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摘要:農(nóng)業(yè)機械底盤是移動式農(nóng)業(yè)動力機械的重要組成部分,，其技術發(fā)展反映了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度和智能化發(fā)展水平,。本文從傳動系統(tǒng),、行駛系統(tǒng),、轉(zhuǎn)向系統(tǒng),、制動系統(tǒng),、底盤遙控等方面闡述了國內(nèi)外農(nóng)業(yè)機械底盤技術的發(fā)展現(xiàn)狀,，著重歸納了四輪驅(qū)動、無級變速,、輪距可調(diào),、空氣懸架、懸浮車橋,、線控轉(zhuǎn)向,、制動防滑等新技術在農(nóng)業(yè)機械底盤上應用的進展，并結合不同應用環(huán)境闡明了農(nóng)業(yè)機械底盤各系統(tǒng)相關技術的基本原理和特點,，最后根據(jù)我國農(nóng)業(yè)機械底盤技術研究與應用需求,，從加強基礎理論研究和關鍵零部件性能優(yōu)化、提升底盤平臺化與輕量化設計水平,、實現(xiàn)底盤智能化控制與信息化管理等方面對農(nóng)業(yè)機械底盤未來研究方向進行了展望,。

摘要:針對單目視覺導航中位姿信息不完整和果樹定位精度低的問題,，提出基于實例分割神經(jīng)網(wǎng)絡的偏航角、橫向偏移,、果樹位置計算方法,。首先，基于Mask R-CNN模型識別并分割道路與樹干;其次,，尋找道路掩碼凸包并進行霍夫變換,，由凸包中的邊界方程計算消失點坐標;最后，根據(jù)建立的位姿-道路成像幾何模型,，計算偏航角,、橫向偏移與果樹相對位置。實驗結果表明：改進Mask R-CNN模型的邊框回歸平均精確度為0.564,，分割平均精確度為0.559,，平均推理時間為110 ms?；诒疚姆椒ǖ钠浇枪烙嬚`差為2.91%,、橫向偏移誤差為4.82%，果樹橫向定位誤差為3.80%,，縱向誤差為2.65%,。該方法能在不同位姿穩(wěn)定地提取道路與果樹掩碼,、計算消失點坐標與邊界方程，較準確地估計偏航角,、橫向位移和果樹相對位置,，為果園環(huán)境下的視覺自主導航提供有效參考。

摘要:針對砂壤土條件下馬鈴薯出苗前期中耕機土壤回流嚴重、壟型一致性差等問題,，設計了犁鏵式馬鈴薯中耕機,，并闡述了其主要結構及工作原理。對塑型部件培土器的結構參數(shù)進行設計分析,，根據(jù)砂壤土土質(zhì)特征,，對土壤顆粒進行了運動學分析，確定了影響馬鈴薯中耕作業(yè)效果的主要因素,。運用EDEM仿真試驗,，以培土犁與培土器間距及作業(yè)速度為試驗因素，以回土量與壟型擬合度為評價指標,，進行了二次正交旋轉(zhuǎn)試驗,。對試驗結果進行優(yōu)化分析，當間距為600 mm,、作業(yè)速度為1.3 m/s時,，回土量為12.3%，壟型擬合度為0.024,。對優(yōu)化數(shù)據(jù)進行了田間試驗,，結果表明，犁鏵式馬鈴薯中耕機回土量為12.5%,，土壟壟型一致性為98.3%,，土壤擾動系數(shù)為67%，碎土率為94.7%,，培土高度為8.4 cm,，油耗為14.6 kg/hm2，滿足馬鈴薯中耕培土要求,。

摘要:為減少追肥機具進地次數(shù)、最大限度地提高肥料利用率,，針對因秸稈殘茬分布不均,、側深施肥導致播種帶兩側土壤緊實度不一致而引起免耕播種機橫向穩(wěn)定性差、掉壟的問題,，設計了一種可以底肥側位深施,、口肥垂直分施的免耕播種機側深分層施肥播種部件,。以直斜錯位雙圓盤肥種溝開溝器的圓盤直徑,、圓盤夾角和圓盤傾角為試驗因素，以前進阻力,、側向合力及開溝深度穩(wěn)定性系數(shù)為試驗指標,，對影響機具橫向穩(wěn)定性和作業(yè)質(zhì)量的參數(shù)進行分析和試驗。結果表明,，當圓盤直徑為352 mm,、圓盤夾角為14°、圓盤傾角為7.5°時,，肥種溝開溝器前進阻力為585.96 N,、側向合力為181.95 N、開溝深度穩(wěn)定性系數(shù)為91.46%,。樣機性能試驗表明,，種肥垂直距離合格率為91.7%，種肥側向距離合格率為92.4%,，播種深度變異系數(shù)為10.7%,，播種橫向變異系數(shù)為28.4%，滿足側深施肥播種質(zhì)量要求,。

摘要:針對東北玉米壟作區(qū)耕整地動土量大和春季降雨量低時土壤墑情不佳、耕作阻力大等問題,，提出一種條帶式少耕的作業(yè)方式,，并設計了驅(qū)動式破茬刀。通過對驅(qū)動式破茬刀的作業(yè)工況進行受力分析得出,，當破茬刀的滑切角大于或等于與其接觸的根茬或土壤的摩擦角時,，破茬刀耕作阻力降低。結合根茬與土壤滑動摩擦角的測量和破茬刀的運行速度取值，確定了刀片的刃口曲線方程,；進一步通過分析根茬受力狀態(tài)及測定物料間摩擦角,，確定驅(qū)動式破茬刀的作業(yè)半徑為230 mm；最后通過確定刀片的幾何尺寸,、刀軸和刀盤參數(shù)得到驅(qū)動式破茬刀,。有限元模態(tài)分析與強度、剛度校核結果表明,，所設計的驅(qū)動式破茬刀性能良好,、滿足設計要求。離散元仿真對比試驗表明,，所設計的驅(qū)動式破茬刀比驅(qū)動式圓盤刀組的耕作阻力降低了19.78%,、土壤拋起數(shù)量降低了13.95%，其耕作阻力與動土量性能均較優(yōu),。

摘要:針對油麥兼用型氣送式免耕播種機寬幅播種時各行排量一致性受地表坡度變化影響的問題,，設計了一種利用輸送氣流驅(qū)動轉(zhuǎn)動、安裝于分配裝置的勻種渦輪,，分析了勻種渦輪進口工作角和出口工作角對輸送氣流速度的影響,，確定了影響3種勻種渦輪工作特性的關鍵參數(shù)。應用CFD仿真中的6自由度動網(wǎng)格模型及臺架試驗,，對比分析3種勻種渦輪對輸送氣流分布及勻種渦輪轉(zhuǎn)速的影響,，結果表明：進口工作角和出口工作角均為銳角的勻種渦輪可提高種子的輸送及攪拌性能。選擇葉片數(shù)量為4,、6,、8、10的勻種渦輪進行了分配裝置內(nèi)流場分布仿真試驗,，結果表明,，增加勻種渦輪葉片數(shù)量可提高勻種渦輪出口處輸送氣流分布的穩(wěn)定及均勻性。利用智能種植機械測試平臺模擬田間作業(yè)不同地表坡度時,，安裝不同數(shù)量葉片的勻種渦輪對各行排量一致性的影響,，結果表明：轉(zhuǎn)速為20～50 r/min，沿播種機作業(yè)方向的前后與側向單向組合擺動,、前后與側向往復組合擺動角相對平整地表在-5°～5°變化,，葉片數(shù)量為8時，油菜及小麥各行排量一致性變異系數(shù)最小，分別為4.99%～5.82%和3.85%～4.92%;前后與側向單向組合擺動角絕對值為5°時,，葉片數(shù)量為8的勻種渦輪比無勻種渦輪排種油菜和小麥時各行排量一致性變異系數(shù)分別降低7.53,、11.98個百分點，滿足地表坡度變化時油菜及小麥的排種要求,。

摘要:針對現(xiàn)有氣力式棉花排種器高速作業(yè)下充種性能不佳,、排種精度低的問題,，結合內(nèi)充種式排種器結構特點，設計了一種內(nèi)充氣力式棉花高速精量排種器,，該排種器利用內(nèi)充與氣流吸附方式進行雙重充種,，經(jīng)清種裝置作用后，采用二次投種方式完成排種過程,。構建了種子充填與吸附力學模型，確定了關鍵部件主要結構參數(shù),，并對影響排種器工作性能的主要因素進行了試驗研究,。以清種距離為影響因子進行了單因素試驗，基于最優(yōu)清種效果,，采用三因素三水平Box-Behnken中心組合設計試驗分析吸孔直徑,、前進速度與負壓對排種性能的影響規(guī)律，獲得了最佳工作參數(shù)組合,，并進行了高速條件下排種性能對比試驗,。結果表明：清種距離為2.0 mm時，排種器清種效果最優(yōu);影響排種合格指數(shù)與漏播指數(shù)的主次因素分別為負壓,、前進速度,、吸孔直徑;最佳參數(shù)組合為吸孔直徑2.9 mm、前進速度8.4 km/h,、負壓1150 Pa,。經(jīng)臺架試驗驗證，其性能指標為合格指數(shù)均值96.48%,、重播指數(shù)均值2.41%,、漏播指數(shù)均值1.11%;在作業(yè)速度8~12 km/h范圍內(nèi)，內(nèi)充氣力式排種器排種合格指數(shù)均大于91%,、漏播指數(shù)小于7%,，且排種效果優(yōu)于垂直圓盤氣吸式排種器，滿足棉花精量直播農(nóng)藝要求。

摘要:針對馬鈴薯收獲機挖掘裝置設計效率低、設計知識難以高效獲取和運用的問題,，構建了馬鈴薯收獲機挖掘裝置智能設計系統(tǒng),。在收集整理挖掘鏟設計規(guī)則的基礎上，以產(chǎn)生式,、框架式和混合式的知識表示方法表達挖掘裝置的設計知識并進行存儲,，建立智能設計系統(tǒng)知識庫;利用Visual Studio軟件搭建知識管理系統(tǒng)，對規(guī)則類和實例類知識進行管理;采用基于規(guī)則和基于實例的正向推理方法,，探討智能設計系統(tǒng)推理機制;基于SolidWorks二次開發(fā)技術,，對挖掘裝置進行參數(shù)化建模;基于挖掘鏟挖掘阻力分析和RecurDyn-EDEM聯(lián)合仿真試驗，構建挖掘裝置工作性能評價體系;以Visual Studio為開發(fā)平臺,、VB.NET為開發(fā)語言,，應用SolidWorks API接口技術和MySQL數(shù)據(jù)管理方法，對設計知識庫,、知識管理系統(tǒng),、推理機、參數(shù)化模型庫和評價體系進行整合及聯(lián)合運用,，開發(fā)了馬鈴薯收獲機挖掘裝置智能設計系統(tǒng),。利用系統(tǒng)進行挖掘鏟實例設計，并進行工作性能評價分析,，結果表明,，挖掘鏟工作所需牽引力為856.24 N，所受最大牽引阻力為724.81 N,，明薯率為97.22%,，傷薯率為1.43%，表明該挖掘鏟滿足設計要求,。

摘要:針對華北地區(qū)玉米收獲時籽粒含水率較高,、籽粒直收破碎率較高的問題,，設計了一種變徑脫粒滾筒,。滾筒前端直徑漸變增大直至與脫粒分離段等徑，通過提高滾筒變徑段果穗容納能力,，增強果穗之間柔性接觸,，有效“松散”籽粒之間及籽粒-芯軸之間作用力，使果穗更易于脫粒,，從而實現(xiàn)籽粒與芯軸的快速分離,，有效提高了脫粒速度，降低了籽粒破碎率,。對果穗與脫粒元件受力進行分析,，研究變徑段錐度對果穗受力的影響,?；趧恿W仿真試驗,，分析了果穗與脫粒元件之間的接觸力以及果穗-果穗和果穗-脫粒裝置之間的接觸頻次，結果表明,，變徑滾筒提高了果穗之間的接觸頻次,，降低了脫粒元件與果穗的直接接觸，即變徑滾筒中果穗之間接觸揉搓作用更強,。以滾筒轉(zhuǎn)速,、凹板間隙及籽粒含水率為試驗因素進行了三因素四水平正交試驗，確定最優(yōu)組合為籽粒含水率26%,、滾筒轉(zhuǎn)速350 r/min,、凹板間隙50 mm，此時籽粒破碎率為4.13%,、籽粒未脫凈率為0.34%。在籽粒含水率為27%時與等徑滾筒進行了對比脫粒試驗,，按籽粒的完整性將破損籽粒分為全碎籽粒,、裂紋籽粒、破皮籽粒及頂部破碎籽粒,，結果表明,，變徑滾筒的籽粒總破碎率為4.64%,，比等徑滾筒的總破碎率降低19.16%,，破損籽粒中全碎籽粒、裂紋籽粒及破碎籽粒所占比例均明顯降低;變徑滾筒未脫凈率為0.42%,，比等徑滾筒的未脫凈率降低51.72%,，證明變徑滾筒能夠有效降低籽粒破碎率及未脫凈率。

摘要:針對機械修剪葡萄莖桿過程中出現(xiàn)的莖桿剪凈率低,、毛茬面積比較大等問題，設計了一種單馬達往復式葡萄剪枝機,。闡述了往復式葡萄剪枝機的結構及工作原理,，通過對莖桿進行受力分析、利用Matlab軟件分析毛茬產(chǎn)生原因,，確定了剪切裝置刀具參數(shù)以及因素取值范圍,。通過正交試驗研究各試驗因素對莖桿剪切效果的影響，建立以剪凈率和毛茬率為響應值的多元二次回歸模型,。結果表明,，當切削速度1.66 m/s、進給速度1.46 m/s,、刀具間隙0.47 mm時,，莖桿剪凈率為91.71%、毛茬率為3.70%,。在該條件下進行了驗證試驗,，得出剪凈率為90.66%、毛茬率為4.71%,，與模型預測值相近,，說明所建模型合理，能夠滿足實際作業(yè)需求,。

摘要:氣流輔助噴霧中氣流導致的冠層孔隙變化和對霧滴脅迫作用的影響是耦合的,，兩者最終影響霧滴沉積性能，明晰兩者的耦合比例對沉積性能的影響,，可為風送參數(shù)優(yōu)化和噴霧模式改進提供指導,。本文以盛花期棉花為研究對象，通過設計解耦試驗方案,，分析氣流輔助施藥過程中氣流霧滴脅迫和冠層孔隙變化對霧滴沉積行為的不同影響,。首先，借助高速相機標定棉花枝葉風載下的變形量,，得到氣流速度,、葉面積、變形量三者間的擬合關系,，通過仿真葉片風載變形試驗得出,，仿真葉片與真實葉片的風載變形相對誤差在17%之內(nèi),，從而確定了仿真枝葉模型應用于風送噴霧試驗的可行性;然后，基于棉花生長發(fā)育的枝葉構型3/8規(guī)律,，搭建冠層孔隙可風載變形的方案1棉花模型,，測量方案1棉花冠層內(nèi)氣流場數(shù)據(jù)，計算風載后枝葉變形量,，并使用物理手段固定枝葉變形量,，形成風載變形后冠層孔隙固定的方案2棉花模型，將自然狀態(tài)下棉花枝葉固定,，保持風載下冠層孔隙不變作為方案3棉花模型;最后,，針對3種試驗方案的棉花模型，通過改變輔助氣流風速進行了風送沉積試驗,。結果表明：相較于冠層孔隙變化,，氣流對霧滴的脅迫作用更有利于霧滴在冠層內(nèi)的沉積行為，兩者對于霧滴沉積量的提升比例分別為39.81%和10.52%;相比于氣流對霧滴的脅迫作用,，冠層孔隙增大形成的霧滴運移通道更有利于霧滴在冠層內(nèi)的均勻分布,，兩者對沉積均勻性的提升比例分別為42.71%和1.10%。本研究可為基于不同作物冠層孔隙變化特性的新型噴霧模式設計提供參考,。

摘要:準確把握糧食主產(chǎn)區(qū)耕地撂荒特征及其影響因子,，對保障糧食安全,、強化耕地保護具有重要意義。以河南省為例,，在識別撂荒耕地分布的基礎上，通過構建撂荒程度指數(shù)刻畫了撂荒總體特征及其空間分布,，并運用地理探測器方法揭示了縣域尺度耕地撂荒的形成機制。結果表明：2015年河南省耕地撂荒面積為174419.46 hm2,，整體撂荒率為2.15%;全省158個縣域中均存在不同程度的耕地撂荒現(xiàn)象,，撂荒耕地的空間分布總體呈倒“T”字型格局。河南省耕地撂荒受多重因素共同作用,，其中人口外流為直接因素,，耕地破碎化等生產(chǎn)條件制約為間接因素,，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益較低為根本因素,。根據(jù)撂荒地域分異特征,，將研究區(qū)歸納為人口條件約束型區(qū)域,、生產(chǎn)條件約束型區(qū)域和經(jīng)濟條件約束型區(qū)域3種，提出應因地制宜,，采取有序推進農(nóng)地流轉(zhuǎn),、強化高標準農(nóng)田建設、實行經(jīng)濟激勵等方式促進耕地的合理有效利用,。

摘要:針對傳統(tǒng)的永久基本農(nóng)田劃定方法不能較好地統(tǒng)籌兼顧永久基本農(nóng)田的耕地質(zhì)量,、空間布局集中連片等目標問題，提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的多目標永久基本農(nóng)田劃定模型,，該模型包括土地適宜性、連片性,、穩(wěn)定性3個子目標函數(shù),，同時考慮生態(tài)保護紅線、地形地貌等約束條件,。選取河南省?？h為研究區(qū)域，根據(jù)目標偏好不同設置對照實驗,。結果表明,，該模型在永久基本農(nóng)田劃定工作中具有可操作性，避免了劃定過程中主觀因素帶來的不利影響,，且可以提供多情景的永久基本農(nóng)田布局方案，促進了永久基本農(nóng)田劃定結果的科學合理性。

摘要:為實現(xiàn)遙感分類抽樣精度評估，以京津冀不同空間分辨率遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品為例,，首先基于土地利用類型對遙感圖像進行內(nèi)部與邊界對象劃分,，并構建不同的空間分層模式;其次，分別采用直接利用土地利用類型,、圖像8鄰域算法,、多尺度空間分異性方法、圖像8鄰域和多尺度空間分異性耦合方法進行空間分層;最后,，設置與K-means聚類對比實驗,，并利用地理探測器定量評估不同空間分層模式的分異性。結果表明：不考慮內(nèi)部與邊界對象（6層）,、考慮邊界對象（12層）,、考慮內(nèi)部對象（18層）、考慮內(nèi)部與邊界對象（24層）和K-means（12,、18,、24層）空間分層模式相應的5組樣本點集的q均值±標準偏差分別為0.252±0.02266、0.259±0.02245,、0.321±0.01901,、0.318±0.01806、0.269±0.00698,、0.304±0.01056,、0.317±0.01125;內(nèi)部對象對空間分層分異性起主導作用，邊界對象可以稍微提高空間分層分異性,，分層數(shù)目也影響空間分層的分異性,。本研究可更好地認識和理解內(nèi)部和邊界對象對提高空間分層分異性的貢獻作用，對提出分異性更高的空間分層方法具有一定的研究價值和指導意義,。

摘要:針對R-cut（Ratio cut）邊緣檢測分割模型對高分辨率遙感影像分割時存在過分割和模糊邊緣敏感性問題，提出了一種多尺度R-cut（Multi-scale ratio cut, MSR-cut）的遙感影像邊緣檢測分割方法,。首先,，采用形態(tài)重建的分水嶺分割算法對影像過分割，形成多個超像素區(qū)域;然后計算并提取影像各個區(qū)域的紋理特征信息熵值,、光譜特征與鄰域均值差分歸一化值,，分別進行同質(zhì)性和異質(zhì)性的有效衡量;并構建評價函數(shù)獲取最優(yōu)分割尺度，對這些超像素區(qū)域進行初步合并，得到影像的粗分割結果;最后結合各地物的邊界權重信息,，從全局角度用R-cut的方法對粗分割結果進一步合并,，完成對影像的精細分割，生成最終的分割結果,。實驗選取5個不同場景的高分辨率遙感影像,，采用定性和定量兩種方法對比分析本文方法與傳統(tǒng)R-cut邊緣檢測分割、Spectral-Rcut邊緣檢測分割和Textured-Rcut邊緣檢測分割方法,。實驗結果表明,，MSR-cut邊緣檢測分割方法能夠有效提高分割精度，增強噪聲魯棒性,，可取得較好的分割視覺效果,。

摘要:為快速獲取水稻葉片磷素含量信息,，采用無人機搭載高光譜成像儀獲取水稻冠層高光譜影像,，并采樣檢測葉片磷素含量（質(zhì)量分數(shù)）（Leaf phosphorus content, LPC）。分析了水稻LPC在無人機高光譜影像上的光譜特征,，使用連續(xù)投影算法提取對磷素敏感的特征波長,，通過任意波段組合構建并篩選與磷素高度相關的光譜指數(shù)，基于特征波長反射率和光譜指數(shù)建立水稻LPC的估算模型,，利用最佳模型對高光譜影像進行反演填圖,，得到LPC空間分布信息。結果表明：全生育期內(nèi)LPC與462~718 nm范圍內(nèi)光譜反射率顯著負相關,，負相關最大處相關系數(shù)達到-0.902;LPC的特征波長為670,、706、722,、846 nm,，基于特征波長、使用偏最小二乘回歸建立的LPC估算模型精度最高,，驗證R2達到0.925,，RMSE為0.027%;在任意波段組合構建的3種類型的光譜指數(shù)中，NDSI(R498,R606),、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)與LPC的相關性最高,，相關系數(shù)分別為0.913、0.915和0.938;基于3個光譜指數(shù),、使用神經(jīng)網(wǎng)絡構建的LPC估算模型精度較高,，驗證R2為0.885,，RMSE為0.029%;對各生育期水稻LPC空間分布的反演結果與實測數(shù)據(jù)相一致，說明利用無人機高光譜遙感可以實現(xiàn)田間水稻LPC的快速無損監(jiān)測,。

摘要:葉綠素含量變化直接表征冬小麥的光合作用能力,，所以監(jiān)測冬小麥葉綠素含量對分析冬小麥光合能力和生長狀況具有重要意義?；诘孛娑←湽趯痈吖庾V和實測葉綠素含量,，分別利用原始光譜、分數(shù)階微分光譜,、原始光譜經(jīng)連續(xù)小波變換后得到的小波能量系數(shù)與實測葉綠素含量進行相關性分析,，選取相關性較好的分數(shù)階微分光譜和小波能量系數(shù)，采用逐步回歸分析,、支持向量機,、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方法構建冬小麥葉綠素含量估算模型。結果表明,，在拔節(jié)期,、孕穗期、開花期和全生育期,，使用連續(xù)小波變換-人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模結果最優(yōu),，拔節(jié)期建模和驗證決定系數(shù)分別為0.93和0.90，孕穗期建模和驗證決定系數(shù)分別為0.93和0.90,，開花期建模和驗證決定系數(shù)分別為0.93和0.90,，全生育期建模和驗證決定系數(shù)分別為0.86和0.85;在灌漿期，使用分數(shù)階微分-人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模結果最優(yōu),，灌漿期建模和驗證決定系數(shù)分別為0.97和0.90,。本研究可為作物葉綠素含量遙感估算提供技術方案。

摘要:SPAD（Soil and plant analyzer development）值能夠反映作物葉片葉綠素含量，是表征作物健康狀態(tài)的重要指標,。采用無人機搭載可見光和多光譜相機同步獲取冬小麥可見光和多光譜影像,，同時獲取冬小麥葉片SPAD值，探究了可見光和多光譜植被指數(shù)與SPAD值的關系，將可見光植被指數(shù)與多光譜植被指數(shù)相結合進行SPAD值估算,，利用逐步回歸和隨機森林回歸方法估算SPAD值,，并將估算結果進行對比，篩選出冬小麥葉片SPAD值的最優(yōu)估算模型,。結果表明,，SPAD值與可見光植被指數(shù)（IKAW和RBRI）、多光譜植被指數(shù)（GNDVI,、CI,、GMSR和GOSAVI）具有較好的相關性，與可見光植被指數(shù)（CIVE）和多光譜植被指數(shù)（GNDVI）的相結合指數(shù)具有較好的相關性,，其估算模型的R2為0.89,，模型驗證的RMSE為2.55，nRMSE為6.21%,。研究表明,，可見光植被指數(shù)與多光譜植被指數(shù)相結合指數(shù)逐步回歸和隨機森林回歸模型估算SPAD值的精度高于僅用可見光植被指數(shù)或多光譜植被指數(shù)，采用逐步回歸的估算模型R2為0.91,，模型驗證R2,、RMSE和nRMSE分別為0.89、2.32和5.64%,，采用隨機森林回歸的估算模型R2為0.90,，模型驗證R2、RMSE和nRMSE分別為0.88,、2.51和6.12%,。

摘要:針對森林生態(tài)站中大量圖像,、視頻、GIS數(shù)據(jù)等非結構化數(shù)據(jù)以及生態(tài)指標等結構化數(shù)據(jù)存儲效率低,、檢索性能差的問題,，提出了基于Hadoop和HBase的森林生態(tài)站大數(shù)據(jù)存儲框架?；谒岢龅目蚣?，給出了森林生態(tài)數(shù)據(jù)存儲業(yè)務流程，并對森林生態(tài)大數(shù)據(jù)平臺涉及的核心技術進行了優(yōu)化:①設計預分區(qū)算法保證數(shù)據(jù)在集群中均勻分布,。②根據(jù)生態(tài)數(shù)據(jù)特點科學設計了RowKey,，實現(xiàn)生態(tài)數(shù)據(jù)的快速檢索,。③針對原生HBase不支持多條件查詢問題，設計基于索引數(shù)據(jù)和服務器性能評估的ElasticSearch索引分片放置策略,，以此基于ElasticSearch的二級非主鍵索引技術優(yōu)化多條件檢索HBase生態(tài)數(shù)據(jù)庫,。④針對生態(tài)站海量小圖像存儲困難問題，提出基于數(shù)據(jù)站點及時間關聯(lián)性的打包合并策略,。⑤解析GIS數(shù)據(jù)使之進行高效存儲,。通過實驗對以上理論進行驗證。結果表明,，ElasticSearch索引分片放置策略比默認分片策略的查詢時間平均減少20 ms,，比基于改變ElasticSearch評分策略的查詢時間平均減少20 ms。結構化數(shù)據(jù)規(guī)模為1×108條時,，系統(tǒng)的檢索時間為1.045 s，比原生HBase檢索速度提升3.99倍,，在非結構化數(shù)據(jù)為1×107條時,，采用數(shù)據(jù)站點及時間關聯(lián)性的打包小圖像策略是基于SequenceFile合并效率的1.15倍，是原生HBase的1.79倍;在1×104次并發(fā)用戶的情況下,，優(yōu)化后的每秒查詢數(shù)是原來的1.88倍,，每秒吞吐量是優(yōu)化前的1.74倍，系統(tǒng)響應時間比優(yōu)化前降低69.5%,。結果表明,，本文所提出的方案在集群負載均衡、海量結構化和非結構化數(shù)據(jù)檢索效率以及系統(tǒng)吞吐量等方面都有了明顯的性能提升,，為森林生態(tài)數(shù)據(jù)的存儲和管理提供了必要的理論基礎和技術實現(xiàn),。

摘要:針對X射線熒光光譜分析技術在檢測土壤重金屬過程中由于土壤背景復雜,、包含大量噪聲和干擾信息而易受基體效應影響的問題，為了提高定量分析模型的精度,，利用懲罰最小二乘算法擬合基線與真實基線之間的保真度和平滑度,，對X射線熒光光譜進行基線校正，從而減小基線漂移的影響,。選用無基線扣除,、非對稱最小二乘(ASLS)、自適應迭代重加權懲罰最小二乘(AIRPLS),、非對稱重加權懲罰最小二乘(ARPLS),、局部對稱重加權懲罰最小二乘(LSRPLS)和多約束重加權懲罰最小二乘(DRPLS) 等6種處理方法對土壤重金屬元素鉛和砷的測量光譜進行基線校正;結合偏最小二乘(PLS)算法建立相應的校正模型,，以選擇最優(yōu)基線校正算法;與神經(jīng)網(wǎng)絡(BP)和支持向量機(SVR)建立的校正模型進行比較，對模型進行評價,。結果顯示,，鉛元素的最佳模型為DRPLS-PLS，模型的R2達到0.982,，預測均方根誤差(RMSEP)為0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型為DRPLS-PLS模型,，模型的R2達到0.985，RMSEP為0.796mg/kg,。與PLS和BP模型相比,，鉛、砷兩種元素的SVR模型建模均最優(yōu),，模型的R2分別達到0.998和0.993,，RMSEP分別為0.015、0.596mg/kg,。實驗表明,，通過基線校正后模型的預測精度、檢出限和穩(wěn)定性均有所提高,，該方法可有效提高X射線熒光光譜在土壤中的定量分析能力,。

摘要:為實現(xiàn)對多種番茄葉部病害的精確檢測,，提出了一種基于改進SOLO v2的番茄葉部病害實例分割方法。該方法以SOLO v2模型為主體框架,，將ResNet-101作為骨干網(wǎng)絡融合特征金字塔網(wǎng)絡（Feature pyramid networks,，F(xiàn)PN），引入可變形卷積對卷積結構進行優(yōu)化,，并將損失因子δ融入掩膜損失函數(shù)中,，在語義分支與掩膜分支上對實例進行檢測與分割。通過對模型的改進,，實現(xiàn)了對形狀復雜多變的番茄葉片的精確檢測與分割,，并提升了模型的泛化能力與魯棒性?；赑lant Village數(shù)據(jù)集的試驗結果表明,，ResNet-101比ResNet-50在SOLO v2上的性能表現(xiàn)更好。在相同骨干網(wǎng)絡下,，SOLO v2模型的單幅圖像處理時間比Mask R-CNN減少了72.0%,，平均精度均值（Mean average precision，mAP）提升了3.2個百分點,，改進后的模型在訓練過程中收斂效果有所提升,，受葉片形狀多變的影響較小,，最終的平均精度均值達到了42.3%，單幅圖像處理時間僅需0.083s,，在提升檢測精度的同時保證了運行的實時性,。該研究較好地解決了番茄病葉識別與分割難的問題，為農(nóng)業(yè)自動化生產(chǎn)中番茄疾病情況與癥狀分析提供了參考,。

摘要:針對蘋果葉部病害由于數(shù)據(jù)集類間樣本不均衡和拍攝角度,、光照變化等實際成像與環(huán)境因素造成的精度低和泛化能力差的問題，本文提出了一種新型的非對稱混洗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡ASNet,。首先,，通過在ResNeXt骨干網(wǎng)絡中添加改進的scSE注意力機制模塊增強網(wǎng)絡提取的特征;其次,針對多數(shù)葉片病害特征分布相對分散的問題，使用非對稱混洗卷積模塊代替原始的殘差模塊來擴大卷積核的感受野和增強特征提取能力,，從而提升模型的分割精度和泛化能力;最后,在非對稱混洗卷積模塊中使用通道壓縮和通道混洗的方式彌補了分組卷積造成的通道間關聯(lián)性不足的缺陷,，降低了由于葉部病害類間不均衡導致的傳統(tǒng)網(wǎng)絡模型精度偏低的問題。在COCO數(shù)據(jù)集評價指標下,，實驗結果表明，相比于骨干網(wǎng)絡為ResNeXt-50的原始Mask R-CNN模型,，本文模型的平均分割精度達到96.8%,，提升了5.2個百分點，模型權重文件減小為321MB,，減小了170MB,。對實地采集和AI Challanger農(nóng)作物病害分割挑戰(zhàn)賽的240幅蘋果葉片圖像進行測試，結果表明,，本文模型ASNet對蘋果黑腐病,、銹病與黑星病3種病害和健康葉片的平均分割精度達到94.7%。

摘要:為了快速而準確地統(tǒng)計視頻監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的水稻穗數(shù),，提出了一種基于改進Faster R-CNN的稻穗檢測方法,。針對稻穗目標較小的問題，在Inception_ResNet-v2的基礎上引入空洞卷積進行優(yōu)化;對于不同生長期稻穗差別大的問題,，設計了針對標注框尺度的K-means聚類,，為候選區(qū)域生成網(wǎng)絡提供先驗知識，從而提高了檢測精度,。鑒于小尺寸稻穗目標的特殊性,，用ROIAlign替代ROIPooling,，提高了感興趣區(qū)域的提取精度。試驗測試時,，根據(jù)水稻不同發(fā)育期稻穗的表型特征差異自制了3類數(shù)據(jù)集,，并選取最佳聚類數(shù)為10。模型對比試驗表明,，本文方法的稻穗檢測平均精度均值達到80.3%,，較Faster R-CNN模型提升了2.4個百分點，且比SSD和YOLO系列模型有較大幅度的提升,。

摘要:為實現(xiàn)收獲后含雜馬鈴薯中土塊石塊的快速檢測和剔除,，提出了一種基于改進YOLO v4模型的馬鈴薯中土塊石塊檢測方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53為主干特征提取網(wǎng)絡,，在保證檢測準確率的前提下,，利用通道剪枝算法對模型進行剪枝處理，以簡化模型結構,、降低運算量,。采用Mosaic數(shù)據(jù)增強方法擴充圖像數(shù)據(jù)集(8621幅圖像)，對模型進行微調(diào),，實現(xiàn)了馬鈴薯中土塊石塊的檢測,。測試表明，剪枝后模型總參數(shù)量減少了94.37%,，模型存儲空間下降了187.35 MB,，前向運算時間縮短了0.02 s，平均精度均值(Mean average precision, mAP)下降了2.1個百分點,，說明剪枝處理可提升模型性能,。為驗證模型的有效性，將本文模型與5種深度學習算法進行比較,，結果表明,，本文算法mAP為96.42%，比Faster R-CNN,、Tiny-YOLO v2,、YOLO v3、SSD分別提高了11.2,、11.5,、5.65,、10.78個百分點，比YOLO v4算法降低了0.04個百分點,，模型存儲空間為20.75 MB,，檢測速度為78.49 f/s，滿足實際生產(chǎn)需要,。

摘要:為分析羊進食行為,、自動估算其進食量，提出一種從舍飼湖羊采食視頻中自動識別其短時咀嚼行為的方法,。首先,，針對舍飼湖羊采食區(qū)域特點，在EfficientDet網(wǎng)絡架構中增加目標框篩選模塊,，檢測視頻幀中羊嘴張開,、上下頜錯開及閉合3種狀態(tài)，根據(jù)羊臉與相機拍攝角度的方位關系檢測羊嘴狀態(tài),，并為各狀態(tài)賦編碼值;然后，利用正則表達式提取連續(xù)視頻幀中的一次上下頜張合對應的羊嘴狀態(tài)編碼值序列片段;最后,，針對羊側臉面對相機咀嚼,、抬頭正臉面對相機咀嚼、低頭正臉面對相機咀嚼以及鳴叫等一次上下頜張合動作對應的羊嘴狀態(tài)編碼值序列片段構建分類規(guī)則,，實現(xiàn)短時咀嚼行為的自動識別,。對比了基于EfficientDet-D0~D4、YOLO v5和SSD網(wǎng)絡的羊嘴狀態(tài)檢測性能,，結果表明,，改進的EfficientDet-D1網(wǎng)絡能以28.18 f/s的傳輸速率，獲得95.64%和98.84%的羊嘴狀態(tài)檢測精確率和均值平均精確率,，優(yōu)于YOLO v5和SSD網(wǎng)絡,。利用湖羊采食視頻測試EfficientDet-D1網(wǎng)絡結合正則表達式的湖羊短時咀嚼行為識別分類規(guī)則性能，結果表明,，分類規(guī)則能以91.42%的自動識別正確率和90.85%的平均正確率直接從視頻中提取湖羊短時咀嚼行為發(fā)生次數(shù)和持續(xù)時長,。本研究將基于視頻的湖羊短時咀嚼行為識別問題轉(zhuǎn)換為羊嘴狀態(tài)編碼值序列分類問題,，降低了分類模型的復雜度，為湖羊短時咀嚼行為的自動識別提供了一種新的研究思路,。

摘要:針對利用紅外熱成像進行生豬體溫自動提取困難的問題,，在設施豬場生豬體溫紅外巡檢裝置的基礎上,，提出將生豬耳部區(qū)域作為其體溫的代表區(qū)域，探索一種基于紅外熱像圖的生豬耳溫自動提取算法(IT-PETE),。該算法通過高效而準確地識別生豬耳部區(qū)域并提取耳部區(qū)域的溫度最大值和平均值,，實現(xiàn)生豬體溫非接觸式自動監(jiān)測。IT-PETE算法首先用拉普拉斯算子對生豬熱紅外圖像進行預處理,，然后基于YOLO v4和形態(tài)學對熱紅外圖像中的生豬耳部進行提取,，并結合耳部分割圖像和溫度矩陣自動獲取耳部區(qū)域溫度的最大值和平均值。采用5折交叉驗證方法訓練生豬耳部區(qū)域檢測模型,，訓練集和驗證集圖像共2000幅,，測試集400幅。試驗表明,，YOLO v4耳部區(qū)域檢測準確率為97.6%,，比Faster R-CNN和SSD分別提高了2.0個百分點和7.8個百分點，單幀圖像的平均檢測時間為12ms,。同時對20頭豬的人工統(tǒng)計耳溫數(shù)據(jù)與算法提取體溫進行相關性分析,，得到兩者在耳部區(qū)域溫度最大值和平均值的決定系數(shù)分別為0.9849和0.9119，表明IT-PETE算法對體溫數(shù)據(jù)的提取具有可靠性和可行性,。因此,，IT-PETE算法在一定程度上可為生豬體溫自動化監(jiān)測和預警系統(tǒng)提供技術支撐。

摘要:為解決活立本在越冬期易遭受低溫所引發(fā)的凍融災害問題,，針對現(xiàn)有評估檢測方法存在的檢測手段復雜,、對活立本破壞性大、設備昂貴和難以實時檢測的現(xiàn)狀,，通過分析活立本在越冬期的莖干水分和環(huán)境溫度的變化規(guī)律,，提出一種基于活立木莖干水分序列包絡分析的凍融狀況檢測方法。在采用具有自主知識產(chǎn)權的活立木凍融檢測傳感器實時獲取活立木莖干水分和環(huán)境溫度的基礎上，通過對照試驗選取1320 min作為包絡分析的信號采樣間隔獲取數(shù)據(jù)的極值信息,，以便對活立木的凍融狀況進行定量表示,。進一步利用活立木莖干水分包絡上下線的平均值，并結合環(huán)境溫度的包絡下線值建立歸一化的凍融狀況評價指標的計算模型,，為植物凍融狀況的實時檢測與評估提供一種新思路,、新手段。選用3種不同地區(qū)的闊葉樹種（紫薇,、海棠和香楊樹）進行試驗驗證,，整個越冬期紫薇樹的凍融狀況輕微，對應的凍融指標最高為0.004,，遠小于1.0;海棠樹的凍融狀況變化較大,，對應的凍融指標在0.1~0.7之間波動變化;香楊樹的凍融狀況相對嚴重，對應的凍融指標最高時可達0.9,。試驗表明本文方法及自主研發(fā)的凍融檢測傳感器準確可靠,，可以作為活立木凍融狀況檢測的有效手段，為植物凍災預警提供理論及數(shù)據(jù)支撐,。

摘要:樹木微鉆儀鉆針阻力不能直接測量,，但能通過直流電機的電流、電壓,、功率,、轉(zhuǎn)速等參數(shù)間接表達。為了提高鉆針阻力測量精度,，進一步研究了鉆針阻力表達方法,。闡述了樹木微鉆儀的工作原理，分析了鉆針阻力與直流電機電流,、電壓、功率,、轉(zhuǎn)速之間的關系,，提出了6種鉆針阻力表達方法。使用自主研制的樹木微鉆儀和德國Resistograph 650-S型微鉆儀對4個樹種的木材密度進行測試,，分別建立自主研制微鉆儀每種鉆針阻力表達方法各自的平均值,、Resistograph 650-S型鉆針阻力平均值與木材絕干密度之間的線性模型。測試結果表明：自主研制的樹木微鉆儀直流電機電流、電壓和功率與木材絕干密度之間的線性相關系數(shù)均大于0.9,，因此可使用直流電機的電流,、電壓或者功率來間接表達鉆針阻力;轉(zhuǎn)速修正后的直流電機電壓與木材絕干密度的相關性最高，因此使用轉(zhuǎn)速修正后的直流電機電壓表達鉆針阻力更為適宜;自制微鉆儀轉(zhuǎn)速修正后的直流電機電壓與木材絕干密度之間的線性相關系數(shù)比德國Resistograph 650-S型微鉆儀高0.0053,，說明自制樹木微鉆儀的設計方案和鉆針阻力表達方法合理,。

摘要:為確定滿足畦灌技術約束下的冬小麥最小灌水定額,，采用地面灌溉水流運動模擬模型SISM，結合華北地區(qū)畦灌現(xiàn)狀,，考慮畦田長度,、坡度、田面標準差,、微地形空間分布差異及入畦單寬流量等要素,，設計53.088種畦灌技術要素組合，以地面灌溉水流覆蓋整個田塊和最小灌水深度Zmin>0為控制條件,，對不同技術要素組合下的灌水過程進行模擬,，分析畦灌技術要素和灌水性能指標值的對應關系，結合畦灌數(shù)值模擬試驗結果,，提出3種代表性畦田長度（50,、100、150 m）下田面標準差,、坡度,、入畦單寬流量等畦灌要素的建議范圍。在不考慮畦田布置優(yōu)化方案的條件下,，3種代表性畦長畦灌最小灌水定額不宜低于84,、117、148 mm;在地面灌溉技術及畦田布置方案優(yōu)化的條件下,，3種代表性畦長畦灌最小灌水定額不宜低于71,、75、79 mm,。

摘要:為研究負壓微潤灌不同技術參數(shù)組合下的土壤水分運動過程，以土箱試驗實測含水率為依據(jù),，構建并驗證了基于HYDRUS-2D的負壓微潤灌土壤水分運動反演模型,，并結合反演模型對負壓微潤灌多種組合情景的土壤濕潤體模擬結果和典型設施作物根系分布特征及需水規(guī)律，探究適宜于不同設施作物的負壓微潤灌技術參數(shù)組合,。結果表明：采用HYDRUS-2D反演模型能夠較好地模擬負壓微潤灌不同供水水頭條件下的土壤濕潤體特征,，土壤濕潤距離（水平距離、垂直向上距離和垂直向下距離）,、含水率及累積入滲量模擬值與實測結果之間的決定系數(shù)和NSE分別達到0.98和0.77以上,。試驗及模擬結果均表明，負壓微潤灌條件下供水水頭與土壤含水率,、累積入滲量及不同方向的濕潤距離均呈負相關關系,。此外，基于反演模型對負壓微潤灌不同濕潤體的情景模擬結果和典型設施作物根系分布特征及需水規(guī)律,，擬定了不同設施作物適宜的負壓微潤灌技術參數(shù)范圍,。本研究對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中負壓微潤灌技術參數(shù)的選擇及新型節(jié)水微潤灌技術的推廣具有指導意義。

摘要:土壤鹽漬化是制約干旱區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要障礙，而淺埋地下水區(qū)域的地下水環(huán)境是影響土壤鹽漬化的直接因素,。為調(diào)控合理的地下水埋深和礦化度,，以防控區(qū)域鹽漬化，以河套灌區(qū)永濟灌域為研究區(qū),，運用指示Kriging法比較了春灌前和生育期不同閾值條件下土壤表層含鹽量,、地下水埋深和礦化度的概率分布，從概率空間分布的角度研究了不同時期防治土壤鹽漬化的地下水臨界埋深和礦化度,。結果表明：地下水埋深屬于中等變異性,，土壤表層含鹽量和地下水礦化度屬于強變異性。春灌前較生育期土壤表層鹽漬化高風險區(qū)擴大,、淺埋地下水高概率區(qū)縮小,、地下水礦化高風險區(qū)縮小。春灌前永濟灌域土壤表層發(fā)生輕度,、中度鹽漬化時的地下水埋深臨界值分別為2.6,、2.2 m，地下水礦化度臨界值分別為2.0,、2.5 g/L;生育期土壤表層發(fā)生輕度,、中度鹽漬化時的地下水埋深臨界值分別為2.2、1.8 m,，地下水礦化度臨界值分別為2.5,、3.0 g/L，春灌前更易發(fā)生土壤鹽漬化,。春灌前較生育期土壤鹽分受外界因素（氣象因素和人為因素）影響小,，且土壤表層含鹽量、地下水埋深和礦化度變異性也相對較小,，地下水環(huán)境對土壤鹽漬化的影響更強烈,。研究區(qū)北部、東南部和中部小部分區(qū)域為地下水埋深小于臨界值且大于礦化度臨界值的高概率區(qū),，是土壤返鹽的高風險區(qū),，建議進一步完善該地區(qū)的排水系統(tǒng)。

摘要:為準確量化蒸散及其組分、分析蒸散的控制機制,，利用改進的Shuttleworth-Wallace模型(S-W)對干旱區(qū)滴灌棗園的蒸散量,、植株蒸騰量進行模擬，使用兩年的渦度相關系統(tǒng),、針式莖流計數(shù)據(jù)對模型進行參數(shù)率定及驗證,，并利用結構方程模型（Structural equation model，SEM）分析棗園蒸散與其影響因子之間的關系,。結果表明：S-W模型在干旱區(qū)棗園有較好的適用性,，適宜的模型參數(shù)a1為6.9445、g0為0.0439,、b2為4.6041,、b3為957.1106;蒸散量模擬精度為：均方根誤差（RMSE）為0.62~0.76 mm/d，回歸系數(shù)b為0.77~0.88,，決定系數(shù)R2為0.95~0.97,，一致性指數(shù)d為0.92~0.94，模型效率納什系數(shù)（EF）為0.70~0.81,，均方根誤差與觀測值標準差比率（RSR）為0.44~0.55,。SEM模型顯示，6個測量因子能夠解釋89%的植株蒸騰量,、84%的土壤蒸發(fā)量,，植株蒸騰量對土壤蒸發(fā)量的標準化總影響系數(shù)為-0.70。對植株蒸騰量影響最大的因子是葉面積指數(shù),，標準化總影響系數(shù)為0.52;其次是氣溫,，標準化總影響系數(shù)為0.44,。對土壤蒸發(fā)量影響最大的因子是凈輻射，標準化總影響系數(shù)為0.50,，標準化直接影響系數(shù)為0.66;其次是土壤表層含水率,，標準化總影響系數(shù)為0.49，標準化直接影響系數(shù)為0.69,。S-W模型是估算干旱區(qū)棗園蒸散量的有效工具,，基于SEM模型的蒸散特征分析可為干旱區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水提供新的思路。

摘要:為研究不同水分脅迫條件下，花生生育期復水對葉片光合特性,、干物質(zhì)積累的影響,，進而分析其補償效應，于2018—2019年在遼西北阿爾鄉(xiāng)灌溉試驗站進行了膜下滴灌試驗,，采用兩因素裂區(qū)試驗設計,，在花生的花針期（H，主區(qū)）,、結莢期（J,，副區(qū)）設置重度（H1、J1）,、適度（H2,、J2）和無虧（H3、J3）3個水平的水分脅迫處理,，分別對應的土壤計劃濕潤層含水率下限為55%,、65%、70%田間持水率（FC）,，對比分析了花生葉片光合特性,、根冠干物質(zhì)積累量、產(chǎn)量構成等指標,。結果表明,，單生育期重度水分脅迫處理（H1、J1）復水后葉片光合特性不能恢復到正常水平,，抑制了花生根冠干物質(zhì)的積累;適度水分脅迫處理（H2,、J2）復水后產(chǎn)生的光合超補償效應，使花生在生育末期根冠干物質(zhì)積累高于無虧處理;而連續(xù)適度水分脅迫處理（H2J2）復水后葉片能更好地進行光合作用,、積累根冠干物質(zhì),，形成有利的根冠比,。在2018—2019年的所有處理中，與H3J3處理相比,，H2J2處理兩年分別增產(chǎn)12.44%,、11.98%（p<0.05），分別節(jié)水9.32%（p＞0.05）和14.23%（p<0.05）,，水分利用效率分別提高22.32%、27.78%（p<0.05）,。在遼西北地區(qū),，于花生花針期、結莢期施加適度水分脅迫是兼顧節(jié)水,、增產(chǎn)的適宜處理,。

摘要:為解決因連續(xù)霧霾天氣或陰雨雪天氣而導致溫室內(nèi)溫度過低,，以及現(xiàn)有日光溫室儲熱器散熱量大、跨時蓄熱量不足的問題,，通過對儲熱水箱外隔熱材料及水箱結構進行優(yōu)化設計和蓄熱工質(zhì)組合研究,，實現(xiàn)了溫室儲熱裝置跨時儲熱、分段緩釋放熱,。實驗表明,，采用隔熱涂料+氣凝膠+橡塑保溫棉的組合隔熱效果較好，其24h散熱量比單一隔熱材料減少散熱0.367MJ;設置水箱隔熱材料厚度為80~120mm,，采用體積為6~10m3,、高徑比為1∶1的圓柱體蓄熱水箱，既可保證較低的有效散熱率,，也能控制工程施工成本;采用復合相變材料組合增大了水箱蓄熱量,，優(yōu)化了放熱過程，并實現(xiàn)了熱量分階段緩釋,。建立了水箱有效蓄熱量與水箱體積,、相變填充體積的計算模型，利用該模型可根據(jù)不同地區(qū)熱負荷和水箱儲熱時間配置適當?shù)膬崴洹?/p>

摘要:針對傳統(tǒng)果蔬品質(zhì)檢測方法中因樣本數(shù)量不足而導致檢測誤差大的問題,，提出了一種基于面光源下光子傳輸模擬的蘋果品質(zhì)檢測方法。以蘋果為研究對象,，采用蒙特卡洛方法仿真光子在蘋果雙層平板模型的運動軌跡,，快速得到20000幅蘋果組織表面光亮度分布圖像，以光學參數(shù)作為標簽,，輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,，將得到的模型進行微調(diào)遷移，應用到少量實測蘋果光譜圖像的數(shù)據(jù)集上進行光學特性參數(shù)的反演,，最后將該網(wǎng)絡模型全連接層的輸出結果與蘋果品質(zhì)建立關聯(lián),，實現(xiàn)對蘋果糖度及硬度的無損檢測。結果表明,，果肉吸收系數(shù)μa2反演準確率為93.24%,，果肉散射系數(shù)μs2反演準確率為92.54%;與傳統(tǒng)光學參數(shù)方法相比，蘋果品質(zhì)分類模型糖度和硬度的預測準確率分別提高了5.87,、6.48個百分點,，蘋果品質(zhì)回歸模型糖度和硬度的決定系數(shù)分別提高了0.1397和0.088，與基于點光源的預訓練模型相比達到了更好的效果,。

摘要:選用堿性蛋白酶輔助乳化,，利用酶解膨化大豆粉產(chǎn)生的蛋白和磷脂作為乳化劑制備了天然姜黃素脂肪乳,。通過流體動力學半徑及其分布的測量、激光共聚焦顯微鏡觀察和熒光光譜分析等來表征脂肪乳粒徑,、電位,、微觀結構及脂肪乳內(nèi)蛋白的熒光強度變化，以氧化穩(wěn)定性,、包埋率和生物利用率來評價脂肪乳的穩(wěn)定性能和對姜黃素的負載效果,。結果表明，隨著姜黃素添加量的增加,，脂肪乳平均粒徑先增加,、后趨于穩(wěn)定，在添加量為0.6%時,，平均粒徑為1127.42nm,，電位絕對值最大，為38.67mV。激光共聚焦顯微鏡觀察結果表明,，乳液中油滴和蛋白分布比較均勻,，形成了包裹較好的液滴。在0.6%添加量下的脂肪乳儲存14d時的氧化穩(wěn)定性最好,，POV值最小,，僅為3.15mmol/kg，儲存21d時TBARS值為0.56mmol/kg;姜黃素包埋率高達72.58%,，經(jīng)體外消化后生物利用率為55.22%,。熒光光譜分析表明，過量的姜黃素會使脂肪乳中蛋白質(zhì)的熒光強度顯著降低,。因此,，在姜黃素添加量為0.6%時，通過酶輔助法可制備穩(wěn)定性較高,、運載效果較好的脂肪乳。

摘要:β-胡蘿卜素作為重要的生物活性物質(zhì)，其穩(wěn)定性差,、生物利用率低,，極大限制了其在食品領域的應用。以大豆分離蛋白為水相,，以玉米油為油相,，通過添加殼聚糖、海藻酸鈉制備多層乳液,，與Ca2+交聯(lián)制備運載β-胡蘿卜素凝膠微球,。通過粒徑、ζ-電位,、乳化穩(wěn)定性,、界面蛋白吸附量、β-胡蘿卜素包埋率等指標和掃描電鏡觀察,、紅外光譜分析,、體外釋放動力學實驗，研究了殼聚糖,、海藻酸鈉質(zhì)量分數(shù)對乳液穩(wěn)定特性及β-胡蘿卜素凝膠微球釋放特性的影響,。結果表明，當殼聚糖質(zhì)量分數(shù)為2.0%時,，形成的雙層乳液穩(wěn)定性最好,，對β-胡蘿卜素的包埋率最高,，達(64.82±0.31)%;當海藻酸鈉質(zhì)量分數(shù)達到2.0%時，形成的三層乳液對β-胡蘿卜素包埋率最高,，達到(86.75±2.00)%,。紅外光譜分析表明，凝膠微球中海藻酸鈉與殼聚糖發(fā)生了靜電相互作用;掃描電鏡觀察表明,，干燥的凝膠微球呈球形，且隨海藻酸鈉質(zhì)量分數(shù)的增加,，凝膠微球的結構變得更加緊密;體外釋放實驗證明,，凝膠珠微球具有持續(xù)性釋放的功能，乳液凝膠微球可作為β-胡蘿卜素一種良好的緩釋體系,。

摘要:由酒酒球菌（O.oeni）引發(fā)的蘋果酸-乳酸發(fā)酵（MLF）在降低葡萄酒酸度的同時,，還伴隨著多種糖苷酶的合成釋放,，該過程對源自葡萄中的鍵合態(tài)香氣前體物質(zhì)轉(zhuǎn)化產(chǎn)生積極影響。以分離,、鑒定的2株本土O.oeni菌株ZX-1,、GF-2為研究對象，以商業(yè)菌株VP41為對照,，分析探討單一發(fā)酵條件（初始pH值、乙醇體積分數(shù),、SO2添加量和發(fā)酵溫度）及復合釀酒條件對供試菌株的βD葡萄糖苷酶及雙糖苷酶活力累積量的影響,，通過微釀試驗分析供試菌株接種發(fā)酵后的霞多麗干白葡萄酒中萜烯類香氣物質(zhì)的變化。結果表明：隨著乙醇體積分數(shù)及SO2添加量的增加,，菌株的糖苷酶活力累積量均呈先上升、后下降的變化趨勢;較高pH值條件更有利于O.oeni菌株糖苷酶的合成;βD葡萄糖苷酶和雙糖苷酶活力累積量對發(fā)酵溫度的響應存在差異,。在復合釀酒條件下，本土O.oeni菌株的雙糖苷酶活力累積量顯著高于商業(yè)菌株VP41（P<0.05）,，而βD葡萄糖苷酶活力累積量則略低于VP41。SO2添加量對所有供試菌株的糖苷酶活性均有極顯著影響（P<0.01），pH值,、乙醇體積分數(shù)對菌株ZX-1,、GF-2和VP41的糖苷酶活性有顯著影響（P<0.05），發(fā)酵溫度僅對菌株ZX-1,、VP41的βD葡萄糖苷酶和VP41的雙糖苷酶活性有顯著影響（P<0.05）,。菌株的最佳產(chǎn)酶條件為：乙醇體積分數(shù)12%,、SO2添加量30mg/L,、pH值3.6、發(fā)酵溫度22℃,，在此條件下,，菌株GF-2的雙糖苷酶活力累積量最高（46.137mU/mL），其次是ZX-1（45.932mU/mL）和VP41（37.011mU/mL）,。微釀試驗萜烯類化合物分析結果顯示,，本土O.oeni ZX-1發(fā)酵后的酒樣中雖然萜烯類物質(zhì)種類僅次于VP41處理后的酒樣，但酒樣中的總含量卻較高,，α松油醇,、香茅醇、大馬士酮,、芳樟醇等萜烯類物質(zhì)的質(zhì)量濃度高于閾值,，有效提升了品種香氣特征,。

摘要:為探究脂氧酶缺失型大豆品種東富3,、7S球蛋白缺失型大豆品種東富2為原料生產(chǎn)的豆乳理化性質(zhì)，以普通大豆品種黑農(nóng)64為對照,，分別探究均質(zhì)（80MPa）,、加熱工藝（95℃、25min）對3種原料豆乳理化性質(zhì)的影響,。結果顯示未均質(zhì)加熱前,，東富3生豆乳的蛋白溶解度、游離巰基含量在3種豆乳中最高,，平均粒徑,、濁度、粘度、離心沉淀率最低;東富2生豆乳的蛋白溶解度,、游離巰基含量顯著低于正常品種黑農(nóng)64生豆乳（p＜0.05）,，平均粒徑、濁度,、粘度,、離心沉淀率顯著大于黑農(nóng)64生豆乳（p＜0.05），即生豆乳中東富3物理穩(wěn)定性最高,，東富2物理穩(wěn)定性最低,。均質(zhì)后，所有豆乳的蛋白溶解度,、游離巰基含量均增加,，平均粒徑、濁度,、粘度均降低,。東富2和黑農(nóng)64豆乳均質(zhì)后離心沉淀率顯著下降（p＜0.05），而東富3豆乳離心沉淀率與均質(zhì)前無顯著差異（p＞0.05）,，但物理穩(wěn)定性仍然最高,，東富2均質(zhì)豆乳物理穩(wěn)定性仍最低。加熱后3種豆乳的蛋白溶解度,、平均粒徑,、粘度均增加，而游離巰基含量,、離心沉淀率均下降,，較與均質(zhì)，加熱對豆乳物理穩(wěn)定性提升效果更顯著（p＜0.05）,。加熱后東富3豆乳平均粒徑和離心沉淀率仍然最低,，盡管受熱后東富2豆乳粒徑增加幅度大于其他2個品種，但較高的粘度使其離心沉淀率下降程度最大,，物理穩(wěn)定性優(yōu)于加熱后的黑農(nóng)64豆乳,。豆乳微觀結構圖顯示均質(zhì)、加熱前后3種豆乳油滴尺寸變化與粒徑結果一致,。

摘要:針對長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)土壤黏重潮濕,、機具碾壓導致地表平整度差,、耕作時耕深不穩(wěn)定等問題,，提出了一種基于拖拉機車身俯仰角與懸掛裝置提升臂轉(zhuǎn)角的耕深監(jiān)控方法。首先,，對旋耕作業(yè)機組姿態(tài)進行分析,，確定了耕深與角度之間的幾何關系，建立了耕深控制模型,，并利用角位移傳感器和傾角傳感器分別測量提升臂轉(zhuǎn)角和拖拉機車身俯仰角的變化,，從而間接確定耕深;然后設計了耕深電液監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)可預設耕深和實時顯示耕深;最后,，選用Simulink軟件通過仿真對耕深電液監(jiān)控系統(tǒng)進行響應速度檢驗,，仿真結果顯示，系統(tǒng)能在0.6s達到穩(wěn)定狀態(tài),，滿足耕深控制要求,。進行了耕深自動監(jiān)控系統(tǒng)準確性試驗，結果表明,，系統(tǒng)能檢測因傾仰導致的三點懸掛下拉桿懸掛點高度的變化量,，調(diào)控高度穩(wěn)定在設定值，驗證了系統(tǒng)的準確性,。為檢驗耕深電液監(jiān)控系統(tǒng)田間作業(yè)性能,，選擇所設計的電液監(jiān)控系統(tǒng)與原機械調(diào)節(jié)系統(tǒng)進行了對比試驗，結果表明,，利用電液監(jiān)控系統(tǒng)進行旋耕作業(yè)時,，其在各工況中耕深穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過4.28%，耕深標準差和耕深穩(wěn)定性變異系數(shù)均低于機械調(diào)節(jié)系統(tǒng),。

摘要:多指機器人手爪普遍存在指端作用力弱的問題,柔性機器人手爪也出現(xiàn)末端作用力不足的現(xiàn)象,，采用氣壓驅(qū)動的軟體手爪雖驅(qū)動力增強，但不利于手爪控制的準確性,，為此,，設計了一種基于滑塊搖桿機構的柔性三指機器人手爪。該手爪每根手指的指尖,、指中節(jié)采用滑塊搖桿機構實現(xiàn),，不僅增強了指端作用力，而且結構簡單,、易實現(xiàn),。為避免手指與目標物的剛性接觸,，手指尖、指根運動均通過彈簧來實現(xiàn)手爪的柔性;指尖驅(qū)動彈簧設計得較軟,，有利于初始接觸的柔性;指根采用腱傳動方式,，指根腱采用較硬的彈簧來傳遞舵機扭力，可保證足夠的作用力;手指表面均設計有較平的表面,，有利于粘貼觸覺傳感器,。通過理論分析與計算，證明指尖可獲得較大的作用力,，并分析了彈簧的選取方法,。通過抓取實驗證明本文設計的機器人手爪具有較好的適應性和抓取能力;與本課題組前期設計的鋼絲繩耦合欠驅(qū)動式機器人手爪進行了抓取力對比測試，結果表明,，手爪的抓取力有了很大提升,，最大抓取質(zhì)量達1.71kg;通過測試指端正壓力與驅(qū)動舵機旋轉(zhuǎn)角的關系以及抓取典型目標物的損傷情況，證明了設計的手爪具有一定柔性,。有關性能實驗證明了設計的手爪具有較好的實用性,。

摘要:根據(jù)基于方位特征方程（POC）的并聯(lián)機構拓撲結構設計理論及方法，設計了一種低耦合度三平移一轉(zhuǎn)動（3T1R）并聯(lián)機構,，對該機構進行了拓撲結構分析,，包括方位特征、自由度及耦合度計算,，該機構具有部分運動解耦性,。但耦合度k=1只能求得位置正解的數(shù)值解，不利于后續(xù)的尺度優(yōu)化,、誤差分析及動力學分析,，為此對其進行拓撲降耦優(yōu)化設計，即在基本功能（DOF,、POC）以及部分運動解耦性不變的情況下,，使其耦合度k=0并具有符號式位置正解。運用基于拓撲特征的運動學建模原理求解該優(yōu)化機構的符號式位置正解,，基于導出的雅可比矩陣進一步分析了機構發(fā)生奇異的條件,，分別基于位置逆解和位置正解求解機構的工作空間，研究表明,，基于位置正解的機構工作空間分析具有計算過程簡單,、計算精確、計算量少等優(yōu)點,。本研究為該機構后續(xù)的尺度優(yōu)化,、誤差分析及動力學分析奠定了基礎,。

摘要:為了研究摩擦力對并聯(lián)機構運動過程的影響,，對3-PRS并聯(lián)機構進行了基于關節(jié)摩擦力的動力學分析。對3-PRS并聯(lián)機構進行末端理論運動軌跡規(guī)劃,，采用矢量法對機構進行了運動學分析,。提出3種不同的關節(jié)摩擦模型，包括庫倫摩擦模型,、庫倫-粘性摩擦模型以及庫倫-粘性-靜摩擦模型,，在考慮關節(jié)間摩擦的情況下，基于牛頓-歐拉法建立了3-PRS并聯(lián)機構的動力學分析模型,。逆動力學實例分析表明,，負載越大，摩擦力越大,，在有無摩擦力的情況下,，3個移動副驅(qū)動力的最大誤差分別為1.40%、1.51%,、1.49%,。通過正動力學實例分析了不同情況下關節(jié)間摩擦模型對末端運動軌跡的影響，結果表明,，不同關節(jié)摩擦模型對3-PRS并聯(lián)機構末端的運動軌跡有較大的影響,。