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摘要:針對(duì)采摘機(jī)器人在果實(shí)振蕩情況下因難以精確定位影響采摘效率的問題，提出了一種基于單目視覺與超聲檢測(cè)的振蕩果實(shí)識(shí)別與定位方法。首先對(duì)采集的振蕩果樹圖像序列進(jìn)行基于色差R-G的Otsu閾值分割和形態(tài)學(xué)處理，接著對(duì)圖像果實(shí)區(qū)域進(jìn)行灰度填充，將處理后的圖像序列疊加得到復(fù)合圖像和目標(biāo)果實(shí)運(yùn)動(dòng)區(qū)域，求取振蕩果實(shí)在圖像運(yùn)動(dòng)區(qū)域的二維平衡位置坐標(biāo)。然后機(jī)械手在視覺引導(dǎo)下運(yùn)動(dòng)，其末端指向振蕩果實(shí)二維平衡位置坐標(biāo)，同時(shí)超聲傳感器檢測(cè)目標(biāo)果實(shí)深度信息并提取超聲回波信號(hào)峰峰值進(jìn)行果實(shí)識(shí)別，當(dāng)檢測(cè)到果實(shí)處于適合采摘位置時(shí)，機(jī)械手爪抓取果實(shí)。采摘試驗(yàn)表明，采摘成功率為86%，驗(yàn)證了所采用方法的有效性，為實(shí)現(xiàn)采摘機(jī)器人實(shí)用化提供了參考。

摘要:針對(duì)自然場(chǎng)景下，由于復(fù)雜背景以及多變環(huán)境，水果病害果實(shí)圖像分割難的問題，提出了一種基于對(duì)數(shù)相似度約束Otsu和水平集活動(dòng)輪廓的近橢圓形病害果實(shí)圖像分割方法。考慮背景的復(fù)雜多變，提出對(duì)數(shù)相似度約束Otsu分割來區(qū)分病害果實(shí)與背景；由于水平集活動(dòng)輪廓模型的局部最優(yōu)性，提出采用自適應(yīng)膨脹系數(shù)的改進(jìn)距離規(guī)則水平集活動(dòng)輪廓模型來精確演化輪廓。先對(duì)病害果實(shí)區(qū)域樣本的顏色進(jìn)行混合高斯建模，獲得整個(gè)病害果實(shí)圖像與樣本模型的對(duì)數(shù)相似度；對(duì)對(duì)數(shù)相似度進(jìn)行約束Otsu閾值分割以及形態(tài)學(xué)濾波；采用最小二乘法對(duì)濾波后的曲線輪廓進(jìn)行橢圓擬合，對(duì)擬合后的橢圓采用自適應(yīng)膨脹系數(shù)的距離規(guī)則水平集活動(dòng)輪廓演化，得到病害果實(shí)完整輪廓。對(duì)18個(gè)不同場(chǎng)景的病害果實(shí)進(jìn)行分割，平均誤判率和漏判率分別為1.77%和1.6%，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以從復(fù)雜自然場(chǎng)景圖像中分割出病害果實(shí)。

摘要:為使農(nóng)業(yè)機(jī)器人能夠通過“觸摸”檢測(cè)果蔬表面粗糙度特性，設(shè)計(jì)并制作了一種PVDF觸覺傳感器，通過觸覺信號(hào)處理分析檢測(cè)果蔬的表面粗糙度特性。利用ANSYS有限元分析選擇傳感器模型的有效信息獲取區(qū)域，將PVDF壓電薄膜和電阻應(yīng)變片以不同方向和位置隨機(jī)排布在該區(qū)域。搭建觸覺信息檢測(cè)平臺(tái)，通過多通道數(shù)據(jù)采集程序?qū)?種不同粗糙度等級(jí)的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)，提取樣本特征，建立支持向量回歸機(jī)算法模型，并通過基于徑向基核函數(shù)的SVR算法對(duì)果蔬表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測(cè)。試驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際設(shè)定粗糙度等級(jí)一致，證明所設(shè)計(jì)觸覺傳感器能有效檢測(cè)果蔬表面粗糙度特性。

摘要:在密植果園的果樹行間，由于濃密樹冠對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的遮擋，目前在開闊環(huán)境中成功應(yīng)用的農(nóng)業(yè)機(jī)械衛(wèi)星導(dǎo)航定位方式存在失效問題。而單純利用里程計(jì)在果園進(jìn)行定位，又存在誤差累積的難題。為此，以農(nóng)業(yè)機(jī)器人駛?cè)牍麡湫星暗某跏嘉恢命c(diǎn)為原點(diǎn)，建立世界坐標(biāo)系。利用激光雷達(dá)掃描作業(yè)空間中果樹行兩邊的樹干，根據(jù)圓弧聚類方法計(jì)算樹干中心點(diǎn)，并記錄在世界坐標(biāo)系中。而后，在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中再實(shí)時(shí)檢測(cè)果樹樹干中心點(diǎn)，并與先前時(shí)刻記錄在世界坐標(biāo)系中的樹干中心點(diǎn)進(jìn)行匹配，利用匹配結(jié)果校正里程計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出的機(jī)器人位置和航向，以實(shí)現(xiàn)在密植果樹行間對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)行準(zhǔn)確定位。10次重復(fù)實(shí)驗(yàn)表明，農(nóng)業(yè)機(jī)器人在世界坐標(biāo)系的x和y方向上定位誤差的標(biāo)準(zhǔn)差都約為0.08m，精度能夠滿足密植果園作業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用需求。

摘要:為實(shí)現(xiàn)超級(jí)稻育秧播種過程按“穴粒數(shù)”播補(bǔ)種的思路，需要對(duì)播種缽體秧盤上每個(gè)穴位的種子數(shù)進(jìn)行精確檢測(cè)。傳統(tǒng)的單一面積法和平均灰度值法雖然簡(jiǎn)單，但檢測(cè)精度較低，無法準(zhǔn)確識(shí)別每個(gè)穴位種子粒數(shù)，最終影響播種質(zhì)量。考慮到種子單個(gè)連通區(qū)域的形狀參數(shù)與粒數(shù)之間存在密切關(guān)系，提出一種基于改進(jìn)形狀因子的缽體秧盤播種質(zhì)量檢測(cè)方法。首先采用RGB加權(quán)法對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度化處理，Otsu分割閾值算法進(jìn)行二值化，形態(tài)學(xué)算法進(jìn)行去噪；再利用掩膜定位技術(shù)提取出秧盤中每個(gè)穴位內(nèi)的種子圖像并進(jìn)行連通域檢測(cè)，測(cè)量單個(gè)連通域的面積、周長(zhǎng)、最小外接多邊形面積等參數(shù)，計(jì)算出改進(jìn)后的形狀因子，結(jié)合單連通域面積大小，完成單個(gè)連通域種子0粒（含雜質(zhì)）、1粒、2粒、3粒、4粒及以上情況的檢測(cè)，并通過累加實(shí)現(xiàn)穴粒數(shù)的檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)于單個(gè)連通域內(nèi)種子數(shù)在0~3粒時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到95%以上，4粒以上種子的識(shí)別率達(dá)到90%；穴粒數(shù)的平均檢測(cè)準(zhǔn)確率均達(dá)到95%以上，每幅圖像平均處理時(shí)間為0.518s，滿足在線檢測(cè)的需求，為后續(xù)播補(bǔ)種提供了參考依據(jù)。

摘要:利用柵格法對(duì)工作區(qū)域進(jìn)行劃分，快速得到往復(fù)遍歷式植保無人機(jī)的作業(yè)路徑，在以作業(yè)架次數(shù)最少為約束條件的情況下，研究了一種多架次返航路線規(guī)劃算法，合理地分配了各架次的噴藥量和返航點(diǎn)，使無人機(jī)的工作總能耗最小，降低了無人機(jī)在非作業(yè)情況下無效消耗能量，提高了作業(yè)效率。仿真結(jié)果表明，在同等作業(yè)條件下，在一塊210m×200m的矩形作業(yè)區(qū)域，采用本算法進(jìn)行航跡規(guī)劃，相比于僅以藥液耗盡為返航依據(jù)的航跡規(guī)劃，能耗節(jié)省率達(dá)到了12.89%，而且作業(yè)面積越大，能量節(jié)省效果越明顯，通過田間對(duì)比試驗(yàn)，進(jìn)一步證明了算法的可行性。

摘要:為了研究棘輪齒輪式水稻缽苗移栽縱向送秧機(jī)構(gòu)的可行性，分析了水稻缽苗移栽縱向送秧機(jī)構(gòu)的工作原理和棘輪齒輪式機(jī)構(gòu)的傳動(dòng)特性，針對(duì)高速回轉(zhuǎn)式水稻缽苗移栽機(jī)送秧機(jī)構(gòu)需滿足傳動(dòng)平穩(wěn)、傳動(dòng)比精確、工作可靠性好、作業(yè)中沒有積累誤差、振動(dòng)和噪聲小的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)棘輪齒輪式水稻缽苗移栽縱向送秧機(jī)構(gòu)，對(duì)其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的重要幾何參數(shù)建立了數(shù)學(xué)模型, 進(jìn)行了優(yōu)化,采用CAD/CAE軟件建立虛擬模型。對(duì)該機(jī)構(gòu)進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn)，結(jié)果表明，該種傳動(dòng)形式的縱向送秧機(jī)構(gòu)能夠滿足高速回轉(zhuǎn)式缽苗移栽機(jī)的工作要求，為研發(fā)高速回轉(zhuǎn)式缽苗移栽機(jī)縱向送秧機(jī)構(gòu)提供了理論和實(shí)踐依據(jù)。

摘要:針對(duì)雙五桿栽植機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)多，用傳統(tǒng)的解析法設(shè)計(jì)較為困難的實(shí)際問題，分析了油菜缽苗移栽機(jī)雙五桿栽植機(jī)構(gòu)的工作原理和運(yùn)動(dòng)特性，構(gòu)建了該機(jī)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型，借助Matlab軟件開展了多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型的求解和參數(shù)分析，并結(jié)合高速攝像技術(shù)開展了該機(jī)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型與實(shí)際軌跡一致性的驗(yàn)證。結(jié)果表明：機(jī)組前進(jìn)速度為0.3m/s、栽植頻率為60株/min時(shí)，栽植株距和軌跡高度均為300mm，入土軌跡與出土〖JP2〗軌跡具有較高垂直度和重合度，栽植軌跡最低點(diǎn)鴨嘴器水平方向速度為0.04m/s，接近零速栽植，滿足油菜移栽要求。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有水田株間除草機(jī)傷苗率高等問題，進(jìn)行機(jī)理分析和改進(jìn)設(shè)計(jì)，采用左、右2組彈齒盤對(duì)稱安裝，通過軟軸帶動(dòng)除草彈齒盤旋轉(zhuǎn)，完成除草功能。通過對(duì)除草關(guān)鍵部件彈齒盤的運(yùn)動(dòng)學(xué)和水田植物（水稻稻苗和稗草）的強(qiáng)度分析，建立了彈齒盤的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型以及水田植物的受力模型、應(yīng)力模型。通過水田植物的應(yīng)力模型分析，建立了水田植物的強(qiáng)度條件，并根據(jù)水田植物（水稻稻苗和稗草）的物理特性、彈齒盤基本參數(shù)，獲得了除草盤轉(zhuǎn)動(dòng)角速度、彈齒數(shù)量的取值范圍，并通過室內(nèi)土槽試驗(yàn)確定了彈齒盤轉(zhuǎn)動(dòng)角速度為25.1rad/s、彈齒數(shù)量為5。通過田間性能檢測(cè)，結(jié)果表明，除草率為80%、傷苗率為4.5%，均達(dá)到了農(nóng)藝技術(shù)指標(biāo)的要求。

摘要:為滿足液態(tài)施肥機(jī)轉(zhuǎn)子式轉(zhuǎn)換器空間凸輪機(jī)構(gòu)運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn)、防止液肥泄漏與施肥量精準(zhǔn)的性能要求，建立了空間凸輪數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用Visual Basic 6.0開發(fā)空間凸輪優(yōu)化軟件，得到凸輪的平均圓柱半徑為37mm以及輪廓曲線圖，應(yīng)用Pro/E軟件對(duì)空間凸輪機(jī)構(gòu)進(jìn)行三維建模與運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真，驗(yàn)證了該空間凸輪機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性。進(jìn)行試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)，當(dāng)液壓泵壓力0.4MPa、輸出軸轉(zhuǎn)速69.75r/min時(shí)，所測(cè)施肥量基本相同，且噴肥針只在空間凸輪的推程到回程階段噴肥。結(jié)果表明：空間凸輪機(jī)構(gòu)運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn)，符合設(shè)計(jì)要求。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有扎穴機(jī)構(gòu)存在扎穴穴口大、入出土垂直度差等問題，設(shè)計(jì)了一種深施型液態(tài)施肥機(jī)非圓齒輪行星系扎穴機(jī)構(gòu)。為使扎穴機(jī)構(gòu)得到滿足農(nóng)藝要求的入出土垂直度，提出了一種基于Matlab GUI開發(fā)平臺(tái)的非圓齒輪行星系扎穴機(jī)構(gòu)反求設(shè)計(jì)與運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真分析方法。通過微調(diào)靜軌跡曲線上的少量型值點(diǎn)，得到了一組機(jī)構(gòu)最佳優(yōu)化參數(shù)，應(yīng)用Pro/E軟件建立扎穴機(jī)構(gòu)模型，并利用ADAMS軟件對(duì)其進(jìn)行模擬仿真，得到噴肥針尖點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡曲線。試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)結(jié)果表明：穴口寬度為30.3mm、穴距為221.9mm，該扎穴機(jī)構(gòu)能夠滿足噴肥針入出土垂直度好、穴口小的設(shè)計(jì)要求。

摘要:為了優(yōu)化水肥一體化灌溉施肥機(jī)并提高其吸肥性能，在分析文丘里吸肥器工作原理基礎(chǔ)上，依據(jù)經(jīng)濟(jì)流速流量對(duì)照表，綜合考慮施肥裝置及管路系統(tǒng)的沿程損失與局部損失，以吸肥流量為評(píng)價(jià)指標(biāo)，應(yīng)用CFD數(shù)值計(jì)算對(duì)影響系統(tǒng)吸肥性能的關(guān)鍵核心部件文丘里吸肥器的漸縮角α、漸擴(kuò)角β、喉部直徑d0進(jìn)行單因素性能優(yōu)化設(shè)計(jì)，獲得了3個(gè)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)其吸肥性能的影響規(guī)律；通過三因素三水平的正交試驗(yàn)方案，得出基于CFD數(shù)值計(jì)算的文丘里吸肥器最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)組合，漸縮角α為20°、漸擴(kuò)角β為8°、喉部直徑d0為6mm，且當(dāng)吸肥管與文丘里主管道呈40°傾角時(shí)吸肥性能最優(yōu)。模擬數(shù)據(jù)與水肥一體化灌溉施肥機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)表明，CFD數(shù)值優(yōu)化后的文丘里吸肥器吸肥流量提高約38.6%，與模糊自動(dòng)控制系統(tǒng)相配合的水肥一體化灌溉施肥機(jī)的吸肥流量總體提高約47.6%，節(jié)能效果顯著。

摘要:為解決花生收獲過程中產(chǎn)量監(jiān)測(cè)問題，結(jié)合4HBLZ-2型自走式花生聯(lián)合收獲機(jī)設(shè)計(jì)了一種智能測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)。硬件部分包括北斗導(dǎo)航車載接收系統(tǒng)、單片微處理器及重量傳感器、德國(guó)麥希歐接觸式在線水分傳感器，通過CAN總線接口與上位機(jī)連接。將定量稱重與網(wǎng)格細(xì)分技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用于收獲機(jī)測(cè)產(chǎn)領(lǐng)域，相較于沖量式測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)，極大地降低了收獲機(jī)振動(dòng)引起的產(chǎn)量累積誤差。軟件采用跨平臺(tái)應(yīng)用程序Qt完成了各傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)接收、存儲(chǔ)，以及對(duì)任意劃定地塊產(chǎn)量數(shù)據(jù)的查詢，并且能夠?qū)崿F(xiàn)查詢產(chǎn)量數(shù)據(jù)的平面及3D立體漸變色顯示。在5種不同工況下對(duì)該測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，測(cè)試花生收獲機(jī)工作狀態(tài)下測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。在發(fā)動(dòng)機(jī)大油門、開動(dòng)夾持輸送裝置工況下，產(chǎn)量相對(duì)誤差絕對(duì)值小于2%，在田間試驗(yàn)情況下產(chǎn)量相對(duì)誤差絕對(duì)值小于5%。

摘要:為深入研究各種形式花生摘果機(jī)、摘果部件的工作原理，探究花生摘果過程中的莢果損傷機(jī)理、花生莢果分布規(guī)律和花生植株動(dòng)力學(xué)狀況，進(jìn)而進(jìn)行花生摘果機(jī)結(jié)構(gòu)與參數(shù)優(yōu)化，設(shè)計(jì)出一種多功能組合式全喂入花生摘果試驗(yàn)裝置，主要由機(jī)架、電動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)、摘果系統(tǒng)、清選系統(tǒng)、變速與控制系統(tǒng)、莢果分布測(cè)試系統(tǒng)等組成。該裝置作為花生摘果試驗(yàn)平臺(tái)具有以下功能：通過改變和控制花生植株運(yùn)動(dòng)方向，可實(shí)現(xiàn)切流單滾筒、軸流單滾筒、切流雙滾筒、切軸流雙滾筒、軸流雙滾筒、雙切流橫軸流三滾筒和切流雙軸流三滾筒7種不同切軸流喂入、摘果方案；通過變頻器與機(jī)械傳動(dòng)組合式調(diào)速方式，實(shí)現(xiàn)各摘果滾筒的速度調(diào)節(jié)；通過格式接料器，可研究各摘果機(jī)構(gòu)的花生莢果分布規(guī)律。性能試驗(yàn)表明，該裝置可針對(duì)不同花生品種及其性狀進(jìn)行不同摘果元件、不同切軸流組合的摘果性能試驗(yàn)，主要參數(shù)為：轉(zhuǎn)速200~800r/min，摘果間隙25~50mm，最大喂入量5kg/s。

摘要:作物模型已逐漸成為干旱和半干旱地區(qū)優(yōu)化農(nóng)田水肥管理和實(shí)施節(jié)水灌溉的有力決策支持工具。為了探討CERES-Maize模型模擬不同生育期受旱情況下夏玉米的生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量形成和土壤水分狀況的模擬精度，進(jìn)行了2013和2014年連續(xù)兩季夏玉米田間分段受旱試驗(yàn)。試驗(yàn)將夏玉米整個(gè)生育期劃分為苗期、拔節(jié)、抽雄和灌漿4個(gè)主要生長(zhǎng)階段，采用單個(gè)生育期受旱其他生育期灌水的方式，形成4個(gè)不同的受旱時(shí)段水平（D1~D4），又根據(jù)夏玉米多年生育期降雨量，設(shè)置了70和110mm兩個(gè)灌水水平（I1和I2），共形成8個(gè)處理，每個(gè)處理3次重復(fù)，在遮雨棚內(nèi)按照裂區(qū)試驗(yàn)布設(shè)，此外設(shè)置1個(gè)各生育期均灌水110mm的對(duì)照處理（CK）。利用兩年試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用DSSAT-GLUE和PEST兩種不同的模型參數(shù)估計(jì)工具，對(duì)CERES-Maize模型的遺傳參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并對(duì)該模型的模擬精度和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證，此外還使用交叉驗(yàn)證法對(duì)CERES-Maize模型的整體模擬精度進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果表明，GLUE和PEST兩種調(diào)參工具所得的模型參數(shù)均有較好的穩(wěn)定性和收斂性，但PEST調(diào)參工具耗時(shí)較少，效率較高；CERES-Maize模型能較好地模擬充分灌水條件下夏玉米的生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量和土壤水分變化，絕對(duì)相對(duì)誤差（ARE）和相對(duì)均方根誤差（RRMSE）均在6%~8%之間；但是現(xiàn)有CERES-Maize模型無法模擬由于不同生育期受旱造成的夏玉米物候期的差異。此外，交叉驗(yàn)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)夏玉米生長(zhǎng)前期（特別是拔節(jié)期）受旱處理的數(shù)據(jù)參與模型校正時(shí)，模型的總體平均模擬誤差較大，精度較低。CERES-Maize模型模擬前期受旱對(duì)玉米籽粒產(chǎn)量的影響時(shí)結(jié)果不夠準(zhǔn)確，這可能是由于該模型低估了早期水分脅迫條件下的LAI值，進(jìn)而使得ET模擬不準(zhǔn)確所造成的。總之，CERES-Maize模型對(duì)生育期前期（特別是拔節(jié)期）受旱條件下夏玉米生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量形成和土壤水分變化的模擬還存在一定的不足，若將CERES-Maize模型應(yīng)用于我國(guó)干旱和半干旱地區(qū)水分脅迫條件下玉米的生產(chǎn)管理和科學(xué)研究，應(yīng)對(duì)模型進(jìn)行相應(yīng)的修正。

摘要:冬小麥葉面積指數(shù)（LAI）是重要的農(nóng)學(xué)參數(shù)之一，對(duì)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)分析、產(chǎn)量預(yù)測(cè)具有重要意義。使用2008/2009年在中國(guó)北京市通州區(qū)和順義區(qū)獲取的整個(gè)生育期冬小麥葉面積指數(shù)和對(duì)應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)，將相關(guān)系數(shù)（|r|）-赤池信息量準(zhǔn)則（AIC）、灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）-AIC、變量投影重要性（VIP）-AIC、VIP-預(yù)測(cè)殘差平方和(PRESS)系數(shù)分別與偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行整合，提出利用AIC擇優(yōu)構(gòu)建冬小麥LAI估算模型，并與傳統(tǒng)PRESS方法構(gòu)建的冬小麥LAI模型進(jìn)行比較。結(jié)果表明：|r|-PLS-AIC、GRA-PLS-AIC、VIP-PLS-AIC、VIP-PLS-PRESS建模的R2分別為0.72、0.67、0.73和0.70，VIP PLS-AIC比|r|-PLS-AIC、GRA-PLS-AIC和VIP-PLS-PRESS有更好的冬小麥LAI預(yù)測(cè)能力?？紤]到冬小麥LAI的時(shí)域特性，將2009/2010年相關(guān)數(shù)據(jù)引入模型中，評(píng)價(jià)模型對(duì)不同年際的冬小麥估測(cè)能力。研究表明VIP-PLS-AIC（RMSE為0.81）較|r|-PLS-AIC（RMSE為0.87）、GRA-PLS-AIC（RMSE為0.96）和VIP-PLS-PRESS（RMSE為0.83）有更高的精度。將AIC作為冬小麥LAI最優(yōu)估測(cè)模型篩選條件不僅能獲得同年LAI的最優(yōu)估算模型，而且適用于不同年際的冬小麥LAI探測(cè)研究。

摘要:過量施氮現(xiàn)象在陜西省關(guān)中平原非常突出，采用簡(jiǎn)單有效的作物施氮量估算技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)成本降低和生態(tài)環(huán)境改善的雙重目的。臨界氮濃度可用于診斷作物氮營(yíng)養(yǎng)狀況，前人多基于地上部干物質(zhì)建立臨界氮素稀釋曲線，而本研究以葉片干物質(zhì)建立該曲線。試驗(yàn)設(shè)6個(gè)冬小麥品種和4個(gè)氮素（N0、N1、N2和N3）水平，以兩季（2013—2015年）田間數(shù)據(jù)構(gòu)建和驗(yàn)證了基于葉片干物質(zhì)的冬小麥營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期臨界氮稀釋曲線，經(jīng)擬合，葉片的臨界氮濃度與葉片最大干物質(zhì)符合負(fù)冪函數(shù)關(guān)系，依據(jù)臨界氮稀釋曲線推導(dǎo)的氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)可評(píng)價(jià)冬小麥的氮營(yíng)養(yǎng)狀況。結(jié)果表明，氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)隨施氮量的增加而增加，其值介于0.57~1.21之間，建立的相對(duì)產(chǎn)量與氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)關(guān)系表明，關(guān)中平原適宜的施氮量介于105~210kg/hm2之間?；谌~片干物質(zhì)的臨界氮稀釋曲線模型可以很好地評(píng)估植株體的氮營(yíng)養(yǎng)狀況，用以指導(dǎo)該區(qū)域冬小麥的科學(xué)施氮。

摘要:通過作物生長(zhǎng)模型動(dòng)態(tài)模擬的冬小麥全生育期潛在蒸散量和實(shí)際蒸散量計(jì)算冬小麥各生育時(shí)期的模擬作物系數(shù)，并與FAO提供的冬小麥各個(gè)生長(zhǎng)階段的標(biāo)準(zhǔn)作物系數(shù)對(duì)比，驗(yàn)證了其數(shù)值和變化趨勢(shì)的準(zhǔn)確性?；诘孛鎸?shí)測(cè)和遙感反演的葉面積指數(shù)，建立了作物系數(shù)與葉面積指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)對(duì)數(shù)模型，根據(jù)遙感反演的葉面積指數(shù)獲取冬小麥全生育期以天為步長(zhǎng)的區(qū)域尺度的作物系數(shù)。利用冬小麥各生育時(shí)期模擬作物系數(shù)與以天為步長(zhǎng)的區(qū)域尺度作物系數(shù)的比值優(yōu)化蒸散量模型，獲取關(guān)中平原2013—2014年冬小麥全生育期優(yōu)化前后的蒸散量反演結(jié)果。通過與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化前最大相對(duì)誤差為14.36%，優(yōu)化后最大相對(duì)誤差為9.89%，優(yōu)化后的蒸散量反演模型比未優(yōu)化的蒸散量反演模型能夠更加準(zhǔn)確地反演冬小麥全生育期的蒸散量，特別是在低植被覆蓋條件下的反演精度有明顯的提升。

摘要:為探明溫室環(huán)境對(duì)甜瓜蒸騰的驅(qū)動(dòng)和調(diào)控機(jī)理，以土壤相對(duì)含水率、空氣溫度、相對(duì)濕度和光輻射量為試驗(yàn)因素，按四因素五水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)，測(cè)定了不同環(huán)境因子組合下甜瓜葉片蒸騰速率和氣孔導(dǎo)度。利用水量平衡法控制土壤含水率，用Li-6400型光合儀葉室控制溫度、相對(duì)濕度和光輻射量，定量分析了瞬時(shí)尺度上土壤和氣象環(huán)境因子對(duì)甜瓜葉片蒸騰速率影響的的主效應(yīng)、單因子效應(yīng)、邊際效應(yīng)和交互作用，建立了環(huán)境因子驅(qū)動(dòng)的蒸騰速率模型。研究結(jié)果表明：除相對(duì)濕度外，土壤相對(duì)含水率、空氣溫度和光輻射量對(duì)蒸騰速率均為正效應(yīng)，其中土壤相對(duì)含水率和空氣溫度的單因子效應(yīng)趨近線性函數(shù)，光輻射量和相對(duì)濕度的單因子效應(yīng)分別為開口向上和向下拋物線函數(shù)；土壤相對(duì)含水率和空氣溫度的邊際效應(yīng)隨編碼值的遞增變化較平緩，且在試驗(yàn)編碼范圍內(nèi)均為正效應(yīng)，光輻射量和相對(duì)濕度對(duì)蒸騰的邊際效應(yīng)隨編碼值的增加分別呈顯著遞增和遞減趨勢(shì)，其正負(fù)效應(yīng)臨界編碼值分別為-0.69和-1.49；環(huán)境因子對(duì)蒸騰的影響存在交互作用，表現(xiàn)為協(xié)同促進(jìn)或拮抗調(diào)控作用，大氣水汽壓虧缺是環(huán)境影響蒸騰的重要中轉(zhuǎn)因子，在瞬時(shí)尺度葉片蒸騰的調(diào)控中起主導(dǎo)作用。

摘要:為探討高壓靜電場(chǎng)對(duì)水培番茄生理生化指標(biāo)與產(chǎn)量的影響規(guī)律，闡明影響機(jī)理，將番茄幼苗放入平行板電極的2個(gè)極板間并施加2.00、2.25、2.50kV/cm 3種不同強(qiáng)度的高壓靜電場(chǎng)8h，然后將電場(chǎng)處理后的幼苗在溫室采用無機(jī)基質(zhì)和營(yíng)養(yǎng)液模式培養(yǎng)，同時(shí)對(duì)莖粗、鮮質(zhì)量、葉綠素含量、根系形態(tài)特征、生長(zhǎng)期、膜透性、離子濃度變化和果實(shí)最終產(chǎn)量進(jìn)行測(cè)試分析，結(jié)果表明：與不加電場(chǎng)的對(duì)照相比，營(yíng)養(yǎng)液栽培高壓靜電場(chǎng)處理改變了番茄的生長(zhǎng)特性，且強(qiáng)度為2.25kV/cm的電場(chǎng)對(duì)莖粗、鮮質(zhì)量、葉綠素含量、根系形態(tài)的促進(jìn)效果最優(yōu)，基質(zhì)栽培中2.25kV/cm的電場(chǎng)處理后產(chǎn)量提高了23%。

摘要:以北京市為例，在計(jì)算1993年、2001年和2007年三期土地利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的基礎(chǔ)上，基于力矩平衡點(diǎn)法分析了生態(tài)服務(wù)功能價(jià)值的重心變化情況，研究了北京市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分布的時(shí)空變化及變化原因。結(jié)果表明：北京市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值先增加后減少，從1993年的297.69億元增加到2001年的299.05億元，在2007年又降低到292.12億元；不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的重心轉(zhuǎn)移情況表明，耕地、草地、濕地的價(jià)值重心從1993年到2007年，一直由南向北移動(dòng)，推動(dòng)了總價(jià)值的重心變化，公園綠地、林地的重心變化始終為由北向南；不同功能生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的重心轉(zhuǎn)移情況表明，廢物處理、氣候調(diào)節(jié)、氣體調(diào)節(jié)、食物生產(chǎn)、土壤形成與保護(hù)、娛樂文化的價(jià)值重心由南向北移動(dòng)，原材料的價(jià)值重心呈由北向南移動(dòng)，生物多樣性的價(jià)值重心呈由西向東的移動(dòng)趨勢(shì)，而水源涵養(yǎng)的價(jià)值重心在1993年到2001年由北向南移動(dòng)，2001年到2007年則是由南向北移動(dòng)。研究結(jié)果為北京市的政府決策和生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策制定提供了依據(jù)。

摘要:為更好地了解耕作侵蝕對(duì)坡耕地土壤碳循環(huán)的影響，采用137Cs示蹤技術(shù)研究了川北山區(qū)坡耕地土壤再分配對(duì)土壤有機(jī)碳和團(tuán)聚體有機(jī)碳含量與儲(chǔ)量的影響。結(jié)果表明：與該區(qū)土壤137Cs有效背景值比較，短坡耕地上坡部位（坡頂、坡肩）土壤中137Cs含量降低了76.91%，而下坡部位（坡腳、坡趾）增加了24.02%；坡耕地上坡部位發(fā)生土壤損失，耕作侵蝕平均速率為63.22t/（hm2·a），占土壤總侵蝕的94.61%，耕作導(dǎo)致下坡土壤沉積，平均沉積速率為23.94t/（hm2·a）。上坡土壤中大于2000μm、250～2000μm和53～250μm的團(tuán)聚體所占比例顯著低于下坡，而小于53μm的團(tuán)聚體所占比例則相反；土壤及不同粒級(jí)團(tuán)聚體的有機(jī)碳含量與儲(chǔ)量下坡顯著高于上坡。土壤和不同粒級(jí)團(tuán)聚體的有機(jī)碳含量與137 Cs面積濃度呈極顯著正相關(guān)關(guān)系，說明侵蝕引起土壤再分配造成上坡有機(jī)碳含量貧瘠，而下坡相對(duì)富集。因此，川北山區(qū)坡耕地施肥管理應(yīng)關(guān)注土壤質(zhì)量空間變異特征。

摘要:由于砒砂巖的廣泛分布和煤炭資料的開發(fā)利用，晉陜蒙接壤區(qū)出現(xiàn)了一系列生態(tài)環(huán)境問題。為恢復(fù)區(qū)域生態(tài)，嘗試?yán)脜^(qū)域內(nèi)的砒砂巖來改良風(fēng)沙土，以實(shí)現(xiàn)砒砂巖的資源化利用和受損生態(tài)系統(tǒng)的修復(fù)，本研究設(shè)計(jì)了風(fēng)沙土中砒砂巖不同添加比例（0、10%、25%、50%、75%、90%、100%）的改良模式。研究了25℃下不同改良模式對(duì)NH+4 N吸附動(dòng)力學(xué)和等溫吸附特征的影響，評(píng)價(jià)了不同模型對(duì)改良土壤的適應(yīng)性，以期為建立合理的氮肥施用指標(biāo)和提高肥料利用率提供依據(jù)。結(jié)果表明：相同條件下，砒砂巖對(duì)NH+4 N的吸附量大于風(fēng)沙土；隨著砒砂巖添加比例的增加，改良土壤對(duì)NH+4 N的吸附量呈線性增加關(guān)系。砒砂巖的添加可以顯著增加風(fēng)沙土對(duì)NH+4 N的吸附，增加土壤供氮的持續(xù)性，提高肥料的有效性。準(zhǔn)二級(jí)動(dòng)力學(xué)模型可用于擬合改良土壤對(duì)NH+4 N的吸附動(dòng)力學(xué)曲線。NH+4 N的等溫吸附曲線以Freundlich模型擬合效果更優(yōu)。各處理對(duì)NH+4N的吸附均為自發(fā)過程，且為有利吸附，吸附速率由膜擴(kuò)散和顆粒內(nèi)擴(kuò)散共同控制。

摘要:土壤大孔隙的形成和分布具有重要的生態(tài)學(xué)意義，但尚未有研究者利用生態(tài)學(xué)方法研究其空間結(jié)構(gòu)。以三峽庫(kù)區(qū)紫色砂巖區(qū)的3種典型土地利用類型下的土壤大孔隙為研究對(duì)象，將圖像處理技術(shù)與林分空間結(jié)構(gòu)分析方法相結(jié)合，從形態(tài)學(xué)和生態(tài)學(xué)角度量化分析土壤大孔隙的空間結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明：3種土地利用類型的土壤大孔隙形狀、空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度高，空間分布格局隨土壤深度的增加均呈聚集分布趨勢(shì)，且深層土壤的大孔隙組成較表層單一，其中草地最明顯，大孔隙發(fā)育程度均隨土壤深度的增加而降低；3種土地利用類型的土壤優(yōu)先流發(fā)育程度由大到小為：草地、果園、農(nóng)地，同一土地利用類型不同孔徑范圍的大孔隙所形成的優(yōu)先路徑的連通性、導(dǎo)水性和發(fā)育程度由大到小依次為：草地孔徑范圍\[5.0mm，∞)、\[2.5mm，5.0mm)、\[1.0mm，2.5mm)、（0，1.0mm)，農(nóng)地和果園孔徑范圍\[1.0mm，2.5mm)、\[2.5mm，5.0mm)、（0，1.0mm)、\[5.0mm，∞)；將林分空間結(jié)構(gòu)分析方法與土壤大孔隙位置密度分布、大孔隙變異度和復(fù)雜度指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，并與以往研究土壤大孔隙空間結(jié)構(gòu)的方法進(jìn)行比較，所得結(jié)果相同，證明該方法可以用于土壤大孔隙空間結(jié)構(gòu)的分析和研究。林分空間結(jié)構(gòu)分析方法簡(jiǎn)單易行，從生態(tài)學(xué)的角度完善了大孔隙空間結(jié)構(gòu)的分析，彌補(bǔ)了目前基于物理化學(xué)方法在大孔隙結(jié)構(gòu)理論分析的不足，進(jìn)一步揭示了土壤大孔隙空間結(jié)構(gòu)形成和分布的原因。

摘要:為研究插入式滴頭局部阻力間的相互影響，以16插入式滴灌管為研究對(duì)象，設(shè)置6種滴頭間距進(jìn)行灌水試驗(yàn)，同時(shí)采用CFD模擬并分析驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上對(duì)20滴灌管進(jìn)行了模擬研究。結(jié)果表明：滴頭局部阻力相鄰影響系數(shù)模擬結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果基本吻合；滴頭局部阻力相鄰影響系數(shù)隨滴頭間距的減小而減??；滴頭前后擾動(dòng)范圍和流速分布的變化是滴頭局部阻力產(chǎn)生相鄰影響的主要原因；滴灌設(shè)計(jì)中，當(dāng)?shù)晤^間距小于0.5m時(shí)，應(yīng)考慮滴頭局部阻力間的相鄰影響，相鄰影響系數(shù)取值范圍為09～1.0。

摘要:為了研究葡萄糖對(duì)水熱炭化反應(yīng)過程和水熱焦形成的影響，以麥稈為原料，利用高溫高壓反應(yīng)釜，對(duì)麥稈在葡萄糖水溶液環(huán)境中的炭化反應(yīng)過程和水熱焦理化結(jié)構(gòu)演變及液相產(chǎn)物主要組分濃度分布的變化進(jìn)行了分析。研究發(fā)現(xiàn)，在反應(yīng)溫度220℃，停留時(shí)間120min條件下，隨著葡萄糖添加量的增加，水熱焦產(chǎn)率和碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)有所增加，而氫和氧質(zhì)量分?jǐn)?shù)未發(fā)生明顯改變，當(dāng)葡萄糖添加量為麥稈質(zhì)量的0.4倍時(shí)，水熱焦產(chǎn)率達(dá)68.56%；葡萄糖分子阻礙了麥稈中主要化學(xué)組分的分解與炭化反應(yīng)，使得水熱焦炭聚合物的紅外吸收特征峰減弱，同時(shí)XRD衍射峰強(qiáng)度降低，熱穩(wěn)定性下降，如選擇水熱炭化過程水循環(huán)利用，可進(jìn)行可溶性糖分離；在麥稈與葡萄糖共同水熱炭化過程中，葡萄糖以分解反應(yīng)為主，同未添加葡萄糖的麥稈水熱炭化液相產(chǎn)物相比，糠醛、5HMF和乙酸的質(zhì)量濃度均有所增加，其中5-HMF增加最為顯著，至葡萄糖添加量為4g時(shí)，達(dá)20.21g/L。

摘要:為了研究溶劑效應(yīng)對(duì)單糖轉(zhuǎn)化制取5-羥甲基糠醛 (HMF)的影響，考察了葡萄糖在3種不同溶劑(水、二甲亞砜(DMSO)、水-DMSO)下較寬溫度范圍內(nèi)(100~200℃)無催化條件下的降解行為，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在175℃水-DMSO混合溶劑下，HMF的產(chǎn)率可達(dá)到20.7%，遠(yuǎn)高于水溶劑下的11.86%和DMSO溶劑下的10.0%。采用涉及5-羥甲基糠醛（HMF）、乙酰丙酸(LA)和腐殖質(zhì)(humin)生成的反應(yīng)模型分析了葡萄糖降解動(dòng)力學(xué)，該模型較好地吻合了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。動(dòng)力學(xué)分析表明，DMSO的存在改變了葡萄糖的異構(gòu)化途徑并生成了果糖和半乳糖，同時(shí)抑制了HMF進(jìn)一步發(fā)生再水合反應(yīng)生成LA和發(fā)生聚合反應(yīng)生成humin。此外，針對(duì)humin的結(jié)構(gòu)表征進(jìn)一步揭示了水和DMSO對(duì)humin生成的不同作用機(jī)制。

摘要:基于生物質(zhì)氣化技術(shù)，采用下吸式氣化爐為反應(yīng)器，以高溫水蒸氣作為氣化劑，選取溫度和S/B（水蒸氣流量與生物質(zhì)氣化量比）作為影響因素，爐體溫度的變化范圍700~950℃，S/B取值范圍0.3~1.0，對(duì)產(chǎn)品氣的組分變化規(guī)律進(jìn)行分析，探討了爐內(nèi)的氣化反應(yīng)特性。試驗(yàn)結(jié)果表明，下吸式氣化爐碳層內(nèi)的水蒸氣氣化反應(yīng)及焦油裂解反應(yīng)對(duì)制取富氫燃?xì)庥兄匾饔茫?H2和CO的產(chǎn)率隨溫度的升高而增加，在溫度增加到一定值后，H2體積分?jǐn)?shù)達(dá)到峰值，繼續(xù)升高溫度導(dǎo)致H2的體積分?jǐn)?shù)有所下降。S/B的增加有利于產(chǎn)品氣中的H2含量的提升，但吸熱反應(yīng)造成爐內(nèi)床體的反應(yīng)溫度下降，抑制H2體積分?jǐn)?shù)的增加。在本試驗(yàn)條件下, H2的體積分?jǐn)?shù)最大達(dá)到47.67%，對(duì)應(yīng)的工況S/B為1.0，溫度為900℃。

摘要:研究了超微粉碎技術(shù)對(duì)玉米秸稈結(jié)構(gòu)組成、物化性質(zhì)和醇解液化的影響。結(jié)果表明：隨著玉米秸稈粒徑的減小，4種粉體的堆積密度由0.11g/mL逐漸增大到0.41g/mL，比表面積增大了1.05m2/g，休止角和滑角也都不同程度增大。采用激光法和掃描電鏡分析可知，與普通粉碎相比超微粉碎能顯著減小顆粒粒徑，使得超微粉的平均粒徑達(dá)到15.54μm，由于團(tuán)聚現(xiàn)象，離散度增大，X射線衍射結(jié)果顯示超微粉碎破壞了玉米秸稈的晶體結(jié)構(gòu)，結(jié)晶度顯著減小，由44.72%減小到13.68%，表明超微粉碎能有效改善玉米秸稈的粉體性質(zhì)。用微波和油浴兩種加熱方式對(duì)玉米秸稈進(jìn)行液化，微波條件下，僅5min超微粉液化率已經(jīng)達(dá)到90.37%，而油浴需要近1h才能達(dá)到90%以上，說明微波是一種有效的加熱方式；常規(guī)油浴條件下，120min超微粉液化率達(dá)到95.30%，而小于0.25mm的普通粉液化率僅為84.83%，表明超微粉碎可通過增大比表面積和降低結(jié)晶度來提高醇解液化率。

摘要:微生物在單細(xì)胞水平下的生長(zhǎng)普遍具有隨機(jī)性和變異性，同時(shí)低菌量污染食品所造成的危害風(fēng)險(xiǎn)亦不可忽視，因此食源性致病菌單細(xì)胞的生長(zhǎng)觀測(cè)及預(yù)測(cè)研究逐漸成為食品預(yù)測(cè)微生物學(xué)及食源性致病菌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究熱點(diǎn)。在分析現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，將目前主要的食源性致病菌單細(xì)胞生長(zhǎng)觀測(cè)研究分為間接推斷和直接觀測(cè)兩類方法；同時(shí)對(duì)食源性致病菌單細(xì)胞生長(zhǎng)預(yù)測(cè)的模型參數(shù)與建模過程進(jìn)行概述，比較了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)微生物的決定模型與微生物單細(xì)胞的隨機(jī)模型二者之間的區(qū)別，強(qiáng)調(diào)了單細(xì)胞生長(zhǎng)模型需在隨機(jī)建模的基礎(chǔ)上開展，并通過個(gè)體建模方法進(jìn)一步聯(lián)系其與所在食品環(huán)境之間的關(guān)系。最后，分析了食源性致病菌單細(xì)胞生長(zhǎng)觀測(cè)與預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀，并展望了其未來與食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相結(jié)合的發(fā)展趨勢(shì)。

摘要:為了掌握超聲波降解蘋果汁中展青霉素的動(dòng)力學(xué)特性，在前期超聲波降解蘋果汁中展青霉素的研究基礎(chǔ)上，利用擬一級(jí)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)方程對(duì)超聲波影響因素中超聲波功率、頻率及溫度降解蘋果汁中展青霉素的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，確定相關(guān)參數(shù)，進(jìn)一步建立各影響因素降解速率常數(shù)與相關(guān)影響因子之間的關(guān)系方程。結(jié)果表明：超聲波功率對(duì)蘋果汁中展青霉素的降解符合擬一級(jí)反應(yīng)方程，超聲波功率為490W時(shí)，降解率最大；功率降解速率常數(shù)kP與超聲波功率的方程為kP=6×10-5P-0.0117。超聲波頻率對(duì)展青霉素的降解符合擬一級(jí)反應(yīng)方程，超聲波頻率為45kHz時(shí)，降解率最大；頻率降解速率常數(shù)kf與超聲波頻率f的關(guān)系方程為kf=-8×10-4f2+0.1119f-2.5126?！糐P〗溫度對(duì)蘋果汁中展青霉素的降解符合擬一級(jí)反應(yīng)方程，溫度為30℃時(shí)，降解率最大；溫度降解速率常數(shù)kT與溫度T的關(guān)系方程為kT=-1×10-4T2+0.0061T-0.0769。

摘要:為提高南美白對(duì)蝦肉（PV）的貯藏穩(wěn)定性，研究了蔗糖、菊糖和海藻糖對(duì)PV玻璃化轉(zhuǎn)變溫度（Tg）與狀態(tài)圖的影響。采用靜態(tài)稱量法研究了25℃下PV和按蝦肉質(zhì)量添加10%蔗糖（PV-S）、10%菊糖（PV-I）和10%海藻糖蝦肉（PV-T）的吸附等溫線。采用差示掃描量熱法分析了PV、PV-S、PV-I與PV-T的Tg和凍結(jié)點(diǎn)溫度（TF）。分別采用Gordon-Taylor方程和Clausias-Clapeyron方程擬合Tg與TF數(shù)據(jù)，構(gòu)建了蝦肉的狀態(tài)圖，探討了添加糖類對(duì)PV的Tg與狀態(tài)圖的影響。結(jié)果表明，PV、PV-S、PV-I與PV-T的水分吸附等溫線呈III型，GAB模型為描述PV、PV-S、PV-I與PV-T水分吸附特性的最適模型。PV、PV-S、PV-I與PV-T的平衡含水率隨著水分活度aw的增大而增大。aw一定時(shí)，平衡含水率隨著糖類添加而降低。添加糖類降低了PV的單分子層含水率。PV、PV-S、PV-I與PV-T的Tg隨著含水率增加而降低。相同aw時(shí)，Tg值高低順序依次為PV-I、PV-T、PV-S、PV。根據(jù)狀態(tài)圖，PV、PV-S、PV-I和PV-T的最大冷凍濃縮溶液時(shí)的玻璃化轉(zhuǎn)變溫度T′g分別為-71.35、-64.76、-58.36、-59.36℃，與之對(duì)應(yīng)的溶質(zhì)含量分別為73.2%、73.4%、72.6%、73.4%，即非凍結(jié)含水率分別為26.8%、26.6%、27.4%、26.6%。添加糖類尤其是菊糖與海藻糖能顯著提高南美白對(duì)蝦肉的貯藏穩(wěn)定性，延長(zhǎng)其貨架期。

摘要:針對(duì)蜜瓜糖度在線檢測(cè)的需求，設(shè)計(jì)了融合漫透射光譜與圖像信息的河套蜜瓜糖度在線檢測(cè)試驗(yàn)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括硬件平臺(tái)和軟件系統(tǒng)兩部分。硬件平臺(tái)主要包括蜜瓜輸送裝置、光譜采集裝置、圖像采集裝置和控制系統(tǒng)4部分。軟件系統(tǒng)基于Microsoft Visual C++6.0語(yǔ)言，結(jié)合Omni Driver軟件、FlyCapture2及OpenCV軟件開發(fā)。系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)蜜瓜光譜與圖像信息的自動(dòng)采集、顯示及保存，可實(shí)現(xiàn)對(duì)漫透射光譜預(yù)處理，獲取糖度檢測(cè)所需光譜數(shù)據(jù)，對(duì)圖像預(yù)處理，提取蜜瓜外觀特征圖像信息（R、G、B顏色值和蜜瓜體積）。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)可通過融合漫透射光譜與圖像信息的蜜瓜糖度檢測(cè)模型，計(jì)算蜜瓜糖度。系統(tǒng)同時(shí)可實(shí)現(xiàn)檢測(cè)個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)，外觀特征信息及糖度的實(shí)時(shí)顯示、保存等功能。測(cè)試試驗(yàn)表明，該試驗(yàn)系統(tǒng)檢測(cè)1個(gè)樣品用時(shí)1.2s，糖度檢測(cè)均方根誤差為1.22,可滿足河套蜜瓜糖度在線檢測(cè)試驗(yàn)需求，為進(jìn)一步開展河套蜜瓜糖度在線檢測(cè)研究奠定了基礎(chǔ)。

摘要:采用高光譜(420~1000nm)成像技術(shù)對(duì)“中油9號(hào)”油桃的4種外部缺陷(裂紋果、銹病果、異形果和暗傷果)進(jìn)行檢測(cè)判別。對(duì)400個(gè)樣本（4種外部缺陷樣本和完好樣本）運(yùn)用偏最小二乘回歸（PLSR）從全波段中分別提取了10條特征波長(zhǎng)，分別為497、534、657、677、696、709、745、823、868、943nm。缺陷樣本的高光譜圖像經(jīng)過主成分分析后，對(duì)876nm下的單波段圖像通過掩膜、Sobel算子處理，并對(duì)主成分圖像經(jīng)過區(qū)域生長(zhǎng)算法實(shí)現(xiàn)缺陷樣本的缺陷區(qū)域分割。對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析得到前10個(gè)主成分值，并對(duì)圖像數(shù)據(jù)采用灰度共生矩陣(GLCM)提取得到6項(xiàng)圖像紋理指標(biāo)(均值、對(duì)比度、相關(guān)性、能量、同質(zhì)性、熵值)。將主成分值和紋理值融合建立極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)模型對(duì)油桃外部缺陷進(jìn)行檢測(cè)判別。結(jié)果表明，該模型對(duì)缺陷樣本的判別正確率為91.67%，完好樣本的正確率為100%。

摘要:基于光譜學(xué)原理設(shè)計(jì)了智能蘋果糖度在線分級(jí)設(shè)備，研究了上置式檢測(cè)器在線檢測(cè)中的雜散光問題，通過光路圖分析了富士蘋果3種擺放方式對(duì)雜散光的影響，并提出了遮光降噪方案。利用偏最小二乘（PLS）回歸分別建立了3種擺放方式的富士蘋果可溶性固形物含量（SSC）在線預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果表明，對(duì)于上置式檢測(cè)器而言，擺放方式和遮光處理尤為重要。其中果柄朝上遮光為最佳降噪措施，所建立的模型校正集均方差（RMSEC）為 0.60,校正集相關(guān)系數(shù)（RC）為0.94，預(yù)測(cè)集均方差（RMSEP）為0.67,預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)（RP）為0.87,可以滿足實(shí)際生產(chǎn)中的在線分級(jí)要求。

摘要:將核磁共振成像和T2弛豫檢測(cè)相結(jié)合，對(duì)處于萌發(fā)過程的小麥種子進(jìn)行了連續(xù)72h檢測(cè)。小麥種子核磁成像顯示，吸脹階段（0~6h）種子皮層、胚和珠心突起的水分含量明顯增加；萌動(dòng)階段（6~22h）珠心突起的水分向胚乳擴(kuò)散；萌發(fā)階段（22~72h），胚根和胚芽鞘陸續(xù)長(zhǎng)出，吸水率增大，胚乳含水量升高并逐漸活化。T2弛豫檢測(cè)顯示，小麥種子吸水率存在快速吸水、平穩(wěn)吸水及振蕩吸水3個(gè)階段，與成像顯示的萌發(fā)3階段相對(duì)應(yīng)，體現(xiàn)了種子萌發(fā)對(duì)水分需求的動(dòng)態(tài)過程。核磁共振技術(shù)能夠直觀且連續(xù)地反映小麥種子內(nèi)部水分的變化和分布，為科學(xué)揭示小麥種子萌發(fā)過程、合理調(diào)控萌發(fā)過程土壤水分狀況提供了新的試驗(yàn)方法和理論依據(jù)。

摘要:為研究波長(zhǎng)選擇方法對(duì)稻谷千粒質(zhì)量近紅外光譜分析（NIRS）模型預(yù)測(cè)能力的影響，用偏最小二乘法（PLS），在600~1100nm的波長(zhǎng)區(qū)間，建立稻谷千粒質(zhì)量的全光譜近紅外光譜預(yù)測(cè)模型，得到模型的內(nèi)部交叉驗(yàn)證系數(shù)為0.714，外部驗(yàn)證決定系數(shù)為0.659，內(nèi)部交叉驗(yàn)證誤差和預(yù)測(cè)誤差分別為1.809和1.756。采用相關(guān)系數(shù)法、互信息法、逐步回歸法、無信息變量消除方法、遺傳算法和間隔偏最小二乘法對(duì)建模波長(zhǎng)區(qū)間進(jìn)行選擇和優(yōu)化，再以同樣的方法建立稻谷千粒質(zhì)量NIRS預(yù)測(cè)模型。結(jié)果顯示，通過波長(zhǎng)選擇和優(yōu)化后，不僅參與建模的波長(zhǎng)顯著減少，而且所建模型的內(nèi)部交叉驗(yàn)證和外部驗(yàn)證決定系數(shù)均有所增大，交叉驗(yàn)證誤差和預(yù)測(cè)誤差均有所減小。其中，采用遺傳算法進(jìn)行波長(zhǎng)選擇后，所建模型的內(nèi)部交叉驗(yàn)證和外部驗(yàn)證決定系數(shù)最大，分別為0.729和0.710，交叉驗(yàn)證誤差和預(yù)測(cè)誤差則分別降低了9.50%和5.72%，是6種方法中最優(yōu)的。表明經(jīng)過波長(zhǎng)選擇后，可以提高稻谷千粒質(zhì)量近紅外光譜預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)能力。

摘要:收后果蔬的及時(shí)預(yù)冷已成為供應(yīng)商一項(xiàng)必備的增值業(yè)務(wù)，提高其預(yù)冷均勻性及預(yù)冷速率不僅可以延長(zhǎng)果蔬貨架期、提高預(yù)冷吞吐量，整體冷鏈物流的經(jīng)濟(jì)效益也可得到直接保證與提升。以富士蘋果2層瓦楞紙包裝箱為研究對(duì)象，建立箱體、襯墊及果品的三維實(shí)體模型，將果品呼吸熱、表面蒸發(fā)熱、冷凝熱及對(duì)流傳熱作為果品區(qū)域內(nèi)部熱源，利用CFD模擬預(yù)冷過程中不同送風(fēng)速度下箱體內(nèi)部溫度分布情況，對(duì)比分析不同工況下的冷卻時(shí)間、瞬時(shí)冷卻速率以及瞬時(shí)冷卻均勻性，從冷卻時(shí)間與冷卻所需能耗考慮給出較佳的預(yù)冷送風(fēng)速度。研究結(jié)果表明，當(dāng)送風(fēng)速度超過2.5m/s時(shí)，其制冷時(shí)間、冷卻速率及冷卻均勻性無顯著改善，通過將果品F6、S6表層、中心溫度模擬值與實(shí)驗(yàn)值對(duì)比驗(yàn)證得出，溫度最高偏差不大于1.5℃，其最大均方根誤差與平均相對(duì)誤差分別為1.179℃和13.6%。該研究為提高蘋果通風(fēng)包裝箱內(nèi)部預(yù)冷均勻性，選取較佳的送風(fēng)速度，降低預(yù)冷時(shí)間及減少不必要的預(yù)冷能耗提供了理論參考。

摘要:植物夜間補(bǔ)水依靠根壓。根壓是研究植物水分生理的重要指標(biāo)之一，但是根壓測(cè)量是一個(gè)迄今尚未解決的技術(shù)難題，尤其是對(duì)草本植物，因不允許采用開窗式測(cè)量，所以具有更大的技術(shù)挑戰(zhàn)性。為此探討了在莖直徑與莖流速率復(fù)合測(cè)量基礎(chǔ)上，對(duì)Steppe水分存儲(chǔ)和流動(dòng)數(shù)學(xué)模型作算法換序，實(shí)現(xiàn)植物根壓的無損動(dòng)態(tài)觀測(cè)。實(shí)驗(yàn)樣本選取3株溫室茄子，得到了2個(gè)獨(dú)立的、連續(xù)5d的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示夜間及次日凌晨茄子樣本的莖流速率為零，莖直徑緩慢增長(zhǎng)，此時(shí)間段內(nèi)根壓開始出現(xiàn)；晴天時(shí)，白天茄子樣本蒸騰作用強(qiáng)烈，莖流速率大，莖稈收縮明顯，夜間根壓增幅較快；陰天時(shí)，情況恰好相反，夜間茄子樣本根壓幅值較小。可見，根壓動(dòng)態(tài)均滿足莖流速率和莖直徑變化的信息解譯與氣象數(shù)據(jù)的影響，完全符合已知的植物水分生理調(diào)節(jié)規(guī)律。因此，算法換序?qū)o損觀測(cè)茄子樣本的根壓是可行的，可將該方法應(yīng)用于其他植物根壓的無損檢測(cè)。

摘要:為了快速、無損地測(cè)量水稻劍葉角，設(shè)計(jì)了基于Android智能手機(jī)的便攜式水稻劍葉角無損測(cè)量系統(tǒng)。采用智能手機(jī)后置攝像頭獲取水稻劍葉基部圖像，經(jīng)過圖像預(yù)處理、直線檢測(cè)、K-means聚類和向量方法等處理過程，得到水稻劍葉角?；贏ndroid編程技術(shù)對(duì)系統(tǒng)軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了在Android平臺(tái)下利用JNI和Android NDK調(diào)用基于OpenCV庫(kù)的劍葉角提取圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)了新建試驗(yàn)、材料信息輸入、攝像頭獲取劍葉基部圖像、計(jì)算輸出劍葉角及保存數(shù)據(jù)等界面操作流程。利用該測(cè)量系統(tǒng)在田間對(duì)4個(gè)品種的80株水稻進(jìn)行劍葉角測(cè)量試驗(yàn)，以驗(yàn)證系統(tǒng)性能。試驗(yàn)結(jié)果表明，和人工用量角器測(cè)量結(jié)果相比，該系統(tǒng)測(cè)量的平均絕對(duì)誤差為1.34°，相對(duì)誤差為2.7%，測(cè)量值和真實(shí)值相關(guān)系數(shù)為0.997，能有效測(cè)量劍葉角。

摘要:為獲得林冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了一種可長(zhǎng)期自動(dòng)感知葉面積指數(shù)、聚集度指數(shù)和郁閉度指數(shù)的自動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)。自動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)由測(cè)量車、固定軌道和太陽(yáng)能供電系統(tǒng)組成。太陽(yáng)能驅(qū)動(dòng)的測(cè)量車由單片機(jī)控制完成指定作業(yè)任務(wù)，收集軌道所在樣線上的光強(qiáng)分布數(shù)據(jù)，獲得不同長(zhǎng)度光斑概率分布函數(shù)，利用大光斑消除法和貝爾定律解算林冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)。為驗(yàn)證測(cè)量方法和解算精度，先后在林場(chǎng)32塊樣地進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明自動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)測(cè)得的有效葉面積指數(shù)與LAI-2200測(cè)量結(jié)果相近，相關(guān)系數(shù)為0.8325，郁閉度指數(shù)與一步一抬頭方法測(cè)量結(jié)果相同，并測(cè)得32塊樣地的聚集度指數(shù)。

摘要:網(wǎng)絡(luò)互通問題是限制移動(dòng)視頻獲取的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，為解決此問題，在前期關(guān)于視頻分割、壓縮、標(biāo)注、檢索等一系列研究基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出面向移動(dòng)視頻獲取的網(wǎng)絡(luò)互通網(wǎng)關(guān)，最終實(shí)現(xiàn)蔬菜病蟲害視頻的移動(dòng)獲取。首先對(duì)視頻電話網(wǎng)絡(luò)和IP網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議3G-324M和H.323進(jìn)行了詳細(xì)分析。進(jìn)而基于不同網(wǎng)絡(luò)協(xié)議原理的分析，設(shè)計(jì)出3G-324M與H.323的互通網(wǎng)關(guān)，包括信令網(wǎng)關(guān)和媒體網(wǎng)關(guān)兩部分：信令網(wǎng)關(guān)負(fù)責(zé)處理信令（信號(hào)），實(shí)現(xiàn)視頻電話網(wǎng)與IP網(wǎng)絡(luò)間呼叫層面和系統(tǒng)層面的控制和互通；媒體網(wǎng)關(guān)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)現(xiàn)視頻電話網(wǎng)與IP網(wǎng)絡(luò)間媒體和數(shù)據(jù)層面的控制和互通。最終基于前期的研究基礎(chǔ)和本文設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)互通網(wǎng)關(guān)，構(gòu)建了蔬菜病蟲害知識(shí)視頻移動(dòng)獲取模型，實(shí)現(xiàn)了蔬菜病蟲害的視頻移動(dòng)獲取。此外還對(duì)視頻獲取模型進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),通過與傳統(tǒng)方法的比較,證明所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)互通網(wǎng)關(guān)和移動(dòng)視頻獲取模型具有理論和實(shí)用價(jià)值。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)野外偏遠(yuǎn)、無GPRS信號(hào)地區(qū)土壤墑情、溫度及降雨量的遠(yuǎn)程無線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，設(shè)計(jì)了一套由土壤墑情及相關(guān)影響信息實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)、銥星通信以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)成的“物聯(lián)網(wǎng)”架構(gòu)式土壤墑情實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，圍繞銥星SBD（Short burst data）終端模塊9602開發(fā)了具有獨(dú)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了智能化、網(wǎng)絡(luò)化的土壤墑情實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，以及歷史數(shù)據(jù)的查詢、下載，根據(jù)設(shè)定閾值進(jìn)行短信報(bào)警、傳感器和通信故障報(bào)警等功能。該系統(tǒng)自2011年8月在山東省、北京市等地運(yùn)行以來，可以安全、穩(wěn)定、可靠地獲取監(jiān)測(cè)土壤含水率、溫度及降雨量信息。通過試驗(yàn)可知銥星通信在空曠地帶成功率為97.2%，單個(gè)節(jié)點(diǎn)通信費(fèi)用為每月200元（12000字節(jié)），達(dá)到了對(duì)土壤墑情、溫度和降雨量變化規(guī)律進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的目的。

摘要:城鎮(zhèn)土地利用規(guī)劃是城鎮(zhèn)化健康有序推進(jìn)的基礎(chǔ)，規(guī)劃實(shí)施監(jiān)測(cè)是其實(shí)施的保障。遙感和GIS相結(jié)合的方法可快速監(jiān)測(cè)城鎮(zhèn)土地利用規(guī)劃實(shí)施情況，保障土地利用規(guī)劃實(shí)施的動(dòng)態(tài)管理。利用0.5m分辨率的WorldView 2衛(wèi)星遙感影像，采用面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒?，針?duì)基于知識(shí)規(guī)則分類特征選取及閾值確定難點(diǎn)，將CART決策樹與面向?qū)ο蠓诸惙椒ńY(jié)合，實(shí)現(xiàn)參與分類最優(yōu)對(duì)象特征的選擇以及特征閾值的自動(dòng)確定。在分類基礎(chǔ)上，對(duì)每個(gè)規(guī)劃圖斑計(jì)算地類規(guī)劃實(shí)施完成率，實(shí)現(xiàn)對(duì)土地利用規(guī)劃實(shí)施過程進(jìn)行監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)。最后，以北京市房山區(qū)某區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)，進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明：最終分類總體精度達(dá)0.89，Kappa系數(shù)為0.87，表明構(gòu)建的分類算法基本能滿足城鎮(zhèn)土地利用規(guī)劃監(jiān)測(cè)的需求。研究區(qū)東北部土地利用規(guī)劃實(shí)施情況比西部好，公共綠地、水域等地類需重點(diǎn)調(diào)查監(jiān)測(cè)，同時(shí)二類居住用地的建筑密度偏高，綠化率偏低。

摘要:以小梅山母豬發(fā)出的哺乳呼嚕聲及其它干擾噪聲為研究對(duì)象，利用噪聲能量在頻域內(nèi)均勻分布，其對(duì)應(yīng)的信息熵值最大的特性，根據(jù)噪聲類型不同，選擇不同小波包層數(shù)結(jié)合信息熵計(jì)算，去除環(huán)境噪聲混疊的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明，母豬呼嚕聲的頻率范圍在0～800Hz內(nèi)，仔豬爭(zhēng)乳尖叫聲的頻率大于1000Hz，其他干擾噪聲的頻率范圍0～8000Hz內(nèi)；分別經(jīng)過5層和3層的db10小波包分解，利用對(duì)數(shù)能量熵軟閾值去除0～8000Hz主噪聲及1000～8000Hz內(nèi)的殘留噪聲，且重構(gòu)信號(hào)中母豬哺乳聲的波形特征保持較好, 獲得令人滿意的濾波處理結(jié)果，為進(jìn)一步研究畜舍環(huán)境下母豬哺乳聲音特征提取及識(shí)別提供了數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。

摘要:采用趨勢(shì)分析法、Mann-Kendall突變分析法、小波分析法和時(shí)態(tài)GIS對(duì)三江平原1952—2012年間的61a降水量的時(shí)空變異特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明：時(shí)間上，5個(gè)主要行政區(qū)的降水量序列在時(shí)間整體上變化趨勢(shì)不明顯，而在時(shí)間序列內(nèi)部存在不同突變趨勢(shì)，存在以28、22、15、6a 4個(gè)時(shí)段為主周期的波動(dòng)狀態(tài)；整個(gè)三江平原降水量序列在時(shí)間整體上變化趨勢(shì)也不明顯，但在時(shí)間序列內(nèi)部表現(xiàn)出突變趨勢(shì)，即1955年開始呈下降趨勢(shì)，至1979年開始呈上升趨勢(shì)，到1997年又呈下降趨勢(shì)，存在與各行政分區(qū)主周期相同的波動(dòng)狀態(tài)?？臻g上，三江平原降水量空間分布變化趨勢(shì)表現(xiàn)出明顯的差異性，即1952—1954年從北到南呈現(xiàn)中間多兩端少的變化趨勢(shì)，而1955—1978年從北到南呈現(xiàn)兩端多中間少的變化趨勢(shì)，1979—2012年也呈現(xiàn)北多南少、東多西少的變化趨勢(shì)。5個(gè)主要行政區(qū)及三江平原1952—1954年和1997—2012年兩個(gè)時(shí)段內(nèi)的多年平均降水量均少于1955—1996年間的多年平均降水量。

摘要:季節(jié)性干旱是影響關(guān)中平原農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最主要的災(zāi)害，研究氣候變化背景下的關(guān)中平原旱情空間分布特征和變化規(guī)律具有重要的科學(xué)意義與應(yīng)用價(jià)值?；陉P(guān)中平原2003—2014年每年3月上旬—5月下旬的旬時(shí)間尺度條件植被溫度指數(shù)（VTCI）的干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果，采用結(jié)構(gòu)相似度（SSIM）研究關(guān)中平原VTCI的空間變化特征及其影響因子。結(jié)果表明：關(guān)中平原VTCI的空間變化特征具有明顯的區(qū)域差異性和空間異質(zhì)性，結(jié)構(gòu)性因素是VTCI空間變化的主要影響因子，總體上受水熱、地形分布格局等因素的結(jié)構(gòu)性影響，但微地貌、下墊面覆蓋的不同及變化和人為因素導(dǎo)致其主體產(chǎn)生變化。當(dāng)微地貌、下墊面覆蓋類型和人為因素成為主導(dǎo)因子時(shí)，結(jié)構(gòu)相似度與其高度相關(guān)，對(duì)其變化的響應(yīng)非常敏感。與利用某些指數(shù)直接作為干旱的指示因子或構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型分析干旱特征相比，引入研究圖像的結(jié)構(gòu)信息的參量SSIM實(shí)現(xiàn)了定量、準(zhǔn)確、形象地描述干旱的空間分布特征和變化規(guī)律。

摘要:研究了2001—2013年我國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶內(nèi)表征植被生態(tài)特征的歸一化差值植被指數(shù)（NDVI）、總初級(jí)生產(chǎn)力（GPP）時(shí)空變化規(guī)律，分析了研究區(qū)該時(shí)間段內(nèi)的溫度、降水量變化特征，利用Pearson相關(guān)系數(shù)法分析了不同植被類型對(duì)氣象因子的響應(yīng)規(guī)律。結(jié)果顯示：研究區(qū)內(nèi)生長(zhǎng)季的植被生態(tài)狀況與溫度呈負(fù)相關(guān)、與降水量呈正相關(guān)；非生長(zhǎng)季的植被生態(tài)狀況則相反，其生態(tài)狀況與溫度呈正相關(guān)、與降水量呈負(fù)相關(guān)。這是因?yàn)樯L(zhǎng)季溫度高于最適溫度會(huì)抑制增長(zhǎng)，而干旱地帶的降水會(huì)促進(jìn)植被生長(zhǎng)；而非生長(zhǎng)季氣溫較低，溫度的增加會(huì)對(duì)植被有明顯的促進(jìn)作用，而降水量并不是影響植被生態(tài)狀況的主要因素，植被對(duì)其響應(yīng)也并不明顯。

摘要:為了深入研究電磁與摩擦集成制動(dòng)系統(tǒng)防抱死控制機(jī)理，提高其在緊急制動(dòng)下的防抱死控制性能，在建立電磁與摩擦集成防抱死制動(dòng)模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)電磁制動(dòng)與電子液壓制動(dòng)各自制動(dòng)控制特性，提出了電磁與摩擦集成制動(dòng)系統(tǒng)防抱死制動(dòng)分層協(xié)調(diào)控制方法。在硬件在環(huán)仿真平臺(tái)上驗(yàn)證了數(shù)學(xué)模型的有效性，并在模擬干燥瀝青路面、冰雪路面以及對(duì)接路面環(huán)境下，對(duì)比研究了電磁與摩擦集成制動(dòng)系統(tǒng)、高性能電子液壓制動(dòng)系統(tǒng)和低性能電子液壓制動(dòng)系統(tǒng)的防抱死制動(dòng)性能。結(jié)果表明：在防抱死控制過程中使用電磁制動(dòng)取代低性能電子液壓制動(dòng)系統(tǒng)控制車輪最佳滑移率，僅使用低性能電子液壓制動(dòng)提供一定的制動(dòng)強(qiáng)度，完全可以實(shí)現(xiàn)與高性能電子液壓制動(dòng)系統(tǒng)相同甚至更優(yōu)的防抱死控制效果。

摘要:為了提高四驅(qū)汽車的整車性能，對(duì)四驅(qū)汽車扭矩分配特性進(jìn)行了相關(guān)分析，并提出了一種新的扭矩分配控制策略?；贛atlab/Simulink構(gòu)建了整車7自由度動(dòng)力學(xué)模型；研究了不同路面、不同車速和不同轉(zhuǎn)向工況下軸間扭矩分配和輪間扭矩分配對(duì)汽車質(zhì)心側(cè)偏角及橫擺角速度的影響規(guī)律。以線性二自由度半車模型作為參考對(duì)象，基于人群搜索算法（Seeker optimization algorithm，SOA）和PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)了扭矩分配控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了仿真分析?；贜I PXI設(shè)備構(gòu)建了扭矩分配硬件在環(huán)試驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果顯示：該控制策略能較好地跟隨駕駛員的轉(zhuǎn)向意圖，車輛行駛穩(wěn)定性得到提升，試驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了控制系統(tǒng)的有效性。

摘要:為了解甲醇自身溫度及噴射壓力變化對(duì)噴霧特性的影響，使用高速攝像機(jī)和三維激光相位多普勒顆粒分析儀（PDPA），分別對(duì)25、50、60、70、80℃的液態(tài)甲醇及噴醇?jí)毫?.3、0.4、0.5MPa時(shí)的甲醇噴霧進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：隨著甲醇溫度的升高，噴霧霧化質(zhì)量提高，甲醇射流液柱減少，液滴索特平均直徑(SMD)減小，同時(shí)噴霧主射流區(qū)向外擴(kuò)張。另外，噴霧貫穿距和液滴速度均呈先增大后減小的趨勢(shì)，在70℃時(shí)達(dá)到最大值。在相同溫度下，噴醇?jí)毫Φ脑黾犹岣吡藝婌F液滴速度，有助于貫穿距的增大，同時(shí)液滴索特平均直徑(SMD)明顯減小。因此在柴油機(jī)進(jìn)氣預(yù)混甲醇燃燒的實(shí)際應(yīng)用中，升高液態(tài)甲醇溫度至70℃左右，并適當(dāng)增大噴醇?jí)毫χ?.5MPa，是一種有效提高氣道內(nèi)甲醇霧化效果的方法。

摘要:考慮電液系統(tǒng)的強(qiáng)非線性特點(diǎn)，提出了一種基于液壓無源性理論的非線性魯棒控制方法。該控制方法利用跟蹤誤差的滑模與液壓無源性理論中的壓力誤差儲(chǔ)能函數(shù)構(gòu)建Lyapunov函數(shù)，backstepping逆向遞推過程分解為位置跟蹤與壓力跟蹤兩個(gè)環(huán)節(jié)，為了化解電液系統(tǒng)中兩個(gè)控制容腔的壓力內(nèi)動(dòng)態(tài)所造成的冗余自由度難題，提出了基于穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)的期望壓力分配策略，從而推導(dǎo)出非線性魯棒控制律。在樣機(jī)系統(tǒng)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，被試電液系統(tǒng)在跟蹤02～20mm/s速度范圍內(nèi)指令軌跡時(shí)跟蹤誤差的均方根均在5μm以內(nèi)，基于液壓無源性的非線性魯棒控制方法實(shí)現(xiàn)了良好的跟蹤性能與性能魯棒性。

摘要:基于GF集理論提出了一種簡(jiǎn)單而有效的混聯(lián)機(jī)器人構(gòu)型綜合方法。首先闡述了GF集的基本概念、運(yùn)算法則及轉(zhuǎn)動(dòng)特征存在條件。其次通過分析混聯(lián)機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)組成特點(diǎn)，提出了基于GF集元素組合和轉(zhuǎn)動(dòng)軸線遷移定理安排混聯(lián)機(jī)構(gòu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的方法，建立了混聯(lián)機(jī)構(gòu)數(shù)綜合方程并給出了混聯(lián)機(jī)構(gòu)構(gòu)型綜合的具體步驟?；谠摌?gòu)型綜合理論，綜合出了具有確定運(yùn)動(dòng)特征的3T2R混聯(lián)機(jī)構(gòu)。針對(duì)綜合出的混聯(lián)機(jī)構(gòu)，提出了一種混聯(lián)機(jī)構(gòu)末端運(yùn)動(dòng)特征的分析方法，運(yùn)用該方法分析了一種綜合得到的3PRP-a-R&RR混聯(lián)機(jī)構(gòu)，證明了該構(gòu)型理論的正確性。設(shè)計(jì)出的3PRP-a-R&RR混聯(lián)機(jī)構(gòu)具有結(jié)構(gòu)緊湊、定位精確、高速等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)給出了實(shí)例應(yīng)用。

摘要:通常在機(jī)床零件的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形式確定以后，單純的尺寸優(yōu)化往往難以取得較好的效果。以某臥式加工中心的床身結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象，提出了一種在元結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析的基礎(chǔ)上對(duì)結(jié)構(gòu)整體進(jìn)行二次優(yōu)化的方法。首先根據(jù)床身結(jié)構(gòu)特點(diǎn)提取其元結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化分析，按優(yōu)化得到的圓形與橢圓形出砂孔尺寸參數(shù)對(duì)床身結(jié)構(gòu)進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。然后采用響應(yīng)面優(yōu)化方法，將元結(jié)構(gòu)分析的尺寸參數(shù)在床身整體結(jié)構(gòu)中進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化研究。分析表明，在結(jié)構(gòu)質(zhì)量變化極小的前提下，單純的元結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的床身能夠改善結(jié)構(gòu)單件及整機(jī)的動(dòng)態(tài)性能，但改善幅度較小；而床身整體結(jié)構(gòu)二次優(yōu)化后其基頻提高的幅度約是前者提高幅度的3倍，同時(shí)使得整機(jī)參考點(diǎn)在X方向的最大響應(yīng)幅值降低55.2%，Y方向降低83.9%，Z方向降低82.8%。

摘要:To suppress grayscale elements in topology optimization for continuum structures, a new doubleSIMP (Solid isotropic microstructures with penalization) method was presented based on standard SIMP approaches. It is found that the SIMP method without sensitivity filter could suppress grayscale elements in the topological structures. Therefore, a twopass method was presented. Firstly, the standard SIMP method with sensitivity filter was employed to generate intermediate design variables; secondly, the SIMP method without sensitivity filter was adopted to update the intermediate design variables again and produce the final solution. Taking simple supported beam as an example, it is successful to apply doubleSIMP method in the topological design of flexible body. According to the results, grayscale elements were suppressed successfully. What is more, the results showed that smaller structural compliance could be obtained through doubleSIMP method. The meshdependence problem of doubleSIMP method was also better. Besides, to suppress the grayscale elements, the standard SIMP method would need to increase the penalty factor. However, the bigger the penalty factor was, the more the iterations were. The doubleSIMP method didnt rely on the penalty factor. Compared with standard SIMP method, there were not extra parameters and constraints in the doubleSIMP method. As a consequence, the applicability is similar between the two kinds of methods.