亚洲一区欧美在线,日韩欧美视频免费观看,色戒的三场床戏分别是在几段,欧美日韩国产在线人成

摘要:收獲是花生生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，用工量占整個(gè)生產(chǎn)過程60%以上, 機(jī)械化收獲是一個(gè)國家花生生產(chǎn)水平的重要體現(xiàn)。中國和美國同是世界重要的花生生產(chǎn)與出口大國，但因花生生產(chǎn)水平特別是收獲機(jī)械化水平差距懸殊，從而導(dǎo)致花生出口的國際競爭力不同。美國兩段式機(jī)械化收獲方式及其先進(jìn)的花生收獲機(jī)械化技術(shù)，使花生生產(chǎn)高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)高效、國際市場競爭優(yōu)勢明顯，而中國多種花生機(jī)械化收獲方式并存，收獲機(jī)械化水平相對較低，從而制約了花生生產(chǎn)效益和出口競爭力?；诖罅课墨I(xiàn)的系統(tǒng)分析、中國花生生產(chǎn)實(shí)地調(diào)研以及美國花生生產(chǎn)和收獲機(jī)械化的實(shí)地考察與綜合分析，綜述了中國和美國花生生產(chǎn)及其收獲機(jī)械化發(fā)展現(xiàn)狀，分別闡述了中國和美國最新花生起收機(jī)、撿拾收獲機(jī)等機(jī)器的類型、總體結(jié)構(gòu)型式和主要性能參數(shù)等；分析了花生收獲機(jī)械關(guān)鍵裝置的結(jié)構(gòu)原理與特點(diǎn)；綜合分析了美國花生收獲機(jī)械化發(fā)展歷程以及快速發(fā)展的主要?jiǎng)右?，中國花生收獲機(jī)械化發(fā)展的主要制約因素；提出了中國花生收獲機(jī)械化發(fā)展動(dòng)態(tài)。對深入了解中國和美國花生收獲機(jī)械化技術(shù)現(xiàn)況及其發(fā)展歷程，進(jìn)行中國花生收獲機(jī)械化發(fā)展總結(jié)，在借鑒美國成功經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上因地制宜地采取措施，加速發(fā)展我國花生收獲機(jī)械化，具有一定的參考價(jià)值。

摘要:雜交稻機(jī)械化秧盤精密播種育秧過程中需要人工實(shí)時(shí)監(jiān)測，以保證秧盤播種性能，為解決傳統(tǒng)人工長時(shí)間戶外、低效的監(jiān)測方式，設(shè)計(jì)了基于嵌入式機(jī)器視覺的水稻秧盤育秧圖像無線傳輸系統(tǒng)。系統(tǒng)由嵌入式開發(fā)平臺(tái)、無線WiFi網(wǎng)關(guān)、高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭、紅外傳感模塊、遠(yuǎn)程服務(wù)器等組成。嵌入式開發(fā)平臺(tái)采用Tiny4412開發(fā)板，并在其上移植Linux系統(tǒng)、攝像頭驅(qū)動(dòng)、GPIO口驅(qū)動(dòng)；采用Qt開發(fā)工具，完成圖像采集、實(shí)時(shí)顯示，并設(shè)計(jì)出友好的人機(jī)交互界面；利用Jpeglib靜態(tài)庫對圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮；利用無線WiFi局域網(wǎng)、嵌入式系統(tǒng)和遠(yuǎn)程服務(wù)器按照規(guī)定的協(xié)議通過Socket通信進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。遠(yuǎn)程服務(wù)器基于Netty框架對采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)、實(shí)時(shí)顯示和保存。試驗(yàn)結(jié)果表明，不同分辨率圖像的無線傳輸速率均滿足育秧流水線實(shí)時(shí)作業(yè)要求，JPEG格式的圖像經(jīng)過數(shù)據(jù)壓縮，其傳輸速率大大提高；嵌入式采集終端能夠穩(wěn)定采集播種秧盤圖像，并成功地上傳到服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)平均丟包率為0.23%，誤碼率為0.23%。

摘要:非結(jié)構(gòu)環(huán)境下采摘機(jī)器人對擾動(dòng)葡萄采摘點(diǎn)的視覺識別定位有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。首先基于“撓性桿-鉸鏈-剛性桿-質(zhì)量球”模型對葡萄串形態(tài)進(jìn)行分析，將其擾動(dòng)狀態(tài)分解為XOY和YOZ 2個(gè)平面的類單擺運(yùn)動(dòng)，對擾動(dòng)葡萄進(jìn)行視頻拍攝，通過對視頻中多幀葡萄圖像進(jìn)行Otsu閾值分割得到果實(shí)和果梗，并計(jì)算出各幀圖像中葡萄串的質(zhì)心；對各幀圖像的葡萄串質(zhì)心進(jìn)行曲線擬合，計(jì)算出葡萄類單擺運(yùn)動(dòng)的周期與擺角，從而確定當(dāng)前擾動(dòng)葡萄是否適合視覺定位；對可實(shí)現(xiàn)視覺定位的擾動(dòng)葡萄，選取類單擺中間位置質(zhì)心點(diǎn)對應(yīng)的葡萄圖像，對葡萄串上方矩形區(qū)域進(jìn)行Canny邊緣檢測，再利用霍夫直線擬合結(jié)合角度約束法實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)葡萄采摘點(diǎn)的定位。視覺定位試驗(yàn)結(jié)果表明：自然環(huán)境中不同光照下擾動(dòng)葡萄采摘點(diǎn)的視覺定位準(zhǔn)確率達(dá)80%以上，為采摘機(jī)器人應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)提供了理論基礎(chǔ)。

摘要:針對移動(dòng)機(jī)器人提出了一種基于動(dòng)態(tài)反饋A*蟻群算法的平滑路徑規(guī)劃方法。首先，為了克服蟻群算法收斂速度慢的缺點(diǎn)，提出了簡化A*算法來優(yōu)化初始信息素設(shè)置以解決初次搜索的盲目性，并借鑒多策略進(jìn)化機(jī)制加強(qiáng)算法的全局搜索能力。其次，為了進(jìn)一步提高算法在路徑規(guī)劃中的適應(yīng)能力，解決陷入局部極小和停滯問題，引入閉環(huán)反饋思想來實(shí)現(xiàn)參數(shù)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)節(jié)。最后，結(jié)合三次B樣條曲線對所規(guī)劃的路徑進(jìn)行平滑處理，以滿足移動(dòng)機(jī)器人實(shí)際運(yùn)動(dòng)路徑的要求。通過仿真表明：與原蟻群算法相比，動(dòng)態(tài)反饋A*蟻群算法平均可減少10.4%的路徑成本和65.8%的計(jì)算時(shí)長。同時(shí)，該算法在動(dòng)態(tài)和靜態(tài)環(huán)境中，均能快速規(guī)劃出一條光滑優(yōu)質(zhì)路徑。

摘要:為研究PWM變量噴霧系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)霧量分布均勻性特點(diǎn)，以胭脂紅溶液為噴霧試劑，在輸送帶上放置矩陣式集霧穴盤收集霧滴，采用濃度-吸光度法測量霧量沉積濃度，對單個(gè)噴頭分別測試了不同PWM頻率、PWM占空比和噴霧壓力對總體區(qū)域、噴霧前進(jìn)方向和噴桿方向上霧量分布均勻性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，相較于噴桿方向，PWM頻率對單噴頭在噴霧前進(jìn)方向上的霧量分布均勻性影響更大，某一速度條件下PWM頻率的最小值應(yīng)至少保證噴霧的連續(xù)性，且無需過大,從而保證電磁閥的使用壽命；當(dāng)PWM占空比增大到一定值使噴霧流量基本穩(wěn)定時(shí)，PWM占空比的繼續(xù)增大可同時(shí)提高單噴頭在噴霧前進(jìn)方向和噴桿方向上的霧量分布均勻性，而在PWM占空比增大到該定值之前，僅對噴霧前進(jìn)方向上的霧量分布有明顯影響；在霧化效果較好的前提下，噴霧壓力對單噴頭在噴霧前進(jìn)方向和噴桿方向上的霧量分布均勻性均有較大影響，且影響效果相反，主要因?yàn)殡S著噴霧壓力的增大，霧量更多地向噴桿方向上的兩側(cè)和噴霧前進(jìn)方向上的中間聚集。

摘要:為了探究適合植保無人機(jī)藥箱液位實(shí)時(shí)監(jiān)測的可行方法，闡述了國內(nèi)外常見的接觸式和非接觸式液位監(jiān)測方法，包括差壓式、浮體式、電極式、電容式、超聲波式、激光式、光電式、流量計(jì)式、機(jī)器視覺式、雷達(dá)式等主要方法，指出了植保無人機(jī)作業(yè)過程中，其藥箱存在的特點(diǎn)，包括液面波動(dòng)劇烈、藥液的理化特性各異、藥箱空間小、防腐蝕要求高等，并對上述常見液位測量方法用于植保無人機(jī)藥箱液位測量時(shí)存在的局限進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上，探討了適合植保無人機(jī)質(zhì)量輕、功耗小、精度高、耐腐蝕藥箱液位監(jiān)測方法及裝置，并針對植保無人機(jī)藥箱液位監(jiān)測中需克服的難題，提出了氣壓式液位無線監(jiān)測的解決方案，為進(jìn)一步開發(fā)適用于植保無人機(jī)的藥箱液位監(jiān)測裝置提供參考。

摘要:針對農(nóng)業(yè)機(jī)械滑動(dòng)耕作部件（如深松鏟、起壟鏟等）田間作業(yè)時(shí)阻力采集困難和相關(guān)阻力測試裝置結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護(hù)使用成本高、缺乏過載保護(hù)等問題，設(shè)計(jì)了一種滑動(dòng)式耕作部件作業(yè)阻力測試裝置（TRTD）。TRTD包括部件安裝庫、扭轉(zhuǎn)彈簧、旋轉(zhuǎn)主軸、定位盤和編碼器等，并以雙翼型深松鏟為例，建立了包含修正系數(shù)k與扭簧轉(zhuǎn)角θ、耕深H、耕速v、土壤容積密度ρ、深松鏟結(jié)構(gòu)參數(shù)等換算關(guān)系的耕作阻力測試方法，與傳統(tǒng)三點(diǎn)式作業(yè)阻力測試系統(tǒng)（TTD）在6組耕作條件下進(jìn)行了土槽對比試驗(yàn)。試驗(yàn)通過F檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)（α=0.05）得出2種測試裝置測量值總體方差相同和均值一致。精度分析結(jié)果表明TRTD相比于TTD的最大相對誤差為1.34%，波動(dòng)性分析結(jié)果表明TRTD與TTD的波動(dòng)幅值比較接近，兩者最大相對偏差都不超過5%。TRTD滿足阻力測試裝置的精度和穩(wěn)定性要求，能保證作業(yè)阻力采集的同時(shí)，具有過載保護(hù)功能。

摘要:為滿足水稻種植精量穴直播要求，設(shè)計(jì)了一種彈射式耳勺型水稻精量穴直播排種器。闡述了排種器的工作原理，并應(yīng)用Matlab軟件對投種過程中水稻芽種的彈射軌跡進(jìn)行了研究。為評價(jià)排種器性能，選取龍稻6號、龍慶稻2號、龍慶稻3號為試驗(yàn)品種，以旋轉(zhuǎn)盤工作轉(zhuǎn)速、種箱容種高度為影響因素，以排種合格率、重播率、漏播率為指標(biāo)，采用二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)，利用JPS-12型排種器檢測試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)，構(gòu)建了排種性能數(shù)學(xué)模型。運(yùn)用DesignExpert 6.0.10軟件對試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析并進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明：當(dāng)旋轉(zhuǎn)盤工作轉(zhuǎn)速為29.34r/min和種箱容種高度為60mm時(shí)，龍稻6號排種合格率為87.23%，重播率為9.56%；龍慶稻2號排種合格率為90.86%，重播率為6.97%；龍慶稻3號排種合格率為89.12%，重播率為7.46%。此排種性能滿足水稻精量穴直播要求。

摘要:機(jī)采棉雜質(zhì)含量高，多級籽棉清理和皮棉清理會(huì)造成纖維損傷，為綜合提高皮棉產(chǎn)品的外觀形態(tài)和纖維內(nèi)在質(zhì)量，提出了對機(jī)采棉加工工藝進(jìn)行過程優(yōu)化控制的研究方法和試驗(yàn)方案。在充分分析典型機(jī)采棉加工流程的基礎(chǔ)上，根據(jù)最新的棉花質(zhì)量檢測標(biāo)準(zhǔn)，確定雜質(zhì)面積、雜質(zhì)顆粒數(shù)、反射率、黃度、上半部長度、長度整齊度、短纖維指數(shù)、馬克隆值、斷裂比強(qiáng)度9個(gè)參數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo)，建立以加工皮棉產(chǎn)品成交價(jià)格最大化的總體優(yōu)化控制目標(biāo)。選取對棉花清理有顯著影響效果的傾斜式籽清機(jī)I和II、提凈式籽清機(jī)、回收式籽清機(jī)、軋花機(jī)上部、鋸齒式皮清機(jī)I和II 7個(gè)關(guān)鍵設(shè)備的轉(zhuǎn)速作為優(yōu)化控制變量。采用監(jiān)控層、控制層、設(shè)備層的構(gòu)架模式，完成關(guān)鍵設(shè)備自動(dòng)化升級改造。使用響應(yīng)面分析法的中心組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)方法建立控制變量與控制目標(biāo)之間的數(shù)據(jù)模型。以建立的總體優(yōu)化控制目標(biāo)為適應(yīng)度評價(jià)函數(shù)，利用遺傳算法完成對多變量數(shù)據(jù)模型的求解，7個(gè)設(shè)備的轉(zhuǎn)速分別為495、484、727、472、1131、822、763r/min。試驗(yàn)結(jié)果表明，加工后的皮棉產(chǎn)品雜質(zhì)面積變化率降低約7個(gè)百分點(diǎn)，上半部長度變化率提高約2個(gè)百分點(diǎn)，質(zhì)量較為穩(wěn)定。本文方法在降低機(jī)采棉含雜率的同時(shí)，提高了棉花的綜合質(zhì)量水平。

摘要:針對鎮(zhèn)壓裝置在丘陵地區(qū)作業(yè)時(shí)鎮(zhèn)壓不均勻、鎮(zhèn)壓強(qiáng)度不足等問題，借鑒丘陵山地農(nóng)業(yè)機(jī)械結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種能實(shí)現(xiàn)雙向仿形和鎮(zhèn)壓強(qiáng)度可調(diào)的鎮(zhèn)壓裝置。該裝置主要由仿形調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)、鎮(zhèn)壓強(qiáng)度調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)和鎮(zhèn)壓輪組成。建立了丘陵地形下鎮(zhèn)壓輪與土壤相互作用模型，對鎮(zhèn)壓輪進(jìn)行受力分析，確定鎮(zhèn)壓輪工作過程，同時(shí)對鎮(zhèn)壓裝置進(jìn)行受力分析，確定彈簧變形量（鎮(zhèn)壓強(qiáng)度）的合理范圍。進(jìn)行對比試驗(yàn)和田間性能試驗(yàn)，采用L9（34）正交試驗(yàn)，考察鎮(zhèn)壓輪類型、鎮(zhèn)壓強(qiáng)度、作業(yè)速度對鎮(zhèn)壓裝置作業(yè)性能的影響，得到了各因素的主次順序：鎮(zhèn)壓輪類型、彈簧變形量（鎮(zhèn)壓強(qiáng)度）、作業(yè)速度，最優(yōu)組合：橡膠鎮(zhèn)壓輪、彈簧變形量20mm、作業(yè)速度1m/s，此時(shí)牽引阻力為22.3N，根冠比為0.271。通過對比試驗(yàn)，證明仿形鎮(zhèn)壓裝置更能保證鎮(zhèn)壓均勻性。

摘要:針對深施型液態(tài)施肥機(jī)扎穴機(jī)構(gòu)多參數(shù)下動(dòng)力學(xué)性能差等問題，探索多工作參數(shù)下的變形橢圓齒輪式扎穴機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)變化規(guī)律，通過建立變形橢圓齒輪行星輪系的節(jié)曲線方程，采用Visual Basic 6.0語言，編寫了變形橢圓齒輪式扎穴機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真與優(yōu)化軟件，調(diào)節(jié)變形橢圓齒輪的長半軸長度、變形橢圓齒輪偏心率與變形橢圓齒輪變形系數(shù)等相關(guān)參數(shù)，優(yōu)化并得到一組機(jī)構(gòu)較優(yōu)參數(shù)。搭建了扎穴機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)特性測試試驗(yàn)臺(tái)，進(jìn)行動(dòng)力學(xué)特性試驗(yàn)。采用旋轉(zhuǎn)中心復(fù)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案，以行星架轉(zhuǎn)速和土槽車前進(jìn)速度為試驗(yàn)影響因素，以太陽輪軸所受扭矩和噴肥針入土?xí)r受到的拉壓力為試驗(yàn)影響指標(biāo)。在試驗(yàn)臺(tái)上利用扭矩傳感器、信號采集儀和DASP-10處理軟件，測得太陽輪軸扭矩和噴肥針入土?xí)r受到的拉壓力，建立試驗(yàn)影響因素和影響指標(biāo)的關(guān)系模型及響應(yīng)曲面圖，并運(yùn)用Design-Expert 8.0.10軟件對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)行星架轉(zhuǎn)速64.4r/min，前進(jìn)速度0.61m/s時(shí)，太陽輪軸扭矩為5.05N·m，噴肥針受到的拉壓力為20.03N，此時(shí)機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)性能最優(yōu)。應(yīng)用此參數(shù)組合進(jìn)行測試驗(yàn)證，驗(yàn)證了其合理性。該研究結(jié)果可保證扎穴機(jī)構(gòu)在多工作參數(shù)下工作時(shí)，機(jī)具具有良好的扎穴性能。

摘要:基于虛擬儀器構(gòu)建了拖拉機(jī)電性能綜合測試系統(tǒng)，以滿足整車條件下拖拉機(jī)電器功耗、電器部件匹配選型等研究測試需要。首先在分析拖拉機(jī)電性能測試要求的基礎(chǔ)上，對硬件進(jìn)行選型。然后設(shè)計(jì)了以美國NI cRIO控制器為核心的測試系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對蓄電池和發(fā)電機(jī)端電壓和電流、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、車速、溫度等信號同步采集。給出了測試系統(tǒng)的虛擬軟件設(shè)計(jì)方案，包括在數(shù)據(jù)采集器中運(yùn)行的FPGA軟件和實(shí)時(shí)軟件，以及在上位機(jī)中的數(shù)據(jù)采集與分析軟件等。最后進(jìn)行了電流精度對比試驗(yàn)和拖拉機(jī)電性能場地實(shí)車試驗(yàn)，試驗(yàn)驗(yàn)證了本系統(tǒng)電流采樣精度和工作可靠性。

摘要:為實(shí)現(xiàn)小批量顆粒飼料生產(chǎn)，設(shè)計(jì)一種小型可調(diào)間隙飼料制粒機(jī)，包括環(huán)模及配套部件、壓輥及配套部件、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)等。該制粒機(jī)特征為：壓輥調(diào)節(jié)部件位于制粒機(jī)外部，能夠在不停機(jī)的狀態(tài)下實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)模輥間隙，保證顆粒飼料的連續(xù)生產(chǎn)。同時(shí)設(shè)計(jì)了與該制粒機(jī)配套的控制系統(tǒng)?；趶椝苄岳碚?，采用有限元分析軟件Abaqus內(nèi)置的Drucker-Prager Cap本構(gòu)模型對制粒機(jī)模輥擠壓過程進(jìn)行了數(shù)值模擬，模擬結(jié)果表明，模輥間隙的設(shè)置應(yīng)與物料的摩擦因數(shù)相匹配，適當(dāng)提高物料的摩擦因數(shù)能夠避免物料內(nèi)部滑移耗能，有利于提高顆粒飼料的產(chǎn)量和質(zhì)量。制造樣機(jī)并進(jìn)行了生產(chǎn)試驗(yàn)，以某配方乳豬料為原料，進(jìn)行制粒機(jī)作業(yè)性能指標(biāo)的測定，結(jié)果表明：該制粒機(jī)生產(chǎn)的顆粒飼料成品含水率為13.53%，直徑為3mm，顆粒含粉率為3.27%，顆粒耐久度（PDI）為94.34%，顆粒硬度為176.03N，生產(chǎn)率約為42kg/h，各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到設(shè)計(jì)要求，滿足小批量顆粒生產(chǎn)的要求。

摘要:為解決方草捆撿拾效率低、費(fèi)用高，長途運(yùn)輸難等問題，設(shè)計(jì)了方草捆集捆機(jī)。該機(jī)由底盤、撿拾器、推草機(jī)構(gòu)、舉草機(jī)構(gòu)、壓繩器和卸草機(jī)構(gòu)等部件組成，基于EPEC2024搭建了控制系統(tǒng)，只需單人駕駛和操作，通過變量泵、馬達(dá)和油缸驅(qū)動(dòng)各部件快速實(shí)現(xiàn)對方草捆的撿拾、擠壓和捆扎。按照作業(yè)功能對各結(jié)構(gòu)部件采用分模塊設(shè)計(jì)，通過計(jì)算各液壓回路的流量保證作業(yè)速度和作業(yè)效率，匹配硬件電路并使用Codesys編寫程序控制作業(yè)流程。分別在內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市和遼寧省黑山縣對方草捆和秸稈方捆進(jìn)行了撿拾及捆扎的場地試驗(yàn)，結(jié)果表明：整機(jī)最大牽引車速達(dá)到20.5 km/h，作業(yè)時(shí)系統(tǒng)最大流量為101.6 L/min，一次能實(shí)現(xiàn)12個(gè)方草捆的捆扎。方草捆的集捆成捆率達(dá)到89.5%，純工作小時(shí)內(nèi)集捆生產(chǎn)率為12大捆/h，同等條件下與人工撿拾方式相比，撿拾效率提高了34.5%，人工費(fèi)用降低了62.5%，綜合費(fèi)用降低了18.2%，而且增強(qiáng)了對自然環(huán)境的適應(yīng)性，縮短了長途運(yùn)輸?shù)臏?zhǔn)備周期，滿足實(shí)際生產(chǎn)的使用要求。

摘要:為快速、準(zhǔn)確地對生產(chǎn)過程中植物纖維地膜抗張強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測，降低生產(chǎn)成本，提高原料利用率，以植物纖維地膜中試平臺(tái)為依托，基于粒子群算法（PSO）優(yōu)化支持向量機(jī)回歸（SVR）模型，結(jié)合正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)L25(56)方法，以纖維打漿度、施膠劑添加量、濕強(qiáng)劑添加量、地膜定量、混合比作為模型輸入?yún)?shù)，以植物纖維地膜抗張強(qiáng)度為輸出進(jìn)行模擬預(yù)測，并將模擬結(jié)果與SVR、BP、RBF智能算法模型進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明：PSO-SVR模型能夠較好地表達(dá)植物纖維地膜抗張強(qiáng)度與模型參數(shù)間的非線性關(guān)系，并能根據(jù)輸入?yún)?shù)快速準(zhǔn)確地對植物纖維地膜抗張強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測，測試集樣本中預(yù)測值與實(shí)際值間均方誤差、決定系數(shù)和均方根誤差為0.117N2、0.915、0.342N；與其他智能算法（SVR、BP、RBF）相比，PSO-SVR算法模型具有更高的適用性與穩(wěn)定性。研究結(jié)果可為生產(chǎn)過程中不同抄造工藝參數(shù)下植物纖維地膜抗張強(qiáng)度的在線監(jiān)控提供參考依據(jù)。

摘要:以黑龍江省SPOT5遙感影像和森林資源清查數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，獲得對應(yīng)樣地的影像紋理特征、光譜波段值、光譜組合值以及地形信息，提取樣地調(diào)查數(shù)據(jù)的林分信息，采用多元逐步回歸分析，建立以SPOT5遙感影像紋理、光譜和地形特征為自變量，多個(gè)森林結(jié)構(gòu)參數(shù)（林分平均直徑、斷面積、蓄積量和樹種多樣性指數(shù)）為因變量的估測模型，篩選最優(yōu)紋理特征生成窗口及最優(yōu)森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演模型。結(jié)果表明，SPOT5影像的紋理光譜特征與森林結(jié)構(gòu)參數(shù)具有較強(qiáng)的相關(guān)性，9×9窗口為最優(yōu)紋理特征生成窗口；在引入地形因子后模型精度有了較大提高，樹種多樣性指數(shù)估測模型R2adj都在0.72以上，蓄積量模型估測精度最優(yōu)（R2adj為0.864、RMSE為21.260m3/hm2）。研究表明利用高分辨率遙感影像紋理、光譜和地形特征進(jìn)行多個(gè)森林結(jié)構(gòu)參數(shù)估測具有很好的應(yīng)用效果。

摘要:基于永久基本農(nóng)田概念、內(nèi)涵和劃定要求，提出了縣域永久基本農(nóng)田的定量評價(jià)模型與劃定方法，并以河北省定州市為例進(jìn)行示范驗(yàn)證。定量評價(jià)模型包括自然稟賦條件、基礎(chǔ)設(shè)施條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件和區(qū)位條件4方面12個(gè)指標(biāo)，并在改進(jìn)連片度和田間道路密度計(jì)算方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合評價(jià)。根據(jù)綜合評價(jià)結(jié)果，將定州市耕地劃分為優(yōu)先保護(hù)型（≥76.00）、重點(diǎn)保護(hù)型（68.91~76.00）、適宜調(diào)控型（60.00~68.91）和后備整治型（0~60.00）4種類型，其中：優(yōu)先保護(hù)型（28389.22hm2）集中分布在城區(qū)及鎮(zhèn)政府周邊，是定州市重要的糧食生產(chǎn)基地；重點(diǎn)保護(hù)型（39084.13hm2）主要分布在龐村鎮(zhèn)、大鹿莊鄉(xiāng)、楊家莊鄉(xiāng)等，是永久基本農(nóng)田的重點(diǎn)建設(shè)區(qū)域；適宜調(diào)控型（16831.95hm2）分布較為分散，主要分布在磚路鎮(zhèn)、趙村鎮(zhèn)、西城區(qū)等，未來通過差別化土地整治再適當(dāng)調(diào)為永久基本農(nóng)田；后備整治型（5126.82hm2）零散分布在西城區(qū)、北城區(qū)、息冢鎮(zhèn)等，目前不適宜劃作永久基本農(nóng)田。研究結(jié)果可為定州市永久基本農(nóng)田劃定與相關(guān)規(guī)劃提供依據(jù)。

摘要:為提高高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田劃定區(qū)域的耕地連片性，在耕地綜合質(zhì)量評價(jià)和耕地連片網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，提出了局部耕地連片度計(jì)算公式來評價(jià)耕地的連片性，并采用四象限法空間耦合耕地質(zhì)量和連片度2個(gè)時(shí)空屬性。結(jié)果表明：獻(xiàn)縣高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田優(yōu)先建設(shè)區(qū)域面積為24803.45hm2，重點(diǎn)建設(shè)區(qū)域面積為19688.77hm2，有條件建設(shè)區(qū)域面積為19538.64hm2，與面積累加方法相比，優(yōu)先建設(shè)區(qū)域連片度提高了15.55%，而有條件建設(shè)區(qū)域連片度減小了37.82%，表明該方法明顯提高了高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)劃區(qū)的耕地連片度。

摘要:以北京市海淀區(qū)為例，在對區(qū)域土地利用現(xiàn)狀進(jìn)行劃分的基礎(chǔ)上，基于格網(wǎng)尺度估算了區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，并根據(jù)價(jià)值分布狀況將區(qū)域劃分為不同的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分區(qū)，基于GIS和FRAGSTAS軟件，分析了不同分區(qū)的土地利用結(jié)構(gòu)和景觀格局狀況。結(jié)果表明：海淀區(qū)格網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值處于-234.56~207.97萬元之間，并呈現(xiàn)明顯的從南部到西北部增加的趨勢；不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)差距較大，高值區(qū)的土地利用類型主要為城市綠地，中值區(qū)土地利用類型面積較大的為耕地和城市綠地，低值區(qū)建設(shè)用地的面積較大；不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分區(qū)的景觀格局指數(shù)變化較大，從高值區(qū)到低值區(qū)，景觀格局的破碎化程度逐漸增加，人類活動(dòng)對生態(tài)環(huán)境的影響不斷加劇，人類活動(dòng)對景觀的干擾程度加大。研究結(jié)果可以為精細(xì)化評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值提供參考，并能服務(wù)于區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整和可持續(xù)利用及生態(tài)景觀建設(shè)。

摘要:監(jiān)測農(nóng)作物的重金屬污染和污染程度是高光譜遙感研究的一個(gè)熱點(diǎn)。通過盆栽玉米的不同Cu2+脅迫梯度實(shí)驗(yàn)，在測定玉米葉片光譜和Cu2+含量的基礎(chǔ)上，針對不同Cu2+脅迫梯度下玉米葉片光譜仍具有極高相似度以及傳統(tǒng)光譜測度方法難以區(qū)分污染程度的問題，進(jìn)行相似光譜的差異性有效區(qū)分方法研究。結(jié)合歐氏距離(ED)與光譜微分梯度角(DSAG)的正切處理，提出了一種基于光譜相似性測度的ED-T-DSGA光譜分析模型，并通過傳統(tǒng)光譜測度方法應(yīng)用比較、諧波分析(HA)技術(shù)和5種HA分解次數(shù)下的光譜重構(gòu)結(jié)果分析，驗(yàn)證了ED-T-DSGA分析模型在區(qū)分極度相似光譜的微小差異上具有可行性與有效性。同時(shí)，ED-T-DSGA分析模型可用于測度不同Cu2+脅迫梯度下玉米葉片光譜間差異與污染程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ED-T-DSGA分析模型值越大，Cu2+脅迫梯度越大，玉米的重金屬銅污染越嚴(yán)重；并且基于ED-T-DSGA分析模型進(jìn)一步提取到“黃邊”、“紅谷”、“紅邊”和“近峰B”為Cu2+脅迫光譜響應(yīng)的有效波段，這些敏感位置可為監(jiān)測Cu2+污染程度提供有利依據(jù)。

摘要:以盆栽和高架兩種栽培模式生長環(huán)境下的草莓植株為研究對象，提出了一種基于深度信息分割聚類的草莓冠層結(jié)構(gòu)形態(tài)三維重建算法。首先，以深度信息的不連續(xù)性特征作為草莓植株逐層分割的重要依據(jù)，以深度二維圖像作為全局參考指標(biāo)，提出深度信息步進(jìn)方法，自動(dòng)提取冠層點(diǎn)云；其次，改進(jìn)密度聚類算法，有效濾除隨機(jī)、跳邊和背景噪聲；最后，改進(jìn)基于Harris算子的多源圖像融合算法，實(shí)現(xiàn)彩色圖像與強(qiáng)度圖像的配準(zhǔn)及點(diǎn)云顏色的映射，三維重建出具有顏色信息的草莓冠層結(jié)構(gòu)形態(tài)。為驗(yàn)證該算法的有效性，將三維重建后冠層的平均單葉長度及A-B線距離作為評價(jià)指標(biāo)，試驗(yàn)結(jié)果表明，模型的平均單葉長度計(jì)算正確率為93%左右，A-B線距離計(jì)算正確率為97%左右，研究結(jié)果可為草莓采摘機(jī)器人果實(shí)識別過程中枝葉空間結(jié)構(gòu)關(guān)系的構(gòu)建提供技術(shù)支持。

摘要:為研究規(guī)模化生豬養(yǎng)殖場中藍(lán)耳病疫情預(yù)警監(jiān)測方法，提出一種非接觸式耳部顏色自動(dòng)檢測方法。該方法將生豬熱紅外圖像和可見光圖像相結(jié)合尋找最優(yōu)尺度因子，確定可見光圖像中生豬耳根部特征區(qū)域；采用主動(dòng)形狀模型方法，選取34個(gè)生豬耳部輪廓特征點(diǎn)，并將搜索范圍限定在生豬頭部區(qū)域，用以提取生豬耳部輪廓；將提取的耳部輪廓進(jìn)行顏色對比，判斷該生豬是否患有藍(lán)耳病疫情。結(jié)果表明，由于限定生豬頭部區(qū)域搜索范圍，能快速準(zhǔn)確地提取生豬耳部輪廓。對生豬耳部顏色檢測準(zhǔn)確率達(dá)到77%以上。

摘要:奶牛目標(biāo)各區(qū)域的精細(xì)分割和識別能夠提供精確的奶牛形體細(xì)節(jié)信息，是奶牛體形評價(jià)、姿態(tài)檢測、行為分析和理解的前提和基礎(chǔ)。為實(shí)現(xiàn)深度圖像中奶牛頭、頸、軀干和四肢等身體區(qū)域的精確分割，提出一種基于深度圖像特征和機(jī)器學(xué)習(xí)的奶牛目標(biāo)各區(qū)域精細(xì)分割方法。該方法以每個(gè)像素點(diǎn)在不同采樣半徑下的帶閾值LBP序列為深度特征值，設(shè)置分類約束條件，用決策樹森林機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)奶牛各區(qū)域的精細(xì)分類。對10頭奶牛的288幅側(cè)視深度圖像進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明，當(dāng)采樣半徑分段數(shù)為30，決策樹訓(xùn)練至20層時(shí)，奶牛整體各像素點(diǎn)的平均識別率為95.15%，較傳統(tǒng)深度圖像特征值有更強(qiáng)的細(xì)節(jié)信息提取能力，可以用較少參數(shù)實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜結(jié)構(gòu)的精確識別。

摘要:采用靜態(tài)暗箱-氣相色譜法對關(guān)中平原小麥-玉米輪作（2014—2015年）農(nóng)田溫室氣體（CO2、CH4和N2O）排放通量進(jìn)行監(jiān)測，并用凈增溫潛勢（NGWP）和碳足跡2個(gè)指標(biāo)評估不同覆膜方式對關(guān)中平原農(nóng)田溫室效應(yīng)、作物生產(chǎn)碳足跡的分布和構(gòu)成的影響。試驗(yàn)處理設(shè)置為不覆膜（CK）、半膜覆蓋（BM）、壟作覆膜（LM）、全膜覆蓋（QM）。結(jié)果表明，與CK處理相比，BM、LM、QM處理下作物年際總產(chǎn)量分別增加了9.0%、16.5%、26.6%；CO2的年際排放總量分別增加了33.9%、9.3%、31.6%，N2O的年際排放總量分別增加了22.9%、14.3%、47.1%，但CH4的年際吸收總量無顯著性差異；NGWP分別增加了9.0%、16.7%、26.0%;LM、QM處理碳足跡較CK處理減少了33.2%、21.9%，而BM處理碳足跡與CK處理無顯著差異；BM處理單位產(chǎn)量碳足跡較CK處理增加了16.3%，而LM處理較CK處理減少了13.1%，QM處理與CK處理無顯著性差異。綜合考慮不同覆膜方式的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和環(huán)境效應(yīng)，壟作覆膜更有利于關(guān)中平原小麥-玉米輪作系統(tǒng)的固碳減排。

摘要:在不影響水庫原有防洪及供水目標(biāo)前提下，為了降低水庫對河流生態(tài)系統(tǒng)的影響，針對部分調(diào)度模型存在調(diào)度結(jié)果滿足最小生態(tài)流量約束而不滿足適宜生態(tài)流量約束的情況，提出了以最小生態(tài)流量約束調(diào)度結(jié)果為基礎(chǔ)，逐步向適宜生態(tài)流量約束靠近的非充分生態(tài)約束流量求解方法，并引入松弛變量，建立了生態(tài)保證程度與發(fā)電量的關(guān)系，通過對比Kmin法和Kmax-1法的Tennant評價(jià)結(jié)果確定水庫生態(tài)調(diào)度的最佳平衡點(diǎn)，以此作為非充分生態(tài)約束條件下的尼爾基水庫生態(tài)調(diào)度模型。結(jié)果表明，生態(tài)流量約束值還有很大的提升空間，不宜直接選取最小生態(tài)流量約束的調(diào)度結(jié)果作為調(diào)度方案；新的調(diào)度模型可以有效解決此類生態(tài)調(diào)度問題，給決策者提供更合理的調(diào)度方式，6種生態(tài)約束條件下的生態(tài)保證程度分別可提高60%、80%、40%、60%、70%、70%，電量損失率僅為2.01%、1.13%、1.28%、1.47%、2.16%、2.08%。

摘要:為探明黃土高原南北樣帶土壤容重空間分布特征，為土壤水文過程模擬與預(yù)測提供水力參數(shù)，采用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，分析了樣帶不同土層深度（0~10cm、10~20cm、20~40cm）土壤容重的空間變異特征，并用多元逐步回歸、傳遞函數(shù)方程和一階自回歸狀態(tài)空間模型方法分別對土壤容重的空間分布進(jìn)行了模擬。結(jié)果表明：樣帶0~20cm深度土壤容重的變異為中等程度變異，20~40cm為弱變異。狀態(tài)空間方程轉(zhuǎn)換系數(shù)表明，不同土層深度土壤容重的影響因素不同，0~10cm主要為有機(jī)碳含量、黏粒和砂粒體積分?jǐn)?shù)，10~20cm為有機(jī)碳含量、黏粒和砂粒體積分?jǐn)?shù)和降水量，20~40cm為黏粒和砂粒體積分?jǐn)?shù)、降水量和土地利用。狀態(tài)空間模型的模擬效果均優(yōu)于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)的多元逐步回歸方程和傳遞函數(shù)方程，基于黏粒和砂粒體積分?jǐn)?shù)、降水量和土地利用的狀態(tài)空間模型可以解釋樣帶20~40cm容重92.3%的變異。一階自回歸狀態(tài)空間模型可用于田間條件下土壤容重分布特征的預(yù)測。

摘要:以西北干旱區(qū)典型縣域磴口縣為研究區(qū)，以2015年8月份40個(gè)地下水采樣點(diǎn)的樣品數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，引入集合卡爾曼濾波（EnKF）數(shù)據(jù)同化將其優(yōu)化作為主變量，以蒸散發(fā)量反演結(jié)果以及歸一化植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)為協(xié)變量，進(jìn)行協(xié)同克里金插值，同時(shí)與未采用同化的協(xié)同克里金插值結(jié)果以及經(jīng)同化采用普通克里金插值結(jié)果進(jìn)行交叉驗(yàn)證。結(jié)果表明：三者在較大空間尺度上對地下水埋深空間分布趨勢的模擬基本一致，南部沙漠地區(qū)整體較高，在空間分布上表現(xiàn)為明顯的地理規(guī)律性。同化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同克里金插值的結(jié)果改善最顯著，平均誤差、均方根誤差、平均標(biāo)準(zhǔn)誤差均優(yōu)于未同化插值結(jié)果，其中平均誤差僅為0.2705m。與普通克里金插值方法相比，協(xié)同克里金插值考慮蒸散發(fā)與NDVI的協(xié)同作用，精度明顯提高，平均誤差減小0.4097m，均方根誤差減小0.0784m，平均標(biāo)準(zhǔn)誤差減小1.0167m。

摘要:采用Landsat和MODIS數(shù)據(jù)，通過增強(qiáng)自適應(yīng)融合算法（Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model，ESTARFM）對蒸散發(fā)進(jìn)行空間降尺度，構(gòu)建田塊尺度蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集；利用2015年田間水量平衡方法計(jì)算的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)對融合結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。在融合蒸散發(fā)基礎(chǔ)上，結(jié)合解放閘灌域2000—2015年間種植結(jié)構(gòu)信息，提取不同作物各自生育期和非生育期內(nèi)年際蒸散發(fā)量，并分析了大型灌區(qū)節(jié)水改造以來，作物蒸散發(fā)占比的年際變化。研究結(jié)果表明：融合蒸散發(fā)與水量平衡蒸散發(fā)變化過程較吻合，小麥耗水峰值出現(xiàn)在6月中下旬—7月初，玉米和向日葵峰值出現(xiàn)在7月份。在相關(guān)性分析中，玉米、小麥和向日葵的決定系數(shù)R2分別達(dá)到了0.85、0.79和0.82；生育期內(nèi)玉米（5—10月份）、小麥（4—7月份）和向日葵（6—10月份）的均方根誤差均不高于0.70mm/d；平均絕對誤差均不高于0.75mm/d；相對誤差均不高于16%。在農(nóng)田蒸散發(fā)總量驗(yàn)證中，融合蒸散發(fā)與水量平衡蒸散發(fā)相關(guān)性較好，兩者決定系數(shù)達(dá)到了0.64。基于ESTARFM融合算法生成的高分辨率蒸散發(fā)（ET）結(jié)果可靠，具有較好的融合精度。融合結(jié)果與Landsat 蒸散發(fā)的空間分布和差異性一致，7月23日、8月24日和9月1日相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.85、0.81和0.77；差值均值分別為0.24mm、0.19mm和0.22mm；標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.81mm、0.72mm和0.61mm。ESTARFM融合算法在農(nóng)田蒸散發(fā)空間降尺度得到較好的應(yīng)用，可有效區(qū)分不同作物蒸散發(fā)之間的差異。不同作物在生育期和非生育期內(nèi)耗水量差別較大；生育期內(nèi)套種（4—10月份）耗水量最大，達(dá)到637mm，玉米（5—10月份）和向日葵（6—10月份）次之，分別為598mm和502mm，小麥（4—7月份）最低為412mm；非生育期內(nèi)，小麥（8—10月份）耗水量最大，年均達(dá)到214mm，玉米（4月份）和向日葵（4—5月份）分別為42mm和128mm。不同作物多年平均耗水量（4—10月份）差異較小，其年際耗水總量主要隨作物種植面積的變化而變化。

摘要:土壤分離臨界水動(dòng)力學(xué)參數(shù)是侵蝕預(yù)報(bào)研究的基礎(chǔ)內(nèi)容，但關(guān)于不同近地表土壤水分條件下坡面侵蝕發(fā)生臨界起動(dòng)關(guān)鍵影響因子及其內(nèi)在機(jī)制尚不清楚。本研究選取長江中上游地區(qū)典型黃壤為研究對象，試驗(yàn)設(shè)計(jì)5個(gè)土壤前期含水率（5%～23%）和5個(gè)坡度（1.0°～10.0°），利用沖刷槽實(shí)測土壤分離臨界水動(dòng)力學(xué)參數(shù)，探討土壤分離臨界水動(dòng)力學(xué)參數(shù)對不同土壤前期含水率和坡度耦合作用的響應(yīng)。結(jié)果表明：土壤分離臨界流速、臨界水深和流態(tài)均與坡度和土壤前期含水率呈冪函數(shù)減小關(guān)系；在坡度小于5.0°時(shí)，土壤分離臨界水動(dòng)力參數(shù)受坡度和土壤前期含水率耦合作用的影響；而在坡度大于5.0°時(shí)則主要受坡度的影響。因此，當(dāng)坡度大于5.0°時(shí)，可直接采用簡化冪函數(shù)方程對土壤分離臨界水動(dòng)力參數(shù)進(jìn)行估算。在本研究試驗(yàn)條件下，坡面土壤分離臨界水流流態(tài)基本屬于層流、緩流，發(fā)生紊流、急流的概率很小。坡度和土壤前期含水率對坡面流阻力有重要的影響，阻力系數(shù)隨臨界單寬流量和雷諾數(shù)的增加呈冪函數(shù)下降趨勢。

摘要:為了揭示節(jié)水灌溉水稻葉片水分利用效率的影響因素及水分高效利用機(jī)制，設(shè)置控制灌溉(控灌)和淹水灌溉(淹灌)2種灌溉方式開展田間試驗(yàn)，研究節(jié)水灌溉水稻葉片水分利用效率與氣孔調(diào)節(jié)以及相關(guān)環(huán)境因素的關(guān)系，建立葉片水分利用效率的回歸方程，并對影響因素進(jìn)行通徑分析。結(jié)果表明，水稻葉片蒸騰速率(Tr)、光合速率(Pn)和葉片水分利用效率(LWUE)與氣孔導(dǎo)度(Gs)呈良好的二次曲線關(guān)系，控灌水稻通過較低的氣孔開度便可獲得較優(yōu)的葉片水分利用效率。葉片水分利用效率(LWUE)與空氣溫度(Ta)、葉片溫度(Tl)、葉氣溫差(ΔT)、空氣CO2濃度(Ca)和光合有效輻射量(Par)等環(huán)境因素呈二次曲線關(guān)系，與胞間CO2濃度(Ci)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與土壤含水率(θ)呈正相關(guān)關(guān)系，與相對濕度(Rh)呈指數(shù)關(guān)系。由Ta、Tl、ΔT組成的“溫度因子”對水稻葉片水分利用效率的貢獻(xiàn)率達(dá)39.19%，而由Ca和Ci組成的“CO2濃度因子”的貢獻(xiàn)率為22.94%，由Rh和θ組成的“水分因子”的貢獻(xiàn)率為17.81%，由Par組成的“光照因子”貢獻(xiàn)率為9.01%。在此基礎(chǔ)上，建立了葉片水分利用效率回歸方程，并對各影響因素進(jìn)行通徑分析，對于控制灌溉稻田來說，影響葉片水分利用效率的主要因素不是光合有效輻射量、氣孔導(dǎo)度和土壤含水率等，而是胞間CO2濃度、葉片溫度和相對濕度等因素。

摘要:以微孔陶瓷灌水器為研究對象，在0m工作水頭下進(jìn)行土壤水分運(yùn)移特性試驗(yàn)，并以10m額定工作水頭下工作的地下滴灌灌水器作為對照。通過對比分析2種灌溉方式下累計(jì)入滲量、流量、濕潤體特征和土壤含水率變化，結(jié)果表明：相同灌溉時(shí)間下微孔陶瓷滲灌的累計(jì)入滲量、濕潤鋒運(yùn)移距離、濕潤體截面面積均明顯小于地下滴灌。微孔陶瓷滲灌的流量隨時(shí)間逐漸減小，直至接近于零；試驗(yàn)后期，微孔陶瓷滲灌濕潤體內(nèi)整體土壤含水率變化較?。挥捎谖⒖滋沾蓾B灌為無壓連續(xù)灌溉，因此在其工作過程中可為作物提供一個(gè)恒定的水分環(huán)境。而地下滴灌的流量則會(huì)維持穩(wěn)定，使得土壤含水率一直增大，停止灌溉后由于土壤水分再分布而減小。地下滴灌為被動(dòng)恒壓灌溉，因此其灌溉條件下作物生長的水分環(huán)境處于干濕交替的循環(huán)變化狀態(tài)。

摘要:針對目前基于圓錐指數(shù)的土壤緊實(shí)度測量中，無法消除土壤摩擦力對緊實(shí)度測量的影響，要求檢測傳感器勻速貫入土壤,因此存在使用不便、精度不高的難題。為了提高土壤緊實(shí)度實(shí)時(shí)測量方法的精度及可操作性，在圓錐指數(shù)方法基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了土壤緊實(shí)度實(shí)時(shí)檢測傳感器，并加入了加速度的同步測量，消除了使用過程中金屬桿插入速度不均造成的誤差，提高了土壤緊實(shí)度測量精度。通過大量試驗(yàn)驗(yàn)證了自制傳感器具有較好的靜態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能，其測量范圍為0~900kPa,靈敏度為0.041896，穩(wěn)定性測量標(biāo)準(zhǔn)差為5kPa，測量精度為±0.02%FS，超調(diào)量為7.81%，過渡時(shí)間為0.632s。與美國SC-900型土壤緊實(shí)度儀對比其準(zhǔn)確性的線性擬合決定系數(shù)均達(dá)到0.96以上，結(jié)果表明設(shè)計(jì)的土壤緊實(shí)度傳感器與SC-900型土壤緊實(shí)度儀在實(shí)際測量中性能相當(dāng)，且使用更方便、價(jià)格更低廉。為農(nóng)林生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)及生態(tài)監(jiān)測提供了一種具有自主知識產(chǎn)權(quán)、精準(zhǔn)獲取土壤緊實(shí)度的有效手段。

摘要:針對現(xiàn)有土壤水分點(diǎn)尺度下測量的局限性，提出了一種線性尺度下的土壤剖面水分測量方法，并設(shè)計(jì)了一種基于駐波比法的土壤剖面水分信息測量傳感系統(tǒng)。借助HFSS高頻電磁場仿真軟件與網(wǎng)絡(luò)矢量分析儀對傳感器環(huán)形探頭的電場強(qiáng)度分布情況與阻抗特性進(jìn)行了分析研究，確定了環(huán)形探頭適應(yīng)性與敏感區(qū)域。以2種不同質(zhì)地的土壤作為試驗(yàn)樣本，對土壤水分傳感器的輸出與對應(yīng)的測量值進(jìn)行了多項(xiàng)式擬合，決定系數(shù)均達(dá)到了0.99以上，傳感器的穩(wěn)態(tài)與動(dòng)態(tài)性能均能滿足土壤剖面水分的測量要求。通過多層水分土柱穿層試驗(yàn)與對比試驗(yàn)表明，該系統(tǒng)能夠滿足線性尺度下土壤剖面水分的實(shí)時(shí)測量需求，具有較高的測量精度與穩(wěn)定性。設(shè)計(jì)的土壤剖面水分線性測量系統(tǒng)的各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的需求，具有較高的應(yīng)用推廣價(jià)值。

摘要:利用玉米秸稈生物炭，以日光溫室黃瓜為試驗(yàn)對象，以土壤分別施入20、40、60t/hm2生物炭為處理，研究玉米秸稈生物炭施用對黃瓜根際土壤真菌群落和根系生長的影響及其機(jī)制。試驗(yàn)結(jié)果表明：土壤中生物炭施用量為20～60t/hm2時(shí)，在黃瓜結(jié)果期可不同程度提高根系數(shù)、根系體積和根系活力，顯著提高真菌中子囊菌門和接合菌門的豐度，增加擔(dān)子菌門、壺菌門和球囊菌門豐度而極大降低雜菌比例，明顯提高子囊菌門Incertae sedis 27、毛殼菌科、小子囊菌科、毛球殼科、假散囊菌科等11個(gè)科以及接合菌門被孢霉科、球囊菌門球囊霉科、擔(dān)子菌門糞銹傘科、壺菌門小壺菌科的豐度；生物炭處理土壤后，子囊菌門Incertae sedis 27、毛球殼科、假散囊菌科、黃絲菌科和接合菌門被孢霉科的真菌在促進(jìn)根系生長方面的作用最為明顯，主要通過根被組織聚集、促進(jìn)根系對營養(yǎng)元素吸收、提高土壤中有機(jī)質(zhì)和養(yǎng)分含量、促進(jìn)土壤中有機(jī)物質(zhì)分解等而最終有利于黃瓜的根系生長。綜合分析認(rèn)為，生物炭施用量20t/hm2處理效果最為明顯，與對照相比，根系數(shù)、根系體積和根系活力分別提高20.52%、50.73%和16.11%。

摘要:在自行設(shè)計(jì)的生物質(zhì)熱解揮發(fā)物兩級冷凝特性參數(shù)測試系統(tǒng)上，進(jìn)行了木屑在450、550、650℃下熱解揮發(fā)物冷凝特性研究，其中，一級冷凝采用空氣作為冷凝介質(zhì)，二級冷凝采用水作為冷凝介質(zhì)，計(jì)算了表面局部冷凝換熱系數(shù)，以及冷凝液膜熱阻和厚度。結(jié)果表明：一級冷凝換熱系數(shù)隨著溫度的升高而減小，在熱解溫度為450℃時(shí)達(dá)到最大值671.02W/（m2·K）；二級換熱系數(shù)隨著溫度的升高先增大后減小，在熱解溫度為550℃時(shí)達(dá)到最大值1.484×105W/（m2·K）?；诶淠鲀?nèi)壁一維穩(wěn)態(tài)冷凝換熱特性，分析了冷凝液膜形成過程，存在3個(gè)階段：液膜形成、液膜積累、液膜流動(dòng)。在液膜形成和積累階段，液膜厚度逐漸增大，熱阻變大；液膜厚度達(dá)到一定程度后，冷凝液產(chǎn)生流動(dòng)，在液膜流動(dòng)初期，液膜厚度逐漸減小，熱阻變??；在穩(wěn)定流動(dòng)期，熱阻基本保持穩(wěn)定。

摘要:以油茶殼熱解炭粉和膠黏劑為原料，利用萬能試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行生物質(zhì)混合燃料成型試驗(yàn)。通過對比不同成型燃料抗壓強(qiáng)度、松弛密度和比能耗，確定膠黏劑種類對燃料品質(zhì)的影響。選取木質(zhì)素作為膠黏劑考察了成型壓力、溫度、含水率、木質(zhì)素添加量對成型燃料品質(zhì)的影響，當(dāng)優(yōu)化成型工藝參數(shù)為成型壓力6kN、成型溫度80~100℃、含水率20%、木質(zhì)素添加量8%~9%時(shí)燃料品質(zhì)最佳。對成型燃料進(jìn)行熱重試驗(yàn)，研究其燃燒過程及動(dòng)力學(xué)特性。結(jié)果表明：燃燒主要分為4個(gè)階段，著火溫度為356.9℃，燃盡溫度為553.3℃；燃料的揮發(fā)分燃燒是一級反應(yīng)，固定碳燃燒是二級反應(yīng)。

摘要:以纖維素、木聚糖和木質(zhì)素為研究對象，利用真空氣氛爐熱解制備生物炭，探究溫度對生物質(zhì)三組分熱解制備生物炭理化特性的影響規(guī)律，為生物炭的性能調(diào)控和機(jī)理研究提供理論依據(jù)。結(jié)果表明：纖維素和木聚糖的熱解溫度范圍主要集中在300~500℃，纖維素生物炭產(chǎn)率由35.38%下降至20.93%，木聚糖生物炭產(chǎn)率由46.28%下降至29.40%，木質(zhì)素?zé)峤鉁囟确秶饕性?00~600℃，木質(zhì)素生物炭產(chǎn)率由81.22%下降至51.53%；熱解溫度對生物質(zhì)三組分制備生物炭的C、H、O、N元素含量的影響規(guī)律基本相同，即C元素含量逐漸升高，H、O、N元素含量逐漸降低，C元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別由69.42%、72.92%、54.75%升至96.39%、77.26%、67.97%；熱解溫度對生物質(zhì)三組分制備生物炭的灰分、揮發(fā)分、固定碳和熱值的影響規(guī)律基本相同，即揮發(fā)分逐漸降低，而灰分、固定碳和熱值均逐漸升高，揮發(fā)分分別由50.67%、44.89%、39.99%降至7.63%、5.52%、14.41%，固定碳分別由47.95%、55.03%、35.41%升至90.18%、94.11%、53.70%，熱值分別由25652.58、26681.81、21173.29kJ/kg升至34602.52、33965.15、24142.62kJ/kg；熱解溫度對木質(zhì)素生物炭的比表面積和孔徑分布影響明顯，對纖維素和木聚糖生物炭的影響較小，500℃時(shí)纖維素和木聚糖達(dá)到最優(yōu)的比表面積和微孔體積，600℃時(shí)木質(zhì)素達(dá)到最優(yōu)的比表面積和微孔體積；熱解溫度在500℃時(shí)，纖維素和木聚糖制備的生物炭達(dá)到最大的碘吸附值，纖維素生物炭碘吸附值為422.46mg/g，木聚糖生物炭碘吸附值為115.06mg/g，熱解溫度在600℃時(shí)，木質(zhì)素制備的生物炭達(dá)到最大的碘吸附值，為460.35mg/g。

摘要:基于生態(tài)位適宜度模型對生菜與小白菜、櫻桃蘿卜、豌豆苗和香菜間作4種模式下作物對生境條件的適宜程度進(jìn)行了初步評價(jià)，并采用TOPSIS模型對評價(jià)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)選，以揭示生菜各間作模式中的最優(yōu)模式。結(jié)果表明：模式1、模式2和模式3的生態(tài)位適宜度值較高且較接近，其生境環(huán)境較能滿足作物的需求，其中，生菜和櫻桃蘿卜的間作模式與理想方案的相對接近程度最大，即生菜與櫻桃蘿卜的間作模式為4種模式中最優(yōu)間作模式。采用生態(tài)位適宜度模型和TOPSIS模型對間作模式進(jìn)行優(yōu)選的結(jié)果與實(shí)際栽培效果一致，通過限制因子分析確定生菜和櫻桃蘿卜間作模式的限制因子為營養(yǎng)液中鉀元素含量。

摘要:為掌握馬鈴薯泥在鼓風(fēng)冷凍過程中的溫度變化規(guī)律，建立了短圓柱狀馬鈴薯泥鼓風(fēng)冷凍的三維數(shù)值模型，進(jìn)行了三維非穩(wěn)態(tài)數(shù)值模擬，并結(jié)合流場及不同時(shí)刻的溫度場對馬鈴薯泥的冷凍過程進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明該模型與實(shí)際情況吻合較好，冷凍時(shí)間相對誤差為3.9%。以此為基礎(chǔ)，研究了送風(fēng)速度和溫度對馬鈴薯泥冷凍過程的影響。結(jié)果表明，隨著風(fēng)速的提高，冷凍時(shí)間縮短，馬鈴薯泥內(nèi)外溫差增大，冷凍結(jié)束時(shí)馬鈴薯泥中心溫度之間的差異先減小后增大。降低送風(fēng)溫度可以縮短冷凍時(shí)間，增大馬鈴薯泥中心溫度之間的差異性和馬鈴薯泥內(nèi)外溫差。送風(fēng)速度和溫度對相變階段的影響大于預(yù)冷段和深冷段。

摘要:以“喬納金”蘋果，“紅富士”蘋果和“秦冠”蘋果共90個(gè)試驗(yàn)樣本為試材分別采集865～1711nm的近紅外波段高光譜圖像，選取蘋果圖像感興趣區(qū)域（ROI），以分辨率2.8nm提取其平均反射光譜數(shù)據(jù)，分別利用K近鄰法（KNN）和徑向基核函數(shù)支持向量機(jī)（RBF-SVM）進(jìn)行品種判別，5折交叉檢驗(yàn)。結(jié)果表明，3種蘋果的近紅外高光譜圖像均在波長941~1602nm之間變得清晰，該區(qū)域200個(gè)波段下的平均反射光譜數(shù)據(jù)經(jīng)KNN法中的10種距離算法評判，當(dāng)K取值3和5時(shí)，切比雪夫距離、歐幾里得距離和明可夫斯基距離3種距離算法的識別正確率均達(dá)到100%；SVM-RBF核函數(shù)模型中，γ取值為2-8~1的范圍內(nèi)識別正確率均在92%以上，當(dāng)γ取值2-5，C取值為16和32時(shí)，識別正確率最高，為96.67%。故利用近紅外高光譜圖像技術(shù)結(jié)合KNN計(jì)算對蘋果品種進(jìn)行快速鑒別是優(yōu)異和可靠的方案。

摘要:為了建立和優(yōu)化牦牛肌肉組織蛋白質(zhì)雙向電泳（2DE）體系，結(jié)合生物信息學(xué)方法進(jìn)行牦牛、黃牛差異蛋白質(zhì)通路分析。以牦牛背最長肌為實(shí)驗(yàn)材料，對不同裂解液成分、等電聚焦程序、染色方法進(jìn)行研究，在最優(yōu)2DE體系參數(shù)下，對比分析牦牛、黃牛差異倍數(shù)大于2倍且達(dá)到顯著水平（P<0.05）的19個(gè)蛋白質(zhì)，通過基質(zhì)輔助激光解吸/電離飛行時(shí)間（MALDI-TOF/TOF）質(zhì)譜進(jìn)行鑒定，并對鑒定結(jié)果進(jìn)行了基因本體（GO）注釋、京都基因與基因組百科全書（KEGG）通路分析。結(jié)果表明，裂解液II、漸進(jìn)式快速升壓程序、改良的考染法獲得的蛋白點(diǎn)匹配率高，牦牛、黃牛2DE圖譜蛋白點(diǎn)平均個(gè)數(shù)分別為479個(gè)和553個(gè)。通過比較牦牛和黃牛背最長肌中差異蛋白質(zhì)可知，所得到的差異蛋白質(zhì)按照功能可分為代謝酶、結(jié)構(gòu)蛋白和應(yīng)激蛋白3大類。通過KEGG分析可知，牦牛、黃牛差異蛋白質(zhì)主要集中在細(xì)胞代謝過程、碳水化合物代謝通路、遺傳信息通路和能量代謝通路中，研究結(jié)果可為解釋牦牛和黃牛肌肉生物學(xué)特性和肉品質(zhì)差異提供理論依據(jù)。

摘要:為了提高黑蒜的生產(chǎn)效率、降低黑蒜的生產(chǎn)成本，將蒸制工藝與烘制工藝相結(jié)合，設(shè)計(jì)并優(yōu)化了一種非發(fā)酵黑蒜制備工藝。研究結(jié)果表明，非發(fā)酵黑蒜的最佳制備工藝參數(shù)為：蒸制溫度127℃、蒸制時(shí)間70min、烘制溫度95℃、烘制時(shí)間6.5h，在此工藝條件下制得的黑蒜總酚質(zhì)量比為11.15mg/g，含水率為27.41%，還原糖和總酸質(zhì)量比分別為7.87g/(100g)和36.09g/kg。在0.06~0.18mg/mL質(zhì)量濃度范圍內(nèi)，黑蒜的還原能力是維生素C的1.4倍以上，說明黑蒜具有很強(qiáng)的抗氧化活性。與發(fā)酵工藝相比，總酚等活性成分含量相近，但極顯著地縮短了黑蒜的制備時(shí)間、提高了生產(chǎn)效率、降低能耗，為功能性蒜制品的開發(fā)利用提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

摘要:脫附電磁閥是汽油轎車燃油蒸發(fā)控制系統(tǒng)中關(guān)鍵零部件之一，電磁閥的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性對燃油蒸汽的脫附速率有著重要的影響，同時(shí)，電磁閥銜鐵的撞擊噪聲和電磁閥的通電可靠性與電磁閥產(chǎn)品的性能也有重要關(guān)系。為此，首先針對脫附電磁閥進(jìn)行適當(dāng)?shù)哪Ｐ秃喕?，采用電磁場模擬軟件Maxwell建立數(shù)學(xué)模型，通過仿真手段與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行響應(yīng)特性標(biāo)定對比，從而驗(yàn)證數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確性。而后基于正交設(shè)計(jì)方法，研究了不同鐵芯材料、線圈匝數(shù)、線圈直徑、工作間隙以及銜鐵質(zhì)量等結(jié)構(gòu)參數(shù)對電磁閥的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性、撞擊噪聲以及能耗量的影響，并進(jìn)行電磁閥綜合性能的最優(yōu)化設(shè)計(jì)，獲得了最佳的綜合性能。最后通過試驗(yàn)手段對最優(yōu)化方案進(jìn)行驗(yàn)證，并對其撞擊噪聲、響應(yīng)特性進(jìn)行了分析，結(jié)果表明通過正交設(shè)計(jì)方法的模擬預(yù)測與試驗(yàn)數(shù)據(jù)有較高的一致性，從而為電磁閥的綜合優(yōu)化提供了可靠的方法。

摘要:在上止點(diǎn)壓力1.5MPa，上止點(diǎn)溫度670~795K，當(dāng)量比為1的實(shí)驗(yàn)條件下，利用快速壓縮機(jī)（RCM）研究了N2、N2/Ar（50%/50%）和Ar/CO2（61.2%/38.8%）稀釋氣體對二甲醚（DME）著火延遲期的影響。利用CHMKIN-PRO軟件在較大溫度范圍內(nèi)進(jìn)行了模擬研究。結(jié)果表明：不同稀釋氣體組分對二甲醚混合氣體第一階段著火延遲期影響很小，但對總著火延遲期具有較大的影響，尤其在負(fù)溫度系數(shù)（NTC）區(qū)間的起點(diǎn)溫度附近。與N2相比，N2/Ar（50%/50%）使得實(shí)驗(yàn)中總著火延遲期縮短30%。稀釋氣體的化學(xué)效應(yīng)對第一階段著火延遲期和總著火延遲期的影響均很小。在低溫區(qū)間和NTC區(qū)間，稀釋氣體的熱效應(yīng)起主導(dǎo)作用，而當(dāng)上止點(diǎn)溫度超過NTC區(qū)間時(shí)，CO2的化學(xué)效應(yīng)影響增強(qiáng)且超過熱效應(yīng)而起到主導(dǎo)作用。隨稀釋率增加，DME混合氣體第一階段著火延遲期略有延長，而總著火延遲期出現(xiàn)明顯延長，且總著火延遲期的NTC現(xiàn)象變得更加明顯。

摘要:利用ANSYS_Fluent 15.0軟件，在兩相流計(jì)算采用均相流模型(HEM)、湍流計(jì)算采用realizable k-ε模型基礎(chǔ)上，分別基于SS及Singhal空化模型對噴嘴孔內(nèi)空化現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)值模擬，并將模擬結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比分析，其中前者忽略了不凝性氣體及湍流擾動(dòng)對孔內(nèi)空化現(xiàn)象的影響，而后者考慮了這2個(gè)因素。其后在兩相流計(jì)算仍然采用均相流模型的基礎(chǔ)上，將Singhal空化模型與不同的湍流模型組合應(yīng)用，并與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比分析。結(jié)果顯示：不凝性氣體及湍流擾動(dòng)對噴嘴孔內(nèi)空化現(xiàn)象數(shù)值模擬存在顯著影響，不考慮這2個(gè)因素時(shí)計(jì)算所得噴孔內(nèi)氣相區(qū)域分布規(guī)律與試驗(yàn)結(jié)果一致，然而計(jì)算所得氣相體積分?jǐn)?shù)僅為試驗(yàn)結(jié)果的42%，考慮這2個(gè)因素時(shí)計(jì)算所得氣相區(qū)域分布規(guī)律同樣與試驗(yàn)結(jié)果一致，且計(jì)算所得氣相體積分?jǐn)?shù)約為試驗(yàn)結(jié)果的96%，即考慮不凝性氣體及湍流擾動(dòng)的影響會(huì)使噴嘴孔內(nèi)空化現(xiàn)象數(shù)值模擬更加準(zhǔn)確；考慮不凝性氣體及湍流擾動(dòng)時(shí)計(jì)算所得氣相區(qū)域在其末端出現(xiàn)小幅擴(kuò)散現(xiàn)象，這種擴(kuò)散現(xiàn)象源于不凝性氣體在氣相區(qū)域末端的膨脹作用；湍流粘度的計(jì)算結(jié)果通過影響場內(nèi)流速、靜壓的方式最終對計(jì)算所得噴孔內(nèi)氣相區(qū)域分布產(chǎn)生一定影響。

摘要:基于線性二次型最優(yōu)控制理論和線性矩陣不等式處理方法，提出一種適用于汽車電子節(jié)氣門的位置離散最優(yōu)預(yù)見控制算法，該算法僅通過一組滑動(dòng)電位計(jì)來測量節(jié)氣門閥片角度位置實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。針對節(jié)氣門的實(shí)際使用環(huán)境，建立了離散化的節(jié)氣門狀態(tài)空間模型，利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移法構(gòu)建了包含目標(biāo)信號的擴(kuò)大誤差系統(tǒng)；考慮實(shí)際系統(tǒng)中節(jié)氣門物理參數(shù)難以辨識的特點(diǎn)和外部擾動(dòng)力矩等不確定因素的影響進(jìn)行了仿真，并基于快速控制原型技術(shù)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。仿真和試驗(yàn)結(jié)果均表明，所設(shè)計(jì)的位置最優(yōu)預(yù)見控制算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)開度信號，增強(qiáng)了電子節(jié)氣門控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。

摘要:針對液壓外骨骼機(jī)器人系統(tǒng)建模困難的問題，提出一種利用自適應(yīng)模糊逼近方法來實(shí)現(xiàn)對滑模等效控制的逼近，不需要對機(jī)器人的未知參數(shù)進(jìn)行預(yù)先估計(jì)，同時(shí)設(shè)計(jì)可調(diào)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)律，增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性，引入一種類勢能函數(shù)設(shè)計(jì)具有非線性積分項(xiàng)的滑模面,當(dāng)誤差較大時(shí)，積分效應(yīng)適當(dāng)減弱，防止產(chǎn)生較大的超調(diào)量；當(dāng)誤差較小時(shí)，積分效應(yīng)適當(dāng)增強(qiáng)，減小穩(wěn)態(tài)誤差。利用李雅普諾夫方法論證了該閉環(huán)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并使用模糊切換方法來消除滑?？刂贫墩?。最后，對液壓助力外骨骼機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行軌跡跟蹤及外干擾實(shí)驗(yàn)，結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性，控制輸出能快速平穩(wěn)地跟隨參考位置信號，且具有一定抗干擾能力。

摘要:使用自主搭建的一套基于相位多普勒粒子分析儀（PDPA）的開放式霧化試驗(yàn)臺(tái)，開展了不同工況下雙流體霧化流場的測試試驗(yàn)，研究了氣體流量和水流量對霧化特性（包括噴霧錐角、有效射程以及霧滴粒徑、速度、個(gè)數(shù)的分布）的影響。結(jié)果表明：隨著氣體流量的增大以及水流量的減小，噴霧錐角呈增大趨勢，霧滴的索特平均直徑（SMD）、速度以及個(gè)數(shù)均呈減小趨勢，而有效射程隨著氣體流量以及水流量的增大而增大；隨著軸向距離的增大，霧滴的SMD、速度以及個(gè)數(shù)均呈現(xiàn)增大的分布規(guī)律；隨著徑向距離的增大，霧滴的SMD呈增大的分布規(guī)律，而霧滴速度以及個(gè)數(shù)呈現(xiàn)先增大后減小的分布規(guī)律。氣體流量和水流量對噴嘴出口與振動(dòng)頭之間區(qū)域的湍流程度、對沖現(xiàn)象有明顯影響，進(jìn)而顯著影響霧化特性。當(dāng)氣體流量為0.8m3/h、水流量為35L/h時(shí)，與優(yōu)化前（氣體流量為0.95m3/h、水流量為40L/h）相比，SMD減小了21.50%，有效射程、霧滴速度、霧滴個(gè)數(shù)分別增加了10.26%、39.08%、61.54%，噴嘴霧化能耗降低的同時(shí)綜合霧化效果得到了提升。

摘要:設(shè)計(jì)了一種Deform-X柔性鉸鏈，利用微積分的思想分析了其等效剛度，推導(dǎo)了Deform-X柔性鉸鏈彎扭耦合等效剛度的理論計(jì)算公式。通過一組實(shí)例的理論分析和ABAQUS仿真分析，驗(yàn)證了Deform-X柔性鉸鏈等效剛度理論計(jì)算公式的正確性。選取外形尺寸相同的X型柔性鉸鏈與Deform-X柔性鉸鏈進(jìn)行了性能比較分析，在相同轉(zhuǎn)矩作用下，Deform-X柔性鉸鏈彎曲變形轉(zhuǎn)角約為X型柔性鉸鏈的3倍。分別對X型柔性鉸鏈和Deform-X柔性鉸鏈進(jìn)行了彎曲失效分析，結(jié)果表明Deform-X柔性鉸鏈的可使用范圍大于X型柔性鉸鏈。設(shè)計(jì)了基于Deform-X柔性鉸鏈的平面折展四桿機(jī)構(gòu)的實(shí)物模型，通過實(shí)物測試和仿真分析表明Deform-X柔性鉸鏈能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期變形。最后，對尺寸相同的基于X型柔性鉸鏈的四桿機(jī)構(gòu)和基于Deform-X柔性鉸鏈的四桿機(jī)構(gòu)在相同力矩作用下的變形進(jìn)行了分析，結(jié)果表明基于Deform-X柔性鉸鏈的四桿機(jī)構(gòu)變形更大。

摘要:由于良好的剛度和動(dòng)力學(xué)性能，Exechon并聯(lián)機(jī)構(gòu)已被應(yīng)用于加工、制造、航空航天等領(lǐng)域，但Exechon并聯(lián)模塊的轉(zhuǎn)動(dòng)能力較弱，導(dǎo)致其工作空間較小。為此，以機(jī)構(gòu)變異方法設(shè)計(jì)構(gòu)型為2RPU&1RPS的Exe-Variant并聯(lián)模塊。為研究Exe-Variant并聯(lián)模塊的剛度性能，采用子結(jié)構(gòu)綜合技術(shù)建立了該并聯(lián)模塊的剛度模型。建模時(shí)，將機(jī)構(gòu)劃分成若干子系統(tǒng)，并計(jì)入關(guān)節(jié)和支鏈彈性對整機(jī)剛度的影響。基于所建剛度模型，研究了Exe-Variant并聯(lián)模塊整機(jī)剛度在其工作空間內(nèi)的分布特性，并進(jìn)行了機(jī)構(gòu)關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)和機(jī)構(gòu)關(guān)節(jié)處彈性變形對整機(jī)剛度的影響分析。結(jié)果表明，該模塊的剛度分布在工作全域內(nèi)呈現(xiàn)出對稱性，模塊關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)和機(jī)構(gòu)關(guān)節(jié)處彈性變形對整機(jī)的剛度性能影響較大。

摘要:為設(shè)計(jì)可實(shí)現(xiàn)一機(jī)多用的并聯(lián)機(jī)構(gòu)，提出了多模式并聯(lián)機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)類型綜合方法以及操作模式分析方法。首先利用方位特征集方法，綜合得到一類（640種）具有運(yùn)動(dòng)分岔特性的4自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)；然后從中優(yōu)選出一種機(jī)構(gòu)進(jìn)行操作模式分析，分析結(jié)果表明：機(jī)構(gòu)處于分岔奇異點(diǎn)時(shí)動(dòng)平臺(tái)瞬時(shí)自由度為5，此時(shí)采用冗余驅(qū)動(dòng)的方法可引導(dǎo)動(dòng)平臺(tái)通過分岔奇異點(diǎn)順利到達(dá)三平移一轉(zhuǎn)動(dòng)或兩平移兩轉(zhuǎn)動(dòng)模式；最后推導(dǎo)了該并聯(lián)機(jī)構(gòu)處于上述2種操作模式時(shí)的位置正、逆解分析方程，得知位置逆解方程和三平移一轉(zhuǎn)動(dòng)模式時(shí)的位置正解方程均可解析求解。

摘要:針對目前變型設(shè)計(jì)過程模型主要限制在零件級的粒度，導(dǎo)致活動(dòng)間關(guān)系賦值較為粗糙，且往往需要遍歷所有可能的設(shè)計(jì)過程，時(shí)間長，效率低，不能滿足產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中的動(dòng)態(tài)變化等問題，提出了一種基于設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣的變型設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法。依據(jù)建立的變型產(chǎn)品設(shè)計(jì)活動(dòng)層次結(jié)構(gòu)模型，定義了參數(shù)級粒度的設(shè)計(jì)活動(dòng)間約束關(guān)系及其優(yōu)先級數(shù)值，通過對虛擬活動(dòng)的打包和分解操作，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜耦合條件下基于DSM的設(shè)計(jì)過程動(dòng)態(tài)規(guī)劃。以軸承產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程為例，驗(yàn)證了該方法的有效性。

摘要:在氣動(dòng)伺服系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)高精度控制，通常需要采用要求全狀態(tài)信息的基于模型的非線性控制算法。鑒于輕量化的設(shè)計(jì)要求或者出于成本的考慮，構(gòu)建壓力觀測器來代替壓力傳感器。首先，采用李雅普諾夫穩(wěn)定性理論來論證所設(shè)計(jì)的壓力觀測器的全局穩(wěn)定性。其次，通過試驗(yàn)研究，選取滿足試驗(yàn)要求的多變指數(shù)值。然后，任意設(shè)定偏離實(shí)際值的壓力觀測器初值，以證實(shí)該壓力觀測器收斂迅速且不斷逼近真實(shí)值。另外，通過作用一個(gè)變剛度的載荷于系統(tǒng)，以證明該壓力觀測器是負(fù)載獨(dú)立的。最后，試驗(yàn)表明采用所設(shè)計(jì)的壓力觀測器來實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)系統(tǒng)的伺服控制是有效的、可行的。

摘要:基于相似理論開展月球車輪壤相互作用系統(tǒng)參數(shù)量綱分析，分別以模擬月壤內(nèi)聚力和密度參數(shù)不變?yōu)榧s束條件，推導(dǎo)了輪壤系統(tǒng)參數(shù)比例尺。采用輕質(zhì)量模型樣車法當(dāng)量月面低重力環(huán)境影響，設(shè)計(jì)1/2比例月球模型樣車；以速度和坡度為試驗(yàn)因素，開展月球車坡面通過性試驗(yàn)；分析了試驗(yàn)因素對各車輪滑轉(zhuǎn)率和沉陷量的影響規(guī)律；討論了不同坡度條件下驅(qū)動(dòng)扭矩、掛鉤牽引力和牽引系數(shù)隨滑轉(zhuǎn)率的變化規(guī)律。結(jié)果表明，坡度對通過性的影響明顯較速度的大；隨著滑轉(zhuǎn)率的增加，驅(qū)動(dòng)扭矩和掛鉤牽引力呈現(xiàn)增加趨勢，最大值分別為3.6N·m和10.5N；牽引系數(shù)呈現(xiàn)先增加后減小趨勢，在滑轉(zhuǎn)率為21.6%時(shí)達(dá)到最大值0.18。為保障月球車安全可靠的通過性能，其巡視坡度在20°以內(nèi)合理。