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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，并對未來發(fā)展提出展望，以期通過多模態(tài)融合的方法推動農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)管理、提高生產(chǎn)效率。

摘要:攝食強(qiáng)度識別分類是實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖精準(zhǔn)投喂的重要環(huán)節(jié)。現(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性與準(zhǔn)確性，從而有效減少了飼料浪費(fèi)。

摘要:針對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)對未訓(xùn)練病害的處方推薦功能；針對多種模態(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個百分點(diǎn)；MC-SEM模型對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)證了模型對未訓(xùn)練病害的推薦能力；BATNet對于多模態(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)模化蛋雞養(yǎng)殖一直以來都面臨著蛋雞健康狀態(tài)不易評估、疫病無法有效預(yù)防等問題，雞群健康監(jiān)測對于蛋雞養(yǎng)殖業(yè)的意義日漸顯著。蛋雞作為恒溫動物，其體溫是評估健康狀態(tài)的重要指標(biāo)。本研究以疊層籠養(yǎng)蛋雞為研究對象，提出了一種融合多源信息的蛋雞體溫測量方法。首先對熱紅外相機(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)行像素級配準(zhǔn)，使用YOLO v8n目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)對融合的多源圖像進(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。基于環(huán)境溫度、環(huán)境相對濕度、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、無擾動地測量規(guī)模化蛋雞養(yǎng)殖場的雞只體溫提供了參考。

摘要:為了提高規(guī)模化肉雞養(yǎng)殖場中肉雞死雞識別的精度，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)境中對肉雞死雞實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識別，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)建一個多模態(tài)豬病知識圖譜，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)過知識抽取以及圖像匹配后初步構(gòu)建兩個多模態(tài)豬病知識圖譜；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，基于對實(shí)體向量表征相似度的計(jì)算，融合兩個多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的豬病實(shí)體，以形成一個知識完備性更高的豬病知識圖譜。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的多模態(tài)融合方法在豬病實(shí)體對齊任務(wù)上取得了優(yōu)異的性能，相較于現(xiàn)有方法，對齊準(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環(huán)境改善和相關(guān)政策制定均有重要的推動作用。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，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，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算法提取端元束對應(yīng)的豐度在提升模型生物量反演精度的有效性。同時，試驗(yàn)證明端元的提取精度越高，對應(yīng)模型生物量反演效果越好。

摘要:針對當(dāng)前自動化采摘過程中僅依賴視覺技術(shù)無法準(zhǔn)確識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化采摘過程中對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:采用自動化手段對植物生長過程中的表型特征進(jìn)行精準(zhǔn)測量對于育種和栽培等應(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%，單幅圖像檢測耗時為44.8 ms，說明該方法對于雙模態(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:茶葉滋味是評價(jià)茶葉品質(zhì)的關(guān)鍵指標(biāo)之一，也是茶葉分級和市場定價(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)的不同等級滇紅工夫紅茶樣品滋味品質(zhì)快速評價(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判別模型。研究結(jié)果顯示，采用多模態(tài)融合技術(shù)對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%。可見，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)對于評價(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。總結(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)備的溫室移動機(jī)器人平臺。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)。針對設(shè)施栽培壟道狹長、對稱、重復(fù)的環(huán)境特點(diǎn)，提出AprilTag定位校正方法，解決移動機(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。基于三維運(yùn)動捕捉系統(tǒng)評估移動機(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)開展了移動機(jī)器人自主導(dǎo)航性能評估試驗(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:針對名優(yōu)茶采摘末端執(zhí)行器作業(yè)成功率低的問題，對一款欠驅(qū)動式末端執(zhí)行器進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。以英紅九號為對象，對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個工作狀態(tài)下的桿長幾何關(guān)系建立多個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°、采摘對象為單芽或一芽一葉時，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)了一種對稱式蔬菜單株自動嫁接機(jī)，在PLC系統(tǒng)控制下，可以連續(xù)自動完成對砧穗木苗株的夾取傳送、切削、對接以及對嫁接夾裁切、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象，開展了蔬菜單株自動嫁接機(jī)樣機(jī)性能試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明，各環(huán)節(jié)執(zhí)行時間越短，即加快執(zhí)行速度，嫁接合格率均會下降，影響程度由大到小依次為對接苗時間、上夾時間和取送切苗時間。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，嫁接苗損傷率會有所上升。在各環(huán)節(jié)執(zhí)行時間優(yōu)化基礎(chǔ)上，分別對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，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，對不同參數(shù)下清秸裝置作業(yè)進(jìn)行仿真對比，確定了各參數(shù)對清秸裝置性能的影響規(guī)律。設(shè)計(jì)了被動清秸和主動清秸結(jié)合的動力補(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，清秸裝置能夠及時進(jìn)行動力補(bǔ)償，進(jìn)入主動清秸作業(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，平均種床清秸率為88.93%，最高達(dá)91.33%，較完全主動清秸方式節(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:針對長江中下游稻油輪作區(qū)油菜直播作業(yè)時，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，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，通過動力學(xué)與運(yùn)動學(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，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，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，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)動力耙。根據(jù)桑園種植模式和耕整地農(nóng)藝要求確定了動力耙整機(jī)結(jié)構(gòu)，通過對耙刀作業(yè)過程理論計(jì)算和運(yùn)動學(xué)分析，確定耙刀結(jié)構(gòu)參數(shù)。利用離散元法對動力耙作業(yè)過程進(jìn)行仿真，分析不同外傾角對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；耕深僅對碎土率的影響顯著，對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)時間、加秧（肥）時間、轉(zhuǎn)彎時間等參數(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)組時間利用率波動增大的主要因素；固定時間利用率條件下，當(dāng)時間利用率分別為0.45和0.5時，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)時間利用率為0.55時，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35組棉樣圖像逐行像素?cái)?shù)量對比驗(yàn)證，最優(yōu)參數(shù)組合在3組行區(qū)間（每個圖像按行劃分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，針對設(shè)施棗園種植環(huán)境設(shè)計(jì)了一款用于冬棗振動采收參數(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)單擺動力學(xué)模型，通過對模型的求解，確定了影響果實(shí)脫落的主要因素為振動頻率、振動幅值和振動時間。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：振動頻率為12.66 Hz、振動幅值為15.02 mm、振動時間為3.98 s，此時，熟果脫落率為70.08%,青果脫落率為11.97%。并對優(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，裝置對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時割膠效果最佳，此時割膠深度合格率為91.38%，割面平滑度合格率為89.73%，滿足割膠作業(yè)要求。

摘要:針對常規(guī)橫向型輸送鏈?zhǔn)降啬焓把b置作業(yè)時撕膜產(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。通過理論分析對橡膠鏈摩擦塊、釘齒鏈驅(qū)動輪和鏈板導(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系統(tǒng)動力學(xué)仿真模型，分析不同轉(zhuǎn)速下?lián)焓版溦駝犹匦裕瑢ζ鹉み^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，作業(yè)性能較優(yōu)，合力為228.83 N，磨損量為2.81 mm，較優(yōu)組合下對土壤撓動情況進(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)。通過對挖掘齒在挑石及拋石作業(yè)過程進(jìn)行運(yùn)動學(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)因素及交互作用對撿石機(jī)作業(yè)性能的影響規(guī)律，對構(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)化針對該類型土質(zhì)的作業(yè)機(jī)具時，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，由于進(jìn)流速度較低且存在壁面回流，會導(dǎo)致水力性能劣化，產(chǎn)生嚴(yán)重的機(jī)組振動，威脅泵站的安全穩(wěn)定運(yùn)行。溝槽流動控制技術(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個參數(shù)中，溝槽尾部距離對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)接矩形自動篩選出的N-NDVI植株氮含量最優(yōu)敏感波段寬度在各時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)橥晔炱凇喂?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)組合對冬小麥單產(chǎn)預(yù)測具有不同影響；單生育期時，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，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個時期的效果最好，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，提升模型對高頻和孢子邊緣等信息的復(fù)原效果；同時，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個維度增加夏孢子特征信息權(quán)重，提升模型對夏孢子的特征表達(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對復(fù)原前后的圖像進(jìn)行夏孢子檢測，對比改進(jìn)DeblurGANv2復(fù)原模型對檢測性能的影響。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:作物葉片等級和病害的快速準(zhǔn)確識別對開發(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。針對作物葉片等級和病害識別準(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和病害識別算法(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)生更精確的像素級關(guān)注。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CLGDRNet在初烤煙葉分級數(shù)據(jù)集（Tobacco leaf grading dataset, TLGD）上識別精度[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具有更高的識別精度，可為高精度作物葉片等級和病害識別提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

摘要:針對水下目標(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，使用輕量級的上采樣算子融合上下文信息，提高模型對目標(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，同時降低了多尺度樣本分布不均衡對模型的影響。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)涮卣鳎?020年生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行增邊優(yōu)化并識別生態(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)殖池塘對保障食物供給、提供優(yōu)質(zhì)蛋白和促進(jìn)沿海社會經(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年長時序Landsat遙感影像，借助Google Earth Engine平臺與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)，并探究其時空變化特征。結(jié)果表明：江蘇省沿海養(yǎng)殖池塘識別總體精度和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）、波動增長階段（2002—2005年）、快速增長階段（2006—2013年）、波動下降階段（2014—2021年）。空間分布集中于鹽城市的大豐區(qū)、射陽縣、響水縣和東臺市。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生產(chǎn)力（Net primary production, NPP）的時空演變規(guī)律及其氣象驅(qū)動因素，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的時空變化特征及其與潛在蒸散發(fā)、降水量、相對濕度、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)波動上升趨勢。空間上，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)，評估凍融循環(huán)作用下外源土壤改良劑對黑龍江省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（不易流動水比例）、巰基含量、彈性、回復(fù)性、內(nèi)聚性均減小；典型揮發(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)向動力學(xué)特性。針對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誤差由4.10%降至0.30%。此外，針對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對整車機(jī)構(gòu)進(jìn)行三維虛擬建模，通過RecurDyn開展多體動力學(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)動固定集中、足端無伴隨轉(zhuǎn)動特征且具有全向運(yùn)動能力的腿部機(jī)構(gòu)（全向運(yùn)動仿生腿OmnilLeg），以提升全向運(yùn)動仿生腿性能為目的，提出一種多目標(biāo)分層優(yōu)化方法對其尺寸參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。給出了腿部機(jī)構(gòu)的運(yùn)動學(xué)和靜力學(xué)模型，構(gòu)建了6項(xiàng)性能評價(jià)指標(biāo)，包括極限步長、極限步高、兩項(xiàng)運(yùn)動學(xué)性能指標(biāo)（雅可比矩陣條件數(shù)均值、運(yùn)動學(xué)性能波動情況）、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)動仿生腿各尺寸參數(shù)對6項(xiàng)性能評價(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，對全向運(yùn)動仿生腿尺寸參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。分析了全向運(yùn)動仿生腿運(yùn)動學(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，全向運(yùn)動仿生腿具備更好的運(yùn)動學(xué)和靜力學(xué)性能。基于優(yōu)化所得的尺寸參數(shù)搭建了全向運(yùn)動仿生腿原型樣機(jī)，并搭建了單腿測試平臺，通過末端加載試驗(yàn)驗(yàn)證了運(yùn)動學(xué)和靜力學(xué)性能。研究結(jié)果為全向運(yùn)動仿生腿進(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個轉(zhuǎn)動和1個移動自由度。基于閉環(huán)矢量法建立了2-PRU-PRRPa并聯(lián)機(jī)構(gòu)運(yùn)動學(xué)模型，建立驅(qū)動關(guān)節(jié)輸入與動平臺末端輸出之間的映射關(guān)系。考慮驅(qū)動行程以及奇異位形，采用搜索法對2-PRU-PRRPa并聯(lián)機(jī)構(gòu)工作空間進(jìn)行求解。對并聯(lián)機(jī)構(gòu)運(yùn)動學(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/力傳遞指標(biāo)對機(jī)構(gòu)性能進(jìn)行評價(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2-PRU-PRRPa并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行尺度綜合。研究結(jié)果對五軸混聯(lián)加工裝備研制具有參考價(jià)值。