Abstract:

在农业低空经济快速发展的背景下，农用无人机已成为推动农业现代化和智能农业建设的重要力量。随着作业规模扩大和任务复杂度提升，大载荷农用无人机凭借更强的载重能力和作业效率正逐渐成为农业航空装备的重要发展方向。本文系统综述了大载荷农用无人机的研究进展和应用现状，分析了大载荷农用无人机总体气动布局结构、能源系统及飞行控制系统等关键技术的发展趋势，总结了其在植保施药、播种施肥和农作物运输等领域的典型应用，并归纳了变量喷施、播撒机构优化与吊挂控制等关键技术的发展现状与应用成效。研究表明，大载荷农用无人机在提升作业效率、拓展无人化作业场景方面发挥了显著作用，但仍面临载荷能力、能源效率与飞控智能化等方面的技术瓶颈。未来研究应重点围绕高能效动力系统、智能决策控制、作业精度提升、安全与可靠性评估等方向展开，以促进其在农业生产中的规模化、智能化和可持续化发展。

Abstract:

针对山地果园复杂地形下植保无人机多目标航点作业效率低、能耗高的难题，提出一种基于改进海鸥优化算法（PSOA）的三维路径规划方法。首先，基于果树冠层顶点坐标建立三维果园模型；其次，建立多旋翼无人机能量损耗模型以评估和量化路径性能；最后，针对海鸥优化算法 (SOA) 容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，引入Lévy飞行机制、自适应控制因子及精英保留策略进行多维度改进。在自建的果园三维模型上的实验验证表明： PSOA 在收敛精度、收敛速度和稳定性方面显著优于主流优化算法。仿真结果显示，与传统SOA相比， PSOA算法使路径总长度减少48.74%，总转角减少24.36%，预期能耗降低49.10%，预计作业时长缩短33.3%，路径性能优化效果显著。该研究为山地果园植保无人机提供了高效、低耗的三维路径规划解决方案，显著提升了复杂环境下的作业效率与经济性。

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针对多无人机在草地、大田等复杂场景下协同覆盖作业时面临的路径规划复杂度高、区域边界复杂及机具资源闲置等问题，本文提出了一种高效、负载均衡的多无人机覆盖路径规划框架。首先提出递归分解+变邻域模拟退火算法双步构造策略。该策略以子多边形宽度和最小为阶段性目标，首先利用凹多边形凸分解特性设计递归分解方法使宽度和局部最小；进而，通过将递归分解嵌入可变邻域改进的模拟退火算法，实现宽度和全局最小化。同时提出一种基于无人机性能指数的任务分配方法，该方法依据无人机速度和旁向间距计算性能指数，据此分派作业区域块并结合续航能力规划多架次路径，旨在均衡各机飞行任务时长。仿真试验表明：所提双步构造策略在所有测试案例中均能找到宽度和全局最小凸分解方案，且在5、6、7个凹顶点测试案例中，宽度和较改进遗传算法分别降低9.072、5.169、2.869%；基于性能指数的任务分配方法所得任务时长的变异系数低至4.02%~7.33%，可有效实现飞行任务时长均衡。

Abstract:

植保无人机具有较高的自动化作业程度，但药液补给环节严重依赖人工，亟需研发药液自动补给装置。受卫星定位误差、地形与瞬时横风等因素影响，植保无人机自主返航模式下着陆点与预设点之间往往存在偏差，无法与药液补给装置精准对接。本文提出一种基于视觉模块的植保无人机着陆位置纠偏系统，采用OV7725图像传感器采集植保无人机图像，基于色彩空间转换与腐蚀算法识别植保无人机，提取植保无人机边界与中心坐标；采用STM32微控制器作为核心处理单元，通过实时解算植保无人机中心坐标与预设着陆点之间的位置偏差，并基于PID控制算法输出相应脉冲信号至步进电机，驱动位置纠偏机构执行位移补偿，从而实现位置纠偏。试验结果表明，植保无人机识别精度为93.25%，平均定位误差为1.87cm。试验结果为植保无人机与药液自动补给装置精准对接、实现药液自动补给作业提供了技术支持与方法支撑。

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针对当前无人机喷药喷施不均匀、雾滴飘移、肥药有效利用率低和浪费污染严重等问题，设计了一种基于果树冠层识别的植保无人机可变角度变量喷施装置。该装置通过摄像头采集果树冠层图像并传输至Jetson Orin Nano，利用ROI选取与子区间线扫方法实现冠层边界与果树行宽度识别，识别结果传至STM32控制器，其中冠层边界信息用于调节喷头角度，像素占比信息用于调控喷头流量，流量计与磁编码器反馈信号经模糊PID算法处理，实现喷头角度与喷施量双闭环控制。经试验验证，果树冠层边界算法离线识别率为91.58%。台架试验结果表明，该方法在果树行宽度识别中平均误差为7.32%，线性拟合R2=0.91；在喷雾验证中，当喷施角度大于靶区时，调节后可使靶区外沉积数量平均降低26.61个/cm2，雾滴沉积数量降低51.94%。当喷施角度小于靶区时，调节后可使靶区内外部雾滴沉积数量平均提升25.37个/cm2，雾滴沉积数量提高54.8%。核密度估计曲线更平滑，有效改善沉积分布均匀性。田间试验结果显示：统计检验结果为t=3.29、P=0.03，达到P<0.05的统计显著水平，装置开启状态下沉积效果更优，该方法实现了基于果树行宽度可变角度变量喷施控制，可有效提高雾滴利用率，为无人机果园精准施药提供技术支持。

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脉冲射流式水稻播种方法通过将水稻芽种在射流液柱的裹挟下加压，提升种子的出射速度以减小外部旋翼风场的干扰，从而实现无人机机载方式的成行成穴播种。一分多路分流装置是提高脉冲射流式水稻播种机作业效率的重要部件。针对播种装置作业时的播种均匀性问题，围绕脉冲射流式播种物料的液固两相流（液态物料+芽种），以粤农丝苗稻种为对象，建立了一分四路分流装置的CFD-DEM耦合仿真模型；为了优选出适合脉冲射流式水稻播种液固两相流的分流方案，以分流装置类型（直分式轴端型、直分式中间型及锥分式分流）、入流出流轴线夹角作为因素，运用层次分析法构建了各出口流速、流量、出种均匀性变异系数及总压损失构成的分流均匀性综合评价指标，进行了两因素三水平正交仿真试验，试验结果表明，锥分式分流装置入流出流轴线夹角180°时，其分流均匀性综合评价指标为19.71%，表现出较优的分流均匀性；为了进一步优选一分四路分流装置的几何参数，探究了缩径段长度（Lr）、分流板与分流装置入口距离（Li）以及分流板长度（Lb）因素间交互作用对分流装置整体性能的影响，设计了三因素三水平正交仿真试验，响应面分析表明Lb影响最显著（Lb＞Lr＞Li），优选出的参数组合为Li=5mm、Lb=25mm、Lr=55mm（出口内径11.5mm，出口中心距30mm），分流均匀性综合评价指标为5.47%；制作了样机进行田间验证，试验结果表明，基于一分四路分流装置的脉冲射流式无人机播种作业，整机播种作业的总排种量稳定性变异系数在0.5%~0.7%间，种穴间的播种均匀性变异系数均低于40%，种行间播种均匀性变异系数均低于28%，田间验证试验的航线间总排量稳定性变异系数在0.27%以内，航线间总播种量均匀性变异系数为3.86%，符合GB/T 25418—2022标准，验证了装置在田间作业时的可行性。

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冠层是柑橘果树光合作用的主体，直接影响果树的生长、产量与果实品质，是果树健康与丰产的基础。通过对冠层结构的监测，可以及时调整修剪、灌溉、施肥等种植管理措施，从而优化冠层内部环境，促进果树的健康生长和发育。针对柑橘果园种植密集、冠层之间重叠遮挡影响果树生长效率和产量品质等问题，本研究构建了自然环境下的柑橘果树冠层数据集，提出了YOLO-DRR（YOLO v5s-seg-DSConv-RFEM-RIME）轻量化分割模型，同时为了提高实时性、降低功耗和便于在果园使用，将该模型部署到便携的边缘计算平台中。本研究以YOLO v5s-seg模型为基础，使用多尺度特征提取模块对骨干网络进行改进，提高了多尺度目标的分割精度；使用分布移位卷积模块替换了颈部网络中的C3模块，降低了卷积核中的内存使用量，从而提高了运算速度；采用霜冰优化算法优化YOLO-DRR模型超参数，利用群智能的迭代机制进一步提升模型性能。最后，将YOLO-DRR模型移植部署至FPGA边缘计算平台，利用FPGA强大的边缘计算能力，确保数据处理的实时性，更加有效地利用硬件资源，减少功耗和散热问题，实现复杂背景下柑橘果树冠层长时间实时分割监测的要求。实验结果表明，YOLO-DRR模型对冠层进行分割的精确度达到86.34%，召回率达到88.68%，mAP@0.5达到93.41%，mAP@0.5:0.95达到63.13%，移植至边缘计算平台后，检测速度达到了19f/s，功耗仅为22W，这表明本研究提出的模型具有在复杂背景下对柑橘果树冠层进行实时分割的能力，能够满足果园实时监测冠层生长环境的需求。

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近年来，受农田监测与管理手段滞后影响，部分农村地区撂荒现象频发，引发耕地资源利用率下降和粮食产能受限等问题。针对上述问题，提出一种融合作物监测与空间分布感知的撂荒地种植推荐策略。该策略以无人机航拍获取的复杂背景农田遥感影像为研究对象；在DeepLabv3+模型基础上，使用轻量级MobileNetv4作为主干特征提取网络，以压缩模型参数量并降低计算复杂度；同时，在解码阶段引入自适应细粒度通道注意力机制，以增强作物轮廓边缘与纹理细节的特征感知；采用风车卷积替换传统3×3卷积，提升模型在无人机俯视视角下农田地块的小尺寸特征提取能力；此外，构建FocalDiceLoss复合损失函数，缓解类别不平衡及相似类别间难区分的负面影响。最后，结合遥感图像解析结果、地理位置及作物空间分布统计，在撂荒地邻域范围内整合周边作物信息，利用农时与邻域优势作物，对撂荒地进行种植推荐。实验结果表明，改进后的DeepLabv3+模型的准确率、平均像素准确率和平均交并比分别为96.64%、96.37%、92.82%，相比原模型分别提高1.85、3.71、6.10个百分点。该模型可为农田作物精准监测与撂荒地资源再利用提供关键技术支撑，促进农业智能化管理与可持续发展。

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秸秆覆盖还田是黑土区保护性耕作的重要手段，秸秆识别对于保护性耕作实施效果评估和农业管理决策具有重要意义。针对全监督深度学习秸秆遥感识别方法依赖大量像素级标注标签数据问题，提出一种基于无人机（UAV）图像和Segment anything model（SAM）的弱监督学习秸秆遥感识别方法。通过Adapter和联合损失函数对SAM进行微调，并利用边界框弱标注生成高质量伪标签，最终训练改进的U-Net分割网络实现秸秆识别。以吉林省梨树县玉米保护性耕作区为研究区进行秸秆提取试验，试验结果表明，微调后SAM的平均交并比和F1分数分别达到81.04%和87.85%，显著优于未微调模型；SAM弱监督结合改进U-Net的模型性能高于其他分割方法，F1分数为90.6%；消融试验验证了联合损失函数和卷积模块可有效提升模型性能。本文为黑土区玉米保护性耕作秸秆遥感识别提供了一种高效、低成本的解决方案。

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大螟在玉米生长早期造成的茎秆破坏切断了水分和养分运输，该虫害无损精准检测技术的应用对优化防控策略、提升玉米生产效益具有显著性影响。本研究提出一种基于多源特征融合的玉米大螟危害等级（Asian corn borer damage levels，ACBDL）监测方法，融合玉米三叶期植被指数、纹理特征和颜色指数，构建玉米早期大螟危害等级监测模型，提高玉米大螟危害等级预测精度。利用无人机搭载的RGB及多光谱成像系统采集玉米三叶期光谱影像，采用监督分类中的马氏距离分类（Mahalanobis distance classification，MDC）将玉米与土壤进行分类，并进行二值化掩膜剔除土壤背景。提取过量绿色指数（Excess green index，ExG）和土壤调节植被指数（Soil-adjusted vegetation index，SAVI）等14种植被指数，基于灰度共生矩阵（Gray-level co-occurrence matrix，GLCM）计算4个波段共32种纹理特征，转化计算得到8种颜色特征参数。采用皮尔逊相关系数法（Pearson correlation coefficient, PCC）筛选特征，构建机器学习模型随机森林（Random forest，RF）、极端梯度提升（Extreme gradient boosting，XGBoost）、K最近邻（K-nearest neighbors，KNN）和类别提升（Categorical boosting，CatBoost）预测模型。结果显示：多源特征融合可显著提高模型预测精度，KNN模型在植被指数、纹理特征和颜色指数融合的条件下综合性能表现最优，总体准确率、精确率、召回率、F1值和Kappa系数分别为91.8%、91.9%、91.8%、89.5%和87.4%。该研究验证了多源特征融合在大螟危害等级预测中的有效性，为玉米早期病虫害防治提供可靠技术参考。

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针对水稻稻穗识别中跨生育期精度低、复杂田间环境易漏检等问题，本文提出一种基于改进YOLO 11的旋转目标检测模型AHF-YOLO 11。该模型通过在YOLO 11主干网络中引入卷积视觉模块AssemFormer来构建C3k2_AssemFormer特征提取模块，显著增强密集遮挡场景下的局部特征表达与跨生育期全局形态学习能力；进一步采用高级筛选功能金字塔网络HSFPN替代原模型颈部结构，有效提升模型对不同背景下多尺度稻穗的识别能力。试验表明，改进模型AHF-YOLO 11的准确率达到90.7%，较原YOLO 11模型提升4.3个百分点，相对于主流模型分别提高4.4~39个百分点。跨生育期测试试验结果表明，AHF-YOLO 11模型在孕穗、抽穗、灌浆、成熟期的识别准确率比原模型分别提高11.88、7.3、4.78、4.3个百分点，并在抽穗期的检测精度最高，达到94.41%。进一步跟踪研究和估产试验表明，抽穗末期-灌浆初期期间为最佳估产时间，估产误差最低仅为4.66%。本研究为水稻穗数识别和估产提供了重要技术支撑。

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针对现有水稻估产方法忽略同种作物个体差异性及种植密度与单穗质量耦合影响，导致估产精度受限的核心问题，提出了一种融合改进YOLO v8s-obb模型与NPRP-A的水稻估产方法。通过优化YOLO v8s-obb结构，引入C2f_DCNv4模块、GSConv、EPSANet和DAT注意力机制，提升模型对稻穗的多尺度精准检测能力。为提升估产结果的可信度，在水稻成熟期实地收割样本小区作物，采集实测产量数据作为模型验证参考，并引入高斯核密度估计与NPRP-A单穗质量建模方法，建立密度调控与单穗质量之间的非线性映射关系，实现估产精度提升。实验结果显示，在3个1m2估产小区中，本方法预测误差均低于5.3%，最小误差为2.2%，优于传统方法，展示出良好的实际应用前景。该研究为水稻高效、精准估产提供了可靠技术方案，也为智慧农业中的作物表型识别与产量分析提供了思路。

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株高作为水稻表型分析与生长状态评估的核心参数，其高通量检测对育种与生产意义重大。机载激光雷达凭借其高精度优势，已成为水稻株高检测的研究热点。但现有研究普遍基于单一特征构建线性回归模型，在多品种、多育种材料等复杂应用场景中精度与泛化能力不足。为此，本研究采用多特征融合策略构建水稻株高非线性回归模型，提升估算精度。在广州市增城区与三亚市崖州区分别开展田间试验，采集5个品种及225份水稻育种材料的株高和激光点云时序数据，构建包含高度百分位数、统计参数和冠层剖面面积的多维度特征体系，利用线性与非线性机器学习算法建立了水稻株高的检测模型。试验表明，多特征非线性预测模型的精度高于线性预测模型，其决定系数（R2）最高达到0.969，均方根误差（RMSE）低至4.73cm，相较于单特征线性模型（R2=0.905，RMSE为8.231cm），R2提升7.2%，RMSE降低42.5%；进一步研究泛化性表明，基于广州增城5个品种数据构建的模型泛化能力，显著低于基于三亚崖州225份育种材料构建的模型，证实水稻样本多样性可有效提升模型鲁棒性。该研究为水稻株高高通量表型分析提供了高精度、高适用性的通用技术框架。

Abstract:

植保无人机田间作业过程中，随机变化的环境侧风与旋翼下洗流场的交互作用是影响喷洒雾滴沉积与飘移的重要因素。针对田间试验难以获得规律性研究成果，基于数值建模方法的模拟仿真无法准确描述田间速度场与空间分布且耗时耗力等问题，本文设计滤波高斯白噪声信号模拟田间随机变化的侧风信号，基于计算流体力学(Computational fluid dynamic，CFD)方法对随机侧风影响下植保无人机旋翼下洗流场进行数值模拟。引入一种余弦退火学习率的物理神经网络(Physics-informed neural networks，PINNs)下洗流场预测模型，该模型嵌入不可压缩方程N-S作为物理学损失项来参与训练，以低分辨率流场数据输入作为约束条件，实现高分辨率流场数据的复现，进而实现旋翼下洗流场任意时空位置速度信息的快速准确预测。结果表明：以气流覆盖面积为评价指标，旋翼下洗气流近似呈“圆柱形”向下发展1s内，气流覆盖面积达到峰值且具有较强抵抗随机侧风的能力；随着侧风风速增加，下洗气流结构和强度发生明显变化，当随机侧风大于3m/s时，气流覆盖面积和竖直方向最大速度大幅减小，不利于喷施作业。PINNs预测模型在水平方向和竖直方向速度预测值与试验值的总体拟合优度R2分别为0.971和0.919，均方根误差RMSE分别为0.364、0.253m/s，模型在预测速度信息方面表现出较高的准确性。基于该模型所获得的高精度流场信息，可进一步进行雾滴漂移趋势的评估，从而为喷雾作业效果分析提供物理依据。

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随着植保无人机在热带果树施药中普及，香蕉叶片宽大、层叠等结构特点导致的雾滴沉积不均、药剂利用率低等问题凸显。为优化施药参数，以营养生长期至生殖生长期香蕉为研究对象，采用多旋翼无人机开展正交设计田间试验，以飞行高度、速度及雾滴粒径为关键因素，结合冠层垂直分层与叶片水平分区，解析参数对雾滴沉积的影响规律。结果显示：3个因素对香蕉冠层上、中、下3层叶片正面沉积量均有显著影响（P<0.05），对反面沉积的影响随冠层层次差异明显，且对正面调控作用强于反面；同时3个因素对地面流失率影响极显著（P<0.001）。基于流失率分级控制目标，提出两类优化参数：30%~45%流失率对应较低飞行高度（2m）、中低速飞行速度（1.5、2.5m/s）及中到大粒径雾滴（230、310μm）；10%~30%流失率则选用较高飞行高度（3、4m）。本研究明确了施药参数与雾滴沉积、药剂流失的关联规律，为香蕉无人机精准施药提供量化依据，也为热带大叶果树雾滴分布机理研究提供技术支撑。

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玉米弯孢菌叶斑病会严重威胁寒地玉米产量，当前针对该病爆发中后期的无人机应急喷施研究较少，且缺乏沉积特性与延续产量的分析。本研究旨在明确药剂类型、喷头类型及助剂添加等典型因素对玉米弯孢菌叶斑病中后期患病植株冠层的雾滴沉积效果及后续防治效果（以产量表征），以期为相关病害大规模爆发应急防治提供技术指导。以植保无人机为喷施平台,包含13个处理（含空白对照 CK）。研究具体设置了药剂（扬彩、法砣、中保颖收）、喷头（XR80015、IDK90015）、是否加助剂（利飞 D）3类变量，精准测定了玉米植株冠层各层易患病处的雾滴覆盖率、沉积密度及粒径等喷施沉积数据，并在后续玉米成熟后持续追踪测定了各处理的产量。使用扬彩（悬乳剂）进行喷施防治的平均沉积密度（20.77 drops/cm2）和覆盖率（2.63%）显著优于法砣（悬浮剂）与中保颖收（悬浮剂）（P<0.05），但其在沉积均匀性方面略显不足；基于上述药剂使用，助剂（利飞 D）的添加未能有效改善雾滴沉积，部分处理的沉积效果反而有所下降；研究还发现，XR喷头雾滴粒径较小、平均沉积密度较高（19.63 drops/cm2），IDK 喷头雾滴粒径相对偏大，虽具有防飘功能但实测有效沉积较少。对于应急防治后玉米产量，经统计一半处理（6个处理）产量高于空白对照组产量（11313.0kg/hm2），但是由于病害发展至中后期已经对产量造成影响，仅4个处理产量能达到正常水平（12750.0kg/hm2）。综合而言，在本试验条件下，使用药剂扬彩，不添加助剂，使用XR喷头的喷施沉积效果最佳。但具体的无人机喷施策略，尤其是药剂选择还需考虑实际防治产量情况，本研究中使用药剂法砣的两个处理（T6和T8）虽雾滴沉积效果并非最优，却取得了最高的产量。

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针对抗旱稻旱直播覆土机具结构复杂、膜上覆土层厚度和覆土率变化较大等问题，在土槽试验探明旋耕抛土的运动规律基础上，将旋耕、铺膜、覆土多环节协调设计，提出并完善旋耕抛-导土式膜上覆土技术模式，并以此关键技术研究抗旱稻覆膜旱直播机。在理论分析建立正转旋耕土壤运动及其抛-导土运动学模型基础上，明确影响覆土性能的导土板关键设计参数，将单因素试验与理论计算相结合，明确了导土板相对旋耕刀回转中心、地面的空间位置和水平安装角度3个关键设计参数的取值范围。进而以膜上覆土率、膜上覆土层厚度变异系数为评价指标，开展三因素三水平正交土槽试验，基于所得覆土作业结果并利用响应面分析获得多目标约束条件下的最佳参数组合，探明旋耕抛-导土关键技术并将其应用于抗旱稻覆膜旱直播机设计中，最后开展田间试验验证整机性能。试验结果表明：所提出的旋耕抛-导土关键技术的3个设计参数对膜上覆土性能有显著影响；最佳参数组合：导土板水平安装角度为38°，导土板下端离地距离为111mm，导土板下端与旋耕刀回转中心水平距离为362mm。对应最优设计参数可实现膜上覆土率94.2%，膜上覆土层厚度变异系数14.8%，在田间验证试验中，对应性能指标最佳数据为：膜上覆土率94.5%，膜上覆土层厚度变异系数14.8%，符合预期。旋耕抛-导土关键技术以表土50mm浅旋、高转速500r/min为基本特征，实现切土高抛、铺膜装置越顶式的膜上覆土目标，导土板关键设计参数研究结果可为抗旱稻覆膜直播覆土装置参数优化提供参考。

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为解决横向摆种蔗段种植机播种器存在的蔗段在传送链之间转换不稳定问题，实现蔗段均匀充排种，设计了一种由辊轮组及装有橡胶挡板的橡胶传送带组成的隔板带式横向摆种播种器。通过对蔗段在传送带上运动状态和基于ADAMS软件的播种器充种过程仿真，探究播种器传送带速度、传送带倾角和集蔗箱底部折角对充种性能的影响。利用播种器样机试验平台，对播种器传送带速度、集蔗箱蔗段数和传送带倾角等参数进行试验研究。结果表明，传送带速度A和集蔗箱内蔗段数B对充种合格率有极显著影响，传送带倾角C对充种合格率有显著影响，集蔗箱底部折角对充种合格率没有显著影响。对播种器充种合格率影响的主次顺序为B、A、C，最优参数组合为：传送带速度、集蔗箱内蔗段数和传送带倾角分别为8.16m/min、20根和55°。在此参数组合下播种器充种合格率95.4%，蔗段间距离合格率99.4%，蔗段偏转角合格率96.3%，各项指标均满足农艺要求。

Abstract:

全自动移栽机在实际工作过程中经常遇到堵苗、漏苗和幼苗栽植状态异常等问题，实时监测移栽机栽植部件中的幼苗情况，是提高移栽机工作效率与移栽质量的关键。因此，本文提出了一种基于YOLO v5n的轻量化识别方法，用于对栽植部件中的辣椒苗进行精确目标检测。首先在顺光、逆光光照情况下，使用摄像头采集了单株和多株的移栽机栽植部件辣椒苗图像，构建辣椒苗数据集；其次在YOLO v5n神经网络架构的基础上，使用Ghost卷积替换普通卷积，并插入改进后的FastGhost模块和SimAMGhost模块，有效降低模型的运算量和计算延迟，提高检测速度；引入EMA注意力机制，提高对重要细节信息的注意程度，改善模型对高度重叠的多株辣椒苗图像识别效果，解决了辣椒苗的部分多检和漏检问题；最终使用Shape-IoU损失函数替换CIoU损失函数，消除边界框自身形状对边界框回归的影响，提高边界框回归准确度。实验结果表明，与YOLO v5n相比，改进后的YOLO v5n-GE模型的检测平均精度均值为95.3%，比原模型提高0.3个百分点，模型参数量和计算量分别缩小52.5%和51.2%，检测速度提升12.2%。与当前YOLO系列主流模型相比，YOLO v5n-GE能够在大幅度减少参数量和运算量的情况下，保持较高的检测精度，证明了改进算法的有效性，可为硬件资源有限的移栽机栽植部件中的辣椒苗识别工作提供技术支持。

Abstract:

果园移动机器人自主安全作业的实现依赖于高效的路径规划技术。 针对现有方法在复杂果园环境中普遍存在的规划效率低、路径折点多、平滑性差等问题，提出一种融合自适应A*算法与轨迹优化的自主路径规划方法，以提升果园移动机器人的自主导航与作业性能。首先，构建果园栅格地图模型作为全局规划基础；其次，采用实时优化的代价权重-中心线偏移双函数协同机制增强自适应A*算法，并设计动态5邻域搜索策略进行全局路径搜索；随后，应用三阶贝塞尔曲线进行路径自适应平滑处理，生成满足果园机器人作业要求的曲率连续导航轨迹。基于典型果园环境的仿真试验结果表明，相较于改进A*算法，本方法在无障碍与有障碍场景下，平均路径规划时间分别降低了23.8%(17.15ms)和23.1%(16.09ms)，路径平均曲率分别降低了10.7%(0.011m-1)和15.8%(0.028m-1)。实地试验表明，平均搜索规划时间分别减少了26.4%(19.01ms)和27.4%(21.28ms)，路径平均曲率分别降低了7.3%(0.009m-1)和8.7%(0.013m-1)。该方法显著提升了路径规划效率与平滑性，有效满足果园机器人实际作业需求，具备良好的实用价值。

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为提高玉米籽粒收获机清选装置在大喂入量条件下的性能，设计了一种多四棱锥筛，通过非平面结构使筛上玉米籽粒滞留并快速透筛。依据理论分析确定了多四棱锥筛的关键结构参数，采用CFD-DEM耦合仿真对多四棱锥清选装置内气固两相运动进行了数值模拟。结果表明：在玉米混合物喂入量为7kg/s时，多四棱锥筛筛前出现了一条高速气流带，有利于混合物的分离，筛体中部气流速度较低，有利于配合多四棱锥筛结构使玉米籽粒滞留，在多四棱锥筛的运动下，筛上玉米籽粒完成“撞筛—滞留—跃起—撞筛—透筛”，筛上混合物未出现堆积现象，筛上玉米籽粒完成快速透筛。以多四棱锥筛单元体高度、清选装置入口气流速度、振动筛振动幅度为试验因素，以玉米籽粒的含杂率、损失率、筛分速率为清选装置性能的评价指标，进行了二次正交旋转组合试验，建立了各因素与指标间的数学模型，获得了各参数的最优组合为：多四棱锥筛单元体高度11.26mm、清选装置入口气流速度9.6m/s、振动筛振动幅度15.13mm。通过高速摄像台架试验验证了筛上玉米籽粒的运动规律；在玉米混合物喂入量为7kg/s时，多四棱锥筛清选装置籽粒的含杂率为1.68%，损失率为1.33%，筛分速率为3.66kg/s，均满足国家标准要求，多四棱锥筛清选装置可以完成喂入量7kg/s下玉米籽粒清选作业。

Abstract:

为深入研究马铃薯收获薯土分离装置的作业机理和作业质量提升技术途径，解决马铃薯收获机械田间试验伤薯率及破皮率高、效率低、数据采集不便等问题，设计了一款马铃薯收获减损规律试验台。该试验台主要由分离装置、振频调整装置、振幅调整装置、倾角调整装置、物料监测装置、全角度观测装置等组成，试验台采用可视化设计，可全方位观察分离过程。通过理论分析建立了薯土混合物在输送分离过程中的动力学模型；运用高速摄影技术解析了薯土碰撞、翻滚回流和破裂等力学行为的发生与演变过程，通过曲线拟合，获得薯土混合物的速度曲线和加速度曲线。通过单因素试验分析，明确了主要作业参数：线速度、装置倾角、振动频率、振幅的影响区间，并开展响应面试验寻找最优作业参数。结果表明：当线速度为1.2m/s、装置倾角为20°、振动频率为12.5Hz、振幅为50mm时，马铃薯伤薯率为0.81％，破皮率为1.36％，含杂率为2.256％，各项作业指标均满足马铃薯机械化收获作业要求，可为马铃薯低损高效收获装备的设计与优化提供理论依据和技术支撑。

Abstract:

针对现有粉碎装置无法应对核桃壳体的硬度和形状，导致粉碎效果不佳和出筛效率低的问题，本文结合壳体物料特性和粉碎方式方法，设计一种抑制环流层效应的锤片式核桃壳粉碎机。该设备可完成粉碎、筛分和收集作业为一体的工序步骤。锤片式刀体作为粉碎核桃壳的关键部件之一，基于曲线方程理论设计了击打端面的三维结构，并设计弧形齿板辅助部件配合完成粉碎工序。采用气固耦合方法分析核桃壳在新型锤片与弧形齿板作用下的运动与粉碎过程，并通过静力学仿真验证关键部件结构强度。进一步以初始锤击角、锤筛间隙和导向角为试验因素，通过Box-Behnken试验法建立生产率和吨料电耗的回归模型，并开展参数优化试验获得最优组合为：初始锤击角43.89°、锤筛间隙13.87mm、导向角117.95°，此时生产率为98.12kg/h，吨料电耗为3.27kW·h/t，比传统粉碎的效率提升24.55%，生产率提高15.69%，吨料电耗降低11.52%，不仅满足核桃壳高效粉碎的作业需求，同时为坚果类核壳粉碎提供了理论依据与技术支撑。

Abstract:

为探究水泵机组起动过程中，闸门慢速启动对机组水力稳定性的影响，建立了泵机组全过流几何模型，采用铺层网格和动网格技术实现闸门运动和转轮旋转，分别对不同闸门启动速度下的水泵机组起动过程开展了三维数值模拟。设置3种不同闸门启动速度的控制方案，从外部参数变化、压力脉动特性和内流特性3个角度探究闸门慢速启动对水泵起动过程水力稳定性所产生的影响，结合熵产理论量化了不同区域的能量损失，进一步分析了泵起动过程中的能量损失变化。研究结果表明，不同控制方案在外部参数、压力波动、水头损失等方面表现出相似的演变趋势，但在时间进程和变化幅值上存在差异。在起动过程中，减慢闸门启动速度将减慢流量变化，减慢外特性参数的回落速率，方案1、2、3的进口流量分别于12.2、25.4、56.4s达到运行流量值；增大转矩和轴向力的波动幅值，同时增大机组内压力峰值和压力脉动峰峰值。水头损失方面，减慢闸门启动速度对能量损失的影响具有明显的时域双重性：加速阶段以增损为主，而后期则转为抑损。

Abstract:

模态特性分析是进行水力机械设计的关键环节，当水力激励特性与结构的固有模态契合时，可能导致强烈共振，威胁电站的安全稳定运行。以叶轮的简化模型——水翼为研究对象，采用声固耦合法分析了水翼的干湿模态特性，探究了不同攻角和尾部修型下水翼的模态特性。研究发现，附加质量作用下水翼固有频率大幅度降低，湿模态振型也发生显著变化。攻角线性变化时，水翼固有频率呈现非线性变化趋势，2°攻角下频率最大。攻角增大到10°和15°，水翼固有频率会明显下降，15°时频率最小。攻角变化对水翼前4阶模态的展向模态位移和扭转模态的弦向模态位移影响较小，弯曲模态fs1和fs3的弦向模态位移差异性会增大。尾缘修型情况下，水翼固有频率会增加，30°修型对应的频率最大。尾缘修型对水翼尾缘的变形作用明显，抑制fs1和fs3的弯曲变形，模态位移变化范围明显减小。而且扭转模态fs2、fs4尾缘的弦向模态位移和fs3展向模态位移出现小幅度减小。

Abstract:

中国设施园艺产业的高速发展，使得对智能知识服务需求激增。然而，当前碎片化、关联性低的设施园艺知识体系和低精度、低效率的知识服务手段在指导生产中存在较大的缺陷。此外，从业者对于问题的描述不够全面，进一步增加了设施园艺问题的解决难度。本文结合知识图谱（Knowledge graph，KG）和大语言模型（Large language model，LLM）的优势，提出了多源设施园艺知识增强的问答模型，用于分析解决设施园艺生产中的问题。首先，构建了一个包含60余种设施园艺常见种植品类，近150万字的设施园艺知识数据集，通过语义分割获得26349个文本块存储于向量数据库，并提取数据集中与生产技术相关的文本知识构建了KG。同时，提出了一个基于KG实体匹配的语义信息增强模型，挖掘了KG实体之间的潜在关联，通过实体匹配的方式，增强用户输入的语义信息。其次，本文设计了一种具有KG和向量数据库双重引导提示的检索增强生成方法，将KG和相关文本信息共同输入提示模板增强LLM的问题分析能力。此外，为了增强其在设施园艺领域的适应性，在相关问答语料上使用低阶适应（Low-rank adaptation，LoRA）微调了LLM。基于此，开发了一个多源知识增强的LLM（命名为PengKGPT），用于对设施园艺生产中的问题进行推理和响应。它使用与生产相关的自然文本描述作为输入，并将多源知识作为额外的语料库。最后，案例研究表明，PengKGPT的得分率和准确率分别达到91.2%和82.10%，较基座模型提高36.6个百分点和32.53个百分点，增强了LLM对垂直领域问题的分析能力；与ERNIE 4.0 Turbo和GPT-4o经典商业模型相比，得分率分别提高10.2、14个百分点，准确率分别提高10.04、12.69个百分点，说明PengKGPT在解决设施园艺生产中的问题方面表现出更高的专业性和可靠性。结果表明，该模型可为设施园艺生产提供辅助作用。

Abstract:

高寒草甸生态系统具有强大的碳汇能力，准确估计其总初级生产力(Gross primary productivity，GPP)对掌握全球碳循环具有重要意义。日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF）是指示植被光合作用过程的无损探针，红光波段SIF（Red SIF，RSIF）包含了更多的PS Ⅱ信息。为了探究RSIF对高寒草甸生态系统GPP的响应特性，本文综合RSIF、环境变量以及冠层结构参数，分别基于随机森林回归（Random forest regression，RFR）、多元线性回归（Multiple linear regression，MLR）和简单线性回归（Simple linear regression，SLR）方法构建了高寒草甸GPP预测模型，并将其与远红光波段SIF（Far-red SIF，FRSIF）的预测结果进行对比分析。结果表明：冠层RSIF和FRSIF均与GPP呈显著正相关关系，RSIF与GPP的相关系数较FRSIF提高23.53%，在高寒草甸GPP预测中较FRSIF具有更大的优势。在训练数据集中，综合RSIF、环境变量以及冠层结构参数构建的RFR和MLR模型预测GPP与实测GPP间的平均R2较FRSIF分别提高5.79%和12.69%，平均RMSE分别降低16.37%和30.56%，以单一RSIF为自变量构建的SLR模型预测GPP与实测GPP间的平均R2较FRSIF提高31.02%，平均RMSE降低34.28%。在验证数据集中以RSIF、环境变量以及冠层结构参数为自变量构建的RFR模型预测GPP和实测GPP之间的平均R2较MLR提高1.86%、较单一以RSIF为自变量的SLR模型提高6.62%，其对应平均RMSE分别降低1.04%和17.13%。RSIF比FRSIF在高寒草甸生态系统GPP监测方面具有更大的潜力，研究结果亦对其它生态系统GPP遥感监测具有重要参考价值。

Abstract:

高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合（STF）模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF，并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Sentinel-2与MODIS影像的时序NDVI融合中，并与ESTARFM和BiaSTF模型进行对比，分析其在遥感时序NDVI重建中的效果。结果表明，UBiaSTF模型在NDVI时间序列重建中表现优异，决定系数R2较其他模型显著提高，最高达到了0.930；同时UBiaSTF模型在长时间序列数据融合任务中的稳定性较强，能有效克服参考影像时相间隔改变对预测精度的影响；并且UBiaSTF模型在不同植被覆盖类别上的时间序列NDVI重建与实际变化最吻合，相较于ESTARFM和BiaSTF表现出更低的融合误差。该模型可作为植被覆盖区域时间序列NDVI重建的有效工具。

Abstract:

遥感影像中小面积、分布零散的水稻田块难以精准分割。基于线性光谱组合的输入无法挖掘波段间非线性耦合关系，基于堆叠波段影像的输入易引入冗余信息。针对此问题，本文提出一种基于U-Net的改进网络，该网络以RGB与NRG假彩色影像作为双输入，采用双编码器结构提取多模态特征信息，并结合局部金字塔注意力模块与自适应多尺度注意力特征融合模块，显著提升网络对小尺度水稻田块的感知与分割能力。对构建的水稻影像数据集进行实验，表明DFAU-Net在分割精度、鲁棒性和效率上表现优异。其Dice系数、平均交并比和准确率分别达到77.54%、86.34%和91.48%，较多种主流方法具有明显优势。进一步的消融实验验证了LPA模块、AMSADFF模块和双分支结构的有效性。该方法不仅能提高水稻田块的分割精度，也为复杂背景下的小目标分割提供了有效的解决方案。此外，本研究展示了高分辨率遥感影像在农业监测中的潜力，为精准农业、作物监测及产量估算提供了新的技术路径。综合而言，DFAU-Net为解决小规模水稻田块分割难题提供了有效的技术支持，具有广泛的实际应用价值。

Abstract:

利用无人机激光雷达(UAV-LS)进行森林参数提取与林分蓄积估算存在的主要问题是单木分割精度不够以及不能直接获得胸高(DBH)参数。针对这一局限性，本研究利用UAV-LS采集桉树和杉木人工林超高密度点云数据，通过改进均值漂移算法(IMSA)提出一种能够准确获取立木任意高直径方法，从而计算树木蓄积，实现从单木分割角度准确估算林分蓄积。结果表明：基于IMSA能有效处理树干附近密集噪点，检测的准确性显著提升，对树干边缘点确定及拟合的准确率最优，估测1.3、2m处直径的决定系数R2>0.93，平均相对误差分别为2.41%（桉树）、-4.05%（杉木）。模型可以有效估测杉木、桉树人工林的单木任意高直径和蓄积量，估测杉木的性能优于桉树。点云密度显著影响模型估测性能，当使用点云密度为原密度50%及以下进行单木测量时漏检率显著上升，当仅用原密度10%时最大平均绝对百分比误差超86%。本研究为利用UAV-LS及时、准确、高效实现单木尺度的林分蓄积量估测提供技术支持和理论依据，同时为资源有限的条件下进行高精度的森林资源评估提供参考。

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小麦籽粒类胡萝卜素含量是衡量小麦营养价值和育种品质的关键指标。为实现小麦籽粒类胡萝卜素含量快速无损检测，设计了一种小麦籽粒近红外光谱快速采集装置，可实现待测样品等量分样、快速多次采集近红外光谱数据，提高光谱采集效率。以180个小麦籽粒作为研究对象，获取900~1700nm范围内的近红外光谱数据，采用Savitzky-Golay平滑（Savitzky-Golay，SG）、标准正态变量变换（Standard normal variate transformation，SNV）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）、趋势校正（Trend correction，TC）、Savitzky-Golay平滑+趋势校正（SG+TC）、Savitzky-Golay平滑+多元散射校正（SG+MSC）、Savitzky-Golay平滑+标准正态变量变换（SG+SNV）、Savitzky-Golay平滑+一阶导数（SG+1D）、Savitzky-Golay平滑+二阶导数（SG+2D）、Savitzky-Golay平滑+三阶导数（SG+3D）10种预处理方法，Relief算法、遗传算法（Genetic algorithm，GA）、方差阈值算法（Variance threshold，VT）、连续投影算法（Successive projections algorithm，SPA）4种特征选择算法建立偏最小二乘回归（Partial least squares regression，PLSR）、支持向量机回归（Support vector regression，SVR）、自适应提升回归（Adaptive boosting regression，ABR）3种机器学习模型，对小麦籽粒类胡萝卜素含量进行预测。为进一步提高模型预测精度，引入纵横交叉（CSO）和自适应收敛因子（ACF）2种改进策略对ABR模型进行优化。结果表明，使用SNV预处理、Relief特征选择算法和CSO-ACF改进策略建立ABR模型预测效果最佳，校正集决定系数R2C为0.90，均方根误差（RMSEC）为0.29μg/g，预测集决定系数为R2P为0.90，均方根误差（RMSEP）为0.32μg/g，RPD为3.16。因此，该装置与模型算法相结合可实现小麦类胡萝卜素含量快速、无损预测。

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采用孢子智能捕捉仪一体化监测气传致病孢子已成为当前作物气传病害早期在线预警的重要手段。针对复杂工况下孢子捕捉仪采用固定焦距显微成像时易出现图像离焦模糊、孢子检测精度不高等问题，本研究以小麦条锈菌夏孢子为研究对象，设计了一种融合YOLO v5n目标检测与基于孢子形态尺寸的动态步长搜索策略的孢子显微成像自动对焦系统，旨在实现复杂背景下夏孢子显微成像所在焦平面的自适应追踪与计数。首先，基于树莓派微控制器和CMOS图像传感器搭建低成本的便携式显微图像采集装置，通过步进电机驱动镜筒垂直上下位移（1/8步细分模式，步长0.625μm），以完成多焦距的夏孢子显微图像序列采集；其次，创新性地将YOLO v5n模型与传统平方修正拉普拉斯算子（Squared modified laplacian, SML）梯度评价函数结合，提出改进的夏孢子对焦评价函数，解决背景杂质干扰导致的焦平面误判问题；最后，采用基于孢子形态尺寸的动态步长搜索策略（粗搜索10μm/步，精搜索2.5μm/步）优化显微成像的自动对焦效率。试验结果表明，改进夏孢子对焦评价函数的孢子计数精度为97.44%，比采用传统基于梯度的对焦评价函数的计数精度提高了56.54个百分点；显微成像对焦系统的自动对焦成功率为98%，平均自动对焦时间为116.49s。本研究提出的高对焦率、强鲁棒性自动对焦算法，配合低成本、快速响应的便携式显微图像采集装置，有效推动了智能孢子捕捉仪的自动化升级，为作物气传病害跨区域防控体系建设提供了关键技术支撑。

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生长阶段精细化分类是实现海鲜菇菇房环境智慧、精准调控的前提。然而，由于海鲜菇调控所需生长阶段划分较为精细，且相邻阶段的表型特征高度相似，使其生长阶段的精细化分类难度较大。针对此问题本研究提出一种改进YOLO 11生长阶段精细化分类方法。首先，在YOLO 11主干网络中融合全局注意力机制（Global attention mechanism,GAM），通过增强通道注意力和空间注意力，更有效地提取海鲜菇的关键特征；其次，将激活函数由SiLU更改为Mish，有效增强了网络的非线性表达能力；最后将原始卷积优化为幻影卷积，在保持高精度目标检测的同时，简化模型结构并优化了计算效率。本文所改进模型的识别准确率为96.97%，召回率为96.73%，平均精度均值为96.58%，精确率为96.81%，并且模型的推理时间和模型参数量分别缩减了4.28%和21.69%，优于RF-SVM、ResNet50、YOLO v8和YOLO 11。这些结果表明，本文所提出的改进方法具备更优的综合性能，能够有效地应用于海鲜菇生长阶段精细化分类。

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实现桑蚕自动化计数是蚕桑养殖智能化管理的关键环节。然而，由于桑蚕个体尺寸小、形态多变且在密集养殖环境下存在严重遮挡，人工肉眼计数的方法难以实现精确计数且费时费力，导致无法根据桑蚕数量精准投放桑叶和石灰粉以确保其精准进食量和消毒环境,桑叶投放过少影响桑蚕生长，过多则造成浪费与环境污染，石灰粉用量不足则消毒效果有限，过量又可能损害蚕体健康。为解决密集桑蚕计数困难并提高桑蚕检测与分割的准确性，本文提出了一种基于YOLO 11n改进的实例分割算法DLC-YOLO，首先，在主干网络设计了DysnakeConv与C3k2融合结构，通过动态可变形卷积核沿桑蚕轮廓进行自适应形变，增强对桑蚕细长弯曲形态的特征提取能力。其次，在颈部网络引入了基于CGAfusion的内容引导注意力融合机制改变颈部原本的特征融合方式，在检测头输入端融合主干网络与特征金字塔的多尺度跨层特征，有效提升了多尺度特征的融合效率。最后，设计了LSCSBD-Seg的分割检测头，通过局部语义约束和边界细化模块，有效改善了密集桑蚕个体的边缘分割精度。为验证性能，构建了密集桑蚕实例分割数据集，涵盖不同养殖密度和光照条件。实验结果表明，DLC-YOLO算法与YOLO 11n算法相比，检测精度mAP50、mAP50:95分别提高了2.3、5.1个百分点，分割精度mAP50、mAP50:95分别提高3.0、2.9个百分点，均优于原始YOLO 11n模型。

Abstract:

为实现螺旋挤压固液分离机长期稳定高效运行、降低人力成本，设计了一套自适应出料端加压装置及其自动控制系统，可以根据出料口压力变化自动调节开口距离。运用仿生学原理设计加压阀接触曲线，采用离散元与试验相结合的方法对出料口加压阀结构优化，通过摩擦特性试验和碰撞试验标定了牛粪的接触参数，建立了牛粪颗粒在螺旋挤压脱水过程中的离散元模型，将仿生加压阀结构进行离散元仿真，比较加压阀开口距离和出料口质量流量，最终选取了3种不同结构的加压阀。通过正交试验，研究加压阀结构、出料端压力和螺旋轴转速对机器分离效率、分离后固形物含水率和机器有效功率的影响，结果表明，在仿生（田鼠爪趾）二次拟合加压阀作用下，试验样机出料端压力1000N、螺旋轴转速60r/min时，分离固形物含水率为58.73%，分离效率达到2279.76kg/h，有效功率为2.83kW，分离效率最高，分离能耗最低，能耗较优化前降低了30%。

Abstract:

为了解决工厂在皮蛋凝胶品质分级时存在的成本高、主观性强等问题，设计了一种适用于可见/近红外光谱数据的多模型特征融合分类模型。使用CARS（Competitive adaptive reweighted sampling）算法提取皮蛋可见/近红外光谱的特征波段；设计了一维高效通道注意力(One-dimensional efficient channel attention, ECA_1D)模块，并添加在所建立1DCNN模型中得到了1DCNN_ECA模型，提取光谱的卷积特征；在LSTM网络中引入自注意力(Self attention)模块建立了LSTM_Self模型，来捕捉光谱序列的长期依赖关系；融合CARS算法、1DCNN_ECA模型和LSTM_Self模型所提取的特征建立了特征融合模型TripleFusion模型，其分级准确率可达95.0%。研究结果表明多模型特征融合方式可以弥补单模型在特征提取能力上的不足，大幅提升模型的分类准确率，解决了皮蛋凝胶品质分选难题，丰富了可见/近红外光谱数据的分析和建模方法。

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在对2016—2023年的全国畜禽产品抽检数据风险描述的基础上，采用层次分析-熵权法进行了风险分级；并基于全局和局部莫兰指数进行了风险空间分布特征的分析。研究表明，其主要风险来源于兽药和非法添加物，禽类和猪肉类产品的整体风险较高，山东、河南、重庆等地的兽药残留较为突出，河南、湖南、重庆和贵州等地的非法添加物问题更为明显。恩诺沙星、氟苯尼考和氧氟沙星在全国范围内的综合风险最高；华东区域的兽药残留高风险污染物最为集中，山东出现的非法添加污染物种类最多；恩诺沙星、氯丙嗪、尼卡巴嗪及4种非法添加物的风险呈显著的空间聚集，恩诺沙星、多西环素等兽药残留及克伦特罗在特定地区呈“高-高”值聚集，应重点加强相关区域的风险防控。该研究结果可为我国畜禽产品的风险防控提供有益参考。

Abstract:

针对拖拉机田间可靠性试验监测人力物力消耗大、数据易缺失、故障监测手段匮乏的问题，本文设计了一种用于拖拉机可靠性试验分析的作业信息智能监测系统。基于可靠性考核标准与评价体系，确定拖拉机组的关键监测参数及计算方法，设计包括传感器、数据采集终端等的监测系统硬件、基于LabVIEW编程语言和Windows 10 IoT软件实时操作系统的监测系统软件部分和远程监测平台。最终，开展台架、试验场和田间试验，结果表明：监测系统测取的拖拉机燃油消耗与实际值的拟合决定系数R2为0.9582，测取的发动机转速与实际值的最大误差为0.47%，测取的作业面积与实际面积最大误差为3.10%，满足可靠性试验分析的精度需求；75h田间试验表明，拖拉机的高负荷作业时间为54.56h，累计燃油消耗量为512.96kg，作业面积为57.75hm2，平均小时油耗为6.83kg/h，平均单位工作量油耗为8.88kg/hm2，平均生产率达0.77hm2/h，田间作业平均负荷系数为58%，监测系统工作稳定性与可靠性较高。此外，通过该监测系统发现了1次驾驶员无法发现的故障。本文研发的监测系统可为拖拉机可靠性试验分析与验证提供有效的技术手段。

Abstract:

为实现柔软、易损球形果实的无损、快速抓取，以番茄为研究对象，基于磁流变液智能材料设计了一种新型柔性仿形智能手爪。首先根据番茄的尺寸参数设计智能手爪的结构，磁流变智能手爪由底座、电动平行驱动部件、连接件、磁流变模块4部分组成，其中磁流变模块采用柔性薄膜约束磁流变液，能够柔顺并紧密地贴合番茄果实表面，进而实现无损抓取。其次，通过有限元仿真验证了磁流变模块机械结构的合理性，并确定了最优的尺寸构型。为明确设定电流、位置与手爪刚度、最大抓取质量之间的关系，进行了刚度测试试验和标准球体抓取试验，结果表明电流与手爪刚度、最大抓取质量呈正相关，位置与手爪最大抓取质量呈负相关，与手爪刚度呈正相关。最后，为验证手爪抓取性能，开展了番茄抓取试验。抓取试验结果表明，所设计的柔性仿形智能手爪抓取成功率为100%，抓取直接损伤率为0，平均抓取时长为5.39s，能够快速且无损地抓取不同规格的番茄。

Abstract:

为探究水翼间隙空化的主动控制方法，采用数值模拟方法，耦合LES模型、Schnerr-Sauer空化模型及电浆体唯象学模型，在激励电压15kV、水翼攻角8°、来流速度10m/s条件下，分析了电浆体激励对NACA66(MOD)水翼间隙空化特性的影响。结果表明：未激励条件下，小间隙时，剧烈的片空化和剪切流抑制了尖端泄漏涡空泡的发展，使其只蔓延至水翼侧壁中下游，随着间隙的增大，片空化和剪切流减弱，对尖端泄漏涡的抑制作用降低，尖端泄漏涡空化发展得更远；电浆体激励使小间隙水翼的片空化和云空化强度减弱，但剧烈和不稳定的涡系结构使尖端泄漏涡空化未得到有效抑制；电浆体激励通过提高大间隙水翼的侧壁压力，破坏空化发展条件，抑制了分离涡的发展和诱导涡的产生，增强了尖端泄漏涡的稳定性，实现对水翼间隙空化的显著抑制，一定程度改善了水翼的水动力特性。