摘要:种蛋受精及性别鉴别关系到家禽孵化、养殖的经济效益和动物福利伦理等，种蛋受精与性别信息的检测是禽、蛋产业发展的难题，特别是种蛋性别的无损鉴定是世界难题。合适有效的无损检测技术，不仅应获得相关未知信息且不会对种蛋造成任何损伤，因此无损检测种蛋成为研究热点。然而，由于蛋壳厚度和颜色等外部品质形状差异、内部流体形态变化和胚胎发育等因素的影响，难以实现准确检测。本文对比了现有种蛋无损检测研究中的相关方法与技术，包括机器视觉技术、光谱技术、声共振频率分析、生物电信号分析、敲击振动法、介电常数分析、气味特征分析等；分析了种蛋受精和性别信息无损检测仍存在的技术限制、发育阶段检测限制、蛋壳干扰和种蛋个体差异性等方面挑战，并针对未来的研究及发展探讨了高光谱成像、X射线成像、超声波成像和磁共振成像等新兴技术应用于种蛋受精与性别无损检测的可行性。

摘要:为实现稳定可靠的植保机器人视觉伺服控制，提出了一种基于语义分割网络的作物行特征检测方法。基于语义分割网络ESNet实现农田场景图像像素级带状区域检测，并利用最小二乘算法拟合得到每条行作物线特征；在此基础上通过设计一种主导航线提取算法获取导航路径，并利用卡尔曼滤波对主导航线几何参数进行平滑处理，有效抑制了不平整地面导致的机器人运动颠簸与视觉图像测量噪声引起的导航参数波动。继而构建机器人前轮转向、后轮差速的阿克曼运动学模型；在图像空间坐标下设计纯追踪控制器实现植保机器人的伺服运动控制。大田环境下的现场实验结果为：总体横向偏差为0.092m，验证了本文方法的有效性。

摘要:为探究不同振动参数组合对苹果采摘效果的影响，建立苹果树二级树枝振动力学模型，解析分析得到影响苹果脱落的主要因素为振动频率、振幅及夹持位置。测量苹果树形态特征并基于矮砧密植整形原理建立纺锤形苹果树三维模型，利用ANSYS软件对苹果树模型进行有限元仿真分析，仿真结果表明，振动频率4~8Hz、振幅20~30mm、夹持位置0.35l~0.65l（l为二级树枝长度）时，对果树损伤较小且苹果易脱落。设计四因素三水平振动采摘试验，以确定苹果树不同位置树枝最佳的振动参数组合，利用Design-Expert软件对试验数据进行分析和响应面优化，参数优化结果为：采摘苹果树上层苹果时，振动频率为5Hz，振幅为28mm，夹持位置为0.40l；采摘苹果树中层苹果时，振动频率为4Hz，振幅为30mm，夹持位置为0.43l；采摘苹果树下层苹果时，振动频率为8Hz，振幅为20mm，夹持位置为0.65l；通过验证试验得到苹果树上层、中层、下层摘净率为96.4%、94.8%、93.2%，与优化值相近，表明优化模型可靠。

摘要:针对西北地区玉米秸茬覆盖地小麦免少耕宽幅沟播时，由于玉米根茬阻碍秸秆流动导致的秸茬聚集壅堵、土壤扰动大、种带清洁率低、播种质量差等问题，提出先被动切割、后主动抛撒的种带清理方法。设计了一种切抛组合式破茬清秸防堵装置，通过纵向布置的倾斜缺口圆盘与旋抛装置配合作业对种带残茬与秸秆进行清理。适配防堵装置设计了分流式开沟器，实现行距稳定的一沟两行播种。分析确定了缺口圆盘倾角与偏角参数；依据滑切理论设计计算了平直旋刀与侧倾旋刀刃线结构参数；建立MBD-DEM联合仿真平台并采用正交旋转组合试验方法，以种带清洁率、秸茬粘结键破碎率与土壤扰动宽度为指标进行旋抛装置关键参数优化仿真试验。基于仿真结果建立各指标回归模型并通过响应面分析与多目标优化得出，当侧倾旋刀倾角为20°、回转速度为310r/min时，防堵装置种带清洁率达到96.9%，秸茬粘结键破碎率为26.9%，土壤扰动宽度为139mm。在玉米秸茬覆盖地进行小麦播种试验，结果表明切抛组合式小麦宽幅沟播破茬清秸防堵装置通过性良好，种床清洁率为90.1%，破茬率为96.2%，土壤扰动宽度为127mm，土壤扰动量为6.9%，整机作业质量稳定且播种后小麦出苗均匀，满足宽幅沟播小麦免耕播种农艺要求。

摘要:针对玉米免耕播种机研发周期长和研发成本高等问题，本文将元宇宙技术应用于玉米免耕播种机作业机组的仿真试验。基于元宇宙系统架构构建仿真平台，在元宇宙环境下，采用标线法和转换法对虚拟农场中场景进行高度还原，构建沉浸式玉米免耕播种机驾驶平台并进行交互性能测试，验证沉浸式玉米免耕播种机驾驶平台交互性能。在此基础上，在不同行驶速度下进行播种性能仿真试验，当玉米免耕播种作业机组前进速度不断增大时，播种质量整体呈下降趋势，趋势接近实际田间试验结果，株距合格率大于88.52%、重播率小于6.97%、漏播率小于4.51%。试验结果表明，本文设计实现的元宇宙虚拟播种仿真平台能够用于玉米播种试验，对降低玉米免耕播种机研发成本、缩短玉米免耕播种机研发周期具有重要意义。

摘要:针对油菜种子粒径小、质量轻，单粒排种难度较大的问题，设计了一种正负气压组合滚轮式精密排种器。阐明了排种器工作原理，开展排种器吸种、携种和卸种环节受力分析和排种滚轮对种群拖带过程解析；提出了通过控制充种区种层高度和种群压力的防拖带堆积机理，设计了一种侧向充种、拖带种子自由回落的充种室结构，利用离散元仿真研究了充种种层高度和充种室结构对排种器充种区内充种性能的影响及对种群拖带堆积的解决情况；仿真结果表明，排种器内种子随着充种种层高度的增大，种群平均动能均值逐渐增大，对种群平均扰动能力逐渐增强；在充种种层高度50mm条件下，设计的防拖带堆积充种室降低了充种区域底部种群所受的压力，未出现种群拖带堆积现象，且保持了对充种区域种群的扰动作用。在JPS-12型排种器检测试验台上进行了排种器性能试验，结果表明，当排种转速为15~30r/min、吸种负压为1.0~1.2kPa时，排种器合格指数均保持在90%以上；设计装配正负气压组合滚轮式精密排种器的播种机开展播种试验，田间实测出苗后株距稳定性变异系数为4.4%，各行苗数一致性变异系数为8.14%；研究结果表明设计的排种器满足精密播种要求。

摘要:为解决传统机械式蔬菜排种器无法实现精量播种及存在伤种的问题，设计了一种红萝卜侧面悬置排种勺式精量排种器。采用排种盘侧面悬置的排种勺完成种子的充种、清种、投种，实现了非接触式作业过程，理论分析了种子进入及脱离种勺的运动过程，并阐明其不伤种的基本原理，确定了排种盘、排种勺以及排种管的基本结构参数，采用EDEM离散元仿真软件模拟了不同排种勺结构尺寸下的工作过程，以排种勺型孔直径、深度及放样曲面圆角比为试验因素，以单粒率、多粒率、空粒率为试验指标，采用三因素五水平二次通用旋转组合设计进行仿真试验，确定排种勺最优结构参数为：型孔直径5mm，深度4.3mm，放样曲面圆角比0.12，基于此参数进行离散元仿真试验，通过自制排种器试验台进行台架试验以及将排种器安装到播种机上进行田间试验，仿真试验结果为单粒率93%、多粒率4%、空粒率3%，台架试验结果为合格指数平均值92.2%、重播指数平均值4.6%、漏播指数平均值3.2%，相对误差分别为0.86%、15%、6.67%，田间试验结果为：合格指数90.5%、重播指数6.9%、漏播指数2.6%，证明此排种器精量播种性能良好。同时与毛刷窝眼轮式排种器进行损伤率对比试验，损伤率分别为0.43%、1.27%，相对误差为66.14%，表明种子损伤明显降低。

摘要:为了提升穴盘播种过程中草炭装盘、压穴、覆料的仿真准确性，基于草炭的物料特性，选择Edinburgh Elasto-Plastic Adhesion（EEPA）模型在EDEM软件中建立草炭离散元仿真模型，通过单轴密闭压缩和虚拟仿真试验对草炭参数进行标定。通过物理试验测得草炭密度、粒径分布和接触参数，应用Plackett-Burman Design和最陡爬坡试验设计显著性分析试验，发现草炭间恢复系数、静摩擦因数、草炭切向刚度因子和剪切模量影响显著。应用Central Composite Design试验建立响应值与4个显著性参数的二次多项式回归模型，以单轴密闭压缩20%、50%轴向应变对应的轴向压力3.83、91.45N为目标值对显著性参数进行寻优，得到最优组合为：草炭间恢复系数0.202、草炭间静摩擦因数0.595、切向刚度因子0.667、草炭剪切模量0.613MPa。最后将该参数组合下的仿真值与实测值进行对比验证，在轴向应变范围20%~50%内实测值与仿真值的平均误差约为8.08%。相对误差在轴向应变40%左右达到最大值，为15.34%。结果表明基于响应面法标定的EEPA模型参数可用于离散元仿真研究。

摘要:针对当前液体粪肥施肥铲存在的施肥不均匀、近根施肥难、作业功能单一等问题，从提高肥效、降低排放、提升性能角度出发，设计了一种分层近根、基施追施一体的液体粪肥施肥铲，设计了施肥器和避障器等关键部件，采用EDEM离散元法构建施肥铲-土壤力学仿真模型，优化追施过程施肥铲侧向排肥管参数，搭建施肥铲性能测试平台，采用清水模拟方式，开展了施肥铲分层施肥和近根施肥效果试验，结果表明：当施肥铲侧向排肥管后倾角为15°、侧向排肥管刃角为18°时，施肥铲基肥作业阻力最小；采用分层施肥方式时，当施肥铲作业速度为3km/h、排肥量为5L/s时，肥料在土壤中纵向扩散深度为235mm，较改进前单口排肥方式，纵向覆盖范围提升65%；采用近根施肥模式时，当施肥铲作业速度为1.2km/h、排肥量为3L/s时，约80%的肥料分布在距作物根部中心100mm半径范围内，较好地实现了近根施肥。

摘要:针对现有农机装备数字孪生系统开发难度大、配置要求高以及资源占用过高的问题，提出基于轻量级网络的联合收获机数字孪生系统构建方法，包含物理、虚拟、数据交互、模型计算以及人机交互等多个子系统的实现方法。基于数字孪生的技术特点和联合收获机的作业特性，设计了一种基于JavaScript语言的轻量级数字孪生系统框架。通过采用Solidworks和CMdevelopment kit工具进行数字孪生系统的模型轻量化处理及坐标系整合，实现了在不影响模型精度和功能的前提下，显著降低系统对硬件要求和内存占用量。以雷沃GM100型联合收获机为对象，开发基于轻量级网络的联合收获机数字孪生系统，为联合收获机孪生系统性能分析、实时监控、瞬时计算以及远程操纵提供联合仿真、分析以及验证平台。为验证数字孪生系统性能和功能，开展了孪生系统性能测试及油耗预测实验。实验结果表明，在数据更新频率20Hz下，响应时间在78ms以内，内存占用量在331MB以内；性能测试中，系统在运行状态下CPU和GPU的平均占用率分别为17%和30%；即使在高强度操作下，系统帧率仍可保持在75.6f/s；在正常作业下油耗预测模型平均误差为0.34L/h，平均相对误差仅为2.51%。本系统提供了一种低成本、高效率的数字孪生轻量化构建方案。

摘要:大田玉米收获机收获制种玉米时容易产生伤穗落籽、杂物堵塞等现象，本文针对适收期制种玉米生物特性，设计了一种大型制种玉米联合收获机，采用小行距对行柔性板式摘穗割台和可替换组合式剥皮装置，确保低损摘穗、输送、剥皮作业，降低籽粒损失与损伤；其中割台上方配备钢质覆胶弧形摘穗板，“橡胶+钢质”夹持输送链和六棱低速拉茎辊，可替换组合式剥皮装置采用柔性破皮+揉搓+降速组合形式。通过Plackett-Burman试验设计筛选提取影响机具指标的主要因素，采用Box-Behnken试验设计原理，以机具前进速度、拉茎辊转速和剥皮辊转速为试验因素，以总损失率与含杂率为性能指标，通过田间试验对机具进行检验，优化得出机具最佳作业参数。试验结果表明，优化后，当机具前进速度为4.87km/h、拉茎辊转速为877.27r/min、剥皮辊转速为442.52r/min时，果穗总损失率为1.61%，含杂率为0.55%。田间试验结果表明，当收获机前进速度为4.9km/h、拉茎辊转速为880r/min、剥皮辊转速为450r/min时，果穗总损失率为1.64%，含杂率为0.57%，满足制种玉米机械化联合收获的作业要求，可为制种玉米联合收获机设计与试验提供参考。

摘要:针对目前玉米籽粒收获机不能适应15kg/s以上的大喂入量清选需要，设计了一种具备预清选功能的清选装置。首先对玉米脱出物离开螺旋输送器到达预清选筛前的玉米籽粒进行受力分析，然后对曲柄连杆机构的运动模型加以简化。其次分析玉米籽粒在筛面上的运动状态；对离心风机叶轮、蜗壳进行设计计算。采用单因素试验确定风机转速、振动频率、上筛筛孔开度取值范围；以风机转速、振动频率、上筛筛孔开度为试验因素，以籽粒含杂率和清选损失率为评价指标，设计三因素三水平中心组合试验，建立各因素与指标之间的回归模型。通过响应曲面方法对试验结果进行分析，并采用Design-Expert12对回归模型进行多目标优化。玉米脱出物喂入量为16kg/s时，得出较优组合为：风机转速1202.50r/min、振动频率5.41Hz、上筛筛孔开度18mm，在此条件下籽粒含杂率为0.79%，清选损失率为1.10%；验证试验结果表明，当风机转速1200r/min、振动频率5Hz、上筛筛孔开度18mm时，籽粒含杂率为0.82%，清选损失率为1.14%，试验值与优化值相对误差小于5%，与传统双层往复振动筛清选装置相比籽粒含杂率降低2.07个百分点，清选损失率降低2.13个百分点，证明所设计合理。

摘要:针对油莎豆机械化收获过程中升运振动装置除杂效果不明显，导致油莎豆与土壤杂质等分离不彻底，漏土率较低，伤果率较高的问题，以及在升运输送过程中存在土壤堵塞、回带等问题，结合油莎豆果-土-秧团聚体特性，设计了一种合页筛片式升运装置，通过筛片折弯部分增大筛孔面积，对团聚体提供与链筛运动方向相同的推力，使合页式升运装置提高漏土效率且有效避免了回带现象。对其倾角和固定位置进行了分析和设计，运用EDEM进行仿真试验，以油莎豆链筛线速度、链筛板折弯高度、链筛振动频率为试验因素，以油莎豆团聚体漏土率和伤果率为试验指标，通过三因素三水平正交仿真试验，最终得到输送筛片最佳结构参数组合为：链筛线速度1.151m/s、折弯高度27.779mm、振频9.561Hz，此时升运装置漏土率为96.524%、伤果率为2.439%。田间验证试验结果表明:当链筛线速度为1.2m/s、折弯高度为28mm、振频为9.5Hz时，合页式升运装置平均漏土率为96.05%，平均伤果率为2.38%，与仿真试验所测结果基本一致，满足油莎豆升运链筛工作要求。

摘要:高地隙自走式喷雾机因其作业环境复杂易产生车轮滑转，影响静液压驱动系统流量及压力稳定性，严重时导致整机失去通过性能，故须进行防滑控制，保证其具备驱动稳定性和脱困能力。本文提出一种高地隙自走式喷雾机静液压驱动系统防滑控制方法，采用双线性模型定义滑转率与附着系数之间的关系，设计了滑模控制器，并通过田间非道路试验验证了驱动防滑系统的控制性能。试验结果表明，该系统可将喷雾机滑转率控制在0.15以内。在起步加速与匀速工况下，喷雾机滑转率均值为0.020和0.019；在越沟工况下，可2s内实现整机快速脱困。以上结果验证了所设计的喷雾机滑模驱动防滑系统具有良好的防滑性能，能够保证喷雾机在典型工况下平稳行驶，有效减少了地面不利条件对整机行驶稳定性的影响。

摘要:为研究旋涡泵内复杂的旋涡特征，量化泵内旋涡体积和强度，分析旋涡结构对能量转换和能量损失的影响规律，采用非定常数值模拟和外特性实验相结合的方法对单级旋涡泵进行分析，综合使用Ω方法和Liutex方法对泵内旋涡进行识别和强度表征，提出平均旋涡强度进行量化研究，并结合动能方程的涡动力学分解式以及涡量分解理论进行分析。结果表明：泵内的旋涡充分发展区域存在螺旋形的管状旋涡结构，该旋涡从叶轮流道流出进入侧流道，并且随着流量的增大，涡管数量减少且旋涡强度降低；流量的增大使得叶轮内的旋涡体积和强度减小，而其在侧流道内相对变化较小，相同工况时叶轮内的平均旋涡强度远大于侧流道内；压力梯度对流体动能转换的贡献最大，旋涡结构引起的动量输运和耗散损失占比较小，但刚性涡量即旋涡结构的强度与动量输运呈正相关，变形涡量则与拟涡能损失相关性较强。

摘要:在宏观尺度上剖析乡村聚落的空间分布特征及其影响因素，有利于全面了解乡村聚落的空间分异规律及其形成原因，并为村庄规划等工作提供研究基础。以河北省为主要研究区域，借助景观格局指数、最邻近分析、核密度估计等方法，分析乡村聚落的总体变化和空间分布特征，并综合运用分布指数、因子分析法和多元线性回归分析法探究影响乡村聚落空间分布的主要因素。结果表明：2000年以来尤其是2010年之后，河北省乡村聚落主要以外延方式扩大规模，且逐渐呈规模化、集中化分布，其主要集聚分布于地形平坦的东南部地区，且其集聚程度不断提升；高耸地形、不利于农业生产的土壤以及大小规模河湖等自然因素对乡村聚落空间分布的限制性正在减弱，不同等级城镇、道路等区位因素对乡村聚落产生集聚作用的程度和影响半径等有所差异；乡村产住规模、区域经济发展水平和区域基础设施完善度是影响河北省乡村聚落空间分布的主要社会和经济因素，且不同因素的主要作用区域有所差异。研究结果可为我国北方相关地区开展差异化的乡村聚落优化提供理论依据。

摘要:针对DeepLabV3+语义分割模型计算复杂度高、内存消耗大、难以在计算力有限的移动平台上部署等问题，提出一种改进的轻量化DeepLabV3+深度学习语义分割算法，用于实现无人机荞麦苗期图像的分割与识别。该算法采用RepVGG（Re-parameterization visual geometry group）与MobileViT（Mobile vision transformer）模块融合的方式建立主干网络实现特征提取；同时，在RepVGG网络结构中引入SENet（Squeeze-and-excitation networks）注意力机制，通过利用通道间的相关性，捕获更多的全局语义信息，保证荞麦分割的性能。实验结果表明，与FCN（Fully convolutional networks）、PSPNet（Pyramid scene parsing network）、DenseASPP（Dense atrous spatial pyramid pooling）、DeepLabV3、DeepLabV3+模型相比，本文提出的改进算法在较大程度上降低了模型参数规模，更适合在移动端部署，自建荞麦苗期分割数据集上的语义分割平均像素准确率（Mean pixel accuracy，mPA）和平均交并比（Mean intersection over union，mIoU）分别为97.02%和91.45%，总体参数量、浮点运算次数（Floating-point operations，FLOPs）和推理速度分别为9.01×106、8.215×1010、37.83f/s，综合表现最优。在全尺寸图像分割中，训练模型对不同飞行高度的荞麦苗期分割的mPA和mIoU均能满足要求，也具有较好的分割能力和推理速度，该算法可为后期荞麦补种、施肥养护和长势监测等提供重要技术支持，进而促进小杂粮产业智能化发展。

摘要:为准确获取葡萄空间变化信息，实现产业规划和可持续发展，针对葡萄种植区布局分散、面积不一，地物类型复杂，相应不同时相影像异质性较大，严重影响变化区域检测精度的问题，提出了一种融合注意力机制和多尺度信息的变化检测模型（Multiscale difference feature capture net, MDFCNet）。在ResNet101主干网络的基础上融合SE（Squeeze and excitation）注意力机制，提升网络对遥感影像中变化特征提取的能力，抑制无关像素干扰。并且设计了交叉差异特征捕获（Cross difference feature capture,CDFC）模块，捕获具有密集上下文信息的差异特征来提升地物类型复杂情况下的变化检测精度，同时设计了监督集成注意力（Supervised ensemble attention,SEA）模块，逐层融合低层细节纹理特征和高层抽象语义特征来丰富多尺度特征，以此增强网络对布局分散、面积不一的种植区的检测能力。在构建的宁夏葡萄种植区变化数据集上进行实验，结果表明，相较于目前主流的SNUNet、A2Net、DSIFN和ResNet-CD变化检测模型，本文MDFCNet方法检测结果最优，相较于性能第2的模型，评价指标中交并比、召回率、F1值和精确率分别提高5.42、5.62、3.48、0.95个百分点。通过消融实验也证明了融合各模块的有效性，相较于基础网络，增加3个模块使得交并比、召回率、F1值和精确率分别提高12.9、5.63、8.64、11.75个百分点。本文模型提取出感受野更大的差异特征可为变化检测提供丰富的推断信息，融合的多尺度特征可以有效避免结果中误检测和漏检测问题，提高了变化区域的完整性和边缘细节保留，为背景复杂的大范围葡萄种植区的变化检测任务提供了解决思路。

摘要:根系是植物吸收水分的主要通道，根系表型与植物抗旱能力息息相关。为了快速准确地获取小麦根系表型指标，利用土培根盒法进行了小麦干旱胁迫实验，共采集18个时间点的根系时序图像。设计了一套基于深度学习的根系图像处理与分析流程，针对土壤遮蔽引起的断根问题，提出了一种融合目标检测网络和沙漏注意力网络的检测-修复两阶段断根修复方法，以修复根系断裂区域，并通过多尺度训练和自适应迭代法提高修复精度和鲁棒性。提取了小麦在干旱胁迫和对照处理下的根面积、总根长、根宽、根深、根宽深比、根密度6个表型性状，分析了小麦根系对干旱胁迫的表型响应。结果显示，干旱胁迫下，小麦会有更低的根系生物量、更深的根系扎根深度及更分散的根系构型。同时计算了小麦根系干旱胁迫耐受性指数，结合主成分分析法，对小麦品种的抗旱能力进行了描述和排序。

摘要:为进行表型原位自动化测量，实现甜椒数字化育种和管理，针对原位果实表型测量中的目标遮挡问题，提出一种多视角甜椒果实点云的三维重构方法。通过虚拟叶片的方法，创建增强数据集，建立基于YOLO v5算法的甜椒果实识别模型，实现对不同遮挡程度果实的识别，同时，构建考虑果实位置与遮挡程度的果实表型采集算法，实现多视角的果实三维数据采集。最后，配准甜椒果实三维点云，提取甜椒表型参数，并通过温室甜椒果实表型，对点云重构方法的有效性进行验证。相较手动测量数据，果实果宽平均相对误差为1.72%，果高平均相对误差为1.60%。试验结果表明，本文所提出的甜椒原位表型点云重构方法，可为遮挡条件下作物表型提供有效的解决思路和可行方法。

摘要:针对现阶段小麦生育期信息获取需依靠人工观测，效率低、主观性强等问题，本文构建包含冬小麦越冬期、返青期、拔节期和抽穗期4个生育期共计4599幅小麦图像数据集，并提出一种基于FasterNet的轻量化网络模型FSST(Fast shuffle swin transformer)，开展4个关键生育期的智能识别。在FasterNet部分卷积的基础上引入Channel Shuffle机制，以提升模型计算速度。引入Swin Transformer模块来实现特征融合和自注意力机制,用来提升小麦关键生育期识别准确率。调整整个模型结构，进一步降低网络复杂度，并在训练中引入Lion优化器，加快网络模型收敛速度。在自建的数据集上进行模型验证，结果表明，FSST模型参数量仅为1.22×107，平均识别准确率、F1值和浮点运算量分别为97.22%、78.54%和3.9×108，与FasterNet、GhostNet、ShuffleNetV2和MobileNetV3 4种模型相比，FSST模型识别精度更高，运算速度更快，并且识别时间分别减少84.04%、73.74%、72.22%和77.01%。提出的FSST模型能够较好地进行小麦关键生育期识别，并且具有识别快速精准和轻量化的特点，可以为大田作物生长实时监测提供信息技术支持。

摘要:株高是鉴别玉米种质性状及作物活力的重要表型指标，苗期玉米遗传特性表现明显，准确测量苗期玉米植株高度对玉米遗传特性鉴别与田间管理具有重要意义。针对传统植株高度获取方法依赖人工测量，费时费力且存在主观误差的问题，提出了一种融合混合注意力信息的改进ZoeDepth单目深度估计模型。改进后的模型将Shuffle Attention模块加入Decoder模块的4个阶段，使Decoder模块在对低分辨率特征图信息提取过程中能更关注特征图中的有效信息，提升了模型关键信息的提取能力，可生成更精确的深度图。为验证本研究方法的有效性，在NYU-V2深度数据集上进行了验证。结果表明，改进的Shuffle-ZoeDepth模型在NYU-V2深度数据集上绝对相对差、均方根误差、对数均方根误差为0.083、0.301mm、0.036，不同阈值下准确率分别为93.9%、99.1%、99.8%，均优于ZoeDepth模型。同时，利用Shuffle-ZoeDepth单目深度估计模型结合玉米植株高度测量模型实现了苗期玉米植株高度的测量，采集不同距离下苗期玉米图像进行植株高度测量试验。当玉米高度在15~25cm、25~35cm、35~45cm3个区间时，平均测量绝对误差分别为1.41、2.21、2.08cm，平均测量百分比误差分别为8.41%、7.54%、4.98%。试验结果表明该方法可仅使用单个RGB相机完成复杂室外环境下苗期玉米植株高度的精确测量。

摘要:为实现香梨自动化采摘，本文以YOLO v7-S为基础模型，针对果园中香梨果实、果叶和枝干之间相互遮挡，不易精准检测的问题，设计了一种轻量化香梨目标检测M-YOLO v7-SCSN+F模型。该模型采用MobileNetv3作为骨干特征提取网络，引入协同注意力机制(Coordinate attention，CA)模块，将YOLO v7-S中的损失函数CIoU替换为SIoU，并联合Normalized Wasserstein distance (NWD)小目标检测机制，以增强网络特征表达能力和检测精度。基于傅里叶变换（Fourier transform，FT）的数据增强方法，通过分析图像频域信息和重建图像振幅分量生成新的图像数据，从而提高模型泛化能力。实验结果表明，改进的M-YOLO v7-SCSN+F模型在验证集上的平均精度均值（mAP）、精确率和召回率分别达到97.23%、97.63%和93.66%，检测速度为69.39f/s，与Faster R-CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5s、YOLO v7-S、YOLO v8n、RT-DETR-R50模型在验证集上进行性能比较，其平均精度均值（mAP)分别提高14.50、26.58、3.88、2.40、1.58、0.16、0.07、0.86个百分点。此外，改进的M-YOLO v7-SCSN+F模型内存占用量与YOLO v8n和RT-DETR-R50检测模型对比减少16.47、13.30MB。本文提出的检测模型对成熟期香梨具有很好的目标检测效果，为背景颜色相近小目标检测提供参考，可为香梨自动化采摘提供有效的技术支持。

摘要:为了实现在复杂非结构环境下对木薯叶4种主要病害的高精度检测，提出一种基于选择性注意力机制的木薯叶病害神经网络检测改进算法MAISNet (Multiattention IBN Squareplus neural network)。以V2-ResNet-101为基础网络，先使用多重注意力算法优化加权系数，调整特征通道的语义表达，在特征图中初步构建显著性特征；然后在残差单元之后采用实例批归一化方法来抑制特征表达中的协变量偏移，在特征图中构建出显著性语义特征，实现高质量语义特征表达；最后在残差分支中采用Squareplus激活函数替代ReLU激活函数，保持语义特征在负数域的数值分布，减少特征拟合过程中的截断误差。对比试验结果显示，经过上述改进后构建出的MAISNet-101神经网络，对4种常见木薯叶病害检测的平均准确率达到95.39%，明显优于目前主流算法EfficientNet-B5和RepVGG-B3g4等。网络提取特征的可视化分析结果表明，高质量木薯叶病害显著性语义特征，是提高木薯叶病害检测准确率的关键。所提出的MAISNet神经网络模型可以完成实际场景下木薯叶病害高精度检测。

摘要:针对小麦腥黑穗病轻度患病籽粒易与健康籽粒混淆，人工识别难度大的问题，将校正光谱序列融合技术与深度学习模型相结合，实现小麦腥黑穗病籽粒快速、精准分类。以健康、轻度患病、重度患病各300粒小麦籽粒的高光谱数据为样本，通过多元散射校正算法(MSC)和标准正态变换算法(SNV)对原始光谱进行预处理，并利用二维相关光谱法(2D-COS)分析SNV与MSC算法处理后的光谱之间的互补性。使用校正光谱序列融合技术将原始光谱、SNV预处理光谱与MSC预处理光谱三者进行融合得到序列融合光谱，以充分利用不同光谱预处理数据间的互补信息。最终，利用序列融合光谱数据建立基于ResNet 50算法的小麦腥黑病分类模型。试验结果表明，序列融合光谱ResNet 50模型总体准确率最高为93.89%，F1值为93.87%，分类性能优于单一预处理光谱建立的ResNet 50模型。为进一步评估模型分类效果，使用序列融合光谱分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)以及集成学习算法模型随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)模型，并进行对比，结果显示：SVM、PLS-DA、RF与XGBoost总体准确率分别为81.67%、84.44%、89.44%与90.55%，F1值分别为81.59%、84.04%、89.49%与90.59%，ResNet 50总体准确率与F1值优于传统光谱分析模型。因此，本研究表明校正光谱序列融合技术结合深度学习模型，能够实现对不同患病程度腥黑穗病籽粒的有效分类。

摘要:针对烟草领域中问句意图识别存在的特征稀疏、术语繁多和捕捉文本内部的语义关联困难等问题,提出了一种基于SBERT-Attention-LDA(Sentence-bidirectional encoder representational from transformers-Attention mechanism-Latent dirichlet allocation)与ML-LSTM(Multi layers-Long short term memory)特征融合的问句意图识别方法。该方法首先基于SBERT预训练模型和Attention机制对烟草问句进行动态编码,转换为富含语义信息的特征向量,同时利用LDA模型建模出问句的主题向量,捕捉问句中的主题信息;然后通过更改后的模型级特征融合方法ML-LSTM获得具有更为完整、准确问句语义的联合特征表示;再使用3通道的卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)提取问句混合语义表示中隐藏特征,输入到全连接层和Softmax函数中实现对问句意图的分类。基于烟草行业权威网站上获取的数据集开展了实验验证,实验结果表明,所提方法相比其他几种深度学习结合注意力机制的方法精确率、召回率和F1值上有显著提升,与BERT和ERNIE(Enhanced representation through knowledge integration and embedding)-CNN模型相比提升明显,F1值分别提升2.07、2.88个百分点。

摘要:奶牛的动作行为（进食、躺卧、站立、行走和甩尾）直接或间接地反映了奶牛的健康及生理状况,是奶牛疾病监测及感知奶牛异常的关键，为准确高效地对奶牛行为进行识别，提出了一种融合时间和空间注意信息的多分支并行的CAFNet（ConvNeXt-ACM-FAM）奶牛行为识别模型，该模型在卷积网络ConvNeXt的基础上融合非对称多分支卷积模块（ACM）和特征注意力模块（FAM）。首先，利用ACM划分通道分支提取特征并保留一部分原始特征，防止信息过度丢失。其次，FAM对不同通道的特征进行融合并引入SimAM注意力机制，不增加网络参数的同时增强重要特征的有效提取。实验结果表明，该方法对进食、躺卧、站立、行走和甩尾行为识别准确率分别为95.50%、93.72%、90.26%、86.43%、89.39%，平均准确率为91.06%，参数量相较于原模型减少了1.5×106，浮点运算量减少了3×108，相较于其他模型，本文模型识别平均准确率平均提升8.63个百分点。本文研究成果可为奶牛疾病监测及预防提供技术支持。

摘要:随着我国畜牧业的快速发展，牛只养殖由分散性养殖逐渐向精准化养殖转变。针对分散养殖中农户无法对每头牛只健康状况给予足够关注的问题，通过分析牛只行为模式结合视觉方向特征，设计了综合管理方法来准确识别和跟踪牛只行为。首先，采用改进YOLO v8算法对牛只进行目标监测，其中，在Backbone和Neck端使用C2f-faster结构，增强模型特征提取能力；引入上采样算子CARAFE，拓宽感受视野进行数据特征融合；针对牛只幼仔检测加入BiFormer注意力机制，以识别牛只小面积特征；更换动态目标检测头DyHead，融合尺度、空间和任务感知；然后，使用Focal SIoU函数，解决正负样本分配不均衡和CIoU局限性的问题。最后，将YOLO v8检测到的行为类别信息引入BoTSORT算法中，实现在复杂场景下牛只多目标行为识别跟踪。实验结果表明，提出的FBCD-YOLO v8n（FasterNet、BiFormer、CARAFE、DyHead）模型在牛只行为数据集上，相比较YOLO v5n、YOLO v7tiny和原YOLO v8n模型的mAP@0.5分别提升3.4、3.1、2.4个百分点，尤其牛只回舔行为识别平均精度提高7.4个百分点。跟踪方面，BoTSORT算法的MOTA为96.1%，MOTP为78.6%，IDF1为98.0%，HOTA为78.9%；与ByteTrack、StrongSORT算法比，MOTA和IDF1显著提升，跟踪效果良好。研究表明，在牛舍养殖环境下，本研究构建的多目标牛只行为识别跟踪系统，可有效帮助农户监测牛只行为，为牛只的自动化精准养殖提供技术支持。

摘要:水稻灌溉水量、氮肥和种植面积的高效管理有助于提升农业经济效益，提高资源利用效率和改善生态环境。以黑龙江省13个市（区）为研究区域，利用Meta分析量化不同灌溉方式和施氮量对水稻产量和温室气体（CO2、CH4、N2O）排放的影响，并建立水肥生产函数。在此基础上，以经济效益、温室气体排放量、水肥利用效率为目标函数构建多目标优化模型，以优化分配各地区的水肥资源，调整水稻种植面积。优化结果表明：控制灌溉和施加氮肥不同程度影响产量和温室气体排放，优化后水稻种植面积减少3.76%，水利用效率提高18.4%，灌溉水量均值为4513.54m3/hm2，氮肥施用量减少11%，氮肥利用效率提高32%，氮肥施用量均值为100kg/hm2;经济效益增加8.1%，温室气体排放降低10.6%。本模型可以量化表征区域尺度基于控制灌溉的水肥施用与产量及温室气体排放的响应关系，协同优化稻田水土肥资源最佳配比，平衡经济、温室气体排放和资源利用效率，有助于黑龙江省水稻不同目标间的水肥资源优化和种植面积调整，促进农业可持续发展，可为水稻水土肥资源优化与管理提供参考。

摘要:为探求温室番茄节水减排优产的灌溉模式，以番茄（金鹏8号）为研究对象，设置I1和I2（对应作物-皿系数kcp为0.8和1.0）2个灌水水平，F1和F2（对应施氮量180kg/hm2和240kg/hm2）2个施氮水平，A1、A2和CK（1倍和2倍文丘里加气量，不加气CK作为对照处理）3个加气水平，采用3因素完全随机设计，共10个处理，每个处理重复3次，采用静态暗箱-气相色谱法对番茄全生育期温室气体排放进行监测分析，探究土壤CO2、N2O、CH4排放与番茄产量的变化规律；分析灌水水平、施氮水平和加气水平对温室番茄产量和温室气体排放的影响，综合全球净增温潜势（Net global warming potential, NGWP）和温室气体排放强度（Greenhouse gas intensity, GHGI），提出以节水减排高产为目标的温室番茄水肥气一体化滴灌管理模式。结果表明：灌溉水平和施氮水平增大均会增加土壤CO2、N2O排放通量，I2处理较I1处理平均增加24.8%（P<0.05）与14.8%（P>0.05），F2处理比F1处理平均增加8.6%（P>0.05）与34.9%（P<0.05）；加气灌溉对土壤CO2、N2O排放通量有显著影响，与CK处理相比，A1和A2处理分别平均增加5.5%、10.0%（P>0.05）和20.9%、62.9%（P<0.05）。番茄全生育期内土壤CH4排放通量呈现土壤为CH4的汇，灌水水平增大会增加土壤CH4排放通量，而施氮水平增加则会减小CH4排放通量，I2处理比I1处理平均增加27.8%（P<0.05），F2处理比F1处理平均减少25.5%（P<0.05）；加气、施氮和灌水会显著增加番茄产量（P<0.05）。综合考虑经济因素和生态因素，A1F2I1处理效益最佳，即加气水平A1、施氮水平F2、灌水水平I1的组合策略可以兼顾节水优产减排要求，为西北地区温室番茄较优灌溉模式。

摘要:为探究鄱阳湖平原区洪涝时期不同泥沙含量下受淹胁迫对双季稻生长及产量的影响，采用大田试验与室内分析相结合的方法，设置淹2/3株高和全淹2种受淹深度，S1（0kg/m3）、S2（0.5kg/m3）、S3（1.0kg/m3）3种泥沙含量，对淹水后6、9d早稻和中稻的生长指标和水稻产量进行了观测研究。结果表明：适度受淹刺激水稻伸长，节间不断分化，叶片伸长、增宽。早稻抽穗开花期受淹株高、节间长增加9.35%、12.75%，2/3淹下叶面积增加11.00%。但胁迫过大抑制水稻生长，中稻全淹下株高和分蘖数减小33.49%、29.28%，叶面积减小30.94%，此时中稻难以伸出水面，导致功能叶片附沙严重，泥沙含量增大进一步抑制了水稻生长。受淹导致早稻和中稻穗干物质量平均减小32.35%、58.72%（P<0.05）。结实率和千粒质量减小是早稻抽穗开花期受淹后产量下降的主要原因，此时泥沙含量和淹水时间的影响并不明显。中稻全淹下泥沙导致减产加剧，S2、S3下减产率比S1下显著增加31.63%、52.20%（P<0.05），此时产量下降是穗长、有效穗数、穗粒数、结实率、千粒质量综合作用的结果。研究结果可为鄱阳湖平原区洪涝灾害治理和粮食安全保障提供理论和技术支撑。

摘要:探明散射辐射变化对稻田生态系统总初级生产力（Gross primary productivity, GPP）的影响可为稻田碳汇能力评估和产量估算提供参考。本研究以鄱阳湖平原双季稻田为研究对象，利用涡度相关（Eddy covariance, EC）系统对稻田CO2通量进行了连续两年（2017—2018年）的定位观测，选取水稻生育中期数据，按照散射辐射比例（Diffuse fraction, DF）进行分段，分析了散射辐射对稻田GPP的影响，探明并量化了不同DF条件下散射辐射与其他气象因素对稻田GPP的影响机制。结果表明：不同类型辐射对GPP的影响存在差异，GPP随着直接光合有效辐射（Direct photosynthetically active radiation, PAR-dir）的增加先迅速增长，随后达到饱和；在不同DF条件下，早晚稻GPP随着散射光合有效辐射（Diffuse photosynthetically active radiation, PAR-dif）的变化趋势存在差异，当DF为0.1～0.4时，早稻GPP随PAR-dif无明显变化趋势，晚稻GPP随PAR-dif呈上升趋势（决定系数R2为0.23），当DF为0.4～0.7时，早晚稻GPP随PAR-dif呈下降趋势（R2为0.38、0.02），当DF为0.7～1.0时，早晚稻GPP随PAR-dif呈明显上升趋势（R2为0.32、0.89），可见PAR-dif是影响水稻GPP的重要因素。早晚稻GPP与DF呈二次曲线关系（R2为0.45、0.67），早晚稻光能利用效率（Light use efficiency, LUE）则与DF呈显著的线性正相关关系（R2为0.68、0.82），早晚稻最优DF为0.48和0.40。DF变化同时引起气温（Air temperature, Ta）和饱和水汽压差（Water vapor pressure deficit, VPD）的变化，进而对水稻GPP产生协同影响。气象因素与水稻GPP的通径分析结果表明：不同DF条件下，气象因素对水稻GPP的影响存在明显差异。总体而言，Ta和VPD升高分别对水稻GPP起促进和抑制作用，当DF为0.1～0.4、0.4～0.7和0.7～1.0时，影响早稻GPP的主要气象因素为Ta、PAR-dir和PAR-dif，影响晚稻GPP的主要气象因素则为PAR-dif、PAR-dir和PAR-dif。

摘要:为揭示不同施肥措施和土壤类型对我国西北地区典型农田土壤氮素矿化特征的影响，通过室内恒温好气培养法，分别研究不施肥（CK）、单施尿素（U）、单施有机肥（M）和尿素配施有机肥（U+M）施肥模式对土壤氮素矿化动态过程的影响，并对土壤累积矿化氮量进行一级动力学方程拟合及相关性分析。结果表明，施肥和土壤类型均显著影响土壤铵态氮含量、硝态氮含量和累积矿化氮量，且两者之间存在显著的交互作用。不同类型土壤累积矿化氮量和矿化速率由大到小依次为塿土、黄绵土、黄河灌淤土、灰棕漠土。与CK处理相比，不同施肥处理显著增加土壤累积矿化氮量、矿化速率常数（k）和矿化势（N0），处理间差异显著（P<0.05）。单施尿素和尿素配施有机肥处理的累积矿化氮量和矿化速率分别较CK处理增加2.83~6.71倍和3.83~7.70倍。相关分析表明，土壤累积矿化氮量与土壤有机质含量和全氮含量呈显著正相关关系。研究结果表明，有机无机肥配施处理可显著促进西北地区不同土壤类型氮素矿化，提高氮素有效性和供氮能力，有利于保持土壤矿质氮含量，对农田氮素高效利用有重要作用。

摘要:针对现行农业水价标准过低的问题，选取粮食主产区——黑龙江省为研究区域，从农业用水全价值和全成本出发，利用能值理论分析确定农业用水价值，采用全成本水价法确定用水成本，结合现行水价制定不同情境下农业水资源定价方案；运用双对数模型建立农业用水需求价格函数，揭示水价提升带来的研究区域节水潜力，结合指数分析法确定农户可承受能力，从而判断所制定水价方案的可行性。结果表明：2020年，农业水资源全价值为0.594元/m3，地表水与地下水全成本分别为0.180元/m3和0.355元/m3；针对设计的3种阶梯水价调整方案，利用2005、2010、2015、2020年进行实证分析，过渡期和长期水价方案平均年节水量分别可达2.72×109、4.45×109m3，平均年节水潜力分别为12.74%、19.48%，且一阶水价均在农户可承受能力范围，确定为可行方案。本文为研究区农业水价综合改革提供了支持，可结合实际情况逐步提高农业水价到合理水平。

摘要:针对温室内不同时间、位置的环境参数存在变异性，且随天气与季节变化，日光温室冠层光照强度、空气温度和空气相对湿度的分布差异性问题，构建了基于无线传感器网络的环境监测系统。环境感知节点部署在作物冠层位置，集成了光照强度、空气温湿度等传感器。首先，基于实时采集的温室环境数据，采用反距离加权算法进行插值分析，得到环境参数的离散曲面；其次，通过基于质心坐标的K-means聚类算法，得到了温室内连通及非连通区域的代表性特征点；最后，采用半变异函数与变异系数方法对温室环境的空间变异性与时间变异性进行分析。实验结果表明，夏季日光温室在下午表现为高温与高光照，08:00、16:00的光照强度分别为12:00的24.2%、72.9%，08:00的空气温度（27.7℃）较12:00、16:00低约6.0℃，对应的空气湿度（90%）高约30%。晴天最大光照强度分别为阴天、雨天的1.4倍和4.6倍，晴天、阴天最高空气温度高于雨天（29.5℃）约6℃，最小空气相对湿度远低于雨天（84%）。夏季日光温室晴天与阴天表现为高温和低湿，雨天表现为高湿和低光照。各环境参数中，光照强度的空间变异性最强，变程为10.34m。空气温湿度的空间变异性较弱，整体分布均匀。光照强度、空气温度和空气相对湿度的时间变异性均为中等变异程度。环境参数的特征点及时空变化规律有助于日光温室传感器的高效部署，为揭示作物与环境的交互作用提供了基础。

摘要:为了探究秸秆类生物质在热解和气化过程中的产气规律，以我国东北地区典型的玉米秸秆为原料，基于自行建立的管式炉生物质热解气化实验装置，系统研究了玉米秸秆在氮气气氛下热解和在含氧气氛下气化过程中CO、H2、CO2、CH4和CnHm等小分子生物质燃气成分的释放特性，对比分析了不同热解温度和气化温度对不同燃气组分释放规律及其产率的影响。实验结果表明：玉米秸秆热解过程中最先释放的小分子气相产物是CO和CO2；当温度升高时生物质燃气中逐渐出现CH4和H2，且随着热解温度升高，CO的产率峰值最先出现且峰值出现在升温阶段，而CO2、CH4和H2的产率峰值几乎同时出现在恒温阶段；热解温度升高，玉米秸秆热解产生的CO体积分数几乎没有变化，而CO2的占比则随着温度的升高而降低；在400~500℃之间CH4体积分数随着热解温度的升高而增加，在500℃以后，基本稳定在13%。在O.2体积分数为8%、N2体积分数为92%的含氧气氛下，随着气化温度的升高，玉米秸秆气化产生CO2气体的体积分数呈先增加后降低的趋势，而CO的体积分数随着温度的升高而增大，这说明高温气化条件下更有利于CO的释放，而低温条件下有利于CO2的产生。

摘要:在农业生产中，过量偏施氮肥导致的硝酸盐富集是次生盐渍化、酸化等土壤障碍的重要诱因。生物炭因良好的吸附特性逐渐成为缓解盐渍化的土壤调理剂，但果菜秸秆生物炭对硝酸盐等离子的吸附研究鲜见报道。以甜椒、番茄和茄子3种果菜秸秆为原料热解制备生物炭，进行硝态氮吸附试验。通过扫描电镜（SEM）和傅里叶近红外光谱（FTIR）等技术对生物炭吸附前、后表面形貌、官能团等进行表征分析，利用吸附动力学模型和等温吸附模型等进行拟合分析，综合模型参数和形貌表征解析果菜秸秆生物炭的吸附性能和机制。研究结果表明，3种果菜秸秆生物炭对硝态氮均具有一定吸附能力，茄子秸秆生物炭吸附能力最强，最大理论平衡吸附量为114.788mg/g，其次为番茄（29.736mg/g）和甜椒（9.759mg/g）；茄子和甜椒秸秆生物炭吸附性能优于玉米、稻壳等大田作物秸秆生物炭，吸附过程符合准二级动力学模型，受化学键吸附、表面吸附和内扩散吸附过程的控制，番茄秸秆生物炭吸附过程符合准一级动力学模型，主要为物理吸附；FTIR分析显示，3种生物炭均含有羟基、甲基、亚甲基、羧基和羰基官能团，除此之外，甜椒和茄子秸秆生物炭还含有醚键，番茄秸秆生物炭含有醇羟基。因此，3种果菜秸秆生物炭对硝态氮均具有吸附能力，茄子秸秆生物炭吸附能力最强，受孔隙填充、官能团和络合作用等多种理化机制的影响，具有消减土壤次生盐渍化的潜力。本研究对盐渍化土壤修复和果菜秸秆资源化利用具有理论意义。

摘要:针对有机废弃物堆肥过程中物料溶氧效率低导致的堆体起温速率慢、发酵不彻底等问题，设计了一种高效堆肥通风搅拌系统，该系统由分段式通风系统和组合式搅拌装置构成，通过对两个主要装置进行理论设计和DEM-FEM耦合仿真，〖JP3〗实现堆肥通风和搅拌工艺优化。结果显示，通风系统中的最大应力出现在通风管上，为13.064MPa，最大形变量为0.038126mm，搅拌装置中最大应力出现在抄板上，为190.31MPa，最大形变量为0.34417mm，符合设计要求。在此基础上，以食物垃圾和梧桐叶为原料，进行为期14d的堆肥试验，监测堆肥过程中关键参数变化并测定发酵产物相关指标，完成通风搅拌系统性能验证试验。试验结果表明：使用该通风搅拌系统的滚筒式堆肥反应器，其内部堆体温度在3d时达到53.34℃，堆肥过程中堆体最高温度可达69.56℃，堆体高温期（大于50℃）可持续6d以上；试验结束后其产物含水率降至27.21%、pH值升至8.4、种子发芽指数最高可达131.4%，符合有机肥料测定标准(NY/T 525—2021)，滚筒反应器运行成本仅65.51元/t。

摘要:随着区块链技术在食品溯源领域的发展，预制食品的质量安全得到了有效保障。然而，预制食品上下游生产加工环节众多的产业特点，使溯源变得困难。在溯源的同时安全共享食谱、秘方等隐私数据，使供应链更好地协同生产则十分重要。为解决上述问题，提出了一种面向预制食品溯源的门限代理重加密(Threshold proxy re-encryption)隐私数据共享的方法，设计了一条预制食品溯源区块链和追溯生产批号关联相关溯源数据，确保数据的真实可信。使用门限代理重加密，预制食品生产商通过门限代理重加密将研发的食谱加密为初加密密文，同时在本地生成重加密密钥，将初加密密文与重加密密钥上传至预制食品溯源区块链中；第三方半诚实服务商将从区块链上获取的重加密材料进行重加密生成重加密密文，将重加密密文上传至区块链；监管部门等数据访问者则使用自身私钥将从区块链上获取的重加密密文进行重加密解密，实现隐私数据在溯源区块链上的安全共享。该方法基于Hyperledger Fabric，搭建了一个预制食品溯源区块链原型系统进行测试。测试结果表明，所提出的面向预制食品溯源的隐私数据加密共享方法在隐私数据共享方面与常用的数据加密共享方法相比计算开销较低。数据上链、公开数据查询、隐私数据查询的平均时延分别为1.4738、63.9、59.9ms，系统性能良好。实验结果表明，提出的方法达到了供应链隐私数据安全共享的目的，确保了商业机密和知识产权的安全共享，对预制食品行业发展和食品安全提升具有参考价值。

摘要:为提高早酥梨-美乐低醇复合果酒的品质，以体积比50∶50复配的早酥梨和美乐葡萄汁为试材，在酒精发酵前分别添加0.25g/L的酵母细胞壁、水溶性β葡聚糖和甘露糖蛋白，接种酿酒酵母和非酿酒酵母进行混菌发酵，采用顶空固相微萃取结合气相色谱质谱联用技术（HS-SPME-GC-MS）测定发酵酒样的挥发性香气化合物，结合模糊数学感官评价法分析探讨其对酒体品质的影响。结果表明，3种酵母多糖均对早酥梨-美乐低醇复合果酒酒精发酵动力学和理化指标有一定影响，尤其是添加酵母甘露糖蛋白的复合果酒与空白对照组酒样的CIELab颜色参数差异显著。此外，添加酵母甘露糖蛋白可以提高酒样中萜烯类、酯类、高级醇类物质，尤其是2-甲基丁酸乙酯、丁酸乙酯、乙酸苯乙酯、癸酸乙酯、香茅醇和香叶醇等化合物含量，呈现较为突出的花香、果香属性；模糊数学综合感官评价达到7.400分。综上，外源添加酵母甘露糖蛋白能够有效稳定早酥梨-美乐低醇果酒颜色，改善香气品质。

摘要:以大豆分离蛋白（SPI）为原料，采用碱性蛋白酶（Alcalase）进行酶解（0~180min），通过凝胶电泳、傅里叶红外光谱（FT-IR）和内源荧光光谱等方法探究酶解产物的结构变化；通过表面张力、界面蛋白吸附量等指标说明酶解产物的界面行为，并分析结构变化和界面行为对泡沫性质的影响。经酶解后，蛋白中7S和11S典型条带消失并有新条带产生（约24ku）；与SPI相比，水解物中α螺旋含量减少，β转角和无规则卷曲含量增加；荧光波长发生红移。以上结果说明蛋白结构展开，进而促进蛋白功能性的改变。结果发现，酶解90min时样品起泡性最好（起泡性指数143.20%），可能由于此时水解物平均粒径最低（208.10nm），溶解度较高（90.44%），表面张力最低，有利于提升水解物在空气-水界面的吸附速率，但由于酶解作用产生较小的肽段失去了蛋白质网络结构的能力，因而对泡沫稳定性有负面的影响。此外，酶解作用大大提高了蛋白抗氧化性。通过酶解可以有效地改善SPI的起泡性，拓宽了酶解后的SPI作为一种有效的起泡剂在食品中的应用范围。

摘要:发动机性能变化和牵引阻力波动等时变因素对大功率动力换挡拖拉机（PST）换挡策略的适应性具有巨大威胁。为了构建动态精准模型和应对负载波动，以提高PST换挡策略的适应性，提出了一种基于数字孪生的自适应换挡策略。一方面，将发动机状态变化视作内部干扰，基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法对虚拟PST发动机进行实时校准，结合PST机理模型，实现对PST的实时动态精准建模。另一方面，将牵引阻力波动视作外部干扰，提出基于深度Q网络（DQN）的换挡策略生成方法。在实时动态精准建模和换挡策略自动生成两个机制的协同作用下，实现换挡策略的自适应调整。最后，开展了犁耕工况下的虚拟PST训练仿真及本文方法与模糊自适应方法的车速跟踪对比试验。结果表明，发动机转矩和燃油消耗率跟踪误差均值不超过7.28N·m和1.55g/(kW·h)，实现了对物理PST的动态精准建模。在长时间使用之后，发动机和牵引阻力的变化导致模糊自适应方法的换挡点和模糊规则不再完全适用，换挡表现逐渐变差，而本文方法的换挡表现和车速跟踪效果全程良好，其车速跟踪误差均值、燃油消耗率均值和总换挡次数分别为0.0125m/s、229.76g/(kW·h)和42，比模糊自适应方法分别减小0.91%、11.14%、34.38%，验证了本文方法的适应性和优越性。

摘要:基于方位特征（POC）方程的并联机构设计理论与方法，设计了一种全部由低副组成、具有位置正解符号化且部分运动解耦的两平移一转动（2T1R）并联机构，并对机构的主要拓扑特征（POC、自由度、耦合度、运动解耦性）进行分析与计算；基于拓扑特征运动学建模原理，导出机构符号式位置正解和反解；同时，由位置反解分析了机构奇异性，基于符号式位置正解求解了机构工作空间；根据基于虚功原理的序单开链法，对该机构动力学性能进行分析，计算得施加在3个驱动副上的驱动力；最后，对该机构应用于无人机操作及其安全着陆的动作原理进行了概念设计阐述。