Abstract:

茶产业是我国传统特色优势产业，大数据、物联网、云计算等新一代信息技术与农业的融合促进了茶产业向智能化转型与升级，在茶叶全产业链赋能增效中发挥重要作用。本文在概述了茶产业智能化技术体系的基础上，围绕种植、加工、检测和销售等4方面总结了国内外信息技术在茶产业智能化中应用的研究成果，分析了茶产业实现智能化的关键技术。最后对茶产业智能化未来发展方向进行展望，建议增强茶产业信息技术基础设施建设、加强人机协作智能茶机设备研发、重视茶叶种植加工大模型开发、提升大数据分析助力茶叶销售能力，为更好利用信息技术进行茶产业升级奠定基础。

Abstract:

面对田间作业过程中大型机器机动性差及复杂场景下导航路径拟合精度差的问题，提出一种基于深度学习和高斯过程回归的玉米冠层下导航路径提取方法。首先，基于四足机器人采集玉米冠下作物行图像，对Mask R-CNN实例分割方法进行改进，在特征融合网络引入简化路径增强特征金字塔网络(Simple path aggregation network, Simple-PAN)，通过增加自底向上的路径增强模块和特征融合操作模块，提高图像上下文特征的融合能力。其次，以模型识别的冠下作物行目标为基础构建两侧区域分界线，计算可通行区域两侧下垂叶片的分布情况，优化基于加权平均的导航路径算法。对高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)算法进行改进，添加DotProduct线性核对曲线拟合进行优化，优化GPR方法的直线拟合效果。最后，在验证集上进行导航路径识别，计算不同方法拟合导航路径的平均偏差。试验结果表明，该算法能够适应玉米田中叶片遮挡根茎的情况，优化的Mask R-CNN模型具备更高的冠下目标分割精度，基于改进GPR算法拟合的导航线平均偏差为0.7像素，处理一帧分辨率为1280像素×720像素的图像平均耗时为227ms，该算法能提供在玉米冠层下具备一定避障能力的导航路径，满足导航实时性和准确性的要求。结果可为田间智能农业装备的导航算法研究提供技术与理论支撑。

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针对室内全球导航卫星系统（Global navigation satellite system，GNSS）信号受遮挡时，农用车辆协同定位精度低、稳定性差、信号丢包等问题，本文开展面向超宽带（Ultra wideband，UWB）调频技术的室内外农用车辆协同定位算法研究。首先，搭建三基站多边测距定位模型，实现主基站绝对位置标定以及辅助基站绝对位置坐标的变换求解；其次，提出全质心加权最小二乘的高速双边双向（Weighted least squares high double sided two-way ranging，WLS-HDS-TWR）农机协同定位算法，基于泰勒级数展开的WLS估计算法，求解主车位置。同时，提出面向室内环境的多状态基站组合的UWB定位模块布设模式，并验证其可行性；通过飞行时间法（Time of flight，TOF）获取主从车距离信息，融合GNSS标定位置信息、主车坐标信息以及测距信息，实现主从车协同定位。最后，基于Prescan/Simulink搭建联合仿真平台，验证提出算法的可靠性；通过农用履带车辆开展室内及室外协同定位实车试验，试验结果表明：全质心WLS-HDS-TWR协同定位算法可有效解决室内GNSS信号缺失问题，室内环境下，定位精度较HDS-TWR及全质心LS-HDS-TWR算法分别提高26.98%和22.03%，满足智能农机协同定位作业需求。

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为解决农田平地机液压系统在复杂地貌平地作业时控制精度低、抗干扰能力差等问题，设计了一种基于混合扩张状态观测器（HESO）的反步滑模控制器。其中，HESO基于输出反馈信号估计系统未知状态和总扰动，并在前馈通道中进行扰动补偿；基于快速趋近律设计的反步滑模控制器输出连续光滑的控制量，增强了系统鲁棒性，克服了系统非线性与参数不确定性问题；通过Lyapunov稳定性理论对所提出的观测器和控制器稳定性进行验证，得到误差一致有界稳定结论；通过AMESim和Matlab/Simulink联合仿真与田间试验对本文控制算法的有效性和优越性进行了验证。在两条地貌情况较为复杂波浪地中单次平地和地貌情况较为相似的两田块进行3次遍历试验表明，使用本文控制方法，平地后高程相较于平地前标高的平均绝对误差、最大绝对误差、绝对误差标准差分别为0.053、0.146、0.037m和0.02、0.041、0.011m，较PID算法分别降低36.35%、28.32%、31.37%和62.6%、50%、51.83%。

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针对传统果树修剪存在人员劳动强度大、修剪效率低及修剪质量难以保证等问题，本文设计了果树智能修剪机械臂，并利用固态激光雷达与可编程逻辑控制器开发了基于激光雷达的果树智能修剪系统，实现果树自动修剪。为了验证修剪臂的控制精度，分别对修剪机的摆动机械臂、举升机械臂、修剪切割总成进行独立精度试验与修剪目标位置精度试验，独立精度试验结果表明摆动机械臂、举升机械臂、修剪切割总成控制精度平均误差分别为2.32%、3.75%、2.50%，修剪目标位置精度试验结果表明目标位置Xb、Zb平均误差分别为2.98%、1.85%，修剪总成作业倾角α平均误差为4.35%，满足果树修剪精度要求。在新疆阿克苏果树种植基地开展了果树修剪试验，结果表明，搭载固态激光雷达的果树修剪机能够实时获取果树的三维空间信息，修剪机可以根据激光雷达探测到的果树树冠信息制定修剪策略，香梨园与苹果园修剪优良率分别为93.3%与86.6%。该系统能有效提高果树修剪效率，降低修剪人员劳动强度。

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针对当前丘陵山地板栗采摘困难、人工收获工作强度大、采收效率低等问题，设计了一种由柔性钢丝绳曳引振动的小型摇枝式板栗落果装置。建立板栗果实-果枝单摆动力学模型，分析果实脱落条件，得到板栗果实振动脱落切向加速度为285.36m/s2，得出影响板栗果实脱落的主要因素为果枝振动频率、振幅、振动时间；进行板栗果枝振动特性试验，用Default Shaker液压振动台以0~30Hz扫频方式确定垂直方向上板栗果枝共振频率，并在频率7~15Hz段进行驻频试验，得出振动落果较优频率为10~12Hz。根据果枝振动试验结果，利用ADAMS软件对摇振机构进行仿真，结果表明，摇杆振幅大于95mm时，果枝末端加速度可满足板栗果振动脱落的加速度条件，确定了落果装置参数设计的合理性。设计了三因素三水平正交试验，试验结果表明，板栗落果最佳作业参数组合为摇振频率11Hz、振幅135mm、摇振时间30s，此时板栗落果率为91.9%，树皮损伤率为8.8%，满足农业机械推广鉴定标准中树皮损伤标准。

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为解决球形果实快速、稳定抓取问题，设计了一种主动式三指手爪。该手爪指部机构末端安装有球状主动滚轮，主动滚轮外附着柔性膜以增加手爪柔顺性与摩擦力。每个指部机构具有2个自由度，可实现手指开合以及主动滚轮旋转。工作时3根手指相互配合，在摩擦力作用下球果向手爪内部运动，可在仅接触球果条件下实现球果快速、稳定抓取，无需精确控制手爪位置和姿态。为阐述抓取过程中主动式手爪与球果的交互关系，推导了主动式手爪-球果交互模型。选取番茄、苹果以及橙子为典型球形抓取对象，开展了3款手爪（主动式手爪、鳍状软爪以及平行刚爪）的抓取试验。抓取试验结果表明，所设计主动式手爪平均首次抓取成功率为96.7%，平均抓取无损率为98.3%，平均任务时间为5.9 s，在抓取成功率、抓取质量以及抓取效率3方面均有较好表现，验证了该主动式手爪的有效性。

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针对播种性能参数人工计算效率低及在线检测软件缺乏等问题，提出了一种基于图像处理的小麦播种时籽粒落种分布在线检测方法，建立了基于连通区域面积和轮廓周长的粘连种子判据，创建了改进凹点分割粘连种子方法，对分割后的种子进行计数与坐标定位，实现落种均匀度、准确度和离散度的计算检测。搭建了落种分布检测装置并开发了检测软件，试验结果表明：在不同播量、播种行进速度条件下，改进凹点分割算法平均准确率均在95%以上，相比凹点分割算法平均准确率有明显提高，说明该方法对种子颗粒总数识别准确率较高；随着播量增加，种子粘连概率提高，出现假凹点几率增大，算法准确率降低；随着播种行进速度增加，图像中种子变形和失真几率增加，导致部分粘连种子难以分割或错误分割，算法准确率亦降低；播量及播种行进速度对落种均匀度、准确度、离散度的影响不显著，与人工计算测量结果吻合，表明了该落种分布检测方法的可行性。

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为提升秸秆深埋质量，针对秸秆深埋过程中秸秆捡拾效果差、输送方式单一、输送效率低、深埋率低等问题，提出一种直注式秸秆深埋还田方法，设计了直注式秸秆捡拾粉碎深埋机，阐述了整机结构和工作原理。对关键部件进行了设计分析，设计了无护圈式捡拾装置，分析了捡拾装置各个运动阶段与弹齿的运动轨迹，确定了4个运动阶段所对应的相位角；设计了以运秸螺旋输送器和运秸叶片为主的机械输送装置、以抛秸风叶和运秸导管为主的气力输送装置。对秸秆输送量进行分析，明确了运秸螺旋输送器结构参数，得出了运秸螺旋输送器最低转速；对运秸叶片和抛秸风叶进行了动力学分析，确定了运秸叶片和抛秸风叶结构，明晰了影响秸秆输送效果的关键因素为机具前进速度、运秸螺旋输送器转速、抛秸风叶转速、运秸叶片倾角和抛秸风叶倾角，并确定了影响因素范围。仿真试验结果表明，机具前进速度和运秸螺旋输送器转速存在交互作用，最佳作业参数：机具前进速度为3km/h、运秸螺旋输送器转速为1200r/min和抛秸风叶转速为1600r/min。田间试验结果表明，平均秸秆捡拾率和平均深埋率分别为91.02%，90.03%；运秸导管出口处风速和作业扭矩分别为1.78～26.83m/s、61.55～214.78N·m，各工作部件运行稳定，满足秸秆深埋还田作业要求，为秸秆深埋还田机研发和改进提供了依据。

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为提高玉米秸秆粉碎还田机具作业质量，解决传统秸秆粉碎还田机械作业参数不可实时调节等问题，基于等径凸轮机构往复运动原理，设计了一种基于PLC控制的自动变速秸秆粉碎还田装置。通过分析地表支撑条件下秸秆粉碎过程中受力变化，确定影响秸秆粉碎效果主要因素，利用LS-Dyna软件确定主要因素取值范围；通过理论计算和动力学仿真分析，优化粉碎刀运动轨迹并确定粉碎机构关键部件参数。为提高玉米秸秆粉碎合格率，建立“泵-阀-马达”调速模型，设计人机交互界面进行作业参数设置，实现不同秸秆覆盖量情况下，秸秆粉碎装置作业参数快速匹配，以机具前进速度、秸秆覆盖量为试验因素，以秸秆粉碎合格率为评价指标进行单因素试验。试验结果表明，当田间秸秆覆盖量一定时，随着主轴转速增加，粉碎合格率呈明显上升趋势；当主轴转速一定时，随着田间秸秆覆盖量的增加，粉碎合格率有所下降；当主轴转速超过200r/min时，秸秆粉碎合格率均达到90%以上，基本保持不变。为进一步验证试验结果，进行变速秸秆粉碎方式与定速秸秆粉碎方式对比试验。试验结果表明，变速秸秆粉碎方式秸秆粉碎合格率为92.17%，优于定速秸秆粉碎方式。该装置实现了秸秆粉碎还田作业参数精准控制，为秸秆粉碎还田机具智能化发展提供了技术支撑。

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针对长江中下游地区联合收获机保有量大、利用率低，拖拉机常规三点悬挂装置纵向尺寸大、结构复杂导致机组转弯半径大、重心不稳等问题，基于模块化设计方法设计了一种用于连接联合收获机与油菜直播机的导轨式悬挂装置。在对常规三点悬挂装置运动学分析基础上，从结构紧凑、重心稳定等方面分析确定了悬挂装置的整体结构及工作原理。基于导轨式悬挂装置与联合收获机和油菜直播机的适配关系，从幅宽、重心以及耕深匹配性对其进行理论分析，确定了悬挂装置作业参数和结构参数。利用ANSYS Workbench仿真软件对悬挂装置进行了自由状态下的模态分析，通过分析机架外部激振频率特点和仿真结果，提出悬挂装置结构改进方案，优化后装置前6阶频率分别为54.09、66.35、83.16、130.01、143.52、174.88Hz，均不在外部激振频率范围内；对优化后的悬挂装置进行静力学分析，结果表明，悬挂装置在提升最高点和作业状态下的应力分别为50.531、140.56MPa，小于许用应力156.67MPa。田间试验结果表明，整机运行稳定，当机具以前进速度3.6km/h进行田间试验时，其耕深稳定性系数为87.42%，碎土率为84.41%，秸秆埋覆率为76.32%，厢面平整度为22.93mm，各项试验指标均满足油菜播种质量要求。

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针对基于离散元法的棉籽压缩破碎过程中缺少准确仿真模型的问题，本文以新陆早84号棉籽为研究对象，结合物理试验与仿真试验，对棉籽参数进行标定。基于三维扫描技术，使用Solidworks 2022中的网格建模功能，快速建立棉籽多面体模型。采用堆积角试验对棉籽种间参数进行标定，得到棉籽-棉籽碰撞恢复系数、棉籽-棉籽静摩擦因数、棉籽-棉籽滚动摩擦因数的最优参数组合为0.106、0.248、0.105，仿真堆积角与实际堆积角相对误差为0.28%，证明棉籽种间参数准确。通过单颗粒压缩试验对Tavares模型参数进行标定，以棉籽破碎力与破碎能为指标进行验证，结果表明棉籽破碎力与破碎能相对误差分别为2.37%和2.87%，说明构建的棉籽模型和Tavares模型参数可以表征棉籽压缩破碎过程。

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由于耕层残膜回收机关键农机部件设计优化过程中缺乏准确的残膜离散元模型参数，在一定程度上制约了耕层残膜回收机残膜受力机理分析与机构优化改进。本文以棉田耕层残膜为研究对象，对耕层残膜含量和极限拉伸力进行测定，得到不同耕层深度、不同厚度的残膜含量和极限拉伸力。根据测定结果，利用EDEM软件选用Hertz-Mindlin with Bonding接触模型对耕层残膜进行离散元模型参数标定，选用单位面积法向刚度、单位面积切向刚度、临界法向应力、临界切向应力、粘结半径、接触半径为试验因素。通过Plackett-Burman试验，确定影响Bond键的主要参数有单位面积法向刚度、临界法向应力和粘结半径。通过最陡爬坡试验和Box-Behnken试验，最终确定最优的Bonding模型显著参数单位面积法向刚度、临界法向应力、粘结半径分别为2.36×105N/m3、6.47×104Pa、0.004mm，对参数进行了仿真试验验证，误差为5.88%，满足要求。通过对比物理试验与仿真试验的拉伸过程耕层残膜状态与拉伸曲线，表明了耕层残膜模型合理性，为后期耕层残膜回收机仿真与膜土分离机理研究提供了理论支撑。

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针对小麦精量播种需求以及现有排种器脉动性高、均匀性差的问题，设计了一种4排交错勾齿式小麦精量排种器，利用勾齿式型孔单粒囊种，并通过勾齿交错布置使下落的种子流形成交错有序的种子面，减少种子间的碰撞重叠，提高种子的有序性。通过对充种过程中小麦种子姿态分析，确定了型孔的关键结构参数和曲线轮廓。运用离散元法EDEM，分析了排种轮转速和充种区域夹角对充种性能的影响规律。仿真结果表明，排种轮转速对充种时处于有利姿态的种子数量有显著影响，充种区夹角的增大有利于提高充种率，但充种区夹角过大会造成成功充入种子掉落出型孔，降低充种性能。在此基础上，以排种合格率、单粒率、空穴率为指标进行了正交旋转组合试验，获得了最优工作参数组合。在排种轮转速、充种区高度以及毛刷/排种轮转速比分别为18r/min、73mm、2.5条件下，与现有凸齿式小麦排种器进行对比试验，交错勾齿式小麦排种器的排量变异系数比凸齿式排种器降低0.66个百分点，落种过程中排出的种子交错有序下落，具有更好的排种均匀性。

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针对传统油菜机械离心式集排器高速作业时供种及投种能力不足，导致排种量与作业速度不匹配、排种性能不稳定等问题，设计了一种被动式供种、“圆孔+渐变孔柱”组合式型孔投种的油菜高速机械离心式集排器。构建了供种、投种过程中的力学模型，分析确定了影响排种性能的关键结构参数；利用EDEM离散元仿真开展了供种调节高度对供种速率调节量影响的试验，结果表明当供种调节高度为3~8mm时，供种速率在64.95~357.54g/min范围内可调；采用两因素三水平正交试验分析了限种套筒下摆高度及倾角对初始种量、临界转速及环状种层最大高度的影响。通过台架试验确定了较优限种套筒结构参数，结合高速摄影对比了5种型孔结构下动锥体转速与排种量关系，确定最优型孔结构为“圆孔+渐变孔柱”组合式型孔。较优参数组合集排器排种性能验证试验结果表明：当转速为115~205r/min时，排种速率为60.96~355.76g/min，油菜各行排量一致性变异系数均低于5.2%，总排量稳定性变异系数均低于1.3%，破损率低于0.5%，满足作业速度6~12km/h时的排种量要求。田间试验结果表明，当机组作业速度为7.89、11.98km/h时，油菜各行植株均匀性变异系数低于11%，种植密度为43~58株/m2，满足油菜精量播种要求。

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针对现有叠盘暗室育秧模式下全自动起盘机存在起盘合格率和工作稳定性下降，输送阶段易造成秧苗、秧盘损伤等问题，改进设计一种具有轴向辅助推送秧盘功能的钩杆式提升装置，并构建仿真试验平台确定影响其工作性能的主要参数及取值范围；确定关键部件循环叠盘装置的结构参数，建立多情形目标评价结果函数，并通过Matlab插值法对评价指标进行标准化；采用二次旋转正交组合试验，以托盘间距、横向输送速度、抬起角为试验因素，起盘合格率、叶损伤率、硬盘损伤率和伤秧数为性能评价指标，对试验结果进行响应曲面分析、回归分析。应用Design-Expert 11进行多目标参数组合优化。在托盘间距为190mm、横向输送速度为0.20m/s、抬起角为72°的条件下，田间验证试验得到起盘合格率为97.5%，叶损伤率为0.52%，硬盘损伤率0.45%，伤秧数为9，与理论优化值误差小于1%，比优化前合格率提升5.6个百分点，叶损伤率降低3.5个百分点，减少秧苗损伤，硬盘损伤率降低3.8个百分点。

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针对丘陵山区三七机械化收获挖掘阻力大和根茎损伤率高的问题，以不同铲型挖掘铲为研究对象，开展三七收获机挖掘铲作业机理与参数优化对比试验。通过理论分析与力学计算，确定各铲型挖掘铲主要结构参数，并通过Solidworks建立挖掘铲三维模型。开展4种铲型挖掘铲的位移流向仿真对比试验，追踪根茎颗粒和土壤颗粒空间运动轨迹，获得三轴位移分部，表明野猪头部仿生曲线特殊的曲率变化对破土阻力有显著影响，仿生铲面通过改变土壤颗粒流动方向，从而降低挖掘阻力。利用Design-Expert 13软件，以挖掘铲铲长、铲宽和铲刃倾角为试验因素，以挖掘阻力为试验指标进行组合试验，得到最优作业参数组合为：铲长354mm、铲宽40mm、铲刃倾角70°，在该组合下平均挖掘阻力为439.75N。开展高速摄影试验，获取三七根茎和土壤运动轨迹，结果表明三七根茎和土壤颗粒运动趋势与仿真试验一致，验证离散元模型可靠性。搭建试验台架，以入土角、铲片间距和挖掘速度作为试验因素，以挖掘阻力作为试验指标进行正交试验，得到不同工作参数对挖掘阻力影响的主次顺序为入土角、铲片间距、挖掘速度，最优工作参数组合为入土角15°、铲片间距80mm、挖掘速度0.4m/s。综合评估挖掘铲减黏降阻性能，仿生式挖掘铲作业效果最优。

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针对辣椒机械化脱帽存在的辣椒损伤大、辣椒蒂去除不净等问题，结合辣椒物理力学特性及机械化加工要求，设计了一种对辊式干辣椒脱帽装置。该装置关键部件包括滚筒、脱帽辊和筛网3部分，采用旋转滚筒和回转辊轴的方式实现辣椒脱帽。通过对脱帽装置工作过程分析，确定了去除辣椒蒂的临界条件。借助辣椒受力及运动特征研究，确定了滚筒及脱帽辊的关键参数。滚筒直径为1.8m、长度为6.0m、转速为28.83r/min，脱帽辊的直径为36.0mm、间隙为0.5mm、转速为134.21r/min。通过对筛面利用系数分析，确定了筛分效率较高的方形筛网，且筛面利用系数为60.5％。通过Design-Expert 12软件进行试验设计及数据处理，明确了滚筒转速、脱帽辊转速对损伤率、脱净率的影响规律，并确定了较优参数组合，为辣椒机械化加工技术及装备研发提供理论依据。试验结果表明，该装置损伤率为0.6%，脱净率为98.8%，符合行业标准且满足辣椒机械加工要求。

Abstract:

饲草收获机作物喂入矢角（辊（叶片）轴心至喂入点矢径的水平夹角）对切碎辊转矩负荷及切碎性能有重要影响，通过检测传动带压力与作物喂入矢角的关系，对收获机切碎特性与作物切碎过程进行了运动学、动力学分析，揭示了饲草作物切碎质量、能耗与作物喂入矢角的关系，建立收获机切碎辊作物喂入矢角数学模型并进行了优化。试验结果表明，当优化参数组作物单位长度喂入量为5.5kg/s、切碎辊转速为1600r/min、传动带初始压力为1.2MPa时，该作业参数组下切碎作物喂入矢角数学模型精度最高，准确率达79.52%，模型偏差为0.491MPa（0.957rad），能够有效表征铡草机切碎作业负荷，同时在保证作物切碎质量下提高了铡草机作业能力，优化的切碎喂入矢角模型下切碎扰动响应时间缩短约26.41%，单位作业能耗减小约11.36%。该切碎作物喂入矢角模型丰富了铡草机切碎作业的建模方法，为饲草作物类铡草机负荷控制系统设计提供了参考。

Abstract:

过流边界形态随磨损时间的变化对客观真实地反映双吸离心泵磨损特性及磨损形貌至关重要。采用欧拉-拉格朗日方法，配合磨损壁面几何重构的动态边界法，对黄河平均含沙量及粒径下甘肃省景泰川泵站双吸离心泵进行固液两相流计算，结合实验数据，预测了该泵叶片渐进磨损特性，分析了叶片磨损机理及壁面几何形貌变化对泵性能影响。结果表明：以冲击角函数最大值对应冲击角α0为阈值，小于α0磨损形貌呈类圆形凹坑，大于α0磨损形貌呈沟槽状，冲击角在50°~75°范围且冲击速度高的叶片区域磨损率大，叶片磨损程度严重；根据该泵水力性能损失率变化特性，将预测期划分为3个阶段，磨损率在初期增长率最大，但在数量级上远小于中、后期，使前1000h磨损阶段扬程损失率、效率损失率、叶片质量损失率均小于其他阶段；上述3个参数的增长均呈初期慢、中期快、后期减缓的趋势，最大增长率均在磨损中期，参数变化曲线斜率分别为1.51×10-3、1.97×10-3、4.12×10-3，在1000~6000h磨损时长范围内，磨损导致双吸离心泵性能下降最快。

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保护集中连片的优质耕地对于保障国家粮食安全具有重要意义。本文以江西省兴国县为例，从耕地的自然质量、立地条件、生态条件3个层面系统构建耕地综合质量评价指标体系；基于TOPSIS(Technique for order preference by similarity to an ideal solution)综合评价法对耕地综合质量进行评价，引入耕地连片度、耕地空间连通格局分析了耕地空间集聚特征,综合耕地质量及其连通特征划定永久基本农田。结果表明：从耕地综合质量来看，兴国县耕地质量由高到低划分为4个质量等级，面积分别为6204.95、16.03172、19321.79、3573.76hm2，占总耕地面积的13.75%、35.52%、42.81%、7.92%。总体来看，兴国县中等质量耕地居多，占比为78.33%。从耕地连通性来看，兴国县耕地连片程度由高到低划分为5个等级，其中一级~五级连片耕地面积分别为24731.44、6199.73、3131.54、7397.71、3671.80hm2，分别占耕地总面积的54.80%、13.73%、6.94%、16.39%、8.14%，耕地存在不同程度破碎化。将耕地质量三等以上、连片程度四级以上耕地划入基本农田，面积为37029.62hm2，占耕地总面积的82.05%，与原有划定基本农田相比，实现了划定后永久基本农田“总体稳定、布局优化、质量有提升”的目标。

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为量化不同面积与形状的地块机械耕作效率差异，科学评价土地整治在机械旋耕效率提升方面的潜力，设计一套标准田块，选取69.83kW东方红LX950型拖拉机配套旋耕机进行耕作，工作宽幅为200cm，采用田间实验法对不同面积梯度和形状的地块进行机械旋耕效率测算,并在此基础上，基于区域尺度建立地块面积、形状与机械旋耕效率的耦合关系及函数模型，修正后得到区域尺度机械旋耕效率。结果表明：地块形状的规则程度影响机械旋耕效率，形状越规整，机械旋耕效率越高。在相同的面积梯度上，矩形地块机械旋耕效率最高，梯形地块次之，直角三角形地块最低。随着地块面积的增大，机械旋耕效率不断增加，当地块面积达到一定程度时，机械旋耕效率趋于稳定。当地块面积超过7000m2时，机械旋耕效率基本保持不变，矩形、梯形地块机械旋耕效率较高，维持在0.25s/m2，其他形状地块机械旋耕效率较低，维持在0.30s/m2左右。案例区地块单元水平的机械旋耕效率为0.27s/m2。其中，中低效地块单元数量最少，占比7.10%；高效地块单元数量最多，占比58.24%。案例区西部机械旋耕效率大于东部，主要由于东部区域土地细碎化程度高于西部区域，地块单元面积较小，形状也不尽规则，从而极大地降低了区域机械旋耕效率。实验结果表明，面积大于7000m2地块是大型机械化耕作的适宜耕作规模，地块面积与形状规则程度均影响机械旋耕效率，土地整治工程在扩大地块面积的同时也需保证地块形状的规则化程度。

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油茶作为江西省经济林树种之一，也是江西省特色优势产业，准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足，以及丘陵山区地形破碎问题，以江西省宜春市袁州区为研究区，采用时序Sentinel系列影像数据和SRTM DEM数据为数据源，构建和优选了光谱特征、植被-水体指数、红边指数、雷达特征、地形特征和纹理特征共125个特征变量，其中，纹理特征采用累计差法(Δf)对比15种不同尺度窗口，计算Sentinel-1和Sentinel-2影像最佳纹理特征。基于ReliefF特征优选算法和随机森林分类算法，设计了8种特征组合方案开展实验，探讨不同特征类型对油茶提取精度的影响。结果表明：利用累计差法计算出的Sentinel-1和Sentinel-2的最佳纹理特征窗口尺寸均为35×35，最佳纹理特征组合为均值(Mean)、方差(Variance)和对比度(Contrast)；在光谱特征、植被-水体指数的基础上加入不同特征对油茶进行分类，不同类型特征对油茶提取的有利程度由大到小依次为S2纹理特征、S1纹理特征、地形特征、雷达特征、红边指数，相比于单一光谱和指数特征，纹理特征的加入可大幅度提高分类精度。多特征协同分类结果优于单特征分类结果，基于特征优选的油茶提取精度最高；基于ReliefF算法特征优选后的方案精度最高，总体精度为88.29%，Kappa系数为0.81。本研究利用时序Sentinel系列遥感影像和DEM地形数据，构建了针对多云雨南方丘陵山区的大范围油茶遥感提取方法，可为中国南方丘陵区域油茶资源调查与监测提供参考。

Abstract:

为减弱冠层几何结构等因素对传感器探测到的冠层日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll fluorescence，SIF）的影响，探讨了条锈病胁迫下红光波段荧光（Red SIF，RSIF）的响应特性，并以RSIF为自变量构建了小麦条锈病遥感监测的线性回归（Simple linear regression，SLR）及非线性回归（Non-linear regression，NLR）模型。结果表明：叶片尺度RSIF在小麦条锈病遥感监测中具有较大优势，其与小麦条锈病病情严重度（Severity level，SL）间相关系数较远红光波段SIF（Far-red SIF，FRSIF）提高132%，以叶片尺度RSIF为自变量构建的SLR及NLR模型预测DSL与实测DSL之间R2较FRSIF分别增加9.8%、38.9%，RMSE分别降低23.1%、36.4%。此外，降尺度处理能够提高RSIF监测小麦条锈病的精度，叶片尺度RSIF与DSL之间R2较冠层尺度增加126.3%，以叶片尺度RSIF为自变量构建的SLR和NLR模型预测DSL与实测DSL间R2较冠层尺度分别提高114.3%和233.3%，RMSE分别降低16.7%、15.4%。本文提出方法可提高小麦条锈病遥感监测精度，同时对其它胁迫的遥感监测具有一定的参考价值。

Abstract:

为快速、准确地估测小麦产量，有效提高育种工作效率，本文以小麦品系为研究对象，收集小麦灌浆期无人机高光谱数据和产量数据。首先基于递归特征消除法筛选出特征波长作为模型输入变量，然后利用岭回归（Ridge regression，RR）、偏最小二乘回归（Partial least squares regression，PLS）、多元线性回归（Multiple linear regression，MLR）3种线性算法和随机森林（Random forest，RF）、梯度提升回归（Gradient boosting regression，GBR）、极限梯度提升（eXtreme gradient boosting，XGB）、高斯过程回归（Gaussian process regression，GPR）、支持向量回归（Support vector regression，SVR）、K最邻近算法（K-nearest neighbor，KNN）6种非线性算法构建单一算法产量估测模型并进行精度比较，最后基于Stacking算法构建多模型集成组合，筛选最佳集成模型。结果表明，基于不同算法的产量估测模型精度差异显著，非线性模型优于线性模型，基于GBR的产量估测模型在单一模型中表现最优，训练集R2为0.72，RMSE为534.49kg/hm2，NRMSE为11.10%，测试集R2为0.60，RMSE为628.73kg/hm2，NRMSE为13.88%。基于Stacking算法构建的集成模型性能与初级模型和次级模型的选择密切相关，以KNN、RR、SVR为初级模型组合，GBR为次级模型的集成模型有效提高了估测精度，相比单一模型GBR，训练集R2提高1.39%，测试集R2提高3.33%。本研究可为基于高光谱技术的小麦品系产量估测提供应用参考。

Abstract:

针对目前自然环境下枣品种识别准确率较低的问题，提出了一种基于注意力机制和多语义特征增强的枣品种识别模型（ICBAM_MSFE_Res50）。该模型在ResNet-50基础上，引入改进注意力机制（Improved convolutional block attention module， ICBAM），ICBAM采用一维卷积和多尺度空洞卷积对卷积块注意力模块（CBAM）进行改进，消除了特征图降维时的信息损失，降低了模型计算量和参数量，提高了模型对枣果区域细粒度特征的提取能力。同时，提出了多语义特征增强（Multi semantic feature enhancement，MSFE）模块，该模块通过枣果区域定位算法提取更多枣果局部显著特征，并采用显著性特征抑制算法迫使模型学习枣果次要特征，从而达到枣果多种语义特征学习。实验结果表明，在20类枣品种数据集上，本文模型准确率为92.20%，与ResNet-50相比，提高4.26个百分点。对比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、InceptionV3模型，准确率分别提高15.84、9.22、6.86、3.55个百分点。对比其他枣品种识别方法，本文方法在20种枣品种识别中表现最优，可为自然环境下枣品种识别研究提供参考。

Abstract:

为实现大田复杂背景下小麦小穗赤霉病快速准确识别，构建了包含冬小麦开花期、灌浆期和成熟期3个生育期共计640幅的小麦赤霉病图像数据集，并提出一种基于改进YOLO v8s的小麦小穗赤霉病识别方法。首先，利用全维动态卷积ODConv替换主干网络中的标准Conv，提高网络对目标区域特征的提取；然后，在Neck网络使用改进Efficient RepGFPN特征融合网络实现低层特征与高层语义信息的融合，使模型能够提取更丰富的特征信息；最后，采用EIoU损失函数替换CIoU损失函数，加快模型收敛速度，进一步提高模型准确率，实现对小麦小穗赤霉病的快速、准确识别。在自建的数据集上进行模型验证，结果表明，改进模型（OCE-YOLO v8s）对小麦小穗赤霉病的检测精度达到98.3%，相比原模型提高2个百分点；与Faster R-CNN、CenterNet、YOLO v5s、YOLO v6s、YOLO v7模型相比分别提高36、25.7、2.1、2.6、3.9个百分点。提出的OCE-YOLO v8s模型能有效实现小麦小穗赤霉病精确检测，可为大田环境下农作物病虫害实时监测提供参考。

Abstract:

针对玉米种质资源遗传多样性丰富导致雄穗大小、形态结构及颜色呈现较大差异，无人机搭载可见光传感器相比地面采集图像分辨率低，以及图像中部分雄穗过小、与背景相似度高、被遮挡、相互交错等情况带来的雄穗检测精度低的问题，提出了一种改进YOLO v7-tiny模型的玉米种质资源雄穗检测方法。该方法通过在YOLO v7-tiny中引入SPD-Conv模块和VanillaBlock模块，以及添加ECA-Net模块的方式，增强模型对雄穗特征的提取能力。利用自建的玉米种质资源雄穗数据集，训练并测试改进模型。结果表明，改进YOLO v7-tiny的平均精度均值为94.6%，相比YOLO v7-tiny提升1.5个百分点，相比同等规模的轻量级模型YOLO v5s、YOLO v8s分别提升1.0、3.1个百分点，显著降低了图像中雄穗漏检及背景误检为雄穗的发生，有效减少了单穗误检为多穗和交错状态下雄穗个数误判的情况。改进YOLO v7-tiny模型内存占用量为17.8MB，推理速度为231f/s。本文方法在保证模型轻量化的前提下提升了雄穗检测精度，为玉米种质资源雄穗实时、精准检测提供了技术支撑。

Abstract:

针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况，无法实现自适应实时检测的问题，提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array, FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional neural network)稻瘟病高通量自适应快速识别模型。首先将骨干网络改进为MobileNetV2，利用其倒残差模块降低计算量，提高模型并行处理能力；随后增加用于稻瘟病多尺度特征融合的特征金字塔网络模块，使模型具备多尺度自适应处理能力；最后由全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)分支输出稻瘟病病斑的实例分割，同时使用交叉熵损失函数完成稻瘟病的定位与分类。稻瘟病实测数据集对模型的验证结果表明：当输入为全高清图像时，模型平均推理时间减少至85ms，相较GPU服务器、同级别GPU边缘计算平台，速度分别提高86.2%、63.0%。在交并比为0.6时，准确率可达98.0%，病斑捕获能力平均提升21.2%。提出的Mask R-CNN自适应快速识别模型能够在田间恶劣网络状况下实现稻瘟病的快速现场检测，具有更好的抗噪能力和鲁棒性能，为水稻病害实时检测、察打一体提供了高效实时的片上系统方案。

Abstract:

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时，存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题，以层叠式笼养肉鸭为研究对象，提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据，首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用于肉鸭舍的自主巡检装备。针对笼养肉鸭舍铁丝网遮挡严重的问题，基于机器视觉对笼网进行修复，基于OpenCV对图像进行增强处理。构建了一种基于Mask R-CNN的死鸭识别模型，采用Swin Transformer对模型进行优化，解决了Mask R-CNN网络缺乏整合全局信息能力的问题。对比分析了SOLO v2、Mask R-CNN和Mask R-CNN+Swin Transformer模型识别笼内死鸭准确率。实验结果表明，在平均精度均值为90%的条件下，Mask R-CNN+Swin Transformer模型对笼内死鸭总体识别准确率可达95.8%，在自主巡检装备上的检测效果优于其他主流的目标检测算法。

Abstract:

针对基于花纹的奶牛个体识别中纯色或花纹较少的奶牛识别准确率较低的问题，本文提出一种基于步态特征的奶牛个体识别方法。首先，将DeepLabv3+语义分割算法的主干网络替换为MobileNetv2网络，并引入基于通道和空间的CBAM注意力机制，利用改进后模型分割出奶牛的剪影图。然后，将三维卷积神经网络（3D CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）构建为3D CNN-BiLSTM网络，并进一步集成自适应时间特征聚合模块（ATFA）生成3D CNN-BiLSTM-ATFA奶牛个体识别模型。最后，在30头奶牛的共1242条视频数据集上进行了奶牛个体识别实验。结果表明，改进后DeepLabv3+算法的平均像素准确率、平均交并比、准确率分别为99.02%、97.18%和99.71%。采用r3d_18作为3D CNN-BiLSTM-ATFA的主干网络效果最优。基于步态的奶牛个体识别平均准确率、灵敏度和精确度分别为94.58%、93.47%和95.94%。奶牛躯干和腿部不同部位进行加权特征融合的个体识别实验表明识别准确率还可进一步提高。奶牛跛足对步态识别效果影响较为明显，实验期间由健康变为跛足和一直跛足的奶牛个体识别准确率分别为89.39%和92.61%。本文研究结果可为奶牛的智能化个体识别提供技术参考。

Abstract:

羊只站立、行走、采食等日常行为与其健康状况密切相关，高效、准确的羊只行为识别有助于疾病检测，对实现羊只健康预警具有重要意义。针对目前羊只多行为识别检测大多基于传感器等接触式设备，羊只活动受限，行为具有局限性，且群体养殖环境下，羊只行为多样、场景复杂、存在遮挡等造成的行为识别精度低等问题，提出了一种基于改进YOLO v8s的羊只行为识别方法。首先，引入SPPCSPC空间金字塔结构增强了模型的特征提取能力，提升了模型的检测精度。其次，新增P2小目标检测层，增强了模型对小目标的识别和定位能力。最后，引入多尺度轻量化模块PConv和EMSConv，在保证模型识别效果的同时，降低了模型参数量和计算量，实现了模型轻量化。实验结果表明，改进YOLO v8s模型对羊只站立、行走、采食、饮水、趴卧行为平均识别精度分别为84.62%、92.58%、87.54%、98.13%和87.18%，整体平均识别精度为90.01%。与Faster R-CNN、YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8s模型相比，平均识别精度分别提高12.03、3.95、1.46、2.19个百分点。研究成果可为羊只健康管理和疾病预警提供技术支撑。

Abstract:

为精准判别作物需水程度，以生长期辣椒为实验样本，对辣椒进行不同程度的水浸、干旱等水分胁迫处理，分析不同水分胁迫程度下辣椒叶片的高光谱响应特性。样本分为重度干旱、轻度干旱、轻度水浸、重度水浸等4个水分胁迫组和一个实验对照组，共5个数据组，每组20株辣椒，待各组叶片外观出现明显差异时，分别采集各组辣椒叶片的叶绿素荧光参数与高光谱数据。比较多元散射校正（MSC）、SG卷积平滑滤波和标准正态变换（SNV）3种不同的预处理方法对背景信息干扰的消除效果。采用SPA算法和CARS算法提取对水分胁迫敏感的特征波长。建立预测辣椒叶片不同水分胁迫程度的支持向量机（SVM）、BP神经网络、径向基函数（RBF）和随机森林（RF）模型。结果说明，SG-SPA-RFB为预测辣椒叶片水分胁迫程度的最优组合，其训练集准确率为99.02%，测试集准确率为94.00%。本研究为判断辣椒植株水分胁迫状态提供了一种便捷可靠的无损检测方法。

Abstract:

虚拟水流动是水资源在空间上再分配的一种重要表现形式，作为虚拟水的载体，粮食贸易运输过程中伴随着虚拟水的流动。中国人口和资源与粮食生产呈现明显的空间错位，虚拟水流动格局、水土资源分布、经济社会发展情况的空间匹配度较差。在现阶段虚拟水-实体水耦合分析探究粮食虚拟水流动资源环境效应的基础上，增添其对经济社会的影响效应分析，可以进一步优化资源调配，促进区域可持续发展。本研究以中国大陆31省份为研究区，以省级行政区划为研究单元，分析了1997—2021年间粮食虚拟水流动的时空演变格局；通过空间聚类分析以及虚拟水-经济社会化数据耦合分析明确了粮食虚拟水调运的空间聚类情况，解析了主要输入和输出省份粮食虚拟水的调运量与经济社会发展的相关关系；选取9个主要经济社会影响因子，将灰色关联度和集对分析方法结合探讨了经济社会影响因子对粮食虚拟水流动影响效应的空间差异。结果表明：粮食虚拟水流动总体呈现从“缺水”的北方流向“富水”的东南区域，从经济欠发达地区流向经济发达地区的趋势，且经济社会系统在一定程度上影响了粮食虚拟水的流动。根据经济社会因子对不同省份粮食虚拟水流动的影响效应，将各省份粮食虚拟水流动的经济社会关联类型划分为产业关联型、社会关联型和资源关联型。综上，促进区域间协调发展与产业结构优化将是解决我国粮食虚拟水流动伴生的自然环境与经济社会负反馈效应的重要解决途径。

Abstract:

土壤盐渍化和耕地质量下降严重制约新疆绿洲灌溉农业可持续发展，研究土壤理化性状与盐分离子分布特征是盐碱地改良与综合利用和绿洲灌溉农业高质量发展的前提和基础。以北疆玛纳斯河灌区、南疆阿克苏河灌区和喀什噶尔河灌区（阿克苏-喀什噶尔河灌区）为研究对象，定量分析了土壤（0~500cm）养分含量、含盐量及其离子组成分布特征。结果表明：玛纳斯河灌区和阿克苏-喀什噶尔河灌区土壤有机质、碱解氮、有效磷、速效钾、全氮含量均呈现随土层深度增加而逐渐降低的趋势。玛纳斯河灌区表层土壤（0~30cm）和0~100cm土层土壤有机质、碱解氮、速效钾、全氮含量和pH值平均值高于阿克苏-喀什噶尔河灌区，100~500cm土层土壤有机质、碱解氮、速效钾、全氮含量平均值低于阿克苏-喀什噶尔河灌区。阿克苏-喀什噶尔河灌区表层土壤（0~30cm）全盐量和电导率平均值比玛纳斯河灌区分别高21.14%和8.53%，60~100cm土层比玛纳斯河灌区分别低17.55%和16.50%。玛纳斯河灌区和阿克苏-喀什噶尔河灌区土壤阳离子均以Na+和Ca2+为主，阴离子均以SO2-4、Cl-为主，Na+和SO2-4分别为玛纳斯河灌区和阿克苏-喀什噶尔河灌区含量最高的盐基离子。玛纳斯河灌区表层土壤（0~30cm）53.85%属于盐渍土，30~60cm土层50.00%属于中度和重度盐渍土，60~100cm土层25.00%属于重度盐渍土，硫酸盐型盐渍土占主导地位，其次是氯化物-硫酸盐型盐渍土。阿克苏-喀什噶尔河灌区表层土壤（0~30cm）78.26%属于盐渍土，其中重度盐渍土占比最高，30~60cm土层60.86%属于轻度和重度盐渍土，60~100cm土层39.13%属于非盐渍土，氯化物-硫酸盐型盐渍土占比最高，其次是硫酸盐型盐渍土。研究结果可为新疆绿洲灌区盐碱地综合利用和作物精准施肥提供科学依据。

Abstract:

黄河流域甘肃段作为我国重要水源涵养区和北方防沙带建设区，掌握其植被变化及驱动力对流域生态保护和高质量发展具有重要意义。基于2001—2022年MODIS NDVI数据集，利用像元二分法、变异系数、趋势分析法、Hurst指数和地理探测器，分析了近20年来黄河流域甘肃段植被变化趋势及驱动力。结果表明：2001—2022年黄河流域甘肃段FVC在波动中呈上升趋势，植被生长呈向好趋势。近20年间黄河流域甘肃段近1/2区域具有相对高-高波动性，主要集中分布在流域北部的黄土高原区，中波动性、相对低-低波动性主要分布在甘南高原区和陇南山地等区域。黄河流域甘肃段大部分地区植被呈改善趋势，少部分区域表现为退化，未来植被变化将呈反持续性。驱动力分析表明降水量、植被类型和土壤类型对黄河流域甘肃段植被覆盖起主导作用。

Abstract:

为探明拔节孕穗期受涝后农田水位与施氮对冬小麦生长、产量、籽粒品质、水氮利用及氮磷负荷的调控效应，于2020—2021年在南京市江宁区开展测坑种植试验。以冬小麦品种“扬麦25”为试验材料，在冬小麦拔节孕穗期受涝后设置高、中、低3个农田水位（即受涝1d后农田水位3d内降至-40、-60、-80cm）和低、中、高3个施氮量（160、190、220kg/hm2），以不受涝且常规施氮190kg/hm2处理作为对照。结果表明，涝渍条件下，冬小麦株高、干物质量、产量、水分利用效率、籽粒粗蛋白含量、籽粒赖氨酸含量均随农田水位的降低和施氮量的增加而逐渐增大，氮肥偏生产力随农田水位的降低和施氮量的减小而逐渐增大，总氮、总磷等污染物负荷随着农田水位的降低而逐渐增大。与对照处理相比，试验设计农田水位下，增施氮肥（220kg/hm2）可以缓解涝渍对冬小麦植株的不良影响，促进冬小麦干物质量和产量分别增加4.76%~23.81%、2.75%~9.19%；中、高农田水位下氮肥减施（160kg/hm2）导致冬小麦分别减产2.20%和14.00%，水分利用效率分别下降4.55%和9.74%；低农田水位可以降低因氮肥减施导致的减产效应，使得冬小麦产量和氮肥偏生产力分别提高3.98%、23.49%。农田水位越高，其控水期间综合涝渍程度越大，对应产量越低。此外，短期内涝对提高籽粒粗蛋白含量具有积极效应，与对照处理相比，各处理对应粗蛋白含量提高11.50%~20.21%。综上，以高产、高效、减污、提质为目标，建议冬小麦拔节孕穗期5cm水层受涝1d后，农田水位3d内降至-80cm，施氮量为220kg/hm2。研究结果可为中国南方以及类似易涝易渍农业区冬小麦种植及涝渍灾害修复提供理论依据。

Abstract:

为阐明节水灌溉减氮配施生物炭对水稻光合特性及水氮利用的影响，采用田间小区试验与微区试验结合的方法，应用15N示踪技术，以B0N1（不施用生物炭+常规施氮水平）作为对照，设置B1N2（减氮10%+12.5t/hm2生物炭）、B2N2（减氮10%+25t/hm2生物炭）、B1N3（减氮20%+12.5t/hm2生物炭）、B2N3（减氮20%+25t/hm2生物炭）、B1N4（减氮30%+12.5t/hm2生物炭）、B2N4（减氮30%+25t/hm2生物炭）等处理，观测水稻植株叶片的光合特性参数以及干物质积累和耗水过程，并建立光合特性参数与水分利用效率（WUE）、氮肥吸收利用率（NUE）、干物质量及产量之间的关系。结果表明：节水灌溉下适量减氮配施生物炭可以增加叶面积指数（LAI）、叶绿素含量（SPAD）、净光合速率（Pn）、气孔导度（Gs）和蒸腾速率（Tr），减小气孔限制值（Ls）；而过量减施氮肥或施加生物炭均会增加Ls，减小LAI、SPAD、Pn、Gs和Tr；与B0N1处理相比，B1N2处理植株干物质总积累量提高14.79%，而B2N4处理降低16.02%；B1N2处理水稻NUE、产量、WUE显著高于B0N1处理（P＜0.05），分别提高12.92%、9.95%、12.58%，B2N4处理水稻NUE、产量、WUE显著低于B0N1处理（P＜0.05），分别降低22.87%、18.20%、5.66%；WUE与光合特性参数（除LAI-分蘖期、SPAD、Tr-灌浆期外）均呈显著或极显著正相关，与Ls均呈极显著负相关（P＜0.01）；NUE、干物质量、产量与光合特性参数（除LAI-分蘖期、SPAD-分蘖期、Tr-灌浆期外）均呈显著或极显著正相关，与Ls均呈显著或极显著负相关。综合来看，B1N2处理最优，即节水灌溉下减施10%氮肥配施12.5t/hm2生物炭有利于提高水氮利用率和产量，研究结果可为节水灌溉减氮配施生物炭模式在寒地黑土稻田的应用提供理论依据和技术支撑。

Abstract:

柑橘低温贮藏过程中果实温度波动是引发果品品质安全风险与增加制冷能耗的关键因素，同时果品品质与制冷能耗也是评判柑橘冷藏效率的重要评价指标，实现两者动态预测可为科学预知与精准优化柑橘冷藏效率提供可靠支持。本文提出一种基于PatchTST的柑橘冷藏效率时序预测模型。首先，基于自注意力机制和独立预测方法(Channel independent,CI)构建基础PatchTST模型；其次，通过融合基础PatchTST模型与TiDE模型中的协变量特征提取模块，实现对多元时序数据集中全部序列的特征提取，并有效改进模型预测精度；最后，基于皮尔森相关性分析方法定量分析冷库制冷参数与能耗、柑橘温度的相关性，确定TiDE-PatchTST模型输入参数，并基于5000组实验数据实现多种模型训练与测试，对比验证TiDE-PatchTST模型的准确性与优越性。结果表明，基于TiDE-PatchTST模型的冷库能耗预测值与实验值平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别为3.645W·h和10.421W·h，柑橘温度预测值与实验值的MAE和RMSE分别为0.034℃和0.042℃，相比Transformer模型，能耗预测的MAE和RMSE最高分别下降41.43%和39.27%，柑橘温度预测的MAE和RMSE最高分别下降46.03%和28.81%。本研究可为柑橘冷藏过程温度波动与能耗动态感知与优化调控等提供可靠方法支持与参考。

Abstract:

已有火龙果检测方法仅针对单一性能指标，难以满足农业真实场景的需要，为此提出了一种精准高效的火龙果品质与成熟度双指标检测方法。首先，利用自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络扩充火龙果图像，建立复杂环境火龙果数据集。采用伽马变换进行图像增强，凸显火龙果特征，降低光照环境的影响。其次，提出了YOLO v7-RA模型。通过设计ELAN_R3替代ELAN（Efficient layer aggregation network）模块，减少主干网络对重复特征的提取，增强模型对细粒度特征关注度，提高双指标检测准确率。融入混合注意力机制（Mixture of self-attention and convolution，ACmix），增强模型对特征的提取和整合能力，降低杂乱背景信息干扰。最后，通过实验验证了YOLO v7-RA模型的检测性能。实验结果表明，该方法精准率为97.4%，召回率为97.7%，mAP0.5为96.2%，FSP为74f/s，实现了检测精度与检测速度的均衡。即使在遮挡情况下，YOLO v7-RA模型检测精准率仍达到91.4%，具有较好泛化能力，能够为火龙果智能化采摘的发展提供技术支持。

Abstract:

为了解决传统农机导航系统中前轮转角测量传感器不易安装、维护困难以及转角估计不准确等问题，本文提出了一种基于受控自回归滑动平均模型和卡尔曼滤波器的组合模型(Auto-regressive moving average with exogenous input-Kalman filter,ARMAX-KF)与速度补偿的拖拉机无前轮传感器转角估计方法。首先，利用Hammerstein非线性系统对拖拉机的转向系统建模，并采用递归最小二乘法(Recursive least squares method，RLS)将其辨识为ARMAX模型；其次，对后轮轴中心接地点速度进行杆臂误差补偿；最后，提出了ARMAX-KF方法，利用卡尔曼滤波器的校正特性，以拖拉机的运动学转角作为观测值，修正ARMAX模型预测的转角速度积分值，从而估计拖拉机的前轮转角。在速度杆臂补偿测量方法试验验证中，补偿后运动学转角平均绝对误差为1.110°，标准差为1.727°，相比补偿前分别减少61.13%和31.55%；在动态转角试验中，ARMAX模型预测的转角速度标准差为2.439(°)/s，相比采用固定传动比方法误差减少56.58%；采用基于ARMAX-KF的前轮转角估计绝对平均误差为0.649°，标准差为0.371°，相比采用固定传动比和卡尔曼滤波器的方法分别减少56.9%和78.82%；在直线导航跟踪试验中，采用基于ARMAX-KF的前轮转角估计标准差为0.649°，本文提出的方法提高了转角估计精度和农机导航作业质量。

Abstract:

现有大部分2R并联机构靠近定平台的第1个转轴方向矢量不变，靠近动平台的第2个转轴方向矢量只随着第1个转轴而变化，第2转轴相对于动平台不变。本文利用有限旋量理论，在具有变/定转轴分岔1Rv（Rv表示变转轴转动）并联机构基础上，提出一类具有变/定轴线的2Rv并联机构。分析了机构装配条件和驱动配置。此种分岔2Rv并联机构包含4种运动模式，即定-定转轴运动模式、定-变转轴运动模式、变-定转轴运动模式和变-变转轴运动模式。将传统的2条定转轴2R并联机构拓展为具有变/定转轴（变转轴和定转轴）的分岔2Rv广义并联机构。

Abstract:

误差模型是保障机器人定位精度的重要前提，本文提出了一种基于参数辨识的并联机器人误差模型验证方法。搭建参数辨识模型以获取机器人实际结构参数，使用偏微分理论建立实际误差模型，并对模型中的误差参数进行定量分析。随后将各误差参数对末端执行器位姿的影响映射到关节输入量上，从而驱动机器人执行误差模型验证实验。以3-PUU并联机器人为对象进行误差分析并开展实验验证，对比激光跟踪仪采集的末端执行器位置数据与误差模型分析结果，结果表明两者之间最大偏差为0.50mm，平均偏差在0.31mm以内，验证了所建误差模型的合理性与正确性。

Abstract:

为提高工业机器人整体性能，减小其静动态性能误差，提出一种综合考虑工业机器人连杆和关节柔性的拓扑优化方法。将机器人动力学与拓扑优化相结合，以变密度法(Solid isotropic material with penalization,SIMP)为基础，通过线性加权和法建立工业机器人大臂的多目标拓扑优化函数模型，基于柔性多体动力学理论，利用有限元软件和多体动力学软件建立含关节、连杆柔性的机器人刚柔耦合动力学仿真模型，获得机器人在极限工况下大臂载荷谱，最后，利用层次分析法确定优化目标函数中各子目标的权重系数，并对函数进行求解。优化结果显示，优化后机器人大臂刚度和固有频率都得到提高，并且质量下降18.71%。通过虚拟样机技术重构机器人模型，并对其整体进行分析，结果表明，最大负载作用下，机器人最大变形量从0.208mm降至0.188mm，静态变形量误差减小9.62%；动态定位误差从0.777mm降至0.687mm，定位精度提高11.58%。上述拓扑优化方法为提升工业机器人整体静动态性能提供了有效的理论参考。