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摘要:針對(duì)多關(guān)節(jié)果實(shí)收獲機(jī)器人難以獲得精確控制模型以及控制系統(tǒng)的抖振問題，提出基于遺傳算法實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整滑模參數(shù)的控制策略，設(shè)計(jì)并制作了基于STM32微控制器和AS5045位置反饋模塊及CAN總線通信模塊的關(guān)節(jié)控制系統(tǒng)仿真和試驗(yàn)平臺(tái)，分別在空載與負(fù)載情況下進(jìn)行了關(guān)節(jié)電機(jī)位置響應(yīng)試驗(yàn)。結(jié)果表明，采用遺傳算法動(dòng)態(tài)調(diào)整滑模控制器參數(shù)能夠提高關(guān)節(jié)控制系統(tǒng)位置跟蹤的響應(yīng)速度，減少外界干擾和負(fù)載變化引起的控制系統(tǒng)抖振的幅度與持續(xù)時(shí)間，具有較強(qiáng)的魯棒性。由空載和負(fù)載試驗(yàn)結(jié)果可知，關(guān)節(jié)6實(shí)際試驗(yàn)控制系統(tǒng)的位置跟蹤響應(yīng)時(shí)間比理論仿真試驗(yàn)增加了0.5s，負(fù)載時(shí)控制系統(tǒng)的位置跟蹤響應(yīng)時(shí)間比空載時(shí)增加了0.3s，但負(fù)載對(duì)系統(tǒng)精度和超調(diào)量并無明顯影響，系統(tǒng)具有良好的控制效果。

摘要:溫室育苗中，缽苗需從高密度穴盤向低密度穴盤移栽以獲得生長(zhǎng)空間。溫室缽苗自動(dòng)移栽機(jī)獲取穴盤中缽苗健康信息并對(duì)健康缽苗進(jìn)行稀植移栽，代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工作業(yè)，且效率高、質(zhì)量好。缽苗稀植移栽路徑包括移栽機(jī)末端執(zhí)行器從原點(diǎn)出發(fā)，將高密度盤內(nèi)的健康缽苗逐一抓取移栽至低密度盤，直到完成回到出發(fā)點(diǎn)。缽苗取栽位置的先后秩序決定了稀植路徑的長(zhǎng)短，遍歷搜索算法規(guī)劃路徑計(jì)算量巨大，無法滿足移栽實(shí)時(shí)性要求。本文基于貪心算法對(duì)常規(guī)的4種固定順序路徑規(guī)劃方案分別優(yōu)化，共組成8種路徑規(guī)劃方案，分別對(duì)稀疏和密集穴盤稀植路徑進(jìn)行規(guī)劃，比較分析優(yōu)化算法的有效性。結(jié)果表明按列掃描的2種貪心優(yōu)化方案比固定順序方案要優(yōu)，規(guī)劃路徑長(zhǎng)度與穴盤缺苗數(shù)量成正比趨勢(shì)。最優(yōu)化方案GAS3對(duì)密集穴盤稀植規(guī)劃路徑，相比固定順序方案的優(yōu)化幅度達(dá)10.6%，算法平均耗時(shí)0.84s。穴盤缺苗數(shù)對(duì)路徑縮短優(yōu)化效果有顯著影響，缺苗數(shù)增加后優(yōu)化幅度有所降低。貪心優(yōu)化方案使稀植移栽路徑得到優(yōu)化，也滿足作業(yè)實(shí)時(shí)性要求，提高了缽苗移栽效率。

摘要:移動(dòng)機(jī)器人定位問題是機(jī)器人導(dǎo)航和控制領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵性問題，直接影響位置精度。本文利用激光掃描匹配，基于Fourier 變換的位移理論和相似變換下的Fourier-Mellin 不變量，提出了一種室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人相對(duì)定位方法。該方法屬于點(diǎn)-點(diǎn)對(duì)應(yīng)式匹配方法，可實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人連續(xù)狀態(tài)下的復(fù)雜環(huán)境信息匹配。獲取機(jī)器人連續(xù)不同時(shí)刻下的環(huán)境信息，將前一狀態(tài)時(shí)刻作為參考掃描，后一狀態(tài)時(shí)刻作為當(dāng)前掃描，建立相關(guān)定位參數(shù)數(shù)學(xué)模型；在算法上采取降維處理，連續(xù)使用3次1D Fourier-Mellin 得到所需要的相對(duì)定位參數(shù)，即旋轉(zhuǎn)和平移增量；與一種基于提取角點(diǎn)特征的特征-特征式匹配方法進(jìn)行了對(duì)比性實(shí)驗(yàn)，證明了所提方法在定位精度和計(jì)算復(fù)雜度上的優(yōu)越性，以及對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性。

摘要:土壤與耕作部件間的相互作用規(guī)律是設(shè)計(jì)和選用土壤耕作部件的基礎(chǔ)。研究土壤和耕作部件間的相互作用規(guī)律就是要研究耕作部件對(duì)土壤產(chǎn)生的作用和它們之間的作用力，首先必須探討耕作部件工作時(shí)土壤運(yùn)動(dòng)規(guī)律和施加于土壤的作用力。為此本文建立基于離散元方法的旋耕工作模型；對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)與仿真的土壤位移：在土槽實(shí)驗(yàn)中采用示蹤塊方法測(cè)量土壤位移，仿真中通過追蹤表層土壤顆粒的運(yùn)動(dòng)獲得仿真位移；利用實(shí)驗(yàn)和仿真數(shù)據(jù)對(duì)土壤位移和運(yùn)動(dòng)機(jī)理進(jìn)行分析。結(jié)果表明：土壤水平和側(cè)向位移都隨著轉(zhuǎn)速增加呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)；土壤的水平運(yùn)動(dòng)位移總是大于同轉(zhuǎn)速下的側(cè)向位移。淺層土壤顆粒的運(yùn)動(dòng)位移最大，中層土壤次之，深層土壤最小。較深位置的土壤，距離旋轉(zhuǎn)中心越近的土壤顆粒水平位移和側(cè)向位移越大。在旋耕刀切土范圍內(nèi)的土壤，有向相反方向運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)的淺、中、深層顆粒比例分別為26.2%、72.1%、48.4%。在水平力作用下，大部分土壤顆粒隨著旋耕刀切土有向后運(yùn)動(dòng)的行為；土壤在開始時(shí)刻的側(cè)向受力和側(cè)向運(yùn)動(dòng)方向，由顆粒的側(cè)向位置是否偏離側(cè)切刃軸線決定，位于側(cè)切刃軸線左側(cè)的顆粒，則其側(cè)向力向左，反之亦然；土壤在垂直方向先隨著刀具入土向下運(yùn)動(dòng)，然后滑出刀刃邊界被拋起。本文建立的仿真模型得到的土壤水平位移和側(cè)向位移與相應(yīng)實(shí)驗(yàn)值的誤差為24.9%和15.3%。本文運(yùn)用離散元法進(jìn)行旋耕過程中土壤宏觀和細(xì)觀運(yùn)動(dòng)行為的分析，有助于理解旋耕刀與土壤的相互作用機(jī)理，為旋耕機(jī)械的設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供理論依據(jù)。

摘要:設(shè)計(jì)了一種能實(shí)現(xiàn)水稻秧盤育秧精密播種流水線硬、軟秧盤自動(dòng)疊放的裝置，有效地提高了流水線的生產(chǎn)率，并減輕了勞動(dòng)強(qiáng)度。該裝置以可編程控制器PLC為控制核心，由接近開關(guān)檢測(cè)待疊秧盤，控制秧盤升降機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)秧盤升降的自動(dòng)疊放，采用土壤防漏機(jī)構(gòu)的氣動(dòng)移動(dòng)蓋板來防止秧盤內(nèi)的土壤在疊盤過程中發(fā)生側(cè)漏而使種子外露。為檢測(cè)自動(dòng)疊盤裝置的工作性能，以疊盤成功率及種子外露率為指標(biāo)，以秧盤升降機(jī)構(gòu)的升降速度、蓋板方式和生產(chǎn)率為影響因素，設(shè)計(jì)了三因素三水平正交試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，升降速度對(duì)疊盤成功率影響較大，蓋板方式和升降速度對(duì)種子外露率影響較大；當(dāng)升降速度為0.15m/s、采用氣動(dòng)移動(dòng)蓋板和生產(chǎn)率為600~800盤/h時(shí)，硬、軟秧盤的疊盤成功率分別為100%與99%~100%；硬、軟秧盤的種子外露率最大分別為0.28%與0.60%，試驗(yàn)指標(biāo)滿足水稻秧盤育秧精密播種流水線育秧技術(shù)使用要求。

摘要:為減少大田施藥時(shí)農(nóng)藥浪費(fèi)，有效控制農(nóng)藥殘留污染，針對(duì)植株行距、株距較大的作物對(duì)行施藥的農(nóng)藝要求，設(shè)計(jì)了噴桿噴霧精確對(duì)靶施藥系統(tǒng)并進(jìn)行試驗(yàn)。該系統(tǒng)以大田常用噴桿噴霧機(jī)為載體，沿噴桿方向按一定間距布置對(duì)應(yīng)行和壟溝的超聲測(cè)距傳感器，實(shí)時(shí)采集噴桿到植株冠層以及噴桿到壟溝底部的距離信號(hào)；通過信號(hào)調(diào)幅消除由壟溝凹凸不平以及噴桿自身振動(dòng)所產(chǎn)生的噪聲影響。將調(diào)幅后的冠層高度信息依據(jù)植株株高、冠層胸徑和冠層株高標(biāo)準(zhǔn)差等特征進(jìn)行模式分析，從而識(shí)別靶標(biāo)位置實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)對(duì)靶。以大田團(tuán)棵期煙草植株為對(duì)象，在煙草植株的株高達(dá)到30cm左右，展開葉達(dá)15片左右時(shí)開展田間試驗(yàn)。結(jié)果表明：設(shè)計(jì)的精確對(duì)靶施藥系統(tǒng)在植株平均胸徑31cm，株距比例39.2%的大田里，節(jié)省藥液30%左右；在植株平均胸徑35cm，株距比例31.6%的大田里，節(jié)省藥液20%左右。因此，此系統(tǒng)對(duì)大田植株間距在15cm以上的對(duì)靶施藥作業(yè)中具有較好的實(shí)用性。

摘要:灌溉施肥系統(tǒng)的混肥過程在輪灌條件下表現(xiàn)出非線性、時(shí)滯性、時(shí)變性和不確定性的特點(diǎn)。為解決該系統(tǒng)的控制問題，提出了一種變論域的模糊PI控制策略(VFPI)，算法采用一組比例指數(shù)函數(shù)作為伸縮因子對(duì)模糊控制器的論域進(jìn)行在線調(diào)整，同時(shí)引入了一個(gè)協(xié)模糊控制器，通過測(cè)量系統(tǒng)流量的變化在線調(diào)節(jié)控制器積分系數(shù)的基準(zhǔn)值。為驗(yàn)證控制算法的有效性，搭建了灌溉施肥控制系統(tǒng)的試驗(yàn)平臺(tái)，分別設(shè)計(jì)了4組不同配方內(nèi)容和3組不同輪灌條件的模擬試驗(yàn)，采用本文提出的VFPI控制算法和常規(guī)PI控制算法進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的VFPI控制策略能夠更好地適應(yīng)配方內(nèi)容變化以及輪灌條件變化對(duì)混肥過程造成的影響；相比于常規(guī)PI控制，VFPI控制的調(diào)節(jié)時(shí)間更短、超調(diào)量更小、動(dòng)態(tài)過程更平穩(wěn)。

摘要:噴肥針為扎穴機(jī)構(gòu)的關(guān)鍵部件，作業(yè)時(shí)直接與土壤接觸，其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)影響施肥質(zhì)量。設(shè)計(jì)了一種新型的雙斜孔式噴肥針，并對(duì)其進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)分析。在搭建的動(dòng)力學(xué)測(cè)試系統(tǒng)臺(tái)架上以土槽車前進(jìn)速度和行星架轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，以土壤對(duì)噴肥針反作用力為指標(biāo)，對(duì)噴肥針扎穴過程受到的土壤反作用力進(jìn)行試驗(yàn)測(cè)定。試驗(yàn)結(jié)果表明，噴肥針受到的土壤拉壓力隨土槽車前進(jìn)速度及行星架轉(zhuǎn)速的增加而減小，變化范圍為19.944~25.936N；彎曲力隨土槽車前進(jìn)速度及行星架轉(zhuǎn)速的增加而增大，變化范圍為8.62~75.32N，行星架轉(zhuǎn)速對(duì)噴肥針反作用力的影響顯著；根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果，行星架轉(zhuǎn)速在100~120r/min時(shí)，既可提高工作效率，又能保證扎穴機(jī)構(gòu)的正常工作

摘要:為進(jìn)一步提高果品振動(dòng)采收效率，降低振動(dòng)損傷，針對(duì)振動(dòng)式果品采收機(jī)構(gòu)的工作方式，提出了理想果樹激振形式假設(shè)，并通過ANSYS軟件仿真研究不同形式位移載荷對(duì)果樹模型的影響。根據(jù)仿真結(jié)果，設(shè)計(jì)了基于外旋輪線軌跡的果品振動(dòng)采收機(jī)構(gòu)，分析了該機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和工作原理，并建立其運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，推導(dǎo)了機(jī)構(gòu)振幅和加速度方程。在滿足激振振幅和加速度的前提下，采用“參數(shù)導(dǎo)引”優(yōu)化方法對(duì)外旋輪線機(jī)構(gòu)進(jìn)行尺寸優(yōu)化。根據(jù)仿真結(jié)果與理論分析，加工試驗(yàn)樣機(jī)，利用高速攝影系統(tǒng)捕捉樣機(jī)的實(shí)際運(yùn)動(dòng)軌跡，并與理論軌跡、虛擬仿真軌跡對(duì)比，從而驗(yàn)證了外旋輪線機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性。進(jìn)行室內(nèi)活立木動(dòng)力學(xué)響應(yīng)試驗(yàn)，并統(tǒng)計(jì)各測(cè)試點(diǎn)的最大合成加速度平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，由此驗(yàn)證了外旋輪線機(jī)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)對(duì)果樹的有效激振。

摘要:為提高我國(guó)藍(lán)莓果實(shí)采摘效率，設(shè)計(jì)了一種高叢藍(lán)莓采摘機(jī)。分析了采摘機(jī)設(shè)計(jì)要求與工作原理，估算了藍(lán)莓樹枝采摘頻率和采摘慣性力。按照確定的設(shè)計(jì)要求，采用給定行程速比法設(shè)計(jì)了鉸鏈四桿機(jī)構(gòu)，運(yùn)用圖解法設(shè)計(jì)了雙搖桿機(jī)構(gòu)，并加工制造了采摘系統(tǒng)。為評(píng)價(jià)采摘系統(tǒng)果實(shí)采摘質(zhì)量和機(jī)采與人采效率比，進(jìn)行了藍(lán)莓采摘試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，機(jī)器采摘效率為829g/min，是人工采摘效率的12.67倍；采摘果實(shí)破損率為8.3%，采凈率為96.9%，未成熟果實(shí)脫落率為9.7%,該采摘機(jī)采摘藍(lán)莓果實(shí)的質(zhì)量和效率較高。

摘要:為改善制種玉米去雄機(jī)作業(yè)效果，設(shè)計(jì)了一種輪式抽雄部件及其性能測(cè)試裝置。以植株喂入速度、充氣壓力、滾輪中心距、滾輪轉(zhuǎn)速、滾輪傾角為影響因素，去雄率和葉片損失率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)輪式抽雄部件進(jìn)行了單因素和多因素正交試驗(yàn)研究。試驗(yàn)結(jié)果表明：滾輪中心距和傾角對(duì)去雄率的影響比較顯著，各因素對(duì)葉片損失率影響顯著性的順序依次為滾輪中心距、充氣壓力、滾輪傾角和滾輪轉(zhuǎn)速，設(shè)計(jì)的輪式抽雄部件最優(yōu)參數(shù)組合為：滾輪中心距254mm，充氣壓力50kPa，滾輪傾角30°，滾輪轉(zhuǎn)速450r/min。此方案下，喂入速度5km/h時(shí)，去雄率為97.8%，葉片損失率為24.4%；喂入速度為3~6km/h時(shí)，去雄率均值為97.8%，葉片損失率均值為27.4%，符合農(nóng)藝要求。

摘要:為了提高胡蘿卜收獲機(jī)的作業(yè)質(zhì)量，在統(tǒng)計(jì)分析主要胡蘿卜品種物理特性參數(shù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種由平板式齊平器、水平夾持輸送機(jī)構(gòu)、雙圓盤式切秧機(jī)構(gòu)和上水平夾持輸送機(jī)構(gòu)等組成的根莖分離裝置。利用解析作圖法對(duì)雙圓盤式切秧機(jī)構(gòu)進(jìn)行受力和運(yùn)動(dòng)分析，得出了莖稈順利切割滿足的力學(xué)關(guān)系；結(jié)合作業(yè)速度分析，確定了圓盤刀的轉(zhuǎn)速范圍為312~325r/min；以胡蘿卜收獲農(nóng)藝要求及低能耗為目標(biāo)，通過理論計(jì)算得出了圓盤刀的各關(guān)鍵結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)。設(shè)計(jì)了兩種結(jié)構(gòu)形式的圓盤刀，選取切凈率和肉質(zhì)根損傷率為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行對(duì)比田間試驗(yàn)，結(jié)果表明：在轉(zhuǎn)速315r/min時(shí)，刃角型普通圓盤刀與鋸齒狀圓盤刀根莖分離效果近似，切秧率均超過90%，肉質(zhì)根損傷率低于2%?？紤]經(jīng)濟(jì)性，采用刃角型普通圓盤刀加裝根莖分離裝置，進(jìn)行了整機(jī)田間試驗(yàn)，結(jié)果表明：在機(jī)器前進(jìn)速度1.34m/s時(shí)，胡蘿卜收凈率98.3%、切秧率90.6%、肉質(zhì)根損傷率1.8%、總損失率3.5%，符合胡蘿卜收獲的技術(shù)指標(biāo)要求。

摘要:為解決花生兩段式機(jī)械收獲過程中因花生撿拾裝置存在植株“壅堆”與“拋起”而造成掉果損失的問題，結(jié)合相應(yīng)的花生收獲農(nóng)藝和植株物理機(jī)械特性，針對(duì)滑道式彈齒滾筒式撿拾裝置，根據(jù)彈齒在撿拾、舉升、推送和空回4節(jié)拍中實(shí)現(xiàn)的理想擺動(dòng)姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)規(guī)律，以撿拾裝置護(hù)板半徑最小為主要目標(biāo)，采用非支配排序遺傳算法NSGA-II進(jìn)行了彈齒、曲柄、滑道和護(hù)板等多元件整體優(yōu)化設(shè)計(jì)和機(jī)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化，分析了彈齒、曲柄、護(hù)板等構(gòu)件參數(shù)變化對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響。根據(jù)4個(gè)工位中彈齒擺動(dòng)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)凸輪滑道中心線軌跡方程，運(yùn)用Matlab編程獲得滑道中心線軌跡，并采用非均勻三次B樣條曲線對(duì)凸輪滑道輪廓線進(jìn)行平滑處理。通過ADAMS動(dòng)力學(xué)與運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真，獲得撿拾過程中齒端運(yùn)動(dòng)軌跡，通過分析確定了空回工位采用五次多項(xiàng)式過渡方式。根據(jù)設(shè)計(jì)結(jié)果制作彈齒滾筒式花生撿拾裝置。通過樣機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)試驗(yàn)、花生撿拾性能試驗(yàn)表明，新型彈齒式撿拾裝置用于花生撿拾過程中，不存在植株“壅堆”與“拋起”問題；通過響應(yīng)面分析法及試驗(yàn)，獲得撿拾裝置最優(yōu)工作參數(shù)為:前進(jìn)速度V為48.0m/min，轉(zhuǎn)速N為53.1r/min，離地高度H為-7.4mm。在花生植株含水率15%~17%的兩段收獲條件下，花生植株撿拾率為98.9%，掉果損失率為2.5%。

摘要:通過對(duì)D型打結(jié)器空間傳動(dòng)方案改進(jìn)提出了雙齒盤驅(qū)動(dòng)打結(jié)器，將驅(qū)動(dòng)夾繩器的空間傳動(dòng)布置在打結(jié)器支架的另一側(cè)，將進(jìn)口打結(jié)器支架一組空間交錯(cuò)軸角度關(guān)系簡(jiǎn)化為平面相交軸角度關(guān)系，降低了打結(jié)器支架的加工難度，克服了進(jìn)口打結(jié)器空間交錯(cuò)軸錐齒輪齒廓設(shè)計(jì)與制造難的問題，便于批量化生產(chǎn)。通過將蝸桿與斜齒輪的傳動(dòng)比調(diào)整為1∶3使原四槽口夾繩盤改進(jìn)為三槽口夾繩盤，并匹配設(shè)計(jì)了夾繩盤、打結(jié)嘴和刀臂的運(yùn)動(dòng)時(shí)序，建立了雙齒盤驅(qū)動(dòng)打結(jié)器的結(jié)構(gòu)模型。與進(jìn)口打結(jié)器的成結(jié)動(dòng)作對(duì)比試驗(yàn)表明雙齒盤驅(qū)動(dòng)打結(jié)器的空間傳動(dòng)方案改進(jìn)合理，驅(qū)動(dòng)夾繩器、打結(jié)嘴和刀臂的運(yùn)動(dòng)時(shí)序匹配設(shè)計(jì)正確，夾繩和割繩動(dòng)作比進(jìn)口打結(jié)器更優(yōu)，夾繩時(shí)捆繩直接入夾繩盤槽口，割繩時(shí)捆繩靠近刀片中間位置。室內(nèi)臺(tái)架的打結(jié)試驗(yàn)表明雙齒盤驅(qū)動(dòng)打結(jié)器的成結(jié)率為100%。

摘要:針對(duì)目前秸稈還田機(jī)功耗測(cè)試難的問題，提出了利用虛擬測(cè)試平臺(tái)評(píng)估還田機(jī)功耗的方法。首先建立秸稈還田機(jī)Abaqus動(dòng)力學(xué)模型，并進(jìn)行邊界約束條件和載荷設(shè)置，分別模擬刀具在入土深度120mm和90mm、機(jī)具前進(jìn)速度3km/h和5km/h、刀軸旋轉(zhuǎn)速度260r/min和230r/min下的工況，對(duì)秸稈還田機(jī)的功率消耗進(jìn)行了虛擬仿真；然后構(gòu)建了田間功耗測(cè)試系統(tǒng)，通過對(duì)比仿真數(shù)據(jù)得知相對(duì)誤差分別為9.06%和8.02%，驗(yàn)證了該種測(cè)試方法的準(zhǔn)確性和可行性。最后分別選取3種入土深度、2種前進(jìn)速度、3種旋轉(zhuǎn)速度因素組成18種工況，對(duì)其進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明：入土深度一定時(shí)，秸稈還田機(jī)功耗分別和前進(jìn)速度、旋轉(zhuǎn)速度呈線性遞增關(guān)系；在入土深度和前進(jìn)速度一定時(shí)，刀軸轉(zhuǎn)速存在消耗功耗最低的轉(zhuǎn)速，特別是在入土深度和前進(jìn)速度較大時(shí)，刀軸轉(zhuǎn)速對(duì)能耗影響明顯。

摘要:環(huán)模秸稈壓塊機(jī)成型過程中，由于秸稈顆粒與環(huán)模之間的滑動(dòng)摩擦，環(huán)模?？啄p十分嚴(yán)重，導(dǎo)致環(huán)模使用壽命縮短。以工字型模塊組成的立式環(huán)模為研究對(duì)象，提出在工字型模塊喂料端設(shè)置輥口式結(jié)構(gòu)，即在工字型腰部上下兩翼加工圓孔，孔中裝配軸承和插入圓輥。通過相鄰圓輥間所構(gòu)成的輥口壓入秸稈顆粒，從而將物料與原模塊間因數(shù)較大的滑動(dòng)摩擦變?yōu)槲锪吓c圓輥間因數(shù)較小的滾動(dòng)摩擦，達(dá)到減小模孔磨損的目的。利用有限元軟件分析得到改進(jìn)前和改進(jìn)后?？滋幍哪p率曲線，結(jié)果表明：改進(jìn)前環(huán)模最大磨損率0.11μm/s，改進(jìn)后輥口式環(huán)模最大磨損率0.01μm/s，遠(yuǎn)小于改進(jìn)前磨損率。通過試驗(yàn)表明所設(shè)計(jì)的輥口式環(huán)模具有減小磨損和延長(zhǎng)環(huán)模壽命的作用。

摘要:基于虛擬儀器構(gòu)建了拖拉機(jī)經(jīng)濟(jì)性綜合測(cè)試系統(tǒng)，以滿足拖拉機(jī)節(jié)油節(jié)能技術(shù)、動(dòng)力總成設(shè)計(jì)優(yōu)化、農(nóng)藝規(guī)范優(yōu)化等研究測(cè)試需要。首先在分析拖拉機(jī)油耗測(cè)試要求的基礎(chǔ)上，對(duì)硬件進(jìn)行選型，設(shè)計(jì)了以美國(guó)NI cRIO控制器為核心的測(cè)試系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)瞬時(shí)和百公里油耗、行駛速度和軌跡、發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)等信號(hào)同步采集。給出了測(cè)試系統(tǒng)的虛擬軟件設(shè)計(jì)方案，包括FPGA軟件、實(shí)時(shí)軟件和上位機(jī)數(shù)據(jù)采集與分析軟件等。對(duì)油耗流量傳感器輸出的兩路正交編碼TTL信號(hào)進(jìn)行X4編碼編程，將有效方波信號(hào)計(jì)數(shù)分辨率提高到0.25個(gè)方波。編程實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)燃油正、回流識(shí)別和計(jì)數(shù)，采用FPGA精確定時(shí)技術(shù)確定計(jì)數(shù)脈沖邊沿跳變時(shí)刻，有效提高了瞬時(shí)油耗測(cè)試精度。將發(fā)動(dòng)機(jī)OBD接口中的CAN和K線接入系統(tǒng)，并編程實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩、轉(zhuǎn)速等信號(hào)的同步采集，以分析發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀態(tài)。最后進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)和場(chǎng)地試驗(yàn)，驗(yàn)證了本系統(tǒng)瞬時(shí)油耗采樣和數(shù)據(jù)處理方法的準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)性，以及整個(gè)系統(tǒng)功能和可靠性。研究為拖拉機(jī)經(jīng)濟(jì)性綜合評(píng)估和分析提供了有效手段。

摘要:無人導(dǎo)航明輪船依據(jù)目前經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算的明輪推力和實(shí)際推力偏差較大，不利于控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，為此給出明輪驅(qū)動(dòng)力計(jì)算方法，建立明輪船水動(dòng)力仿真模型，并據(jù)此進(jìn)行了正航和回轉(zhuǎn)仿真。為驗(yàn)證模型，在試驗(yàn)艇上安裝高精度GPS設(shè)備及通信裝置，在設(shè)定明輪船航速0.4m/s、左明輪轉(zhuǎn)速60r/min、右明輪轉(zhuǎn)速40r/min條件下進(jìn)行了試驗(yàn)，測(cè)量并記錄了航行軌跡數(shù)據(jù)，經(jīng)GPS設(shè)備測(cè)量得到的回轉(zhuǎn)直徑為3.2m。仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明，通過控制明輪可以使明輪船實(shí)現(xiàn)正航和回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，具有較好的低速機(jī)動(dòng)性和操縱性。

摘要:為探索秸稈覆蓋模式及表土耕作方式對(duì)東北黑土根區(qū)土壤環(huán)境調(diào)控效應(yīng)，設(shè)置淺松覆蓋（STS）、免耕覆蓋（NTR）、淺松覆蓋+壓實(shí)（SCTS）、免耕覆蓋+壓實(shí)（NCTR）及翻耕秸稈不還田（對(duì)照TC）5個(gè)處理，分析其對(duì)黑土區(qū)土壤水、熱、養(yǎng)分及物理特性時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的影響。結(jié)果表明：相對(duì)于傳統(tǒng)耕作，秸稈覆蓋與土壤壓實(shí)結(jié)合可改善土壤物理結(jié)構(gòu)，春播期、秋收期0~50cm土層容重分別降低1.32%~4.06%、0.81%~1.64%，0~30cm土層有機(jī)質(zhì)與速效養(yǎng)分含量分別提高4.89%~20.74%、1.94%~40.37%與7.18%~30.26%、1.22%~28.09%，0~70cm土層生長(zhǎng)期墑情增加6.83%~13.84%，調(diào)控苗期0~10cm土層溫度日溫差減小0.5~2.8℃，且對(duì)表層各因素影響高于底層。秸稈覆蓋模式可降低機(jī)械壓實(shí)所引起的負(fù)效應(yīng)，從高效可持續(xù)方面綜合分析本試驗(yàn)條件下淺松壓實(shí)覆蓋（SCTS）在改善根區(qū)土壤環(huán)境方面具有一定優(yōu)勢(shì)，研究成果可為東北黑土區(qū)覆蓋耕作措施實(shí)施提供參考依據(jù)。

摘要:運(yùn)用冷等離子體種子處理技術(shù)對(duì)苜蓿種子進(jìn)行非電離幅射處理，研究該技術(shù)對(duì)于苜蓿種子萌發(fā)和田間長(zhǎng)勢(shì)的影響。利用不同劑量的冷等離子體處理苜蓿種子，經(jīng)過室內(nèi)發(fā)芽試驗(yàn)和田間種植試驗(yàn)，調(diào)查發(fā)芽勢(shì)、發(fā)芽率、發(fā)芽指數(shù)、越冬、返青、株高、分枝數(shù)、結(jié)莢數(shù)等，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。結(jié)果表明，經(jīng)不同劑量冷等離子體處理后，種子發(fā)芽指標(biāo)和田間長(zhǎng)勢(shì)均有明顯變化。冷等離子體處理后放置4d、20d進(jìn)行室內(nèi)發(fā)芽試驗(yàn)，當(dāng)供電功率為20W時(shí)苜蓿種子的各項(xiàng)發(fā)芽指標(biāo)均大幅提高，并且具有一致的規(guī)律性，處理后放置4d各項(xiàng)發(fā)芽指標(biāo)均顯著高于放置20d，說明放置時(shí)間影響冷等離子體處理效果，隨放置時(shí)間增加苜蓿種子發(fā)芽?jī)?yōu)勢(shì)下降。與對(duì)照相比，處理后苜蓿種子田間種植越冬性普遍增強(qiáng)，返青期提前，其中供電功率160W的田間苜蓿株高、分枝數(shù)、結(jié)莢數(shù)提高幅度最大。說明該技術(shù)對(duì)苜蓿種子室內(nèi)發(fā)芽和田間生長(zhǎng)均具有重要影響，在生產(chǎn)上具有使用和推廣價(jià)值。

摘要:為實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確地測(cè)量土壤的全氮含量，以北京地區(qū)粘壤土為樣本，對(duì)其進(jìn)行化學(xué)測(cè)量和光譜分析。利用波長(zhǎng)為350~2500nm的光譜數(shù)據(jù)與實(shí)際測(cè)得的全氮含量進(jìn)行相關(guān)性分析，選取相關(guān)性最大的特征波段構(gòu)建土壤全氮含量的估算模型。將原光譜反射率和吸光度分別進(jìn)行一階微分、二階微分變換，力求建立精準(zhǔn)優(yōu)化的土壤全氮含量預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：反射率和吸光度與土壤全氮含量的相關(guān)性低，無法用于構(gòu)建土壤全氮含量預(yù)測(cè)模型。在其他變換形式中，反射率二階微分和吸光度二階微分與土壤全氮含量的相關(guān)性最顯著，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值最大分別為0868和0846。相關(guān)性最大的特征波段為425~527nm、819nm、1390~1391nm和2200~2219nm。采用一元線性回歸和多元逐步回歸建立預(yù)測(cè)模型，最終得到土壤全氮含量最優(yōu)估算模型以吸光度二階微分為自變量的多元逐步回歸模型，說明光譜結(jié)合多元逐步回歸法預(yù)測(cè)土壤全氮含量的方法是可行的。最優(yōu)模型決定系數(shù)R2為0.829，統(tǒng)計(jì)量F為86.377，均方根誤差RMSE為0.104。該模型可用于預(yù)測(cè)北京地區(qū)粘壤土的土壤全氮含量。

摘要:木質(zhì)纖維素水解困難是制約秸稈沼氣生產(chǎn)效率提高的主要因素，針對(duì)秸稈的木質(zhì)纖維素難降解問題，提出濕法好氧厭氧兩相發(fā)酵工藝。在中溫37℃的條件下，水解產(chǎn)酸發(fā)酵容器不密封，采用攪拌供氣、不供氣的好氧水解方式，進(jìn)行兩相發(fā)酵實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，好氧厭氧兩相發(fā)酵工藝能夠顯著破壞稻秸的木質(zhì)素結(jié)構(gòu)，提高木質(zhì)素降解率，其攪拌供氣組的木質(zhì)素降解率可達(dá)4.57%，而單相厭氧發(fā)酵結(jié)束時(shí)的木質(zhì)素降解率僅為0.13%，兩相發(fā)酵工藝的TS產(chǎn)氣率可達(dá)到411.19mL/g，較單相厭氧發(fā)酵高30%左右。表明好氧厭氧兩相發(fā)酵工藝可有效降解木質(zhì)素并提高產(chǎn)氣率。

摘要:根據(jù)稻稈、玉米芯、棕櫚殼、麥稈酶解殘?jiān)覙訜Y(jié)熔融實(shí)驗(yàn)，分析了生物質(zhì)燒結(jié)熔融溫度的變化規(guī)律。結(jié)果表明：灰分在受熱燒結(jié)熔融過程中發(fā)生元素遷移和化學(xué)反應(yīng)，KCl在800℃以上明顯揮發(fā)，部分K、Na元素與灰中的SiO2、Al2O3反應(yīng)形成不易揮發(fā)的長(zhǎng)石系化合物；灰分中某種元素對(duì)燒結(jié)溫度影響取決于其氧化物熔點(diǎn)、相關(guān)化學(xué)反〖JP2〗應(yīng)和共熔體的性質(zhì)，其中Al、Ca、K、Na、S元素使燒結(jié)溫度降低，Mg、Fe、P元素使燒結(jié)溫度升高；Si元素含量變化對(duì)灰渣燒結(jié)熔融溫度影響較小。對(duì)于以SiO2為主要成分的生物質(zhì)灰，可以按照燒結(jié)溫度約等于0.9倍軟化溫度估算。擬合得到由灰樣中主要組分估算燒結(jié)溫度的公式，適用燒結(jié)溫度范圍為950~1200℃，R2為0.967，偏差為25.6℃。

摘要:為探究生物炭介導(dǎo)的雞糞厭氧消化產(chǎn)甲烷最優(yōu)工藝參數(shù)，在前期試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，以雞糞添加量、生物炭添加量和碳氮比為參數(shù)，在(35±1)℃條件下進(jìn)行了生物炭介導(dǎo)的雞糞序批式三因素二次旋轉(zhuǎn)組合厭氧消化試驗(yàn)。以單位揮發(fā)性固體（VS）累積產(chǎn)甲烷量為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過響應(yīng)面法獲得單位VS累積產(chǎn)甲烷量隨三因素變化的二次回歸模型。結(jié)果表明：回歸模型擬合性較好，能較好描述單位VS累積產(chǎn)甲烷量隨雞糞添加量、生物炭添加量和碳氮比變化的規(guī)律。通過對(duì)模型工藝參數(shù)尋優(yōu)，得到最優(yōu)工藝參數(shù)為雞糞添加量14.35g、生物炭添加量4.97%、碳氮比22.02，此條件下單位VS產(chǎn)甲烷量為283mL/g，為生物炭介導(dǎo)的雞糞厭氧消化工程應(yīng)用提供了參考依據(jù)。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有的稀釋通道多級(jí)采樣裝置存在稀釋比小、停留時(shí)間短和便攜性能差等問題，根據(jù)生物質(zhì)成型燃料燃燒排放高溫?zé)煔庵械拇髿忸w粒物數(shù)量和質(zhì)量分布特點(diǎn)，采用二級(jí)稀釋、反饋調(diào)節(jié)和射流的原理，設(shè)計(jì)了生物質(zhì)固定燃燒源煙氣稀釋采樣裝置。該裝置由采樣槍、一級(jí)稀釋系統(tǒng)、二級(jí)稀釋系統(tǒng)、潔凈空氣發(fā)生系統(tǒng)、撞擊采樣裝置等部分組成。裝置加工完成后，采用木質(zhì)成型燃料開展顆粒物采樣試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明，該裝置能夠模擬固定燃燒源排放煙氣進(jìn)入大氣環(huán)境中的稀釋冷凝過程，稀釋比達(dá)30，停留時(shí)間90s，試驗(yàn)采集得到8種不同粒徑級(jí)別的大氣顆粒物，其中粒徑在0.4~1.1μm之間顆粒物占總采集顆粒物的55.5%~68.1%。研究發(fā)現(xiàn)采樣裝置對(duì)空氣動(dòng)力學(xué)直徑在1.1μm以下的大氣顆粒物有較好的采樣效果。

摘要:試驗(yàn)采集不同泌乳期（高產(chǎn)組、中產(chǎn)組、低產(chǎn)組）奶牛新鮮糞便進(jìn)行90d的自然堆積，用靜態(tài)箱-氣相色譜法測(cè)定了堆積過程中CO2、CH4和N2O的排放量，并測(cè)定TOC、TN、NH+4N和NO-3N的含量變化。結(jié)果表明，不同泌乳期奶牛糞便初始總有機(jī)碳、總氮和碳氮比存在差異，牛糞初始總有機(jī)碳和總氮含量從高到低依次為高產(chǎn)組、中產(chǎn)組和低產(chǎn)組，而總有機(jī)碳和全氮比值的大小排序則與此相反。這些差異導(dǎo)致牛糞堆積過程中溫室氣體排放量的差異，非CO2溫室氣體CH4和N2O累積排放量及總溫室氣體排放量（以二氧化碳當(dāng)量計(jì)，CO2eq）大小順序均為高產(chǎn)組、中產(chǎn)組、低產(chǎn)組，低產(chǎn)組總溫室氣體排放量顯著低于高產(chǎn)組和中產(chǎn)組。3種氣體中溫室效應(yīng)貢獻(xiàn)最大的是CO2，占總溫室效應(yīng)的一半以上，CH4和N2O的溫室效應(yīng)貢獻(xiàn)相近，分別為20%~21%和17%~21%。堆積過程中3個(gè)處理N2ON的累積排放量與TN含量呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與碳氮比呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；CH4C、CO2C、CO2C+CH4C累積排放量與牛糞TOC含量、碳氮比沒有顯著相關(guān)關(guān)系。與高產(chǎn)組和中產(chǎn)組比，低產(chǎn)組奶牛糞便在90d的堆積試驗(yàn)結(jié)束后，損失較多的碳素而保留了較高的氮素。

摘要:陳釀是高品質(zhì)葡萄酒生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)的釀造工藝中，橡木桶陳釀是葡萄酒催陳熟化的主要方式，也稱為自然陳釀。橡木桶對(duì)葡萄酒的香氣、顏色、穩(wěn)定性和澄清度都有非常重要的作用，然而，自然陳釀所需周期長(zhǎng)，成本高，嚴(yán)重影響并制約了企業(yè)的生產(chǎn)能力和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。因此，在穩(wěn)步提高并保證葡萄酒品質(zhì)的前提下,采用人工催陳技術(shù)來縮短葡萄酒的陳釀時(shí)間、改善葡萄酒品質(zhì)、降低生產(chǎn)成本成為近些年的研究熱點(diǎn)。本文綜述了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的葡萄酒人工催陳技術(shù)，如微氧催陳、橡木制品催陳、超高壓催陳、電磁場(chǎng)催陳、輻射催陳等，分析了每種技術(shù)在葡萄酒陳化過程中對(duì)酒品質(zhì)的影響，比較了不同催陳技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)并對(duì)未來葡萄酒人工催陳技術(shù)的前景做了探討分析。

摘要:為了掌握物料的絕熱壓縮升溫特性，以便在超高壓加工過程中合理利用絕熱壓縮升溫效應(yīng)，優(yōu)化超高壓加工工藝，通過特別設(shè)計(jì)的超高壓下絕熱壓縮試驗(yàn)裝置，測(cè)定了多種物料在不同壓力（100~400MPa）和初始溫度（15~45℃）條件下的絕熱壓縮升溫值。結(jié)果表明：在初始溫度25℃時(shí)，乙醇的絕熱壓縮升溫值最大（12.8℃/(100MPa)），〖JP〗且隨壓力的增大而減小，脂肪類物料的絕熱壓縮升溫值（7.3~10.7℃/(100MPa)）較其他高含水率物料的（2.6~4.0℃/(100MPa)）要高，且隨壓力的增大而減??；高含水率物料的絕熱壓縮升溫值隨初始溫度的升高表現(xiàn)出增大的趨勢(shì)，而脂肪類物料的變化則不明顯；建立了基于壓力和初始溫度的物料絕熱壓縮升溫值的預(yù)測(cè)模型，對(duì)多種物料擬合得到的方程回歸系數(shù)均在0.97以上。

摘要:為定量分析生熟食品中單增李斯特菌在不同材質(zhì)案板上的交叉污染水平，將1mL單增李斯特菌初始菌懸液接種于鹵豬舌中，模擬食品制備過程，在案板上先后對(duì)鹵豬舌和生黃瓜進(jìn)行切片處理，同時(shí)，設(shè)定4種常見場(chǎng)景，分別測(cè)定不同場(chǎng)景下單增李斯特菌從鹵豬舌到案板以及案板到生黃瓜的轉(zhuǎn)移率。此外，構(gòu)建廚房模擬環(huán)境下食物經(jīng)不同操作方式的暴露評(píng)估模型，比較消費(fèi)者食用不同材質(zhì)案板處理過的污染單增李斯特菌的生熟食品后發(fā)病率的大小。結(jié)果表明：不同場(chǎng)景下轉(zhuǎn)移率在一定范圍內(nèi)變化，且不同材質(zhì)案板同場(chǎng)景下轉(zhuǎn)移率差異顯著（P<0.05）。通過暴露模型證實(shí)，食用交叉污染的熟肉制品和生鮮蔬菜存在一定風(fēng)險(xiǎn)，且木質(zhì)案板風(fēng)險(xiǎn)顯著高于塑料和不銹鋼案板。

摘要:以蘋果片為研究對(duì)象，研究了基于渦流管制冷效應(yīng)的常壓冷凍干燥技術(shù)處理含濕冷凍多孔物料的干燥機(jī)制。利用ANSYS ICEM CFD軟件對(duì)常壓冷凍干燥工況建立二維幾何模型并對(duì)其進(jìn)行網(wǎng)格劃分，采用多孔介質(zhì)模型，通過有限體積法對(duì)控制方程進(jìn)行離散，迭代求解不同風(fēng)速和溫度下冷凍物料內(nèi)部水分比及中心溫度隨時(shí)間的變化。通過分析不同干燥工況下物料質(zhì)熱傳遞變化得出最佳組合參數(shù)，研究該干燥條件下不同干燥時(shí)刻的速度場(chǎng)、溫度場(chǎng)、壓力場(chǎng)以及多孔介質(zhì)干區(qū)遷移界面變化規(guī)律，并采用入口風(fēng)速2.5m/s、輻射溫度283.15K，對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。借助SPSS-21軟件對(duì)物料內(nèi)部含水率與中心溫度的試驗(yàn)值和模擬值進(jìn)行相關(guān)性分析，其R2分別為0.564和0.982，表明試驗(yàn)值與模擬值有較好的一致性，所建模型適用于多孔介質(zhì)的冷凍干燥。

摘要:為探究理化指標(biāo)識(shí)別荔枝褐變的可行性，試驗(yàn)獲取了3種常用保鮮環(huán)境（常溫保鮮、冷鮮柜保鮮和氣調(diào)保鮮）荔枝貯藏過程中褐變程度，色差a*、b*、L*，可溶性固形物含量（TSS）和硬度變化。常溫、冷鮮柜和氣調(diào)3種保鮮環(huán)境荔枝褐變指數(shù)隨褐變程度逐漸增大，其中常溫保鮮荔枝增大最快，冷鮮柜保鮮荔枝其次，氣調(diào)保鮮荔枝較慢。理化指標(biāo)色差a*、b*、L*和硬度均隨褐變指數(shù)增大呈減小的趨勢(shì)，TSS隨褐變指數(shù)增大變化不明顯。采用線性判別分析（LDA）對(duì)常溫、冷鮮柜和氣調(diào)3種保鮮環(huán)境荔枝褐變程度識(shí)別正確率分別為96.67%、100%和100%。但冷鮮柜和氣調(diào)保鮮荔枝4級(jí)與5級(jí)果LDA分析數(shù)據(jù)點(diǎn)較近，實(shí)際分類易發(fā)生混淆。LDA可較好地識(shí)別1級(jí)、2級(jí)、3級(jí)和4~5級(jí)荔枝果實(shí)。采用偏最小二乘回歸（PLSR）建立預(yù)測(cè)模型同時(shí)對(duì)3種保鮮環(huán)境荔枝褐變程度預(yù)測(cè)時(shí)，訓(xùn)練集與測(cè)試集測(cè)試值與實(shí)際值的擬合決定系數(shù)R2分別為0.85和0.90，證明了不同保鮮環(huán)境荔枝通過同一個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的可行性。試驗(yàn)揭示了褐變、理化指標(biāo)和保鮮時(shí)間之間存在的關(guān)系，證明了通過理化指標(biāo)識(shí)別褐變程度的可行性，可為水果褐變準(zhǔn)確識(shí)別以及商品價(jià)值評(píng)價(jià)提供參考。

摘要:針對(duì)任意放置姿態(tài)下的輕微綠皮馬鈴薯難以檢測(cè)的問題，進(jìn)行了半透射與反射高光譜成像方式的不同檢測(cè)方法比較研究，最終確定較優(yōu)高光譜成像方式的檢測(cè)方法。分別以半透射與反射高光譜成像方式對(duì)圖像維提取RGB、HSV和Lab空間顏色信息，并采用等距映射、最大方差展開、拉普拉斯特征映射進(jìn)行圖像信息降維；分別以半透射與反射高光譜成像方式對(duì)光譜維提取感興趣區(qū)域的平均光譜數(shù)據(jù)，并采用局部保持投影、局部切空間排列、局部線性協(xié)調(diào)進(jìn)行光譜信息降維；然后分別建立不同高光譜成像方式下的圖像與光譜信息的深度信念網(wǎng)絡(luò)模型；對(duì)識(shí)別率良好的模型采用多源信息融合技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化，并建立基于圖像和光譜融合或不同成像方式融合的模型。結(jié)果表明，基于半透射和反射高光譜的光譜信息融合模型最優(yōu)，校正集和測(cè)試集識(shí)別率均達(dá)到100%，可實(shí)現(xiàn)輕微綠皮馬鈴薯的無損檢測(cè)。

摘要:葉面積指數(shù)（LAI）是描述玉米冠層結(jié)構(gòu)的重要參數(shù)之一，PROSAIL模型是常用于反演LAI的機(jī)理模型，能較為真實(shí)地反演植被冠層真實(shí)情況，但PROSAIL模型中使用的葉傾角分布函數(shù)假定區(qū)域內(nèi)所有作物葉傾角分布是相同的，不能反映玉米植株真實(shí)的葉傾角分布情況。本研究以高分一號(hào)遙感影像和地基激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，充分利用地基激光雷達(dá)（TLS）在獲取植被結(jié)構(gòu)參數(shù)上的優(yōu)勢(shì)，通過體素化的方法對(duì)玉米葉片回波點(diǎn)云進(jìn)行分割，獲取每個(gè)擬合葉片單元的葉傾角，進(jìn)而得到玉米植株真實(shí)的葉傾角分布，結(jié)合橢球分布函數(shù)得到玉米精確的葉傾角分布函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)PROSAIL模型中葉傾角分布函數(shù)的優(yōu)化。研究過程中分別基于未改進(jìn)的PROSAIL模型和經(jīng)過TLS優(yōu)化后的PROSAIL模型反演黑龍江825農(nóng)場(chǎng)主要玉米種植區(qū)的LAI。LAI反演結(jié)果表明：2種反演方法得到的LAI與實(shí)測(cè)LAI都具有較好的相關(guān)性，決定系數(shù)R2分別為0.5576和0.8583，模型可信度較高；但基于PROSAIL模型反演所得LAI結(jié)果偏低，在利用TLS數(shù)據(jù)提取葉傾角對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化后，反演LAI的估算精度由26.53%提高到96.23%。由此可知，通過引入TLS點(diǎn)云數(shù)據(jù)改進(jìn)農(nóng)作物葉傾角分布函數(shù)能大幅度提高LAI反演的準(zhǔn)確性。

摘要:針對(duì)衛(wèi)星遙感影像分辨率低、時(shí)間周期長(zhǎng)、波段冗余信息多等問題，利用無人機(jī)多光譜數(shù)據(jù)獲取便捷、成本低、周期短的優(yōu)勢(shì)，以瑪納斯河畔為研究區(qū)，使用固定翼無人機(jī)搭載Micro MCA12 Snap多光譜傳感器獲取高分辨率多光譜影像。通過對(duì)多光譜影像數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差及相關(guān)性進(jìn)行分析排序，結(jié)合OIF方法得到原始波段最佳組合，使用多種植被及水體指數(shù)、主成分分析、灰度共生矩陣確定信息量最大的光譜特征與紋理特征波段，提出將光譜特征、紋理特征信息與最佳波段指數(shù)結(jié)合的方法來確定地物分類最佳波段組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對(duì)Micro MCA12 Snap多光譜傳感器，可選擇波段1、6、11、NDVI、NDWI以及灰度共生矩陣中的Mean參量作為其地物分類的最佳波段組合。感興趣區(qū)域內(nèi)非監(jiān)督IsoData分類精度從83.57%提升到89.80%，監(jiān)督的SVM分類精度從95.58%提升到99.76%。研究結(jié)果可為無人機(jī)多光譜遙感最佳波段組合選擇提供借鑒和參考。

摘要:利用高光譜圖像采集系統(tǒng)在400~1000nm波段范圍內(nèi)采集東亞飛蝗成蟲、5齡、4齡和3齡的前胸背甲光譜信息；每個(gè)齡期提取15像素×15像素目標(biāo)區(qū)域平均反射率信息作為樣本信息；提出了一種基于K均值聚類和主成分分析（K-PCA）相結(jié)合特征波段提取方法，對(duì)比分析K-PCA和SPA（投影連續(xù)變換）2種特征波長(zhǎng)提取方法，采用Fisher判別分析方法分別對(duì)K-PCA和SPA篩選的特征波長(zhǎng)建立東亞飛蝗齡期識(shí)別判別模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明K-PCA篩選出的特征波長(zhǎng)數(shù)少且正確識(shí)別率為98.25%。K-PCA篩選的特征波長(zhǎng)為468nm、555nm、635nm、710nm、729nm、750nm、786nm和899nm。本文提取的東亞飛蝗特征波長(zhǎng)為東亞飛蝗的齡期識(shí)別奠定基礎(chǔ)，進(jìn)而對(duì)蝗災(zāi)的監(jiān)測(cè)與預(yù)防提供了技術(shù)支持。

摘要:2011—2014年連續(xù)實(shí)施夏玉米長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)定位實(shí)驗(yàn)，在5種不同施氮量、4種不同施磷量和2個(gè)夏玉米品種處理下，測(cè)定了大喇叭口期、吐絲期、灌漿期和成熟期夏玉米冠層高光譜反射率及對(duì)應(yīng)的地上干物質(zhì)積累量（Aboveground dry matter accumulation, ADMA）。選取了21個(gè)光譜植被指數(shù)，利用2011年和2013年綜合數(shù)據(jù)進(jìn)行線性函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)、二次函數(shù)和指數(shù)函數(shù)模型擬合。在每個(gè)生育時(shí)期，選擇決定系數(shù)和F值最高的3個(gè)模型，并用2012年和2014年測(cè)定光譜數(shù)據(jù)與地上干物質(zhì)量對(duì)擬合模型進(jìn)行均方根差和相對(duì)誤差的驗(yàn)證，選擇均方根差和相對(duì)誤差較小的擬合模型為最適模型。結(jié)果表明，在大喇叭口期、吐絲期、灌漿期和成熟期，夏玉米地上干物質(zhì)量的最佳擬合光譜植被指數(shù)分別為GNDVI、PSSRc、NDVI4和DI。

摘要:條件植被溫度指數(shù)（VTCI）綜合了地表主要參數(shù)——?dú)w一化植被指數(shù)（NDVI）和地表溫度（LST），能夠較為準(zhǔn)確地對(duì)干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可為抗旱救災(zāi)、作物估產(chǎn)等提供科學(xué)依據(jù)。為了提高VTCI的區(qū)域估產(chǎn)精度，以陜西省關(guān)中平原為研究區(qū)域，將遙感反演的VTCI與CERES-Wheat小麥生長(zhǎng)模型模擬的土壤淺層含水率相結(jié)合，通過四維變分（4D-VAR）同化算法實(shí)現(xiàn)2008—2014年冬小麥主要生育期旬尺度VTCI的同化。將同化和未同化的VTCI分別運(yùn)用改進(jìn)的層次分析法、熵值法及兩者組合賦權(quán)法建立冬小麥單產(chǎn)估測(cè)模型，選擇最優(yōu)估測(cè)模型對(duì)2011年關(guān)中平原各縣（區(qū)）進(jìn)行單產(chǎn)估測(cè)和精度評(píng)價(jià)，并分析2008—2014年關(guān)中平原冬小麥單產(chǎn)的時(shí)空分布特征，結(jié)果表明：無論是在單點(diǎn)尺度還是區(qū)域尺度，同化的VTCI均能更好地響應(yīng)外部觀測(cè)數(shù)據(jù)，區(qū)域VTCI紋理性更好，更符合VTCI的先驗(yàn)知識(shí)。與未同化VTCI構(gòu)建的估測(cè)模型相比，應(yīng)用同化的VTCI所建的估測(cè)模型的估測(cè)精度明顯提高，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.784（P<0.001）。應(yīng)用最優(yōu)估測(cè)模型對(duì)2011年關(guān)中平原29個(gè)縣（區(qū)）估產(chǎn)結(jié)果中，有16個(gè)縣（區(qū)）的估測(cè)單產(chǎn)相對(duì)誤差小于10%，28個(gè)縣（區(qū)）的估測(cè)單產(chǎn)相對(duì)誤差小于15%，總體平均相對(duì)誤差為8.68%，均方根誤差為4219kg/hm2。近年來關(guān)中平原的冬小麥單產(chǎn)呈現(xiàn)個(gè)別年份波動(dòng)、總體增長(zhǎng)的年際變化規(guī)律，且呈現(xiàn)出中部單產(chǎn)最高、西部次之、東部最低的空間分布特征，與實(shí)際情況符合。

摘要:葉面積指數(shù)（LAI）是農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)及估產(chǎn)的重要參數(shù)，激光雷達(dá)能夠提供精確的農(nóng)作物冠層結(jié)構(gòu)信息，可彌補(bǔ)光學(xué)遙感在提取冠層結(jié)構(gòu)信息方面的不足。因此，本文旨在挖掘激光雷達(dá)所能提取的農(nóng)作物垂直結(jié)構(gòu)信息，并研究冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)與農(nóng)作物葉面積指數(shù)之間的關(guān)系，從而估算整個(gè)研究區(qū)的葉面積指數(shù)。首先，基于機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取平均高度（Hmean）、最大高度（Hmax）、最小高度（Hmin）、高度百分位數(shù)（H25th、H50th、H75th、H90th）、激光穿透力指數(shù)（LPI）、回波點(diǎn)云密度、孔隙率（fgap）、葉傾角（MTA）等結(jié)構(gòu)參數(shù)；然后，利用Pearson相關(guān)性分析法對(duì)以上參數(shù)與地面實(shí)測(cè)LAI進(jìn)行相關(guān)性分析，并選擇與LAI相關(guān)性高的參數(shù)；最后，對(duì)選擇的敏感性參數(shù)進(jìn)行回歸分析，構(gòu)建激光雷達(dá)參數(shù)與實(shí)測(cè)LAI的LiDAR-LAI估算模型，估算整個(gè)研究區(qū)的農(nóng)作物冠層LAI。精度評(píng)價(jià)結(jié)果表明：預(yù)測(cè)LAI與實(shí)測(cè)LAI之間的相關(guān)系數(shù)為0.79，均方根誤差為0.47，說明激光雷達(dá)所提取的農(nóng)作物冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)可用于估算空間上連續(xù)、大面積的農(nóng)作物L(fēng)AI。

摘要:為了探究城市發(fā)展過程中土地利用變化規(guī)律及各類驅(qū)動(dòng)力的影響，以北京市順義區(qū)為例，基于2000、2005、2010年3期遙感影像解譯數(shù)據(jù)，分析研究區(qū)域的土地利用類型的動(dòng)態(tài)變化程度，并基于Markov模型定量分析了土地利用的轉(zhuǎn)移方向及轉(zhuǎn)化程度。結(jié)合GIS分析功能，探討多種土地利用驅(qū)動(dòng)力對(duì)于土地利用類型轉(zhuǎn)移的影響，并采用模糊計(jì)算的方法，將各類影像土地利用轉(zhuǎn)移的因子標(biāo)準(zhǔn)化，并利用GIS中加權(quán)線性方法將其整合，結(jié)合元胞自動(dòng)機(jī)馬爾可夫模型，模擬出2010年的土地利用分布，經(jīng)驗(yàn)證模擬的精度高達(dá)81.41%，Kappa指數(shù)為0.7769，得到了較為理想的結(jié)果，證明了方法的可行性及精度的可靠性。并以2010年的土地利用格局為基礎(chǔ)，預(yù)測(cè)2020年的土地利用狀況并分析2010—2020年10a間的土地利用變化。分析結(jié)果表明，除草地、林地變化不明顯，耕地、水域面積繼續(xù)保持減少的趨勢(shì)，但減小的趨勢(shì)漸緩，建設(shè)用地仍在不斷增加，但也逐漸趨于飽和的增長(zhǎng)趨勢(shì)。此研究可為當(dāng)前及未來的土地利用規(guī)劃、管理和生態(tài)恢復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:為提高番茄磷營(yíng)養(yǎng)水平檢測(cè)精度，針對(duì)目前基于光譜分析的作物磷營(yíng)養(yǎng)水平檢測(cè)精度較低以及磷的光譜反射率受葉綠素和花青素影響的問題，提出了結(jié)合番茄樣本光譜特征和生理特征的番茄磷營(yíng)養(yǎng)水平診斷策略。以自行培育的25%、50%、75%、100%、150% 5個(gè)梯度水平的磷營(yíng)養(yǎng)脅迫水培番茄樣本為研究對(duì)象，分別利用光譜分析儀和葉綠素儀采集不同磷營(yíng)養(yǎng)水平番茄葉片的光譜數(shù)據(jù)和SPAD值，并對(duì)葉片花青素含量進(jìn)行測(cè)定，提取各樣本在不同波長(zhǎng)下的光譜反射率和生理特征（SPAD值和花青素含量）作為番茄磷營(yíng)養(yǎng)診斷的特征變量，基于最小二乘支持向量機(jī)建立診斷模型，通過改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法獲取支持向量機(jī)的最優(yōu)參數(shù)。將120個(gè)番茄樣本隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，采用本文的建模方法結(jié)合番茄樣本光譜特征和生理特征能夠建立精度較高的番茄磷營(yíng)養(yǎng)水平預(yù)測(cè)模型，高于對(duì)比的其他方法，其相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.9611和0.461，診斷效果較好，為番茄磷素的快速檢測(cè)提供了新思路。

摘要:為了快速、準(zhǔn)確估測(cè)番茄葉片葉綠素含量，分析了不同營(yíng)養(yǎng)水平下的番茄葉片光譜紅邊參數(shù)變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)紅邊位置最能表征番茄葉綠素狀況，統(tǒng)計(jì)分析了6種算法提取的光譜紅邊位置的差異性，并為每種算法分別建立了5種估測(cè)模型，驗(yàn)證結(jié)果表明每種紅邊位置提取算法所對(duì)應(yīng)的最佳模型為線性四點(diǎn)內(nèi)插法的指數(shù)曲線模型和其他紅邊位置算法的對(duì)數(shù)曲線模型。其中線性外推法模型精度最高，校正集決定系數(shù)R2c為0.6186，驗(yàn)證集決定系數(shù)R2v達(dá)到07711，驗(yàn)證集均方根誤差RMSEv為83596，可以有效診斷番茄葉綠素含量。線性四點(diǎn)內(nèi)插法根據(jù)670、700、740、780nm 4個(gè)波段的葉片反射率計(jì)算紅邊位置，運(yùn)算簡(jiǎn)單，模型精度較高，R2c為0.6217，R2v達(dá)到0.7666，RMSEv為8.5682，可以作為開發(fā)番茄葉綠素含量監(jiān)測(cè)儀器的依據(jù)。

摘要:分布式信源編碼將編碼端的復(fù)雜度轉(zhuǎn)移至解碼端，可有效解決果園無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)采集節(jié)點(diǎn)能量和計(jì)算能力受限的問題，但其實(shí)際性能還不夠理想。為了進(jìn)一步提高編碼的率失真性能，針對(duì)果園視頻時(shí)空相關(guān)性強(qiáng)的特點(diǎn)，提出一種基于塊自適應(yīng)的分布式視頻編碼架構(gòu)，該架構(gòu)根據(jù)視頻內(nèi)容的相關(guān)性選擇編碼方式，對(duì)于WZ幀塊采用LDPC編碼的方式并利用聯(lián)合比特平面LDPC算法進(jìn)行譯碼。以蘋果和葡萄果園視頻樣本進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，基于塊自適應(yīng)的分布式視頻編碼架構(gòu)能充分利用視頻的時(shí)空相關(guān)性，在相同的量化前提下，相比傳統(tǒng)架構(gòu)蘋果和葡萄果園視頻樣本分別節(jié)約了6%~10%及9%~13%的碼率。

摘要:采用數(shù)碼相機(jī)和CCD數(shù)字?jǐn)z像頭為圖像監(jiān)測(cè)設(shè)備，融合機(jī)器視覺技術(shù)，集成數(shù)字圖像處理技術(shù)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、Web遠(yuǎn)程控制技術(shù)、信息傳輸服務(wù)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)等構(gòu)建了遠(yuǎn)程服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)。通過2年試驗(yàn)對(duì)棉花的生長(zhǎng)狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤監(jiān)測(cè)，獲取其冠層圖像，運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)棉花群體冠層圖像進(jìn)行分割，篩選棉花長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)與氮素營(yíng)養(yǎng)診斷反應(yīng)敏感的特征顏色參數(shù)覆蓋度，構(gòu)建了覆蓋度與棉花地上部總含氮量間的關(guān)系模型。研究結(jié)果表明，覆蓋度與棉花地上部總含氮量間指數(shù)函數(shù)模型相關(guān)性最高，其決定系數(shù)為0.978，根均方差為1479g/m2。依據(jù)棉花覆蓋度與氮素營(yíng)養(yǎng)診斷的最佳模型，搭建了棉花長(zhǎng)勢(shì)長(zhǎng)相監(jiān)測(cè)中心（田間監(jiān)測(cè)）、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)控制中心（服務(wù)器）、圖像分析與數(shù)據(jù)處理中心、決策診斷與評(píng)價(jià)中心以及用戶瀏覽中心，形成一個(gè)大型環(huán)式“一網(wǎng)三層五中心”棉花監(jiān)測(cè)管理診斷體系，初步實(shí)現(xiàn)對(duì)棉花生長(zhǎng)信息和氮素營(yíng)養(yǎng)狀況快速準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)與診斷。

摘要:為實(shí)現(xiàn)生豬飼養(yǎng)過程中體尺無接觸檢測(cè)，設(shè)計(jì)了一套基于雙目視覺原理的豬體尺檢測(cè)系統(tǒng)。針對(duì)色彩圖像提取豬體輪廓易受污物和光照干擾的問題，提出基于深度圖像的豬體輪廓提取算法。使用雙目視覺系統(tǒng)獲得豬體深度圖像，利用幀差法提取豬只高度信息，并基于高度信息二值化圖像，獲得豬體輪廓；結(jié)合優(yōu)化的基于凹陷結(jié)構(gòu)的拐點(diǎn)提取算法，篩選體尺檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)，計(jì)算體長(zhǎng)、體寬、體高、臀寬、臀高5個(gè)體尺，編寫了基于以上算法的豬體尺檢測(cè)程序。雙目視覺系統(tǒng)三維檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證表明：在2m物距范圍內(nèi)，系統(tǒng)三維檢測(cè)相對(duì)誤差均小于1%；系統(tǒng)在實(shí)際豬場(chǎng)對(duì)32組豬體尺檢測(cè)結(jié)果表明：與手工測(cè)量豬體尺相比，本系統(tǒng)檢測(cè)的體尺平均相對(duì)誤差在2%左右，平均誤差小于2cm。試驗(yàn)證明基于深度圖像的豬體尺檢測(cè)系統(tǒng)不容易受到臟污和光照干擾，能夠?qū)崿F(xiàn)生豬飼養(yǎng)過程中豬體尺的無接觸檢測(cè)。

摘要:為了提高奶牛舍夏季擾流風(fēng)機(jī)的降溫效果，在不改變擾流風(fēng)機(jī)外形尺寸以及葉片形狀的條件下，通過數(shù)值模擬以及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)的方法，優(yōu)化擾流風(fēng)機(jī)擴(kuò)散器性能參數(shù)來提高風(fēng)機(jī)性能。選取擴(kuò)散器的開合角為90°、120°、150°和180°，以及擴(kuò)散器的長(zhǎng)度為150、250、350、450、550、650mm，利用CFD數(shù)值模擬建立了24種擴(kuò)散器擾流風(fēng)機(jī)的幾何模型，以擾流風(fēng)機(jī)性能、距擾流風(fēng)機(jī)軸心0.5~1.0m處的流場(chǎng)速度分布以及氣流不均勻系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo)，優(yōu)化了擾流風(fēng)機(jī)擴(kuò)散器開合角和長(zhǎng)度。結(jié)果表明，150°/250mm擴(kuò)散器使得擾流風(fēng)機(jī)的風(fēng)量提高了3.80%，能效比增加11%，軸心速度較大，且氣流均勻性較好。

摘要:樹冠體積是預(yù)估樹木生物量的重要參數(shù)之一。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)樹木冠體體積無損高精度量測(cè)，隨機(jī)抽取了6個(gè)樹種、共計(jì)30棵樹木的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，對(duì)樹冠體積的求算方法進(jìn)行研究。首先，對(duì)三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配、拼接、去噪及壓縮等處理，提取冠體點(diǎn)云數(shù)據(jù)；其次，提取每一棵樣木樹冠的邊緣特征點(diǎn)；最后，應(yīng)用不規(guī)則三角網(wǎng)TIN的原理算法計(jì)算冠體體積。本文所提取的邊緣特征點(diǎn)能夠最大限度地維持樹冠冠體的整體不變形，還能夠繼續(xù)去除部分冗余數(shù)據(jù)，縮短了不規(guī)則三角網(wǎng)TIN的構(gòu)建時(shí)間，提高了計(jì)算效率；此外，樹種包含有針葉樹和闊葉樹，在冠形上既有針葉樹所特有的冠體體態(tài)特征，又有闊葉樹的冠體體態(tài)特征，其研究結(jié)果具有一定的代表性。本文采用的方法與已有文獻(xiàn)計(jì)算結(jié)果對(duì)比表明：均方根誤差為0.832，平均絕對(duì)誤差為0.49，平均相對(duì)誤差為1.75%，可看出二者之間差異較?。煌瑫r(shí)在30個(gè)樣木中隨機(jī)抽取5個(gè)樣木的人工測(cè)量結(jié)果與本研究相比較，取得的精度相對(duì)較好。采用本研究所得結(jié)果精度較高，能夠滿足生產(chǎn)需求。

摘要:針對(duì)木材內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、不同樹種間密度差異大的特點(diǎn)，提出了一種反投影坐標(biāo)快速算法，基于此算法構(gòu)建一套木材無損檢測(cè)CT成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)由X射線發(fā)射器、等距平板檢測(cè)器、旋轉(zhuǎn)載物平臺(tái)和計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集成像軟件構(gòu)成。以集成材和小徑級(jí)原木為試驗(yàn)對(duì)象，驗(yàn)證反投影坐標(biāo)快速算法的可行性。首先采集并修正投影數(shù)據(jù)；其次根據(jù)射線源到旋轉(zhuǎn)中心的距離計(jì)算出投影坐標(biāo)值；最后設(shè)置濾波函數(shù)并與投影數(shù)據(jù)作卷積運(yùn)算，重建木材斷層圖像。結(jié)果表明：應(yīng)用反投影坐標(biāo)快速算法，使CT系統(tǒng)圖像重建工作平均用時(shí)縮短至1s以內(nèi)，斷層圖像分辨率達(dá)0.052mm2，可顯示木材內(nèi)部裂紋、孔洞等缺陷及節(jié)子、年輪、早晚材變化等構(gòu)造特征，驗(yàn)證了該算法應(yīng)用于木材無損檢測(cè)成像系統(tǒng)的有效性。

摘要:為在設(shè)施圈養(yǎng)羊只產(chǎn)生呼吸道疾病的初期，通過監(jiān)測(cè)其咳嗽聲進(jìn)行疾病預(yù)警和健康狀況診斷，以內(nèi)蒙古地區(qū)廣泛推廣的杜泊羊?yàn)槔?，?duì)杜泊羊的咳嗽聲信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)采集和計(jì)算機(jī)識(shí)別，在不增加羊咳嗽聲特征參數(shù)維數(shù)的前提下，提出一種改進(jìn)的梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC），試驗(yàn)結(jié)果表明，該參數(shù)和短時(shí)能量、過零率組合的14維特征參數(shù)，經(jīng)過羊咳嗽聲隱馬爾可夫模型（HMM）識(shí)別系統(tǒng)，其識(shí)別率、誤識(shí)別率和總識(shí)別率分別達(dá)到了86.23%、7.17%和88.43%，該組合特征參數(shù)經(jīng)主成分分析可降到9維，而通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善的HMM咳嗽聲識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)咳嗽聲的識(shí)別率、誤識(shí)別率和總識(shí)別率分別達(dá)到了92.54%、5.37%和95.04%，滿足了杜泊羊咳嗽聲識(shí)別的要求。

摘要:在森林資源調(diào)查中為實(shí)現(xiàn)樹干直徑快速、精確測(cè)量，使用電子元件進(jìn)行了樹干影像自動(dòng)識(shí)別與測(cè)量。通過攝像頭和CMOS傳感器獲得圖像，經(jīng)灰度轉(zhuǎn)換后，使用窗口大小為5行5列的高斯濾波器，利用Canny邊緣檢測(cè)算法提取邊緣，包括平滑、非極大值剔除、雙閾值的邊緣連接等,在提取的邊緣圖像基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了樹木直徑自動(dòng)提取算法。以4列的窗口為模板，自上而下，對(duì)經(jīng)過Canny算法后的圖像進(jìn)行豎直線段的提取。在提取所有豎線后，將最大寬度的2條豎線當(dāng)作樹干輪廓線，通過焦距、物距、像距與像素寬度之間的關(guān)系計(jì)算出樹干直徑。最后選擇了不同樹種共計(jì)16棵樹木進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明樹干直徑識(shí)別的精度為96.9%，絕大部分測(cè)量數(shù)據(jù)符合森林資源調(diào)查要求。

摘要:在構(gòu)建高壓回路EGR渦輪增壓柴油機(jī)氣路系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了柴油機(jī)進(jìn)排氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)的龍貝格觀測(cè)器，實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)進(jìn)排氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)的估計(jì)；利用李雅普諾夫穩(wěn)定性原理對(duì)設(shè)計(jì)的觀測(cè)器進(jìn)行了穩(wěn)定性分析，分析結(jié)果顯示，設(shè)計(jì)的進(jìn)排氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)觀測(cè)器滿足穩(wěn)定性要求，可以用于進(jìn)排氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)的估計(jì)；由于進(jìn)氣歧管不宜安裝寬裕氧傳感器（UEGO），進(jìn)氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)難以測(cè)到，本文推導(dǎo)出一種進(jìn)氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)的計(jì)算方法，并對(duì)推導(dǎo)出的計(jì)算方法進(jìn)行了仿真對(duì)比驗(yàn)證，結(jié)果表明，該計(jì)算方法能夠?qū)M(jìn)氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行比較精確的計(jì)算估計(jì)；最后，對(duì)設(shè)計(jì)的進(jìn)排氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)觀測(cè)器進(jìn)行了仿真和試驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的觀測(cè)器可〖JP3〗以對(duì)柴油機(jī)的進(jìn)排氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)，為基于進(jìn)排氣氧氣質(zhì)量分?jǐn)?shù)的柴油機(jī)氣路控制器設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。

摘要:為了減小汽車起步時(shí)對(duì)駕駛員駕駛技術(shù)的要求和駕駛員誤操作造成的駐車制動(dòng)系統(tǒng)壽命的縮短，在集成式電子駐車制動(dòng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上研究汽車起步時(shí)的輔助控制。通過對(duì)車輛起步受力工況的詳細(xì)分析，歸納了車輛起步的工況，同時(shí)詳細(xì)計(jì)算得出車輛起步時(shí)的阻力，為控制策略的研究提供基礎(chǔ)。對(duì)集成式EPB系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作特點(diǎn)進(jìn)行研究，分析實(shí)現(xiàn)車輛起步控制的可行性。通過實(shí)車試驗(yàn)，驗(yàn)證了集成式電子駐車系統(tǒng)起步控制策略的正確性，實(shí)現(xiàn)了起步時(shí)的輔助控制，解決了車輛起步時(shí)對(duì)駕駛員技術(shù)的依賴，提高了駐車制動(dòng)系統(tǒng)的壽命。

摘要:針對(duì)Exechon并聯(lián)機(jī)構(gòu)工作空間內(nèi)動(dòng)平臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)能力較差這一問題，采用機(jī)構(gòu)變異方法，提出了機(jī)構(gòu)構(gòu)型為2R-P-U&1R-P-S的類Exechon并聯(lián)模塊，并對(duì)其進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。圍繞所設(shè)計(jì)的類Exechon并聯(lián)模塊，借鑒子結(jié)構(gòu)綜合思想，建立了該并聯(lián)模塊的剛度模型，并推導(dǎo)出動(dòng)平臺(tái)剛度矩陣的解析表達(dá)。分析了類Exechon并聯(lián)模塊在典型位姿下的剛度性能，并將其與有限元仿真結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明，所建解析模型具有較高計(jì)算精度，可用于機(jī)構(gòu)工作全域內(nèi)剛度特性的快速預(yù)估。

摘要:柱塞滑靴組件的動(dòng)力學(xué)特性直接決定了泵的工作性能。泵運(yùn)轉(zhuǎn)周期內(nèi)，存在如離心力、滑靴副摩擦力及柱塞與缸孔間接觸力等大小和方向都時(shí)變的作用力，但長(zhǎng)期以來在對(duì)柱塞滑靴組件的動(dòng)力學(xué)參數(shù)分析中，僅局限于或在某一固定位置處、或在簡(jiǎn)化假設(shè)情況下進(jìn)行計(jì)算，這給泵結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)及泵性能的預(yù)期評(píng)估帶來不利影響。為在全周期內(nèi)動(dòng)態(tài)評(píng)估柱塞滑靴組件的動(dòng)力學(xué)性能，依據(jù)不同應(yīng)用需要，在簡(jiǎn)化受力情況下提出了相應(yīng)的簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型，在完整受力情況下，通過引入隨體坐標(biāo)系，提出了相應(yīng)的精細(xì)數(shù)學(xué)模型。建立的模型遵循真實(shí)的柱塞-缸孔線接觸力動(dòng)力學(xué)行為，并進(jìn)一步考慮到了接觸力作用位置隨工況實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的實(shí)際情況。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果與基于AMESim-ADAMS軟件建立的聯(lián)合仿真模型分布參數(shù)法仿真結(jié)果的對(duì)比，驗(yàn)證了所提出的數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用實(shí)踐〖JP3〗表明，提出的模型可以方便地應(yīng)用于對(duì)柱塞滑靴組件相關(guān)重要?jiǎng)恿W(xué)參數(shù)的全面動(dòng)態(tài)評(píng)估及泵結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)。

摘要:磁流變閥是一種以磁流變液為工作介質(zhì)的智能控制器件，其進(jìn)出口壓差可調(diào)且響應(yīng)速度快的特點(diǎn)使其在減振抗震系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用前景。設(shè)計(jì)了一種典型的阻尼間隙為圓環(huán)流動(dòng)式的圓環(huán)流磁流變閥，對(duì)其工作原理進(jìn)行了闡述，同時(shí)推導(dǎo)了圓環(huán)流磁流變閥的壓降數(shù)學(xué)模型。采用有限元法（FEM）和計(jì)算流體力學(xué)法（CFD）分別對(duì)圓環(huán)流磁流變閥的電磁場(chǎng)和流場(chǎng)進(jìn)行了建模仿真，分析了不同電流下磁流變閥壓降變化規(guī)律，仿真結(jié)果表明圓環(huán)流磁流變閥的壓降隨著加載電流的增大而增大，并且逐漸趨于飽和；同時(shí)采用FEM方法得到的最大壓降為948kPa，采用CFD方法得到的最大壓降為1079kPa。搭建了圓環(huán)流磁流變閥壓降性能試驗(yàn)臺(tái)，對(duì)不同電流及不同負(fù)載下的磁流變閥壓降性能進(jìn)行了試驗(yàn)分析，并與仿真結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果表明試驗(yàn)壓降變化趨勢(shì)與兩種仿真方法得出的壓降變化基本相符，試驗(yàn)測(cè)試得到的最大壓降為662kPa。同時(shí)，試驗(yàn)結(jié)果表明外加負(fù)載對(duì)圓環(huán)流磁流變閥壓降大小變化基本無影響。

摘要:為研究介電彈性體發(fā)電機(jī)（DEG）在單軸拉伸下的發(fā)電特性，結(jié)合Neo-Hooken模型建立了DEG在單軸拉伸下的機(jī)電耦合數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用Matlab/Simulink軟件建立了DEG的單軸發(fā)電仿真模型，對(duì)DEG的發(fā)電過程及拉伸力、拉伸率、初始電壓與電勢(shì)差之間的關(guān)系進(jìn)行了仿真研究，通過搭建DEG發(fā)電測(cè)試試驗(yàn)臺(tái)，進(jìn)行了試驗(yàn)研究并與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明在單軸拉伸收縮發(fā)電過程中，DEG兩端電壓先降后升；在初始拉伸時(shí)和即將拉伸至最大時(shí)電壓有兩個(gè)突變點(diǎn)；電勢(shì)差隨著初始電壓、拉伸力的增加而近似線性增加。

摘要:并聯(lián)機(jī)構(gòu)的方位特征集與其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征存在密切聯(lián)系，方位特征集的程序化推導(dǎo)方法對(duì)于機(jī)構(gòu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析與設(shè)計(jì)具有重要意義。系統(tǒng)論述了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多項(xiàng)式、方位關(guān)系組及方位特征集等基本概念，采用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多項(xiàng)式表達(dá)并聯(lián)機(jī)構(gòu)的支路及運(yùn)動(dòng)副排列結(jié)構(gòu)，通過方位關(guān)系組描述運(yùn)動(dòng)副軸線之間的方位關(guān)系。基于并聯(lián)機(jī)構(gòu)動(dòng)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)輸出特性，提出了運(yùn)動(dòng)特征空間的概念，根據(jù)運(yùn)動(dòng)特征空間的相關(guān)性建立了2種消元規(guī)則，即串聯(lián)消元規(guī)則和并聯(lián)消元規(guī)則。這兩種消元規(guī)則在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多項(xiàng)式與方位關(guān)系組之間建立了一種“商”運(yùn)算關(guān)系，并可進(jìn)行迭代消元，其運(yùn)算結(jié)果即為方位特征集。利用并聯(lián)機(jī)構(gòu)的字符串描述形式，對(duì)部分并聯(lián)機(jī)構(gòu)的方位特征集進(jìn)行了基于符號(hào)的推導(dǎo)分析，其結(jié)果驗(yàn)證了所提出消元規(guī)則的有效性。研究成果為面向計(jì)算機(jī)輔助的并聯(lián)機(jī)構(gòu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征分析及類型綜合提供了必要的理論與方法基礎(chǔ)。

摘要:液壓泵屬于高可靠長(zhǎng)壽命產(chǎn)品，其可靠性對(duì)整機(jī)的可靠性和工作性能有著至關(guān)重要的影響，即使經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的加速壽命試驗(yàn)仍可能出現(xiàn)無失效的情況，給液壓泵可靠性評(píng)估帶來了困難。針對(duì)傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估局限性，以容積效率退化數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用非線性最小二乘法和最優(yōu)化理論進(jìn)行液壓泵性能參數(shù)退化軌跡研究，提出了液壓泵可靠性短時(shí)試驗(yàn)方法，將短時(shí)試驗(yàn)與可靠性壽命試驗(yàn)特征參數(shù)對(duì)比，證實(shí)了該方法的準(zhǔn)確性和有效性。