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摘要:現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備數(shù)字化設(shè)計(jì)是農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域的主要研究方向之一，農(nóng)業(yè)機(jī)械與各類(lèi)農(nóng)業(yè)物料的接觸作用及其對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)工作的影響是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備數(shù)字化設(shè)計(jì)重要內(nèi)容和難點(diǎn)。離散元法是一種基于不連續(xù)性假設(shè)的計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬方法。研究表明，離散元法可以用于仿真分析農(nóng)業(yè)散體物料與機(jī)械裝備間的相互作用關(guān)系，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備數(shù)字化設(shè)計(jì)提供了新手段，在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。本文對(duì)離散元法的基本概念、發(fā)展歷程及常見(jiàn)程序軟件進(jìn)行了概述，歸納分析了離散元法在模擬農(nóng)業(yè)土壤與農(nóng)業(yè)物料接觸時(shí)的模型確定及其參數(shù)標(biāo)定方法，重點(diǎn)闡述了各作業(yè)環(huán)節(jié)典型農(nóng)業(yè)機(jī)械的離散元法應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)。對(duì)基于離散元的數(shù)值模擬仿真及其工業(yè)化應(yīng)用推廣所面臨的主要問(wèn)題進(jìn)行了分析和總結(jié)，指出通用參數(shù)標(biāo)定方法缺失和模型過(guò)度簡(jiǎn)化是離散元法進(jìn)一步發(fā)展的制約因素，加強(qiáng)接觸模型和參數(shù)標(biāo)定的基礎(chǔ)研究工作，推動(dòng)專(zhuān)業(yè)、通用的軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)，提高計(jì)算機(jī)計(jì)算和存儲(chǔ)能力及改進(jìn)離散元算法結(jié)構(gòu)，從而提升模型計(jì)算效率將是今后的研究方向和工作重點(diǎn)。

摘要:為了解決油茶果采摘過(guò)程中采凈率低、花苞損傷率大的問(wèn)題，通過(guò)研究不同品種油茶果結(jié)合力和油茶枝條特性，設(shè)計(jì)了一種扭梳式油茶果采摘末端執(zhí)行器，在采摘作業(yè)時(shí)該執(zhí)行器可以對(duì)油茶果產(chǎn)生多種作用力。闡述了該末端執(zhí)行器的結(jié)構(gòu)和工作原理，并對(duì)關(guān)鍵部件進(jìn)行了設(shè)計(jì)，分析了末端執(zhí)行器的作業(yè)過(guò)程和油茶果脫落的影響因素。對(duì)不同品種油茶果的結(jié)合力和枝條扭轉(zhuǎn)進(jìn)行測(cè)試，得出抗拉力主要集中在10~25N之間、抗剪力主要集中在5~15N之間、抗扭力矩主要集中在0.015~0.030N ·m之間，不同品種油茶枝條扭轉(zhuǎn)模量在2~7MPa之間。單因素試驗(yàn)表明，在扭梳組件轉(zhuǎn)速為25~35r/min、梳輥轉(zhuǎn)速為75~85r/min、作業(yè)時(shí)間為8~12s工況下，采摘性能較優(yōu)。試驗(yàn)表明，最優(yōu)工作參數(shù)組合為扭梳組件轉(zhuǎn)速35r/min、梳輥轉(zhuǎn)速85r/min、作業(yè)時(shí)間12s，此時(shí)油茶果采凈率平均值為93.37%，花苞損傷率平均值為13.16%。

摘要:為提高果園作業(yè)平臺(tái)的適用性和操作靈活性，根據(jù)喬砧密植的紡錘形蘋(píng)果種植模式確定其目標(biāo)工作空間，以工作空間尺寸偏差、工作空間體積和平均可操作度描述其可達(dá)工作空間性能，分析了平臺(tái)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)桿長(zhǎng)和關(guān)節(jié)變量（關(guān)節(jié)角、連桿偏移）對(duì)工作空間性能的影響。建立了以可達(dá)工作空間性能和結(jié)構(gòu)緊湊為指標(biāo)的優(yōu)化模型，利用遺傳算法求解得出最優(yōu)參數(shù)為：桿2和桿4的長(zhǎng)度分別為988、879mm，關(guān)節(jié)1、3的關(guān)節(jié)角范圍分別為[107°,256°]、[-118°,-76°]，關(guān)節(jié)5、6的連桿偏移最大值分別為720、340mm。優(yōu)化后其可達(dá)工作空間尺寸偏差分別減小96.09%、95.60%，體積減小4.69%，平均可操作度增加1.43%。對(duì)優(yōu)化后的果園作業(yè)平臺(tái)進(jìn)行了實(shí)地果園工作空間試驗(yàn)，結(jié)果表明：承載質(zhì)量為65kg、橫坡坡度為15°、縱坡坡度為15°時(shí)，工作空間尺寸偏差最大，分別為16.2、16.7mm，比原型分別減小93.89%、93.76%。

摘要:針對(duì)寬幅、高速播種作業(yè)中缺少與播種機(jī)相匹配、油菜及小麥兼用、穩(wěn)定排種的氣送式集排器分配裝置的生產(chǎn)實(shí)際問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種可實(shí)現(xiàn)24行排種的穹頂狀分配裝置。闡述了穹頂狀分配裝置的工作原理，確定了分配裝置穹頂狀曲面方程及關(guān)鍵參數(shù)間的關(guān)系，分析了輸送氣流及分配裝置結(jié)構(gòu)對(duì)種子速度的影響。通過(guò)二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)，應(yīng)用DEM-CFD氣固耦合仿真，分析了穹頂狀上弧板所處球體半徑、導(dǎo)流隔板長(zhǎng)度、導(dǎo)種口高度對(duì)分配裝置各行排量一致性的影響，結(jié)果表明：當(dāng)穹頂狀上弧板所處球體半徑為245mm、導(dǎo)流隔板長(zhǎng)度為20mm、導(dǎo)種口高度為20.5mm時(shí)，油菜及小麥種子各行排量一致性較優(yōu)；在較優(yōu)參數(shù)組合下，穹頂狀分配裝置內(nèi)可有效實(shí)現(xiàn)種子與輸送氣流的二次混合，油菜、小麥種子各行排量一致性變異系數(shù)分別為4.96%、3.82%。利用智能種植機(jī)械測(cè)試平臺(tái)進(jìn)行了較優(yōu)參數(shù)組合下穹頂狀分配裝置排種性能驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明：氣送式集排器供種裝置轉(zhuǎn)速為20～50r/min時(shí)，油菜各行排量一致性變異系數(shù)低于5%、單行排量穩(wěn)定性變異系數(shù)低于5.3%，小麥各行排量一致性變異系數(shù)低于3.9%、單行排量穩(wěn)定性變異系數(shù)低于4.9%，破損率均不高于0.05%，滿足油菜及小麥排種性能要求。

摘要:設(shè)計(jì)氣流輸送式排種系統(tǒng)時(shí)需確定種子速度，以小麥種子為試驗(yàn)對(duì)象，采用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)和離散元耦合的方法在不同播種量與風(fēng)速情況下對(duì)輸種管內(nèi)種子速度進(jìn)行數(shù)值模擬。采用標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型非穩(wěn)態(tài)的Lagrangian耦合算法進(jìn)行氣固兩相流耦合仿真，在臺(tái)架試驗(yàn)中運(yùn)用高速攝像技術(shù)對(duì)輸種管內(nèi)的種子運(yùn)動(dòng)過(guò)程進(jìn)行圖像采集，將采集的圖像進(jìn)行二值化、反色、差分、腐蝕去噪聲等圖像處理，根據(jù)種子面積與質(zhì)心位置特征提取種子的移動(dòng)距離，并計(jì)算得到種子實(shí)際運(yùn)動(dòng)速度。仿真模擬與試驗(yàn)表明，輸種管內(nèi)種子速度主要受風(fēng)速影響，播種量對(duì)其影響很小；不同風(fēng)速下輸種管內(nèi)種子速度仿真值與試驗(yàn)值的相對(duì)誤差范圍為4.28%~6.06%，相同位置處不同風(fēng)速種子速度仿真值與試驗(yàn)值的相對(duì)誤差范圍為4.86%~5.70%，通過(guò)計(jì)算得到輸種管內(nèi)種子速度的修正系數(shù)平均值為0.95?；跉夤虄上嗔黢詈系妮敺N管內(nèi)種子速度仿真具有較高的準(zhǔn)確度，驗(yàn)證了基于EDEM-Fluent耦合仿真測(cè)定輸種管內(nèi)種子速度的可行性。

摘要:為適應(yīng)玉米植質(zhì)缽育農(nóng)藝對(duì)播種機(jī)的要求，設(shè)計(jì)了氣吸滾筒式玉米植質(zhì)缽盤(pán)精密播種裝置。通過(guò)理論分析建立了種子吸種過(guò)程的動(dòng)力學(xué)模型，得到影響吸種性能的主要因素為負(fù)壓、前進(jìn)速度、充種角。對(duì)吸種過(guò)程進(jìn)行模擬仿真設(shè)計(jì)，進(jìn)一步確定了影響種子吸附的主要因素。最后進(jìn)行了播種裝置性能試驗(yàn)，以合格指數(shù)、漏播指數(shù)、重播指數(shù)為分析指標(biāo)，通過(guò)三因素四水平正交試驗(yàn)得出最優(yōu)參數(shù)組合為：前進(jìn)速度0.22m/s、負(fù)壓1200Pa、充種角20°，在此條件下進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn)，得出合格指數(shù)為90.48%、漏播指數(shù)為4.24%、重播指數(shù)為5.28%，結(jié)果表明該播種裝置滿足播種機(jī)的播種要求。

摘要:針對(duì)蔬菜機(jī)械化播種成本高、播種質(zhì)量有待提高等問(wèn)題，考慮蔬菜種子尺寸小、播種株距小、播深淺等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了電控錐盤(pán)式蔬菜播種機(jī)。重點(diǎn)研究分析了播種機(jī)的播種原理、種子的運(yùn)動(dòng)特性、開(kāi)溝器的受力及刃口曲線等，確定了錐盤(pán)排種器、供種器、開(kāi)溝覆土器等關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)及參數(shù)。通過(guò)設(shè)計(jì)閉環(huán)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了排種盤(pán)轉(zhuǎn)速與機(jī)具前進(jìn)速度的匹配；采用供種器連續(xù)供種、錐盤(pán)排種器均勻排種、推種器滾輪推種的方式，解決了種子堵塞、損傷等問(wèn)題；通過(guò)滑刀刃口及覆土板受力分析，確定了開(kāi)溝及覆土穩(wěn)定的開(kāi)溝覆土器結(jié)構(gòu)。大蔥、白菜及菠菜的播種試驗(yàn)表明：該機(jī)結(jié)構(gòu)緊湊、性能穩(wěn)定，漏播指數(shù)小于5%，重播指數(shù)小于5%，播種合格指數(shù)大于90%,符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)且滿足蔬菜種植的農(nóng)藝要求。

摘要:針對(duì)隨動(dòng)式殘膜回收機(jī)在撿拾地膜過(guò)程中存在的雜質(zhì)壅堵問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種新型起膜撿拾機(jī)構(gòu)。通過(guò)分析機(jī)構(gòu)起膜過(guò)程，確定了起膜輪輪刺高度、起膜輪排列間距等主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，通過(guò)分析機(jī)構(gòu)拾膜過(guò)程，確定了機(jī)具行進(jìn)速度和起膜輪轉(zhuǎn)速等工作參數(shù)。以起膜輪轉(zhuǎn)速、機(jī)具行進(jìn)速度和起膜輪間距為試驗(yàn)因素，以起膜率、排雜率為響應(yīng)值，利用Design-Expert 8.0.5軟件進(jìn)行回歸分析和響應(yīng)面分析，得出各因素對(duì)起膜率和排雜率的影響順序由大到小均為：起膜輪轉(zhuǎn)速、機(jī)具行進(jìn)速度、起膜輪間距，并分別建立了起膜率、排雜率與起膜輪轉(zhuǎn)速、機(jī)具行進(jìn)速度、起膜輪間距的三元二次回歸模型。采用非線性優(yōu)化計(jì)算方法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，結(jié)果表明：當(dāng)起膜輪轉(zhuǎn)速為26.2r/min、機(jī)具行進(jìn)速度為1.23m/s、起膜輪間距為139.95mm時(shí)，起膜率理論值為91.49%，排雜率理論值為92.92%。在起膜撿拾機(jī)構(gòu)參數(shù)最優(yōu)組合下的田間試驗(yàn)表明，起膜率均值為90.45%，排雜率均值為91.30%。

摘要:針對(duì)東北地區(qū)稻田行間除草裝置存在除草率低、易傷苗等問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種曲面輪齒斜置式稻田行間除草裝置。通過(guò)對(duì)除草輪作業(yè)時(shí)輪齒入土壓埋過(guò)程和出土脫附過(guò)程進(jìn)行力學(xué)分析，建立了土壤顆粒在除草輪齒上的相應(yīng)力學(xué)模型，研究了輪齒結(jié)構(gòu)對(duì)作業(yè)性能的影響；通過(guò)理論分析確定了影響除草性能的除草輪主要結(jié)構(gòu)參數(shù)和各參數(shù)的取值范圍，并設(shè)計(jì)了單鉸鏈結(jié)構(gòu)仿形機(jī)構(gòu)。基于顯式動(dòng)力學(xué)LS-DYNA仿真技術(shù)建立了除草輪與水-土壤流固耦合模型，通過(guò)正交旋轉(zhuǎn)虛擬試驗(yàn)獲得曲面輪齒除草輪的最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)組合，并通過(guò)田間對(duì)比試驗(yàn)驗(yàn)證了該裝置的作業(yè)性能。結(jié)果表明：曲面結(jié)構(gòu)輪齒除草輪的雜草壓埋效果和脫土效果均優(yōu)于直面結(jié)構(gòu)輪齒的除草輪，影響該裝置作業(yè)性能的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)為除草輪曲率半徑和偏心距；通過(guò)仿真試驗(yàn)得到最優(yōu)參數(shù)組合為曲率半徑65.86mm、偏心距113.27mm。田間試驗(yàn)表明，在輪齒曲率半徑為66mm、偏心距為113mm最優(yōu)參數(shù)組合下，該裝置平均除草率和平均傷苗率分別為89.66%和2.1%，作業(yè)性能穩(wěn)定，滿足稻田機(jī)械除草作業(yè)農(nóng)藝和技術(shù)要求。

摘要:為確定新疆果園散體廄肥離散元仿真參數(shù)，采用仿真試驗(yàn)與物理試驗(yàn)相結(jié)合的方法，對(duì)散體廄肥的離散元參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。以不同參數(shù)組合下的堆積角為響應(yīng)值，采用Plackett-Burman試驗(yàn)對(duì)散體廄肥離散元仿真參數(shù)進(jìn)行篩選，得到對(duì)堆積角影響顯著的參數(shù)，即廄肥-廄肥恢復(fù)系數(shù)、廄肥-鋼恢復(fù)系數(shù)、JKR表面能；通過(guò)Box-Behnken試驗(yàn)建立堆積角與顯著性參數(shù)的二階回歸模型，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，得到顯著性參數(shù)最優(yōu)值，即廄肥-廄肥恢復(fù)系數(shù)為0.49、廄肥-鋼恢復(fù)系數(shù)為0.34、JKR表面能為0.02J/m2；將最優(yōu)參數(shù)組合下仿真試驗(yàn)得到的堆積角與物理試驗(yàn)值進(jìn)行對(duì)比，二者相對(duì)誤差為2.73%。研究表明，標(biāo)定的參數(shù)可靠，可為果園散體廄肥深施機(jī)械化過(guò)程仿真參數(shù)優(yōu)化提供依據(jù)。

摘要:針對(duì)油茶成熟鮮果在脫殼過(guò)程中存在脫凈率低、茶籽破損率高等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種四通道全自動(dòng)油茶成熟鮮果脫殼機(jī)。通過(guò)對(duì)油茶果進(jìn)行四通道分級(jí)，使不同大小的油茶果進(jìn)入相應(yīng)的脫殼滾筒內(nèi)，通過(guò)油茶果與脫殼套筒的相互撞擊以及油茶果之間碰撞、擠壓、搓擦的綜合作用實(shí)現(xiàn)脫殼。選取油茶成熟鮮果為研究對(duì)象，以茶果脫凈率、茶籽破損率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，以茶果喂入量、脫殼桿扭度和脫殼桿直徑為試驗(yàn)因素，采用L9(34)正交試驗(yàn)、方差分析和加權(quán)綜合評(píng)分法對(duì)油茶成熟鮮果脫殼機(jī)的脫殼效果進(jìn)行分析。結(jié)果表明：當(dāng)茶果喂入量1500kg/h、脫殼桿扭度30°、脫殼桿直徑23mm時(shí)，該脫殼機(jī)脫殼效果最佳。對(duì)脫殼機(jī)進(jìn)行3次最佳參數(shù)組合下的脫殼試驗(yàn)，取3次試驗(yàn)結(jié)果的平均值作為油茶成熟鮮果脫殼機(jī)最終的脫凈率和茶籽破損率，計(jì)算得出該脫殼機(jī)的脫凈率為98.85%、茶籽破損率為3.24%，研究表明，該四通道全自動(dòng)油茶成熟鮮果脫殼機(jī)達(dá)到預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo)，能夠較好地完成油茶果脫殼作業(yè)。

摘要:為進(jìn)一步提升胡麻脫粒物料分離清選機(jī)械化作業(yè)水平，針對(duì)胡麻脫粒物料各組分類(lèi)型，提出“先氣流清、再風(fēng)篩選”的作業(yè)模式，制訂了胡麻脫粒物料分離清選作業(yè)工藝流程，設(shè)計(jì)了雙風(fēng)道風(fēng)篩式胡麻脫粒物料分離清選機(jī)。對(duì)三級(jí)振動(dòng)篩分裝置、雙風(fēng)道雜余集料裝置及吸雜除塵裝置等關(guān)鍵作業(yè)部件進(jìn)行設(shè)計(jì)選型與參數(shù)計(jì)算，獲得不同組分的胡麻脫粒物料在三級(jí)篩面上不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下振動(dòng)篩分裝置曲柄連桿機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)參數(shù)必須滿足的條件。樣機(jī)性能試驗(yàn)表明，當(dāng)振動(dòng)喂料系統(tǒng)電磁激振器振幅控制在14~18mm、前風(fēng)道風(fēng)量調(diào)節(jié)手柄在2~4擋位、后風(fēng)道風(fēng)量調(diào)節(jié)手柄在4~6擋位、三級(jí)振動(dòng)篩分裝置振動(dòng)頻率在2~6Hz時(shí)，雙風(fēng)道風(fēng)篩式胡麻脫粒物料分離清選機(jī)的籽粒清潔率為97.16%、夾帶總損失率為1.12%，試驗(yàn)結(jié)果滿足設(shè)計(jì)要求，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)胡麻收獲期脫粒物料不同組分的分離清選作業(yè)。

摘要:林下種草是近年來(lái)人工林普遍采用的林下經(jīng)濟(jì)模式。針對(duì)林草種植模式中因林木間距小、植被茂盛、地表不平、視野受限而帶來(lái)的牧草收獲困難等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一款履帶式林間草帶收割機(jī)，該機(jī)主要特點(diǎn)是幅寬小、轉(zhuǎn)彎靈活，適合林間牧草收獲作業(yè)和硬雜草、稀疏灌木的切割作業(yè)。根據(jù)實(shí)地調(diào)研提出基于林間作業(yè)環(huán)境的割草機(jī)設(shè)計(jì)要求，通過(guò)對(duì)割草機(jī)行走系統(tǒng)、切割系統(tǒng)進(jìn)行分析計(jì)算，確定了履帶、圓盤(pán)式切割器的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，分析了圓盤(pán)式切割器的運(yùn)動(dòng)軌跡和牧草被割斷后的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并采用力學(xué)計(jì)算和仿真模擬的方式計(jì)算了機(jī)架的受力情況。試制樣機(jī)，并進(jìn)行了林間牧草收獲試驗(yàn)，結(jié)果表明，收割機(jī)的平均作業(yè)速度為0.42m/s，割茬高度7.6cm，割幅利用系數(shù)為0.94。說(shuō)明所設(shè)計(jì)的履帶式林間草帶收割機(jī)能夠適應(yīng)人工林作業(yè)環(huán)境，滿足林間牧草收獲作業(yè)要求。

摘要:根據(jù)王草分蘗能力強(qiáng)、生物量大、含水率高的特點(diǎn)，基于王草機(jī)械化收獲的農(nóng)藝要求優(yōu)化設(shè)計(jì)了一種4排人字形滾筒破碎裝置。通過(guò)理論分析及計(jì)算確定了破碎裝置主要結(jié)構(gòu)及參數(shù)，通過(guò)單因素試驗(yàn)與二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)研究了喂入輥轉(zhuǎn)速、破碎輥轉(zhuǎn)速對(duì)莖稈破碎合格率、平均長(zhǎng)度的影響，采用Design-Expert軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了響應(yīng)面分析、回歸分析及目標(biāo)優(yōu)化，得到試驗(yàn)因素與評(píng)價(jià)指標(biāo)間的回歸方程，并獲得最佳參數(shù)組合。結(jié)果顯示：通過(guò)單因素試驗(yàn)確定喂入輥、破碎輥的轉(zhuǎn)速范圍分別為380~480r/min、750~950r/min；通過(guò)二次旋轉(zhuǎn)正交試驗(yàn)及目標(biāo)優(yōu)化得到最優(yōu)參數(shù)組合為：喂入輥轉(zhuǎn)速416.5r/min、破碎輥轉(zhuǎn)速950r/min，此時(shí)莖稈破碎合格率為98.30%、破碎莖稈平均長(zhǎng)度為29.04mm；臺(tái)架試驗(yàn)及整機(jī)田間收獲試驗(yàn)表明，該裝置破碎效果均勻，莖稈破碎合格率達(dá)98%，破碎莖稈的平均長(zhǎng)度小于30mm，滿足滾筒式破碎裝置設(shè)計(jì)要求。

摘要:為了分析軸伸貫流泵站全過(guò)流系統(tǒng)在含有附加拍門(mén)的出水流道閘門(mén)開(kāi)啟下機(jī)組外特性參數(shù)的變化規(guī)律和過(guò)流系統(tǒng)內(nèi)部流場(chǎng)的演變過(guò)程，利用力矩平衡方程推導(dǎo)葉輪實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速，基于鋪層網(wǎng)格及動(dòng)網(wǎng)格技術(shù)研究了含有附加拍門(mén)出水流道閘門(mén)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，對(duì)軸伸貫流泵全過(guò)流系統(tǒng)啟動(dòng)三維過(guò)渡過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬。結(jié)果表明：計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果一致；在機(jī)組啟動(dòng)過(guò)程中，泵段揚(yáng)程先增大，然后減小至額定揚(yáng)程，2.25s時(shí)出現(xiàn)最大啟動(dòng)揚(yáng)程6.38m；拍門(mén)前后壓差最大值為2.61m，設(shè)有附加拍門(mén)的出水流道閘門(mén)可以有效降低啟動(dòng)過(guò)程中的最大啟動(dòng)揚(yáng)程，提高水泵機(jī)組的安全系數(shù)。水泵的啟動(dòng)轉(zhuǎn)速和流量變化對(duì)葉輪段壓力分布梯度影響明顯，當(dāng)轉(zhuǎn)速上升到最大值時(shí)，葉片承受最大水壓力。在啟動(dòng)過(guò)程中閘門(mén)上的附加拍門(mén)起到了分流作用，避免因葉輪轉(zhuǎn)速上升較快、閘門(mén)未充分開(kāi)啟而使出水流道水壓力過(guò)大帶來(lái)的系統(tǒng)不穩(wěn)定性問(wèn)題。

摘要:西藏巴宜區(qū)降水量豐富，但地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，森林生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)功能取決于森林景觀空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)劣，這對(duì)于區(qū)域生態(tài)穩(wěn)定至關(guān)重要。以西藏巴宜區(qū)為研究區(qū)，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和景觀生態(tài)學(xué)分析方法識(shí)別并構(gòu)建區(qū)域森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)，并運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)及魯棒性分析方法分析該森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征及抗破壞能力。結(jié)果表明：西藏巴宜區(qū)的森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)度分布呈現(xiàn)冪律分布，具有無(wú)標(biāo)度性特征，該網(wǎng)絡(luò)具有非均勻特性，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性較差，且隨機(jī)攻擊下的邊與節(jié)點(diǎn)恢復(fù)魯棒性優(yōu)于惡意攻擊下的恢復(fù)魯棒性。

摘要:以滇中城市群為例，將GIS技術(shù)和MCR-FLUS-Markov模型應(yīng)用于國(guó)土空間格局優(yōu)化配置研究中，提出一種基于生態(tài)安全格局的國(guó)土空間格局優(yōu)化配置方法，在生活空間擴(kuò)張情景、生產(chǎn)空間開(kāi)發(fā)情景、生態(tài)空間保護(hù)情景和綜合優(yōu)化情景4種模式下，對(duì)2030年國(guó)土空間結(jié)構(gòu)布局情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，最終形成“生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間”協(xié)調(diào)下的滇中城市群國(guó)土空間格局優(yōu)化分區(qū)。結(jié)果表明：以生態(tài)保護(hù)紅線作為生態(tài)源地，以城鎮(zhèn)用地和農(nóng)村居民點(diǎn)用地作為生活空間擴(kuò)張?jiān)?，選取9個(gè)阻力因子，采用MCR模型和累積耗費(fèi)距離模型構(gòu)建城市群生態(tài)安全格局，形成生態(tài)空間保護(hù)核心區(qū)、生態(tài)空間保護(hù)邊緣區(qū)、生產(chǎn)空間開(kāi)發(fā)重點(diǎn)區(qū)、生產(chǎn)空間開(kāi)發(fā)邊緣區(qū)和生活空間擴(kuò)張集中區(qū)5個(gè)生態(tài)安全格局功能分區(qū)；以生態(tài)功能分區(qū)作為約束條件，通過(guò)MCR-FLUS-Markov模型模擬得到滇中城市群2030年3種情景下“生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間”優(yōu)化配置結(jié)果。生活空間擴(kuò)張情景考慮了生活需要及政策指導(dǎo)下以生活空間擴(kuò)張建設(shè)為主導(dǎo)的三生空間數(shù)量及結(jié)構(gòu)的發(fā)展方向；在生產(chǎn)空間開(kāi)發(fā)情景下，生活空間擴(kuò)張規(guī)模得到一定控制，開(kāi)發(fā)了部分生態(tài)空間潛力；在生態(tài)空間保護(hù)情景下，生產(chǎn)空間面積少量減小，生活空間面積少量增加。根據(jù)國(guó)土空間的主導(dǎo)功能及多功能性，滇中城市群2030年綜合情景方案下的“生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間”優(yōu)化布局劃分為生活空間、生產(chǎn)空間、生態(tài)空間、生活-生產(chǎn)空間、生活-生態(tài)空間、生產(chǎn)-生態(tài)空間和生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間7大類(lèi)，以生產(chǎn)-生態(tài)空間面積最小，生態(tài)空間面積最大，并結(jié)合城市群各縣域發(fā)展特點(diǎn)提出了各空間類(lèi)型的生活、生產(chǎn)開(kāi)發(fā)建設(shè)和生態(tài)保護(hù)的重點(diǎn)及方向。研究認(rèn)為，基于“生活-生產(chǎn)-生態(tài)空間”協(xié)調(diào)的綜合情景方案更為合理，其他3種情景方案可為綜合情景方案的實(shí)施進(jìn)行補(bǔ)充和調(diào)整。

摘要:為了快速、高效、無(wú)損監(jiān)測(cè)板栗樹(shù)的紅蜘蛛病蟲(chóng)害，以實(shí)地采集的板栗樹(shù)局部感染明顯葉片、感染輕重不均勻葉片、恢復(fù)中的感染葉片及不同感染程度葉片為研究對(duì)象，利用UHD185型高光譜相機(jī)和數(shù)碼相機(jī)獲取各種葉片的高光譜圖像和RGB圖像，以RGB圖像為參考，選擇各種葉片的感興趣區(qū)，在高光譜圖像上提取感興趣區(qū)的光譜曲線，通過(guò)微分運(yùn)算提取光譜曲線的綠峰、紅谷、低位、紅邊、高位、高肩6種光譜特征及特征波長(zhǎng)，利用大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析板栗樹(shù)葉各個(gè)光譜特征及特征波長(zhǎng)隨紅蜘蛛病蟲(chóng)害危害程度的葉片級(jí)變化規(guī)律，得到識(shí)別紅蜘蛛病蟲(chóng)害最佳的光譜特征。利用無(wú)人機(jī)(Unmanned aerial vehicle，UAV)搭載UHD185型相機(jī)，獲取了實(shí)驗(yàn)區(qū)高光譜影像。結(jié)果表明，監(jiān)測(cè)板栗樹(shù)紅蜘蛛病蟲(chóng)害危害程度的最佳光譜特征為紅邊和低位，其與紅蜘蛛病蟲(chóng)害的決定系數(shù)均超過(guò)0.6，當(dāng)發(fā)生輕度紅蜘蛛病蟲(chóng)害時(shí)，紅邊波長(zhǎng)和低位波長(zhǎng)出現(xiàn)“藍(lán)移”，說(shuō)明無(wú)人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)具有早期發(fā)現(xiàn)紅蜘蛛病蟲(chóng)害的能力，可為板栗樹(shù)紅蜘蛛病蟲(chóng)害的及時(shí)治理提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:采集不同濃度梯度銅離子（Cu2+）脅迫下玉米葉片的可見(jiàn)光-近紅外光譜及實(shí)測(cè)玉米葉片Cu2+濃度，采用短時(shí)傅里葉變換（Short-time Fourier transform，STFT）時(shí)頻分析技術(shù)，研究不同濃度Cu2+脅迫下玉米葉片光譜的能量振幅響應(yīng)，進(jìn)而提取特征波段的振幅參數(shù)，利用偏最小二乘回歸（Partial least squares regression，PLSR）方法反演葉片Cu2+濃度。研究發(fā)現(xiàn)，玉米葉片光譜的STFT變換所得能量振幅峰值隨Cu2+脅迫濃度梯度的增加呈先降低、后升高趨勢(shì)，且隨Cu2+濃度的升高不斷向短波方向遷移。選取不同濃度梯度的能量振幅峰值波段為特征波段，利用特征波段上隨頻域變化的能量幅值，建立玉米葉片Cu2+濃度反演的偏最小二乘回歸模型，模型R2為0.9863。選取相同培育期的另外2組植株數(shù)據(jù)為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，進(jìn)行相同STFT變換，利用建立的偏最小二乘回歸模型對(duì)兩組驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行玉米葉片Cu2+濃度反演，并與驗(yàn)證組實(shí)測(cè)Cu2+濃度進(jìn)行相關(guān)性分析，Cu2+反演R2分別為0.8806和0.7331（P<0.01），RMSE分別為1.563、2.619μg/g。研究表明，光譜的時(shí)頻分析方法可用于Cu2+脅迫下玉米葉片的快速檢測(cè)，為農(nóng)作物的重金屬脅迫監(jiān)測(cè)提供了新的思路。

摘要:針對(duì)Sentinel-2衛(wèi)星影像擁有3個(gè)對(duì)植被生長(zhǎng)狀況非常敏感、空間分辨率為20m的紅邊波段（705、740、783nm），其空間分辨率與可見(jiàn)光和近紅外波段10m的空間分辨率不一致，使Sentinel-2影像應(yīng)用受到限制的問(wèn)題，基于多光譜多分辨率估計(jì)的超分辨率（Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe）算法將空間分辨率20m的6個(gè)波段重建為10m；以重建后的影像為數(shù)據(jù)源，耦合PROSAIL輻射傳輸模型和隨機(jī)森林模型反演玉米冠層葉面積指數(shù)（LAI），并以野外實(shí)測(cè)LAI驗(yàn)證其反演精度。結(jié)果表明，采用SupReMe算法對(duì)Sentinel-2影像進(jìn)行重建后，在保持光譜特性不變的同時(shí)提高了影像的空間細(xì)節(jié)；基于重建影像和原始影像的LAI反演決定系數(shù)R2分別為0.70、0.68，均方根誤差RSME分別為0.240、0.262。研究表明，利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2衛(wèi)星影像，能夠在提高玉米冠層LAI反演空間分辨率的同時(shí)提高反演精度，在挖掘高分辨率農(nóng)作物生長(zhǎng)信息方面具有很大潛力。

摘要:為剔除無(wú)人機(jī)多光譜圖像中的土壤背景、提高作物根域土壤含水率反演精度，以不同水分處理的拔節(jié)期冬小麥為研究對(duì)象，利用無(wú)人機(jī)多光譜相機(jī)分別在09:00、11:00、13:00、15:00和17:00等5個(gè)時(shí)刻獲取高分辨率多光譜圖像，采用改進(jìn)的植被指數(shù)閾值法快速確定植被像元與土壤像元的分類(lèi)閾值，通過(guò)閾值劃分剔除土壤背景，并根據(jù)閾值變化研究土壤背景對(duì)冬小麥冠層反射率的影響，建立了剔除土壤背景前后基于植被指數(shù)的土壤含水率反演模型。結(jié)果表明，應(yīng)用改進(jìn)的植被指數(shù)閾值法可有效剔除多光譜圖像中的土壤背景，其中基于植被指數(shù)RDVI的剔除精度最高，總體精度在91.32%以上；土壤背景對(duì)冬小麥冠層近紅外波段的反射率影響較大，紅邊波段次之，而對(duì)可見(jiàn)光波段的反射率影響較??；剔除土壤背景前后的植被指數(shù)與土壤含水率均呈線性關(guān)系，剔除土壤背景對(duì)反演土壤含水率的精度有顯著提高，其中NGRDI反演深度10~20cm的冬小麥根域土壤含水率效果最好，建模集R2和RMSE分別為0.739和2.0%，驗(yàn)證集R2和RMSE分別為0.787和2.1%。

摘要:為滿足玉米苗期中耕、追肥等田間管理環(huán)節(jié)的自主導(dǎo)航行走需求，研究了基于機(jī)器視覺(jué)的多條作物行線實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)。首先，基于綠色分量增強(qiáng)法、分割閾值優(yōu)化法和形態(tài)特征分析法，對(duì)圖像分別進(jìn)行灰度化、二值化和去噪等預(yù)處理，該預(yù)處理結(jié)果不受自然光照變化、陰影、降水/積水、播種模式等影響，對(duì)細(xì)密狀雜草干擾或植株冠層交疊條件下作物行間分界間隙的清理效果較好，對(duì)小尺寸噪聲、行間零散分布的圓形葉片類(lèi)雜草噪聲以及呈橫向生長(zhǎng)狀或聚集狀的雜草噪聲也有較好的清除效果。然后，將二值圖像沿縱坐標(biāo)均分為20個(gè)水平條，在各水平條內(nèi)部建立目標(biāo)區(qū)域的水平間距、水平跨度等特征參數(shù)，并跨水平條建立目標(biāo)區(qū)域間的垂直間距、趨勢(shì)角、覆蓋寬度等特征參數(shù)，基于以上參數(shù)在行內(nèi)和行間分布的差異性，完成各水平條中隸屬于不同作物行的目標(biāo)區(qū)域的定位分割和不同水平條中隸屬于同一作物行的目標(biāo)區(qū)域的聚類(lèi)，其分割聚類(lèi)效果良好。最后，基于離群特征點(diǎn)去除后的最小二乘法，進(jìn)行線性擬合并獲取作物行中心線，結(jié)果表明，整體檢測(cè)準(zhǔn)確率不低于91.2%，單幀圖像處理時(shí)間不超過(guò)368ms，說(shuō)明采用本文方法可快速實(shí)現(xiàn)不同環(huán)境因素干擾下的多條作物行線的同步檢測(cè)。

摘要:為快速準(zhǔn)確獲取玉米幼苗株數(shù)、評(píng)估播種質(zhì)量、進(jìn)行查缺補(bǔ)苗等管理，對(duì)YOLO算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于特征增強(qiáng)機(jī)制的幼苗獲取檢測(cè)模型（FE-YOLO），實(shí)現(xiàn)了對(duì)玉米幼苗株數(shù)的快速獲取。該方法根據(jù)玉米幼苗目標(biāo)尺寸和空間紋理特征，構(gòu)建了基于動(dòng)態(tài)激活的輕量特征提取網(wǎng)絡(luò)，融合了多感受野和空間注意力機(jī)制。實(shí)驗(yàn)表明：FE-YOLO模型增強(qiáng)了幼苗空間特征、降低了網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，使模型的mAP和召回率分別達(dá)到87.22%和91.54%，每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)和檢測(cè)推理時(shí)間僅為YOLO v3的7.91%和33.76%。FE-YOLO能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人機(jī)正射影像的玉米幼苗株數(shù)獲取和種植密度估算，該模型復(fù)雜度低、識(shí)別精度高，能夠?yàn)橛衩酌缙诠芾硖峁┘夹g(shù)支持。

摘要:接觸式測(cè)量植物葉片面積的方法會(huì)對(duì)葉片造成一定程度的傷害，為此本文提出一種僅利用智能手機(jī)的非接觸式多類(lèi)別無(wú)規(guī)則葉片面積三維測(cè)量方法。首先，采用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)方法獲取植株的三維重建點(diǎn)云，在HSV顏色特征空間去除葉片三維噪點(diǎn)；然后，利用模糊C均值聚類(lèi)算法分割單個(gè)葉片，重建葉片表面三角網(wǎng)格；最后，通過(guò)網(wǎng)格法計(jì)算葉片面積。對(duì)5種不同類(lèi)別、不同形狀的植物葉片進(jìn)行了測(cè)量實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，在葉片重疊率和復(fù)雜性角度上，面積測(cè)量的平均相對(duì)誤差分別為6.25%和4.81%。本文方法測(cè)量穩(wěn)定、精度高，能夠滿足多類(lèi)別無(wú)規(guī)則植物葉片面積測(cè)量的需求。

摘要:預(yù)防和控制農(nóng)作物病蟲(chóng)害是保證作物產(chǎn)量的重要措施。為了提高病蟲(chóng)害識(shí)別模型的準(zhǔn)確率，對(duì)注意力CBAM模塊進(jìn)行改進(jìn)，提出一種新的混合注意力模塊I_CBAM。通過(guò)通道注意力與空間注意力的并行連接，解決了串行連接兩種注意力產(chǎn)生干擾的問(wèn)題。添加了I_CBAM模塊的InRes-v2、MobileNet-v2、LeNet、AlexNet、改進(jìn)AlexNet模型的Top-1(61類(lèi))準(zhǔn)確率分別達(dá)到了86.98%、86.50%、80.97%、84.47%和84.96%，比原模型分別提高了0.51、0.62、1.74、0.53、0.55個(gè)百分點(diǎn)。研究表明，提出的并行混合注意力模塊I_CBAM在病蟲(chóng)害細(xì)粒度分類(lèi)上具有更優(yōu)的識(shí)別效果，且在不同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之間擁有良好的泛化性。將I_CBAM中通道注意力壓縮比調(diào)整為32，使添加了I_CBAM的MobileNet-v2遷移學(xué)習(xí)模型的內(nèi)存縮小至28.3MB，預(yù)測(cè)一幅圖像平均用時(shí)僅為7.19ms，大大提高了預(yù)測(cè)響應(yīng)速度。將該模型部署到移動(dòng)端小程序上，結(jié)果表明，添加了I_CBAM模塊的模型具有良好的可視化應(yīng)用效果。

摘要:肉牛的運(yùn)動(dòng)行為反映其健康狀況，在實(shí)際養(yǎng)殖環(huán)境下如何識(shí)別肉牛并對(duì)其進(jìn)行跟蹤，對(duì)感知肉牛的運(yùn)動(dòng)行為至關(guān)重要?；赮OLO v3改進(jìn)算法（LSRCEM-YOLO），利用視頻監(jiān)控實(shí)現(xiàn)了實(shí)際養(yǎng)殖環(huán)境下的肉牛實(shí)時(shí)跟蹤。該方法采用MobileNet v2作為目標(biāo)檢測(cè)骨干網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)肉牛分布不均、目標(biāo)尺度變化較大的特點(diǎn)，提出通過(guò)添加長(zhǎng)短距離語(yǔ)義增強(qiáng)模塊（LSRCEM）進(jìn)行多尺度融合，結(jié)合Mudeep重識(shí)別模型實(shí)現(xiàn)了肉牛多目標(biāo)跟蹤。結(jié)果表明：在目標(biāo)檢測(cè)方面，LSRCEM-YOLO的mAP值達(dá)到了92.3%，模型參數(shù)量?jī)H為YOLO v3的10%，相比YOLO v3-tiny也降低了31.34%；在肉牛重識(shí)別方面，采用基于調(diào)整感受野的Mudeep模型，獲得了更多的多尺度特征，其Rank-1指標(biāo)達(dá)到了96.5%；多目標(biāo)跟蹤的多目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率相對(duì)于DeepSORT算法從32.3%提高到了45.2%，ID switch次數(shù)降低了69.2%。本文方法可為實(shí)際環(huán)境下的肉牛行為實(shí)時(shí)跟蹤、行為感知提供技術(shù)參考。

摘要:為提高雞只個(gè)體輪廓分割提取的精度和準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的雞只行為、健康、福利狀態(tài)監(jiān)測(cè)等精準(zhǔn)畜牧業(yè)管理，保證相關(guān)監(jiān)測(cè)技術(shù)及決策的可靠性，針對(duì)疊層籠養(yǎng)環(huán)境下肉雞圖像的實(shí)例分割和輪廓提取問(wèn)題，提出一種優(yōu)化的基于Mask R-CNN框架的實(shí)例分割方法，構(gòu)建了一種雞只圖像分割和輪廓提取網(wǎng)絡(luò)，對(duì)雞群圖像進(jìn)行分割，從而實(shí)現(xiàn)雞只個(gè)體輪廓的提取。該網(wǎng)絡(luò)以注意力機(jī)制、可變形卷積的41層深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）和特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature pyramid networks, FPN）相融合為主干網(wǎng)絡(luò)，提取圖像特征，并經(jīng)區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)（Region proposal networks, RPN）提取感興趣區(qū)域（ROI），最后通過(guò)頭部網(wǎng)絡(luò)完成雞只目標(biāo)的分類(lèi)、分割和邊框回歸。雞只圖像分割試驗(yàn)表明，與Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)相比，優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)模型精確率和精度均值分別從78.23%、84.48%提高到88.60%、90.37%，模型召回率為77.48%，可以實(shí)現(xiàn)雞只輪廓的像素級(jí)分割。本研究可為雞只福利狀態(tài)和雞只健康狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供技術(shù)支撐。

摘要:針對(duì)白羽肉雞體質(zhì)量測(cè)量自動(dòng)化水平低、易造成肉雞應(yīng)激的問(wèn)題，提出一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)的非接觸式白羽肉雞體質(zhì)量估測(cè)方法。利用Mask R-CNN和YOLACT(You only look at coefficients) 兩種實(shí)例分割算法獲取白羽肉雞位置與覆蓋掩膜，并進(jìn)行效果對(duì)比；采用自適應(yīng)掩膜隨機(jī)提取白羽肉雞身體部分邊緣點(diǎn)，并作為觀測(cè)點(diǎn)進(jìn)行橢圓擬合，映射白羽肉雞背部像素投影面積；通過(guò)雙變量相關(guān)性分析驗(yàn)證白羽肉雞背部投影面積與體質(zhì)量間的顯著相關(guān)性，根據(jù)白羽肉雞背部投影面積與背部像素投影面積的線性比例關(guān)系，按照最小二乘原則建立白羽肉雞背部像素投影面積與體質(zhì)量間的線性回歸模型。試驗(yàn)表明，單只雞體質(zhì)量估測(cè)中以Mask R-CNN進(jìn)行特征提取的體質(zhì)量估測(cè)平均準(zhǔn)確率為97.23%，以YOLACT進(jìn)行特征提取的體質(zhì)量估測(cè)平均準(zhǔn)確率為97.49%，群雞場(chǎng)景中體質(zhì)量估測(cè)最低準(zhǔn)確率為90.50%。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)人工土壤檢測(cè)方法存在檢測(cè)過(guò)程復(fù)雜、處理周期長(zhǎng)、工作效率低等問(wèn)題，提出了土壤有機(jī)質(zhì)檢測(cè)自動(dòng)化前處理平臺(tái)整體設(shè)計(jì)框架，基于此構(gòu)建了土壤有機(jī)質(zhì)檢測(cè)自動(dòng)化前處理平臺(tái)，該平臺(tái)以均一、穩(wěn)定的機(jī)器操作完成土壤有機(jī)質(zhì)含量的精確檢測(cè)。平臺(tái)主要由搬運(yùn)機(jī)械手、溫控消解裝置、無(wú)損轉(zhuǎn)移裝置、電氣控制系統(tǒng)等構(gòu)成，同時(shí)通過(guò)構(gòu)建組態(tài)軟件調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)各裝置的協(xié)同工作，以流水線式作業(yè)方式完成土壤有機(jī)質(zhì)自動(dòng)化前處理。選取標(biāo)準(zhǔn)土壤樣品對(duì)平臺(tái)的穩(wěn)定性和系統(tǒng)適用性進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果顯示，該平臺(tái)重復(fù)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)差不大于0.56g/kg，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差不大于2.30%，相對(duì)誤差不大于2.21%，檢測(cè)結(jié)果符合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部土壤檢測(cè)指標(biāo)要求。

摘要:針對(duì)實(shí)際蒸散量(Actual evapotranspiration,ETa)估算過(guò)程中太陽(yáng)輻射測(cè)量設(shè)備昂貴、難以大量布署安裝，以及單元機(jī)器學(xué)習(xí)回歸算法精度低、泛化性能差的問(wèn)題，提出了一種基于光照度的集成算法。首先，將光照度作為模型的輸入量代替太陽(yáng)輻射，提出了基于光照度的晴朗指數(shù)；提出了以極端梯度提升模型（Extreme gradient boosting,XGBoost）、分布式梯度提升框架（Light gradient boosting machine,LightGBM）、隨機(jī)森林回歸（Random forest regression,RFR）、支持向量回歸（Support vector regression,SVR）為基礎(chǔ)模型的實(shí)際蒸散量估算集成算法。結(jié)果表明：在農(nóng)田實(shí)際蒸散量的估算中光照度可以替代太陽(yáng)輻射，通過(guò)單元模型和集成模型分別對(duì)比基于光照度和太陽(yáng)輻射的ETa估算結(jié)果，兩者最大均方根誤差（RMSE）差值為0.031mm/h，決定系數(shù)（R2）的最大差值為0.053。晴朗指數(shù)有助于模型更好地學(xué)習(xí)不同天氣條件下的蒸散量數(shù)據(jù)分布特征，與未添加晴朗指數(shù)的集成模型估算結(jié)果相比，RMSE降低了0.028mm/h，R2提高了0.03。采用集成算法比單元模型算法性能有明顯提升，基于光照度的集成模型RMSE為0.037mm/h、R2為0.985。本文從估算蒸散量所需的數(shù)據(jù)源、特征量以及估算算法等多個(gè)角度進(jìn)行了探索，為農(nóng)田蒸散量的估算提供了一種新思路。

摘要:為探究AquaCrop模型對(duì)南疆地區(qū)無(wú)膜滴灌棉花種植的適用性、尋求最優(yōu)灌溉制度，以2018—2019年田間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行校驗(yàn)，并利用校準(zhǔn)模型分別模擬2種不同灌水情景下的棉花冠層覆蓋度、生物量及產(chǎn)量的變化規(guī)律。結(jié)果表明：采用AquaCrop模型模擬2019年冠層覆蓋度的均方根誤差（RMSE）、擬合指數(shù)（d）、標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差（NRMSE）及決定系數(shù)（R2）分別為6.03%、0.12、13.08%和0.97，生物量模擬的各參數(shù)分別為810kg/hm2、0.93、6.41%和0.80，產(chǎn)量模擬的各參數(shù)分別為751kg/hm2、0.84、14.02%和0.87，說(shuō)明AquaCrop模型可以較好地模擬南疆地區(qū)無(wú)膜滴灌棉花的生長(zhǎng)與產(chǎn)量?；?960—2019年的氣象數(shù)據(jù)，利用AquaCrop模型對(duì)無(wú)膜滴灌棉花進(jìn)行情景模擬：灌水周期相同時(shí)，無(wú)膜滴灌棉花產(chǎn)量隨灌溉定額的增加呈先增加、后減小的變化趨勢(shì)，總灌水量為7200m3/hm2時(shí)產(chǎn)量達(dá)到最大值（5398kg/hm2），水分利用效率（WUE）為0.75kg/m3；灌溉定額相同時(shí)，無(wú)膜滴灌棉花產(chǎn)量隨灌水周期的增加而增加，總灌水量為5400m3/hm2、灌水周期為5d時(shí)，產(chǎn)量達(dá)到最大值（5315kg/hm2）、WUE為0.98kg/m3。研究表明，灌水周期5d、灌溉定額540mm的灌溉制度可保證無(wú)膜滴灌棉花具有較高的產(chǎn)量和水分利用率，可作為無(wú)膜滴灌棉花的參考灌溉制度在南疆地區(qū)推廣應(yīng)用。

摘要:為研究不同氮肥增效劑及水氮用量對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響，采用裂-裂區(qū)設(shè)計(jì)進(jìn)行了田間試驗(yàn)。其中，主區(qū)設(shè)3個(gè)灌水水平（W1:30mm、W2:60mm和W3:90mm），副區(qū)設(shè)3個(gè)施氮水平（N1:75kg/hm2、N2:150kg/hm2和N3:225kg/hm2），每個(gè)主區(qū)下各設(shè)一個(gè)不施氮處理為對(duì)照（CK），副-副區(qū)為脲酶抑制劑（NBPT）和雙效抑制劑（NBPT+DCD）兩種氮肥增效劑處理，以傳統(tǒng)施肥處理（CO）為對(duì)照。結(jié)果表明：灌水水平、施氮水平及氮肥增效劑類(lèi)型均對(duì)冬小麥產(chǎn)量產(chǎn)生極顯著影響（P<0.01）；隨著灌水量/施氮量的增大，不同氮肥增效劑下冬小麥產(chǎn)量都呈現(xiàn)出先增加、后減小的趨勢(shì)。NBPT和NBPT+DCD處理均在灌水量60mm、施氮量75kg/hm2時(shí)較CO的增產(chǎn)率達(dá)到最大，分別為20.23%和38.96%?；貧w分析和頻率分析表明，NBPT處理在施氮量139~183kg/hm2、灌水量47~67mm的范圍內(nèi)，冬小麥可獲得較高產(chǎn)量，在施氮量162kg/hm2、灌水量為48mm時(shí)，理論最高產(chǎn)量為7409kg/hm2；〖JP3〗NBPT+DCD處理在施氮量149~185kg/hm2、灌水量為50~65mm時(shí)，冬小麥可獲得較高產(chǎn)量，在施氮量為158kg/hm2、灌水量51mm時(shí)，理論最高產(chǎn)量為8329kg/hm2；CO處理獲得最高產(chǎn)量時(shí)的灌水量、施氮量區(qū)間分別為49~63mm、143~247kg/hm2，相應(yīng)產(chǎn)量為5912~6443kg/hm2。綜上，脲酶抑制劑和雙效抑制劑均有明顯的增產(chǎn)節(jié)肥效果，且以雙效抑制劑效果更優(yōu)。

摘要:在田間試驗(yàn)區(qū)設(shè)置對(duì)照組（CK）、有機(jī)肥復(fù)配脫硫石膏（T1）、生物炭（T2）及脫硫石膏（T3）4個(gè)處理，分析不同改良劑對(duì)中度鹽堿地表層20cm內(nèi)土壤微生物數(shù)量、理化性質(zhì)及加工番茄產(chǎn)量的影響，從而確定最適宜的改良劑。結(jié)果表明：各改良劑均能降低土壤電導(dǎo)率和pH值，提高土壤有機(jī)質(zhì)、水解氮、速效磷、速效鉀含量，并提高加工番茄產(chǎn)量，其中生物炭處理對(duì)加工番茄產(chǎn)量的影響最為顯著，較對(duì)照處理增加了55.96%；各處理的土壤細(xì)菌和放線菌數(shù)量在整個(gè)生育期內(nèi)均呈拋物線形變化，最大值均出現(xiàn)在開(kāi)花著果-著果盛期，土壤真菌數(shù)量在全生育期呈下降趨勢(shì)；施加生物炭、脫硫石膏、有機(jī)肥復(fù)配脫硫石膏均可增加土壤細(xì)菌、放線菌、真菌數(shù)量，其中細(xì)菌和放線菌數(shù)量均以生物炭處理的增幅最大，較對(duì)照組分別增加了1.6～7.8倍和2.0～6.1倍；土壤耕層細(xì)菌、放線菌數(shù)量均與土壤pH值和電導(dǎo)率呈負(fù)相關(guān)，與土壤有機(jī)質(zhì)、水解氮、速效磷、速效鉀含量呈正相關(guān)，說(shuō)明土壤微生物數(shù)量隨土壤鹽漬化程度的增加呈減少趨勢(shì)，與大部分土壤養(yǎng)分之間具有很好的正相關(guān)性，且細(xì)菌和放線菌數(shù)量多的土壤，其土壤理化性質(zhì)較好，作物產(chǎn)量也較高，因此可以將土壤細(xì)菌和放線菌數(shù)量作為評(píng)價(jià)土壤健康狀況的重要生物指標(biāo)。綜上所述，生物炭處理（T2，22.5t/hm2）最有利于降低中度鹽堿地土壤電導(dǎo)率和pH值，促進(jìn)土壤微生物的生長(zhǎng)繁殖，提高土壤養(yǎng)分及加工番茄的產(chǎn)量。

摘要:為構(gòu)建基于葉面積指數(shù)（LAI）的夏玉米葉片臨界氮濃度稀釋曲線，于2018、2019年在關(guān)中地區(qū)進(jìn)行了不同水氮供應(yīng)的田間試驗(yàn)，試驗(yàn)設(shè)置了3個(gè)水分水平：雨養(yǎng)（RF）、虧缺灌溉（DI）和充分灌溉（FI），4個(gè)氮肥水平：0、90、150、210kg/hm2，研究基于LAI的夏玉米葉片臨界氮濃度稀釋曲線對(duì)不同水分供應(yīng)的響應(yīng)，分析氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（NNI）與相對(duì)產(chǎn)量的定量關(guān)系。結(jié)果表明：夏玉米LAI與葉片氮濃度之間符合冪函數(shù)關(guān)系?；贚AI的葉片臨界氮濃度稀釋曲線在RF處理下年際差異顯著（P<0.05），但在DI和FI處理下年際差異不顯著（P>0.05）。在RF處理下基于LAI的葉片臨界氮濃度稀釋曲線的稀釋速率顯著高于DI和FI處理（P<0.05），但DI和FI處理間無(wú)顯著差異（P>0.05）。將DI和FI處理的臨界氮稀釋曲線并置擬合，得到灌溉處理下基于LAI統(tǒng)一的葉片臨界氮濃度稀釋曲線（R2=0.90，P<0.01）。在試驗(yàn)施氮量區(qū)間，氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)NNI隨施氮量的增加而增加，變化范圍為0.62~1.16。當(dāng)NNI大于等于0.97時(shí)，夏玉米產(chǎn)量不再隨NNI的增加而增加，此時(shí)RF處理的產(chǎn)量為最大產(chǎn)量的85%，DI和FI處理的產(chǎn)量均高于最大產(chǎn)量的99%。因此，該地區(qū)推薦的水肥一體化水氮用量為灌水75% ETc（ETc為夏玉米需水量）和施氮150kg/hm2。

摘要:為實(shí)現(xiàn)蛋雞養(yǎng)殖過(guò)程有害氣體濃度監(jiān)測(cè)，改善復(fù)雜環(huán)境下常用氣體傳感器之間因存在交叉敏感性而導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于IPSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有害氣體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。選用無(wú)線ZigBee模塊、傳感器模塊和STM32模塊，搭建了蛋雞舍各點(diǎn)數(shù)據(jù)采集硬件平臺(tái)，利用GPRS遠(yuǎn)程通信模塊將平臺(tái)采集到的數(shù)據(jù)傳輸至服務(wù)器，同時(shí)開(kāi)發(fā)手機(jī)APP軟件，對(duì)有害氣體進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。利用權(quán)重線性遞減及改進(jìn)學(xué)習(xí)因子的IPSO算法，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，利用優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣體傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有效提高了有害氣體的數(shù)據(jù)精度。利用該系統(tǒng)對(duì)河北省保定市某雞舍有害氣體進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn)，將傳感器測(cè)量值與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證了利用IPSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性。測(cè)試表明，SGP30型二氧化碳傳感器測(cè)量精度由81.75%提升到94.69%，MQ135型氨氣傳感器由61.83%提升到91.23%，MQ137型氨氣傳感器由70.18%提升到91.23%，MQ136型硫化氫傳感器由62.35%提升到92.80%，TGS2602型硫化氫傳感器由62.97%提升到92.80%。本研究為蛋雞養(yǎng)殖過(guò)程中有害氣體的精確監(jiān)測(cè)提供了新方法。

摘要:為研究榴蓮殼水熱焦作為電極材料的性能，以榴蓮殼為原料，在250℃、10h和液固比為10g/g的條件下，通過(guò)一步水熱炭化將其制備成水熱焦，并分析了水熱焦的元素組成、結(jié)構(gòu)特性及其作為電極材料的電化學(xué)性能。結(jié)果表明，榴蓮殼水熱焦C質(zhì)量分?jǐn)?shù)高達(dá)70.29%，O質(zhì)量分?jǐn)?shù)低至16.96%，表面含有豐富的含氧官能團(tuán)，水熱焦中的C主要呈無(wú)定形結(jié)構(gòu)，部分接近天然石墨結(jié)構(gòu)；水熱焦表面粗糙、分布著尺寸不同的孔隙，多點(diǎn)BET比表面積為38.74m2/g，平均孔徑4.67nm；在6mol/L KOH作為電解質(zhì)的三電極系統(tǒng)中，以水熱焦作為工作電極的循環(huán)伏安曲線對(duì)稱(chēng)，且近似矩形，說(shuō)明水熱焦中含雜原子的官能團(tuán)提供了部分贗電容，恒電流充放電曲線近似為三角形，1A/g時(shí)比電容為344.83F/g；交流阻抗曲線在低頻區(qū)呈陡直的斜線，說(shuō)明榴蓮殼水熱焦具有良好的電性能和循環(huán)穩(wěn)定性，可用于超級(jí)電容器電極材料和低成本的儲(chǔ)能材料。

摘要:為揭示胡蘿卜薄片在紅外干燥過(guò)程中的光學(xué)特性，觀察并分析了胡蘿卜薄片的外觀品質(zhì)，測(cè)量了胡蘿卜髓部和皮層部所含可溶性固形物含量，對(duì)干燥過(guò)程中薄片髓部和皮層部?jī)杀砻孢M(jìn)行了質(zhì)構(gòu)測(cè)定，并對(duì)其表面的全光譜反射特征、吸收光譜與超微結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析。研究表明：物料單位能耗與絕對(duì)溫度的5次方呈線性負(fù)相關(guān)；當(dāng)物料含水率降至20%時(shí)，出現(xiàn)明顯褐變，說(shuō)明紅外干燥比同溫度下熱風(fēng)干燥的物料褐變程度高；在物料表面溫度60℃時(shí)干燥1.5h，物料髓部上表面硬度高于下表面，皮層部下表面硬度高于上表面，說(shuō)明此時(shí)髓部上表面含水率高于下表面、皮層部上表面含水率低于下表面，皮層部表面對(duì)紅外線吸收能力強(qiáng)；在350～2500nm光譜曲線上，物料皮層部對(duì)任意波段光的反射率均高于髓部，且在短波段差異更明顯；掃描電鏡圖像顯示，物料髓部比皮層部孔隙直徑大、迂曲度低，有利于紅外線向深層傳遞；透射電鏡圖像顯示，物料皮層部比髓部細(xì)胞內(nèi)顆粒物數(shù)量多、顆粒大。根據(jù)散射理論，在物料皮層部，短波段光發(fā)生了米氏散射，長(zhǎng)波段光發(fā)生了瑞利散射；在物料髓部，短波段光發(fā)生了瑞利散射，幾乎沒(méi)有米氏散射；在同一部位，表面粗糙多孔的橫切薄片比平整致密的縱切薄片對(duì)光的反射率低。

摘要:以大豆蛋白為原料，采用加熱處理（100℃、20min）制備可溶性熱聚集體，分別對(duì)其進(jìn)行高壓均質(zhì)（0、30、60、90、120MPa）處理，探究高壓均質(zhì)技術(shù)（HPH）對(duì)大豆蛋白熱聚集體結(jié)構(gòu)特性（粒徑分布、濁度、骨架結(jié)構(gòu)、二三級(jí)結(jié)構(gòu)、疏水性、電位、巰基）、流變學(xué)表征和乳化特性（乳化活性和乳化穩(wěn)定性）的影響。結(jié)果表明：低壓力的高壓均質(zhì)處理可以促進(jìn)熱聚體發(fā)生再聚集，使粒徑和濁度逐漸增大、骨架結(jié)構(gòu)變密、無(wú)序結(jié)構(gòu)增多，并且發(fā)生再聚集，其疏水性降低，ζ-電位絕對(duì)值和二硫鍵含量升高，進(jìn)而導(dǎo)致乳化活性提高；而高壓力的高壓均質(zhì)處理會(huì)導(dǎo)致熱聚集體的二硫鍵和骨架結(jié)構(gòu)發(fā)生大量斷裂，分子結(jié)構(gòu)展開(kāi)，疏水性位點(diǎn)大量暴露，導(dǎo)致疏水性增強(qiáng)、蛋白分子鏈變短、粒徑和ζ-電位絕對(duì)值降低，進(jìn)而導(dǎo)致乳化活性降低。本研究可為大豆蛋白功能性質(zhì)的改性及高壓均質(zhì)在熱聚集體行為調(diào)控方面的應(yīng)用提供參考。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有農(nóng)機(jī)速度調(diào)節(jié)策略功率匹配度不高、燃油經(jīng)濟(jì)性差的問(wèn)題，以靜液壓傳動(dòng)拖拉機(jī)為平臺(tái)，基于CAN總線設(shè)計(jì)了拖拉機(jī)定速巡航控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)由拖拉機(jī)工況采集、負(fù)載檢測(cè)、油門(mén)控制、變量泵排量調(diào)節(jié)、作業(yè)負(fù)載調(diào)節(jié)、通信等模塊組成。設(shè)計(jì)了油門(mén)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)和負(fù)載調(diào)節(jié)裝置，獲取并解析了拖拉機(jī)工況數(shù)據(jù)，建立了靜液壓傳動(dòng)拖拉機(jī)油門(mén)開(kāi)度、變量泵排量與速度對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，制定了發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與變量泵排量協(xié)同控制策略。分別在水泥路面空載、田間空載和平地作業(yè)3種工況下進(jìn)行了協(xié)同控制策略試驗(yàn)，在平地作業(yè)工況下進(jìn)行了定油門(mén)控制策略、油門(mén)排量耦合控制策略和油門(mén)排量協(xié)同控制策略試驗(yàn)。結(jié)果表明，3種工況下，協(xié)同控制策略的速度控制絕對(duì)誤差分別為0.005、0.007、0.012m/s；在達(dá)到相同目標(biāo)速度的前提下油門(mén)排量協(xié)同控制策略降低了發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。拖拉機(jī)定速巡航控制系統(tǒng)能夠在保證速度控制精度的前提下，減小燃油消耗。

摘要:基于視覺(jué)伺服控制的機(jī)器人手眼標(biāo)定和逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解一直是視覺(jué)伺服領(lǐng)域的核心問(wèn)題。隨著應(yīng)用場(chǎng)景的逐漸復(fù)雜，傳統(tǒng)手眼標(biāo)定方法已無(wú)法滿足需求；隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解算法的誤差趨于飽和甚至變大，無(wú)法進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)性能。針對(duì)以上問(wèn)題，本文將手眼標(biāo)定和逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解融合為擬合目標(biāo)圖像坐標(biāo)到機(jī)器人各關(guān)節(jié)角之間的映射關(guān)系問(wèn)題，提出了一種殘差BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。使用多個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò)模塊的方式加深BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度，殘差模塊的輸入信息可以在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)跨層傳輸，較好地解決了因深度增加網(wǎng)絡(luò)模型容易產(chǎn)生梯度消失而無(wú)法提升網(wǎng)絡(luò)性能的問(wèn)題；通過(guò)6自由度機(jī)器人雅可比方程對(duì)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)解的空間進(jìn)行劃分，確定了8個(gè)獨(dú)立的區(qū)域，基于獨(dú)立區(qū)域方法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而避免了多自由度機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)多解對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的影響，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度提升了2個(gè)數(shù)量級(jí)，訓(xùn)練速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度機(jī)器人輸送線分揀系統(tǒng)中進(jìn)行二維平面抓取和三維實(shí)物抓取實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明，該方法比1層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、5層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度分別提高了4個(gè)數(shù)量級(jí)、2個(gè)數(shù)量級(jí)、5個(gè)數(shù)量級(jí)，測(cè)試精度提高2個(gè)數(shù)量級(jí)；與傳統(tǒng)標(biāo)定方法相比，本文方法節(jié)約了逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解過(guò)程的計(jì)算成本，抓取位姿精度提高了1個(gè)數(shù)量級(jí)。

摘要:針對(duì)連續(xù)體機(jī)器人因自身的柔順性及自由度的冗余性所帶來(lái)的運(yùn)動(dòng)建模復(fù)雜和控制精度較低等問(wèn)題，提出了一種考慮非線性摩擦的繩驅(qū)動(dòng)連續(xù)體機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模方法?；趧P恩方法構(gòu)建了包含慣性力、彈性力、重力及驅(qū)動(dòng)力作用的動(dòng)力學(xué)模型，并根據(jù)改進(jìn)的Capstan方程對(duì)繩-輪傳動(dòng)系統(tǒng)的力傳遞特性進(jìn)行分析，提出了一種基于非線性摩擦補(bǔ)償?shù)那梆伩刂撇呗裕詈笸ㄟ^(guò)對(duì)單節(jié)連續(xù)體機(jī)器人進(jìn)行仿真和運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證所建模型的正確性。結(jié)果表明，所建立的運(yùn)動(dòng)模型和控制策略能夠較為準(zhǔn)確地描述連續(xù)體機(jī)器人的變形特性。

摘要:基于有限位置法對(duì)一種具有兩個(gè)末端執(zhí)行器的零耦合度平面高速?zèng)_壓機(jī)構(gòu)進(jìn)行擺動(dòng)力完全平衡設(shè)計(jì)。通過(guò)拓?fù)浞治鰧⒃摍C(jī)構(gòu)劃分成3個(gè)子運(yùn)動(dòng)鏈(SKC)，根據(jù)樹(shù)系統(tǒng)劃分原則分別確定了各子運(yùn)動(dòng)鏈中連枝構(gòu)件以及樹(shù)枝構(gòu)件的個(gè)數(shù)；對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行位置分析，依次求解各子運(yùn)動(dòng)鏈的質(zhì)量矩，得到機(jī)構(gòu)總質(zhì)量矩與各個(gè)構(gòu)件角位置之間的關(guān)系；通過(guò)求取機(jī)構(gòu)在5個(gè)不同位置上的總質(zhì)量矩建立線性方程，求解得到機(jī)構(gòu)擺動(dòng)力完全平衡時(shí)各樹(shù)枝構(gòu)件的平衡配重參數(shù)m*i和p*i；分析了配重參數(shù)m*i、p*i對(duì)平衡后總質(zhì)心軌跡波動(dòng)及總慣性力的影響。結(jié)果表明，改變配重質(zhì)量參數(shù)m*i對(duì)最終平衡效果影響較大，取m*i為0.002kg時(shí)，機(jī)構(gòu)總質(zhì)心軌跡波動(dòng)和總慣性力在x、y軸方向上分量比平衡前分別下降了44.44%、59.78%和72.94%、5.40%，驗(yàn)證了擺動(dòng)力完全平衡條件的有效性。

摘要:為研究柔性桿件對(duì)空間并聯(lián)機(jī)構(gòu)動(dòng)力特性的影響，以具有結(jié)構(gòu)冗余的3-RRPaR空間并聯(lián)機(jī)構(gòu)為研究對(duì)象，提出建立冗余空間并聯(lián)機(jī)構(gòu)剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)模型的通用方法?；诮^對(duì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)法建立了三維二節(jié)點(diǎn)梁?jiǎn)卧Ｐ?，分析了機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征，利用拉格朗日乘子法推導(dǎo)了機(jī)構(gòu)的剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)方程，采用廣義α方法在Matlab中對(duì)其動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行數(shù)值求解，得到不同彈性模量下的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)曲線。結(jié)果表明，柔性桿件對(duì)機(jī)構(gòu)輸出特性產(chǎn)生重要的影響，彈性模量越小，對(duì)機(jī)構(gòu)的影響越大，且彈性模量對(duì)動(dòng)平臺(tái)加速度的影響最為顯著。本研究為空間并聯(lián)機(jī)構(gòu)的剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)建模提供了研究思路。

摘要:搭建了氣動(dòng)肌肉收縮力測(cè)試實(shí)驗(yàn)臺(tái)，通過(guò)分析不同壓力、行程、收縮速率及頻率下氣動(dòng)肌肉收縮力與位移的關(guān)系曲線，得出氣動(dòng)肌肉的力-位移遲滯現(xiàn)象具有非對(duì)稱(chēng)性、非局部記憶性、大壓力弱相關(guān)性和準(zhǔn)率不相關(guān)性。針對(duì)常見(jiàn)Prandtl-Ishlinskii（PI）類(lèi)模型難以準(zhǔn)確描述氣動(dòng)肌肉力-位移遲滯曲線的問(wèn)題，對(duì)通用PI遲滯模型的dead-zone算子進(jìn)行方向上的修正，建立氣動(dòng)肌肉修正PI+Dead-zone遲滯模型，利用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，并與經(jīng)典PI模型、經(jīng)典Bouc-Wen（BW）模型、PI+Polynomial模型、Wang-Wen模型、BW+Polynomial模型進(jìn)行精度對(duì)比分析。結(jié)果表明，PI類(lèi)模型性能顯著優(yōu)于BW類(lèi)模型，且修正PI+Dead-zone模型精度最高，各行程下絕對(duì)平均誤差不超過(guò)1N、均方差不超過(guò)1.5N，能無(wú)差別處理氣動(dòng)肌肉力-位移遲滯曲線非對(duì)稱(chēng)性問(wèn)題。小行程工況下，氣動(dòng)肌肉經(jīng)典PI模型也具有一定的描述其力-位移遲滯現(xiàn)象的能力，且其模型參數(shù)相對(duì)較少。

摘要:為滿足農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的供電需求，減少化學(xué)電池對(duì)水和土壤的污染，提出一種脫渦致振式壓電風(fēng)力發(fā)電機(jī)，并從理論和試驗(yàn)兩方面進(jìn)行了研究。建立了脫渦致振式壓電風(fēng)力發(fā)電機(jī)的理論模型，通過(guò)仿真分析研究迎風(fēng)角、壓電振子長(zhǎng)度及風(fēng)速對(duì)壓電振子變形量的影響，并對(duì)發(fā)電機(jī)樣機(jī)進(jìn)行了測(cè)試試驗(yàn)。結(jié)果表明，不同風(fēng)速下均存在兩個(gè)最佳迎風(fēng)角，使發(fā)電機(jī)輸出電壓較大，壓電振子長(zhǎng)度為60、78mm，風(fēng)速為7.6、11.6、12.4m/s時(shí)的兩個(gè)最佳迎風(fēng)角分別為(35°,135°)、(45°,125°)、(50°,120°)和(35°,120°)、(40°,115°)、(45°,110°)。當(dāng)迎風(fēng)角為120°時(shí)，存在最佳風(fēng)速，使發(fā)電機(jī)輸出電壓達(dá)到最大；隨著壓電振子長(zhǎng)度的增加，最佳風(fēng)速由12.4m/s降低到8.4m/s，其對(duì)應(yīng)的最大輸出電壓由16.6V增加為16.8V。當(dāng)外接電阻為150kΩ、迎風(fēng)角為30°時(shí)，試驗(yàn)測(cè)得最大輸出功率為1mW。研究表明，根據(jù)實(shí)際風(fēng)速確定合理的迎風(fēng)角及壓電振子長(zhǎng)度可提高發(fā)電機(jī)的發(fā)電能力。

摘要:精密光機(jī)系統(tǒng)是對(duì)地、空、海探測(cè)與制導(dǎo)裝備中的核心部件，其光軸、慣導(dǎo)軸、機(jī)械軸等多敏感軸的精密裝配是影響系統(tǒng)最終性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。以某型裝備為研究對(duì)象，通過(guò)分析該類(lèi)精密光機(jī)系統(tǒng)的裝配特點(diǎn)，將多敏感軸的精密裝配問(wèn)題轉(zhuǎn)換為艙體對(duì)接時(shí)的角偏問(wèn)題，并進(jìn)行了闡述和定義；在此基礎(chǔ)上，建立了多敏感軸裝配過(guò)程的角偏誤差累積模型，并推導(dǎo)了加工誤差與角偏分布之間的關(guān)系；基于該模型對(duì)當(dāng)前的直接對(duì)接法進(jìn)行建模，分析了該方法導(dǎo)致裝配一次性合格率較低的原因，并提出了一種基于裝配方向調(diào)整的逐工序優(yōu)化裝配方法，該方法優(yōu)化了現(xiàn)有的多敏感軸精密裝配工藝。仿真結(jié)果表明，與直接對(duì)接法相比，所提方法能夠有效保證各敏感軸線之間的裝配精度。