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摘要:以秸稈覆蓋還田和玉米免少耕播種為主要技術(shù)特征的保護(hù)性耕作技術(shù)是東北黑土地保護(hù)與利用的主要技術(shù)手段。本文綜述了東北黑土區(qū)目前主要的玉米免少耕播種技術(shù)模式與配套機(jī)具，重點(diǎn)對(duì)比分析了秸稈覆蓋還田條件下種床整備機(jī)具工作原理及其技術(shù)特點(diǎn)。在闡述現(xiàn)有玉米免少耕播種技術(shù)模式及配套裝備存在主要問(wèn)題的基礎(chǔ)上，建議重點(diǎn)圍繞種床整備、高速精量排種、智能電驅(qū)排種、播深智能控制、壟作免少耕播種、農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合等方面展開(kāi)深入研究，以期為東北黑土地玉米免少耕播種技術(shù)與機(jī)具研究提供裝備技術(shù)支撐。

摘要:針對(duì)東北黑土區(qū)保護(hù)性耕作秸稈還田條件下，地表秸稈量大導(dǎo)致免耕播種過(guò)程易雍堵、播種后地溫提升慢等問(wèn)題，提出了一種秸稈條帶撿拾粉碎深埋方式，通過(guò)撿拾粉碎機(jī)構(gòu)將地表部分秸稈撿拾粉碎，由罩殼處篩孔完成土稈篩分，集稈螺旋器進(jìn)行秸稈的定向集運(yùn)，最后經(jīng)運(yùn)秸風(fēng)機(jī)實(shí)現(xiàn)秸稈輸送深埋。本文對(duì)粉碎刀結(jié)構(gòu)、排列方式和轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行確定，對(duì)粉碎刀軸的秸稈漏撿區(qū)域面積展開(kāi)分析，通過(guò)理論分析和離散元單因素仿真試驗(yàn)明確了集稈螺旋器轉(zhuǎn)速與其所受扭矩和秸稈運(yùn)動(dòng)速度之間的關(guān)系，初步確定了螺旋器轉(zhuǎn)速為900~1100r/min，設(shè)計(jì)了開(kāi)溝鏟的結(jié)構(gòu)參數(shù)，并利用離散元全因素仿真試驗(yàn)?zāi)M了作業(yè)速度與開(kāi)溝深度兩因素間與表層土壤顆粒運(yùn)動(dòng)及開(kāi)溝鏟受力之間的關(guān)系，以作業(yè)速度、開(kāi)溝深度和螺旋器轉(zhuǎn)速為因素，秸稈深埋合格率為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行Box-Behnken試驗(yàn)。田間試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)前進(jìn)速度為3km/h、開(kāi)溝深度為290mm、螺旋器轉(zhuǎn)速為1000r/min時(shí)，其秸稈掩埋合格率為64.2%，其預(yù)測(cè)值約為67.4%，誤差小于5%，滿足設(shè)計(jì)需求。研究成果為東北黑土地保護(hù)性耕作推廣提供了新的方案和技術(shù)支撐。

摘要:針對(duì)東北稻區(qū)秸稈還田作業(yè)中存在的粉碎效果差、秸稈腐解速率慢的問(wèn)題，提出了適合該區(qū)域秸稈翻埋還田秸稈粉碎狀態(tài)，為5~10cm撕裂狀態(tài)。結(jié)合預(yù)達(dá)到粉碎后秸稈形態(tài)及現(xiàn)有機(jī)具使用情況，設(shè)計(jì)了具有激蕩滑切和撕裂兩個(gè)階段并與聯(lián)合收獲機(jī)裝配的秸稈粉碎裝置，通過(guò)理論分析對(duì)粉碎過(guò)程關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。單因素試驗(yàn)表明：秸稈含水率從69.77%減少到29.34%時(shí)，秸稈因受干物質(zhì)含量和彎曲強(qiáng)度改變影響，秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率和破碎率分別下降6.44、9.55個(gè)百分點(diǎn)，拋撒幅寬有先增加后減少趨勢(shì)；秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率和破碎率隨收獲速度增加有較大幅度降低，拋撒幅寬減少0.22m；粉碎刀軸轉(zhuǎn)速?gòu)?100r/min提高至2850r/min時(shí)，秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率和破碎率都有顯著提高，拋撒幅寬也有較大幅度增加；兩級(jí)定刀直線間隔變大，秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率和破碎率有小幅度增加，拋撒幅寬減小0.11m。正交試驗(yàn)表明：秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率和破碎率受收獲速度和粉碎刀軸轉(zhuǎn)速影響規(guī)律基本一致，收獲速度和粉碎刀軸轉(zhuǎn)速對(duì)秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率和破碎率影響更顯著（P<0.05）；粉碎刀軸轉(zhuǎn)速和兩級(jí)定刀直線間隔對(duì)拋撒幅寬影響較顯著（P<0.05）。設(shè)計(jì)的裝置對(duì)東北稻區(qū)秸稈還田關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題具有重要意義和應(yīng)用價(jià)值。

摘要:針對(duì)玉米秸稈粉碎過(guò)程中秸稈力學(xué)和能耗變化規(guī)律不明確，限制秸稈粉碎還田質(zhì)量提升，不利于秸稈還田技術(shù)在東北黑土區(qū)推廣應(yīng)用的問(wèn)題，本文基于異速圓盤(pán)動(dòng)態(tài)支撐式玉米秸稈粉碎裝置和秸稈受力狀態(tài)，將玉米秸稈粉碎全過(guò)程分為秸稈撿拾階段、秸稈升舉輸送階段和入侵粉碎階段，建立秸稈各階段受力數(shù)學(xué)模型，確定其關(guān)鍵影響參數(shù)及范圍。以撿拾粉碎刀轉(zhuǎn)速、對(duì)數(shù)螺線支撐圓盤(pán)刀滑切角和撿拾粉碎刀與對(duì)數(shù)螺線支撐圓盤(pán)刀間的傳動(dòng)比為試驗(yàn)因素，選取秸稈最大破碎力、滑切切割功耗和滑切沖量為試驗(yàn)指標(biāo)，應(yīng)用有限元分析方法研究試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響規(guī)律。結(jié)果表明，撿拾粉碎刀轉(zhuǎn)速為1950 r/min、對(duì)數(shù)螺線支撐圓盤(pán)刀滑切角為40°和撿拾粉碎刀與對(duì)數(shù)螺線支撐圓盤(pán)刀間的傳動(dòng)比為0.5時(shí)，秸稈最大破碎力、滑切切割功耗和滑切沖量分別為101.71 N、1049.42W和0.032N·s。田間驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明，滑切切割功耗為1150.43W，與模型預(yù)測(cè)值誤差為9.63%，秸稈粉碎長(zhǎng)度合格率為93.34%，滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求。

摘要:為解決東北寒區(qū)部分播種機(jī)在秸稈重度覆蓋還田地區(qū)無(wú)法正常播種作業(yè)問(wèn)題，基于2BMFJ-DL4型原茬地免耕精量播種機(jī)側(cè)向清秸覆秸原理，結(jié)合玉米大豆1.1m大壟輪作寬窄行種植模式，設(shè)計(jì)了一種前置式原茬地種床整備裝置。通過(guò)理論分析和計(jì)算機(jī)仿真，設(shè)計(jì)了裝置結(jié)構(gòu)和液壓系統(tǒng)，確定了其作業(yè)關(guān)鍵參數(shù)范圍，液壓系統(tǒng)分析結(jié)果表明，液壓懸掛系統(tǒng)和液壓驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)各執(zhí)行元件的同步性能、轉(zhuǎn)速和扭矩均滿足作業(yè)技術(shù)要求。應(yīng)用Design-Expert 8.0.6軟件和三因素三水平正交試驗(yàn)方法，以作業(yè)速度、種床整備單元組刀軸轉(zhuǎn)速和種床整備刀齒入土深度為試驗(yàn)因素，以清秸率、覆秸均勻度和每個(gè)種床整備單元組刀軸旋轉(zhuǎn)功耗為評(píng)價(jià)指標(biāo)，實(shí)施參數(shù)組合優(yōu)化田間試驗(yàn)。結(jié)果表明，在參數(shù)組合為作業(yè)速度7.2km/h、種床整備單元組刀軸轉(zhuǎn)速600r/min、種床整備刀齒入土深度30mm時(shí)，清秸率為91.03%，覆秸均勻度為92.61%，每個(gè)種床整備單元組刀軸旋轉(zhuǎn)功耗為7.96kW，性能滿足生產(chǎn)農(nóng)藝技術(shù)要求；研究結(jié)果為提高播種機(jī)利用率和原茬地免耕覆秸播種機(jī)械化技術(shù)模式在玉米秸稈全量還田地區(qū)的推廣應(yīng)用提供了技術(shù)支持。

摘要:根據(jù)東北黑土地玉米免少耕播種與施肥需求，提出一種普通復(fù)合肥與緩釋肥分層施用的方法，并設(shè)計(jì)了一種分層深施肥裝置，通過(guò)理論分析與參數(shù)計(jì)算確定了分層深施肥裝置關(guān)鍵部件的結(jié)構(gòu)和基本工作參數(shù)。分析確定了影響分層深施肥裝置施肥作業(yè)效果的主要因素，選取翼鏟向后和向下傾斜角、作業(yè)速度為試驗(yàn)因素，以各層施肥量偏差穩(wěn)定性系數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo)，利用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)與離散元耦合仿真的方法，進(jìn)行二次正交旋轉(zhuǎn)組合仿真試驗(yàn)，建立了試驗(yàn)指標(biāo)與影響因素的回歸模型。通過(guò)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的擬合和優(yōu)化分析，得到了翼鏟向后和向下傾斜角分別為58.11°和52.84°、作業(yè)速度為3.38km/h時(shí)，上、中、下3層施肥量偏差穩(wěn)定性系數(shù)分別為8.50%、6.54%和9.10%，以優(yōu)化得到的參數(shù)進(jìn)行了裝置加工和田間試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果與仿真試驗(yàn)優(yōu)化結(jié)果相吻合，滿足設(shè)計(jì)要求。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)一次施肥滿足作物不同生育期的養(yǎng)分需求并提高肥料利用率，設(shè)計(jì)了一種適用于帶狀免耕播種機(jī)的深松全層施肥鏟，并對(duì)深松鏟、施肥管和施肥板的夾角進(jìn)行理論分析與設(shè)計(jì)，得到關(guān)鍵參數(shù)的理論值。采用二次回歸通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)，以肥量均勻變異系數(shù)為響應(yīng)指標(biāo)，以工作速度和作業(yè)深度為影響因子，利用EDEM建立深松全層施肥鏟的離散元仿真模型，模擬深松全層施肥鏟的工作過(guò)程，通過(guò)仿真分析得出試驗(yàn)數(shù)據(jù)；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，得到最優(yōu)工作參數(shù)組合為：工作速度3.81m/s，作業(yè)深度25.22cm。取工作速度4m/s、作業(yè)深度25cm進(jìn)行田間試驗(yàn)，結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的施肥鏟在最優(yōu)工作參數(shù)下，0~5cm、5~10cm、10~15cm、15~20cm土層的肥量均勻性變異系數(shù)分別為41.05%、24.11%、20.31%、14.63%，試驗(yàn)值與理論優(yōu)化值相對(duì)誤差為10.89%、4.06%、2.37%、3.10%。

摘要:針對(duì)農(nóng)田秸稈形態(tài)多樣、細(xì)碎秸稈難以準(zhǔn)確識(shí)別的問(wèn)題，基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，提出了一種基于K-means聚類和分區(qū)尋優(yōu)結(jié)合的秸稈覆蓋率計(jì)算方法。該方法首先利用K-means聚類算法對(duì)玉米秸稈圖像進(jìn)行分割，使秸稈從背景圖像中分離；然后將秸稈圖像分隔為16區(qū)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分別計(jì)算各區(qū)秸稈中位數(shù)和眾數(shù)灰度平均值，16區(qū)平均后分別獲得秸稈中心灰度和土壤背景中心灰度，將其作為新的分類中心，重新采用K-means聚類方法對(duì)玉米秸稈圖像進(jìn)行分割，當(dāng)秸稈中心灰度不再發(fā)生變化時(shí)停止迭代，計(jì)算秸稈像素點(diǎn)數(shù)量；最后計(jì)算獲得玉米秸稈覆蓋率。2021年4月，該方法在吉林省長(zhǎng)春市玉米地100個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行了實(shí)際驗(yàn)證，與人工拉繩法和人工圖像標(biāo)記法的相關(guān)系數(shù)分別為0.7161和0.9068，誤判率7%，平均誤差比Otsu閾值化方法和經(jīng)典K-means聚類方法分別降低了45.6%和29.2%。試驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同天氣、不同種植模式、不同地塊條件下的秸稈覆蓋率準(zhǔn)確計(jì)算，該研究結(jié)果可為秸稈覆蓋率在線計(jì)算提供一種新方法。

摘要:為探究東北黑土區(qū)秸稈覆蓋還田及其腐解率對(duì)土壤溫濕度和玉米產(chǎn)量的影響，2019年和2020年在大慶市肇州縣進(jìn)行了秸稈覆蓋全量還田（試驗(yàn)組）和留茬10cm左右還田處理（對(duì)照組）對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明：試驗(yàn)組秸稈腐解率4月僅為4.3%和4.5%，5月為17.8%和16.8%，6月為22.3%和27.8%，秸稈腐解主要集中在7、8月。土壤溫濕度受地表殘余秸稈影響較為明顯，5月試驗(yàn)組土壤含水率比對(duì)照組分別低1.2、1.1個(gè)百分點(diǎn)，但隨著秸稈腐解率增大，試驗(yàn)組土壤含水率在6—9月平均高出對(duì)照組約3個(gè)百分點(diǎn)。試驗(yàn)組0cm處土壤溫度在5—8月日間大氣升溫階段受到抑制，相同時(shí)段溫度與對(duì)照組最大差值為4.8、3.8℃，10、20cm處土壤溫度在5、6月受地表秸稈覆蓋影響較為明顯，7—9月影響不顯著，30cm處土壤溫度除6月影響明顯外，其他月份相比對(duì)照組變化較小。在每天大氣降溫時(shí)段，試驗(yàn)組不同深度處的土壤溫度降溫較對(duì)照組平緩，保溫保墑作用較明顯。地表秸稈覆蓋影響作物出苗，試驗(yàn)組比對(duì)照組出苗分別晚4、3d，在拔節(jié)期對(duì)照組比試驗(yàn)組的作物株高分別高7.3、7.4cm，莖粗大0.2、0.1cm，但在抽穗期和灌漿期試驗(yàn)組的株高和莖粗均大于對(duì)照組；2019年試驗(yàn)組的玉米產(chǎn)量為10716.0kg/hm2，比對(duì)照組增產(chǎn)193.5kg/hm2。綜合分析，秸稈覆蓋還田對(duì)土壤溫濕度具有雙向阻礙作用，秸稈腐解程度對(duì)雙向阻礙作用有一定影響，秸稈覆蓋全量還田的保溫保墑作用促進(jìn)了玉米的生長(zhǎng)和產(chǎn)量提升。

摘要:由于黑土區(qū)保護(hù)性耕作中關(guān)鍵農(nóng)機(jī)部件設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程中缺乏準(zhǔn)確的離散元仿真模型參數(shù)，在一定程度上制約了機(jī)具的優(yōu)化改進(jìn)。以黑土區(qū)玉米秸稈-土壤混料為研究對(duì)象，構(gòu)建玉米秸稈-土壤混料離散元仿真模型，采用物理試驗(yàn)與EDEM仿真試驗(yàn)相結(jié)合的方法，選用Hertz-Mindlin with JKR接觸模型進(jìn)行離散元仿真接觸參數(shù)標(biāo)定。首先，采用圓筒提升的方法確定玉米秸稈-土壤混料的實(shí)際堆積角，利用Design-Expert軟件中Plackett-Burman試驗(yàn)篩選出對(duì)堆積角有顯著影響的參數(shù)為：土壤-土壤滾動(dòng)摩擦因數(shù)、土壤-鋼靜摩擦因數(shù)、秸稈-土壤滾動(dòng)摩擦因數(shù)、土壤JKR表面能；進(jìn)一步通過(guò)最陡爬坡試驗(yàn)確定4個(gè)參數(shù)的最優(yōu)取值范圍，根據(jù)Box-Behnken試驗(yàn)原理以堆積角為響應(yīng)值，建立堆積角與顯著參數(shù)的二次回歸模型；以實(shí)際堆積角為目標(biāo)，利用軟件尋優(yōu)功能對(duì)顯著參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并得到最優(yōu)參數(shù)組合：秸稈-土壤滾動(dòng)摩擦因數(shù)0.16、土壤-土壤滾動(dòng)摩擦因數(shù)0.24、土壤-鋼靜摩擦因數(shù)0.75、土壤JKR表面能0.67J/m2。通過(guò)仿真試驗(yàn)對(duì)最優(yōu)參數(shù)組合進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，仿真堆積角與物理試驗(yàn)堆積角相對(duì)誤差為1.64%。研究結(jié)果表明標(biāo)定的參數(shù)真實(shí)可靠，可為黑土區(qū)玉米秸稈-土壤混料的離散元仿真提供理論參考。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量的快速、方便、準(zhǔn)確測(cè)量，本文提出了一種基于多傳感器人工嗅覺(jué)系統(tǒng)的土壤有機(jī)質(zhì)含量檢測(cè)方法。選取10個(gè)不同型號(hào)的氧化物半導(dǎo)體式氣體傳感器組成傳感器陣列，并采用不同濃度的硫化氫、氨氣和甲烷等標(biāo)準(zhǔn)氣體對(duì)傳感器陣列進(jìn)行了響應(yīng)測(cè)試，從響應(yīng)曲線可以看出，傳感器陣列對(duì)不同濃度、種類的標(biāo)準(zhǔn)氣體皆有響應(yīng)且響應(yīng)結(jié)果不同，隨著標(biāo)準(zhǔn)氣體濃度的增大傳感器陣列的響應(yīng)曲線也隨之上升，表明傳感器陣列具有較高的特異性和一定的交叉敏感性。提取每個(gè)傳感器土壤氣體響應(yīng)曲線上的響應(yīng)面積、最大值、平均微分系數(shù)、方差、平均值和最大梯度6個(gè)特征構(gòu)建人工嗅覺(jué)特征空間。采用偏最小二乘法回歸（PLSR）、支持向量機(jī)回歸（SVR）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）算法建立人工嗅覺(jué)特征空間與土壤有機(jī)質(zhì)含量關(guān)系的預(yù)測(cè)模型，使用決定系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）和絕對(duì)平均誤差（MAE）評(píng)估預(yù)測(cè)模型的性能。試驗(yàn)結(jié)果表明，PLSR、BPNN、SVR測(cè)試集的R2分別為0.80878、0.87179和0.91957，RMSE分別為3.6784、3.1614、2.4254g/kg，MAE分別為3.1079、2.4154、2.1389g/kg。SVR算法建立的模型R2最高，RMSE、MAE最小，比PLSR、BPNN具有更好的預(yù)測(cè)性能，可用于土壤有機(jī)質(zhì)含量的測(cè)量。

摘要:為實(shí)現(xiàn)柑橘采摘的機(jī)械化、智能化，設(shè)計(jì)了一款欠驅(qū)動(dòng)式柑橘采摘末端執(zhí)行器。該執(zhí)行器通過(guò)三指充分抓握與偏轉(zhuǎn)的融合控制，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同大小及橢圓度的柑橘的穩(wěn)定采摘。針對(duì)不同尺寸柑橘采摘需求，設(shè)計(jì)了雙連桿并聯(lián)式手指，在抓握直徑差異較大的柑橘時(shí)，手指能夠自動(dòng)進(jìn)行抓取或捏取動(dòng)作，并實(shí)現(xiàn)被動(dòng)柔順。通過(guò)靜力學(xué)分析，得到抓取力與電機(jī)輸出力矩間的關(guān)系。針對(duì)不同橢圓度柑橘采摘需求，為手指根部添加旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)。在建立電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，提出基于電流反饋的主動(dòng)柔順控制策略，指根能夠旋轉(zhuǎn)合適的角度使指面與柑橘表面緊密貼合，在防止手指棱邊刮傷柑橘表皮的同時(shí)，增大接觸面積、提高摩擦力。仿真結(jié)果表明，該末端執(zhí)行器結(jié)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)學(xué)方面滿足設(shè)計(jì)要求。制作物理樣機(jī)并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了柑橘抓取試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明采摘執(zhí)行器針對(duì)直徑30~100mm的柑橘抓取成功率為98.3%，平均耗時(shí)5.3s。該末端執(zhí)行器能夠針對(duì)不同尺寸、不同形狀的柑橘實(shí)現(xiàn)采摘功能，具有適應(yīng)性強(qiáng)、抓取穩(wěn)定、不損傷果實(shí)等優(yōu)點(diǎn)。

摘要:針對(duì)多自由度果蔬采摘機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)路徑規(guī)劃速度慢、效率低、路徑成本高的問(wèn)題，提出了柯西目標(biāo)引力雙向RRT*（Cauchy target gravitational bidirectional RRT*,CTB-RRT*）算法，通過(guò)柯西分布的方法進(jìn)行啟發(fā)式采樣，降低采樣的盲目性；引入目標(biāo)引力，并動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)隨機(jī)生長(zhǎng)方向和目標(biāo)方向的步長(zhǎng)，提高局部搜索速度；引入節(jié)點(diǎn)拒絕策略，剔除不必要的采樣節(jié)點(diǎn)，提高計(jì)算效率。通過(guò)二維和三維算法模擬實(shí)驗(yàn)，6自由度機(jī)械臂的避障采摘模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出算法的有效性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：相比于RRT*-connect算法，改進(jìn)算法的路徑成本縮短了5.5%，運(yùn)行時(shí)間降低了71.8%，采樣節(jié)點(diǎn)數(shù)下降了64.2%。在機(jī)器人操作系統(tǒng)（Robot operating system, ROS）中控制6自由度機(jī)械臂執(zhí)行避障采摘運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)成功率達(dá)到99%，運(yùn)行時(shí)間為0.33s，相比于RRT*-connect算法，路徑成本降低了12.6%，運(yùn)行時(shí)間減少了69.2%，擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)數(shù)減少了76.3%。

摘要:針對(duì)大型平移式噴灌機(jī)協(xié)同導(dǎo)航控制系統(tǒng)中存在的易偏離導(dǎo)航路徑、跨間行走協(xié)同性差、噴灌均勻性不高等問(wèn)題，提出了一種分布式級(jí)聯(lián)協(xié)同導(dǎo)航控制方法。該方法在建立大型噴灌機(jī)多塔車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合狀態(tài)反饋和PID控制，設(shè)計(jì)了主塔車(chē)為主機(jī)的路徑導(dǎo)航控制算法以及子塔車(chē)為從機(jī)的級(jí)聯(lián)同步跟隨控制算法。并設(shè)計(jì)了基于該方法的協(xié)同導(dǎo)航控制系統(tǒng)，通過(guò)雙天線RTK定位模塊獲得各塔車(chē)的實(shí)時(shí)姿態(tài)，通過(guò)變頻調(diào)速技術(shù)實(shí)現(xiàn)各塔車(chē)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的控制。完成了變頻控制的大型噴灌機(jī)設(shè)計(jì)，在河南省許昌市試驗(yàn)基地進(jìn)行了協(xié)同導(dǎo)航試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，噴灌機(jī)以不同速度協(xié)同導(dǎo)航行走時(shí)，主塔車(chē)最大橫向偏差不大于3.26cm，最大航向偏差不大于1.65°；子塔車(chē)最大同步偏差不大于13.07cm，滿足田間自主作業(yè)要求。

摘要:針對(duì)動(dòng)態(tài)檢測(cè)播種施肥量的測(cè)量系統(tǒng)易受振動(dòng)干擾影響且難消除的問(wèn)題，本文采用高壓氮?dú)鈴椈傻闹瘟蚐型傳感器的拉力組合成稱量式播量檢測(cè)裝置，利用壓力和拉力之間存在力向相反、幅值呈比例的互補(bǔ)特性，提出了一種泛函式播量檢測(cè)方法，該方法構(gòu)建了以目標(biāo)播量函數(shù)為變量的泛函，通過(guò)求取泛函極值確定目標(biāo)播量函數(shù)。利用外槽輪式小麥播種施肥機(jī)平臺(tái)，在不同目標(biāo)播量（225、300、375kg/hm2）和不同車(chē)速（3、5km/h，3~7km/h變速）下開(kāi)展了18組室外車(chē)載式小麥播種交叉試驗(yàn)，并應(yīng)用泛函式播量檢測(cè)方法獲取累積播量和動(dòng)態(tài)播量信息。累積播量的絕對(duì)相對(duì)偏差的最大值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為5.61%、2.26%和1.58%；動(dòng)態(tài)播量的檢測(cè)數(shù)據(jù)在作業(yè)面積較小時(shí)（少于0.020hm2時(shí)）存在較大波動(dòng)，隨著作業(yè)面積的增加呈明顯收斂趨勢(shì)，動(dòng)態(tài)播量穩(wěn)定階段（作業(yè)面積大于0.033hm2），所有測(cè)試最大絕相對(duì)偏差為9.61%，單次測(cè)試中，最大平均值為4.73%，最大標(biāo)準(zhǔn)差為1.97%。試驗(yàn)結(jié)果表明，泛函式播量檢測(cè)方法能有效獲取動(dòng)態(tài)播量和累積播量信息，為播種施肥機(jī)的播量檢測(cè)提供了一種測(cè)量方法。

摘要:針對(duì)秸稈纖維基地膜覆膜播種時(shí)膜孔尺寸大、形狀不規(guī)則、播種質(zhì)量差等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種側(cè)開(kāi)式滑切破膜精量播種單體，通過(guò)對(duì)其作業(yè)過(guò)程的理論分析確定了破膜成穴器、強(qiáng)開(kāi)凸輪和播種單體的結(jié)構(gòu)和作業(yè)參數(shù)，建立了膜孔長(zhǎng)度數(shù)學(xué)模型，明晰了相關(guān)因素與膜孔尺寸互作規(guī)律，確定了影響裝置工作性能的主要參數(shù)及其取值范圍。采用四因素五水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)方法，以作業(yè)速度、壓膜彈簧剛度、破膜刀楔角、破膜刀開(kāi)啟相位角為試驗(yàn)因素，膜孔長(zhǎng)度合格率、粒距合格指數(shù)、播種深度合格率為評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)施田間試驗(yàn)，應(yīng)用Design-Expert 8.0.6.1軟件進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理，結(jié)果表明：各因素對(duì)膜孔長(zhǎng)度合格率影響由大到小依次為破膜刀楔角、作業(yè)速度、破膜刀開(kāi)啟相位角、壓膜彈簧剛度；各因素對(duì)粒距合格指數(shù)影響由大到小依次為作業(yè)速度、破膜刀開(kāi)啟相位角、破膜刀楔角、壓膜彈簧剛度；各因素對(duì)播種深度合格率影響由大到小依次為作業(yè)速度、破膜刀開(kāi)啟相位角、破膜刀楔角、壓膜彈簧剛度。當(dāng)作業(yè)速度為1.6～3.4km/h，壓膜彈簧剛度為2N/mm，破膜刀楔角為30°，破膜刀開(kāi)啟相位角為-2.4°～1.8°時(shí)，膜孔長(zhǎng)度合格率大于90%，粒距合格指數(shù)大于90%，播種深度合格率大于85%。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)大蒜播種裝備自動(dòng)化程度低而導(dǎo)致的播種合格率和作業(yè)效率低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種電液混合調(diào)控式大蒜播種機(jī)。該機(jī)主要由電控播種裝置、播深調(diào)節(jié)裝置、參數(shù)檢測(cè)裝置和人機(jī)交互界面等組成。以單片機(jī)為核心控制器，利用速度傳感器和旋轉(zhuǎn)編碼器，實(shí)現(xiàn)了株距與作業(yè)速度的匹配；分析開(kāi)溝入土阻力與入土深度關(guān)系，確定了播深調(diào)節(jié)液壓裝置關(guān)鍵部件；結(jié)合光電傳感器和顯示屏，完成了作業(yè)參數(shù)實(shí)時(shí)顯示與播種異常報(bào)警功能。以雜交蒜為試驗(yàn)對(duì)象，分別進(jìn)行了播深一致性試驗(yàn)、播量檢測(cè)試驗(yàn)和播種質(zhì)量試驗(yàn)，結(jié)果顯示，播深調(diào)節(jié)平均誤差為4.7%，播深變異系數(shù)平均值為5.3%；播量檢測(cè)平均誤差為4.0%；播種合格率為83.7%，漏播率為6.2%，滿足大蒜播種農(nóng)藝要求，且較同種條件下以汽油機(jī)為動(dòng)力源的大蒜播種機(jī)漏播率降低3.1個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有油菜聯(lián)合收獲機(jī)收獲作業(yè)時(shí)油菜籽粒細(xì)小不易分離導(dǎo)致收獲后籽粒含雜率高、人工復(fù)清勞動(dòng)強(qiáng)度大、缺乏晾曬前機(jī)械化復(fù)清裝備的生產(chǎn)實(shí)際問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種適于油菜聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)后含雜油菜籽的復(fù)清機(jī)。通過(guò)運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)分析確定了螺旋輸送裝置、離心振動(dòng)式篩分裝置和側(cè)向風(fēng)選裝置的結(jié)構(gòu)及其運(yùn)行參數(shù)，解析了離心振動(dòng)式篩分裝置離心過(guò)程和振動(dòng)過(guò)程，基于CFD分析了清選罩殼內(nèi)部氣流場(chǎng)狀態(tài)。以振動(dòng)頻率、垂直振幅和離心風(fēng)機(jī)出風(fēng)口風(fēng)速為影響因素，以油菜聯(lián)合收獲后含雜油菜籽復(fù)清機(jī)籽粒含雜率和篩分效率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，開(kāi)展了單因素試驗(yàn)與正交試驗(yàn)，確定了較優(yōu)運(yùn)行參數(shù)組合。單因素試驗(yàn)結(jié)果表明：振動(dòng)頻率在12.08~14.61Hz，垂直振幅在3.59~3.64mm，離心風(fēng)機(jī)出風(fēng)口風(fēng)速在5~7m/s范圍內(nèi)時(shí)，清選性能較優(yōu)；正交試驗(yàn)結(jié)果表明：影響含雜率因素主次為離心風(fēng)機(jī)出風(fēng)口風(fēng)速、振動(dòng)頻率、垂直振幅，影響篩分效率因素主次為振動(dòng)頻率、垂直振幅、離心風(fēng)機(jī)出風(fēng)口風(fēng)速，確定較優(yōu)參數(shù)組合：振動(dòng)頻率為14.61Hz、垂直振幅為3.61mm、離心風(fēng)機(jī)出風(fēng)口風(fēng)速為7m/s，在此參數(shù)組合下，油菜聯(lián)合收獲后含雜油菜籽復(fù)清機(jī)的籽粒含雜率平均值為0.53%，篩分效率平均值為98.39%，符合油菜籽粒后續(xù)存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)（含雜率小于3%）。

摘要:為了提高移動(dòng)式秸稈制粒機(jī)工作效率，解決玉米秸稈收獲過(guò)程中作業(yè)速度與喂入量不匹配的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種移動(dòng)式秸稈制粒機(jī)作業(yè)速度自動(dòng)調(diào)控系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)秸稈制粒機(jī)作業(yè)速度的自動(dòng)調(diào)控。該系統(tǒng)由喂入量-期望作業(yè)速度自適應(yīng)變論域模糊控制器與液壓馬達(dá)轉(zhuǎn)速調(diào)控系統(tǒng)構(gòu)成，采用液壓系統(tǒng)控制秸稈制粒機(jī)作業(yè)速度的方式進(jìn)行調(diào)控。通過(guò)螺旋輸送器功率得到實(shí)際喂入量，并根據(jù)灰色理論建立喂入量預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)值作為變論域模糊控制器的輸入；變論域控制器的輸出作為液壓馬達(dá)轉(zhuǎn)速調(diào)控系統(tǒng)的輸入，作業(yè)速度PID控制器驅(qū)使液壓控制系統(tǒng)調(diào)節(jié)制粒機(jī)行走機(jī)構(gòu)改變作業(yè)速度，從而使作業(yè)速度和喂入量匹配，達(dá)到最佳喂入量，起到超前調(diào)節(jié)的目的。設(shè)計(jì)了3次試驗(yàn)，分別為模型參數(shù)的獲取試驗(yàn)、均勻秸稈條件下的穩(wěn)定性試驗(yàn)、非均勻秸稈條件下跟蹤性能試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，在均勻秸稈條件下，作業(yè)速度能夠在3m內(nèi)達(dá)到最佳作業(yè)狀態(tài)，超調(diào)量小于5%，之后能夠保持良好的平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)，使制粒機(jī)以最佳喂入量工作；同樣，在非均勻秸稈條件下，作業(yè)速度能夠以不大于5%的超調(diào)量跟蹤喂入量的變化。試驗(yàn)證明，本系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)作業(yè)速度和喂入量，達(dá)到作業(yè)速度和喂入量相匹配的目的，有效提高了移動(dòng)式秸稈制粒機(jī)的工作效率。

摘要:為得到秸稈多級(jí)輥壓成型機(jī)壓縮較低含水率玉米秸稈時(shí)的最優(yōu)成型參數(shù)，探索成型參數(shù)對(duì)成型結(jié)果的影響規(guī)律，基于Design-Expert BBD（Box-Behnken Design）試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法及原理，以玉米秸稈含水率、玉米秸稈破碎長(zhǎng)度和成型機(jī)末級(jí)輥轉(zhuǎn)速為試驗(yàn)因素，以成型塊回彈率、密度和成型能耗為試驗(yàn)指標(biāo)，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成型塊回彈率、密度、成型能耗之間的數(shù)學(xué)模型，并分析了各因素顯著交互作用對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響規(guī)律。結(jié)果表明：成型機(jī)在壓縮玉米秸稈時(shí)，各試驗(yàn)因素對(duì)成型塊回彈率的貢獻(xiàn)率從大到小依次為：末級(jí)輥轉(zhuǎn)速、破碎長(zhǎng)度、含水率；各試驗(yàn)因素對(duì)成型塊密度的貢獻(xiàn)率從大到小依次為：破碎長(zhǎng)度、末級(jí)輥轉(zhuǎn)速、含水率；各試驗(yàn)因素對(duì)成型能耗的貢獻(xiàn)率從大到小依次為：末級(jí)輥轉(zhuǎn)速、破碎長(zhǎng)度、含水率。在末級(jí)輥轉(zhuǎn)速為1.07r/min，含水率為21.5%~25.0%，破碎長(zhǎng)度為64~108mm時(shí)，可獲得成型塊回彈率小于7.0%，成型塊密度大于350kg/m3，成型能耗小于16.0kW·h/t；參數(shù)優(yōu)化得到最優(yōu)成型參數(shù)為：含水率24.26%、破碎長(zhǎng)度73.25mm、末級(jí)輥轉(zhuǎn)速1.07r/min，此時(shí)成型塊回彈率為6.32%，成型塊密度為375.6kg/m3，成型能耗為15.89kW·h/t。 研究結(jié)果可為秸稈多級(jí)連續(xù)冷輥壓成型提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。

摘要:降低花苞損傷是油茶果機(jī)械采摘中的難點(diǎn)，為此，設(shè)計(jì)了一種油茶果分層采收裝置。分析了分層采摘裝置和果枝的相互作用原理，并運(yùn)用ANSYS Workbench對(duì)分層機(jī)構(gòu)與果枝作用模型、分層采摘機(jī)構(gòu)與果枝作用模型進(jìn)行應(yīng)力仿真，隨著分層膠輥距離增大，果枝彎曲程度越大，果枝橫截面上的正應(yīng)力和切應(yīng)力增加；隨著采摘膠輥間隙減小，果枝橫截面所受的正應(yīng)力和切應(yīng)力增加，通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了分層采摘的可行性。以分層厚度、分層深度、膠輥間隙和膠輥轉(zhuǎn)速為影響因素，以油茶果漏采率和花苞損傷率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)贛無(wú)1油茶果進(jìn)行了采摘試驗(yàn)。結(jié)果表明，影響油茶果漏采率的因素依次為膠輥間隙、分層深度、分層厚度、膠輥轉(zhuǎn)速；影響花苞損傷率的因素依次為分層厚度、分層深度、膠輥轉(zhuǎn)速、膠輥間隙；運(yùn)用綜合評(píng)分法，得到采摘贛無(wú)1油茶品種的最佳參數(shù)組合為：分層厚度360mm、分層深度290mm、膠輥間隙18mm、膠輥轉(zhuǎn)速65r/min。在此工況下，油茶果漏采率為13.33%，花苞損傷率為6.33%。與未加分層機(jī)構(gòu)的采摘裝置相比，分層采摘裝置的花苞損傷率降低了6.22個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:為解決甘薯秧回收機(jī)拋送功耗高的問(wèn)題，同時(shí)提高拋送裝置拋送性能及甘薯秧回收率，對(duì)回收機(jī)拋送裝置的風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)及工作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。分析拋送裝置甘薯秧動(dòng)力學(xué)特性及功耗影響因素，應(yīng)用CFD-DEM氣固耦合法對(duì)拋送裝置的輸送過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，揭示回收機(jī)內(nèi)氣流速度場(chǎng)分布和碎甘薯秧運(yùn)動(dòng)規(guī)律。以拋送裝置比功耗、甘薯秧回收率、拋送速度為試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、葉片數(shù)、葉片傾角為試驗(yàn)因素進(jìn)行三因素三水平中心組合仿真優(yōu)化試驗(yàn)并進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。優(yōu)化試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為880r/min、葉片數(shù)為3、葉片傾角為7°時(shí)，拋送裝置比功耗、甘薯秧回收率及拋送速度分別為718m2/s2、92.79%、5.96m/s。對(duì)比試驗(yàn)表明拋送裝置優(yōu)化改進(jìn)后比功耗降低15.83%，甘薯秧回收率提高1.75%，拋送速度提高5.49%。

摘要:針對(duì)果園秸稈覆蓋機(jī)不適應(yīng)捆狀秸稈、裝載量小以及覆土裝置易被碎石卡死問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種自解捆式果園秸稈覆蓋機(jī)。該機(jī)型由履帶底盤(pán)、料箱、解捆鋪料裝置和覆土裝置等組成。解捆鋪料裝置為齒帶式結(jié)構(gòu)，安裝于料箱后部。為適應(yīng)多種秸稈捆尺寸，提高抓料解捆能力和鋪料均勻性，通過(guò)對(duì)解捆鋪料過(guò)程分析確定了解捆鋪料裝置高度、傾角和齒帶轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)范圍；為了實(shí)現(xiàn)切繩和破捆過(guò)程滑切減阻，設(shè)計(jì)了三角形撥料刀齒，并基于刀齒對(duì)秸稈的擾動(dòng)區(qū)域分析，對(duì)刀齒排布進(jìn)行了設(shè)計(jì)；設(shè)計(jì)了一種雙向?qū)伿礁餐裂b置，同步對(duì)秸稈層進(jìn)行薄土蓋壓。試驗(yàn)結(jié)果表明：覆蓋機(jī)的秸稈裝載量提高到原來(lái)的3.1倍；當(dāng)覆蓋機(jī)車(chē)速在0.8~1.4km/h，解捆鋪料裝置齒帶轉(zhuǎn)速在180~240r/min時(shí)，秸稈覆蓋層厚度為5.1~18.1cm（標(biāo)準(zhǔn)差小于等于3.4cm），薄土蓋壓層厚度為2.3~4.0cm，無(wú)卡死現(xiàn)象，滿足作業(yè)要求；建立的秸稈覆蓋厚度模型決定系數(shù)為0.9672。該機(jī)實(shí)現(xiàn)了秸稈解捆、行間覆蓋與薄土蓋壓一體化作業(yè)。

摘要:以黃河沿岸的河南省孟津縣為例，從利用狀況與坡度分布、景觀格局與空間鄰接、耕作距離與道路通達(dá)、經(jīng)濟(jì)梯度與生態(tài)安全等方面，對(duì)孟津縣“非糧化”耕地的形態(tài)特征進(jìn)行了系統(tǒng)識(shí)別。結(jié)果表明：孟津縣耕地的“非糧化”空間與優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間高度重疊，耕地的非食物化利用傾向明顯，耕地向林地調(diào)整的比重過(guò)大。由于糧作耕地和非糧作耕地在勞動(dòng)生產(chǎn)率上存在較大的差異，導(dǎo)致種植經(jīng)濟(jì)型作物的耕地規(guī)模偏小且較為分散，無(wú)法形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)。交通工具縮短了農(nóng)戶的耕作路途時(shí)間，耕作距離對(duì)耕地“非糧化”的影響力度在下降，交通干線附近分布數(shù)量較多的即可恢復(fù)地類，與近幾年的“廊道景觀工程”建設(shè)密切相關(guān)。高經(jīng)濟(jì)梯度區(qū)的經(jīng)濟(jì)型撂荒占比較大，偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)戶對(duì)耕地的依賴程度相對(duì)較高。生態(tài)紅線是維護(hù)區(qū)域生態(tài)安全的剛性底線，在生態(tài)紅線之內(nèi)，應(yīng)積極實(shí)施“再野化”工程。結(jié)合新時(shí)期國(guó)家黃河生態(tài)戰(zhàn)略，以建設(shè)復(fù)合型黃河生態(tài)廊道為目標(biāo)，提出了不同區(qū)位、不同類型“非糧化”耕地的恢復(fù)調(diào)整方案。

摘要:為進(jìn)一步研究冬小麥在不同時(shí)間尺度下長(zhǎng)勢(shì)及產(chǎn)量變化情況，以陜西省關(guān)中平原為研究區(qū)域，選擇與作物長(zhǎng)勢(shì)密切相關(guān)的條件植被溫度指數(shù)（VTCI）和葉面積指數(shù)（LAI）作為研究指數(shù)，Morlet小波作為函數(shù)，利用小波變換和交叉小波變換分別分析不同時(shí)間尺度下冬小麥各生育時(shí)期VTCI和LAI與單產(chǎn)時(shí)間序列間的主振蕩周期和共振周期。通過(guò)計(jì)算小波互相關(guān)度，確定各生育時(shí)期VTCI和LAI的權(quán)重，從而分別構(gòu)建基于加權(quán)VTCI、加權(quán)LAI的單參數(shù)和雙參數(shù)估產(chǎn)模型。結(jié)果表明，不同生育時(shí)期VTCI和LAI與單產(chǎn)間存在不同的主振蕩周期和共振周期；通過(guò)小波變換構(gòu)建的基于加權(quán)VTCI、加權(quán)LAI單產(chǎn)估測(cè)模型的歸一化均方根誤差（NRMSE）分別為16.88%、13.58%，決定系數(shù)（R2）分別為0.259、0.520，基于雙參數(shù)的估產(chǎn)模型NRMSE為13.52%， R2為0.531，表明基于雙參數(shù)估產(chǎn)模型精度更高。通過(guò)交叉小波變換構(gòu)建的基于加權(quán)VTCI、加權(quán)LAI單產(chǎn)估測(cè)模型的NRMSE分別為16.83%、13.56%，R2分別為0.263、0.522，基于雙參數(shù)的估產(chǎn)模型NRMSE為13.40%，R2為0.533，表明基于交叉小波構(gòu)建的估產(chǎn)模型比基于小波變換的估產(chǎn)模型精度均有所提高。利用共振周期構(gòu)建的雙參數(shù)估產(chǎn)模型對(duì)關(guān)中平原2011—2018年冬小麥的單產(chǎn)進(jìn)行估測(cè)，結(jié)果顯示，產(chǎn)量分布呈現(xiàn)西部高東部低的空間分布特征。

摘要:受全球變暖影響，近年來(lái)干旱事件發(fā)生的頻率和強(qiáng)度均呈顯著增加的趨勢(shì)，嚴(yán)重影響了農(nóng)作物的產(chǎn)量。因此，選擇合適的監(jiān)測(cè)指標(biāo)、構(gòu)建準(zhǔn)確的產(chǎn)量估測(cè)模型，對(duì)保障國(guó)家糧食安全具有十分重要的意義。以關(guān)中平原為研究區(qū)域，基于與作物長(zhǎng)勢(shì)密切相關(guān)的條件植被溫度指數(shù)（VTCI）和葉面積指數(shù)（LAI），采用主成分分析法（PCA）結(jié)合Copula函數(shù)分別構(gòu)建縣域尺度單變量（VTCI或LAI）、雙變量（VTCI和LAI）的冬小麥單產(chǎn)估測(cè)模型。結(jié)果表明，基于PCA-Copula構(gòu)建的綜合LAI與冬小麥的單產(chǎn)模型精度最高（R2=0.567，P<0.001），但綜合VTCI和LAI與冬小麥間的單產(chǎn)模型（R2=0.524，P<0.001）用于研究區(qū)域2012—2017年各縣（區(qū)）的冬小麥單產(chǎn)估測(cè)時(shí)誤差分布更為集中、最大誤差更小，比基于綜合VTCI、綜合LAI建立的估產(chǎn)模型的估測(cè)結(jié)果更可靠，表明應(yīng)用PCA-Copula構(gòu)建的雙變量估產(chǎn)模型更適合大范圍的冬小麥單產(chǎn)估測(cè)。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)作物病害識(shí)別方法依靠人工提取特征，步驟復(fù)雜且低效，難以實(shí)現(xiàn)在田間環(huán)境下識(shí)別的問(wèn)題，提出一種多尺度卷積結(jié)構(gòu)與注意力機(jī)制結(jié)合的農(nóng)作物病害識(shí)別模型。該研究在殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet18）的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，引入Inception模塊，利用其多尺度卷積核結(jié)構(gòu)對(duì)不同尺度的病害特征進(jìn)行提取，提高了特征的豐富度。在殘差結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上加入注意力機(jī)制SE-Net（Squeeze-and-excitation networks），增強(qiáng)了有用特征的權(quán)重，減弱了噪聲等無(wú)用特征的影響，進(jìn)一步提高特征提取能力并且增強(qiáng)了模型的魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的多尺度注意力殘差網(wǎng)絡(luò)模型(Multi-Scale-SE-ResNet18)在復(fù)雜田間環(huán)境收集的8種農(nóng)作物病害數(shù)據(jù)集上的平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95.62%，相較于原ResNet18模型準(zhǔn)確率提高10.92個(gè)百分點(diǎn)，模型占用內(nèi)存容量?jī)H為44.2MB。改進(jìn)后的Multi-Scale-SE-ResNet18具有更好的特征提取能力，可以提取到更多的病害特征信息，并且較好地平衡了模型的識(shí)別精度與模型復(fù)雜度，可為田間環(huán)境下農(nóng)作物病害識(shí)別提供參考。

摘要:為精準(zhǔn)預(yù)測(cè)開(kāi)花期、幼果期和果實(shí)膨大期蘋(píng)果樹(shù)葉片的氮含量，提出一種基于組合色彩特征的蘋(píng)果樹(shù)葉片氮含量預(yù)測(cè)模型。首先，獲取蘋(píng)果樹(shù)葉片圖像并提取R、G、B單色分量及14種色彩組合參數(shù)共計(jì)17種色彩特征，通過(guò)主成分分析提取不同時(shí)期蘋(píng)果樹(shù)葉片氮含量關(guān)鍵影響因子，消除原始變量之間的相關(guān)性，降低模型輸入向量維度；其次，對(duì)建立的PCA-SVM、PCA-BP、PCA-ELM預(yù)測(cè)模型在不同時(shí)期對(duì)蘋(píng)果樹(shù)葉片氮含量預(yù)測(cè)效果與精度進(jìn)行對(duì)比，得到不同時(shí)期最佳的預(yù)測(cè)模型；最后，利用最佳預(yù)測(cè)模型對(duì)不同時(shí)期蘋(píng)果樹(shù)葉片氮含量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并通過(guò)自適應(yīng)遺傳算法對(duì)最佳預(yù)測(cè)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。試驗(yàn)結(jié)果表明：在不同生長(zhǎng)時(shí)期，PCA-SVM模型的預(yù)測(cè)精度均高于PCA-BP、PCA-ELM模型；優(yōu)化后PCA-SVM預(yù)測(cè)模型在開(kāi)花期、幼果期和果實(shí)膨大期的平均絕對(duì)誤差分別為0.640、0.558、0.544g/kg，平均絕對(duì)百分誤差分別為0.057、0.050、0.064g/kg，均方根誤差分別為0.800、0.747、0.737g/kg，優(yōu)于優(yōu)化前預(yù)測(cè)模型。該模型具有良好的預(yù)測(cè)性能和泛化能力，可以為果園精準(zhǔn)施肥管理、提升果品品質(zhì)、避免資源浪費(fèi)和環(huán)境污染提供理論依據(jù)。

摘要:為實(shí)現(xiàn)自然環(huán)境下蔬菜幼苗精準(zhǔn)快速識(shí)別，本文以豆角、花菜、白菜、茄子、辣椒、黃瓜等形態(tài)差異大、具有代表性的蔬菜幼苗為研究對(duì)象，提出一種基于輕量化二階段檢測(cè)模型的多類蔬菜幼苗檢測(cè)方法。模型采用混合深度分離卷積作為前置基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入圖像進(jìn)行運(yùn)算，以提高圖像特征提取速度與效率；在此基礎(chǔ)上，引入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(Feature pyramid networks, FPN)單元融合特征提取網(wǎng)絡(luò)不同層級(jí)特征信息，用于增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)檢測(cè)模型對(duì)多尺度目標(biāo)的檢測(cè)精度；然后，通過(guò)壓縮檢測(cè)頭網(wǎng)絡(luò)通道維數(shù)和全連接層數(shù)量，降低模型參數(shù)規(guī)模與計(jì)算復(fù)雜度；最后，將距離交并比（Distance-IoU, DIoU）損失作為目標(biāo)邊框回歸損失函數(shù)，使預(yù)測(cè)框位置回歸更加準(zhǔn)確。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的深度學(xué)習(xí)推理模型對(duì)多類蔬菜幼苗的平均精度均值為97.47%，識(shí)別速度為19.07 f/s，模型占用存儲(chǔ)空間為60 MB，對(duì)小目標(biāo)作物以及葉片遮擋作物的平均精度均值達(dá)到88.55%，相比于Faster R-CNN、R-FCN模型具有良好的泛化性能和魯棒性，可以為蔬菜田間農(nóng)業(yè)智能裝備精準(zhǔn)作業(yè)所涉及的蔬菜幼苗檢測(cè)識(shí)別問(wèn)題提供新方案。

摘要:傳統(tǒng)的肉羊應(yīng)激反應(yīng)檢測(cè)方法多采用靜態(tài)采血化驗(yàn)法，在動(dòng)物養(yǎng)殖運(yùn)輸過(guò)程中無(wú)法做到實(shí)時(shí)且連續(xù)地檢測(cè)，為此設(shè)計(jì)了適用于肉羊運(yùn)輸過(guò)程中的可穿戴生物與環(huán)境信號(hào)的動(dòng)態(tài)檢測(cè)裝置，利用脈搏波傳感器和紅外溫度傳感器獲取肉羊運(yùn)輸過(guò)程中的心率和體溫，采用時(shí)域分析方法提取肉羊運(yùn)輸應(yīng)激特征參數(shù)中5個(gè)典型特征參數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行特征分析。特征參數(shù)MR、SDNN、RMSSD、pNN50、CV隨運(yùn)輸時(shí)間的延長(zhǎng)呈增加趨勢(shì)，并且由于道路的變化而具有隨機(jī)性，證明了運(yùn)輸應(yīng)激的變化；基于專家經(jīng)驗(yàn)與有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建肉羊運(yùn)輸過(guò)程應(yīng)激狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，模型的平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率在89.81%以上。結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的可穿戴生物感知裝置，能夠有效地識(shí)別出運(yùn)輸應(yīng)激狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)肉羊運(yùn)輸應(yīng)激分級(jí)預(yù)測(cè)管理機(jī)制，解決了肉羊運(yùn)輸監(jiān)管與品控等問(wèn)題。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)疊層籠養(yǎng)環(huán)境下蛋雞行為的識(shí)別檢測(cè)，構(gòu)建了一種基于多教師模型融合的知識(shí)蒸餾蛋雞行為識(shí)別模型，用多個(gè)教師模型融合指導(dǎo)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。對(duì)基于Faster R-CNN框架的蛋雞行為識(shí)別模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)蒸餾，以結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的ResNeXt、Res2Net和HRNet網(wǎng)絡(luò)為教師網(wǎng)絡(luò)，以結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單的ResNet 34網(wǎng)絡(luò)為學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)知識(shí)蒸餾訓(xùn)練蛋雞行為識(shí)別模型。試驗(yàn)結(jié)果表明，特征提取網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)知識(shí)蒸餾后，蛋雞行為識(shí)別模型性能得到顯著提升，與特征提取網(wǎng)絡(luò)未經(jīng)過(guò)知識(shí)蒸餾的識(shí)別模型相比，模型準(zhǔn)確率、平均精確度、召回率分別從93.6%、78.7%、86.2%提升至96.6%、89.9%、94.6%；學(xué)生模型經(jīng)過(guò)知識(shí)蒸餾后基本達(dá)到了教師模型的性能水平，而模型參數(shù)量和模型計(jì)算量比教師模型降低了32%和33%，模型推理時(shí)間降低了66%。本研究提出的知識(shí)蒸餾模型通過(guò)較簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲得了高精度的識(shí)別模型，為蛋雞行為識(shí)別模型在小型嵌入式設(shè)備的部署提供了可能。

摘要:內(nèi)蒙古自治區(qū)草地資源豐富，養(yǎng)羊業(yè)為自治區(qū)的主要畜牧業(yè)，通過(guò)對(duì)放牧羊只牧食行為的識(shí)別并結(jié)合GPS監(jiān)測(cè)其牧食路徑，可為估測(cè)放牧區(qū)域采食量分布、放牧規(guī)劃和草畜平衡的研究提供理論依據(jù)。本文采用三軸加速度傳感器，設(shè)計(jì)了放牧羊只牧食行為數(shù)據(jù)無(wú)線采集系統(tǒng)，自動(dòng)采集羊只牧食的三軸加速度數(shù)據(jù)，并建立羊只牧食行為識(shí)別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、全連接深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)羊只采食、咀嚼、反芻3種牧食行為的分類識(shí)別。在內(nèi)蒙古自治區(qū)四子王旗白音朝克圖鎮(zhèn)半荒漠化草場(chǎng)的試驗(yàn)結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、全連接深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)羊只牧食行為的平均識(shí)別率分別為83.1%、89.4%和93.8%，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的識(shí)別精度最高，能夠滿足羊只牧食行為分類識(shí)別的要求。

摘要:針對(duì)農(nóng)田裂隙在灌溉過(guò)程中造成灌水效率降低和養(yǎng)分淋失等現(xiàn)象，基于表層入滲、裂隙邊壁層流通量、裂隙邊壁水平吸滲三者與灌水強(qiáng)度平衡原理，構(gòu)建了基于水量平衡的優(yōu)先流雙域滲透模型，采用染色示蹤試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證，并基于該模型進(jìn)行了初始/邊界條件旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)模擬應(yīng)用。結(jié)果表明，試驗(yàn)優(yōu)先流模式可顯著區(qū)分為基質(zhì)流態(tài)（土層深度0~10cm）和優(yōu)先流態(tài)（土層深度大于10cm），染色覆蓋率在土層深度大于10cm的區(qū)域內(nèi)呈線性驟降趨勢(shì)；對(duì)比分析實(shí)測(cè)和模擬流態(tài)可知，本文提出的裂隙流雙域滲透模型可有效預(yù)測(cè)土壤上邊界入滲特征、基質(zhì)流入滲深度和染色覆蓋率隨深度的變化，實(shí)測(cè)和模擬染色覆蓋率極顯著相關(guān)（P<0.01，R2為0.981），裂隙流發(fā)育可分為供水強(qiáng)度控制、表層入滲能力/裂隙邊壁層流控制、表層/裂隙邊壁入滲能力控制3個(gè)階段?；谠撃Ｐ筒捎贸跏俭w積含水率（θi為0.20、0.25、0.30、0.35cm3/cm3）和灌水強(qiáng)度（R0為0.10、0.08、0.06、0.04、0.03、0.02cm/min）旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)，分析了初始及邊界條件下優(yōu)先流特征，模擬結(jié)果表明，增大灌水強(qiáng)度可使優(yōu)先流指數(shù)增加而降低灌水均勻度，而當(dāng)初始含水率升高時(shí)，優(yōu)先流強(qiáng)度減弱且基質(zhì)流深度增加。本文基于水量平衡原理模擬了裂隙流濕潤(rùn)鋒推移過(guò)程，消除了傳統(tǒng)雙域滲透模型難以量化裂隙邊壁糙率和層流厚度的缺點(diǎn)，豐富了膨縮性土壤裂隙優(yōu)先流預(yù)測(cè)理論，可為農(nóng)田水分管理和水肥滲漏淋失抑制提供依據(jù)。

摘要:為了探討不同底墑條件下的水肥運(yùn)籌，在大型半自動(dòng)控制防雨池栽條件下，通過(guò)設(shè)置不同底墑、生育期補(bǔ)水量及施氮量，研究了各試驗(yàn)因子主效應(yīng)及互作效應(yīng)。結(jié)果表明，各試驗(yàn)因子對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響順序由大到小依次為底墑、施氮量、補(bǔ)水量，對(duì)水分利用效率的影響順序由大到小依次為底墑、補(bǔ)水量、施氮量；底墑、施氮量、補(bǔ)水量與冬小麥產(chǎn)量、水分利用效率的耦合分別存在顯著的負(fù)效應(yīng)和正效應(yīng)；在底墑充足條件下，施氮量能充分發(fā)揮底墑的增產(chǎn)作用，提高水分利用效率。通過(guò)優(yōu)化分析，得出各指標(biāo)可接受區(qū)域（大于等于0.95最大值）的重疊區(qū)域所對(duì)應(yīng)的水氮范圍分別為：90~100mm和104.5~224.5kg/hm2（底墑450mm），94.3~100mm和105.8~186.4kg/hm2（底墑350mm）。底墑為650mm時(shí)，冬小麥產(chǎn)量最大，水分利用效率較高，所對(duì)應(yīng)的水氮范圍分別為71~100mm和141.2~264.8kg/hm2。

摘要:為探明半干旱區(qū)蘋(píng)果樹(shù)科學(xué)合理的灌溉和施肥制度，進(jìn)行了滴灌條件下北方半干旱地區(qū)水肥耦合效應(yīng)對(duì)蘋(píng)果幼樹(shù)生長(zhǎng)與生理特性影響的試驗(yàn)，灌水設(shè)4個(gè)水平，施肥設(shè)3個(gè)水平，其中灌水處理為田間持水率的75%~90%（W1）、65%~80%（W2）、55%~70%（W3）和45%~60%（W4），施肥處理為N、P2O5、K2O與風(fēng)干土質(zhì)量比分別為0.9、0.3、0.3g/kg（F1），0.6、0.3、0.3g/kg（F2），0.3、0.3、0.3g/kg（F3）。結(jié)果表明：不同水肥耦合處理下蘋(píng)果幼樹(shù)各生育期植株生長(zhǎng)量、葉面積和干物質(zhì)量最大值均出現(xiàn)在F1W2處理，最小值均出現(xiàn)在F3W4處理，植株生長(zhǎng)量和葉面積在萌芽開(kāi)花期、新梢生長(zhǎng)期、坐果膨大期和成熟期較F1W1處理分別增加了6.9%、6.2%、11.0%、2.7%和9.3%、5.8%、5.0%、3.3%，生長(zhǎng)指標(biāo)一定程度上可以反映作物的生理特性。隨著蘋(píng)果幼樹(shù)的生長(zhǎng)，不同水肥耦合處理對(duì)蘋(píng)果幼樹(shù)葉片SPAD的影響越來(lái)越大，蘋(píng)果幼樹(shù)全生育期耗水量隨灌水量和施肥量的增加呈遞增的趨勢(shì)，在F1W2處理下水分生產(chǎn)率均達(dá)到最大值（2.43kg/m3），且與F1W1處理相比增加了14.6%，耗水量卻減少了12.2%。蘋(píng)果幼樹(shù)凈光合速率、蒸騰速率和氣孔導(dǎo)度的最大值均出現(xiàn)在F1W1處理，F(xiàn)1W2處理與其相比分別降低了4.2%、9.7%和4.2%，但水分利用效率提高了5.9%，最大值也出現(xiàn)在F1W2處理。綜上，F(xiàn)1W2水肥處理為最佳的水肥耦合模式，是最佳的灌溉和施肥制度。

摘要:為了闡明播期和灌水對(duì)冬小麥生物量積累動(dòng)態(tài)特征的影響并實(shí)現(xiàn)不同播期與灌水條件下的產(chǎn)量模擬，在吳橋?qū)嶒?yàn)站2年（2017—2019年）播期水分大田試驗(yàn)基礎(chǔ)上，結(jié)合2011—2017年播期水分文獻(xiàn)資料，采用“小麥鐘”模型發(fā)育指數(shù)來(lái)定量模擬冬小麥的發(fā)育期，以Logistic模型定量模擬不同播期和水分處理對(duì)地上部生物量積累動(dòng)態(tài)的影響，并建立冬小麥生物量模型，進(jìn)而構(gòu)建冬小麥產(chǎn)量模型。結(jié)果表明，播期通過(guò)影響冬小麥生長(zhǎng)旺盛期來(lái)影響生物量積累；播期推遲，冬小麥生長(zhǎng)旺盛期縮短而使生物量減小。不同水分處理造成的地上部最大生物量的差異主要由生物量的最大積累速率決定，生物量最大積累速率隨灌水量的增大呈先增加后下降趨勢(shì)?；诙胺e溫和生長(zhǎng)季供水量建立冬小麥生物量與產(chǎn)量模型，冬小麥地上部生物量實(shí)測(cè)值和模擬值的均方根誤差（RMSE）和歸一化均方根誤差（NRMSE）分別為1980.2kg/hm2和15.7%，產(chǎn)量實(shí)測(cè)值和模擬值的RMSE和NRMSE分別為839.7kg/hm2和10.6%。基于發(fā)育指數(shù)的Logistic模型能較好地模擬冬小麥的生物量積累，對(duì)不同播期與灌水條件下的產(chǎn)量具有較好的預(yù)測(cè)效果。足墑播種條件下，冬小麥適宜冬前積溫為200~600℃·d，生長(zhǎng)季適宜供水量為200~450mm。該研究為華北地區(qū)合理調(diào)控播期灌水措施提供了科學(xué)依據(jù)，為不同播期與灌水條件下冬小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)提供了思路。

摘要:為探究東北黑土區(qū)不同灌溉方式對(duì)旱直播水稻生長(zhǎng)生理特征的影響，按照不同的灌溉方式設(shè)置了滴灌旱直播(DH)、漫灌旱直播(MH)和淹灌旱直播(HS)3個(gè)試驗(yàn)處理，以當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)的插秧淹灌（CK）為對(duì)照。通過(guò)擬合曲線定量分析了不同處理的干物質(zhì)積累過(guò)程動(dòng)態(tài)變化特征以及水稻各生育階段光合特性指標(biāo)的變化。結(jié)果表明，不同處理水稻干物質(zhì)積累量均隨著生育時(shí)間推進(jìn)呈現(xiàn)慢-快-慢的“S”形曲線變化規(guī)律，但干物質(zhì)積累量、快速增長(zhǎng)起止時(shí)間、生長(zhǎng)速率以及生長(zhǎng)周期則表現(xiàn)出隨灌溉方式的不同而不同，干物質(zhì)積累量由大到小依次為HS、MH、DH、CK，其中CK處理干物質(zhì)理論最大積累量為3190.65g/m2，而DH、MH和HS處理干物質(zhì)理論最大積累量較CK增加17.74%~52.57%，為3756.81~4867.88g/m2；CK處理水稻快速積累期開(kāi)始于分蘗中期，其他處理水稻快速積累期開(kāi)始于分蘗中期向分蘗末期過(guò)渡階段，不同處理的水稻干物質(zhì)快速積累期均結(jié)束于乳熟期。不同灌溉方式的光合特性指標(biāo)也有所不同，抽穗開(kāi)花期后，旱直播處理葉綠素SPAD較CK處理下降快；除分蘗末期外，旱直播處理凈光合速率(Pn)、蒸騰速率(Tr)和氣孔導(dǎo)度(Gs)均低于CK處理，氣孔限制值(Ls)均高于CK處理。相關(guān)分析表明，旱直播水稻干物質(zhì)積累量與葉綠素SPAD、Pn、Tr、Gs呈極顯著正相關(guān)（P<0.01）。通過(guò)對(duì)光合特性參數(shù)和干物質(zhì)積累量分析表明，旱直播DH、MH和HS處理光合特性劣于CK處理，而干物質(zhì)積累量?jī)?yōu)于CK處理；HS處理光合特性及干物質(zhì)積累量?jī)?yōu)于DH與MH處理。研究結(jié)果可為東北黑土區(qū)水稻種植模式選取提供理論依據(jù)。

摘要:作物蒸騰量是指導(dǎo)作物灌溉關(guān)鍵參數(shù)之一，實(shí)時(shí)獲取作物蒸騰量，實(shí)現(xiàn)按需灌溉是節(jié)約用水的有效途徑。然而，溫室內(nèi)小氣候效應(yīng)顯著，作物蒸騰與環(huán)境因子間關(guān)系較為復(fù)雜，且各環(huán)境因子之間相互關(guān)聯(lián)并呈非線性變化。本文以番茄作為研究對(duì)象，使用稱量法測(cè)量作物實(shí)時(shí)蒸騰量，通過(guò)布設(shè)傳感器實(shí)時(shí)獲取溫室小氣候數(shù)據(jù)，包括空氣溫度(Air temperature, AT)、相對(duì)濕度(Relative humidity, RH)、光照強(qiáng)度(Light intensity, LI)作為模型的小氣候環(huán)境輸入，冠層相對(duì)葉面積指數(shù)(Relative leaf area index，RLAI)作為模型的作物生長(zhǎng)輸入，在此基礎(chǔ)上，提出了基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long short term memory, LSTM)的番茄蒸騰量預(yù)測(cè)模型。利用該模型對(duì)番茄蒸騰量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與非線性自回歸(Nonlinear autoregressive with exogeneous inputs, NARX)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent neural network, RNN)模型進(jìn)行了對(duì)比。試驗(yàn)結(jié)果表明，LSTM預(yù)測(cè)模型決定系數(shù)(Determination coefficient, R2)與平均絕對(duì)誤差(Mean absolute error, MAE)分別為0.9925和4.53g，與NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN方法進(jìn)行對(duì)比，其決定系數(shù)分別提高了8.97%、1.18%和0.82%，其平均絕對(duì)誤差分別降低了8.16、6.23、0.52g。本研究所提的預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度及泛化性能，研究成果可為溫室作物需水規(guī)律及需水量研究提供參考。

摘要:對(duì)苦痘病進(jìn)行持續(xù)、準(zhǔn)確、量化的無(wú)損檢測(cè)，以及育種專家對(duì)新品種蘋(píng)果的抗苦痘病表型研究，都需要苦痘病準(zhǔn)確識(shí)別技術(shù)的支持。針對(duì)磕碰傷對(duì)苦痘病識(shí)別產(chǎn)生干擾，降低了識(shí)別準(zhǔn)確率問(wèn)題，基于蘋(píng)果CT圖像，提出了一種蘋(píng)果苦痘病和磕碰傷識(shí)別方法。首先，采用最大類間方差法、區(qū)域標(biāo)記、中值濾波等方法，對(duì)337幀蘋(píng)果CT圖像進(jìn)行圖像分割和傷病區(qū)域定位；其次，對(duì)傷病區(qū)域進(jìn)行特征提取，提取其形狀特征、紋理特征和位置特征共18種特征信息；然后，利用多元逐步回歸和類距離可分離性判據(jù)2種方法分別選取特征信息，將2種方法選出的相同特征作為本文的選用特征信息；最后，分別使用遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)和默認(rèn)參數(shù)的支持向量機(jī)，對(duì)蘋(píng)果苦痘病和磕碰傷進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)的總體識(shí)別準(zhǔn)確率高于93%，默認(rèn)參數(shù)的支持向量機(jī)算法的總體識(shí)別準(zhǔn)確率高于84%。遺傳算法優(yōu)化后的支持向量機(jī)的識(shí)別準(zhǔn)確率明顯優(yōu)于默認(rèn)參數(shù)的支持向量機(jī)的識(shí)別準(zhǔn)確率。

摘要:Quick and accurate assessment of fish freshness is of great significance for intelligent quality monitoring and ensuring the safety of consumers. In the current fish freshness evaluation method based on visual images, the study of fish gills needs to remove the gill cover, which is invasive to the fish body, and the analysis of other parts has a low evaluation accuracy. To solve the above problems, a fish freshness classification method based on color histogram & grey-level co-occurrence matrix-linear discriminant analysis (CHG-LDA) was proposed. Firstly, preprocessing operations such as labeling, image zooming and color space conversion were performed on the collected fish images. Secondly, the extracted color histogram features and grey-level co-occurrence matrix (GLCM) features were fused to constitute the features, and the feature dimension was reduced by LDA. Finally, K-nearest neighbor (KNN) algorithm was used to classify fish freshness. The CHG-LDA method proposed solved the problem of poor classification performance caused by the low quality of the extracted fish image features. The experiment was carried out on a real crucian data set, and the index values of precision, recall, F1-score and accuracy were all 1. Compared with color histogram features, color moment, GLCM features, etc., this method improved the performance of each evaluation index on KNN, RF, ANN, and LightGBM classifiers. Among them, the evaluation time of KNN was the best, which was 0.01s. Experimental results showed that this method can achieve accurate and non-destructive evaluation of fish freshness, and it was feasible for actual production monitoring.

摘要:研究應(yīng)用同步熒光技術(shù)對(duì)雞肉中鹽酸沙拉沙星（SARH）和鹽酸強(qiáng)力霉素（DCH）殘留快速檢測(cè)的可行性。首先，分析了SARH標(biāo)準(zhǔn)溶液、DCH標(biāo)準(zhǔn)溶液、空白雞肉提取液和含SARH及DCH的雞肉提取液的三維同步熒光光譜，確定了雞肉中SARH和DCH殘留檢測(cè)的波長(zhǎng)差Δλ都為110nm，熒光激發(fā)峰分別為320nm和381nm。其次，采用單因素試驗(yàn)考察了硫酸鎂溶液濃度和SDS溶液濃度及時(shí)間對(duì)熒光強(qiáng)度的影響，確定了雞肉中SARH和DCH殘留的最佳檢測(cè)條件為：硫酸鎂溶液濃度0.375mol/L、SDS溶液濃度0.300mol/L和采集時(shí)間12min。最后，利用多元線性回歸（MLR）、偏最小二乘回歸（PLSR）和支持向量回歸（SVR）算法分別建立了雞肉中SARH和DCH殘留的預(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明，與基于MLR和SVR的預(yù)測(cè)模型相比，基于PLSR的預(yù)測(cè)模型綜合評(píng)價(jià)更好?；赑LSR的SARH殘留預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)集決定系數(shù)R2P為0.8465，預(yù)測(cè)集均方根誤差（RMSEP）為0.3441mg/kg，相對(duì)預(yù)測(cè)誤差（RPD）為2.5882?；赑LSR的DCH殘留預(yù)測(cè)模型的R2P為0.9141，RMSEP為5.8909mg/kg，RPD為3.2435。由此可見(jiàn)，應(yīng)用同步熒光技術(shù)檢測(cè)雞肉中SARH和DCH殘留是可行的，該方法簡(jiǎn)便、快速，為雞肉中SARH和DCH殘留的快速檢測(cè)提供了參考。

摘要:利用高能超聲波處理低?；Y(jié)冷膠（Low acyl gellan gum，LA）水溶液，并以葡萄糖酸-δ-內(nèi)酯（Glucono-δ-lactone，GDL）為酸誘導(dǎo)劑制備了結(jié)冷膠酸性凝膠，以不透明指數(shù)、斷裂應(yīng)力、斷裂應(yīng)變、楊氏模量、保水性指數(shù)為指標(biāo)，考察了超聲作用對(duì)結(jié)冷膠酸性凝膠凝膠特性的影響。結(jié)果表明，結(jié)冷膠濃度越高，斷裂應(yīng)力、楊氏模量、不透明指數(shù)和保水性越大，斷裂應(yīng)變則越小。超聲時(shí)間越長(zhǎng)，超聲功率越大，凝膠的斷裂應(yīng)變?cè)酱?，但斷裂?yīng)力、楊氏模量則越小。斷裂應(yīng)力、楊氏模量隨著GDL/LA質(zhì)量比的增大出現(xiàn)了先增加后降低的變化趨勢(shì)，當(dāng)GDL/LA質(zhì)量比為1時(shí)取得最大值。GDL/LA質(zhì)量比增大，酸性凝膠的斷裂應(yīng)變和保水性減小，而不透明指數(shù)增大。保水性隨著超聲功率的增大而降低，但隨著超聲時(shí)間的延長(zhǎng)，保水性出現(xiàn)了小幅提高，當(dāng)超聲時(shí)間為30min時(shí)，保水性最大。超聲處理使結(jié)冷膠分子鏈斷鏈，凝膠三維網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中形成了懸掛鏈，凝膠強(qiáng)度降低。結(jié)冷膠濃度越大，凝膠的微觀結(jié)構(gòu)越致密。超聲處理可用于結(jié)冷膠改性以改善其凝膠特性。

摘要:為改善大豆乳清蛋白（SWP）的乳化特性，提高大豆副產(chǎn)物的利用價(jià)值，以大豆乳清蛋白和硫酸葡聚糖（DS）為原料制備復(fù)合物，對(duì)其形成機(jī)制及乳化特性進(jìn)行研究。通過(guò)ζ-電位、濁度和光譜法分析蛋白質(zhì)-多糖復(fù)合體系的結(jié)構(gòu)變化及相互作用機(jī)制；通過(guò)平均粒徑和微觀結(jié)構(gòu)觀察對(duì)復(fù)合物的分布情況和聚集狀態(tài)進(jìn)行表征，并對(duì)復(fù)合體系的乳化特性進(jìn)行分析。結(jié)果表明，pH值和蛋白多糖比顯著影響SWP與DS的相互作用，在pH值為3.5時(shí)，SWP和DS能夠通過(guò)靜電相互作用形成更穩(wěn)定的復(fù)合物；熒光光譜和傅里葉變換紅外光譜分析表明，DS的加入改變了SWP的微環(huán)境和二級(jí)結(jié)構(gòu)，復(fù)合物中α-螺旋的相對(duì)含量顯著升高，氫鍵和疏水相互作用也影響復(fù)合物的形成；隨著DS濃度增加，復(fù)合物的粒徑呈先增大后減小的趨勢(shì)，當(dāng)?shù)鞍锥嗵潜葹?時(shí)，復(fù)合物聚集程度最大，平均粒徑為（3667.25±95.32）nm，在此條件下形成的復(fù)合物顯著改善了SWP的乳化特性，乳化活性指數(shù)和乳化穩(wěn)定性指數(shù)分別提高了31.03%和14.71%。

摘要:利用大豆球蛋白（11S）和β-伴大豆球蛋白（7S）在酸性條件下制備Pickering高內(nèi)相乳液，通過(guò)粒徑、ζ-電位、傅里葉紅外光譜（FITR）、冷凍掃描電鏡、乳化性和流變學(xué)等研究其穩(wěn)定性，并探討其消化特性。結(jié)果表明：在pH值2.0時(shí)，7S和11S形成的乳液均具有較高的乳化活性和乳化穩(wěn)定性，11S比7S具有更高乳化性能。當(dāng)?shù)鞍踪|(zhì)量濃度為0.015g/mL，油相體積分?jǐn)?shù)為78%~82%時(shí)，可以形成穩(wěn)定的高內(nèi)相乳液。通過(guò)增加內(nèi)相體積分?jǐn)?shù)，7S和11S蛋白顆粒穩(wěn)定的Pickering乳液體系分布更加均勻，不易發(fā)生聚集，并且可以形成較強(qiáng)的凝膠網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。模擬體外消化實(shí)驗(yàn)表明，在酸性條件下，蛋白形成的高內(nèi)相乳液可以不同程度地延遲脂質(zhì)的釋放。本研究明晰了在酸性條件下7S和11S的結(jié)構(gòu)特性以及7S和11S高內(nèi)相乳液在胃腸道中的消化行為，可為食品功能性成分遞送體系研究提供理論支撐。

摘要:為改善電動(dòng)拖拉機(jī)動(dòng)力電池壓載效果以提升整機(jī)牽引性能，提出了一種位置可調(diào)的電池壓載框架結(jié)構(gòu)；基于牽引性能預(yù)測(cè)基本方程，以驅(qū)動(dòng)效率、滑轉(zhuǎn)率和前軸安全壓載綜合最優(yōu)為目標(biāo)建立電池壓載參數(shù)優(yōu)化模型，該模型可根據(jù)作業(yè)條件給出最優(yōu)電池壓載參數(shù)；在Matlab/Simulink仿真平臺(tái)上搭建了電動(dòng)拖拉機(jī)牽引作業(yè)仿真模型，針對(duì)負(fù)載1~5kN范圍內(nèi)的水平牽引工況，對(duì)電池壓載參數(shù)優(yōu)化前后的牽引性能進(jìn)行了仿真對(duì)比分析；基于所提出的位置可調(diào)電池壓載框架結(jié)構(gòu)，搭建了電動(dòng)拖拉機(jī)實(shí)驗(yàn)樣機(jī)，并在室內(nèi)土槽環(huán)境下對(duì)壓載參數(shù)優(yōu)化模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：在保證前橋安全壓載的前提下，所提出的電池壓載構(gòu)型使?fàn)恳?chē)速和能量利用率分別提升4.16%和5.66%，有效提升了電動(dòng)拖拉機(jī)的牽引作業(yè)性能。

摘要:根據(jù)基于方位特征方程的并聯(lián)機(jī)構(gòu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，對(duì)含雙驅(qū)動(dòng)五桿回路的并聯(lián)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了型綜合。提出并分析了7種耦合度為0的雙驅(qū)動(dòng)五桿回路拓?fù)浣M成及拓?fù)涮卣鳎辉O(shè)計(jì)了含雙驅(qū)動(dòng)五桿回路的3T1R、3T2R、3T3R復(fù)雜支鏈；基于綜合的復(fù)雜支鏈，構(gòu)造了3種3支鏈和2種2支鏈的3T1R并聯(lián)機(jī)構(gòu)、2種4支鏈和4種3支鏈的3T2R并聯(lián)機(jī)構(gòu)，以及2種4支鏈和2種3支鏈的3T3R并聯(lián)機(jī)構(gòu)；對(duì)這15種新構(gòu)型進(jìn)行了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征分析，得到其所包含的獨(dú)立回路數(shù)、過(guò)約束數(shù)、耦合度等。結(jié)果表明，綜合的機(jī)構(gòu)大多結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、緊湊，且耦合度低，有利于后續(xù)的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)建模與分析，具有較好的應(yīng)用前景。