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:中國馬鈴薯種植具有面積大、范圍廣、地域地理復(fù)雜的特點(diǎn)，機(jī)械化種植是馬鈴薯機(jī)械化生產(chǎn)中關(guān)鍵的技術(shù)環(huán)節(jié)。馬鈴薯種植機(jī)械化技術(shù)包括種薯預(yù)處理、供導(dǎo)種、取種、清種等機(jī)械化種植關(guān)鍵技術(shù)。分析了中國馬鈴薯種植機(jī)械化技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、特點(diǎn)及制約因素，總結(jié)了馬鈴薯種植機(jī)械化中主要關(guān)鍵技術(shù)，分析了整薯和切塊種薯2種主要栽培方法對(duì)馬鈴薯播種技術(shù)的約束、影響。重點(diǎn)闡述了馬鈴薯分級(jí)、種薯分離整列拾取、零速投種、動(dòng)態(tài)供種技術(shù)及裝備的研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)，并歸納了中國、德國、荷蘭、比利時(shí)、美國等國家具有技術(shù)代表性的馬鈴薯種植機(jī)械技術(shù)特點(diǎn)與性能參數(shù)；指出精量、高速、智能化大型馬鈴薯播種技術(shù)與裝備是我國馬鈴薯機(jī)械化播種技術(shù)發(fā)展的核心方向，同時(shí)也需加強(qiáng)適應(yīng)丘陵山區(qū)的小型、輕簡型馬鈴薯機(jī)械化種植技術(shù)及裝備的研究。

摘要:為適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)機(jī)自動(dòng)作業(yè)發(fā)展需求，實(shí)現(xiàn)插植作業(yè)和速度的自動(dòng)控制，設(shè)計(jì)了水稻插秧機(jī)自動(dòng)作業(yè)系統(tǒng)。以井關(guān)PZ-60型水稻插秧機(jī)為試驗(yàn)平臺(tái)，研究了具有CAN（Controller area network）通信接口和手動(dòng)優(yōu)先的手自一體插秧機(jī)速度與插植機(jī)構(gòu)控制方案，設(shè)計(jì)了插秧機(jī)專家PID速度控制算法和PID插值機(jī)構(gòu)控制算法以及插秧機(jī)自動(dòng)作業(yè)聯(lián)合控制策略。聯(lián)合導(dǎo)航控制系統(tǒng)分別在水泥路面、泥底層平坦和不平坦的水田進(jìn)行了速度控制試驗(yàn)，結(jié)果表明，速度平均誤差分別為3.25%、5.40%和8.01%，速度平均誤差不超過10%的概率分別為98.6%、90.1%和68.0%；泥底層平坦水田聯(lián)合控制試驗(yàn)結(jié)果表明，插秧機(jī)聯(lián)合控制與人工操作相當(dāng)，效果良好。插秧機(jī)自動(dòng)作業(yè)系統(tǒng)滿足插秧機(jī)在無人駕駛時(shí)自動(dòng)作業(yè)的需求。

摘要:針對(duì)長江中下游兩熟制地區(qū)土壤黏重板結(jié)，傳統(tǒng)秸稈還田耕整機(jī)作業(yè)質(zhì)量不理想、刀輥易纏繞和功耗大等問題，提出了一種六頭螺旋秸稈還田耕整機(jī)刀輥?；诨性碓O(shè)計(jì)了等滑切角二次切刀，闡述了刀輥結(jié)構(gòu)及工作原理，分析了二次切刀減阻程度及主要作業(yè)參數(shù)。田間試驗(yàn)結(jié)果表明：各因素對(duì)功耗和秸稈掩埋率影響顯著性由大到小分別為刀輥轉(zhuǎn)速、耕深、作業(yè)速度和耕深、作業(yè)速度、刀輥轉(zhuǎn)速，對(duì)秸稈粉碎率和碎土率影響顯著性由大到小為刀輥轉(zhuǎn)速、作業(yè)速度、耕深，通過軟件分析得到最優(yōu)參數(shù)組合為：耕深12.7cm，作業(yè)速度0.7m/s，刀輥轉(zhuǎn)速273r/min。驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明：最優(yōu)參數(shù)組合下六頭螺旋秸稈還田耕整機(jī)功耗、秸稈掩埋率、秸稈粉碎率和碎土率分別為31.9kW、93.1%、87.5%和78.3%，與軟件預(yù)測值之間的誤差分別為4.7%、1.4%、1.9%和2.6%。對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明：六頭螺旋秸稈還田耕整機(jī)功耗和秸稈掩埋率較水旱兩用秸稈還田耕整機(jī)分別低8.8%和2.3%，秸稈粉碎率和碎土率分別高3.0%和6.1%。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)中耕機(jī)粘重土壤環(huán)境作業(yè)時(shí)切削阻力大、能耗高等問題，借鑒農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中振動(dòng)減阻方法，對(duì)旋轉(zhuǎn)中耕機(jī)關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì)。通過建立旋轉(zhuǎn)單體運(yùn)動(dòng)方程，對(duì)碎土刀切削土壤阻力及旋轉(zhuǎn)單體減阻機(jī)理進(jìn)行分析，為旋轉(zhuǎn)中耕機(jī)關(guān)鍵部件設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。采用二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，以機(jī)器前進(jìn)速度、刀輥轉(zhuǎn)速和彈簧剛度為試驗(yàn)因素，以作業(yè)功耗、碎土率為試驗(yàn)指標(biāo)，在室內(nèi)進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)，并運(yùn)用Design-Expert軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析和響應(yīng)面分析，得到影響因素與響應(yīng)指標(biāo)之間的數(shù)學(xué)模型，對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化及驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，在刀輥轉(zhuǎn)速為247~268r/min、機(jī)器前進(jìn)速度為0.5~1.0m/s、彈簧剛度為11.39~15.16N/mm時(shí)，相應(yīng)試驗(yàn)指標(biāo)作業(yè)功耗為1.55~1.90kW、碎土率為91.3%~92.9%。選取最優(yōu)水平組合中的一組進(jìn)行驗(yàn)證及對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明，通過振動(dòng)可有效降低旋轉(zhuǎn)中耕機(jī)的作業(yè)功耗，與傳統(tǒng)機(jī)型相比，其作業(yè)功耗下降了32%。在最優(yōu)組合參數(shù)下進(jìn)行田間試驗(yàn)，得到其作業(yè)功耗為1.95kW，碎土率為92.8%，其作業(yè)性能滿足中耕機(jī)作業(yè)要求。

摘要:針對(duì)西洋參種植農(nóng)藝要求窄行距單粒精密播種、但缺乏適用精密播種技術(shù)與裝備的問題，設(shè)計(jì)一種采用負(fù)壓吸種、正壓卸種的管針式集排器。分析了集排器的工作原理，確定了主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，開展了集排器并聯(lián)各行氣流分配均勻性仿真分析，構(gòu)建了排種器吸種和卸種環(huán)節(jié)力學(xué)模型，通過臺(tái)架試驗(yàn)測試了集排器性能。仿真分析表明，各行排種針末端種子吸附面氣流流速的變異系數(shù)為2.923%，集排器并聯(lián)各行排種針流場分配較均勻；臺(tái)架試驗(yàn)表明，集排器的單行合格指數(shù)可達(dá)90%以上；二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)結(jié)合響應(yīng)曲面分析表明，影響合格指數(shù)的因素主次順序?yàn)榕欧N軸轉(zhuǎn)速、吸種負(fù)壓、卸種正壓，集排器最佳性能工作參數(shù)組合為排種軸轉(zhuǎn)速13.10~17.70r/min、吸種負(fù)壓4.25~4.50kPa及卸種正壓2.90kPa時(shí)，集排器單行的排種合格指數(shù)大于88.50%、漏播指數(shù)小于5.00%、重播指數(shù)小于7.50%；選取該范圍內(nèi)不同工況條件進(jìn)行集排器整體排種性能測試，結(jié)果表明，集排器各行排種合格指數(shù)均大于86.30%，行間合格指數(shù)一致性變異系數(shù)小于1.80%，各行合格指數(shù)穩(wěn)定性變異系數(shù)均小于6.20%，排種器工作性能穩(wěn)定，滿足西洋參精密播種要求。

摘要:針對(duì)滾筒式免耕播種機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)過程中，涉及參數(shù)多，交互關(guān)系復(fù)雜，計(jì)算量大，計(jì)算方法繁瑣，設(shè)計(jì)周期長，不易完成機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)等問題，設(shè)計(jì)一種交互式設(shè)計(jì)平臺(tái)，通過人機(jī)交互，達(dá)到縮短設(shè)計(jì)周期、優(yōu)化機(jī)構(gòu)的目的。通過對(duì)鴨嘴滾輪排種裝置及其鴨嘴驅(qū)動(dòng)滾筒組成的核心機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，建立鴨嘴驅(qū)動(dòng)角φ、鴨嘴助力角α、鴨嘴滾輪排種裝置角速度ω0和滾筒角速度ω1之間的數(shù)學(xué)模型；以株距、還田量及播種深度為設(shè)計(jì)參數(shù)，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)與約束條件，確定優(yōu)化算法，獲得滿足設(shè)計(jì)要求的結(jié)構(gòu)參數(shù)，即基本結(jié)構(gòu)參數(shù)：滾輪半徑R0、滾筒半徑R1、鴨嘴高度H、鴨嘴數(shù)x，輔助結(jié)構(gòu)參數(shù)：助力角α、驅(qū)動(dòng)角φ、開孔數(shù)n和開孔長度l；使用Matlab(Matrix & laboratory)，根據(jù)優(yōu)化算法編寫程序，并通過Matlab圖形用戶界面，直接在界面中獲得優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)參數(shù)。通過CATIA環(huán)境下二次開發(fā)，利用關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)方法建立參數(shù)化模型，通過優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)參數(shù)驅(qū)動(dòng)參數(shù)化模型改變參數(shù)。參照系統(tǒng)所得結(jié)構(gòu)參數(shù)加工滾筒式免耕播種機(jī)構(gòu)試驗(yàn)樣機(jī)并進(jìn)行樣機(jī)功能試驗(yàn)。交互式優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)可在不同需求下快速生成各結(jié)構(gòu)參數(shù)，準(zhǔn)確得出最優(yōu)參數(shù)組合，并生成所需模型，最大限度縮短設(shè)計(jì)時(shí)間，提高設(shè)計(jì)效率與準(zhǔn)確度，同時(shí)為解決該類問題提供了一種通用方法。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)械式噴桿折疊展開過程復(fù)雜、同步協(xié)調(diào)操作性差、機(jī)械振動(dòng)明顯等問題，結(jié)合東北地區(qū)水田植保農(nóng)藝特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種單油缸多折疊機(jī)構(gòu)噴桿。闡述分析了多折疊機(jī)構(gòu)噴桿的結(jié)構(gòu)及工作原理，依據(jù)解析法對(duì)其各部分桿長進(jìn)行確定。通過正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)和虛擬仿真技術(shù)進(jìn)行多因素正交試驗(yàn)，探究了不同壁厚下各類型鋼管對(duì)噴桿質(zhì)量和第1階固有頻率的影響，應(yīng)用DesignExpert 8.0.6軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析優(yōu)化。優(yōu)化結(jié)果表明，當(dāng)圓鋼管壁厚、矩形鋼管壁厚和方鋼管壁厚分別為2、2、2mm時(shí)，質(zhì)量最小，為62.85kg，此時(shí)動(dòng)態(tài)特性較好，其第1階固有頻率為14.84Hz，避開了路面激勵(lì)頻率。運(yùn)用ANSYS-workbench軟件建立了噴桿的有限元模型并進(jìn)行了數(shù)值模態(tài)分析，求解了噴桿的前4階非零模態(tài)頻率和振型，并通過模態(tài)試驗(yàn)驗(yàn)證了數(shù)值模型優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確性。田間試驗(yàn)表明，該機(jī)具作業(yè)性能穩(wěn)定，藥液噴施均勻，覆蓋性較好，作業(yè)過程中噴桿無明顯振動(dòng)，各項(xiàng)指標(biāo)滿足水田植保農(nóng)藝要求。

摘要:為研究尾座式無人機(jī)翼展長、翼根弦長、翼梢弦長、機(jī)翼后掠角、小翼翼梢長、小翼展長、小翼高、小翼后掠角、小翼厚度和小翼腳長等10個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)無人機(jī)續(xù)航時(shí)間的影響，利用CATIA和ANSYS建立了尾座式無人機(jī)及其外流場的三維實(shí)體模型，采用SST k-ω模型在ANSYS CFX中模擬無人機(jī)在130種不同結(jié)構(gòu)參數(shù)組合下的氣動(dòng)特性，利用方差分析確定氣動(dòng)系數(shù)的特征因子為翼展長、后掠角、小翼厚度和小翼腳長，建立了4個(gè)特征因子與氣動(dòng)系數(shù)的多元回歸模型；結(jié)合質(zhì)量系數(shù)方程，最終建立了結(jié)構(gòu)參數(shù)與續(xù)航時(shí)間的關(guān)系模型，精度達(dá)0.97。采用風(fēng)洞試驗(yàn)的方法對(duì)數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，測量4架樣機(jī)在巡航狀態(tài)下的氣動(dòng)系數(shù)，相對(duì)誤差小于14%，數(shù)值模擬方法可靠。采用定高定點(diǎn)盤旋的方法進(jìn)行樣機(jī)試飛試驗(yàn)，對(duì)續(xù)航時(shí)間模型進(jìn)行驗(yàn)證，連續(xù)記錄不同剩余電量時(shí)的飛行時(shí)間，結(jié)果相對(duì)誤差小于15%，模型可靠。

摘要:針對(duì)橫置軸流聯(lián)合收獲機(jī)圓柱形風(fēng)機(jī)產(chǎn)生的氣流場不能解決脫出混合物在振動(dòng)篩篩面堆集的問題，設(shè)計(jì)了圓錐形風(fēng)機(jī)，闡述了圓錐形風(fēng)機(jī)利用橫向風(fēng)優(yōu)化脫出物篩面分布來改善清選質(zhì)量的工作原理。根據(jù)清選室實(shí)際結(jié)構(gòu)和尺寸建立了三維模型，利用CFDesign軟件對(duì)無物料狀態(tài)下圓柱形風(fēng)機(jī)與不同錐度圓錐形風(fēng)機(jī)作用下清選室氣流場進(jìn)行了數(shù)值模擬。利用布點(diǎn)法對(duì)不同類型風(fēng)機(jī)作用下清選室氣流場風(fēng)速進(jìn)行了測量，并通過物料分布對(duì)比試驗(yàn)和田間試驗(yàn)，驗(yàn)證了圓錐形風(fēng)機(jī)的工作性能。結(jié)果表明：圓錐形風(fēng)機(jī)作用下，清選室內(nèi)產(chǎn)生明顯的沿振動(dòng)篩篩寬方向指向排草口一側(cè)的橫向風(fēng)，當(dāng)圓錐形風(fēng)機(jī)錐度為3.5°時(shí)，清選室氣流場風(fēng)速分布情況較為理想，在振動(dòng)篩入口一角（下落物料最多的部位）產(chǎn)生的橫向風(fēng)速達(dá)到2.68m/s；與圓柱形風(fēng)機(jī)相比，圓錐形風(fēng)機(jī)作用下脫出物堆集中心點(diǎn)部位物料質(zhì)量減少27.66%，主下落區(qū)脫出物質(zhì)量占脫出物總質(zhì)量的比值降低10.53個(gè)百分點(diǎn)，可使脫出混合物在篩分前得到預(yù)均布處理。圓錐形風(fēng)機(jī)作用下，聯(lián)合收獲機(jī)損失率、含雜率和破碎率明顯優(yōu)于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定值，且與圓柱形風(fēng)機(jī)相比，含雜率指標(biāo)得到顯著改善。

摘要:針對(duì)黃淮海地區(qū)玉米籽粒直收過程中籽粒破碎率和未脫凈率高的問題，結(jié)合現(xiàn)有玉米脫粒滾筒的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了橫軸流式玉米柔性脫粒裝置。該裝置內(nèi)置柔性脫粒滾筒，脫粒元件采用柔性釘齒和彈性短紋桿組合結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了玉米果穗的柔性低損傷脫粒。研究了滾筒關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)脫粒性能的影響，建立了該脫粒滾筒關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)的設(shè)計(jì)方法；利用ADAMS軟件進(jìn)行了動(dòng)平衡模擬仿真，開展脫粒系統(tǒng)的動(dòng)平衡試驗(yàn)，保證了整機(jī)工作的可靠性；選取滾筒轉(zhuǎn)速、脫粒間隙和喂入量作為試驗(yàn)因素進(jìn)行了室內(nèi)臺(tái)架正交試驗(yàn)，確定較優(yōu)參數(shù)組合：喂入量為8kg/s，滾筒轉(zhuǎn)速為450r/min，凹板間隙為40mm。在該條件下，玉米果穗的籽粒破碎率為0.65%，未脫凈率為0.59%，符合國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求。

摘要:為解決拔棉稈機(jī)漏拔、拔斷、拔凈率低等問題，基于電液控制技術(shù)設(shè)計(jì)了齒盤式多行拔棉稈臺(tái)架并開展試驗(yàn)研究。采用ADAMS軟件進(jìn)行齒盤式拔棉稈裝置運(yùn)動(dòng)仿真分析進(jìn)而揭示拔稈機(jī)理；利用試驗(yàn)臺(tái)架的調(diào)速比模式和調(diào)轉(zhuǎn)速模式，通過單因素和多因素試驗(yàn)研究齒盤圓周線速度、拖拉機(jī)前進(jìn)速度及齒盤圓周線速度與拖拉機(jī)前進(jìn)速度之比（以下簡稱速比）對(duì)棉稈拔凈率、拔斷率和漏拔率的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明，調(diào)速比和調(diào)轉(zhuǎn)速2種模式的齒盤式多行拔棉稈臺(tái)架滿足設(shè)計(jì)要求，可開展多種條件下拔棉稈試驗(yàn)研究；齒盤對(duì)棉稈起拔力大小、方向及夾持時(shí)間影響拔稈效果，棉稈被夾持時(shí)間小于起拔時(shí)間易導(dǎo)致棉稈斷裂，一定程度上增大齒盤圓周線速度有助于減少漏拔；速比、齒盤圓周線速度對(duì)棉稈拔凈率、漏拔率和拔斷率均有極顯著影響，其中速比是影響棉稈拔凈率最關(guān)鍵因素；速比最佳范圍為0.55～0.80，齒盤圓周線速度最佳范圍為0.24～1.10m/s；齒盤傾角為6°、拖拉機(jī)前進(jìn)速度為0.85m/s、速比0.75時(shí)，棉稈拔凈率最高，為93.89%，滿足設(shè)計(jì)要求，此時(shí)拔斷率為4.43%，漏拔率為1.68%。

摘要:為實(shí)現(xiàn)橡膠樹自動(dòng)化割膠，針對(duì)目前人工割膠勞動(dòng)強(qiáng)度大、技術(shù)要求高、作業(yè)效率低等問題，設(shè)計(jì)了基于激光測距的三坐標(biāo)聯(lián)動(dòng)割膠裝置。自動(dòng)化割膠裝置由三坐標(biāo)平臺(tái)、振動(dòng)割刀及激光測距傳感器組成，其工作方式以人工割線及已割面作為參考，通過激光測距實(shí)現(xiàn)非接觸式橡膠樹干已割面仿形，從而保證割膠深度與人工割膠一致。通過控制三坐標(biāo)平臺(tái)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)割刀按激光測定的空間曲線路徑運(yùn)動(dòng)，割刀作直線往復(fù)動(dòng)作切割樹皮；通過矩形運(yùn)動(dòng)路徑，實(shí)現(xiàn)參考割線起始點(diǎn)位置及傾斜度檢測，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了沿割線傾斜方向?qū)σ迅顓^(qū)域進(jìn)行激光測距的運(yùn)動(dòng)路徑，實(shí)現(xiàn)已割面深度信息的離散采集，整合參考割線位置信息和已割面深度信息，規(guī)劃出新的切割路徑；進(jìn)行了深度信息激光測量點(diǎn)數(shù)優(yōu)化，當(dāng)目標(biāo)路徑沿割膠運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系中X方向長度為80mm時(shí)，進(jìn)刀深度信息測量點(diǎn)數(shù)為17比較合理。采用單軸定位精度為±0.05mm的三坐標(biāo)平臺(tái)、測量精度為0.07mm的激光測距傳感器進(jìn)行了割膠試驗(yàn)，并通過割膠深度和耗皮量評(píng)價(jià)實(shí)際割膠效果。試驗(yàn)結(jié)果表明，在耗皮量設(shè)定為1.0mm、連續(xù)進(jìn)行15次割膠操作的情況下，割膠深度控制良好，未出現(xiàn)傷樹現(xiàn)象，耗皮量控制誤差為5%，滿足割膠要求。

摘要:針對(duì)山核桃一次破殼不理想、損失率高等問題，在分析山核桃物料特性以及破殼時(shí)所需各項(xiàng)力學(xué)特征參數(shù)的基礎(chǔ)上，建立了二次破殼機(jī)構(gòu)數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)了山核桃二次破殼取仁機(jī)。樣機(jī)試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)山核桃含水率為14.55%~16.35%、直徑約22mm（沿縫合線方向）、離心旋轉(zhuǎn)裝置轉(zhuǎn)速410r/min、離心旋轉(zhuǎn)裝置邊緣與錐形圓筒碰〖JP3〗撞壁間距80mm、喂料速度200g/s時(shí)，有效破殼率大于等于87.85%，果仁損傷率小于等于16.14%，生產(chǎn)率超過500kg/h,〖JP〗滿足當(dāng)前山核桃加工產(chǎn)業(yè)的實(shí)際要求。

摘要:為提高高光譜遙感圖像的分類精度，通過局部保留判別式分析與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）算法，提出了基于局部保留降維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類算法。首先，用局部保留判別式分析對(duì)高光譜數(shù)據(jù)降維，再用二維Gabor濾波器對(duì)降維后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，生成空間隧道信息；其次，用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成光譜隧道信息；再次,融合空間隧道信息與光譜隧道信息，形成空間-光譜特征信息，并將其輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提取更加有效的特征；最后，采用雙重優(yōu)選分類器對(duì)最終提取的特征進(jìn)行分類。將本文方法與CNN、PCA-SVM、CD-CNN和CNN-PPF等算法在Indian Pines、University of Pavia高光譜遙感數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行性〖JP2〗能比較。在Indian Pines、University of Pavia數(shù)據(jù)庫上，本文算法識(shí)別的整體精度比傳統(tǒng)CNN方法的整體精度分別高3.81個(gè)百分點(diǎn)與6.62個(gè)百分點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法無論在分類精度還是Kappa系數(shù)都優(yōu)于另外4種算法。

摘要:為進(jìn)一步提高大田環(huán)境下麥穗識(shí)別與檢測計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性，基于圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冬小麥麥穗檢測計(jì)數(shù)系統(tǒng)。根據(jù)大田環(huán)境下采集的開花期冬小麥圖像特點(diǎn)，提取麥穗、葉片、陰影3類標(biāo)簽圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，研究適用于冬小麥麥穗識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了冬小麥麥穗識(shí)別模型，并采用梯度下降法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練；將構(gòu)建的冬小麥麥穗識(shí)別模型與非極大值抑制結(jié)合，進(jìn)行冬小麥麥穗計(jì)數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)構(gòu)建的冬小麥麥穗識(shí)別模型能夠有效地克服大田環(huán)境下的噪聲，實(shí)現(xiàn)麥穗的快速、準(zhǔn)確識(shí)別，總體識(shí)別正確率達(dá)到99.6%，其中麥穗識(shí)別正確率為99.9%，陰影識(shí)別正確率為99.7%，葉片識(shí)別正確率為99.3%。對(duì)100幅冬小麥圖像進(jìn)行麥穗計(jì)數(shù)測試，采用決定系數(shù)和歸一化均方根誤差（NRMSE）進(jìn)行正確率定量評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，該系統(tǒng)計(jì)數(shù)結(jié)果與人工計(jì)數(shù)結(jié)果線性擬合的R2為0.62，NRMSE為11.73%，能夠滿足冬小麥麥穗檢測計(jì)數(shù)的實(shí)際要求。

摘要:為了探測河蟹在池塘中的數(shù)量及分布情況，為自動(dòng)投餌船提供可靠的數(shù)據(jù)反饋，提出了基于機(jī)器視覺的水下河蟹識(shí)別方法。該方法通過在投餌船下方安裝攝像頭進(jìn)行河蟹圖像實(shí)時(shí)采集，針對(duì)水下光線衰減大、視野模糊等特點(diǎn)，采用優(yōu)化的Retinex算法提高圖像對(duì)比度，增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)，修改基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YOLO V3的輸入輸出，并采用自建的數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水下河蟹的高精度識(shí)別。實(shí)驗(yàn)所訓(xùn)練的YOLO V3模型在測試集上的平均精度均值達(dá)86.42%，對(duì)水下河蟹識(shí)別的準(zhǔn)確率為96.65%，召回率為91.30%。實(shí)驗(yàn)對(duì)比了多種目標(biāo)檢測算法，僅有YOLO V3在識(shí)別準(zhǔn)確率和識(shí)別速率上均達(dá)到較高水平。在同一硬件平臺(tái)上YOLO V3的識(shí)別速率為10.67f/s，優(yōu)于其他算法，具有較高的實(shí)時(shí)性和應(yīng)用價(jià)值。

摘要:針對(duì)目前常用土壤pH值傳感器在測量過程中受土壤含水率和溫度影響較大的問題，設(shè)計(jì)了帶有溫度、含水率補(bǔ)償模型的銻電極土壤pH值在線實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)。利用最小二乘法對(duì)pH值和測量結(jié)果進(jìn)行線性分析，補(bǔ)償土壤pH值測量誤差。試驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過補(bǔ)償之后，由溫度和含水率變化導(dǎo)致的pH值測量誤差至少可降低84.5%，pH值測量值隨溫度和含水率的變化幅度不超過±0.1。與市場產(chǎn)品ZD-18型土壤酸度計(jì)、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率傳感器、水銀溫度計(jì)對(duì)比研究得出，3項(xiàng)指標(biāo)線性擬合決定系數(shù)均達(dá)到0.99以上。為了確保自然環(huán)境下土壤pH值測量的適用性，探索了系統(tǒng)在使用過程中土壤含水率的閾值與測量精度，表明在土壤體積含水率大于5%的情況下均可有效測量。試驗(yàn)表明，在pH值3.06~10.36范圍之內(nèi)，本系統(tǒng)可有效測量，檢測誤差為-1.53%~3.51%，滿足土壤pH值實(shí)時(shí)在線測量要求。

摘要:為對(duì)甜菜葉片氮含量進(jìn)行快速估測，利用高光譜成像儀獲取甜菜冠層葉片高光譜圖像數(shù)據(jù)，通過凱氏定氮法測定葉片氮含量?；诰?xì)采樣法在全波段范圍內(nèi)構(gòu)建歸一化光譜指數(shù)（Normalized difference spectral index, NDSI）和土壤調(diào)節(jié)光譜指數(shù)（Soiladjusted spectral index, SASI），并提出了基于粒子群算法的植被冠層調(diào)節(jié)參數(shù)L優(yōu)化方法，探尋任意波段組合下SASI的最佳L值及其變化規(guī)律。在篩選出特征光譜指數(shù)基礎(chǔ)上，開展甜菜葉片氮含量的定量估測和可視化研究。結(jié)果表明，各生育期SASI對(duì)甜菜冠層葉片氮含量（Canopy leaf nitrogen content, CLNC）的敏感度高于NDSI，尤其在NDSI易發(fā)生飽和現(xiàn)象的近紅外區(qū)域。相比常規(guī)光譜指數(shù)，葉叢快速生長期基于SASI1(R430.20, R896.76)和SASI2 (R433.03, R896.01)建立的CLNC估測模型預(yù)測效果最優(yōu)，2015年驗(yàn)證集R2為0.78，RMSE為2.48g/kg，RE為4.18%；糖分增長期以SASI3(R952.09, R946.11)和SASI4(R760.37, R803.48)的建模效果最佳，2015年驗(yàn)證集R2為0.67，RMSE為2.71g/kg，RE為4.72%；糖分積累期的最優(yōu)建模參數(shù)為SASI5(R883.30，R887.79)，2015年模型R2為0.72，RMSE為2.54g/kg，RE為4.49%。為直觀顯示甜菜CLNC在時(shí)間和空間尺度上的變化規(guī)律，基于上述估測模型計(jì)算并生成甜菜CLNC的預(yù)測分布圖，實(shí)現(xiàn)了甜菜CLNC的可視化。研究結(jié)果表明，提出的甜菜CLNC估測方法具有可行性，可為及時(shí)了解作物長勢(shì)及營養(yǎng)估測提供技術(shù)支持。

摘要:針對(duì)航拍林區(qū)蟲害圖像的蟲害區(qū)域不規(guī)則和傳統(tǒng)識(shí)別方法泛化能力差的問題，提出一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully convolution networks,FCN)的蟲害區(qū)域識(shí)別方法。采用八旋翼無人機(jī)航拍蟲害林區(qū)、獲取林區(qū)蟲害圖像，并對(duì)蟲害區(qū)域進(jìn)行像素級(jí)標(biāo)注，用于模型訓(xùn)練；將VGG16模型的全連接層替換為卷積層，并通過上采樣實(shí)現(xiàn)端到端的學(xué)習(xí)；使用預(yù)訓(xùn)練的卷積層參數(shù)，提升模型收斂速度；采用跳躍結(jié)構(gòu)融合多種特征信息，有效提升識(shí)別精度，并通過該方法構(gòu)造了5種全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。試驗(yàn)表明，針對(duì)林區(qū)航拍蟲害圖像，F(xiàn)CN-2s在5種全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中區(qū)域識(shí)別精度最高，其像素準(zhǔn)確率為97.86%，平均交并比為79.49%，單幅分割時(shí)間為4.31s。該方法與K-means、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、復(fù)合梯度分水嶺算法相比，像素準(zhǔn)確率分別高出44.93、20.73、6.04個(gè)百分點(diǎn)，平均交并比分別高出50.19、35.67、18.86個(gè)百分點(diǎn)，單幅分割時(shí)間分別縮短47.54、19.70、11.39s，可以實(shí)現(xiàn)林區(qū)航拍圖像的蟲害區(qū)域快速準(zhǔn)確識(shí)別，為林業(yè)蟲害監(jiān)測和防治提供參考。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)柑橘葉片鉀含量檢測方法耗時(shí)費(fèi)力、操作繁瑣且損傷葉片等弊端，引入高光譜信息探索柑橘葉片鉀含量快速無損檢測與預(yù)測模型，選用ASD FieldSpec 3光譜儀采集柑橘4個(gè)重要物候期（萌芽期、穩(wěn)果期、壯果促梢期和采果期）的葉片反射光譜，同步采用火焰光度法測定葉片的鉀含量；先用正交試驗(yàn)確定小波去噪的最佳去噪?yún)?shù)組合，再進(jìn)行不同光譜形式變換，對(duì)不同物候期光譜進(jìn)行基于堆棧稀疏編碼機(jī)-深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（Stacked sparse autoencoder-deep learning networks，SSAE-DLNs）的特征提取遷移和融合多種特征，對(duì)比支持向量機(jī)回歸、偏最小二乘法回歸、廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、逐步多元線性回歸等多種診斷模型，結(jié)果表明，模型SSAE-DLNs基于一階微分光譜特征建立全生長期鉀含量預(yù)測模型的性能最優(yōu)，其校正集和驗(yàn)證集決定系數(shù)分別為0.8988、0.8771，均方根誤差分別為0.5443、0.5528。試驗(yàn)表明，深度遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可對(duì)柑橘葉片鉀含量進(jìn)行精確預(yù)測，為高光譜檢測技術(shù)用于柑橘樹長勢(shì)監(jiān)測和營養(yǎng)診斷提供了參考。

摘要:以內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市為研究區(qū)，選取包頭市2016年夏季成像的Landsat OLI影像解譯并結(jié)合外業(yè)調(diào)查，提取全域內(nèi)草原景觀斑塊共28009個(gè)。利用原始影像計(jì)算歸一化差分植被指數(shù)（NDVI），根據(jù)研究區(qū)NDVI，把草原景觀分為12級(jí)，構(gòu)建草原景觀網(wǎng)絡(luò)。在景觀水平上選取25個(gè)指數(shù)、類型水平上選取24個(gè)指數(shù)，對(duì)草原景觀的空間格局、形狀特征、聚集程度等進(jìn)行分析。結(jié)果表明，在景觀尺度上，包頭市全域內(nèi)景觀相似臨近百分比指數(shù)和散布與并列指數(shù)較高，景觀分割指數(shù)較低。在類型尺度上，1~7級(jí)面積所占比例較高，斑塊密度較低，聚合度較高；8~12級(jí)面積所占比例較低，景觀分割指數(shù)高，景觀破碎，連通性差。利用度及度分布、平均路徑長度、聚類系數(shù)分析草原景觀網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，該草原景觀網(wǎng)絡(luò)的度為6的節(jié)點(diǎn)有5個(gè)，度最大值為8的節(jié)點(diǎn)有2個(gè)，平均路徑長度為1.6061，草原景觀網(wǎng)絡(luò)具有明顯的非均勻性。

摘要:為探究植物葉功能性狀及其葉經(jīng)濟(jì)譜對(duì)城市硬化地表的響應(yīng)，以北京市典型綠化樹種白蠟（Fraxinus chinensis）、國槐（Sophora japonica）和欒樹（Koelreuteria paniculata）為研究對(duì)象，選擇城市環(huán)境中典型的3種地表類型：自然地表(CK)、透水硬化地表(T1)和不透水硬化地表(T2)，測定其地表溫度、土壤含水率及植物葉功能性狀等指標(biāo)。結(jié)果表明，硬化地表極顯著地升高了城市地表溫度(P<0.01)，且由大到小表現(xiàn)為T1、T2、CK，而極顯著地降低了土壤含水率(P<0.01)，由大到小表現(xiàn)為CK、T2、T1；城市生態(tài)環(huán)境中，硬化地表對(duì)國槐和欒樹的影響主要源于高溫脅迫，而對(duì)白蠟的影響主要源于T2的干旱脅迫；3個(gè)樹種葉功能性狀間表現(xiàn)出相對(duì)一致的生態(tài)對(duì)策，以適應(yīng)城市環(huán)境的變化，葉綠素含量與比葉面積呈顯著正相關(guān)(P<0.05)，且分別與葉干物質(zhì)含量、葉組織密度呈極顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01)，葉干物質(zhì)含量與葉組織密度呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)。全球葉經(jīng)濟(jì)譜也存在于城市生態(tài)系統(tǒng)中，且總體上向快速投資收益型一端偏移，城市生態(tài)環(huán)境中植物通過減小氣孔密度和比葉面積、縮小氣孔面積、增加葉干物質(zhì)含量和葉組織密度等策略，來適應(yīng)城市生態(tài)系統(tǒng)中的高溫、干旱等特殊生境。因此，在城市綠化植物的選擇及配置上，建議根據(jù)其生態(tài)權(quán)衡規(guī)律，選擇耐高溫、耐旱的樹種，同時(shí)通過增加降溫、灌溉，減少生長季修枝等措施來降低不利影響。

摘要:為更客觀、精細(xì)地刻畫森林生態(tài)系統(tǒng)格局的完整性、穩(wěn)定性和森林資源健康狀況，為森林資源源頭保護(hù)和合理經(jīng)營管理提供科學(xué)依據(jù)和決策支持，以河北省易縣森林資源清查數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)資料為基礎(chǔ)，運(yùn)用景觀指數(shù)、結(jié)構(gòu)方程模型和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，分析鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度森林景觀類型、數(shù)量與分布，研究自然地理、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和土地開發(fā)利用主導(dǎo)下森林景觀格局特征差異及其影響機(jī)制。結(jié)果表明，西部山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)森林景觀資源優(yōu)勢(shì)明顯，東部平原鄉(xiāng)鎮(zhèn)森林資源則較小，森林資源主要分布于海拔100~300m淺山丘陵區(qū)和海拔500~800m中山區(qū)。在景觀和類型水平上，斑塊密度（PD）、凝結(jié)度（COHESION）對(duì)地理環(huán)境支配和人類活動(dòng)干擾的響應(yīng)更大，低破碎化、高連通性、多樣化森林景觀與高海拔、高起伏度的地形條件關(guān)系密切，鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地和居民建設(shè)用地面積占比（PCLA、PRCLA）越大，林地景觀破碎化越強(qiáng)和連通性程度越低。平均坡度（MS）、土層厚度（SD）和高差（ED）作為基礎(chǔ)性的控制因素，直接影響耕地、居民建設(shè)用地占比等方面，間接作用于森林景觀格局。在一定的地形土壤條件下，降低人口數(shù)量、耕地?cái)?shù)量和居民建設(shè)用地占比，可降低森林景觀格局破碎化，提升森林景觀連通性。

摘要:為深入研究淺層地下水、植被和土壤的相互作用，以新疆渭干河-庫車河綠洲為研究區(qū)，通過Sentinel-1A數(shù)據(jù)和Landsat數(shù)據(jù)以及土壤含水率、地下水埋深數(shù)據(jù)，結(jié)合植被以及土壤條件，通過支持向量機(jī)模型（Support vector machine，SVM）定量反演研究區(qū)土壤水分以及地下水埋深信息。結(jié)果表明：0~10cm的土壤含水率與地下水埋深之間的相關(guān)性最高。通過地形校正C模型（Topographic correction model），得到溫度植被干旱指數(shù)（Temperature vegetation drought index，TVDI）精度有所提高。建立不同參數(shù)的SVM模型反演地下水埋深可行，對(duì)于單因子建模，TVDIMSAVI構(gòu)建的模型精度最高，建模集R2=0.74，均方根誤差（Root mean square error，RMSE）為4.66%，驗(yàn)證集R2=0.70，RMSE為465%。相比只考慮單因子（后向散射系數(shù)（σ0soil）或TVDI），σ0soil和TVDIMSAVI組合共同作用于模型精度最好，建模集R2=0.86，RMSE為4.16%，驗(yàn)證集R2=0.92，RMSE為2.73%。利用最優(yōu)模型參數(shù)結(jié)果反演土壤水分區(qū)域和地下水埋深區(qū)域，其結(jié)果精度較好。地下水埋深反演結(jié)果平均相對(duì)誤差為8.23%，優(yōu)于研究區(qū)以往研究18.06%的結(jié)果。

摘要:在3種地形坡度條件下，開展了施加生物炭后連續(xù)兩年的土壤水動(dòng)力學(xué)效應(yīng)試驗(yàn)研究，探究不同坡度坡耕地施加生物炭當(dāng)年和次年對(duì)土壤水分常數(shù)、土壤水分特征曲線、比水容量、非飽和導(dǎo)水率K(h)和非飽和擴(kuò)散率D(θ)的影響。結(jié)果表明：施用生物炭當(dāng)年和次年均使土壤田間持水率和飽和含水率增大，且隨坡度增加其增率變大，生物炭因子兩年內(nèi)對(duì)土壤水分常數(shù)的影響顯著(P<0.015)，而坡度因子影響不顯著(P>0.05)，即生物炭因子作用更明顯；施用生物炭兩年內(nèi)，在各個(gè)土壤吸力條件下土壤含水率均增大，土壤持水性增強(qiáng)，且同地形坡度呈正相關(guān)關(guān)系、同年限呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；生物炭在兩年內(nèi)均增大土壤比水容量，使其供水能力加強(qiáng)，最大增量1830207×10-3cm3/cm4；地形坡度對(duì)K(h)無明顯影響，但施加生物炭可使K(h)增大，土壤導(dǎo)水性增強(qiáng)，2016、2017年K(h)最高分別增加239.61%、164.04%；施加生物炭可降低D(θ)，抑制土壤水分的水平運(yùn)動(dòng)，隨地形坡度增加抑制效果增強(qiáng)。生物炭施用當(dāng)年對(duì)各土壤水動(dòng)力學(xué)參數(shù)的影響大于施用次年。研究結(jié)果可為東北黑土區(qū)坡耕地農(nóng)業(yè)水土保護(hù)和利用提供理論依據(jù)。

摘要:為揭示生物炭與氮素相互作用對(duì)陸地棉盛花期根系形態(tài)及構(gòu)型的影響規(guī)律，設(shè)置處理N0(常規(guī)施氮，施氮量0.3t/hm2)、N0+Bc1%(常規(guī)施氮+棉稈炭質(zhì)量為耕層土質(zhì)量1%)、Nl+Bc1%(低氮0.21t/hm2+棉稈炭質(zhì)量為耕層土質(zhì)量1%)、Nl+Bc2%(低氮0.21t/hm2+棉稈炭質(zhì)量為耕層土質(zhì)量2%)和N0+Bc4%(常規(guī)施氮+棉稈炭質(zhì)量為耕層土質(zhì)量4%)，掘根法采集棉花盛花期0~10cm和大于10cm土層根系，基于廣義加性模型分析土層深度(0~10cm和大于10cm)、生物炭施用方式(生物炭與氮素比例)單獨(dú)以及交互作用對(duì)根系節(jié)間距和根長密度的影響，并利用冗余分析影響根長密度的因子。結(jié)果表明：N0+Bc1%細(xì)根平均根長與Nl+Bc2%沒有顯著差異(p>0.05)，但顯著高于N0+Bc4%、Nl+Bc1%、N0(p<0.05)。0~10cm土層根系平均分枝角為83°17′，深層土壤(大于10cm)根系分枝角均顯著變大，Nl+Bc2%根系分枝角最大，為101°48′。生物炭施用方式改變了棉花根系節(jié)間距(p<0.001)，與來水方向270°根系節(jié)間距變化最顯著，其中N0+Bc4%平均根節(jié)長度為4cm。生物炭施用方式(p<0.02)和土層深度(p<0.001)均改變了棉花根長密度。冗余分析表明：淺層細(xì)根和中等根分枝角、深層細(xì)根分枝角和極細(xì)根根長比例是影響根長密度的主要因子。綜上所述，1%~2%的生物炭配施0.21t/hm2氮主要改變了深層土壤(大于10cm)陸地棉根系構(gòu)型及形態(tài)，并且2%生物炭彌補(bǔ)了灰漠土氮素不足的負(fù)作用。

摘要:在連續(xù)9年田間定位試驗(yàn)基礎(chǔ)上，分析了渭北旱塬小麥連作和小麥/玉米輪作兩種種植方式下耕作措施對(duì)黑壚土水穩(wěn)性團(tuán)聚體含量、有機(jī)碳（SOC）含量、小麥產(chǎn)量和水分利用效率（WUE）的影響。結(jié)果表明：小麥/玉米輪作下0~20cm土層大于0.25mm水穩(wěn)性大團(tuán)聚體含量（R0.25）、水穩(wěn)性團(tuán)聚體平均重量直徑（MWD）、SOC含量、各粒級(jí)團(tuán)聚體有機(jī)碳含量和WUE大多高于小麥連作。與連年翻耕（CC）相比，連年免耕（NN）、連年深松（SS）、免耕-深松（NS）處理主要增加了0~10cm土層R0.25、SOC、各粒級(jí)團(tuán)聚體有機(jī)碳含量和大于0.25mm大團(tuán)聚體有機(jī)碳貢獻(xiàn)率（I(xiàn)SOC0.25）。在大于10cm土層，NS處理的SOC含量有所增加，且提高了35~50cm土壤R0.25、各粒級(jí)團(tuán)聚體有機(jī)碳含量以及I(xiàn)SOC0.25。相對(duì)于連年翻耕處理，免耕-深松處理的小麥產(chǎn)量和WUE均顯著增加，且在小麥連作和小麥/玉米輪作兩種種植方式下，小麥產(chǎn)量分別增加了14.25%、19.30%；WUE分別增加了24.98%、9.89%。整體來看，小麥/玉米輪作比小麥連作更有利于改善土壤結(jié)構(gòu)、增加土壤有機(jī)碳含量和提高WUE，且免耕-深松相結(jié)合的輪耕措施是該地區(qū)較適宜的耕作模式。

摘要:采用水肥氣一體化灌溉可改善土壤的通氣狀況，影響土壤碳氮循環(huán)過程，進(jìn)而影響土壤N2O的排放。為明確施氮、增氧和灌水對(duì)溫室辣椒地土壤N2O排放的影響，設(shè)置了施氮量（300、225kg/hm2）、溶氧量（40、5mg/L）和灌水量（1.0W、0.6W，W為充分灌溉時(shí)的灌水量）3因素2水平試驗(yàn)，采用靜態(tài)箱-氣相色譜法監(jiān)測N2O排放通量，系統(tǒng)研究了水肥氣一體化灌溉對(duì)溫室辣椒地土壤N2O排放的影響，并通過結(jié)構(gòu)方程模型分析各影響因子對(duì)N2O排放的定量貢獻(xiàn)。結(jié)果表明，增氧處理、施氮量和灌水量的增加可增加溫室辣椒地土壤N2O的排放通量峰值、排放總量和單產(chǎn)排放量。試驗(yàn)中增氧條件下N2O排放總量較對(duì)照增加了31.90%；充分灌溉較非充分灌溉增加了43.22%；常量施氮較減量施氮增加了33.01%。增氧處理和灌水量的增加可提高溫室辣椒的氮素利用效率，而施氮量的增加降低了溫室辣椒的氮素利用效率。綜合考慮作物產(chǎn)量、氮素利用效率和單產(chǎn)N2O排放量，減量施氮非充分灌溉增氧處理是推薦的水肥氣管理方案。通過結(jié)構(gòu)方程模型的路徑分析，土壤溫度、充水孔隙度和NO-3N含量可分別解釋N2O排放的42%、60%和58%，是影響水肥氣一體化灌溉的主要影響因子。

摘要:為避免由灌區(qū)水資源配置系統(tǒng)存在的諸多不確定因素導(dǎo)致的配水過程風(fēng)險(xiǎn)性，在區(qū)間兩階段隨機(jī)規(guī)劃方法的基礎(chǔ)上加入了魯棒優(yōu)化方法，構(gòu)建區(qū)間兩階段魯棒優(yōu)化模型，引入魯棒系數(shù)表示系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，將系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)在模型中，克服了系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)不可控的不足。以三江平原牡丹江灌區(qū)為例，對(duì)灌區(qū)水資源進(jìn)行優(yōu)化配置，得到灌區(qū)多水源、多作物、不同魯棒系數(shù)下的配水目標(biāo)。結(jié)果表明：隨著魯棒系數(shù)增大，導(dǎo)致缺水量增加，系統(tǒng)穩(wěn)定性增強(qiáng)，但成本也隨之增加，系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性降低；當(dāng)魯棒系數(shù)為3時(shí)，缺水量不再增加，系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)，此時(shí)系統(tǒng)的成本在[1.90327×109,2.63475×109]元之間變化。優(yōu)化結(jié)果可為決策者提供決策空間，為農(nóng)業(yè)水資源的合理配置提供技術(shù)支持。

摘要:為探明射流三通應(yīng)用射流附壁與切換技術(shù)形成的脈沖水流對(duì)滴灌灌水器抗堵塞能力的影響和原因，采用篩分法，分選出6種小于0.1mm的泥沙粒徑段，配置成3種泥沙級(jí)配組合和0.5、1.0、1.5g/L含沙量渾水，總進(jìn)口壓力為0.1MPa,分析射流三通和普通三通條件下滴灌測試系統(tǒng)的抗堵塞特性。結(jié)果表明:射流三通產(chǎn)生脈沖振幅為27kPa和振蕩頻率為236次/min左右的脈沖水流，對(duì)粒徑為0.03～0.05mm和0~0.03mm的泥沙抗堵塞能力較為顯著，對(duì)粒徑為0.05~0.10mm的泥沙顆粒隨著含沙量的增大抗堵塞能力呈減弱趨勢(shì)；射流三通測試系統(tǒng)發(fā)生堵塞的灌水次數(shù)平均比普通三通測試系統(tǒng)多3～8次；不同含沙量下射流三通測試系統(tǒng)相對(duì)平均流量和灌水均勻性都高于普通三通，射流三通產(chǎn)生的高頻脈沖水流是灌水器抗堵塞能力強(qiáng)于普通三通的主要因素。

摘要:設(shè)計(jì)了一套移動(dòng)式套管流化床生物質(zhì)快速熱裂解反應(yīng)裝置。闡述了套管流化床反應(yīng)器、流化床氣力輸送進(jìn)料裝置、噴射噴淋組合式冷凝器等主要組成部件的結(jié)構(gòu)，并對(duì)各部件的性能進(jìn)行試驗(yàn)測試。試驗(yàn)結(jié)果表明，流化床氣力輸送進(jìn)料裝置受噴動(dòng)氣速的影響較大，在流化氣速為0.02m/s時(shí)，隨著噴動(dòng)氣速的增加，進(jìn)料率快速增加，當(dāng)噴動(dòng)氣速超過8m/s時(shí)，這一趨勢(shì)趨緩并且進(jìn)料率波動(dòng)范圍變大；利用燃燒液化石油氣和不可冷凝氣方式加熱套管流化床，流化床反應(yīng)器內(nèi)部溫度場穩(wěn)定，滿足生物質(zhì)熱裂解的需要；噴射噴淋組合式冷凝器適用于熱裂解氣體產(chǎn)物的冷卻，為提高熱解油凈產(chǎn)量，在給定的溫度下，需要較大的噴淋流量和噴射流量。在反應(yīng)溫度為500℃時(shí)，落葉松木屑的熱解油產(chǎn)率最高可達(dá)68.6%。

摘要:以光合、厭氧細(xì)菌混合菌群為對(duì)象，研究了混合菌群共發(fā)酵產(chǎn)氫過程中產(chǎn)氫動(dòng)力學(xué)特性，建立了混合菌群生物共發(fā)酵產(chǎn)氫過程中關(guān)于菌體質(zhì)量濃度、底物利用及產(chǎn)氫量的動(dòng)力學(xué)模型。將光照因素引入混合菌群產(chǎn)氫動(dòng)力學(xué)模型中，采用同倫攝動(dòng)法（HPM）對(duì)非線性動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行求解，得到了混合菌群共發(fā)酵產(chǎn)氫過程中菌體質(zhì)量濃度、底物利用及產(chǎn)氫量的動(dòng)力學(xué)模型。通過與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比，模型與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)基本一致，能夠很好地反映出共發(fā)酵產(chǎn)氫過程中產(chǎn)氫參數(shù)的變化趨勢(shì)。對(duì)建立的3個(gè)動(dòng)力學(xué)模型的動(dòng)力學(xué)參數(shù)的相互關(guān)系及其敏感性進(jìn)行了分析，研究發(fā)現(xiàn)動(dòng)力學(xué)參數(shù)中最大比生長速率對(duì)模型結(jié)果的影響最大，最大比生長速率對(duì)菌體質(zhì)量濃度影響的變化量達(dá)到79%，對(duì)底物質(zhì)量濃度影響的變化量達(dá)到118%，對(duì)產(chǎn)氫量影響的變化量達(dá)到98.4%。

摘要:基于芡實(shí)葉脈的分叉結(jié)構(gòu)及三角形的穩(wěn)固特性設(shè)計(jì)了一分二-原、不分叉、一分二-全三角形和一分三4種穹頂溫室。利用ANSYS有限元分析軟件對(duì)4種溫室進(jìn)行了靜力及線性屈曲分析，靜力分析結(jié)果表明，4種溫室在組合2（風(fēng)載組合）作用下差別顯著，即隨著分叉級(jí)數(shù)增多，位移與強(qiáng)度分別降低了98.92%和86.46%，一分二-全三角形和一分三滿足強(qiáng)度要求，且兩者力學(xué)特性相近，耗材量相比不分叉結(jié)構(gòu)分別增加了11.88%和30.18%；屈曲分析結(jié)果表明，豎直和水平荷載作用下，屈曲荷載分別是許用荷載的63.52～26 737.22倍與26.86～11300.97倍（以單元長度為限），4種溫室穩(wěn)定性皆滿足要求，且對(duì)豎直荷載響應(yīng)顯著，即分叉結(jié)構(gòu)使屈曲荷載平均增加了334.02%；綜合得出一分二-全三角形為最優(yōu)結(jié)構(gòu)?；诘诙嗨评碚?，以1∶25制作的縮尺模型在12組應(yīng)變?cè)囼?yàn)中，與仿真結(jié)果無顯著差異的組數(shù)占75%，25%略有偏差，試驗(yàn)相對(duì)誤差為0.18%～0.69%，仿真過程準(zhǔn)確可靠；模型橫梁對(duì)組合1（雪載組合）響應(yīng)明顯，即各組應(yīng)變均值在組合1作用是組合2作用下的5.6倍，豎梁對(duì)組合2響應(yīng)明顯，即各組應(yīng)變均值在組合2作用是組合1作用下的6.2倍。

摘要:以榨汁橙渣為原料，研究了不同接種比例（接種物與原料的揮發(fā)性固體質(zhì)量比）對(duì)厭氧發(fā)酵規(guī)律及發(fā)酵系統(tǒng)中細(xì)菌與古菌群落組成的影響，并探究了接種物馴化對(duì)厭氧發(fā)酵效率的影響。結(jié)果表明：接種比例為8、6和4時(shí)厭氧發(fā)酵能夠正常進(jìn)行，甲烷累積產(chǎn)率分別達(dá)到320.0、304.9、242.6mL/g，而接種比例為2時(shí)僅達(dá)到111.4mL/g，且在第2天厭氧發(fā)酵就進(jìn)入停滯期，直到第8天才恢復(fù)產(chǎn)氣；測序結(jié)果也顯示接種比例為2的發(fā)酵系統(tǒng)中芽孢桿菌綱相對(duì)豐度下降到1.88%，Methanosaeta和Methanospirillum的相對(duì)豐度也下降到24.45%和1.71%，影響了甲烷的產(chǎn)生；按照接種比例為8和6馴化接種物后可以有效縮短厭氧發(fā)酵周期，第3輪發(fā)酵前4d的累積甲烷產(chǎn)量占總產(chǎn)甲烷量的95.75%和93.40%；接種比例為4條件下，接種物馴化對(duì)厭氧發(fā)酵的促進(jìn)效果存在不確定性，馴化效果會(huì)受接種物原微生物群落組成的影響；而接種比例為2條件下通過接種物馴化也不能有效提高厭氧發(fā)酵的效率。為保障實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性、可重復(fù)性和提高發(fā)酵效率，進(jìn)行榨汁橙渣厭氧發(fā)酵的相關(guān)研究時(shí)，推薦選擇接種比例為6，并進(jìn)行至少一輪接種物馴化。

摘要:為了給牛乳蛋白質(zhì)含量檢測提供一種操作簡便、成本低廉的便攜式儀器，基于595nm下考馬斯亮藍(lán)G-250染料中的疏水基團(tuán)在酸性條件下與蛋白質(zhì)的疏水微區(qū)具有較強(qiáng)親和力，從而影響光透射特性的原理，設(shè)計(jì)了一種便攜式牛乳蛋白質(zhì)含量檢測儀。該檢測儀的硬件主要由單片機(jī)、光源模塊、光傳感器模塊、輸入輸出模塊和電源模塊等組成；軟件由Keil C51 編寫，并由主函數(shù)、光照度采集子函數(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理子函數(shù)、顯示子函數(shù)和蛋白質(zhì)含量計(jì)算子函數(shù)等組成。以生鮮牛乳為對(duì)象，研究了透射光照度與蛋白質(zhì)含量之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)隨著蛋白質(zhì)含量的增加，透射光照度減小，二者具有良好的線性關(guān)系，其線性決定系數(shù)為0.872。對(duì)比該儀器的蛋白質(zhì)檢測結(jié)果表明，同凱氏定氮法相比，本檢測儀的絕對(duì)誤差范圍是±0.08g/(100g)，平均絕對(duì)誤差為0.05g/(100g)。此外，該檢測儀的檢測時(shí)間小于2s，可快速、有效地檢測牛乳中蛋白質(zhì)含量。

摘要:為掌握荔枝預(yù)冷過程傳熱傳質(zhì)規(guī)律，以果蔬氣調(diào)保鮮試驗(yàn)平臺(tái)為研究對(duì)象，依據(jù)熱力學(xué)和水分遷移理論，建立了荔枝果實(shí)預(yù)冷過程傳熱傳質(zhì)數(shù)學(xué)模型，獲得了果實(shí)在預(yù)冷過程中溫度、質(zhì)量損失率等參數(shù)的變化情況，分析了果實(shí)質(zhì)量、初始溫度對(duì)預(yù)冷時(shí)間、質(zhì)量損失率變化的影響。經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，同一堆放方式下，荔枝果實(shí)質(zhì)量越大，果實(shí)失水速率越?。划?dāng)荔枝果實(shí)質(zhì)量為10kg時(shí)，果實(shí)平均溫度從25℃降至5℃約需350min，平均質(zhì)量損失率為216%；果實(shí)初始溫度低，可以減緩果實(shí)質(zhì)量損失率上升。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，計(jì)算結(jié)果與模擬結(jié)果吻合較好，對(duì)應(yīng)時(shí)刻果實(shí)溫度最大偏差為2.8K，平均相對(duì)誤差為13.1%；質(zhì)量損失率計(jì)算值與試驗(yàn)值最大偏差小于0.3%，平均相對(duì)誤差為10.7%。

摘要:以大豆分離蛋白和花青素為原料，制備熱處理大豆分離蛋白-花青素復(fù)合乳液，研究添加花青素對(duì)復(fù)合乳液特性的影響規(guī)律。利用動(dòng)態(tài)光散射從宏觀角度評(píng)價(jià)花青素復(fù)合對(duì)復(fù)合乳液粒徑大小以及分布上的影響，采用乳化穩(wěn)定性、乳層析指數(shù)和ζ電位分析，分別從不同的角度評(píng)價(jià)復(fù)合乳液的穩(wěn)定性，結(jié)果表明：花青素復(fù)合后，復(fù)合乳液的粒徑變小，乳層析指數(shù)顯著降低，ζ電位的絕對(duì)值增加，說明乳液液滴間的靜電斥力大，不易發(fā)生聚集。蛋白與花青素的質(zhì)量比為40的樣品具有最低的CI值（41%）和最大的電位絕對(duì)值，說明在所有花青素復(fù)合的熱處理SPI-花青素復(fù)合乳液中，其具有最好的乳液穩(wěn)定性。氧化穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：隨著花青素濃度的增加，乳液DPPH自由基和ABTS+〖DK〗·清除率先上升后略有下降，其中蛋白與花青素的質(zhì)量比為40時(shí)，乳液抗氧化性最佳。因此在大豆分離蛋白中添加花青素可以有效提高復(fù)合乳液氧化穩(wěn)定性。

摘要:通過接種清酒乳桿菌與木糖葡萄球菌，將試驗(yàn)分為復(fù)合發(fā)酵劑（復(fù)配）組、單一清酒乳桿菌（單一）組，以自然發(fā)酵為對(duì)照，探究不同發(fā)酵劑對(duì)羊肉發(fā)酵香腸蛋白質(zhì)、脂質(zhì)代謝與揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)形成的影響。結(jié)果表明：添加復(fù)合發(fā)酵劑促進(jìn)香腸快速酸化，成熟結(jié)束復(fù)配組pH值降為4.6，顯著低于發(fā)酵肉制品要求安全pH值（5.3）及對(duì)照組、原料肉組（P<0.05）；pH值下降促使復(fù)配組水分活度和亞硝酸鹽殘留顯著低于單一、對(duì)照及原料肉3組（P<0.05），且復(fù)配組紅度色澤（a*）優(yōu)于其他組；香腸中游離脂肪酸含量呈增加趨勢(shì)，成熟結(jié)束復(fù)配組單不飽和脂肪酸含量顯著高于單一和對(duì)照兩組（P<0.05），對(duì)照組中飽和及單不飽和脂肪酸含量最高，說明復(fù)合發(fā)酵劑有助于單不飽和脂肪酸釋放，而內(nèi)源脂肪酶對(duì)飽和和多不飽和脂肪酸釋放起到關(guān)鍵作用；蛋白分解表現(xiàn)為：發(fā)酵劑組蛋白質(zhì)分解指數(shù)和游離氨基酸含量高于對(duì)照組，但差異不顯著（P>0.05）；發(fā)酵劑組香腸檢出45種風(fēng)味物質(zhì)，高于對(duì)照組44種，顯著高于原料肉的27種（P<0.05）；復(fù)合發(fā)酵劑提高香腸中特征風(fēng)味——3甲基丁醛、己醛、庚醛、正壬醛等醛類含量。因此，添加復(fù)合發(fā)酵劑有助于縮短羊肉香腸發(fā)酵周期、改善色澤、提高香腸單不飽和脂肪酸含量及風(fēng)味感官品質(zhì)。

摘要:通過測定大豆分離蛋白的粒徑分布、溶解性、乳化性、三級(jí)結(jié)構(gòu)及熱穩(wěn)定性等，分析探討了低壓均質(zhì)處理(0～40MPa)對(duì)大豆分離蛋白的溶解性及其結(jié)構(gòu)的影響。結(jié)果顯示，低壓均質(zhì)處理能夠降低大豆分離蛋白的粒徑，顯著改善溶解性，并且溶解度與乳化活性指數(shù)、乳化穩(wěn)定性指數(shù)呈正相關(guān)；得到了溶解度與乳化活性指數(shù)、乳化穩(wěn)定性指數(shù)的線性擬合模型函數(shù)，其相關(guān)系數(shù)分別為0.9568和0.9625。熒光光譜分析表明，隨著均質(zhì)壓力的增大，大豆分離蛋白結(jié)構(gòu)展開，最大吸收波長紅移，內(nèi)部色氨酸基團(tuán)暴露，熒光強(qiáng)度增大；30MPa時(shí)，熒光強(qiáng)度最大，均質(zhì)壓力進(jìn)一步增大時(shí)，由于蛋白分子發(fā)生聚集，之前暴露的活性基團(tuán)內(nèi)卷，導(dǎo)致熒光強(qiáng)度略有降低。熱穩(wěn)定性的分析結(jié)果驗(yàn)證了上述結(jié)論。

摘要:以雷沃M904-D型輪式拖拉機(jī)為研究平臺(tái)，采用WYH-3型無觸點(diǎn)角度傳感器，研究了輪式拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向輪角的標(biāo)定和檢測方法。介紹了拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向輪角度傳感器的安裝方法；采用帶標(biāo)度的轉(zhuǎn)盤標(biāo)定了角度傳感器與拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向輪角之間的關(guān)系，標(biāo)定結(jié)果表明，兩者線性關(guān)系顯著，相關(guān)系數(shù)超過0.99。對(duì)輪角測試中存在的誤差進(jìn)行分析，提出基于最小二乘原理的轉(zhuǎn)向輪角零位偏差估計(jì)方法，以估計(jì)車輪相對(duì)零位偏差。路徑跟蹤試驗(yàn)結(jié)果表明，其橫向跟蹤偏差的絕對(duì)值極值為2.74cm，偏差絕對(duì)值的平均值為0.49cm，標(biāo)準(zhǔn)差為0.58cm。提出的輪式拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向輪角測量模型在路徑跟蹤控制應(yīng)用中表現(xiàn)出較好的效果，驗(yàn)證了轉(zhuǎn)向輪角測試方案的可行性與準(zhǔn)確性。

摘要:針對(duì)快速隨機(jī)擴(kuò)展樹（Rapidly exploringrandom tree，RRT）方法的步長確定過分依賴于程序調(diào)試，需耗費(fèi)大量時(shí)間，且固定步長存在碰撞檢測失效問題，提出了自適應(yīng)步長RRT方法。通過建立構(gòu)型空間與工作空間的范數(shù)相容不等式，把工作空間中產(chǎn)生的步長約束在允許范圍內(nèi)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)有效的碰撞檢測；提出了隨機(jī)樹被動(dòng)生長方法，實(shí)現(xiàn)了雙機(jī)器人在各自構(gòu)型空間中的協(xié)同路徑規(guī)劃。仿真對(duì)比結(jié)果表明，采用自適應(yīng)步長RRT方法進(jìn)行雙機(jī)器人路徑規(guī)劃時(shí)，隨機(jī)樹的每一次生長所產(chǎn)生的位移不超過設(shè)定值，保證了碰撞檢測的有效性，相比傳統(tǒng)的固定步長RRT，自適應(yīng)步長RRT方法無需多次調(diào)試就能確定步長，提高了機(jī)器人的路徑規(guī)劃速度。

摘要:變排量非對(duì)稱軸向柱塞泵(Variabledisplacement asymmetric axial piston pump, VDAAPP)直接控制單活塞桿缸閉式系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)緊湊、能效高的優(yōu)勢(shì)。在定排量三配流窗口軸向柱塞泵的基礎(chǔ)上，提出基于斜盤擺角位置反饋的PD變排量控制策略。建立VDAAPP的數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用近似線性化及降階的方法分析影響VDAAPP頻響的因素，并對(duì)斜盤變量阻力矩進(jìn)行研究。在AMESim中建立VDAAPP電液仿真模型，通過對(duì)斜盤受力特性的仿真分析，驗(yàn)證了阻力矩計(jì)算的正確性。搭建VDAAPP試驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能進(jìn)行測試。試驗(yàn)和仿真結(jié)果表明，當(dāng)非對(duì)稱軸向柱塞泵一個(gè)配流窗口吸油、兩個(gè)配流窗口排油時(shí)，非對(duì)稱軸向柱塞泵斜盤存在較大的單向阻力矩，此單向力矩會(huì)降低斜盤擺角減小過程中的動(dòng)態(tài)響應(yīng)；當(dāng)采用PD控制、比例系數(shù)kp=3時(shí)，VDAAPP可實(shí)現(xiàn)零超調(diào)的變排量控制，且具有較高的響應(yīng)速度，驗(yàn)證了所提控制方法的合理性。

摘要:針對(duì)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)創(chuàng)建過程中涉及定義運(yùn)動(dòng)副元素多、操作繁瑣、專業(yè)性強(qiáng)、模型跨平臺(tái)轉(zhuǎn)換費(fèi)時(shí)、效率較低等問題，提出了一種運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)交互式創(chuàng)建系統(tǒng)，通過人機(jī)交互創(chuàng)建運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)，方便用戶快捷獲取機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，為機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)提供參考?；谵r(nóng)機(jī)裝備智能化設(shè)計(jì)系統(tǒng)全息模型庫，以Visual Basic為開發(fā)語言，使用CATIA（Computer aided tridimensional interface application）二次開發(fā)接口、Windows API 函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì) CATIA DMU（Digital mockup）運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)工作臺(tái)創(chuàng)建運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)命令的封裝，以弱化專業(yè)背景知識(shí)的限制。以聯(lián)合收獲機(jī)割臺(tái)為系統(tǒng)測試對(duì)象，分析零件間的運(yùn)動(dòng)關(guān)系，明確運(yùn)動(dòng)副的組成，通過模型預(yù)處理完善運(yùn)動(dòng)副構(gòu)建要素，按標(biāo)識(shí)規(guī)則在結(jié)構(gòu)樹上重命名各構(gòu)建要素，并將其信息導(dǎo)出后儲(chǔ)存。實(shí)例分析證明了該系統(tǒng)的可行性和有效性，本研究為農(nóng)機(jī)裝備智能化設(shè)計(jì)系統(tǒng)的研究提供了共性基礎(chǔ)技術(shù)。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)特征信息不完整以及代數(shù)分析方法較為抽象的現(xiàn)狀，提出了基于高斯幾何學(xué)的機(jī)器人末端運(yùn)動(dòng)特征幾何化描述與分析方法。首先，基于高斯幾何學(xué)將直線、曲線、平面以及曲面等均視作可描述末端運(yùn)動(dòng)特征的獨(dú)立空間，進(jìn)而建立了基于高斯幾何學(xué)的運(yùn)動(dòng)特征描述模型；然后，基于該描述模型制定了末端運(yùn)動(dòng)特征的求并和求交運(yùn)算規(guī)則，并提出了機(jī)器人末端運(yùn)動(dòng)特征的分析方法；最后，結(jié)合實(shí)例驗(yàn)證了上述幾何化描述與分析方法的有效性。

摘要:工業(yè)串聯(lián)機(jī)器人有著較大的幾何誤差，還存在著不可忽視的非幾何誤差，使其在高精度領(lǐng)域的應(yīng)用受限。本文建立了一種包含幾何與柔性誤差的完整剛?cè)狁詈衔恢谜`差模型，并采用基于預(yù)測殘差和加權(quán)遞推平均濾波算法改進(jìn)的Levenberg-Marquardt算法（M-LMA）辨識(shí)耦合誤差參數(shù)。為了提高測量過程的效率及可靠性，結(jié)合測量設(shè)備的檢測特性與末端執(zhí)行器的幾何特性兩種外部約束，提出了一種基于線性遞減權(quán)重的粒子群算法（LDW-PSOA）的測量位姿智能選取方法。重點(diǎn)提出了一種局部精補(bǔ)償方法，其可與標(biāo)定或者全局補(bǔ)償同時(shí)使用，也可直接單獨(dú)使用。同時(shí)，根據(jù)機(jī)器人自身特性及加工需求，提出了一種基于預(yù)測精度與參數(shù)數(shù)量的模型擇優(yōu)方法，并且制定了一種多模式精度提高策略。此外，將本文所建立的模型及提出的算法集成于Matlab開發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)GUI交互系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的精度提高策略不僅能以多種方式實(shí)現(xiàn)機(jī)器人高精度定位的性能，且具有高效可靠的測量過程。

摘要:根據(jù)基于方位特征（POC）方程的并聯(lián)機(jī)構(gòu)拓?fù)湓O(shè)計(jì)理論與方法，提出一種三自由度3Pa+2RSS并聯(lián)機(jī)構(gòu)，并對(duì)該機(jī)構(gòu)的方位特征集、自由度、耦合度等主要拓?fù)涮卣鬟M(jìn)行分析計(jì)算，證明分析了其耦合度κ=1；建立了基于序單開鏈法運(yùn)動(dòng)學(xué)建模原理的位置正解求解模型，并應(yīng)用一維搜索方法求解了該并聯(lián)機(jī)構(gòu)的位置正解；導(dǎo)出機(jī)構(gòu)位置逆解的公式，并據(jù)此分析計(jì)算了該機(jī)構(gòu)奇異發(fā)生的條件；在自由度、輸出和運(yùn)動(dòng)學(xué)分析不變的前提下，為了增大工作空間，將兩條RSS支鏈替換為RUU支鏈，分析求解了機(jī)構(gòu)工作空間和工作空間內(nèi)部的奇異性特征。結(jié)果表明：該機(jī)構(gòu)工作空間形狀規(guī)則，且內(nèi)部的無奇異工作空間較大。

摘要:為了改善擺線轉(zhuǎn)子泵的空化特性，提出一種增加極限進(jìn)出油面積的凸舌油槽結(jié)構(gòu)方案，建立擺線轉(zhuǎn)子泵凸舌油槽結(jié)構(gòu)模型，采用RNG k-ε湍流模型對(duì)不同工況下擺線轉(zhuǎn)子泵的內(nèi)部空化流動(dòng)進(jìn)行仿真模擬，分析擺線轉(zhuǎn)子泵凸舌油槽結(jié)構(gòu)在不同轉(zhuǎn)速、不同轉(zhuǎn)子位置時(shí)的空化特性，并對(duì)不同監(jiān)測點(diǎn)的含氣率及軸向含氣率不均勻度進(jìn)行分析，同時(shí)對(duì)不同旋轉(zhuǎn)速度及不同進(jìn)口壓力條件下擺線轉(zhuǎn)子泵的空化特性進(jìn)行試驗(yàn)及對(duì)比分析。結(jié)果表明：凸舌油槽結(jié)構(gòu)在3種轉(zhuǎn)速下對(duì)空化均有所緩解，改善的空化位置主要位于靠近最大嚙合容積處；高轉(zhuǎn)速時(shí)凸舌油槽結(jié)構(gòu)對(duì)轉(zhuǎn)子區(qū)域內(nèi)含氣率改善最為明顯，低轉(zhuǎn)速下凸舌油槽結(jié)構(gòu)對(duì)空化改善效果較??；空化沿軸向具有不均勻性，在進(jìn)油側(cè)最小齒間容積處、轉(zhuǎn)子底部空化嚴(yán)重，而在較大的齒間容積處、轉(zhuǎn)子中上部的空化更為嚴(yán)重。擺線轉(zhuǎn)子泵的容積效率模擬值與試驗(yàn)值較為吻合，且變化趨勢(shì)一致，不同進(jìn)口壓力下凸舌油槽的容積效率均高于原模型，凸舌油槽的空化特性優(yōu)于原模型。

摘要:為了研究高海拔和高空作業(yè)環(huán)境對(duì)齒輪泵工作性能的影響，分析了吸油壓力對(duì)外嚙合齒輪泵空化特性的影響規(guī)律。采用數(shù)值模擬和可視化試驗(yàn)的方法，針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械液壓系統(tǒng)中常用的漸開線外嚙合齒輪泵進(jìn)行分析研究。分別在0.05、0.10、0.15MPa的吸油壓力下，數(shù)值模擬該泵內(nèi)部流場的氣體體積分?jǐn)?shù)分布；利用高速攝像設(shè)備，試驗(yàn)觀測記錄該泵內(nèi)的實(shí)際流動(dòng)狀態(tài)、氣泡大小、氣泡數(shù)量及空化程度等。結(jié)果表明：在3種不同的吸油壓力下，泵內(nèi)的油液均會(huì)出現(xiàn)不同程度的空化現(xiàn)象，空化強(qiáng)度由大到小依次表現(xiàn)為漩渦流、霧化流、氣泡；隨著吸油壓力的升高，泵內(nèi)油液中出現(xiàn)的氣泡數(shù)目逐漸減少、氣泡體積逐漸減小，泵內(nèi)油液的最大氣體體積分?jǐn)?shù)和空化程度逐漸減小，使得泵內(nèi)油液的流動(dòng)狀態(tài)越來越平穩(wěn)，進(jìn)而改善了齒輪泵出口流量的連續(xù)性和穩(wěn)定性。