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摘要:為解決現有稻田綠肥紫云英種子收獲時存在的割臺適用性差,、脫粒分離能力弱以及清選除雜能力不強等問題，設計了稻田綠肥紫云英種子聯合收獲機,。對防落莢柔性扶禾割臺,、縱向桿齒式脫粒裝置、風篩式分層控雜清選裝置等關鍵部件進行了參數設計,，設計了紫云英機收專用扶禾器和割刀組件,；確定縱向桿齒式脫粒裝置結構參數（喂入段、脫粒段,、排草段長度）,，對脫粒元件結構參數、數量及周向分布進行了計算,；利用ICEM-CFD網格劃分軟件和Fluent流體動力學分析軟件等對三風道清選裝置離心風機轉速1080r/min,、葉輪直徑385mm工作參數下的內部氣流場開展數值模擬，并進行試驗驗證,。以降低紫云英籽粒機收損失率,、破碎率、含雜率為目標,，選擇對收獲質量影響較大的機具前進速度,、脫粒滾筒轉速、清選風機轉速,、魚鱗篩開度共4個因素,，利用Box-Behnken中心組合試驗方法，進行四因素三水平響應面試驗,，使用Design-Expert對試驗結果進行響應面分析,，通過多目標參數優(yōu)化，確定最佳工作參數組合為：機具前進速度3km/h,，脫粒滾筒轉速550r/min,，清選風機轉速990r/min，魚鱗篩開度35mm,。在此參數條件下進行了田間試驗,，實測紫云英籽粒損失率為2.35%,，破損率為0.22%，含雜率為0.51%,，均滿足相關標準技術要求,。

摘要:針對常規(guī)立式油菜割曬機多采用側邊鋪放方式,，莖稈鋪放方向與機組前進方向垂直，油菜莖稈鋪放角差異大,、姿態(tài)各異，易導致后續(xù)撿拾作業(yè)喂入量波動和撿拾不徹底等現實問題,，提出了一種油菜割曬機順向側鋪裝置,，分析了關鍵部件作業(yè)參數，基于ADAMS開展了鋪放質量的仿真優(yōu)化試驗,。利用運動學與動力學分析了割臺排禾口處莖稈的平拋運動過程及其落地后的定軸轉動過程,，結合莖稈鋪放角形成機理，計算得出撥禾星輪齒數為7,、轉動角速度為6.27rad/s,，確定了排禾導向板曲線參數方程；基于ADAMS構建了油菜莖稈順向側鋪裝置的多體運動學仿真模型,，以機組前進速度,、橫向輸送鏈速比、割臺傾角為因素,，以莖稈鋪放角為評價指標,，開展了Box-Behnken仿真試驗，以鋪放角最小為目標構建了優(yōu)化目標函數,，運用Design-Expert軟件求解得到最佳參數組合并開展了仿真和田間驗證試驗,。Box-Behnken試驗結果表明，最佳參數組合為機組前進速度0.93m/s,、橫向輸送鏈速比1.11,、割臺傾角117.93°，理論最優(yōu)鋪放角為15.25°,。仿真驗證試驗結果表明,，在最佳參數組合條件下，鋪放角仿真值為14.42°,，與理論值相對誤差為5.4%,。田間試驗結果表明,，油菜順向側鋪裝置作業(yè)順暢、無堵塞,，油菜莖稈平均鋪放角為17.25°,、平均鋪放寬度為752mm、平均鋪放層高度為323mm,，可滿足實際生產需求,。該研究可為立式油菜割曬機鋪放裝置結構改進和優(yōu)化提供參考。

摘要:針對喂入量變化引起各工作部件受到變載沖擊和不平衡力,，導致聯合收獲機工作時振動突變,，影響整機工作穩(wěn)定性與可靠性，本文基于聯合收獲機運動平衡方程和外界振動擾動信號相關性分析方法,，通過開展田間工況下聯合收獲機變喂入振動試驗,，獲取不同喂入量下主要工作部件的振動加速度信號。當喂入谷物呈現較強的阻尼特性時,，振動加速度信號隨之減弱,，而收獲機工作動力需求增加后，又會進一步導致振動信號增強的現象,。通過快速傅立葉變換將加速度信號轉換為頻域信號,，進一步掌握振幅的變化及激振頻率特征。喂入量擾動導致的振動主要發(fā)生在低頻激振頻率范圍,，而喂入量表現出的阻尼特性對高頻振幅起減弱作用,。喂入量對脫粒滾筒振動影響最為明顯，最大振幅由17μm衰減至2.8μm,，變化量達83.5%,，而割臺與輸送槽的變化量分別為55.8%和7.69%。脫粒滾筒的最大峰值點也由中頻195Hz附近左移至靠近低頻的117Hz附近,。

摘要:種子玉米在剝皮過程中存在大量的籽粒破碎,、脫落等損失問題,，嚴重影響種子玉米的單產與經濟效益。因此,，本研究采用理論分析,、離散元仿真與正交試驗相結合的方法,，探究種子玉米果穗與剝皮機構的互作機理，確定剝皮機構的最優(yōu)工作參數組合以優(yōu)化種子玉米剝皮過程,。首先,，對種子玉米果穗在剝皮機構中的受力及運動進行了理論分析，探究了在剝皮過程中剝皮機構-種子玉米的相互作用關系,，并確定了影響剝皮性能的主要因素,。其次，基于DEM建立種子玉米果穗-剝皮機構相互作用仿真模型,，通過對玉米果穗籽粒損傷及脫落分析,，確定了剝皮輥轉速、剝皮輥傾角和擺桿擺幅的較優(yōu)工作范圍,。最后,，根據Box-Behnken設計方法，設計了三因素三水平的正交試驗,，通過方差分析和響應面分析,，篩選出種子玉米剝皮機構的最佳工作參數組合：剝皮輥轉速為300r/min，剝皮輥傾角為10°,，擺桿擺動幅度為5°，此時苞葉剝離率為94.13%,，籽粒脫落率為1.564%,，籽粒破碎率為1.292%。試驗獲得的剝皮裝置的最優(yōu)工作參數組合,，明顯提高了種子玉米的剝皮效果,。

摘要:蓖麻脫出物組分復雜,，清選后含雜率高，且沒有專用清選裝置,，清選效率低,，為此設計一種雙層傾斜振動風篩式蓖麻清選裝置。首先對清選裝置總體結構進行設計,，采用雙層風吹式同步振動結構,。其次，對裝置的振動篩,、清選室,、出料口等關鍵部件進行設計。采用離散元法對清選篩結構進行參數優(yōu)化,，以哲蓖4號為試驗物料,，測定物料離散元參數,，通過單因素試驗，分析上篩面篩孔排列型式,、篩孔直徑,、篩面傾角對篩分效率和損失率的影響。確定最佳設計參數為U型篩孔排列,、篩孔直徑14mm,、篩面傾角8°。為了獲取最優(yōu)的工作參數,，采用離散元法與計算流體動力學（Computational fluid dynamics,，CFD）耦合方法對清選過程進行仿真分析。對單目標函數進行參數優(yōu)化,，當振動篩振幅為8.43mm,、振動篩振頻為6.00Hz、氣流橫向角為40.00°時,，蓖麻脫出物的最大篩分效率為98.20%,。當振動篩振幅為7.00mm、振動篩振頻為7.76Hz,、氣流橫向角為40.81°時,，蓖麻籽粒的最小損失率為2.02%。以振動篩的振幅,、振頻和氣流橫向角為試驗因素,，以篩分效率和損失率為試驗指標，設計了正交組合試驗,，建立各因素與指標間的數學回歸模型,，并對模型進行參數優(yōu)化。結果表明,，當振動篩振幅9.00mm,、振動篩振頻6.16Hz、氣流橫向角40.00°時,，蓖麻清選裝置的篩分效率和蓖麻籽粒的損失率最優(yōu),，分別為97.66%和2.32%。最后,，設計出蓖麻清選裝置,，通過臺架試驗對最優(yōu)參數組合進行試驗，實際篩分效率與損失率分別為93.15%和6.94%,，與預測結果誤差在5%以內,，同時實際所得到的籽粒含雜率為0.83%，滿足使用要求,。

摘要:為探究鑿式犁鏟（以下簡稱鑿鏟）的土壤擾動機理并構建適用于東北地區(qū)黏重黑土與耕作部件之間的仿真模型，結合EDEM仿真分析與土槽試驗,，與深松鏟作業(yè)效果進行對比,，研究鑿鏟對土壤的微觀擾動機理和宏觀擾動狀態(tài)，并建立適宜東北地區(qū)土壤的耕作仿真模型,。仿真與試驗結果表明,，深松鏟對土壤進行剪切破壞，將耕作層和犁底層抬升,、下落,，對土壤松而不翻，不破壞原有的耕層土壤結構,，土壤膨松度試驗值為12.4%,，土壤擾動系數試驗值為59.4%，縱向截面擾動面積為52.586mm2,，俯視視圖擾動面積為116.779mm2,；鑿鏟對土壤進行擠壓破壞，將犁底層土壤翻耕到地表,，破壞原有耕層土壤結構,，土壤膨松度試驗值為14.1%，土壤擾動系數試驗值為64.1%,，縱向截面擾動面積為54.128mm2，俯視視圖擾動面積為233.061mm2,，通過與深松鏟作業(yè)后數據相比可知,，鑿鏟可以實現更為明顯的土壤擾動效果。同時,，建立東北地區(qū)黏重黑土條件下的離散元土壤耕作模型,，選用Hertz-Mindlin with JKR Cohesion模型作為土壤接觸模型，確定仿真模型的各項技術參數,，仿真與試驗得到的土壤擾動截面輪廓基本擬合,，土壤膨松度、土壤擾動系數的仿真值與試驗值的相對誤差為17%,、4.4%,，模擬仿真的數據誤差范圍滿足要求，研究可為東北地區(qū)的土壤耕作部件離散元模擬仿真分析提供基礎數據,。

摘要:為探討不同深松方式對山地煙根系形態(tài)及烤煙性狀的影響，尋求培育山地煙的優(yōu)良措施,，通過設置改進深松（NS）,、傳統(tǒng)深松（TS）、不深松（CK）3個處理,，開展了田間試驗,。結果表明：自主設計的深松鏟與傳統(tǒng)鑿式深松鏟相比，土壤擾動系數提高了14.79個百分點,、耕后土壤地下30cm處的土壤緊實度減小了53.95%,、土壤容重變化率提高了5.84%；改進深松處理后土壤與傳統(tǒng)深松相比,，栽植的煙株在成熟初期的總根長,、根表面積、根體積,、株高,、莖圍、葉面積指數,、最大葉長,、最大葉寬、地下部干物質量,、地上部干物質量,、產量、上等煙比例分別增加了33.80%,、30.41%,、45.67%、18.36%,、10.72%,、16.53%、4.02%,、2.15%,、28.26%、18.28%,、6.43%,、4.11%，有效葉片數均增加了一片葉，均價和產值分別增加了4.83%和11.63%,，而與未進行深松作業(yè)的對照組相比,，上述各項指標均大幅提升。研究表明：深松措施能有效地改善云南省山地煙煙田的耕層結構,，從而促進山地煙的根系生長,，使根系吸收更多的水分、養(yǎng)分以供給地上部發(fā)育,，提高煙葉干物質量,，使經濟性狀的表現更佳。自主設計的深松鏟及其配套搭載機具,，在云南滇中煙區(qū)進行深松作業(yè)的效果更為顯著,。

摘要:目前農機裝備維修策略的研究主要以裝備故障數據或退化數據為依據,，往往無法保證裝備在某一具體作業(yè)過程中的任務成功性，從而很難滿足現代農業(yè)對農機裝備高任務完成度的要求,。針對這一問題,，提出了一種基于任務多樣性的農機裝備維修策略。首先,，根據農機裝備在具體作業(yè)過程中多階段任務的特征,，分析了農機裝備各系統(tǒng)退化狀態(tài)與裝備任務可靠性之間的關聯關系，建立了農機裝備任務可靠性評估模型,；其次,，利用蒙特卡羅法模擬農機裝備實際作業(yè)情況，給出了農機裝備任務可靠性的綜合評估流程,，并對多作業(yè)任務下的農機裝備任務可靠性進行定量化描述,；再次，基于農機裝備任務可靠性和維修成本的關聯性,，以最低可靠度和最低維修成本為約束條件,，得到了裝備各系統(tǒng)的最佳維修不等周期和最優(yōu)維修次數；最后,，引入機會維修策略，建立了農機裝備的維修優(yōu)化模型,，并根據最佳機會維修閾值確定農機裝備最優(yōu)維修計劃安排,。以國產某輪式拖拉機的歷史故障數據和維修成本數據為例，確定了該拖拉機故障率較高的4個子系統(tǒng)以及2個作業(yè)任務剖面,，在整機可靠度閾值為0.8的情況下,，得到了不同機會維修閾值下的最優(yōu)維修費用分布情況。當最佳維修閾值為8h時，維修成本最低,，為2.587元,，通過與農機裝備傳統(tǒng)維修策略相比，總維修費用降低了30.4%,。

摘要:植保無人機作業(yè)過程中，旋翼風場豎直方向分布特性對霧滴的輸運效應及作物冠層的擾動作用直接影響施藥沉積效果,。本文以六旋翼植保無人機風場豎直分布為研究對象,，采用基于格子玻爾茲曼方法的數值模擬技術建立了無人機前飛作業(yè)時旋翼風場仿真模型，并根據正交試驗方法研究了多特征參數融合對風場豎直分布特性的影響,。仿真結果表明,，豎直分布風場垂直于飛行方向對稱分布，當飛行高度和飛行速度增加或作業(yè)載荷減小時,，風場強度逐漸減弱,；豎直分布風場沿側風方向傾斜，側風風速大于3m/s時,，風場橫向傾斜超45°,。基于此,，采用恒溫差熱敏芯片研制了微型無線風速采集系統(tǒng),，并開展了植保無人機風場豎直分布特性的多因素田間驗證試驗，試驗結果表明：仿真模擬與田間試驗旋翼風場豎直分布規(guī)律基本一致,，相對誤差較小,，風場豎直分布特性具有較好的一致性；數值模擬方法可有效模擬植保無人機飛行過程的非定常流動,，仿真與田間試驗結果為植保無人機霧滴沉積的研究提供了理論基礎,。

摘要:針對目前養(yǎng)殖場養(yǎng)殖糞水產量大,、配套耕地面積小且分散，小型糞水注射施肥機缺乏及利用率低問題,，設計了主要由底盤,、罐體,、吸排肥系統(tǒng)及開溝施肥注射器等部件組成、容量為6m3的自走式養(yǎng)殖糞水注射施肥機,。闡述了施肥機整機結構及工作原理,，對施肥機罐體結構、吸排肥管路系統(tǒng),、控制監(jiān)控系統(tǒng),、糞水均分器及取力器等關鍵部件進行了設計與計算，對核心部件糞水均分器進行了流場模擬分析與優(yōu)化改進,，確定了糞水均分器結構形式及各分水管出口開口角度,。按照設計要求對施肥機進行了試制,并以豬場養(yǎng)殖糞水為原料進行了田間試驗，結果表明：該機可實現糞水多通道多方位自動吸排,、循環(huán)流動,、注射斷流及防堵監(jiān)測報警等功能，施肥機行進速度為4km/h時,，注射深度為92.8mm,，注射深度穩(wěn)定系數為94.6%，各行施肥量一致性變異系數為5.3%,，各項指標與設計值相符,，且滿足農藝要求。

摘要:針對化肥排施過程流量較大，化肥顆粒相互遮擋導致難以準確檢測的問題,，提出了基于光量阻擋原理的顆?；柿髁繖z測方法，該方法以顆粒流量與傳感器響應電壓間的相關性為基礎建立檢測模型,；通過理論分析初步確定了該檢測方法的可行性,；借助離散元仿真分析了化肥排施過程在輸肥管中的分布規(guī)律，為顆粒流量傳感器結構設計和安裝位置確定提供了依據,；基于上述分析設計了顆粒流量傳感器,，并搭設了顆粒化肥流量檢測試驗臺,；以尿素和復合肥為試驗材料,，以排肥輪轉速為試驗因素對上述理論進行了驗證，結果表明化肥流量與化肥顆粒流量傳感器累計響應電壓存在較強的線性相關,，各排肥輪轉速下,，兩者相關性決定系數均高于0.992。為確定最優(yōu)檢測模型,，建立了各排肥輪轉速的檢測模型,，以平均絕對百分比誤差為指標對不同檢測模型進行了對比，基于加速組建立的檢測模型對尿素和復合肥的平均絕對百分比誤差分別為5.18%和4.07%,，檢測誤差低于其他組,，確定了最優(yōu)檢測模型。為解決顆粒流量傳感器與不同直徑輸肥管匹配的問題,，以敏感元件數量和顆粒流量傳感器內徑為因素進行試驗,，結果表明當檢測元件密度為0.075~0.75時，對于尿素和復合肥各流量傳感器的平均絕對百分比誤差分別為4.75%~9.33%和4.07%~9.11%,，且平均絕對百分比誤差隨檢測元件密度增大而降低,。

摘要:為研究西北旱區(qū)玉米全膜雙壟溝種植模式下土壤水肥運移規(guī)律,，通過HYDRUS-2D/3D模型對甘肅省定西市玉米全膜雙壟溝土壤水肥運移規(guī)律及根系響應進行數值模擬，分析全膜雙壟溝播種植模式下土壤含水率及壟溝內種肥濃度的分布規(guī)律,，在合理播深處設置觀測點以表征土壤含水率及膜下氮,、磷、鉀水肥互作運移變化規(guī)律,。模擬結果表明,，全膜雙壟溝膜下滲水孔與種穴位置處土壤水肥發(fā)生環(huán)狀側滲現象，其中土壤含水率范圍為15.20%~17.12%,，壟溝內氮肥轉化濃度趨于15.38mg/L,，磷肥轉化濃度趨于5.15mg/L，鉀肥轉化濃度趨于12.21mg/L,，水肥主要集中在壟溝位置,，保障了苗期水肥需求；通過施加根系吸水和水肥運移模擬表明全膜雙壟溝模式下土壤水肥條件滿足玉米出苗需求,。研究模型與結果將為玉米全膜雙壟溝農藝技術的優(yōu)化提升提供理論依據,。

摘要:為滿足玉米生長中后期的追肥需求,，本文設計一種氣力集排式精量配混施肥裝置,。電機驅動葉片旋轉進行混肥，將肥料分配器內部設計成錐形結構,?；诹黧w動力學和離散元耦合法對分配器排肥口傾角、分配器上端波紋管的結構和布置方式進行研究,；以排肥口傾角,、輸送氣速和波紋管長度為試驗因素，以各行排肥量變異系數為試驗指標,，進行三元二次回歸正交組合設計試驗,。試驗結果表明，當排肥口傾角45°,、輸送氣速35m/s,、波紋管長度568mm時，性能最優(yōu),?；旆势鬟M口采用中心布置方式，葉片數量為8,。田間試驗結果表明,，該機施肥量誤差小于2%，總施肥量穩(wěn)定性變異系數為2%,，施肥斷條率低于2%,，滿足國家標準。

摘要:為實現桑園內氮、磷,、鉀和有機肥按需均衡施肥,，保障桑葉產量、質量,，減小肥料不合理使用造成的面源污染,，設計了一種能夠變比配肥和定向撒肥的桑園自走式變比配肥定向撒肥機。根據桑園農藝要求設計的整機長為1450mm,、寬為655mm,、高為1141mm，并對履帶行走系統(tǒng),、變比配肥摻混機構進行設計,。通過離散元法對變比配肥摻混過程和撒肥盤撒肥效果進行仿真分析,，發(fā)現槽輪轉速在20~80r/min范圍內，配肥偏離度標準差低于0.4,，摻混均勻性較好,；拋撒肥料時，曲線形葉片撒肥盤肥料分布呈對稱形狀,，撒肥效果較好。通過正交試驗優(yōu)化設計定向撒肥板長度為450mm,、高度為80mm,、折彎角為100°。通過響應面法分析因素對撒肥分布變異系數的影響,，主次順序為：撒肥盤轉速,、碰撞摻混腔收料口與撒肥盤中心距離、整機作業(yè)速度,，并確定較優(yōu)工作參數：撒肥盤轉速為290.1r/min,、碰撞摻混腔收料口與撒肥盤中心距離為88.2mm、整機作業(yè)速度范圍為0.5~0.7m/s,。通過田間試驗驗證,，桑園自走式變比配肥定向撒肥機工作時撒肥分布變異系數低于40%，試驗表明自走式桑園變比配肥定向撒肥一體機田間工作時具有較高的可靠性,。

摘要:為研究油菜種子丸?；诵墓に噷Τ赏栀|量的影響,，分析了油菜種子丸化過程的接觸力學，構建丸化過程的仿真模型,，開展驗證試驗,，優(yōu)化油菜種子丸粒化加工工藝,。接觸力學分析結果表明,，種丸粘結包敷的前提是種丸-粉劑顆粒碰撞過程中的相對切向速度小于閾值，二者未發(fā)生相對滑動,；較大的法向接觸力可提高最大靜摩擦力,、壓實丸粒粘結，促進成丸質量,；而對于種丸-種丸,、粉劑-粉劑間接觸,，增大切向接觸力、降低法向接觸力,，有利于減少多籽,、空丸及形變等問題發(fā)生。仿真結果表明,，當甩盤轉速為1200r/min時,，種丸-粉劑的速度均差為0.22m/s，創(chuàng)造靜止粘結條件,；種丸和粉劑速度分布標準差為0.42,、0.52m/s，種丸-種丸,、粉劑-粉劑的平均速度影響多籽和空丸產生,。供粉速度影響核心粘結區(qū)域種子和粉劑的比例，粉劑過多形成空丸,、浪費粉劑,，粉劑不足降低包敷效率。正交試驗極差和方差分析結果表明,，粉液比是影響成丸質量的最主要因素,，丸粒化油菜種子最佳工藝參數：甩盤轉速為1200r/min,、粉液比為2.1,、供粉速度為24g/min，此時成丸合格率為95.7%,單籽率為94.9%,包敷效率為1.8kg/h,。研究結果揭示了種子丸?；瘷C理，形成了油菜種子丸?；庸すに?，有利于提升油菜種子加工水平。

摘要:魚體頭尾及腹背自動定向是推進淡水魚全程機械化加工的重要前提?；谒秸駝臃椒ê鸵曈X圖像識別技術設計自動頭尾和腹背定向裝置,。通過對魚體在頭尾定向振動臺上的受力分析和運動狀態(tài)分析，闡明魚體轉動原理和頭尾前進原理，將魚體在振動臺上的運動狀態(tài)分為4種,，基于此分析了魚體成功進行頭尾定向的條件,。結合圖像識別技術，創(chuàng)制導向機構,、視覺識別系統(tǒng),、剔除機構、V形腹背定向執(zhí)行機構,、V形校正輸送機構,，實現魚體自動腹背作業(yè)。以鯽魚,、草魚,、白鰱3種典型淡水魚為試驗對象，以魚體完成定向時間和成功率作為評價指標,，探究了魚體種類、輸送帶類型,、振動幅度,、振動頻率對魚體頭尾定向效果的影響規(guī)律，并探究魚體種類對腹背定向效果的影響規(guī)律,。試驗結果表明：魚體在振動臺上的頭尾前進運動狀態(tài)理論計算與試驗結果一致,，證明本文理論計算可以有效指導實際頭尾定向作業(yè)。輸送帶為倒三角紋時,，魚體才能完成頭尾定向作業(yè),。魚體頭尾定向效果隨振動幅度和頻率增大而提升，當振動幅度大于160mm時整機振動劇烈,，因此最優(yōu)幅度為160mm,；當頻率大于5Hz，定向效果變化不明顯,，因此最優(yōu)頻率為5Hz,。腹背定向效果由輸送帶輸送速度和機器視覺識別準確率決定，各類魚體腹背定向時間保持在15s,、定向成功率在95%~97%范圍內,。研究結果可為魚體自動定向裝置工藝參數設計和選擇提供技術參考。

摘要:針對目前對蝦開背環(huán)節(jié)工藝不完善、實際應用裝備缺乏等問題,，以中型南美白對蝦為研究對象,，探究了對蝦開背關鍵工藝方法，建立了對蝦開背過程力學模型,，獲得影響開背效果主要因素為刀具角度,、加工中心盤轉速和刀具安置距離；采用單因素試驗研究和分析了各因素對開背成功率,、蝦仁損傷率,、蝦線裸露成功率和感官評分值的影響，確定影響因素最佳區(qū)間為：刀具角度20°~60°,、加工中心盤轉速10~40r/min和刀具安置距離9~11mm,；利用Design-Expert軟件進行多因素響應面試驗研究分析，并采用多目標優(yōu)化方法,，得到最優(yōu)參數組合為：刀具角度43.838°,、加工中心盤轉速28.391r/min、刀具安置距離9.801mm時,，開背成功率為99.161%,、蝦仁損傷率為2.825%、蝦線裸露成功率為90.727%,、感官評分值為86.944,。驗證試驗結果表明：針對中型南美白對蝦，當刀具角度45°,、加工中心盤轉速28r/min,、刀具安置距離9.8mm時，開背成功率為98.89%,、蝦仁損傷率為3.33%,、蝦線裸露成功率為87.78%、感官評分值為85.33,，與理論優(yōu)化值的絕對誤差均較小,，優(yōu)化后的對蝦開背裝置性能滿足作業(yè)要求。研究可為對蝦開背工序裝置設計和參數選擇提供理論基礎和科學依據,。

摘要:為解決餐廚垃圾資源化利用率不足,、垃圾處理高污染和垃圾處理裝備能耗高,、操作不便等問題，設計一種智能餐廚垃圾處理裝備控制系統(tǒng)，以提高餐廚垃圾處理的自動化水平,。該系統(tǒng)主要由STM32主控系統(tǒng),、電機驅動系統(tǒng)、質量控制系統(tǒng),、溫度調控系統(tǒng),、輔助控制系統(tǒng)、凈化系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)組成,?；赨SART HMI軟件設計智能串口屏界面，智能串口屏通過TTL串口與STM32單片機進行串口通信,，能夠完成餐廚垃圾處理工作參數設置和顯示控制系統(tǒng)運行狀態(tài)信息,，實現對餐廚垃圾處理裝備的精確控制。搭建試驗硬件平臺,，以系統(tǒng)工作的溫度區(qū)間和餐廚垃圾與高溫好氧復合微生物菌種的配比為試驗因素,，以餐廚垃圾的減重率和用電量為試驗指標進行試驗。試驗結果表明,，系統(tǒng)工作的溫度區(qū)間和餐廚垃圾與高溫好氧復合微生物菌種的配比對餐廚垃圾處理有顯著影響;當控制系統(tǒng)運行的溫度區(qū)間為85~95℃,，餐廚垃圾與高溫好氧復合微生物菌種的比例為15∶1時，30kg餐廚垃圾和2kg菌種經過5h處理,，減重率為90.38%,，平均用電量為1.96kW·h,，處理餐廚垃圾效果顯著,。該系統(tǒng)實現餐廚垃圾無害化處理，餐廚垃圾處理后的有機物通過好氧堆肥技術轉化成腐殖質,，用于田間施肥或者制作動物飼料,，提高垃圾資源化利用率。

摘要:作為殘膜阻隔裝置關鍵部件,，氣流分配室具備優(yōu)化流場結構、均勻氣幕的作用,。在氣流分配室外部結構受裝配空間條件限制難以進一步優(yōu)化的情況下,，射流出口結構參數優(yōu)化對改善氣流分配室內氣流分布均勻性具有積極影響。為提高殘膜阻隔裝置射流氣幕均勻穩(wěn)定性,，以速度不均勻系數為評價指標,，利用Fluent進行單因素試驗確定影響因素取值范圍，結合二階響應面法、第二代非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）,，得出最優(yōu)參數組合為：射流出口1長度為70mm,、射流出口1寬度為2mm、射流出口2長度為160mm,、射流出口2寬度為2mm,，此時較原裝置，其射流出口速度不均勻系數分別減小28.6%和25.9%,。試驗結果表明,，兩射流出口最大速度偏差分別為8.3%和14%，射流出口速度試驗值與仿真值分布趨勢具有較好的一致性,。

摘要:為了研究斜流泵轉子系統(tǒng)的動力學特性,，以某型號的斜流泵作為研究對象,，采用計算流體力學軟件CFX 2021R1和有限元分析軟件ANSYS Workbench 2021R1平臺，對斜流泵轉子系統(tǒng)的干濕模態(tài)固有頻率和振型,、臨界轉速以及基于流固耦合的瞬態(tài)動力學進行了求解,，研究了葉輪葉片不同位置的變形與應力分布，對比分析了不同流量工況對葉輪葉片變形與應力分布的影響,。結果表明：濕模態(tài)下轉子固有頻率會下降,，同時隨著階數的增加，固有頻率下降程度逐漸明顯,，第3階模態(tài)時下降程度最小,，下降率Δf為9.82%，第6階模態(tài)時下降程度最大,，下降率Δf為44.31%,。計算所得第2階模態(tài)的臨界轉速為7.369r/min，遠大于轉子工作轉速,，說明轉子系統(tǒng)在工作轉速下運行時不會發(fā)生共振,，符合轉子動力學的設計要求，能夠穩(wěn)定運轉,。葉輪葉片背面與工作面總變形量的變化趨勢和變形量基本一致,，葉片工作面出口葉頂位置變形量最大，幅值達到2.6755mm,，各個位置處工作面變形量都大于背面,，最大變形量差值為0.0358mm,，葉頂處變形量都大于葉根處，最大差值為1.0177mm,；葉片工作面進口葉頂處與背面處應力變化趨勢和應力幅值大致相似,，葉片工作面進口葉頂處與出口葉根處應力幅值都大于相應背面處，而在葉片背面出口葉根處應力幅值大于工作面處,。葉片出口處測點應力幅值明顯大于進口處測點,，葉片背面出口葉根處等效應力最大，最大幅值約6MPa,。不同流量工況下葉片變形量的變化趨勢相似,，隨著流量增大，葉輪葉片各位置處變形量逐漸減小,。0.6Q時葉片變形量隨時間變化波動最大,，最大變形量為3.0672mm，出現在葉片出口葉頂位置,；在葉片葉頂處,，隨流量增大，應力波動逐漸減小,，葉片葉根處,Q時應力幅值波動最大,，進口與出口應力波動最小處分別出現在0.6Q與0.8Q流量工況，各位置最大等效應力為12.456MPa,，葉根處每一個應力波動結束后,，0.6Q與0.8Q應力曲線會額外多一次小波動，因此應避免泵在小流量工況下運行,，并且應加強葉輪葉根處葉片厚度,。研究結果可以為斜流泵轉子系統(tǒng)運行穩(wěn)定性分析以及葉輪葉片的結構優(yōu)化設計提供參考。

摘要:櫻桃樹的栽培密度影響其冠層的光照分布,，通過研究群體櫻桃樹的三維結構,，可分析不同栽植密度下溫室甜櫻桃樹冠層光照分布規(guī)律，指導櫻桃樹的科學種植,，進而提高甜櫻桃產量和品質,。高質量的點云數據是構建群體櫻桃樹三維結構的基礎，而點云去噪和點云配準是點云數據預處理的關鍵環(huán)節(jié),。本文提出一種基于三維點云的群體櫻桃樹去噪和配準方法,，搭建群體櫻桃樹三維信息采集平臺,，使用2臺固定的DK深度相機獲取群體櫻桃樹彩色點云數據；提出基于顏色區(qū)域生長的二分類方法,，設置顏色閾值分割點云并進行二分類處理,，可有效去除彩色點云數據中的異常無效點，并設置點云離散度和RGB值,，作為點云去噪評價標準,；結合人工標記法和雙相機位姿矩陣，提出基于顏色特征改進的ICP方法,，解決傳統(tǒng)ICP配準算法多依賴初始位姿且配準速度較慢的問題,。該方法通過對點云粗配準，得到較好的初始位姿,，使用SIFT算法提取顏色特征點,，將顏色特征與ICP算法結合進行點云精配準，然后使用PCL中隨機采樣一致性算法,，去除錯誤匹配點,，有效減少配準時間，提高配準精度,。以夏季和冬季的群體櫻桃樹20組點云數據為實驗對象,，對比分析ICP算法、NDT算法,、SAC-IA算法和本文配準方法的配準精度和配準時間,，結果表明，本文配準方法平均耗時分別為5.01,、4.30s,，均方根誤差分別為2.316、2.100cm,，有效減少了配準時間和配準誤差,，驗證了本文算法的有效性和普適性。

摘要:針對果樹三維重構中存在建模精度低、成本高,、拓撲結構差等問題,，提出一種基于Kinect v2傳感器的果樹表型三維重建與骨架提取方法。首先,，使用Kinect v2傳感器采集不同視角下的果樹點云數據,；其次,，對植株點云進行尺度不變特征變換的特征點檢測，對關鍵點使用快速點特征直方圖算法進行特征向量計算,，通過隨機抽樣一致性方法提純點云的初始位置,，經初始變換后使用改進的迭代最近點算法進行精配準、拼接形成完整點云,；最后,，使用Delaunay三角剖分解構點云數據對缺失點云進行填充，使用Dijkstra最短路徑算法對最小生成樹進行求取,，通過迭代去除冗余分量對骨架進行簡化,，使用圓柱擬合算法估算枝干骨架，將枝干骨架變?yōu)榉忾]凸包多面體,，實現果樹的枝干三維重建,。實驗結果表明：采用本文所提建模方法點云平均配準誤差為0.52cm，枝干平均重構誤差不超過3.52%,，重建效果良好,。研究成果可為果園評估作物狀態(tài)、智能化修剪等研究提供數據支持,。

摘要:海參目標檢測是實現海參自動化捕撈的前提。為了解決復雜海底環(huán)境下背景和目標顏色相近以及遮擋導致的目標漏檢問題,，本文在Faster R-CNN框架下,，提出了Swin-RCNN目標檢測算法。該算法的骨干網絡采用Swin Transformer,，同時在結構上融入了多尺度特征提取層和實例分割功能,，提高了算法的自適應特征融合能力，從而提高了模型在復雜環(huán)境下對不同尺寸海參的識別能力,。實驗結果表明：本文方法對海參檢測的平均精度均值（mAP）達到94.47%,，與Faster R-CNN、SSD,、YOLO v5,、YOLO v4,、YOLO v3相比分別提高4.49,、4.56、4.46,、11.78,、22.07個百分點,。

摘要:水質惡化會直接造成水產養(yǎng)殖產量下降，嚴重時會導致水產動物大量死亡,，給養(yǎng)殖企業(yè)造成嚴重經濟損失,。因此對水產養(yǎng)殖中水質參數進行實時監(jiān)測具有重要意義。本文以斑石鯛為研究對象,，提出了一種基于魚類行為的水質監(jiān)測方法,。該方法通過攝像機拍攝到的圖像數據就可以非侵入地完成水質參數的實時監(jiān)測，避免了安裝復雜設備,、對魚類行為進行量化等繁瑣過程,。為了增加推理速度和降低模型參數量，通過將RepVGG block與GhostNet相結合構建了G-RepVGG模型,，使該模型更適用于移動設備的部署,。提出了計算量較少、推理速度快,、更適合水質快速監(jiān)測的Cheap Ghost操作和計算量大,、精確率高、更適合水質的精確監(jiān)測Expensive Ghoost操作,。由于多分支網絡適合進行訓練但是在推理速度上低于單分支網絡,，因此通過模型重參數化首先將卷積層以及批歸一化（Batch normalization, BN）層合并，隨后再將3路卷積合并為1路,，大大降低模型參數量,、提高了模型推理速度，使模型更加適用于移動設備的推理,。結果表明：使用Cheap Ghost操作的G-RepVGG在測試集中準確率達到96.21%,，圖像處理速度達到442.27f/s，使用Expensive Ghost操作的G-RepVGG模型在測試集中準確率達到97.63%,，圖像處理速度達到349.42f/s,，從而在保證較高精度的前提下依舊具有較高的推理速度，在多個數據集中測試具有較好的魯棒性,。

摘要:投喂作為水產養(yǎng)殖過程中的一個關鍵環(huán)節(jié)，餌料的投喂量直接影響水產品的質量和養(yǎng)殖成本,。然而,，目前的投喂方法包括人工投喂和機器定時定量投喂,，大多依靠人工經驗，很難實現精準投喂,。本文基于改進的ResNet34識別魚群不同的飽腹程度,。根據魚群在不同飽腹階段表現的攝食行為創(chuàng)建了含有5種不同飽腹程度的數據集，并采用數據增強操作對圖像進行預處理,。其次在原始模型ResNet34的基礎上,，本文提出使用坐標注意力機制，使模型在對圖像進行特征提取的過程中能夠做到專注于更大區(qū)域范圍,。并且使用深度可分離卷積的方式來代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積,，減少模型參數量。為了評估改進的有效性,，分析了改進后的模型在魚群飽腹程度數據集上的性能,，并將其與原模型ResNet34、AlexNet,、VGG16,、MobileNet-v2、GoogLeNet等經典卷積神經網絡架構進行比較,。綜合實驗結果表明,，該模型相較于原模型參數量減少46.7%，準確率達到93.4%,，相較于原模型提升3.4個百分點,，同時改進后的模型在準確率、精確度,、召回率等方面也都優(yōu)于其他卷積神經網絡,。綜上所述，本模型實現了性能與參數量之間的良好平衡,，為后續(xù)模型在實際養(yǎng)殖環(huán)境中的部署并指導養(yǎng)殖戶改善和制定投喂策略提供了可能,。

摘要:為提高奶牛體尺測量的效率與精度，降低勞動強度,，提出一種基于關鍵幀提取與頭頸部去除的奶牛體尺測量方法,。首先，搭建奶牛俯視深度視頻采集平臺,，利用分水嶺算法提取深度圖像中的奶牛目標,；其次，使用圖像掃描策略獲取奶牛左右兩側輪廓，利用基于霍夫變換的直線檢測方法,，提取圖像序列中含有完整奶牛軀干的關鍵幀,；然后,，根據奶牛頭部區(qū)域骨架特征判定頭部是否存在,，若頭部存在，則基于凸包分析方法去除圖像中奶牛頭部,，并利用多項式曲線擬合方法去除奶牛頸部,；最后，根據奶牛體尺測點的空間特征,，自動計算奶牛體直長,、肩寬、腹寬,、臀寬及體高,。利用35頭奶牛的2.163幀深度圖像對本文方法精度進行測試，結果分析表明,，關鍵幀提取方法準確率為97.36%，可有效代替人工進行關鍵幀的選??；頭部檢測方法準確率為94.04%，提高了奶牛體尺測點定位的效率,；體尺測量平均相對誤差在3.3%以內,。本文研究成果可提高奶牛體尺自動測量的效率與精度。

摘要:針對當前奶牛動態(tài)稱量研究對動態(tài)稱量信號的信息利用率偏低,，不能充分提取稱量信號深層信息的問題,，提出一種基于變分模態(tài)分解（Variational mode decomposition，VMD）與長短期記憶網絡（Long short-term memory,，LSTM）的動態(tài)稱量算法,，以提高奶牛體質量預測精度。首先,，使用閾值過濾的方法從采集到的奶牛動態(tài)稱量信號中獲取有效信號,；其次，使用VMD算法將預處理后的有效信號分解為5個本征模態(tài)函數（Intrinsic mode function, IMF）,，以提取奶牛動態(tài)稱量信號中蘊含的深層信息,，并降低有效信號的非平穩(wěn)性對預測精度產生的影響；最后，分別將歸一化后的各IMF分量與有效信號結合,，作為特征輸入到LSTM神經網絡進行訓練,，預測奶牛體質量。通過對使用不同特征的模型的預測結果進行對比,，選用誤差最小的模型作為本文的奶牛體質量預測模型,。試驗結果表明，本文提出的動態(tài)稱量算法能夠有效提取奶牛動態(tài)稱量信號的深層信息,，體質量預測的平均相對誤差為0.81%,，均方根誤差為6.21kg。與EMD算法和GRU算法相比,，本文算法誤差更小,，更能滿足養(yǎng)殖場的實際需求。

摘要:我國大型牧場在營養(yǎng)免疫與管理效率等方面對犢牛集約化養(yǎng)殖要求不斷提高,，為此設計了犢牛飼喂信息系統(tǒng)，與養(yǎng)殖管理人員工作模式變革的需求相適應,，實現不同日齡犢牛飼喂全過程數據的可視化管理,，利用改進的Logistic回歸算法預測犢牛的給奶量，實現自動化精確飼喂,，保障犢牛的健康發(fā)育,。基于B/S架構設計了犢牛飼喂信息管理系統(tǒng),，能夠采集犢?；拘畔ⅰ倥ｓw質量,、犢牛歷史飲奶信息,、犢牛實時飲奶信息、飲奶站工作狀態(tài)等全流程,、全要素的各類數據,，并實現數據的前端顯示和后端保存，實現犢牛飼喂全過程中數據的可視化,?；诟倪M的Logistic回歸算法，建立了犢牛給奶量和代乳粉濃度預測模型,，改進后的算法運行時間可縮短至0.3s,，算法的效率提高12倍,。犢牛養(yǎng)殖試驗表明，預測模型具有良好的準確性,，試驗中犢牛平均實際飲奶率達到95%以上,。提高了牧場犢牛管理的智能化、精細化水平,，降低了飼喂成本,，提高了奶牛場的綜合效益。

摘要:針對酒糟沼液氨氮濃度高,，采用氨吹脫技術回收氮養(yǎng)分存在堿劑利用率低,、氣液接觸效果差和氨吸收率低等問題。為提高酒糟沼液氨回收效率和工藝經濟性,，對酒糟沼液氨吹脫工藝進行了條件優(yōu)化,，探索了不同溫度、Ca(OH)2投加量和填料種類對氨吹脫與酸吸收一體試驗裝置運行效果的影響,，并進行了酒糟沼液氨吹脫工藝經濟性評價,。結果表明，經正交試驗得到影響因素重要性由強到弱依次為：Ca(OH)2投加量,、氣流量,、溫度，較優(yōu)工藝參數組合為Ca(OH)2投加量6.6g/L,、氣流量6L/min和溫度52℃,，相應的氨氮去除率為99.0%；Ca(OH)2對SCOD和TP有較好的去除效果,，Ca(OH)2投加量6.6g/L條件下對應的SCOD和TP去除率分別為32.5%和65.7%,。氨氮吹脫與酸吸收一體試驗中，相對于不投堿情景,，投加Ca(OH)2大幅提高了吹脫過程中氨氮,、TN、EC,、SCOD和TP去除率,，分別達97.4%~97.7%、79.8%~84.2%,、68.3%~77.4%,、36.8%~45.3%和77.1%~91.0%。對比不同溫度、填料種類和Ca(OH)2投加量條件下,，獲得較適宜氨吹脫參數為多面空心球填料,、溫度37℃、兩次（吹脫8h投9.9g/L和30h投7.4g/L）投加Ca(OH)2,，其氨氮去除率達到了97.4%,，出水氨氮質量濃度低（100mg/L左右），氨回收量達1.22kg/m3,。對氨吹脫與酸吸收一體試驗裝置處理酒糟沼液工藝運行進行比較,，相比于不投堿和一次投堿情景,，兩次投堿方案達到97%氨氮去除率需要的工藝運行時間短,，處理成本為9.75元/m3，具有較好的經濟性,。因此,，氨吹脫對于高氨氮濃度的酒糟沼液處理體現出較好的適宜性,，通過氨吹脫高效回收氮養(yǎng)分可緩解沼液農田利用壓力，對沼液資源化利用具有重要意義,。

摘要:畜禽養(yǎng)殖過程中排泄的糞污中殘存大量抗生素給環(huán)境帶來潛在風險,。為進一步了解水熱預處理和厭氧消化對畜禽糞污中典型抗生素降解變化特征,，同時明晰抗生素與產甲烷性能的相關性，以豬糞為研究對象,，考察了不同溫度（70,、90、120,、150,、170℃）水熱預處理對3種抗生素（磺胺嘧啶、土霉素和恩諾沙星）的消減作用,，研究了3種抗生素在中溫厭氧消化過程中的降解規(guī)律及其對產甲烷性能的影響,。結果表明，磺胺嘧啶和恩諾沙星在70℃水熱處理條件下100%去除,，而土霉素在90℃水熱處理條件下100%去除,；3種抗生素的去除率隨著厭氧消化時間的延長而逐漸增加，恩諾沙星在厭氧消化5d基本達到100%的去除,；土霉素在厭氧消化15d基本達到100%去除,，而磺胺嘧啶在厭氧消化30d去除率達52.9%,；厭氧消化過程中磺胺嘧啶的去除率隨著起始濃度的增加而降低，低濃度組（SDZ-1,、SDZ-2和SDZ-3）在前12d均能夠完全降解,，高濃度組SDZ-4和SDZ-5在厭氧消化36d后的去除率分別為65%和71%。此外,，豬糞中磺胺嘧啶為5~150mg/kg范圍內,，未見對豬糞厭氧消化產甲烷性能產生負面影響作用，厭氧消化累積沼氣和甲烷產量與磺胺嘧啶濃度呈負線性相關（R2=0.9546和R2=0.8654）,。因此,，水熱預處理和厭氧消化對豬糞中磺胺嘧啶、土霉素和恩諾沙星具有明顯的消減作用,，可為后續(xù)水熱預處理耦合厭氧消化處理含抗生素糞污的研究提供數據支撐,。

摘要:針對規(guī)?；i舍人工勞動強度大,、重復作業(yè)多、疫病傳播與防控形勢嚴峻等問題,，設計了豬舍消殺巡檢機器人系統(tǒng),。該系統(tǒng)融合基于2D激光雷達的即時定位與建圖(Simultaneous localization and mapping, SLAM)和超寬帶(Ultra wide band, UWB)技術，實現舍內地圖構建和系統(tǒng)實時定位,；在確定熱紅外模組安裝高度為125cm和安裝傾角水平向下夾角5°的基礎上,，運用Jetson Xavier NX邊緣計算單元進行視覺處理與識別算法的部署，完成在線豬只體溫巡檢,；邊緣計算單元依據終端指令對消殺模塊中超聲波霧化單元,、紫外線輻射單元等進行決策控制，實現多模式舍內環(huán)境消殺,；通過傳感器技術對舍內環(huán)境參數進行實時監(jiān)測,；并搭建人機交互界面，實現監(jiān)測信息的顯示,、報警,、存儲等。測試結果表明,，該系統(tǒng)可完成地圖構建,、自動導航、豬只體溫檢測,，記錄異常豬只熱紅外圖像及圈舍所在位置,；依據設定的消殺模式,，在目標點開啟相應消殺功能的準確率為100%；機器人在巡檢狀態(tài)和靜止狀態(tài)下,，舍內CO2濃度,、溫度、相對濕度的相對誤差分別為0.04%,、3.00%,、2.10%。本研究可為疫情形勢下豬舍巡檢消殺少人化/無人化作業(yè)提供技術裝備參考,。

摘要:萊克多巴胺俗稱“瘦肉精”,，可被用來飼養(yǎng)牲畜以提高胴體瘦肉率。食用含有萊克多巴胺的畜禽肉或內臟可引起健康問題甚至危害生命,。傳統(tǒng)的萊克多巴胺檢測周期較長,，費時費力，不利于實際大范圍推廣使用,。在一些屠宰場往往采用抽檢的方式進行檢測,，存在嚴重滯后性。研發(fā)了一種豬肉中“瘦肉精”萊克多巴胺便攜式快速篩查裝置,，該裝置主要包括光譜采集模塊,、光源模塊、控制模塊和電源,。并基于NI LabVIEW軟件開發(fā)工具,，采用G語言編寫豬肉“瘦肉精”智能快速檢測的控制軟件。首先,，在堿性環(huán)境下利用乙酸乙酯對豬肉中萊克多巴胺進行提取,，并采用表面增強拉曼散射（SERS）方法進行檢測。研究對比了不同濃度NaCl水溶液作為聚集劑對萊克多巴胺SERS光譜的影響,，結果表明以1mol/L NaCl為聚集劑的增強效果最好,。其次，比較了液滴蒸發(fā)對拉曼信號的影響,，結果表明在滴加樣品后,，4s后采集的拉曼信號較好。然后,，制備不同萊克多巴胺含量（1,、2、4,、6,、8,、10μg/g）的豬肉樣品進行定量分析，采用自動惠塔克擬合算法（AWF）對光譜數據進行預處理,，扣除原始拉曼光譜中包含的熒光背景,。建立836cm-1處SERS強度與豬肉樣品中萊克多巴胺含量之間的一元線性回歸模型。結果表明,，模型具有較好的線性關系,，決定系數R2為0.99，均方根誤差為0.178μg/g,。最后,，重新制作一批萊克多巴胺含量相同的豬肉樣本，利用研發(fā)的裝置對豬肉中萊克多巴胺進行檢測,，預測值與樣品標準理化值具有較好的線性關系,，決定系數R2為0.99，均方根誤差為0.317μg/g,。本裝置簡單便攜,，價格便宜，檢測時間小于1h,，檢出限為1μg/g,，可以用于豬肉中萊克多巴胺的快速篩查。

摘要:為了提高玉米果穗干燥均勻性和干燥效率,，降低干燥品質損失,，通過研制玉米果穗深床層干燥試驗臺，并進行不同風速（0.5,、1m/s）,、熱風溫度（常溫（即室溫），50,、60,、70℃）以及料層厚度（180、360,、540,、720mm）下玉米果穗干燥特性以及品質試驗研究，確定最佳的玉米果穗深床層干燥工藝與參數,。試驗結果表明,，提高熱風溫度和風速均會提高干燥速率,，風速0.5m/s時，熱風溫度50,、60,、70℃條件下第1層的干燥時間分別為28、20,、14h,，而常溫通風干燥下192h后含水率僅下降到20%，隨著熱風溫度的降低,，干燥時間顯著延長,；提高熱風風速有利于提高干燥速率，第3,、4層玉米果穗干燥速率受風速的影響大于第1,、2層；隨著料層的增加,，各干燥條件下干燥速率顯著降低,，干燥時間延長；常溫條件下果穗各料層長時間處于高濕環(huán)境,，從而在玉米果穗高含水率階段采用常溫通風干燥方式容易造成內部高濕和發(fā)熱現象,；干燥過程中玉米籽粒含水率先下降，果穗芯軸的含水率高于籽粒,。與對照組相比,，各組干燥物料的亮度均下降，提高熱風風速和溫度會降低亮度,；常溫通風干燥玉米籽粒電導率最低,，隨著溫度和風速的提高，電導率升高,，表明籽粒內部結構破壞較大,；干燥后玉米籽粒淀粉含量和可溶性糖含量均有所減小，其中70℃,、0.5m/s條件下玉米淀粉含量最低,，60℃和70℃、0.5m/s條件下玉米可溶性糖含量較低,。根據研究結果,，確定玉米果穗深床層干燥工藝為先熱風干燥后常溫通風干燥的方式，熱風溫度50℃或60℃,、風速0.5m/s,、通風管路單側料層厚度為360mm為較優(yōu)的果穗熱風干燥工藝參數。

摘要:針對果蔬干燥過程模擬時未能考慮收縮對幾何模型及熱質傳遞的影響而導致求解精度較差的問題,，采用動網格技術優(yōu)化果蔬熱風干燥過程中熱質傳遞的數學模型。選擇結構均勻,、干燥過程收縮率較明顯的白蘿卜作為代表性物料,，試驗結果表明：樣品長度對收縮特性具有顯著影響，當樣品長徑比為10時,，干燥收縮的各向同性率最優(yōu),，此時Hatamipour模型是最適合描述白蘿卜熱風干燥收縮規(guī)律的模型?；趧泳W格技術將收縮方程與熱質傳遞方程耦合后探究白蘿卜熱風干燥的熱質傳遞規(guī)律,，結果表明：考慮收縮后由于遷移路徑變短，物料內部水分脫除速率加快且表層水分梯度降低,；與未考慮收縮情況相比,，干燥前中期水分蒸發(fā)量較大而后期含水率較小，使得物料溫度先迅速升高至30℃后緩慢提升至60℃的平衡溫度,，該趨勢更接近試驗值,；考慮收縮方程后，物料內,、外部含水率和溫度模擬結果的偏差分別從17%~8%,、12~2℃降低至14%~3%、3~2℃,。結果表明：基于動網格的數值模擬具有更高的計算精度,，為分析熱風干燥過程中的熱質傳遞規(guī)律提供了可靠的模型。

摘要:針對目前拖拉機駕駛室設計中人機工程操縱性和舒適性存在的不足，根據GB/T 21935—2008標準對人體各個關節(jié)部位角度及長度的定義,，結合GB/T 6235—2004對座椅標志點位置的推薦,，通過理論計算建立人體各關節(jié)的數學模型?；赗AMSIS軟件對人體操縱進行仿真分析,，提出針對GB/T 21935—2008標準中規(guī)定的人機操縱舒適區(qū)和可及區(qū)優(yōu)化后的范圍，構建駕駛座椅兩側人體操作舒適區(qū)三維模型,，結合RAMSIS軟件對現有的拖拉機駕駛室內部操縱部件進行了校核優(yōu)化,。腳油門踏板面由最初與地板面夾角45°調整為35°,，并將腳油門位置整體向外移25mm，制動踏板面寬度減短40mm,，同時將主變速桿距離地面265mm處結構向外調整20mm,，手制動初始位置抬高45mm。對優(yōu)化后樣機內各部件操縱力和行程進行實際測量及場地試驗,，驗證了提出的人體操作舒適區(qū)三維模型的正確性,。本研究為拖拉機駕駛室人機工程設計提供了一個操縱部件布置位置舒適區(qū)的數學模型，為后續(xù)拖拉機駕駛室設計提供參考,，拓展了人機工程學在拖拉機設計領域內的應用,，并提高拖拉機駕駛的舒適性。

摘要:為實現大功率拖拉機變速箱箱體在強度,、剛度要求下的輕量化，提出一種基于改進非支配排序遺傳算法（Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,，NSGA-Ⅱ）的大功率拖拉機變速箱箱體多目標優(yōu)化方法,。首先，分析大功率拖拉機變速箱箱體的受力情況,，提出承載式變速箱箱體的靜力學仿真分析方法,，利用ANSYS分析箱體的強度、剛度,；然后,，引入K-均值聚類算法、正態(tài)分布交叉算子（Normal distribution crossover,，NDX）和差分變異搜索策略改進NSGA-Ⅱ算法,，并開展算例測試，結果表明,，改進NSGA-Ⅱ的解集分布均勻性和算法穩(wěn)定性均優(yōu)于NSGA-Ⅱ,，尋優(yōu)效果更好，驗證了所提算法的有效性與優(yōu)越性,；最后,，基于改進NSGA-Ⅱ算法開展變速箱箱體多目標優(yōu)化，對優(yōu)化后的箱體進行仿真分析驗證,。結果表明,，優(yōu)化后的箱體質量、最大變形量、最大應力分別為168.16kg,、0.449mm,、215MPa，優(yōu)于NSGA-Ⅱ的168.16kg,、0.454mm,、216.12MPa，在滿足強度,、剛度要求的前提下達到了輕量化的目的,，同時進一步驗證了本文算法在解決大功率拖拉機變速箱箱體多目標優(yōu)化問題中的有效性和優(yōu)越性。研究可為大功率拖拉機變速箱箱體的仿真,、優(yōu)化過程提供方法參考,。

摘要:針對拖拉機在斜坡行駛中受復雜路況激擾易引發(fā)的極限態(tài)側翻失穩(wěn)問題,，基于單框架控制力矩陀螺設計了主動側翻回穩(wěn)控制系統(tǒng)。以單側輪胎離地側翻工況為主要研究對象,，利用歐拉-拉格朗日方程構建了整機和力矩陀螺耦合系統(tǒng)的非線性側傾動力學方程,，并基于反步設計法推導了狀態(tài)反饋控制律。該控制律可依據側翻危險程度實時調整陀螺轉子的進動角速度,，定量輸出側翻回穩(wěn)力矩,。以環(huán)境障礙物和整機行駛速度為變量，開展了極限態(tài)側翻失穩(wěn)控制比例模型試驗,。結果表明,，與無控制組相比，采用力矩陀螺主動側翻回穩(wěn)系統(tǒng)可顯著調控拖拉機的側傾過程,，且在實際側傾角大于靜態(tài)臨界側傾角9.58%時仍能有效實現側翻回穩(wěn),。研究表明，提出的控制方法可適用于不同危險程度的極限側翻工況,，為拖拉機主動安全控制提供理論依據和技術參考,。

摘要:針對丘陵山地拖拉機電液懸掛控制系統(tǒng)田間試驗困難、可重復性差等問題，基于半實物仿真技術開展電液懸掛控制系統(tǒng)試驗研究,。首先通過對試驗拖拉機和懸掛作業(yè)裝置進行受力分析,，建立了丘陵山地拖拉機整機動力學模型、鏵犁體的土壤阻力模型和拖拉機懸掛裝置動力學模型,。然后對丘陵山地拖拉機電液懸掛系統(tǒng)橫向仿形控制,、位控制、牽引力控制以及力位綜合控制的系統(tǒng)原理進行了分析,，設計了丘陵山地拖拉機電液懸掛模糊PID控制器,。之后搭建拖拉機電液懸掛控制系統(tǒng)半實物仿真試驗平臺，開發(fā)電液懸掛控制系統(tǒng),，開展電液懸掛系統(tǒng)仿地形控制,、力控制、位控制和力位綜合控制等試驗,，對比分析模糊PID控制和經典PID控制方法性能,。試驗結果表明，模糊PID控制性能較好：在位置控制模式下,，模糊PID控制無超調,，控制系統(tǒng)響應時間為0.6s，較經典PID控制提高約33.3%,；耕深控制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差約為0.05cm,，較經典PID控制降低約50%；在力控制模式下,，模糊PID控制耕深的跟隨誤差最大值為0.38cm,，標準差為0.17cm，較經典PID控制分別下降了64.5%,、39.3%,，驗證了所開發(fā)的電液懸掛控制系統(tǒng)的有效性。

摘要:為提高山地拖拉機在復雜農田環(huán)境中的作業(yè)平穩(wěn)性,，基于Matlab/Simulink仿真平臺,，搭建了半主動懸架拖拉機七自由度時域仿真模型，包括四輪路面激勵模型,、半主動懸架振動模型,、半主動懸架拖拉機車體受力分析模型、車身姿態(tài)分析模型以及半主動懸架拖拉機時域仿真模型,，以車身垂向位移,、車身傾斜角和車身俯仰角作為拖拉機的姿態(tài)變化參數進行仿真試驗,。通過構建增量式比例積分微分（Proportion integration differentiation, PID）控制器和反向傳播（Back propagation, BP）神經網絡PID控制器仿真模型實現對半主動懸架拖拉機車身姿態(tài)的自動控制，并分別對兩種控制器的控制性能進行測試與評價,。利用車身垂直向加速度和車輪相對動載作為半主動懸架系統(tǒng)性能的評價指標,，對兩種控制方式下的半主動懸架性能進行了評價。仿真結果表明：基于傳統(tǒng)增量式PID控制算法的半主動懸架拖拉機,，其車身垂直位移均方根減少42.17%,、側傾角均方根減少36.76%、俯仰角均方根減少57.85%,，其車身垂向加速度為0.0177m/s2,，4個車輪的動載荷均方根分別為0.0284、0.0346,、0.0239,、0.0304N?；贐P神經網絡PID控制算法的半主動懸架拖拉機,，其車身垂直位移均方根減少74.54%、側傾角均方根減少74.66%,、俯仰角均方根減少75.03%,，其車身垂向加速度為7.5758×10-5m/s2，4個車輪的動載荷均方根值分別為0.0197,、0.0235,、0.0166、0.0198N,。相比增量式PID控制的半主動懸架拖拉機,，基于BP神經網絡PID控制的半主動懸架拖拉機，其車體平穩(wěn)性得到了較好的提高,。