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摘要:針對(duì)我國丘陵山區(qū)林木種植密集,、地形復(fù)雜導(dǎo)致的移樹機(jī)適應(yīng)性差,、液壓系統(tǒng)能效低等問題,，對(duì)移樹機(jī)動(dòng)臂結(jié)構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)以及液壓缸選型,，建立了移樹機(jī)機(jī)-液-離散元聯(lián)合仿真模型，對(duì)整機(jī)結(jié)構(gòu)及液壓系統(tǒng)性能進(jìn)行了分析,。采用Recurdyn軟件,，對(duì)移樹機(jī)行走底盤以及動(dòng)臂進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)仿真，確定了移樹機(jī)最大抬升負(fù)載質(zhì)量為2t,，動(dòng)臂最大應(yīng)力集中在抬升油缸孔前部,，最大應(yīng)力為72.5MPa?；谝茦錂C(jī)機(jī)-液-離散元聯(lián)合仿真模型,，對(duì)移樹機(jī)抬升工況、鏟刀切削土壤工況,、土球擺動(dòng)工況進(jìn)行了模擬計(jì)算,，分析了各執(zhí)行元件油缸內(nèi)壓力變化曲線以及鏟刀切削土壤阻力變化曲線，仿真結(jié)果表明：機(jī)臂在抬升過程中,，抬升油缸壓力穩(wěn)定,，壓力為5.2MPa；鏟刀在切削土壤過程中,，阻力逐漸增大,，最大阻力為28900N；土球擺動(dòng)工況下翻板油缸內(nèi)壓力隨傾斜角度增大而增大,，最大壓力為8MPa,。開展了移樹機(jī)林地液壓系統(tǒng)測(cè)試試驗(yàn)，測(cè)試結(jié)果表明：機(jī)臂抬升過程中抬升油缸壓力穩(wěn)定在5.5MPa,；切削土壤工況下,，鏟刀油缸壓力差為10MPa,，間接計(jì)算得出切削阻力為28260N；土球擺動(dòng)工況下,，翻板油缸壓力隨傾斜角度增大而增大,，最大壓力為7.7MPa。通過移樹機(jī)仿真試驗(yàn)與液壓測(cè)試試驗(yàn)對(duì)比分析,，得到抬升,、切削土壤、土球擺動(dòng)工況下仿真值與實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差分別為 5.5%,、2.3%,、3.9%，驗(yàn)證了移樹機(jī)聯(lián)合仿真模型準(zhǔn)確性以及移樹機(jī)動(dòng)臂結(jié)構(gòu)與整機(jī)液壓系統(tǒng)的穩(wěn)定性,。

摘要:針對(duì)三七收獲作業(yè)時(shí)挖掘鏟存在挖掘阻力大和能耗高等問題,，以穿山甲前足爪趾為仿生原型，設(shè)計(jì)了一款高效減阻仿生挖掘鏟,。以三七根莖及種植土壤為研究對(duì)象,，計(jì)算得本征物理參數(shù)，設(shè)置 Bonding 鍵參數(shù)建立三七根莖離散元模型,，分析根土黏結(jié)機(jī)理,，利用Hertz-Mindlin with JKR 建立三七根莖-種植土壤離散元復(fù)合模型;通過三維掃描獲取穿山甲爪趾點(diǎn)云模型，并運(yùn)用Solidworks建立仿生挖掘鏟三維模型,，根據(jù)爪趾三維模型設(shè)計(jì)仿生挖掘鏟外形結(jié)構(gòu);對(duì)挖掘鏟鏟尖與鏟柄進(jìn)行力學(xué)分析,，確定影響作業(yè)質(zhì)量的設(shè)計(jì)參數(shù);基于EDEM離散元法建立部件-土壤-作物多元仿真模型，以土壤顆粒速度矢量,、土壤擾動(dòng)率及挖掘阻力為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行仿真試驗(yàn),，得到不同指標(biāo)的影響規(guī)律;通過臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證仿生挖掘鏟作業(yè)性能，獲取仿生挖掘鏟和平面挖掘鏟平均挖掘阻力分別為1 171.69,、1 442.36 N,，平均減阻率為18.81%，臺(tái)架與仿真試驗(yàn)結(jié)果基本一致,。試驗(yàn)結(jié)果表明仿生挖掘鏟具有良好減阻降耗特性,，仿生結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)合理，能滿足酸性紅土條件下三七收獲挖掘作業(yè),。

摘要:針對(duì)目前肉蓯蓉誘導(dǎo)機(jī)制不完善而需要多輪補(bǔ)種以及傳統(tǒng)肉蓯蓉排種器散播面窄和散播面內(nèi)均勻性差的問題,，設(shè)計(jì)了一種多螺旋桿式丸?；馍惾鼐颗欧N器，采用螺旋桿機(jī)構(gòu)使種子沿螺旋葉片前進(jìn)并橫向安裝10根相同螺旋桿擴(kuò)大了散播面,，建立了丸粒化肉蓯蓉種子與螺旋桿的動(dòng)力學(xué)模型并通過理論分析和離散元仿真確定了螺旋桿的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù),?；谌馍惾胤N植農(nóng)藝和特定規(guī)格丸粒化肉蓯蓉種子參數(shù)計(jì)算了理論排種量并運(yùn)用離散元法分析了螺旋桿螺距,、螺紋深度和螺旋桿轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)對(duì)排種性能的影響,，應(yīng)用EDEM軟件構(gòu)建丸粒化肉蓯蓉種子和排種器離散元模型,，以排種均勻變異系數(shù)和排種量變異系數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo),，通過單因素試驗(yàn)確定排種均勻性較優(yōu)的螺旋桿螺距、螺紋深度和螺旋桿轉(zhuǎn)速取值范圍,，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明最佳螺距為15~20 mm,，最佳螺紋深度為7~9 mm，最佳螺旋桿為60~100 r/min;進(jìn)一步開展三因素三水平 BoxBehnken中心組合試驗(yàn),，利用Design-Expert軟件建立多元回歸模型并進(jìn)行方差和響應(yīng)面分析,，以排種均勻變異系數(shù)和排種量變異系數(shù)最小為目標(biāo)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，求解得最優(yōu)螺旋桿螺距為 17.77 mm,、螺紋深度為 7.81 mm,、螺旋桿轉(zhuǎn)速為 83.32 r/min;依據(jù)優(yōu)化后參數(shù)進(jìn)行臺(tái)架驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明在最優(yōu)參數(shù)設(shè)置下排種均勻變異系數(shù)為 3.75%,，排種量變異系數(shù)為5.33%,。該設(shè)計(jì)滿足丸粒化肉蓯蓉誘導(dǎo)機(jī)制不完善下進(jìn)行的散播作業(yè)農(nóng)藝要求,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有傳統(tǒng)螺旋排肥器排肥量波動(dòng)大,、穩(wěn)定性差等問題，設(shè)計(jì)了一種四頭傾斜螺旋式精準(zhǔn)排肥器,。通過運(yùn)動(dòng)分析和理論計(jì)算,，確定了影響排肥量穩(wěn)定性的主要參數(shù)及其取值范圍。以螺旋葉片頭數(shù)、排肥器傾角,、螺旋葉片直徑,、螺旋葉片螺距和螺旋葉片轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，以排肥量變異系數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo),，開展了單因素和多因素離散元仿真試驗(yàn),。單因素仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，螺旋葉片頭數(shù),、排肥器傾角,、螺旋葉片直徑和螺旋葉片轉(zhuǎn)速等4個(gè)因素對(duì)排肥量穩(wěn)定性有顯著影響，采用四頭傾斜排肥螺旋輸送肥料,，可以提高排肥量穩(wěn)定性,。多因素仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)采用四頭排肥螺旋時(shí),，最優(yōu)參數(shù)組合為：排肥器傾角38°,、螺旋葉片直徑46mm、螺旋葉片轉(zhuǎn)速31 r/min,。在該組合下,，排肥量變異系數(shù)達(dá)到最小值，為1.65%,。最后,，在最優(yōu)參數(shù)組合基礎(chǔ)上，通過排肥量穩(wěn)定性臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證了仿真結(jié)果,。結(jié)果顯示,，實(shí)測(cè)排肥量變異系數(shù)為 3.69%。進(jìn)一步優(yōu)化得到,，當(dāng)螺旋葉片轉(zhuǎn)速為33 r/min時(shí),，排肥量變異系數(shù)達(dá)到最小值，為2.92%,。仿真和臺(tái)架試驗(yàn)表明,，經(jīng)過改進(jìn)優(yōu)化后的四頭傾斜螺旋式精準(zhǔn)排肥器在排肥穩(wěn)定性方面表現(xiàn)良好，符合果園施肥規(guī)定標(biāo)準(zhǔn),，能夠滿足果園施肥作業(yè)要求,。

摘要:西南地區(qū)長期的傳統(tǒng)耕作方式使犁底層上移,，且土壤貧瘠等現(xiàn)象日益嚴(yán)重，傳統(tǒng)的深松和施肥裝置作業(yè)效率較差,。本文結(jié)合仿生學(xué)原理設(shè)計(jì)了一種分層深松分類施肥裝置,，基于EDEM軟件建立土壤和肥料離散元模型，并進(jìn)行仿真試驗(yàn),。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,，深松裝置最優(yōu)參數(shù)組合為深松作業(yè)速度1.54 km/h、前后鏟水平間距500 mm,、前后鏟豎直間距300 mm;排肥器裝置最優(yōu)參數(shù)組合為槽輪半徑30 mm,、弧心距離28.5 mm、螺旋升角81°,?；诜抡娼Y(jié)果進(jìn)行田間試驗(yàn)，結(jié)果表明分層深松分類施肥機(jī)對(duì)土壤擾動(dòng)率為 52.4%,，土壤膨松度 19.7%，碎土率 78%,，均達(dá)到深松機(jī)設(shè)計(jì)要求,，且優(yōu)于單鏟深松作業(yè);排肥性能試驗(yàn)結(jié)果表明，有機(jī)肥排肥量分別為120.8,、182.8 g,，無機(jī)肥排肥量分別為620.3、916.9 g;有機(jī)肥排肥穩(wěn)定變異系數(shù)為2.38%,、4.93%,，無機(jī)肥排肥穩(wěn)定變異系數(shù)為2.04%、3.01%,，達(dá)到排肥要求,，實(shí)現(xiàn)有機(jī)肥和無機(jī)肥分層施用。本文設(shè)計(jì)的分層深松與分類施肥一體化裝置,，提升了犁底層土壤破碎效果與施肥效率,，為保護(hù)性耕作機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供參考。

摘要:針對(duì)閥控液壓馬達(dá)液肥變量施肥控制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度低和響應(yīng)速度慢等問題,，提出了一種基于粒子群優(yōu)化 RBF?PID（PSO?RBF?PID） 控制的液肥變量施肥控制算法,。首先建立液肥變量施肥控制系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)，利用粒子群算法對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),，并以傳統(tǒng)PID控制和RBF?PID控制為對(duì)照,，采用Matlab/Simulink軟件進(jìn)行仿真分析,。仿真結(jié)果表明，PSO?RBF?PID控制下系統(tǒng)調(diào)節(jié)時(shí)間和跟蹤誤差均最小,，驗(yàn)證了算法的可行性,。搭建液肥變量施肥控制系統(tǒng)試驗(yàn)臺(tái)架并進(jìn)行室內(nèi)試驗(yàn)，對(duì)系統(tǒng)流量測(cè)量精度進(jìn)行驗(yàn)證,，結(jié)果表明系統(tǒng)測(cè)量相對(duì)誤差小于4%,，滿足測(cè)量要求。不同算法控制下進(jìn)行系統(tǒng)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特性試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明,，傳統(tǒng) PID控制、RBF?PID控制和 PSO?RBF?PID控制下系統(tǒng)流量最大相對(duì)誤差分別為5.33%,、3.83%,、2.50%，目標(biāo)流量突變時(shí)系統(tǒng)平均調(diào)節(jié)時(shí)間分別為5.16,、3.80,、2.19 s。所提出的PSO?RBF?PID控制算法各個(gè)指標(biāo)均優(yōu)于傳統(tǒng)PID和RBF?PID控制算法,，能夠保證系統(tǒng)具有良好的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特性,，滿足液肥變量施用要求。

摘要:為保證收獲機(jī)作業(yè)效率的同時(shí),，降低馬鈴薯收獲機(jī)在集薯裝袋過程的傷薯率，設(shè)計(jì)了一種集薯卸袋裝置,，并基于離散元仿真研究馬鈴薯在該裝置上的碰撞過程和受力情況,。該裝置可完成集薯、裝袋,、卸袋工序,，保證作業(yè)過程不停機(jī)，提高機(jī)器作業(yè)效率,。通過理論分析獲取了升降液壓缸的受力關(guān)系式并確定了升降液壓缸的選型及布置形式,。分析了薯塊碰撞過程，獲取了碰撞應(yīng)力的關(guān)系表達(dá)式,，并確定了應(yīng)力的影響因素為箱壁與水平面的夾角和法向沖擊速度;通過分析計(jì)算得到了集薯箱的結(jié)構(gòu)參數(shù)范圍,，結(jié)合集薯卸袋裝置的工作需求設(shè)計(jì)了相應(yīng)的液壓系統(tǒng)。為驗(yàn)證所選工作和結(jié)構(gòu)參數(shù)范圍的合理性及集薯裝袋過程中馬鈴薯的受力情況,，通過測(cè)定馬鈴薯的物料特性,，賦予相應(yīng)部件運(yùn)動(dòng)屬性,，進(jìn)行離散元仿真試驗(yàn)。利用堆積角驗(yàn)證了顆粒模型的準(zhǔn)確性并進(jìn)行了相應(yīng)的單因素仿真試驗(yàn),，選取各時(shí)間步顆粒所受最大力及各階段所受力均值作為評(píng)價(jià)指標(biāo),。通過分析仿真試驗(yàn)結(jié)果，明確了各因素對(duì)馬鈴薯顆粒受力的影響規(guī)律,，并對(duì)工作順序進(jìn)行了相應(yīng)的仿真試驗(yàn),，確定了馬鈴薯收獲機(jī)集薯裝袋的順序。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,，先集薯后裝袋的傷薯率為1.07%,、先裝袋后集薯的傷薯率為3.04%。并通過田間試驗(yàn)驗(yàn)證先集薯后裝袋工作順序的正確性,，田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，先集薯后裝袋的整機(jī)作業(yè)傷薯率為2.59%，低于先裝袋后集薯的整機(jī)作業(yè)傷薯率（3.71%）,。

摘要:隨著制造業(yè)對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高,，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在制造質(zhì)量控制中的應(yīng)用開始受到關(guān)注。針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)制造質(zhì)量檢測(cè)過程自動(dòng)化和集成化程度較低,、缺乏定量評(píng)價(jià)手段等問題,，設(shè)計(jì)開發(fā)了一套聯(lián)合收獲機(jī)制造質(zhì)量終檢系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上提出了“終檢系統(tǒng)+二次分級(jí)”的制造質(zhì)量混合檢測(cè)方法,，通過終檢軟件排查合格區(qū)間以外的異常數(shù)據(jù),，篩選劣質(zhì)產(chǎn)品；通過分級(jí)模型對(duì)合格產(chǎn)品進(jìn)行二次檢測(cè),，標(biāo)記質(zhì)量隱患,。在整合和分析聯(lián)合收獲機(jī)制造質(zhì)量檢測(cè)需求的基礎(chǔ)上提出了檢測(cè)流程并通過Visual Components數(shù)字車間仿真平臺(tái)對(duì)總體方案進(jìn)行仿真和測(cè)試。根據(jù)實(shí)際需求和檢測(cè)功能開發(fā)了基于LabVIEW平臺(tái)的聯(lián)合收獲機(jī)終檢系統(tǒng)軟件,，并設(shè)計(jì)了人機(jī)交互界面,。試驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)可以滿足各項(xiàng)檢測(cè)需求并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)功能，初步驗(yàn)證了系統(tǒng)可行性,。結(jié)合使用場(chǎng)景選用局部異常因子（Local outlier factor,，LOF）作為二次分級(jí)算法，根據(jù)異常檢測(cè)原理將其集成到檢測(cè)流程中,，并建立了制造質(zhì)量檢測(cè)與分級(jí)算法架構(gòu),，依據(jù)處理結(jié)果將初篩合格的產(chǎn)品二次分類并標(biāo)記為“good”和“tracked”,，進(jìn)而完善制造過程質(zhì)量檢測(cè)-評(píng)價(jià)體系。訓(xùn)練結(jié)果表明LOF可以在差異性不顯著的數(shù)據(jù)集中識(shí)別異常樣本,，性能驗(yàn)證過程中該方法可以準(zhǔn)確識(shí)別并標(biāo)記測(cè)試數(shù)據(jù)集中的“tracked”樣本,，且與四分位圖的分布一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了該混合檢測(cè)方法的有效性,。本研究開發(fā)的聯(lián)合收獲機(jī)制造質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)和提出的分級(jí)方法具有應(yīng)用價(jià)值,，將數(shù)字車間架構(gòu)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于農(nóng)機(jī)裝備產(chǎn)品制造質(zhì)量檢測(cè)，為復(fù)雜農(nóng)機(jī)裝備制造質(zhì)量控制提供了解決思路和方法,。

摘要:為減少玉米收獲機(jī)在復(fù)雜時(shí)變作業(yè)環(huán)境下的不確定性擾動(dòng)及時(shí)滯問題,，提高收獲機(jī)控制系統(tǒng)抗擾性及玉米收獲質(zhì)量，以摘穗損失率為控制目標(biāo),，以拉莖輥轉(zhuǎn)速,、作業(yè)速度和割臺(tái)高度為主要控制子系統(tǒng)，提出一種基于擾動(dòng)觀測(cè)的玉米摘穗收獲自適應(yīng)調(diào)控方法,。首先,，針對(duì)收獲機(jī)作業(yè)環(huán)境和系統(tǒng)特性，構(gòu)建了玉米收獲機(jī)摘穗系統(tǒng)模型;其次,，采用并聯(lián)型的加權(quán)PI控制器對(duì)各子系統(tǒng)預(yù)期目標(biāo)值進(jìn)行優(yōu)化;然后,，以自抗擾控制（Active disturbance rejection control，ADRC）作為反饋環(huán)節(jié),，采用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器在線估計(jì)系統(tǒng)內(nèi)外部擾動(dòng),，并進(jìn)行補(bǔ)償;最后，搭建了收獲機(jī)自適應(yīng)控制系統(tǒng)模型,，對(duì)系統(tǒng)控制策略及各子系統(tǒng)控制性能進(jìn)行仿真試驗(yàn)和田間試驗(yàn)驗(yàn)證,。試驗(yàn)結(jié)果表明，各子系統(tǒng)均可以按照既定的控制規(guī)則協(xié)調(diào)工作,，并能夠快速穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo),，穩(wěn)態(tài)誤差最終收斂為0，具有較強(qiáng)的抗干擾性能力,，控制效果良好,。

摘要:杭白菊采收一直以人工采摘為主，面向高質(zhì)量發(fā)展要求,，亟需開展杭白菊機(jī)械化采收關(guān)鍵技術(shù)研究,，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。通過對(duì)杭白菊生長特性和采摘要求的深入分析,，設(shè)計(jì)了一種基于曲柄滑塊機(jī)構(gòu)的往復(fù)式梳齒菊花采摘裝置,。該裝置采用一對(duì)偏置式曲柄滑塊機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)梳齒排進(jìn)行采摘,，通過傳動(dòng)軸傳遞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)兩側(cè)曲柄同步轉(zhuǎn)動(dòng)并利用毛刷將菊花聚攏完成采摘以及輸送至料倉中,。為優(yōu)化裝置結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)，首先分析采摘裝置工作原理,，確定了梳齒和曲柄滑塊機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)參數(shù),。隨后，基于ADAMS軟件建立菊花與采摘裝置的剛?cè)狁詈夏Ｐ?，?duì)采摘過程進(jìn)行仿真,，確定了作業(yè)深度,、曲柄轉(zhuǎn)速和行駛速度為影響采摘效果的3個(gè)因素。為了進(jìn)一步驗(yàn)證設(shè)計(jì)的有效性,，采用二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，并對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的多元回歸擬合分析,，得出各指標(biāo)回歸方程，并優(yōu)化裝置工作參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)曲柄轉(zhuǎn)速為 42 r/min、作業(yè)深度為216 mm,、行駛速度為0.2 m/s時(shí),，采摘率為90.06%,，破損率為0.59%，含雜率為7.21%,。往復(fù)式梳齒菊花采摘裝置穩(wěn)定性良好,，能夠有效提高杭白菊采摘效率,，降低勞動(dòng)強(qiáng)度。

摘要:針對(duì)國內(nèi)矮化密植核桃樹采收機(jī)械適應(yīng)性差,、采摘效率低等問題,，設(shè)計(jì)了一臺(tái)履帶自走式搖床采收機(jī)。通過建立樹體振動(dòng)模型,，并進(jìn)行機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，設(shè)計(jì)了搖床關(guān)鍵部件。通過搖床進(jìn)行了振動(dòng)試驗(yàn),，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析了振動(dòng)參數(shù)與脫落率之間的顯著性關(guān)系,，得到了滿足高脫落率作業(yè)要求的振動(dòng)參數(shù)下限。結(jié)果發(fā)現(xiàn),，在一定范圍內(nèi)頻率影響脫落率的顯著性高于振幅,、作業(yè)時(shí)長，并且當(dāng)振幅小于60 mm,，增大頻率難以提高脫落率,。最后，通過試驗(yàn)檢驗(yàn)了脫落率為80%時(shí)對(duì)應(yīng)的振動(dòng)參數(shù)下限,，驗(yàn)證了結(jié)果準(zhǔn)確性及可靠性,。研究結(jié)果為搖床開發(fā)以及核桃采收作業(yè)提供了理論基礎(chǔ)。

摘要:針對(duì)工業(yè)大麻機(jī)械化收獲過程中割臺(tái)作業(yè)性能和割鋪質(zhì)量差、效率低,、故障率高,、成本高、割臺(tái)易堵塞和割刀裝置易損壞等問題,，對(duì)扶禾裝置進(jìn)行理論分析，得到了麻稈不被推倒或折斷和多株撥送條件下理想狀態(tài)甩麻轉(zhuǎn)速為 107.17~283.09 r/min;對(duì)割刀裝置進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)分析,，并設(shè)計(jì)了配重塊平衡曲柄慣性力,，配重塊質(zhì)量6.672 kg;基于響應(yīng)曲面分析法進(jìn)行田間試驗(yàn)，得到最佳參數(shù)組合：甩麻轉(zhuǎn)速為628.08 r/min,、行車速度為7.28 km/h,、割刀轉(zhuǎn)速為502.73 r/min,，此時(shí)麻稈鋪放角、角度差和根差分別為89.02°,、5.16°和17.46 mm;基于最優(yōu)參數(shù)組合,，試驗(yàn)測(cè)定割臺(tái)麻稈鋪放角為88.20°，角度差為4.95°,，根差為18.35 mm,，與理論優(yōu)化值相對(duì)誤差均不大于4.85%。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，設(shè)計(jì)的割臺(tái)各項(xiàng)性能參數(shù)滿足標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)要求,，能夠?qū)崿F(xiàn)較好的割鋪效果，可以滿足工業(yè)大麻機(jī)械化收獲要求,。

摘要:針對(duì)艾草人工脫葉勞動(dòng)強(qiáng)度大,、現(xiàn)有機(jī)械脫葉裝置損傷率高,、作業(yè)效率低等問題，開展了基于DEM-MBD的低損捋葉式艾草脫葉裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)優(yōu)化研究,。首先,，建立了脫葉裝置運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，通過理論分析對(duì)輸送帶,、壓莖帶,、捋葉齒、拉莖對(duì)輥等關(guān)鍵部件進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),。其次,，通過EDEM?RecurDyn耦合開展了脫葉裝置聯(lián)合仿真，驗(yàn)證了裝置設(shè)計(jì)的合理性,，并確定影響艾草脫葉的主要作業(yè)參數(shù)及其取值范圍,。最后，以捋葉孔隙高度,、輸送滾筒轉(zhuǎn)速和拉莖輥轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素,，艾葉脫凈率、損傷率,、含雜率為評(píng)價(jià)指標(biāo)開展樣機(jī)試驗(yàn),，并利用Design-Expert軟件分析最優(yōu)作業(yè)參數(shù)。結(jié)果表明，當(dāng)最優(yōu)參數(shù)組合為捋葉孔隙高度6.8 mm,、輸送滾筒轉(zhuǎn)速25 r/min,、拉莖對(duì)輥轉(zhuǎn)速383.7 r/min時(shí)，艾葉脫凈率,、損傷率,、含雜率分別為83.59%、4.27%,、4.74%,，滿足艾草脫葉要求。

摘要:目前在辣椒移栽,、果實(shí)收獲等領(lǐng)域已有相關(guān)機(jī)械化產(chǎn)品,，但對(duì)能夠?qū)崿F(xiàn)辣椒果實(shí)增產(chǎn)增收的整枝打杈環(huán)節(jié)仍需人工操作。結(jié)合辣椒種植環(huán)境的多樣化,，本文設(shè)計(jì)了一種能夠?qū)崿F(xiàn)自主調(diào)平,、切削側(cè)枝的辣椒整枝打杈機(jī)構(gòu)，并對(duì)其調(diào)平控制方法進(jìn)行了研究,。根據(jù)辣椒整枝打杈農(nóng)藝,，設(shè)計(jì)了對(duì)輥式離心多刀整枝打杈末端執(zhí)行器。利用EDEM軟件建立了辣椒植株的柔性體離散元模型,，進(jìn)行了對(duì)輥式離心多刀整枝打杈末端與植株的互作仿真試驗(yàn),。選取進(jìn)給速度、打杈機(jī)構(gòu)傾角,、輥?zhàn)愚D(zhuǎn)速 3個(gè)對(duì)打杈性能影響較大的參數(shù)進(jìn)行了正交試驗(yàn)分析,，最終得到整枝打杈末端的最優(yōu)參數(shù)組合：為進(jìn)給速度 1.5 m/s、打杈機(jī)構(gòu)傾角15°,、輥?zhàn)愚D(zhuǎn)速1187r/min,。設(shè)計(jì)了整枝打杈末端自主調(diào)平機(jī)構(gòu)，利用ADAMS軟件對(duì)所設(shè)計(jì)的調(diào)平機(jī)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)仿真,。提出了基于模糊PID的調(diào)平控制方法,，利用Matlab/Simulink仿真模塊對(duì)比了傳統(tǒng)PID算法與模糊PID算法的響應(yīng)速度。最后,，搭建了辣椒整枝打杈樣機(jī),，進(jìn)行了田間試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)作業(yè)速度為 1.5 m/s時(shí),，側(cè)枝切除率達(dá)到86.3%，辣椒植株損傷率控制在 6.7% 以內(nèi),，最終辣椒打杈成功率為 76.7%,，驗(yàn)證了本文所設(shè)計(jì)的辣椒整枝打杈機(jī)構(gòu)的可行性。

摘要:針對(duì)我國鮮食玉米機(jī)械脫粒過程中存在籽粒破損率高的問題，在已有脫粒裝置結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)一種“柔性陀螺輥型 + 軸向滾筒變徑脫?！苯M合式的柔性變徑脫粒裝置，以實(shí)現(xiàn)高效脫粒,。在鮮食玉米果穗力學(xué)特性研究基礎(chǔ)上,，采用包切的設(shè)計(jì)理念，建立果穗力學(xué)模型并進(jìn)行理論分析,，同時(shí)針對(duì)鮮食玉米脫粒裝置的核心脫粒部件進(jìn)行有限元仿真分析,，確定影響脫粒性能的主要因素。根據(jù)理論分析和仿真結(jié)果設(shè)計(jì)脫粒樣機(jī),，開展脫粒性能試驗(yàn),。利用Design-Expert軟件設(shè)計(jì)三因素五水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，以滾筒轉(zhuǎn)速,、陀螺輥轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)軸軸距作為試驗(yàn)因素,，以籽粒破損率、果穗未脫凈率作為試驗(yàn)指標(biāo),。結(jié)果表明: 對(duì)籽粒破損率影響最大的因素為轉(zhuǎn)軸軸距,，對(duì)果穗未脫凈率影響最大的因素為滾筒轉(zhuǎn)速;根據(jù)回歸方程模型，最優(yōu)組合為：滾筒轉(zhuǎn)速106.630 r/min,、陀螺輥轉(zhuǎn)速230.001 r/min,、轉(zhuǎn)軸軸距54.00 mm。在此最優(yōu)組合下根據(jù)實(shí)際工況開展驗(yàn)證試驗(yàn),，經(jīng)3次平行試驗(yàn)得到實(shí)際籽粒破損率為（4.956±0.152）%,、果穗未脫凈率為（4.158±0.085）%，與預(yù)測(cè)值籽粒破損率5.033%,、果穗未脫凈率4.303%相差在5%范圍內(nèi),，與參數(shù)優(yōu)化結(jié)果基本一致,，滿足鮮食玉米脫粒要求。該研究可為鮮食玉米脫粒裝備優(yōu)化設(shè)計(jì)和選擇提供技術(shù)支持,。

摘要:針對(duì)咖啡機(jī)械采摘過程中因作業(yè)參數(shù)不準(zhǔn)確導(dǎo)致采摘質(zhì)量偏低的問題,，利用離散元軟件EDEM構(gòu)建采收期小?？Х葞Чl離散元柔性模型，通過對(duì)比果實(shí)-果柄拉伸分離力和枝條三點(diǎn)彎曲折斷力的仿真與試驗(yàn)結(jié)果,，驗(yàn)證模型設(shè)置參數(shù)的準(zhǔn)確性;采用EDEM-Recurdyn耦合的方法構(gòu)建小?？Х葞Чl與振動(dòng)式采摘裝置互作的離散元模型，通過單因素仿真試驗(yàn)分析小?？Х炔烧^程中采摘裝置的作業(yè)參數(shù)對(duì)采摘質(zhì)量的影響規(guī)律,，確定了各作業(yè)參數(shù)范圍。以振頻,、調(diào)幅機(jī)構(gòu)傾角和振動(dòng)時(shí)間為試驗(yàn)因素,，采凈率、采熟率,、枝條損傷率為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行三因素五水平的二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合仿真試驗(yàn)，結(jié)果表明：因素對(duì)采凈率和采熟率影響由大到小為振頻,、振動(dòng)時(shí)間和調(diào)幅機(jī)構(gòu)傾角,，對(duì)損傷率影響由大到小為振動(dòng)時(shí)間、振幅和調(diào)幅機(jī)構(gòu)傾角,，參數(shù)優(yōu)化得到當(dāng)振頻為64 Hz,、傾角為40°、振動(dòng)時(shí)間為1.5 s時(shí),，采摘效果最佳,。在優(yōu)化作業(yè)參數(shù)下進(jìn)行田間采摘試驗(yàn)，得到采凈率,、采熟率,、枝條損傷率平均值分別為92.54%、95.47%和5.01%,，與仿真試驗(yàn)結(jié)果相對(duì)誤差分別為4.23%,、3.39%、6.37%,，驗(yàn)證了仿真試驗(yàn)的可靠性,，為咖啡采摘機(jī)作業(yè)參數(shù)研究及結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供理論依據(jù)和技術(shù)參考,。

摘要:飼草揉碎機(jī)工作時(shí)存在功耗大,、生產(chǎn)率低等問題,，制約著該類設(shè)備向低能耗、綠色化方向發(fā)展,。為了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)飼草揉碎機(jī)的功耗情況，進(jìn)而進(jìn)行低能耗優(yōu)化設(shè)計(jì),，本文基于飼草揉碎機(jī)的工作原理與DEM-BPM-CFD耦合方法,，將揉碎機(jī)消耗能量分為物料與物料、氣流,、機(jī)械結(jié)構(gòu) （鍘刀,、錘片以及齒板） 之間相互作用所消耗的能量、使揉碎機(jī)內(nèi)空氣具有一定靜壓和流速所消耗能量,、軸承摩擦所消耗能量以及整機(jī)振動(dòng)所消耗能量4部分,，并分別建立了各部分能耗以及生產(chǎn)率的數(shù)學(xué)模型。采用DEM-BPM-CFD耦合方法對(duì)飼草揉碎機(jī)破碎物料的耗能情況進(jìn)行數(shù)值模擬,，并結(jié)合功耗試驗(yàn)對(duì)所建立的功耗預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證,。研究結(jié)果表明：揉碎機(jī)功耗預(yù)測(cè)模型的理論計(jì)算值與功耗實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差為6.94%，可見飼草揉碎機(jī)功耗預(yù)測(cè)模型基本準(zhǔn)確,。飼草揉碎機(jī)揉碎物料過程中主要能耗為物料與物料,、氣流、機(jī)械結(jié)構(gòu)（鍘刀,、錘片以及齒板）之間相互作用所消耗的能量,，占總能耗3/5以上;其次為使揉碎機(jī)內(nèi)空氣具有一定靜壓和流速所消耗的能量，占總能耗1/4以上;再次為機(jī)體振動(dòng)所消耗的能量,，占比接近1/10;占比最小為轉(zhuǎn)子與軸承摩擦所消耗的能量,。研究結(jié)果可為飼草揉碎機(jī)低功耗設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)依據(jù)。

摘要:為降低果園風(fēng)送植保機(jī)械飄失量并提高冠層內(nèi)部沉積量和均勻性,，在果園風(fēng)送式防飄噴霧機(jī)基礎(chǔ)上提出了一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法（Tent sparrow search algorithm,，TSSA）優(yōu)化PID參數(shù)的調(diào)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射,、隨機(jī)跟隨策略和逐維透鏡成像反向?qū)W習(xí),，提高對(duì)PID參數(shù)的尋優(yōu)能力，避免PID系統(tǒng)陷入局部,，提高風(fēng)幕風(fēng)速自動(dòng)化調(diào)控水平,，進(jìn)而降低霧滴飄失量并提高冠層沉積量和均勻性。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法與對(duì)比算法相比,，響應(yīng)時(shí)間降低 45.77%，超調(diào)量降低 13.22%,，具有更優(yōu)的自動(dòng)調(diào)節(jié)能力,。田間試驗(yàn)結(jié)果表明，調(diào)節(jié)風(fēng)幕風(fēng)速平均誤差和最長響應(yīng)時(shí)間分別為2.11%和0.8 s,，相對(duì)于其他算法分別降低24.1%和20%以上,。相比于果園風(fēng)送式防飄噴霧機(jī)，應(yīng)用該系統(tǒng)后,，平均霧滴飄移,、地面流失量和霧滴沉積量分布變異系數(shù)分別減少13%、16.13% 和29.62%,，平均冠層沉積量提升11.97%,。研究成果為解決果園農(nóng)藥飄失和冠層內(nèi)部沉積問題提供了新的技術(shù)方案。

摘要:苜蓿草收獲裝備作業(yè)性能影響草捆品質(zhì),，需對(duì)苜蓿草物料的物理特性參數(shù)、接觸特性參數(shù)和力學(xué)特性參數(shù)等特性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)定,。采用離散元方法,，基于柔性纖維顆粒模型構(gòu)建苜蓿莖稈離散元模型，基于柔性薄殼顆粒模型構(gòu)建苜蓿葉片離散元模型,，基于線彈性力學(xué)模型構(gòu)建莖稈與葉片關(guān)節(jié)模型,。以物料莖稈休止角、莖稈三點(diǎn)彎曲,、葉片滑移角和葉片圓筒壓縮實(shí)驗(yàn)結(jié)果為目標(biāo),，通過Plackett-Burman實(shí)驗(yàn)、最陡爬坡實(shí)驗(yàn),、中心復(fù)合實(shí)驗(yàn)和單因素實(shí)驗(yàn),，對(duì)影響仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果的莖稈與葉片的力學(xué)和接觸參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,。結(jié)果表明,仿真莖稈撓度與物理實(shí)驗(yàn)平均值相等;仿真莖稈休止角與物理實(shí)驗(yàn)平均值相對(duì)誤差為 0.46%;仿真葉片圓筒壓縮密度與物理實(shí)驗(yàn)平均值相對(duì)誤差為0.82%;仿真葉片滑移角與物理實(shí)驗(yàn)平均值相對(duì)誤差為0.15%。標(biāo)定的參數(shù)能夠真實(shí)反映苜蓿草的物料特性,，研究結(jié)果可為苜蓿草收獲機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)和模型基礎(chǔ),。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有玉米噴藥機(jī)器人存在轉(zhuǎn)向響應(yīng)慢,、作物行檢測(cè)方法以及跟蹤控制器穩(wěn)定性差等問題，設(shè)計(jì)一種基于激光雷達(dá)導(dǎo)航系統(tǒng)的四輪驅(qū)動(dòng),、差速轉(zhuǎn)向式線控底盤噴藥機(jī)器人,。首先設(shè)計(jì)機(jī)器人整機(jī)結(jié)構(gòu)，根據(jù)工作原理對(duì)關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì),。提出一種基于3D激光雷達(dá)的作物行檢測(cè)方法，經(jīng)過點(diǎn)云預(yù)處理和地面點(diǎn)云濾波得到機(jī)器人前方的作物點(diǎn)云,，根據(jù)點(diǎn)云在橫向坐標(biāo)軸的分布數(shù)量劃分不同的作物行,，并利用分段幾何中心擬合作物行中心線。同時(shí),，設(shè)計(jì)一個(gè)雙輸入單輸出的模糊控制器,，以作物行中心線獲取的偏航角和橫向偏差為輸入，利用49條模糊規(guī)則和Mamdani法進(jìn)行模糊推理,，再通過重心法將輸出量解模糊為線控底盤兩側(cè)車輪輪速差,。在苗期玉米田進(jìn)行機(jī)器人行駛性能試驗(yàn)和導(dǎo)航性能試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,，機(jī)器人能夠爬越坡度20°以下斜坡,，差速原地轉(zhuǎn)向360°時(shí)幾何中心位置平均偏差為7.66 cm，具有足夠的驅(qū)動(dòng)力和較好的轉(zhuǎn)向靈活性;激光雷達(dá)檢測(cè)三葉期和小喇叭口期的玉米作物行時(shí),，平均誤差角分別為0.93°和0.85°,，平均檢測(cè)時(shí)間為0.031 s，據(jù)此確定的定位信息具有較高的精度且滿足實(shí)時(shí)性;通過定位信息和模糊控制器跟蹤作物行時(shí),，機(jī)器人平均跟蹤誤差為0.061 m,，標(biāo)準(zhǔn)差為0.038 m，能夠滿足苗期玉米田的自動(dòng)導(dǎo)航需求,。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)無差別連續(xù)式噴藥存在農(nóng)藥浪費(fèi)、噴施低效的問題,，以玉米為研究對(duì)象,，設(shè)計(jì)一套基于視覺識(shí)別的病蟲害檢測(cè)及精準(zhǔn)變量噴藥系統(tǒng)。結(jié)合圖像處理和機(jī)器視覺技術(shù),，對(duì)玉米田間病蟲害自動(dòng),、快速和準(zhǔn)確識(shí)別，并根據(jù)識(shí)別的病蟲害種類及嚴(yán)重程度,，自動(dòng)調(diào)整噴藥劑量,，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理。將自主設(shè)計(jì)的變量噴藥系統(tǒng)集成并部署于計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中,，并對(duì)其檢測(cè)性能進(jìn)行驗(yàn)證,，試驗(yàn)結(jié)果表明，相較于基準(zhǔn)模型 YOLO v5s,，改進(jìn)后模型精確率（P）,、召回率（R）、mAP值分別提升1.6,、1.3,、0.7個(gè)百分點(diǎn)，降低了病蟲害誤檢,，避免對(duì)非病蟲害區(qū)域的誤噴,，同時(shí)減少漏檢確保了病蟲害區(qū)域得到及時(shí)有效處理，綜合反映了系統(tǒng)在不同病蟲害類別上的整體識(shí)別能力;對(duì)于玉米螟,、黏蟲,、灰斑病、葉斑病和銹病,，模型識(shí)別準(zhǔn)確率穩(wěn)定在60%以上,，而對(duì)于紅蜘蛛、蚜蟲識(shí)別準(zhǔn)確率則在40%以上,。于田間進(jìn)行噴藥性能試驗(yàn),，并對(duì)霧滴沉積、霧滴漂移及省藥率等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試與分析,，結(jié)果表明,，最低霧滴覆蓋率為52%，最低平均沉積密度為71.3滴/cm2,，均達(dá)到病蟲害防治要求;省藥率與地面流失率最低值分別為32.1%和22%,，顯著降低了農(nóng)藥總體消耗量和地面流失率。本文設(shè)計(jì)的玉米病蟲害檢測(cè)及精準(zhǔn)變量噴藥系統(tǒng)，顯著提升了病蟲害識(shí)別準(zhǔn)確性,，提高了農(nóng)藥利用率并降低環(huán)境污染,，為病蟲害防控提供科學(xué)高效的解決方案。

摘要:針對(duì)擾動(dòng)飽和水田土壤環(huán)境下觸土工作部件與土壤間相互作用關(guān)系需要,，對(duì)高含水率、高流變性和高粘附性的擾動(dòng)飽和水田土壤離散元仿真模型開展了研究,?；谔涠仍囼?yàn)，利用EDEM軟件中的Hertz-Mindlin with JKR接觸模型構(gòu)建了土壤顆粒和水顆粒二相混合模型,，對(duì)擾動(dòng)飽和水田土壤進(jìn)行離散元仿真參數(shù)標(biāo)定,。以坍落拓展度w為試驗(yàn)指標(biāo)，利用Plackett-Burman試驗(yàn)從 8個(gè)相關(guān)參數(shù)中篩選出對(duì)拓展度影響顯著的 3個(gè)參數(shù),，其中土壤-水間 JKR表面能和土壤-土壤間滾動(dòng)摩擦因數(shù)對(duì)拓展度影響極顯著,，土壤-土壤間恢復(fù)系數(shù)對(duì)拓展度影響顯著。根據(jù)Box-Behnken試驗(yàn)建立并優(yōu)化拓展度與顯著性參數(shù)的二階回歸模型,，獲得最優(yōu)參數(shù)組合為：土壤-土壤間恢復(fù)系數(shù)為0.402，土壤-土壤間滾動(dòng)摩擦因數(shù)為0.136,，土壤-水顆粒間JKR表面能為0.920 J/m2,。基于標(biāo)定后的參數(shù)組合,，以滑板牽引阻力為指標(biāo),，進(jìn)行水稻直播機(jī)播種滑板模型與擾動(dòng)飽和水田土壤間互作關(guān)系仿真模擬及土槽試驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明仿真與試驗(yàn)獲得的滑板模型阻力誤差為6.46%,，擾動(dòng)飽和水田土壤離散元仿真模擬與試驗(yàn)一致,，表明本研究參數(shù)標(biāo)定方法準(zhǔn)確可行。研究可為該類型土壤下的農(nóng)業(yè)機(jī)械及觸土部件的相關(guān)研究奠定基礎(chǔ)與提供支撐,。

摘要:江西省是全國重要的水稻主產(chǎn)區(qū)，但水稻機(jī)械化生產(chǎn)效率低下，制約了水稻單位種植面積生產(chǎn)能力的提升,。本文以不同經(jīng)營規(guī)模水稻機(jī)械化生產(chǎn)模式為研究對(duì)象,，從作業(yè)成本角度選取耕整地、種植,、植保,、收獲和干燥5個(gè)環(huán)節(jié)作業(yè)費(fèi)用為投入指標(biāo)，選取產(chǎn)值為產(chǎn)出指標(biāo),，使用超效率SBM模型和Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)兩種方法測(cè)算不同生產(chǎn)規(guī)模和不同地形條件下的水稻全程機(jī)械化生產(chǎn)模式技術(shù)效率,。結(jié)果表明，純技術(shù)效率低下是制約水稻全程機(jī)械化生產(chǎn)模式技術(shù)效率提高的主要原因;贛中,、贛南丘陵山區(qū)生產(chǎn)模式技術(shù)效率逐漸降低,，贛中和贛南丘陵山區(qū)是技術(shù)效率提升的薄弱區(qū)域;隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，生產(chǎn)模式技術(shù)效率呈先上升后下降的趨勢(shì),，技術(shù)模式與生產(chǎn)規(guī)模配置合理是提高水稻全程機(jī)械化生產(chǎn)模式技術(shù)效率的重要途徑,。鼓勵(lì)贛北平原地區(qū)應(yīng)用大中型拖拉機(jī)、乘坐式插秧機(jī)和大型干燥機(jī)等高性能機(jī)械,。在贛中和贛南丘陵山區(qū)可通過先成立家庭農(nóng)場(chǎng)/專業(yè)大戶,，輻射周邊帶動(dòng)小農(nóng)戶機(jī)械化發(fā)展，再發(fā)展大型合作社并建立育秧和干燥中心,，最終成為綜合農(nóng)事服務(wù)中心的路徑,，促進(jìn)江西省丘陵山區(qū)水稻機(jī)械化生產(chǎn)模式技術(shù)效率提高。贛北平原生產(chǎn)規(guī)模大的經(jīng)營主體可發(fā)展“自營+對(duì)外服務(wù)”與“全產(chǎn)業(yè)鏈延伸”模式,，贛中,、贛南丘陵山區(qū)生產(chǎn)規(guī)模小的經(jīng)營主體可發(fā)展“自營”及“托管”模式，有效整合機(jī)械化技術(shù),，提升生產(chǎn)效率,，促進(jìn)農(nóng)民增收。

摘要:農(nóng)業(yè)機(jī)械化是轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式,、提高農(nóng)村生產(chǎn)力的重要基礎(chǔ)，是實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要支撐,。沒有農(nóng)業(yè)機(jī)械化，就沒有農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化,。習(xí)近平總書記指出要大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化,、智能化，給農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化插上科技的翅膀;黨的二十大提出要加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國,，實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化,，為新時(shí)期農(nóng)業(yè)機(jī)械化全程全面高質(zhì)量發(fā)展提出了更多更新更高要求。為加快廣西農(nóng)業(yè)機(jī)械化向全程全面高質(zhì)高效發(fā)展,，本文在總結(jié)全球與我國農(nóng)機(jī)化發(fā)展現(xiàn)狀趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,，通過對(duì)廣西甘蔗、水稻,、柑橘和茶葉等主要作物生產(chǎn)機(jī)械化的調(diào)研,，分析了廣西農(nóng)機(jī)化發(fā)展的現(xiàn)狀和需求，梳理了廣西農(nóng)機(jī)化存在的問題,，提出了發(fā)展思路,、重點(diǎn)任務(wù)和舉措建議，以推進(jìn)廣西多樣性特色作物生產(chǎn)機(jī)械化更快更好發(fā)展,，提升農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力和競(jìng)爭力,。

摘要:針對(duì)番茄采摘機(jī)器人識(shí)別算法包含復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和龐大的參數(shù)體量,，嚴(yán)重限制檢測(cè)模型的響應(yīng)速度問題，本文提出一種改進(jìn)的輕量級(jí)YOLO v5 （EDH-YOLO） 算法,。為了能夠在保持較高識(shí)別精度的同時(shí)大幅降低計(jì)算復(fù)雜度和模型內(nèi)存占用量,，引入EfficientNet-B0的輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)作為YOLO v5算法的骨干網(wǎng)絡(luò);為了在訓(xùn)練過程中更好地定位目標(biāo)物體的同時(shí)提高檢測(cè)算法精度，引入DIoU損失函數(shù);為了降低模型計(jì)算復(fù)雜度和提高模型表達(dá)能力,，引入一種輕量化的Hardswish激活函數(shù),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，EDH-YOLO模型在識(shí)別效果損失較小的情況下,，精確率、召回率和平均精度均值分別為95.9%,、93.1%和96.8%,，模型內(nèi)存占用量僅為7.3 MB，檢測(cè)速度為53.2 f/s,，對(duì)比YOLO v5原模型內(nèi)存占用量降低55.3%,，EDH-YOLO模型檢測(cè)速度提升60.0%。對(duì)比Faster R-CNN、YOLO v7和YOLO v8,，EDH-YOLO模型在不同光照和遮擋等情況下具有較高魯棒性,。同時(shí)，將EDH-YOLO模型通過模型轉(zhuǎn)換部署到安卓（Android）平臺(tái)中,，優(yōu)化模型推理過程,，滿足溫室復(fù)雜環(huán)境下番茄目標(biāo)果實(shí)實(shí)時(shí)識(shí)別需求，可為設(shè)施環(huán)境下基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別及自動(dòng)采收作業(yè)提供技術(shù)支持,。

摘要:基于葉綠素分子在可見光和近紅外光譜區(qū)間（波段400~1 000 nm）對(duì)光的吸收和反射的敏感特性,，設(shè)計(jì)了一種接觸式作物葉綠素檢測(cè)系統(tǒng),，來實(shí)現(xiàn)作物葉綠素含量的無損、快速和準(zhǔn)確檢測(cè),。使用高光譜相機(jī)采集玉米葉部397～1003 nm反射光譜,，并使用分光光度法萃取葉片葉綠素含量真值，開展葉綠素敏感響應(yīng)波長篩選,。經(jīng)蒙特卡洛無信息變量消除(MCUVE)算法在10～50個(gè)特征波長內(nèi)進(jìn)行變量篩選,，發(fā)現(xiàn)采用30個(gè)特征波長時(shí)具有最優(yōu)的葉綠素含量檢測(cè)能力，同時(shí)通過連續(xù)投影(SPA)算法進(jìn)行特征波長篩選,，2種算法共得到7個(gè)重合特征波長,，又通過對(duì)波段和葉綠素含量進(jìn)行相關(guān)性分析，剔除低相關(guān)性波段,，最終得到6個(gè)特征波長,。根據(jù)篩選出的特征波長對(duì)接觸式圖像傳感器波段進(jìn)行選型，設(shè)備的硬件主要包括傳感器圖像采集,、主控制器,、電源等模塊，實(shí)現(xiàn)作物葉部近紅外和可見光反射光譜數(shù)據(jù)采集,、處理,、顯示和存儲(chǔ)功能。開展傳感器性能測(cè)試和田間應(yīng)用測(cè)試,，通過分析獲取的多光譜圖像的反射率構(gòu)建葉綠素含量偏最小二乘(PLS)檢測(cè)模型,，驗(yàn)證集決定系數(shù)為 0.705;通過分析各植被指數(shù)與葉綠素含量的相關(guān)性，選取了相關(guān)性較高的歸一化紅邊植被指數(shù)(NDRE),、綠紅差值植被指數(shù)(GMR)和地面葉綠素指數(shù)(MTCI)進(jìn)一步組合建模,，檢測(cè)模型精度提高到0.713,，最終將模型嵌入系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了田間葉綠素含量快速檢測(cè)，為作物長勢(shì)分析提供了技術(shù)支持,。

摘要:為了能夠提高田間作物三維信息獲取的準(zhǔn)確性與效率,，以小麥為研究對(duì)象,，開發(fā)了一套田間多傳感器數(shù)據(jù)采集裝置，以自走式車輛為移動(dòng)載體,，利用三軸云臺(tái)作為增穩(wěn)載體,，構(gòu)建了一套激光雷達(dá)和IMU緊耦合點(diǎn)云采集系統(tǒng)。通過研究傳感器的成像特性和采集方式,，提出了一種基于激光SLAM的采集方法來構(gòu)建田間高精度點(diǎn)云地圖,，從而準(zhǔn)確獲取田間作物點(diǎn)云信息，能夠以1.5 m/s的速度完成地圖構(gòu)建,，不需要額外增加田間標(biāo)靶,，節(jié)約了后期點(diǎn)云匹配的資源。在點(diǎn)云地圖的基礎(chǔ)上,，使用直通濾波,、基于Octree的下采樣和統(tǒng)計(jì)濾波完成了前處理。提出一種基于垂直度和高度模型的地面區(qū)域精準(zhǔn)提取方法,，針對(duì)小麥生長期間根部點(diǎn)云難以獲取,，使用點(diǎn)云PCA分析計(jì)算點(diǎn)云法向量進(jìn)行垂直度提取，經(jīng)過二次結(jié)合高度模型成功分割出不規(guī)則的地面點(diǎn),，再次利用地面穩(wěn)定擬合平面計(jì)算新的冠層高度模型,。通過統(tǒng)計(jì)分析，與人工測(cè)量真值相比,，基于SLAM的田間小麥三維地圖,，其建圖精度均方根誤差可以達(dá)到0.04 m;同時(shí)本文的冠層高度提取算法與人工測(cè)量真值相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.979。研究可以為小麥田間三維性狀采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)和性狀分析提供有力工具,。

摘要:蘋果樹種植區(qū)域提取有利于農(nóng)業(yè)資源高效管理,。為解決蘋果種植區(qū)域提取中存在的分類精度不高,、時(shí)效性滯后等問題,，提出一種基于Sentinel-2和MODIS融合影像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò) （CNN?LSTM） 時(shí)序分類模型。首先采用ESTARFM 時(shí)空融合算法構(gòu)建融合影像,，對(duì)不同衛(wèi)星影像在空間和時(shí)間監(jiān)測(cè)能力優(yōu)勢(shì)和缺陷進(jìn)行互補(bǔ),，得到高空間和高時(shí)間分辨率共存的影像數(shù)據(jù)。在特征選擇方面,，通過隨機(jī)森林模型進(jìn)行重要性分析并結(jié)合后向特征消除法從25個(gè)原始特征中選15個(gè)關(guān)鍵特征變量作為最優(yōu)特征組合,。分類模型方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network, CNN）可以很好地在空間域,、光譜域提取有效特征,。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long short-term memory, LSTM）作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent neural network, RNN）的改進(jìn)，可以處理不等長的輸入序列,。二者結(jié)合能夠提取“時(shí)空譜”有效特征,，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的圖像分類和遙感數(shù)據(jù)分析。以煙臺(tái)市牟平區(qū)觀水鎮(zhèn)為研究區(qū),，利用時(shí)空融合彌補(bǔ)原始 Sentinel-2的影像缺失,，使用 CNN?LSTM模型進(jìn)行蘋果樹種植區(qū)域提取，并與常用的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法進(jìn)行對(duì)比,，進(jìn)而確定最優(yōu)分類模型,。研究表明在蘋果種植區(qū)域提取方面 CNN?LSTM 模型總體精度為 97.98%，Kappa 系數(shù)為 0.958 6,，總體精度對(duì)比其他 4 種機(jī)器學(xué)習(xí)算法 CART,、SVM、RF,、GBDT分別高15.43,、5.25、4.00,、3.31個(gè)百分點(diǎn),，與LSTM模型總體精度和Kappa系數(shù)相比分別提高2.11個(gè)百分點(diǎn)和0.0148。所提出的蘋果樹種植區(qū)域精準(zhǔn)遙感提取方法可為制定科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)管理措施提供有力支持,。

摘要:除雜是雜交水稻制繁種過程中保證種子純度的關(guān)鍵步驟,。為了防止雜株產(chǎn)生異?；ǚ塾绊戨s交優(yōu)勢(shì)，除雜作業(yè)需要反復(fù)人工操作,，耗費(fèi)大量的人工和時(shí)間,。田間雜株的自動(dòng)化地識(shí)別是實(shí)現(xiàn)機(jī)械化和自動(dòng)化除雜的基礎(chǔ)。為了實(shí)現(xiàn)雜交水稻制繁種雜株的自動(dòng)化精確檢測(cè),，首先使用無人機(jī)航拍采集含有雜株的雜交水稻制繁種田俯拍圖像,，通過中心裁剪獲得無畸變的高質(zhì)量圖像,，標(biāo)注出圖像中的雜株目標(biāo)后經(jīng)過幾何變化和顏色變化進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，獲得雜交水稻制繁種田間雜株數(shù)據(jù)集,。針對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中雜株和正常植株之間的高相似度,，提出了一種雜株目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型T-CenterNet2，在 CenterNet2網(wǎng)絡(luò)的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中添加紋理感知模塊,，這一模塊通過重組通道信息獲得特征圖中的紋理特征,，進(jìn)而增強(qiáng)雜株目標(biāo)和背景的特征差異;并重新設(shè)計(jì)了損失函數(shù)，添加測(cè)量紋理特征和標(biāo)簽真值之間差異的紋理損失,，用于控制紋理感知模塊;針對(duì)除雜的實(shí)際作業(yè)情況引入 DIoU作為邊界框損失,，通過增加預(yù)測(cè)框和標(biāo)簽中心點(diǎn)的距離懲罰項(xiàng)以提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的目標(biāo)中心點(diǎn)準(zhǔn)確度。為了驗(yàn)證各項(xiàng)改進(jìn)對(duì)模型的性能提升,，首先使用mAP和召回率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)描述模型對(duì)雜株目標(biāo)的檢測(cè)效果,，將改進(jìn)后模型與原始模型 CenterNet2以及 4種典型模型(Faster R-CNN、FCOS,、YOLOX,、DeTR)進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后 T-CenterNet2模型 mAP達(dá)到 86.4%,，較原始模型提高 11.0個(gè)百分點(diǎn),，召回率達(dá)到 82.5%，較原始模型提高 11.6個(gè)百分點(diǎn),，而典型模型最高 mAP和召回率僅為 73.1%和 66.2%,，T-CenterNet2模型取得明顯的優(yōu)勢(shì)。其次對(duì)比了不同損失函數(shù)組合對(duì)模型收斂速度和檢測(cè)精度的影響,，其中具有權(quán)重的紋理損失和 DIoU組取得最佳結(jié)果,，證明重新設(shè)計(jì)的損失函數(shù)有效適用于雜株檢測(cè)任務(wù)。改進(jìn)后模型具有較高的檢測(cè)精度和魯棒性,，能夠?qū)崿F(xiàn)良好的雜株檢測(cè)效果,。

摘要:魚體質(zhì)量對(duì)于評(píng)判魚類生長狀況,、促進(jìn)精準(zhǔn)投喂和提高水產(chǎn)養(yǎng)殖效益至關(guān)重要。為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)無損的魚體質(zhì)量估算,，本文提出一種基于雙目相機(jī)的雙維度特征提取和自然梯度提升 （Natural gradient boosting,，NGBoost） 方法。首先通過雙目相機(jī)獲取魚體圖像,，并進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定和圖像校正操作;其次利用圖像處理技術(shù)對(duì)校正后的圖像分割獲得魚體目標(biāo),，提取出魚體目標(biāo)的二維特征;在此基礎(chǔ)上進(jìn)行立體匹配獲得魚體視差圖，提取魚體左右圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵匹配點(diǎn),，并利用三角變換原理計(jì)算三維空間特征點(diǎn)坐標(biāo),，實(shí)現(xiàn)魚體目標(biāo)三維特征的提取;最后采用基于NGBoost的方法預(yù)測(cè)出魚體質(zhì)量,。本文不僅提取二維平面特征，還提取體長,、體寬和魚體深度比值三維空間特征，實(shí)現(xiàn)了魚體多維特征的提取,，豐富了模型的特征表示,，解決了單平面維度特征導(dǎo)致的質(zhì)量預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確問題。本文以鯽魚為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,，在真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，結(jié)果表明，平均絕對(duì)誤差為0.006 3 kg,，均方根誤差為0.008 7 kg,，決定系數(shù)為0.928 7。此外,，與多種質(zhì)量估算方法進(jìn)行對(duì)比,，本文方法的各評(píng)價(jià)指標(biāo)均有較大幅度提升，能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出魚體質(zhì)量,。

摘要:河蟹作為我國重要的水產(chǎn)養(yǎng)殖物種之一，深受消費(fèi)者喜愛,，在河蟹養(yǎng)殖過程中,，科學(xué)的投餌量是保證河蟹健康生長及提高養(yǎng)殖效益的關(guān)鍵因素。本文通過綜合分析影響河蟹養(yǎng)殖投餌量的多種因素,，采用集成學(xué)習(xí)算法建立河蟹養(yǎng)殖投餌量預(yù)測(cè)模型,。搭建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，采集包括河蟹生物量,、河蟹數(shù)量,、性別比例、水體pH值,、溫度,、溶解氧含量以及河蟹攝食量等關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，建立投餌量數(shù)據(jù)集;運(yùn)用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行平滑處理以及歸一化,，減少異常值對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的干擾,，同時(shí)消除特征數(shù)據(jù)不同量綱的影響;引入粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)集成學(xué)習(xí)，建立了河蟹養(yǎng)殖投餌量預(yù)測(cè)模型,，實(shí)現(xiàn)河蟹養(yǎng)殖投餌量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),。實(shí)際應(yīng)用測(cè)試結(jié)果表明本文模型平均絕對(duì)誤差為0.34971 g,，均方根誤差為0.49114 g，決定系數(shù)達(dá)0.903 58,。

摘要:秸稈作為我國最主要的農(nóng)林廢棄物,，是制備生物炭的主要原料，秸稈原料的固定碳,、揮發(fā)分,、灰分含量是影響成炭品質(zhì)的關(guān)鍵指標(biāo)，也是炭化熱解工藝參數(shù)的調(diào)控依據(jù),。針對(duì)當(dāng)前秸稈炭化產(chǎn)線上對(duì)秸稈固定碳,、揮發(fā)分、灰分成分含量的快速檢測(cè)需求,，設(shè)計(jì)了一種秸稈原料成分檢測(cè)模塊,。首先基于近紅外光譜技術(shù)開展秸稈炭化成分檢測(cè)方法的研究，基于在線檢測(cè)需求選擇便攜式光譜傳感器并設(shè)計(jì)漫反射檢測(cè)光路,，搭建面向產(chǎn)線的光譜采集單元,，采集粗切秸稈在1100~2500 nm范圍內(nèi)的漫反射光譜，結(jié)合Savitzky-Golay卷積平滑 （SG）,、多元散射校正（MSC）,、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（SNV）預(yù)處理方法和偏最小二乘法（PLS），分別建立了基于全波長和基于競(jìng)爭性自適應(yīng)重加權(quán)法（CARS）篩選的特征波長的秸稈固定碳,、揮發(fā)分,、灰分含量預(yù)測(cè)模型，結(jié)果表明特征波長的建模效果優(yōu)于全波長,，對(duì)固定碳,、揮發(fā)分、灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)的最優(yōu)模型分別為SG+MSC-CARS-PLS,、SG-CARS-PLS,、SG+MSC-CARS-PLS，測(cè)試集決定系數(shù)R2分別為0.891 6,、0.931 7,、0.929 7，預(yù)測(cè)集均方根誤差分別為1.46%、1.39%,、0.42%,，相對(duì)分析誤差分別為2.54、3.44,、3.18,，能夠?qū)崿F(xiàn)精確預(yù)測(cè)。然后進(jìn)行秸稈成分在線檢測(cè)模塊設(shè)計(jì),，模塊分為光譜采集單元,、供電單元、控制與傳輸單元,，嵌入已構(gòu)建的秸稈成分預(yù)測(cè)模型,，基于Raspberry Pi 4B開發(fā)板和其自帶的Wi-Fi模塊實(shí)現(xiàn)秸稈在線光譜采集,、模型計(jì)算,、數(shù)據(jù)傳輸?shù)裙δ埽ㄟ^樣機(jī)試驗(yàn)證明該模塊設(shè)計(jì)及開窗位置選擇可以采集滿足在線分析要求的近紅外光譜曲線,，同時(shí)采用斜率/截距校正的方法,，將實(shí)驗(yàn)室模型轉(zhuǎn)移到產(chǎn)線進(jìn)行在線應(yīng)用，固定碳,、揮發(fā)分,、灰分含量預(yù)測(cè)精度均得到提升，可以達(dá)到在線分析需求,，為熱解工藝參數(shù)的調(diào)控提供數(shù)據(jù)支撐,。

摘要:為改善氨吹脫技術(shù)處理餐廚垃圾沼液時(shí)堿劑利用率低,、氣液接觸效果差和氨吸收率低等問題，提高餐廚垃圾沼液氨回收效率和工藝經(jīng)濟(jì)性,，提出兩段式沼液氨吹脫處理工藝,，探究了不同氫氧化鈣添加量和氣流量對(duì)餐廚垃圾沼液氨吹脫效果的影響;研究了不同預(yù)吹脫（進(jìn)液速度、預(yù)吹脫時(shí)間,、曝氣速度）和氨吹脫條件（投堿量,、氣液比）對(duì)兩段式氨吹脫工藝運(yùn)行效果的影響;并進(jìn)行了餐廚垃圾沼液氨吹脫工藝經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)。結(jié)果表明,，當(dāng)氫氧化鈣添加量為4.0,、8.2、8.7 g/L時(shí)，沼液氨氮去除率提升顯著（P≤0.05）,，氨氮去除率分別為85.00%,、87.64%、91.79%;當(dāng)氣流量為1,、2,、3 L/min時(shí)總氮去除率分別為 81.80%、82.45%,、83.46%（P>0.05）;通過氨吹脫裝置試驗(yàn)確定兩段式氨吹脫工藝處理餐廚垃圾沼液最適條件為第1段預(yù)吹脫8 h（進(jìn)氣速度20 L/min）,，第2段投堿吹脫12 h （Ca(OH)2投加量8.7 g/L、進(jìn)氣速度40 L/min）,，最終氨氮去除率為86.61%,，總磷去除率為22.21%;對(duì)兩段式氨吹脫處理餐廚垃圾沼液工藝運(yùn)行進(jìn)行評(píng)價(jià)，投堿氨吹脫條件下處理每立方米沼液成本為7.584元,、每千克NH+4-N成本為2.68元,。研究結(jié)果為兩段式氨吹脫工藝處理餐廚垃圾沼液應(yīng)用提供了參考。

摘要:餐廚垃圾沼液富含豐富的營養(yǎng)物質(zhì)，沼液經(jīng)過氨氮吹脫后的剩余液仍然含有大量的氮磷養(yǎng)分,，是微藻培養(yǎng)潛在的優(yōu)質(zhì)培養(yǎng)基,。選取小球藻和四尾柵藻兩種微藻為研究對(duì)象，對(duì)餐廚垃圾沼液氨吹脫后的剩余液（本文中稱為“氨吹脫沼液”）進(jìn)行微藻培養(yǎng)處理,，研究其在不同濃度沼液 （質(zhì)量分?jǐn)?shù)20%,、40%、60%,、80%和100%） 中的生長特性,、對(duì)沼液中污染物凈化效果以及胞外聚合物的分泌情況。研究結(jié)果顯示,，兩種微藻在中低濃度沼液（質(zhì)量分?jǐn)?shù)40%～60%）中生長狀態(tài)良好,，小球藻在質(zhì)量分?jǐn)?shù) 40% 的沼液中可獲得最高生物量 1.0 g/L，四尾柵藻在沼液質(zhì)量分?jǐn)?shù)為60%時(shí)獲得最大生物量0.9 g/L,，但是在高濃度沼液（質(zhì)量分?jǐn)?shù)80%～100%）中微藻生長受到一定抑制,，氮磷的去除效果降低。利用中低濃度沼液（質(zhì)量分?jǐn)?shù)20%~60%）培養(yǎng)小球藻和四尾柵藻時(shí),，對(duì)總氮,、硝態(tài)氮,、總磷和化學(xué)需氧量的去除效果較好，小球藻對(duì)應(yīng)的去除率最高分別為41.14%,、48.64%,、77.70% 和 62.08%;四尾柵藻對(duì)應(yīng)的去除率最高分別為59.10%、58.39%,、82.65%和63.43%,，高于小球藻。經(jīng)過胞外聚合物分析,，發(fā)現(xiàn)隨著培養(yǎng)時(shí)間的延長,，微藻的胞外聚合物含量先增加后減少;小球藻在40%沼液中含量最高，而四尾柵藻在80%沼液中含量最高,，且通過三維熒光光譜分析發(fā)現(xiàn),，胞外聚合物主要有機(jī)物為溶解性微生物副產(chǎn)物和富里酸。因此,，綜合考慮微藻生物量,、氮磷養(yǎng)分去除效率和沼液稀釋成本，四尾柵藻在餐廚垃圾沼液處理中表現(xiàn)出較高的適應(yīng)性,。

摘要:開發(fā)了一種基于近紅外光譜技術(shù)的便攜式多品種花生種子活力無損檢測(cè)裝置,。該裝置以近紅外光譜儀為核心，具有成本低廉,、檢測(cè)速度快等優(yōu)勢(shì),，可實(shí)現(xiàn)對(duì)多品種、多狀態(tài)花生種子的高效非破壞性活力評(píng)估,。研究發(fā)現(xiàn),，種子老化過程中，脂肪和水分等營養(yǎng)成分明顯消耗,，與種子活力呈顯著關(guān)聯(lián)性,。為提高檢測(cè)準(zhǔn)確性，采用競(jìng)爭自適應(yīng)重加權(quán)抽樣算法精確識(shí)別了水分和脂肪的特征波長,，主要分布在1 000~1 150 nm,、1 250~1 350 nm和1 400~1 500 nm?；谶@些特征波段,，建立水分和脂肪質(zhì)量分?jǐn)?shù)的定量預(yù)測(cè)模型。對(duì)于含水率，采用 SNV預(yù)處理方法的模型在預(yù)測(cè)集上達(dá)到 0.948 6的相關(guān)系數(shù)和0.292 7%的均方根誤差,。對(duì)于脂肪質(zhì)量分?jǐn)?shù),，使用SG-MSC預(yù)處理后獲得了0.852 1的預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)和2.569 9%的均方根誤差。在上述基礎(chǔ)上,，引入稀疏偏最小二乘判別分析建立了花生種子活力判別模型,。結(jié)果表明，改進(jìn)后的模型在所有狀態(tài)種子的分類準(zhǔn)確率均有顯著提高,。魯花 8號(hào),、粒粒紅、落日紅和小白沙分類準(zhǔn)確率分別達(dá)到 91.20%,、90.80%,、90.00%和90.00%。相比不考慮特征波長的建模分類準(zhǔn)確率 （小白沙,，74.40%）,，改進(jìn)后的分類方法提高15.60個(gè)百分點(diǎn)。特別地,，當(dāng)脂肪質(zhì)量分?jǐn)?shù)低于45%且含水率低于4%時(shí),，判定為非活性種子。本研究開發(fā)的無損檢測(cè)裝置為花生種子活力的快速,、準(zhǔn)確評(píng)估提供了創(chuàng)新方法,，具有在種子質(zhì)量控制、育種選擇以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的潛力,。

摘要:針對(duì)我國暫無裙帶菜莖葉分離專用設(shè)備,，人工作業(yè)存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、人工成本高,、工作環(huán)境惡劣的問題,，以鹽漬裙帶菜為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了一種立式對(duì)輥裙帶菜莖葉分離設(shè)備,。通過對(duì)裙帶菜莖葉分離過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析和受力分析,，確定了影響裙帶菜莖葉分離的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)與作業(yè)參數(shù)。利用ANSYS/LS-DYNA建立了裙帶菜莖葉分離剛?cè)狁詈夏Ｐ?，?duì)莖葉分離過程進(jìn)行仿真分析,，以剝?nèi)~輥長度,、嵌入棒直徑、嵌入棒個(gè)數(shù)為仿真試驗(yàn)因素,，以剝凈率為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行正交仿真試驗(yàn),，根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果利用Design-Expert軟件對(duì)莖葉分離裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，求取剝凈率最高對(duì)應(yīng)結(jié)構(gòu)參數(shù)分別為：剝?nèi)~輥長度 140 mm,、嵌入棒直徑 15 mm,、嵌入棒個(gè)數(shù) 10 個(gè)。以上述結(jié)構(gòu)試制裙帶菜莖葉分離設(shè)備樣機(jī),，并開展試驗(yàn)研究,，以夾持輥轉(zhuǎn)速、剝?nèi)~輥轉(zhuǎn)速,、嚙合深度為影響因素,，以剝凈率和破損率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，開展了正交試驗(yàn),。設(shè)定剝凈率最高,、破損率最低為約束條件得到最佳作業(yè)參數(shù)為：夾持輥轉(zhuǎn)速60 r/min、剝?nèi)~輥轉(zhuǎn)速400 r/min,、嚙合深度2 mm,，此時(shí)剝凈率為84.3%，破損率為 5.5%,。以此最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行樣機(jī)試驗(yàn)驗(yàn)證,，得到裙帶菜莖葉分離設(shè)備的剝凈率為 87.0%，破損率為 5.0%,，試驗(yàn)結(jié)果與響應(yīng)面優(yōu)化后結(jié)果相似,。綜上所述,，該裙帶菜莖葉分離設(shè)備能夠滿足生產(chǎn)需求,，且對(duì)裙帶菜損傷較小，為裙帶菜莖葉分離提供了有效的解決方案和設(shè)計(jì)參考,。

摘要:針對(duì)我國灘涂貝類機(jī)械化程度低,、理論研究匱乏等問題,，設(shè)計(jì)了一種履帶式灘涂貝類篩-刷協(xié)同振動(dòng)采收設(shè)備，設(shè)備采用雙層振動(dòng)篩-多級(jí)滾刷協(xié)同采收技術(shù)完成貝類挖掘,、篩分,、輸送與分級(jí)等作業(yè),。以四角蛤蜊為研究對(duì)象，對(duì)雙層振動(dòng)篩與一級(jí)人字形雙螺旋采收滾刷進(jìn)行理論分析,，推導(dǎo)其主要結(jié)構(gòu)參數(shù)與運(yùn)行參數(shù)范圍,。基于離散元法與多體動(dòng)力學(xué)耦合仿真方法開展灘涂貝類振動(dòng)采收仿真研究,，確定設(shè)備關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)：雙層振動(dòng)篩曲柄長度10 mm,，一級(jí)人字形雙螺旋采收滾刷螺旋升角30°。在遼寧省錦州市對(duì)樣機(jī)開展灘涂貝類采收田間試驗(yàn),，以設(shè)備曲柄轉(zhuǎn)速,、一級(jí)人字形雙螺旋采收滾刷轉(zhuǎn)速、二級(jí)清理滾刷轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素,，以貝類采收效率,、破碎率與漏采率為試驗(yàn)指標(biāo)完成灘涂貝類采收正交試驗(yàn)，求解設(shè)備運(yùn)行參數(shù)最佳組合：曲柄轉(zhuǎn)速為 870 r/min,、一級(jí)人字形雙螺旋采收滾刷轉(zhuǎn)速為 65 r/min,、二級(jí)清理滾刷轉(zhuǎn)速為 110 r/min，貝類采收效率為133.80 kg/h,、貝類破碎率為5.25%,、貝類漏采率為7.46%。采收后50 mm深灘涂底質(zhì)剪切強(qiáng)度降低65.13%,，稚貝回灘率為92.29%,，有利于貝類可持續(xù)化養(yǎng)殖。該設(shè)備滿足灘涂貝類采收生產(chǎn)需求,，為我國灘涂貝類機(jī)械化采收裝備的設(shè)計(jì)提供了參考,。

摘要:干燥效率低導(dǎo)致的能耗高,、品質(zhì)劣變是漿果類熱風(fēng)干燥加工面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),。在前期基于變溫控濕的熱風(fēng)干燥研究基礎(chǔ)上，為提高枸杞的熱風(fēng)干燥品質(zhì),，采用不同堿性介質(zhì)浸泡法（3%Na2CO3,，堿性電解水分別處理1、10,、20 min）對(duì)枸杞進(jìn)行預(yù)處理,，探討其變溫控濕干燥特性、微觀結(jié)構(gòu),、色澤,、復(fù)水率,、收縮率和營養(yǎng)成分。結(jié)果表明：相較于對(duì)照組,，堿性電解水預(yù)處理促使枸杞熱風(fēng)干燥速率提高,，顯著降低了熱風(fēng)干燥過程中枸杞到達(dá)干燥終點(diǎn)所需時(shí)間 （P<0.05），堿性電解水預(yù)處理10 min,，枸杞熱風(fēng)干燥時(shí)間最短,，有效水分?jǐn)U散系數(shù)為 5.020×10?8m2/min;堿性電解水預(yù)處理后，表皮蠟質(zhì)條帶間隙變大,，甚至出現(xiàn)條帶溶解,、斷裂的現(xiàn)象;堿性電解水預(yù)處理10 min 時(shí)，熱風(fēng)干制枸杞的色澤最接近于枸杞鮮樣,，復(fù)水率較高,，收縮率較低，多糖質(zhì)量分?jǐn)?shù),、總酚含量和總黃酮含量均顯著高于對(duì)照組 （P<0.05）,，分別為 9.79%、4.18 mg/g,、6.42 mg/g;堿性電解水預(yù)處理后,，枸杞果膠的組成發(fā)生顯著變化，包含水溶性果膠,、螯合性果膠和堿溶性果膠,。枸杞鮮樣中果膠主要為堿溶性果膠，堿性電解水預(yù)處理干燥后,，螯合性果膠含量上升,。綜上，以堿性電解水對(duì)枸杞預(yù)處理10 min后干燥,，枸杞熱風(fēng)干制品品質(zhì)最佳,。該研究為改善枸杞熱風(fēng)干燥提供了一種簡單有效的預(yù)處理技術(shù)，同時(shí)也為其他漿果在干燥過程中的提質(zhì),、增效提供了一種綠色,、環(huán)保的技術(shù)方法。

摘要:為提高乘坐式采茶機(jī)作業(yè)舒適性，基于人體生物力學(xué)原理,，通過建立符合人體振動(dòng)特性的人體模型,，分析人體模型參數(shù)對(duì)垂向動(dòng)態(tài)等效質(zhì)量,、水平動(dòng)態(tài)等效質(zhì)量和座椅-頭部傳遞函數(shù)的影響，并通過垂直傳遞率,、轉(zhuǎn)動(dòng)傳遞率和表觀質(zhì)量仿真后得出低頻段共振發(fā)生在4~6Hz,、8~10 Hz和20~30 Hz范圍內(nèi)。對(duì)整車進(jìn)行茶田試驗(yàn),，利用加速度傳感器獲取駕駛員振動(dòng)加速度等客觀數(shù)據(jù),，分析高頻以及低頻段共振頻率范圍內(nèi)的傳遞率、時(shí)域與頻域特性,。通過加裝聚氨酯泡沫座椅等減振手段,，降低傳遞率，避免產(chǎn)生共振,，達(dá)到提高乘坐式采茶機(jī)舒適性的目的,。試驗(yàn)結(jié)果表明：在低頻段內(nèi)，座椅處傳遞率從在0~1.0降低到0~0.2,，峰值降低80%,，從而改善乘坐式采茶機(jī)的噪聲和振動(dòng)性能。該人體模型具有一定的預(yù)測(cè)精度,，可為動(dòng)態(tài)環(huán)境下人機(jī)界面設(shè)計(jì)提供重要參考,，對(duì)在振動(dòng)環(huán)境下舒適性以及進(jìn)一步研究有關(guān)人體振動(dòng)有一定指導(dǎo)意義。

摘要:針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械龍門式寬幅作業(yè)平臺(tái)超重問題，開展了結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)研究,，提出了一種克服結(jié)構(gòu)分析模型復(fù)雜度過高的結(jié)構(gòu)輕量化實(shí)現(xiàn)方法,，并給出了相應(yīng)的實(shí)施流程。首先面向完整模型復(fù)雜且細(xì)節(jié)多的問題,，借助代理模型發(fā)展了一種等效彈性支撐建模方法,，實(shí)現(xiàn)了非關(guān)鍵分析區(qū)域的分析模型大幅簡化，在保證核心區(qū)域仿真分析精度的同時(shí)有效降低計(jì)算成本,。進(jìn)而,，面向零部件多樣導(dǎo)致的設(shè)計(jì)參數(shù)過多的問題，采用靈敏度分析識(shí)別出影響設(shè)計(jì)區(qū)域應(yīng)力與質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù),。最后,，采用響應(yīng)面優(yōu)化方法獲得了輕量化設(shè)計(jì)方案。較現(xiàn)有設(shè)計(jì),，優(yōu)化后的縱梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)質(zhì)量減少約1 424 kg,，實(shí)現(xiàn)整車質(zhì)量減少 4.31%,，結(jié)構(gòu)比質(zhì)量降為 118.67 kg/kW，同時(shí)滿足強(qiáng)度和剛度需求,，本文所建立的復(fù)雜農(nóng)機(jī)平臺(tái)輕量化設(shè)計(jì)方法可為龍門式寬幅作業(yè)平臺(tái)的研制提供參考,。

摘要:針對(duì)農(nóng)用輪胎垂向載荷獲取困難以及傳統(tǒng)模型估算精度低等問題，提出了一種基于胎側(cè)彎曲應(yīng)變的農(nóng)用輪胎狀態(tài)估計(jì)方法,，根據(jù)輪胎胎側(cè)受垂向載荷后的彎曲應(yīng)變規(guī)律,，設(shè)計(jì)了一套集成高精度胎側(cè)彎曲應(yīng)變傳感器、胎溫胎壓傳感器的輪胎狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng),。搭建彎曲應(yīng)變信息采集試驗(yàn)平臺(tái)并開展多種典型工況測(cè)試試驗(yàn),，獲取非道路輪胎滾動(dòng)過程中不同胎壓、速度以及負(fù)荷下胎側(cè)的應(yīng)變信號(hào),，建立了其滾動(dòng)過程中輪輞胎側(cè)彎曲應(yīng)變,、胎溫、胎壓數(shù)據(jù)集,。對(duì)應(yīng)變信號(hào)進(jìn)行降噪,、篩選與特征提取獲取周期應(yīng)變曲線與周期特征，構(gòu)建了多特征加權(quán)載荷預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)與輪速預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò),，對(duì)輪胎垂向載荷與速度進(jìn)行精確且實(shí)時(shí)估計(jì),。結(jié)果顯示，多特征加權(quán)載荷預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)平均相對(duì)誤差為1.26%,，均方根誤差為18.42 kg,，相對(duì)于傳統(tǒng)淺層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平均相對(duì)誤差降低 27.17%，均方根誤差降低 26.32%;速度預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)平均相對(duì)誤差為 1.16%,，均方根誤差為0.10 km/h,，相較于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平均絕對(duì)誤差與均方根誤差分別降低24.18%與16.67%。通過10折交叉驗(yàn)證試驗(yàn),，證明載荷預(yù)測(cè)與速度預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)具有良好的泛化能力,。研究表明，提出的基于胎側(cè)彎曲應(yīng)變的農(nóng)用輪胎狀態(tài)估計(jì)方法,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)用輪胎垂向載荷與速度等狀態(tài)信息準(zhǔn)確估測(cè),。

摘要:為了提高冷鏈裝備的精準(zhǔn)調(diào)控性能，建立了 PCM （Phase change material） 蓄冷式冷藏車實(shí)驗(yàn)臺(tái),，研究了蓄冷板數(shù)量,、開門次數(shù)、環(huán)境溫度,、貨物量及行駛速度等因素對(duì)保冷性能的影響,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：增加蓄冷材料、減少開門次數(shù),、降低環(huán)境溫度和行駛速度,，以及減少貨物質(zhì)量均會(huì)延長保冷時(shí)間。在上述研究因素中,，行駛速度與貨物質(zhì)量對(duì)保冷時(shí)間的影響小于5%,，為非主要因素。蓄冷材料質(zhì)量從120 kg增加至220 kg時(shí),，保冷時(shí)間延長715 min;環(huán)境溫度升高14 ℃時(shí),，保冷時(shí)間縮短135 min;開門1至4次會(huì)縮短保冷時(shí)間6.39%至50%。為了更好地量化多因素對(duì)保冷時(shí)間的影響,，基于理論推導(dǎo)構(gòu)建了相對(duì)誤差小于9%的高精度冷量算法模型,，并依托該模型開發(fā)了剩余冷量和保冷時(shí)間顯示模塊，為制定蓄冷式冷藏車控制策略提供了理論依據(jù),。

摘要:為提升鐵基自磨刃的耐磨性能并改善農(nóng)機(jī)零部件的使用壽命,，在自磨刃模具(65 Mn)表面采用光纖同軸送粉激光熔覆技術(shù),，通過調(diào)控熔覆掃描速度，對(duì)Fe901硬質(zhì)合金涂層的耐磨性和硬度進(jìn)行了系統(tǒng)分析;利用XRD,、SEM-EDS,、摩擦磨損試驗(yàn)等手段，分析熔覆涂層的截面形貌,、相組成,、硬度及耐磨性能。研究結(jié)果表明,，F(xiàn)e901鐵基硬質(zhì)合金涂層顯微組織主要是由奧氏體柱狀晶和等軸枝晶組成,，周圍存在針狀(Cr, Fe)7C3碳化析出物。涂層主要相包括α-Fe固溶體、(Cr, Fe)7C3混合碳化物和CrFeB硬質(zhì)相,。在高速激光熔覆掃描速度為3.0,、4.2 m/min時(shí)，涂層平均硬度為767.80,、829.97 HV0.3,，是65 Mn彈簧鋼基體(275.2 HV0.3)硬度的2.79、3.02倍,。同時(shí),，涂層單位面積磨損量較無涂層磨損質(zhì)量分別降低27.39%、32.78%,，顯著提升了耐磨性,。本研究有效提高了Fe901鐵基硬質(zhì)合金涂層的硬度和耐磨性，并在改善鐵基自磨刃的使用性能方面展現(xiàn)出應(yīng)用潛力,。