，分別獲取馬鈴薯現(xiàn)蕾期、塊莖形成期、塊莖增長期,、淀粉積累期,、成熟期的高光譜影像，實測馬鈴薯株高H,、地上生物量（AGB）和地面控制點（GCP）的三維空間坐標,，基于無人機高光譜影像結(jié)合GCP生成試驗田的數(shù)字表面模型（DSM），利用DSM提取馬鈴薯的株高Hdsm ,；然后,，對馬鈴薯AGB與原始無人機冠層光譜和高光譜指數(shù)分別進行相關性分析，篩選出最優(yōu)光譜指數(shù)和前10個光譜指數(shù),，利用指數(shù)回歸（Exponential regression,，ER）構(gòu)建單變量模型；最后,，采用多元線性回歸（Multiple linear regression, MLR）,、偏最小二乘回歸（Partial least square regression, PLSR）和隨機森林（Random forest, RF）3種方法構(gòu)建不同生育期的估算模型，并進行對比,，挑選出馬鈴薯AGB估算的最優(yōu)模型,。結(jié)果表明：將提取的馬鈴薯株高與實測值進行線性擬合，R 2 為0.84,；在單變量模型中,，每個生育期以ER估算AGB得到的驗證精度高于相應的建模精度，其中構(gòu)建模型效果優(yōu)劣次序依次為最優(yōu)光譜指數(shù),、Hdsm ,、H，塊莖增長期以CIrededge指數(shù)估測精度最高（R 2 =0.45）,；在多變量模型中,，每個生育期采用3種方法構(gòu)建AGB估算模型，每種方法以光譜指數(shù)加入Hdsm 的模型精度更高,、穩(wěn)定性更強,；每個生育期利用MLR以光譜指數(shù)和Hdsm 為變量的AGB模型（R 2 為0.64、0.70,、0.79,、0.68、0.63）效果優(yōu)于PLSR（R 2 為0.62,、0.68,、0.75、0.67,、0.60）和RF（R 2 為0.56,、0.61,、0.67、0.63,、0.53）模型,。利用MLR模型進行馬鈴薯AGB填圖，5個生育期的AGB空間分布與實際生長情況一致,。利用融入Hdsm 的MLR模型可估測大面積馬鈴薯AGB,，為精準農(nóng)業(yè)定量化研究提供技術支持。

摘要:為了提高秋季作物分類精度,，以多時相的Sentinel-2為數(shù)據(jù)源,，以生育進程相近的秋季作物為分類對象,，提出一種基于Relief F算法和信息熵改進分離閾值算法（Modified ISEaTH-based entropy, EMISE）的多評價準則融合特征優(yōu)選算法——改進分離閾值組合式特征優(yōu)選算法（Modified EMISE-based Relief F, ReEMISE）,，并分析了不同特征對秋季作物分類的重要性。首先,，利用Relief F算法對特征進行初選,，結(jié)合EMISE算法對2種評價準則進行融合,，再優(yōu)化初選特征集,，進而利用隨機森林(Random forest ,RF)方法提取農(nóng)作物種植面積,，并與單評價準則的Relief F算法和EMISE算法的隨機森林分類精度進行比較。同時,，利用多時相光譜特征、傳統(tǒng)指數(shù)特征,、紅邊指數(shù)特征,、紋理特征、不同時相波段差值特征,、不同時相波段比值特征及優(yōu)選特征,，通過7組不同的特征組合提取秋季作物種植面積，分析不同特征組合對秋季作物分類精度的影響,。結(jié)果表明：ReEMISE特征優(yōu)選的隨機森林法在特征變量為9個時精度最高,，總體精度和Kappa系數(shù)分別為95.3918%和0.9397；綜合多特征是提高農(nóng)作物分類精度的關鍵,，在多時相光譜特征基礎上分別加入傳統(tǒng)指數(shù)特征和紅邊特征,，總體精度分別提高1.5021、1.5715個百分點,，Kappa系數(shù)分別提高0.0198,、0.0207,。因此綜合多特征的ReEMISE特征優(yōu)選的隨機森林法可以有效提高秋作物分類精度和效率。

摘要:為實現(xiàn)作物含水率的無損檢測，以6種水分脅迫水平的生菜為研究對象,，利用高光譜成像技術和特征波長選取方法對生菜冠層含水率進行檢測研究,。采用掩模法去除高光譜圖像的背景噪聲，并對生菜冠層光譜圖像進行光強校正,。利用標準正態(tài)變量變換法（SNV）去除原始平均光譜數(shù)據(jù)的噪聲,，采用蒙特卡羅無信息變量消除法（MCUVE）剔除無關變量，結(jié)合基于最小絕對收縮和選擇算法（LASSO）,、連續(xù)投影法（SPA）,、LASSO與SPA算法組合（LASSO-SPA）篩選特征變量，對數(shù)據(jù)進行降維處理,，采用偏最小二乘法（PLS）建立5個生菜冠層含水率檢測模型,。經(jīng)對比發(fā)現(xiàn)，全光譜中存在很多冗余信息變量和無關變量,，采用全光譜建立的PLS模型復雜度最高,，且預測能力最差；以MCUVE-LASSO-SPA篩選變量后的PLS模型效果最優(yōu),，其中建模集相關系數(shù)Rc 和預測集相關系數(shù)Rp 分別為0.8827和0.9015,，均方根誤差分別為1.0662和0.9287。擇優(yōu)選取MCUVE-LASSO-SPA-PLS模型計算生菜冠層每個像素點的干基含水率,，生成可視化分布圖,，實現(xiàn)了生菜冠層葉片干基含水率可視化檢測。本研究可為生菜冠層含水率快速無損檢測提供參考,。

摘要:基于土壤水分的播深調(diào)整技術,，需要對播種溝土壤水分進行測量，以便根據(jù)落種點處的土壤水分信息進行播種調(diào)節(jié),，改變播種策略,。本文設計了一種可見光-近紅外（Visible and near-infrared，VIS-NIR）式土壤水分傳感器,。使用高分辨率光譜儀采集不同水分梯度的土壤光譜數(shù)據(jù),，采用偏最小二乘回歸法（Partial least squares regression，PLSR）進行建模分析,，并結(jié)合多種數(shù)據(jù)降維方法進行變量篩選,，得出不同土壤含水率的敏感波段分別在410、540,、780,、970nm附近；通過對這4種波長進行組合建模分析,，選擇得出預測最優(yōu)的VIS和NIR波長組合為 410nm和970nm,。 采用這兩種波長設計傳感器，并進行實驗室試驗,，結(jié)果表明：當傳感器與被測土壤表面距離d較近時（0~3mm）,，測量精度和穩(wěn)定性最好；當d為0~3mm,、土壤質(zhì)量含水率處于0.69%~28.45%時,，真實值與預測值之間決定系數(shù)R 2 達到0.81，均方根誤差（RMSE）為2.90%,；當土壤質(zhì)量含水率處于0.69%~22%時,，真實值與預測值之間R 2 提高至0.93，此時均方根誤差降低為1.72%,。通過析因試驗得出,，在顯著性水平為0.05時，溫度與光照強度對傳感器正常工作沒有明顯影響,。土槽試驗表明，真實值與預測值之間R 2 為0.82,，RMSE為1.23%,，滿足玉米等作物播種環(huán)節(jié)土壤水分的測量要求。

摘要:為實現(xiàn)工廠化穴盤苗的無損測量,，提出一種基于Kinect相機的穴盤苗生長過程無損監(jiān)測方法,。以黃瓜穴盤苗為監(jiān)測對象,，在穴盤苗正上方架設Kinect相機，獲取穴盤苗的彩色圖像和深度圖像,，并進行彩色圖和深度圖之間的像素匹配,；通過對彩色圖像進行預處理、閾值分割,、形態(tài)學運算和連通分量統(tǒng)計,，獲取穴盤發(fā)芽率；同時,，由圖像分割獲取的幼苗輪廓和深度值計算得到葉片中心像素點坐標及其對應的深度,，以此得到相機到幼苗葉片中心的高度，結(jié)合相機到穴盤格的距離和穴盤高度,，實現(xiàn)對穴盤苗株高的監(jiān)測,；將深度圖像進行直通濾波、條件濾波,、邊界保持濾波處理,，有效去除穴盤苗周圍的背景噪聲以及波動幅度大的深度數(shù)據(jù)，獲得幼苗葉片中像素點的有效深度,，通過在深度圖像中對葉片進行重建實現(xiàn)葉面積分析,；基于獲取的穴盤苗株高和葉面積建立壯苗指數(shù)評價模型。利用穴盤苗生長過程監(jiān)測數(shù)據(jù)進行實驗驗證,，結(jié)果表明,，在發(fā)芽后5d內(nèi)，發(fā)芽率誤差不大于1.567%,；株高和實際株高之間的擬合優(yōu)度R 2 為0.875,，RMSE為1.395mm；葉面積平均誤差為2.15%,；壯苗指數(shù)擬合優(yōu)度R 2 為0.958,。說明本文設計的穴盤苗監(jiān)測方法可以實現(xiàn)對穴盤苗的發(fā)芽率、株高,、葉面積和壯苗指數(shù)的無損監(jiān)測,，為工廠化穴盤苗生長過程監(jiān)測提供了有效的解決方案。

摘要:在進行禽蛋無損檢測研究時，需要花費大量的人力和物力采集禽蛋圖像數(shù)據(jù),，為解決該問題,，設計了一種基于深度卷積生成對抗網(wǎng)絡（Deep convolutional generative adversarial networks，DCGAN）的改進禽蛋圖像數(shù)據(jù)生成網(wǎng)絡,。該網(wǎng)絡分為生成器與判別器,，生成器用于禽蛋圖像數(shù)據(jù)生成,，判別器對生成的禽蛋圖像進行真實性判斷，兩者相互對抗最終生成高質(zhì)量的禽蛋圖像數(shù)據(jù),。為了提高生成的禽蛋圖像質(zhì)量,，使用殘差網(wǎng)絡構(gòu)建生成器和判別器，引入Wasserstein距離和加梯度懲罰的損失函數(shù),，分別在透射和反射情況下對禽蛋圖像進行生成研究,。該方法有效地解決了大量禽蛋圖像數(shù)據(jù)的采集問題，為后期禽蛋圖像識別與檢測提供了數(shù)據(jù)基礎,，同時也為后續(xù)禽蛋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建提供了技術支持,。

摘要:針對水稻土酸化造成作物減產(chǎn)和嚴重污染環(huán)境的問題,，收集了1979—1985年全國第二次土壤普查成果和2015—2017年水稻土質(zhì)量等級調(diào)查成果,，結(jié)合2005—2015年全國測土配方施肥數(shù)據(jù)，采用空間分析和統(tǒng)計分析方法,，分析了1979—2017年,，39年間中國水稻土pH值空間分布的變化；計算了39年間不同水稻土pH值分級和區(qū)域的水稻土酸化速率,，探討了39年間氮肥投入變化量和土壤理化性質(zhì)與水稻土酸化速率的關系,；估算了2015—2017年水稻土單位面積氮素盈余量，并進一步量化了氮素盈余量與水稻土pH值變化量的關系,。結(jié)果表明：39年間水稻土受土壤酸脅迫程度加劇,，特別是水稻土由酸性（pH值為5.5~6.5）轉(zhuǎn)變成強酸性（pH值小于等于5.5）的面積比例增加，這主要集中在長江中下游中部,、南部和華南區(qū)中部,、南部。39年間水稻土平均pH值下降了0.26,，其中,，東北區(qū)、長江中下游區(qū),、華南區(qū)平均pH值分別下降了0.34,、0.29和0.58，西南區(qū)平均上升了0.14,。39年間水稻土酸化速率從大到小依次為堿性水稻土、中性水稻土,、酸性水稻土,、強酸性水稻土,，區(qū)域上水稻土酸化速率從大到小依次為東北區(qū)、華南區(qū),、長江中下游區(qū),、西南區(qū)。39年間,，氮肥投入量和土壤容重變化量與水稻土酸化速率存在極顯著的正相關關系,，有機質(zhì)含量和耕層厚度變化量與水稻土酸化速率存在極顯著的負相關關系。2015—2017年,，氮素盈余量與水稻土pH值變化量呈顯著的負相關關系,，氮素盈余量增加會造成水稻土酸化加劇。劃定了3類水稻土治理分區(qū),，提出“治酸,、防酸、控酸”的總體策略,，并分區(qū)域制定了治理措施,，可為水稻土酸化阻控和地力提升提供參考。

摘要:為監(jiān)測滴灌條件下的田間土壤水分變化，利用主動加熱光纖(Active heated fiber optics,，AHFO)法監(jiān)測山東省礫石區(qū)地下滴灌下的土壤水分時空變異,，并用時域反射技術(Time domain reflectometry, TDR)法對比其測量精度。結(jié)果表明,，AHFO法與TDR法測得的土壤含水率具有較好的相關關系(P<0.01),，AHFO法測量精度在0.025~0.038m 3 /m 3 之間；由于礫石的影響,，AHFO法的測量精度略有降低,；采用AHFO法測得的土壤含水率對灌溉有較好的響應，說明AHFO法能夠獲取滴灌過程土壤水分的演變,；采用AHFO法測得的土壤含水率空間分布與礫石含量具有顯著相關關系(P＜0.05),，說明礫石含量是控制田間土壤水分的主導因素。

摘要:為探明磁化微咸水的水分運動規(guī)律,，通過室內(nèi)一維水平土柱吸滲試驗，研究了不同礦化度(0.14,、2,、3、4,、6g/L)磁化微咸水的水平吸滲特征及其對土壤水分運動參數(shù)的影響,。結(jié)果表明：不同礦化度的磁化微咸水最終累積入滲量與濕潤鋒深度均顯著降低，濕潤體平均含水率比未磁化微咸水增加了2.03%～6.11%,，磁化微咸水入滲能夠增強土壤持水能力,，有利于改善土壤水分分布。相對于未磁化微咸水,，磁化微咸水PHILIP入滲模型吸滲率S降低了7.71%~12.11%,；磁化與未磁化微咸水的飽和導水率Ks 、相對飽和導水率ΔKs 均與入滲水礦化度呈現(xiàn)較好的二次多項式關系,。微咸水經(jīng)過磁化處理后,，BROOKS-COREY模型形狀系數(shù)n相對減小，而進氣吸力hd 相對增大,；土壤非飽和導水率及其增長速率均降低,，而相同土壤水吸力能夠吸持的土壤含水率增加；土壤水分飽和擴散率Ds 與起始擴散的土壤含水率均有所增加,。研究表明,，磁化微咸水入滲過程中的土壤水分運動參數(shù)發(fā)生了改變，其作用效果與微咸水礦化度密切相關,。

摘要:為探討滴灌水肥一體化對小麥干物質(zhì)和氮素積累,、轉(zhuǎn)運與產(chǎn)量的影響,，于2016—2018年2個小麥生長季進行田間試驗，設置3個氮 (N) 肥水平N1（180kg/hm 2 ）,、N2（240kg/hm 2 ）,、N3（270kg/hm 2 ）和3個水分（W）水平W1（生育期不灌水）、W2（生育期灌2次水）,、W3（生育期灌3次水）,，9個處理分別為：W1N1,、W1N2、W1N3,、W2N1,、W2N2、W2N3,、W3N1、W3N2,、W3N3,。結(jié)果表明：連續(xù)2年，小麥植株干物質(zhì)積累量在開花期和成熟期達到最大,，與W1N1處理相比,，W3N2處理下小麥開花期植株平均干物質(zhì)積累量、成熟期植株平均干物質(zhì)積累量,、營養(yǎng)器官平均干物質(zhì)轉(zhuǎn)運量,、平均干物質(zhì)轉(zhuǎn)運率和干物質(zhì)轉(zhuǎn)運對籽粒平均貢獻率分別增加32.11%、13.34%,、48.66%,、56.34%、42.93%,；連續(xù)2年,，小麥植株氮素積累量在小麥開花期和成熟期達到最大，與W1N1處理相比,，W3N2處理下小麥開花期和成熟期植株平均氮素積累量分別增加21.98%和20.30%,；在小麥成熟期，與W1N1處理相比,，W3N2處理下小麥莖+葉鞘平均氮素積累量,、穗軸+穎殼平均氮素積累量、籽粒平均氮素積累量,、營養(yǎng)器官平均氮素轉(zhuǎn)運量,、平均氮素轉(zhuǎn)運率和營養(yǎng)器官氮素轉(zhuǎn)運對籽粒平均貢獻率分別增加20.19%、27.65%,、35.99%,、47.51%、20.91%和6.04%,；連續(xù)2年,，與W1N1處理相比，W3N2和W3N3處理下小麥平均產(chǎn)量分別增加31.88%和15.28%,。研究表明,，滴灌水肥一體化下W3N2處理是本試驗的最優(yōu)處理,，能夠促進營養(yǎng)器官干物質(zhì)和氮素的積累與轉(zhuǎn)運，有利于實現(xiàn)小麥高產(chǎn)高效,。

摘要:為研究河套灌區(qū)鹽漬化土壤壟背地膜和秸稈覆蓋下的溝灌土壤水鹽遷移特征,，明晰溝灌作物產(chǎn)量及水分利用效率的變化規(guī)律,，設置壟背秸稈覆蓋量分別為0.3（P0.3）、0.6（P0.6）,、0.9（P0.9）,、1.2kg/m 2 （P1.2）和常規(guī)覆膜（DM）、裸地不覆蓋（CK）6種處理,，于2019年進行溝灌灌水試驗,，對比分析了不同秸稈覆蓋量下玉米生育期前后溝斷面土壤水鹽分布、作物產(chǎn)量及水分利用效率的變化情況,。結(jié)果表明：玉米苗期,，覆膜和秸稈覆蓋處理能顯著降低作物無效耗水，保證生育后期對水分的需求,；抽雄灌漿期,，覆膜增溫效應促進了作物生長，DM處理玉米耗水強烈,，土壤儲水量最低,；玉米成熟期，垂直方向土壤水分運動較前期減弱,。整體來看,，P1.2、P0.9處理蓄水保墑效果較好（P<0.05）,。溝灌灌水定額較小,、鹽分淋洗效果較差，且受土壤蒸發(fā)及地下水補給作用,，因此造成根系層鹽分累積,。覆膜和秸稈覆蓋處理均能有效抑制鹽分聚集，P1.2和P0.9處理生育末期的土壤含鹽量較初始含鹽量增幅較小,，分別為14.10%和24.74%,。P0.9和DM處理產(chǎn)量和水分利用效率較CK分別提高20.01%、25.46%和11.32%,、15.29%,，增幅較大,；過量秸稈覆蓋造成播期土壤溫度偏低，會影響玉米出苗,，P1.2處理玉米產(chǎn)量和水分利用效率較DM處理略有降低,，但差異不顯著（P>0.05）。采用主成分分析法對溝灌秸稈覆蓋下土壤保墑抑鹽效果,、玉米出苗,、產(chǎn)量以及水分利用效率等因素進行綜合評價，初步確定適宜的溝灌秸稈覆蓋模式,，建議采用0.9~1.2kg/m 2 的壟背秸稈覆蓋量代替常規(guī)地膜覆蓋,，以減小地膜殘留帶來的環(huán)境污染。本研究可為灌區(qū)農(nóng)業(yè)栽培提供一定借鑒,。

摘要:為在節(jié)水灌溉系統(tǒng)中精確測量和預測根系土壤含水率,，將傳統(tǒng)天牛須算法每次迭代過程中的一只天牛改進為一個天牛種群，建立了基于改進天牛須搜索算法優(yōu)化的IBAS-BP預測模型,，并利用實測淺層土壤含水率數(shù)據(jù),，對深度50cm冬小麥根系土壤含水率進行預測。結(jié)果表明,，與PSO-BP預測模型,、GA-BP預測模型以及原始BAS-BP模型相比，IBAS-BP模型可準確預測冬小麥根系土壤含水率,，有效避免了網(wǎng)絡陷入局部極小值的可能性,，且相對誤差均值僅為0.0045。

摘要:基于可見/近紅外漫反射光譜分析技術,，設計了便攜式生長期紅提葡萄多品質(zhì)參數(shù)無損檢測儀,，該儀器由光譜采集探頭、光譜儀,、鹵素燈光源,、鋰電池、控制器及外圍電路等部分組成,，儀器尺寸為200mm× 160mm× 150mm,， 方便攜帶。以生長期內(nèi)的紅提葡萄果粒為研究對象,，采集400~1000nm的可見/近紅外漫反射光譜信息,，對原始光譜進行預處理和特征波長提取,，分別建立了紅提SSC、總酸質(zhì)量分數(shù),、pH值,、硬度和含水率的最優(yōu)偏最小二乘回歸（PLSR）預測模型，所建各指標的最優(yōu)PLSR預測模型的預測集相關系數(shù)分別為0.9545,、0.9778,、0.9878、 0.9456,、 0.9028,， 均方根誤差分別為1.0122°Brix、2.0225%,、0.0747,、7.2813N、0.9799%,?；贛FC開發(fā)工具，運用 C++語 言編寫了儀器實時分析處理軟件,，將所建紅提葡萄多品質(zhì)參數(shù)的最優(yōu)PLSR預測模型植入硬件裝置中,，實現(xiàn)了生長期紅提葡萄果粒的多品質(zhì)參數(shù)一鍵式無損檢測。經(jīng)檢驗測試,，果粒SSC,、總酸質(zhì)量分數(shù)、pH值,、硬度和含水率預測集相關系數(shù)Rp 分別為0.9414,、0.9687、0.9768,、0.9348,、0.9006，預測集均方根誤差分別為1.1567°Brix,、2.3645%,、0.0986、8.3571N,、1.1051%,，且該檢測儀一次檢測時間不超過2s，說明該儀器可完成生長期紅提葡萄果粒的實時無損檢測,。

摘要:為提高水稻含水率在線檢測準確度，以平行板電容器為研究對象,，采用翅片式雙重極板檢測方式對水稻含水率的檢測裝置進行優(yōu)化試驗,。以極板厚度、極板間距和相對面積為試驗因素,，采用二次回歸正交組合試驗方法進行電容比靈敏度影響試驗,，獲得最優(yōu)極板結(jié)構(gòu)參數(shù)組合為極板厚度2.98mm、極板間距101.60mm,、相對面積 32583.69mm2,。應 用Matlab軟件建立非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡NARX的水稻含水率預測與校正模型，通過對比分析確定了模型結(jié)構(gòu)的參數(shù)以及優(yōu)化算法,。分析表明：基于量化共軛梯度算法的神經(jīng)網(wǎng)絡NARX水稻含水率預測模型為最佳,，模型的隱含層為1層，神經(jīng)元數(shù)量為5,，滯后階數(shù)為3,，含水率預測值與105℃恒重法實測值的誤差范圍在 ±0.5% 以內(nèi)。測試含水率最大相對偏差為0.65%,，最小相對偏差為0.26%，平均相對偏差為0.44%,。與靜態(tài)電容式水分儀測試結(jié)果相比,，本文水稻含水率檢測裝置的測試偏差浮動較小，檢測性能滿足水稻干燥生產(chǎn)實際要求,。

摘要:研究了羊骨架圖像生成技術與基于ICNet的羊骨架圖像實時語義分割方法。通過DCGAN,、SinGAN,、BigGAN 3種生成對抗網(wǎng)絡生成圖像效果對比，優(yōu)選BigGAN作為羊骨架圖像生成網(wǎng)絡,，擴充了羊骨架圖像數(shù)據(jù)量,。在此基礎上，將生成圖像與原始圖像建立組合數(shù)據(jù)集,，引入遷移學習訓練ICNet,，并保存最優(yōu)模型，獲取該模型對羊骨架脊椎,、肋部,、頸部的分割精度,、MIoU以及單幅圖像平均處理時間，并以此作為羊骨架圖像語義分割效果的評判標準,。結(jié)果表明,，最優(yōu)模型對羊骨架3部位分割精度和MIoU分別為93.68%、96.37%,、89.77%和85.85%,、90.64%、75.77%,，單幅圖像平均處理時間為87ms,。通過模擬不同光照條件下羊骨架圖像來判斷ICNet的泛化能力，通過與常用的U-Net,、DeepLabV3,、PSPNet、Fast-SCNN 4種圖像語義分割模型進行對比來驗證ICNet綜合分割能力,，通過對比中分辨率下不同分支權重的網(wǎng)絡分割精度來尋求最優(yōu)權值,。結(jié)果表明，ICNet與前3種模型的分割精度,、MIoU相差不大,，但處理時間分別縮短了72.98%、40.82%,、88.86%,；雖然Fast-SCNN單幅圖像處理時間較ICNet縮短了43.68%，但MIoU降低了4.5個百分點,，且當中分辨率分支權重為0.42時,，ICNet分割精度達到最高。研究表明本文方法具有較高的分割精度,、良好的實時性和一定的泛化能力,，綜合分割能力較優(yōu)。

摘要:提出了一種基于比色傳感器數(shù)據(jù)和近紅外光譜特征融合的儲藏期面粉脂肪酸值的定量檢測方法。開發(fā)比色傳感器陣列,、搭建便攜式近紅外光譜測量系統(tǒng),，分別采集不同儲藏期面粉樣本的比色傳感器數(shù)據(jù)和近紅外光譜。利用主成分分析分別對預處理后的比色傳感器數(shù)據(jù)和近紅外光譜數(shù)據(jù)進行特征降維,，采用五折交互驗證法在反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡（BPNN）模型校正過程中進行優(yōu)化,，確定基于單技術分析模型的最佳主成分（PCs）個數(shù)。將優(yōu)化后的基于單技術模型的最佳PCs在特征層進行融合，建立基于融合特征的BPNN分析模型,，以實現(xiàn)對面粉儲藏過程中脂肪酸值的快速檢測,。實驗結(jié)果顯示，基于比色傳感器特征和基于近紅外光譜特征建立的最佳BPNN模型的最佳PCs數(shù)量分別為3和4,，基于融合特征建立的BPNN模型在預測集中的相關系數(shù)和預測均方根誤差的均值分別為0.9276和1.9345mg/(100g),。研究表明，與單技術數(shù)據(jù)分析模型相比,，基于比色傳感器數(shù)據(jù)和近紅外光譜特征融合模型的檢測精度和泛化性能都有所提高,。本研究可為糧食儲藏品質(zhì)的高精度原位監(jiān)測提供一種技術方法。

摘要:大豆親脂蛋白（SLP）是解決大豆分離蛋白水合特性和界面特性等功能特性問題的關鍵。采用多光譜,、熱分析和凝膠電泳等技術研究了大豆親脂蛋白熱誘導解離締合行為,，并對其自組裝納米顆粒進行表征。結(jié)果顯示,， 80～ 90℃是SLP熱處理過渡帶,，在熱處理溫度低于80℃時，SLP能基本保持天然構(gòu)象而無顯著性變化,，在熱處理溫度高于90℃時,，SLP二級構(gòu)象發(fā)生顯著性改變。在90℃處理20min時,，SLP蛋白分子結(jié)構(gòu)解聚,，且伸展至最大程度,，表面疏水性增加,，隨后自組裝形成粒徑約為110nm的穩(wěn)定單分布納米顆粒體系。電泳分析結(jié)果顯示,，解離的亞基通過二硫鍵和疏水相互作用重新聚集成中間聚集體,，導致分子間聚集程度增大、構(gòu)象穩(wěn)定性增強,。本研究可為SLP專用大豆蛋白粉及其在食品領域的開發(fā)應用提供理論支撐,。

摘要:為了改善大豆分離蛋白的風味,，特別是降低大豆蛋白的豆腥味,、提高大豆分離蛋白的豆香味，利用氣相離子遷移譜分析了不同原料和不同加工工藝生產(chǎn)的大豆分離蛋白的揮發(fā)性有機化合物的含量變化,。分析了由普通大豆和缺失3種脂肪氧化酶的大豆生產(chǎn)的大豆分離蛋白的風味變化,，結(jié)果表明，脂肪氧化酶缺失品種生產(chǎn)的大豆分離蛋白的(E)-2-己烯醛含量低,、沒有己醇生成,，說明脂肪氧化酶是產(chǎn)生己醇的關鍵控制酶，對(E)-2-己烯醛的產(chǎn)生有較明顯的影響,，DF3品種中的豆香味成分明顯高于其他兩個品種,。酶解工藝分析表明，蛋白酶的使用能夠促進揮發(fā)性有機化合物與大豆蛋白的分離,，植酸酶和蛋白酶兩步處理法能更有效降低揮發(fā)性有機化合物與大豆蛋白的結(jié)合,，非酶解樣品主要豆腥味物質(zhì)的濃度明顯高于酶水解的產(chǎn)品，與蛋白酶水解法的樣品相比,，兩步酶解方法豆腥味揮發(fā)性有機化合物的濃度明顯降低,，豆香味揮發(fā)性有機化合物濃度也有所降低。脫氣工藝分析表明,，二次脫氣工藝能夠促進部分豆香味成分的生成,，同時有效降低豆腥味物質(zhì)的濃度，豆香味揮發(fā)性有機化合物如苯甲醛及其多聚體,、苯乙醇,、（E,E）-3,5-辛二烯-2-酮、3-辛烯-2-酮等物質(zhì)的濃度有不同程度的增加,，二次加熱是促進豆香味揮發(fā)性有機化合物生成的原因,。粉碎工藝分析表明，粉碎不利于豆香味物質(zhì)的產(chǎn)生,，但有利于改善沖調(diào)后的口感,。

摘要:大豆分離蛋白（SPI）經(jīng)超聲復合堿處理后與表沒食子兒茶素沒食子酸酯（EGCG）進行復合形成復合物,。采用傅里葉變換紅外光譜和熒光光譜對超聲復合堿處理及EGCG改性的SPI結(jié)構(gòu)及構(gòu)象進行解析，以粒徑,、Zeta電位,、濁度及乳化特性為指標，分析該復合體系中SPI構(gòu)象改變與功能特性之間的關系。結(jié)果表明：超聲復合堿處理使SPI的粒徑減小,、溶液電位絕對值增加,、乳化性顯著提高。超聲復合堿處理的SPI與EGCG復合后,，SPI的Zeta電位絕對值進一步顯著增加,，其粒徑明顯減小，乳化特性顯著提高,。光譜分析顯示,，超聲復合堿處理以及EGCG可以改變SPI的二級結(jié)構(gòu)，使蛋白鏈解折疊,，并且改變蛋白芳香族氨基酸殘基所處的微環(huán)境,，使蛋白的構(gòu)象發(fā)生改變。通過熒光淬滅光譜分析發(fā)現(xiàn),，EGCG對SPI的熒光猝滅機制為靜態(tài)猝滅,，SPI與EGCG之間形成了結(jié)合位點數(shù)近似于1的復合物。

摘要:針對拖拉機起步工況復雜，起步控制系統(tǒng)存在建模不確定性,、參數(shù)攝動和時變擾動等問題,，為提高動力換擋拖拉機起步品質(zhì)和駕駛員操作舒適性，提出了基于時變擾動抑制的拖拉機起步控制方法,。首先,，以動力換擋變速箱（Power shift transmission，PST）為研究對象,，通過分析拖拉機起步過程的動態(tài)特性建立PST起步動力學模型,，以沖擊度和滑摩功作為換擋品質(zhì)評價指標，構(gòu)建起步控制的性能泛函,；然后,，引入高階擾動觀測器（High-order disturbance observer,，HDO）估計起步控制系統(tǒng)中的擾動及其各階導數(shù),，結(jié)合哈密爾頓函數(shù)對線性二次型調(diào)節(jié)器（Linear quadratic regulator，LQR）推導求得最優(yōu)控制律,；最后,，基于Matlab/Simulink和AMESim構(gòu)建大功率拖拉機PST的聯(lián)合仿真模型，并與PIO觀測器（Proportional integral observer，PIO）進行對比,，驗證本文方法的有效性,。算例驗證表明，HDO能夠準確估計系統(tǒng)時變擾動,，通過與LQR的結(jié)合可有效抑制系統(tǒng)時變擾動,。仿真結(jié)果表明，中等起步,，運輸工況和犁耕工況下,，HDO沖擊度分別為12.25、11.32m/s 3 ,，比PIO分別降低了21.92%,、22.20%，滑摩功比LQR分別減少0.49,、0.11kJ,。在不同工況和起步意圖下，本文方法可有效降低動力換擋拖拉機起步過程中的沖擊度和滑摩功,，具有較好的換擋品質(zhì)和控制魯棒性,。

摘要:針對聯(lián)合收獲機知識缺乏系統(tǒng)化組織與分類、難以在設計時高效獲取并應用的問題,，應用裝備譜系及譜系拓撲圖形式對聯(lián)合收獲機知識進行層次化組織,；按照聯(lián)合收獲機智能化設計實際應用需求，對知識庫系統(tǒng)功能模塊進行架構(gòu)分析,；分析了農(nóng)機裝備設計知識的表現(xiàn)形式,，綜合利用產(chǎn)生式規(guī)則和框架表示的混合表示方法對設計過程進行分析和表達，建立了設計體系,。以Visual Studio 2015平臺為開發(fā)工具,，在.〖KG-*5〗Net環(huán)境下，應用ADO.〖KG-*5〗Net技術,、CATIA二次開發(fā)技術及SQL Server數(shù)據(jù)庫,，將聯(lián)合收獲機設計知識、參數(shù)化模型等數(shù)字化資源融和,，進行組織管理,，構(gòu)建了聯(lián)合收獲機知識庫系統(tǒng)。通過人機交互的方式,，將知識表達形成的設計體系系統(tǒng)化,，應用模糊查詢方法,、推理機和ADO.〖KG-*5〗Net技術實現(xiàn)系統(tǒng)中知識的查詢、推理及編輯功能,，并將知識推送的結(jié)果傳遞給關聯(lián)的參數(shù)化模型驅(qū)動,，在不同需求下快速構(gòu)建模型，實現(xiàn)了知識的高效獲取與應用,，提高了設計效率,，為聯(lián)合收獲機零部件設計提供了一種通用方法。系統(tǒng)測試表明,，該系統(tǒng)具有可行性和有效性,，適用于聯(lián)合收獲機系列產(chǎn)品的開發(fā)。

摘要:對單自由度一平移兩轉(zhuǎn)動(1T2R)并聯(lián)運動振動篩進行了動力學分析,。由于該機構(gòu)包含2個子運動鏈(SKC),，且其耦合度均為零，因此,，首先由求得的符號式位置正解直接求解各桿件（角）速度和（角）加速度,；然后，基于Newton-Euler原理的序單開鏈法,，對含兩個SKC的空間并聯(lián)機構(gòu)進行動力學建模,，計算得到該機構(gòu)主動副的驅(qū)動力矩變化曲線；與利用傳統(tǒng)Lagrange法得到的驅(qū)動力矩進行了動力學建模誤差對比分析,，結(jié)果表明,，基于Newton-Euler原理的序單開鏈法具有更高的動力學建模精度。本文為多回路空間并聯(lián)機構(gòu)高效,、精確動力學建模與分析,，以及該并聯(lián)運動振動篩的動力學參數(shù)優(yōu)化提供了理論基礎。

摘要:針對含多變量高維度空間剛?cè)狁詈祥]鏈機器人的軌跡跟蹤和振動抑制問題,，提出了一種基于前饋補償?shù)腜D控制方法。首先,，采用有限元法對柔性空間構(gòu)件進行離散,，基于浮動坐標系描述柔性構(gòu)件位移場矢量，并根據(jù)Lagrange方程建立考慮剛性末端執(zhí)行器微小位移的剛?cè)狁詈峡臻g并聯(lián)機器人動力學模型,；然后,，利用前饋控制對預先求出的含耦合效應的控制力矩進行補償，提高剛?cè)狁詈峡刂葡到y(tǒng)的響應速度及跟蹤性能,，同時通過PD控制律保證空間閉鏈機器人的軌跡精度,，并對不同末端載荷作用下的軌跡跟蹤精度進行分析；最后,，與位置PID算法進行了比較,。結(jié)果表明：與位置PID算法相比，基于控制算法作用下的剛性末端執(zhí)行器軌跡精度得到提高,，其中,，X方向誤差降低了89.7%，Y方向誤差降低了4.3%,，Z方向誤差降低了12.9%,，柔性空間構(gòu)件產(chǎn)生的振動得到了有效 抑制。

摘要:為了避免大變形引起靜強度失效,，提出一種考慮全局應力約束的大變形柔順機構(gòu)拓撲優(yōu)化設計方法,。采用Total-Lagrangian描述方法和增量式Newton-Raphson法求解機構(gòu)的大變形響應問題；采用基于假設密度場的單元勢能插值法,，從而避免幾何非線性拓撲優(yōu)化出現(xiàn)的數(shù)值不收斂問題,；以輸出位移最大化作為優(yōu)化目標，采用改進的P范數(shù)將機構(gòu)所有單元局部應力約束轉(zhuǎn)換為一個全局應力約束,，構(gòu)建考慮全局應力約束的柔順機構(gòu)幾何非線性拓撲優(yōu)化模型,，采用移動漸近線算法求解優(yōu)化問題。數(shù)值算例結(jié)果表明,，采用本文方法獲得的大變形柔順機構(gòu)能夠有效滿足應力約束,。隨著允許應力約束值的減小，機構(gòu)構(gòu)型中的鉸鏈區(qū)域逐漸擴大,，使機構(gòu)的柔度分布更加均勻,，但是輸出位移逐漸減小。

摘要:機械臂連桿柔性、關節(jié)柔性等非線性變形的綜合影響,，導致其末端位置發(fā)生偏離而產(chǎn)生誤差,。本文以IRB1410型串聯(lián)機械臂為研究對象，采用理論分析,、仿真分析與實驗驗證相結(jié)合的方式,，對機械臂末端位置誤差進行分析與補償研究,。首先，建立機械臂剛?cè)狁詈侠碚撜`差模型,，并運用Newmark β法進行數(shù)值仿真分析,；聯(lián)合ANSYS和ADAMS進行剛?cè)狁詈蠙C械臂末端位置運動誤差仿真；為了實現(xiàn)快速補償,，提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的偽目標點法對位置誤差進行補償,，補償后其位置誤差均方根減小了68.3%，說明該方法具有較好的補償效果,；最后,，自主設計并搭建了測量實驗平臺，采用所提算法進行了誤差補償實驗,，對比補償前后距離誤差,，補償后誤差均方根減小了77.01%，驗證了偽目標點法對柔性誤差補償?shù)挠行浴?/p>