Abstract:

热带作物是全球农业生产和农产品贸易的重要组成部分，其种植区域广泛、作业环境复杂，收获装备机械化率低，已成为制约热区农业发展的关键因素。以橡胶、木薯、甘薯、咖啡等热区主要经济作物以及椰子等热带水果为研究对象，通过系统梳理与对比分析，阐述其分布特征与产业规模，总结并分析不同作物的收获模式特点、装备结构及关键作业技术研究进展。针对热区作物多分布于高温高湿、土壤黏重的丘陵山区，且成熟期不一等特点，分析热区作物机械化收获面临基础理论薄弱、丘陵山区适用小型装备不足、机械化作业条件受限以及产业配套不完善等问题，提出加强作业机理研究、推进农机农艺融合与规模化种植、发展轻简化及精准化收获装备以及完善产业链与组织体系等发展方向。

Abstract:

为解决指夹式甘薯移栽机因薯苗姿态不佳、喂苗量不足等原因导致栽植夹未能成功夹取薯苗栽植入土的问题，本文基于 2ZQX-2/1 型移栽机，设计了一种对射式红外光电传感器漏栽检测系统及自动补栽装置。漏栽检测系统及补栽装置为移栽机的独立工作模块，漏栽检测系统采用对射式红外光电传感器构建的延时判别机制，通过检测栽植夹与甘薯苗在限定的时间窗口内对传感器的触发情况，实时判别栽植夹是否成功夹取甘薯苗栽植人土。补裁装置的栽植机构采用步进电机驱动补栽夹，并结合电动推杆与导轨实现左行及右行的补栽作业;补栽装置的送苗机构则采用步进电机控制的丝杠导轨实现补裁装置精确推送薯苗。构建了以 PLC 为核心的控制系统，实现了漏裁判定及补栽操作之间的自动化协同工作。台架试验表明，移栽机速度在 0.2~0.4m/s 范围内，漏栽检测系统漏检和误检率之和不超过 5%。田间试验结果表明，移栽机工作速度分别为 0.2、0.3、0.4m/s 时，漏裁检测系统识别成功率均超过 97%, 整机平均漏裁率分别为 0.68%、0.85%、1.37%, 相较于未启用补栽装置降低了 8.11~9.55 个百分点。

Abstract:

针对水稻育秧炼苗环节起盘作业主要依赖人工完成，劳动强度大、生产效率低等问题，设计了一种水稻工厂化育秧回转拨齿式起盘装置，主要包括回转拨齿式起盘机构、提升输送机构和行走机构，机具前进过程中，回转拨齿式起盘机构连续拨起秧盘沿拨齿辊向后运动，经提升输送机构运送至后方。通过对起盘作业过程进行动力学分析，确定了拨齿数量、拨齿长度、提升输送机构角等参数，明确了影响起盘效果的关键因素及主要参数范围。以装置拨齿回转速度、拨齿夹角和速比为试验因素，以起盘成功率、秧盘损伤率为评价指标，运用 Box-Behnken 试验设计方法，利用槽试验台架开展三因素三正交试验，通 Desgn-Expert 对试验结果进行方差分析和响应曲面分析，揭示了试验因素及交互作用对起盘装置作业性能的影响规律，对构建的线性回归模型进行多目标求解优化。结果表明，当拨齿回转速度为 45.12r/min, 拨齿夹角为 88.28°, 速比为 1.49 时，起盘效果最佳。以优化后的参数进行验证试验，结果表明，平均起盘成功率为 93.33%, 平均秧盘损伤率为 1.67%, 满足水稻育秧炼苗环节起盘作业需求。

Abstract:

针对现有指夹式甘薯移栽机送苗环节人工放苗效率低、损伤率高的问题，本文基于 2ZQX-1 钳夹式甘薯裸苗移栽机，设计一种可自动开合的分体式夹苗装置。在阐述总体结构及工作原理基础上，通过理论分析优化橡胶夹参数以降低秧苗损伤，结合运动学分析建立橡胶夹运动方程，确定机构参数并设计弧板最优廓线。单因素试验得到输送速度取值范围为 30~70mm/s, 运用 Box-Behnken 中心组合设计方法进行台架试验，以苗夹位移、橡胶夹倾斜夹角、输送速度为试验因素，夹持合格率为评价指标，利用响应面分析交互因素对试验指标的影响规律，确定影响因素的最佳取值，结果表明：当苗夹位移 12.6mm、倾斜夹角 16.9°、输送速度 49.5mm/s 时，夹持合格率达 95.3%, 送苗效果最优;再以不同放苗方式 (分体式 / 一体式) 为分类因素、输送速度为数据因素，开展全因素田间试验，结果表明分体苗装置可适配 44.0mm/s 的输送速度，夹持合格率达 97.0%, 损伤率为 3.9%, 较一体苗装置总体工作效率提高 31%。该装置作业速度快、稳定性高，为甘薯机械化移栽高效作业提供了技术方案。

Abstract:

为解决育种作物表型监测机器人底盘易损伤作物、灵活性与通过性欠佳等问题，结合我国热区的常见大田作物种植农艺特点，以 Solidworks 软件设计了轮距可在 1800~2000mm 无级精准调节的水旱通用型六轮差速式表型监测机器人底盘。通过理论计算结果设计选型了关键部件和分析了底盘转向、稳定及通过性能，并明确了以水田刚性叶轮和充气橡胶轮两种行走装置适配水旱田环境，以及以滚珠丝杠机构调节底盘轮距。利用 ANSYS 有限元软件进行车架关键部件的强度和刚度分析以及模态分析，仿真结果表明车架强度和刚度满足使用要求，一阶固有频率为 59.58Hz, 可避免与地面共振。样机试制后进行田间试验，结果可得两种形态底盘的最大行驶速度为 1.21、1.23m/s, 加速度为 0.34,0.35 m/s2, 平均直线偏驶率为 1.43% 和 2.56%, 最小转弯半径均为 1626mm, 纵向爬坡角为 37°, 垂直障碍翻越高度为 435mm, 水田越埂高度为 320mm。样机试验结果与理论分析相符，表明底盘性能优良，可满足热区大田作物育种表型监测需求，为热区表型监测提供技术和装备支撑。

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为了提高芒果采摘机械臂的采摘效率，在建立机械臂的正、逆运动学模型的基础上进行轨迹规划，并通过智能算法优化其运动参数。采用 Denavit-Hartenberg (D-H) 法对芒果采摘机械臂进行建模，利用 3-5-3 混合多项式插值方法进行轨迹规划，针对芒果采摘机械臂的特点，提出改进的蜘蛛蜂算法 (ISWO), 主要通过拉丁超立方体采样初始化种群，采用线性递减随机性权重提升搜索稳定性，设计动态切换机制平衡全局探索与局部开发以兼顾搜索效率与收敛速度。实验结果表明，采用 ISWO 的芒果采摘机械臂各个关节的迭代速度和精准度均优于粒子群优化算法 (PSO) 和标准蜘蛛蜂算法 (SWO)。在 4 次实际采摘实验中，ISWO 的总采摘时间分别为 62.94、32.22、39.52、46.11s, 缩短了 18.25%~42.98%。研究表明，ISWO 显著提升了芒果采摘机械臂的采摘效率，为后续相关的应用研究提供了可靠的数据支持。

Abstract:

针对芒果机械化低损伤收技术与装备研究中离散元仿真模型与关键接触参数缺失，无法有效揭示芒果果实与机械部件接触时的作用机理问题，以适收期台农芒和蛋芒两种典型芒果为研究对象，测定其物理参数，并利用三维扫描技术与 EDEM 仿真分析结合的方式构建芒果果实离散元模型。对两种芒果分别进行自由落体碰撞试验、斜面滑动和滚动试验，获得两种芒果在 EVA 材料上的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数分别为 0.499、0.478、0.0378 和 0.590、0.481、0.0220;在橡胶材料上的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数分别为 0.388、0.723、0.0376 和 0.420、0.779、0.0179。采用双摆线试验，测得台农芒和蛋芒同种芒果间的碰撞恢复系数分别为 0.312 和 0.294。通过芒果堆积角试验、最陡爬和旋转正交组合试验，构建仿真试验堆积角的二次回归模并化得到台农芒和蛋芒同种芒果间的静摩擦因数分别为 0.280 和 0.302;滚动摩擦因数为 0.0252 和 0.0195。采用圆筒提升试验验证堆积角仿试验的相对误差分别为 3.84% 和 4.35%, 验证了芒接触参数标定的准确性。

Abstract:

鲜食甘薯是海南省重要的经济作物，采用机器人进行捡拾作业是提高其收获效率的有效手段。然而，在复杂的田间环境下，目标轮廓的准确提取仍存在鲁棒性较差和分割精度不高的问题。为此，提出了一种级联改进的检测 — 分割方法：以轻量化的 YOLO 11n 作为检测骨干，并与 BASNet (Boundary-aware salient Net) 级联，旨在提高田间轮廓识别的准确性与稳定性。首先用轻量化的 FasterNet 替换 YOLO11n 的原有主干，显著减少模型参数并提升推理速度;其次，在主干网络中引入多尺度、可变扩张率的 LSKA (Large separable kernel attention) 模块，以灵活扩大感受野，增强对小目标及被植被遮挡目标的响应能力;然后，在中小目标检测头之前插入 SENetV2 (Squeeze-and-excitation version2) 通道注意力模块，通过全局特征重标定进一步提升复杂背景下的目标信号提取能力;最后，将 BASNet 显著性分割网络级联至检测模块，对检测框区域进行像素级精细分割，有效剔除背景干扰。对比试验表明，改进后的 FLS-YOLO11n 在显著降低模型体积与参数量、提高推理帧率的同时，实现了召回率提升 4.1 个百分点、平均精度提升 1.8 个百分点。级联至 BASNet 后，分割的平均绝对误差 (MAE) 约降低 40%, 而最大 F 测度、最大结构相似性测度、最大增强对齐测度分别提升约 3.37%、3.31% 与 4.19%。最后，在机器人上进行试验，抓取成功率达到 90.6%。试验结果表明，该网络能够在复杂收获环境中实现较高的轮廓识别精度，为甘薯捡拾机器人在类似场景的工程化应用提供可行的技术路径。

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针对木薯收获过程中土壤破碎质量差、薯土分离能耗高等问题，引入非线性累积冲击损伤系数，建立木薯 - 土壤复合体累积冲击能量耗散模型，通过物理试验与仿真模拟，对比了稳态正弦、线性扫频与对数扫频 3 种振动模式下土壤颗粒空间轨迹偏移量 (s?)、薯土分离率 (Q_c) 及单位分离比能 (E_SR) 的影响规律，揭示了土壤空间运移特性与能量耗散机制。结果表明，木薯压缩与土壤锥入仿真与物理试验相对误差分别为 0.98% 与 0.21%。3 种振动模态下，s?与 Q_c 均呈正相关关系;线性扫频与对数扫频激励模式下，扫频范围对 Q_c 与 E_SR 影响均显著。其中，6Hz、15mm 稳态正弦激励模式下，薯土分离率较优，为 89.50%, 单位分离比能为 0.32J/%;起始频率 3Hz、终止频率 9Hz、振幅 15mm 的线性扫频激励模式下，薯土分离率较优，为 76.75%, 单位分离比能为 0.37J/%;起始频率 6Hz、终止频率 9Hz、振幅 12.5mm 的对数扫频激励模式下，薯土分离率较优，为 83.92%, 单位分离比能为 0.46J/%。研究完善了木薯 - 土壤 - 振动模态间的互作理论，为低能耗木薯收获装备开发提供了理论依据与参数指导。

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农业机械导航系统应用日益广泛，但在地形起伏大、作业环境恶劣及作物类型复杂的工况，如热带区、丘陵地区，会显著降低导航系统的路径跟踪精度与鲁棒性。转向系统是农机导航系统的核心部件，精准的转向控制是实现高精度路径跟踪的前提。获取准确的转向系统数学模型可有效降低转向控制算法的设计难度与复杂性。然而，由于转向系统中存在动态滞后、非线性摩擦、死区效应及环境相关扰动等未建模动态，采用机理分析方法难以建立准确的转向系统数学模型。为此，本文提出了一种基于卡尔曼滤波 (KF) 与带正则项递归最小二乘法 (RRLS) 联合辨识的转向系统建模方法。在 Matlab 环境下搭建辨识平台，分别实现并比较 RLS,KF+RLS 与 KF+RRLS3 种辨识方案的仿真结果，筛选出性能最优的模型为 KF+RRLS。随后开展田间复杂工况验证试验，结果表明：所辨识模型对轮角响应的轨迹预测与实测数据的吻合程度为 95.26%, 关键动态特性被可靠复现，且满足实时性要求。该模型为复杂环境下农机导航系统的路径跟踪控制算法设计提供了可靠的模型基础与工程化支撑。

Abstract:

为提高小型履带运输底盘在热区丘陵山地坡陡、沟深、地块零散工况下的稳定性与越障能力，设计了一种通过旋转方式主动调节重心的履带运输底盘。根据丘陵作业环境特点，构建考虑偏航角的坡地准静态通过性模型，在此基础上提出旋转式重心调节机构，并完成关键参数选型与质心偏移解析计算。对配重径向位移与回转角度进行参数遍历数值计算，定量求解最优配重组合，基于 RecurDyn 搭建虚拟样机，开展连续爬坡和斜向跨台阶、壕沟动力学仿真，并通过实物样机测试系统功能。结果表明，在数值计算、动力学仿真和样机试验中，整机重心位置经调控后，底盘的倾覆临界坡角相比调控前分别提升约 6.7%、13.0% 和 12.5%, 最大可跨台阶高度在 10° 坡度下相比调控前分别提升约 23.6%、20.5% 和 21.2%, 最大可跨壕沟宽度在 10° 坡度下相比调控前分别提升约 17.9%、16.7% 和 17.5%。提出的旋转式重心调控结构能够显著改善丘陵山地履带运输底盘的稳定性与越障能力。

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研究幼苗期宿根蔗田机器人自主循垄导航方法，对于推进宿根蔗田幼苗期管护智慧化升级至关重要。本研究在前期甘蔗幼苗期垄向导航线提取的研究基础上，提出了基于时空记忆补偿的循垄导航路径规划策略，搭建了轻简机器人系统，建立了幼苗期宿根蔗田机器人自主循垄导航方法。针对缺苗断垄挑战性场景，在 0.2m/s 的优选行进速度下，当设定路径拟合区间为有效视场的 2/3 时，循垄导航的精度较高，机器人横向偏差的均方根误差为 4.41cm, 表明机器人系统对图像噪声和蔗田缺苗断垄干扰具有较好的鲁棒性。机器人系统的平均帧率达 17.3f/s, 其中逻辑决策与控制平均耗时仅 4.7ms, 表明本研究视觉模型、导航线提取算法和边缘端构建的自主 "能力栈" 能够满足机器人在非结构性蔗田环境下快速自主循垄的时效需求。

Abstract:

针对亲本种子精选机种子流均匀性差导致的识别率和剔除率低的问题，提出了对种子进行路径引导和约种成束的技术思路，设计了一种新型导向束种装置。合理规划了待检种子的运移轨迹，对种子进行了受力和动力学分析，进而确保落种点位与速度方向稳定。完成了引导弧面和波浪形滑槽的结构参数设计，明确了影响落种均匀性的关键参数和取值范围。通过单因素和多因素仿真试验确定了导向束种装置的最优结构参数组合。结果表明，当引导弧面半径为 26mm, 平均入种轨迹偏移量为 23.75mm, 平均脱离速度角为 15.64° 时，具有良好的导向效果;当凹槽宽度为 3.0mm、凹槽深度为 1.5mm、凹槽半径为 2.0mm 时，落种均匀性达到最优，落种量均匀性和落种轨迹稳定性变异系数分别为 4.83% 和 14.33%。在此基础上，开展了性能验证与对比试验。结果表明，增设有导向束种装置的亲本种子精选机落种量均匀性变异系数为 4.97%、带出比为 0.19, 较传统装置分别减少了 8.07 个百分点和 0.07; 识别率为 97.81%、剔除率为 95.25%, 较传统装置分别增加了 4.13、4.49 个百分点，采用导向束种装置可显著提高亲本种子精选机的作业性能。

Abstract:

针对玉米亲本种子精选分级过程中出现的种子滞留问题，设计了一种文丘里混种装置。通过分析总体结构及工作原理，计算了文丘里混种装置内部流场参数，并对种子进行了动力学分析，明确了进种段角度、收编段角度、混种段长度、进种口位置、混种段直径等结构参数是影响种子流运动状态的主要因素。采用 CFD-DEM 合仿真方法，分别开展了单因素和多因素试验，结果表明：因素对出口种子的速度和质量影响显著性由大到小依次为进种段角度、混种段直径、进种口位置，通过 Box-Behnken 响应面优化，建立了回归模型，得到最优参数组合为：进种段角度 50°、进种口位置 21mm、混种段直径 46mm, 在该组合下出口种子质量流量为 156.42g/s、种子平均速度为 5.92m/s。通过高速摄影试验方法对仿真结果进行验证，结果表明：出口种子平均速度为 6.16m/s, 相对误差为 4.09%; 种子质量流量为 164.43g/s, 相对误差为 5.12%。

Abstract:

良种是实现作物稳产增收的根本基础，制繁种水稻是保障国家粮食安全的重要支撑，实现低损、高净度的收获是保障其战略价值得以实现的必然要求。制繁种水稻较常规稻结实率低、瘪谷比例高，易导致清选环节的损失率与含杂率偏高，由于缺乏准确的脱出物离散元仿真模型参数，仿真结果与实际作业存在较大差异，限制了清选装置的设计与优化。采用离散元法对水稻制繁种联合收获脱出物的接触参数进行系统标定，利用质构仪和自制试验台分别测定各制繁种水稻脱出物的本征参数、接触参数与悬浮速度;以制繁种水稻混合脱出物物理堆积角为参照，开展了 Placket-Burman 试验、最陡爬坡试验和 Box-Behnken 试验，确定了对制繁种水稻混合脱出物堆积角影响显著的参数及取值范围;利用 Design-Expert 软件中的优化模块，以制繁种水稻混合脱出物物理堆积角为目标值进行寻优，确定了制繁种水稻混合脱出物最优接触参数组合。标定结果表明：显著性参数最优组合为籽粒 - 瘪谷静摩擦因数为 0.87、瘪谷 - 瘪谷碰撞恢复系数为 0.45、瘪谷 - 瘪谷滚动摩擦因数为 0.037。在接触参数最优组合条件下，开展了堆积角和悬浮速度仿真验证试验。试验结果表明：制繁种水稻混合脱出物仿真堆积角与物理堆积角误差为 0.57%; 水稻籽粒、茎秆、瘪谷的悬浮速度仿真值与物理值的相对误差分别为 1.37%、1.95%、3.73%。在标定参数组合下，基于 CFD-DEM 开展了水稻制繁种联合收获清选装置气固耦合仿真试验，并进行了台架验证试验。仿真结果表明：清选环节籽粒损失率为 0.17%、含杂率为 0.58%, 与台架试验相对误差分别为 5.56% 和 4.92%, 验证了标定参数的准确性，可为水稻制繁种联合收获离散元仿真研究提供基础参数。

Abstract:

天然橡胶树割痕检测与割胶轨线识别对实现割胶自动化、提升作业智能化具有重要意义。针对复杂环境下割胶机器识别割痕、割胶轨线识别易受到自然环境的干扰，导致割痕识别不完整、割胶轨线拟合不精准的问题，提出了一种基于改进 UNet 的复杂环境橡胶树割痕检测与割胶轨线识别方法。针对 UNet 模型识别效率不高的问题，将原 UNet 中 VCG16 下采样模块改进为 ChostNet, 降低了模型参数量，提高了模型准确率与检测效率;融合改进的 SegNext 注意力机制，优化了模型对较小特征的分割效果;引入改进的特征金字塔网络 (Feature pyramidnetwork, FPN) 解码架构，增强模型对语义信息的捕捉能力。其次，在检测目标割痕后，采用 Shi-Tomasi 算法，使用矩阵的最小特征值作为角点响应函数，并引入非最大值抑制筛选出制胶轨线的最佳起始点与终止点;最后，使用随机采样一致性 (Random sample consensus,RANSAC) 算法多次迭代以筛选出割痕的下边缘点，再拟合出精确的割胶轨线。试验结果表明：改进 UNet 模型的平均交并比和平均像素准确率分别为 92.86% 和 96.96%, 相比原 UNet 模型分别提高了 1.38、0.52 个百分点。此外，该模型通过结构优化将模型内存占用量压缩至 18.55MB, 较原始的 UNet 降低了 80.46%;Shi-Tomasi 角点检测算法起始点平均定位误差 10.2 像素，终止点平均定位误差 8.99 像素，可有效检测出割痕起始点和终止点;RANSAC 算法拟合割线的平均内点均方误差为 4.26 像素 2, 平均内点均方根误差为 1.86 像素。研究结果可为橡胶林复杂环境下智能化装备割痕检测与割胶轨线识别提供参考。

Abstract:

针对机械式玉米精密排种器在高速作业条件下漏播、卡种等问题，提出一种基于行星齿轮驱动的增扰促充式玉米精密排种器。该装置采用 NGW 行星轮系传动，在行星轴上布置扰种环，对充种区内种群施加反向差速扰动以强化充种过程。通过对充种过程进行理论建模与动力学分析，确定了影响充种效果的主要因素及关键部件的结构参数。基于 Box-Behnken 试验设计，以扰动长度、扰种棒数量和工作速度为试验因素，以合格率、重播率和漏播率为评价指标，开展三因素三水平响应面试验，并进行充种性能对比验证。试验结果表明，当扰动长度为 30mm、扰种棒数量为 3 个、工作速度为 12km/h 时，合格率为 92.61%, 重播率为 3.95%, 漏播率为 3.46%。田间验证结果表明，在上述最优数组合下，合格率为 91.42%, 重播率为 4.35%, 漏播率为 4.23%, 满足机械式玉米精密播种的作业要求。研究结果可为高速机械式玉米精密排种器的结构设计与参数优化提供参考。

Abstract:

针对大豆育种中传统播种技术效率低、种绳易松脱断裂及开沟阻力大等问题，本文设计了一种集成阻尼控制与指数型导曲线的导种 - 开沟系统。通过力学分析与离散元仿真，揭示了导绳装置阻尼力矩动态调节机制，提出了基于指数函数的滑尖导曲线优化方法，完成了离心增力式负相关摩擦阻尼器及种绳开沟器等核心部件设计。基于三因素五水平正交旋转组合试验，以导绳管外径、入土角、播深为试验因素，结合 EDEM 仿真平台解析工作阻力与土壤扰动的交互规律。结果表明：导绳管外径对各性能指标影响极显著 (P<0.01), 最优参数组合为：导绳管外径 30mm、入土角 32°、播深 45mm, 此时工作阻力降低至 360.1N, 土壤扰动系数控制在 23.4%。田间试验验证表明，优化后装置工作阻力小于 369N, 种沟土壤扰动系数小于 29%。增设阻尼装置的种绳铺设机种绳松脱长度均小于 26mm 且无种绳断裂现象，满足大豆育种高精度播种需求。

Abstract:

针对甘薯移栽机膜上移栽难以满足 "小膜口、多埋节" 农艺要求的问题，基于薯苗船底形移栽农艺要求，提出按压扦插新思路，设计了一种往复直插式薯苗膜上移栽装置。阐述了装置整体结构和工作原理，确定了结构参数，构建了移栽运动数学模型，并以装置的移栽轨迹为研究对象，驱动速比、苗插安装角、苗插长度为因素，理论膜口面积、理论垄内苗长为指标开展轨迹仿真试验，单因素试验确定了各因素的影响规律及最优参数范围，其中驱动速比为 1.92~2.40 (°)/mm、苗插安装角为 80°~100°、苗插长度为 180~220mm。在栽深 80mm、最优参数范围内开展三因素三水平台架正交试验，得到最优参数组合为：驱动速比 2.24 (°)/mm、苗插安装角 90°、苗插长度 204mm, 对应膜口面积 1580mm2、垄内苗长 234mm。田间验证结果显示，栽深 80mm、最优参数组合下的实际膜口面积 1680mm2、垄内苗长 221mm, 与台架试验相对误差为 6.1%、5.8%, 均在可接受范围内，实现设计目标。

Abstract:

直升机在林区植保作业中具有响应速度快、农药利用率高、防治效果明显等特点，是林区病虫害防治的重要载体。同时，避免进入回避区是直升机在林区作业起飞和着陆阶段的关键，自动识别直升机进入回避区成为一项重要任务。本研究基于飞行参数，运用支持向量机 (Supportvectormachine,SVM) 算法提出了一种适用于林区植保作业直升机飞行进入回避区的快速识别方法，对其低空飞行安全保障和飞行质效评价具有重要的工程价值。通过在直升机高度 - 速度包线内外侧提取数据点作为训练集和测试集，采用交叉验证方法对核函数的参数选择进行优化，从而构建一套基于支持向量机 (SVM) 的直升机进入回避区预测模型，对比分析了多项式核函数与径向基核函数的预测性能差异，阐明了核函数实现高维空间超平面识别直升机回避区内外数据的机理，并应用该模型识别了直升机在回避区内外侧的高度 - 速度组合飞行数据。实验结果显示，尽管多项式核函数及径向基核函数模型在测试集的预测准确率均达到 0.894, 但径向基核函数模型对飞行数据的预测精度为 100%, 优于多项式核函数的预测精度 (97.3%), 表明径向基核函数模型在直升机飞行回避区识别中的泛化能力更佳。

Abstract:

针对新疆地区膜下大豆在收获期茎叶青绿、草谷比大、含水率高所引起的脱出物分布不均与脱粒质量不稳定的问题，通过系统测定大豆植株形貌特征、各组分含水率及物料与脱粒元件间的摩擦特性，明确了相关物料参数，并以此为依据设计了脱粒装置。以滚筒转速、喂入量和脱粒间隙为试验因素，开展了单因素脱粒试验，系统分析脱出物分布规律。结果表明：大豆茎秆平均直径为 9.59mm, 籽粒三轴尺寸近似正态分布。籽粒侧放受力阈值不超过 73.7N, 茎秆与钢板间的摩擦因数最大为 0.58, 茎秆含水率最高，达 34.0%。脱出物沿滚筒轴向呈现先迅速升高后缓慢下降的趋势，径向分布表现为两侧高、中间低的特征。在滚筒转速为 500r/min 时，轴向与径向变异系数分别降至 50.05% 和 50.82%, 分布均匀性最优。喂人量增大导致径向变异系数显著上升，分布均匀性下降。脱粒间隙为 25mm 时径向分布最均匀，变异系数为 59.73%。研究结果可为适应膜下大豆物料特性的脱粒装置结构优化与作业参数设置提供参考。

Abstract:

为了研究红枣振动采收过程中能量在枣树中的传递特性及规律，提出了基于结构声强法的振动能量在枣树中传递的可视化分析方法，构建了红枣树结构声强矢量场分析模型，求解并可视化了不同激振条件下红枣树的结构声强矢量场。通过振动能量通量比量化分析表：在低频率振动 (1 阶、2 阶固有频率) 时，能量主要滞留在主干，随着频率升高 (3 阶、4 阶固有频率), 能量均匀地传递至红枣树各结构部位;在圆周激励或直线激励下，能量主要滞留在主干，而在非圆周激励或三维激励下，能量均匀地传递至红枣树各结构部位;随着激振时间增加，能量传递路径逐渐变化，但到 3s 后，传递路径趋于稳定;能量传递效果与激振高度呈正相关;激振力的变化不影响能量传递路径;对于高度相近的侧枝，能量传递效果与连接处截面积、侧枝长度呈正相关，与生长角度呈负相关;对于同侧侧枝，随着侧枝高度增加，能量传递效果与连接处截面积、侧枝长度呈负相关;对于生长角度相近的侧枝，能量传递效果与连接处高度呈正相关，与截面积、侧枝长度呈负相关;对于长度相近的侧枝，能量传递效果与连接处高度、生长角度呈正相关，与截面积呈负相关。并通过振动试验验证分析模型的相对误差在 7.3% 以内，表明该模型具有较高的可靠性。

Abstract:

为了提高机械臂采摘果蔬的速度和稳定性，本文结合单目相机与激光测距传感器提出一种连续两段式的基于图像的视觉伺服控制方法。检测环节采用 YOLO (You only look once) v5s 网络实现目标果实的检测，进而对检测目标做阈值化分割获得目标区域。视觉伺服过程中以目标果实的中心点为图像特征，结合 PD (Proportional derivative) 控制建立机械臂关节的速度控制率。视觉伺服过程为对准阶段和接近阶段，两阶段的目标深度信息分别源自目标在图像中的半径估计和激光测距传感器的测量。为保证两阶段切换时纵向速度的连续，使用动态权重方法在过渡区域进行速度平滑。采用基于动态阻尼最小二乘法进行关节速度求解，避免了机械臂在接近奇异位形区域时的失控。开展机械臂采摘苹果试验，试验结果表明，提出的连续两段式控制方法，使机械臂的运动时间从 4.52s 降低至 2.56s, 无扰动最大绝对定位误差 4.00mm, 且能够稳定经过机械臂奇异位形区域，验证了该方法较高的速度和较强的鲁棒性。

Abstract:

果树冠层结构是影响果品产量与品质的核心因素，对其进行三维重建可为果树精细化管理与智慧果园建设提供重要数据支持。传统人工测量效率低、误差大，难以适配现代果园管理需求;而基于激光雷达、无人机及多传感器融合的三维监测系统，凭借其高精度、自动化及可重复性优势，已广泛用于冠层体积、叶墙面积等结构参数的智能检测。为此，本文聚焦 "三维重建支撑树冠层结构参数检测" 核心主题，遵循 "设备一方法一流程" 理主线，系统回顾相关研究进展，并讨论总结当前存在挑战及未来发展趋势。首先，分类阐述了空中、地面及固定 / 移动扫描等三维重建数据采集设备与载体平台的功能特征及关键性能;其次，对比分析了影像、点云及深度学习辅助等重建方法的具体优势、局限性及适配应用场景;进一步，针对果树冠层点云构建的 "配准一地面分离一单株分割任务匹配重建" 标准流程，明确了典型结构参数的解析步骤及误差来源，阐明了覆盖率等质控指标对参数检测精度、技术普适能力的关联影响;最终，归纳了复杂冠层观测盲区、多平台协同等关键研究难题，并提出了统一标准与特定任务双重驱动的果树冠层重建与监测发展方向。

Abstract:

利用无人机遥感监测小麦赤霉病时，随着无人机飞行高度的增加，所采集到的图像中病斑尺寸也会越来越小。这些小目标会增加数据标注的难度，且需要耗费更多的时间和人工成本。针对该问题，本文提出了一种无监督的无人机小麦图像赤霉病检测方法 - 空间深度转换域自适应检测网络 (Space-to-depth domain adaptation detection network,SPD-DANet), 通过对抗思想学习源域数据的知识，并将其迁移至无标注的目标域从而实现小麦赤霉病无监督检测。首先，针对无人机小麦图像中赤霉病病斑较小的问题，设计了空间深度转换特征提取器 (Space-to-depth feature extractor,SPD-FE), 将无人机图像的空间信息转换为深度信息，使得网络能更加有效地学习小目标病斑的特征。其次，利用 SPD-FE 构建基于对抗的分类自适应和边界框回归自适应模块，让检测网络分别从分类和边界框回归 2 个步骤依次进行域自适应学习，从而利用源域数据的知识实现目标域的无监督检测。实验结果表明，本文提出的方法相他目标测方法，DETR、YOLOv5 等，检测精度 (AP50) 提高 5.3~20.5 个百分点，在小麦赤霉病的无监督检测任务中表现最佳，且与基线网络相比其检测精度 (AP50) 提高 6.5 个百分点。本文的研究结果能够为小麦赤霉病的无监督检测提供技术支撑。

Abstract:

针对农业机械化管理领域专业知识分散、异构文档格式多样以及智能决策需求迫切等问题，本研究提出了一种基于 BERT 预训练语言模型与领域本体规则相结合的自动化知识抽取与融合方法，旨在构建高质量的农业机械化管理知识库。首先，设计涵盖农机装备、维护活动、故障诊断和政策法规等类别的领域本体;其次，借助 BERT 预训练模型在农机管理学著作、学术文献、技术手册和政策法规等多源文本上精确提取实体与关系，并通过本体规则对提取结果进行校验与去重;最后，将实体、关系与高质量三元组载人图数据库，支撑智能问答与决策分析应用。试验结果表明：关系抽取模型在各数据源中高置信三元组占比最高达 88.9%; 智能问答系统在 450 条典型业务测试中准确率达 90.9%, 幻觉率低至 3.1%, 并且具备完全可追溯性，其性能显著优于 CPT-4o 等通用大模型;系统端到端平均响应时延 150ms, 吞吐率 200req/s, 资源利用率控制在合理范围内。该方法不仅实现了农业机械化管理领域知识的自动化高效整合，还为智慧农机决策支持提供了可复制和持续演进的技术路径。

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耕后土壤表面秸秆覆盖率是评估粘秆还田质量的重要参数，现有方法难以有效识别水稻单根秸秆，为此提出 一种融合先验嵌入与多尺度特征融合的语义分割方法，以实现水稻单根粘秆的准确识别。采用基于颜色距离的固 定阈值分割法对原始图像进行预处理并生成先验图，在抑制背景干扰情况下为后续识别任务提供先验信息输人;设计了一种改进 U-Net 的 MRCF-DA-CDPE 模型，采用并行多尺度卷积捕获从细碎粘秆到大型粘秆聚集区等不 同尺度的信息特征，利用通道与空间注意力筛选关键特征并抑制土壤亮斑等干扰，将预处理中的连续距离信息作 为额外输人通道嵌人网络，为模型分割提供物理引导。图像预处理策略表明，该方法使各基础模型的平均精度提升了 2~4 个百分点，其中 U-Net 的识别精度最高。改进模型验证试验表明，MRCF-DA-CDPE 模型的平均交并比、平均精度和 Kappa 系数分别达到了 86.93%、94.89% 和 0.850 2, 相比基础 U-Net 模型分别提升了 2.72、2.98 个百分点和 0.0567。本方法实现了对单根粘秆的精细识别，可为秸秆还田质量检测、耕整效果评估等提供技术支撑。

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在全球气候变化背景下，极端气象事件频发，对农业生产构成严重威胁。东北地区作为中国玉米主产区，其玉米关键生育期与暴雨高发期重叠，导致洪涝灾害频发，从而给粮食安全带来严峻挑战。高分辨率遥感技术为灾情快速检测提供了有效手段，然而现有方法多基于光学与雷达影像的水体特征提取，依赖先验地物知识，在冠层未淹没的 "隐性洪涝" 区域识别方法与效果有限。针对上述问题，本研究基于 3m Planet 与 4m 国网遥感影像，构建了首套玉米隐性洪涝灾害高分辨率语义分割数据集，弥补了高质量样本不足的问题;并提出 DSA-DeepLab 语义分割模型，通过引入 DenseASPP 模块和嵌入融合选择性核注意力的自适应特征融合模块，从而有效提升小目标与复杂边界识别能力。实验结果表明，本文模型平均交并比与平均像素精度分别达到 80.70% 与 88.60%, 较基线模型提升 1.63、1.67 个百分点，隐性洪涝正样本的 IoU 与召回率分别提升 2.72、3.38 个百分点，优于多种主流语义分割方法。此外，针对大尺寸影像输入导致的内存溢出问题，推理阶段采用重叠裁剪 - 边缘忽略策略，有效抑制了拼接伪影与边界误差。本研究实现了玉米隐性洪涝灾害的高精度自动化提取，可为灾情评估与农业保险定损提供可靠技术支撑。

Abstract:

针对复杂农田环境中因植株遮挡及不同生长阶段形态差异导致的小麦麦穗检测精度不足问题，本文提出一种融合轻量设计与多尺度特征增强的检测算法 GB-YOLO v5su (Ghost and BiFPN-enhanced YOLOv5su)。该算法以 YOLO v5su (YOLO v5 small anchor-free) 为基线模型，采用 Ghost 模块重构骨干网络，以构建轻量化 GhostNet 结构，在保持模型表征能力的同时显著降低计算复杂度与参数量;采用加权双向特征金字塔网络 (BiFPN) 替换原 PANet 结构，通过跨尺度连接与可学习的自适应权重机制，增强多尺度特征融合能力;同时新增 P2 检测层构建四尺度特征金字塔，充分利用高分辨率浅层特征提升对小尺度麦穗的检测灵敏度;引入 MPDIoU 损失函数替代 CIoU, 通过最小化预测框与真实框角点距离提升定位精度。在全球小麦检测数据集 GWHD2021 上的实验结果表明，本文算法在参数量仅为 5.38×10?时，平均精度 AP50 达到 92.8%, 实现了精度与效率的良好平衡。系统的消融实验与跨数据集测试进一步验证了各模块的有效性及算法的强鲁棒性。本研究为实现资源受限田间边缘计算场景下的实时精准麦穗检测，提供了一种高效、实用的轻量化部署方案。

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刺吸电位图谱技术 (Electricalpenetrationgraph,EPC) 是解析木虱取食行为的重要手段。然而，目前对 EPC 信号的分析仍严重依赖人工判读，效率低下。因此，本研究提出一种基于深度迁移学习的木虱 EPC 自动识别方法，融合 Transformer 与双向门控循环单元 (BiCRU) 以提升模型在有限样本下的识别性能。首先对原始 EPC 信号进行变分模态分解 (VMD) 以降低噪声干扰，随后构建基于 Transformer 编码器与 BCRU 的混合模型，充分利用其全局感知与局部时序建模能力，实现波形特征的协同提取。为缓解木虱样本不足的问题，先在规模大的虫 EPC 数据集上构建预训练模型，然后通过领域自适应策略迁移至目标木虱数据集，并通过微通机制完成跨物种知识迁移。结果表明，当单类别样本量为 40 且采用全参数微调策略时，模型识别准确率可达到 98.50%; 而在资源受限条件下 (单类别样本量 20 且仅微调末 2 层), 模型准确率仍能保持 97.54%。本研究提出的融合迁移学习技术与深度学习特征提取方法的思路，可用于木虱取食行为的自动分析，也可为其他刺吸式昆虫 EPC 信号的分析提供参考。

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针对无人机于高空监测松林红脂大小蠹受灾情况时，变色疫木尺寸较小，分布密集且不规律所导致的漏检与误检等问题，本文提出了一种基于深度学习的SCW-YOLOv8（Small object CoordAtt WIoU YOLOv8）模型。其在YOLOv8目标检测网络的Backbone部分的第2个C2f层加入小目标检测层，增加对小目标变色疫木检测精度；在Backbone部分的第4个C2f层与SPPF模块之间加入CoordAtt注意力机制，降低误检率；将YOLOv8原有的CIoU损失函数替换为WIoU损失函数，进一步提高检测精度。本文以无人机在高度190~240 m拍摄的红脂大小蠹受害的松林图像为数据集，其中小目标变色疫木占84.3%。试验结果表明，本文提出的SCW-YOLOv8模型在测试集上的平均精度均值（mAP）和F1分数分别达到91.6%和86.8%，相较基础的YOLOv8n模型分别提升3.5、3.9个百分点，可为松林灾情防治提供技术支持。

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奶山羊发情行为的准确识别和跟踪对提高养殖繁殖效率和管理水平至关重要。针对传统养殖对奶山羊发情期缺乏准确、及时的行为分析与监控方法问题，提出了一种基于改进YOLOv8s+DeepSort的奶山羊发情行为识别与跟踪方法。采用轻量化、无参数的SimAM注意力机制增强YOLOv8s的特征提取能力，并将其旋转边界框模型(YOLOv8s_obb)、常规矩形框模型(YOLOv8s)分别标记并检测奶山羊的爬跨行为和非爬跨行为；检测得到的行为类别信息和边界框参数信息与DeepSort跟踪算法结合，在其IoU匹配过程中引入匹配帧数计数机制，增强爬跨与被爬跨奶山羊之间的关联性，精准确定处于发情状态的奶山羊，获取对应的ID，确保发情行为在连续图像帧中能够准确跟踪。研究结果表明，改进模型对奶山羊爬跨行为和非爬跨行为的平均精度较YOLOv8s_obb和YOLOv8s分别提升了0.90、2.64个百分点；在发情山羊跟踪性能方面，与DeepSort、BotSort、StrongSort和ByteTrack相比，本文方法的HOTA和IDF1分数最高，分别达到72.4%、80.3%，可为奶山羊的繁殖管理提供有力支撑。

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土壤有机质 (Soil organic matter, SOM) 含量是衡量土壤肥力和生态质量的重要指标，然而国标规定的检测 SOM 含量的化学分析方法难以满足快速检测的需求。为了给 SOM 含量快速检测仪的研发提供基础，本研究采集了土壤类型复杂且空间差异显著的中国北方 10 个省区苹果园 760 份土壤样品。根据地理与气候特征，将样品划分为 4 个地区，即华北区、东北区、西北干旱区和西北边疆区。基于采集波长400~2450nm的土壤反射光谱以及根据国标方法测量的 SOM 含量，分析了 SOM 含量和地区差异对反射光谱的影响以及反射率与 SOM 含量的线性相关性，进而构建了检测 SOM 含量的偏最小二乘回归 (Partial least squares regression, PLSR)、支持向量回归 (Support vector regression, SVR) 和最小二乘-支持向量机 (Least squares-support vector machine, LS-SVM) 模型。结果表明，东北区土壤的 SOM 平均含量最高 (25.443 g/kg)，西北边疆区最低 (13.286 g/kg)；光谱反射率与 SOM 含量总体呈负相关；LS-SVM 模型对华北区和东北区 SOM 含量的检测性能最优，其剩余预测偏差 (Residual prediction deviation, RPD) 分别为 2.814 和 2.475，PLSR 模型对西北干旱区和西北边疆区 SOM 含量的检测效果最佳 (RPD 分别为 2.888 和 3.572)；LS-SVM 模型对检测 4 个地区混合样本 SOM 含量的性能最好 (RPD 为 2.864)。本文研究结果表明，构建适用于中国北方 10 省区苹果园 SOM 含量检测的通用模型是可行的，而构建各个地区的专用模型可以提高大部分地区 SOM 含量的检测精度。

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针对土壤养分含量的准确、快速检测需求，提出了一种基于图谱特征结合的深度学习检测方法。首先，使用高光谱仪拍摄土壤高光谱数据，并人工化学方法测定土壤碱解氮(N)、有效磷(P)、速效钾(K)、氢离子(H?)、有机质(OM)等5种物质含量。然后，采用偏最小二乘法(PLS)和随机森林算法(RF)建立预测模型，基于竞争性自适应重加权采样(CARS)、变量组合群体分析(VCPA)和最小角回归(LARS)3种算法筛选出共计17个特征波段。最后使用DeepLab v3 + 网络分割彩色图像并提取CNN特征，与特征波段光谱反射率的FCNN特征一起，构建了Transformer预测模型。实验结果表明，5种物质含量的检测准确率分别达到91.9%、82.4%、91.3%、97.7%和92.3%。该方法使用少量波段即实现了全面精确的土壤养分含量预测，为开发低成本、高便携的检测装置奠定了理论基础。

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富酚生物油为高附加值化学品的重要来源，具有广泛的应用前景。为了提高催化热解所得生物油中酚类物质的相对含量，以松木为原料，通过制备炭基双金属催化剂进行催化热解，选取了催化剂类型、热解温度、松木与催化剂比例以及双金属负载比例为实验变量，探讨炭基双金属催化剂上酚类物质生成机理。实验结果表明，松木热解所得酚类物质相对含量从14.61%提高到69.42%~83.32%。通过不同工况研究发现，松木催化热解制备酚类的最优条件为：催化剂类型为Fe-Cu催化剂，热解温度为550°C，生物质与催化剂质量比为1：1，双金属负载比为5：5，此时酚类物质的相对含量为83.32%。经过金属改性后的催化剂比表面积都有大幅度提高，有利于负载更多的活性位点参与反应；经过改性后，Fe成功负载到了碳载体上并且经过烧不同金属以合金的形式存在；单金属催化剂表面的颗粒更加聚集，相比之下，双金属催化剂表面的分散性得到提升，有利于催化反应的进行。铜负载在碳载体上转化形成了CuFe/Cu/CuO混合价态异质结构，提高了催化剂的催化性能，促进热解中间体通过脱氧和重组反应生成酚类物质。

Abstract:

针对农产品干燥过程中温度场均匀性差及能耗高的问题，本文基于计算流体力学方法，优化农产品干燥箱送风系统结构与运行参数。通过建立干燥箱三维模型，对比不同送风方案发现侧送侧回方式形成“C”字形温度分布，使速度不均匀系数降低21.0%，温度不均匀系数降低38.3%。正交试验表明，送风温度主导温度均匀性，260°C工况下温度不均匀系数较60°C工况降低26.6%；送风速度调控能量效率，10m/s中速工况能量利用系数最高。送风参数组合260°C 10m/s实现了能效与均匀性的平衡。试验验证表明仿真与实测温度平均相对偏差为4.57%。进一步研究实载负载工况流场特性表明，烘盘架虽增大流动阻力，但高强度湍流能有效破坏温度分层，有利于均匀性提升。研究提出了以侧送侧回送风与260°C 10m/s参数组合为核心的优化方案，为高性能、低能耗农产品干燥装备设计提供了依据与数据支撑。

Abstract:

针对传统种蛋性别鉴定方法存在的侵人性、效率低、依赖单一时间点数据等问题,为实现孵期种蛋性别无损、高精度检测,以京粉1号种鸡蛋为对象,提出了一种融合高光谱成像与深度学习方法,构建多阶段时序动态检测体系。自主研发双通道高光谱采集系统,于孵化第4、7、10、13天采集400~1000nm波段数据,通过椭圆拟合并提取蛋体中心感兴趣区域(ROI),经Savitzky-Golay平滑、主成分分析(PCA)降维及数据增强预处理后,构建引入通道注意力(SE)模块的改进ResNet-18模型,并结合长短时记忆(LSTM)模块实现多阶段时序特征融合。结果表明:孵化第10天为最佳检测窗口,单时期模型性别鉴定准确率达82.99%;时序融合模型准确率进一步提升至85.2%,较标准ResNet-18提升3.3个百分点;改进模型参数量仅9.9×10?,推理时间为47ms/样本,兼顾检测精度与效率。本研究提出的方法破解了传统技术的滞后性与侵人性缺陷,为家禽养殖智能化、绿色化发展提供了可靠的技术方案。

Abstract:

针对当前三文鱼新鲜度检测效率低、缺乏快速检测手段等问题，提出了一种基于钙钛矿量子点（CsPbBr3 QDs）荧光检测技术的薄膜荧光传感器，基于该传感器开发了便携式三文鱼新鲜度实时检测系统。首先制备高性能CsPbBr3 QDs荧光纳米材料，以油胺为配体，采用热注入法制备，经乙醇离心纯化得到CsPbBr3 QDs。基于CsPbBr3 QDs荧光材料设计便携式检测传感器，集成荧光激发且检测、温湿度监测、无线传输、阈值报警等功能，可实时上传数据至手机App及上位机。CsPbBr3 QDs荧光薄膜材料对NH3灵敏度和选择性高，接触后静态猝灭，荧光强度稳定，NH3响应性能优良（R^2=0.97），稳定性和重复性好；4°C冷藏及25°C室温下，检测结果与TVB-N含量线性关系良好（R^2分别为0.93、0.94）。

Abstract:

跨链技术解决了水产品供应链各企业区块链之间的信息孤岛问题，但是在跨链交易过程中存在着隐私泄露的风险。为了提高水产品跨链交易的安全性和隐私性，基于水产品交易业务流程，在常用跨链技术的基础上，提出了基于侧链的水产品跨链交易模型。模型设计了主链和侧链资产互操作流程，用智能合约实现主链和侧链资产的双向锚定；基于水产品跨链交易的业务特点设计跨链数据的数据结构和跨链交易流程；使用三阶段提交协议保证跨链交易的数据一致性，提高交易成功率，完善交易失败时的处理流程；同时，针对侧链有可能带来的双花问题，采用监听方式加以控制。最后，基于Hyperledger Fabric平台实现基于侧链的水产品跨链交易原型系统。实验结果表明，该模型能有效避免主链接入跨链的私钥暴露，降低隐私泄露风险。在交易量较大的情况下，平均交易成功率稳定高于99%，平均交易延迟时间稳定低于0.3s。并且，通过使用侧链能有效分担主链查询压力，使用超过10000条数据的并行查询测试表明，查询效率提升约35%。

Abstract:

在“双碳”战略背景下,农业领域对高效、低排放的散料搬运装备需求不断增加。电动轮式装载机凭借其环保、节能等优势,逐渐在农业生产中得到推广应用。本文针对电液并联混合动力装载机,以降低电池老化和能量消耗为综合目标,提出行驶速度-能量管理策略协同优化方法。首先建立混合动力系统数学模型和电池使用寿命评估模型;然后构建行驶速度和能量管理策略协同优化数学模型,并使用动态规划算法实现协同优化问题的离线数值求解。根据离线结果表现的结构特征与规律,设计了基于规则的在线协同优化方法,实时规划装载机行驶速度和电液功率分配方式。仿真结果表明,提出的在线协同优化算法在电池寿命与整机能耗方面均接近离线最优结果。