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摘要:表示學(xué)習(xí)是一種將研究對(duì)象的內(nèi)在信息表示為稠密低維實(shí)值向量的方法，其基本思路是找到對(duì)原始數(shù)據(jù)更好的表達(dá)。表示學(xué)習(xí)憑借其自動(dòng)提取特征的能力，在處理大量人為先驗(yàn)理解有限的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出高效性。有監(jiān)督以及無(wú)監(jiān)督的表示學(xué)習(xí)模型在文本、圖像、三維點(diǎn)云等植物表型數(shù)據(jù)的分析研究中獲得了運(yùn)用。隨著近年來(lái)數(shù)據(jù)量的迅速增長(zhǎng)以及基因組學(xué)研究的快速發(fā)展，植物表型研究數(shù)據(jù)具有高通量、高精度等特征，表示學(xué)習(xí)模型在海量高維植物表型數(shù)據(jù)的分析任務(wù)中獲得了關(guān)注。本文簡(jiǎn)述了表示學(xué)習(xí)的相關(guān)概念和表示學(xué)習(xí)技術(shù)研究進(jìn)展，對(duì)有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的表示學(xué)習(xí)模型進(jìn)行對(duì)比分析，闡述了植物表型數(shù)據(jù)概念及其處理方法，重點(diǎn)從植物種類(lèi)識(shí)別、病蟲(chóng)害檢測(cè)分析、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、基因研究和形態(tài)結(jié)構(gòu)表型數(shù)據(jù)計(jì)算等方面，探討了表示學(xué)習(xí)在植物表型中的研究應(yīng)用意義及其存在的問(wèn)題。最后，指出表示學(xué)習(xí)在植物表型應(yīng)用中的發(fā)展方向：開(kāi)發(fā)能夠適用于分析不同種植物表型數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)高整合度、高通用性的目標(biāo)；提高表示學(xué)習(xí)模型的實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確度，以增強(qiáng)其實(shí)用性；多模態(tài)表型數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)可為學(xué)科的交叉數(shù)據(jù)分析研究提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

摘要:為實(shí)現(xiàn)精密播種作業(yè)中播種下壓力和播深的實(shí)時(shí)監(jiān)控和質(zhì)量評(píng)價(jià)，設(shè)計(jì)了一種多行播種機(jī)下壓力和播深CAN總線(xiàn)監(jiān)控與評(píng)價(jià)系統(tǒng)。系統(tǒng)采用基于角度和軸銷(xiāo)傳感器的播深和下壓力測(cè)量裝置，優(yōu)化設(shè)計(jì)了液壓驅(qū)動(dòng)和分區(qū)控制的氣壓驅(qū)動(dòng)裝置，開(kāi)發(fā)了基于CoDeSys（Controlled development system）編程環(huán)境的智能終端交互界面和ECU（Electronic control unit）控制程序，實(shí)現(xiàn)了基于CAN總線(xiàn)通信的作業(yè)參數(shù)監(jiān)測(cè)控制和質(zhì)量評(píng)價(jià)。通過(guò)搭建的室內(nèi)試驗(yàn)臺(tái)完成了播深和下壓力靜態(tài)建模試驗(yàn)，建立了適應(yīng)不同設(shè)定播深的下壓力測(cè)量模型。分區(qū)控制系統(tǒng)響應(yīng)測(cè)試試驗(yàn)表明，在調(diào)節(jié)范圍（0.2~0.6MPa）內(nèi)，系統(tǒng)超調(diào)量低于5.97%；響應(yīng)時(shí)間與控制行數(shù)和設(shè)定氣壓正相關(guān)；在設(shè)定氣壓（0.1~0.6MPa）范圍內(nèi)，6行播種機(jī)調(diào)節(jié)時(shí)間不超過(guò)2.35s。為測(cè)試系統(tǒng)工作性能，在25、50、75mm 3種設(shè)定播深下，對(duì)左區(qū)控制（600N）、右區(qū)控制（300N）、機(jī)械調(diào)節(jié)和自重調(diào)節(jié)4種控制方式進(jìn)行了田間性能試驗(yàn)。土壤壓實(shí)和播種下壓力控制效果試驗(yàn)表明，主動(dòng)分區(qū)控制方式可實(shí)現(xiàn)更為穩(wěn)定的土壤緊實(shí)度，且在淺旋地塊環(huán)境下，右區(qū)控制方式可達(dá)到最優(yōu)的下壓力穩(wěn)定性，其控制合格率不小于95.78%；播深控制效果試驗(yàn)表明，隨著設(shè)定播深的增大，播深質(zhì)量顯著降低，在設(shè)定播深25~75mm范圍內(nèi)，左區(qū)控制、右區(qū)控制、機(jī)械調(diào)節(jié)和自重調(diào)節(jié)對(duì)應(yīng)的最小播深合格率分別為91.92%、92.53%、70.44%和58.72%，對(duì)應(yīng)的最大標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.22、3.11、3.69、7.70mm，對(duì)應(yīng)的最大變異系數(shù)分別為3.52%、4.40%、4.96%和14.01%。相比機(jī)械調(diào)節(jié)和自重調(diào)節(jié)，分區(qū)控制系統(tǒng)提高了單體下壓力和播深穩(wěn)定性。

摘要:針孔管式小麥勻播機(jī)構(gòu)的氣道結(jié)構(gòu)復(fù)雜、排布密集、截面積多變、彎折狹長(zhǎng)，對(duì)氣流的流通造成阻礙。為優(yōu)化機(jī)構(gòu)參數(shù)、減少氣力損耗、提高氣力利用效率，本文通過(guò)對(duì)流體域內(nèi)可導(dǎo)致氣力損耗的區(qū)域（變截面狹長(zhǎng)圓柱區(qū)域、輸氣管彎折區(qū)域、氣室匯流區(qū)域及負(fù)壓口-氣室連接區(qū)域）進(jìn)行分析，明晰了各區(qū)域產(chǎn)生氣力損耗的原理及類(lèi)型，得出橫向輸氣管直徑、輸氣管夾角及負(fù)壓口直徑是影響氣力損耗的關(guān)鍵參數(shù)。以上述參數(shù)為試驗(yàn)因素，以吸種孔平均氣流速度、吸種孔最低氣流速度及吸種孔速度標(biāo)準(zhǔn)差為試驗(yàn)指標(biāo)，利用Fluent軟件進(jìn)行三因素三水平正交仿真試驗(yàn)，得到各參數(shù)對(duì)指標(biāo)的影響程度，并確定氣力損耗最小的參數(shù)組合為：橫向輸氣管直徑8mm、輸氣管夾角105°、負(fù)壓口直徑36mm。在此參數(shù)組合下，吸種孔平均氣流速度為86.4m/s，吸種孔最低氣流速度為75.16m/s，吸種孔速度標(biāo)準(zhǔn)差為7.35m/s。樣機(jī)試驗(yàn)結(jié)果略小于仿真結(jié)果，但趨勢(shì)一致，驗(yàn)證了數(shù)值分析的可靠性。

摘要:針對(duì)長(zhǎng)江中下游稻油輪作區(qū)油菜直播作業(yè)時(shí)，因前茬水稻留茬高、秸稈量大而導(dǎo)致旋耕部件作業(yè)耕深淺、秸稈埋覆率低的問(wèn)題，結(jié)合油菜根系生長(zhǎng)對(duì)直播的農(nóng)藝要求，提出犁耕與旋耕組合的聯(lián)合耕整方案，設(shè)計(jì)一種與油菜直播機(jī)配合，通過(guò)先抬、后扣的作業(yè)方式，實(shí)現(xiàn)高茬粘重土壤有序翻埋的扣垡裝置，并集成了犁旋組合式油菜直播機(jī)。分析闡述了扣垡犁曲面形成原理，確定了其關(guān)鍵影響因素導(dǎo)線(xiàn)、元線(xiàn)角、母線(xiàn)的數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建了土垡與扣垡犁力學(xué)模型，闡明了犁體曲面扣垡過(guò)程。為驗(yàn)證扣垡裝置功能，在高茬秸稈工況下開(kāi)展扣垡犁單體試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明，扣垡犁平均扣垡率為93.41%，具有較好的扣垡埋茬功能。以設(shè)計(jì)的犁旋組合式油菜直播機(jī)與僅有旋耕裝置的油菜直播機(jī)分別在秸稈留茬高度為338、452mm工況下進(jìn)行了田間對(duì)比試驗(yàn)，2種工況下，犁旋組合式直播機(jī)相對(duì)僅有旋耕裝置的油菜直播機(jī)的耕深分別提高了137、110mm，秸稈埋覆率分別提高了33.94、28.36個(gè)百分點(diǎn)，種床耕整效果優(yōu)于僅有旋耕裝置的油菜直播機(jī)，作業(yè)質(zhì)量滿(mǎn)足油菜播種要求。該研究可為犁旋組合式耕整機(jī)和犁體曲面優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)油菜條播排種器用種量大、株距變異系數(shù)大、個(gè)體生長(zhǎng)良莠不齊等生產(chǎn)實(shí)際問(wèn)題，結(jié)合油菜種植農(nóng)藝要求，設(shè)計(jì)了一種帶缺口矩形勺式型孔精量取種的油菜勺式精量穴播排種器，分析了排種器的工作過(guò)程，確定了勺輪組合，以及取種勺式型孔尺寸、安裝數(shù)量、安裝傾斜角、勺輪轉(zhuǎn)速等主要參數(shù)。采用響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)分析了取種勺安裝前傾角、取種勺式型孔長(zhǎng)度和勺輪轉(zhuǎn)速對(duì)穴粒數(shù)合格率、漏播率及重播率的影響，試驗(yàn)表明，在取種勺安裝前傾角為47.5°、取種勺式型孔長(zhǎng)度為5.4mm、勺輪轉(zhuǎn)速為24.3r/min時(shí)，穴粒數(shù)合格率（（3±1）粒/穴）為91.40%、漏播率（0或1粒/穴）為4.84%、重播率（大于4粒/穴）為376%，排種性能較優(yōu)。由田間播種試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)得到，油菜種植密度為63株/m2，滿(mǎn)足油菜農(nóng)藝種植要求。該研究可為油菜精量穴播排種裝置設(shè)計(jì)提供參考。

摘要:為探索氣送式排種系統(tǒng)輸種管長(zhǎng)度對(duì)排種性能的影響機(jī)理，在分析不同長(zhǎng)度輸種管管內(nèi)氣流平均流速變化規(guī)律的基礎(chǔ)上，進(jìn)行流體動(dòng)力學(xué)（CFD）仿真，得到不同長(zhǎng)度輸種管管內(nèi)氣流速度流場(chǎng)分布圖及排種量分布圖。采用二次回歸通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)，以播種量和風(fēng)機(jī)頻率為影響因素，以輸種管管內(nèi)氣流平均流速、各行排量一致性變異系數(shù)、總排量穩(wěn)定性變異系數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：輸種管長(zhǎng)度增加，輸種管管內(nèi)氣流平均流速降低，種子運(yùn)動(dòng)速度減慢，排種量減少，且當(dāng)輸種管長(zhǎng)度小于2.50m時(shí)，變化顯著；當(dāng)輸種管長(zhǎng)度在2.50~6.25m時(shí)，氣流平均流速降低速率減小，種子運(yùn)動(dòng)速度減慢變緩，排種量變化平緩，各行排量一致性變異系數(shù)為2.82%~3.88%，總排量穩(wěn)定性變異系數(shù)為0.39%~1.28%，滿(mǎn)足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求。因此設(shè)計(jì)時(shí)建議輸種管長(zhǎng)度選擇在2.50~6.25m之間。

摘要:為了提高蔬菜缽苗栽植效率，提出了一種高速變姿態(tài)接苗鴨嘴式栽植機(jī)構(gòu)。以羊角椒缽苗為作業(yè)對(duì)象，建立了機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，設(shè)定優(yōu)化目標(biāo)，運(yùn)用Visual Basic 6.0開(kāi)發(fā)栽植機(jī)構(gòu)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)優(yōu)化軟件，通過(guò)優(yōu)化得到滿(mǎn)足要求的“水滴”形理論軌跡和一組符合栽植要求的機(jī)構(gòu)參數(shù)。建立了三維模型，并運(yùn)用ADAMS軟件進(jìn)行虛擬仿真，形成仿真軌跡，對(duì)栽植機(jī)構(gòu)擺角變化與速度曲線(xiàn)進(jìn)行分析，驗(yàn)證了栽植機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性。運(yùn)用3D打印技術(shù)加工物理樣機(jī)，并進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)，得到實(shí)際軌跡，驗(yàn)證了理論軌跡、仿真軌跡及實(shí)際軌跡的一致性。接苗-栽植試驗(yàn)表明，平均栽植合格率為99.8%，平均栽植深度合格率為99.2%，驗(yàn)證了該栽植機(jī)構(gòu)的實(shí)用性。

摘要:針對(duì)飼料油菜機(jī)械化收獲中的切碎、拋送等關(guān)鍵環(huán)節(jié)離散元仿真缺乏準(zhǔn)確模型的問(wèn)題，以抽薹期飼料油菜莖稈為研究對(duì)象，利用EDEM仿真軟件開(kāi)展飼料油菜莖稈破碎離散元仿真模型參數(shù)標(biāo)定研究。試驗(yàn)測(cè)定了飼料油菜本征參數(shù)，應(yīng)用Hertz-Mindlin基本模型進(jìn)行飼料油菜莖稈顆粒堆積仿真試驗(yàn)，通過(guò)二水平因子試驗(yàn)、最陡爬坡試驗(yàn)和響應(yīng)曲面試驗(yàn)，確定了飼料油菜莖稈顆粒碰撞恢復(fù)系數(shù)、靜摩擦因數(shù)和滾動(dòng)摩擦因數(shù)等基本接觸參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用Hertz-Mindlin with bonding接觸模型進(jìn)行飼料油菜莖稈彎曲破壞仿真試驗(yàn)，通過(guò)響應(yīng)面分析確定了飼料油菜莖稈顆粒法向接觸剛度、切向接觸剛度、臨界法向應(yīng)力與臨界切向應(yīng)力等飼料油菜莖稈破碎離散元仿真模型的主要參數(shù)。以確定的參數(shù)進(jìn)行堆積角仿真試驗(yàn)，結(jié)果表明，仿真結(jié)果與實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差為2.27%；不同直徑油菜莖稈破碎仿真試驗(yàn)表明，仿真結(jié)果與實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差不大于4.21%，說(shuō)明標(biāo)定方法正確可行，標(biāo)定參數(shù)準(zhǔn)確可靠。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)一級(jí)升運(yùn)鏈馬鈴薯挖掘機(jī)土薯分離效果差、人工撿拾鋪條勞動(dòng)強(qiáng)度大的作業(yè)難題，設(shè)計(jì)了4U-1600型集堆式馬鈴薯挖掘機(jī)。對(duì)挖掘機(jī)階梯挖掘鏟、兩級(jí)升運(yùn)鏈?zhǔn)酵潦矸蛛x輸送裝置及液壓開(kāi)啟式集薯箱等關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì)與選型，并完成其關(guān)鍵參數(shù)的計(jì)算確定。以樣機(jī)前進(jìn)速度、一級(jí)土薯分離裝置線(xiàn)速度和二級(jí)土薯分離升運(yùn)裝置線(xiàn)速度為自變量，以明薯率和傷薯率為響應(yīng)值，依照Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理，采用三因素三水平響應(yīng)面分析方法，分別建立了各因素與明薯率、傷薯率之間的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)各因素及其交互作用進(jìn)行分析。試驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)明薯率影響的主次順序依次為二級(jí)土薯分離升運(yùn)裝置線(xiàn)速度、樣機(jī)前進(jìn)速度和一級(jí)土薯分離裝置線(xiàn)速度，對(duì)傷薯率影響的主次順序依次為一級(jí)土薯分離裝置線(xiàn)速度、二級(jí)土薯分離升運(yùn)裝置線(xiàn)速度和樣機(jī)前進(jìn)速度；馬鈴薯挖掘機(jī)最佳工作參數(shù)為：樣機(jī)前進(jìn)速度1.50m/s、一級(jí)土薯分離裝置線(xiàn)速度1.37m/s、二級(jí)土薯分離升運(yùn)裝置線(xiàn)速度0.89m/s。驗(yàn)證試驗(yàn)表明，4U-1600型集堆式馬鈴薯挖掘機(jī)作業(yè)后，明薯率為95.11%、傷薯率為3.36%，性能試驗(yàn)指標(biāo)均達(dá)到國(guó)家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求，表明在優(yōu)化工作參數(shù)條件下該作業(yè)機(jī)能夠提升馬鈴薯機(jī)械化收獲質(zhì)量。

摘要:針對(duì)胡蘿卜聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)時(shí)松土鏟普遍存在作業(yè)阻力大、漏拔率高等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種高效減阻松土鏟。以狗獾爪趾為仿生原型設(shè)計(jì)了仿生減阻鏟尖，并分析了其減阻機(jī)理，建立了鏟翼與土壤間的力學(xué)接觸模型，確定了影響松土鏟作業(yè)質(zhì)量的鏟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)?；贓DEM離散元仿真技術(shù)，建立了部件-土壤-作物多元仿真模型，通過(guò)單因素試驗(yàn)與正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，確定了鏟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)取值范圍及其對(duì)指標(biāo)的影響規(guī)律。建立了試驗(yàn)因素與指標(biāo)間的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用Design-Expert 8.0.6 軟件確定了松土鏟的最優(yōu)參數(shù)組合，通過(guò)田間性能試驗(yàn)驗(yàn)證了高效減阻松土鏟的作業(yè)性能。結(jié)果表明：影響胡蘿卜聯(lián)合收獲機(jī)松土鏟作業(yè)質(zhì)量的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)為鏟翼開(kāi)角α和鏟翼傾角β，當(dāng)鏟翼開(kāi)角α和鏟翼傾角β分別為120.27°和47.37°時(shí)，松土鏟作業(yè)性能最優(yōu)，最優(yōu)組合下前進(jìn)阻力與胡蘿卜拔取力分別為1908.76N和55.37N。經(jīng)田間性能試驗(yàn)驗(yàn)證，田間試驗(yàn)結(jié)果與仿真優(yōu)化結(jié)果基本一致，與鑿式松土鏟相比，高效減阻松土鏟前進(jìn)阻力降低了579%，胡蘿卜拔取力降低了20.68%，漏拔率降低了3.8個(gè)百分點(diǎn)，滿(mǎn)足胡蘿卜收獲農(nóng)藝要求。

摘要:針對(duì)山藥機(jī)械化收獲整體占比低、作業(yè)效率低、收獲損傷率高以及人工輔助作業(yè)勞動(dòng)強(qiáng)度大等問(wèn)題，基于經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，設(shè)計(jì)了全液壓懸掛式單行山藥收獲機(jī)。研究了山藥挖掘收獲中關(guān)鍵部件——格柵式振動(dòng)挖掘鏟的結(jié)構(gòu)，綜合運(yùn)用SolidWorks的Motion與Simulation插件，對(duì)振動(dòng)碎土裝置進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)仿真分析與計(jì)算，對(duì)該部件的靜力學(xué)和動(dòng)力學(xué)特征進(jìn)行了分析。結(jié)合山藥收獲的農(nóng)藝要求，研究了振動(dòng)挖掘部分的頻率、往復(fù)擺動(dòng)振幅及其相關(guān)機(jī)械結(jié)構(gòu)參數(shù)，確定了最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行了強(qiáng)度分析、計(jì)算和校核，最后進(jìn)行了田間收獲試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，振動(dòng)挖掘碎土裝置的作業(yè)效率較高，可實(shí)現(xiàn)土壤與山藥黏連部分的快速、高效分離，機(jī)械收獲完好率達(dá)到89.2%，基本滿(mǎn)足農(nóng)戶(hù)高效收獲與低損率的要求。

摘要:3ZCF-7700型多功能除草機(jī)能夠滿(mǎn)足玉米、大豆等作物株間、行間松土除草農(nóng)藝要求，但不適合在作物殘茬、莖稈多的田間進(jìn)行除草作業(yè)。為了解決除草機(jī)作業(yè)單體機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、適應(yīng)性差、前后梳齒驅(qū)動(dòng)盤(pán)橫向間距不能調(diào)整等問(wèn)題，對(duì)作業(yè)單體機(jī)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)設(shè)計(jì)。針對(duì)株間除草作業(yè)過(guò)程中梳齒易纏草、堵塞和入土能力弱等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了行星輪梳齒式株間除草機(jī)構(gòu)，確定了除草機(jī)構(gòu)的主要參數(shù)。以除草率和傷苗率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，在自制的室內(nèi)試驗(yàn)臺(tái)架上進(jìn)行了單因素試驗(yàn)，獲得影響其作業(yè)性能的主要因素及各因素的取值范圍。以梳齒入土角、梳齒最深入土位置和梳齒最深入土深度為試驗(yàn)因素，在大豆田間進(jìn)行L9(34)正交試驗(yàn)，考察試驗(yàn)因素對(duì)除草機(jī)構(gòu)作業(yè)性能的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明，各因素對(duì)除草率影響的主次順序依次為梳齒最深入土深度、梳齒最深入土位置、梳齒入土角；各因素對(duì)傷苗率影響的主次順序依次為梳齒入土角、梳齒最深入土深度、梳齒最深入土位置；最優(yōu)水平組合為：梳齒入土角10°、梳齒最深入土位置80mm、梳齒最深入土深度47.5mm。以最優(yōu)水平組合進(jìn)行了田間驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明，株間除草率平均值為86.3%，傷苗率平均值為2.66%，作業(yè)性能穩(wěn)定。

摘要:為了促進(jìn)全混合日糧（簡(jiǎn)稱(chēng)日糧）飼喂技術(shù)的推廣應(yīng)用，設(shè)計(jì)了一種槳葉式日糧混合機(jī)，并對(duì)該混合機(jī)進(jìn)行了性能試驗(yàn)與參數(shù)優(yōu)化。利用槳葉式日糧混合試驗(yàn)裝置，對(duì)混合室內(nèi)日糧的混合過(guò)程進(jìn)行分析，將混合室內(nèi)日糧分布區(qū)域劃分為積料區(qū)、提料區(qū)、滑落區(qū)和塌落區(qū)，各區(qū)域混合方式為：積料區(qū)與提料區(qū)主要發(fā)生剪切混合與對(duì)流混合，滑落區(qū)與塌落區(qū)以較強(qiáng)剪切混合與擴(kuò)散混合為主；以混合時(shí)間、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和槳葉安裝角為試驗(yàn)因素，以變異系數(shù)與凈功耗為評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用三因素五水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)方法進(jìn)行試驗(yàn)，獲得了該機(jī)試驗(yàn)因素對(duì)混合均勻度及凈功耗的影響規(guī)律。試驗(yàn)結(jié)果表明：在填充率為65%時(shí)，最優(yōu)參數(shù)組合為：混合時(shí)間5.3min、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速8.6r/min、槳葉安裝角34°，對(duì)應(yīng)的變異系數(shù)為7.01%、凈功耗為51.02kJ。該日糧混合機(jī)滿(mǎn)足日糧的混合要求，性能較優(yōu)。

摘要:水泵水輪機(jī)是抽水蓄能電站的核心部件，水泵水輪機(jī)的軸向力特性對(duì)其運(yùn)行穩(wěn)定性與安全性具有主要影響。作為一種典型的立式機(jī)組，為防止抬機(jī)事故的發(fā)生，機(jī)組轉(zhuǎn)輪部分需要具有向下的軸向力，但在泵工況下，該軸向力容易過(guò)大，并可能引起機(jī)組下沉。采用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)方法，研究分析抽水蓄能水泵水輪機(jī)泵工況不同流量與活動(dòng)導(dǎo)葉開(kāi)度下的軸向力特性。研究結(jié)果表明，在泵小流量、小導(dǎo)葉開(kāi)度、高揚(yáng)程的工況下，向下的軸向力較大；采用對(duì)稱(chēng)布置的均壓管路連接轉(zhuǎn)輪上冠腔體與尾水管，軸向力變?yōu)檩p微向上，揚(yáng)程與水力效率無(wú)顯著變化，有效解決了機(jī)組泵工況向下軸向力較大的問(wèn)題，機(jī)組運(yùn)行的安全性與穩(wěn)定性得到了顯著提高。

摘要:為了探究土地集約利用與城鎮(zhèn)化的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，促進(jìn)兩者協(xié)調(diào)發(fā)展，以安徽省為例，首先，運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS模型，分別評(píng)價(jià)安徽省2000—2017年土地集約利用與城鎮(zhèn)化績(jī)效水平，研判兩者的績(jī)效水平及其子系統(tǒng)變化趨勢(shì)；然后，運(yùn)用耦合度和協(xié)調(diào)度模型，基于耦合作用系數(shù)的取值變化，探討不同情形下安徽省土地集約利用與城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系及變化趨勢(shì)；最后，運(yùn)用障礙度模型，診斷影響安徽省土地集約利用與城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子。結(jié)果表明：2000—2017年，安徽省土地集約利用與城鎮(zhèn)化水平均呈逐年上升態(tài)勢(shì)，穩(wěn)中趨好。2000—2017年安徽省土地集約利用績(jī)效水平從0.0536增至0.9587，年均增長(zhǎng)18.49%；安徽省城鎮(zhèn)化水平從0.2715增至0.8180，年均增長(zhǎng)6.70%。從土地集約利用各子系統(tǒng)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)績(jī)效子系統(tǒng)對(duì)土地集約利用的貢獻(xiàn)最大，生態(tài)績(jī)效子系統(tǒng)對(duì)土地集約利用的貢獻(xiàn)最小，權(quán)重分別為0.3526和0.1308；從城鎮(zhèn)化各子系統(tǒng)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化子系統(tǒng)對(duì)城鎮(zhèn)化水平影響最大，生態(tài)城鎮(zhèn)化子系統(tǒng)對(duì)城鎮(zhèn)化水平影響最小，權(quán)重分別為0.4160和0.1377。在不同耦合作用系數(shù)取值情形下，安徽省土地集約利用與城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系變化趨勢(shì)除2005年和2012年略有不同外，其余16年兩者協(xié)調(diào)發(fā)展變化趨勢(shì)和協(xié)調(diào)類(lèi)型完全相同，說(shuō)明耦合作用系數(shù)對(duì)兩者協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系的影響十分有限。2000—2017年安徽省土地集約利用與城鎮(zhèn)化的協(xié)調(diào)發(fā)展度呈逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。從各子系統(tǒng)障礙度來(lái)看，土地集約利用經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)對(duì)安徽省土地集約利用與城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展的影響最大，年均障礙度為16.48%；生態(tài)城鎮(zhèn)化子系統(tǒng)對(duì)兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的影響最小，年均障礙度為6.60%。從各指標(biāo)障礙度來(lái)看，2011年及以前，影響兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子主要包括人民生活水平、地均財(cái)政收入和人均GDP；2012年及以后，影響兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子主要包括城鄉(xiāng)人均可支配收入差距和城鎮(zhèn)人口密度。從各年份前5位障礙因子變化來(lái)看，各指標(biāo)對(duì)土地集約利用與城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展的影響可以分為2個(gè)階段：第1階段（2000—2013年）以土地集約利用的影響為主，第2階段（2014—2017年）以城鎮(zhèn)化的影響為主。本研究為研判土地集約利用與城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展水平及診斷障礙因子提供了新的思路和方法，可為促進(jìn)安徽省及同類(lèi)省域土地集約利用與城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展提供借鑒。

摘要:為應(yīng)用深度學(xué)習(xí)理論及技術(shù)對(duì)高寒地區(qū)草原生態(tài)系統(tǒng)凈碳交換（NEE）進(jìn)行模型模擬，基于全球通量觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)（FLUXNET）中內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟多倫縣草原2007—2008年間的CO2通量數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)中基于注意力機(jī)制的編碼器-解碼器框架對(duì)NEE進(jìn)行模擬，使用隨機(jī)森林模型計(jì)算光量子通量密度（PPFD）、土壤溫度（Ts）、空氣溫度（Ta）、降水量（P）、土壤含水率（SWC）和飽和水汽壓差（VPD）與NEE關(guān)系的重要性得分，并分析該關(guān)系的季節(jié)性差異。結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型的均方根誤差為0.28μmol/(m2·s)，決定系數(shù)為0.93，相比傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)模型，分別減小0.14、0.08μmol/(m2·s)和增加0.29、0.34，說(shuō)明深度學(xué)習(xí)模型具有更高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；在深度學(xué)習(xí)模型中引入注意力機(jī)制后，10次訓(xùn)練預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.002μmol/(m2·s)，〖JP2〗相比普通深度學(xué)習(xí)編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)模型和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)分別減小0.005μmol/(m2·s)和0.036μmol/(m2s)，驗(yàn)證了注意力機(jī)制在預(yù)測(cè)穩(wěn)定性上的優(yōu)勢(shì)。由隨機(jī)森林模型計(jì)算的環(huán)境因子重要性得分顯示，由非生長(zhǎng)季向生長(zhǎng)季過(guò)渡的3—4月間，PPFD（33.5）與VPD（30.0）對(duì)NEE的變化起主導(dǎo)作用；進(jìn)入生長(zhǎng)季后的5—6月間，SWC（50.5）是NEE變化的主要影響因素；7月P（3.8）較少，PPFD（26.8）與SWC（60.1）協(xié)同作用NEE的變化；8月PPFD（2.8）與SWC（6.9）相對(duì)充足，VPD（41.5）與P（42.7）成為影響NEE的主要因素；9月后PPFD與P均急劇減小，并維持穩(wěn)定，溫度系數(shù)Q10較生長(zhǎng)季略增大，并在1月達(dá)到最大值596，因此，在非生長(zhǎng)季1—3月Ts（44.6）與10—12月Ts(54.2)通過(guò)影響植物呼吸成為影響NEE的決定性因子。高寒地區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)生長(zhǎng)季的NEE變化主要受輻射、溫度和水分的影響，非生長(zhǎng)季主要受溫度影響，且輻射、溫度、水分的影響程度存在明顯季節(jié)性差異。與支持向量機(jī)等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，深度學(xué)習(xí)理論及技術(shù)在生態(tài)模型模擬領(lǐng)域具有更好的應(yīng)用前景。

摘要:基于2000—2015年全國(guó)溫度和降水量數(shù)據(jù)，利用Thornthwaite Memorial模型（TW）和周廣勝-張新時(shí)（ZGS）模型計(jì)算了全國(guó)凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP），結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)，采用變化斜率法分析了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)、森林生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)凈NPP年際變化、波動(dòng)趨勢(shì)以及空間變化特征。結(jié)果表明，基于上述兩種方法模擬的全國(guó)NPP空間格局、變化趨勢(shì)基本一致，整體相關(guān)性較高，R2達(dá)到0.7707，對(duì)各陸地植被生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)性而言，由大到小依次為：森林生態(tài)系統(tǒng)、農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)；我國(guó)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力在空間分布上呈“南高北低”的狀態(tài)，由東南向西北呈逐漸遞減趨勢(shì)；近16年，全國(guó)植被潛在生產(chǎn)力和實(shí)際生產(chǎn)力均呈緩慢下降趨勢(shì)，如不采取任何措施，將繼續(xù)保持縮減趨勢(shì)。本研究為必須采取強(qiáng)制措施保護(hù)我國(guó)生態(tài)系統(tǒng)這一論斷提供了科學(xué)依據(jù)。

摘要:為提高多光譜鹽分遙感反演的精度，利用實(shí)測(cè)高光譜與多光譜進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并分析了不同季節(jié)鹽分遙感的差異性。以河套灌區(qū)永濟(jì)灌域?yàn)檠芯繀^(qū)域，以實(shí)測(cè)光譜儀測(cè)定的土壤高光譜數(shù)據(jù)和Landsat-8 OLI多光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)光譜變換和多元逐步回歸方法篩選特征波段和特征光譜指數(shù)，構(gòu)建了春、秋兩季土壤鹽分多光譜、高光譜反演模型，并利用特征光譜指數(shù)的線(xiàn)性回歸構(gòu)建了高-多光譜數(shù)據(jù)融合反演模型。結(jié)果表明：高光譜的反射率總體比多光譜高36.83%，春季反射率比秋季平均高2378%。利用模型中最優(yōu)變量-特征光譜指數(shù)對(duì)多光譜模型與高光譜模型進(jìn)行融合，高-多光譜融合反演模型訓(xùn)練集和驗(yàn)證集R2平均值分別為0.651和0.635，RMSE平均值分別為2.44g/kg和2.49g/kg，精度明顯高于對(duì)應(yīng)的多光譜反演模型，其中訓(xùn)練集、驗(yàn)證集的R2平均值分別提高了3619%和3564%，RMSE平均值分別降低了34.28%和41.72%。春季多光譜、高光譜和融合反演模型的精度均高于秋季，其中訓(xùn)練集R2平均值比秋季模型分別提高了6.03%、6.05%和4.40%，驗(yàn)證集R2平均值分別提高了19.07%、12.21%和1.75%。構(gòu)建的高-多光譜融合模型反演灌域春秋兩季平均鹽分含量分別為6.05、5.97g/kg，平均相對(duì)誤差分別為9.65%和10.68%，總體上該區(qū)域春季土壤主要為重鹽化土，秋季土壤主要為中鹽化土。

摘要:利用無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行森林資源調(diào)查具有作業(yè)快速便捷、數(shù)據(jù)分辨率較高、影像細(xì)節(jié)豐富的特點(diǎn)，可較好地識(shí)別單木，獲取樹(shù)木位置、冠幅等信息。但是，厘米級(jí)的影像分辨率使基于光譜信息的傳統(tǒng)分割算法在提取樹(shù)冠時(shí)出現(xiàn)破碎化現(xiàn)象，產(chǎn)生過(guò)分割結(jié)果。同時(shí)，在非落葉季由于無(wú)人機(jī)影像難以觀測(cè)到茂密林冠下層地形，故在地形起伏較大的林區(qū)難以實(shí)現(xiàn)基于樹(shù)木冠層高度模型（CHM）的單木分割方法。針對(duì)上述問(wèn)題，結(jié)合傳統(tǒng)二維圖像處理和SfM三維建模，提出了一種無(wú)需高度歸一化的無(wú)人機(jī)影像樹(shù)冠三維分割提取算法，首先利用SfM技術(shù)從高重疊航片建立三維表面模型，利用高程和圖像信息檢測(cè)初始樹(shù)木位置，再采取kNN自適應(yīng)鄰域分水嶺分割的方式對(duì)中心單木進(jìn)行精確的樹(shù)冠參數(shù)提取。在北京市百花山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)的落葉松林地進(jìn)行了高分辨率無(wú)人機(jī)影像實(shí)驗(yàn)，采用正射影像目視解譯結(jié)果和多種基于圖像、點(diǎn)云的自動(dòng)分割算法結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，本文方法對(duì)樹(shù)木總體檢出率在91%以上，冠幅提取精度在81%以上，優(yōu)于傳統(tǒng)的全局分水嶺方法和其他樹(shù)冠分割算法。

摘要:為實(shí)現(xiàn)冬小麥條銹病早期探測(cè)、提高冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)，研究了日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?Solar induced chlorophyll fluorescence，SIF)對(duì)冬小麥條銹病早期探測(cè)的可行性?；?波段夫瑯和費(fèi)暗線(xiàn)(3band Fraunhofer line discrimination, 3FLD)和反射率熒光指數(shù)2種方法提取了冠層SIF數(shù)據(jù)，計(jì)算了對(duì)小麥條銹病敏感的光譜指數(shù)（Spectral index，SI），通過(guò)相關(guān)性分析優(yōu)選了遙感探測(cè)小麥條銹病早期的特征參量，利用偏最小二乘（Partial least squares，PLS）算法構(gòu)建冬小麥條銹病早期光譜探測(cè)模型。研究結(jié)果表明：O2-A波段的熒光強(qiáng)度（SIF-A）以及反射率熒光指數(shù)ρ440/ρ690、ρ675ρ690/ρ2683、ρ690/ρ655、ρ690/ρ600、DλP/D744、D705/D722均與小麥條銹病早期病情指數(shù)（Disease index, DI）達(dá)到了極顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.793、-0.523、-0.539、-0.497、0.541、0.446、0.490，可作為冬小麥條銹病早期光譜探測(cè)的熒光特征參量；基于3組SIF數(shù)據(jù)構(gòu)建的PLS-SIF檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臎Q定系數(shù)分別為0.801、0.772、0.807，均方根誤差分別為3.3%、3.1%、3.2%，較反射率光譜指數(shù)構(gòu)建的SI-PLS 模型決定系數(shù)至少提高了27%，均方根誤差至少減少了24%。因此，冠層SIF數(shù)據(jù)更適于冬小麥條銹病的早期探測(cè)。本研究結(jié)果對(duì)及時(shí)進(jìn)行冬小麥條銹病防控具有重要應(yīng)用價(jià)值，可為利用衛(wèi)星熒光遙感數(shù)據(jù)對(duì)小麥條銹病早期大面積、無(wú)損探測(cè)提供參考依據(jù)。

摘要:為解決玉米單產(chǎn)預(yù)測(cè)的時(shí)效性和業(yè)務(wù)化問(wèn)題，以河北中部平原為研究區(qū)域，選取與籽粒產(chǎn)量密切相關(guān)的葉面積指數(shù)（LAI）作為遙感特征參數(shù)，對(duì)研究區(qū)2016—2018年夏玉米單產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。基于求和自回歸移動(dòng)平均（ARIMA）模型及徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN）分別逐像素預(yù)測(cè)研究區(qū)域的LAI，結(jié)果表明，基于ARIMA模型的LAI預(yù)測(cè)精度比RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度高，1步、2步LAI預(yù)測(cè)結(jié)果的RMSE較RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別降低了0.18、0.14m2/m2，更適合于河北中部平原的夏玉米單產(chǎn)預(yù)測(cè)?；贚AI監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和加權(quán)LAI與夏玉米單產(chǎn)的相關(guān)性研究成果，并結(jié)合基于ARIMA模型的LAI預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，得到2016—2018年夏玉米監(jiān)測(cè)單產(chǎn)和向前1旬、2旬和3旬的單產(chǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果。結(jié)果表明，無(wú)論是縣域尺度還是像素尺度，向前1、2、3旬夏玉米的單產(chǎn)預(yù)測(cè)精度均較高，2016—2018年縣域尺度預(yù)測(cè)單產(chǎn)與監(jiān)測(cè)單產(chǎn)間最大相對(duì)誤差僅為3.73%。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)的玉米植株性狀測(cè)量方法存在主觀性強(qiáng)、勞動(dòng)強(qiáng)度大、有損傷等問(wèn)題，提出了基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(Structure from motion,SfM)的戶(hù)外玉米植株三維重建方法，并提取了株高、單株最小包圍盒體積、莖粗、葉面積、葉片數(shù)、葉夾角等11個(gè)性狀參數(shù)。采用前期研制的小車(chē)，在戶(hù)外采集不同視角下的玉米植株圖像（采集間距為5～6cm），基于SfM算法獲取玉米植株三維點(diǎn)云；運(yùn)用直通濾波、圓柱擬合和條件歐氏聚類(lèi)算法自動(dòng)分割單株、莖稈和葉片等點(diǎn)云數(shù)據(jù)，基于距離最值遍歷、三角面片化等算法實(shí)現(xiàn)株高、莖粗、葉面積等11個(gè)性狀的準(zhǔn)確、無(wú)損測(cè)量。結(jié)果表明，與人工測(cè)量值相比，測(cè)得的株高、莖粗和葉面積的平均絕對(duì)百分比誤差分別為3.163%、4.760%和19.102%，均方根誤差分別為3.557cm、1.540mm、48.163cm2，決定系數(shù)分別為0.970、0.842、0.901。研究表明，本文方法適用于作物表型戶(hù)外測(cè)量，為表型研究提供了一種新的作物表型戶(hù)外測(cè)量方法，同時(shí)還證明，株高和單株最小包圍盒體積可以顯著區(qū)分低地上部生物量玉米植株和高地上部生物量玉米植株。

摘要:針對(duì)田間復(fù)雜環(huán)境下雜草分割精度低的問(wèn)題，提出了基于Mask R-CNN的雜草檢測(cè)方法。該方法采用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet101提取涵蓋雜草語(yǔ)義、空間信息的特征圖；采用區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征圖進(jìn)行雜草與背景的初步二分類(lèi)、預(yù)選框回歸訓(xùn)練，利用非極大值抑制算法篩選出感興趣區(qū)域；采用區(qū)域特征聚集方法（RoIAlign），取消量化操作帶來(lái)的邊框位置偏差，并將感興趣區(qū)域（RoI）特征圖轉(zhuǎn)換為固定尺寸的特征圖；輸出模塊針對(duì)每個(gè)RoI計(jì)算分類(lèi)、回歸、分割損失，通過(guò)訓(xùn)練預(yù)測(cè)候選區(qū)域的類(lèi)別、位置、輪廓，實(shí)現(xiàn)雜草檢測(cè)及輪廓分割。在玉米、雜草數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，當(dāng)交并比（IoU）為0.5時(shí)，本文方法均值平均精度 （mAP）為0.853，優(yōu)于SharpMask、DeepMask的0.816、0.795，本文方法的單樣本耗時(shí)為280ms，說(shuō)明本文方法可快速、準(zhǔn)確檢測(cè)分割出雜草類(lèi)別、位置和輪廓，優(yōu)于SharpMask、DeepMask實(shí)例分割算法。在復(fù)雜背景下對(duì)玉米、雜草圖像進(jìn)行測(cè)試，在IoU為0.5時(shí)，本文方法mAP為0.785，單樣本耗時(shí)為285ms，說(shuō)明本文方法可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景下的農(nóng)田作物雜草分割。在田間變量噴灑試驗(yàn)中，雜草識(shí)別準(zhǔn)確率為91%，識(shí)別出雜草并準(zhǔn)確噴霧的準(zhǔn)確率為85%，準(zhǔn)確噴藥的雜草霧滴覆蓋密度為55個(gè)/cm2，裝置對(duì)每幅圖像的平均處理時(shí)間為0.98s，滿(mǎn)足農(nóng)藥變量噴灑的控制要求。

摘要:為實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境下農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人對(duì)番茄果實(shí)的快速、精確識(shí)別，提出了一種改進(jìn)型多尺度YOLO算法（IMSYOLO）。對(duì)YOLO網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行篩選和改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種含有殘差模塊的darknet20主干網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)融合多尺度檢測(cè)模塊，構(gòu)建了一種復(fù)雜環(huán)境下番茄果實(shí)快速識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型。該網(wǎng)絡(luò)模型層數(shù)較少，能夠提取更多特征信息，且采用多尺度檢測(cè)結(jié)構(gòu)，同時(shí)返回番茄果實(shí)的類(lèi)別和預(yù)測(cè)框，以此提升番茄果實(shí)檢測(cè)速度和精度。采用自制的番茄數(shù)據(jù)集對(duì)IMSYOLO模型進(jìn)行測(cè)試，并分別對(duì)改進(jìn)前后網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)性能以及主干網(wǎng)絡(luò)層數(shù)對(duì)特征提取能力的影響進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，IMSYOLO模型對(duì)番茄圖像的檢測(cè)精度為97.13%，準(zhǔn)確率為96.36%，召回率為96.03%，交并比為83.32%，檢測(cè)時(shí)間為7.719ms；對(duì)比YOLO v2和YOLO v3等網(wǎng)絡(luò)模型，IMSYOLO模型可以同時(shí)滿(mǎn)足番茄果實(shí)檢測(cè)的精度和速度要求。最后，通過(guò)番茄溫室大棚采摘試驗(yàn)驗(yàn)證了本文模型的可行性和準(zhǔn)確性。

摘要:為解決玉米籽粒透射圖像由于對(duì)比度較低造成內(nèi)部組分提取不精確的問(wèn)題，提出一種基于色彩通道非線(xiàn)性變換的多通道重疊區(qū)域分割方法，對(duì)玉米籽粒圖像在灰度、R通道及b通道下得到的二值圖像使用重疊區(qū)域原理，實(shí)現(xiàn)玉米籽粒組分的精確分割。首先，采集不同玉米品種的籽粒透射圖像，提取單粒玉米籽粒；其次，采用多通道重疊區(qū)域法分割單粒籽粒圖像，得到玉米籽粒胚部、角質(zhì)胚乳和粉質(zhì)胚乳3部分的圖像；最后，以查全率和查準(zhǔn)率評(píng)價(jià)多通道重疊區(qū)域法與傳統(tǒng)圖像分割方法對(duì)不同品種玉米籽粒的分割效果。不同品種玉米籽粒的分割試驗(yàn)表明：多通道重疊區(qū)域分割方法的查全率、查準(zhǔn)率及綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)均達(dá)到98%以上，分割效果優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像分割方法，能夠?qū)崿F(xiàn)不同品種透明角質(zhì)玉米籽粒透射圖像的精確組分分割。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有采用生理特性指標(biāo)的玉米水分脅迫檢測(cè)方法影響玉米植株生長(zhǎng)的問(wèn)題，提出了一種基于多視角立體視覺(jué)的玉米水分脅迫預(yù)測(cè)模型。首先，利用RGB相機(jī)獲取玉米拔節(jié)期-30°、0°（玉米葉片展開(kāi)平面）和30°的3視角圖像；然后，基于加速穩(wěn)健特征點(diǎn)（Speeded up robust features，SURF）檢測(cè)的雙目立體視覺(jué)原理，建立-30°~0°、0°~30° 2個(gè)玉米點(diǎn)云模型，采用基于KD樹(shù)（K-dimensional tree，Kd-tree）的最近迭代（Iterative closest point，ICP）點(diǎn)云配準(zhǔn)算法，將2個(gè)玉米點(diǎn)云模型數(shù)據(jù)合并到同一坐標(biāo)系下；最后，用L1中值法提取玉米點(diǎn)云骨架，在該玉米骨架基礎(chǔ)上提取玉米節(jié)間高度、葉片長(zhǎng)度及株高等參數(shù)，建立基于單一參數(shù)的玉米水分脅迫預(yù)測(cè)模型，并建立基于多參數(shù)糾錯(cuò)輸出編碼思想的支持向量機(jī)（Error correcting output codes-support vector machine, ECOC-SVM）水分脅迫預(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明，玉米葉片長(zhǎng)度、節(jié)間高度和玉米株高每日生長(zhǎng)量與水分脅迫程度呈顯著線(xiàn)性關(guān)系，〖JP2〗故分別以節(jié)間高度、株高每日生長(zhǎng)量和全展葉葉長(zhǎng)為自變量，以土壤含水率為因變量，建立水分脅迫預(yù)測(cè)模型，得到相關(guān)系數(shù)分別為0.8922、0.8928和0.8176，RMSE分別為2.92%、2.53%和2.76%。為了準(zhǔn)確判斷玉米水分脅迫程度，以上述3個(gè)玉米參數(shù)為特征向量，建立ECOC-SVM水分脅迫預(yù)測(cè)模型，該模型測(cè)試集預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為93.33%，具有較高的準(zhǔn)確性。本研究可以快速檢測(cè)拔節(jié)期玉米的水分脅迫情況，為農(nóng)情信息精準(zhǔn)獲取提供技術(shù)支持。

摘要:為有效辨別雛雞性別，提高養(yǎng)雞效益，針對(duì)部分雛雞的泄殖腔特征不明顯、采集雛雞泄殖腔圖像易受光線(xiàn)影響的問(wèn)題，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像深度特征的雛雞性別自動(dòng)鑒別方法。以翻肛法采集的雛雞泄殖腔圖像為研究對(duì)象，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建待識(shí)別雛雞泄殖腔的深度特征和雛雞泄殖腔的深度特征向量集合庫(kù)；將待識(shí)別雛雞泄殖腔的深度特征與雛雞泄殖腔的深度特征集合庫(kù)進(jìn)行相似度比較，并對(duì)比較結(jié)果進(jìn)行排序；將排序結(jié)果中排在前n個(gè)與待識(shí)別雛雞泄殖腔圖像最接近的深度特征，與待識(shí)別雛雞泄殖腔的深度特征進(jìn)行特征融合，再通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果表明，本文方法在測(cè)試數(shù)據(jù)集的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了97.04%，在生產(chǎn)環(huán)境下識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了96.82%，相比常規(guī)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，本文方法提高了雛雞性別的識(shí)別準(zhǔn)確率。

摘要:針對(duì)水-能源-糧食（WEF）系統(tǒng)紐帶關(guān)系復(fù)雜，系統(tǒng)安全性的定量評(píng)價(jià)存在不足的問(wèn)題，在分析WEF系統(tǒng)協(xié)同競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法，以新疆各市域?yàn)槔M(jìn)行定量評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：1997—2016年，新疆WEF系統(tǒng)安全等級(jí)整體呈上升趨勢(shì)；各市域WEF系統(tǒng)安全變化趨勢(shì)呈現(xiàn)為2個(gè)階段：1997—2009年，除克拉瑪依市和烏魯木齊市外，其余市域系統(tǒng)安全等級(jí)均呈增加趨勢(shì)，安全等級(jí)空間差異明顯；2010—2016年，一半市域系統(tǒng)安全等級(jí)呈下降趨勢(shì)，安全等級(jí)空間差異減小。隨著政策導(dǎo)向的變化和技術(shù)的不斷進(jìn)步，能碳強(qiáng)度始終是影響新疆WEF系統(tǒng)安全的重要因素，其他主要影響因素由農(nóng)業(yè)用水和用能方面轉(zhuǎn)變?yōu)榭稍偕茉醋越o率和水資源安全，進(jìn)而導(dǎo)致前后兩階段WEF系統(tǒng)安全空間格局差異明顯。各市域子系統(tǒng)投影值排名反映出各市域驅(qū)動(dòng)機(jī)制的差異，應(yīng)結(jié)合各市域主要影響因素和區(qū)域特點(diǎn)，因地制宜采取有效措施，以提高各市域WEF系統(tǒng)的安全。

摘要:為探明不同礦化度微咸水和地下水在不同交替灌溉方式下對(duì)土壤水鹽分布和玉米吸水規(guī)律的影響，采用3種礦化度（2.0、3.5、5.0g/L）微咸水和地下水（1.1g/L）在2種交替灌溉方式（“地下水-微咸水”、“地下水-微咸水-微咸水”）下進(jìn)行了大田試驗(yàn)。結(jié)果表明，在同一土壤深度下，土壤含水率和電導(dǎo)率隨著微咸水礦化度升高而升高，“地下水-微咸水-微咸水”交替灌溉方式下的含水率和電導(dǎo)率較高；在不同時(shí)期各處理的土壤縱向含水率均表現(xiàn)出先下降、后上升的規(guī)律，在拔節(jié)期和抽穗期各處理的土壤縱向電導(dǎo)率表現(xiàn)出先下降、后上升的規(guī)律，在灌漿期表現(xiàn)出上升、下降、再上升的規(guī)律。通過(guò)氫氧穩(wěn)定同位素分析得出，不同礦化度微咸水和不同交替灌溉方式組合下，玉米在拔節(jié)期、抽穗期和灌漿期的主要吸水深度分別為：0~20cm、20~40cm和0~20cm，不同時(shí)期主要吸水深度的平均貢獻(xiàn)率隨著微咸水礦化度的升高而減小，“地下水-微咸水-微咸水”交替灌溉方式的平均貢獻(xiàn)率較低。礦化度2.0g/L微咸水與地下水在“地下水-微咸水”的交替灌溉方式下得到的產(chǎn)量最高，達(dá)到1.54kg/m2

摘要:為探討不同灰分含量的生物質(zhì)炭對(duì)酸性紅壤特性和微生物特性的協(xié)同影響，采用盆栽試驗(yàn), 添加1%~10%土壤質(zhì)量的高灰分稻殼炭（RHC）和低灰分油茶殼炭（COSC），以無(wú)添加為對(duì)照，50d后測(cè)定土壤含水率、pH值和〖JP2〗土壤堿解氮、速效磷、速效鉀含量，以及土壤微生物群落數(shù)量、微生物量碳含量和微生物活性。結(jié)果表明，添加1%~〖JP〗10%的RHC和COSC，土壤含水率由15.54%增加至17.47%~28.28%，pH值由5.40提高至7.05~7.75，其中，10%RHC處理土壤的含水率顯著（p<0.05）提高8198%，pH值顯著提高43.52%。酸性紅壤的營(yíng)養(yǎng)元素隨RHC添加量的增加而提高，10%RHC處理土壤的堿解氮、速效磷、速效鉀含量分別顯著增加84.83%、70.47%和595.57%，COSC添加對(duì)土壤堿解氮含量有負(fù)相關(guān)影響，使其降低14.65%~29.27%。微生物群落數(shù)量隨RHC、COSC添加量的增加呈現(xiàn)先增大、后減小的趨勢(shì)，5%RHC處理對(duì)細(xì)菌、真菌、放線(xiàn)菌數(shù)量影響顯著，分別增長(zhǎng)了1040.05%、715.00%和713.59%；5%COSC處理對(duì)土壤真菌數(shù)量影響顯著，增長(zhǎng)了1.26500%。土壤微生物生物量碳含量和微生物活性均隨RHC和COSC添加量的增加呈先升高、后降低的趨勢(shì)，5%COSC處理對(duì)微生物生物量碳含量影響顯著，較對(duì)照組增長(zhǎng)了11倍，5%RHC處理對(duì)微生物活性影響顯著，較對(duì)照組增加了60.50%。因此，適量添加高灰分稻殼炭改良紅壤，可協(xié)同改良土壤理化特性、增加微生物群落數(shù)量和微生物活性。本研究結(jié)果可為高灰分生物質(zhì)炭改良酸性土壤提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:為探討大興安嶺林區(qū)蒙古櫟地上生物量分配模式，并構(gòu)建可加性生物量模型，采用破壞性取樣法共采集了78株蒙古櫟的干材、樹(shù)皮、樹(shù)枝和樹(shù)葉的生物量，其中31株通過(guò)全挖法收集根系生物量，計(jì)算地上各組分生物量占地上生物量的比例，分析其隨胸徑的變化趨勢(shì)。以胸徑、樹(shù)高、冠幅為自變量，探討各組分的最優(yōu)生物模型；采用似乎不相關(guān)模型構(gòu)建地上各組分生物量的可加性模型，采用留一交叉法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，干材占地上生物量的51%；隨胸徑的增加，干材生物量占比較為穩(wěn)定，樹(shù)枝生物量占比呈上升趨勢(shì)，樹(shù)皮和樹(shù)葉則相反，根莖比表現(xiàn)為先急、后緩的下降趨勢(shì)，均值為0.36；所有生物量模型均表現(xiàn)出良好的擬合效果（調(diào)整決定系數(shù)R2Adj為0.907~0.984），采用胸徑為自變量的根系生物量模型擬合效果最佳，基于胸徑和樹(shù)高組合變量的干材和樹(shù)皮生物量模型可取得較好結(jié)果，而以胸徑和冠幅為自變量的樹(shù)枝和樹(shù)葉生物量模型效果最佳。本研究得出的生物量模型對(duì)大興安嶺蒙古櫟生物量的核算具有參考價(jià)值。

摘要:為探明不同水氮耦合方式對(duì)東北黑土區(qū)稻田碳循環(huán)的影響，以黑龍江省黑土稻田為研究對(duì)象，于2018年進(jìn)行大田試驗(yàn)，試驗(yàn)設(shè)置常規(guī)灌溉(F)與控制灌溉(C)兩種灌水方式，全生育期施氮量設(shè)置0、85、110、135kg/hm2 4個(gè)水平(N0、N1、N2、N3)，測(cè)定了8種不同水氮耦合方式下水稻不同生育期平均土壤呼吸速率、微生物呼吸速率和根呼吸速率的變化以及水稻收獲后各器官的固碳量。結(jié)果表明，水稻植株總固碳量為446.49~716.92g/m2，各處理水稻收獲后各器官固碳量從大到小依次為穗、莖、葉、根，分別占植株總固碳量的53.69%~59.44%、27.42%~30.12%、7.24%~8.96%、4.71%~8.35%?？刂乒喔饶Ｊ侥芴岣咚局仓旯烫剂?，其中CN2處理的總固碳量最大。相同施氮量、控制灌溉模式下，莖、葉、根固碳量均大于常規(guī)灌溉模式，除CN0處理穗固碳量低于FN0處理外，其余相同施氮量、控制灌溉模式下的穗固碳量均大于常規(guī)灌溉模式。不同水氮耦合方式下，水稻從返青期至乳熟期各生育期平均土壤呼吸速率、微生物呼吸速率、根呼吸速率均呈先升高、后降低的趨勢(shì)，且均在分蘗期達(dá)到峰值。除返青期外，與不施肥處理相比，施肥后各生育期平均土壤呼吸速率、微生物呼吸速率和根呼吸速率均增大，且隨著施氮量的增加而增大?？刂乒喔饶Ｊ较赂魇┑刻幚硭靖魃?除返青期外)平均土壤呼吸速率、微生物呼吸速率和根呼吸速率均高于常規(guī)灌溉模式下相同施氮量處理。8種不同水氮耦合方式下黑土稻田均表現(xiàn)為較強(qiáng)的碳“匯”，控制灌溉模式能夠增加碳“匯”強(qiáng)度，其中CN2處理碳“匯”強(qiáng)度最大。本研究結(jié)果可為提高黑土稻田固碳減排潛力提供理論基礎(chǔ)，為估算區(qū)域乃至全球碳平衡提供數(shù)據(jù)支撐。

摘要:為揭示水炭運(yùn)籌下銨態(tài)氮、硝態(tài)氮在不同土層的分布規(guī)律和土壤氮素在水稻植株中的分布規(guī)律，設(shè)置兩種水分管理模式（淺濕干灌溉、常規(guī)淹灌）和4個(gè)秸稈生物炭施用量水平（0、2.5、12.5、25t/hm2)，采用田間小區(qū)和15N示蹤微區(qū)結(jié)合的方法，研究了不同水炭運(yùn)籌下0~60cm土層NH+4N、NO-3N和肥料NH+415N、NO-315N的累積分布，以及土壤氮素在水稻植株中的分布情況，并計(jì)算了不同水炭運(yùn)籌下的土壤盈虧狀況。試驗(yàn)結(jié)果表明：淺濕干灌溉模式下，稻田土壤中的NH+4N累積量隨土層深度的增加而減小，施加適量的秸稈生物炭增加了0~20cm土層NH+4N、NO-3N累積量，同時(shí)減少了20~60cm土層的累積量。相同秸稈生物炭施用水平下，淺濕干灌溉模式0~20cm土層中NH+4N、NO-3N累積量和肥料NH+4 15N、NO-3.15N累積量均高于常規(guī)淹灌模式，淺濕干灌溉模式20~40cm和40~60cm土層NO-3.15N累積量較常規(guī)淹灌模式顯著降低(P＜0.05)。淺濕干灌溉模式積累的土壤氮素有979%~1396%分布在植株葉片，15.71%~20.03%分布在植株莖鞘，66.00%~74.50%分布在植株穗部。綜合考慮寒地黑土區(qū)土壤氮庫(kù)盈虧平衡，淺濕干灌溉模式施加12.5t/hm2秸稈生物炭的水炭運(yùn)籌模式最優(yōu)。

摘要:作為畜禽屠宰業(yè)的副產(chǎn)物，動(dòng)物骨含有蛋白質(zhì)、脂肪等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，合理利用動(dòng)物骨可以減少環(huán)境污染與資源浪費(fèi)。從骨骼中提取回收膠原蛋白/多肽、并加工為高附加值產(chǎn)品被認(rèn)為是一個(gè)具有潛力的發(fā)展方向。然而，膠原多肽的分子質(zhì)量及分布會(huì)影響其溶解度、粘度、膠凝能力和穩(wěn)定性等理化性質(zhì)，從而影響膠原多肽基復(fù)合材料的結(jié)構(gòu)與性能。以不同分子質(zhì)量的牛骨膠原多肽為研究對(duì)象，采用溶液流延法制備膠原多肽-羧甲基纖維素復(fù)合膜，通過(guò)測(cè)定拉伸強(qiáng)度、斷裂伸長(zhǎng)率、水溶性指數(shù)、靜態(tài)接觸角等指標(biāo)，考察復(fù)合膜的力學(xué)性能和疏水性，并結(jié)合傅里葉變換紅外光譜分析、X射線(xiàn)衍射分析、熱重分析和掃描電子顯微鏡等技術(shù)，探究膠原多肽分子質(zhì)量對(duì)復(fù)合膜微結(jié)構(gòu)與性能的影響及作用機(jī)理。研究結(jié)果表明：添加膠原多肽可以顯著改善復(fù)合膜的力學(xué)性能和疏水性，且在肽分子質(zhì)量為700~1000u時(shí)復(fù)合膜性能最優(yōu)，其表面結(jié)構(gòu)致密，拉伸強(qiáng)度、斷裂強(qiáng)度和楊氏模量較對(duì)照組分別提升2.39、2.55、10.11倍，斷裂伸長(zhǎng)率較對(duì)照組降低40%，疏水性和熱穩(wěn)定性也最理想；但隨著牛骨膠原多肽分子質(zhì)量的增加，復(fù)合膜的水溶性增加，力學(xué)性能和熱穩(wěn)定性顯著降低。

摘要:以產(chǎn)氣性能不同的青海農(nóng)用沼氣池為研究對(duì)象，利用宏基因組技術(shù)分析了全年溫度最高和最低時(shí)期污泥樣品的微生物組成和功能特征。物種注釋顯示發(fā)酵系統(tǒng)中蘊(yùn)藏著豐富的微生物種群。在細(xì)菌類(lèi)群中，擬桿菌門(mén)、厚壁菌門(mén)和變形菌門(mén)豐度最高，占所有菌群相對(duì)豐度的72.37%~74.00%，參與關(guān)鍵的發(fā)酵作用。在4種樣品中，互養(yǎng)菌門(mén)(相對(duì)豐度1.62%~4.73%)豐度偏低，與沼氣產(chǎn)氣的變化規(guī)律相一致，可能是沼氣生產(chǎn)重要的功能類(lèi)群。在屬水平上，優(yōu)勢(shì)類(lèi)群依次是海螺菌屬(相對(duì)豐度6.75%)、梭菌屬(相對(duì)豐度4.56%)、密螺旋體屬(相對(duì)豐度3.60%)和假單胞菌屬(相對(duì)豐度3.01%)。古菌類(lèi)群中，產(chǎn)甲烷菌屬(相對(duì)豐度25.41%~31.65%)是最優(yōu)勢(shì)類(lèi)群，也是最主要的產(chǎn)氣功能類(lèi)群。功能注釋表明，產(chǎn)氣好比產(chǎn)氣差的樣品具有更多的有效基因，參與甲烷代謝相關(guān)路徑的功能基因豐度更高。在樣品中，甲烷代謝途徑涉及的氫代謝-營(yíng)養(yǎng)型產(chǎn)甲烷菌參與CO2還原反應(yīng)，所有代謝通路完整，且產(chǎn)氣好的樣品功能酶基因豐度趨高。研究結(jié)果表明，在青海農(nóng)用沼氣發(fā)酵系統(tǒng)中，甲烷產(chǎn)生的途徑主要依賴(lài)于H2氧化/CO2還原的合成。

摘要:針對(duì)馬鈴薯種薯需求量大以及人工切種工作量大、勞動(dòng)強(qiáng)度高、切種效率較低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種定向排列縱橫切分馬鈴薯種薯切塊機(jī)，可同時(shí)完成馬鈴薯種薯清土除雜、大小分選、種薯排列、切塊、薯塊殺菌消毒、薯種碎片清選和集薯輸送等多種作業(yè)。該種薯切塊機(jī)包括種薯分選裝置、定向排列裝置、縱切裝置和橫切裝置，采用縱刀和橫刀組合切塊工藝，可有效提高種薯切塊效率，降低勞動(dòng)強(qiáng)度。以中間電機(jī)Ⅱ轉(zhuǎn)速、上下膠皮輥中心距和薯刀梳子安裝角為試驗(yàn)因素，以薯塊合格率、薯塊盲眼率和種薯?yè)p耗率為試驗(yàn)指標(biāo)，進(jìn)行了響應(yīng)曲面試驗(yàn)，采用DesignExpert 8.0.6軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出最優(yōu)參數(shù)組合為：中間電機(jī)Ⅱ轉(zhuǎn)速為965.76r/min，上下膠皮輥中心距為315mm，薯刀梳子安裝角為104.61°，最優(yōu)參數(shù)組合條件下薯塊合格率94.86%，薯塊盲眼率1.84%，種薯?yè)p耗率972%。在最優(yōu)參數(shù)組合條件下進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明，薯塊合格率為92.13%，薯塊盲眼率為1.91%，種薯?yè)p耗率為10.21%，與預(yù)測(cè)值相比，薯塊合格率、薯塊盲眼率及種薯?yè)p耗率的相對(duì)誤差分別為2.88%、3.80%、5.04%，滿(mǎn)足馬鈴薯種薯切塊要求。

摘要:釀酒酵母是食品發(fā)酵最常用的菌種之一，酵母應(yīng)對(duì)高滲脅迫的能力決定食品發(fā)酵的成功與否以及食品腐敗的危害程度。為研究高糖壓力對(duì)釀酒酵母的影響，測(cè)定了釀酒酵母在應(yīng)對(duì)極端高糖壓力（0.6g/mL）時(shí)細(xì)胞壁幾丁質(zhì)和葡聚糖含量的變化，采用CFW染料和葡聚糖特異性降解酶對(duì)細(xì)胞壁的敏感性進(jìn)行分析，并進(jìn)一步通過(guò)雙染料（PI和Hoechst 33342）染色對(duì)釀酒酵母細(xì)胞膜完整性進(jìn)行分析，最后通過(guò)RNA測(cè)序研究了釀酒酵母在極端高糖壓力下表達(dá)的全局差異基因。結(jié)果表明：高糖壓力改變了釀酒酵母細(xì)胞壁和細(xì)胞膜的特性。全局轉(zhuǎn)錄測(cè)試結(jié)果顯示，高糖壓力通過(guò)下調(diào)釀酒酵母與細(xì)胞壁完整性（CWI）信號(hào)傳導(dǎo)途徑相關(guān)的基因ROM1、RLM1、PIR3、YGP1、CWP1等，進(jìn)行細(xì)胞壁損傷的應(yīng)激反應(yīng)，高糖壓力還通過(guò)下調(diào)釀酒酵母與細(xì)胞膜成分相關(guān)的基因（如PDR15和YOR1）造成了細(xì)胞膜損傷。最后，比較了釀酒酵母在不同壓力因子（0.2g/mL糖、0.4g/mL糖、0.6g/mL糖和檸檬醛壓力）下細(xì)胞依賴(lài)RLM1調(diào)控的CWI信號(hào)傳導(dǎo)途徑的差異調(diào)節(jié)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在CWI中起關(guān)鍵作用的 RLM1僅在0.6g/mL糖的極端壓力下被下調(diào)。

摘要:為了研究乳酸-乳酸脫氫酶（LDH）體系對(duì)牦牛肉線(xiàn)粒體在電子傳遞鏈中煙酰胺腺嘌呤二核苷酸（NADH）再生的影響，建立了體外孵化模型，研究乳酸鹽對(duì)線(xiàn)粒體膜通透性、膜電位的影響和乳酸-LDH體系在NADH再生和高鐵肌紅蛋白（MetMb）還原中的作用。結(jié)果表明：乳酸鹽處理組線(xiàn)粒體膜通透性增大、線(xiàn)粒體膜電位下降；在所有試驗(yàn)組中，乳酸鈣（CaL）+LDH+NAD體系組的樣品氧消耗速率和MetMb還原最高（P＜0.05），當(dāng)抗霉素A存在時(shí)，由CaL-LDH-NAD處理生成的NADH不能進(jìn)行氧消耗。當(dāng)MetMb只和線(xiàn)粒體孵育時(shí)，體系內(nèi)的Mb氧化還原狀態(tài)幾乎未發(fā)生改變（P＞0.05），由LDH形成的NADH不能在沒(méi)有還原酶或電子載體的情況下還原MetMb。添加LDH抑制劑草氨酸鈉處理組雖然降低了CaL-LDH-NAD組合對(duì)MetMb的還原（P＜0.05），但并未完全抑制MetMb的還原，說(shuō)明除了電子傳遞鏈介導(dǎo)的非酶促還原外，CaL-LDH-NAD體系產(chǎn)生的NADH也可用于線(xiàn)粒體內(nèi)的酶促M(fèi)etMb還原。作為線(xiàn)粒體內(nèi)三羧酸循環(huán)中間代謝物，乳酸鹽與宰后牦牛肉肉色有關(guān)，乳酸鹽的氧化過(guò)程是導(dǎo)致MetMb還原的原因，線(xiàn)粒體的還原能力可以影響氧消耗、MetMb還原以及肌紅蛋白（Mb）氧化還原狀態(tài)，進(jìn)而影響牛肉色澤的穩(wěn)定性。

摘要:利用應(yīng)力松弛模式研究了低?；Y(jié)冷膠（LA）/高?；Y(jié)冷膠（HA）質(zhì)量配比、基體總濃度、pH值對(duì)低?；?高?；鶑?fù)合酸性結(jié)冷膠凝膠（L/HGLG）凝膠特性的影響。結(jié)果表明，復(fù)合酸性凝膠的應(yīng)力松弛行為可用Peleg模型進(jìn)行擬合，平衡模量EA可用來(lái)表征復(fù)合酸性凝膠的凝膠強(qiáng)度。LA/HA質(zhì)量配比、pH值和基體濃度對(duì)復(fù)合酸性結(jié)冷膠凝膠的凝膠特性影響顯著。隨著LA/HA質(zhì)量配比的增加，EA和k1均表現(xiàn)出先增大、后減小的變化規(guī)律，在LA/HA質(zhì)量配比為50∶50時(shí)獲得最大值，說(shuō)明此時(shí)LA和HA形成了互穿網(wǎng)絡(luò)。隨著pH值的增加，復(fù)合酸性結(jié)冷膠凝膠的EA呈現(xiàn)了先增大、后減小的變化趨勢(shì)，pH值為3時(shí)最大。結(jié)冷膠總濃度越高，EA越大。相對(duì)于高?；Y(jié)冷膠，低?；Y(jié)冷膠對(duì)酸更為敏感。此外，模擬胃液酸環(huán)境時(shí)，以pH值為2的酸液浸泡可以對(duì)復(fù)合凝膠的結(jié)構(gòu)與凝膠特性產(chǎn)生影響。

摘要:以大豆分離蛋白為原料，采用超聲對(duì)蛋白進(jìn)行預(yù)處理，經(jīng)加熱（100℃、20min）和離心得到可溶性熱聚集體（STSPI），以可溶性大豆分離蛋白（SSPI）（原大豆分離蛋白溶于磷酸鹽緩沖液后離心制備）作為對(duì)照，探究熱誘導(dǎo)對(duì)超聲預(yù)處理蛋白的結(jié)構(gòu)特性（微觀結(jié)構(gòu)、粒徑分布、官能團(tuán)、二三級(jí)結(jié)構(gòu)、電位、疏水性）和乳化特性（乳化性和乳化穩(wěn)定性）的影響。結(jié)果表明：與STSPI相比，超聲預(yù)處理再經(jīng)加熱、離心后得到的可溶性蛋白（USTSPI）在超聲時(shí)間和超聲功率為6min、600W時(shí)，其平均粒徑、電位絕對(duì)值、蛋白質(zhì)分散度指數(shù)（PDI）和濁度分別下降了273.50nm、6mV、0.33和288.2；官能團(tuán)中羰基和二硫鍵質(zhì)量摩爾濃度分別降低了0.26nmol/mg和0.38μmol/g，游離氨基和游離巰基質(zhì)量摩爾濃度提高了0.16μmol/mg和0.59μmol/g；α螺旋和β轉(zhuǎn)角結(jié)構(gòu)增多，β1結(jié)構(gòu)相對(duì)含量降低了11.97個(gè)百分點(diǎn)；表面疏水性指數(shù)提高了36478，乳化性指數(shù)和乳化穩(wěn)定性指數(shù)提高了123.56m2/g和360.95min。這說(shuō)明對(duì)蛋白進(jìn)行超聲預(yù)處理后能在一定程度上阻礙因熱效應(yīng)導(dǎo)致的蛋白乳化活性降低，可為解決因加熱引起蛋白乳化特性降低問(wèn)題提供參考。

摘要:提出一種基于MultiBug思想的非搜索全局路徑規(guī)劃算法。在MultiBug算法中，借用傳統(tǒng)Bug算法的尋路邏輯，加入遇到障礙物時(shí)的爬蟲(chóng)分裂規(guī)則及爬蟲(chóng)死亡條件判斷規(guī)則，直至其中一只爬蟲(chóng)以相對(duì)最優(yōu)路徑抵達(dá)終點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)多路徑并行運(yùn)算的局部最優(yōu)尋路策略。利用柵格法對(duì)多類(lèi)障礙物、迷宮類(lèi)地圖等環(huán)境進(jìn)行建模，并與DistBug算法、RRT*和A*算法進(jìn)行路徑長(zhǎng)度及運(yùn)算時(shí)間的對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn), 結(jié)果表明，采用MultiBug算法獲得的路徑長(zhǎng)度和用時(shí)都表現(xiàn)得更加穩(wěn)定；與獲得最短路徑的A*算法相比，MultiBug算法獲得的平均路徑長(zhǎng)度僅增加了16.8%，平均用時(shí)減少了86.5%。經(jīng)理論分析及仿真驗(yàn)證，MultiBug算法時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，具有路徑較短、時(shí)效性強(qiáng)、算法通用性和穩(wěn)定性好的路徑規(guī)劃性能。

摘要:(RPa∥3R)2R+RPa機(jī)構(gòu)是基于方位特征（POC）方程并聯(lián)機(jī)構(gòu)拓?fù)渚C合理論的一種非對(duì)稱(chēng)并聯(lián)機(jī)構(gòu)，其耦合度為零，且具有部分運(yùn)動(dòng)解耦性。本文對(duì)該機(jī)構(gòu)進(jìn)行剛度建模和特性分析。首先，對(duì)該機(jī)構(gòu)進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述，基于虛擬彈簧法對(duì)機(jī)構(gòu)支鏈進(jìn)行剛度建模，給出支鏈的靜力學(xué)方程，并求解機(jī)構(gòu)的剛度矩陣；其次，給出機(jī)構(gòu)在工作空間中的整體剛度分布，并分別對(duì)x、y、z軸方向的扭轉(zhuǎn)、線(xiàn)性剛度進(jìn)行分析；進(jìn)一步對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行有限元分析，并與虛擬彈簧法所得的機(jī)構(gòu)變形結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證剛度結(jié)果的正確性；最后，對(duì)比非對(duì)稱(chēng)的(RPa∥3R)2R+RPa機(jī)構(gòu)與對(duì)稱(chēng)Delta機(jī)構(gòu)在不同截面下的剛度特性，結(jié)果表明，(RPa∥3R)2R+RPa機(jī)構(gòu)的剛度大于Delta機(jī)構(gòu)。

摘要:多模式并聯(lián)機(jī)構(gòu)可通過(guò)改變操作模式來(lái)滿(mǎn)足不同功能性、適應(yīng)性要求。為更好地實(shí)現(xiàn)多模式機(jī)構(gòu)不同模式間的平穩(wěn)變換，提出一種多模式并聯(lián)機(jī)構(gòu)的操作模式變換方法。首先，基于Study參數(shù)和代數(shù)幾何對(duì)多模式并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行可重構(gòu)分析，獲得機(jī)構(gòu)的各種操作模式和變換位形；其次，對(duì)實(shí)際需要的操作模式和變換位形的合理驅(qū)動(dòng)空間進(jìn)行分析求解，將所有變換位形的驅(qū)動(dòng)空間求交集，得到機(jī)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)空間，并優(yōu)選出最優(yōu)的驅(qū)動(dòng)組合；最后，采用TCI（整體運(yùn)動(dòng)/力約束性能指標(biāo)）確定近似約束奇異空間，在該空間內(nèi)采用冗余驅(qū)動(dòng)的方式，使機(jī)構(gòu)平穩(wěn)實(shí)現(xiàn)操作模式之間的變換。以SNU 3UPU機(jī)構(gòu)為例，分析了3T模式與2T1R模式之間的變換過(guò)程，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了該方法的正確性。

摘要:針對(duì)一種具有冗余結(jié)構(gòu)的3RRPaR并聯(lián)機(jī)構(gòu)，根據(jù)拉格朗日乘子法建立動(dòng)力學(xué)模型，進(jìn)而對(duì)冗余并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析。首先，分析了3RRPaR并聯(lián)機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征，確定了冗余結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)構(gòu)型；然后，利用閉環(huán)矢量法建立并聯(lián)機(jī)構(gòu)的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，利用拉格朗日乘子法建立并聯(lián)機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型；最后，利用Matlab分別對(duì)并聯(lián)機(jī)構(gòu)空載和加載時(shí)的動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行數(shù)值求解，繪制了動(dòng)力學(xué)響應(yīng)曲線(xiàn)，根據(jù)拉格朗日乘子與約束力矩的關(guān)系求解出驅(qū)動(dòng)桿的驅(qū)動(dòng)力矩，將計(jì)算結(jié)果與ADAMS虛擬仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證了動(dòng)力學(xué)建模方法的正確性。結(jié)果表明，動(dòng)平臺(tái)加載后，驅(qū)動(dòng)桿的驅(qū)動(dòng)力矩也隨之增大，但其數(shù)值變化規(guī)律與空載時(shí)基本相同。本研究為該并聯(lián)機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)控制和機(jī)構(gòu)性能研究奠定了基礎(chǔ)，也為其他結(jié)構(gòu)冗余并聯(lián)機(jī)構(gòu)的剛體動(dòng)力學(xué)建模提供了方法和思路。

摘要:針對(duì)目前多層農(nóng)場(chǎng)特有環(huán)境的電梯需求，以養(yǎng)殖農(nóng)場(chǎng)垂直搬運(yùn)飼料、畜禽或廢棄物用電梯為研究對(duì)象，提出了電梯可擴(kuò)展載貨驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。與普通貨梯不同，裝載貨物小車(chē)需要在電梯轎廂門(mén)和層門(mén)開(kāi)啟后，通過(guò)轎廂內(nèi)和每層層門(mén)處的驅(qū)動(dòng)電機(jī)協(xié)調(diào)運(yùn)行完成進(jìn)出轎廂的任務(wù)。針對(duì)群電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，建立轎廂內(nèi)外兩臺(tái)電機(jī)的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型，在此基礎(chǔ)上，對(duì)小車(chē)進(jìn)出進(jìn)行控制，提出了基于模型辨識(shí)的多電機(jī)按轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向矢量控制方法?？紤]驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)成本和硬件結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化，省去了轉(zhuǎn)矩傳感器，將三相異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)子磁鏈和轉(zhuǎn)子位置估計(jì)整合為一個(gè)多參數(shù)線(xiàn)性加權(quán)模型，以獲得反饋量。最后對(duì)轉(zhuǎn)矩模型辨識(shí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，由均方根誤差可知，辨識(shí)結(jié)果有效逼近了參考模型的非線(xiàn)性特征。轉(zhuǎn)矩等多參數(shù)辨識(shí)結(jié)果組成了控制系統(tǒng)反饋回路，實(shí)驗(yàn)證明了該控制方法的有效性。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)多級(jí)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的輸出，軸向柱塞馬達(dá)必須使用節(jié)流閥、減壓閥等耗能元件來(lái)改變輸入壓力和流量，但同時(shí)降低了效率。新型雙斜盤(pán)多排式軸向柱塞馬達(dá)可以利用其結(jié)構(gòu)的特殊性，實(shí)現(xiàn)輸出轉(zhuǎn)矩的多樣性。本文基于雙斜盤(pán)多排式軸向柱塞馬達(dá)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及工作原理，推導(dǎo)了該馬達(dá)在不同工作方式下的理論瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)矩不均勻系數(shù)，并通過(guò)Matlab分析了內(nèi)外馬達(dá)轉(zhuǎn)矩系數(shù)比對(duì)轉(zhuǎn)矩不均勻系數(shù)的影響，設(shè)計(jì)了馬達(dá)的實(shí)驗(yàn)液壓系統(tǒng)并搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)馬達(dá)進(jìn)行了原理性實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在額定壓力和額定排量下，該馬達(dá)能實(shí)現(xiàn)多種不同的轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩輸出，隨著內(nèi)外馬達(dá)轉(zhuǎn)矩系數(shù)比的增大，低速大轉(zhuǎn)矩的轉(zhuǎn)矩不均勻系數(shù)越小，高速低轉(zhuǎn)矩不穩(wěn)定系數(shù)越大，通過(guò)合理設(shè)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)馬達(dá)在不同工作狀態(tài)下的穩(wěn)定運(yùn)行，驗(yàn)證了新型馬達(dá)在結(jié)構(gòu)原理上的可行性，為新型軸向柱塞馬達(dá)的改進(jìn)設(shè)計(jì)提供了實(shí)驗(yàn)依據(jù)。