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摘要:篩分是谷物聯(lián)合收獲作業(yè)的關(guān)鍵工序,，篩分裝置的作業(yè)質(zhì)量直接影響聯(lián)合收獲機(jī)的作業(yè)性能。現(xiàn)有篩分裝置性能可基本滿足谷物收獲作業(yè)要求,，但鑒于農(nóng)業(yè)物料的多樣性,、作業(yè)環(huán)境的多變且不可控性以及谷物聯(lián)合收獲機(jī)的高速作業(yè)性,，在進(jìn)行篩分時(shí)由于物料喂入量增大和物料含水率的升高，從而產(chǎn)生物料堵塞篩孔,、潮濕物料粘附篩體,、物料流動(dòng)性差、篩分效率低等問題,。本文以篩體結(jié)構(gòu)和篩體驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)為切入點(diǎn),，概述谷物篩分裝置的研究現(xiàn)狀和研究方法，從不同領(lǐng)域篩分技術(shù)的借鑒與互補(bǔ)以及篩分裝置高效化,、智能化,、信息化的發(fā)展角度出發(fā)，指出谷物篩分裝置技術(shù)的發(fā)展趨勢,，為我國谷物篩分技術(shù)研究和篩分裝置的創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供參考,。

摘要:針對現(xiàn)有采摘機(jī)器人的識(shí)別-采摘精度與效率偏低等問題,，開展了采摘機(jī)器人深度視覺伺服手-眼協(xié)調(diào)規(guī)劃研究。開發(fā)了在手RealSense深度伺服的小型升降式采摘機(jī)器人,，進(jìn)行了采放果的工作空間與姿態(tài)分析,，針對“眼在手上”模式建立了手-眼協(xié)調(diào)的坐標(biāo)變換模型。對采摘機(jī)器人提出了基于在手RealSense深度伺服的由遠(yuǎn)及近手眼協(xié)調(diào)策略,，并根據(jù)RealSense與機(jī)械臂參數(shù)完成了基于深度視覺的遠(yuǎn)近景協(xié)調(diào)關(guān)鍵點(diǎn)間分段動(dòng)作規(guī)劃,。手眼協(xié)調(diào)采摘試驗(yàn)表明，末端在X,、Y,、Z方向的平均定位精度為3.51、2.79,、3.35mm,，平均耗時(shí)為19.24s，其中機(jī)械臂從初始位開始采果的平均耗時(shí)為12.04s,，中間識(shí)別與運(yùn)算的平均耗時(shí)為3.82s,，放果動(dòng)作平均耗時(shí)為7.2s，機(jī)械臂動(dòng)作耗時(shí)占整個(gè)環(huán)節(jié)的80.2%,。該機(jī)器人結(jié)構(gòu)和在手RealSense深度伺服的手眼協(xié)調(diào)策略可滿足采摘作業(yè)需求,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)細(xì)長果蔬的無損采摘，設(shè)計(jì)一種充氣呈螺旋運(yùn)動(dòng)的軟體氣動(dòng)抓手,。對該抓手進(jìn)行有限元靜力學(xué)仿真分析,，采用3因素3水平的中心組合設(shè)計(jì)與響應(yīng)面分析方法，研究各因素對軟體氣動(dòng)抓手螺旋特性的交互影響,。以軟體氣動(dòng)抓手的螺旋直徑和螺距為響應(yīng)值,，分別建立二次回歸模型，得到模型的決定系數(shù)分別為0.9987和0.9351,，各因素對螺旋直徑和螺距的影響顯著性順序從大到小均為：壁厚,、內(nèi)腔室高度、腔室角,；以軟體氣動(dòng)抓手的仿真直徑35mm,、仿真螺距[50mm,150mm]為目標(biāo)函數(shù)對各試驗(yàn)因素進(jìn)行優(yōu)化，最優(yōu)設(shè)計(jì)結(jié)果為壁厚2.51mm,、腔室角30.52°,、內(nèi)腔室高度11.91mm。制作軟體氣動(dòng)抓手并進(jìn)行仿真試驗(yàn)對比,，結(jié)果表明，螺旋直徑與螺距的誤差均小于5%,。對該抓手在不同氣壓下的抓取力進(jìn)行試驗(yàn),，結(jié)果顯示，軟體氣動(dòng)抓手在氣壓0.13MPa下至少具有3.37N的抓取力,；通過抓取不同尺寸,、不同柔軟度細(xì)長果蔬的試驗(yàn)證明了軟體氣動(dòng)抓手抓取的有效性；以水果黃瓜為采摘對象,，在3.6s內(nèi)實(shí)現(xiàn)了黃瓜的抓取與斷梗,。

摘要:針對農(nóng)業(yè)機(jī)械大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，已有數(shù)據(jù)清洗算法不適用于大規(guī)模,、多源異構(gòu),、高維度和強(qiáng)時(shí)空相關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的問題，分析了復(fù)雜田間環(huán)境下農(nóng)機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)異常來源及特征,，研究了異常數(shù)據(jù)檢測及修正技術(shù),，提出一種基于滑動(dòng)窗口機(jī)制的農(nóng)機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)在線清洗方法,。該方法基于方差約束原則識(shí)別異常數(shù)據(jù),，基于最小變動(dòng)原則生成候選修正數(shù)據(jù),，基于數(shù)據(jù)時(shí)間相關(guān)性通過AR、ARX模型迭代優(yōu)化得到最終修復(fù)值,，依托Flink分布式計(jì)算平臺(tái),，從而適應(yīng)農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)吞吐量大、并發(fā)度高的特點(diǎn),?；谀呈∞r(nóng)機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行了有效性驗(yàn)證，結(jié)果表明,，在數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到1×105條,、數(shù)據(jù)異常率為5%的情況下，算法異常識(shí)別率達(dá)到0.94,，且與已有清洗算法相比均方根誤差更小,。基于Box-Behnken方法設(shè)計(jì)試驗(yàn),，通過響應(yīng)面分析得到回歸模型,，分析算法參數(shù)對均方根誤差和運(yùn)行時(shí)間的影響?；诙M(jìn)制編碼的混合遺傳算法對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,，優(yōu)化后的參數(shù)組合可使算法均方根誤差達(dá)到0.16、運(yùn)行時(shí)間達(dá)到0.13s,。該數(shù)據(jù)清洗方法能夠?yàn)檗r(nóng)機(jī)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)時(shí)處理提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐,。

摘要:針對在滴灌區(qū)進(jìn)行玉米免耕播種作業(yè)時(shí),，窄行內(nèi)鋪設(shè)的滴灌帶與秸稈殘茬易纏繞形成壅堵、影響播種機(jī)具通過性和作業(yè)質(zhì)量等問題,，提出適用于滴灌區(qū)寬窄行玉米免耕播種帶的秸稈清理方法,。設(shè)計(jì)了播種帶秸稈殘茬分區(qū)清理裝置，該裝置通過縱向錯(cuò)位布置撥草機(jī)構(gòu)對播種帶秸稈進(jìn)行清理,，對清理裝置作業(yè)過程和秸稈拋撒軌跡進(jìn)行了分析,，確定了關(guān)鍵影響因素及參數(shù)取值范圍；運(yùn)用EDEM離散元仿真技術(shù),，以機(jī)具作業(yè)速度,、入土深度和縱向間距為試驗(yàn)因素,，以播種帶秸稈清理率為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了回歸正交仿真試驗(yàn)，建立了響應(yīng)面數(shù)學(xué)模型,，并進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化和田間驗(yàn)證試驗(yàn),。結(jié)果表明，影響播種帶秸稈清理率因素顯著性由大到小依次為機(jī)具作業(yè)速度,、縱向間距和入土深度,；當(dāng)作業(yè)速度為9km/h、縱向間距為1100mm,、入土深度為45mm時(shí),，裝置作業(yè)通過性良好，播種帶秸稈殘茬清理率均值為87.61%,，比模型優(yōu)化理論值低1.8個(gè)百分點(diǎn),，播種帶清理寬度為508.0~540.4mm，滿足滴灌區(qū)玉米免耕播種的農(nóng)藝要求,。

摘要:針對現(xiàn)有稻田株間除草漏除率大,、除草率低和除草裝置因無法確定秧苗位置而導(dǎo)致傷苗率高等問題,，基于除草執(zhí)行部件往復(fù)式開合運(yùn)動(dòng)思想，設(shè)計(jì)了一種用于去除稻田中耕期株間雜草的弧齒式自動(dòng)避苗除草裝置,。根據(jù)中耕除草期稻株生長狀態(tài),，通過理論分析設(shè)計(jì)了對置株間除草齒，并確定了除草弧齒的主要結(jié)構(gòu)參數(shù),。利用光電傳感器和電動(dòng)直線推桿的協(xié)同作用,，設(shè)計(jì)了自動(dòng)避苗控制系統(tǒng)，當(dāng)該裝置執(zhí)行避苗除草作業(yè)時(shí),，系統(tǒng)根據(jù)前進(jìn)速度控制除草弧齒張開一定間距,，以躲避秧苗?；陲@式動(dòng)力學(xué)仿真軟件LS-DYNA進(jìn)行了虛擬試驗(yàn),，以地表下0~40mm內(nèi)土壤擾動(dòng)率為試驗(yàn)指標(biāo)，當(dāng)除草齒入土深度為32mm時(shí),，土壤擾動(dòng)率達(dá)到最大值,，為90.02%。通過田間試驗(yàn)驗(yàn)證了該株間除草裝置和自動(dòng)避苗控制系統(tǒng)的作業(yè)性能，在前進(jìn)速度為0.5~0.9m/s時(shí),，該裝置平均除草率為86.51%,、平均傷苗率為0.20%，除草和避苗作業(yè)性能穩(wěn)定,，可滿足稻田除草農(nóng)藝要求和株間“避苗除草”作業(yè)要求,。

摘要:為保證水田側(cè)深施肥的作業(yè)效率、提高側(cè)深施肥裝置的施肥均勻性,，結(jié)合寒地水稻側(cè)深施肥的農(nóng)藝要求,，設(shè)計(jì)了圓盤頂出式側(cè)深施肥裝置。闡述了該裝置的工作原理,，并對關(guān)鍵部件圓盤頂出式排肥器和風(fēng)送系統(tǒng)進(jìn)行分析,，建立了施肥裝置排肥過程的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，得出排肥圓盤轉(zhuǎn)速是施肥性能的重要影響因素,，通過EDEM虛擬仿真試驗(yàn)確定排肥圓盤最佳工作轉(zhuǎn)速為10~60r/min,；進(jìn)行了側(cè)深施肥裝置施肥性能試驗(yàn)，結(jié)果表明：各行排量一致性,、施肥穩(wěn)定性均滿足國家施肥機(jī)械作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求,；以肥槽有效工作長度為因素，以施肥量均值,、施肥均勻性變異系數(shù)和總施肥量為指標(biāo)進(jìn)行施肥均勻性試驗(yàn),，結(jié)果表明：當(dāng)肥料密度為1.15g/cm3、肥槽有效工作長度在5~20mm之間調(diào)節(jié)時(shí),，總施肥量變化范圍為137~921kg/hm2,，施肥均勻性變異系數(shù)為5.96%~12.77%，滿足國家施肥機(jī)械作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求,；與直槽輪式和斜槽輪式側(cè)深施肥裝置對比表明,，圓盤頂出式側(cè)深施肥裝置有效提高了施肥均勻性，在滿足施肥量要求的前提下,，長時(shí)間作業(yè)未出現(xiàn)肥料擠壓破碎現(xiàn)象,；另選擇4種不同密度的水田側(cè)深施肥專用肥，驗(yàn)證施肥裝置肥量調(diào)節(jié)性能,，結(jié)果表明,，所設(shè)計(jì)的側(cè)深施肥裝置對常用專用肥料具有良好適應(yīng)性，獲得了肥料密度在0.85~1.40g/cm3之間的肥槽有效工作長度與總施肥量的變化曲線，可應(yīng)用于田間作業(yè),，為機(jī)具調(diào)試應(yīng)用及實(shí)際施肥作業(yè)提供指導(dǎo)和參考,。

摘要:以電機(jī)轉(zhuǎn)速作為控制目標(biāo)的電控排種器,，在復(fù)雜工況下存在實(shí)時(shí)播種量不穩(wěn)定、難以達(dá)到農(nóng)藝要求播量的問題,，為此設(shè)計(jì)了一種可根據(jù)實(shí)時(shí)播量信息進(jìn)行反饋控制的油菜排種器,。油菜排種器由螺管排種機(jī)構(gòu)、小粒徑種子感知模塊,、檢測及控制模塊和驅(qū)動(dòng)模塊組成,。為使種子有序通過小粒徑種子感知模塊傳感區(qū)域，對導(dǎo)種管進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),，使其能夠與傳感器模組匹配,，從而有效減少播量漏記。對排種器進(jìn)行轉(zhuǎn)速-排種頻率測定及播量準(zhǔn)確率測試,，基于測試結(jié)果構(gòu)建了播量檢測準(zhǔn)確率補(bǔ)償模型,，從而降低播量檢測誤差。以小粒徑種子感知模塊中傳感器模組獲取的實(shí)時(shí)播量信息作為〖JP3〗排種控制器控制輸入,，設(shè)計(jì)了排種器控制系統(tǒng),。臺(tái)架試驗(yàn)表明，油菜排種器排種頻率在10.1~60.4Hz范圍內(nèi),，排種器播量檢測準(zhǔn)確率達(dá)到98.75%,，不同轉(zhuǎn)速下的排種量穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過1.16%。田間試驗(yàn)表明,，在拖拉機(jī)不同前進(jìn)速度下,，播種量誤差率不超過2.55%，排種量穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過0.98%,。該油菜排種器可為小田塊精量播種提供技術(shù)支撐,。

摘要:針對現(xiàn)有谷子穴播排種器播種時(shí)存在堵孔,、排種盤高轉(zhuǎn)速時(shí)充種率低及排種均勻性差等問題,，結(jié)合谷子穴播農(nóng)藝要求,，設(shè)計(jì)了一種正負(fù)氣壓-型孔輪組合式谷子穴播排種器。對排種器關(guān)鍵部件參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)計(jì)算,，通過理論分析建立了種子在流場中和充種區(qū)的力學(xué)模型,。為了獲得最佳的排種器性能參數(shù)，以型孔輪轉(zhuǎn)速,、真空度,、吸孔直徑為試驗(yàn)因素，以合格率,、重播率,、漏播率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行了三因素五水平二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，采用多目標(biāo)優(yōu)化方法,，確定了當(dāng)吸孔直徑為1.04mm、真空度為2.10kPa,、型孔輪轉(zhuǎn)速為22.46r/min時(shí),，合格率為93.14%，重播率為3.48%,，漏播率為3.38%。對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，驗(yàn)證結(jié)果與優(yōu)化結(jié)果基本一致,。田間播種試驗(yàn)表明，該排種器合格率為88.2%,、重播率為4.9%,、漏播率為6.9%，各項(xiàng)指標(biāo)均滿足谷子穴播農(nóng)藝要求,。

摘要:針對機(jī)械式三七育苗播種排種器種子破損率高,、需對種子進(jìn)行預(yù)先分級(jí)處理等問題,，基于負(fù)壓吸種、毛刷滾清種,、正壓排種的工作原理設(shè)計(jì)了一種氣吸滾筒式排種器,。對充種階段、清種階段,、攜種階段,、投種階段進(jìn)行力學(xué)分析，研究排種器的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，分析影響排種性能的主要因素,；結(jié)合單因素試驗(yàn),，選取真空度、播種機(jī)作業(yè)速度,、充種室種子質(zhì)量為試驗(yàn)因素,，以合格指數(shù)、漏播指數(shù),、重播指數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行了三因素五水平二次正交旋轉(zhuǎn)試驗(yàn)，建立了試驗(yàn)指標(biāo)與試驗(yàn)因素間的回歸方程,。借助Design-Expert 10.0軟件,，采用響應(yīng)曲面法分析得出，影響充種性能的各因素主次順序?yàn)椋翰シN機(jī)作業(yè)速度,、真空度,、充種室種子質(zhì)量。通過參數(shù)優(yōu)化,，得到最佳參數(shù)組合為：播種機(jī)作業(yè)速度0.18m/s,、真空度9.6kPa、充種室種子質(zhì)量1.2kg,，此時(shí)合格指數(shù)95.6%,，重播指數(shù)0.4%，漏播指數(shù)4.0%,，滿足三七播種的農(nóng)藝要求,。

摘要:針對棉花氣吸滾筒式穴播器因投種性能不穩(wěn)定而造成排種質(zhì)量下降的問題,，在氣吸滾筒式穴播器的取種盤和鴨嘴之間增設(shè)二次投種機(jī)構(gòu)，通過重新規(guī)劃種子運(yùn)動(dòng)路徑,，降低投種點(diǎn)高度,，減少了漏播和重播現(xiàn)象，提高了氣吸滾筒式穴播器的排種性能,。在保證氣吸滾筒式穴播器取種方式不變的前提下,，依次對二次投種機(jī)構(gòu)的安裝位置、種道輪廓和出入口的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)和分析,，并采用離散元法對種子運(yùn)動(dòng)軌跡,、運(yùn)動(dòng)速度和排種性能進(jìn)行了仿真,，闡明了漏播和重播產(chǎn)生機(jī)理。以合格指數(shù),、漏播指數(shù)和重播指數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo),，進(jìn)行了三因素二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)，分析了安裝角,、作業(yè)速度,、內(nèi)種道高度對排種性能的影響。結(jié)果表明：安裝角對合格指數(shù)的影響最大,，內(nèi)種道高度對合格指數(shù)的影響最?。划?dāng)安裝角為10.95°,、作業(yè)速度為3.29km/h,、內(nèi)種道高度為16.68mm時(shí)，排種性能最佳,，此時(shí)合格指數(shù)為98.40%,，漏播指數(shù)為0.85%，重播指數(shù)為0.75%,。田間試驗(yàn)表明：優(yōu)化后二次投種機(jī)構(gòu)的氣吸滾筒式穴播器的合格指數(shù)為98.06%,，較普通穴播器提升2.21個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:針對利用現(xiàn)有塑料地膜壟上敷設(shè)裝置鋪設(shè)小麥秸稈纖維地膜時(shí)易出現(xiàn)地膜斷裂和膜邊破損等問題,，設(shè)計(jì)了一種小麥秸稈纖維地膜壟上敷設(shè)裝置,。對小麥秸稈纖維地膜覆膜特性進(jìn)行分析，建立了含有修正系數(shù)的壟上覆膜數(shù)學(xué)模型,，探明了地膜產(chǎn)生斷裂的主要影響因素,；對關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì)和分析，確定了側(cè)導(dǎo)向輥,、壓邊覆土鎮(zhèn)壓裝置的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)及參數(shù)范圍,；采用三因素三水平正交試驗(yàn)法，以展膜輥與壓邊輪的距離,、側(cè)導(dǎo)向輥傾角,、工作速度為試驗(yàn)因素，以采光面展平度,、采光面機(jī)械破損程度為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn)和驗(yàn)證試驗(yàn),。結(jié)果表明：當(dāng)展膜輥與壓邊輪距離120cm、側(cè)導(dǎo)向輥傾角30°,、作業(yè)速度3.6km/h時(shí),，采光面展平度97.4%、采光面機(jī)械破損程度12.6mm/m2,，設(shè)計(jì)的小麥秸稈纖維地膜敷設(shè)裝置滿足煙草栽培壟上覆膜機(jī)械化作業(yè)和農(nóng)藝要求,。

摘要:針對溫室三七收獲機(jī)械化程度低,、收獲效率低、破損率高等問題,，設(shè)計(jì)一種液壓控制履帶自走式溫室三七收獲機(jī),。在滿足農(nóng)藝要求的基礎(chǔ)上，使用履帶式行走底盤,，并對其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，利用RecurDyn對整機(jī)直線行走特性進(jìn)行仿真分析，單側(cè)牽引動(dòng)力為1357N,，質(zhì)心波動(dòng)平穩(wěn),；建立了根土混合物運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，并確定挖掘部分最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù),。利用FluidSIM軟件和GX Developer軟件開發(fā)平臺(tái)分別設(shè)計(jì)了本地操作系統(tǒng)和遠(yuǎn)程控制系統(tǒng),，使整機(jī)具有行走、傳動(dòng)和升降功能,。田間試驗(yàn)表明：在不同控制模式下,，整機(jī)能順利完成直行、轉(zhuǎn)彎和挖掘裝置升降等功能,，液壓控制系統(tǒng)和機(jī)械部分工作順暢,，直線行走穩(wěn)定，行走偏移量為0.49%,，液壓缸前進(jìn),、后退速度均為0.22m/s，誤差滿足要求,；平均傷根率為1.77%,，平均損失率為1.48%，無明顯埋根現(xiàn)象,，滿足三七收獲機(jī)性能要求,。

摘要:為研究青飼料收獲機(jī)調(diào)制部件工作參數(shù)對飼草作物調(diào)制性能的影響,，設(shè)計(jì)了一種調(diào)制輥間隙可調(diào)的齒輥式飼草作物調(diào)制試驗(yàn)臺(tái),。試驗(yàn)臺(tái)主要由調(diào)制輥、間隙調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu),、調(diào)制輥快速更換機(jī)構(gòu)及測控系統(tǒng)等組成,，通過測控系統(tǒng)可實(shí)時(shí)采集固定輥與傳動(dòng)軸之間的扭矩、轉(zhuǎn)速等信息,，進(jìn)而得到試驗(yàn)臺(tái)能耗,。為檢驗(yàn)試驗(yàn)臺(tái)的工作性能，以青貯玉米為試驗(yàn)對象,，以固定輥轉(zhuǎn)速,、調(diào)制輥單位工作長度喂入量和調(diào)制輥間隙為試驗(yàn)因素，以單位能耗,、莖稈破節(jié)率和籽粒破碎率為目標(biāo)參數(shù),，采用Box-Behnken試驗(yàn)方法進(jìn)行三因素三水平響應(yīng)面試驗(yàn)，通過分析分別建立了目標(biāo)值與試驗(yàn)因素的二次回歸模型,，得到試驗(yàn)條件下調(diào)制最優(yōu)工作參數(shù)組合為固定輥轉(zhuǎn)速1157r/min,、調(diào)制輥單位工作長度喂入量10.84kg/(m〖DK〗·s)、調(diào)制輥間隙2.6mm,，目標(biāo)值最優(yōu)解為單位能耗2347.44J/kg,、莖稈破節(jié)率95.66%、籽粒破碎率95.19%,。利用青貯玉米進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn),，結(jié)果表明，在最優(yōu)工作參數(shù)組合條件下,，單位能耗、莖稈破節(jié)率,、籽粒破碎率分別為2377.53J/kg,、95.62%、95.02%,，與理論優(yōu)化值相對誤差均小于1%,。本研究可為飼草作物調(diào)制機(jī)械的設(shè)計(jì)及工作參數(shù)的選擇提供數(shù)據(jù)參考與技術(shù)支持。

摘要:為解決小型揉絲機(jī)難以同時(shí)處理屬地人工打包的整株捆與機(jī)械壓制的小方捆玉米秸稈的問題,，設(shè)計(jì)了一種秸稈破包揉絲機(jī)。通過進(jìn)行秸稈受力與運(yùn)動(dòng)分析確定影響機(jī)器工作的主要結(jié)構(gòu)與工作參數(shù),，并對整機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)與各軸轉(zhuǎn)速進(jìn)行設(shè)計(jì)與匹配,。研究整株及方捆秸稈在初始喂入、內(nèi)部運(yùn)動(dòng)和篩分排出過程中關(guān)鍵結(jié)構(gòu)與工作參數(shù)對工作效率和絲化效果的影響,，以電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速,、篩孔直徑和喂入間隙為試驗(yàn)因素，以標(biāo)定單位功率生產(chǎn)率和秸稈絲化率為評(píng)價(jià)指標(biāo),，采用三元二次回歸正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)方法進(jìn)行了試驗(yàn)與分析,，建立了試驗(yàn)因素與評(píng)價(jià)指標(biāo)的回歸模型。結(jié)果表明：對標(biāo)定單位功率生產(chǎn)率的影響主次順序?yàn)殡姍C(jī)輸出轉(zhuǎn)速,、喂入間隙,、篩孔直徑，對秸稈絲化率的影響主次順序?yàn)楹Y孔直徑,、電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速,、喂入間隙；最優(yōu)工作參數(shù)組合為：處理整株秸稈時(shí),，電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速1353r/min,、篩孔直徑47mm、喂入間隙12cm,，處理方捆秸稈時(shí),，電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速1072r/min、篩孔直徑46mm,、喂入間隙35cm,；驗(yàn)證試驗(yàn)表明，整株及方捆秸稈的標(biāo)定單位功率生產(chǎn)率和秸稈絲化率均值分別為99.34kg/（kW·h）,、98.86%和113.56kg/（kW·h）,、98.30%，滿足設(shè)計(jì)要求,。

摘要:裝袋是馬鈴薯從收獲到運(yùn)輸,、儲(chǔ)藏的重要環(huán)節(jié),。為解決現(xiàn)有馬鈴薯裝袋機(jī)效率低,、損傷率高的問題，設(shè)計(jì)了一種高效,、低損的輥式導(dǎo)流馬鈴薯定重裝袋機(jī),，主要由支撐裝置、分流輸送裝置,、導(dǎo)流裝置,、撐袋裝置和定重裝袋裝置構(gòu)成。通過多工位裝袋實(shí)現(xiàn)了高效,，通過輥式導(dǎo)流實(shí)現(xiàn)了低損傷,。通過對該機(jī)關(guān)鍵部件的力學(xué)分析和導(dǎo)流過程的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，確定了影響馬鈴薯損傷和裝袋效率的主要因素為導(dǎo)流倉門角度,、輸送速度和上料量,。以導(dǎo)流倉門角度、輸送速度和上料量為試驗(yàn)因素,，以破皮率,、傷薯率和單口裝袋效率為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行了二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，通過Design-Expert 8.0.6軟件對試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行方差分析,，通過響應(yīng)面試驗(yàn)分析了試驗(yàn)交互因素對試驗(yàn)指標(biāo)的影響規(guī)律。利用Design-Expert 8.0.6軟件優(yōu)化模塊并結(jié)合實(shí)際工作情況確定各因素最佳取值,，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了試驗(yàn)臺(tái)驗(yàn)證試驗(yàn),，結(jié)果表明：當(dāng)導(dǎo)流倉門角度為45°、輸送速度為0.35m/s,、上料量為27t/h時(shí),，破皮率為1.8％、傷薯率為1.4％,、單口裝袋效率為12.4t/h,，在該參數(shù)組合下輥式導(dǎo)流馬鈴薯定重裝袋機(jī)破皮率和傷薯率均較低，且裝袋效率較高,。

摘要:提出一種在葉片前緣吸力面布置粗糙帶抑制空化的方法,。選用低比轉(zhuǎn)數(shù)離心泵作為研究對象,，利用修正的SST k-ω湍流模型和Kubota空化模型對離心泵全流域進(jìn)行空化數(shù)值模擬。通過對比不同空化數(shù)下有,、無粗糙帶結(jié)構(gòu)離心泵葉輪內(nèi)的流場結(jié)構(gòu)、湍動(dòng)能分布,、速度矢量,、空泡體積變化和監(jiān)測點(diǎn)壓力脈動(dòng)結(jié)果,，分析粗糙帶結(jié)構(gòu)對離心泵工作性能的影響和空化抑制效果。結(jié)果表明：粗糙帶結(jié)構(gòu)對離心泵揚(yáng)程和效率的影響較小,，不會(huì)對離心泵工作性能造成較大影響；布置粗糙帶后，葉輪內(nèi)的流場分布得到改善,，漩渦強(qiáng)度減弱,，流動(dòng)變得平穩(wěn)；粗糙帶結(jié)構(gòu)有效抑制了空泡的初生,，減弱了初生階段湍流帶來的能量耗散,，對空化嚴(yán)重階段的空泡體積也有一定的抑制效果；粗糙帶結(jié)構(gòu)對葉輪進(jìn)口處,、葉輪外緣和蝸殼隔舌處的主頻壓力振幅影響較小,，對粗糙帶結(jié)構(gòu)之后且靠近該結(jié)構(gòu)流域的壓力脈動(dòng)產(chǎn)生不同程度的擾動(dòng)。

摘要:采用體三維速度場測試系統(tǒng)V3V測量漩渦工況下立式軸流泵喇叭管下方的流場,，分析了附底渦演變過程中漩渦區(qū)速度梯度分布、漩渦強(qiáng)度及漩渦渦動(dòng)能的變化,。結(jié)果表明：附底渦的發(fā)生過程是一個(gè)伴隨著附底渦區(qū)速度梯度,、漩渦強(qiáng)度及漩渦渦動(dòng)能不斷變化的過程。隨著時(shí)間的推移,，附底渦區(qū)速度梯度,、漩渦強(qiáng)度及漩渦渦動(dòng)能先增大，達(dá)到最大后保持0.4s, 然后迅速減小,，附底渦形成發(fā)展的時(shí)間大于漩渦潰退消失的時(shí)間,。在漩渦發(fā)展初期，隨著距離進(jìn)水池底部高度的增大,，漩渦強(qiáng)度逐漸減?。辉阡鰷u進(jìn)入保持階段后,，附底渦滿足漩渦強(qiáng)度守恒定理,；受喇叭管內(nèi)復(fù)雜環(huán)境的影響，附底渦強(qiáng)度從喇叭管內(nèi)最先潰退消失,，從上向下逐漸減小,。本研究可為進(jìn)水池優(yōu)化設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。

摘要:荒漠草原是草原中最旱生的類型,，屬于草原的極限生態(tài)狀態(tài)，也是氣候變化和生態(tài)系統(tǒng)演變的預(yù)警區(qū),。利用無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)快速,、準(zhǔn)確地提取荒漠草原草地植被類型，對動(dòng)態(tài)監(jiān)測草原生態(tài)安全和合理開發(fā)草地畜牧業(yè)具有重要意義,。以無人機(jī)搭載高光譜成像系統(tǒng)采集內(nèi)蒙古荒漠草原遙感圖像,，獲得具有高空間分辨率和高光譜分辨率的圖像；通過光譜連續(xù)統(tǒng)去除變換,，增強(qiáng)草地植被之間的光譜差異,，并構(gòu)建植被指數(shù)；采用分步波段選擇法選擇荒漠草原植被的特征波段,，實(shí)現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)降維,；構(gòu)建融合光譜特征、植被特征,、地形特征和紋理特征等24個(gè)變量的隨機(jī)森林分類模型,，并與支持向量機(jī)（SVM）、K-最近鄰（KNN）和最大似然分類（MLC）法進(jìn)行比較,。結(jié)果表明,，在4種分類方法中隨機(jī)森林分類算法分類效果最好，總體分類精度達(dá)到91.06%,，比SVM,、KNN和MLC等機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別高7.9、15.61,、18.33個(gè)百分點(diǎn),，Kappa系數(shù)達(dá)到0.90，比SVM,、KNN和MLC算法分別高0.13,、0.23和0.26。無人機(jī)高光譜低空遙感和隨機(jī)森林算法的結(jié)合為荒漠草原草地植被分類提供了新途徑,。

摘要:針對近期高寒山區(qū)生態(tài)景觀急劇變化,、嚴(yán)重影響生態(tài)敏感性的問題,，為了更好地評(píng)價(jià)和分析這種變化帶來的一系列生態(tài)現(xiàn)象,，選取大峽谷為研究區(qū)，利用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ù_定景觀類型,，以多樣性指數(shù),、優(yōu)勢度指數(shù)、均勻度指數(shù)和聚合度指數(shù)等作為指標(biāo),，對研究區(qū)的生態(tài)敏感性進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄗ罱K得到10類景觀類型的斑塊共1761個(gè),，其中林地景觀和草地景觀的面積占比最大,，分別為48.84%和22.68%，冰雪/冰川景觀的占比為17.39%,。從景觀指數(shù)來看,，研究區(qū)景觀多樣性指數(shù)為1.374，優(yōu)勢度指數(shù)為0.982,，均勻度指數(shù)為0.597,，聚合度指數(shù)為97.374?？梢钥闯?，大峽谷研究區(qū)擁有較高的多樣性，單一景觀優(yōu)勢度相對較低,，不同景觀空間分配情況更好,，總體上該區(qū)域景觀以原始森林、高山草甸和冰川為主,，人類活動(dòng)干擾較小,，并主要集中在河谷地帶農(nóng)田和草地的轉(zhuǎn)換中。綜合6類影響因子對大峽谷研究區(qū)生態(tài)敏感性進(jìn)行加權(quán)分析,，生態(tài)敏感性主要集中在中度和高度敏感區(qū)域,，占比合計(jì)95.71%。中度敏感區(qū)域集中分布于河谷周邊低海拔,、低坡度區(qū)域,，以水域、草地,、灌木林為主,；高度敏感區(qū)域集中分布于山地高海拔區(qū)域，以林地景觀,、冰雪/冰川景觀為主,。

摘要:為研究臍橙果園用地時(shí)空演變規(guī)律和驅(qū)動(dòng)力機(jī)制,，制定三峽庫區(qū)可持續(xù)土地利用政策,，維持區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的良性平衡，以三峽庫區(qū)臍橙主產(chǎn)區(qū)重慶市奉節(jié)縣為研究區(qū),，利用地理國情,、遙感影像等多源數(shù)據(jù)，在自然,、社會(huì)經(jīng)濟(jì)2個(gè)類別基礎(chǔ)上引入政策類因子,，選擇像元、鄉(xiāng)鎮(zhèn)2個(gè)尺度的26個(gè)潛在因子,，利用隨機(jī)森林回歸方法定量分析臍橙果園用地變化驅(qū)動(dòng)因子的相對重要性以及主要因子的邊際依賴性,，探究2000—2019年期間奉節(jié)縣臍橙果園的時(shí)空演變格局。結(jié)果表明：2000—2019年期間奉節(jié)縣臍橙果園呈快速擴(kuò)張態(tài)勢,，總體規(guī)模增幅達(dá)150%,，年均增長達(dá)7.5%，主要沿長江與梅溪河,、大溪河,、草堂河、朱衣河等主要水系呈帶狀分布,，順著流域峽谷方向逐步擴(kuò)張,；像元尺度的與水源地距離、與城區(qū)距離,、土壤pH值和鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度的平均坡度,、平均高程、臍橙產(chǎn)業(yè)扶貧專項(xiàng)資金數(shù)額,、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)柑橘專項(xiàng)資金數(shù)額,、臍橙產(chǎn)業(yè)科技項(xiàng)目資金數(shù)額以及坡向等驅(qū)動(dòng)因子的相對重要性位居前9位，政策因子在臍橙果園擴(kuò)張中的貢獻(xiàn)較為顯著,，說明需要制定更適宜的政策來引導(dǎo)臍橙產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展,；臍橙果園擴(kuò)張對各主要驅(qū)動(dòng)因子的邊際依賴性較強(qiáng)，不同空間層級(jí)之間存在差異性,?？傮w而言，臍橙果園擴(kuò)張傾向于發(fā)生在平均坡度15°~25°,、平均高程200~450m,、距離水源地3km內(nèi)、土壤pH值為5.5~7.6,，有資金支持,、區(qū)位條件好的區(qū)域,。本研究可為制定引導(dǎo)臍橙產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展的土地利用政策提供有效的技術(shù)參考依據(jù)。

摘要:為了區(qū)分玉米葉片重金屬脅迫種類，提出一種基于高光譜的銅鉛脅迫識(shí)別方法,。分別以葉片0.1~2.0階分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)(FOD)光譜中紅邊位置與任意兩波長處的光譜值構(gòu)建玉米葉片的紅邊銅鉛敏感指數(shù)(RECLSI)集群,，計(jì)算各集群中指數(shù)與脅迫類型的相關(guān)系數(shù)，以相關(guān)系數(shù)最大值,、最小值對應(yīng)的RECLSI構(gòu)建銅鉛識(shí)別特征(CLIF)，在CLIF的二維分布出現(xiàn)與脅迫類型相關(guān)的聚類時(shí)建立脅迫識(shí)別界限(SIB),，從而實(shí)現(xiàn)銅鉛脅迫識(shí)別,。研究表明：各RECLSI集群中指數(shù)與脅迫類型相關(guān)系數(shù)的最大值、最小值隨FOD光譜階次的增加分別呈先升后降,、先降后升的趨勢,，其中相關(guān)系數(shù)最大值、最小值的極點(diǎn)分別出現(xiàn)在1.3,、1.4階FOD光譜對應(yīng)的RECLSI集群中,；0.7~1.5階FOD光譜的CLIF二維分布呈現(xiàn)出與脅迫類型相關(guān)的聚類，根據(jù)CLIF-SIB能夠不同程度地實(shí)現(xiàn)銅鉛脅迫識(shí)別,；1.2階FOD光譜的CLIF-SIB識(shí)別效果最好,，試驗(yàn)集精度為100%，驗(yàn)證集精度為81.25%,?；贔OD光譜的CLIF-SIB玉米葉片銅鉛脅迫識(shí)別方法在部分階次能夠獲得良好且穩(wěn)定的識(shí)別結(jié)果，具有可行性和有效性,。

摘要:為了提高遙感信息與作物模型同化的估產(chǎn)精度,，以山西省晉南地區(qū)的3個(gè)縣為研究區(qū),，采用四維變分（Four-dimensional variational, 4DVAR）和集合卡爾曼濾波（Ensemble Kalman filter, EnKF）兩種同化算法將高時(shí)空分辨率Sentinel多源數(shù)據(jù)反演的葉面積指數(shù)（Leaf area index, LAI）、土壤含水率（θ）和CERES-Wheat模型進(jìn)行同化,，對比兩種算法同化LAI和θ的性能,，并進(jìn)行冬小麥產(chǎn)量估測,。結(jié)果表明：兩種同化算法均能結(jié)合遙感觀測和作物模型模擬的優(yōu)勢，相比模型模擬值,，同化精度均有所提高,；4DVAR-LAI和4DVAR-θ的均方根誤差 (Root mean square error, RMSE)分別比EnKF-LAI和EnKF-θ低0.1490m2/m2、0.0091cm3/cm3,，且根據(jù)遙感實(shí)際監(jiān)測值4DVAR-LAI更能精確識(shí)別冬小麥的物候期,，與實(shí)際冬小麥生長發(fā)育的物候期更相符，因此在Sentinel多源數(shù)據(jù)與CERES-Wheat模型同化中,，4DVAR算法的性能更好,；由4DVAR同化后的LAI和θ雙變量建立的估產(chǎn)模型，RMSE和平均相對誤差（Mean relative error,，MRE）小于CERES-Wheat模型模擬估產(chǎn)的RMSE和MRE,，說明估產(chǎn)模型的估產(chǎn)誤差小，采用4DVAR算法同化Sentinel多源數(shù)據(jù)與CERES-Wheat模型有效提高了冬小麥區(qū)域估產(chǎn)精度,。

摘要:為了保證育苗質(zhì)量和提供適栽壯苗,，滿足新一代油菜產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?biāo)準(zhǔn)化的需求,，以浙油50為研究對象,，進(jìn)行了為期21d的溫度脅迫實(shí)驗(yàn)，利用高光譜成像技術(shù)研究油菜受溫度脅迫的健壯苗識(shí)別方法,。首先通過光譜反射率和連續(xù)小波變換提取溫度脅迫敏感波段,；然后，分別采用連續(xù)投影算法和連續(xù)小波變換-逐步判別分析法在溫度脅迫敏感波段處提取特征波長,；分析了油菜苗波段特征和光譜特征隨時(shí)間的演化規(guī)律,，篩選出554~714nm波段MA曲線面積、正切特征值tanθ,、1213nm和1567nm處反射率以及小波特征w(9,967),、w(13,1213)、w(7,1567)共7個(gè)特征,，建立了多特征融合的溫度脅迫Fisher判別模型,。結(jié)果表明：模型平均分類準(zhǔn)確率為88.68%，在三葉期達(dá)到最佳檢測準(zhǔn)確率,，為95.56%,，能夠較好地區(qū)分受溫度脅迫的油菜幼苗,。本研究為基于高光譜成像技術(shù)的油菜健壯苗快速檢測提供了參考。

摘要:針對黃板誘捕的害蟲體積小、數(shù)量多和分布不均勻,，難以進(jìn)行害蟲識(shí)別的問題,，引入當(dāng)前主流目標(biāo)檢測模型Faster R-CNN對黃板上的小菜蛾、黃曲條跳甲和煙粉虱等主要害蟲進(jìn)行識(shí)別與計(jì)數(shù),，提出一種基于改進(jìn)Faster R-CNN的田間黃板害蟲檢測算法（Mobile terminal pest Faster R-CNN,，MPF R-CNN）。該算法將ResNet101網(wǎng)絡(luò)與FPN網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合作為特征提取網(wǎng)絡(luò),，并在RPN網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)多種不同尺寸錨點(diǎn)對特征圖像進(jìn)行前景和背景判斷,，使用ROIAlign替代ROIPooling進(jìn)行特征映射，以及使用雙損失函數(shù)進(jìn)行算法參數(shù)控制,。對2440幅樣本圖像的實(shí)驗(yàn)分析表明，在真實(shí)復(fù)雜的自然環(huán)境下,，MPF R-CNN對煙粉虱,、黃曲條跳甲、小菜蛾和其他大型害蟲（體長大于5mm）檢測的平均精度分別為87.84%,、86.94%,、87.42%和86.38%；在35cm×25cm黃板上不超過480只的低密度下平均精度均值為93.41%,，在480~960只害蟲的中等密度下平均精度均值為89.76%,。同時(shí)實(shí)驗(yàn)顯示，在中低等密度下晴天和雨天的檢測精度無明顯差異,，本算法計(jì)數(shù)結(jié)果與害蟲計(jì)數(shù)決定系數(shù)為0.9255,。將該算法置入以“微信小程序+云存儲(chǔ)服務(wù)器+算法服務(wù)器”為架構(gòu)的小米7手機(jī)終端系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用測試，平均識(shí)別時(shí)間為1.7s,。研究表明,，該算法在精度和速度上均可支持當(dāng)前便攜式應(yīng)用，為利用手機(jī)對蔬菜害蟲進(jìn)行快速監(jiān)測與識(shí)別提供了技術(shù)支撐,。

摘要:針對使用目標(biāo)檢測,、實(shí)例分割方法無法對復(fù)雜自然環(huán)境下稠密聚集的荔枝花進(jìn)行識(shí)別的問題，提出一種基于深度語義分割網(wǎng)絡(luò)識(shí)別荔枝花,、葉像素并實(shí)現(xiàn)分割的方法,。首先在花期季節(jié)于實(shí)驗(yàn)果園拍攝荔枝花圖像；然后制作標(biāo)簽,，并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),；構(gòu)建深度為34層的ResNet主干網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上引入稠密特征傳遞方法和注意力模塊,，提取荔枝花,、葉片的特征；最后通過全卷積網(wǎng)絡(luò)層對荔枝花,、葉片進(jìn)行分割,。結(jié)果表明，模型的平均交并比(mIoU)為0.734,，像素識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到87%,。本文提出的深度語義分割網(wǎng)絡(luò)能夠較好地解決荔枝花的識(shí)別與分割問題，在復(fù)雜野外環(huán)境中具有較強(qiáng)的魯棒性和較高的識(shí)別準(zhǔn)確率,，可為智能疏花提供視覺支持,。

摘要:針對肉兔飼養(yǎng)管理過程中人工稱量造成的應(yīng)激、體質(zhì)量信息采集困難等問題,，提出了一種基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肉兔圖像分割與體質(zhì)量估測方法,，實(shí)現(xiàn)了肉兔養(yǎng)殖管理中的無接觸式稱量。構(gòu)建基于Mask R-CNN的肉兔圖像分割網(wǎng)絡(luò),，以殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet101作為主干網(wǎng)絡(luò),，利用COCO數(shù)據(jù)集進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)以提高訓(xùn)練效率，獲取圍欄中不受限制的肉兔圖像分割結(jié)果,。提取每個(gè)樣本掩膜的像素面積,，通過引入彎曲度和體長兩個(gè)特征參數(shù)來修正每個(gè)樣本與對應(yīng)體質(zhì)量之間的權(quán)重關(guān)系。以投影面積,、彎曲度,、體長和日齡為輸入?yún)?shù)，以肉兔體質(zhì)量為輸出參數(shù),，構(gòu)建6神經(jīng)元的體質(zhì)量估測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。分別測試肉兔圖像分割網(wǎng)絡(luò)和體質(zhì)量估測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果表明，肉兔圖像分割網(wǎng)絡(luò)在交并比（IoU）為0.5∶0.95時(shí)分類準(zhǔn)確率為94.5%,，對像素分割的精確度為95.1%,。體質(zhì)量估測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合相關(guān)系數(shù)R為0.99391，驗(yàn)證集均方誤差為0.0336,，預(yù)測體質(zhì)量和實(shí)際體質(zhì)量平均相差123g,。本文方法對不同日齡和不同姿態(tài)下肉兔的預(yù)測效果良好。

摘要:針對傳統(tǒng)實(shí)體關(guān)系抽取方法中主體特征與句向量難以有效融合、現(xiàn)有BIO標(biāo)注策略難以有效處理重疊關(guān)系的問題,，提出一種基于BERT和雙重指針標(biāo)注的家禽疾病診療文本實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取模型(Joint extraction of entity relationship of poultry disease diagnosis and treatment text,JEER_PD),。JEER_PD使用雙重指針標(biāo)注(Dual-pointer labeling, DPL)策略，建立頭,、尾2個(gè)指針標(biāo)注器,，一次性標(biāo)注出所有實(shí)體的開始和結(jié)束位置；引入CLN(Conditional layer normalization)網(wǎng)絡(luò)層,，強(qiáng)化主體抽取任務(wù)與客體關(guān)系聯(lián)合抽取任務(wù)之間的聯(lián)系,；利用概率平衡策略PBS對抗正負(fù)類標(biāo)簽類別失衡，以加速模型收斂,。實(shí)驗(yàn)表明,，JEER_PD準(zhǔn)確率、召回率和F1分別為97.69%,、97.59%和97.64%，3項(xiàng)指標(biāo)較現(xiàn)有方法均有顯著提升,，說明JEER_PD能夠快速,、準(zhǔn)確地抽取家禽疾病診療復(fù)雜知識(shí)文本中的實(shí)體關(guān)系三元組。

摘要:基于河南省2011—2017年長期定位耕作試驗(yàn)數(shù)據(jù)對RZWQM2模型進(jìn)行了率定和驗(yàn)證,，利用RZWQM2模型分析了不同降水年型免耕對0~100cm土層貯水量、冬小麥地上部氮素積累量和根部氮素積累量,、冬小麥產(chǎn)量及氮素利用率的影響,。模擬結(jié)果表明，不同降水年型冬小麥地上部氮素積累量和根部氮素積累量,、冬小麥產(chǎn)量由大到小均表現(xiàn)為豐水年,、平水年,、枯水年。與傳統(tǒng)耕作相比,，免耕使枯水年,、平水年和豐水年冬小麥不同生育期0~100cm土層平均貯水量分別提高11.3%、12.9%和16.9%,。與傳統(tǒng)耕作相比,，免耕使枯水年冬小麥地上部氮素積累量和平水年抽雄期-收獲期根部氮素積累量分別提高2.5%和3.1%，分別提高枯水年,、平水年和豐水年氮素利用率26.7%,、8.7%和6.0%，免耕較傳統(tǒng)耕作氮肥利用效率在枯水年提高11.7%,，而在豐水年降低1.7%,。

摘要:針對陜西關(guān)中地區(qū)夏玉米農(nóng)田存在施氮量過多,、氮肥利用效率過低的問題,，設(shè)置常規(guī)施氮N1（300kg/hm2）、100%緩釋氮肥N2（300kg/hm2）,、65%緩釋氮肥N3（195kg/hm2）,、30%緩釋氮肥N4（90kg/hm2）、不施氮N0共5個(gè)施氮水平,，磷肥和鉀肥均按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)施用,，以不施肥CK為對照，于2018年和2019年在陜西楊凌地區(qū)進(jìn)行了田間試驗(yàn),，研究不同緩釋氮肥減施量對夏玉米地上部干物質(zhì)累積,、氮素累積吸收量、土壤硝態(tài)氮分布及累積,、產(chǎn)量和氮肥利用效率等指標(biāo)的影響,。結(jié)果表明：施加氮肥可以顯著提高夏玉米地上部干物質(zhì)累積量、氮素吸收量和產(chǎn),，與當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)施氮N1處理相比,，N2處理和N3處理的地上部干物質(zhì)累積量及氮素累積吸收量、氮素吸收效率,、氮肥偏生產(chǎn)力,、產(chǎn)量等指標(biāo)均有顯著增加；兩年試驗(yàn)，N2處理與N3處理的地上部干物質(zhì)累積量,、氮素累積吸收量,、產(chǎn)量無顯著差異，但N3處理的氮肥偏生產(chǎn)力較N2兩年分別提量高54.61%和56.25%,，氮肥農(nóng)學(xué)利用率分別提高35.24%和61.48%,，營養(yǎng)器官氮素轉(zhuǎn)運(yùn)率分別提高17.34%和18.10%；緩釋氮肥減施可以顯著降低0~200cm土層的硝態(tài)氮?dú)埩袅?，并且可以提?~40cm土層硝態(tài)氮占比,，0~40cm土層硝態(tài)氮占比最大的為N3處理，較其他施氮處理提高6.82%~118.60%,。在既能滿足較高產(chǎn)量又能滿足較高氮肥利用效率,、較低氮素流失的情況下，緩釋氮肥純氮施用量195kg/hm2是該地區(qū)較優(yōu)的施肥方式,。

摘要:為揭示水炭運(yùn)籌下水稻根系對氮素的吸收利用情況,，采用田間小區(qū)試驗(yàn)與15N示蹤微區(qū)結(jié)合的方法,，試驗(yàn)設(shè)置兩種灌水模式(淺濕干灌溉、常規(guī)淹灌)和4個(gè)秸稈生物炭施用水平(0,、2.5,、12.5、25t/hm2),，以常規(guī)淹灌作為對照,，研究淺濕干灌溉模式施加秸稈生物炭對水稻根系形態(tài)特征和生理特性的影響，以及根系對肥料和土壤氮素的吸收利用情況,。結(jié)果表明：施加秸稈生物炭改變了水稻根系形態(tài)特征和生理特性,，適量的秸稈生物炭提高了根系的主根長、根體積,、根鮮質(zhì)量、根系活躍吸收面積,、根系傷流強(qiáng)度和根系活力,，優(yōu)化了根冠比，有利于根系對氮素的吸收,；淺濕干灌溉模式水稻根系對肥料-15N和土壤氮素的吸收量與根系傷流強(qiáng)度和根系活力呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),，與活躍吸收面積呈顯著正相關(guān)(P＜0.05)，與根冠比呈顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)；淺濕干灌溉模式根系形態(tài)特征和生理特性的變化促進(jìn)了水稻根系對肥料-15N和土壤氮素的吸收,，提高了水稻產(chǎn)量和氮肥利用率,。其中，淺濕干灌溉模式施加12.5t/hm2秸稈生物炭處理的水稻經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量,、氮肥吸收利用率(NUE),、氮肥農(nóng)學(xué)利用率(NAE)、氮肥偏生產(chǎn)力(NPFP)較不施加秸稈生物炭處理分別提高了13.05%,、30.54%,、11.67%和13.05%。本研究可為秸稈生物炭在寒地黑土區(qū)稻田的應(yīng)用提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐,。

摘要:針對遼西半干旱區(qū)稻田土壤保水保肥能力低下的問題,，并為探明節(jié)水灌溉稻田中斜發(fā)沸石的節(jié)水減肥效應(yīng)、明確其調(diào)控的氮積累過程參數(shù)與水稻產(chǎn)量之間的關(guān)系,，于2019年和2020年在遼西彰武縣綠維農(nóng)場進(jìn)行了大田試驗(yàn),。采用隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)，設(shè)置常規(guī)淹灌（對照）,、干濕交替灌溉和施加斜發(fā)沸石,、干濕交替灌溉和施加斜發(fā)沸石并減氮1/4、干濕交替灌溉和施加斜發(fā)沸石并減磷1/4,、干濕交替灌溉和施加斜發(fā)沸石并使用等量有機(jī)肥替代傳統(tǒng)速效肥等5個(gè)處理,，對水稻耗水量、干物質(zhì)量,、吸氮量等指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測,。結(jié)果表明，相較于常規(guī)淹灌,，節(jié)水灌溉條件下施用斜發(fā)沸石可以顯著節(jié)水4.8%~11.4%,、提高水分生產(chǎn)率6.2%~15.5%、減少磷肥用量25%,，最高增產(chǎn)9.7%,；水稻耗水量呈現(xiàn)先增加、后降低的單峰曲線規(guī)律,，而水稻需氮規(guī)律符合Richards生長函數(shù)變化趨勢,；主成分分析表明，水稻高產(chǎn)的3個(gè)關(guān)鍵因素為前期氮素積累量,、氮素積累時(shí)間和積累過程的平穩(wěn)性,；干濕交替灌溉和施加斜發(fā)沸石并減磷1/4處理與干濕交替灌溉和施加斜發(fā)沸石處理增產(chǎn)的原因主要是提高了葉片的氮素積累,，繼而提高了干物質(zhì)積累量和氮素在穗部的積累量。綜上,，干濕交替灌溉和施加斜發(fā)沸石并減磷1/4處理與干濕交替灌溉和施加斜發(fā)沸石處理氮素積累總量和氮素積累時(shí)效均較高,，且氮素積累較平穩(wěn)，是遼西半干旱地區(qū)稻田節(jié)水增效的重要模式,。

摘要:為探尋沿江單季稻區(qū)高效環(huán)保的施氮方式，進(jìn)行了不同用量控釋摻混肥田間試驗(yàn),，分析單季稻-休閑種植制度下不施肥（CK）,、常規(guī)施肥（NPK，225kg/hm2）,、控釋等氮（CRF1）,、控釋減氮15%（CRF2）和控釋減氮25%（CRF3）5種施肥方式對水稻氮素吸收、氮肥利用率,、土壤氨氧化菌和田面水氮的影響,。結(jié)果表明，與NPK處理相比,，CRF1,、CRF2和CRF3處理均不會(huì)造成水稻減產(chǎn)，其中CRF2處理水稻產(chǎn)量,、植株地上部吸氮量,、氮肥利用率和經(jīng)濟(jì)效益分別提高7.4%、10.7%,、43.4%和27.2%,；氨氧化古菌（Ammonia-oxidizing archaea, AOA）是稻田土壤氨氧化菌的優(yōu)勢菌（占73.5%～88.4%），CRF1,、CRF2和CRF3處理分別較NPK處理使AOA的比例降低了13.6%,、9.9%和6.0%（p<0.05），說明控釋摻混肥可有效降低以AOA為主導(dǎo)的土壤氨氧化強(qiáng)度,；與NPK處理相比,，CRF2和CRF3處理可顯著降低田面水總氮含量（降低比例分別為13.2%和24.9%）、可溶性總氮含量（10.6%和22.9%）和顆粒態(tài)氮含量（33.7%和40.6%）,?？傊┯每蒯寭交旆士商岣咚井a(chǎn)量,、減弱土壤氨氧化強(qiáng)度,、提高氮肥利用率和減少氮素流失風(fēng)險(xiǎn)，具有顯著的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益,，其中以控釋減氮15%（190kg/hm2）效果最好,，宜在沿江單季稻區(qū)廣泛應(yīng)用。

摘要:針對華北平原農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在的灌溉水資源不足、氮肥投入過量的問題,，以冬小麥為材料,，分別設(shè)置3個(gè)供水水平（W1（60%ETc（參考作物需水量），300mm）,、W2(75%ETc,，370mm)、W3(ETc,，495mm））和3個(gè)施氮水平（N1（180kg/hm2）,、N2（255kg/hm2）、N3（330kg/hm2））,，于2018—2019年利用滲漏池小區(qū)進(jìn)行田間試驗(yàn),，研究不同水氮對土壤水氮分布、冬小麥旗葉功能期內(nèi)光合特性,、光響應(yīng)曲線參數(shù)以及籽粒產(chǎn)量的影響,。結(jié)果表明：減氮適水（W2N2）能在維持冬小麥生長需求的前提下，提高水氮利用效率,，較W3N3處理多利用土壤蓄水量41.12mm,，減少硝態(tài)氮淋失量15.87%；水氮協(xié)同對小麥旗葉光合特性影響顯著,，W2,、W3處理的旗葉光合速率(Pn)、蒸騰速率(Tr)和氣孔導(dǎo)度(Gs)明顯高于W1處理,，但二者差異不顯著,，N2、N3處理的旗葉Pn,、Tr和Gs明顯高于N1處理,，且二者差異也不顯著；測產(chǎn)結(jié)果顯示,，W2N2產(chǎn)量最高,，且差異顯著,，產(chǎn)量與光合特性、部分光響應(yīng)曲線參數(shù)呈顯著性關(guān)系,，這說明水氮對光合特性的提高有利于光合產(chǎn)物的積累,，進(jìn)而提高了產(chǎn)量。在本試驗(yàn)條件下,，冬小麥生育期供水量370mm,、施氮肥255kg/hm2時(shí)，既能維持冬小麥較高的光合特性和產(chǎn)量,，又能提高土壤蓄水的利用和降低硝態(tài)氮淋失風(fēng)險(xiǎn),，達(dá)到華北平原冬小麥生產(chǎn)節(jié)水、減肥,、環(huán)保,、增效的目的。

摘要:基于功能性土壤管理理論，針對初級(jí)生產(chǎn)力,、養(yǎng)分供給與循環(huán),、生物多樣性供給、水凈化與調(diào)節(jié),、碳封存與調(diào)節(jié)5種功能選取評(píng)價(jià)指標(biāo),，通過識(shí)別水田、水澆地和旱地對不同土壤功能的供給和需求關(guān)系,，構(gòu)建土壤功能供需判別矩陣,，并疊加重金屬污染脅迫因素，評(píng)價(jià)耕地土壤的健康狀況,，從而實(shí)現(xiàn)了基于土壤功能與脅迫的耕地土壤健康評(píng)價(jià),。在河南省溫縣進(jìn)行了評(píng)價(jià)方法的適用性研究，結(jié)果表明：溫縣5種土壤功能供需空間格局基本呈現(xiàn)由南向北逐漸遞增的趨勢,，以青峰嶺為界,，中北部土壤功能的供需處于盈余狀態(tài)，而南部區(qū)域處于失衡狀態(tài),；土壤健康等級(jí)交錯(cuò)分布,，亞健康面積占比最大，為44.4%,，健康土壤零散分布在黃莊鎮(zhèn),、番田鎮(zhèn),、武德鎮(zhèn)和祥云鎮(zhèn)；土壤質(zhì)地,、土體構(gòu)型,、土壤養(yǎng)分、土壤生物活性和重金屬污染脅迫是導(dǎo)致耕地土壤健康空間分異的主要因素,。本研究可在理論上豐富土壤健康評(píng)價(jià)方法體系，在實(shí)踐上促進(jìn)耕地資源可持續(xù)利用與管理,。

摘要:針對植物工廠中人工光源能耗大的問題，進(jìn)行了交替供光模式提高生菜能量利用率,、降低光源能耗的研究,。試驗(yàn)在全人工光型植物工廠中進(jìn)行，采用供光模式可調(diào)的紅藍(lán)LED光源,，以不同間隔（5,、10、15,、30,、60min）的紅藍(lán)光交替照射生菜，并以純紅光,、純藍(lán)光以及紅藍(lán)光同時(shí)照射作為對照,，分析了紅藍(lán)光交替照射對生菜能量利用及光合性能的影響。結(jié)果表明：與紅藍(lán)光同時(shí)供光的處理相比,，所有交替光處理下的生菜地上部鮮質(zhì)量,、LUE、EUE均有所提高,，提高幅度分別為18.6%~53.6%,、34.3%~78.6%、34.6%~79.4%,，其中紅藍(lán)光30min間隔交替照射下生菜鮮質(zhì)量,、LUE、EUE均最高,，分別為115.50g,、5.84%、1.92%,；交替光照射的處理之間,，隨著交替時(shí)間間隔的延長,，葉片凈光合速率有逐漸提高的趨勢；紅藍(lán)光30min間隔交替照射下生菜葉片凈光合速率,、水分利用效率,、Ψo、RC/CSo,、PⅠabs,、ABS/CS、TRo/CS,、ETo/CS均得到顯著提高,，該處理下PSⅡ光合機(jī)構(gòu)的比活性整體最高。純紅光下,，生菜地上部生物量最大,，但LUE和EUE均顯著小于紅藍(lán)光30min間隔交替照射處理；純藍(lán)光下,，PⅠabs表現(xiàn)為所有處理間的最大值,，但LUE和EUE在處理間最低或與最低值無顯著性差異，純藍(lán)光下總?cè)~面積及整體光合能力受到限制,；紅藍(lán)光5min間隔交替照射更有利于刺激生菜葉片中類胡蘿卜素的合成和積累,，進(jìn)而有利于對光合器官的保護(hù)。

摘要:針對采后甘藍(lán)人工上料及定向排序勞動(dòng)強(qiáng)度大、生產(chǎn)效率低,、人工成本高等問題,，結(jié)合采后甘藍(lán)商品化處理工藝及轉(zhuǎn)動(dòng)慣量特性，設(shè)計(jì)了采后甘藍(lán)單體排序定向輸送裝置,。該裝置采用氣缸傳動(dòng)對空間堆疊狀態(tài)的采后甘藍(lán)進(jìn)行翻轉(zhuǎn)卸料,，隨后在單層喂入輥和曲面緩沖軌道作用下采后甘藍(lán)呈單層狀態(tài)排出，再經(jīng)限位輥和變螺距輸送輥引導(dǎo)完成采后甘藍(lán)的單體排序輸送,，最終基于轉(zhuǎn)動(dòng)慣量特性在4個(gè)錐形輥形成的穩(wěn)定空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)定向輸送,。對翻轉(zhuǎn)卸料機(jī)構(gòu)、單層喂入緩沖機(jī)構(gòu),、變螺距單體排序機(jī)構(gòu),、錐形輥定向輸送機(jī)構(gòu)等關(guān)鍵部件進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，并試制了采后甘藍(lán)單體排序定向輸送裝置樣機(jī)。以“中甘15號(hào)”甘藍(lán)為試驗(yàn)材料,，以卸料氣缸運(yùn)行速度,、單層喂入輥轉(zhuǎn)速、變螺距輸送輥轉(zhuǎn)速和輸送鏈條線速度為試驗(yàn)因素,，以單體排序成功率和定向成功率為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了正交試驗(yàn),。結(jié)果表明，最優(yōu)參數(shù)組合為卸料氣缸運(yùn)行速度10mm/s,、單層喂入輥轉(zhuǎn)速50r/min,、變螺距輸送輥轉(zhuǎn)速30r/min、輸送鏈條線速度300mm/s,，在最優(yōu)參數(shù)組合下,，采后甘藍(lán)單體排序成功率平均值為96.50%，定向成功率平均值為95.17%,，標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.54%、3.28%,，單通道作業(yè)效率約為1004kg/h,。本研究為深入研發(fā)采后甘藍(lán)多通道高通量單體排序定向輸送裝置、實(shí)現(xiàn)采后甘藍(lán)商品化處理機(jī)械化作業(yè)提供參考,。

摘要:針對目前大豆種皮裂紋檢測主要依靠人工,、檢測效率低,、誤差大的問題，提出一種基于近紅外光譜技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的大豆種皮裂紋自動(dòng)識(shí)別方法,。采用FT-NIR光譜儀采集150粒大豆樣品（裂紋大豆75粒,，正常大豆75粒）的近紅外光譜，采用原始光譜,、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(Standard normal variate, SNV),、多元散射校正（Multiple scatter correction, MSC）、一階導(dǎo)數(shù)結(jié)合SG平滑,、二階導(dǎo)數(shù)結(jié)合SG平滑等5種方法對獲得的光譜進(jìn)行預(yù)處理,，分別采用偏最小二乘判別分析法（Partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）、k-近鄰法（k-nearest neighbor, KNN）,、支持向量機(jī)法（Support vector machine, SVM）,、隨機(jī)森林法（Random forest，RF）,、隨機(jī)梯度提升法（Stochastic gradient boosting, SGB）,、極端梯度提升法（Extreme gradient boosting，XGBoost）等6種機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立了大豆種皮裂紋識(shí)別模型，研究了不同光譜預(yù)處理方法對6種機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類效果的影響,，對比分析了不同建模方法的分類效果,。結(jié)果表明，光譜預(yù)處理方法對不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法的分類效果差別較大,。在合適的光譜預(yù)處理?xiàng)l件下,，6種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的驗(yàn)證集準(zhǔn)確率均不低于80.00%。PLS-DA的分類效果最好,，驗(yàn)證集最優(yōu)準(zhǔn)確率達(dá)到90.00%,；XGBoost的分類效果次之，驗(yàn)證集最優(yōu)準(zhǔn)確率達(dá)到86.67%,，接下來依次是SVM,、KNN、SGB和RF,。利用近紅外光譜技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法識(shí)別大豆種皮裂紋是可行的,，在原始光譜條件下，PLS-DA是大豆種皮裂紋識(shí)別的最佳方法,。

摘要:為提升質(zhì)量溯源的可信度及有效度,，以生食牡蠣為例，應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建了基于危害分析及關(guān)鍵控制點(diǎn)（Hazard analysis and critical control points,，HACCP）的質(zhì)量溯源模型,。該模型提取生食牡蠣加工HACCP規(guī)范中的關(guān)鍵控制點(diǎn)（Critical control points，CCP）作為溯源系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)點(diǎn),，并由此設(shè)計(jì)智能合約,，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上下鏈和對質(zhì)量進(jìn)行自動(dòng)判斷，最終應(yīng)用聯(lián)盟鏈平臺(tái)Hyperledger Fabric實(shí)現(xiàn)了該模型的系統(tǒng)溯源,。結(jié)果表明,，系統(tǒng)將HACCP融入智能合約，使用質(zhì)量控制的關(guān)鍵,、有效數(shù)據(jù)作為溯源數(shù)據(jù),，并利用區(qū)塊鏈中交易的不可篡改性，保證了質(zhì)量溯源數(shù)據(jù)的可信度,，系統(tǒng)平均交易成功率為99.96%,，交易吞吐量可相對平穩(wěn)地達(dá)到377筆/s，平均交易延遲為0.5s,，基本滿足生食牡蠣加工過程質(zhì)量溯源的業(yè)務(wù)需求,。

摘要:為提高傳統(tǒng)果園廣泛使用的小型履帶式拖拉機(jī)導(dǎo)航路徑跟蹤控制精度和行駛穩(wěn)定性，提出了一種基于虛擬雷達(dá)模型的導(dǎo)航路徑跟蹤控制算法,。該算法借鑒人對車輛的駕駛經(jīng)驗(yàn),，參考雷達(dá)掃描原理和圖像識(shí)別原理，構(gòu)建了虛擬雷達(dá)模型,，生成虛擬雷達(dá)圖,，使用該圖描述車輛與路徑的位置關(guān)系；經(jīng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類生成對應(yīng)的履帶拖拉機(jī)行駛操作指令,；以果園作業(yè)典型的U形路徑為例進(jìn)行了仿真驗(yàn)證試驗(yàn)和實(shí)車試驗(yàn),。仿真結(jié)果表明：本文提出的算法能夠精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航路徑跟蹤控制。果園實(shí)車試驗(yàn)表明：當(dāng)車速為0.36,、0.75m/s時(shí),，該算法路徑跟蹤的最大橫向偏差分別為0.150、0.191m,，平均橫向偏差分別為0.031,、0.051m，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.025,、0.036m,；與模糊控制算法相比,，最大橫向偏差分別減小了15.73%,、36.33%，平均橫向偏差分別減小了27.91%,、19.05%,，標(biāo)準(zhǔn)差分別減少了21.88%、28.00%,。研究表明,，基于虛擬雷達(dá)模型的導(dǎo)航路徑跟蹤控制算法具有更高的路徑跟蹤精度和行駛穩(wěn)定性，滿足果園實(shí)際作業(yè)需求,。

摘要:為提升串并混聯(lián)機(jī)器人大行程剛度與綜合性能，提出一種帶隨動(dòng)滑筒的3-RHUR/PUS三自由度并聯(lián)頭串聯(lián)XY雙導(dǎo)軌的混聯(lián)五自由度機(jī)器人構(gòu)型,。根據(jù)非線性約束方程組給出其位置正反解,，并基于螺旋理論建立了串并混聯(lián)的正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)映射關(guān)系，基于建立的混聯(lián)機(jī)器人的柔度模型討論了其方向剛度；綜合考慮機(jī)器人的轉(zhuǎn)動(dòng)能力,、力傳遞性能,、速度和剛度性能，在利用線性加權(quán)法對機(jī)器人進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化的基礎(chǔ)上,，提出最優(yōu)拉丁超立方采樣（Optimal Latin hypercube sampling, OptLHS）與插值相結(jié)合的優(yōu)化算法,，從而縮短了優(yōu)化計(jì)算所需時(shí)間，得到了機(jī)器人最優(yōu)尺寸參數(shù),。

摘要:為了準(zhǔn)確計(jì)算雙螺母滾珠絲杠副的摩擦力矩,基于載荷和變形協(xié)調(diào)理論,分析了導(dǎo)程誤差對載荷分布不均勻程度的影響,結(jié)合預(yù)緊力和滾珠形變提出雙螺母滾珠絲杠副導(dǎo)程誤差與摩擦力矩的關(guān)系模型。利用行程誤差試驗(yàn)臺(tái)測量不同精度等級(jí)絲杠的導(dǎo)程誤差,并將各絲杠分別匹配同一套螺母,、墊片,、滾珠，組成絲杠副,測量滾珠絲杠副的摩擦力矩,。結(jié)果表明,在考慮滾珠絲杠導(dǎo)程誤差和滾珠載荷分布不均的情況下,導(dǎo)程誤差與摩擦力矩呈線性關(guān)系,不同精度等級(jí)絲杠對應(yīng)的摩擦力矩計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)值的相對誤差為0~8.79%,均小于文獻(xiàn)\[6\]模型的計(jì)算結(jié)果,從而驗(yàn)證了本文模型的有效性,。

摘要:為探究超聲波對微細(xì)通道內(nèi)R141b流動(dòng)沸騰壓降特性的影響，設(shè)計(jì)了帶有超聲波發(fā)生裝置的微細(xì)通道實(shí)驗(yàn)段,，以制冷劑R141b為實(shí)驗(yàn)工質(zhì),，在截面尺寸為2mm×2mm的矩形微細(xì)通道內(nèi)進(jìn)行了流動(dòng)沸騰實(shí)驗(yàn)，研究超聲波作用下微細(xì)通道內(nèi)R141b的流動(dòng)沸騰壓降特性,，并采用高速攝像儀對微細(xì)通道內(nèi)部沸騰情況進(jìn)行可視化分析,。結(jié)果表明，在有無超聲情況下微細(xì)通道壓降分量比例大致相同,，均以摩擦壓降占比最大,；在實(shí)驗(yàn)段進(jìn)口處施加超聲波會(huì)減小微細(xì)通道流動(dòng)沸騰摩擦壓降，當(dāng)質(zhì)量流率為118.64kg/(m2·s),、熱流密度為17.03kW/m2時(shí),，施加50W、40kHz的超聲波可使單位長度兩相摩擦壓降減小12.70%,；超聲頻率越大,、功率越小，其減阻效果越好,；超聲波主要通過影響汽泡運(yùn)動(dòng)行為進(jìn)而影響兩相區(qū)的壓降,?？梢暬治鼋Y(jié)果表明，超聲波能影響微細(xì)通道內(nèi)汽泡數(shù)量及尺寸,，并影響通道內(nèi)的流型,。本研究可為超聲波在微通道換熱器中的應(yīng)用提供參考。