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摘要:全膜雙壟溝播技術(shù)抗旱增產(chǎn)，在我國西北旱區(qū)大面積推廣應(yīng)用，實現(xiàn)與提升其全程機械化作業(yè)水平主要包括對覆膜種床構(gòu)建、膜上播種、殘膜回收及種植作物收獲技術(shù)與配套機具的研究。在分析西北旱區(qū)全膜雙壟溝播技術(shù)應(yīng)用概況、技術(shù)模式和實施效應(yīng)的基礎(chǔ)上，重點闡述了全膜雙壟溝相關(guān)機械化起壟覆膜、膜上精量播種、種植作物收獲及殘膜回收關(guān)鍵技術(shù)特點及典型機具。結(jié)合實際生產(chǎn)應(yīng)用中出現(xiàn)的問題與需求，在分析歸納現(xiàn)階段全膜雙壟溝播技術(shù)農(nóng)藝、農(nóng)機存在問題的基礎(chǔ)上，從加強全膜雙壟溝播技術(shù)農(nóng)機農(nóng)藝融合、持續(xù)開展基礎(chǔ)研究與配套機具性能優(yōu)化、創(chuàng)建全膜雙壟溝全程機械化技術(shù)體系等方面展望了未來研究方向。提出研發(fā)經(jīng)濟高效全膜雙壟溝全程機械化作業(yè)裝備和農(nóng)機農(nóng)藝深度融合是創(chuàng)建全膜雙壟溝全程機械化技術(shù)體系的關(guān)鍵，也是進一步形成科學(xué)合理的全膜雙壟溝播技術(shù)，實現(xiàn)全膜雙壟溝生產(chǎn)系統(tǒng)高效、節(jié)本增效的發(fā)展方向。

摘要:針對在室外復(fù)雜環(huán)境下作業(yè)的農(nóng)業(yè)機器人存在因能量受限導(dǎo)致工作完成率降低的問題，提出了一種基于改進的啟發(fā)式搜索的ECA*路徑規(guī)劃算法，該算法可以在資源受限的情況下完成能量損耗最優(yōu)路徑的規(guī)劃。首先，通過建立機器人距離-能量損耗模型，計算機器人移動行進的路程和損耗的能量，并對未來的路徑和能耗趨勢進行評估。然后，在傳統(tǒng)A*算法的基礎(chǔ)上，將距離-能量損耗模型代入啟發(fā)代價函數(shù)，通過搜索擴展子節(jié)點尋找最優(yōu)路徑。在每次迭代過程中，通過對比剔除處于劣勢的路徑，以保證算法的高效性。最后，通過設(shè)計仿真實驗，將改進的ECA*算法與傳統(tǒng)的A*算法搜索到路徑的能量損耗進行對比，并在之后的改進算法中添加相應(yīng)的能量約束進行計算。仿真結(jié)果表明，改進算法減少14.87%能量消耗，驗證了ECA*算法的有效性。

摘要:首先，針對傳統(tǒng)人工勢場算法存在死鎖及局部路徑欠優(yōu)等問題，對其進行改進。利用障礙物檢測算法識別出有效障礙物和有效路徑中間點，通過引力場和邊界條件規(guī)劃出起點到中間點的局部路徑，將中間點置為新的起點進行反復(fù)迭代，直至起點與目標(biāo)點重合則規(guī)劃完成。其次，針對蟻群算法容易陷入局部最優(yōu)以及收斂速度較慢等問題，對其進行改進。以改進人工勢場算法規(guī)劃出的路徑啟發(fā)蟻群進行路徑搜索，從而避免算法早期由于盲目搜索而導(dǎo)致的路徑交叉及收斂速度慢等問題，同時以收斂次數(shù)構(gòu)建負(fù)反饋通道，使全局信息素和局部信息素的更新速率跟隨收斂次數(shù)的變化自適應(yīng)調(diào)節(jié)，從而保證了算法全程中收斂速度與全局搜索能力的協(xié)調(diào)與統(tǒng)一。最后，在Matlab中對本文算法、基本蟻群算法以及文獻\[23\]所述算法分別進行仿真實驗。結(jié)果表明：在相同的環(huán)境模型下，本文算法的收斂速度和搜索能力均優(yōu)于另兩種算法；在給定的簡單環(huán)境模型下進行路徑規(guī)劃時，本文算法的迭代次數(shù)為3次，運行時間為0.892s，最優(yōu)路徑長度為28.627m；在給定的復(fù)雜環(huán)境模型下進行路徑規(guī)劃時，本文算法的迭代次數(shù)為8次，運行時間為3.376s，最優(yōu)路徑長度為31.556m，所尋路徑對環(huán)境的覆蓋率為73.63%。

摘要:針對傳統(tǒng)的基于深度信息的噴霧車軌跡優(yōu)化方法存在定位精度差、浮點漂移、深度信息幀易丟失等問題，提出了一種融合深度信息的全局非線性軌跡優(yōu)化方法。在噴霧車前進過程中使用RealSense傳感器實時獲取連續(xù)彩色信息幀，提取并優(yōu)化重疊區(qū)域的FAST特征點，計算BRIEF描述子，通過快速最近鄰算法進行特征匹配，并使用Nanoflann算法加速特征匹配過程。在獲取連續(xù)關(guān)鍵幀的匹配點對后，對特征點對進行校驗，剔除誤匹配點對，利用對極幾何融合深度信息計算兩相鄰關(guān)鍵幀部分匹配點對的本質(zhì)矩陣，并針對剩余匹配點對進行重投影獲取重投影誤差。統(tǒng)籌全局連續(xù)關(guān)鍵幀，綜合所有關(guān)鍵幀中匹配點的重投影誤差，構(gòu)建圖優(yōu)化，并通過Dogleg算法多次迭代獲取當(dāng)前噴霧車的精確位姿。該方法避免了單一依賴深度信息估計噴霧車軌跡時，出現(xiàn)位姿估計誤差較大和深度信息幀丟失導(dǎo)致無法定位的問題。采用本文算法估計的噴霧車行駛軌跡更加接近于真實軌跡，其偏離真實軌跡誤差均值下降了1.07cm，方差下降了2.14cm，超調(diào)量降低了2.13cm，提高了車行駛軌跡的魯棒性。

摘要:根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化需求，提出一種基于三維視覺的青飼機拖車車斗自動識別和定位方法。該方法通過圖像與點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)相互配合，實現(xiàn)拖車車斗的邊沿識別和空間定位。首先，利用視覺里程計概念構(gòu)建相機與地面三維坐標(biāo)系之間的關(guān)聯(lián)，并用奇異值分解算法求解位姿變換矩陣，將相機坐標(biāo)系下的3D點云進行旋轉(zhuǎn)平移，并且基于地面進行閾值處理和降維；其次，采用隨機抽樣一致性算法完成對車斗邊沿擬合以及車斗角點定位，獲得機械臂噴頭與車斗的相對位置；最后，通過坐標(biāo)變換，將定位結(jié)果直觀呈現(xiàn)在像素坐標(biāo)系中。本文方法能夠準(zhǔn)確地定位車斗角點，描繪車斗所在區(qū)域?，F(xiàn)場實驗結(jié)果表明，該方法計算量較小、效率高、準(zhǔn)確性高，能夠滿足現(xiàn)場作業(yè)的實時性與精度要求。

摘要:針對玉米氣吸式排種器高速作業(yè)下種子運動十分復(fù)雜、難以進行準(zhǔn)確分析計算的問題，采用DEM（離散元）和CFD（計算流體力學(xué)）耦合的方法，模擬了氣吸式排種器工作過程，分析了種子受到的曳力和運動速度，得出不同種子充種能力大小依次為：小扁形、類圓形、大扁形。經(jīng)過仿真分析，有針對性地選取不易吸附充種的大扁形種子，建立充種過程數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化種盤型孔凸臺高度和型孔凸臺角度參數(shù)。為了獲得排種器的最佳性能參數(shù)，以型孔凸臺角度、型孔凸臺高度、種層高度為試驗因素，以排種合格指數(shù)、重播指數(shù)、漏播指數(shù)為試驗指標(biāo)進行三因素二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗，并應(yīng)用Design-Expert 8.0.6 軟件對試驗數(shù)據(jù)進行多元回歸分析和響應(yīng)曲面分析，得到了各因素對指標(biāo)影響關(guān)系。采用多目標(biāo)優(yōu)化方法，確定了最佳參數(shù)組合: 型孔凸臺角度為35.76°，型孔凸臺高度為3.11mm，種層高度為55.61mm，排種合格指數(shù)最高。此時，排種器性能指標(biāo)為: 合格指數(shù)91.60%，漏播指數(shù)390%，重播指數(shù)4.50%。對優(yōu)化結(jié)果進行驗證試驗，并與原排種器進行對比，驗證結(jié)果與優(yōu)化結(jié)果基本一致，且合格指數(shù)和漏播指數(shù)均優(yōu)于原排種器，滿足玉米精密播種的要求。

摘要:針對現(xiàn)有氣吸式排種器充種環(huán)節(jié)工作壓力要求高、高速作業(yè)時充種性能不佳，導(dǎo)致排種質(zhì)量下降的問題，采用主動驅(qū)導(dǎo)種群、減少局部種間接觸的方法，提高排種器高速條件下的充種率，并基于此設(shè)計了一種驅(qū)導(dǎo)輔助充種氣吸式精量排種器。分析了排種器充種過程中種子的受力狀態(tài)，闡述了排種盤導(dǎo)種槽輔助充種的工作原理，以及在充種過程各階段提高種子充填率的設(shè)計思路；對導(dǎo)種槽外形曲線方程、斜面傾角進行了理論計算，確定了曲線的基本參數(shù)；利用氣固耦合數(shù)值分析方法CFD-DEM，以型孔處局部空隙率為指標(biāo)，進行了單因素仿真試驗，確定了導(dǎo)種槽曲線方程的基圓半徑最優(yōu)值。為了驗證設(shè)計結(jié)果，在工作壓力-5、-6kPa條件下，分別與其他2種氣吸式排種器進行速度單因素對比試驗，試驗結(jié)果表明，所設(shè)計的排種器在高速條件下的漏充率優(yōu)于其他排種器。對所設(shè)計的排種器進行了前進速度、工作壓力的雙因素試驗，通過多目標(biāo)優(yōu)化方法，確定了排種器的最佳工作參數(shù)。將所設(shè)計的排種器安裝在氣力式玉米免耕播種機上，在3個工作速度下進行了單因素田間試驗，結(jié)果表明，當(dāng)作業(yè)速度為9.11km/h時,粒距合格指數(shù)為95.48%，高速條件下充種性能較為穩(wěn)定。

摘要:針對長江中下游地區(qū)黏重土壤深松作業(yè)阻力大的問題，基于滑切和自激振動減阻的原理，設(shè)計了滑切型自激振動深松裝置。對滑切型鏟柄的滑切角及刃口角進行了分析及參數(shù)設(shè)計，通過有限元分析，表明鏟柄強度符合設(shè)計要求，自激振動彈簧采用內(nèi)外雙彈簧以減小自激振動裝置的結(jié)構(gòu)尺寸。土槽對比試驗表明，固定連接方式滑切型深松鏟在各速度下相對于傳統(tǒng)弧形深松鏟減阻7.79%～8.81%，自激振動連接方式滑切型深松鏟在各速度下相對于傳統(tǒng)弧形深松鏟減阻15.45%～20.05%。田間性能試驗表明，深松后各深度下土壤堅實度下降顯著，0～10cm、10～20cm和20～30cm深度下土壤堅實度分別減小78.18%、56.08%和62.72%；深松后各深度下土壤容重下降14.66%～20.81%，土壤含水率在0～10cm略有下降，在10～20cm和20～30cm略有上升；土壤擾動系數(shù)均值為60.8%，土壤蓬松度均值為11.9%；深松深度及其穩(wěn)定性系數(shù)符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，滑切型自激振動深松裝置作業(yè)質(zhì)量總體滿足作業(yè)要求。

摘要:針對夾持力可調(diào)式穴盤苗自動移栽機取苗爪安裝空間狹小、檢測裝備布置不當(dāng)易傷苗或回帶缽苗基質(zhì)等問題，基于聚偏氟二乙烯（Polyvinylidene fluoride，PVDF）壓電薄膜與軟硬件融合信號調(diào)理技術(shù)，提出了一種穴盤苗自動移栽機苗缽夾持力檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)由PVDF壓電薄膜、信號調(diào)理電路、無線通信模塊、信號采集軟件系統(tǒng)組成。通過PVDF壓電薄膜實時監(jiān)測取苗爪對苗缽夾持力的變化情況，利用壓電效應(yīng)將夾持力轉(zhuǎn)換為電荷量；通過信號調(diào)理電路，完成電荷-電壓信號轉(zhuǎn)換、信號放大、工頻信號消除，以及削弱地面激勵與自動移栽機工作產(chǎn)生的振動噪聲；通過無線通信模塊將硬件調(diào)理后的夾持力信號發(fā)送至基于LabVIEW的信號采集軟件系統(tǒng)，并采用卡爾曼濾波器濾除殘余的振動噪聲，最終實現(xiàn)苗缽夾持力的精確測量、顯示、存儲、報警等功能，達到減少苗缽損傷率、提高移栽成功率的目的。標(biāo)定試驗結(jié)果表明，夾持力檢測傳感器的平均線性決定系數(shù)為0.9914，平均靈敏度為1.0027，精度為6.024%，滿足移栽作業(yè)過程中夾持力測量準(zhǔn)確性的要求；室內(nèi)試驗結(jié)果表明，苗缽夾持力檢測系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性和一致性，適用于自動移栽取、投苗過程中苗缽夾持力的精準(zhǔn)監(jiān)測。

摘要:設(shè)計了一種垂直起降尾座式無人機，利用中心組合試驗(Central composite design,CCD)對無人機的翼展長、后掠角、小翼高和小翼厚4個結(jié)構(gòu)參數(shù)進行設(shè)計，構(gòu)建了25組樣本點。利用ANSYS CFX進行升阻比和阻力數(shù)值模擬，通過DesignExpert軟件建立無人機結(jié)構(gòu)參數(shù)與升阻比、阻力的響應(yīng)面模型，其中升阻比隨著翼展長和小翼高的增加而增大，后掠角和小翼高對升阻比的影響較小，當(dāng)攻角為4°~8°時，升阻比隨小翼厚的增加而減小，當(dāng)攻角為10°~12°時，升阻比隨小翼厚的增加而增大；阻力隨著翼展長和小翼厚的增加而增大，隨小翼高的增加而減小，隨后掠角的增加先增大后減小。以升阻比最大和阻力最小為優(yōu)化目標(biāo)，采用多目標(biāo)遺傳算法進行結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化，得到最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)為：翼展長1123mm、后掠角34°、小翼高39mm、小翼厚3mm，與原始樣機相比升阻比提高了12.4%，阻力降低了5.3%。采用風(fēng)洞試驗對響應(yīng)面模型進行了驗證，其中升阻比和阻力的數(shù)值模擬相對誤差小于8.0%，響應(yīng)面模型相對誤差小于3%，表明響應(yīng)面模型具有較高的精度和良好的通用性，可用于垂直起降尾座式無人機的優(yōu)化設(shè)計。

摘要:在噴霧場景中，茶樹葉片具有不同傾斜方向，且會受到不同方向噴霧液滴的撞擊。為掌握液滴斜撞擊茶樹葉片時的撞擊行為及影響機理，提出了利用橢圓鋪展面積來衡量斜撞擊時液滴的鋪展變化，并推導(dǎo)出包含葉片傾角和撞擊角的斜撞擊液滴鋪展及反彈數(shù)學(xué)預(yù)測模型。為驗證理論準(zhǔn)確性，利用兩臺高速攝像機對噴霧液滴撞擊茶樹葉片的撞擊過程及結(jié)果進行測試和分析。研究結(jié)果表明，撞擊角、初始直徑、撞擊速度對粘附液滴的鋪展面積影響由大到小為撞擊速度、初始直徑、撞擊角，其中初始直徑及撞擊速度對液滴鋪展面積有顯著性影響，且是極強正相關(guān)。對于細(xì)、中液滴，撞擊角對鋪展面積無顯著性影響；對于粗大液滴，撞擊角有顯著性影響，建議采用90°撞擊角。茶樹葉片表面具有親水性，水滴撞擊葉片表面時無反彈行為，此結(jié)果與反彈預(yù)測模型結(jié)果吻合。對液滴飛濺的影響程度由大到小為初始直徑、撞擊速度、撞擊角。初始直徑及撞擊速度對液滴飛濺有顯著性影響，液滴初始直徑和撞擊速度越大，越容易發(fā)生飛濺，撞擊角對液滴飛濺無顯著性影響。因茶樹葉片表面比較光滑，無長絨毛，表面粗糙度較小，飛濺臨界值Kcrit采用108.4較合適。

摘要:為增強玉米清選篩體對高喂入量脫出物的篩分能力，以適應(yīng)玉米聯(lián)合收獲機快速發(fā)展要求，以玉米籽粒為研究對象，對貝殼篩體作業(yè)機理進行分析，探究篩分過程中籽粒在貝殼篩體上運動狀態(tài)，得到貝殼篩對籽粒的篩分特性和籽粒的透篩模型。為增大籽粒透篩概率，基于貝殼篩和圓孔篩的篩分特性，設(shè)計了貝殼-圓孔組合孔篩體。在玉米脫出物不同喂入量條件下進行仿真試驗，對組合孔篩、圓孔篩、貝殼篩作業(yè)效果進行對比，結(jié)果表明：在喂入量為6kg/s情況下，組合孔篩作業(yè)后的籽粒損失率、清潔率和篩分時間分別為1.15%、97.53%和5.50s，均滿足國家標(biāo)準(zhǔn)要求，且組合孔篩的籽粒損失率比圓孔篩和貝殼篩分別減少了5.79個百分點和7.84個百分點，通過臺架試驗驗證了仿真結(jié)果準(zhǔn)確性。在喂入量分別為5kg/s和6kg/s條件下對組合孔篩與階梯篩篩分效果進行對比，在喂入量為6kg/s、氣流速度為12.8m/s、氣流方向角30°、振動頻率為5.15Hz時，組合孔篩相對階梯篩籽粒損失率降低5.60個百分點，篩分時間縮短0.93s，清選效果提高。

摘要:對于育種和栽培等科研用小區(qū)花生脫殼而言，不但要求脫殼機適應(yīng)小量脫殼，而且要求脫殼過程中損傷小、清種快捷方便。目前小區(qū)試驗的花生脫殼主要靠人工作業(yè)，脫殼效率低下，容易出現(xiàn)清種不便和不凈，造成每個小區(qū)處理之間的“混雜”等現(xiàn)象。為此在對現(xiàn)有臥式花生脫殼機特點研究的基礎(chǔ)上，提出了直立式錐滾筒花生脫殼方案，進行了脫殼機總體結(jié)構(gòu)設(shè)計；在花生莢果脫殼受力分析基礎(chǔ)上，確定了錐滾筒脫殼結(jié)構(gòu)及其參數(shù)范圍；最后以四粒紅花生為研究對象，以錐滾筒轉(zhuǎn)速、錐滾筒半錐角、最小脫殼間隙為因素進行性能影響試驗，結(jié)果表明在錐滾筒轉(zhuǎn)速為340r/min、錐滾筒半錐角為40°、最小脫殼間隙為10mm時脫殼綜合指標(biāo)最優(yōu)，脫凈率為97.84%，損傷率為2.97%，較好地滿足了小區(qū)花生脫殼要求。

摘要:針對當(dāng)前縱臥輥式玉米收獲機作業(yè)存在籽?？袀麌?yán)重和落粒損失大的問題，以激振理論為指導(dǎo)，以玉米果穗與莖稈分離為條件，建立了適于玉米機械化收獲的玉米激振摘穗理論模型；以該激振摘穗模型為指導(dǎo)，構(gòu)建并優(yōu)化了適于玉米激振運動的摘穗輥外形結(jié)構(gòu)和配置方式，開發(fā)了相應(yīng)的激振摘穗試驗臺；采用Box-Behnken試驗設(shè)計方法，研究了激振摘穗輥棱邊數(shù)、振幅、摘穗輥轉(zhuǎn)速對果穗摘穗過程籽粒破損率和落粒損失率的影響規(guī)律，建立了試驗因素與考察指標(biāo)之間的回歸方程，并生成了相應(yīng)的響應(yīng)曲面。結(jié)果表明，激振摘穗裝置中棱邊數(shù)、振幅和摘穗輥轉(zhuǎn)速對收獲過程果穗籽粒破損率和落粒損失率有顯著的影響。以非線性規(guī)劃理論為指導(dǎo)，確定了最佳組合為摘穗輥轉(zhuǎn)速950r/min、棱邊數(shù)8、振幅0.75cm，在該條件下進行了試驗驗證，得出平均籽粒破損率為0.124%，平均落粒損失率為0.228%，均低于國家玉米收獲機械技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)要求。

摘要:為提高電動膠輥旋轉(zhuǎn)式油茶果采摘執(zhí)行器的采摘效率，設(shè)計了一種液壓驅(qū)動式油茶果采摘機。通過分析油茶果與膠輥相互作用力的影響因素，確定了采摘機的主要工作參數(shù)。仿真分析了不同工作參數(shù)對油茶果與膠輥相互作用力的影響規(guī)律，并以上下組膠輥間距、旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速、膠輥直徑為影響因素，以油茶果采摘率和花苞損傷率為評價指標(biāo)，在江西省林科院和江西農(nóng)業(yè)大學(xué)分別進行了室外、室內(nèi)采摘試驗。結(jié)果表明，影響采摘率的因素由大到小依次是上下組膠輥間距、旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速和膠輥直徑；影響花苞損傷率的因素由大到小依次是膠輥直徑、上下組膠輥間距和旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速。結(jié)合室內(nèi)、室外試驗，運用綜合評分法得出油茶果采摘率較高且花苞損傷率較小的最佳參數(shù)組合為：上下組膠輥間距15mm、旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速55r/min、膠輥直徑30mm。與電動膠輥旋轉(zhuǎn)式油茶果采摘執(zhí)行器相比，液壓驅(qū)動式油茶果采摘機旋轉(zhuǎn)架轉(zhuǎn)速提高了83.33%，采摘效率明顯提高，其平均采摘效率為210個/min。

摘要:對于混流式水輪機，活動導(dǎo)葉與固定導(dǎo)葉以及轉(zhuǎn)輪的相對位置直接影響導(dǎo)水機構(gòu)和轉(zhuǎn)輪內(nèi)部流動，對水輪機安全、穩(wěn)定、高效運行起到重要作用。采用商業(yè)軟件ANSYS CFX 160對某電站水輪機模型機全流道進行三維數(shù)值模擬計算，提出了5種活動導(dǎo)葉分布圓直徑方案，分析不同方案下水輪機的外部能量特性與內(nèi)部流場，尋找活動導(dǎo)葉安放的最佳位置。結(jié)果表明：適當(dāng)增大活動導(dǎo)葉分布圓直徑，可以有效改善葉片吸力面的低壓區(qū)，降低活動導(dǎo)葉流域內(nèi)水流的最大速度，改善轉(zhuǎn)輪進口水流角，同時減小導(dǎo)水機構(gòu)與轉(zhuǎn)輪的水力損失。小流量工況下，D0/D1增大0.031，水輪機效率提高了5.28個百分點；設(shè)計工況與大流量工況下，活動導(dǎo)葉分布圓的變化對水輪機效率的影響相對于小流量工況較小，最高效率與最低效率的差值分別為0.17%與0.48%。因此，在一定范圍內(nèi)改變活動導(dǎo)葉的分布圓直徑具有可實施性，對水輪機的優(yōu)化設(shè)計有一定參考價值。

摘要:為提高射流離心泵葉輪和導(dǎo)葉水力設(shè)計水平，優(yōu)化動靜干涉對泵的水力性能及其聲學(xué)響應(yīng)特性影響，采用正交試驗方法結(jié)合CFD/CFA(計算流體動力學(xué)/計算流體聲學(xué))技術(shù)對葉輪與正導(dǎo)葉的動靜葉柵匹配進行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計，試驗設(shè)計統(tǒng)籌考慮葉輪和正導(dǎo)葉相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)，分析葉輪葉片數(shù)、葉輪葉片型線、導(dǎo)葉葉片數(shù)、導(dǎo)葉葉片型線及動靜葉柵間隙對射流離心泵揚程、水力效率和動靜葉柵內(nèi)部流體動力噪聲的影響規(guī)律，采用矩陣分析法確定多目標(biāo)優(yōu)化方案，獲得綜合性能最優(yōu)的動靜葉柵匹配組合。結(jié)果表明：優(yōu)化后，額定工況下泵的揚程不變，水力效率提高0.5個百分點，動靜葉柵內(nèi)的整體噪聲明顯降低，其中葉輪誘導(dǎo)噪聲降低7.1%，導(dǎo)葉誘導(dǎo)噪聲提高2.2%，驗證了權(quán)矩陣分析法確定多指標(biāo)優(yōu)化方案的可行性；低噪聲射流離心泵設(shè)計的關(guān)鍵是合理確定動靜葉柵間隙及動〖JP2〗靜葉柵的葉片數(shù)；動靜葉柵的不同匹配方案對射流離心泵揚程的影響比對其水力效率的影響更加敏感，對導(dǎo)葉誘導(dǎo)噪聲的影響比對葉輪誘導(dǎo)噪聲的影響更加敏感；壓力脈動引起具有偶極子特性的流體動力噪聲，導(dǎo)葉誘導(dǎo)噪聲的頻譜特性與壓力脈動的頻譜特性基本一致，但葉輪誘導(dǎo)噪聲的頻譜特性與壓力脈動的頻譜特性有較明顯的區(qū)別。

摘要:為了探討水泵水輪機飛逸工況下無葉區(qū)高速水環(huán)形成機理以及對機組穩(wěn)定運行的影響，以某抽水蓄能電站水泵水輪機模型為研究對象，采用Realizable k-ε湍流模型，通過數(shù)值模擬結(jié)合模型機進行實驗，對全流道定常和非定常數(shù)值模擬計算，并與實驗結(jié)果進行對比。結(jié)果表明：水泵水輪機S特性與飛逸點穩(wěn)定性存在內(nèi)在聯(lián)系，飛逸工況下無葉區(qū)高速水環(huán)影響飛逸的穩(wěn)定性；高速水環(huán)區(qū)周向速度分布以及反作用度分布存在極值點，其中周向速度在高速水環(huán)靠近轉(zhuǎn)輪葉片一側(cè)存在極大值，反作用度則在靠近轉(zhuǎn)輪葉片一側(cè)存在極小值，高速水環(huán)是引起無葉區(qū)水力損失的主要原因；飛逸工況下，隨著開度的增加，高速水環(huán)越發(fā)不明顯，小開度飛逸工況下，由于來流方向與葉片骨線存在較大沖角，致使轉(zhuǎn)輪葉片進口端產(chǎn)生規(guī)律性的旋渦結(jié)構(gòu)，而沖角隨著流動變化浮動較大，存在較大隨機性，高速水環(huán)是導(dǎo)致隨機性波動的原因。

摘要:為了適應(yīng)化工過程工業(yè)中生產(chǎn)調(diào)節(jié)對透平性能的影響，要求液力透平的壓頭隨流量的變化較小，即壓頭-流量曲線比較平坦。在液力透平蝸殼內(nèi)速度矩守恒的前提下，推導(dǎo)得出了透平理論壓頭和流量及透平幾何參數(shù)的關(guān)系式，通過分析得到影響其曲線平坦度的幾何參數(shù)為：蝸殼包角、葉輪出口安放角、葉輪出口邊參數(shù)和葉片數(shù)。選取一臺低比轉(zhuǎn)數(shù)泵反轉(zhuǎn)作透平為研究對象，改變蝸殼包角、葉輪出口安放角、葉輪出口邊參數(shù)和葉片數(shù)等幾何參數(shù)，確定了13種研究方案，利用ANSYS-Fluent軟件對13種方案進行數(shù)值模擬和試驗。結(jié)果表明：在一定范圍內(nèi)減小蝸殼包角，增大葉輪出口安放角，壓頭-流量曲線變得平坦；存在最佳葉輪出口邊位置和最佳葉片數(shù)，可使透平壓頭-流量曲線更加平坦；蝸殼包角對壓頭-流量曲線斜率的影響顯著。

摘要:為探索旋流泵固液兩相流內(nèi)部流場及變濃度輸送特性，分析了旋流泵固液兩相流動基本原理及其特點。在32WB8-12型樣機上完成輸送清水及菜籽體積分?jǐn)?shù)CV分別為6%、10%的外特性實驗，得出泵流量-揚程、流量-軸功率、流量-效率和流量-臨界汽蝕余量性能曲線。采用Mixture多相流模型及RNG k-ε湍流模型，對旋流泵在清水最優(yōu)工況流量qv=9.31m3/h下輸送菜籽固液兩相流流場進行了數(shù)值模擬，求解采用SIMPLE算法，得到3個軸面靜壓、速度矢量和固粒體積分?jǐn)?shù)分布圖。通過對比分析，數(shù)值模擬準(zhǔn)確性得到了驗證。綜合分析了泵外特性變化與內(nèi)部流場之間的定性因果關(guān)系，并提出了兩相流泵優(yōu)化設(shè)計改進措施。

摘要:針對戶外自然環(huán)境，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了對光照變化、亮度不勻、前背景相似、果實及枝葉相互遮擋、陰影覆蓋等自然環(huán)境下典型干擾因素具有良好魯棒性的柑橘視覺識別模型。模型包括可穩(wěn)定提取自然環(huán)境下柑橘目標(biāo)視覺特征的深層卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、可提取高層語義特征來獲取柑橘特征圖的深層池化結(jié)構(gòu)和基于非極大值抑制方法的柑橘目標(biāo)位置預(yù)測結(jié)構(gòu)，并基于遷移學(xué)習(xí)完成了柑橘目標(biāo)識別模型訓(xùn)練。本文運用多重分割的方法提高了柑橘目標(biāo)識別模型的多尺度圖像檢測能力和實時性，利用包含多種干擾因素的自然環(huán)境下柑橘目標(biāo)數(shù)據(jù)集測試，結(jié)果表明，柑橘識別模型對自然采摘環(huán)境下常見干擾因素及其疊加具有良好的魯棒性和實時性，識別平均準(zhǔn)確率均值為86.6%，平均損失為7.7，平均單幀圖像檢測時間為80ms。

摘要:針對北方園林害蟲識別問題，提出了一種基于改進殘差網(wǎng)絡(luò)的害蟲圖像識別方法。首先，采用富邊緣檢測算法，將中值濾波、Sobel算子和Canny算子相結(jié)合，對害蟲圖像進行邊緣檢測；然后，改進殘差網(wǎng)絡(luò)中的殘差塊，通過添加卷積層和增加通道數(shù)提取更多的害蟲圖像特征，并將貝葉斯方法運用于改進后的網(wǎng)絡(luò)中，優(yōu)化超參數(shù)；最后，將預(yù)處理的害蟲圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用分塊共軛算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。對38種北方園林害蟲進行了識別，試驗結(jié)果表明，在相同數(shù)據(jù)集下，與3種傳統(tǒng)害蟲識別方法相比，本文方法的平均識別準(zhǔn)確率平均提高9.6個百分點，加權(quán)平均分?jǐn)?shù)分別提高16.3、10.8、4.5個百分點。

摘要:復(fù)雜養(yǎng)殖環(huán)境下運動奶牛目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測是奶牛跛行、發(fā)情等運動行為感知的基礎(chǔ)。針對現(xiàn)有方法多采用參數(shù)化模型實現(xiàn)運動奶牛目標(biāo)檢測的缺陷，提出了一種無參核密度估計背景建模方法。該方法根據(jù)各像素的歷史樣本估計像素的概率模型，針對歷史樣本信息中冗雜信息導(dǎo)致模型復(fù)雜度過高的問題，采用關(guān)鍵幀檢測技術(shù)剔除樣本中的冗余信息以降低算法的復(fù)雜度，并實現(xiàn)了在小樣本下核函數(shù)對遙遠(yuǎn)歷史幀圖像信息的獲取，從而提高了檢測精度。針對檢測目標(biāo)輪廓缺失的問題，結(jié)合三幀差法進一步實現(xiàn)了運動目標(biāo)的完整提取。為了驗證本算法的有效性，對不同環(huán)境和干擾下的運動奶牛視頻樣本進行了試驗，并與高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)和核密度估計模型(Kernel density estimation, KDE)方法進行了對比。試驗結(jié)果表明，本文算法平均前景正檢率為95.65%，比高斯混合模型提高了15.56個百分點，比核密度估計模型提高了10.56個百分點。同時，本文算法平均實時性指標(biāo)為1.11，基本可以實現(xiàn)運動奶牛目標(biāo)的實時、準(zhǔn)確檢測，該研究結(jié)果可為奶牛跛行疾病的預(yù)防、診斷以及奶牛運動行為的精確感知提供參考。

摘要:為了獲取果實生長期的外形參數(shù)指標(biāo)，監(jiān)控果實發(fā)育狀況，提出了一種基于局部點云的蘋果外形指標(biāo)估測方法。該方法可以通過局部點云數(shù)據(jù)估測蘋果的體積、高度、直徑等外形指標(biāo)參數(shù)。利用橢球曲面方程構(gòu)建蘋果幾何模型，并計算蘋果幾何模型的高度、直徑、體積。使用Kinect V2相機從任意角度獲取點云數(shù)據(jù)，采用直通濾波法去除點云數(shù)據(jù)的背景，用包圍盒算法精簡點云得到蘋果局部點云數(shù)據(jù)后，采用粒子群算法將蘋果局部點云數(shù)據(jù)與蘋果模型進行空間匹配，并用遺傳算法求解蘋果最優(yōu)匹配模型的參數(shù)，利用蘋果最優(yōu)匹配模型參數(shù)估測與其匹配的真實蘋果的外形指標(biāo)。實驗采集了250個蘋果頂部、側(cè)面和底部的局部點云數(shù)據(jù)，使用本文方法分別估測了250個蘋果在3個角度下的外形指標(biāo)，并對估測值與真實值進行線性回歸分析，各個指標(biāo)的線性回歸擬合度R2均高于0.7。其中，側(cè)面拍攝時擬合效果最好，R2最高為0.948。在各個角度下蘋果體積估測的平均誤差不大于16.16mL，高度估測的平均誤差不大于2.92mm，直徑估測的平均誤差不大于2.35mm，估測結(jié)果的平均誤差較小，在允許誤差范圍內(nèi)。實驗結(jié)果表明，基于局部點云的蘋果外形指標(biāo)估測方法具有較強的實用性。

摘要:合理的果樹冠層結(jié)構(gòu)有利于光照的有效分布，對提升果實產(chǎn)量與品質(zhì)有重要意義。為揭示果樹冠層內(nèi)部的光照分布情況，針對目前果樹冠層內(nèi)部光照強度獲取難度大、預(yù)測精度低的問題，研究了冠層顏色特征與光照強度的對應(yīng)關(guān)系，提出一種基于冠層剖面陰影特征和冠層點云顏色特征的隨機森林預(yù)測模型。以紡錘形“陜富6號”蘋果樹為研究對象，首先使用Kinect 2.0采集果樹的雙面點云數(shù)據(jù)，預(yù)處理后得到完整的點云數(shù)據(jù)；其次，基于改進的空間殖民算法和葉序添加規(guī)則重構(gòu)果樹的三維模型；最后，使用“切片法”，在垂直方向上將冠層模型每0.1m分層劃分，使用POV-Ray渲染器逐層渲染陰影，同時使用光照度計，自頂向下每0.1m實測光照強度數(shù)據(jù)，構(gòu)建以每層陰影圖灰度特征和每層點云HSI顏色特征為輸入，以相對光照強度為輸出的隨機森林網(wǎng)絡(luò)。試驗結(jié)果表明，該方法能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測冠層內(nèi)的光照分布情況，預(yù)測值與實際值的決定系數(shù)R2為0.864，平均絕對百分比誤差MAPE為0.236，RF回歸模型可作為蘋果樹冠層內(nèi)光照分布預(yù)測的有效方法，為果樹的剪枝、整形等研究提供參考。

摘要:針對大多數(shù)應(yīng)用場景中，大多數(shù)魚類呈不規(guī)則條狀，魚類目標(biāo)小，受他物遮擋和光線干擾，且一些基于顏色、形狀、紋理特征的傳統(tǒng)魚類識別方法在提取圖像特征方面存在計算復(fù)雜、特征提取具有盲目和不確定性，最終導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率低、分類效果差等問題，本文在分析已有的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的圖像特征提取器的基礎(chǔ)上，使用ImageNet大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的VGG16權(quán)重作為新模型的初始化權(quán)重，通過增加批規(guī)范層(Batch normalization, BN)、池化層、Dropout層、全連接層（Fully connected,FC）、softmax層，采用帶有約束的正則權(quán)重項作為模型的損失函數(shù)，并使用Adam優(yōu)化算法對模型的參數(shù)進行更新，汲取深度學(xué)習(xí)中遷移學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建了FTVGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Finetuning VGG16 convolutional neural network,FTVGG16)。測試結(jié)果表明：FTVGG16模型在很大程度上能夠克服訓(xùn)練的過擬合，收斂速度明顯加快，訓(xùn)練時間明顯減少，針對魚類目標(biāo)很小、背景干擾很強的圖像，F(xiàn)TVGG16模型平均準(zhǔn)確率為97.66%，對部分魚的平均識別準(zhǔn)確率達到了99.43%。

摘要:為準(zhǔn)確快速獲取夏季玉米四葉期、拔節(jié)期、抽穗期和花粒期的植被覆蓋度信息，利用無人機獲取玉米田間可見光圖像，對圖像可見光波段提取的多種植被指數(shù)進行分析和比較，選擇差異植被指數(shù)（Visibleband difference vegetation index，VDVI）、過綠指數(shù)（Excess green，EXG）和歸一化綠藍差異指數(shù)（Normalized greenblue difference index，NGBDI），結(jié)合監(jiān)督分類提取了玉米4個時期的植被覆蓋度信息。通過對試驗田4個階段的單幅圖像監(jiān)督分類處理，將其目標(biāo)物分為土壤和玉米植被兩類；分別統(tǒng)計監(jiān)督分類后圖像中土壤和玉米的VDVI像元直方圖，將兩者的像元直方圖交點作為植被覆蓋度提取閾值，同理獲得EXG和NGBDI對應(yīng)的玉米植被覆蓋度提取閾值；利用獲取的玉米植被3種覆蓋度提取閾值，對玉米4個時期的植被覆蓋度進行提取，并對提取精度進行了驗證。結(jié)果表明，VDVI對應(yīng)4個生長時期的植被覆蓋度提取誤差分別為1.21%、4.88%、2.31%和3.61%；EXG對應(yīng)的植被覆蓋度提取誤差分別為1.38%、1.25%、0.89%和0.33%；NGBDI提取誤差為1.61%、3.31%、1.99%和3.25%，EXG在夏季玉米4個生長時期的植被覆蓋度提取效果最好。將玉米4個生長時期單幅圖像確定的閾值作為固定閾值，對剔除確定閾值的單幅圖像的試驗田全景圖像進行植被覆蓋度提取，并對提取效果進行驗證。結(jié)果表明，采用監(jiān)督分類與可見光植被指數(shù)統(tǒng)計直方圖相結(jié)合確定閾值的方法提取玉米植被覆蓋度效果較好。

摘要:為在玉米生長周期內(nèi)，準(zhǔn)確、快速地掌握玉米生長信息，通過無人機獲取玉米生長階段4期不同高清數(shù)碼正射影像（Digital orthophoto map, DOM）及數(shù)字表面模型（Digital surface model,DSM），利用K-means算法、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和骨架算法分別對DOM中的玉米區(qū)域進行提取，生成掩膜，與DSM套和，獲取玉米高度信息。與實地測量株高進行對比，3種方法的R2分別為0.853、0.877、0.923，RMSE分別為15.886、14.519、11.493cm，MAE分別為13.743、11.884、8.927cm。結(jié)果表明：結(jié)合DOM和DSM可以較好地提取生長階段的玉米高度。與K-means算法、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，基于骨架算法提取玉米高度具有一定優(yōu)勢，且精度較高。采用DOM和DSM相結(jié)合的骨架算法提取植株骨架，為株高提取提供了一種新途徑，可為無人機遙感監(jiān)測作物株高狀況提供參考。

摘要:為了快速、準(zhǔn)確、大范圍獲取大田夏玉米的葉面積指數(shù)（Leaf area index，LAI），基于實地采集的夏玉米LAI和株高，結(jié)合同時期的無人機多光譜影像，選擇與夏玉米LAI相關(guān)性較強的8種植被指數(shù)以及株高作為反演LAI的輸入變量，采用梯度提升樹（Gradient boosting decision tree，GBDT）算法建立植被指數(shù)及株高與葉面積指數(shù)之間的預(yù)測模型，并與支持向量機（Support vector machine，SVM）和隨機森林（Random forest，RF）算法建立的模型進行預(yù)測精度對比。結(jié)果表明，GBDT算法在3個樣本組中的LAI預(yù)測值與實測值R2分別為0.5710、0.7558、0.6441，均高于SVM算法（0.5472、0.6791、0.6168）和RF算法（0.5505、0.6973、0.6295）；對應(yīng)的RMSE分別為0.0027、0.0015、0.0016，均低于SVM算法（0.2117、0.1523、0.1597）和RF算法（0.2447、0.2147、0.2080）。該研究為快速準(zhǔn)確的大田夏玉米LAI遙感監(jiān)測提供了技術(shù)和方法。

摘要:劃定永久基本農(nóng)田保護區(qū)是我國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略要求，耕地質(zhì)量是保護區(qū)位置選擇的重要依據(jù)。以湖北省嘉魚縣為例，引入植被指數(shù)信息，完善耕地質(zhì)量綜合評價指標(biāo)體系，通過網(wǎng)絡(luò)層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，結(jié)合局部空間自相關(guān)分析結(jié)果，分別對基于耕地質(zhì)量與莫蘭指數(shù)的基本農(nóng)田逐像元補劃結(jié)果進行了分析。研究結(jié)果表明，嘉魚縣耕地綜合質(zhì)量在空間上表現(xiàn)出較強的相關(guān)性，全域和耕地范圍的局部自相關(guān)系數(shù)分別為0.8645和0.9916；基于耕地質(zhì)量和莫蘭指數(shù)的劃定結(jié)果在空間上保持高度的一致性，兩種方法均優(yōu)先將空間上呈HH型聚集的99.97%的像元劃入了基本農(nóng)田保護區(qū)；兩種方法互為補充，可以為最終決策提供參考。

摘要:為分析城市綠地凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換（Net ecosystem exchange，NEE）對環(huán)境因子的響應(yīng)，利用渦度相關(guān)法測量了2013—2016年生長季白天的NEE數(shù)據(jù)，使用XGBoost以及ANN模型對NEE進行模擬和分析，并通過決定系數(shù)（R2）、平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）和一致性系數(shù)（IA）4個指標(biāo)評價模擬精度。結(jié)果表明，當(dāng)輸入因子為光合有效輻射（PAR）、飽和水汽壓差（VPD）、空氣溫度（Ta）、相對濕度（RH）、土壤溫度（Ts）、風(fēng)速（WS）、10cm處土壤含水率（VWC10）時，模擬效果達到最優(yōu)。其訓(xùn)練集精度R2為0.712，RMSE為4.394μmol/(m2·s)，MAE為3.129μmol/(m2·s)，IA為0.911；測試集精度R2為0.748，RMSE為4.253μmol/(m2·s)，MAE為2.971μmol/(m2·s)，IA為0.920。在考慮因子間相互作用后，環(huán)境因子對NEE的重要性排序從大到小依次為PAR、VPD、Ta、RH、Ts、WS、VWC10；就單環(huán)境因子而言，對NEE的重要性由大到小依次為Ta、Ts、RH。通過計算生態(tài)系統(tǒng)凈生產(chǎn)力（Net ecosystem productivity，NEP，即-NEE）對主要環(huán)境因子（PAR、VPD、Ta）的偏導(dǎo)數(shù)可知，生態(tài)系統(tǒng)光合作用表觀量子效率最大值為0.087，并且當(dāng)PAR大于1200μmol/(m2·s)時，其不再是影響光合作用的主要因素；VPD偏導(dǎo)數(shù)的變化趨勢表明，VPD對植物光合作用的影響以抑制性為主，當(dāng)VPD過大時，偏導(dǎo)數(shù)趨近于0，此時植物葉片氣孔閉合，抑制光合作用；Ta偏導(dǎo)數(shù)的變化趨勢說明，隨著溫度的升高，光合作用速率逐漸大于呼吸作用的速率。研究表明，基于XGBoost與ANN模型能夠更為精確地模擬NEE動態(tài)，在相關(guān)環(huán)境因子中，PAR、VPD、Ta是影響NEE變化的主導(dǎo)因子，NEE對主要影響因子的生態(tài)特征響應(yīng)趨勢可為理解碳循環(huán)關(guān)鍵過程提供參考。

摘要:基于黑龍江省26個氣象站1960—2015年逐日氣象數(shù)據(jù)和29個水稻灌溉試驗站的作物系數(shù)，利用Penman-Monteith方法和Arcmap空間分析功能計算并繪制了1960—1979年、1980—1999年和2000—2015年3個階段水稻生長季參考作物蒸散量(ET0)、水稻生育期天數(shù)、需水量、有效降雨量和需水量與有效降雨量耦合度及相應(yīng)的氣候傾向率分布圖。結(jié)果表明：水稻生長季ET0平均值為620mm，自西向東總體表現(xiàn)為先減小后增大趨勢，風(fēng)速、濕度、日照時數(shù)的減小和溫度的升高共同作用導(dǎo)致水稻生長季ET0以-3.90mm/(10a)的平均速度下降；生育期平均天數(shù)為115d，自北向南總體表現(xiàn)為增加趨勢，溫度升高引起了水稻生育期天數(shù)以2.68d/(10a)的平均速度增加；水稻生育期有效降雨量平均值為297.03mm，自西向東總體表現(xiàn)為先增大后減小的趨勢，生育期天數(shù)的增加也彌補了降雨量減小的影響，使有效降雨量以0.62mm/(10a)的平均速度增加；需水量平均值為490.52mm，自西向東總體表現(xiàn)為先減小后增加的趨勢，生育期天數(shù)的增加彌補了ET0減小對需水量的影響，使研究區(qū)內(nèi)水稻需水量以6.66mm/(10a)的平均速度增加；需水量與有效降雨量耦合度平均值為0.64，自西向東表現(xiàn)為先增加后減小的趨勢，需水量增幅大于有效降雨量增幅，使需水量與有效降雨量耦合度總體以-0.009/(10a)速度下降。本研究可為黑龍江省合理分配灌溉水資源和優(yōu)化水稻品種布局提供依據(jù)。

摘要:對新疆迪那河流域輪臺人工綠洲耕地進行動態(tài)監(jiān)測，量化和描述26年來綠洲耕地的時空變化規(guī)律。在RS與GIS支持下，通過解譯1992年8月、1998年8月、2007年9月和2018年8月4期衛(wèi)星遙感影像和野外調(diào)查獲取的無人機影像數(shù)據(jù)，提取迪那河流域輪臺人工綠洲耕地信息，采用數(shù)理統(tǒng)計、動態(tài)度、轉(zhuǎn)移矩陣和重心模型分析綠洲耕地26年內(nèi)時空變化特征。結(jié)果表明：26年來，迪那河流域輪臺人工綠洲耕地面積從1992年的8 381hm2增長到2018年的46 284hm2，耕地面積在人工綠洲總面積中所占的比例從1992年的40.18%增長到2018年的71.28%，耕地面積在迪那河流域總面積中所占比例從1992年的1.61%增長到2018年的8.91%。迪那河流域輪臺人工綠洲耕地面積呈現(xiàn)“緩慢增加—急劇增加—緩慢增加”的變化過程。1992—1998年，綠洲耕地增加主要由政府推動的開墾政策驅(qū)動，耕地面積年均增長速率2.28%；1998—2007年，綠洲耕地增加受開墾政策和棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r兩種因素共同影響，耕地面積急劇增加，年均增長速度達16.85%；2007—2018年，綠洲耕地增加主要受棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r影響，耕地面積年均增長速率為8.46%。迪那河流域輪臺人工綠洲耕地動態(tài)變化主要表現(xiàn)在：耕地開墾擴張面積（41545hm2）遠(yuǎn)大于耕地轉(zhuǎn)出面積（3441hm2），綠洲外圍土地的開發(fā)是輪臺人工綠洲耕地擴張的最主要途徑，耕地轉(zhuǎn)為果園是輪臺人工綠洲耕地減少的最主要途徑。迪那河流域輪臺人工綠洲耕地呈現(xiàn)向沙漠區(qū)擴張明顯、向戈壁區(qū)擴張較弱的趨勢。

摘要:為探討不同高程下的耕地土壤養(yǎng)分空間變異特征，選擇南方典型丘陵山地區(qū)——江西省贛州市為研究區(qū)，基于2012—2013年測土配方項目不同高程下采集處理的2928個耕層（0~20cm）土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)，運用經(jīng)典統(tǒng)計、相關(guān)性分析、方差分析和協(xié)同克里格差值方法，分析了耕地土壤養(yǎng)分含量與高程的空間耦合關(guān)系。結(jié)果表明：土壤有機質(zhì)、全氮、全鉀含量與高程呈正相關(guān)關(guān)系，全磷、有效磷含量與高程呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，速效鉀含量與高程相關(guān)性不顯著。高程分組方差分析結(jié)果進一步顯示，在小于250m高程范圍內(nèi)，有機質(zhì)和全氮含量隨高程上升而增加，高值區(qū)主要分布在研究區(qū)周邊海拔較高地區(qū)，當(dāng)高程大于250m時，養(yǎng)分含量變化差異不顯著；在小于200m高程范圍內(nèi)，全磷和有效磷含量隨高程上升而降低，高值區(qū)主要分布在研究區(qū)中部低海拔地區(qū)，當(dāng)高程大于200m時，養(yǎng)分含量變化差異不顯著；全鉀含量隨高程上升而增加，但有效鉀含量隨高程變化波動較大，二者規(guī)律性不明顯。土壤養(yǎng)分含量隨高程變化是不同高程下的成土母質(zhì)、土壤類型、土地利用方式、土壤侵蝕等共同作用的結(jié)果。研究結(jié)果有助于探明耕地土壤養(yǎng)分隨高程垂直變化規(guī)律，對實現(xiàn)土壤養(yǎng)分的精準(zhǔn)管理和保障我國糧食安全具有重要意義。

摘要:針對寧夏回族自治區(qū)揚水灌區(qū)水資源緊缺、供水揚程高、不同灌溉方式并存、供水調(diào)配困難、運行成本高等問題，開展了多級揚水灌區(qū)的供水調(diào)配優(yōu)化研究?？紤]研究區(qū)供水具有多層次、相互聯(lián)系、組成復(fù)雜、影響因素眾多等特點，建立了具有二層遞階結(jié)構(gòu)的供水調(diào)配多目標(biāo)優(yōu)化模型。模型以各層缺水量平方和最小和運行功耗最小為目標(biāo)，考慮不同灌溉時段影響，第1層建立單個泵站供水調(diào)度優(yōu)化模型，以進行單個泵站控制區(qū)內(nèi)各時段輸蓄水量分配優(yōu)化；第2層建立多級泵站供水調(diào)配優(yōu)化模型，以優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)各級泵站系統(tǒng)各時段供水量和提水量。兩層之間以供水量作為協(xié)調(diào)變量，依據(jù)大系統(tǒng)分解-協(xié)調(diào)原理進行求解，充分考慮了不同層次之間水量調(diào)配和主體利益的協(xié)調(diào)。灌區(qū)應(yīng)用表明，所構(gòu)建模型能有效進行多級揚水灌區(qū)水量調(diào)配優(yōu)化，給出了核定水量下各級泵站系統(tǒng)水量分配優(yōu)化方案，優(yōu)化方案較好地緩解了各級泵站間的供水調(diào)配時空矛盾，顯著減小了系統(tǒng)缺水量。研究結(jié)果可為灌區(qū)管理者進行實際水量調(diào)配和管理提供決策支持和技術(shù)支撐。

摘要:為揭示黑土區(qū)秸稈還田條件下農(nóng)田土壤水分時間穩(wěn)定性與玉米穗質(zhì)量的相互關(guān)系，基于TDR法測得的土壤含水率（2017年6—9月）及稱量法測得的玉米穗質(zhì)量，在確定秸稈還田條件下農(nóng)田土壤水分時間穩(wěn)定性特征的基礎(chǔ)上，量化分析其時間穩(wěn)定性與玉米穗質(zhì)量在單一尺度和多尺度上的相關(guān)特征。結(jié)果表明：隨土層深度增加，土壤水分時間穩(wěn)定性逐漸增強，且較深土層（40～60cm、60～80cm）土壤含水率較高的測點時間穩(wěn)定性較強；隨土層深度變化，土壤水分代表性測點有所不同，利用代表性測點土壤含水率可確定研究區(qū)域土壤最低含水率、最高含水率和平均含水率等信息，可為土壤水分估算與調(diào)控提供科學(xué)指導(dǎo)；時間穩(wěn)定性與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量相關(guān)程度隨土層深度的變化趨勢在單一尺度和多尺度上不同，大部分土層土壤水分時間穩(wěn)定性與穗粒質(zhì)量、穗軸質(zhì)量的多尺度相關(guān)程度均大于單一尺度相關(guān)程度。多尺度相關(guān)分析能更深入地確定土壤水分時間穩(wěn)定性與穗質(zhì)量的相互關(guān)系，進而為深入揭示土壤水分對作物產(chǎn)量的影響機制提供理論依據(jù)。

摘要:針對水肥一體化下不同滴灌帶配置方式對作物產(chǎn)量的影響，結(jié)合實際探究了當(dāng)鋪設(shè)50m長滴灌帶、設(shè)置6種不同首部壓力時，毛管首、中、尾部的土壤含水率、干物質(zhì)質(zhì)量積累量對作物產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明：滴灌帶類型差異使得土壤的平均含水率在生育期內(nèi)變化規(guī)律有所差異，滴頭采用內(nèi)鑲貼片式（N030）時土壤含水率變化規(guī)律呈較明顯的先下降后上升趨勢，且隨著滴頭流量的增大，在全生育期土壤含水率變化越平緩；滴頭采用側(cè)翼迷宮式（L015）時土壤含水率變化趨勢平緩，且隨著滴頭流量的增大，在全生育期土壤含水率變化越顯著。L015下全生育期土壤含水率均滿足作物生長的需求，可以為作物提供充足水分；流入滴灌帶的肥液流速越低、長度越長，附著在管壁的肥料質(zhì)量越多，尾部作物的肥料利用率越低，致使養(yǎng)分吸收少，作物產(chǎn)量降低。對不同處理下毛管的首、中、尾部產(chǎn)量均勻性進行分析表明，隨著滴灌帶長度的增加，N030的作物產(chǎn)量均勻性逐漸降低，L015的作物產(chǎn)量均勻性逐漸上升，故不同滴頭流量對沿滴灌帶長度方向的產(chǎn)量均勻性有一定影響。

摘要:為探究玉米產(chǎn)量對不同程度鹽漬化農(nóng)田水氮調(diào)控的響應(yīng)規(guī)律，通過田間試驗，在3種鹽漬化農(nóng)田（S1，0.247dS/m; S2，0.839dS/m; S3，1.286dS/m）上設(shè)置3個灌溉量（W1，150mm；W2，225mm；W3，300mm（常規(guī)灌溉量））和3個施氮量（N1，172.5kg/hm2；N2，258.8kg/hm2；N3，345kg/hm2（常規(guī)施氮量）），結(jié)合模型模擬研究了不同鹽漬土條件下玉米產(chǎn)量對水氮調(diào)控的響應(yīng)。結(jié)果表明：灌水顯著影響S1、S2和S3玉米產(chǎn)量，產(chǎn)量隨著灌水量的增加呈先增后降的變化趨勢。施氮顯著影響S1、S2和S3玉米產(chǎn)量，S1和S2上的產(chǎn)量隨施氮量的增加先增后降，而S3上的產(chǎn)量總體呈現(xiàn)逐漸減少趨勢。隨著土壤鹽漬程度的加重，水氮交互效應(yīng)對產(chǎn)量影響增大。水氮交互對S1玉米產(chǎn)量影響不顯著（P＞0.05），W2N2較W3N3、W3N2減產(chǎn)4.41%、6.56%（P＞0.05），非鹽漬土在水分較好和氮素適宜時才可得到較大產(chǎn)量，但適度節(jié)水控氮不會顯著減產(chǎn)。水氮交互顯著影響S2玉米產(chǎn)量（P＜0.05），W2N2產(chǎn)量顯著高于其余水氮處理（P＜0.05），中度鹽漬土需供應(yīng)適宜水氮。水氮交互極顯著影響S3玉米產(chǎn)量（P＜0.01），W2N1產(chǎn)量顯著高于其余水氮處理（P＜0.05），重度鹽漬土在適宜水分和較少供氮時才可得到較高產(chǎn)量。經(jīng)模型尋優(yōu)得到河套灌區(qū)玉米節(jié)水節(jié)氮高產(chǎn)的水氮用量為：非鹽漬土，灌水量253.74~286.26mm，施氮量267.65~318.85kg/hm2；中度鹽漬土，灌水量233.25~268.17mm，施氮量225.22~272.56kg/hm2；重度鹽漬土，灌水量196.94~243.06mm，施氮量179.15~223.35kg/hm2。

摘要:為了提高野外高光譜反演土壤水溶性鹽基離子的精度，以河套灌區(qū)永濟灌域鹽漬化土壤為研究對象，構(gòu)建了基于光譜變換、特征波段、特征光譜指數(shù)篩選以及支持向量機（SVM）的機器學(xué)習(xí)相結(jié)合的高光譜綜合反演模型。結(jié)果表明，經(jīng)預(yù)處理的原始光譜反射率與土壤離子相關(guān)性總體較低，最大相關(guān)系數(shù)僅為0.18，原始光譜反射率與土壤離子的相關(guān)系數(shù)由大到小依次為Ca2+、 SO2-4、 Mg2+、全鹽量、Na++K+、Cl-。全鹽量、Na++K+、Cl-、SO2-4、Ca2+、Mg2+的光譜最優(yōu)變換形式分別為(1/R)″、(1/R)″、(lnR)′、(lnR)″、R′、(lnR)″，敏感波段（P<001）數(shù)分別為41、7、9、65、76、28個，利用逐步回歸法在敏感波段中篩選出特征波段，基于特征波段建立的回歸模型中各離子的決定系數(shù)R2平均值為035，均方根誤差RMSE平均值為087g/kg，其中SO2-4擬合精度最高，R2為0.52，Ca2+擬合精度最低，R2僅為0.20。將特征波段代入光譜指數(shù)中，結(jié)合逐步回歸法確定了Mg2+特征光譜指數(shù)為3個，全鹽量特征光譜指數(shù)為2個，Na++K+、SO2-4、〖JP3〗Ca2+特征光譜指數(shù)分別為1個，與僅考慮特征波段的回歸模型相比，特征波段+〖JP〗特征光譜指數(shù)結(jié)合后各離子回歸模型的R2平均提高了58.67%，RMSE降低了24.60%，其中SO2-4擬合精度最高，R2為0.74，RMSE為0.47g/kg。考慮了特征波段+特征光譜指數(shù)的SVM模型相比僅考慮特征波段的SVM模型，其預(yù)測能力有了明顯提高，各離子相對分析誤差（RPD）平均提高了11027%，訓(xùn)練集R2平均提高了3754%，RMSE平均降低了4012%，驗證集R2平均提高了56.04%，RMSE平均降低了39.39%。SO2-4的RPD達到3000，模擬效果最優(yōu)，具備很好的預(yù)測能力；全鹽量模型具有很好的定量預(yù)測能力，Mg2+模型可用于評估或相關(guān)性方面的預(yù)測，Na++K+、Ca2+的模型具有區(qū)別高低值的能力。

摘要:為探究在線近紅外光譜儀對堆肥全過程含水率、pH值、電導(dǎo)率、有機質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)、總碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)、總氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)和碳氮比等關(guān)鍵參數(shù)進行實時分析的可行性，以采集的60個堆肥全過程樣品為研究對象，利用在線近紅外光譜儀、結(jié)合偏最小二乘法，建立了有機肥堆肥過程中含水率、pH值、電導(dǎo)率、有機質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)、總碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)、總氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)和碳氮比的近紅外定量分析模型。研究結(jié)果顯示：在線近紅外光譜儀可實現(xiàn)堆肥全過程上述關(guān)鍵參數(shù)的速測（RSD<10%），其中，含水率和總氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)的R2C和RPD分別為0.94和3.62、0.92和3.14，模型效果優(yōu)秀；pH值、總碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)和碳氮比的R2C和RPD分別為0.90和1.89、0.83和2.12、0.82和2.15，模型效果良好；電導(dǎo)率和有機質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的R2C和RPD分別為0.79和1.85、0.80和1.93，模型效果一般，模型精度有待提高。各參數(shù)近紅外預(yù)測值與實際測量值之間的偏差很小，并且近紅外預(yù)測值與實際測量值隨堆肥時間的變化趨勢具有較好的一致性。

摘要:根據(jù)CO2吸收過程串并聯(lián)反應(yīng)機理，建立了本征動力學(xué)方程；基于雙膜擴散理論，建立了CO2吸收反應(yīng)的宏觀動力學(xué)方程，并結(jié)合溶液的非理想性，對速率方程中的濃度效應(yīng)進行了修正，獲得了8個修正模型。通過實驗設(shè)計，測定并進行了模型參數(shù)估值，分別計算了各模型的殘差。通過比較殘差大小及其分布，對模型進行了篩選，〖JP2〗選取模型4為理想模型。其動力學(xué)參數(shù)為：表觀活化能1938394J/mol，表觀指前因子3.0429×10-5mol/(m2·s·Pa)。在此基礎(chǔ)上，通過理論推導(dǎo)獲得了熱鉀堿吸收CO2的本征動力學(xué)方程，其模型參數(shù)為：本征反應(yīng)活化能54.47kJ/mol，指前因子3.2228×109m3/(mol·s)。計算了膜內(nèi)轉(zhuǎn)化系數(shù)γ，該值大于2，表明CO2吸收為快速反應(yīng)過程，反應(yīng)主要在膜內(nèi)完成。

摘要:通過建立賴氨酸表面修飾的膠體金體系，構(gòu)建了一種檢測霉變花生中黃曲霉毒素B1(AFB1)的方法。首先，用檸檬酸三鈉還原法制備膠體金（AuNPs），然后在所制備的膠體金溶液中加入賴氨酸，制備了賴氨酸修飾的膠體金溶液（Lys- AuNPs）。利用紫外可見分光光度計和透射電鏡對其進行表征，建立了Lys-AuNPs溶液在725nm和525nm處吸光度的比值（A725/A525）與AFB1質(zhì)量濃度之間的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明：AFB1質(zhì)量濃度在1~50ng/mL范圍內(nèi)與A725/A525具有良好的線性關(guān)系，決定系數(shù)為0.996，檢出限為0.2ng/mL?；ㄉ鷺悠分械募訕?biāo)回收率范圍是85%~110%。通過高效液相色譜法（HPLC）對花生中AFB1質(zhì)量濃度進行驗證，AFB1質(zhì)量濃度的預(yù)測值與真實值的均方根誤差為0.8651ng/mL，相關(guān)系數(shù)為0.9961。該方法具有快速簡單、靈敏度高、操作簡便等優(yōu)點，可運用于霉變花生中AFB1的快速檢測。

摘要:為了實現(xiàn)對不同冷藏溫度下三文魚新鮮度的檢測與識別，設(shè)計了一種用于三文魚氣味指紋采集與新鮮度辨識的電子鼻系統(tǒng)。電子鼻系統(tǒng)由密閉檢測氣室、半導(dǎo)體氣體傳感器陣列、數(shù)據(jù)采集模塊、模式識別模塊和顯示界面等組成。電子鼻模式識別方法采用核機器學(xué)習(xí)方法，以支持向量機（SVM）作為學(xué)習(xí)機。采集0、4、6℃溫度下冷藏三文魚樣本的氣味數(shù)據(jù)，對不同核函數(shù)及參數(shù)的核機器學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練與測試，最終確定了適于此電子鼻系統(tǒng)識別三文魚新鮮度的最佳核機器學(xué)習(xí)模型：核函數(shù)選用多項式核函數(shù)，核參數(shù)q取3，γ取15，c取0。此模型對不同溫度冷藏三文魚樣本的冷藏時間具有一定的辨識能力，對于測試集，0℃允許偏差1d預(yù)測正確率為92.86%，4℃無偏差預(yù)測正確率為8889%、允許偏差1d預(yù)測正確率100%，6℃無偏差預(yù)測正確率為75.00%、允許偏差1d預(yù)測正確率100%。將辨識結(jié)果與主成分分析結(jié)果（PCA）進行對比，此模型具有明顯的優(yōu)勢。

摘要:為了解決車用線性電磁作動器（直線電機）可靠性差的問題，設(shè)計了一種將直線電機與液壓阻尼器集成的混合電磁作動器。采用改進天棚控制策略進行性能匹配，對混合電磁作動器的性能參數(shù)進行優(yōu)化，得到天棚阻尼系數(shù)、被動阻尼系數(shù)以及直線電機需要提供的峰值電磁推力，并以優(yōu)化得到的峰值電磁推力為優(yōu)化目標(biāo)，優(yōu)化混合電磁作動器的結(jié)構(gòu)參數(shù)。根據(jù)優(yōu)化得到的結(jié)構(gòu)參數(shù)試制實體樣機，對其進行臺架試驗，包括混合電磁作動器的外特性試驗，以及包含混合電磁作動器的混合電磁懸架主動控制試驗。試驗結(jié)果表明，設(shè)計的混合電磁作動器用于懸架系統(tǒng)時，能夠較好地改善車輛動力學(xué)性能，與被動懸架相比，混合電磁懸架車身加速度和懸架動撓度分別降低了23.35%和14.97%，雖然輪胎動載荷增加了13.20%，但根據(jù)“3σ”原則，在可接受范圍之內(nèi)，驗證了混合電磁作動器樣機的有效性。

摘要:干果倉儲中托盤擺放的位姿具有不確定性，應(yīng)用路徑規(guī)劃技術(shù)可實現(xiàn)智能叉車托盤自主拾取，提高叉車在倉儲作業(yè)中的靈活性。以具有非完整性約束特性的堆垛叉車為研究對象，提出基于三次均勻B樣條曲線的托盤拾取路徑規(guī)劃方法。綜合考慮最小轉(zhuǎn)彎半徑、首末端點約束、曲率連續(xù)等多約束條件，建立路徑曲率最小化的目標(biāo)函數(shù)，并通過Matlab優(yōu)化工具箱求解待優(yōu)化的曲線參數(shù)。仿真結(jié)果表明，針對不同位姿的托盤拾取場景，該方法能得到曲率連續(xù)、轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角不超過叉車最大轉(zhuǎn)角的可行路徑。在倉庫中進行路徑規(guī)劃及跟蹤試驗，試驗表明，在前進距離為6500mm、托盤橫向偏移距離1500mm、偏移角15°的場景下，終點橫向偏移誤差4.71cm，終點航向角誤差為9.6×10-3rad，驗證了算法的可行性。

摘要:針對冗余驅(qū)動并聯(lián)機構(gòu)控制系統(tǒng)設(shè)計未結(jié)合動力學(xué)建模，未考慮伺服閥動、靜態(tài)特性等問題，基于第二類Lagrange方程和流體力學(xué)動力學(xué)知識，對動平臺及液壓系統(tǒng)中機械、液壓系統(tǒng)建模，建立電液伺服系統(tǒng)五階傳遞函數(shù)模型，通過主導(dǎo)能量最優(yōu)模型將其降為三階模型。以此為控制對象提出了基于三矢量控制（Three vector control，TVC）反饋優(yōu)化的H∞魯棒控制策略（TVC-ROB），并與TVC前饋反饋控制、TVC反饋優(yōu)化的模糊自適應(yīng)PID控制（TVC-FAPID）兩種控制策略在階躍信號、線性掃頻、實際武廣譜路譜等進行對比分析。結(jié)果表明，TVC反饋的提出有效拓展了系統(tǒng)頻寬，且提高液壓系統(tǒng)阻尼比和固有頻率，因此TVC-ROB在高頻跟蹤性能上改善較為明顯，其位移誤差百分比僅為1.26%，且引入的H∞魯棒控制提高了系統(tǒng)抗擾、抗噪性能。

摘要:提出一種并聯(lián)驅(qū)動雙向偏轉(zhuǎn)平臺，動平臺通過在空間呈正十字交錯且同心的兩個驅(qū)動拱支撐，由圓弧導(dǎo)軌副導(dǎo)向，由固聯(lián)于底座的電機驅(qū)動，實現(xiàn)了平臺繞X、Y軸的大角度偏轉(zhuǎn)。給出了平臺的位置、速度逆解方程，分析了其運動特性。基于Lagrange法運用虛功原理建立了平臺的動力學(xué)模型，對平臺進行了動力學(xué)仿真，分析了在不同外載狀態(tài)下電機輸出力矩的變化規(guī)律。依據(jù)所建立的動力學(xué)模型進行了理論計算，并與仿真值進行了對比分析，驗證了平臺的可行性與動力學(xué)模型的正確性。