Abstract:

果园生产管理主要包括喷药、施肥、割草、修剪、授粉、疏花和采收分级等作业环节，需要大量的人力投入，随着我国人口老龄化程度加剧，亟需果园生产管理由机械化向智能化转型升级。自主导航技术是果园机械化装备实现智能化的关键技术。本文围绕果园智能化作业装备导航控制需求，结合国内外研究现状，分别阐述了包含导航定位信息和障碍物信息的果园作业场景感知技术，导航地图构建、导航路径提取和路径规划技术，行走底盘运动学模型构建、运动控制技术，多机协同控制、远程交互控制技术等。随着智慧农业发展，智慧果园已成为果园未来发展方向，果园智能化作业装备是智慧果园建设必不可少的关键环节，在此基础上，归纳了我国果园智能化作业装备自主导航技术发展面临的问题为：环境感知能力不足、路径提取不稳定、局部路径规划不灵活、导航系统环境适应性欠缺、多机协同和远程控制不成熟等，提出了多传感器融合的环境感知与路径提取、完整路径规划、强通用性果园导航、大型果园多作业环节的多机协同与远程操作等未来发展方向。

Abstract:

针对V型挤压式覆土装置在黏土条件下作业不可靠，种沟闭合不严实，易造成种子“架空”和“晾种”的生产实际问题，设计一种星齿球面盘式覆土装置，提高播种机覆土质量。分析了星齿球面盘式覆土装置的作业原理，通过对覆土作业过程中土壤颗粒的运动学分析，确定了影响覆土作业质量的主要结构参数，并对星齿球面覆土盘主要结构参数和安装参数进行了设计。借助EDEM离散元仿真技术，建立了土壤与覆土装置的互作模型，以星齿球面覆土盘安装倾角、安装间距、入土深度为试验因素，以覆土量与覆土量变异系数为评价指标，分别进行了单因素与Box-Behnken试验，确定了星齿球面覆土盘的最优结构参数组合为安装倾角25.03°、安装间距196.66mm、入土深度77.65mm。取安装倾角25°、安装间距197mm、入土深度77mm进行了田间验证试验，试验结果表明：最优参数组合下，覆土量平均值为241.46g，与仿真结果基本一致，相对误差为5.12%，覆土量变异系数为3.71%，覆土均匀，作业质量好，覆土作业后种子播深满足农艺要求，星齿球面盘式覆土装置能有效改善播种机的覆土性能。

Abstract:

土壤中土霉素（Oxytetracycline，OTC）高性能的现场分析方法对于保护生态环境安全和维护人类健康具有重要意义。针对土壤中痕量OTC的现场检测难题，设计功能集成的便携式提取-检测装置，用于土壤中OTC的现场提取与精准分析。首先，基于集成电路技术与3D建模，研制具有称量、搅拌与离心功能的便携式装置，并通过与实验室用提取装置的性能对比，验证装置的提取精度；分别以LED和便携式电化学工作站为光电化学检测的光源驱动和信号采集装置，研制便携式检测装置；进行土壤中OTC的现场分析试验。结果表明，研制的便携式装置对土壤OTC的提取精度较高，检测的线性范围为1×10-8~1×10-6mol/L，检出限为5.33×10-9mol/L；在现场分析试验中，对土壤中OTC检测的加标回收率为92%~97%，相对标准偏差为1.8%~5.2%，且准确度得到了国标法的验证。

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间苗是保证直播油菜增产的一项关键技术措施，为解决人工间苗劳动强度大、机械间苗不精确的问题，采用机器视觉的方式，基于深度学习算法YOLO v5平台，设计并搭建自动间苗装置。机器视觉系统评估幼苗种群的合理密植情况，间苗算法以间距和幼苗叶展为评估标准，实现控制幼苗间距和筛选优质苗的功能。选用遗传算法对间苗行进路径进行规划，相较于未规划路径可缩短最低为50%的行进距离，最终采用激光器高温烧除的方式完成间苗作业。选取油菜苗作为试验材料，间苗阈值α是划定幼苗最小间距的参数，设置不同的间苗阈值α进行试验。结果表明，间除苗的数量随着间苗阈值α的增加而增加，幼苗平均密度下降的同时种群分布趋于均匀，对间除苗的叶展长度分类统计，α为0~75mm时，间除苗叶展长度全部在0~20mm范围；α为75~200mm时，间除苗叶展长度为0~40mm，其中叶展长度为20~40mm的最高占比约为76%；α为200~350mm时，间除苗叶展长度在40mm以上的幼苗开始增加，最高占比约为14%，间除苗叶展长度梯次分布证明了间苗算法具备筛选优质苗的性能。间苗执行阶段耗时占据间苗作业总耗时的90%以上，以激光走线参数L、激光器功率P、间苗距离阈值为试验因素，三因素三水平正交试验结果表明:选择合适的激光走线参数L能有效提高间苗死亡率、降低间苗误伤率和减少间苗耗时，在参数L为30mm、P为7.5W、α为250mm下开展土槽台架性能验证试验，激光间苗平均死亡率为93.29%，平均误伤率为5.19%，平均总耗时为15.19min，为开发基于机器视觉的激光自动间苗机提供了理论基础和技术支撑。

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针对制种玉米母本植株由地面去雄机械去雄后存在遗漏雄穗及机械化补漏去雄装备缺乏等问题，提出了一种适配四旋翼无人机的旋切装置。基于去雄无人机作业特点与稳定性影响因素，分析了刀具切割雄穗时的受力及其对无人机反扭力矩的影响，并轻量化设计了旋切装置总体结构，确定了旋切装置的旋切范围为44~150mm，可展范围为541~1318mm，总质量为4.03kg。通过旋切部件切割建模与仿真，选取了竖直进给切割的旋切方式，并由台架试验得到了旋切装置切割反扭力矩最小时的最优参数组合。在上述基础上将旋切装置与无人机集成开展田间试验。研究表明，当旋切转速3954r/min、竖直进给速度5.9mm/s、刀具刃角32°时，旋切装置单位切割力为10.54MPa，能完全切除雄穗，去雄无人机田间叶片损伤率为14.58%，高度波动率为1.88%，满足制种玉米去雄要求。

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四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点，在飞行过程中很容易受到外界干扰，进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此，提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先，针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立，并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题，提出了一种基于指定时间预设性能控制方法，将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题；其次，在设计控制器过程中，为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差，引入一种新型滤波误差补偿方法，通过RBF神经网络逼近外部未知扰动，并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后，应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势，通过飞行试验验证，微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致，自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1cm，证明了所提出算法的有效性。

Abstract:

针对传统采棉机器人因单一视角和二维图像信息带来的视觉感知局限问题，本文提出了一种多视角三维点云配准方法，以增强采棉机器人实时三维视觉感知能力。采用4台固定位姿的Realsense D435型深度相机，从不同视角获取棉花点云数据。通过AprilTags算法标定出深度相机RGB成像模块与Tag标签的相对位姿，并基于深度相机中RGB成像模块与立体成像模块坐标系间的转换关系，解算出各个相机间点云坐标的对应变换，进而实现点云间的融合配准。结果表明，本文配准方法的全局配准平均距离误差为0.93cm，平均配准时间为0.025s，表现出较高的配准精度和效率。同时，为满足采棉机器人感知的实时性要求，本文对算法中点云获取、背景滤波和融合配准等步骤进行了效率分析及优化，最终整体算法运行速度达到29.85f/s，满足采棉机器人感知系统实时性需求。

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为解决秸秆捡拾致密成型机主轴转速自动控制问题，以利于致密成型机全程智能化作业，设计了电液控制系统的数学模型与转速预测模型，提出了一种基于GPC-ILC的致密成型机主轴转速控制方法，通过采集先前成型机运行过程中的输入、输出数据，使用带遗忘因子的最小二乘法辨识广义预测控制的参数模型并计算预测输出值，根据以往过程的累计平均模型误差修正预测输出值，并引出迭代学习控制律，在线实时计算新的控制量，实现主轴转速的控制。场地收获试验表明：增负荷时，转速最大动态偏差为3.21r/min，与目标值的偏差为2.6%，最大余差为1.23r/min；减负荷时，最大动态偏差为2.23r/min，与目标值的偏差为2.47%，最大余差为0.89r/min；增减负荷转速达到稳定时间小于5s，超调量小于3%。田间试验表明：最大动态偏差为3.75r/min，与目标值的偏差为3.47%，最大余差为1.79r/min，满足成型机田间作业的需求。GPC-ILC算法可及时校正模型失配、干扰引起的转速控制的不确定性。

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针对制种玉米利用大田玉米剥皮机作业籽粒损失大等现象，本文对剥皮过程中制种玉米果穗与剥皮机构间的碰撞和摩擦进行理论分析，得到了影响剥皮效果的主要因素，建立了玉米果穗-剥皮机构系统的离散元与多体动力学柔性模型，利用DEM-MBD联合仿真技术对制种玉米与剥皮机构互作过程进行模拟研究，采用Box-Behnken试验设计原理，以压送器与剥皮辊间距、剥皮辊转速和剥皮辊间隙为试验因素，以果穗平均前进速度和最大受力为试验指标，进行三因素三水平试验，最后进行台架试验和田间试验。理论分析结果表明：玉米果穗沿剥皮辊轴线方向的前进速度和剥皮过程中所受的作用力能够分别表征苞叶剥净率与籽粒损失率；试验结果表明，制种玉米剥皮机构最佳工作参数组合：压送器与剥皮辊间距为32mm、剥皮辊转速为430r/min、剥皮辊间隙为-0.3mm，此时玉米果穗苞叶剥净率为93.33%，籽粒脱落率为1.802%，籽粒破损率为1.203%，机具田间试验与台架试验结果误差小于3%。试验所用剥皮辊满足制种玉米剥皮的性能要求，所用方法能够为制种玉米剥皮机构的改进提供参考。

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针对现有的小型马铃薯收获机筛面土块破碎效果不佳而影响分离效率和收获品质等问题，结合北方马铃薯主产区收获模式和常用杆条式分离装置，设计了一款马铃薯收获机扰动分离装置。在阐述总体结构及工作原理基础上，结合马铃薯的碰撞特性和土块的破碎过程分析，得到影响薯块损伤和土块破碎的主要因素为扰动深度、偏心轮转速和偏心距；通过EDEM-RecurDyn耦合构建仿真模型，单因素试验得到扰动杆数量最优为4，以扰动深度、偏心轮转速和偏心距为试验因素，以马铃薯碰撞力和土块破碎率为评价指标，运用Box-Behnken中心组合设计方法进行仿真试验，对试验结果进行方差分析，利用响应面分析了各交互因素对试验指标的影响规律，结合实际工况确定影响因素最佳取值。验证试验表明：当收获机分离筛运行速度为0.7m/s、扰动深度为51.5mm、偏心轮转速通过调速器设为2.3r/s、偏心距为31mm时，土块破碎率为60.7%，电子马铃薯采集的碰撞加速度峰值平均值为790.66m/s2，小于马铃薯临界损伤阈值。

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针对青皮核桃和树枝等障碍物无序生长导致机械臂采摘环境复杂、训练任务量大、稳定性差等普遍存在的问题，本文设计了一种同步带模组与机械臂协作的采摘装置，并采用基于事后经验回放的双延迟深度确定性策略梯度算法（Twin delayed deep deterministic policy gradient with hindsight experience replay，HER-TD3）对采摘机械臂进行路径规划，通过HER算法提高智能体的探索能力，缓解稀疏奖励的问题；通过TD3算法提高智能体的稳定性，减少了训练中出现的震荡现象。为了证明HER-TD3算法的可行性和泛化能力，引入TD3、HER-DDPG算法进行对比，采用降维训练方法对3种深度强化学习智能体进行训练，结果表明HER-TD3算法模型在完成路径规划任务中成功率达到98%，与HER-DDPG算法相比提高4个百分点，与TD3算法相比提高19个百分点；在CoppeliaSim软件中搭建三维模型仿真环境，设计初始姿态和碰撞检测，使用YOLO v4识别青皮核桃，通过该算法模型能够引导虚拟采摘机械臂避开树枝障碍物达到目标位置，完成无碰撞路径规划，无障碍物和有障碍物时路径规划成功率分别为91%和86%；利用物理样机进行青皮核桃采摘试验时，仍能较好地完成路径规划任务，无障碍物时采摘路径规划成功率为86.7%，平均运动时间为12.8s，有障碍物时采摘路径规划成功率为80.0%，平均运动时间为13.6s，验证了HER-TD3算法对复杂环境具有较好的适应性和稳定性。

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智慧果园是未来果园行业发展的趋势，智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘，本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平，存在地形倾斜角0°~20°，设计了一种自适应调平平台保持机械臂基座水平；通过视觉系统获取多幅点云图像建立果树的三维点云模型，获取果实位置信息；为避免采摘时造成果实损伤，结合柑橘类水果的采摘特点，设计了一种剪切夹持一体化的末端执行器完成柑橘采摘。针对果园自然环境的主要扰动因素（风和光照）进行分级，设置10组对比试验，结果表明：在低光照或正常光照条件下，平均果实定位准确率为82.5%，末端执行器夹取成功率为87.5%，平均采摘时间最短为12.3s/个；高光照条件下平均果实定位准确率为72%，末端执行器夹取成功率为80%，平均采摘时间最短为12.5s/个。

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为了探究微型离心泵在不同颗粒体积分数下的复合磨损类型与磨损变化，基于计算流体动力学与离散元耦合的方法，通过可变形磨料磨损Archard模型与可变形冲蚀磨损Oka模型对离心泵在不同颗粒体积分数（2%、4%、6%、8%、10%、12%）下的颗粒-部件碰撞占比率、磨损分布与演化进行了研究。通过对比实验发现颗粒体积分数在4%附近时颗粒与叶轮叶片、蜗壳碰撞占比率呈现不同的变化趋势。离心泵磨损以磨料磨损为主，磨料磨损中蜗壳为磨损最严重的部件，占总磨料磨损量的68.5%，随着颗粒体积分数的增加，蜗壳处磨料磨损由断面Ⅷ向断面Ⅰ演化，蜗壳前后端先后磨损。冲蚀磨损高磨损区域主要集中于叶轮叶片，占冲蚀磨损总量的95.83%，蜗壳处冲蚀磨损断面演化规律与磨料磨损变化规律近似，但蜗壳后端最先被磨损。颗粒体积分数对蜗壳磨料磨损变形量影响较大，蜗壳、叶轮磨料磨损变形量与冲蚀磨损变形量具有相似的变化趋势。

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为进一步提高无人机遥感估产的精度，本研究以2021—2022年的覆膜冬小麦为研究对象，对返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的多光谱影像进行覆膜背景剔除，并优选最佳遥感窗口期，基于最优植被指数构建覆膜冬小麦估产模型。结果表明，利用支持向量机监督分类法剔除覆膜背景后冠层反射率更接近真实值，抽穗期和灌浆期的估产精度更高。将不同生育期的植被指数与产量进行相关性分析发现，最佳遥感窗口期为抽穗期。基于逐步回归和全子集回归法优选最优植被指数时发现，基于逐步回归法筛选变量为MCARI、MSR、EVI2、NDRE、VARI、NDGI、NGBDI、ExG时产量反演模型精度最高。此外，利用偏最小二乘法、人工神经网络和随机森林3种机器学习法构建的产量反演模型中，基于逐步回归法的随机森林模型的反演精度最高，R2为0.82，RMSE为0.84t/hm2。该研究可为提高遥感估产精度、实现农业生产精细化管理提供技术支持。

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针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题，提出了一种基于FE-P2Pnet（Feature enhance-point to point）的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强，增大麦穗目标与背景之间的差异度，减少叶、秆等复杂背景因素的影响。引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络，以解决麦穗密集的问题。同时，针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题，在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块，将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息交互，使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息；针对麦穗尺寸不一的问题，在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块，使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息；为了更好地对目标进行分类，使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数，该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权，进一步突出特征。实验结果表明，在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat-ZWF)上，麦穗计数的平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和平均精确度(ACC)分别达到3.77、5.13和90.87%，相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet（Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等，表现最佳。与基线网络P2Pnet相比，MAE和MSE分别降低23.2%和16.6%，ACC提高2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性，对采集的其它4种不同品种的小麦（AK1009、AK1401、AK1706和YKM222）进行了实验，实验结果显示，麦穗计数MAE和MSE平均为5.10和6.17，ACC也达到89.69%，表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。

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针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大，病斑和背景之间相似性高等问题，设计了一个轻量型网络LiTLBNet，用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络，用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征，减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块，帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征，减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检，同时删除原基线网络最大的特征图，以减少计算量和模型大小。此外，本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量，提高小样本条件下LiTLBNet网络泛化能力。实验结果表明，利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%，平均精度均值为78.5%，与YOLO v5s接近。然而，LiTLBNet内存占用量仅2.0MB，是YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。

Abstract:

不同产地的花生质量差异明显，贴优质产地标签贩卖劣质花生的现象时有发生。本文基于电子鼻与高光谱系统的无损检测技术，提出双模态融合特征注意力（Bimodal fusion feature attention，DFFA）并设计DFFA-Net以实现花生质量辨识。首先，利用电子鼻与高光谱系统获取7个不同产地花生气体信息和光谱信息，花生自内而外的气体信息可以表征其整体宏观质量，不同化学键及官能团的光谱信息差异可以表征其整体微观质量；然后，提出DFFA以自适应融合气体-光谱双模态信息并关注影响分类性能的重要特征，并结合消融实验证明了双模态信息融合的必要性；最后，基于提出的DFFA模块，经网络结构优化得到DFFA-Net以实现不同产地花生质量的有效辨识。通过消融分析、多注意力机制分类性能对比，DFFA-Net获得了最佳分类性能：准确率为98.10％、精确率为98.15％、召回率为97.88％，验证了DFFA-Net在花生产地辨识中的有效性。提出的DFFA-Net结合电子鼻和高光谱系统实现了不同产地花生的质量辨识，为花生市场质量监督提供了有效的技术方法。

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苗期作物三维结构的精准高效重建是获取表型信息的重要基础。传统的三维重建大多基于运动恢复结构-多视图立体视觉（Structure from motion and multi-view stereo，SFM-MVS）算法，计算成本高，难以满足快速获取表型参数的需求。本研究提出一种基于神经辐射场（Neural radiance fields，NeRF）的苗期作物三维建模和表型参数获取系统，利用手机获取不同视角下的RGB影像，通过NeRF算法完成三维模型的构建。在此基础上，利用点云库（Point cloud library，PCL）中的直线拟合和区域生长等算法自动分割植株，并采用距离最值遍历、圆拟合和三角面片化等算法实现了精准测量植株的株高、茎粗和叶面积等表型参数。为评估该方法的重建效率和表型参数测量精度，本研究分别选取辣椒、番茄、草莓和绿萝的苗期植株作为试验对象，对比NeRF算法与SFM-MVS算法的重建结果。结果表明，以SFM-MVS方法重建点云为基准，NeRF方法重建的各植株点云点对距离均方根误差仅为0.128~0.395cm，两者重建质量较接近，但在重建速度方面，本文研究方法相比于SFM-MVS方法平均重建速度提高700%。此外，该方法提取辣椒苗株高、茎粗决定系数（R2）分别为0.971和0.907，均方根误差（RMSE）分别为0.86cm和0.017cm，对各苗期植株叶面积提取的R2为0.909~0.935，RMSE为0.75 ~3.22cm2，具有较高的测量精度。本研究提出的方法可以显著提高三维重建和表型参数获取效率，从而为作物育种选苗提供更为高效的技术手段。

Abstract:

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象，使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题，提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数，有效解决因为果实重叠导致的漏检问题；其次调整网络，向其中加入小目标检测层，使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶；最后使用SCConv作为特征提取网络，既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%，比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点，其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到 95.9%、95%、98.5%，分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度，减小油茶的漏检。此外，模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想，将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入，实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性，且模型简单可以嵌入到边缘设备中，不仅可用于指导自动化采收，还可用于果园产量估计，为果园物流分配提供可靠借鉴。

Abstract:

针对苹果叶片病害图像识别存在数据集获取困难、样本不足、识别准确率低等问题，提出基于多尺度特征提取的病害识别网络(Multi-scale feature extraction ConvNext, M-ConvNext)模型。采用一种结合改进的循环一致性生成对抗网络与仿射变换的数据增强方法(Improved CycleGAN and affine transformation, CycleGAN-IA)，首先，使用较小感受野的卷积核和残差注意力模块优化CycleGAN网络结构，使用二值交叉熵损失函数代替CycleGAN网络的均方差损失函数，以此生成高质量样本图像，提高样本特征复杂度；然后，对生成图像进行仿射变换，提高数据样本的空间复杂度，该方法解决了数据样本不足的问题，用于辅助后续的病害识别模型。其次，构建M-ConvNext网络，该网络设计G-RFB模块获取并融合各个尺度的特征信息，GELU激活函数增强网络的特征表达能力，提高苹果叶片病害图像识别准确率。最后，实验结果表明，CycleGAN-IA数据增强方法可以对数据集起到良好的扩充作用，在常用网络上验证，增强后的数据集可以有效提高苹果叶片病害图像识别准确率；通过消融实验可得，M-ConvNex识别准确率可达9918%，较原ConvNext网络准确率提高0.41个百分点，较ResNet50、MobileNetV3和EfficientNetV2网络分别提高3.78、7.35、4.07个百分点，为后续农作物病害识别提供了新思路。

Abstract:

针对自然场景下的枣品种识别问题，以枣果为研究对象的机器视觉技术已成为枣品种精准识别的主流方法之一。针对枣品种存在类间差异小、类内差异大的问题，提出了一种基于多器官特征融合的枣品种识别方法。首先利用YOLO v3检测算法将采集的自然场景图像中的枣果和叶片器官分割提取，提出了基于笛卡尔乘积构建两器官组合对的枣品种多样本数据集，然后基于EfficientNetV2网络模型，设计了能够充分学习两器官特征相关性的融合策略来提升模型性能，引入了逐步迁移训练方式以提升枣品种识别效率。最后，在构建的包含20个枣品种数据集上进行了大量实验，得到97.04%的识别准确率，明显优于现有研究结果，并且在训练时间和收敛速度上，本方法也有一定提升。结果表明该方法能够有效融合枣品种枣果和叶片器官的特征信息，可为其他品种识别研究提供参考。

Abstract:

识别动物行为可以为疾病预防和合理喂养提供重要依据，从而有助于更好地关注动物的健康和福利。本文提出了一种融合三维残差卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的深度学习网络模型（AdRes3D-BiLSTM）。AdRes3D-BiLSTM模型可以直接针对视频流进行识别，在AdRes3D部分引入了深度可分离卷积和注意力机制，不但减少了浮点运算量，提升了网络轻量化程度，还提高了时间和空间两个维度的特征提取能力；提取的特征被输入BiLSTM模块后，从前后2个方向对时序特征向量进行筛选和更新，最后对羊只行为进行准确识别。试验结果表明，AdRes3D-BiLSTM对羊只站立、躺卧、进食、行走和反刍5种行为的综合识别准确率达到了98.72%，帧速率达到52.79f/s，模型内存占用量为28.03MB。研究结果为基于视频流的动物行为识别提供了新的方法和思路。

Abstract:

日常行为是家畜健康状况的重要体现，在传统的行为识别方法中，通常需要人工或者依赖工具对家畜进行观察。为解决以上问题，基于YOLO v5n模型，提出了一种高效的绵羊行为识别方法，利用目标识别算法从羊圈斜上方的视频序列中识别舍养绵羊的进食、躺卧以及站立行为。首先用摄像头采集养殖场中羊群的日常行为图像，构建绵羊行为数据集；其次在YOLO v5n的主干特征提取网络中引入SE注意力机制，增强全局信息交互能力和表达能力，提高检测性能；采用GIoU损失函数，减少训练模型时的计算开销并提升模型收敛速度；最后，在Backbone主干网络中引入GhostConv卷积，有效地减少了模型计算量和参数量。实验结果表明，本研究提出的GS-YOLO v5n目标检测方法参数量仅为1.52×106，相较于原始模型YOLO v5n减少15%；浮点运算量为3.3×109，相较于原始模型减少30%；且平均精度均值达到95.8%，相比于原始模型提高4.6个百分点。改进后模型与当前主流的YOLO系列目标检测模型相比，在大幅减少模型计算量和参数量的同时，检测精度均有较高提升。在边缘设备上进行部署，达到了实时检测要求，可准确快速地对绵羊进行定位并检测。

Abstract:

Myring流线型在水下航行器领域应用较为广泛，而量水槽在渠道中的受阻状态与潜水器潜行时受到的阻力情况具有一定的相似之处，因此本文借鉴潜水器的结构特点进行量水槽体型设计，探究量水槽受阻最小的较优线型。基于FLOW-3D软件，采用最优拉丁超立方设计方法，以流线型的收缩段长度和锐度因子、扩散段长度和离去角为变量设计了40组数值模拟方案，得到对应的水头损失百分比和上游佛汝德数。以数值模拟变量为输入、结果为输出，训练RBF神经网络，结合NSGA-Ⅱ遗传算法获得Patero前沿解，通过TOPSIS评价法筛选出最优解并得出其线形参数：优化模型收缩段长度为45.9cm、收缩段锐度因子为0.74、扩散段长度为49.2cm、扩散段离去角为14.63°，并通过等比例缩放得到6组收缩比，在9组流量下进行模型试验分析水力性能。结果表明，优化后线型过流较顺畅，水力性能较优，预测结果和模拟结果误差不超过5%；不同工况下上游佛汝德数均小于0.5，满足测流规范要求，收缩比为0.58~0.66时各项水力性能均较优；基于临界流测流和量纲分析原理得到的测流公式精度较高，平均相对误差为2.09%。本研究证明了将流线型运用于量水槽领域研究以及通过神经网络和遗传算法寻优的可行性，优化后Myring流线型量水槽具有良好的性能和测流精度，在灌区渠道中具有较好的运用前景。

Abstract:

传统畦灌模型多是基于非恒定渐变流方程建立的，在模拟变流量畦灌水流运动时的精度难以保障。本文综合分析了变流量畦灌过程中田面水流的运动状况，将其按照边界条件的不同划分为恒定流量进水阶段、变流量进水阶段、畦首消退阶段、田面消退第1阶段、田面消退第2阶段等5个阶段，基于非恒定渐变流方程和非恒定急变流方程构建了适用于变流量畦灌系统的渐变流-急变流数值模型，通过2组恒定流量畦灌、4组变流量畦灌的田间试验以及2组文献资料中的畦灌试验数据对模型进行了验证。结果表明，渐变流-急变流畦灌模型模拟值与现场实测结果吻合较好，模拟推进时间决定系数R2均大于0.96、模拟消退时间R2大于0.90。与目前常用的WinSRFR模型相比，渐变流-急变流畦灌数值模型在模拟恒定流量畦灌方面具有相似的精度，且在模拟变流量畦灌方面精度更高。渐变流-急变流畦灌模型可以较精准地模拟变流量畦灌的水流运动状况，可为分析变流量畦灌系统、优化变流量畦灌方案提供支撑。

Abstract:

为探究西南干热河谷地区典型经济林木橙子树的蒸腾耗水机制，利用热扩散式探针TDP、冠层分析仪、土壤水分传感器TDR、全自动气象站等设备获取橙子树蒸腾量、叶面积指数、土壤含水率和气象因子（气温、辐射、饱和水汽压差、降雨量等）的长期数据。对橙子树蒸腾规律的环境控制和生理调节特征进行系统研究，结果表明：相比于干季和雨季，干热季橙子树表现出较为保守的水分利用机制，日蒸腾量、冠层导度和退耦系数都显著低于其他两个季节。干季和雨季，橙子树蒸腾活动受太阳辐射和饱和水汽压差的交替控制，而干热季蒸腾活动主要受饱和水汽压差的驱动。冠层导度与气象因子日内动态变化特征之间存在时滞效应，且这种效应在不同天气不同季节具有差异。受叶面积指数影响，饱和水汽压差与冠层导度在整个年份呈负对数相关关系，其他环境因子与冠层导度在叶面积指数小于4m2/m2时呈负对数相关关系，大于等于4m2/m2时呈二次函数相关关系。不同环境条件下虽然冠层导度对饱和水汽压差的敏感性不同，但蒸腾耗水在大多数环境条件下基本遵循等水势调节策略，但个别环境条件下存在环境胁迫应对失衡风险。研究结果可为干热河谷区橙子园环境胁迫诊断提供直接依据，有利于灌溉制度的科学优化和节水调控技术体系的高效制定。

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稻麦轮作区高标准农田建设中，通过加深排水沟提高麦作期农田排水降渍能力的同时，加大稻作期农田排水输出，不仅降低了水资源利用效率，而且加重了接纳水体的污染。本文基于江苏省扬州市沿运灌区稻麦轮作农田排水水文水质过程的监测结果，利用田间水文模型（DRAINMOD）模拟了长序列气象条件下，灌区提高农田降渍能力对稻田排水、氮素流失及灌溉需求的负面影响以及控制排水措施的积极效果。结果表明，在节水灌溉模式下，研究区排水沟深度由现状的60cm加深至120cm，排水间距由120m加密至20m时，稻作期排水量与总氮（TN）输出负荷增加9.0%～22.2%、氨氮（NH3N）输出负荷增加4.0%～16.8%、灌溉用水量增加9.6%～23.4%。若结合田间管理要求，实施控制排水则可有效缓解提高农田降渍能力造成的负面影响；当排水沟深为120cm，间距为120～20m时，稻作期控制排水可使排水量和TN输出负荷减少19.3%～35.3%、NH3N输出负荷减少7.6%～27.2%、灌溉用水量减少22.9%～40.0%。由于控制排水降低了地下排水梯度，相较于传统排水，农沟从60cm加深至120cm时，地下排水平均占比降至50.7%，灌溉用水量相应减少。综上，稻麦轮作农田控制排水具有显著的节水减排作用，可有效降低高标准农田建设中提高降渍能力所产生的负面影响。研究成果可为稻麦轮作区高标准农田建设与水环境保护提供理论依据与技术支撑。

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为探寻不同灌溉模式下秸秆还田形式对黑土区稻田N2O排放与产量的影响，于2023年进行大田试验，设置常规灌溉（F）与控制灌溉（C）两种灌溉模式，同时设置秸秆还田（S）、秸秆炭化为生物炭还田（B）、秸秆过牛腹为有机肥还田（O）3种还田形式，以及秸秆不还田（N）作为对照组，共计8个处理。分析不同灌溉模式下秸秆还田形式对稻田N2O排放通量与水稻产量的影响，测定了水稻各生育期稻田土壤铵态氮含量、硝态氮含量、微生物氮含量、pH值，并分析了N2O排放总量和水稻产量与土壤环境因子之间的关系。结果表明：除返青期外，与秸秆不还田处理相比，秸秆还田与有机肥还田处理土壤铵态氮含量、硝态氮含量、微生物氮含量均表现为增加。相同秸秆还田形式下，控制灌溉模式下各处理生育期内土壤平均铵态氮含量、硝态氮含量较常规灌溉模式高36.23%~60.82%、14.16%~19.61%。同时，秸秆还田与生物炭还田能提高稻田土壤pH值。相同灌溉模式下，与秸秆不还田处理相比较，秸秆还田与有机肥还田处理N2O排放总量分别增加14.44%~24.09%、8.22%~14.44%，生物炭还田处理N2O排放总量降低14.31%~23.90%。生物炭还田与有机肥还田各处理水稻产量提高3.28%~13.07%，其中控制灌溉模式下生物炭还田处理产量最高。综上所述，控制灌溉下生物炭还田可以实现节水、增产、减排的目的。

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土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展，高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量，以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例，利用Sentinel-2多光谱遥感影像，同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据，通过相关性分析筛选敏感光谱指标，基于偏最小二乘回归（PLSR）、逐步回归（SR）、岭回归（RR）3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模，最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明：示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关，短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关，引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性（相关系数绝对值不小于0.32）；对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型，验证集决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.546和 2.687g/kg；含盐量反演结果与实地结果相吻合，为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。

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为探究DNDC模型在红壤旱坡地N2O排放模拟的适用性，以赣北红壤旱坡花生地为研究对象，设置常规耕作和轻简化免耕2种处理，连续3年（2019—2021年）采用静态箱-气相色谱法开展N2O排放的田间原位观测试验，研究不同耕作处理下N2O排放特征及DNDC模型模拟效果。结果表明：DNDC模型对不同耕作处理下0~10cm土壤温度（相关系数r为0.86~0.87）和作物产量（r为0.90）的模拟效果较好。该模型能较好地模拟花生季因施肥和降雨引起的N2O排放波动变化，也能较好地模拟常规耕作下土壤N2O排放峰，但会在一定程度上低估轻简化免耕的N2O排放峰和排放总量，且模型对16mm以下的降雨响应较小。土壤pH值、施肥量对红壤旱坡花生地N2O排放的影响最大，降雨量、土壤有机碳含量和粘粒含量也是影响N2O排放的重要因子。模型模拟2019年不同施肥量下N2O排放总量与花生产量发现，氮肥施用量不能低于76.54kg/hm2，也不宜超过106.78kg/hm2。研究结果可为红壤坡耕地作物种植优化、农业温室气体减排等提供理论依据。

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为揭示秸秆粉碎还田后，不同腐解进程下土壤孔隙演化及其对水分和溶质穿透特征的影响机理，设置不同秸秆还田量（0、5、10、15t/hm2）和还田时间（0、30、60d）处理，采用CT断层扫描技术，视觉量化了土壤孔隙结构特征演变，并基于溶质穿透试验，分析了水分-溶质迁移优先流规律。结果表明，秸秆还田引起土壤孔隙/喉道特征变化，抑制水分-溶质迁移过程，田间持水率和土壤含水率上升，溶质穿透变慢，优先流现象减少，土壤水肥有效持留；随秸秆腐解至60d，孔隙/喉道特征改变，优先流开始发育，但土壤水肥持留能力增强。秸秆还田5、10、15t/hm2初期，和CK组相比大孔隙体积占比分别减少7%、14%、50%，连通孔隙减少11%、39%、66%，表层含水率增加1%、3%、6%。腐解60d后，和0d相比大孔隙体积占比分别增加331%、200%、357%，连通孔隙增加33%、84%、195%，表层含水率增加6%、5%、5%，完全穿透试样所需溶质减少55%、76%、67%。基于Green-Ampt模型和指数衰减模型估算了不同秸秆初始投入量在不同腐解时间下的导水特征，发现饱和导水率在秸秆还田后减小，且随秸秆腐解增大。研究可为控制大孔隙流和无效灌溉提供依据，进一步为秸秆科学还田提供实践指导。

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本研究在人工光型植物工厂中采用岩棉种植番茄植株，分析了在总光量一致的基础上红光背景下蓝光补充介入和蓝光取代介入两种非连续供光模式对番茄植株营养液无机元素吸收及叶片色素光谱参量的影响。结果表明，与连续红光相比，蓝光以不同方式介入均降低了番茄叶片中K元素含量而提高了茎中K元素含量，蓝光介入一定程度上抑制了番茄K元素由茎向叶片的运输；蓝光以不同方式介入均提高了番茄地上部中Mg含量（增幅8.93%~13.63%），而降低了地上部Fe含量（降幅28%~48%）及Mn含量（降幅3.93%~21.24%）。其中蓝光补充介入模式下番茄叶片中Mg元素含量随着蓝光补充强度的升高而增加，叶片Mg含量在蓝光取代介入模式下高于蓝光补充介入模式而地上部Fe含量趋势则相反，蓝光取代介入的非连续光模式较蓝光补充介入模式而言更有利于刺激叶片中Mg的积累而抑制地上部Fe的积累。与连续红光相比，蓝光以不同方式介入后番茄叶片色素光谱参量Hue值（色相角）和MCARI值（修正叶绿素吸收比指数）均有所提高，相反，Red/Green值（红绿区域光谱反射比）均有所降低，蓝光补充介入模式下叶片Hue值和MCARI值随蓝光补充强度的升高而增大，R/RB80处理下Hue、MCARI值最高，较对照分别提高4%、124%；蓝光取代模式下Hue值和MCARI值随蓝光间歇时间的延长先增大后减小，R/RB(1h)处理下Hue、MCARI值最高，较对照分别提高6%、215%。番茄叶片在绿光波段的反射率与各处理下Hue、MCARI值变化趋势接近，而番茄叶片中Mg元素含量与叶绿素光谱参量呈正相关性。蓝光取代介入的非连续光模式较蓝光补充介入模式而言更有利于刺激叶片类胡萝卜素分解和叶绿素积累，非连续供光模式通过调控番茄植株无机元素的吸收进而作用于叶片色素的形成。本研究为无土栽培番茄光环境调控提供了理论依据。

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温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而，由于温室环境的复杂性和多变性，传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此，为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性，本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先，采集温湿度、光照强度、CO2浓度不同组合下的番茄光合速率，构建样本集，并采用五折交叉验证法（Cross-Validation）对数据进行预处理。以预处理的数据为基础，分别基于粒子群优化支持向量机（PSO-SVR）、布谷鸟优化极限学习机（CS-ELM）和北方苍鹰优化高斯过程回归（NGO-GPR）算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测，然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型（XGBoost）组合各基础模型的预测结果，进而实现多模型融合。仿真分析结果表明，与单一预测模型相比，基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势，可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.5697μmol/（m2·s），RMSE为0.7214μmol/（m2·s）。因此，本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势，可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。

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为研究稻谷的石墨烯低温远红外干燥特性及其对稻谷干燥品质的影响，以辐射温度、排粮流量和除湿风量为影响因素，以整精米率和应力裂纹指数增值为评价指标，用自制的循环式石墨烯低温远红外干燥机进行稻谷干燥试验，通过BBD（Box-Behnken设计）响应面法，分析了低温远红外干燥对稻谷干燥品质的影响以及工艺参数优化。结果表明：影响稻谷干燥特性和品质的最主要因素是辐射温度，其次是排粮流量和除湿风量。随着辐射温度的升高，稻谷干燥速率和应力裂纹指数增值逐步增大，整精米率则逐步降低。与同温度的热风干燥相比，石墨烯低温远红外干燥平均干燥速率和干燥品质均有显著提高。经优化后，稻谷最佳石墨烯低温远红外干燥工艺条件为：辐射温度43℃、排粮流量4kg/min、除湿风量193m3/h，此时应力裂纹指数增值为9，整精米率为79.75%，稻谷干燥品质最佳。这说明利用石墨烯低温远红外干燥稻谷，可以明显提高干燥速率并改善稻谷干燥品质。

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为研究不同蛋白酶酶解对豆粕挥发性风味成分的影响，选用4种蛋白酶（碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶、风味蛋白酶）对豆粕进行酶解，采用顶空-气相色谱-离子迁移谱（Headspace-gas chromatography-ion mobility spectroscopy，HS-GC-IMS）和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱（Headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry，HS-SPME-GC-MS）联用技术分析不同豆粕酶解物（Soybean meal hydrolysates，SMH）的挥发性风味成分，并结合主成分分析（Principal component analysis，PCA）、热图聚类和正交偏最小二乘判别法（Orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA）对不同SMH进行分析。结果表明：碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶和风味蛋白酶酶解豆粕的挥发性风味成分存在较大差异。HS-GC-IMS鉴定出84种挥发性成分，筛选得到33种差异风味物质，发现酶解后酮类物质显著降低而醛类、醇类和酯类物质含量明显增加。PCA结果表明不同SMH之间的风味存在显著差异。最终通过OPLS-DA筛选出贡献较大的挥发性化合物，同时构建出可靠的用以鉴别SMH的模型。HS-SPME-GC-MS检测出103种差异风味物质，可用于区分不同SMH，被检出的挥发性组分中醛类、醇类和酮类等化合物为SMH风味的形成做出主要贡献，明晰了部分风味化合物形成的原因。PCA和聚类热图结果表明不同蛋白酶酶解对豆粕的挥发性风味物质的种类和含量有显著影响，其中，风味蛋白酶和木瓜蛋白酶对豆粕的风味改善最为显著。

Abstract:

奶粉市场是食品掺假行为频发领域，其中婴幼儿配方奶粉价格高，其质量是消费者、生产企业和执法部门关注的重点。近红外高光谱成像（Near infrared-hyperspectral imaging, NIR-HSI）技术结合化学计量学和机器学习算法可以检测奶粉中单一掺假物含量。基于NIR-HSI技术研究了不同品牌婴幼儿奶粉中多掺假物（三聚氰胺、香兰素和淀粉）的定量预测。对基于像素点预处理后的高光谱图像划分感兴趣区域（Region of interest, ROI），提取ROI平均光谱。基于经典的过滤式特征选择算法拉普拉斯分数（Laplacian score）（无监督）和ReliefF（有监督）挑选建模关键变量，建立偏最小二乘回归模型（Partial least squares, PLS）。开发包含自定义选择层的一维卷积神经网络模型（One-dimensional convolutional neural networks, 1DCNN）。自定义层根据权重系数绝对值，可确定重要波长变量。Laplacian score-PLS模型对预测集中奶粉、三聚氰胺、香兰素和淀粉质量分数预测结果均方根误差分别为0.1110%、0.0570%、0.0349%和0.3481%。ReliefF-PLS模型对预测集中奶粉、三聚氰胺、香兰素和淀粉预测结果均方根误差分别为0.1998%、0.0540%、0.0455%和0.1823%。1DCNN模型对预测集中奶粉、三聚氰胺、香兰素和淀粉质量分数预测结果均方根误差分别为0.8561%、0.0911%、00644%和0.2942%。对Laplacian score、ReliefF和自定义选择层挑选出的前15个重要波长进行对比分析，不同特征选择方法挑选的特征波长子集有所区别，但都选择 1210、1474、1524、1680nm等附近波长。基于ReliefF-PLS模型的可视化结果表明了其良好的预测能力。

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闷黄是黄茶加工中的特有工艺，目前黄茶加工中缺乏专用的连续化、自动化闷黄加工装备。为此，本文设计一种用于黄茶闷黄的专用装备。根据连续化加工需求，设计了闷黄装备的机械结构，核算了装备所需的加热功率和蒸汽流量，并完成了相关部件的选型和样机构建，提出了一种基于区间二型模糊理论的温湿度控制算法。温湿度控制系统试验结果表明，在不同试验条件下，区间二型模糊控制算法能够精准控制温湿度参数，对比一型模糊控制算法，对扰动的抑制能力更强，控制误差更小。生产试验结果表明，温度和相对湿度的均方根误差最大值分别为0.4391℃和1.2262%，产品的感官评审结果表明，采用该装备加工的产品符合皖西黄茶的品质要求。

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车间排产对提高车间的效率至关重要，智能排产可以极大提高加工的自动化和智能化水平。但传统生产过程中大多采用固定的工时数据进行产线作业时间估算，而拖拉机混流装配以工人作业为主，工人作业时间不固定甚至存在较大差异。为满足智能排产要求，提出通过数字孪生车间对生产计划进行仿真评价以增强与实际车间的交互与反馈。搭建与现场拖拉机装配线一致的数字孪生三维模型场景及人机交互界面，根据MES系统中的过点信息实现装配线模型实时驱动，建立了一个拓展性强、可灵活复用的数字孪生系统。分析了生产计划评价指标，提出通过生产计划管理系统与孪生装配线的交互反馈，实现对基于数字孪生装配线的生产计划仿真运行及评价。通过数字孪生装配线采集到的实际工时仿真运行生产计划，可以得到优化后的生产计划。将低产、正常和高产月份各5d内的实际生产计划与本系统生成的计划进行对比，结果表明本系统仿真评价后得到的生产计划更优越。

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针对现有丘陵山区履带式作业机底盘大坡地作业时易侧翻、安全性差的问题，基于“三层车架”式丘陵山区履带式作业机结构方案，设计了一种互联式全向液压调平系统，提出了基于扰动观测器的滑模同步控制方法，降低了单液压缸位置误差以及双液压缸同步误差。AMEsim-Simulink联合仿真结果表明：基于滑模同步位置控制的履带式作业机全向调平系统优于传统PID控制，全向调平中20°横向调平时间减小1.6s，25°纵向调平时间减小1.8s，上升时间平均缩短21.8%，调平时间平均缩短35.5%，同步位置控制误差保持在±6×10－4m内。在此基础上，对3层车架式丘陵山区履带式作业机样机进行了实机测试，其中全向调平机身倾角平均误差为2.55%，液压缸平均同步误差为8.2%，测试结果验证了履带式作业机全向调平系统的可行性与优越性。

Abstract:

轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形，但模型的刚度参数无法直接测定，因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程，分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系，提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率，采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标，对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果，结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高，平均绝对误差为1.67Hz，平均相对误差为1.66%，相较于遗传算法，平均相对误差降低16.16%，运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度，结合辨识所得刚度参数，估算轮胎所受到的垂向力，对比垂向力的试验值与预测值，结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高，垂向载荷估算平均相对误差为1.97%，相对于遗传算法，平均相对误差降低12.05%。

Abstract:

研究了一种新型四自由度高速并联机器人运动轨迹规划方法。该机器人采用单动平台结构以减轻末端平台质量，提升机器人加减速性能。建立机器人机构运动学逆解模型，通过融合345多项式和梯形运动规律的优点，构造一种可兼顾运动时长和运动平稳性的345-修正梯形运动规律。在此基础上，通过插补叠加轨迹过渡传统门形轨迹的直角部分，并统筹考虑总运动时长最短以及角加速度峰值最小为目标完成插补叠加时机的优选，最后在样机上开展运动频次试验。试验结果显示，采用优化后的运动规律和轨迹样机运动频次可提升至218次/min，工作效率较传统Adept门形轨迹提高55.7%。

Abstract:

根据基于方位特征(POC)方程的并联机构拓扑设计方法和运动解耦设计原理，提出一个运动解耦性优异的单回路三平移子并联机构；设计一类4个具有正向位置符号化、部分运动解耦性且具有较大工作空间的三平移(3T)并联机构；对这类机构进行拓扑特性分析，得到相同的方位特征集(POC)、自由度(DOF)、耦合度(κ)、运动解耦性等主要拓扑特性；对其中一个机构进行运动学、动力学性能分析。根据基于拓扑特征运动学建模原理，求出其符号化位置正反解，以及速度、加速度曲线；基于推导出的位置逆解公式，分析机构的奇异位形及工作空间；根据基于序单开链的虚功原理，进行其动力学建模与分析，求解出机构的驱动力。

Abstract:

随着并联机构从单一尺寸设计和拓扑设计向两者融合方向不断发展，基于拓扑叠加-再惩罚和全变量正交设计-再拓扑的同步设计方法得到广泛应用，但两者存在设计效率低等不足。为解决上述问题，本文提出了一种基于结构相似性的并联机构拓扑与尺寸同步设计方法，该方法拓扑优化时以相同质量保留此条件下尺寸参数小范围变化对拓扑结构微弱影响为切入点，通过拓扑结构参数化缩放和刚度-质量元模型构建，形成并联机构尺寸-拓扑同步高效设计流程。以典型3-P-RS并联机构为例开展算例验证与对比分析，结果表明，相同质量条件下，所提设计方法比尺寸设计方法得到的各向刚度更高，即拓扑优化使RS连杆的材料分布更加合理。

Abstract:

面向复杂结构件机器人加工装备设计需求，提出一种2PRU&1PRS-XY型混联机器人。为将该混联机器人应用于高性能机械加工任务，在其工作空间、运动/力传递性以及灵巧度分析的基础上，定义了用于工作全域性能评价的传递稳定性指标与精度差异性指标，提出了一种基于多目标均衡优化思想的尺度设计方法。该方法采用标准化方法简化多参数设计空间，应用响应面法与主成分分析法提高优化求解效率，结合主客观组合赋权法与基于TOPSIS的Pareto前沿法实现多指标综合性能评分。运用所提方法，得到了4种兼顾优化求解效率和多目标均衡优化的尺度参数设计方案，实现了2PRU&1PRS-XY型混联机器人主要尺度参数的优化设计，为设计者提供了具有不同工程设计倾向的多目标均衡决策参考。

Abstract:

为了解决传统的“信号发生器+功率放大器”产生的信号无法满足尺蠖型旋转驱动器多路、正方波波形需求的问题，设计了一种通过Cmos控制脉冲模块“通-断”时机的信号控制器，从而得到特定时序的3路正方波信号。通过这种方案得到的3路驱动信号为正方波电流信号，从而避免了超磁致伸缩材料的“倍频”现象的发生。通过设置信号周期、占空比和延迟等参数，能够输出设定时序的三路正方波驱动信号。根据电压定律，将正方波简化成阶跃波形，建立了驱动信号的电流模型，并进行了参数辨识。在工作频率范围内，电流解析式能准确地表示电流信号。搭建试验平台进行了试验测试，试验结果表明，在工作频率范围内，信号控制器输出的正方波波形优于“信号发生器+功率放大器”产生的方波信号，设定的3路信号能够驱动尺蠖型旋转驱动器产生步进旋转运动。通过优化驱动信号时序，将旋转驱动器最大工作频率由160Hz提至210Hz。