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摘要:多模態(tài)融合技術(shù)通過結(jié)合多源數(shù)據(jù),，可以克服單一模態(tài)的局限性,。近年來，傳感器以及遙感技術(shù)的發(fā)展為作物監(jiān)測提供了更加豐富的數(shù)據(jù)源,，光譜數(shù)據(jù),、圖像數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)以及熱紅外數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于作物監(jiān)測中,。通過利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)以及數(shù)據(jù)分析方法,，可以從中獲取作物的表型參數(shù)、理化特征等信息,，從而有助于評(píng)估作物的生長狀況,、指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理。現(xiàn)有研究多數(shù)是基于單一模態(tài)數(shù)據(jù)展開,，而單一模態(tài)的數(shù)據(jù)僅有一種類型的輸入,，缺乏對(duì)整體信息的理解，且容易受到單模態(tài)噪聲的影響,；部分研究雖然采用了多模態(tài)融合技術(shù),，但仍未能充分考慮模態(tài)間的復(fù)雜交互關(guān)系。為了深入分析多模態(tài)融合技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的潛力,，本文首先闡述了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中多模態(tài)融合的先進(jìn)技術(shù)與方法,，重點(diǎn)梳理了多模態(tài)融合技術(shù)在作物識(shí)別、性狀分析,、產(chǎn)量預(yù)測,、脅迫分析及病蟲害診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用研究成果，分析了多模態(tài)融合技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中存在的數(shù)據(jù)利用程度低,、有效特征提取難,、融合方式單一等問題，并對(duì)未來發(fā)展提出展望,，以期通過多模態(tài)融合的方法推動(dòng)農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)管理,、提高生產(chǎn)效率。

摘要:攝食強(qiáng)度識(shí)別分類是實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖精準(zhǔn)投喂的重要環(huán)節(jié)?，F(xiàn)有的投喂方式存在過度依賴人工經(jīng)驗(yàn)判斷、投喂量不精確,、飼料浪費(fèi)嚴(yán)重等問題,。基于多模態(tài)融合的魚類攝食程度分類能夠綜合不同類型的數(shù)據(jù)（如：視頻,、聲音和水質(zhì)參數(shù)）,，為魚群的投喂提供更加全面精準(zhǔn)的決策依據(jù)。因此,，提出了一種融合視頻和音頻數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合框架,，旨在提升鱸魚攝食強(qiáng)度分類性能。將預(yù)處理后的Mel頻譜圖（Mel Spectrogram）和視頻幀圖像分別輸入到Self-Attention-DSC-CNN6（Self-attention-depthwise separable convolution-CNN6）優(yōu)化模型進(jìn)行高層次的特征提取,，并將提取的特征進(jìn)一步拼接融合,，最后將拼接后的特征經(jīng)分類器分類。針對(duì)Self-Attention-DSC-CNN6優(yōu)化模型,，基于CNN6算法進(jìn)行了改進(jìn),，將傳統(tǒng)卷積層替換為深度可分離卷積（Depthwise separable convolution，DSC）來達(dá)到減少計(jì)算復(fù)雜度的效果,，并引入Self-Attention注意力機(jī)制以增強(qiáng)特征提取能力,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，本文所提出的多模態(tài)融合框架鱸魚攝食強(qiáng)度分類準(zhǔn)確率達(dá)到90.24%,，模型可以有效利用不同數(shù)據(jù)源信息，提升了對(duì)復(fù)雜環(huán)境中魚群行為的理解,，增強(qiáng)了模型決策能力,，確保了投喂策略的及時(shí)性與準(zhǔn)確性，從而有效減少了飼料浪費(fèi),。

摘要:針對(duì)作物品種及病害種類繁雜,、樣本數(shù)據(jù)嚴(yán)重不平衡,、處方類別多樣及數(shù)據(jù)多模態(tài)等特點(diǎn)和難點(diǎn)，本文基于電子病歷多模態(tài)數(shù)據(jù)整合,，開展面向多樣化,、可拓展和多模態(tài)3種應(yīng)用場景需求的作物病害處方推薦方法研究。針對(duì)常見病害多樣化處方推薦應(yīng)用場景，基于CdsBERT-RCNN和診斷推理構(gòu)建了作物病害多樣化處方推薦模型,，提升了面向32種常見病害的診斷準(zhǔn)確度及處方推薦的多樣化水平,；針對(duì)未訓(xùn)練少見病害和新添處方應(yīng)用場景，基于MC-SEM和語義檢索構(gòu)建了作物病害可拓展處方推薦模型,，提升了語義匹配準(zhǔn)確性和案例庫檢索速度,，實(shí)現(xiàn)對(duì)未訓(xùn)練病害的處方推薦功能；針對(duì)多種模態(tài)信息采集和輸入應(yīng)用場景,，基于BATNet多層特征融合構(gòu)建了多模態(tài)作物病害處方推薦模型,，提升了多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入的處方推薦性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，CdsBERT-RCNN模型對(duì)32種常見病害的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到85.65%,，F(xiàn)1值達(dá)到85.63%；不同完整性輸入測試中,，僅輸入癥狀信息即可達(dá)到81.19%的準(zhǔn)確率,，而添加環(huán)境信息和作物信息分別使準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高1.65、3.61個(gè)百分點(diǎn),；MC-SEM模型對(duì)電子病歷語義匹配任務(wù)達(dá)到皮爾森相關(guān)系數(shù)86.34%和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)77.67%,；封閉集和開放集上處方推薦準(zhǔn)確率分別達(dá)到88.20%和82.04%，驗(yàn)證了模型對(duì)未訓(xùn)練病害的推薦能力,；BATNet對(duì)于多模態(tài)輸入處方推薦任務(wù)的準(zhǔn)確率和F1值達(dá)到98.88%和98.83%,；應(yīng)用場景分析和測試驗(yàn)證了模型在不完整模態(tài)（純文本或純圖像）和不完整信息輸入（作物、環(huán)境,、癥狀）情況下泛化能力,。該研究為數(shù)字化賦能作物病害防治決策提供了新的思路。

摘要:規(guī)?；半u養(yǎng)殖一直以來都面臨著蛋雞健康狀態(tài)不易評(píng)估,、疫病無法有效預(yù)防等問題，雞群健康監(jiān)測對(duì)于蛋雞養(yǎng)殖業(yè)的意義日漸顯著,。蛋雞作為恒溫動(dòng)物,，其體溫是評(píng)估健康狀態(tài)的重要指標(biāo)。本研究以疊層籠養(yǎng)蛋雞為研究對(duì)象,，提出了一種融合多源信息的蛋雞體溫測量方法,。首先對(duì)熱紅外相機(jī)進(jìn)行溫度漂移校正和距離校正，以提高相機(jī)的測量精度。將熱紅外圖像與采集的近紅外圖像和深度圖像進(jìn)行像素級(jí)配準(zhǔn),，使用YOLO v8n目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)對(duì)融合的多源圖像進(jìn)行蛋雞頭部檢測,，檢測結(jié)果AP50為97.0%，AP50-95為76.1%,。然后根據(jù)環(huán)境溫度和蛋雞頭部距離信息對(duì)蛋雞頭部熱紅外圖像進(jìn)行溫度漂移校正和距離校正,，提取校正后圖像的溫度特征點(diǎn)計(jì)算蛋雞頭部溫度?；诃h(huán)境溫度,、環(huán)境相對(duì)濕度、環(huán)境風(fēng)速,、光照強(qiáng)度和蛋雞頭部溫度構(gòu)建了蛋雞體溫預(yù)測數(shù)據(jù)集,，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測蛋雞體溫。其中隨機(jī)森林算法在蛋雞體溫預(yù)測中表現(xiàn)最好,，R2為0.696,，RMSE為0.246℃。本研究為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確,、無擾動(dòng)地測量規(guī)?；半u養(yǎng)殖場的雞只體溫提供了參考。

摘要:為了提高規(guī)?；怆u養(yǎng)殖場中肉雞死雞識(shí)別的精度,，基于彩色圖像和熱紅外圖像，分別提出了基于兩階段與單階段的肉雞死雞檢測方法,。在兩階段方法中，首先使用YOLO v11-seg網(wǎng)絡(luò)對(duì)彩色圖像中肉雞進(jìn)行分割,，獲取肉雞掩膜坐標(biāo),；然后提取單只肉雞熱紅外圖像，使用YOLO v8-cls分類網(wǎng)絡(luò)對(duì)單只肉雞熱紅外圖像進(jìn)行分類,。在單階段方法中,，基于彩色圖像和配準(zhǔn)熱紅外圖像分別構(gòu)建了G通道替換融合圖像、加權(quán)融合圖像,、小波變換融合圖像以及頻域變換融合圖像,，使用多源融合圖像數(shù)據(jù)集基于YOLO v11s目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了肉雞死雞檢測模型。結(jié)果表明，兩階段肉雞死雞檢測方法中,，肉雞實(shí)例分割平均精確率為94.2%,，單只肉雞熱紅外圖像分類準(zhǔn)確率為99.4%。單階段肉雞死雞檢測方法中,，基于小波變換融合圖像構(gòu)建的肉雞死雞檢測模型獲得了最高的檢測精度,，檢測平均精確率為93.0%。兩種方法相比,，單階段檢測方法在公共測試集上精確率更高,，為92.3%，推理速度更快（6.1 ms/f）,，單模型部署更加簡單,。對(duì)肉雞熱紅外圖像溫度分布分析表明，低周齡肉雞與高周齡肉雞的體表溫度分布具有明顯差異,。提出的肉雞死雞檢測方法,，能夠在高密度養(yǎng)殖下的惡劣成像環(huán)境中對(duì)肉雞死雞實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別，為其他畜禽死亡檢測提供了技術(shù)參考,。

摘要:傳統(tǒng)的豬病防治主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn),，很可能因?yàn)槿斯な韬龃嬖诩膊÷┰\,。為此，構(gòu)建一個(gè)多模態(tài)豬病知識(shí)圖譜,，幫助管理者更好地理解豬只間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,，為后續(xù)有效識(shí)別潛在的疾病傳播路徑和異常情況提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。首先,，從不同來源獲取豬病數(shù)據(jù),，經(jīng)過知識(shí)抽取以及圖像匹配后初步構(gòu)建兩個(gè)多模態(tài)豬病知識(shí)圖譜；其次,，提出基于“圖像-文本”間關(guān)聯(lián)增強(qiáng)的多模態(tài)融合方法,，利用多頭注意力機(jī)制學(xué)習(xí)圖像與文本之間的語義關(guān)聯(lián)，通過減少豬病視覺模態(tài)模糊問題帶來的負(fù)面作用,，以增強(qiáng)豬病實(shí)體的向量表征,；最后，基于對(duì)實(shí)體向量表征相似度的計(jì)算,，融合兩個(gè)多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的豬病實(shí)體,，以形成一個(gè)知識(shí)完備性更高的豬病知識(shí)圖譜,。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的多模態(tài)融合方法在豬病實(shí)體對(duì)齊任務(wù)上取得了優(yōu)異的性能,，相較于現(xiàn)有方法,，對(duì)齊準(zhǔn)確性（Hits@1）提升0.033，在通用數(shù)據(jù)集DBPZH-EN,、DBPFR-EN,、DBPJA-EN上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)齊準(zhǔn)確性分別提升0.152,、0.236,、0.180，證明了該方法在多模態(tài)知識(shí)圖譜融合方面的有效性,。

摘要:森林是維持碳平衡的重要組成部分，精確的森林生物量探測對(duì)環(huán)境改善和相關(guān)政策制定均有重要的推動(dòng)作用,。本文探索了將多源數(shù)據(jù)及豐度信息融合分析實(shí)現(xiàn)森林生物量反演,。首先，采用MOPSOSCD獲取研究區(qū)域的端元束,，并獲得每組樹木端元的豐度信息,，然后在Landsat 8 OLI及ASTGTM DEM中提取單波段因子、植被指數(shù),、地形因子,、紋理特征等46個(gè)指標(biāo)，測試融合豐度前后模型擬合效果,。通過多元線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行生物量反演試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),，采用多元線性回歸模型時(shí)，優(yōu)化前生物量均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）分別為41.09 mg/hm2,、0.40,，優(yōu)化后最優(yōu)RMSE和R2分別為38.66 mg/hm2、0.44,。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí),，優(yōu)化前生物量RMSE和R2分別為32.73 mg/hm2、0.56,，最優(yōu)RMSE和R2分別為32.07 mg/hm2,、0.57。添加豐度后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有最優(yōu)反演效果,。通過試驗(yàn)驗(yàn)證了MOPSOSCD算法提取端元束對(duì)應(yīng)的豐度在提升模型生物量反演精度的有效性。同時(shí),，試驗(yàn)證明端元的提取精度越高,，對(duì)應(yīng)模型生物量反演效果越好,。

摘要:針對(duì)當(dāng)前自動(dòng)化采摘過程中僅依賴視覺技術(shù)無法準(zhǔn)確識(shí)別番茄成熟度的問題,，提出了一種基于視覺觸覺雙重遷移學(xué)習(xí)的番茄成熟度檢測方法,。該方法首先采用視覺觸覺雙重遷移學(xué)習(xí)融合算法作為特征提取融合模塊，解決無法有效提取番茄特征信息的問題,。其次,，將軟參數(shù)共享-多標(biāo)簽分類方法作為分類模塊，通過增加不同分類任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性,，避免出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象,。本文主要針對(duì)成熟后為紅、黃果等單一顏色的番茄品種,，并在新開發(fā)的視覺觸覺數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,。實(shí)驗(yàn)表明，軟參數(shù)共享-多標(biāo)簽檢測模型參數(shù)量為1.882×107,，成熟度AUC分值達(dá)到0.977 3,，對(duì)比不確定性加權(quán)損失、自適應(yīng)硬參數(shù)共享,、十字繡網(wǎng)絡(luò)和軟參數(shù)共享等檢測模型,，參數(shù)量分別下降3.08×106、6.16×106,、3.08×106和3.08×106,，成熟度AUC分值分別提高0.017 5、0.017 9,、0.026 7和0.008 9,。這表明該方法在一定程度上提高了自動(dòng)化采摘過程中對(duì)番茄成熟度的檢測能力，為番茄成熟度檢測問題提供了一種有效的解決方法,。

摘要:采用自動(dòng)化手段對(duì)植物生長過程中的表型特征進(jìn)行精準(zhǔn)測量對(duì)于育種和栽培等應(yīng)用具有重要意義,。本文圍繞工廠化生菜種植中的表型特征無損精準(zhǔn)檢測需求，通過融合深度相機(jī)采集的RGB圖像和深度圖像,，利用改進(jìn)的DeepLabv3+模型進(jìn)行圖像分割,，并通過雙模態(tài)回歸網(wǎng)絡(luò)對(duì)生菜表型特征進(jìn)行估算,。本文改進(jìn)的分割模型的骨干網(wǎng)絡(luò)由Xception替換為MobileViTv2，以增強(qiáng)其全局感知能力和性能,；在回歸網(wǎng)絡(luò)中,，提出了卷積雙模態(tài)特征融合模塊CMMCM，用于估算生菜的表型特征,。在包含4個(gè)生菜品種的公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本文方法可對(duì)鮮質(zhì)量、干質(zhì)量,、冠幅,、葉面積和株高共5種生菜表型特征進(jìn)行估算，決定系數(shù)分別達(dá)到0.922 2,、0.931 4,、0.862 0、0.935 9和 0.887 5,。相較于未添加CMMCM和SE模塊的RGB和深度圖的表型參數(shù)估計(jì)基準(zhǔn)ResNet-10(雙模態(tài)),，本文改進(jìn)的模型決定系數(shù)分別提高2.54%、2.54%,、1.48%,、2.99%和4.88%，單幅圖像檢測耗時(shí)為44.8 ms,，說明該方法對(duì)于雙模態(tài)圖像融合的生菜表型特征無損提取具有較高的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性,。

摘要:溏心皮蛋與沙心皮蛋有著各自的口感和味道,，均有各自受眾,，目前只能根據(jù)腌制時(shí)間來判斷是溏心皮蛋還是沙心皮蛋，而這種方法不僅需要豐富的經(jīng)驗(yàn)且誤判比例較高,。為了解決這一問題,，本文設(shè)計(jì)了皮蛋紅外圖像和可見/近紅外光譜采集裝置，以及配套的溏心皮蛋和沙心皮蛋的分類模型,。根據(jù)采集到的紅外圖像數(shù)據(jù),，在ResNet18網(wǎng)絡(luò)添加MLCA（Mixed local channel attention）模塊，得到的改進(jìn)模型ResNet_MLCA實(shí)現(xiàn)了溏心皮蛋和沙心皮蛋的分類,，準(zhǔn)確率為95.0%,。根據(jù)采集到的可見/近紅外光譜數(shù)據(jù)，基于一維卷積設(shè)計(jì)了一維殘差模塊用于可見/近紅外光譜數(shù)據(jù)的特征提取和分類,，其對(duì)溏心皮蛋和沙心皮蛋分類準(zhǔn)確率也達(dá)到95.0%,。為了進(jìn)一步提高模型檢測準(zhǔn)確率,，將ResNet_MLCA模型所提取的紅外圖像特征和1D_ResNet所提取的可見/近紅外光譜特征進(jìn)行融合,，得到的融合模型ResNet_OP對(duì)溏心皮蛋和沙心皮蛋分類準(zhǔn)確率達(dá)到98.3%,。研究成果提供了一種更低計(jì)算成本、更高準(zhǔn)確率的溏心皮蛋和沙心皮蛋分類模型,，對(duì)于指導(dǎo)皮蛋生產(chǎn)和提升皮蛋品質(zhì)具有重要意義,。

摘要:茶葉滋味是評(píng)價(jià)茶葉品質(zhì)的關(guān)鍵指標(biāo)之一,，也是茶葉分級(jí)和市場定價(jià)的關(guān)鍵因素。提出基于電子舌和近紅外光譜多模態(tài)融合技術(shù)的不同等級(jí)滇紅工夫紅茶樣品滋味品質(zhì)快速評(píng)價(jià)方法,。利用蟻群優(yōu)化（Ant colony optimization, ACO）算法得到的味覺特征數(shù)據(jù),，建立支持向量機(jī)（Support vector machine, SVM）的等級(jí)預(yù)測模型。以近紅外光譜儀采集的樣本光譜為特征,，利用粒子群算法,、灰狼優(yōu)化算法、模擬退火算法和ACO等特征選擇方法以及極限學(xué)習(xí)機(jī),、偏最小二乘法判別分析和SVM等分類算法建立了等級(jí)判別模型,。研究結(jié)果顯示，采用多模態(tài)融合技術(shù)對(duì)電子舌味覺特征和光譜特征進(jìn)行總和特征融合,，可建立有效的滇紅工夫紅茶品質(zhì)等級(jí)的融合判別模型,。與單一特征數(shù)據(jù)模型的預(yù)測性能相比，基于融合數(shù)據(jù)的SVM模型判別準(zhǔn)確率更高,。結(jié)果表明,，基于融合數(shù)據(jù)的SVM最佳預(yù)測模型正確判別率為94.42%?？梢?，特征數(shù)據(jù)的融合能夠更全面地反映待測樣品的內(nèi)在屬性，基于電子舌和近紅外光譜的融合技術(shù)對(duì)于評(píng)價(jià)滇紅工夫紅茶品質(zhì)具有良好的應(yīng)用前景,。

摘要:隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空的迅速發(fā)展,，無人機(jī)憑借其高效且精準(zhǔn)的優(yōu)勢在農(nóng)業(yè)顆粒物料播撒領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,。飛播裝置是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)播撒的基礎(chǔ),，飛播關(guān)鍵技術(shù)是改善無人機(jī)播撒效果的核心，與飛播配套的農(nóng)藝管理是飛播質(zhì)量的保障,。首先概述了無人機(jī)播撒技術(shù)的發(fā)展歷程,，指出其在提高播種效率、減少勞動(dòng)力和優(yōu)化資源配置方面的重要性,。重點(diǎn)闡述了現(xiàn)有的無人機(jī)飛播裝置及其關(guān)鍵技術(shù)研究成果,，包括關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)優(yōu)化、參數(shù)優(yōu)選以及顆粒質(zhì)量流量的檢測方法,?？偨Y(jié)了無人機(jī)在大田播種、變量施肥,、造林種草和生物防治等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況,。最后,，分析了無人機(jī)播撒技術(shù)在農(nóng)業(yè)實(shí)際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn),，提出未來研究內(nèi)容包括：繼續(xù)加強(qiáng)飛播裝置創(chuàng)新設(shè)計(jì)，研發(fā)輕量化,、模塊化,、智能化的飛播裝置,；研發(fā)適用于低空播撒的大載荷無人機(jī)，提升作業(yè)性能,，降低作業(yè)成本,；加強(qiáng)針對(duì)無人機(jī)播撒的配套農(nóng)藝技術(shù)研究；加強(qiáng)無人機(jī)飛播過程控制和智慧決策,。

摘要:為提高溫室環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航精度與效率,，提出一種多傳感器融合的自主導(dǎo)航方法,。設(shè)計(jì)搭建了基于多維激光雷達(dá)、高清工業(yè)相機(jī)與邊緣計(jì)算設(shè)備的溫室移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái),。為提高建圖效率與精度,，采用Gmapping算法構(gòu)建二維格柵地圖，其輸入為三維激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波后二維點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及采用RF2O算法得到的里程計(jì)數(shù)據(jù),。針對(duì)設(shè)施栽培壟道狹長,、對(duì)稱、重復(fù)的環(huán)境特點(diǎn)，提出AprilTag定位校正方法,，解決移動(dòng)機(jī)器人定位丟失問題,。使用Dijkstra算法和DWA算法分別規(guī)劃機(jī)器人全局和局部導(dǎo)航路徑?；谌S運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)評(píng)估移動(dòng)機(jī)器人定位精度,，試驗(yàn)結(jié)果表明，在速度0.4,、0.3,、0.2 m/s下，移動(dòng)機(jī)器人縱向定位誤差平均值均不大于0.066 m,，標(biāo)準(zhǔn)差均不大于0.049 m;橫向定位誤差平均值均不大于0.117 m，標(biāo)準(zhǔn)差均不大于0.092 m,。在生產(chǎn)溫室內(nèi)開展了移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航性能評(píng)估試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明，在速度0.4,、0.3,、0.2 m/s下，移動(dòng)機(jī)器人實(shí)際行駛軌跡與期望軌跡之間橫向偏差平均值均不大于0.050 m,，標(biāo)準(zhǔn)差均不大于0.032 m,，航向偏差平均值均不大于2.2°，標(biāo)準(zhǔn)差均不大于1.4°,。移動(dòng)機(jī)器人的定位與導(dǎo)航精度能夠滿足溫室內(nèi)的連續(xù)穩(wěn)定作業(yè)需求,。

摘要:針對(duì)名優(yōu)茶采摘末端執(zhí)行器作業(yè)成功率低的問題,，對(duì)一款欠驅(qū)動(dòng)式末端執(zhí)行器進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。以英紅九號(hào)為對(duì)象,，對(duì)其嫩芽的物理和力學(xué)特性進(jìn)行測定,；分析末端執(zhí)行器的結(jié)構(gòu)及工作原理，根據(jù)末端執(zhí)行器在初始,、剪切和后拋等3個(gè)工作狀態(tài)下的桿長幾何關(guān)系建立多個(gè)等式和不等式約束條件,，以桿長之和最小作為目標(biāo)函數(shù)，運(yùn)用信賴域?qū)?yōu)算法將總桿長縮短25.33%,；對(duì)末端執(zhí)行器進(jìn)行靜力學(xué)分析,，解得所產(chǎn)生的剪切力為7.0 N，大于剪斷莖稈所需的極限剪切力。對(duì)夾持位置,、生長角度和一芽多葉等關(guān)鍵因素開展單因素試驗(yàn),，結(jié)果表明：當(dāng)夾持位置為4~8 mm、生長角度為70°~90°,、采摘對(duì)象為單芽或一芽一葉時(shí),，末端執(zhí)行器作業(yè)效果達(dá)到最佳，成功率為93.30%~95.00%,，平均采摘時(shí)間為0.64 s,，均優(yōu)于優(yōu)化前末端執(zhí)行器。優(yōu)化后末端執(zhí)行器作業(yè)成功率得到明顯提高,，體型明顯減小,。

摘要:根據(jù)茄科蔬菜貼接法嫁接工藝要求，設(shè)計(jì)了一種對(duì)稱式蔬菜單株自動(dòng)嫁接機(jī),，在PLC系統(tǒng)控制下,，可以連續(xù)自動(dòng)完成對(duì)砧穗木苗株的夾取傳送、切削,、對(duì)接以及對(duì)嫁接夾裁切,、持夾上夾、夾苗固定等功能,。重點(diǎn)設(shè)計(jì)了構(gòu)成嫁接機(jī)的取送苗機(jī)械臂,、夾持苗機(jī)械手、砧穗木切削裝置,、裁夾上夾裝置以及控制系統(tǒng),，確定了各機(jī)構(gòu)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)以及控制流程。選擇辣椒苗為嫁接對(duì)象,，開展了蔬菜單株自動(dòng)嫁接機(jī)樣機(jī)性能試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明，各環(huán)節(jié)執(zhí)行時(shí)間越短,，即加快執(zhí)行速度,，嫁接合格率均會(huì)下降，影響程度由大到小依次為對(duì)接苗時(shí)間,、上夾時(shí)間和取送切苗時(shí)間,。嫁接苗損傷率的影響則集中在取送切苗環(huán)節(jié)，該環(huán)節(jié)執(zhí)行速度越快,，嫁接苗損傷率會(huì)有所上升,。在各環(huán)節(jié)執(zhí)行時(shí)間優(yōu)化基礎(chǔ)上,，分別對(duì)主夾指高度和砧穗木切削裝置刀刃傾角進(jìn)行單因素結(jié)構(gòu)優(yōu)化試驗(yàn)，獲得最優(yōu)主夾指高度和刀刃傾角分別為13 mm和25°,。優(yōu)化后蔬菜單株自動(dòng)嫁接機(jī)嫁接效率為300株/h,，損傷率為2.5%，嫁接合格率為94.8%,，達(dá)到了設(shè)計(jì)要求,。

摘要:為提高排種器在大坡度傾斜工況下的播種質(zhì)量，設(shè)計(jì)了一種丘坡地水平圓盤式玉米精量排種器,。通過分析影響水平圓盤式排種器性能的因素,，設(shè)計(jì)了異端面斜向型孔和環(huán)形分區(qū)殼體，并確定了其關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù),；設(shè)計(jì)了排種盤雙側(cè)充種斜面以提高種子群流動(dòng)性和充種性能。以型孔小端面直徑,、導(dǎo)種斜面傾角,、排種盤轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，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),，開展二次正交旋轉(zhuǎn)回歸組合試驗(yàn)并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，結(jié)果表明：當(dāng)小端面直徑為11.25 mm,、導(dǎo)種斜面傾角為57.43°,、排種盤轉(zhuǎn)速為10.56 r/min時(shí)，合格指數(shù)為94.77%,、漏播指數(shù)為1.47%,、重播指數(shù)為3.86%，滿足玉米精量播種要求,。在優(yōu)化參數(shù)下進(jìn)行了排種器傾斜工況性能試驗(yàn)（傾斜方向設(shè)置為前傾,、后傾、左傾和右傾,，傾斜角為6°,、12°、18°）,，結(jié)果表明：對(duì)比無充種斜面的排種盤,，帶有雙側(cè)充種斜面的排種盤無論傾斜方向或角度如何變化（0°~18°），排種器合格指數(shù)均大于93%，漏播指數(shù)均小于4%,，且差異性較小,。該排種器可為丘陵山區(qū)玉米播種機(jī)研發(fā)和應(yīng)用提供參考。

摘要:針對(duì)目前型孔輪式小麥排種器漏播率高等問題，設(shè)計(jì)了一種摩擦調(diào)節(jié)式小區(qū)小麥精密排種器,。通過對(duì)單粒種子排種過程進(jìn)行受力分析,，確定排種器種溝夾角β>17.7°。利用離散元仿真分析確定排種器關(guān)鍵部分結(jié)構(gòu)尺寸以及摩擦盤較優(yōu)的轉(zhuǎn)速范圍（種溝夾角β為30°,、型孔輪摩擦角γ為14°,，摩擦盤轉(zhuǎn)速為20~28 r/min時(shí)漏播率最低）。通過受力分析,、仿真分析以及實(shí)際作業(yè)情況確定排種器關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)范圍,。以摩擦盤轉(zhuǎn)速、型孔輪轉(zhuǎn)速,、撥片間隙為試驗(yàn)因素,，以粒距合格率、漏播率,、重播率為評(píng)價(jià)指標(biāo),，進(jìn)行三因素三水平的回歸響應(yīng)面試驗(yàn)，通過建立回歸方程及響應(yīng)面數(shù)學(xué)模型分析各工作參數(shù)對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響,。通過參數(shù)優(yōu)化得到最佳工作參數(shù)為型孔輪轉(zhuǎn)速6 r/min,、摩擦盤轉(zhuǎn)速24 r/min、撥片間隙3.1 mm,，并對(duì)該試驗(yàn)組合進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，得到粒距合格率為89.13%、漏播率為4.83%,、重播率為6.04%,，試驗(yàn)結(jié)果與預(yù)測值差異約1個(gè)百分點(diǎn)，滿足小麥精少量作業(yè)要求,，研究結(jié)果可為小區(qū)小麥精密排種器研究提供技術(shù)支撐,。

摘要:針對(duì)黃淮海兩熟區(qū)麥茬地秸稈覆蓋量大,、切碎質(zhì)量差,、根茬處理難，傳統(tǒng)玉米免耕播種機(jī)清秸清茬效果有限,，能耗高,，高速作業(yè)易擁堵等問題，設(shè)計(jì)了動(dòng)力補(bǔ)償自適應(yīng)清秸裝置,。通過分析清秸盤前傾角和安裝夾角,、作業(yè)速度和清秸盤轉(zhuǎn)速等參數(shù)對(duì)清秸作業(yè)效果的影響，確定了清秸裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)的取值范圍,。以作業(yè)速度,、清秸盤轉(zhuǎn)速和安裝夾角為試驗(yàn)因素，以種床清秸率和作業(yè)功耗為試驗(yàn)指標(biāo),，通過EDEM離散元仿真軟件,，對(duì)不同參數(shù)下清秸裝置作業(yè)進(jìn)行仿真對(duì)比，確定了各參數(shù)對(duì)清秸裝置性能的影響規(guī)律,。設(shè)計(jì)了被動(dòng)清秸和主動(dòng)清秸結(jié)合的動(dòng)力補(bǔ)償自適應(yīng)控制系統(tǒng),，進(jìn)行田間試驗(yàn)，結(jié)果表明：當(dāng)出現(xiàn)擁堵時(shí),，清秸裝置能夠及時(shí)進(jìn)行動(dòng)力補(bǔ)償,，進(jìn)入主動(dòng)清秸作業(yè)狀態(tài)，解決擁堵,；作業(yè)速度為12 km/h、清秸盤安裝夾角為67.5°,、清秸盤轉(zhuǎn)速為130 r/min,、入秸入土深度為55 mm時(shí)，平均種床清秸率為88.93%,，最高達(dá)91.33%,，較完全主動(dòng)清秸方式節(jié)省功耗43.50%以上，作業(yè)幅寬滿足黃淮海兩熟區(qū)免耕播種作業(yè)要求,。

摘要:針對(duì)長江中下游稻油輪作區(qū)油菜直播作業(yè)時(shí),，地表留存的水稻秸稈質(zhì)量大,，直播機(jī)觸土部件進(jìn)行秸稈混埋,、深埋等作業(yè)時(shí)，存在秸稈全量還田難度大,、機(jī)具易堵塞等問題,，設(shè)計(jì)了一種稻茬田油菜直播秸稈覆蓋還田裝置，該裝置可與油菜直播機(jī)配合作業(yè),，完成秸稈后鋪覆蓋還田,、開畦溝、滅茬旋耕碎土,、施肥播種等作業(yè)工序,，實(shí)現(xiàn)部分秸稈廂面覆蓋還田，可以通過液壓系統(tǒng)控制裝置作業(yè)參數(shù)調(diào)節(jié)部分秸稈混埋還田作業(yè)效果和廂面覆蓋秸稈質(zhì)量,。秸稈覆蓋還田裝置主要由撥秸部件,、割秸部件、提秸部件,、輸秸部件和液壓系統(tǒng)等組成,，通過動(dòng)力學(xué)與運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，確定秸稈覆蓋還田裝置關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)及運(yùn)行參數(shù),。開展田間試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明，油菜直播秸稈覆蓋還田裝置各工作部件作業(yè)正常,，機(jī)組作業(yè)通過順暢,，當(dāng)秸稈覆蓋輸入量為1.9~2.7 kg/s時(shí)，機(jī)具作業(yè)后廂面秸稈覆蓋作業(yè)均勻性好,，當(dāng)輸入秸稈量達(dá)2.7 kg/s時(shí),，秸稈覆蓋作業(yè)均勻性系數(shù)可達(dá)90.8%，研究結(jié)果為稻茬田油菜直播秸稈覆蓋還田裝置設(shè)計(jì)提供參考,。

摘要:針對(duì)菠菜等小粒徑蔬菜種子窄行密植種植農(nóng)藝中播種均勻性要求高和缺乏適用播種機(jī)械等問題,，設(shè)計(jì)了一種集旋耕起壟,、開溝、播種,、覆土等功能于一體的窄行密植精密播種機(jī),，實(shí)現(xiàn)密植蔬菜壟上窄行精量播種作業(yè)。闡述了播種機(jī)整機(jī)設(shè)計(jì)方案,，設(shè)計(jì)了開溝-排種總成,；通過分析氣力針式行星輪系窄行密植多行并聯(lián)精密排種器投種過程種子受力與運(yùn)動(dòng),，明確了影響落種軌跡及株距均勻性的主要因素；通過構(gòu)建開溝器與土壤接觸力學(xué)模型,，確定了開溝器圓盤,、滑刀式分土板和投種口結(jié)構(gòu)參數(shù)；開展開溝器作業(yè)過程離散元仿真,，以開溝深度,、滑刀式分土板傾角、作業(yè)速度為試驗(yàn)因素,，以土壤擾動(dòng)量和開溝深度變異系數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行二次回歸正交組合試驗(yàn)，得到開溝器各參數(shù)最優(yōu)組合為開溝深度45.45 mm,、滑刀式分土板傾角20.14°,、作業(yè)速度0.40 m/s。田間作業(yè)開種溝試驗(yàn)結(jié)果表明,，最優(yōu)參數(shù)組合下,，圓盤-滑刀組合式開溝器開溝深度變異系數(shù)為9.57%，土壤擾動(dòng)量為13.37 cm2,，開溝性能較優(yōu),；田間播種試驗(yàn)結(jié)果表明，窄行密植精密播種機(jī)播種作業(yè)后單行苗數(shù)變異系數(shù),、各行苗數(shù)一致性變異系數(shù)均不高于9.95%,，滿足小粒徑蔬菜種子窄行密植播種農(nóng)藝要求。

摘要:桑園耕整地作業(yè)是提高桑葉產(chǎn)量的重要基礎(chǔ),，根據(jù)桑園種植模式和耕整地作業(yè)要求，設(shè)計(jì)了一種適用于桑園的立式旋轉(zhuǎn)動(dòng)力耙,。根據(jù)桑園種植模式和耕整地農(nóng)藝要求確定了動(dòng)力耙整機(jī)結(jié)構(gòu),，通過對(duì)耙刀作業(yè)過程理論計(jì)算和運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，確定耙刀結(jié)構(gòu)參數(shù),。利用離散元法對(duì)動(dòng)力耙作業(yè)過程進(jìn)行仿真,，分析不同外傾角對(duì)耙刀所受扭矩和作業(yè)質(zhì)量的影響以及耙刀作業(yè)過程中所受扭矩的變化規(guī)律。選取轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速,、前進(jìn)速度,、耙深為試驗(yàn)因素,，以碎土率、耙后地表平整度,、土壤容重為試驗(yàn)指標(biāo),，進(jìn)行了三因素三水平正交旋轉(zhuǎn)組合田間試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和前進(jìn)速度對(duì)碎土率,、耙后地表平整度和土壤容重的影響極顯著,；耕深僅對(duì)碎土率的影響顯著，對(duì)耙后地表平整度和土壤容重均無顯著影響,。優(yōu)化計(jì)算得到作業(yè)參數(shù)最優(yōu)組合：轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為350 r/min,、前進(jìn)速度為0.7 m/s、耕深為20 cm,，此時(shí)碎土率為97.89%,，耙后地表平整度為11.04 mm，土壤容重為1.11 g/cm3,。以優(yōu)化得到的作業(yè)參數(shù)組合進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),，得到碎土率為97.29%，耙后地表平整度為11.53 mm,，土壤容重為1.07 g/cm3,，與優(yōu)化得到的結(jié)果一致，滿足作業(yè)要求,。

摘要:機(jī)械化插秧作業(yè)是水稻生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié),，研究插秧機(jī)組技術(shù)參數(shù)隨格田參數(shù)變化的定量規(guī)律，不僅可提高插秧機(jī)組作業(yè)效率,，而且為確定不同插秧機(jī)組適宜作業(yè)格田條件和依據(jù)不同格田規(guī)模選擇合適插秧機(jī)組型號(hào)提供理論依據(jù),。基于機(jī)組運(yùn)行機(jī)理和實(shí)地調(diào)研結(jié)果,，明確插秧機(jī)組作業(yè)方式及作業(yè)路徑,，建立插秧機(jī)組純作業(yè)時(shí)間、加秧（肥）時(shí)間,、轉(zhuǎn)彎時(shí)間等參數(shù)計(jì)算模型,，進(jìn)而建立2種加秧方式下插秧機(jī)組時(shí)間利用率隨格田參數(shù)變化的數(shù)學(xué)模型；采取多點(diǎn)多設(shè)備同步跟蹤試驗(yàn)方法獲取5種插秧機(jī)組的各項(xiàng)時(shí)間數(shù)據(jù),，依據(jù)所建模型及有效數(shù)據(jù),，采用Matlab 2020a模擬仿真得到兩種作業(yè)方式下5種插秧機(jī)組時(shí)間利用率隨格田長度,、面積的變化規(guī)律，進(jìn)而確定3種不同時(shí)間利用率下,，各機(jī)組適宜作業(yè)單元格田長度和面積的耦合關(guān)系,。研究表明，加秧次數(shù)是影響插秧機(jī)組時(shí)間利用率波動(dòng)增大的主要因素,；固定時(shí)間利用率條件下,，當(dāng)時(shí)間利用率分別為0.45和0.5時(shí)，機(jī)組適宜格田長度及面積均呈反比例關(guān)系耦合變化,，當(dāng)時(shí)間利用率為0.55時(shí),，機(jī)組適宜作業(yè)格田長度和面積呈多區(qū)域分布，且格田長度具有明顯多段性,；研究給出了3種時(shí)間利用率條件下各插秧機(jī)組適宜作業(yè)的格田參數(shù)特征值,。

摘要:棉纖維長度是棉花品質(zhì)檢測的關(guān)鍵指標(biāo)之一,。為保證棉纖維檢測時(shí)處于穩(wěn)定伸直狀態(tài)，結(jié)合計(jì)算流體力學(xué)（CFD）和正交試驗(yàn)對(duì)自主設(shè)計(jì)的棉纖維吸風(fēng)口內(nèi)部氣流場進(jìn)行數(shù)值模擬和優(yōu)化,。通過單因素試驗(yàn)分析吸風(fēng)口長度,、寬度和高度對(duì)腔體流場均勻性、氣流速度及壓力的影響,，并通過數(shù)值模擬與正交試驗(yàn)優(yōu)化吸風(fēng)口參數(shù)配置,。單因素結(jié)果試驗(yàn)表明，較優(yōu)參數(shù)高度為2.6~3.0 mm,，寬度為40~60 mm,，長度為65~105 mm。確定速度不均勻系數(shù)和壓力不均勻系數(shù)綜合加權(quán)得分作為評(píng)價(jià)指標(biāo),，通過正交優(yōu)化試驗(yàn)研究影響吸風(fēng)口內(nèi)部氣流場分布的因素,，結(jié)果表明，影響氣流場均勻性主要因素依次為吸風(fēng)口長度,、高度和寬度,。優(yōu)化后吸風(fēng)口結(jié)構(gòu)參數(shù)組合為：高度2.8 mm、寬度50 mm,、長度85 mm。在此組合下,，截線A,、B,、C速度不均勻系數(shù)相對(duì)于9種試驗(yàn)平均值分別下降0.30、0.33和0.31,，壓力不均勻系數(shù)下降0.13,、0.21和0.21，速度和壓力綜合加權(quán)得分最高達(dá)到99.979 3和99.688 9,。通過對(duì)35組棉樣圖像逐行像素?cái)?shù)量對(duì)比驗(yàn)證,，最優(yōu)參數(shù)組合在3組行區(qū)間（每個(gè)圖像按行劃分3組）的占比分別為86.44%、46.77%和10.61%,，表現(xiàn)出最佳棉纖維伸直度,，且與數(shù)值模擬結(jié)果一致。研究結(jié)果為棉纖維吸風(fēng)口氣流分布評(píng)價(jià)方法提供參考以及棉纖維長度精準(zhǔn)檢測奠定了基礎(chǔ),。

摘要:為實(shí)現(xiàn)冬棗摘熟留青分批收獲，針對(duì)設(shè)施棗園種植環(huán)境設(shè)計(jì)了一款用于冬棗振動(dòng)采收參數(shù)尋優(yōu),，具有信息感知功能可調(diào)幅變頻的試驗(yàn)裝置,。為探究受迫振動(dòng)下影響棗果脫落的主要因素，獲得最大熟果脫落率和最小青果脫落率,，構(gòu)建了果實(shí)單擺動(dòng)力學(xué)模型,，通過對(duì)模型的求解，確定了影響果實(shí)脫落的主要因素為振動(dòng)頻率,、振動(dòng)幅值和振動(dòng)時(shí)間,。然后，采用顯示推拉計(jì)進(jìn)行脫落模擬試驗(yàn),，確定了熟果,、青果、果柄的脫落次序,，證明了摘熟留青的可行性,。最后，建立了脫落率與采收機(jī)收獲參數(shù)數(shù)學(xué)模型,，以熟果脫落率和青果脫落率為指標(biāo)對(duì)采收參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,，得到冬棗摘熟留青最佳參數(shù)組合：振動(dòng)頻率為12.66 Hz、振動(dòng)幅值為15.02 mm,、振動(dòng)時(shí)間為3.98 s,，此時(shí)，熟果脫落率為70.08%,青果脫落率為11.97%。并對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了田間試驗(yàn)驗(yàn)證,，試驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)化值相近,。

摘要:為解決天然橡膠產(chǎn)業(yè)中膠工勞動(dòng)強(qiáng)度高、技術(shù)難度大等問題,，設(shè)計(jì)了一種基于激光仿形的三軸式自動(dòng)割膠裝置,，通過分析天然橡膠樹樹圍和人工割膠軌跡，確定三軸移動(dòng)機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)參數(shù)和算法程序,，結(jié)合STM32開發(fā)板控制割膠軌跡,；設(shè)計(jì)貼樹割膠機(jī)構(gòu)和仿形旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)，分析3種狀態(tài)下距離測量值,，結(jié)合多個(gè)舵機(jī)完成裝置貼樹仿形割膠,。以割膠角度、割膠深度和橡膠樹樹圍為試驗(yàn)因素,，以割膠深度合格率與割面平滑度合格率為試驗(yàn)指標(biāo),，利用Design-Expert軟件設(shè)計(jì)并進(jìn)行室內(nèi)割膠試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)割膠角度為24°,、割膠深度為4.96 mm時(shí)，裝置對(duì)不同橡膠樹樹圍具有優(yōu)異的割膠效果,，其中橡膠樹樹圍為583 mm時(shí)割膠效果最佳,，此時(shí)割膠深度合格率為91.38%，割面平滑度合格率為89.73%,，滿足割膠作業(yè)要求,。

摘要:針對(duì)常規(guī)橫向型輸送鏈?zhǔn)降啬焓把b置作業(yè)時(shí)撕膜產(chǎn)生細(xì)小碎膜造成撿拾率低和回收后殘膜含雜率高等問題,，研制了縱向型釘齒鏈?zhǔn)降啬焓把b置。為進(jìn)一步提升縱向型地膜撿拾裝置作業(yè)性能,，對(duì)該裝置進(jìn)行優(yōu)化,。設(shè)計(jì)既過載打滑,，又方便安裝功能部件的摩擦型釘齒式地膜撿拾鏈。通過理論分析對(duì)橡膠鏈摩擦塊,、釘齒鏈驅(qū)動(dòng)輪和鏈板導(dǎo)軌等關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì),。基于ADAMS建立地膜撿拾鏈傳動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真模型,，分析不同轉(zhuǎn)速下?lián)焓版溦駝?dòng)特性，對(duì)起膜過程膜雜進(jìn)行受力分析,，優(yōu)化起膜裝置,。設(shè)計(jì)了樣機(jī)并進(jìn)行了作業(yè)參數(shù)多因素試驗(yàn)，以作業(yè)速度,、撿拾釘齒間距,、起膜鏟入土深度、起膜鏟鏟尖與撿拾滾筒中心距為試驗(yàn)因素,，殘膜撿拾率,、回收殘膜含雜率和牽引阻力為試驗(yàn)指標(biāo)，運(yùn)用Central Composite Design（CCD）方法開展了四因素五水平二次回歸正交組合試驗(yàn),。分析了地膜撿拾裝置各試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響,，建立了回歸模型，并利用多目標(biāo)優(yōu)化方法獲得了最佳參數(shù)組合為：作業(yè)速度6 km/h,、撿拾釘齒間距228.6 mm,、起膜鏟入土深度37 mm、起膜鏟鏟尖與撿拾滾筒中心距130 mm,，此時(shí)田間試驗(yàn)測得殘膜撿拾率為90.12%,，回收殘膜含雜率為8.96%，牽引阻力為19.905 kN,。試驗(yàn)結(jié)果與回歸模型預(yù)測值相對(duì)誤差不大于4.55%,，說明參數(shù)優(yōu)化回歸模型可靠，摩擦釘齒鏈?zhǔn)降啬焓把b置滿足殘膜回收技術(shù)要求,。

摘要:針對(duì)殘膜回收機(jī)撿拾裝置壽命低以及作業(yè)過程中存在漏膜等問題,，為提高殘膜回收率及作業(yè)效率,，設(shè)計(jì)了一種鏟齒式起膜裝置。設(shè)計(jì)起膜齒結(jié)構(gòu)及排列方式,，并進(jìn)行起膜齒力學(xué)分析計(jì)算,，確定起膜裝置影響因素,。使用EDEM軟件對(duì)邊膜齒開展離散元仿真，建立邊膜齒-土壤的作業(yè)模型,，選取邊膜齒入土角,、邊膜齒鏟片形狀作為試驗(yàn)因素，以邊膜齒所受合力以及磨損量作為評(píng)價(jià)指標(biāo),，采用兩因素三水平仿真試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)邊膜齒入土角為35°,、邊膜齒鏟片形狀為SP2時(shí),，作業(yè)性能較優(yōu)，合力為228.83 N,，磨損量為2.81 mm,，較優(yōu)組合下對(duì)土壤撓動(dòng)情況進(jìn)行分析，土壤表層呈駝峰狀可有效抬起土壤,，通過ANSYS結(jié)構(gòu)靜力學(xué)模塊與EDEM耦合,，得到邊膜齒最大應(yīng)力為48.513 MPa，最大變形量為0.416 mm,，仿真結(jié)果表明起膜齒結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和作業(yè)情況滿足設(shè)計(jì)要求,。田間試驗(yàn)結(jié)果表明，鏟齒式起膜裝置平均起膜率為94.2%,，研究結(jié)果可為殘膜回收機(jī)起膜裝置設(shè)計(jì)提供參考,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有撿石機(jī)存在撿凈率低,、工作阻力大等問題，設(shè)計(jì)了一種基于阿基米德曲線的螺旋撥齒式撿石機(jī),。通過對(duì)挖掘齒在挑石及拋石作業(yè)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,，確定了主要零部件的結(jié)構(gòu)參數(shù)與工作參數(shù)。為了驗(yàn)證撿石機(jī)工作的可靠性與作業(yè)效果,，以挖掘齒刀刃起始滑切角,、機(jī)具前進(jìn)速度、刀軸轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素,，石塊撿凈率,、作業(yè)扭矩為評(píng)價(jià)指標(biāo)，選擇Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行三因素三水平正交試驗(yàn),，通過Design-Expert軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行方差分析和響應(yīng)面分析,，明晰了試驗(yàn)因素及交互作用對(duì)撿石機(jī)作業(yè)性能的影響規(guī)律,，對(duì)構(gòu)建的線性回歸模型進(jìn)行多目標(biāo)求解優(yōu)化，結(jié)果表明：當(dāng)挖掘齒刀刃起始滑切角為14.73°,、機(jī)具前進(jìn)速度為0.34 m/s,、刀軸轉(zhuǎn)速為171.89 r/min時(shí)撿石效果最佳。以優(yōu)化后的參數(shù)進(jìn)行田間驗(yàn)證試驗(yàn),，結(jié)果表明,，平均石塊撿凈率為90.04%，滿足農(nóng)田撿石作業(yè)要求,。

摘要:松嫩平原作為世界三大鹽堿地區(qū)之一，其特有的蘇打鹽堿土因其粘重特性顯著,，在設(shè)計(jì)和優(yōu)化針對(duì)該類型土質(zhì)的作業(yè)機(jī)具時(shí),，必須考慮土壤耕作阻力。離散元法（Discrete element method, DEM）在預(yù)測土壤耕作阻力時(shí)更加精確快速,，成為耕作機(jī)具設(shè)計(jì)優(yōu)化的重要工具,。本研究構(gòu)建蘇打鹽堿土DEM模型并進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定，選擇Hertz-Mindlin with Bonding V2模型作為DEM仿真模型,。通過文獻(xiàn)查閱獲取土壤與機(jī)具的本征參數(shù),，使用傾斜平面試驗(yàn)確定土壤間、土壤與機(jī)具間的接觸參數(shù),。進(jìn)一步采用錐刺和單軸壓縮試驗(yàn),，結(jié)合中心復(fù)合設(shè)計(jì)（Central composite design，CCD）獲取Bond鍵參數(shù)的最優(yōu)組合,。最后通過田間試驗(yàn)驗(yàn)證參數(shù)標(biāo)定的準(zhǔn)確性,。試驗(yàn)結(jié)果表明，錐刺和單軸壓縮試驗(yàn)土壤屈服阻力分別為153.3 N和331.4 N,；在深40 cm土層,，開溝鏟作業(yè)阻力為11 907.5 N；Bond鍵最優(yōu)參數(shù)組合：單位面積法向剛度Kn為3.68×107 N/m3,、單位面積切向剛度Ks為2.97×107 N/m3,、法向應(yīng)力σ為197 374 Pa和切向應(yīng)力τ為96 285.5 Pa。通過對(duì)比錐刺試驗(yàn),、單軸壓縮試驗(yàn)及田間試驗(yàn)的阻力預(yù)測值與實(shí)測值,，相對(duì)誤差分別為-0.95%,、0.78%和-8.61%，證明了DEM模型的可靠性,，展示了該模型準(zhǔn)確預(yù)測蘇打鹽堿土耕作阻力的能力,。

摘要:針對(duì)名優(yōu)茶采收過程中機(jī)械部件與茶莖稈相互作用機(jī)理不明確,、茶莖稈模型不精確等問題，以茶莖稈為研究對(duì)象,，提出了一種基于粘結(jié)增強(qiáng)法的茶莖稈3層離散元仿真模型,。以最大剪切力為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過Plackett-Burman試驗(yàn),、最陡爬坡試驗(yàn)和Box-Behnken試驗(yàn),，完成茶莖稈仿真粘結(jié)參數(shù)標(biāo)定，利用標(biāo)定的參數(shù)構(gòu)建拉伸和穿刺模型進(jìn)行相應(yīng)仿真試驗(yàn),，與物理試驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比,。結(jié)果表明，粘結(jié)參數(shù)中木質(zhì)部-木質(zhì)部法向接觸剛度,、木質(zhì)部-木質(zhì)部切向接觸剛度和粘結(jié)半徑對(duì)莖稈力學(xué)性能影響顯著,，其最優(yōu)組合為3.447×1011 N/m3、3.536×1011 N/m3和4.404×10-5 mm,；拉伸和穿刺驗(yàn)證試驗(yàn)相對(duì)誤差不大于3%,，且莖稈受力變化趨勢基本一致，表明標(biāo)定優(yōu)化后參數(shù)具有可行性和準(zhǔn)確性,，可為茶莖稈相關(guān)系統(tǒng)數(shù)值模擬研究提供理論基礎(chǔ),。

摘要:軸流泵在小流量工況下運(yùn)行時(shí)，由于進(jìn)流速度較低且存在壁面回流,，會(huì)導(dǎo)致水力性能劣化,，產(chǎn)生嚴(yán)重的機(jī)組振動(dòng)，威脅泵站的安全穩(wěn)定運(yùn)行,。溝槽流動(dòng)控制技術(shù)是一種有效改善軸流泵水力性能的方法,，其結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)水力性能的影響關(guān)系目前尚不明確,。運(yùn)用數(shù)值模擬方法，通過改變重要幾何參數(shù)對(duì)溝槽結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改型設(shè)計(jì),，研究軸流泵溝槽結(jié)構(gòu)參數(shù)單因素及多因素變量對(duì)軸流泵深度失速工況下的水力性能影響,，并運(yùn)用響應(yīng)曲面法對(duì)溝槽結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。研究結(jié)果表明,，溝槽尾部距離,、溝槽深度和溝槽寬度3個(gè)參數(shù)中，溝槽尾部距離對(duì)軸流泵水力性能和內(nèi)部流場的影響最明顯,，軸流泵溝槽關(guān)鍵幾何參數(shù)最優(yōu)參數(shù)組合為：溝槽深度h為0.022倍葉輪直徑,；槽寬W為0.088倍葉輪直徑；溝槽尾部距離L2為0.106倍葉輪直徑,。研究結(jié)果可為溝槽流動(dòng)控制技術(shù)在軸流泵裝置設(shè)計(jì)和運(yùn)行提供有效支撐,。

摘要:水稻稻谷氮含量直接影響其營養(yǎng)狀況和作物品質(zhì),，本文基于高光譜特征與植株氮含量間關(guān)系開展稻谷氮含量估算研究,。獲取了水稻拔節(jié)期、揚(yáng)花期和完熟期無人機(jī)高光譜遙感影像,，在獲取窄波段歸一化差值植被指數(shù)（N-NDVI）與水稻植株氮含量敏感波段中心波長以及極大值區(qū)域Ω的基礎(chǔ)上,，通過構(gòu)建內(nèi)接矩形自動(dòng)確定了水稻植株氮含量估算的最優(yōu)敏感波段寬度，并建立了植株氮含量與稻谷氮含量的相關(guān)關(guān)系,；基于最優(yōu)波寬構(gòu)建N-NDVI實(shí)現(xiàn)了稻谷氮含量估算,，并進(jìn)行了精度驗(yàn)證。結(jié)果表明,，利用內(nèi)接矩形自動(dòng)篩選出的N-NDVI植株氮含量最優(yōu)敏感波段寬度在各時(shí)期水稻植株氮含量和稻谷氮含量反演中均取得較高精度,。在稻谷氮含量反演精度驗(yàn)證中，稻谷氮含量實(shí)測值和稻谷氮含量預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2為0.410 9~0.610 6,，歸一化均方根誤差NRMSE為11.33%~16.85%,，平均相對(duì)誤差MRE為9.53%~13.24%，各生育期預(yù)測精度從大到小排序?yàn)橥晔炱?、拔?jié)期,、揚(yáng)花期。在完熟期,，敏感波段中心波長為629.85/701.93 nm,，對(duì)應(yīng)高光譜最優(yōu)波寬±6 nm構(gòu)建的N-NDVI估算稻谷氮含量的精度最高(R2=0.590 0,，NRMSE為14.06%，MRE為11.59%),。本文提出的稻谷氮含量反演方法具有一定可行性,，為禾本科谷類作物預(yù)測籽粒氮含量提供了參考。

摘要:為探討無人機(jī)遙感與多時(shí)相參數(shù)融合在冬小麥單產(chǎn)預(yù)測中的潛力,，采集了冬小麥7個(gè)生育期的無人機(jī)RGB和多光譜數(shù)據(jù),，從中分別提取光譜參數(shù)和形態(tài)參數(shù)，采用5種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模,，比較不同生育期單產(chǎn)預(yù)測效果,，在此基礎(chǔ)上，篩選優(yōu)勢參數(shù)組合,，分別比較不同生育期及參數(shù)組合與單產(chǎn)預(yù)測之間的相關(guān)性,。結(jié)果表明，不同生育期及參數(shù)組合對(duì)冬小麥單產(chǎn)預(yù)測具有不同影響,；單生育期時(shí),，灌漿期和開花期預(yù)測效果最佳，其次為抽穗期,、孕穗期,、成熟期、拔節(jié)期和分蘗期,；多生育期時(shí),，雙生育期、三生育期,、四生育期組合預(yù)測精度逐漸升高,，但考慮到增長幅度以及數(shù)據(jù)采集、算力開銷,、處理成本等因素,，“拔節(jié)期+抽穗期+灌漿期”的三生育期組合經(jīng)濟(jì)性最高。5種機(jī)器學(xué)習(xí)算法整體預(yù)測精度從高到低分別為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、隨機(jī)森林,、支持向量機(jī)、極端梯度提升和逐步多元回歸，通過機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性方法SHAP優(yōu)選的光譜和形態(tài)參數(shù)組合雖然不同生育期有所不同,，但除拔節(jié)期外,，均能提高單產(chǎn)預(yù)測精度。研究結(jié)果可為冬小麥單產(chǎn)預(yù)測提供方法依據(jù)和技術(shù)參考,。

摘要:為快速、準(zhǔn)確獲取育種向日葵葉面積指數(shù),，通過無人機(jī)搭載多光譜相機(jī)和DJI L1型激光雷達(dá)鏡頭,，獲取向日葵現(xiàn)蕾期、開花期和成熟期的無人機(jī)遙感數(shù)據(jù),。計(jì)算了9種多光譜植被指數(shù)和8類紋理特征,，提取了8種LiDAR特征參數(shù)，利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法篩選出與LAI相關(guān)性高的4種植被指數(shù),、3類紋理特征和4種LiDAR特征參數(shù),；采用K近鄰（K-nearest neighbor, KNN）、隨機(jī)森林（Random forest,，RF）,、極致梯度提升樹（eXtreme gradient boosting，XGBoost）和分類提升算法（Category boosting,，CatBoost），分別構(gòu)建基于植被指數(shù),、紋理特征,、LiDAR特征參數(shù)、植被指數(shù)+紋理特征,、植被指數(shù)+LiDAR特征參數(shù),、紋理特征+LiDAR特征參數(shù)和3類特征組合的向日葵LAI估測模型，利用決定系數(shù)（Coefficient of determination,，R2）和均方根誤差（Root mean square error,，RMSE）來評(píng)價(jià)模型精度；采用最佳模型反演育種向日葵LAI并將其可視化,。結(jié)果表明,，CatBoost算法與植被指數(shù)+紋理特征+LiDAR特征參數(shù)建立的向日葵LAI估測模型在3個(gè)時(shí)期的效果最好，決定系數(shù)分別為0.93、0.91和0.90,，均方根誤差分別為0.13,、0.14和0.15。研究結(jié)果可為向日葵育種及田間精準(zhǔn)管理提供依據(jù),。

摘要:針對(duì)復(fù)雜工況下孢子捕捉設(shè)備顯微成像易出現(xiàn)離焦模糊導(dǎo)致高頻信息缺失和夏孢子邊緣模糊等問題,，提出了一種改進(jìn)DeblurGANv2模型的小麥條銹菌夏孢子離焦模糊顯微圖像復(fù)原方法。首先,，在DeblurGANv2模型特征融合模塊后設(shè)計(jì)引入一個(gè)自底向上的5層特征增強(qiáng)模塊,，縮短淺層特征向深層特征的傳播路徑，增強(qiáng)不同尺度特征信息的相互融合,，提升模型對(duì)高頻和孢子邊緣等信息的復(fù)原效果,；同時(shí)，在特征提取主干網(wǎng)絡(luò)部分引入卷積注意力機(jī)制（Convolutional block attention module,，CBAM）,，在空間和通道2個(gè)維度增加夏孢子特征信息權(quán)重，提升模型對(duì)夏孢子的特征表達(dá)能力,，豐富復(fù)原圖像中夏孢子細(xì)節(jié)信息,；最后，選取4種主流目標(biāo)檢測模型YOLO v5,、Faster-R CNN,、CenterNet和YOLO v8對(duì)復(fù)原前后的圖像進(jìn)行夏孢子檢測，對(duì)比改進(jìn)DeblurGANv2復(fù)原模型對(duì)檢測性能的影響,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，改進(jìn)后DeblurGANv2復(fù)原模型均方誤差、峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)分別為0.0014,、28.88 dB,、0.966，相較于原始DeblurGANv2模型性能分別提升17.65%,、3.29%,、0.35%；4種目標(biāo)檢測模型在結(jié)合改進(jìn)DeblurGANv2復(fù)原模型去模糊后,，檢測性能指標(biāo)均有不同程度提升,，其中結(jié)合改進(jìn)DeblurGANv2復(fù)原的YOLO v8模型性能表現(xiàn)最優(yōu)，精確率、召回率,、平均精度均值分別為96.1%,、95.1%、97.7%,，與直接使用YOLO v8檢測模型相比,，分別提升3.0、5.0,、23.6個(gè)百分點(diǎn),，驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)DeblurGANv2復(fù)原模型可復(fù)原出顯微圖像中離焦模糊夏孢子信息，顯著提升了夏孢子目標(biāo)檢測模型檢測性能,，為氣傳小麥條銹菌夏孢子檢測提供了技術(shù)支持,。

摘要:作物葉片等級(jí)和病害的快速準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)開發(fā)農(nóng)業(yè)智能設(shè)備以促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品精細(xì)化管理有著重要意義。針對(duì)作物葉片等級(jí)和病害識(shí)別準(zhǔn)確率低,、成本高等問題,，提出主干信息共享與多感受野特征自適應(yīng)融合的作物葉片等級(jí)和病害識(shí)別算法(Crop leaf grade and disease recognition network，CLGDRNet),。首先,，CLGDRNet采用CSPNet、GhostNet,、ShuffleNet構(gòu)建特征提取主干網(wǎng)絡(luò),，同時(shí)將CSPNet、GhostNet,、ShuffleNet所提取的特征信息進(jìn)行共享以達(dá)到信息互補(bǔ)的目的,；其次，設(shè)計(jì)多感受野特征自適應(yīng)融合模塊(Multi-receptive field feature adaptive fusion module,，MRFA),，將不同感受野特征圖進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合，在增強(qiáng)模型局部感受野的同時(shí)突出有效通道信息,；最后,，提出一種深層梯度跨空間學(xué)習(xí)高效多尺度注意力模塊（Efficient multi-scale attention mechanism with deep gradient cross-space learning,，EMAD）,，將EMAD嵌入模型的頸部以獲取深層梯度信息和目標(biāo)坐標(biāo)信息并跨空間融合不同尺度的上下文信息，使模型能夠?qū)ι顚犹卣鲌D產(chǎn)生更精確的像素級(jí)關(guān)注,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，CLGDRNet在初烤煙葉分級(jí)數(shù)據(jù)集（Tobacco leaf grading dataset, TLGD）上識(shí)別精度[email protected]和[email protected]：0.95分別達(dá)到85.0%、76.1%，在蘋果葉病害數(shù)據(jù)集（Apple leaf disease dataset, ALDD)上識(shí)別精度[email protected]和[email protected]：0.95分別達(dá)到97.6%,、74.2%,。相較于多種先進(jìn)目標(biāo)檢測算法，CLGDRNet具有更高的識(shí)別精度,，可為高精度作物葉片等級(jí)和病害識(shí)別提供關(guān)鍵技術(shù)支撐,。

摘要:針對(duì)水下目標(biāo)檢測面臨著生物尺度變化大以及樣本不均衡的問題,，本文提出一種水下生物多尺度目標(biāo)檢測方法(Underwater multi-scale-YOLO v7，UMS-YOLO v7),。首先,，設(shè)計(jì)一種由可切換空洞卷積組成的特征提取模塊，該模塊可在不同大小的感受野上捕獲多尺度目標(biāo)特征,，使得提取的特征信息更加全面,；其次，使用輕量級(jí)的上采樣算子融合上下文信息,，提高模型對(duì)目標(biāo)的特征學(xué)習(xí)能力,；最后，通過結(jié)合Wise-IoU和歸一化Wasserstein距離兩種相似性度量,，提高了不同尺度目標(biāo)的定位精度,，同時(shí)降低了多尺度樣本分布不均衡對(duì)模型的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該模型相較于當(dāng)前其他模型在檢測精度方面表現(xiàn)出明顯的提升,，在RUOD和DUO數(shù)據(jù)集上平均精度均值分別達(dá)到64.5%和68.9%。與YOLO v7模型相比,，UMS-YOLO v7提高了多種尺度目標(biāo)檢測精度,，在DUO數(shù)據(jù)集上，針對(duì)大,、中,、小3種尺度目標(biāo)平均精度均值分別提升8.3、4.8,、12.5個(gè)百分點(diǎn),，其中小目標(biāo)提升效果最為顯著。與現(xiàn)有的其他模型相比,，改進(jìn)的模型具有更高的檢測精度,，更適用于水下生物多尺度目標(biāo)檢測任務(wù),，并且針對(duì)不同數(shù)據(jù)分布的樣本具有泛化性和魯棒性。

摘要:以環(huán)鄱陽湖城市群為例,，將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),、電路理論模型及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合，建立基于“生態(tài)安全格局-拓?fù)涮卣?生態(tài)保護(hù)斑塊”的生態(tài)安全格局研究框架,。首先利用InVEST模型計(jì)算2000—2020年的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分布并識(shí)別生態(tài)源地,，而后基于電路理論模型構(gòu)建生態(tài)安全格局，最后利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)涮卣?，并?duì)2020年生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行增邊優(yōu)化并識(shí)別生態(tài)保護(hù)斑塊,。研究表明：研究區(qū)三期總體生態(tài)安全格局表現(xiàn)出北高南低的分布格局，且生態(tài)安全水平隨時(shí)間推移逐步下降,。2000—2020年,，生態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要性與聚集程度均有所下降，生態(tài)節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)系被削弱,，生態(tài)網(wǎng)絡(luò)整體質(zhì)量下降,。采用度低者優(yōu)先的策略對(duì)2020年生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬增邊優(yōu)化，提高了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,，使得網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性和分布均衡性均有改善,，緩解了研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量南北不平衡的現(xiàn)象。結(jié)果表明從多角度綜合性視角出發(fā),，充分利用現(xiàn)有的生態(tài)斑塊資源配合生態(tài)廊道的優(yōu)化措施可以有效提高生態(tài)安全格局的穩(wěn)定性,。

摘要:沿海養(yǎng)殖池塘對(duì)保障食物供給、提供優(yōu)質(zhì)蛋白和促進(jìn)沿海社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用,，但養(yǎng)殖池塘快速擴(kuò)張對(duì)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定帶來巨大挑戰(zhàn),，急需加強(qiáng)沿海養(yǎng)殖池塘?xí)r空監(jiān)測和可持續(xù)管理，而目前缺乏長時(shí)序養(yǎng)殖池塘年際空間分布數(shù)據(jù)集,。本文基于1986—2021年長時(shí)序Landsat遙感影像,，借助Google Earth Engine平臺(tái)與ArcGIS軟件生成了江蘇省沿海36年的養(yǎng)殖池溏空間分布數(shù)據(jù)，并探究其時(shí)空變化特征,。結(jié)果表明：江蘇省沿海養(yǎng)殖池塘識(shí)別總體精度和Kappa系數(shù)均大于91%和81%,，分類結(jié)果準(zhǔn)確。江蘇省沿海養(yǎng)殖池塘快速增長,，1986—2021年增長761.75 km2,，且突出表現(xiàn)為緩慢增長階段（1986—1996年）、快速增長階段（1997—2001年）,、波動(dòng)增長階段（2002—2005年）,、快速增長階段（2006—2013年）、波動(dòng)下降階段（2014—2021年）,?？臻g分布集中于鹽城市的大豐區(qū)、射陽縣,、響水縣和東臺(tái)市,。江蘇省沿海養(yǎng)殖池塘空間聚集于河口、港口和沿海平原,，如臨洪河河口,、灌河河口、新淮河河口,、新洋港,、晚莊港和川東港，且空間聚集性加強(qiáng),。江蘇省沿海養(yǎng)殖池塘擴(kuò)張集中發(fā)生于1995—2015年,，轉(zhuǎn)入來源主要為其它建設(shè)用地、高覆被草地和灘涂,。

摘要:為探究庫布其沙漠植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（Net primary production, NPP）的時(shí)空演變規(guī)律及其氣象驅(qū)動(dòng)因素,，利用2001—2023年的MOD17A3HGF NPP數(shù)據(jù),，采用趨勢分析、穩(wěn)定性分析,、相關(guān)分析,、重要性分析等研究方法，分析庫布其沙漠年均NPP的時(shí)空變化特征及其與潛在蒸散發(fā),、降水量,、相對(duì)濕度、溫度,、水汽壓虧缺量,、風(fēng)速等影響因素之間的關(guān)系,。結(jié)果表明，2001—2023年庫布其沙漠年均NPP為108.60 g/(m2·a),，范圍為75.69～134.97 g/(m2·a),，整體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢?？臻g上,，植被NPP主要分布在呼和木獨(dú)鎮(zhèn)西北部、吉日嘎朗圖鎮(zhèn)北部以及獨(dú)貴塔拉鎮(zhèn)東北部和南部,。庫布其沙漠地區(qū)植被NPP總體上為極顯著增加趨勢,，穩(wěn)定性波動(dòng)較大，空間變異性顯著,。未來趨勢分析表明,，73.58%植被NPP具有反持續(xù)性，揭示了未來庫布其沙漠植被NPP可能出現(xiàn)與當(dāng)前變化趨勢相反的情況,。植被NPP與溫度和降水量呈正相關(guān)的像元數(shù)占總像元數(shù)的比例最高,，分別為90.56%和98.07%；植被NPP與風(fēng)速和相對(duì)濕度呈負(fù)相關(guān)的比例最高,，達(dá)60.57%和75.57%,。潛在蒸散發(fā)和降水量為影響庫布其沙漠植被NPP變化的主導(dǎo)因子。庫布其沙漠植被NPP存在較強(qiáng)的時(shí)空異質(zhì)性,。本研究為荒漠生態(tài)系統(tǒng)的管理和可持續(xù)發(fā)展提供了科學(xué)依據(jù),。

摘要:全球變暖加劇了季節(jié)性凍土區(qū)凍融格局的變化,，磷（Phosphorus,P）是農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)氣候變暖的主要限制性元素。本研究以室內(nèi)試驗(yàn)為基礎(chǔ),，以黑龍江省3種典型土壤（黑土,、黑鈣土、白漿土）為研究對(duì)象,，以腐熟秸稈（F）和生物炭（B）為外源介質(zhì),，進(jìn)行為期50次的凍融循環(huán)試驗(yàn)，評(píng)估凍融循環(huán)作用下外源土壤改良劑對(duì)黑龍江省3種典型土壤磷素有效性的影響,。試驗(yàn)結(jié)果表明：在凍融循環(huán)過程中,，3種類型土壤中外源介質(zhì)的施加顯著改變了土壤的理化性質(zhì)，并在不同程度上增加了土壤磷素有效性,。隨著凍融循環(huán)次數(shù)的增加,，土壤速效磷（Olsen-P）含量呈現(xiàn)先增加后減小再增加趨勢,，在黑土、黑鈣土,、白漿土中增幅最大的處理分別為F,、F+B、F+B,；土壤pH值、含水率,、凍融循環(huán)次數(shù)及酸性磷酸酶活性是影響土壤Olsen-P含量的重要因素,。根據(jù)HEDLEY磷分級(jí)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在凍融循環(huán)條件下,，黑土,、黑鈣土、白漿土中F,、F+B,、F處理活性磷組分平均含量最高；不同活性磷庫中,，穩(wěn)定磷組分含量在3種土壤中均顯著高于活性磷含量與中等不穩(wěn)定磷組分含量,。研究結(jié)果對(duì)于農(nóng)作物秸稈的綜合利用具有理論參考價(jià)值。

摘要:設(shè)計(jì)了一款適用于多元有機(jī)廢棄物快速無害化處理的節(jié)能環(huán)保型層式好氧發(fā)酵智能裝備,，主要包括發(fā)酵倉,、布料系統(tǒng)、勻翻系統(tǒng),、增氧曝氣系統(tǒng),、出料移位系統(tǒng)和控制系統(tǒng)。發(fā)酵倉采用層式箱體結(jié)構(gòu),，有效容積為136.51 m3,；位于箱體頂端的布料系統(tǒng)采用鏈?zhǔn)焦伟褰Y(jié)構(gòu)；勻翻系統(tǒng)采用偏心翻轉(zhuǎn)下料結(jié)構(gòu),；增氧曝氣系統(tǒng)通過變頻泵調(diào)速進(jìn)行流量調(diào)節(jié)和單層獨(dú)立曝氣,；出料移位系統(tǒng)采用鏈?zhǔn)焦伟宄隽希⑼ㄟ^輸送帶輸送至陳化區(qū),；控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)溫度,、含水率,、壓力、氣體質(zhì)量分?jǐn)?shù)等數(shù)據(jù)監(jiān)測,，可多元反饋實(shí)時(shí)調(diào)控通風(fēng)供氧,。在此基礎(chǔ)上，以雞糞,、牛糞沼渣,、稻殼為主要原料，進(jìn)行為期4 d的好氧發(fā)酵試驗(yàn),，檢測發(fā)酵過程中關(guān)鍵參數(shù)變化并測定物料基礎(chǔ)特性過程指標(biāo),，完成裝備性能試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：內(nèi)部堆體溫度在28 h時(shí)升至50℃,，發(fā)酵過程中堆體最高溫度可達(dá)70.36℃,，試驗(yàn)結(jié)束后發(fā)酵產(chǎn)物含水率降低至34.35%，發(fā)酵效果良好,；與傳統(tǒng)技術(shù)模式相比,，智能化程度高。

摘要:采用Fenton氧化體系（Fendon oxidation system，F(xiàn)OS）研究了不同氧化水平（0,、1,、5、10,、20 mmol/L H2O2）下豬背最長肌的蛋白質(zhì)及脂質(zhì)的氧化作用及其與品質(zhì)指標(biāo),、揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)的相關(guān)性。結(jié)果表明,，隨氧化程度的升高,，豬背最長肌的離心損失率、蒸煮損失率,、S23（自由水比例）,、L*、過氧化值（Peroxide value,，POV）,、TBARS（Thiobarbituric acid reactive substances）值、羰基含量等均顯著增加，而a*,、b*,、硬度、咀嚼性,、黏性,、表面疏水性先增加后降低，S22（不易流動(dòng)水比例）,、巰基含量,、彈性、回復(fù)性,、內(nèi)聚性均減?。坏湫蛽]發(fā)性化合物組成變化顯著,，二聚體（2-戊酮D,、2-丁酮D）,、雜環(huán)類化合物(2,6-二甲基吡嗪,、吡啶)及酸類（乙酸）物質(zhì)增多。相關(guān)性分析表明,，肉品品質(zhì)變化是脂質(zhì)和蛋白交互氧化的結(jié)果,，脂質(zhì)和肌原纖維蛋白氧化進(jìn)一步導(dǎo)致了樣品保水性的降低，色澤,、風(fēng)味和質(zhì)構(gòu)的劣變,。

摘要:非道路輪胎具有結(jié)構(gòu)尺寸大,、工況惡劣多變、載荷波動(dòng)明顯等典型特征,，其垂向載荷顯著影響車輛的縱向,、垂向、側(cè)向動(dòng)力學(xué)特性,。針對(duì)非道路輪胎垂向載荷獲取困難,、傳統(tǒng)物理模型推演精度不足的問題，提出了一種基于應(yīng)變信息與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的垂向載荷反演算法,。以R-1型人字花紋非道路輪胎為研究對(duì)象,，設(shè)計(jì)了由大量程柔性應(yīng)變傳感器、低功耗數(shù)據(jù)采集及無線傳輸模塊組成的輪胎應(yīng)變信息采集系統(tǒng)。以胎壓,、速度,、載荷等參數(shù)為變量，在轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)臺(tái)上開展了多種典型工況測試,，分析了輪胎接地點(diǎn)的應(yīng)變變化規(guī)律,。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了面向輪胎垂向載荷估計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，并基于AdamW優(yōu)化器與網(wǎng)格搜索法開展了算法參數(shù)優(yōu)化,。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于AdamW優(yōu)化器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)非道路輪胎垂向載荷預(yù)測表現(xiàn)出較高的精度,，各工況下最大平均相對(duì)誤差由4.10%降至0.30%,。此外，針對(duì)模型泛化能力的測試結(jié)果顯示,，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型平均歸一化均方根誤差較SVR模型降低55.91%,，泛化性能優(yōu)越。研究表明,，所提出基于AdamW優(yōu)化器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可對(duì)以應(yīng)變信息為輸入的非道路輪胎垂向載荷進(jìn)行準(zhǔn)確反演,，為非道路車輛的動(dòng)力學(xué)控制系統(tǒng)提供可靠的輪胎力學(xué)關(guān)鍵參數(shù)獲取依據(jù)。

摘要:針對(duì)復(fù)雜茶園環(huán)境下自走式采茶機(jī)行駛穩(wěn)定性較弱等問題,，開展了履帶自走式采茶機(jī)行走底盤通過性能研究,。采用UGNX 12.0對(duì)整車機(jī)構(gòu)進(jìn)行三維虛擬建模，通過RecurDyn開展多體動(dòng)力學(xué)仿真,，表明了在空載和帶負(fù)載狀態(tài)下三角履帶底盤可以滿足設(shè)計(jì)需求,，并對(duì)采茶機(jī)橫向、縱向穩(wěn)定性以及越障進(jìn)行了理論分析,，求解出最大爬坡角度及越障高度,。通過無線控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，建立了藍(lán)牙APP通信實(shí)現(xiàn)對(duì)底盤無線控制,；在此基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了4條三角履帶跨行自走式采茶機(jī)整機(jī)，該采茶機(jī)可以在田間自主行走,，并對(duì)采茶機(jī)行走底盤進(jìn)行了田間試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明,，采茶機(jī)在試驗(yàn)場地滿載時(shí)最大爬坡角度達(dá)30°，最大越障高度為340 mm,，能夠滿足現(xiàn)階段茶園行走通過性需求,。

摘要:本文設(shè)計(jì)一款驅(qū)動(dòng)固定集中、足端無伴隨轉(zhuǎn)動(dòng)特征且具有全向運(yùn)動(dòng)能力的腿部機(jī)構(gòu)（全向運(yùn)動(dòng)仿生腿OmnilLeg）,，以提升全向運(yùn)動(dòng)仿生腿性能為目的,，提出一種多目標(biāo)分層優(yōu)化方法對(duì)其尺寸參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。給出了腿部機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)和靜力學(xué)模型,，構(gòu)建了6項(xiàng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo),，包括極限步長、極限步高,、兩項(xiàng)運(yùn)動(dòng)學(xué)性能指標(biāo)（雅可比矩陣條件數(shù)均值,、運(yùn)動(dòng)學(xué)性能波動(dòng)情況）、兩項(xiàng)靜力學(xué)性能指標(biāo)（力傳遞能力,、力傳遞穩(wěn)定性）,。分析了全向運(yùn)動(dòng)仿生腿各尺寸參數(shù)對(duì)6項(xiàng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度和規(guī)律。結(jié)合蒙特卡洛法提出了以極限步長和極限步高為主要指標(biāo),，以運(yùn)動(dòng)學(xué)性能和靜力學(xué)性能為輔助指標(biāo),，將優(yōu)化目標(biāo)分層的多目標(biāo)尺寸參數(shù)優(yōu)化方法,，對(duì)全向運(yùn)動(dòng)仿生腿尺寸參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,。分析了全向運(yùn)動(dòng)仿生腿運(yùn)動(dòng)學(xué)和靜力學(xué)性能，末端工作空間在-0.07 m≤（x,、y）≤0.07 m,、5°≤γ≤85°的區(qū)域內(nèi)時(shí)，全向運(yùn)動(dòng)仿生腿具備更好的運(yùn)動(dòng)學(xué)和靜力學(xué)性能,?；趦?yōu)化所得的尺寸參數(shù)搭建了全向運(yùn)動(dòng)仿生腿原型樣機(jī)，并搭建了單腿測試平臺(tái),，通過末端加載試驗(yàn)驗(yàn)證了運(yùn)動(dòng)學(xué)和靜力學(xué)性能,。研究結(jié)果為全向運(yùn)動(dòng)仿生腿進(jìn)一步研究奠定基礎(chǔ)。

摘要:兩轉(zhuǎn)一移三自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)在五軸混聯(lián)加工裝備上應(yīng)用廣泛。受到具有優(yōu)異性能的商用Exechon并聯(lián)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的啟發(fā)，本文提出了一種具有平行四邊形子閉環(huán)結(jié)構(gòu)分支的2-PRU-PRRPa并聯(lián)機(jī)構(gòu),。采用螺旋理論分析自由度,，求解得到該機(jī)構(gòu)具有2個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)和1個(gè)移動(dòng)自由度?；陂]環(huán)矢量法建立了2-PRU-PRRPa并聯(lián)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,，建立驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)輸入與動(dòng)平臺(tái)末端輸出之間的映射關(guān)系?？紤]驅(qū)動(dòng)行程以及奇異位形,，采用搜索法對(duì)2-PRU-PRRPa并聯(lián)機(jī)構(gòu)工作空間進(jìn)行求解。對(duì)并聯(lián)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程進(jìn)行微分得到了機(jī)構(gòu)速度方程,，并且基于速度雅可比矩陣分析機(jī)構(gòu)輸入,、輸出與混合奇異位型。根據(jù)運(yùn)動(dòng)/力傳遞指標(biāo)對(duì)機(jī)構(gòu)性能進(jìn)行評(píng)價(jià),，得到了機(jī)構(gòu)傳遞性能分布圖譜,。以優(yōu)質(zhì)傳遞空間優(yōu)化為目標(biāo)，基于空間模型法對(duì)2-PRU-PRRPa并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行尺度綜合,。研究結(jié)果對(duì)五軸混聯(lián)加工裝備研制具有參考價(jià)值,。