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摘要:現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備數(shù)字化設計是農(nóng)業(yè)工程領域的主要研究方向之一,，農(nóng)業(yè)機械與各類農(nóng)業(yè)物料的接觸作用及其對農(nóng)業(yè)機械設計工作的影響是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備數(shù)字化設計重要內容和難點,。離散元法是一種基于不連續(xù)性假設的計算機數(shù)值模擬方法,。研究表明，離散元法可以用于仿真分析農(nóng)業(yè)散體物料與機械裝備間的相互作用關系,，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備數(shù)字化設計提供了新手段,，在農(nóng)業(yè)工程領域具有良好的應用前景。本文對離散元法的基本概念、發(fā)展歷程及常見程序軟件進行了概述,，歸納分析了離散元法在模擬農(nóng)業(yè)土壤與農(nóng)業(yè)物料接觸時的模型確定及其參數(shù)標定方法，重點闡述了各作業(yè)環(huán)節(jié)典型農(nóng)業(yè)機械的離散元法應用現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài),。對基于離散元的數(shù)值模擬仿真及其工業(yè)化應用推廣所面臨的主要問題進行了分析和總結,，指出通用參數(shù)標定方法缺失和模型過度簡化是離散元法進一步發(fā)展的制約因素，加強接觸模型和參數(shù)標定的基礎研究工作,，推動專業(yè),、通用的軟件平臺開發(fā)，提高計算機計算和存儲能力及改進離散元算法結構,，從而提升模型計算效率將是今后的研究方向和工作重點。

摘要:為了解決油茶果采摘過程中采凈率低,、花苞損傷率大的問題,，通過研究不同品種油茶果結合力和油茶枝條特性,，設計了一種扭梳式油茶果采摘末端執(zhí)行器，在采摘作業(yè)時該執(zhí)行器可以對油茶果產(chǎn)生多種作用力,。闡述了該末端執(zhí)行器的結構和工作原理,，并對關鍵部件進行了設計，分析了末端執(zhí)行器的作業(yè)過程和油茶果脫落的影響因素,。對不同品種油茶果的結合力和枝條扭轉進行測試，得出抗拉力主要集中在10~25N之間,、抗剪力主要集中在5~15N之間、抗扭力矩主要集中在0.015~0.030N ·m之間,，不同品種油茶枝條扭轉模量在2~7MPa之間。單因素試驗表明,，在扭梳組件轉速為25~35r/min、梳輥轉速為75~85r/min,、作業(yè)時間為8~12s工況下，采摘性能較優(yōu),。試驗表明,，最優(yōu)工作參數(shù)組合為扭梳組件轉速35r/min,、梳輥轉速85r/min,、作業(yè)時間12s,，此時油茶果采凈率平均值為93.37%,，花苞損傷率平均值為13.16%,。

摘要:為提高果園作業(yè)平臺的適用性和操作靈活性，根據(jù)喬砧密植的紡錘形蘋果種植模式確定其目標工作空間,，以工作空間尺寸偏差,、工作空間體積和平均可操作度描述其可達工作空間性能，分析了平臺主要結構參數(shù)桿長和關節(jié)變量（關節(jié)角,、連桿偏移）對工作空間性能的影響,。建立了以可達工作空間性能和結構緊湊為指標的優(yōu)化模型,，利用遺傳算法求解得出最優(yōu)參數(shù)為：桿2和桿4的長度分別為988、879mm,，關節(jié)1,、3的關節(jié)角范圍分別為[107°,256°]、[-118°,-76°],，關節(jié)5、6的連桿偏移最大值分別為720,、340mm,。優(yōu)化后其可達工作空間尺寸偏差分別減小96.09%,、95.60%,，體積減小4.69%,，平均可操作度增加1.43%,。對優(yōu)化后的果園作業(yè)平臺進行了實地果園工作空間試驗,，結果表明：承載質量為65kg,、橫坡坡度為15°,、縱坡坡度為15°時,，工作空間尺寸偏差最大,，分別為16.2,、16.7mm，比原型分別減小93.89%,、93.76%,。

摘要:針對寬幅,、高速播種作業(yè)中缺少與播種機相匹配,、油菜及小麥兼用、穩(wěn)定排種的氣送式集排器分配裝置的生產(chǎn)實際問題,，設計了一種可實現(xiàn)24行排種的穹頂狀分配裝置,。闡述了穹頂狀分配裝置的工作原理，確定了分配裝置穹頂狀曲面方程及關鍵參數(shù)間的關系,，分析了輸送氣流及分配裝置結構對種子速度的影響。通過二次旋轉正交組合試驗,，應用DEM-CFD氣固耦合仿真,，分析了穹頂狀上弧板所處球體半徑,、導流隔板長度,、導種口高度對分配裝置各行排量一致性的影響，結果表明：當穹頂狀上弧板所處球體半徑為245mm,、導流隔板長度為20mm、導種口高度為20.5mm時,，油菜及小麥種子各行排量一致性較優(yōu),；在較優(yōu)參數(shù)組合下,，穹頂狀分配裝置內可有效實現(xiàn)種子與輸送氣流的二次混合,，油菜,、小麥種子各行排量一致性變異系數(shù)分別為4.96%、3.82%,。利用智能種植機械測試平臺進行了較優(yōu)參數(shù)組合下穹頂狀分配裝置排種性能驗證試驗,，結果表明：氣送式集排器供種裝置轉速為20～50r/min時，油菜各行排量一致性變異系數(shù)低于5%,、單行排量穩(wěn)定性變異系數(shù)低于5.3%，小麥各行排量一致性變異系數(shù)低于3.9%,、單行排量穩(wěn)定性變異系數(shù)低于4.9%，破損率均不高于0.05%,，滿足油菜及小麥排種性能要求,。

摘要:設計氣流輸送式排種系統(tǒng)時需確定種子速度，以小麥種子為試驗對象,，采用計算流體動力學和離散元耦合的方法在不同播種量與風速情況下對輸種管內種子速度進行數(shù)值模擬。采用標準k-ε模型非穩(wěn)態(tài)的Lagrangian耦合算法進行氣固兩相流耦合仿真,，在臺架試驗中運用高速攝像技術對輸種管內的種子運動過程進行圖像采集,，將采集的圖像進行二值化,、反色,、差分、腐蝕去噪聲等圖像處理,，根據(jù)種子面積與質心位置特征提取種子的移動距離，并計算得到種子實際運動速度,。仿真模擬與試驗表明，輸種管內種子速度主要受風速影響,，播種量對其影響很小,；不同風速下輸種管內種子速度仿真值與試驗值的相對誤差范圍為4.28%~6.06%，相同位置處不同風速種子速度仿真值與試驗值的相對誤差范圍為4.86%~5.70%,，通過計算得到輸種管內種子速度的修正系數(shù)平均值為0.95?；跉夤虄上嗔黢詈系妮敺N管內種子速度仿真具有較高的準確度,，驗證了基于EDEM-Fluent耦合仿真測定輸種管內種子速度的可行性,。

摘要:為適應玉米植質缽育農(nóng)藝對播種機的要求,，設計了氣吸滾筒式玉米植質缽盤精密播種裝置。通過理論分析建立了種子吸種過程的動力學模型,，得到影響吸種性能的主要因素為負壓、前進速度,、充種角。對吸種過程進行模擬仿真設計,，進一步確定了影響種子吸附的主要因素,。最后進行了播種裝置性能試驗，以合格指數(shù),、漏播指數(shù),、重播指數(shù)為分析指標,，通過三因素四水平正交試驗得出最優(yōu)參數(shù)組合為：前進速度0.22m/s,、負壓1200Pa,、充種角20°,，在此條件下進行了驗證試驗，得出合格指數(shù)為90.48%,、漏播指數(shù)為4.24%、重播指數(shù)為5.28%,，結果表明該播種裝置滿足播種機的播種要求。

摘要:針對蔬菜機械化播種成本高、播種質量有待提高等問題,，考慮蔬菜種子尺寸小、播種株距小,、播深淺等特點,，設計了電控錐盤式蔬菜播種機,。重點研究分析了播種機的播種原理,、種子的運動特性,、開溝器的受力及刃口曲線等,，確定了錐盤排種器、供種器,、開溝覆土器等關鍵部件結構及參數(shù),。通過設計閉環(huán)控制系統(tǒng)實現(xiàn)了排種盤轉速與機具前進速度的匹配；采用供種器連續(xù)供種,、錐盤排種器均勻排種、推種器滾輪推種的方式,，解決了種子堵塞,、損傷等問題,；通過滑刀刃口及覆土板受力分析,，確定了開溝及覆土穩(wěn)定的開溝覆土器結構,。大蔥,、白菜及菠菜的播種試驗表明：該機結構緊湊,、性能穩(wěn)定,，漏播指數(shù)小于5%,，重播指數(shù)小于5%，播種合格指數(shù)大于90%,符合國家標準且滿足蔬菜種植的農(nóng)藝要求,。

摘要:針對隨動式殘膜回收機在撿拾地膜過程中存在的雜質壅堵問題，設計了一種新型起膜撿拾機構,。通過分析機構起膜過程,，確定了起膜輪輪刺高度,、起膜輪排列間距等主要結構參數(shù),，通過分析機構拾膜過程,，確定了機具行進速度和起膜輪轉速等工作參數(shù)。以起膜輪轉速,、機具行進速度和起膜輪間距為試驗因素,，以起膜率,、排雜率為響應值,，利用Design-Expert 8.0.5軟件進行回歸分析和響應面分析,，得出各因素對起膜率和排雜率的影響順序由大到小均為：起膜輪轉速,、機具行進速度,、起膜輪間距，并分別建立了起膜率,、排雜率與起膜輪轉速,、機具行進速度,、起膜輪間距的三元二次回歸模型。采用非線性優(yōu)化計算方法進行優(yōu)化計算,，結果表明：當起膜輪轉速為26.2r/min,、機具行進速度為1.23m/s,、起膜輪間距為139.95mm時,，起膜率理論值為91.49%,，排雜率理論值為92.92%,。在起膜撿拾機構參數(shù)最優(yōu)組合下的田間試驗表明,，起膜率均值為90.45%,，排雜率均值為91.30%,。

摘要:針對東北地區(qū)稻田行間除草裝置存在除草率低、易傷苗等問題,，設計一種曲面輪齒斜置式稻田行間除草裝置。通過對除草輪作業(yè)時輪齒入土壓埋過程和出土脫附過程進行力學分析,，建立了土壤顆粒在除草輪齒上的相應力學模型,，研究了輪齒結構對作業(yè)性能的影響；通過理論分析確定了影響除草性能的除草輪主要結構參數(shù)和各參數(shù)的取值范圍,，并設計了單鉸鏈結構仿形機構,?；陲@式動力學LS-DYNA仿真技術建立了除草輪與水-土壤流固耦合模型，通過正交旋轉虛擬試驗獲得曲面輪齒除草輪的最優(yōu)結構參數(shù)組合,，并通過田間對比試驗驗證了該裝置的作業(yè)性能,。結果表明：曲面結構輪齒除草輪的雜草壓埋效果和脫土效果均優(yōu)于直面結構輪齒的除草輪,，影響該裝置作業(yè)性能的主要結構參數(shù)為除草輪曲率半徑和偏心距,；通過仿真試驗得到最優(yōu)參數(shù)組合為曲率半徑65.86mm,、偏心距113.27mm,。田間試驗表明，在輪齒曲率半徑為66mm,、偏心距為113mm最優(yōu)參數(shù)組合下,，該裝置平均除草率和平均傷苗率分別為89.66%和2.1%,，作業(yè)性能穩(wěn)定,，滿足稻田機械除草作業(yè)農(nóng)藝和技術要求。

摘要:為確定新疆果園散體廄肥離散元仿真參數(shù),，采用仿真試驗與物理試驗相結合的方法,，對散體廄肥的離散元參數(shù)進行標定。以不同參數(shù)組合下的堆積角為響應值,，采用Plackett-Burman試驗對散體廄肥離散元仿真參數(shù)進行篩選,，得到對堆積角影響顯著的參數(shù),，即廄肥-廄肥恢復系數(shù),、廄肥-鋼恢復系數(shù),、JKR表面能,；通過Box-Behnken試驗建立堆積角與顯著性參數(shù)的二階回歸模型,，并對其進行優(yōu)化,，得到顯著性參數(shù)最優(yōu)值,，即廄肥-廄肥恢復系數(shù)為0.49,、廄肥-鋼恢復系數(shù)為0.34,、JKR表面能為0.02J/m2,；將最優(yōu)參數(shù)組合下仿真試驗得到的堆積角與物理試驗值進行對比，二者相對誤差為2.73%,。研究表明,，標定的參數(shù)可靠,，可為果園散體廄肥深施機械化過程仿真參數(shù)優(yōu)化提供依據(jù)。

摘要:針對油茶成熟鮮果在脫殼過程中存在脫凈率低,、茶籽破損率高等問題,，設計了一種四通道全自動油茶成熟鮮果脫殼機,。通過對油茶果進行四通道分級，使不同大小的油茶果進入相應的脫殼滾筒內,，通過油茶果與脫殼套筒的相互撞擊以及油茶果之間碰撞,、擠壓,、搓擦的綜合作用實現(xiàn)脫殼,。選取油茶成熟鮮果為研究對象,，以茶果脫凈率,、茶籽破損率為評價指標,，以茶果喂入量,、脫殼桿扭度和脫殼桿直徑為試驗因素,，采用L9(34)正交試驗、方差分析和加權綜合評分法對油茶成熟鮮果脫殼機的脫殼效果進行分析,。結果表明：當茶果喂入量1500kg/h、脫殼桿扭度30°,、脫殼桿直徑23mm時,，該脫殼機脫殼效果最佳,。對脫殼機進行3次最佳參數(shù)組合下的脫殼試驗,，取3次試驗結果的平均值作為油茶成熟鮮果脫殼機最終的脫凈率和茶籽破損率,，計算得出該脫殼機的脫凈率為98.85%,、茶籽破損率為3.24%，研究表明,，該四通道全自動油茶成熟鮮果脫殼機達到預期設計目標,，能夠較好地完成油茶果脫殼作業(yè),。

摘要:為進一步提升胡麻脫粒物料分離清選機械化作業(yè)水平,，針對胡麻脫粒物料各組分類型,，提出“先氣流清、再風篩選”的作業(yè)模式,，制訂了胡麻脫粒物料分離清選作業(yè)工藝流程,，設計了雙風道風篩式胡麻脫粒物料分離清選機,。對三級振動篩分裝置,、雙風道雜余集料裝置及吸雜除塵裝置等關鍵作業(yè)部件進行設計選型與參數(shù)計算,，獲得不同組分的胡麻脫粒物料在三級篩面上不同運動狀態(tài)下振動篩分裝置曲柄連桿機構運動參數(shù)必須滿足的條件。樣機性能試驗表明，當振動喂料系統(tǒng)電磁激振器振幅控制在14~18mm,、前風道風量調節(jié)手柄在2~4擋位,、后風道風量調節(jié)手柄在4~6擋位,、三級振動篩分裝置振動頻率在2~6Hz時,，雙風道風篩式胡麻脫粒物料分離清選機的籽粒清潔率為97.16%、夾帶總損失率為1.12%,，試驗結果滿足設計要求,，能夠實現(xiàn)對胡麻收獲期脫粒物料不同組分的分離清選作業(yè),。

摘要:林下種草是近年來人工林普遍采用的林下經(jīng)濟模式,。針對林草種植模式中因林木間距小、植被茂盛,、地表不平,、視野受限而帶來的牧草收獲困難等問題,，設計了一款履帶式林間草帶收割機，該機主要特點是幅寬小,、轉彎靈活,，適合林間牧草收獲作業(yè)和硬雜草、稀疏灌木的切割作業(yè),。根據(jù)實地調研提出基于林間作業(yè)環(huán)境的割草機設計要求,，通過對割草機行走系統(tǒng)、切割系統(tǒng)進行分析計算,，確定了履帶,、圓盤式切割器的主要結構參數(shù),，分析了圓盤式切割器的運動軌跡和牧草被割斷后的運動狀態(tài),，并采用力學計算和仿真模擬的方式計算了機架的受力情況。試制樣機,，并進行了林間牧草收獲試驗,，結果表明,，收割機的平均作業(yè)速度為0.42m/s,，割茬高度7.6cm,，割幅利用系數(shù)為0.94,。說明所設計的履帶式林間草帶收割機能夠適應人工林作業(yè)環(huán)境,，滿足林間牧草收獲作業(yè)要求,。

摘要:根據(jù)王草分蘗能力強、生物量大,、含水率高的特點,，基于王草機械化收獲的農(nóng)藝要求優(yōu)化設計了一種4排人字形滾筒破碎裝置,。通過理論分析及計算確定了破碎裝置主要結構及參數(shù)，通過單因素試驗與二次正交旋轉組合試驗研究了喂入輥轉速,、破碎輥轉速對莖稈破碎合格率,、平均長度的影響,，采用Design-Expert軟件對試驗結果進行了響應面分析,、回歸分析及目標優(yōu)化,，得到試驗因素與評價指標間的回歸方程,，并獲得最佳參數(shù)組合,。結果顯示：通過單因素試驗確定喂入輥,、破碎輥的轉速范圍分別為380~480r/min,、750~950r/min,；通過二次旋轉正交試驗及目標優(yōu)化得到最優(yōu)參數(shù)組合為：喂入輥轉速416.5r/min,、破碎輥轉速950r/min，此時莖稈破碎合格率為98.30%,、破碎莖稈平均長度為29.04mm,；臺架試驗及整機田間收獲試驗表明,，該裝置破碎效果均勻，莖稈破碎合格率達98%,，破碎莖稈的平均長度小于30mm,，滿足滾筒式破碎裝置設計要求,。

摘要:為了分析軸伸貫流泵站全過流系統(tǒng)在含有附加拍門的出水流道閘門開啟下機組外特性參數(shù)的變化規(guī)律和過流系統(tǒng)內部流場的演變過程，利用力矩平衡方程推導葉輪實時轉速,，基于鋪層網(wǎng)格及動網(wǎng)格技術研究了含有附加拍門出水流道閘門的運動規(guī)律,，對軸伸貫流泵全過流系統(tǒng)啟動三維過渡過程進行了數(shù)值模擬,。結果表明：計算結果與試驗結果一致,；在機組啟動過程中,，泵段揚程先增大，然后減小至額定揚程,，2.25s時出現(xiàn)最大啟動揚程6.38m,；拍門前后壓差最大值為2.61m,，設有附加拍門的出水流道閘門可以有效降低啟動過程中的最大啟動揚程,，提高水泵機組的安全系數(shù),。水泵的啟動轉速和流量變化對葉輪段壓力分布梯度影響明顯，當轉速上升到最大值時,，葉片承受最大水壓力,。在啟動過程中閘門上的附加拍門起到了分流作用,，避免因葉輪轉速上升較快、閘門未充分開啟而使出水流道水壓力過大帶來的系統(tǒng)不穩(wěn)定性問題,。

摘要:西藏巴宜區(qū)降水量豐富,，但地質災害頻發(fā),，森林生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)功能取決于森林景觀空間結構的優(yōu)劣，這對于區(qū)域生態(tài)穩(wěn)定至關重要,。以西藏巴宜區(qū)為研究區(qū)，基于復雜網(wǎng)絡理論和景觀生態(tài)學分析方法識別并構建區(qū)域森林景觀空間網(wǎng)絡,，并運用復雜網(wǎng)絡特征指標及魯棒性分析方法分析該森林景觀空間網(wǎng)絡的拓撲結構特征及抗破壞能力。結果表明：西藏巴宜區(qū)的森林景觀空間網(wǎng)絡度分布呈現(xiàn)冪律分布,，具有無標度性特征，該網(wǎng)絡具有非均勻特性,，網(wǎng)絡結構穩(wěn)定性較差,，且隨機攻擊下的邊與節(jié)點恢復魯棒性優(yōu)于惡意攻擊下的恢復魯棒性,。

摘要:以滇中城市群為例,，將GIS技術和MCR-FLUS-Markov模型應用于國土空間格局優(yōu)化配置研究中,，提出一種基于生態(tài)安全格局的國土空間格局優(yōu)化配置方法，在生活空間擴張情景,、生產(chǎn)空間開發(fā)情景、生態(tài)空間保護情景和綜合優(yōu)化情景4種模式下,，對2030年國土空間結構布局情況進行預測，最終形成“生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間”協(xié)調下的滇中城市群國土空間格局優(yōu)化分區(qū)。結果表明：以生態(tài)保護紅線作為生態(tài)源地,，以城鎮(zhèn)用地和農(nóng)村居民點用地作為生活空間擴張源，選取9個阻力因子,，采用MCR模型和累積耗費距離模型構建城市群生態(tài)安全格局,，形成生態(tài)空間保護核心區(qū)、生態(tài)空間保護邊緣區(qū),、生產(chǎn)空間開發(fā)重點區(qū)、生產(chǎn)空間開發(fā)邊緣區(qū)和生活空間擴張集中區(qū)5個生態(tài)安全格局功能分區(qū),；以生態(tài)功能分區(qū)作為約束條件，通過MCR-FLUS-Markov模型模擬得到滇中城市群2030年3種情景下“生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間”優(yōu)化配置結果,。生活空間擴張情景考慮了生活需要及政策指導下以生活空間擴張建設為主導的三生空間數(shù)量及結構的發(fā)展方向,；在生產(chǎn)空間開發(fā)情景下,，生活空間擴張規(guī)模得到一定控制,，開發(fā)了部分生態(tài)空間潛力；在生態(tài)空間保護情景下,，生產(chǎn)空間面積少量減小，生活空間面積少量增加,。根據(jù)國土空間的主導功能及多功能性,，滇中城市群2030年綜合情景方案下的“生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間”優(yōu)化布局劃分為生活空間,、生產(chǎn)空間、生態(tài)空間,、生活-生產(chǎn)空間、生活-生態(tài)空間,、生產(chǎn)-生態(tài)空間和生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間7大類，以生產(chǎn)-生態(tài)空間面積最小,，生態(tài)空間面積最大，并結合城市群各縣域發(fā)展特點提出了各空間類型的生活,、生產(chǎn)開發(fā)建設和生態(tài)保護的重點及方向。研究認為,，基于“生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間”協(xié)調的綜合情景方案更為合理，其他3種情景方案可為綜合情景方案的實施進行補充和調整,。

摘要:為了快速,、高效、無損監(jiān)測板栗樹的紅蜘蛛病蟲害,，以實地采集的板栗樹局部感染明顯葉片,、感染輕重不均勻葉片,、恢復中的感染葉片及不同感染程度葉片為研究對象,，利用UHD185型高光譜相機和數(shù)碼相機獲取各種葉片的高光譜圖像和RGB圖像，以RGB圖像為參考,，選擇各種葉片的感興趣區(qū)，在高光譜圖像上提取感興趣區(qū)的光譜曲線,，通過微分運算提取光譜曲線的綠峰,、紅谷,、低位、紅邊、高位,、高肩6種光譜特征及特征波長，利用大量實測數(shù)據(jù)分析板栗樹葉各個光譜特征及特征波長隨紅蜘蛛病蟲害危害程度的葉片級變化規(guī)律,，得到識別紅蜘蛛病蟲害最佳的光譜特征,。利用無人機(Unmanned aerial vehicle,，UAV)搭載UHD185型相機,，獲取了實驗區(qū)高光譜影像。結果表明,，監(jiān)測板栗樹紅蜘蛛病蟲害危害程度的最佳光譜特征為紅邊和低位，其與紅蜘蛛病蟲害的決定系數(shù)均超過0.6,，當發(fā)生輕度紅蜘蛛病蟲害時，紅邊波長和低位波長出現(xiàn)“藍移”,，說明無人機高光譜遙感系統(tǒng)具有早期發(fā)現(xiàn)紅蜘蛛病蟲害的能力，可為板栗樹紅蜘蛛病蟲害的及時治理提供科學依據(jù),。

摘要:采集不同濃度梯度銅離子（Cu2+）脅迫下玉米葉片的可見光-近紅外光譜及實測玉米葉片Cu2+濃度，采用短時傅里葉變換（Short-time Fourier transform,，STFT）時頻分析技術，研究不同濃度Cu2+脅迫下玉米葉片光譜的能量振幅響應,，進而提取特征波段的振幅參數(shù)，利用偏最小二乘回歸（Partial least squares regression,，PLSR）方法反演葉片Cu2+濃度。研究發(fā)現(xiàn),，玉米葉片光譜的STFT變換所得能量振幅峰值隨Cu2+脅迫濃度梯度的增加呈先降低、后升高趨勢,，且隨Cu2+濃度的升高不斷向短波方向遷移。選取不同濃度梯度的能量振幅峰值波段為特征波段,，利用特征波段上隨頻域變化的能量幅值，建立玉米葉片Cu2+濃度反演的偏最小二乘回歸模型,，模型R2為0.9863。選取相同培育期的另外2組植株數(shù)據(jù)為驗證數(shù)據(jù),，進行相同STFT變換，利用建立的偏最小二乘回歸模型對兩組驗證數(shù)據(jù)進行玉米葉片Cu2+濃度反演,，并與驗證組實測Cu2+濃度進行相關性分析，Cu2+反演R2分別為0.8806和0.7331（P<0.01）,，RMSE分別為1.563、2.619μg/g,。研究表明,，光譜的時頻分析方法可用于Cu2+脅迫下玉米葉片的快速檢測,，為農(nóng)作物的重金屬脅迫監(jiān)測提供了新的思路,。

摘要:針對Sentinel-2衛(wèi)星影像擁有3個對植被生長狀況非常敏感、空間分辨率為20m的紅邊波段（705,、740、783nm），其空間分辨率與可見光和近紅外波段10m的空間分辨率不一致,，使Sentinel-2影像應用受到限制的問題，基于多光譜多分辨率估計的超分辨率（Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe）算法將空間分辨率20m的6個波段重建為10m,；以重建后的影像為數(shù)據(jù)源，耦合PROSAIL輻射傳輸模型和隨機森林模型反演玉米冠層葉面積指數(shù)（LAI）,，并以野外實測LAI驗證其反演精度,。結果表明，采用SupReMe算法對Sentinel-2影像進行重建后,，在保持光譜特性不變的同時提高了影像的空間細節(jié),；基于重建影像和原始影像的LAI反演決定系數(shù)R2分別為0.70,、0.68,，均方根誤差RSME分別為0.240,、0.262。研究表明,，利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2衛(wèi)星影像，能夠在提高玉米冠層LAI反演空間分辨率的同時提高反演精度,，在挖掘高分辨率農(nóng)作物生長信息方面具有很大潛力。

摘要:為剔除無人機多光譜圖像中的土壤背景,、提高作物根域土壤含水率反演精度，以不同水分處理的拔節(jié)期冬小麥為研究對象,，利用無人機多光譜相機分別在09:00、11:00,、13:00、15:00和17:00等5個時刻獲取高分辨率多光譜圖像,，采用改進的植被指數(shù)閾值法快速確定植被像元與土壤像元的分類閾值，通過閾值劃分剔除土壤背景,，并根據(jù)閾值變化研究土壤背景對冬小麥冠層反射率的影響，建立了剔除土壤背景前后基于植被指數(shù)的土壤含水率反演模型,。結果表明,，應用改進的植被指數(shù)閾值法可有效剔除多光譜圖像中的土壤背景，其中基于植被指數(shù)RDVI的剔除精度最高,，總體精度在91.32%以上；土壤背景對冬小麥冠層近紅外波段的反射率影響較大,，紅邊波段次之，而對可見光波段的反射率影響較?。惶蕹寥辣尘扒昂蟮闹脖恢笖?shù)與土壤含水率均呈線性關系,，剔除土壤背景對反演土壤含水率的精度有顯著提高,，其中NGRDI反演深度10~20cm的冬小麥根域土壤含水率效果最好,，建模集R2和RMSE分別為0.739和2.0%，驗證集R2和RMSE分別為0.787和2.1%,。

摘要:為滿足玉米苗期中耕、追肥等田間管理環(huán)節(jié)的自主導航行走需求,，研究了基于機器視覺的多條作物行線實時檢測技術,。首先，基于綠色分量增強法,、分割閾值優(yōu)化法和形態(tài)特征分析法，對圖像分別進行灰度化,、二值化和去噪等預處理，該預處理結果不受自然光照變化,、陰影,、降水/積水、播種模式等影響,，對細密狀雜草干擾或植株冠層交疊條件下作物行間分界間隙的清理效果較好，對小尺寸噪聲,、行間零散分布的圓形葉片類雜草噪聲以及呈橫向生長狀或聚集狀的雜草噪聲也有較好的清除效果。然后,，將二值圖像沿縱坐標均分為20個水平條，在各水平條內部建立目標區(qū)域的水平間距,、水平跨度等特征參數(shù)，并跨水平條建立目標區(qū)域間的垂直間距,、趨勢角、覆蓋寬度等特征參數(shù),，基于以上參數(shù)在行內和行間分布的差異性,，完成各水平條中隸屬于不同作物行的目標區(qū)域的定位分割和不同水平條中隸屬于同一作物行的目標區(qū)域的聚類,，其分割聚類效果良好,。最后，基于離群特征點去除后的最小二乘法,，進行線性擬合并獲取作物行中心線，結果表明,，整體檢測準確率不低于91.2%，單幀圖像處理時間不超過368ms,，說明采用本文方法可快速實現(xiàn)不同環(huán)境因素干擾下的多條作物行線的同步檢測。

摘要:為快速準確獲取玉米幼苗株數(shù),、評估播種質量,、進行查缺補苗等管理,，對YOLO算法進行改進，提出了一種基于特征增強機制的幼苗獲取檢測模型（FE-YOLO）,，實現(xiàn)了對玉米幼苗株數(shù)的快速獲取。該方法根據(jù)玉米幼苗目標尺寸和空間紋理特征,，構建了基于動態(tài)激活的輕量特征提取網(wǎng)絡，融合了多感受野和空間注意力機制,。實驗表明：FE-YOLO模型增強了幼苗空間特征、降低了網(wǎng)絡復雜度,，使模型的mAP和召回率分別達到87.22%和91.54%,，每秒浮點運算次數(shù)和檢測推理時間僅為YOLO v3的7.91%和33.76%,。FE-YOLO能夠實現(xiàn)無人機正射影像的玉米幼苗株數(shù)獲取和種植密度估算,，該模型復雜度低,、識別精度高，能夠為玉米苗期管理提供技術支持,。

摘要:接觸式測量植物葉片面積的方法會對葉片造成一定程度的傷害,，為此本文提出一種僅利用智能手機的非接觸式多類別無規(guī)則葉片面積三維測量方法,。首先,，采用運動恢復結構方法獲取植株的三維重建點云,，在HSV顏色特征空間去除葉片三維噪點；然后,，利用模糊C均值聚類算法分割單個葉片,，重建葉片表面三角網(wǎng)格；最后,，通過網(wǎng)格法計算葉片面積,。對5種不同類別、不同形狀的植物葉片進行了測量實驗,，結果表明，在葉片重疊率和復雜性角度上,，面積測量的平均相對誤差分別為6.25%和4.81%,。本文方法測量穩(wěn)定、精度高,，能夠滿足多類別無規(guī)則植物葉片面積測量的需求。

摘要:預防和控制農(nóng)作物病蟲害是保證作物產(chǎn)量的重要措施,。為了提高病蟲害識別模型的準確率,，對注意力CBAM模塊進行改進,，提出一種新的混合注意力模塊I_CBAM,。通過通道注意力與空間注意力的并行連接，解決了串行連接兩種注意力產(chǎn)生干擾的問題,。添加了I_CBAM模塊的InRes-v2,、MobileNet-v2、LeNet,、AlexNet、改進AlexNet模型的Top-1(61類)準確率分別達到了86.98%,、86.50%、80.97%,、84.47%和84.96%，比原模型分別提高了0.51,、0.62、1.74,、0.53,、0.55個百分點,。研究表明，提出的并行混合注意力模塊I_CBAM在病蟲害細粒度分類上具有更優(yōu)的識別效果,，且在不同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型之間擁有良好的泛化性,。將I_CBAM中通道注意力壓縮比調整為32，使添加了I_CBAM的MobileNet-v2遷移學習模型的內存縮小至28.3MB,，預測一幅圖像平均用時僅為7.19ms，大大提高了預測響應速度,。將該模型部署到移動端小程序上，結果表明,，添加了I_CBAM模塊的模型具有良好的可視化應用效果。

摘要:肉牛的運動行為反映其健康狀況，在實際養(yǎng)殖環(huán)境下如何識別肉牛并對其進行跟蹤,，對感知肉牛的運動行為至關重要?；赮OLO v3改進算法（LSRCEM-YOLO），利用視頻監(jiān)控實現(xiàn)了實際養(yǎng)殖環(huán)境下的肉牛實時跟蹤,。該方法采用MobileNet v2作為目標檢測骨干網(wǎng)絡，根據(jù)肉牛分布不均,、目標尺度變化較大的特點,，提出通過添加長短距離語義增強模塊（LSRCEM）進行多尺度融合,，結合Mudeep重識別模型實現(xiàn)了肉牛多目標跟蹤,。結果表明：在目標檢測方面,，LSRCEM-YOLO的mAP值達到了92.3%，模型參數(shù)量僅為YOLO v3的10%,，相比YOLO v3-tiny也降低了31.34%；在肉牛重識別方面,，采用基于調整感受野的Mudeep模型，獲得了更多的多尺度特征,，其Rank-1指標達到了96.5%；多目標跟蹤的多目標跟蹤準確率相對于DeepSORT算法從32.3%提高到了45.2%,，ID switch次數(shù)降低了69.2%。本文方法可為實際環(huán)境下的肉牛行為實時跟蹤,、行為感知提供技術參考。

摘要:為提高雞只個體輪廓分割提取的精度和準確度，實現(xiàn)基于機器視覺技術的雞只行為,、健康、福利狀態(tài)監(jiān)測等精準畜牧業(yè)管理,，保證相關監(jiān)測技術及決策的可靠性，針對疊層籠養(yǎng)環(huán)境下肉雞圖像的實例分割和輪廓提取問題,，提出一種優(yōu)化的基于Mask R-CNN框架的實例分割方法，構建了一種雞只圖像分割和輪廓提取網(wǎng)絡,，對雞群圖像進行分割，從而實現(xiàn)雞只個體輪廓的提取,。該網(wǎng)絡以注意力機制,、可變形卷積的41層深度殘差網(wǎng)絡（ResNet）和特征金字塔網(wǎng)絡（Feature pyramid networks, FPN）相融合為主干網(wǎng)絡,，提取圖像特征，并經(jīng)區(qū)域生成網(wǎng)絡（Region proposal networks, RPN）提取感興趣區(qū)域（ROI）,，最后通過頭部網(wǎng)絡完成雞只目標的分類,、分割和邊框回歸,。雞只圖像分割試驗表明,，與Mask R-CNN網(wǎng)絡相比，優(yōu)化后網(wǎng)絡模型精確率和精度均值分別從78.23%,、84.48%提高到88.60%、90.37%,，模型召回率為77.48%,，可以實現(xiàn)雞只輪廓的像素級分割,。本研究可為雞只福利狀態(tài)和雞只健康狀況的實時監(jiān)測提供技術支撐。

摘要:針對白羽肉雞體質量測量自動化水平低、易造成肉雞應激的問題,，提出一種結合深度學習的非接觸式白羽肉雞體質量估測方法,。利用Mask R-CNN和YOLACT(You only look at coefficients) 兩種實例分割算法獲取白羽肉雞位置與覆蓋掩膜,，并進行效果對比；采用自適應掩膜隨機提取白羽肉雞身體部分邊緣點,，并作為觀測點進行橢圓擬合,，映射白羽肉雞背部像素投影面積；通過雙變量相關性分析驗證白羽肉雞背部投影面積與體質量間的顯著相關性,，根據(jù)白羽肉雞背部投影面積與背部像素投影面積的線性比例關系，按照最小二乘原則建立白羽肉雞背部像素投影面積與體質量間的線性回歸模型,。試驗表明，單只雞體質量估測中以Mask R-CNN進行特征提取的體質量估測平均準確率為97.23%,，以YOLACT進行特征提取的體質量估測平均準確率為97.49%，群雞場景中體質量估測最低準確率為90.50%,。

摘要:針對傳統(tǒng)人工土壤檢測方法存在檢測過程復雜,、處理周期長、工作效率低等問題,，提出了土壤有機質檢測自動化前處理平臺整體設計框架，基于此構建了土壤有機質檢測自動化前處理平臺,，該平臺以均一、穩(wěn)定的機器操作完成土壤有機質含量的精確檢測,。平臺主要由搬運機械手,、溫控消解裝置、無損轉移裝置,、電氣控制系統(tǒng)等構成，同時通過構建組態(tài)軟件調度系統(tǒng)實現(xiàn)各裝置的協(xié)同工作,，以流水線式作業(yè)方式完成土壤有機質自動化前處理。選取標準土壤樣品對平臺的穩(wěn)定性和系統(tǒng)適用性進行試驗,，結果顯示,，該平臺重復測試標準差不大于0.56g/kg，相對標準偏差不大于2.30%,，相對誤差不大于2.21%，檢測結果符合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部土壤檢測指標要求,。

摘要:針對實際蒸散量(Actual evapotranspiration,ETa)估算過程中太陽輻射測量設備昂貴,、難以大量布署安裝,，以及單元機器學習回歸算法精度低、泛化性能差的問題,，提出了一種基于光照度的集成算法,。首先,，將光照度作為模型的輸入量代替太陽輻射，提出了基于光照度的晴朗指數(shù),；提出了以極端梯度提升模型（Extreme gradient boosting,XGBoost）、分布式梯度提升框架（Light gradient boosting machine,LightGBM）,、隨機森林回歸（Random forest regression,RFR）,、支持向量回歸（Support vector regression,SVR）為基礎模型的實際蒸散量估算集成算法,。結果表明：在農(nóng)田實際蒸散量的估算中光照度可以替代太陽輻射，通過單元模型和集成模型分別對比基于光照度和太陽輻射的ETa估算結果,，兩者最大均方根誤差（RMSE）差值為0.031mm/h，決定系數(shù)（R2）的最大差值為0.053,。晴朗指數(shù)有助于模型更好地學習不同天氣條件下的蒸散量數(shù)據(jù)分布特征，與未添加晴朗指數(shù)的集成模型估算結果相比,，RMSE降低了0.028mm/h,，R2提高了0.03。采用集成算法比單元模型算法性能有明顯提升,，基于光照度的集成模型RMSE為0.037mm/h、R2為0.985,。本文從估算蒸散量所需的數(shù)據(jù)源、特征量以及估算算法等多個角度進行了探索,，為農(nóng)田蒸散量的估算提供了一種新思路。

摘要:為探究AquaCrop模型對南疆地區(qū)無膜滴灌棉花種植的適用性,、尋求最優(yōu)灌溉制度，以2018—2019年田間實測數(shù)據(jù)對模型進行校驗,，并利用校準模型分別模擬2種不同灌水情景下的棉花冠層覆蓋度、生物量及產(chǎn)量的變化規(guī)律,。結果表明：采用AquaCrop模型模擬2019年冠層覆蓋度的均方根誤差（RMSE）、擬合指數(shù)（d）,、標準均方根誤差（NRMSE）及決定系數(shù)（R2）分別為6.03%、0.12,、13.08%和0.97,，生物量模擬的各參數(shù)分別為810kg/hm2、0.93,、6.41%和0.80，產(chǎn)量模擬的各參數(shù)分別為751kg/hm2,、0.84、14.02%和0.87,，說明AquaCrop模型可以較好地模擬南疆地區(qū)無膜滴灌棉花的生長與產(chǎn)量?；?960—2019年的氣象數(shù)據(jù)，利用AquaCrop模型對無膜滴灌棉花進行情景模擬：灌水周期相同時，無膜滴灌棉花產(chǎn)量隨灌溉定額的增加呈先增加,、后減小的變化趨勢，總灌水量為7200m3/hm2時產(chǎn)量達到最大值（5398kg/hm2）,，水分利用效率（WUE）為0.75kg/m3；灌溉定額相同時,，無膜滴灌棉花產(chǎn)量隨灌水周期的增加而增加，總灌水量為5400m3/hm2,、灌水周期為5d時，產(chǎn)量達到最大值（5315kg/hm2）,、WUE為0.98kg/m3。研究表明,，灌水周期5d、灌溉定額540mm的灌溉制度可保證無膜滴灌棉花具有較高的產(chǎn)量和水分利用率,，可作為無膜滴灌棉花的參考灌溉制度在南疆地區(qū)推廣應用,。

摘要:為研究不同氮肥增效劑及水氮用量對冬小麥產(chǎn)量的影響，采用裂-裂區(qū)設計進行了田間試驗,。其中,，主區(qū)設3個灌水水平（W1:30mm、W2:60mm和W3:90mm）,，副區(qū)設3個施氮水平（N1:75kg/hm2、N2:150kg/hm2和N3:225kg/hm2）,，每個主區(qū)下各設一個不施氮處理為對照（CK），副-副區(qū)為脲酶抑制劑（NBPT）和雙效抑制劑（NBPT+DCD）兩種氮肥增效劑處理,，以傳統(tǒng)施肥處理（CO）為對照,。結果表明：灌水水平、施氮水平及氮肥增效劑類型均對冬小麥產(chǎn)量產(chǎn)生極顯著影響（P<0.01）,；隨著灌水量/施氮量的增大，不同氮肥增效劑下冬小麥產(chǎn)量都呈現(xiàn)出先增加,、后減小的趨勢。NBPT和NBPT+DCD處理均在灌水量60mm,、施氮量75kg/hm2時較CO的增產(chǎn)率達到最大，分別為20.23%和38.96%,?；貧w分析和頻率分析表明，NBPT處理在施氮量139~183kg/hm2,、灌水量47~67mm的范圍內,，冬小麥可獲得較高產(chǎn)量，在施氮量162kg/hm2,、灌水量為48mm時，理論最高產(chǎn)量為7409kg/hm2,；〖JP3〗NBPT+DCD處理在施氮量149~185kg/hm2,、灌水量為50~65mm時，冬小麥可獲得較高產(chǎn)量,，在施氮量為158kg/hm2、灌水量51mm時,，理論最高產(chǎn)量為8329kg/hm2,；CO處理獲得最高產(chǎn)量時的灌水量,、施氮量區(qū)間分別為49~63mm、143~247kg/hm2,，相應產(chǎn)量為5912~6443kg/hm2。綜上,，脲酶抑制劑和雙效抑制劑均有明顯的增產(chǎn)節(jié)肥效果，且以雙效抑制劑效果更優(yōu),。

摘要:在田間試驗區(qū)設置對照組（CK）,、有機肥復配脫硫石膏（T1）,、生物炭（T2）及脫硫石膏（T3）4個處理，分析不同改良劑對中度鹽堿地表層20cm內土壤微生物數(shù)量,、理化性質及加工番茄產(chǎn)量的影響，從而確定最適宜的改良劑,。結果表明：各改良劑均能降低土壤電導率和pH值,，提高土壤有機質,、水解氮,、速效磷、速效鉀含量,，并提高加工番茄產(chǎn)量，其中生物炭處理對加工番茄產(chǎn)量的影響最為顯著,，較對照處理增加了55.96%；各處理的土壤細菌和放線菌數(shù)量在整個生育期內均呈拋物線形變化,，最大值均出現(xiàn)在開花著果-著果盛期，土壤真菌數(shù)量在全生育期呈下降趨勢,；施加生物炭,、脫硫石膏,、有機肥復配脫硫石膏均可增加土壤細菌,、放線菌、真菌數(shù)量,，其中細菌和放線菌數(shù)量均以生物炭處理的增幅最大，較對照組分別增加了1.6～7.8倍和2.0～6.1倍,；土壤耕層細菌、放線菌數(shù)量均與土壤pH值和電導率呈負相關,，與土壤有機質、水解氮,、速效磷,、速效鉀含量呈正相關,，說明土壤微生物數(shù)量隨土壤鹽漬化程度的增加呈減少趨勢,，與大部分土壤養(yǎng)分之間具有很好的正相關性,，且細菌和放線菌數(shù)量多的土壤，其土壤理化性質較好,，作物產(chǎn)量也較高，因此可以將土壤細菌和放線菌數(shù)量作為評價土壤健康狀況的重要生物指標,。綜上所述，生物炭處理（T2,，22.5t/hm2）最有利于降低中度鹽堿地土壤電導率和pH值，促進土壤微生物的生長繁殖,，提高土壤養(yǎng)分及加工番茄的產(chǎn)量。

摘要:為構建基于葉面積指數(shù)（LAI）的夏玉米葉片臨界氮濃度稀釋曲線，于2018,、2019年在關中地區(qū)進行了不同水氮供應的田間試驗,，試驗設置了3個水分水平：雨養(yǎng)（RF）,、虧缺灌溉（DI）和充分灌溉（FI），4個氮肥水平：0,、90、150,、210kg/hm2，研究基于LAI的夏玉米葉片臨界氮濃度稀釋曲線對不同水分供應的響應,，分析氮營養(yǎng)指數(shù)（NNI）與相對產(chǎn)量的定量關系。結果表明：夏玉米LAI與葉片氮濃度之間符合冪函數(shù)關系,。基于LAI的葉片臨界氮濃度稀釋曲線在RF處理下年際差異顯著（P<0.05）,，但在DI和FI處理下年際差異不顯著（P>0.05）。在RF處理下基于LAI的葉片臨界氮濃度稀釋曲線的稀釋速率顯著高于DI和FI處理（P<0.05）,，但DI和FI處理間無顯著差異（P>0.05）。將DI和FI處理的臨界氮稀釋曲線并置擬合,，得到灌溉處理下基于LAI統(tǒng)一的葉片臨界氮濃度稀釋曲線（R2=0.90，P<0.01）,。在試驗施氮量區(qū)間,，氮營養(yǎng)指數(shù)NNI隨施氮量的增加而增加,，變化范圍為0.62~1.16。當NNI大于等于0.97時,，夏玉米產(chǎn)量不再隨NNI的增加而增加，此時RF處理的產(chǎn)量為最大產(chǎn)量的85%,，DI和FI處理的產(chǎn)量均高于最大產(chǎn)量的99%。因此,，該地區(qū)推薦的水肥一體化水氮用量為灌水75% ETc（ETc為夏玉米需水量）和施氮150kg/hm2,。

摘要:為實現(xiàn)蛋雞養(yǎng)殖過程有害氣體濃度監(jiān)測,，改善復雜環(huán)境下常用氣體傳感器之間因存在交叉敏感性而導致測量數(shù)據(jù)不準確的問題,，設計了基于IPSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的有害氣體監(jiān)測系統(tǒng),。選用無線ZigBee模塊,、傳感器模塊和STM32模塊，搭建了蛋雞舍各點數(shù)據(jù)采集硬件平臺,，利用GPRS遠程通信模塊將平臺采集到的數(shù)據(jù)傳輸至服務器，同時開發(fā)手機APP軟件,，對有害氣體進行實時監(jiān)測,。利用權重線性遞減及改進學習因子的IPSO算法，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化,，利用優(yōu)化后的網(wǎng)絡對氣體傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行處理，有效提高了有害氣體的數(shù)據(jù)精度,。利用該系統(tǒng)對河北省保定市某雞舍有害氣體進行測試實驗，將傳感器測量值與真實值進行對比分析,，驗證了利用IPSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的有效性,。測試表明，SGP30型二氧化碳傳感器測量精度由81.75%提升到94.69%,，MQ135型氨氣傳感器由61.83%提升到91.23%，MQ137型氨氣傳感器由70.18%提升到91.23%,，MQ136型硫化氫傳感器由62.35%提升到92.80%,，TGS2602型硫化氫傳感器由62.97%提升到92.80%,。本研究為蛋雞養(yǎng)殖過程中有害氣體的精確監(jiān)測提供了新方法。

摘要:為研究榴蓮殼水熱焦作為電極材料的性能，以榴蓮殼為原料,，在250℃、10h和液固比為10g/g的條件下,，通過一步水熱炭化將其制備成水熱焦,，并分析了水熱焦的元素組成,、結構特性及其作為電極材料的電化學性能,。結果表明，榴蓮殼水熱焦C質量分數(shù)高達70.29%,，O質量分數(shù)低至16.96%,，表面含有豐富的含氧官能團,，水熱焦中的C主要呈無定形結構,，部分接近天然石墨結構,；水熱焦表面粗糙、分布著尺寸不同的孔隙,，多點BET比表面積為38.74m2/g，平均孔徑4.67nm,；在6mol/L KOH作為電解質的三電極系統(tǒng)中，以水熱焦作為工作電極的循環(huán)伏安曲線對稱,，且近似矩形，說明水熱焦中含雜原子的官能團提供了部分贗電容,，恒電流充放電曲線近似為三角形,，1A/g時比電容為344.83F/g,；交流阻抗曲線在低頻區(qū)呈陡直的斜線，說明榴蓮殼水熱焦具有良好的電性能和循環(huán)穩(wěn)定性,，可用于超級電容器電極材料和低成本的儲能材料,。

摘要:為揭示胡蘿卜薄片在紅外干燥過程中的光學特性，觀察并分析了胡蘿卜薄片的外觀品質,，測量了胡蘿卜髓部和皮層部所含可溶性固形物含量，對干燥過程中薄片髓部和皮層部兩表面進行了質構測定,，并對其表面的全光譜反射特征、吸收光譜與超微結構進行了分析,。研究表明：物料單位能耗與絕對溫度的5次方呈線性負相關；當物料含水率降至20%時,，出現(xiàn)明顯褐變，說明紅外干燥比同溫度下熱風干燥的物料褐變程度高,；在物料表面溫度60℃時干燥1.5h，物料髓部上表面硬度高于下表面，皮層部下表面硬度高于上表面,，說明此時髓部上表面含水率高于下表面、皮層部上表面含水率低于下表面,，皮層部表面對紅外線吸收能力強,；在350～2500nm光譜曲線上，物料皮層部對任意波段光的反射率均高于髓部,，且在短波段差異更明顯；掃描電鏡圖像顯示,，物料髓部比皮層部孔隙直徑大、迂曲度低,，有利于紅外線向深層傳遞；透射電鏡圖像顯示,，物料皮層部比髓部細胞內顆粒物數(shù)量多、顆粒大,。根據(jù)散射理論，在物料皮層部,，短波段光發(fā)生了米氏散射,，長波段光發(fā)生了瑞利散射；在物料髓部,，短波段光發(fā)生了瑞利散射,，幾乎沒有米氏散射,；在同一部位,，表面粗糙多孔的橫切薄片比平整致密的縱切薄片對光的反射率低,。

摘要:以大豆蛋白為原料，采用加熱處理（100℃,、20min）制備可溶性熱聚集體，分別對其進行高壓均質（0,、30、60,、90,、120MPa）處理，探究高壓均質技術（HPH）對大豆蛋白熱聚集體結構特性（粒徑分布,、濁度、骨架結構,、二三級結構、疏水性,、電位、巰基）,、流變學表征和乳化特性（乳化活性和乳化穩(wěn)定性）的影響。結果表明：低壓力的高壓均質處理可以促進熱聚體發(fā)生再聚集,，使粒徑和濁度逐漸增大,、骨架結構變密,、無序結構增多,，并且發(fā)生再聚集,，其疏水性降低，ζ-電位絕對值和二硫鍵含量升高,，進而導致乳化活性提高；而高壓力的高壓均質處理會導致熱聚集體的二硫鍵和骨架結構發(fā)生大量斷裂,，分子結構展開，疏水性位點大量暴露,，導致疏水性增強,、蛋白分子鏈變短、粒徑和ζ-電位絕對值降低,，進而導致乳化活性降低。本研究可為大豆蛋白功能性質的改性及高壓均質在熱聚集體行為調控方面的應用提供參考,。

摘要:針對現(xiàn)有農(nóng)機速度調節(jié)策略功率匹配度不高,、燃油經(jīng)濟性差的問題，以靜液壓傳動拖拉機為平臺,，基于CAN總線設計了拖拉機定速巡航控制系統(tǒng),。該系統(tǒng)由拖拉機工況采集、負載檢測,、油門控制、變量泵排量調節(jié),、作業(yè)負載調節(jié)、通信等模塊組成,。設計了油門調節(jié)機構和負載調節(jié)裝置，獲取并解析了拖拉機工況數(shù)據(jù),，建立了靜液壓傳動拖拉機油門開度、變量泵排量與速度對應的數(shù)學模型,，制定了發(fā)動機轉速與變量泵排量協(xié)同控制策略。分別在水泥路面空載,、田間空載和平地作業(yè)3種工況下進行了協(xié)同控制策略試驗，在平地作業(yè)工況下進行了定油門控制策略,、油門排量耦合控制策略和油門排量協(xié)同控制策略試驗。結果表明,，3種工況下,，協(xié)同控制策略的速度控制絕對誤差分別為0.005、0.007,、0.012m/s；在達到相同目標速度的前提下油門排量協(xié)同控制策略降低了發(fā)動機轉速,。拖拉機定速巡航控制系統(tǒng)能夠在保證速度控制精度的前提下，減小燃油消耗,。

摘要:基于視覺伺服控制的機器人手眼標定和逆運動學求解一直是視覺伺服領域的核心問題,。隨著應用場景的逐漸復雜，傳統(tǒng)手眼標定方法已無法滿足需求,；隨著網(wǎng)絡深度的增加，單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡逆運動學求解算法的誤差趨于飽和甚至變大,，無法進一步提升網(wǎng)絡性能。針對以上問題,，本文將手眼標定和逆運動學求解融合為擬合目標圖像坐標到機器人各關節(jié)角之間的映射關系問題,，提出了一種殘差BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法,。使用多個殘差網(wǎng)絡模塊的方式加深BP神經(jīng)網(wǎng)絡的深度,，殘差模塊的輸入信息可以在網(wǎng)絡內跨層傳輸，較好地解決了因深度增加網(wǎng)絡模型容易產(chǎn)生梯度消失而無法提升網(wǎng)絡性能的問題,；通過6自由度機器人雅可比方程對逆運動學解的空間進行劃分，確定了8個獨立的區(qū)域,，基于獨立區(qū)域方法對訓練數(shù)據(jù)進行處理,，從而避免了多自由度機器人逆運動學多解對網(wǎng)絡學習的影響,，網(wǎng)絡訓練精度提升了2個數(shù)量級，訓練速度提高了2倍,。在REBot-V-6R型6自由度機器人輸送線分揀系統(tǒng)中進行二維平面抓取和三維實物抓取實驗，實驗結果驗證了該方法的準確性,。結果表明,，該方法比1層BP神經(jīng)網(wǎng)絡,、3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡,、5層BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練精度分別提高了4個數(shù)量級、2個數(shù)量級,、5個數(shù)量級，測試精度提高2個數(shù)量級,；與傳統(tǒng)標定方法相比，本文方法節(jié)約了逆運動學求解過程的計算成本,，抓取位姿精度提高了1個數(shù)量級。

摘要:針對連續(xù)體機器人因自身的柔順性及自由度的冗余性所帶來的運動建模復雜和控制精度較低等問題，提出了一種考慮非線性摩擦的繩驅動連續(xù)體機器人動力學建模方法,。基于凱恩方法構建了包含慣性力,、彈性力、重力及驅動力作用的動力學模型,，并根據(jù)改進的Capstan方程對繩-輪傳動系統(tǒng)的力傳遞特性進行分析,，提出了一種基于非線性摩擦補償?shù)那梆伩刂撇呗裕詈笸ㄟ^對單節(jié)連續(xù)體機器人進行仿真和運動實驗來驗證所建模型的正確性,。結果表明，所建立的運動模型和控制策略能夠較為準確地描述連續(xù)體機器人的變形特性,。

摘要:基于有限位置法對一種具有兩個末端執(zhí)行器的零耦合度平面高速沖壓機構進行擺動力完全平衡設計,。通過拓撲分析將該機構劃分成3個子運動鏈(SKC),，根據(jù)樹系統(tǒng)劃分原則分別確定了各子運動鏈中連枝構件以及樹枝構件的個數(shù),；對機構進行位置分析，依次求解各子運動鏈的質量矩,，得到機構總質量矩與各個構件角位置之間的關系；通過求取機構在5個不同位置上的總質量矩建立線性方程,，求解得到機構擺動力完全平衡時各樹枝構件的平衡配重參數(shù)m*i和p*i；分析了配重參數(shù)m*i,、p*i對平衡后總質心軌跡波動及總慣性力的影響。結果表明,，改變配重質量參數(shù)m*i對最終平衡效果影響較大，取m*i為0.002kg時,，機構總質心軌跡波動和總慣性力在x、y軸方向上分量比平衡前分別下降了44.44%、59.78%和72.94%,、5.40%，驗證了擺動力完全平衡條件的有效性,。

摘要:為研究柔性桿件對空間并聯(lián)機構動力特性的影響，以具有結構冗余的3-RRPaR空間并聯(lián)機構為研究對象,，提出建立冗余空間并聯(lián)機構剛柔耦合動力學模型的通用方法?；诮^對節(jié)點坐標法建立了三維二節(jié)點梁單元模型，分析了機構的結構特征,，利用拉格朗日乘子法推導了機構的剛柔耦合動力學方程，采用廣義α方法在Matlab中對其動力學方程進行數(shù)值求解,，得到不同彈性模量下的動力學響應曲線,。結果表明,，柔性桿件對機構輸出特性產(chǎn)生重要的影響，彈性模量越小,，對機構的影響越大,，且彈性模量對動平臺加速度的影響最為顯著,。本研究為空間并聯(lián)機構的剛柔耦合動力學建模提供了研究思路。

摘要:搭建了氣動肌肉收縮力測試實驗臺,，通過分析不同壓力、行程,、收縮速率及頻率下氣動肌肉收縮力與位移的關系曲線，得出氣動肌肉的力-位移遲滯現(xiàn)象具有非對稱性,、非局部記憶性、大壓力弱相關性和準率不相關性,。針對常見Prandtl-Ishlinskii（PI）類模型難以準確描述氣動肌肉力-位移遲滯曲線的問題，對通用PI遲滯模型的dead-zone算子進行方向上的修正,，建立氣動肌肉修正PI+Dead-zone遲滯模型，利用最小二乘法進行參數(shù)辨識,，并與經(jīng)典PI模型、經(jīng)典Bouc-Wen（BW）模型,、PI+Polynomial模型、Wang-Wen模型,、BW+Polynomial模型進行精度對比分析,。結果表明,，PI類模型性能顯著優(yōu)于BW類模型，且修正PI+Dead-zone模型精度最高,，各行程下絕對平均誤差不超過1N、均方差不超過1.5N,，能無差別處理氣動肌肉力-位移遲滯曲線非對稱性問題。小行程工況下,，氣動肌肉經(jīng)典PI模型也具有一定的描述其力-位移遲滯現(xiàn)象的能力，且其模型參數(shù)相對較少。

摘要:為滿足農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測系統(tǒng)的供電需求,，減少化學電池對水和土壤的污染,，提出一種脫渦致振式壓電風力發(fā)電機，并從理論和試驗兩方面進行了研究,。建立了脫渦致振式壓電風力發(fā)電機的理論模型，通過仿真分析研究迎風角,、壓電振子長度及風速對壓電振子變形量的影響，并對發(fā)電機樣機進行了測試試驗,。結果表明，不同風速下均存在兩個最佳迎風角,，使發(fā)電機輸出電壓較大,，壓電振子長度為60、78mm,，風速為7.6,、11.6、12.4m/s時的兩個最佳迎風角分別為(35°,135°),、(45°,125°)、(50°,120°)和(35°,120°),、(40°,115°),、(45°,110°)。當迎風角為120°時,，存在最佳風速,，使發(fā)電機輸出電壓達到最大,；隨著壓電振子長度的增加，最佳風速由12.4m/s降低到8.4m/s,，其對應的最大輸出電壓由16.6V增加為16.8V,。當外接電阻為150kΩ,、迎風角為30°時,，試驗測得最大輸出功率為1mW。研究表明,，根據(jù)實際風速確定合理的迎風角及壓電振子長度可提高發(fā)電機的發(fā)電能力。

摘要:精密光機系統(tǒng)是對地、空,、海探測與制導裝備中的核心部件,，其光軸,、慣導軸、機械軸等多敏感軸的精密裝配是影響系統(tǒng)最終性能的關鍵環(huán)節(jié)之一,。以某型裝備為研究對象，通過分析該類精密光機系統(tǒng)的裝配特點,，將多敏感軸的精密裝配問題轉換為艙體對接時的角偏問題,，并進行了闡述和定義,；在此基礎上，建立了多敏感軸裝配過程的角偏誤差累積模型,，并推導了加工誤差與角偏分布之間的關系；基于該模型對當前的直接對接法進行建模,，分析了該方法導致裝配一次性合格率較低的原因，并提出了一種基于裝配方向調整的逐工序優(yōu)化裝配方法,，該方法優(yōu)化了現(xiàn)有的多敏感軸精密裝配工藝。仿真結果表明,，與直接對接法相比,，所提方法能夠有效保證各敏感軸線之間的裝配精度,。