Abstract:

动植物表型是动植物特征与性状的定量描述，表型特征的精准计算与分析是推进数字农业发展的重要基础。得益于深度学习技术的迅猛发展，以YOLO系列算法为代表的计算机视觉模型在动植物表型分析任务中展现出了优良性能和巨大潜力。以家畜类、家禽类、作物类、果蔬类等动植物为对象，分别从目标检测、关键点检测、目标分割3方面概述了YOLO系列算法应用研究进展。最后指出YOLO系列算法未来发展趋势，包括轻量化架构设计、小目标精准检测、弱监督学习、复杂场景部署、大模型目标检测等。

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人工诊断小麦锈病成本高、效率低，已无法满足现代农业生产的需要。本文提出了一种轻量级密集多尺度注意力网络模型(Mobile-Dense multi-scale attention net, Mobile-DMSANet)，用于自动识别田间自然场景中的小麦叶部锈病（条锈病和叶锈病）。该模型在输入层设计了一个快速下采样模块(Fast subsampling block, FSB)，它在不增加计算成本的前提下提高模型的特征表达能力。模型的特征提取层使用3个轻量级特征提取模块(Dense multi-scale attention, DMSA)来提取小麦叶部锈病的特征。DMSA模块设计了一个多尺度的3路卷积层(Multi-scale three-way convolution, MSTC)用于获得不同尺度感受野，以提高模型的表达能力和对不同尺寸锈病的感知能力。DMSA模块中6个MSTC层通过密集连接实现特征重用，不仅大大减少了模型的参数量，而且提高了对这两种相似的小麦叶部锈病的特征提取能力。在DMSA模块中还引入了协调注意力机制(Coordinated attention, CA)，来提高对病害信息的敏感性，并抑制图像中的背景信息。模型的输出层使用Softmax函数实现小麦叶部锈病识别。结果表明，Mobile-DMSANet模型在测试数据集上的识别准确率为96.4%，高于经典CNN模型(如ResNet50、AlexNet)和轻量级CNN模型(如ShufflenetV2、DenseNet系列)。Mobile-DMSANet参数量为4.54×105，与其他轻量级模型相比大幅下降。本文所设计模型可用于移动端小麦叶部锈病的自动识别。

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稻瘟病由稻瘟病孢子通过空气进行传播，严重影响水稻产量，因此，稻瘟病孢子的检测对于稻瘟病早期诊断与防治具有重要作用。针对现有方法存在检测速度慢的问题，本研究基于YOLO v8模型提出了一种稻瘟病孢子检测方法RBS-YOLO。首先，该算法在主干网络中引入PP-LCNet轻量化网络结构，减少模型每秒浮点运算次数并降低模型内存占用量，其次在颈部网络中引入高效多尺度注意力模块(Efficient multi scale attention module, EMA)，并将原损失函数改进为WIOU损失函数，提高了模型识别稻瘟病孢子的精确率与平均精度均值。改进后的RBS-YOLO模型精确率与平均精度均值分别为97.3%和98.7%，满足稻瘟病孢子的检测需求，模型内存占用量与每秒浮点运算次数分别为3.46MB、5.2×109，同YOLO v8n相比分别降低41.8%与35.8%。RBS-YOLO模型与当前主流的YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8n模型对比,每秒浮点运算次数分别降低67.3%、95.1%、35.8%。研究结果表明RBS-YOLO模型能够满足稻瘟病孢子实时检测的需求，且有利于部署到移动端。

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水稻害虫识别时，受稻田环境影响易出现目标被遮挡、与背景颜色相似、多目标相邻等问题导致识别精度降低。为此本文提出了一种基于改进YOLO v5s的水稻害虫识别模型YOLO v5s-Coordslimneck，通过替换主干网络中的普通卷积为CoordConv，增强了模型对目标位置信息的获取能力；引入CBAM注意力机制，提升了模型对目标区域的关注度；采用Slim-neck减少了计算量并增强了特征处理能力；引入Soft-NMS算法优化相邻目标边框筛选，减少漏检。实验结果表明，改进后的YOLO v5s模型在水稻害虫数据集上的平均精度均值达到94.3%，相比原模型提升3.8个百分点，比其他主流模型YOLO v3、YOLO R-CSP、YOLO v7、YOLO v8s提升1.5、12.7、13.6、1.9个百分点。消融实验进一步验证了改进模型中各个组件的有效性。热力图分析也体现了改进模型能够更好地学习害虫特征。综上，本文提出的改进YOLO v5s模型在提高水稻害虫检测精度方面取得了显著成效，为防控水稻虫害提供了一种精确的识别方法。

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深度学习在玉米病害识别领域应用广泛并取得了较好的效果，但存在低分辨率条件下训练效果差的问题，本文提出一种基于超分辨率生成对抗网络的玉米病害分类识别模型。为了实现低分辨率玉米病斑图像到高分辨率图像的恢复，提出基于双注意力机制的增强型超分辨率生成对抗网络模型，该模型生成的高分辨率重建图像与其他超分辨率图像重建模型相比，峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio，PSNR）和结构相似性指数（Structural similarity index measure，SSIM）平均提升2.1dB和0.049；与4种不同的分类网络的结合，准确率均高于低分辨率图像，平均提升28.1个百分点。在模型对比及消融可视化实验中，模型识别玉米病斑准确率平均超出其它模型1.3个百分点，精确率达到97.8%。实验结果表明，双注意力机制的加入和损失函数的改变增加了模型对高频特征的恢复能力和稳健性，提高了玉米叶片病斑分类识别率，可为农作物定点监测或无人机田间监测中低分辨率叶片病害图像的精准识别提供参考。

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为提高果树害虫识别效果，及时做好防治措施，本研究以6种对果树危害程度较大的害虫为研究对象，针对自然环境下果树害虫识别背景复杂、害虫目标小检测难度大、与不同类别间特征相似度高等问题，提出一种改进的轻量化MobileViT-PC-ASPP识别模型。该模型用PConv（Partial convolution）模块代替原模型MobileViT模块中部分标准卷积模块，其次修改MobileViT模块的特征融合策略，将输入特征、局部表达特征、全局表达特征进行拼接融合；删除网络第10层MV2模块和第11层MobileViT模块，使用改进空洞空间池化金字塔（Atrous spatial pyramid pooling，ASPP）模块进行代替，形成多尺度融合特征；此外，模型用SiLU激活函数代替ReLU6激活函数进行计算，最后基于ImageNet数据集进行迁移学习。实验结果表明，6类果树害虫图像识别准确率达93.77%，参数量为8.40×10.5，与改进前相比，识别准确率提高7.5个百分点，参数量降低33.86%；与常用害虫CNN识别模型AlexNet、ResNet50、MobileNetV2、ShuffleNetV2相比识别准确率分别提高8.25、4.78、7.27、7.41个百分点，参数量分别减少6.03×10.7、2.48×107、2.66×106、5.30×105；与Transformer识别模型ViT、Swin Transfomer相比识别准确率分别提高19.03、9.8个百分点，参数量分别减少8.56×107、2.75×107。本研究适合部署在移动终端等有限资源环境，并且有助于实现对复杂背景下小目标果树害虫进行识别检测。

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针对苹果叶片疾病形态多样、分布密集，导致检测精度不高的问题，提出了一种改进的YOLO v7模型。首先，用双向特征金字塔网络（BiFPN）替代YOLO v7中原有的特征融合方法，以提高模型对苹果叶片上不同尺度病害的检测能力。其次，在YOLO v7的ELAN和E-ELAN模块之后，增加高效通道注意力机制（ECA），以增强模型对苹果叶片病害特征的提取能力，并提高检测精度。最后，将YOLO v7的损失函数改为SIOU损失函数，以加快模型的收敛速度。实验结果表明：改进YOLO v7模型精确率为89.4%，召回率为81.5%，mAP@0.5为90.5%，mAP@0.95为62.1%，与原始YOLO v7模型相比，分别提高4.9、5.2、3.5、4.6个百分点。改进YOLO v7模型与Faster R-CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v5s、YOLO v7模型相比，mAP@0.5分别提升40.9、20.3、4.0、2.3、3.5个百分点，单幅图像检测时间为12ms。

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为进一步提高葡萄病害识别精度及速度，本文对YOLO v8模型进行了改进。首先，引入GhostNetV2主干特征提取网络，提高模型特征提取能力和识别性能。其次，嵌入SPPFCSPC金字塔池化，在保持感受野不变的情况下取得速度上的提升。再次，添加GAM-Attention注意力机制，减小信息缩减并放大特征信息，加快识别速度。最后，使用Focal-EIoU作为损失函数，使检测模型边界框回归性能得到提升，最终形成葡萄叶片病害识别模型YOLO v8-GSGF(YOLO v8+GhostNetV2+SPPFCSPC+GAM-Attention+Focal-EIoU)。经识别试验验证，YOLO v8-GSGF模型识别精度可达97.1%，推理时间为45.3ms，对各葡萄病害都能做到高精度识别。消融试验结果表明，各项改进均对模型识别性能有提升效果，其中，GhostNetV2主干网络对模型提升效果最为明显。YOLO v8-GSGF模型在消融试验中识别精度可达98.2%及推理时间为43.7ms，与原YOLO v8模型相比提升8.6个百分点及20.4ms，改进效果明显，可视化图更加直观地证明YOLO v8-GSGF模型可靠以及性能优越。与目前主流识别模型相比，YOLO v8-GSGF模型有更好的表现，识别精度和速度都更优，曲线图也直观地表明YOLO v8-GSGF模型性能优越，改进效果显著，能够满足葡萄果园病害识别的需求。

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奶牛脸部关键点检测在牛场智能化中发挥着重要的作用，它可以帮助实现牛脸识别、牛脸对齐、头部动作检测与行为识别等。针对目前奶牛养殖环境中存在牛脸遮挡、弱光照等问题，提出了一种改进的YOLO v7-Pose网络模型的算法，可用于牛脸关键点检测和头部姿态识别。首先通过网络相机在牛场获取奶牛脸部图像并构建数据集。其次，在YOLO v7-Pose网络模型中引入SPPFCSPCL结构，以提高奶牛脸部关键点的特征提取能力；将关键点检测的损失函数OKS替换为WingLoss损失函数，增加奶牛脸部关键点的检测精度；最后，使用L1范数对改进的模型剪枝，使改进后的网络模型参数量降低。试验结果表明：改进模型YOLO v7-SCLWL-Pose检测牛脸关键点较原模型AP提升5个百分点，AP0.5提升2.7个百分点，改进后模型内存占用量仅为106.7MB，减少33.6%。将本文关键点检测用于姿态识别，试验结果对抬头和低头等动作的识别准确率达到95.5%和86.5%。本研究为牧场奶牛行为识别提供了支撑技术。

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随着智慧牧业的高速发展，牛脸识别已成为牛场智能化养殖的关键，但现实应用场景中牛脸遮挡问题较为严重，影响识别系统的性能。为此，提出一种遮挡物分割辅助牛脸识别的全新双分支网络结构。首先设计一种改进的轻量级U-Net遮挡物分割模型，通过加入深度可分离卷积和多尺度混合池化模块，有效提高分割网络对遮挡物的分割性能。为更好地衰减遮挡物对牛脸识别性能的影响，引入一种多级掩膜生成单元。以不同层级的遮挡分割为输入，构建识别网络不同阶段所对应的掩膜，通过掩膜运算在特征提取的各阶段有效消除遮挡造成的损坏特征信息。最后在自制数据集上进行算法有效性和实时性验证，并与多种最新的典型识别算法进行对比。实验结果表明，本文算法在遮挡牛脸数据集上平均准确率达86.34%，识别速度为54f/s，且在不同程度遮挡的场景下，识别效果均优于FaceNet网络。

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在大规模的肉鸡养殖场中，肉鸡行为通常由饲养员或专业兽医观察和分析，以确定肉鸡健康状况和养殖环境状态。然而这种方法耗时且主观。此外，在笼养环境中，由于鸡只的高密度和严重的互相遮挡，行为的视觉特征不明显，传统的检测算法不能准确地识别鸡只的行为特征。因此，本文提出一种改进的笼养白羽肉鸡行为检测的目标检测算法。所提出的算法由2个模块组成：多尺度细节特征融合模块（MDF)和目标关系推理模块（ORI)。多尺度细节特征模块充分利用和提取网络浅层特征映射中包含的多尺度细节特征，并将它们融合到负责相应尺度检测的特征映射中，实现细节特征的有效传输和补充。目标关系推理模块充分利用对象之间的位置关系进行推理和判断，使模型能更充分地利用对象之间的潜在关系来辅助检测。为验证所提出算法的有效性，在目标检测领域具有权威性的COCO公共数据集以及真实的大规模笼养白羽肉鸡养殖环境中自建的行为检测数据集上进行大量对比实验。实验结果表明，与其他最先进的模型相比，本文所提出的改进算法在COCO数据集和自建数据集上均达到最佳识别准确率；对喂食、饮水、移动和张嘴等影响肉鸡健康状况较为重要的行为进行检测，识别精度分别达99.6%、98.7%、99.2%和98.3%。

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家禽行为与其生理状态密切相关，可利用行为数据对家禽健康状况进行评估。统计个体行为数据需要进行蛋鸡行为识别和个体身份识别，针对行为识别过程中，蛋鸡体型小、聚集遮挡，养殖环境光照变化等因素导致的蛋鸡有效特征表达不足，个体行为识别效果不理想问题，基于YOLO v8n网络构建行为识别模型，同时融合ODConv、GhostBottleneck、GAM注意力和Inner-IoU结构，通过减少图像特征丢失，放大全局交互信息，融合跨阶段特征，增强特征提取及泛化能力对模型进行改进，提升了蛋鸡采食、饮水、站立、整理羽毛、俯身搜索5种行为的识别精度。同时基于YOLO v8n模型构建了个体身份识别网络，并通过引入MobileNetV3模块对个体身份识别网络模型进行优化，提升了个体行为数据统计效率。试验结果表明，优化后行为识别模型对采食、饮水、站立、整理羽毛、俯身搜索行为识别平均精度(AP)分别达到94.4%、93.0%、90.7%、91.7%、86.9%，平均精度均值(mAP)达到91.4%，与YOLO v5n、YOLO v6n、YOLO v7-tiny、YOLO v8n相比，平均精度均值(mAP)分别提高4.8、4.1、5.5、3.5个百分点；个体身份识别模型参数量和运算量与YOLO v8n模型相比，减少1.9651×106和6.1×109。通过分析蛋鸡行为数据发现，行为数据与温度及蛋鸡个体本身有关，温度降低时，采食、站立次数增加，饮水次数减少，整理羽毛、俯身搜索次数几乎无变化，相同温度下，不同蛋鸡个体的行为数据差异较大，且差异值与蛋鸡体型有关。试验结果为依据行为数据评判蛋鸡健康状况、养殖场精准养殖及蛋鸡个体优选奠定了基础。

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利用机器视觉技术识别水下河蟹目标是实现河蟹养殖装备智能化的有效途径之一。针对水下环境目标识别困难、河蟹包含特征信息少、主流的目标检测模型复杂度高等问题，在YOLO v5s的基础上提出了一种适用于水下环境的轻量级河蟹识别模型GC-YOLO v5s（GhostNetV2-CBAM-YOLO v5s）。利用改进的图像增强算法对水下河蟹图像进行预处理以改善其质量；为降低模型复杂度，提出了基于 GhostNetV2的G3模块以改进模型的特征提取网络，并利用幻影卷积进一步轻量化模型；为了优化模型的河蟹特征学习能力，在Neck层和Head层之间引入卷积块注意力模块（Convolution block attention module，CBAM）。实验结果表明，该模型测试集的平均精度均值（Mean average precision，mAP）、召回率和精确率分别为95.61%、97.03%和96.94%，较YOLO v5s分别提升2.80、2.25、2.28个百分点；而GC-YOLO v5s的参数量、浮点运算量和模型内存占用量仅为YOLO v5s的69.1%、56.3%和58.3%。通过实验对比，该模型在识别精度和模型复杂度上优于其他主流目标检测模型；识别速度仅次于YOLO v5s，可达到104f/s。

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为实现水下复杂环境下鲑鱼的快速准确识别，提出一种基于YOLO v7轻量化的鲑鱼检测模型YOLO v7-CSMRep。首先，采用Stem模块合并Backbone层的前4个卷积操作，有效降低了模型计算量。其次，使用多尺度重参数化（Multi directional reparameterization, MRep）模块替代YOLO v7的ELAN和ELAN-H模块，增强了单向特征提取能力，同时大幅减少参数量和计算量。最后，在Backbone层末端集成卷积块注意力模块（Convolutional block attention module, CBAM），提升网络空间和通道特征提取能力。试验结果表明，改进后模型内存占用量、参数量和计算量分别降低4.28%、5.29%、31.30%，F1值、mAP0.5分别提高0.5、0.7个百分点，分别达到93.1%、97.1%，帧率提高15.41%，达到140.8f/s。对比YOLO v5s、YOLO v6s、YOLO v7、YOLO v7-tiny、YOLO v8s模型，mAP0.5分别提高1.0、2.0、0.7、0.8、1.2个百分点。因此，本文提出的方法能够快速而准确地识别鲑鱼，可为深远海养殖生物量监测提供技术支撑。

Abstract:

水下生物目标检测是实现水下机器人自动化捕捞的关键性技术。针对水下生物目标检测任务中存在的目标重叠、遮挡以及目标尺度小而导致的误检、漏检等问题，提出了一种基于改进YOLO v8n的水下生物目标检测算法FDC-YOLO v8。首先，在主干网络中使用融合可变形卷积网络的FDC模块，以增强模型特征提取能力，提升其提取特征的丰富度。其次，引入融合分数阶傅里叶变换和空间注意力机制的FrSAConv模块，进一步分离多样目标特征，增强模型对多种特征的感知能力。最后，引入Wise-IoU损失函数作为模型边界框损失函数，以更好地解决目标不平衡以及尺度差异的问题。使用RUIE数据集进行实验，水下生物包括海胆、海星、海参、扇贝。实验结果表明，改进后的FDC-YOLO v8的平均精度均值达到85.3%，较基准模型提升2.6个百分点，推理速度达到769f/s，在目标重叠、遮挡以及小尺度目标的水下生物目标检测中有更好的表现。

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鱼群摄食的精准投喂技术是实现智慧化水产养殖的一项关键技术。大多数精准投喂模型都是基于水质较清晰的室内养殖池，不太适用于开放式养殖环境。本研究通过水上视角采集构建了一套开放式池塘数据集，并对数据集进行数据增强增加其多样性，然后在轻量化神经网络MobileViT基础上，将CBAM注意力模块与MV2模块结合设计了CBAM-MV2模块，并嵌入BiLSTM循环神经网络用于识别分类，提出改进的MobileViT-CBAM-BiLSTM模型，提高了模型预测能力、鲁棒性和泛化性能，实现了鱼群摄食行为的三分类。实验结果显示，改进后MobileViT在采集的视频帧数据集上明显优于改进前的MobileViT，准确率98.61%，宏F1值达98.79%，相对于原始MobileViT准确率提高6.33个百分点，宏F1值提高6.75个百分点。

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植株表型参数是描述植物形态、结构和生理特征的定量化指标，可揭示植物生长规律，以及与环境因素之间的关系。现有的人工测量和激光雷达点云植株表型参数提取方法存在数据误差大、易损伤植株、成本高和数据量大等问题。为此，本文提出了一种基于YOLO v8和CycleGAN的红掌植株表型参数自动提取方法，利用双重注意力机制CBAM改进YOLO v8，提高模型特征提取能力，对红掌植株叶片进行检测与分割；通过Grabcut算法去除分割后图像背景区域特征，并利用VGG模型对其进行分类，分出完整型红掌植株叶片和缺失型红掌植株叶片；在CycleGAN的生成器中引入双重注意力机制和特征金字塔，提高模型多尺度特征的提取能力，引入SmoohL1损失函数，提升模型稳定性，对缺失型红掌植株叶片进行修复；提出一种表型参数提取算法（Phenotypic parameters extraction algorithms，PPEA），实现对红掌植株叶长、叶宽和叶面积的自动提取。以650幅自建数据集为例，对上述方法进行了比较与分析，实验结果证明，本文方法在红掌植株表型参数自动提取方面具有良好的效果。

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现代果园机器人面临复杂环境、光线多变和非结构化环境等问题，需要高效处理大量环境信息，而传统顺序执行多个单一任务的算法受到计算能力的限制，难以满足现代果园机器人的需求。本文针对火龙果园环境中自动驾驶机器人处理多任务时所面临的实时性和准确性要求，基于YOLOP模型引入了焦点融合高效卷积模块，并采用C2F和SPPF模块，同时优化了分割任务的损失函数，从而构建出OrchardYOLOP模型。实验结果表明，在目标检测任务上的精确度达到84.1%；在可行驶区域分割任务上的mIoU达到89.7%；在果树区域分割任务上的mIoU提高到90.8%；推理速度达到33.33f/s，而参数量仅有9.67×106。与YOLOP模型相比，不仅在速度上满足了实时性要求，而且准确性上也有显著提升。这解决了火龙果园多任务视觉感知中的关键问题，为非结构化环境下的多任务自动驾驶视觉感知提供了一种有效的解决方案。

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为实现三七联合收获作业过程中的自适应分级输送和收获状态实时监测，本文针对三七根土复合体特征和复杂田间收获工况，提出一种基于YOLO v8s并适用于Jetson Nano端部署的三七目标检测方法。在YOLO v8s对三七准确识别的基础上，针对其新的模型结构特性，利用通道剪枝算法，制定相应剪枝策略，保证模型精度的同时提升实时检测性能。采用TensorRT推理加速框架将改进模型部署至Jetson Nano，实现了三七目标检测模型的灵活部署。试验结果表明，改进后的PN-YOLO v8s-Pruned模型在主机端的平均精度均值为93.71%，参数量、计算量、模型内存占用量分别为原始模型的39.75%、57.69%、40.25%，检测速度提升44.26%，与其他目标检测模型相比，本文改进模型在计算复杂度、检测精度和实时性方面具有更好的综合检测性能。在Jetson Nano端部署后，改进模型检测速度达18.9f/s，较加速前提升2.7倍，较原始模型提升5.8f/s。台架试验结果表明，4种输送分离收获作业工况下三七目标检测的平均精度均值达87%以上，不同输送分离收获作业工况和不同流量等级下的目标三七计数平均正确率分别达92.61%、91.76%。田间试验结果表明，三七目标检测平均精度均值达84%，计数平均正确率达88.11%，图像推理速度达31.0f/s。模型检测性能和计数效果能够满足复杂田间收获工况下目标三七的检测需求，可为基于边缘计算设备的三七联合收获作业自适应分级输送系统和收获作业质量监测系统提供技术支撑。

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玉米制种田遗漏雄穗检测是实现人工去雄质量评估的关键。针对现有玉米雄穗检测模型面临的参数量大、检测效率低和精度差等问题，提出一种基于RTMDet-tiny的轻量级雄穗检测模型MLCE-RTMDet。模型采用轻量级的MobileNetv3作为主干特征提取网络，有效降低模型参数量；在特征提取网络中引入CBAM注意力模块，增强对雄穗目标的多尺度特征提取能力，克服引入轻量化网络可能带来的性能损失。同时，使用EIOU Loss替代GIOU Loss，进一步提高雄穗检测精度。在自建数据集上的试验表明，改进的MLCE-RTMDet模型参数量缩减至3.9×106，浮点运算数降至5.3×109，参数量和浮点运算数分别比原模型减少20.4%和34.6%。测试集上模型平均精度均值增至92.2%，较原模型提高1.2个百分点；同时，推理速度达到41.9f/s，增幅达12.6%。与YOLO v6、YOLO v8、YOLO X等当前主流模型相比，MLCE-RTMDet表现出更好的综合检测性能。改进后的高精度轻量化模型可为实现玉米制种田人工去雄后的遗漏雄穗检测提供技术支撑。

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叶脉作为植物的重要特征，包含生理和遗传信息，针对复杂叶面纹理状态下的细小叶脉边缘分割模糊、分割精度低等问题，以烟叶为研究对象，提出了一种GAN-SA-UNet叶脉分割算法。通过高光谱成像技术获取叶脉与叶面光谱信息，并利用主成分分析（Principal component analysis，PCA）对其进行降维，得到合成图。在此基础上，引入空间注意力机制，捕捉关键的空间特征，提高分割精度，同时引入对抗网络，优化生成结果，提高叶脉分割的鲁棒性。结果表明：叶脉与叶面光谱PCA前3个主成分解释率达到95.71%，二者降维后的光谱特征表现出明显的可分性，前3个主成分合成图能够凸显叶面与叶脉之间的差异，突出叶脉特征。GAN-SA-UNet分割算法能够捕捉复杂叶面纹理图像的脉络特征，分割准确率和交并比分别达98.93%和66.23%，与原模型相比，分别提高0.18个百分点和4.21个百分点，单幅图像推理时间为4ms。在对不同产地、部位、等级、类型烟叶验证测试中表现出较强的泛化能力和高效准确的识别能力。

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农业履带底盘具有接地比压小、爬坡越障性能好、转弯机动灵活等优点，已经广泛应用于耕、种、管、收、运等农业生产的各个环节，并逐步向自动化、智能化的方向发展。本文从农业履带底盘应用情况、稳定性理论及控制技术、驱动系统与转向技术、自主导航与智能控制技术以及农业履带底盘-土壤互作理论等方面阐述国内外的研究成果，着重归纳总结稳定调平、高效传动、平稳转向、自主驾驶等技术在农业履带底盘上应用的进展，并结合不同作业环节阐明了农业履带底盘在相关领域应用的特点，最后根据我国当前以及未来农业履带底盘的需求，从加强高稳定性行走系统优化、高效传动与灵便转向系统创制、自主驾驶与智能化管控技术、履-土系统基础理论研究等方面对农业履带底盘的未来发展方向进行了展望。

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针对苹果采摘任务中因自然环境复杂造成的机械臂路径规划时间长、效率低、成功率低等问题，提出一种改进的融合切换路径动态规划算法。该算法以RRT算法为基础，引入动态阈值的目标偏置采样策略与人工势场法，通过引力场与斥力场改变新节点的生成位置，增加采样的目的性并提高收敛速度；在斥力势场系数中引入相对距离，通过与目标点之间的距离来克服目标不可达的问题；为增强算法的鲁棒性，设定阈值划分区域空间，根据当前节点所在位置动态切换至FGA-RRT(Failure-guided adaptive sampling region RRT algorithm)算法搜索，解决狭窄通道的问题，提高规划成功率；基于贪心算法对所得路径树进行优化处理，去除冗余节点，进一步缩短路径长度并优化路径平滑度，保证采摘机械臂运动的平稳性。分别对RRT算法、RRT*算法、GB-RRT算法、普通融合算法和改进的融合切换算法，在简单障碍、狭窄通道、复杂障碍以及简单三维空间等不同环境中进行仿真分析，结果表明：改进的融合切换算法在不同环境中都具有良好的适应性，规划效率高，迭代次数少，路径质量高。基于林间苹果园生长环境，搭建6自由度机械臂仿真实验室环境，进行避障采摘路径规划试验，改进的融合切换算法采摘效率比RRT算法提升74.74%，路径长度减少32.03%，采摘成功率提高8个百分点。试验结果表明本文算法在多变的苹果采摘场景中有更强的搜索能力。

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针对现有激振器输出的激振力幅值和频率无法独立可调，造成激振力的幅值和频率无法同时满足林果振动采收需求的问题，利用TRIZ理论构建出激振器与果树物质-场模型。根据物质-场模型和物理冲突解决问题的方法，获得偏心块式激振器激振力振幅和频率独立可调的偏心块布局，提出了四偏心块激振器和半径可调式激振器方案。并通过2种激振器设计方案的动态性能对比发现，半径可调式激振器性能更优。以柑橘树为试验对象，利用半径可调式激振器对不同的果树施加3种不同频率和振幅的激振力。结果表明增大激振力频率，果实采净率呈增大趋势。同时激振频率一定时，增大激振力幅值，果实采净率也呈增大趋势，当激振频率为19Hz、丝杠螺母行程为70mm时，果实平均采净率为86.3%。通过试验对比发现，激振频率对果实采净率影响程度大于激振力幅值的影响程度。半径可调式激振器能够改变激振力幅值，提高果实采净率。同时半径可调式激振器具有幅频独立调节特性，当激振力频率较大时，降低振幅以够防止果树损伤。

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为获取滨海盐碱地土壤离散元仿真参数，以黄三角农高区土壤为例，采用试验与离散元仿真相结合的方法，选取EDEM中Hertz-Mindlin with JKR作为仿真接触模型，对土壤离散元参数进行标定。通过Plackett-Burman试验进行显著性分析，探寻对土壤堆积角有显著影响的因素，采用最陡爬坡法进一步确定因素取值范围，应用Box-Behnken试验建立3个显著性因素与土壤仿真堆积角的二次多项式回归模型，以实测土壤堆积角33.6°为目标对回归模型进行寻优，得到最优组合：土壤-土壤静摩擦因数为0.546、土壤-土壤恢复系数为0.358、JKR模型土壤表面能为3.207J/m2。在最优参数组合条件下，孔顶外径和穴孔纵深仿真结果与试验结果误差分别为4.04%和3.47%，验证了土壤参数标定的准确性。本文提出的盐碱地土壤离散元参数标定方法及参数值，可为盐碱地作业条件下触土部件与土壤互作的离散元仿真及盐碱地专用农机具研发设计提供理论基础与支撑。

Abstract:

针对新疆缺少棉田施肥整地联合机械和施肥量控制精度不高等问题，设计了一种变量施肥整地联合作业机，可一次性完成耙地、变量施肥、平土、碎土和镇压等作业。对排肥装置、双圆盘开沟机构、缺口耙片组、碎土与镇压组件等关键部件进行设计，通过静力学分析得到影响其工作性能的关键因素，并确定关键部件结构参数；基于北斗自动导航驾驶系统获取行驶速度，并以STM32F405为核心处理器实现了变量施肥控制。以各行排肥量一致性、不同行驶速度下施肥量控制精度以及施肥深度合格率作为施肥性能评价指标，以耙深稳定性、地表平整度标准差、碎土率作为整地性能评价指标，开展了田间试验。试验结果表明，当排肥轴转速为10~60r/min时，各行排肥量一致性变异系数不大于4.27%；当车速为4、7、10km/h时，排肥量控制精度不小于96.70%、95.35%和94.14%；施肥深度合格率为87.04%；耙深稳定性变异系数不大于5.34%；地表平整度标准差不大于4.69mm；碎土率为96.16%。各项指标均达到施肥机械和整地机械标准要求。

Abstract:

播种机作业过程中排种器会受到非平稳随机振动，对排种性能产生较大的影响，对振动信号采集和分析具有重要意义，而田间振动信号采集过程中受到诸多噪声干扰，难以从中获取有效的信息。本文提出了一种结合蜻蜓算法（Dragonfly algorithm，DA）、变分模态分解（Variational mode decomposition，VMD）和小波阈值的去噪方法，可通过不断迭代更新蜻蜓个体位置和速度，寻找使得VMD分解效果最优的参数组合。以仿真得到的时域随机路面信号为初始信号，分别采用DA-VMD联合小波阈值、小波阈值去噪、经验模态分解（Empirical mode decomposition，EMD）、VMD和小波联合EMD方法对其进行去噪处理，结果表明本文所提出的去噪方法对非平稳随机振动信号去噪效果更优，去噪后信噪比、均方根和相关系数分别为21.570、0.094和0.833。采集田间播种过程不同地表和作业速度下排种器振动信号，并采用DA-VMD联合小波阈值去噪方法对其进行去噪处理，以平滑度、信号能量比和噪声模为评价指标分析去噪效果，结果表明本文所提出方法去噪后信号更加平滑，信号能量比和噪声模更高，且在不同工况条件下均具有较好的去噪效果。

Abstract:

针对高速免耕播种条件下镇压系统稳定性难以保障问题，提出镇压力主动调控技术方案，设计了基于电液控制的玉米播种单体镇压系统。提出系统总体结构方案，并通过对播种单体运动和镇压部件与土壤互作力学分析，确定了镇压力控制过程。完成了电液控制系统设计和硬件选型，分别采用AMEsim仿真分析和阶跃响应试验，开展了液压执行机构和电控系统设计，采用自动PID控制方式，系统调节时间均值为1.9s，稳态误差均值为1.9N，超调量均值为2.0%，均明显优于机械调节方式。开展了正弦曲线地表土槽验证试验，对比研究不同调节方式和地表条件对镇压力稳定性的影响，结果表明：当目标镇压力为300N时，相较传统的机械调节方式，电液控制方式镇压力均方根误差平均低30.1%，种沟土壤坚实度变异系数平均低24.46个百分点；正弦曲线地表竖直方向上的最大位移分别为0、20、40mm时，随着目标镇压力增加，镇压力均方根误差变化不显著，最大差值为39.2N。基于电液控制的玉米播种单体镇压系统能够在不同地面条件下保障镇压作业质量，该研究可为旱区播种作业过程中湿润种床构建以及高速免耕条件下玉米播种提供技术和装备支撑。

Abstract:

为进一步提高蔬菜钵苗自动移栽机纵向送盘机构的精确性与稳定性，提出一种由凸轮连杆与扇形齿轮驱动的四连杆纵向送盘机构。首先，通过分析纵向送盘工作过程，确定机构设计要求与整体方案，规划理想的纵向送盘轨迹，建立了纵向送盘机构轨迹综合模型，并利用遗传算法进行了初步求解。然后，基于Matlab GUI开发了纵向送盘机构可视化计算机辅助优化分析软件，获得满足设计要求的纵向送盘机构设计参数。最后，对纵向送盘机构进行了结构设计、仿真分析和试验验证，结果表明：试验实际轨迹与理论、仿真轨迹基本一致；移栽效率为80、90株/（min·行）时，机构单次送盘误差均在±1.5mm以内，且多次送盘后没有出现累积误差，同时通过取苗试验观察发现纵向送盘机构与取苗机构配合良好，验证了机构设计的合理性。

Abstract:

针对现有非圆齿轮行星轮系机构反求设计无法实现单排两级齿轮传动比分配问题，提出一种最优子传动比求解方法，并设计了小株距轻简型非圆齿轮行星轮系植苗机构。在蔬菜小株距移栽理想植苗轨迹上选取植苗机构入土、植苗、出土、接苗4个关键时刻的位姿点，建立了平面2R开链杆组有限分离四位姿求解模型，获取了机构初始设计参数；基于非圆齿轮行星轮系植苗机构运动学模型，确定了优化目标函数，采用改进鲸鱼优化算法对目标函数进行求解，搭建了非圆齿轮行星轮系植苗机构可视化辅助分析软件，最终设计得到一个轨迹较优的非圆齿轮行星轮系植苗机构；完成了非圆齿轮行星轮系植苗机构的三维建模与拓扑优化，并进行了运动学仿真，将仿真轨迹与理论轨迹进行对比，验证了三维设计的正确性。最后，开展了田间移栽试验，当机构转速为30r/min、机器前进速度为120mm/s时，试验株距测量值为120mm，与理论设计株距一致，移栽效率为60株/min，5次试验植苗成功率为95.4%，表明了该植苗机构具备较高的作业性能和实用性。

Abstract:

针对自走式三七联合收获机匮乏、整机通过性差、行驶稳定性弱等问题，设计了一款履带自走式三七联合收获机，并开展丘陵黏重土壤条件下的整机行驶通过性与稳定性研究。首先，对自走式三七联合收获机行走系统进行设计；其次，利用质心交集法，获取整机在多种工况下稳定行驶的质心范围，确定整体布局方案；最后，开展自走式三七联合收获机在直行、转向、爬坡及越障4种工况下的仿真试验与田间试验。仿真结果表明：联合收获机具有良好的直行与单边制动转向性能，符合稳定通过20°及以下纵坡、15°及以下横坡、高350mm田埂以及宽900mm壕沟的设计要求；田间试验结果表明：联合收获机直行偏移率为3.79%，最小转弯半径为1480mm，能够稳定通过20°及以下纵坡、15°及以下横坡、高350mm田埂以及宽900mm壕沟，其运动姿态及俯仰角、翻滚角曲线变化规律与仿真结果一致，验证了仿真结果的准确性，表明该联合收获机行驶通过性能良好，能够满足设计需求。设计的履带自走式三七联合收获机整机通过性强，能够实现在黏重土壤、缓坡地段下稳定行驶，可为丘陵山区根茎类联合收获机设计提供理论基础与参考。

Abstract:

为解决复杂沙地地形下、零散分布状态下沙柳平茬收割作业过程中存在的人工收割劳动强度大、效率低、缺乏机械装备等问题，通过理论分析、正交试验和响应面分析，设计了具有7个自由度的沙柳平茬收割机具和相向外旋式双锯片切割装置，并进行了样机试制与田间性能试验。机具采用液压系统驱动，主要由机架、行走机构、切割装置、伸缩装置和旋转装置等部分组成。正交试验和响应面分析结果表明，锯切转速、进给速度和锯片齿数为影响沙柳茎杆锯切合力和锯切功率的关键因素，锯片齿数和锯切转速是锯切合力和锯切功率的显著影响因素，且锯片齿数和锯切转速、锯片齿数和锯片进给速度的交互作用影响显著。田间试验结果表明，当切割装置作业参数组合为锯片齿数120、进给速度10mm/s、锯切转速1400r/min时，沙柳平茬作业平均破茬率、漏割率、重割率和茬高合格率分别为4.02%、4.19%、0和94.33%，能够满足沙柳机械化平茬生产作业技术要求。

Abstract:

针对白星花金龟幼虫转化残膜混合物后满足生物活性前提下多种形体差异显著混合物的分离问题，设计了一种分段滚筒式气力协助白星花金龟幼虫转化残膜混合物分离装置。通过物理试验与理论计算确定了白星花金龟幼虫、虫砂、残膜阻力系数分区与理论悬浮速度，利用悬浮速度台架试验验证了其准确性，可为后续气固耦合仿真提供数据基础。通过理论分析与EDEM-Fluent耦合方法模拟残膜、幼虫及虫砂筛分过程，确定了本装置的主要结构参数与工作参数。选择滚筒筛转速、滚筒筛倾角及风扇风速为试验因素，残膜含杂率与虫砂含膜率为试验指标进行了单因素试验以确定各因素水平合理范围，根据单因素试验结果，设计了三因素三水平二次回归响应面试验并建立回归模型。试验结果表明：影响残膜含杂率的因素由大到小依次为风扇风速、滚筒筛倾角、滚筒筛转速；影响虫砂含膜率的因素由大到小依次为滚筒筛转速、滚筒筛倾角、风扇风速。优化后最优工作参数组合为滚筒筛转速21.79r/min、滚筒筛倾角3.58°、风扇风速5.52m/s。以此参数组合进行物料筛分试验，得到残膜含杂率与虫砂含膜率平均值分别为8.96%、1.52%，与理论优化值相对误差均小于5%。该研究可为含生物活性且形体差异显著的混合物分离装置设计提供参考。

Abstract:

针对传统风送式喷雾机风场分布不合理、药液飘失较大的问题，设计一种塔形喷雾机风送系统并对其结构参数进行优化。应用ANSYS软件对喷雾机的风送系统进行有限元仿真分析，通过对比不同结构参数下两侧出风口风速差和上层出风口风速确定整流板结构、导流台锥度和两侧导流板的最优参数。验证试验结果表明：整流板结构参数对喷雾机两侧风场对称性的影响显著性由大到小为导叶倾角、导叶数量、导叶长度；导流台对风场对称性具有较大提升；导流板长度与角度对上层出风口风速具有较大影响；当整流板导叶数量为12、长度为200mm、倾角为0°、导流台锥度为60°、风道1收缩角度为2°时，喷雾机两侧风场对称性以及垂直分布均匀性达到最优。按最优参数组建喷雾机风送系统并进行风速试验，结果表明出口风速仿真值与试验值的相对误差小于10%，模拟仿真结果可靠。通过田间试验得到喷雾机两侧雾滴沉积密度偏差小于9%，即左右两侧雾滴沉积均匀；果树冠层内膛雾滴沉积密度均值为75.69粒/cm2，表明优化后塔形喷雾机作业时雾滴穿透性良好；雾滴在垂直方向上的分布总体呈现下层最大、中层次之、上层最小的规律，契合高纺锤形果树冠层分布。优化后塔形喷雾机两侧风场和雾滴沉积特性对称性较高。

Abstract:

抽水蓄能电站作为一种重要的储能技术，兼具水泵和水轮机两种工作方式。为了满足能源收集和电网调度要求，水泵水轮机工况转换频繁，开停机次数增加，机组的不稳定问题突出。由于缺乏机组机械动作中压力等运行参数的详细认识，边界条件的设置不同于实际运行工况，造成现场测试与数值模拟、模型试验存在差异，尤其是开停机暂态过程中机组特征参数复杂性增加。针对某原型蓄能机组进行现场测试，对机组各部件安装压力和加速度传感器以获得压力信号和振动加速度信号，基于现场收集的试验数据，分析了机组在水轮机工况开机和停机过程的运行特性。结果表明：水轮机开机过程，开机瞬间稳定性较好，之后转轮加速阶段机组压力脉动表现为宽频噪声，转轮减速阶段压力脉动表现为叶轮旋转频率及其倍频。固定导叶开度空载下，机组各测点周期性压力振荡消失并伴随混频幅值变化。调速器动态模式下，机组频率成分以自然频率为主。水轮机停机过程，压力脉动对导叶动作不敏感，随转速减小脉动强度逐渐下降。下机架和顶盖受机械动作的影响振动较强，之后会随着转速减小而下降。蝶阀关闭后依然存在与转速变化无关的顶盖模态频率线。

Abstract:

研究耕地多功能权衡协同关系对于保护耕地资源、确保粮食安全、维护生态安全及推动乡村振兴等具有重要意义。本文以河南省105个县（市）为研究对象，采用Spearman秩相关分析法、K-means聚类分析法等方法，对河南省2000—2020年耕地多功能水平及其权衡协同关系进行研究。研究表明，2000—2020年，河南省耕地多功能指数整体呈上升趋势，呈现“东高西低”的空间格局，且各功能之间呈现出不同的时空分异特征，东部地区粮食生产功能强而西部生态服务功能优，经济贡献功能整体呈下降趋势，社会保障功能虽弱却逐年提升；耕地多功能权衡与协同关系时空差异变化显著，多功能间的相互作用表现出协同减弱与权衡加剧的特点，尤其是粮食生产与经济贡献功能、生态服务功能之间的权衡关系显著；结合耕地主导功能类型和多功能耦合协调特征，将河南省划分为现代农业示范区、城市农业休闲区、生态农业建设区、现代农业建设区4个多功能类型区，并提出了差别化的管制措施。研究结果对于指导粮食主产区耕地的合理配置以及提高耕地多元化利用效率具有理论和实践意义。

Abstract:

明晰不同主体功能区耕地利用功能与空间形态时空分异特征可为耕地可持续管理与利用乃至区域经济社会可持续发展提供科学依据。以湖北省所有区（县）为研究对象，采用社会经济、自然地理等数据对1995—2019年不同主体功能区耕地利用功能与空间形态开展评价并分析时空演化特征。结果表明：1995—2019年耕地利用生产、社会、生态、总功能分别呈倒“N”形、“W”形、“V”形和“V”形的变化特征；生产、生态、总功能表现为鄂中强于鄂西与鄂东地区，社会功能空间分异较小；生产功能在重点发展区和农产品主产区相差不大，却显著强于生态功能区，社会功能在生态功能区最强而重点发展区最弱，生态功能和总功能在农产品主产区最强而在生态功能区最弱。1995—2019年间耕地利用数量、景观格局和空间形态分别呈倒“N”形、“V”形和“N”形变化特征；鄂中地区数量形态值高于鄂西与鄂东地区，而鄂西与鄂东之间差异不大；景观格局、空间形态值呈现鄂中地区最高而鄂西地区最低的分异格局；数量形态值在重点发展区和农产品主产区较高，景观格局形态值和空间形态值由大到小依次为农产品主产区、重点发展区、生态功能区且十分显著。1995—2019年耕地利用总形态值呈“V”形变化态势；在功能和空间形态的叠加影响下，整体呈现出鄂中地区较高，而鄂东和鄂西地区较低的分异格局；主体功能区上由大到小依次为农产品主产区、重点发展区、生态功能区。不同主体功能区在社会经济条件、功能定位、耕地资源禀赋等方面异质性明显，应采取差异化的调控政策，优化耕地利用的功能与空间形态，服务于湖北省耕地可持续利用和经济社会可持续发展。

Abstract:

针对河南省土壤旱情灾害频发，地面土壤墒情监测站监测面积有限等问题，将气象干旱指数与遥感监测模型相结合对土壤旱情开展预测研究。以2012—2021年间气象资料计算的标准化降水蒸散指数（Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI）为依据，对作物缺水指数（Crop water scarcity index, CWSI）、植被供水指数（Vegetation supply water index, VSWI）、温度植被干旱指数（Temperature vegetation drought index, TVDI）和条件植被温度指数(Vegetation temperature condition index, VTCI)4个指数的干旱监测效果进行适用性评价，然后分析2012—2021年间河南省的TVDI空间分布规律和变化趋势，最后用ARIMA（Autoregressive integrated moving average）模型预测2022年土壤旱情。结果表明，CWSI、VSWI、VTCI研究结果不符合实际土壤墒情结果，TVDI值与实地历史记录的土壤墒情变化趋势整体一致，总体呈现出河南省西北部、中部、北部随时间变化而呈增大趋势，且ARIMA模型预测的2022年土壤墒情结果效果良好，为河南省的农业生产精准管理提供参考依据。

Abstract:

为确定南疆枣园切根抚育作业工艺，测定了枣园土壤含水率、坚实度、孔隙度、容重、粒径分布等物理参数，统计了枣园待切根区的根系聚集深度、土壤含根量等，确定了切根区位置为距树干750mm和切根作业深度应在0～200mm范围内可调的农业技术要求。研究结果表明，根土复合体具有各向异性，取样角θ为0°、45°、90°时，根土复合体抗剪强度T关系为T0°＜T45°＜T90°。为分析根土复合体产生各向异性现象的原因，采用扫描电镜（SEM）获取了根土复合体在不同取样方向上的微观结构图像，通过PCAS软件处理并获取了根土复合体微观结构参数。将根土复合体的宏观图像、微观图像、微观结构参数、抗剪强度参数结合，定性和定量分析了根土复合体产生各向异性的原因及规律，得到微观结构参数与抗剪切强度相关性由强到弱依次为孔隙概率熵、孔隙形态分维数、颗粒形状系数、孔隙形状系数、颗粒概率熵、颗粒形态分维数。根据研究结果提出根土复合体抗剪强度测定时，环刀应垂直于耕作过程产生的实际剪切发生面方向取样。本研究可为枣园切根抚育机具设计和研发提供理论依据，为土壤耕作类部件优化设计、耕作类部件与土壤相互作用关系等研究提供参考。

Abstract:

为合理开发利用咸水资源，优化农田灌溉设施前端连续式咸淡水混合搅拌反应器结构和运行参数，探究了搅拌转速和桨叶宽度对不同类型搅拌器咸淡水混合性能的影响。以直径为290mm的双层桨叶搅拌器为研究对象，采用Realizable k-ε模型和欧拉多相流模型进行数值模拟并利用试验结果对其进行验证。系统分析不同搅拌器结构在不同搅拌转速和桨叶宽度下的湍动能、速度流场、咸水体积分数分布、混合均匀所需时间及搅拌器功耗，发现随着搅拌转速和桨叶宽度增加，三叶开启式搅拌器与组合锚式搅拌器湍动能和液体流速均增加，反应釜内咸水体积分数也随之发生显著变化，到达混合均匀状态所需时间缩短，出口处咸水均匀度和搅拌器功率均呈上升趋势。整体来说，转速对上述指标的影响较桨叶宽度更为显著，另外，2种搅拌器类型中相关指标受转速和桨叶宽度变化的影响差异明显。与三叶开启式搅拌器相比，组合锚式搅拌器达到完全混合均匀状态所需时间最小值虽然低6.8%，但其搅拌功耗却高10%左右。综合考虑灌溉作物水量需求、混合效率和设备能耗等因素，推荐采用较低转速（90r/min）、宽桨叶(50mm)的三叶开启式搅拌器，该配置在咸淡水混合过程中能够有效保障混合效率，并在连续混合设备中有效控制能耗的同时满足实际应用需求。研究结果可为连续式咸淡水混合搅拌反应器设计优化提供参考。

Abstract:

揭示未来气候变化对黄淮海平原冬小麦-夏玉米轮作系统作物物候和产量的影响，对保障我国粮食安全具有重要意义。本研究基于文献收集的多站点多年份大田试验数据来校准和验证APSIM-Wheat和APSIM-Maize模型，并结合CMIP6数据集10个全球气候模型（Global climate models，GCMs）预测的未来气象数据，驱动校准验证后的APSIM模型，模拟分析了SSP2-4.5和SSP5-8.5两种温室气体排放情景下黄淮海地区冬小麦-夏玉米轮作系统在2021—2060年（2040s）和2061—2100年（2080s）作物物候期和产量的变化情况。基于多元线性回归方法分析其变化趋势，并结合随机森林（Random forest，RF）模型分析了气候要素与作物生殖生长期变化对作物产量的正负效应及其重要性。结果表明：与基准期（1981—2020年）相比，冬小麦营养生长期总体缩短，生殖生长期总体延长，产量增加，且在SSP5-8.5情景下变化更明显；与基准期相比，夏玉米营养生长期、生殖生长期都将缩短，产量增加，但相较于SSP2-4.5，夏玉米在SSP5-8.5情景下出现减产趋势；与SSP2-4.5相比，在SSP5-8.5情景下冬小麦-夏玉米轮作系统的周年全生育期缩短，周年总产量增加，且冬小麦产量占比有所增加。在未来时段，冬小麦产量主要与生育期内太阳辐射、日均温及累计降雨量之间呈正相关关系，但日均温及累计降雨量的增加不利于在SSP5-8.5情景下2080s时间段内实现冬小麦增产；夏玉米产量与气象因子的相关性与冬小麦类似，但夏玉米产量始终与日均温直接呈显著负相关。通过随机森林模型分析可知，冬小麦生殖生长期、生育期内累计降雨量对冬小麦产量影响最大；夏玉米生育期内CO2浓度、日均温及累计降雨量对夏玉米产量影响最大。总体上，未来气候变化将导致黄淮海地区冬小麦生殖生长期延长，夏玉米生殖生长期缩短，产量增加；但随着时间推移，温度及降雨量对作物产量的正效应会逐渐转变为负效应，导致夏玉米在SSP5-8.5情景下2080s时间段内出现减产趋势，可见未来作物产量变化主要取决于气候因子对作物产量的正效应与作物生长期缩短的负效应的共同作用结果，而非单一因素所决定。本研究可为黄淮海地区冬小麦-夏玉米轮作系统作物生产及应对未来气候变化影响提供科学依据和理论指导。

Abstract:

餐厨酸化液有机酸含量高，作为碳源应用于污水反硝化脱氮过程潜力巨大，可缓解我国城市污水处理厂普遍面临的碳源不足的问题。基于全混式厌氧发酵反应器，探究在连续运行条件下不同pH值、有机负荷(OLR)和停留时间(HRT)对餐厨废弃物厌氧产酸特性的影响，通过调控厌氧产酸类型，获取不同产酸类型的酸化液，评估其作为外加碳源的反硝化性能。结果表明，中温条件下，控制pH值为6.0，OLR为15.0g/(L·d)时获得最大TVFAs产量，为50.05g/L，产酸类型为丁酸型发酵；控制pH值为5.0时，产酸类型为乙酸型发酵，具有最佳反硝化速率，为7.62mg/(g·h)，介于葡萄糖(5.39mg/(g·h))和乙酸钠(9.47mg/(g·h)) 之间；同等COD下，餐厨酸化液的反硝化能力(0.21g/g)相当于乙酸钠的84%。因此，餐厨酸化液作为一种新的、可持续的、低成本的碳源具有巨大的市场和应用潜力。

Abstract:

为明确等离子体处理对藏羊肉贮藏品质的影响，选取欧拉藏羊后腿肉作为材料，对其进行不同时间(0、2、3、4min)等离子体处理后，将肉样置于4℃冰箱贮藏不同时间（0、1、3、5、7d），在不同贮藏时间点分别取样，测定藏羊肉中菌落总数、pH值、色度、质构、蒸煮损失、TBARS值、羰基含量的变化。结果表明：在贮藏7d时，等离子体处理时间为2、3、4min的藏羊肉组菌落总数分别比对照组低18.56%、23.08%、27.09%，pH值分别比对照组低1.53%、2.21%、1.02%，a*值分别比对照组低4.44%、11.71%、21.62%，硬度分别比对照组低5.79%、26.18%、26.43%，蒸煮损失率分别比对照组低1.66、5.26、2.71个百分点(P<0.05)。此外，等离子体处理时间为2、3min藏羊肉组的TBARS值分别比对照组低1.89%、13.21%，羰基含量分别比对照组低11.33%、13.33%，而处理时间为4min的藏羊肉组TBARS值比对照组高13.21%，羰基含量比对照组高13.33%(P<0.05)。由此可见，等离子体处理可有效降低藏羊肉菌落总数，提高嫩度与持水性，然而，较长时间的处理对肉色产生了负面影响。综合来看，等离子体处理时间为3min时，藏羊肉的菌落总数显著降低，嫩度与持水性提高，延缓了脂质和蛋白质氧化。本研究可为大气等离子体技术在羊肉贮藏过程中品质的改善提供理论依据。

Abstract:

针对湿软地面农用步行轮足容易沉陷以及缺少相关互作力学理论等问题，对典型的足地互作承压和剪切力学模型进行了修正。首先通过设计不同刚柔足端以及构造不同湿度沙土和农田土松软地面，利用万能试验机研究了足端对湿软地面的承压以及剪切阻力-位移变化规律。其次通过EDEM离散元仿真方法探究了足端下颗粒速度场和运动趋势，用以观测湿软地面的细观行为。承压试验中，半圆柱体足端更容易破坏足端下土壤结构，其抗沉陷性能比长方体足端差。刚性与刚柔耦合足端的承压特性差异不明显。沙土地面承载力随湿度增加而提高，而农田土则相反。剪切试验中，足端剪切阻力与湿度关系不大，但都随着法向负载增加而增大。足端持续推动斜上方的土壤，有较多的土壤堆积，因此需要进一步考虑推土作用带来的影响。最后，基于承压试验数据，对典型的承压模型进行修正，补充了不同含水率沙土和农田土地面的沉陷-深度关系。基于剪切试验数据，对典型的剪切模型进行修正，得到考虑足端有推土影响的剪切阻力-位移关系，可为湿软地面步行轮足研制提供设计参考和理论依据。

Abstract:

针对传统蚁群算法(Ant colony optimization，ACO)在应用于移动机器人路径规划时存在优化能力差，易于死锁，搜索效率低等问题，提出一种多级视野自适应蚁群(Multi level field of view adaptive ant colony optimization，MLFVAACO)算法。首先在ACO的基础上依次扩展2级视野使得规划出的路径更加平滑；其次设计了自适应全局初始信息素更新策略，既避免了蚂蚁在算法初期出现盲目搜索现象又加强了蚂蚁选择可选区域的指导作用；然后对算法迭代过程中的死锁蚂蚁进行优化，以提高蚁群的利用率和增加搜索解的多样性；最后对蚂蚁的状态转移规则进行改进来避免蚂蚁陷入局部最优解。通过仿真选取MLFVAACO算法的最优参数，在2种不同复杂程度的格栅地图中分别与传统ACO算法、改进ACO算法和图搜索算法进行对比，验证MLFVAACO算法的可行性和有效性。仿真结果表明，在简单与复杂环境中，MLFVAACO算法相较于传统ACO算法最优路径分别缩短12.74%和4.38%，路径转折点分别减少50%和63.16%，蚂蚁利用率分别提升99.99%和99.95%，搜索效率分别提高60.14%和62.17%；相较于改进ACO算法和图搜索算法，MLFVAACO算法能够规划出路径平滑度更好的最短路径，同时搜索解的质量也更好。这充分验证了MLFVAACO算法在应用于移动机器人路径规划时具有出色的综合性能。

Abstract:

因受外界不确定性扰动影响，仿人机器人运动状态在短时间内可能发生大幅变化，使得机器人难以持续行走而摔倒。基于线性倒立摆，对经典步态规划方法中由步行参数确定目标落脚点的关系式进行了优化调整，以实现更为协调的行走步态；以两步为一周期生成步行模式，通过预观后续两个目标落脚点，提出一种基于单步和两步内落脚点偏差优化的步态规划方法；对小型仿人机器人进行了大幅加/减速行走仿真实验，实验结果表明，改进的步态规划方法能够显著降低落脚点偏差极大值，可将经典方法中运动状态突变时连续两步的落脚点偏差从1.1、0.8cm降至0.6、0.7cm。同时，改进的步态规划方法也能削弱惯性力对躯干稳定性的影响，可使由经典方法导致的躯干俯仰角最大变化幅度从7.8°减至6.0°。

Abstract:

针对载体仪器设备调姿隔振的双重需求，提出了一种3-(PRRPR)RC调姿隔振平台新构型。机构主要由3个分支组成，分支中大行程作动器和被动隔振单元以闭环子链的形式存在。被动隔振时，假定作动器瞬时锁定，采用等效运动旋量描述闭环子链，将调姿隔振平台瞬时等效为3-R(RC并联机构。基于旋量代数及QR分解，推导了调姿隔振平台被动隔振模式下动平台及分支杆件的一、二阶影响系数。基于动力学模型推导了基础受到简谐运动激励时调姿隔振平台运动微分方程，采用振型叠加法对其振动响应进行求解，并给出了相应的数值算例。设计了调姿隔振平台原理样机，搭建了实验系统，并进行了x、y、z轴方向的隔振实验。数值算例与实验结果表明，3个方向原理样机振动传递率均低于55%，即隔离45%以上的振动，验证了所设计的并联平台被动隔振的有效性。

Abstract:

为了满足热驱动器可靠性要求，提出一种基于区间非概率模型的热驱动柔顺机构可靠性拓扑优化方法。采用区间非概率模型描述热载荷的不确定性，以输出位移构建可靠性功能函数，在可靠性指标约束条件下寻求机构体积最小化，建立基于区间非概率模型的热驱动柔顺机构可靠性拓扑优化模型，利用移动渐近线算法更新设计变量。与确定性优化结果相比，可靠性拓扑优化获得的热驱动柔顺机构体积有所增加，能够有效地满足可靠性指标约束，可靠性设计的热驱动柔顺机构输出位移上、下限理论值与有限元分析结果误差均小于5%，验证了设计方法有效性；并且分析了不同输出刚度和热载荷区间对热驱动柔顺机构可靠性拓扑优化结果的影响。

Abstract:

仿生波动推进方式具有机动性好、适应性强、环境友好等优势，在水下机器人应用中具有广阔前景。为提高仿生波动鳍推进速度、减小质量与体积、提高可靠性，提出了一种基于凸轮驱动的模块化仿生波动推进器，基于自抗扰控制方法实现仿生波动鳍的频率连续精确控制。针对波动鳍仿生构型进行设计，对正弦波发生机构进行理论计算与运动仿真，推导了凸轮机构瞬时效率公式，平均效率最高可达83.6%。以波动鳍输出频率为控制目标，建立了波动鳍控制模型。理论推导与流体仿真结果表明，在定常频率下波动鳍内部特性与外部负载均呈非线性时变效应。设计了线性自抗扰波频控制器，基于STM32单片机搭建了波动鳍测控实验系统。实验结果表明，在低频与高频下波动鳍均能准确跟踪期望频率，响应曲线平缓连续且无超调，稳态波动误差小于2.3%。当频率为3Hz时，自抗扰控制器与PID控制器输出波动误差分别为6.3%和2.1%，自抗扰控制精度提高66.7%。研究结果表明，该模块化仿生波动推进器控制精度高、集成度好，可任意数量配置到仿生水下机器人上，具有较好的应用价值。