Abstract:

为解决果园环境中冠层遮挡和特征重复导致果园无人机位姿估计系统无法正常工作的问题，本文利用视觉惯性里程计技术，结合点特征与线特征几何约束，设计一种多特征融合的果园无人机位姿估计方法。利用EDLines算法取代传统的LSD算法提取图像中的线特征，通过光流法实现特征点与特征线在连续帧间的快速跟踪与匹配，并进行三维特征重建得到特征位姿。构建基于非线性优化的位姿估计模型融合惯性信息与视觉信息，在局部滑动窗口内，构造联合最小化的全局代价函数，通过求解该函数完成准确的位姿估计。选取结果期苹果园以及葡萄温室进行试验，以绝对轨迹误差和相对轨迹误差作为评价指标，验证所设计位姿估计方法性能。试验结果表明，相较于利用LSD算法提取线特征的传统位姿估计方法，所设计方法绝对轨迹误差平均值降低10%，相对轨迹误差平均值降低27%，有效提高了果园无人机导航系统精度和鲁棒性，为保障果园无人机作业安全性提供了可靠支撑。

Abstract:

杂草与作物竞争养分会影响农作物产量，传统化学除草虽高效但易导致环境污染和抗药性问题。为实现绿色、高精度的非接触除草作业，本文设计了一种基于视觉感知与路径控制的激光除草机器人对靶控制系统。系统由深度相机、振镜及高功率二氧化碳激光器等组成，能够完成杂草识别、空间定位与激光除草作业。基于Teensy 3.2型微控制器的振镜与激光一体化控制方案，结合XY2-100通讯协议和TTL触发机制，无需额外控制卡即可实现振镜控制与激光精确开关控制。建立了结合手工测量与修正优化的相机振镜外参标定方法，并提出基于几何反解的姿态误差补偿算法，实现了在不同姿态条件下的激光瞄准自动修正和激发，并进行了验证试验。结果表明，在不同高度和倾斜角下系统平均瞄准误差均小于1cm，激光除草命中率达98.6%。确定最佳作业参数为：作业高度80cm、照射时间0.5s。该系统能够实现高精度、低能耗的自主除草，为激光除草技术在田间复杂环境中的应用提供了参考。

Abstract:

针对免耕播种单体在高速作业下单体振动影响播种质量的问题，本文设计了一种基于压力稳定控制和开沟限深减振控制的双调控减振免耕播种单体，通过融合倾角传感器、轴销压力传感器、角度传感器数据，对仿形机构仿形角度、下压液压缸推力及限深轮支臂旋转角度进行实时检测，实现了下压液压缸压力和减振液压缸位移闭环调控，通过下压液压缸压力稳定输出和减振液压缸限制单体碰撞，降低了免耕播种单体振动，实现了下压力和播深主动调节。通过AMESim和Simulink软件建立了基于液压控制的双调控减振控制耦合仿真模型，仿真试验结果表明，PID控制、模糊PID控制和滑模控制对于下压液压缸压力控制性能相近;但滑模控制对于减振液压缸位移控制，较常规PID控制和模糊PID控制，最大超调量分别减小5.56、2.01个百分点，稳态时间分别缩短1.27、1.45s。搭建了免耕播种单体双调控减振测试台，建立了融合仿形倾角、压力的播种下压力测量模型，开展双调减振控制模型试验。试验结果表明，在不同油液压力和四连杆仿形倾角设置下，决定系数为0.94463，校正决定系数为0.93819，对播种下压力具有较好的控制准确性。研究结果为免耕播种单体减振控制提供了理论基础。

Abstract:

针对传统地轮驱动马铃薯播种机株距调节能力有限及高速滑移导致播种精度低、均匀性差等问题，研发了一套基于电液驱动的马铃薯播种机株距精量控制系统。系统采用液压马达驱动替代地轮机械传动，基于双油路液压集成阀块实现2路播种单元独立调控;设计了模糊PID控制器，依据行驶速度与液压马达转速双反馈构建闭环调速系统，根据偏差（e）和偏差变化率（ec）动态调节PID参数，显著提升株距均匀性与无级调节能力。AMESim-Simulink联合仿真结果表明：在阶跃信号（70r/min）和突加负载（100N·m）工况下，双马达同步性良好（无超调），响应时间小于0.5s，转速波动幅度小于1.5%，并于0.3s内收敛。室内台架与田间试验结果表明：在株距0.16~0.24m及速度2~8km/h工况下，实际播种株距相对偏差不大于8%，符合行业标准，满足多工况下精量播种的高可靠性要求。

Abstract:

针对小麦宽苗带播种机投种过程存在的种子弹跳及分布不均问题，本文设计一种基于气缝吸附力场作用的气力式宽苗带投种装置。在装置中引入气缝结构以形成局部吸附力场，实现下落种群均匀分种。采用离散元与有限元方法对气缝结构、中间段长度等关键参数进行建模与优化，明确结构参数对分种导向性及气力作用区均匀性的影响。利用CFD-DEM耦合方法仿真气力式投种过程，以气压、播量、中间导种通道宽度、气缝结构为因素，各行纵向排量一致性与行内横向变异系数为指标，运用Minitab建立回归模型并开展响应面分析，优选最佳参数组合。结果表明，播量、气缝结构、中间导种通道宽度对各行纵向排量一致性变异系数影响显著，播量、气压和导种通道宽度对行内横向变异系数影响显著。当气压为-0.8kPa、播量为150kg/hm2、导种通道宽度为11mm、气缝结构为矩形时，2类变异系数总体处于最低水平，其中各行纵向排量一致性变异系数为2.16%，行内横向变异系数为8.97%。台架试验进一步验证了仿真结果，随着正压增大，低播量条件下各行排量一致性变异系数先降后升，而高播量条件下持续下降，当气压约2.25kPa时出现回流现象。行内横向变异系数整体保持在8%~15%之间，变化不显著，满足小麦精量匀播作业要求。

Abstract:

针对当前雷达感知在处理田间信息时存在干扰因素多、计算时间长等问题，本文以烟草收获机为对象，设计了一种结合激光雷达与北斗定位的自动对行系统。控制算法根据机身历史定位坐标拟合点云处理中心线，解决了机身偏斜造成的引导线偏斜、对错行等问题;根据已采集的烟株点云信息，计算当前田块行距和株高，作为提取兴趣空间（Region of interest，ROI）的决策依据;为缩短点云处理时间，动态调整ROI空间长度、宽度和高度范围，滤除干扰点云，提高计算效率和对行精度;提出基于点云密度的作物行分类方法，通过垂直投影和滑动窗口方法，确定K-means算法初始聚类中心，提高烟草行导航线拟合准确度;对获得的前视烟草行导航线，采用最优预瞄算法实现对行跟踪行驶。在3组不同行距的烟田开展自动对行测试，结果表明，机身中心相对烟草行实际中心线最大横向误差为0.107m，平均横向偏差为0.074m，收获导航线准确率为94.8%，该系统能够有效保证收获机自动对行行驶;提出的动态ROI点云处理算法相比已有算法，平均点云处理时间由536.2ms降至148.95ms。本文提出的烟草收获机自动对行系统及动态ROI点云处理算法，为大田行植作物装备无人自主作业提供了技术参考。

Abstract:

针对采棉机在采收作业中，籽棉回潮率在线检测受环境温度与接触压力干扰大的问题，本文基于电阻法原理，设计了一种集成温度与压力补偿机制的采棉机籽棉回潮率传感器。通过优化电阻检测电路以拓宽测量范围，结合温度与压力传感单元，设计了可同步采集环境温度、接触压力及籽棉电阻的传感器硬件系统，并进行了校准与性能测试。搭建试验平台分析了温度、压力及回潮率对籽棉导电特性的影响规律，建立了融合多参数补偿的回潮率预测模型，结果表明，所设计的硬件电路温度测量平均绝对误差小于0.4℃，压力测量平均相对误差小于0.2%，电阻测量平均相对误差小于3%;回潮率预测模型中BPNN算法效果最佳，决定系数（R2）为0.986，均方根误差（RMSE）为0.377%。为了验证回潮率传感器的可靠性，进行了室内静态和田间收获试验。室内静态试验结果表明，传感器检测范围为4%~15%，平均绝对误差为0.22%，平均相对误差为2.32%;田间收获试验结果表明，检测结果绝对误差不大于0.5%，相对误差不大于4.32%。研究结果为采棉机籽棉回潮率在线检测提供有效的技术支撑。

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籽棉清理机作为棉花加工的核心设备，在籽棉杂质清理加工过程中，存在设备状态不可视、故障预警被动滞后和运维策略粗放化等问题，制约了棉花加工质量、效率和企业效益的进一步提升。本文引入数字孪生技术，根据籽棉清理机工作原理及结构，构建其数字孪生模型，建立物理空间与虚拟空间的高保真映射机制，利用Unity开发了籽棉清理机数字孪生监测系统，实现了籽棉清理机运行状态的实时监测、故障主动预警以及工艺决策实时优化。对系统性能进行评价，结果表明：数据丢包率为0、CPU使用率为5%、GPU显存平均占用率为4%、运动仿真帧时均值为20.416ms，验证了该系统具有良好的稳定性、可靠性和鲁棒性。

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为实现不同籽棉回潮率下倾斜式籽棉清理机清杂效率及其清理后棉纤维品质的协同优化，设计了一种通过调节椭圆杆转动角度继而改变相邻格条间隙的装置，对其主要结构及工作原理进行了系统阐述，并通过几何计算确定了其参数调节范围为8.5~12.5mm。结合回潮率5.5%~11.5%下单粒籽棉团质量、破坏力及破坏能的测试结果，选取刺钉辊转速为560~760r/min对清理环节中单粒籽棉团与刺钉之间弹性碰撞过程进行了分析。基于上述试验参数，以刺钉辊转速、籽棉喂入量、相邻格条间隙及籽棉回潮率为试验因素，以机器清杂效率及籽棉短纤维率为评价指标，进行了二次回归正交旋转组合试验设计，得到了评价指标与各试验因素之间的回归方程。并基于带精英策略的非支配排序遗传算法实现了籽棉回潮率-加工参数的映射。多工况验证表明，与未优化前相比，机器清杂效率最高提升14.14个百分点，籽棉短纤维率最大降低11.22个百分点;不同参数组合下机器清杂效率最大相对误差小于4.59%，籽棉短纤维率最大相对误差小于2.80%，证明了回归模型与参数优化的可靠性。

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针对棉花加工过程中负压环境下定量取样困难、回潮率实时在线检测精度低且稳定性差等问题，研制了一种基于电阻法的皮棉回潮率在线检测装置，提出了一种“动态定量取样—称量恒压测量—多参数补偿”的在线检测方法，设计了翻转式取样机构和称量检测机构等关键部件，实现了皮棉在高速流动状态下稳定采样与连续检测。基于皮棉电阻特性及环境温湿度信息，构建了多参数回潮率预测模型，并通过多种算法对比，确定随机森林模型具有最佳预测性能，其决定系数为0.98，均方根误差为0.22%。开展装置性能验证试验，结果表明，该在线检测装置与标准测定仪的平均偏差为0.1%，单次检测平均耗时为23.4s，样本质量对回潮率测量结果影响较弱（Pearson相关系数为0.47）。试验结果表明，该装置具有较高的检测精度和良好的稳定性，能够满足棉花加工过程对回潮率在线检测的实时性和准确性需求，为棉花加工过程的智能调控与质量追溯提供了可靠技术支撑。

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针对非道路移动电动拖拉机犁耕作业过程负荷剧烈波动导致动力系统频繁放电使其牵引效率低、续航里程短、能耗量大等问题，提出一种模糊逻辑控制与作业模式相结合的混合动力系统自适应能量管理策略。建立混合动力电动拖拉机非道路移动作业模式，在此基础上建立不同作业模式下锂电池与超级电容混合动力系统能量流模型并对动力系统整体建模。在分析作业过程需求功率的基础上提出混合动力系统输出电压模糊自适应动态阈值调整策略，以最小节能率为目标，采用遗传算法对其权重进行寻优。通过仿真试验分别对4种能量控制策略下功率分配、荷电状态及能耗进行比较，验证在不同功率分配控制策略下混合动力系统在不同作业模式下功率分配效果。仿真试验结果表明，模糊自适应控制策略相比于比例法功率分配控制策略总制动能量回收率相对提高61.5%，总能耗相对降低19.96%，锂电池峰值电流降低39.96%，电动拖拉机续航里程提升19.53%。结果表明，所提控制方法可提高电动拖拉机牵引效率、延长续航里程、降低能量能耗及延长电池使用寿命。

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基于可见-近红外光谱技术，开展了阳光玫瑰葡萄糖度的在线快速检测研究。系统分析了光谱采集速度、采集形式及预处理方法对糖度预测模型的影响，并在保证精度的前提下实现模型简化。数据采集中，将整串葡萄分为前、中、后3个区域采集光谱并取平均作为整串光谱信息。采用偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量回归（SVR）建立模型，结果表明，Savitzky-Golay平滑结合标准正态变换（SG+SNV）预处理效果最佳，显著提升信噪比与预测准确性。整串检测优于分段检测，SVR模型预测均方根误差为0.49°Brix、相关系数为0.91，PLSR模型预测均方根误差为0.45°Brix、相关系数为0.94。随着光谱采集速度从0.15m/s增至0.6m/s，预测精度逐渐降低。特征选择方面，无信息变量消除（UVE）在980个波长中筛选出314个有效波长，构建的PLSR模型预测均方根误差为0.41°Brix、相关系数为0.90，显著降低模型复杂度。综上，基于可见-近红外光谱的整串葡萄糖度在线检测方法具有较高准确性与稳定性，为串状水果的商业化在线分选提供了理论与方法参考。

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针对草莓采摘机器人作业中跟踪精度低、柔顺性差等问题，本文设计了RPU-RPR-UPR解耦并联腕关节，并建立逆运动学模型。为提升腕关节定位精度，构建完整动力学模型，引入自适应滑模控制算法，实时估计并补偿模型不确定性，使α、β、h 3自由度平均跟踪误差降至0.0758°、0.0771°和0.0414mm，显著优于PID与传统滑模控制。为增强采摘柔顺性，设计模糊变导纳控制器动态调整导纳参数，仿真结果表明，在扰动10、20N下，其超调量较固定参数导纳控制分别降低12.5%、17.8%，稳定时间分别缩短0.14、0.25s。将并联腕关节集成于草莓采摘机器人平台，加速度响应试验结果表明，末端负载变化时，柔顺控制较位置控制加速度平均波动幅度降低45.5%，体现出良好的动态柔顺性。草莓断柄采摘试验结果表明，采摘成功率达93%，单果平均采摘时间为15s，满足草莓采摘要求。

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针对温室芦笋枝叶自然生长遮挡道路、地垄作业环境狭小导致芦笋采收机器人自主行走过程建图噪点多、定位误差大、建图精度低等问题，本文设计了一种基于3D激光雷达SLAM的温室芦笋采收机器人自主导航系统，首先利用Velodyne 16线三维激光雷达与N100惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)传感器获取温室环境三维点云数据，并运用自适应点云滤波对点云数据进行预处理，滤除芦笋枝叶导致的噪点，减少导航系统计算量，其次运用基于扩展卡尔曼滤波的Cartographer纯定位算法进行全局重定位，最后运用Dijkstra算法进行全局路径规划，运用动态窗口算法进行局部路径规划。试验结果表明，自适应点云滤波处理最佳参数组合为K近邻点数量函数权重k1为6.912、标准差阈值函数权重s1为0.334、标准差阈值常数偏移s2为0.918，结合自适应点云处理的Cartographer算法可实现温室环境的高精度构建，最大绝对误差、最大相对误差和均方根误差分别为0.056m、9.3%和0.035m，改进的定位算法在温室环境的横向偏差不大于0.196m，纵向偏差不大于0.082m;自主行走系统以速度0.10、0.20、0.30m/s运行时，横向平均偏差、纵向平均偏差及航向平均偏差不大于0.082m、0.091m和7.562°，横向偏差标准差、纵向偏差标准差及航向偏差标准差不大于0.078m、0.092m和6.561°。提出的导航方法能满足温室内自主行走系统的高精度建图、定位和导航需求，为采收机器人在农业环境中的自主行走应用提供了理论与技术支撑。

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针对温室移动机器人定位需求及高动态变化且高度相似的温室场景识别难题，本文提出一种基于局部特征选择与聚合的视觉定位场景识别方法模型。模型以预训练视觉Transformer（DINOv2）为骨干网络，提取场景图像局部特征，并设计一种基于可学习查询词局部特征选择与聚合的全局描述符生成策略，通过交叉注意力机制筛选判别性强的局部特征，生成紧凑的全局描述符。融合对比学习与三元组学习优势，应用多重相似性损失函数对识别模型进行优化。构建了包含2100个场景、25000幅图像的温室场景数据集，数据涵盖了光照、视角、距离和时序变化等多维干扰因素。试验结果表明，在自建的温室场景数据集上，模型top-1召回率（R@1）、R@5和R@10分别达到88.79%、96.49%和97.96%，较现有场景识别基准方法NetVLAD、GeM、CosPlace、EigenPlaces、MixVPR和SALAD等，R@1分别提高23.70、19.24、10.64、3.30、3.90、0.44个百分点。强光和弱光条件下R@1波动小于5个百分点，视角变化15°内精度保持为93.12%，距离变化2倍时R@1为63.94%，5d内作物生长变化下R@1为61.14%。模型对光照、视角及采样距离变化具有一定的鲁棒性，但大幅度的视角和距离变化会降低模型性能，作物长期生长变化对模型性能影响较大。在温室移动机器人上进行场景识别验证，平均识别率为85.88%，具有一定的实用性。构建的基于可学习查询词的特征选择与聚合机制及所选取的特征提取骨干网络，有效提升了温室场景识别精度，提出的技术框架可为温室移动机器人视觉系统设计提供参考。

Abstract:

为解决辣椒钵苗全自动移栽机因穴盘缺苗造成的漏栽问题，通过分析移栽机分苗作业过程，提出了2组苗筒独立驱动，落苗位空杯递补的分苗作业方式，设计了双组苗筒电驱共轨式分苗机构。2组苗筒运行轨迹相同，第1组苗筒在静态接苗的同时，第2组苗筒仍可正常完成落苗动作或执行空杯递补操作，确保栽植器鸭嘴始终有钵苗连续落入。选定光纤识别传感器进行钵苗检测，基于PLC构建自动控制系统，实时采集传感器输出信号并依据二值化阈值判定空杯状态，触发执行机构加速运动，完成空杯递补操作。以取投苗频率、供气压力、检补功能开启状态为试验因素，以取投苗失败率和栽植器鸭嘴接苗率为评估指标进行试验，确定了优选参数组合并进行田间试验。结果表明：当取投苗频率为120株/min、供气压力0.4MPa时，关闭检补功能，平均栽植器鸭嘴接苗率为86.46%，开启检补功能，平均栽植器鸭嘴接苗率为98.27%，栽植器鸭嘴接苗率显著提升。研究结果可为辣椒钵苗移栽机分苗装置设计提供参考。

Abstract:

针对连杆-滑道式取苗机构滑道易磨损问题，提出一种满足蔬菜钵苗自动移栽轨迹要求的Watt-Ⅱ型六杆取苗机构，采用全铰链式多连杆机构避免滑道磨损。首先，分析取苗机构在取苗、运苗和投苗3个过程的轨迹、姿态与工作要求，规划一种取投苗工作行程与回程轨迹重合的开放式取苗轨迹，并确定其5个关键位姿。其次，将Watt-Ⅱ型六杆机构简化为双摇杆机构和曲柄摇杆机构，建立平面 2R 开链机构相对位移矩阵方程，依据杆副约束构建设计方程组，通过同伦算法求解得到2组满足设计要求的机构参数，组成双摇杆机构;结合行程速比系数K设计曲柄摇杆机构，二者组合形成Watt-Ⅱ型六杆机构。最后，对取苗机构进行设计、虚拟仿真和样机取苗试验，仿真与试验结果表明，理论轨迹、仿真轨迹与台架试验运动轨迹基本一致，取苗成功率不小于91.4%，满足叶菜钵苗自动取苗机构设计要求，验证了Watt-Ⅱ型六杆取苗机构设计的合理性，具有较好应用前景。

Abstract:

针对我国现有马铃薯种薯切块机整机庞大且切块质量不高等问题，设计了一种多功能小型辊组式马铃薯种薯分级切块机。对整机及关键部件进行结构设计，通过理论分析和数值计算确定影响分级效果的主要因素为辊组倾斜角、第1排辊组转速和上料量，确定影响切块效果的主要因素为夹持辊竖直方向中心距、夹持辊中心线与水平方向夹角和夹持辊转速。基于EDEM-RecurDyn耦合仿真确定第1排辊组转速和上料量取值范围;以辊组倾斜角、第1排辊组转速和上料量为试验因素，以分级效率和分级精度为评价指标，采用Box-Behnken试验设计方法，确定上料分级装置最优参数组合为：辊组倾斜角10.53°、第1排辊组转速88.7r/min、上料量52.22kg/min，此时分级精度为92.65%、分级效率为52.04kg/min。样机试验结果表明，最优参数组合下，分级精度为91.67%，分级效率为49.44kg/min，切块合格率为95.75%，切块效率为48.24kg/min，薯块均匀性好，满足种薯切块农艺要求。

Abstract:

针对目前大蒜联合收获机切茎装置切削性能较差、切割阻力较大、切割不及时易造成大蒜鳞茎损伤以及夹持输送装置堵塞等问题，基于SPH-FEM耦合算法设计了一种大蒜双圆盘式切茎装置，并进行了动力学分析及参数优化。根据大蒜茎秆的结构、物理参数和力学特性参数，确定了大蒜茎秆的材料模型。利用ANSYS/LS-DYNA构建大蒜切割过程仿真模型，通过有限元仿真结果确定最优圆盘刀结构参数，圆盘刀厚度2mm、圆盘刀刃角15°和圆盘刀重叠量15mm。运用仿真模型进行单因素仿真试验，确定了大蒜切茎装置的喂入速度、圆盘刀转速、圆盘刀间距的取值范围分别为1.5~2.5km/h、400~600r/min、1~3mm;采用Box-Behnken设计三因素三水平正交组合试验方案，通过台架试验确定各因素水平下圆盘刀最大切割阻力，运用Design-Expert 13对试验结果进行方差和响应面分析，得到大蒜切茎装置实际最佳工作参数，喂入速度为2.1km/h、圆盘刀转速为560r/min、圆盘刀间距为1mm。台架试验结果表明，在最优工作参数下最大切割阻力为7.33N，误差为7.5%。本文所设计的双圆盘式切茎装置切割阻力小、工作性能稳定，茎秆切割面较为平整，并且在试验过程中无鳞茎损伤，满足大蒜收获茎秆切割要求，可为大蒜联合收获机械的设计提供参考。

Abstract:

为解决人工采摘万寿菊效率低、机械梳刷采摘损伤率高的问题，本文设计了一种夹送式万寿菊自动采收装置。利用手持末端机构进行田间试验，确定影响万寿菊损伤率的因素主要包括同步带轮中心距、同步带轮转速和采摘角度;采用三因素三水平的中心组合设计与响应面法分析各因素对采摘成功率的影响;以采摘损伤率为响应值建立二次回归模型，确定各因素对采摘成功率的影响主次排序。以采摘损伤率为目标对各因素进行优化，得到最优组合为：二同步带轮中心距56mm、同步带轮转速200r/min、采摘角度30°，此时，预测损伤率为6.59%。采用最优组合参数进行3组验证试验，结果表明末端采收装置能够有效完成万寿菊采摘工作，损伤率分别为8%、4%、8%，试验值与预测值相对误差小于4%。结合实际工作环境设计万寿菊采收装置机械臂模块，其设计紧紧围绕万寿菊生长特性和采收作业对精度与效率的要求，可以精准、快速地将末端执行器移动并定位到目标万寿菊位置，以稳定的支撑和驱动完成采摘动作。搭建试验台并进行采收试验，采收成功率为93.01%，验证了夹送式万寿菊采收装置的可行性。

Abstract:

针对履带式甘蔗收获机在丘陵地区作业时存在因车身重心高和轮距窄而易发生倾翻危险，且难以预测问题，本文通过样机测试，实时检测样机车架振动加速度变化，经频域处理分析，提取车架倾斜状态时振动特征，提出一种基于双向长短期记忆网络与Transformer混合模型的倾翻预测方法。通过对振动加速度信号预处理，应用经验模态分解提取倾斜状态的时域与频域特征，重构去噪后信号。利用BiLSTM捕捉长期依赖关系，采用Transformer提取局部时序关系，有效提高了样机倾翻预测准确性。试验结果表明，在不同状态下履带式甘蔗收获机倾翻预测准确率达到95.39%，耗时11.87ms。为进一步验证倾翻模型效果，对原始数据进行了t-SNE降维可视化，绘制了混淆矩阵图，为复杂环境下甘蔗收获机预警和调平系统的实时控制提供了依据。

Abstract:

针对油茶果传统采摘方式人工劳动强度大、采收成本高等突出问题，亟需深入研究油茶果机械化高效采收方式。为有效提高油茶果振动式采收方式的能量利用率，提出轻质柔性绳索驱动方式代替传统刚性激振方式。采用树体二分叉基本单元，增加绳索约束，构建绳索-树体简化系统。分析简化系统能量传递过程，推导在绳索约束下油茶树主干自然频率表达式。基于圆台形树枝理想模型假设，提出变截面树枝弯曲弹性模量测量方法。以湖南省油茶品种为应用实例，测量树体及绳索参数，计算绳索-树体简化系统主干理论自然频率。对比绳索-树体简化系统主干自然频率理论值、仿真值及试验值，得到绳索-树体简化系统主干自然频率理论值与仿真值相对误差均小于6.4%，并且理论值与试验值相对误差均小于8.6%，验证了绳索约束油茶树二分叉基本单元主干自然频率计算公式的准确性。通过变截面树枝弯曲弹性模量测定法与传统三点弯曲试验结果进行对比，树体弯曲弹性模量平均值相对误差在7%以内，验证了变截面树枝弹性模量测定方法有效性。研究结果可为索驱动油茶果主干振动式采摘机设计提供理论依据。

Abstract:

针对滚筒式玉米脱粒，在脱粒初期阶段，因玉米果穗籽粒排列紧密导致的籽粒间支撑力较大，致使籽粒受脱粒元件冲击较大、损伤严重的问题，提出一种玉米果穗预脱粒原理，在脱粒前先对果穗进行预处理，将果穗从芯轴内部胀裂成碎块，打破原有的整穗籽粒间的紧密排列结构，实现籽粒松散，减小籽粒间支撑力。基于该原理设计了一种玉米果穗芯轴内部胀裂预脱粒装置，主要由执行气缸、胀裂棱锥和果穗夹具等组成，通过对果穗胀裂过程的分析，明确胀裂棱锥棱数、工作压力及胀裂棱锥与果穗夹具的安装间距等关键参数，并通过单因素试验与Box-Behnken响应面试验对各因素影响规律进行探究。试验结果表明，各试验影响因素对小碎块占比和破损率的影响显著性由大到小顺序为胀裂棱锥棱数、胀裂棱锥与果穗夹具的安装间距、工作压力。最优参数组合为胀裂棱锥棱数8、胀裂棱锥与夹具安装间距2cm、工作压力0.55MPa，在此参数组合下进行了5次验证试验，小碎块占比74.38%、籽粒破损率1.07%，与优化结果基本一致。装置可在保证籽粒低损伤的前提下，有效实现果穗裂解，小碎块数量占比大，明显降低了籽粒间的支撑力。预脱粒装置分别搭配往复式柔性脱粒装置和5TY-45-150型脱粒机与直接将整穗果穗喂入5TY-45-150型脱粒机进行脱粒对比试验。试验结果表明，采用“预脱粒+5TY-45-150型脱粒机”和采用“预脱粒+往复式柔性脱粒装置”的脱粒方式相较于直接将整穗果穗喂入5TY-45-150型脱粒机的脱粒方式籽粒破损率分别减少2.73、2.97个百分点，降幅分别高达55.94%和60.86%。证明预脱粒装置可显著改善整个脱粒环节的作业质量，研究结果为提升玉米籽粒机械化脱粒质量提供了新思路与技术支撑。

Abstract:

针对新疆棉秆粉碎还田过程中存在粉碎不均匀和秸秆掉落等问题，本文设计了一种二次抛送式棉秆粉碎还田装置。采用双螺旋线排布粉碎刀组与排风抛送刀组协同作业，结合导流风筒实现秸秆一级粉碎与二次抛送，通过理论分析确定关键部件结构形式与参数。为探明粉碎抛送过程工况参数对内部流场的影响，运用CFD模拟技术分析了粉碎刀轴转速、抛送刀轴转速和排风刀数量对内部流场影响。以粉碎刀轴转速、离地高度和抛送刀轴转速为试验因素，棉秆掉落率和棉秆粉碎合格率为评价指标，进行三因素三水平正交试验，获得参数优化组合：粉碎刀轴转速为2490r/min、离地高度为77mm、抛送刀轴转速为2870r/min，此时田间验证试验结果表明，棉秆掉落率为3.41%，棉秆粉碎合格率为97.85%，与优化预测值相对误差小于5%，满足行业标准要求。研究结果为棉秆高效还田及装备性能提升提供了技术支撑。

Abstract:

针对机收膜杂破碎后清选过程中存在除杂效率低和清选成本高等问题，提出了先扰流扩散再风重分离的膜杂分离方法，设计了一种扰流式碎后膜杂分离装置。通过对残膜扰流扩散、膜杂风重分离过程进行理论分析，确定了影响分离性能的关键因素为进气风速、扰流角度、扩散室出口高度和输送速度。构建了残膜、棉秸秆及土杂离散元模型，运用EDEM-Fluent耦合仿真技术对膜杂分离过程进行了数值模拟，揭示了分离装置内碎后膜杂物料的运动规律和分布情况，并为分离装置结构参数与工作参数范围提供了依据。以进气风速、扰流角度和扩散室出口高度为主要影响因素，以除杂率和风选损失率（漏膜率）为评价指标，对试制的扰流式碎后膜杂分离装置开展了三因素三水平试验，获取了不同影响因素对评价指标的影响规律，确定优化参数组合为：扰流角度48°、进气风速5.8m/s、扩散室出口高度178.5mm，此时除杂率为80.26%、漏膜率为12.35%，能够满足后续资源化利用工艺要求。研究结果可为风选除杂技术在膜杂分离领域的研究应用提供参考。

Abstract:

针对新疆秸秆饲料中残膜人工清除存在劳动强度高、效率低等问题，本文设计了一种针带式秸秆饲料残膜静电分离装置。该装置基于静电吸附原理，由高压静电发生器、驻极放电棒和金属式输送带等核心部件组成。通过理论分析推导了残膜与秸秆饲料分离临界条件，验证了针带式静电分离技术应用于残膜去除的可行性。基于COMSOL仿真软件研究了电晕针几何参数和操作参数对电场分布及负离子密度的影响，确定了最佳参数为：针尖锥角12°、针长14mm、针间距20mm。单因素试验结果表明，电极间距（40~60mm）、电压（15~25kV）、输送带速度（21~28m/min）和物料喂入量（8~12kg/min）对分离率有显著影响。采用Box-Behnken试验设计建立了二次回归模型，确定了装置最佳参数组合为：电极间距51.3mm、电压22.9kV、输送速速度24.5m/min、喂入量9.5kg/min。通过验证试验测得分离率为91%，与预测值92.6%吻合良好，满足秸秆饲料剔除残膜技术要求。

Abstract:

耕地遥感影像的准确分割对产量预测、农业经营和国家粮食安全至关重要。由于遥感农田图像分辨率高、尺寸大、种类多、边界不规则、背景复杂等特点，以及遥感图像分割中广泛应用的卷积神经网络和Transformer存在难以提取远程依赖关系和计算复杂度高等局限性，使得农田遥感图像分割研究仍具有一定挑战性。针对当前耕地遥感分割任务中存在的边界模糊、地类混杂等问题，本文提出一种新型多尺度注意力视觉Mamba U-Net（MSAVM-UNet）模型。该模型通过3个模块实现性能突破：首先，改进视觉状态空间模块采用双向选择性扫描机制，在保持线性计算复杂度的同时实现长程依赖建模;其次，通道感知注意力状态空间模块通过动态光谱-空间特征重标定，有效提升耕地与背景地物的区分度;最后，构建多尺度跨层级特征金字塔特征聚合模块，实现多粒度信息融合。在公开耕地数据集的试验表明，MSAVM-UNet在分割精度和计算效率方面均显著优于现有方法，平均分割精度和相似系数分别达到85.60%和84.46%。研究结果为智慧农业耕地精准监测提供了可靠技术支撑。

Abstract:

准确及时地估算农田土壤碳呼吸速率时空变化对揭示农业生产过程碳排放规律具有重要意义。传统方法在小尺度上能较好地模拟土壤呼吸动态，但在农田尺度上对空间异质性的描述仍存在不足。为实现土壤呼吸（Soil respiration）高空间分辨率准确估算，本研究以内蒙古中部典型地区夏玉米为研究对象，试验设置 1 个对照区（Tr1：100% ET施水，ET为蒸发蒸腾量）和 3 个调亏灌溉区（Tr2、Tr3、Tr4），利用静态箱法监测不同生育期土壤呼吸速率，并结合无人机遥感多光谱与热红外数据获取植被指数和土壤表面温度（TUAV）。进一步将 TUAV 与简单色素比值指数（Simple pigment ratio index, SRPI）、归一化植被指数2（Green-blue normalized difference vegetation index, NDVIg-b）和归一化色素叶绿素指数（Normalized pigment chlorophyll index, NPCI）分别引入Lloyd-Taylor模型，构建改进的植被-热指数（Vegetation-heat index，VHI）土壤呼吸估算模型，并与反向传播神经网络（Back propagation neural network，BPNN）模型估算结果进行比较。结果表明：Tr1~Tr4处理下，土壤表面温度（Temperature of the soil surface，TSF）与季节性土壤呼吸速率显著相关，相关系数分别为0.946、0.886、0.898和0.766;在9种表征作物光合作用能力的植被指数中，SRPI与季节性土壤呼吸速率相关性最高。基于SRPI和TUAV的VHI模型拟合效果最佳（R2=0.73），与BPNN模型（R2=0.81）相当。研究结果表明，结合无人机多光谱和热红外遥感数据与 VHI 模型，可在农田尺度实现土壤呼吸高时空分辨率异质性描述与制图，有效提升估算精度。

Abstract:

针对草莓个体较小、个体间遮挡严重的问题，提出了一种基于MSCS-YOLO的非结构化环境中草莓成熟度识别方法。在YOLO v8n模型的Neck部分引入多尺度扩展注意力机制（Multi-scale dilated attention，MSDA），扩大模型的感受野，解决草莓果实较小、特征易被忽略的问题。同时，利用改进的C2f-Triplet attention结构替换Neck部分的C2f结构，从3个维度更全面地捕捉草莓图像的信息，增强模型在果实遮挡情况下的目标识别能力。将改进的SAHead检测头嵌入到YOLO v8n模型，提升模型在非结构化环境中对不同成熟度草莓的识别精度。试验结果表明，MSCS-YOLO模型在成熟、中等成熟及未成熟3类草莓识别的任务中，平均精度均值达到94.22%，较YOLO v8n和RTDETR-L模型分别提高1.38、5.42个百分点;对成熟和中等成熟草莓识别平均精度分别达到96.35%和92.00%，较YOLO v8n模型分别高0.82、3.66个百分点。MSCS-YOLO模型在各种光照条件下(包括夜晚、晴天、直射阳光和光线照射)都展现了更佳的识别表现和更高的准确性。此外，改进模型内存占用量为6.42MB，相较于YOLO v7-tiny和YOLO v9c模型分别减少45.22%和86.93%，在保持与YOLO v8n相近模型体积的同时，实现了精度与效率的协同优化。因此，MSCS-YOLO模型在资源有限的环境中更具部署和应用的优势，为后期对草莓成熟度的实际应用提供了可靠的技术支持。

Abstract:

准确高效地检测秸秆覆盖率关乎土壤保护和农业可持续发展，然而现有的秸秆覆盖率检测模型易受光照或阴影等自然环境的影响，当秸秆与土地相似度较高时模型精度会大幅下降。针对车载相机拍摄的秸秆图像中秸秆形态各异、光照引起土地泛白、土地颗粒感强或阴影遮挡的问题，本文提出了一种在自然环境下检测不同尺度秸秆的语义分割方法（Unified attention mixed pooling pyramid U-KAN）。本文用深度膨胀可分离卷积替代传统空洞空间金字塔池化的空洞卷积以获取更多秸秆细节信息，并在自适应平均池化的基础上，增加条带池化分支以更好捕获间隔较大秸秆的特征，从而构建混合池化膨胀空间金字塔模块，将该模块应用于主干网络的最高语义层以获取零散分布秸秆的多尺度信息。同时在解码阶段引入统一注意力融合模块以有效恢复秸秆分割边缘的细节信息。试验结果表明，UMU-KAN在本文构建的秸秆数据集上平均交并比为85.36%，平均像素精度为91.71%，优于经典算法Unet、Swin-Unet和DeepLabv3+，其平均交并比相比DeepLabv3+高1.25个百分点，该模型对自然环境下形态各异的秸秆具有更强的分割性能和良好的鲁棒性，此外本文也进一步证明了柯尔莫戈洛夫-阿诺尔德网络（Kolmogorov-Arnold network，KAN）在农业视觉领域的发展潜力。

Abstract:

为实现对复杂背景下多尺度水稻害虫的实时精准检测，构建了一个涵盖多种水稻害虫图像的数据集，提出了一种水稻害虫实时检测模型YOLO v8-FDI。该模型基于YOLO v8n架构，采用FasterNet作为主干网络，在保持对害虫特征敏感度的同时，优化了网络结构;通过引入Dynamic Head技术，模型能够动态调整输出层检测头，以更好地适应不同类型和尺寸的害虫特征，进而提升模型精度和泛化能力;通过采用Inner-IoU损失函数，模型在损失计算过程中能够自动调节比例因子，不仅加快了模型训练收敛速度，还进一步提高了模型性能。实验结果表明，YOLO v8-FDI模型处理单幅害虫图像平均时间为12.43ms，具备每秒处理超过80帧图像能力，满足了实际应用中的实时性要求。在测试集上，YOLO v8-FDI模型的精确率、平均精度均值（mAP@0.5:0.95）和F1分数分别为97.7%、94.0%和97.2%，相较于YOLO v3-tiny、YOLO v5n、YOLO v7-tiny、YOLO v8n、YOLO v9t和YOLO v10n模型，精确率分别提升5.2、2.7、6.7、3.4、2.2、3.2个百分点;mAP@0.5:0.95分别提升10.8、5.4、18.1、2.3、1.0、6.4个百分点;F1分数分别提升2.6、2.0、4.9、1.2、1.3、2.9个百分点。所构建的YOLO v8-FDI模型实现了复杂背景下多尺度水稻害虫实时精准检测，可为农业害虫实时监测提供技术支撑。

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在牛只精细化养殖领域，体质量是衡量其健康与生产性能的关键指标。传统称量方式效率低且成本高，而现有动态称量算法受限于鲁棒性和稳定性。针对这一问题，对牛只动态称量信号的隐藏信息与牛只行为信息进行量化分析，并对现有动态称量算法进行改进，提出了一种基于时、频域的运动状态分类与预测误差补偿的牛只动态称量算法。通过对信号进行模态分解获取初步体质量预测值，并计算与静态称量参数的参考误差;优化窗函数权值对信号加窗，获取可靠的信号时、频域特征参数，并探究其与运动标签和对应状态下参考误差的关系;建立运动状态分类模型和2类误差补偿模型，采用黏菌优化算法（Slime mold algorithm，SMA）对后者进行超参数优化，综上建立完整牛只动态称量模型。结果表明，牛只动态称量预测模型表现较优;运动分类模型准确率为98.4%;在低、高活跃运动状态下，最终体质量预测值均方根误差分别为4.03、8.96kg，平均百分比误差分别为0.53%和0.87%。该模型拥有良好的鲁棒性和泛化能力，可为实际养殖场景中的智能化体质量监测提供参考，对于推动精细化养殖的发展具有一定意义。

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针对母猪发情自动化检测成本高、推广难的问题，提出了一种基于改进遗传算法（Genetic algorithm, GA）优化轻量级梯度提升机算法（Light gradient boosting machine, LightGBM）对母猪发情进行预测的模型。模型利用低成本电子耳标实时采集母猪耳温数据，并提出小时平均体温重采样策略。实验结果表明，该策略可显著降低过拟合风险。针对传统GA收敛慢、易陷入局部最优的问题，设计了“强制子代迭代”（Forced offspring iteration, FOI）机制进行改进，在保证全局搜索能力的同时提升算法收敛效率。基于浙江华腾牧业有限公司311头母猪的实测数据集，FOI-GA优化LightGBM的模型FOI-GA-LightGBM在验证集上准确率达到83.91%，AUC值为0.8390，性能显著优于其他模型。

Abstract:

及时准确地获取土壤水分信息对全面掌握土壤含水率、提高用水效率、节约宝贵的水资源具有重要意义。当前，土壤水分信息远程采集需同时使用土壤水分传感器及无线传输模块，但局限于离散点的数据获取，不能实现对区域尺度全面评估。而且土壤水分传感器成本较高，往往无法进行批量部署。本文利用地下无线信号受土壤水分显著影响的工作特性及其无线传输通信优势，提出了一种低成本的基于地下无线传播信号对区域范围实现土壤含水率预测方法。基于LoRa技术和泛化能力强的快速机器学习方法实现，首先设计并制作了可用于地下环境工作的LoRa无线地下传感器网络，实现无线信号接收信号强度（Received signal strength indicator，RSSI）、信噪比以及土壤温度等数据的远程采集。接着，利用采集的数据，提出了基于多源数据的核极限学习机（Kernel extreme learning machine, KELM）模型和粒子群参数寻优计算土壤含水率，解决了土壤含水率与多源数据间的非线性关系复杂度高、大规模数据难以拟合、训练难收敛问题;试验结果表明，提出的基于粒子群参数寻优的KELM模型相对于极限学习机（Extreme learning machine，ELM）、支持向量机（Support vector regression，SVR）、长短记忆神经网络（Long short-term memory，LSTM）具有更高的土壤含水率反演精度。在训练集上，KELM模型平均绝对误差（MAE）为 0.76%，均方根误差（RMSE）为1.02%，在测试集上，MAE为0.72%，RMSE为1.07%，能更准确地得到土壤含水率。提出的方法可在不依赖密集布设土壤水分传感器情况下实现土壤含水率有效预测和远程采集，为远程土壤水分区域探测提供了更低成本的解决方案。

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针对传统土壤速效氮磷钾含量检测效率低、自动化程度不足，车载式检测设备在复杂农田环境中路径规划与跟踪性能受限的问题，本研究构建了无人化作业平台赋能的大田土壤速效氮磷钾自动检测系统。集成北斗定位与四轮驱动转向平台，优选传感器检测模型，设计分级-适配式测肥点遍历路径规划方法及遗传算法（Genetic algorithm，GA）优化的线性二次调节器（Linear quadratic regulator，LQR）路径跟踪控制算法，构建云-端架构的自主测肥系统。为实现土壤肥力指标的原位、快速检测，经4种机器学习模型对比，优选随机森林（Random forest，RF）预测模型处理传感器数据，对速效氮磷钾预测相对误差分别小于16.44%、19.26%和13.91%，较传感器未建模的直接测量精度平均提升49.46%。为精准表征田块尺度肥力指标空间分布，通过量化不同采样密度的克里斯琴森均匀度系数（Christiansen uniformity coefficient，CUC）确定最优检测点间距。针对平坦无障、含大障碍物及含小障碍物田间环境，分别设计梳式（Comb path，CP）、梳式跨行（Comb cross-row path，CCP）及梳式-五阶贝塞尔（Comb fifth-order Bézier path，CFBP）3种检测点连续遍历路径规划方案。仿真试验结果表明，GA-LQR控制器使平台路径跟踪精度平均提高24.32%，最大绝对横向偏距和航向偏角分别为1.71cm和1.69°。田间试验结果表明，直线路径跟踪下，GA-LQR相较传统LQR算法最大绝对横向偏距、最大绝对航向偏角、检测点平均停车绝对值误差及全检测流程耗时分别减小15.62%、19.59%、20.79%和13.43%;曲线路径跟踪下对应指标减小19.28%、27.34%、22.94%和15.76%。同时，优化算法使单位公顷检测时长缩短927s，单点检测流程减少6.28s，定位检测准确性平均提高14.26%。研究结果可为土壤速效氮磷钾含量信息获取的自主化、信息化和智能化提供参考。

Abstract:

准确估算全球总初级生产力（Gross primary productivity，GPP）时空动态对理解碳循环至关重要，卫星遥感为此提供了大范围观测手段，但现有GPP产品存在显著差异且缺乏全球系统性验证。本文基于全球147个通量塔观测数据，评估了8个GPP产品（EC-LUE、GLASS、GOSIF、MOD17A2H、MuSyQ、PMLv2、EC-LUE和VPM）在2003—2014年的时空一致性以及年际变化趋势。研究结果表明：时空分析显示各产品时间相关性极强（R2>0.960），而空间上除GOSIF与其他产品相关性较低（R2≤0.573）外，其余产品间均有较好的可比性（R2≥0.702）。不同产品年平均GPP为678.3~1223.0g/(m2·a)（MOD17A2H最低，GOSIF最高），除GLASS外均呈上升趋势，其中北半球为GPP主要上升区，VPM上升区域占比最高（72.4%），GOSIF最低（45.2%）。对比通量塔数据发现，PMLv2相关性最高（R2=0.664），EC-LUE（0.547）和GLASS（0.572）较低，而GOSIF、GLASS和PMLv2普遍呈现高估。此外，GPP产品在美洲、高纬度以及湿地和常绿针叶林等地区表现最佳。研究结果对完善生态系统过程模型在不同地区的模拟能力具有重要意义。

Abstract:

分析区域生态环境演变过程，对指导区域生态环境保护具有重要意义。以石羊河下游民勤盆地为研究区，基于石羊河尾闾湖泊青土湖水体水量、民勤盆地地下水水位与水储量变化量、土地利用类型和归一化差异植被指数 (Normalized difference vegetation index, NDVI)等多源监测数据，从地表和地下水资源条件变化、土地利用类型和NDVI变化等多个视角综合分析了民勤盆地生态环境演变过程。研究结果表明，青土湖水体面积和蓄水量整体呈“干涸-增加-萎缩”变化趋势;民勤盆地地下水水位整体呈下降趋势，其中2007—2013年下降速度明显减缓;民勤盆地土地利用类型变化主要表现为耕地、草地和荒地之间转换，2017年开始民勤盆地荒漠化加剧;民勤盆地NDVI呈不显著增加趋势。综合地表和地下水资源条件变化、土地利用类型和NDVI变化等多个视角分析结果，将2003—2022年民勤盆地生态环境演变过程划分为迅速退化（2003—2006年）、开始复苏（2007—2013年）和再次退化（2014—2022年）3个阶段;人类活动影响的水资源条件变化是影响民勤盆地生态环境演变的主要因素，建立与民勤盆地水资源承载能力相协调、相适应的区域经济社会发展模式是民勤盆地生态环境保护的重要方向。

Abstract:

在极端枯水下，识别黄河流域供需水失衡破坏因素，可为流域水资源科学管理提供理论基础，因此本文采用供需水失衡范围和失衡深度表征供需水失衡程度，利用主成分分析法识别水文气象、社会经济、水库调度和生态环境对供需水失衡的驱动作用。采用随机分布函数、K-S和A-D方法，识别、拟合并检验地表引水量和水库下泄水量等驱动因子的随机特性和分布函数。采用三层因子分析方法探究单参数和交互参数对供需水失衡的影响。结果表明：极端枯水年（1998—2002年）黄河流域供需水失衡横跨中等程度、相对高程度和高程度;地表引水量、水库下泄水量对供需水失衡产生主要影响，方差解释率达55.005%;小浪底水库下泄水量对供需水失衡程度影响最大，地表引水量和万家寨水库下泄水量对供需水失衡程度影响次之。该结果可识别水文气象、社会经济、水库调度和生态环境交互作用下流域供需水失衡的关键要素，明析要素不确定性对供需水失衡的影响，为黄河流域水资源管理提供理论支撑。

Abstract:

土壤水通量方向是饱和土壤流场的关键参数。受质地影响，土壤孔隙连通性和与之相关的土壤水流方向具有随机性，应在一定的空间尺寸下测量水通量方向。基于矢量合成原理，结合比率法可测量饱和土壤水通量方向。因此设计了一种五针热脉冲探头，测量平面内任意2个相互垂直的水通量，并通过矢量合成确定水通量方向。在饱和砂土、砂壤土和粉壤土中进行试验，每种土壤重复填装3次。试验结果表明，该方法测量土壤水通量方向的精度受土壤质地影响显著。当试验水通量大于4cm/h时，饱和砂土、砂壤土和粉壤土中角度测量值平均绝对值百分比误差（MAPE）分别为4.96%、6.18%和15.06%，表明水通量角度测量精度随着土壤质地变细逐渐下降。与水通量小于4cm/h相比，水通量大于4cm/h时砂土、砂壤土和粉壤土角度测量值标准差分别减小10.40°、6.65°和6.71°，表明水通量角度测量精度随着水通量增加而提高。在试验水通量大于6cm/h的砂土和大于3cm/h的砂壤土中得到了较稳定的水通量角度测量值（绝对误差小于7.5°），粉壤土中未得到稳定的角度测量值。说明在不同水通量和水力梯度下不同质地填装土壤孔隙连通性存在差异，进而影响了水通量角度测量精度。另外，土壤颗粒与探头间距的几何尺寸关系也会影响比率法测量精度。研究结果对热脉冲技术发展及其实际应用具有推动作用。

Abstract:

为研究宰后成熟期间蛋白质磷酸化对细胞凋亡和肌原纤维蛋白降解的影响机制，以经注射蛋白激酶A（Protein kinase A，PKA）和碱性磷酸酶（Alkaline phosphatase，AP）的腰大肌（Psoas major，PM）为研究对象，测定并分析宰后成熟期间（2、6、12、48、72h）线粒体功能障碍、细胞凋亡、肌纤维类型以及肌原纤维蛋白降解等的变化。结果表明，宰后12~72h，AP组线粒体膜通透性、细胞色素c（Cytochrome c，Cyt-c）氧化水平以及细胞凋亡酶（Caspase）活性显著高于PKA组和对照组（P<0.05），表现出更多的细胞凋亡;宰后2~48h，PKA组和AP组Ⅰ型肌纤维数目显著增加（P<0.05）;宰后2~72h，AP组肌间线蛋白（desmin）、肌钙蛋白-T（troponin-T）和钙蛋白酶（calpain）降解程度显著高于PKA组和对照组（P<0.05），表现出更多的肌纤维损伤。此外，AP组Caspase-9活性峰值出现时间点（宰后6h）先于对照组和PKA组（宰后12h），而PKA组Caspase-3活性出现峰值的时间点（宰后48h）在AP组和对照组（宰后12h）之后。综上，AP处理诱导的去磷酸化能够增加宰后成熟过程中线粒体功能障碍，加快Caspase介导的细胞凋亡进程，促进细胞凋亡发生，进而增加宰后肌原纤维蛋白降解，加剧肌纤维损伤，最终改善宰后肌肉嫩度。

Abstract:

农机装备在田间作业过程中持续产生机械振动，俘获其振动能量并实现农业机械自供电具有现实意义。针对振动能量收集装置应用中无法匹配外界激励或机械结构振动频率，能量收集效率低的问题，本文基于电磁感应和压电效应，采用双晶压电悬臂梁结构，设计了谐振频率可调的压电-电磁耦合振动能量收集装置，实现了谐振频率在14.8~31.0Hz范围可调，拓宽了振动能量收集带宽。基于Hamilton原理，建立了机电耦合数学模型，分析了系统谐振频率调节机制。通过室内试验，研究了不同负载电阻、激振加速度、激励频率、磁距对发电性能的影响规律，确定了最优负载电阻配置和不同磁距下的谐振频率。利用EH2604型大功率拖拉机开展田间试验，研究了农田土壤路面下振动能量回收装置发电性能。结果表明，当悬臂梁压电片、电磁线圈、弯曲压电换能器最优负载电阻分别为850kΩ、990Ω、300kΩ和最优磁距为53mm时，振动能量收集装置输出功率达到峰值。该装置在不同磁距和拖拉机车速下均能有效收集振动能量，输出功率随车速增加呈上升趋势，当磁距为38mm、车速为12km/h时，最大输出功率为25.97μW。研究结果为农业机械自供能系统开发提供了技术方案和参考。