摘要:多模态融合技术通过结合多源数据，可以克服单一模态的局限性。近年来，传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源，光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及数据分析方法，可以从中获取作物的表型参数、理化特征等信息，从而有助于评估作物的生长状况、指导农业生产管理。现有研究多数是基于单一模态数据展开，而单一模态的数据仅有一种类型的输入，缺乏对整体信息的理解，且容易受到单模态噪声的影响；部分研究虽然采用了多模态融合技术，但仍未能充分考虑模态间的复杂交互关系。为了深入分析多模态融合技术在农业领域应用的潜力，本文首先阐述了农业领域中多模态融合的先进技术与方法，重点梳理了多模态融合技术在作物识别、性状分析、产量预测、胁迫分析及病虫害诊断领域中的应用研究成果，分析了多模态融合技术在农业领域中存在的数据利用程度低、有效特征提取难、融合方式单一等问题，并对未来发展提出展望，以期通过多模态融合的方法推动农业精准管理、提高生产效率。

摘要:摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据（如：视频、声音和水质参数），为鱼群的投喂提供更加全面精准的决策依据。因此，提出了一种融合视频和音频数据的多模态融合框架，旨在提升鲈鱼摄食强度分类性能。将预处理后的Mel频谱图（Mel Spectrogram）和视频帧图像分别输入到Self-Attention-DSC-CNN6（Self-attention-depthwise separable convolution-CNN6）优化模型进行高层次的特征提取，并将提取的特征进一步拼接融合，最后将拼接后的特征经分类器分类。针对Self-Attention-DSC-CNN6优化模型，基于CNN6算法进行了改进，将传统卷积层替换为深度可分离卷积（Depthwise separable convolution，DSC）来达到减少计算复杂度的效果，并引入Self-Attention注意力机制以增强特征提取能力。实验结果显示，本文所提出的多模态融合框架鲈鱼摄食强度分类准确率达到90.24%，模型可以有效利用不同数据源信息，提升了对复杂环境中鱼群行为的理解，增强了模型决策能力，确保了投喂策略的及时性与准确性，从而有效减少了饲料浪费。

摘要:针对作物品种及病害种类繁杂、样本数据严重不平衡、处方类别多样及数据多模态等特点和难点，本文基于电子病历多模态数据整合，开展面向多样化、可拓展和多模态3种应用场景需求的作物病害处方推荐方法研究。针对常见病害多样化处方推荐应用场景，基于CdsBERT-RCNN和诊断推理构建了作物病害多样化处方推荐模型，提升了面向32种常见病害的诊断准确度及处方推荐的多样化水平；针对未训练少见病害和新添处方应用场景，基于MC-SEM和语义检索构建了作物病害可拓展处方推荐模型，提升了语义匹配准确性和案例库检索速度，实现对未训练病害的处方推荐功能；针对多种模态信息采集和输入应用场景，基于BATNet多层特征融合构建了多模态作物病害处方推荐模型，提升了多模态数据输入的处方推荐性能。实验结果表明，CdsBERT-RCNN模型对32种常见病害的诊断准确率达到85.65%，F1值达到85.63%；不同完整性输入测试中，仅输入症状信息即可达到81.19%的准确率，而添加环境信息和作物信息分别使准确率进一步提高1.65、3.61个百分点；MC-SEM模型对电子病历语义匹配任务达到皮尔森相关系数86.34%和斯皮尔曼相关系数77.67%；封闭集和开放集上处方推荐准确率分别达到88.20%和82.04%，验证了模型对未训练病害的推荐能力；BATNet对于多模态输入处方推荐任务的准确率和F1值达到98.88%和98.83%；应用场景分析和测试验证了模型在不完整模态（纯文本或纯图像）和不完整信息输入（作物、环境、症状）情况下泛化能力。该研究为数字化赋能作物病害防治决策提供了新的思路。

摘要:规模化蛋鸡养殖一直以来都面临着蛋鸡健康状态不易评估、疫病无法有效预防等问题，鸡群健康监测对于蛋鸡养殖业的意义日渐显著。蛋鸡作为恒温动物，其体温是评估健康状态的重要指标。本研究以叠层笼养蛋鸡为研究对象，提出了一种融合多源信息的蛋鸡体温测量方法。首先对热红外相机进行温度漂移校正和距离校正，以提高相机的测量精度。将热红外图像与采集的近红外图像和深度图像进行像素级配准，使用YOLO v8n目标检测网络对融合的多源图像进行蛋鸡头部检测，检测结果AP50为97.0%，AP50-95为76.1%。然后根据环境温度和蛋鸡头部距离信息对蛋鸡头部热红外图像进行温度漂移校正和距离校正，提取校正后图像的温度特征点计算蛋鸡头部温度。基于环境温度、环境相对湿度、环境风速、光照强度和蛋鸡头部温度构建了蛋鸡体温预测数据集，利用机器学习算法预测蛋鸡体温。其中随机森林算法在蛋鸡体温预测中表现最好，R2为0.696，RMSE为0.246℃。本研究为实现准确、无扰动地测量规模化蛋鸡养殖场的鸡只体温提供了参考。

摘要:为了提高规模化肉鸡养殖场中肉鸡死鸡识别的精度，基于彩色图像和热红外图像，分别提出了基于两阶段与单阶段的肉鸡死鸡检测方法。在两阶段方法中，首先使用YOLO v11-seg网络对彩色图像中肉鸡进行分割，获取肉鸡掩膜坐标；然后提取单只肉鸡热红外图像，使用YOLO v8-cls分类网络对单只肉鸡热红外图像进行分类。在单阶段方法中，基于彩色图像和配准热红外图像分别构建了G通道替换融合图像、加权融合图像、小波变换融合图像以及频域变换融合图像，使用多源融合图像数据集基于YOLO v11s目标检测网络构建了肉鸡死鸡检测模型。结果表明，两阶段肉鸡死鸡检测方法中，肉鸡实例分割平均精确率为94.2%，单只肉鸡热红外图像分类准确率为99.4%。单阶段肉鸡死鸡检测方法中，基于小波变换融合图像构建的肉鸡死鸡检测模型获得了最高的检测精度，检测平均精确率为93.0%。两种方法相比，单阶段检测方法在公共测试集上精确率更高，为92.3%，推理速度更快（6.1 ms/f），单模型部署更加简单。对肉鸡热红外图像温度分布分析表明，低周龄肉鸡与高周龄肉鸡的体表温度分布具有明显差异。提出的肉鸡死鸡检测方法，能够在高密度养殖下的恶劣成像环境中对肉鸡死鸡实现准确识别，为其他畜禽死亡检测提供了技术参考。

摘要:传统的猪病防治主要依赖于人工经验，很可能因为人工疏忽存在疾病漏诊。为此，构建一个多模态猪病知识图谱，帮助管理者更好地理解猪只间的关联关系，为后续有效识别潜在的疾病传播路径和异常情况提供良好的数据基础。首先，从不同来源获取猪病数据，经过知识抽取以及图像匹配后初步构建两个多模态猪病知识图谱；其次，提出基于“图像-文本”间关联增强的多模态融合方法，利用多头注意力机制学习图像与文本之间的语义关联，通过减少猪病视觉模态模糊问题带来的负面作用，以增强猪病实体的向量表征；最后，基于对实体向量表征相似度的计算，融合两个多模态数据集中的猪病实体，以形成一个知识完备性更高的猪病知识图谱。实验表明，本文提出的多模态融合方法在猪病实体对齐任务上取得了优异的性能，相较于现有方法，对齐准确性（Hits@1）提升0.033，在通用数据集DBPZH-EN、DBPFR-EN、DBPJA-EN上进行实验验证，对齐准确性分别提升0.152、0.236、0.180，证明了该方法在多模态知识图谱融合方面的有效性。

摘要:森林是维持碳平衡的重要组成部分，精确的森林生物量探测对环境改善和相关政策制定均有重要的推动作用。本文探索了将多源数据及丰度信息融合分析实现森林生物量反演。首先，采用MOPSOSCD获取研究区域的端元束，并获得每组树木端元的丰度信息，然后在Landsat 8 OLI及ASTGTM DEM中提取单波段因子、植被指数、地形因子、纹理特征等46个指标，测试融合丰度前后模型拟合效果。通过多元线性回归和BP神经网络模型进行生物量反演试验发现，采用多元线性回归模型时，优化前生物量均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）分别为41.09 mg/hm2、0.40，优化后最优RMSE和R2分别为38.66 mg/hm2、0.44。采用BP神经网络模型时，优化前生物量RMSE和R2分别为32.73 mg/hm2、0.56，最优RMSE和R2分别为32.07 mg/hm2、0.57。添加丰度后BP神经网络模型具有最优反演效果。通过试验验证了MOPSOSCD算法提取端元束对应的丰度在提升模型生物量反演精度的有效性。同时，试验证明端元的提取精度越高，对应模型生物量反演效果越好。

摘要:针对当前自动化采摘过程中仅依赖视觉技术无法准确识别番茄成熟度的问题，提出了一种基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法。该方法首先采用视觉触觉双重迁移学习融合算法作为特征提取融合模块，解决无法有效提取番茄特征信息的问题。其次，将软参数共享-多标签分类方法作为分类模块，通过增加不同分类任务之间的关联性，避免出现过拟合的现象。本文主要针对成熟后为红、黄果等单一颜色的番茄品种，并在新开发的视觉触觉数据集进行实验研究。实验表明，软参数共享-多标签检测模型参数量为1.882×107，成熟度AUC分值达到0.977 3，对比不确定性加权损失、自适应硬参数共享、十字绣网络和软参数共享等检测模型，参数量分别下降3.08×106、6.16×106、3.08×106和3.08×106，成熟度AUC分值分别提高0.017 5、0.017 9、0.026 7和0.008 9。这表明该方法在一定程度上提高了自动化采摘过程中对番茄成熟度的检测能力，为番茄成熟度检测问题提供了一种有效的解决方法。

摘要:采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求，通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像，利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割，并通过双模态回归网络对生菜表型特征进行估算。本文改进的分割模型的骨干网络由Xception替换为MobileViTv2，以增强其全局感知能力和性能；在回归网络中，提出了卷积双模态特征融合模块CMMCM，用于估算生菜的表型特征。在包含4个生菜品种的公开数据集上的实验结果表明，本文方法可对鲜质量、干质量、冠幅、叶面积和株高共5种生菜表型特征进行估算，决定系数分别达到0.922 2、0.931 4、0.862 0、0.935 9和 0.887 5。相较于未添加CMMCM和SE模块的RGB和深度图的表型参数估计基准ResNet-10(双模态)，本文改进的模型决定系数分别提高2.54%、2.54%、1.48%、2.99%和4.88%，单幅图像检测耗时为44.8 ms，说明该方法对于双模态图像融合的生菜表型特征无损提取具有较高的准确性和实时性。

摘要:溏心皮蛋与沙心皮蛋有着各自的口感和味道，均有各自受众，目前只能根据腌制时间来判断是溏心皮蛋还是沙心皮蛋，而这种方法不仅需要丰富的经验且误判比例较高。为了解决这一问题，本文设计了皮蛋红外图像和可见/近红外光谱采集装置，以及配套的溏心皮蛋和沙心皮蛋的分类模型。根据采集到的红外图像数据，在ResNet18网络添加MLCA（Mixed local channel attention）模块，得到的改进模型ResNet_MLCA实现了溏心皮蛋和沙心皮蛋的分类，准确率为95.0%。根据采集到的可见/近红外光谱数据，基于一维卷积设计了一维残差模块用于可见/近红外光谱数据的特征提取和分类，其对溏心皮蛋和沙心皮蛋分类准确率也达到95.0%。为了进一步提高模型检测准确率，将ResNet_MLCA模型所提取的红外图像特征和1D_ResNet所提取的可见/近红外光谱特征进行融合，得到的融合模型ResNet_OP对溏心皮蛋和沙心皮蛋分类准确率达到98.3%。研究成果提供了一种更低计算成本、更高准确率的溏心皮蛋和沙心皮蛋分类模型，对于指导皮蛋生产和提升皮蛋品质具有重要意义。

摘要:茶叶滋味是评价茶叶品质的关键指标之一，也是茶叶分级和市场定价的关键因素。提出基于电子舌和近红外光谱多模态融合技术的不同等级滇红工夫红茶样品滋味品质快速评价方法。利用蚁群优化（Ant colony optimization, ACO）算法得到的味觉特征数据，建立支持向量机（Support vector machine, SVM）的等级预测模型。以近红外光谱仪采集的样本光谱为特征，利用粒子群算法、灰狼优化算法、模拟退火算法和ACO等特征选择方法以及极限学习机、偏最小二乘法判别分析和SVM等分类算法建立了等级判别模型。研究结果显示，采用多模态融合技术对电子舌味觉特征和光谱特征进行总和特征融合，可建立有效的滇红工夫红茶品质等级的融合判别模型。与单一特征数据模型的预测性能相比，基于融合数据的SVM模型判别准确率更高。结果表明，基于融合数据的SVM最佳预测模型正确判别率为94.42%。可见，特征数据的融合能够更全面地反映待测样品的内在属性，基于电子舌和近红外光谱的融合技术对于评价滇红工夫红茶品质具有良好的应用前景。

摘要:随着精准农业航空的迅速发展，无人机凭借其高效且精准的优势在农业颗粒物料播撒领域得到广泛应用。飞播装置是实现无人机播撒的基础，飞播关键技术是改善无人机播撒效果的核心，与飞播配套的农艺管理是飞播质量的保障。首先概述了无人机播撒技术的发展历程，指出其在提高播种效率、减少劳动力和优化资源配置方面的重要性。重点阐述了现有的无人机飞播装置及其关键技术研究成果，包括关键部件结构优化、参数优选以及颗粒质量流量的检测方法。总结了无人机在大田播种、变量施肥、造林种草和生物防治等多个领域的应用情况。最后，分析了无人机播撒技术在农业实际应用中面临的挑战，提出未来研究内容包括：继续加强飞播装置创新设计，研发轻量化、模块化、智能化的飞播装置；研发适用于低空播撒的大载荷无人机，提升作业性能，降低作业成本；加强针对无人机播撒的配套农艺技术研究；加强无人机飞播过程控制和智慧决策。

摘要:为提高温室环境下移动机器人自主导航精度与效率，提出一种多传感器融合的自主导航方法。设计搭建了基于多维激光雷达、高清工业相机与边缘计算设备的温室移动机器人平台。为提高建图效率与精度，采用Gmapping算法构建二维格栅地图，其输入为三维激光雷达点云滤波后二维点云数据以及采用RF2O算法得到的里程计数据。针对设施栽培垄道狭长、对称、重复的环境特点，提出AprilTag定位校正方法，解决移动机器人定位丢失问题。使用Dijkstra算法和DWA算法分别规划机器人全局和局部导航路径。基于三维运动捕捉系统评估移动机器人定位精度，试验结果表明，在速度0.4、0.3、0.2 m/s下，移动机器人纵向定位误差平均值均不大于0.066 m，标准差均不大于0.049 m;横向定位误差平均值均不大于0.117 m，标准差均不大于0.092 m。在生产温室内开展了移动机器人自主导航性能评估试验，试验结果表明，在速度0.4、0.3、0.2 m/s下，移动机器人实际行驶轨迹与期望轨迹之间横向偏差平均值均不大于0.050 m，标准差均不大于0.032 m，航向偏差平均值均不大于2.2°，标准差均不大于1.4°。移动机器人的定位与导航精度能够满足温室内的连续稳定作业需求。

摘要:针对名优茶采摘末端执行器作业成功率低的问题，对一款欠驱动式末端执行器进行优化设计。以英红九号为对象，对其嫩芽的物理和力学特性进行测定；分析末端执行器的结构及工作原理，根据末端执行器在初始、剪切和后抛等3个工作状态下的杆长几何关系建立多个等式和不等式约束条件，以杆长之和最小作为目标函数，运用信赖域寻优算法将总杆长缩短25.33%；对末端执行器进行静力学分析，解得所产生的剪切力为7.0 N，大于剪断茎秆所需的极限剪切力。对夹持位置、生长角度和一芽多叶等关键因素开展单因素试验，结果表明：当夹持位置为4~8 mm、生长角度为70°~90°、采摘对象为单芽或一芽一叶时，末端执行器作业效果达到最佳，成功率为93.30%~95.00%，平均采摘时间为0.64 s，均优于优化前末端执行器。优化后末端执行器作业成功率得到明显提高，体型明显减小。

摘要:根据茄科蔬菜贴接法嫁接工艺要求，设计了一种对称式蔬菜单株自动嫁接机，在PLC系统控制下，可以连续自动完成对砧穗木苗株的夹取传送、切削、对接以及对嫁接夹裁切、持夹上夹、夹苗固定等功能。重点设计了构成嫁接机的取送苗机械臂、夹持苗机械手、砧穗木切削装置、裁夹上夹装置以及控制系统，确定了各机构关键结构参数以及控制流程。选择辣椒苗为嫁接对象，开展了蔬菜单株自动嫁接机样机性能试验，试验结果表明，各环节执行时间越短，即加快执行速度，嫁接合格率均会下降，影响程度由大到小依次为对接苗时间、上夹时间和取送切苗时间。嫁接苗损伤率的影响则集中在取送切苗环节，该环节执行速度越快，嫁接苗损伤率会有所上升。在各环节执行时间优化基础上，分别对主夹指高度和砧穗木切削装置刀刃倾角进行单因素结构优化试验，获得最优主夹指高度和刀刃倾角分别为13 mm和25°。优化后蔬菜单株自动嫁接机嫁接效率为300株/h，损伤率为2.5%，嫁接合格率为94.8%，达到了设计要求。

摘要:为提高排种器在大坡度倾斜工况下的播种质量，设计了一种丘坡地水平圆盘式玉米精量排种器。通过分析影响水平圆盘式排种器性能的因素，设计了异端面斜向型孔和环形分区壳体，并确定了其关键结构参数；设计了排种盘双侧充种斜面以提高种子群流动性和充种性能。以型孔小端面直径、导种斜面倾角、排种盘转速为试验因素，以合格指数、漏播指数和重播指数为评价指标，开展二次正交旋转回归组合试验并进行参数优化，结果表明：当小端面直径为11.25 mm、导种斜面倾角为57.43°、排种盘转速为10.56 r/min时，合格指数为94.77%、漏播指数为1.47%、重播指数为3.86%，满足玉米精量播种要求。在优化参数下进行了排种器倾斜工况性能试验（倾斜方向设置为前倾、后倾、左倾和右倾，倾斜角为6°、12°、18°），结果表明：对比无充种斜面的排种盘，带有双侧充种斜面的排种盘无论倾斜方向或角度如何变化（0°~18°），排种器合格指数均大于93%，漏播指数均小于4%，且差异性较小。该排种器可为丘陵山区玉米播种机研发和应用提供参考。

摘要:针对目前型孔轮式小麦排种器漏播率高等问题，设计了一种摩擦调节式小区小麦精密排种器。通过对单粒种子排种过程进行受力分析，确定排种器种沟夹角β>17.7°。利用离散元仿真分析确定排种器关键部分结构尺寸以及摩擦盘较优的转速范围（种沟夹角β为30°、型孔轮摩擦角γ为14°，摩擦盘转速为20~28 r/min时漏播率最低）。通过受力分析、仿真分析以及实际作业情况确定排种器关键结构参数范围。以摩擦盘转速、型孔轮转速、拨片间隙为试验因素，以粒距合格率、漏播率、重播率为评价指标，进行三因素三水平的回归响应面试验，通过建立回归方程及响应面数学模型分析各工作参数对试验指标的影响。通过参数优化得到最佳工作参数为型孔轮转速6 r/min、摩擦盘转速24 r/min、拨片间隙3.1 mm，并对该试验组合进行验证试验，得到粒距合格率为89.13%、漏播率为4.83%、重播率为6.04%，试验结果与预测值差异约1个百分点，满足小麦精少量作业要求，研究结果可为小区小麦精密排种器研究提供技术支撑。

摘要:针对黄淮海两熟区麦茬地秸秆覆盖量大、切碎质量差、根茬处理难，传统玉米免耕播种机清秸清茬效果有限，能耗高，高速作业易拥堵等问题，设计了动力补偿自适应清秸装置。通过分析清秸盘前倾角和安装夹角、作业速度和清秸盘转速等参数对清秸作业效果的影响，确定了清秸装置结构参数和运动参数的取值范围。以作业速度、清秸盘转速和安装夹角为试验因素，以种床清秸率和作业功耗为试验指标，通过EDEM离散元仿真软件，对不同参数下清秸装置作业进行仿真对比，确定了各参数对清秸装置性能的影响规律。设计了被动清秸和主动清秸结合的动力补偿自适应控制系统，进行田间试验，结果表明：当出现拥堵时，清秸装置能够及时进行动力补偿，进入主动清秸作业状态，解决拥堵；作业速度为12 km/h、清秸盘安装夹角为67.5°、清秸盘转速为130 r/min、入秸入土深度为55 mm时，平均种床清秸率为88.93%，最高达91.33%，较完全主动清秸方式节省功耗43.50%以上，作业幅宽满足黄淮海两熟区免耕播种作业要求。

摘要:针对长江中下游稻油轮作区油菜直播作业时，地表留存的水稻秸秆质量大，直播机触土部件进行秸秆混埋、深埋等作业时，存在秸秆全量还田难度大、机具易堵塞等问题，设计了一种稻茬田油菜直播秸秆覆盖还田装置，该装置可与油菜直播机配合作业，完成秸秆后铺覆盖还田、开畦沟、灭茬旋耕碎土、施肥播种等作业工序，实现部分秸秆厢面覆盖还田，可以通过液压系统控制装置作业参数调节部分秸秆混埋还田作业效果和厢面覆盖秸秆质量。秸秆覆盖还田装置主要由拨秸部件、割秸部件、提秸部件、输秸部件和液压系统等组成，通过动力学与运动学分析，确定秸秆覆盖还田装置关键部件结构及运行参数。开展田间试验，试验结果表明，油菜直播秸秆覆盖还田装置各工作部件作业正常，机组作业通过顺畅，当秸秆覆盖输入量为1.9~2.7 kg/s时，机具作业后厢面秸秆覆盖作业均匀性好，当输入秸秆量达2.7 kg/s时，秸秆覆盖作业均匀性系数可达90.8%，研究结果为稻茬田油菜直播秸秆覆盖还田装置设计提供参考。

摘要:针对菠菜等小粒径蔬菜种子窄行密植种植农艺中播种均匀性要求高和缺乏适用播种机械等问题，设计了一种集旋耕起垄、开沟、播种、覆土等功能于一体的窄行密植精密播种机，实现密植蔬菜垄上窄行精量播种作业。阐述了播种机整机设计方案，设计了开沟-排种总成；通过分析气力针式行星轮系窄行密植多行并联精密排种器投种过程种子受力与运动，明确了影响落种轨迹及株距均匀性的主要因素；通过构建开沟器与土壤接触力学模型，确定了开沟器圆盘、滑刀式分土板和投种口结构参数；开展开沟器作业过程离散元仿真，以开沟深度、滑刀式分土板倾角、作业速度为试验因素，以土壤扰动量和开沟深度变异系数为试验指标，进行二次回归正交组合试验，得到开沟器各参数最优组合为开沟深度45.45 mm、滑刀式分土板倾角20.14°、作业速度0.40 m/s。田间作业开种沟试验结果表明，最优参数组合下，圆盘-滑刀组合式开沟器开沟深度变异系数为9.57%，土壤扰动量为13.37 cm2，开沟性能较优；田间播种试验结果表明，窄行密植精密播种机播种作业后单行苗数变异系数、各行苗数一致性变异系数均不高于9.95%，满足小粒径蔬菜种子窄行密植播种农艺要求。

摘要:桑园耕整地作业是提高桑叶产量的重要基础，根据桑园种植模式和耕整地作业要求，设计了一种适用于桑园的立式旋转动力耙。根据桑园种植模式和耕整地农艺要求确定了动力耙整机结构，通过对耙刀作业过程理论计算和运动学分析，确定耙刀结构参数。利用离散元法对动力耙作业过程进行仿真，分析不同外倾角对耙刀所受扭矩和作业质量的影响以及耙刀作业过程中所受扭矩的变化规律。选取转子转速、前进速度、耙深为试验因素，以碎土率、耙后地表平整度、土壤容重为试验指标，进行了三因素三水平正交旋转组合田间试验。试验结果表明：转子转速和前进速度对碎土率、耙后地表平整度和土壤容重的影响极显著；耕深仅对碎土率的影响显著，对耙后地表平整度和土壤容重均无显著影响。优化计算得到作业参数最优组合：转子转速为350 r/min、前进速度为0.7 m/s、耕深为20 cm，此时碎土率为97.89%，耙后地表平整度为11.04 mm，土壤容重为1.11 g/cm3。以优化得到的作业参数组合进行验证试验，得到碎土率为97.29%，耙后地表平整度为11.53 mm，土壤容重为1.07 g/cm3，与优化得到的结果一致，满足作业要求。

摘要:机械化插秧作业是水稻生产的重要环节，研究插秧机组技术参数随格田参数变化的定量规律，不仅可提高插秧机组作业效率，而且为确定不同插秧机组适宜作业格田条件和依据不同格田规模选择合适插秧机组型号提供理论依据。基于机组运行机理和实地调研结果，明确插秧机组作业方式及作业路径，建立插秧机组纯作业时间、加秧（肥）时间、转弯时间等参数计算模型，进而建立2种加秧方式下插秧机组时间利用率随格田参数变化的数学模型；采取多点多设备同步跟踪试验方法获取5种插秧机组的各项时间数据，依据所建模型及有效数据，采用Matlab 2020a模拟仿真得到两种作业方式下5种插秧机组时间利用率随格田长度、面积的变化规律，进而确定3种不同时间利用率下，各机组适宜作业单元格田长度和面积的耦合关系。研究表明，加秧次数是影响插秧机组时间利用率波动增大的主要因素；固定时间利用率条件下，当时间利用率分别为0.45和0.5时，机组适宜格田长度及面积均呈反比例关系耦合变化，当时间利用率为0.55时，机组适宜作业格田长度和面积呈多区域分布，且格田长度具有明显多段性；研究给出了3种时间利用率条件下各插秧机组适宜作业的格田参数特征值。

摘要:棉纤维长度是棉花品质检测的关键指标之一。为保证棉纤维检测时处于稳定伸直状态，结合计算流体力学（CFD）和正交试验对自主设计的棉纤维吸风口内部气流场进行数值模拟和优化。通过单因素试验分析吸风口长度、宽度和高度对腔体流场均匀性、气流速度及压力的影响，并通过数值模拟与正交试验优化吸风口参数配置。单因素结果试验表明，较优参数高度为2.6~3.0 mm，宽度为40~60 mm，长度为65~105 mm。确定速度不均匀系数和压力不均匀系数综合加权得分作为评价指标，通过正交优化试验研究影响吸风口内部气流场分布的因素，结果表明，影响气流场均匀性主要因素依次为吸风口长度、高度和宽度。优化后吸风口结构参数组合为：高度2.8 mm、宽度50 mm、长度85 mm。在此组合下，截线A、B、C速度不均匀系数相对于9种试验平均值分别下降0.30、0.33和0.31，压力不均匀系数下降0.13、0.21和0.21，速度和压力综合加权得分最高达到99.979 3和99.688 9。通过对35组棉样图像逐行像素数量对比验证，最优参数组合在3组行区间（每个图像按行划分3组）的占比分别为86.44%、46.77%和10.61%，表现出最佳棉纤维伸直度，且与数值模拟结果一致。研究结果为棉纤维吸风口气流分布评价方法提供参考以及棉纤维长度精准检测奠定了基础。

摘要:为实现冬枣摘熟留青分批收获，针对设施枣园种植环境设计了一款用于冬枣振动采收参数寻优，具有信息感知功能可调幅变频的试验装置。为探究受迫振动下影响枣果脱落的主要因素，获得最大熟果脱落率和最小青果脱落率，构建了果实单摆动力学模型，通过对模型的求解，确定了影响果实脱落的主要因素为振动频率、振动幅值和振动时间。然后，采用显示推拉计进行脱落模拟试验，确定了熟果、青果、果柄的脱落次序，证明了摘熟留青的可行性。最后，建立了脱落率与采收机收获参数数学模型，以熟果脱落率和青果脱落率为指标对采收参数进行优化，得到冬枣摘熟留青最佳参数组合：振动频率为12.66 Hz、振动幅值为15.02 mm、振动时间为3.98 s，此时，熟果脱落率为70.08%,青果脱落率为11.97%。并对优化结果进行了田间试验验证，试验结果与优化值相近。

摘要:为解决天然橡胶产业中胶工劳动强度高、技术难度大等问题，设计了一种基于激光仿形的三轴式自动割胶装置，通过分析天然橡胶树树围和人工割胶轨迹，确定三轴移动机构结构参数和算法程序，结合STM32开发板控制割胶轨迹；设计贴树割胶机构和仿形旋转机构，分析3种状态下距离测量值，结合多个舵机完成装置贴树仿形割胶。以割胶角度、割胶深度和橡胶树树围为试验因素，以割胶深度合格率与割面平滑度合格率为试验指标，利用Design-Expert软件设计并进行室内割胶试验。试验结果表明，当割胶角度为24°、割胶深度为4.96 mm时，装置对不同橡胶树树围具有优异的割胶效果，其中橡胶树树围为583 mm时割胶效果最佳，此时割胶深度合格率为91.38%，割面平滑度合格率为89.73%，满足割胶作业要求。

摘要:针对常规横向型输送链式地膜捡拾装置作业时撕膜产生细小碎膜造成捡拾率低和回收后残膜含杂率高等问题，研制了纵向型钉齿链式地膜捡拾装置。为进一步提升纵向型地膜捡拾装置作业性能，对该装置进行优化。设计既过载打滑，又方便安装功能部件的摩擦型钉齿式地膜捡拾链。通过理论分析对橡胶链摩擦块、钉齿链驱动轮和链板导轨等关键部件进行设计。基于ADAMS建立地膜捡拾链传动系统动力学仿真模型，分析不同转速下捡拾链振动特性，对起膜过程膜杂进行受力分析，优化起膜装置。设计了样机并进行了作业参数多因素试验，以作业速度、捡拾钉齿间距、起膜铲入土深度、起膜铲铲尖与捡拾滚筒中心距为试验因素，残膜捡拾率、回收残膜含杂率和牵引阻力为试验指标，运用Central Composite Design（CCD）方法开展了四因素五水平二次回归正交组合试验。分析了地膜捡拾装置各试验因素对试验指标的影响，建立了回归模型，并利用多目标优化方法获得了最佳参数组合为：作业速度6 km/h、捡拾钉齿间距228.6 mm、起膜铲入土深度37 mm、起膜铲铲尖与捡拾滚筒中心距130 mm，此时田间试验测得残膜捡拾率为90.12%，回收残膜含杂率为8.96%，牵引阻力为19.905 kN。试验结果与回归模型预测值相对误差不大于4.55%，说明参数优化回归模型可靠，摩擦钉齿链式地膜捡拾装置满足残膜回收技术要求。

摘要:针对残膜回收机捡拾装置寿命低以及作业过程中存在漏膜等问题，为提高残膜回收率及作业效率，设计了一种铲齿式起膜装置。设计起膜齿结构及排列方式，并进行起膜齿力学分析计算，确定起膜装置影响因素。使用EDEM软件对边膜齿开展离散元仿真，建立边膜齿-土壤的作业模型，选取边膜齿入土角、边膜齿铲片形状作为试验因素，以边膜齿所受合力以及磨损量作为评价指标，采用两因素三水平仿真试验。试验结果表明，当边膜齿入土角为35°、边膜齿铲片形状为SP2时，作业性能较优，合力为228.83 N，磨损量为2.81 mm，较优组合下对土壤挠动情况进行分析，土壤表层呈驼峰状可有效抬起土壤，通过ANSYS结构静力学模块与EDEM耦合，得到边膜齿最大应力为48.513 MPa，最大变形量为0.416 mm，仿真结果表明起膜齿结构设计和作业情况满足设计要求。田间试验结果表明，铲齿式起膜装置平均起膜率为94.2%，研究结果可为残膜回收机起膜装置设计提供参考。

摘要:针对现有捡石机存在捡净率低、工作阻力大等问题，设计了一种基于阿基米德曲线的螺旋拨齿式捡石机。通过对挖掘齿在挑石及抛石作业过程进行运动学分析，确定了主要零部件的结构参数与工作参数。为了验证捡石机工作的可靠性与作业效果，以挖掘齿刀刃起始滑切角、机具前进速度、刀轴转速为试验因素，石块捡净率、作业扭矩为评价指标，选择Box-Behnken试验设计方法进行三因素三水平正交试验，通过Design-Expert软件对试验结果进行方差分析和响应面分析，明晰了试验因素及交互作用对捡石机作业性能的影响规律，对构建的线性回归模型进行多目标求解优化，结果表明：当挖掘齿刀刃起始滑切角为14.73°、机具前进速度为0.34 m/s、刀轴转速为171.89 r/min时捡石效果最佳。以优化后的参数进行田间验证试验，结果表明，平均石块捡净率为90.04%，满足农田捡石作业要求。

摘要:松嫩平原作为世界三大盐碱地区之一，其特有的苏打盐碱土因其粘重特性显著，在设计和优化针对该类型土质的作业机具时，必须考虑土壤耕作阻力。离散元法（Discrete element method, DEM）在预测土壤耕作阻力时更加精确快速，成为耕作机具设计优化的重要工具。本研究构建苏打盐碱土DEM模型并进行参数标定，选择Hertz-Mindlin with Bonding V2模型作为DEM仿真模型。通过文献查阅获取土壤与机具的本征参数，使用倾斜平面试验确定土壤间、土壤与机具间的接触参数。进一步采用锥刺和单轴压缩试验，结合中心复合设计（Central composite design，CCD）获取Bond键参数的最优组合。最后通过田间试验验证参数标定的准确性。试验结果表明，锥刺和单轴压缩试验土壤屈服阻力分别为153.3 N和331.4 N；在深40 cm土层，开沟铲作业阻力为11 907.5 N；Bond键最优参数组合：单位面积法向刚度Kn为3.68×107 N/m3、单位面积切向刚度Ks为2.97×107 N/m3、法向应力σ为197 374 Pa和切向应力τ为96 285.5 Pa。通过对比锥刺试验、单轴压缩试验及田间试验的阻力预测值与实测值，相对误差分别为-0.95%、0.78%和-8.61%，证明了DEM模型的可靠性，展示了该模型准确预测苏打盐碱土耕作阻力的能力。

摘要:针对名优茶采收过程中机械部件与茶茎秆相互作用机理不明确、茶茎秆模型不精确等问题，以茶茎秆为研究对象，提出了一种基于粘结增强法的茶茎秆3层离散元仿真模型。以最大剪切力为评价指标，通过Plackett-Burman试验、最陡爬坡试验和Box-Behnken试验，完成茶茎秆仿真粘结参数标定，利用标定的参数构建拉伸和穿刺模型进行相应仿真试验，与物理试验进行对比。结果表明，粘结参数中木质部-木质部法向接触刚度、木质部-木质部切向接触刚度和粘结半径对茎秆力学性能影响显著，其最优组合为3.447×1011 N/m3、3.536×1011 N/m3和4.404×10-5 mm；拉伸和穿刺验证试验相对误差不大于3%，且茎秆受力变化趋势基本一致，表明标定优化后参数具有可行性和准确性，可为茶茎秆相关系统数值模拟研究提供理论基础。

摘要:轴流泵在小流量工况下运行时，由于进流速度较低且存在壁面回流，会导致水力性能劣化，产生严重的机组振动，威胁泵站的安全稳定运行。沟槽流动控制技术是一种有效改善轴流泵水力性能的方法，其结构参数对水力性能的影响关系目前尚不明确。运用数值模拟方法，通过改变重要几何参数对沟槽结构进行了改型设计，研究轴流泵沟槽结构参数单因素及多因素变量对轴流泵深度失速工况下的水力性能影响，并运用响应曲面法对沟槽结构参数进行了优化设计。研究结果表明，沟槽尾部距离、沟槽深度和沟槽宽度3个参数中，沟槽尾部距离对轴流泵水力性能和内部流场的影响最明显，轴流泵沟槽关键几何参数最优参数组合为：沟槽深度h为0.022倍叶轮直径；槽宽W为0.088倍叶轮直径；沟槽尾部距离L2为0.106倍叶轮直径。研究结果可为沟槽流动控制技术在轴流泵装置设计和运行提供有效支撑。

摘要:水稻稻谷氮含量直接影响其营养状况和作物品质，本文基于高光谱特征与植株氮含量间关系开展稻谷氮含量估算研究。获取了水稻拔节期、扬花期和完熟期无人机高光谱遥感影像，在获取窄波段归一化差值植被指数（N-NDVI）与水稻植株氮含量敏感波段中心波长以及极大值区域Ω的基础上，通过构建内接矩形自动确定了水稻植株氮含量估算的最优敏感波段宽度，并建立了植株氮含量与稻谷氮含量的相关关系；基于最优波宽构建N-NDVI实现了稻谷氮含量估算，并进行了精度验证。结果表明，利用内接矩形自动筛选出的N-NDVI植株氮含量最优敏感波段宽度在各时期水稻植株氮含量和稻谷氮含量反演中均取得较高精度。在稻谷氮含量反演精度验证中，稻谷氮含量实测值和稻谷氮含量预测值之间的决定系数R2为0.410 9~0.610 6，归一化均方根误差NRMSE为11.33%~16.85%，平均相对误差MRE为9.53%~13.24%，各生育期预测精度从大到小排序为完熟期、拔节期、扬花期。在完熟期，敏感波段中心波长为629.85/701.93 nm，对应高光谱最优波宽±6 nm构建的N-NDVI估算稻谷氮含量的精度最高(R2=0.590 0，NRMSE为14.06%，MRE为11.59%)。本文提出的稻谷氮含量反演方法具有一定可行性，为禾本科谷类作物预测籽粒氮含量提供了参考。

摘要:为探讨无人机遥感与多时相参数融合在冬小麦单产预测中的潜力，采集了冬小麦7个生育期的无人机RGB和多光谱数据，从中分别提取光谱参数和形态参数，采用5种机器学习算法建模，比较不同生育期单产预测效果，在此基础上，筛选优势参数组合，分别比较不同生育期及参数组合与单产预测之间的相关性。结果表明，不同生育期及参数组合对冬小麦单产预测具有不同影响；单生育期时，灌浆期和开花期预测效果最佳，其次为抽穗期、孕穗期、成熟期、拔节期和分蘖期；多生育期时，双生育期、三生育期、四生育期组合预测精度逐渐升高，但考虑到增长幅度以及数据采集、算力开销、处理成本等因素，“拔节期+抽穗期+灌浆期”的三生育期组合经济性最高。5种机器学习算法整体预测精度从高到低分别为反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、极端梯度提升和逐步多元回归，通过机器学习可解释性方法SHAP优选的光谱和形态参数组合虽然不同生育期有所不同，但除拔节期外，均能提高单产预测精度。研究结果可为冬小麦单产预测提供方法依据和技术参考。

摘要:为快速、准确获取育种向日葵叶面积指数，通过无人机搭载多光谱相机和DJI L1型激光雷达镜头，获取向日葵现蕾期、开花期和成熟期的无人机遥感数据。计算了9种多光谱植被指数和8类纹理特征，提取了8种LiDAR特征参数，利用皮尔逊相关系数法筛选出与LAI相关性高的4种植被指数、3类纹理特征和4种LiDAR特征参数；采用K近邻（K-nearest neighbor, KNN）、随机森林（Random forest，RF）、极致梯度提升树（eXtreme gradient boosting，XGBoost）和分类提升算法（Category boosting，CatBoost），分别构建基于植被指数、纹理特征、LiDAR特征参数、植被指数+纹理特征、植被指数+LiDAR特征参数、纹理特征+LiDAR特征参数和3类特征组合的向日葵LAI估测模型，利用决定系数（Coefficient of determination，R2）和均方根误差（Root mean square error，RMSE）来评价模型精度；采用最佳模型反演育种向日葵LAI并将其可视化。结果表明，CatBoost算法与植被指数+纹理特征+LiDAR特征参数建立的向日葵LAI估测模型在3个时期的效果最好，决定系数分别为0.93、0.91和0.90，均方根误差分别为0.13、0.14和0.15。研究结果可为向日葵育种及田间精准管理提供依据。

摘要:针对复杂工况下孢子捕捉设备显微成像易出现离焦模糊导致高频信息缺失和夏孢子边缘模糊等问题，提出了一种改进DeblurGANv2模型的小麦条锈菌夏孢子离焦模糊显微图像复原方法。首先，在DeblurGANv2模型特征融合模块后设计引入一个自底向上的5层特征增强模块，缩短浅层特征向深层特征的传播路径，增强不同尺度特征信息的相互融合，提升模型对高频和孢子边缘等信息的复原效果；同时，在特征提取主干网络部分引入卷积注意力机制（Convolutional block attention module，CBAM），在空间和通道2个维度增加夏孢子特征信息权重，提升模型对夏孢子的特征表达能力，丰富复原图像中夏孢子细节信息；最后，选取4种主流目标检测模型YOLO v5、Faster-R CNN、CenterNet和YOLO v8对复原前后的图像进行夏孢子检测，对比改进DeblurGANv2复原模型对检测性能的影响。试验结果表明，改进后DeblurGANv2复原模型均方误差、峰值信噪比和结构相似性指标分别为0.0014、28.88 dB、0.966，相较于原始DeblurGANv2模型性能分别提升17.65%、3.29%、0.35%；4种目标检测模型在结合改进DeblurGANv2复原模型去模糊后，检测性能指标均有不同程度提升，其中结合改进DeblurGANv2复原的YOLO v8模型性能表现最优，精确率、召回率、平均精度均值分别为96.1%、95.1%、97.7%，与直接使用YOLO v8检测模型相比，分别提升3.0、5.0、23.6个百分点，验证了本文提出的改进DeblurGANv2复原模型可复原出显微图像中离焦模糊夏孢子信息，显著提升了夏孢子目标检测模型检测性能，为气传小麦条锈菌夏孢子检测提供了技术支持。

摘要:作物叶片等级和病害的快速准确识别对开发农业智能设备以促进农产品精细化管理有着重要意义。针对作物叶片等级和病害识别准确率低、成本高等问题，提出主干信息共享与多感受野特征自适应融合的作物叶片等级和病害识别算法(Crop leaf grade and disease recognition network，CLGDRNet)。首先，CLGDRNet采用CSPNet、GhostNet、ShuffleNet构建特征提取主干网络，同时将CSPNet、GhostNet、ShuffleNet所提取的特征信息进行共享以达到信息互补的目的；其次，设计多感受野特征自适应融合模块(Multi-receptive field feature adaptive fusion module，MRFA)，将不同感受野特征图进行自适应加权融合，在增强模型局部感受野的同时突出有效通道信息；最后，提出一种深层梯度跨空间学习高效多尺度注意力模块（Efficient multi-scale attention mechanism with deep gradient cross-space learning，EMAD），将EMAD嵌入模型的颈部以获取深层梯度信息和目标坐标信息并跨空间融合不同尺度的上下文信息，使模型能够对深层特征图产生更精确的像素级关注。实验结果表明，CLGDRNet在初烤烟叶分级数据集（Tobacco leaf grading dataset, TLGD）上识别精度mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别达到85.0%、76.1%，在苹果叶病害数据集（Apple leaf disease dataset, ALDD)上识别精度mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别达到97.6%、74.2%。相较于多种先进目标检测算法，CLGDRNet具有更高的识别精度，可为高精度作物叶片等级和病害识别提供关键技术支撑。

摘要:针对水下目标检测面临着生物尺度变化大以及样本不均衡的问题，本文提出一种水下生物多尺度目标检测方法(Underwater multi-scale-YOLO v7，UMS-YOLO v7)。首先，设计一种由可切换空洞卷积组成的特征提取模块，该模块可在不同大小的感受野上捕获多尺度目标特征，使得提取的特征信息更加全面；其次，使用轻量级的上采样算子融合上下文信息，提高模型对目标的特征学习能力；最后，通过结合Wise-IoU和归一化Wasserstein距离两种相似性度量，提高了不同尺度目标的定位精度，同时降低了多尺度样本分布不均衡对模型的影响。实验结果表明，该模型相较于当前其他模型在检测精度方面表现出明显的提升，在RUOD和DUO数据集上平均精度均值分别达到64.5%和68.9%。与YOLO v7模型相比，UMS-YOLO v7提高了多种尺度目标检测精度，在DUO数据集上，针对大、中、小3种尺度目标平均精度均值分别提升8.3、4.8、12.5个百分点，其中小目标提升效果最为显著。与现有的其他模型相比，改进的模型具有更高的检测精度，更适用于水下生物多尺度目标检测任务，并且针对不同数据分布的样本具有泛化性和鲁棒性。

摘要:以环鄱阳湖城市群为例，将生态系统服务、电路理论模型及复杂网络模型相结合，建立基于“生态安全格局-拓扑特征-生态保护斑块”的生态安全格局研究框架。首先利用InVEST模型计算2000—2020年的生态系统服务分布并识别生态源地，而后基于电路理论模型构建生态安全格局，最后利用复杂网络模型分析网络结构拓扑特征，并对2020年生态网络进行增边优化并识别生态保护斑块。研究表明：研究区三期总体生态安全格局表现出北高南低的分布格局，且生态安全水平随时间推移逐步下降。2000—2020年，生态网络节点的重要性与聚集程度均有所下降，生态节点间相互联系被削弱，生态网络整体质量下降。采用度低者优先的策略对2020年生态网络进行模拟增边优化，提高了网络的鲁棒性，使得网络的结构稳定性和分布均衡性均有改善，缓解了研究区生态质量南北不平衡的现象。结果表明从多角度综合性视角出发，充分利用现有的生态斑块资源配合生态廊道的优化措施可以有效提高生态安全格局的稳定性。

摘要:沿海养殖池塘对保障食物供给、提供优质蛋白和促进沿海社会经济发展具有重要作用，但养殖池塘快速扩张对区域生态系统稳定带来巨大挑战，急需加强沿海养殖池塘时空监测和可持续管理，而目前缺乏长时序养殖池塘年际空间分布数据集。本文基于1986—2021年长时序Landsat遥感影像，借助Google Earth Engine平台与ArcGIS软件生成了江苏省沿海36年的养殖池溏空间分布数据，并探究其时空变化特征。结果表明：江苏省沿海养殖池塘识别总体精度和Kappa系数均大于91%和81%，分类结果准确。江苏省沿海养殖池塘快速增长，1986—2021年增长761.75 km2，且突出表现为缓慢增长阶段（1986—1996年）、快速增长阶段（1997—2001年）、波动增长阶段（2002—2005年）、快速增长阶段（2006—2013年）、波动下降阶段（2014—2021年）。空间分布集中于盐城市的大丰区、射阳县、响水县和东台市。江苏省沿海养殖池塘空间聚集于河口、港口和沿海平原，如临洪河河口、灌河河口、新淮河河口、新洋港、晚庄港和川东港，且空间聚集性加强。江苏省沿海养殖池塘扩张集中发生于1995—2015年，转入来源主要为其它建设用地、高覆被草地和滩涂。

摘要:为探究库布其沙漠植被净初级生产力（Net primary production, NPP）的时空演变规律及其气象驱动因素，利用2001—2023年的MOD17A3HGF NPP数据，采用趋势分析、稳定性分析、相关分析、重要性分析等研究方法，分析库布其沙漠年均NPP的时空变化特征及其与潜在蒸散发、降水量、相对湿度、温度、水汽压亏缺量、风速等影响因素之间的关系。结果表明，2001—2023年库布其沙漠年均NPP为108.60 g/(m2·a)，范围为75.69～134.97 g/(m2·a)，整体呈现波动上升趋势。空间上，植被NPP主要分布在呼和木独镇西北部、吉日嘎朗图镇北部以及独贵塔拉镇东北部和南部。库布其沙漠地区植被NPP总体上为极显著增加趋势，稳定性波动较大，空间变异性显著。未来趋势分析表明，73.58%植被NPP具有反持续性，揭示了未来库布其沙漠植被NPP可能出现与当前变化趋势相反的情况。植被NPP与温度和降水量呈正相关的像元数占总像元数的比例最高，分别为90.56%和98.07%；植被NPP与风速和相对湿度呈负相关的比例最高，达60.57%和75.57%。潜在蒸散发和降水量为影响库布其沙漠植被NPP变化的主导因子。库布其沙漠植被NPP存在较强的时空异质性。本研究为荒漠生态系统的管理和可持续发展提供了科学依据。

摘要:全球变暖加剧了季节性冻土区冻融格局的变化，磷（Phosphorus,P）是农田生态系统响应气候变暖的主要限制性元素。本研究以室内试验为基础，以黑龙江省3种典型土壤（黑土、黑钙土、白浆土）为研究对象，以腐熟秸秆（F）和生物炭（B）为外源介质，进行为期50次的冻融循环试验，评估冻融循环作用下外源土壤改良剂对黑龙江省3种典型土壤磷素有效性的影响。试验结果表明：在冻融循环过程中，3种类型土壤中外源介质的施加显著改变了土壤的理化性质，并在不同程度上增加了土壤磷素有效性。随着冻融循环次数的增加，土壤速效磷（Olsen-P）含量呈现先增加后减小再增加趋势，在黑土、黑钙土、白浆土中增幅最大的处理分别为F、F+B、F+B；土壤pH值、含水率、冻融循环次数及酸性磷酸酶活性是影响土壤Olsen-P含量的重要因素。根据HEDLEY磷分级结果发现，在冻融循环条件下，黑土、黑钙土、白浆土中F、F+B、F处理活性磷组分平均含量最高；不同活性磷库中，稳定磷组分含量在3种土壤中均显著高于活性磷含量与中等不稳定磷组分含量。研究结果对于农作物秸秆的综合利用具有理论参考价值。

摘要:设计了一款适用于多元有机废弃物快速无害化处理的节能环保型层式好氧发酵智能装备，主要包括发酵仓、布料系统、匀翻系统、增氧曝气系统、出料移位系统和控制系统。发酵仓采用层式箱体结构，有效容积为136.51 m3；位于箱体顶端的布料系统采用链式刮板结构；匀翻系统采用偏心翻转下料结构；增氧曝气系统通过变频泵调速进行流量调节和单层独立曝气；出料移位系统采用链式刮板出料，并通过输送带输送至陈化区；控制系统实现多点温度、含水率、压力、气体质量分数等数据监测，可多元反馈实时调控通风供氧。在此基础上，以鸡粪、牛粪沼渣、稻壳为主要原料，进行为期4 d的好氧发酵试验，检测发酵过程中关键参数变化并测定物料基础特性过程指标，完成装备性能试验。试验结果表明：内部堆体温度在28 h时升至50℃，发酵过程中堆体最高温度可达70.36℃，试验结束后发酵产物含水率降低至34.35%，发酵效果良好；与传统技术模式相比，智能化程度高。

摘要:采用Fenton氧化体系（Fendon oxidation system，FOS）研究了不同氧化水平（0、1、5、10、20 mmol/L H2O2）下猪背最长肌的蛋白质及脂质的氧化作用及其与品质指标、挥发性风味物质的相关性。结果表明，随氧化程度的升高，猪背最长肌的离心损失率、蒸煮损失率、S23（自由水比例）、L*、过氧化值（Peroxide value，POV）、TBARS（Thiobarbituric acid reactive substances）值、羰基含量等均显著增加，而a*、b*、硬度、咀嚼性、黏性、表面疏水性先增加后降低，S22（不易流动水比例）、巯基含量、弹性、回复性、内聚性均减小；典型挥发性化合物组成变化显著，二聚体（2-戊酮D、2-丁酮D）、杂环类化合物(2,6-二甲基吡嗪、吡啶)及酸类（乙酸）物质增多。相关性分析表明，肉品品质变化是脂质和蛋白交互氧化的结果，脂质和肌原纤维蛋白氧化进一步导致了样品保水性的降低，色泽、风味和质构的劣变。

摘要:非道路轮胎具有结构尺寸大、工况恶劣多变、载荷波动明显等典型特征，其垂向载荷显著影响车辆的纵向、垂向、侧向动力学特性。针对非道路轮胎垂向载荷获取困难、传统物理模型推演精度不足的问题，提出了一种基于应变信息与机器学习技术的垂向载荷反演算法。以R-1型人字花纹非道路轮胎为研究对象，设计了由大量程柔性应变传感器、低功耗数据采集及无线传输模块组成的轮胎应变信息采集系统。以胎压、速度、载荷等参数为变量，在转鼓试验台上开展了多种典型工况测试，分析了轮胎接地点的应变变化规律。在此基础上，构建了面向轮胎垂向载荷估计的深度神经网络模型，并基于AdamW优化器与网格搜索法开展了算法参数优化。试验结果表明，基于AdamW优化器的深度神经网络模型对非道路轮胎垂向载荷预测表现出较高的精度，各工况下最大平均相对误差由4.10%降至0.30%。此外，针对模型泛化能力的测试结果显示，深度神经网络模型平均归一化均方根误差较SVR模型降低55.91%，泛化性能优越。研究表明，所提出基于AdamW优化器的深度神经网络模型可对以应变信息为输入的非道路轮胎垂向载荷进行准确反演，为非道路车辆的动力学控制系统提供可靠的轮胎力学关键参数获取依据。

摘要:针对复杂茶园环境下自走式采茶机行驶稳定性较弱等问题，开展了履带自走式采茶机行走底盘通过性能研究。采用UGNX 12.0对整车机构进行三维虚拟建模，通过RecurDyn开展多体动力学仿真，表明了在空载和带负载状态下三角履带底盘可以满足设计需求，并对采茶机横向、纵向稳定性以及越障进行了理论分析，求解出最大爬坡角度及越障高度。通过无线控制系统设计，建立了蓝牙APP通信实现对底盘无线控制；在此基础上，设计了4条三角履带跨行自走式采茶机整机，该采茶机可以在田间自主行走，并对采茶机行走底盘进行了田间试验，试验结果表明，采茶机在试验场地满载时最大爬坡角度达30°，最大越障高度为340 mm，能够满足现阶段茶园行走通过性需求。

摘要:本文设计一款驱动固定集中、足端无伴随转动特征且具有全向运动能力的腿部机构（全向运动仿生腿OmnilLeg），以提升全向运动仿生腿性能为目的，提出一种多目标分层优化方法对其尺寸参数进行优化。给出了腿部机构的运动学和静力学模型，构建了6项性能评价指标，包括极限步长、极限步高、两项运动学性能指标（雅可比矩阵条件数均值、运动学性能波动情况）、两项静力学性能指标（力传递能力、力传递稳定性）。分析了全向运动仿生腿各尺寸参数对6项性能评价指标的影响程度和规律。结合蒙特卡洛法提出了以极限步长和极限步高为主要指标，以运动学性能和静力学性能为辅助指标，将优化目标分层的多目标尺寸参数优化方法，对全向运动仿生腿尺寸参数进行了优化。分析了全向运动仿生腿运动学和静力学性能，末端工作空间在-0.07 m≤（x、y）≤0.07 m、5°≤γ≤85°的区域内时，全向运动仿生腿具备更好的运动学和静力学性能。基于优化所得的尺寸参数搭建了全向运动仿生腿原型样机，并搭建了单腿测试平台，通过末端加载试验验证了运动学和静力学性能。研究结果为全向运动仿生腿进一步研究奠定基础。

摘要:两转一移三自由度并联机构在五轴混联加工装备上应用广泛。受到具有优异性能的商用Exechon并联机构设计的启发，本文提出了一种具有平行四边形子闭环结构分支的2-PRU-PRRPa并联机构。采用螺旋理论分析自由度，求解得到该机构具有2个转动和1个移动自由度。基于闭环矢量法建立了2-PRU-PRRPa并联机构运动学模型，建立驱动关节输入与动平台末端输出之间的映射关系。考虑驱动行程以及奇异位形，采用搜索法对2-PRU-PRRPa并联机构工作空间进行求解。对并联机构运动学方程进行微分得到了机构速度方程，并且基于速度雅可比矩阵分析机构输入、输出与混合奇异位型。根据运动/力传递指标对机构性能进行评价，得到了机构传递性能分布图谱。以优质传递空间优化为目标，基于空间模型法对2-PRU-PRRPa并联机构进行尺度综合。研究结果对五轴混联加工装备研制具有参考价值。